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

VIP-Stereo	0.06 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.18 150	0.00 1	0.00 1	0.64 46	0.50 118	0.01 24	0.00 1	0.07 39	0.03 66	0.04 20	0.02 5	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.00 1

GEAStereo	0.06 28	0.00 1	0.03 207	0.00 1	0.00 1	0.15 223	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 150	0.00 1	0.01 43	0.64 46	0.17 17	0.02 57	0.00 1	0.10 47	0.06 95	0.08 36	0.10 38	0.00 1	0.01 41	0.13 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1

OmniDepth	0.02 3	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 7	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GSStereo	0.07 38	0.02 45	0.00 1	0.01 84	0.00 1	0.15 223	0.00 1	0.01 72	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.18 150	0.00 1	0.00 1	0.49 30	0.27 50	0.05 84	0.00 1	0.17 65	0.05 83	0.07 35	0.11 41	0.00 1	0.01 41	0.16 235	0.01 140	0.00 1	0.00 1

gasm-f	0.06 28	0.00 1	0.03 207	0.00 1	0.00 1	0.15 223	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 150	0.00 1	0.01 43	0.64 46	0.17 17	0.02 57	0.00 1	0.10 47	0.06 95	0.08 36	0.10 38	0.00 1	0.01 41	0.13 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonStereo	0.02 3	0.01 23	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 9	0.00 1	0.01 43	0.24 9	0.13 8	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 15	0.03 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD		0.12 212	0.02 192	0.02 148	0.03 78	0.00 1	0.00 1	0.13 185	0.16 172	0.00 1	0.08 161			0.00 1	1.12 127	1.26 219			1.10 135	0.29 193				0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.06 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 211	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 43	0.47 26	0.44 93	0.00 1	0.00 1	0.26 78	0.04 78	0.04 20	0.07 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 164	0.02 76	0.00 1

GASTEREO	0.07 38	0.01 23	0.00 1	0.01 84	0.00 1	0.13 211	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.00 1	0.01 43	0.56 37	0.37 73	0.04 79	0.00 1	0.06 33	0.05 83	0.04 20	0.28 58	0.08 203	0.01 41	0.00 1	0.06 186	0.00 1	0.00 1

MSCF	0.07 38	0.01 23	0.00 1	0.01 84	0.00 1	0.13 211	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.00 1	0.01 43	0.56 37	0.33 65	0.03 71	0.00 1	0.06 33	0.07 106	0.03 15	0.28 58	0.07 199	0.01 41	0.00 1	0.17 213	0.00 1	0.00 1

S2M2_XL	0.21 100	0.03 70	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.01 134	0.14 187	0.18 176	0.00 1	0.00 1	0.13 121	0.15 190	0.00 1	1.23 146	0.86 185	0.20 161	0.19 194	0.10 47	0.09 114	1.29 161	1.05 122	0.01 133	0.03 122	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 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.00 1	0.01 43	0.43 22	0.19 28	0.02 57	0.00 1	0.05 27	0.00 1	0.15 60	0.40 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.15 73	0.05 136	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.15 223	0.00 1	0.01 72	0.03 82	0.00 1	0.51 209	0.13 121	0.00 1	0.02 94	0.89 86	0.62 145	0.09 122	0.02 89	0.42 90	0.13 132	0.28 83	0.53 89	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.02 164	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.15 73	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.13 211	0.00 1	0.01 72	0.03 82	0.00 1	0.56 212	0.07 94	0.00 1	0.02 94	0.88 83	0.64 157	0.06 102	0.02 89	0.60 104	0.13 132	0.27 79	0.57 94	0.00 1	0.02 82	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.13 62	0.01 23	0.00 1	0.08 221	0.11 180	0.14 218	0.00 1	0.02 117	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.04 141	0.00 1	0.95 92	0.41 84	0.01 24	0.03 109	0.73 116	0.00 1	0.20 65	0.69 103	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.09 45	0.06 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 239	0.00 1	0.01 72	0.02 57	0.00 1	0.53 210	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.79 68	0.39 78	0.01 24	0.02 89	0.02 6	0.00 1	0.11 45	0.18 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 232	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1	0.45 24	0.27 50	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.04 20	0.04 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.04 15	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 232	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 105	0.00 1	0.48 27	0.31 61	0.00 1	0.00 1	0.02 6	0.00 1	0.03 15	0.03 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.13 62	0.03 70	0.00 1	0.01 84	0.13 196	0.15 223	0.00 1	0.01 72	0.04 94	0.00 1	0.19 181	0.01 9	0.03 127	0.01 43	1.05 114	0.49 112	0.07 111	0.05 122	0.16 61	0.08 109	0.21 66	0.80 105	0.00 1	0.02 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G	0.13 62	0.03 70	0.00 1	0.01 84	0.13 196	0.15 223	0.00 1	0.01 72	0.04 94	0.00 1	0.19 181	0.01 9	0.03 127	0.01 43	1.05 114	0.49 112	0.07 111	0.05 122	0.16 61	0.08 109	0.21 66	0.80 105	0.00 1	0.02 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo	0.07 38	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 199	0.00 1	0.01 72	0.02 57	0.00 1	0.50 208	0.08 105	0.00 1	0.00 1	0.51 33	0.35 67	0.00 1	0.00 1	0.10 47	0.00 1	0.01 3	0.03 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.24 108	0.03 70	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.27 179	0.02 105	0.01 43	3.65 269	0.68 168	0.14 142	0.10 149	0.25 76	0.13 132	0.69 124	0.48 81	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 151

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 142	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 6	0.16 13	0.01 24	0.00 1	0.02 6	0.05 83	0.02 13	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.06 28	0.01 23	0.04 213	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.00 1	0.38 18	0.25 41	0.01 24	0.00 1	0.06 33	0.22 183	0.06 31	0.23 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 222	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.03 9	0.00 1	0.03 207	0.00 1	0.00 1	0.02 142	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 14	0.16 13	0.00 1	0.00 1	0.04 20	0.05 83	0.04 20	0.03 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 180	0.00 1	0.00 1

GREAT-IGEV	0.04 15	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.13 211	0.00 1	0.01 72	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.50 31	0.17 17	0.01 24	0.00 1	0.04 20	0.06 95	0.01 3	0.20 50	0.01 133	0.02 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CoSv	0.03 9	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.36 15	0.30 59	0.00 1	0.00 1	0.03 12	0.00 1	0.01 3	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.11 56	0.04 110	0.02 192	0.01 84	0.01 36	0.14 218	0.10 210	0.00 1	0.04 94	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 64	0.01 43	0.96 99	0.56 131	0.01 24	0.10 149	0.34 85	0.00 1	0.13 54	0.38 72	0.09 212	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.00 1	0.00 1

HUF	0.23 103	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.16 232	0.01 134	0.00 1	0.03 82	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.02 105	0.00 1	1.73 198	1.77 255	0.16 145	0.10 149	1.17 139	0.05 83	0.48 107	0.34 68	0.08 203	0.02 82	0.00 1	0.01 140	0.00 1	0.00 1

AIO_test	0.14 68	0.05 136	0.02 192	0.01 84	0.01 36	0.14 218	0.21 226	0.00 1	0.03 82	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	1.00 104	0.89 189	0.01 24	0.02 89	0.24 74	0.00 1	0.23 74	0.33 65	0.12 226	0.00 1	0.00 1	0.41 236	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 145	0.03 154	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 12	0.07 3	0.01 24	0.00 1	0.03 12	0.02 50	0.04 20	0.05 25	0.00 1	0.00 1	0.03 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 106	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 16	0.16 13	0.01 24	0.00 1	0.04 20	0.14 143	0.01 3	0.11 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.07 38	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.14 218	0.01 134	0.03 125	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 64	0.01 43	0.66 50	0.19 28	0.00 1	0.00 1	0.15 59	0.26 189	0.09 40	0.23 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.04 15	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.56 37	0.27 50	0.03 71	0.00 1	0.05 27	0.00 1	0.12 50	0.03 15	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.01 140	0.02 76	0.00 1

GCAP-BAT	0.82 191	0.06 151	0.00 1	0.00 1	0.05 106	0.00 1	0.04 185	0.03 125	0.10 149	0.00 1	0.00 1	1.15 229	0.08 166	0.06 180	0.95 92	0.97 199	11.30 317	0.08 138	1.63 164	0.16 155	2.93 220	0.99 114	0.02 160	0.02 82	0.01 170	0.10 193	1.15 157	0.35 204

IGEV-Stereo++	0.06 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.01 64	0.01 43	0.44 23	0.18 23	0.00 1	0.00 1	0.03 12	0.00 1	0.05 28	0.49 83	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.09 45	0.09 194	0.00 1	0.01 84	0.03 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.01 64	0.01 43	0.90 87	0.51 120	0.05 84	0.00 1	0.09 43	0.00 1	0.23 74	0.42 75	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.07 38	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.11 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.58 41	0.27 50	0.00 1	0.03 109	0.61 105	0.00 1	0.14 56	0.05 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.16 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.11 3	0.16 13	0.00 1	0.00 1	0.02 6	0.05 83	0.01 3	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.07 38	0.03 70	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.01 64	0.00 1	0.82 73	0.52 127	0.01 24	0.00 1	0.04 20	0.00 1	0.21 66	0.13 45	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.04 15	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.11 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.41 19	0.18 23	0.03 71	0.00 1	0.09 43	0.03 66	0.01 3	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.04 15	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.41 19	0.18 23	0.00 1	0.00 1	0.04 20	0.01 37	0.01 3	0.02 5	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	0.04 15	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 144	0.00 1	0.00 1	0.37 16	0.18 23	0.00 1	0.00 1	0.06 33	0.02 50	0.01 3	0.02 5	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.04 180	0.00 1	0.00 1

test_for_model	0.82 191	0.06 151	0.00 1	0.00 1	0.05 106	0.00 1	0.04 185	0.03 125	0.10 149	0.00 1	0.00 1	1.15 229	0.08 166	0.06 180	0.95 92	0.97 199	11.30 317	0.08 138	1.63 164	0.16 155	2.93 220	0.99 114	0.02 160	0.02 82	0.01 170	0.10 193	1.15 157	0.35 204

testlalala2	0.82 191	0.06 151	0.00 1	0.00 1	0.05 106	0.00 1	0.04 185	0.03 125	0.10 149	0.00 1	0.00 1	1.15 229	0.08 166	0.06 180	0.95 92	0.97 199	11.30 317	0.08 138	1.63 164	0.16 155	2.93 220	0.99 114	0.02 160	0.02 82	0.01 170	0.10 193	1.15 157	0.35 204

MGS-Stereo	0.24 108	0.03 70	0.00 1	0.01 84	0.07 135	0.00 1	0.01 134	0.01 72	0.09 138	0.00 1	0.00 1	0.20 163	0.03 127	0.01 43	4.55 286	0.25 41	0.05 84	0.01 71	0.37 86	0.02 50	0.35 95	0.50 85	0.02 160	0.02 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.05 24	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.07 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 144	0.08 166	0.00 1	0.48 27	0.15 12	0.00 1	0.00 1	0.03 12	0.07 106	0.01 3	0.13 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.00 1	0.00 1

plain	0.13 62	0.06 151	0.00 1	0.01 84	0.10 166	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.05 108	0.00 1	0.00 1	0.13 121	0.02 105	0.03 133	0.94 91	0.68 168	0.09 122	0.04 117	0.10 47	0.01 37	0.70 127	0.45 78	0.00 1	0.06 174	0.00 1	0.00 1	0.03 84	0.00 1

MaDis-Stereo	0.09 45	0.12 212	0.00 1	0.01 84	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.00 1	0.02 94	0.91 88	0.45 97	0.06 102	0.01 71	0.17 65	0.00 1	0.37 97	0.24 55	0.00 1	0.02 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.05 24	0.01 23	0.00 1	0.02 148	0.01 36	0.00 1	0.01 134	0.01 72	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.07 94	0.01 64	0.01 43	0.50 31	0.30 59	0.02 57	0.00 1	0.19 69	0.00 1	0.06 31	0.04 22	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.17 81	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.00 1	0.00 1	0.13 121	0.01 64	0.02 94	1.07 120	0.67 166	0.10 131	0.02 89	0.14 56	0.01 37	0.56 116	0.26 56	0.00 1	0.03 122	0.00 1	0.00 1	1.52 184	0.00 1

UniTT-Stereo	0.12 60	0.09 194	0.00 1	0.01 84	0.05 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.01 64	0.05 164	0.85 77	0.60 144	0.05 84	0.01 71	0.74 117	0.01 37	0.43 102	0.26 56	0.00 1	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.23 103	0.02 45	0.00 1	0.01 84	0.09 150	0.09 184	0.00 1	0.11 178	0.04 94	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.02 105	0.02 94	0.77 65	0.36 70	0.06 102	0.03 109	2.11 190	0.06 95	0.54 114	0.58 96	0.02 160	0.02 82	0.09 217	0.15 208	0.98 153	0.02 151

otaku	10.18 300	18.56 308	1.37 288	39.15 317	11.37 307	33.18 315	24.07 308	0.18 192	0.46 234	0.00 1	0.65 217	13.73 286	3.66 276	23.21 311	1.97 223	0.51 120	2.60 284	0.11 157	22.61 304	0.51 222	5.90 288	5.08 282	52.25 318	0.91 277	0.14 230	1.39 267	2.91 246	8.43 288

testlalala	0.82 191	0.06 151	0.00 1	0.00 1	0.05 106	0.00 1	0.04 185	0.03 125	0.10 149	0.00 1	0.00 1	1.15 229	0.08 166	0.06 180	0.95 92	0.97 199	11.30 317	0.08 138	1.63 164	0.16 155	2.93 220	0.99 114	0.02 160	0.02 82	0.01 170	0.10 193	1.15 157	0.35 204

testlalala_base	0.82 191	0.06 151	0.00 1	0.00 1	0.05 106	0.00 1	0.04 185	0.03 125	0.10 149	0.00 1	0.00 1	1.15 229	0.08 166	0.06 180	0.95 92	0.97 199	11.30 317	0.08 138	1.63 164	0.16 155	2.93 220	0.99 114	0.02 160	0.02 82	0.01 170	0.10 193	1.15 157	0.35 204

AEACV	0.09 45	0.03 70	0.04 213	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.00 1	0.01 72	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.02 105	0.02 94	0.69 54	0.46 103	0.01 24	0.04 117	0.24 74	0.15 150	0.10 41	0.22 51	0.07 199	0.01 41	0.00 1	0.18 216	0.01 61	0.00 1

GCAP-Stereo	0.82 191	0.06 151	0.00 1	0.00 1	0.05 106	0.00 1	0.04 185	0.03 125	0.10 149	0.00 1	0.00 1	1.15 229	0.08 166	0.06 180	0.95 92	0.97 199	11.30 317	0.08 138	1.63 164	0.16 155	2.93 220	0.99 114	0.02 160	0.02 82	0.01 170	0.10 193	1.15 157	0.35 204

LL-Strereo2	0.17 81	0.08 188	0.00 1	0.01 84	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.12 160	0.00 1	0.00 1	0.15 132	0.00 1	0.07 198	0.73 59	0.42 87	0.01 24	0.01 71	0.40 88	0.03 66	0.70 127	1.80 165	0.00 1	0.02 82	0.12 221	0.00 1	0.02 76	0.00 1

4D-IteraStereo	0.33 136	0.10 200	0.01 171	0.02 148	0.11 180	0.00 1	0.00 1	0.15 189	0.06 119	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.00 1	0.09 212	1.17 136	0.65 161	0.02 57	0.14 167	1.43 151	0.14 143	1.39 164	1.66 152	0.00 1	0.04 143	0.01 170	0.00 1	1.49 182	0.00 1

anonymousdsp2	0.23 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 78	0.01 109	0.01 134	0.04 141	0.01 26	0.00 1	0.36 203	0.17 144	0.02 105	0.01 43	0.67 53	0.56 131	0.05 84	0.03 109	1.11 136	0.37 207	0.59 118	1.38 131	0.01 133	0.02 82	0.00 1	0.01 140	0.84 147	0.00 1

anonymousdsp	0.09 45	0.01 23	0.00 1	0.05 195	0.03 78	0.06 172	0.00 1	0.01 72	0.01 26	0.00 1	0.25 195	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.71 58	0.26 44	0.02 57	0.00 1	0.11 53	0.12 125	0.08 36	0.65 100	0.01 133	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.03 9	0.00 1	0.03 207	0.00 1	0.00 1	0.08 179	0.18 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.05 164	0.13 5	0.11 7	0.01 24	0.00 1	0.04 20	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1	0.01 61	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 24	0.01 23	0.00 1	0.02 148	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.01 64	0.01 43	0.59 43	0.44 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 41	0.12 44	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo1	0.34 137	0.01 23	0.00 1	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.18 150	0.00 1	0.01 43	2.55 243	0.58 137	0.05 84	0.03 109	1.50 157	0.02 50	0.37 97	0.98 112	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.01 140	2.89 243	0.00 1

TESTraft	0.37 140	0.02 45	0.00 1	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.18 150	0.01 64	0.08 203	2.70 249	0.64 157	0.05 84	0.02 89	1.41 150	0.12 125	0.34 93	1.48 140	0.02 160	0.01 41	0.00 1	0.02 164	2.82 238	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.11 56	0.06 151	0.00 1	0.08 221	0.01 36	0.10 192	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 128	0.02 30	0.01 64	0.01 43	0.73 59	0.46 103	0.02 57	0.02 89	0.23 73	0.05 83	0.33 91	0.58 96	0.00 1	0.00 1	0.19 248	0.00 1	0.01 61	0.01 130

RAFT+CT+SA	0.18 86	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.00 1	0.00 1	0.74 61	0.45 97	0.02 57	0.02 89	1.16 138	0.04 78	0.35 95	1.91 170	0.00 1	0.02 82	0.00 1	0.00 1	0.09 98	0.01 130

test_5	0.10 52	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.00 1	0.35 217	0.01 26	0.00 1	0.20 184	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.62 44	0.40 82	0.01 24	0.01 71	0.18 68	0.00 1	0.15 60	0.67 101	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.03 84	0.00 1

SA-5K	0.34 137	0.01 23	0.00 1	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.18 150	0.00 1	0.01 43	2.55 243	0.58 137	0.05 84	0.03 109	1.50 157	0.02 50	0.37 97	0.98 112	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.01 140	2.89 243	0.00 1

Sa-1000	0.49 165	0.03 70	0.00 1	0.02 148	0.06 130	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.03 82	0.00 1	0.00 1	0.23 168	0.03 127	0.14 240	1.26 148	0.72 175	0.08 119	0.17 188	2.52 200	0.11 121	0.89 149	3.79 239	0.01 133	0.11 209	0.07 210	0.00 1	2.98 248	0.01 130

SA	0.40 149	0.03 70	0.00 1	0.03 173	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.03 82	0.00 1	0.00 1	0.25 172	0.01 64	0.12 229	0.82 73	0.70 173	0.06 102	0.16 179	1.96 184	0.04 78	0.69 124	2.39 186	0.00 1	0.02 82	0.00 1	0.01 140	3.44 267	0.00 1

test_4	0.26 112	0.03 70	0.00 1	0.03 173	0.05 106	0.04 162	0.18 222	0.01 72	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.01 64	0.06 180	1.04 112	0.81 178	0.05 84	0.15 169	0.62 106	0.13 132	0.47 106	1.52 144	0.00 1	0.01 41	0.04 199	0.21 226	1.19 164	0.19 186

UDGNet	0.30 124	0.07 174	0.00 1	0.02 148	0.03 78	0.01 109	0.02 168	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 64	0.05 164	1.05 114	0.41 84	0.01 24	0.00 1	0.99 129	0.03 66	0.81 140	3.16 217	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	1.35 173	0.00 1

dd	0.17 81	0.06 151	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 142	0.03 180	0.00 1	0.04 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1	1.35 154	0.29 58	0.01 24	0.05 122	1.00 131	0.16 155	0.12 50	0.29 62	0.10 215	0.19 233	0.00 1	0.00 1	0.56 133	0.28 194

dad	1.18 222	0.02 45	0.01 171	2.11 281	0.01 36	0.00 1	5.84 295	0.01 72	0.04 94	0.00 1	0.00 1	0.06 87	1.03 250	0.01 43	2.24 234	0.49 112	0.01 24	0.16 179	4.27 227	0.16 155	0.28 83	0.54 90	0.08 203	0.20 235	1.50 283	0.00 1	7.90 306	4.90 263

GMOStereo	0.30 124	0.03 70	0.00 1	0.01 84	0.16 211	0.10 192	0.01 134	0.05 147	0.04 94	0.00 1	0.01 128	0.04 62	0.06 155	0.02 94	1.01 106	0.62 145	0.09 122	0.19 194	1.30 143	0.19 172	0.85 143	2.67 196	0.00 1	0.08 191	0.00 1	0.00 1	0.68 137	0.00 1

error version	0.30 124	0.03 70	0.00 1	0.01 84	0.16 211	0.10 192	0.01 134	0.05 147	0.04 94	0.00 1	0.01 128	0.04 62	0.06 155	0.02 94	1.01 106	0.62 145	0.09 122	0.19 194	1.30 143	0.19 172	0.85 143	2.67 196	0.00 1	0.08 191	0.00 1	0.00 1	0.68 137	0.00 1

test-v	0.30 124	0.03 70	0.00 1	0.01 84	0.16 211	0.10 192	0.01 134	0.05 147	0.04 94	0.00 1	0.01 128	0.04 62	0.06 155	0.02 94	1.01 106	0.62 145	0.09 122	0.19 194	1.30 143	0.19 172	0.85 143	2.67 196	0.00 1	0.08 191	0.00 1	0.00 1	0.68 137	0.00 1

CroCo-Stereo	0.06 28	0.01 23	0.00 1	0.01 84	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.01 64	0.00 1	0.75 62	0.45 97	0.01 24	0.00 1	0.06 33	0.00 1	0.12 50	0.18 48	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.30 124	0.03 70	0.00 1	0.01 84	0.16 211	0.10 192	0.01 134	0.05 147	0.04 94	0.00 1	0.01 128	0.04 62	0.06 155	0.02 94	1.01 106	0.62 145	0.09 122	0.19 194	1.30 143	0.19 172	0.85 143	2.67 196	0.00 1	0.08 191	0.00 1	0.00 1	0.68 137	0.00 1

RAFT	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 199	0.11 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 114	0.00 1	0.01 43	0.25 10	0.13 8	0.01 24	0.00 1	0.05 27	0.16 155	0.02 13	0.03 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LMCR-Stereo	0.26 112	0.08 188	0.00 1	0.09 229	0.07 135	0.00 1	0.01 134	0.01 72	0.11 157	0.00 1	0.00 1	0.14 131	0.09 178	0.09 212	1.41 164	0.62 145	0.28 181	0.11 157	1.48 156	0.39 211	0.78 138	1.28 126	0.00 1	0.07 185	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.01 130

rafts_anoy	0.18 86	0.08 188	0.00 1	0.05 195	0.12 189	0.01 109	0.00 1	0.21 198	0.06 119	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.01 64	0.02 94	1.26 148	0.52 127	0.07 111	0.01 71	1.15 137	0.12 125	0.59 118	0.46 79	0.00 1	0.05 160	0.00 1	0.01 140	0.01 61	0.01 130

iRaftStereo_RVC	0.06 28	0.05 136	0.00 1	0.00 1	0.03 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.01 64	0.03 133	0.66 50	0.27 50	0.06 102	0.00 1	0.05 27	0.00 1	0.23 74	0.28 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous3	0.94 206	0.10 200	0.00 1	0.01 84	0.09 150	0.00 1	0.00 1	1.72 280	0.25 193	0.00 1	0.00 1	2.04 252	0.49 238	0.18 252	3.12 260	3.84 311	0.54 219	0.29 239	3.11 208	0.81 252	3.32 236	3.53 228	0.03 182	0.03 122	0.00 1	0.02 164	1.64 189	0.21 188

TestStereo	0.10 52	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.03 78	0.00 1	0.00 1	0.07 158	0.09 138	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.01 64	0.01 43	0.58 41	0.21 35	0.16 145	0.05 122	0.47 95	0.01 37	0.45 103	0.23 52	0.00 1	0.02 82	0.00 1	0.00 1	0.14 102	0.01 130

raft+_RVC	0.13 62	0.04 110	0.00 1	0.05 195	0.09 150	0.00 1	0.03 180	0.00 1	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.02 94	0.85 77	0.51 120	0.04 79	0.00 1	0.71 115	0.13 132	0.28 83	0.64 99	0.00 1	0.02 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.29 121	0.07 174	0.01 171	0.03 173	0.11 180	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.06 119	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.09 212	1.57 186	0.89 189	0.04 79	0.00 1	2.58 202	0.02 50	0.83 141	1.29 127	0.12 226	0.04 143	0.00 1	0.00 1	0.06 93	0.01 130

sAnonymous2	0.43 152	0.11 208	0.00 1	0.01 84	0.03 78	0.00 1	0.00 1	0.10 174	0.25 193	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.26 208	0.03 133	1.18 137	1.21 214	0.24 172	0.17 188	2.50 198	0.15 150	2.27 196	2.68 201	0.00 1	0.08 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 179

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RALCasStereoNet	0.18 86	0.09 194	0.00 1	0.06 210	0.13 196	0.02 142	0.07 201	0.08 163	0.08 133	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 64	0.03 133	1.16 133	0.65 161	0.03 71	0.00 1	0.57 100	0.10 116	0.58 117	1.09 124	0.00 1	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.01 130

ADLNet	0.17 81	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.20 195	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.77 219	0.00 1	0.06 180	2.33 236	0.36 70	0.01 24	0.00 1	0.06 33	0.07 106	0.08 36	0.57 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.00 1

AFF-stereo	0.23 103	0.12 212	0.00 1	0.08 221	0.07 135	0.02 142	0.00 1	0.01 72	0.04 94	0.00 1	0.01 128	0.12 120	0.01 64	0.00 1	0.86 81	0.35 67	0.03 71	0.11 157	1.91 183	0.01 37	0.14 56	0.32 64	0.00 1	0.02 82	0.00 1	0.01 140	1.96 202	0.01 130

RAFT + AFF	0.22 101	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.01 36	0.01 109	0.00 1	0.01 72	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.16 134	0.01 64	0.01 43	4.37 280	0.39 78	0.01 24	0.00 1	0.58 101	0.01 37	0.34 93	0.02 5	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.02 164	0.01 61	0.00 1

GMStereo	0.10 52	0.03 70	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 43	0.56 37	0.22 38	0.07 111	0.02 89	0.92 126	0.00 1	0.10 41	0.03 15	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.82 145	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 9	0.03 70	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.02 94	0.41 19	0.18 23	0.00 1	0.00 1	0.02 6	0.02 50	0.12 50	0.09 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.02 3	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.21 8	0.14 10	0.01 24	0.00 1	0.02 6	0.00 1	0.03 15	0.08 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.14 68	0.13 218	0.01 171	0.07 218	0.09 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.11 224	0.88 83	0.32 63	0.09 122	0.11 157	0.96 127	0.12 125	0.46 104	0.36 71	0.00 1	0.08 191	0.00 1	0.00 1	0.05 91	0.00 1

UNet	0.14 68	0.03 70	0.00 1	0.01 84	0.09 150	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.01 64	0.13 233	0.66 50	0.21 35	0.01 24	0.01 71	0.20 72	0.03 66	0.27 79	0.07 30	0.00 1	0.03 122	0.00 1	0.00 1	1.90 199	0.00 1

UPFNet	0.11 56	0.03 70	0.01 171	0.02 148	0.05 106	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.05 164	0.70 55	0.19 28	0.00 1	0.00 1	0.03 12	0.00 1	0.14 56	0.10 38	0.00 1	0.02 82	0.00 1	0.00 1	1.46 178	0.00 1

DSFCA	0.15 73	0.04 110	0.01 171	0.01 84	0.18 221	0.01 109	0.23 229	0.01 72	0.09 138	0.00 1	0.03 145	0.05 76	0.02 105	0.02 94	0.86 81	0.39 78	0.09 122	0.15 169	0.13 55	0.04 78	0.27 79	0.33 65	0.06 196	0.06 174	0.09 217	0.06 186	0.73 142	0.14 182

NCC-stereo	0.24 108	0.20 237	0.01 171	0.05 195	0.09 150	0.01 109	0.47 239	0.81 238	0.26 199	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.03 127	0.03 133	1.18 137	0.26 44	0.00 1	0.01 71	0.63 108	0.11 121	0.11 45	1.39 133	0.08 203	0.02 82	0.01 170	0.31 229	0.14 102	0.28 194

Abc-Net	0.24 108	0.20 237	0.01 171	0.05 195	0.09 150	0.01 109	0.47 239	0.81 238	0.26 199	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.03 127	0.03 133	1.18 137	0.26 44	0.00 1	0.01 71	0.63 108	0.11 121	0.11 45	1.39 133	0.08 203	0.02 82	0.01 170	0.31 229	0.14 102	0.28 194
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 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.00 1	0.00 1	4.21 274	0.24 39	0.00 1	0.00 1	0.03 12	0.00 1	0.04 20	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 89	0.00 1

GANet	0.06 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 154	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.00 1	0.13 171	0.88 221	0.00 1	0.01 43	0.12 4	0.07 3	0.07 111	0.01 71	0.05 27	0.00 1	0.06 31	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 61	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 45	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.04 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.00 1

CVANet_RVC	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.01 43	0.08 2	0.05 2	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 28	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 93	0.00 1

AANet_RVC	0.03 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.03 82	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.25 10	0.09 5	0.00 1	0.00 1	0.25 76	0.02 50	0.04 20	0.08 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.18 86	0.02 45	0.00 1	0.01 84	0.03 78	0.01 109	0.01 134	0.03 125	0.09 138	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.03 127	0.08 203	0.97 102	0.44 93	0.06 102	0.01 71	0.43 92	0.08 109	0.88 148	1.15 125	0.00 1	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.33 124	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	0.23 103	0.06 151	0.00 1	0.15 239	0.10 166	0.05 167	0.04 185	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.95 225	0.02 105	0.06 180	0.62 44	0.26 44	0.11 132	0.00 1	0.66 114	0.00 1	0.29 86	0.28 58	0.74 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.74 193	0.00 1

HSM	0.28 118	0.03 70	0.00 1	0.03 173	0.13 196	0.00 1	0.00 1	0.71 231	0.08 133	0.00 1	0.03 145	0.17 144	0.02 105	0.02 94	1.23 146	0.37 73	0.06 102	0.00 1	1.58 162	0.09 114	0.87 147	1.06 123	0.00 1	0.02 82	0.00 1	0.00 1	1.16 163	0.01 130

PWCDC_ROB	0.90 203	0.07 174	0.01 171	0.03 173	0.19 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 127	0.00 1	0.84 225	0.19 160	10.70 298	0.17 246	3.32 264	1.17 212	0.22 166	0.06 129	0.65 111	0.06 95	1.28 160	5.14 287	0.00 1	0.15 227	0.00 1	0.00 1	0.08 96	0.00 1

LGtest1	0.15 73	0.03 70	0.00 1	0.01 84	0.11 180	0.15 223	0.00 1	0.03 125	0.05 108	0.01 114	0.76 221	0.02 30	0.03 127	0.00 1	1.01 106	0.62 145	0.09 122	0.10 149	0.09 43	0.13 132	0.22 71	0.49 83	0.01 133	0.02 82	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.00 1

coex_refinement	0.20 95	0.12 212	0.04 213	0.07 218	0.09 150	0.00 1	0.03 180	0.00 1	0.16 172	0.01 114	0.00 1	0.04 62	0.01 64	0.04 149	1.39 161	0.24 39	0.16 145	0.00 1	1.72 175	0.05 83	0.23 74	0.38 72	0.00 1	0.03 122	0.01 170	0.00 1	0.52 128	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 101	0.11 208	0.00 1	0.01 84	0.03 78	0.14 218	0.00 1	0.03 125	0.06 119	0.01 114	0.33 200	0.19 160	0.18 193	0.02 94	1.03 111	0.93 194	0.12 140	0.16 179	0.39 87	0.13 132	0.92 150	0.93 111	0.01 133	0.02 82	0.00 1	0.12 201	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.19 91	0.38 254	0.00 1	0.05 195	0.02 59	0.10 192	0.00 1	0.03 125	0.03 82	0.01 114	0.89 226	0.22 165	0.20 199	0.02 94	0.76 63	0.57 134	0.01 24	0.07 132	0.33 84	0.14 143	0.31 88	0.56 91	0.08 203	0.00 1	0.00 1	0.19 222	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.19 91	0.01 23	0.00 1	0.01 84	0.03 78	0.01 109	0.00 1	0.01 72	0.09 138	0.01 114	0.13 171	0.07 94	0.06 155	0.02 94	0.80 69	0.51 120	0.07 111	0.06 129	0.65 111	0.05 83	0.76 133	1.75 161	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.00 1

AE-Stereo	0.44 155	0.04 110	0.00 1	0.03 173	0.14 206	0.03 154	0.01 134	0.05 147	0.13 164	0.01 114	0.00 1	0.22 165	0.18 193	0.03 133	1.04 112	1.50 233	0.29 185	0.18 192	1.35 148	0.36 206	2.04 183	3.28 222	0.02 160	0.04 143	0.01 170	0.14 207	0.84 147	0.00 1

raft_robust	0.40 149	0.06 151	0.00 1	0.00 1	0.09 150	0.00 1	0.00 1	1.15 258	0.01 26	0.01 114	0.01 128	0.19 160	0.05 147	0.05 164	1.14 130	0.69 172	0.08 119	0.16 179	3.38 214	0.13 132	1.13 156	2.24 179	0.01 133	0.10 205	0.00 1	0.00 1	0.14 102	0.08 178

AACVNet	0.14 68	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.05 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.01 114	0.00 1	0.08 105	0.00 1	0.06 180	0.81 70	0.46 103	0.02 57	0.01 71	0.30 82	0.03 66	0.53 112	0.50 85	0.01 133	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.73 142	0.03 167

FINET	0.09 45	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.03 82	0.01 114	0.29 198	0.13 121	0.01 64	0.01 43	0.64 46	0.26 44	0.02 57	0.00 1	0.42 90	0.00 1	0.23 74	0.06 28	0.00 1	0.02 82	0.01 170	0.07 189	0.02 76	0.00 1

FADNet	0.45 157	0.07 174	0.11 234	0.01 84	0.13 196	0.00 1	0.85 257	0.01 72	0.05 108	0.01 114	0.00 1	0.04 62	0.08 166	0.20 256	1.89 212	0.45 97	0.19 157	0.23 215	3.36 213	0.70 246	1.43 167	1.43 137	0.03 182	0.05 160	0.09 217	0.36 233	0.03 84	0.35 204

DEFOM-Stereo_RVC	0.20 95	0.03 70	0.00 1	0.01 84	0.04 96	0.04 162	0.00 1	0.04 141	0.11 157	0.02 124	0.02 138	0.26 177	0.07 161	0.01 43	0.82 73	0.41 84	0.11 132	0.20 200	0.58 101	0.12 125	0.76 133	1.51 143	0.09 212	0.02 82	0.00 1	0.10 193	0.03 84	0.00 1

CASnet	0.31 131	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.09 150	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.08 133	0.02 124	0.02 138	0.18 150	0.17 192	0.00 1	1.09 122	0.57 134	0.21 164	0.22 210	0.44 94	0.14 143	2.69 212	1.62 149	0.00 1	0.05 160	0.00 1	0.00 1	0.69 141	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.62 179	0.04 110	0.00 1	0.02 148	0.10 166	0.07 174	0.01 134	0.18 192	0.26 199	0.02 124	0.23 193	0.24 170	0.15 190	0.01 43	1.16 133	1.37 225	0.29 185	0.32 248	2.08 188	0.10 116	2.29 198	3.42 227	0.03 182	0.06 174	0.00 1	0.43 237	3.97 284	0.00 1

AF-Net	0.20 95	0.02 45	0.01 171	0.05 195	0.05 106	0.00 1	0.80 254	0.45 221	0.05 108	0.02 124	0.00 1	0.25 172	0.01 64	0.02 94	0.85 77	0.19 28	0.01 24	0.00 1	0.84 122	0.06 95	0.11 45	1.32 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 119	0.02 151

Nwc_Net	0.20 95	0.02 45	0.01 171	0.05 195	0.05 106	0.00 1	0.80 254	0.45 221	0.05 108	0.02 124	0.00 1	0.25 172	0.01 64	0.02 94	0.85 77	0.19 28	0.01 24	0.00 1	0.84 122	0.06 95	0.11 45	1.32 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 119	0.02 151

DeepPrunerF	1.52 240	0.71 275	0.00 1	2.52 285	6.99 301	1.25 276	2.03 277	0.28 208	2.08 288	0.02 124	0.06 153	0.09 110	0.01 64	0.05 164	4.34 278	1.01 206	0.07 111	0.05 122	1.53 160	0.10 116	0.69 124	0.81 107	0.11 222	0.04 143	12.92 318	0.86 254	2.25 215	0.05 174

CFNet_RVC	0.19 91	0.10 200	0.02 192	0.00 1	0.04 96	0.01 109	0.01 134	0.00 1	0.03 82	0.02 124	0.00 1	0.03 45	0.01 64	0.07 198	0.96 99	0.42 87	0.16 145	0.01 71	0.87 125	0.02 50	0.65 123	0.83 108	0.01 133	0.13 217	0.00 1	0.01 140	0.76 144	0.00 1

G2L-Stereo	0.16 78	0.12 212	0.00 1	0.02 148	0.16 211	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.02 57	0.03 131	0.00 1	0.04 62	0.02 105	0.13 233	1.06 118	0.25 41	0.04 79	0.00 1	0.50 97	0.03 66	0.53 112	0.34 68	0.01 133	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.97 152	0.00 1

castereo	0.52 170	0.03 70	0.00 1	0.02 148	0.06 130	0.15 223	0.00 1	0.08 163	0.13 164	0.03 131	0.13 171	0.31 187	0.33 224	0.03 133	1.18 137	1.40 227	0.46 210	0.27 233	2.05 187	0.34 203	3.54 245	3.00 213	0.02 160	0.05 160	0.00 1	0.09 191	0.12 100	0.22 189

GLC_STEREO	0.30 124	0.03 70	0.03 207	0.00 1	0.05 106	0.00 1	0.00 1	0.47 223	0.07 127	0.03 131	0.02 138	0.08 105	0.02 105	0.01 43	1.34 153	0.81 178	0.16 145	0.10 149	0.48 96	0.16 155	1.36 163	0.50 85	0.00 1	0.03 122	0.00 1	0.00 1	2.29 220	0.01 130

AASNet	0.03 9	0.03 70	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.00 1	0.03 45	0.00 1	0.01 43	0.28 13	0.14 10	0.00 1	0.00 1	0.03 12	0.01 37	0.03 15	0.15 47	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CIPLG	0.38 144	0.04 110	0.09 227	0.01 84	0.09 150	0.00 1	0.13 213	0.09 169	0.31 212	0.04 135	0.07 160	0.09 110	0.04 141	0.10 220	2.21 231	0.47 108	0.16 145	0.02 89	1.65 171	0.06 95	0.76 133	1.65 151	0.01 133	0.03 122	0.08 212	0.00 1	1.99 203	0.02 151

IPLGR_C	0.37 140	0.03 70	0.09 227	0.01 84	0.10 166	0.00 1	0.14 215	0.09 169	0.27 203	0.04 135	0.08 161	0.04 62	0.04 141	0.09 212	1.86 209	0.46 103	0.15 144	0.02 89	1.69 174	0.02 50	0.78 138	1.69 157	0.02 160	0.02 82	0.08 212	0.00 1	2.16 210	0.02 151

ACRE	0.38 144	0.03 70	0.08 225	0.01 84	0.09 150	0.00 1	0.14 215	0.09 169	0.28 205	0.04 135	0.11 170	0.10 114	0.04 141	0.12 229	1.92 215	0.46 103	0.16 145	0.02 89	1.64 170	0.06 95	0.76 133	1.66 152	0.01 133	0.02 82	0.08 212	0.01 140	2.32 222	0.02 151

CFNet_pseudo	0.27 115	0.10 200	0.00 1	0.04 187	0.16 211	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.05 108	0.04 135	0.00 1	0.18 150	0.01 64	0.01 43	2.64 248	0.55 129	0.05 84	0.01 71	1.50 157	0.01 37	0.51 109	0.68 102	0.47 270	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.15 106	0.01 130

GANetREF_RVC	0.37 140	0.18 231	0.00 1	0.16 241	0.08 145	0.01 109	0.00 1	0.01 72	0.09 138	0.04 135	0.00 1	1.54 241	0.01 64	0.05 164	1.00 104	0.36 70	0.37 203	0.11 157	1.59 163	0.06 95	0.98 153	0.59 98	0.00 1	0.04 143	0.00 1	0.00 1	2.74 234	0.01 130
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	0.40 149	0.09 194	0.17 241	0.02 148	0.12 189	0.00 1	1.12 270	0.01 72	0.06 119	0.05 140	0.00 1	0.01 9	0.13 186	0.09 212	2.17 229	0.68 168	0.16 145	0.13 166	1.99 185	0.66 242	1.09 155	1.39 133	0.09 212	0.15 227	0.05 203	0.00 1	0.01 61	0.43 212

DMCA	0.05 24	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.06 141	0.00 1	0.07 94	0.01 64	0.01 43	0.45 24	0.33 65	0.01 24	0.02 89	0.08 40	0.02 50	0.10 41	0.08 33	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDF-Stereo	1.76 249	0.51 266	0.10 233	10.17 294	0.11 180	11.95 299	0.01 134	0.08 163	0.21 182	0.07 142	1.21 238	7.67 273	0.76 247	0.02 94	1.09 122	1.69 245	0.69 242	0.36 256	3.20 211	0.24 186	3.14 231	2.94 211	0.06 196	0.18 232	0.16 235	0.47 240	0.28 119	0.26 193

CFNet	0.09 45	0.05 136	0.00 1	0.03 173	0.03 78	0.01 109	0.00 1	0.04 141	0.02 57	0.07 142	0.00 1	0.02 30	0.01 64	0.04 149	0.77 65	0.09 5	0.05 84	0.00 1	0.11 53	0.01 37	0.33 91	0.35 70	0.00 1	0.02 82	0.00 1	0.00 1	0.48 127	0.00 1

castereo++	0.60 176	0.03 70	0.00 1	0.03 173	0.07 135	0.22 247	0.00 1	0.05 147	0.20 178	0.08 144	0.06 153	0.32 188	0.29 216	0.02 94	0.91 88	1.24 217	0.43 208	0.25 220	2.24 192	0.27 192	3.44 242	2.51 190	0.17 244	0.04 143	0.00 1	0.04 180	2.60 231	0.71 216

SQANet	7.67 297	13.28 306	1.20 284	27.19 309	6.84 300	23.61 308	19.52 306	0.51 224	0.55 249	0.08 144	0.60 216	11.40 283	2.42 268	14.73 305	1.81 207	0.45 97	2.27 279	0.09 146	20.04 300	0.35 205	5.24 282	4.72 273	38.52 314	0.37 250	0.16 235	2.08 277	2.21 211	6.76 273

test_3	0.74 185	0.06 151	0.00 1	0.01 84	0.21 231	0.09 184	0.03 180	0.90 244	0.09 138	0.08 144	0.03 145	0.03 45	0.05 147	0.03 133	1.14 130	0.62 145	0.11 132	0.15 169	5.52 241	0.20 177	2.10 185	4.54 267	0.00 1	0.14 224	0.17 241	0.00 1	3.41 264	0.33 199

RALAANet	0.28 118	0.08 188	0.02 192	0.03 173	0.10 166	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.07 127	0.08 144	0.00 1	0.07 94	0.03 127	0.06 180	0.96 99	0.39 78	0.13 141	0.05 122	0.97 128	0.24 186	1.33 162	1.54 145	0.00 1	0.06 174	0.00 1	0.00 1	1.42 177	0.01 130

EAI-Stereo	1.28 228	0.38 254	0.65 266	0.59 260	0.25 240	0.72 266	0.54 244	1.46 268	0.76 267	0.08 144	1.89 253	0.48 208	0.33 224	0.04 149	2.10 227	2.44 286	0.28 181	0.52 269	6.62 259	0.54 225	3.35 239	3.93 242	0.15 240	0.51 256	0.60 268	1.15 260	3.43 266	0.81 221

BEATNet_4x	0.57 174	0.14 220	0.03 207	0.01 84	0.03 78	0.00 1	0.02 168	0.05 147	0.25 193	0.08 144	0.03 145	0.16 134	0.14 187	0.28 268	2.42 238	1.24 217	0.76 247	0.72 280	0.78 120	0.14 143	2.92 219	4.33 255	0.00 1	0.16 230	0.00 1	0.02 164	0.60 136	0.01 130

PA-Net	0.32 134	0.07 174	0.06 221	0.02 148	0.32 248	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.19 177	0.08 144	0.08 161	0.01 9	0.01 64	0.10 220	1.78 206	0.38 77	0.01 24	0.02 89	0.08 40	0.05 83	0.16 63	2.33 184	0.50 273	0.02 82	0.00 1	1.25 263	0.01 61	1.17 229
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
trnet	0.38 144	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.09 169	0.20 178	0.09 151	0.09 166	0.24 170	0.22 204	0.01 43	1.36 157	1.57 240	0.29 185	0.28 238	1.46 155	0.41 214	1.88 177	1.40 136	0.01 133	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.54 129	0.01 130

IMH-64-1	17.49 316	23.91 317	7.20 316	42.28 320	28.60 320	40.17 320	38.12 325	3.27 301	8.82 315	0.09 151	0.89 226	30.12 309	23.49 311	73.52 327	5.49 309	1.63 242	6.07 306	1.82 310	28.60 311	0.85 256	6.96 310	6.15 302	55.91 328	1.37 293	10.81 311	5.12 302	7.25 302	13.60 305

IMH-64	17.49 316	23.91 317	7.20 316	42.28 320	28.60 320	40.17 320	38.12 325	3.27 301	8.82 315	0.09 151	0.89 226	30.12 309	23.49 311	73.52 327	5.49 309	1.63 242	6.07 306	1.82 310	28.60 311	0.85 256	6.96 310	6.15 302	55.91 328	1.37 293	10.81 311	5.12 302	7.25 302	13.60 305

test_1	0.74 185	0.06 151	0.00 1	0.01 84	0.20 228	0.09 184	0.01 134	0.98 247	0.09 138	0.10 154	0.02 138	0.03 45	0.05 147	0.03 133	1.13 128	0.62 145	0.11 132	0.15 169	5.47 239	0.20 177	2.15 191	4.57 268	0.00 1	0.13 217	0.17 241	0.01 140	3.16 256	0.33 199

APVNet	0.31 131	0.08 188	0.00 1	0.05 195	0.05 106	0.00 1	0.01 134	0.09 169	0.02 57	0.10 154	0.06 153	0.07 94	0.01 64	0.04 149	1.49 174	0.55 129	0.16 145	0.11 157	1.74 176	0.19 172	0.76 133	2.27 182	0.00 1	0.05 160	0.00 1	0.00 1	0.54 129	0.02 151

test-3	0.74 185	0.06 151	0.00 1	0.01 84	0.20 228	0.09 184	0.01 134	0.98 247	0.09 138	0.11 156	0.03 145	0.03 45	0.05 147	0.03 133	1.13 128	0.62 145	0.11 132	0.15 169	5.47 239	0.20 177	2.16 192	4.58 269	0.00 1	0.13 217	0.17 241	0.01 140	3.15 254	0.33 199

RP	0.26 112	0.01 23	0.00 1	0.02 148	0.19 223	0.00 1	0.23 229	0.10 174	0.22 186	0.13 157	0.00 1	0.07 94	0.00 1	0.05 164	1.49 174	0.17 17	0.03 71	0.00 1	0.14 56	0.01 37	0.05 28	1.67 155	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	2.23 214	0.16 183

RAFT-Stereo + iAFF	0.27 115	0.06 151	0.00 1	0.09 229	0.21 231	0.00 1	0.01 134	0.01 72	0.05 108	0.14 158	0.00 1	0.13 121	0.02 105	0.01 43	1.07 120	0.35 67	0.04 79	0.01 71	1.44 152	0.04 78	0.31 88	0.44 77	0.00 1	0.03 122	0.00 1	0.01 140	2.76 235	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	0.45 157	0.27 247	0.41 254	0.19 245	0.28 245	0.00 1	0.05 193	0.26 205	0.21 182	0.14 158	0.17 175	0.27 179	0.05 147	0.19 254	2.42 238	0.58 137	0.22 166	0.80 282	0.51 98	0.43 216	0.63 122	1.49 142	0.14 235	0.50 255	0.10 220	0.98 258	0.34 125	0.57 215

XPNet_ROB	0.74 185	0.37 252	0.02 192	0.01 84	0.14 206	0.06 172	0.00 1	0.00 1	0.14 168	0.14 158	0.73 218	8.65 274	0.03 127	0.06 180	0.81 70	0.47 108	0.69 242	0.04 117	0.32 83	0.17 166	1.14 157	2.73 204	0.15 240	0.05 160	0.00 1	0.02 164	2.84 240	0.09 179

IMH	18.53 320	24.49 320	7.11 315	42.48 323	29.80 325	40.97 323	39.23 327	3.43 303	9.05 317	0.16 161	0.26 196	31.99 311	32.37 320	76.84 330	3.57 267	1.35 224	6.58 308	1.86 312	28.67 314	1.02 273	6.73 303	5.64 296	55.92 330	1.44 296	10.40 310	7.04 309	8.16 308	23.66 323

NaN_ROB	0.80 190	0.46 260	0.35 251	0.20 247	0.83 276	0.13 211	0.22 227	0.15 189	1.81 285	0.16 161	0.73 218	4.44 265	0.06 155	0.19 254	1.51 178	0.48 111	0.31 192	0.25 220	0.62 106	0.31 198	0.71 130	1.01 121	0.19 249	0.37 250	0.14 230	1.02 259	2.36 225	2.71 244

AnonymousM	0.98 208	0.10 200	0.00 1	0.01 84	0.01 36	0.18 241	0.00 1	0.30 210	0.35 216	0.17 163	1.02 233	0.35 192	0.33 224	0.13 233	1.35 154	1.51 234	0.49 214	0.30 242	0.86 124	1.05 274	2.44 202	2.44 187	0.14 235	0.21 236	0.00 1	0.20 225	4.24 292	8.16 285

TANstereo	0.47 162	0.03 70	0.00 1	0.04 187	0.09 150	0.00 1	0.00 1	0.23 199	0.28 205	0.17 163	0.17 175	0.13 121	0.08 166	0.01 43	1.59 188	1.33 221	0.34 195	0.20 200	0.27 79	0.13 132	2.19 194	1.78 162	0.12 226	0.04 143	0.00 1	0.00 1	3.51 268	0.00 1

XX-TBD	0.47 162	0.03 70	0.00 1	0.04 187	0.09 150	0.00 1	0.00 1	0.23 199	0.28 205	0.17 163	0.17 175	0.13 121	0.08 166	0.01 43	1.59 188	1.33 221	0.34 195	0.20 200	0.27 79	0.13 132	2.19 194	1.78 162	0.12 226	0.04 143	0.00 1	0.00 1	3.51 268	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.49 165	0.03 70	0.00 1	0.02 148	0.11 180	0.01 109	0.00 1	0.17 191	0.11 157	0.18 166	0.05 152	0.11 119	0.04 141	0.01 43	1.52 181	1.42 229	0.26 177	0.20 200	1.44 152	0.13 132	2.11 186	1.64 150	0.03 182	0.05 160	0.00 1	0.00 1	3.54 273	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	0.45 157	0.07 174	0.01 171	0.01 84	0.10 166	0.01 109	0.02 168	0.27 206	0.46 234	0.19 167	0.03 145	0.39 197	0.33 224	0.12 229	1.88 211	1.63 242	0.64 234	0.48 265	0.16 61	0.44 217	2.67 211	2.26 181	0.00 1	0.04 143	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.04 170

CREStereo	0.43 152	0.03 70	0.00 1	0.00 1	0.07 135	0.01 109	0.00 1	0.20 195	0.37 221	0.19 167	0.19 181	0.29 184	0.26 208	0.01 43	1.52 181	1.86 258	0.30 190	0.21 209	1.45 154	0.39 211	2.17 193	1.59 148	0.02 160	0.05 160	0.00 1	0.00 1	0.55 131	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 73	0.06 151	0.00 1	0.02 148	0.05 106	0.00 1	0.09 205	0.00 1	0.72 266	0.19 167	0.02 138	0.04 62	0.01 64	0.01 43	1.22 143	0.31 61	0.00 1	0.00 1	0.15 59	0.02 50	0.22 71	0.47 80	0.06 196	0.01 41	0.00 1	0.07 189	0.05 91	0.25 191

GEStereo_RVC	0.69 182	0.03 70	0.01 171	0.01 84	0.14 206	0.00 1	0.22 227	0.30 210	0.12 160	0.20 170	0.09 166	0.23 168	0.02 105	0.05 164	1.35 154	1.20 213	0.17 154	0.09 146	4.87 232	0.32 199	2.13 188	3.77 238	0.26 258	0.19 233	0.00 1	0.02 164	2.64 232	0.24 190

SACVNet	0.32 134	0.17 229	0.00 1	0.01 84	0.10 166	0.00 1	0.09 205	0.05 147	0.05 108	0.21 171	0.00 1	0.04 62	0.08 166	0.07 198	0.81 70	0.44 93	0.34 195	0.07 132	1.39 149	0.08 109	1.07 154	2.54 191	0.00 1	0.04 143	0.00 1	0.00 1	1.06 155	0.02 151

CC-Net-ROB	0.89 202	0.61 272	0.00 1	0.68 261	0.59 261	2.06 284	0.07 201	0.00 1	0.01 26	0.21 171	0.00 1	9.68 277	1.74 257	0.24 263	0.70 55	0.27 50	0.20 161	0.02 89	1.57 161	0.01 37	0.29 86	0.30 63	4.40 304	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.28 119	0.01 130

AMNet	0.16 78	0.06 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 149	0.21 171	0.00 1	0.46 204	0.21 202	0.44 275	0.54 34	0.58 137	0.26 177	0.00 1	0.17 65	0.12 125	0.32 90	0.05 25	0.00 1	0.06 174	0.00 1	0.27 228	0.12 100	0.28 194

ETE_ROB	1.29 229	0.87 279	0.00 1	0.08 221	0.29 246	0.03 154	0.08 204	0.02 117	1.31 280	0.21 171	1.87 252	18.25 295	0.02 105	0.09 212	1.37 158	0.49 112	1.08 268	0.08 138	1.26 141	0.21 182	1.85 176	3.21 220	0.10 215	0.11 209	0.12 221	0.00 1	1.66 190	0.25 191

GES	0.51 168	0.03 70	0.01 171	0.00 1	0.08 145	0.00 1	0.01 134	0.01 72	0.25 193	0.22 175	0.08 161	0.21 164	0.07 161	0.01 43	1.59 188	0.63 155	0.23 169	0.03 109	5.69 246	0.17 166	1.74 174	1.34 130	0.04 190	0.11 209	0.01 170	0.00 1	0.16 110	0.91 222

Ntro	10.81 302	19.66 310	2.61 301	42.45 322	13.71 310	32.82 314	28.40 313	0.08 163	0.43 230	0.23 176	0.23 193	14.35 289	2.95 273	26.28 312	2.20 230	0.43 90	3.46 291	0.15 169	23.14 305	0.64 241	6.27 296	5.06 281	53.29 319	1.41 295	0.06 207	2.30 279	2.12 208	7.23 277

IER	0.14 68	0.03 70	0.00 1	0.02 148	0.06 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.23 176	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.02 94	1.38 159	0.21 35	0.02 57	0.00 1	0.05 27	0.03 66	0.17 64	0.04 22	0.12 226	0.01 41	0.00 1	0.03 178	1.21 167	0.04 170

s12784h	0.90 203	0.03 70	0.00 1	0.02 148	0.10 166	0.00 1	0.00 1	0.23 199	0.36 219	0.24 178	0.06 153	0.13 121	0.23 205	0.01 43	1.62 193	1.93 263	0.40 206	0.17 188	2.24 192	0.22 183	4.46 268	2.20 178	0.02 160	0.05 160	0.47 264	0.05 184	3.83 281	5.24 264

zero-FE	2.88 270	0.51 266	0.09 227	17.18 302	2.02 288	18.84 304	4.51 289	0.08 163	0.29 209	0.25 179	2.28 260	9.06 276	2.04 264	0.08 203	1.22 143	1.59 241	0.84 251	1.10 296	6.84 262	0.38 208	4.26 258	3.31 225	0.07 199	0.17 231	0.16 235	0.48 242	0.21 116	0.00 1

Any-RAFT	1.05 211	0.02 45	0.02 192	0.01 84	0.05 106	0.01 109	0.00 1	0.98 247	0.38 224	0.25 179	3.29 270	0.35 192	0.21 202	0.11 224	1.46 169	1.86 258	0.54 219	0.25 220	5.16 238	0.30 197	4.27 259	2.84 208	0.10 215	0.07 185	0.06 207	0.36 233	1.19 164	4.22 257

DLCB_ROB	0.11 56	0.05 136	0.02 192	0.05 195	0.07 135	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.26 181	0.08 161	0.02 30	0.02 105	0.04 149	0.54 34	0.26 44	0.06 102	0.04 117	0.14 56	0.01 37	0.51 109	0.42 75	0.01 133	0.02 82	0.03 194	0.04 180	0.15 106	0.04 170

ACVNet_1	14.27 311	26.63 324	6.54 312	50.84 330	28.80 322	47.43 328	35.05 322	0.04 141	0.64 256	0.27 182	0.00 1	16.97 294	5.25 281	59.59 326	1.93 217	0.51 120	5.65 305	0.55 273	20.43 301	0.23 185	6.12 292	4.43 261	55.02 325	1.86 305	0.08 212	3.15 290	1.89 198	5.38 265

UDG	4.64 285	8.87 303	1.16 283	15.44 301	16.00 312	9.90 297	21.00 307	0.34 216	0.07 127	0.29 183	0.91 229	1.77 249	0.05 147	21.99 309	1.94 219	0.66 164	4.65 299	1.41 302	7.33 265	3.16 310	1.90 178	2.00 173	2.71 299	0.13 217	0.01 170	0.00 1	1.53 185	0.02 151

UCFNet_RVC	0.28 118	0.14 220	0.02 192	0.11 234	0.13 196	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.09 138	0.29 183	0.00 1	0.09 110	0.01 64	0.05 164	1.11 124	0.45 97	0.05 84	0.00 1	1.02 132	0.02 50	0.74 131	0.90 110	0.90 286	0.02 82	0.00 1	0.00 1	0.29 123	1.12 226

DDUNet	4.73 288	7.86 301	1.10 281	15.36 300	11.34 306	12.95 300	13.21 302	0.02 117	0.08 133	0.30 185	0.18 180	2.41 253	0.12 182	31.51 313	1.05 114	0.37 73	4.89 302	2.70 316	7.28 264	3.38 313	0.41 101	1.74 160	6.96 306	0.02 82	0.02 189	0.00 1	2.48 227	0.00 1

RGC	0.39 147	0.25 246	0.96 280	0.06 210	0.16 211	0.07 174	0.03 180	0.03 125	0.09 138	0.30 185	0.30 199	0.03 45	0.03 127	0.08 203	1.41 164	0.17 17	0.08 119	0.01 71	0.83 121	0.11 121	0.51 109	2.50 189	0.00 1	0.04 143	0.00 1	0.37 235	1.25 168	0.79 220

stereogan	0.36 139	0.13 218	0.06 221	0.02 148	0.21 231	0.04 162	0.02 168	0.01 72	0.20 178	0.30 185	0.01 128	0.22 165	0.00 1	0.04 149	1.22 143	0.47 108	0.06 102	0.01 71	0.77 119	0.06 95	0.22 71	3.29 223	0.01 133	0.02 82	0.05 203	0.00 1	2.30 221	0.01 130

ACVNet-4b	12.67 304	21.88 315	2.55 300	39.72 318	15.34 311	36.15 318	28.96 314	0.55 226	0.43 230	0.34 188	0.21 187	26.22 306	6.10 285	56.62 324	1.30 151	0.49 112	5.45 304	0.35 251	18.32 294	0.90 263	6.28 297	5.13 286	54.95 324	2.02 309	0.18 246	0.65 248	1.81 196	9.18 292

ICVP	0.37 140	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.01 109	0.00 1	0.02 117	0.10 149	0.34 188	0.21 187	0.10 114	0.07 161	0.07 198	0.91 88	0.94 196	0.60 226	0.60 276	0.74 117	0.38 208	1.68 173	2.97 212	0.01 133	0.06 174	0.00 1	0.00 1	0.19 114	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	0.51 168	0.04 110	0.00 1	0.01 84	0.10 166	0.01 109	0.11 211	0.23 199	0.33 213	0.35 190	0.22 189	0.32 188	0.23 205	0.01 43	1.52 181	1.88 262	0.33 194	0.16 179	2.46 197	0.26 189	2.44 202	1.68 156	0.02 160	0.05 160	0.99 277	0.02 164	0.08 96	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.48 164	0.02 45	0.00 1	0.06 210	0.12 189	0.00 1	0.00 1	1.01 251	0.06 119	0.37 191	0.56 212	0.07 94	0.03 127	0.06 180	1.18 137	0.65 161	0.19 157	0.02 89	4.07 222	0.03 66	1.44 168	1.44 138	0.00 1	0.10 205	0.00 1	0.00 1	1.19 164	0.34 202

IPLG	0.60 176	0.04 110	0.01 171	0.01 84	0.14 206	0.00 1	0.01 134	0.40 218	0.12 160	0.38 192	0.17 175	0.07 94	0.08 166	0.21 260	4.65 287	0.84 184	0.11 132	0.07 132	1.66 172	0.26 189	0.48 107	2.66 195	0.00 1	0.13 217	0.02 189	0.19 222	3.39 263	0.00 1

LoS	0.64 180	0.04 110	0.01 171	0.01 84	0.02 59	0.01 109	0.00 1	2.75 296	0.50 243	0.39 193	0.06 153	0.52 210	0.50 239	0.13 233	1.65 196	1.84 256	0.67 241	0.45 264	1.09 134	0.25 188	3.52 244	2.69 203	0.03 182	0.06 174	0.00 1	0.00 1	0.03 84	0.02 151
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
FCDSN-DC	0.70 183	0.24 245	1.46 290	0.42 258	0.59 261	0.09 184	0.58 246	0.24 204	0.35 216	0.40 194	0.17 175	0.41 201	0.11 181	0.02 94	5.20 298	1.09 209	0.25 175	0.20 200	0.55 99	0.14 143	1.96 179	2.36 185	0.00 1	1.09 284	0.01 170	0.34 232	0.56 133	0.05 174
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	1.32 233	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.15 223	0.00 1	0.71 231	0.57 252	0.41 195	3.43 274	0.40 198	0.27 212	0.02 94	1.63 194	2.71 293	0.58 225	0.30 242	8.12 267	1.20 278	5.20 280	4.62 272	0.18 248	0.06 174	0.16 235	0.86 254	0.46 126	3.62 252

S2M2_L	0.39 147	0.03 70	0.00 1	0.01 84	0.06 130	0.00 1	0.00 1	0.11 178	0.20 178	0.42 196	0.00 1	0.15 132	0.10 179	0.00 1	1.15 132	0.95 198	0.22 166	0.27 233	0.08 40	0.15 150	1.60 171	1.46 139	0.02 160	0.04 143	0.00 1	0.00 1	3.37 262	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	0.31 131	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.07 135	0.02 142	0.07 201	0.07 158	0.39 227	0.45 197	0.10 168	0.18 150	0.14 187	0.11 224	1.44 167	0.94 196	0.24 172	0.35 251	0.40 88	0.18 170	1.41 165	1.72 159	0.01 133	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.06 93	0.07 177

sCroCo_RVC	0.66 181	0.05 136	0.00 1	0.01 84	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.12 180	0.54 248	0.45 197	0.10 168	0.43 203	0.33 224	0.02 94	1.55 185	2.38 283	0.36 200	0.25 220	1.77 177	0.38 208	3.34 238	4.03 247	0.02 160	0.09 201	0.00 1	0.00 1	1.51 183	0.04 170

HGLStereo	0.10 52	0.04 110	0.01 171	0.01 84	0.03 78	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.48 199	0.00 1	0.02 30	0.01 64	0.02 94	0.70 55	0.27 50	0.02 57	0.00 1	0.16 61	0.02 50	0.27 79	0.48 81	0.02 160	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.09 98	0.00 1

FADNet_RVC	1.42 238	0.20 237	0.42 256	0.27 251	0.71 268	0.02 142	0.76 253	0.40 218	0.50 243	0.48 199	1.02 233	0.90 222	0.37 233	0.76 283	4.54 285	1.52 236	0.76 247	1.49 303	9.06 273	0.69 244	3.06 230	3.65 234	0.41 269	0.69 269	0.28 258	0.26 227	3.02 250	2.12 240

iResNetv2_ROB	0.50 167	0.12 212	0.00 1	0.08 221	0.10 166	0.00 1	0.00 1	2.00 284	0.07 127	0.48 199	0.00 1	0.06 87	0.01 64	0.05 164	2.07 226	0.42 87	0.07 111	0.00 1	2.45 196	0.02 50	2.00 182	0.86 109	0.00 1	0.11 209	0.00 1	0.00 1	2.56 230	0.00 1

MFMNet_re	2.15 259	0.05 136	0.08 225	0.00 1	0.79 272	0.84 267	1.03 267	2.00 284	1.92 286	0.48 199	0.95 231	10.91 281	3.15 274	0.07 198	5.46 307	2.08 271	2.09 278	0.88 286	10.26 278	1.74 297	5.19 279	3.08 215	0.66 276	0.93 278	0.01 170	0.01 140	2.55 229	0.78 217

CASS	0.97 207	0.04 110	0.04 213	0.05 195	0.05 106	0.01 109	1.34 272	0.13 185	0.26 199	0.49 203	1.46 243	0.38 196	0.28 214	0.01 43	1.47 171	1.26 219	2.91 288	0.42 262	3.52 215	0.10 116	5.60 287	4.01 245	0.00 1	0.06 174	0.27 256	0.00 1	1.92 201	0.01 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
cross-raft	1.01 209	0.18 231	0.00 1	0.00 1	0.06 130	0.16 232	0.02 168	1.11 256	0.38 224	0.49 203	0.43 207	0.42 202	0.27 212	0.13 233	1.38 159	2.26 274	0.29 185	0.20 200	6.38 254	0.98 270	4.80 276	4.29 254	0.08 203	0.03 122	0.12 221	0.68 249	0.15 106	1.83 238

DeepPruner_ROB	0.46 161	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.14 206	0.00 1	0.91 263	0.01 72	0.03 82	0.50 205	0.57 214	0.05 76	0.03 127	0.08 203	1.84 208	0.63 155	0.14 142	0.03 109	1.17 139	0.05 83	2.53 206	2.11 176	0.14 235	0.04 143	0.01 170	0.11 200	1.26 170	0.00 1

WAO-6	12.97 306	12.92 305	2.64 302	22.85 306	13.01 309	31.05 313	25.33 310	3.69 308	9.31 318	0.52 206	3.07 267	25.35 304	35.29 327	45.64 316	5.70 313	1.43 230	8.23 311	0.60 276	19.56 298	1.47 287	6.98 312	6.65 314	17.42 310	3.07 319	12.29 314	9.52 315	9.39 312	17.14 315

NVstereo2D	0.29 121	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.05 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 119	0.52 206	0.39 204	0.03 45	0.00 1	0.01 43	4.53 284	0.51 120	0.03 71	0.02 89	0.59 103	0.00 1	0.38 100	0.51 88	0.00 1	0.02 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACVNet_2	14.77 312	26.65 325	7.05 314	49.88 329	26.05 318	44.46 327	33.12 319	0.27 206	0.44 233	0.53 208	0.99 232	22.49 301	8.81 293	46.65 318	1.91 213	0.56 131	9.29 316	0.10 149	32.68 319	0.42 215	6.14 293	4.82 277	53.84 320	1.72 302	4.01 300	4.42 298	3.80 279	7.61 280

HCRNet	0.13 62	0.03 70	0.00 1	0.12 236	0.00 1	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.01 26	0.57 209	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.99 103	0.20 33	0.02 57	0.00 1	0.04 20	0.03 66	0.13 54	0.06 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.37 175	0.00 1

MFN_U_SF_DS_RVC	2.19 261	0.36 251	0.12 237	0.96 270	0.71 268	1.19 273	5.29 293	1.30 264	1.26 279	0.59 210	0.54 211	3.31 263	1.15 252	2.62 298	3.30 263	0.75 176	0.18 156	0.24 216	8.44 270	0.62 234	4.12 255	5.95 299	0.65 275	0.13 217	1.68 286	3.51 292	2.81 237	7.45 279

RASNet	0.16 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 106	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.04 94	0.60 211	0.00 1	0.03 45	0.00 1	0.01 43	0.48 27	0.57 134	0.02 57	0.00 1	0.10 47	0.00 1	0.54 114	0.56 91	0.00 1	0.02 82	0.00 1	0.00 1	1.27 171	0.02 151

RainbowNet	12.80 305	21.87 314	3.60 305	44.60 325	19.57 314	37.71 319	29.87 315	1.11 256	1.01 273	0.62 212	0.00 1	20.56 299	6.81 287	48.71 319	1.91 213	0.97 199	3.36 290	0.26 225	14.60 286	3.20 311	6.83 307	5.60 295	54.43 323	1.29 290	0.49 265	2.74 285	3.58 276	10.27 298

iResNet_ROB	0.44 155	0.06 151	0.00 1	0.05 195	0.10 166	0.00 1	0.00 1	2.08 288	0.06 119	0.64 213	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.04 149	1.94 219	0.70 173	0.05 84	0.00 1	2.59 203	0.00 1	0.62 120	0.56 91	0.00 1	0.09 201	0.00 1	0.00 1	2.26 217	0.00 1

PWC_ROB	2.02 255	0.23 244	0.06 221	0.00 1	0.11 180	0.01 109	0.61 248	0.02 117	0.64 256	0.66 214	3.51 276	1.13 228	12.08 300	0.12 229	5.27 301	1.94 264	0.95 262	0.95 287	6.39 255	0.51 222	4.31 262	5.10 283	0.11 222	0.97 280	0.00 1	0.00 1	2.88 242	5.93 268

DMCA-RVC	0.18 86	0.04 110	0.09 227	0.03 173	0.16 211	0.07 174	0.23 229	0.04 141	0.49 238	0.67 215	0.22 189	0.03 45	0.02 105	0.02 94	0.76 63	0.28 57	0.11 132	0.10 149	0.09 43	0.10 116	0.21 66	0.11 41	0.05 195	0.07 185	0.04 199	0.01 140	0.82 145	0.00 1

ADCRef	1.22 225	0.41 257	0.41 254	0.12 236	0.80 273	0.30 251	0.73 252	0.43 220	2.19 289	0.71 216	0.02 138	0.29 184	0.05 147	0.24 263	4.42 282	0.92 193	0.17 154	0.26 225	3.14 210	0.74 249	0.84 142	1.95 172	1.10 289	0.27 241	1.11 278	2.75 286	1.25 168	7.34 278

YMNet	0.27 115	0.06 151	0.00 1	0.01 84	0.02 59	0.21 246	0.69 251	0.04 141	0.01 26	0.74 217	0.00 1	0.13 121	1.78 258	0.00 1	1.92 215	0.68 168	0.05 84	0.10 149	0.19 69	0.12 125	0.06 31	0.07 30	0.00 1	0.02 82	0.18 246	0.02 164	0.18 113	0.06 176

STTRV1_RVC		0.05 136	0.05 218	0.27 251	0.19 223	0.67 265	0.06 197	0.30 210	0.23 188	0.75 218	0.57 214	3.74 264	6.28 286	0.04 149	2.14 228	0.76 177	3.26 289	0.26 225		4.93 317	4.32 264	3.64 233		0.57 260	0.57 266	0.43 237	4.10 290	10.92 299

PDISCO_ROB	0.30 124	0.05 136	0.00 1	0.03 173	0.08 145	0.00 1	0.06 197	0.01 72	0.05 108	0.78 219	0.20 184	0.06 87	0.02 105	0.01 43	0.82 73	0.50 118	0.05 84	0.04 117	0.63 108	0.32 199	0.46 104	1.66 152	0.00 1	0.03 122	0.22 251	0.00 1	1.99 203	0.00 1

MSMDNet	1.04 210	0.16 227	0.00 1	0.02 148	0.05 106	0.17 239	0.02 168	1.09 254	0.35 216	0.80 220	0.35 201	0.40 198	1.89 259	0.13 233	1.52 181	2.51 288	0.37 203	0.20 200	6.14 253	0.59 229	4.56 270	4.91 278	0.11 222	0.05 160	0.12 221	0.51 243	0.20 115	0.96 225

NCCL2	0.45 157	0.17 229	0.01 171	0.18 243	0.49 257	0.03 154	0.01 134	0.01 72	0.12 160	0.80 220	0.01 128	0.08 105	0.03 127	0.13 233	1.44 167	0.51 120	0.30 190	0.11 157	0.19 69	0.14 143	0.96 152	1.79 164	0.67 277	0.11 209	0.04 199	0.12 201	3.28 261	0.32 198

EKT-Stereo	1.16 217	0.02 45	0.00 1	0.03 173	0.18 221	0.05 167	0.24 232	1.07 252	0.61 254	0.85 222	1.43 242	0.50 209	0.37 233	0.06 180	2.95 253	3.75 309	0.57 222	0.35 251	3.54 216	1.78 298	4.62 272	4.79 274	0.02 160	0.04 143	0.00 1	0.00 1	3.51 268	0.00 1

RAFT-Test	1.05 211	0.18 231	0.00 1	0.03 173	0.10 166	0.18 241	0.06 197	1.48 271	0.43 230	0.85 222	2.02 257	0.25 172	0.40 235	0.14 240	1.41 164	2.37 282	0.32 193	0.19 194	6.40 256	0.47 220	4.67 273	3.94 243	0.16 242	0.04 143	0.14 230	0.62 246	0.15 106	1.32 234

R-Stereo Train	0.88 199	0.04 110	0.00 1	0.02 148	0.01 36	0.01 109	0.00 1	0.12 180	0.52 246	0.85 222	1.77 248	0.47 205	0.20 199	0.16 244	1.39 161	2.03 269	0.90 256	0.41 259	5.12 235	0.61 231	3.63 246	4.27 251	0.01 133	0.09 201	0.00 1	0.12 201	0.16 110	0.78 217

RAFT-Stereo	0.88 199	0.04 110	0.00 1	0.02 148	0.01 36	0.01 109	0.00 1	0.12 180	0.52 246	0.85 222	1.77 248	0.47 205	0.20 199	0.16 244	1.39 161	2.03 269	0.90 256	0.41 259	5.12 235	0.61 231	3.63 246	4.27 251	0.01 133	0.09 201	0.00 1	0.12 201	0.16 110	0.78 217
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ADCMid	2.48 265	1.29 288	1.74 294	0.41 257	1.86 286	1.44 280	2.93 284	0.73 233	3.87 301	0.91 226	3.99 281	1.39 237	1.50 255	0.32 271	5.22 299	1.86 258	0.77 249	0.83 283	8.13 268	0.99 272	3.15 232	4.52 264	1.77 295	0.35 248	1.28 280	4.21 296	2.21 211	9.43 294

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 91	0.04 110	0.00 1	0.01 84	0.09 150	0.00 1	0.09 205	0.00 1	1.20 277	1.00 227	0.00 1	0.06 87	0.00 1	0.01 43	0.78 67	0.20 33	0.01 24	0.02 89	0.43 92	0.03 66	0.14 56	0.33 65	0.00 1	0.05 160	0.00 1	0.70 250	0.04 89	0.03 167
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 95	0.05 136	0.00 1	0.01 84	0.07 135	0.00 1	0.18 222	0.00 1	0.03 82	1.01 228	0.00 1	0.10 114	0.01 64	0.02 94	0.88 83	0.37 73	0.05 84	0.01 71	0.65 111	0.08 109	0.21 66	0.75 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 154	0.00 1

MLCV	0.85 197	0.04 110	0.01 171	0.18 243	0.47 256	0.00 1	0.01 134	1.32 265	0.34 214	1.02 229	2.77 265	0.40 198	0.26 208	0.05 164	1.58 187	0.90 191	0.25 175	0.25 220	5.94 251	0.17 166	1.64 172	3.11 216	0.10 215	0.53 259	0.00 1	0.01 140	1.68 192	0.02 151

SANet	4.18 281	1.17 286	0.72 270	0.82 265	1.48 283	1.40 279	0.67 250	3.67 307	4.18 303	1.03 230	1.60 245	41.37 319	14.10 302	0.62 278	3.58 268	0.66 164	2.66 285	0.37 257	3.32 212	0.57 228	2.86 218	2.85 209	0.04 190	2.20 310	0.89 276	4.37 297	4.63 293	11.13 300

DFGA-Net	0.12 60	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.01 26	1.08 231	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.02 94	0.55 36	0.32 63	0.03 71	0.00 1	0.28 81	0.02 50	0.15 60	0.08 33	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.57 135	0.00 1

LALA_ROB	1.16 217	1.32 290	0.01 171	0.05 195	0.20 228	0.03 154	0.00 1	0.07 158	0.14 168	1.08 231	1.93 256	15.09 291	0.04 141	0.09 212	1.67 197	0.49 112	0.20 161	0.11 157	1.06 133	0.33 201	1.42 166	2.32 183	0.01 133	0.13 217	0.13 227	0.15 208	2.78 236	0.40 211

IPLGR	0.70 183	0.05 136	0.04 213	0.01 84	0.25 240	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.13 164	1.11 233	0.27 197	0.03 45	0.07 161	0.10 220	4.72 288	0.91 192	0.52 216	0.15 169	2.66 204	0.50 221	0.74 131	2.90 210	0.00 1	0.14 224	0.06 207	0.32 231	3.14 253	0.00 1

pcwnet_v2	0.58 175	0.22 241	0.09 227	0.07 218	0.51 258	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.07 127	1.13 234	0.20 184	0.29 184	0.02 105	0.02 94	3.10 258	0.58 137	0.35 198	0.16 179	2.36 195	0.03 66	1.16 158	1.48 140	0.86 284	0.03 122	0.00 1	0.00 1	1.56 186	1.20 230

LoS_RVC	0.56 172	0.15 225	0.00 1	0.00 1	0.11 180	0.01 109	0.00 1	0.07 158	0.46 234	1.21 235	0.06 153	0.33 190	0.19 197	0.08 203	1.77 204	1.72 249	0.28 181	1.04 292	1.79 178	0.29 193	2.78 215	2.63 193	0.04 190	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.02 151

tt_ll	0.56 172	0.15 225	0.00 1	0.00 1	0.11 180	0.01 109	0.00 1	0.07 158	0.46 234	1.21 235	0.06 153	0.33 190	0.19 197	0.08 203	1.77 204	1.72 249	0.28 181	1.04 292	1.79 178	0.29 193	2.78 215	2.63 193	0.04 190	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.02 151

DPSNet	6.94 294	0.47 261	0.20 243	0.29 253	1.97 287	1.07 271	0.89 260	0.86 241	2.98 296	1.22 237	2.17 259	52.57 331	13.71 301	3.88 302	7.49 326	5.80 322	2.69 287	2.05 314	50.32 333	3.36 312	8.50 321	7.72 323	4.13 303	2.45 313	1.60 285	4.65 300	2.26 217	2.20 241

iinet-f	0.52 170	0.02 45	0.00 1	0.01 84	0.07 135	0.00 1	0.05 193	0.01 72	0.08 133	1.23 238	0.00 1	0.02 30	0.02 105	0.03 133	3.11 259	0.83 182	0.05 84	0.05 122	3.07 207	0.59 229	0.70 127	2.17 177	0.02 160	0.01 41	0.03 194	0.01 140	1.78 195	0.01 130

ARAFT	0.29 121	0.01 23	0.00 1	0.06 210	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.04 94	1.23 238	0.00 1	0.25 172	0.02 105	0.05 164	1.06 118	0.43 90	0.05 84	0.02 89	1.85 180	0.00 1	0.94 151	0.99 114	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.87 149	0.00 1

FC-DCNN v2	1.59 242	0.63 273	3.68 306	2.60 286	1.41 281	2.61 290	0.90 261	1.68 275	1.17 276	1.28 240	0.79 223	1.71 248	0.76 247	0.02 94	2.32 235	0.88 187	0.62 230	0.18 192	2.09 189	0.15 150	2.35 201	1.85 168	0.00 1	0.59 262	2.35 291	1.83 271	3.56 275	4.80 262

SAMSARA	4.60 284	0.22 241	0.54 260	0.16 241	0.30 247	0.27 250	1.45 273	1.79 281	0.58 253	1.29 241	2.55 264	1.03 227	10.68 297	0.66 279	5.56 311	1.76 254	0.73 244	0.54 272	7.08 263	0.89 260	4.31 262	5.49 293	0.02 160	0.66 266	20.30 327	18.97 330	17.76 325	18.53 318

Dean	17.85 319	30.68 329	3.06 303	55.31 332	32.28 327	48.38 329	36.37 323	3.18 300	4.54 304	1.38 242	0.03 145	24.22 303	32.97 323	55.50 323	2.58 246	0.88 187	6.83 309	0.30 242	24.94 308	1.19 277	6.50 301	5.31 290	55.11 326	2.49 314	17.34 324	8.54 312	12.66 315	9.39 293

MIPNet	0.61 178	0.03 70	0.02 192	0.02 148	0.33 251	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.16 172	1.38 242	0.35 201	0.07 94	0.10 179	0.18 252	3.19 261	0.81 178	0.19 157	0.06 129	1.86 181	0.40 213	0.62 120	2.74 205	0.00 1	0.15 227	0.03 194	0.18 216	3.51 268	0.01 130

SHD	1.14 216	0.05 136	0.57 261	0.05 195	0.13 196	0.07 174	0.87 258	0.28 208	0.21 182	1.38 242	1.89 253	0.47 205	1.93 260	0.17 246	5.23 300	1.07 208	0.57 222	0.30 242	5.06 234	0.92 266	2.55 207	4.47 263	0.03 182	0.62 263	0.69 270	0.12 201	0.96 151	0.18 184

TorneroNet	24.03 326	28.19 328	10.69 326	49.51 328	34.21 330	51.74 332	50.69 329	8.48 321	26.48 332	1.40 245	6.56 300	44.67 325	43.84 332	86.48 335	3.92 273	1.37 225	12.72 324	2.99 319	39.87 326	6.79 322	8.20 318	6.79 319	56.84 332	2.97 318	13.85 320	12.70 324	11.54 314	25.42 324

RTS	1.75 247	0.07 174	0.05 218	0.06 210	0.24 237	0.05 167	2.34 279	0.05 147	0.23 188	1.40 245	0.22 189	0.57 211	0.12 182	0.11 224	5.06 295	1.49 231	0.92 259	0.07 132	6.70 260	0.63 238	2.57 208	3.63 231	0.00 1	0.25 239	0.31 260	17.50 328	1.48 180	1.26 231

RTSA	1.75 247	0.07 174	0.05 218	0.06 210	0.24 237	0.05 167	2.34 279	0.05 147	0.23 188	1.40 245	0.22 189	0.57 211	0.12 182	0.11 224	5.06 295	1.49 231	0.92 259	0.07 132	6.70 260	0.63 238	2.57 208	3.63 231	0.00 1	0.25 239	0.31 260	17.50 328	1.48 180	1.26 231

FC-DCNN	1.41 237	0.60 270	3.49 304	2.04 279	1.35 279	2.19 287	0.93 264	1.46 268	0.90 270	1.42 248	0.78 222	1.55 243	0.55 243	0.02 94	2.23 232	0.87 186	0.61 227	0.20 200	1.89 182	0.17 166	2.32 200	1.84 167	0.00 1	0.63 264	1.51 284	1.38 266	2.87 241	4.35 258

IGEV_Zeroshot_test	1.67 244	0.30 248	0.40 252	2.27 283	0.13 196	1.22 274	0.51 241	1.69 277	0.41 228	1.44 249	4.93 290	1.36 235	0.50 239	0.05 164	1.51 178	3.15 299	0.23 169	0.27 233	5.84 250	0.95 267	5.45 284	5.39 292	0.20 251	0.07 185	0.26 254	0.15 208	3.26 259	3.16 249

ADCP+	1.66 243	0.60 270	0.65 266	0.04 187	0.66 264	0.52 261	1.03 267	0.10 174	3.74 299	1.45 250	1.41 241	2.81 256	0.02 105	0.29 270	4.24 275	0.58 137	0.11 132	0.11 157	2.88 206	0.63 238	1.26 159	2.25 180	0.04 190	0.05 160	1.32 281	9.00 314	2.02 205	7.08 275

AnyNet_C32	2.47 264	0.51 266	0.22 244	0.25 250	0.66 264	0.32 255	2.46 282	0.14 187	8.01 312	1.49 251	4.12 283	0.91 223	0.31 221	0.24 263	4.81 290	1.86 258	0.95 262	1.11 297	4.05 221	0.96 269	4.29 260	4.38 257	0.17 244	0.67 267	3.18 296	5.95 306	3.10 252	11.59 302

RTSC	0.79 189	0.07 174	0.12 237	0.02 148	0.10 166	0.10 192	0.90 261	0.12 180	0.14 168	1.50 252	1.07 236	0.09 110	0.05 147	0.17 246	4.89 291	0.93 194	0.74 245	0.09 146	2.53 201	0.44 217	1.50 170	3.19 218	0.01 133	0.14 224	0.00 1	0.00 1	1.35 173	0.95 224

TorneroNet-64	24.06 327	27.81 326	9.31 321	49.03 327	32.72 328	49.66 331	50.37 328	6.81 317	29.35 334	1.51 253	1.50 244	47.37 328	48.28 333	85.46 334	5.28 302	1.51 234	13.20 325	3.01 320	40.54 328	6.25 321	8.29 320	7.11 320	56.69 331	3.40 320	12.42 315	13.70 326	8.11 307	30.87 329

CSAN	1.21 224	0.45 259	0.28 247	0.40 256	0.80 273	0.02 142	0.32 234	0.20 195	2.31 291	1.51 253	1.33 240	4.78 266	2.71 271	0.28 268	1.61 192	0.43 90	0.52 216	0.26 225	2.35 194	0.73 248	1.45 169	1.56 147	0.13 233	0.33 245	0.28 258	2.54 280	1.87 197	3.31 251

SFCPSM	2.33 262	0.04 110	0.02 192	0.03 173	0.03 78	0.24 248	0.05 193	0.31 214	0.79 269	1.53 255	5.01 292	6.88 272	10.19 295	0.06 180	2.55 243	2.28 276	0.88 254	0.34 250	16.04 290	2.33 302	3.02 228	2.74 205	0.13 233	0.67 267	0.04 199	0.63 247	3.53 272	2.63 243

CBMV	2.15 259	0.14 220	0.25 245	0.23 249	0.32 248	0.31 253	0.13 213	1.16 260	0.36 219	1.53 255	1.90 255	6.56 271	2.00 263	0.56 277	3.06 256	2.44 286	0.99 264	0.35 251	5.54 243	0.66 242	4.46 268	4.14 250	0.11 222	0.73 272	0.05 203	0.54 245	6.18 298	13.33 304
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
model_zeroshot	1.35 234	0.07 174	0.00 1	0.88 266	0.02 59	0.16 232	0.00 1	0.86 241	0.17 175	1.55 257	3.29 270	0.35 192	0.23 205	0.04 149	2.47 240	2.42 285	0.29 185	0.20 200	6.49 257	0.34 203	3.90 252	3.76 237	0.00 1	0.10 205	1.41 282	0.47 240	1.66 190	5.43 266

iResNet	1.17 219	0.02 45	0.00 1	0.19 245	0.63 263	0.05 167	0.02 168	0.51 224	0.28 205	1.55 257	1.69 247	0.66 215	2.21 265	0.02 94	3.72 270	1.84 256	0.35 198	0.35 251	8.64 271	0.90 263	2.85 217	1.70 158	0.00 1	1.03 282	0.00 1	0.12 201	2.27 219	0.03 167

IGEV-FE	1.67 244	0.30 248	0.40 252	2.27 283	0.13 196	1.22 274	0.51 241	1.69 277	0.41 228	1.57 259	4.87 289	1.36 235	0.50 239	0.05 164	1.51 178	3.15 299	0.23 169	0.27 233	5.82 247	0.95 267	5.40 283	5.38 291	0.20 251	0.07 185	0.26 254	0.15 208	3.26 259	3.17 250

AIO-Stereo-zeroshot	2.05 256	0.56 269	1.10 281	0.01 84	0.25 240	0.49 260	0.46 238	1.08 253	1.48 281	1.57 259	8.78 318	1.54 241	1.01 249	0.04 149	2.51 242	3.86 312	0.64 234	0.27 233	6.54 258	1.51 288	5.59 286	5.11 284	0.10 215	0.39 253	0.27 256	0.17 213	4.05 288	5.96 269

gcap-zeroshot	1.54 241	0.09 194	0.00 1	0.88 266	0.09 150	0.35 256	0.64 249	1.23 263	0.38 224	1.58 261	3.41 273	2.66 254	0.40 235	0.05 164	1.46 169	2.31 278	0.64 234	0.26 225	14.92 287	0.54 225	2.99 227	4.46 262	1.18 290	0.03 122	0.22 251	0.00 1	0.27 118	0.53 214

XQC	1.11 215	0.20 237	0.34 250	0.12 236	0.22 234	0.00 1	0.94 266	0.23 199	0.14 168	1.59 262	2.51 262	0.26 177	2.73 272	0.20 256	5.06 295	1.34 223	0.54 219	0.15 169	3.81 220	0.33 201	1.83 175	4.34 256	0.03 182	0.23 237	0.08 212	1.30 265	1.39 176	0.18 184

ADCS	3.60 277	0.93 282	0.90 277	0.15 239	1.37 280	0.66 264	2.83 283	1.15 258	7.86 311	1.62 263	2.53 263	2.92 261	7.77 291	1.02 289	6.37 321	5.58 321	2.53 282	1.81 309	9.20 275	1.54 289	6.10 291	6.70 316	0.79 282	0.95 279	1.82 287	10.25 317	2.64 232	9.14 291

HSM-Net_RVC	0.88 199	0.02 45	0.01 171	0.71 262	0.12 189	0.00 1	0.06 197	1.69 277	0.22 186	1.62 263	4.44 287	3.04 262	0.18 193	0.02 94	1.33 152	0.82 181	0.39 205	0.07 132	0.99 129	0.56 227	2.48 204	1.85 168	0.25 257	1.15 286	0.05 203	0.02 164	1.34 172	0.34 202
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANet-ADL	0.91 205	0.05 136	0.00 1	0.02 148	0.08 145	0.00 1	0.01 134	0.08 163	0.23 188	1.64 265	3.06 266	0.10 114	0.07 161	0.02 94	2.82 252	1.73 251	0.57 222	0.22 210	4.86 231	0.89 260	2.11 186	4.01 245	0.00 1	0.05 160	0.00 1	0.00 1	1.60 188	0.47 213

NOSS_ROB	1.10 214	0.06 151	0.02 192	0.10 232	0.16 211	0.03 154	0.00 1	1.21 262	0.62 255	1.66 266	1.79 250	1.98 251	0.36 232	0.82 287	3.04 255	3.33 304	0.64 234	0.31 247	1.34 147	0.16 155	3.76 251	3.91 241	0.10 215	0.58 261	0.00 1	0.06 186	3.54 273	0.00 1

ADCL	1.85 252	0.87 279	0.64 265	0.38 254	0.54 260	0.39 257	1.32 271	0.30 210	8.11 313	1.67 267	1.02 233	0.28 183	0.12 182	0.20 256	4.43 283	0.64 157	0.48 213	0.83 283	2.23 191	0.61 231	2.30 199	1.55 146	0.33 266	0.52 257	4.40 301	4.14 295	2.83 239	8.85 290

FBW_ROB	2.66 267	2.21 292	1.66 292	5.05 291	2.80 295	1.34 278	4.16 287	0.60 228	0.05 108	1.69 268	1.84 251	5.13 268	1.17 253	3.82 301	3.03 254	0.40 82	0.61 227	0.08 138	21.49 303	0.52 224	3.36 240	3.20 219	3.31 300	0.70 270	0.07 210	0.92 256	0.55 131	2.03 239

MyStereo04	0.85 197	0.18 231	0.02 192	0.06 210	0.22 234	0.01 109	0.00 1	0.06 157	0.05 108	1.75 269	0.15 174	0.08 105	0.00 1	0.06 180	2.05 225	1.21 214	0.19 157	0.02 89	8.28 269	0.70 246	2.52 205	1.83 166	0.78 280	0.24 238	0.00 1	0.02 164	2.45 226	0.00 1

MDST_ROB	5.34 292	6.28 298	0.58 262	13.30 298	2.82 296	7.90 295	0.58 246	2.11 289	0.67 259	1.76 270	2.06 258	2.86 257	20.75 308	0.03 133	5.04 294	0.58 137	0.47 212	0.16 179	6.00 252	0.20 177	4.05 253	3.85 240	0.76 279	0.36 249	15.04 321	8.71 313	25.23 332	12.09 303

DAS	1.30 230	0.05 136	0.00 1	0.01 84	0.12 189	0.11 199	0.09 205	0.76 235	0.70 261	1.79 271	4.27 284	2.88 259	2.40 266	0.02 94	1.76 202	2.31 278	0.86 252	0.26 225	4.24 225	0.77 250	4.77 274	3.74 235	0.01 133	0.88 275	0.17 241	0.02 164	2.06 206	0.00 1

SepStereo	1.30 230	0.05 136	0.00 1	0.01 84	0.12 189	0.11 199	0.09 205	0.76 235	0.70 261	1.79 271	4.27 284	2.88 259	2.40 266	0.02 94	1.76 202	2.31 278	0.86 252	0.26 225	4.24 225	0.77 250	4.77 274	3.74 235	0.01 133	0.88 275	0.17 241	0.02 164	2.06 206	0.00 1

PVD	2.51 266	0.07 174	1.68 293	0.05 195	0.27 244	0.46 258	1.11 269	4.43 311	5.47 306	1.79 271	3.66 278	1.45 238	3.99 277	0.22 261	5.37 304	2.24 273	1.42 274	1.15 298	7.47 266	1.69 294	3.63 246	4.94 280	0.07 199	0.52 257	1.87 288	3.33 291	3.24 258	6.24 271

DDVS	2.43 263	0.18 231	0.30 248	0.04 187	0.23 236	0.13 211	0.04 185	1.54 273	0.51 245	1.88 274	15.36 332	14.18 288	0.66 244	0.23 262	1.87 210	3.51 306	1.01 265	0.55 273	4.82 230	2.40 303	4.60 271	5.12 285	0.12 226	0.32 243	0.00 1	0.16 212	3.66 277	2.33 242

SGM-Forest	1.18 222	0.22 241	0.02 192	1.16 272	0.74 271	0.30 251	0.00 1	0.59 227	0.71 264	1.88 274	0.81 224	1.57 244	1.99 261	0.26 267	2.48 241	1.40 227	0.36 200	0.16 179	2.04 186	0.05 83	2.08 184	2.58 192	0.49 271	0.11 209	0.65 269	0.81 252	4.78 294	3.70 253
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HH	1.17 219	0.03 70	0.00 1	0.01 84	0.05 106	0.11 199	0.01 134	0.66 229	0.37 221	1.90 276	0.39 204	0.69 217	0.33 224	0.04 149	1.48 172	3.72 307	0.27 179	0.24 216	5.83 248	0.62 234	6.22 294	4.61 270	0.24 254	0.08 191	0.15 233	0.00 1	2.35 223	1.13 227

HanStereo	1.17 219	0.03 70	0.00 1	0.01 84	0.05 106	0.11 199	0.01 134	0.66 229	0.37 221	1.90 276	0.39 204	0.69 217	0.33 224	0.04 149	1.48 172	3.72 307	0.27 179	0.24 216	5.83 248	0.62 234	6.22 294	4.61 270	0.24 254	0.08 191	0.15 233	0.00 1	2.35 223	1.13 227

SGM-ForestM	6.94 294	9.28 304	2.49 298	8.39 292	2.42 293	9.17 296	6.40 298	7.03 319	3.64 297	1.99 278	3.65 277	26.06 305	18.08 305	0.45 276	2.01 224	0.67 166	2.33 280	0.32 248	16.74 291	0.84 255	3.33 237	1.38 131	0.88 285	0.64 265	13.53 319	9.69 316	21.22 328	14.61 309

anonymity	1.73 246	0.37 252	0.12 237	0.08 221	0.07 135	0.24 248	0.00 1	1.37 266	0.34 214	2.03 279	15.78 333	0.92 224	0.52 242	0.17 246	1.50 176	2.81 297	0.63 231	0.22 210	3.67 219	0.45 219	3.24 234	4.79 274	0.14 235	0.34 247	0.23 253	0.52 244	3.20 257	2.82 245

HBP-ISP	1.90 254	0.16 227	1.21 285	0.89 268	0.44 255	0.48 259	0.00 1	2.17 291	0.67 259	2.05 280	3.80 280	0.27 179	0.31 221	1.72 292	7.50 327	6.66 326	0.46 210	0.48 265	1.67 173	1.14 276	4.29 260	6.15 302	0.01 133	0.41 254	0.76 272	1.16 261	5.02 296	1.34 235

MADNet+	4.41 283	1.05 285	0.80 273	1.02 271	1.71 285	0.11 199	5.99 296	4.10 310	0.97 272	2.05 280	1.32 239	6.38 270	7.48 290	1.42 291	8.01 329	4.40 318	9.16 315	0.48 265	9.27 276	3.65 315	8.25 319	6.45 310	0.17 244	5.70 328	4.53 303	1.51 268	3.80 279	19.26 319

CBMV_ROB	3.27 275	0.40 256	0.58 262	1.97 278	0.67 266	0.93 269	0.87 258	2.81 297	0.71 264	2.07 282	4.31 286	16.43 293	10.64 296	0.08 203	4.28 277	2.32 281	1.23 270	0.30 242	8.97 272	1.55 290	4.44 267	2.80 207	0.32 265	0.33 245	2.38 292	2.80 287	6.89 300	7.08 275

XX-Stereo	2.12 257	0.04 110	0.07 224	0.02 148	0.01 36	0.16 232	0.14 215	0.12 180	0.25 193	2.08 283	6.54 299	0.27 179	0.46 237	0.04 149	1.50 176	3.22 301	0.63 231	0.26 225	4.53 229	0.20 177	2.76 213	3.03 214	0.12 226	0.07 185	23.83 331	0.03 178	2.14 209	4.71 260

GwcNet-ADL	1.06 213	0.06 151	0.42 256	0.04 187	0.17 220	0.00 1	0.01 134	0.18 192	0.13 164	2.10 284	6.56 300	0.84 220	0.14 187	0.03 133	1.64 195	1.95 265	0.52 216	0.24 216	2.87 205	0.98 270	1.98 180	2.02 175	0.00 1	0.06 174	0.00 1	0.81 252	1.14 156	3.88 254

ADCPNet	2.98 271	0.18 231	1.56 291	0.38 254	2.05 289	0.31 253	3.98 286	1.10 255	2.73 293	2.26 285	4.94 291	0.97 226	8.31 292	0.73 282	5.33 303	2.28 276	0.91 258	0.29 239	9.19 274	1.73 296	3.19 233	4.38 257	1.90 296	0.32 243	3.45 297	4.80 301	3.15 254	10.16 297

G-Net	4.67 286	0.76 277	0.70 269	0.11 234	0.67 266	0.16 232	0.15 220	3.65 305	5.27 305	2.31 286	7.34 310	34.50 313	4.01 278	0.10 220	3.20 262	4.40 318	0.89 255	1.61 305	9.78 277	7.32 324	4.83 277	4.09 248	0.28 260	2.01 308	0.71 271	3.72 294	8.36 310	15.27 311

MSC_U_SF_DS_RVC	3.16 273	1.18 287	0.43 258	2.19 282	0.94 278	0.84 267	6.54 299	0.85 240	5.90 307	2.43 287	0.94 230	1.91 250	1.34 254	4.13 303	4.25 276	2.60 290	1.01 265	0.98 289	18.67 295	1.72 295	3.64 249	6.69 315	1.93 298	0.70 270	2.03 290	2.01 275	1.46 178	8.01 282

Reg-Stereo(zero)	1.36 235	0.07 174	0.11 234	0.04 187	0.19 223	0.11 199	0.14 215	2.01 286	0.49 238	2.47 288	7.62 311	0.65 213	0.29 216	0.79 284	1.11 124	1.95 265	0.66 239	0.15 169	3.61 217	0.81 252	2.13 188	3.62 229	0.31 262	0.04 143	0.12 221	0.18 216	4.02 286	3.05 247

HI	1.36 235	0.07 174	0.11 234	0.04 187	0.19 223	0.11 199	0.14 215	2.01 286	0.49 238	2.47 288	7.62 311	0.65 213	0.29 216	0.79 284	1.11 124	1.95 265	0.66 239	0.15 169	3.61 217	0.81 252	2.13 188	3.62 229	0.31 262	0.04 143	0.12 221	0.18 216	4.02 286	3.05 247

DCVSM-stereo	1.80 250	0.08 188	0.12 237	0.21 248	0.05 106	0.18 241	0.01 134	1.84 282	0.27 203	2.47 288	7.17 308	10.61 280	2.53 269	0.06 180	1.16 133	1.70 246	0.50 215	0.16 179	5.62 244	1.29 282	4.11 254	2.00 173	0.17 244	1.76 303	0.03 194	0.45 239	2.49 228	1.44 236

ccs_rob	2.12 257	0.09 194	0.18 242	0.08 221	0.02 59	0.03 154	0.00 1	2.34 292	0.55 249	2.47 288	13.25 328	15.14 292	0.18 193	0.20 256	1.75 200	2.69 292	0.63 231	0.29 239	3.12 209	0.69 244	4.37 266	4.79 274	0.03 182	1.18 287	0.00 1	0.01 140	1.74 193	1.47 237

TRStereo	1.31 232	0.14 220	0.75 271	0.01 84	0.03 78	2.10 286	0.01 134	1.46 268	0.21 182	2.49 292	0.74 220	1.69 247	0.30 219	0.03 133	1.93 217	2.38 283	0.21 164	0.22 210	4.90 233	0.89 260	2.76 213	3.99 244	0.08 203	0.06 174	0.36 262	3.52 293	3.99 285	0.02 151

JetBlue	15.47 314	15.83 307	11.44 327	22.01 305	17.05 313	27.41 310	16.87 304	12.74 327	15.86 325	2.53 293	3.31 272	67.15 335	4.28 279	15.41 306	7.44 325	7.70 329	13.42 326	10.65 330	18.92 296	7.32 324	13.48 332	10.71 330	9.89 307	6.29 330	12.60 317	19.46 331	21.68 329	26.23 325

DLNR_Zeroshot_test	21.41 324	75.27 338	0.88 276	99.67 342	0.12 189	0.12 210	98.83 341	1.68 275	0.30 211	2.66 294	1.13 237	2.79 255	0.33 224	21.01 308	96.21 339	100.00 343	22.27 332	20.42 333	19.18 297	1.39 284	7.37 313	5.25 289	0.01 133	0.10 205	0.00 1	0.00 1	0.25 117	0.91 222

SPS-STEREO	3.17 274	0.48 263	0.68 268	2.61 287	0.37 253	1.50 281	0.52 243	2.36 293	0.49 238	2.68 295	5.47 293	10.52 279	3.45 275	0.06 180	4.34 278	4.14 315	2.54 283	1.03 291	15.30 288	1.13 275	7.82 315	4.11 249	0.53 274	1.52 298	1.91 289	0.74 251	5.13 297	4.17 256
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MaskLacGwcNet_RVC	4.96 290	0.78 278	0.46 259	0.93 269	0.73 270	0.98 270	2.04 278	1.19 261	1.73 282	2.69 296	7.76 315	55.72 332	5.25 281	2.73 299	2.62 247	2.26 274	2.44 281	2.93 318	11.88 282	0.62 234	6.08 290	6.50 311	0.21 253	1.31 291	0.82 275	2.91 289	3.41 264	6.94 274

AnyNet_C01	4.71 287	1.30 289	1.38 289	1.93 277	0.93 277	0.52 261	6.17 297	3.59 304	7.24 310	2.71 297	4.09 282	10.44 278	7.26 288	0.83 288	6.33 318	7.50 327	5.37 303	6.03 326	13.07 283	2.75 308	8.51 322	6.74 318	1.51 293	1.23 288	4.50 302	2.64 283	3.89 283	8.83 289

ITSA-stereo	1.86 253	0.35 250	0.30 248	0.08 221	0.41 254	0.01 109	0.82 256	0.98 247	0.56 251	2.72 298	5.68 294	1.63 246	0.32 223	0.01 43	2.78 251	2.58 289	1.09 269	0.98 289	4.10 223	1.21 279	3.40 241	4.28 253	0.78 280	1.35 292	0.19 248	2.62 281	2.99 249	8.13 284

SGM_RVC	4.30 282	2.32 293	0.75 271	3.54 289	1.59 284	3.25 292	1.82 275	3.65 305	2.25 290	2.74 299	4.77 288	12.38 284	7.46 289	0.33 272	1.94 219	1.02 207	2.05 276	0.71 279	15.39 289	1.24 281	3.51 243	1.92 171	1.00 287	1.06 283	4.85 306	2.62 281	17.04 321	14.85 310
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACV-stereo	4.02 279	0.91 281	0.26 246	1.33 274	0.03 78	2.42 288	0.18 222	0.73 233	0.76 267	2.75 300	3.47 275	1.53 240	15.31 304	0.24 263	6.56 323	6.46 324	1.35 272	0.38 258	42.57 330	4.53 316	6.05 289	4.39 260	0.14 235	0.81 274	0.02 189	0.18 216	3.88 282	1.30 233

pmcnn	3.75 278	0.64 274	0.63 264	1.91 276	2.10 291	1.17 272	2.45 281	2.12 290	1.25 278	2.77 301	5.81 296	8.87 275	11.99 299	0.67 280	3.87 272	4.10 314	2.67 286	1.79 308	11.24 280	2.59 305	6.89 308	3.39 226	1.54 294	1.24 289	0.44 263	1.99 274	7.13 301	10.10 296

MANE	13.07 308	7.36 300	11.49 328	14.22 299	9.29 303	11.70 298	8.94 300	13.50 329	12.28 322	2.82 302	6.34 298	32.11 312	28.69 319	2.24 296	6.16 317	5.90 323	4.12 294	20.76 334	17.59 293	1.99 299	6.38 299	4.38 257	0.85 283	4.58 326	23.20 330	20.22 332	39.65 336	36.16 333

PSMNet_ROB	11.94 303	22.84 316	4.65 309	29.92 310	5.57 298	34.03 317	28.07 311	1.41 267	1.78 284	2.84 303	5.73 295	19.09 296	26.30 318	22.34 310	3.06 256	0.64 157	4.50 297	0.53 270	23.75 306	2.62 306	6.39 300	4.52 264	49.18 315	1.48 297	4.82 304	4.57 299	4.07 289	7.77 281

edge stereo	4.03 280	0.75 276	5.72 311	1.33 274	0.51 258	2.09 285	1.64 274	3.79 309	2.55 292	2.85 304	7.79 316	22.66 302	5.90 284	0.39 274	2.71 250	3.76 310	0.78 250	0.59 275	13.55 284	1.68 293	3.25 235	6.53 313	0.38 268	1.02 281	1.25 279	1.20 262	4.15 291	10.08 295

LVE	16.68 315	24.42 319	4.98 310	46.68 326	29.72 324	40.87 322	36.48 324	0.77 237	1.98 287	2.93 305	0.02 138	19.43 297	24.59 314	57.65 325	2.41 237	1.15 211	4.72 300	0.73 281	28.80 315	0.85 256	7.91 316	6.42 309	55.56 327	3.47 321	19.47 326	5.95 306	11.06 313	11.26 301

test-1	1.48 239	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.20 244	0.31 233	0.89 243	0.49 238	2.96 306	3.23 268	1.52 239	0.30 219	0.17 246	1.94 219	2.72 294	0.61 227	0.49 268	5.52 241	1.33 283	4.19 257	5.99 300	0.01 133	0.12 216	0.00 1	0.18 216	3.69 278	3.00 246

MFN_U_SF_RVC	3.55 276	0.95 283	0.87 275	1.23 273	0.82 275	1.85 283	5.19 291	1.64 274	0.92 271	2.99 307	8.05 317	5.01 267	1.65 256	5.09 304	5.85 314	1.74 252	0.93 261	0.84 285	25.33 309	2.03 300	5.23 281	5.77 297	0.49 271	1.53 299	0.79 274	2.86 288	2.25 215	4.02 255

AIO-Stereo-zeroshot1	3.07 272	0.43 258	0.93 278	0.09 229	0.32 248	0.20 244	0.57 245	1.49 272	2.91 295	3.02 308	7.11 307	1.62 245	1.06 251	0.02 94	2.23 232	4.08 313	0.41 207	0.42 262	35.98 323	1.46 286	4.36 265	5.52 294	0.10 215	0.31 242	0.20 250	0.92 256	1.58 187	5.59 267

MeshStereo	7.09 296	2.48 294	1.32 287	9.08 293	3.09 297	5.28 294	0.93 264	5.74 312	3.68 298	3.07 309	6.68 303	28.93 308	20.66 307	0.34 273	7.55 328	4.93 320	2.05 276	0.97 288	13.64 285	0.91 265	10.55 329	6.72 317	0.35 267	1.13 285	9.81 309	5.60 304	18.44 327	17.47 316
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	2.70 268	0.14 220	2.13 297	0.10 232	0.24 237	0.01 109	0.42 237	3.13 299	0.70 261	3.10 310	9.71 321	11.10 282	1.99 261	0.09 212	3.84 271	3.34 305	1.04 267	1.21 301	4.13 224	1.57 291	5.03 278	6.08 301	0.16 242	1.81 304	0.02 189	1.54 269	2.22 213	8.08 283

S-Stereo	2.85 269	0.07 174	0.83 274	0.42 258	0.26 243	0.08 179	1.90 276	1.95 283	1.12 274	3.18 311	11.54 326	13.91 287	0.68 246	0.15 242	5.47 308	4.39 317	0.74 245	1.19 299	5.68 245	2.44 304	3.02 228	6.52 312	0.31 262	1.68 301	0.00 1	1.27 264	1.90 199	6.22 270

PSMNet-ADL	1.22 225	0.06 151	0.02 192	0.06 210	0.10 166	0.04 162	0.05 193	0.90 244	0.24 192	3.19 312	6.91 304	0.36 195	2.67 270	0.04 149	1.74 199	2.65 291	0.44 209	0.22 210	5.12 235	0.29 193	1.98 180	2.44 187	0.19 249	0.03 122	0.00 1	0.17 213	2.94 247	0.19 186

iRaft-Stereo_20w	1.82 251	0.49 265	1.28 286	2.04 279	0.34 252	0.65 263	0.35 235	0.90 244	0.65 258	3.27 313	6.20 297	0.67 216	0.66 244	0.08 203	1.75 200	2.80 296	0.64 234	0.41 259	4.36 228	0.88 259	3.72 250	4.53 266	0.27 259	0.37 250	0.57 266	1.70 270	2.89 243	6.53 272

SGM+DAISY	4.77 289	2.08 291	2.00 296	3.87 290	2.49 294	4.53 293	3.90 285	2.82 298	2.83 294	3.30 314	7.23 309	13.10 285	10.10 294	0.80 286	4.39 281	3.25 302	1.80 275	1.19 299	20.00 299	2.22 301	6.37 298	5.17 288	0.29 261	2.57 315	3.69 298	1.86 272	8.70 311	8.28 286

LSM0	13.03 307	0.48 263	1.94 295	3.08 288	2.05 289	2.43 289	4.86 290	6.43 315	6.36 308	3.45 315	7.75 314	14.97 290	19.62 306	0.15 242	68.79 337	82.55 338	3.67 292	1.66 307	40.88 329	6.19 320	12.32 331	13.19 332	0.24 254	2.44 312	4.84 305	6.87 308	12.68 316	21.90 322

MonStereo1	15.21 313	19.68 311	2.54 299	40.32 319	29.01 323	33.47 316	34.04 320	2.63 295	1.77 283	3.57 316	3.27 269	41.91 320	33.28 324	43.60 315	1.60 191	0.83 182	4.88 301	1.49 303	24.84 307	3.11 309	6.70 302	4.91 278	51.88 317	0.76 273	2.75 293	1.92 273	7.62 304	8.36 287

WAO-8	19.62 322	25.29 321	9.38 322	38.63 314	24.33 316	42.42 324	31.16 317	8.67 322	18.70 326	3.62 317	7.02 305	43.16 323	32.71 321	54.90 321	3.38 265	1.54 237	8.45 312	1.04 292	32.58 317	12.68 331	6.82 305	6.37 306	25.97 311	1.98 306	29.31 336	11.20 319	14.88 318	33.63 331

Venus	19.63 323	25.29 321	9.38 322	38.63 314	24.33 316	42.42 324	31.16 317	8.67 322	18.70 326	3.62 317	7.02 305	43.16 323	32.71 321	54.95 322	3.38 265	1.54 237	8.45 312	1.04 292	32.58 317	12.68 331	6.82 305	6.37 306	25.97 311	1.98 306	29.31 336	11.20 319	14.88 318	33.63 331

STStereo	10.25 301	8.38 302	9.78 324	18.33 303	10.17 304	14.59 302	9.26 301	12.75 328	8.27 314	3.70 319	13.40 329	36.44 314	25.95 317	0.17 246	6.07 315	1.96 268	1.32 271	0.63 278	25.78 310	1.22 280	2.97 226	3.26 221	1.02 288	3.80 322	12.57 316	8.01 311	17.34 323	19.56 320

ELAS	9.53 299	6.63 299	3.99 307	13.09 297	7.62 302	13.81 301	5.42 294	6.99 318	6.82 309	3.78 320	10.20 323	38.09 316	22.57 309	1.86 294	6.35 320	1.70 246	4.43 296	2.64 315	11.47 281	1.62 292	6.89 308	7.84 325	1.28 291	3.81 323	17.61 325	13.16 325	17.54 324	20.21 321
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	9.26 298	5.08 297	4.33 308	10.85 296	5.66 299	17.39 303	5.27 292	6.37 314	3.83 300	4.16 321	10.46 325	38.81 317	25.22 316	1.72 292	5.58 312	1.74 252	4.27 295	2.84 317	10.78 279	2.72 307	6.80 304	7.82 324	1.41 292	4.21 325	15.79 323	10.60 318	18.32 326	17.99 317
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LG-Stereo_Zeroshot	1.22 225	0.47 261	0.09 227	0.74 263	1.47 282	1.79 282	0.02 168	0.32 215	0.29 209	4.32 322	1.64 246	5.77 269	0.28 214	0.04 149	1.27 150	1.55 239	0.36 200	0.14 167	1.29 142	0.18 170	2.63 210	2.67 196	0.02 160	0.08 191	0.00 1	0.00 1	0.94 150	4.44 259

BEATNet-Init1	17.57 318	19.15 309	7.36 318	32.29 313	12.37 308	28.66 311	15.03 303	11.34 326	11.51 321	4.44 323	10.38 324	36.68 315	41.56 329	2.04 295	9.48 330	7.61 328	4.58 298	3.72 321	46.12 332	16.50 333	9.66 326	9.43 328	3.73 302	5.56 327	24.83 333	12.37 323	50.26 339	37.71 334

UNDER WATER	29.22 331	34.07 334	15.79 332	61.06 335	48.92 337	60.55 336	67.17 335	25.97 333	20.28 329	4.66 324	6.67 302	47.92 329	34.52 325	85.26 333	6.09 316	3.30 303	17.14 330	5.72 325	35.04 322	11.97 330	9.66 326	8.71 327	58.59 335	12.20 333	26.03 334	22.98 333	16.86 320	41.83 337

LE_ROB	18.84 321	4.56 296	7.69 320	26.18 308	32.73 329	22.59 307	28.28 312	19.07 332	15.68 324	4.69 325	13.55 330	45.05 326	49.00 334	1.33 290	4.74 289	1.71 248	1.40 273	0.53 270	28.64 313	5.81 319	5.55 285	3.29 223	6.71 305	23.78 337	30.08 338	31.85 337	46.70 338	47.61 339

DGSMNet	4.99 291	0.98 284	0.94 279	0.80 264	0.13 196	1.33 277	0.35 235	2.57 294	1.13 275	5.37 326	19.87 335	2.86 257	4.74 280	2.55 297	6.33 318	7.98 330	8.56 314	4.27 322	20.87 302	3.57 314	11.43 330	12.14 331	1.90 296	2.67 316	0.78 273	2.70 284	3.06 251	4.73 261

WAO-7	6.90 293	3.58 295	7.49 319	10.80 295	2.31 292	3.16 291	4.23 288	6.24 313	12.31 323	5.63 327	11.90 327	21.88 300	23.00 310	0.68 281	5.38 305	1.10 210	3.74 293	1.94 313	17.44 292	1.44 285	4.18 256	5.88 298	0.08 203	2.38 311	3.84 299	7.05 310	4.81 295	13.72 307

notaker	24.99 328	32.93 332	15.02 331	55.34 333	38.46 332	56.36 334	56.70 333	10.17 325	22.95 331	6.84 328	2.28 260	45.40 327	43.26 331	91.12 337	5.38 305	2.72 294	13.56 327	6.42 327	42.98 331	10.39 328	8.07 317	7.68 322	61.15 337	5.81 329	2.84 294	5.91 305	8.26 309	16.81 314

KSHMR	23.83 325	31.62 330	14.01 329	55.60 334	40.18 333	53.28 333	55.84 332	13.62 330	9.32 319	7.81 329	7.68 313	28.72 307	25.02 315	84.79 332	6.40 322	3.08 298	12.08 323	4.84 324	36.89 325	5.30 318	8.60 323	7.86 326	57.85 333	4.11 324	15.16 322	11.60 322	14.42 317	27.69 327

UNDER WATER-64	29.55 332	34.06 333	16.97 333	62.49 336	48.81 336	62.21 337	67.65 336	27.75 335	20.05 328	8.84 330	9.51 320	48.23 330	35.17 326	83.34 331	6.92 324	4.38 316	16.86 329	6.53 328	34.28 320	11.19 329	9.69 328	9.48 329	59.94 336	9.75 332	22.62 328	24.30 334	17.16 322	39.54 336

DispFullNet	13.36 309	21.47 313	14.83 330	24.94 307	20.66 315	20.68 305	34.81 321	7.42 320	4.15 302	10.45 331	8.81 319	20.19 298	15.24 303	33.49 314	5.00 293	9.11 331	17.28 331	4.82 323	32.10 316	10.08 327	7.81 314	6.19 305	3.66 301	1.53 299	2.92 295	2.03 276	6.86 299	14.17 308

PWCK	14.24 310	20.44 312	6.93 313	32.16 312	10.87 305	21.04 306	17.05 305	9.58 324	10.48 320	12.07 332	15.06 331	40.76 318	23.97 313	3.30 300	4.94 292	2.14 272	7.86 310	1.63 306	61.12 336	7.20 323	9.39 325	6.41 308	14.49 309	2.67 316	8.21 308	11.32 321	7.81 305	15.45 312

ktn	25.08 329	26.20 323	10.23 325	42.84 324	31.90 326	44.34 326	52.33 330	6.49 316	31.79 336	14.13 333	3.70 279	42.64 322	42.28 330	75.37 329	11.31 331	6.62 325	14.82 328	9.79 329	36.83 324	9.07 326	9.10 324	7.61 321	58.54 334	8.47 331	12.19 313	16.13 327	24.10 330	28.22 328

JetRed	38.88 334	45.85 336	43.93 338	38.66 316	38.26 331	49.60 330	54.21 331	37.93 337	28.12 333	14.79 334	10.03 322	62.74 333	5.65 283	46.25 317	34.16 336	37.11 336	44.95 335	61.08 338	34.78 321	20.44 334	57.40 336	51.01 336	49.75 316	22.86 336	30.80 339	46.77 338	39.14 335	43.50 338

HanzoNet	37.35 333	39.96 335	24.65 334	54.61 331	43.74 335	58.38 335	63.81 334	26.85 334	42.31 337	15.90 335	18.03 334	68.31 336	58.44 336	89.37 336	12.91 332	15.06 333	25.60 334	18.17 332	56.45 335	29.02 335	19.21 333	14.61 333	70.48 338	17.65 334	29.19 335	27.11 335	29.31 334	39.40 335

DPSimNet_ROB	28.35 330	27.89 327	32.43 335	31.24 311	27.36 319	30.93 312	25.25 309	17.05 331	22.20 330	30.89 336	26.52 336	42.32 321	40.22 328	51.91 320	27.50 335	22.48 334	22.69 333	14.88 331	40.12 327	35.73 336	22.76 334	21.96 335	26.47 313	19.83 335	23.16 329	28.12 336	26.90 333	26.68 326

MADNet++	42.01 335	32.47 331	37.64 336	21.86 304	40.47 334	25.73 309	30.87 316	37.69 336	51.70 338	44.04 337	63.49 337	66.12 334	65.51 337	19.07 307	14.02 333	23.43 335	50.54 336	31.94 335	53.94 334	54.26 337	75.96 337	73.11 337	9.99 308	58.95 339	24.11 332	52.98 339	42.13 337	32.16 330

LRCNet_RVC	54.46 336	70.77 337	39.91 337	91.55 337	92.17 338	87.51 338	81.57 337	46.66 338	30.39 335	97.40 338	68.75 338	87.64 339	58.12 335	95.96 340	27.25 334	9.21 332	61.45 337	44.83 336	92.80 337	58.57 338	22.95 335	14.73 334	92.70 340	48.92 338	6.30 307	2.22 278	24.38 331	15.60 313

DGTPSM_ROB	98.07 343	97.55 339	100.00 345	97.51 338	100.00 340	96.88 341	100.00 345	95.37 339	100.00 342	98.23 339	98.78 340	82.66 337	98.09 339	99.84 342	99.87 343	100.00 343	90.54 339	99.98 342	94.00 338	99.98 341	99.25 342	99.45 342	99.85 341	99.95 343	100.00 344	100.00 344	100.00 343	100.00 344

DPSMNet_ROB	98.09 344	97.61 340	100.00 345	97.53 339	100.00 340	96.88 341	100.00 345	95.37 339	100.00 342	98.24 340	98.79 341	82.72 338	98.14 340	99.87 343	99.87 343	99.99 342	90.64 340	99.99 343	94.19 339	99.98 341	99.25 342	99.45 342	99.85 341	99.95 343	100.00 344	100.00 344	100.00 343	100.00 344

MEDIAN_ROB	95.86 338	98.19 341	97.03 340	100.00 343	99.94 339	99.99 345	100.00 345	98.77 341	96.83 340	99.97 341	99.86 342	96.27 342	93.30 338	99.96 344	98.75 340	96.77 339	97.64 341	97.60 339	99.54 340	96.90 340	89.03 339	92.34 340	100.00 344	94.80 342	79.49 341	88.48 341	83.33 340	93.50 341

FlowAnything	99.93 345	100.00 344	100.00 345	100.00 343	100.00 340	98.97 343	99.19 343	100.00 343	100.00 342	100.00 342	100.00 344	100.00 345	100.00 343	100.00 346	100.00 345	100.00 343	100.00 344	100.00 344	100.00 344	100.00 344	100.00 344	100.00 344	100.00 344	100.00 346	100.00 344	100.00 344	100.00 343	100.00 344

HaxPig	97.65 341	100.00 344	98.14 341	100.00 343	100.00 340	99.99 345	99.99 344	99.98 342	99.94 341	100.00 342	99.97 343	99.99 344	99.94 341	99.99 345	99.17 341	98.75 340	99.96 342	98.27 340	99.99 341	99.99 343	93.43 340	86.94 339	99.99 343	99.97 345	77.32 340	98.91 343	88.64 342	97.25 342

PML	91.55 337	100.00 344	70.97 339	100.00 343	100.00 340	99.99 345	98.63 340	100.00 343	96.55 339	100.00 342	88.93 339	99.88 343	99.98 342	96.96 341	86.25 338	78.72 337	88.35 338	58.29 337	100.00 344	90.03 339	83.50 338	75.97 338	88.27 339	86.28 341	92.48 343	92.28 342	100.00 343	99.42 343

CasAABBNet	99.94 346	100.00 344	100.00 345	100.00 343	100.00 340	99.26 344	99.18 342	100.00 343	100.00 342	100.00 342	100.00 344	100.00 345	100.00 343	100.00 346	100.00 345	100.00 343	100.00 344	100.00 344	100.00 344	100.00 344	100.00 344	100.00 344	100.00 344	100.00 346	100.00 344	100.00 344	100.00 343	100.00 344

DPSM_ROB	97.19 339	99.15 342	99.69 343	98.88 340	100.00 340	91.14 339	91.00 338	100.00 343	100.00 342	100.00 342	100.00 344	95.08 340	100.00 343	94.84 338	100.00 345	100.00 343	100.00 344	100.00 344	99.99 341	100.00 344	100.00 344	100.00 344	54.28 321	100.00 346	100.00 344	100.00 344	100.00 343	100.00 344

DPSM	97.19 339	99.15 342	99.69 343	98.88 340	100.00 340	91.14 339	91.00 338	100.00 343	100.00 342	100.00 342	100.00 344	95.08 340	100.00 343	94.84 338	100.00 345	100.00 343	100.00 344	100.00 344	99.99 341	100.00 344	100.00 344	100.00 344	54.28 321	100.00 346	100.00 344	100.00 344	100.00 343	100.00 344

AVERAGE_ROB	97.87 342	100.00 344	99.48 342	100.00 343	100.00 340	100.00 348	100.00 345	100.00 343	100.00 342	100.00 342	100.00 344	100.00 345	100.00 343	100.00 346	99.53 342	99.67 341	99.99 343	99.97 341	100.00 344	100.00 344	96.18 341	98.83 341	100.00 344	100.00 346	86.70 342	87.40 340	88.36 341	86.25 340

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 41	0.16 235	0.01 140	0.00 1	0.00 1

ASD4																								61.04 340

Low-res two-view benchmark