Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

GrayStereo	0.52 331	0.03 1	1.36 137	0.10 391	0.00 1	1.13 456	2.57 543	0.32 222	1.03 458	0.00 1	0.00 1	0.08 238	3.66 527	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.17 257

S2M2	0.08 5	0.04 2	0.56 14	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.14 153	0.76 289	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.02 20	0.08 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Reg-Stereo(zero)	0.41 257	0.04 2	1.95 323	0.00 1	0.88 520	1.17 470	0.33 492	0.25 204	0.67 232	0.11 380	0.11 406	0.21 310	0.80 474	0.18 180	0.35 353	0.00 1	0.43 393	0.00 1	0.21 506	0.01 69	0.46 389

dual_stereo	0.34 202	0.04 2	0.56 14	0.23 456	0.97 527	0.26 108	0.00 1	0.11 123	1.15 500	0.08 349	0.04 369	0.02 74	0.01 156	0.23 196	0.16 254	0.00 1	1.18 537	0.00 1	0.05 409	0.00 1	1.77 529

AEACV	0.45 292	0.04 2	1.15 104	0.69 525	0.94 525	0.91 321	0.00 1	0.70 277	0.27 145	0.39 470	0.05 375	0.01 20	0.10 386	0.45 263	0.04 142	0.00 1	0.90 482	0.00 1	0.32 542	0.08 332	2.01 545

riskmin	0.49 315	0.04 2	1.45 177	0.70 527	0.80 510	0.54 196	0.20 459	1.05 334	0.20 120	0.24 429	0.27 431	1.13 473	0.00 1	0.43 258	0.41 382	0.00 1	0.80 456	0.00 1	0.26 527	0.00 1	1.23 485

PSM-AAD	0.53 346	0.04 2	1.38 148	0.06 369	0.00 1	1.20 478	2.11 538	0.17 168	0.78 326	0.01 129	0.44 469	0.14 268	3.94 530	0.23 196	0.06 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.02 70

4w-stereo	0.19 107	0.05 8	0.95 80	0.00 1	0.09 367	0.10 53	0.00 1	0.02 15	0.13 54	0.01 129	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.43 258	0.20 284	0.00 1	0.91 487	0.00 1	0.26 527	0.00 1	0.70 447

3.75w	0.11 30	0.05 8	0.57 17	0.00 1	0.00 1	0.12 71	0.00 1	0.06 72	0.05 10	0.01 129	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.14 154	0.04 142	0.00 1	0.88 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 265

1w_stereo	0.08 5	0.05 8	0.27 3	0.00 1	0.00 1	0.16 82	0.00 1	0.01 1	0.13 54	0.01 129	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.16 165	0.02 78	0.00 1	0.52 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 290

111111	0.18 92	0.05 8	0.57 17	0.05 350	0.20 414	0.32 125	0.00 1	0.08 94	0.14 57	0.10 370	0.02 346	0.01 20	0.04 309	0.17 175	0.02 78	0.00 1	0.72 441	0.00 1	0.00 1	0.08 332	1.02 473

IGEV-Stereo++	0.25 153	0.05 8	0.71 32	0.15 420	0.23 432	0.60 221	0.00 1	0.08 94	0.09 36	0.25 432	0.01 249	0.01 20	0.00 1	0.39 248	0.06 178	0.00 1	0.72 441	0.00 1	0.00 1	0.03 212	1.52 510

RAFT-Stereo-weight	0.26 157	0.05 8	1.09 100	0.01 289	0.19 408	1.25 483	0.00 1	0.87 307	0.63 222	0.10 370	0.05 375	0.03 130	0.00 1	0.10 140	0.02 78	0.00 1	0.45 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 354

KYRaft	0.26 157	0.05 8	1.37 142	0.04 344	0.00 1	1.16 465	0.12 445	0.11 123	0.78 326	0.01 129	0.29 445	0.03 130	0.75 470	0.37 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.03 80

SST-Stereo	0.56 370	0.05 8	1.55 206	0.06 369	0.19 408	1.10 436	0.47 508	0.32 222	0.80 351	0.04 284	0.00 1	0.05 192	0.57 455	5.98 496	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

GMM-Stereo	0.22 127	0.05 8	2.03 337	0.08 381	0.00 1	1.12 447	0.13 446	0.09 110	0.79 341	0.01 129	0.00 1	0.03 130	0.10 386	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.01 51

ICVP	0.16 69	0.05 8	1.22 114	0.00 1	0.01 254	1.01 350	0.09 433	0.28 213	0.17 91	0.00 1	0.02 346	0.07 230	0.01 156	0.21 188	0.05 160	0.00 1	0.01 296	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.09 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
4.5_new	0.15 58	0.06 18	0.78 49	0.00 1	0.00 1	0.11 57	0.00 1	0.02 15	0.15 67	0.02 213	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.37 237	0.03 102	0.00 1	0.94 502	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.42 375

4.5w-stereo	0.15 58	0.06 18	0.78 49	0.00 1	0.00 1	0.11 57	0.00 1	0.02 15	0.15 67	0.02 213	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.37 237	0.03 102	0.00 1	0.94 502	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.42 375

2w_stereo	0.10 16	0.06 18	0.56 14	0.00 1	0.00 1	0.11 57	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.01 129	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.15 161	0.03 102	0.00 1	0.64 430	0.00 1	0.08 425	0.00 1	0.22 290

IGEV	0.10 16	0.06 18	0.33 5	0.00 1	0.00 1	0.18 87	0.00 1	0.02 15	0.14 57	0.06 325	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.14 154	0.21 287	0.00 1	0.53 416	0.00 1	0.19 491	0.00 1	0.14 232

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 37	0.06 18	0.50 11	0.01 289	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.21 183	1.16 503	0.01 129	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.02 20	0.15 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 450	0.02 157	0.14 232

Pointernet	0.16 69	0.06 18	0.99 88	0.00 1	0.36 450	0.54 196	0.00 1	0.03 36	0.76 289	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.02 228	0.04 79	0.01 46	0.00 1	0.14 355	0.00 1	0.01 370	0.01 69	0.20 282

U	1.64 498	0.06 18	0.52 13	0.00 1	7.15 559	10.37 547	0.00 1	0.04 50	0.05 10	0.01 129	0.00 1	0.09 246	0.00 1	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	9.39 561	5.01 559	0.01 69	0.00 1

LoS_RVC	0.08 5	0.06 18	1.05 94	0.00 1	0.01 254	0.16 82	0.00 1	0.17 168	0.09 36	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.01 156	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1

knoymous	0.10 16	0.06 18	1.25 116	0.00 1	0.00 1	0.11 57	0.00 1	0.27 212	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.23 318	0.00 1	0.04 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 80

NF-Stereo	0.54 353	0.06 18	1.59 221	0.19 440	0.00 1	1.09 423	0.25 471	0.22 188	1.13 486	0.02 213	0.00 1	0.02 74	0.00 1	6.05 501	0.17 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1

OCTAStereo	0.54 353	0.06 18	1.59 221	0.19 440	0.00 1	1.09 423	0.25 471	0.22 188	1.13 486	0.02 213	0.00 1	0.02 74	0.00 1	6.03 499	0.18 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1

PSM-softLoss	0.55 361	0.06 18	1.89 302	0.27 464	0.00 1	1.08 407	0.25 471	0.12 134	1.06 466	0.03 262	0.01 249	0.02 74	0.01 156	5.92 492	0.18 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1

KMStereo	0.55 361	0.06 18	1.89 302	0.27 464	0.00 1	1.08 407	0.25 471	0.12 134	1.06 466	0.03 262	0.01 249	0.02 74	0.01 156	5.92 492	0.18 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1

NRIStereo	0.22 127	0.06 18	1.40 156	0.05 350	0.01 254	1.16 465	0.32 491	0.04 50	0.81 360	0.04 284	0.01 249	0.11 257	0.01 156	0.14 154	0.02 78	0.00 1	0.02 304	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.10 185

FTStereo	0.82 447	0.06 18	1.88 301	0.12 406	0.00 1	1.15 462	2.70 544	0.16 164	0.84 387	0.16 401	5.80 524	0.36 363	2.49 515	0.53 274	0.01 46	0.07 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1

RAFT_R40	0.54 353	0.06 18	1.55 206	0.06 369	0.15 397	1.10 436	0.31 486	0.31 221	0.78 326	0.02 213	0.03 358	0.07 230	0.29 432	5.98 496	0.10 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

RE-Stereo	0.54 353	0.06 18	1.59 221	0.19 440	0.00 1	1.09 423	0.25 471	0.22 188	1.13 486	0.02 213	0.00 1	0.02 74	0.00 1	6.05 501	0.17 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1

TVStereo	0.54 353	0.06 18	1.59 221	0.19 440	0.00 1	1.09 423	0.25 471	0.22 188	1.13 486	0.02 213	0.00 1	0.02 74	0.00 1	6.05 501	0.17 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1

CRE-IMP	0.22 127	0.06 18	1.43 174	0.05 350	0.02 298	1.12 447	0.33 492	0.04 50	1.08 472	0.02 213	0.00 1	0.12 261	0.00 1	0.03 62	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.09 168

Prome-Stereo	0.28 166	0.06 18	1.40 156	0.10 391	0.00 1	1.16 465	0.02 350	0.39 235	0.88 431	0.02 213	0.52 476	0.05 192	0.69 462	0.28 218	0.07 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.03 80

EAI-Stereo	0.98 459	0.06 18	1.09 100	0.17 433	0.67 499	1.19 477	4.84 549	2.67 488	0.91 439	0.95 502	4.52 519	0.30 340	0.53 454	0.57 277	0.46 389	0.00 1	0.07 339	0.00 1	0.29 538	0.01 69	0.34 354

R-Stereo Train	0.22 127	0.06 18	1.64 235	0.00 1	0.00 1	0.76 275	0.00 1	1.57 398	0.17 91	0.02 213	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 80

RAFT-Stereo	0.22 127	0.06 18	1.64 235	0.00 1	0.00 1	0.76 275	0.00 1	1.57 398	0.17 91	0.02 213	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 80
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
asd	0.14 49	0.07 41	0.85 68	0.00 1	0.00 1	0.11 57	0.00 1	0.03 36	0.05 10	0.01 129	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.31 223	0.01 46	0.00 1	0.76 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 396

qwe	0.15 58	0.07 41	0.88 72	0.00 1	0.01 254	0.13 78	0.00 1	0.02 15	0.06 21	0.01 129	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.35 230	0.03 102	0.00 1	0.89 480	0.00 1	0.16 476	0.00 1	0.46 389

4.25_new	0.17 78	0.07 41	0.77 43	0.00 1	0.00 1	0.12 71	0.00 1	0.03 36	0.04 2	0.09 361	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.39 248	0.18 264	0.00 1	0.93 495	0.00 1	0.19 491	0.00 1	0.50 405

4.5w_new	0.17 78	0.07 41	0.77 43	0.00 1	0.00 1	0.12 71	0.00 1	0.03 36	0.04 2	0.09 361	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.39 248	0.18 264	0.00 1	0.93 495	0.00 1	0.19 491	0.00 1	0.50 405

4.25w-stereo	0.17 78	0.07 41	0.78 49	0.00 1	0.00 1	0.12 71	0.00 1	0.03 36	0.04 2	0.09 361	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.39 248	0.18 264	0.00 1	0.93 495	0.00 1	0.19 491	0.00 1	0.50 405

3.25w_new	0.15 58	0.07 41	0.77 43	0.00 1	0.07 356	0.11 57	0.00 1	0.02 15	0.06 21	0.01 129	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.22 191	0.03 102	0.00 1	0.88 476	0.00 1	0.17 480	0.00 1	0.53 414

3.25w	0.15 58	0.07 41	0.77 43	0.00 1	0.07 356	0.11 57	0.00 1	0.02 15	0.06 21	0.01 129	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.22 191	0.03 102	0.00 1	0.88 476	0.00 1	0.17 480	0.00 1	0.53 414

3.5w_stereo	0.08 5	0.07 41	0.44 10	0.00 1	0.00 1	0.11 57	0.00 1	0.02 15	0.08 28	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.18 180	0.03 102	0.00 1	0.53 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 265

3w_stereo	0.16 69	0.07 41	1.02 93	0.00 1	0.06 350	0.10 53	0.00 1	0.01 1	0.05 10	0.01 129	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.32 224	0.04 142	0.00 1	0.95 505	0.00 1	0.19 491	0.00 1	0.41 372

SGD-Stereo	0.05 2	0.07 41	0.25 2	0.00 1	0.00 1	0.24 103	0.00 1	0.03 36	0.34 159	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1

FoundationStereo	0.21 121	0.07 41	0.36 7	0.48 498	0.89 521	0.01 8	0.00 1	0.08 94	1.15 500	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.22 191	0.05 160	0.00 1	0.80 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 98

IGEV-RUCA	0.23 138	0.07 41	0.78 49	0.07 376	0.11 379	0.79 280	0.30 485	0.22 188	0.24 136	0.10 370	0.11 406	0.16 284	0.24 427	0.17 175	0.20 284	0.04 504	0.12 351	0.19 538	0.22 510	0.18 452	0.31 343

MonSter	0.20 115	0.07 41	0.83 63	0.00 1	0.00 1	0.22 96	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.08 349	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.46 265	0.24 305	0.00 1	0.90 482	0.00 1	0.32 542	0.00 1	0.80 453

DCVSM-stereo	0.18 92	0.07 41	1.59 221	0.00 1	0.00 1	0.71 264	0.04 396	0.02 15	0.12 50	0.00 1	0.00 1	0.58 413	0.07 371	0.09 136	0.30 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

trnet	0.12 37	0.07 41	0.78 49	0.00 1	0.00 1	1.06 376	0.00 1	0.22 188	0.15 67	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 51

AE-Stereo	0.43 275	0.07 41	1.90 306	0.05 350	0.21 419	1.09 423	0.00 1	1.02 325	0.48 185	0.39 470	0.28 440	0.18 296	0.00 1	0.18 180	0.05 160	0.00 1	0.83 466	0.00 1	0.23 512	0.07 312	1.64 517

Any-RAFT	0.24 142	0.07 41	1.16 107	0.00 1	0.01 254	1.13 456	0.00 1	1.21 352	0.36 163	0.02 213	0.00 1	0.49 399	0.00 1	0.19 183	0.03 102	0.00 1	0.08 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 80

CAS	0.13 44	0.07 41	0.86 70	0.00 1	0.00 1	1.01 350	0.00 1	0.26 209	0.16 82	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.01 156	0.02 20	0.04 142	0.09 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.40 252	0.07 41	1.78 276	0.28 468	0.74 503	0.65 245	0.00 1	0.16 164	0.61 218	0.31 448	0.01 249	0.17 292	0.01 156	0.41 254	0.17 257	0.00 1	0.88 476	0.00 1	0.02 387	0.04 251	1.73 523

EGLCR-Stereo	0.43 275	0.07 41	1.21 113	0.58 509	0.65 496	1.64 505	0.31 486	1.15 346	0.19 118	0.43 473	0.02 346	0.00 1	0.02 228	0.38 246	0.14 240	0.00 1	0.66 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 480

DCANet-4	0.37 226	0.07 41	3.11 432	0.00 1	0.00 1	1.06 376	0.00 1	1.82 441	0.85 411	0.16 401	0.00 1	0.04 165	0.05 343	0.04 79	0.08 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 301

tt	48.09 562	0.07 41	27.39 552	1.35 539	0.00 1	100.00 575	100.00 572	100.00 575	96.65 568	0.15 398	0.01 249	97.98 574	87.03 569	2.52 355	99.87 573	82.90 569	94.64 568	16.21 562	20.93 563	33.72 560	0.29 335

BUS	0.38 235	0.07 41	0.98 85	0.00 1	0.00 1	1.88 511	0.00 1	2.67 488	0.82 367	0.30 442	0.09 398	0.64 422	0.00 1	0.06 112	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.35 209	0.07 41	0.98 85	0.00 1	0.00 1	1.09 423	0.00 1	2.67 488	0.82 367	0.30 442	0.09 398	0.35 358	0.03 277	0.06 112	0.51 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.29 171	0.07 41	0.98 85	0.00 1	0.00 1	1.07 396	0.00 1	1.92 449	0.82 367	0.00 1	0.00 1	0.35 358	0.03 277	0.06 112	0.51 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.01 51

GLC_STEREO	0.06 3	0.07 41	0.85 68	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 156	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.03 80

Patchmatch Stereo++	0.18 92	0.07 41	1.40 156	0.05 350	0.01 254	1.08 407	0.07 420	0.05 61	0.75 264	0.02 213	0.00 1	0.05 192	0.00 1	0.03 62	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 92	0.07 41	1.40 156	0.05 350	0.02 298	1.08 407	0.08 428	0.05 61	0.75 264	0.02 213	0.00 1	0.07 230	0.00 1	0.04 79	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 92	0.07 41	1.40 156	0.05 350	0.02 298	1.08 407	0.06 413	0.05 61	0.75 264	0.02 213	0.00 1	0.07 230	0.00 1	0.04 79	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 92	0.07 41	1.40 156	0.05 350	0.02 298	1.08 407	0.06 413	0.05 61	0.75 264	0.02 213	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.04 79	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 107	0.07 41	1.41 166	0.05 350	0.02 298	1.08 407	0.08 428	0.06 72	0.76 289	0.02 213	0.00 1	0.07 230	0.00 1	0.04 79	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 142	0.07 41	1.16 107	0.06 369	0.02 298	1.08 407	0.31 486	0.04 50	0.75 264	0.02 213	0.00 1	0.00 1	1.22 493	0.03 62	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.05 118

iGMRVC	0.18 92	0.07 41	1.40 156	0.05 350	0.03 317	1.08 407	0.07 420	0.06 72	0.75 264	0.02 213	0.00 1	0.05 192	0.00 1	0.04 79	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

RAFT-345	0.52 331	0.07 41	1.75 271	0.11 401	0.07 356	1.17 470	0.18 455	0.21 183	0.78 326	0.00 1	0.01 249	0.09 246	0.01 156	5.87 487	0.19 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1

iRAFT	0.18 92	0.07 41	1.40 156	0.05 350	0.01 254	1.08 407	0.07 420	0.05 61	0.75 264	0.02 213	0.00 1	0.05 192	0.00 1	0.03 62	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

AnonymousM	0.18 92	0.07 41	0.80 56	0.04 344	0.00 1	1.03 361	0.00 1	0.20 180	0.65 226	0.06 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 225	0.02 78	0.00 1	0.19 361	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.18 265

RAFT-IKP	0.18 92	0.07 41	1.41 166	0.05 350	0.01 254	1.08 407	0.08 428	0.05 61	0.75 264	0.02 213	0.00 1	0.05 192	0.00 1	0.04 79	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

CREStereo	0.12 37	0.07 41	0.76 38	0.00 1	0.00 1	1.06 376	0.00 1	0.25 204	0.14 57	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.01 51
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
2.25w	0.18 92	0.08 79	0.92 75	0.00 1	0.00 1	0.10 53	0.00 1	0.01 1	0.09 36	0.01 129	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.39 248	0.18 264	0.00 1	0.93 495	0.00 1	0.26 527	0.00 1	0.59 428

2.5w	0.17 78	0.08 79	0.92 75	0.00 1	0.00 1	0.11 57	0.00 1	0.01 1	0.15 67	0.01 129	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.24 198	0.03 102	0.00 1	0.99 508	0.00 1	0.24 523	0.00 1	0.62 436

2.75w_new	0.18 92	0.08 79	0.90 74	0.00 1	0.05 341	0.11 57	0.00 1	0.01 1	0.11 45	0.01 129	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.37 237	0.21 287	0.00 1	0.93 495	0.00 1	0.23 512	0.00 1	0.55 424

IGEV-Stereo+	0.16 69	0.08 79	0.84 66	0.01 289	0.12 384	0.02 13	0.00 1	0.10 118	0.15 67	0.25 432	0.03 358	0.04 165	0.00 1	0.10 140	0.36 361	0.00 1	0.54 420	0.00 1	0.11 444	0.01 69	0.40 371

testlalala_base	0.41 257	0.08 79	1.39 152	0.00 1	0.09 367	0.65 245	0.00 1	1.12 345	0.24 136	0.08 349	0.00 1	0.00 1	0.01 156	0.01 5	0.17 257	0.60 529	0.73 445	0.00 1	0.12 450	2.19 544	0.62 436

CES	0.10 16	0.08 79	0.73 35	0.00 1	0.00 1	0.20 90	0.01 281	0.08 94	0.75 264	0.01 129	0.00 1	0.08 238	0.03 277	0.03 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1

CASS	0.10 16	0.08 79	1.10 102	0.00 1	0.00 1	0.13 78	0.01 281	0.15 157	0.18 106	0.21 417	0.00 1	0.02 74	0.02 228	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.03 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.27 163	0.08 79	1.16 107	0.10 391	0.30 443	0.04 27	0.00 1	0.55 256	0.08 28	0.42 472	0.13 411	0.49 399	0.57 455	0.27 210	0.30 330	0.00 1	0.33 382	0.00 1	0.23 512	0.01 69	0.43 380

DAS	0.55 361	0.08 79	1.79 279	0.00 1	0.00 1	0.09 49	0.00 1	1.54 393	0.85 411	1.16 508	0.00 1	0.24 321	0.03 277	4.66 456	0.31 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.14 232

SepStereo	0.50 323	0.08 79	1.79 279	0.00 1	0.00 1	0.09 49	0.00 1	1.54 393	0.85 411	1.16 508	0.00 1	0.24 321	0.03 277	3.84 423	0.31 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.14 232

PSMNet-ADL	0.39 245	0.08 79	0.96 81	0.00 1	0.00 1	1.02 356	0.00 1	0.72 285	0.16 82	0.00 1	0.10 404	0.48 391	0.01 156	3.60 413	0.37 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.23 301

AAGNet	0.99 460	0.08 79	1.59 221	0.15 420	0.27 439	1.14 461	0.27 481	0.06 72	0.78 326	0.01 129	0.00 1	0.01 20	0.97 482	3.60 413	10.81 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

s12784h	0.27 163	0.08 79	1.46 179	0.00 1	0.00 1	1.06 376	0.02 350	1.66 407	0.75 264	0.01 129	0.36 463	0.02 74	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.02 70

CFNet-RSSM	0.21 121	0.08 79	1.39 152	0.00 1	0.12 384	0.63 233	0.00 1	1.32 370	0.15 67	0.01 129	0.00 1	0.09 246	0.00 1	0.11 145	0.04 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 512	0.01 69	0.08 154

PMTNet	0.13 44	0.08 79	0.99 88	0.00 1	0.00 1	1.05 372	0.04 396	0.21 183	0.14 57	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.00 1	0.04 79	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.01 51

HSM-Net_RVC	0.57 375	0.08 79	1.74 264	0.00 1	0.00 1	0.63 233	0.00 1	4.21 531	0.71 245	0.14 392	0.00 1	0.21 310	0.03 277	3.43 404	0.05 160	0.01 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 185
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
asda	0.16 69	0.09 95	0.78 49	0.00 1	0.00 1	0.11 57	0.00 1	0.01 1	0.08 28	0.01 129	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.34 228	0.03 102	0.00 1	0.95 505	0.00 1	0.09 433	0.00 1	0.62 436

DilatedVolume-Stereo	0.10 16	0.09 95	0.82 61	0.00 1	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.09 110	0.15 67	0.00 1	0.04 369	0.05 192	0.00 1	0.14 154	0.23 300	0.00 1	0.10 347	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.25 318

MLG-Stereo	0.16 69	0.09 95	0.77 43	0.00 1	0.18 405	0.46 173	0.00 1	0.02 15	0.79 341	0.11 380	0.03 358	0.02 74	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.66 433	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.13 220

FACV-RUCA	0.14 49	0.09 95	0.77 43	0.03 330	0.10 375	0.11 57	0.01 281	0.07 84	0.85 411	0.03 262	0.04 369	0.04 165	0.13 399	0.04 79	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.06 524	0.00 1	0.20 465	0.15 245

IGEV-BASED-STEREO-	0.08 5	0.09 95	0.28 4	0.00 1	0.00 1	0.09 49	0.02 350	0.17 168	0.17 91	0.09 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.33 341	0.00 1	0.34 384	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.09 168

CAS++	0.08 5	0.09 95	0.97 83	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	0.25 204	0.18 106	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.01 5	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.01 51
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.10 16	0.09 95	1.06 95	0.14 417	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.05 61	0.17 91	0.00 1	0.03 358	0.19 304	0.02 228	0.01 5	0.05 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.08 154

DisPM	0.22 127	0.09 95	1.74 264	0.11 401	0.00 1	1.16 465	0.40 501	0.08 94	0.68 234	0.03 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 121	0.04 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1

Pruner-Stereo	0.22 127	0.09 95	1.50 186	0.23 456	0.00 1	1.10 436	0.20 459	0.17 168	0.78 326	0.03 262	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.04 79	0.21 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.01 51

cross-raft	0.21 121	0.09 95	1.42 170	0.48 498	0.50 473	0.41 155	0.07 420	0.50 248	0.03 1	0.02 213	0.00 1	0.38 372	0.00 1	0.08 129	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 444	0.01 69	0.09 168

sCroCo_RVC	0.13 44	0.09 95	1.61 229	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.11 123	0.64 223	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.15 58	0.09 95	1.42 170	0.00 1	0.11 379	0.43 164	0.00 1	0.32 222	0.08 28	0.02 213	0.00 1	0.18 296	0.00 1	0.05 104	0.06 178	0.00 1	0.06 336	0.00 1	0.18 486	0.01 69	0.08 154

AdaStereo	0.25 153	0.09 95	1.34 132	0.00 1	0.00 1	0.26 108	0.00 1	1.95 451	0.75 264	0.00 1	0.00 1	0.30 340	0.01 156	0.14 154	0.13 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.05 118
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
monsters	0.17 78	0.10 108	0.78 49	0.00 1	0.06 350	0.28 113	0.00 1	0.02 15	0.05 10	0.01 129	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.35 230	0.27 321	0.00 1	0.92 490	0.00 1	0.28 536	0.00 1	0.24 311

LG-Stereo_L2	0.10 16	0.10 108	0.59 19	0.12 406	0.11 379	0.02 13	0.06 413	0.08 94	0.05 10	0.04 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 154	0.02 78	0.00 1	0.48 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 257

LG-Stereo_L1	0.10 16	0.10 108	0.63 23	0.11 401	0.12 384	0.02 13	0.06 413	0.08 94	0.05 10	0.06 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 149	0.02 78	0.00 1	0.52 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 257

MLG-Stereo_test3	0.14 49	0.10 108	0.70 30	0.23 456	0.14 396	0.07 43	0.00 1	0.03 36	0.76 289	0.18 413	0.04 369	0.01 20	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.45 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 232

MLG-Stereo_test1	0.16 69	0.10 108	0.76 38	0.00 1	0.15 397	0.61 228	0.00 1	0.03 36	0.81 360	0.07 337	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.59 423	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.14 232

LG-G_1	0.17 78	0.10 108	0.67 25	0.20 447	0.12 384	0.22 96	0.00 1	0.02 15	0.75 264	0.16 401	0.03 358	0.03 130	0.00 1	0.17 175	0.05 160	0.00 1	0.43 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 367

LG-G	0.17 78	0.10 108	0.67 25	0.20 447	0.12 384	0.22 96	0.00 1	0.02 15	0.75 264	0.16 401	0.03 358	0.03 130	0.00 1	0.17 175	0.05 160	0.00 1	0.43 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 367

LGtest1	0.09 14	0.10 108	0.23 1	0.00 1	0.07 356	0.09 49	0.00 1	0.12 134	0.77 311	0.07 337	0.03 358	0.01 20	0.00 1	0.08 129	0.13 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.15 245

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 142	0.10 108	0.73 35	0.12 406	0.04 331	0.96 337	0.00 1	0.20 180	0.21 124	0.32 450	0.03 358	0.54 410	0.02 228	0.37 237	0.43 386	0.00 1	0.27 375	0.00 1	0.20 501	0.01 69	0.15 245

testlalala2	0.31 190	0.10 108	1.57 218	0.00 1	0.00 1	0.83 296	0.00 1	1.93 450	0.95 446	0.05 301	0.27 431	0.04 165	0.01 156	0.01 5	0.04 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 512	0.01 69	0.14 232

CASnet	0.10 16	0.10 108	0.81 57	0.00 1	0.00 1	0.82 293	0.00 1	0.14 153	0.13 54	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.16 69	0.10 108	0.97 83	0.02 314	0.00 1	1.04 367	0.01 281	0.07 84	0.75 264	0.01 129	0.01 249	0.16 284	0.04 309	0.07 121	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.30 182	0.10 108	1.49 183	0.20 447	0.38 454	0.44 168	0.01 281	1.59 402	0.08 28	0.04 284	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.08 129	0.24 305	0.00 1	0.47 401	0.00 1	0.20 501	0.13 404	0.43 380

test_1	0.30 182	0.10 108	1.50 186	0.21 452	0.38 454	0.44 168	0.01 281	1.58 401	0.08 28	0.04 284	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.07 121	0.24 305	0.00 1	0.47 401	0.00 1	0.20 501	0.13 404	0.43 380

test_3	0.31 190	0.10 108	1.52 195	0.20 447	0.40 457	0.54 196	0.01 281	1.68 409	0.08 28	0.16 401	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.07 121	0.24 305	0.00 1	0.50 406	0.00 1	0.20 501	0.13 404	0.38 366

PFNet+	0.28 166	0.10 108	1.61 229	0.08 381	0.01 254	1.12 447	0.41 502	0.12 134	0.80 351	0.08 349	0.01 249	0.02 74	0.00 1	1.19 314	0.04 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1

DEmStereo	0.76 432	0.10 108	1.95 323	0.04 344	0.00 1	0.80 284	0.50 512	0.06 72	0.76 289	0.05 301	0.72 486	0.02 74	3.33 525	5.67 482	1.24 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.15 58	0.10 108	1.55 206	0.00 1	0.00 1	1.01 350	0.00 1	0.15 157	0.15 67	0.00 1	0.01 249	0.04 165	0.00 1	0.02 20	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 98
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
monsterstereo	0.15 58	0.11 126	0.39 8	0.00 1	0.00 1	0.11 57	0.00 1	0.01 1	0.05 10	0.03 262	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.37 237	0.28 324	0.00 1	1.05 513	0.00 1	0.31 541	0.00 1	0.18 265

PAM_32	0.77 436	0.11 126	2.37 376	0.38 486	0.52 479	1.89 513	0.63 518	0.92 312	0.91 439	0.69 490	0.92 493	2.58 515	0.85 477	0.72 295	0.48 394	0.00 1	0.51 410	0.00 1	0.27 534	0.01 69	0.58 427

PAM	0.76 432	0.11 126	2.04 338	0.38 486	0.44 460	2.22 517	0.69 522	1.01 323	0.71 245	0.74 493	0.95 495	2.76 518	0.70 466	0.70 294	0.46 389	0.00 1	0.50 406	0.00 1	0.26 527	0.01 69	0.50 405

rvit_stereo_0083	0.03 1	0.11 126	0.34 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 45	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.03 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ITSA-stereo	0.49 315	0.11 126	1.35 136	0.03 330	0.00 1	1.05 372	0.05 408	1.78 428	0.16 82	0.01 129	0.00 1	0.21 310	0.50 451	3.86 424	0.61 411	0.00 1	0.00 1	0.02 499	0.01 370	0.03 212	0.06 130

rvit_stereo_0075_2	0.10 16	0.11 126	1.51 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 84	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 104	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 282

testlalala	0.29 171	0.11 126	1.39 152	0.00 1	0.11 379	1.06 376	0.01 281	0.71 283	0.74 254	0.14 392	0.08 394	0.04 165	0.04 309	0.06 112	0.03 102	0.00 1	1.11 524	0.00 1	0.12 450	0.00 1	0.14 232

RAFT-Test	0.37 226	0.11 126	1.68 249	0.57 508	0.93 524	0.43 164	0.10 437	1.03 328	0.49 187	0.16 401	0.00 1	0.87 451	0.00 1	0.27 210	0.12 221	0.00 1	0.33 382	0.00 1	0.24 523	0.01 69	0.05 118

Selective-IGEV	0.28 166	0.11 126	1.31 128	0.64 517	0.60 494	0.27 111	0.00 1	0.05 61	0.56 201	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.03 277	0.25 199	0.25 310	0.00 1	0.79 452	0.00 1	0.07 420	0.06 294	0.62 436

SFCPSM	0.24 142	0.11 126	1.53 200	0.00 1	0.05 341	0.35 140	0.01 281	1.54 393	0.77 311	0.01 129	0.00 1	0.12 261	0.02 228	0.06 112	0.05 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 387	0.03 212	0.06 130

MDST_ROB	1.73 503	0.11 126	3.61 468	0.13 413	0.15 397	5.47 540	0.31 486	4.97 535	0.87 428	6.33 540	1.52 505	1.03 462	1.19 492	6.22 512	2.13 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.60 432

MLG-Stereo_test2	0.22 127	0.12 137	0.81 57	0.26 462	0.30 443	0.81 286	0.00 1	0.04 50	0.76 289	0.25 432	0.02 346	0.06 217	0.00 1	0.20 185	0.00 1	0.00 1	0.52 412	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.33 351

GCAP-BAT	0.53 346	0.12 137	1.52 195	0.56 506	0.51 476	1.23 482	0.03 374	0.76 294	0.44 178	0.57 484	0.69 485	0.85 448	0.07 371	0.41 254	0.35 353	0.00 1	1.04 511	0.00 1	0.40 547	0.05 267	0.95 467

test_sample7	0.52 331	0.12 137	1.34 132	0.02 314	0.00 1	0.21 92	0.00 1	2.79 497	1.10 475	0.05 301	0.28 440	0.31 343	0.00 1	1.55 328	0.33 341	0.00 1	0.91 487	0.00 1	0.00 1	0.01 69	1.37 493

IGEV_Zeroshot_test	0.56 370	0.12 137	3.25 439	0.16 425	0.47 466	0.55 202	0.46 504	0.53 255	0.38 165	0.70 491	0.49 474	1.08 466	0.49 450	0.36 234	0.31 335	0.00 1	0.37 389	0.00 1	0.13 453	0.03 212	1.33 490

MSKI-zero shot	0.34 202	0.12 137	1.70 255	0.55 503	0.44 460	1.10 436	0.03 374	0.91 310	0.22 126	0.22 421	0.05 375	0.06 217	0.00 1	0.16 165	0.04 142	0.00 1	0.87 475	0.00 1	0.18 486	0.02 157	0.22 290

MC-Stereo	0.38 235	0.12 137	1.30 127	0.65 519	0.70 501	1.06 376	0.00 1	0.03 36	0.14 57	0.23 425	0.00 1	0.04 165	0.02 228	0.38 246	0.12 221	0.00 1	1.08 521	0.00 1	0.02 387	0.08 332	1.72 520

GANet-ADL	0.20 115	0.12 137	1.43 174	0.00 1	0.01 254	0.84 301	0.00 1	0.40 238	0.17 91	0.00 1	0.36 463	0.35 358	0.00 1	0.09 136	0.14 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.12 212

ASMatch	0.60 387	0.12 137	1.85 296	0.14 417	0.04 331	1.08 407	0.00 1	0.12 134	0.87 428	0.06 325	0.43 468	0.06 217	0.85 477	6.18 510	0.26 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.32 193	0.13 145	1.68 249	0.18 435	0.00 1	0.54 196	0.00 1	0.13 147	0.20 120	0.18 413	0.00 1	0.03 130	0.03 277	0.14 154	0.18 264	0.00 1	0.86 474	0.00 1	0.01 370	0.22 475	1.90 541

UGAM-zero	0.87 450	0.13 145	1.99 329	0.10 391	0.31 446	0.81 286	0.34 496	1.28 363	0.32 155	0.56 483	0.00 1	2.63 516	0.72 467	6.21 511	0.20 284	0.00 1	0.51 410	0.00 1	0.26 527	0.01 69	0.96 468

PCWNet_CMD	0.20 115	0.13 145	1.38 148	0.00 1	0.01 254	0.73 270	0.00 1	0.39 235	0.19 118	0.00 1	0.01 249	0.47 387	0.50 451	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.17 257

Selective-RAFT	0.21 121	0.13 145	0.82 61	0.00 1	0.00 1	1.08 407	0.00 1	0.06 72	0.77 311	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.00 1	0.01 5	0.03 102	0.00 1	0.90 482	0.00 1	0.18 486	0.04 251	0.16 252

iRaft-Stereo_20w	0.77 436	0.13 145	2.90 419	0.63 516	0.50 473	1.18 473	0.58 515	2.56 481	0.71 245	0.85 498	0.05 375	0.78 442	1.02 484	0.82 299	0.76 430	0.00 1	0.52 412	0.00 1	0.14 460	0.02 157	1.25 488

DRaft	0.58 378	0.13 145	1.34 132	0.00 1	0.00 1	0.94 333	0.18 455	0.08 94	0.16 82	0.03 262	0.25 427	0.06 217	2.49 515	4.51 452	1.32 460	0.00 1	0.03 312	0.00 1	0.02 387	0.03 212	0.08 154

CFNet_pseudo	0.24 142	0.13 145	1.40 156	0.00 1	0.01 254	0.96 337	0.00 1	1.08 339	0.16 82	0.00 1	0.01 249	0.48 391	0.35 438	0.03 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 200

MSMDNet	0.20 115	0.13 145	1.39 152	0.00 1	0.01 254	0.73 270	0.00 1	0.39 235	0.18 106	0.00 1	0.01 249	0.48 391	0.48 449	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.17 257

ccs_rob	0.24 142	0.13 145	1.40 156	0.00 1	0.01 254	0.97 340	0.00 1	1.08 339	0.16 82	0.00 1	0.01 249	0.48 391	0.35 438	0.03 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 200

DDVS	0.33 198	0.14 154	0.96 81	0.03 330	0.13 390	0.25 105	0.23 468	0.22 188	0.18 106	0.00 1	0.00 1	0.48 391	0.05 343	3.55 409	0.16 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.15 245

RSM	0.22 127	0.14 154	0.72 34	0.54 501	0.47 466	0.32 125	0.00 1	0.17 168	1.04 465	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.10 347	0.00 1	0.15 466	0.09 358	0.54 419

RCA-Stereo	0.28 166	0.14 154	1.00 91	0.00 1	0.13 390	1.06 376	0.00 1	1.76 423	0.16 82	0.07 337	0.00 1	0.02 74	0.06 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 466	0.00 1	0.00 1	0.06 294	0.23 301

NINENet	0.52 331	0.14 154	1.48 181	0.06 369	0.00 1	1.88 511	0.00 1	3.28 522	0.76 289	0.00 1	0.00 1	0.64 422	0.00 1	2.11 335	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1

hknet	0.45 292	0.14 154	1.89 302	0.00 1	0.00 1	1.09 423	0.00 1	2.67 488	0.82 367	0.30 442	0.09 398	0.63 419	0.00 1	1.06 310	0.38 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCNet	0.26 157	0.14 154	1.38 148	0.10 391	0.00 1	0.97 340	0.00 1	0.12 134	0.78 326	0.01 129	0.00 1	0.02 74	1.07 488	0.43 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 429	0.03 80

Anonymous3	0.24 142	0.14 154	1.98 327	0.00 1	0.00 1	1.12 447	0.00 1	0.61 264	0.77 311	0.01 129	0.00 1	0.06 217	0.00 1	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.02 70

pcwnet_v2	0.49 315	0.14 154	4.76 501	0.00 1	0.00 1	0.68 257	0.00 1	2.39 473	0.81 360	0.01 129	0.00 1	0.35 358	0.32 436	0.19 183	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.22 290

test_sample3	0.52 331	0.15 162	1.92 313	0.00 1	0.00 1	0.49 182	0.00 1	2.35 470	0.95 446	0.01 129	0.01 249	0.04 165	0.00 1	2.76 367	0.34 346	0.00 1	0.72 441	0.00 1	0.06 414	0.01 69	0.52 412

test_sample2	0.44 284	0.15 162	1.11 103	0.00 1	0.00 1	0.35 140	0.00 1	1.38 379	0.90 438	0.01 129	0.22 422	0.02 74	0.00 1	2.30 341	0.56 406	0.00 1	0.83 466	0.00 1	0.08 425	0.01 69	0.84 458

EKT-Stereo	0.55 361	0.15 162	1.80 284	0.73 530	4.21 556	1.08 407	0.00 1	1.17 350	0.32 155	0.02 213	0.00 1	0.08 238	0.00 1	1.01 309	0.13 231	0.00 1	0.03 312	0.00 1	0.05 409	0.03 212	0.29 335

CRFU-Net	0.43 275	0.15 162	1.89 302	0.26 462	0.01 254	0.91 321	0.00 1	0.47 244	0.27 145	0.00 1	0.00 1	0.41 378	1.89 507	2.11 335	0.14 240	0.00 1	0.00 1	0.03 509	0.00 1	0.03 212	0.03 80

PFNet	0.63 398	0.15 162	2.41 380	0.00 1	0.30 443	1.17 470	0.00 1	0.35 228	0.92 442	0.01 129	0.24 425	0.03 130	0.00 1	6.43 521	0.23 300	0.09 512	0.00 1	0.00 1	0.04 405	0.13 404	0.10 185

rvit_stereo_0081	0.08 5	0.16 167	0.59 19	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.01 1	0.72 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.08 5	0.16 167	0.59 19	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.01 1	0.72 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.22 127	0.16 167	0.76 38	0.58 509	0.44 460	0.32 125	0.00 1	0.09 110	1.08 472	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 121	0.00 1	0.00 1	0.02 304	0.00 1	0.16 476	0.13 404	0.62 436

test_sample6	0.57 375	0.16 167	1.84 292	0.00 1	0.00 1	0.51 187	0.00 1	2.86 502	1.03 458	0.00 1	0.07 390	0.10 253	0.00 1	3.13 388	0.39 376	0.00 1	0.71 439	0.00 1	0.05 409	0.01 69	0.53 414

test_sample5	0.55 361	0.16 167	1.91 308	0.00 1	0.00 1	0.48 177	0.00 1	2.61 485	1.03 458	0.00 1	0.09 398	0.04 165	0.00 1	3.07 384	0.35 353	0.00 1	0.74 448	0.00 1	0.06 414	0.01 69	0.54 419

test_sample4	0.53 346	0.16 167	1.92 313	0.00 1	0.00 1	0.48 177	0.00 1	2.55 480	0.96 450	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.00 1	2.79 369	0.31 335	0.00 1	0.73 445	0.00 1	0.06 414	0.01 69	0.53 414

test_sample1	0.44 284	0.16 167	1.07 96	0.00 1	0.09 367	0.16 82	0.00 1	1.22 354	0.76 289	0.05 301	0.24 425	0.15 275	0.00 1	2.28 340	0.59 408	0.00 1	0.84 470	0.00 1	0.08 425	0.02 157	1.19 483

SMFormer	0.52 331	0.16 167	1.37 142	0.00 1	0.00 1	0.05 32	0.00 1	1.78 428	1.11 479	0.00 1	0.27 431	0.15 275	0.00 1	3.31 397	0.65 414	0.00 1	0.82 461	0.00 1	0.10 437	0.02 157	0.66 445

tta	0.52 331	0.16 167	1.37 142	0.00 1	0.00 1	0.05 32	0.00 1	1.78 428	1.11 479	0.00 1	0.27 431	0.15 275	0.00 1	3.31 397	0.65 414	0.00 1	0.82 461	0.00 1	0.10 437	0.05 267	0.51 409

qqq1	0.52 331	0.16 167	1.37 142	0.00 1	0.00 1	0.05 32	0.00 1	1.78 428	1.11 479	0.00 1	0.27 431	0.15 275	0.00 1	3.31 397	0.66 418	0.00 1	0.82 461	0.00 1	0.09 433	0.05 267	0.51 409

fff1	0.52 331	0.16 167	1.37 142	0.00 1	0.00 1	0.05 32	0.00 1	1.78 428	1.11 479	0.00 1	0.27 431	0.15 275	0.00 1	3.31 397	0.66 418	0.00 1	0.82 461	0.00 1	0.09 433	0.05 267	0.51 409

DualNet	0.55 361	0.16 167	1.91 308	0.00 1	0.00 1	0.48 177	0.00 1	2.61 485	1.03 458	0.00 1	0.07 390	0.04 165	0.00 1	3.07 384	0.35 353	0.00 1	0.74 448	0.00 1	0.06 414	0.01 69	0.54 419

CrosDoStereo	1.11 473	0.16 167	1.64 235	0.00 1	0.05 341	0.66 249	5.65 552	0.70 277	0.54 193	0.25 432	1.18 499	0.19 304	2.94 520	6.48 523	1.58 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 294	0.08 154

DeepStereo_LL	1.11 473	0.16 167	1.64 235	0.00 1	0.05 341	0.66 249	5.65 552	0.70 277	0.54 193	0.25 432	1.18 499	0.19 304	2.94 520	6.48 523	1.58 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 294	0.08 154

castereo	0.09 14	0.17 181	0.42 9	0.00 1	0.05 341	0.22 96	0.02 350	0.18 174	0.17 91	0.01 129	0.00 1	0.02 74	0.10 386	0.02 20	0.02 78	0.00 1	0.11 350	0.00 1	0.19 491	0.01 69	0.16 252

MGS-Stereo	0.13 44	0.17 181	1.07 96	0.00 1	0.00 1	0.43 164	0.00 1	0.28 213	0.15 67	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 156	0.06 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 515	0.00 1

11t1	0.39 245	0.17 181	1.36 137	0.00 1	0.47 466	0.11 57	0.00 1	0.59 260	1.12 484	0.05 301	0.29 445	0.03 130	0.00 1	0.26 206	0.66 418	0.00 1	1.05 513	0.00 1	0.14 460	0.03 212	1.45 504

CFNet_ucs	0.29 171	0.17 181	1.53 200	0.00 1	0.01 254	0.83 296	0.00 1	2.07 459	0.24 136	0.00 1	0.00 1	0.48 391	0.29 432	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 232

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 30	0.18 185	0.67 25	0.00 1	0.00 1	0.06 37	0.00 1	0.11 123	0.26 141	0.74 493	0.00 1	0.03 130	0.01 156	0.03 62	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.03 80

test-1	0.36 219	0.18 185	1.36 137	0.00 1	0.83 512	0.60 221	0.00 1	1.07 338	0.18 106	0.07 337	0.49 474	0.34 352	0.00 1	0.10 140	0.51 397	0.00 1	0.64 430	0.00 1	0.06 414	0.01 69	0.84 458

XX-Stereo	0.73 426	0.18 185	5.35 511	0.38 486	0.26 438	1.13 456	0.00 1	3.03 509	0.18 106	0.14 392	0.01 249	1.40 490	0.01 156	1.36 324	0.04 142	0.00 1	0.50 406	0.00 1	0.16 476	0.03 212	0.43 380

FAT-Stereo	0.55 361	0.18 185	2.58 401	0.00 1	0.00 1	0.33 135	0.08 428	2.26 467	0.84 387	0.06 325	0.88 491	0.60 416	0.51 453	2.43 349	0.08 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.16 252

LG-Stereo	0.13 44	0.19 189	0.66 24	0.00 1	0.18 405	0.31 121	0.00 1	0.09 110	0.15 67	0.04 284	0.01 249	0.32 348	0.04 309	0.05 104	0.10 207	0.00 1	0.07 339	0.00 1	0.00 1	0.08 332	0.26 327

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.19 189	0.51 12	0.00 1	0.00 1	0.41 155	0.00 1	0.10 118	0.05 10	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 156	0.00 1	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.02 70

AIO-Stereo	0.29 171	0.19 189	0.68 29	0.51 500	0.69 500	0.32 125	0.00 1	0.11 123	0.50 189	0.05 301	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.11 145	0.34 346	0.00 1	0.76 450	0.00 1	0.23 512	0.07 312	1.25 488

Anonymous_2	1.27 479	0.19 189	1.80 284	0.70 527	0.78 507	0.61 228	0.20 459	0.92 312	0.48 185	0.22 421	0.30 447	1.44 493	0.00 1	0.43 258	0.40 377	0.01 474	0.84 470	2.29 556	11.27 562	1.29 539	1.20 484

GES	0.23 138	0.19 189	1.56 211	0.00 1	0.00 1	1.07 396	0.02 350	0.73 288	0.15 67	0.00 1	0.02 346	0.11 257	0.08 377	0.44 262	0.16 254	0.01 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.09 168

FENet	0.27 163	0.19 189	1.51 192	0.00 1	0.00 1	1.01 350	0.00 1	1.02 325	0.77 311	0.00 1	0.00 1	0.24 321	0.04 309	0.27 210	0.22 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.07 136

DIP-Stereo	0.28 166	0.19 189	1.62 233	0.00 1	0.00 1	1.11 442	0.00 1	1.67 408	0.74 254	0.01 129	0.00 1	0.01 20	0.07 371	0.01 5	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.13 220
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.30 182	0.19 189	1.19 112	0.00 1	0.00 1	0.81 286	0.00 1	0.92 312	0.84 387	0.00 1	0.00 1	0.50 403	0.02 228	1.27 321	0.10 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 387	0.05 118
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
water-stereo	0.14 49	0.20 197	1.43 174	0.00 1	0.00 1	0.04 27	0.00 1	0.04 50	0.09 36	0.05 301	0.02 346	0.05 192	0.05 343	0.17 175	0.07 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.48 399

xyz-stereo	3.45 532	0.20 197	36.90 554	0.00 1	0.00 1	14.78 552	0.00 1	0.02 15	0.11 45	0.02 213	9.49 542	0.04 165	0.01 156	6.47 522	0.76 430	0.00 1	0.00 1	0.12 532	0.00 1	0.02 157	0.05 118

GREAT-IGEV	0.47 305	0.20 197	1.52 195	0.34 482	1.09 537	0.56 210	0.00 1	0.06 72	0.58 216	0.32 450	0.08 394	0.01 20	0.01 156	0.33 225	0.43 386	0.00 1	1.43 548	0.00 1	0.17 480	0.09 358	2.28 548

Occ-G	0.37 226	0.20 197	1.68 249	0.39 490	0.51 476	0.28 113	0.00 1	0.24 203	0.74 254	0.17 411	0.01 249	0.01 20	0.03 277	0.27 210	0.59 408	0.00 1	0.64 430	0.00 1	0.07 420	0.15 429	1.40 497

mmm	0.47 305	0.20 197	1.18 111	0.02 314	0.79 508	0.06 37	0.00 1	1.11 343	1.16 503	0.06 325	0.30 447	0.14 268	0.03 277	0.68 291	0.67 422	0.00 1	1.12 525	0.00 1	0.22 510	0.03 212	1.63 516

ttt	1.05 467	0.20 197	1.91 308	0.00 1	0.09 367	0.65 245	0.00 1	3.05 510	1.11 479	0.00 1	0.30 447	0.29 337	0.01 156	4.65 455	6.53 521	0.00 1	1.01 509	0.00 1	0.13 453	0.02 157	1.00 471

UniTT-Stereo	0.11 30	0.20 197	1.58 219	0.00 1	0.00 1	0.10 53	0.02 350	0.07 84	0.05 10	0.00 1	0.08 394	0.02 74	0.01 156	0.03 62	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 358	0.00 1

GwcNet-ADL	0.33 198	0.20 197	1.73 262	0.00 1	0.00 1	1.02 356	0.00 1	2.51 477	0.40 174	0.00 1	0.00 1	0.37 367	0.04 309	0.03 62	0.24 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.13 220

mms	0.19 107	0.21 205	0.67 25	0.10 391	0.34 447	0.00 1	0.00 1	0.05 61	0.17 91	0.06 325	0.00 1	0.04 165	0.02 228	0.33 225	0.01 46	0.00 1	0.09 345	0.00 1	0.00 1	0.09 358	1.70 519

ff7	0.36 219	0.21 205	1.28 121	0.16 425	0.22 422	1.07 396	0.00 1	0.12 134	0.56 201	0.32 450	0.00 1	0.01 20	0.04 309	0.25 199	0.03 102	0.00 1	0.92 490	0.00 1	0.10 437	0.08 332	1.75 524

ffff	0.36 219	0.21 205	1.28 121	0.16 425	0.22 422	1.07 396	0.00 1	0.12 134	0.56 201	0.32 450	0.00 1	0.01 20	0.04 309	0.25 199	0.03 102	0.00 1	0.92 490	0.00 1	0.10 437	0.08 332	1.75 524

11t	0.36 219	0.21 205	1.28 121	0.16 425	0.22 422	1.07 396	0.00 1	0.12 134	0.56 201	0.32 450	0.00 1	0.01 20	0.04 309	0.25 199	0.03 102	0.00 1	0.92 490	0.00 1	0.10 437	0.08 332	1.75 524

anonymousdsp	0.41 257	0.21 205	1.52 195	0.43 494	0.54 480	1.07 396	0.00 1	0.11 123	0.56 201	0.34 456	0.00 1	0.01 20	0.05 343	0.47 267	0.03 102	0.00 1	0.81 459	0.00 1	0.11 444	0.08 332	1.81 533

ccc-4	0.36 219	0.21 205	1.28 121	0.16 425	0.22 422	1.07 396	0.00 1	0.12 134	0.56 201	0.32 450	0.00 1	0.01 20	0.04 309	0.25 199	0.03 102	0.00 1	0.92 490	0.00 1	0.10 437	0.08 332	1.75 524

IGEV-Stereo	0.41 257	0.21 205	1.53 200	0.43 494	0.55 481	1.07 396	0.00 1	0.11 123	0.56 201	0.34 456	0.00 1	0.01 20	0.05 343	0.47 267	0.03 102	0.00 1	0.81 459	0.00 1	0.11 444	0.08 332	1.81 533
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DANet	0.67 413	0.21 205	2.33 374	0.25 460	0.06 350	0.50 184	0.11 444	1.62 405	0.74 254	0.22 421	0.06 387	1.07 465	0.02 228	4.45 447	1.22 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.53 414
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
rvit_0105_6	0.10 16	0.22 213	0.94 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 50	0.67 232	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 156	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 168

IPLGR	0.50 323	0.22 213	2.74 408	0.03 330	0.02 298	1.08 407	0.03 374	1.95 451	0.75 264	0.09 361	0.00 1	0.18 296	0.22 423	2.57 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 294	0.05 118

NVstereo2D	0.53 346	0.22 213	2.52 394	0.00 1	0.00 1	0.58 218	0.03 374	1.62 405	0.99 456	0.05 301	0.00 1	0.48 391	0.00 1	3.88 426	0.08 192	0.00 1	0.05 332	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.06 130

MM-Stereo_test1	0.32 193	0.23 216	1.53 200	0.13 413	0.17 403	0.29 117	0.02 350	0.13 147	0.44 178	0.05 301	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.45 263	0.22 295	0.00 1	0.98 507	0.00 1	0.00 1	0.26 486	1.51 508

ISRNet	0.21 121	0.23 216	1.91 308	0.00 1	0.00 1	0.50 184	0.00 1	0.59 260	0.83 376	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.00 1	0.07 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.10 185

ours_stereo	0.11 30	0.23 216	0.70 30	0.07 376	0.25 435	0.25 105	0.00 1	0.04 50	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.15 161	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 358	0.31 343

HH	0.52 331	0.23 216	1.71 257	0.77 532	0.35 448	1.07 396	0.00 1	0.30 216	0.68 234	0.29 440	0.45 470	1.45 494	0.04 309	0.37 237	0.37 364	0.00 1	0.84 470	0.00 1	0.00 1	0.02 157	1.39 494

HanStereo	0.52 331	0.23 216	1.71 257	0.77 532	0.35 448	1.07 396	0.00 1	0.30 216	0.68 234	0.29 440	0.45 470	1.45 494	0.04 309	0.37 237	0.37 364	0.00 1	0.84 470	0.00 1	0.00 1	0.02 157	1.39 494

anonymousa	0.44 284	0.23 216	2.16 349	0.67 523	1.21 540	0.28 113	0.00 1	0.02 15	0.18 106	0.01 129	0.30 447	0.58 413	0.02 228	0.26 206	0.38 372	0.00 1	1.12 525	0.00 1	0.54 550	0.03 212	0.78 452

HHNet	0.53 346	0.23 216	2.29 370	0.11 401	0.00 1	1.15 462	0.25 471	0.70 277	0.78 326	0.01 129	3.49 515	0.04 165	0.69 462	0.02 20	0.70 427	0.03 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.03 80

CBMV_ROB	1.08 468	0.23 216	2.20 353	0.01 289	0.00 1	1.37 497	0.46 504	3.27 521	0.78 326	2.21 523	1.13 498	1.06 464	2.45 514	4.29 443	1.64 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.48 399

GIP-stereo	0.26 157	0.24 224	1.01 92	0.28 468	0.56 483	0.21 92	0.00 1	0.03 36	0.38 165	0.01 129	0.00 1	0.02 74	0.01 156	0.27 210	0.29 325	0.00 1	0.30 380	0.00 1	0.00 1	0.04 251	1.51 508

UPFNet	0.23 138	0.24 224	1.56 211	0.00 1	0.00 1	0.50 184	0.00 1	1.28 363	0.68 234	0.00 1	0.00 1	0.10 253	0.01 156	0.13 149	0.11 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.03 80

fffft	0.12 37	0.25 226	0.74 37	0.00 1	0.00 1	0.25 105	0.00 1	0.03 36	0.32 155	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.02 20	0.25 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 429	0.31 343
1: 1. 1
ProNet	0.25 153	0.25 226	1.15 104	0.08 381	0.41 458	0.84 301	0.00 1	0.06 72	0.39 170	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.13 149	0.01 46	0.00 1	0.23 366	0.00 1	0.00 1	0.09 358	1.34 492

CSP-Net	0.42 263	0.25 226	1.07 96	0.00 1	0.00 1	0.53 194	0.00 1	0.78 296	0.27 145	0.01 129	0.00 1	0.16 284	0.02 228	5.19 466	0.08 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 294	0.02 70

IRAFT_RVC	0.56 370	0.25 226	1.93 319	0.10 391	0.00 1	1.18 473	0.10 437	0.32 222	0.79 341	0.02 213	0.00 1	0.02 74	0.12 395	6.07 504	0.23 300	0.00 1	0.09 345	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.02 70

222	2.28 513	0.25 226	1.15 104	0.00 1	0.37 451	0.60 221	0.00 1	3.25 520	1.13 486	0.09 361	0.00 1	0.05 192	0.02 228	3.52 408	32.29 560	0.00 1	1.03 510	0.00 1	0.15 466	0.03 212	1.59 514

depthmonostereo	0.15 58	0.26 231	1.67 246	0.01 289	0.00 1	0.22 96	0.00 1	0.13 147	0.11 45	0.01 129	0.01 249	0.03 130	0.02 228	0.15 161	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.20 282

fffy	0.18 92	0.26 231	0.87 71	0.18 435	0.37 451	0.26 108	0.00 1	0.06 72	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.02 20	0.02 78	0.00 1	0.15 357	0.00 1	0.00 1	0.10 380	1.16 481

x	0.42 263	0.26 231	1.38 148	0.00 1	0.44 460	0.12 71	0.00 1	0.90 309	1.14 493	0.07 337	0.30 447	0.03 130	0.00 1	0.26 206	0.72 428	0.00 1	1.06 517	0.00 1	0.17 480	0.03 212	1.49 506

RAFT-RH_RVC	0.99 460	0.26 231	1.93 319	0.04 344	0.04 331	1.07 396	0.00 1	0.07 84	0.69 239	0.01 129	9.36 541	0.10 253	0.00 1	5.86 486	0.29 325	0.01 474	0.00 1	0.00 1	0.02 387	0.01 69	0.00 1

ccnet	0.59 383	0.26 231	2.24 363	0.01 289	0.08 364	0.70 262	0.18 455	1.35 376	0.43 176	0.45 475	0.66 483	0.13 266	0.38 442	3.57 411	1.09 447	0.01 474	0.00 1	0.02 499	0.00 1	0.03 212	0.16 252

UNet	0.29 171	0.26 231	2.47 385	0.00 1	0.00 1	0.71 264	0.01 281	0.52 252	0.81 360	0.00 1	0.00 1	0.37 367	0.02 228	0.46 265	0.10 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.04 98

HCRNet	0.37 226	0.27 237	1.27 119	0.00 1	0.00 1	1.09 423	0.00 1	0.56 257	0.80 351	0.01 129	0.01 249	0.06 217	0.03 277	3.22 392	0.07 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 294	0.03 80

S-Stereo	0.70 419	0.27 237	3.29 441	0.00 1	0.00 1	0.57 215	0.06 413	2.35 470	0.84 387	0.00 1	0.90 492	0.83 446	0.11 392	4.19 436	0.14 240	0.00 1	0.01 296	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.34 354

MIF-Stereo (partial)	0.14 49	0.28 239	1.74 264	0.00 1	0.00 1	0.08 48	0.00 1	0.23 197	0.17 91	0.00 1	0.01 249	0.02 74	0.02 228	0.04 79	0.04 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 294	0.01 51

qqq	0.49 315	0.28 239	1.37 142	0.00 1	0.49 471	0.14 80	0.00 1	1.23 356	1.14 493	0.07 337	0.31 453	0.01 20	0.00 1	1.38 325	0.69 424	0.00 1	1.06 517	0.00 1	0.19 491	0.03 212	1.44 500

xxxx	1.42 490	0.28 239	1.49 183	0.00 1	0.59 490	0.56 210	0.00 1	3.13 514	1.14 493	0.06 325	0.01 249	0.02 74	0.02 228	2.26 339	16.08 553	0.00 1	1.09 523	0.00 1	0.15 466	0.03 212	1.42 499

AIO_test	0.43 275	0.29 242	1.84 292	0.71 529	1.07 535	0.07 43	0.03 374	0.62 267	0.57 210	0.37 462	0.01 249	0.03 130	0.01 156	0.69 293	0.07 184	0.00 1	0.93 495	0.00 1	0.07 420	0.03 212	1.17 482

999	0.10 16	0.29 242	0.76 38	0.00 1	0.00 1	0.34 137	0.00 1	0.02 15	0.12 50	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 156	0.02 20	0.15 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 387	0.07 136

ACV-stereo	0.64 405	0.29 242	2.27 366	0.00 1	0.00 1	1.74 509	0.07 420	0.08 94	0.18 106	0.00 1	0.00 1	3.47 521	1.22 493	3.06 382	0.25 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.13 220

ACVNet-DCA	0.52 331	0.29 242	2.22 355	0.31 475	0.20 414	1.33 492	0.00 1	1.23 356	1.14 493	0.38 464	0.00 1	0.03 130	0.02 228	0.59 282	0.02 78	0.00 1	1.12 525	0.00 1	0.00 1	0.03 212	1.44 500

xx1	0.55 361	0.29 242	2.22 355	0.31 475	0.20 414	1.33 492	0.00 1	1.78 428	1.03 458	0.38 464	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.59 282	0.02 78	0.00 1	1.12 525	0.00 1	0.19 491	0.03 212	1.44 500

1test111	0.59 383	0.29 242	2.22 355	0.31 475	0.20 414	1.33 492	0.00 1	1.23 356	1.14 493	0.38 464	0.00 1	0.03 130	0.02 228	1.38 325	0.69 424	0.00 1	1.12 525	0.00 1	0.00 1	0.03 212	1.44 500

cc1	0.56 370	0.29 242	2.22 355	0.31 475	0.20 414	1.33 492	0.00 1	1.78 428	1.03 458	0.38 464	0.00 1	0.03 130	0.02 228	0.59 282	0.02 78	0.00 1	1.12 525	0.00 1	0.00 1	0.09 358	1.86 537

DualNet (step1)	0.67 413	0.30 249	2.23 360	0.00 1	0.00 1	1.25 483	0.00 1	2.79 497	1.10 475	0.05 301	0.28 440	0.31 343	0.00 1	1.55 328	0.33 341	0.40 524	0.91 487	1.05 550	0.33 544	0.01 69	0.46 389

test_sample9	1.78 506	0.30 249	2.23 360	0.00 1	0.00 1	1.25 483	0.00 1	2.79 497	1.10 475	0.05 301	0.28 440	0.31 343	0.00 1	3.37 402	8.13 530	0.40 524	13.58 561	1.05 550	0.33 544	0.01 69	0.46 389

test_sample8	2.36 517	0.30 249	2.23 360	0.00 1	0.00 1	1.25 483	0.00 1	2.50 476	0.97 452	1.99 521	0.27 431	7.36 536	3.06 524	3.37 402	8.13 530	0.40 524	13.58 561	1.05 550	0.33 544	0.01 69	0.46 389

IER	0.20 115	0.30 249	1.87 299	0.00 1	0.00 1	0.61 228	0.00 1	0.25 204	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.40 376	0.02 228	0.22 191	0.07 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.01 51

TransformOpticalFlow	0.88 451	0.30 249	2.86 415	0.30 472	0.03 317	1.25 483	0.05 408	1.87 442	0.80 351	0.28 438	0.37 465	1.25 481	1.50 497	6.38 519	0.22 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.07 136

test_xeample	1.52 492	0.30 249	1.50 186	0.00 1	0.58 488	0.60 221	0.00 1	3.16 515	1.14 493	0.07 337	0.08 394	0.03 130	0.02 228	3.67 419	16.54 555	0.00 1	1.08 521	0.00 1	0.15 466	0.04 251	1.50 507

edge stereo	0.62 395	0.30 249	3.04 425	0.01 289	0.03 317	0.32 125	0.03 374	1.28 363	0.69 239	0.21 417	0.32 460	1.29 483	0.19 415	4.12 433	0.40 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 387	0.14 232

rvit_0105_4	0.12 37	0.31 256	1.22 114	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.06 72	0.65 226	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 156	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 154

FC-DCNN v2	3.83 534	0.31 256	2.73 405	0.00 1	0.01 254	3.14 525	0.57 514	4.11 530	3.11 531	11.94 553	13.03 554	15.10 551	9.65 547	6.77 528	5.54 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.59 428

IGEV++	0.38 235	0.31 256	1.34 132	0.69 525	0.86 516	0.06 37	0.00 1	0.08 94	0.15 67	0.14 392	0.04 369	0.02 74	0.06 356	0.54 275	0.05 160	0.00 1	1.15 534	0.00 1	0.03 400	0.11 387	1.94 543

CoDeX	0.39 245	0.31 256	1.50 186	0.00 1	0.01 254	0.31 121	0.00 1	1.81 436	0.76 289	0.00 1	0.00 1	0.25 324	0.06 356	2.77 368	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.04 98

tt1	0.58 378	0.31 256	2.24 363	0.30 472	0.38 454	1.32 491	0.00 1	1.74 417	1.17 509	0.38 464	0.00 1	0.03 130	0.02 228	0.57 277	0.01 46	0.00 1	1.12 525	0.00 1	0.00 1	0.08 332	1.86 537

DISCO	0.35 209	0.31 256	1.99 329	0.16 425	0.16 402	0.33 135	0.00 1	0.15 157	0.30 152	0.00 1	0.01 249	1.49 497	0.00 1	1.21 318	0.63 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.12 212

SCV	0.42 263	0.32 262	1.46 179	0.37 485	0.87 518	0.21 92	0.02 350	0.51 250	0.55 198	0.30 442	0.00 1	0.00 1	0.01 156	0.57 277	0.03 102	0.00 1	0.80 456	0.00 1	0.14 460	0.18 452	2.00 544

STrans-v2	0.88 451	0.32 262	1.71 257	0.00 1	0.01 254	0.85 305	0.04 396	2.45 474	0.89 436	0.48 477	0.85 490	1.10 470	2.06 509	6.49 525	0.25 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.09 168

CroCo-Stereo	0.18 92	0.32 262	0.94 78	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	1.17 350	0.76 289	0.00 1	0.01 249	0.31 343	0.03 277	0.03 62	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.17 78	0.32 262	1.51 192	0.00 1	0.00 1	1.03 361	0.00 1	0.07 84	0.14 57	0.01 129	0.15 414	0.04 165	0.00 1	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70

ac_64	0.48 310	0.32 262	2.27 366	0.04 344	0.01 254	0.44 168	0.02 350	0.36 230	0.83 376	0.15 398	0.01 249	0.88 453	0.04 309	3.90 427	0.21 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.06 130

FC-DCNN	3.67 533	0.32 262	2.78 412	0.00 1	0.01 254	3.09 524	0.58 515	3.68 526	3.04 530	11.64 552	12.38 551	13.84 548	9.79 549	6.23 513	5.39 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.60 432

HART	0.44 284	0.33 268	1.50 186	0.29 470	0.86 516	0.06 37	0.00 1	0.15 157	1.16 503	0.07 337	0.01 249	0.25 324	0.01 156	0.20 185	0.25 310	0.00 1	1.42 547	0.00 1	0.00 1	0.21 472	1.93 542

ffm	0.61 392	0.33 268	3.52 460	0.00 1	0.00 1	0.64 236	0.00 1	1.74 417	1.17 509	0.00 1	0.31 453	0.68 430	0.02 228	0.57 277	0.01 46	0.00 1	1.12 525	0.00 1	0.15 466	0.08 332	1.86 537

ff1	1.27 479	0.33 268	3.52 460	0.00 1	0.00 1	0.64 236	0.00 1	1.74 417	1.17 509	0.00 1	0.31 453	0.68 430	0.02 228	6.27 515	7.45 526	0.00 1	1.12 525	0.00 1	0.15 466	0.08 332	1.86 537

mmx	1.28 481	0.33 268	3.52 460	0.00 1	0.00 1	0.64 236	0.00 1	3.05 510	1.07 469	0.00 1	0.31 453	0.68 430	0.02 228	6.27 515	7.45 526	0.00 1	1.05 513	0.00 1	0.15 466	0.03 212	1.08 475

xxx	1.28 481	0.33 268	3.52 460	0.00 1	0.00 1	0.64 236	0.00 1	3.05 510	1.07 469	0.00 1	0.31 453	0.68 430	0.02 228	6.27 515	7.45 526	0.00 1	1.05 513	0.00 1	0.15 466	0.03 212	1.08 475

ToySt	0.42 263	0.33 268	2.09 341	0.08 381	0.55 481	0.55 202	0.00 1	0.72 285	0.55 198	0.05 301	0.26 428	0.37 367	0.00 1	0.30 221	0.54 403	0.01 474	0.58 421	0.00 1	0.14 460	0.04 251	1.33 490

test_4	0.20 115	0.33 268	1.50 186	0.08 381	0.13 390	1.04 367	0.00 1	0.05 61	0.09 36	0.10 370	0.00 1	0.02 74	0.01 156	0.27 210	0.14 240	0.00 1	0.08 342	0.00 1	0.02 387	0.13 404	0.07 136

THIR-Stereo	0.94 455	0.33 268	1.66 243	0.00 1	0.01 254	0.55 202	3.72 547	0.13 147	0.18 106	0.10 370	1.46 504	0.74 438	2.82 518	5.60 476	1.39 464	0.00 1	0.00 1	0.02 499	0.00 1	0.02 157	0.03 80

EDNetEfficient	2.95 527	0.33 268	20.38 551	0.19 440	0.83 512	1.00 348	1.95 536	0.58 259	5.15 538	8.01 546	1.79 508	0.93 456	4.16 534	3.66 418	9.80 539	0.00 1	0.03 312	0.00 1	0.06 414	0.05 267	0.13 220

RAStereo	0.10 16	0.34 277	1.29 126	0.00 1	0.00 1	0.04 27	0.00 1	0.07 84	0.12 50	0.01 129	0.01 249	0.02 74	0.01 156	0.02 20	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

MyStereo07	0.30 182	0.34 277	1.49 183	0.00 1	0.25 435	0.98 342	0.01 281	0.06 72	0.57 210	0.35 459	0.00 1	0.01 20	0.06 356	0.49 271	0.09 202	0.00 1	0.79 452	0.00 1	0.08 425	0.02 157	0.32 346

MyStereo04	0.37 226	0.34 277	2.41 380	0.00 1	0.25 435	0.98 342	0.01 281	1.05 334	0.28 149	0.09 361	0.01 249	0.36 363	0.12 395	0.05 104	0.35 353	0.00 1	0.79 452	0.00 1	0.08 425	0.02 157	0.32 346

G-Net	1.24 477	0.34 277	3.85 477	0.05 350	0.48 469	1.68 507	0.46 504	0.23 197	0.44 178	1.33 511	8.94 539	2.28 512	0.79 473	2.37 344	1.18 449	0.01 474	0.03 312	0.02 499	0.09 433	0.07 312	0.11 200

SCV_C0	0.45 292	0.35 281	1.61 229	0.62 513	0.74 503	0.38 150	0.00 1	0.41 240	0.58 216	0.30 442	0.05 375	0.06 217	0.04 309	0.48 269	0.26 317	0.00 1	0.94 502	0.00 1	0.15 466	0.09 358	1.83 535

rvit_stereo_0081_aga	0.08 5	0.35 281	1.07 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.14 57	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 98

WCG-NET	0.19 107	0.35 281	0.81 57	0.00 1	0.00 1	0.40 151	0.03 374	0.09 110	0.75 264	0.05 301	0.09 398	0.01 20	0.04 309	0.08 129	0.03 102	0.00 1	0.90 482	0.00 1	0.00 1	0.12 398	0.13 220

plain	0.17 78	0.35 281	1.92 313	0.00 1	0.00 1	0.06 37	0.01 281	0.18 174	0.43 176	0.01 129	0.01 249	0.02 74	0.01 156	0.05 104	0.05 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 495	0.01 51

DRN-Test	0.52 331	0.35 281	2.75 409	0.03 330	0.09 367	0.60 221	0.00 1	1.72 413	0.84 387	0.01 129	0.00 1	0.18 296	0.04 309	3.27 395	0.23 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 294	0.25 318

SMoEStereo_RVC	0.12 37	0.36 286	0.71 32	0.00 1	0.00 1	0.41 155	0.00 1	0.03 36	0.14 57	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 156	0.02 20	0.23 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 358	0.29 335

tt45	0.12 37	0.36 286	0.76 38	0.00 1	0.00 1	0.81 286	0.00 1	0.02 15	0.12 50	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.01 156	0.02 20	0.13 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 358	0.09 168

MyStereo06	0.53 346	0.36 286	2.90 419	0.01 289	0.00 1	1.11 442	0.01 281	0.56 257	0.49 187	0.74 493	0.45 470	1.24 480	1.02 484	0.39 248	0.34 346	0.00 1	0.60 425	0.00 1	0.08 425	0.01 69	0.33 351

MyStereo05	0.39 245	0.36 286	2.43 382	0.01 289	0.00 1	1.11 442	0.01 281	1.25 360	0.57 210	0.06 325	0.01 249	0.29 337	0.15 405	0.07 121	0.37 364	0.00 1	0.60 425	0.00 1	0.08 425	0.01 69	0.33 351

castereo++	0.17 78	0.37 290	0.59 19	0.03 330	0.00 1	0.36 146	0.00 1	0.21 183	1.16 503	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.00 1	0.19 361	0.00 1	0.21 506	0.03 212	0.20 282

MoCha-V2	0.41 257	0.37 290	1.31 128	0.55 503	1.05 533	0.20 90	0.00 1	0.13 147	0.21 124	0.11 380	0.00 1	0.17 292	0.00 1	0.49 271	0.27 321	0.00 1	1.44 549	0.00 1	0.20 501	0.04 251	1.58 513

gwcnet-sp	0.35 209	0.37 290	3.29 441	0.00 1	0.00 1	0.51 187	0.03 374	0.74 289	0.76 289	0.01 129	0.01 249	0.09 246	0.04 309	0.88 305	0.13 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.04 98

scenet	0.35 209	0.37 290	3.29 441	0.00 1	0.00 1	0.51 187	0.03 374	0.74 289	0.76 289	0.01 129	0.01 249	0.09 246	0.04 309	0.88 305	0.13 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.04 98

ssnet	0.35 209	0.37 290	3.29 441	0.00 1	0.00 1	0.51 187	0.03 374	0.74 289	0.76 289	0.01 129	0.01 249	0.09 246	0.04 309	0.88 305	0.13 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.04 98

rvit_0105_5	0.14 49	0.38 295	1.41 166	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.08 94	0.74 254	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 156	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.13 220

DMCA	0.30 182	0.38 295	2.48 388	0.00 1	0.01 254	0.98 342	0.01 281	0.47 244	0.80 351	0.02 213	0.01 249	0.05 192	0.00 1	0.25 199	0.29 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.10 185

stereogan	0.57 375	0.38 295	3.12 433	0.01 289	0.01 254	0.64 236	0.02 350	1.11 343	0.96 450	0.08 349	0.01 249	1.66 502	0.45 446	2.60 359	0.05 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.07 136

UGAM	0.64 405	0.39 298	2.47 385	0.09 388	0.00 1	0.64 236	0.01 281	0.07 84	0.66 231	0.00 1	0.23 423	0.84 447	0.04 309	6.35 518	0.05 160	0.00 1	0.41 392	0.00 1	0.00 1	0.28 495	0.28 333

DSFCA	0.49 315	0.39 298	1.59 221	0.00 1	0.01 254	0.96 337	0.36 497	0.40 238	0.80 351	0.03 262	0.31 453	0.04 165	0.23 425	3.83 422	0.81 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.09 168

DCRE	0.76 432	0.40 300	1.17 110	0.21 452	0.90 522	0.66 249	0.00 1	0.79 299	0.39 170	0.36 461	7.60 530	0.03 130	0.00 1	0.09 136	0.32 340	0.00 1	0.58 421	0.00 1	0.17 480	0.02 157	1.53 511

HGLStereo	0.35 209	0.40 300	1.83 289	0.00 1	0.00 1	0.65 245	0.01 281	0.68 274	0.39 170	0.03 262	0.01 249	0.47 387	0.03 277	2.14 337	0.17 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 332	0.04 98

gcap-zeroshot	0.33 198	0.41 302	1.90 306	0.07 376	0.49 471	0.78 278	0.00 1	0.30 216	0.80 351	0.02 213	0.00 1	0.62 417	0.02 228	0.42 256	0.06 178	0.00 1	0.25 372	0.00 1	0.17 480	0.00 1	0.25 318

test_for_model	0.85 449	0.41 302	1.45 177	2.49 550	0.08 364	0.81 286	0.02 350	0.34 227	0.70 242	0.18 413	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.00 1	0.04 142	0.00 1	0.89 480	0.00 1	0.00 1	8.43 558	1.07 474

MaDis-Stereo	0.11 30	0.41 302	1.31 128	0.00 1	0.00 1	0.05 32	0.01 281	0.08 94	0.23 130	0.01 129	0.01 249	0.04 165	0.02 228	0.03 62	0.04 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.01 51

tg	0.24 142	0.42 305	0.92 75	0.00 1	0.00 1	1.02 356	0.00 1	0.11 123	0.70 242	0.00 1	0.01 249	0.07 230	0.02 228	0.03 62	0.04 142	0.00 1	0.29 378	0.00 1	0.00 1	0.29 503	0.90 463

sAnonymous2	0.17 78	0.42 305	2.46 383	0.00 1	0.00 1	0.04 27	0.00 1	0.04 50	0.10 43	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 332	0.32 346

CroCo_RVC	0.17 78	0.42 305	2.46 383	0.00 1	0.00 1	0.04 27	0.00 1	0.04 50	0.10 43	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 332	0.32 346

MM-Stereo_test3	0.26 157	0.43 308	1.36 137	0.08 381	0.02 298	0.34 137	0.03 374	0.14 153	0.94 445	0.04 284	0.00 1	0.05 192	0.03 277	0.20 185	0.17 257	0.00 1	0.79 452	0.00 1	0.00 1	0.28 495	0.25 318

model_zeroshot	0.47 305	0.43 308	1.54 204	0.61 511	0.72 502	0.85 305	0.02 350	0.88 308	0.57 210	0.92 501	0.00 1	0.43 381	0.01 156	0.78 297	0.10 207	0.00 1	0.63 427	0.00 1	0.11 444	0.01 69	0.71 448

1111x	1.36 487	0.43 308	3.64 469	0.00 1	0.51 476	0.72 268	0.00 1	3.21 518	1.10 475	0.05 301	0.26 428	0.07 230	0.01 156	6.09 506	8.46 532	0.00 1	1.15 534	0.00 1	0.26 527	0.04 251	1.10 479

ADLNet	0.48 310	0.43 308	1.71 257	0.00 1	0.00 1	0.66 249	0.01 281	1.16 348	0.84 387	0.21 417	0.01 249	1.00 461	0.02 228	2.88 375	0.34 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 404	0.24 311

CroCo-Stereo Lap2	0.14 49	0.44 312	1.26 117	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.08 94	0.75 264	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.03 277	0.03 62	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 294	0.01 51

TRStereo	0.60 387	0.44 312	2.21 354	0.19 440	0.03 317	1.38 498	0.02 350	3.93 529	0.92 442	0.01 129	0.28 440	0.12 261	0.39 443	0.36 234	0.04 142	0.00 1	0.30 380	0.00 1	0.23 512	0.01 69	1.08 475

XX-TBD	0.18 92	0.44 312	1.52 195	0.00 1	0.00 1	0.92 328	0.00 1	0.17 168	0.14 57	0.00 1	0.21 421	0.03 130	0.00 1	0.02 20	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70

ACVNet	0.30 182	0.44 312	1.74 264	0.01 289	0.00 1	1.06 376	0.10 437	0.23 197	0.83 376	0.02 213	0.01 249	0.70 435	0.00 1	0.08 129	0.41 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 358	0.17 257

acv_ft	0.30 182	0.44 312	1.83 289	0.00 1	0.00 1	0.42 161	0.01 281	0.69 276	0.83 376	0.23 425	0.01 249	0.70 435	0.12 395	0.08 129	0.18 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 489	0.17 257

NOSS_ROB	0.73 426	0.44 312	1.26 117	0.55 503	0.00 1	0.68 257	0.00 1	2.93 506	0.77 311	0.13 390	0.00 1	0.92 455	0.00 1	6.16 508	0.11 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 294	0.66 445

iRaftStereo_RVC	0.24 142	0.45 318	0.99 88	0.00 1	0.00 1	0.52 193	0.00 1	0.08 94	0.15 67	0.01 129	0.01 249	0.16 284	0.03 277	0.04 79	0.02 78	0.00 1	1.06 517	0.00 1	0.00 1	0.29 503	1.01 472

ELAS_RVC	3.35 531	0.45 318	4.75 500	0.25 460	0.07 356	1.56 502	7.12 555	2.23 466	5.68 540	7.77 545	7.71 534	6.55 531	10.27 550	5.63 480	6.24 520	0.00 1	0.04 322	0.03 509	0.01 370	0.11 387	0.48 399
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-Forest	1.08 468	0.45 318	1.80 284	0.02 314	0.07 356	1.09 423	0.65 519	2.57 483	0.85 411	1.33 511	0.92 493	1.36 488	1.62 499	5.94 494	2.34 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.52 412
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DPSNet	1.65 499	0.46 321	7.31 527	0.30 472	0.11 379	1.54 500	0.01 281	4.48 533	1.14 493	0.11 380	0.01 249	0.82 445	3.51 526	5.89 488	5.84 517	0.02 494	0.29 378	0.03 509	0.23 512	0.23 480	0.59 428

DLCB_ROB	0.36 219	0.46 321	1.27 119	0.00 1	0.00 1	0.45 171	0.00 1	0.66 271	0.81 360	0.03 262	0.04 369	0.66 428	0.04 309	2.35 343	0.37 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.10 185

CBMV	0.80 444	0.46 321	2.11 344	0.00 1	0.00 1	0.84 301	0.76 525	3.17 516	0.84 387	0.61 487	0.00 1	1.23 477	1.88 506	2.46 351	0.97 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.56 426
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SDNR	1.35 486	0.47 324	4.08 486	0.09 388	0.21 419	3.25 526	0.01 281	3.18 517	1.52 521	1.87 520	1.66 507	1.52 500	0.36 440	7.18 536	1.05 443	0.03 502	0.08 342	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.49 404

ssnet_v2	0.39 245	0.47 324	2.11 344	0.00 1	0.00 1	0.81 286	0.00 1	1.33 373	0.86 424	0.12 387	0.01 249	0.87 451	0.10 386	0.60 285	0.35 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.09 168

OMP-Stereo	0.71 420	0.47 324	1.36 137	0.18 435	0.06 350	1.18 473	0.00 1	1.76 423	0.78 326	0.11 380	0.59 480	0.49 399	0.00 1	6.94 534	0.25 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.07 136

delet	0.42 263	0.47 324	1.99 329	0.00 1	0.00 1	0.61 228	0.00 1	0.68 274	0.83 376	0.06 325	0.01 249	0.51 408	0.19 415	2.68 364	0.21 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 358	0.07 136

MSMD_ROB	2.26 512	0.47 324	2.67 404	0.01 289	0.00 1	5.00 537	0.21 465	1.35 376	1.87 527	6.37 541	8.46 536	7.34 535	4.30 536	4.84 457	1.91 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.30 340

xyz-stereo-finetune2	0.16 69	0.48 329	0.88 72	0.00 1	0.00 1	0.48 177	0.00 1	0.03 36	0.78 326	0.02 213	0.01 249	0.05 192	0.08 377	0.02 20	0.34 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.01 51

HI	0.15 58	0.48 329	1.79 279	0.00 1	0.00 1	0.35 140	0.00 1	0.09 110	0.07 26	0.00 1	0.01 249	0.03 130	0.01 156	0.06 112	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 358	0.07 136

CoSv	0.15 58	0.48 329	1.79 279	0.00 1	0.00 1	0.35 140	0.00 1	0.09 110	0.07 26	0.00 1	0.01 249	0.03 130	0.01 156	0.06 112	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 358	0.07 136

IIG-Stereo	0.71 420	0.48 329	1.42 170	0.05 350	0.03 317	1.18 473	0.00 1	1.75 420	0.79 341	0.01 129	0.56 478	0.53 409	0.01 156	6.87 531	0.37 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.07 136

ELAS	3.20 530	0.48 329	3.06 428	0.19 440	0.06 350	7.89 543	2.23 539	3.33 523	4.19 535	8.91 550	9.70 543	4.40 524	7.69 544	4.25 439	6.87 523	0.00 1	0.04 322	0.03 509	0.04 405	0.12 398	0.48 399
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AIO-Stereo-zeroshot	0.74 429	0.49 334	4.66 497	0.08 381	0.61 495	0.82 293	0.24 469	1.47 387	0.11 45	0.55 481	0.10 404	2.30 513	0.81 476	0.64 287	0.31 335	0.00 1	0.53 416	0.00 1	0.29 538	0.11 387	0.59 428

rvit_stereo_0080	0.11 30	0.49 334	0.83 63	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.02 15	0.71 245	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 156	0.02 20	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 98

whm_eth	0.11 30	0.49 334	0.83 63	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.02 15	0.71 245	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 156	0.02 20	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 98

GMOStereo	0.29 171	0.49 334	1.56 211	0.00 1	0.56 483	0.87 309	0.02 350	0.18 174	0.17 91	0.01 129	0.01 249	0.25 324	0.01 156	0.04 79	0.01 46	0.00 1	1.23 538	0.00 1	0.00 1	0.18 452	0.18 265

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test-2	0.29 171	0.49 334	1.56 211	0.00 1	0.56 483	0.87 309	0.02 350	0.18 174	0.17 91	0.01 129	0.01 249	0.25 324	0.01 156	0.04 79	0.01 46	0.00 1	1.23 538	0.00 1	0.00 1	0.18 452	0.18 265

STTStereo	0.33 198	0.49 334	2.91 421	0.00 1	0.00 1	0.83 296	0.03 374	0.28 213	0.16 82	0.02 213	0.00 1	0.20 309	0.03 277	1.52 327	0.08 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.03 80

SGM_RVC	2.03 510	0.49 334	2.04 338	0.27 464	0.17 403	3.07 523	1.00 531	2.70 492	1.62 523	5.12 533	3.09 513	4.77 526	4.08 532	7.38 539	2.86 491	0.21 520	0.23 366	0.20 540	0.23 512	0.28 495	0.84 458
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	0.37 226	0.50 343	2.02 332	0.00 1	0.02 298	1.06 376	0.00 1	1.90 444	0.84 387	0.16 401	0.00 1	0.04 165	0.59 458	0.04 79	0.08 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 301

DCANet	0.35 209	0.50 343	2.02 332	0.00 1	0.00 1	1.06 376	0.00 1	1.90 444	0.85 411	0.10 370	0.00 1	0.04 165	0.00 1	0.04 79	0.12 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.25 318

csc	0.37 226	0.50 343	2.02 332	0.00 1	0.02 298	1.06 376	0.00 1	1.90 444	0.84 387	0.16 401	0.00 1	0.04 165	0.59 458	0.04 79	0.08 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 301

cscssc	0.37 226	0.50 343	2.02 332	0.00 1	0.02 298	1.06 376	0.00 1	1.90 444	0.84 387	0.16 401	0.00 1	0.04 165	0.59 458	0.04 79	0.08 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 301

iResNet	0.34 202	0.50 343	1.65 240	0.00 1	0.00 1	0.70 262	0.00 1	1.60 403	0.78 326	0.01 129	0.00 1	0.04 165	0.03 277	0.15 161	1.11 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 294	0.20 282

H2IRNET	0.21 121	0.51 348	1.84 292	0.00 1	0.00 1	1.08 407	0.01 281	0.15 157	0.25 140	0.00 1	0.00 1	0.06 217	0.01 156	0.03 62	0.05 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 475	0.07 136

ADStereo(finetuned)	0.42 263	0.51 348	2.79 413	0.00 1	0.00 1	1.04 367	0.00 1	1.90 444	0.85 411	0.10 370	0.00 1	0.04 165	0.72 467	0.04 79	0.12 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.25 318

HSM	0.68 415	0.52 350	1.54 204	0.00 1	0.00 1	0.54 196	0.01 281	1.08 339	0.77 311	0.00 1	0.01 249	2.23 511	0.63 461	6.04 500	0.14 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.08 154

xyz-stereo-finetune	0.17 78	0.53 351	0.81 57	0.00 1	0.00 1	0.55 202	0.00 1	0.02 15	0.75 264	0.02 213	0.00 1	0.05 192	0.02 228	0.02 20	0.51 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.01 51

HUF	0.65 409	0.53 351	2.77 411	0.68 524	1.21 540	0.06 37	0.00 1	0.86 305	0.57 210	0.38 464	0.00 1	0.50 403	0.00 1	0.67 290	0.22 295	0.00 1	2.00 555	0.00 1	0.00 1	0.14 422	2.39 551

rvit_0105_3	0.17 78	0.53 351	1.67 246	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	0.13 147	0.84 387	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 156	0.03 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.06 130

WCG-NET（raft）	0.19 107	0.53 351	0.84 66	0.00 1	0.05 341	0.36 146	0.01 281	0.08 94	0.09 36	0.06 325	0.01 249	0.05 192	0.03 277	0.08 129	0.06 178	0.00 1	1.24 542	0.00 1	0.00 1	0.13 404	0.18 265

MMNet	0.29 171	0.53 351	2.13 347	0.00 1	0.00 1	0.69 261	0.00 1	0.74 289	0.80 351	0.01 129	0.01 249	0.18 296	0.09 381	0.28 218	0.14 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.04 98

RYNet	0.63 398	0.53 351	2.18 351	0.00 1	0.00 1	0.57 215	0.00 1	1.34 374	0.85 411	0.04 284	0.00 1	0.85 448	0.04 309	5.13 462	0.77 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.27 332

PSMNet-RUCA	0.19 107	0.54 357	1.55 206	0.00 1	0.01 254	0.47 174	0.01 281	0.30 216	0.69 239	0.04 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 358	0.05 118

TestStereo	0.35 209	0.54 357	1.74 264	0.00 1	0.00 1	0.27 111	0.00 1	0.06 72	0.05 10	0.01 129	0.00 1	0.03 130	0.01 156	4.17 435	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FCDSN-DC	2.93 526	0.54 357	2.88 418	0.00 1	0.01 254	1.78 510	0.36 497	2.20 464	1.51 520	8.28 547	10.99 548	11.61 541	8.55 545	5.36 471	4.05 503	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 294	0.48 399
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DGSMNet	1.31 483	0.55 360	3.74 474	0.80 534	1.48 546	1.60 503	3.41 546	1.72 413	0.54 193	0.01 129	0.78 488	0.48 391	0.23 425	3.16 389	0.55 404	0.98 540	1.26 543	1.34 553	1.11 556	1.06 537	1.41 498

hitnet-ft	0.49 315	0.56 361	1.96 325	0.00 1	0.00 1	0.73 270	0.10 437	0.36 230	0.26 141	0.05 301	0.13 411	0.73 437	0.16 408	4.26 440	0.41 382	0.01 474	0.00 1	0.03 509	0.00 1	0.05 267	0.06 130

AIO_rvc	0.50 323	0.57 362	1.92 313	0.73 530	1.08 536	0.15 81	0.03 374	0.25 204	1.13 486	0.37 462	0.02 346	0.02 74	0.03 277	0.65 288	0.09 202	0.01 474	1.06 517	0.00 1	0.02 387	0.10 380	1.77 529

rvit_105_1	0.19 107	0.57 362	1.79 279	0.00 1	0.00 1	0.16 82	0.00 1	0.21 183	0.84 387	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 156	0.04 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.04 98

psm_up	0.48 310	0.57 362	1.86 298	0.00 1	0.00 1	0.83 296	0.00 1	2.33 468	0.79 341	0.00 1	0.00 1	0.27 332	0.01 156	2.73 365	0.12 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 380	0.04 98

psmorigin	0.81 446	0.57 362	7.49 528	0.00 1	0.00 1	0.18 87	0.00 1	0.12 134	0.20 120	0.65 488	0.00 1	2.69 517	0.27 430	2.98 377	0.79 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.18 265

Sa-1000	0.44 284	0.58 366	1.85 296	0.00 1	0.22 422	1.09 423	0.01 281	2.98 507	0.75 264	0.00 1	0.09 398	0.04 165	0.00 1	0.21 188	0.00 1	0.00 1	0.50 406	0.00 1	0.13 453	0.12 398	0.12 212

StereoVision	0.24 142	0.59 367	1.92 313	0.00 1	0.00 1	0.47 174	0.01 281	0.22 188	0.84 387	0.00 1	0.30 447	0.15 275	0.02 228	0.09 136	0.04 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.01 51

MIPNet	0.42 263	0.59 367	2.22 355	0.02 314	0.00 1	1.11 442	0.09 433	1.88 443	0.88 431	0.11 380	0.06 387	0.22 316	0.19 415	0.74 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.08 332	0.12 212

APVNet	0.58 378	0.59 367	3.15 435	0.00 1	0.00 1	0.93 330	0.01 281	0.62 267	0.86 424	0.03 262	0.01 249	0.34 352	0.04 309	4.50 450	0.33 341	0.00 1	0.00 1	0.03 509	0.00 1	0.18 452	0.05 118

aanetorigin	0.91 454	0.59 367	3.76 475	0.11 401	0.12 384	0.40 151	0.90 529	0.15 157	0.23 130	3.44 530	1.19 501	0.35 358	1.96 508	2.81 370	1.30 457	0.02 494	0.00 1	0.02 499	0.05 409	0.28 495	0.47 396

YMNet	0.42 263	0.60 371	2.73 405	0.03 330	0.03 317	0.91 321	0.15 449	0.67 272	0.88 431	0.08 349	0.01 249	0.44 383	0.06 356	0.82 299	0.46 389	0.01 474	0.00 1	0.03 509	0.00 1	0.30 505	0.20 282

YMNet_1	0.42 263	0.60 371	2.73 405	0.03 330	0.03 317	0.91 321	0.15 449	0.67 272	0.88 431	0.08 349	0.01 249	0.44 383	0.06 356	0.82 299	0.46 389	0.01 474	0.00 1	0.03 509	0.00 1	0.30 505	0.20 282

Consistency-Raft	0.45 292	0.60 371	3.05 426	0.13 413	0.03 317	0.91 321	0.04 396	1.55 396	0.78 326	0.00 1	0.02 346	0.03 130	1.12 489	0.35 230	0.42 385	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.01 51

SACVNet	0.51 328	0.61 374	1.98 327	0.00 1	0.00 1	1.02 356	0.01 281	1.04 333	0.44 178	0.07 337	0.00 1	0.23 318	0.02 228	4.19 436	0.29 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 475	0.13 220

UCFNet_RVC	0.26 157	0.61 374	1.59 221	0.00 1	0.00 1	1.00 348	0.00 1	0.26 209	0.39 170	0.01 129	0.00 1	0.42 380	0.02 228	0.84 303	0.07 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.04 98

RASNet	0.68 415	0.62 376	2.10 343	0.02 314	0.02 298	0.60 221	0.09 433	0.64 270	0.84 387	0.11 380	0.06 387	1.51 499	0.04 309	6.07 504	0.65 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.22 290

rvit_stereo_ft	0.14 49	0.63 377	1.32 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 84	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 156	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.13 220

SA	0.43 275	0.63 377	1.92 313	0.00 1	0.22 422	1.11 442	0.00 1	2.87 503	0.75 264	0.00 1	0.01 249	0.04 165	0.01 156	0.21 188	0.00 1	0.00 1	0.40 391	0.00 1	0.14 460	0.14 422	0.22 290

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 463	0.65 379	4.67 498	0.54 501	0.58 488	1.03 361	0.18 455	0.99 321	0.54 193	0.48 477	5.23 523	1.13 473	0.95 481	0.52 273	0.65 414	0.01 474	0.59 423	0.00 1	0.25 526	0.11 387	0.85 462

MIM_Stereo	0.29 171	0.65 379	1.73 262	0.00 1	1.03 532	0.30 118	0.00 1	0.16 164	0.18 106	0.12 387	0.00 1	0.05 192	0.01 156	0.12 147	0.01 46	0.00 1	0.03 312	0.00 1	0.00 1	0.13 404	1.24 486

LMCR-Stereo	0.38 235	0.65 379	1.77 272	0.00 1	0.00 1	0.82 293	0.00 1	2.33 468	0.84 387	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.04 309	0.29 220	0.72 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.01 51

GANet-RSSM	0.42 263	0.66 382	1.78 276	0.00 1	0.00 1	1.06 376	0.00 1	0.26 209	0.23 130	0.05 301	0.00 1	0.34 352	0.00 1	3.56 410	0.18 264	0.00 1	0.00 1	0.03 509	0.00 1	0.09 358	0.08 154

TestStereo1	0.32 193	0.67 383	1.66 243	0.00 1	0.23 432	1.13 456	0.01 281	0.94 317	0.76 289	0.00 1	0.05 375	0.05 192	0.01 156	0.16 165	0.05 160	0.00 1	0.24 368	0.00 1	0.00 1	0.17 445	0.23 301

SA-5K	0.32 193	0.67 383	1.66 243	0.00 1	0.23 432	1.13 456	0.01 281	0.94 317	0.76 289	0.00 1	0.05 375	0.05 192	0.01 156	0.16 165	0.05 160	0.00 1	0.24 368	0.00 1	0.00 1	0.17 445	0.23 301

XPNet_ROB	0.46 301	0.67 383	1.69 253	0.01 289	0.00 1	0.94 333	0.01 281	1.32 370	0.65 226	0.03 262	0.00 1	0.17 292	0.02 228	2.82 371	0.66 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 294	0.18 265

MyStereo8	0.50 323	0.68 386	3.08 430	0.43 494	0.01 254	1.22 481	0.00 1	0.82 302	0.20 120	0.03 262	0.41 466	0.15 275	0.04 309	0.68 291	0.12 221	0.00 1	1.39 545	0.00 1	0.03 400	0.04 251	0.63 442

GCAP-Stereo	0.38 235	0.68 386	1.41 166	0.27 464	1.00 531	0.86 308	0.00 1	0.11 123	0.56 201	0.22 421	0.31 453	0.06 217	0.00 1	0.34 228	0.35 353	0.00 1	1.04 511	0.00 1	0.00 1	0.09 358	0.24 311

ADLNet2	0.61 392	0.68 386	2.76 410	0.00 1	0.00 1	0.90 318	0.01 281	0.82 302	0.92 442	0.00 1	0.07 390	1.45 494	0.02 228	4.04 429	0.13 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 465	0.11 200

RP	0.52 331	0.68 386	2.56 397	0.00 1	0.01 254	0.61 228	0.02 350	1.31 368	0.62 221	0.05 301	0.01 249	0.98 459	0.17 412	2.86 373	0.33 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 404	0.09 168

CVANet_RVC	0.66 410	0.68 386	2.61 402	0.01 289	0.00 1	0.99 347	0.00 1	0.95 319	0.78 326	0.60 485	0.11 406	0.37 367	0.14 401	5.50 475	0.14 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 400	0.16 440	0.19 279

IPLG	0.59 383	0.69 391	2.25 365	0.02 314	0.00 1	1.12 447	0.07 420	1.75 420	0.79 341	0.05 301	0.00 1	0.16 284	0.14 401	4.49 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 422	0.07 136

GEStereo_RVC	0.52 331	0.69 391	1.93 319	0.01 289	0.00 1	1.03 361	0.00 1	2.22 465	0.78 326	0.00 1	0.00 1	0.14 268	0.01 156	3.19 391	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 380	0.18 265

GANet	0.75 430	0.69 391	2.47 385	0.00 1	0.00 1	0.79 280	0.08 428	0.61 264	0.76 289	0.13 390	0.16 415	0.68 430	0.46 447	5.61 478	2.02 477	0.00 1	0.03 312	0.01 485	0.00 1	0.11 387	0.37 364

PASM	0.66 410	0.70 394	4.95 508	0.02 314	0.00 1	0.31 121	0.04 396	0.60 263	0.35 162	0.19 416	0.01 249	0.46 386	0.04 309	5.16 464	0.05 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 404	0.15 245

IGEVStereo-DCA	0.47 305	0.71 395	1.28 121	0.16 425	0.15 397	0.32 125	0.00 1	0.12 134	0.56 201	0.24 429	0.01 249	0.05 192	0.07 371	1.19 314	2.07 478	0.00 1	0.47 401	0.00 1	0.10 437	0.15 429	1.75 524

rrr	0.72 423	0.71 395	4.76 501	0.16 425	0.15 397	0.32 125	0.04 396	1.80 435	0.61 218	0.24 429	0.01 249	0.05 192	0.07 371	1.19 314	2.07 478	0.00 1	0.47 401	0.00 1	0.18 486	0.15 429	1.48 505

fast-acv-ft	0.34 202	0.71 395	4.20 489	0.06 369	0.01 254	0.28 113	0.17 452	0.11 123	0.34 159	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.09 381	0.13 149	0.27 321	0.01 474	0.00 1	0.03 509	0.01 370	0.27 489	0.04 98

RAFT_CTSACE	0.25 153	0.71 395	2.06 340	0.00 1	0.01 254	0.49 182	0.00 1	0.37 232	0.18 106	0.01 129	0.00 1	0.34 352	0.00 1	0.25 199	0.07 184	0.00 1	0.20 363	0.00 1	0.00 1	0.25 485	0.11 200

test_xeample3	0.77 436	0.71 395	4.91 507	0.18 435	0.22 422	0.34 137	0.05 408	1.81 436	0.61 218	0.23 425	0.03 358	0.06 217	0.05 343	1.26 319	2.12 482	0.00 1	0.69 435	0.00 1	0.23 512	0.15 429	1.78 531

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 292	0.72 400	3.22 436	0.00 1	0.02 298	0.95 336	0.00 1	0.70 277	0.26 141	0.03 262	0.00 1	0.34 352	0.10 386	2.45 350	0.12 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.03 80
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TCMNet	0.58 378	0.73 401	3.56 466	0.06 369	0.01 254	0.58 218	0.05 408	1.24 359	0.85 411	0.00 1	0.00 1	0.21 310	0.02 228	3.63 416	0.10 207	0.00 1	0.00 1	0.02 499	0.00 1	0.21 472	0.36 363

test_5	0.39 245	0.73 401	2.28 368	0.01 289	0.22 422	0.84 301	0.01 281	1.02 325	0.77 311	0.12 387	0.00 1	0.30 340	0.01 156	0.82 299	0.03 102	0.00 1	0.04 322	0.00 1	0.00 1	0.15 429	0.46 389

PSMNet-RSSM	0.44 284	0.73 401	1.65 240	0.00 1	0.00 1	1.06 376	0.00 1	0.61 264	0.70 242	0.06 325	0.01 249	0.39 374	0.00 1	3.29 396	0.12 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.07 136

ETE_ROB	0.43 275	0.73 401	1.87 299	0.00 1	0.00 1	0.94 333	0.01 281	1.75 420	0.79 341	0.03 262	0.00 1	0.16 284	0.02 228	1.81 332	0.36 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.08 154

LALA_ROB	0.45 292	0.73 401	1.91 308	0.00 1	0.01 254	0.98 342	0.01 281	1.99 454	0.84 387	0.15 398	0.00 1	0.09 246	0.01 156	1.06 310	1.01 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 294	0.05 118

RAFT+CT+SA	0.38 235	0.74 406	1.84 292	0.02 314	0.27 439	1.12 447	0.00 1	0.91 310	0.75 264	0.00 1	0.00 1	0.27 332	0.01 156	0.56 276	0.00 1	0.00 1	0.16 358	0.00 1	0.30 540	0.13 404	0.42 375

AACVNet	0.48 310	0.74 406	1.81 287	0.00 1	0.00 1	0.55 202	0.00 1	0.22 188	0.55 198	0.03 262	0.00 1	0.11 257	0.01 156	5.22 468	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 452	0.04 98

RALCasStereoNet	0.47 305	0.74 406	1.56 211	0.21 452	0.97 527	0.36 146	0.03 374	0.20 180	0.77 311	0.10 370	0.07 390	0.05 192	0.08 377	0.35 230	0.38 372	0.00 1	1.68 553	0.00 1	0.00 1	0.10 380	1.83 535

CFNet-ft	0.40 252	0.74 406	1.74 264	0.00 1	0.00 1	1.09 423	0.00 1	0.23 197	0.22 126	0.02 213	0.00 1	0.76 439	0.00 1	2.98 377	0.18 264	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.00 1	0.03 212	0.08 154

RGC	0.61 392	0.74 406	3.31 445	0.00 1	0.01 254	0.64 236	0.00 1	1.34 374	0.26 141	0.03 262	0.61 481	0.99 460	0.19 415	3.06 382	0.81 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.10 185

CFNet_RVC	0.40 252	0.74 406	1.74 264	0.00 1	0.00 1	1.09 423	0.00 1	0.23 197	0.22 126	0.02 213	0.00 1	0.76 439	0.00 1	2.97 376	0.18 264	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.00 1	0.03 212	0.08 154

Nwc_Net	0.54 353	0.75 412	3.72 472	0.00 1	0.00 1	0.66 249	0.00 1	1.05 334	0.41 175	0.01 129	0.02 346	0.88 453	0.11 392	2.65 363	0.40 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 332	0.05 118

DeepPruner_ROB	0.34 202	0.75 412	2.38 378	0.00 1	0.00 1	1.12 447	0.03 374	0.30 216	0.16 82	0.00 1	0.00 1	0.39 374	0.03 277	1.27 321	0.14 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.10 185

WCMA_ROB	2.37 519	0.75 412	2.53 395	0.05 350	0.00 1	1.05 372	0.59 517	1.47 387	1.40 517	5.47 537	9.84 544	8.10 538	5.87 542	4.38 445	3.93 501	0.16 515	0.21 364	0.18 537	0.18 486	0.06 294	1.08 475

TDLM	0.60 387	0.76 415	1.77 272	0.05 350	0.00 1	1.10 436	0.01 281	0.51 250	0.79 341	0.34 456	0.01 249	0.27 332	0.22 423	5.44 472	0.35 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 429	0.19 279

rafts_anoy	0.37 226	0.77 416	1.68 249	0.43 494	0.99 529	0.53 194	0.04 396	0.16 164	0.14 57	0.08 349	0.01 249	0.06 217	0.06 356	0.58 281	0.21 287	0.00 1	1.44 549	0.00 1	0.01 370	0.05 267	0.14 232

raftrobust	0.30 182	0.78 417	1.65 240	0.00 1	1.25 542	0.66 249	0.03 374	0.10 118	0.32 155	0.02 213	0.00 1	0.03 130	0.03 277	0.22 191	0.13 231	0.00 1	0.44 396	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.22 290

raft_robust	0.73 426	0.81 418	1.55 206	0.00 1	0.22 422	0.68 257	0.00 1	2.56 481	0.75 264	0.01 129	0.01 249	1.12 472	1.15 490	4.56 454	0.14 240	0.00 1	0.71 439	0.00 1	0.15 466	0.08 332	0.11 200

UDGNet	0.19 107	0.81 418	1.42 170	0.00 1	0.00 1	1.06 376	0.00 1	0.05 61	0.38 165	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.10 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1

AIO-test1	0.43 275	0.82 420	2.09 341	0.38 486	0.77 506	0.55 202	0.01 281	1.43 384	0.79 341	0.03 262	0.01 249	0.03 130	0.02 228	1.26 319	0.04 142	0.00 1	0.05 332	0.00 1	0.00 1	0.15 429	0.10 185

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 370	0.82 420	1.94 322	0.12 406	0.00 1	1.12 447	0.01 281	0.96 320	0.72 250	0.00 1	0.05 375	0.37 367	0.03 277	3.45 405	0.15 250	1.07 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.25 318

NCC-stereo	0.63 398	0.82 420	3.34 448	0.03 330	0.03 317	1.04 367	0.01 281	1.03 328	0.31 153	0.14 392	0.19 417	0.64 422	0.05 343	3.67 419	1.18 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.07 136

Abc-Net	0.63 398	0.82 420	3.34 448	0.03 330	0.03 317	1.04 367	0.01 281	1.03 328	0.31 153	0.14 392	0.19 417	0.64 422	0.05 343	3.67 419	1.18 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.07 136
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.62 395	0.82 420	1.58 219	0.00 1	0.00 1	1.05 372	0.00 1	2.76 496	0.74 254	0.00 1	0.00 1	0.11 257	0.01 156	5.22 468	0.15 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.00 1

coex_refinement	0.43 275	0.83 425	1.64 235	0.05 350	0.00 1	0.55 202	0.04 396	0.85 304	0.27 145	0.02 213	0.00 1	0.36 363	0.16 408	3.01 380	0.56 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.12 212

pmcnn	2.36 517	0.83 425	6.15 524	0.33 479	0.84 514	0.35 140	0.27 481	2.18 462	1.42 518	0.48 477	7.35 528	14.60 550	0.75 470	5.45 473	5.37 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.63 442

4D-IteraStereo	0.34 202	0.84 427	2.31 372	0.00 1	0.00 1	0.42 161	0.04 396	0.10 118	0.09 36	0.02 213	0.01 249	0.00 1	0.01 156	0.36 234	0.49 396	0.00 1	0.36 388	0.00 1	0.00 1	0.07 312	1.72 520

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 353	0.84 427	3.67 470	0.00 1	0.00 1	0.56 210	0.00 1	1.40 382	0.80 351	0.00 1	0.00 1	0.06 217	0.13 399	1.76 331	1.42 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.08 154

MLCV	0.35 209	0.84 427	1.96 325	0.00 1	0.00 1	0.48 177	0.00 1	0.81 301	0.29 151	0.10 370	0.00 1	0.28 335	0.03 277	1.32 323	0.80 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.09 168

FBW_ROB	1.04 465	0.84 427	2.48 388	0.10 391	0.01 254	0.64 236	0.01 281	2.37 472	0.83 376	0.01 129	0.01 249	1.09 469	0.05 343	8.21 541	2.94 492	0.05 506	0.01 296	0.09 529	0.01 370	0.06 294	0.97 469

G2L-ROB	0.38 235	0.85 431	2.28 368	0.00 1	0.00 1	0.81 286	0.00 1	0.10 118	0.28 149	0.00 1	0.00 1	0.16 284	0.00 1	2.57 357	0.40 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 332	0.11 200

iRaft-Stereo_5w	0.60 387	0.85 431	1.83 289	0.01 289	0.59 490	0.31 121	0.00 1	0.72 285	0.79 341	0.00 1	0.00 1	0.10 253	0.01 156	6.12 507	0.03 102	0.00 1	0.12 351	0.00 1	0.00 1	0.24 481	0.26 327

UDG	0.55 361	0.86 433	2.15 348	0.00 1	0.00 1	0.98 342	0.00 1	2.09 460	0.83 376	0.08 349	0.00 1	1.49 497	0.18 413	1.20 317	1.07 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 332	0.09 168

MeshStereo	2.79 524	0.86 433	3.12 433	0.02 314	0.02 298	1.51 499	0.91 530	3.50 525	1.54 522	11.28 551	7.62 532	11.49 540	2.94 520	6.81 530	3.45 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 495	0.39 367
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
LL-Strereo2	0.34 202	0.87 435	1.70 255	0.64 517	0.84 514	0.54 196	0.04 396	0.15 157	0.18 106	0.02 213	0.00 1	0.03 130	0.02 228	0.26 206	0.26 317	0.00 1	0.13 354	0.00 1	0.01 370	0.04 251	0.98 470

DDUNet	0.51 328	0.87 435	2.33 374	0.00 1	0.00 1	0.80 284	0.01 281	1.16 348	0.77 311	0.08 349	0.01 249	1.11 471	0.01 156	2.02 334	0.77 432	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 358	0.10 185

RAFT	0.32 193	0.87 435	1.48 181	0.29 470	0.41 458	0.12 71	0.07 420	0.12 134	0.51 190	0.00 1	0.01 249	0.47 387	0.04 309	0.04 79	0.02 78	0.00 1	0.70 438	0.00 1	0.01 370	0.42 520	0.75 449

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 257	0.87 435	1.78 276	0.00 1	0.91 523	1.06 376	0.00 1	0.70 277	0.77 311	0.05 301	0.00 1	0.06 217	0.06 356	0.06 112	0.26 317	0.00 1	0.69 435	0.00 1	0.00 1	0.20 465	0.80 453

cf-r	0.46 301	0.87 435	2.51 392	0.00 1	0.00 1	1.06 376	0.00 1	0.52 252	0.64 223	0.09 361	0.00 1	0.65 426	0.00 1	2.51 353	0.12 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 358	0.09 168

AF-Net	0.60 387	0.87 435	3.34 448	0.00 1	0.00 1	0.41 155	0.01 281	1.52 392	0.64 223	0.17 411	0.05 375	1.28 482	0.46 447	2.51 353	0.52 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 398	0.10 185

G2L-Stereo_test	0.45 292	0.88 441	2.16 349	0.00 1	0.00 1	0.64 236	0.03 374	0.47 244	0.23 130	0.01 129	0.00 1	0.56 412	0.00 1	3.31 397	0.29 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 404	0.24 311

G2L-Stereo	0.48 310	0.89 442	2.57 399	0.00 1	0.00 1	0.58 218	0.01 281	0.48 247	0.24 136	0.00 1	0.00 1	0.33 349	0.06 356	4.03 428	0.10 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 422	0.10 185

CBFPSM	0.42 263	0.89 442	2.62 403	0.00 1	0.00 1	0.32 125	0.00 1	0.37 232	0.82 367	0.01 129	0.01 249	1.65 501	1.00 483	0.27 210	0.34 346	0.00 1	0.01 296	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.10 185

raft+_RVC	0.35 209	0.89 442	1.67 246	0.00 1	1.28 543	0.67 255	0.04 396	0.08 94	0.15 67	0.01 129	0.00 1	0.02 74	0.04 309	0.16 165	0.18 264	0.00 1	1.39 545	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.44 385

EDNetEfficientorigin	6.27 545	0.89 442	98.14 572	0.02 314	0.04 331	0.40 151	0.02 350	0.35 228	2.94 529	6.98 543	3.06 512	1.29 483	1.87 505	4.32 444	4.60 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.35 360

StereoDRNet	0.50 323	0.89 442	2.96 422	0.02 314	0.06 350	0.51 187	0.00 1	0.45 242	0.84 387	0.00 1	0.00 1	0.33 349	0.02 228	2.82 371	0.69 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 332	0.28 333

GMStereo	0.14 49	0.90 447	1.71 257	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.04 50	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.02 228	0.02 20	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
iinet-f	0.59 383	0.91 448	5.57 517	0.00 1	0.01 254	0.78 278	0.00 1	1.81 436	0.84 387	0.03 262	0.00 1	0.41 378	0.43 444	0.42 256	0.12 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 513	0.08 154

dd	0.23 138	0.91 448	1.69 253	0.01 289	0.00 1	1.02 356	0.00 1	0.09 110	0.68 234	0.01 129	0.00 1	0.02 74	0.02 228	0.01 5	0.00 1	0.01 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.01 51

PA-Net	0.72 423	0.91 448	3.91 478	0.03 330	0.07 356	0.87 309	0.02 350	0.78 296	0.83 376	0.01 129	0.00 1	0.43 381	0.06 356	5.10 461	1.30 457	0.01 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.12 212
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispNO	0.79 442	0.92 451	3.35 451	0.00 1	0.00 1	0.73 270	0.02 350	1.72 413	0.76 289	0.01 129	0.53 477	1.33 486	0.06 356	5.13 462	0.92 438	0.00 1	0.00 1	0.03 509	0.11 444	0.05 267	0.07 136

RALAANet	0.22 127	0.93 452	1.77 272	0.00 1	0.00 1	0.35 140	0.01 281	0.45 242	0.06 21	0.01 129	0.00 1	0.05 192	0.09 381	0.07 121	0.22 295	0.00 1	0.24 368	0.00 1	0.04 405	0.14 422	0.01 51

DMCA-RVC	0.44 284	0.94 453	4.10 487	0.00 1	0.03 317	0.76 275	0.03 374	0.11 123	0.15 67	0.01 129	0.01 249	0.08 238	0.32 436	1.61 330	0.51 397	0.00 1	0.02 304	0.01 485	0.00 1	0.03 212	0.05 118

DispFullNet	1.25 478	0.95 454	3.73 473	1.00 537	0.79 508	0.43 164	0.01 281	1.70 411	0.82 367	2.55 527	0.63 482	1.08 466	8.75 546	0.84 303	1.36 463	0.00 1	0.02 304	0.00 1	0.00 1	0.24 481	0.19 279

HITNet	0.31 190	0.97 455	2.32 373	0.00 1	0.00 1	0.24 103	0.01 281	1.38 379	0.37 164	0.00 1	0.00 1	0.14 268	0.02 228	0.05 104	0.19 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.41 372
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
dad	0.24 142	0.98 456	1.61 229	0.00 1	0.00 1	1.03 361	0.00 1	0.03 36	0.38 165	0.01 129	0.00 1	0.02 74	0.01 156	0.65 288	0.11 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

AASNet	0.40 252	0.98 456	2.57 399	0.00 1	0.00 1	0.93 330	0.01 281	0.79 299	0.82 367	0.01 129	0.00 1	0.38 372	0.02 228	0.62 286	0.43 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 507	0.14 232

111	0.42 263	0.98 456	2.02 332	0.00 1	0.02 298	1.06 376	0.03 374	1.98 453	0.83 376	0.30 442	0.01 249	0.21 310	0.05 343	0.13 149	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 332	0.65 444

AFF-stereo	0.36 219	0.98 456	1.62 233	0.00 1	0.09 367	0.92 328	0.00 1	0.62 267	0.84 387	0.08 349	0.00 1	0.05 192	0.05 343	0.16 165	0.06 178	0.00 1	0.63 427	0.00 1	0.00 1	0.24 481	0.84 458

GCST	0.46 301	0.99 460	2.56 397	0.00 1	0.82 511	0.32 125	0.03 374	0.23 197	0.08 28	0.05 301	0.41 466	0.14 268	0.04 309	3.09 386	0.30 330	0.00 1	0.01 296	0.00 1	0.00 1	0.11 387	0.10 185

GwcNet	0.64 405	0.99 460	5.43 515	0.00 1	0.00 1	0.41 155	0.10 437	0.50 248	0.97 452	0.05 301	0.00 1	0.63 419	0.05 343	2.87 374	0.55 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 461	0.13 220

CC-Net-ROB	0.77 436	0.99 460	2.18 351	0.07 376	0.00 1	1.09 423	0.01 281	3.10 513	0.75 264	0.01 129	0.00 1	0.14 268	0.01 156	5.65 481	0.34 346	0.56 528	0.00 1	0.21 541	0.00 1	0.17 445	0.02 70

ADCL	1.70 502	1.00 463	5.82 522	0.07 376	0.04 331	2.14 516	2.27 540	1.26 361	1.09 474	1.55 514	1.08 497	1.23 477	1.53 498	2.38 346	12.21 545	0.01 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 398	0.16 252

ADCPNet	1.58 495	1.00 463	8.71 534	0.01 289	0.19 408	2.69 518	0.26 479	1.15 346	0.54 193	0.04 284	0.02 346	1.41 491	1.76 501	2.52 355	9.78 538	0.00 1	0.46 400	0.00 1	0.64 553	0.07 312	0.34 354

NCCL2	0.38 235	1.00 463	2.12 346	0.00 1	0.01 254	0.79 280	0.00 1	0.59 260	0.38 165	0.01 129	0.00 1	0.02 74	0.03 277	2.31 342	0.21 287	0.00 1	0.00 1	0.02 499	0.00 1	0.04 251	0.13 220

GwcNet-RSSM	0.53 346	1.04 466	2.48 388	0.00 1	0.00 1	1.06 376	0.00 1	0.74 289	0.76 289	0.21 417	0.01 249	0.36 363	0.00 1	3.65 417	0.11 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 404	0.07 136

HBP-ISP	0.90 453	1.05 467	3.07 429	0.14 417	0.01 254	1.67 506	0.47 508	3.22 519	0.76 289	1.13 507	0.11 406	0.50 403	0.91 480	4.51 452	0.10 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.22 290

BEATNet_4x	0.39 245	1.05 467	2.97 423	0.00 1	0.00 1	0.30 118	0.01 281	1.22 354	0.46 182	0.00 1	0.00 1	0.31 343	0.03 277	0.37 237	0.64 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 294	0.42 375

SHD	0.76 432	1.05 467	4.19 488	0.65 519	0.21 419	0.01 8	0.01 281	1.48 389	0.83 376	1.69 515	0.00 1	0.63 419	0.09 381	2.22 338	1.51 466	0.00 1	0.21 364	0.00 1	0.07 420	0.15 429	0.11 200

GANetREF_RVC	0.63 398	1.05 467	3.03 424	0.00 1	0.00 1	1.16 465	0.01 281	2.03 457	0.75 264	0.00 1	0.01 249	0.28 335	0.04 309	4.13 434	0.10 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.05 118
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PSMNet_ROB	0.54 353	1.05 467	2.53 395	0.00 1	0.00 1	0.91 321	0.00 1	0.33 226	0.75 264	0.01 129	0.00 1	0.25 324	0.03 277	3.45 405	1.31 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.10 185

PDISCO_ROB	0.72 423	1.06 472	3.39 455	0.18 435	0.00 1	1.54 500	0.01 281	2.80 500	0.73 253	0.16 401	0.01 249	0.80 444	0.28 431	2.38 346	0.48 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 513	0.18 265

PWC_ROB	0.84 448	1.08 473	5.06 509	0.00 1	0.00 1	0.21 92	0.00 1	2.71 493	0.82 367	0.00 1	0.20 419	0.29 337	0.03 277	3.58 412	2.10 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 516	0.26 327

PVD	1.08 468	1.09 474	4.07 485	0.61 511	1.15 539	0.72 268	0.01 281	0.93 316	1.18 512	2.39 525	0.00 1	0.65 426	0.11 392	2.60 359	4.29 505	0.00 1	0.82 461	0.00 1	0.13 453	0.12 398	0.75 449

ADCRef	1.10 472	1.10 475	4.78 503	0.02 314	0.02 298	0.87 309	0.31 486	0.76 294	0.88 431	0.71 492	0.17 416	0.18 296	0.80 474	2.63 362	8.56 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 387	0.11 200

Wz-Net-LNSev	0.46 301	1.11 476	5.46 516	0.00 1	0.00 1	0.51 187	0.00 1	0.41 240	0.91 439	0.00 1	0.01 249	0.23 318	0.03 277	0.12 147	0.25 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.15 245

CFNet	0.66 410	1.12 477	2.37 376	0.00 1	0.00 1	1.06 376	0.01 281	1.36 378	0.74 254	0.01 129	0.01 249	0.13 266	0.01 156	5.85 485	0.30 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 452	0.07 136

NaN_ROB	1.04 465	1.12 477	3.41 456	0.17 433	0.19 408	0.57 215	0.37 499	2.65 487	0.98 455	0.55 481	0.32 460	0.47 387	1.16 491	5.20 467	2.78 489	0.00 1	0.02 304	0.01 485	0.05 409	0.13 404	0.54 419

AIO-test2	0.43 275	1.13 479	1.82 288	0.34 482	0.22 422	0.56 210	0.01 281	1.30 367	0.77 311	0.00 1	0.00 1	0.19 304	0.04 309	0.91 308	0.05 160	0.89 538	0.06 336	0.00 1	0.01 370	0.07 312	0.22 290

ACRE	0.45 292	1.14 480	3.22 436	0.12 406	0.00 1	0.90 318	0.20 459	1.77 426	0.84 387	0.04 284	0.01 249	0.15 275	0.06 356	0.16 165	0.18 264	0.00 1	0.03 312	0.01 485	0.02 387	0.17 445	0.04 98

WAO-6	2.63 521	1.16 481	3.22 436	0.00 1	0.00 1	3.86 533	0.28 483	6.13 539	7.35 542	0.60 485	6.78 527	7.62 537	2.68 517	6.42 520	6.11 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 445	0.12 212

CIPLG	0.44 284	1.17 482	2.82 414	0.10 391	0.01 254	0.93 330	0.20 459	1.76 423	0.85 411	0.04 284	0.01 249	0.16 284	0.06 356	0.16 165	0.19 279	0.00 1	0.04 322	0.01 485	0.01 370	0.17 445	0.04 98

DeepPrunerF	1.44 491	1.17 482	9.82 536	0.02 314	0.09 367	0.90 318	0.00 1	1.42 383	6.76 541	0.23 425	0.01 249	0.22 316	0.14 401	5.71 484	1.94 475	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.02 387	0.20 465	0.14 232

iResNet_ROB	0.40 252	1.20 484	1.77 272	0.00 1	0.00 1	0.73 270	0.00 1	1.03 328	0.77 311	0.07 337	0.01 249	0.08 238	0.01 156	1.85 333	0.38 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 358	0.09 168

FADNet	0.64 405	1.21 485	3.32 447	0.00 1	0.01 254	0.79 280	0.01 281	1.01 323	0.65 226	0.01 129	0.01 249	0.17 292	0.15 405	4.45 447	0.37 364	0.17 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 522	0.12 212

FADNet-RVC-Resample	0.62 395	1.24 486	4.23 490	0.03 330	0.04 331	0.41 155	0.09 433	1.32 370	0.52 191	0.01 129	0.03 358	0.44 383	0.05 343	3.11 387	0.21 287	0.07 509	0.12 351	0.05 522	0.02 387	0.11 387	0.35 360

IPLGR_C	0.45 292	1.25 487	3.05 426	0.10 391	0.01 254	0.91 321	0.20 459	1.77 426	0.86 424	0.04 284	0.01 249	0.15 275	0.07 371	0.16 165	0.19 279	0.00 1	0.04 322	0.01 485	0.02 387	0.17 445	0.04 98

FADNet_RVC	0.69 418	1.26 488	3.48 459	0.00 1	0.00 1	1.10 436	0.01 281	1.57 398	0.65 226	0.02 213	0.05 375	0.26 331	0.03 277	3.16 389	0.30 330	0.21 520	0.25 372	0.08 528	0.28 536	0.53 525	0.62 436

AANet_RVC	0.94 455	1.27 489	3.68 471	0.01 289	0.00 1	0.68 257	0.01 281	0.92 312	0.22 126	0.02 213	1.41 503	0.95 457	0.04 309	5.97 495	3.10 493	0.16 515	0.10 347	0.00 1	0.00 1	0.09 358	0.26 327

MFMNet_re	0.38 235	1.27 489	3.38 454	0.65 519	0.00 1	0.17 86	0.02 350	0.07 84	1.02 457	0.03 262	0.03 358	0.12 261	0.00 1	0.27 210	0.37 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 461	0.11 200

DN-CSS_ROB	0.38 235	1.27 489	2.50 391	0.01 289	0.00 1	1.01 350	0.00 1	1.21 352	0.83 376	0.02 213	0.00 1	0.19 304	0.02 228	0.10 140	0.19 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 486	0.03 80

SPS-STEREO	1.19 476	1.27 489	3.45 458	0.00 1	0.01 254	0.40 151	0.16 451	0.71 283	1.03 458	2.41 526	0.77 487	2.13 509	0.44 445	5.68 483	4.06 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 332	1.24 486
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ARAFT	0.68 415	1.29 493	3.36 452	0.00 1	0.00 1	1.21 479	0.00 1	2.71 493	0.81 360	0.07 337	0.00 1	0.18 296	0.03 277	3.47 407	0.05 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 461	0.22 290

FADNet-RVC	0.63 398	1.29 493	3.79 476	0.01 289	0.00 1	0.47 174	0.00 1	1.51 391	0.23 130	0.00 1	0.01 249	0.12 261	0.06 356	4.05 430	0.36 361	0.00 1	0.03 312	0.00 1	0.00 1	0.42 520	0.17 257

XQC	0.94 455	1.30 495	4.44 493	0.65 519	0.07 356	0.42 161	0.01 281	2.88 504	0.85 411	0.28 438	0.01 249	0.67 429	0.21 419	3.24 394	3.25 494	0.00 1	0.24 368	0.00 1	0.04 405	0.20 465	0.11 200

DFGA-Net	0.49 315	1.32 496	2.51 392	0.00 1	0.02 298	0.71 264	0.01 281	0.37 232	0.34 159	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.01 156	3.87 425	0.46 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 475	0.02 70

Syn2CoEx	0.71 420	1.32 496	4.61 496	0.00 1	0.00 1	0.12 71	0.01 281	1.08 339	0.84 387	0.04 284	0.00 1	0.49 399	0.21 419	4.92 459	0.04 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 422	0.32 346

RAFT + AFF	0.79 442	1.36 498	2.40 379	0.00 1	0.04 331	1.12 447	0.06 413	1.73 416	0.81 360	0.02 213	0.00 1	0.18 296	1.49 496	4.97 460	0.67 422	0.00 1	0.17 359	0.00 1	0.00 1	0.33 509	0.46 389

SAMSARA	1.56 493	1.37 499	4.23 490	1.04 538	0.75 505	4.48 534	0.13 446	1.61 404	0.74 254	3.69 531	0.66 483	3.16 519	1.06 487	4.44 446	2.82 490	0.00 1	0.63 427	0.00 1	0.13 453	0.10 380	0.22 290

Wz-Net-MNSev	0.63 398	1.38 500	4.48 494	0.00 1	0.00 1	0.22 96	0.01 281	1.31 368	1.13 486	0.01 129	0.05 375	0.14 268	0.16 408	3.05 381	0.40 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 358	0.23 301

RTSC	0.99 460	1.38 500	4.55 495	0.22 455	0.19 408	0.23 102	0.01 281	1.46 385	0.84 387	0.31 448	0.35 462	0.58 413	0.04 309	2.47 352	5.88 518	0.00 1	0.53 416	0.00 1	0.14 460	0.35 510	0.29 335

LL-Strereo	0.97 458	1.43 502	3.41 456	0.01 289	0.50 473	0.63 233	0.01 281	2.00 455	0.77 311	0.48 477	0.00 1	0.54 410	0.29 432	6.25 514	0.10 207	0.01 474	0.93 495	0.00 1	0.00 1	0.28 495	1.72 520

IMH-64-1	2.28 513	1.45 503	2.87 416	2.19 547	0.59 490	2.82 520	1.58 533	5.84 537	1.16 503	1.09 505	4.77 520	2.07 507	2.42 512	5.90 489	3.91 499	4.00 552	0.04 322	0.02 499	0.00 1	2.07 541	0.82 455

IMH-64	2.28 513	1.45 503	2.87 416	2.19 547	0.59 490	2.82 520	1.58 533	5.84 537	1.16 503	1.09 505	4.77 520	2.07 507	2.42 512	5.90 489	3.91 499	4.00 552	0.04 322	0.02 499	0.00 1	2.07 541	0.82 455

CSAN	1.34 485	1.48 505	4.78 503	0.15 420	0.08 364	0.71 264	0.68 521	2.81 501	1.12 484	0.96 503	2.86 510	0.79 443	1.67 500	5.61 478	2.61 487	0.01 474	0.01 296	0.00 1	0.00 1	0.15 429	0.26 327

StereoAnything_RVC	0.49 315	1.49 506	2.29 370	0.40 492	0.87 518	0.01 8	0.00 1	0.02 15	1.06 466	0.05 301	0.26 428	0.07 230	0.01 156	0.30 221	0.18 264	0.00 1	0.73 445	0.00 1	0.00 1	0.58 529	1.53 511

ADCP+	1.56 493	1.51 507	8.93 535	0.01 289	0.03 317	1.27 489	0.77 527	1.03 328	0.95 446	0.02 213	0.01 249	0.95 457	1.02 484	0.48 269	14.01 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 380	0.15 245

LSM	4.80 540	1.52 508	19.84 550	4.35 555	38.64 560	0.85 305	2.31 541	0.86 305	1.78 526	3.14 529	3.02 511	0.62 417	0.69 462	3.61 415	1.28 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 404	13.38 561

SANet	2.30 516	1.58 509	5.68 519	0.03 330	0.04 331	2.78 519	0.82 528	2.99 508	8.32 545	1.70 516	4.04 516	4.26 522	4.02 531	5.90 489	3.42 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 332	0.37 364

LE_ROB	10.29 553	1.64 510	11.96 542	1.47 541	1.36 545	3.30 527	4.79 548	5.05 536	42.09 562	51.68 562	13.28 555	14.08 549	25.92 558	7.21 537	21.19 558	0.05 506	0.06 336	0.13 535	0.19 491	0.08 332	0.35 360

WAO-7	2.74 523	1.65 511	3.36 452	0.03 330	0.05 341	4.68 535	0.53 513	6.21 540	4.59 537	1.73 517	7.61 531	5.56 527	3.68 528	8.96 543	5.50 514	0.00 1	0.00 1	0.33 543	0.02 387	0.19 461	0.18 265

SuperB	1.87 507	1.70 512	10.02 538	0.02 314	0.01 254	0.87 309	0.75 524	2.15 461	0.87 428	0.05 301	0.05 375	0.33 349	0.87 479	5.17 465	5.60 516	0.01 474	0.00 1	0.02 499	0.01 370	8.38 557	0.42 375

iResNetv2_ROB	0.51 328	1.70 512	3.96 481	0.00 1	0.00 1	0.60 221	0.00 1	1.81 436	0.82 367	0.03 262	0.00 1	0.08 238	0.02 228	0.16 165	0.59 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 507	0.09 168

PWCDC_ROB	1.13 475	1.70 512	3.52 460	0.00 1	0.00 1	1.15 462	0.00 1	2.49 475	1.39 516	0.02 213	8.80 538	0.34 352	0.09 381	1.11 312	1.20 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 527	0.21 289

SQANet	0.58 378	1.73 515	3.08 430	0.05 350	0.48 469	0.36 146	0.03 374	0.52 252	0.74 254	0.04 284	0.23 423	0.50 403	0.06 356	2.37 344	0.97 440	0.02 494	0.03 312	0.01 485	0.00 1	0.21 472	0.11 200

ADCMid	1.62 497	1.76 516	8.67 533	0.04 344	0.03 317	1.61 504	0.17 452	1.49 390	1.15 500	0.88 499	0.57 479	0.86 450	0.69 462	1.18 313	12.53 546	0.01 474	0.00 1	0.29 542	0.08 425	0.20 465	0.24 311

otaku	0.77 436	1.78 517	3.28 440	0.09 388	0.13 390	0.88 317	0.05 408	0.78 296	0.76 289	0.03 262	1.37 502	1.03 462	0.14 401	2.73 365	1.34 462	0.06 508	0.04 322	0.01 485	0.00 1	0.63 530	0.34 354

Ntro	0.75 430	1.79 518	3.54 465	0.05 350	0.37 451	1.03 361	0.02 350	0.99 321	0.76 289	0.02 213	0.00 1	0.76 439	0.08 377	3.23 393	1.32 460	0.07 509	0.04 322	0.01 485	0.00 1	0.84 535	0.13 220

NVStereoNet_ROB	1.74 504	1.83 519	4.79 505	0.81 535	0.29 442	0.67 255	0.03 374	1.46 385	1.75 525	0.65 488	5.98 525	2.38 514	2.95 523	6.77 528	2.70 488	0.69 530	0.37 389	0.04 520	0.19 491	0.27 489	0.24 311
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Wz-Net-SNSev	1.00 463	1.84 520	7.92 529	0.00 1	0.00 1	0.30 118	0.00 1	1.27 362	0.85 411	0.01 129	0.01 249	0.40 376	0.10 386	5.27 470	1.29 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 475	0.45 388

RainbowNet	0.80 444	1.85 521	3.31 445	0.13 413	0.05 341	1.30 490	0.07 420	2.03 457	0.76 289	0.02 213	0.02 346	1.13 473	0.25 428	2.40 348	1.07 445	0.72 531	0.05 332	0.00 1	0.00 1	0.53 525	0.30 340

UNDER WATER	6.65 547	1.86 522	10.48 541	4.84 556	2.74 553	8.59 546	0.76 525	8.83 546	22.15 556	4.99 532	6.27 526	15.66 552	10.39 551	9.52 547	9.42 536	3.50 551	0.05 332	1.34 553	0.03 400	7.17 556	4.42 557

IMH	3.15 529	1.88 523	3.60 467	2.20 549	0.66 498	5.10 538	0.24 469	6.87 541	4.29 536	2.29 524	7.42 529	6.28 528	3.90 529	7.15 535	3.65 498	4.34 555	0.14 355	0.05 522	0.00 1	2.16 543	0.76 451

FINET	2.05 511	1.88 523	5.76 521	0.81 535	0.99 529	3.54 529	3.33 545	3.89 528	3.81 533	0.89 500	1.55 506	1.21 476	2.31 511	4.20 438	2.42 486	0.81 537	1.36 544	0.00 1	0.21 506	0.27 489	1.80 532

MFN_U_SF_RVC	1.09 471	1.88 523	5.37 513	0.15 420	0.10 375	0.56 210	0.10 437	1.29 366	0.47 183	0.45 475	0.27 431	1.30 485	0.72 467	4.08 431	2.28 484	0.29 523	0.34 384	0.35 544	0.55 551	0.63 530	0.60 432

GASNet	0.78 441	1.91 526	4.72 499	0.00 1	0.00 1	0.55 202	0.02 350	1.39 381	0.47 183	0.01 129	0.13 411	0.50 403	0.12 395	4.27 441	0.96 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 519	0.09 168

WZ-Net	1.68 500	1.91 526	12.17 543	0.00 1	0.00 1	0.83 296	0.00 1	1.68 409	0.84 387	0.05 301	0.01 249	1.08 466	2.88 519	6.91 532	4.78 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 422	0.24 311

ktn	5.26 542	1.94 528	3.97 482	3.50 553	1.06 534	8.17 544	2.01 537	9.53 549	16.88 551	5.28 536	12.55 553	13.68 546	4.08 532	8.46 542	4.61 507	5.84 558	0.02 304	0.00 1	0.00 1	2.63 545	0.92 465

ACVNet-4b	1.38 488	1.94 528	5.73 520	0.20 447	0.04 331	1.01 350	0.01 281	1.70 411	0.86 424	0.04 284	0.95 495	1.95 504	0.31 435	6.69 526	2.11 481	2.78 550	0.02 304	0.00 1	0.00 1	0.89 536	0.34 354

KSHMR	3.98 535	1.95 530	4.86 506	3.06 552	1.84 549	5.37 539	0.45 503	9.03 547	13.93 550	2.07 522	9.17 540	7.12 533	2.12 510	5.60 476	3.40 495	2.12 548	0.44 396	0.53 546	0.23 512	4.01 548	2.35 550

LVE	3.01 528	1.95 530	4.27 492	0.56 506	0.45 465	2.06 515	0.06 413	7.66 543	9.65 547	0.08 349	10.94 547	8.86 539	1.82 503	7.24 538	1.62 469	2.04 546	0.17 359	0.04 520	0.24 523	0.24 481	0.23 301

notaker	4.71 539	2.04 532	5.58 518	4.15 554	0.96 526	4.99 536	0.39 500	7.65 542	2.25 528	5.67 539	11.58 550	16.87 553	4.26 535	8.06 540	6.65 522	5.74 557	0.02 304	0.10 530	0.07 420	5.45 552	1.65 518

Dean	2.72 522	2.05 533	6.17 525	0.39 490	0.44 460	1.21 479	0.48 510	8.36 545	8.46 546	1.48 513	8.08 535	6.95 532	1.44 495	4.50 450	2.00 476	0.79 533	0.00 1	0.01 485	0.00 1	1.11 538	0.39 367

ACVNet_2	1.59 496	2.07 534	5.42 514	0.12 406	0.09 367	1.36 496	0.17 452	2.72 495	0.97 452	0.44 474	3.37 514	6.53 530	0.16 408	5.48 474	1.87 473	0.16 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 516	0.47 396

TorneroNet-64	6.70 548	2.13 535	3.92 479	2.14 545	0.65 496	19.09 557	0.28 483	12.19 554	25.73 560	6.44 542	12.54 552	19.33 556	4.76 539	10.25 549	6.87 523	1.10 543	0.00 1	0.12 532	0.00 1	4.20 549	2.19 547

ACVNet_1	1.38 488	2.15 536	6.35 526	0.35 484	0.03 317	1.26 488	0.10 437	2.02 456	0.85 411	0.35 459	0.01 249	4.32 523	1.77 502	4.85 458	1.67 472	0.92 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 510	0.30 340

UNDER WATER-64	7.33 550	2.16 537	12.17 543	4.84 556	3.62 555	17.94 555	1.74 535	9.16 548	21.94 555	5.53 538	5.01 522	17.03 554	11.84 553	9.72 548	8.83 534	2.09 547	0.04 322	1.54 555	0.16 476	6.89 555	4.37 556

TorneroNet	7.29 549	2.19 538	3.95 480	2.15 546	1.14 538	19.79 558	0.46 504	13.22 555	25.82 561	8.31 548	16.76 556	17.46 555	5.75 540	10.79 550	8.91 535	2.32 549	0.03 312	0.12 532	0.00 1	4.70 550	2.01 545

AnyNet_C32	1.69 501	2.27 539	8.60 532	0.12 406	0.19 408	1.68 507	1.08 532	1.06 337	0.74 254	1.28 510	0.45 470	0.21 310	0.57 455	2.99 379	11.73 544	0.02 494	0.00 1	0.06 524	0.00 1	0.20 465	0.55 424

RTS	4.38 537	2.34 540	44.27 557	0.33 479	0.13 390	3.83 531	0.21 465	2.51 477	1.22 513	1.82 518	0.01 249	1.95 504	0.21 419	16.90 552	10.87 542	0.00 1	0.27 375	0.00 1	0.00 1	0.27 489	0.44 385

RTSA	4.38 537	2.34 540	44.27 557	0.33 479	0.13 390	3.83 531	0.21 465	2.51 477	1.22 513	1.82 518	0.01 249	1.95 504	0.21 419	16.90 552	10.87 542	0.00 1	0.27 375	0.00 1	0.00 1	0.27 489	0.44 385

MADNet++	10.85 555	2.36 542	10.00 537	8.59 560	4.61 557	16.78 554	10.26 557	10.11 550	7.51 543	17.63 555	18.35 557	12.04 542	17.73 555	24.51 558	20.75 557	8.81 559	6.67 559	4.84 558	2.67 557	5.77 553	6.96 559

MANE	11.54 556	2.46 543	6.07 523	2.50 551	2.04 550	16.31 553	6.95 554	17.25 559	24.11 559	23.59 558	31.25 562	30.75 557	25.07 557	18.16 555	16.24 554	1.28 545	1.98 554	0.15 536	1.07 555	0.46 523	3.04 554

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 508	2.49 544	5.12 510	0.01 289	0.02 298	12.00 549	0.49 511	3.33 523	0.95 446	0.10 370	0.20 419	2.15 510	0.15 405	6.72 527	1.65 471	0.78 532	0.83 466	0.19 538	0.27 534	0.72 532	0.92 465

ADCS	1.99 509	2.50 545	10.09 539	0.00 1	0.01 254	0.87 309	0.66 520	1.81 436	0.89 436	2.57 528	0.11 406	1.41 491	0.26 429	2.62 361	15.48 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 404	0.43 380

PWCK	2.83 525	2.64 546	10.25 540	0.23 456	0.02 298	3.59 530	5.56 551	3.75 527	3.56 532	0.75 497	4.42 518	3.35 520	1.86 504	9.10 544	4.03 502	0.44 527	0.01 296	0.00 1	0.00 1	2.72 546	0.29 335

WAO-8	5.42 543	2.80 547	3.98 483	0.62 513	0.10 375	13.77 550	0.33 492	11.99 552	24.10 557	5.25 534	10.38 546	13.44 544	4.55 537	9.38 545	4.72 508	0.80 534	0.34 384	0.71 548	0.13 453	0.74 533	0.25 318

Venus	5.42 543	2.80 547	3.98 483	0.62 513	0.10 375	13.77 550	0.33 492	11.99 552	24.10 557	5.25 534	10.32 545	13.44 544	4.55 537	9.38 545	4.72 508	0.80 534	0.34 384	0.71 548	0.13 453	0.74 533	0.25 318

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 483	2.80 547	5.36 512	0.02 314	0.04 331	3.44 528	0.26 479	2.19 463	0.77 311	0.25 432	0.27 431	1.37 489	0.02 228	5.99 498	1.05 443	0.16 515	0.72 441	0.01 485	0.26 527	0.40 518	0.82 455

SGM-ForestM	10.58 554	2.80 547	7.93 530	1.86 543	1.59 547	17.97 556	9.39 556	11.57 551	12.75 549	21.30 557	18.68 558	40.07 559	22.22 556	21.60 556	15.86 552	0.99 541	1.53 551	0.06 524	0.52 549	0.47 524	2.43 552

SGM+DAISY	4.17 536	2.85 551	8.55 531	1.77 542	1.74 548	5.81 541	5.49 550	2.88 504	3.97 534	7.67 544	7.66 533	7.25 534	7.42 543	6.92 533	7.09 525	1.14 544	1.57 552	0.11 531	0.59 552	0.56 527	2.43 552

AnyNet_C01	2.55 520	3.02 552	19.30 549	0.15 420	0.18 405	2.97 522	2.35 542	1.56 397	1.47 519	1.01 504	0.81 489	1.23 477	0.76 472	4.28 442	10.78 540	0.04 504	0.00 1	0.07 527	0.00 1	0.35 510	0.61 435

coex-ft	8.51 551	3.17 553	75.56 563	0.00 1	0.00 1	0.18 87	0.25 471	0.14 153	19.76 553	39.57 561	4.11 517	4.60 525	9.69 548	4.10 432	7.91 529	0.02 494	0.07 339	0.00 1	0.02 387	0.13 404	0.91 464

JetBlue	6.27 545	3.44 554	18.17 548	0.00 1	2.21 552	30.58 559	17.31 560	4.77 534	1.07 469	0.74 493	2.25 509	6.31 529	5.82 541	18.12 554	9.68 537	0.10 514	0.01 296	0.00 1	0.00 1	3.12 547	1.61 515

Wz-Net-TNSev	1.74 504	3.45 555	13.44 545	0.00 1	0.00 1	0.45 171	0.14 448	2.57 483	0.84 387	0.09 361	0.01 249	1.33 486	0.18 413	6.16 508	5.38 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.26 486	0.41 372

MADNet+	4.94 541	3.56 556	47.46 559	0.42 493	0.27 439	1.99 514	0.04 396	4.45 532	1.30 515	0.07 337	0.02 346	1.81 503	0.36 440	21.82 557	14.17 548	0.00 1	0.26 374	0.00 1	0.00 1	0.28 495	0.54 419

HanzoNet	13.47 557	5.89 557	14.41 546	5.91 559	2.90 554	8.50 545	0.74 523	13.81 556	20.12 554	26.53 559	28.55 560	34.06 558	26.75 560	26.27 561	15.82 551	11.42 560	4.01 558	3.29 557	3.94 558	9.72 559	6.77 558

DPSimNet_ROB	9.66 552	7.29 558	17.52 547	4.88 558	6.56 558	10.41 548	12.88 558	8.12 544	9.88 548	14.26 554	11.22 549	12.39 543	14.01 554	11.20 551	14.85 549	5.50 556	6.97 560	5.75 559	5.94 560	5.31 551	8.26 560

BEATNet-Init1	15.75 559	8.48 559	36.75 553	2.06 544	2.07 551	33.60 560	14.96 559	17.15 558	19.08 552	30.69 560	28.08 559	43.61 560	25.98 559	25.17 560	20.68 556	0.80 534	1.17 536	0.36 545	0.51 548	1.53 540	2.28 548

JetRed	14.06 558	19.59 560	43.42 556	1.43 540	1.30 544	55.87 561	28.29 561	13.94 557	7.85 544	8.61 549	8.73 537	13.68 546	10.59 552	24.60 559	30.87 559	0.27 522	0.69 435	0.62 547	0.03 400	6.63 554	4.19 555

USTest	58.12 564	43.63 561	41.85 555	60.45 564	67.22 565	98.85 572	99.88 571	90.22 567	98.00 569	67.60 563	90.12 568	66.95 563	69.04 564	61.69 564	57.27 563	4.12 554	35.22 563	16.39 563	21.99 564	39.59 561	32.41 563

DLNR_Zeroshot_test	21.33 560	48.16 562	86.21 567	96.01 575	87.63 573	0.32 125	0.00 1	18.10 560	0.52 191	0.04 284	0.01 249	0.00 1	0.00 1	0.78 297	0.07 184	16.15 561	0.90 482	0.00 1	0.21 506	70.18 569	1.39 494

xxxxx1	63.64 565	58.31 563	78.27 564	43.96 561	49.40 562	92.70 567	92.25 567	60.45 563	69.51 563	73.81 567	76.39 563	77.95 566	76.95 565	71.68 565	77.08 565	36.01 565	37.36 564	48.24 566	62.44 565	47.16 564	42.90 564

tt_ll	63.64 565	58.31 563	78.27 564	43.96 561	49.40 562	92.70 567	92.25 567	60.45 563	69.51 563	73.81 567	76.39 563	77.95 566	76.95 565	71.68 565	77.08 565	36.01 565	37.36 564	48.24 566	62.44 565	47.16 564	42.90 564

ff	63.64 565	58.31 563	78.27 564	43.96 561	49.40 562	92.70 567	92.25 567	60.45 563	69.51 563	73.81 567	76.39 563	77.95 566	76.95 565	71.68 565	77.08 565	36.01 565	37.36 564	48.24 566	62.44 565	47.16 564	42.90 564

DGTPSM_ROB	81.37 569	61.03 566	99.95 574	61.17 565	86.95 571	99.14 573	100.00 572	95.87 571	99.99 573	73.32 565	100.00 572	71.15 564	100.00 573	77.35 568	99.98 574	35.35 563	97.41 573	34.62 564	99.89 575	44.61 562	89.54 570

DPSMNet_ROB	81.42 570	61.07 567	99.95 574	61.38 566	87.01 572	99.15 574	100.00 572	95.87 571	99.99 573	73.35 566	100.00 572	71.18 565	100.00 573	77.40 569	99.98 574	35.68 564	97.47 574	34.71 565	99.89 575	44.74 563	89.65 571

LRCNet_RVC	55.59 563	61.31 568	59.16 561	66.84 567	44.81 561	6.17 542	0.00 1	52.46 562	1.68 524	70.67 564	80.07 566	66.39 562	55.67 562	51.56 563	46.75 561	90.67 572	41.65 567	91.10 573	90.19 569	65.65 568	68.96 568

TCMNet-wrong-test	39.54 561	63.38 569	48.73 560	81.81 569	79.70 568	57.23 562	48.25 562	31.99 561	5.36 539	19.52 556	29.10 561	57.71 561	33.81 561	46.65 562	46.93 562	17.06 562	2.02 556	7.62 560	0.68 554	65.24 567	47.97 567

Anonymous_1	89.55 571	74.57 570	97.70 571	74.52 568	78.35 567	100.00 575	100.00 572	98.05 574	99.77 571	96.85 573	99.38 570	97.67 573	99.78 572	91.23 572	98.87 571	81.02 568	97.18 570	59.55 569	84.83 568	74.77 570	86.89 569

DPSM_ROB	93.70 573	78.60 571	100.00 576	83.05 571	85.63 569	100.00 575	100.00 572	100.00 575	100.00 575	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 576	88.93 570	97.35 571	74.49 570	94.98 570	81.33 571	89.69 572

DPSM	93.70 573	78.60 571	100.00 576	83.05 571	85.63 569	100.00 575	100.00 572	100.00 575	100.00 575	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 576	88.93 570	97.35 571	74.49 570	94.98 570	81.33 571	89.69 572

PML	71.00 568	88.39 573	73.68 562	82.04 570	74.55 566	83.63 564	76.92 564	72.05 566	85.95 566	89.82 570	84.57 567	90.63 570	58.80 563	91.54 573	73.58 564	95.93 576	2.38 557	86.91 572	6.48 561	84.07 573	18.14 562

ccccc		90.96 574		100.00 580	100.00 580	87.89 566		95.50 570		96.70 572		96.32 572		99.79 576		100.00 580	100.00 579	99.83 576	99.29 574	100.00 580

HaxPig	95.45 575	97.64 575	88.42 568	97.81 578	99.08 578	77.94 563	74.31 563	96.67 573	99.54 570	99.87 574	99.92 571	99.60 575	99.75 571	91.22 571	87.67 569	99.94 578	99.97 576	99.98 577	99.99 577	99.96 578	99.80 578

MEDIAN_ROB	93.48 572	98.75 576	96.24 570	90.99 573	90.62 574	85.89 565	77.23 565	92.20 569	89.67 567	95.04 571	94.93 569	96.04 571	93.85 570	90.48 570	87.58 568	98.40 577	95.87 569	99.62 575	98.78 573	98.85 577	98.49 577

AVERAGE_ROB	98.51 577	99.16 577	95.72 569	100.00 580	100.00 580	93.61 570	82.61 566	100.00 575	99.97 572	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	99.73 575	99.43 572	100.00 580	100.00 579	100.00 578	100.00 578	100.00 580	100.00 580

test_example2	97.59 576	99.97 578	99.93 573	99.80 579	99.96 579	98.80 571	99.76 570	91.09 568	100.00 575	100.00 575	100.00 572	89.37 569	86.85 568	99.31 574	96.67 570	99.97 579	99.51 575	92.94 574	97.98 572	99.99 579	99.94 579

LSM0	98.99 578	99.97 578	100.00 576	95.58 574	98.52 575	100.00 575	100.00 572	100.00 575	100.00 575	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 576	93.32 575	99.97 576	100.00 578	100.00 578	95.80 576	96.62 574

Selective-RAFT-Error	99.05 580	100.00 580	100.00 576	96.31 577	98.73 577	100.00 575	100.00 572	100.00 575	100.00 575	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 576	93.08 573	100.00 579	100.00 578	100.00 578	95.40 574	97.58 576

CasAABBNet	99.03 579	100.00 580	100.00 576	96.02 576	98.70 576	100.00 575	100.00 572	100.00 575	100.00 575	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 576	93.08 573	99.99 578	100.00 578	100.00 578	95.40 574	97.41 575

Low-res two-view benchmark