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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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