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_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 2	0.05 103	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.01 2	0.04 20	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.02 2	0.05 103	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.13 85	0.00 1	0.01 2	0.05 30	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.02 2	0.06 142	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.10 57	0.00 1	0.01 2	0.08 69	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 2	0.05 103	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.03 351	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 2	0.05 103	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.03 351	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 2	0.05 103	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.03 351	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 2	0.04 62	0.13 12	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.13 160	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 2	0.05 103	0.14 17	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.10 122	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.02 147	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 2	0.04 62	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.05 30	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 2	0.04 62	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.05 30	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.02 2	0.04 62	0.13 12	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.05 73	0.04 20	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 2	0.04 62	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 2	0.05 103	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.04 20	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 2	0.03 38	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 2	0.02 12	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.16 90	0.00 1	0.01 2	0.09 95	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.03 180	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 2	0.04 62	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.03 351	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonSter	0.02 2	0.05 103	0.17 33	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 70	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

rvit_stereo_0081_aga	0.02 2	0.07 174	0.29 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_XL	0.03 20	0.04 62	0.27 44	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.00 1	0.10 149	0.04 20	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

water-stereo	0.03 20	0.02 12	0.34 53	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.04 62	0.06 36	0.01 191	0.02 404	0.04 191	0.05 350	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

asda	0.03 20	0.07 174	0.20 37	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.01 2	0.07 50	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.03 20	0.02 12	0.19 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 132	0.11 134	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.02 147	0.20 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 194

4.5_new	0.03 20	0.04 62	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.01 2	0.14 166	0.02 320	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 20	0.04 62	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.01 2	0.14 166	0.02 320	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.03 20	0.06 142	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.14 166	0.01 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.03 20	0.04 62	0.13 12	0.00 1	0.00 1	0.29 124	0.00 1	0.02 34	0.03 4	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.03 20	0.04 62	0.22 40	0.00 1	0.00 1	0.18 94	0.00 1	0.02 34	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.03 20	0.05 103	0.28 45	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.06 427	0.07 107	0.03 4	0.02 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

LG-Stereo_L1	0.03 20	0.05 103	0.31 52	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.06 427	0.08 118	0.04 20	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

SGD-Stereo	0.04 31	0.06 142	0.19 35	0.00 1	0.00 1	0.23 105	0.00 1	0.02 34	0.25 210	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.04 31	0.02 12	0.30 50	0.00 1	0.00 1	0.41 164	0.00 1	0.10 149	0.04 20	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

mms	0.04 31	0.04 62	0.35 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 73	0.10 122	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.02 231	0.01 70	0.01 117	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.09 481

rvit_stereo_0081	0.04 31	0.02 12	0.14 17	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.01 2	0.54 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.04 31	0.02 12	0.14 17	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.01 2	0.54 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 31	0.06 142	0.29 48	0.01 355	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.11 157	0.14 166	0.01 191	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 481	0.01 103	0.01 194

GLC_STEREO	0.04 31	0.05 103	0.52 93	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 161	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

111111	0.05 38	0.03 38	0.22 40	0.00 1	0.00 1	0.33 145	0.00 1	0.04 62	0.08 69	0.07 406	0.00 1	0.01 22	0.02 231	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.05 38	0.06 142	0.13 12	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.00 1	0.03 50	0.57 322	0.06 396	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2	0.05 38	0.03 38	0.21 38	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.15 180	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 70	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 38	0.04 62	0.18 34	0.00 1	0.01 343	0.01 8	0.00 1	0.08 118	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.02 147	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ours_stereo	0.05 38	0.03 38	0.40 61	0.00 1	0.00 1	0.26 115	0.00 1	0.03 50	0.10 122	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.01 70	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.03 372

fffy	0.05 38	0.04 62	0.49 83	0.01 355	0.00 1	0.26 115	0.00 1	0.03 50	0.10 122	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.04 406

dual_stereo	0.05 38	0.02 12	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.20 99	0.00 1	0.06 87	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 161	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 38	0.04 62	0.46 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 246	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331

IGEV-Stereo++	0.05 38	0.03 38	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.59 236	0.00 1	0.05 73	0.07 50	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.06 214	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.01 194

rvit_stereo_0075_2	0.05 38	0.08 189	0.78 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 448

RAStereo	0.05 38	0.15 263	0.68 137	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.06 87	0.06 36	0.01 191	0.01 320	0.02 92	0.02 231	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 38	0.17 280	0.22 40	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.01 2	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 38	0.05 103	0.21 38	0.00 1	0.00 1	0.09 54	0.02 369	0.17 191	0.12 151	0.06 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

whm_eth	0.05 38	0.17 280	0.22 40	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.01 2	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS_RVC	0.05 38	0.05 103	0.41 65	0.00 1	0.00 1	0.16 90	0.00 1	0.17 191	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.01 161	0.04 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 38	0.04 62	0.43 74	0.00 1	0.04 439	0.25 111	0.00 1	0.01 2	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.02 231	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 473	0.03 277	0.08 468

depthmonostereo	0.06 54	0.02 12	0.54 103	0.00 1	0.00 1	0.23 105	0.00 1	0.12 164	0.10 122	0.00 1	0.01 320	0.02 92	0.02 231	0.04 194	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

MLG-Stereo	0.06 54	0.05 103	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.46 188	0.00 1	0.02 34	0.60 412	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

LG-G_1	0.06 54	0.07 174	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.23 105	0.00 1	0.02 34	0.56 278	0.06 396	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.03 180	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

LG-G	0.06 54	0.07 174	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.23 105	0.00 1	0.02 34	0.56 278	0.06 396	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.03 180	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

LGtest1	0.06 54	0.07 174	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.10 57	0.00 1	0.12 164	0.57 322	0.03 351	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.13 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

LG-Stereo	0.06 54	0.04 62	0.40 61	0.00 1	0.00 1	0.31 133	0.00 1	0.06 87	0.08 69	0.00 1	0.01 320	0.10 270	0.03 286	0.04 194	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.01 194

GIP-stereo	0.06 54	0.02 12	0.64 128	0.00 1	0.00 1	0.20 99	0.00 1	0.01 2	0.14 166	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.00 1	0.19 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.06 54	0.03 38	0.35 54	0.00 1	0.00 1	0.42 171	0.00 1	0.02 34	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 161	0.00 1	0.24 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.07 463

999	0.06 54	0.04 62	0.42 71	0.00 1	0.00 1	0.35 155	0.00 1	0.02 34	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 161	0.00 1	0.15 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.00 1

rvit_0105_4	0.06 54	0.08 189	0.63 124	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.03 50	0.50 243	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.06 54	0.06 142	0.51 89	0.00 1	0.00 1	0.23 105	0.00 1	0.17 191	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.02 231	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 473	0.14 440	0.00 1

CAS++	0.06 54	0.06 142	0.59 116	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.00 1	0.25 233	0.13 160	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.06 54	0.14 258	0.46 79	0.03 406	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.03 50	0.08 69	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.06 365	0.04 194	0.03 196	0.00 1	0.04 487	0.00 1	0.03 464	0.08 382	0.07 463

MaDis-Stereo	0.06 54	0.16 272	0.66 133	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.01 326	0.06 87	0.12 151	0.00 1	0.01 320	0.04 191	0.02 231	0.02 147	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

UniTT-Stereo	0.06 54	0.06 142	0.83 202	0.00 1	0.00 1	0.08 52	0.01 326	0.06 87	0.03 4	0.00 1	0.08 434	0.02 92	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.07 69	0.05 103	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.61 239	0.00 1	0.02 34	0.61 430	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 69	0.01 1	0.37 56	0.01 355	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.16 183	0.57 322	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.00 1	0.14 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 492	0.00 1	0.00 1

AIO_test	0.07 69	0.09 203	0.42 71	0.05 434	0.05 448	0.07 46	0.03 391	0.17 191	0.09 95	0.03 351	0.00 1	0.03 154	0.01 161	0.14 254	0.01 117	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.07 473	0.02 219	0.02 331

castereo	0.07 69	0.15 263	0.30 50	0.00 1	0.05 448	0.20 99	0.02 369	0.18 197	0.08 69	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.10 391	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 517	0.01 103	0.01 194

fffft	0.07 69	0.01 1	0.39 60	0.00 1	0.00 1	0.26 115	0.00 1	0.03 50	0.20 197	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.00 1	0.26 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 417	0.06 448
1: 1. 1
rvit_0105_5	0.07 69	0.10 210	0.65 130	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.05 73	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

AIO-Stereo	0.07 69	0.06 142	0.41 65	0.00 1	0.03 421	0.30 129	0.00 1	0.10 149	0.04 20	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 529	0.04 300	0.07 463

rvit_stereo_ft	0.07 69	0.25 338	0.56 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.43 238	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331

WCG-NET（raft）	0.07 69	0.18 288	0.43 74	0.00 1	0.00 1	0.37 158	0.00 1	0.07 107	0.06 36	0.01 191	0.01 320	0.05 219	0.03 286	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.01 194

GMStereo_Zeroshot	0.07 69	0.04 62	0.80 192	0.08 470	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.05 73	0.10 122	0.00 1	0.03 410	0.19 326	0.03 286	0.00 1	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

CASS	0.07 69	0.06 142	0.73 146	0.00 1	0.00 1	0.10 57	0.01 326	0.15 180	0.12 151	0.16 453	0.00 1	0.02 92	0.02 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MLG-Stereo_test2	0.08 80	0.06 142	0.13 12	0.00 1	0.00 1	0.75 285	0.00 1	0.03 50	0.57 322	0.01 191	0.00 1	0.05 219	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

tt45	0.08 80	0.03 38	0.41 65	0.00 1	0.00 1	0.83 311	0.00 1	0.02 34	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.01 161	0.00 1	0.13 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.01 194

rvit_0105_3	0.08 80	0.16 272	0.68 137	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.00 1	0.08 118	0.61 430	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 161	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

RSM++	0.08 80	0.06 142	0.38 59	0.00 1	0.00 1	0.30 129	0.00 1	0.06 87	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.09 400	0.03 372

RSM	0.08 80	0.05 103	0.37 56	0.00 1	0.02 395	0.30 129	0.00 1	0.11 157	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 505	0.05 322	0.02 331

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 80	0.06 142	0.41 65	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.00 1	0.11 157	0.22 202	0.75 501	0.00 1	0.02 92	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.03 372

11t1	0.08 80	0.01 1	0.54 103	0.00 1	0.00 1	0.09 54	0.00 1	0.44 276	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

MIF-Stereo (partial)	0.08 80	0.11 232	0.96 242	0.00 1	0.00 1	0.08 52	0.00 1	0.19 202	0.08 69	0.00 1	0.01 320	0.02 92	0.02 231	0.02 147	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.01 194

CASnet	0.08 80	0.05 103	0.40 61	0.00 1	0.00 1	0.82 305	0.00 1	0.14 176	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.08 80	0.07 174	0.43 74	0.00 1	0.00 1	0.21 103	0.01 326	0.08 118	0.56 278	0.01 191	0.00 1	0.08 255	0.04 321	0.02 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

GMStereo	0.08 80	0.54 465	0.90 227	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.04 62	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.02 231	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HI	0.09 91	0.33 372	0.88 221	0.00 1	0.00 1	0.33 145	0.00 1	0.07 107	0.06 36	0.00 1	0.01 320	0.02 92	0.01 161	0.04 194	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.00 1

CoSv	0.09 91	0.33 372	0.88 221	0.00 1	0.00 1	0.33 145	0.00 1	0.07 107	0.06 36	0.00 1	0.01 320	0.02 92	0.01 161	0.04 194	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.00 1

SCV_C0	0.09 91	0.16 272	0.63 124	0.00 1	0.00 1	0.29 124	0.00 1	0.12 164	0.09 95	0.01 191	0.00 1	0.05 219	0.03 286	0.07 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 505	0.09 400	0.02 331

SCV	0.09 91	0.23 323	0.59 116	0.00 1	0.02 395	0.03 24	0.02 369	0.35 257	0.07 50	0.01 191	0.00 1	0.00 1	0.01 161	0.10 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 499	0.18 475	0.12 502

castereo++	0.09 91	0.11 232	0.28 45	0.03 406	0.00 1	0.36 156	0.00 1	0.21 219	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 524	0.02 219	0.00 1

rvit_105_1	0.09 91	0.21 306	0.66 133	0.00 1	0.00 1	0.16 90	0.00 1	0.13 171	0.61 430	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 161	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.02 331

WCG-NET	0.09 91	0.12 244	0.45 77	0.00 1	0.00 1	0.41 164	0.03 391	0.08 118	0.57 322	0.00 1	0.01 320	0.01 22	0.04 321	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.02 460	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.01 194

MoCha-V2	0.09 91	0.08 189	0.61 121	0.05 434	0.06 458	0.15 88	0.00 1	0.11 157	0.08 69	0.07 406	0.00 1	0.13 288	0.00 1	0.02 147	0.04 243	0.00 1	0.13 536	0.00 1	0.20 519	0.04 300	0.01 194

knoymous	0.09 91	0.04 62	1.04 260	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.23 225	0.05 30	0.00 1	0.00 1	0.23 341	0.00 1	0.02 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.09 91	0.20 303	0.53 102	0.00 1	0.00 1	0.80 298	0.00 1	0.04 62	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.01 194

CroCo-Stereo Lap2	0.09 91	0.23 323	0.74 155	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.07 107	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.03 286	0.02 147	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.01 194

sCroCo_RVC	0.09 91	0.05 103	1.02 256	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.12 164	0.48 241	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.10 103	0.16 272	0.49 83	0.00 1	0.00 1	0.46 188	0.00 1	0.01 2	0.59 388	0.01 191	0.00 1	0.04 191	0.08 379	0.01 70	0.23 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

Pointernet	0.10 103	0.04 62	0.61 121	0.00 1	0.05 448	0.54 220	0.00 1	0.02 34	0.59 388	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.02 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 424	0.01 103	0.00 1

trnet	0.10 103	0.05 103	0.52 93	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.00 1	0.17 191	0.09 95	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MGS-Stereo	0.10 103	0.08 189	0.82 198	0.00 1	0.00 1	0.41 164	0.00 1	0.20 213	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 161	0.04 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 523	0.00 1

MyStereo07	0.10 103	0.12 244	0.59 116	0.00 1	0.00 1	0.98 354	0.00 1	0.03 50	0.10 122	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.05 350	0.04 194	0.00 1	0.00 1	0.05 502	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.04 406

IGEVStereo-DCA	0.10 103	0.06 142	0.52 93	0.01 355	0.00 1	0.32 139	0.00 1	0.09 132	0.09 95	0.01 191	0.01 320	0.02 92	0.04 321	0.14 254	0.44 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 481	0.05 322	0.01 194

MIM_Stereo	0.10 103	0.32 368	0.90 227	0.00 1	0.03 421	0.29 124	0.00 1	0.11 157	0.11 134	0.02 320	0.00 1	0.04 191	0.01 161	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.03 472	0.00 1	0.00 1	0.11 417	0.08 468

AEACV	0.10 103	0.02 12	0.49 83	0.00 1	0.02 395	0.75 285	0.00 1	0.07 107	0.02 1	0.09 425	0.00 1	0.01 22	0.08 379	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.03 472	0.00 1	0.24 536	0.07 360	0.05 427

CAS	0.10 103	0.05 103	0.46 79	0.00 1	0.00 1	1.03 372	0.00 1	0.21 219	0.09 95	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.01 161	0.01 70	0.02 165	0.08 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 103	0.04 62	0.98 253	0.00 1	0.00 1	0.62 245	0.00 1	0.09 132	0.11 134	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 161	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 442	0.04 300	0.03 372

MC-Stereo	0.10 103	0.10 210	0.59 116	0.01 355	0.01 343	1.06 392	0.00 1	0.03 50	0.09 95	0.02 320	0.00 1	0.03 154	0.02 231	0.03 180	0.00 1	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.02 442	0.05 322	0.01 194

x	0.10 103	0.01 1	0.51 89	0.00 1	0.00 1	0.09 54	0.00 1	0.67 318	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.09 238	0.00 1	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

AnonymousM	0.10 103	0.04 62	0.56 110	0.00 1	0.00 1	1.02 366	0.00 1	0.19 202	0.11 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 221	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.10 103	0.20 303	0.57 112	0.00 1	0.00 1	0.52 209	0.00 1	0.05 73	0.07 50	0.00 1	0.01 320	0.14 295	0.03 286	0.02 147	0.01 117	0.00 1	0.03 472	0.00 1	0.00 1	0.25 500	0.20 523

CREStereo++_RVC	0.10 103	0.06 142	0.78 183	0.00 1	0.00 1	1.00 362	0.00 1	0.10 149	0.08 69	0.00 1	0.01 320	0.03 154	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
sAnonymous2	0.10 103	0.22 313	1.35 332	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.03 50	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.15 509

CroCo_RVC	0.10 103	0.22 313	1.35 332	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.03 50	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.15 509

CREStereo	0.10 103	0.06 142	0.51 89	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.00 1	0.20 213	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
xyz-stereo-finetune	0.11 121	0.18 288	0.37 56	0.00 1	0.00 1	0.53 214	0.00 1	0.00 1	0.56 278	0.01 191	0.00 1	0.04 191	0.02 231	0.00 1	0.38 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

GREAT-IGEV	0.11 121	0.07 174	0.65 130	0.00 1	0.11 486	0.53 214	0.00 1	0.06 87	0.09 95	0.00 1	0.01 320	0.01 22	0.01 161	0.02 147	0.03 196	0.00 1	0.08 522	0.00 1	0.17 511	0.07 360	0.28 530

AIO_rvc	0.11 121	0.28 353	0.45 77	0.05 434	0.02 395	0.15 88	0.03 391	0.19 202	0.57 322	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.02 231	0.12 250	0.01 117	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.02 442	0.09 400	0.10 489

FACV-RUCA	0.11 121	0.06 142	0.50 88	0.03 406	0.10 479	0.10 57	0.00 1	0.07 107	0.62 481	0.03 351	0.04 415	0.03 154	0.14 403	0.03 180	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.06 528	0.00 1	0.20 484	0.11 492

ff7	0.11 121	0.18 288	0.52 93	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.00 1	0.09 132	0.09 95	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.03 286	0.02 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 481	0.07 360	0.01 194

ffff	0.11 121	0.18 288	0.52 93	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.00 1	0.09 132	0.09 95	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.03 286	0.02 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 481	0.07 360	0.01 194

11t	0.11 121	0.18 288	0.52 93	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.00 1	0.09 132	0.09 95	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.03 286	0.02 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 481	0.07 360	0.01 194

plain	0.11 121	0.17 280	1.21 307	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.00 1	0.16 183	0.32 224	0.01 191	0.01 320	0.02 92	0.01 161	0.03 180	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 502	0.01 194

GCAP-Stereo	0.11 121	0.28 353	0.71 141	0.00 1	0.00 1	0.83 311	0.00 1	0.08 118	0.09 95	0.01 191	0.00 1	0.05 219	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.02 460	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.01 194

anonymousdsp	0.11 121	0.18 288	0.58 113	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.00 1	0.08 118	0.09 95	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.04 321	0.03 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 487	0.07 360	0.03 372

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ccc-4	0.11 121	0.18 288	0.52 93	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.00 1	0.09 132	0.09 95	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.03 286	0.02 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 481	0.07 360	0.01 194

IGEV-Stereo	0.11 121	0.18 288	0.58 113	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.00 1	0.08 118	0.09 95	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.04 321	0.03 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 487	0.07 360	0.03 372
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PMTNet	0.11 121	0.07 174	0.60 120	0.00 1	0.00 1	1.05 383	0.04 411	0.16 183	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.00 1	0.03 180	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.12 135	0.25 338	0.82 198	0.01 355	0.01 343	0.33 145	0.03 391	0.08 118	0.40 235	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.03 286	0.02 147	0.04 243	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.24 496	0.01 194

MM-Stereo_test1	0.12 135	0.10 210	1.26 311	0.02 386	0.04 439	0.28 121	0.02 369	0.06 87	0.28 214	0.01 191	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.05 207	0.01 117	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.23 494	0.01 194

HART	0.12 135	0.17 280	0.88 221	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.09 132	0.57 322	0.07 406	0.01 320	0.21 334	0.01 161	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.11 531	0.00 1	0.00 1	0.17 466	0.03 372

PSMNet-RUCA	0.12 135	0.26 346	0.77 172	0.00 1	0.01 343	0.44 181	0.01 326	0.25 233	0.53 253	0.03 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 400	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 135	0.41 422	0.91 232	0.05 434	0.03 421	0.51 203	0.04 411	0.13 171	0.11 134	0.01 191	0.00 1	0.03 154	0.02 231	0.06 214	0.10 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 424	0.03 277	0.03 372

ToySt	0.12 135	0.15 263	0.92 235	0.00 1	0.00 1	0.46 188	0.00 1	0.41 271	0.10 122	0.00 1	0.00 1	0.10 270	0.00 1	0.07 221	0.19 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 442	0.04 300	0.02 331

RAFT	0.12 135	0.43 427	0.79 187	0.01 355	0.02 395	0.10 57	0.07 433	0.06 87	0.27 213	0.00 1	0.01 320	0.18 319	0.04 321	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.02 460	0.00 1	0.01 424	0.37 520	0.01 194

TANstereo	0.12 135	0.15 263	0.78 183	0.00 1	0.00 1	1.03 372	0.00 1	0.07 107	0.08 69	0.01 191	0.15 447	0.04 191	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 135	0.25 338	0.79 187	0.00 1	0.00 1	0.92 340	0.00 1	0.18 197	0.08 69	0.00 1	0.21 455	0.03 154	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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mmm	0.13 145	0.02 12	0.42 71	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.88 344	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 161	0.51 292	0.00 1	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

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test_4	0.13 145	0.07 174	1.12 284	0.00 1	0.05 448	0.82 305	0.00 1	0.04 62	0.08 69	0.10 431	0.00 1	0.01 22	0.01 161	0.02 147	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 442	0.11 417	0.00 1

GMOStereo	0.13 145	0.24 332	0.83 202	0.00 1	0.14 498	0.86 320	0.01 326	0.09 132	0.11 134	0.01 191	0.01 320	0.02 92	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.00 1	0.16 459	0.01 194

error version	0.13 145	0.24 332	0.83 202	0.00 1	0.14 498	0.86 320	0.01 326	0.09 132	0.11 134	0.01 191	0.01 320	0.02 92	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.00 1	0.16 459	0.01 194

test-v	0.13 145	0.24 332	0.83 202	0.00 1	0.14 498	0.86 320	0.01 326	0.09 132	0.11 134	0.01 191	0.01 320	0.02 92	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.00 1	0.16 459	0.01 194

Patchmatch Stereo++	0.13 145	0.04 62	0.73 146	0.05 434	0.01 343	1.06 392	0.08 441	0.06 87	0.56 278	0.01 191	0.00 1	0.05 219	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	0.13 145	0.04 62	0.73 146	0.05 434	0.02 395	1.06 392	0.07 433	0.06 87	0.56 278	0.01 191	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

iRAFT	0.13 145	0.04 62	0.73 146	0.05 434	0.01 343	1.06 392	0.08 441	0.06 87	0.56 278	0.01 191	0.00 1	0.05 219	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

CroCo-Stereo	0.13 145	0.16 272	0.40 61	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.98 362	0.57 322	0.00 1	0.01 320	0.31 362	0.03 286	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	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-2	0.13 145	0.24 332	0.83 202	0.00 1	0.14 498	0.86 320	0.01 326	0.09 132	0.11 134	0.01 191	0.01 320	0.02 92	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.00 1	0.16 459	0.01 194

raftrobust	0.13 145	0.36 395	0.94 239	0.00 1	0.18 513	0.62 245	0.02 369	0.07 107	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.03 286	0.03 180	0.05 258	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.04 406

RALAANet	0.13 145	0.51 455	0.95 240	0.00 1	0.00 1	0.32 139	0.01 326	0.38 263	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.09 383	0.02 147	0.12 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 442	0.10 411	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.14 158	0.06 142	1.48 365	0.07 462	0.00 1	0.52 209	0.00 1	0.08 118	0.03 4	0.13 442	0.00 1	0.03 154	0.02 231	0.02 147	0.07 285	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.01 424	0.19 477	0.04 406

StereoAnything_RVC	0.14 158	0.80 507	0.77 172	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.02 34	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 161	0.03 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 530	0.01 194

tg	0.14 158	0.17 280	0.52 93	0.00 1	0.00 1	1.03 372	0.00 1	0.07 107	0.52 248	0.00 1	0.01 320	0.07 248	0.02 231	0.02 147	0.01 117	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.26 502	0.18 516

RAFT-Stereo-weight	0.14 158	0.03 38	0.68 137	0.01 355	0.02 395	1.20 490	0.00 1	0.63 312	0.11 134	0.05 387	0.05 418	0.02 92	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

H2IRNET	0.14 158	0.19 299	1.11 281	0.00 1	0.00 1	1.07 428	0.01 326	0.13 171	0.14 166	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.01 161	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 450	0.01 194

testlalala	0.14 158	0.08 189	0.75 163	0.00 1	0.08 470	1.06 392	0.01 326	0.23 225	0.29 218	0.12 438	0.00 1	0.03 154	0.02 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.13 497	0.00 1	0.00 1

LoS	0.14 158	0.07 174	0.66 133	0.02 386	0.00 1	1.05 383	0.01 326	0.07 107	0.57 322	0.01 191	0.01 320	0.16 313	0.04 321	0.04 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.14 158	0.15 263	1.74 397	0.00 1	0.00 1	0.28 121	0.00 1	0.01 2	0.11 134	0.00 1	0.01 320	0.42 396	0.02 231	0.01 70	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 465	0.00 1	0.02 331

IER	0.14 158	0.09 203	1.29 318	0.00 1	0.00 1	0.62 245	0.00 1	0.17 191	0.10 122	0.00 1	0.00 1	0.40 392	0.02 231	0.11 248	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 158	0.33 372	1.23 308	0.00 1	0.01 343	0.47 192	0.00 1	0.27 243	0.11 134	0.01 191	0.00 1	0.04 191	0.00 1	0.08 233	0.00 1	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.24 496	0.00 1

UDGNet	0.14 158	0.48 445	0.72 144	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.00 1	0.05 73	0.28 214	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.09 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 158	0.04 62	0.73 146	0.05 434	0.02 395	1.06 392	0.08 441	0.05 73	0.56 278	0.01 191	0.00 1	0.07 248	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 158	0.04 62	0.73 146	0.05 434	0.01 343	1.06 392	0.06 427	0.05 73	0.56 278	0.01 191	0.00 1	0.07 248	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 158	0.04 62	0.75 163	0.05 434	0.02 395	1.06 392	0.08 441	0.06 87	0.57 322	0.01 191	0.00 1	0.07 248	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

iGMRVC	0.14 158	0.04 62	0.74 155	0.05 434	0.02 395	1.06 392	0.07 433	0.06 87	0.56 278	0.01 191	0.00 1	0.05 219	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 158	0.04 62	0.75 163	0.05 434	0.01 343	1.06 392	0.08 441	0.05 73	0.56 278	0.01 191	0.00 1	0.05 219	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

rafts_anoy	0.14 158	0.35 388	0.99 254	0.00 1	0.02 395	0.49 198	0.03 391	0.11 157	0.07 50	0.00 1	0.01 320	0.06 240	0.06 365	0.24 272	0.06 274	0.00 1	0.14 537	0.00 1	0.01 424	0.02 219	0.03 372

raft+_RVC	0.14 158	0.37 402	0.96 242	0.00 1	0.16 505	0.64 260	0.03 391	0.05 73	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.03 286	0.03 180	0.07 285	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.16 513

HUF	0.15 176	0.29 359	1.05 268	0.02 386	0.11 486	0.04 34	0.00 1	0.16 183	0.09 95	0.03 351	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.08 233	0.00 1	0.00 1	0.58 552	0.00 1	0.00 1	0.14 440	0.37 536

EGLCR-Stereo	0.15 176	0.05 103	0.47 82	0.07 462	0.03 421	1.06 392	0.01 326	1.06 372	0.12 151	0.16 453	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331

cross-raft	0.15 176	0.05 103	1.46 361	0.00 1	0.01 343	0.37 158	0.07 433	0.40 268	0.02 1	0.02 320	0.00 1	0.38 387	0.00 1	0.02 147	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 487	0.01 103	0.02 331

ICVP	0.15 176	0.03 38	1.23 308	0.00 1	0.01 343	1.02 366	0.09 447	0.19 202	0.10 122	0.00 1	0.02 404	0.07 248	0.01 161	0.18 264	0.01 117	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
R-Stereo Train	0.15 176	0.03 38	0.77 172	0.00 1	0.00 1	0.74 281	0.00 1	1.36 405	0.09 95	0.02 320	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

RAFT-Stereo	0.15 176	0.03 38	0.77 172	0.00 1	0.00 1	0.74 281	0.00 1	1.36 405	0.09 95	0.02 320	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	0.16 182	0.09 203	0.61 121	0.00 1	0.01 343	0.90 330	0.00 1	0.14 176	0.14 166	0.08 416	0.00 1	0.39 389	0.02 231	0.15 259	0.38 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.01 103	0.03 372

ISRNet	0.16 182	0.11 232	1.44 357	0.00 1	0.00 1	0.50 200	0.00 1	0.44 276	0.60 412	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1	0.05 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

DCVSM-stereo	0.16 182	0.03 38	1.58 375	0.00 1	0.00 1	0.74 281	0.04 411	0.02 34	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.60 430	0.07 374	0.06 214	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

StereoVision	0.16 182	0.25 338	1.07 276	0.00 1	0.00 1	0.47 192	0.01 326	0.18 197	0.61 430	0.00 1	0.29 462	0.15 304	0.02 231	0.07 221	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.01 194

4D-IteraStereo	0.16 182	0.51 455	1.73 393	0.00 1	0.00 1	0.38 160	0.03 391	0.08 118	0.08 69	0.02 320	0.01 320	0.00 1	0.01 161	0.06 214	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.06 448

DisPM	0.16 182	0.05 103	0.82 198	0.07 462	0.00 1	1.14 475	0.41 507	0.08 118	0.54 257	0.03 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 214	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

dd	0.16 182	0.52 461	0.86 213	0.01 355	0.00 1	1.03 372	0.00 1	0.09 132	0.52 248	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.02 231	0.00 1	0.00 1	0.01 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.00 1

GANet-ADL	0.16 182	0.06 142	1.18 295	0.00 1	0.01 343	0.83 311	0.00 1	0.23 225	0.07 50	0.00 1	0.30 463	0.35 373	0.00 1	0.07 221	0.10 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.01 194

Pruner-Stereo	0.16 182	0.04 62	0.73 146	0.19 520	0.00 1	1.08 441	0.21 472	0.16 183	0.59 388	0.03 351	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.02 147	0.22 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

CRE-IMP	0.16 182	0.03 38	0.75 163	0.05 434	0.01 343	1.11 464	0.34 500	0.04 62	0.56 278	0.02 320	0.00 1	0.12 281	0.00 1	0.01 70	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.08 468

RALCasStereoNet	0.16 182	0.35 388	0.84 207	0.00 1	0.00 1	0.32 139	0.03 391	0.16 183	0.56 278	0.02 320	0.07 431	0.05 219	0.08 379	0.13 252	0.08 300	0.00 1	0.31 544	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.11 492

AE-Stereo	0.17 193	0.05 103	0.79 187	0.03 406	0.09 475	1.06 392	0.00 1	0.57 299	0.06 36	0.08 416	0.00 1	0.13 288	0.00 1	0.01 70	0.01 117	0.00 1	0.06 515	0.00 1	0.23 529	0.08 382	0.04 406

Any-RAFT	0.17 193	0.04 62	0.93 236	0.00 1	0.00 1	1.10 456	0.00 1	0.99 364	0.03 4	0.01 191	0.00 1	0.21 334	0.00 1	0.07 221	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qqq	0.17 193	0.01 1	0.52 93	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.95 357	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	1.23 323	0.00 1	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

anonymity	0.17 193	0.06 142	0.79 187	0.00 1	0.09 475	0.03 24	0.00 1	0.54 293	0.07 50	0.41 485	0.13 444	0.11 275	0.58 458	0.02 147	0.31 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 529	0.01 103	0.02 331

dad	0.17 193	0.54 465	0.82 198	0.00 1	0.00 1	1.03 372	0.00 1	0.02 34	0.23 208	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.01 161	0.63 302	0.11 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

test-3	0.17 193	0.03 38	0.74 155	0.03 406	0.10 479	0.43 177	0.00 1	1.36 405	0.07 50	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.08 233	0.19 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 519	0.12 426	0.11 492

test_1	0.17 193	0.03 38	0.75 163	0.03 406	0.10 479	0.43 177	0.00 1	1.36 405	0.07 50	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.07 221	0.19 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 519	0.12 426	0.11 492

NRIStereo	0.17 193	0.03 38	0.73 146	0.04 424	0.01 343	1.15 478	0.33 499	0.03 50	0.59 388	0.04 377	0.01 320	0.11 275	0.01 161	0.10 242	0.03 196	0.00 1	0.02 460	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.09 481

CFNet-RSSM	0.17 193	0.06 142	1.16 291	0.00 1	0.12 492	0.61 239	0.00 1	0.90 347	0.08 69	0.01 191	0.00 1	0.09 266	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 529	0.00 1	0.00 1

gcap-zeroshot	0.18 202	0.22 313	1.03 258	0.07 462	0.10 479	0.77 289	0.00 1	0.26 237	0.63 486	0.00 1	0.00 1	0.21 334	0.01 161	0.15 259	0.02 165	0.00 1	0.04 487	0.00 1	0.17 511	0.00 1	0.00 1

RCA-Stereo	0.18 202	0.11 232	0.63 124	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.00 1	1.48 437	0.07 50	0.07 406	0.00 1	0.02 92	0.05 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.01 194

GMM-Stereo	0.18 202	0.02 12	1.37 338	0.08 470	0.00 1	1.11 464	0.13 460	0.09 132	0.60 412	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.10 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

GES	0.18 202	0.05 103	0.87 217	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.02 369	0.60 306	0.08 69	0.00 1	0.02 404	0.11 275	0.09 383	0.44 289	0.16 359	0.01 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

AFF-stereo	0.18 202	0.42 424	0.77 172	0.00 1	0.00 1	0.91 338	0.00 1	0.41 271	0.65 491	0.05 387	0.00 1	0.04 191	0.05 350	0.06 214	0.04 243	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.19 477	0.01 194

UPFNet	0.18 202	0.05 103	1.11 281	0.00 1	0.00 1	0.48 195	0.00 1	1.11 380	0.48 241	0.00 1	0.00 1	0.10 270	0.00 1	0.10 242	0.10 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

GCAP-BAT	0.19 208	0.08 189	0.90 227	0.01 355	0.07 464	0.87 324	0.03 391	0.16 183	0.06 36	0.36 479	0.45 474	0.15 304	0.05 350	0.08 233	0.31 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 499	0.00 1	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 208	0.10 210	1.38 339	0.00 1	0.01 343	0.75 285	0.00 1	0.35 257	0.12 151	0.00 1	0.00 1	0.48 409	0.51 453	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

test_3	0.19 208	0.02 12	0.76 169	0.03 406	0.10 479	0.53 214	0.00 1	1.42 416	0.07 50	0.13 442	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.07 221	0.19 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 519	0.12 426	0.11 492

test-1	0.19 208	0.13 252	0.67 136	0.00 1	0.15 502	0.57 228	0.00 1	1.01 367	0.11 134	0.04 377	0.48 478	0.05 219	0.00 1	0.01 70	0.30 413	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.06 470	0.01 103	0.18 516

Anonymous3	0.19 208	0.07 174	1.33 327	0.00 1	0.00 1	1.12 471	0.00 1	0.56 297	0.56 278	0.01 191	0.00 1	0.06 240	0.00 1	0.01 70	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 208	0.33 372	0.84 207	0.00 1	0.02 395	1.06 392	0.00 1	0.45 278	0.59 388	0.03 351	0.00 1	0.05 219	0.06 365	0.04 194	0.07 285	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.17 466	0.01 194

DMCA	0.19 208	0.16 272	1.39 342	0.00 1	0.01 343	1.00 362	0.01 326	0.38 263	0.57 322	0.01 191	0.01 320	0.05 219	0.00 1	0.05 207	0.12 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

MSMDNet	0.19 208	0.10 210	1.39 342	0.00 1	0.01 343	0.75 285	0.00 1	0.35 257	0.12 151	0.00 1	0.00 1	0.48 409	0.50 451	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

HITNet	0.19 208	0.55 471	1.36 336	0.00 1	0.00 1	0.25 111	0.00 1	1.09 378	0.23 208	0.00 1	0.00 1	0.14 295	0.02 231	0.02 147	0.14 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-RUCA	0.20 217	0.04 62	0.49 83	0.06 456	0.11 486	0.79 295	0.31 494	0.21 219	0.17 190	0.10 431	0.11 440	0.15 304	0.24 430	0.16 261	0.20 383	0.04 507	0.12 533	0.20 539	0.22 527	0.17 466	0.19 520

model_zeroshot	0.20 217	0.23 323	0.96 242	0.01 355	0.00 1	0.77 289	0.02 369	0.31 254	0.14 166	0.75 501	0.00 1	0.12 281	0.01 161	0.58 297	0.02 165	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.11 487	0.01 103	0.00 1

RAFT-Test	0.20 217	0.09 203	1.34 329	0.00 1	0.12 492	0.39 161	0.10 452	0.72 323	0.25 210	0.08 416	0.00 1	0.44 399	0.00 1	0.05 207	0.13 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 536	0.01 103	0.01 194

TestStereo1	0.20 217	0.30 363	0.84 207	0.00 1	0.16 505	1.12 471	0.01 326	0.69 319	0.57 322	0.00 1	0.05 418	0.04 191	0.01 161	0.09 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 450	0.06 448

SA-5K	0.20 217	0.30 363	0.84 207	0.00 1	0.16 505	1.12 471	0.01 326	0.69 319	0.57 322	0.00 1	0.05 418	0.04 191	0.01 161	0.09 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 450	0.06 448

ACVNet	0.20 217	0.14 258	0.96 242	0.01 355	0.00 1	1.05 383	0.11 456	0.19 202	0.60 412	0.01 191	0.01 320	0.71 446	0.00 1	0.05 207	0.10 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 217	0.32 368	0.88 221	0.00 1	0.00 1	1.02 366	0.00 1	0.20 213	0.29 218	0.01 191	0.00 1	0.34 369	0.02 231	0.81 306	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaStereo	0.20 217	0.06 142	0.86 213	0.00 1	0.00 1	0.25 111	0.00 1	1.71 463	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.31 362	0.01 161	0.11 248	0.11 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
test_sample1	0.21 225	0.01 1	0.41 65	0.00 1	0.00 1	0.14 87	0.00 1	0.99 364	0.30 222	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.00 1	2.26 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

KYRaft	0.21 225	0.03 38	0.74 155	0.04 424	0.00 1	1.16 482	0.12 459	0.08 118	0.60 412	0.01 191	0.30 463	0.03 154	0.77 475	0.37 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

s12784h	0.21 225	0.05 103	0.81 195	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.02 369	1.36 405	0.56 278	0.01 191	0.34 468	0.02 92	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

SFCPSM	0.21 225	0.04 62	1.59 377	0.00 1	0.05 448	0.34 152	0.00 1	1.24 395	0.57 322	0.01 191	0.00 1	0.12 281	0.02 231	0.05 207	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 442	0.02 219	0.00 1

acv_ft	0.21 225	0.14 258	0.95 240	0.00 1	0.00 1	0.41 164	0.00 1	0.58 302	0.60 412	0.19 458	0.01 320	0.71 446	0.12 399	0.05 207	0.12 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 496	0.00 1

MSKI-zero shot	0.22 230	0.08 189	1.46 361	0.00 1	0.12 492	1.08 441	0.03 391	0.85 342	0.16 185	0.22 460	0.05 418	0.06 240	0.00 1	0.07 221	0.01 117	0.00 1	0.02 460	0.00 1	0.18 514	0.02 219	0.01 194

psmg	0.22 230	0.05 103	0.54 103	0.00 1	0.00 1	1.05 383	0.00 1	1.73 465	0.58 376	0.00 1	0.00 1	0.36 377	0.03 286	0.01 70	0.08 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

LCNet	0.22 230	0.11 232	0.74 155	0.11 491	0.00 1	0.97 352	0.00 1	0.09 132	0.59 388	0.01 191	0.00 1	0.02 92	1.10 492	0.43 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 440	0.01 194

DeepStereo_RVC	0.22 230	0.04 62	0.87 217	0.05 434	0.02 395	1.07 428	0.32 495	0.04 62	0.56 278	0.01 191	0.00 1	0.00 1	1.25 500	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.05 427

CFNet_pseudo	0.22 230	0.10 210	1.39 342	0.00 1	0.01 343	0.98 354	0.00 1	0.94 355	0.09 95	0.00 1	0.00 1	0.48 409	0.36 444	0.02 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 230	0.10 210	0.77 172	0.00 1	0.00 1	1.09 450	0.00 1	1.68 459	0.57 322	0.01 191	0.00 1	0.01 22	0.07 374	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 194
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.22 230	0.10 210	1.38 339	0.00 1	0.01 343	0.98 354	0.00 1	0.94 355	0.09 95	0.00 1	0.00 1	0.48 409	0.36 444	0.02 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Reg-Stereo(zero)	0.23 237	0.02 12	1.54 372	0.00 1	0.07 464	0.81 302	0.09 447	0.10 149	0.16 185	0.00 1	0.11 440	0.20 330	0.82 478	0.17 263	0.28 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 479	0.01 103	0.06 448

HH	0.23 237	0.21 306	1.69 389	0.16 509	0.08 470	0.11 63	0.00 1	0.24 230	0.06 36	0.30 471	0.18 449	1.47 496	0.04 321	0.04 194	0.01 117	0.00 1	0.03 472	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 194

HanStereo	0.23 237	0.21 306	1.69 389	0.16 509	0.08 470	0.11 63	0.00 1	0.24 230	0.06 36	0.30 471	0.18 449	1.47 496	0.04 321	0.04 194	0.01 117	0.00 1	0.03 472	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 194

PFNet+	0.23 237	0.06 142	0.79 187	0.07 462	0.01 343	1.11 464	0.42 509	0.11 157	0.59 388	0.08 416	0.01 320	0.02 92	0.00 1	1.21 321	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 237	0.04 62	0.76 169	0.10 481	0.00 1	1.15 478	0.02 369	0.27 243	0.65 491	0.01 191	0.54 479	0.04 191	0.71 467	0.27 276	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

MMNet	0.23 237	0.18 288	1.84 405	0.00 1	0.00 1	0.67 266	0.00 1	0.59 304	0.59 388	0.00 1	0.01 320	0.18 319	0.09 383	0.26 275	0.12 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

FENet	0.23 237	0.05 103	1.39 342	0.00 1	0.00 1	1.00 362	0.00 1	0.80 333	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.24 343	0.04 321	0.23 271	0.18 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

DeepPruner_ROB	0.23 237	0.37 402	1.26 311	0.00 1	0.00 1	1.11 464	0.03 391	0.20 213	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.39 389	0.03 286	1.12 319	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.00 1

MLCV	0.23 237	0.46 437	1.15 287	0.00 1	0.00 1	0.45 183	0.00 1	0.57 299	0.15 178	0.09 425	0.00 1	0.27 353	0.03 286	1.09 318	0.25 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.00 1

test_sample2	0.24 246	0.02 12	0.49 83	0.00 1	0.00 1	0.32 139	0.00 1	1.12 382	0.52 248	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	2.29 353	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

rrr	0.24 246	0.06 142	1.91 414	0.01 355	0.00 1	0.32 139	0.04 411	1.34 403	0.15 178	0.01 191	0.01 320	0.02 92	0.04 321	0.14 254	0.44 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 514	0.05 322	0.05 427

test_xeample3	0.24 246	0.06 142	1.84 405	0.02 386	0.00 1	0.33 145	0.05 422	1.33 402	0.14 166	0.00 1	0.03 410	0.03 154	0.03 286	0.10 242	0.43 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 529	0.05 322	0.06 448

STTStereo	0.24 246	0.28 353	1.68 387	0.00 1	0.00 1	0.84 315	0.03 391	0.16 183	0.08 69	0.02 320	0.00 1	0.20 330	0.03 286	1.54 331	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 246	0.51 455	1.71 392	0.00 1	0.00 1	0.31 133	0.00 1	0.99 364	0.31 223	0.00 1	0.00 1	0.29 356	0.03 286	0.22 269	0.35 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.02 331

StereoDRNet-Refined	0.24 246	0.08 189	0.68 137	0.00 1	0.00 1	0.83 311	0.00 1	0.66 316	0.61 430	0.00 1	0.00 1	0.50 421	0.02 231	1.28 326	0.08 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.04 406
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MFMNet_re	0.24 246	0.74 497	2.31 445	0.53 535	0.00 1	0.17 93	0.01 326	0.02 34	0.59 388	0.01 191	0.03 410	0.12 281	0.00 1	0.07 221	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 477	0.01 194

testlalala2	0.25 253	0.07 174	1.64 383	0.00 1	0.00 1	0.82 305	0.00 1	1.66 458	0.57 322	0.01 191	0.00 1	0.04 191	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 536	0.01 103	0.00 1

ACVNet-DCA	0.25 253	0.22 313	1.20 297	0.00 1	0.00 1	1.31 499	0.00 1	0.95 357	0.55 263	0.07 406	0.00 1	0.03 154	0.02 231	0.59 298	0.01 117	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

ffm	0.25 253	0.02 12	1.06 270	0.00 1	0.00 1	0.62 245	0.00 1	1.42 416	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.67 441	0.02 231	0.57 295	0.01 117	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.03 372

DCANet	0.25 253	0.37 402	1.20 297	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.00 1	1.49 443	0.61 430	0.08 416	0.00 1	0.04 191	0.00 1	0.02 147	0.10 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.05 427

iResNet	0.25 253	0.27 348	1.68 387	0.00 1	0.00 1	0.69 270	0.00 1	1.22 394	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.03 286	0.12 250	0.30 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.01 194

MyStereo04	0.26 258	0.12 244	2.34 446	0.00 1	0.00 1	0.98 354	0.00 1	0.84 340	0.20 197	0.06 396	0.01 320	0.33 365	0.11 396	0.00 1	0.06 274	0.00 1	0.05 502	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.04 406

CFNet_ucs	0.26 258	0.14 258	1.53 371	0.00 1	0.01 343	0.84 315	0.00 1	1.78 468	0.17 190	0.00 1	0.00 1	0.49 417	0.30 437	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

RAFT+CT+SA	0.26 258	0.34 379	1.11 281	0.02 386	0.27 528	1.10 456	0.00 1	0.70 322	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.07 248	0.01 161	0.36 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 548	0.11 417	0.22 529

test_5	0.26 258	0.35 388	1.35 332	0.01 355	0.22 524	0.80 298	0.01 326	0.81 335	0.58 376	0.12 438	0.00 1	0.06 240	0.01 161	0.61 301	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 440	0.16 513

UNet	0.26 258	0.18 288	2.41 455	0.00 1	0.00 1	0.71 275	0.00 1	0.39 266	0.60 412	0.00 1	0.00 1	0.37 384	0.02 231	0.45 290	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 258	0.75 498	1.33 327	0.00 1	0.00 1	0.99 360	0.00 1	1.04 370	0.61 430	0.01 191	0.00 1	0.19 326	0.02 231	0.07 221	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 490	0.01 194

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cscssc	0.28 270	0.37 402	1.20 297	0.00 1	0.01 343	1.05 383	0.00 1	1.48 437	0.61 430	0.13 442	0.00 1	0.04 191	0.60 461	0.02 147	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 427

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111	0.30 289	0.66 485	1.20 297	0.00 1	0.01 343	1.06 392	0.03 391	1.60 451	0.59 388	0.27 468	0.00 1	0.20 330	0.05 350	0.08 233	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.12 502

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DCANet-4	0.31 295	0.05 103	2.61 472	0.00 1	0.00 1	1.05 383	0.00 1	1.49 443	0.61 430	0.13 442	0.00 1	0.03 154	0.05 350	0.03 180	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 427

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DISCO	0.31 295	0.11 232	1.73 393	0.16 509	0.16 505	0.31 133	0.00 1	0.09 132	0.17 190	0.00 1	0.01 320	1.51 499	0.00 1	1.21 321	0.62 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.01 194

ETE_ROB	0.31 295	0.34 379	0.89 225	0.00 1	0.00 1	0.97 352	0.01 326	1.45 424	0.57 322	0.02 320	0.00 1	0.17 316	0.02 231	1.75 334	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.31 295	0.38 412	0.91 232	0.00 1	0.01 343	1.00 362	0.01 326	1.60 451	0.61 430	0.15 452	0.00 1	0.09 266	0.01 161	1.04 317	0.41 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 304	0.10 210	2.61 472	0.01 355	0.01 343	0.50 200	0.04 411	0.21 219	0.09 95	0.45 488	0.45 474	0.81 454	0.51 453	0.20 267	0.23 393	0.00 1	0.05 502	0.00 1	0.14 499	0.03 277	0.00 1

HCRNet	0.32 304	0.10 210	0.81 195	0.00 1	0.00 1	1.10 456	0.00 1	0.39 266	0.59 388	0.01 191	0.01 320	0.06 240	0.03 286	3.24 395	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.02 331

coex_refinement	0.33 306	0.44 431	0.97 249	0.05 434	0.00 1	0.54 220	0.04 411	0.72 323	0.15 178	0.02 320	0.00 1	0.36 377	0.16 411	3.05 385	0.13 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 194

SMFormer	0.33 306	0.10 210	1.04 260	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	1.45 424	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.15 304	0.00 1	3.24 395	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.02 331

tta	0.33 306	0.10 210	1.04 260	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	1.45 424	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.15 304	0.00 1	3.24 395	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 194

qqq1	0.33 306	0.10 210	1.04 260	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	1.45 424	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.15 304	0.00 1	3.24 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 194

fff1	0.33 306	0.10 210	1.04 260	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	1.45 424	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.15 304	0.00 1	3.24 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 194

BUS	0.33 306	0.05 103	0.54 103	0.00 1	0.00 1	1.87 517	0.00 1	2.43 506	0.58 376	0.30 471	0.09 435	0.65 438	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CIPLG	0.33 306	0.75 498	1.79 401	0.10 481	0.01 343	0.93 345	0.21 472	1.45 424	0.61 430	0.02 320	0.01 320	0.14 295	0.06 365	0.13 252	0.17 363	0.00 1	0.04 487	0.01 488	0.01 424	0.17 466	0.04 406

delet	0.33 306	0.24 332	1.05 268	0.00 1	0.00 1	0.60 238	0.00 1	0.53 290	0.59 388	0.03 351	0.01 320	0.52 425	0.19 418	2.68 366	0.13 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.34 314	0.37 402	2.24 441	0.00 1	0.00 1	1.04 380	0.00 1	1.49 443	0.61 430	0.08 416	0.00 1	0.04 191	0.74 472	0.03 180	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.05 427

Wz-Net-LNSev	0.34 314	0.61 479	4.26 520	0.00 1	0.00 1	0.49 198	0.00 1	0.26 237	0.61 430	0.00 1	0.01 320	0.23 341	0.03 286	0.10 242	0.16 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

DDUNet	0.34 314	0.20 303	1.06 270	0.00 1	0.00 1	0.79 295	0.01 326	0.91 349	0.54 257	0.04 377	0.01 320	1.11 477	0.01 161	1.89 337	0.17 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.00 1

MIPNet	0.34 314	0.35 388	1.56 373	0.02 386	0.00 1	1.11 464	0.09 447	1.57 448	0.65 491	0.11 435	0.05 418	0.18 319	0.19 418	0.74 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 424	0.06 344	0.01 194

ACRE	0.34 314	0.70 490	2.13 433	0.10 481	0.00 1	0.90 330	0.20 471	1.45 424	0.61 430	0.02 320	0.01 320	0.13 288	0.05 350	0.14 254	0.17 363	0.00 1	0.03 472	0.01 488	0.02 442	0.17 466	0.04 406

GANet-RSSM	0.34 314	0.29 359	0.97 249	0.00 1	0.00 1	1.05 383	0.00 1	0.22 224	0.15 178	0.03 351	0.00 1	0.31 362	0.00 1	3.62 415	0.14 351	0.00 1	0.00 1	0.03 515	0.00 1	0.05 322	0.01 194

G2L-Stereo_test	0.35 320	0.51 455	1.28 317	0.00 1	0.00 1	0.62 245	0.03 391	0.37 262	0.13 160	0.01 191	0.00 1	0.56 429	0.00 1	3.27 401	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 426	0.01 194

IPLGR_C	0.35 320	0.81 509	2.03 422	0.10 481	0.01 343	0.90 330	0.21 472	1.46 434	0.61 430	0.02 320	0.01 320	0.13 288	0.07 374	0.14 254	0.17 363	0.00 1	0.05 502	0.01 488	0.02 442	0.17 466	0.04 406

PSMNet-ADL	0.35 320	0.05 103	0.65 130	0.00 1	0.00 1	1.03 372	0.00 1	0.59 304	0.09 95	0.00 1	0.07 431	0.47 407	0.01 161	3.66 420	0.30 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.02 331

cf-r	0.35 320	0.41 422	1.45 359	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.00 1	0.43 274	0.38 230	0.05 387	0.00 1	0.65 438	0.00 1	2.53 361	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.02 331

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 320	0.49 449	2.00 420	0.00 1	0.02 395	0.96 350	0.00 1	0.55 296	0.18 194	0.03 351	0.00 1	0.35 373	0.10 391	2.37 355	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
YMNet	0.36 325	0.38 412	2.34 446	0.03 406	0.03 421	0.92 340	0.15 462	0.53 290	0.65 491	0.09 425	0.01 320	0.44 399	0.06 365	0.82 307	0.30 413	0.01 483	0.00 1	0.04 523	0.00 1	0.27 508	0.04 406

YMNet_1	0.36 325	0.38 412	2.34 446	0.03 406	0.03 421	0.92 340	0.15 462	0.53 290	0.65 491	0.09 425	0.01 320	0.44 399	0.06 365	0.82 307	0.30 413	0.01 483	0.00 1	0.04 523	0.00 1	0.27 508	0.04 406

MyStereo06	0.36 325	0.13 252	2.17 437	0.01 355	0.00 1	1.09 450	0.00 1	0.23 225	0.09 95	0.49 492	0.41 472	1.01 467	1.05 489	0.21 268	0.24 397	0.00 1	0.05 502	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.04 406

CoDeX	0.36 325	0.24 332	1.39 342	0.00 1	0.01 343	0.29 124	0.00 1	1.58 450	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.25 348	0.07 374	2.82 372	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

CBFPSM	0.36 325	0.54 465	2.16 436	0.00 1	0.00 1	0.30 129	0.00 1	0.26 237	0.62 481	0.01 191	0.01 320	1.68 502	1.03 487	0.27 276	0.33 424	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

PSMNet-RSSM	0.36 325	0.36 395	0.93 236	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.00 1	0.50 288	0.53 253	0.04 377	0.00 1	0.40 392	0.00 1	3.33 405	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 194

iResNetv2_ROB	0.36 325	1.03 521	2.96 488	0.00 1	0.00 1	0.58 231	0.00 1	1.51 446	0.58 376	0.01 191	0.00 1	0.08 255	0.02 231	0.07 221	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 513	0.02 331

DFGA-Net	0.37 332	0.77 505	1.34 329	0.00 1	0.01 343	0.72 278	0.00 1	0.21 219	0.21 199	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.01 161	3.85 427	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 484	0.01 194

test_sample3	0.37 332	0.09 203	1.41 348	0.00 1	0.00 1	0.46 188	0.00 1	1.95 477	0.56 278	0.01 191	0.00 1	0.05 219	0.00 1	2.79 371	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

CSP-Net	0.37 332	0.10 210	0.54 103	0.00 1	0.00 1	0.50 200	0.00 1	0.64 314	0.13 160	0.00 1	0.00 1	0.15 304	0.02 231	5.27 473	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.00 1

TRStereo	0.37 332	0.23 323	1.41 348	0.03 406	0.00 1	1.07 428	0.02 369	3.07 529	0.57 322	0.01 191	0.00 1	0.11 275	0.40 447	0.06 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 527	0.01 103	0.08 468

XPNet_ROB	0.37 332	0.34 379	1.01 255	0.01 355	0.00 1	0.96 350	0.00 1	1.11 380	0.46 240	0.00 1	0.00 1	0.17 316	0.02 231	2.73 367	0.54 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

test_sample4	0.38 337	0.10 210	1.42 351	0.00 1	0.00 1	0.45 183	0.00 1	2.09 486	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1	2.83 373	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

hknet	0.38 337	0.07 174	1.32 326	0.00 1	0.00 1	1.07 428	0.00 1	2.43 506	0.58 376	0.30 471	0.09 435	0.63 433	0.00 1	0.96 315	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.38 337	0.11 232	1.91 414	0.12 495	0.04 439	0.70 271	0.24 476	1.72 464	0.16 185	0.41 485	0.00 1	0.26 350	1.04 488	0.41 286	0.24 397	0.00 1	0.04 487	0.00 1	0.14 499	0.02 219	0.09 481

ADLNet	0.38 337	0.21 306	0.86 213	0.00 1	0.00 1	0.67 266	0.00 1	0.86 343	0.60 412	0.18 456	0.01 320	1.01 467	0.02 231	2.92 378	0.26 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 400	0.02 331

test_sample5	0.39 341	0.10 210	1.42 351	0.00 1	0.00 1	0.45 183	0.00 1	2.14 490	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.00 1	3.06 386	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

DualNet	0.39 341	0.10 210	1.42 351	0.00 1	0.00 1	0.45 183	0.00 1	2.14 490	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.00 1	3.06 386	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

Consistency-Raft	0.39 341	0.30 363	2.53 468	0.14 504	0.03 421	0.90 330	0.04 411	1.36 405	0.59 388	0.00 1	0.02 404	0.02 92	1.15 496	0.33 278	0.43 438	0.02 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

psm_up	0.39 341	0.25 338	1.04 260	0.00 1	0.00 1	0.82 305	0.00 1	1.88 471	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.28 355	0.01 161	2.78 370	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.00 1

ac_64	0.39 341	0.12 244	1.15 287	0.04 424	0.01 343	0.43 177	0.02 369	0.25 233	0.59 388	0.12 438	0.01 320	0.89 459	0.04 321	3.92 431	0.12 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.00 1

CRFU-Net	0.40 346	0.12 244	1.50 368	0.14 504	0.01 343	0.90 330	0.00 1	0.42 273	0.14 166	0.00 1	0.00 1	0.42 396	1.94 512	2.15 344	0.12 335	0.00 1	0.00 1	0.03 515	0.00 1	0.03 277	0.00 1

AACVNet	0.40 346	0.36 395	0.90 227	0.00 1	0.00 1	0.53 214	0.00 1	0.18 197	0.41 237	0.02 320	0.00 1	0.11 275	0.01 161	5.33 476	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 450	0.00 1

DSFCA	0.40 346	0.09 203	0.84 207	0.00 1	0.01 343	0.98 354	0.37 503	0.29 248	0.62 481	0.02 320	0.32 465	0.03 154	0.24 430	3.91 429	0.34 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

G2L-Stereo	0.41 349	0.45 435	1.90 412	0.00 1	0.00 1	0.58 231	0.00 1	0.40 268	0.12 151	0.00 1	0.00 1	0.33 365	0.05 350	4.09 438	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 440	0.00 1

test_sample6	0.41 349	0.11 232	1.38 339	0.00 1	0.00 1	0.48 195	0.00 1	2.33 502	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.10 270	0.00 1	3.18 393	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

PSMNet_ROB	0.41 349	0.54 465	1.69 389	0.00 1	0.00 1	0.92 340	0.00 1	0.27 243	0.53 253	0.00 1	0.00 1	0.25 348	0.03 286	3.43 408	0.47 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.03 372

SQANet	0.42 352	1.14 530	1.86 408	0.04 424	0.48 535	0.36 156	0.03 391	0.40 268	0.56 278	0.02 320	0.24 457	0.49 417	0.06 365	2.14 342	0.21 387	0.02 499	0.02 460	0.01 488	0.00 1	0.19 477	0.03 372

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 352	0.52 461	3.02 490	0.00 1	0.00 1	0.57 228	0.00 1	1.15 387	0.60 412	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.14 403	1.51 330	0.76 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.42 352	0.43 427	1.17 292	0.00 1	0.00 1	0.99 360	0.00 1	1.70 462	0.60 412	0.05 387	0.00 1	1.51 499	0.19 418	1.20 320	0.61 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.00 1

SACVNet	0.42 352	0.29 359	1.10 277	0.00 1	0.00 1	1.02 366	0.00 1	0.78 328	0.29 218	0.03 351	0.00 1	0.24 343	0.02 231	4.27 447	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 484	0.01 194

hitnet-ft	0.42 352	0.30 363	1.15 287	0.00 1	0.00 1	0.73 280	0.11 456	0.30 251	0.19 196	0.04 377	0.14 445	0.75 449	0.17 417	4.33 450	0.10 317	0.01 483	0.00 1	0.03 515	0.00 1	0.04 300	0.01 194

RP	0.42 352	0.44 431	1.52 369	0.00 1	0.01 343	0.61 239	0.02 369	1.06 372	0.39 234	0.03 351	0.01 320	0.99 465	0.16 411	2.89 377	0.18 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.00 1

StereoDRNet	0.42 352	0.50 450	2.50 463	0.02 386	0.06 458	0.51 203	0.00 1	0.34 256	0.61 430	0.00 1	0.00 1	0.33 365	0.02 231	2.87 375	0.50 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.02 331

IPLGR	0.43 359	0.17 280	2.05 428	0.02 386	0.02 395	1.08 441	0.04 411	1.62 456	0.57 322	0.09 425	0.00 1	0.15 304	0.22 426	2.62 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 359	0.38 412	1.10 277	0.01 355	0.00 1	1.02 366	0.00 1	1.94 476	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.14 295	0.01 161	3.25 400	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.02 331

Nwc_Net	0.43 359	0.42 424	2.64 474	0.00 1	0.00 1	0.67 266	0.00 1	0.82 338	0.28 214	0.00 1	0.01 320	0.90 460	0.10 391	2.62 363	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.00 1

DRN-Test	0.43 359	0.13 252	1.95 418	0.03 406	0.09 475	0.61 239	0.00 1	1.43 421	0.61 430	0.00 1	0.00 1	0.18 319	0.04 321	3.32 404	0.11 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

ITSA-stereo	0.44 363	0.06 142	0.97 249	0.03 406	0.00 1	1.08 441	0.06 427	1.42 416	0.09 95	0.01 191	0.00 1	0.21 334	0.50 451	3.91 429	0.38 429	0.00 1	0.00 1	0.02 504	0.01 424	0.03 277	0.01 194

DualNet (step1)	0.44 363	0.23 323	1.31 323	0.00 1	0.00 1	0.95 347	0.00 1	2.28 498	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.14 295	0.00 1	1.45 328	0.07 285	0.32 531	0.00 1	1.06 551	0.33 549	0.01 103	0.01 194

NINENet	0.45 365	0.09 203	0.81 195	0.06 456	0.00 1	1.87 517	0.00 1	2.69 524	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.65 438	0.00 1	2.15 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

SepStereo	0.45 365	0.05 103	1.29 318	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.00 1	1.25 396	0.61 430	1.18 513	0.00 1	0.24 343	0.03 286	3.93 432	0.22 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 194

GwcNet-RSSM	0.45 365	0.56 473	1.74 397	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.00 1	0.65 315	0.55 263	0.18 456	0.00 1	0.37 384	0.00 1	3.70 422	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.02 331

NVstereo2D	0.45 365	0.11 232	1.91 414	0.00 1	0.00 1	0.59 236	0.00 1	1.39 412	0.61 430	0.03 351	0.00 1	0.33 365	0.00 1	3.94 433	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EKT-Stereo	0.46 369	0.12 244	1.03 258	0.75 540	4.21 557	1.06 392	0.00 1	0.83 339	0.04 20	0.02 320	0.00 1	0.08 255	0.00 1	0.89 313	0.01 117	0.00 1	0.03 472	0.00 1	0.05 467	0.04 300	0.01 194

GrayStereo	0.46 369	0.01 1	0.71 141	0.10 481	0.00 1	1.12 471	2.67 547	0.20 213	0.59 388	0.00 1	0.00 1	0.08 255	3.76 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

NF-Stereo	0.47 371	0.03 38	0.77 172	0.12 495	0.00 1	1.07 428	0.26 482	0.19 202	0.60 412	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.00 1	6.18 511	0.18 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

OCTAStereo	0.47 371	0.03 38	0.77 172	0.12 495	0.00 1	1.07 428	0.26 482	0.19 202	0.60 412	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.00 1	6.16 510	0.18 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

RE-Stereo	0.47 371	0.03 38	0.77 172	0.12 495	0.00 1	1.07 428	0.26 482	0.19 202	0.60 412	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.00 1	6.18 511	0.18 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

TVStereo	0.47 371	0.03 38	0.77 172	0.12 495	0.00 1	1.07 428	0.26 482	0.19 202	0.60 412	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.00 1	6.18 511	0.18 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 371	0.11 232	5.03 529	0.00 1	0.00 1	0.70 271	0.00 1	1.98 479	0.61 430	0.01 191	0.00 1	0.36 377	0.33 442	0.18 264	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.02 331

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 371	0.43 427	1.04 260	0.11 491	0.00 1	1.10 456	0.00 1	0.80 333	0.54 257	0.00 1	0.05 418	0.38 387	0.03 286	3.50 411	0.14 351	0.88 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 417	0.20 523

AF-Net	0.47 371	0.53 463	2.05 428	0.00 1	0.00 1	0.41 164	0.01 326	1.18 392	0.40 235	0.13 442	0.05 418	1.30 485	0.45 449	2.43 359	0.30 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 400	0.00 1

PAM	0.48 378	0.08 189	2.03 422	0.19 520	0.24 526	0.54 220	0.26 482	0.24 230	0.11 134	0.54 495	0.96 498	2.39 518	0.72 470	0.48 291	0.25 401	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.26 540	0.01 103	0.18 516

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 378	0.27 348	3.90 516	0.08 470	0.20 522	0.32 139	0.00 1	1.02 368	0.09 95	0.38 482	0.10 439	1.72 504	0.83 480	0.33 278	0.01 117	0.00 1	0.05 502	0.00 1	0.23 529	0.11 417	0.01 194

iinet-f	0.48 378	0.57 474	4.45 524	0.00 1	0.01 343	0.77 289	0.00 1	1.48 437	0.61 430	0.01 191	0.00 1	0.40 392	0.44 448	0.38 284	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 519	0.01 194

Wz-Net-MNSev	0.48 378	0.76 503	3.11 496	0.00 1	0.00 1	0.23 105	0.00 1	1.07 374	0.61 430	0.01 191	0.01 320	0.13 288	0.13 402	3.12 388	0.34 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.01 194

HHNet	0.48 378	0.21 306	1.60 378	0.10 481	0.00 1	1.14 475	0.26 482	0.47 282	0.59 388	0.01 191	3.56 516	0.04 191	0.71 467	0.00 1	0.73 462	0.02 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 378	0.04 62	1.10 277	0.17 513	0.00 1	1.07 428	0.25 479	0.12 164	0.61 430	0.03 351	0.01 320	0.02 92	0.01 161	6.03 504	0.18 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

KMStereo	0.48 378	0.04 62	1.10 277	0.17 513	0.00 1	1.07 428	0.25 479	0.12 164	0.61 430	0.03 351	0.01 320	0.02 92	0.01 161	6.03 504	0.18 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

TCMNet	0.49 385	0.43 427	3.03 492	0.06 456	0.01 343	0.58 231	0.04 411	0.92 351	0.62 481	0.00 1	0.00 1	0.20 330	0.02 231	3.64 417	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.02 504	0.00 1	0.18 475	0.07 463

PAM_32	0.49 385	0.07 174	2.23 439	0.17 513	0.23 525	0.54 220	0.25 479	0.26 237	0.13 160	0.49 492	0.93 497	2.21 514	0.87 481	0.51 292	0.31 420	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.27 544	0.01 103	0.19 520

DAS	0.49 385	0.05 103	1.29 318	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.00 1	1.25 396	0.61 430	1.18 513	0.00 1	0.24 343	0.03 286	4.76 459	0.22 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 194

PSM-AAD	0.49 385	0.02 12	0.75 163	0.06 456	0.00 1	1.19 488	2.19 542	0.12 164	0.59 388	0.01 191	0.45 474	0.13 288	4.04 536	0.22 269	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 194

RAFT_R40	0.49 385	0.03 38	0.74 155	0.05 434	0.15 502	1.09 450	0.32 495	0.27 243	0.59 388	0.02 320	0.03 410	0.07 248	0.30 437	6.12 507	0.11 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

RAFT-345	0.49 385	0.04 62	1.26 311	0.10 481	0.07 464	1.16 482	0.19 469	0.14 176	0.57 322	0.00 1	0.01 320	0.09 266	0.01 161	6.00 502	0.20 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

ccnet	0.49 385	0.05 103	1.26 311	0.01 355	0.08 470	0.72 278	0.18 466	1.18 392	0.35 227	0.45 488	0.68 486	0.13 288	0.39 446	3.54 413	0.74 463	0.01 483	0.00 1	0.02 504	0.00 1	0.02 219	0.01 194

NCC-stereo	0.49 385	0.46 437	2.04 425	0.03 406	0.03 421	1.06 392	0.01 326	0.78 328	0.22 202	0.06 396	0.19 451	0.64 436	0.05 350	3.65 418	0.63 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

stereogan	0.49 385	0.22 313	2.39 452	0.00 1	0.00 1	0.63 256	0.02 369	0.79 331	0.72 505	0.06 396	0.00 1	1.68 502	0.46 450	2.63 365	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 440	0.00 1

Abc-Net	0.49 385	0.46 437	2.04 425	0.03 406	0.03 421	1.06 392	0.01 326	0.78 328	0.22 202	0.06 396	0.19 451	0.64 436	0.05 350	3.65 418	0.63 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TDLM	0.49 385	0.39 417	1.02 256	0.00 1	0.00 1	1.08 441	0.01 326	0.36 260	0.58 376	0.14 450	0.00 1	0.27 353	0.19 418	5.46 483	0.20 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 437	0.01 194

iRaft-Stereo_5w	0.50 396	0.51 455	1.44 357	0.00 1	0.00 1	0.29 124	0.00 1	0.63 312	0.59 388	0.00 1	0.00 1	0.08 255	0.01 161	6.14 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 490	0.01 194

GwcNet	0.50 396	0.46 437	3.90 516	0.00 1	0.00 1	0.42 171	0.10 452	0.38 263	0.74 507	0.03 351	0.00 1	0.63 433	0.05 350	2.92 378	0.16 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 466	0.05 427

FAT-Stereo	0.50 396	0.14 258	2.51 465	0.00 1	0.00 1	0.33 145	0.09 447	1.88 471	0.61 430	0.05 387	0.76 489	0.60 430	0.52 455	2.46 360	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

RGC	0.50 396	0.53 463	2.42 457	0.00 1	0.01 343	0.65 263	0.00 1	1.07 374	0.17 190	0.01 191	0.62 484	1.00 466	0.19 418	3.03 384	0.28 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.02 331

SHD	0.50 396	0.51 455	3.61 508	0.05 434	0.00 1	0.01 8	0.01 326	0.72 323	0.61 430	1.57 519	0.00 1	0.34 369	0.09 383	1.79 336	0.49 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 424	0.09 400	0.03 372

UGAM	0.51 401	0.12 244	1.83 403	0.00 1	0.00 1	0.62 245	0.00 1	0.06 87	0.11 134	0.00 1	0.23 456	0.35 373	0.04 321	6.42 527	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 502	0.03 372

DCRE	0.51 401	0.25 338	0.96 242	0.00 1	0.01 343	0.43 177	0.00 1	0.25 233	0.21 199	0.33 476	7.49 532	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.17 511	0.02 219	0.01 194

IPLG	0.51 401	0.38 412	1.60 378	0.02 386	0.00 1	1.11 464	0.07 433	1.48 437	0.57 322	0.05 387	0.00 1	0.12 281	0.15 409	4.58 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 417	0.00 1

SST-Stereo	0.51 401	0.02 12	0.74 155	0.05 434	0.19 517	1.09 450	0.49 514	0.26 237	0.61 430	0.04 377	0.00 1	0.05 219	0.58 458	6.12 507	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 401	0.13 252	1.14 286	0.10 481	0.00 1	1.17 485	0.10 452	0.28 247	0.61 430	0.01 191	0.00 1	0.02 92	0.12 399	6.22 519	0.22 388	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 194

FINET	0.51 401	0.36 395	2.40 453	0.00 1	0.00 1	0.27 118	0.00 1	2.06 483	1.49 528	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.04 321	3.38 407	0.10 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.02 331

APVNet	0.51 401	0.21 306	2.43 459	0.00 1	0.00 1	0.94 346	0.00 1	0.45 278	0.62 481	0.01 191	0.01 320	0.34 369	0.03 286	4.59 454	0.27 409	0.00 1	0.00 1	0.03 515	0.00 1	0.15 450	0.02 331

FADNet-RVC-Resample	0.51 401	0.82 510	3.08 495	0.04 424	0.04 439	0.42 171	0.09 447	1.16 389	0.34 226	0.00 1	0.03 410	0.24 343	0.05 350	3.16 390	0.13 342	0.07 513	0.12 533	0.05 526	0.02 442	0.08 382	0.20 523

FADNet-RVC	0.51 401	0.80 507	2.47 461	0.01 355	0.00 1	0.48 195	0.00 1	1.32 401	0.14 166	0.00 1	0.01 320	0.12 281	0.06 365	4.07 437	0.15 356	0.00 1	0.04 487	0.00 1	0.00 1	0.38 521	0.08 468

PASM	0.51 401	0.32 368	3.07 494	0.00 1	0.00 1	0.31 133	0.00 1	0.46 281	0.12 151	0.03 351	0.00 1	0.44 399	0.02 231	5.22 472	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 426	0.03 372

HSM-Net_RVC	0.52 411	0.06 142	1.45 359	0.00 1	0.00 1	0.61 239	0.00 1	3.83 534	0.52 248	0.14 450	0.00 1	0.22 340	0.03 286	3.50 411	0.04 243	0.01 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.53 412	0.19 299	1.79 401	0.00 1	0.00 1	0.55 224	0.00 1	1.12 382	0.61 430	0.02 320	0.00 1	0.83 455	0.04 321	5.05 468	0.45 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331

CVANet_RVC	0.53 412	0.32 368	1.26 311	0.00 1	0.00 1	0.98 354	0.00 1	0.72 323	0.55 263	0.35 478	0.12 443	0.36 377	0.14 403	5.53 485	0.08 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 459	0.00 1

GANetREF_RVC	0.54 414	0.70 490	2.06 430	0.00 1	0.00 1	1.14 475	0.00 1	1.61 453	0.58 376	0.00 1	0.01 320	0.29 356	0.04 321	4.21 444	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.02 331
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
PS-NSSS	0.54 414	0.44 431	0.86 213	0.00 1	0.00 1	1.04 380	0.00 1	2.37 503	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.11 275	0.01 161	5.32 475	0.13 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

ADLNet2	0.55 416	0.33 372	2.54 469	0.00 1	0.00 1	0.88 326	0.00 1	0.69 319	0.65 491	0.00 1	0.07 431	1.47 496	0.02 231	4.12 441	0.11 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 437	0.01 194

FADNet	0.55 416	0.75 498	2.42 457	0.00 1	0.01 343	0.82 305	0.00 1	0.88 344	0.54 257	0.01 191	0.01 320	0.16 313	0.16 411	4.49 452	0.09 306	0.18 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 526	0.00 1

GANet	0.55 416	0.35 388	1.40 347	0.00 1	0.00 1	0.77 289	0.08 441	0.36 260	0.57 322	0.01 191	0.00 1	0.68 445	0.11 396	5.52 484	1.07 471	0.00 1	0.00 1	0.02 504	0.00 1	0.09 400	0.03 372

GASNet	0.56 419	1.09 523	2.57 470	0.00 1	0.00 1	0.52 209	0.02 369	1.12 382	0.22 202	0.01 191	0.14 445	0.50 421	0.12 399	4.09 438	0.39 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 516	0.08 468

raft_robust	0.56 419	0.36 395	0.87 217	0.00 1	0.15 502	0.64 260	0.00 1	2.20 494	0.56 278	0.00 1	0.01 320	0.44 399	1.18 498	4.46 451	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 505	0.09 400	0.03 372

DRaft	0.56 419	0.08 189	0.73 146	0.00 1	0.00 1	0.92 340	0.19 469	0.05 73	0.09 95	0.03 351	0.26 459	0.06 240	2.55 521	4.61 456	1.38 483	0.00 1	0.03 472	0.00 1	0.02 442	0.03 277	0.08 468

Syn2CoEx	0.56 419	0.78 506	2.86 484	0.00 1	0.00 1	0.10 57	0.01 326	0.91 349	0.61 430	0.02 320	0.00 1	0.49 417	0.21 424	5.03 467	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 440	0.03 372

CFNet	0.56 419	0.50 450	1.58 375	0.00 1	0.00 1	1.06 392	0.01 326	1.08 376	0.57 322	0.00 1	0.01 320	0.12 281	0.01 161	5.87 499	0.19 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 437	0.02 331

PDISCO_ROB	0.56 419	0.57 474	2.07 431	0.17 513	0.00 1	1.56 508	0.01 326	2.27 497	0.51 246	0.08 416	0.01 320	0.74 448	0.28 436	2.37 355	0.13 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 518	0.00 1

test_for_model	0.57 425	0.39 417	0.80 192	1.74 547	0.02 395	0.80 298	0.02 369	0.30 251	0.22 202	0.11 435	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 558	0.01 194

Ntro	0.57 425	1.13 528	2.24 441	0.04 424	0.36 532	1.04 380	0.02 369	0.74 327	0.57 322	0.01 191	0.00 1	0.76 450	0.08 379	3.01 382	0.47 444	0.07 513	0.04 487	0.01 488	0.00 1	0.76 536	0.02 331

XX-Stereo	0.57 425	0.15 263	4.26 520	0.08 470	0.03 421	1.10 456	0.00 1	2.55 514	0.11 134	0.11 435	0.00 1	1.43 494	0.01 161	1.34 327	0.00 1	0.00 1	0.04 487	0.00 1	0.16 508	0.03 277	0.01 194

PA-Net	0.57 425	0.50 450	2.73 478	0.03 406	0.06 458	0.89 328	0.02 369	0.66 316	0.63 486	0.00 1	0.00 1	0.43 398	0.07 374	4.82 462	0.55 454	0.01 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.04 406
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV	0.57 425	0.22 313	1.61 381	0.00 1	0.00 1	0.84 315	0.78 528	2.58 518	0.61 430	0.38 482	0.00 1	1.25 480	0.63 465	2.07 341	0.38 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.08 468
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ARAFT	0.58 430	0.75 498	2.78 482	0.00 1	0.00 1	1.20 490	0.00 1	2.26 496	0.57 322	0.05 387	0.00 1	0.18 319	0.03 286	3.54 413	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 477	0.04 406

edge stereo	0.58 430	0.29 359	2.86 484	0.01 355	0.03 421	0.33 145	0.03 391	0.97 361	0.50 243	0.21 459	0.33 466	1.31 486	0.16 411	4.20 443	0.18 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 417	0.01 194

RASNet	0.58 430	0.27 348	1.30 321	0.00 1	0.00 1	0.61 239	0.01 326	0.47 282	0.60 412	0.08 416	0.06 428	1.52 501	0.04 321	6.18 511	0.48 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

DANet	0.58 430	0.19 299	1.87 409	0.26 527	0.06 458	0.51 203	0.11 456	1.41 413	0.52 248	0.22 460	0.06 428	1.06 471	0.02 231	4.25 445	0.92 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.06 448
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
otaku	0.59 434	1.12 526	1.90 412	0.08 470	0.11 486	0.89 328	0.05 422	0.60 306	0.57 322	0.01 191	1.41 506	1.03 469	0.14 403	2.39 357	0.56 455	0.06 512	0.03 472	0.01 488	0.00 1	0.61 531	0.21 527

ASMatch	0.59 434	0.10 210	1.66 385	0.13 502	0.04 439	1.07 428	0.00 1	0.10 149	0.64 489	0.06 396	0.44 473	0.05 219	0.87 481	6.32 522	0.27 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 424	0.00 1	0.00 1

PFNet	0.60 436	0.11 232	2.08 432	0.00 1	0.30 530	1.16 482	0.00 1	0.29 248	0.59 388	0.01 191	0.24 457	0.02 92	0.00 1	6.58 529	0.23 393	0.10 518	0.00 1	0.00 1	0.04 465	0.14 440	0.05 427

RAFT + AFF	0.60 436	0.75 498	1.04 260	0.00 1	0.00 1	1.10 456	0.06 427	1.45 424	0.57 322	0.02 320	0.00 1	0.18 319	1.43 504	4.80 461	0.15 356	0.00 1	0.17 541	0.00 1	0.00 1	0.27 508	0.08 468

FADNet_RVC	0.60 436	0.83 511	2.50 463	0.00 1	0.00 1	1.09 450	0.00 1	1.29 398	0.50 243	0.02 320	0.05 418	0.26 350	0.03 286	3.17 392	0.25 401	0.21 525	0.26 543	0.08 532	0.28 546	0.53 529	0.55 545

RainbowNet	0.61 439	1.13 528	1.83 403	0.10 481	0.04 439	1.23 492	0.07 433	1.74 466	0.57 322	0.01 191	0.02 404	1.14 479	0.25 433	2.29 353	0.48 446	0.61 537	0.05 502	0.00 1	0.00 1	0.47 527	0.20 523

NOSS_ROB	0.61 439	0.17 280	0.63 124	0.19 520	0.00 1	0.67 266	0.00 1	2.38 504	0.57 322	0.13 442	0.00 1	0.94 461	0.00 1	6.27 521	0.10 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.10 489

PWC_ROB	0.62 441	0.54 465	3.22 499	0.00 1	0.00 1	0.22 104	0.00 1	2.18 493	0.61 430	0.00 1	0.20 453	0.29 356	0.03 286	3.46 410	1.22 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 523	0.01 194

ACV-stereo	0.63 442	0.16 272	2.24 441	0.00 1	0.00 1	1.79 516	0.07 433	0.06 87	0.10 122	0.00 1	0.00 1	3.53 522	1.24 499	3.12 388	0.17 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 194

HSM	0.63 442	0.36 395	0.89 225	0.00 1	0.00 1	0.52 209	0.01 326	0.98 362	0.56 278	0.00 1	0.01 320	2.27 516	0.65 466	6.18 511	0.11 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

DispNO	0.64 444	0.48 445	2.04 425	0.00 1	0.00 1	0.71 275	0.01 326	1.47 436	0.56 278	0.00 1	0.54 479	1.34 488	0.06 365	5.12 470	0.31 420	0.00 1	0.00 1	0.03 515	0.12 492	0.01 103	0.02 331

CC-Net-ROB	0.64 444	0.50 450	1.13 285	0.07 462	0.00 1	1.08 441	0.01 326	2.58 518	0.56 278	0.01 191	0.00 1	0.14 295	0.01 161	5.73 494	0.12 335	0.50 535	0.00 1	0.21 542	0.00 1	0.09 400	0.02 331

IIG-Stereo	0.65 446	0.34 379	0.77 172	0.05 434	0.03 421	1.17 485	0.00 1	1.46 434	0.60 412	0.01 191	0.57 481	0.54 427	0.01 161	7.03 538	0.39 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

S-Stereo	0.65 446	0.25 338	3.44 505	0.00 1	0.00 1	0.56 226	0.05 422	1.86 470	0.61 430	0.00 1	0.76 489	0.84 456	0.11 396	4.28 449	0.11 325	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.03 372

OMP-Stereo	0.66 448	0.33 372	0.72 144	0.18 519	0.06 458	1.17 485	0.00 1	1.45 424	0.59 388	0.12 438	0.60 483	0.50 421	0.00 1	7.09 539	0.26 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.00 1

UGAM-zero	0.68 449	0.10 210	1.78 399	0.07 462	0.16 505	0.34 152	0.03 391	0.92 351	0.18 194	0.37 481	0.00 1	2.23 515	0.74 472	6.20 517	0.01 117	0.00 1	0.05 502	0.00 1	0.26 540	0.01 103	0.09 481

XQC	0.68 449	0.72 496	3.82 514	0.06 456	0.00 1	0.39 161	0.01 326	1.92 474	0.61 430	0.03 351	0.01 320	0.46 406	0.21 424	2.84 374	2.26 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 424	0.15 450	0.05 427

ttt	0.70 451	0.02 12	0.78 183	0.00 1	0.00 1	0.62 245	0.00 1	2.50 509	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.29 356	0.01 161	4.18 442	5.00 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

EAI-Stereo	0.70 451	0.03 38	0.84 207	0.13 502	0.20 522	0.87 324	2.23 543	2.05 480	0.29 218	0.72 498	4.60 520	0.29 356	0.55 456	0.39 285	0.44 440	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.29 547	0.01 103	0.08 468

RTSC	0.70 451	0.71 494	3.19 497	0.01 355	0.00 1	0.20 99	0.00 1	0.81 335	0.60 412	0.29 470	0.36 469	0.36 377	0.04 321	2.04 339	4.87 519	0.00 1	0.03 472	0.00 1	0.02 442	0.28 511	0.11 492

LL-Strereo	0.71 454	0.88 512	2.40 453	0.00 1	0.00 1	0.63 256	0.01 326	1.57 448	0.58 376	0.45 488	0.00 1	0.54 427	0.30 437	6.37 525	0.07 285	0.00 1	0.05 502	0.00 1	0.00 1	0.22 490	0.17 515

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 455	0.42 424	4.27 522	0.20 524	0.26 527	0.47 192	0.00 1	0.54 293	0.16 185	0.40 484	5.35 524	0.45 404	0.97 484	0.25 274	0.25 401	0.00 1	0.05 502	0.00 1	0.26 540	0.12 426	0.02 331

PVD	0.73 456	0.57 474	3.38 503	0.04 424	0.19 517	0.74 281	0.00 1	0.29 248	0.79 512	2.37 527	0.00 1	0.53 426	0.09 383	2.19 349	3.20 505	0.00 1	0.05 502	0.00 1	0.02 442	0.08 382	0.15 509

DEmStereo	0.75 457	0.06 142	1.73 393	0.04 424	0.00 1	0.78 293	0.52 517	0.05 73	0.57 322	0.05 387	0.72 488	0.02 92	3.42 531	5.79 497	1.29 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

psmorigin	0.75 457	0.25 338	7.10 535	0.00 1	0.00 1	0.19 96	0.00 1	0.10 149	0.12 151	0.65 496	0.00 1	2.74 519	0.23 429	3.02 383	0.54 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 194

AANet_RVC	0.75 457	0.65 483	2.52 466	0.01 355	0.00 1	0.66 265	0.00 1	0.61 310	0.13 160	0.00 1	1.29 505	0.96 463	0.04 321	5.98 501	1.82 491	0.13 519	0.02 460	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.04 406

Wz-Net-SNSev	0.78 460	1.10 524	6.27 533	0.00 1	0.00 1	0.27 118	0.00 1	0.95 357	0.61 430	0.00 1	0.01 320	0.41 395	0.10 391	4.92 464	0.81 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 466	0.03 372

FTStereo	0.78 460	0.01 1	1.27 316	0.12 495	0.00 1	1.15 478	2.80 548	0.09 132	0.61 430	0.16 453	5.93 527	0.36 377	2.56 522	0.53 294	0.01 117	0.07 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ff1	0.80 462	0.02 12	1.06 270	0.00 1	0.00 1	0.62 245	0.00 1	1.42 416	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.67 441	0.02 231	5.57 487	5.86 526	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.03 372

HBP-ISP	0.80 462	0.70 490	2.86 484	0.02 386	0.01 343	1.67 511	0.48 512	2.63 522	0.56 278	1.11 510	0.06 428	0.50 421	0.74 472	4.60 455	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.03 372

NaN_ROB	0.80 462	0.47 442	1.63 382	0.17 513	0.19 517	0.58 231	0.38 505	2.11 487	0.80 513	0.53 494	0.33 466	0.48 409	1.13 494	4.98 466	1.94 492	0.00 1	0.02 460	0.01 488	0.05 467	0.06 344	0.14 508

FBW_ROB	0.83 465	0.31 367	1.48 365	0.10 481	0.01 343	0.62 245	0.01 326	1.91 473	0.59 388	0.01 191	0.01 320	1.10 475	0.05 350	7.84 542	2.07 494	0.05 510	0.01 421	0.03 515	0.01 424	0.01 103	0.47 539

CBMV_ROB	0.84 466	0.06 142	1.73 393	0.00 1	0.00 1	1.37 504	0.47 510	2.57 516	0.58 376	2.13 525	0.76 489	1.06 471	1.38 503	4.04 436	0.54 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.05 427

SGM-Forest	0.84 466	0.07 174	0.90 227	0.02 386	0.07 464	1.10 456	0.68 523	2.12 489	0.61 430	1.14 511	0.78 492	1.36 490	0.98 485	5.55 486	1.31 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.06 448
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
mmx	0.85 468	0.02 12	1.06 270	0.00 1	0.00 1	0.62 245	0.00 1	2.50 509	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.67 441	0.02 231	5.57 487	5.86 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

xxx	0.85 468	0.02 12	1.06 270	0.00 1	0.00 1	0.62 245	0.00 1	2.50 509	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.67 441	0.02 231	5.57 487	5.86 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

STrans-v2	0.85 468	0.28 353	1.66 385	0.00 1	0.01 343	0.85 318	0.04 411	2.05 480	0.67 499	0.48 491	0.87 496	1.12 478	2.12 518	6.64 533	0.25 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.85 468	0.27 348	2.72 477	0.30 530	0.03 421	1.25 494	0.05 422	1.53 447	0.61 430	0.28 469	0.38 471	1.27 483	1.54 506	6.53 528	0.22 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

aanetorigin	0.86 472	0.36 395	3.45 506	0.11 491	0.13 495	0.39 161	0.93 532	0.13 171	0.14 166	3.38 532	1.21 501	0.29 356	2.01 516	2.87 375	1.35 482	0.02 499	0.00 1	0.02 504	0.05 467	0.30 514	0.08 468

1111x	0.87 473	0.02 12	1.20 297	0.00 1	0.00 1	0.70 271	0.00 1	2.60 521	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.01 161	5.36 479	6.80 530	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

Anonymous_2	0.88 474	0.02 12	1.06 270	0.01 355	0.00 1	0.19 96	0.00 1	0.14 176	0.08 69	0.01 191	0.04 415	1.07 473	0.00 1	0.02 147	0.02 165	0.01 483	0.04 487	2.31 557	11.16 563	1.35 541	0.01 194

SPS-STEREO	0.88 474	0.40 420	2.01 421	0.00 1	0.01 343	0.42 171	0.17 464	0.50 288	0.61 430	2.19 526	0.79 493	2.04 510	0.27 435	5.10 469	2.89 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.11 492
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCRef	0.92 476	0.48 445	3.35 501	0.02 386	0.02 395	0.90 330	0.32 495	0.61 310	0.65 491	0.72 498	0.17 448	0.17 316	0.82 478	2.15 344	7.95 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.03 372

THIR-Stereo	0.93 477	0.18 288	1.34 329	0.00 1	0.01 343	0.53 214	3.86 551	0.10 149	0.10 122	0.10 431	1.50 508	0.76 450	2.90 525	5.73 494	1.45 484	0.00 1	0.00 1	0.02 504	0.00 1	0.01 103	0.00 1

PWCDC_ROB	0.94 478	0.91 517	2.52 466	0.00 1	0.00 1	1.15 478	0.00 1	2.11 487	1.18 521	0.00 1	8.99 539	0.35 373	0.09 383	0.64 303	0.40 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 528	0.03 372

MFN_U_SF_RVC	0.95 479	1.40 542	4.49 525	0.16 509	0.11 486	0.56 226	0.07 433	1.12 382	0.36 229	0.43 487	0.27 460	1.27 483	0.73 471	3.98 435	1.47 485	0.29 529	0.34 548	0.36 545	0.55 553	0.63 532	0.46 538

AAGNet	0.96 480	0.05 103	0.74 155	0.09 477	0.27 528	1.11 464	0.28 490	0.05 73	0.59 388	0.01 191	0.00 1	0.01 22	1.00 486	3.68 421	11.30 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 480	0.13 252	1.35 332	0.02 386	0.05 448	1.06 392	0.00 1	0.06 87	0.55 263	0.01 191	9.57 544	0.10 270	0.00 1	6.00 502	0.30 413	0.01 483	0.00 1	0.00 1	0.02 442	0.01 103	0.00 1

SAMSARA	1.01 482	0.70 490	3.29 500	0.20 524	0.06 458	1.65 510	0.05 422	0.48 284	0.53 253	2.91 531	0.68 486	2.97 520	1.08 491	3.89 428	1.54 486	0.00 1	0.04 487	0.00 1	0.02 442	0.05 322	0.03 372

xxxx	1.04 483	0.02 12	0.54 103	0.00 1	0.00 1	0.53 214	0.00 1	2.53 513	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 161	2.04 339	14.52 553	0.00 1	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 194

CSAN	1.05 484	0.61 479	2.46 460	0.09 477	0.08 470	0.71 275	0.71 525	2.20 494	0.93 518	0.85 503	2.92 512	0.79 453	1.46 505	5.37 480	1.58 487	0.01 483	0.01 421	0.00 1	0.00 1	0.09 400	0.05 427

NVStereoNet_ROB	1.08 485	0.39 417	2.15 435	0.08 470	0.02 395	0.45 183	0.02 369	0.89 346	0.67 499	0.10 431	5.85 525	1.90 506	1.11 493	6.20 517	1.14 473	0.20 524	0.00 1	0.03 515	0.07 473	0.12 426	0.13 505
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.10 486	1.42 543	4.00 519	0.31 531	0.02 395	1.25 494	0.10 452	1.69 460	0.61 430	0.26 464	0.01 320	4.39 526	1.29 502	4.75 458	0.57 456	0.79 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 516	0.18 516

CrosDoStereo	1.10 486	0.08 189	1.43 355	0.00 1	0.05 448	0.63 256	5.86 555	0.60 306	0.38 230	0.26 464	1.21 501	0.19 326	3.02 526	6.61 531	1.64 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 486	0.08 189	1.43 355	0.00 1	0.05 448	0.63 256	5.86 555	0.60 306	0.38 230	0.26 464	1.21 501	0.19 326	3.02 526	6.61 531	1.64 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.00 1

ACVNet-4b	1.14 489	1.34 540	3.96 518	0.17 513	0.03 421	1.03 372	0.01 326	1.31 400	0.65 491	0.01 191	0.97 499	1.98 509	0.32 441	6.18 511	1.20 476	2.52 551	0.02 460	0.00 1	0.00 1	0.82 537	0.28 530

test_xeample	1.14 489	0.02 12	0.58 113	0.00 1	0.00 1	0.57 228	0.00 1	2.57 516	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.02 231	3.45 409	15.00 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331

SDNR	1.15 491	0.21 306	3.21 498	0.01 355	0.01 343	3.30 532	0.01 326	2.55 514	0.75 509	1.80 521	1.49 507	1.40 492	0.20 423	7.24 540	0.68 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.04 406

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 492	2.03 551	4.57 527	0.02 386	0.04 439	3.52 533	0.27 488	1.80 469	0.58 376	0.22 460	0.28 461	1.38 491	0.02 231	6.08 506	0.42 437	0.14 521	0.68 553	0.01 488	0.26 540	0.39 523	0.47 539

G-Net	1.20 493	0.28 353	2.96 488	0.05 434	0.49 536	1.73 513	0.48 512	0.23 225	0.35 227	1.35 516	9.14 540	2.33 517	0.81 477	2.40 358	1.15 474	0.01 483	0.03 472	0.02 504	0.09 479	0.07 360	0.05 427

DispFullNet	1.20 493	0.63 481	3.58 507	1.00 541	0.82 542	0.41 164	0.00 1	1.44 422	0.61 430	2.55 528	0.64 485	1.10 475	8.95 552	0.84 309	1.22 477	0.00 1	0.02 460	0.00 1	0.00 1	0.24 496	0.02 331

DGSMNet	1.21 495	0.37 402	3.02 490	0.71 539	1.33 551	1.61 509	3.53 550	1.45 424	0.33 225	0.00 1	0.79 493	0.48 409	0.24 430	3.22 394	0.53 450	0.98 546	1.21 556	1.35 554	1.09 557	1.03 538	0.92 549

DPSNet	1.25 496	0.28 353	5.34 530	0.28 529	0.07 464	1.50 505	0.00 1	3.53 532	0.69 501	0.03 351	0.00 1	0.45 404	2.10 517	5.67 491	4.61 517	0.02 499	0.04 487	0.00 1	0.02 442	0.23 494	0.09 481

ACVNet_2	1.32 497	1.30 538	2.83 483	0.11 491	0.07 464	1.30 498	0.18 466	2.29 501	0.75 509	0.26 464	3.44 515	6.65 533	0.16 411	5.12 470	1.08 472	0.13 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 521	0.32 534

DeepPrunerF	1.33 498	0.59 477	8.62 541	0.02 386	0.09 475	0.90 330	0.00 1	1.34 403	6.72 543	0.22 460	0.01 320	0.21 334	0.14 403	5.64 490	1.99 493	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.02 442	0.14 440	0.02 331

ADCP+	1.36 499	0.76 503	6.73 534	0.01 355	0.02 395	1.32 503	0.80 530	0.81 335	0.72 505	0.01 191	0.01 320	0.96 463	1.05 489	0.33 278	13.50 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.02 331

WZ-Net	1.38 500	1.14 530	10.22 544	0.00 1	0.00 1	0.82 305	0.00 1	1.37 411	0.61 430	0.01 191	0.01 320	1.09 474	2.20 519	6.39 526	3.68 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.02 331

ADCMid	1.38 500	0.90 516	6.15 532	0.04 424	0.03 421	1.67 511	0.18 466	1.13 386	0.93 518	0.89 504	0.58 482	0.86 457	0.71 467	1.03 316	11.96 547	0.01 483	0.00 1	0.29 543	0.08 478	0.17 466	0.03 372

Wz-Net-TNSev	1.42 502	2.41 555	11.01 546	0.00 1	0.00 1	0.42 171	0.14 461	2.05 480	0.61 430	0.06 396	0.01 320	1.34 488	0.16 411	5.70 492	4.19 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 424	0.19 477	0.10 489

AnyNet_C32	1.44 503	1.47 544	6.09 531	0.12 495	0.19 517	1.74 515	1.11 534	0.84 340	0.56 278	1.30 515	0.46 477	0.21 334	0.59 460	2.74 368	11.09 544	0.02 499	0.00 1	0.06 528	0.00 1	0.16 459	0.05 427

ADCPNet	1.44 503	0.55 471	7.88 538	0.01 355	0.19 517	2.78 524	0.27 488	0.90 347	0.38 230	0.04 377	0.02 404	1.43 494	1.81 510	2.22 350	9.08 539	0.00 1	0.47 550	0.00 1	0.64 555	0.04 300	0.15 509

test_sample9	1.51 505	0.23 323	1.31 323	0.00 1	0.00 1	0.95 347	0.00 1	2.28 498	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.14 295	0.00 1	3.30 402	7.04 531	0.32 531	12.66 562	1.06 551	0.33 549	0.01 103	0.01 194

ADCL	1.52 506	0.44 431	4.70 528	0.07 462	0.03 421	2.21 521	2.35 545	0.92 351	0.80 513	1.57 519	1.11 500	1.25 480	1.55 507	1.77 335	11.53 546	0.01 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.01 194

MDST_ROB	1.54 507	0.06 142	3.42 504	0.14 504	0.16 505	5.42 542	0.32 495	4.33 537	0.61 430	6.08 543	1.25 504	1.04 470	1.16 497	5.81 498	0.83 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.11 492

SGM_RVC	1.54 507	0.35 388	1.60 378	0.15 507	0.17 511	1.25 494	0.77 526	1.97 478	0.88 515	4.31 533	2.46 511	4.36 525	2.37 520	6.98 537	1.78 490	0.21 525	0.23 542	0.20 539	0.23 529	0.26 502	0.31 533
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
U	1.61 509	0.01 1	0.28 45	0.00 1	7.20 560	9.87 549	0.00 1	0.04 62	0.02 1	0.01 191	0.00 1	0.09 266	0.00 1	0.01 70	0.01 117	0.00 1	0.00 1	9.53 562	5.08 560	0.01 103	0.00 1

ADCS	1.72 510	1.22 534	8.11 539	0.00 1	0.01 343	0.88 326	0.68 523	1.44 422	0.63 486	2.60 529	0.11 440	1.42 493	0.26 434	1.97 338	14.92 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.07 463

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 511	1.81 548	3.81 513	0.01 355	0.02 395	12.12 550	0.50 515	2.74 525	0.71 504	0.07 406	0.20 453	2.17 513	0.15 409	6.82 535	1.19 475	0.74 539	0.80 555	0.20 539	0.27 544	0.73 535	0.70 547

SuperB	1.85 512	1.06 522	10.54 545	0.02 386	0.01 343	0.90 330	0.78 528	1.75 467	0.64 489	0.05 387	0.05 418	0.34 369	0.89 483	5.29 474	5.80 525	0.01 483	0.00 1	0.02 504	0.02 442	8.71 560	0.06 448

222	1.95 513	0.03 38	0.41 65	0.00 1	0.00 1	0.58 231	0.00 1	2.64 523	0.57 322	0.02 320	0.00 1	0.05 219	0.02 231	3.34 406	31.23 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331

IMH-64-1	1.98 514	0.88 512	1.46 361	1.92 548	0.54 537	2.90 526	1.64 535	5.24 538	0.91 516	0.97 505	4.83 521	2.10 511	2.00 514	5.33 476	2.83 502	3.56 553	0.04 487	0.02 504	0.00 1	1.90 542	0.50 542

IMH-64	1.98 514	0.88 512	1.46 361	1.92 548	0.54 537	2.90 526	1.64 535	5.24 538	0.91 516	0.97 505	4.83 521	2.10 511	2.00 514	5.33 476	2.83 502	3.56 553	0.04 487	0.02 504	0.00 1	1.90 542	0.50 542

SANet	1.99 516	0.71 494	3.37 502	0.03 406	0.03 421	2.85 525	0.85 531	2.42 505	8.33 547	1.55 518	4.13 518	4.29 524	3.23 529	5.39 481	2.47 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.06 448

WCMA_ROB	2.01 517	0.34 379	1.89 410	0.04 424	0.00 1	1.07 428	0.60 520	1.09 378	1.21 522	5.12 538	9.87 546	8.09 539	4.48 541	3.74 425	2.55 500	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.02 219	0.13 505

MSMD_ROB	2.04 518	0.40 420	2.13 433	0.00 1	0.00 1	4.88 538	0.22 475	0.93 354	1.82 530	5.71 541	7.79 536	7.39 537	3.72 533	4.62 457	1.22 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331

pmcnn	2.10 519	0.59 477	4.52 526	0.27 528	0.86 544	0.34 152	0.29 492	1.69 460	0.75 509	0.36 479	7.50 533	14.39 551	0.56 457	4.90 463	4.69 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 459	0.04 406

test_sample8	2.11 520	0.23 323	1.31 323	0.00 1	0.00 1	0.95 347	0.00 1	2.06 483	0.55 263	1.95 524	0.00 1	7.32 536	3.15 528	3.30 402	7.04 531	0.32 531	12.66 562	1.06 551	0.33 549	0.01 103	0.01 194

AnyNet_C01	2.33 521	2.14 553	18.59 551	0.15 507	0.18 513	2.43 523	2.34 544	1.29 398	1.24 523	1.03 507	0.83 495	1.25 480	0.78 476	3.75 426	10.06 540	0.05 510	0.00 1	0.07 531	0.00 1	0.30 514	0.12 502

WAO-6	2.38 522	0.69 488	1.93 417	0.00 1	0.00 1	3.94 534	0.29 492	5.62 540	7.23 545	0.34 477	6.76 529	7.73 538	1.96 513	5.88 500	5.07 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 450	0.03 372

SGM+DAISY	2.38 522	0.98 519	4.37 523	0.48 534	0.33 531	2.24 522	1.94 539	1.16 389	1.47 527	6.62 544	5.89 526	5.77 529	5.09 543	5.76 496	4.39 513	0.16 522	0.15 539	0.06 528	0.14 499	0.26 502	0.40 537

Dean	2.41 524	1.16 532	3.63 510	0.36 532	0.40 533	1.19 488	0.50 515	7.85 546	8.44 548	1.17 512	8.12 537	7.07 534	1.13 494	4.11 440	1.04 469	0.70 538	0.00 1	0.01 488	0.00 1	1.07 539	0.29 532

PWCK	2.44 525	1.65 545	7.31 537	0.22 526	0.02 395	3.12 528	4.74 553	3.06 528	3.48 536	0.72 498	4.42 519	3.40 521	1.67 509	9.06 548	3.36 506	0.39 534	0.01 421	0.00 1	0.00 1	2.19 547	0.08 468

WAO-7	2.46 526	0.92 518	1.85 407	0.03 406	0.05 448	4.73 537	0.54 518	5.67 541	4.50 539	1.49 517	7.64 535	5.52 528	2.69 523	8.48 544	4.51 514	0.00 1	0.00 1	0.33 544	0.02 442	0.19 477	0.06 448

MeshStereo	2.61 527	0.65 483	2.71 476	0.02 386	0.02 395	1.55 507	0.94 533	3.02 527	1.29 524	11.21 552	7.34 531	11.54 543	2.74 524	6.34 523	2.43 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 511	0.03 372
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
FCDSN-DC	2.66 528	0.08 189	1.65 384	0.00 1	0.00 1	1.73 513	0.37 503	1.64 457	1.35 525	8.08 548	11.18 550	11.78 544	7.59 546	4.76 459	2.80 501	0.02 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.05 427
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LVE	2.75 529	1.12 526	2.30 444	0.46 533	0.45 534	1.87 517	0.06 427	7.19 545	9.72 549	0.03 351	11.08 549	9.01 540	1.26 501	6.93 536	0.91 467	1.86 547	0.16 540	0.04 523	0.24 536	0.22 490	0.13 505

ELAS	2.75 529	0.35 388	2.67 475	0.05 434	0.04 439	6.72 544	1.83 538	2.84 526	3.38 535	8.25 550	9.14 540	3.95 523	6.15 545	3.73 424	5.70 524	0.00 1	0.04 487	0.01 488	0.01 424	0.10 411	0.08 468
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.83 531	1.28 536	1.89 410	1.96 551	0.60 539	5.22 540	0.24 476	6.28 543	4.13 538	1.90 523	7.52 534	6.39 531	3.40 530	6.59 530	2.53 499	3.92 555	0.12 533	0.05 526	0.00 1	2.06 545	0.47 539

ELAS_RVC	2.84 532	0.34 379	3.86 515	0.05 434	0.05 448	1.52 506	5.02 554	1.93 475	5.28 541	7.10 546	6.96 530	6.26 530	8.34 547	4.96 465	4.90 520	0.00 1	0.04 487	0.01 488	0.01 424	0.10 411	0.09 481
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	2.96 533	0.23 323	19.99 552	0.19 520	0.85 543	1.02 366	2.03 540	0.56 297	5.14 540	8.09 549	1.81 509	0.94 461	4.14 540	3.72 423	10.22 543	0.00 1	0.03 472	0.00 1	0.06 470	0.05 322	0.03 372

xyz-stereo	3.26 534	0.05 103	35.32 555	0.00 1	0.00 1	13.52 554	0.00 1	0.02 34	0.05 30	0.01 191	9.71 545	0.03 154	0.01 161	6.34 523	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.12 537	0.00 1	0.02 219	0.00 1

FC-DCNN	3.42 535	0.11 232	2.03 422	0.00 1	0.00 1	3.18 529	0.60 520	3.13 530	2.98 533	11.40 553	12.28 552	13.93 549	8.68 550	5.70 492	4.27 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.06 448

FC-DCNN v2	3.59 536	0.10 210	1.95 418	0.00 1	0.00 1	3.24 530	0.59 519	3.55 533	3.05 534	11.72 554	12.90 555	15.18 552	8.62 549	6.26 520	4.54 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.05 427

KSHMR	3.68 537	1.11 525	3.06 493	2.84 553	1.78 552	5.33 541	0.41 507	8.64 548	14.09 551	1.85 522	9.32 542	7.19 535	1.93 511	5.45 482	2.30 496	1.95 548	0.41 549	0.50 547	0.21 524	3.53 550	1.76 554

RTS	4.10 538	1.68 546	43.40 558	0.09 477	0.02 395	3.95 535	0.00 1	1.61 453	0.61 430	1.09 508	0.01 320	1.97 507	0.22 426	16.87 553	10.15 541	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.00 1	0.20 484	0.05 427

RTSA	4.10 538	1.68 546	43.40 558	0.09 477	0.02 395	3.95 535	0.00 1	1.61 453	0.61 430	1.09 508	0.01 320	1.97 507	0.22 426	16.87 553	10.15 541	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.00 1	0.20 484	0.05 427

notaker	4.30 540	1.28 536	3.70 511	3.71 556	0.90 545	4.91 539	0.39 506	6.90 544	1.96 531	5.39 540	11.82 551	16.90 554	3.75 534	7.59 541	5.65 523	5.23 558	0.01 421	0.10 534	0.06 470	4.57 552	1.22 552

LSM	4.58 541	0.88 512	17.79 550	3.73 557	38.79 561	0.85 318	2.37 546	0.54 293	1.64 529	2.88 530	3.09 513	0.62 432	0.60 461	3.16 390	1.06 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 426	13.55 562

MADNet+	4.65 542	2.70 557	46.68 560	0.01 355	0.02 395	2.06 520	0.03 391	3.17 531	1.07 520	0.02 320	0.01 320	1.84 505	0.31 440	21.62 558	13.04 549	0.00 1	0.03 472	0.00 1	0.00 1	0.20 484	0.19 520

ktn	4.96 543	1.21 533	2.41 455	3.20 554	1.02 546	8.36 547	2.08 541	9.00 550	17.02 552	5.18 539	12.71 553	13.69 547	3.51 532	8.05 543	3.68 509	5.30 559	0.02 460	0.00 1	0.00 1	2.14 546	0.55 545

Venus	5.12 544	1.91 549	2.34 446	0.60 537	0.10 479	12.98 551	0.34 500	11.65 553	24.58 559	4.87 535	10.54 547	13.32 545	4.10 538	8.85 545	3.55 507	0.75 540	0.32 545	0.71 549	0.12 492	0.70 533	0.11 492

WAO-8	5.13 545	1.91 549	2.34 446	0.60 537	0.10 479	12.98 551	0.34 500	11.65 553	24.58 559	4.87 535	10.60 548	13.32 545	4.10 538	8.85 545	3.55 507	0.75 540	0.32 545	0.71 549	0.12 492	0.70 533	0.11 492

JetBlue	5.71 546	2.18 554	16.18 549	0.00 1	2.13 553	29.20 560	14.20 561	3.90 535	0.74 507	0.71 497	2.30 510	6.42 532	5.97 544	17.84 556	8.74 537	0.09 517	0.01 421	0.00 1	0.00 1	2.62 548	0.96 550

EDNetEfficientorigin	6.23 547	0.45 435	98.39 573	0.02 386	0.04 439	0.42 171	0.02 369	0.33 255	2.90 532	7.07 545	3.12 514	1.31 486	1.61 508	4.26 446	4.55 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.02 331

UNDER WATER	6.24 548	0.99 520	8.13 540	4.62 559	2.68 554	8.66 548	0.77 526	8.37 547	22.50 558	4.55 534	6.36 528	15.93 553	8.89 551	8.99 547	8.85 538	3.25 552	0.04 487	1.36 555	0.02 442	6.24 557	3.56 557

TorneroNet-64	6.39 549	1.31 539	2.23 439	1.99 552	0.65 541	18.82 558	0.28 490	11.98 555	26.18 561	5.99 542	12.75 554	19.37 557	4.08 537	9.94 550	5.95 529	0.89 545	0.00 1	0.11 535	0.00 1	3.44 549	1.81 555

UNDER WATER-64	6.84 550	1.25 535	9.68 543	4.53 558	3.53 556	16.61 557	1.79 537	8.72 549	22.23 556	5.11 537	5.07 523	17.34 555	10.14 553	9.19 549	8.21 536	2.00 550	0.03 472	1.52 556	0.11 487	6.09 556	3.62 558

TorneroNet	6.97 551	1.37 541	2.22 438	1.95 550	1.12 548	19.47 559	0.47 510	13.04 558	26.32 562	7.90 547	17.10 557	17.67 556	4.62 542	10.46 552	7.94 533	1.98 549	0.03 472	0.11 535	0.00 1	4.15 551	1.49 553

DPSimNet_ROB	7.90 552	5.46 559	13.55 548	3.66 555	5.16 559	7.26 545	9.60 559	6.11 542	7.46 546	13.33 555	9.50 543	11.03 541	11.89 555	10.08 551	12.35 548	4.36 557	5.55 560	5.35 560	5.34 561	4.96 553	5.98 561

coex-ft	8.40 553	2.59 556	75.27 564	0.00 1	0.00 1	0.18 94	0.04 411	0.13 171	20.18 554	39.66 562	4.06 517	4.68 527	8.53 548	3.94 433	7.96 535	0.02 499	0.07 516	0.00 1	0.02 442	0.14 440	0.50 542

SGM-ForestM	8.89 554	0.68 487	3.61 508	0.57 536	0.18 513	14.89 556	5.99 557	9.62 552	10.59 550	20.43 558	17.16 558	39.22 560	20.29 557	20.63 557	13.19 550	0.04 507	0.14 537	0.00 1	0.07 473	0.15 450	0.36 535

MADNet++	9.87 555	2.12 552	7.11 536	7.99 561	4.58 558	14.38 555	6.90 558	9.23 551	5.88 542	16.88 556	17.47 559	11.07 542	15.72 556	24.26 559	19.76 558	8.52 560	6.39 561	4.85 559	2.69 558	5.96 555	5.73 560

MANE	9.96 556	0.69 488	2.88 487	1.22 543	0.61 540	13.15 553	3.46 549	15.62 560	22.27 557	22.74 559	30.00 563	29.74 558	23.22 558	17.17 555	13.78 552	0.29 529	0.56 551	0.09 533	0.61 554	0.15 450	1.00 551

LE_ROB	9.96 556	0.54 465	9.62 542	1.40 546	1.24 550	3.29 531	4.64 552	4.31 536	43.01 563	51.54 563	13.34 556	14.15 550	24.60 560	6.66 534	20.28 559	0.04 507	0.05 502	0.12 537	0.20 519	0.07 360	0.09 481

HanzoNet	12.77 558	4.55 558	11.74 547	5.35 560	2.79 555	7.59 546	0.66 522	12.97 557	20.40 555	25.99 560	28.61 562	34.05 559	25.08 561	25.93 562	14.98 555	10.77 561	3.91 559	3.00 558	3.73 559	8.16 559	5.15 559

JetRed	13.51 559	18.77 561	42.38 556	1.28 544	1.18 549	54.67 562	25.60 562	12.87 556	6.75 544	8.50 551	8.61 538	13.77 548	10.87 554	24.50 561	30.67 560	0.24 527	0.68 553	0.53 548	0.02 442	5.93 554	2.43 556

BEATNet-Init1	14.52 560	6.56 560	34.32 554	1.10 542	1.02 546	31.53 561	11.99 560	15.58 559	17.42 553	30.17 561	27.03 560	43.14 561	24.36 559	24.41 560	18.27 557	0.27 528	0.32 545	0.36 545	0.46 552	1.26 540	0.76 548

DLNR_Zeroshot_test	21.09 561	47.65 564	85.43 568	96.34 576	87.67 574	0.31 133	0.00 1	17.86 561	0.07 50	0.01 191	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.70 304	0.01 117	15.78 562	0.01 421	0.00 1	0.21 524	69.62 570	0.04 406

TCMNet-wrong-test	39.28 562	63.11 571	48.46 561	81.72 570	79.79 569	56.34 563	48.75 563	31.17 562	3.83 537	19.05 557	28.27 561	58.68 562	34.68 562	46.64 563	47.27 563	16.88 563	2.02 557	7.72 561	0.67 556	64.26 568	46.25 568

tt	48.25 563	0.05 103	28.22 553	1.29 545	0.00 1	100.00 576	100.00 572	100.00 576	97.19 569	0.08 416	0.00 1	97.99 575	86.70 570	2.26 351	99.92 574	83.66 570	94.83 569	16.47 564	21.27 564	35.05 561	0.01 194

LRCNet_RVC	55.44 564	60.56 568	57.70 562	66.68 568	44.91 562	6.22 543	0.00 1	52.80 563	1.37 526	70.44 565	81.09 567	67.07 564	55.41 563	51.59 564	46.24 562	90.66 573	41.89 568	90.95 574	90.04 570	64.32 569	68.75 569

USTest	58.46 565	44.12 563	43.29 557	60.68 565	67.35 566	99.15 575	100.00 572	91.40 568	98.36 570	67.56 564	90.15 569	66.93 563	68.34 565	62.46 565	57.68 564	4.00 556	35.83 564	16.32 563	22.03 565	41.21 562	32.38 564

xxxxx1	63.71 566	58.10 565	78.65 565	43.63 562	48.97 563	92.61 568	92.18 568	60.44 564	69.38 564	73.77 568	76.42 564	77.82 567	76.45 566	72.33 566	77.46 566	35.89 566	37.06 565	48.26 567	62.63 566	48.72 565	43.44 565

tt_ll	63.71 566	58.10 565	78.65 565	43.63 562	48.97 563	92.61 568	92.18 568	60.44 564	69.38 564	73.77 568	76.42 564	77.82 567	76.45 566	72.33 566	77.46 566	35.89 566	37.06 565	48.26 567	62.63 566	48.72 565	43.44 565

ff	63.71 566	58.10 565	78.65 565	43.63 562	48.97 563	92.61 568	92.18 568	60.44 564	69.38 564	73.77 568	76.42 564	77.82 567	76.45 566	72.33 566	77.46 566	35.89 566	37.06 565	48.26 567	62.63 566	48.72 565	43.44 565

PML	71.49 569	88.65 575	73.56 563	82.49 571	75.59 567	85.39 565	79.41 566	71.62 567	87.17 567	90.48 571	85.96 568	90.50 571	60.21 564	91.76 574	73.85 565	96.01 577	2.36 558	86.79 573	6.59 562	83.59 572	17.83 563

DGTPSM_ROB	81.49 570	60.74 569	99.95 575	61.20 566	86.99 572	99.11 573	100.00 572	95.92 572	99.99 574	73.08 566	100.00 573	70.81 565	100.00 574	77.39 569	99.98 575	35.10 564	97.48 574	35.12 565	99.89 576	46.16 563	90.85 571

DPSMNet_ROB	81.54 571	60.77 570	99.95 575	61.42 567	87.05 573	99.11 573	100.00 572	95.93 573	99.99 574	73.11 567	100.00 573	70.84 566	100.00 574	77.43 570	99.98 575	35.39 565	97.54 575	35.21 566	99.89 576	46.30 564	90.94 572

Anonymous_1	89.88 572	75.38 572	97.81 572	74.49 569	78.39 568	100.00 576	100.00 572	98.09 575	99.76 572	96.82 574	99.37 571	97.66 574	99.77 572	91.14 573	98.89 572	81.73 569	97.25 571	59.96 570	85.38 569	77.37 571	88.27 570

MEDIAN_ROB	93.37 573	98.75 578	96.05 571	90.90 574	90.53 575	85.63 566	76.45 565	92.03 570	89.53 568	95.05 572	94.99 570	96.02 572	93.85 571	90.36 571	87.21 569	98.36 578	95.79 570	99.61 576	98.77 574	98.80 578	98.72 578

DPSM_ROB	94.00 574	79.32 573	100.00 577	83.19 572	85.69 570	100.00 576	100.00 572	100.00 576	100.00 576	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 578	100.00 577	89.53 571	97.42 572	74.97 571	95.13 571	83.79 573	90.98 573

DPSM	94.00 574	79.32 573	100.00 577	83.19 572	85.69 570	100.00 576	100.00 572	100.00 576	100.00 576	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 578	100.00 577	89.53 571	97.42 572	74.97 571	95.13 571	83.79 573	90.98 573

HaxPig	95.46 576	97.61 577	87.80 569	97.80 579	99.17 579	77.55 564	75.28 564	96.76 574	99.61 571	99.97 575	99.97 572	99.62 576	99.97 573	91.02 572	87.28 570	99.98 580	99.98 578	99.98 578	99.99 578	99.97 579	99.97 580

test_example2	97.61 577	99.96 580	99.93 574	99.83 580	99.97 580	98.84 572	99.76 571	91.98 569	100.00 576	100.00 576	100.00 573	89.18 570	86.51 569	99.29 575	96.54 571	99.97 579	99.55 576	92.92 575	98.06 573	100.00 580	99.95 579

AVERAGE_ROB	98.45 578	99.13 579	95.46 570	100.00 581	100.00 581	93.36 571	81.95 567	100.00 576	99.97 573	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 574	99.72 576	99.40 573	100.00 581	100.00 580	100.00 579	100.00 579	100.00 580	100.00 581

LSM0	99.11 579	99.97 581	100.00 577	95.93 575	98.59 576	100.00 576	100.00 572	100.00 576	100.00 576	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 578	100.00 577	93.89 576	99.97 577	100.00 579	100.00 579	96.64 577	97.25 575

CasAABBNet	99.15 580	100.00 582	100.00 577	96.37 577	98.76 577	100.00 576	100.00 572	100.00 576	100.00 576	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 578	100.00 577	93.65 575	99.99 579	100.00 579	100.00 579	96.27 576	97.93 576

Selective-RAFT-Error	99.17 581	100.00 582	100.00 577	96.65 578	98.79 578	100.00 576	100.00 572	100.00 576	100.00 576	100.00 576	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 578	100.00 577	93.64 574	100.00 580	100.00 579	100.00 579	96.25 575	98.10 577

ccccc		91.21 576		100.00 581	100.00 581	89.04 567		95.61 571		96.66 573		96.55 573		99.78 577		100.00 581	100.00 580	99.83 577	99.27 575	100.00 580

ASD4		42.77 562

Low-res two-view benchmark