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	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

PointNet	0.04 19	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.03 171	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 72	0.01 59	0.16 15	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.15 75	0.11 138	0.01 5	0.18 65	0.03 202	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.00 1	0.00 1

TS12	0.06 36	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.74 76	0.39 93	0.01 38	0.00 1	0.14 70	0.00 1	0.10 56	0.04 35	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

TS	0.06 36	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.74 76	0.39 93	0.01 38	0.00 1	0.14 70	0.00 1	0.10 56	0.04 35	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.04 19	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.55 49	0.24 52	0.00 1	0.00 1	0.04 32	0.00 1	0.01 5	0.01 9	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DepthFocus	0.26 129	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.01 155	0.16 209	0.34 227	0.00 1	0.00 1	0.14 148	0.13 196	0.00 1	1.27 171	1.06 225	0.27 197	0.10 165	0.19 86	0.28 212	1.55 189	1.49 159	0.01 151	0.06 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 11	0.13 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA1	0.03 11	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 25	0.23 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DispViT+	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.01 97	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.47 37	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.02 17	0.01 9	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MatchStereo	0.04 19	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 72	0.01 59	0.52 46	0.20 44	0.03 87	0.01 87	0.01 12	0.00 1	0.05 39	0.16 64	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.05 31	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.60 58	0.34 81	0.00 1	0.00 1	0.25 94	0.02 66	0.02 17	0.01 9	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.02 180	0.00 1	0.01 147
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.91 289	0.00 1	0.72 236	0.04 77	2.38 286	0.00 1	0.05 2	0.07 7	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX1	0.13 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.89 287	0.00 1	0.49 223	0.00 1	2.08 281	0.00 1	0.03 1	0.06 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX	0.15 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.94 292	0.00 1	0.88 247	0.01 15	2.12 282	0.00 1	0.08 7	0.05 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM1	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.09 296	0.00 1	0.52 226	0.01 15	2.30 284	0.00 1	0.10 10	0.17 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.91 289	0.00 1	0.72 236	0.04 77	2.38 286	0.00 1	0.05 2	0.07 7	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.01 1	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.05 2	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.06 295	0.00 1	0.73 238	0.02 43	2.31 285	0.00 1	0.08 7	0.18 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLCSM	0.12 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.75 283	0.00 1	0.43 221	0.00 1	1.84 274	0.00 1	0.07 6	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.00 1	0.64 61	0.50 136	0.01 38	0.00 1	0.07 53	0.03 83	0.04 29	0.02 18	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1

GEAStereo	0.06 36	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.15 241	0.00 1	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.01 59	0.64 61	0.17 26	0.02 73	0.00 1	0.10 61	0.06 112	0.08 50	0.10 53	0.00 1	0.01 52	0.13 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth	0.02 5	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 17	0.17 26	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.07 48	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.15 241	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.00 1	0.49 42	0.27 64	0.05 101	0.00 1	0.17 82	0.05 100	0.07 47	0.11 56	0.00 1	0.01 52	0.16 257	0.01 154	0.00 1	0.00 1

gasm-f	0.06 36	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.15 241	0.00 1	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.01 59	0.64 61	0.17 26	0.02 73	0.00 1	0.10 61	0.06 112	0.08 50	0.10 53	0.00 1	0.01 52	0.13 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonStereo	0.02 5	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 59	0.24 19	0.13 15	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD		0.12 232	0.02 215	0.02 165	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.13 203	0.16 185	0.00 1	0.08 171			0.00 1	1.12 145	1.26 237			1.10 154	0.29 213				0.11 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 229	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 59	0.47 37	0.44 110	0.00 1	0.00 1	0.26 97	0.04 95	0.04 29	0.07 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.02 94	0.00 1

GASTEREO	0.07 48	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.13 229	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.00 1	0.01 59	0.56 51	0.37 88	0.04 96	0.00 1	0.06 46	0.05 100	0.04 29	0.28 76	0.08 224	0.01 52	0.00 1	0.06 204	0.00 1	0.00 1

MSCF	0.07 48	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.13 229	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.00 1	0.01 59	0.56 51	0.33 79	0.03 87	0.00 1	0.06 46	0.07 123	0.03 21	0.28 76	0.07 220	0.01 52	0.00 1	0.17 231	0.00 1	0.00 1

S2M2_XL	0.21 117	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1	0.01 155	0.14 205	0.18 189	0.00 1	0.00 1	0.13 138	0.15 201	0.00 1	1.23 167	0.86 203	0.20 178	0.19 213	0.10 61	0.09 131	1.29 179	1.05 139	0.01 151	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.00 1	0.01 59	0.43 33	0.19 39	0.02 73	0.00 1	0.05 40	0.00 1	0.15 77	0.40 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.15 85	0.05 155	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.15 241	0.00 1	0.01 86	0.03 88	0.00 1	0.51 225	0.13 138	0.00 1	0.02 112	0.89 104	0.62 163	0.09 139	0.02 106	0.42 109	0.13 150	0.28 101	0.53 107	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.02 180	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.15 85	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.13 229	0.00 1	0.01 86	0.03 88	0.00 1	0.56 229	0.07 111	0.00 1	0.02 112	0.88 101	0.64 175	0.06 119	0.02 106	0.60 123	0.13 150	0.27 97	0.57 112	0.00 1	0.02 96	0.01 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.13 73	0.01 32	0.00 1	0.08 239	0.11 203	0.14 236	0.00 1	0.02 135	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.04 152	0.00 1	0.95 110	0.41 101	0.01 38	0.03 126	0.73 135	0.00 1	0.20 82	0.69 121	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.09 55	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 260	0.00 1	0.01 86	0.02 59	0.00 1	0.53 227	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.79 86	0.39 93	0.01 38	0.02 106	0.02 17	0.00 1	0.11 62	0.18 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.04 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 253	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.45 35	0.27 64	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 29	0.04 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.04 19	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 253	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.48 39	0.31 75	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.03 21	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.13 73	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.13 219	0.15 241	0.00 1	0.01 86	0.04 101	0.00 1	0.19 195	0.01 15	0.03 138	0.01 59	1.05 132	0.49 130	0.07 128	0.05 139	0.16 78	0.08 126	0.21 83	0.80 123	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G	0.13 73	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.13 219	0.15 241	0.00 1	0.01 86	0.04 101	0.00 1	0.19 195	0.01 15	0.03 138	0.01 59	1.05 132	0.49 130	0.07 128	0.05 139	0.16 78	0.08 126	0.21 83	0.80 123	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo	0.07 48	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 217	0.00 1	0.01 86	0.02 59	0.00 1	0.50 224	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.51 45	0.35 82	0.00 1	0.00 1	0.10 61	0.00 1	0.01 5	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 209	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.24 125	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.27 197	0.02 115	0.01 59	3.65 292	0.68 186	0.14 159	0.10 165	0.25 94	0.13 150	0.69 142	0.48 99	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 169

MM-Stereo_test3	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 16	0.16 22	0.01 38	0.00 1	0.02 17	0.05 100	0.02 17	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.06 36	0.01 32	0.04 236	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.38 29	0.25 55	0.01 38	0.00 1	0.06 46	0.22 200	0.06 43	0.23 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 240	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.03 11	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 24	0.16 22	0.00 1	0.00 1	0.04 32	0.05 100	0.04 29	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.00 1	0.00 1

GREAT-IGEV	0.04 19	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.13 229	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.50 43	0.17 26	0.01 38	0.00 1	0.04 32	0.06 112	0.01 5	0.20 68	0.01 151	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.03 11	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.36 26	0.30 73	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.01 5	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.11 66	0.04 128	0.02 215	0.01 97	0.01 49	0.14 236	0.10 231	0.00 1	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 72	0.01 59	0.96 116	0.56 149	0.01 38	0.10 165	0.34 104	0.00 1	0.13 71	0.38 90	0.09 233	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

HUF	0.23 120	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.16 253	0.01 155	0.00 1	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.02 115	0.00 1	1.73 221	1.77 277	0.16 162	0.10 165	1.17 158	0.05 100	0.48 125	0.34 86	0.08 224	0.02 96	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

AIO_test	0.14 80	0.05 155	0.02 215	0.01 97	0.01 49	0.14 236	0.21 248	0.00 1	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	1.00 121	0.89 207	0.01 38	0.02 106	0.24 92	0.00 1	0.23 92	0.33 83	0.12 247	0.00 1	0.00 1	0.41 257	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 168	0.03 171	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 22	0.07 7	0.01 38	0.00 1	0.03 24	0.02 66	0.04 29	0.05 40	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.04 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 27	0.16 22	0.01 38	0.00 1	0.04 32	0.14 161	0.01 5	0.11 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.07 48	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.14 236	0.01 155	0.03 143	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 72	0.01 59	0.66 65	0.19 39	0.00 1	0.00 1	0.15 75	0.26 208	0.09 54	0.23 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 202	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.04 19	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 180	0.00 1	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.56 51	0.27 64	0.03 87	0.00 1	0.05 40	0.00 1	0.12 67	0.03 28	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.01 154	0.02 94	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.01 72	0.01 59	0.44 34	0.18 33	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.05 39	0.49 101	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.09 55	0.09 214	0.00 1	0.01 97	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.04 77	0.01 72	0.01 59	0.90 105	0.51 138	0.05 101	0.00 1	0.09 57	0.00 1	0.23 92	0.42 93	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.07 48	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.11 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.58 55	0.27 64	0.00 1	0.03 126	0.61 124	0.00 1	0.14 73	0.05 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.16 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.11 11	0.16 22	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.05 100	0.01 5	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.07 48	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.01 72	0.00 1	0.82 91	0.52 145	0.01 38	0.00 1	0.04 32	0.00 1	0.21 83	0.13 60	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.04 19	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.11 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 162	0.00 1	0.00 1	0.41 30	0.18 33	0.03 87	0.00 1	0.09 57	0.03 83	0.01 5	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.04 19	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.08 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 162	0.00 1	0.00 1	0.41 30	0.18 33	0.00 1	0.00 1	0.04 32	0.01 52	0.01 5	0.02 18	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	0.04 19	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 162	0.00 1	0.00 1	0.37 27	0.18 33	0.00 1	0.00 1	0.06 46	0.02 66	0.01 5	0.02 18	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.04 198	0.00 1	0.00 1

test_for_model	0.82 212	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.04 207	0.03 143	0.10 162	0.00 1	0.00 1	1.15 251	0.08 177	0.06 202	0.95 110	0.97 217	11.30 341	0.08 155	1.63 183	0.16 173	2.93 243	0.99 132	0.02 179	0.02 96	0.01 191	0.10 212	1.15 177	0.35 224

GCAPDPT-zeroshot4090	0.82 212	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.04 207	0.03 143	0.10 162	0.00 1	0.00 1	1.15 251	0.08 177	0.06 202	0.95 110	0.97 217	11.30 341	0.08 155	1.63 183	0.16 173	2.93 243	0.99 132	0.02 179	0.02 96	0.01 191	0.10 212	1.15 177	0.35 224

MGS-Stereo	0.24 125	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.07 158	0.00 1	0.01 155	0.01 86	0.09 151	0.00 1	0.00 1	0.20 181	0.03 138	0.01 59	4.55 309	0.25 55	0.05 101	0.01 87	0.37 105	0.02 66	0.35 113	0.50 103	0.02 179	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.05 31	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.04 117	0.07 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 162	0.08 177	0.00 1	0.48 39	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.07 123	0.01 5	0.13 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

plain	0.13 73	0.06 171	0.00 1	0.01 97	0.10 189	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.13 138	0.02 115	0.03 152	0.94 109	0.68 186	0.09 139	0.04 134	0.10 61	0.01 52	0.70 145	0.45 96	0.00 1	0.06 193	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.00 1

MaDis-Stereo	0.09 55	0.12 232	0.00 1	0.01 97	0.04 117	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.02 112	0.91 106	0.45 114	0.06 119	0.01 87	0.17 82	0.00 1	0.37 115	0.24 73	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.05 31	0.01 32	0.00 1	0.02 165	0.01 49	0.00 1	0.01 155	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.07 111	0.01 72	0.01 59	0.50 43	0.30 73	0.02 73	0.00 1	0.19 86	0.00 1	0.06 43	0.04 35	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.17 98	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.04 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.13 138	0.01 72	0.02 112	1.07 138	0.67 184	0.10 148	0.02 106	0.14 70	0.01 52	0.56 134	0.26 74	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	1.52 204	0.00 1

UniTT-Stereo	0.12 70	0.09 214	0.00 1	0.01 97	0.05 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.01 72	0.05 185	0.85 95	0.60 162	0.05 101	0.01 87	0.74 136	0.01 52	0.43 120	0.26 74	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.23 120	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.09 173	0.09 202	0.00 1	0.11 196	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.02 115	0.02 112	0.77 82	0.36 85	0.06 119	0.03 126	2.11 208	0.06 112	0.54 132	0.58 114	0.02 179	0.02 96	0.09 238	0.15 226	0.98 173	0.02 169

otaku	10.18 323	18.56 331	1.37 311	39.15 340	11.37 330	33.18 337	24.07 330	0.18 211	0.46 250	0.00 1	0.65 234	13.73 308	3.66 298	23.21 334	1.97 246	0.51 138	2.60 308	0.11 174	22.61 327	0.51 243	5.90 311	5.08 305	52.25 341	0.91 300	0.14 252	1.39 289	2.91 269	8.43 311

testlalala	0.82 212	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.04 207	0.03 143	0.10 162	0.00 1	0.00 1	1.15 251	0.08 177	0.06 202	0.95 110	0.97 217	11.30 341	0.08 155	1.63 183	0.16 173	2.93 243	0.99 132	0.02 179	0.02 96	0.01 191	0.10 212	1.15 177	0.35 224

GCAPDPT-zeroshot	0.82 212	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.04 207	0.03 143	0.10 162	0.00 1	0.00 1	1.15 251	0.08 177	0.06 202	0.95 110	0.97 217	11.30 341	0.08 155	1.63 183	0.16 173	2.93 243	0.99 132	0.02 179	0.02 96	0.01 191	0.10 212	1.15 177	0.35 224

AEACV	0.09 55	0.03 87	0.04 236	0.00 1	0.00 1	0.09 202	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.02 115	0.02 112	0.69 69	0.46 120	0.01 38	0.04 134	0.24 92	0.15 168	0.10 56	0.22 69	0.07 220	0.01 52	0.00 1	0.18 234	0.01 79	0.00 1

GCAP-Stereo	0.82 212	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.04 207	0.03 143	0.10 162	0.00 1	0.00 1	1.15 251	0.08 177	0.06 202	0.95 110	0.97 217	11.30 341	0.08 155	1.63 183	0.16 173	2.93 243	0.99 132	0.02 179	0.02 96	0.01 191	0.10 212	1.15 177	0.35 224

LL-Strereo2	0.17 98	0.08 208	0.00 1	0.01 97	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.12 172	0.00 1	0.00 1	0.15 150	0.00 1	0.07 219	0.73 74	0.42 104	0.01 38	0.01 87	0.40 107	0.03 83	0.70 145	1.80 183	0.00 1	0.02 96	0.12 243	0.00 1	0.02 94	0.00 1

4D-IteraStereo	0.33 154	0.10 220	0.01 193	0.02 165	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.15 207	0.06 130	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.00 1	0.09 235	1.17 156	0.65 179	0.02 73	0.14 186	1.43 170	0.14 161	1.39 182	1.66 170	0.00 1	0.04 162	0.01 191	0.00 1	1.49 202	0.00 1

anonymousdsp2	0.23 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.01 124	0.01 155	0.04 158	0.01 28	0.00 1	0.36 217	0.17 162	0.02 115	0.01 59	0.67 68	0.56 149	0.05 101	0.03 126	1.11 155	0.37 227	0.59 136	1.38 148	0.01 151	0.02 96	0.00 1	0.01 154	0.84 167	0.00 1

anonymousdsp	0.09 55	0.01 32	0.00 1	0.05 212	0.03 97	0.06 190	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.25 209	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.71 73	0.26 58	0.02 73	0.00 1	0.11 67	0.12 143	0.08 50	0.65 118	0.01 151	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.03 11	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.08 197	0.18 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.05 185	0.13 14	0.11 13	0.01 38	0.00 1	0.04 32	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.02 210	0.00 1	0.01 79	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 31	0.01 32	0.00 1	0.02 165	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.04 77	0.01 72	0.01 59	0.59 57	0.44 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56	0.12 59	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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TESTraft	0.37 159	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.01 72	0.08 226	2.70 272	0.64 175	0.05 101	0.02 106	1.41 169	0.12 143	0.34 111	1.48 157	0.02 179	0.01 52	0.00 1	0.02 180	2.82 261	0.00 1

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SA-5K	0.34 155	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.01 59	2.55 266	0.58 155	0.05 101	0.03 126	1.50 176	0.02 66	0.37 115	0.98 130	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.01 154	2.89 266	0.00 1

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SA	0.40 168	0.03 87	0.00 1	0.03 190	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.25 190	0.01 72	0.12 252	0.82 91	0.70 191	0.06 119	0.16 198	1.96 202	0.04 95	0.69 142	2.39 206	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 154	3.44 290	0.00 1

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dd	0.17 98	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.02 159	0.03 202	0.00 1	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	1.35 177	0.29 72	0.01 38	0.05 139	1.00 150	0.16 173	0.12 67	0.29 80	0.10 236	0.19 255	0.00 1	0.00 1	0.56 152	0.28 214

dad	1.18 243	0.02 57	0.01 193	2.11 303	0.01 49	0.00 1	5.84 317	0.01 86	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.06 104	1.03 265	0.01 59	2.24 257	0.49 130	0.01 38	0.16 198	4.27 247	0.16 173	0.28 101	0.54 108	0.08 224	0.20 257	1.50 306	0.00 1	7.90 329	4.90 286

GMOStereo	0.30 142	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.16 234	0.10 210	0.01 155	0.05 164	0.04 101	0.00 1	0.01 138	0.04 77	0.06 166	0.02 112	1.01 123	0.62 163	0.09 139	0.19 213	1.30 162	0.19 189	0.85 161	2.67 218	0.00 1	0.08 212	0.00 1	0.00 1	0.68 156	0.00 1

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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
test-2	0.30 142	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.16 234	0.10 210	0.01 155	0.05 164	0.04 101	0.00 1	0.01 138	0.04 77	0.06 166	0.02 112	1.01 123	0.62 163	0.09 139	0.19 213	1.30 162	0.19 189	0.85 161	2.67 218	0.00 1	0.08 212	0.00 1	0.00 1	0.68 156	0.00 1

RAFT	0.04 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 217	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 131	0.00 1	0.01 59	0.25 20	0.13 15	0.01 38	0.00 1	0.05 40	0.16 173	0.02 17	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LMCR-Stereo	0.26 129	0.08 208	0.00 1	0.09 248	0.07 158	0.00 1	0.01 155	0.01 86	0.11 169	0.00 1	0.00 1	0.14 148	0.09 188	0.09 235	1.41 187	0.62 163	0.28 200	0.11 174	1.48 175	0.39 232	0.78 156	1.28 143	0.00 1	0.07 206	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 147

rafts_anoy	0.18 103	0.08 208	0.00 1	0.05 212	0.12 212	0.01 124	0.00 1	0.21 218	0.06 130	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.01 72	0.02 112	1.26 169	0.52 145	0.07 128	0.01 87	1.15 156	0.12 143	0.59 136	0.46 97	0.00 1	0.05 179	0.00 1	0.01 154	0.01 79	0.01 147

iRaftStereo_RVC	0.06 36	0.05 155	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.06 104	0.01 72	0.03 152	0.66 65	0.27 64	0.06 119	0.00 1	0.05 40	0.00 1	0.23 92	0.28 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous3	0.94 227	0.10 220	0.00 1	0.01 97	0.09 173	0.00 1	0.00 1	1.72 303	0.25 206	0.00 1	0.00 1	2.04 273	0.49 253	0.18 275	3.12 283	3.84 334	0.54 241	0.29 259	3.11 228	0.81 275	3.32 259	3.53 251	0.03 202	0.03 140	0.00 1	0.02 180	1.64 209	0.21 208

TestStereo	0.10 62	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.07 176	0.09 151	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.01 72	0.01 59	0.58 55	0.21 47	0.16 162	0.05 139	0.47 114	0.01 52	0.45 121	0.23 70	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.14 121	0.01 147

raft+_RVC	0.13 73	0.04 128	0.00 1	0.05 212	0.09 173	0.00 1	0.03 202	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.02 112	0.85 95	0.51 138	0.04 96	0.00 1	0.71 134	0.13 150	0.28 101	0.64 117	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.29 139	0.07 193	0.01 193	0.03 190	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.06 130	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.09 235	1.57 209	0.89 207	0.04 96	0.00 1	2.58 222	0.02 66	0.83 159	1.29 144	0.12 247	0.04 162	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.01 147

sAnonymous2	0.43 171	0.11 228	0.00 1	0.01 97	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.10 192	0.25 206	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.26 221	0.03 152	1.18 157	1.21 232	0.24 189	0.17 207	2.50 218	0.15 168	2.27 216	2.68 223	0.00 1	0.08 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 198

CroCo_RVC	0.43 171	0.11 228	0.00 1	0.01 97	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.10 192	0.25 206	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.26 221	0.03 152	1.18 157	1.21 232	0.24 189	0.17 207	2.50 218	0.15 168	2.27 216	2.68 223	0.00 1	0.08 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 198

RALCasStereoNet	0.18 103	0.09 214	0.00 1	0.06 227	0.13 219	0.02 159	0.07 222	0.08 181	0.08 146	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 72	0.03 152	1.16 153	0.65 179	0.03 87	0.00 1	0.57 119	0.10 133	0.58 135	1.09 141	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.01 147

ADLNet	0.17 98	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.04 117	0.00 1	0.00 1	0.20 215	0.00 1	0.00 1	0.01 138	0.77 241	0.00 1	0.06 202	2.33 259	0.36 85	0.01 38	0.00 1	0.06 46	0.07 123	0.08 50	0.57 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

AFF-stereo	0.23 120	0.12 232	0.00 1	0.08 239	0.07 158	0.02 159	0.00 1	0.01 86	0.04 101	0.00 1	0.01 138	0.12 137	0.01 72	0.00 1	0.86 99	0.35 82	0.03 87	0.11 174	1.91 201	0.01 52	0.14 73	0.32 82	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 154	1.96 224	0.01 147

RAFT + AFF	0.22 118	0.00 1	0.00 1	0.01 97	0.01 49	0.01 124	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.01 72	0.01 59	4.37 303	0.39 93	0.01 38	0.00 1	0.58 120	0.01 52	0.34 111	0.02 18	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.02 180	0.01 79	0.00 1

GMStereo	0.10 62	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 59	0.56 51	0.22 50	0.07 128	0.02 106	0.92 145	0.00 1	0.10 56	0.03 28	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.82 165	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
MMNet	0.03 11	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.02 112	0.41 30	0.18 33	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.02 66	0.12 67	0.09 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.02 5	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.00 1	0.21 18	0.14 18	0.01 38	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.03 21	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.14 80	0.13 238	0.01 193	0.07 235	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.11 247	0.88 101	0.32 77	0.09 139	0.11 174	0.96 146	0.12 143	0.46 122	0.36 89	0.00 1	0.08 212	0.00 1	0.00 1	0.05 109	0.00 1

UNet	0.14 80	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.09 173	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 104	0.01 72	0.13 256	0.66 65	0.21 47	0.01 38	0.01 87	0.20 90	0.03 83	0.27 97	0.07 45	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	1.90 219	0.00 1

UPFNet	0.11 66	0.03 87	0.01 193	0.02 165	0.05 127	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.05 185	0.70 70	0.19 39	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.14 73	0.10 53	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	1.46 198	0.00 1

DSFCA	0.15 85	0.04 128	0.01 193	0.01 97	0.18 244	0.01 124	0.23 251	0.01 86	0.09 151	0.00 1	0.03 155	0.05 93	0.02 115	0.02 112	0.86 99	0.39 93	0.09 139	0.15 188	0.13 69	0.04 95	0.27 97	0.33 83	0.06 217	0.06 193	0.09 238	0.06 204	0.73 161	0.14 202

NCC-stereo	0.24 125	0.20 257	0.01 193	0.05 212	0.09 173	0.01 124	0.47 261	0.81 261	0.26 212	0.00 1	0.00 1	0.04 77	0.03 138	0.03 152	1.18 157	0.26 58	0.00 1	0.01 87	0.63 127	0.11 138	0.11 62	1.39 150	0.08 224	0.02 96	0.01 191	0.31 249	0.14 121	0.28 214

Abc-Net	0.24 125	0.20 257	0.01 193	0.05 212	0.09 173	0.01 124	0.47 261	0.81 261	0.26 212	0.00 1	0.00 1	0.04 77	0.03 138	0.03 152	1.18 157	0.26 58	0.00 1	0.01 87	0.63 127	0.11 138	0.11 62	1.39 150	0.08 224	0.02 96	0.01 191	0.31 249	0.14 121	0.28 214
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.17 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.00 1	4.21 297	0.24 52	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.04 29	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.00 1

GANet	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.03 171	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.13 184	0.88 243	0.00 1	0.01 59	0.12 13	0.07 7	0.07 128	0.01 87	0.05 40	0.00 1	0.06 43	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1

TDLM	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.00 1	0.05 2	0.04 2	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1

CVANet_RVC	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.01 59	0.08 7	0.05 4	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.00 1

AANet_RVC	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1	0.02 190	0.00 1	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.25 20	0.09 11	0.00 1	0.00 1	0.25 94	0.02 66	0.04 29	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.18 103	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.03 97	0.01 124	0.01 155	0.03 143	0.09 151	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.03 138	0.08 226	0.97 119	0.44 110	0.06 119	0.01 87	0.43 111	0.08 126	0.88 166	1.15 142	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.33 143	0.00 1
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
PS-NSSS	0.23 120	0.06 171	0.00 1	0.15 258	0.10 189	0.05 185	0.04 207	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.95 247	0.02 115	0.06 202	0.62 59	0.26 58	0.11 149	0.00 1	0.66 133	0.00 1	0.29 104	0.28 76	0.74 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.74 213	0.00 1

HSM	0.28 136	0.03 87	0.00 1	0.03 190	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.71 254	0.08 146	0.00 1	0.03 155	0.17 162	0.02 115	0.02 112	1.23 167	0.37 88	0.06 119	0.00 1	1.58 181	0.09 131	0.87 165	1.06 140	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	1.16 182	0.01 147

PWCDC_ROB	0.90 224	0.07 193	0.01 193	0.03 190	0.19 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 140	0.00 1	0.84 246	0.19 178	10.70 321	0.17 269	3.32 287	1.17 230	0.22 183	0.06 146	0.65 130	0.06 112	1.28 178	5.14 310	0.00 1	0.15 249	0.00 1	0.00 1	0.08 114	0.00 1

LGtest1	0.15 85	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.11 203	0.15 241	0.00 1	0.03 143	0.05 116	0.01 131	0.76 242	0.02 43	0.03 138	0.00 1	1.01 123	0.62 163	0.09 139	0.10 165	0.09 57	0.13 150	0.22 88	0.49 101	0.01 151	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1

coex_refinement	0.20 112	0.12 232	0.04 236	0.07 235	0.09 173	0.00 1	0.03 202	0.00 1	0.16 185	0.01 131	0.00 1	0.04 77	0.01 72	0.04 170	1.39 184	0.24 52	0.16 162	0.00 1	1.72 193	0.05 100	0.23 92	0.38 90	0.00 1	0.03 140	0.01 191	0.00 1	0.52 147	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 118	0.11 228	0.00 1	0.01 97	0.03 97	0.14 236	0.00 1	0.03 143	0.06 130	0.01 131	0.33 214	0.19 178	0.18 204	0.02 112	1.03 128	0.93 212	0.12 157	0.16 198	0.39 106	0.13 150	0.92 168	0.93 129	0.01 151	0.02 96	0.00 1	0.12 219	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.19 108	0.38 275	0.00 1	0.05 212	0.02 78	0.10 210	0.00 1	0.03 143	0.03 88	0.01 131	0.89 248	0.22 183	0.20 212	0.02 112	0.76 80	0.57 152	0.01 38	0.07 149	0.33 103	0.14 161	0.31 106	0.56 109	0.08 224	0.00 1	0.00 1	0.19 240	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.19 108	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.03 97	0.01 124	0.00 1	0.01 86	0.09 151	0.01 131	0.13 184	0.07 111	0.06 166	0.02 112	0.80 87	0.51 138	0.07 128	0.06 146	0.65 130	0.05 100	0.76 151	1.75 179	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1

AE-Stereo	0.44 174	0.04 128	0.00 1	0.03 190	0.14 229	0.03 171	0.01 155	0.05 164	0.13 176	0.01 131	0.00 1	0.22 183	0.18 204	0.03 152	1.04 130	1.50 253	0.29 204	0.18 211	1.35 167	0.36 226	2.04 202	3.28 245	0.02 179	0.04 162	0.01 191	0.14 225	0.84 167	0.00 1

raft_robust	0.40 168	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.09 173	0.00 1	0.00 1	1.15 281	0.01 28	0.01 131	0.01 138	0.19 178	0.05 158	0.05 185	1.14 148	0.69 190	0.08 136	0.16 198	3.38 234	0.13 150	1.13 174	2.24 198	0.01 151	0.10 227	0.00 1	0.00 1	0.14 121	0.08 197

AACVNet	0.14 80	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.01 131	0.00 1	0.08 122	0.00 1	0.06 202	0.81 88	0.46 120	0.02 73	0.01 87	0.30 101	0.03 83	0.53 130	0.50 103	0.01 151	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.73 161	0.03 186

FINET	0.09 55	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.04 117	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.03 88	0.01 131	0.29 212	0.13 138	0.01 72	0.01 59	0.64 61	0.26 58	0.02 73	0.00 1	0.42 109	0.00 1	0.23 92	0.06 43	0.00 1	0.02 96	0.01 191	0.07 207	0.02 94	0.00 1

FADNet	0.45 176	0.07 193	0.11 257	0.01 97	0.13 219	0.00 1	0.85 279	0.01 86	0.05 116	0.01 131	0.00 1	0.04 77	0.08 177	0.20 279	1.89 235	0.45 114	0.19 174	0.23 235	3.36 233	0.70 268	1.43 185	1.43 154	0.03 202	0.05 179	0.09 238	0.36 254	0.03 102	0.35 224

DEFOM-Stereo_RVC	0.20 112	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.04 117	0.04 180	0.00 1	0.04 158	0.11 169	0.02 141	0.02 148	0.26 195	0.07 172	0.01 59	0.82 91	0.41 101	0.11 149	0.20 220	0.58 120	0.12 143	0.76 151	1.51 161	0.09 233	0.02 96	0.00 1	0.10 212	0.03 102	0.00 1

CASnet	0.31 149	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.08 146	0.02 141	0.02 148	0.18 168	0.17 203	0.00 1	1.09 140	0.57 152	0.21 181	0.22 230	0.44 113	0.14 161	2.69 232	1.62 167	0.00 1	0.05 179	0.00 1	0.00 1	0.69 160	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.62 198	0.04 128	0.00 1	0.02 165	0.10 189	0.07 192	0.01 155	0.18 211	0.26 212	0.02 141	0.23 207	0.24 188	0.15 201	0.01 59	1.16 153	1.37 243	0.29 204	0.32 268	2.08 206	0.10 133	2.29 218	3.42 250	0.03 202	0.06 193	0.00 1	0.43 258	3.97 307	0.00 1

AF-Net	0.20 112	0.02 57	0.01 193	0.05 212	0.05 127	0.00 1	0.80 276	0.45 244	0.05 116	0.02 141	0.00 1	0.25 190	0.01 72	0.02 112	0.85 95	0.19 39	0.01 38	0.00 1	0.84 141	0.06 112	0.11 62	1.32 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 138	0.02 169

Nwc_Net	0.20 112	0.02 57	0.01 193	0.05 212	0.05 127	0.00 1	0.80 276	0.45 244	0.05 116	0.02 141	0.00 1	0.25 190	0.01 72	0.02 112	0.85 95	0.19 39	0.01 38	0.00 1	0.84 141	0.06 112	0.11 62	1.32 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 138	0.02 169

DeepPrunerF	1.52 261	0.71 296	0.00 1	2.52 307	6.99 324	1.25 297	2.03 299	0.28 228	2.08 311	0.02 141	0.06 163	0.09 127	0.01 72	0.05 185	4.34 301	1.01 223	0.07 128	0.05 139	1.53 179	0.10 133	0.69 142	0.81 125	0.11 243	0.04 162	12.92 341	0.86 276	2.25 237	0.05 193

CFNet_RVC	0.19 108	0.10 220	0.02 215	0.00 1	0.04 117	0.01 124	0.01 155	0.00 1	0.03 88	0.02 141	0.00 1	0.03 60	0.01 72	0.07 219	0.96 116	0.42 104	0.16 162	0.01 87	0.87 144	0.02 66	0.65 141	0.83 126	0.01 151	0.13 239	0.00 1	0.01 154	0.76 163	0.00 1

G2L-Stereo	0.16 91	0.12 232	0.00 1	0.02 165	0.16 234	0.00 1	0.02 190	0.00 1	0.02 59	0.03 148	0.00 1	0.04 77	0.02 115	0.13 256	1.06 136	0.25 55	0.04 96	0.00 1	0.50 116	0.03 83	0.53 130	0.34 86	0.01 151	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.97 172	0.00 1

castereo	0.52 189	0.03 87	0.00 1	0.02 165	0.06 150	0.15 241	0.00 1	0.08 181	0.13 176	0.03 148	0.13 184	0.31 205	0.33 239	0.03 152	1.18 157	1.40 245	0.46 231	0.27 253	2.05 205	0.34 223	3.54 268	3.00 236	0.02 179	0.05 179	0.00 1	0.09 209	0.12 119	0.22 209

GLC_STEREO	0.30 142	0.03 87	0.03 230	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.00 1	0.47 246	0.07 140	0.03 148	0.02 148	0.08 122	0.02 115	0.01 59	1.34 176	0.81 196	0.16 162	0.10 165	0.48 115	0.16 173	1.36 181	0.50 103	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	2.29 243	0.01 147

AASNet	0.03 11	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.03 148	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.01 59	0.28 23	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.01 52	0.03 21	0.15 63	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gcap_with_dpt	0.73 204	1.20 309	0.00 1	0.47 280	0.00 1	0.15 241	0.00 1	0.43 241	0.06 130	0.04 152	0.10 178	0.64 233	0.19 208	0.03 152	1.15 150	1.48 249	0.71 266	0.90 308	2.24 210	0.22 200	2.79 238	2.51 210	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.22 245	1.93 222	2.34 263

GCAP-BAT	0.73 204	1.20 309	0.00 1	0.47 280	0.00 1	0.15 241	0.00 1	0.43 241	0.06 130	0.04 152	0.10 178	0.64 233	0.19 208	0.03 152	1.15 150	1.48 249	0.71 266	0.90 308	2.24 210	0.22 200	2.79 238	2.51 210	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.22 245	1.93 222	2.34 263

CIPLG	0.38 163	0.04 128	0.09 250	0.01 97	0.09 173	0.00 1	0.13 235	0.09 187	0.31 225	0.04 152	0.07 170	0.09 127	0.04 152	0.10 243	2.21 254	0.47 126	0.16 162	0.02 106	1.65 189	0.06 112	0.76 151	1.65 169	0.01 151	0.03 140	0.08 233	0.00 1	1.99 225	0.02 169

IPLGR_C	0.37 159	0.03 87	0.09 250	0.01 97	0.10 189	0.00 1	0.14 237	0.09 187	0.27 216	0.04 152	0.08 171	0.04 77	0.04 152	0.09 235	1.86 232	0.46 120	0.15 161	0.02 106	1.69 192	0.02 66	0.78 156	1.69 175	0.02 179	0.02 96	0.08 233	0.00 1	2.16 232	0.02 169

ACRE	0.38 163	0.03 87	0.08 248	0.01 97	0.09 173	0.00 1	0.14 237	0.09 187	0.28 218	0.04 152	0.11 183	0.10 131	0.04 152	0.12 252	1.92 238	0.46 120	0.16 162	0.02 106	1.64 188	0.06 112	0.76 151	1.66 170	0.01 151	0.02 96	0.08 233	0.01 154	2.32 245	0.02 169

CFNet_pseudo	0.27 133	0.10 220	0.00 1	0.04 204	0.16 234	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.05 116	0.04 152	0.00 1	0.18 168	0.01 72	0.01 59	2.64 271	0.55 147	0.05 101	0.01 87	1.50 176	0.01 52	0.51 127	0.68 120	0.47 293	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.15 125	0.01 147

GANetREF_RVC	0.37 159	0.18 251	0.00 1	0.16 260	0.08 168	0.01 124	0.00 1	0.01 86	0.09 151	0.04 152	0.00 1	1.54 262	0.01 72	0.05 185	1.00 121	0.36 85	0.37 223	0.11 174	1.59 182	0.06 112	0.98 171	0.59 116	0.00 1	0.04 162	0.00 1	0.00 1	2.74 257	0.01 147
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
FADNet-RVC	0.40 168	0.09 214	0.17 264	0.02 165	0.12 212	0.00 1	1.12 292	0.01 86	0.06 130	0.05 159	0.00 1	0.01 15	0.13 196	0.09 235	2.17 252	0.68 186	0.16 162	0.13 184	1.99 203	0.66 264	1.09 173	1.39 150	0.09 233	0.15 249	0.05 224	0.00 1	0.01 79	0.43 231

DF	0.88 219	0.26 267	0.00 1	0.16 260	0.06 150	0.15 241	0.00 1	0.18 211	0.38 238	0.06 160	0.17 188	0.39 215	0.31 235	0.05 185	1.18 157	1.81 278	0.47 233	0.38 278	8.94 294	0.37 227	3.15 254	2.83 230	0.16 263	0.22 259	0.10 241	0.32 251	1.25 187	0.52 233

DMCA	0.05 31	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.06 160	0.00 1	0.07 111	0.01 72	0.01 59	0.45 35	0.33 79	0.01 38	0.02 106	0.08 54	0.02 66	0.10 56	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.01 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDF-Stereo	1.76 270	0.51 287	0.10 256	10.17 316	0.11 203	11.95 320	0.01 155	0.08 181	0.21 195	0.07 162	1.21 260	7.67 295	0.76 262	0.02 112	1.09 140	1.69 267	0.69 264	0.36 276	3.20 231	0.24 205	3.14 253	2.94 234	0.06 217	0.18 254	0.16 257	0.47 261	0.28 138	0.26 213

CFNet	0.09 55	0.05 155	0.00 1	0.03 190	0.03 97	0.01 124	0.00 1	0.04 158	0.02 59	0.07 162	0.00 1	0.02 43	0.01 72	0.04 170	0.77 82	0.09 11	0.05 101	0.00 1	0.11 67	0.01 52	0.33 109	0.35 88	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.48 146	0.00 1

castereo++	0.60 195	0.03 87	0.00 1	0.03 190	0.07 158	0.22 268	0.00 1	0.05 164	0.20 191	0.08 164	0.06 163	0.32 206	0.29 230	0.02 112	0.91 106	1.24 235	0.43 229	0.25 240	2.24 210	0.27 211	3.44 265	2.51 210	0.17 266	0.04 162	0.00 1	0.04 198	2.60 254	0.71 236

SQANet	7.67 320	13.28 329	1.20 307	27.19 331	6.84 323	23.61 330	19.52 328	0.51 247	0.55 265	0.08 164	0.60 233	11.40 305	2.42 290	14.73 328	1.81 230	0.45 114	2.27 303	0.09 162	20.04 323	0.35 225	5.24 305	4.72 296	38.52 337	0.37 273	0.16 257	2.08 299	2.21 233	6.76 296

test_3	0.74 206	0.06 171	0.00 1	0.01 97	0.21 254	0.09 202	0.03 202	0.90 267	0.09 151	0.08 164	0.03 155	0.03 60	0.05 158	0.03 152	1.14 148	0.62 163	0.11 149	0.15 188	5.52 263	0.20 194	2.10 204	4.54 290	0.00 1	0.14 246	0.17 263	0.00 1	3.41 287	0.33 219

RALAANet	0.28 136	0.08 208	0.02 215	0.03 190	0.10 189	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.07 140	0.08 164	0.00 1	0.07 111	0.03 138	0.06 202	0.96 116	0.39 93	0.13 158	0.05 139	0.97 147	0.24 205	1.33 180	1.54 163	0.00 1	0.06 193	0.00 1	0.00 1	1.42 197	0.01 147

EAI-Stereo	1.28 249	0.38 275	0.65 289	0.59 282	0.25 263	0.72 287	0.54 266	1.46 291	0.76 284	0.08 164	1.89 275	0.48 228	0.33 239	0.04 170	2.10 250	2.44 309	0.28 200	0.52 290	6.62 281	0.54 247	3.35 262	3.93 265	0.15 261	0.51 279	0.60 291	1.15 282	3.43 289	0.81 241

BEATNet_4x	0.57 193	0.14 240	0.03 230	0.01 97	0.03 97	0.00 1	0.02 190	0.05 164	0.25 206	0.08 164	0.03 155	0.16 152	0.14 198	0.28 291	2.42 261	1.24 235	0.76 271	0.72 301	0.78 139	0.14 161	2.92 242	4.33 278	0.00 1	0.16 252	0.00 1	0.02 180	0.60 155	0.01 147

PA-Net	0.32 152	0.07 193	0.06 244	0.02 165	0.32 271	0.00 1	0.02 190	0.00 1	0.19 190	0.08 164	0.08 171	0.01 15	0.01 72	0.10 243	1.78 229	0.38 92	0.01 38	0.02 106	0.08 54	0.05 100	0.16 80	2.33 204	0.50 296	0.02 96	0.00 1	1.25 285	0.01 79	1.17 249
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
trnet	0.38 163	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.04 117	0.00 1	0.00 1	0.09 187	0.20 191	0.09 171	0.09 176	0.24 188	0.22 217	0.01 59	1.36 180	1.57 260	0.29 204	0.28 258	1.46 174	0.41 235	1.88 196	1.40 153	0.01 151	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.54 148	0.01 147

IMH-64-1	17.49 339	23.91 340	7.20 339	42.28 343	28.60 343	40.17 343	38.12 348	3.27 324	8.82 338	0.09 171	0.89 248	30.12 332	23.49 334	73.52 350	5.49 332	1.63 263	6.07 330	1.82 333	28.60 334	0.85 279	6.96 333	6.15 325	55.91 351	1.37 316	10.81 334	5.12 325	7.25 325	13.60 328

IMH-64	17.49 339	23.91 340	7.20 339	42.28 343	28.60 343	40.17 343	38.12 348	3.27 324	8.82 338	0.09 171	0.89 248	30.12 332	23.49 334	73.52 350	5.49 332	1.63 263	6.07 330	1.82 333	28.60 334	0.85 279	6.96 333	6.15 325	55.91 351	1.37 316	10.81 334	5.12 325	7.25 325	13.60 328

test_1	0.74 206	0.06 171	0.00 1	0.01 97	0.20 251	0.09 202	0.01 155	0.98 270	0.09 151	0.10 174	0.02 148	0.03 60	0.05 158	0.03 152	1.13 146	0.62 163	0.11 149	0.15 188	5.47 261	0.20 194	2.15 210	4.57 291	0.00 1	0.13 239	0.17 263	0.01 154	3.16 279	0.33 219

APVNet	0.31 149	0.08 208	0.00 1	0.05 212	0.05 127	0.00 1	0.01 155	0.09 187	0.02 59	0.10 174	0.06 163	0.07 111	0.01 72	0.04 170	1.49 197	0.55 147	0.16 162	0.11 174	1.74 194	0.19 189	0.76 151	2.27 201	0.00 1	0.05 179	0.00 1	0.00 1	0.54 148	0.02 169

test-3	0.74 206	0.06 171	0.00 1	0.01 97	0.20 251	0.09 202	0.01 155	0.98 270	0.09 151	0.11 176	0.03 155	0.03 60	0.05 158	0.03 152	1.13 146	0.62 163	0.11 149	0.15 188	5.47 261	0.20 194	2.16 211	4.58 292	0.00 1	0.13 239	0.17 263	0.01 154	3.15 277	0.33 219

RP	0.26 129	0.01 32	0.00 1	0.02 165	0.19 246	0.00 1	0.23 251	0.10 192	0.22 199	0.13 177	0.00 1	0.07 111	0.00 1	0.05 185	1.49 197	0.17 26	0.03 87	0.00 1	0.14 70	0.01 52	0.05 39	1.67 173	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	2.23 236	0.16 203

RAFT-Stereo + iAFF	0.27 133	0.06 171	0.00 1	0.09 248	0.21 254	0.00 1	0.01 155	0.01 86	0.05 116	0.14 178	0.00 1	0.13 138	0.02 115	0.01 59	1.07 138	0.35 82	0.04 96	0.01 87	1.44 171	0.04 95	0.31 106	0.44 95	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.01 154	2.76 258	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	0.45 176	0.27 268	0.41 277	0.19 265	0.28 268	0.00 1	0.05 214	0.26 225	0.21 195	0.14 178	0.17 188	0.27 197	0.05 158	0.19 277	2.42 261	0.58 155	0.22 183	0.80 303	0.51 117	0.43 237	0.63 140	1.49 159	0.14 256	0.50 278	0.10 241	0.98 280	0.34 144	0.57 235

XPNet_ROB	0.74 206	0.37 273	0.02 215	0.01 97	0.14 229	0.06 190	0.00 1	0.00 1	0.14 180	0.14 178	0.73 238	8.65 296	0.03 138	0.06 202	0.81 88	0.47 126	0.69 264	0.04 134	0.32 102	0.17 183	1.14 175	2.73 226	0.15 261	0.05 179	0.00 1	0.02 180	2.84 263	0.09 198

IMH	18.53 343	24.49 343	7.11 338	42.48 346	29.80 348	40.97 346	39.23 350	3.43 326	9.05 340	0.16 181	0.26 210	31.99 334	32.37 343	76.84 353	3.57 290	1.35 242	6.58 332	1.86 335	28.67 337	1.02 296	6.73 326	5.64 319	55.92 353	1.44 319	10.40 333	7.04 332	8.16 331	23.66 346

NaN_ROB	0.80 211	0.46 281	0.35 274	0.20 267	0.83 299	0.13 229	0.22 249	0.15 207	1.81 308	0.16 181	0.73 238	4.44 286	0.06 166	0.19 277	1.51 201	0.48 129	0.31 212	0.25 240	0.62 125	0.31 218	0.71 148	1.01 138	0.19 271	0.37 273	0.14 252	1.02 281	2.36 248	2.71 266

AnonymousM	0.98 229	0.10 220	0.00 1	0.01 97	0.01 49	0.18 262	0.00 1	0.30 230	0.35 230	0.17 183	1.02 255	0.35 210	0.33 239	0.13 256	1.35 177	1.51 254	0.49 236	0.30 262	0.86 143	1.05 297	2.44 222	2.44 207	0.14 256	0.21 258	0.00 1	0.20 243	4.24 315	8.16 308

TANstereo	0.47 181	0.03 87	0.00 1	0.04 204	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.23 219	0.28 218	0.17 183	0.17 188	0.13 138	0.08 177	0.01 59	1.59 211	1.33 239	0.34 215	0.20 220	0.27 98	0.13 150	2.19 213	1.78 180	0.12 247	0.04 162	0.00 1	0.00 1	3.51 291	0.00 1

XX-TBD	0.47 181	0.03 87	0.00 1	0.04 204	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.23 219	0.28 218	0.17 183	0.17 188	0.13 138	0.08 177	0.01 59	1.59 211	1.33 239	0.34 215	0.20 220	0.27 98	0.13 150	2.19 213	1.78 180	0.12 247	0.04 162	0.00 1	0.00 1	3.51 291	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.49 184	0.03 87	0.00 1	0.02 165	0.11 203	0.01 124	0.00 1	0.17 210	0.11 169	0.18 186	0.05 162	0.11 136	0.04 152	0.01 59	1.52 204	1.42 247	0.26 194	0.20 220	1.44 171	0.13 150	2.11 205	1.64 168	0.03 202	0.05 179	0.00 1	0.00 1	3.54 296	0.00 1
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
CES	0.45 176	0.07 193	0.01 193	0.01 97	0.10 189	0.01 124	0.02 190	0.27 226	0.46 250	0.19 187	0.03 155	0.39 215	0.33 239	0.12 252	1.88 234	1.63 263	0.64 256	0.48 286	0.16 78	0.44 238	2.67 231	2.26 200	0.00 1	0.04 162	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 189

CREStereo	0.43 171	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.07 158	0.01 124	0.00 1	0.20 215	0.37 235	0.19 187	0.19 195	0.29 202	0.26 221	0.01 59	1.52 204	1.86 281	0.30 209	0.21 229	1.45 173	0.39 232	2.17 212	1.59 166	0.02 179	0.05 179	0.00 1	0.00 1	0.55 150	0.00 1
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
STTStereo	0.15 85	0.06 171	0.00 1	0.02 165	0.05 127	0.00 1	0.09 226	0.00 1	0.72 282	0.19 187	0.02 148	0.04 77	0.01 72	0.01 59	1.22 164	0.31 75	0.00 1	0.00 1	0.15 75	0.02 66	0.22 88	0.47 98	0.06 217	0.01 52	0.00 1	0.07 207	0.05 109	0.25 211

GEStereo_RVC	0.69 201	0.03 87	0.01 193	0.01 97	0.14 229	0.00 1	0.22 249	0.30 230	0.12 172	0.20 190	0.09 176	0.23 186	0.02 115	0.05 185	1.35 177	1.20 231	0.17 171	0.09 162	4.87 254	0.32 219	2.13 207	3.77 261	0.26 281	0.19 255	0.00 1	0.02 180	2.64 255	0.24 210

SACVNet	0.32 152	0.17 249	0.00 1	0.01 97	0.10 189	0.00 1	0.09 226	0.05 164	0.05 116	0.21 191	0.00 1	0.04 77	0.08 177	0.07 219	0.81 88	0.44 110	0.34 215	0.07 149	1.39 168	0.08 126	1.07 172	2.54 213	0.00 1	0.04 162	0.00 1	0.00 1	1.06 175	0.02 169

CC-Net-ROB	0.89 223	0.61 293	0.00 1	0.68 283	0.59 284	2.06 305	0.07 222	0.00 1	0.01 28	0.21 191	0.00 1	9.68 299	1.74 272	0.24 286	0.70 70	0.27 64	0.20 178	0.02 106	1.57 180	0.01 52	0.29 104	0.30 81	4.40 327	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.28 138	0.01 147

AMNet	0.16 91	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 162	0.21 191	0.00 1	0.46 223	0.21 215	0.44 298	0.54 47	0.58 155	0.26 194	0.00 1	0.17 82	0.12 143	0.32 108	0.05 40	0.00 1	0.06 193	0.00 1	0.27 248	0.12 119	0.28 214

ETE_ROB	1.29 250	0.87 300	0.00 1	0.08 239	0.29 269	0.03 171	0.08 225	0.02 135	1.31 303	0.21 191	1.87 274	18.25 317	0.02 115	0.09 235	1.37 181	0.49 130	1.08 292	0.08 155	1.26 160	0.21 199	1.85 195	3.21 243	0.10 236	0.11 231	0.12 243	0.00 1	1.66 210	0.25 211

GES	0.51 187	0.03 87	0.01 193	0.00 1	0.08 168	0.00 1	0.01 155	0.01 86	0.25 206	0.22 195	0.08 171	0.21 182	0.07 172	0.01 59	1.59 211	0.63 173	0.23 186	0.03 126	5.69 268	0.17 183	1.74 193	1.34 147	0.04 211	0.11 231	0.01 191	0.00 1	0.16 129	0.91 242

Ntro	10.81 325	19.66 333	2.61 324	42.45 345	13.71 333	32.82 336	28.40 335	0.08 181	0.43 245	0.23 196	0.23 207	14.35 311	2.95 295	26.28 335	2.20 253	0.43 107	3.46 315	0.15 188	23.14 328	0.64 263	6.27 319	5.06 304	53.29 342	1.41 318	0.06 228	2.30 301	2.12 230	7.23 300

IER	0.14 80	0.03 87	0.00 1	0.02 165	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.23 196	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.02 112	1.38 182	0.21 47	0.02 73	0.00 1	0.05 40	0.03 83	0.17 81	0.04 35	0.12 247	0.01 52	0.00 1	0.03 196	1.21 186	0.04 189

s12784h	0.90 224	0.03 87	0.00 1	0.02 165	0.10 189	0.00 1	0.00 1	0.23 219	0.36 233	0.24 198	0.06 163	0.13 138	0.23 218	0.01 59	1.62 216	1.93 286	0.40 227	0.17 207	2.24 210	0.22 200	4.46 291	2.20 197	0.02 179	0.05 179	0.47 287	0.05 202	3.83 304	5.24 287

zero-FE	2.88 292	0.51 287	0.09 250	17.18 324	2.02 311	18.84 326	4.51 311	0.08 181	0.29 222	0.25 199	2.28 283	9.06 298	2.04 280	0.08 226	1.22 164	1.59 261	0.84 275	1.10 319	6.84 284	0.38 229	4.26 281	3.31 248	0.07 220	0.17 253	0.16 257	0.48 263	0.21 135	0.00 1

Any-RAFT	1.05 232	0.02 57	0.02 215	0.01 97	0.05 127	0.01 124	0.00 1	0.98 270	0.38 238	0.25 199	3.29 293	0.35 210	0.21 215	0.11 247	1.46 192	1.86 281	0.54 241	0.25 240	5.16 260	0.30 217	4.27 282	2.84 231	0.10 236	0.07 206	0.06 228	0.36 254	1.19 183	4.22 280

DLCB_ROB	0.11 66	0.05 155	0.02 215	0.05 212	0.07 158	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.26 201	0.08 171	0.02 43	0.02 115	0.04 170	0.54 47	0.26 58	0.06 119	0.04 134	0.14 70	0.01 52	0.51 127	0.42 93	0.01 151	0.02 96	0.03 215	0.04 198	0.15 125	0.04 189

ACVNet_1	14.27 334	26.63 347	6.54 335	50.84 353	28.80 345	47.43 351	35.05 344	0.04 158	0.64 272	0.27 202	0.00 1	16.97 316	5.25 304	59.59 349	1.93 240	0.51 138	5.65 329	0.55 294	20.43 324	0.23 204	6.12 315	4.43 284	55.02 348	1.86 328	0.08 233	3.15 313	1.89 218	5.38 288

UDG	4.64 307	8.87 326	1.16 306	15.44 323	16.00 335	9.90 318	21.00 329	0.34 236	0.07 140	0.29 203	0.91 251	1.77 270	0.05 158	21.99 332	1.94 242	0.66 182	4.65 323	1.41 325	7.33 287	3.16 333	1.90 197	2.00 191	2.71 322	0.13 239	0.01 191	0.00 1	1.53 205	0.02 169

UCFNet_RVC	0.28 136	0.14 240	0.02 215	0.11 253	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.03 143	0.09 151	0.29 203	0.00 1	0.09 127	0.01 72	0.05 185	1.11 142	0.45 114	0.05 101	0.00 1	1.02 151	0.02 66	0.74 149	0.90 128	0.90 309	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.29 142	1.12 246

DDUNet	4.73 310	7.86 324	1.10 304	15.36 322	11.34 329	12.95 321	13.21 324	0.02 135	0.08 146	0.30 205	0.18 194	2.41 274	0.12 192	31.51 336	1.05 132	0.37 88	4.89 326	2.70 339	7.28 286	3.38 336	0.41 119	1.74 178	6.96 329	0.02 96	0.02 210	0.00 1	2.48 250	0.00 1

RGC	0.39 166	0.25 266	0.96 303	0.06 227	0.16 234	0.07 192	0.03 202	0.03 143	0.09 151	0.30 205	0.30 213	0.03 60	0.03 138	0.08 226	1.41 187	0.17 26	0.08 136	0.01 87	0.83 140	0.11 138	0.51 127	2.50 209	0.00 1	0.04 162	0.00 1	0.37 256	1.25 187	0.79 240

stereogan	0.36 158	0.13 238	0.06 244	0.02 165	0.21 254	0.04 180	0.02 190	0.01 86	0.20 191	0.30 205	0.01 138	0.22 183	0.00 1	0.04 170	1.22 164	0.47 126	0.06 119	0.01 87	0.77 138	0.06 112	0.22 88	3.29 246	0.01 151	0.02 96	0.05 224	0.00 1	2.30 244	0.01 147

ACVNet-4b	12.67 327	21.88 338	2.55 323	39.72 341	15.34 334	36.15 341	28.96 336	0.55 249	0.43 245	0.34 208	0.21 201	26.22 329	6.10 308	56.62 347	1.30 174	0.49 130	5.45 328	0.35 271	18.32 317	0.90 286	6.28 320	5.13 309	54.95 347	2.02 332	0.18 268	0.65 269	1.81 216	9.18 315

ICVP	0.37 159	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.01 124	0.00 1	0.02 135	0.10 162	0.34 208	0.21 201	0.10 131	0.07 172	0.07 219	0.91 106	0.94 214	0.60 248	0.60 297	0.74 136	0.38 229	1.68 192	2.97 235	0.01 151	0.06 193	0.00 1	0.00 1	0.19 133	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PMTNet	0.51 187	0.04 128	0.00 1	0.01 97	0.10 189	0.01 124	0.11 232	0.23 219	0.33 226	0.35 210	0.22 203	0.32 206	0.23 218	0.01 59	1.52 204	1.88 285	0.33 214	0.16 198	2.46 217	0.26 208	2.44 222	1.68 174	0.02 179	0.05 179	0.99 300	0.02 180	0.08 114	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.48 183	0.02 57	0.00 1	0.06 227	0.12 212	0.00 1	0.00 1	1.01 274	0.06 130	0.37 211	0.56 229	0.07 111	0.03 138	0.06 202	1.18 157	0.65 179	0.19 174	0.02 106	4.07 242	0.03 83	1.44 186	1.44 155	0.00 1	0.10 227	0.00 1	0.00 1	1.19 183	0.34 222

IPLG	0.60 195	0.04 128	0.01 193	0.01 97	0.14 229	0.00 1	0.01 155	0.40 239	0.12 172	0.38 212	0.17 188	0.07 111	0.08 177	0.21 283	4.65 310	0.84 202	0.11 149	0.07 149	1.66 190	0.26 208	0.48 125	2.66 217	0.00 1	0.13 239	0.02 210	0.19 240	3.39 286	0.00 1

LoS	0.64 199	0.04 128	0.01 193	0.01 97	0.02 78	0.01 124	0.00 1	2.75 319	0.50 259	0.39 213	0.06 163	0.52 230	0.50 254	0.13 256	1.65 219	1.84 279	0.67 263	0.45 285	1.09 153	0.25 207	3.52 267	2.69 225	0.03 202	0.06 193	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.02 169
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
FCDSN-DC	0.70 202	0.24 265	1.46 313	0.42 278	0.59 284	0.09 202	0.58 268	0.24 224	0.35 230	0.40 214	0.17 188	0.41 220	0.11 191	0.02 112	5.20 321	1.09 227	0.25 192	0.20 220	0.55 118	0.14 161	1.96 198	2.36 205	0.00 1	1.09 307	0.01 191	0.34 253	0.56 152	0.05 193
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSKI-zero shot	1.32 254	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.15 241	0.00 1	0.71 254	0.57 268	0.41 215	3.43 297	0.40 217	0.27 225	0.02 112	1.63 217	2.71 316	0.58 247	0.30 262	8.12 289	1.20 301	5.20 303	4.62 295	0.18 270	0.06 193	0.16 257	0.86 276	0.46 145	3.62 274

S2M2_L	0.39 166	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.11 196	0.20 191	0.42 216	0.00 1	0.15 150	0.10 189	0.00 1	1.15 150	0.95 216	0.22 183	0.27 253	0.08 54	0.15 168	1.60 190	1.46 156	0.02 179	0.04 162	0.00 1	0.00 1	3.37 285	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CAS	0.31 149	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.07 158	0.02 159	0.07 222	0.07 176	0.39 242	0.45 217	0.10 178	0.18 168	0.14 198	0.11 247	1.44 190	0.94 214	0.24 189	0.35 271	0.40 107	0.18 187	1.41 183	1.72 177	0.01 151	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.07 196

sCroCo_RVC	0.66 200	0.05 155	0.00 1	0.01 97	0.04 117	0.00 1	0.00 1	0.12 198	0.54 264	0.45 217	0.10 178	0.43 222	0.33 239	0.02 112	1.55 208	2.38 306	0.36 220	0.25 240	1.77 195	0.38 229	3.34 261	4.03 270	0.02 179	0.09 222	0.00 1	0.00 1	1.51 203	0.04 189

HGLStereo	0.10 62	0.04 128	0.01 193	0.01 97	0.03 97	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.48 219	0.00 1	0.02 43	0.01 72	0.02 112	0.70 70	0.27 64	0.02 73	0.00 1	0.16 78	0.02 66	0.27 97	0.48 99	0.02 179	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.09 116	0.00 1

FADNet_RVC	1.42 259	0.20 257	0.42 279	0.27 271	0.71 291	0.02 159	0.76 275	0.40 239	0.50 259	0.48 219	1.02 255	0.90 244	0.37 248	0.76 306	4.54 308	1.52 256	0.76 271	1.49 326	9.06 296	0.69 266	3.06 252	3.65 257	0.41 292	0.69 292	0.28 280	0.26 247	3.02 273	2.12 260

iResNetv2_ROB	0.50 186	0.12 232	0.00 1	0.08 239	0.10 189	0.00 1	0.00 1	2.00 307	0.07 140	0.48 219	0.00 1	0.06 104	0.01 72	0.05 185	2.07 249	0.42 104	0.07 128	0.00 1	2.45 216	0.02 66	2.00 201	0.86 127	0.00 1	0.11 231	0.00 1	0.00 1	2.56 253	0.00 1

MFMNet_re	2.15 280	0.05 155	0.08 248	0.00 1	0.79 295	0.84 288	1.03 289	2.00 307	1.92 309	0.48 219	0.95 253	10.91 303	3.15 296	0.07 219	5.46 330	2.08 294	2.09 302	0.88 307	10.26 301	1.74 320	5.19 302	3.08 238	0.66 299	0.93 301	0.01 191	0.01 154	2.55 252	0.78 237

CASS	0.97 228	0.04 128	0.04 236	0.05 212	0.05 127	0.01 124	1.34 294	0.13 203	0.26 212	0.49 223	1.46 265	0.38 214	0.28 228	0.01 59	1.47 194	1.26 237	2.91 312	0.42 283	3.52 235	0.10 133	5.60 310	4.01 268	0.00 1	0.06 193	0.27 278	0.00 1	1.92 221	0.01 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
cross-raft	1.01 230	0.18 251	0.00 1	0.00 1	0.06 150	0.16 253	0.02 190	1.11 279	0.38 238	0.49 223	0.43 221	0.42 221	0.27 225	0.13 256	1.38 182	2.26 297	0.29 204	0.20 220	6.38 276	0.98 293	4.80 299	4.29 277	0.08 224	0.03 140	0.12 243	0.68 270	0.15 125	1.83 258

DeepPruner_ROB	0.46 180	0.11 228	0.00 1	0.00 1	0.14 229	0.00 1	0.91 285	0.01 86	0.03 88	0.50 225	0.57 231	0.05 93	0.03 138	0.08 226	1.84 231	0.63 173	0.14 159	0.03 126	1.17 158	0.05 100	2.53 226	2.11 195	0.14 256	0.04 162	0.01 191	0.11 218	1.26 190	0.00 1

WAO-6	12.97 329	12.92 328	2.64 325	22.85 328	13.01 332	31.05 335	25.33 332	3.69 331	9.31 341	0.52 226	3.07 290	25.35 327	35.29 350	45.64 339	5.70 336	1.43 248	8.23 335	0.60 297	19.56 321	1.47 310	6.98 335	6.65 337	17.42 333	3.07 342	12.29 337	9.52 338	9.39 335	17.14 338

NVstereo2D	0.29 139	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 130	0.52 226	0.39 218	0.03 60	0.00 1	0.01 59	4.53 307	0.51 138	0.03 87	0.02 106	0.59 122	0.00 1	0.38 118	0.51 106	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACVNet_2	14.77 335	26.65 348	7.05 337	49.88 352	26.05 341	44.46 350	33.12 341	0.27 226	0.44 248	0.53 228	0.99 254	22.49 323	8.81 316	46.65 341	1.91 236	0.56 149	9.29 340	0.10 165	32.68 342	0.42 236	6.14 316	4.82 300	53.84 343	1.72 325	4.01 323	4.42 321	3.80 302	7.61 303

HCRNet	0.13 73	0.03 87	0.00 1	0.12 255	0.00 1	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.01 28	0.57 229	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.99 120	0.20 44	0.02 73	0.00 1	0.04 32	0.03 83	0.13 71	0.06 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.37 195	0.00 1

MFN_U_SF_DS_RVC	2.19 282	0.36 272	0.12 260	0.96 292	0.71 291	1.19 294	5.29 315	1.30 287	1.26 302	0.59 230	0.54 228	3.31 284	1.15 267	2.62 321	3.30 286	0.75 194	0.18 173	0.24 236	8.44 292	0.62 256	4.12 278	5.95 322	0.65 298	0.13 239	1.68 309	3.51 315	2.81 260	7.45 302

RASNet	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 127	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.04 101	0.60 231	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.01 59	0.48 39	0.57 152	0.02 73	0.00 1	0.10 61	0.00 1	0.54 132	0.56 109	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	1.27 191	0.02 169

RainbowNet	12.80 328	21.87 337	3.60 328	44.60 348	19.57 337	37.71 342	29.87 337	1.11 279	1.01 294	0.62 232	0.00 1	20.56 321	6.81 310	48.71 342	1.91 236	0.97 217	3.36 314	0.26 245	14.60 309	3.20 334	6.83 330	5.60 318	54.43 346	1.29 313	0.49 288	2.74 308	3.58 299	10.27 321

iResNet_ROB	0.44 174	0.06 171	0.00 1	0.05 212	0.10 189	0.00 1	0.00 1	2.08 311	0.06 130	0.64 233	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.04 170	1.94 242	0.70 191	0.05 101	0.00 1	2.59 223	0.00 1	0.62 138	0.56 109	0.00 1	0.09 222	0.00 1	0.00 1	2.26 239	0.00 1

PWC_ROB	2.02 276	0.23 264	0.06 244	0.00 1	0.11 203	0.01 124	0.61 270	0.02 135	0.64 272	0.66 234	3.51 299	1.13 250	12.08 323	0.12 252	5.27 324	1.94 287	0.95 286	0.95 310	6.39 277	0.51 243	4.31 285	5.10 306	0.11 243	0.97 303	0.00 1	0.00 1	2.88 265	5.93 291

DMCA-RVC	0.18 103	0.04 128	0.09 250	0.03 190	0.16 234	0.07 192	0.23 251	0.04 158	0.49 254	0.67 235	0.22 203	0.03 60	0.02 115	0.02 112	0.76 80	0.28 71	0.11 149	0.10 165	0.09 57	0.10 133	0.21 83	0.11 56	0.05 216	0.07 206	0.04 220	0.01 154	0.82 165	0.00 1

ADCRef	1.22 246	0.41 278	0.41 277	0.12 255	0.80 296	0.30 272	0.73 274	0.43 241	2.19 312	0.71 236	0.02 148	0.29 202	0.05 158	0.24 286	4.42 305	0.92 211	0.17 171	0.26 245	3.14 230	0.74 272	0.84 160	1.95 190	1.10 312	0.27 264	1.11 301	2.75 309	1.25 187	7.34 301

YMNet	0.27 133	0.06 171	0.00 1	0.01 97	0.02 78	0.21 267	0.69 273	0.04 158	0.01 28	0.74 237	0.00 1	0.13 138	1.78 273	0.00 1	1.92 238	0.68 186	0.05 101	0.10 165	0.19 86	0.12 143	0.06 43	0.07 45	0.00 1	0.02 96	0.18 268	0.02 180	0.18 132	0.06 195

STTRV1_RVC		0.05 155	0.05 241	0.27 271	0.19 246	0.67 286	0.06 218	0.30 230	0.23 201	0.75 238	0.57 231	3.74 285	6.28 309	0.04 170	2.14 251	0.76 195	3.26 313	0.26 245		4.93 340	4.32 287	3.64 256		0.57 283	0.57 289	0.43 258	4.10 313	10.92 322

PDISCO_ROB	0.30 142	0.05 155	0.00 1	0.03 190	0.08 168	0.00 1	0.06 218	0.01 86	0.05 116	0.78 239	0.20 198	0.06 104	0.02 115	0.01 59	0.82 91	0.50 136	0.05 101	0.04 134	0.63 127	0.32 219	0.46 122	1.66 170	0.00 1	0.03 140	0.22 273	0.00 1	1.99 225	0.00 1

MSMDNet	1.04 231	0.16 247	0.00 1	0.02 165	0.05 127	0.17 260	0.02 190	1.09 277	0.35 230	0.80 240	0.35 215	0.40 217	1.89 275	0.13 256	1.52 204	2.51 311	0.37 223	0.20 220	6.14 275	0.59 251	4.56 293	4.91 301	0.11 243	0.05 179	0.12 243	0.51 264	0.20 134	0.96 245

NCCL2	0.45 176	0.17 249	0.01 193	0.18 263	0.49 280	0.03 171	0.01 155	0.01 86	0.12 172	0.80 240	0.01 138	0.08 122	0.03 138	0.13 256	1.44 190	0.51 138	0.30 209	0.11 174	0.19 86	0.14 161	0.96 170	1.79 182	0.67 300	0.11 231	0.04 220	0.12 219	3.28 284	0.32 218

EKT-Stereo	1.16 238	0.02 57	0.00 1	0.03 190	0.18 244	0.05 185	0.24 254	1.07 275	0.61 270	0.85 242	1.43 264	0.50 229	0.37 248	0.06 202	2.95 276	3.75 332	0.57 244	0.35 271	3.54 236	1.78 321	4.62 295	4.79 297	0.02 179	0.04 162	0.00 1	0.00 1	3.51 291	0.00 1

RAFT-Test	1.05 232	0.18 251	0.00 1	0.03 190	0.10 189	0.18 262	0.06 218	1.48 294	0.43 245	0.85 242	2.02 279	0.25 190	0.40 250	0.14 263	1.41 187	2.37 305	0.32 213	0.19 213	6.40 278	0.47 241	4.67 296	3.94 266	0.16 263	0.04 162	0.14 252	0.62 267	0.15 125	1.32 254

R-Stereo Train	0.88 219	0.04 128	0.00 1	0.02 165	0.01 49	0.01 124	0.00 1	0.12 198	0.52 262	0.85 242	1.77 270	0.47 224	0.20 212	0.16 267	1.39 184	2.03 292	0.90 280	0.41 280	5.12 257	0.61 253	3.63 269	4.27 274	0.01 151	0.09 222	0.00 1	0.12 219	0.16 129	0.78 237

RAFT-Stereo	0.88 219	0.04 128	0.00 1	0.02 165	0.01 49	0.01 124	0.00 1	0.12 198	0.52 262	0.85 242	1.77 270	0.47 224	0.20 212	0.16 267	1.39 184	2.03 292	0.90 280	0.41 280	5.12 257	0.61 253	3.63 269	4.27 274	0.01 151	0.09 222	0.00 1	0.12 219	0.16 129	0.78 237
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ADCMid	2.48 287	1.29 311	1.74 317	0.41 277	1.86 309	1.44 301	2.93 306	0.73 256	3.87 324	0.91 246	3.99 304	1.39 258	1.50 270	0.32 294	5.22 322	1.86 281	0.77 273	0.83 304	8.13 290	0.99 295	3.15 254	4.52 287	1.77 318	0.35 271	1.28 303	4.21 319	2.21 233	9.43 317

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 108	0.04 128	0.00 1	0.01 97	0.09 173	0.00 1	0.09 226	0.00 1	1.20 300	1.00 247	0.00 1	0.06 104	0.00 1	0.01 59	0.78 85	0.20 44	0.01 38	0.02 106	0.43 111	0.03 83	0.14 73	0.33 83	0.00 1	0.05 179	0.00 1	0.70 271	0.04 107	0.03 186
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.20 112	0.05 155	0.00 1	0.01 97	0.07 158	0.00 1	0.18 244	0.00 1	0.03 88	1.01 248	0.00 1	0.10 131	0.01 72	0.02 112	0.88 101	0.37 88	0.05 101	0.01 87	0.65 130	0.08 126	0.21 83	0.75 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 174	0.00 1

MLCV	0.85 217	0.04 128	0.01 193	0.18 263	0.47 279	0.00 1	0.01 155	1.32 288	0.34 227	1.02 249	2.77 288	0.40 217	0.26 221	0.05 185	1.58 210	0.90 209	0.25 192	0.25 240	5.94 273	0.17 183	1.64 191	3.11 239	0.10 236	0.53 282	0.00 1	0.01 154	1.68 212	0.02 169

SANet	4.18 303	1.17 307	0.72 293	0.82 287	1.48 306	1.40 300	0.67 272	3.67 330	4.18 326	1.03 250	1.60 267	41.37 342	14.10 325	0.62 301	3.58 291	0.66 182	2.66 309	0.37 277	3.32 232	0.57 250	2.86 241	2.85 232	0.04 211	2.20 333	0.89 299	4.37 320	4.63 316	11.13 323

DFGA-Net	0.12 70	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.01 28	1.08 251	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 112	0.55 49	0.32 77	0.03 87	0.00 1	0.28 100	0.02 66	0.15 77	0.08 48	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.57 154	0.00 1

LALA_ROB	1.16 238	1.32 313	0.01 193	0.05 212	0.20 251	0.03 171	0.00 1	0.07 176	0.14 180	1.08 251	1.93 278	15.09 313	0.04 152	0.09 235	1.67 220	0.49 130	0.20 178	0.11 174	1.06 152	0.33 221	1.42 184	2.32 203	0.01 151	0.13 239	0.13 249	0.15 226	2.78 259	0.40 230

IPLGR	0.70 202	0.05 155	0.04 236	0.01 97	0.25 263	0.00 1	0.00 1	0.03 143	0.13 176	1.11 253	0.27 211	0.03 60	0.07 172	0.10 243	4.72 311	0.91 210	0.52 238	0.15 188	2.66 224	0.50 242	0.74 149	2.90 233	0.00 1	0.14 246	0.06 228	0.32 251	3.14 276	0.00 1

pcwnet_v2	0.58 194	0.22 261	0.09 250	0.07 235	0.51 281	0.00 1	0.00 1	0.03 143	0.07 140	1.13 254	0.20 198	0.29 202	0.02 115	0.02 112	3.10 281	0.58 155	0.35 218	0.16 198	2.36 215	0.03 83	1.16 176	1.48 157	0.86 307	0.03 140	0.00 1	0.00 1	1.56 206	1.20 250

LoS_RVC	0.56 191	0.15 245	0.00 1	0.00 1	0.11 203	0.01 124	0.00 1	0.07 176	0.46 250	1.21 255	0.06 163	0.33 208	0.19 208	0.08 226	1.77 227	1.72 271	0.28 200	1.04 315	1.79 196	0.29 213	2.78 236	2.63 215	0.04 211	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.02 169

tt_ll	0.56 191	0.15 245	0.00 1	0.00 1	0.11 203	0.01 124	0.00 1	0.07 176	0.46 250	1.21 255	0.06 163	0.33 208	0.19 208	0.08 226	1.77 227	1.72 271	0.28 200	1.04 315	1.79 196	0.29 213	2.78 236	2.63 215	0.04 211	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.02 169

DPSNet	6.94 317	0.47 282	0.20 266	0.29 273	1.97 310	1.07 292	0.89 282	0.86 264	2.98 319	1.22 257	2.17 282	52.57 354	13.71 324	3.88 325	7.49 349	5.80 345	2.69 311	2.05 337	50.32 356	3.36 335	8.50 344	7.72 346	4.13 326	2.45 336	1.60 308	4.65 323	2.26 239	2.20 261

iinet-f	0.52 189	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.07 158	0.00 1	0.05 214	0.01 86	0.08 146	1.23 258	0.00 1	0.02 43	0.02 115	0.03 152	3.11 282	0.83 200	0.05 101	0.05 139	3.07 227	0.59 251	0.70 145	2.17 196	0.02 179	0.01 52	0.03 215	0.01 154	1.78 215	0.01 147

ARAFT	0.29 139	0.01 32	0.00 1	0.06 227	0.04 117	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.04 101	1.23 258	0.00 1	0.25 190	0.02 115	0.05 185	1.06 136	0.43 107	0.05 101	0.02 106	1.85 198	0.00 1	0.94 169	0.99 132	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.87 169	0.00 1

FC-DCNN v2	1.59 263	0.63 294	3.68 329	2.60 308	1.41 304	2.61 311	0.90 283	1.68 298	1.17 299	1.28 260	0.79 244	1.71 269	0.76 262	0.02 112	2.32 258	0.88 205	0.62 252	0.18 211	2.09 207	0.15 168	2.35 221	1.85 186	0.00 1	0.59 285	2.35 314	1.83 293	3.56 298	4.80 285

SAMSARA	4.60 306	0.22 261	0.54 283	0.16 260	0.30 270	0.27 271	1.45 295	1.79 304	0.58 269	1.29 261	2.55 287	1.03 249	10.68 320	0.66 302	5.56 334	1.76 276	0.73 268	0.54 293	7.08 285	0.89 283	4.31 285	5.49 316	0.02 179	0.66 289	20.30 350	18.97 353	17.76 348	18.53 341

Dean	17.85 342	30.68 352	3.06 326	55.31 355	32.28 350	48.38 352	36.37 345	3.18 323	4.54 327	1.38 262	0.03 155	24.22 326	32.97 346	55.50 346	2.58 269	0.88 205	6.83 333	0.30 262	24.94 331	1.19 300	6.50 324	5.31 313	55.11 349	2.49 337	17.34 347	8.54 335	12.66 338	9.39 316

MIPNet	0.61 197	0.03 87	0.02 215	0.02 165	0.33 274	0.00 1	0.00 1	0.03 143	0.16 185	1.38 262	0.35 215	0.07 111	0.10 189	0.18 275	3.19 284	0.81 196	0.19 174	0.06 146	1.86 199	0.40 234	0.62 138	2.74 227	0.00 1	0.15 249	0.03 215	0.18 234	3.51 291	0.01 147

SHD	1.14 237	0.05 155	0.57 284	0.05 212	0.13 219	0.07 192	0.87 280	0.28 228	0.21 195	1.38 262	1.89 275	0.47 224	1.93 276	0.17 269	5.23 323	1.07 226	0.57 244	0.30 262	5.06 256	0.92 289	2.55 227	4.47 286	0.03 202	0.62 286	0.69 293	0.12 219	0.96 171	0.18 204

TorneroNet	24.03 349	28.19 351	10.69 349	49.51 351	34.21 353	51.74 355	50.69 352	8.48 344	26.48 355	1.40 265	6.56 323	44.67 348	43.84 355	86.48 358	3.92 296	1.37 243	12.72 347	2.99 342	39.87 349	6.79 345	8.20 341	6.79 342	56.84 355	2.97 341	13.85 343	12.70 347	11.54 337	25.42 347

RTS	1.75 268	0.07 193	0.05 241	0.06 227	0.24 260	0.05 185	2.34 301	0.05 164	0.23 201	1.40 265	0.22 203	0.57 231	0.12 192	0.11 247	5.06 318	1.49 251	0.92 283	0.07 149	6.70 282	0.63 260	2.57 228	3.63 254	0.00 1	0.25 262	0.31 283	17.50 351	1.48 200	1.26 251

RTSA	1.75 268	0.07 193	0.05 241	0.06 227	0.24 260	0.05 185	2.34 301	0.05 164	0.23 201	1.40 265	0.22 203	0.57 231	0.12 192	0.11 247	5.06 318	1.49 251	0.92 283	0.07 149	6.70 282	0.63 260	2.57 228	3.63 254	0.00 1	0.25 262	0.31 283	17.50 351	1.48 200	1.26 251

CCAANet	0.34 155	0.07 193	0.00 1	0.08 239	0.01 49	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.03 88	1.42 268	2.06 280	0.47 224	0.02 115	0.07 219	0.77 82	0.46 120	0.38 225	0.19 213	0.06 46	0.01 52	0.22 88	0.13 60	0.20 273	0.03 140	0.01 191	0.09 209	2.26 239	0.09 198

FC-DCNN	1.41 258	0.60 291	3.49 327	2.04 301	1.35 302	2.19 308	0.93 286	1.46 291	0.90 288	1.42 268	0.78 243	1.55 264	0.55 258	0.02 112	2.23 255	0.87 204	0.61 249	0.20 220	1.89 200	0.17 183	2.32 220	1.84 185	0.00 1	0.63 287	1.51 307	1.38 288	2.87 264	4.35 281

IGEV_Zeroshot_test	1.67 265	0.30 269	0.40 275	2.27 305	0.13 219	1.22 295	0.51 263	1.69 300	0.41 243	1.44 270	4.93 313	1.36 256	0.50 254	0.05 185	1.51 201	3.15 322	0.23 186	0.27 253	5.84 272	0.95 290	5.45 307	5.39 315	0.20 273	0.07 206	0.26 276	0.15 226	3.26 282	3.16 271

ADCP+	1.66 264	0.60 291	0.65 289	0.04 204	0.66 287	0.52 282	1.03 289	0.10 192	3.74 322	1.45 271	1.41 263	2.81 277	0.02 115	0.29 293	4.24 298	0.58 155	0.11 149	0.11 174	2.88 226	0.63 260	1.26 177	2.25 199	0.04 211	0.05 179	1.32 304	9.00 337	2.02 227	7.08 298

AnyNet_C32	2.47 286	0.51 287	0.22 267	0.25 270	0.66 287	0.32 276	2.46 304	0.14 205	8.01 335	1.49 272	4.12 306	0.91 245	0.31 235	0.24 286	4.81 313	1.86 281	0.95 286	1.11 320	4.05 241	0.96 292	4.29 283	4.38 280	0.17 266	0.67 290	3.18 319	5.95 329	3.10 275	11.59 325

RTSC	0.79 210	0.07 193	0.12 260	0.02 165	0.10 189	0.10 210	0.90 283	0.12 198	0.14 180	1.50 273	1.07 258	0.09 127	0.05 158	0.17 269	4.89 314	0.93 212	0.74 269	0.09 162	2.53 221	0.44 238	1.50 188	3.19 241	0.01 151	0.14 246	0.00 1	0.00 1	1.35 193	0.95 244

TorneroNet-64	24.06 350	27.81 349	9.31 344	49.03 350	32.72 351	49.66 354	50.37 351	6.81 340	29.35 357	1.51 274	1.50 266	47.37 351	48.28 356	85.46 357	5.28 325	1.51 254	13.20 348	3.01 343	40.54 351	6.25 344	8.29 343	7.11 343	56.69 354	3.40 343	12.42 338	13.70 349	8.11 330	30.87 352

CSAN	1.21 245	0.45 280	0.28 270	0.40 276	0.80 296	0.02 159	0.32 256	0.20 215	2.31 314	1.51 274	1.33 262	4.78 288	2.71 293	0.28 291	1.61 215	0.43 107	0.52 238	0.26 245	2.35 214	0.73 270	1.45 187	1.56 165	0.13 254	0.33 268	0.28 280	2.54 303	1.87 217	3.31 273

SFCPSM	2.33 284	0.04 128	0.02 215	0.03 190	0.03 97	0.24 269	0.05 214	0.31 234	0.79 286	1.53 276	5.01 315	6.88 294	10.19 318	0.06 202	2.55 266	2.28 299	0.88 278	0.34 270	16.04 313	2.33 325	3.02 250	2.74 227	0.13 254	0.67 290	0.04 220	0.63 268	3.53 295	2.63 265

CBMV	2.15 280	0.14 240	0.25 268	0.23 269	0.32 271	0.31 274	0.13 235	1.16 283	0.36 233	1.53 276	1.90 277	6.56 293	2.00 279	0.56 300	3.06 279	2.44 309	0.99 288	0.35 271	5.54 265	0.66 264	4.46 291	4.14 273	0.11 243	0.73 295	0.05 224	0.54 266	6.18 321	13.33 327
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
model_zeroshot	1.35 255	0.07 193	0.00 1	0.88 288	0.02 78	0.16 253	0.00 1	0.86 264	0.17 188	1.55 278	3.29 293	0.35 210	0.23 218	0.04 170	2.47 263	2.42 308	0.29 204	0.20 220	6.49 279	0.34 223	3.90 275	3.76 260	0.00 1	0.10 227	1.41 305	0.47 261	1.66 210	5.43 289

iResNet	1.17 240	0.02 57	0.00 1	0.19 265	0.63 286	0.05 185	0.02 190	0.51 247	0.28 218	1.55 278	1.69 269	0.66 237	2.21 283	0.02 112	3.72 293	1.84 279	0.35 218	0.35 271	8.64 293	0.90 286	2.85 240	1.70 176	0.00 1	1.03 305	0.00 1	0.12 219	2.27 242	0.03 186

IGEV-FE	1.67 265	0.30 269	0.40 275	2.27 305	0.13 219	1.22 295	0.51 263	1.69 300	0.41 243	1.57 280	4.87 312	1.36 256	0.50 254	0.05 185	1.51 201	3.15 322	0.23 186	0.27 253	5.82 269	0.95 290	5.40 306	5.38 314	0.20 273	0.07 206	0.26 276	0.15 226	3.26 282	3.17 272

AIO-Stereo-zeroshot	2.05 277	0.56 290	1.10 304	0.01 97	0.25 263	0.49 281	0.46 260	1.08 276	1.48 304	1.57 280	8.78 341	1.54 262	1.01 264	0.04 170	2.51 265	3.86 335	0.64 256	0.27 253	6.54 280	1.51 311	5.59 309	5.11 307	0.10 236	0.39 276	0.27 278	0.17 231	4.05 311	5.96 292

gcap-zeroshot	1.54 262	0.09 214	0.00 1	0.88 288	0.09 173	0.35 277	0.64 271	1.23 286	0.38 238	1.58 282	3.41 296	2.66 275	0.40 250	0.05 185	1.46 192	2.31 301	0.64 256	0.26 245	14.92 310	0.54 247	2.99 249	4.46 285	1.18 313	0.03 140	0.22 273	0.00 1	0.27 137	0.53 234

XQC	1.11 236	0.20 257	0.34 273	0.12 255	0.22 257	0.00 1	0.94 288	0.23 219	0.14 180	1.59 283	2.51 285	0.26 195	2.73 294	0.20 279	5.06 318	1.34 241	0.54 241	0.15 188	3.81 240	0.33 221	1.83 194	4.34 279	0.03 202	0.23 260	0.08 233	1.30 287	1.39 196	0.18 204

ADCS	3.60 299	0.93 303	0.90 300	0.15 258	1.37 303	0.66 285	2.83 305	1.15 281	7.86 334	1.62 284	2.53 286	2.92 282	7.77 314	1.02 312	6.37 344	5.58 344	2.53 306	1.81 332	9.20 298	1.54 312	6.10 314	6.70 339	0.79 305	0.95 302	1.82 310	10.25 340	2.64 255	9.14 314

HSM-Net_RVC	0.88 219	0.02 57	0.01 193	0.71 284	0.12 212	0.00 1	0.06 218	1.69 300	0.22 199	1.62 284	4.44 310	3.04 283	0.18 204	0.02 112	1.33 175	0.82 199	0.39 226	0.07 149	0.99 148	0.56 249	2.48 224	1.85 186	0.25 280	1.15 309	0.05 224	0.02 180	1.34 192	0.34 222
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANet-ADL	0.91 226	0.05 155	0.00 1	0.02 165	0.08 168	0.00 1	0.01 155	0.08 181	0.23 201	1.64 286	3.06 289	0.10 131	0.07 172	0.02 112	2.82 275	1.73 273	0.57 244	0.22 230	4.86 253	0.89 283	2.11 205	4.01 268	0.00 1	0.05 179	0.00 1	0.00 1	1.60 208	0.47 232

NOSS_ROB	1.10 235	0.06 171	0.02 215	0.10 251	0.16 234	0.03 171	0.00 1	1.21 285	0.62 271	1.66 287	1.79 272	1.98 272	0.36 247	0.82 310	3.04 278	3.33 327	0.64 256	0.31 267	1.34 166	0.16 173	3.76 274	3.91 264	0.10 236	0.58 284	0.00 1	0.06 204	3.54 296	0.00 1

ADCL	1.85 273	0.87 300	0.64 288	0.38 274	0.54 283	0.39 278	1.32 293	0.30 230	8.11 336	1.67 288	1.02 255	0.28 201	0.12 192	0.20 279	4.43 306	0.64 175	0.48 235	0.83 304	2.23 209	0.61 253	2.30 219	1.55 164	0.33 289	0.52 280	4.40 324	4.14 318	2.83 262	8.85 313

FBW_ROB	2.66 289	2.21 315	1.66 315	5.05 313	2.80 318	1.34 299	4.16 309	0.60 251	0.05 116	1.69 289	1.84 273	5.13 290	1.17 268	3.82 324	3.03 277	0.40 99	0.61 249	0.08 155	21.49 326	0.52 246	3.36 263	3.20 242	3.31 323	0.70 293	0.07 231	0.92 278	0.55 150	2.03 259

MyStereo04	0.85 217	0.18 251	0.02 215	0.06 227	0.22 257	0.01 124	0.00 1	0.06 174	0.05 116	1.75 290	0.15 187	0.08 122	0.00 1	0.06 202	2.05 248	1.21 232	0.19 174	0.02 106	8.28 291	0.70 268	2.52 225	1.83 184	0.78 303	0.24 261	0.00 1	0.02 180	2.45 249	0.00 1

MDST_ROB	5.34 315	6.28 321	0.58 285	13.30 320	2.82 319	7.90 316	0.58 268	2.11 312	0.67 275	1.76 291	2.06 280	2.86 278	20.75 331	0.03 152	5.04 317	0.58 155	0.47 233	0.16 198	6.00 274	0.20 194	4.05 276	3.85 263	0.76 302	0.36 272	15.04 344	8.71 336	25.23 355	12.09 326

DAS	1.30 251	0.05 155	0.00 1	0.01 97	0.12 212	0.11 217	0.09 226	0.76 258	0.70 277	1.79 292	4.27 307	2.88 280	2.40 288	0.02 112	1.76 225	2.31 301	0.86 276	0.26 245	4.24 245	0.77 273	4.77 297	3.74 258	0.01 151	0.88 298	0.17 263	0.02 180	2.06 228	0.00 1

SepStereo	1.30 251	0.05 155	0.00 1	0.01 97	0.12 212	0.11 217	0.09 226	0.76 258	0.70 277	1.79 292	4.27 307	2.88 280	2.40 288	0.02 112	1.76 225	2.31 301	0.86 276	0.26 245	4.24 245	0.77 273	4.77 297	3.74 258	0.01 151	0.88 298	0.17 263	0.02 180	2.06 228	0.00 1

PVD	2.51 288	0.07 193	1.68 316	0.05 212	0.27 267	0.46 279	1.11 291	4.43 334	5.47 329	1.79 292	3.66 301	1.45 259	3.99 299	0.22 284	5.37 327	2.24 296	1.42 298	1.15 321	7.47 288	1.69 317	3.63 269	4.94 303	0.07 220	0.52 280	1.87 311	3.33 314	3.24 281	6.24 294

DDVS	2.43 285	0.18 251	0.30 271	0.04 204	0.23 259	0.13 229	0.04 207	1.54 296	0.51 261	1.88 295	15.36 355	14.18 310	0.66 259	0.23 285	1.87 233	3.51 329	1.01 289	0.55 294	4.82 252	2.40 326	4.60 294	5.12 308	0.12 247	0.32 266	0.00 1	0.16 230	3.66 300	2.33 262

SGM-Forest	1.18 243	0.22 261	0.02 215	1.16 294	0.74 294	0.30 272	0.00 1	0.59 250	0.71 280	1.88 295	0.81 245	1.57 265	1.99 277	0.26 290	2.48 264	1.40 245	0.36 220	0.16 198	2.04 204	0.05 100	2.08 203	2.58 214	0.49 294	0.11 231	0.65 292	0.81 274	4.78 317	3.70 275
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HH	1.17 240	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.05 127	0.11 217	0.01 155	0.66 252	0.37 235	1.90 297	0.39 218	0.69 239	0.33 239	0.04 170	1.48 195	3.72 330	0.27 197	0.24 236	5.83 270	0.62 256	6.22 317	4.61 293	0.24 277	0.08 212	0.15 255	0.00 1	2.35 246	1.13 247

HanStereo	1.17 240	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.05 127	0.11 217	0.01 155	0.66 252	0.37 235	1.90 297	0.39 218	0.69 239	0.33 239	0.04 170	1.48 195	3.72 330	0.27 197	0.24 236	5.83 270	0.62 256	6.22 317	4.61 293	0.24 277	0.08 212	0.15 255	0.00 1	2.35 246	1.13 247

SGM-ForestM	6.94 317	9.28 327	2.49 321	8.39 314	2.42 316	9.17 317	6.40 320	7.03 342	3.64 320	1.99 299	3.65 300	26.06 328	18.08 328	0.45 299	2.01 247	0.67 184	2.33 304	0.32 268	16.74 314	0.84 278	3.33 260	1.38 148	0.88 308	0.64 288	13.53 342	9.69 339	21.22 351	14.61 332

anonymity	1.73 267	0.37 273	0.12 260	0.08 239	0.07 158	0.24 269	0.00 1	1.37 289	0.34 227	2.03 300	15.78 356	0.92 246	0.52 257	0.17 269	1.50 199	2.81 320	0.63 253	0.22 230	3.67 239	0.45 240	3.24 257	4.79 297	0.14 256	0.34 270	0.23 275	0.52 265	3.20 280	2.82 267

HBP-ISP	1.90 275	0.16 247	1.21 308	0.89 290	0.44 278	0.48 280	0.00 1	2.17 314	0.67 275	2.05 301	3.80 303	0.27 197	0.31 235	1.72 315	7.50 350	6.66 349	0.46 231	0.48 286	1.67 191	1.14 299	4.29 283	6.15 325	0.01 151	0.41 277	0.76 295	1.16 283	5.02 319	1.34 255

MADNet+	4.41 305	1.05 306	0.80 296	1.02 293	1.71 308	0.11 217	5.99 318	4.10 333	0.97 293	2.05 301	1.32 261	6.38 292	7.48 313	1.42 314	8.01 352	4.40 341	9.16 339	0.48 286	9.27 299	3.65 338	8.25 342	6.45 333	0.17 266	5.70 351	4.53 326	1.51 290	3.80 302	19.26 342

CBMV_ROB	3.27 297	0.40 277	0.58 285	1.97 300	0.67 289	0.93 290	0.87 280	2.81 320	0.71 280	2.07 303	4.31 309	16.43 315	10.64 319	0.08 226	4.28 300	2.32 304	1.23 294	0.30 262	8.97 295	1.55 313	4.44 290	2.80 229	0.32 288	0.33 268	2.38 315	2.80 310	6.89 323	7.08 298

XX-Stereo	2.12 278	0.04 128	0.07 247	0.02 165	0.01 49	0.16 253	0.14 237	0.12 198	0.25 206	2.08 304	6.54 322	0.27 197	0.46 252	0.04 170	1.50 199	3.22 324	0.63 253	0.26 245	4.53 250	0.20 194	2.76 234	3.03 237	0.12 247	0.07 206	23.83 354	0.03 196	2.14 231	4.71 283

GwcNet-ADL	1.06 234	0.06 171	0.42 279	0.04 204	0.17 243	0.00 1	0.01 155	0.18 211	0.13 176	2.10 305	6.56 323	0.84 242	0.14 198	0.03 152	1.64 218	1.95 288	0.52 238	0.24 236	2.87 225	0.98 293	1.98 199	2.02 194	0.00 1	0.06 193	0.00 1	0.81 274	1.14 176	3.88 277

DN	2.24 283	0.02 57	0.00 1	0.07 235	0.06 150	14.51 323	0.00 1	0.36 238	0.45 249	2.13 306	0.67 235	22.78 325	0.27 225	0.07 219	1.27 171	1.65 266	0.26 194	0.12 183	4.50 249	0.51 243	2.70 233	2.30 202	0.02 179	0.06 193	0.28 280	0.76 273	0.81 164	3.75 276

ADCPNet	2.98 293	0.18 251	1.56 314	0.38 274	2.05 312	0.31 274	3.98 308	1.10 278	2.73 316	2.26 307	4.94 314	0.97 248	8.31 315	0.73 305	5.33 326	2.28 299	0.91 282	0.29 259	9.19 297	1.73 319	3.19 256	4.38 280	1.90 319	0.32 266	3.45 320	4.80 324	3.15 277	10.16 320

G-Net	4.67 308	0.76 298	0.70 292	0.11 253	0.67 289	0.16 253	0.15 242	3.65 328	5.27 328	2.31 308	7.34 333	34.50 336	4.01 300	0.10 243	3.20 285	4.40 341	0.89 279	1.61 328	9.78 300	7.32 347	4.83 300	4.09 271	0.28 283	2.01 331	0.71 294	3.72 317	8.36 333	15.27 334

MSC_U_SF_DS_RVC	3.16 295	1.18 308	0.43 281	2.19 304	0.94 301	0.84 288	6.54 321	0.85 263	5.90 330	2.43 309	0.94 252	1.91 271	1.34 269	4.13 326	4.25 299	2.60 313	1.01 289	0.98 312	18.67 318	1.72 318	3.64 272	6.69 338	1.93 321	0.70 293	2.03 313	2.01 297	1.46 198	8.01 305

Reg-Stereo(zero)	1.36 256	0.07 193	0.11 257	0.04 204	0.19 246	0.11 217	0.14 237	2.01 309	0.49 254	2.47 310	7.62 334	0.65 235	0.29 230	0.79 307	1.11 142	1.95 288	0.66 261	0.15 188	3.61 237	0.81 275	2.13 207	3.62 252	0.31 285	0.04 162	0.12 243	0.18 234	4.02 309	3.05 269

HI	1.36 256	0.07 193	0.11 257	0.04 204	0.19 246	0.11 217	0.14 237	2.01 309	0.49 254	2.47 310	7.62 334	0.65 235	0.29 230	0.79 307	1.11 142	1.95 288	0.66 261	0.15 188	3.61 237	0.81 275	2.13 207	3.62 252	0.31 285	0.04 162	0.12 243	0.18 234	4.02 309	3.05 269

DCVSM-stereo	1.80 271	0.08 208	0.12 260	0.21 268	0.05 127	0.18 262	0.01 155	1.84 305	0.27 216	2.47 310	7.17 331	10.61 302	2.53 291	0.06 202	1.16 153	1.70 268	0.50 237	0.16 198	5.62 266	1.29 305	4.11 277	2.00 191	0.17 266	1.76 326	0.03 215	0.45 260	2.49 251	1.44 256

ccs_rob	2.12 278	0.09 214	0.18 265	0.08 239	0.02 78	0.03 171	0.00 1	2.34 315	0.55 265	2.47 310	13.25 351	15.14 314	0.18 204	0.20 279	1.75 223	2.69 315	0.63 253	0.29 259	3.12 229	0.69 266	4.37 289	4.79 297	0.03 202	1.18 310	0.00 1	0.01 154	1.74 213	1.47 257

WQFJA1++	5.04 314	0.05 155	0.01 193	35.75 336	0.06 150	35.56 340	37.30 347	0.06 174	0.14 180	2.49 314	0.10 178	4.69 287	4.66 302	0.02 112	1.03 128	1.62 262	0.30 209	0.13 184	4.56 251	0.73 270	2.21 215	2.01 193	0.02 179	0.09 222	0.00 1	2.49 302	0.09 116	0.02 169

TRStereo	1.31 253	0.14 240	0.75 294	0.01 97	0.03 97	2.10 307	0.01 155	1.46 291	0.21 195	2.49 314	0.74 241	1.69 268	0.30 233	0.03 152	1.93 240	2.38 306	0.21 181	0.22 230	4.90 255	0.89 283	2.76 234	3.99 267	0.08 224	0.06 193	0.36 285	3.52 316	3.99 308	0.02 169

JetBlue	15.47 337	15.83 330	11.44 350	22.01 327	17.05 336	27.41 332	16.87 326	12.74 350	15.86 348	2.53 316	3.31 295	67.15 358	4.28 301	15.41 329	7.44 348	7.70 352	13.42 349	10.65 353	18.92 319	7.32 347	13.48 355	10.71 353	9.89 330	6.29 353	12.60 340	19.46 354	21.68 352	26.23 348

DLNR_Zeroshot_test	21.41 347	75.27 361	0.88 299	99.67 365	0.12 212	0.12 228	98.83 364	1.68 298	0.30 224	2.66 317	1.13 259	2.79 276	0.33 239	21.01 331	96.21 362	100.00 366	22.27 355	20.42 356	19.18 320	1.39 307	7.37 336	5.25 312	0.01 151	0.10 227	0.00 1	0.00 1	0.25 136	0.91 242

SPS-STEREO	3.17 296	0.48 284	0.68 291	2.61 309	0.37 276	1.50 302	0.52 265	2.36 316	0.49 254	2.68 318	5.47 316	10.52 301	3.45 297	0.06 202	4.34 301	4.14 338	2.54 307	1.03 314	15.30 311	1.13 298	7.82 338	4.11 272	0.53 297	1.52 321	1.91 312	0.74 272	5.13 320	4.17 279
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MaskLacGwcNet_RVC	4.96 312	0.78 299	0.46 282	0.93 291	0.73 293	0.98 291	2.04 300	1.19 284	1.73 305	2.69 319	7.76 338	55.72 355	5.25 304	2.73 322	2.62 270	2.26 297	2.44 305	2.93 341	11.88 305	0.62 256	6.08 313	6.50 334	0.21 276	1.31 314	0.82 298	2.91 312	3.41 287	6.94 297

AnyNet_C01	4.71 309	1.30 312	1.38 312	1.93 299	0.93 300	0.52 282	6.17 319	3.59 327	7.24 333	2.71 320	4.09 305	10.44 300	7.26 311	0.83 311	6.33 341	7.50 350	5.37 327	6.03 349	13.07 306	2.75 331	8.51 345	6.74 341	1.51 316	1.23 311	4.50 325	2.64 306	3.89 306	8.83 312

ITSA-stereo	1.86 274	0.35 271	0.30 271	0.08 239	0.41 277	0.01 124	0.82 278	0.98 270	0.56 267	2.72 321	5.68 317	1.63 267	0.32 238	0.01 59	2.78 274	2.58 312	1.09 293	0.98 312	4.10 243	1.21 302	3.40 264	4.28 276	0.78 303	1.35 315	0.19 270	2.62 304	2.99 272	8.13 307

SGM_RVC	4.30 304	2.32 316	0.75 294	3.54 311	1.59 307	3.25 313	1.82 297	3.65 328	2.25 313	2.74 322	4.77 311	12.38 306	7.46 312	0.33 295	1.94 242	1.02 224	2.05 300	0.71 300	15.39 312	1.24 304	3.51 266	1.92 189	1.00 310	1.06 306	4.85 329	2.62 304	17.04 344	14.85 333
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACV-stereo	4.02 301	0.91 302	0.26 269	1.33 296	0.03 97	2.42 309	0.18 244	0.73 256	0.76 284	2.75 323	3.47 298	1.53 261	15.31 327	0.24 286	6.56 346	6.46 347	1.35 296	0.38 278	42.57 353	4.53 339	6.05 312	4.39 283	0.14 256	0.81 297	0.02 210	0.18 234	3.88 305	1.30 253

pmcnn	3.75 300	0.64 295	0.63 287	1.91 298	2.10 314	1.17 293	2.45 303	2.12 313	1.25 301	2.77 324	5.81 319	8.87 297	11.99 322	0.67 303	3.87 295	4.10 337	2.67 310	1.79 331	11.24 303	2.59 328	6.89 331	3.39 249	1.54 317	1.24 312	0.44 286	1.99 296	7.13 324	10.10 319

MANE	13.07 331	7.36 323	11.49 351	14.22 321	9.29 326	11.70 319	8.94 322	13.50 352	12.28 345	2.82 325	6.34 321	32.11 335	28.69 342	2.24 319	6.16 340	5.90 346	4.12 318	20.76 357	17.59 316	1.99 322	6.38 322	4.38 280	0.85 306	4.58 349	23.20 353	20.22 355	39.65 359	36.16 356

PSMNet_ROB	11.94 326	22.84 339	4.65 332	29.92 332	5.57 321	34.03 339	28.07 333	1.41 290	1.78 307	2.84 326	5.73 318	19.09 318	26.30 341	22.34 333	3.06 279	0.64 175	4.50 321	0.53 291	23.75 329	2.62 329	6.39 323	4.52 287	49.18 338	1.48 320	4.82 327	4.57 322	4.07 312	7.77 304

edge stereo	4.03 302	0.75 297	5.72 334	1.33 296	0.51 281	2.09 306	1.64 296	3.79 332	2.55 315	2.85 327	7.79 339	22.66 324	5.90 307	0.39 297	2.71 273	3.76 333	0.78 274	0.59 296	13.55 307	1.68 316	3.25 258	6.53 336	0.38 291	1.02 304	1.25 302	1.20 284	4.15 314	10.08 318

LVE	16.68 338	24.42 342	4.98 333	46.68 349	29.72 347	40.87 345	36.48 346	0.77 260	1.98 310	2.93 328	0.02 148	19.43 319	24.59 337	57.65 348	2.41 260	1.15 229	4.72 324	0.73 302	28.80 338	0.85 279	7.91 339	6.42 332	55.56 350	3.47 344	19.47 349	5.95 329	11.06 336	11.26 324

test-1	1.48 260	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.20 265	0.31 255	0.89 266	0.49 254	2.96 329	3.23 291	1.52 260	0.30 233	0.17 269	1.94 242	2.72 317	0.61 249	0.49 289	5.52 263	1.33 306	4.19 280	5.99 323	0.01 151	0.12 238	0.00 1	0.18 234	3.69 301	3.00 268

MFN_U_SF_RVC	3.55 298	0.95 304	0.87 298	1.23 295	0.82 298	1.85 304	5.19 313	1.64 297	0.92 291	2.99 330	8.05 340	5.01 289	1.65 271	5.09 327	5.85 337	1.74 274	0.93 285	0.84 306	25.33 332	2.03 323	5.23 304	5.77 320	0.49 294	1.53 322	0.79 297	2.86 311	2.25 237	4.02 278

AIO-Stereo-zeroshot1	3.07 294	0.43 279	0.93 301	0.09 248	0.32 271	0.20 265	0.57 267	1.49 295	2.91 318	3.02 331	7.11 330	1.62 266	1.06 266	0.02 112	2.23 255	4.08 336	0.41 228	0.42 283	35.98 346	1.46 309	4.36 288	5.52 317	0.10 236	0.31 265	0.20 272	0.92 278	1.58 207	5.59 290

MeshStereo	7.09 319	2.48 317	1.32 310	9.08 315	3.09 320	5.28 315	0.93 286	5.74 335	3.68 321	3.07 332	6.68 326	28.93 331	20.66 330	0.34 296	7.55 351	4.93 343	2.05 300	0.97 311	13.64 308	0.91 288	10.55 352	6.72 340	0.35 290	1.13 308	9.81 332	5.60 327	18.44 350	17.47 339
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
FAT-Stereo	2.70 290	0.14 240	2.13 320	0.10 251	0.24 260	0.01 124	0.42 259	3.13 322	0.70 277	3.10 333	9.71 344	11.10 304	1.99 277	0.09 235	3.84 294	3.34 328	1.04 291	1.21 324	4.13 244	1.57 314	5.03 301	6.08 324	0.16 263	1.81 327	0.02 210	1.54 291	2.22 235	8.08 306

S-Stereo	2.85 291	0.07 193	0.83 297	0.42 278	0.26 266	0.08 197	1.90 298	1.95 306	1.12 297	3.18 334	11.54 349	13.91 309	0.68 261	0.15 265	5.47 331	4.39 340	0.74 269	1.19 322	5.68 267	2.44 327	3.02 250	6.52 335	0.31 285	1.68 324	0.00 1	1.27 286	1.90 219	6.22 293

PSMNet-ADL	1.22 246	0.06 171	0.02 215	0.06 227	0.10 189	0.04 180	0.05 214	0.90 267	0.24 205	3.19 335	6.91 327	0.36 213	2.67 292	0.04 170	1.74 222	2.65 314	0.44 230	0.22 230	5.12 257	0.29 213	1.98 199	2.44 207	0.19 271	0.03 140	0.00 1	0.17 231	2.94 270	0.19 206

iRaft-Stereo_20w	1.82 272	0.49 286	1.28 309	2.04 301	0.34 275	0.65 284	0.35 257	0.90 267	0.65 274	3.27 336	6.20 320	0.67 238	0.66 259	0.08 226	1.75 223	2.80 319	0.64 256	0.41 280	4.36 248	0.88 282	3.72 273	4.53 289	0.27 282	0.37 273	0.57 289	1.70 292	2.89 266	6.53 295

SGM+DAISY	4.77 311	2.08 314	2.00 319	3.87 312	2.49 317	4.53 314	3.90 307	2.82 321	2.83 317	3.30 337	7.23 332	13.10 307	10.10 317	0.80 309	4.39 304	3.25 325	1.80 299	1.19 322	20.00 322	2.22 324	6.37 321	5.17 311	0.29 284	2.57 338	3.69 321	1.86 294	8.70 334	8.28 309

LSM0	13.03 330	0.48 284	1.94 318	3.08 310	2.05 312	2.43 310	4.86 312	6.43 338	6.36 331	3.45 338	7.75 337	14.97 312	19.62 329	0.15 265	68.79 360	82.55 361	3.67 316	1.66 330	40.88 352	6.19 343	12.32 354	13.19 355	0.24 277	2.44 335	4.84 328	6.87 331	12.68 339	21.90 345

MonStereo1	15.21 336	19.68 334	2.54 322	40.32 342	29.01 346	33.47 338	34.04 342	2.63 318	1.77 306	3.57 339	3.27 292	41.91 343	33.28 347	43.60 338	1.60 214	0.83 200	4.88 325	1.49 326	24.84 330	3.11 332	6.70 325	4.91 301	51.88 340	0.76 296	2.75 316	1.92 295	7.62 327	8.36 310

WAO-8	19.62 345	25.29 344	9.38 345	38.63 337	24.33 339	42.42 347	31.16 339	8.67 345	18.70 349	3.62 340	7.02 328	43.16 346	32.71 344	54.90 344	3.38 288	1.54 257	8.45 336	1.04 315	32.58 340	12.68 354	6.82 328	6.37 329	25.97 334	1.98 329	29.31 359	11.20 342	14.88 341	33.63 354

Venus	19.63 346	25.29 344	9.38 345	38.63 337	24.33 339	42.42 347	31.16 339	8.67 345	18.70 349	3.62 340	7.02 328	43.16 346	32.71 344	54.95 345	3.38 288	1.54 257	8.45 336	1.04 315	32.58 340	12.68 354	6.82 328	6.37 329	25.97 334	1.98 329	29.31 359	11.20 342	14.88 341	33.63 354

STStereo	10.25 324	8.38 325	9.78 347	18.33 325	10.17 327	14.59 324	9.26 323	12.75 351	8.27 337	3.70 342	13.40 352	36.44 337	25.95 340	0.17 269	6.07 338	1.96 291	1.32 295	0.63 299	25.78 333	1.22 303	2.97 248	3.26 244	1.02 311	3.80 345	12.57 339	8.01 334	17.34 346	19.56 343

ELAS	9.53 322	6.63 322	3.99 330	13.09 319	7.62 325	13.81 322	5.42 316	6.99 341	6.82 332	3.78 343	10.20 346	38.09 339	22.57 332	1.86 317	6.35 343	1.70 268	4.43 320	2.64 338	11.47 304	1.62 315	6.89 331	7.84 348	1.28 314	3.81 346	17.61 348	13.16 348	17.54 347	20.21 344
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	9.26 321	5.08 320	4.33 331	10.85 318	5.66 322	17.39 325	5.27 314	6.37 337	3.83 323	4.16 344	10.46 348	38.81 340	25.22 339	1.72 315	5.58 335	1.74 274	4.27 319	2.84 340	10.78 302	2.72 330	6.80 327	7.82 347	1.41 315	4.21 348	15.79 346	10.60 341	18.32 349	17.99 340
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LG-Stereo_Zeroshot	1.22 246	0.47 282	0.09 250	0.74 285	1.47 305	1.79 303	0.02 190	0.32 235	0.29 222	4.32 345	1.64 268	5.77 291	0.28 228	0.04 170	1.27 171	1.55 259	0.36 220	0.14 186	1.29 161	0.18 187	2.63 230	2.67 218	0.02 179	0.08 212	0.00 1	0.00 1	0.94 170	4.44 282

BEATNet-Init1	17.57 341	19.15 332	7.36 341	32.29 335	12.37 331	28.66 333	15.03 325	11.34 349	11.51 344	4.44 346	10.38 347	36.68 338	41.56 352	2.04 318	9.48 353	7.61 351	4.58 322	3.72 344	46.12 355	16.50 356	9.66 349	9.43 351	3.73 325	5.56 350	24.83 356	12.37 346	50.26 362	37.71 357

UNDER WATER	29.22 354	34.07 357	15.79 355	61.06 358	48.92 360	60.55 359	67.17 358	25.97 356	20.28 352	4.66 347	6.67 325	47.92 352	34.52 348	85.26 356	6.09 339	3.30 326	17.14 353	5.72 348	35.04 345	11.97 353	9.66 349	8.71 350	58.59 358	12.20 356	26.03 357	22.98 356	16.86 343	41.83 360

LE_ROB	18.84 344	4.56 319	7.69 343	26.18 330	32.73 352	22.59 329	28.28 334	19.07 355	15.68 347	4.69 348	13.55 353	45.05 349	49.00 357	1.33 313	4.74 312	1.71 270	1.40 297	0.53 291	28.64 336	5.81 342	5.55 308	3.29 246	6.71 328	23.78 360	30.08 361	31.85 360	46.70 361	47.61 362

DGSMNet	4.99 313	0.98 305	0.94 302	0.80 286	0.13 219	1.33 298	0.35 257	2.57 317	1.13 298	5.37 349	19.87 358	2.86 278	4.74 303	2.55 320	6.33 341	7.98 353	8.56 338	4.27 345	20.87 325	3.57 337	11.43 353	12.14 354	1.90 319	2.67 339	0.78 296	2.70 307	3.06 274	4.73 284

WAO-7	6.90 316	3.58 318	7.49 342	10.80 317	2.31 315	3.16 312	4.23 310	6.24 336	12.31 346	5.63 350	11.90 350	21.88 322	23.00 333	0.68 304	5.38 328	1.10 228	3.74 317	1.94 336	17.44 315	1.44 308	4.18 279	5.88 321	0.08 224	2.38 334	3.84 322	7.05 333	4.81 318	13.72 330

notaker	24.99 351	32.93 355	15.02 354	55.34 356	38.46 355	56.36 357	56.70 356	10.17 348	22.95 354	6.84 351	2.28 283	45.40 350	43.26 354	91.12 360	5.38 328	2.72 317	13.56 350	6.42 350	42.98 354	10.39 351	8.07 340	7.68 345	61.15 360	5.81 352	2.84 317	5.91 328	8.26 332	16.81 337

KSHMR	23.83 348	31.62 353	14.01 352	55.60 357	40.18 356	53.28 356	55.84 355	13.62 353	9.32 342	7.81 352	7.68 336	28.72 330	25.02 338	84.79 355	6.40 345	3.08 321	12.08 346	4.84 347	36.89 348	5.30 341	8.60 346	7.86 349	57.85 356	4.11 347	15.16 345	11.60 345	14.42 340	27.69 350

UNDER WATER-64	29.55 355	34.06 356	16.97 356	62.49 359	48.81 359	62.21 360	67.65 359	27.75 358	20.05 351	8.84 353	9.51 343	48.23 353	35.17 349	83.34 354	6.92 347	4.38 339	16.86 352	6.53 351	34.28 343	11.19 352	9.69 351	9.48 352	59.94 359	9.75 355	22.62 351	24.30 357	17.16 345	39.54 359

DispFullNet	13.36 332	21.47 336	14.83 353	24.94 329	20.66 338	20.68 327	34.81 343	7.42 343	4.15 325	10.45 354	8.81 342	20.19 320	15.24 326	33.49 337	5.00 316	9.11 354	17.28 354	4.82 346	32.10 339	10.08 350	7.81 337	6.19 328	3.66 324	1.53 322	2.92 318	2.03 298	6.86 322	14.17 331

PWCK	14.24 333	20.44 335	6.93 336	32.16 334	10.87 328	21.04 328	17.05 327	9.58 347	10.48 343	12.07 355	15.06 354	40.76 341	23.97 336	3.30 323	4.94 315	2.14 295	7.86 334	1.63 329	61.12 359	7.20 346	9.39 348	6.41 331	14.49 332	2.67 339	8.21 331	11.32 344	7.81 328	15.45 335

ktn	25.08 352	26.20 346	10.23 348	42.84 347	31.90 349	44.34 349	52.33 353	6.49 339	31.79 359	14.13 356	3.70 302	42.64 345	42.28 353	75.37 352	11.31 354	6.62 348	14.82 351	9.79 352	36.83 347	9.07 349	9.10 347	7.61 344	58.54 357	8.47 354	12.19 336	16.13 350	24.10 353	28.22 351

JetRed	38.88 357	45.85 359	43.93 361	38.66 339	38.26 354	49.60 353	54.21 354	37.93 360	28.12 356	14.79 357	10.03 345	62.74 356	5.65 306	46.25 340	34.16 359	37.11 359	44.95 358	61.08 361	34.78 344	20.44 357	57.40 359	51.01 359	49.75 339	22.86 359	30.80 362	46.77 361	39.14 358	43.50 361

HanzoNet	37.35 356	39.96 358	24.65 357	54.61 354	43.74 358	58.38 358	63.81 357	26.85 357	42.31 360	15.90 358	18.03 357	68.31 359	58.44 359	89.37 359	12.91 355	15.06 356	25.60 357	18.17 355	56.45 358	29.02 358	19.21 356	14.61 356	70.48 361	17.65 357	29.19 358	27.11 358	29.31 357	39.40 358

DPSimNet_ROB	28.35 353	27.89 350	32.43 358	31.24 333	27.36 342	30.93 334	25.25 331	17.05 354	22.20 353	30.89 359	26.52 359	42.32 344	40.22 351	51.91 343	27.50 358	22.48 357	22.69 356	14.88 354	40.12 350	35.73 359	22.76 357	21.96 358	26.47 336	19.83 358	23.16 352	28.12 359	26.90 356	26.68 349

MADNet++	42.01 358	32.47 354	37.64 359	21.86 326	40.47 357	25.73 331	30.87 338	37.69 359	51.70 361	44.04 360	63.49 360	66.12 357	65.51 360	19.07 330	14.02 356	23.43 358	50.54 359	31.94 358	53.94 357	54.26 360	75.96 360	73.11 360	9.99 331	58.95 362	24.11 355	52.98 362	42.13 360	32.16 353

LRCNet_RVC	54.46 359	70.77 360	39.91 360	91.55 360	92.17 361	87.51 361	81.57 360	46.66 361	30.39 358	97.40 361	68.75 361	87.64 362	58.12 358	95.96 363	27.25 357	9.21 355	61.45 360	44.83 359	92.80 360	58.57 361	22.95 358	14.73 357	92.70 363	48.92 361	6.30 330	2.22 300	24.38 354	15.60 336

DGTPSM_ROB	98.07 366	97.55 362	100.00 368	97.51 361	100.00 363	96.88 364	100.00 368	95.37 362	100.00 365	98.23 362	98.78 363	82.66 360	98.09 362	99.84 365	99.87 366	100.00 366	90.54 362	99.98 365	94.00 361	99.98 364	99.25 365	99.45 365	99.85 364	99.95 366	100.00 367	100.00 367	100.00 366	100.00 367

DPSMNet_ROB	98.09 367	97.61 363	100.00 368	97.53 362	100.00 363	96.88 364	100.00 368	95.37 362	100.00 365	98.24 363	98.79 364	82.72 361	98.14 363	99.87 366	99.87 366	99.99 365	90.64 363	99.99 366	94.19 362	99.98 364	99.25 365	99.45 365	99.85 364	99.95 366	100.00 367	100.00 367	100.00 366	100.00 367

MEDIAN_ROB	95.86 361	98.19 364	97.03 363	100.00 366	99.94 362	99.99 368	100.00 368	98.77 364	96.83 363	99.97 364	99.86 365	96.27 365	93.30 361	99.96 367	98.75 363	96.77 362	97.64 364	97.60 362	99.54 363	96.90 363	89.03 362	92.34 363	100.00 367	94.80 365	79.49 364	88.48 364	83.33 363	93.50 364

FlowAnything	99.93 368	100.00 367	100.00 368	100.00 366	100.00 363	98.97 366	99.19 366	100.00 366	100.00 365	100.00 365	100.00 367	100.00 368	100.00 366	100.00 369	100.00 368	100.00 366	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 369	100.00 367	100.00 367	100.00 366	100.00 367

HaxPig	97.65 364	100.00 367	98.14 364	100.00 366	100.00 363	99.99 368	99.99 367	99.98 365	99.94 364	100.00 365	99.97 366	99.99 367	99.94 364	99.99 368	99.17 364	98.75 363	99.96 365	98.27 363	99.99 364	99.99 366	93.43 363	86.94 362	99.99 366	99.97 368	77.32 363	98.91 366	88.64 365	97.25 365

PML	91.55 360	100.00 367	70.97 362	100.00 366	100.00 363	99.99 368	98.63 363	100.00 366	96.55 362	100.00 365	88.93 362	99.88 366	99.98 365	96.96 364	86.25 361	78.72 360	88.35 361	58.29 360	100.00 367	90.03 362	83.50 361	75.97 361	88.27 362	86.28 364	92.48 366	92.28 365	100.00 366	99.42 366

CasAABBNet	99.94 369	100.00 367	100.00 368	100.00 366	100.00 363	99.26 367	99.18 365	100.00 366	100.00 365	100.00 365	100.00 367	100.00 368	100.00 366	100.00 369	100.00 368	100.00 366	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 369	100.00 367	100.00 367	100.00 366	100.00 367

DPSM_ROB	97.19 362	99.15 365	99.69 366	98.88 363	100.00 363	91.14 362	91.00 361	100.00 366	100.00 365	100.00 365	100.00 367	95.08 363	100.00 366	94.84 361	100.00 368	100.00 366	100.00 367	100.00 367	99.99 364	100.00 367	100.00 367	100.00 367	54.28 344	100.00 369	100.00 367	100.00 367	100.00 366	100.00 367

DPSM	97.19 362	99.15 365	99.69 366	98.88 363	100.00 363	91.14 362	91.00 361	100.00 366	100.00 365	100.00 365	100.00 367	95.08 363	100.00 366	94.84 361	100.00 368	100.00 366	100.00 367	100.00 367	99.99 364	100.00 367	100.00 367	100.00 367	54.28 344	100.00 369	100.00 367	100.00 367	100.00 366	100.00 367

AVERAGE_ROB	97.87 365	100.00 367	99.48 365	100.00 366	100.00 363	100.00 371	100.00 368	100.00 366	100.00 365	100.00 365	100.00 367	100.00 368	100.00 366	100.00 369	99.53 365	99.67 364	99.99 366	99.97 364	100.00 367	100.00 367	96.18 364	98.83 364	100.00 367	100.00 369	86.70 365	87.40 363	88.36 364	86.25 363

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 52	0.16 257	0.01 154	0.00 1	0.00 1

ASD4																								61.04 363

Low-res two-view benchmark