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

MIF-Stereo	0.11 9	0.20 117	1.58 115	0.00 1	0.00 1	0.10 23	0.02 236	0.07 30	0.05 5	0.00 1	0.08 272	0.02 31	0.01 82	0.03 29	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.00 1

CASnet	0.10 3	0.10 66	0.81 5	0.00 1	0.00 1	0.82 173	0.00 1	0.14 66	0.13 19	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.08 2	0.06 9	1.05 18	0.00 1	0.01 184	0.16 31	0.00 1	0.17 77	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.01 82	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CAS	0.13 13	0.07 25	0.86 8	0.00 1	0.00 1	1.01 223	0.00 1	0.26 103	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.01 82	0.02 9	0.04 90	0.09 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS	0.16 21	0.10 66	0.97 11	0.02 224	0.00 1	1.04 238	0.01 176	0.07 30	0.75 163	0.01 85	0.01 161	0.16 171	0.04 195	0.07 75	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

CES	0.10 3	0.08 48	0.73 2	0.00 1	0.00 1	0.20 35	0.01 176	0.08 35	0.75 163	0.01 85	0.00 1	0.08 128	0.03 169	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DisPM	0.22 47	0.09 59	1.74 154	0.11 293	0.00 1	1.16 332	0.40 358	0.08 35	0.68 144	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 75	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

BUS	0.38 137	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.88 371	0.00 1	2.67 348	0.82 250	0.30 313	0.09 274	0.64 287	0.00 1	0.06 70	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NINENet	0.52 207	0.14 91	1.48 85	0.06 270	0.00 1	1.88 371	0.00 1	3.28 378	0.76 184	0.00 1	0.00 1	0.64 287	0.00 1	2.11 212	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

BSDual-CNN	0.35 112	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.09 290	0.00 1	2.67 348	0.82 250	0.30 313	0.09 274	0.35 233	0.03 169	0.06 70	0.51 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.45 178	0.14 91	1.89 185	0.00 1	0.00 1	1.09 290	0.00 1	2.67 348	0.82 250	0.30 313	0.09 274	0.63 284	0.00 1	1.06 190	0.38 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.19 37	0.81 282	1.42 77	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.00 1	0.05 12	0.38 92	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.10 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

dad	0.24 58	0.98 314	1.61 125	0.00 1	0.00 1	1.03 233	0.00 1	0.03 3	0.38 92	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.65 177	0.11 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

PFNet+	0.28 77	0.10 66	1.61 125	0.08 278	0.01 184	1.12 314	0.41 359	0.12 53	0.80 236	0.08 247	0.01 161	0.02 31	0.00 1	1.19 194	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.18 27	0.07 25	1.40 65	0.05 253	0.01 184	1.08 275	0.07 286	0.05 12	0.75 163	0.02 145	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.99 320	0.08 48	1.59 117	0.15 308	0.27 328	1.14 328	0.27 341	0.06 22	0.78 213	0.01 85	0.00 1	0.01 7	0.97 340	3.60 275	10.81 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

NF-Stereo	0.54 225	0.06 9	1.59 117	0.19 325	0.00 1	1.09 290	0.25 331	0.22 90	1.13 347	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 360	0.17 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.54 225	0.06 9	1.59 117	0.19 325	0.00 1	1.09 290	0.25 331	0.22 90	1.13 347	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.03 358	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PSM-softLoss	0.55 233	0.06 9	1.89 185	0.27 344	0.00 1	1.08 275	0.25 331	0.12 53	1.06 332	0.03 184	0.01 161	0.02 31	0.01 82	5.92 350	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

KMStereo	0.55 233	0.06 9	1.89 185	0.27 344	0.00 1	1.08 275	0.25 331	0.12 53	1.06 332	0.03 184	0.01 161	0.02 31	0.01 82	5.92 350	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PSM-adaLoss	0.18 27	0.07 25	1.40 65	0.05 253	0.02 224	1.08 275	0.08 293	0.05 12	0.75 163	0.02 145	0.00 1	0.07 122	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

FTStereo	0.82 308	0.06 9	1.88 184	0.12 297	0.00 1	1.15 329	2.70 399	0.16 73	0.84 269	0.16 282	5.80 381	0.36 238	2.49 372	0.53 165	0.01 31	0.07 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 27	0.07 25	1.40 65	0.05 253	0.02 224	1.08 275	0.06 281	0.05 12	0.75 163	0.02 145	0.00 1	0.07 122	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 27	0.07 25	1.40 65	0.05 253	0.02 224	1.08 275	0.06 281	0.05 12	0.75 163	0.02 145	0.00 1	0.03 59	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 37	0.07 25	1.41 75	0.05 253	0.02 224	1.08 275	0.08 293	0.06 22	0.76 184	0.02 145	0.00 1	0.07 122	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

ASMatch	0.60 255	0.12 78	1.85 179	0.14 305	0.04 253	1.08 275	0.00 1	0.12 53	0.87 307	0.06 230	0.43 329	0.06 113	0.85 337	6.18 369	0.26 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1

DEmStereo	0.76 295	0.10 66	1.95 199	0.04 247	0.00 1	0.80 169	0.50 369	0.06 22	0.76 184	0.05 217	0.72 346	0.02 31	3.33 381	5.67 340	1.24 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SST-Stereo	0.56 240	0.05 5	1.55 104	0.06 270	0.19 302	1.10 303	0.47 365	0.32 114	0.80 236	0.04 204	0.00 1	0.05 97	0.57 319	5.98 354	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

RAFT_R40	0.54 225	0.06 9	1.55 104	0.06 270	0.15 295	1.10 303	0.31 345	0.31 112	0.78 213	0.02 145	0.03 250	0.07 122	0.29 297	5.98 354	0.10 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

RE-Stereo	0.54 225	0.06 9	1.59 117	0.19 325	0.00 1	1.09 290	0.25 331	0.22 90	1.13 347	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 360	0.17 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

TVStereo	0.54 225	0.06 9	1.59 117	0.19 325	0.00 1	1.09 290	0.25 331	0.22 90	1.13 347	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 360	0.17 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

iGMRVC	0.18 27	0.07 25	1.40 65	0.05 253	0.03 241	1.08 275	0.07 286	0.06 22	0.75 163	0.02 145	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.99 320	0.26 141	1.93 195	0.04 247	0.04 253	1.07 264	0.00 1	0.07 30	0.69 149	0.01 85	9.36 398	0.10 142	0.00 1	5.86 344	0.29 216	0.01 338	0.00 1	0.00 1	0.02 300	0.01 25	0.00 1

RAFT-345	0.52 207	0.07 25	1.75 161	0.11 293	0.07 271	1.17 337	0.18 318	0.21 88	0.78 213	0.00 1	0.01 161	0.09 136	0.01 82	5.87 345	0.19 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

iRAFT	0.18 27	0.07 25	1.40 65	0.05 253	0.01 184	1.08 275	0.07 286	0.05 12	0.75 163	0.02 145	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 27	0.32 161	0.94 9	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.17 222	0.76 184	0.00 1	0.01 161	0.31 223	0.03 169	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	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
RAFT-IKP	0.18 27	0.07 25	1.41 75	0.05 253	0.01 184	1.08 275	0.08 293	0.05 12	0.75 163	0.02 145	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

TestStereo	0.35 112	0.54 230	1.74 154	0.00 1	0.00 1	0.27 41	0.00 1	0.06 22	0.05 5	0.01 85	0.00 1	0.03 59	0.01 82	4.17 293	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.13 13	0.09 59	1.61 125	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.11 46	0.64 137	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GMStereo	0.14 16	0.90 306	1.71 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 6	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 127	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	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
PS-NSSS	0.62 263	0.82 284	1.58 115	0.00 1	0.00 1	1.05 243	0.00 1	2.76 356	0.74 156	0.00 1	0.00 1	0.11 145	0.01 82	5.22 325	0.15 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.00 1

test croco	0.17 23	0.35 178	1.92 192	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.01 176	0.18 81	0.43 102	0.01 85	0.01 161	0.02 31	0.01 82	0.05 64	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 359	0.01 42

StereoIM	0.11 9	0.41 190	1.31 45	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.01 176	0.08 35	0.23 68	0.01 85	0.01 161	0.04 79	0.02 127	0.03 29	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

StereoVision	0.24 58	0.59 237	1.92 192	0.00 1	0.00 1	0.47 82	0.01 176	0.22 90	0.84 269	0.00 1	0.30 309	0.15 163	0.02 127	0.09 85	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.01 42

MIF-Stereo (partial)	0.14 16	0.28 147	1.74 154	0.00 1	0.00 1	0.08 20	0.00 1	0.23 96	0.17 40	0.00 1	0.01 161	0.02 31	0.02 127	0.04 42	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 42

CroCo-Stereo Lap2	0.14 16	0.44 195	1.26 35	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.08 35	0.75 163	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 169	0.03 29	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 42

IER	0.20 39	0.30 154	1.87 182	0.00 1	0.00 1	0.61 120	0.00 1	0.25 101	0.23 68	0.00 1	0.00 1	0.40 250	0.02 127	0.22 116	0.07 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.01 42

psmg	0.29 82	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.07 264	0.00 1	1.92 315	0.82 250	0.00 1	0.00 1	0.35 233	0.03 169	0.06 70	0.51 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

dd	0.23 55	0.91 307	1.69 143	0.01 202	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.09 42	0.68 144	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.02 127	0.01 2	0.00 1	0.01 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.01 42

Consistency-Raft	0.45 178	0.60 241	3.05 283	0.13 302	0.03 241	0.91 197	0.04 268	1.55 263	0.78 213	0.00 1	0.02 242	0.03 59	1.12 347	0.35 141	0.42 257	0.02 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

Pruner-Stereo	0.22 47	0.09 59	1.50 90	0.23 339	0.00 1	1.10 303	0.20 321	0.17 77	0.78 213	0.03 184	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.04 42	0.21 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

GMM-Stereo	0.22 47	0.05 5	2.03 211	0.08 278	0.00 1	1.12 314	0.13 311	0.09 42	0.79 227	0.01 85	0.00 1	0.03 59	0.10 254	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

LMCR-Stereo	0.38 137	0.65 246	1.77 162	0.00 1	0.00 1	0.82 173	0.00 1	2.33 333	0.84 269	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.04 195	0.29 138	0.72 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.01 42

RALAANet	0.22 47	0.93 310	1.77 162	0.00 1	0.00 1	0.35 59	0.01 176	0.45 131	0.06 7	0.01 85	0.00 1	0.05 97	0.09 249	0.07 75	0.22 198	0.00 1	0.24 304	0.00 1	0.04 316	0.14 300	0.01 42

CREStereo	0.12 12	0.07 25	0.76 3	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.00 1	0.25 101	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.02 9	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42
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
PMTNet	0.13 13	0.08 48	0.99 15	0.00 1	0.00 1	1.05 243	0.04 268	0.21 88	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.00 1	0.04 42	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.01 42

CSP-Net	0.42 159	0.25 137	1.07 20	0.00 1	0.00 1	0.53 94	0.00 1	0.78 176	0.27 78	0.01 85	0.00 1	0.16 171	0.02 127	5.19 323	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.02 57

PSM-AAD	0.53 220	0.04 2	1.38 59	0.06 270	0.00 1	1.20 344	2.11 393	0.17 77	0.78 213	0.01 85	0.44 330	0.14 157	3.94 386	0.23 118	0.06 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 57

IRAFT_RVC	0.56 240	0.25 137	1.93 195	0.10 285	0.00 1	1.18 339	0.10 302	0.32 114	0.79 227	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.12 262	6.07 363	0.23 201	0.00 1	0.09 289	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 57

Anonymous3	0.24 58	0.14 91	1.98 202	0.00 1	0.00 1	1.12 314	0.00 1	0.61 149	0.77 200	0.01 85	0.00 1	0.06 113	0.00 1	0.02 9	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 57

s12784h	0.27 74	0.08 48	1.46 84	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.02 236	1.66 274	0.75 163	0.01 85	0.36 325	0.02 31	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 57

TANstereo	0.17 23	0.32 161	1.51 95	0.00 1	0.00 1	1.03 233	0.00 1	0.07 30	0.14 20	0.01 85	0.15 285	0.04 79	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57

XX-TBD	0.18 27	0.44 195	1.52 97	0.00 1	0.00 1	0.92 202	0.00 1	0.17 77	0.14 20	0.00 1	0.21 292	0.03 59	0.00 1	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57

CC-Net-ROB	0.77 298	0.99 318	2.18 222	0.07 276	0.00 1	1.09 290	0.01 176	3.10 369	0.75 163	0.01 85	0.00 1	0.14 157	0.01 82	5.65 339	0.34 229	0.56 385	0.00 1	0.21 400	0.00 1	0.17 318	0.02 57

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 9	0.18 108	0.67 1	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.00 1	0.11 46	0.26 74	0.74 352	0.00 1	0.03 59	0.01 82	0.03 29	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 65

Any-RAFT	0.24 58	0.07 25	1.16 26	0.00 1	0.01 184	1.13 323	0.00 1	1.21 225	0.36 90	0.02 145	0.00 1	0.49 269	0.00 1	0.19 111	0.03 64	0.00 1	0.08 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

CASS	0.10 3	0.08 48	1.10 22	0.00 1	0.00 1	0.13 29	0.01 176	0.15 68	0.18 50	0.21 292	0.00 1	0.02 31	0.02 127	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.03 65
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.10 3	0.06 9	1.25 34	0.00 1	0.00 1	0.11 24	0.00 1	0.27 106	0.06 7	0.00 1	0.00 1	0.23 198	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

CRFU-Net	0.43 168	0.15 97	1.89 185	0.26 343	0.01 184	0.91 197	0.00 1	0.47 133	0.27 78	0.00 1	0.00 1	0.41 252	1.89 364	2.11 212	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.03 123	0.03 65

GLC_STEREO	0.06 1	0.07 25	0.85 7	0.00 1	0.00 1	0.07 19	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 82	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

LCNet	0.26 71	0.14 91	1.38 59	0.10 285	0.00 1	0.97 213	0.00 1	0.12 53	0.78 213	0.01 85	0.00 1	0.02 31	1.07 346	0.43 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 305	0.03 65

HHNet	0.53 220	0.23 130	2.29 236	0.11 293	0.00 1	1.15 329	0.25 331	0.70 159	0.78 213	0.01 85	3.49 373	0.04 79	0.69 326	0.02 9	0.70 285	0.03 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 65

KYRaft	0.26 71	0.05 5	1.37 53	0.04 247	0.00 1	1.16 332	0.12 310	0.11 46	0.78 213	0.01 85	0.29 307	0.03 59	0.75 332	0.37 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

THIR-Stereo	0.94 314	0.33 166	1.66 137	0.00 1	0.01 184	0.55 100	3.72 402	0.13 65	0.18 50	0.10 259	1.46 362	0.74 304	2.82 375	5.60 334	1.39 321	0.00 1	0.00 1	0.02 366	0.00 1	0.02 78	0.03 65

Prome-Stereo	0.28 77	0.06 9	1.40 65	0.10 285	0.00 1	1.16 332	0.02 236	0.39 125	0.88 310	0.02 145	0.52 338	0.05 97	0.69 326	0.28 136	0.07 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

HCRNet	0.37 129	0.27 145	1.27 37	0.00 1	0.00 1	1.09 290	0.00 1	0.56 143	0.80 236	0.01 85	0.01 161	0.06 113	0.03 169	3.22 258	0.07 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 65

UPFNet	0.23 55	0.24 136	1.56 108	0.00 1	0.00 1	0.50 86	0.00 1	1.28 234	0.68 144	0.00 1	0.00 1	0.10 142	0.01 82	0.13 94	0.11 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.03 65

STTStereo	0.33 104	0.49 214	2.91 278	0.00 1	0.00 1	0.83 175	0.03 253	0.28 107	0.16 32	0.02 145	0.00 1	0.20 192	0.03 169	1.52 206	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

R-Stereo Train	0.22 47	0.06 9	1.64 130	0.00 1	0.00 1	0.76 162	0.00 1	1.57 265	0.17 40	0.02 145	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

RAFT-Stereo	0.22 47	0.06 9	1.64 130	0.00 1	0.00 1	0.76 162	0.00 1	1.57 265	0.17 40	0.02 145	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
STTRV1_RVC		0.23 130		0.00 1	0.00 1	0.63 124	0.01 176	1.17 222	0.79 227	0.01 85	0.51 337	0.26 210	0.18 278	5.99 356	0.31 222	0.30 383	1.12 387	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 178	0.72 265	3.22 293	0.00 1	0.02 224	0.95 210	0.00 1	0.70 159	0.26 74	0.03 184	0.00 1	0.34 227	0.10 254	2.45 225	0.12 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.03 65
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.38 137	1.27 346	2.50 255	0.01 202	0.00 1	1.01 223	0.00 1	1.21 225	0.83 259	0.02 145	0.00 1	0.19 188	0.02 127	0.10 88	0.19 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 351	0.03 65

CoDeX	0.39 144	0.31 158	1.50 90	0.00 1	0.01 184	0.31 48	0.00 1	1.81 302	0.76 184	0.00 1	0.00 1	0.25 204	0.06 232	2.77 241	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.04 84

fast-acv-ft	0.34 106	0.71 260	4.20 345	0.06 270	0.01 184	0.28 43	0.17 315	0.11 46	0.34 88	0.00 1	0.00 1	0.08 128	0.09 249	0.13 94	0.27 215	0.01 338	0.00 1	0.03 374	0.01 289	0.27 353	0.04 84

gwcnet-sp	0.35 112	0.37 182	3.29 298	0.00 1	0.00 1	0.51 88	0.03 253	0.74 170	0.76 184	0.01 85	0.01 161	0.09 136	0.04 195	0.88 186	0.13 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 84

scenet	0.35 112	0.37 182	3.29 298	0.00 1	0.00 1	0.51 88	0.03 253	0.74 170	0.76 184	0.01 85	0.01 161	0.09 136	0.04 195	0.88 186	0.13 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 84

ssnet	0.35 112	0.37 182	3.29 298	0.00 1	0.00 1	0.51 88	0.03 253	0.74 170	0.76 184	0.01 85	0.01 161	0.09 136	0.04 195	0.88 186	0.13 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 84

CIPLG	0.44 173	1.17 338	2.82 271	0.10 285	0.01 184	0.93 204	0.20 321	1.76 290	0.85 292	0.04 204	0.01 161	0.16 171	0.06 232	0.16 101	0.19 187	0.00 1	0.04 269	0.01 352	0.01 289	0.17 318	0.04 84

IPLGR_C	0.45 178	1.25 344	3.05 283	0.10 285	0.01 184	0.91 197	0.20 321	1.77 293	0.86 303	0.04 204	0.01 161	0.15 163	0.07 242	0.16 101	0.19 187	0.00 1	0.04 269	0.01 352	0.02 300	0.17 318	0.04 84

ACRE	0.45 178	1.14 336	3.22 293	0.12 297	0.00 1	0.90 194	0.20 321	1.77 293	0.84 269	0.04 204	0.01 161	0.15 163	0.06 232	0.16 101	0.18 178	0.00 1	0.03 259	0.01 352	0.02 300	0.17 318	0.04 84

AACVNet	0.48 191	0.74 270	1.81 174	0.00 1	0.00 1	0.55 100	0.00 1	0.22 90	0.55 121	0.03 184	0.00 1	0.11 145	0.01 82	5.22 325	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 325	0.04 84

CREStereo++_RVC	0.15 19	0.10 66	1.55 104	0.00 1	0.00 1	1.01 223	0.00 1	0.15 68	0.15 26	0.00 1	0.01 161	0.04 79	0.00 1	0.02 9	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 84
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
MMNet	0.29 82	0.53 228	2.13 219	0.00 1	0.00 1	0.69 151	0.00 1	0.74 170	0.80 236	0.01 85	0.01 161	0.18 180	0.09 249	0.28 136	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.04 84

psm_up	0.48 191	0.57 234	1.86 181	0.00 1	0.00 1	0.83 175	0.00 1	2.33 333	0.79 227	0.00 1	0.00 1	0.27 212	0.01 82	2.73 239	0.12 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.04 84

UNet	0.29 82	0.26 141	2.47 250	0.00 1	0.00 1	0.71 154	0.01 176	0.52 138	0.81 244	0.00 1	0.00 1	0.37 241	0.02 127	0.46 160	0.10 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 84

HGLStereo	0.35 112	0.40 188	1.83 175	0.00 1	0.00 1	0.65 136	0.01 176	0.68 156	0.39 96	0.03 184	0.01 161	0.47 258	0.03 169	2.14 214	0.17 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.04 84

UCFNet_RVC	0.26 71	0.61 242	1.59 117	0.00 1	0.00 1	1.00 221	0.00 1	0.26 103	0.39 96	0.01 85	0.00 1	0.42 254	0.02 127	0.84 184	0.07 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.04 84

RAFT-Test	0.37 129	0.11 74	1.68 141	0.57 371	0.93 387	0.43 74	0.10 302	1.03 201	0.49 111	0.16 282	0.00 1	0.87 315	0.00 1	0.27 130	0.12 143	0.00 1	0.33 314	0.00 1	0.24 394	0.01 25	0.05 99

IPLGR	0.50 200	0.22 128	2.74 266	0.03 239	0.02 224	1.08 275	0.03 253	1.95 316	0.75 163	0.09 254	0.00 1	0.18 180	0.22 289	2.57 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.05 99

DeepStereo_RVC	0.24 58	0.07 25	1.16 26	0.06 270	0.02 224	1.08 275	0.31 345	0.04 6	0.75 163	0.02 145	0.00 1	0.00 1	1.22 351	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 99

APVNet	0.58 247	0.59 237	3.15 292	0.00 1	0.00 1	0.93 204	0.01 176	0.62 152	0.86 303	0.03 184	0.01 161	0.34 227	0.04 195	4.50 308	0.33 227	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.18 325	0.05 99

DMCA-RVC	0.44 173	0.94 311	4.10 343	0.00 1	0.03 241	0.76 162	0.03 253	0.11 46	0.15 26	0.01 85	0.01 161	0.08 128	0.32 301	1.61 207	0.51 262	0.00 1	0.02 252	0.01 352	0.00 1	0.03 123	0.05 99

Nwc_Net	0.54 225	0.75 276	3.72 328	0.00 1	0.00 1	0.66 139	0.00 1	1.05 207	0.41 101	0.01 85	0.02 242	0.88 317	0.11 259	2.65 237	0.40 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.05 99

GANetREF_RVC	0.63 266	1.05 324	3.03 281	0.00 1	0.00 1	1.16 332	0.01 176	2.03 322	0.75 163	0.00 1	0.01 161	0.28 215	0.04 195	4.13 292	0.10 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.05 99
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
AdaStereo	0.25 67	0.09 59	1.34 47	0.00 1	0.00 1	0.26 40	0.00 1	1.95 316	0.75 163	0.00 1	0.00 1	0.30 220	0.01 82	0.14 98	0.13 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 99
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.
StereoDRNet-Refined	0.30 91	0.19 112	1.19 31	0.00 1	0.00 1	0.81 171	0.00 1	0.92 188	0.84 269	0.00 1	0.00 1	0.50 273	0.02 127	1.27 200	0.10 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 274	0.05 99
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	0.45 178	0.73 266	1.91 190	0.00 1	0.01 184	0.98 215	0.01 176	1.99 319	0.84 269	0.15 279	0.00 1	0.09 136	0.01 82	1.06 190	1.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.05 99

SFCPSM	0.24 58	0.11 74	1.53 100	0.00 1	0.05 262	0.35 59	0.01 176	1.54 260	0.77 200	0.01 85	0.00 1	0.12 149	0.02 127	0.06 70	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 300	0.03 123	0.06 109

ac_64	0.48 191	0.32 161	2.27 234	0.04 247	0.01 184	0.44 77	0.02 236	0.36 121	0.83 259	0.15 279	0.01 161	0.88 317	0.04 195	3.90 286	0.21 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.06 109

hitnet-ft	0.49 195	0.56 233	1.96 200	0.00 1	0.00 1	0.73 158	0.10 302	0.36 121	0.26 74	0.05 217	0.13 282	0.73 303	0.16 274	4.26 298	0.41 254	0.01 338	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.05 172	0.06 109

NVstereo2D	0.53 220	0.22 128	2.52 257	0.00 1	0.00 1	0.58 113	0.03 253	1.62 272	0.99 326	0.05 217	0.00 1	0.48 262	0.00 1	3.88 285	0.08 122	0.00 1	0.05 279	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.06 109

test_4	0.20 39	0.33 166	1.50 90	0.08 278	0.13 290	1.04 238	0.00 1	0.05 12	0.09 14	0.10 259	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.27 130	0.14 160	0.00 1	0.08 286	0.00 1	0.02 300	0.13 285	0.07 113

IPLG	0.59 251	0.69 256	2.25 233	0.02 224	0.00 1	1.12 314	0.07 286	1.75 287	0.79 227	0.05 217	0.00 1	0.16 171	0.14 267	4.49 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 300	0.07 113

TransformOpticalFlow	0.88 310	0.30 154	2.86 272	0.30 349	0.03 241	1.25 348	0.05 278	1.87 308	0.80 236	0.28 309	0.37 327	1.25 344	1.50 354	6.38 376	0.22 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.07 113

OMP-Stereo	0.71 284	0.47 207	1.36 49	0.18 322	0.06 267	1.18 339	0.00 1	1.76 290	0.78 213	0.11 266	0.59 341	0.49 269	0.00 1	6.94 389	0.25 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.07 113

IIG-Stereo	0.71 284	0.48 212	1.42 77	0.05 253	0.03 241	1.18 339	0.00 1	1.75 287	0.79 227	0.01 85	0.56 339	0.53 278	0.01 82	6.87 386	0.37 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.07 113

delet	0.42 159	0.47 207	1.99 204	0.00 1	0.00 1	0.61 120	0.00 1	0.68 156	0.83 259	0.06 230	0.01 161	0.51 277	0.19 281	2.68 238	0.21 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.07 113

FENet	0.27 74	0.19 112	1.51 95	0.00 1	0.00 1	1.01 223	0.00 1	1.02 198	0.77 200	0.00 1	0.00 1	0.24 201	0.04 195	0.27 130	0.22 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.07 113

PSMNet-RSSM	0.44 173	0.73 266	1.65 134	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.00 1	0.61 149	0.70 151	0.06 230	0.01 161	0.39 248	0.00 1	3.29 262	0.12 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.07 113

GwcNet-RSSM	0.53 220	1.04 323	2.48 252	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.00 1	0.74 170	0.76 184	0.21 292	0.01 161	0.36 238	0.00 1	3.65 278	0.11 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 285	0.07 113

NCC-stereo	0.63 266	0.82 284	3.34 305	0.03 239	0.03 241	1.04 238	0.01 176	1.03 201	0.31 84	0.14 275	0.19 288	0.64 287	0.05 221	3.67 280	1.18 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.07 113

stereogan	0.57 245	0.38 185	3.12 290	0.01 202	0.01 184	0.64 128	0.02 236	1.11 216	0.96 322	0.08 247	0.01 161	1.66 364	0.45 311	2.60 233	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 313	0.07 113

Abc-Net	0.63 266	0.82 284	3.34 305	0.03 239	0.03 241	1.04 238	0.01 176	1.03 201	0.31 84	0.14 275	0.19 288	0.64 287	0.05 221	3.67 280	1.18 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.07 113
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CFNet	0.66 275	1.12 334	2.37 241	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.01 176	1.36 247	0.74 156	0.01 85	0.01 161	0.13 155	0.01 82	5.85 343	0.30 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 325	0.07 113

GMStereo_Zeroshot	0.10 3	0.09 59	1.06 19	0.14 305	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 12	0.17 40	0.00 1	0.03 250	0.19 188	0.02 127	0.01 2	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.08 126

iinet-f	0.59 251	0.91 307	5.57 372	0.00 1	0.01 184	0.78 165	0.00 1	1.81 302	0.84 269	0.03 184	0.00 1	0.41 252	0.43 309	0.42 154	0.12 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 372	0.08 126

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 225	0.84 289	3.67 326	0.00 1	0.00 1	0.56 106	0.00 1	1.40 250	0.80 236	0.00 1	0.00 1	0.06 113	0.13 266	1.76 208	1.42 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.08 126

CrosDoStereo	1.11 332	0.16 100	1.64 130	0.00 1	0.05 262	0.66 139	5.65 407	0.70 159	0.54 117	0.25 306	1.18 357	0.19 188	2.94 377	6.48 379	1.58 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.08 126

DeepStereo_LL	1.11 332	0.16 100	1.64 130	0.00 1	0.05 262	0.66 139	5.65 407	0.70 159	0.54 117	0.25 306	1.18 357	0.19 188	2.94 377	6.48 379	1.58 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.08 126

DRaft	0.58 247	0.13 83	1.34 47	0.00 1	0.00 1	0.94 207	0.18 318	0.08 35	0.16 32	0.03 184	0.25 295	0.06 113	2.49 372	4.51 310	1.32 317	0.00 1	0.03 259	0.00 1	0.02 300	0.03 123	0.08 126

CFNet-RSSM	0.21 44	0.08 48	1.39 63	0.00 1	0.12 288	0.63 124	0.00 1	1.32 239	0.15 26	0.01 85	0.00 1	0.09 136	0.00 1	0.11 91	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 386	0.01 25	0.08 126

Gwc-CoAtRS	0.15 19	0.09 59	1.42 77	0.00 1	0.11 286	0.43 74	0.00 1	0.32 114	0.08 9	0.02 145	0.00 1	0.18 180	0.00 1	0.05 64	0.06 113	0.00 1	0.06 282	0.00 1	0.18 371	0.01 25	0.08 126

GANet-RSSM	0.42 159	0.66 248	1.78 166	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.00 1	0.26 103	0.23 68	0.05 217	0.00 1	0.34 227	0.00 1	3.56 272	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.09 257	0.08 126

CFNet-ft	0.40 151	0.74 270	1.74 154	0.00 1	0.00 1	1.09 290	0.00 1	0.23 96	0.22 64	0.02 145	0.00 1	0.76 305	0.00 1	2.98 249	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.00 1	0.03 123	0.08 126

CFNet_RVC	0.40 151	0.74 270	1.74 154	0.00 1	0.00 1	1.09 290	0.00 1	0.23 96	0.22 64	0.02 145	0.00 1	0.76 305	0.00 1	2.97 248	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.00 1	0.03 123	0.08 126

HSM	0.68 279	0.52 226	1.54 103	0.00 1	0.00 1	0.54 96	0.01 176	1.08 212	0.77 200	0.00 1	0.01 161	2.23 373	0.63 325	6.04 359	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.08 126

ETE_ROB	0.43 168	0.73 266	1.87 182	0.00 1	0.00 1	0.94 207	0.01 176	1.75 287	0.79 227	0.03 184	0.00 1	0.16 171	0.02 127	1.81 209	0.36 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.08 126

GASNet	0.78 302	1.91 381	4.72 353	0.00 1	0.00 1	0.55 100	0.02 236	1.39 249	0.47 107	0.01 85	0.13 282	0.50 273	0.12 262	4.27 299	0.96 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 377	0.09 139

ssnet_v2	0.39 144	0.47 207	2.11 216	0.00 1	0.00 1	0.81 171	0.00 1	1.33 242	0.86 303	0.12 270	0.01 161	0.87 315	0.10 254	0.60 175	0.35 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 313	0.09 139

UDG	0.55 233	0.86 294	2.15 220	0.00 1	0.00 1	0.98 215	0.00 1	2.09 325	0.83 259	0.08 247	0.00 1	1.49 359	0.18 278	1.20 197	1.07 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.09 139

STrans-v2	0.88 310	0.32 161	1.71 147	0.00 1	0.01 184	0.85 183	0.04 268	2.45 338	0.89 313	0.48 341	0.85 350	1.10 334	2.06 366	6.49 381	0.25 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 139

CRE-IMP	0.22 47	0.06 9	1.43 81	0.05 253	0.02 224	1.12 314	0.33 351	0.04 6	1.08 337	0.02 145	0.00 1	0.12 149	0.00 1	0.03 29	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 139

cross-raft	0.21 44	0.09 59	1.42 77	0.48 367	0.50 353	0.41 67	0.07 286	0.50 135	0.03 2	0.02 145	0.00 1	0.38 246	0.00 1	0.08 81	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 343	0.01 25	0.09 139

ICVP	0.16 21	0.05 5	1.22 33	0.00 1	0.01 184	1.01 223	0.09 298	0.28 107	0.17 40	0.00 1	0.02 242	0.07 122	0.01 82	0.21 113	0.05 102	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 139
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.23 55	0.19 112	1.56 108	0.00 1	0.00 1	1.07 264	0.02 236	0.73 169	0.15 26	0.00 1	0.02 242	0.11 145	0.08 246	0.44 158	0.16 172	0.01 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.09 139

cf-r	0.46 185	0.87 296	2.51 256	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.00 1	0.52 138	0.64 137	0.09 254	0.00 1	0.65 291	0.00 1	2.51 228	0.12 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.09 139

DSFCA	0.49 195	0.39 187	1.59 117	0.00 1	0.01 184	0.96 211	0.36 354	0.40 128	0.80 236	0.03 184	0.31 315	0.04 79	0.23 291	3.83 283	0.81 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.09 139

RP	0.52 207	0.68 252	2.56 260	0.00 1	0.01 184	0.61 120	0.02 236	1.31 237	0.62 136	0.05 217	0.01 161	0.98 323	0.17 277	2.86 245	0.33 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 285	0.09 139

iResNetv2_ROB	0.51 204	1.70 367	3.96 337	0.00 1	0.00 1	0.60 114	0.00 1	1.81 302	0.82 250	0.03 184	0.00 1	0.08 128	0.02 127	0.16 101	0.59 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 366	0.09 139

MLCV	0.35 112	0.84 289	1.96 200	0.00 1	0.00 1	0.48 84	0.00 1	0.81 181	0.29 82	0.10 259	0.00 1	0.28 215	0.03 169	1.32 202	0.80 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.09 139

iResNet_ROB	0.40 151	1.20 340	1.77 162	0.00 1	0.00 1	0.73 158	0.00 1	1.03 201	0.77 200	0.07 238	0.01 161	0.08 128	0.01 82	1.85 210	0.38 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.09 139

CBFPSM	0.42 159	0.89 302	2.62 264	0.00 1	0.00 1	0.32 51	0.00 1	0.37 123	0.82 250	0.01 85	0.01 161	1.65 363	1.00 341	0.27 130	0.34 229	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.10 153

DDUNet	0.51 204	0.87 296	2.33 239	0.00 1	0.00 1	0.80 169	0.01 176	1.16 220	0.77 200	0.08 247	0.01 161	1.11 335	0.01 82	2.02 211	0.77 289	0.02 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.10 153

NRIStereo	0.22 47	0.06 9	1.40 65	0.05 253	0.01 184	1.16 332	0.32 350	0.04 6	0.81 244	0.04 204	0.01 161	0.11 145	0.01 82	0.14 98	0.02 51	0.00 1	0.02 252	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.10 153

PFNet	0.63 266	0.15 97	2.41 244	0.00 1	0.30 332	1.17 337	0.00 1	0.35 119	0.92 317	0.01 85	0.24 294	0.03 59	0.00 1	6.43 378	0.23 201	0.09 371	0.00 1	0.00 1	0.04 316	0.13 285	0.10 153

DMCA	0.30 91	0.38 185	2.48 252	0.00 1	0.01 184	0.98 215	0.01 176	0.47 133	0.80 236	0.02 145	0.01 161	0.05 97	0.00 1	0.25 119	0.29 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.10 153

AF-Net	0.60 255	0.87 296	3.34 305	0.00 1	0.00 1	0.41 67	0.01 176	1.52 259	0.64 137	0.17 290	0.05 257	1.28 345	0.46 312	2.51 228	0.52 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 280	0.10 153

RGC	0.61 260	0.74 270	3.31 302	0.00 1	0.01 184	0.64 128	0.00 1	1.34 243	0.26 74	0.03 184	0.61 342	0.99 324	0.19 281	3.06 253	0.81 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.10 153

HSM-Net_RVC	0.57 245	0.08 48	1.74 154	0.00 1	0.00 1	0.63 124	0.00 1	4.21 386	0.71 152	0.14 275	0.00 1	0.21 193	0.03 169	3.43 267	0.05 102	0.01 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.34 106	0.75 276	2.38 242	0.00 1	0.00 1	1.12 314	0.03 253	0.30 109	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.39 248	0.03 169	1.27 200	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.10 153

DLCB_ROB	0.36 122	0.46 204	1.27 37	0.00 1	0.00 1	0.45 80	0.00 1	0.66 155	0.81 244	0.03 184	0.04 256	0.66 293	0.04 195	2.35 218	0.37 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.10 153

PSMNet_ROB	0.54 225	1.05 324	2.53 258	0.00 1	0.00 1	0.91 197	0.00 1	0.33 118	0.75 163	0.01 85	0.00 1	0.25 204	0.03 169	3.45 268	1.31 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.10 153

SQANet	0.58 247	1.73 370	3.08 287	0.05 253	0.48 350	0.36 62	0.03 253	0.52 138	0.74 156	0.04 204	0.23 293	0.50 273	0.06 232	2.37 219	0.97 297	0.02 354	0.03 259	0.01 352	0.00 1	0.21 342	0.11 164

raft_robust	0.73 290	0.81 282	1.55 104	0.00 1	0.22 314	0.68 147	0.00 1	2.56 343	0.75 163	0.01 85	0.01 161	1.12 336	1.15 348	4.56 312	0.14 160	0.00 1	0.71 347	0.00 1	0.15 358	0.08 233	0.11 164

RAFT_CTSACE	0.25 67	0.71 260	2.06 213	0.00 1	0.01 184	0.49 85	0.00 1	0.37 123	0.18 50	0.01 85	0.00 1	0.34 227	0.00 1	0.25 119	0.07 116	0.00 1	0.20 299	0.00 1	0.00 1	0.25 350	0.11 164

ADLNet2	0.61 260	0.68 252	2.76 268	0.00 1	0.00 1	0.90 194	0.01 176	0.82 182	0.92 317	0.00 1	0.07 270	1.45 356	0.02 127	4.04 287	0.13 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 336	0.11 164

CFNet_pseudo	0.24 58	0.13 83	1.40 65	0.00 1	0.01 184	0.96 211	0.00 1	1.08 212	0.16 32	0.00 1	0.01 161	0.48 262	0.35 303	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 164

G-Net	1.24 336	0.34 175	3.85 333	0.05 253	0.48 350	1.68 368	0.46 361	0.23 96	0.44 104	1.33 368	8.94 396	2.28 374	0.79 335	2.37 219	1.18 306	0.01 338	0.03 259	0.02 366	0.09 333	0.07 215	0.11 164

SHD	0.76 295	1.05 324	4.19 344	0.65 379	0.21 311	0.01 2	0.01 176	1.48 256	0.83 259	1.69 372	0.00 1	0.63 284	0.09 249	2.22 215	1.51 323	0.00 1	0.21 300	0.00 1	0.07 325	0.15 305	0.11 164

XQC	0.94 314	1.30 352	4.44 349	0.65 379	0.07 271	0.42 71	0.01 176	2.88 360	0.85 292	0.28 309	0.01 161	0.67 294	0.21 285	3.24 260	3.25 351	0.00 1	0.24 304	0.00 1	0.04 316	0.20 336	0.11 164

ADCRef	1.10 331	1.10 332	4.78 357	0.02 224	0.02 224	0.87 185	0.31 345	0.76 175	0.88 310	0.71 351	0.17 287	0.18 180	0.80 336	2.63 236	8.56 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 274	0.11 164

ccs_rob	0.24 58	0.13 83	1.40 65	0.00 1	0.01 184	0.97 213	0.00 1	1.08 212	0.16 32	0.00 1	0.01 161	0.48 262	0.35 303	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 164

MFMNet_re	0.38 137	1.27 346	3.38 310	0.65 379	0.00 1	0.17 32	0.02 236	0.07 30	1.02 327	0.03 184	0.03 250	0.12 149	0.00 1	0.27 130	0.37 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 332	0.11 164

WAO-6	2.63 377	1.16 337	3.22 293	0.00 1	0.00 1	3.86 390	0.28 343	6.13 394	7.35 396	0.60 345	6.78 384	7.62 393	2.68 374	6.42 377	6.11 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.12 175

Sa-1000	0.44 173	0.58 236	1.85 179	0.00 1	0.22 314	1.09 290	0.01 176	2.98 363	0.75 163	0.00 1	0.09 274	0.04 79	0.00 1	0.21 113	0.00 1	0.00 1	0.50 330	0.00 1	0.13 346	0.12 280	0.12 175

MIPNet	0.42 159	0.59 237	2.22 226	0.02 224	0.00 1	1.11 309	0.09 298	1.88 309	0.88 310	0.11 266	0.06 267	0.22 196	0.19 281	0.74 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 289	0.08 233	0.12 175

GANet-ADL	0.20 39	0.12 78	1.43 81	0.00 1	0.01 184	0.84 179	0.00 1	0.40 128	0.17 40	0.00 1	0.36 325	0.35 233	0.00 1	0.09 85	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.12 175

FADNet	0.64 273	1.21 341	3.32 304	0.00 1	0.01 184	0.79 166	0.01 176	1.01 197	0.65 140	0.01 85	0.01 161	0.17 177	0.15 271	4.45 305	0.37 238	0.17 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 380	0.12 175

PA-Net	0.72 287	0.91 307	3.91 334	0.03 239	0.07 271	0.87 185	0.02 236	0.78 176	0.83 259	0.01 85	0.00 1	0.43 255	0.06 232	5.10 319	1.30 314	0.01 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.12 175
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.35 112	0.31 158	1.99 204	0.16 312	0.16 299	0.33 56	0.00 1	0.15 68	0.30 83	0.00 1	0.01 161	1.49 359	0.00 1	1.21 198	0.63 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.12 175

Ntro	0.75 293	1.79 373	3.54 322	0.05 253	0.37 336	1.03 233	0.02 236	0.99 196	0.76 184	0.02 145	0.00 1	0.76 305	0.08 246	3.23 259	1.32 317	0.07 368	0.04 269	0.01 352	0.00 1	0.84 392	0.13 182

SACVNet	0.51 204	0.61 242	1.98 202	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.01 176	1.04 206	0.44 104	0.07 238	0.00 1	0.23 198	0.02 127	4.19 294	0.29 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 343	0.13 182

GwcNet-ADL	0.33 104	0.20 117	1.73 152	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	2.51 340	0.40 100	0.00 1	0.00 1	0.37 241	0.04 195	0.03 29	0.24 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.13 182

EDNetEfficient	2.95 383	0.33 166	20.38 406	0.19 325	0.83 381	1.00 221	1.95 391	0.58 145	5.15 393	8.01 402	1.79 366	0.93 320	4.16 390	3.66 279	9.80 394	0.00 1	0.03 259	0.00 1	0.06 323	0.05 172	0.13 182

GwcNet	0.64 273	0.99 318	5.43 370	0.00 1	0.00 1	0.41 67	0.10 302	0.50 135	0.97 323	0.05 217	0.00 1	0.63 284	0.05 221	2.87 246	0.55 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 332	0.13 182

DIP-Stereo	0.28 77	0.19 112	1.62 128	0.00 1	0.00 1	1.11 309	0.00 1	1.67 275	0.74 156	0.01 85	0.00 1	0.01 7	0.07 242	0.01 2	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.13 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Anonymous Stereo	0.79 303	1.22 342	4.94 362	0.01 202	0.00 1	0.57 109	0.55 371	1.41 251	0.49 111	0.03 184	0.03 250	0.12 149	0.02 127	5.47 331	0.82 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.13 182

NCCL2	0.38 137	1.00 320	2.12 218	0.00 1	0.01 184	0.79 166	0.00 1	0.59 146	0.38 92	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.03 169	2.31 217	0.21 192	0.00 1	0.00 1	0.02 366	0.00 1	0.04 157	0.13 182

CFNet_ucs	0.29 82	0.17 106	1.53 100	0.00 1	0.01 184	0.83 175	0.00 1	2.07 324	0.24 73	0.00 1	0.00 1	0.48 262	0.29 297	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 190

DAS	0.55 233	0.08 48	1.79 169	0.00 1	0.00 1	0.09 21	0.00 1	1.54 260	0.85 292	1.16 365	0.00 1	0.24 201	0.03 169	4.66 314	0.31 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.14 190

SepStereo	0.50 200	0.08 48	1.79 169	0.00 1	0.00 1	0.09 21	0.00 1	1.54 260	0.85 292	1.16 365	0.00 1	0.24 201	0.03 169	3.84 284	0.31 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.14 190

AASNet	0.40 151	0.98 314	2.57 261	0.00 1	0.00 1	0.93 204	0.01 176	0.79 179	0.82 250	0.01 85	0.00 1	0.38 246	0.02 127	0.62 176	0.43 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 366	0.14 190

rafts_anoy	0.37 129	0.77 280	1.68 141	0.43 363	0.99 391	0.53 94	0.04 268	0.16 73	0.14 20	0.08 247	0.01 161	0.06 113	0.06 232	0.58 171	0.21 192	0.00 1	1.44 408	0.00 1	0.01 289	0.05 172	0.14 190

edge stereo	0.62 263	0.30 154	3.04 282	0.01 202	0.03 241	0.32 51	0.03 253	1.28 234	0.69 149	0.21 292	0.32 322	1.29 346	0.19 281	4.12 291	0.40 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 274	0.14 190

DeepPrunerF	1.44 350	1.17 338	9.82 391	0.02 224	0.09 278	0.90 194	0.00 1	1.42 252	6.76 395	0.23 299	0.01 161	0.22 196	0.14 267	5.71 342	1.94 332	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.02 300	0.20 336	0.14 190

Wz-Net-LNSev	0.46 185	1.11 333	5.46 371	0.00 1	0.00 1	0.51 88	0.00 1	0.41 130	0.91 315	0.00 1	0.01 161	0.23 198	0.03 169	0.12 92	0.25 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.15 197

ADCP+	1.56 352	1.51 362	8.93 390	0.01 202	0.03 241	1.27 350	0.77 382	1.03 201	0.95 320	0.02 145	0.01 161	0.95 321	1.02 342	0.48 163	14.01 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.15 197

PASM	0.66 275	0.70 259	4.95 363	0.02 224	0.00 1	0.31 48	0.04 268	0.60 148	0.35 89	0.19 291	0.01 161	0.46 257	0.04 195	5.16 321	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 285	0.15 197

Selective-RAFT	0.21 44	0.13 83	0.82 6	0.00 1	0.00 1	1.08 275	0.00 1	0.06 22	0.77 200	0.00 1	0.00 1	0.08 128	0.00 1	0.01 2	0.03 64	0.00 1	0.90 368	0.00 1	0.18 371	0.04 157	0.16 200

ccnet	0.59 251	0.26 141	2.24 231	0.01 202	0.08 276	0.70 152	0.18 318	1.35 245	0.43 102	0.45 339	0.66 344	0.13 155	0.38 307	3.57 273	1.09 304	0.01 338	0.00 1	0.02 366	0.00 1	0.03 123	0.16 200

FAT-Stereo	0.55 233	0.18 108	2.58 262	0.00 1	0.00 1	0.33 56	0.08 293	2.26 332	0.84 269	0.06 230	0.88 351	0.60 282	0.51 317	2.43 224	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.16 200

ADCL	1.70 360	1.00 320	5.82 377	0.07 276	0.04 253	2.14 375	2.27 395	1.26 232	1.09 338	1.55 371	1.08 355	1.23 340	1.53 355	2.38 221	12.21 400	0.01 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 280	0.16 200

PCWNet_CMD	0.20 39	0.13 83	1.38 59	0.00 1	0.01 184	0.73 158	0.00 1	0.39 125	0.19 59	0.00 1	0.01 161	0.47 258	0.50 316	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 204

GrayStereo	0.52 207	0.03 1	1.36 49	0.10 285	0.00 1	1.13 323	2.57 398	0.32 114	1.03 328	0.00 1	0.00 1	0.08 128	3.66 383	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 204

Anonymous	0.10 3	0.13 83	1.60 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 3	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.17 204

ACVNet	0.30 91	0.44 195	1.74 154	0.01 202	0.00 1	1.06 246	0.10 302	0.23 96	0.83 259	0.02 145	0.01 161	0.70 301	0.00 1	0.08 81	0.41 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.17 204

acv_ft	0.30 91	0.44 195	1.83 175	0.00 1	0.00 1	0.42 71	0.01 176	0.69 158	0.83 259	0.23 299	0.01 161	0.70 301	0.12 262	0.08 81	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 353	0.17 204

FADNet-RVC	0.63 266	1.29 350	3.79 332	0.01 202	0.00 1	0.47 82	0.00 1	1.51 258	0.23 68	0.00 1	0.01 161	0.12 149	0.06 232	4.05 288	0.36 236	0.00 1	0.03 259	0.00 1	0.00 1	0.42 378	0.17 204

MSMDNet	0.20 39	0.13 83	1.39 63	0.00 1	0.01 184	0.73 158	0.00 1	0.39 125	0.18 50	0.00 1	0.01 161	0.48 262	0.48 314	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 204

WAO-7	2.74 379	1.65 366	3.36 308	0.03 239	0.05 262	4.68 392	0.53 370	6.21 395	4.59 392	1.73 374	7.61 388	5.56 384	3.68 384	8.96 398	5.50 371	0.00 1	0.00 1	0.33 402	0.02 300	0.19 332	0.18 211

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Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
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whm_eth	0.25 67	0.52 226	2.41 244	0.00 1	0.00 1	0.55 100	0.00 1	0.31 112	0.84 269	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.01 82	0.02 9	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.26 254

iRaft-Stereo_5w	0.60 255	0.85 293	1.83 175	0.01 202	0.59 365	0.31 48	0.00 1	0.72 166	0.79 227	0.00 1	0.00 1	0.10 142	0.01 82	6.12 366	0.03 64	0.00 1	0.12 291	0.00 1	0.00 1	0.24 346	0.26 254

AANet_RVC	0.94 314	1.27 346	3.68 327	0.01 202	0.00 1	0.68 147	0.01 176	0.92 188	0.22 64	0.02 145	1.41 361	0.95 321	0.04 195	5.97 353	3.10 350	0.16 374	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.26 254

CSAN	1.34 344	1.48 361	4.78 357	0.15 308	0.08 276	0.71 154	0.68 377	2.81 358	1.12 345	0.96 360	2.86 368	0.79 309	1.67 357	5.61 336	2.61 344	0.01 338	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.15 305	0.26 254

PWC_ROB	0.84 309	1.08 330	5.06 364	0.00 1	0.00 1	0.21 36	0.00 1	2.71 353	0.82 250	0.00 1	0.20 290	0.29 217	0.03 169	3.58 274	2.10 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 374	0.26 254

RYNet	0.63 266	0.53 228	2.18 222	0.00 1	0.00 1	0.57 109	0.00 1	1.34 243	0.85 292	0.04 204	0.00 1	0.85 313	0.04 195	5.13 320	0.77 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.27 259

StereoDRNet	0.50 200	0.89 302	2.96 279	0.02 224	0.06 267	0.51 88	0.00 1	0.45 131	0.84 269	0.00 1	0.00 1	0.33 225	0.02 127	2.82 243	0.69 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.28 260

EKT-Stereo	0.55 233	0.15 97	1.80 171	0.73 387	4.21 413	1.08 275	0.00 1	1.17 222	0.32 86	0.02 145	0.00 1	0.08 128	0.00 1	1.01 189	0.13 153	0.00 1	0.03 259	0.00 1	0.05 320	0.03 123	0.29 261

tt	48.09 416	0.07 25	27.39 408	1.35 395	0.00 1	100.00 429	100.00 427	100.00 428	96.65 423	0.15 279	0.01 161	97.98 427	87.03 423	2.52 230	99.87 428	82.90 424	94.64 423	16.21 417	20.93 419	33.72 418	0.29 261

RTSC	0.99 320	1.38 356	4.55 351	0.22 338	0.19 302	0.23 38	0.01 176	1.46 253	0.84 269	0.31 317	0.35 324	0.58 280	0.04 195	2.47 227	5.88 374	0.00 1	0.53 334	0.00 1	0.14 353	0.35 369	0.29 261

PWCK	2.83 381	2.64 401	10.25 395	0.23 339	0.02 224	3.59 387	5.56 406	3.75 383	3.56 387	0.75 355	4.42 376	3.35 378	1.86 361	9.10 399	4.03 359	0.44 384	0.01 245	0.00 1	0.00 1	2.72 403	0.29 261

RainbowNet	0.80 305	1.85 376	3.31 302	0.13 302	0.05 262	1.30 351	0.07 286	2.03 322	0.76 184	0.02 145	0.02 242	1.13 337	0.25 293	2.40 223	1.07 302	0.72 387	0.05 279	0.00 1	0.00 1	0.53 383	0.30 265

ACVNet_1	1.38 347	2.15 391	6.35 381	0.35 359	0.03 241	1.26 349	0.10 302	2.02 321	0.85 292	0.35 326	0.01 161	4.32 380	1.77 359	4.85 316	1.67 329	0.92 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 369	0.30 265

MSMD_ROB	2.26 369	0.47 207	2.67 265	0.01 202	0.00 1	5.00 394	0.21 327	1.35 245	1.87 383	6.37 397	8.46 393	7.34 392	4.30 392	4.84 315	1.91 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.30 265

MyStereo07	0.30 91	0.34 175	1.49 87	0.00 1	0.25 325	0.98 215	0.01 176	0.06 22	0.57 131	0.35 326	0.00 1	0.01 7	0.06 232	0.49 164	0.09 130	0.00 1	0.79 349	0.00 1	0.08 328	0.02 78	0.32 268

MyStereo04	0.37 129	0.34 175	2.41 244	0.00 1	0.25 325	0.98 215	0.01 176	1.05 207	0.28 81	0.09 254	0.01 161	0.36 238	0.12 262	0.05 64	0.35 233	0.00 1	0.79 349	0.00 1	0.08 328	0.02 78	0.32 268

sAnonymous2	0.17 23	0.42 191	2.46 248	0.00 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 6	0.10 17	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.32 268

CroCo_RVC	0.17 23	0.42 191	2.46 248	0.00 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 6	0.10 17	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.32 268

Syn2CoEx	0.71 284	1.32 353	4.61 352	0.00 1	0.00 1	0.12 26	0.01 176	1.08 212	0.84 269	0.04 204	0.00 1	0.49 269	0.21 285	4.92 317	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 300	0.32 268

MyStereo06	0.53 220	0.36 180	2.90 276	0.01 202	0.00 1	1.11 309	0.01 176	0.56 143	0.49 111	0.74 352	0.45 331	1.24 343	1.02 342	0.39 152	0.34 229	0.00 1	0.60 337	0.00 1	0.08 328	0.01 25	0.33 273

MyStereo05	0.39 144	0.36 180	2.43 247	0.01 202	0.00 1	1.11 309	0.01 176	1.25 231	0.57 131	0.06 230	0.01 161	0.29 217	0.15 271	0.07 75	0.37 238	0.00 1	0.60 337	0.00 1	0.08 328	0.01 25	0.33 273

otaku	0.77 298	1.78 372	3.28 297	0.09 283	0.13 290	0.88 193	0.05 278	0.78 176	0.76 184	0.03 184	1.37 360	1.03 326	0.14 267	2.73 239	1.34 319	0.06 367	0.04 269	0.01 352	0.00 1	0.63 387	0.34 275

ACVNet-4b	1.38 347	1.94 383	5.73 375	0.20 332	0.04 253	1.01 223	0.01 176	1.70 278	0.86 303	0.04 204	0.95 354	1.95 366	0.31 300	6.69 382	2.11 338	2.78 405	0.02 252	0.00 1	0.00 1	0.89 393	0.34 275

EAI-Stereo	0.98 318	0.06 9	1.09 21	0.17 320	0.67 373	1.19 343	4.84 404	2.67 348	0.91 315	0.95 359	4.52 377	0.30 220	0.53 318	0.57 167	0.46 259	0.00 1	0.07 284	0.00 1	0.29 401	0.01 25	0.34 275

S-Stereo	0.70 283	0.27 145	3.29 298	0.00 1	0.00 1	0.57 109	0.06 281	2.35 335	0.84 269	0.00 1	0.90 352	0.83 312	0.11 259	4.19 294	0.14 160	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.34 275

ADCPNet	1.58 354	1.00 320	8.71 389	0.01 202	0.19 302	2.69 376	0.26 339	1.15 218	0.54 117	0.04 204	0.02 242	1.41 353	1.76 358	2.52 230	9.78 393	0.00 1	0.46 325	0.00 1	0.64 409	0.07 215	0.34 275

EDNetEfficientorigin	6.27 399	0.89 302	98.14 426	0.02 224	0.04 253	0.40 64	0.02 236	0.35 119	2.94 385	6.98 399	3.06 370	1.29 346	1.87 362	4.32 302	4.60 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.35 280

FADNet-RVC-Resample	0.62 263	1.24 343	4.23 346	0.03 239	0.04 253	0.41 67	0.09 298	1.32 239	0.52 115	0.01 85	0.03 250	0.44 256	0.05 221	3.11 254	0.21 192	0.07 368	0.12 291	0.05 384	0.02 300	0.11 274	0.35 280

LE_ROB	10.29 407	1.64 365	11.96 397	1.47 397	1.36 401	3.30 384	4.79 403	5.05 391	42.09 416	51.68 417	13.28 410	14.08 405	25.92 413	7.21 392	21.19 413	0.05 365	0.06 282	0.13 395	0.19 376	0.08 233	0.35 280

GANet	0.75 293	0.69 256	2.47 250	0.00 1	0.00 1	0.79 166	0.08 293	0.61 149	0.76 184	0.13 273	0.16 286	0.68 295	0.46 312	5.61 336	2.02 334	0.00 1	0.03 259	0.01 352	0.00 1	0.11 274	0.37 283

SANet	2.30 373	1.58 364	5.68 374	0.03 239	0.04 253	2.78 377	0.82 383	2.99 364	8.32 399	1.70 373	4.04 374	4.26 379	4.02 387	5.90 347	3.42 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.37 283

test_3	0.31 99	0.10 66	1.52 97	0.20 332	0.40 341	0.54 96	0.01 176	1.68 276	0.08 9	0.16 282	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.07 75	0.24 204	0.00 1	0.50 330	0.00 1	0.20 380	0.13 285	0.38 285

Dean	2.72 378	2.05 388	6.17 380	0.39 361	0.44 344	1.21 345	0.48 367	8.36 400	8.46 400	1.48 370	8.08 392	6.95 389	1.44 352	4.50 308	2.00 333	0.79 389	0.00 1	0.01 352	0.00 1	1.11 395	0.39 286

MeshStereo	2.79 380	0.86 294	3.12 290	0.02 224	0.02 224	1.51 360	0.91 385	3.50 381	1.54 378	11.28 407	7.62 389	11.49 396	2.94 377	6.81 385	3.45 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 359	0.39 286
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
Wz-Net-TNSev	1.74 362	3.45 410	13.44 400	0.00 1	0.00 1	0.45 80	0.14 313	2.57 345	0.84 269	0.09 254	0.01 161	1.33 349	0.18 278	6.16 367	5.38 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 289	0.26 351	0.41 288

HITNet	0.31 99	0.97 313	2.32 238	0.00 1	0.00 1	0.24 39	0.01 176	1.38 248	0.37 91	0.00 1	0.00 1	0.14 157	0.02 127	0.05 64	0.19 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.41 288
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
RAFT+CT+SA	0.38 137	0.74 270	1.84 178	0.02 224	0.27 328	1.12 314	0.00 1	0.91 186	0.75 163	0.00 1	0.00 1	0.27 212	0.01 82	0.56 166	0.00 1	0.00 1	0.16 295	0.00 1	0.30 402	0.13 285	0.42 290

BEATNet_4x	0.39 144	1.05 324	2.97 280	0.00 1	0.00 1	0.30 45	0.01 176	1.22 227	0.46 106	0.00 1	0.00 1	0.31 223	0.03 169	0.37 146	0.64 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.42 290

SuperB	1.87 364	1.70 367	10.02 393	0.02 224	0.01 184	0.87 185	0.75 379	2.15 326	0.87 307	0.05 217	0.05 257	0.33 225	0.87 338	5.17 322	5.60 372	0.01 338	0.00 1	0.02 366	0.01 289	8.38 415	0.42 290

anonymity	0.27 74	0.08 48	1.16 26	0.10 285	0.30 332	0.04 8	0.00 1	0.55 142	0.08 9	0.42 336	0.13 282	0.49 269	0.57 319	0.27 130	0.30 219	0.00 1	0.33 314	0.00 1	0.23 386	0.01 25	0.43 293

test-3	0.30 91	0.10 66	1.49 87	0.20 332	0.38 338	0.44 77	0.01 176	1.59 269	0.08 9	0.04 204	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.08 81	0.24 204	0.00 1	0.47 326	0.00 1	0.20 380	0.13 285	0.43 293

test_1	0.30 91	0.10 66	1.50 90	0.21 335	0.38 338	0.44 77	0.01 176	1.58 268	0.08 9	0.04 204	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.07 75	0.24 204	0.00 1	0.47 326	0.00 1	0.20 380	0.13 285	0.43 293

XX-Stereo	0.73 290	0.18 108	5.35 366	0.38 360	0.26 327	1.13 323	0.00 1	3.03 365	0.18 50	0.14 275	0.01 161	1.40 352	0.01 82	1.36 203	0.04 90	0.00 1	0.50 330	0.00 1	0.16 367	0.03 123	0.43 293

ADCS	1.99 366	2.50 400	10.09 394	0.00 1	0.01 184	0.87 185	0.66 376	1.81 302	0.89 313	2.57 384	0.11 279	1.41 353	0.26 294	2.62 235	15.48 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 285	0.43 293

raft+_RVC	0.35 112	0.89 302	1.67 140	0.00 1	1.28 399	0.67 145	0.04 268	0.08 35	0.15 26	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.04 195	0.16 101	0.18 178	0.00 1	1.39 406	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.44 298

RTS	4.38 391	2.34 395	44.27 412	0.33 356	0.13 290	3.83 388	0.21 327	2.51 340	1.22 369	1.82 375	0.01 161	1.95 366	0.21 285	16.90 407	10.87 397	0.00 1	0.27 310	0.00 1	0.00 1	0.27 353	0.44 298

RTSA	4.38 391	2.34 395	44.27 412	0.33 356	0.13 290	3.83 388	0.21 327	2.51 340	1.22 369	1.82 375	0.01 161	1.95 366	0.21 285	16.90 407	10.87 397	0.00 1	0.27 310	0.00 1	0.00 1	0.27 353	0.44 298

Wz-Net-SNSev	1.00 323	1.84 375	7.92 384	0.00 1	0.00 1	0.30 45	0.00 1	1.27 233	0.85 292	0.01 85	0.01 161	0.40 250	0.10 254	5.27 327	1.29 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 343	0.45 301

test_5	0.39 144	0.73 266	2.28 235	0.01 202	0.22 314	0.84 179	0.01 176	1.02 198	0.77 200	0.12 270	0.00 1	0.30 220	0.01 82	0.82 182	0.03 64	0.00 1	0.04 269	0.00 1	0.00 1	0.15 305	0.46 302

RAFT + AFF	0.79 303	1.36 354	2.40 243	0.00 1	0.04 253	1.12 314	0.06 281	1.73 282	0.81 244	0.02 145	0.00 1	0.18 180	1.49 353	4.97 318	0.67 280	0.00 1	0.17 296	0.00 1	0.00 1	0.33 368	0.46 302

ACVNet_2	1.59 355	2.07 389	5.42 369	0.12 297	0.09 278	1.36 357	0.17 315	2.72 355	0.97 323	0.44 338	3.37 372	6.53 387	0.16 274	5.48 332	1.87 330	0.16 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 374	0.47 304

aanetorigin	0.91 313	0.59 237	3.76 331	0.11 293	0.12 288	0.40 64	0.90 384	0.15 68	0.23 68	3.44 386	1.19 359	0.35 233	1.96 365	2.81 242	1.30 314	0.02 354	0.00 1	0.02 366	0.05 320	0.28 359	0.47 304

FCDSN-DC	2.93 382	0.54 230	2.88 275	0.00 1	0.01 184	1.78 370	0.36 354	2.20 329	1.51 376	8.28 403	10.99 404	11.61 397	8.55 401	5.36 328	4.05 360	0.02 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.48 306
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CBMV_ROB	1.08 327	0.23 130	2.20 224	0.01 202	0.00 1	1.37 358	0.46 361	3.27 377	0.78 213	2.21 379	1.13 356	1.06 328	2.45 371	4.29 301	1.64 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.48 306

ELAS_RVC	3.35 387	0.45 201	4.75 354	0.25 341	0.07 271	1.56 363	7.12 410	2.23 331	5.68 394	7.77 401	7.71 391	6.55 388	10.27 405	5.63 338	6.24 376	0.00 1	0.04 269	0.03 374	0.01 289	0.11 274	0.48 306
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	3.20 386	0.48 212	3.06 285	0.19 325	0.06 267	7.89 400	2.23 394	3.33 379	4.19 390	8.91 406	9.70 399	4.40 381	7.69 400	4.25 297	6.87 379	0.00 1	0.04 269	0.03 374	0.04 316	0.12 280	0.48 306
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.35 345	0.47 207	4.08 342	0.09 283	0.21 311	3.25 383	0.01 176	3.18 373	1.52 377	1.87 377	1.66 365	1.52 362	0.36 305	7.18 391	1.05 300	0.03 362	0.08 286	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.49 310

tta	0.52 207	0.16 100	1.37 53	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 295	1.11 340	0.00 1	0.27 298	0.15 163	0.00 1	3.31 263	0.65 273	0.00 1	0.82 355	0.00 1	0.10 336	0.05 172	0.51 311

qqq1	0.52 207	0.16 100	1.37 53	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 295	1.11 340	0.00 1	0.27 298	0.15 163	0.00 1	3.31 263	0.66 276	0.00 1	0.82 355	0.00 1	0.09 333	0.05 172	0.51 311

fff1	0.52 207	0.16 100	1.37 53	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 295	1.11 340	0.00 1	0.27 298	0.15 163	0.00 1	3.31 263	0.66 276	0.00 1	0.82 355	0.00 1	0.09 333	0.05 172	0.51 311

SGM-Forest	1.08 327	0.45 201	1.80 171	0.02 224	0.07 271	1.09 290	0.65 375	2.57 345	0.85 292	1.33 368	0.92 353	1.36 350	1.62 356	5.94 352	2.34 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.52 314
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DANet	0.67 278	0.21 121	2.33 239	0.25 341	0.06 267	0.50 86	0.11 309	1.62 272	0.74 156	0.22 296	0.06 267	1.07 329	0.02 127	4.45 305	1.22 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.53 315
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MADNet+	4.94 395	3.56 411	47.46 414	0.42 362	0.27 328	1.99 373	0.04 268	4.45 387	1.30 371	0.07 238	0.02 242	1.81 365	0.36 305	21.82 412	14.17 403	0.00 1	0.26 309	0.00 1	0.00 1	0.28 359	0.54 316

NaN_ROB	1.04 324	1.12 334	3.41 312	0.17 320	0.19 302	0.57 109	0.37 356	2.65 347	0.98 325	0.55 344	0.32 322	0.47 258	1.16 349	5.20 324	2.78 346	0.00 1	0.02 252	0.01 352	0.05 320	0.13 285	0.54 316

AnyNet_C32	1.69 359	2.27 394	8.60 387	0.12 297	0.19 302	1.68 368	1.08 387	1.06 210	0.74 156	1.28 367	0.45 331	0.21 193	0.57 319	2.99 251	11.73 399	0.02 354	0.00 1	0.06 386	0.00 1	0.20 336	0.55 318

CBMV	0.80 305	0.46 204	2.11 216	0.00 1	0.00 1	0.84 179	0.76 380	3.17 372	0.84 269	0.61 347	0.00 1	1.23 340	1.88 363	2.46 226	0.97 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.56 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DPSNet	1.65 357	0.46 204	7.31 382	0.30 349	0.11 286	1.54 361	0.01 176	4.48 388	1.14 353	0.11 266	0.01 161	0.82 311	3.51 382	5.89 346	5.84 373	0.02 354	0.29 312	0.03 374	0.23 386	0.23 345	0.59 320

MFN_U_SF_RVC	1.09 330	1.88 378	5.37 368	0.15 308	0.10 283	0.56 106	0.10 302	1.29 236	0.47 107	0.45 339	0.27 298	1.30 348	0.72 330	4.08 289	2.28 341	0.29 382	0.34 316	0.35 403	0.55 407	0.63 387	0.60 321

FC-DCNN	3.67 388	0.32 161	2.78 269	0.00 1	0.01 184	3.09 382	0.58 372	3.68 382	3.04 386	11.64 408	12.38 407	13.84 404	9.79 404	6.23 371	5.39 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.60 321

MDST_ROB	1.73 361	0.11 74	3.61 324	0.13 302	0.15 295	5.47 397	0.31 345	4.97 390	0.87 307	6.33 396	1.52 363	1.03 326	1.19 350	6.22 370	2.13 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.60 321

AnyNet_C01	2.55 376	3.02 407	19.30 404	0.15 308	0.18 301	2.97 380	2.35 397	1.56 264	1.47 375	1.01 361	0.81 349	1.23 340	0.76 334	4.28 300	10.78 395	0.04 364	0.00 1	0.07 388	0.00 1	0.35 369	0.61 324

Selective-IGEV	0.28 77	0.11 74	1.31 45	0.64 377	0.60 369	0.27 41	0.00 1	0.05 12	0.56 123	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 169	0.25 119	0.25 208	0.00 1	0.79 349	0.00 1	0.07 325	0.06 197	0.62 325

FADNet_RVC	0.69 282	1.26 345	3.48 315	0.00 1	0.00 1	1.10 303	0.01 176	1.57 265	0.65 140	0.02 145	0.05 257	0.26 210	0.03 169	3.16 255	0.30 219	0.21 379	0.25 308	0.08 389	0.28 400	0.53 383	0.62 325

MyStereo8	0.50 200	0.68 252	3.08 287	0.43 363	0.01 184	1.22 347	0.00 1	0.82 182	0.20 61	0.03 184	0.41 328	0.15 163	0.04 195	0.68 178	0.12 143	0.00 1	1.39 406	0.00 1	0.03 312	0.04 157	0.63 327

pmcnn	2.36 374	0.83 288	6.15 379	0.33 356	0.84 383	0.35 59	0.27 341	2.18 327	1.42 374	0.48 341	7.35 385	14.60 406	0.75 332	5.45 330	5.37 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 313	0.63 327

111	0.42 159	0.98 314	2.02 206	0.00 1	0.02 224	1.06 246	0.03 253	1.98 318	0.83 259	0.30 313	0.01 161	0.21 193	0.05 221	0.13 94	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.65 329

SMFormer	0.52 207	0.16 100	1.37 53	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 295	1.11 340	0.00 1	0.27 298	0.15 163	0.00 1	3.31 263	0.65 273	0.00 1	0.82 355	0.00 1	0.10 336	0.02 78	0.66 330

NOSS_ROB	0.73 290	0.44 195	1.26 35	0.55 368	0.00 1	0.68 147	0.00 1	2.93 362	0.77 200	0.13 273	0.00 1	0.92 319	0.00 1	6.16 367	0.11 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.66 330

RAFT	0.32 101	0.87 296	1.48 85	0.29 348	0.41 342	0.12 26	0.07 286	0.12 53	0.51 114	0.00 1	0.01 161	0.47 258	0.04 195	0.04 42	0.02 51	0.00 1	0.70 346	0.00 1	0.01 289	0.42 378	0.75 332

PVD	1.08 327	1.09 331	4.07 341	0.61 373	1.15 396	0.72 156	0.01 176	0.93 191	1.18 368	2.39 381	0.00 1	0.65 291	0.11 259	2.60 233	4.29 362	0.00 1	0.82 355	0.00 1	0.13 346	0.12 280	0.75 332

IMH	3.15 385	1.88 378	3.60 323	2.20 405	0.66 372	5.10 395	0.24 330	6.87 396	4.29 391	2.29 380	7.42 386	6.28 385	3.90 385	7.15 390	3.65 355	4.34 409	0.14 294	0.05 384	0.00 1	2.16 401	0.76 334

anonymousa	0.44 173	0.23 130	2.16 221	0.67 383	1.21 397	0.28 43	0.00 1	0.02 2	0.18 50	0.01 85	0.30 309	0.58 280	0.02 127	0.26 126	0.38 246	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.54 406	0.03 123	0.78 335

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 156	0.87 296	1.78 166	0.00 1	0.91 386	1.06 246	0.00 1	0.70 159	0.77 200	0.05 217	0.00 1	0.06 113	0.06 232	0.06 70	0.26 212	0.00 1	0.69 343	0.00 1	0.00 1	0.20 336	0.80 336

IMH-64-1	2.28 370	1.45 359	2.87 273	2.19 403	0.59 365	2.82 378	1.58 388	5.84 392	1.16 361	1.09 362	4.77 378	2.07 369	2.42 369	5.90 347	3.91 356	4.00 407	0.04 269	0.02 366	0.00 1	2.07 399	0.82 337

IMH-64	2.28 370	1.45 359	2.87 273	2.19 403	0.59 365	2.82 378	1.58 388	5.84 392	1.16 361	1.09 362	4.77 378	2.07 369	2.42 369	5.90 347	3.91 356	4.00 407	0.04 269	0.02 366	0.00 1	2.07 399	0.82 337

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 342	2.80 402	5.36 367	0.02 224	0.04 253	3.44 385	0.26 339	2.19 328	0.77 200	0.25 306	0.27 298	1.37 351	0.02 127	5.99 356	1.05 300	0.16 374	0.72 348	0.01 352	0.26 396	0.40 376	0.82 337

test-1	0.36 122	0.18 108	1.36 49	0.00 1	0.83 381	0.60 114	0.00 1	1.07 211	0.18 50	0.07 238	0.49 335	0.34 227	0.00 1	0.10 88	0.51 262	0.00 1	0.64 341	0.00 1	0.06 323	0.01 25	0.84 340

AFF-stereo	0.36 122	0.98 314	1.62 128	0.00 1	0.09 278	0.92 202	0.00 1	0.62 152	0.84 269	0.08 247	0.00 1	0.05 97	0.05 221	0.16 101	0.06 113	0.00 1	0.63 339	0.00 1	0.00 1	0.24 346	0.84 340

SGM_RVC	2.03 367	0.49 214	2.04 212	0.27 344	0.17 300	3.07 381	1.00 386	2.70 352	1.62 379	5.12 389	3.09 371	4.77 383	4.08 388	7.38 394	2.86 348	0.21 379	0.23 302	0.20 399	0.23 386	0.28 359	0.84 340
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
coex-ft	8.51 405	3.17 408	75.56 417	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.25 331	0.14 66	19.76 407	39.57 416	4.11 375	4.60 382	9.69 403	4.10 290	7.91 386	0.02 354	0.07 284	0.00 1	0.02 300	0.13 285	0.91 343

ktn	5.26 396	1.94 383	3.97 338	3.50 409	1.06 394	8.17 401	2.01 392	9.53 404	16.88 405	5.28 392	12.55 409	13.68 402	4.08 388	8.46 397	4.61 364	5.84 412	0.02 252	0.00 1	0.00 1	2.63 402	0.92 344

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 365	2.49 399	5.12 365	0.01 202	0.02 224	12.00 405	0.49 368	3.33 379	0.95 320	0.10 259	0.20 290	2.15 372	0.15 271	6.72 383	1.65 328	0.78 388	0.83 360	0.19 398	0.27 399	0.72 389	0.92 344

FBW_ROB	1.04 324	0.84 289	2.48 252	0.10 285	0.01 184	0.64 128	0.01 176	2.37 336	0.83 259	0.01 85	0.01 161	1.09 333	0.05 221	8.21 396	2.94 349	0.05 365	0.01 245	0.09 390	0.01 289	0.06 197	0.97 346

LL-Strereo2	0.34 106	0.87 296	1.70 145	0.64 377	0.84 383	0.54 96	0.04 268	0.15 68	0.18 50	0.02 145	0.00 1	0.03 59	0.02 127	0.26 126	0.26 212	0.00 1	0.13 293	0.00 1	0.01 289	0.04 157	0.98 347

ttt	1.05 326	0.20 117	1.91 190	0.00 1	0.09 278	0.65 136	0.00 1	3.05 366	1.11 340	0.00 1	0.30 309	0.29 217	0.01 82	4.65 313	6.53 377	0.00 1	1.01 376	0.00 1	0.13 346	0.02 78	1.00 348

iRaftStereo_RVC	0.24 58	0.45 201	0.99 15	0.00 1	0.00 1	0.52 93	0.00 1	0.08 35	0.15 26	0.01 85	0.01 161	0.16 171	0.03 169	0.04 42	0.02 51	0.00 1	1.06 381	0.00 1	0.00 1	0.29 365	1.01 349

mmx	1.28 340	0.33 166	3.52 316	0.00 1	0.00 1	0.64 128	0.00 1	3.05 366	1.07 334	0.00 1	0.31 315	0.68 295	0.02 127	6.27 373	7.45 382	0.00 1	1.05 378	0.00 1	0.15 358	0.03 123	1.08 350

xxx	1.28 340	0.33 166	3.52 316	0.00 1	0.00 1	0.64 128	0.00 1	3.05 366	1.07 334	0.00 1	0.31 315	0.68 295	0.02 127	6.27 373	7.45 382	0.00 1	1.05 378	0.00 1	0.15 358	0.03 123	1.08 350

TRStereo	0.60 255	0.44 195	2.21 225	0.19 325	0.03 241	1.38 359	0.02 236	3.93 385	0.92 317	0.01 85	0.28 305	0.12 149	0.39 308	0.36 143	0.04 90	0.00 1	0.30 313	0.00 1	0.23 386	0.01 25	1.08 350

WCMA_ROB	2.37 375	0.75 276	2.53 258	0.05 253	0.00 1	1.05 243	0.59 374	1.47 255	1.40 373	5.47 393	9.84 400	8.10 394	5.87 398	4.38 303	3.93 358	0.16 374	0.21 300	0.18 397	0.18 371	0.06 197	1.08 350

1111x	1.36 346	0.43 193	3.64 325	0.00 1	0.51 356	0.72 156	0.00 1	3.21 374	1.10 339	0.05 217	0.26 296	0.07 122	0.01 82	6.09 365	8.46 387	0.00 1	1.15 398	0.00 1	0.26 396	0.04 157	1.10 354

EGLCR-Stereo	0.43 168	0.07 25	1.21 32	0.58 372	0.65 370	1.64 366	0.31 345	1.15 218	0.19 59	0.43 337	0.02 242	0.00 1	0.02 127	0.38 150	0.14 160	0.00 1	0.66 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 355

Anonymous_2	1.27 338	0.19 112	1.80 171	0.70 385	0.78 377	0.61 120	0.20 321	0.92 188	0.48 109	0.22 296	0.30 309	1.44 355	0.00 1	0.43 155	0.40 250	0.01 338	0.84 363	2.29 412	11.27 416	1.29 396	1.20 356

riskmin	0.49 195	0.04 2	1.45 83	0.70 385	0.80 380	0.54 96	0.20 321	1.05 207	0.20 61	0.24 303	0.27 298	1.13 337	0.00 1	0.43 155	0.41 254	0.00 1	0.80 352	0.00 1	0.26 396	0.00 1	1.23 357

MIM_Stereo	0.29 82	0.65 246	1.73 152	0.00 1	1.03 393	0.30 45	0.00 1	0.16 73	0.18 50	0.12 270	0.00 1	0.05 97	0.01 82	0.12 92	0.01 31	0.00 1	0.03 259	0.00 1	0.00 1	0.13 285	1.24 358

SPS-STEREO	1.19 335	1.27 346	3.45 314	0.00 1	0.01 184	0.40 64	0.16 314	0.71 165	1.03 328	2.41 382	0.77 347	2.13 371	0.44 310	5.68 341	4.06 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	1.24 358
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
iRaft-Stereo_20w	0.77 298	0.13 83	2.90 276	0.63 376	0.50 353	1.18 339	0.58 372	2.56 343	0.71 152	0.85 356	0.05 257	0.78 308	1.02 342	0.82 182	0.76 288	0.00 1	0.52 333	0.00 1	0.14 353	0.02 78	1.25 360

IGEV_Zeroshot_test	0.56 240	0.12 78	3.25 296	0.16 312	0.47 348	0.55 100	0.46 361	0.53 141	0.38 92	0.70 350	0.49 335	1.08 330	0.49 315	0.36 143	0.31 222	0.00 1	0.37 320	0.00 1	0.13 346	0.03 123	1.33 361

ToySt	0.42 159	0.33 166	2.09 214	0.08 278	0.55 358	0.55 100	0.00 1	0.72 166	0.55 121	0.05 217	0.26 296	0.37 241	0.00 1	0.30 139	0.54 267	0.01 338	0.58 335	0.00 1	0.14 353	0.04 157	1.33 361

ProNet	0.25 67	0.25 137	1.15 23	0.08 278	0.41 342	0.84 179	0.00 1	0.06 22	0.39 96	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.13 94	0.01 31	0.00 1	0.23 302	0.00 1	0.00 1	0.09 257	1.34 363

DLNR_Zeroshot_test	21.33 414	48.16 419	86.21 421	96.01 431	87.63 429	0.32 51	0.00 1	18.10 415	0.52 115	0.04 204	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.78 181	0.07 116	16.15 417	0.90 368	0.00 1	0.21 383	70.18 425	1.39 364

HH	0.52 207	0.23 130	1.71 147	0.77 388	0.35 334	1.07 264	0.00 1	0.30 109	0.68 144	0.29 311	0.45 331	1.45 356	0.04 195	0.37 146	0.37 238	0.00 1	0.84 363	0.00 1	0.00 1	0.02 78	1.39 364

HanStereo	0.52 207	0.23 130	1.71 147	0.77 388	0.35 334	1.07 264	0.00 1	0.30 109	0.68 144	0.29 311	0.45 331	1.45 356	0.04 195	0.37 146	0.37 238	0.00 1	0.84 363	0.00 1	0.00 1	0.02 78	1.39 364

DGSMNet	1.31 342	0.55 232	3.74 330	0.80 390	1.48 402	1.60 364	3.41 401	1.72 280	0.54 117	0.01 85	0.78 348	0.48 262	0.23 291	3.16 255	0.55 268	0.98 395	1.26 404	1.34 409	1.11 411	1.06 394	1.41 367

xxxx	1.42 349	0.28 147	1.49 87	0.00 1	0.59 365	0.56 106	0.00 1	3.13 370	1.14 353	0.06 230	0.01 161	0.02 31	0.02 127	2.26 216	16.08 408	0.00 1	1.09 386	0.00 1	0.15 358	0.03 123	1.42 368

ACVNet-DCA	0.52 207	0.29 150	2.22 226	0.31 352	0.20 307	1.33 353	0.00 1	1.23 228	1.14 353	0.38 329	0.00 1	0.03 59	0.02 127	0.59 172	0.02 51	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.00 1	0.03 123	1.44 369

xx1	0.55 233	0.29 150	2.22 226	0.31 352	0.20 307	1.33 353	0.00 1	1.78 295	1.03 328	0.38 329	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 172	0.02 51	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.19 376	0.03 123	1.44 369

1test111	0.59 251	0.29 150	2.22 226	0.31 352	0.20 307	1.33 353	0.00 1	1.23 228	1.14 353	0.38 329	0.00 1	0.03 59	0.02 127	1.38 204	0.69 282	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.00 1	0.03 123	1.44 369

qqq	0.49 195	0.28 147	1.37 53	0.00 1	0.49 352	0.14 30	0.00 1	1.23 228	1.14 353	0.07 238	0.31 315	0.01 7	0.00 1	1.38 204	0.69 282	0.00 1	1.06 381	0.00 1	0.19 376	0.03 123	1.44 369

11t1	0.39 144	0.17 106	1.36 49	0.00 1	0.47 348	0.11 24	0.00 1	0.59 146	1.12 345	0.05 217	0.29 307	0.03 59	0.00 1	0.26 126	0.66 276	0.00 1	1.05 378	0.00 1	0.14 353	0.03 123	1.45 373

rrr	0.72 287	0.71 260	4.76 355	0.16 312	0.15 295	0.32 51	0.04 268	1.80 301	0.61 133	0.24 303	0.01 161	0.05 97	0.07 242	1.19 194	2.07 335	0.00 1	0.47 326	0.00 1	0.18 371	0.15 305	1.48 374

x	0.42 159	0.26 141	1.38 59	0.00 1	0.44 344	0.12 26	0.00 1	0.90 185	1.14 353	0.07 238	0.30 309	0.03 59	0.00 1	0.26 126	0.72 286	0.00 1	1.06 381	0.00 1	0.17 369	0.03 123	1.49 375

test_xeample	1.52 351	0.30 154	1.50 90	0.00 1	0.58 364	0.60 114	0.00 1	3.16 371	1.14 353	0.07 238	0.08 272	0.03 59	0.02 127	3.67 280	16.54 410	0.00 1	1.08 384	0.00 1	0.15 358	0.04 157	1.50 376

DCRE	0.76 295	0.40 188	1.17 29	0.21 335	0.90 385	0.66 139	0.00 1	0.79 179	0.39 96	0.36 328	7.60 387	0.03 59	0.00 1	0.09 85	0.32 226	0.00 1	0.58 335	0.00 1	0.17 369	0.02 78	1.53 377

222	2.28 370	0.25 137	1.15 23	0.00 1	0.37 336	0.60 114	0.00 1	3.25 376	1.13 347	0.09 254	0.00 1	0.05 97	0.02 127	3.52 271	32.29 415	0.00 1	1.03 377	0.00 1	0.15 358	0.03 123	1.59 378

JetBlue	6.27 399	3.44 409	18.17 403	0.00 1	2.21 408	30.58 414	17.31 415	4.77 389	1.07 334	0.74 352	2.25 367	6.31 386	5.82 397	18.12 409	9.68 392	0.10 373	0.01 245	0.00 1	0.00 1	3.12 404	1.61 379

mmm	0.47 188	0.20 117	1.18 30	0.02 224	0.79 378	0.06 16	0.00 1	1.11 216	1.16 361	0.06 230	0.30 309	0.14 157	0.03 169	0.68 178	0.67 280	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.22 385	0.03 123	1.63 380

AE-Stereo	0.43 168	0.07 25	1.90 189	0.05 253	0.21 311	1.09 290	0.00 1	1.02 198	0.48 109	0.39 334	0.28 305	0.18 180	0.00 1	0.18 110	0.05 102	0.00 1	0.83 360	0.00 1	0.23 386	0.07 215	1.64 381

notaker	4.71 393	2.04 387	5.58 373	4.15 410	0.96 389	4.99 393	0.39 357	7.65 397	2.25 384	5.67 395	11.58 406	16.87 408	4.26 391	8.06 395	6.65 378	5.74 411	0.02 252	0.10 391	0.07 325	5.45 409	1.65 382

LL-Strereo	0.97 317	1.43 358	3.41 312	0.01 202	0.50 353	0.63 124	0.01 176	2.00 320	0.77 200	0.48 341	0.00 1	0.54 279	0.29 297	6.25 372	0.10 133	0.01 338	0.93 375	0.00 1	0.00 1	0.28 359	1.72 383

4D-IteraStereo	0.34 106	0.84 289	2.31 237	0.00 1	0.00 1	0.42 71	0.04 268	0.10 44	0.09 14	0.02 145	0.01 161	0.00 1	0.01 82	0.36 143	0.49 261	0.00 1	0.36 319	0.00 1	0.00 1	0.07 215	1.72 383

MC-Stereo	0.38 137	0.12 78	1.30 44	0.65 379	0.70 374	1.06 246	0.00 1	0.03 3	0.14 20	0.23 299	0.00 1	0.04 79	0.02 127	0.38 150	0.12 143	0.00 1	1.08 384	0.00 1	0.02 300	0.08 233	1.72 383

anonymousdsp2	0.40 151	0.07 25	1.78 166	0.28 347	0.74 375	0.65 136	0.00 1	0.16 73	0.61 133	0.31 317	0.01 161	0.17 177	0.01 82	0.41 153	0.17 173	0.00 1	0.88 367	0.00 1	0.02 300	0.04 157	1.73 386

ff7	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 312	0.22 314	1.07 264	0.00 1	0.12 53	0.56 123	0.32 319	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 371	0.00 1	0.10 336	0.08 233	1.75 387

IGEVStereo-DCA	0.47 188	0.71 260	1.28 39	0.16 312	0.15 295	0.32 51	0.00 1	0.12 53	0.56 123	0.24 303	0.01 161	0.05 97	0.07 242	1.19 194	2.07 335	0.00 1	0.47 326	0.00 1	0.10 336	0.15 305	1.75 387

ffff	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 312	0.22 314	1.07 264	0.00 1	0.12 53	0.56 123	0.32 319	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 371	0.00 1	0.10 336	0.08 233	1.75 387

11t	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 312	0.22 314	1.07 264	0.00 1	0.12 53	0.56 123	0.32 319	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 371	0.00 1	0.10 336	0.08 233	1.75 387

ccc-4	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 312	0.22 314	1.07 264	0.00 1	0.12 53	0.56 123	0.32 319	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 371	0.00 1	0.10 336	0.08 233	1.75 387

test_xeample3	0.77 298	0.71 260	4.91 361	0.18 322	0.22 314	0.34 58	0.05 278	1.81 302	0.61 133	0.23 299	0.03 250	0.06 113	0.05 221	1.26 199	2.12 339	0.00 1	0.69 343	0.00 1	0.23 386	0.15 305	1.78 392

FINET	2.05 368	1.88 378	5.76 376	0.81 391	0.99 391	3.54 386	3.33 400	3.89 384	3.81 388	0.89 358	1.55 364	1.21 339	2.31 368	4.20 296	2.42 343	0.81 393	1.36 405	0.00 1	0.21 383	0.27 353	1.80 393

anonymousdsp	0.41 156	0.21 121	1.52 97	0.43 363	0.54 357	1.07 264	0.00 1	0.11 46	0.56 123	0.34 323	0.00 1	0.01 7	0.05 221	0.47 161	0.03 64	0.00 1	0.81 353	0.00 1	0.11 343	0.08 233	1.81 394

IGEV-Stereo	0.41 156	0.21 121	1.53 100	0.43 363	0.55 358	1.07 264	0.00 1	0.11 46	0.56 123	0.34 323	0.00 1	0.01 7	0.05 221	0.47 161	0.03 64	0.00 1	0.81 353	0.00 1	0.11 343	0.08 233	1.81 394
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
RALCasStereoNet	0.47 188	0.74 270	1.56 108	0.21 335	0.97 390	0.36 62	0.03 253	0.20 86	0.77 200	0.10 259	0.07 270	0.05 97	0.08 246	0.35 141	0.38 246	0.00 1	1.68 411	0.00 1	0.00 1	0.10 269	1.83 396

cc1	0.56 240	0.29 150	2.22 226	0.31 352	0.20 307	1.33 353	0.00 1	1.78 295	1.03 328	0.38 329	0.00 1	0.03 59	0.02 127	0.59 172	0.02 51	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.00 1	0.09 257	1.86 397

DualNet	0.98 318	0.33 166	3.52 316	0.00 1	0.00 1	0.64 128	0.00 1	1.74 283	1.17 364	0.00 1	0.31 315	0.68 295	0.02 127	0.57 167	7.45 382	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.15 358	0.08 233	1.86 397

ffm	0.61 260	0.33 166	3.52 316	0.00 1	0.00 1	0.64 128	0.00 1	1.74 283	1.17 364	0.00 1	0.31 315	0.68 295	0.02 127	0.57 167	0.01 31	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.15 358	0.08 233	1.86 397

ff1	1.27 338	0.33 166	3.52 316	0.00 1	0.00 1	0.64 128	0.00 1	1.74 283	1.17 364	0.00 1	0.31 315	0.68 295	0.02 127	6.27 373	7.45 382	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.15 358	0.08 233	1.86 397

tt1	0.58 247	0.31 158	2.24 231	0.30 349	0.38 338	1.32 352	0.00 1	1.74 283	1.17 364	0.38 329	0.00 1	0.03 59	0.02 127	0.57 167	0.01 31	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.00 1	0.08 233	1.86 397

TorneroNet	7.29 403	2.19 393	3.95 336	2.15 402	1.14 395	19.79 413	0.46 361	13.22 410	25.82 415	8.31 404	16.76 411	17.46 410	5.75 396	10.79 405	8.91 390	2.32 404	0.03 259	0.12 393	0.00 1	4.70 407	2.01 402

AEACV	0.45 178	0.04 2	1.15 23	0.69 384	0.94 388	0.91 197	0.00 1	0.70 159	0.27 78	0.39 334	0.05 257	0.01 7	0.10 254	0.45 159	0.04 90	0.00 1	0.90 368	0.00 1	0.32 403	0.08 233	2.01 402

TorneroNet-64	6.70 402	2.13 390	3.92 335	2.14 401	0.65 370	19.09 412	0.28 343	12.19 409	25.73 414	6.44 398	12.54 408	19.33 411	4.76 395	10.25 404	6.87 379	1.10 398	0.00 1	0.12 393	0.00 1	4.20 406	2.19 404

BEATNet-Init1	15.75 413	8.48 415	36.75 410	2.06 400	2.07 407	33.60 415	14.96 414	17.15 413	19.08 406	30.69 415	28.08 414	43.61 416	25.98 414	25.17 415	20.68 411	0.80 390	1.17 399	0.36 404	0.51 404	1.53 397	2.28 405

KSHMR	3.98 389	1.95 385	4.86 360	3.06 408	1.84 405	5.37 396	0.45 360	9.03 402	13.93 404	2.07 378	9.17 397	7.12 390	2.12 367	5.60 334	3.40 352	2.12 403	0.44 323	0.53 405	0.23 386	4.01 405	2.35 406

SGM-ForestM	10.58 408	2.80 402	7.93 385	1.86 399	1.59 403	17.97 411	9.39 411	11.57 406	12.75 403	21.30 411	18.68 413	40.07 415	22.22 411	21.60 411	15.86 407	0.99 396	1.53 409	0.06 386	0.52 405	0.47 382	2.43 407

SGM+DAISY	4.17 390	2.85 406	8.55 386	1.77 398	1.74 404	5.81 398	5.49 405	2.88 360	3.97 389	7.67 400	7.66 390	7.25 391	7.42 399	6.92 388	7.09 381	1.14 399	1.57 410	0.11 392	0.59 408	0.56 385	2.43 407

MANE	11.54 410	2.46 398	6.07 378	2.50 406	2.04 406	16.31 408	6.95 409	17.25 414	24.11 413	23.59 412	31.25 416	30.75 413	25.07 412	18.16 410	16.24 409	1.28 400	1.98 412	0.15 396	1.07 410	0.46 381	3.04 409

JetRed	14.06 412	19.59 417	43.42 411	1.43 396	1.30 400	55.87 416	28.29 416	13.94 412	7.85 398	8.61 405	8.73 394	13.68 402	10.59 407	24.60 414	30.87 414	0.27 381	0.69 343	0.62 406	0.03 312	6.63 412	4.19 410

UNDER WATER-64	7.33 404	2.16 392	12.17 398	4.84 412	3.62 412	17.94 410	1.74 390	9.16 403	21.94 409	5.53 394	5.01 380	17.03 409	11.84 408	9.72 403	8.83 389	2.09 402	0.04 269	1.54 411	0.16 367	6.89 413	4.37 411

UNDER WATER	6.65 401	1.86 377	10.48 396	4.84 412	2.74 409	8.59 403	0.76 380	8.83 401	22.15 410	4.99 388	6.27 383	15.66 407	10.39 406	9.52 402	9.42 391	3.50 406	0.05 279	1.34 409	0.03 312	7.17 414	4.42 412

HanzoNet	13.47 411	5.89 412	14.41 401	5.91 415	2.90 410	8.50 402	0.74 378	13.81 411	20.12 408	26.53 413	28.55 415	34.06 414	26.75 415	26.27 416	15.82 406	11.42 416	4.01 414	3.29 413	3.94 413	9.72 416	6.77 413

MADNet++	10.85 409	2.36 397	10.00 392	8.59 416	4.61 414	16.78 409	10.26 412	10.11 405	7.51 397	17.63 410	18.35 412	12.04 398	17.73 410	24.51 413	20.75 412	8.81 413	6.67 415	4.84 414	2.67 412	5.77 410	6.96 414

SPstereo	50.84 417	11.75 416	22.19 407	12.56 417	10.58 416	67.32 417	76.93 419	100.00 428	100.00 429	96.03 426	93.38 423	100.00 429	93.34 424	91.10 425	72.60 418	10.05 414	8.84 417	20.16 419	15.30 418	6.52 411	8.09 415

DPSimNet_ROB	9.66 406	7.29 413	17.52 402	4.88 414	6.56 415	10.41 404	12.88 413	8.12 399	9.88 402	14.26 409	11.22 405	12.39 399	14.01 409	11.20 406	14.85 404	5.50 410	6.97 416	5.75 415	5.94 414	5.31 408	8.26 416

LSM	4.80 394	1.52 363	19.84 405	4.35 411	38.64 418	0.85 183	2.31 396	0.86 184	1.78 382	3.14 385	3.02 369	0.62 283	0.69 326	3.61 277	1.28 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 285	13.38 417

ASD4	35.80 415	43.79 418	34.11 409	21.10 418	36.26 417	80.52 419	95.21 425	27.47 416	69.35 417	28.35 414	36.69 417	27.92 412	45.29 416	38.60 417	53.98 417	10.97 415	11.11 418	12.38 416	11.42 417	16.75 417	14.68 418

PML	71.00 422	88.39 429	73.68 416	82.04 426	74.55 423	83.63 420	76.92 418	72.05 421	85.95 421	89.82 424	84.57 422	90.63 424	58.80 418	91.54 428	73.58 419	95.93 434	2.38 413	86.91 428	6.48 415	84.07 429	18.14 419

xxxxx1	63.64 419	58.31 420	78.27 418	43.96 419	49.40 420	92.70 422	92.25 422	60.45 418	69.51 418	73.81 421	76.39 418	77.95 420	76.95 419	71.68 419	77.08 420	36.01 420	37.36 419	48.24 422	62.44 420	47.16 421	42.90 420

tt_ll	63.64 419	58.31 420	78.27 418	43.96 419	49.40 420	92.70 422	92.25 422	60.45 418	69.51 418	73.81 421	76.39 418	77.95 420	76.95 419	71.68 419	77.08 420	36.01 420	37.36 419	48.24 422	62.44 420	47.16 421	42.90 420

ff	63.64 419	58.31 420	78.27 418	43.96 419	49.40 420	92.70 422	92.25 422	60.45 418	69.51 418	73.81 421	76.39 418	77.95 420	76.95 419	71.68 419	77.08 420	36.01 420	37.36 419	48.24 422	62.44 420	47.16 421	42.90 420

LRCNet_RVC	55.59 418	61.31 425	59.16 415	66.84 424	44.81 419	6.17 399	0.00 1	52.46 417	1.68 380	70.67 418	80.07 421	66.39 417	55.67 417	51.56 418	46.75 416	90.67 427	41.65 422	91.10 429	90.19 424	65.65 424	68.96 423

Anonymous_1	89.55 425	74.57 426	97.70 425	74.52 425	78.35 424	100.00 429	100.00 427	98.05 427	99.77 425	96.85 427	99.38 425	97.67 426	99.78 427	91.23 427	98.87 426	81.02 423	97.18 425	59.55 425	84.83 423	74.77 426	86.89 424

DGTPSM_ROB	81.37 423	61.03 423	99.95 428	61.17 422	86.95 427	99.14 427	100.00 427	95.87 424	99.99 427	73.32 419	100.00 427	71.15 418	100.00 428	77.35 422	99.98 429	35.35 418	97.41 428	34.62 420	99.89 429	44.61 419	89.54 425

DPSMNet_ROB	81.42 424	61.07 424	99.95 428	61.38 423	87.01 428	99.15 428	100.00 427	95.87 424	99.99 427	73.35 420	100.00 427	71.18 419	100.00 428	77.40 423	99.98 429	35.68 419	97.47 429	34.71 421	99.89 429	44.74 420	89.65 426

DPSM_ROB	93.70 427	78.60 427	100.00 430	83.05 427	85.63 425	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	88.93 425	97.35 426	74.49 426	94.98 425	81.33 427	89.69 427

DPSM	93.70 427	78.60 427	100.00 430	83.05 427	85.63 425	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	88.93 425	97.35 426	74.49 426	94.98 425	81.33 427	89.69 427

LSM0	98.99 432	99.97 433	100.00 430	95.58 430	98.52 431	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.32 433	99.97 431	100.00 433	100.00 432	95.80 435	96.62 429

CasAABBNet	99.03 433	100.00 435	100.00 430	96.02 432	98.70 432	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.08 428	99.99 433	100.00 433	100.00 432	95.40 430	97.41 430

MyStereo03	99.06 435	100.00 435	100.00 430	96.11 433	98.72 433	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.17 430	100.00 434	100.00 433	100.00 432	95.79 432	97.48 431

MyStereo02	99.06 435	100.00 435	100.00 430	96.11 433	98.72 433	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.17 430	100.00 434	100.00 433	100.00 432	95.79 432	97.48 431

MyStereo	99.06 435	100.00 435	100.00 430	96.11 433	98.72 433	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.17 430	100.00 434	100.00 433	100.00 432	95.79 432	97.48 431

Selective-RAFT-Error	99.05 434	100.00 435	100.00 430	96.31 436	98.73 436	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.08 428	100.00 434	100.00 433	100.00 432	95.40 430	97.58 434

MEDIAN_ROB	93.48 426	98.75 431	96.24 424	90.99 429	90.62 430	85.89 421	77.23 420	92.20 423	89.67 422	95.04 425	94.93 424	96.04 425	93.85 425	90.48 424	87.58 423	98.40 435	95.87 424	99.62 431	98.78 428	98.85 436	98.49 435

HaxPig	95.45 429	97.64 430	88.42 422	97.81 437	99.08 437	77.94 418	74.31 417	96.67 426	99.54 424	99.87 428	99.92 426	99.60 428	99.75 426	91.22 426	87.67 424	99.94 436	99.97 431	99.98 432	99.99 431	99.96 437	99.80 436

test_example2	97.59 430	99.97 433	99.93 427	99.80 438	99.96 438	98.80 426	99.76 426	91.09 422	100.00 429	100.00 429	100.00 427	89.37 423	86.85 422	99.31 429	96.67 425	99.97 437	99.51 430	92.94 430	97.98 427	99.99 438	99.94 437

AVERAGE_ROB	98.51 431	99.16 432	95.72 423	100.00 439	100.00 439	93.61 425	82.61 421	100.00 428	99.97 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	99.73 430	99.43 427	100.00 438	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 439	100.00 438

FADE		7.35 414		2.62 407	2.96 411													17.99 418		2.05 398

Low-res two-view benchmark