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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.75w	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

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	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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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

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

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

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

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

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

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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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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.
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

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

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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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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

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

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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

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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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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
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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

error version	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

test-v	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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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