Low-res two-view results

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

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

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

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

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

MyStereo8	0.28 153	0.37 267	2.57 325	0.02 263	0.00 1	1.23 348	0.00 1	0.26 121	0.15 96	0.02 211	0.05 283	0.14 175	0.04 201	0.24 157	0.05 144	0.00 1	0.11 389	0.00 1	0.01 314	0.04 201	0.21 381

SMFormer	0.33 184	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 288	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.15 181	0.00 1	3.24 259	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.02 221

tta	0.33 184	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 288	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.15 181	0.00 1	3.24 259	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 126

qqq1	0.33 184	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 288	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.15 181	0.00 1	3.24 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 126

fff1	0.33 184	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 288	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.15 181	0.00 1	3.24 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 126

MyStereo07	0.10 18	0.12 141	0.59 33	0.00 1	0.00 1	0.98 216	0.00 1	0.03 6	0.10 65	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.05 226	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.04 281

MyStereo06	0.36 201	0.13 147	2.17 296	0.01 239	0.00 1	1.09 307	0.00 1	0.23 112	0.09 47	0.49 350	0.41 331	1.01 327	1.05 344	0.21 153	0.24 264	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.04 281

MyStereo05	0.28 153	0.13 147	2.37 306	0.01 239	0.00 1	1.09 307	0.00 1	1.02 236	0.45 142	0.04 255	0.01 199	0.26 219	0.14 268	0.00 1	0.06 158	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.04 281

MyStereo04	0.26 143	0.12 141	2.34 303	0.00 1	0.00 1	0.98 216	0.00 1	0.84 211	0.20 109	0.06 272	0.01 199	0.33 234	0.11 261	0.00 1	0.06 158	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.04 281

WAO-6	2.38 376	0.69 341	1.93 279	0.00 1	0.00 1	3.94 388	0.29 345	5.62 392	7.23 396	0.34 339	6.76 383	7.73 391	1.96 367	5.88 356	5.07 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 320	0.03 253

ACVNet-DCA	0.25 139	0.22 193	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.31 355	0.00 1	0.95 226	0.55 159	0.07 278	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.59 179	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

xx1	0.28 153	0.22 193	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.31 355	0.00 1	1.41 277	0.69 354	0.07 278	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 179	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

1test111	0.28 153	0.22 193	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.31 355	0.00 1	0.95 226	0.55 159	0.07 278	0.00 1	0.03 73	0.02 128	1.23 201	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

cc1	0.28 153	0.22 193	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.31 355	0.00 1	1.41 277	0.69 354	0.07 278	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.59 179	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.04 281

mmm	0.13 47	0.02 7	0.42 5	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 215	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.51 174	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

11t1	0.08 9	0.01 1	0.54 22	0.00 1	0.00 1	0.09 23	0.00 1	0.44 153	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

ff7	0.11 32	0.18 172	0.52 14	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 362	0.07 250	0.01 126

IGEVStereo-DCA	0.10 18	0.06 83	0.52 14	0.01 239	0.00 1	0.32 58	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.04 201	0.14 144	0.44 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 362	0.05 218	0.01 126

ffff	0.11 32	0.18 172	0.52 14	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 362	0.07 250	0.01 126

rrr	0.24 133	0.06 83	1.91 276	0.01 239	0.00 1	0.32 58	0.04 277	1.34 267	0.15 96	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.04 201	0.14 144	0.44 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 381	0.05 218	0.05 298

DualNet	0.55 276	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 129	0.00 1	1.42 280	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.67 300	0.02 128	0.57 176	5.86 379	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.03 253

ffm	0.25 139	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 129	0.00 1	1.42 280	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.67 300	0.02 128	0.57 176	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.03 253

ff1	0.80 319	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 129	0.00 1	1.42 280	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.67 300	0.02 128	5.57 343	5.86 379	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.03 253

mmx	0.85 325	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 129	0.00 1	2.50 362	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.67 300	0.02 128	5.57 343	5.86 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

11t	0.11 32	0.18 172	0.52 14	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 362	0.07 250	0.01 126

tt1	0.27 149	0.23 202	1.17 175	0.00 1	0.00 1	1.29 353	0.00 1	1.42 280	0.57 203	0.07 278	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.57 176	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.03 253

ttt	0.70 309	0.02 7	0.78 80	0.00 1	0.00 1	0.62 129	0.00 1	2.50 362	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.29 225	0.01 84	4.18 298	5.00 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

1111x	0.87 330	0.02 7	1.20 180	0.00 1	0.00 1	0.70 153	0.00 1	2.60 374	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.01 84	5.36 334	6.80 384	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

whm_eth	0.17 85	0.36 259	1.51 236	0.00 1	0.00 1	0.53 107	0.00 1	0.25 118	0.61 291	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.01 84	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 343

xxx	0.85 325	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 129	0.00 1	2.50 362	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.67 300	0.02 128	5.57 343	5.86 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

GMStereo_Zeroshot	0.07 7	0.04 38	0.80 88	0.08 328	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 18	0.10 65	0.00 1	0.03 276	0.19 200	0.03 170	0.00 1	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

test croco	0.11 32	0.17 168	1.21 190	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.00 1	0.16 84	0.32 129	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.03 91	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 362	0.01 126

StereoIM	0.06 5	0.16 164	0.66 39	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.01 212	0.06 28	0.12 83	0.00 1	0.01 199	0.04 93	0.02 128	0.02 66	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

StereoVision	0.16 77	0.25 212	1.07 160	0.00 1	0.00 1	0.47 90	0.01 212	0.18 91	0.61 291	0.00 1	0.29 322	0.15 181	0.02 128	0.07 116	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.01 126

MIF-Stereo (partial)	0.08 9	0.11 132	0.96 130	0.00 1	0.00 1	0.08 21	0.00 1	0.19 94	0.08 31	0.00 1	0.01 199	0.02 38	0.02 128	0.02 66	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.01 126

MIF-Stereo	0.06 5	0.06 83	0.83 94	0.00 1	0.00 1	0.08 21	0.01 212	0.06 28	0.03 4	0.00 1	0.08 298	0.02 38	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.00 1

CASnet	0.08 9	0.05 60	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 177	0.00 1	0.14 80	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.17 85	0.04 38	0.93 124	0.00 1	0.00 1	1.10 313	0.00 1	0.99 233	0.03 4	0.01 123	0.00 1	0.21 206	0.00 1	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo	0.71 312	0.88 364	2.40 308	0.00 1	0.00 1	0.63 139	0.01 212	1.57 311	0.58 242	0.45 346	0.00 1	0.54 288	0.30 299	6.37 378	0.07 169	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.22 352	0.17 373

4D-IteraStereo	0.16 77	0.51 310	1.73 258	0.00 1	0.00 1	0.38 69	0.03 265	0.08 45	0.08 31	0.02 211	0.01 199	0.00 1	0.01 84	0.06 111	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.06 318

LoS_RVC	0.05 2	0.05 60	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.16 33	0.00 1	0.17 89	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.01 84	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

CAS	0.10 18	0.05 60	0.46 8	0.00 1	0.00 1	1.03 234	0.00 1	0.21 109	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.01 84	0.01 25	0.02 103	0.08 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 18	0.04 38	0.98 138	0.00 1	0.00 1	0.62 129	0.00 1	0.09 51	0.11 71	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 328	0.04 201	0.03 253

coex-ft	8.40 405	2.59 408	75.27 415	0.00 1	0.00 1	0.18 35	0.04 277	0.13 77	20.18 405	39.66 413	4.06 372	4.68 381	8.53 401	3.94 290	7.96 387	0.02 357	0.07 378	0.00 1	0.02 328	0.14 313	0.50 394

anonymousdsp	0.11 32	0.18 172	0.58 30	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.00 1	0.08 45	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.04 201	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 367	0.07 250	0.03 253

CBFPSM	0.36 201	0.54 319	2.16 295	0.00 1	0.00 1	0.30 53	0.00 1	0.26 121	0.62 339	0.01 123	0.01 199	1.68 361	1.03 342	0.27 160	0.33 282	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

LoS	0.14 60	0.07 101	0.66 39	0.02 263	0.00 1	1.05 244	0.01 212	0.07 40	0.57 203	0.01 123	0.01 199	0.16 188	0.04 201	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.00 1

CES	0.08 9	0.07 101	0.43 6	0.00 1	0.00 1	0.21 39	0.01 212	0.08 45	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.08 139	0.04 201	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

GASNet	0.56 280	1.09 375	2.57 325	0.00 1	0.00 1	0.52 104	0.02 249	1.12 249	0.22 112	0.01 123	0.14 306	0.50 282	0.12 264	4.09 295	0.39 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 372	0.08 330

gwcnet-sp	0.28 153	0.15 157	2.75 335	0.00 1	0.00 1	0.51 98	0.02 249	0.49 161	0.57 203	0.01 123	0.01 199	0.08 139	0.04 201	0.87 189	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

scenet	0.28 153	0.15 157	2.75 335	0.00 1	0.00 1	0.51 98	0.02 249	0.49 161	0.57 203	0.01 123	0.01 199	0.08 139	0.04 201	0.87 189	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

CASS	0.07 7	0.06 83	0.73 47	0.00 1	0.00 1	0.10 25	0.01 212	0.15 83	0.12 83	0.16 315	0.00 1	0.02 38	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.12 41	0.15 157	0.92 123	0.00 1	0.00 1	0.46 89	0.00 1	0.41 148	0.10 65	0.00 1	0.00 1	0.10 153	0.00 1	0.07 116	0.19 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 328	0.04 201	0.02 221

knoymous	0.09 14	0.04 38	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.11 28	0.00 1	0.23 112	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 210	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousa	0.14 60	0.15 157	1.74 262	0.00 1	0.00 1	0.28 48	0.00 1	0.01 1	0.11 71	0.00 1	0.01 199	0.42 261	0.02 128	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 349	0.00 1	0.02 221

riskmin	0.11 32	0.01 1	0.87 110	0.01 239	0.00 1	0.13 32	0.00 1	0.30 133	0.09 47	0.00 1	0.01 199	0.76 310	0.00 1	0.02 66	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

Anonymous_2	0.88 331	0.02 7	1.06 153	0.01 239	0.00 1	0.19 36	0.00 1	0.14 80	0.08 31	0.01 123	0.04 281	1.07 333	0.00 1	0.02 66	0.02 103	0.01 343	0.04 354	2.31 410	11.16 414	1.35 395	0.01 126

Wz-Net-TNSev	1.42 359	2.41 407	11.01 399	0.00 1	0.00 1	0.42 77	0.14 319	2.05 341	0.61 291	0.06 272	0.01 199	1.34 348	0.16 275	5.70 348	4.19 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.19 342	0.10 350

Selective-RAFT	0.13 47	0.04 38	0.51 11	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.00 1	0.04 12	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.06 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 384	0.04 201	0.00 1

ProNet	0.09 14	0.20 184	0.53 21	0.00 1	0.00 1	0.80 173	0.00 1	0.04 12	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.01 126

ssnet_v2	0.28 153	0.17 168	1.18 178	0.00 1	0.00 1	0.81 175	0.00 1	1.05 238	0.59 254	0.09 293	0.01 199	0.88 318	0.09 249	0.43 170	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 302	0.09 343

RCA-Stereo	0.18 95	0.11 132	0.63 36	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.00 1	1.48 300	0.07 18	0.07 278	0.00 1	0.02 38	0.05 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.01 126

ssnet	0.28 153	0.15 157	2.75 335	0.00 1	0.00 1	0.51 98	0.02 249	0.49 161	0.57 203	0.01 123	0.01 199	0.08 139	0.04 201	0.87 189	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

CroCo-Stereo Lap2	0.09 14	0.23 202	0.74 56	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.07 40	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.01 126

DCANet-4	0.31 173	0.05 60	2.61 327	0.00 1	0.00 1	1.05 244	0.00 1	1.49 306	0.61 291	0.13 305	0.00 1	0.03 73	0.05 226	0.03 91	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 298

qqq	0.17 85	0.01 1	0.52 14	0.00 1	0.00 1	0.12 31	0.00 1	0.95 226	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 201	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

ccc-4	0.11 32	0.18 172	0.52 14	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 362	0.07 250	0.01 126

tt	48.25 414	0.05 60	28.22 407	1.29 398	0.00 1	100.00 426	100.00 424	100.00 425	97.19 420	0.08 285	0.00 1	97.99 424	86.70 420	2.26 226	99.92 425	83.66 421	94.83 420	16.47 414	21.27 416	35.05 414	0.01 126

ADStereo(finetuned)	0.34 191	0.37 267	2.24 299	0.00 1	0.00 1	1.04 241	0.00 1	1.49 306	0.61 291	0.08 285	0.00 1	0.04 93	0.74 332	0.03 91	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.05 298

x	0.10 18	0.01 1	0.51 11	0.00 1	0.00 1	0.09 23	0.00 1	0.67 190	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

DisPM	0.16 77	0.05 60	0.82 92	0.07 323	0.00 1	1.14 332	0.41 359	0.08 45	0.54 155	0.03 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

Wz-Net-SNSev	0.78 317	1.10 376	6.27 386	0.00 1	0.00 1	0.27 45	0.00 1	0.95 226	0.61 291	0.00 1	0.01 199	0.41 260	0.10 257	4.92 320	0.81 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 335	0.03 253

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 219	0.52 315	3.02 346	0.00 1	0.00 1	0.57 116	0.00 1	1.15 253	0.60 276	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.14 268	1.51 205	0.76 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BUS	0.33 184	0.05 60	0.54 22	0.00 1	0.00 1	1.87 372	0.00 1	2.43 359	0.58 242	0.30 333	0.09 299	0.65 297	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.34 191	0.61 333	4.26 374	0.00 1	0.00 1	0.49 94	0.00 1	0.26 121	0.61 291	0.00 1	0.01 199	0.23 210	0.03 170	0.10 134	0.16 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

Wz-Net-MNSev	0.48 243	0.76 356	3.11 351	0.00 1	0.00 1	0.23 41	0.00 1	1.07 242	0.61 291	0.01 123	0.01 199	0.13 169	0.13 267	3.12 254	0.34 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.01 126

IER	0.14 60	0.09 114	1.29 198	0.00 1	0.00 1	0.62 129	0.00 1	0.17 89	0.10 65	0.00 1	0.00 1	0.40 257	0.02 128	0.11 139	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

NINENet	0.45 230	0.09 114	0.81 89	0.06 319	0.00 1	1.87 372	0.00 1	2.69 377	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.65 297	0.00 1	2.15 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 153	0.05 60	0.54 22	0.00 1	0.00 1	1.07 287	0.00 1	2.43 359	0.58 242	0.30 333	0.09 299	0.36 244	0.03 170	0.01 25	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 209	0.07 101	1.32 202	0.00 1	0.00 1	1.07 287	0.00 1	2.43 359	0.58 242	0.30 333	0.09 299	0.63 292	0.00 1	0.96 193	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 32	0.18 172	0.58 30	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.00 1	0.08 45	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.04 201	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 367	0.07 250	0.03 253
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.50 257	0.51 310	1.44 227	0.00 1	0.00 1	0.29 50	0.00 1	0.63 185	0.59 254	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.01 84	6.14 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 352	0.01 126

psmg	0.22 118	0.05 60	0.54 22	0.00 1	0.00 1	1.05 244	0.00 1	1.73 327	0.58 242	0.00 1	0.00 1	0.36 244	0.03 170	0.01 25	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

CSP-Net	0.37 206	0.10 118	0.54 22	0.00 1	0.00 1	0.50 96	0.00 1	0.64 186	0.13 90	0.00 1	0.00 1	0.15 181	0.02 128	5.27 328	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.00 1

WZ-Net	1.38 357	1.14 382	10.22 397	0.00 1	0.00 1	0.82 177	0.00 1	1.37 275	0.61 291	0.01 123	0.01 199	1.09 334	2.20 373	6.39 379	3.68 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 250	0.02 221

UDGNet	0.14 60	0.48 301	0.72 45	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.00 1	0.05 18	0.28 121	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 77	0.52 315	0.86 105	0.01 239	0.00 1	1.03 234	0.00 1	0.09 51	0.52 149	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.00 1

dad	0.17 85	0.54 319	0.82 92	0.00 1	0.00 1	1.03 234	0.00 1	0.02 4	0.23 116	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.63 183	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

DDUNet	0.34 191	0.20 184	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.79 171	0.01 212	0.91 220	0.54 155	0.04 255	0.01 199	1.11 337	0.01 84	1.89 212	0.17 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.00 1

UDG	0.42 219	0.43 288	1.17 175	0.00 1	0.00 1	0.99 222	0.00 1	1.70 324	0.60 276	0.05 264	0.00 1	1.51 358	0.19 281	1.20 198	0.61 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 60	0.52 14	0.00 1	0.00 1	0.06 18	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

DAS	0.49 248	0.05 60	1.29 198	0.00 1	0.00 1	0.07 19	0.00 1	1.25 260	0.61 291	1.18 367	0.00 1	0.24 212	0.03 170	4.76 315	0.22 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 126

SepStereo	0.45 230	0.05 60	1.29 198	0.00 1	0.00 1	0.07 19	0.00 1	1.25 260	0.61 291	1.18 367	0.00 1	0.24 212	0.03 170	3.93 289	0.22 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 126

IPLG	0.51 262	0.38 277	1.60 244	0.02 263	0.00 1	1.11 321	0.07 293	1.48 300	0.57 203	0.05 264	0.00 1	0.12 162	0.15 273	4.58 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.00 1

MIPNet	0.34 191	0.35 252	1.56 240	0.02 263	0.00 1	1.11 321	0.09 306	1.57 311	0.65 346	0.11 300	0.05 283	0.18 193	0.19 281	0.74 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.06 238	0.01 126

AASNet	0.27 149	0.47 299	1.56 240	0.00 1	0.00 1	0.91 205	0.00 1	0.58 175	0.58 242	0.00 1	0.00 1	0.39 255	0.02 128	0.33 162	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 360	0.06 318

ACRE	0.34 191	0.70 343	2.13 292	0.10 337	0.00 1	0.90 198	0.20 327	1.45 288	0.61 291	0.02 211	0.01 199	0.13 169	0.05 226	0.14 144	0.17 235	0.00 1	0.03 339	0.01 352	0.02 328	0.17 335	0.04 281

SACVNet	0.42 219	0.29 227	1.10 161	0.00 1	0.00 1	1.02 228	0.00 1	0.78 199	0.29 125	0.03 238	0.00 1	0.24 212	0.02 128	4.27 303	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 348	0.01 126

AACVNet	0.40 215	0.36 259	0.90 117	0.00 1	0.00 1	0.53 107	0.00 1	0.18 91	0.41 141	0.02 211	0.00 1	0.11 156	0.01 84	5.33 331	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 320	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 169	0.19 181	1.78 264	0.00 1	0.00 1	1.03 234	0.00 1	2.08 345	0.28 121	0.00 1	0.00 1	0.37 250	0.04 201	0.02 66	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 253

PSMNet-ADL	0.35 197	0.05 60	0.65 38	0.00 1	0.00 1	1.03 234	0.00 1	0.59 177	0.09 47	0.00 1	0.07 295	0.47 269	0.01 84	3.66 279	0.30 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.02 221

ADLNet2	0.55 276	0.33 239	2.54 324	0.00 1	0.00 1	0.88 194	0.00 1	0.69 191	0.65 346	0.00 1	0.07 295	1.47 355	0.02 128	4.12 297	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 310	0.01 126

TRStereo	0.37 206	0.23 202	1.41 222	0.03 280	0.00 1	1.07 287	0.02 249	3.07 382	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.11 156	0.40 309	0.06 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 391	0.01 56	0.08 330

LCNet	0.22 118	0.11 132	0.74 56	0.11 347	0.00 1	0.97 214	0.00 1	0.09 51	0.59 254	0.01 123	0.00 1	0.02 38	1.10 347	0.43 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.01 126

HHNet	0.48 243	0.21 187	1.60 244	0.10 337	0.00 1	1.14 332	0.26 336	0.47 158	0.59 254	0.01 123	3.56 371	0.04 93	0.71 328	0.00 1	0.73 316	0.02 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.00 1

NF-Stereo	0.47 236	0.03 23	0.77 71	0.12 351	0.00 1	1.07 287	0.26 336	0.19 94	0.60 276	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 367	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

OCTAStereo	0.47 236	0.03 23	0.77 71	0.12 351	0.00 1	1.07 287	0.26 336	0.19 94	0.60 276	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.16 366	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 243	0.04 38	1.10 161	0.17 369	0.00 1	1.07 287	0.25 334	0.12 73	0.61 291	0.03 238	0.01 199	0.02 38	0.01 84	6.03 360	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

KMStereo	0.48 243	0.04 38	1.10 161	0.17 369	0.00 1	1.07 287	0.25 334	0.12 73	0.61 291	0.03 238	0.01 199	0.02 38	0.01 84	6.03 360	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

PSM-AAD	0.49 248	0.02 7	0.75 64	0.06 319	0.00 1	1.19 345	2.19 394	0.12 73	0.59 254	0.01 123	0.45 333	0.13 169	4.04 389	0.22 154	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

FTStereo	0.78 317	0.01 1	1.27 197	0.12 351	0.00 1	1.15 335	2.80 400	0.09 51	0.61 291	0.16 315	5.93 381	0.36 244	2.56 376	0.53 175	0.01 74	0.07 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

KYRaft	0.21 114	0.03 23	0.74 56	0.04 291	0.00 1	1.16 339	0.12 317	0.08 45	0.60 276	0.01 123	0.30 323	0.03 73	0.77 334	0.37 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

DEmStereo	0.75 314	0.06 83	1.73 258	0.04 291	0.00 1	0.78 169	0.52 370	0.05 18	0.57 203	0.05 264	0.72 345	0.02 38	3.42 384	5.79 353	1.29 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

DRaft	0.56 280	0.08 108	0.73 47	0.00 1	0.00 1	0.92 207	0.19 325	0.05 18	0.09 47	0.03 238	0.26 319	0.06 126	2.55 375	4.61 312	1.38 337	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.02 328	0.03 180	0.08 330

GrayStereo	0.46 234	0.01 1	0.71 43	0.10 337	0.00 1	1.12 328	2.67 399	0.20 104	0.59 254	0.00 1	0.00 1	0.08 139	3.76 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

RE-Stereo	0.47 236	0.03 23	0.77 71	0.12 351	0.00 1	1.07 287	0.26 336	0.19 94	0.60 276	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 367	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 77	0.04 38	0.73 47	0.19 375	0.00 1	1.08 299	0.21 328	0.16 84	0.59 254	0.03 238	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 66	0.22 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

TVStereo	0.47 236	0.03 23	0.77 71	0.12 351	0.00 1	1.07 287	0.26 336	0.19 94	0.60 276	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 367	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 262	0.13 147	1.14 169	0.10 337	0.00 1	1.17 342	0.10 310	0.28 129	0.61 291	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.12 264	6.22 374	0.22 256	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 126

AnonymousM	0.10 18	0.04 38	0.56 28	0.00 1	0.00 1	1.02 228	0.00 1	0.19 94	0.11 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 116	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

CroCo-Stereo	0.13 47	0.16 164	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.98 231	0.57 203	0.00 1	0.01 199	0.31 231	0.03 170	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	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
GMM-Stereo	0.18 95	0.02 7	1.37 213	0.08 328	0.00 1	1.11 321	0.13 318	0.09 51	0.60 276	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.10 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 125	0.04 38	0.76 69	0.10 337	0.00 1	1.15 335	0.02 249	0.27 125	0.65 346	0.01 123	0.54 337	0.04 93	0.71 328	0.27 160	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

LMCR-Stereo	0.27 149	0.34 243	1.42 224	0.00 1	0.00 1	0.79 171	0.00 1	2.15 349	0.61 291	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.04 201	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.10 18	0.20 184	0.57 29	0.00 1	0.00 1	0.52 104	0.00 1	0.05 18	0.07 18	0.00 1	0.01 199	0.14 175	0.03 170	0.02 66	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.25 360	0.20 377

GEStereo_RVC	0.43 226	0.38 277	1.10 161	0.01 239	0.00 1	1.02 228	0.00 1	1.94 338	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.14 175	0.01 84	3.25 264	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.02 221

Anonymous3	0.19 100	0.07 101	1.33 203	0.00 1	0.00 1	1.12 328	0.00 1	0.56 170	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.06 126	0.00 1	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

CREStereo++_RVC	0.10 18	0.06 83	0.78 80	0.00 1	0.00 1	1.00 224	0.00 1	0.10 66	0.08 31	0.00 1	0.01 199	0.03 73	0.00 1	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.21 114	0.05 60	0.81 89	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.02 249	1.36 269	0.56 171	0.01 123	0.34 328	0.02 38	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

TestStereo	0.31 173	0.22 193	1.36 211	0.00 1	0.00 1	0.27 45	0.00 1	0.06 28	0.04 9	0.01 123	0.00 1	0.03 73	0.01 84	4.27 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.12 41	0.15 157	0.78 80	0.00 1	0.00 1	1.03 234	0.00 1	0.07 40	0.08 31	0.01 123	0.15 308	0.04 93	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 41	0.25 212	0.79 83	0.00 1	0.00 1	0.92 207	0.00 1	0.18 91	0.08 31	0.00 1	0.21 316	0.03 73	0.00 1	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	0.10 18	0.22 193	1.35 207	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.15 367

CroCo_RVC	0.10 18	0.22 193	1.35 207	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.15 367

pcwnet_v2	0.47 236	0.11 132	5.03 382	0.00 1	0.00 1	0.70 153	0.00 1	1.98 340	0.61 291	0.01 123	0.00 1	0.36 244	0.33 304	0.18 149	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.02 221

RALCasStereoNet	0.16 77	0.35 252	0.84 99	0.00 1	0.00 1	0.32 58	0.03 265	0.16 84	0.56 171	0.02 211	0.07 295	0.05 114	0.08 246	0.13 142	0.08 179	0.00 1	0.31 399	0.00 1	0.00 1	0.07 250	0.11 352

RALAANet	0.13 47	0.51 310	0.95 128	0.00 1	0.00 1	0.32 58	0.01 212	0.38 141	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 114	0.09 249	0.02 66	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 328	0.10 289	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 14	0.05 60	1.02 141	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 73	0.48 144	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

Anonymous	0.05 2	0.06 83	0.86 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.05 298

ADLNet	0.38 209	0.21 187	0.86 105	0.00 1	0.00 1	0.67 148	0.00 1	0.86 214	0.60 276	0.18 318	0.01 199	1.01 327	0.02 128	2.92 247	0.26 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 282	0.02 221

GES	0.18 95	0.05 60	0.87 110	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.02 249	0.60 179	0.08 31	0.00 1	0.02 271	0.11 156	0.09 249	0.44 172	0.16 231	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

HCRNet	0.32 182	0.10 118	0.81 89	0.00 1	0.00 1	1.10 313	0.00 1	0.39 144	0.59 254	0.01 123	0.01 199	0.06 126	0.03 170	3.24 259	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.02 221

DCANet	0.25 139	0.37 267	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.00 1	1.49 306	0.61 291	0.08 285	0.00 1	0.04 93	0.00 1	0.02 66	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.05 298

222	1.95 368	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 119	0.00 1	2.64 376	0.57 203	0.02 211	0.00 1	0.05 114	0.02 128	3.34 267	31.23 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

test_xeample3	0.24 133	0.06 83	1.84 268	0.02 263	0.00 1	0.33 62	0.05 285	1.33 266	0.14 92	0.00 1	0.03 276	0.03 73	0.03 170	0.10 134	0.43 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 392	0.05 218	0.06 318

xxxx	1.04 340	0.02 7	0.54 22	0.00 1	0.00 1	0.53 107	0.00 1	2.53 366	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	2.04 214	14.52 405	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

test_xeample	1.14 346	0.02 7	0.58 30	0.00 1	0.00 1	0.57 116	0.00 1	2.57 369	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.02 128	3.45 270	15.00 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

ARAFT	0.58 290	0.75 351	2.78 338	0.00 1	0.00 1	1.20 347	0.00 1	2.26 353	0.57 203	0.05 264	0.00 1	0.18 193	0.03 170	3.54 274	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 342	0.04 281

AFF-stereo	0.18 95	0.42 286	0.77 71	0.00 1	0.00 1	0.91 205	0.00 1	0.41 148	0.65 346	0.05 264	0.00 1	0.04 93	0.05 226	0.06 111	0.04 135	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.19 342	0.01 126

RAFT + AFF	0.60 297	0.75 351	1.04 144	0.00 1	0.00 1	1.10 313	0.06 290	1.45 288	0.57 203	0.02 211	0.00 1	0.18 193	1.43 358	4.80 317	0.15 229	0.00 1	0.17 396	0.00 1	0.00 1	0.27 366	0.08 330

GMStereo	0.08 9	0.54 319	0.90 117	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 12	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 128	0.00 1	0.03 119	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
FINET	0.51 262	0.36 259	2.40 308	0.00 1	0.00 1	0.27 45	0.00 1	2.06 344	1.49 381	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.04 201	3.38 268	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.02 221

APVNet	0.51 262	0.21 187	2.43 314	0.00 1	0.00 1	0.94 211	0.00 1	0.45 154	0.62 339	0.01 123	0.01 199	0.34 237	0.03 170	4.59 310	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.00 1	0.15 320	0.02 221

Syn2CoEx	0.56 280	0.78 358	2.86 340	0.00 1	0.00 1	0.10 25	0.01 212	0.91 220	0.61 291	0.02 211	0.00 1	0.49 279	0.21 287	5.03 323	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.03 253

MMNet	0.23 125	0.18 172	1.84 268	0.00 1	0.00 1	0.67 148	0.00 1	0.59 177	0.59 254	0.00 1	0.01 199	0.18 193	0.09 249	0.26 159	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

delet	0.33 184	0.24 206	1.05 152	0.00 1	0.00 1	0.60 123	0.00 1	0.53 166	0.59 254	0.03 238	0.01 199	0.52 286	0.19 281	2.68 238	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

psm_up	0.39 212	0.25 212	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.82 177	0.00 1	1.88 333	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.28 224	0.01 84	2.78 241	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.00 1

UNet	0.26 143	0.18 172	2.41 310	0.00 1	0.00 1	0.71 157	0.00 1	0.39 144	0.60 276	0.00 1	0.00 1	0.37 250	0.02 128	0.45 173	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

UPFNet	0.18 95	0.05 60	1.11 165	0.00 1	0.00 1	0.48 92	0.00 1	1.11 247	0.48 144	0.00 1	0.00 1	0.10 153	0.00 1	0.10 134	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

FCDSN-DC	2.66 382	0.08 108	1.65 249	0.00 1	0.00 1	1.73 369	0.37 355	1.64 320	1.35 378	8.08 401	11.18 403	11.78 397	7.59 399	4.76 315	2.80 355	0.02 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.05 298
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.75 314	0.25 212	7.10 388	0.00 1	0.00 1	0.19 36	0.00 1	0.10 66	0.12 83	0.65 352	0.00 1	2.74 374	0.23 292	3.02 252	0.54 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 126

CREStereo	0.10 18	0.06 83	0.51 11	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.00 1	0.20 104	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	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
FENet	0.23 125	0.05 60	1.39 216	0.00 1	0.00 1	1.00 224	0.00 1	0.80 204	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.24 212	0.04 201	0.23 156	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

GwcNet	0.50 257	0.46 295	3.90 371	0.00 1	0.00 1	0.42 77	0.10 310	0.38 141	0.74 360	0.03 238	0.00 1	0.63 292	0.05 226	2.92 247	0.16 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 335	0.05 298

ACVNet	0.20 108	0.14 153	0.96 130	0.01 239	0.00 1	1.05 244	0.11 314	0.19 94	0.60 276	0.01 123	0.01 199	0.71 306	0.00 1	0.05 106	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.00 1

acv_ft	0.21 114	0.14 153	0.95 128	0.00 1	0.00 1	0.41 73	0.00 1	0.58 175	0.60 276	0.19 320	0.01 199	0.71 306	0.12 264	0.05 106	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 357	0.00 1

HGLStereo	0.28 153	0.12 141	1.15 170	0.00 1	0.00 1	0.65 145	0.00 1	0.57 172	0.25 118	0.02 211	0.01 199	0.47 269	0.03 170	2.17 222	0.14 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.01 126

cf-r	0.35 197	0.41 284	1.45 228	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.00 1	0.43 151	0.38 135	0.05 264	0.00 1	0.65 297	0.00 1	2.53 234	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.02 221

hitnet-ft	0.42 219	0.30 230	1.15 170	0.00 1	0.00 1	0.73 160	0.11 314	0.30 133	0.19 108	0.04 255	0.14 306	0.75 309	0.17 280	4.33 306	0.10 194	0.01 343	0.00 1	0.03 377	0.00 1	0.04 201	0.01 126

GANet-RSSM	0.34 191	0.29 227	0.97 136	0.00 1	0.00 1	1.05 244	0.00 1	0.22 111	0.15 96	0.03 238	0.00 1	0.31 231	0.00 1	3.62 276	0.14 225	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.00 1	0.05 218	0.01 126

PSMNet-RSSM	0.36 201	0.36 259	0.93 124	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.00 1	0.50 164	0.53 152	0.04 255	0.00 1	0.40 257	0.00 1	3.33 266	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 126

GwcNet-RSSM	0.45 230	0.56 327	1.74 262	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.00 1	0.65 187	0.55 159	0.18 318	0.00 1	0.37 250	0.00 1	3.70 281	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.02 221

CFNet-ft	0.31 173	0.34 243	0.96 130	0.00 1	0.00 1	1.08 299	0.00 1	0.19 94	0.15 96	0.01 123	0.00 1	0.48 271	0.00 1	2.95 249	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.00 1	0.01 56	0.01 126

FAT-Stereo	0.50 257	0.14 153	2.51 320	0.00 1	0.00 1	0.33 62	0.09 306	1.88 333	0.61 291	0.05 264	0.76 346	0.60 290	0.52 316	2.46 233	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

PMTNet	0.11 32	0.07 101	0.60 35	0.00 1	0.00 1	1.05 244	0.04 277	0.16 84	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.00 1	0.03 91	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

FADNet_RVC	0.60 297	0.83 363	2.50 318	0.00 1	0.00 1	1.09 307	0.00 1	1.29 262	0.50 146	0.02 211	0.05 283	0.26 219	0.03 170	3.17 257	0.25 267	0.21 382	0.26 398	0.08 390	0.28 402	0.53 384	0.55 397

FADNet-RVC	0.51 262	0.80 360	2.47 316	0.01 239	0.00 1	0.48 92	0.00 1	1.32 265	0.14 92	0.00 1	0.01 199	0.12 162	0.06 237	4.07 294	0.15 229	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.00 1	0.38 377	0.08 330

S-Stereo	0.65 305	0.25 212	3.44 360	0.00 1	0.00 1	0.56 114	0.05 285	1.86 332	0.61 291	0.00 1	0.76 346	0.84 316	0.11 261	4.28 305	0.11 202	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.07 250	0.03 253

DIP-Stereo	0.22 118	0.10 118	0.77 71	0.00 1	0.00 1	1.09 307	0.00 1	1.68 321	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.07 242	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 126
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MaskLacGwcNet_RVC	0.47 236	0.43 288	1.04 144	0.11 347	0.00 1	1.10 313	0.00 1	0.80 204	0.54 155	0.00 1	0.05 283	0.38 253	0.03 170	3.50 272	0.14 225	0.88 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.20 377

STTStereo	0.24 133	0.28 223	1.68 252	0.00 1	0.00 1	0.84 184	0.03 265	0.16 84	0.08 31	0.02 211	0.00 1	0.20 204	0.03 170	1.54 206	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 133	0.51 310	1.71 257	0.00 1	0.00 1	0.31 54	0.00 1	0.99 233	0.31 128	0.00 1	0.00 1	0.29 225	0.03 170	0.22 154	0.35 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.02 221

AF-Net	0.47 236	0.53 317	2.05 287	0.00 1	0.00 1	0.41 73	0.01 212	1.18 256	0.40 140	0.13 305	0.05 283	1.30 345	0.45 311	2.43 232	0.30 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 282	0.00 1

stereogan	0.49 248	0.22 193	2.39 307	0.00 1	0.00 1	0.63 139	0.02 249	0.79 202	0.72 358	0.06 272	0.00 1	1.68 361	0.46 312	2.63 237	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.00 1

Nwc_Net	0.43 226	0.42 286	2.64 329	0.00 1	0.00 1	0.67 148	0.00 1	0.82 209	0.28 121	0.00 1	0.01 199	0.90 320	0.10 257	2.62 235	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 72	0.03 23	0.77 71	0.00 1	0.00 1	0.74 161	0.00 1	1.36 269	0.09 47	0.02 211	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

SHD	0.50 257	0.51 310	3.61 363	0.05 301	0.00 1	0.01 2	0.01 212	0.72 195	0.61 291	1.57 373	0.00 1	0.34 237	0.09 249	1.79 211	0.49 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.09 282	0.03 253

XQC	0.68 308	0.72 349	3.82 369	0.06 319	0.00 1	0.39 70	0.01 212	1.92 336	0.61 291	0.03 238	0.01 199	0.46 268	0.21 287	2.84 243	2.26 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.15 320	0.05 298

RTSC	0.70 309	0.71 347	3.19 352	0.01 239	0.00 1	0.20 38	0.00 1	0.81 206	0.60 276	0.29 332	0.36 329	0.36 244	0.04 201	2.04 214	4.87 372	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.02 328	0.28 367	0.11 352

RAFT-Stereo	0.15 72	0.03 23	0.77 71	0.00 1	0.00 1	0.74 161	0.00 1	1.36 269	0.09 47	0.02 211	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.58 290	0.27 219	1.30 201	0.00 1	0.00 1	0.61 124	0.01 212	0.47 158	0.60 276	0.08 285	0.06 292	1.52 360	0.04 201	6.18 367	0.48 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

HSM-Net_RVC	0.52 271	0.06 83	1.45 228	0.00 1	0.00 1	0.61 124	0.00 1	3.83 386	0.52 149	0.14 312	0.00 1	0.22 209	0.03 170	3.50 272	0.04 135	0.01 343	0.00 1	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
RYNet	0.53 272	0.19 181	1.79 265	0.00 1	0.00 1	0.55 112	0.00 1	1.12 249	0.61 291	0.02 211	0.00 1	0.83 315	0.04 201	5.05 324	0.45 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

CC-Net-ROB	0.64 304	0.50 305	1.13 168	0.07 323	0.00 1	1.08 299	0.01 212	2.58 371	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.14 175	0.01 84	5.73 350	0.12 212	0.50 389	0.00 1	0.21 398	0.00 1	0.09 282	0.02 221

GANetREF_RVC	0.54 274	0.70 343	2.06 289	0.00 1	0.00 1	1.14 332	0.00 1	1.61 316	0.58 242	0.00 1	0.01 199	0.29 225	0.04 201	4.21 300	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.02 221
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
GANet	0.55 276	0.35 252	1.40 221	0.00 1	0.00 1	0.77 167	0.08 300	0.36 139	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.68 305	0.11 261	5.52 339	1.07 325	0.00 1	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.09 282	0.03 253

TDLM	0.49 248	0.39 280	1.02 141	0.00 1	0.00 1	1.08 299	0.01 212	0.36 139	0.58 242	0.14 312	0.00 1	0.27 222	0.19 281	5.46 338	0.20 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 310	0.01 126

CFNet	0.56 280	0.50 305	1.58 242	0.00 1	0.00 1	1.06 253	0.01 212	1.08 244	0.57 203	0.00 1	0.01 199	0.12 162	0.01 84	5.87 355	0.19 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 310	0.02 221

CFNet_RVC	0.31 173	0.34 243	0.96 130	0.00 1	0.00 1	1.08 299	0.00 1	0.19 94	0.15 96	0.01 123	0.00 1	0.48 271	0.00 1	2.95 249	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.00 1	0.01 56	0.01 126

CVANet_RVC	0.53 272	0.32 235	1.26 193	0.00 1	0.00 1	0.98 216	0.00 1	0.72 195	0.55 159	0.35 340	0.12 304	0.36 244	0.14 268	5.53 340	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 328	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 108	0.32 235	0.88 114	0.00 1	0.00 1	1.02 228	0.00 1	0.20 104	0.29 125	0.01 123	0.00 1	0.34 237	0.02 128	0.81 187	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	0.75 314	0.65 336	2.52 321	0.01 239	0.00 1	0.66 147	0.00 1	0.61 183	0.13 90	0.00 1	1.29 360	0.96 323	0.04 201	5.98 357	1.82 345	0.13 376	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.07 250	0.04 281

FC-DCNN	3.42 388	0.11 132	2.03 283	0.00 1	0.00 1	3.18 384	0.60 372	3.13 383	2.98 386	11.40 406	12.28 405	13.93 402	8.68 402	5.70 348	4.27 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.06 318

HITNet	0.19 100	0.55 325	1.36 211	0.00 1	0.00 1	0.25 42	0.00 1	1.09 245	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.14 175	0.02 128	0.02 66	0.14 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	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
AdaStereo	0.20 108	0.06 83	0.86 105	0.00 1	0.00 1	0.25 42	0.00 1	1.71 325	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.31 231	0.01 84	0.11 139	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
Anonymous Stereo	0.59 294	0.78 358	2.67 330	0.00 1	0.00 1	0.55 112	0.49 366	1.05 238	0.28 121	0.00 1	0.01 199	0.12 162	0.02 128	5.54 341	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 250	0.00 1

PASM	0.51 262	0.32 235	3.07 349	0.00 1	0.00 1	0.31 54	0.00 1	0.46 157	0.12 83	0.03 238	0.00 1	0.44 264	0.02 128	5.22 327	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 302	0.03 253

NVstereo2D	0.45 230	0.11 132	1.91 276	0.00 1	0.00 1	0.59 122	0.00 1	1.39 276	0.61 291	0.03 238	0.00 1	0.33 234	0.00 1	3.94 290	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 125	0.37 267	1.26 193	0.00 1	0.00 1	1.11 321	0.03 265	0.20 104	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 255	0.03 170	1.12 197	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.00 1

PS-NSSS	0.54 274	0.44 291	0.86 105	0.00 1	0.00 1	1.04 241	0.00 1	2.37 356	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.11 156	0.01 84	5.32 330	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.36 201	1.03 373	2.96 344	0.00 1	0.00 1	0.58 119	0.00 1	1.51 309	0.58 242	0.01 123	0.00 1	0.08 139	0.02 128	0.07 116	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 369	0.02 221

MLCV	0.23 125	0.46 295	1.15 170	0.00 1	0.00 1	0.45 87	0.00 1	0.57 172	0.15 96	0.09 293	0.00 1	0.27 222	0.03 170	1.09 196	0.25 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.00 1

HSM	0.63 303	0.36 259	0.89 115	0.00 1	0.00 1	0.52 104	0.01 212	0.98 231	0.56 171	0.00 1	0.01 199	2.27 372	0.65 327	6.18 367	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.24 133	0.08 108	0.68 42	0.00 1	0.00 1	0.83 182	0.00 1	0.66 188	0.61 291	0.00 1	0.00 1	0.50 282	0.02 128	1.28 203	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.04 281
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.25 139	0.27 219	1.68 252	0.00 1	0.00 1	0.69 152	0.00 1	1.22 258	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.03 170	0.12 141	0.30 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.01 126

MFMNet_re	0.24 133	0.74 350	2.31 302	0.53 388	0.00 1	0.17 34	0.01 212	0.02 4	0.59 254	0.01 123	0.03 276	0.12 162	0.00 1	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 342	0.01 126

NCCL2	0.29 167	0.50 305	1.52 237	0.00 1	0.00 1	0.81 175	0.00 1	0.45 154	0.22 112	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 170	2.14 217	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.01 56	0.03 253

CBMV_ROB	0.84 323	0.06 83	1.73 258	0.00 1	0.00 1	1.37 360	0.47 362	2.57 369	0.58 242	2.13 378	0.76 346	1.06 331	1.38 357	4.04 293	0.54 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.05 298

DLCB_ROB	0.27 149	0.16 164	0.71 43	0.00 1	0.00 1	0.44 86	0.00 1	0.43 151	0.57 203	0.02 211	0.04 281	0.63 292	0.04 201	2.18 223	0.24 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet_ROB	0.30 169	0.66 338	1.41 222	0.00 1	0.00 1	0.70 153	0.00 1	0.79 202	0.57 203	0.04 255	0.01 199	0.08 139	0.01 84	1.55 207	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 300	0.17 168	0.63 36	0.19 375	0.00 1	0.67 148	0.00 1	2.38 357	0.57 203	0.13 305	0.00 1	0.94 321	0.00 1	6.27 375	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.10 350

XPNet_ROB	0.37 206	0.34 243	1.01 140	0.01 239	0.00 1	0.96 212	0.00 1	1.11 247	0.46 143	0.00 1	0.00 1	0.17 190	0.02 128	2.73 239	0.54 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

ETE_ROB	0.31 173	0.34 243	0.89 115	0.00 1	0.00 1	0.97 214	0.01 212	1.45 288	0.57 203	0.02 211	0.00 1	0.17 190	0.02 128	1.75 209	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PDISCO_ROB	0.56 280	0.57 328	2.07 290	0.17 369	0.00 1	1.56 364	0.01 212	2.27 354	0.51 148	0.08 285	0.01 199	0.74 308	0.28 298	2.37 228	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 374	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 143	0.75 351	1.33 203	0.00 1	0.00 1	0.99 222	0.00 1	1.04 237	0.61 291	0.01 123	0.00 1	0.19 200	0.02 128	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 352	0.01 126

MSMD_ROB	2.04 373	0.40 282	2.13 292	0.00 1	0.00 1	4.88 392	0.22 331	0.93 223	1.82 383	5.71 394	7.79 390	7.39 390	3.72 386	4.62 313	1.22 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

PWC_ROB	0.62 302	0.54 319	3.22 354	0.00 1	0.00 1	0.22 40	0.00 1	2.18 350	0.61 291	0.00 1	0.20 314	0.29 225	0.03 170	3.46 271	1.22 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 379	0.01 126

PWCDC_ROB	0.94 335	0.91 369	2.52 321	0.00 1	0.00 1	1.15 335	0.00 1	2.11 346	1.18 374	0.00 1	8.99 393	0.35 241	0.09 249	0.64 184	0.40 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 383	0.03 253

WCMA_ROB	2.01 372	0.34 243	1.89 273	0.04 291	0.00 1	1.07 287	0.60 372	1.09 245	1.21 375	5.12 391	9.87 399	8.09 392	4.48 394	3.74 284	2.55 354	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.00 1	0.02 131	0.13 363

PSMNet_ROB	0.41 218	0.54 319	1.69 254	0.00 1	0.00 1	0.92 207	0.00 1	0.27 125	0.53 152	0.00 1	0.00 1	0.25 217	0.03 170	3.43 269	0.47 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.03 253

CBMV	0.57 286	0.22 193	1.61 247	0.00 1	0.00 1	0.84 184	0.78 380	2.58 371	0.61 291	0.38 342	0.00 1	1.25 340	0.63 326	2.07 216	0.38 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.08 330
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CoDeX	0.36 201	0.24 206	1.39 216	0.00 1	0.01 232	0.29 50	0.00 1	1.58 313	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.25 217	0.07 242	2.82 242	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 182	0.10 118	2.61 327	0.01 239	0.01 232	0.50 96	0.04 277	0.21 109	0.09 47	0.45 346	0.45 333	0.81 314	0.51 314	0.20 152	0.23 261	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.14 374	0.03 180	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 100	0.10 118	1.38 214	0.00 1	0.01 232	0.75 164	0.00 1	0.35 137	0.12 83	0.00 1	0.00 1	0.48 271	0.51 314	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

CFNet_ucs	0.26 143	0.14 153	1.53 239	0.00 1	0.01 232	0.84 184	0.00 1	1.78 330	0.17 104	0.00 1	0.00 1	0.49 279	0.30 299	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

SDNR	1.15 348	0.21 187	3.21 353	0.01 239	0.01 232	3.30 386	0.01 212	2.55 367	0.75 362	1.80 375	1.49 362	1.40 351	0.20 286	7.24 392	0.68 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.04 281

fast-acv-ft	0.29 167	0.37 267	3.76 367	0.06 319	0.01 232	0.28 48	0.17 320	0.06 28	0.21 110	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.09 249	0.10 134	0.23 261	0.01 343	0.00 1	0.03 377	0.01 314	0.26 362	0.01 126

iinet-f	0.48 243	0.57 328	4.45 377	0.00 1	0.01 232	0.77 167	0.00 1	1.48 300	0.61 291	0.01 123	0.00 1	0.40 257	0.44 310	0.38 167	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 375	0.01 126

DCRE	0.51 262	0.25 212	0.96 130	0.00 1	0.01 232	0.43 82	0.00 1	0.25 118	0.21 110	0.33 338	7.49 386	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.17 380	0.02 131	0.01 126

MC-Stereo	0.10 18	0.10 118	0.59 33	0.01 239	0.01 232	1.06 253	0.00 1	0.03 6	0.09 47	0.02 211	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.02 328	0.05 218	0.01 126

HBP-ISP	0.80 319	0.70 343	2.86 340	0.02 263	0.01 232	1.67 367	0.48 364	2.63 375	0.56 171	1.11 364	0.06 292	0.50 282	0.74 332	4.60 311	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.03 253

fff	0.28 153	0.37 267	1.20 180	0.00 1	0.01 232	1.05 244	0.00 1	1.48 300	0.61 291	0.13 305	0.00 1	0.04 93	0.60 322	0.02 66	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 298

RAFT_CTSACE	0.14 60	0.33 239	1.23 191	0.00 1	0.01 232	0.47 90	0.00 1	0.27 125	0.11 71	0.01 123	0.00 1	0.04 93	0.00 1	0.08 127	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.24 357	0.00 1

CRFU-Net	0.40 215	0.12 141	1.50 235	0.14 360	0.01 232	0.90 198	0.00 1	0.42 150	0.14 92	0.00 1	0.00 1	0.42 261	1.94 366	2.15 219	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.00 1	0.03 180	0.00 1

CIPLG	0.33 184	0.75 351	1.79 265	0.10 337	0.01 232	0.93 210	0.21 328	1.45 288	0.61 291	0.02 211	0.01 199	0.14 175	0.06 237	0.13 142	0.17 235	0.00 1	0.04 354	0.01 352	0.01 314	0.17 335	0.04 281

IPLGR_C	0.35 197	0.81 361	2.03 283	0.10 337	0.01 232	0.90 198	0.21 328	1.46 298	0.61 291	0.02 211	0.01 199	0.13 169	0.07 242	0.14 144	0.17 235	0.00 1	0.05 367	0.01 352	0.02 328	0.17 335	0.04 281

GANet-ADL	0.16 77	0.06 83	1.18 178	0.00 1	0.01 232	0.83 182	0.00 1	0.23 112	0.07 18	0.00 1	0.30 323	0.35 241	0.00 1	0.07 116	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.01 126

PFNet+	0.23 125	0.06 83	0.79 83	0.07 323	0.01 232	1.11 321	0.42 361	0.11 70	0.59 254	0.08 285	0.01 199	0.02 38	0.00 1	1.21 199	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 47	0.04 38	0.73 47	0.05 301	0.01 232	1.06 253	0.08 300	0.06 28	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
STrans-v2	0.85 325	0.28 223	1.66 250	0.00 1	0.01 232	0.85 187	0.04 277	2.05 341	0.67 352	0.48 349	0.87 353	1.12 338	2.12 372	6.64 385	0.25 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

NRIStereo	0.17 85	0.03 23	0.73 47	0.04 291	0.01 232	1.15 335	0.33 351	0.03 6	0.59 254	0.04 255	0.01 199	0.11 156	0.01 84	0.10 134	0.03 119	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.09 343

ROB_FTStereo_v2	0.14 60	0.04 38	0.73 47	0.05 301	0.01 232	1.06 253	0.06 290	0.05 18	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.07 133	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

THIR-Stereo	0.93 334	0.18 172	1.34 205	0.00 1	0.01 232	0.53 107	3.86 403	0.10 66	0.10 65	0.10 297	1.50 363	0.76 310	2.90 379	5.73 350	1.45 338	0.00 1	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.01 56	0.00 1

iRAFT	0.13 47	0.04 38	0.73 47	0.05 301	0.01 232	1.06 253	0.08 300	0.06 28	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

CRE-IMP	0.16 77	0.03 23	0.75 64	0.05 301	0.01 232	1.11 321	0.34 352	0.04 12	0.56 171	0.02 211	0.00 1	0.12 162	0.00 1	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.08 330

cross-raft	0.15 72	0.05 60	1.46 230	0.00 1	0.01 232	0.37 68	0.07 293	0.40 146	0.02 2	0.02 211	0.00 1	0.38 253	0.00 1	0.02 66	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 367	0.01 56	0.02 221

RAFT-IKP	0.14 60	0.04 38	0.75 64	0.05 301	0.01 232	1.06 253	0.08 300	0.05 18	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

ICVP	0.15 72	0.03 23	1.23 191	0.00 1	0.01 232	1.02 228	0.09 306	0.19 94	0.10 65	0.00 1	0.02 271	0.07 133	0.01 84	0.18 149	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.22 118	0.10 118	1.39 216	0.00 1	0.01 232	0.98 216	0.00 1	0.94 224	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.48 271	0.36 306	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

csc	0.28 153	0.37 267	1.20 180	0.00 1	0.01 232	1.05 244	0.00 1	1.48 300	0.61 291	0.13 305	0.00 1	0.04 93	0.60 322	0.02 66	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 298

cscssc	0.28 153	0.37 267	1.20 180	0.00 1	0.01 232	1.05 244	0.00 1	1.48 300	0.61 291	0.13 305	0.00 1	0.04 93	0.60 322	0.02 66	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 298

111	0.30 169	0.66 338	1.20 180	0.00 1	0.01 232	1.06 253	0.03 265	1.60 314	0.59 254	0.27 330	0.00 1	0.20 204	0.05 226	0.08 127	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 250	0.12 361

ac_64	0.39 212	0.12 141	1.15 170	0.04 291	0.01 232	0.43 82	0.02 249	0.25 118	0.59 254	0.12 302	0.01 199	0.89 319	0.04 201	3.92 288	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.00 1

DSFCA	0.40 215	0.09 114	0.84 99	0.00 1	0.01 232	0.98 216	0.37 355	0.29 130	0.62 339	0.02 211	0.32 325	0.03 73	0.24 293	3.91 287	0.34 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

DMCA	0.19 100	0.16 164	1.39 216	0.00 1	0.01 232	1.00 224	0.01 212	0.38 141	0.57 203	0.01 123	0.01 199	0.05 114	0.00 1	0.05 106	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

FADNet	0.55 276	0.75 351	2.42 312	0.00 1	0.01 232	0.82 177	0.00 1	0.88 215	0.54 155	0.01 123	0.01 199	0.16 188	0.16 275	4.49 308	0.09 185	0.18 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 381	0.00 1

SuperB	1.85 367	1.06 374	10.54 398	0.02 263	0.01 232	0.90 198	0.78 380	1.75 329	0.64 344	0.05 264	0.05 283	0.34 237	0.89 339	5.29 329	5.80 378	0.01 343	0.00 1	0.02 368	0.02 328	8.71 413	0.06 318

RP	0.42 219	0.44 291	1.52 237	0.00 1	0.01 232	0.61 124	0.02 249	1.06 240	0.39 139	0.03 238	0.01 199	0.99 325	0.16 275	2.89 246	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.00 1

RGC	0.50 257	0.53 317	2.42 312	0.00 1	0.01 232	0.65 145	0.00 1	1.07 242	0.17 104	0.01 123	0.62 341	1.00 326	0.19 281	3.03 253	0.28 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.02 221

ADCS	1.72 365	1.22 386	8.11 392	0.00 1	0.01 232	0.88 194	0.68 375	1.44 286	0.63 342	2.60 382	0.11 303	1.42 352	0.26 296	1.97 213	14.92 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.07 329

MSMDNet	0.19 100	0.10 118	1.39 216	0.00 1	0.01 232	0.75 164	0.00 1	0.35 137	0.12 83	0.00 1	0.00 1	0.48 271	0.50 313	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

ccs_rob	0.22 118	0.10 118	1.38 214	0.00 1	0.01 232	0.98 216	0.00 1	0.94 224	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.48 271	0.36 306	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FBW_ROB	0.83 322	0.31 234	1.48 234	0.10 337	0.01 232	0.62 129	0.01 212	1.91 335	0.59 254	0.01 123	0.01 199	1.10 335	0.05 226	7.84 394	2.07 348	0.05 367	0.01 299	0.03 377	0.01 314	0.01 56	0.47 391

LALA_ROB	0.31 173	0.38 277	0.91 121	0.00 1	0.01 232	1.00 224	0.01 212	1.60 314	0.61 291	0.15 314	0.00 1	0.09 150	0.01 84	1.04 195	0.41 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

SPS-STEREO	0.88 331	0.40 282	2.01 282	0.00 1	0.01 232	0.42 77	0.17 320	0.50 164	0.61 291	2.19 379	0.79 350	2.04 368	0.27 297	5.10 325	2.89 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.11 352
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	1.10 343	1.42 395	4.00 373	0.31 384	0.02 276	1.25 350	0.10 310	1.69 322	0.61 291	0.26 326	0.01 199	4.39 380	1.29 356	4.75 314	0.57 310	0.79 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 372	0.18 374

AEACV	0.10 18	0.02 7	0.49 10	0.00 1	0.02 276	0.75 164	0.00 1	0.07 40	0.02 2	0.09 293	0.00 1	0.01 7	0.08 246	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.24 397	0.07 250	0.05 298

IPLGR	0.43 226	0.17 168	2.05 287	0.02 263	0.02 276	1.08 299	0.04 277	1.62 319	0.57 203	0.09 293	0.00 1	0.15 181	0.22 289	2.62 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 60	0.04 38	0.73 47	0.05 301	0.02 276	1.06 253	0.08 300	0.05 18	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.07 133	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 47	0.04 38	0.73 47	0.05 301	0.02 276	1.06 253	0.07 293	0.06 28	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.03 73	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 60	0.04 38	0.75 64	0.05 301	0.02 276	1.06 253	0.08 300	0.06 28	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.07 133	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 118	0.04 38	0.87 110	0.05 301	0.02 276	1.07 287	0.32 347	0.04 12	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.00 1	1.25 354	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.05 298

iGMRVC	0.14 60	0.04 38	0.74 56	0.05 301	0.02 276	1.06 253	0.07 293	0.06 28	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

RAFT	0.12 41	0.43 288	0.79 83	0.01 239	0.02 276	0.10 25	0.07 293	0.06 28	0.27 120	0.00 1	0.01 199	0.18 193	0.04 201	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.01 314	0.37 376	0.01 126

rafts_anoy	0.14 60	0.35 252	0.99 139	0.00 1	0.02 276	0.49 94	0.03 265	0.11 70	0.07 18	0.00 1	0.01 199	0.06 126	0.06 237	0.24 157	0.06 158	0.00 1	0.14 392	0.00 1	0.01 314	0.02 131	0.03 253

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 100	0.33 239	0.84 99	0.00 1	0.02 276	1.06 253	0.00 1	0.45 154	0.59 254	0.03 238	0.00 1	0.05 114	0.06 237	0.04 100	0.07 169	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.17 335	0.01 126

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 366	1.81 400	3.81 368	0.01 239	0.02 276	12.12 403	0.50 368	2.74 378	0.71 357	0.07 278	0.20 314	2.17 371	0.15 273	6.82 387	1.19 329	0.74 392	0.80 409	0.20 396	0.27 401	0.73 389	0.70 399

RTS	4.10 390	1.68 398	43.40 410	0.09 333	0.02 276	3.95 389	0.00 1	1.61 316	0.61 291	1.09 362	0.01 199	1.97 365	0.22 289	16.87 405	10.15 393	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.20 348	0.05 298

RTSA	4.10 390	1.68 398	43.40 410	0.09 333	0.02 276	3.95 389	0.00 1	1.61 316	0.61 291	1.09 362	0.01 199	1.97 365	0.22 289	16.87 405	10.15 393	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.20 348	0.05 298

ADCRef	0.92 333	0.48 301	3.35 356	0.02 263	0.02 276	0.90 198	0.32 347	0.61 183	0.65 346	0.72 354	0.17 309	0.17 190	0.82 337	2.15 219	7.95 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 250	0.03 253

MADNet+	4.65 394	2.70 409	46.68 412	0.01 239	0.02 276	2.06 375	0.03 265	3.17 384	1.07 373	0.02 211	0.01 199	1.84 363	0.31 302	21.62 410	13.04 401	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.20 348	0.19 376

ADCP+	1.36 356	0.76 356	6.73 387	0.01 239	0.02 276	1.32 359	0.80 382	0.81 206	0.72 358	0.01 123	0.01 199	0.96 323	1.05 344	0.33 162	13.50 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.02 221

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 197	0.49 304	2.00 281	0.00 1	0.02 276	0.96 212	0.00 1	0.55 169	0.18 107	0.03 238	0.00 1	0.35 241	0.10 257	2.37 228	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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.
NVStereoNet_ROB	1.08 342	0.39 280	2.15 294	0.08 328	0.02 276	0.45 87	0.02 249	0.89 217	0.67 352	0.10 297	5.85 379	1.90 364	1.11 348	6.20 373	1.14 327	0.20 381	0.00 1	0.03 377	0.07 357	0.12 302	0.13 363
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	2.44 379	1.65 397	7.31 390	0.22 379	0.02 276	3.12 383	4.74 405	3.06 381	3.48 388	0.72 354	4.42 374	3.40 376	1.67 363	9.06 400	3.36 360	0.39 388	0.01 299	0.00 1	0.00 1	2.19 400	0.08 330

MeshStereo	2.61 381	0.65 336	2.71 332	0.02 263	0.02 276	1.55 363	0.94 385	3.02 380	1.29 377	11.21 405	7.34 385	11.54 396	2.74 378	6.34 377	2.43 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 367	0.03 253
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
MIM_Stereo	0.10 18	0.32 235	0.90 117	0.00 1	0.03 297	0.29 50	0.00 1	0.11 70	0.11 71	0.02 211	0.00 1	0.04 93	0.01 84	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.08 330

ACVNet-4b	1.14 346	1.34 392	3.96 372	0.17 369	0.03 297	1.03 234	0.01 212	1.31 264	0.65 346	0.01 123	0.97 354	1.98 367	0.32 303	6.18 367	1.20 330	2.52 403	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.82 391	0.28 384

LL-Strereo2	0.12 41	0.41 284	0.91 121	0.05 301	0.03 297	0.51 98	0.04 277	0.13 77	0.11 71	0.01 123	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.06 111	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.03 180	0.03 253

EGLCR-Stereo	0.15 72	0.05 60	0.47 9	0.07 323	0.03 297	1.06 253	0.01 212	1.06 240	0.12 83	0.16 315	0.00 1	0.00 1	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

TransformOpticalFlow	0.85 325	0.27 219	2.72 333	0.30 383	0.03 297	1.25 350	0.05 285	1.53 310	0.61 291	0.28 331	0.38 330	1.27 343	1.54 360	6.53 380	0.22 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

IIG-Stereo	0.65 305	0.34 243	0.77 71	0.05 301	0.03 297	1.17 342	0.00 1	1.46 298	0.60 276	0.01 123	0.57 338	0.54 288	0.01 84	7.03 390	0.39 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

Consistency-Raft	0.39 212	0.30 230	2.53 323	0.14 360	0.03 297	0.90 198	0.04 277	1.36 269	0.59 254	0.00 1	0.02 271	0.02 38	1.15 351	0.33 162	0.43 292	0.02 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

XX-Stereo	0.57 286	0.15 157	4.26 374	0.08 328	0.03 297	1.10 313	0.00 1	2.55 367	0.11 71	0.11 300	0.00 1	1.43 353	0.01 84	1.34 204	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.16 379	0.03 180	0.01 126

DMCA-RVC	0.31 173	0.48 301	2.47 316	0.00 1	0.03 297	0.78 169	0.03 265	0.06 28	0.08 31	0.01 123	0.01 199	0.08 139	0.33 304	1.59 208	0.16 231	0.00 1	0.02 329	0.01 352	0.00 1	0.01 56	0.01 126

NCC-stereo	0.49 248	0.46 295	2.04 285	0.03 280	0.03 297	1.06 253	0.01 212	0.78 199	0.22 112	0.06 272	0.19 312	0.64 295	0.05 226	3.65 277	0.63 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

edge stereo	0.58 290	0.29 227	2.86 340	0.01 239	0.03 297	0.33 62	0.03 265	0.97 230	0.50 146	0.21 321	0.33 326	1.31 346	0.16 275	4.20 299	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.01 126

Abc-Net	0.49 248	0.46 295	2.04 285	0.03 280	0.03 297	1.06 253	0.01 212	0.78 199	0.22 112	0.06 272	0.19 312	0.64 295	0.05 226	3.65 277	0.63 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	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
ADCL	1.52 362	0.44 291	4.70 381	0.07 323	0.03 297	2.21 376	2.35 397	0.92 222	0.80 366	1.57 373	1.11 355	1.25 340	1.55 361	1.77 210	11.53 398	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.01 126

ADCMid	1.38 357	0.90 368	6.15 385	0.04 291	0.03 297	1.67 367	0.18 322	1.13 252	0.93 371	0.89 358	0.58 339	0.86 317	0.71 328	1.03 194	11.96 399	0.01 343	0.00 1	0.29 399	0.08 360	0.17 335	0.03 253

SANet	1.99 371	0.71 347	3.37 357	0.03 280	0.03 297	2.85 380	0.85 383	2.42 358	8.33 398	1.55 372	4.13 373	4.29 378	3.23 382	5.39 336	2.47 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.06 318

RainbowNet	0.61 300	1.13 380	1.83 267	0.10 337	0.04 312	1.23 348	0.07 293	1.74 328	0.57 203	0.01 123	0.02 271	1.14 339	0.25 295	2.29 227	0.48 300	0.61 390	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.47 382	0.20 377

Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 6	0.00 1	0.04 312	0.25 42	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 128	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 357	0.03 180	0.08 330

iRaft-Stereo_20w	0.38 209	0.11 132	1.91 276	0.12 351	0.04 312	0.70 153	0.24 332	1.72 326	0.16 102	0.41 343	0.00 1	0.26 219	1.04 343	0.41 169	0.24 264	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.14 374	0.02 131	0.09 343

ASMatch	0.59 294	0.10 118	1.66 250	0.13 358	0.04 312	1.07 287	0.00 1	0.10 66	0.64 344	0.06 272	0.44 332	0.05 114	0.87 338	6.32 376	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 399	0.45 294	98.39 424	0.02 263	0.04 312	0.42 77	0.02 249	0.33 135	2.90 385	7.07 398	3.12 369	1.31 346	1.61 362	4.26 302	4.55 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 250	0.02 221

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 349	2.03 403	4.57 380	0.02 263	0.04 312	3.52 387	0.27 341	1.80 331	0.58 242	0.22 322	0.28 321	1.38 350	0.02 128	6.08 362	0.42 291	0.14 378	0.68 407	0.01 352	0.26 400	0.39 379	0.47 391

FADNet-RVC-Resample	0.51 262	0.82 362	3.08 350	0.04 291	0.04 312	0.42 77	0.09 306	1.16 254	0.34 131	0.00 1	0.03 276	0.24 212	0.05 226	3.16 255	0.13 219	0.07 370	0.12 390	0.05 385	0.02 328	0.08 267	0.20 377

ELAS	2.75 383	0.35 252	2.67 330	0.05 301	0.04 312	6.72 398	1.83 390	2.84 379	3.38 387	8.25 403	9.14 394	3.95 377	6.15 398	3.73 283	5.70 377	0.00 1	0.04 354	0.01 352	0.01 314	0.10 289	0.08 330
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	2.46 380	0.92 370	1.85 270	0.03 280	0.05 320	4.73 391	0.54 371	5.67 393	4.50 390	1.49 371	7.64 389	5.52 382	2.69 377	8.48 396	4.51 368	0.00 1	0.00 1	0.33 400	0.02 328	0.19 342	0.06 318

test_4	0.13 47	0.07 101	1.12 167	0.00 1	0.05 320	0.82 177	0.00 1	0.04 12	0.08 31	0.10 297	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.02 66	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 328	0.11 295	0.00 1

CrosDoStereo	1.10 343	0.08 108	1.43 225	0.00 1	0.05 320	0.63 139	5.86 407	0.60 179	0.38 135	0.26 326	1.21 356	0.19 200	3.02 380	6.61 383	1.64 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 343	0.08 108	1.43 225	0.00 1	0.05 320	0.63 139	5.86 407	0.60 179	0.38 135	0.26 326	1.21 356	0.19 200	3.02 380	6.61 383	1.64 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 337	0.13 147	1.35 207	0.02 263	0.05 320	1.06 253	0.00 1	0.06 28	0.55 159	0.01 123	9.57 398	0.10 153	0.00 1	6.00 358	0.30 276	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.02 328	0.01 56	0.00 1

SFCPSM	0.21 114	0.04 38	1.59 243	0.00 1	0.05 320	0.34 65	0.00 1	1.24 259	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.12 162	0.02 128	0.05 106	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 328	0.02 131	0.00 1

ELAS_RVC	2.84 386	0.34 243	3.86 370	0.05 301	0.05 320	1.52 362	5.02 406	1.93 337	5.28 392	7.10 399	6.96 384	6.26 384	8.34 400	4.96 321	4.90 373	0.00 1	0.04 354	0.01 352	0.01 314	0.10 289	0.09 343
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
OMP-Stereo	0.66 307	0.33 239	0.72 45	0.18 374	0.06 327	1.17 342	0.00 1	1.45 288	0.59 254	0.12 302	0.60 340	0.50 282	0.00 1	7.09 391	0.26 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.00 1

SAMSARA	1.01 339	0.70 343	3.29 355	0.20 378	0.06 327	1.65 366	0.05 285	0.48 160	0.53 152	2.91 384	0.68 343	2.97 375	1.08 346	3.89 286	1.54 340	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.02 328	0.05 218	0.03 253

PA-Net	0.57 286	0.50 305	2.73 334	0.03 280	0.06 327	0.89 196	0.02 249	0.66 188	0.63 342	0.00 1	0.00 1	0.43 263	0.07 242	4.82 318	0.55 308	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.04 281
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.58 290	0.19 181	1.87 272	0.26 380	0.06 327	0.51 98	0.11 314	1.41 277	0.52 149	0.22 322	0.06 292	1.06 331	0.02 128	4.25 301	0.92 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.06 318
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet	0.42 219	0.50 305	2.50 318	0.02 263	0.06 327	0.51 98	0.00 1	0.34 136	0.61 291	0.00 1	0.00 1	0.33 234	0.02 128	2.87 244	0.50 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.02 221

ACVNet_2	1.32 354	1.30 390	2.83 339	0.11 347	0.07 332	1.30 354	0.18 322	2.29 355	0.75 362	0.26 326	3.44 370	6.65 387	0.16 275	5.12 326	1.08 326	0.13 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 377	0.32 387

RAFT-345	0.49 248	0.04 38	1.26 193	0.10 337	0.07 332	1.16 339	0.19 325	0.14 80	0.57 203	0.00 1	0.01 199	0.09 150	0.01 84	6.00 358	0.20 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

DPSNet	1.25 353	0.28 223	5.34 383	0.28 382	0.07 332	1.50 361	0.00 1	3.53 385	0.69 354	0.03 238	0.00 1	0.45 267	2.10 371	5.67 347	4.61 370	0.02 357	0.04 354	0.00 1	0.02 328	0.23 356	0.09 343

SGM-Forest	0.84 323	0.07 101	0.90 117	0.02 263	0.07 332	1.10 313	0.68 375	2.12 348	0.61 291	1.14 365	0.78 349	1.36 349	0.98 340	5.55 342	1.31 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.06 318
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HH	0.23 125	0.21 187	1.69 254	0.16 365	0.08 336	0.11 28	0.00 1	0.24 116	0.06 13	0.30 333	0.18 310	1.47 355	0.04 201	0.04 100	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 126

HanStereo	0.23 125	0.21 187	1.69 254	0.16 365	0.08 336	0.11 28	0.00 1	0.24 116	0.06 13	0.30 333	0.18 310	1.47 355	0.04 201	0.04 100	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 126

ccnet	0.49 248	0.05 60	1.26 193	0.01 239	0.08 336	0.72 159	0.18 322	1.18 256	0.35 132	0.45 346	0.68 343	0.13 169	0.39 308	3.54 274	0.74 317	0.01 343	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.02 131	0.01 126

CSAN	1.05 341	0.61 333	2.46 315	0.09 333	0.08 336	0.71 157	0.71 377	2.20 351	0.93 371	0.85 357	2.92 367	0.79 313	1.46 359	5.37 335	1.58 341	0.01 343	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.09 282	0.05 298

AE-Stereo	0.17 85	0.05 60	0.79 83	0.03 280	0.09 340	1.06 253	0.00 1	0.57 172	0.06 13	0.08 285	0.00 1	0.13 169	0.00 1	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.06 377	0.00 1	0.23 392	0.08 267	0.04 281

anonymity	0.17 85	0.06 83	0.79 83	0.00 1	0.09 340	0.03 5	0.00 1	0.54 167	0.07 18	0.41 343	0.13 305	0.11 156	0.58 319	0.02 66	0.31 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 392	0.01 56	0.02 221

DeepPrunerF	1.33 355	0.59 331	8.62 394	0.02 263	0.09 340	0.90 198	0.00 1	1.34 267	6.72 394	0.22 322	0.01 199	0.21 206	0.14 268	5.64 346	1.99 347	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.02 328	0.14 313	0.02 221

DRN-Test	0.43 226	0.13 147	1.95 280	0.03 280	0.09 340	0.61 124	0.00 1	1.43 285	0.61 291	0.00 1	0.00 1	0.18 193	0.04 201	3.32 265	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

WAO-8	5.13 397	1.91 401	2.34 303	0.60 390	0.10 344	12.98 404	0.34 352	11.65 405	24.58 410	4.87 388	10.60 401	13.32 398	4.10 391	8.85 397	3.55 361	0.75 393	0.32 400	0.71 405	0.12 371	0.70 387	0.11 352

Venus	5.12 396	1.91 401	2.34 303	0.60 390	0.10 344	12.98 404	0.34 352	11.65 405	24.58 410	4.87 388	10.54 400	13.32 398	4.10 391	8.85 397	3.55 361	0.75 393	0.32 400	0.71 405	0.12 371	0.70 387	0.11 352

test-3	0.17 85	0.03 23	0.74 56	0.03 280	0.10 344	0.43 82	0.00 1	1.36 269	0.07 18	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.08 127	0.19 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 385	0.12 302	0.11 352

test_1	0.17 85	0.03 23	0.75 64	0.03 280	0.10 344	0.43 82	0.00 1	1.36 269	0.07 18	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.07 116	0.19 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 385	0.12 302	0.11 352

test_3	0.19 100	0.02 7	0.76 69	0.03 280	0.10 344	0.53 107	0.00 1	1.42 280	0.07 18	0.13 305	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.07 116	0.19 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 385	0.12 302	0.11 352

otaku	0.59 294	1.12 378	1.90 275	0.08 328	0.11 349	0.89 196	0.05 285	0.60 179	0.57 203	0.01 123	1.41 361	1.03 329	0.14 268	2.39 230	0.56 309	0.06 369	0.03 339	0.01 352	0.00 1	0.61 385	0.21 381

Gwc-CoAtRS	0.12 41	0.06 83	1.17 175	0.00 1	0.11 349	0.41 73	0.00 1	0.20 104	0.04 9	0.01 123	0.00 1	0.18 193	0.00 1	0.01 25	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 381	0.01 56	0.00 1

MFN_U_SF_RVC	0.95 336	1.40 394	4.49 378	0.16 365	0.11 349	0.56 114	0.07 293	1.12 249	0.36 134	0.43 345	0.27 320	1.27 343	0.73 331	3.98 292	1.47 339	0.29 386	0.34 403	0.36 401	0.55 406	0.63 386	0.46 390

MSKI-zero shot	0.22 118	0.08 108	1.46 230	0.00 1	0.12 352	1.08 299	0.03 265	0.85 213	0.16 102	0.22 322	0.05 283	0.06 126	0.00 1	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.18 381	0.02 131	0.01 126

RAFT-Test	0.20 108	0.09 114	1.34 205	0.00 1	0.12 352	0.39 70	0.10 310	0.72 195	0.25 118	0.08 285	0.00 1	0.44 264	0.00 1	0.05 106	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 397	0.01 56	0.01 126

CFNet-RSSM	0.17 85	0.06 83	1.16 174	0.00 1	0.12 352	0.61 124	0.00 1	0.90 218	0.08 31	0.01 123	0.00 1	0.09 150	0.00 1	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 392	0.00 1	0.00 1

aanetorigin	0.86 329	0.36 259	3.45 361	0.11 347	0.13 355	0.39 70	0.93 384	0.13 77	0.14 92	3.38 385	1.21 356	0.29 225	2.01 370	2.87 244	1.35 336	0.02 357	0.00 1	0.02 368	0.05 351	0.30 370	0.08 330

GMOStereo	0.13 47	0.24 206	0.83 94	0.00 1	0.14 356	0.86 189	0.01 212	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.16 328	0.01 126

error version	0.13 47	0.24 206	0.83 94	0.00 1	0.14 356	0.86 189	0.01 212	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.16 328	0.01 126

test-v	0.13 47	0.24 206	0.83 94	0.00 1	0.14 356	0.86 189	0.01 212	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.16 328	0.01 126

test-2	0.13 47	0.24 206	0.83 94	0.00 1	0.14 356	0.86 189	0.01 212	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.16 328	0.01 126

raft_robust	0.56 280	0.36 259	0.87 110	0.00 1	0.15 360	0.64 143	0.00 1	2.20 351	0.56 171	0.00 1	0.01 199	0.44 264	1.18 353	4.46 307	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 378	0.09 282	0.03 253

RAFT_R40	0.49 248	0.03 23	0.74 56	0.05 301	0.15 360	1.09 307	0.32 347	0.27 125	0.59 254	0.02 211	0.03 276	0.07 133	0.30 299	6.12 363	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

test-1	0.19 100	0.13 147	0.67 41	0.00 1	0.15 360	0.57 116	0.00 1	1.01 235	0.11 71	0.04 255	0.48 336	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.30 276	0.00 1	0.07 378	0.00 1	0.06 354	0.01 56	0.18 374

TestStereo1	0.20 108	0.30 230	0.84 99	0.00 1	0.16 363	1.12 328	0.01 212	0.69 191	0.57 203	0.00 1	0.05 283	0.04 93	0.01 84	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 320	0.06 318

SA-5K	0.20 108	0.30 230	0.84 99	0.00 1	0.16 363	1.12 328	0.01 212	0.69 191	0.57 203	0.00 1	0.05 283	0.04 93	0.01 84	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 320	0.06 318

raft+_RVC	0.14 60	0.37 267	0.96 130	0.00 1	0.16 363	0.64 143	0.03 265	0.05 18	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 170	0.03 91	0.07 169	0.00 1	0.07 378	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.16 371

DISCO	0.31 173	0.11 132	1.73 258	0.16 365	0.16 363	0.31 54	0.00 1	0.09 51	0.17 104	0.00 1	0.01 199	1.51 358	0.00 1	1.21 199	0.62 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 180	0.01 126

MDST_ROB	1.54 363	0.06 83	3.42 359	0.14 360	0.16 363	5.42 396	0.32 347	4.33 389	0.61 291	6.08 396	1.25 359	1.04 330	1.16 352	5.81 354	0.83 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.11 352

SA	0.30 169	0.27 219	0.97 136	0.00 1	0.17 368	1.10 313	0.00 1	2.50 362	0.56 171	0.00 1	0.01 199	0.03 73	0.01 84	0.16 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 374	0.12 302	0.00 1

SGM_RVC	1.54 363	0.35 252	1.60 244	0.15 363	0.17 368	1.25 350	0.77 378	1.97 339	0.88 368	4.31 386	2.46 366	4.36 379	2.37 374	6.98 389	1.78 344	0.21 382	0.23 397	0.20 396	0.23 392	0.26 362	0.31 386
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Sa-1000	0.31 173	0.26 218	0.93 124	0.00 1	0.18 370	1.08 299	0.01 212	2.59 373	0.56 171	0.00 1	0.09 299	0.03 73	0.00 1	0.18 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 373	0.11 295	0.00 1

raftrobust	0.13 47	0.36 259	0.94 127	0.00 1	0.18 370	0.62 129	0.02 249	0.07 40	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.03 170	0.03 91	0.05 144	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.04 281

AnyNet_C01	2.33 375	2.14 405	18.59 404	0.15 363	0.18 370	2.43 378	2.34 396	1.29 262	1.24 376	1.03 361	0.83 352	1.25 340	0.78 335	3.75 285	10.06 392	0.05 367	0.00 1	0.07 389	0.00 1	0.30 370	0.12 361

SGM-ForestM	8.89 406	0.68 340	3.61 363	0.57 389	0.18 370	14.89 408	5.99 409	9.62 404	10.59 401	20.43 409	17.16 410	39.22 412	20.29 409	20.63 409	13.19 402	0.04 365	0.14 392	0.00 1	0.07 357	0.15 320	0.36 388

SST-Stereo	0.51 262	0.02 7	0.74 56	0.05 301	0.19 374	1.09 307	0.49 366	0.26 121	0.61 291	0.04 255	0.00 1	0.05 114	0.58 319	6.12 363	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

PVD	0.73 313	0.57 328	3.38 358	0.04 291	0.19 374	0.74 161	0.00 1	0.29 130	0.79 365	2.37 380	0.00 1	0.53 287	0.09 249	2.19 224	3.20 359	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.02 328	0.08 267	0.15 367

AnyNet_C32	1.44 360	1.47 396	6.09 384	0.12 351	0.19 374	1.74 371	1.11 386	0.84 211	0.56 171	1.30 369	0.46 335	0.21 206	0.59 321	2.74 240	11.09 396	0.02 357	0.00 1	0.06 387	0.00 1	0.16 328	0.05 298

ADCPNet	1.44 360	0.55 325	7.88 391	0.01 239	0.19 374	2.78 379	0.27 341	0.90 218	0.38 135	0.04 255	0.02 271	1.43 353	1.81 364	2.22 225	9.08 391	0.00 1	0.47 405	0.00 1	0.64 408	0.04 201	0.15 367

NaN_ROB	0.80 319	0.47 299	1.63 248	0.17 369	0.19 374	0.58 119	0.38 357	2.11 346	0.80 366	0.53 351	0.33 326	0.48 271	1.13 349	4.98 322	1.94 346	0.00 1	0.02 329	0.01 352	0.05 351	0.06 238	0.14 366

EAI-Stereo	0.70 309	0.03 23	0.84 99	0.13 358	0.20 379	0.87 193	2.23 395	2.05 341	0.29 125	0.72 354	4.60 375	0.29 225	0.55 317	0.39 168	0.44 294	0.00 1	0.07 378	0.00 1	0.29 403	0.01 56	0.08 330

test_5	0.26 143	0.35 252	1.35 207	0.01 239	0.22 380	0.80 173	0.01 212	0.81 206	0.58 242	0.12 302	0.00 1	0.06 126	0.01 84	0.61 182	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.16 371

RAFT+CT+SA	0.26 143	0.34 243	1.11 165	0.02 263	0.27 381	1.10 313	0.00 1	0.70 194	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.07 133	0.01 84	0.36 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 404	0.11 295	0.22 383

AAGNet	0.96 337	0.05 60	0.74 56	0.09 333	0.27 381	1.11 321	0.28 343	0.05 18	0.59 254	0.01 123	0.00 1	0.01 7	1.00 341	3.68 280	11.30 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

PFNet	0.60 297	0.11 132	2.08 291	0.00 1	0.30 383	1.16 339	0.00 1	0.29 130	0.59 254	0.01 123	0.24 317	0.02 38	0.00 1	6.58 381	0.23 261	0.10 375	0.00 1	0.00 1	0.04 349	0.14 313	0.05 298

SGM+DAISY	2.38 376	0.98 371	4.37 376	0.48 387	0.33 384	2.24 377	1.94 391	1.16 254	1.47 380	6.62 397	5.89 380	5.77 383	5.09 396	5.76 352	4.39 367	0.16 379	0.15 394	0.06 387	0.14 374	0.26 362	0.40 389

Ntro	0.57 286	1.13 380	2.24 299	0.04 291	0.36 385	1.04 241	0.02 249	0.74 198	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.76 310	0.08 246	3.01 251	0.47 298	0.07 370	0.04 354	0.01 352	0.00 1	0.76 390	0.02 221

Dean	2.41 378	1.16 384	3.63 365	0.36 385	0.40 386	1.19 345	0.50 368	7.85 398	8.44 399	1.17 366	8.12 391	7.07 388	1.13 349	4.11 296	1.04 323	0.70 391	0.00 1	0.01 352	0.00 1	1.07 393	0.29 385

LVE	2.75 383	1.12 378	2.30 301	0.46 386	0.45 387	1.87 372	0.06 290	7.19 397	9.72 400	0.03 238	11.08 402	9.01 393	1.26 355	6.93 388	0.91 321	1.86 399	0.16 395	0.04 384	0.24 397	0.22 352	0.13 363

SQANet	0.42 219	1.14 382	1.86 271	0.04 291	0.48 388	0.36 67	0.03 265	0.40 146	0.56 171	0.02 211	0.24 317	0.49 279	0.06 237	2.14 217	0.21 255	0.02 357	0.02 329	0.01 352	0.00 1	0.19 342	0.03 253

G-Net	1.20 350	0.28 223	2.96 344	0.05 301	0.49 389	1.73 369	0.48 364	0.23 112	0.35 132	1.35 370	9.14 394	2.33 373	0.81 336	2.40 231	1.15 328	0.01 343	0.03 339	0.02 368	0.09 361	0.07 250	0.05 298

IMH-64-1	1.98 369	0.88 364	1.46 230	1.92 400	0.54 390	2.90 381	1.64 387	5.24 390	0.91 369	0.97 359	4.83 376	2.10 369	2.00 368	5.33 331	2.83 356	3.56 405	0.04 354	0.02 368	0.00 1	1.90 396	0.50 394

IMH-64	1.98 369	0.88 364	1.46 230	1.92 400	0.54 390	2.90 381	1.64 387	5.24 390	0.91 369	0.97 359	4.83 376	2.10 369	2.00 368	5.33 331	2.83 356	3.56 405	0.04 354	0.02 368	0.00 1	1.90 396	0.50 394

IMH	2.83 385	1.28 388	1.89 273	1.96 403	0.60 392	5.22 394	0.24 332	6.28 395	4.13 389	1.90 377	7.52 388	6.39 385	3.40 383	6.59 382	2.53 353	3.92 407	0.12 390	0.05 385	0.00 1	2.06 398	0.47 391

MANE	9.96 408	0.69 341	2.88 343	1.22 396	0.61 393	13.15 406	3.46 401	15.62 412	22.27 408	22.74 410	30.00 414	29.74 410	23.22 410	17.17 407	13.78 404	0.29 386	0.56 406	0.09 391	0.61 407	0.15 320	1.00 403

TorneroNet-64	6.39 401	1.31 391	2.23 298	1.99 404	0.65 394	18.82 410	0.28 343	11.98 407	26.18 412	5.99 395	12.75 407	19.37 409	4.08 390	9.94 402	5.95 383	0.89 397	0.00 1	0.11 393	0.00 1	3.44 402	1.81 407

DispFullNet	1.20 350	0.63 335	3.58 362	1.00 394	0.82 395	0.41 73	0.00 1	1.44 286	0.61 291	2.55 381	0.64 342	1.10 335	8.95 404	0.84 188	1.22 331	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.24 357	0.02 221

EDNetEfficient	2.96 387	0.23 202	19.99 405	0.19 375	0.85 396	1.02 228	2.03 392	0.56 170	5.14 391	8.09 402	1.81 364	0.94 321	4.14 393	3.72 282	10.22 395	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.06 354	0.05 218	0.03 253

pmcnn	2.10 374	0.59 331	4.52 379	0.27 381	0.86 397	0.34 65	0.29 345	1.69 322	0.75 362	0.36 341	7.50 387	14.39 404	0.56 318	4.90 319	4.69 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 328	0.04 281

notaker	4.30 392	1.28 388	3.70 366	3.71 408	0.90 398	4.91 393	0.39 358	6.90 396	1.96 384	5.39 393	11.82 404	16.90 406	3.75 387	7.59 393	5.65 376	5.23 409	0.01 299	0.10 392	0.06 354	4.57 405	1.22 404

ktn	4.96 395	1.21 385	2.41 310	3.20 406	1.02 399	8.36 401	2.08 393	9.00 402	17.02 403	5.18 392	12.71 406	13.69 400	3.51 385	8.05 395	3.68 363	5.30 410	0.02 329	0.00 1	0.00 1	2.14 399	0.55 397

BEATNet-Init1	14.52 412	6.56 412	34.32 408	1.10 395	1.02 399	31.53 413	11.99 412	15.58 411	17.42 404	30.17 412	27.03 412	43.14 413	24.36 411	24.41 412	18.27 409	0.27 385	0.32 400	0.36 401	0.46 405	1.26 394	0.76 400

TorneroNet	6.97 403	1.37 393	2.22 297	1.95 402	1.12 401	19.47 411	0.47 362	13.04 410	26.32 413	7.90 400	17.10 409	17.67 408	4.62 395	10.46 404	7.94 385	1.98 401	0.03 339	0.11 393	0.00 1	4.15 404	1.49 405

JetRed	13.51 411	18.77 414	42.38 409	1.28 397	1.18 402	54.67 414	25.60 414	12.87 408	6.75 395	8.50 404	8.61 392	13.77 401	10.87 406	24.50 413	30.67 412	0.24 384	0.68 407	0.53 404	0.02 328	5.93 407	2.43 408

LE_ROB	9.96 408	0.54 319	9.62 395	1.40 399	1.24 403	3.29 385	4.64 404	4.31 388	43.01 414	51.54 414	13.34 408	14.15 403	24.60 412	6.66 386	20.28 411	0.04 365	0.05 367	0.12 395	0.20 385	0.07 250	0.09 343

DGSMNet	1.21 352	0.37 267	3.02 346	0.71 392	1.33 404	1.61 365	3.53 402	1.45 288	0.33 130	0.00 1	0.79 350	0.48 271	0.24 293	3.22 258	0.53 304	0.98 398	1.21 410	1.35 407	1.09 409	1.03 392	0.92 401

KSHMR	3.68 389	1.11 377	3.06 348	2.84 405	1.78 405	5.33 395	0.41 359	8.64 400	14.09 402	1.85 376	9.32 396	7.19 389	1.93 365	5.45 337	2.30 350	1.95 400	0.41 404	0.50 403	0.21 389	3.53 403	1.76 406

JetBlue	5.71 398	2.18 406	16.18 402	0.00 1	2.13 406	29.20 412	14.20 413	3.90 387	0.74 360	0.71 353	2.30 365	6.42 386	5.97 397	17.84 408	8.74 389	0.09 374	0.01 299	0.00 1	0.00 1	2.62 401	0.96 402

UNDER WATER	6.24 400	0.99 372	8.13 393	4.62 411	2.68 407	8.66 402	0.77 378	8.37 399	22.50 409	4.55 387	6.36 382	15.93 405	8.89 403	8.99 399	8.85 390	3.25 404	0.04 354	1.36 408	0.02 328	6.24 410	3.56 409

HanzoNet	12.77 410	4.55 410	11.74 400	5.35 412	2.79 408	7.59 400	0.66 374	12.97 409	20.40 406	25.99 411	28.61 413	34.05 411	25.08 413	25.93 414	14.98 407	10.77 413	3.91 412	3.00 411	3.73 411	8.16 412	5.15 411

UNDER WATER-64	6.84 402	1.25 387	9.68 396	4.53 410	3.53 409	16.61 409	1.79 389	8.72 401	22.23 407	5.11 390	5.07 378	17.34 407	10.14 405	9.19 401	8.21 388	2.00 402	0.03 339	1.52 409	0.11 367	6.09 409	3.62 410

EKT-Stereo	0.46 234	0.12 141	1.03 143	0.75 393	4.21 410	1.06 253	0.00 1	0.83 210	0.04 9	0.02 211	0.00 1	0.08 139	0.00 1	0.89 192	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.05 351	0.04 201	0.01 126

MADNet++	9.87 407	2.12 404	7.11 389	7.99 413	4.58 411	14.38 407	6.90 410	9.23 403	5.88 393	16.88 408	17.47 411	11.07 395	15.72 408	24.26 411	19.76 410	8.52 411	6.39 414	4.85 412	2.69 410	5.96 408	5.73 412

DPSimNet_ROB	7.90 404	5.46 411	13.55 401	3.66 407	5.16 412	7.26 399	9.60 411	6.11 394	7.46 397	13.33 407	9.50 397	11.03 394	11.89 407	10.08 403	12.35 400	4.36 408	5.55 413	5.35 413	5.34 412	4.96 406	5.98 413

SPstereo	50.33 415	10.80 413	21.19 406	11.76 414	9.23 413	66.15 415	76.05 416	100.00 425	100.00 426	95.98 423	93.33 420	100.00 426	93.15 421	90.92 422	72.10 415	9.41 412	8.60 415	19.85 415	14.84 415	6.36 411	6.89 414

LSM	4.58 393	0.88 364	17.79 403	3.73 409	38.79 414	0.85 187	2.37 398	0.54 167	1.64 382	2.88 383	3.09 368	0.62 291	0.60 322	3.16 255	1.06 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 302	13.55 415

LRCNet_RVC	55.44 416	60.56 420	57.70 413	66.68 420	44.91 415	6.22 397	0.00 1	52.80 414	1.37 379	70.44 415	81.09 418	67.07 414	55.41 414	51.59 415	46.24 414	90.66 424	41.89 419	90.95 425	90.04 421	64.32 420	68.75 420

xxxxx1	63.71 417	58.10 417	78.65 416	43.63 415	48.97 416	92.61 419	92.18 420	60.44 415	69.38 415	73.77 418	76.42 415	77.82 417	76.45 416	72.33 416	77.46 417	35.89 417	37.06 416	48.26 418	62.63 417	48.72 417	43.44 417

tt_ll	63.71 417	58.10 417	78.65 416	43.63 415	48.97 416	92.61 419	92.18 420	60.44 415	69.38 415	73.77 418	76.42 415	77.82 417	76.45 416	72.33 416	77.46 417	35.89 417	37.06 416	48.26 418	62.63 417	48.72 417	43.44 417

ff	63.71 417	58.10 417	78.65 416	43.63 415	48.97 416	92.61 419	92.18 420	60.44 415	69.38 415	73.77 418	76.42 415	77.82 417	76.45 416	72.33 416	77.46 417	35.89 417	37.06 416	48.26 418	62.63 417	48.72 417	43.44 417

PML	71.49 420	88.65 426	73.56 414	82.49 422	75.59 419	85.39 417	79.41 418	71.62 418	87.17 418	90.48 421	85.96 419	90.50 421	60.21 415	91.76 425	73.85 416	96.01 431	2.36 411	86.79 424	6.59 413	83.59 423	17.83 416

Anonymous_1	89.88 423	75.38 423	97.81 423	74.49 421	78.39 420	100.00 426	100.00 424	98.09 424	99.76 422	96.82 424	99.37 422	97.66 423	99.77 423	91.14 424	98.89 423	81.73 420	97.25 422	59.96 421	85.38 420	77.37 422	88.27 421

DPSM_ROB	94.00 425	79.32 424	100.00 428	83.19 423	85.69 421	100.00 426	100.00 424	100.00 425	100.00 426	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 428	89.53 422	97.42 423	74.97 422	95.13 422	83.79 424	90.98 424

DPSM	94.00 425	79.32 424	100.00 428	83.19 423	85.69 421	100.00 426	100.00 424	100.00 425	100.00 426	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 428	89.53 422	97.42 423	74.97 422	95.13 422	83.79 424	90.98 424

DGTPSM_ROB	81.49 421	60.74 421	99.95 426	61.20 418	86.99 423	99.11 424	100.00 424	95.92 421	99.99 424	73.08 416	100.00 424	70.81 415	100.00 425	77.39 419	99.98 426	35.10 415	97.48 425	35.12 416	99.89 426	46.16 415	90.85 422

DPSMNet_ROB	81.54 422	60.77 422	99.95 426	61.42 419	87.05 424	99.11 424	100.00 424	95.93 422	99.99 424	73.11 417	100.00 424	70.84 416	100.00 425	77.43 420	99.98 426	35.39 416	97.54 426	35.21 417	99.89 426	46.30 416	90.94 423

DLNR_Zeroshot_test	21.09 413	47.65 416	85.43 419	96.34 427	87.67 425	0.31 54	0.00 1	17.86 413	0.07 18	0.01 123	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.70 185	0.01 74	15.78 414	0.01 299	0.00 1	0.21 389	69.62 421	0.04 281

MEDIAN_ROB	93.37 424	98.75 428	96.05 422	90.90 425	90.53 426	85.63 418	76.45 417	92.03 420	89.53 419	95.05 422	94.99 421	96.02 422	93.85 422	90.36 421	87.21 420	98.36 432	95.79 421	99.61 427	98.77 425	98.80 432	98.72 432

LSM0	99.11 430	99.97 431	100.00 428	95.93 426	98.59 427	100.00 426	100.00 424	100.00 425	100.00 426	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 428	93.89 430	99.97 428	100.00 429	100.00 429	96.64 431	97.25 426

CasAABBNet	99.15 431	100.00 432	100.00 428	96.37 428	98.76 428	100.00 426	100.00 424	100.00 425	100.00 426	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 428	93.65 426	99.99 430	100.00 429	100.00 429	96.27 427	97.93 427

MyStereo03	99.18 433	100.00 432	100.00 428	96.47 429	98.78 429	100.00 426	100.00 424	100.00 425	100.00 426	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 428	93.73 427	100.00 431	100.00 429	100.00 429	96.63 428	97.99 428

MyStereo02	99.18 433	100.00 432	100.00 428	96.47 429	98.78 429	100.00 426	100.00 424	100.00 425	100.00 426	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 428	93.73 427	100.00 431	100.00 429	100.00 429	96.63 428	97.99 428

MyStereo	99.18 433	100.00 432	100.00 428	96.47 429	98.78 429	100.00 426	100.00 424	100.00 425	100.00 426	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 428	93.73 427	100.00 431	100.00 429	100.00 429	96.63 428	97.99 428

Selective-RAFT-Error	99.17 432	100.00 432	100.00 428	96.65 432	98.79 432	100.00 426	100.00 424	100.00 425	100.00 426	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 428	93.64 425	100.00 431	100.00 429	100.00 429	96.25 426	98.10 431

HaxPig	95.46 427	97.61 427	87.80 420	97.80 433	99.17 433	77.55 416	75.28 415	96.76 423	99.61 421	99.97 425	99.97 423	99.62 425	99.97 424	91.02 423	87.28 421	99.98 434	99.98 429	99.98 428	99.99 428	99.97 433	99.97 434

test_example2	97.61 428	99.96 430	99.93 425	99.83 434	99.97 434	98.84 423	99.76 423	91.98 419	100.00 426	100.00 426	100.00 424	89.18 420	86.51 419	99.29 426	96.54 422	99.97 433	99.55 427	92.92 426	98.06 424	100.00 434	99.95 433

AVERAGE_ROB	98.45 429	99.13 429	95.46 421	100.00 435	100.00 435	93.36 422	81.95 419	100.00 425	99.97 423	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	99.72 427	99.40 424	100.00 435	100.00 431	100.00 429	100.00 429	100.00 434	100.00 435

ASD4		42.77 415

Low-res two-view benchmark