Low-res two-view results

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

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

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

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

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

riskmin	0.47 65	0.03 1	1.01 50	0.08 187	0.01 99	1.12 63	0.01 53	3.00 128	0.21 28	0.46 87	0.02 31	2.08 237	1.06 253	0.26 35	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

FTStereo	2.16 321	0.03 1	1.42 139	0.17 236	0.13 260	1.42 170	4.67 378	2.44 91	0.63 71	3.36 319	17.95 377	0.78 147	4.17 351	4.41 215	0.14 78	0.15 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.25 375

GrayStereo	1.46 269	0.03 1	0.87 26	0.63 328	0.20 293	1.24 110	4.61 376	2.85 122	0.62 68	4.98 347	4.00 325	0.45 103	4.67 356	3.37 170	0.08 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 383	0.01 25	0.01 62

mmm	0.52 76	0.04 4	1.14 91	0.61 325	0.00 1	1.14 68	0.00 1	3.45 197	0.75 129	1.24 192	0.58 158	0.20 74	0.18 138	0.93 103	0.08 46	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

qqq	0.50 70	0.04 4	0.78 18	0.02 63	0.00 1	1.05 46	0.00 1	3.15 151	0.68 100	0.46 87	0.01 1	0.73 135	0.12 121	2.95 160	0.07 37	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

x	0.41 45	0.04 4	0.74 15	0.54 315	0.00 1	0.98 28	0.00 1	3.07 141	0.67 95	0.48 89	0.01 1	0.48 107	0.07 77	0.93 103	0.07 37	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

PSM-AAD	1.15 233	0.04 4	0.88 28	0.10 204	0.27 320	1.32 135	3.25 360	2.41 89	0.64 78	2.93 305	1.92 261	0.15 68	5.39 367	3.42 173	0.19 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 229

11t1	0.33 28	0.05 8	0.86 24	0.44 300	0.00 1	1.04 40	0.00 1	2.45 92	0.60 56	0.44 83	0.01 1	0.05 25	0.05 52	0.43 67	0.06 33	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

DualNet	1.39 262	0.05 8	1.65 170	0.34 286	0.01 99	1.58 215	0.02 96	3.03 133	6.40 362	1.39 204	2.07 268	2.15 244	0.34 178	1.59 131	7.08 355	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.09 239	0.03 189

ffm	1.04 202	0.05 8	1.65 170	0.34 286	0.01 99	1.58 215	0.02 96	3.03 133	6.40 362	1.39 204	2.07 268	2.15 244	0.34 178	1.59 131	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.09 239	0.03 189

ff1	1.65 287	0.05 8	1.65 170	0.34 286	0.01 99	1.58 215	0.02 96	3.03 133	6.40 362	1.39 204	2.07 268	2.15 244	0.34 178	6.68 315	7.08 355	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.09 239	0.03 189

mmx	1.56 280	0.05 8	1.65 170	0.34 286	0.01 99	1.58 215	0.02 96	5.51 340	2.25 313	1.39 204	2.07 268	2.15 244	0.34 178	6.68 315	7.08 355	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

ttt	1.35 257	0.05 8	1.09 81	0.46 304	0.01 99	1.61 230	0.00 1	5.61 343	1.97 291	1.75 232	2.10 273	1.40 192	0.11 111	4.81 240	6.07 352	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

xxx	1.56 280	0.05 8	1.65 170	0.34 286	0.01 99	1.58 215	0.02 96	5.51 340	2.25 313	1.39 204	2.07 268	2.15 244	0.34 178	6.68 315	7.08 355	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

AEACV	0.22 10	0.05 8	0.66 11	0.02 63	0.03 185	0.87 19	0.00 1	1.07 27	0.15 9	0.18 48	0.01 1	0.02 2	0.72 237	0.15 8	0.09 52	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.27 371	0.08 220	0.07 272

knoymous	0.35 32	0.05 8	1.11 84	0.05 141	0.01 99	1.15 73	0.01 53	2.06 67	0.14 6	0.40 79	0.02 31	1.67 213	0.00 1	0.31 44	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Anonymous_2	1.69 297	0.05 8	1.31 128	0.08 187	0.03 185	1.22 96	0.01 53	3.25 166	0.19 21	0.76 119	0.13 74	2.68 268	1.99 306	0.39 64	0.13 73	0.05 341	0.25 370	3.27 385	14.54 409	3.40 379	0.01 62

KYRaft	1.19 238	0.05 8	0.94 35	0.06 155	0.24 309	1.25 117	0.78 316	2.48 97	0.61 62	3.23 316	7.13 348	1.00 168	2.77 325	1.43 125	0.14 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.71 379

SST-Stereo	1.04 202	0.05 8	1.16 98	0.72 335	0.23 305	1.70 249	0.58 306	1.92 59	1.46 238	1.19 182	1.09 216	1.60 203	1.93 304	6.92 339	0.21 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

RAFT_R40	0.99 194	0.05 8	1.26 116	0.71 334	0.20 293	1.65 243	0.67 310	1.94 61	0.61 62	1.05 165	1.15 221	1.80 220	1.47 274	6.91 337	0.31 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

GMM-Stereo	1.09 218	0.05 8	1.62 167	0.13 215	0.22 300	1.41 165	0.87 318	2.31 76	0.62 68	2.75 300	3.14 304	0.54 114	0.90 248	5.33 261	0.13 73	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.02 285	0.01 25	1.80 380

1111x	1.53 276	0.06 22	1.77 187	0.27 269	0.00 1	2.12 270	0.01 53	5.63 347	1.65 267	1.53 215	1.67 247	0.92 153	0.64 224	6.18 287	8.17 365	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

anonymousdsp2	0.52 76	0.06 22	1.51 149	0.10 204	0.00 1	1.19 83	0.01 53	4.32 272	0.63 71	0.33 59	0.15 81	0.78 147	0.09 96	1.01 109	0.06 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 331	0.04 162	0.05 229

Selective-IGEV	0.22 10	0.06 22	0.46 1	0.05 141	0.04 201	0.34 6	0.04 157	2.16 72	0.59 52	0.09 22	0.01 1	0.02 2	0.05 52	0.18 13	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 323	0.03 131	0.09 286

Selective-RAFT	0.37 38	0.06 22	0.65 10	0.03 101	0.01 99	1.17 76	0.02 96	2.63 106	0.66 87	0.01 1	0.01 1	0.22 75	0.18 138	1.31 122	0.24 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 354	0.04 162	0.00 1

test-3	0.63 101	0.06 22	1.00 47	0.07 175	0.13 260	0.99 29	0.01 53	2.46 94	0.20 25	1.96 250	0.01 1	1.10 180	0.05 52	3.75 185	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 369	0.15 281	0.13 308

test_1	0.61 94	0.06 22	1.00 47	0.07 175	0.12 256	0.99 29	0.01 53	2.46 94	0.20 25	1.71 230	0.01 1	1.10 180	0.04 46	3.71 183	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 367	0.15 281	0.13 308

test_3	0.58 89	0.06 22	1.04 70	0.07 175	0.12 256	1.01 31	0.01 53	2.45 92	0.20 25	0.95 140	0.01 1	1.05 172	0.05 52	3.74 184	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 367	0.15 281	0.13 308

RAFT-345	1.19 238	0.06 22	1.55 153	0.54 315	0.13 260	1.53 204	0.25 253	0.56 10	1.76 274	1.20 184	7.85 350	0.93 158	0.05 52	6.87 331	0.46 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CRE-IMP	0.40 44	0.06 22	1.04 70	0.07 175	0.05 208	1.45 180	0.46 296	1.48 47	0.63 71	0.90 134	0.30 117	0.88 151	0.01 4	0.26 35	0.22 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.17 322

Prome-Stereo	1.23 244	0.06 22	0.93 34	0.12 212	0.24 309	1.26 119	0.67 310	2.53 102	0.69 113	2.08 259	8.70 356	0.76 138	2.91 329	2.12 145	0.11 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 378

AAGNet	1.54 278	0.07 32	0.88 28	1.04 357	0.27 320	1.47 186	0.66 309	1.57 50	0.61 62	1.68 229	0.82 198	1.62 207	2.29 312	6.18 287	11.63 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

AnonymousM	0.34 30	0.07 32	0.63 5	0.02 63	0.01 99	1.09 55	0.03 137	1.54 49	0.68 100	0.17 46	0.04 55	0.02 2	0.24 159	0.25 29	0.04 7	0.00 1	0.01 222	1.93 382	0.00 1	0.01 25	0.00 1

xxxx	1.78 302	0.07 32	1.02 55	0.00 1	0.01 99	1.44 174	0.00 1	5.81 351	1.53 250	1.37 203	1.91 260	1.08 176	0.05 52	4.37 214	16.98 390	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

FENet	0.52 76	0.07 32	1.62 167	0.04 124	0.00 1	1.19 83	0.05 170	3.10 145	0.98 167	0.89 132	0.01 1	1.63 210	0.09 96	0.47 78	0.28 139	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

HSM-Net_RVC	1.40 264	0.07 32	1.58 163	0.00 1	0.01 99	1.88 261	0.05 170	7.24 372	1.71 272	3.63 325	3.63 317	3.21 299	0.36 184	4.25 206	0.44 186	0.01 303	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	3.50 351	0.07 32	3.94 319	2.66 379	1.46 369	12.94 382	0.97 322	7.32 373	2.42 319	14.82 390	8.08 353	2.74 272	1.51 279	8.44 367	2.48 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 294

Any-RAFT	0.64 103	0.08 38	1.07 77	0.03 101	0.00 1	2.77 299	0.08 192	3.57 209	1.23 204	0.96 142	0.26 111	1.61 205	0.31 173	0.72 97	0.06 33	0.00 1	0.10 347	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 1	0.08 38	0.61 4	0.01 17	0.00 1	0.94 23	0.03 137	0.29 1	0.21 28	0.05 15	0.02 31	0.06 34	0.04 46	0.26 35	0.07 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

DAS	1.26 245	0.08 38	2.25 237	0.04 124	0.01 99	1.28 123	1.18 329	3.80 230	1.58 262	4.60 341	2.37 286	1.53 196	0.53 204	5.36 263	0.59 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

SepStereo	1.28 246	0.08 38	2.25 237	0.04 124	0.01 99	1.28 123	1.18 329	3.80 230	1.58 262	4.60 341	2.37 286	1.53 196	0.53 204	5.63 274	0.59 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

PSMNet-ADL	0.77 135	0.08 38	0.90 31	0.07 175	0.01 99	2.01 266	0.02 96	2.55 104	1.11 188	0.33 59	0.59 167	2.15 244	0.69 235	4.07 199	0.85 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

NRIStereo	0.74 125	0.08 38	0.88 28	0.47 307	0.05 208	1.58 215	0.49 299	1.38 35	0.61 62	0.88 130	0.17 89	0.66 126	0.03 34	6.96 341	0.22 112	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.17 322

DEmStereo	1.51 273	0.08 38	2.17 227	0.09 197	0.02 166	1.76 253	0.90 320	1.47 46	0.60 56	2.46 292	6.42 344	1.08 176	5.16 362	6.21 289	1.86 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

DeepStereo_RVC	0.52 76	0.08 38	1.37 136	0.06 155	0.06 216	1.34 143	0.41 291	1.43 37	0.68 100	1.03 162	0.85 201	0.49 109	1.56 283	0.79 100	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.13 308

ICVP	0.46 61	0.08 38	1.58 163	0.01 17	0.01 99	1.10 57	0.21 242	3.80 230	0.52 48	0.42 81	0.27 113	0.33 89	0.06 67	0.57 88	0.13 73	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.01 62
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.61 94	0.08 38	1.78 189	0.00 1	0.00 1	1.59 223	0.07 186	5.32 330	0.13 4	0.62 99	0.32 118	0.37 92	0.67 234	0.68 96	0.49 197	0.03 333	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.02 93	0.01 62

test_xeample	1.79 304	0.08 38	1.03 66	0.02 63	0.00 1	1.44 174	0.00 1	5.48 338	1.84 278	1.65 227	2.17 281	0.37 92	0.06 67	4.00 198	17.67 392	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

SGM-Forest	1.84 305	0.08 38	1.31 128	0.15 227	0.22 300	3.52 320	2.46 355	3.85 237	2.16 306	5.29 349	3.90 321	3.71 314	1.56 283	6.28 293	1.90 289	0.01 303	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.30 347
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IGEVStereo-DCA	0.46 61	0.09 50	1.02 55	0.02 63	0.00 1	0.82 16	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.03 48	0.03 6	0.06 67	5.04 249	0.51 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.05 180	0.01 62

rrr	0.62 99	0.09 50	2.07 220	0.02 63	0.00 1	0.82 16	0.06 183	2.29 75	0.85 151	0.09 22	0.03 48	0.03 6	0.06 67	5.04 249	0.51 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 351	0.05 180	0.07 272

CAS	0.85 161	0.09 50	0.67 12	6.43 386	0.05 208	1.12 63	0.00 1	0.88 21	0.69 113	0.02 2	0.02 31	0.06 34	0.06 67	0.26 35	0.12 69	6.37 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 336

EGLCR-Stereo	0.28 23	0.09 50	0.73 14	0.18 240	0.05 208	1.17 76	0.04 157	2.37 79	0.17 17	0.35 71	0.01 1	0.01 1	0.02 16	0.38 63	0.04 7	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189

DisPM	0.86 164	0.09 50	1.10 82	0.76 339	0.02 166	1.51 197	0.57 305	1.75 55	0.70 122	2.43 291	0.83 200	0.38 96	0.01 4	6.89 335	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GANet-ADL	0.52 76	0.09 50	1.43 140	0.13 215	0.02 166	1.43 172	0.02 96	3.22 165	0.59 52	0.34 70	0.98 211	1.09 178	0.19 144	0.40 65	0.34 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.01 62

Patchmatch Stereo++	0.50 70	0.09 50	1.01 50	0.06 155	0.07 224	1.60 226	0.27 259	1.45 44	0.68 100	0.98 153	0.18 92	0.77 142	0.03 34	2.58 151	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 61	0.09 50	1.01 50	0.06 155	0.09 241	1.61 230	0.30 276	1.43 37	0.69 113	0.97 144	0.18 92	0.77 142	0.02 16	1.67 136	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229

ROB_FTStereo_v2	0.43 53	0.09 50	1.00 47	0.06 155	0.08 234	1.57 211	0.33 282	1.44 41	0.67 95	0.97 144	0.19 99	0.77 142	0.02 16	1.23 118	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229

ROB_FTStereo	0.47 65	0.09 50	1.04 70	0.06 155	0.08 234	1.59 223	0.33 282	1.43 37	0.68 100	0.97 144	0.19 99	0.76 138	0.03 34	1.86 142	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229

HUI-Stereo	0.45 58	0.09 50	1.08 79	0.06 155	0.08 234	1.61 230	0.32 280	1.43 37	0.70 122	0.97 144	0.18 92	0.77 142	0.02 16	1.44 129	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229

iGMRVC	0.51 73	0.09 50	1.04 70	0.06 155	0.08 234	1.61 230	0.27 259	1.44 41	0.69 113	0.97 144	0.19 99	0.76 138	0.03 34	2.69 155	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.04 213

iRAFT	0.50 70	0.09 50	1.01 50	0.06 155	0.07 224	1.60 226	0.27 259	1.45 44	0.68 100	0.98 153	0.18 92	0.77 142	0.03 34	2.58 151	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229

RAFT-IKP	0.45 58	0.09 50	1.06 76	0.06 155	0.06 216	1.44 174	0.31 279	1.44 41	0.69 113	0.97 144	0.18 92	0.76 138	0.02 16	1.65 135	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.04 213

222	2.69 332	0.09 50	1.03 66	0.00 1	0.00 1	1.54 208	0.00 1	5.61 343	1.55 252	1.51 213	2.10 273	0.53 113	0.07 77	4.54 228	35.09 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

UPFNet	0.87 169	0.09 50	2.05 218	0.00 1	0.00 1	1.90 263	0.11 210	3.41 190	0.83 145	2.15 262	0.10 69	1.92 227	0.09 96	3.94 195	0.70 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.00 1

R-Stereo Train	0.44 55	0.09 50	0.94 35	0.02 63	0.00 1	1.24 110	0.09 201	3.65 216	0.11 1	1.87 243	0.42 140	0.06 34	0.01 4	0.25 29	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 150

RAFT-Stereo	0.44 55	0.09 50	0.94 35	0.02 63	0.00 1	1.24 110	0.09 201	3.65 216	0.11 1	1.87 243	0.42 140	0.06 34	0.01 4	0.25 29	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.65 105	0.09 50	1.12 86	0.02 63	0.00 1	1.45 180	0.23 250	4.38 273	1.44 235	1.17 180	0.37 131	1.56 199	0.18 138	0.56 87	0.37 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
BUS	0.97 185	0.10 69	0.96 40	0.01 17	0.00 1	5.85 355	0.03 137	5.40 333	0.93 160	2.26 274	0.66 175	2.39 262	0.06 67	0.61 92	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 154	0.10 69	0.96 40	0.01 17	0.00 1	3.32 311	0.21 242	5.40 333	0.93 160	2.26 274	0.66 175	1.81 221	0.10 103	0.61 92	0.18 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

test_4	0.51 73	0.10 69	1.27 118	0.01 17	0.06 216	0.97 27	0.03 137	1.12 29	0.16 12	0.27 53	3.42 313	0.65 123	0.09 96	1.59 131	0.26 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 320	0.14 271	0.00 1

psmg	0.83 154	0.10 69	0.96 40	0.01 17	0.00 1	3.28 309	0.27 259	4.83 306	0.93 160	1.92 246	1.46 241	1.81 221	0.10 103	0.61 92	0.18 101	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PFNet+	0.54 84	0.10 69	1.31 128	0.16 233	0.05 208	1.44 174	0.56 303	1.60 51	0.98 167	1.35 201	0.46 149	0.37 92	0.01 4	2.18 148	0.22 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

NF-Stereo	0.82 150	0.10 69	1.12 86	1.19 365	0.01 99	1.52 201	0.29 270	2.67 112	0.66 87	1.20 184	0.58 158	0.24 76	0.01 4	6.38 299	0.32 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.82 150	0.10 69	1.15 94	1.19 365	0.01 99	1.53 204	0.29 270	2.66 108	0.66 87	1.20 184	0.58 158	0.25 79	0.01 4	6.38 299	0.33 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 161	0.10 69	1.50 146	1.14 361	0.03 185	1.47 186	0.27 259	2.48 97	0.69 113	1.30 195	0.38 133	0.39 97	0.01 4	6.88 332	0.33 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

KMStereo	0.85 161	0.10 69	1.50 146	1.14 361	0.03 185	1.47 186	0.27 259	2.48 97	0.69 113	1.30 195	0.38 133	0.39 97	0.01 4	6.88 332	0.33 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

RE-Stereo	0.82 150	0.10 69	1.15 94	1.19 365	0.01 99	1.52 201	0.29 270	2.66 108	0.66 87	1.20 184	0.58 158	0.24 76	0.01 4	6.38 299	0.32 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 82	0.10 69	1.02 55	0.89 351	0.10 250	1.57 211	0.36 287	2.06 67	0.63 71	2.23 268	0.46 149	0.25 79	0.01 4	0.45 74	0.37 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

TVStereo	0.82 150	0.10 69	1.15 94	1.19 365	0.01 99	1.52 201	0.29 270	2.66 108	0.66 87	1.20 184	0.58 158	0.24 76	0.01 4	6.38 299	0.32 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

test_xeample3	0.35 32	0.10 69	1.95 203	0.02 63	0.00 1	0.93 22	0.07 186	1.70 54	0.86 153	0.09 22	0.04 55	0.05 25	0.05 52	0.23 23	0.51 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 364	0.06 195	0.08 281

AE-Stereo	0.47 65	0.11 82	1.03 66	0.04 124	0.09 241	1.11 61	0.03 137	4.16 255	0.34 40	0.35 71	0.82 198	0.15 68	0.16 132	0.45 74	0.05 17	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.26 369	0.09 239	0.05 229

MIF-Stereo	0.16 2	0.11 82	1.13 90	0.03 101	0.17 278	0.32 4	0.02 96	0.38 2	0.32 38	0.03 9	0.16 83	0.05 25	0.07 77	0.16 11	0.16 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 256	0.00 1

SFCPSM	0.81 149	0.11 82	2.53 258	0.01 17	0.07 224	2.45 282	0.18 233	4.99 312	1.18 198	0.77 120	0.78 194	0.69 130	0.31 173	1.72 137	0.20 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305	0.06 195	0.01 62

CBMV_ROB	1.70 298	0.11 82	1.98 209	0.46 304	0.00 1	2.85 302	0.91 321	4.27 267	2.21 311	4.02 334	5.00 332	2.97 286	2.32 314	5.40 264	1.35 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.06 256

MC-Stereo	0.24 18	0.12 86	0.71 13	0.04 124	0.02 166	1.07 48	0.00 1	1.30 33	0.17 17	0.59 97	0.02 31	0.08 45	0.11 111	0.18 13	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.17 348	0.06 195	0.02 150

IER	0.75 130	0.12 86	1.93 199	0.01 17	0.00 1	2.31 277	0.02 96	2.96 127	0.98 167	1.30 195	0.96 209	1.40 192	1.19 260	1.31 122	0.45 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DRaft	1.34 256	0.12 86	1.19 106	0.06 155	0.01 99	1.64 239	0.43 293	1.86 58	0.14 6	3.76 327	5.27 334	0.41 99	4.38 354	5.49 267	1.68 278	0.01 303	0.06 319	0.00 1	0.07 315	0.07 209	0.11 294

cross-raft	0.53 82	0.12 86	1.78 189	0.03 101	0.01 99	1.04 40	0.10 208	3.21 164	0.23 31	0.37 77	0.01 1	2.86 279	0.04 46	0.24 26	0.24 120	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.16 342	0.01 25	0.02 150

Anonymous3	0.49 69	0.12 86	2.21 229	0.01 17	0.00 1	2.53 286	0.09 201	3.16 154	0.65 81	0.12 38	0.22 108	0.12 56	0.05 52	0.37 60	0.08 46	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.03 189

EAI-Stereo	1.14 230	0.12 86	1.19 106	0.21 247	0.32 336	1.84 260	2.32 350	5.42 336	1.19 200	1.02 159	5.66 337	0.48 107	0.60 213	0.86 102	0.62 220	0.00 1	0.13 358	0.00 1	0.65 387	0.02 93	0.17 322

CFNet-RSSM	0.51 73	0.12 86	1.26 116	0.03 101	0.14 266	1.24 110	0.02 96	4.12 253	0.15 9	0.31 56	0.01 1	1.96 231	0.04 46	0.19 16	0.25 126	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.27 371	0.01 25	0.01 62

Gwc-CoAtRS	0.42 47	0.12 86	1.28 119	0.03 101	0.13 260	1.03 33	0.02 96	2.33 77	0.15 9	0.35 71	0.01 1	2.27 253	0.03 34	0.20 19	0.25 126	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.22 360	0.01 25	0.01 62

StereoDRNet-Refined	0.83 154	0.12 86	1.18 103	0.02 63	0.01 99	1.31 134	0.00 1	3.33 178	1.07 185	1.92 246	1.24 231	2.48 264	0.18 138	1.86 142	1.67 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 271	0.05 229
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MSKI-zero shot	0.73 123	0.13 95	1.56 160	0.02 63	0.14 266	1.34 143	0.04 157	3.00 128	0.23 31	0.67 108	1.64 244	0.89 152	0.00 1	4.55 229	0.10 60	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.21 358	0.03 131	0.01 62

CASS	0.56 86	0.13 95	1.40 137	0.03 101	0.01 99	1.65 243	0.04 157	3.03 133	0.63 71	1.96 250	0.93 207	0.28 82	0.36 184	0.52 81	0.18 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
hknet	1.08 211	0.13 95	2.07 220	0.01 17	0.00 1	3.32 311	0.21 242	5.40 333	0.92 157	2.26 274	0.66 175	3.43 305	0.05 52	2.81 158	0.27 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Anonymous	0.25 19	0.13 95	1.19 106	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 53	2.54 103	0.42 44	0.02 2	0.02 31	0.05 25	0.07 77	0.15 8	0.06 33	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.10 247	0.08 281

GMStereo_Zeroshot	0.63 101	0.14 99	1.54 151	0.75 337	0.00 1	1.26 119	0.01 53	1.85 57	0.31 37	1.44 210	0.58 158	1.76 216	0.19 144	2.55 150	0.10 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.00 1

CASnet	0.16 2	0.14 99	0.52 3	0.01 17	0.00 1	0.86 18	0.00 1	0.51 3	0.75 129	0.10 32	0.01 1	0.04 10	0.02 16	0.22 21	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 105	0.14 99	2.02 214	0.01 17	0.01 99	1.10 57	0.00 1	2.80 118	0.97 165	0.48 89	0.28 115	2.31 257	1.50 278	1.19 115	0.08 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

CES	0.43 53	0.14 99	0.85 22	0.05 141	1.52 371	1.22 96	0.05 170	1.01 25	0.59 52	0.03 9	0.02 31	0.14 66	0.10 103	0.40 65	0.10 60	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	2.45 382

RCA-Stereo	0.37 38	0.14 99	0.76 16	0.01 17	0.00 1	1.17 76	0.00 1	3.14 149	0.61 62	0.71 113	0.47 152	0.05 25	0.13 127	0.19 16	0.03 5	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.01 62

ASMatch	1.44 267	0.14 99	2.15 226	0.60 322	0.21 298	1.21 94	0.26 256	0.96 23	0.66 87	0.29 55	11.75 365	0.93 158	2.37 315	6.73 321	0.54 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 269	0.00 1	0.04 213

s12784h	0.56 86	0.14 99	1.22 112	0.02 63	0.00 1	1.14 68	0.03 137	3.43 194	1.47 240	1.02 159	1.41 240	0.05 25	0.02 16	1.08 111	0.09 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.00 1

sCroCo_RVC	0.21 6	0.14 99	1.54 151	0.01 17	0.00 1	0.13 1	0.04 157	1.10 28	0.65 81	0.10 32	0.05 57	0.03 6	0.04 46	0.23 23	0.05 17	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DSFCA	1.30 249	0.14 99	1.82 193	0.01 17	0.03 185	3.74 325	0.86 317	2.71 114	1.23 204	3.09 312	0.41 139	2.93 282	1.49 275	6.12 286	1.35 268	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

MSMDNet	0.65 105	0.14 99	2.02 214	0.01 17	0.01 99	1.11 61	0.00 1	2.88 124	0.98 167	0.49 92	0.28 115	2.32 258	1.49 275	1.19 115	0.08 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

DCANet-4	0.69 120	0.15 109	3.76 314	0.03 101	0.01 99	1.22 96	0.01 53	3.14 149	1.90 287	2.34 280	0.14 75	0.11 53	0.25 162	0.34 54	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

tt	68.65 415	0.15 109	99.57 422	50.64 413	14.90 406	100.00 423	100.00 423	100.00 424	99.76 419	27.80 404	10.52 362	99.97 424	98.63 421	99.61 421	100.00 426	90.62 418	98.21 419	46.66 413	52.02 415	62.86 416	21.04 412

anonymity	0.74 125	0.15 109	1.17 100	0.16 233	0.27 320	0.71 15	0.01 53	4.70 293	1.78 275	1.15 176	1.23 229	0.31 84	1.65 291	0.54 85	0.53 204	0.02 325	0.02 271	0.00 1	0.27 371	0.02 93	0.06 256

iRaft-Stereo_20w	0.92 180	0.15 109	2.68 267	0.24 257	0.06 216	1.36 148	0.28 267	7.46 375	0.34 40	1.56 223	0.37 131	0.62 119	1.24 265	1.25 119	0.34 165	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.16 342	0.02 93	0.13 308

CrosDoStereo	1.66 288	0.15 109	1.66 175	0.02 63	0.07 224	1.38 158	6.16 390	3.12 147	1.06 183	0.97 144	3.74 319	0.96 162	4.79 358	7.00 344	1.92 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 256	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 288	0.15 109	1.66 175	0.02 63	0.07 224	1.38 158	6.16 390	3.12 147	1.06 183	0.97 144	3.74 319	0.96 162	4.79 358	7.00 344	1.92 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 256	0.00 1

RAFT-RH_RVC	2.05 319	0.15 109	1.66 175	0.60 322	0.27 320	1.49 192	0.02 96	0.58 11	0.65 81	5.35 351	21.66 389	1.06 174	0.07 77	6.85 328	0.57 212	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.03 291	0.01 25	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 366	0.15 109	1.83 194	0.22 249	0.44 342	5.60 353	1.66 338	5.22 322	4.37 350	14.49 389	21.86 390	20.65 388	11.88 389	7.66 359	4.55 338	0.02 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.05 229
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SMFormer	1.04 202	0.16 117	1.55 153	0.33 280	0.01 99	1.03 33	0.00 1	5.24 323	2.12 300	1.53 215	2.16 277	0.92 153	0.02 16	4.46 220	1.24 260	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.02 150

tta	1.04 202	0.16 117	1.55 153	0.33 280	0.01 99	1.03 33	0.00 1	5.24 323	2.12 300	1.53 215	2.16 277	0.92 153	0.02 16	4.46 220	1.24 260	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.01 62

qqq1	0.98 187	0.16 117	1.55 153	0.33 280	0.01 99	1.03 33	0.00 1	5.24 323	2.12 300	1.53 215	2.16 277	0.92 153	0.02 16	4.46 220	0.07 37	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.01 62

fff1	0.98 187	0.16 117	1.55 153	0.33 280	0.01 99	1.03 33	0.00 1	5.24 323	2.12 300	1.53 215	2.16 277	0.92 153	0.02 16	4.46 220	0.07 37	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.01 62

RAFT-Test	0.61 94	0.16 117	2.27 242	0.04 124	0.15 271	1.80 258	0.17 229	2.52 100	0.65 81	0.56 95	0.11 72	2.76 273	0.02 16	0.27 39	0.34 165	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.29 376	0.01 25	0.01 62

LoS	0.28 23	0.16 117	0.95 39	0.07 175	0.01 99	1.32 135	0.07 186	1.30 33	0.60 56	0.04 14	0.03 48	0.28 82	0.11 111	0.48 79	0.11 67	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 110	0.17 123	2.08 222	0.00 1	0.01 99	1.22 96	0.00 1	2.79 117	0.73 125	0.78 123	0.46 149	2.32 258	0.63 221	1.77 139	0.15 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

pcwnet_v2	1.29 247	0.17 123	5.98 363	0.10 204	0.01 99	1.76 253	0.02 96	5.08 319	2.90 332	1.54 221	1.98 265	2.03 235	0.81 242	3.01 162	0.28 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 269	0.03 131	0.03 189

CREStereo	0.22 10	0.17 123	0.64 8	0.00 1	0.01 99	1.22 96	0.01 53	1.15 30	0.56 50	0.10 32	0.07 63	0.04 10	0.00 1	0.32 50	0.10 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	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
ccs_rob	0.65 105	0.17 123	2.09 223	0.00 1	0.01 99	1.22 96	0.00 1	2.77 116	0.73 125	0.75 117	0.44 145	2.32 258	0.64 224	1.76 138	0.15 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

NVstereo2D	1.09 218	0.17 123	4.40 338	0.00 1	0.00 1	1.59 223	0.18 233	4.29 269	1.40 227	0.85 129	0.36 130	2.30 255	0.62 220	5.26 257	0.35 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

MIF-Stereo (partial)	0.27 21	0.18 128	1.14 91	0.01 17	0.00 1	0.43 10	0.02 96	1.97 64	0.39 43	0.11 37	0.08 66	0.07 42	0.06 67	0.44 69	0.33 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.02 150

EKT-Stereo	0.74 125	0.18 128	1.23 114	0.81 341	4.25 384	1.19 83	0.03 137	2.17 73	0.13 4	0.35 71	0.40 137	0.97 165	0.08 91	2.61 153	0.09 52	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.07 315	0.04 162	0.03 189

LCNet	0.87 169	0.18 128	0.97 45	0.14 225	0.26 315	1.19 83	0.22 246	2.36 78	0.71 124	1.82 240	0.21 104	0.11 53	2.56 319	5.56 271	0.14 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 281	0.81 367

ac_64	1.12 227	0.18 128	1.64 169	0.18 240	0.25 312	1.48 191	0.02 96	4.97 311	1.47 240	0.69 111	0.45 148	4.94 336	0.46 199	4.87 242	0.74 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.00 1

HGLStereo	1.03 200	0.18 128	1.50 146	0.01 17	0.01 99	1.41 165	0.01 53	3.41 190	0.82 143	1.05 165	3.09 303	2.11 240	1.24 265	4.51 225	1.18 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.03 189

FC-DCNN	6.09 372	0.18 128	2.35 246	0.42 298	0.53 349	7.80 371	1.42 335	8.14 377	7.07 370	19.05 396	22.10 391	22.85 391	13.84 391	9.42 373	6.44 353	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 256

DISCO	1.93 311	0.18 128	2.44 249	0.67 332	0.53 349	5.25 350	0.00 1	5.43 337	1.56 257	2.09 260	0.91 205	6.48 352	0.89 247	8.55 368	3.60 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.01 62

MyStereo06	0.80 147	0.19 135	2.53 258	0.02 63	0.00 1	1.51 197	0.01 53	4.61 288	0.24 34	0.89 132	0.69 184	3.14 295	1.18 259	0.58 90	0.33 158	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.07 272

MyStereo05	0.79 143	0.19 135	3.17 288	0.02 63	0.00 1	1.51 197	0.01 53	3.56 208	2.48 322	1.34 199	0.02 31	1.25 186	0.38 188	1.19 115	0.50 198	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.07 272

PFNet	1.06 210	0.19 135	2.95 274	1.16 363	0.56 351	1.58 215	0.25 253	1.50 48	0.60 56	2.38 287	1.23 229	0.63 121	0.30 169	6.85 328	0.43 183	0.16 359	0.01 222	0.00 1	0.07 315	0.18 296	0.18 328

CREStereo++_RVC	0.29 26	0.19 135	0.83 21	0.05 141	0.00 1	1.19 83	0.00 1	0.66 12	0.99 171	0.25 51	1.26 234	0.05 25	0.07 77	0.20 19	0.09 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
HCRNet	0.73 123	0.19 135	1.10 82	0.01 17	0.00 1	1.17 76	0.01 53	3.07 141	1.97 291	0.60 98	0.21 104	0.56 115	0.11 111	5.34 262	0.20 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.02 150

FAT-Stereo	1.86 307	0.19 135	3.31 297	0.17 236	0.03 185	1.78 256	0.97 322	4.76 300	2.79 330	4.22 336	4.87 330	5.31 344	2.83 328	5.06 251	0.90 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.01 62

PMTNet	0.21 6	0.19 135	0.85 22	0.02 63	0.02 166	1.14 68	0.30 276	0.88 21	0.11 1	0.03 9	0.02 31	0.07 42	0.02 16	0.37 60	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 125	0.20 142	3.00 277	0.26 266	0.02 166	1.10 57	0.05 170	3.72 221	0.19 21	0.88 130	0.71 191	2.84 276	0.63 221	0.53 83	0.33 158	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.16 342	0.04 162	0.00 1

CFNet_ucs	0.77 135	0.20 142	2.22 236	0.01 17	0.01 99	1.32 135	0.00 1	3.30 175	1.31 216	1.15 176	1.14 219	2.19 252	0.42 194	2.04 144	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

GwcNet-ADL	0.62 99	0.20 142	2.03 216	0.05 141	0.01 99	1.29 127	0.02 96	3.16 154	1.39 223	0.97 144	0.44 145	1.48 194	0.23 157	0.78 99	0.27 135	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 189

IRAFT_RVC	1.02 198	0.20 142	1.58 163	1.39 369	0.26 315	1.33 141	0.32 280	2.52 100	0.66 87	1.58 224	0.81 197	1.16 182	1.58 287	6.51 307	0.43 183	0.00 1	0.12 354	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.03 189

XX-Stereo	1.04 202	0.20 142	4.94 349	0.85 345	0.04 201	1.25 117	0.00 1	3.37 183	0.45 47	1.22 190	0.50 154	3.70 313	0.02 16	3.91 194	0.05 17	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.20 354	0.03 131	0.02 150

ccnet	1.70 298	0.20 142	1.95 203	0.26 266	0.18 282	3.72 324	1.22 331	4.22 263	1.43 234	2.37 285	3.96 323	3.45 306	1.51 279	4.69 234	4.47 336	0.06 346	0.00 1	0.09 354	0.01 269	0.10 247	0.01 62

ff7	0.23 14	0.21 148	1.02 55	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.44 69	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.07 209	0.01 62

ffff	0.23 14	0.21 148	1.02 55	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.44 69	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.07 209	0.01 62

11t	0.23 14	0.21 148	1.02 55	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.44 69	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.07 209	0.01 62

anonymousdsp	0.21 6	0.21 148	0.63 5	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.74 17	0.77 138	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.25 29	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 342	0.08 220	0.03 189

ccc-4	0.23 14	0.21 148	1.02 55	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.44 69	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.07 209	0.01 62

IGEV-Stereo	0.21 6	0.21 148	0.63 5	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.73 16	0.77 138	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.24 26	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 342	0.08 220	0.03 189
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLGR	0.76 134	0.21 148	2.98 275	0.06 155	0.07 224	1.24 110	0.05 170	3.09 144	1.38 221	0.62 99	0.34 125	0.75 137	0.78 239	3.35 168	0.22 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.06 256

ACVNet	0.57 88	0.21 148	1.34 131	0.09 197	0.00 1	1.36 148	0.22 246	2.40 82	1.05 180	0.63 103	0.66 175	1.94 229	0.26 164	0.31 44	0.79 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.00 1

acv_ft	0.79 143	0.21 148	1.28 119	0.01 17	1.08 365	1.68 246	0.01 53	3.75 222	1.05 180	1.31 198	0.66 175	1.94 229	0.46 199	0.31 44	1.68 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 331	0.00 1

NINENet	1.03 200	0.22 157	1.30 127	0.10 204	0.01 99	5.85 355	0.03 137	4.41 277	1.25 208	1.55 222	0.60 172	2.39 262	0.06 67	2.72 157	0.05 17	0.00 1	0.01 222	0.01 317	0.00 1	0.04 162	0.00 1

DMCA	0.68 117	0.22 157	1.96 206	0.01 17	0.01 99	1.28 123	0.02 96	3.02 131	1.54 251	2.14 261	0.15 81	1.74 214	0.10 103	0.45 74	0.95 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

DANet	1.74 300	0.22 157	3.06 281	0.75 337	0.44 342	2.46 283	0.35 286	3.40 188	1.41 229	4.22 336	1.56 242	5.03 338	0.56 208	6.29 294	5.00 344	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.01 269	0.04 162	0.08 281
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	1.17 236	0.22 157	1.28 119	0.08 187	0.00 1	1.51 197	0.23 250	3.39 186	1.52 249	3.43 323	2.00 266	3.40 303	0.31 173	4.29 208	1.82 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 247	0.22 157	1.35 134	0.64 329	0.16 276	2.56 287	0.00 1	4.14 254	2.37 317	2.29 279	1.76 254	2.84 276	0.02 16	6.80 327	0.45 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.11 294

DIP-Stereo	0.58 89	0.23 162	0.90 31	0.08 187	0.00 1	1.43 172	0.01 53	6.01 356	1.38 221	0.92 138	0.11 72	0.04 10	0.19 144	0.12 7	0.07 37	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.01 62
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DRN-Test	1.62 284	0.23 162	3.72 312	0.18 240	0.13 260	3.34 313	0.19 238	5.93 355	2.01 296	4.14 335	0.76 193	2.12 242	1.78 296	5.22 256	2.62 317	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.01 269	0.03 131	0.01 62

UNet	1.13 229	0.24 164	4.21 329	0.01 17	0.02 166	2.31 277	0.02 96	3.06 139	0.76 137	1.17 180	0.14 75	2.73 271	1.58 287	4.48 224	1.92 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CBMV	1.56 280	0.24 164	1.92 198	0.31 277	0.03 185	2.90 304	4.33 373	3.79 227	1.81 276	4.98 347	1.73 252	2.70 269	1.68 293	3.81 188	0.92 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.08 281
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ToySt	0.47 65	0.25 166	2.47 254	0.04 124	0.01 99	1.17 76	0.00 1	2.01 65	0.63 71	0.08 20	0.14 75	1.16 182	0.05 52	0.80 101	0.46 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 291	0.10 247	0.04 213

ProNet	0.20 5	0.25 166	0.78 18	0.01 17	0.01 99	0.95 26	0.00 1	0.70 13	0.68 100	0.02 2	0.01 1	0.05 25	0.03 34	0.31 44	0.03 5	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.04 213

HHNet	0.87 169	0.25 166	1.78 189	0.16 233	0.08 234	1.30 131	0.44 294	1.93 60	0.64 78	1.41 209	5.92 339	0.14 66	1.79 297	0.35 59	0.95 246	0.05 341	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.14 271	0.01 62

test-1	0.52 76	0.25 166	0.94 35	0.03 101	0.22 300	1.20 91	0.08 192	4.03 248	0.25 35	0.70 112	0.66 175	0.71 133	0.03 34	0.30 43	0.43 183	0.00 1	0.18 366	0.00 1	0.07 315	0.01 25	0.25 345

anonymousa	0.79 143	0.26 170	1.91 197	0.03 101	0.29 329	1.46 185	0.02 96	3.76 223	0.97 165	0.72 115	2.25 283	3.21 299	0.56 208	0.15 8	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 301	0.00 1	0.02 150

MyStereo07	0.27 21	0.27 171	0.64 8	0.02 63	0.01 99	1.64 239	0.01 53	1.41 36	0.73 125	0.10 32	0.01 1	0.03 6	0.10 103	0.24 26	0.04 7	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.06 256

MyStereo04	0.78 142	0.27 171	3.19 289	0.02 63	0.01 99	1.64 239	0.01 53	3.64 215	2.20 310	0.98 153	0.02 31	1.29 188	0.57 210	1.10 112	0.53 204	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.06 256

ACVNet-DCA	0.61 94	0.27 171	1.28 119	0.13 215	0.00 1	3.44 316	0.01 53	3.15 151	0.68 100	0.33 59	0.69 184	0.04 10	0.61 215	1.43 125	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.03 291	0.01 25	0.01 62

xx1	0.95 183	0.27 171	1.28 119	0.13 215	0.00 1	3.44 316	0.01 53	3.18 157	7.23 371	0.33 59	0.69 184	0.73 135	0.12 121	1.43 125	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

1test111	0.69 120	0.27 171	1.28 119	0.13 215	0.00 1	3.44 316	0.01 53	3.15 151	0.68 100	0.33 59	0.69 184	0.04 10	0.61 215	2.95 160	0.07 37	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.03 291	0.01 25	0.01 62

cc1	0.94 181	0.27 171	1.28 119	0.13 215	0.00 1	3.44 316	0.01 53	3.18 157	7.23 371	0.33 59	0.69 184	0.04 10	0.61 215	1.43 125	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.03 291	0.09 239	0.04 213

tt1	0.88 173	0.27 171	1.25 115	0.08 187	0.00 1	3.36 314	0.02 96	3.03 133	6.40 362	0.33 59	0.66 175	0.05 25	0.40 192	1.59 131	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.09 239	0.03 189

CRFU-Net	1.32 254	0.27 171	2.46 253	1.17 364	0.03 185	4.08 329	0.05 170	5.61 343	0.67 95	1.53 215	0.70 190	3.47 307	2.62 322	3.24 166	0.24 120	0.01 303	0.01 222	0.11 358	0.00 1	0.13 265	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.36 36	0.27 171	0.76 16	0.01 17	0.00 1	1.20 91	0.01 53	2.15 71	0.62 68	0.15 44	0.22 108	0.69 130	0.12 121	0.28 40	0.18 101	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.27 331	0.22 340

MMNet	1.20 240	0.27 171	3.59 309	0.09 197	0.00 1	4.15 331	0.01 53	3.63 214	1.19 200	1.93 249	0.32 118	1.35 191	1.23 262	4.42 216	1.84 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

test croco	0.41 45	0.28 181	2.26 239	0.07 175	0.00 1	0.50 12	0.01 53	2.84 121	0.92 157	0.05 15	0.07 63	0.13 60	0.17 135	0.43 67	0.20 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 346	0.01 62

ssnet_v2	1.14 230	0.28 181	1.77 187	0.03 101	0.00 1	2.07 268	0.37 288	5.20 321	1.87 285	2.00 253	0.87 203	3.09 292	0.55 207	1.31 122	3.02 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 296	0.12 303

GMOStereo	0.42 47	0.28 181	1.02 55	0.05 141	0.18 282	1.04 40	0.02 96	2.40 82	0.16 12	2.25 270	0.01 1	0.32 85	0.03 34	0.09 1	0.15 82	0.00 1	0.11 350	0.00 1	0.00 1	0.19 303	0.02 150

error version	0.42 47	0.28 181	1.02 55	0.05 141	0.18 282	1.04 40	0.02 96	2.40 82	0.16 12	2.25 270	0.01 1	0.32 85	0.03 34	0.09 1	0.15 82	0.00 1	0.11 350	0.00 1	0.00 1	0.19 303	0.02 150

test-v	0.42 47	0.28 181	1.02 55	0.05 141	0.18 282	1.04 40	0.02 96	2.40 82	0.16 12	2.25 270	0.01 1	0.32 85	0.03 34	0.09 1	0.15 82	0.00 1	0.11 350	0.00 1	0.00 1	0.19 303	0.02 150

test-2	0.42 47	0.28 181	1.02 55	0.05 141	0.18 282	1.04 40	0.02 96	2.40 82	0.16 12	2.25 270	0.01 1	0.32 85	0.03 34	0.09 1	0.15 82	0.00 1	0.11 350	0.00 1	0.00 1	0.19 303	0.02 150

TANstereo	0.30 27	0.28 181	0.86 24	0.03 101	0.01 99	1.14 68	0.00 1	0.53 4	0.44 46	1.06 168	1.24 231	0.06 34	0.05 52	0.25 29	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoIM	0.22 10	0.29 188	0.87 26	0.05 141	0.18 282	0.41 9	0.01 53	1.24 31	0.56 50	0.02 2	0.03 48	0.13 60	0.05 52	0.32 50	0.24 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

THIR-Stereo	1.48 271	0.29 188	1.51 149	0.01 17	0.02 166	1.05 46	4.32 372	2.11 70	0.22 30	1.08 169	4.24 326	1.93 228	4.19 352	6.76 323	1.87 288	0.00 1	0.00 1	0.04 346	0.00 1	0.05 180	0.00 1

ADLNet	1.20 240	0.29 188	1.98 209	0.00 1	0.02 166	2.20 271	0.11 210	4.39 275	2.52 324	2.19 266	2.20 282	2.66 267	0.70 236	3.42 173	1.25 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 247	0.04 213

S-Stereo	2.00 315	0.30 191	5.74 361	0.24 257	0.23 305	2.51 285	1.90 341	4.74 296	5.15 356	2.42 289	5.80 338	2.85 278	0.72 237	5.08 252	2.17 304	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.04 213

TransformOpticalFlow	1.47 270	0.31 192	3.22 294	0.66 330	0.08 234	1.54 208	0.09 201	3.84 235	1.58 262	1.66 228	2.32 285	3.60 309	3.12 334	6.99 343	0.42 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

APVNet	1.52 274	0.31 192	4.00 320	0.09 197	0.00 1	4.64 342	0.08 192	4.41 277	1.21 202	1.25 193	1.05 215	2.90 281	0.93 250	6.70 319	2.48 311	0.01 303	0.00 1	0.07 351	0.00 1	0.27 331	0.05 229

stereogan	2.13 320	0.31 192	3.75 313	0.01 17	0.09 241	7.44 368	0.60 307	4.27 267	3.29 336	3.91 332	4.62 329	6.41 351	1.84 302	5.17 253	0.58 214	0.00 1	0.01 222	0.01 317	0.00 1	0.24 320	0.05 229

RASNet	1.53 276	0.31 192	1.97 208	0.09 197	3.20 380	1.69 248	0.06 183	3.27 174	2.12 300	0.77 120	1.29 235	5.32 345	1.69 294	6.60 310	2.17 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.02 150

sAnonymous2	0.37 38	0.32 196	3.21 291	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 192	1.96 62	0.90 154	0.03 9	0.05 57	0.04 10	0.11 111	0.11 5	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 271	0.18 328

CroCo_RVC	0.37 38	0.32 196	3.21 291	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 192	1.96 62	0.90 154	0.03 9	0.05 57	0.04 10	0.11 111	0.11 5	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 271	0.18 328

delet	1.14 230	0.32 196	1.56 160	0.03 101	0.17 278	2.86 303	1.03 325	4.25 264	2.14 305	1.03 162	1.17 225	1.64 211	0.92 249	4.35 211	1.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.00 1

psm_up	0.84 160	0.32 196	1.44 142	0.02 63	0.00 1	1.98 265	0.05 170	3.40 188	1.04 176	2.06 258	0.40 137	1.74 214	0.45 197	3.47 176	0.24 120	0.06 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.00 1

CoDeX	0.94 181	0.34 200	2.09 223	0.05 141	0.20 293	1.49 192	0.20 240	5.89 352	1.57 258	0.66 107	0.67 182	1.05 172	0.32 176	3.82 190	0.33 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.00 1

STTStereo	0.83 154	0.34 200	2.44 249	0.24 257	0.15 271	1.41 165	0.10 208	3.02 131	1.55 252	1.34 199	0.17 89	1.77 218	0.45 197	3.42 173	0.30 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

DCRE	0.69 120	0.35 202	1.16 98	0.06 155	0.02 166	0.91 20	0.00 1	1.05 26	0.30 36	0.98 153	7.63 349	0.72 134	0.02 16	0.16 11	0.07 37	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.21 358	0.02 93	0.03 189

RYNet	1.52 274	0.35 202	3.38 300	0.25 260	0.04 201	2.31 277	0.03 137	4.62 289	1.47 240	1.14 175	0.34 125	4.52 327	1.38 272	6.36 298	4.23 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

UCFNet_RVC	0.66 110	0.35 202	1.20 110	0.02 63	0.30 331	1.53 204	0.01 53	3.42 192	0.67 95	1.12 173	0.73 192	1.26 187	0.20 150	1.84 141	0.46 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.96 184	0.36 205	1.49 145	0.05 141	0.00 1	1.62 236	0.28 267	3.86 239	1.28 211	1.79 239	0.80 196	1.59 201	0.07 77	5.29 258	0.48 196	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 317	0.01 62

STrans-v2	1.67 292	0.36 205	3.28 295	0.02 63	0.19 289	1.45 180	0.08 192	6.69 366	1.49 246	2.00 253	2.86 300	3.67 312	3.88 350	7.04 346	0.45 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 92	0.36 205	0.96 40	0.03 101	0.02 166	1.21 94	0.02 96	2.80 118	1.55 252	1.08 169	2.63 294	0.43 101	0.16 132	0.37 60	0.25 126	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.19 303	0.01 62

FBW_ROB	2.36 327	0.36 205	3.16 287	0.37 293	0.14 266	4.42 340	0.18 233	6.64 364	3.05 334	2.98 309	2.85 299	4.86 335	1.11 256	11.00 386	4.53 337	0.16 359	0.05 312	0.37 371	0.09 323	0.19 303	0.78 366

HH	0.88 173	0.37 209	1.93 199	0.25 260	0.10 250	0.62 13	0.00 1	3.79 227	0.18 19	0.33 59	0.59 167	3.94 317	0.81 242	4.44 218	0.09 52	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.02 150

HanStereo	0.88 173	0.37 209	1.93 199	0.25 260	0.10 250	0.62 13	0.00 1	3.79 227	0.18 19	0.33 59	0.59 167	3.94 317	0.81 242	4.44 218	0.09 52	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.02 150

psmorigin	2.01 316	0.37 209	10.25 382	0.22 249	0.03 185	1.62 236	0.19 238	3.31 176	1.05 180	4.92 346	3.14 304	5.85 346	2.21 311	5.31 259	1.71 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.02 150

StereoVision	0.86 164	0.38 212	1.75 186	0.03 101	0.01 99	1.14 68	0.02 96	3.38 185	0.92 157	0.13 42	6.89 346	0.50 111	0.12 121	1.10 112	0.78 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.02 150

gwcnet-sp	0.98 187	0.38 212	4.06 324	0.04 124	0.00 1	2.60 289	0.15 222	3.51 204	1.13 193	1.75 232	0.16 83	0.68 127	0.39 189	3.69 180	0.90 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.03 189

scenet	0.98 187	0.38 212	4.06 324	0.04 124	0.00 1	2.60 289	0.15 222	3.51 204	1.13 193	1.75 232	0.16 83	0.68 127	0.39 189	3.69 180	0.90 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.03 189

ssnet	0.98 187	0.38 212	4.06 324	0.04 124	0.00 1	2.60 289	0.15 222	3.51 204	1.13 193	1.75 232	0.16 83	0.68 127	0.39 189	3.69 180	0.90 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.03 189

GANet-RSSM	0.88 173	0.38 212	1.45 143	0.60 322	0.00 1	1.36 148	0.02 96	4.55 285	0.69 113	0.71 113	0.32 118	1.56 199	0.61 215	4.55 229	0.64 223	0.00 1	0.00 1	0.05 350	0.00 1	0.08 220	0.02 150

SGM_RVC	4.07 359	0.38 212	1.98 209	0.84 342	0.26 315	6.20 359	2.37 351	6.45 361	3.57 339	11.56 380	9.27 357	15.55 379	6.78 372	10.07 379	4.60 339	0.22 363	0.25 370	0.20 365	0.23 362	0.26 328	0.34 352
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Sa-1000	1.04 202	0.39 218	1.17 100	0.00 1	0.20 293	1.33 141	0.03 137	4.19 258	1.81 276	0.99 157	5.33 335	0.61 117	0.15 129	4.07 199	0.30 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 342	0.13 265	0.00 1

ADLNet2	1.38 261	0.39 218	3.13 286	0.00 1	0.70 356	1.23 109	0.26 256	4.19 258	2.36 316	1.45 211	3.16 307	4.23 321	0.82 245	4.56 231	0.88 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 265	0.02 150

XX-TBD	0.28 23	0.39 218	0.97 45	0.05 141	0.00 1	1.09 55	0.00 1	0.71 15	0.54 49	0.44 83	1.04 214	0.06 34	0.06 67	0.19 16	0.09 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hitnet-ft	1.09 218	0.39 218	1.45 143	0.04 124	0.00 1	1.34 143	0.22 246	3.34 181	2.25 313	1.48 212	1.11 218	4.17 320	0.37 186	4.73 237	0.79 234	0.01 303	0.00 1	0.03 344	0.00 1	0.09 239	0.01 62

CVANet_RVC	1.10 222	0.39 218	1.69 180	0.28 271	0.00 1	1.45 180	0.48 297	3.26 168	1.64 266	2.93 305	1.22 228	1.51 195	0.37 186	6.09 284	0.50 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 296	0.01 62

CroCo-Stereo	0.39 42	0.40 223	1.67 178	0.07 175	0.00 1	0.19 2	0.01 53	3.55 207	0.75 129	0.08 20	0.02 31	0.46 104	0.08 91	0.28 40	0.18 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62
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
edge stereo	1.94 313	0.40 223	3.82 317	0.15 227	0.09 241	1.81 259	0.45 295	4.77 301	2.21 311	3.36 319	3.94 322	8.39 363	1.72 295	5.75 275	1.69 280	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.17 289	0.01 62

HSM	1.36 258	0.40 223	1.07 77	0.01 17	0.30 331	1.73 252	0.03 137	5.89 352	1.22 203	1.83 241	1.36 238	4.78 333	1.30 270	6.61 312	0.57 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.00 1

SA	0.83 154	0.41 226	1.17 100	0.00 1	0.20 293	1.28 123	0.01 53	3.98 244	1.86 283	0.41 80	0.96 209	0.27 81	1.33 271	4.07 199	0.35 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.14 271	0.01 62

IPLG	0.86 164	0.41 226	2.31 244	0.06 155	0.06 216	1.36 148	0.11 210	3.17 156	0.83 145	0.62 99	1.00 212	0.46 104	0.61 215	5.57 273	0.35 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 296	0.01 62

XPNet_ROB	1.17 236	0.41 226	1.68 179	0.04 124	0.01 99	1.65 243	0.17 229	3.46 199	1.39 223	3.89 331	1.01 213	1.60 203	0.53 204	4.35 211	3.07 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.02 150

fff	0.66 110	0.42 229	2.21 229	0.01 17	0.01 99	1.22 96	0.02 96	3.26 168	1.04 176	2.34 280	0.14 75	0.09 48	1.83 299	0.34 54	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

MIPNet	0.64 103	0.42 229	2.01 212	0.08 187	0.07 224	1.29 127	0.11 210	3.47 201	1.29 212	0.67 108	0.10 69	0.63 121	0.97 251	1.25 119	0.25 126	0.00 1	0.01 222	0.01 317	0.01 269	0.11 256	0.04 213

GEStereo_RVC	1.10 222	0.42 229	1.72 183	0.28 271	0.01 99	1.37 153	0.11 210	6.25 359	0.84 148	1.05 165	0.67 182	1.61 205	0.79 240	6.11 285	0.63 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 247	0.04 213

raftrobust	0.46 61	0.42 229	1.05 75	0.01 17	0.21 298	1.17 76	0.05 170	2.07 69	0.19 21	2.98 309	0.02 31	0.12 56	0.15 129	0.25 29	0.31 151	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.06 256

csc	0.66 110	0.42 229	2.21 229	0.01 17	0.01 99	1.22 96	0.02 96	3.26 168	1.04 176	2.34 280	0.14 75	0.09 48	1.83 299	0.34 54	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

cscssc	0.66 110	0.42 229	2.21 229	0.01 17	0.01 99	1.22 96	0.02 96	3.26 168	1.04 176	2.34 280	0.14 75	0.09 48	1.83 299	0.34 54	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

MIM_Stereo	0.45 58	0.43 235	1.18 103	0.51 312	0.04 201	1.26 119	0.02 96	2.38 80	0.65 81	0.07 17	0.02 31	0.70 132	0.20 150	1.01 109	0.13 73	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.00 1	0.14 271	0.10 290

ADStereo(finetuned)	0.83 154	0.43 235	3.68 311	0.03 101	0.00 1	1.22 96	0.01 53	3.26 168	1.86 283	2.61 297	0.20 103	0.09 48	2.39 317	0.34 54	0.38 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.06 256

DCANet	0.66 110	0.43 235	2.21 229	0.03 101	0.00 1	1.22 96	0.01 53	3.26 168	1.85 282	2.61 297	0.21 104	0.09 48	0.49 201	0.33 53	0.39 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.06 256

GANet	1.90 310	0.43 235	1.83 194	0.39 295	0.00 1	2.24 273	3.37 361	3.90 241	1.44 235	2.17 264	9.66 358	2.57 265	1.09 255	6.88 332	1.81 283	0.00 1	0.00 1	0.02 339	0.00 1	0.10 247	0.03 189

MSMD_ROB	4.94 365	0.43 235	2.58 262	0.12 212	0.01 99	8.43 373	1.09 327	4.25 264	4.11 347	13.11 383	26.36 398	13.95 377	13.88 392	7.45 355	2.92 321	0.10 352	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

AACVNet	0.87 169	0.44 240	1.19 106	0.17 236	0.00 1	1.76 253	0.00 1	3.60 212	0.60 56	1.03 162	0.26 111	1.31 189	0.17 135	6.33 296	0.28 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 289	0.01 62

rafts_anoy	0.39 42	0.44 240	1.15 94	0.06 155	0.03 185	1.12 63	0.04 157	2.75 115	0.33 39	0.10 32	0.16 83	0.11 53	0.19 144	0.74 98	0.31 151	0.00 1	0.14 359	0.00 1	0.01 269	0.02 93	0.05 229

RALCasStereoNet	0.44 55	0.44 240	1.03 66	0.03 101	0.00 1	1.10 57	0.03 137	2.46 94	0.90 154	0.07 17	0.32 118	0.12 56	0.20 150	1.28 121	0.25 126	0.00 1	0.31 375	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.12 303

PSMNet-RSSM	0.90 178	0.44 240	1.35 134	0.13 215	0.00 1	1.37 153	0.03 137	4.79 304	0.85 151	1.11 172	0.49 153	2.15 244	0.35 183	4.09 202	0.73 230	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.03 131	0.01 62

RAFT+CT+SA	0.66 110	0.45 244	1.22 112	0.10 204	0.30 331	1.24 110	0.02 96	4.21 260	0.67 95	0.62 99	0.39 136	0.33 89	0.05 52	2.69 155	0.14 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 380	0.13 265	0.30 347

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 285	0.45 244	2.21 229	1.53 371	0.18 282	4.33 336	0.41 291	3.37 183	1.40 227	0.54 94	0.65 174	3.10 293	0.11 111	4.93 244	0.60 218	4.57 384	0.51 380	0.00 1	0.00 1	1.37 376	2.39 381

PS-NSSS	1.08 211	0.45 244	1.70 181	0.02 63	0.01 99	1.37 153	0.01 53	4.38 273	2.09 298	1.15 176	2.65 295	0.65 123	0.07 77	6.35 297	0.56 210	0.16 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.00 1

iResNet	1.00 195	0.45 244	3.08 283	0.86 349	0.01 99	1.97 264	0.01 53	3.67 219	1.49 246	1.77 237	1.09 216	0.35 91	0.13 127	3.83 191	1.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 209	0.01 62

fast-acv-ft	1.41 265	0.46 248	4.29 333	0.10 204	0.13 260	3.97 327	0.29 270	2.42 90	1.91 288	0.81 128	3.55 315	3.02 288	1.26 267	3.35 168	2.05 301	0.04 335	0.01 222	0.04 346	0.04 301	0.39 354	0.05 229

TestStereo1	0.77 135	0.46 248	1.12 86	0.15 227	0.19 289	1.29 127	0.01 53	3.33 178	1.55 252	0.45 85	1.67 247	0.13 60	1.23 262	3.39 171	0.27 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 289	0.07 272

SA-5K	0.77 135	0.46 248	1.12 86	0.15 227	0.19 289	1.29 127	0.01 53	3.33 178	1.55 252	0.45 85	1.67 247	0.13 60	1.23 262	3.39 171	0.27 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 289	0.07 272

AFF-stereo	0.65 105	0.46 248	0.82 20	0.37 293	0.00 1	1.19 83	0.00 1	3.04 138	1.42 230	0.72 115	1.95 263	1.16 182	0.26 164	0.97 107	0.31 151	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.21 313	0.02 150

FINET	1.36 258	0.46 248	4.05 323	0.22 249	0.73 357	1.03 33	0.00 1	3.57 209	5.71 359	1.59 225	1.64 244	0.49 109	0.19 144	5.53 268	1.90 289	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.03 189

CFNet-ft	0.77 135	0.46 248	1.34 131	0.01 17	0.27 320	1.32 135	0.02 96	2.40 82	0.68 100	0.63 103	0.18 92	3.23 301	0.21 154	3.97 196	0.54 207	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.03 131	0.02 150

CFNet_RVC	0.77 135	0.46 248	1.34 131	0.01 17	0.27 320	1.32 135	0.02 96	2.40 82	0.68 100	0.63 103	0.18 92	3.23 301	0.21 154	3.97 196	0.54 207	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.03 131	0.02 150

NVStereoNet_ROB	3.25 343	0.46 248	2.71 270	0.34 286	0.56 351	2.36 280	0.87 318	4.56 286	4.47 353	4.55 340	14.09 371	11.93 371	3.23 339	9.79 378	3.14 325	0.43 373	0.03 293	0.53 375	0.31 377	0.36 351	0.38 356
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LL-Strereo2	0.36 36	0.47 256	1.08 79	0.09 197	0.03 185	1.12 63	0.07 186	1.66 53	0.93 160	0.43 82	0.02 31	0.51 112	0.08 91	0.23 23	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 291	0.04 162	0.04 213

G-Net	3.49 350	0.47 256	4.03 322	1.61 372	1.91 373	10.78 378	1.92 342	3.06 139	1.26 209	8.59 369	12.06 366	6.13 349	7.82 376	4.78 238	4.77 340	0.08 348	0.12 354	0.07 351	0.15 336	0.16 285	0.11 294

LoS_RVC	0.19 4	0.48 258	0.51 2	0.12 212	0.10 250	1.01 31	0.01 53	0.81 19	0.19 21	0.07 17	0.02 31	0.06 34	0.05 52	0.31 44	0.05 17	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 213

IIG-Stereo	1.30 249	0.48 258	1.04 70	2.41 377	0.05 208	1.61 230	0.14 221	2.59 105	0.68 100	2.97 308	2.28 284	3.08 291	0.57 210	7.41 354	0.65 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.00 1

raft+_RVC	0.42 47	0.48 258	1.11 84	0.51 312	0.17 278	1.16 74	0.04 157	2.25 74	0.59 52	0.12 38	0.42 140	0.08 45	0.15 129	0.60 91	0.28 139	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.19 332

WCMA_ROB	4.54 362	0.48 258	3.19 289	0.49 308	0.63 355	5.38 351	2.57 356	4.70 293	3.77 343	14.17 387	19.02 382	15.47 378	9.03 380	6.73 321	4.85 342	0.01 303	0.05 312	0.01 317	0.01 269	0.08 220	0.16 318

CroCo-Stereo Lap2	0.33 28	0.49 262	1.18 103	0.02 63	0.00 1	0.33 5	0.00 1	3.08 143	0.61 62	0.02 2	0.01 1	0.04 10	0.08 91	0.45 74	0.15 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 209	0.02 150

TDLM	1.08 211	0.49 262	1.43 140	0.27 269	0.00 1	1.56 210	2.12 345	3.10 145	1.75 273	1.36 202	0.93 207	1.06 174	0.49 201	6.21 289	0.70 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 285	0.02 150

SPS-STEREO	3.08 340	0.49 262	2.49 255	0.21 247	0.24 309	3.67 323	1.24 332	5.80 350	2.43 320	10.68 375	8.00 352	9.48 368	3.59 344	8.11 364	5.08 345	0.01 303	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.11 294
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_5	0.74 125	0.50 265	1.55 153	0.44 300	0.25 312	1.45 180	0.01 53	4.16 255	0.78 140	0.79 125	0.17 89	0.42 100	0.64 224	3.06 164	0.18 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 285	0.21 338

UDGNet	0.35 32	0.50 265	1.14 91	0.02 63	0.00 1	1.12 63	0.02 96	0.70 13	1.57 258	0.31 56	0.05 57	0.06 34	0.02 16	1.45 130	0.09 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.60 92	0.50 265	1.01 50	0.50 309	0.04 201	0.94 23	0.08 192	3.01 130	0.65 81	0.22 50	0.09 67	3.41 304	0.27 167	0.53 83	0.37 175	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.01 269	0.40 355	0.03 189

DeepPruner_ROB	0.86 164	0.50 265	1.80 192	0.01 17	0.00 1	1.57 211	0.17 229	3.48 202	0.42 44	3.31 318	0.02 31	2.09 239	0.17 135	3.01 162	0.61 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.01 62

cf-r	0.98 187	0.51 269	2.04 217	0.25 260	0.01 99	1.40 161	0.03 137	4.47 282	1.65 267	0.95 140	0.58 158	2.63 266	0.24 159	4.19 204	0.58 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.04 213

whm_eth	0.68 117	0.52 270	3.05 280	0.01 17	0.00 1	1.26 119	0.02 96	3.36 182	1.93 289	0.26 52	2.52 291	0.13 60	0.11 111	0.18 13	0.10 60	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 294

RAFT_CTSACE	0.68 117	0.52 270	1.74 184	0.50 309	0.05 208	1.16 74	0.00 1	2.68 113	0.66 87	0.68 110	1.60 243	1.76 216	0.80 241	0.94 105	0.13 73	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.27 331	0.00 1

CSP-Net	1.01 196	0.52 270	0.92 33	0.01 17	0.00 1	2.83 301	0.05 170	4.99 312	0.69 113	0.91 137	0.85 201	1.82 223	0.23 157	6.04 282	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 247	0.01 62

ETE_ROB	1.16 235	0.52 270	1.71 182	0.01 17	0.02 166	1.79 257	0.22 246	4.10 251	1.32 217	4.68 344	1.18 226	2.81 274	0.08 91	3.56 177	1.12 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 256

AASNet	0.86 164	0.53 274	1.96 206	0.04 124	0.00 1	1.70 249	0.05 170	5.13 320	1.84 278	0.93 139	1.88 259	0.96 162	0.19 144	0.67 95	0.91 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 331	0.09 286

MLCV	1.01 196	0.53 274	2.17 227	0.03 101	0.00 1	1.60 226	0.03 137	2.90 125	1.30 214	2.60 296	1.85 258	1.00 168	0.40 192	4.88 243	0.74 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 209	0.01 62

OMP-Stereo	1.20 240	0.54 276	0.96 40	2.39 376	0.29 329	1.58 215	0.33 282	2.01 65	0.68 100	2.68 299	1.16 223	3.10 293	0.18 138	7.40 353	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 209	0.01 62

TestStereo	0.61 94	0.55 277	1.84 196	0.00 1	0.00 1	0.94 23	0.00 1	1.65 52	0.23 31	0.12 38	0.03 48	0.08 45	0.06 67	6.59 309	0.08 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	1.76 301	0.55 277	2.59 264	0.22 249	0.60 354	1.70 249	0.98 324	4.31 271	1.99 295	3.12 313	5.04 333	4.41 325	2.96 330	4.72 236	1.90 289	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.01 269	0.14 271	0.01 62

Nwc_Net	1.94 313	0.55 277	3.79 315	0.07 175	0.08 234	2.73 294	0.04 157	6.75 369	1.11 188	2.03 257	7.92 351	4.82 334	2.11 309	4.78 238	2.01 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.01 62

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 202	0.55 277	2.52 257	0.56 318	1.00 362	1.37 153	0.00 1	3.43 194	1.35 219	2.24 269	0.35 128	2.18 251	0.58 212	4.28 207	0.34 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 269	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iRaft-Stereo_5w	1.08 211	0.56 281	2.70 268	0.02 63	0.02 166	1.20 91	0.01 53	3.18 157	0.63 71	0.14 43	2.00 266	1.62 207	1.54 281	6.69 318	1.01 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 317	0.01 62

NCC-stereo	1.67 292	0.56 281	3.10 284	0.08 187	0.22 300	2.24 273	0.13 218	5.05 317	1.42 230	2.27 277	2.72 296	4.29 322	3.53 342	5.76 276	2.01 298	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.02 150

Abc-Net	1.67 292	0.56 281	3.10 284	0.08 187	0.22 300	2.24 273	0.13 218	5.05 317	1.42 230	2.27 277	2.72 296	4.29 322	3.53 342	5.76 276	2.01 298	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.02 150
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
raft_robust	0.98 187	0.57 284	1.21 111	0.06 155	0.17 278	1.36 148	0.02 96	3.46 199	2.18 308	0.33 59	0.01 1	1.54 198	1.42 273	6.77 324	0.15 82	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.18 350	0.11 256	0.09 286

HITNet	0.80 147	0.58 285	2.14 225	0.69 333	0.00 1	1.35 146	0.02 96	4.50 283	1.15 196	1.76 236	0.16 83	0.60 116	0.30 169	1.13 114	1.64 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	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
NaN_ROB	2.02 317	0.58 285	2.65 266	0.29 273	0.28 328	3.19 306	5.19 383	3.84 235	2.55 326	5.31 350	1.73 252	2.30 255	1.96 305	6.78 325	3.09 324	0.01 303	0.06 319	0.03 344	0.10 327	0.10 247	0.37 355

PA-Net	1.31 253	0.59 287	3.65 310	0.06 155	0.15 271	1.44 174	0.54 302	4.08 249	2.71 329	0.78 123	1.16 223	2.32 258	0.64 224	5.96 280	1.92 292	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.06 256
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.33 255	0.59 287	1.74 184	0.02 63	0.06 216	3.25 308	0.50 301	3.45 197	1.39 223	3.70 326	0.59 167	4.59 329	0.25 162	3.58 178	2.79 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.02 150

4D-IteraStereo	0.35 32	0.60 289	1.93 199	0.02 63	0.09 241	1.03 33	0.07 186	1.25 32	0.34 40	0.02 2	0.03 48	0.84 149	0.10 103	0.31 44	0.35 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.07 272

GMStereo	0.25 19	0.60 289	1.28 119	0.01 17	0.00 1	0.48 11	0.00 1	0.74 17	1.24 207	0.16 45	0.03 48	0.07 42	0.09 96	0.22 21	0.10 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
DPSNet	3.38 349	0.60 289	9.55 380	0.61 325	0.46 344	5.10 348	1.44 336	11.17 384	3.92 346	2.57 294	0.88 204	5.90 347	9.68 384	7.63 358	7.25 360	0.08 348	0.16 363	0.01 317	0.07 315	0.34 346	0.17 322

CBFPSM	1.39 262	0.61 292	4.29 333	0.01 17	0.01 99	3.64 322	0.03 137	3.39 186	0.80 141	0.64 106	0.21 104	6.18 350	3.70 347	2.38 149	1.82 284	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.01 62

iinet-f	1.68 296	0.61 292	11.37 386	0.29 273	0.03 185	4.39 338	0.04 157	3.18 157	1.10 186	1.16 179	0.58 158	2.96 285	2.76 324	2.13 146	2.46 310	0.00 1	0.02 271	0.02 339	0.00 1	0.46 358	0.01 62

dad	0.88 173	0.62 294	2.26 239	0.06 155	0.01 99	1.24 110	0.00 1	0.98 24	2.17 307	1.29 194	0.35 128	0.37 92	0.04 46	5.80 278	1.06 251	0.01 303	0.00 1	1.13 379	0.11 331	0.05 180	0.00 1

RALAANet	0.54 84	0.62 294	1.41 138	0.01 17	0.01 99	0.92 21	0.02 96	2.39 81	1.87 285	1.13 174	0.38 133	0.15 68	0.30 169	1.00 108	0.38 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 301	0.14 271	0.01 62

CFNet	1.08 211	0.62 294	2.26 239	0.26 266	0.03 185	1.40 161	0.04 157	4.45 281	2.09 298	0.48 89	0.69 184	1.31 189	0.24 159	6.63 313	0.83 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 289	0.04 213

NCCL2	1.30 249	0.63 297	2.31 244	0.02 63	0.03 185	1.57 211	3.41 362	3.91 242	1.39 223	3.14 314	0.34 125	3.90 316	0.30 169	3.75 185	1.19 258	0.00 1	0.00 1	0.02 339	0.00 1	0.03 131	0.05 229

DMCA-RVC	0.90 178	0.64 298	3.30 296	0.03 101	0.04 201	1.30 131	0.06 183	2.65 107	0.73 125	3.21 315	0.09 67	0.99 167	0.66 231	3.14 165	0.99 248	0.01 303	0.04 303	0.02 339	0.01 269	0.07 209	0.01 62

CC-Net-ROB	1.86 307	0.64 298	2.55 260	1.42 370	0.19 289	3.38 315	0.04 157	4.41 277	2.45 321	0.90 134	1.31 236	0.98 166	0.18 138	6.60 310	0.53 204	1.14 379	1.60 390	7.16 386	0.00 1	1.33 375	0.32 351

LE_ROB	12.79 395	0.64 298	10.26 383	2.13 374	1.29 367	7.25 366	5.81 388	9.09 378	49.27 412	57.55 412	24.58 397	23.68 393	31.13 408	9.00 371	23.57 406	0.04 335	0.06 319	0.13 361	0.20 354	0.08 220	0.11 294

Consistency-Raft	1.36 258	0.65 301	4.81 347	0.33 280	0.32 336	1.62 236	0.11 210	3.65 216	3.80 344	0.33 59	6.12 342	0.86 150	2.14 310	0.94 105	1.25 262	0.02 325	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.24 320	0.01 62

AF-Net	2.17 322	0.65 301	3.53 306	0.00 1	0.09 241	2.02 267	0.48 297	6.44 360	1.70 270	3.36 319	10.22 360	4.95 337	2.81 326	4.34 210	2.66 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 265	0.01 62

ADCRef	2.29 326	0.65 301	5.67 360	0.10 204	0.09 241	4.81 344	0.76 315	4.75 299	1.37 220	2.88 304	1.67 247	1.62 207	2.30 313	3.77 187	14.93 385	0.02 325	0.00 1	0.01 317	0.10 327	0.20 312	0.11 294

dd	0.34 30	0.67 304	1.55 153	0.04 124	0.01 99	1.22 96	0.03 137	0.84 20	1.16 197	0.18 48	0.05 57	0.12 56	0.05 52	0.29 42	0.44 186	0.02 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.00 1

RGC	1.86 307	0.67 304	3.45 304	0.07 175	0.26 315	3.29 310	0.11 210	4.78 303	1.46 238	3.26 317	4.51 328	5.14 340	2.68 323	5.46 265	1.94 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.09 286

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 278	0.68 306	4.62 344	0.01 17	0.00 1	5.13 349	0.30 276	4.64 291	1.23 204	2.39 288	0.59 167	2.12 242	2.00 307	4.94 245	2.19 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

pmcnn	3.61 352	0.68 306	5.38 355	0.61 325	1.46 369	2.75 298	1.26 333	5.04 316	1.57 258	8.77 370	11.67 364	18.69 385	2.38 316	6.03 281	5.61 349	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.21 313	0.07 272

LMCR-Stereo	1.10 222	0.69 308	1.95 203	0.50 309	0.01 99	2.73 294	0.09 201	6.20 358	0.64 78	2.37 285	1.76 254	0.13 60	1.59 289	2.94 159	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.00 1

GwcNet-RSSM	1.02 198	0.69 308	2.70 268	0.22 249	0.02 166	1.42 170	0.05 170	4.02 246	1.01 173	0.90 134	0.42 140	2.89 280	0.26 164	4.43 217	1.17 256	0.00 1	0.00 1	0.02 339	0.00 1	0.13 265	0.05 229

PSMNet_ROB	1.09 218	0.69 308	2.92 273	0.03 101	0.07 224	1.68 246	0.16 226	3.44 196	1.30 214	0.96 142	0.32 118	2.81 274	0.63 221	4.23 205	2.48 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.04 213

111	0.79 143	0.70 311	2.21 229	0.01 17	0.01 99	1.19 83	0.16 226	3.78 226	1.98 293	1.22 190	0.91 205	2.01 232	0.32 176	0.32 50	0.64 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.17 322

aanetorigin	2.87 335	0.73 312	8.74 378	0.23 255	0.23 305	1.61 230	2.07 343	1.76 56	1.10 186	14.21 388	10.25 361	2.93 282	3.38 340	4.98 247	4.06 332	0.10 352	0.05 312	0.09 354	0.11 331	0.57 367	0.15 316

HBP-ISP	1.45 268	0.75 313	3.02 278	0.30 275	0.10 250	4.28 335	1.49 337	4.68 292	1.29 212	3.43 323	0.78 194	0.93 158	1.01 252	6.48 306	0.36 174	0.04 335	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.03 189

StereoDRNet	1.48 271	0.75 313	4.58 343	0.05 141	0.10 250	2.49 284	1.10 328	4.62 289	1.47 240	3.38 322	0.62 173	2.29 254	0.65 229	4.52 226	2.89 320	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.01 269	0.05 180	0.07 272

CSAN	2.70 333	0.75 313	3.41 301	0.18 240	0.12 256	4.18 332	4.05 368	4.11 252	4.36 349	6.03 354	6.24 343	4.60 330	4.74 357	7.29 351	3.43 328	0.02 325	0.03 293	0.01 317	0.02 285	0.18 296	0.22 340

MeshStereo	5.78 370	0.75 313	3.04 279	0.25 260	0.14 266	7.88 372	2.09 344	9.64 379	5.18 357	20.48 398	19.06 383	22.80 390	9.54 383	9.64 377	4.88 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 338	0.03 189
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
iResNet_ROB	1.05 209	0.76 317	2.06 219	0.07 175	0.00 1	1.35 146	0.03 137	6.80 370	2.57 327	0.79 125	1.20 227	0.94 161	0.12 121	3.81 188	0.41 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.01 62

ELAS	8.05 379	0.76 317	4.02 321	0.95 352	1.02 363	14.85 387	6.99 397	12.80 386	11.73 377	22.43 403	27.75 401	17.88 383	15.19 394	10.96 384	11.31 375	0.22 363	0.56 383	0.23 367	0.22 360	0.50 364	0.71 365
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet_4x	0.97 185	0.77 319	3.36 299	0.46 304	0.01 99	1.32 135	0.09 201	4.57 287	1.26 209	1.88 245	0.22 108	1.09 178	0.42 194	1.79 140	2.09 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.06 256

ACRE	0.75 130	0.78 320	2.72 271	0.13 215	0.02 166	1.40 161	0.26 256	3.20 163	0.82 143	1.84 242	2.46 288	0.19 72	0.10 103	0.52 81	0.26 131	0.00 1	0.04 303	0.01 317	0.05 305	0.19 303	0.05 229

PDISCO_ROB	2.21 323	0.78 320	3.43 302	0.96 353	2.04 377	7.04 364	0.09 201	7.36 374	5.72 360	1.21 189	1.67 247	3.16 296	1.28 268	7.52 356	1.37 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 346	0.13 308

TRStereo	0.59 91	0.79 322	1.59 166	0.56 318	0.01 99	1.19 83	0.03 137	4.74 296	0.60 56	0.17 46	0.01 1	0.62 119	0.44 196	0.57 88	0.07 37	0.00 1	0.04 303	0.00 1	0.24 364	0.01 25	0.14 315

DGSMNet	2.23 324	0.80 323	6.10 365	0.96 353	1.73 372	3.22 307	4.12 369	5.30 329	1.11 188	1.19 182	2.48 290	3.18 297	0.65 229	4.57 232	1.33 267	1.11 378	1.37 389	1.55 380	1.26 393	1.37 376	1.28 376

SGM-ForestM	12.56 394	0.80 323	4.31 336	1.07 359	0.41 340	21.56 398	8.57 400	17.42 392	19.67 389	29.93 405	28.49 405	45.83 409	27.22 405	26.05 404	18.40 395	0.14 357	0.25 370	0.18 364	0.28 375	0.18 296	0.42 358

ELAS_RVC	7.69 377	0.80 323	4.90 348	1.06 358	1.02 363	10.00 377	9.43 402	9.75 380	14.69 381	21.83 401	20.27 388	17.88 383	16.41 396	13.01 389	10.44 373	0.22 363	0.55 382	0.28 369	0.19 351	0.35 349	0.65 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CIPLG	0.75 130	0.81 326	2.38 247	0.13 215	0.03 185	1.41 165	0.27 259	3.19 161	0.84 148	1.98 252	2.56 293	0.19 72	0.10 103	0.54 85	0.26 131	0.00 1	0.05 312	0.01 317	0.05 305	0.19 303	0.05 229

GwcNet	1.67 292	0.81 326	5.52 356	0.23 255	1.21 366	4.21 333	0.62 308	3.71 220	1.57 258	1.01 158	1.65 246	3.99 319	0.52 203	5.46 265	2.30 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 269	0.35 349	0.13 308

ADCL	3.30 345	0.81 326	6.76 372	0.25 260	0.25 312	6.93 362	4.65 377	4.79 304	2.62 328	4.61 343	3.36 311	5.22 342	4.55 355	5.54 270	14.91 384	0.05 341	0.01 222	0.11 358	0.13 335	0.28 337	0.10 290

ARAFT	1.12 227	0.82 329	4.11 327	0.04 124	0.00 1	1.64 239	0.03 137	4.85 307	1.69 269	2.78 302	0.57 156	0.47 106	0.11 111	4.81 240	0.24 120	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.00 1	0.24 320	0.05 229

ADCPNet	3.63 353	0.82 329	13.20 388	0.08 187	0.43 341	7.02 363	2.23 349	4.77 301	2.41 318	4.31 338	1.96 264	7.57 361	5.16 362	6.45 305	13.80 382	0.02 325	0.75 384	0.04 346	0.90 392	0.16 285	0.53 359

Wz-Net-LNSev	1.30 249	0.85 331	6.26 368	0.02 63	0.03 185	4.02 328	0.13 218	4.21 260	1.12 192	0.77 120	0.10 69	3.60 309	1.11 256	2.68 154	1.12 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

MANE	14.02 399	0.85 331	3.53 306	2.13 374	3.75 383	18.44 391	6.14 389	22.67 406	27.90 396	33.01 407	41.08 410	41.26 408	30.90 407	23.39 400	17.99 393	0.47 374	0.76 385	0.91 378	4.04 401	0.17 289	1.00 373

DeepPrunerF	2.50 328	0.87 333	14.90 390	0.17 236	0.31 334	1.41 165	0.29 270	5.62 346	9.97 375	1.02 159	0.43 144	2.01 232	1.65 291	6.85 328	3.99 331	0.00 1	0.01 222	0.07 351	0.10 327	0.24 320	0.12 303

IPLGR_C	0.75 130	0.88 334	2.58 262	0.13 215	0.02 166	1.40 161	0.27 259	3.19 161	0.84 148	1.92 246	2.46 288	0.18 71	0.11 111	0.49 80	0.26 131	0.00 1	0.05 312	0.01 317	0.05 305	0.19 303	0.06 256

AANet_RVC	1.66 288	0.88 334	3.52 305	0.06 155	0.00 1	1.22 96	0.00 1	3.25 166	2.51 323	2.21 267	4.49 327	3.65 311	0.20 150	7.10 347	3.42 327	0.50 375	0.04 303	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.05 229

SANet	4.63 363	0.89 336	5.34 354	0.30 275	0.09 241	7.43 367	3.75 366	6.53 362	16.16 385	6.79 358	13.29 368	12.44 372	7.74 374	7.38 352	4.11 333	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.10 247	0.31 350

DN-CSS_ROB	0.77 135	0.90 337	2.01 212	0.85 345	0.00 1	1.47 186	0.01 53	2.92 126	0.93 160	0.12 38	0.53 155	0.44 102	0.16 132	4.33 209	0.35 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 342	0.01 62

SDNR	3.31 347	0.91 338	6.28 369	0.44 300	0.02 166	26.11 405	0.01 53	3.81 233	1.62 265	2.82 303	11.06 363	2.93 282	0.60 213	7.95 362	1.52 271	0.01 303	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.12 303

FADNet	1.20 240	0.93 339	4.51 341	0.03 101	0.06 216	2.56 287	0.16 226	4.02 246	1.42 230	0.32 58	0.06 62	1.66 212	1.07 254	5.56 271	0.87 238	0.19 362	0.02 271	0.01 317	0.01 269	0.50 364	0.03 189

GANetREF_RVC	1.10 222	0.95 340	2.98 275	0.06 155	0.00 1	2.23 272	0.18 233	3.95 243	2.53 325	0.56 95	0.32 118	1.89 226	0.66 231	5.03 248	0.51 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.04 213
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
LL-Strereo	1.93 311	0.97 341	3.83 318	0.55 317	2.19 378	1.49 192	0.05 170	4.09 250	1.00 172	2.59 295	2.77 298	5.17 341	5.63 368	7.19 348	0.63 221	0.00 1	0.10 347	0.00 1	0.00 1	0.25 326	0.20 336

ADCP+	2.87 335	0.98 342	8.75 379	0.07 175	0.16 276	5.93 358	2.90 358	4.00 245	1.84 278	1.52 214	0.27 113	3.81 315	3.22 338	6.05 283	17.38 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 271	0.30 347

MFMNet_re	2.02 317	0.98 342	4.27 332	2.74 380	0.88 359	1.47 186	0.15 222	4.21 260	3.18 335	6.63 357	6.93 347	1.87 225	3.63 345	2.13 146	0.99 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 317	0.05 229

PVD	5.81 371	0.99 344	5.56 358	0.72 335	0.51 348	6.72 361	0.18 233	9.90 381	23.69 390	11.45 379	19.26 385	8.18 362	9.46 382	9.24 372	9.49 370	0.02 325	0.16 363	0.00 1	0.08 320	0.18 296	0.40 357

FADNet-RVC-Resample	1.08 211	1.00 345	5.32 353	0.10 204	0.14 266	1.53 204	0.25 253	3.62 213	1.18 198	0.51 93	0.19 99	1.04 171	0.28 168	5.20 254	0.44 186	0.10 352	0.16 363	0.09 354	0.06 314	0.24 320	0.21 338

PWC_ROB	2.90 337	1.01 346	6.12 366	0.53 314	0.57 353	1.30 131	0.40 289	3.85 237	4.42 352	7.37 362	15.40 373	3.03 290	1.55 282	6.31 295	5.74 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 358	0.05 229

SHD	3.01 338	1.02 347	5.52 356	0.45 303	0.39 339	4.12 330	0.17 229	6.68 365	12.04 378	7.20 361	3.36 311	4.40 324	2.58 321	4.69 234	7.17 359	0.01 303	0.04 303	0.00 1	0.03 291	0.22 316	0.17 322

PASM	1.58 283	1.05 348	7.51 373	0.56 318	0.09 241	1.37 153	0.28 267	2.85 122	1.44 235	3.91 332	0.44 145	3.02 288	0.64 224	6.38 299	1.59 275	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.03 291	0.26 328	0.15 316

FADNet_RVC	1.15 233	1.06 349	4.34 337	0.02 63	0.06 216	2.77 299	0.04 157	3.50 203	0.80 141	0.35 71	0.32 118	0.65 123	0.09 96	5.20 254	1.56 272	0.24 368	0.34 377	0.11 358	0.33 379	0.65 371	0.60 360

FADNet-RVC	1.10 222	1.07 350	4.79 346	0.03 101	0.00 1	1.60 226	0.08 192	3.77 224	1.70 270	0.35 71	0.07 63	0.61 117	0.66 231	5.32 260	1.11 252	0.01 303	0.08 337	0.00 1	0.00 1	0.48 362	0.18 328

SAMSARA	3.32 348	1.07 350	6.25 367	0.86 349	0.31 334	7.55 369	3.87 367	5.26 328	4.20 348	7.43 363	3.35 310	10.04 369	3.83 349	6.98 342	4.83 341	0.00 1	0.14 359	0.00 1	0.05 305	0.17 289	0.22 340

iResNetv2_ROB	1.08 211	1.12 352	4.68 345	1.09 360	0.00 1	1.38 158	0.05 170	3.83 234	1.11 188	0.80 127	1.15 221	1.02 170	0.12 121	4.52 226	0.45 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 343	0.03 189

RAFT + AFF	1.63 285	1.13 353	2.62 265	0.04 124	0.80 358	2.29 276	1.03 325	5.54 342	2.06 297	1.77 237	1.81 257	1.22 185	3.65 346	6.23 291	1.57 274	0.01 303	0.35 378	0.00 1	0.01 269	0.33 343	0.12 303

Syn2CoEx	1.66 288	1.17 354	4.29 333	0.04 124	0.00 1	1.44 174	0.56 303	5.33 331	1.98 293	2.01 256	2.12 275	2.08 237	2.81 326	6.55 308	2.42 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 343	0.06 256

EDNetEfficient	6.54 374	1.17 354	33.15 401	0.66 330	1.96 374	2.07 268	3.72 365	2.80 118	14.85 382	20.02 397	9.69 359	6.59 355	10.19 385	7.19 348	15.49 387	0.03 333	0.10 347	0.01 317	0.20 354	0.62 370	0.29 346

Wz-Net-MNSev	1.85 306	1.19 356	5.61 359	0.01 17	0.00 1	4.74 343	2.16 347	4.93 310	1.48 244	3.77 328	1.24 231	1.77 218	2.56 319	4.94 245	2.61 316	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.07 209	0.01 62

XQC	2.57 330	1.20 357	6.33 370	0.18 240	0.01 99	3.84 326	0.33 282	5.24 323	3.83 345	4.43 339	1.94 262	4.58 328	3.19 336	7.19 348	8.67 367	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.03 291	0.27 331	0.19 332

RTSC	2.66 331	1.24 358	6.04 364	0.18 240	0.02 166	4.40 339	0.08 192	4.29 269	4.98 355	6.00 353	3.15 306	2.97 286	1.56 283	6.71 320	10.89 374	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.05 305	0.40 355	0.24 344

SQANet	2.28 325	1.25 359	2.39 248	4.17 383	2.91 379	2.60 289	0.24 252	4.17 257	0.83 145	2.42 289	0.57 156	1.59 201	0.88 246	3.30 167	0.68 226	7.35 389	0.12 354	0.47 372	0.02 285	6.56 383	3.00 384

otaku	3.17 341	1.32 360	2.49 255	6.07 385	3.26 381	4.62 341	2.15 346	5.35 332	1.34 218	2.00 253	2.54 292	3.50 308	1.49 275	3.68 179	1.11 252	7.89 390	0.23 369	1.88 381	0.03 291	7.74 386	4.78 389

Ntro	3.24 342	1.34 361	2.83 272	7.27 387	4.43 385	6.22 360	0.74 314	4.73 295	1.48 244	0.39 78	1.77 256	2.70 269	1.28 268	4.59 233	1.25 262	8.06 391	0.28 374	2.12 384	0.05 305	8.11 387	5.16 390

ADCMid	3.95 358	1.34 361	10.91 385	0.18 240	0.38 338	5.02 347	1.27 334	4.87 308	2.94 333	11.15 377	3.60 316	6.76 356	5.21 365	6.40 304	16.96 389	0.12 355	0.08 337	0.55 376	0.46 381	0.53 366	0.19 332

SGM+DAISY	4.39 361	1.34 361	5.18 351	1.01 356	0.88 359	5.61 354	2.86 357	4.88 309	3.53 338	13.29 384	13.95 370	12.66 373	7.55 373	7.98 363	5.39 348	0.23 367	0.18 366	0.15 362	0.24 364	0.29 338	0.64 362

Anonymous Stereo	1.78 302	1.37 364	7.79 374	0.42 298	0.07 224	1.49 192	3.20 359	3.31 176	1.84 278	2.75 300	1.14 219	1.84 224	0.09 96	6.89 335	3.32 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 239	0.01 62

PWCDC_ROB	3.06 339	1.38 365	3.81 316	0.14 225	0.00 1	3.14 305	0.02 96	4.40 276	12.35 379	1.08 169	23.69 395	2.01 232	2.01 308	3.87 192	2.43 309	0.24 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 369	0.08 281

GASNet	1.43 266	1.53 366	4.54 342	0.31 277	0.02 166	1.49 192	0.20 240	3.86 239	1.95 290	0.75 117	1.37 239	2.11 240	1.57 286	5.82 279	2.60 315	0.00 1	0.05 312	0.00 1	0.00 1	0.43 357	0.10 290

ACVNet-4b	5.67 369	1.65 367	4.43 339	9.46 393	7.11 392	8.72 374	1.68 340	6.61 363	5.76 361	0.27 53	6.49 345	11.67 370	2.43 318	8.40 366	1.56 272	9.06 395	2.34 395	10.49 394	0.02 285	9.22 393	5.98 393

LSM	7.38 376	1.68 368	22.24 396	3.99 382	40.72 412	3.54 321	4.79 381	4.74 296	6.65 366	10.25 374	13.51 369	4.49 326	3.81 348	6.91 337	5.31 347	0.00 1	0.04 303	0.00 1	0.00 1	0.26 328	14.60 408

WAO-6	11.09 389	1.69 369	3.21 291	7.54 388	7.10 391	16.34 388	6.63 395	20.12 397	38.64 406	9.67 373	19.28 386	27.53 395	10.97 388	12.43 388	11.57 377	4.26 383	2.35 396	10.54 395	0.02 285	7.59 385	4.29 387

WZ-Net	4.16 360	1.75 370	23.59 397	0.08 187	0.04 201	2.62 293	2.16 347	5.89 352	4.74 354	5.73 352	3.51 314	6.99 359	4.89 360	10.82 383	10.11 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.11 294

MFN_U_SF_RVC	3.76 355	1.77 371	9.85 381	0.84 342	0.27 320	9.50 375	0.49 299	8.07 376	3.41 337	4.81 345	3.28 309	9.40 367	3.49 341	7.76 361	8.31 366	0.41 372	0.54 381	0.52 374	0.80 390	0.89 372	0.84 368

SuperB	3.70 354	1.77 371	15.73 391	0.31 277	0.05 208	4.37 337	1.67 339	3.58 211	11.57 376	2.36 284	1.32 237	2.03 235	1.91 303	6.95 340	9.01 368	0.05 341	0.03 293	0.10 357	0.08 320	11.00 398	0.10 290

WAO-7	9.09 382	1.79 373	3.55 308	0.80 340	0.15 271	18.67 392	4.36 375	23.07 407	26.68 395	12.59 382	27.90 402	22.52 389	13.03 390	13.53 390	11.47 376	0.09 351	0.03 293	0.58 377	0.10 327	0.47 361	0.34 352

ACVNet_2	8.69 380	1.80 374	5.09 350	8.55 391	6.72 389	13.47 383	4.34 374	13.70 387	23.86 391	6.89 360	19.74 387	20.52 386	5.36 366	7.70 360	2.48 311	8.53 392	1.67 392	7.99 388	0.32 378	8.79 391	6.29 397

ACVNet_1	6.16 373	1.86 375	4.43 339	9.52 394	7.22 393	7.59 370	2.37 351	9.99 382	6.71 367	3.84 330	5.35 336	13.23 376	4.90 361	6.25 292	1.94 296	9.06 395	2.40 397	10.88 396	0.11 331	9.58 395	6.03 394

EDNetEfficientorigin	10.31 387	1.90 376	98.96 421	0.22 249	0.23 305	2.73 294	0.71 312	4.50 283	16.94 386	18.72 391	15.36 372	12.74 374	10.73 387	8.96 370	11.94 379	0.01 303	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.25 326	1.31 377

Dean	11.46 392	2.03 377	5.20 352	10.73 396	8.20 396	18.71 393	5.73 386	21.10 401	41.49 409	11.12 376	22.16 392	25.92 394	7.74 374	7.52 356	4.31 335	9.01 394	2.27 394	9.95 393	0.61 386	9.18 392	6.22 395

ADCS	5.09 367	2.15 378	16.58 392	0.34 286	0.07 224	5.91 357	4.26 371	6.73 368	6.99 369	9.44 372	6.09 341	6.57 354	5.17 364	9.54 376	21.38 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 351	0.23 343

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 368	2.33 379	8.42 377	0.33 280	0.27 320	24.60 404	8.84 401	5.50 339	9.75 374	3.82 329	8.16 354	8.53 364	1.82 298	9.44 374	5.18 346	1.02 377	1.65 391	0.33 370	0.47 382	1.06 374	0.90 370

LVE	11.10 390	2.36 380	3.34 298	9.94 395	8.13 395	21.22 397	7.75 399	16.47 391	32.55 401	8.55 368	23.64 394	23.22 392	7.93 377	10.98 385	6.65 354	9.45 397	2.55 403	11.08 397	0.58 385	9.35 394	6.28 396

Wz-Net-SNSev	2.53 329	2.49 381	10.66 384	0.39 295	0.01 99	2.73 294	0.40 289	5.02 315	1.50 248	2.15 262	2.12 275	6.48 352	1.11 256	9.47 375	5.84 351	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.21 313	0.06 256

AnyNet_C32	3.93 357	2.58 382	12.07 387	0.39 295	0.49 347	5.50 352	6.45 394	4.44 280	2.19 309	6.86 359	2.94 301	5.28 343	3.20 337	6.63 313	18.37 394	0.08 348	0.04 303	0.20 365	0.09 323	0.57 367	0.19 332

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 345	2.61 383	7.84 375	0.09 197	0.26 315	12.92 381	7.62 398	4.25 264	3.64 342	2.95 307	3.99 324	4.61 331	1.22 261	8.36 365	1.77 282	0.59 376	1.15 388	0.04 346	0.85 391	0.48 362	0.67 364

RTS	9.75 385	2.69 384	65.25 409	0.85 345	1.99 375	14.36 384	4.75 379	5.69 348	17.29 387	7.97 365	19.00 380	6.83 357	3.02 332	26.15 405	18.62 397	0.00 1	0.15 361	0.00 1	0.00 1	0.29 338	0.16 318

RTSA	9.75 385	2.69 384	65.25 409	0.85 345	1.99 375	14.36 384	4.75 379	5.69 348	17.29 387	7.97 365	19.00 380	6.83 357	3.02 332	26.15 405	18.62 397	0.00 1	0.15 361	0.00 1	0.00 1	0.29 338	0.16 318

IMH-64-1	9.55 383	2.76 386	2.44 249	11.17 397	9.13 397	12.03 379	5.45 384	18.33 393	15.78 383	6.59 355	18.69 378	16.95 381	6.20 369	10.63 381	8.06 363	9.46 398	2.46 398	15.42 401	1.61 394	10.89 396	6.88 398

IMH-64	9.55 383	2.76 386	2.44 249	11.17 397	9.13 397	12.03 379	5.45 384	18.33 393	15.78 383	6.59 355	18.69 378	16.95 381	6.20 369	10.63 381	8.06 363	9.46 398	2.46 398	15.42 401	1.61 394	10.89 396	6.88 398

RainbowNet	4.74 364	3.21 388	3.07 282	9.34 392	6.01 386	4.89 346	3.60 364	7.09 371	4.39 351	1.63 226	3.01 302	4.72 332	2.96 330	5.53 268	1.19 258	8.95 393	2.12 393	8.48 389	0.19 351	8.75 388	5.73 391

IMH	11.11 391	3.50 389	2.56 261	11.25 399	9.13 397	14.49 386	5.10 382	20.68 400	26.30 394	8.28 367	23.85 396	20.63 387	9.19 381	12.39 387	7.96 361	9.50 400	2.50 400	15.28 400	1.66 396	11.07 399	6.96 400

WAO-8	13.93 397	3.75 390	4.23 330	7.74 389	6.54 387	22.81 400	2.39 353	22.66 404	45.98 410	18.88 394	35.42 407	33.21 400	16.91 397	16.55 395	12.78 380	5.01 385	0.81 386	9.89 391	0.77 388	8.77 390	3.61 385

Venus	13.93 397	3.75 390	4.23 330	7.74 389	6.54 387	22.81 400	2.39 353	22.66 404	45.98 410	18.88 394	35.42 407	33.21 400	16.91 397	16.55 395	12.78 380	5.01 385	0.81 386	9.89 391	0.77 388	8.76 389	3.61 385

AnyNet_C01	6.59 375	4.31 392	36.24 403	0.96 353	0.46 344	9.96 376	5.74 387	6.02 357	3.63 341	7.59 364	8.56 355	8.83 365	3.14 335	13.74 391	20.83 401	0.12 355	0.08 337	0.25 368	0.09 323	1.01 373	0.34 352

JetBlue	13.83 396	5.03 393	33.82 402	0.84 342	6.92 390	50.14 411	20.02 409	15.09 388	8.92 373	11.33 378	17.05 375	28.25 396	18.01 401	32.60 409	18.53 396	0.32 370	0.12 354	0.15 362	0.23 362	4.59 381	4.64 388

Wz-Net-TNSev	3.91 356	5.20 394	20.57 394	0.15 227	0.01 99	7.14 365	3.57 363	6.70 367	3.57 339	1.74 231	0.58 158	7.39 360	4.33 353	8.86 369	7.99 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 285	0.24 320	0.16 318

PWCK	8.72 381	5.37 395	16.61 393	5.74 384	0.12 256	19.88 394	11.41 404	11.31 385	13.42 380	14.07 385	12.84 367	13.20 375	8.05 378	15.44 392	10.25 372	5.95 387	0.22 368	2.09 383	0.05 305	7.50 384	0.92 371

coex-ft	12.01 393	5.60 396	80.23 412	0.15 227	0.15 271	1.88 261	0.73 313	2.66 108	30.12 398	49.31 411	16.59 374	15.97 380	14.42 393	6.79 326	14.50 383	0.05 341	0.08 337	0.01 317	0.05 305	0.37 353	0.61 361

TorneroNet-64	15.45 401	5.66 397	3.44 303	13.86 400	12.03 401	28.15 407	6.27 392	19.89 396	38.68 407	12.16 381	28.06 403	35.76 403	15.44 395	19.56 398	15.40 386	9.71 401	2.52 401	19.13 404	2.70 397	12.55 401	7.94 402

TorneroNet	16.10 402	5.74 398	4.12 328	13.88 401	11.97 400	26.89 406	6.85 396	21.13 402	38.32 405	14.15 386	33.36 406	33.52 402	17.49 399	18.89 397	19.64 399	9.77 402	2.53 402	19.43 405	3.35 398	13.21 402	7.86 401

KSHMR	14.27 400	6.95 399	5.79 362	15.08 403	12.84 402	17.44 389	10.61 403	18.88 395	30.94 399	18.81 393	22.21 393	28.54 397	8.85 379	15.56 393	9.24 369	10.34 405	3.60 407	21.61 407	4.68 404	14.48 403	8.94 403

BEATNet-Init1	17.91 404	7.45 400	36.82 404	1.88 373	1.38 368	37.29 410	14.71 407	21.90 403	24.20 392	38.07 408	36.59 409	50.41 410	32.00 409	29.42 407	21.83 404	0.33 371	0.39 379	0.47 372	0.54 384	1.50 378	1.07 374

UDG	2.86 334	8.81 401	1.57 162	2.60 378	0.89 361	2.39 281	0.11 210	3.42 192	1.02 174	2.18 265	3.64 318	5.04 339	1.60 290	4.17 203	2.09 302	1.21 380	0.04 303	7.69 387	3.67 400	4.10 380	0.93 372

UNDER WATER-64	20.03 407	10.28 402	31.50 400	20.05 406	13.64 403	32.81 409	23.45 410	16.01 389	33.44 402	22.01 402	17.25 376	40.58 407	32.20 410	24.50 402	22.36 405	10.06 403	2.70 405	18.37 403	4.24 402	14.84 404	10.24 407

DDUNet	3.28 344	10.54 403	2.29 243	3.50 381	3.31 382	4.21 333	0.21 242	3.77 224	1.03 175	2.54 293	3.17 308	3.20 298	0.21 154	3.89 193	0.69 227	1.94 381	0.05 312	9.87 390	3.53 399	5.03 382	2.55 383

UNDER WATER	19.61 406	12.37 404	31.14 399	20.44 407	14.31 404	28.63 408	18.15 408	16.43 390	34.24 403	20.82 399	19.14 384	38.83 404	30.09 406	24.31 401	20.97 402	10.09 404	2.68 404	19.51 406	4.70 405	15.52 405	9.93 405

MADNet+	10.71 388	14.57 405	70.07 411	0.58 321	0.47 346	19.89 395	4.20 370	11.05 383	6.87 368	3.03 311	5.99 340	9.01 366	6.35 371	31.95 408	28.31 407	0.22 363	0.26 373	0.01 317	0.04 301	0.46 358	0.87 369

ktn	19.15 405	18.52 406	6.39 371	22.64 409	17.26 407	24.47 402	12.11 405	24.52 408	34.74 404	18.75 392	27.70 399	32.54 398	17.85 400	15.71 394	16.67 388	22.09 409	3.64 408	28.95 410	10.91 408	17.40 407	10.22 406

DPSimNet_ROB	25.03 409	19.56 407	24.93 398	24.36 410	17.85 408	22.25 399	25.93 411	28.52 409	29.10 397	32.61 406	28.25 404	32.87 399	26.42 403	24.51 403	40.42 409	16.75 408	13.93 410	25.19 408	22.38 411	19.96 409	24.75 413

notaker	17.52 403	21.54 408	7.84 375	18.05 405	14.44 405	17.58 390	6.43 393	20.13 398	24.44 393	21.34 400	27.71 400	39.12 405	18.78 402	19.63 399	20.40 400	11.95 406	2.71 406	25.51 409	5.85 406	17.10 406	9.78 404

DispFullNet	7.91 378	23.96 409	13.67 389	14.71 402	7.88 394	4.83 345	0.04 157	5.01 314	2.89 331	8.86 371	4.96 331	6.11 348	10.72 386	10.18 380	3.51 329	2.44 382	0.33 376	15.15 399	4.65 403	12.33 400	5.95 392

SPstereo	60.73 414	26.49 410	40.67 406	33.02 411	24.24 410	71.50 414	79.28 414	100.00 424	100.00 422	97.54 420	96.19 419	100.00 425	94.96 419	94.75 418	75.88 414	28.65 411	21.81 411	46.87 414	42.08 413	19.71 408	20.91 411

HanzoNet	29.69 410	29.33 411	21.66 395	21.75 408	19.07 409	24.58 403	12.99 406	28.87 410	40.49 408	43.09 409	44.02 411	55.65 411	44.93 411	43.17 411	44.44 410	27.88 410	9.47 409	29.77 411	15.86 410	20.94 410	15.84 409

MADNet++	47.78 412	34.15 412	37.11 405	42.94 412	41.23 413	64.94 412	30.63 412	60.79 413	53.26 413	72.08 413	61.65 413	57.68 412	54.96 412	58.03 412	59.24 413	43.01 413	36.17 413	36.07 412	22.50 412	47.50 412	41.67 414

JetRed	34.54 411	39.28 413	62.16 407	15.62 404	26.51 411	69.20 413	40.79 413	31.43 411	32.41 400	46.06 410	44.55 412	40.19 406	26.50 404	38.43 410	56.06 412	12.76 407	37.49 414	13.23 398	9.38 407	29.52 411	19.34 410

DLNR_Zeroshot_test	23.05 408	49.79 414	87.94 413	97.52 425	94.73 420	1.18 82	0.00 1	20.60 399	0.14 6	0.02 2	0.02 31	0.02 2	0.02 16	4.35 211	0.10 60	32.22 412	0.04 303	0.00 1	0.27 371	72.00 418	0.06 256

LRCNet_RVC	60.63 413	63.16 415	62.94 408	69.09 417	50.21 414	19.92 396	0.07 186	58.32 412	5.21 358	75.67 414	86.75 414	74.68 413	62.48 413	59.01 413	49.80 411	93.38 419	56.36 418	93.48 419	92.95 419	67.44 417	71.73 419

ASD4		67.10 416

xxxxx1	76.92 416	82.43 417	93.26 416	61.67 414	66.92 415	95.84 417	95.11 418	75.84 414	80.96 414	82.71 415	86.75 414	89.18 414	87.35 414	85.27 414	87.18 415	55.08 414	54.60 415	60.31 415	72.71 416	62.51 413	62.73 415

tt_ll	76.92 416	82.43 417	93.26 416	61.67 414	66.92 415	95.84 417	95.11 418	75.84 414	80.96 414	82.71 415	86.75 414	89.18 414	87.35 414	85.27 414	87.18 415	55.08 414	54.60 415	60.31 415	72.71 416	62.51 413	62.73 415

ff	76.92 416	82.43 417	93.26 416	61.67 414	66.92 415	95.84 417	95.11 418	75.84 414	80.96 414	82.71 415	86.75 414	89.18 414	87.35 414	85.27 414	87.18 415	55.08 414	54.60 415	60.31 415	72.71 416	62.51 413	62.73 415

MEDIAN_ROB	96.83 420	99.41 420	98.66 420	94.75 420	94.23 419	93.08 416	90.54 416	95.61 419	94.75 417	97.65 421	97.73 420	98.30 419	96.57 420	94.51 417	93.74 420	99.78 429	98.24 420	99.99 423	99.89 422	99.48 423	99.67 423

HaxPig	97.68 422	99.63 421	91.34 414	99.82 430	99.97 424	88.15 415	88.00 415	98.28 420	99.93 421	99.98 424	99.99 422	99.95 423	99.99 423	96.29 419	92.24 419	99.99 431	99.98 423	100.00 424	99.99 423	100.00 432	99.98 430

Anonymous_1	97.10 421	99.72 422	99.64 423	92.33 418	93.91 418	100.00 423	100.00 423	99.20 421	99.90 420	98.57 422	99.75 421	99.14 420	99.94 422	98.50 420	99.54 421	87.90 417	98.87 421	90.88 418	96.91 420	92.22 419	95.12 420

PML	89.08 419	99.72 422	92.85 415	94.72 419	94.92 421	99.54 422	97.42 421	93.50 417	95.96 418	99.77 423	92.33 418	95.35 418	93.51 418	99.96 425	91.15 418	99.98 430	31.71 412	100.00 424	45.94 414	93.46 420	69.88 418

AVERAGE_ROB	99.23 426	99.81 424	97.56 419	100.00 433	100.00 426	96.24 420	91.02 417	100.00 424	100.00 422	100.00 425	100.00 423	100.00 425	100.00 424	99.98 426	99.97 423	100.00 432	100.00 424	100.00 424	100.00 424	100.00 432	100.00 432

DPSMNet_ROB	99.46 428	99.94 425	99.98 425	96.59 424	100.00 426	100.00 423	100.00 423	99.81 422	100.00 422	95.87 419	100.00 423	99.32 421	100.00 424	99.79 422	99.99 424	98.46 423	100.00 424	99.86 421	100.00 424	99.52 424	100.00 432

DGTPSM_ROB	99.45 427	99.94 425	99.98 425	96.58 423	100.00 426	100.00 423	100.00 423	99.81 422	100.00 422	95.86 418	100.00 423	99.32 421	100.00 424	99.79 422	99.99 424	98.34 422	100.00 424	99.86 421	100.00 424	99.52 424	99.99 431

test_example2	98.83 423	99.97 427	99.97 424	99.96 432	99.97 424	99.46 421	99.97 422	95.54 418	100.00 422	100.00 425	100.00 423	93.37 417	93.47 417	99.93 424	99.91 422	100.00 432	99.79 422	96.64 420	98.71 421	100.00 432	100.00 432

MyStereo03	99.95 431	100.00 428	100.00 427	99.75 427	100.00 426	100.00 423	100.00 423	100.00 424	100.00 422	100.00 425	100.00 423	100.00 425	100.00 424	100.00 427	100.00 426	99.21 424	100.00 424	100.00 424	100.00 424	99.99 427	99.95 425

MyStereo02	99.95 431	100.00 428	100.00 427	99.75 427	100.00 426	100.00 423	100.00 423	100.00 424	100.00 422	100.00 425	100.00 423	100.00 425	100.00 424	100.00 427	100.00 426	99.21 424	100.00 424	100.00 424	100.00 424	99.99 427	99.95 425

MyStereo	99.95 431	100.00 428	100.00 427	99.75 427	100.00 426	100.00 423	100.00 423	100.00 424	100.00 422	100.00 425	100.00 423	100.00 425	100.00 424	100.00 427	100.00 426	99.21 424	100.00 424	100.00 424	100.00 424	99.99 427	99.95 425

Selective-RAFT-Error	100.00 434	100.00 428	100.00 427	100.00 433	100.00 426	100.00 423	100.00 423	100.00 424	100.00 422	100.00 425	100.00 423	100.00 425	100.00 424	100.00 427	100.00 426	100.00 432	100.00 424	100.00 424	100.00 424	99.99 427	99.95 425

CasAABBNet	99.94 429	100.00 428	100.00 427	99.72 426	100.00 426	100.00 423	100.00 423	100.00 424	100.00 422	100.00 425	100.00 423	100.00 425	100.00 424	100.00 427	100.00 426	99.21 424	100.00 424	100.00 424	100.00 424	99.96 426	99.95 425

LSM0	99.94 429	100.00 428	100.00 427	99.84 431	100.00 426	100.00 423	100.00 423	100.00 424	100.00 422	100.00 425	100.00 423	100.00 425	100.00 424	100.00 427	100.00 426	99.22 428	100.00 424	100.00 424	100.00 424	99.99 427	99.83 424

DPSM_ROB	99.17 424	100.00 428	100.00 427	96.28 421	98.84 422	100.00 423	100.00 423	100.00 424	100.00 422	100.00 425	100.00 423	100.00 425	100.00 424	100.00 427	100.00 426	93.66 420	100.00 424	100.00 424	100.00 424	96.31 421	98.27 421

DPSM	99.17 424	100.00 428	100.00 427	96.28 421	98.84 422	100.00 423	100.00 423	100.00 424	100.00 422	100.00 425	100.00 423	100.00 425	100.00 424	100.00 427	100.00 426	93.66 420	100.00 424	100.00 424	100.00 424	96.31 421	98.27 421

Low-res two-view benchmark