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

xyz-stereo-finetune	0.11 120	0.18 287	0.37 55	0.00 1	0.00 1	0.53 213	0.00 1	0.00 1	0.56 277	0.01 190	0.00 1	0.04 190	0.02 230	0.00 1	0.38 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

asda	0.03 20	0.07 173	0.20 37	0.00 1	0.00 1	0.12 74	0.00 1	0.01 2	0.07 49	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 2	0.05 102	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.12 74	0.00 1	0.01 2	0.04 20	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.02 2	0.05 102	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.13 84	0.00 1	0.01 2	0.05 29	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.02 2	0.06 141	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.10 56	0.00 1	0.01 2	0.08 68	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 69	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 2	0.05 102	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.12 74	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.03 350	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 69	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 2	0.05 102	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.12 74	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.03 350	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 69	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 20	0.04 62	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.12 74	0.00 1	0.01 2	0.14 165	0.02 319	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 20	0.04 62	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.12 74	0.00 1	0.01 2	0.14 165	0.02 319	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 2	0.05 102	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.12 74	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.03 350	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 69	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 2	0.04 62	0.13 12	0.00 1	0.00 1	0.11 62	0.00 1	0.01 2	0.13 159	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 69	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.03 20	0.06 141	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.11 62	0.00 1	0.01 2	0.14 165	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 2	0.05 102	0.14 17	0.00 1	0.00 1	0.11 62	0.00 1	0.01 2	0.10 121	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.02 146	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 2	0.04 62	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 62	0.00 1	0.01 2	0.05 29	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 69	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 2	0.04 62	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 62	0.00 1	0.01 2	0.05 29	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 69	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 2	0.04 62	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.11 62	0.00 1	0.01 2	0.07 49	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 69	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 2	0.05 102	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.11 62	0.00 1	0.01 2	0.04 20	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 69	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 2	0.03 38	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 62	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 69	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 2	0.02 12	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.16 89	0.00 1	0.01 2	0.09 94	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.03 179	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 2	0.04 62	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.11 62	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.03 350	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.10 102	0.16 271	0.49 82	0.00 1	0.00 1	0.46 187	0.00 1	0.01 2	0.59 387	0.01 190	0.00 1	0.04 190	0.08 378	0.01 69	0.23 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

MonSter	0.02 2	0.05 102	0.17 33	0.00 1	0.00 1	0.12 74	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.01 69	0.04 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

GIP-stereo	0.06 53	0.02 12	0.64 127	0.00 1	0.00 1	0.20 98	0.00 1	0.01 2	0.14 165	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.19 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 299	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 37	0.04 62	0.46 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 245	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 35	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.02 2	0.07 173	0.29 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 49	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 30	0.02 12	0.14 17	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.01 2	0.54 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.04 30	0.02 12	0.14 17	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.01 2	0.54 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 37	0.17 279	0.22 40	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.01 2	0.55 262	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

whm_eth	0.05 37	0.17 279	0.22 40	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.01 2	0.55 262	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 37	0.04 62	0.43 73	0.00 1	0.04 438	0.25 110	0.00 1	0.01 2	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.02 230	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 472	0.03 276	0.08 467

anonymousa	0.14 157	0.15 262	1.74 396	0.00 1	0.00 1	0.28 120	0.00 1	0.01 2	0.11 133	0.00 1	0.01 319	0.42 395	0.02 230	0.01 69	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 464	0.00 1	0.02 330

GLC_STEREO	0.04 30	0.05 102	0.52 92	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 160	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

monsters	0.03 20	0.04 62	0.13 12	0.00 1	0.00 1	0.29 123	0.00 1	0.02 34	0.03 4	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.03 20	0.04 62	0.22 40	0.00 1	0.00 1	0.18 93	0.00 1	0.02 34	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo	3.26 533	0.05 102	35.32 554	0.00 1	0.00 1	13.52 553	0.00 1	0.02 34	0.05 29	0.01 190	9.71 544	0.03 153	0.01 160	6.34 522	0.04 242	0.00 1	0.00 1	0.12 536	0.00 1	0.02 218	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.07 68	0.05 102	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.61 238	0.00 1	0.02 34	0.61 429	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

MLG-Stereo	0.06 53	0.05 102	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.46 187	0.00 1	0.02 34	0.60 411	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

LG-G_1	0.06 53	0.07 173	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.23 104	0.00 1	0.02 34	0.56 277	0.06 395	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.03 179	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

LG-G	0.06 53	0.07 173	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.23 104	0.00 1	0.02 34	0.56 277	0.06 395	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.03 179	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

SGD-Stereo	0.04 30	0.06 141	0.19 35	0.00 1	0.00 1	0.23 104	0.00 1	0.02 34	0.25 209	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.14 157	0.80 506	0.77 171	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.02 34	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 160	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 529	0.01 193

SMoEStereo_RVC	0.06 53	0.03 38	0.35 53	0.00 1	0.00 1	0.42 170	0.00 1	0.02 34	0.07 49	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 160	0.00 1	0.24 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 321	0.07 462

tt45	0.08 79	0.03 38	0.41 64	0.00 1	0.00 1	0.83 310	0.00 1	0.02 34	0.06 35	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.01 160	0.00 1	0.13 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 343	0.01 193

999	0.06 53	0.04 62	0.42 70	0.00 1	0.00 1	0.35 154	0.00 1	0.02 34	0.06 35	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 160	0.00 1	0.15 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 381	0.00 1

DCVSM-stereo	0.16 181	0.03 38	1.58 374	0.00 1	0.00 1	0.74 280	0.04 410	0.02 34	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.60 429	0.07 373	0.06 213	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

Pointernet	0.10 102	0.04 62	0.61 120	0.00 1	0.05 447	0.54 219	0.00 1	0.02 34	0.59 387	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.02 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 423	0.01 102	0.00 1

dad	0.17 192	0.54 464	0.82 197	0.00 1	0.00 1	1.03 371	0.00 1	0.02 34	0.23 207	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.01 160	0.63 301	0.11 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

MFMNet_re	0.24 245	0.74 496	2.31 444	0.53 534	0.00 1	0.17 92	0.01 325	0.02 34	0.59 387	0.01 190	0.03 409	0.12 280	0.00 1	0.07 220	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 476	0.01 193

MLG-Stereo_test3	0.05 37	0.06 141	0.13 12	0.00 1	0.00 1	0.07 45	0.00 1	0.03 50	0.57 321	0.06 395	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.08 79	0.06 141	0.13 12	0.00 1	0.00 1	0.75 284	0.00 1	0.03 50	0.57 321	0.01 190	0.00 1	0.05 218	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

fffft	0.07 68	0.01 1	0.39 59	0.00 1	0.00 1	0.26 114	0.00 1	0.03 50	0.20 196	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.26 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 416	0.06 447
1: 1. 1
ours_stereo	0.05 37	0.03 38	0.40 60	0.00 1	0.00 1	0.26 114	0.00 1	0.03 50	0.10 121	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.01 69	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 359	0.03 371

fffy	0.05 37	0.04 62	0.49 82	0.01 354	0.00 1	0.26 114	0.00 1	0.03 50	0.10 121	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 359	0.04 405

rvit_0105_4	0.06 53	0.08 188	0.63 123	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.03 50	0.50 242	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV++	0.06 53	0.14 257	0.46 78	0.03 405	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.03 50	0.08 68	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.06 364	0.04 193	0.03 196	0.00 1	0.04 486	0.00 1	0.03 463	0.08 381	0.07 462

MyStereo07	0.10 102	0.12 243	0.59 115	0.00 1	0.00 1	0.98 353	0.00 1	0.03 50	0.10 121	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.05 349	0.04 193	0.00 1	0.00 1	0.05 501	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.04 405

MC-Stereo	0.10 102	0.10 209	0.59 115	0.01 354	0.01 342	1.06 391	0.00 1	0.03 50	0.09 94	0.02 319	0.00 1	0.03 153	0.02 230	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.02 441	0.05 321	0.01 193

NRIStereo	0.17 192	0.03 38	0.73 145	0.04 423	0.01 342	1.15 477	0.33 498	0.03 50	0.59 387	0.04 376	0.01 319	0.11 274	0.01 160	0.10 241	0.03 196	0.00 1	0.02 459	0.00 1	0.00 1	0.06 343	0.09 480

sAnonymous2	0.10 102	0.22 312	1.35 331	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.03 50	0.06 35	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 381	0.15 508

CroCo_RVC	0.10 102	0.22 312	1.35 331	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.03 50	0.06 35	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 381	0.15 508

water-stereo	0.03 20	0.02 12	0.34 52	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.04 62	0.06 35	0.01 190	0.02 403	0.04 190	0.05 349	0.01 69	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

111111	0.05 37	0.03 38	0.22 40	0.00 1	0.00 1	0.33 144	0.00 1	0.04 62	0.08 68	0.07 405	0.00 1	0.01 22	0.02 230	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 381	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.05 37	0.08 188	0.78 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 193	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 447

U	1.61 508	0.01 1	0.28 44	0.00 1	7.20 559	9.87 548	0.00 1	0.04 62	0.02 1	0.01 190	0.00 1	0.09 265	0.00 1	0.01 69	0.01 117	0.00 1	0.00 1	9.53 561	5.08 559	0.01 102	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.07 68	0.25 337	0.56 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.43 237	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330

Selective-RAFT	0.13 144	0.04 62	0.51 88	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.04 62	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 516	0.04 299	0.00 1

ProNet	0.09 90	0.20 302	0.53 101	0.00 1	0.00 1	0.80 297	0.00 1	0.04 62	0.07 49	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 381	0.01 193

test_4	0.13 144	0.07 173	1.12 283	0.00 1	0.05 447	0.82 304	0.00 1	0.04 62	0.08 68	0.10 430	0.00 1	0.01 22	0.01 160	0.02 146	0.06 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 441	0.11 416	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 229	0.04 62	0.87 216	0.05 433	0.02 394	1.07 427	0.32 494	0.04 62	0.56 277	0.01 190	0.00 1	0.00 1	1.25 499	0.01 69	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.05 426

CRE-IMP	0.16 181	0.03 38	0.75 162	0.05 433	0.01 342	1.11 463	0.34 499	0.04 62	0.56 277	0.02 319	0.00 1	0.12 280	0.00 1	0.01 69	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.08 467

GMStereo	0.08 79	0.54 464	0.90 226	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.04 62	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.02 230	0.00 1	0.03 196	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
3.75w	0.02 2	0.04 62	0.13 12	0.00 1	0.00 1	0.12 74	0.00 1	0.05 73	0.04 20	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 69	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mms	0.04 30	0.04 62	0.35 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 73	0.10 121	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.02 230	0.01 69	0.01 117	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.06 343	0.09 480

rvit_0105_5	0.07 68	0.10 209	0.65 129	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.05 73	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

IGEV-Stereo++	0.05 37	0.03 38	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.59 235	0.00 1	0.05 73	0.07 49	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.06 213	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 276	0.01 193

GMStereo_Zeroshot	0.07 68	0.04 62	0.80 191	0.08 469	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.05 73	0.10 121	0.00 1	0.03 409	0.19 325	0.03 285	0.00 1	0.05 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

UDGNet	0.14 157	0.48 444	0.72 143	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.05 73	0.28 213	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AAGNet	0.96 479	0.05 102	0.74 154	0.09 476	0.27 527	1.11 463	0.28 489	0.05 73	0.59 387	0.01 190	0.00 1	0.01 22	1.00 485	3.68 420	11.30 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 157	0.04 62	0.73 145	0.05 433	0.02 394	1.06 391	0.08 440	0.05 73	0.56 277	0.01 190	0.00 1	0.07 247	0.00 1	0.01 69	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 157	0.04 62	0.73 145	0.05 433	0.01 342	1.06 391	0.06 426	0.05 73	0.56 277	0.01 190	0.00 1	0.07 247	0.00 1	0.01 69	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

DEmStereo	0.75 456	0.06 141	1.73 392	0.04 423	0.00 1	0.78 292	0.52 516	0.05 73	0.57 321	0.05 386	0.72 487	0.02 91	3.42 530	5.79 496	1.29 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

DRaft	0.56 418	0.08 188	0.73 145	0.00 1	0.00 1	0.92 339	0.19 468	0.05 73	0.09 94	0.03 350	0.26 458	0.06 239	2.55 520	4.61 455	1.38 482	0.00 1	0.03 471	0.00 1	0.02 441	0.03 276	0.08 467

RAFT-IKP	0.14 157	0.04 62	0.75 162	0.05 433	0.01 342	1.06 391	0.08 440	0.05 73	0.56 277	0.01 190	0.00 1	0.05 218	0.00 1	0.01 69	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.10 102	0.20 302	0.57 111	0.00 1	0.00 1	0.52 208	0.00 1	0.05 73	0.07 49	0.00 1	0.01 319	0.14 294	0.03 285	0.02 146	0.01 117	0.00 1	0.03 471	0.00 1	0.00 1	0.25 499	0.20 522

raft+_RVC	0.14 157	0.37 401	0.96 241	0.00 1	0.16 504	0.64 259	0.03 390	0.05 73	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 285	0.03 179	0.07 284	0.00 1	0.07 515	0.00 1	0.00 1	0.05 321	0.16 512

LG-Stereo	0.06 53	0.04 62	0.40 60	0.00 1	0.00 1	0.31 132	0.00 1	0.06 87	0.08 68	0.00 1	0.01 319	0.10 269	0.03 285	0.04 193	0.09 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 381	0.01 193

MM-Stereo_test1	0.12 134	0.10 209	1.26 310	0.02 385	0.04 438	0.28 120	0.02 368	0.06 87	0.28 213	0.01 190	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.05 206	0.01 117	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.23 493	0.01 193

GREAT-IGEV	0.11 120	0.07 173	0.65 129	0.00 1	0.11 485	0.53 213	0.00 1	0.06 87	0.09 94	0.00 1	0.01 319	0.01 22	0.01 160	0.02 146	0.03 196	0.00 1	0.08 521	0.00 1	0.17 510	0.07 359	0.28 529

dual_stereo	0.05 37	0.02 12	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.20 98	0.00 1	0.06 87	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 160	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	0.51 400	0.12 243	1.83 402	0.00 1	0.00 1	0.62 244	0.00 1	0.06 87	0.11 133	0.00 1	0.23 455	0.35 372	0.04 320	6.42 526	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 501	0.03 371

ACV-stereo	0.63 441	0.16 271	2.24 440	0.00 1	0.00 1	1.79 515	0.07 432	0.06 87	0.10 121	0.00 1	0.00 1	3.53 521	1.24 498	3.12 387	0.17 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.01 193

RAStereo	0.05 37	0.15 262	0.68 136	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.06 87	0.06 35	0.01 190	0.01 319	0.02 91	0.02 230	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

RSM++	0.08 79	0.06 141	0.38 58	0.00 1	0.00 1	0.30 128	0.00 1	0.06 87	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.09 399	0.03 371

MaDis-Stereo	0.06 53	0.16 271	0.66 132	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.01 325	0.06 87	0.12 150	0.00 1	0.01 319	0.04 190	0.02 230	0.02 146	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

UniTT-Stereo	0.06 53	0.06 141	0.83 201	0.00 1	0.00 1	0.08 51	0.01 325	0.06 87	0.03 4	0.00 1	0.08 433	0.02 91	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 381	0.00 1

fast-acv-ft	0.29 285	0.37 401	3.76 511	0.06 455	0.01 342	0.28 120	0.17 463	0.06 87	0.21 198	0.00 1	0.00 1	0.08 254	0.09 382	0.10 241	0.23 392	0.01 482	0.00 1	0.03 514	0.01 423	0.26 501	0.01 193

Patchmatch Stereo++	0.13 144	0.04 62	0.73 145	0.05 433	0.01 342	1.06 391	0.08 440	0.06 87	0.56 277	0.01 190	0.00 1	0.05 218	0.00 1	0.01 69	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	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
ROB_FTStereo	0.13 144	0.04 62	0.73 145	0.05 433	0.02 394	1.06 391	0.07 432	0.06 87	0.56 277	0.01 190	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.01 69	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 157	0.04 62	0.75 162	0.05 433	0.02 394	1.06 391	0.08 440	0.06 87	0.57 321	0.01 190	0.00 1	0.07 247	0.00 1	0.01 69	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

iGMRVC	0.14 157	0.04 62	0.74 154	0.05 433	0.02 394	1.06 391	0.07 432	0.06 87	0.56 277	0.01 190	0.00 1	0.05 218	0.00 1	0.01 69	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 479	0.13 251	1.35 331	0.02 385	0.05 447	1.06 391	0.00 1	0.06 87	0.55 262	0.01 190	9.57 543	0.10 269	0.00 1	6.00 501	0.30 412	0.01 482	0.00 1	0.00 1	0.02 441	0.01 102	0.00 1

iRAFT	0.13 144	0.04 62	0.73 145	0.05 433	0.01 342	1.06 391	0.08 440	0.06 87	0.56 277	0.01 190	0.00 1	0.05 218	0.00 1	0.01 69	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

RAFT	0.12 134	0.43 426	0.79 186	0.01 354	0.02 394	0.10 56	0.07 432	0.06 87	0.27 212	0.00 1	0.01 319	0.18 318	0.04 320	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.02 459	0.00 1	0.01 423	0.37 519	0.01 193

TestStereo	0.31 294	0.22 312	1.36 335	0.00 1	0.00 1	0.27 117	0.00 1	0.06 87	0.04 20	0.01 190	0.00 1	0.03 153	0.01 160	4.27 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 294	0.48 444	2.47 460	0.00 1	0.03 420	0.78 292	0.03 390	0.06 87	0.08 68	0.01 190	0.01 319	0.08 254	0.33 441	1.59 332	0.16 358	0.00 1	0.02 459	0.01 487	0.00 1	0.01 102	0.01 193

LG-Stereo_L2	0.03 20	0.05 102	0.28 44	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.06 426	0.07 107	0.03 4	0.02 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

HI	0.09 90	0.33 371	0.88 220	0.00 1	0.00 1	0.33 144	0.00 1	0.07 107	0.06 35	0.00 1	0.01 319	0.02 91	0.01 160	0.04 193	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 299	0.00 1

CoSv	0.09 90	0.33 371	0.88 220	0.00 1	0.00 1	0.33 144	0.00 1	0.07 107	0.06 35	0.00 1	0.01 319	0.02 91	0.01 160	0.04 193	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 299	0.00 1

FACV-RUCA	0.11 120	0.06 141	0.50 87	0.03 405	0.10 478	0.10 56	0.00 1	0.07 107	0.62 480	0.03 350	0.04 414	0.03 153	0.14 402	0.03 179	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.06 527	0.00 1	0.20 483	0.11 491

tg	0.14 157	0.17 279	0.52 92	0.00 1	0.00 1	1.03 371	0.00 1	0.07 107	0.52 247	0.00 1	0.01 319	0.07 247	0.02 230	0.02 146	0.01 117	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.26 501	0.18 515

WCG-NET（raft）	0.07 68	0.18 287	0.43 73	0.00 1	0.00 1	0.37 157	0.00 1	0.07 107	0.06 35	0.01 190	0.01 319	0.05 218	0.03 285	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.00 1	0.07 359	0.01 193

AEACV	0.10 102	0.02 12	0.49 82	0.00 1	0.02 394	0.75 284	0.00 1	0.07 107	0.02 1	0.09 424	0.00 1	0.01 22	0.08 378	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.03 471	0.00 1	0.24 535	0.07 359	0.05 426

LoS	0.14 157	0.07 173	0.66 132	0.02 385	0.00 1	1.05 382	0.01 325	0.07 107	0.57 321	0.01 190	0.01 319	0.16 312	0.04 320	0.04 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 276	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.09 90	0.23 322	0.74 154	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.07 107	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.03 285	0.02 146	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 343	0.01 193

TANstereo	0.12 134	0.15 262	0.78 182	0.00 1	0.00 1	1.03 371	0.00 1	0.07 107	0.08 68	0.01 190	0.15 446	0.04 190	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.13 144	0.36 394	0.94 238	0.00 1	0.18 512	0.62 244	0.02 368	0.07 107	0.07 49	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.03 285	0.03 179	0.05 257	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.06 343	0.04 405

G2L-ROB	0.29 285	0.47 441	1.48 364	0.00 1	0.00 1	0.80 297	0.00 1	0.08 118	0.16 184	0.00 1	0.00 1	0.16 312	0.00 1	2.60 361	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 343	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.03 20	0.05 102	0.31 51	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.06 426	0.08 118	0.04 20	0.04 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

MM-Stereo_test3	0.12 134	0.25 337	0.82 197	0.01 354	0.01 342	0.33 144	0.03 390	0.08 118	0.40 234	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.03 285	0.02 146	0.04 242	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.24 495	0.01 193

MM-Stereo_test2	0.14 157	0.06 141	1.48 364	0.07 461	0.00 1	0.52 208	0.00 1	0.08 118	0.03 4	0.13 441	0.00 1	0.03 153	0.02 230	0.02 146	0.07 284	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.01 423	0.19 476	0.04 405

FoundationStereo	0.05 37	0.04 62	0.18 34	0.00 1	0.01 342	0.01 8	0.00 1	0.08 118	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.02 146	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_3	0.08 79	0.16 271	0.68 136	0.00 1	0.00 1	0.07 45	0.00 1	0.08 118	0.61 429	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 160	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

WCG-NET	0.09 90	0.12 243	0.45 76	0.00 1	0.00 1	0.41 163	0.03 390	0.08 118	0.57 321	0.00 1	0.01 319	0.01 22	0.04 320	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.02 459	0.00 1	0.00 1	0.07 359	0.01 193

GCAP-Stereo	0.11 120	0.28 352	0.71 140	0.00 1	0.00 1	0.83 310	0.00 1	0.08 118	0.09 94	0.01 190	0.00 1	0.05 218	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.02 459	0.00 1	0.00 1	0.06 343	0.01 193

4D-IteraStereo	0.16 181	0.51 454	1.73 392	0.00 1	0.00 1	0.38 159	0.03 390	0.08 118	0.08 68	0.02 319	0.01 319	0.00 1	0.01 160	0.06 213	0.09 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 299	0.06 447

anonymousdsp	0.11 120	0.18 287	0.58 112	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.08 118	0.09 94	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.04 320	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 486	0.07 359	0.03 371

CES	0.08 79	0.07 173	0.43 73	0.00 1	0.00 1	0.21 102	0.01 325	0.08 118	0.56 277	0.01 190	0.00 1	0.08 254	0.04 320	0.02 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

DisPM	0.16 181	0.05 102	0.82 197	0.07 461	0.00 1	1.14 474	0.41 506	0.08 118	0.54 256	0.03 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 213	0.05 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 120	0.18 287	0.58 112	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.08 118	0.09 94	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.04 320	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 486	0.07 359	0.03 371
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.21 224	0.03 38	0.74 154	0.04 423	0.00 1	1.16 481	0.12 458	0.08 118	0.60 411	0.01 190	0.30 462	0.03 153	0.77 474	0.37 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

DilatedVolume-Stereo	0.03 20	0.02 12	0.19 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 132	0.11 133	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.02 146	0.20 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.01 193

HART	0.12 134	0.17 279	0.88 220	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.09 132	0.57 321	0.07 405	0.01 319	0.21 333	0.01 160	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.11 530	0.00 1	0.00 1	0.17 465	0.03 371

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11t	0.11 120	0.18 287	0.52 92	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.09 132	0.09 94	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.03 285	0.02 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 480	0.07 359	0.01 193

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dd	0.16 181	0.52 460	0.86 212	0.01 354	0.00 1	1.03 371	0.00 1	0.09 132	0.52 247	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.02 230	0.00 1	0.00 1	0.01 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 276	0.00 1

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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
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CASnet	0.08 79	0.05 102	0.40 60	0.00 1	0.00 1	0.82 304	0.00 1	0.14 175	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 276	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Anonymous_2	0.88 473	0.02 12	1.06 269	0.01 354	0.00 1	0.19 95	0.00 1	0.14 175	0.08 68	0.01 190	0.04 414	1.07 472	0.00 1	0.02 146	0.02 165	0.01 482	0.04 486	2.31 556	11.16 562	1.35 540	0.01 193

RAFT-345	0.49 384	0.04 62	1.26 310	0.10 480	0.07 463	1.16 481	0.19 468	0.14 175	0.57 321	0.00 1	0.01 319	0.09 265	0.01 160	6.00 501	0.20 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

S2M2	0.05 37	0.03 38	0.21 38	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.15 179	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.01 69	0.07 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GCST	0.28 269	0.46 436	1.23 307	0.00 1	0.01 342	0.31 132	0.03 390	0.15 179	0.05 29	0.01 190	0.37 469	0.05 218	0.04 320	2.76 368	0.05 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 359	0.03 371

CASS	0.07 68	0.06 141	0.73 145	0.00 1	0.00 1	0.10 56	0.01 325	0.15 179	0.12 150	0.16 452	0.00 1	0.02 91	0.02 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DEFOM-Stereo_RVC	0.07 68	0.01 1	0.37 55	0.01 354	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.16 182	0.57 321	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.14 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 491	0.00 1	0.00 1

HUF	0.15 175	0.29 358	1.05 267	0.02 385	0.11 485	0.04 34	0.00 1	0.16 182	0.09 94	0.03 350	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.08 232	0.00 1	0.00 1	0.58 551	0.00 1	0.00 1	0.14 439	0.37 535

GCAP-BAT	0.19 207	0.08 188	0.90 226	0.01 354	0.07 463	0.87 323	0.03 390	0.16 182	0.06 35	0.36 478	0.45 473	0.15 303	0.05 349	0.08 232	0.31 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 498	0.00 1	0.00 1

plain	0.11 120	0.17 279	1.21 306	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.00 1	0.16 182	0.32 223	0.01 190	0.01 319	0.02 91	0.01 160	0.03 179	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 501	0.01 193

Pruner-Stereo	0.16 181	0.04 62	0.73 145	0.19 519	0.00 1	1.08 440	0.21 471	0.16 182	0.59 387	0.03 350	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.02 146	0.22 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

RALCasStereoNet	0.16 181	0.35 387	0.84 206	0.00 1	0.00 1	0.32 138	0.03 390	0.16 182	0.56 277	0.02 319	0.07 430	0.05 218	0.08 378	0.13 251	0.08 299	0.00 1	0.31 543	0.00 1	0.00 1	0.07 359	0.11 491

PMTNet	0.11 120	0.07 173	0.60 119	0.00 1	0.00 1	1.05 382	0.04 410	0.16 182	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.00 1	0.03 179	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

STTStereo	0.24 245	0.28 352	1.68 386	0.00 1	0.00 1	0.84 314	0.03 390	0.16 182	0.08 68	0.02 319	0.00 1	0.20 329	0.03 285	1.54 330	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_test	0.07 68	0.09 202	0.42 70	0.05 433	0.05 447	0.07 45	0.03 390	0.17 190	0.09 94	0.03 350	0.00 1	0.03 153	0.01 160	0.14 253	0.01 117	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.07 472	0.02 218	0.02 330

Occ-G	0.06 53	0.06 141	0.51 88	0.00 1	0.00 1	0.23 104	0.00 1	0.17 190	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.02 230	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 472	0.14 439	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 37	0.05 102	0.21 38	0.00 1	0.00 1	0.09 53	0.02 368	0.17 190	0.12 150	0.06 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

trnet	0.10 102	0.05 102	0.52 92	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.17 190	0.09 94	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS_RVC	0.05 37	0.05 102	0.41 64	0.00 1	0.00 1	0.16 89	0.00 1	0.17 190	0.07 49	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.01 160	0.04 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

IER	0.14 157	0.09 202	1.29 317	0.00 1	0.00 1	0.62 244	0.00 1	0.17 190	0.10 121	0.00 1	0.00 1	0.40 391	0.02 230	0.11 247	0.04 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

castereo	0.07 68	0.15 262	0.30 49	0.00 1	0.05 447	0.20 98	0.02 368	0.18 196	0.08 68	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.10 390	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 516	0.01 102	0.01 193

DDVS	0.30 288	0.10 209	0.64 127	0.03 405	0.13 494	0.25 110	0.24 475	0.18 196	0.11 133	0.00 1	0.00 1	0.49 416	0.05 349	3.62 414	0.07 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 330

StereoVision	0.16 181	0.25 337	1.07 275	0.00 1	0.00 1	0.47 191	0.01 325	0.18 196	0.61 429	0.00 1	0.29 461	0.15 303	0.02 230	0.07 220	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 276	0.01 193

AACVNet	0.40 345	0.36 394	0.90 226	0.00 1	0.00 1	0.53 213	0.00 1	0.18 196	0.41 236	0.02 319	0.00 1	0.11 274	0.01 160	5.33 475	0.07 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 449	0.00 1

XX-TBD	0.12 134	0.25 337	0.79 186	0.00 1	0.00 1	0.92 339	0.00 1	0.18 196	0.08 68	0.00 1	0.21 454	0.03 153	0.00 1	0.01 69	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.11 120	0.28 352	0.45 76	0.05 433	0.02 394	0.15 87	0.03 390	0.19 201	0.57 321	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.02 230	0.12 249	0.01 117	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.02 441	0.09 399	0.10 488

MIF-Stereo (partial)	0.08 79	0.11 231	0.96 241	0.00 1	0.00 1	0.08 51	0.00 1	0.19 201	0.08 68	0.00 1	0.01 319	0.02 91	0.02 230	0.02 146	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 299	0.01 193

NF-Stereo	0.47 370	0.03 38	0.77 171	0.12 494	0.00 1	1.07 427	0.26 481	0.19 201	0.60 411	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.00 1	6.18 510	0.18 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

OCTAStereo	0.47 370	0.03 38	0.77 171	0.12 494	0.00 1	1.07 427	0.26 481	0.19 201	0.60 411	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.00 1	6.16 509	0.18 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

RE-Stereo	0.47 370	0.03 38	0.77 171	0.12 494	0.00 1	1.07 427	0.26 481	0.19 201	0.60 411	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.00 1	6.18 510	0.18 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

TVStereo	0.47 370	0.03 38	0.77 171	0.12 494	0.00 1	1.07 427	0.26 481	0.19 201	0.60 411	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.00 1	6.18 510	0.18 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

AnonymousM	0.10 102	0.04 62	0.56 109	0.00 1	0.00 1	1.02 365	0.00 1	0.19 201	0.11 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

ICVP	0.15 175	0.03 38	1.23 307	0.00 1	0.01 342	1.02 365	0.09 446	0.19 201	0.10 121	0.00 1	0.02 403	0.07 247	0.01 160	0.18 263	0.01 117	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.20 216	0.14 257	0.96 241	0.01 354	0.00 1	1.05 382	0.11 455	0.19 201	0.60 411	0.01 190	0.01 319	0.71 445	0.00 1	0.05 206	0.10 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 321	0.00 1

CFNet-ft	0.31 294	0.34 378	0.96 241	0.00 1	0.00 1	1.08 440	0.00 1	0.19 201	0.15 177	0.01 190	0.00 1	0.48 408	0.00 1	2.95 379	0.05 257	0.00 1	0.00 1	0.01 487	0.00 1	0.01 102	0.01 193

CFNet_RVC	0.31 294	0.34 378	0.96 241	0.00 1	0.00 1	1.08 440	0.00 1	0.19 201	0.15 177	0.01 190	0.00 1	0.48 408	0.00 1	2.95 379	0.05 257	0.00 1	0.00 1	0.01 487	0.00 1	0.01 102	0.01 193

MGS-Stereo	0.10 102	0.08 188	0.82 197	0.00 1	0.00 1	0.41 163	0.00 1	0.20 212	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 160	0.04 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 522	0.00 1

GrayStereo	0.46 368	0.01 1	0.71 140	0.10 480	0.00 1	1.12 470	2.67 546	0.20 212	0.59 387	0.00 1	0.00 1	0.08 254	3.76 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 134	0.06 141	1.17 291	0.00 1	0.11 485	0.41 163	0.00 1	0.20 212	0.04 20	0.01 190	0.00 1	0.18 318	0.00 1	0.01 69	0.06 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 513	0.01 102	0.00 1

CREStereo	0.10 102	0.06 141	0.51 88	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.20 212	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	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
UCFNet_RVC	0.20 216	0.32 367	0.88 220	0.00 1	0.00 1	1.02 365	0.00 1	0.20 212	0.29 217	0.01 190	0.00 1	0.34 368	0.02 230	0.81 305	0.05 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 236	0.37 401	1.26 310	0.00 1	0.00 1	1.11 463	0.03 390	0.20 212	0.07 49	0.00 1	0.00 1	0.39 388	0.03 285	1.12 318	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 299	0.00 1

DFGA-Net	0.37 331	0.77 504	1.34 328	0.00 1	0.01 342	0.72 277	0.00 1	0.21 218	0.21 198	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.01 160	3.85 426	0.09 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 483	0.01 193

castereo++	0.09 90	0.11 231	0.28 44	0.03 405	0.00 1	0.36 155	0.00 1	0.21 218	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 523	0.02 218	0.00 1

IGEV-RUCA	0.20 216	0.04 62	0.49 82	0.06 455	0.11 485	0.79 294	0.31 493	0.21 218	0.17 189	0.10 430	0.11 439	0.15 303	0.24 429	0.16 260	0.20 382	0.04 506	0.12 532	0.20 538	0.22 526	0.17 465	0.19 519

IGEV_Zeroshot_test	0.32 303	0.10 209	2.61 471	0.01 354	0.01 342	0.50 199	0.04 410	0.21 218	0.09 94	0.45 487	0.45 473	0.81 453	0.51 452	0.20 266	0.23 392	0.00 1	0.05 501	0.00 1	0.14 498	0.03 276	0.00 1

CAS	0.10 102	0.05 102	0.46 78	0.00 1	0.00 1	1.03 371	0.00 1	0.21 218	0.09 94	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.01 160	0.01 69	0.02 165	0.08 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-RSSM	0.34 313	0.29 358	0.97 248	0.00 1	0.00 1	1.05 382	0.00 1	0.22 223	0.15 177	0.03 350	0.00 1	0.31 361	0.00 1	3.62 414	0.14 350	0.00 1	0.00 1	0.03 514	0.00 1	0.05 321	0.01 193

MyStereo06	0.36 324	0.13 251	2.17 436	0.01 354	0.00 1	1.09 449	0.00 1	0.23 224	0.09 94	0.49 491	0.41 471	1.01 466	1.05 488	0.21 267	0.24 396	0.00 1	0.05 501	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.04 405

testlalala	0.14 157	0.08 188	0.75 162	0.00 1	0.08 469	1.06 391	0.01 325	0.23 224	0.29 217	0.12 437	0.00 1	0.03 153	0.02 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.13 496	0.00 1	0.00 1

knoymous	0.09 90	0.04 62	1.04 259	0.00 1	0.00 1	0.11 62	0.00 1	0.23 224	0.05 29	0.00 1	0.00 1	0.23 340	0.00 1	0.02 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-ADL	0.16 181	0.06 141	1.18 294	0.00 1	0.01 342	0.83 310	0.00 1	0.23 224	0.07 49	0.00 1	0.30 462	0.35 372	0.00 1	0.07 220	0.10 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 299	0.01 193

G-Net	1.20 492	0.28 352	2.96 487	0.05 433	0.49 535	1.73 512	0.48 511	0.23 224	0.35 226	1.35 515	9.14 539	2.33 516	0.81 476	2.40 357	1.15 473	0.01 482	0.03 471	0.02 503	0.09 478	0.07 359	0.05 426

PAM	0.48 377	0.08 188	2.03 421	0.19 519	0.24 525	0.54 219	0.26 481	0.24 229	0.11 133	0.54 494	0.96 497	2.39 517	0.72 469	0.48 290	0.25 400	0.00 1	0.07 515	0.00 1	0.26 539	0.01 102	0.18 515

HH	0.23 236	0.21 305	1.69 388	0.16 508	0.08 469	0.11 62	0.00 1	0.24 229	0.06 35	0.30 470	0.18 448	1.47 495	0.04 320	0.04 193	0.01 117	0.00 1	0.03 471	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.01 193

HanStereo	0.23 236	0.21 305	1.69 388	0.16 508	0.08 469	0.11 62	0.00 1	0.24 229	0.06 35	0.30 470	0.18 448	1.47 495	0.04 320	0.04 193	0.01 117	0.00 1	0.03 471	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.01 193

PSMNet-RUCA	0.12 134	0.26 345	0.77 171	0.00 1	0.01 342	0.44 180	0.01 325	0.25 232	0.53 252	0.03 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 399	0.00 1

CAS++	0.06 53	0.06 141	0.59 115	0.00 1	0.00 1	0.07 45	0.00 1	0.25 232	0.13 159	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.51 400	0.25 337	0.96 241	0.00 1	0.01 342	0.43 176	0.00 1	0.25 232	0.21 198	0.33 475	7.49 531	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.17 510	0.02 218	0.01 193

ac_64	0.39 340	0.12 243	1.15 286	0.04 423	0.01 342	0.43 176	0.02 368	0.25 232	0.59 387	0.12 437	0.01 319	0.89 458	0.04 320	3.92 430	0.12 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 299	0.00 1

PAM_32	0.49 384	0.07 173	2.23 438	0.17 512	0.23 524	0.54 219	0.25 478	0.26 236	0.13 159	0.49 491	0.93 496	2.21 513	0.87 480	0.51 291	0.31 419	0.00 1	0.07 515	0.00 1	0.27 543	0.01 102	0.19 519

gcap-zeroshot	0.18 201	0.22 312	1.03 257	0.07 461	0.10 478	0.77 288	0.00 1	0.26 236	0.63 485	0.00 1	0.00 1	0.21 333	0.01 160	0.15 258	0.02 165	0.00 1	0.04 486	0.00 1	0.17 510	0.00 1	0.00 1

MyStereo8	0.28 269	0.37 401	2.57 469	0.02 385	0.00 1	1.23 491	0.00 1	0.26 236	0.15 177	0.02 319	0.05 417	0.14 294	0.04 320	0.24 271	0.05 257	0.00 1	0.11 530	0.00 1	0.01 423	0.04 299	0.21 526

CBFPSM	0.36 324	0.54 464	2.16 435	0.00 1	0.00 1	0.30 128	0.00 1	0.26 236	0.62 480	0.01 190	0.01 319	1.68 501	1.03 486	0.27 275	0.33 423	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

Wz-Net-LNSev	0.34 313	0.61 478	4.26 519	0.00 1	0.00 1	0.49 197	0.00 1	0.26 236	0.61 429	0.00 1	0.01 319	0.23 340	0.03 285	0.10 241	0.16 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

SST-Stereo	0.51 400	0.02 12	0.74 154	0.05 433	0.19 516	1.09 449	0.49 513	0.26 236	0.61 429	0.04 376	0.00 1	0.05 218	0.58 457	6.12 506	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 157	0.33 371	1.23 307	0.00 1	0.01 342	0.47 191	0.00 1	0.27 242	0.11 133	0.01 190	0.00 1	0.04 190	0.00 1	0.08 232	0.00 1	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.24 495	0.00 1

RAFT_R40	0.49 384	0.03 38	0.74 154	0.05 433	0.15 501	1.09 449	0.32 494	0.27 242	0.59 387	0.02 319	0.03 409	0.07 247	0.30 436	6.12 506	0.11 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 236	0.04 62	0.76 168	0.10 480	0.00 1	1.15 477	0.02 368	0.27 242	0.65 490	0.01 190	0.54 478	0.04 190	0.71 466	0.27 275	0.07 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

PSMNet_ROB	0.41 348	0.54 464	1.69 388	0.00 1	0.00 1	0.92 339	0.00 1	0.27 242	0.53 252	0.00 1	0.00 1	0.25 347	0.03 285	3.43 407	0.47 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 321	0.03 371

IRAFT_RVC	0.51 400	0.13 251	1.14 285	0.10 480	0.00 1	1.17 484	0.10 451	0.28 246	0.61 429	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.12 398	6.22 518	0.22 387	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.01 193

PFNet	0.60 435	0.11 231	2.08 431	0.00 1	0.30 529	1.16 481	0.00 1	0.29 247	0.59 387	0.01 190	0.24 456	0.02 91	0.00 1	6.58 528	0.23 392	0.10 517	0.00 1	0.00 1	0.04 464	0.14 439	0.05 426

DSFCA	0.40 345	0.09 202	0.84 206	0.00 1	0.01 342	0.98 353	0.37 502	0.29 247	0.62 480	0.02 319	0.32 464	0.03 153	0.24 429	3.91 428	0.34 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

PVD	0.73 455	0.57 473	3.38 502	0.04 423	0.19 516	0.74 280	0.00 1	0.29 247	0.79 511	2.37 526	0.00 1	0.53 425	0.09 382	2.19 348	3.20 504	0.00 1	0.05 501	0.00 1	0.02 441	0.08 381	0.15 508

test_for_model	0.57 424	0.39 416	0.80 191	1.74 546	0.02 394	0.80 297	0.02 368	0.30 250	0.22 201	0.11 434	0.00 1	0.00 1	0.02 230	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 557	0.01 193

riskmin	0.11 120	0.01 1	0.87 216	0.01 354	0.00 1	0.13 84	0.00 1	0.30 250	0.09 94	0.00 1	0.01 319	0.76 449	0.00 1	0.02 146	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

hitnet-ft	0.42 351	0.30 362	1.15 286	0.00 1	0.00 1	0.73 279	0.11 455	0.30 250	0.19 195	0.04 376	0.14 444	0.75 448	0.17 416	4.33 449	0.10 316	0.01 482	0.00 1	0.03 514	0.00 1	0.04 299	0.01 193

model_zeroshot	0.20 216	0.23 322	0.96 241	0.01 354	0.00 1	0.77 288	0.02 368	0.31 253	0.14 165	0.75 500	0.00 1	0.12 280	0.01 160	0.58 296	0.02 165	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.11 486	0.01 102	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 546	0.45 434	98.39 572	0.02 385	0.04 438	0.42 170	0.02 368	0.33 254	2.90 531	7.07 544	3.12 513	1.31 485	1.61 507	4.26 445	4.55 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 359	0.02 330

StereoDRNet	0.42 351	0.50 449	2.50 462	0.02 385	0.06 457	0.51 202	0.00 1	0.34 255	0.61 429	0.00 1	0.00 1	0.33 364	0.02 230	2.87 374	0.50 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.02 330

SCV	0.09 90	0.23 322	0.59 115	0.00 1	0.02 394	0.03 24	0.02 368	0.35 256	0.07 49	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 160	0.10 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 498	0.18 474	0.12 501

PCWNet_CMD	0.19 207	0.10 209	1.38 338	0.00 1	0.01 342	0.75 284	0.00 1	0.35 256	0.12 150	0.00 1	0.00 1	0.48 408	0.51 452	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

MSMDNet	0.19 207	0.10 209	1.39 341	0.00 1	0.01 342	0.75 284	0.00 1	0.35 256	0.12 150	0.00 1	0.00 1	0.48 408	0.50 450	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

GANet	0.55 415	0.35 387	1.40 346	0.00 1	0.00 1	0.77 288	0.08 440	0.36 259	0.57 321	0.01 190	0.00 1	0.68 444	0.11 395	5.52 483	1.07 470	0.00 1	0.00 1	0.02 503	0.00 1	0.09 399	0.03 371

TDLM	0.49 384	0.39 416	1.02 255	0.00 1	0.00 1	1.08 440	0.01 325	0.36 259	0.58 375	0.14 449	0.00 1	0.27 352	0.19 417	5.46 482	0.20 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 436	0.01 193

G2L-Stereo_test	0.35 319	0.51 454	1.28 316	0.00 1	0.00 1	0.62 244	0.03 390	0.37 261	0.13 159	0.01 190	0.00 1	0.56 428	0.00 1	3.27 400	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 425	0.01 193

RALAANet	0.13 144	0.51 454	0.95 239	0.00 1	0.00 1	0.32 138	0.01 325	0.38 262	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.09 382	0.02 146	0.12 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 441	0.10 410	0.00 1

GwcNet	0.50 395	0.46 436	3.90 515	0.00 1	0.00 1	0.42 170	0.10 451	0.38 262	0.74 506	0.03 350	0.00 1	0.63 432	0.05 349	2.92 377	0.16 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 465	0.05 426

DMCA	0.19 207	0.16 271	1.39 341	0.00 1	0.01 342	1.00 361	0.01 325	0.38 262	0.57 321	0.01 190	0.01 319	0.05 218	0.00 1	0.05 206	0.12 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

HCRNet	0.32 303	0.10 209	0.81 194	0.00 1	0.00 1	1.10 455	0.00 1	0.39 265	0.59 387	0.01 190	0.01 319	0.06 239	0.03 285	3.24 394	0.05 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.02 330

UNet	0.26 257	0.18 287	2.41 454	0.00 1	0.00 1	0.71 274	0.00 1	0.39 265	0.60 411	0.00 1	0.00 1	0.37 383	0.02 230	0.45 289	0.09 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

G2L-Stereo	0.41 348	0.45 434	1.90 411	0.00 1	0.00 1	0.58 230	0.00 1	0.40 267	0.12 150	0.00 1	0.00 1	0.33 364	0.05 349	4.09 437	0.05 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 439	0.00 1

SQANet	0.42 351	1.14 529	1.86 407	0.04 423	0.48 534	0.36 155	0.03 390	0.40 267	0.56 277	0.02 319	0.24 456	0.49 416	0.06 364	2.14 341	0.21 386	0.02 498	0.02 459	0.01 487	0.00 1	0.19 476	0.03 371

cross-raft	0.15 175	0.05 102	1.46 360	0.00 1	0.01 342	0.37 157	0.07 432	0.40 267	0.02 1	0.02 319	0.00 1	0.38 386	0.00 1	0.02 146	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 486	0.01 102	0.02 330

ToySt	0.12 134	0.15 262	0.92 234	0.00 1	0.00 1	0.46 187	0.00 1	0.41 270	0.10 121	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.00 1	0.07 220	0.19 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 441	0.04 299	0.02 330

AFF-stereo	0.18 201	0.42 423	0.77 171	0.00 1	0.00 1	0.91 337	0.00 1	0.41 270	0.65 490	0.05 386	0.00 1	0.04 190	0.05 349	0.06 213	0.04 242	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.19 476	0.01 193

CRFU-Net	0.40 345	0.12 243	1.50 367	0.14 503	0.01 342	0.90 329	0.00 1	0.42 272	0.14 165	0.00 1	0.00 1	0.42 395	1.94 511	2.15 343	0.12 334	0.00 1	0.00 1	0.03 514	0.00 1	0.03 276	0.00 1

cf-r	0.35 319	0.41 421	1.45 358	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.43 273	0.38 229	0.05 386	0.00 1	0.65 437	0.00 1	2.53 360	0.04 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 299	0.02 330

DLCB_ROB	0.27 263	0.16 271	0.71 140	0.00 1	0.00 1	0.44 180	0.00 1	0.43 273	0.57 321	0.02 319	0.04 414	0.63 432	0.04 320	2.18 347	0.24 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ISRNet	0.16 181	0.11 231	1.44 356	0.00 1	0.00 1	0.50 199	0.00 1	0.44 275	0.60 411	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.00 1	0.05 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

11t1	0.08 79	0.01 1	0.54 102	0.00 1	0.00 1	0.09 53	0.00 1	0.44 275	0.55 262	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 207	0.33 371	0.84 206	0.00 1	0.02 394	1.06 391	0.00 1	0.45 277	0.59 387	0.03 350	0.00 1	0.05 218	0.06 364	0.04 193	0.07 284	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.17 465	0.01 193

APVNet	0.51 400	0.21 305	2.43 458	0.00 1	0.00 1	0.94 345	0.00 1	0.45 277	0.62 480	0.01 190	0.01 319	0.34 368	0.03 285	4.59 453	0.27 408	0.00 1	0.00 1	0.03 514	0.00 1	0.15 449	0.02 330

NCCL2	0.29 285	0.50 449	1.52 368	0.00 1	0.00 1	0.81 301	0.00 1	0.45 277	0.22 201	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 285	2.14 341	0.06 273	0.00 1	0.00 1	0.02 503	0.00 1	0.01 102	0.03 371

PASM	0.51 400	0.32 367	3.07 493	0.00 1	0.00 1	0.31 132	0.00 1	0.46 280	0.12 150	0.03 350	0.00 1	0.44 398	0.02 230	5.22 471	0.04 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 425	0.03 371

HHNet	0.48 377	0.21 305	1.60 377	0.10 480	0.00 1	1.14 474	0.26 481	0.47 281	0.59 387	0.01 190	3.56 515	0.04 190	0.71 466	0.00 1	0.73 461	0.02 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 276	0.00 1

RASNet	0.58 429	0.27 347	1.30 320	0.00 1	0.00 1	0.61 238	0.01 325	0.47 281	0.60 411	0.08 415	0.06 427	1.52 500	0.04 320	6.18 510	0.48 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

SAMSARA	1.01 481	0.70 489	3.29 499	0.20 523	0.06 457	1.65 509	0.05 421	0.48 283	0.53 252	2.91 530	0.68 485	2.97 519	1.08 490	3.89 427	1.54 485	0.00 1	0.04 486	0.00 1	0.02 441	0.05 321	0.03 371

gwcnet-sp	0.28 269	0.15 262	2.75 478	0.00 1	0.00 1	0.51 202	0.02 368	0.49 284	0.57 321	0.01 190	0.01 319	0.08 254	0.04 320	0.87 309	0.11 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

scenet	0.28 269	0.15 262	2.75 478	0.00 1	0.00 1	0.51 202	0.02 368	0.49 284	0.57 321	0.01 190	0.01 319	0.08 254	0.04 320	0.87 309	0.11 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

ssnet	0.28 269	0.15 262	2.75 478	0.00 1	0.00 1	0.51 202	0.02 368	0.49 284	0.57 321	0.01 190	0.01 319	0.08 254	0.04 320	0.87 309	0.11 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

PSMNet-RSSM	0.36 324	0.36 394	0.93 235	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.50 287	0.53 252	0.04 376	0.00 1	0.40 391	0.00 1	3.33 404	0.06 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.01 193

SPS-STEREO	0.88 473	0.40 419	2.01 420	0.00 1	0.01 342	0.42 170	0.17 463	0.50 287	0.61 429	2.19 525	0.79 492	2.04 509	0.27 434	5.10 468	2.89 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 276	0.11 491
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
YMNet	0.36 324	0.38 411	2.34 445	0.03 405	0.03 420	0.92 339	0.15 461	0.53 289	0.65 490	0.09 424	0.01 319	0.44 398	0.06 364	0.82 306	0.30 412	0.01 482	0.00 1	0.04 522	0.00 1	0.27 507	0.04 405

YMNet_1	0.36 324	0.38 411	2.34 445	0.03 405	0.03 420	0.92 339	0.15 461	0.53 289	0.65 490	0.09 424	0.01 319	0.44 398	0.06 364	0.82 306	0.30 412	0.01 482	0.00 1	0.04 522	0.00 1	0.27 507	0.04 405

delet	0.33 305	0.24 331	1.05 267	0.00 1	0.00 1	0.60 237	0.00 1	0.53 289	0.59 387	0.03 350	0.01 319	0.52 424	0.19 417	2.68 365	0.13 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 454	0.42 423	4.27 521	0.20 523	0.26 526	0.47 191	0.00 1	0.54 292	0.16 184	0.40 483	5.35 523	0.45 403	0.97 483	0.25 273	0.25 400	0.00 1	0.05 501	0.00 1	0.26 539	0.12 425	0.02 330

anonymity	0.17 192	0.06 141	0.79 186	0.00 1	0.09 474	0.03 24	0.00 1	0.54 292	0.07 49	0.41 484	0.13 443	0.11 274	0.58 457	0.02 146	0.31 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 528	0.01 102	0.02 330

LSM	4.58 540	0.88 511	17.79 549	3.73 556	38.79 560	0.85 317	2.37 545	0.54 292	1.64 528	2.88 529	3.09 512	0.62 431	0.60 460	3.16 389	1.06 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 425	13.55 561

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 319	0.49 448	2.00 419	0.00 1	0.02 394	0.96 349	0.00 1	0.55 295	0.18 193	0.03 350	0.00 1	0.35 372	0.10 390	2.37 354	0.01 117	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.
Anonymous3	0.19 207	0.07 173	1.33 326	0.00 1	0.00 1	1.12 470	0.00 1	0.56 296	0.56 277	0.01 190	0.00 1	0.06 239	0.00 1	0.01 69	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

EDNetEfficient	2.96 532	0.23 322	19.99 551	0.19 519	0.85 542	1.02 365	2.03 539	0.56 296	5.14 539	8.09 548	1.81 508	0.94 460	4.14 539	3.72 422	10.22 542	0.00 1	0.03 471	0.00 1	0.06 469	0.05 321	0.03 371

AE-Stereo	0.17 192	0.05 102	0.79 186	0.03 405	0.09 474	1.06 391	0.00 1	0.57 298	0.06 35	0.08 415	0.00 1	0.13 287	0.00 1	0.01 69	0.01 117	0.00 1	0.06 514	0.00 1	0.23 528	0.08 381	0.04 405

HGLStereo	0.28 269	0.12 243	1.15 286	0.00 1	0.00 1	0.65 262	0.00 1	0.57 298	0.25 209	0.02 319	0.01 319	0.47 406	0.03 285	2.17 346	0.14 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 276	0.01 193

MLCV	0.23 236	0.46 436	1.15 286	0.00 1	0.00 1	0.45 182	0.00 1	0.57 298	0.15 177	0.09 424	0.00 1	0.27 352	0.03 285	1.09 317	0.25 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 321	0.00 1

AASNet	0.27 263	0.47 441	1.56 372	0.00 1	0.00 1	0.91 337	0.00 1	0.58 301	0.58 375	0.00 1	0.00 1	0.39 388	0.02 230	0.33 277	0.13 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 499	0.06 447

acv_ft	0.21 224	0.14 257	0.95 239	0.00 1	0.00 1	0.41 163	0.00 1	0.58 301	0.60 411	0.19 457	0.01 319	0.71 445	0.12 398	0.05 206	0.12 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 495	0.00 1

PSMNet-ADL	0.35 319	0.05 102	0.65 129	0.00 1	0.00 1	1.03 371	0.00 1	0.59 303	0.09 94	0.00 1	0.07 430	0.47 406	0.01 160	3.66 419	0.30 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 330

MMNet	0.23 236	0.18 287	1.84 404	0.00 1	0.00 1	0.67 265	0.00 1	0.59 303	0.59 387	0.00 1	0.01 319	0.18 318	0.09 382	0.26 274	0.12 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

otaku	0.59 433	1.12 525	1.90 411	0.08 469	0.11 485	0.89 327	0.05 421	0.60 305	0.57 321	0.01 190	1.41 505	1.03 468	0.14 402	2.39 356	0.56 454	0.06 511	0.03 471	0.01 487	0.00 1	0.61 530	0.21 526

CrosDoStereo	1.10 485	0.08 188	1.43 354	0.00 1	0.05 447	0.63 255	5.86 554	0.60 305	0.38 229	0.26 463	1.21 500	0.19 325	3.02 525	6.61 530	1.64 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 343	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 485	0.08 188	1.43 354	0.00 1	0.05 447	0.63 255	5.86 554	0.60 305	0.38 229	0.26 463	1.21 500	0.19 325	3.02 525	6.61 530	1.64 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 343	0.00 1

GES	0.18 201	0.05 102	0.87 216	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.02 368	0.60 305	0.08 68	0.00 1	0.02 403	0.11 274	0.09 382	0.44 288	0.16 358	0.01 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

ADCRef	0.92 475	0.48 444	3.35 500	0.02 385	0.02 394	0.90 329	0.32 494	0.61 309	0.65 490	0.72 497	0.17 447	0.17 315	0.82 477	2.15 343	7.95 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 359	0.03 371

AANet_RVC	0.75 456	0.65 482	2.52 465	0.01 354	0.00 1	0.66 264	0.00 1	0.61 309	0.13 159	0.00 1	1.29 504	0.96 462	0.04 320	5.98 500	1.82 490	0.13 518	0.02 459	0.00 1	0.00 1	0.07 359	0.04 405

RAFT-Stereo-weight	0.14 157	0.03 38	0.68 136	0.01 354	0.02 394	1.20 489	0.00 1	0.63 311	0.11 133	0.05 386	0.05 417	0.02 91	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	0.50 395	0.51 454	1.44 356	0.00 1	0.00 1	0.29 123	0.00 1	0.63 311	0.59 387	0.00 1	0.00 1	0.08 254	0.01 160	6.14 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 489	0.01 193

CSP-Net	0.37 331	0.10 209	0.54 102	0.00 1	0.00 1	0.50 199	0.00 1	0.64 313	0.13 159	0.00 1	0.00 1	0.15 303	0.02 230	5.27 472	0.06 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 321	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.45 364	0.56 472	1.74 396	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.65 314	0.55 262	0.18 455	0.00 1	0.37 383	0.00 1	3.70 421	0.04 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 381	0.02 330

PA-Net	0.57 424	0.50 449	2.73 477	0.03 405	0.06 457	0.89 327	0.02 368	0.66 315	0.63 485	0.00 1	0.00 1	0.43 397	0.07 373	4.82 461	0.55 453	0.01 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.04 405
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.24 245	0.08 188	0.68 136	0.00 1	0.00 1	0.83 310	0.00 1	0.66 315	0.61 429	0.00 1	0.00 1	0.50 420	0.02 230	1.28 325	0.08 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 410	0.04 405
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
x	0.10 102	0.01 1	0.51 88	0.00 1	0.00 1	0.09 53	0.00 1	0.67 317	0.55 262	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

TestStereo1	0.20 216	0.30 362	0.84 206	0.00 1	0.16 504	1.12 470	0.01 325	0.69 318	0.57 321	0.00 1	0.05 417	0.04 190	0.01 160	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 449	0.06 447

SA-5K	0.20 216	0.30 362	0.84 206	0.00 1	0.16 504	1.12 470	0.01 325	0.69 318	0.57 321	0.00 1	0.05 417	0.04 190	0.01 160	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 449	0.06 447

ADLNet2	0.55 415	0.33 371	2.54 468	0.00 1	0.00 1	0.88 325	0.00 1	0.69 318	0.65 490	0.00 1	0.07 430	1.47 495	0.02 230	4.12 440	0.11 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 436	0.01 193

RAFT+CT+SA	0.26 257	0.34 378	1.11 280	0.02 385	0.27 527	1.10 455	0.00 1	0.70 321	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.07 247	0.01 160	0.36 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 547	0.11 416	0.22 528

coex_refinement	0.33 305	0.44 430	0.97 248	0.05 433	0.00 1	0.54 219	0.04 410	0.72 322	0.15 177	0.02 319	0.00 1	0.36 376	0.16 410	3.05 384	0.13 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.01 193

RAFT-Test	0.20 216	0.09 202	1.34 328	0.00 1	0.12 491	0.39 160	0.10 451	0.72 322	0.25 209	0.08 415	0.00 1	0.44 398	0.00 1	0.05 206	0.13 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 535	0.01 102	0.01 193

SHD	0.50 395	0.51 454	3.61 507	0.05 433	0.00 1	0.01 8	0.01 325	0.72 322	0.61 429	1.57 518	0.00 1	0.34 368	0.09 382	1.79 335	0.49 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 423	0.09 399	0.03 371

CVANet_RVC	0.53 411	0.32 367	1.26 310	0.00 1	0.00 1	0.98 353	0.00 1	0.72 322	0.55 262	0.35 477	0.12 442	0.36 376	0.14 402	5.53 484	0.08 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 458	0.00 1

Ntro	0.57 424	1.13 527	2.24 440	0.04 423	0.36 531	1.04 379	0.02 368	0.74 326	0.57 321	0.01 190	0.00 1	0.76 449	0.08 378	3.01 381	0.47 443	0.07 512	0.04 486	0.01 487	0.00 1	0.76 535	0.02 330

SACVNet	0.42 351	0.29 358	1.10 276	0.00 1	0.00 1	1.02 365	0.00 1	0.78 327	0.29 217	0.03 350	0.00 1	0.24 342	0.02 230	4.27 446	0.07 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 483	0.01 193

NCC-stereo	0.49 384	0.46 436	2.04 424	0.03 405	0.03 420	1.06 391	0.01 325	0.78 327	0.22 201	0.06 395	0.19 450	0.64 435	0.05 349	3.65 417	0.63 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

Abc-Net	0.49 384	0.46 436	2.04 424	0.03 405	0.03 420	1.06 391	0.01 325	0.78 327	0.22 201	0.06 395	0.19 450	0.64 435	0.05 349	3.65 417	0.63 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	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
stereogan	0.49 384	0.22 312	2.39 451	0.00 1	0.00 1	0.63 255	0.02 368	0.79 330	0.72 504	0.06 395	0.00 1	1.68 501	0.46 449	2.63 364	0.04 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 439	0.00 1

iResNet_ROB	0.30 288	0.66 484	1.41 347	0.00 1	0.00 1	0.70 270	0.00 1	0.79 330	0.57 321	0.04 376	0.01 319	0.08 254	0.01 160	1.55 331	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 343	0.00 1

FENet	0.23 236	0.05 102	1.39 341	0.00 1	0.00 1	1.00 361	0.00 1	0.80 332	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.24 342	0.04 320	0.23 270	0.18 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 370	0.43 426	1.04 259	0.11 490	0.00 1	1.10 455	0.00 1	0.80 332	0.54 256	0.00 1	0.05 417	0.38 386	0.03 285	3.50 410	0.14 350	0.88 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 416	0.20 522

test_5	0.26 257	0.35 387	1.35 331	0.01 354	0.22 523	0.80 297	0.01 325	0.81 334	0.58 375	0.12 437	0.00 1	0.06 239	0.01 160	0.61 300	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 439	0.16 512

RTSC	0.70 450	0.71 493	3.19 496	0.01 354	0.00 1	0.20 98	0.00 1	0.81 334	0.60 411	0.29 469	0.36 468	0.36 376	0.04 320	2.04 338	4.87 518	0.00 1	0.03 471	0.00 1	0.02 441	0.28 510	0.11 491

ADCP+	1.36 498	0.76 502	6.73 533	0.01 354	0.02 394	1.32 502	0.80 529	0.81 334	0.72 504	0.01 190	0.01 319	0.96 462	1.05 488	0.33 277	13.50 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 343	0.02 330

Nwc_Net	0.43 358	0.42 423	2.64 473	0.00 1	0.00 1	0.67 265	0.00 1	0.82 337	0.28 213	0.00 1	0.01 319	0.90 459	0.10 390	2.62 362	0.05 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 276	0.00 1

EKT-Stereo	0.46 368	0.12 243	1.03 257	0.75 539	4.21 556	1.06 391	0.00 1	0.83 338	0.04 20	0.02 319	0.00 1	0.08 254	0.00 1	0.89 312	0.01 117	0.00 1	0.03 471	0.00 1	0.05 466	0.04 299	0.01 193

MyStereo04	0.26 257	0.12 243	2.34 445	0.00 1	0.00 1	0.98 353	0.00 1	0.84 339	0.20 196	0.06 395	0.01 319	0.33 364	0.11 395	0.00 1	0.06 273	0.00 1	0.05 501	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.04 405

AnyNet_C32	1.44 502	1.47 543	6.09 530	0.12 494	0.19 516	1.74 514	1.11 533	0.84 339	0.56 277	1.30 514	0.46 476	0.21 333	0.59 459	2.74 367	11.09 543	0.02 498	0.00 1	0.06 527	0.00 1	0.16 458	0.05 426

MSKI-zero shot	0.22 229	0.08 188	1.46 360	0.00 1	0.12 491	1.08 440	0.03 390	0.85 341	0.16 184	0.22 459	0.05 417	0.06 239	0.00 1	0.07 220	0.01 117	0.00 1	0.02 459	0.00 1	0.18 513	0.02 218	0.01 193

ADLNet	0.38 336	0.21 305	0.86 212	0.00 1	0.00 1	0.67 265	0.00 1	0.86 342	0.60 411	0.18 455	0.01 319	1.01 466	0.02 230	2.92 377	0.26 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 399	0.02 330

mmm	0.13 144	0.02 12	0.42 70	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.88 343	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 160	0.51 291	0.00 1	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

FADNet	0.55 415	0.75 497	2.42 456	0.00 1	0.01 342	0.82 304	0.00 1	0.88 343	0.54 256	0.01 190	0.01 319	0.16 312	0.16 410	4.49 451	0.09 305	0.18 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 525	0.00 1

NVStereoNet_ROB	1.08 484	0.39 416	2.15 434	0.08 469	0.02 394	0.45 182	0.02 368	0.89 345	0.67 498	0.10 430	5.85 524	1.90 505	1.11 492	6.20 516	1.14 472	0.20 523	0.00 1	0.03 514	0.07 472	0.12 425	0.13 504
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CFNet-RSSM	0.17 192	0.06 141	1.16 290	0.00 1	0.12 491	0.61 238	0.00 1	0.90 346	0.08 68	0.01 190	0.00 1	0.09 265	0.00 1	0.01 69	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 528	0.00 1	0.00 1

ADCPNet	1.44 502	0.55 470	7.88 537	0.01 354	0.19 516	2.78 523	0.27 487	0.90 346	0.38 229	0.04 376	0.02 403	1.43 493	1.81 509	2.22 349	9.08 538	0.00 1	0.47 549	0.00 1	0.64 554	0.04 299	0.15 508

DDUNet	0.34 313	0.20 302	1.06 269	0.00 1	0.00 1	0.79 294	0.01 325	0.91 348	0.54 256	0.04 376	0.01 319	1.11 476	0.01 160	1.89 336	0.17 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 343	0.00 1

Syn2CoEx	0.56 418	0.78 505	2.86 483	0.00 1	0.00 1	0.10 56	0.01 325	0.91 348	0.61 429	0.02 319	0.00 1	0.49 416	0.21 423	5.03 466	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 439	0.03 371

TCMNet	0.49 384	0.43 426	3.03 491	0.06 455	0.01 342	0.58 230	0.04 410	0.92 350	0.62 480	0.00 1	0.00 1	0.20 329	0.02 230	3.64 416	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.02 503	0.00 1	0.18 474	0.07 462

UGAM-zero	0.68 448	0.10 209	1.78 398	0.07 461	0.16 504	0.34 151	0.03 390	0.92 350	0.18 193	0.37 480	0.00 1	2.23 514	0.74 471	6.20 516	0.01 117	0.00 1	0.05 501	0.00 1	0.26 539	0.01 102	0.09 480

ADCL	1.52 505	0.44 430	4.70 527	0.07 461	0.03 420	2.21 520	2.35 544	0.92 350	0.80 512	1.57 518	1.11 499	1.25 479	1.55 506	1.77 334	11.53 545	0.01 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 410	0.01 193

MSMD_ROB	2.04 517	0.40 419	2.13 432	0.00 1	0.00 1	4.88 537	0.22 474	0.93 353	1.82 529	5.71 540	7.79 535	7.39 536	3.72 532	4.62 456	1.22 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330

CFNet_pseudo	0.22 229	0.10 209	1.39 341	0.00 1	0.01 342	0.98 353	0.00 1	0.94 354	0.09 94	0.00 1	0.00 1	0.48 408	0.36 443	0.02 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ccs_rob	0.22 229	0.10 209	1.38 338	0.00 1	0.01 342	0.98 353	0.00 1	0.94 354	0.09 94	0.00 1	0.00 1	0.48 408	0.36 443	0.02 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACVNet-DCA	0.25 252	0.22 312	1.20 296	0.00 1	0.00 1	1.31 498	0.00 1	0.95 356	0.55 262	0.07 405	0.00 1	0.03 153	0.02 230	0.59 297	0.01 117	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

1test111	0.28 269	0.22 312	1.20 296	0.00 1	0.00 1	1.31 498	0.00 1	0.95 356	0.55 262	0.07 405	0.00 1	0.03 153	0.02 230	1.23 322	0.00 1	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

qqq	0.17 192	0.01 1	0.52 92	0.00 1	0.00 1	0.12 74	0.00 1	0.95 356	0.55 262	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	1.23 322	0.00 1	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

Wz-Net-SNSev	0.78 459	1.10 523	6.27 532	0.00 1	0.00 1	0.27 117	0.00 1	0.95 356	0.61 429	0.00 1	0.01 319	0.41 394	0.10 390	4.92 463	0.81 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 465	0.03 371

edge stereo	0.58 429	0.29 358	2.86 483	0.01 354	0.03 420	0.33 144	0.03 390	0.97 360	0.50 242	0.21 458	0.33 465	1.31 485	0.16 410	4.20 442	0.18 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 416	0.01 193

CroCo-Stereo	0.13 144	0.16 271	0.40 60	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.98 361	0.57 321	0.00 1	0.01 319	0.31 361	0.03 285	0.01 69	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	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
HSM	0.63 441	0.36 394	0.89 224	0.00 1	0.00 1	0.52 208	0.01 325	0.98 361	0.56 277	0.00 1	0.01 319	2.27 515	0.65 465	6.18 510	0.11 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

test_sample1	0.21 224	0.01 1	0.41 64	0.00 1	0.00 1	0.14 86	0.00 1	0.99 363	0.30 221	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.00 1	2.26 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

Any-RAFT	0.17 192	0.04 62	0.93 235	0.00 1	0.00 1	1.10 455	0.00 1	0.99 363	0.03 4	0.01 190	0.00 1	0.21 333	0.00 1	0.07 220	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 245	0.51 454	1.71 391	0.00 1	0.00 1	0.31 132	0.00 1	0.99 363	0.31 222	0.00 1	0.00 1	0.29 355	0.03 285	0.22 268	0.35 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.02 330

test-1	0.19 207	0.13 251	0.67 135	0.00 1	0.15 501	0.57 227	0.00 1	1.01 366	0.11 133	0.04 376	0.48 477	0.05 218	0.00 1	0.01 69	0.30 412	0.00 1	0.07 515	0.00 1	0.06 469	0.01 102	0.18 515

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 377	0.27 347	3.90 515	0.08 469	0.20 521	0.32 138	0.00 1	1.02 367	0.09 94	0.38 481	0.10 438	1.72 503	0.83 479	0.33 277	0.01 117	0.00 1	0.05 501	0.00 1	0.23 528	0.11 416	0.01 193

MyStereo05	0.28 269	0.13 251	2.37 450	0.01 354	0.00 1	1.09 449	0.00 1	1.02 367	0.45 238	0.04 376	0.01 319	0.26 349	0.14 402	0.00 1	0.06 273	0.00 1	0.05 501	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.04 405

DN-CSS_ROB	0.26 257	0.75 497	1.33 326	0.00 1	0.00 1	0.99 359	0.00 1	1.04 369	0.61 429	0.01 190	0.00 1	0.19 325	0.02 230	0.07 220	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 489	0.01 193

ssnet_v2	0.28 269	0.17 279	1.18 294	0.00 1	0.00 1	0.81 301	0.00 1	1.05 370	0.59 387	0.09 424	0.01 319	0.88 457	0.09 382	0.43 286	0.08 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 425	0.09 480

EGLCR-Stereo	0.15 175	0.05 102	0.47 81	0.07 461	0.03 420	1.06 391	0.01 325	1.06 371	0.12 150	0.16 452	0.00 1	0.00 1	0.02 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330

RP	0.42 351	0.44 430	1.52 368	0.00 1	0.01 342	0.61 238	0.02 368	1.06 371	0.39 233	0.03 350	0.01 319	0.99 464	0.16 410	2.89 376	0.18 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 410	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.48 377	0.76 502	3.11 495	0.00 1	0.00 1	0.23 104	0.00 1	1.07 373	0.61 429	0.01 190	0.01 319	0.13 287	0.13 401	3.12 387	0.34 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 321	0.01 193

RGC	0.50 395	0.53 462	2.42 456	0.00 1	0.01 342	0.65 262	0.00 1	1.07 373	0.17 189	0.01 190	0.62 483	1.00 465	0.19 417	3.03 383	0.28 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 321	0.02 330

testlalala_base	0.27 263	0.06 141	0.80 191	0.00 1	0.00 1	0.64 259	0.00 1	1.08 375	0.08 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 242	0.52 535	0.00 1	0.00 1	0.12 491	2.02 543	0.00 1

CFNet	0.56 418	0.50 449	1.58 374	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.01 325	1.08 375	0.57 321	0.00 1	0.01 319	0.12 280	0.01 160	5.87 498	0.19 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 436	0.02 330

HITNet	0.19 207	0.55 470	1.36 335	0.00 1	0.00 1	0.25 110	0.00 1	1.09 377	0.23 207	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.02 230	0.02 146	0.14 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 321	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
WCMA_ROB	2.01 516	0.34 378	1.89 409	0.04 423	0.00 1	1.07 427	0.60 519	1.09 377	1.21 521	5.12 537	9.87 545	8.09 538	4.48 540	3.74 424	2.55 499	0.00 1	0.00 1	0.01 487	0.00 1	0.02 218	0.13 504

UPFNet	0.18 201	0.05 102	1.11 280	0.00 1	0.00 1	0.48 194	0.00 1	1.11 379	0.48 240	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.00 1	0.10 241	0.10 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

XPNet_ROB	0.37 331	0.34 378	1.01 254	0.01 354	0.00 1	0.96 349	0.00 1	1.11 379	0.46 239	0.00 1	0.00 1	0.17 315	0.02 230	2.73 366	0.54 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

test_sample2	0.24 245	0.02 12	0.49 82	0.00 1	0.00 1	0.32 138	0.00 1	1.12 381	0.52 247	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1	2.29 352	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

GASNet	0.56 418	1.09 522	2.57 469	0.00 1	0.00 1	0.52 208	0.02 368	1.12 381	0.22 201	0.01 190	0.14 444	0.50 420	0.12 398	4.09 437	0.39 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 515	0.08 467

MFN_U_SF_RVC	0.95 478	1.40 541	4.49 524	0.16 508	0.11 485	0.56 225	0.07 432	1.12 381	0.36 228	0.43 486	0.27 459	1.27 482	0.73 470	3.98 434	1.47 484	0.29 528	0.34 547	0.36 544	0.55 552	0.63 531	0.46 537

RYNet	0.53 411	0.19 298	1.79 400	0.00 1	0.00 1	0.55 223	0.00 1	1.12 381	0.61 429	0.02 319	0.00 1	0.83 454	0.04 320	5.05 467	0.45 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330

ADCMid	1.38 499	0.90 515	6.15 531	0.04 423	0.03 420	1.67 510	0.18 465	1.13 385	0.93 517	0.89 503	0.58 481	0.86 456	0.71 466	1.03 315	11.96 546	0.01 482	0.00 1	0.29 542	0.08 477	0.17 465	0.03 371

AIO-test2	0.30 288	0.63 480	0.91 231	0.08 469	0.13 494	0.55 223	0.01 325	1.15 386	0.60 411	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.04 320	0.89 312	0.04 242	0.87 542	0.00 1	0.00 1	0.01 423	0.03 276	0.05 426

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 351	0.52 460	3.02 489	0.00 1	0.00 1	0.57 227	0.00 1	1.15 386	0.60 411	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.14 402	1.51 329	0.76 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.27 263	0.33 371	1.30 320	0.00 1	0.01 342	0.52 208	0.01 325	1.16 388	0.61 429	0.00 1	0.01 319	0.03 153	0.02 230	1.24 324	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 425	0.06 447

FADNet-RVC-Resample	0.51 400	0.82 509	3.08 494	0.04 423	0.04 438	0.42 170	0.09 446	1.16 388	0.34 225	0.00 1	0.03 409	0.24 342	0.05 349	3.16 389	0.13 341	0.07 512	0.12 532	0.05 525	0.02 441	0.08 381	0.20 522

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AF-Net	0.47 370	0.53 462	2.05 427	0.00 1	0.00 1	0.41 163	0.01 325	1.18 391	0.40 234	0.13 441	0.05 417	1.30 484	0.45 448	2.43 358	0.30 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 399	0.00 1

iResNet	0.25 252	0.27 347	1.68 386	0.00 1	0.00 1	0.69 269	0.00 1	1.22 393	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.03 285	0.12 249	0.30 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 321	0.01 193

SFCPSM	0.21 224	0.04 62	1.59 376	0.00 1	0.05 447	0.34 151	0.00 1	1.24 394	0.57 321	0.01 190	0.00 1	0.12 280	0.02 230	0.05 206	0.05 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 441	0.02 218	0.00 1

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SepStereo	0.45 364	0.05 102	1.29 317	0.00 1	0.00 1	0.07 45	0.00 1	1.25 395	0.61 429	1.18 512	0.00 1	0.24 342	0.03 285	3.93 431	0.22 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.01 193

FADNet_RVC	0.60 435	0.83 510	2.50 462	0.00 1	0.00 1	1.09 449	0.00 1	1.29 397	0.50 242	0.02 319	0.05 417	0.26 349	0.03 285	3.17 391	0.25 400	0.21 524	0.26 542	0.08 531	0.28 545	0.53 528	0.55 544

AnyNet_C01	2.33 520	2.14 552	18.59 550	0.15 506	0.18 512	2.43 522	2.34 543	1.29 397	1.24 522	1.03 506	0.83 494	1.25 479	0.78 475	3.75 425	10.06 539	0.05 509	0.00 1	0.07 530	0.00 1	0.30 513	0.12 501

ACVNet-4b	1.14 488	1.34 539	3.96 517	0.17 512	0.03 420	1.03 371	0.01 325	1.31 399	0.65 490	0.01 190	0.97 498	1.98 508	0.32 440	6.18 510	1.20 475	2.52 550	0.02 459	0.00 1	0.00 1	0.82 536	0.28 529

FADNet-RVC	0.51 400	0.80 506	2.47 460	0.01 354	0.00 1	0.48 194	0.00 1	1.32 400	0.14 165	0.00 1	0.01 319	0.12 280	0.06 364	4.07 436	0.15 355	0.00 1	0.04 486	0.00 1	0.00 1	0.38 520	0.08 467

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rrr	0.24 245	0.06 141	1.91 413	0.01 354	0.00 1	0.32 138	0.04 410	1.34 402	0.15 177	0.01 190	0.01 319	0.02 91	0.04 320	0.14 253	0.44 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 513	0.05 321	0.05 426

DeepPrunerF	1.33 497	0.59 476	8.62 540	0.02 385	0.09 474	0.90 329	0.00 1	1.34 402	6.72 542	0.22 459	0.01 319	0.21 333	0.14 402	5.64 489	1.99 492	0.00 1	0.00 1	0.01 487	0.02 441	0.14 439	0.02 330

test-3	0.17 192	0.03 38	0.74 154	0.03 405	0.10 478	0.43 176	0.00 1	1.36 404	0.07 49	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.08 232	0.19 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 518	0.12 425	0.11 491

test_1	0.17 192	0.03 38	0.75 162	0.03 405	0.10 478	0.43 176	0.00 1	1.36 404	0.07 49	0.01 190	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.07 220	0.19 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 518	0.12 425	0.11 491

Consistency-Raft	0.39 340	0.30 362	2.53 467	0.14 503	0.03 420	0.90 329	0.04 410	1.36 404	0.59 387	0.00 1	0.02 403	0.02 91	1.15 495	0.33 277	0.43 437	0.02 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

s12784h	0.21 224	0.05 102	0.81 194	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.02 368	1.36 404	0.56 277	0.01 190	0.34 467	0.02 91	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 175	0.03 38	0.77 171	0.00 1	0.00 1	0.74 280	0.00 1	1.36 404	0.09 94	0.02 319	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

RAFT-Stereo	0.15 175	0.03 38	0.77 171	0.00 1	0.00 1	0.74 280	0.00 1	1.36 404	0.09 94	0.02 319	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WZ-Net	1.38 499	1.14 529	10.22 543	0.00 1	0.00 1	0.82 304	0.00 1	1.37 410	0.61 429	0.01 190	0.01 319	1.09 473	2.20 518	6.39 525	3.68 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 359	0.02 330

NVstereo2D	0.45 364	0.11 231	1.91 413	0.00 1	0.00 1	0.59 235	0.00 1	1.39 411	0.61 429	0.03 350	0.00 1	0.33 364	0.00 1	3.94 432	0.07 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xx1	0.28 269	0.22 312	1.20 296	0.00 1	0.00 1	1.31 498	0.00 1	1.41 412	0.69 500	0.07 405	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.59 297	0.01 117	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

cc1	0.28 269	0.22 312	1.20 296	0.00 1	0.00 1	1.31 498	0.00 1	1.41 412	0.69 500	0.07 405	0.00 1	0.03 153	0.02 230	0.59 297	0.01 117	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.08 381	0.04 405

DANet	0.58 429	0.19 298	1.87 408	0.26 526	0.06 457	0.51 202	0.11 455	1.41 412	0.52 247	0.22 459	0.06 427	1.06 470	0.02 230	4.25 444	0.92 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.06 447
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ITSA-stereo	0.44 362	0.06 141	0.97 248	0.03 405	0.00 1	1.08 440	0.06 426	1.42 415	0.09 94	0.01 190	0.00 1	0.21 333	0.50 450	3.91 428	0.38 428	0.00 1	0.00 1	0.02 503	0.01 423	0.03 276	0.01 193

ffm	0.25 252	0.02 12	1.06 269	0.00 1	0.00 1	0.62 244	0.00 1	1.42 415	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.67 440	0.02 230	0.57 294	0.01 117	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.08 381	0.03 371

ff1	0.80 461	0.02 12	1.06 269	0.00 1	0.00 1	0.62 244	0.00 1	1.42 415	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.67 440	0.02 230	5.57 486	5.86 525	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.08 381	0.03 371

tt1	0.27 263	0.23 322	1.17 291	0.00 1	0.00 1	1.29 496	0.00 1	1.42 415	0.57 321	0.07 405	0.00 1	0.03 153	0.02 230	0.57 294	0.01 117	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.08 381	0.03 371

test_3	0.19 207	0.02 12	0.76 168	0.03 405	0.10 478	0.53 213	0.00 1	1.42 415	0.07 49	0.13 441	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.07 220	0.19 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 518	0.12 425	0.11 491

DRN-Test	0.43 358	0.13 251	1.95 417	0.03 405	0.09 474	0.61 238	0.00 1	1.43 420	0.61 429	0.00 1	0.00 1	0.18 318	0.04 320	3.32 403	0.11 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

ADCS	1.72 509	1.22 533	8.11 538	0.00 1	0.01 342	0.88 325	0.68 522	1.44 421	0.63 485	2.60 528	0.11 439	1.42 492	0.26 433	1.97 337	14.92 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 381	0.07 462

DispFullNet	1.20 492	0.63 480	3.58 506	1.00 540	0.82 541	0.41 163	0.00 1	1.44 421	0.61 429	2.55 527	0.64 484	1.10 474	8.95 551	0.84 308	1.22 476	0.00 1	0.02 459	0.00 1	0.00 1	0.24 495	0.02 330

SMFormer	0.33 305	0.10 209	1.04 259	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	1.45 423	0.55 262	0.00 1	0.00 1	0.15 303	0.00 1	3.24 394	0.09 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 330

tta	0.33 305	0.10 209	1.04 259	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	1.45 423	0.55 262	0.00 1	0.00 1	0.15 303	0.00 1	3.24 394	0.09 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.01 193

qqq1	0.33 305	0.10 209	1.04 259	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	1.45 423	0.55 262	0.00 1	0.00 1	0.15 303	0.00 1	3.24 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.01 193

fff1	0.33 305	0.10 209	1.04 259	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	1.45 423	0.55 262	0.00 1	0.00 1	0.15 303	0.00 1	3.24 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.01 193

CIPLG	0.33 305	0.75 497	1.79 400	0.10 480	0.01 342	0.93 344	0.21 471	1.45 423	0.61 429	0.02 319	0.01 319	0.14 294	0.06 364	0.13 251	0.17 362	0.00 1	0.04 486	0.01 487	0.01 423	0.17 465	0.04 405

ACRE	0.34 313	0.70 489	2.13 432	0.10 480	0.00 1	0.90 329	0.20 470	1.45 423	0.61 429	0.02 319	0.01 319	0.13 287	0.05 349	0.14 253	0.17 362	0.00 1	0.03 471	0.01 487	0.02 441	0.17 465	0.04 405

OMP-Stereo	0.66 447	0.33 371	0.72 143	0.18 518	0.06 457	1.17 484	0.00 1	1.45 423	0.59 387	0.12 437	0.60 482	0.50 420	0.00 1	7.09 538	0.26 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 276	0.00 1

DGSMNet	1.21 494	0.37 401	3.02 489	0.71 538	1.33 550	1.61 508	3.53 549	1.45 423	0.33 224	0.00 1	0.79 492	0.48 408	0.24 429	3.22 393	0.53 449	0.98 545	1.21 555	1.35 553	1.09 556	1.03 537	0.92 548

RAFT + AFF	0.60 435	0.75 497	1.04 259	0.00 1	0.00 1	1.10 455	0.06 426	1.45 423	0.57 321	0.02 319	0.00 1	0.18 318	1.43 503	4.80 460	0.15 355	0.00 1	0.17 540	0.00 1	0.00 1	0.27 507	0.08 467

ETE_ROB	0.31 294	0.34 378	0.89 224	0.00 1	0.00 1	0.97 351	0.01 325	1.45 423	0.57 321	0.02 319	0.00 1	0.17 315	0.02 230	1.75 333	0.07 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR_C	0.35 319	0.81 508	2.03 421	0.10 480	0.01 342	0.90 329	0.21 471	1.46 433	0.61 429	0.02 319	0.01 319	0.13 287	0.07 373	0.14 253	0.17 362	0.00 1	0.05 501	0.01 487	0.02 441	0.17 465	0.04 405

IIG-Stereo	0.65 445	0.34 378	0.77 171	0.05 433	0.03 420	1.17 484	0.00 1	1.46 433	0.60 411	0.01 190	0.57 480	0.54 426	0.01 160	7.03 537	0.39 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

DispNO	0.64 443	0.48 444	2.04 424	0.00 1	0.00 1	0.71 274	0.01 325	1.47 435	0.56 277	0.00 1	0.54 478	1.34 487	0.06 364	5.12 469	0.31 419	0.00 1	0.00 1	0.03 514	0.12 491	0.01 102	0.02 330

iinet-f	0.48 377	0.57 473	4.45 523	0.00 1	0.01 342	0.77 288	0.00 1	1.48 436	0.61 429	0.01 190	0.00 1	0.40 391	0.44 447	0.38 283	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 518	0.01 193

RCA-Stereo	0.18 201	0.11 231	0.63 123	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	1.48 436	0.07 49	0.07 405	0.00 1	0.02 91	0.05 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.05 321	0.01 193

fff	0.28 269	0.37 401	1.20 296	0.00 1	0.01 342	1.05 382	0.00 1	1.48 436	0.61 429	0.13 441	0.00 1	0.04 190	0.60 460	0.02 146	0.05 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 426

IPLG	0.51 400	0.38 411	1.60 377	0.02 385	0.00 1	1.11 463	0.07 432	1.48 436	0.57 321	0.05 386	0.00 1	0.12 280	0.15 408	4.58 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 416	0.00 1

csc	0.28 269	0.37 401	1.20 296	0.00 1	0.01 342	1.05 382	0.00 1	1.48 436	0.61 429	0.13 441	0.00 1	0.04 190	0.60 460	0.02 146	0.05 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 426

cscssc	0.28 269	0.37 401	1.20 296	0.00 1	0.01 342	1.05 382	0.00 1	1.48 436	0.61 429	0.13 441	0.00 1	0.04 190	0.60 460	0.02 146	0.05 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 426

DCANet-4	0.31 294	0.05 102	2.61 471	0.00 1	0.00 1	1.05 382	0.00 1	1.49 442	0.61 429	0.13 441	0.00 1	0.03 153	0.05 349	0.03 179	0.05 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 426

ADStereo(finetuned)	0.34 313	0.37 401	2.24 440	0.00 1	0.00 1	1.04 379	0.00 1	1.49 442	0.61 429	0.08 415	0.00 1	0.04 190	0.74 471	0.03 179	0.09 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.05 426

DCANet	0.25 252	0.37 401	1.20 296	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	1.49 442	0.61 429	0.08 415	0.00 1	0.04 190	0.00 1	0.02 146	0.10 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.05 426

iResNetv2_ROB	0.36 324	1.03 520	2.96 487	0.00 1	0.00 1	0.58 230	0.00 1	1.51 445	0.58 375	0.01 190	0.00 1	0.08 254	0.02 230	0.07 220	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 512	0.02 330

TransformOpticalFlow	0.85 467	0.27 347	2.72 476	0.30 529	0.03 420	1.25 493	0.05 421	1.53 446	0.61 429	0.28 468	0.38 470	1.27 482	1.54 505	6.53 527	0.22 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

LL-Strereo	0.71 453	0.88 511	2.40 452	0.00 1	0.00 1	0.63 255	0.01 325	1.57 447	0.58 375	0.45 487	0.00 1	0.54 426	0.30 436	6.37 524	0.07 284	0.00 1	0.05 501	0.00 1	0.00 1	0.22 489	0.17 514

MIPNet	0.34 313	0.35 387	1.56 372	0.02 385	0.00 1	1.11 463	0.09 446	1.57 447	0.65 490	0.11 434	0.05 417	0.18 318	0.19 417	0.74 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 423	0.06 343	0.01 193

CoDeX	0.36 324	0.24 331	1.39 341	0.00 1	0.01 342	0.29 123	0.00 1	1.58 449	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.25 347	0.07 373	2.82 371	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

111	0.30 288	0.66 484	1.20 296	0.00 1	0.01 342	1.06 391	0.03 390	1.60 450	0.59 387	0.27 467	0.00 1	0.20 329	0.05 349	0.08 232	0.07 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 359	0.12 501

LALA_ROB	0.31 294	0.38 411	0.91 231	0.00 1	0.01 342	1.00 361	0.01 325	1.60 450	0.61 429	0.15 451	0.00 1	0.09 265	0.01 160	1.04 316	0.41 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

RTS	4.10 537	1.68 545	43.40 557	0.09 476	0.02 394	3.95 534	0.00 1	1.61 452	0.61 429	1.09 507	0.01 319	1.97 506	0.22 425	16.87 552	10.15 540	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.00 1	0.20 483	0.05 426

RTSA	4.10 537	1.68 545	43.40 557	0.09 476	0.02 394	3.95 534	0.00 1	1.61 452	0.61 429	1.09 507	0.01 319	1.97 506	0.22 425	16.87 552	10.15 540	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.00 1	0.20 483	0.05 426

GANetREF_RVC	0.54 413	0.70 489	2.06 429	0.00 1	0.00 1	1.14 474	0.00 1	1.61 452	0.58 375	0.00 1	0.01 319	0.29 355	0.04 320	4.21 443	0.06 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 276	0.02 330
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
IPLGR	0.43 358	0.17 279	2.05 427	0.02 385	0.02 394	1.08 440	0.04 410	1.62 455	0.57 321	0.09 424	0.00 1	0.15 303	0.22 425	2.62 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 299	0.00 1

FCDSN-DC	2.66 527	0.08 188	1.65 383	0.00 1	0.00 1	1.73 512	0.37 502	1.64 456	1.35 524	8.08 547	11.18 549	11.78 543	7.59 545	4.76 458	2.80 500	0.02 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 276	0.05 426
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
testlalala2	0.25 252	0.07 173	1.64 382	0.00 1	0.00 1	0.82 304	0.00 1	1.66 457	0.57 321	0.01 190	0.00 1	0.04 190	0.01 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 535	0.01 102	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 229	0.10 209	0.77 171	0.00 1	0.00 1	1.09 449	0.00 1	1.68 458	0.57 321	0.01 190	0.00 1	0.01 22	0.07 373	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.01 193
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet_1	1.10 485	1.42 542	4.00 518	0.31 530	0.02 394	1.25 493	0.10 451	1.69 459	0.61 429	0.26 463	0.01 319	4.39 525	1.29 501	4.75 457	0.57 455	0.79 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 515	0.18 515

pmcnn	2.10 518	0.59 476	4.52 525	0.27 527	0.86 543	0.34 151	0.29 491	1.69 459	0.75 508	0.36 478	7.50 532	14.39 550	0.56 456	4.90 462	4.69 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 458	0.04 405

UDG	0.42 351	0.43 426	1.17 291	0.00 1	0.00 1	0.99 359	0.00 1	1.70 461	0.60 411	0.05 386	0.00 1	1.51 498	0.19 417	1.20 319	0.61 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 321	0.00 1

AdaStereo	0.20 216	0.06 141	0.86 212	0.00 1	0.00 1	0.25 110	0.00 1	1.71 462	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.31 361	0.01 160	0.11 247	0.11 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	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.
iRaft-Stereo_20w	0.38 336	0.11 231	1.91 413	0.12 494	0.04 438	0.70 270	0.24 475	1.72 463	0.16 184	0.41 484	0.00 1	0.26 349	1.04 487	0.41 285	0.24 396	0.00 1	0.04 486	0.00 1	0.14 498	0.02 218	0.09 480

psmg	0.22 229	0.05 102	0.54 102	0.00 1	0.00 1	1.05 382	0.00 1	1.73 464	0.58 375	0.00 1	0.00 1	0.36 376	0.03 285	0.01 69	0.08 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

RainbowNet	0.61 438	1.13 527	1.83 402	0.10 480	0.04 438	1.23 491	0.07 432	1.74 465	0.57 321	0.01 190	0.02 403	1.14 478	0.25 432	2.29 352	0.48 445	0.61 536	0.05 501	0.00 1	0.00 1	0.47 526	0.20 522

SuperB	1.85 511	1.06 521	10.54 544	0.02 385	0.01 342	0.90 329	0.78 527	1.75 466	0.64 488	0.05 386	0.05 417	0.34 368	0.89 482	5.29 473	5.80 524	0.01 482	0.00 1	0.02 503	0.02 441	8.71 559	0.06 447

CFNet_ucs	0.26 257	0.14 257	1.53 370	0.00 1	0.01 342	0.84 314	0.00 1	1.78 467	0.17 189	0.00 1	0.00 1	0.49 416	0.30 436	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 491	2.03 550	4.57 526	0.02 385	0.04 438	3.52 532	0.27 487	1.80 468	0.58 375	0.22 459	0.28 460	1.38 490	0.02 230	6.08 505	0.42 436	0.14 520	0.68 552	0.01 487	0.26 539	0.39 522	0.47 538

S-Stereo	0.65 445	0.25 337	3.44 504	0.00 1	0.00 1	0.56 225	0.05 421	1.86 469	0.61 429	0.00 1	0.76 488	0.84 455	0.11 395	4.28 448	0.11 324	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.07 359	0.03 371

psm_up	0.39 340	0.25 337	1.04 259	0.00 1	0.00 1	0.82 304	0.00 1	1.88 470	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.28 354	0.01 160	2.78 369	0.09 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 343	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 395	0.14 257	2.51 464	0.00 1	0.00 1	0.33 144	0.09 446	1.88 470	0.61 429	0.05 386	0.76 488	0.60 429	0.52 454	2.46 359	0.06 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

FBW_ROB	0.83 464	0.31 366	1.48 364	0.10 480	0.01 342	0.62 244	0.01 325	1.91 472	0.59 387	0.01 190	0.01 319	1.10 474	0.05 349	7.84 541	2.07 493	0.05 509	0.01 420	0.03 514	0.01 423	0.01 102	0.47 538

XQC	0.68 448	0.72 495	3.82 513	0.06 455	0.00 1	0.39 160	0.01 325	1.92 473	0.61 429	0.03 350	0.01 319	0.46 405	0.21 423	2.84 373	2.26 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 423	0.15 449	0.05 426

ELAS_RVC	2.84 531	0.34 378	3.86 514	0.05 433	0.05 447	1.52 505	5.02 553	1.93 474	5.28 540	7.10 545	6.96 529	6.26 529	8.34 546	4.96 464	4.90 519	0.00 1	0.04 486	0.01 487	0.01 423	0.10 410	0.09 480
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GEStereo_RVC	0.43 358	0.38 411	1.10 276	0.01 354	0.00 1	1.02 365	0.00 1	1.94 475	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.01 160	3.25 399	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 381	0.02 330

test_sample3	0.37 331	0.09 202	1.41 347	0.00 1	0.00 1	0.46 187	0.00 1	1.95 476	0.56 277	0.01 190	0.00 1	0.05 218	0.00 1	2.79 370	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

SGM_RVC	1.54 506	0.35 387	1.60 377	0.15 506	0.17 510	1.25 493	0.77 525	1.97 477	0.88 514	4.31 532	2.46 510	4.36 524	2.37 519	6.98 536	1.78 489	0.21 524	0.23 541	0.20 538	0.23 528	0.26 501	0.31 532
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pcwnet_v2	0.47 370	0.11 231	5.03 528	0.00 1	0.00 1	0.70 270	0.00 1	1.98 478	0.61 429	0.01 190	0.00 1	0.36 376	0.33 441	0.18 263	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.02 330

Wz-Net-TNSev	1.42 501	2.41 554	11.01 545	0.00 1	0.00 1	0.42 170	0.14 460	2.05 479	0.61 429	0.06 395	0.01 319	1.34 487	0.16 410	5.70 491	4.19 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 423	0.19 476	0.10 488

STrans-v2	0.85 467	0.28 352	1.66 384	0.00 1	0.01 342	0.85 317	0.04 410	2.05 479	0.67 498	0.48 490	0.87 495	1.12 477	2.12 517	6.64 532	0.25 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

EAI-Stereo	0.70 450	0.03 38	0.84 206	0.13 501	0.20 521	0.87 323	2.23 542	2.05 479	0.29 217	0.72 497	4.60 519	0.29 355	0.55 455	0.39 284	0.44 439	0.00 1	0.07 515	0.00 1	0.29 546	0.01 102	0.08 467

test_sample8	2.11 519	0.23 322	1.31 322	0.00 1	0.00 1	0.95 346	0.00 1	2.06 482	0.55 262	1.95 523	0.00 1	7.32 535	3.15 527	3.30 401	7.04 530	0.32 530	12.66 561	1.06 550	0.33 548	0.01 102	0.01 193

FINET	0.51 400	0.36 394	2.40 452	0.00 1	0.00 1	0.27 117	0.00 1	2.06 482	1.49 527	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.04 320	3.38 406	0.10 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 276	0.02 330

GwcNet-ADL	0.30 288	0.19 298	1.78 398	0.00 1	0.00 1	1.03 371	0.00 1	2.08 484	0.28 213	0.00 1	0.00 1	0.37 383	0.04 320	0.02 146	0.09 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 371

test_sample4	0.38 336	0.10 209	1.42 350	0.00 1	0.00 1	0.45 182	0.00 1	2.09 485	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.00 1	2.83 372	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

NaN_ROB	0.80 461	0.47 441	1.63 381	0.17 512	0.19 516	0.58 230	0.38 504	2.11 486	0.80 512	0.53 493	0.33 465	0.48 408	1.13 493	4.98 465	1.94 491	0.00 1	0.02 459	0.01 487	0.05 466	0.06 343	0.14 507

PWCDC_ROB	0.94 477	0.91 516	2.52 465	0.00 1	0.00 1	1.15 477	0.00 1	2.11 486	1.18 520	0.00 1	8.99 538	0.35 372	0.09 382	0.64 302	0.40 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 527	0.03 371

SGM-Forest	0.84 465	0.07 173	0.90 226	0.02 385	0.07 463	1.10 455	0.68 522	2.12 488	0.61 429	1.14 510	0.78 491	1.36 489	0.98 484	5.55 485	1.31 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.06 447
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample5	0.39 340	0.10 209	1.42 350	0.00 1	0.00 1	0.45 182	0.00 1	2.14 489	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.00 1	3.06 385	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

DualNet	0.39 340	0.10 209	1.42 350	0.00 1	0.00 1	0.45 182	0.00 1	2.14 489	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.00 1	3.06 385	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

LMCR-Stereo	0.27 263	0.34 378	1.42 350	0.00 1	0.00 1	0.79 294	0.00 1	2.15 491	0.61 429	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.04 320	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 321	0.00 1

PWC_ROB	0.62 440	0.54 464	3.22 498	0.00 1	0.00 1	0.22 103	0.00 1	2.18 492	0.61 429	0.00 1	0.20 452	0.29 355	0.03 285	3.46 409	1.22 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 522	0.01 193

raft_robust	0.56 418	0.36 394	0.87 216	0.00 1	0.15 501	0.64 259	0.00 1	2.20 493	0.56 277	0.00 1	0.01 319	0.44 398	1.18 497	4.46 450	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 504	0.09 399	0.03 371

CSAN	1.05 483	0.61 478	2.46 459	0.09 476	0.08 469	0.71 274	0.71 524	2.20 493	0.93 517	0.85 502	2.92 511	0.79 452	1.46 504	5.37 479	1.58 486	0.01 482	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.09 399	0.05 426

ARAFT	0.58 429	0.75 497	2.78 481	0.00 1	0.00 1	1.20 489	0.00 1	2.26 495	0.57 321	0.05 386	0.00 1	0.18 318	0.03 285	3.54 412	0.04 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 476	0.04 405

PDISCO_ROB	0.56 418	0.57 473	2.07 430	0.17 512	0.00 1	1.56 507	0.01 325	2.27 496	0.51 245	0.08 415	0.01 319	0.74 447	0.28 435	2.37 354	0.13 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 517	0.00 1

DualNet (step1)	0.44 362	0.23 322	1.31 322	0.00 1	0.00 1	0.95 346	0.00 1	2.28 497	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.00 1	1.45 327	0.07 284	0.32 530	0.00 1	1.06 550	0.33 548	0.01 102	0.01 193

test_sample9	1.51 504	0.23 322	1.31 322	0.00 1	0.00 1	0.95 346	0.00 1	2.28 497	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.00 1	3.30 401	7.04 530	0.32 530	12.66 561	1.06 550	0.33 548	0.01 102	0.01 193

test_sample7	0.28 269	0.08 188	0.76 168	0.02 385	0.00 1	0.19 95	0.00 1	2.28 497	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.00 1	1.45 327	0.07 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

ACVNet_2	1.32 496	1.30 537	2.83 482	0.11 490	0.07 463	1.30 497	0.18 465	2.29 500	0.75 508	0.26 463	3.44 514	6.65 532	0.16 410	5.12 469	1.08 471	0.13 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 520	0.32 533

test_sample6	0.41 348	0.11 231	1.38 338	0.00 1	0.00 1	0.48 194	0.00 1	2.33 501	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.00 1	3.18 392	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.01 193

PS-NSSS	0.54 413	0.44 430	0.86 212	0.00 1	0.00 1	1.04 379	0.00 1	2.37 502	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.11 274	0.01 160	5.32 474	0.13 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 438	0.17 279	0.63 123	0.19 519	0.00 1	0.67 265	0.00 1	2.38 503	0.57 321	0.13 441	0.00 1	0.94 460	0.00 1	6.27 520	0.10 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 299	0.10 488

SANet	1.99 515	0.71 493	3.37 501	0.03 405	0.03 420	2.85 524	0.85 530	2.42 504	8.33 546	1.55 517	4.13 517	4.29 523	3.23 528	5.39 480	2.47 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 343	0.06 447

BUS	0.33 305	0.05 102	0.54 102	0.00 1	0.00 1	1.87 516	0.00 1	2.43 505	0.58 375	0.30 470	0.09 434	0.65 437	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 269	0.05 102	0.54 102	0.00 1	0.00 1	1.07 427	0.00 1	2.43 505	0.58 375	0.30 470	0.09 434	0.36 376	0.03 285	0.01 69	0.08 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 336	0.07 173	1.32 325	0.00 1	0.00 1	1.07 427	0.00 1	2.43 505	0.58 375	0.30 470	0.09 434	0.63 432	0.00 1	0.96 314	0.07 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mmx	0.85 467	0.02 12	1.06 269	0.00 1	0.00 1	0.62 244	0.00 1	2.50 508	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.67 440	0.02 230	5.57 486	5.86 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

ttt	0.70 450	0.02 12	0.78 182	0.00 1	0.00 1	0.62 244	0.00 1	2.50 508	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.29 355	0.01 160	4.18 441	5.00 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

xxx	0.85 467	0.02 12	1.06 269	0.00 1	0.00 1	0.62 244	0.00 1	2.50 508	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.67 440	0.02 230	5.57 486	5.86 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

SA	0.30 288	0.27 347	0.97 248	0.00 1	0.17 510	1.10 455	0.00 1	2.50 508	0.56 277	0.00 1	0.01 319	0.03 153	0.01 160	0.16 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 498	0.12 425	0.00 1

xxxx	1.04 482	0.02 12	0.54 102	0.00 1	0.00 1	0.53 213	0.00 1	2.53 512	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 160	2.04 338	14.52 552	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

SDNR	1.15 490	0.21 305	3.21 497	0.01 354	0.01 342	3.30 531	0.01 325	2.55 513	0.75 508	1.80 520	1.49 506	1.40 491	0.20 422	7.24 539	0.68 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 299	0.04 405

XX-Stereo	0.57 424	0.15 262	4.26 519	0.08 469	0.03 420	1.10 455	0.00 1	2.55 513	0.11 133	0.11 434	0.00 1	1.43 493	0.01 160	1.34 326	0.00 1	0.00 1	0.04 486	0.00 1	0.16 507	0.03 276	0.01 193

test_xeample	1.14 488	0.02 12	0.58 112	0.00 1	0.00 1	0.57 227	0.00 1	2.57 515	0.57 321	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.02 230	3.45 408	15.00 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330

CBMV_ROB	0.84 465	0.06 141	1.73 392	0.00 1	0.00 1	1.37 503	0.47 509	2.57 515	0.58 375	2.13 524	0.76 488	1.06 470	1.38 502	4.04 435	0.54 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 276	0.05 426

CC-Net-ROB	0.64 443	0.50 449	1.13 284	0.07 461	0.00 1	1.08 440	0.01 325	2.58 517	0.56 277	0.01 190	0.00 1	0.14 294	0.01 160	5.73 493	0.12 334	0.50 534	0.00 1	0.21 541	0.00 1	0.09 399	0.02 330

CBMV	0.57 424	0.22 312	1.61 380	0.00 1	0.00 1	0.84 314	0.78 527	2.58 517	0.61 429	0.38 481	0.00 1	1.25 479	0.63 464	2.07 340	0.38 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 299	0.08 467
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Sa-1000	0.31 294	0.26 345	0.93 235	0.00 1	0.18 512	1.08 440	0.01 325	2.59 519	0.56 277	0.00 1	0.09 434	0.03 153	0.00 1	0.18 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 496	0.11 416	0.00 1

1111x	0.87 472	0.02 12	1.20 296	0.00 1	0.00 1	0.70 270	0.00 1	2.60 520	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.01 160	5.36 478	6.80 529	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 193

HBP-ISP	0.80 461	0.70 489	2.86 483	0.02 385	0.01 342	1.67 510	0.48 511	2.63 521	0.56 277	1.11 509	0.06 427	0.50 420	0.74 471	4.60 454	0.09 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 321	0.03 371

222	1.95 512	0.03 38	0.41 64	0.00 1	0.00 1	0.58 230	0.00 1	2.64 522	0.57 321	0.02 319	0.00 1	0.05 218	0.02 230	3.34 405	31.23 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330

NINENet	0.45 364	0.09 202	0.81 194	0.06 455	0.00 1	1.87 516	0.00 1	2.69 523	0.56 277	0.00 1	0.00 1	0.65 437	0.00 1	2.15 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.00 1

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 510	1.81 547	3.81 512	0.01 354	0.02 394	12.12 549	0.50 514	2.74 524	0.71 503	0.07 405	0.20 452	2.17 512	0.15 408	6.82 534	1.19 474	0.74 538	0.80 554	0.20 538	0.27 543	0.73 534	0.70 546

ELAS	2.75 528	0.35 387	2.67 474	0.05 433	0.04 438	6.72 543	1.83 537	2.84 525	3.38 534	8.25 549	9.14 539	3.95 522	6.15 544	3.73 423	5.70 523	0.00 1	0.04 486	0.01 487	0.01 423	0.10 410	0.08 467
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	2.61 526	0.65 482	2.71 475	0.02 385	0.02 394	1.55 506	0.94 532	3.02 526	1.29 523	11.21 551	7.34 530	11.54 542	2.74 523	6.34 522	2.43 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 510	0.03 371
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
PWCK	2.44 524	1.65 544	7.31 536	0.22 525	0.02 394	3.12 527	4.74 552	3.06 527	3.48 535	0.72 497	4.42 518	3.40 520	1.67 508	9.06 547	3.36 505	0.39 533	0.01 420	0.00 1	0.00 1	2.19 546	0.08 467

TRStereo	0.37 331	0.23 322	1.41 347	0.03 405	0.00 1	1.07 427	0.02 368	3.07 528	0.57 321	0.01 190	0.00 1	0.11 274	0.40 446	0.06 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 526	0.01 102	0.08 467

FC-DCNN	3.42 534	0.11 231	2.03 421	0.00 1	0.00 1	3.18 528	0.60 519	3.13 529	2.98 532	11.40 552	12.28 551	13.93 548	8.68 549	5.70 491	4.27 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.06 447

MADNet+	4.65 541	2.70 556	46.68 559	0.01 354	0.02 394	2.06 519	0.03 390	3.17 530	1.07 519	0.02 319	0.01 319	1.84 504	0.31 439	21.62 557	13.04 548	0.00 1	0.03 471	0.00 1	0.00 1	0.20 483	0.19 519

DPSNet	1.25 495	0.28 352	5.34 529	0.28 528	0.07 463	1.50 504	0.00 1	3.53 531	0.69 500	0.03 350	0.00 1	0.45 403	2.10 516	5.67 490	4.61 516	0.02 498	0.04 486	0.00 1	0.02 441	0.23 493	0.09 480

FC-DCNN v2	3.59 535	0.10 209	1.95 417	0.00 1	0.00 1	3.24 529	0.59 518	3.55 532	3.05 533	11.72 553	12.90 554	15.18 551	8.62 548	6.26 519	4.54 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.05 426

HSM-Net_RVC	0.52 410	0.06 141	1.45 358	0.00 1	0.00 1	0.61 238	0.00 1	3.83 533	0.52 247	0.14 449	0.00 1	0.22 339	0.03 285	3.50 410	0.04 242	0.01 482	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
JetBlue	5.71 545	2.18 553	16.18 548	0.00 1	2.13 552	29.20 559	14.20 560	3.90 534	0.74 506	0.71 496	2.30 509	6.42 531	5.97 543	17.84 555	8.74 536	0.09 516	0.01 420	0.00 1	0.00 1	2.62 547	0.96 549

LE_ROB	9.96 555	0.54 464	9.62 541	1.40 545	1.24 549	3.29 530	4.64 551	4.31 535	43.01 562	51.54 562	13.34 555	14.15 549	24.60 559	6.66 533	20.28 558	0.04 506	0.05 501	0.12 536	0.20 518	0.07 359	0.09 480

MDST_ROB	1.54 506	0.06 141	3.42 503	0.14 503	0.16 504	5.42 541	0.32 494	4.33 536	0.61 429	6.08 542	1.25 503	1.04 469	1.16 496	5.81 497	0.83 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 102	0.11 491

IMH-64-1	1.98 513	0.88 511	1.46 360	1.92 547	0.54 536	2.90 525	1.64 534	5.24 537	0.91 515	0.97 504	4.83 520	2.10 510	2.00 513	5.33 475	2.83 501	3.56 552	0.04 486	0.02 503	0.00 1	1.90 541	0.50 541

IMH-64	1.98 513	0.88 511	1.46 360	1.92 547	0.54 536	2.90 525	1.64 534	5.24 537	0.91 515	0.97 504	4.83 520	2.10 510	2.00 513	5.33 475	2.83 501	3.56 552	0.04 486	0.02 503	0.00 1	1.90 541	0.50 541

WAO-6	2.38 521	0.69 487	1.93 416	0.00 1	0.00 1	3.94 533	0.29 491	5.62 539	7.23 544	0.34 476	6.76 528	7.73 537	1.96 512	5.88 499	5.07 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 449	0.03 371

WAO-7	2.46 525	0.92 517	1.85 406	0.03 405	0.05 447	4.73 536	0.54 517	5.67 540	4.50 538	1.49 516	7.64 534	5.52 527	2.69 522	8.48 543	4.51 513	0.00 1	0.00 1	0.33 543	0.02 441	0.19 476	0.06 447

DPSimNet_ROB	7.90 551	5.46 558	13.55 547	3.66 554	5.16 558	7.26 544	9.60 558	6.11 541	7.46 545	13.33 554	9.50 542	11.03 540	11.89 554	10.08 550	12.35 547	4.36 556	5.55 559	5.35 559	5.34 560	4.96 552	5.98 560

IMH	2.83 530	1.28 535	1.89 409	1.96 550	0.60 538	5.22 539	0.24 475	6.28 542	4.13 537	1.90 522	7.52 533	6.39 530	3.40 529	6.59 529	2.53 498	3.92 554	0.12 532	0.05 525	0.00 1	2.06 544	0.47 538

notaker	4.30 539	1.28 535	3.70 510	3.71 555	0.90 544	4.91 538	0.39 505	6.90 543	1.96 530	5.39 539	11.82 550	16.90 553	3.75 533	7.59 540	5.65 522	5.23 557	0.01 420	0.10 533	0.06 469	4.57 551	1.22 551

LVE	2.75 528	1.12 525	2.30 443	0.46 532	0.45 533	1.87 516	0.06 426	7.19 544	9.72 548	0.03 350	11.08 548	9.01 539	1.26 500	6.93 535	0.91 466	1.86 546	0.16 539	0.04 522	0.24 535	0.22 489	0.13 504

Dean	2.41 523	1.16 531	3.63 509	0.36 531	0.40 532	1.19 487	0.50 514	7.85 545	8.44 547	1.17 511	8.12 536	7.07 533	1.13 493	4.11 439	1.04 468	0.70 537	0.00 1	0.01 487	0.00 1	1.07 538	0.29 531

UNDER WATER	6.24 547	0.99 519	8.13 539	4.62 558	2.68 553	8.66 547	0.77 525	8.37 546	22.50 557	4.55 533	6.36 527	15.93 552	8.89 550	8.99 546	8.85 537	3.25 551	0.04 486	1.36 554	0.02 441	6.24 556	3.56 556

KSHMR	3.68 536	1.11 524	3.06 492	2.84 552	1.78 551	5.33 540	0.41 506	8.64 547	14.09 550	1.85 521	9.32 541	7.19 534	1.93 510	5.45 481	2.30 495	1.95 547	0.41 548	0.50 546	0.21 523	3.53 549	1.76 553

UNDER WATER-64	6.84 549	1.25 534	9.68 542	4.53 557	3.53 555	16.61 556	1.79 536	8.72 548	22.23 555	5.11 536	5.07 522	17.34 554	10.14 552	9.19 548	8.21 535	2.00 549	0.03 471	1.52 555	0.11 486	6.09 555	3.62 557

ktn	4.96 542	1.21 532	2.41 454	3.20 553	1.02 545	8.36 546	2.08 540	9.00 549	17.02 551	5.18 538	12.71 552	13.69 546	3.51 531	8.05 542	3.68 508	5.30 558	0.02 459	0.00 1	0.00 1	2.14 545	0.55 544

MADNet++	9.87 554	2.12 551	7.11 535	7.99 560	4.58 557	14.38 554	6.90 557	9.23 550	5.88 541	16.88 555	17.47 558	11.07 541	15.72 555	24.26 558	19.76 557	8.52 559	6.39 560	4.85 558	2.69 557	5.96 554	5.73 559

SGM-ForestM	8.89 553	0.68 486	3.61 507	0.57 535	0.18 512	14.89 555	5.99 556	9.62 551	10.59 549	20.43 557	17.16 557	39.22 559	20.29 556	20.63 556	13.19 549	0.04 506	0.14 536	0.00 1	0.07 472	0.15 449	0.36 534

WAO-8	5.13 544	1.91 548	2.34 445	0.60 536	0.10 478	12.98 550	0.34 499	11.65 552	24.58 558	4.87 534	10.60 547	13.32 544	4.10 537	8.85 544	3.55 506	0.75 539	0.32 544	0.71 548	0.12 491	0.70 532	0.11 491

Venus	5.12 543	1.91 548	2.34 445	0.60 536	0.10 478	12.98 550	0.34 499	11.65 552	24.58 558	4.87 534	10.54 546	13.32 544	4.10 537	8.85 544	3.55 506	0.75 539	0.32 544	0.71 548	0.12 491	0.70 532	0.11 491

TorneroNet-64	6.39 548	1.31 538	2.23 438	1.99 551	0.65 540	18.82 557	0.28 489	11.98 554	26.18 560	5.99 541	12.75 553	19.37 556	4.08 536	9.94 549	5.95 528	0.89 544	0.00 1	0.11 534	0.00 1	3.44 548	1.81 554

JetRed	13.51 558	18.77 560	42.38 555	1.28 543	1.18 548	54.67 561	25.60 561	12.87 555	6.75 543	8.50 550	8.61 537	13.77 547	10.87 553	24.50 560	30.67 559	0.24 526	0.68 552	0.53 547	0.02 441	5.93 553	2.43 555

HanzoNet	12.77 557	4.55 557	11.74 546	5.35 559	2.79 554	7.59 545	0.66 521	12.97 556	20.40 554	25.99 559	28.61 561	34.05 558	25.08 560	25.93 561	14.98 554	10.77 560	3.91 558	3.00 557	3.73 558	8.16 558	5.15 558

TorneroNet	6.97 550	1.37 540	2.22 437	1.95 549	1.12 547	19.47 558	0.47 509	13.04 557	26.32 561	7.90 546	17.10 556	17.67 555	4.62 541	10.46 551	7.94 532	1.98 548	0.03 471	0.11 534	0.00 1	4.15 550	1.49 552

BEATNet-Init1	14.52 559	6.56 559	34.32 553	1.10 541	1.02 545	31.53 560	11.99 559	15.58 558	17.42 552	30.17 560	27.03 559	43.14 560	24.36 558	24.41 559	18.27 556	0.27 527	0.32 544	0.36 544	0.46 551	1.26 539	0.76 547

MANE	9.96 555	0.69 487	2.88 486	1.22 542	0.61 539	13.15 552	3.46 548	15.62 559	22.27 556	22.74 558	30.00 562	29.74 557	23.22 557	17.17 554	13.78 551	0.29 528	0.56 550	0.09 532	0.61 553	0.15 449	1.00 550

DLNR_Zeroshot_test	21.09 560	47.65 563	85.43 567	96.34 575	87.67 573	0.31 132	0.00 1	17.86 560	0.07 49	0.01 190	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.70 303	0.01 117	15.78 561	0.01 420	0.00 1	0.21 523	69.62 569	0.04 405

TCMNet-wrong-test	39.28 561	63.11 570	48.46 560	81.72 569	79.79 568	56.34 562	48.75 562	31.17 561	3.83 536	19.05 556	28.27 560	58.68 561	34.68 561	46.64 562	47.27 562	16.88 562	2.02 556	7.72 560	0.67 555	64.26 567	46.25 567

LRCNet_RVC	55.44 563	60.56 567	57.70 561	66.68 567	44.91 561	6.22 542	0.00 1	52.80 562	1.37 525	70.44 564	81.09 566	67.07 563	55.41 562	51.59 563	46.24 561	90.66 572	41.89 567	90.95 573	90.04 569	64.32 568	68.75 568

xxxxx1	63.71 565	58.10 564	78.65 564	43.63 561	48.97 562	92.61 567	92.18 567	60.44 563	69.38 563	73.77 567	76.42 563	77.82 566	76.45 565	72.33 565	77.46 565	35.89 565	37.06 564	48.26 566	62.63 565	48.72 564	43.44 564

tt_ll	63.71 565	58.10 564	78.65 564	43.63 561	48.97 562	92.61 567	92.18 567	60.44 563	69.38 563	73.77 567	76.42 563	77.82 566	76.45 565	72.33 565	77.46 565	35.89 565	37.06 564	48.26 566	62.63 565	48.72 564	43.44 564

ff	63.71 565	58.10 564	78.65 564	43.63 561	48.97 562	92.61 567	92.18 567	60.44 563	69.38 563	73.77 567	76.42 563	77.82 566	76.45 565	72.33 565	77.46 565	35.89 565	37.06 564	48.26 566	62.63 565	48.72 564	43.44 564

PML	71.49 568	88.65 574	73.56 562	82.49 570	75.59 566	85.39 564	79.41 565	71.62 566	87.17 566	90.48 570	85.96 567	90.50 570	60.21 563	91.76 573	73.85 564	96.01 576	2.36 557	86.79 572	6.59 561	83.59 571	17.83 562

USTest	58.46 564	44.12 562	43.29 556	60.68 564	67.35 565	99.15 574	100.00 571	91.40 567	98.36 569	67.56 563	90.15 568	66.93 562	68.34 564	62.46 564	57.68 563	4.00 555	35.83 563	16.32 562	22.03 564	41.21 561	32.38 563

test_example2	97.61 576	99.96 579	99.93 573	99.83 579	99.97 579	98.84 571	99.76 570	91.98 568	100.00 575	100.00 575	100.00 572	89.18 569	86.51 568	99.29 574	96.54 570	99.97 578	99.55 575	92.92 574	98.06 572	100.00 579	99.95 578

MEDIAN_ROB	93.37 572	98.75 577	96.05 570	90.90 573	90.53 574	85.63 565	76.45 564	92.03 569	89.53 567	95.05 571	94.99 569	96.02 571	93.85 570	90.36 570	87.21 568	98.36 577	95.79 569	99.61 575	98.77 573	98.80 577	98.72 577

ccccc		91.21 575		100.00 580	100.00 580	89.04 566		95.61 570		96.66 572		96.55 572		99.78 576		100.00 580	100.00 579	99.83 576	99.27 574	100.00 579

DGTPSM_ROB	81.49 569	60.74 568	99.95 574	61.20 565	86.99 571	99.11 572	100.00 571	95.92 571	99.99 573	73.08 565	100.00 572	70.81 564	100.00 573	77.39 568	99.98 574	35.10 563	97.48 573	35.12 564	99.89 575	46.16 562	90.85 570

DPSMNet_ROB	81.54 570	60.77 569	99.95 574	61.42 566	87.05 572	99.11 572	100.00 571	95.93 572	99.99 573	73.11 566	100.00 572	70.84 565	100.00 573	77.43 569	99.98 574	35.39 564	97.54 574	35.21 565	99.89 575	46.30 563	90.94 571

HaxPig	95.46 575	97.61 576	87.80 568	97.80 578	99.17 578	77.55 563	75.28 563	96.76 573	99.61 570	99.97 574	99.97 571	99.62 575	99.97 572	91.02 571	87.28 569	99.98 579	99.98 577	99.98 577	99.99 577	99.97 578	99.97 579

Anonymous_1	89.88 571	75.38 571	97.81 571	74.49 568	78.39 567	100.00 575	100.00 571	98.09 574	99.76 571	96.82 573	99.37 570	97.66 573	99.77 571	91.14 572	98.89 571	81.73 568	97.25 570	59.96 569	85.38 568	77.37 570	88.27 569

Selective-RAFT-Error	99.17 580	100.00 581	100.00 576	96.65 577	98.79 577	100.00 575	100.00 571	100.00 575	100.00 575	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 576	93.64 573	100.00 579	100.00 578	100.00 578	96.25 574	98.10 576

tt	48.25 562	0.05 102	28.22 552	1.29 544	0.00 1	100.00 575	100.00 571	100.00 575	97.19 568	0.08 415	0.00 1	97.99 574	86.70 569	2.26 350	99.92 573	83.66 569	94.83 568	16.47 563	21.27 563	35.05 560	0.01 193

CasAABBNet	99.15 579	100.00 581	100.00 576	96.37 576	98.76 576	100.00 575	100.00 571	100.00 575	100.00 575	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 576	93.65 574	99.99 578	100.00 578	100.00 578	96.27 575	97.93 575

LSM0	99.11 578	99.97 580	100.00 576	95.93 574	98.59 575	100.00 575	100.00 571	100.00 575	100.00 575	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 576	93.89 575	99.97 576	100.00 578	100.00 578	96.64 576	97.25 574

DPSM_ROB	94.00 573	79.32 572	100.00 576	83.19 571	85.69 569	100.00 575	100.00 571	100.00 575	100.00 575	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 576	89.53 570	97.42 571	74.97 570	95.13 570	83.79 572	90.98 572

DPSM	94.00 573	79.32 572	100.00 576	83.19 571	85.69 569	100.00 575	100.00 571	100.00 575	100.00 575	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 576	89.53 570	97.42 571	74.97 570	95.13 570	83.79 572	90.98 572

AVERAGE_ROB	98.45 577	99.13 578	95.46 569	100.00 580	100.00 580	93.36 570	81.95 566	100.00 575	99.97 572	100.00 575	100.00 572	100.00 576	100.00 573	99.72 575	99.40 572	100.00 580	100.00 579	100.00 578	100.00 578	100.00 579	100.00 580

ASD4		42.77 561

Low-res two-view benchmark