Low-res two-view results

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

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

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

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

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

PointNet	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.06 121	0.04 145	0.01 26	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.00 1

TS12	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 60	0.22 104	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.00 1	0.03 60	0.02 36	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TS	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 60	0.22 104	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.00 1	0.03 60	0.02 36	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 29	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DepthFocus	0.16 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 204	0.09 216	0.00 1	0.45 155	0.67 241	0.15 241	0.03 176	0.11 145	0.21 246	1.33 210	1.20 178	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 27	0.13 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DispViT+	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 23	0.06 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 41	0.12 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.14 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.89 320	0.00 1	0.69 273	0.00 1	2.26 308	0.00 1	0.02 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX1	0.12 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.87 319	0.00 1	0.47 260	0.00 1	1.96 302	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.91 322	0.00 1	0.49 262	0.00 1	2.00 304	0.00 1	0.03 9	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM1	0.14 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.06 329	0.00 1	0.50 264	0.00 1	2.18 306	0.00 1	0.04 12	0.09 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.14 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.89 320	0.00 1	0.68 272	0.00 1	2.26 308	0.00 1	0.02 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	0.15 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.03 327	0.00 1	0.69 273	0.00 1	2.22 307	0.00 1	0.04 12	0.13 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLCSM	0.11 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.74 315	0.00 1	0.41 258	0.00 1	1.74 300	0.00 1	0.04 12	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.19 50	0.31 165	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.02 124	0.01 26	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 9	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.02 28	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.00 1	0.22 60	0.13 65	0.04 142	0.00 1	0.03 83	0.01 96	0.01 26	0.05 55	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD		0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.00 1	0.04 213			0.00 1	0.43 149	0.86 263			0.46 188	0.24 254				0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_XL	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 201	0.11 226	0.00 1	0.37 129	0.55 225	0.13 223	0.12 252	0.04 98	0.05 157	1.14 199	0.80 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test3	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 83	0.22 104	0.00 1	0.00 1	0.55 197	0.00 1	0.06 83	0.66 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 98	0.25 134	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 41	0.20 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 52	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 41	0.22 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 52	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.06 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 249	0.01 78	0.02 162	0.00 1	0.33 110	0.34 177	0.03 133	0.04 197	0.02 74	0.06 162	0.05 75	0.41 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 91	0.19 89	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_L	0.14 147	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 255	0.00 1	0.00 1	0.10 204	0.06 205	0.00 1	0.40 137	0.51 210	0.10 205	0.11 240	0.04 98	0.14 220	1.09 198	1.11 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.12 132	0.02 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 261	0.66 305	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.00 1	0.03 165	0.00 1	0.00 1	1.53 278	0.38 196	0.01 81	0.03 176	0.07 128	0.04 145	0.01 26	0.02 36	0.00 1	0.01 164	0.15 293	0.01 234	0.10 247	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 12	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 41	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 205	0.01 26	0.17 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 283	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 31	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 157	0.01 26	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.00 1	0.00 1

GREAT-IGEV	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 256	0.00 1	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.23 69	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 80	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 18	0.20 91	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HUF	0.17 173	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.02 162	0.00 1	1.35 271	1.68 317	0.16 250	0.10 237	0.63 204	0.04 145	0.20 126	0.33 109	0.02 256	0.01 164	0.00 1	0.01 234	0.00 1	0.00 1

AIO_test	0.09 118	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 273	0.06 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.67 224	0.76 255	0.01 81	0.02 161	0.11 145	0.00 1	0.01 26	0.31 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 294	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 31	0.01 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.03 60	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 29	0.07 32	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.05 157	0.00 1	0.10 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 28	0.16 80	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.09 94	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 234	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 41	0.18 85	0.00 1	0.00 1	0.21 162	0.00 1	0.01 26	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.10 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 130	0.00 1	0.30 98	0.31 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 94	0.06 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 23	0.09 42	0.02 119	0.00 1	0.01 55	0.01 96	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 41	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 96	0.01 26	0.01 10	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 35	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 96	0.01 26	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

trnet	0.15 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.03 200	0.10 204	0.10 222	0.00 1	0.52 180	0.80 257	0.09 196	0.11 240	0.07 128	0.35 275	0.97 196	0.81 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MGS-Stereo	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.02 162	0.00 1	4.04 326	0.10 49	0.02 119	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.10 99	0.43 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 205	0.00 1	0.29 91	0.06 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.00 1	0.11 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASnet	0.16 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 210	0.08 211	0.00 1	0.40 137	0.24 122	0.08 190	0.07 223	0.11 145	0.12 195	1.91 251	1.24 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 60	0.15 78	0.01 81	0.00 1	0.02 74	0.10 182	0.03 60	0.33 109	0.01 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.38 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 234	0.01 189	0.00 1	0.05 267	0.00 1	0.00 1	0.14 222	0.07 209	0.00 1	0.38 132	0.73 247	0.13 223	0.19 299	0.64 205	0.07 171	1.29 205	2.37 252	0.00 1	0.03 240	0.00 1	0.40 294	3.61 342	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.00 1	0.19 50	0.25 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 75	0.01 10	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.04 67	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 130	0.00 1	0.20 54	0.13 65	0.00 1	0.00 1	0.09 136	0.03 134	0.15 113	0.38 119	0.00 1	0.00 1	0.13 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.09 118	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.26 78	0.29 156	0.01 81	0.01 133	0.20 160	0.00 1	0.13 106	1.45 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_5	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.00 1	0.25 73	0.16 80	0.00 1	0.00 1	0.07 128	0.00 1	0.02 52	0.37 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 196	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 143	0.09 42	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.12 195	0.03 60	0.05 55	0.03 259	0.15 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dad	0.24 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.99 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.88 242	0.24 122	0.01 81	0.01 133	0.01 55	0.09 177	0.13 106	0.14 76	0.00 1	0.16 305	0.28 306	0.00 1	2.76 333	0.76 289

CroCo-Stereo	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.28 83	0.25 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 70	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TestStereo	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 130	0.00 1	0.17 35	0.06 25	0.06 171	0.00 1	0.04 98	0.00 1	0.14 110	0.11 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.62 213	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.02 52	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AFF-stereo	0.04 67	0.02 265	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 194	0.01 130	0.00 1	0.40 137	0.24 122	0.01 81	0.02 161	0.03 83	0.00 1	0.04 70	0.27 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 23	0.02 8	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 52	0.01 10	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
delet	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.09 21	0.08 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.05 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RYNet	0.15 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.00 1	3.83 319	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MatchStereo	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.17 35	0.06 25	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.07 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GEAStereo	0.03 53	0.00 1	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.01 68	0.29 91	0.07 32	0.01 81	0.00 1	0.04 98	0.01 96	0.02 52	0.08 65	0.00 1	0.00 1	0.13 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gasm-f	0.03 53	0.00 1	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.01 68	0.29 91	0.07 32	0.01 81	0.00 1	0.04 98	0.01 96	0.02 52	0.08 65	0.00 1	0.00 1	0.13 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonStereo	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.16 31	0.04 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.23 69	0.22 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.00 1	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GASTEREO	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.22 60	0.21 99	0.01 81	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.01 26	0.27 98	0.01 240	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.00 1	0.00 1

MSCF	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.24 72	0.20 91	0.01 81	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.01 26	0.27 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 253	0.00 1	0.00 1

111111	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.18 41	0.09 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 104	0.11 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.32 105	0.24 122	0.02 119	0.01 133	0.02 74	0.01 96	0.06 83	0.57 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.32 105	0.24 122	0.02 119	0.01 133	0.02 74	0.01 96	0.06 83	0.57 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DFGA-Net	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.01 68	0.20 54	0.07 32	0.01 81	0.00 1	0.10 140	0.01 96	0.01 26	0.01 10	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.15 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 194	0.01 130	0.01 68	2.97 307	0.34 177	0.06 171	0.01 133	0.17 153	0.12 195	0.20 126	0.13 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.09 118	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.03 180	0.01 68	0.22 60	0.23 115	0.05 162	0.07 223	0.05 114	0.12 195	0.31 152	1.06 170	0.07 273	0.00 1	0.00 1	0.08 258	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.07 102	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.61 209	0.45 200	0.00 1	0.10 237	0.21 162	0.00 1	0.01 26	0.32 108	0.01 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo++	0.31 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 222	0.15 244	0.01 68	0.32 105	0.61 237	0.20 262	0.11 240	0.25 171	0.22 250	2.10 263	1.74 219	0.12 283	0.00 1	0.00 1	0.03 245	2.21 323	0.00 1

GIP-stereo	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 266	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.22 60	0.08 39	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.24 254	0.01 26	0.17 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ITSA-stereo	1.03 280	0.00 1	0.10 302	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.52 299	0.03 288	0.14 297	0.87 312	4.19 327	0.12 213	0.15 244	0.01 68	1.59 279	1.63 313	0.16 250	0.73 344	2.31 267	1.07 322	2.12 265	2.82 273	0.44 315	0.14 292	0.12 278	1.30 317	2.19 322	5.12 326

IGEV-Stereo++	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.19 50	0.12 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.19 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.01 68	0.33 110	0.22 104	0.03 133	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.14 110	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot1	2.14 312	0.02 265	0.21 316	0.00 1	0.08 301	0.15 285	0.40 291	0.01 278	2.04 343	0.69 302	5.81 335	0.36 272	0.43 281	0.01 68	0.77 232	2.69 337	0.08 190	0.19 299	32.14 354	1.39 334	2.66 287	4.36 318	0.08 275	0.17 307	0.11 276	0.77 310	0.35 269	1.75 297

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.06 192	0.12 230	0.01 68	0.32 105	0.51 210	0.05 162	0.06 214	0.04 98	0.12 195	0.36 159	0.38 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.11 129	0.33 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.65 270	0.03 165	0.14 239	0.01 68	0.28 83	0.35 184	0.00 1	0.02 161	0.04 98	0.12 195	0.15 113	0.47 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 283	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.00 1	0.02 162	0.01 68	0.25 73	0.36 187	0.02 119	0.02 161	0.01 55	0.03 134	0.21 130	0.96 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.04 67	0.04 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.01 68	0.29 91	0.30 158	0.03 133	0.00 1	0.09 136	0.00 1	0.25 136	0.16 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MSKI-zero shot	0.72 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 273	0.00 1	0.00 1	0.05 267	0.22 259	2.74 313	0.18 245	0.15 244	0.01 68	0.93 248	1.89 324	0.15 241	0.19 299	3.70 295	1.08 323	3.22 304	3.80 301	0.14 288	0.00 1	0.14 290	0.32 292	0.16 259	0.31 271

StereoVision	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 165	0.00 1	0.01 68	0.22 60	0.12 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.05 81	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.40 137	0.33 171	0.00 1	0.00 1	0.04 98	0.06 162	0.04 70	0.18 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 278	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 254	0.01 78	0.01 130	0.01 68	0.32 105	0.23 115	0.02 119	0.01 133	0.04 98	0.19 240	0.13 106	0.67 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 234	0.23 262	0.00 1

iinet-f	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.04 233	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.98 255	0.38 196	0.01 81	0.03 176	0.10 140	0.11 187	0.21 130	0.65 149	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASS	0.40 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.88 309	0.00 1	0.00 1	0.23 261	0.33 255	0.26 259	0.13 236	0.01 68	0.51 177	0.50 209	0.29 277	0.21 308	0.60 200	0.00 1	4.20 329	2.53 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 234	0.00 1	0.01 68	0.54 193	0.20 91	0.04 142	0.00 1	0.31 176	0.01 96	0.17 120	0.60 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TESTraft	0.06 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 234	0.01 130	0.01 68	0.58 198	0.16 80	0.04 142	0.00 1	0.31 176	0.02 124	0.16 118	0.19 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IER	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.94 251	0.06 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 96	0.01 26	0.02 36	0.02 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA-5K	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 234	0.00 1	0.01 68	0.54 193	0.20 91	0.04 142	0.00 1	0.31 176	0.01 96	0.17 120	0.60 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.07 102	0.00 1	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 130	0.01 68	0.39 135	0.33 171	0.06 171	0.06 214	0.16 151	0.13 205	0.57 175	0.19 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DAS	0.53 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.02 240	0.75 309	1.70 301	0.21 255	0.26 269	0.01 68	0.69 226	1.67 315	0.15 241	0.18 294	1.79 255	0.27 265	3.84 322	2.47 259	0.00 1	0.09 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SepStereo	0.53 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.02 240	0.75 309	1.70 301	0.21 255	0.26 269	0.01 68	0.69 226	1.67 315	0.15 241	0.18 294	1.79 255	0.27 265	3.84 322	2.47 259	0.00 1	0.09 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AASNet	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.01 68	0.09 21	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 256	0.10 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.17 35	0.02 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 182	0.01 26	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.30 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 224	0.03 225	0.00 1	0.04 175	0.04 188	0.01 68	0.59 205	0.72 246	0.09 196	0.08 230	0.21 162	0.12 195	1.33 210	1.24 183	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	3.51 341	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
s12784h	0.49 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 225	0.00 1	0.08 197	0.14 239	0.01 68	0.61 209	1.20 297	0.21 265	0.06 214	0.90 220	0.13 205	3.61 317	1.78 223	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	3.50 340	0.95 291

TANstereo	0.24 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.04 232	0.08 221	0.05 183	0.05 201	0.01 68	0.50 171	0.75 250	0.13 223	0.05 206	0.05 114	0.01 96	1.35 212	1.22 179	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	2.11 317	0.00 1

XX-TBD	0.24 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.04 232	0.08 221	0.05 183	0.05 201	0.01 68	0.50 171	0.75 250	0.13 223	0.05 206	0.05 114	0.01 96	1.35 212	1.22 179	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	2.11 317	0.00 1

CFNet_pseudo	0.16 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1	0.13 218	0.00 1	0.01 68	1.51 277	0.27 145	0.02 119	0.01 133	1.27 236	0.00 1	0.17 120	0.34 112	0.40 308	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.28 206	0.01 216	0.06 290	0.00 1	0.09 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 265	0.17 238	0.20 251	0.00 1	0.01 68	2.06 290	0.33 171	0.05 162	0.08 230	1.61 249	0.02 124	0.69 184	0.84 158	0.76 321	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 267

sCroCo_RVC	0.30 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.01 187	0.28 261	0.22 262	0.01 68	0.50 171	1.31 300	0.15 241	0.17 288	0.48 190	0.19 240	2.05 257	2.81 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.24 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 288	0.00 1	0.02 197	0.01 78	0.03 180	0.01 68	0.52 180	0.31 165	0.05 162	0.01 133	2.60 276	0.04 145	1.00 197	0.99 164	0.00 1	0.03 240	0.01 245	0.00 1	0.09 245	0.75 288

RAFT-Stereo + iAFF	0.05 81	0.02 265	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 194	0.01 130	0.01 68	0.50 171	0.20 91	0.03 133	0.00 1	0.06 121	0.00 1	0.09 94	0.38 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.17 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 234	0.00 1	0.01 68	4.02 325	0.19 89	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.13 106	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FINET	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.29 249	0.05 183	0.00 1	0.01 68	0.18 41	0.10 49	0.01 81	0.00 1	0.06 121	0.00 1	0.02 52	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.01 245	0.07 256	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.01 68	0.26 78	0.08 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.06 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.20 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.04 232	0.10 228	0.15 232	0.16 249	0.01 68	0.62 213	1.10 291	0.14 234	0.08 230	0.06 121	0.33 271	1.41 220	1.15 175	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
DSFCA	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 296	0.00 1	0.07 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.01 68	0.34 113	0.22 104	0.00 1	0.01 133	0.02 74	0.01 96	0.11 102	0.17 80	0.00 1	0.01 164	0.04 259	0.03 245	0.11 250	0.09 243

PMTNet	0.21 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 196	0.11 258	0.00 1	0.02 240	0.03 225	0.07 220	0.09 201	0.17 251	0.01 68	0.58 198	1.07 288	0.18 257	0.05 206	0.19 157	0.21 246	1.60 232	1.30 190	0.00 1	0.02 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 175	0.00 1	0.01 68	0.22 60	0.21 99	0.01 81	0.02 161	0.01 55	0.00 1	0.04 70	0.06 58	0.00 1	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1

STTStereo	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.03 225	0.00 1	0.11 290	0.00 1	0.01 187	0.01 78	0.00 1	0.01 68	0.37 129	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.01 96	0.07 87	0.33 109	0.04 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.01 68	0.44 151	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.02 124	0.07 87	0.37 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Nwc_Net	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.01 68	0.44 151	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.02 124	0.07 87	0.37 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RASNet	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.01 68	0.19 50	0.33 171	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.26 138	0.14 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 216	0.14 222	0.00 1	0.01 68	0.03 9	0.03 12	0.05 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CVANet_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.02 6	0.02 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.49 312	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.01 68	0.17 35	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.06 121	0.02 124	0.05 75	0.30 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 272	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.
NVstereo2D	0.19 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 265	0.01 187	0.01 78	0.00 1	0.01 68	3.98 323	0.25 134	0.01 81	0.01 133	0.04 98	0.00 1	0.14 110	0.36 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet	0.54 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 281	1.22 292	0.17 243	0.02 162	0.01 68	2.19 298	1.50 308	0.04 142	0.07 223	5.12 302	0.45 287	2.07 258	1.02 167	0.00 1	0.14 292	0.00 1	0.00 1	0.13 254	0.00 1

DISCO	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.06 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 165	0.00 1	0.01 68	0.35 125	0.13 65	0.01 81	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.05 75	0.56 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PDISCO_ROB	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 175	0.01 130	0.01 68	0.17 35	0.26 139	0.01 81	0.03 176	0.19 157	0.00 1	0.22 133	0.24 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGM-Forest	0.67 257	0.03 281	0.02 268	0.04 289	0.11 308	0.12 266	0.00 1	0.43 314	0.43 309	1.34 330	0.78 280	0.33 270	1.29 296	0.01 68	1.84 283	0.85 261	0.15 241	0.15 269	1.59 248	0.02 124	1.89 250	2.57 266	0.25 300	0.06 256	0.15 293	0.20 286	1.30 304	2.24 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
gcap_with_dpt	0.27 202	0.08 297	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.01 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.18 245	0.10 222	0.02 135	0.44 151	0.75 250	0.53 298	0.68 340	1.10 230	0.17 233	1.57 228	1.67 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.04 238

WQFJA1++	4.55 336	0.00 1	0.00 1	34.64 361	0.00 1	33.67 361	36.06 359	0.00 1	0.01 224	1.82 341	0.04 213	3.52 311	4.11 320	0.02 135	0.34 113	0.75 250	0.15 241	0.06 214	1.99 259	0.61 305	1.35 212	1.18 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	2.48 333	0.00 1	0.00 1

DDF-Stereo	1.23 289	0.04 285	0.02 268	7.90 344	0.00 1	9.67 346	0.00 1	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.74 275	7.09 324	0.13 236	0.02 135	0.37 129	0.93 273	0.45 291	0.14 260	1.23 235	0.18 235	1.73 245	1.66 211	0.03 259	0.07 259	0.00 1	0.41 297	0.04 231	0.22 257

LG-Stereo_L2	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 175	0.00 1	0.02 135	0.26 78	0.30 158	0.04 142	0.01 133	0.08 135	0.11 187	0.15 113	0.22 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 165	0.00 1	0.02 135	0.25 73	0.32 169	0.03 133	0.01 133	0.10 140	0.12 195	0.16 118	0.17 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo	0.25 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 218	0.19 255	0.02 135	0.38 132	0.68 243	0.21 265	0.13 254	0.23 166	0.20 244	2.18 267	2.06 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 258	0.11 250	0.00 1

FC-DCNN v2	0.84 274	0.13 308	1.12 338	0.56 315	0.05 292	0.64 312	0.72 307	0.87 328	0.38 305	0.57 294	0.76 276	0.59 285	0.61 289	0.02 135	1.46 274	0.58 231	0.49 295	0.11 240	1.73 253	0.08 173	2.13 266	1.81 225	0.00 1	0.21 319	1.27 326	0.81 311	1.55 310	3.31 315

GCAP-BAT	0.27 202	0.08 297	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.01 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.18 245	0.10 222	0.02 135	0.44 151	0.75 250	0.53 298	0.68 340	1.10 230	0.17 233	1.57 228	1.67 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.04 238

AE-Stereo	0.21 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 298	0.01 196	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 197	0.08 211	0.02 135	0.36 127	0.74 249	0.10 205	0.07 223	0.09 136	0.24 254	1.19 200	2.39 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 277	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 175	0.00 1	0.02 135	0.28 83	0.34 177	0.04 142	0.02 161	0.07 128	0.01 96	0.30 148	0.13 72	0.00 1	0.02 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 130	0.02 135	0.41 143	0.20 91	0.01 81	0.01 133	0.20 160	0.04 145	0.25 136	0.42 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 272	0.01 211	0.00 1

SA	0.12 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 234	0.01 130	0.02 135	0.27 82	0.37 189	0.04 142	0.13 254	0.46 188	0.04 145	0.33 155	1.33 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMOStereo	0.15 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.03 180	0.02 135	0.45 155	0.37 189	0.04 142	0.16 277	0.24 167	0.15 225	0.27 139	2.23 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

error version	0.15 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.03 180	0.02 135	0.45 155	0.37 189	0.04 142	0.16 277	0.24 167	0.15 225	0.27 139	2.23 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-v	0.15 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.03 180	0.02 135	0.45 155	0.37 189	0.04 142	0.16 277	0.24 167	0.15 225	0.27 139	2.23 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-3	0.36 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.01 189	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.02 162	0.02 135	0.60 207	0.47 204	0.06 171	0.11 240	2.53 273	0.18 235	1.40 219	3.73 295	0.00 1	0.00 1	0.13 282	0.00 1	0.00 1	0.32 272

test_1	0.36 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.00 1	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.02 162	0.02 135	0.59 205	0.47 204	0.06 171	0.11 240	2.53 273	0.18 235	1.39 217	3.73 295	0.00 1	0.00 1	0.13 282	0.00 1	0.01 211	0.32 272

test_3	0.35 215	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 236	0.01 189	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.02 162	0.02 135	0.58 198	0.46 201	0.06 171	0.11 240	2.40 269	0.18 235	1.37 216	3.74 299	0.00 1	0.00 1	0.13 282	0.00 1	0.04 231	0.32 272

GANet-ADL	0.60 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.89 313	2.34 307	0.04 175	0.05 201	0.02 135	2.06 290	1.15 295	0.16 250	0.18 294	2.76 279	0.81 314	1.69 241	3.65 292	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.37 270	0.00 1

test-2	0.15 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.03 180	0.02 135	0.45 155	0.37 189	0.04 142	0.16 277	0.24 167	0.15 225	0.27 139	2.23 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rafts_anoy	0.07 102	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.03 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.02 135	0.41 143	0.23 115	0.05 162	0.00 1	0.34 181	0.10 182	0.31 152	0.44 128	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.02 28	0.02 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.16 31	0.09 42	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 99	0.13 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.07 102	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.02 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.34 113	0.34 177	0.01 81	0.00 1	0.21 162	0.09 177	0.20 126	0.61 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.09 216	0.02 135	0.20 54	0.51 210	0.07 183	0.09 235	0.84 217	0.12 195	1.29 205	1.58 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo_RVC	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.09 216	0.02 135	0.20 54	0.51 210	0.07 183	0.09 235	0.84 217	0.12 195	1.29 205	1.58 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FCDSN-DC	0.45 226	0.04 285	0.47 332	0.00 1	0.00 1	0.01 196	0.48 297	0.00 1	0.00 1	0.35 274	0.17 238	0.19 249	0.07 209	0.02 135	4.35 337	0.59 233	0.10 205	0.13 254	0.48 190	0.06 162	1.59 231	2.36 251	0.00 1	0.39 339	0.00 1	0.05 253	0.15 256	0.00 1
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
HGLStereo	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.01 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.02 135	0.31 103	0.15 78	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 102	0.06 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.05 81	0.01 216	0.00 1	0.01 274	0.03 279	0.01 196	0.18 274	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.16 237	0.01 78	0.00 1	0.02 135	0.45 155	0.09 42	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.07 171	0.06 83	0.07 62	0.00 1	0.04 247	0.03 254	0.01 234	0.00 1	0.00 1

FADNet	0.13 138	0.02 265	0.01 258	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 188	0.02 135	0.95 253	0.12 60	0.04 142	0.10 237	0.07 128	0.24 254	0.57 175	1.24 183	0.02 256	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	0.06 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.02 135	0.89 244	0.06 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.46 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 130	0.02 135	0.64 220	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.06 162	0.05 75	0.49 137	0.01 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

stereogan	0.11 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.51 177	0.17 84	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.05 75	2.28 249	0.00 1	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Abc-Net	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 130	0.02 135	0.64 220	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.06 162	0.05 75	0.49 137	0.01 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.37 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.03 225	0.01 278	0.00 1	0.42 282	1.81 304	2.18 304	0.09 216	0.02 135	0.48 166	0.44 199	0.13 223	0.04 197	0.60 200	0.46 288	1.62 233	1.55 203	0.08 275	0.14 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
STTRV1_RVC		0.00 1	0.00 1	0.02 280	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 225	0.02 197	0.29 263	0.50 286	0.02 135	0.34 113	0.22 104	2.21 332	0.07 223		2.97 350	3.26 307	2.53 264		0.03 240	0.03 254	0.11 272	0.91 297	3.53 316

FC-DCNN	0.75 267	0.08 297	1.12 338	0.43 311	0.05 292	0.49 306	0.77 308	0.77 324	0.22 301	0.59 297	0.77 278	0.55 284	0.43 281	0.02 135	1.40 272	0.58 231	0.47 293	0.12 252	1.63 250	0.09 177	2.09 261	1.80 224	0.00 1	0.23 322	0.75 322	0.47 302	1.09 301	3.12 312

HSM	0.06 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 222	0.01 130	0.02 135	0.58 198	0.21 99	0.00 1	0.00 1	0.07 128	0.06 162	0.36 159	0.23 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PWC_ROB	0.48 227	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.09 251	0.00 1	0.01 224	0.13 252	0.82 281	0.02 145	0.02 162	0.02 135	3.76 317	1.11 294	0.16 250	0.19 299	0.65 206	0.11 187	2.51 279	2.73 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 268	0.29 267

model_zeroshot	0.76 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.79 311	2.47 310	0.16 234	0.11 226	0.03 173	1.24 267	1.31 300	0.11 213	0.15 269	3.69 294	0.24 254	2.97 296	2.39 253	0.00 1	0.00 1	1.09 324	0.43 300	0.25 264	2.80 306

AIO-Stereo-zeroshot	1.23 289	0.15 311	0.27 324	0.00 1	0.07 298	0.15 285	0.38 290	0.00 1	0.79 317	0.74 307	7.91 348	0.31 269	0.59 288	0.03 173	0.87 239	2.48 334	0.11 213	0.16 277	2.76 279	1.43 335	3.92 324	4.16 309	0.08 275	0.27 329	0.12 278	0.00 1	3.34 338	2.11 300

gcap-zeroshot	1.03 280	0.00 1	0.00 1	0.49 313	0.00 1	0.09 251	0.21 277	0.02 284	0.00 1	1.25 329	2.94 314	0.16 234	0.19 255	0.03 173	0.50 171	1.31 300	0.48 294	0.03 176	13.12 328	0.33 271	1.97 253	3.41 287	1.00 326	0.00 1	0.16 295	0.00 1	0.03 226	0.03 237

plain	0.05 81	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.00 1	0.03 173	0.28 83	0.32 169	0.03 133	0.02 161	0.03 83	0.00 1	0.33 155	0.26 97	0.00 1	0.02 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HH	0.68 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	1.35 331	0.03 200	0.05 183	0.19 255	0.03 173	0.58 198	2.57 335	0.08 190	0.16 277	3.15 290	0.42 282	4.66 335	3.73 295	0.19 291	0.03 240	0.13 282	0.00 1	0.86 294	0.19 250

HanStereo	0.68 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	1.35 331	0.03 200	0.05 183	0.19 255	0.03 173	0.58 198	2.57 335	0.08 190	0.16 277	3.15 290	0.42 282	4.66 335	3.73 295	0.19 291	0.03 240	0.13 282	0.00 1	0.86 294	0.19 250

LoS_RVC	0.23 193	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 196	0.00 1	0.00 1	0.01 224	0.06 240	0.03 200	0.20 251	0.12 230	0.03 173	0.53 188	0.86 263	0.13 223	0.15 269	0.67 209	0.13 205	1.47 224	1.70 216	0.01 240	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

tt_ll	0.23 193	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 196	0.00 1	0.00 1	0.01 224	0.06 240	0.03 200	0.20 251	0.12 230	0.03 173	0.53 188	0.86 263	0.13 223	0.15 269	0.67 209	0.13 205	1.47 224	1.70 216	0.01 240	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDUNet	0.06 96	0.04 285	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.03 173	0.47 164	0.20 91	0.03 133	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.07 87	0.43 125	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.25 264	0.00 1

GwcNet-ADL	0.55 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.54 292	5.82 336	0.14 222	0.09 216	0.03 173	1.06 262	1.16 296	0.14 234	0.19 299	1.54 245	0.85 317	1.42 221	1.95 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TRStereo	0.62 250	0.01 216	0.02 268	0.00 1	0.00 1	0.18 295	0.01 189	0.00 1	0.00 1	1.46 333	0.58 267	0.17 243	0.15 244	0.03 173	1.02 260	1.57 310	0.09 196	0.17 288	1.51 243	0.85 317	2.07 258	3.39 286	0.04 263	0.01 164	0.09 271	2.88 337	0.39 271	0.01 230

ICVP	0.22 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 246	0.01 187	0.03 165	0.03 180	0.03 173	0.26 78	0.49 207	0.22 268	0.45 333	0.56 198	0.24 254	0.96 195	2.43 258	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALCasStereoNet	0.08 111	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.03 279	0.00 1	0.02 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 130	0.03 173	0.49 167	0.33 171	0.02 119	0.00 1	0.04 98	0.09 177	0.37 162	0.66 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	1.61 301	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 273	0.11 258	0.00 1	0.00 1	1.24 328	6.23 340	0.08 197	0.23 263	0.03 173	0.60 207	2.29 330	0.12 219	0.18 294	3.02 288	0.19 240	1.68 239	2.52 263	0.09 279	0.01 164	23.80 361	0.03 245	0.24 263	0.58 283

EAI-Stereo	0.68 258	0.04 285	0.14 306	0.32 307	0.08 301	0.67 314	0.37 288	0.00 1	0.41 307	0.00 1	1.59 298	0.12 213	0.18 253	0.03 173	1.11 264	1.44 306	0.15 241	0.36 327	3.29 292	0.39 279	2.36 275	2.97 275	0.13 285	0.38 338	0.34 308	0.41 297	0.55 280	0.43 280

APVNet	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 187	0.01 78	0.00 1	0.03 173	0.63 218	0.21 99	0.05 162	0.04 197	0.88 219	0.03 134	0.21 130	1.46 202	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCP+	0.71 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 304	0.10 256	0.27 282	0.00 1	0.00 1	1.01 317	0.00 1	0.49 279	0.00 1	0.03 173	3.94 322	0.30 158	0.00 1	0.02 161	0.98 226	0.49 292	0.20 126	0.31 105	0.00 1	0.01 164	0.49 314	4.04 346	1.33 306	5.08 325

CFNet	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.34 113	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.08 93	0.18 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MDST_ROB	3.10 326	2.75 344	0.06 290	4.83 336	0.13 312	2.36 325	0.10 253	1.01 335	0.07 278	0.97 314	2.05 305	0.39 276	15.72 341	0.03 173	4.44 341	0.34 177	0.19 259	0.14 260	4.81 298	0.14 220	3.68 320	3.84 302	0.43 312	0.06 256	8.30 355	3.52 340	16.22 359	7.19 335

iResNet_ROB	0.09 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.03 173	0.88 242	0.40 198	0.02 119	0.00 1	0.51 192	0.00 1	0.34 157	0.27 98	0.00 1	0.02 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DF	0.49 228	0.00 1	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.10 256	0.00 1	0.00 1	0.03 255	0.00 1	0.03 200	0.12 213	0.17 251	0.04 193	0.47 164	0.98 278	0.16 250	0.16 277	6.00 305	0.31 269	2.04 256	1.74 219	0.12 283	0.13 288	0.09 271	0.28 290	0.10 247	0.16 248

IGEV-FE	0.88 275	0.00 1	0.03 280	0.02 280	0.00 1	0.63 310	0.47 295	0.00 1	0.08 282	1.03 318	4.14 326	0.50 281	0.25 267	0.04 193	0.65 222	1.97 325	0.12 219	0.17 288	2.66 277	0.83 315	2.81 289	4.45 320	0.00 1	0.01 164	0.17 296	0.09 266	2.37 325	0.30 269

coex_refinement	0.09 118	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 165	0.00 1	0.04 193	0.95 253	0.16 80	0.01 81	0.00 1	0.91 221	0.01 96	0.09 94	0.22 91	0.00 1	0.02 225	0.01 245	0.00 1	0.05 235	0.00 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.50 230	0.39 320	0.06 290	0.56 315	0.34 330	0.69 315	0.00 1	0.00 1	0.02 240	1.71 338	0.91 282	2.37 308	0.20 260	0.04 193	0.46 162	0.99 280	0.26 274	0.08 230	0.36 182	0.14 220	1.67 235	1.93 230	0.00 1	0.02 225	0.00 1	0.00 1	0.07 237	0.21 255

IGEV_Zeroshot_test	0.88 275	0.00 1	0.03 280	0.02 280	0.00 1	0.63 310	0.47 295	0.00 1	0.08 282	1.04 319	4.11 324	0.50 281	0.25 267	0.04 193	0.65 222	1.97 325	0.12 219	0.17 288	2.66 277	0.83 315	2.82 290	4.45 320	0.00 1	0.01 164	0.17 296	0.09 266	2.38 326	0.30 269

UniTT-Stereo	0.07 102	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.04 193	0.30 98	0.34 177	0.02 119	0.00 1	0.61 202	0.00 1	0.30 148	0.16 78	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 193	0.08 20	0.06 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1

raft_robust	0.17 173	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 188	0.04 193	0.51 177	0.53 221	0.06 171	0.14 260	1.37 238	0.11 187	0.58 177	1.12 174	0.00 1	0.05 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.16 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 234	0.01 130	0.04 193	0.30 98	0.36 187	0.06 171	0.14 260	0.58 199	0.00 1	0.65 182	2.06 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.14 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 193	0.25 73	0.27 145	0.01 81	0.00 1	0.44 187	0.01 96	0.28 144	2.39 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.15 155	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 245	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.04 193	1.60 280	0.37 189	0.05 162	0.00 1	0.15 149	0.10 182	0.71 185	0.83 157	0.01 240	0.09 263	0.00 1	0.00 1	0.03 226	0.00 1

PSMNet-ADL	0.58 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.05 238	0.59 319	0.00 1	0.57 294	5.97 337	0.19 249	0.35 278	0.04 193	0.67 224	1.68 317	0.18 257	0.14 260	1.78 254	0.16 231	1.39 217	1.67 212	0.13 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ARAFT	0.08 111	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 222	0.01 130	0.04 193	0.38 132	0.24 122	0.02 119	0.01 133	0.18 154	0.00 1	0.36 159	0.71 154	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UPFNet	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.04 193	0.30 98	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.07 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet-RVC	0.16 165	0.02 265	0.06 290	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.11 258	0.00 1	0.03 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 211	0.04 193	1.31 268	0.24 122	0.11 213	0.03 176	0.28 173	0.23 252	0.53 174	1.03 169	0.01 240	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 245

RGC	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.02 224	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.04 193	0.80 234	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.06 121	0.04 145	0.22 133	0.87 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCL	0.91 277	0.07 296	0.05 289	0.02 280	0.02 264	0.00 1	0.06 241	0.00 1	2.01 342	0.52 289	0.01 187	0.09 201	0.01 130	0.04 193	3.92 321	0.24 122	0.04 142	0.23 313	0.51 192	0.39 279	0.58 177	0.53 139	0.00 1	0.20 317	2.91 335	2.62 334	2.11 317	7.36 337

ADCMid	0.99 279	0.08 297	0.25 323	0.00 1	0.50 334	0.20 298	0.90 310	0.05 297	0.12 293	0.13 252	0.14 234	0.34 271	0.47 285	0.04 193	4.22 332	0.95 275	0.05 162	0.11 240	2.90 282	0.26 262	1.26 202	1.55 203	0.42 310	0.14 292	0.21 300	2.39 331	1.43 308	7.65 338

ADCRef	0.65 253	0.00 1	0.21 316	0.00 1	0.05 292	0.02 224	0.15 267	0.04 294	1.63 337	0.00 1	0.00 1	0.10 204	0.00 1	0.04 193	3.98 323	0.30 158	0.01 81	0.02 161	0.79 216	0.55 300	0.15 113	0.34 112	0.43 312	0.09 263	0.73 321	1.20 315	0.82 290	5.86 330

DeepPrunerF	0.66 256	0.18 312	0.00 1	0.07 295	1.57 344	0.07 243	0.10 253	0.06 300	1.03 327	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.04 193	2.89 306	0.28 155	0.00 1	0.00 1	0.09 136	0.00 1	0.17 120	0.24 94	0.00 1	0.00 1	10.69 356	0.33 293	0.08 240	0.00 1

GANetREF_RVC	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.00 1	0.04 193	0.29 91	0.12 60	0.29 277	0.00 1	0.04 98	0.04 145	0.45 171	0.46 129	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
iResNetv2_ROB	0.17 173	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.04 193	1.11 264	0.27 145	0.01 81	0.00 1	1.20 233	0.01 96	1.50 226	0.31 105	0.00 1	0.09 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLCV	0.39 221	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.03 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.38 278	1.16 288	0.11 210	0.02 162	0.04 193	0.53 188	0.64 239	0.09 196	0.03 176	3.12 289	0.06 162	1.19 200	2.76 268	0.05 267	0.10 271	0.00 1	0.00 1	0.07 237	0.00 1

DLCB_ROB	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.00 1	0.00 1	0.04 193	0.11 23	0.14 72	0.02 119	0.02 161	0.03 83	0.00 1	0.18 124	0.35 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 241	0.02 218	0.02 234

DispFullNet	3.49 327	0.27 315	7.26 356	0.09 299	0.14 313	0.01 196	0.06 241	3.85 350	0.42 308	6.77 360	8.35 350	11.64 331	6.65 326	0.04 193	2.82 305	7.09 356	1.03 313	0.25 317	17.20 338	2.51 347	4.99 338	4.62 324	0.29 302	0.09 263	1.11 325	0.11 272	2.44 327	4.02 318

G2L-Stereo	0.05 81	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.05 218	0.56 196	0.11 52	0.01 81	0.00 1	0.07 128	0.01 96	0.12 104	0.25 96	0.01 240	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.74 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.76 323	0.03 255	0.68 300	5.16 331	4.50 315	0.23 263	0.05 218	0.35 125	1.00 285	0.14 234	0.08 230	2.21 265	1.00 321	1.71 244	1.56 205	0.00 1	0.12 283	0.01 245	0.04 251	0.16 259	0.22 257

test_for_model	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.04 188	0.05 218	0.34 113	0.52 216	10.88 352	0.03 176	0.03 83	0.13 205	2.28 269	0.48 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 258	0.00 1	0.26 259

GCAPDPT-zeroshot4090	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.04 188	0.05 218	0.34 113	0.52 216	10.88 352	0.03 176	0.03 83	0.13 205	2.28 269	0.48 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 258	0.00 1	0.26 259

testlalala	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.04 188	0.05 218	0.34 113	0.52 216	10.88 352	0.03 176	0.03 83	0.13 205	2.28 269	0.48 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 258	0.00 1	0.26 259

GCAPDPT-zeroshot	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.04 188	0.05 218	0.34 113	0.52 216	10.88 352	0.03 176	0.03 83	0.13 205	2.28 269	0.48 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 258	0.00 1	0.26 259

GCAP-Stereo	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.04 188	0.05 218	0.34 113	0.52 216	10.88 352	0.03 176	0.03 83	0.13 205	2.28 269	0.48 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 258	0.00 1	0.26 259

test_4	0.16 165	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.01 196	0.16 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.52 180	0.53 221	0.01 81	0.13 254	0.10 140	0.11 187	0.28 144	1.23 182	0.00 1	0.00 1	0.03 254	0.17 278	0.80 289	0.16 248

GEStereo_RVC	0.27 202	0.00 1	0.01 258	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.20 276	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.01 187	0.02 145	0.01 130	0.05 218	0.29 91	0.59 233	0.09 196	0.03 176	1.09 229	0.10 182	1.27 203	3.32 285	0.00 1	0.05 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALAANet	0.13 138	0.03 281	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 165	0.02 162	0.05 218	0.45 155	0.18 85	0.04 142	0.00 1	0.66 207	0.11 187	0.75 188	1.11 172	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SFCPSM	1.11 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 233	0.00 1	0.07 278	0.53 290	2.98 315	2.34 307	3.77 318	0.05 218	1.20 266	1.36 305	0.25 272	0.14 260	10.55 321	1.16 327	2.01 255	2.27 248	0.05 267	0.08 261	0.00 1	0.17 278	0.43 272	0.44 281

G-Net	2.19 314	0.22 313	0.20 312	0.01 274	0.15 314	0.02 224	0.11 258	1.10 336	1.87 340	0.36 275	2.28 306	20.71 340	1.98 303	0.05 218	1.99 287	2.25 329	0.20 262	0.41 329	2.48 272	2.79 348	2.82 290	2.99 276	0.00 1	0.24 324	0.21 300	2.63 335	3.06 336	7.99 339

RTSC	0.29 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 196	0.16 268	0.04 294	0.00 1	0.08 243	0.14 234	0.01 78	0.01 130	0.05 218	4.13 330	0.34 177	0.10 205	0.00 1	1.07 228	0.08 173	0.64 181	1.02 167	0.00 1	0.09 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RTS	0.65 253	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.22 279	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.01 187	0.04 175	0.01 130	0.05 218	4.27 333	0.55 225	0.10 205	0.01 133	0.96 222	0.03 134	0.82 190	2.08 239	0.00 1	0.11 275	0.00 1	8.18 352	0.00 1	0.00 1

RTSA	0.65 253	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.22 279	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.01 187	0.04 175	0.01 130	0.05 218	4.27 333	0.55 225	0.10 205	0.01 133	0.96 222	0.03 134	0.82 190	2.08 239	0.00 1	0.11 275	0.00 1	8.18 352	0.00 1	0.00 1

UCFNet_RVC	0.12 132	0.00 1	0.02 268	0.00 1	0.06 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 225	0.00 1	0.03 165	0.01 130	0.05 218	0.40 137	0.27 145	0.04 142	0.00 1	0.96 222	0.00 1	0.42 167	0.54 140	0.49 317	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

STStereo	5.80 341	0.64 330	7.81 357	6.19 339	2.27 347	5.80 341	2.18 324	9.13 357	6.03 349	2.16 351	11.18 356	31.10 357	17.97 343	0.05 218	5.03 348	1.57 310	0.60 303	0.41 329	20.73 345	0.60 304	2.07 258	2.49 261	0.44 315	1.86 354	3.79 339	1.85 327	3.78 343	8.79 342

XPNet_ROB	0.17 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 279	0.01 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 295	0.01 130	0.05 218	0.28 83	0.24 122	0.35 286	0.01 133	0.01 55	0.06 162	0.43 170	1.60 210	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.43 272	0.00 1

DN	1.67 305	0.00 1	0.00 1	0.02 280	0.00 1	14.48 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.57 294	0.23 245	20.97 341	0.16 249	0.06 236	0.43 149	0.99 280	0.14 234	0.07 223	2.19 263	0.34 274	1.87 249	1.56 205	0.00 1	0.01 164	0.10 273	0.23 288	0.15 256	0.63 284

MyStereo04	0.28 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 196	0.00 1	0.00 1	0.01 224	0.42 282	0.02 197	0.06 192	0.00 1	0.06 236	0.56 196	0.51 210	0.08 190	0.02 161	2.91 283	0.41 281	1.32 209	0.84 158	0.34 306	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EKT-Stereo	0.64 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.02 224	0.21 277	0.00 1	0.00 1	0.17 256	0.77 278	0.28 261	0.26 269	0.06 236	2.17 297	3.00 342	0.19 259	0.23 313	1.39 239	1.50 337	3.14 300	3.87 303	0.01 240	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.10 126	0.03 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.25 73	0.30 158	0.00 1	0.00 1	0.11 145	0.00 1	0.42 167	1.59 209	0.00 1	0.00 1	0.06 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	0.14 147	0.02 265	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.58 198	0.47 204	0.00 1	0.13 254	0.19 157	0.13 205	0.75 188	1.37 194	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.13 138	0.02 265	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.06 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.04 188	0.06 236	0.23 69	0.23 115	0.01 81	0.02 161	0.37 183	0.00 1	0.37 162	1.97 233	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AACVNet	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.06 236	0.21 59	0.27 145	0.01 81	0.00 1	0.04 98	0.00 1	0.07 87	0.40 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADLNet	0.12 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 277	0.00 1	0.06 236	2.09 292	0.14 72	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 75	0.43 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CCAANet	0.15 155	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 253	0.30 266	0.00 1	0.06 236	0.39 135	0.24 122	0.25 272	0.05 206	0.00 1	0.00 1	0.09 94	0.09 67	0.05 267	0.01 164	0.00 1	0.08 258	2.18 320	0.04 238

S-Stereo	1.13 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 196	0.54 300	0.15 302	0.06 270	0.31 272	5.59 333	5.30 321	0.30 274	0.06 236	3.35 312	2.95 341	0.16 250	0.20 306	2.56 275	1.78 341	1.85 248	3.69 294	0.21 295	0.18 311	0.00 1	0.01 234	0.56 281	0.63 284

PVD	0.51 233	0.00 1	0.08 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 263	0.30 312	0.00 1	0.37 276	1.22 292	0.13 218	0.74 290	0.06 236	4.31 336	0.33 171	0.13 223	0.01 133	1.49 242	0.23 252	1.81 246	2.00 234	0.00 1	0.11 275	0.07 264	0.00 1	0.30 267	0.00 1

CFNet_RVC	0.09 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.06 236	0.41 143	0.27 145	0.11 213	0.00 1	0.66 207	0.00 1	0.28 144	0.54 140	0.00 1	0.08 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.10 126	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.02 162	0.06 236	0.42 148	0.26 139	0.04 142	0.01 133	0.32 180	0.00 1	0.60 180	0.99 164	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
LSM0	8.86 347	0.02 265	0.22 320	0.03 286	0.04 289	0.31 304	1.91 320	1.27 340	1.11 330	0.69 302	4.93 330	5.26 320	10.12 332	0.06 236	65.52 360	79.55 361	0.57 301	0.25 317	26.36 351	1.20 332	6.39 349	9.32 357	0.00 1	0.25 326	0.50 316	3.59 341	4.03 347	15.71 355

PS-NSSS	0.08 111	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 257	0.01 130	0.06 236	0.31 103	0.14 72	0.02 119	0.00 1	0.18 154	0.00 1	0.15 113	0.27 98	0.23 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.57 282	0.00 1

MFMNet_re	0.60 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.00 1	0.21 299	0.06 240	0.01 187	0.61 287	0.33 276	0.06 236	2.70 304	1.05 287	0.53 298	0.01 133	4.51 297	0.20 244	3.66 319	1.39 195	0.00 1	0.13 288	0.00 1	0.00 1	0.62 284	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 232	0.00 1	0.00 1	0.02 162	0.06 236	0.36 127	0.26 139	0.01 81	0.00 1	1.56 247	0.03 134	0.59 179	0.54 140	0.00 1	0.09 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SPS-STEREO	1.22 288	0.03 281	0.01 258	0.30 305	0.00 1	0.12 266	0.31 286	0.30 312	0.00 1	0.54 292	4.71 328	1.63 299	0.43 281	0.06 236	1.99 287	1.60 312	0.64 306	0.29 322	9.79 319	0.54 298	4.12 327	3.57 290	0.29 302	0.11 275	0.27 305	0.25 289	0.74 288	0.19 250
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
zero-FE	2.28 315	0.04 285	0.02 268	15.93 355	1.59 346	18.13 354	4.25 337	0.00 1	0.07 278	0.12 250	1.03 284	8.65 328	1.50 297	0.07 254	0.50 171	0.89 270	0.63 305	0.91 347	1.54 245	0.22 250	2.92 294	1.93 230	0.04 263	0.07 259	0.00 1	0.41 297	0.01 211	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	1.04 282	0.08 297	0.22 320	0.14 301	0.09 304	0.12 266	0.28 284	0.00 1	0.12 293	1.92 344	5.62 334	0.30 266	0.28 273	0.07 254	0.82 236	1.53 309	0.13 223	0.26 319	1.71 252	0.76 311	2.51 279	3.89 304	0.22 297	0.26 328	0.40 311	1.60 324	1.99 314	2.72 305

cross-raft	0.54 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 273	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.39 280	0.09 226	0.14 222	0.13 236	0.07 254	0.62 213	1.31 300	0.11 213	0.15 269	2.97 285	0.85 317	3.56 316	3.57 290	0.00 1	0.01 164	0.10 273	0.01 234	0.03 226	0.19 250

FAT-Stereo	1.23 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.06 241	0.56 318	0.04 264	0.51 288	8.31 349	3.59 312	0.74 290	0.07 254	1.46 274	2.08 328	0.17 256	0.16 277	1.51 243	1.19 329	3.70 321	4.90 328	0.10 280	0.25 326	0.00 1	0.00 1	0.58 283	3.07 311

SHD	0.38 219	0.00 1	0.06 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 262	0.03 288	0.00 1	0.23 261	0.58 267	0.01 78	0.00 1	0.07 254	4.29 335	0.25 134	0.06 171	0.01 133	1.17 232	0.15 225	0.91 192	2.09 242	0.00 1	0.10 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SAMSARA	0.71 263	0.00 1	0.07 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.55 301	0.03 288	0.00 1	0.28 269	0.76 276	0.02 145	3.02 313	0.07 254	4.54 342	0.56 229	0.09 196	0.01 133	2.13 262	0.08 173	1.67 235	2.77 270	0.00 1	0.19 314	0.19 298	0.75 308	1.12 302	0.27 266

AnyNet_C32	1.27 294	0.12 307	0.01 258	0.05 291	0.01 211	0.16 290	0.42 292	0.00 1	3.19 347	0.33 273	1.46 296	0.12 213	0.02 162	0.07 254	4.07 327	0.86 263	0.09 196	0.15 269	0.76 215	0.52 297	2.00 254	2.23 243	0.01 240	0.30 330	1.79 330	3.65 342	1.56 311	10.19 345

PA-Net	0.14 147	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 130	0.07 254	0.71 229	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.01 96	0.04 70	1.84 227	0.41 309	0.01 164	0.00 1	0.03 245	0.00 1	0.39 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.58 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.07 254	0.73 231	0.23 115	0.04 142	0.00 1	0.25 171	0.00 1	1.54 227	1.42 198	0.01 240	0.02 225	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

NaN_ROB	0.28 206	0.10 304	0.17 310	0.04 289	0.18 316	0.11 261	0.16 268	0.01 278	1.57 335	0.02 221	0.55 265	0.13 218	0.03 180	0.07 254	1.03 261	0.24 122	0.07 183	0.11 240	0.15 149	0.26 262	0.39 166	0.66 150	0.13 285	0.24 324	0.12 278	0.40 294	0.16 259	0.46 282

ETE_ROB	0.20 184	0.01 216	0.00 1	0.01 274	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.29 249	0.11 210	0.01 130	0.07 254	0.72 230	0.22 104	0.62 304	0.04 197	0.73 214	0.05 157	0.92 193	1.43 200	0.00 1	0.02 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.20 184	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.01 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.27 247	0.30 266	0.01 130	0.07 254	0.98 255	0.22 104	0.04 142	0.01 133	0.52 195	0.04 145	0.72 187	1.36 193	0.00 1	0.02 225	0.00 1	0.00 1	0.87 296	0.00 1

LoS	0.27 202	0.01 216	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.01 196	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.11 249	0.00 1	0.29 263	0.30 274	0.08 266	0.69 226	0.76 255	0.31 281	0.18 294	0.72 213	0.16 231	1.81 246	1.83 226	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CIPLG	0.13 138	0.01 216	0.03 280	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.06 241	0.02 284	0.08 282	0.01 211	0.03 200	0.01 78	0.01 130	0.08 266	0.62 213	0.27 145	0.07 183	0.00 1	0.28 173	0.01 96	0.30 148	1.40 196	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.00 1	0.08 240	0.01 230

IPLGR_C	0.12 132	0.01 216	0.03 280	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.07 248	0.03 288	0.07 278	0.01 211	0.03 200	0.01 78	0.01 130	0.08 266	0.41 143	0.27 145	0.06 171	0.00 1	0.31 176	0.00 1	0.30 148	1.42 198	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.00 1	0.08 240	0.01 230

ACRE	0.13 138	0.01 216	0.02 268	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.07 248	0.02 284	0.08 282	0.01 211	0.06 217	0.01 78	0.01 130	0.08 266	0.40 137	0.27 145	0.07 183	0.00 1	0.39 184	0.01 96	0.34 157	1.40 196	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.00 1	0.08 240	0.01 230

AnonymousM	0.62 250	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 290	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.42 259	0.05 183	0.14 239	0.08 266	0.49 167	0.80 257	0.21 265	0.11 240	0.10 140	0.70 309	1.35 212	1.68 215	0.00 1	0.15 300	0.00 1	0.19 285	3.31 337	6.88 333

LMCR-Stereo	0.09 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 205	0.08 266	0.52 180	0.31 165	0.08 190	0.03 176	0.06 121	0.13 205	0.29 147	0.98 163	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.14 147	0.02 265	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.61 209	0.54 223	0.00 1	0.00 1	1.04 227	0.00 1	0.42 167	0.99 164	0.08 275	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XQC	0.40 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 268	0.00 1	0.00 1	0.14 255	0.47 260	0.01 78	1.09 294	0.08 266	4.21 331	0.62 238	0.07 183	0.00 1	0.96 222	0.01 96	0.68 183	2.06 236	0.00 1	0.10 271	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

ADCS	1.44 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.01 196	0.30 285	0.20 308	0.96 323	0.25 264	0.55 265	0.29 263	3.75 317	0.08 266	4.69 343	3.39 345	0.26 274	0.15 269	2.94 284	0.03 134	3.37 308	3.53 289	0.00 1	0.17 307	0.49 314	5.63 349	1.52 309	6.29 332

CBMV_ROB	2.09 311	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.21 300	0.04 233	1.11 337	0.10 288	1.50 335	3.75 319	13.56 332	7.40 328	0.08 266	3.15 308	1.74 322	0.69 308	0.20 306	6.65 306	0.27 265	4.19 328	2.80 271	0.23 298	0.11 275	1.40 327	1.34 318	1.89 313	4.07 319

anonymity	1.13 284	0.02 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 297	0.00 1	0.00 1	0.03 255	0.74 307	13.91 359	0.36 272	0.36 280	0.09 276	0.53 188	1.74 322	0.13 223	0.17 288	2.19 263	0.25 261	2.25 268	3.67 293	0.03 259	0.20 317	0.23 303	0.47 302	2.57 330	0.34 275

IPLGR	0.28 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.20 243	0.01 78	0.06 205	0.09 276	4.10 329	0.54 223	0.07 183	0.04 197	0.29 175	0.26 262	0.49 172	1.34 192	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	0.17 173	0.10 304	0.21 316	0.07 295	0.22 320	0.00 1	0.00 1	0.12 301	0.11 290	0.08 243	0.08 221	0.02 145	0.04 188	0.09 276	1.01 259	0.18 85	0.11 213	0.05 206	0.18 154	0.21 246	0.27 139	1.22 179	0.06 272	0.12 283	0.03 254	0.00 1	0.01 211	0.11 245

Any-RAFT	0.55 238	0.00 1	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 278	0.00 1	0.20 257	2.64 312	0.22 257	0.12 230	0.10 279	0.54 193	0.84 260	0.34 283	0.16 277	2.47 271	0.14 220	3.46 311	2.32 250	0.01 240	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.26 293

CC-Net-ROB	0.23 193	0.04 285	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.03 231	0.02 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.09 310	0.55 287	0.10 279	0.28 83	0.13 65	0.03 133	0.00 1	0.53 196	0.00 1	0.18 124	0.29 103	0.87 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Test	0.58 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 290	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.72 304	1.47 297	0.15 232	0.23 263	0.11 281	0.63 218	1.34 304	0.10 205	0.14 260	2.88 281	0.38 278	3.38 309	3.10 282	0.00 1	0.01 164	0.12 278	0.51 304	0.03 226	0.26 259

CAS	0.16 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 196	0.04 233	0.00 1	0.03 255	0.38 278	0.06 217	0.12 213	0.08 211	0.11 281	0.52 180	0.49 207	0.09 196	0.13 254	0.16 151	0.13 205	0.71 185	1.25 187	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CES	0.20 184	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 196	0.01 189	0.00 1	0.02 240	0.03 225	0.00 1	0.16 234	0.19 255	0.11 281	0.87 239	0.60 235	0.27 276	0.22 310	0.04 98	0.21 246	1.28 204	1.25 187	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.06 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.11 281	0.34 113	0.13 65	0.03 133	0.06 214	0.39 184	0.11 187	0.23 135	0.20 90	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.26 201	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.02 162	0.11 281	1.33 270	0.46 201	0.29 277	0.34 325	0.51 192	0.01 96	1.29 205	2.49 261	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MSMDNet	0.61 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.67 298	0.09 226	0.14 222	1.70 299	0.11 281	0.61 209	1.45 307	0.10 205	0.15 269	2.42 270	0.50 294	3.51 314	4.28 315	0.00 1	0.00 1	0.10 273	0.29 291	0.03 226	0.19 250

CSAN	0.41 224	0.09 302	0.16 309	0.07 295	0.15 314	0.01 196	0.19 275	0.00 1	1.58 336	0.10 246	0.97 283	1.09 296	0.08 211	0.11 281	0.98 255	0.30 158	0.09 196	0.11 240	0.67 209	0.56 302	0.95 194	1.09 171	0.07 273	0.19 314	0.08 270	0.97 314	0.10 247	0.34 275

NCCL2	0.16 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 288	0.91 246	0.27 145	0.22 268	0.04 197	0.04 98	0.03 134	0.38 164	0.86 160	0.18 290	0.03 240	0.00 1	0.00 1	0.91 297	0.00 1

PWCDC_ROB	0.20 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 231	0.02 145	0.00 1	0.12 288	2.10 294	0.35 184	0.04 142	0.03 176	0.01 55	0.00 1	0.52 173	1.85 228	0.00 1	0.11 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGM+DAISY	2.86 324	0.50 325	0.84 336	0.54 314	0.51 335	1.13 320	0.43 293	1.72 343	2.04 343	2.30 353	6.28 341	7.28 325	6.54 325	0.12 288	3.30 310	2.87 339	0.51 296	0.57 337	15.79 333	1.56 338	4.54 333	4.37 319	0.05 267	1.10 351	2.16 332	1.56 323	3.34 338	5.31 328

UNet	0.02 28	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 291	0.20 54	0.09 42	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.00 1	0.10 99	0.04 50	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ccs_rob	1.25 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 224	0.00 1	0.18 304	0.01 224	1.18 326	10.44 355	9.28 329	0.09 216	0.13 291	0.84 237	1.65 314	0.20 262	0.14 260	1.65 251	0.44 285	3.08 297	4.14 308	0.01 240	0.13 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 241

FADNet_RVC	0.69 261	0.04 285	0.21 316	0.07 295	0.25 322	0.00 1	0.34 287	0.03 288	0.21 299	0.23 261	0.11 230	0.27 260	0.12 230	0.14 293	2.41 301	0.90 271	0.15 241	0.70 343	3.72 296	0.37 276	1.70 243	2.92 274	0.29 302	0.34 334	0.20 299	0.02 241	2.57 330	0.38 277

R-Stereo Train	0.50 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 224	0.48 286	1.18 290	0.14 222	0.11 226	0.14 293	0.52 180	0.99 280	0.38 287	0.30 323	3.01 286	0.50 294	2.40 276	3.20 283	0.00 1	0.02 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo	0.50 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 224	0.48 286	1.18 290	0.14 222	0.11 226	0.14 293	0.52 180	0.99 280	0.38 287	0.30 323	3.01 286	0.50 294	2.40 276	3.20 283	0.00 1	0.02 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test-1	0.69 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 295	0.27 282	0.00 1	0.00 1	1.00 316	2.54 311	0.18 245	0.18 253	0.15 296	1.00 258	1.71 320	0.13 223	0.24 316	1.80 257	1.19 329	3.14 300	4.92 329	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGM_RVC	2.40 318	0.34 319	0.34 328	0.43 311	0.28 323	0.74 316	0.69 306	1.67 342	1.00 325	1.97 348	4.03 321	7.44 326	3.12 314	0.15 296	0.91 246	0.81 259	1.80 326	0.63 339	11.18 325	1.10 325	2.91 293	1.86 229	0.79 323	0.56 345	1.41 328	0.66 306	6.93 352	11.00 348
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.22 191	0.00 1	0.00 1	0.01 274	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.00 1	0.29 249	0.01 78	0.04 188	0.16 298	2.29 299	0.46 201	0.12 219	0.03 176	0.39 184	0.32 270	0.38 164	1.28 189	0.00 1	0.04 247	0.03 254	0.00 1	0.06 236	0.00 1

Anonymous3	0.41 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 279	0.35 278	0.16 298	1.07 263	2.44 333	0.19 259	0.19 299	1.40 240	0.37 276	1.96 252	2.42 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDVS	1.27 294	0.00 1	0.02 268	0.00 1	0.03 279	0.00 1	0.02 218	0.44 315	0.06 270	0.37 276	12.68 357	4.77 318	0.24 266	0.17 300	0.85 238	1.68 317	0.32 282	0.23 313	1.90 258	1.48 336	3.40 310	4.18 311	0.05 267	0.04 247	0.00 1	0.06 255	1.31 305	0.09 243

ACV-stereo	2.62 320	0.63 329	0.00 1	0.15 302	0.00 1	0.44 305	0.16 268	0.17 303	0.02 240	0.46 285	1.65 300	0.93 294	10.91 333	0.17 300	5.00 347	4.90 350	0.34 283	0.28 321	34.10 355	1.19 329	4.77 337	3.89 304	0.04 263	0.04 247	0.01 245	0.07 256	0.46 276	0.02 234

MANE	8.78 346	2.87 345	8.29 358	2.93 329	3.34 348	4.89 337	3.98 335	7.14 353	8.36 354	1.92 344	5.23 332	24.15 349	21.89 351	0.17 300	4.88 345	4.98 351	2.99 337	13.87 357	13.79 331	1.59 339	5.19 339	4.20 312	0.57 318	2.84 357	14.68 358	15.35 359	27.75 360	29.14 360

IPLG	0.28 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 255	0.00 1	0.13 231	0.01 78	0.02 162	0.18 303	4.08 328	0.51 210	0.06 171	0.02 161	0.69 212	0.18 235	0.32 154	1.16 176	0.00 1	0.02 225	0.02 253	0.00 1	0.01 211	0.00 1

MADNet+	0.80 273	0.01 216	0.08 298	0.00 1	0.11 308	0.02 224	1.20 315	0.00 1	0.00 1	0.20 257	0.03 200	0.62 288	0.05 201	0.21 304	5.10 349	1.72 321	0.65 307	0.01 133	1.44 241	0.63 306	4.41 330	4.57 322	0.00 1	0.49 344	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.07 241

AnyNet_C01	1.80 308	0.27 315	0.15 307	0.35 309	0.08 301	0.09 251	3.33 331	0.89 329	3.09 346	0.44 284	1.41 295	2.02 303	2.79 311	0.23 305	4.89 346	5.01 352	1.81 327	0.76 345	2.32 268	0.33 271	3.97 326	4.20 312	0.11 282	0.35 336	1.82 331	0.55 305	2.32 324	4.89 323

SGM-ForestM	3.78 329	5.31 349	1.67 343	1.82 326	0.21 319	4.13 336	4.09 336	2.88 347	1.28 332	1.49 334	2.36 308	15.61 334	9.22 330	0.23 305	0.80 234	0.37 189	1.79 325	0.14 260	12.88 326	0.54 298	2.71 288	1.24 183	0.58 319	0.22 321	6.71 349	4.59 348	11.01 355	8.15 340

ACVNet_2	2.28 315	0.14 310	0.04 287	5.65 337	0.01 211	2.24 324	2.10 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 257	0.81 291	0.12 230	0.24 307	0.53 188	0.21 99	6.50 346	0.00 1	25.54 349	0.05 157	2.63 284	4.60 323	8.83 343	0.18 311	0.43 312	0.00 1	0.15 256	0.26 259

SANet	1.86 309	0.26 314	0.20 312	0.16 303	0.33 328	0.21 300	0.49 298	1.17 339	1.99 341	0.26 265	1.10 287	23.80 348	6.11 323	0.25 308	1.71 281	0.30 158	1.34 321	0.06 214	1.31 237	0.11 187	1.69 241	1.75 221	0.01 240	0.14 292	0.06 262	2.02 329	0.51 279	2.91 309

MeshStereo	4.29 335	0.11 306	0.13 304	1.26 319	0.11 308	1.03 319	0.26 281	3.30 349	1.83 339	2.06 350	6.54 344	21.89 345	13.09 337	0.26 309	6.15 353	4.06 347	1.17 318	0.60 338	11.15 324	0.77 312	9.51 356	6.66 349	0.21 295	0.33 333	3.82 340	1.85 327	6.87 351	10.91 347
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
edge stereo	1.46 299	0.00 1	0.06 290	0.06 293	0.00 1	0.21 300	0.46 294	1.41 341	0.59 313	0.98 315	3.22 317	6.49 322	2.93 312	0.27 310	1.32 269	2.34 331	0.22 268	0.21 308	7.20 308	1.22 333	1.68 239	4.62 324	0.25 300	0.15 300	0.04 259	0.00 1	0.63 285	2.84 308

ACVNet-4b	1.66 304	0.99 337	0.15 307	2.58 327	0.00 1	2.40 326	3.28 329	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.15 236	1.47 298	2.63 310	0.28 311	0.28 83	0.26 139	3.20 338	0.03 176	10.68 322	0.27 265	3.61 317	4.98 331	5.50 338	0.30 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.71 296

SQANet	1.36 296	1.64 339	0.17 310	2.63 328	0.02 264	1.70 321	0.57 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 238	0.20 251	0.02 162	0.29 312	0.62 213	0.23 115	1.15 317	0.06 214	14.83 332	0.09 177	2.09 261	4.33 317	3.79 334	0.05 252	0.00 1	0.00 1	0.12 253	1.99 298

Dean	2.18 313	0.30 317	0.30 326	7.05 342	0.96 339	2.14 323	3.29 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.08 309	5.90 322	0.31 313	0.52 180	0.55 225	2.83 334	0.01 133	9.62 318	0.03 134	3.08 297	5.02 332	12.96 346	0.19 314	0.54 317	0.10 269	0.13 254	0.02 234

WAO-7	2.56 319	0.40 322	3.00 349	5.92 338	0.09 304	0.62 308	3.05 328	0.04 294	1.11 330	1.99 349	9.24 353	6.66 323	11.34 334	0.36 314	2.45 302	0.57 230	1.87 328	0.11 240	8.65 312	0.13 205	2.33 274	4.24 314	0.00 1	0.43 342	0.37 310	1.21 316	0.25 264	2.62 304

ADCPNet	1.65 303	0.02 265	0.71 335	0.06 293	0.58 336	0.02 224	2.65 325	0.73 322	0.43 309	1.10 322	2.45 309	0.46 277	6.88 327	0.36 314	4.35 337	0.87 267	0.14 234	0.01 133	5.05 301	0.73 310	1.58 230	2.08 239	1.21 328	0.01 164	0.97 323	1.50 322	0.85 293	8.85 343

AMNet	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 165	0.10 222	0.38 316	0.07 19	0.26 139	0.06 171	0.00 1	0.04 98	0.00 1	0.07 87	0.01 10	0.00 1	0.02 225	0.00 1	0.10 269	0.00 1	0.00 1

WAO-6	2.30 317	0.02 265	0.02 268	3.33 334	0.01 211	0.65 313	2.70 326	0.01 278	0.79 317	0.04 232	0.00 1	4.74 317	14.47 339	0.47 317	3.75 316	0.60 235	4.51 341	0.00 1	5.78 304	0.00 1	3.24 305	5.33 335	0.00 1	0.11 275	2.18 333	2.45 332	1.24 303	5.73 329

Reg-Stereo(zero)	0.77 270	0.00 1	0.02 268	0.00 1	0.01 211	0.09 251	0.10 253	0.96 332	0.23 302	0.72 304	6.49 342	0.36 272	0.14 239	0.50 318	0.49 167	1.29 298	0.14 234	0.03 176	2.03 260	0.46 288	1.45 222	3.08 279	0.20 293	0.00 1	0.07 264	0.17 278	1.01 299	0.73 286

HI	0.77 270	0.00 1	0.02 268	0.00 1	0.01 211	0.09 251	0.10 253	0.96 332	0.23 302	0.72 304	6.49 342	0.36 272	0.14 239	0.50 318	0.49 167	1.29 298	0.14 234	0.03 176	2.03 260	0.46 288	1.45 222	3.08 279	0.20 293	0.00 1	0.07 264	0.17 278	1.01 299	0.73 286

PWCK	4.79 338	0.74 333	0.03 280	2.93 329	0.35 331	6.13 343	6.97 344	0.89 329	1.31 333	2.70 354	6.69 345	16.70 335	8.73 329	0.55 320	1.72 282	0.71 244	2.01 330	0.22 310	44.34 359	1.82 343	4.65 334	3.43 288	0.60 320	0.11 275	3.50 336	3.47 339	2.18 320	5.92 331

CBMV	1.18 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 231	0.03 225	0.96 332	0.00 1	0.67 298	1.64 299	3.94 314	1.69 298	0.56 321	2.14 296	1.97 325	0.51 296	0.16 277	3.45 293	0.64 307	2.84 292	3.95 307	0.00 1	0.14 292	0.00 1	0.00 1	1.34 307	5.30 327
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
pmcnn	1.74 306	0.01 216	0.07 296	0.10 300	0.20 318	0.04 234	1.98 322	0.61 320	0.13 295	0.30 271	3.94 320	4.98 319	6.14 324	0.59 322	1.92 284	3.06 343	0.94 311	0.76 345	4.99 300	1.80 342	5.49 343	3.00 277	1.33 329	0.16 305	0.00 1	0.69 307	1.70 312	2.12 301

Ntro	1.75 307	3.28 347	0.30 326	3.24 332	0.01 211	2.99 329	1.57 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 283	0.15 244	0.60 323	0.87 239	0.18 85	1.61 322	0.07 223	16.64 335	0.14 220	3.12 299	4.97 330	5.40 336	0.06 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.64 295

RainbowNet	1.36 296	0.39 320	0.09 300	1.81 325	0.04 289	1.82 322	1.43 316	0.00 1	0.13 295	0.00 1	0.00 1	0.64 290	0.04 188	0.63 324	0.34 113	0.73 247	0.58 302	0.00 1	7.01 307	1.68 340	2.63 284	5.20 334	8.15 341	0.14 292	0.00 1	0.00 1	0.09 245	3.17 313

otaku	1.63 302	2.05 340	0.24 322	3.06 331	0.02 264	2.71 327	0.62 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 242	0.62 288	0.04 188	0.66 325	0.46 162	0.22 104	1.25 320	0.06 214	16.66 336	0.15 225	2.60 283	4.85 326	5.44 337	0.05 252	0.00 1	0.00 1	0.07 237	2.12 301

LVE	2.73 323	0.49 323	0.04 287	10.72 349	1.03 342	4.04 335	8.42 346	0.00 1	0.06 270	0.01 211	0.00 1	1.81 302	3.71 316	0.70 326	0.94 251	0.67 241	1.78 324	0.06 214	16.87 337	0.03 134	2.94 295	5.96 341	8.57 342	0.31 332	0.69 320	0.00 1	0.08 240	3.73 317

ELAS_RVC	4.04 333	0.49 323	1.39 342	1.11 318	0.60 337	7.99 345	1.00 313	2.40 345	0.47 311	1.87 343	6.10 338	23.27 346	16.03 342	0.81 327	3.42 313	1.07 288	1.91 329	2.00 350	4.96 299	0.58 303	5.46 342	6.46 346	0.42 310	1.07 350	7.42 351	3.86 343	2.54 329	4.24 320
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NOSS_ROB	0.76 268	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.03 231	0.00 1	0.95 331	0.09 286	1.05 320	1.79 303	1.64 300	0.34 277	0.82 328	2.09 292	2.78 338	0.24 271	0.22 310	0.62 203	0.13 205	3.50 313	3.90 306	0.03 259	0.18 311	0.00 1	0.00 1	0.04 231	0.00 1

MonStereo1	3.07 325	0.89 335	0.02 268	4.50 335	3.43 349	3.29 333	3.92 333	0.26 311	0.00 1	1.78 339	0.37 256	10.88 330	14.15 338	0.88 329	0.18 41	0.26 139	0.46 292	0.69 342	8.74 314	0.66 308	2.65 286	3.08 279	17.97 347	0.10 271	0.68 319	0.11 272	2.59 332	0.39 278

ELAS	4.27 334	0.67 332	1.26 341	1.74 324	1.18 343	2.86 328	1.19 314	2.85 346	1.02 326	1.69 337	6.75 346	24.91 350	14.95 340	0.94 330	3.89 320	1.08 290	2.17 331	1.95 349	5.40 303	0.46 288	5.36 341	6.55 347	0.35 307	0.85 348	7.90 354	5.92 350	4.17 349	7.23 336
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	1.95 310	0.65 331	0.03 280	6.22 340	0.05 292	3.35 334	4.82 338	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.00 1	1.77 301	0.02 162	1.06 331	0.33 110	0.24 122	2.73 333	0.02 161	13.00 327	0.02 124	3.21 302	4.28 315	10.49 344	0.15 300	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.21 255

MaskLacGwcNet_RVC	3.63 328	0.59 326	0.28 325	0.58 317	0.47 332	0.75 317	0.97 311	0.71 321	0.73 314	1.52 336	6.11 339	50.36 360	3.93 319	1.16 332	0.89 244	1.03 286	1.22 319	1.90 348	7.38 309	0.44 285	4.52 332	4.87 327	0.17 289	0.17 307	0.59 318	1.78 325	2.80 334	2.04 299

LE_ROB	15.66 356	2.59 343	5.85 355	11.36 350	30.01 360	15.68 352	25.64 356	14.54 359	12.68 357	1.81 340	9.70 354	37.08 359	44.29 359	1.30 333	3.44 315	0.97 277	1.12 316	0.49 336	26.77 352	5.29 356	4.42 331	3.03 278	6.44 339	22.04 361	27.17 362	26.95 360	38.02 361	44.17 362

BEATNet-Init1	14.24 354	15.54 358	3.97 352	25.94 359	7.60 354	23.87 356	12.50 349	7.89 355	7.55 353	3.12 356	8.54 351	27.62 353	35.02 355	1.31 334	8.22 358	6.75 355	3.46 339	2.85 353	43.92 358	15.02 359	7.82 352	8.02 353	3.01 331	3.65 358	19.26 360	8.29 354	42.94 362	30.90 361

MFN_U_SF_RVC	1.49 300	0.62 328	0.66 334	0.42 310	0.49 333	0.49 306	1.58 319	0.49 316	0.40 306	1.16 325	3.03 316	0.84 292	0.44 284	1.46 335	3.42 313	0.95 275	0.40 289	0.45 333	13.39 329	0.77 312	3.48 312	2.04 235	0.30 305	0.93 349	0.11 276	0.88 313	0.01 211	0.95 291

MFN_U_SF_DS_RVC	0.79 272	0.13 308	0.02 268	0.05 291	0.03 279	0.01 196	1.93 321	0.00 1	0.11 290	0.10 246	0.04 213	0.10 204	1.07 293	1.46 335	2.00 289	0.35 184	0.02 119	0.03 176	2.24 266	0.06 162	3.24 305	3.75 300	0.10 280	0.03 240	0.22 302	0.45 301	0.45 275	3.27 314

HBP-ISP	1.24 292	0.02 265	0.09 300	0.00 1	0.01 211	0.08 245	0.00 1	0.00 1	0.05 267	1.21 327	3.71 318	0.08 197	0.26 269	1.72 337	6.45 354	5.68 354	0.30 280	0.34 325	1.20 233	1.08 323	3.96 325	6.14 343	0.00 1	0.21 319	0.00 1	0.00 1	0.84 292	0.15 247

IMH-64-1	3.85 331	0.05 294	0.37 329	1.44 322	0.30 324	3.09 330	5.34 339	0.24 309	0.06 270	0.00 1	0.00 1	2.19 305	12.39 335	1.76 338	4.38 339	1.10 291	0.92 309	0.05 206	9.06 315	0.01 96	1.67 235	5.55 338	42.38 353	0.12 283	3.52 337	1.49 320	2.00 315	4.55 321

IMH-64	3.85 331	0.05 294	0.37 329	1.44 322	0.30 324	3.09 330	5.34 339	0.24 309	0.06 270	0.00 1	0.00 1	2.19 305	12.39 335	1.76 338	4.38 339	1.10 291	0.92 309	0.05 206	9.06 315	0.01 96	1.67 235	5.55 338	42.38 353	0.12 283	3.52 337	1.49 320	2.00 315	4.55 321

FBW_ROB	0.97 278	0.02 265	0.12 303	0.03 286	0.32 327	0.17 294	1.52 317	0.00 1	0.00 1	0.13 252	0.64 269	1.09 296	1.04 292	1.99 340	1.92 284	0.23 115	0.34 283	0.02 161	10.36 320	0.24 254	2.46 278	2.42 256	1.08 327	0.02 225	0.00 1	0.03 245	0.00 1	0.00 1

MSC_U_SF_DS_RVC	1.17 286	0.76 334	0.20 312	0.31 306	0.18 316	0.22 303	3.04 327	0.01 278	0.09 286	0.68 300	0.03 200	0.59 285	1.16 295	2.03 341	2.62 303	0.71 244	0.44 290	0.41 329	8.67 313	0.55 300	2.11 264	2.76 268	0.43 312	0.23 322	0.25 304	0.21 287	0.04 231	2.82 307

DGSMNet	2.69 322	0.59 326	0.13 304	0.34 308	0.00 1	0.62 308	0.09 251	0.83 326	0.27 304	2.27 352	13.50 358	0.87 293	3.27 315	2.04 342	3.76 317	4.88 349	5.69 343	2.41 351	7.38 309	1.17 328	7.85 353	8.59 356	1.41 330	0.70 347	0.47 313	1.46 319	0.48 277	1.60 294

DPSNet	3.78 329	0.04 285	0.03 280	0.00 1	0.07 298	0.14 282	0.37 288	0.00 1	0.06 270	0.00 1	1.34 294	25.08 351	4.60 321	2.89 343	5.42 350	4.03 346	1.04 314	0.48 335	40.54 356	1.90 344	5.96 348	6.80 350	0.77 322	0.43 342	0.04 259	0.00 1	0.02 218	0.00 1

ktn	7.26 343	0.97 336	2.82 348	7.79 343	1.57 344	7.69 344	14.03 350	1.76 344	7.34 352	0.22 259	1.16 288	19.49 338	33.76 354	4.08 344	1.49 276	0.93 273	5.70 344	0.19 299	18.77 343	2.88 349	3.54 315	4.16 309	38.83 349	0.14 292	1.70 329	2.63 335	2.45 328	9.93 344

notaker	8.18 345	8.30 354	3.80 351	16.02 356	6.70 353	17.10 353	15.34 353	0.84 327	0.78 316	0.03 225	0.06 217	23.40 347	32.99 353	4.55 345	1.44 273	0.65 240	4.67 342	0.05 206	21.88 347	0.42 282	5.81 347	5.95 340	44.83 357	0.35 336	0.36 309	0.75 308	0.63 285	3.05 310

PSMNet_ROB	2.63 321	3.17 346	0.20 312	0.23 304	0.11 308	5.05 338	3.48 332	0.00 1	0.00 1	1.05 320	4.82 329	3.84 313	9.24 331	5.42 346	0.77 232	0.29 156	1.04 314	0.17 288	13.41 330	0.49 292	3.21 302	1.71 218	10.65 345	0.34 334	0.33 307	0.81 311	0.44 274	0.76 289

DPSimNet_ROB	9.34 349	7.96 353	5.81 354	6.22 340	6.57 352	6.07 342	8.31 345	7.92 356	9.56 355	4.96 358	20.11 360	13.96 333	23.63 352	5.72 347	7.46 357	10.00 358	8.81 348	4.72 355	20.80 346	7.46 357	10.68 357	9.69 358	5.17 335	5.80 359	6.77 350	7.75 351	7.68 353	12.50 350

IMH	4.57 337	0.09 302	0.46 331	1.33 320	0.33 328	3.24 332	5.84 341	0.19 305	0.03 255	0.04 232	0.13 231	4.54 316	21.02 349	6.43 348	2.13 295	0.85 261	0.98 312	0.04 197	10.90 323	0.08 173	1.64 234	5.04 333	43.44 355	0.12 283	4.06 342	2.32 330	0.83 291	7.16 334

DPSM_ROB	83.66 363	71.63 364	94.12 364	53.34 362	64.00 361	53.60 363	41.12 360	100.00 366	100.00 368	100.00 367	100.00 367	83.87 362	96.06 364	6.88 349	100.00 368	100.00 367	90.19 364	95.81 366	82.05 362	92.53 363	95.25 367	97.38 365	41.02 351	100.00 369	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 367

DPSM	83.66 363	71.63 364	94.12 364	53.34 362	64.00 361	53.60 363	41.12 360	100.00 366	100.00 368	100.00 367	100.00 367	83.87 362	96.06 364	6.88 349	100.00 368	100.00 367	90.19 364	95.81 366	82.05 362	92.53 363	95.25 367	97.38 365	41.02 351	100.00 369	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 367

MADNet++	11.56 352	1.27 338	4.08 353	1.43 321	8.62 355	0.91 318	3.96 334	6.23 352	10.81 356	6.18 359	7.83 347	21.25 343	18.68 344	7.92 351	6.83 355	10.23 359	9.49 350	5.00 356	22.72 348	15.15 360	38.97 360	39.68 360	0.98 325	8.74 360	4.81 347	37.54 362	7.79 354	5.05 324

WAO-8	5.66 339	2.11 341	1.87 344	12.02 352	1.01 340	5.74 339	5.88 342	0.19 305	6.71 350	1.96 346	4.05 322	17.83 336	19.17 346	8.03 352	0.93 248	0.88 268	2.88 335	0.04 197	18.68 341	2.02 345	2.56 281	5.47 336	3.12 332	0.42 340	7.45 352	3.96 344	3.97 345	13.96 351

Venus	5.66 339	2.11 341	1.87 344	12.02 352	1.01 340	5.74 339	5.88 342	0.19 305	6.71 350	1.96 346	4.05 322	17.83 336	19.17 346	8.03 352	0.93 248	0.88 268	2.88 335	0.04 197	18.68 341	2.02 345	2.56 281	5.47 336	3.12 332	0.42 340	7.45 352	3.96 344	3.97 345	13.96 351

JetBlue	6.71 342	4.56 348	3.34 350	10.06 348	5.83 351	11.78 347	9.69 347	3.20 348	0.96 323	0.26 265	1.05 285	27.02 352	1.79 301	8.08 354	5.98 351	4.43 348	3.50 340	2.59 352	9.55 317	0.90 320	8.37 355	8.40 355	6.46 340	0.62 346	6.68 348	10.97 357	3.91 344	21.09 358

TorneroNet	9.27 348	6.70 351	0.59 333	8.59 345	0.89 338	15.04 351	14.99 352	1.15 338	15.94 358	0.28 269	4.13 325	21.03 342	36.22 356	8.11 355	1.93 286	0.92 272	5.90 345	0.00 1	28.28 353	4.07 351	5.61 346	6.13 342	44.80 356	0.13 288	4.50 345	3.37 338	0.49 278	10.49 346

DGTPSM_ROB	71.75 360	40.84 360	97.34 367	8.83 346	79.80 363	30.72 359	64.54 362	25.58 361	99.99 366	12.77 361	97.38 364	28.16 354	92.13 362	8.83 356	99.72 366	99.93 365	47.35 360	93.91 363	69.17 360	98.77 366	79.52 362	97.81 367	64.85 365	99.22 366	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 367

DPSMNet_ROB	71.83 361	40.93 361	97.34 367	8.88 347	79.83 364	30.72 359	64.55 363	25.59 362	99.99 366	12.96 362	97.37 363	28.30 355	92.46 363	9.07 357	99.72 366	99.93 365	47.45 361	93.93 364	69.88 361	98.78 367	79.62 363	97.92 368	64.95 366	99.22 366	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 367

TorneroNet-64	9.62 350	7.27 352	1.21 340	11.53 351	0.31 326	13.52 349	14.22 351	0.77 324	18.82 360	0.12 250	1.08 286	21.82 344	40.46 357	9.34 358	3.34 311	0.98 278	6.76 347	0.03 176	26.05 350	4.26 352	5.60 344	6.44 345	40.29 350	0.15 300	4.44 344	4.55 347	0.70 287	15.60 354

DLNR_Zeroshot_test	19.70 358	69.96 363	0.00 1	88.77 365	0.03 279	0.09 251	98.77 368	0.00 1	0.03 255	1.84 342	0.66 271	0.10 204	0.20 260	12.25 359	96.21 363	100.00 367	19.95 358	18.43 358	16.36 334	1.11 326	5.29 340	1.75 221	0.00 1	0.02 225	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

KSHMR	7.32 344	5.58 350	1.02 337	14.35 354	4.34 350	13.20 348	12.19 348	0.53 317	1.32 334	0.53 290	0.49 262	7.58 327	19.14 345	13.06 360	2.36 300	0.99 280	1.77 323	0.27 320	20.47 344	0.19 240	5.60 344	6.16 344	45.35 358	0.17 307	3.99 341	1.84 326	3.04 335	11.96 349

UNDER WATER	11.52 351	10.77 355	1.99 346	25.62 358	15.97 358	25.20 357	22.88 354	5.99 351	3.53 348	1.10 322	0.10 228	28.97 356	19.57 348	14.80 361	3.25 309	2.36 332	9.30 349	0.37 328	17.87 340	4.93 353	6.51 350	6.83 351	50.28 361	1.57 353	4.19 343	8.37 355	4.11 348	14.53 353

UNDER WATER-64	12.46 353	13.15 356	2.08 347	27.62 360	17.01 359	26.50 358	23.97 355	7.19 354	1.74 338	1.15 324	0.20 243	31.21 358	21.29 350	16.80 362	4.69 343	3.11 344	9.58 351	0.41 329	17.58 339	5.18 354	6.58 351	7.17 352	50.54 362	1.13 352	4.65 346	11.24 358	5.63 350	19.16 357

JetRed	15.55 355	13.85 357	21.25 360	3.29 333	11.00 356	23.25 355	28.57 357	11.81 358	2.67 345	2.82 355	0.28 248	20.42 339	2.00 304	20.14 363	7.05 356	9.45 357	26.15 359	35.73 360	8.55 311	5.24 355	25.95 359	16.94 359	26.72 348	2.30 355	18.80 359	36.15 361	13.09 357	26.44 359

HanzoNet	18.84 357	17.63 359	9.86 359	22.09 357	15.86 357	35.88 362	32.89 358	15.68 360	16.86 359	3.66 357	9.19 352	52.68 361	43.33 358	35.15 364	6.09 352	5.40 353	11.69 357	2.96 354	42.72 357	11.82 358	7.93 354	6.64 348	49.53 360	2.60 356	11.83 357	10.28 356	11.31 356	17.01 356

PML	75.23 362	92.32 366	40.92 362	100.00 370	85.92 365	99.81 368	85.15 365	100.00 366	88.69 362	99.01 364	44.78 361	99.77 368	99.42 366	88.94 365	73.48 361	47.64 360	83.21 363	28.34 359	99.19 366	65.46 362	41.32 361	47.31 361	49.19 359	55.96 364	73.24 365	60.38 363	99.98 366	81.82 364

LRCNet_RVC	49.44 359	66.95 362	34.18 361	88.01 364	86.59 366	83.58 365	77.68 364	40.99 363	25.39 361	95.87 363	64.14 362	84.13 364	47.24 360	95.35 366	19.57 359	2.87 339	56.10 362	39.42 361	90.88 364	49.94 361	16.11 358	8.09 354	89.74 367	45.55 363	2.77 334	0.09 266	15.03 358	8.65 341

CasAABBNet	97.26 368	99.60 369	100.00 371	99.01 366	100.00 369	91.42 366	91.33 366	100.00 366	100.00 368	100.00 367	100.00 367	94.83 366	99.85 367	95.73 367	100.00 368	100.00 367	100.00 370	100.00 369	100.00 368	100.00 369	100.00 369	100.00 369	54.13 363	100.00 369	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 367

FlowAnything	97.37 369	99.39 368	99.86 370	99.30 367	100.00 369	91.76 367	91.98 367	100.00 366	100.00 368	100.00 367	100.00 367	95.43 367	100.00 369	96.97 368	100.00 368	100.00 367	99.97 369	100.00 369	100.00 368	100.00 369	100.00 369	100.00 369	54.23 364	100.00 369	100.00 367	100.00 367	100.00 367	100.00 367

MEDIAN_ROB	92.20 365	96.49 367	94.17 366	99.95 368	99.19 367	99.95 369	100.00 370	97.11 364	94.14 363	99.60 365	99.37 365	92.43 365	88.70 361	99.92 369	95.80 362	92.88 362	95.88 366	94.82 365	98.03 365	94.68 365	81.84 365	81.93 363	100.00 369	90.29 365	65.82 364	79.89 365	68.57 363	87.91 365

HaxPig	94.43 366	99.96 371	92.01 363	99.99 369	99.99 368	99.98 370	99.98 369	99.96 365	99.91 364	99.99 366	99.97 366	99.99 369	99.86 368	99.99 370	98.15 364	96.51 363	97.29 367	91.52 362	99.99 367	99.99 368	80.58 364	74.96 362	99.98 368	99.94 368	53.35 363	96.94 366	74.18 364	94.53 366

AVERAGE_ROB	95.57 367	99.91 370	98.71 369	100.00 370	100.00 369	100.00 371	100.00 370	100.00 366	99.96 365	100.00 367	100.00 367	100.00 370	100.00 369	100.00 371	98.99 365	99.18 364	99.81 368	99.12 368	100.00 368	100.00 369	92.26 366	96.18 364	100.00 369	100.00 369	73.29 366	74.36 364	75.52 365	73.13 363

GS-Stereo																							0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ASD4																								26.47 362

Low-res two-view benchmark