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

rvit_0105_6	0.10 9	0.22 157	0.94 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 12	0.67 171	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 109	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 154

rvit_0105_5	0.14 29	0.38 223	1.41 106	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.08 48	0.74 189	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.01 109	0.02 14	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.13 200

rvit_0105_4	0.12 22	0.31 190	1.22 56	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.06 30	0.65 165	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.01 109	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 140

rvit_0105_3	0.17 40	0.53 274	1.67 177	0.00 1	0.00 1	0.07 32	0.00 1	0.13 86	0.84 308	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.01 109	0.03 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.06 120

rvit_105_1	0.19 56	0.57 282	1.79 208	0.00 1	0.00 1	0.16 47	0.00 1	0.21 114	0.84 308	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.01 109	0.04 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.04 91

rvit_stereo_0083	0.03 1	0.11 84	0.34 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 24	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.03 46	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	0.08 3	0.35 214	1.07 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.14 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 14	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 91

rvit_stereo_0081	0.08 3	0.16 118	0.59 4	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.72 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.08 3	0.16 118	0.59 4	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.72 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.25 91	0.05 5	0.71 8	0.15 349	0.23 359	0.60 147	0.00 1	0.08 48	0.09 17	0.25 350	0.01 189	0.01 15	0.00 1	0.39 184	0.06 139	0.00 1	0.72 383	0.00 1	0.00 1	0.03 159	1.52 428

rvit_stereo_0075_2	0.10 9	0.11 84	1.51 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 39	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 86	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 245

RAStereo	0.10 9	0.34 210	1.29 68	0.00 1	0.00 1	0.04 19	0.00 1	0.07 39	0.12 26	0.01 105	0.01 189	0.02 50	0.01 109	0.02 14	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1

Occ-G	0.37 158	0.20 145	1.68 179	0.39 404	0.51 398	0.28 63	0.00 1	0.24 131	0.74 189	0.17 331	0.01 189	0.01 15	0.03 208	0.27 160	0.59 318	0.00 1	0.64 374	0.00 1	0.07 357	0.15 352	1.40 417

Pointernet	0.16 36	0.06 11	0.99 32	0.00 1	0.36 374	0.54 129	0.00 1	0.03 9	0.76 220	0.00 1	0.00 1	0.05 130	0.02 166	0.04 62	0.01 40	0.00 1	0.14 316	0.00 1	0.01 314	0.01 38	0.20 245

U	1.64 407	0.06 11	0.52 3	0.00 1	7.15 467	10.37 456	0.00 1	0.04 12	0.05 5	0.01 105	0.00 1	0.09 174	0.00 1	0.02 14	0.01 40	0.00 1	0.00 1	9.39 468	5.01 466	0.01 38	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.11 17	0.49 257	0.83 18	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.02 6	0.71 181	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 109	0.02 14	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 91

IGEV-Stereo+	0.16 36	0.08 53	0.84 20	0.01 237	0.12 322	0.02 8	0.00 1	0.10 62	0.15 35	0.25 350	0.03 283	0.04 106	0.00 1	0.10 115	0.36 281	0.00 1	0.54 365	0.00 1	0.11 378	0.01 38	0.40 314

AIO-Stereo	0.29 107	0.19 139	0.68 7	0.51 412	0.69 420	0.32 72	0.00 1	0.11 65	0.50 133	0.05 243	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.11 120	0.34 268	0.00 1	0.76 390	0.00 1	0.23 429	0.07 254	1.25 408

rvit_stereo_ft	0.14 29	0.63 294	1.32 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 39	0.57 153	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 109	0.02 14	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.13 200

RSM++	0.22 69	0.16 118	0.76 11	0.58 421	0.44 383	0.32 72	0.00 1	0.09 59	1.08 386	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 100	0.00 1	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.16 407	0.13 329	0.62 363

RSM	0.22 69	0.14 106	0.72 9	0.54 413	0.47 388	0.32 72	0.00 1	0.17 101	1.04 380	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.00 1	0.15 398	0.09 296	0.54 349

RAFT-Stereo-weight	0.26 95	0.05 5	1.09 42	0.01 237	0.19 337	1.25 395	0.00 1	0.87 221	0.63 161	0.10 296	0.05 291	0.03 86	0.00 1	0.10 115	0.02 67	0.00 1	0.45 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 300

DualNet (step1)	0.67 324	0.30 183	2.23 279	0.00 1	0.00 1	1.25 395	0.00 1	2.79 405	1.10 389	0.05 243	0.28 350	0.31 264	0.00 1	1.55 246	0.33 263	0.40 433	0.91 416	1.05 458	0.33 452	0.01 38	0.46 329

test_sample9	1.78 415	0.30 183	2.23 279	0.00 1	0.00 1	1.25 395	0.00 1	2.79 405	1.10 389	0.05 243	0.28 350	0.31 264	0.00 1	3.37 316	8.13 438	0.40 433	13.58 468	1.05 458	0.33 452	0.01 38	0.46 329

test_sample8	2.36 426	0.30 183	2.23 279	0.00 1	0.00 1	1.25 395	0.00 1	2.50 384	0.97 367	1.99 429	0.27 341	7.36 444	3.06 432	3.37 316	8.13 438	0.40 433	13.58 468	1.05 458	0.33 452	0.01 38	0.46 329

test_sample7	0.52 245	0.12 91	1.34 74	0.02 260	0.00 1	0.21 55	0.00 1	2.79 405	1.10 389	0.05 243	0.28 350	0.31 264	0.00 1	1.55 246	0.33 263	0.00 1	0.91 416	0.00 1	0.00 1	0.01 38	1.37 413

test_sample6	0.57 289	0.16 118	1.84 218	0.00 1	0.00 1	0.51 120	0.00 1	2.86 410	1.03 373	0.00 1	0.07 305	0.10 181	0.00 1	3.13 303	0.39 296	0.00 1	0.71 381	0.00 1	0.05 347	0.01 38	0.53 346

test_sample5	0.55 275	0.16 118	1.91 233	0.00 1	0.00 1	0.48 112	0.00 1	2.61 393	1.03 373	0.00 1	0.09 312	0.04 106	0.00 1	3.07 299	0.35 274	0.00 1	0.74 388	0.00 1	0.06 351	0.01 38	0.54 349

test_sample4	0.53 260	0.16 118	1.92 237	0.00 1	0.00 1	0.48 112	0.00 1	2.55 388	0.96 365	0.00 1	0.00 1	0.05 130	0.00 1	2.79 286	0.31 257	0.00 1	0.73 386	0.00 1	0.06 351	0.01 38	0.53 346

test_sample3	0.52 245	0.15 113	1.92 237	0.00 1	0.00 1	0.49 116	0.00 1	2.35 378	0.95 361	0.01 105	0.01 189	0.04 106	0.00 1	2.76 284	0.34 268	0.00 1	0.72 383	0.00 1	0.06 351	0.01 38	0.52 344

test_sample2	0.44 207	0.15 113	1.11 45	0.00 1	0.00 1	0.35 84	0.00 1	1.38 289	0.90 355	0.01 105	0.22 333	0.02 50	0.00 1	2.30 259	0.56 317	0.00 1	0.83 402	0.00 1	0.08 361	0.01 38	0.84 382

test_sample1	0.44 207	0.16 118	1.07 38	0.00 1	0.09 309	0.16 47	0.00 1	1.22 266	0.76 220	0.05 243	0.24 336	0.15 203	0.00 1	2.28 258	0.59 318	0.00 1	0.84 406	0.00 1	0.08 361	0.02 110	1.19 403

CAS++	0.08 3	0.09 66	0.97 27	0.00 1	0.00 1	0.07 32	0.00 1	0.25 132	0.18 64	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.01 3	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 48
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.33 132	0.41 230	1.90 231	0.07 313	0.49 393	0.78 200	0.00 1	0.30 142	0.80 274	0.02 169	0.00 1	0.62 328	0.02 166	0.42 188	0.06 139	0.00 1	0.25 332	0.00 1	0.17 410	0.00 1	0.25 272

trnet	0.12 22	0.07 29	0.78 14	0.00 1	0.00 1	1.06 289	0.00 1	0.22 118	0.15 35	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.02 14	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48

testlalala2	0.31 126	0.10 75	1.57 152	0.00 1	0.00 1	0.83 214	0.00 1	1.93 358	0.95 361	0.05 243	0.27 341	0.04 106	0.01 109	0.01 3	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.01 38	0.14 209

MGS-Stereo	0.13 25	0.17 132	1.07 38	0.00 1	0.00 1	0.43 101	0.00 1	0.28 139	0.15 35	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 109	0.06 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 424	0.00 1

MoCha-V2	0.41 188	0.37 219	1.31 70	0.55 415	1.05 445	0.20 53	0.00 1	0.13 86	0.21 79	0.11 304	0.00 1	0.17 218	0.00 1	0.49 199	0.27 248	0.00 1	1.44 458	0.00 1	0.20 422	0.04 194	1.58 430

IGEV++	0.38 167	0.31 190	1.34 74	0.69 435	0.86 434	0.06 28	0.00 1	0.08 48	0.15 35	0.14 314	0.04 289	0.02 50	0.06 278	0.54 203	0.05 125	0.00 1	1.15 446	0.00 1	0.03 338	0.11 314	1.94 454

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 17	0.18 135	0.67 6	0.00 1	0.00 1	0.06 28	0.00 1	0.11 65	0.26 92	0.74 402	0.00 1	0.03 86	0.01 109	0.03 46	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.03 73

MyStereo8	0.50 238	0.68 303	3.08 340	0.43 407	0.01 212	1.22 393	0.00 1	0.82 218	0.20 76	0.03 211	0.41 377	0.15 203	0.04 237	0.68 216	0.12 173	0.00 1	1.39 456	0.00 1	0.03 338	0.04 194	0.63 367

SMFormer	0.52 245	0.16 118	1.37 82	0.00 1	0.00 1	0.05 23	0.00 1	1.78 337	1.11 393	0.00 1	0.27 341	0.15 203	0.00 1	3.31 312	0.65 323	0.00 1	0.82 397	0.00 1	0.10 371	0.02 110	0.66 370

tta	0.52 245	0.16 118	1.37 82	0.00 1	0.00 1	0.05 23	0.00 1	1.78 337	1.11 393	0.00 1	0.27 341	0.15 203	0.00 1	3.31 312	0.65 323	0.00 1	0.82 397	0.00 1	0.10 371	0.05 209	0.51 341

qqq1	0.52 245	0.16 118	1.37 82	0.00 1	0.00 1	0.05 23	0.00 1	1.78 337	1.11 393	0.00 1	0.27 341	0.15 203	0.00 1	3.31 312	0.66 327	0.00 1	0.82 397	0.00 1	0.09 368	0.05 209	0.51 341

fff1	0.52 245	0.16 118	1.37 82	0.00 1	0.00 1	0.05 23	0.00 1	1.78 337	1.11 393	0.00 1	0.27 341	0.15 203	0.00 1	3.31 312	0.66 327	0.00 1	0.82 397	0.00 1	0.09 368	0.05 209	0.51 341

AE-Stereo	0.43 202	0.07 29	1.90 231	0.05 290	0.21 347	1.09 336	0.00 1	1.02 237	0.48 129	0.39 380	0.28 350	0.18 222	0.00 1	0.18 140	0.05 125	0.00 1	0.83 402	0.00 1	0.23 429	0.07 254	1.64 434

CoDeX	0.39 176	0.31 190	1.50 124	0.00 1	0.01 212	0.31 69	0.00 1	1.81 344	0.76 220	0.00 1	0.00 1	0.25 246	0.06 278	2.77 285	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.04 91

ACVNet-DCA	0.52 245	0.29 179	2.22 274	0.31 395	0.20 343	1.33 404	0.00 1	1.23 268	1.14 406	0.38 375	0.00 1	0.03 86	0.02 166	0.59 209	0.02 67	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.03 159	1.44 420

xx1	0.55 275	0.29 179	2.22 274	0.31 395	0.20 343	1.33 404	0.00 1	1.78 337	1.03 373	0.38 375	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.59 209	0.02 67	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.19 418	0.03 159	1.44 420

1test111	0.59 296	0.29 179	2.22 274	0.31 395	0.20 343	1.33 404	0.00 1	1.23 268	1.14 406	0.38 375	0.00 1	0.03 86	0.02 166	1.38 243	0.69 333	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.03 159	1.44 420

cc1	0.56 284	0.29 179	2.22 274	0.31 395	0.20 343	1.33 404	0.00 1	1.78 337	1.03 373	0.38 375	0.00 1	0.03 86	0.02 166	0.59 209	0.02 67	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.09 296	1.86 450

mmm	0.47 225	0.20 145	1.18 53	0.02 260	0.79 426	0.06 28	0.00 1	1.11 255	1.16 414	0.06 263	0.30 357	0.14 196	0.03 208	0.68 216	0.67 331	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.22 428	0.03 159	1.63 433

11t1	0.39 176	0.17 132	1.36 78	0.00 1	0.47 388	0.11 40	0.00 1	0.59 180	1.12 398	0.05 243	0.29 355	0.03 86	0.00 1	0.26 156	0.66 327	0.00 1	1.05 427	0.00 1	0.14 393	0.03 159	1.45 424

ff7	0.36 151	0.21 150	1.28 63	0.16 354	0.22 350	1.07 309	0.00 1	0.12 74	0.56 144	0.32 365	0.00 1	0.01 15	0.04 237	0.25 149	0.03 83	0.00 1	0.92 418	0.00 1	0.10 371	0.08 273	1.75 440

IGEVStereo-DCA	0.47 225	0.71 312	1.28 63	0.16 354	0.15 330	0.32 72	0.00 1	0.12 74	0.56 144	0.24 347	0.01 189	0.05 130	0.07 290	1.19 233	2.07 386	0.00 1	0.47 354	0.00 1	0.10 371	0.15 352	1.75 440

ffff	0.36 151	0.21 150	1.28 63	0.16 354	0.22 350	1.07 309	0.00 1	0.12 74	0.56 144	0.32 365	0.00 1	0.01 15	0.04 237	0.25 149	0.03 83	0.00 1	0.92 418	0.00 1	0.10 371	0.08 273	1.75 440

DualNet	0.55 275	0.16 118	1.91 233	0.00 1	0.00 1	0.48 112	0.00 1	2.61 393	1.03 373	0.00 1	0.07 305	0.04 106	0.00 1	3.07 299	0.35 274	0.00 1	0.74 388	0.00 1	0.06 351	0.01 38	0.54 349

ffm	0.61 305	0.33 202	3.52 370	0.00 1	0.00 1	0.64 161	0.00 1	1.74 326	1.17 417	0.00 1	0.31 363	0.68 341	0.02 166	0.57 205	0.01 40	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.15 398	0.08 273	1.86 450

ff1	1.27 388	0.33 202	3.52 370	0.00 1	0.00 1	0.64 161	0.00 1	1.74 326	1.17 417	0.00 1	0.31 363	0.68 341	0.02 166	6.27 424	7.45 434	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.15 398	0.08 273	1.86 450

mmx	1.28 390	0.33 202	3.52 370	0.00 1	0.00 1	0.64 161	0.00 1	3.05 418	1.07 383	0.00 1	0.31 363	0.68 341	0.02 166	6.27 424	7.45 434	0.00 1	1.05 427	0.00 1	0.15 398	0.03 159	1.08 397

11t	0.36 151	0.21 150	1.28 63	0.16 354	0.22 350	1.07 309	0.00 1	0.12 74	0.56 144	0.32 365	0.00 1	0.01 15	0.04 237	0.25 149	0.03 83	0.00 1	0.92 418	0.00 1	0.10 371	0.08 273	1.75 440

tt1	0.58 292	0.31 190	2.24 282	0.30 392	0.38 377	1.32 403	0.00 1	1.74 326	1.17 417	0.38 375	0.00 1	0.03 86	0.02 166	0.57 205	0.01 40	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.08 273	1.86 450

ttt	1.05 376	0.20 145	1.91 233	0.00 1	0.09 309	0.65 169	0.00 1	3.05 418	1.11 393	0.00 1	0.30 357	0.29 258	0.01 109	4.65 364	6.53 429	0.00 1	1.01 423	0.00 1	0.13 386	0.02 110	1.00 394

1111x	1.36 396	0.43 235	3.64 378	0.00 1	0.51 398	0.72 190	0.00 1	3.21 426	1.10 389	0.05 243	0.26 339	0.07 160	0.01 109	6.09 415	8.46 440	0.00 1	1.15 446	0.00 1	0.26 442	0.04 194	1.10 401

whm_eth	0.11 17	0.49 257	0.83 18	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.02 6	0.71 181	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 109	0.02 14	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 91

xxx	1.28 390	0.33 202	3.52 370	0.00 1	0.00 1	0.64 161	0.00 1	3.05 418	1.07 383	0.00 1	0.31 363	0.68 341	0.02 166	6.27 424	7.45 434	0.00 1	1.05 427	0.00 1	0.15 398	0.03 159	1.08 397

GMStereo_Zeroshot	0.10 9	0.09 66	1.06 37	0.14 346	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.05 20	0.17 53	0.00 1	0.03 283	0.19 230	0.02 166	0.01 3	0.05 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.08 140

MIF-Stereo (partial)	0.14 29	0.28 176	1.74 193	0.00 1	0.00 1	0.08 35	0.00 1	0.23 125	0.17 53	0.00 1	0.01 189	0.02 50	0.02 166	0.04 62	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.01 48

EKT-Stereo	0.55 275	0.15 113	1.80 211	0.73 439	4.21 464	1.08 320	0.00 1	1.17 262	0.32 104	0.02 169	0.00 1	0.08 166	0.00 1	1.01 228	0.13 183	0.00 1	0.03 280	0.00 1	0.05 347	0.03 159	0.29 286

MIM_Stereo	0.29 107	0.65 296	1.73 191	0.00 1	1.03 444	0.30 66	0.00 1	0.16 97	0.18 64	0.12 309	0.00 1	0.05 130	0.01 109	0.12 122	0.01 40	0.00 1	0.03 280	0.00 1	0.00 1	0.13 329	1.24 406

DLNR_Zeroshot_test	21.33 468	48.16 469	86.21 473	96.01 481	87.63 479	0.32 72	0.00 1	18.10 468	0.52 135	0.04 230	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.78 219	0.07 145	16.15 468	0.90 413	0.00 1	0.21 426	70.18 475	1.39 414

CASnet	0.10 9	0.10 75	0.81 16	0.00 1	0.00 1	0.82 211	0.00 1	0.14 89	0.13 27	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.20 60	0.13 98	1.38 88	0.00 1	0.01 212	0.73 192	0.00 1	0.39 159	0.19 74	0.00 1	0.01 189	0.47 303	0.50 364	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.17 225

CFNet_ucs	0.29 107	0.17 132	1.53 136	0.00 1	0.01 212	0.83 214	0.00 1	2.07 367	0.24 89	0.00 1	0.00 1	0.48 307	0.29 345	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 209

testlalala_base	0.41 188	0.08 53	1.39 92	0.00 1	0.09 309	0.65 169	0.00 1	1.12 257	0.24 89	0.08 281	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 3	0.17 204	0.60 438	0.73 386	0.00 1	0.12 384	2.19 452	0.62 363

AEACV	0.45 214	0.04 2	1.15 46	0.69 435	0.94 438	0.91 239	0.00 1	0.70 193	0.27 96	0.39 380	0.05 291	0.01 15	0.10 303	0.45 194	0.04 111	0.00 1	0.90 413	0.00 1	0.32 451	0.08 273	2.01 455

SPstereo	0.38 167	0.68 303	1.41 106	0.27 386	1.00 443	0.86 226	0.00 1	0.11 65	0.56 144	0.22 339	0.31 363	0.06 149	0.00 1	0.34 172	0.35 274	0.00 1	1.04 425	0.00 1	0.00 1	0.09 296	0.24 267

Any-RAFT	0.24 82	0.07 29	1.16 49	0.00 1	0.01 212	1.13 369	0.00 1	1.21 264	0.36 109	0.02 169	0.00 1	0.49 314	0.00 1	0.19 141	0.03 83	0.00 1	0.08 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 73

HH	0.52 245	0.23 160	1.71 186	0.77 440	0.35 372	1.07 309	0.00 1	0.30 142	0.68 172	0.29 357	0.45 381	1.45 405	0.04 237	0.37 178	0.37 284	0.00 1	0.84 406	0.00 1	0.00 1	0.02 110	1.39 414

HanStereo	0.52 245	0.23 160	1.71 186	0.77 440	0.35 372	1.07 309	0.00 1	0.30 142	0.68 172	0.29 357	0.45 381	1.45 405	0.04 237	0.37 178	0.37 284	0.00 1	0.84 406	0.00 1	0.00 1	0.02 110	1.39 414

LoS_RVC	0.08 3	0.06 11	1.05 36	0.00 1	0.01 212	0.16 47	0.00 1	0.17 101	0.09 17	0.00 1	0.00 1	0.04 106	0.01 109	0.05 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

CAS	0.13 25	0.07 29	0.86 23	0.00 1	0.00 1	1.01 265	0.00 1	0.26 135	0.16 45	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.01 109	0.02 14	0.04 111	0.09 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.40 183	0.07 29	1.78 205	0.28 390	0.74 423	0.65 169	0.00 1	0.16 97	0.61 157	0.31 363	0.01 189	0.17 218	0.01 109	0.41 186	0.17 204	0.00 1	0.88 411	0.00 1	0.02 326	0.04 194	1.73 439

anonymousdsp	0.41 188	0.21 150	1.52 132	0.43 407	0.54 401	1.07 309	0.00 1	0.11 65	0.56 144	0.34 369	0.00 1	0.01 15	0.05 266	0.47 196	0.03 83	0.00 1	0.81 395	0.00 1	0.11 378	0.08 273	1.81 447

CBFPSM	0.42 193	0.89 354	2.62 316	0.00 1	0.00 1	0.32 72	0.00 1	0.37 157	0.82 289	0.01 105	0.01 189	1.65 412	1.00 392	0.27 160	0.34 268	0.00 1	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.10 170

iinet-f	0.59 296	0.91 359	5.57 426	0.00 1	0.01 212	0.78 200	0.00 1	1.81 344	0.84 308	0.03 211	0.00 1	0.41 296	0.43 357	0.42 188	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 422	0.08 140

Selective-IGEV	0.28 102	0.11 84	1.31 70	0.64 428	0.60 414	0.27 61	0.00 1	0.05 20	0.56 144	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.03 208	0.25 149	0.25 241	0.00 1	0.79 391	0.00 1	0.07 357	0.06 236	0.62 363

ToySt	0.42 193	0.33 202	2.09 262	0.08 316	0.55 402	0.55 134	0.00 1	0.72 201	0.55 142	0.05 243	0.26 339	0.37 285	0.00 1	0.30 170	0.54 314	0.01 387	0.58 366	0.00 1	0.14 393	0.04 194	1.33 410

DCRE	0.76 343	0.40 228	1.17 52	0.21 377	0.90 435	0.66 173	0.00 1	0.79 215	0.39 115	0.36 374	7.60 439	0.03 86	0.00 1	0.09 112	0.32 262	0.00 1	0.58 366	0.00 1	0.17 410	0.02 110	1.53 429

knoymous	0.10 9	0.06 11	1.25 58	0.00 1	0.00 1	0.11 40	0.00 1	0.27 138	0.06 8	0.00 1	0.00 1	0.23 240	0.00 1	0.04 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 73

anonymousa	0.44 207	0.23 160	2.16 269	0.67 434	1.21 449	0.28 63	0.00 1	0.02 6	0.18 64	0.01 105	0.30 357	0.58 325	0.02 166	0.26 156	0.38 292	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.54 458	0.03 159	0.78 377

Selective-RAFT	0.21 65	0.13 98	0.82 17	0.00 1	0.00 1	1.08 320	0.00 1	0.06 30	0.77 239	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.00 1	0.01 3	0.03 83	0.00 1	0.90 413	0.00 1	0.18 413	0.04 194	0.16 221

ProNet	0.25 91	0.25 166	1.15 46	0.08 316	0.41 381	0.84 219	0.00 1	0.06 30	0.39 115	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.13 124	0.01 40	0.00 1	0.23 326	0.00 1	0.00 1	0.09 296	1.34 412

ssnet_v2	0.39 176	0.47 250	2.11 264	0.00 1	0.00 1	0.81 207	0.00 1	1.33 283	0.86 343	0.12 309	0.01 189	0.87 362	0.10 303	0.60 212	0.35 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 361	0.09 154

MC-Stereo	0.38 167	0.12 91	1.30 69	0.65 430	0.70 421	1.06 289	0.00 1	0.03 9	0.14 28	0.23 343	0.00 1	0.04 106	0.02 166	0.38 182	0.12 173	0.00 1	1.08 433	0.00 1	0.02 326	0.08 273	1.72 436

RCA-Stereo	0.28 102	0.14 106	1.00 35	0.00 1	0.13 325	1.06 289	0.00 1	1.76 332	0.16 45	0.07 272	0.00 1	0.02 50	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 402	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.23 257

CroCo-Stereo Lap2	0.14 29	0.44 238	1.26 59	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.08 48	0.75 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.03 208	0.03 46	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.01 48

DCANet-4	0.37 158	0.07 29	3.11 342	0.00 1	0.00 1	1.06 289	0.00 1	1.82 349	0.85 332	0.16 323	0.00 1	0.04 106	0.05 266	0.04 62	0.08 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 257

qqq	0.49 233	0.28 176	1.37 82	0.00 1	0.49 393	0.14 46	0.00 1	1.23 268	1.14 406	0.07 272	0.31 363	0.01 15	0.00 1	1.38 243	0.69 333	0.00 1	1.06 430	0.00 1	0.19 418	0.03 159	1.44 420

ccc-4	0.36 151	0.21 150	1.28 63	0.16 354	0.22 350	1.07 309	0.00 1	0.12 74	0.56 144	0.32 365	0.00 1	0.01 15	0.04 237	0.25 149	0.03 83	0.00 1	0.92 418	0.00 1	0.10 371	0.08 273	1.75 440

fff	0.37 158	0.50 266	2.02 254	0.00 1	0.02 253	1.06 289	0.00 1	1.90 352	0.84 308	0.16 323	0.00 1	0.04 106	0.59 370	0.04 62	0.08 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 257

anonymity	0.27 99	0.08 53	1.16 49	0.10 325	0.30 369	0.04 19	0.00 1	0.55 176	0.08 11	0.42 382	0.13 322	0.49 314	0.57 367	0.27 160	0.30 253	0.00 1	0.33 339	0.00 1	0.23 429	0.01 38	0.43 320

ADStereo(finetuned)	0.42 193	0.51 271	2.79 323	0.00 1	0.00 1	1.04 281	0.00 1	1.90 352	0.85 332	0.10 296	0.00 1	0.04 106	0.72 378	0.04 62	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.25 272

x	0.42 193	0.26 170	1.38 88	0.00 1	0.44 383	0.12 42	0.00 1	0.90 223	1.14 406	0.07 272	0.30 357	0.03 86	0.00 1	0.26 156	0.72 337	0.00 1	1.06 430	0.00 1	0.17 410	0.03 159	1.49 426

Wz-Net-SNSev	1.00 372	1.84 428	7.92 438	0.00 1	0.00 1	0.30 66	0.00 1	1.27 273	0.85 332	0.01 105	0.01 189	0.40 294	0.10 303	5.27 379	1.29 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 391	0.45 328

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 267	0.84 341	3.67 379	0.00 1	0.00 1	0.56 139	0.00 1	1.40 292	0.80 274	0.00 1	0.00 1	0.06 149	0.13 315	1.76 249	1.42 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.08 140

BUS	0.38 167	0.07 29	0.98 29	0.00 1	0.00 1	1.88 422	0.00 1	2.67 396	0.82 289	0.30 359	0.09 312	0.64 333	0.00 1	0.06 93	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.46 221	1.11 387	5.46 425	0.00 1	0.00 1	0.51 120	0.00 1	0.41 164	0.91 356	0.00 1	0.01 189	0.23 240	0.03 208	0.12 122	0.25 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.15 218

IER	0.20 60	0.30 183	1.87 224	0.00 1	0.00 1	0.61 154	0.00 1	0.25 132	0.23 84	0.00 1	0.00 1	0.40 294	0.02 166	0.22 146	0.07 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.01 48

raft_robust	0.73 337	0.81 334	1.55 141	0.00 1	0.22 350	0.68 181	0.00 1	2.56 389	0.75 199	0.01 105	0.01 189	1.12 383	1.15 399	4.56 363	0.14 190	0.00 1	0.71 381	0.00 1	0.15 398	0.08 273	0.11 182

RAFT_CTSACE	0.25 91	0.71 312	2.06 261	0.00 1	0.01 212	0.49 116	0.00 1	0.37 157	0.18 64	0.01 105	0.00 1	0.34 271	0.00 1	0.25 149	0.07 145	0.00 1	0.20 323	0.00 1	0.00 1	0.25 399	0.11 182

CRFU-Net	0.43 202	0.15 113	1.89 227	0.26 385	0.01 212	0.91 239	0.00 1	0.47 167	0.27 96	0.00 1	0.00 1	0.41 296	1.89 415	2.11 253	0.14 190	0.00 1	0.00 1	0.03 422	0.00 1	0.03 159	0.03 73

RAFT+CT+SA	0.38 167	0.74 322	1.84 218	0.02 260	0.27 365	1.12 360	0.00 1	0.91 224	0.75 199	0.00 1	0.00 1	0.27 253	0.01 109	0.56 204	0.00 1	0.00 1	0.16 318	0.00 1	0.30 450	0.13 329	0.42 317

NINENet	0.52 245	0.14 106	1.48 119	0.06 307	0.00 1	1.88 422	0.00 1	3.28 430	0.76 220	0.00 1	0.00 1	0.64 333	0.00 1	2.11 253	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

BSDual-CNN	0.35 141	0.07 29	0.98 29	0.00 1	0.00 1	1.09 336	0.00 1	2.67 396	0.82 289	0.30 359	0.09 312	0.35 277	0.03 208	0.06 93	0.51 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.45 214	0.14 106	1.89 227	0.00 1	0.00 1	1.09 336	0.00 1	2.67 396	0.82 289	0.30 359	0.09 312	0.63 330	0.00 1	1.06 229	0.38 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA	0.43 202	0.63 294	1.92 237	0.00 1	0.22 350	1.11 355	0.00 1	2.87 411	0.75 199	0.00 1	0.01 189	0.04 106	0.01 109	0.21 143	0.00 1	0.00 1	0.40 348	0.00 1	0.14 393	0.14 346	0.22 249

test_4	0.20 60	0.33 202	1.50 124	0.08 316	0.13 325	1.04 281	0.00 1	0.05 20	0.09 17	0.10 296	0.00 1	0.02 50	0.01 109	0.27 160	0.14 190	0.00 1	0.08 307	0.00 1	0.02 326	0.13 329	0.07 125

IGEV-Stereo	0.41 188	0.21 150	1.53 136	0.43 407	0.55 402	1.07 309	0.00 1	0.11 65	0.56 144	0.34 369	0.00 1	0.01 15	0.05 266	0.47 196	0.03 83	0.00 1	0.81 395	0.00 1	0.11 378	0.08 273	1.81 447
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.60 300	0.85 345	1.83 215	0.01 237	0.59 410	0.31 69	0.00 1	0.72 201	0.79 266	0.00 1	0.00 1	0.10 181	0.01 109	6.12 416	0.03 83	0.00 1	0.12 313	0.00 1	0.00 1	0.24 395	0.26 279

psmg	0.29 107	0.07 29	0.98 29	0.00 1	0.00 1	1.07 309	0.00 1	1.92 357	0.82 289	0.00 1	0.00 1	0.35 277	0.03 208	0.06 93	0.51 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 48

CSP-Net	0.42 193	0.25 166	1.07 38	0.00 1	0.00 1	0.53 127	0.00 1	0.78 212	0.27 96	0.01 105	0.00 1	0.16 212	0.02 166	5.19 375	0.08 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.02 65

WZ-Net	1.68 409	1.91 434	12.17 452	0.00 1	0.00 1	0.83 214	0.00 1	1.68 318	0.84 308	0.05 243	0.01 189	1.08 377	2.88 427	6.91 440	4.78 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 346	0.24 267

UDGNet	0.19 56	0.81 334	1.42 110	0.00 1	0.00 1	1.06 289	0.00 1	0.05 20	0.38 111	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.10 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

dd	0.23 79	0.91 359	1.69 182	0.01 237	0.00 1	1.02 271	0.00 1	0.09 59	0.68 172	0.01 105	0.00 1	0.02 50	0.02 166	0.01 3	0.00 1	0.01 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.01 48

dad	0.24 82	0.98 367	1.61 162	0.00 1	0.00 1	1.03 275	0.00 1	0.03 9	0.38 111	0.01 105	0.00 1	0.02 50	0.01 109	0.65 215	0.11 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1

UDG	0.55 275	0.86 346	2.15 268	0.00 1	0.00 1	0.98 257	0.00 1	2.09 368	0.83 298	0.08 281	0.00 1	1.49 408	0.18 327	1.20 236	1.07 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 273	0.09 154

GLC_STEREO	0.06 2	0.07 29	0.85 22	0.00 1	0.00 1	0.07 32	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 109	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 73

DAS	0.55 275	0.08 53	1.79 208	0.00 1	0.00 1	0.09 36	0.00 1	1.54 302	0.85 332	1.16 416	0.00 1	0.24 243	0.03 208	4.66 365	0.31 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.14 209

SepStereo	0.50 238	0.08 53	1.79 208	0.00 1	0.00 1	0.09 36	0.00 1	1.54 302	0.85 332	1.16 416	0.00 1	0.24 243	0.03 208	3.84 335	0.31 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.14 209

AACVNet	0.48 229	0.74 322	1.81 214	0.00 1	0.00 1	0.55 134	0.00 1	0.22 118	0.55 142	0.03 211	0.00 1	0.11 185	0.01 109	5.22 377	0.09 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 373	0.04 91

GwcNet-ADL	0.33 132	0.20 145	1.73 191	0.00 1	0.00 1	1.02 271	0.00 1	2.51 385	0.40 119	0.00 1	0.00 1	0.37 285	0.04 237	0.03 46	0.24 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.13 200

PSMNet-ADL	0.39 176	0.08 53	0.96 26	0.00 1	0.00 1	1.02 271	0.00 1	0.72 201	0.16 45	0.00 1	0.10 317	0.48 307	0.01 109	3.60 326	0.37 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.23 257

GANet-ADL	0.20 60	0.12 91	1.43 114	0.00 1	0.01 212	0.84 219	0.00 1	0.40 162	0.17 53	0.00 1	0.36 374	0.35 277	0.00 1	0.09 112	0.14 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.12 193

LCNet	0.26 95	0.14 106	1.38 88	0.10 325	0.00 1	0.97 255	0.00 1	0.12 74	0.78 252	0.01 105	0.00 1	0.02 50	1.07 397	0.43 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 352	0.03 73

OMP-Stereo	0.71 331	0.47 250	1.36 78	0.18 364	0.06 297	1.18 385	0.00 1	1.76 332	0.78 252	0.11 304	0.59 391	0.49 314	0.00 1	6.94 442	0.25 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.07 125

IIG-Stereo	0.71 331	0.48 255	1.42 110	0.05 290	0.03 270	1.18 385	0.00 1	1.75 329	0.79 266	0.01 105	0.56 389	0.53 323	0.01 109	6.87 439	0.37 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.07 125

ASMatch	0.60 300	0.12 91	1.85 221	0.14 346	0.04 282	1.08 320	0.00 1	0.12 74	0.87 347	0.06 263	0.43 379	0.06 149	0.85 387	6.18 419	0.26 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.00 1

PFNet	0.63 311	0.15 113	2.41 295	0.00 1	0.30 369	1.17 383	0.00 1	0.35 153	0.92 358	0.01 105	0.24 336	0.03 86	0.00 1	6.43 430	0.23 234	0.09 421	0.00 1	0.00 1	0.04 343	0.13 329	0.10 170

RAFT-RH_RVC	0.99 369	0.26 170	1.93 242	0.04 284	0.04 282	1.07 309	0.00 1	0.07 39	0.69 177	0.01 105	9.36 450	0.10 181	0.00 1	5.86 395	0.29 250	0.01 387	0.00 1	0.00 1	0.02 326	0.01 38	0.00 1

AnonymousM	0.18 45	0.07 29	0.80 15	0.04 284	0.00 1	1.03 275	0.00 1	0.20 112	0.65 165	0.06 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 171	0.02 67	0.00 1	0.19 321	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.18 231

CroCo-Stereo	0.18 45	0.32 197	0.94 24	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.17 262	0.76 220	0.00 1	0.01 189	0.31 264	0.03 208	0.03 46	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	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
test-1	0.36 151	0.18 135	1.36 78	0.00 1	0.83 430	0.60 147	0.00 1	1.07 250	0.18 64	0.07 272	0.49 385	0.34 271	0.00 1	0.10 115	0.51 309	0.00 1	0.64 374	0.00 1	0.06 351	0.01 38	0.84 382

LMCR-Stereo	0.38 167	0.65 296	1.77 201	0.00 1	0.00 1	0.82 211	0.00 1	2.33 376	0.84 308	0.00 1	0.00 1	0.04 106	0.04 237	0.29 169	0.72 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.01 48

LRCNet_RVC	55.59 470	61.31 475	59.16 467	66.84 474	44.81 469	6.17 451	0.00 1	52.46 469	1.68 432	70.67 470	80.07 473	66.39 469	55.67 469	51.56 470	46.75 469	90.67 478	41.65 473	91.10 479	90.19 475	65.65 474	68.96 474

iRaftStereo_RVC	0.24 82	0.45 244	0.99 32	0.00 1	0.00 1	0.52 126	0.00 1	0.08 48	0.15 35	0.01 105	0.01 189	0.16 212	0.03 208	0.04 62	0.02 67	0.00 1	1.06 430	0.00 1	0.00 1	0.29 415	1.01 395

GEStereo_RVC	0.52 245	0.69 308	1.93 242	0.01 237	0.00 1	1.03 275	0.00 1	2.22 373	0.78 252	0.00 1	0.00 1	0.14 196	0.01 109	3.19 306	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.18 231

Anonymous3	0.24 82	0.14 106	1.98 249	0.00 1	0.00 1	1.12 360	0.00 1	0.61 183	0.77 239	0.01 105	0.00 1	0.06 149	0.00 1	0.02 14	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.02 65

CREStereo++_RVC	0.15 34	0.10 75	1.55 141	0.00 1	0.00 1	1.01 265	0.00 1	0.15 91	0.15 35	0.00 1	0.01 189	0.04 106	0.00 1	0.02 14	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 91
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
TestStereo	0.35 141	0.54 278	1.74 193	0.00 1	0.00 1	0.27 61	0.00 1	0.06 30	0.05 5	0.01 105	0.00 1	0.03 86	0.01 109	4.17 344	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.17 40	0.32 197	1.51 129	0.00 1	0.00 1	1.03 275	0.00 1	0.07 39	0.14 28	0.01 105	0.15 325	0.04 106	0.00 1	0.05 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65

XX-TBD	0.18 45	0.44 238	1.52 132	0.00 1	0.00 1	0.92 244	0.00 1	0.17 101	0.14 28	0.00 1	0.21 332	0.03 86	0.00 1	0.02 14	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65

sAnonymous2	0.17 40	0.42 233	2.46 298	0.00 1	0.00 1	0.04 19	0.00 1	0.04 12	0.10 22	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 273	0.32 293

CroCo_RVC	0.17 40	0.42 233	2.46 298	0.00 1	0.00 1	0.04 19	0.00 1	0.04 12	0.10 22	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 273	0.32 293

CFNet_pseudo	0.24 82	0.13 98	1.40 96	0.00 1	0.01 212	0.96 253	0.00 1	1.08 251	0.16 45	0.00 1	0.01 189	0.48 307	0.35 351	0.03 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 182

pcwnet_v2	0.49 233	0.14 106	4.76 410	0.00 1	0.00 1	0.68 181	0.00 1	2.39 381	0.81 283	0.01 105	0.00 1	0.35 277	0.32 349	0.19 141	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.22 249

sCroCo_RVC	0.13 25	0.09 66	1.61 162	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.11 65	0.64 162	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

XX-Stereo	0.73 337	0.18 135	5.35 420	0.38 403	0.26 364	1.13 369	0.00 1	3.03 417	0.18 64	0.14 314	0.01 189	1.40 401	0.01 109	1.36 242	0.04 111	0.00 1	0.50 358	0.00 1	0.16 407	0.03 159	0.43 320

HCRNet	0.37 158	0.27 174	1.27 61	0.00 1	0.00 1	1.09 336	0.00 1	0.56 177	0.80 274	0.01 105	0.01 189	0.06 149	0.03 208	3.22 307	0.07 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.03 73

DCANet	0.35 141	0.50 266	2.02 254	0.00 1	0.00 1	1.06 289	0.00 1	1.90 352	0.85 332	0.10 296	0.00 1	0.04 106	0.00 1	0.04 62	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.25 272

csc	0.37 158	0.50 266	2.02 254	0.00 1	0.02 253	1.06 289	0.00 1	1.90 352	0.84 308	0.16 323	0.00 1	0.04 106	0.59 370	0.04 62	0.08 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 257

cscssc	0.37 158	0.50 266	2.02 254	0.00 1	0.02 253	1.06 289	0.00 1	1.90 352	0.84 308	0.16 323	0.00 1	0.04 106	0.59 370	0.04 62	0.08 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 257

222	2.28 422	0.25 166	1.15 46	0.00 1	0.37 375	0.60 147	0.00 1	3.25 428	1.13 400	0.09 289	0.00 1	0.05 130	0.02 166	3.52 322	32.29 468	0.00 1	1.03 424	0.00 1	0.15 398	0.03 159	1.59 431

xxxx	1.42 399	0.28 176	1.49 121	0.00 1	0.59 410	0.56 139	0.00 1	3.13 422	1.14 406	0.06 263	0.01 189	0.02 50	0.02 166	2.26 257	16.08 461	0.00 1	1.09 435	0.00 1	0.15 398	0.03 159	1.42 419

test_xeample	1.52 401	0.30 183	1.50 124	0.00 1	0.58 408	0.60 147	0.00 1	3.16 423	1.14 406	0.07 272	0.08 309	0.03 86	0.02 166	3.67 331	16.54 463	0.00 1	1.08 433	0.00 1	0.15 398	0.04 194	1.50 427

ARAFT	0.68 326	1.29 403	3.36 362	0.00 1	0.00 1	1.21 391	0.00 1	2.71 401	0.81 283	0.07 272	0.00 1	0.18 222	0.03 208	3.47 321	0.05 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 380	0.22 249

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 188	0.87 348	1.78 205	0.00 1	0.91 436	1.06 289	0.00 1	0.70 193	0.77 239	0.05 243	0.00 1	0.06 149	0.06 278	0.06 93	0.26 245	0.00 1	0.69 377	0.00 1	0.00 1	0.20 384	0.80 378

AFF-stereo	0.36 151	0.98 367	1.62 165	0.00 1	0.09 309	0.92 244	0.00 1	0.62 186	0.84 308	0.08 281	0.00 1	0.05 130	0.05 266	0.16 131	0.06 139	0.00 1	0.63 371	0.00 1	0.00 1	0.24 395	0.84 382

GMStereo	0.14 29	0.90 358	1.71 186	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.04 12	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 166	0.02 14	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	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
CFNet-RSSM	0.21 65	0.08 53	1.39 92	0.00 1	0.12 322	0.63 158	0.00 1	1.32 280	0.15 35	0.01 105	0.00 1	0.09 174	0.00 1	0.11 120	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.01 38	0.08 140

MMNet	0.29 107	0.53 274	2.13 267	0.00 1	0.00 1	0.69 185	0.00 1	0.74 205	0.80 274	0.01 105	0.01 189	0.18 222	0.09 298	0.28 167	0.14 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.04 91

delet	0.42 193	0.47 250	1.99 251	0.00 1	0.00 1	0.61 154	0.00 1	0.68 190	0.83 298	0.06 263	0.01 189	0.51 322	0.19 329	2.68 281	0.21 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 296	0.07 125

psm_up	0.48 229	0.57 282	1.86 223	0.00 1	0.00 1	0.83 214	0.00 1	2.33 376	0.79 266	0.00 1	0.00 1	0.27 253	0.01 109	2.73 282	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.04 91

UPFNet	0.23 79	0.24 165	1.56 145	0.00 1	0.00 1	0.50 118	0.00 1	1.28 274	0.68 172	0.00 1	0.00 1	0.10 181	0.01 109	0.13 124	0.11 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.03 73

psmorigin	0.81 355	0.57 282	7.49 437	0.00 1	0.00 1	0.18 51	0.00 1	0.12 74	0.20 76	0.65 398	0.00 1	2.69 427	0.27 343	2.98 294	0.79 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.18 231

Gwc-CoAtRS	0.15 34	0.09 66	1.42 110	0.00 1	0.11 319	0.43 101	0.00 1	0.32 147	0.08 11	0.02 169	0.00 1	0.18 222	0.00 1	0.05 86	0.06 139	0.00 1	0.06 303	0.00 1	0.18 413	0.01 38	0.08 140

CREStereo	0.12 22	0.07 29	0.76 11	0.00 1	0.00 1	1.06 289	0.00 1	0.25 132	0.14 28	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.02 14	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 48
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	0.27 99	0.19 139	1.51 129	0.00 1	0.00 1	1.01 265	0.00 1	1.02 237	0.77 239	0.00 1	0.00 1	0.24 243	0.04 237	0.27 160	0.22 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.07 125

cf-r	0.46 221	0.87 348	2.51 307	0.00 1	0.00 1	1.06 289	0.00 1	0.52 172	0.64 162	0.09 289	0.00 1	0.65 337	0.00 1	2.51 271	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 296	0.09 154

GANet-RSSM	0.42 193	0.66 299	1.78 205	0.00 1	0.00 1	1.06 289	0.00 1	0.26 135	0.23 84	0.05 243	0.00 1	0.34 271	0.00 1	3.56 323	0.18 210	0.00 1	0.00 1	0.03 422	0.00 1	0.09 296	0.08 140

PSMNet-RSSM	0.44 207	0.73 318	1.65 171	0.00 1	0.00 1	1.06 289	0.00 1	0.61 183	0.70 179	0.06 263	0.01 189	0.39 292	0.00 1	3.29 311	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.07 125

GwcNet-RSSM	0.53 260	1.04 377	2.48 303	0.00 1	0.00 1	1.06 289	0.00 1	0.74 205	0.76 220	0.21 335	0.01 189	0.36 282	0.00 1	3.65 329	0.11 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 329	0.07 125

CFNet-ft	0.40 183	0.74 322	1.74 193	0.00 1	0.00 1	1.09 336	0.00 1	0.23 125	0.22 80	0.02 169	0.00 1	0.76 350	0.00 1	2.98 294	0.18 210	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.03 159	0.08 140

FADNet-RVC	0.63 311	1.29 403	3.79 385	0.01 237	0.00 1	0.47 110	0.00 1	1.51 300	0.23 84	0.00 1	0.01 189	0.12 189	0.06 278	4.05 339	0.36 281	0.00 1	0.03 280	0.00 1	0.00 1	0.42 429	0.17 225

DIP-Stereo	0.28 102	0.19 139	1.62 165	0.00 1	0.00 1	1.11 355	0.00 1	1.67 317	0.74 189	0.01 105	0.00 1	0.01 15	0.07 290	0.01 3	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.13 200
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RGC	0.61 305	0.74 322	3.31 355	0.00 1	0.01 212	0.64 161	0.00 1	1.34 284	0.26 92	0.03 211	0.61 392	0.99 371	0.19 329	3.06 298	0.81 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.10 170

Nwc_Net	0.54 267	0.75 328	3.72 381	0.00 1	0.00 1	0.66 173	0.00 1	1.05 246	0.41 120	0.01 105	0.02 275	0.88 364	0.11 308	2.65 280	0.40 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 273	0.05 110

R-Stereo Train	0.22 69	0.06 11	1.64 167	0.00 1	0.00 1	0.76 197	0.00 1	1.57 307	0.17 53	0.02 169	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 14	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 73

DeepPrunerF	1.44 400	1.17 392	9.82 445	0.02 260	0.09 309	0.90 236	0.00 1	1.42 293	6.76 448	0.23 343	0.01 189	0.22 238	0.14 316	5.71 393	1.94 383	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.02 326	0.20 384	0.14 209

RAFT-Stereo	0.22 69	0.06 11	1.64 167	0.00 1	0.00 1	0.76 197	0.00 1	1.57 307	0.17 53	0.02 169	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 14	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.20 60	0.13 98	1.39 92	0.00 1	0.01 212	0.73 192	0.00 1	0.39 159	0.18 64	0.00 1	0.01 189	0.48 307	0.48 362	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.17 225

HSM-Net_RVC	0.57 289	0.08 53	1.74 193	0.00 1	0.00 1	0.63 158	0.00 1	4.21 439	0.71 181	0.14 314	0.00 1	0.21 235	0.03 208	3.43 318	0.05 125	0.01 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 170
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.63 311	0.53 274	2.18 270	0.00 1	0.00 1	0.57 142	0.00 1	1.34 284	0.85 332	0.04 230	0.00 1	0.85 359	0.04 237	5.13 371	0.77 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.27 283

CFNet_RVC	0.40 183	0.74 322	1.74 193	0.00 1	0.00 1	1.09 336	0.00 1	0.23 125	0.22 80	0.02 169	0.00 1	0.76 350	0.00 1	2.97 293	0.18 210	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.03 159	0.08 140

CVANet_RVC	0.66 321	0.68 303	2.61 315	0.01 237	0.00 1	0.99 262	0.00 1	0.95 232	0.78 252	0.60 395	0.11 319	0.37 285	0.14 316	5.50 384	0.14 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 338	0.16 361	0.19 242

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 214	0.72 317	3.22 346	0.00 1	0.02 253	0.95 252	0.00 1	0.70 193	0.26 92	0.03 211	0.00 1	0.34 271	0.10 303	2.45 268	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.03 73
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.24 82	0.13 98	1.40 96	0.00 1	0.01 212	0.97 255	0.00 1	1.08 251	0.16 45	0.00 1	0.01 189	0.48 307	0.35 351	0.03 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 182

UCFNet_RVC	0.26 95	0.61 291	1.59 155	0.00 1	0.00 1	1.00 263	0.00 1	0.26 135	0.39 115	0.01 105	0.00 1	0.42 298	0.02 166	0.84 223	0.07 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.04 91

AdaStereo	0.25 91	0.09 66	1.34 74	0.00 1	0.00 1	0.26 60	0.00 1	1.95 359	0.75 199	0.00 1	0.00 1	0.30 261	0.01 109	0.14 128	0.13 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.05 110
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.
PS-NSSS	0.62 308	0.82 336	1.58 153	0.00 1	0.00 1	1.05 286	0.00 1	2.76 404	0.74 189	0.00 1	0.00 1	0.11 185	0.01 109	5.22 377	0.15 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.51 242	1.70 420	3.96 390	0.00 1	0.00 1	0.60 147	0.00 1	1.81 344	0.82 289	0.03 211	0.00 1	0.08 166	0.02 166	0.16 131	0.59 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 416	0.09 154

MLCV	0.35 141	0.84 341	1.96 247	0.00 1	0.00 1	0.48 112	0.00 1	0.81 217	0.29 100	0.10 296	0.00 1	0.28 256	0.03 208	1.32 241	0.80 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.09 154

StereoDRNet-Refined	0.30 118	0.19 139	1.19 54	0.00 1	0.00 1	0.81 207	0.00 1	0.92 226	0.84 308	0.00 1	0.00 1	0.50 318	0.02 166	1.27 239	0.10 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 314	0.05 110
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.52 245	0.35 214	2.75 320	0.03 276	0.09 309	0.60 147	0.00 1	1.72 322	0.84 308	0.01 105	0.00 1	0.18 222	0.04 237	3.27 310	0.23 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.25 272

StereoDRNet	0.50 238	0.89 354	2.96 332	0.02 260	0.06 297	0.51 120	0.00 1	0.45 165	0.84 308	0.00 1	0.00 1	0.33 269	0.02 166	2.82 288	0.69 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 273	0.28 284

iResNet	0.34 135	0.50 266	1.65 171	0.00 1	0.00 1	0.70 186	0.00 1	1.60 312	0.78 252	0.01 105	0.00 1	0.04 106	0.03 208	0.15 130	1.11 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.20 245

DISCO	0.35 141	0.31 190	1.99 251	0.16 354	0.16 334	0.33 81	0.00 1	0.15 91	0.30 101	0.00 1	0.01 189	1.49 408	0.00 1	1.21 237	0.63 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.12 193

NCCL2	0.38 167	1.00 374	2.12 266	0.00 1	0.01 212	0.79 202	0.00 1	0.59 180	0.38 111	0.01 105	0.00 1	0.02 50	0.03 208	2.31 260	0.21 225	0.00 1	0.00 1	0.02 414	0.00 1	0.04 194	0.13 200

DLCB_ROB	0.36 151	0.46 247	1.27 61	0.00 1	0.00 1	0.45 108	0.00 1	0.66 189	0.81 283	0.03 211	0.04 289	0.66 339	0.04 237	2.35 261	0.37 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.10 170

iResNet_ROB	0.40 183	1.20 394	1.77 201	0.00 1	0.00 1	0.73 192	0.00 1	1.03 240	0.77 239	0.07 272	0.01 189	0.08 166	0.01 109	1.85 251	0.38 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 296	0.09 154

NOSS_ROB	0.73 337	0.44 238	1.26 59	0.55 415	0.00 1	0.68 181	0.00 1	2.93 414	0.77 239	0.13 312	0.00 1	0.92 366	0.00 1	6.16 417	0.11 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.66 370

DN-CSS_ROB	0.38 167	1.27 399	2.50 306	0.01 237	0.00 1	1.01 265	0.00 1	1.21 264	0.83 298	0.02 169	0.00 1	0.19 230	0.02 166	0.10 115	0.19 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 400	0.03 73

PWC_ROB	0.84 357	1.08 384	5.06 418	0.00 1	0.00 1	0.21 55	0.00 1	2.71 401	0.82 289	0.00 1	0.20 330	0.29 258	0.03 208	3.58 325	2.10 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 425	0.26 279

PWCDC_ROB	1.13 384	1.70 420	3.52 370	0.00 1	0.00 1	1.15 375	0.00 1	2.49 383	1.39 424	0.02 169	8.80 447	0.34 271	0.09 298	1.11 231	1.20 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 436	0.21 248

PSMNet_ROB	0.54 267	1.05 378	2.53 309	0.00 1	0.00 1	0.91 239	0.00 1	0.33 151	0.75 199	0.01 105	0.00 1	0.25 246	0.03 208	3.45 319	1.31 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.10 170

UGAM	0.64 318	0.39 226	2.47 300	0.09 322	0.00 1	0.64 161	0.01 216	0.07 39	0.66 170	0.00 1	0.23 334	0.84 358	0.04 237	6.35 427	0.05 125	0.00 1	0.41 349	0.00 1	0.00 1	0.28 408	0.28 284

WCG-NET	0.18 45	0.31 190	0.77 13	0.00 1	0.00 1	0.57 142	0.01 216	0.21 114	0.07 10	0.09 289	0.34 372	0.01 15	0.05 266	0.02 14	0.16 202	0.00 1	0.19 321	0.00 1	0.00 1	0.14 346	0.66 370

WCG-NET（raft）	0.19 56	0.53 274	0.84 20	0.00 1	0.05 291	0.36 88	0.01 216	0.08 48	0.09 17	0.06 263	0.01 189	0.05 130	0.03 208	0.08 107	0.06 139	0.00 1	1.24 453	0.00 1	0.00 1	0.13 329	0.18 231

H2IRNET	0.21 65	0.51 271	1.84 218	0.00 1	0.00 1	1.08 320	0.01 216	0.15 91	0.25 91	0.00 1	0.00 1	0.06 149	0.01 109	0.03 46	0.05 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 391	0.07 125

MyStereo07	0.30 118	0.34 210	1.49 121	0.00 1	0.25 362	0.98 257	0.01 216	0.06 30	0.57 153	0.35 372	0.00 1	0.01 15	0.06 278	0.49 199	0.09 159	0.00 1	0.79 391	0.00 1	0.08 361	0.02 110	0.32 293

MyStereo06	0.53 260	0.36 217	2.90 329	0.01 237	0.00 1	1.11 355	0.01 216	0.56 177	0.49 131	0.74 402	0.45 381	1.24 391	1.02 393	0.39 184	0.34 268	0.00 1	0.60 369	0.00 1	0.08 361	0.01 38	0.33 298

MyStereo05	0.39 176	0.36 217	2.43 297	0.01 237	0.00 1	1.11 355	0.01 216	1.25 271	0.57 153	0.06 263	0.01 189	0.29 258	0.15 320	0.07 100	0.37 284	0.00 1	0.60 369	0.00 1	0.08 361	0.01 38	0.33 298

MyStereo04	0.37 158	0.34 210	2.41 295	0.00 1	0.25 362	0.98 257	0.01 216	1.05 246	0.28 99	0.09 289	0.01 189	0.36 282	0.12 311	0.05 86	0.35 274	0.00 1	0.79 391	0.00 1	0.08 361	0.02 110	0.32 293

plain	0.17 40	0.35 214	1.92 237	0.00 1	0.00 1	0.06 28	0.01 216	0.18 107	0.43 121	0.01 105	0.01 189	0.02 50	0.01 109	0.05 86	0.05 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 408	0.01 48

MaDis-Stereo	0.11 17	0.41 230	1.31 70	0.00 1	0.00 1	0.05 23	0.01 216	0.08 48	0.23 84	0.01 105	0.01 189	0.04 106	0.02 166	0.03 46	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 48

StereoVision	0.24 82	0.59 286	1.92 237	0.00 1	0.00 1	0.47 110	0.01 216	0.22 118	0.84 308	0.00 1	0.30 357	0.15 203	0.02 166	0.09 112	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.01 48

ACVNet-4b	1.38 397	1.94 436	5.73 429	0.20 374	0.04 282	1.01 265	0.01 216	1.70 320	0.86 343	0.04 230	0.95 405	1.95 415	0.31 348	6.69 434	2.11 389	2.78 458	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.89 444	0.34 300

testlalala	0.29 107	0.11 84	1.39 92	0.00 1	0.11 319	1.06 289	0.01 216	0.71 199	0.74 189	0.14 314	0.08 309	0.04 106	0.04 237	0.06 93	0.03 83	0.00 1	1.11 436	0.00 1	0.12 384	0.00 1	0.14 209

LL-Strereo	0.97 367	1.43 411	3.41 366	0.01 237	0.50 395	0.63 158	0.01 216	2.00 363	0.77 239	0.48 387	0.00 1	0.54 324	0.29 345	6.25 423	0.10 162	0.01 387	0.93 422	0.00 1	0.00 1	0.28 408	1.72 436

SDNR	1.35 395	0.47 250	4.08 395	0.09 322	0.21 347	3.25 435	0.01 216	3.18 425	1.52 429	1.87 428	1.66 416	1.52 411	0.36 353	7.18 444	1.05 351	0.03 412	0.08 307	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.49 340

LoS	0.16 36	0.10 75	0.97 27	0.02 260	0.00 1	1.04 281	0.01 216	0.07 39	0.75 199	0.01 105	0.01 189	0.16 212	0.04 237	0.07 100	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.10 9	0.08 53	0.73 10	0.00 1	0.00 1	0.20 53	0.01 216	0.08 48	0.75 199	0.01 105	0.00 1	0.08 166	0.03 208	0.03 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

CASS	0.10 9	0.08 53	1.10 44	0.00 1	0.00 1	0.13 45	0.01 216	0.15 91	0.18 64	0.21 335	0.00 1	0.02 50	0.02 166	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.03 73
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.32 129	0.67 300	1.66 174	0.00 1	0.23 359	1.13 369	0.01 216	0.94 230	0.76 220	0.00 1	0.05 291	0.05 130	0.01 109	0.16 131	0.05 125	0.00 1	0.24 328	0.00 1	0.00 1	0.17 366	0.23 257

Wz-Net-MNSev	0.63 311	1.38 409	4.48 403	0.00 1	0.00 1	0.22 57	0.01 216	1.31 278	1.13 400	0.01 105	0.05 291	0.14 196	0.16 323	3.05 297	0.40 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 296	0.23 257

test_5	0.39 176	0.73 318	2.28 286	0.01 237	0.22 350	0.84 219	0.01 216	1.02 237	0.77 239	0.12 309	0.00 1	0.30 261	0.01 109	0.82 221	0.03 83	0.00 1	0.04 290	0.00 1	0.00 1	0.15 352	0.46 329

SA-5K	0.32 129	0.67 300	1.66 174	0.00 1	0.23 359	1.13 369	0.01 216	0.94 230	0.76 220	0.00 1	0.05 291	0.05 130	0.01 109	0.16 131	0.05 125	0.00 1	0.24 328	0.00 1	0.00 1	0.17 366	0.23 257

Sa-1000	0.44 207	0.58 285	1.85 221	0.00 1	0.22 350	1.09 336	0.01 216	2.98 415	0.75 199	0.00 1	0.09 312	0.04 106	0.00 1	0.21 143	0.00 1	0.00 1	0.50 358	0.00 1	0.13 386	0.12 324	0.12 193

DDUNet	0.51 242	0.87 348	2.33 290	0.00 1	0.00 1	0.80 205	0.01 216	1.16 260	0.77 239	0.08 281	0.01 189	1.11 382	0.01 109	2.02 252	0.77 340	0.02 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 296	0.10 170

AASNet	0.40 183	0.98 367	2.57 313	0.00 1	0.00 1	0.93 246	0.01 216	0.79 215	0.82 289	0.01 105	0.00 1	0.38 290	0.02 166	0.62 213	0.43 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 416	0.14 209

test-3	0.30 118	0.10 75	1.49 121	0.20 374	0.38 377	0.44 105	0.01 216	1.59 311	0.08 11	0.04 230	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.08 107	0.24 237	0.00 1	0.47 354	0.00 1	0.20 422	0.13 329	0.43 320

test_1	0.30 118	0.10 75	1.50 124	0.21 377	0.38 377	0.44 105	0.01 216	1.58 310	0.08 11	0.04 230	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.07 100	0.24 237	0.00 1	0.47 354	0.00 1	0.20 422	0.13 329	0.43 320

SACVNet	0.51 242	0.61 291	1.98 249	0.00 1	0.00 1	1.02 271	0.01 216	1.04 245	0.44 123	0.07 272	0.00 1	0.23 240	0.02 166	4.19 345	0.29 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 391	0.13 200

test_3	0.31 126	0.10 75	1.52 132	0.20 374	0.40 380	0.54 129	0.01 216	1.68 318	0.08 11	0.16 323	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.07 100	0.24 237	0.00 1	0.50 358	0.00 1	0.20 422	0.13 329	0.38 311

ADLNet2	0.61 305	0.68 303	2.76 321	0.00 1	0.00 1	0.90 236	0.01 216	0.82 218	0.92 358	0.00 1	0.07 305	1.45 405	0.02 166	4.04 338	0.13 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 384	0.11 182

RALAANet	0.22 69	0.93 363	1.77 201	0.00 1	0.00 1	0.35 84	0.01 216	0.45 165	0.06 8	0.01 105	0.00 1	0.05 130	0.09 298	0.07 100	0.22 231	0.00 1	0.24 328	0.00 1	0.04 343	0.14 346	0.01 48

ADLNet	0.48 229	0.43 235	1.71 186	0.00 1	0.00 1	0.66 173	0.01 216	1.16 260	0.84 308	0.21 335	0.01 189	1.00 372	0.02 166	2.88 292	0.34 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 329	0.24 267

APVNet	0.58 292	0.59 286	3.15 345	0.00 1	0.00 1	0.93 246	0.01 216	0.62 186	0.86 343	0.03 211	0.01 189	0.34 271	0.04 237	4.50 359	0.33 263	0.00 1	0.00 1	0.03 422	0.00 1	0.18 373	0.05 110

SFCPSM	0.24 82	0.11 84	1.53 136	0.00 1	0.05 291	0.35 84	0.01 216	1.54 302	0.77 239	0.01 105	0.00 1	0.12 189	0.02 166	0.06 93	0.05 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 326	0.03 159	0.06 120

Syn2CoEx	0.71 331	1.32 406	4.61 405	0.00 1	0.00 1	0.12 42	0.01 216	1.08 251	0.84 308	0.04 230	0.00 1	0.49 314	0.21 333	4.92 368	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 346	0.32 293

UNet	0.29 107	0.26 170	2.47 300	0.00 1	0.00 1	0.71 188	0.01 216	0.52 172	0.81 283	0.00 1	0.00 1	0.37 285	0.02 166	0.46 195	0.10 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.04 91

acv_ft	0.30 118	0.44 238	1.83 215	0.00 1	0.00 1	0.42 98	0.01 216	0.69 192	0.83 298	0.23 343	0.01 189	0.70 346	0.12 311	0.08 107	0.18 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 402	0.17 225

HGLStereo	0.35 141	0.40 228	1.83 215	0.00 1	0.00 1	0.65 169	0.01 216	0.68 190	0.39 115	0.03 211	0.01 189	0.47 303	0.03 208	2.14 255	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 273	0.04 91

DMCA	0.30 118	0.38 223	2.48 303	0.00 1	0.01 212	0.98 257	0.01 216	0.47 167	0.80 274	0.02 169	0.01 189	0.05 130	0.00 1	0.25 149	0.29 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.10 170

FADNet_RVC	0.69 329	1.26 398	3.48 369	0.00 1	0.00 1	1.10 349	0.01 216	1.57 307	0.65 165	0.02 169	0.05 291	0.26 252	0.03 208	3.16 304	0.30 253	0.21 429	0.25 332	0.08 438	0.28 447	0.53 434	0.62 363

FADNet	0.64 318	1.21 395	3.32 357	0.00 1	0.01 212	0.79 202	0.01 216	1.01 236	0.65 165	0.01 105	0.01 189	0.17 218	0.15 320	4.45 356	0.37 284	0.17 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 431	0.12 193

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 284	0.82 336	1.94 245	0.12 338	0.00 1	1.12 360	0.01 216	0.96 233	0.72 185	0.00 1	0.05 291	0.37 285	0.03 208	3.45 319	0.15 200	1.07 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 361	0.25 272

BEATNet_4x	0.39 176	1.05 378	2.97 333	0.00 1	0.00 1	0.30 66	0.01 216	1.22 266	0.46 126	0.00 1	0.00 1	0.31 264	0.03 208	0.37 178	0.64 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.42 317

AF-Net	0.60 300	0.87 348	3.34 358	0.00 1	0.00 1	0.41 94	0.01 216	1.52 301	0.64 162	0.17 331	0.05 291	1.28 393	0.46 360	2.51 271	0.52 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 324	0.10 170

NCC-stereo	0.63 311	0.82 336	3.34 358	0.03 276	0.03 270	1.04 281	0.01 216	1.03 240	0.31 102	0.14 314	0.19 328	0.64 333	0.05 266	3.67 331	1.18 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.07 125

Abc-Net	0.63 311	0.82 336	3.34 358	0.03 276	0.03 270	1.04 281	0.01 216	1.03 240	0.31 102	0.14 314	0.19 328	0.64 333	0.05 266	3.67 331	1.18 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.07 125
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PVD	1.08 377	1.09 385	4.07 394	0.61 423	1.15 448	0.72 190	0.01 216	0.93 229	1.18 420	2.39 433	0.00 1	0.65 337	0.11 308	2.60 276	4.29 413	0.00 1	0.82 397	0.00 1	0.13 386	0.12 324	0.75 374

SHD	0.76 343	1.05 378	4.19 397	0.65 430	0.21 347	0.01 6	0.01 216	1.48 298	0.83 298	1.69 423	0.00 1	0.63 330	0.09 298	2.22 256	1.51 374	0.00 1	0.21 324	0.00 1	0.07 357	0.15 352	0.11 182

XQC	0.94 364	1.30 405	4.44 402	0.65 430	0.07 301	0.42 98	0.01 216	2.88 412	0.85 332	0.28 355	0.01 189	0.67 340	0.21 333	3.24 309	3.25 402	0.00 1	0.24 328	0.00 1	0.04 343	0.20 384	0.11 182

RTSC	0.99 369	1.38 409	4.55 404	0.22 380	0.19 337	0.23 58	0.01 216	1.46 294	0.84 308	0.31 363	0.35 373	0.58 325	0.04 237	2.47 270	5.88 426	0.00 1	0.53 363	0.00 1	0.14 393	0.35 419	0.29 286

CC-Net-ROB	0.77 346	0.99 371	2.18 270	0.07 313	0.00 1	1.09 336	0.01 216	3.10 421	0.75 199	0.01 105	0.00 1	0.14 196	0.01 109	5.65 390	0.34 268	0.56 437	0.00 1	0.21 449	0.00 1	0.17 366	0.02 65

GANetREF_RVC	0.63 311	1.05 378	3.03 334	0.00 1	0.00 1	1.16 378	0.01 216	2.03 365	0.75 199	0.00 1	0.01 189	0.28 256	0.04 237	4.13 343	0.10 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.05 110
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
TDLM	0.60 300	0.76 331	1.77 201	0.05 290	0.00 1	1.10 349	0.01 216	0.51 171	0.79 266	0.34 369	0.01 189	0.27 253	0.22 337	5.44 381	0.35 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 352	0.19 242

CFNet	0.66 321	1.12 388	2.37 292	0.00 1	0.00 1	1.06 289	0.01 216	1.36 288	0.74 189	0.01 105	0.01 189	0.13 194	0.01 109	5.85 394	0.30 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 373	0.07 125

AANet_RVC	0.94 364	1.27 399	3.68 380	0.01 237	0.00 1	0.68 181	0.01 216	0.92 226	0.22 80	0.02 169	1.41 412	0.95 368	0.04 237	5.97 404	3.10 401	0.16 424	0.10 311	0.00 1	0.00 1	0.09 296	0.26 279

HITNet	0.31 126	0.97 366	2.32 289	0.00 1	0.00 1	0.24 59	0.01 216	1.38 289	0.37 110	0.00 1	0.00 1	0.14 196	0.02 166	0.05 86	0.19 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.41 315
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
DPSNet	1.65 408	0.46 247	7.31 436	0.30 392	0.11 319	1.54 412	0.01 216	4.48 441	1.14 406	0.11 304	0.01 189	0.82 356	3.51 434	5.89 397	5.84 425	0.02 404	0.29 337	0.03 422	0.23 429	0.23 394	0.59 356

HSM	0.68 326	0.52 273	1.54 139	0.00 1	0.00 1	0.54 129	0.01 216	1.08 251	0.77 239	0.00 1	0.01 189	2.23 422	0.63 373	6.04 409	0.14 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.08 140

FBW_ROB	1.04 374	0.84 341	2.48 303	0.10 325	0.01 212	0.64 161	0.01 216	2.37 380	0.83 298	0.01 105	0.01 189	1.09 380	0.05 266	8.21 449	2.94 400	0.05 415	0.01 264	0.09 439	0.01 314	0.06 236	0.97 392

XPNet_ROB	0.46 221	0.67 300	1.69 182	0.01 237	0.00 1	0.94 249	0.01 216	1.32 280	0.65 165	0.03 211	0.00 1	0.17 218	0.02 166	2.82 288	0.66 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.18 231

ETE_ROB	0.43 202	0.73 318	1.87 224	0.00 1	0.00 1	0.94 249	0.01 216	1.75 329	0.79 266	0.03 211	0.00 1	0.16 212	0.02 166	1.81 250	0.36 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.08 140

PDISCO_ROB	0.72 334	1.06 383	3.39 365	0.18 364	0.00 1	1.54 412	0.01 216	2.80 408	0.73 188	0.16 323	0.01 189	0.80 355	0.28 344	2.38 264	0.48 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 422	0.18 231

DispFullNet	1.25 387	0.95 365	3.73 382	1.00 445	0.79 426	0.43 101	0.01 216	1.70 320	0.82 289	2.55 435	0.63 393	1.08 377	8.75 454	0.84 223	1.36 371	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.24 395	0.19 242

LALA_ROB	0.45 214	0.73 318	1.91 233	0.00 1	0.01 212	0.98 257	0.01 216	1.99 362	0.84 308	0.15 320	0.00 1	0.09 174	0.01 109	1.06 229	1.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.05 110

model_zeroshot	0.47 225	0.43 235	1.54 139	0.61 423	0.72 422	0.85 223	0.02 280	0.88 222	0.57 153	0.92 409	0.00 1	0.43 299	0.01 109	0.78 219	0.10 162	0.00 1	0.63 371	0.00 1	0.11 378	0.01 38	0.71 373

IGEV-BASED-STEREO-	0.08 3	0.09 66	0.28 1	0.00 1	0.00 1	0.09 36	0.02 280	0.17 101	0.17 53	0.09 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.33 263	0.00 1	0.34 341	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.09 154

test_for_model	0.85 358	0.41 230	1.45 116	2.49 458	0.08 306	0.81 207	0.02 280	0.34 152	0.70 179	0.18 333	0.00 1	0.00 1	0.03 208	0.00 1	0.04 111	0.00 1	0.89 412	0.00 1	0.00 1	8.43 466	1.07 396

DispNO	0.79 351	0.92 362	3.35 361	0.00 1	0.00 1	0.73 192	0.02 280	1.72 322	0.76 220	0.01 105	0.53 388	1.33 397	0.06 278	5.13 371	0.92 346	0.00 1	0.00 1	0.03 422	0.11 378	0.05 209	0.07 125

UniTT-Stereo	0.11 17	0.20 145	1.58 153	0.00 1	0.00 1	0.10 39	0.02 280	0.07 39	0.05 5	0.00 1	0.08 309	0.02 50	0.01 109	0.03 46	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 296	0.00 1

Ntro	0.75 341	1.79 426	3.54 375	0.05 290	0.37 375	1.03 275	0.02 280	0.99 234	0.76 220	0.02 169	0.00 1	0.76 350	0.08 295	3.23 308	1.32 368	0.07 418	0.04 290	0.01 400	0.00 1	0.84 443	0.13 200

GASNet	0.78 350	1.91 434	4.72 408	0.00 1	0.00 1	0.55 134	0.02 280	1.39 291	0.47 127	0.01 105	0.13 322	0.50 318	0.12 311	4.27 350	0.96 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 428	0.09 154

GMOStereo	0.29 107	0.49 257	1.56 145	0.00 1	0.56 404	0.87 227	0.02 280	0.18 107	0.17 53	0.01 105	0.01 189	0.25 246	0.01 109	0.04 62	0.01 40	0.00 1	1.23 449	0.00 1	0.00 1	0.18 373	0.18 231

error version	0.29 107	0.49 257	1.56 145	0.00 1	0.56 404	0.87 227	0.02 280	0.18 107	0.17 53	0.01 105	0.01 189	0.25 246	0.01 109	0.04 62	0.01 40	0.00 1	1.23 449	0.00 1	0.00 1	0.18 373	0.18 231

test-v	0.29 107	0.49 257	1.56 145	0.00 1	0.56 404	0.87 227	0.02 280	0.18 107	0.17 53	0.01 105	0.01 189	0.25 246	0.01 109	0.04 62	0.01 40	0.00 1	1.23 449	0.00 1	0.00 1	0.18 373	0.18 231

TRStereo	0.60 300	0.44 238	2.21 273	0.19 367	0.03 270	1.38 410	0.02 280	3.93 437	0.92 358	0.01 105	0.28 350	0.12 189	0.39 356	0.36 175	0.04 111	0.00 1	0.30 338	0.00 1	0.23 429	0.01 38	1.08 397

test-2	0.29 107	0.49 257	1.56 145	0.00 1	0.56 404	0.87 227	0.02 280	0.18 107	0.17 53	0.01 105	0.01 189	0.25 246	0.01 109	0.04 62	0.01 40	0.00 1	1.23 449	0.00 1	0.00 1	0.18 373	0.18 231

Prome-Stereo	0.28 102	0.06 11	1.40 96	0.10 325	0.00 1	1.16 378	0.02 280	0.39 159	0.88 350	0.02 169	0.52 387	0.05 130	0.69 374	0.28 167	0.07 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 73

s12784h	0.27 99	0.08 53	1.46 118	0.00 1	0.00 1	1.06 289	0.02 280	1.66 316	0.75 199	0.01 105	0.36 374	0.02 50	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.02 65

GES	0.23 79	0.19 139	1.56 145	0.00 1	0.00 1	1.07 309	0.02 280	0.73 204	0.15 35	0.00 1	0.02 275	0.11 185	0.08 295	0.44 193	0.16 202	0.01 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.09 154

EDNetEfficientorigin	6.27 453	0.89 354	98.14 478	0.02 260	0.04 282	0.40 91	0.02 280	0.35 153	2.94 437	6.98 451	3.06 421	1.29 394	1.87 413	4.32 353	4.60 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.35 306

ac_64	0.48 229	0.32 197	2.27 285	0.04 284	0.01 212	0.44 105	0.02 280	0.36 155	0.83 298	0.15 320	0.01 189	0.88 364	0.04 237	3.90 337	0.21 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.06 120

RP	0.52 245	0.68 303	2.56 311	0.00 1	0.01 212	0.61 154	0.02 280	1.31 278	0.62 160	0.05 243	0.01 189	0.98 370	0.17 326	2.86 290	0.33 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 329	0.09 154

stereogan	0.57 289	0.38 223	3.12 343	0.01 237	0.01 212	0.64 161	0.02 280	1.11 255	0.96 365	0.08 281	0.01 189	1.66 413	0.45 359	2.60 276	0.05 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 361	0.07 125

PA-Net	0.72 334	0.91 359	3.91 387	0.03 276	0.07 301	0.87 227	0.02 280	0.78 212	0.83 298	0.01 105	0.00 1	0.43 299	0.06 278	5.10 370	1.30 365	0.01 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.12 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MFMNet_re	0.38 167	1.27 399	3.38 364	0.65 430	0.00 1	0.17 50	0.02 280	0.07 39	1.02 372	0.03 211	0.03 283	0.12 189	0.00 1	0.27 160	0.37 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 380	0.11 182

GCAP-BAT	0.53 260	0.12 91	1.52 132	0.56 418	0.51 398	1.23 394	0.03 301	0.76 210	0.44 123	0.57 394	0.69 396	0.85 359	0.07 290	0.41 186	0.35 274	0.00 1	1.04 425	0.00 1	0.40 455	0.05 209	0.95 390

GCST	0.46 221	0.99 371	2.56 311	0.00 1	0.82 429	0.32 72	0.03 301	0.23 125	0.08 11	0.05 243	0.41 377	0.14 196	0.04 237	3.09 301	0.30 253	0.00 1	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.11 314	0.10 170

MSKI-zero shot	0.34 135	0.12 91	1.70 184	0.55 415	0.44 383	1.10 349	0.03 301	0.91 224	0.22 80	0.22 339	0.05 291	0.06 149	0.00 1	0.16 131	0.04 111	0.00 1	0.87 410	0.00 1	0.18 413	0.02 110	0.22 249

SQANet	0.58 292	1.73 423	3.08 340	0.05 290	0.48 391	0.36 88	0.03 301	0.52 172	0.74 189	0.04 230	0.23 334	0.50 318	0.06 278	2.37 262	0.97 348	0.02 404	0.03 280	0.01 400	0.00 1	0.21 390	0.11 182

gwcnet-sp	0.35 141	0.37 219	3.29 351	0.00 1	0.00 1	0.51 120	0.03 301	0.74 205	0.76 220	0.01 105	0.01 189	0.09 174	0.04 237	0.88 225	0.13 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.04 91

scenet	0.35 141	0.37 219	3.29 351	0.00 1	0.00 1	0.51 120	0.03 301	0.74 205	0.76 220	0.01 105	0.01 189	0.09 174	0.04 237	0.88 225	0.13 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.04 91

ssnet	0.35 141	0.37 219	3.29 351	0.00 1	0.00 1	0.51 120	0.03 301	0.74 205	0.76 220	0.01 105	0.01 189	0.09 174	0.04 237	0.88 225	0.13 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.04 91

IPLGR	0.50 238	0.22 157	2.74 319	0.03 276	0.02 253	1.08 320	0.03 301	1.95 359	0.75 199	0.09 289	0.00 1	0.18 222	0.22 337	2.57 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.05 110

raftrobust	0.30 118	0.78 333	1.65 171	0.00 1	1.25 450	0.66 173	0.03 301	0.10 62	0.32 104	0.02 169	0.00 1	0.03 86	0.03 208	0.22 146	0.13 183	0.00 1	0.44 350	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.22 249

RALCasStereoNet	0.47 225	0.74 322	1.56 145	0.21 377	0.97 440	0.36 88	0.03 301	0.20 112	0.77 239	0.10 296	0.07 305	0.05 130	0.08 295	0.35 173	0.38 292	0.00 1	1.68 462	0.00 1	0.00 1	0.10 309	1.83 449

111	0.42 193	0.98 367	2.02 254	0.00 1	0.02 253	1.06 289	0.03 301	1.98 361	0.83 298	0.30 359	0.01 189	0.21 235	0.05 266	0.13 124	0.09 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 273	0.65 369

DMCA-RVC	0.44 207	0.94 364	4.10 396	0.00 1	0.03 270	0.76 197	0.03 301	0.11 65	0.15 35	0.01 105	0.01 189	0.08 166	0.32 349	1.61 248	0.51 309	0.00 1	0.02 272	0.01 400	0.00 1	0.03 159	0.05 110

STTStereo	0.33 132	0.49 257	2.91 331	0.00 1	0.00 1	0.83 214	0.03 301	0.28 139	0.16 45	0.02 169	0.00 1	0.20 234	0.03 208	1.52 245	0.08 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 73

edge stereo	0.62 308	0.30 183	3.04 335	0.01 237	0.03 270	0.32 72	0.03 301	1.28 274	0.69 177	0.21 335	0.32 370	1.29 394	0.19 329	4.12 342	0.40 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 314	0.14 209

NVstereo2D	0.53 260	0.22 157	2.52 308	0.00 1	0.00 1	0.58 146	0.03 301	1.62 314	0.99 371	0.05 243	0.00 1	0.48 307	0.00 1	3.88 336	0.08 151	0.00 1	0.05 300	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.06 120

DeepPruner_ROB	0.34 135	0.75 328	2.38 293	0.00 1	0.00 1	1.12 360	0.03 301	0.30 142	0.16 45	0.00 1	0.00 1	0.39 292	0.03 208	1.27 239	0.14 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.10 170

NVStereoNet_ROB	1.74 413	1.83 427	4.79 414	0.81 443	0.29 368	0.67 179	0.03 301	1.46 294	1.75 433	0.65 398	5.98 434	2.38 425	2.95 431	6.77 436	2.70 396	0.69 439	0.37 346	0.04 431	0.19 418	0.27 402	0.24 267
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
rrr	0.72 334	0.71 312	4.76 410	0.16 354	0.15 330	0.32 72	0.04 318	1.80 343	0.61 157	0.24 347	0.01 189	0.05 130	0.07 290	1.19 233	2.07 386	0.00 1	0.47 354	0.00 1	0.18 413	0.15 352	1.48 425

LL-Strereo2	0.34 135	0.87 348	1.70 184	0.64 428	0.84 432	0.54 129	0.04 318	0.15 91	0.18 64	0.02 169	0.00 1	0.03 86	0.02 166	0.26 156	0.26 245	0.00 1	0.13 315	0.00 1	0.01 314	0.04 194	0.98 393

4D-IteraStereo	0.34 135	0.84 341	2.31 288	0.00 1	0.00 1	0.42 98	0.04 318	0.10 62	0.09 17	0.02 169	0.01 189	0.00 1	0.01 109	0.36 175	0.49 308	0.00 1	0.36 345	0.00 1	0.00 1	0.07 254	1.72 436

STrans-v2	0.88 360	0.32 197	1.71 186	0.00 1	0.01 212	0.85 223	0.04 318	2.45 382	0.89 353	0.48 387	0.85 401	1.10 381	2.06 417	6.49 433	0.25 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.09 154

Consistency-Raft	0.45 214	0.60 290	3.05 336	0.13 343	0.03 270	0.91 239	0.04 318	1.55 305	0.78 252	0.00 1	0.02 275	0.03 86	1.12 398	0.35 173	0.42 304	0.02 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 48

rafts_anoy	0.37 158	0.77 332	1.68 179	0.43 407	0.99 441	0.53 127	0.04 318	0.16 97	0.14 28	0.08 281	0.01 189	0.06 149	0.06 278	0.58 208	0.21 225	0.00 1	1.44 458	0.00 1	0.01 314	0.05 209	0.14 209

raft+_RVC	0.35 141	0.89 354	1.67 177	0.00 1	1.28 451	0.67 179	0.04 318	0.08 48	0.15 35	0.01 105	0.00 1	0.02 50	0.04 237	0.16 131	0.18 210	0.00 1	1.39 456	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.44 325

PMTNet	0.13 25	0.08 53	0.99 32	0.00 1	0.00 1	1.05 286	0.04 318	0.21 114	0.14 28	0.00 1	0.00 1	0.04 106	0.00 1	0.04 62	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.01 48

MADNet+	4.94 449	3.56 464	47.46 466	0.42 406	0.27 365	1.99 424	0.04 318	4.45 440	1.30 423	0.07 272	0.02 275	1.81 414	0.36 353	21.82 465	14.17 456	0.00 1	0.26 334	0.00 1	0.00 1	0.28 408	0.54 349

PASM	0.66 321	0.70 311	4.95 417	0.02 260	0.00 1	0.31 69	0.04 318	0.60 182	0.35 108	0.19 334	0.01 189	0.46 302	0.04 237	5.16 373	0.05 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 329	0.15 218

otaku	0.77 346	1.78 425	3.28 350	0.09 322	0.13 325	0.88 235	0.05 328	0.78 212	0.76 220	0.03 211	1.37 411	1.03 373	0.14 316	2.73 282	1.34 370	0.06 417	0.04 290	0.01 400	0.00 1	0.63 438	0.34 300

TransformOpticalFlow	0.88 360	0.30 183	2.86 325	0.30 392	0.03 270	1.25 395	0.05 328	1.87 350	0.80 274	0.28 355	0.37 376	1.25 392	1.50 405	6.38 428	0.22 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.07 125

test_xeample3	0.77 346	0.71 312	4.91 416	0.18 364	0.22 350	0.34 83	0.05 328	1.81 344	0.61 157	0.23 343	0.03 283	0.06 149	0.05 266	1.26 238	2.12 390	0.00 1	0.69 377	0.00 1	0.23 429	0.15 352	1.78 445

LVE	3.01 437	1.95 438	4.27 401	0.56 418	0.45 387	2.06 425	0.06 331	7.66 451	9.65 454	0.08 281	10.94 455	8.86 447	1.82 411	7.24 446	1.62 377	2.04 454	0.17 319	0.04 431	0.24 439	0.24 395	0.23 257

ROB_FTStereo_v2	0.18 45	0.07 29	1.40 96	0.05 290	0.02 253	1.08 320	0.06 331	0.05 20	0.75 199	0.02 169	0.00 1	0.07 160	0.00 1	0.04 62	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 45	0.07 29	1.40 96	0.05 290	0.02 253	1.08 320	0.06 331	0.05 20	0.75 199	0.02 169	0.00 1	0.03 86	0.00 1	0.04 62	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1

RAFT + AFF	0.79 351	1.36 407	2.40 294	0.00 1	0.04 282	1.12 360	0.06 331	1.73 325	0.81 283	0.02 169	0.00 1	0.18 222	1.49 404	4.97 369	0.67 331	0.00 1	0.17 319	0.00 1	0.00 1	0.33 418	0.46 329

S-Stereo	0.70 330	0.27 174	3.29 351	0.00 1	0.00 1	0.57 142	0.06 331	2.35 378	0.84 308	0.00 1	0.90 403	0.83 357	0.11 308	4.19 345	0.14 190	0.00 1	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.34 300

RainbowNet	0.80 353	1.85 429	3.31 355	0.13 343	0.05 291	1.30 402	0.07 336	2.03 365	0.76 220	0.02 169	0.02 275	1.13 384	0.25 341	2.40 266	1.07 353	0.72 440	0.05 300	0.00 1	0.00 1	0.53 434	0.30 290

IPLG	0.59 296	0.69 308	2.25 284	0.02 260	0.00 1	1.12 360	0.07 336	1.75 329	0.79 266	0.05 243	0.00 1	0.16 212	0.14 316	4.49 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 346	0.07 125

Patchmatch Stereo++	0.18 45	0.07 29	1.40 96	0.05 290	0.01 212	1.08 320	0.07 336	0.05 20	0.75 199	0.02 169	0.00 1	0.05 130	0.00 1	0.03 46	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	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
iGMRVC	0.18 45	0.07 29	1.40 96	0.05 290	0.03 270	1.08 320	0.07 336	0.06 30	0.75 199	0.02 169	0.00 1	0.05 130	0.00 1	0.04 62	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1

iRAFT	0.18 45	0.07 29	1.40 96	0.05 290	0.01 212	1.08 320	0.07 336	0.05 20	0.75 199	0.02 169	0.00 1	0.05 130	0.00 1	0.03 46	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1

cross-raft	0.21 65	0.09 66	1.42 110	0.48 411	0.50 395	0.41 94	0.07 336	0.50 169	0.03 1	0.02 169	0.00 1	0.38 290	0.00 1	0.08 107	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 378	0.01 38	0.09 154

RAFT	0.32 129	0.87 348	1.48 119	0.29 391	0.41 381	0.12 42	0.07 336	0.12 74	0.51 134	0.00 1	0.01 189	0.47 303	0.04 237	0.04 62	0.02 67	0.00 1	0.70 380	0.00 1	0.01 314	0.42 429	0.75 374

PSM-adaLoss	0.18 45	0.07 29	1.40 96	0.05 290	0.02 253	1.08 320	0.08 343	0.05 20	0.75 199	0.02 169	0.00 1	0.07 160	0.00 1	0.04 62	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 56	0.07 29	1.41 106	0.05 290	0.02 253	1.08 320	0.08 343	0.06 30	0.76 220	0.02 169	0.00 1	0.07 160	0.00 1	0.04 62	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1

RAFT-IKP	0.18 45	0.07 29	1.41 106	0.05 290	0.01 212	1.08 320	0.08 343	0.05 20	0.75 199	0.02 169	0.00 1	0.05 130	0.00 1	0.04 62	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1

FAT-Stereo	0.55 275	0.18 135	2.58 314	0.00 1	0.00 1	0.33 81	0.08 343	2.26 375	0.84 308	0.06 263	0.88 402	0.60 327	0.51 365	2.43 267	0.08 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.16 221

GANet	0.75 341	0.69 308	2.47 300	0.00 1	0.00 1	0.79 202	0.08 343	0.61 183	0.76 220	0.13 312	0.16 326	0.68 341	0.46 360	5.61 387	2.02 385	0.00 1	0.03 280	0.01 400	0.00 1	0.11 314	0.37 309

MIPNet	0.42 193	0.59 286	2.22 274	0.02 260	0.00 1	1.11 355	0.09 348	1.88 351	0.88 350	0.11 304	0.06 302	0.22 238	0.19 329	0.74 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.08 273	0.12 193

ICVP	0.16 36	0.05 5	1.22 56	0.00 1	0.01 212	1.01 265	0.09 348	0.28 139	0.17 53	0.00 1	0.02 275	0.07 160	0.01 109	0.21 143	0.05 125	0.00 1	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.09 154
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC-Resample	0.62 308	1.24 396	4.23 399	0.03 276	0.04 282	0.41 94	0.09 348	1.32 280	0.52 135	0.01 105	0.03 283	0.44 301	0.05 266	3.11 302	0.21 225	0.07 418	0.12 313	0.05 433	0.02 326	0.11 314	0.35 306

RASNet	0.68 326	0.62 293	2.10 263	0.02 260	0.02 253	0.60 147	0.09 348	0.64 188	0.84 308	0.11 304	0.06 302	1.51 410	0.04 237	6.07 413	0.65 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.22 249

ACVNet_1	1.38 397	2.15 444	6.35 435	0.35 402	0.03 270	1.26 400	0.10 352	2.02 364	0.85 332	0.35 372	0.01 189	4.32 431	1.77 410	4.85 367	1.67 380	0.92 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 419	0.30 290

RAFT-Test	0.37 158	0.11 84	1.68 179	0.57 420	0.93 437	0.43 101	0.10 352	1.03 240	0.49 131	0.16 323	0.00 1	0.87 362	0.00 1	0.27 160	0.12 173	0.00 1	0.33 339	0.00 1	0.24 439	0.01 38	0.05 110

IRAFT_RVC	0.56 284	0.25 166	1.93 242	0.10 325	0.00 1	1.18 385	0.10 352	0.32 147	0.79 266	0.02 169	0.00 1	0.02 50	0.12 311	6.07 413	0.23 234	0.00 1	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.02 65

GwcNet	0.64 318	0.99 371	5.43 424	0.00 1	0.00 1	0.41 94	0.10 352	0.50 169	0.97 367	0.05 243	0.00 1	0.63 330	0.05 266	2.87 291	0.55 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 380	0.13 200

ACVNet	0.30 118	0.44 238	1.74 193	0.01 237	0.00 1	1.06 289	0.10 352	0.23 125	0.83 298	0.02 169	0.01 189	0.70 346	0.00 1	0.08 107	0.41 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 296	0.17 225

hitnet-ft	0.49 233	0.56 281	1.96 247	0.00 1	0.00 1	0.73 192	0.10 352	0.36 155	0.26 92	0.05 243	0.13 322	0.73 348	0.16 323	4.26 349	0.41 301	0.01 387	0.00 1	0.03 422	0.00 1	0.05 209	0.06 120

MFN_U_SF_RVC	1.09 380	1.88 431	5.37 422	0.15 349	0.10 316	0.56 139	0.10 352	1.29 277	0.47 127	0.45 385	0.27 341	1.30 396	0.72 378	4.08 340	2.28 392	0.29 432	0.34 341	0.35 452	0.55 459	0.63 438	0.60 359

DANet	0.67 324	0.21 150	2.33 290	0.25 383	0.06 297	0.50 118	0.11 359	1.62 314	0.74 189	0.22 339	0.06 302	1.07 376	0.02 166	4.45 356	1.22 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.53 346
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
KYRaft	0.26 95	0.05 5	1.37 82	0.04 284	0.00 1	1.16 378	0.12 360	0.11 65	0.78 252	0.01 105	0.29 355	0.03 86	0.75 381	0.37 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 73

GMM-Stereo	0.22 69	0.05 5	2.03 259	0.08 316	0.00 1	1.12 360	0.13 361	0.09 59	0.79 266	0.01 105	0.00 1	0.03 86	0.10 303	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 48

SAMSARA	1.56 402	1.37 408	4.23 399	1.04 446	0.75 424	4.48 443	0.13 361	1.61 313	0.74 189	3.69 439	0.66 394	3.16 428	1.06 396	4.44 355	2.82 398	0.00 1	0.63 371	0.00 1	0.13 386	0.10 309	0.22 249

Wz-Net-TNSev	1.74 413	3.45 463	13.44 454	0.00 1	0.00 1	0.45 108	0.14 363	2.57 391	0.84 308	0.09 289	0.01 189	1.33 397	0.18 327	6.16 417	5.38 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.26 400	0.41 315

SPS-STEREO	1.19 385	1.27 399	3.45 368	0.00 1	0.01 212	0.40 91	0.16 364	0.71 199	1.03 373	2.41 434	0.77 398	2.13 420	0.44 358	5.68 392	4.06 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 273	1.24 406
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	1.59 405	2.07 442	5.42 423	0.12 338	0.09 309	1.36 408	0.17 365	2.72 403	0.97 367	0.44 384	3.37 423	6.53 438	0.16 323	5.48 383	1.87 381	0.16 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 425	0.47 334

fast-acv-ft	0.34 135	0.71 312	4.20 398	0.06 307	0.01 212	0.28 63	0.17 365	0.11 65	0.34 107	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.09 298	0.13 124	0.27 248	0.01 387	0.00 1	0.03 422	0.01 314	0.27 402	0.04 91

ADCMid	1.62 406	1.76 424	8.67 442	0.04 284	0.03 270	1.61 416	0.17 365	1.49 299	1.15 413	0.88 407	0.57 390	0.86 361	0.69 374	1.18 232	12.53 454	0.01 387	0.00 1	0.29 450	0.08 361	0.20 384	0.24 267

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 372	0.65 296	4.67 407	0.54 413	0.58 408	1.03 275	0.18 368	0.99 234	0.54 137	0.48 387	5.23 432	1.13 384	0.95 390	0.52 201	0.65 323	0.01 387	0.59 368	0.00 1	0.25 441	0.11 314	0.85 386

DRaft	0.58 292	0.13 98	1.34 74	0.00 1	0.00 1	0.94 249	0.18 368	0.08 48	0.16 45	0.03 211	0.25 338	0.06 149	2.49 423	4.51 361	1.32 368	0.00 1	0.03 280	0.00 1	0.02 326	0.03 159	0.08 140

RAFT-345	0.52 245	0.07 29	1.75 200	0.11 334	0.07 301	1.17 383	0.18 368	0.21 114	0.78 252	0.00 1	0.01 189	0.09 174	0.01 109	5.87 396	0.19 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

ccnet	0.59 296	0.26 170	2.24 282	0.01 237	0.08 306	0.70 186	0.18 368	1.35 286	0.43 121	0.45 385	0.66 394	0.13 194	0.38 355	3.57 324	1.09 355	0.01 387	0.00 1	0.02 414	0.00 1	0.03 159	0.16 221

riskmin	0.49 233	0.04 2	1.45 116	0.70 437	0.80 428	0.54 129	0.20 372	1.05 246	0.20 76	0.24 347	0.27 341	1.13 384	0.00 1	0.43 190	0.41 301	0.00 1	0.80 394	0.00 1	0.26 442	0.00 1	1.23 405

Anonymous_2	1.27 388	0.19 139	1.80 211	0.70 437	0.78 425	0.61 154	0.20 372	0.92 226	0.48 129	0.22 339	0.30 357	1.44 404	0.00 1	0.43 190	0.40 297	0.01 387	0.84 406	2.29 464	11.27 469	1.29 447	1.20 404

CIPLG	0.44 207	1.17 392	2.82 324	0.10 325	0.01 212	0.93 246	0.20 372	1.76 332	0.85 332	0.04 230	0.01 189	0.16 212	0.06 278	0.16 131	0.19 219	0.00 1	0.04 290	0.01 400	0.01 314	0.17 366	0.04 91

IPLGR_C	0.45 214	1.25 397	3.05 336	0.10 325	0.01 212	0.91 239	0.20 372	1.77 335	0.86 343	0.04 230	0.01 189	0.15 203	0.07 290	0.16 131	0.19 219	0.00 1	0.04 290	0.01 400	0.02 326	0.17 366	0.04 91

ACRE	0.45 214	1.14 390	3.22 346	0.12 338	0.00 1	0.90 236	0.20 372	1.77 335	0.84 308	0.04 230	0.01 189	0.15 203	0.06 278	0.16 131	0.18 210	0.00 1	0.03 280	0.01 400	0.02 326	0.17 366	0.04 91

Pruner-Stereo	0.22 69	0.09 66	1.50 124	0.23 381	0.00 1	1.10 349	0.20 372	0.17 101	0.78 252	0.03 211	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.04 62	0.21 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 48

RTS	4.38 445	2.34 448	44.27 464	0.33 399	0.13 325	3.83 440	0.21 378	2.51 385	1.22 421	1.82 426	0.01 189	1.95 415	0.21 333	16.90 460	10.87 450	0.00 1	0.27 335	0.00 1	0.00 1	0.27 402	0.44 325

RTSA	4.38 445	2.34 448	44.27 464	0.33 399	0.13 325	3.83 440	0.21 378	2.51 385	1.22 421	1.82 426	0.01 189	1.95 415	0.21 333	16.90 460	10.87 450	0.00 1	0.27 335	0.00 1	0.00 1	0.27 402	0.44 325

MSMD_ROB	2.26 421	0.47 250	2.67 317	0.01 237	0.00 1	5.00 446	0.21 378	1.35 286	1.87 435	6.37 449	8.46 445	7.34 443	4.30 444	4.84 366	1.91 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.30 290

AIO-Stereo-zeroshot	0.74 340	0.49 257	4.66 406	0.08 316	0.61 415	0.82 211	0.24 381	1.47 296	0.11 24	0.55 391	0.10 317	2.30 424	0.81 386	0.64 214	0.31 257	0.00 1	0.53 363	0.00 1	0.29 448	0.11 314	0.59 356

IMH	3.15 438	1.88 431	3.60 376	2.20 457	0.66 418	5.10 447	0.24 381	6.87 449	4.29 444	2.29 432	7.42 438	6.28 436	3.90 437	7.15 443	3.65 406	4.34 462	0.14 316	0.05 433	0.00 1	2.16 451	0.76 376

coex-ft	8.51 459	3.17 461	75.56 469	0.00 1	0.00 1	0.18 51	0.25 383	0.14 89	19.76 460	39.57 468	4.11 426	4.60 433	9.69 456	4.10 341	7.91 437	0.02 404	0.07 305	0.00 1	0.02 326	0.13 329	0.91 387

HHNet	0.53 260	0.23 160	2.29 287	0.11 334	0.00 1	1.15 375	0.25 383	0.70 193	0.78 252	0.01 105	3.49 424	0.04 106	0.69 374	0.02 14	0.70 336	0.03 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.03 73

NF-Stereo	0.54 267	0.06 11	1.59 155	0.19 367	0.00 1	1.09 336	0.25 383	0.22 118	1.13 400	0.02 169	0.00 1	0.02 50	0.00 1	6.05 410	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

OCTAStereo	0.54 267	0.06 11	1.59 155	0.19 367	0.00 1	1.09 336	0.25 383	0.22 118	1.13 400	0.02 169	0.00 1	0.02 50	0.00 1	6.03 408	0.18 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

PSM-softLoss	0.55 275	0.06 11	1.89 227	0.27 386	0.00 1	1.08 320	0.25 383	0.12 74	1.06 381	0.03 211	0.01 189	0.02 50	0.01 109	5.92 401	0.18 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

KMStereo	0.55 275	0.06 11	1.89 227	0.27 386	0.00 1	1.08 320	0.25 383	0.12 74	1.06 381	0.03 211	0.01 189	0.02 50	0.01 109	5.92 401	0.18 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

RE-Stereo	0.54 267	0.06 11	1.59 155	0.19 367	0.00 1	1.09 336	0.25 383	0.22 118	1.13 400	0.02 169	0.00 1	0.02 50	0.00 1	6.05 410	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

TVStereo	0.54 267	0.06 11	1.59 155	0.19 367	0.00 1	1.09 336	0.25 383	0.22 118	1.13 400	0.02 169	0.00 1	0.02 50	0.00 1	6.05 410	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 392	2.80 455	5.36 421	0.02 260	0.04 282	3.44 437	0.26 391	2.19 371	0.77 239	0.25 350	0.27 341	1.37 400	0.02 166	5.99 407	1.05 351	0.16 424	0.72 383	0.01 400	0.26 442	0.40 427	0.82 379

ADCPNet	1.58 404	1.00 374	8.71 443	0.01 237	0.19 337	2.69 427	0.26 391	1.15 258	0.54 137	0.04 230	0.02 275	1.41 402	1.76 409	2.52 273	9.78 446	0.00 1	0.46 353	0.00 1	0.64 461	0.07 254	0.34 300

AAGNet	0.99 369	0.08 53	1.59 155	0.15 349	0.27 365	1.14 374	0.27 393	0.06 30	0.78 252	0.01 105	0.00 1	0.01 15	0.97 391	3.60 326	10.81 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1

pmcnn	2.36 426	0.83 340	6.15 433	0.33 399	0.84 432	0.35 84	0.27 393	2.18 370	1.42 426	0.48 387	7.35 437	14.60 458	0.75 381	5.45 382	5.37 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 361	0.63 367

WAO-6	2.63 430	1.16 391	3.22 346	0.00 1	0.00 1	3.86 442	0.28 395	6.13 447	7.35 449	0.60 395	6.78 436	7.62 445	2.68 425	6.42 429	6.11 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 366	0.12 193

TorneroNet-64	6.70 456	2.13 443	3.92 388	2.14 453	0.65 416	19.09 465	0.28 395	12.19 462	25.73 467	6.44 450	12.54 460	19.33 464	4.76 447	10.25 457	6.87 431	1.10 451	0.00 1	0.12 442	0.00 1	4.20 457	2.19 457

EGLCR-Stereo	0.43 202	0.07 29	1.21 55	0.58 421	0.65 416	1.64 417	0.31 397	1.15 258	0.19 74	0.43 383	0.02 275	0.00 1	0.02 166	0.38 182	0.14 190	0.00 1	0.66 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 402

RAFT_R40	0.54 267	0.06 11	1.55 141	0.06 307	0.15 330	1.10 349	0.31 397	0.31 146	0.78 252	0.02 169	0.03 283	0.07 160	0.29 345	5.98 405	0.10 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 82	0.07 29	1.16 49	0.06 307	0.02 253	1.08 320	0.31 397	0.04 12	0.75 199	0.02 169	0.00 1	0.00 1	1.22 402	0.03 46	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.05 110

ADCRef	1.10 381	1.10 386	4.78 412	0.02 260	0.02 253	0.87 227	0.31 397	0.76 210	0.88 350	0.71 401	0.17 327	0.18 222	0.80 385	2.63 279	8.56 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 314	0.11 182

MDST_ROB	1.73 412	0.11 84	3.61 377	0.13 343	0.15 330	5.47 449	0.31 397	4.97 443	0.87 347	6.33 448	1.52 414	1.03 373	1.19 401	6.22 421	2.13 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.60 359

NRIStereo	0.22 69	0.06 11	1.40 96	0.05 290	0.01 212	1.16 378	0.32 402	0.04 12	0.81 283	0.04 230	0.01 189	0.11 185	0.01 109	0.14 128	0.02 67	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.10 170

WAO-8	5.42 451	2.80 455	3.98 392	0.62 425	0.10 316	13.77 459	0.33 403	11.99 460	24.10 464	5.25 442	10.38 454	13.44 452	4.55 445	9.38 453	4.72 416	0.80 443	0.34 341	0.71 456	0.13 386	0.74 441	0.25 272

Venus	5.42 451	2.80 455	3.98 392	0.62 425	0.10 316	13.77 459	0.33 403	11.99 460	24.10 464	5.25 442	10.32 453	13.44 452	4.55 445	9.38 453	4.72 416	0.80 443	0.34 341	0.71 456	0.13 386	0.74 441	0.25 272

CRE-IMP	0.22 69	0.06 11	1.43 114	0.05 290	0.02 253	1.12 360	0.33 403	0.04 12	1.08 386	0.02 169	0.00 1	0.12 189	0.00 1	0.03 46	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.09 154

UGAM-zero	0.87 359	0.13 98	1.99 251	0.10 325	0.31 371	0.81 207	0.34 406	1.28 274	0.32 104	0.56 393	0.00 1	2.63 426	0.72 378	6.21 420	0.20 224	0.00 1	0.51 361	0.00 1	0.26 442	0.01 38	0.96 391

FCDSN-DC	2.93 435	0.54 278	2.88 328	0.00 1	0.01 212	1.78 421	0.36 407	2.20 372	1.51 428	8.28 455	10.99 456	11.61 449	8.55 453	5.36 380	4.05 411	0.02 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.48 336
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DSFCA	0.49 233	0.39 226	1.59 155	0.00 1	0.01 212	0.96 253	0.36 407	0.40 162	0.80 274	0.03 211	0.31 363	0.04 106	0.23 339	3.83 334	0.81 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 159	0.09 154

NaN_ROB	1.04 374	1.12 388	3.41 366	0.17 362	0.19 337	0.57 142	0.37 409	2.65 395	0.98 370	0.55 391	0.32 370	0.47 303	1.16 400	5.20 376	2.78 397	0.00 1	0.02 272	0.01 400	0.05 347	0.13 329	0.54 349

notaker	4.71 447	2.04 440	5.58 427	4.15 462	0.96 439	4.99 445	0.39 410	7.65 450	2.25 436	5.67 447	11.58 458	16.87 461	4.26 443	8.06 448	6.65 430	5.74 464	0.02 272	0.10 440	0.07 357	5.45 460	1.65 435

DisPM	0.22 69	0.09 66	1.74 193	0.11 334	0.00 1	1.16 378	0.40 411	0.08 48	0.68 172	0.03 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 100	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

PFNet+	0.28 102	0.10 75	1.61 162	0.08 316	0.01 212	1.12 360	0.41 412	0.12 74	0.80 274	0.08 281	0.01 189	0.02 50	0.00 1	1.19 233	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

KSHMR	3.98 443	1.95 438	4.86 415	3.06 460	1.84 457	5.37 448	0.45 413	9.03 455	13.93 457	2.07 430	9.17 449	7.12 441	2.12 418	5.60 385	3.40 403	2.12 456	0.44 350	0.53 454	0.23 429	4.01 456	2.35 459

TorneroNet	7.29 457	2.19 446	3.95 389	2.15 454	1.14 447	19.79 466	0.46 414	13.22 463	25.82 468	8.31 456	16.76 464	17.46 463	5.75 448	10.79 458	8.91 443	2.32 457	0.03 280	0.12 442	0.00 1	4.70 458	2.01 455

IGEV_Zeroshot_test	0.56 284	0.12 91	3.25 349	0.16 354	0.47 388	0.55 134	0.46 414	0.53 175	0.38 111	0.70 400	0.49 385	1.08 377	0.49 363	0.36 175	0.31 257	0.00 1	0.37 346	0.00 1	0.13 386	0.03 159	1.33 410

G-Net	1.24 386	0.34 210	3.85 386	0.05 290	0.48 391	1.68 419	0.46 414	0.23 125	0.44 123	1.33 419	8.94 448	2.28 423	0.79 384	2.37 262	1.18 357	0.01 387	0.03 280	0.02 414	0.09 368	0.07 254	0.11 182

CBMV_ROB	1.08 377	0.23 160	2.20 272	0.01 237	0.00 1	1.37 409	0.46 414	3.27 429	0.78 252	2.21 431	1.13 407	1.06 375	2.45 422	4.29 352	1.64 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.48 336

HBP-ISP	0.90 362	1.05 378	3.07 339	0.14 346	0.01 212	1.67 418	0.47 418	3.22 427	0.76 220	1.13 415	0.11 319	0.50 318	0.91 389	4.51 361	0.10 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.22 249

SST-Stereo	0.56 284	0.05 5	1.55 141	0.06 307	0.19 337	1.10 349	0.47 418	0.32 147	0.80 274	0.04 230	0.00 1	0.05 130	0.57 367	5.98 405	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1

Dean	2.72 431	2.05 441	6.17 434	0.39 404	0.44 383	1.21 391	0.48 420	8.36 453	8.46 453	1.48 421	8.08 444	6.95 440	1.44 403	4.50 359	2.00 384	0.79 442	0.00 1	0.01 400	0.00 1	1.11 446	0.39 312

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 417	2.49 452	5.12 419	0.01 237	0.02 253	12.00 458	0.49 421	3.33 431	0.95 361	0.10 296	0.20 330	2.15 421	0.15 320	6.72 435	1.65 379	0.78 441	0.83 402	0.19 447	0.27 446	0.72 440	0.92 388

DEmStereo	0.76 343	0.10 75	1.95 246	0.04 284	0.00 1	0.80 205	0.50 422	0.06 30	0.76 220	0.05 243	0.72 397	0.02 50	3.33 433	5.67 391	1.24 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WAO-7	2.74 432	1.65 419	3.36 362	0.03 276	0.05 291	4.68 444	0.53 423	6.21 448	4.59 445	1.73 425	7.61 440	5.56 435	3.68 436	8.96 451	5.50 422	0.00 1	0.00 1	0.33 451	0.02 326	0.19 380	0.18 231

FC-DCNN v2	3.83 442	0.31 190	2.73 318	0.00 1	0.01 212	3.14 434	0.57 424	4.11 438	3.11 439	11.94 461	13.03 462	15.10 459	9.65 455	6.77 436	5.54 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.59 356

iRaft-Stereo_20w	0.77 346	0.13 98	2.90 329	0.63 427	0.50 395	1.18 385	0.58 425	2.56 389	0.71 181	0.85 406	0.05 291	0.78 353	1.02 393	0.82 221	0.76 339	0.00 1	0.52 362	0.00 1	0.14 393	0.02 110	1.25 408

FC-DCNN	3.67 441	0.32 197	2.78 322	0.00 1	0.01 212	3.09 433	0.58 425	3.68 434	3.04 438	11.64 460	12.38 459	13.84 456	9.79 457	6.23 422	5.39 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.60 359

WCMA_ROB	2.37 428	0.75 328	2.53 309	0.05 290	0.00 1	1.05 286	0.59 427	1.47 296	1.40 425	5.47 445	9.84 452	8.10 446	5.87 450	4.38 354	3.93 409	0.16 424	0.21 324	0.18 446	0.18 413	0.06 236	1.08 397

SGM-Forest	1.08 377	0.45 244	1.80 211	0.02 260	0.07 301	1.09 336	0.65 428	2.57 391	0.85 332	1.33 419	0.92 404	1.36 399	1.62 407	5.94 403	2.34 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.52 344
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.99 418	2.50 453	10.09 448	0.00 1	0.01 212	0.87 227	0.66 429	1.81 344	0.89 353	2.57 436	0.11 319	1.41 402	0.26 342	2.62 278	15.48 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 329	0.43 320

CSAN	1.34 394	1.48 414	4.78 412	0.15 349	0.08 306	0.71 188	0.68 430	2.81 409	1.12 398	0.96 411	2.86 419	0.79 354	1.67 408	5.61 387	2.61 395	0.01 387	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.15 352	0.26 279

HanzoNet	13.47 465	5.89 465	14.41 455	5.91 467	2.90 462	8.50 454	0.74 431	13.81 464	20.12 461	26.53 466	28.55 468	34.06 466	26.75 468	26.27 469	15.82 459	11.42 467	4.01 465	3.29 465	3.94 465	9.72 467	6.77 466

SuperB	1.87 416	1.70 420	10.02 447	0.02 260	0.01 212	0.87 227	0.75 432	2.15 369	0.87 347	0.05 243	0.05 291	0.33 269	0.87 388	5.17 374	5.60 424	0.01 387	0.00 1	0.02 414	0.01 314	8.38 465	0.42 317

UNDER WATER	6.65 455	1.86 430	10.48 450	4.84 464	2.74 461	8.59 455	0.76 433	8.83 454	22.15 463	4.99 440	6.27 435	15.66 460	10.39 459	9.52 455	9.42 444	3.50 459	0.05 300	1.34 461	0.03 338	7.17 464	4.42 465

CBMV	0.80 353	0.46 247	2.11 264	0.00 1	0.00 1	0.84 219	0.76 433	3.17 424	0.84 308	0.61 397	0.00 1	1.23 388	1.88 414	2.46 269	0.97 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.56 355
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCP+	1.56 402	1.51 415	8.93 444	0.01 237	0.03 270	1.27 401	0.77 435	1.03 240	0.95 361	0.02 169	0.01 189	0.95 368	1.02 393	0.48 198	14.01 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.15 218

SANet	2.30 425	1.58 417	5.68 428	0.03 276	0.04 282	2.78 428	0.82 436	2.99 416	8.32 452	1.70 424	4.04 425	4.26 430	4.02 439	5.90 398	3.42 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 273	0.37 309

aanetorigin	0.91 363	0.59 286	3.76 384	0.11 334	0.12 322	0.40 91	0.90 437	0.15 91	0.23 84	3.44 438	1.19 410	0.35 277	1.96 416	2.81 287	1.30 365	0.02 404	0.00 1	0.02 414	0.05 347	0.28 408	0.47 334

MeshStereo	2.79 433	0.86 346	3.12 343	0.02 260	0.02 253	1.51 411	0.91 438	3.50 433	1.54 430	11.28 459	7.62 441	11.49 448	2.94 428	6.81 438	3.45 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 408	0.39 312
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
SGM_RVC	2.03 419	0.49 257	2.04 260	0.27 386	0.17 335	3.07 432	1.00 439	2.70 400	1.62 431	5.12 441	3.09 422	4.77 434	4.08 440	7.38 447	2.86 399	0.21 429	0.23 326	0.20 448	0.23 429	0.28 408	0.84 382
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AnyNet_C32	1.69 410	2.27 447	8.60 441	0.12 338	0.19 337	1.68 419	1.08 440	1.06 249	0.74 189	1.28 418	0.45 381	0.21 235	0.57 367	2.99 296	11.73 452	0.02 404	0.00 1	0.06 435	0.00 1	0.20 384	0.55 354

IMH-64-1	2.28 422	1.45 412	2.87 326	2.19 455	0.59 410	2.82 429	1.58 441	5.84 445	1.16 414	1.09 413	4.77 429	2.07 418	2.42 420	5.90 398	3.91 407	4.00 460	0.04 290	0.02 414	0.00 1	2.07 449	0.82 379

IMH-64	2.28 422	1.45 412	2.87 326	2.19 455	0.59 410	2.82 429	1.58 441	5.84 445	1.16 414	1.09 413	4.77 429	2.07 418	2.42 420	5.90 398	3.91 407	4.00 460	0.04 290	0.02 414	0.00 1	2.07 449	0.82 379

UNDER WATER-64	7.33 458	2.16 445	12.17 452	4.84 464	3.62 463	17.94 463	1.74 443	9.16 456	21.94 462	5.53 446	5.01 431	17.03 462	11.84 461	9.72 456	8.83 442	2.09 455	0.04 290	1.54 463	0.16 407	6.89 463	4.37 464

EDNetEfficient	2.95 436	0.33 202	20.38 460	0.19 367	0.83 430	1.00 263	1.95 444	0.58 179	5.15 446	8.01 454	1.79 417	0.93 367	4.16 442	3.66 330	9.80 447	0.00 1	0.03 280	0.00 1	0.06 351	0.05 209	0.13 200

ktn	5.26 450	1.94 436	3.97 391	3.50 461	1.06 446	8.17 453	2.01 445	9.53 457	16.88 458	5.28 444	12.55 461	13.68 454	4.08 440	8.46 450	4.61 415	5.84 465	0.02 272	0.00 1	0.00 1	2.63 453	0.92 388

PSM-AAD	0.53 260	0.04 2	1.38 88	0.06 307	0.00 1	1.20 390	2.11 446	0.17 101	0.78 252	0.01 105	0.44 380	0.14 196	3.94 438	0.23 148	0.06 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 65

ELAS	3.20 439	0.48 255	3.06 338	0.19 367	0.06 297	7.89 452	2.23 447	3.33 431	4.19 443	8.91 458	9.70 451	4.40 432	7.69 452	4.25 348	6.87 431	0.00 1	0.04 290	0.03 422	0.04 343	0.12 324	0.48 336
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	1.70 411	1.00 374	5.82 431	0.07 313	0.04 282	2.14 426	2.27 448	1.26 272	1.09 388	1.55 422	1.08 406	1.23 388	1.53 406	2.38 264	12.21 453	0.01 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 324	0.16 221

LSM	4.80 448	1.52 416	19.84 459	4.35 463	38.64 468	0.85 223	2.31 449	0.86 220	1.78 434	3.14 437	3.02 420	0.62 328	0.69 374	3.61 328	1.28 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 329	13.38 469

AnyNet_C01	2.55 429	3.02 460	19.30 458	0.15 349	0.18 336	2.97 431	2.35 450	1.56 306	1.47 427	1.01 412	0.81 400	1.23 388	0.76 383	4.28 351	10.78 448	0.04 414	0.00 1	0.07 437	0.00 1	0.35 419	0.61 362

GrayStereo	0.52 245	0.03 1	1.36 78	0.10 325	0.00 1	1.13 369	2.57 451	0.32 147	1.03 373	0.00 1	0.00 1	0.08 166	3.66 435	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.17 225

FTStereo	0.82 356	0.06 11	1.88 226	0.12 338	0.00 1	1.15 375	2.70 452	0.16 97	0.84 308	0.16 323	5.80 433	0.36 282	2.49 423	0.53 202	0.01 40	0.07 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

FINET	2.05 420	1.88 431	5.76 430	0.81 443	0.99 441	3.54 438	3.33 453	3.89 436	3.81 441	0.89 408	1.55 415	1.21 387	2.31 419	4.20 347	2.42 394	0.81 446	1.36 455	0.00 1	0.21 426	0.27 402	1.80 446

DGSMNet	1.31 392	0.55 280	3.74 383	0.80 442	1.48 454	1.60 415	3.41 454	1.72 322	0.54 137	0.01 105	0.78 399	0.48 307	0.23 339	3.16 304	0.55 315	0.98 448	1.26 454	1.34 461	1.11 463	1.06 445	1.41 418

THIR-Stereo	0.94 364	0.33 202	1.66 174	0.00 1	0.01 212	0.55 134	3.72 455	0.13 86	0.18 64	0.10 296	1.46 413	0.74 349	2.82 426	5.60 385	1.39 372	0.00 1	0.00 1	0.02 414	0.00 1	0.02 110	0.03 73

LE_ROB	10.29 461	1.64 418	11.96 451	1.47 449	1.36 453	3.30 436	4.79 456	5.05 444	42.09 469	51.68 469	13.28 463	14.08 457	25.92 466	7.21 445	21.19 466	0.05 415	0.06 303	0.13 444	0.19 418	0.08 273	0.35 306

EAI-Stereo	0.98 368	0.06 11	1.09 42	0.17 362	0.67 419	1.19 389	4.84 457	2.67 396	0.91 356	0.95 410	4.52 428	0.30 261	0.53 366	0.57 205	0.46 306	0.00 1	0.07 305	0.00 1	0.29 448	0.01 38	0.34 300

SGM+DAISY	4.17 444	2.85 459	8.55 440	1.77 450	1.74 456	5.81 450	5.49 458	2.88 412	3.97 442	7.67 452	7.66 442	7.25 442	7.42 451	6.92 441	7.09 433	1.14 452	1.57 461	0.11 441	0.59 460	0.56 436	2.43 460

PWCK	2.83 434	2.64 454	10.25 449	0.23 381	0.02 253	3.59 439	5.56 459	3.75 435	3.56 440	0.75 405	4.42 427	3.35 429	1.86 412	9.10 452	4.03 410	0.44 436	0.01 264	0.00 1	0.00 1	2.72 454	0.29 286

CrosDoStereo	1.11 382	0.16 118	1.64 167	0.00 1	0.05 291	0.66 173	5.65 460	0.70 193	0.54 137	0.25 350	1.18 408	0.19 230	2.94 428	6.48 431	1.58 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.08 140

DeepStereo_LL	1.11 382	0.16 118	1.64 167	0.00 1	0.05 291	0.66 173	5.65 460	0.70 193	0.54 137	0.25 350	1.18 408	0.19 230	2.94 428	6.48 431	1.58 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 236	0.08 140

MANE	11.54 464	2.46 451	6.07 432	2.50 459	2.04 458	16.31 461	6.95 462	17.25 467	24.11 466	23.59 465	31.25 469	30.75 465	25.07 465	18.16 463	16.24 462	1.28 453	1.98 463	0.15 445	1.07 462	0.46 432	3.04 462

ELAS_RVC	3.35 440	0.45 244	4.75 409	0.25 383	0.07 301	1.56 414	7.12 463	2.23 374	5.68 447	7.77 453	7.71 443	6.55 439	10.27 458	5.63 389	6.24 428	0.00 1	0.04 290	0.03 422	0.01 314	0.11 314	0.48 336
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	10.58 462	2.80 455	7.93 439	1.86 451	1.59 455	17.97 464	9.39 464	11.57 459	12.75 456	21.30 464	18.68 466	40.07 467	22.22 464	21.60 464	15.86 460	0.99 449	1.53 460	0.06 435	0.52 457	0.47 433	2.43 460

MADNet++	10.85 463	2.36 450	10.00 446	8.59 468	4.61 465	16.78 462	10.26 465	10.11 458	7.51 450	17.63 463	18.35 465	12.04 450	17.73 463	24.51 466	20.75 465	8.81 466	6.67 466	4.84 466	2.67 464	5.77 461	6.96 467

DPSimNet_ROB	9.66 460	7.29 466	17.52 456	4.88 466	6.56 466	10.41 457	12.88 466	8.12 452	9.88 455	14.26 462	11.22 457	12.39 451	14.01 462	11.20 459	14.85 457	5.50 463	6.97 467	5.75 467	5.94 467	5.31 459	8.26 468

BEATNet-Init1	15.75 467	8.48 467	36.75 462	2.06 452	2.07 459	33.60 468	14.96 467	17.15 466	19.08 459	30.69 467	28.08 467	43.61 468	25.98 467	25.17 468	20.68 464	0.80 443	1.17 448	0.36 453	0.51 456	1.53 448	2.28 458

JetBlue	6.27 453	3.44 462	18.17 457	0.00 1	2.21 460	30.58 467	17.31 468	4.77 442	1.07 383	0.74 402	2.25 418	6.31 437	5.82 449	18.12 462	9.68 445	0.10 423	0.01 264	0.00 1	0.00 1	3.12 455	1.61 432

JetRed	14.06 466	19.59 468	43.42 463	1.43 448	1.30 452	55.87 469	28.29 469	13.94 465	7.85 451	8.61 457	8.73 446	13.68 454	10.59 460	24.60 467	30.87 467	0.27 431	0.69 377	0.62 455	0.03 338	6.63 462	4.19 463

HaxPig	95.45 481	97.64 480	88.42 474	97.81 484	99.08 484	77.94 470	74.31 470	96.67 478	99.54 476	99.87 479	99.92 477	99.60 480	99.75 477	91.22 477	87.67 475	99.94 484	99.97 482	99.98 482	99.99 482	99.96 484	99.80 484

PML	71.00 474	88.39 479	73.68 468	82.04 476	74.55 473	83.63 471	76.92 471	72.05 473	85.95 473	89.82 476	84.57 474	90.63 476	58.80 470	91.54 479	73.58 470	95.93 482	2.38 464	86.91 478	6.48 468	84.07 479	18.14 470

MEDIAN_ROB	93.48 478	98.75 481	96.24 476	90.99 479	90.62 480	85.89 472	77.23 472	92.20 475	89.67 474	95.04 477	94.93 475	96.04 477	93.85 476	90.48 476	87.58 474	98.40 483	95.87 475	99.62 481	98.78 479	98.85 483	98.49 483

AVERAGE_ROB	98.51 483	99.16 482	95.72 475	100.00 486	100.00 486	93.61 476	82.61 473	100.00 480	99.97 478	100.00 480	100.00 478	100.00 481	100.00 479	99.73 481	99.43 478	100.00 486	100.00 485	100.00 483	100.00 483	100.00 486	100.00 486

xxxxx1	63.64 471	58.31 470	78.27 470	43.96 469	49.40 470	92.70 473	92.25 474	60.45 470	69.51 470	73.81 473	76.39 470	77.95 472	76.95 471	71.68 471	77.08 471	36.01 471	37.36 470	48.24 472	62.44 471	47.16 471	42.90 471

tt_ll	63.64 471	58.31 470	78.27 470	43.96 469	49.40 470	92.70 473	92.25 474	60.45 470	69.51 470	73.81 473	76.39 470	77.95 472	76.95 471	71.68 471	77.08 471	36.01 471	37.36 470	48.24 472	62.44 471	47.16 471	42.90 471

ff	63.64 471	58.31 470	78.27 470	43.96 469	49.40 470	92.70 473	92.25 474	60.45 470	69.51 470	73.81 473	76.39 470	77.95 472	76.95 471	71.68 471	77.08 471	36.01 471	37.36 470	48.24 472	62.44 471	47.16 471	42.90 471

test_example2	97.59 482	99.97 483	99.93 479	99.80 485	99.96 485	98.80 477	99.76 477	91.09 474	100.00 481	100.00 480	100.00 478	89.37 475	86.85 474	99.31 480	96.67 476	99.97 485	99.51 481	92.94 480	97.98 478	99.99 485	99.94 485

Selective-RAFT-Error	99.05 486	100.00 485	100.00 482	96.31 483	98.73 483	100.00 480	100.00 478	100.00 480	100.00 481	100.00 480	100.00 478	100.00 481	100.00 479	100.00 482	100.00 482	93.08 479	100.00 485	100.00 483	100.00 483	95.40 480	97.58 482

Anonymous_1	89.55 477	74.57 476	97.70 477	74.52 475	78.35 474	100.00 480	100.00 478	98.05 479	99.77 477	96.85 478	99.38 476	97.67 478	99.78 478	91.23 478	98.87 477	81.02 474	97.18 476	59.55 475	84.83 474	74.77 476	86.89 475

tt	48.09 469	0.07 29	27.39 461	1.35 447	0.00 1	100.00 480	100.00 478	100.00 480	96.65 475	0.15 320	0.01 189	97.98 479	87.03 475	2.52 273	99.87 479	82.90 475	94.64 474	16.21 469	20.93 470	33.72 468	0.29 286

CasAABBNet	99.03 485	100.00 485	100.00 482	96.02 482	98.70 482	100.00 480	100.00 478	100.00 480	100.00 481	100.00 480	100.00 478	100.00 481	100.00 479	100.00 482	100.00 482	93.08 479	99.99 484	100.00 483	100.00 483	95.40 480	97.41 481

LSM0	98.99 484	99.97 483	100.00 482	95.58 480	98.52 481	100.00 480	100.00 478	100.00 480	100.00 481	100.00 480	100.00 478	100.00 481	100.00 479	100.00 482	100.00 482	93.32 481	99.97 482	100.00 483	100.00 483	95.80 482	96.62 480

DPSMNet_ROB	81.42 476	61.07 474	99.95 480	61.38 473	87.01 478	99.15 479	100.00 478	95.87 476	99.99 479	73.35 472	100.00 478	71.18 471	100.00 479	77.40 475	99.98 480	35.68 470	97.47 480	34.71 471	99.89 480	44.74 470	89.65 477

DGTPSM_ROB	81.37 475	61.03 473	99.95 480	61.17 472	86.95 477	99.14 478	100.00 478	95.87 476	99.99 479	73.32 471	100.00 478	71.15 470	100.00 479	77.35 474	99.98 480	35.35 469	97.41 479	34.62 470	99.89 480	44.61 469	89.54 476

DPSM_ROB	93.70 479	78.60 477	100.00 482	83.05 477	85.63 475	100.00 480	100.00 478	100.00 480	100.00 481	100.00 480	100.00 478	100.00 481	100.00 479	100.00 482	100.00 482	88.93 476	97.35 477	74.49 476	94.98 476	81.33 477	89.69 478

DPSM	93.70 479	78.60 477	100.00 482	83.05 477	85.63 475	100.00 480	100.00 478	100.00 480	100.00 481	100.00 480	100.00 478	100.00 481	100.00 479	100.00 482	100.00 482	88.93 476	97.35 477	74.49 476	94.98 476	81.33 477	89.69 478

Low-res two-view benchmark