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

S2M2_XL	0.06 1	0.19 235	0.39 41	0.04 212	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 10	0.07 1	0.01 5	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.08 2	0.12 159	0.24 17	0.02 118	0.01 184	0.12 2	0.04 265	0.24 3	0.59 87	0.00 1	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.11 41	0.07 85	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mms	0.11 3	0.07 70	0.45 46	0.01 31	0.00 1	0.35 18	0.01 114	0.38 15	0.15 13	0.05 53	0.02 89	0.06 102	0.05 131	0.20 89	0.04 12	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.14 460

FlowAnything_test	0.12 4	0.10 126	0.30 31	0.00 1	0.01 184	1.11 150	0.00 1	0.61 39	0.13 5	0.04 47	0.02 89	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 4	0.10 126	0.25 25	0.03 178	0.00 1	1.03 86	0.00 1	0.24 3	0.59 87	0.01 5	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.06 17	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

LGtest1	0.13 6	0.14 182	0.30 31	0.01 31	0.00 1	0.40 27	0.00 1	0.54 33	0.73 210	0.06 61	0.01 1	0.03 41	0.00 1	0.04 5	0.21 209	0.00 1	0.05 448	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

S2M2	0.13 6	0.15 196	0.45 46	0.02 118	0.01 184	0.32 11	0.00 1	0.52 25	0.60 96	0.00 1	0.14 174	0.03 41	0.01 15	0.20 89	0.16 173	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0083	0.13 6	0.02 1	0.30 31	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 114	0.56 34	1.11 316	0.05 53	0.01 1	0.04 59	0.02 46	0.25 113	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

GLC_STEREO	0.13 6	0.08 90	0.61 70	0.01 31	0.00 1	0.94 72	0.03 237	0.29 6	0.21 39	0.05 53	0.02 89	0.06 102	0.04 113	0.26 121	0.07 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

asd	0.14 10	0.07 70	0.23 14	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.22 2	0.75 220	0.16 136	0.13 172	0.03 41	0.05 131	0.08 25	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 10	0.05 24	0.34 38	0.01 31	0.00 1	1.09 140	0.01 114	0.31 8	0.68 173	0.09 81	0.01 1	0.02 11	0.02 46	0.04 5	0.06 72	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 10	0.13 169	0.45 46	0.04 212	0.00 1	0.35 18	0.14 363	0.80 57	0.61 106	0.06 61	0.01 1	0.02 11	0.00 1	0.07 19	0.20 201	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

MLG-Stereo_test3	0.14 10	0.10 126	0.20 4	0.00 1	0.00 1	1.04 95	0.00 1	0.47 22	0.69 188	0.09 81	0.01 1	0.02 11	0.01 15	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

DEFOM-Stereo	0.14 10	0.04 10	0.38 40	0.05 237	0.00 1	1.04 95	0.00 1	0.32 9	0.63 127	0.00 1	0.01 1	0.04 59	0.03 83	0.20 89	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

fffy	0.14 10	0.06 45	0.88 108	0.02 118	0.00 1	0.33 13	0.01 114	0.79 55	0.13 5	0.02 15	0.01 1	0.06 102	0.01 15	0.16 62	0.03 6	0.00 1	0.04 434	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.06 383

MLG-Stereo_test1	0.15 16	0.06 45	0.31 34	0.02 118	0.01 184	1.05 107	0.00 1	0.19 1	1.26 345	0.02 15	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

DilatedVolume-Stereo	0.16 17	0.04 10	0.55 65	0.02 118	0.00 1	0.87 58	0.05 287	0.53 26	0.26 55	0.02 15	0.20 211	0.06 102	0.16 249	0.17 66	0.26 240	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.03 407	0.03 217	0.02 233

LG-Stereo_L2	0.16 17	0.13 169	0.42 43	0.04 212	0.00 1	1.05 107	0.15 366	0.57 37	0.38 71	0.06 61	0.01 1	0.02 11	0.00 1	0.07 19	0.19 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

MLG-Stereo_test2	0.16 17	0.11 148	0.23 14	0.02 118	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.27 5	1.26 345	0.02 15	0.01 1	0.08 125	0.00 1	0.07 19	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

ours_stereo	0.16 17	0.06 45	0.73 87	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.04 265	0.44 20	0.54 82	0.05 53	0.02 89	0.06 102	0.03 83	0.19 77	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.06 383

UniTT-Stereo	0.16 17	0.11 148	1.13 183	0.03 178	0.17 421	0.32 11	0.02 189	0.38 15	0.32 64	0.03 38	0.16 185	0.05 87	0.07 175	0.16 62	0.16 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.00 1

CASnet	0.16 17	0.14 182	0.52 61	0.01 31	0.00 1	0.86 56	0.00 1	0.51 24	0.75 220	0.10 99	0.01 1	0.04 59	0.02 46	0.22 101	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AdaDepth	0.17 23	0.04 10	0.65 77	0.02 118	0.00 1	1.26 236	0.01 114	0.33 10	0.27 59	0.06 61	0.02 89	0.01 2	0.08 190	0.50 182	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 484	0.01 63	0.01 116

water-stereo	0.17 23	0.03 2	0.91 117	0.04 212	0.02 276	1.04 95	0.00 1	0.43 19	0.26 55	0.10 99	0.06 140	0.06 102	0.06 158	0.13 55	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.01 63	0.01 116

MLG-Stereo	0.17 23	0.06 45	0.25 25	0.02 118	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.50 23	1.29 356	0.01 5	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

AIO_test	0.17 23	0.11 148	0.55 65	0.08 296	0.06 343	0.42 33	0.06 311	0.35 13	0.38 71	0.03 38	0.01 1	0.86 275	0.03 83	0.21 98	0.10 126	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.08 443	0.03 217	0.02 233

rvit_stereo_0081_aga	0.17 23	0.11 148	0.81 95	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.01 114	0.79 55	0.59 87	0.02 15	0.01 1	0.05 87	0.03 83	0.19 77	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 23	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 114	1.22 76	0.79 245	0.07 65	0.01 1	0.03 41	0.02 46	0.17 66	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 23	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 114	1.22 76	0.79 245	0.07 65	0.01 1	0.03 41	0.02 46	0.17 66	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 23	0.21 256	1.18 200	0.04 212	0.01 184	0.18 5	0.00 1	0.81 59	0.34 66	0.07 65	0.04 130	0.05 87	0.05 131	0.19 77	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

RSM++	0.17 23	0.07 70	0.42 43	0.03 178	0.00 1	0.40 27	0.00 1	1.18 75	0.59 87	0.02 15	0.01 1	0.01 2	0.05 131	0.20 89	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 481	0.09 353	0.07 402

SMoEStereo_RVC	0.18 32	0.06 45	0.53 62	0.02 118	0.00 1	1.03 86	0.04 265	0.38 15	0.64 138	0.07 65	0.01 1	0.04 59	0.02 46	0.26 121	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.10 429

RSM	0.18 32	0.05 24	0.39 41	0.03 178	0.02 276	0.38 26	0.00 1	1.33 83	0.59 87	0.09 81	0.01 1	0.03 41	0.04 113	0.19 77	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 473	0.06 301	0.04 329

4w-stereo	0.19 34	0.06 45	0.22 7	0.00 1	0.00 1	0.82 52	0.00 1	1.54 103	0.78 241	0.14 129	0.01 1	0.02 11	0.05 131	0.04 5	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 34	0.03 2	0.46 49	0.03 178	0.00 1	0.36 24	0.02 189	1.68 120	0.67 165	0.01 5	0.01 1	0.05 87	0.00 1	0.12 47	0.22 212	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.15 464	0.01 63	0.00 1

MonSter	0.19 34	0.07 70	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 29	0.00 1	2.16 158	0.64 138	0.03 38	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.09 26	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.00 1	0.01 116

LoS_RVC	0.19 34	0.48 397	0.51 58	0.12 330	0.10 382	1.01 84	0.01 114	0.81 59	0.19 29	0.07 65	0.02 89	0.06 102	0.05 131	0.31 140	0.05 33	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.04 329

3.25w_new	0.20 38	0.06 45	0.19 1	0.01 31	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.64 112	0.78 241	0.10 99	0.06 140	0.02 11	0.02 46	0.03 1	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 38	0.06 45	0.19 1	0.01 31	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.64 112	0.78 241	0.10 99	0.06 140	0.02 11	0.02 46	0.03 1	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 38	0.05 24	0.19 1	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	1.54 103	0.81 257	0.01 5	0.08 151	0.02 11	0.03 83	0.09 26	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 38	0.05 24	0.22 7	0.01 31	0.00 1	1.11 150	0.00 1	1.84 134	0.34 66	0.08 73	0.01 1	0.02 11	0.03 83	0.19 77	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116

ProNet	0.20 38	0.25 282	0.78 92	0.01 31	0.01 184	0.95 75	0.00 1	0.70 47	0.68 173	0.02 15	0.01 1	0.05 87	0.03 83	0.31 140	0.03 6	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.04 329

qwe	0.21 43	0.07 70	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.65 114	0.76 231	0.16 136	0.19 206	0.02 11	0.01 15	0.05 9	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 43	0.08 90	0.22 7	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	1.80 130	0.74 217	0.13 124	0.01 1	0.02 11	0.02 46	0.10 35	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 43	0.07 70	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.08 135	0.00 1	1.56 106	0.76 231	0.16 136	0.10 161	0.03 41	0.05 131	0.05 9	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 43	0.07 70	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.08 135	0.00 1	1.56 106	0.76 231	0.16 136	0.10 161	0.03 41	0.05 131	0.05 9	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 43	0.06 45	0.22 7	0.01 31	0.00 1	0.95 75	0.00 1	1.52 100	0.79 245	0.18 148	0.17 192	0.02 11	0.01 15	0.10 35	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 43	0.06 45	0.22 7	0.01 31	0.00 1	0.95 75	0.00 1	1.52 100	0.79 245	0.18 148	0.17 192	0.02 11	0.01 15	0.10 35	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 43	0.07 70	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.08 135	0.00 1	1.56 106	0.76 231	0.16 136	0.10 161	0.03 41	0.05 131	0.05 9	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 43	0.06 45	0.22 7	0.00 1	0.00 1	1.15 173	0.00 1	1.70 123	0.75 220	0.14 129	0.02 89	0.02 11	0.02 46	0.15 58	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 43	0.07 70	0.23 14	0.01 31	0.00 1	0.81 50	0.00 1	2.00 148	0.75 220	0.09 81	0.01 1	0.02 11	0.03 83	0.06 17	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 43	0.06 45	0.29 30	0.02 118	0.00 1	1.11 150	0.02 189	1.46 96	0.70 200	0.16 136	0.01 1	0.01 2	0.04 113	0.12 47	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.00 1

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AIO-Stereo	0.21 43	0.07 70	0.44 45	0.03 178	0.03 300	0.41 29	0.01 114	1.65 114	0.65 145	0.09 81	0.01 1	0.02 11	0.04 113	0.22 101	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 532	0.05 281	0.08 415

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IGEV-Stereo	0.21 43	0.21 256	0.63 72	0.02 118	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.73 51	0.77 237	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.24 107	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 473	0.08 331	0.03 299
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 43	0.14 182	1.54 265	0.01 31	0.00 1	0.13 3	0.04 265	1.10 70	0.65 145	0.10 99	0.05 135	0.03 41	0.04 113	0.23 104	0.05 33	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

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asda	0.22 59	0.09 105	0.28 29	0.01 31	0.00 1	1.11 150	0.00 1	1.57 109	0.76 231	0.15 132	0.07 145	0.03 41	0.08 190	0.11 41	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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1: 1. 1
WCG-NET	0.22 59	0.17 219	0.54 64	0.01 31	0.00 1	0.91 63	0.05 287	0.61 39	1.09 313	0.17 145	0.33 238	0.03 41	0.13 238	0.20 89	0.07 85	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.02 233

trnet	0.22 59	0.14 182	0.67 80	0.00 1	0.00 1	1.24 223	0.01 114	1.16 74	0.56 84	0.09 81	0.08 151	0.05 87	0.00 1	0.29 134	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 59	0.29 311	0.87 106	0.05 237	0.18 425	0.41 29	0.01 114	1.24 78	0.56 84	0.02 15	0.03 117	0.13 153	0.05 131	0.32 146	0.24 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

AEACV	0.22 59	0.05 24	0.66 79	0.02 118	0.03 300	0.87 58	0.00 1	1.07 69	0.15 13	0.18 148	0.01 1	0.02 11	0.72 380	0.15 58	0.09 114	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.27 517	0.08 331	0.07 402

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CREStereo	0.22 59	0.17 219	0.64 75	0.00 1	0.01 184	1.22 207	0.01 114	1.15 73	0.56 84	0.10 99	0.07 145	0.04 59	0.00 1	0.32 146	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	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
2.5w	0.23 68	0.08 90	0.24 17	0.00 1	0.00 1	1.06 121	0.00 1	2.14 155	0.79 245	0.13 124	0.01 1	0.01 2	0.02 46	0.09 26	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 68	0.07 70	0.22 7	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	2.15 156	0.74 217	0.15 132	0.03 117	0.01 2	0.03 83	0.18 70	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 68	0.05 24	0.21 5	0.01 31	0.00 1	1.00 83	0.00 1	2.24 161	0.71 203	0.15 132	0.03 117	0.02 11	0.08 190	0.11 41	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 68	0.11 148	0.32 36	0.02 118	0.00 1	1.29 247	0.00 1	1.82 132	0.71 203	0.10 99	0.01 1	0.05 87	0.01 15	0.07 19	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

LG-G	0.23 68	0.11 148	0.32 36	0.02 118	0.00 1	1.29 247	0.00 1	1.82 132	0.71 203	0.10 99	0.01 1	0.05 87	0.01 15	0.07 19	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 68	0.13 169	0.62 71	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.63 42	0.80 252	0.76 238	0.18 198	0.09 132	0.06 158	0.05 9	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

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ffff	0.23 68	0.21 256	1.02 146	0.02 118	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.53 26	0.75 220	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.44 170	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.07 316	0.01 116

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ccc-4	0.23 68	0.21 256	1.02 146	0.02 118	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.53 26	0.75 220	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.44 170	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.07 316	0.01 116

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GCAP-Stereo	0.24 78	0.29 311	0.82 97	0.01 31	0.00 1	1.24 223	0.00 1	1.70 123	0.23 46	0.02 15	0.01 1	0.09 132	0.10 209	0.18 70	0.05 33	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.01 116

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Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MM-Stereo_test2	0.26 85	0.08 90	1.52 264	0.46 453	0.00 1	1.14 166	0.01 114	0.63 42	0.21 39	0.38 190	0.02 89	0.04 59	0.06 158	0.18 70	0.20 201	0.00 1	0.04 434	0.00 1	0.05 424	0.22 457	0.04 329

MyStereo07	0.27 86	0.27 290	0.64 75	0.02 118	0.01 184	1.64 380	0.01 114	1.41 85	0.73 210	0.10 99	0.01 1	0.03 41	0.10 209	0.24 107	0.04 12	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.06 383

MIF-Stereo (partial)	0.27 86	0.18 227	1.14 185	0.01 31	0.00 1	0.43 34	0.02 189	1.97 146	0.39 73	0.11 114	0.08 151	0.07 118	0.06 158	0.44 170	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.02 233

monsterstereo	0.28 88	0.06 45	0.35 39	0.03 178	0.00 1	1.07 126	0.00 1	2.95 227	0.67 165	0.26 159	0.01 1	0.02 11	0.02 46	0.04 5	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 88	0.05 24	0.53 62	0.12 330	0.11 389	1.25 232	0.32 434	0.80 57	0.20 34	0.10 99	0.14 174	0.16 167	0.25 285	0.29 134	0.25 232	0.05 490	0.19 522	0.20 520	0.23 505	0.18 433	0.19 482

LoS	0.28 88	0.16 208	0.95 128	0.07 281	0.01 184	1.32 259	0.07 320	1.30 81	0.60 96	0.04 47	0.03 117	0.28 188	0.11 219	0.48 180	0.11 135	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 88	0.09 105	0.73 87	0.18 375	0.05 330	1.17 181	0.04 265	2.37 168	0.17 24	0.35 180	0.01 1	0.01 2	0.02 46	0.38 162	0.04 12	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 299

XX-TBD	0.28 88	0.39 352	0.97 135	0.05 237	0.00 1	1.09 140	0.00 1	0.71 49	0.54 82	0.44 197	1.04 353	0.06 102	0.06 158	0.19 77	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	0.29 93	0.04 10	1.15 189	0.05 237	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.67 45	0.21 39	0.04 47	0.02 89	0.17 169	0.28 292	2.00 261	0.08 100	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

1w_stereo	0.29 93	0.04 10	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	3.00 232	0.71 203	0.19 153	0.01 1	0.02 11	0.28 292	0.12 47	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 93	0.05 24	0.31 34	0.03 178	0.00 1	0.31 9	0.02 189	3.31 292	0.61 106	0.01 5	0.01 1	0.02 11	0.03 83	0.79 209	0.13 144	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.08 443	0.00 1	0.01 116

WCG-NET（raft）	0.29 93	0.24 278	0.51 58	0.01 31	0.00 1	0.91 63	0.05 287	0.56 34	1.12 321	0.21 155	0.12 171	1.54 327	0.14 242	0.14 57	0.07 85	0.00 1	0.11 494	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.03 299

CREStereo++_RVC	0.29 93	0.19 235	0.83 100	0.05 237	0.00 1	1.19 191	0.00 1	0.66 44	0.99 290	0.25 158	1.26 377	0.05 87	0.07 175	0.20 89	0.09 114	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
rvit_stereo_0080	0.30 98	0.23 274	1.20 208	0.00 1	0.00 1	0.90 61	0.01 114	2.79 210	0.60 96	0.02 15	0.02 89	0.06 102	0.01 15	0.12 47	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233

whm_eth	0.30 98	0.23 274	1.20 208	0.00 1	0.00 1	0.90 61	0.01 114	2.79 210	0.60 96	0.02 15	0.02 89	0.06 102	0.01 15	0.12 47	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233

TANstereo	0.30 98	0.28 301	0.86 104	0.03 178	0.01 184	1.14 166	0.00 1	0.53 26	0.44 77	1.06 297	1.24 374	0.06 102	0.05 131	0.25 113	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 101	0.03 2	0.78 92	0.00 1	0.00 1	1.06 121	0.03 237	2.98 230	0.66 154	0.05 53	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.18 70	0.24 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 101	0.32 320	1.63 285	0.01 31	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 216	0.79 245	0.02 15	0.03 117	0.08 125	0.02 46	0.19 77	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 299

MGS-Stereo	0.31 101	0.10 126	0.89 112	0.02 118	0.00 1	0.50 38	0.00 1	0.39 18	0.61 106	0.02 15	2.91 451	0.04 59	0.03 83	0.21 98	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 511	0.00 1

castereo	0.32 104	0.28 301	0.46 49	0.01 31	0.05 330	0.81 50	0.04 265	3.37 298	0.61 106	0.08 73	0.01 1	0.08 125	0.14 242	0.10 35	0.11 135	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.22 501	0.02 160	0.01 116

CAS++	0.32 104	0.22 266	0.69 84	0.04 212	0.00 1	0.35 18	0.01 114	4.32 413	0.48 79	0.02 15	0.01 1	0.07 118	0.00 1	0.19 77	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.33 106	0.11 148	0.92 119	0.09 307	0.06 343	0.34 16	0.00 1	2.56 193	0.64 138	0.32 166	0.43 263	0.17 169	0.09 201	0.26 121	0.10 126	0.00 1	0.14 511	0.00 1	0.22 501	0.05 281	0.01 116

11t1	0.33 106	0.05 24	0.86 104	0.44 447	0.00 1	1.04 95	0.00 1	2.45 181	0.60 96	0.44 197	0.01 1	0.05 87	0.05 131	0.43 168	0.06 72	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

CroCo-Stereo Lap2	0.33 106	0.49 402	1.18 200	0.02 118	0.00 1	0.33 13	0.00 1	3.08 247	0.61 106	0.02 15	0.01 1	0.04 59	0.08 190	0.45 175	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.02 233

LG-Stereo	0.34 109	0.07 70	1.33 235	0.03 178	0.01 184	1.06 121	0.00 1	2.93 225	0.66 154	0.01 5	0.09 156	0.14 159	0.07 175	0.10 35	0.16 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.01 116

SCV_C0	0.34 109	0.20 248	0.96 129	0.02 118	0.00 1	0.41 29	0.02 189	3.62 338	0.65 145	0.12 116	0.01 1	0.07 118	0.09 201	0.18 70	0.13 144	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.19 488	0.12 387	0.04 329

tg	0.34 109	0.26 286	0.68 82	0.01 31	0.00 1	1.25 232	0.01 114	1.75 127	0.65 145	0.11 114	0.40 255	0.74 260	0.11 219	0.29 134	0.08 100	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.29 489	0.21 489

rvit_0105_6	0.34 109	0.10 126	1.37 241	0.01 31	0.00 1	0.86 56	0.00 1	2.78 209	1.32 363	0.04 47	0.03 117	0.07 118	0.02 46	0.19 77	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 299

Pointernet	0.34 109	0.10 126	1.09 173	0.01 31	0.08 365	1.18 188	0.05 287	2.99 231	0.62 119	0.03 38	0.01 1	0.15 162	0.05 131	0.24 107	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 456	0.01 63	0.00 1

dd	0.34 109	0.67 452	1.55 267	0.04 212	0.01 184	1.22 207	0.03 237	0.84 61	1.16 329	0.18 148	0.05 135	0.12 148	0.05 131	0.29 134	0.44 317	0.02 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

AnonymousM	0.34 109	0.07 70	0.63 72	0.02 118	0.01 184	1.09 140	0.03 237	1.54 103	0.68 173	0.17 145	0.04 130	0.02 11	0.24 280	0.25 113	0.04 12	0.00 1	0.01 319	1.93 542	0.00 1	0.01 63	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 116	0.60 435	1.93 320	0.02 118	0.09 373	1.03 86	0.07 320	1.25 79	0.34 66	0.02 15	0.03 117	0.84 274	0.10 209	0.31 140	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.07 402

knoymous	0.35 116	0.05 24	1.11 177	0.05 237	0.01 184	1.15 173	0.01 114	2.06 151	0.14 9	0.40 192	0.02 89	1.67 344	0.00 1	0.31 140	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

UDGNet	0.35 116	0.50 405	1.14 185	0.02 118	0.00 1	1.12 157	0.02 189	0.70 47	1.57 411	0.31 164	0.05 135	0.06 102	0.02 46	1.45 246	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 116	0.10 126	1.95 325	0.02 118	0.00 1	0.93 70	0.07 320	1.70 123	0.86 270	0.09 81	0.04 130	0.05 87	0.05 131	0.23 104	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 508	0.06 301	0.08 415

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 120	0.14 182	1.14 185	0.04 212	0.05 330	1.39 288	0.05 287	1.87 138	0.77 237	0.13 124	0.07 145	0.48 217	0.02 46	0.41 167	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 484	0.01 63	0.10 429

IGEV++	0.36 120	0.19 235	0.57 68	0.09 307	0.00 1	0.35 18	0.03 237	4.62 436	0.24 51	0.12 116	0.02 89	0.03 41	0.17 253	0.24 107	0.23 218	0.00 1	0.05 448	0.00 1	0.04 419	0.09 353	0.08 415

LL-Strereo2	0.36 120	0.47 395	1.08 170	0.09 307	0.03 300	1.12 157	0.07 320	1.66 118	0.93 279	0.43 196	0.02 89	0.51 224	0.08 190	0.23 104	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 407	0.04 256	0.04 329

iRaftStereo_RVC	0.36 120	0.27 290	0.76 90	0.01 31	0.00 1	1.20 200	0.01 114	2.15 156	0.62 119	0.15 132	0.22 217	0.69 249	0.12 231	0.28 131	0.18 190	0.00 1	0.06 457	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.22 492

GCAP-BAT	0.37 124	0.13 169	1.16 194	0.10 318	0.12 392	1.59 361	0.04 265	0.67 45	0.43 76	0.84 251	0.89 341	0.39 205	0.07 175	0.27 129	0.49 334	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.19 488	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 124	0.13 169	2.43 386	0.02 118	0.00 1	1.12 157	0.02 189	1.66 118	1.15 327	0.16 136	0.08 151	0.02 11	0.05 131	0.40 164	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.10 429

Selective-RAFT	0.37 124	0.06 45	0.65 77	0.03 178	0.01 184	1.17 181	0.02 189	2.63 196	0.66 154	0.01 5	0.01 1	0.22 176	0.18 257	1.31 235	0.24 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 493	0.04 256	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 124	0.14 182	0.76 90	0.01 31	0.00 1	1.17 181	0.00 1	3.14 256	0.61 106	0.71 230	0.47 274	0.05 87	0.13 238	0.19 77	0.03 6	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.01 116

sAnonymous2	0.37 124	0.32 320	3.21 437	0.01 31	0.00 1	0.35 18	0.08 327	1.96 144	0.90 272	0.03 38	0.05 135	0.04 59	0.11 219	0.11 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.18 477

CroCo_RVC	0.37 124	0.32 320	3.21 437	0.01 31	0.00 1	0.35 18	0.08 327	1.96 144	0.90 272	0.03 38	0.05 135	0.04 59	0.11 219	0.11 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.18 477

MSCF	0.38 130	0.45 381	0.49 56	0.12 330	0.24 452	1.05 107	0.03 237	3.14 256	0.68 173	0.02 15	0.01 1	0.02 11	0.23 277	0.65 201	0.18 190	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.32 529	0.03 217	0.02 233

GASTEREO	0.39 131	0.45 381	0.47 54	0.11 328	0.24 452	1.06 121	0.03 237	3.16 264	0.66 154	0.10 99	0.01 1	0.01 2	0.28 292	0.66 202	0.18 190	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.32 529	0.03 217	0.02 233

rvit_0105_4	0.39 131	0.16 208	1.66 291	0.01 31	0.00 1	0.85 55	0.00 1	3.15 259	1.33 365	0.07 65	0.06 140	0.10 142	0.03 83	0.29 134	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

RAFT-Stereo-weight	0.39 131	0.07 70	0.81 95	0.07 281	0.02 276	1.34 267	0.05 287	3.15 259	0.31 61	0.94 266	0.52 279	0.26 184	0.01 15	0.19 77	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

CroCo-Stereo	0.39 131	0.40 357	1.67 295	0.07 281	0.00 1	0.19 6	0.01 114	3.55 331	0.75 220	0.08 73	0.02 89	0.46 213	0.08 190	0.28 131	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116
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
rafts_anoy	0.39 131	0.44 377	1.15 189	0.06 255	0.03 300	1.12 157	0.04 265	2.75 207	0.33 65	0.10 99	0.16 185	0.11 144	0.19 263	0.74 207	0.31 269	0.00 1	0.14 511	0.00 1	0.01 374	0.02 160	0.05 352

MM-Stereo_test1	0.40 136	0.13 169	1.31 231	0.64 485	0.07 355	0.92 68	0.03 237	3.08 247	0.80 252	0.35 180	0.04 130	0.05 87	0.02 46	0.20 89	0.13 144	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.26 473	0.02 233

CRE-IMP	0.40 136	0.06 45	1.04 161	0.07 281	0.05 330	1.45 315	0.46 452	1.48 98	0.63 127	0.90 259	0.30 229	0.88 277	0.01 15	0.26 121	0.22 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.17 471

rvit_0105_5	0.41 138	0.20 248	1.94 324	0.01 31	0.00 1	0.91 63	0.00 1	3.18 269	1.27 351	0.08 73	0.09 156	0.10 142	0.02 46	0.35 155	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 299

plain	0.41 138	0.28 301	2.26 373	0.07 281	0.00 1	0.50 38	0.01 114	2.84 216	0.92 275	0.05 53	0.07 145	0.13 153	0.17 253	0.43 168	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 498	0.01 116

x	0.41 138	0.04 10	0.74 89	0.54 470	0.00 1	0.98 80	0.00 1	3.07 245	0.67 165	0.48 205	0.01 1	0.48 217	0.07 175	0.93 215	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

SCV	0.42 141	0.28 301	0.68 82	0.26 408	0.16 417	0.26 8	0.05 287	4.98 463	0.63 127	0.10 99	0.01 1	0.02 11	0.05 131	0.26 121	0.13 144	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.18 484	0.25 470	0.18 477

GMOStereo	0.42 141	0.28 301	1.02 146	0.05 237	0.18 425	1.04 95	0.02 189	2.40 171	0.16 19	2.25 421	0.01 1	0.32 192	0.03 83	0.09 26	0.15 164	0.00 1	0.11 494	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.02 233

error version	0.42 141	0.28 301	1.02 146	0.05 237	0.18 425	1.04 95	0.02 189	2.40 171	0.16 19	2.25 421	0.01 1	0.32 192	0.03 83	0.09 26	0.15 164	0.00 1	0.11 494	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.02 233

test-v	0.42 141	0.28 301	1.02 146	0.05 237	0.18 425	1.04 95	0.02 189	2.40 171	0.16 19	2.25 421	0.01 1	0.32 192	0.03 83	0.09 26	0.15 164	0.00 1	0.11 494	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.02 233

test-2	0.42 141	0.28 301	1.02 146	0.05 237	0.18 425	1.04 95	0.02 189	2.40 171	0.16 19	2.25 421	0.01 1	0.32 192	0.03 83	0.09 26	0.15 164	0.00 1	0.11 494	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.02 233

raft+_RVC	0.42 141	0.48 397	1.11 177	0.51 467	0.17 421	1.16 177	0.04 265	2.25 162	0.59 87	0.12 116	0.42 259	0.08 125	0.15 245	0.60 194	0.28 254	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.19 482

Gwc-CoAtRS	0.42 141	0.12 159	1.28 221	0.03 178	0.13 398	1.03 86	0.02 189	2.33 166	0.15 13	0.35 180	0.01 1	2.27 387	0.03 83	0.20 89	0.25 232	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.22 501	0.01 63	0.01 116

MM-Stereo_test3	0.43 148	0.33 327	0.92 119	0.75 494	0.04 320	0.96 78	0.05 287	3.11 252	0.79 245	0.12 116	0.53 280	0.26 184	0.06 158	0.26 121	0.13 144	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.28 487	0.01 116

IGEV-Stereo+	0.43 148	0.17 219	0.46 49	0.14 353	1.06 521	0.63 42	0.02 189	0.30 7	0.24 51	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.03 83	1.86 258	0.05 33	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.15 464	1.83 535	1.61 537

CES	0.43 148	0.14 182	0.85 102	0.05 237	1.52 529	1.22 207	0.05 287	1.01 67	0.59 87	0.03 38	0.02 89	0.14 159	0.10 209	0.40 164	0.10 126	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	2.45 543

ROB_FTStereo_v2	0.43 148	0.09 105	1.00 138	0.06 255	0.08 365	1.57 350	0.33 437	1.44 91	0.67 165	0.97 271	0.19 206	0.77 266	0.02 46	1.23 231	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

HART	0.44 152	0.24 278	1.41 245	0.01 31	0.00 1	0.33 13	0.00 1	2.91 223	0.61 106	0.26 159	1.98 413	0.35 198	0.03 83	0.20 89	0.14 155	0.00 1	0.11 494	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.05 352

RALCasStereoNet	0.44 152	0.44 377	1.03 157	0.03 178	0.00 1	1.10 145	0.03 237	2.46 183	0.90 272	0.07 65	0.32 231	0.12 148	0.20 269	1.28 234	0.25 232	0.00 1	0.31 530	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.12 445

R-Stereo Train	0.44 152	0.09 105	0.94 124	0.02 118	0.00 1	1.24 223	0.09 339	3.65 342	0.11 2	1.87 389	0.42 259	0.06 102	0.01 15	0.25 113	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233

RAFT-Stereo	0.44 152	0.09 105	0.94 124	0.02 118	0.00 1	1.24 223	0.09 339	3.65 342	0.11 2	1.87 389	0.42 259	0.06 102	0.01 15	0.25 113	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 156	0.43 372	1.18 200	0.51 467	0.04 320	1.26 236	0.02 189	2.38 169	0.65 145	0.07 65	0.02 89	0.70 252	0.20 269	1.01 222	0.13 144	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.10 429

HUI-Stereo	0.45 156	0.09 105	1.08 170	0.06 255	0.08 365	1.61 369	0.32 434	1.43 87	0.70 200	0.97 271	0.18 198	0.77 266	0.02 46	1.44 245	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

RAFT-IKP	0.45 156	0.09 105	1.06 167	0.06 255	0.06 343	1.44 309	0.31 433	1.44 91	0.69 188	0.97 271	0.18 198	0.76 262	0.02 46	1.65 251	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.04 329

Reg-Stereo(zero)	0.46 159	0.04 10	1.77 307	0.01 31	0.14 404	1.20 200	0.13 359	1.13 72	0.26 55	0.05 53	0.16 185	1.75 348	1.10 403	0.67 203	0.45 321	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.12 461	0.01 63	0.09 421

IGEVStereo-DCA	0.46 159	0.09 105	1.02 146	0.02 118	0.00 1	0.82 52	0.00 1	0.53 26	0.75 220	0.09 81	0.03 117	0.03 41	0.06 158	5.04 388	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.05 281	0.01 116

testlalala	0.46 159	0.13 169	0.82 97	0.17 369	0.10 382	1.13 164	0.03 237	2.63 196	1.13 323	2.04 407	0.10 161	0.29 190	0.04 113	0.15 58	0.27 246	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.26 514	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 159	0.09 105	1.01 141	0.06 255	0.09 373	1.61 369	0.30 429	1.43 87	0.69 188	0.97 271	0.18 198	0.77 266	0.02 46	1.67 252	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

ICVP	0.46 159	0.08 90	1.58 277	0.01 31	0.01 184	1.10 145	0.21 389	3.80 358	0.52 81	0.42 195	0.27 225	0.33 196	0.06 158	0.57 190	0.13 144	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.01 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 159	0.42 366	1.05 166	0.01 31	0.21 441	1.17 181	0.05 287	2.07 153	0.19 29	2.98 463	0.02 89	0.12 148	0.15 245	0.25 113	0.31 269	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.06 383

tt45	0.47 165	0.06 45	0.70 85	0.02 118	0.00 1	1.30 253	0.05 287	0.85 62	0.60 96	0.05 53	0.01 1	0.09 132	0.03 83	5.40 407	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.01 116

rvit_0105_3	0.47 165	0.28 301	2.20 358	0.01 31	0.00 1	1.13 164	0.00 1	3.20 277	1.26 345	0.08 73	0.26 221	0.09 132	0.03 83	0.62 198	0.11 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

H2IRNET	0.47 165	0.22 266	1.27 219	0.15 358	0.01 184	1.18 188	0.01 114	1.65 114	0.48 79	0.02 15	1.80 404	0.46 213	0.04 113	1.62 250	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.01 374	0.16 419	0.02 233

AE-Stereo	0.47 165	0.11 148	1.03 157	0.04 212	0.09 373	1.11 150	0.03 237	4.16 391	0.34 66	0.35 180	0.82 333	0.15 162	0.16 249	0.45 175	0.05 33	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.26 514	0.09 353	0.05 352

ToySt	0.47 165	0.25 282	2.47 393	0.04 212	0.01 184	1.17 181	0.00 1	2.01 149	0.63 127	0.08 73	0.14 174	1.16 308	0.05 131	0.80 211	0.46 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 407	0.10 369	0.04 329

riskmin	0.47 165	0.03 2	1.01 141	0.08 296	0.01 184	1.12 157	0.01 114	3.00 232	0.21 39	0.46 203	0.02 89	2.08 370	1.06 398	0.26 121	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

ROB_FTStereo	0.47 165	0.09 105	1.04 161	0.06 255	0.08 365	1.59 361	0.33 437	1.43 87	0.68 173	0.97 271	0.19 206	0.76 262	0.03 83	1.86 258	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

999	0.48 172	0.07 70	0.55 65	0.01 31	0.00 1	1.27 240	0.09 339	0.33 10	0.61 106	0.01 5	0.17 192	0.03 41	0.02 46	5.79 427	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 173	0.22 266	0.51 58	0.03 178	0.00 1	1.30 253	0.01 114	1.97 146	0.71 203	0.04 47	0.04 130	0.08 125	0.04 113	4.32 344	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 173	0.10 126	1.30 229	0.06 255	0.12 392	1.14 166	0.07 320	3.57 333	0.92 275	0.18 148	0.99 350	0.19 172	0.31 300	0.25 113	0.16 173	0.00 1	0.00 1	0.08 504	0.02 398	0.24 463	0.12 445

model_zeroshot	0.49 173	0.26 286	2.10 353	0.03 178	0.01 184	1.69 389	0.08 327	2.63 196	0.18 26	1.02 286	0.01 1	0.61 233	0.06 158	0.86 212	0.14 155	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.16 473	0.02 160	0.01 116

Anonymous3	0.49 173	0.12 159	2.21 359	0.01 31	0.00 1	2.53 436	0.09 339	3.16 264	0.65 145	0.12 116	0.22 217	0.12 148	0.05 131	0.37 159	0.08 100	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.03 299

qqq	0.50 177	0.04 10	0.78 92	0.02 118	0.00 1	1.05 107	0.00 1	3.15 259	0.68 173	0.46 203	0.01 1	0.73 258	0.12 231	2.95 286	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

Patchmatch Stereo++	0.50 177	0.09 105	1.01 141	0.06 255	0.07 355	1.60 365	0.27 410	1.45 94	0.68 173	0.98 280	0.18 198	0.77 266	0.03 83	2.58 271	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352
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
iRAFT	0.50 177	0.09 105	1.01 141	0.06 255	0.07 355	1.60 365	0.27 410	1.45 94	0.68 173	0.98 280	0.18 198	0.77 266	0.03 83	2.58 271	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

test_4	0.51 180	0.10 126	1.27 219	0.01 31	0.06 343	0.97 79	0.03 237	1.12 71	0.16 19	0.27 161	3.42 465	0.65 242	0.09 201	1.59 247	0.26 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.14 400	0.00 1

iGMRVC	0.51 180	0.09 105	1.04 161	0.06 255	0.08 365	1.61 369	0.27 410	1.44 91	0.69 188	0.97 271	0.19 206	0.76 262	0.03 83	2.69 279	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.04 329

CFNet-RSSM	0.51 180	0.12 159	1.26 217	0.03 178	0.14 404	1.24 223	0.02 189	4.12 389	0.15 13	0.31 164	0.01 1	1.96 364	0.04 113	0.19 77	0.25 232	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.27 517	0.01 63	0.01 116

mmm	0.52 183	0.04 10	1.14 185	0.61 481	0.00 1	1.14 166	0.00 1	3.45 315	0.75 220	1.24 323	0.58 285	0.20 175	0.18 257	0.93 215	0.08 100	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

anonymousdsp2	0.52 183	0.06 45	1.51 262	0.10 318	0.00 1	1.19 191	0.01 114	4.32 413	0.63 127	0.33 168	0.15 183	0.78 271	0.09 201	1.01 222	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 456	0.04 256	0.05 352

GANet-ADL	0.52 183	0.09 105	1.43 249	0.13 338	0.02 276	1.43 305	0.02 189	3.22 280	0.59 87	0.34 179	0.98 349	1.09 304	0.19 263	0.40 164	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.01 116

DeepStereo_RVC	0.52 183	0.08 90	1.37 241	0.06 255	0.06 343	1.34 267	0.41 447	1.43 87	0.68 173	1.03 291	0.85 337	0.49 220	1.56 435	0.79 209	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.13 453

test-1	0.52 183	0.25 282	0.94 124	0.03 178	0.22 443	1.20 200	0.08 327	4.03 381	0.25 54	0.70 228	0.66 306	0.71 256	0.03 83	0.30 139	0.43 314	0.00 1	0.18 520	0.00 1	0.07 438	0.01 63	0.25 497

FENet	0.52 183	0.07 70	1.62 283	0.04 212	0.00 1	1.19 191	0.05 287	3.10 250	0.98 286	0.89 257	0.01 1	1.63 340	0.09 201	0.47 179	0.28 254	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

AIO-test1	0.53 189	0.38 345	1.50 256	0.02 118	0.03 300	1.12 157	0.01 114	3.13 255	0.69 188	0.44 197	0.30 229	0.06 102	0.06 158	2.52 269	0.13 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 398	0.13 393	0.09 421

Pruner-Stereo	0.53 189	0.10 126	1.02 146	0.89 509	0.10 382	1.57 350	0.36 443	2.06 151	0.63 127	2.23 419	0.46 271	0.25 181	0.01 15	0.45 175	0.37 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

cross-raft	0.53 189	0.12 159	1.78 310	0.03 178	0.01 184	1.04 95	0.10 347	3.21 279	0.23 46	0.37 188	0.01 1	2.86 418	0.04 113	0.24 107	0.24 224	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.16 473	0.01 63	0.02 233

HI	0.54 192	0.37 340	1.50 256	0.13 338	0.00 1	1.15 173	0.00 1	1.68 120	0.62 119	1.34 330	0.01 1	2.67 404	0.66 371	0.36 157	0.20 201	0.00 1	0.04 434	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

CoSv	0.54 192	0.37 340	1.50 256	0.13 338	0.00 1	1.15 173	0.00 1	1.68 120	0.62 119	1.34 330	0.01 1	2.67 404	0.66 371	0.36 157	0.20 201	0.00 1	0.04 434	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

PFNet+	0.54 192	0.10 126	1.31 231	0.16 366	0.05 330	1.44 309	0.56 462	1.60 111	0.98 286	1.35 336	0.46 271	0.37 200	0.01 15	2.18 266	0.22 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

RALAANet	0.54 192	0.62 441	1.41 245	0.01 31	0.01 184	0.92 68	0.02 189	2.39 170	1.87 438	1.13 304	0.38 251	0.15 162	0.30 296	1.00 221	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 419	0.14 400	0.01 116

CASS	0.56 196	0.13 169	1.40 244	0.03 178	0.01 184	1.65 384	0.04 265	3.03 238	0.63 127	1.96 397	0.93 345	0.28 188	0.36 314	0.52 183	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 196	0.14 182	1.22 212	0.02 118	0.00 1	1.14 166	0.03 237	3.43 312	1.47 390	1.02 286	1.41 384	0.05 87	0.02 46	1.08 224	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

ACVNet	0.57 198	0.21 256	1.34 236	0.09 307	0.00 1	1.36 273	0.22 395	2.40 171	1.05 304	0.63 219	0.66 306	1.94 361	0.26 288	0.31 140	0.79 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.00 1

test_3	0.58 199	0.06 45	1.04 161	0.07 281	0.12 392	1.01 84	0.01 114	2.45 181	0.20 34	0.95 267	0.01 1	1.05 298	0.05 131	3.74 315	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 511	0.15 413	0.13 453

DIP-Stereo	0.58 199	0.23 274	0.90 113	0.08 296	0.00 1	1.43 305	0.01 114	6.01 514	1.38 370	0.92 264	0.11 168	0.04 59	0.19 263	0.12 47	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 201	0.79 473	1.59 281	0.56 474	0.01 184	1.19 191	0.03 237	4.74 446	0.60 96	0.17 145	0.01 1	0.62 236	0.44 328	0.57 190	0.07 85	0.00 1	0.04 434	0.00 1	0.24 508	0.01 63	0.14 460

rvit_105_1	0.60 202	0.33 327	2.37 383	0.01 31	0.00 1	1.16 177	0.00 1	3.38 301	1.20 335	0.16 136	0.26 221	0.13 153	0.04 113	2.66 277	0.24 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.03 299

RAFT	0.60 202	0.50 405	1.01 141	0.50 463	0.04 320	0.94 72	0.08 327	3.01 235	0.65 145	0.22 156	0.09 156	3.41 449	0.27 291	0.53 185	0.37 298	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.01 374	0.40 508	0.03 299

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 202	0.36 336	0.96 129	0.03 178	0.02 276	1.21 204	0.02 189	2.80 213	1.55 404	1.08 299	2.63 444	0.43 210	0.16 249	0.37 159	0.25 232	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.01 116

xyz-stereo-finetune2	0.61 205	0.19 235	0.84 101	0.06 255	0.00 1	1.28 242	0.04 265	1.89 139	0.69 188	0.10 99	0.59 295	0.07 118	0.67 376	5.30 401	0.47 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

test_sample1	0.61 205	0.04 10	0.90 113	0.34 434	0.00 1	1.09 140	0.00 1	3.54 330	0.88 271	0.86 254	0.01 1	0.53 225	0.34 307	3.51 306	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

ACVNet-DCA	0.61 205	0.27 290	1.28 221	0.13 338	0.00 1	3.44 468	0.01 114	3.15 259	0.68 173	0.33 168	0.69 317	0.04 59	0.61 355	1.43 241	0.05 33	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.03 407	0.01 63	0.01 116

RAFT-Test	0.61 205	0.16 208	2.27 376	0.04 212	0.15 411	1.80 400	0.17 374	2.52 189	0.65 145	0.56 211	0.11 168	2.76 412	0.02 46	0.27 129	0.34 284	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.29 524	0.01 63	0.01 116

test_1	0.61 205	0.06 45	1.00 138	0.07 281	0.12 392	0.99 81	0.01 114	2.46 183	0.20 34	1.71 375	0.01 1	1.10 306	0.04 113	3.71 314	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 511	0.15 413	0.13 453

TestStereo	0.61 205	0.55 420	1.84 317	0.00 1	0.00 1	0.94 72	0.00 1	1.65 114	0.23 46	0.12 116	0.03 117	0.08 125	0.06 158	6.59 462	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 205	0.08 90	1.78 310	0.00 1	0.00 1	1.59 361	0.07 320	5.32 484	0.13 5	0.62 215	0.32 231	0.37 200	0.67 376	0.68 205	0.49 334	0.03 481	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 160	0.01 116

rrr	0.62 212	0.09 105	2.07 348	0.02 118	0.00 1	0.82 52	0.06 311	2.29 164	0.85 268	0.09 81	0.03 117	0.03 41	0.06 158	5.04 388	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.05 281	0.07 402

GwcNet-ADL	0.62 212	0.20 248	2.03 341	0.05 237	0.01 184	1.29 247	0.02 189	3.16 264	1.39 372	0.97 271	0.44 266	1.48 323	0.23 277	0.78 208	0.27 246	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 299

test_sample2	0.63 214	0.05 24	1.13 183	0.31 423	0.01 184	1.22 207	0.00 1	3.87 371	1.03 296	0.91 262	0.02 89	0.50 222	0.13 238	3.16 292	0.26 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

GMStereo_Zeroshot	0.63 214	0.14 182	1.54 265	0.75 494	0.00 1	1.26 236	0.01 114	1.85 135	0.31 61	1.44 353	0.58 285	1.76 349	0.19 263	2.55 270	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1

test-3	0.63 214	0.06 45	1.00 138	0.07 281	0.13 398	0.99 81	0.01 114	2.46 183	0.20 34	1.96 397	0.01 1	1.10 306	0.05 131	3.75 316	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 514	0.15 413	0.13 453

Any-RAFT	0.64 217	0.08 90	1.07 168	0.03 178	0.00 1	2.77 449	0.08 327	3.57 333	1.23 338	0.96 269	0.26 221	1.61 335	0.31 300	0.72 206	0.06 72	0.00 1	0.10 491	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

MIPNet	0.64 217	0.42 366	2.01 337	0.08 296	0.07 355	1.29 247	0.11 350	3.47 320	1.29 356	0.67 224	0.10 161	0.63 239	0.97 396	1.25 232	0.25 232	0.00 1	0.01 319	0.01 462	0.01 374	0.11 379	0.04 329

PCWNet_CMD	0.65 219	0.14 182	2.02 339	0.01 31	0.01 184	1.10 145	0.00 1	2.80 213	0.97 284	0.48 205	0.28 227	2.31 392	1.50 430	1.19 228	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

AFF-stereo	0.65 219	0.46 387	0.82 97	0.37 441	0.00 1	1.19 191	0.00 1	3.04 242	1.42 380	0.72 232	1.95 411	1.16 308	0.26 288	0.97 219	0.31 269	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.21 454	0.02 233

MSMDNet	0.65 219	0.14 182	2.02 339	0.01 31	0.01 184	1.11 150	0.00 1	2.88 220	0.98 286	0.49 208	0.28 227	2.32 393	1.49 427	1.19 228	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

ccs_rob	0.65 219	0.17 219	2.09 351	0.00 1	0.01 184	1.22 207	0.00 1	2.77 208	0.73 210	0.75 235	0.44 266	2.32 393	0.64 364	1.76 254	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

AdaStereo	0.65 219	0.09 105	1.12 179	0.02 118	0.00 1	1.45 315	0.23 399	4.38 415	1.44 385	1.17 310	0.37 249	1.56 329	0.18 257	0.56 189	0.37 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	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.
StereoAnything_RVC	0.66 224	1.49 520	1.08 170	0.01 31	0.01 184	0.37 25	0.05 287	2.93 225	0.63 127	0.08 73	0.01 1	0.00 1	0.02 46	0.17 66	0.04 12	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.00 1	6.28 542	0.01 116

PSMNet-RUCA	0.66 224	0.48 397	1.68 296	0.01 31	0.02 276	2.02 410	0.25 402	3.93 374	1.50 398	0.37 188	1.38 383	0.11 144	0.12 231	0.64 200	0.31 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.00 1

fff	0.66 224	0.42 366	2.21 359	0.01 31	0.01 184	1.22 207	0.02 189	3.26 283	1.04 298	2.34 431	0.14 174	0.09 132	1.83 452	0.34 150	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 352

RAFT+CT+SA	0.66 224	0.45 381	1.22 212	0.10 318	0.30 479	1.24 223	0.02 189	4.21 396	0.67 165	0.62 215	0.39 254	0.33 196	0.05 131	2.69 279	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 535	0.13 393	0.30 501

CFNet_pseudo	0.66 224	0.17 219	2.08 350	0.00 1	0.01 184	1.22 207	0.00 1	2.79 210	0.73 210	0.78 243	0.46 271	2.32 393	0.63 361	1.77 255	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

DCANet	0.66 224	0.43 372	2.21 359	0.03 178	0.00 1	1.22 207	0.01 114	3.26 283	1.85 435	2.61 448	0.21 213	0.09 132	0.49 339	0.33 149	0.39 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.06 383

csc	0.66 224	0.42 366	2.21 359	0.01 31	0.01 184	1.22 207	0.02 189	3.26 283	1.04 298	2.34 431	0.14 174	0.09 132	1.83 452	0.34 150	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 352

cscssc	0.66 224	0.42 366	2.21 359	0.01 31	0.01 184	1.22 207	0.02 189	3.26 283	1.04 298	2.34 431	0.14 174	0.09 132	1.83 452	0.34 150	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 352

UCFNet_RVC	0.66 224	0.35 331	1.20 208	0.02 118	0.30 479	1.53 343	0.01 114	3.42 310	0.67 165	1.12 303	0.73 326	1.26 314	0.20 269	1.84 257	0.46 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 233	0.52 410	1.74 304	0.50 463	0.05 330	1.16 177	0.00 1	2.68 205	0.66 154	0.68 226	1.60 389	1.76 349	0.80 385	0.94 217	0.13 144	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.00 1

DMCA	0.68 233	0.22 266	1.96 329	0.01 31	0.01 184	1.28 242	0.02 189	3.02 236	1.54 403	2.14 411	0.15 183	1.74 346	0.10 209	0.45 175	0.95 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

1test111	0.69 235	0.27 290	1.28 221	0.13 338	0.00 1	3.44 468	0.01 114	3.15 259	0.68 173	0.33 168	0.69 317	0.04 59	0.61 355	2.95 286	0.07 85	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.03 407	0.01 63	0.01 116

DCRE	0.69 235	0.35 331	1.16 194	0.06 255	0.02 276	0.91 63	0.00 1	1.05 68	0.30 60	0.98 280	7.63 505	0.72 257	0.02 46	0.16 62	0.07 85	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.21 499	0.02 160	0.03 299

DCANet-4	0.69 235	0.15 196	3.76 463	0.03 178	0.01 184	1.22 207	0.01 114	3.14 256	1.90 440	2.34 431	0.14 174	0.11 144	0.25 285	0.34 150	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 352

DCVSM-stereo	0.70 238	0.04 10	1.69 298	0.07 281	0.01 184	1.27 240	0.04 265	1.85 135	0.14 9	3.56 480	0.08 151	3.07 431	0.60 352	1.35 239	0.11 135	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 160	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 238	0.26 286	1.98 333	0.19 383	0.27 465	1.43 305	0.02 189	4.23 400	0.82 258	0.75 235	0.54 282	2.19 385	0.03 83	0.63 199	0.25 232	0.00 1	0.11 494	0.00 1	0.20 493	0.00 1	0.01 116

test_sample7	0.72 240	0.18 227	1.23 214	0.55 472	0.01 184	1.21 204	0.00 1	4.31 409	1.07 309	1.35 336	0.36 245	0.70 252	0.44 328	2.58 271	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

MSKI-zero shot	0.73 241	0.13 169	1.56 274	0.02 118	0.14 404	1.34 267	0.04 265	3.00 232	0.23 46	0.67 224	1.64 390	0.89 278	0.00 1	4.55 367	0.10 126	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.21 499	0.03 217	0.01 116

HCRNet	0.73 241	0.19 235	1.10 175	0.01 31	0.00 1	1.17 181	0.01 114	3.07 245	1.97 444	0.60 214	0.21 213	0.56 228	0.11 219	5.34 405	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

IGEV_Zeroshot_test	0.74 243	0.20 248	3.00 423	0.26 408	0.02 276	1.10 145	0.05 287	3.72 347	0.19 29	0.88 255	0.71 324	2.84 415	0.63 361	0.53 185	0.33 277	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.16 473	0.04 256	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 243	0.18 227	1.23 214	0.81 499	4.25 543	1.19 191	0.03 237	2.17 160	0.13 5	0.35 180	0.40 255	0.97 291	0.08 190	2.61 276	0.09 114	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.07 438	0.04 256	0.03 299

anonymity	0.74 243	0.15 196	1.17 197	0.16 366	0.27 465	0.71 43	0.01 114	4.70 443	1.78 429	1.15 306	1.23 372	0.31 191	1.65 443	0.54 187	0.53 343	0.02 473	0.02 389	0.00 1	0.27 517	0.02 160	0.06 383

test_5	0.74 243	0.50 405	1.55 267	0.44 447	0.25 457	1.45 315	0.01 114	4.16 391	0.78 241	0.79 245	0.17 192	0.42 209	0.64 364	3.06 290	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.21 489

NRIStereo	0.74 243	0.08 90	0.88 108	0.47 457	0.05 330	1.58 354	0.49 457	1.38 84	0.61 106	0.88 255	0.17 192	0.66 245	0.03 83	6.96 494	0.22 212	0.00 1	0.06 457	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.17 471

IER	0.75 248	0.12 159	1.93 320	0.01 31	0.00 1	2.31 426	0.02 189	2.96 228	0.98 286	1.30 326	0.96 347	1.40 321	1.19 410	1.31 235	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

CIPLG	0.75 248	0.81 478	2.38 384	0.13 338	0.03 300	1.41 294	0.27 410	3.19 274	0.84 264	1.98 399	2.56 443	0.19 172	0.10 209	0.54 187	0.26 240	0.00 1	0.05 448	0.01 462	0.05 424	0.19 442	0.05 352

IPLGR_C	0.75 248	0.88 486	2.58 401	0.13 338	0.02 276	1.40 289	0.27 410	3.19 274	0.84 264	1.92 393	2.46 438	0.18 171	0.11 219	0.49 181	0.26 240	0.00 1	0.05 448	0.01 462	0.05 424	0.19 442	0.06 383

ACRE	0.75 248	0.78 471	2.72 413	0.13 338	0.02 276	1.40 289	0.26 406	3.20 277	0.82 258	1.84 388	2.46 438	0.19 172	0.10 209	0.52 183	0.26 240	0.00 1	0.04 434	0.01 462	0.05 424	0.19 442	0.05 352

AIO-test2	0.76 252	0.80 474	1.47 254	0.12 330	0.15 411	1.22 207	0.01 114	3.17 267	0.73 210	0.36 187	1.50 386	0.16 167	0.05 131	2.37 267	0.16 173	2.85 541	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.04 256	0.07 402

IPLGR	0.76 252	0.21 256	2.98 421	0.06 255	0.07 355	1.24 223	0.05 287	3.09 249	1.38 370	0.62 215	0.34 239	0.75 261	0.78 383	3.35 295	0.22 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.06 383

testlalala2	0.77 254	0.13 169	1.72 302	3.72 541	2.44 537	1.10 145	0.01 114	3.27 289	0.73 210	0.09 81	0.03 117	1.38 320	0.08 190	0.12 47	0.09 114	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.37 536	0.01 63	0.01 116

CFNet_ucs	0.77 254	0.20 248	2.22 366	0.01 31	0.01 184	1.32 259	0.00 1	3.30 291	1.31 361	1.15 306	1.14 362	2.19 385	0.42 326	2.04 262	0.12 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

TestStereo1	0.77 254	0.46 387	1.12 179	0.15 358	0.19 432	1.29 247	0.01 114	3.33 294	1.55 404	0.45 200	1.67 393	0.13 153	1.23 412	3.39 298	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.07 402

SA-5K	0.77 254	0.46 387	1.12 179	0.15 358	0.19 432	1.29 247	0.01 114	3.33 294	1.55 404	0.45 200	1.67 393	0.13 153	1.23 412	3.39 298	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.07 402

PSMNet-ADL	0.77 254	0.08 90	0.90 113	0.07 281	0.01 184	2.01 409	0.02 189	2.55 192	1.11 316	0.33 168	0.59 295	2.15 377	0.69 378	4.07 333	0.85 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

CFNet-ft	0.77 254	0.46 387	1.34 236	0.01 31	0.27 465	1.32 259	0.02 189	2.40 171	0.68 173	0.63 219	0.18 198	3.23 445	0.21 274	3.97 330	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.03 217	0.02 233

CFNet_RVC	0.77 254	0.46 387	1.34 236	0.01 31	0.27 465	1.32 259	0.02 189	2.40 171	0.68 173	0.63 219	0.18 198	3.23 445	0.21 274	3.97 330	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.03 217	0.02 233

DN-CSS_ROB	0.77 254	0.90 489	2.01 337	0.85 503	0.00 1	1.47 324	0.01 114	2.92 224	0.93 279	0.12 116	0.53 280	0.44 211	0.16 249	4.33 345	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 494	0.01 116

MyStereo04	0.78 262	0.27 290	3.19 434	0.02 118	0.01 184	1.64 380	0.01 114	3.64 341	2.20 465	0.98 280	0.02 89	1.29 315	0.57 349	1.10 225	0.53 343	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.06 383

MyStereo05	0.79 263	0.19 235	3.17 433	0.02 118	0.00 1	1.51 335	0.01 114	3.56 332	2.48 477	1.34 330	0.02 89	1.25 313	0.38 318	1.19 228	0.50 336	0.00 1	0.06 457	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.07 402

anonymousa	0.79 263	0.26 286	1.91 318	0.03 178	0.29 477	1.46 323	0.02 189	3.76 351	0.97 284	0.72 232	2.25 433	3.21 442	0.56 347	0.15 58	0.12 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 419	0.00 1	0.02 233

111	0.79 263	0.70 462	2.21 359	0.01 31	0.01 184	1.19 191	0.16 371	3.78 354	1.98 446	1.22 321	0.91 343	2.01 365	0.32 305	0.32 146	0.64 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.17 471

acv_ft	0.79 263	0.21 256	1.28 221	0.01 31	1.08 522	1.68 387	0.01 114	3.75 349	1.05 304	1.31 329	0.66 306	1.94 361	0.46 335	0.31 140	1.68 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.00 1

MyStereo06	0.80 267	0.19 235	2.53 397	0.02 118	0.00 1	1.51 335	0.01 114	4.61 435	0.24 51	0.89 257	0.69 317	3.14 437	1.18 409	0.58 193	0.33 277	0.00 1	0.06 457	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.07 402

HITNet	0.80 267	0.58 430	2.14 354	0.69 490	0.00 1	1.35 271	0.02 189	4.50 427	1.15 327	1.76 382	0.16 185	0.60 232	0.30 296	1.13 227	1.64 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	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
GCST	0.81 269	0.64 445	1.41 245	0.44 447	0.01 184	0.91 63	0.08 327	3.75 349	1.04 298	0.12 116	0.44 266	0.27 186	0.35 312	5.12 392	0.38 301	1.19 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.05 352

SFCPSM	0.81 269	0.11 148	2.53 397	0.01 31	0.07 355	2.45 432	0.18 379	4.99 464	1.18 331	0.77 240	0.78 328	0.69 249	0.31 300	1.72 253	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 424	0.06 301	0.01 116

NF-Stereo	0.82 271	0.10 126	1.12 179	1.19 524	0.01 184	1.52 340	0.29 421	2.67 204	0.66 154	1.20 315	0.58 285	0.24 177	0.01 15	6.38 452	0.32 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

OCTAStereo	0.82 271	0.10 126	1.15 189	1.19 524	0.01 184	1.53 343	0.29 421	2.66 200	0.66 154	1.20 315	0.58 285	0.25 181	0.01 15	6.38 452	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

RE-Stereo	0.82 271	0.10 126	1.15 189	1.19 524	0.01 184	1.52 340	0.29 421	2.66 200	0.66 154	1.20 315	0.58 285	0.24 177	0.01 15	6.38 452	0.32 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

TVStereo	0.82 271	0.10 126	1.15 189	1.19 524	0.01 184	1.52 340	0.29 421	2.66 200	0.66 154	1.20 315	0.58 285	0.24 177	0.01 15	6.38 452	0.32 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 275	0.43 372	3.68 460	0.03 178	0.00 1	1.22 207	0.01 114	3.26 283	1.86 436	2.61 448	0.20 211	0.09 132	2.39 471	0.34 150	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.06 383

BSDual-CNN	0.83 275	0.10 126	0.96 129	0.01 31	0.00 1	3.32 463	0.21 389	5.40 487	0.93 279	2.26 425	0.66 306	1.81 354	0.10 209	0.61 195	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

SA	0.83 275	0.41 360	1.17 197	0.00 1	0.20 436	1.28 242	0.01 114	3.98 376	1.86 436	0.41 194	0.96 347	0.27 186	1.33 421	4.07 333	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 481	0.14 400	0.01 116

psmg	0.83 275	0.10 126	0.96 129	0.01 31	0.00 1	3.28 461	0.27 410	4.83 456	0.93 279	1.92 393	1.46 385	1.81 354	0.10 209	0.61 195	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.01 63	0.00 1

STTStereo	0.83 275	0.34 329	2.44 388	0.24 398	0.15 411	1.41 294	0.10 347	3.02 236	1.55 404	1.34 330	0.17 192	1.77 351	0.45 332	3.42 300	0.30 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

StereoDRNet-Refined	0.83 275	0.12 159	1.18 200	0.02 118	0.01 184	1.31 258	0.00 1	3.33 294	1.07 309	1.92 393	1.24 374	2.48 399	0.18 257	1.86 258	1.67 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.05 352
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 281	0.15 196	2.22 366	0.48 458	0.01 184	1.37 278	0.01 114	4.63 439	1.17 330	1.43 350	0.43 263	0.80 273	0.10 209	3.48 304	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

psm_up	0.84 281	0.32 320	1.44 251	0.02 118	0.00 1	1.98 408	0.05 287	3.40 306	1.04 298	2.06 408	0.40 255	1.74 346	0.45 332	3.47 303	0.24 224	0.06 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.00 1

MyStereo8	0.85 283	0.52 410	3.20 436	0.20 385	0.00 1	1.47 324	0.01 114	3.53 329	1.91 441	1.34 330	0.65 304	1.22 311	0.31 300	0.57 190	1.38 416	0.00 1	0.14 511	0.00 1	0.06 434	0.09 353	0.30 501

CAS	0.85 283	0.09 105	0.67 80	6.43 547	0.05 330	1.12 157	0.00 1	0.88 63	0.69 188	0.02 15	0.02 89	0.06 102	0.06 158	0.26 121	0.12 140	6.37 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 487

PSM-softLoss	0.85 283	0.10 126	1.50 256	1.14 519	0.03 300	1.47 324	0.27 410	2.48 186	0.69 188	1.30 326	0.38 251	0.39 205	0.01 15	6.88 485	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

KMStereo	0.85 283	0.10 126	1.50 256	1.14 519	0.03 300	1.47 324	0.27 410	2.48 186	0.69 188	1.30 326	0.38 251	0.39 205	0.01 15	6.88 485	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

test_sample5	0.86 287	0.16 208	2.25 369	0.49 460	0.01 184	1.41 294	0.01 114	4.55 430	1.27 351	1.35 336	0.89 341	0.58 229	0.11 219	3.75 316	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

test_sample4	0.86 287	0.16 208	2.28 377	0.50 463	0.01 184	1.42 302	0.01 114	4.65 441	1.27 351	1.52 357	0.66 306	0.69 249	0.08 190	3.50 305	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

StereoVision	0.86 287	0.38 345	1.75 306	0.03 178	0.01 184	1.14 166	0.02 189	3.38 301	0.92 275	0.13 124	6.89 502	0.50 222	0.12 231	1.10 225	0.78 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.02 233

DisPM	0.86 287	0.09 105	1.10 175	0.76 497	0.02 276	1.51 335	0.57 464	1.75 127	0.70 200	2.43 442	0.83 335	0.38 204	0.01 15	6.89 488	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

IPLG	0.86 287	0.41 360	2.31 379	0.06 255	0.06 343	1.36 273	0.11 350	3.17 267	0.83 261	0.62 215	1.00 351	0.46 213	0.61 355	5.57 420	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.01 116

AASNet	0.86 287	0.53 415	1.96 329	0.04 212	0.00 1	1.70 391	0.05 287	5.13 473	1.84 432	0.93 265	1.88 407	0.96 288	0.19 263	0.67 203	0.91 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.09 421

DeepPruner_ROB	0.86 287	0.50 405	1.80 313	0.01 31	0.00 1	1.57 350	0.17 374	3.48 321	0.42 74	3.31 472	0.02 89	2.09 372	0.17 253	3.01 288	0.61 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.01 116

AACVNet	0.87 294	0.44 377	1.19 205	0.17 369	0.00 1	1.76 395	0.00 1	3.60 337	0.60 96	1.03 291	0.26 221	1.31 316	0.17 253	6.33 449	0.28 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.01 116

LCNet	0.87 294	0.18 227	0.97 135	0.14 353	0.26 460	1.19 191	0.22 395	2.36 167	0.71 203	1.82 386	0.21 213	0.11 144	2.56 473	5.56 417	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 413	0.81 524

HHNet	0.87 294	0.25 282	1.78 310	0.16 366	0.08 365	1.30 253	0.44 450	1.93 141	0.64 138	1.41 349	5.92 494	0.14 159	1.79 450	0.35 155	0.95 389	0.05 490	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.14 400	0.01 116

UPFNet	0.87 294	0.09 105	2.05 346	0.00 1	0.00 1	1.90 406	0.11 350	3.41 308	0.83 261	2.15 412	0.10 161	1.92 359	0.09 201	3.94 329	0.70 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

ISRNet	0.88 298	0.19 235	2.71 411	0.05 237	0.00 1	1.17 181	0.03 237	2.96 228	0.80 252	2.17 414	1.70 398	2.59 401	0.20 269	2.58 271	0.46 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.00 1

DualNet	0.88 298	0.16 208	2.25 369	0.49 460	0.01 184	1.41 294	0.01 114	4.55 430	1.27 351	1.43 350	1.12 360	0.58 229	0.11 219	3.75 316	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

tt1	0.88 298	0.27 290	1.25 216	0.08 296	0.00 1	3.36 466	0.02 189	3.03 238	6.40 522	0.33 168	0.66 306	0.05 87	0.40 324	1.59 247	0.05 33	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.03 299

HH	0.88 298	0.37 340	1.93 320	0.25 401	0.10 382	0.62 40	0.00 1	3.79 355	0.18 26	0.33 168	0.59 295	3.94 463	0.81 386	4.44 356	0.09 114	0.00 1	0.06 457	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

HanStereo	0.88 298	0.37 340	1.93 320	0.25 401	0.10 382	0.62 40	0.00 1	3.79 355	0.18 26	0.33 168	0.59 295	3.94 463	0.81 386	4.44 356	0.09 114	0.00 1	0.06 457	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

dad	0.88 298	0.62 441	2.26 373	0.06 255	0.01 184	1.24 223	0.00 1	0.98 66	2.17 461	1.29 325	0.35 242	0.37 200	0.04 113	5.80 428	1.06 394	0.01 451	0.00 1	1.13 536	0.11 456	0.05 281	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 298	0.38 345	1.45 252	0.60 478	0.00 1	1.36 273	0.02 189	4.55 430	0.69 188	0.71 230	0.32 231	1.56 329	0.61 355	4.55 367	0.64 364	0.00 1	0.00 1	0.05 499	0.00 1	0.08 331	0.02 233

test_sample6	0.89 305	0.17 219	2.23 368	0.48 458	0.01 184	1.43 305	0.01 114	4.49 426	1.40 376	1.43 350	1.12 360	0.64 241	0.14 242	3.86 325	0.42 312	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

PSMNet-RSSM	0.90 306	0.44 377	1.35 239	0.13 338	0.00 1	1.37 278	0.03 237	4.79 454	0.85 268	1.11 302	0.49 276	2.15 377	0.35 312	4.09 337	0.73 372	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.03 217	0.01 116

DMCA-RVC	0.90 306	0.64 445	3.30 442	0.03 178	0.04 320	1.30 253	0.06 311	2.65 199	0.73 210	3.21 469	0.09 156	0.99 293	0.66 371	3.14 291	0.99 391	0.01 451	0.04 434	0.02 487	0.01 374	0.07 316	0.01 116

G2L-ROB	0.91 308	0.54 417	1.97 331	0.01 31	0.00 1	1.45 315	0.00 1	3.38 301	1.31 361	1.36 341	0.07 145	3.25 447	0.01 15	4.39 352	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.01 116

DFGA-Net	0.91 308	1.43 519	2.72 413	0.06 255	0.16 417	1.16 177	0.00 1	2.26 163	0.77 237	1.02 286	1.17 367	0.25 181	0.04 113	5.17 393	1.71 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.02 233

DDVS	0.92 310	0.16 208	1.39 243	0.21 386	0.27 465	3.17 456	0.26 406	2.56 193	0.62 119	0.70 228	0.81 331	2.17 383	0.45 332	5.26 398	0.29 258	0.00 1	0.01 319	0.01 462	0.00 1	0.04 256	0.02 233

iRaft-Stereo_20w	0.92 310	0.15 196	2.68 407	0.24 398	0.06 343	1.36 273	0.28 418	7.46 535	0.34 66	1.56 367	0.37 249	0.62 236	1.24 415	1.25 232	0.34 284	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.16 473	0.02 160	0.13 453

CoDeX	0.94 312	0.34 329	2.09 351	0.05 237	0.20 436	1.49 331	0.20 387	5.89 509	1.57 411	0.66 223	0.67 315	1.05 298	0.32 305	3.82 323	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1

cc1	0.94 312	0.27 290	1.28 221	0.13 338	0.00 1	3.44 468	0.01 114	3.18 269	7.23 531	0.33 168	0.69 317	0.04 59	0.61 355	1.43 241	0.05 33	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.03 407	0.09 353	0.04 329

xx1	0.95 314	0.27 290	1.28 221	0.13 338	0.00 1	3.44 468	0.01 114	3.18 269	7.23 531	0.33 168	0.69 317	0.73 258	0.12 231	1.43 241	0.05 33	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

DualNet (step1)	0.96 315	0.41 360	2.03 341	0.02 118	0.01 184	2.14 415	0.01 114	4.31 409	1.07 309	1.35 336	0.36 245	0.70 252	0.44 328	2.58 271	0.34 284	0.53 529	0.00 1	1.82 538	1.10 550	0.02 160	0.02 233

SACVNet	0.96 315	0.36 336	1.49 255	0.05 237	0.00 1	1.62 375	0.28 418	3.86 369	1.28 355	1.79 385	0.80 330	1.59 331	0.07 175	5.29 400	0.48 332	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 460	0.01 116

G2L-Stereo_test	0.97 317	0.60 435	1.95 325	0.21 386	0.01 184	1.63 379	0.10 347	3.19 274	1.01 293	1.98 399	0.11 168	3.22 444	0.51 341	4.38 351	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.02 233

BUS	0.97 317	0.10 126	0.96 129	0.01 31	0.00 1	5.85 510	0.03 237	5.40 487	0.93 279	2.26 425	0.66 306	2.39 397	0.06 158	0.61 195	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 317	0.77 470	3.36 445	0.46 453	0.01 184	1.32 259	0.09 339	4.57 434	1.26 345	1.88 391	0.22 217	1.09 304	0.42 326	1.79 256	2.09 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.06 383

qqq1	0.98 320	0.16 208	1.55 267	0.33 428	0.01 184	1.03 86	0.00 1	5.24 476	2.12 454	1.53 359	2.16 427	0.92 279	0.02 46	4.46 358	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116

fff1	0.98 320	0.16 208	1.55 267	0.33 428	0.01 184	1.03 86	0.00 1	5.24 476	2.12 454	1.53 359	2.16 427	0.92 279	0.02 46	4.46 358	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116

gwcnet-sp	0.98 320	0.38 345	4.06 473	0.04 212	0.00 1	2.60 439	0.15 366	3.51 323	1.13 323	1.75 378	0.16 185	0.68 246	0.39 321	3.69 311	0.90 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.03 299

scenet	0.98 320	0.38 345	4.06 473	0.04 212	0.00 1	2.60 439	0.15 366	3.51 323	1.13 323	1.75 378	0.16 185	0.68 246	0.39 321	3.69 311	0.90 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.03 299

ssnet	0.98 320	0.38 345	4.06 473	0.04 212	0.00 1	2.60 439	0.15 366	3.51 323	1.13 323	1.75 378	0.16 185	0.68 246	0.39 321	3.69 311	0.90 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.03 299

raft_robust	0.98 320	0.57 428	1.21 211	0.06 255	0.17 421	1.36 273	0.02 189	3.46 318	2.18 463	0.33 168	0.01 1	1.54 327	1.42 425	6.77 477	0.15 164	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.18 484	0.11 379	0.09 421

cf-r	0.98 320	0.51 409	2.04 345	0.25 401	0.01 184	1.40 289	0.03 237	4.47 425	1.65 420	0.95 267	0.58 285	2.63 402	0.24 280	4.19 339	0.58 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.04 329

RAFT_R40	0.99 327	0.05 24	1.26 217	0.71 491	0.20 436	1.65 384	0.67 470	1.94 143	0.61 106	1.05 294	1.15 363	1.80 353	1.47 426	6.91 490	0.31 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

iResNet	1.00 328	0.45 381	3.08 428	0.86 507	0.01 184	1.97 407	0.01 114	3.67 345	1.49 396	1.77 383	1.09 356	0.35 198	0.13 238	3.83 324	1.27 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.01 116

CSP-Net	1.01 329	0.52 410	0.92 119	0.01 31	0.00 1	2.83 451	0.05 287	4.99 464	0.69 188	0.91 262	0.85 337	1.82 356	0.23 277	6.04 434	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.01 116

MLCV	1.01 329	0.53 415	2.17 356	0.03 178	0.00 1	1.60 365	0.03 237	2.90 222	1.30 359	2.60 447	1.85 406	1.00 294	0.40 324	4.88 381	0.74 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.01 116

IRAFT_RVC	1.02 331	0.20 248	1.58 277	1.39 528	0.26 460	1.33 265	0.32 434	2.52 189	0.66 154	1.58 368	0.81 331	1.16 308	1.58 439	6.51 460	0.43 314	0.00 1	0.12 502	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.03 299

GwcNet-RSSM	1.02 331	0.69 458	2.70 409	0.22 390	0.02 276	1.42 302	0.05 287	4.02 379	1.01 293	0.90 259	0.42 259	2.89 420	0.26 288	4.43 355	1.17 400	0.00 1	0.00 1	0.02 487	0.00 1	0.13 393	0.05 352

NINENet	1.03 333	0.22 266	1.30 229	0.10 318	0.01 184	5.85 510	0.03 237	4.41 420	1.25 344	1.55 366	0.60 301	2.39 397	0.06 158	2.72 281	0.05 33	0.00 1	0.01 319	0.01 462	0.00 1	0.04 256	0.00 1

HGLStereo	1.03 333	0.18 227	1.50 256	0.01 31	0.01 184	1.41 294	0.01 114	3.41 308	0.82 258	1.05 294	3.09 455	2.11 373	1.24 415	4.51 363	1.18 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.03 299

G2L-Stereo	1.04 335	0.55 420	2.62 404	0.02 118	0.11 389	1.41 294	0.02 189	3.45 315	0.99 290	1.37 343	0.14 174	3.10 434	0.24 280	5.96 431	0.66 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.04 329

SMFormer	1.04 335	0.16 208	1.55 267	0.33 428	0.01 184	1.03 86	0.00 1	5.24 476	2.12 454	1.53 359	2.16 427	0.92 279	0.02 46	4.46 358	1.24 404	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

tta	1.04 335	0.16 208	1.55 267	0.33 428	0.01 184	1.03 86	0.00 1	5.24 476	2.12 454	1.53 359	2.16 427	0.92 279	0.02 46	4.46 358	1.24 404	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116

ffm	1.04 335	0.05 24	1.65 287	0.34 434	0.01 184	1.58 354	0.02 189	3.03 238	6.40 522	1.39 345	2.07 418	2.15 377	0.34 307	1.59 247	0.05 33	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.03 299

Sa-1000	1.04 335	0.39 352	1.17 197	0.00 1	0.20 436	1.33 265	0.03 237	4.19 394	1.81 430	0.99 284	5.33 490	0.61 233	0.15 245	4.07 333	0.30 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 473	0.13 393	0.00 1

SST-Stereo	1.04 335	0.05 24	1.16 194	0.72 492	0.23 448	1.70 391	0.58 465	1.92 140	1.46 388	1.19 313	1.09 356	1.60 333	1.93 457	6.92 492	0.21 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

XX-Stereo	1.04 335	0.20 248	4.94 500	0.85 503	0.04 320	1.25 232	0.00 1	3.37 298	0.45 78	1.22 321	0.50 277	3.70 459	0.02 46	3.91 328	0.05 33	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.20 493	0.03 217	0.02 233

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 335	0.55 420	2.52 396	0.56 474	1.00 518	1.37 278	0.00 1	3.43 312	1.35 367	2.24 420	0.35 242	2.18 384	0.58 351	4.28 342	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	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.
iResNet_ROB	1.05 343	0.76 468	2.06 347	0.07 281	0.00 1	1.35 271	0.03 237	6.80 529	2.57 482	0.79 245	1.20 370	0.94 287	0.12 231	3.81 321	0.41 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.01 116

PFNet	1.06 344	0.19 235	2.95 420	1.16 521	0.56 507	1.58 354	0.25 402	1.50 99	0.60 96	2.38 438	1.23 372	0.63 239	0.30 296	6.85 481	0.43 314	0.16 512	0.01 319	0.00 1	0.07 438	0.18 433	0.18 477

UGAM	1.08 345	0.19 235	2.83 415	0.05 237	0.01 184	1.09 140	0.11 350	2.89 221	0.64 138	0.08 73	2.46 438	3.64 456	0.08 190	6.99 496	0.25 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 398	0.27 478	0.04 329

hknet	1.08 345	0.13 169	2.07 348	0.01 31	0.00 1	3.32 463	0.21 389	5.40 487	0.92 275	2.26 425	0.66 306	3.43 450	0.05 131	2.81 282	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 345	0.56 425	2.70 409	0.02 118	0.02 276	1.20 200	0.01 114	3.18 269	0.63 127	0.14 129	2.00 415	1.62 337	1.54 433	6.69 471	1.01 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 460	0.01 116

FADNet-RVC-Resample	1.08 345	1.00 497	5.32 505	0.10 318	0.14 404	1.53 343	0.25 402	3.62 338	1.18 331	0.51 209	0.19 206	1.04 297	0.28 292	5.20 395	0.44 317	0.10 505	0.16 517	0.09 507	0.06 434	0.24 463	0.21 489

TDLM	1.08 345	0.49 402	1.43 249	0.27 413	0.00 1	1.56 349	2.12 506	3.10 250	1.75 427	1.36 341	0.93 345	1.06 300	0.49 339	6.21 441	0.70 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.02 233

CFNet	1.08 345	0.62 441	2.26 373	0.26 408	0.03 300	1.40 289	0.04 265	4.45 424	2.09 452	0.48 205	0.69 317	1.31 316	0.24 280	6.63 466	0.83 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.04 329

PS-NSSS	1.08 345	0.45 381	1.70 300	0.02 118	0.01 184	1.37 278	0.01 114	4.38 415	2.09 452	1.15 306	2.65 445	0.65 242	0.07 175	6.35 450	0.56 350	0.16 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 345	1.12 505	4.68 495	1.09 518	0.00 1	1.38 284	0.05 287	3.83 363	1.11 316	0.80 247	1.15 363	1.02 296	0.12 231	4.52 364	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 495	0.03 299

GMM-Stereo	1.09 353	0.05 24	1.62 283	0.13 338	0.22 443	1.41 294	0.87 478	2.31 165	0.62 119	2.75 453	3.14 456	0.54 227	0.90 392	5.33 404	0.13 144	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.02 398	0.01 63	1.80 540

hitnet-ft	1.09 353	0.39 352	1.45 252	0.04 212	0.00 1	1.34 267	0.22 395	3.34 297	2.25 468	1.48 355	1.11 358	4.17 468	0.37 316	4.73 375	0.79 377	0.01 451	0.00 1	0.03 492	0.00 1	0.09 353	0.01 116

NVstereo2D	1.09 353	0.17 219	4.40 487	0.00 1	0.00 1	1.59 361	0.18 379	4.29 407	1.40 376	0.85 253	0.36 245	2.30 390	0.62 360	5.26 398	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

PSMNet_ROB	1.09 353	0.69 458	2.92 418	0.03 178	0.07 355	1.68 387	0.16 371	3.44 314	1.30 359	0.96 269	0.32 231	2.81 413	0.63 361	4.23 340	2.48 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.04 329

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 357	0.35 331	4.53 491	0.18 375	0.37 491	0.79 46	0.00 1	5.71 505	0.74 217	0.40 192	0.64 303	4.47 478	1.41 424	1.42 240	0.30 266	0.00 1	0.11 494	0.00 1	0.28 521	0.17 424	0.14 460

LMCR-Stereo	1.10 357	0.69 458	1.95 325	0.50 463	0.01 184	2.73 444	0.09 339	6.20 517	0.64 138	2.37 436	1.76 401	0.13 153	1.59 441	2.94 285	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 357	0.42 366	1.72 302	0.28 415	0.01 184	1.37 278	0.11 350	6.25 518	0.84 264	1.05 294	0.67 315	1.61 335	0.79 384	6.11 437	0.63 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.04 329

FADNet-RVC	1.10 357	1.07 503	4.79 496	0.03 178	0.00 1	1.60 365	0.08 327	3.77 352	1.70 424	0.35 180	0.07 145	0.61 233	0.66 371	5.32 403	1.11 395	0.01 451	0.08 478	0.00 1	0.00 1	0.48 518	0.18 477

GANetREF_RVC	1.10 357	0.95 492	2.98 421	0.06 255	0.00 1	2.23 421	0.18 379	3.95 375	2.53 480	0.56 211	0.32 231	1.89 358	0.66 371	5.03 387	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.04 329
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
CVANet_RVC	1.10 357	0.39 352	1.69 298	0.28 415	0.00 1	1.45 315	0.48 453	3.26 283	1.64 419	2.93 457	1.22 371	1.51 324	0.37 316	6.09 436	0.50 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.01 116

ARAFT	1.12 363	0.82 481	4.11 476	0.04 212	0.00 1	1.64 380	0.03 237	4.85 457	1.69 423	2.78 454	0.57 283	0.47 216	0.11 219	4.81 378	0.24 224	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.00 1	0.24 463	0.05 352

ac_64	1.12 363	0.18 227	1.64 286	0.18 375	0.25 457	1.48 330	0.02 189	4.97 462	1.47 390	0.69 227	0.45 270	4.94 490	0.46 335	4.87 380	0.74 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.00 1

coex_refinement	1.13 365	0.54 417	1.58 277	0.12 330	0.02 276	1.51 335	0.06 311	4.01 378	1.51 400	2.61 448	0.66 306	4.40 475	0.48 338	3.67 309	1.30 411	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.03 299

ITSA-stereo	1.13 365	0.14 182	1.59 281	0.17 369	0.04 320	1.40 289	0.14 363	5.66 502	3.10 490	0.74 234	0.35 242	0.62 236	1.06 398	5.53 413	1.63 423	0.03 481	0.00 1	0.09 507	0.06 434	0.07 316	0.07 402

UNet	1.13 365	0.24 278	4.21 478	0.01 31	0.02 276	2.31 426	0.02 189	3.06 243	0.76 231	1.17 310	0.14 174	2.73 410	1.58 439	4.48 362	1.92 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

ssnet_v2	1.14 368	0.28 301	1.77 307	0.03 178	0.00 1	2.07 412	0.37 444	5.20 474	1.87 438	2.00 401	0.87 339	3.09 433	0.55 346	1.31 235	3.02 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.12 445

EAI-Stereo	1.14 368	0.12 159	1.19 205	0.21 386	0.32 488	1.84 403	2.32 512	5.42 490	1.19 333	1.02 286	5.66 492	0.48 217	0.60 352	0.86 212	0.62 361	0.00 1	0.13 507	0.00 1	0.65 543	0.02 160	0.17 471

delet	1.14 368	0.32 320	1.56 274	0.03 178	0.17 421	2.86 453	1.03 485	4.25 401	2.14 459	1.03 291	1.17 367	1.64 342	0.92 393	4.35 347	1.27 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.00 1

PSM-AAD	1.15 371	0.04 10	0.88 108	0.10 318	0.27 465	1.32 259	3.25 521	2.41 178	0.64 138	2.93 457	1.92 409	0.15 162	5.39 523	3.42 300	0.19 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 352

FADNet_RVC	1.15 371	1.06 502	4.34 486	0.02 118	0.06 343	2.77 449	0.04 265	3.50 322	0.80 252	0.35 180	0.32 231	0.65 242	0.09 201	5.20 395	1.56 419	0.24 521	0.34 532	0.11 513	0.33 532	0.65 527	0.60 517

ETE_ROB	1.16 373	0.52 410	1.71 301	0.01 31	0.02 276	1.79 399	0.22 395	4.10 387	1.32 363	4.68 501	1.18 369	2.81 413	0.08 190	3.56 307	1.12 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 383

DLCB_ROB	1.17 374	0.22 266	1.28 221	0.08 296	0.00 1	1.51 335	0.23 399	3.39 304	1.52 401	3.43 478	2.00 415	3.40 448	0.31 300	4.29 343	1.82 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 374	0.41 360	1.68 296	0.04 212	0.01 184	1.65 384	0.17 374	3.46 318	1.39 372	3.89 488	1.01 352	1.60 333	0.53 343	4.35 347	3.07 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

testlalala_base	1.19 376	0.11 148	0.90 113	0.07 281	0.05 330	1.19 191	0.01 114	4.28 406	0.15 13	0.04 47	0.01 1	0.24 177	0.04 113	0.12 47	0.29 258	7.21 548	1.13 544	0.00 1	0.25 511	7.61 546	0.00 1

KYRaft	1.19 376	0.05 24	0.94 124	0.06 255	0.24 452	1.25 232	0.78 476	2.48 186	0.61 106	3.23 470	7.13 504	1.00 294	2.77 479	1.43 241	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	1.71 538

RAFT-345	1.19 376	0.06 45	1.55 267	0.54 470	0.13 398	1.53 343	0.25 402	0.56 34	1.76 428	1.20 315	7.85 506	0.93 284	0.05 131	6.87 484	0.46 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 379	0.54 417	0.96 129	2.39 535	0.29 477	1.58 354	0.33 437	2.01 149	0.68 173	2.68 451	1.16 365	3.10 434	0.18 257	7.40 508	0.56 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.01 116

ADLNet	1.20 379	0.29 311	1.98 333	0.00 1	0.02 276	2.20 419	0.11 350	4.39 418	2.52 479	2.19 417	2.20 432	2.66 403	0.70 379	3.42 300	1.25 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.04 329

MMNet	1.20 379	0.27 290	3.59 456	0.09 307	0.00 1	4.15 484	0.01 114	3.63 340	1.19 333	1.93 396	0.32 231	1.35 319	1.23 412	4.42 354	1.84 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

FADNet	1.20 379	0.93 491	4.51 490	0.03 178	0.06 343	2.56 437	0.16 371	4.02 379	1.42 380	0.32 166	0.06 140	1.66 343	1.07 400	5.56 417	0.87 381	0.19 515	0.02 389	0.01 462	0.01 374	0.50 520	0.03 299

Prome-Stereo	1.23 383	0.06 45	0.93 123	0.12 330	0.24 452	1.26 236	0.67 470	2.53 191	0.69 188	2.08 409	8.70 512	0.76 262	2.91 483	2.12 263	0.11 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 536

DispNO	1.25 384	0.52 410	3.40 447	0.11 328	0.05 330	1.45 315	0.01 114	3.73 348	1.68 422	1.34 330	1.59 388	3.15 438	1.12 407	5.56 417	1.14 399	0.00 1	0.02 389	0.03 492	0.12 461	0.05 281	0.03 299

DAS	1.26 385	0.08 90	2.25 369	0.04 212	0.01 184	1.28 242	1.18 489	3.80 358	1.58 415	4.60 498	2.37 436	1.53 325	0.53 343	5.36 406	0.59 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

SepStereo	1.28 386	0.08 90	2.25 369	0.04 212	0.01 184	1.28 242	1.18 489	3.80 358	1.58 415	4.60 498	2.37 436	1.53 325	0.53 343	5.63 423	0.59 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

pcwnet_v2	1.29 387	0.17 219	5.98 516	0.10 318	0.01 184	1.76 395	0.02 189	5.08 472	2.90 487	1.54 365	1.98 413	2.03 368	0.81 386	3.01 288	0.28 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.03 217	0.03 299

NOSS_ROB	1.29 387	0.22 266	1.35 239	0.64 485	0.16 417	2.56 437	0.00 1	4.14 390	2.37 472	2.29 430	1.76 401	2.84 415	0.02 46	6.80 480	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.11 437

Wz-Net-LNSev	1.30 389	0.85 483	6.26 521	0.02 118	0.03 300	4.02 481	0.13 359	4.21 396	1.12 321	0.77 240	0.10 161	3.60 454	1.11 404	2.68 278	1.12 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

IIG-Stereo	1.30 389	0.48 397	1.04 161	2.41 536	0.05 330	1.61 369	0.14 363	2.59 195	0.68 173	2.97 462	2.28 434	3.08 432	0.57 349	7.41 509	0.65 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

DSFCA	1.30 389	0.14 182	1.82 314	0.01 31	0.03 300	3.74 477	0.86 477	2.71 206	1.23 338	3.09 466	0.41 258	2.93 422	1.49 427	6.12 438	1.35 413	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

NCCL2	1.30 389	0.63 444	2.31 379	0.02 118	0.03 300	1.57 350	3.41 523	3.91 373	1.39 372	3.14 468	0.34 239	3.90 462	0.30 296	3.75 316	1.19 402	0.00 1	0.00 1	0.02 487	0.00 1	0.03 217	0.05 352

PA-Net	1.31 393	0.59 433	3.65 457	0.06 255	0.15 411	1.44 309	0.54 461	4.08 384	2.71 484	0.78 243	1.16 365	2.32 393	0.64 364	5.96 431	1.92 442	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.06 383
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 394	0.27 290	2.46 392	1.17 523	0.03 300	4.08 482	0.05 287	5.61 497	0.67 165	1.53 359	0.70 323	3.47 452	2.62 476	3.24 293	0.24 224	0.01 451	0.01 319	0.11 513	0.00 1	0.13 393	0.00 1

LALA_ROB	1.33 395	0.59 433	1.74 304	0.02 118	0.06 343	3.25 460	0.50 460	3.45 315	1.39 372	3.70 482	0.59 295	4.59 482	0.25 285	3.58 308	2.79 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.02 233

PAM	1.34 396	0.13 169	2.83 415	0.30 419	0.31 485	2.21 420	0.30 429	5.05 469	0.23 46	0.82 249	1.11 358	9.08 522	2.34 468	0.90 214	0.44 317	0.00 1	0.13 507	0.00 1	0.31 526	0.03 217	0.28 499

DRaft	1.34 396	0.12 159	1.19 205	0.06 255	0.01 184	1.64 380	0.43 449	1.86 137	0.14 9	3.76 483	5.27 489	0.41 208	4.38 509	5.49 411	1.68 426	0.01 451	0.06 457	0.00 1	0.07 438	0.07 316	0.11 437

ttt	1.35 398	0.05 24	1.09 173	0.46 453	0.01 184	1.61 369	0.00 1	5.61 497	1.97 444	1.75 378	2.10 422	1.40 321	0.11 219	4.81 378	6.07 505	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

Consistency-Raft	1.36 399	0.65 449	4.81 497	0.33 428	0.32 488	1.62 375	0.11 350	3.65 342	3.80 501	0.33 168	6.12 497	0.86 275	2.14 463	0.94 217	1.25 406	0.02 473	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.24 463	0.01 116

FINET	1.36 399	0.46 387	4.05 472	0.22 390	0.73 513	1.03 86	0.00 1	3.57 333	5.71 518	1.59 369	1.64 390	0.49 220	0.19 263	5.53 413	1.90 439	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.03 299

HSM	1.36 399	0.40 357	1.07 168	0.01 31	0.30 479	1.73 394	0.03 237	5.89 509	1.22 337	1.83 387	1.36 381	4.78 487	1.30 420	6.61 465	0.57 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

ADLNet2	1.38 402	0.39 352	3.13 431	0.00 1	0.70 512	1.23 222	0.26 406	4.19 394	2.36 471	1.45 354	3.16 459	4.23 471	0.82 389	4.56 369	0.88 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 393	0.02 233

CBFPSM	1.39 403	0.61 439	4.29 482	0.01 31	0.01 184	3.64 474	0.03 237	3.39 304	0.80 252	0.64 222	0.21 213	6.18 504	3.70 502	2.38 268	1.82 433	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.01 116

HSM-Net_RVC	1.40 404	0.07 70	1.58 277	0.00 1	0.01 184	1.88 404	0.05 287	7.24 532	1.71 426	3.63 481	3.63 469	3.21 442	0.36 314	4.25 341	0.44 317	0.01 451	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 405	0.46 387	4.29 482	0.10 318	0.13 398	3.97 479	0.29 421	2.42 179	1.91 441	0.81 248	3.55 467	3.02 428	1.26 417	3.35 295	2.05 451	0.04 484	0.01 319	0.04 495	0.04 419	0.39 507	0.05 352

GASNet	1.43 406	1.53 521	4.54 492	0.31 423	0.02 276	1.49 331	0.20 387	3.86 369	1.95 443	0.75 235	1.37 382	2.11 373	1.57 438	5.82 429	2.60 468	0.00 1	0.05 448	0.00 1	0.00 1	0.43 510	0.10 429

ASMatch	1.44 407	0.14 182	2.15 355	0.60 478	0.21 441	1.21 204	0.26 406	0.96 65	0.66 154	0.29 163	11.75 522	0.93 284	2.37 469	6.73 474	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.00 1	0.04 329

PAM_32	1.45 408	0.13 169	2.69 408	0.26 408	0.30 479	2.15 418	0.29 421	4.92 460	0.22 43	0.84 251	2.02 417	9.57 525	3.27 494	0.97 219	0.56 350	0.00 1	0.12 502	0.00 1	0.31 526	0.04 256	0.27 498

HBP-ISP	1.45 408	0.75 464	3.02 424	0.30 419	0.10 382	4.28 488	1.49 497	4.68 442	1.29 356	3.43 478	0.78 328	0.93 284	1.01 397	6.48 459	0.36 297	0.04 484	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.03 299

GrayStereo	1.46 410	0.03 2	0.87 106	0.63 484	0.20 436	1.24 223	4.61 537	2.85 218	0.62 119	4.98 505	4.00 477	0.45 212	4.67 512	3.37 297	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 539	0.01 63	0.01 116

TransformOpticalFlow	1.47 411	0.31 316	3.22 440	0.66 487	0.08 365	1.54 347	0.09 339	3.84 364	1.58 415	1.66 373	2.32 435	3.60 454	3.12 488	6.99 496	0.42 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

THIR-Stereo	1.48 412	0.29 311	1.51 262	0.01 31	0.02 276	1.05 107	4.32 533	2.11 154	0.22 43	1.08 299	4.24 478	1.93 360	4.19 507	6.76 476	1.87 437	0.00 1	0.00 1	0.04 495	0.00 1	0.05 281	0.00 1

StereoDRNet	1.48 412	0.75 464	4.58 493	0.05 237	0.10 382	2.49 434	1.10 488	4.62 436	1.47 390	3.38 477	0.62 302	2.29 388	0.65 369	4.52 364	2.89 473	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.01 374	0.05 281	0.07 402

TCMNet	1.49 414	0.57 428	5.20 503	0.13 338	1.39 526	1.81 401	0.17 374	4.03 381	1.26 345	1.72 376	2.98 453	1.95 363	0.46 335	5.01 386	2.55 467	0.00 1	0.06 457	0.06 500	0.00 1	0.37 505	0.16 466

DEmStereo	1.51 415	0.08 90	2.17 356	0.09 307	0.02 276	1.76 395	0.90 480	1.47 97	0.60 96	2.46 443	6.42 500	1.08 302	5.16 518	6.21 441	1.86 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

APVNet	1.52 416	0.31 316	4.00 469	0.09 307	0.00 1	4.64 497	0.08 327	4.41 420	1.21 336	1.25 324	1.05 354	2.90 421	0.93 394	6.70 472	2.48 463	0.01 451	0.00 1	0.07 501	0.00 1	0.27 478	0.05 352

RYNet	1.52 416	0.35 331	3.38 446	0.25 401	0.04 320	2.31 426	0.03 237	4.62 436	1.47 390	1.14 305	0.34 239	4.52 480	1.38 423	6.36 451	4.23 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

1111x	1.53 418	0.06 45	1.77 307	0.27 413	0.00 1	2.12 414	0.01 114	5.63 501	1.65 420	1.53 359	1.67 393	0.92 279	0.64 364	6.18 439	8.17 519	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

RASNet	1.53 418	0.31 316	1.97 331	0.09 307	3.20 539	1.69 389	0.06 311	3.27 289	2.12 454	0.77 240	1.29 378	5.32 499	1.69 446	6.60 463	2.17 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 420	0.68 454	4.62 494	0.01 31	0.00 1	5.13 504	0.30 429	4.64 440	1.23 338	2.39 439	0.59 295	2.12 375	2.00 460	4.94 383	2.19 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

AAGNet	1.54 420	0.07 70	0.88 108	1.04 515	0.27 465	1.47 324	0.66 469	1.57 109	0.61 106	1.68 374	0.82 333	1.62 337	2.29 465	6.18 439	11.63 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

mmx	1.56 422	0.05 24	1.65 287	0.34 434	0.01 184	1.58 354	0.02 189	5.51 494	2.25 468	1.39 345	2.07 418	2.15 377	0.34 307	6.68 468	7.08 510	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

xxx	1.56 422	0.05 24	1.65 287	0.34 434	0.01 184	1.58 354	0.02 189	5.51 494	2.25 468	1.39 345	2.07 418	2.15 377	0.34 307	6.68 468	7.08 510	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

CBMV	1.56 422	0.24 278	1.92 319	0.31 423	0.03 300	2.90 454	4.33 534	3.79 355	1.81 430	4.98 505	1.73 399	2.70 408	1.68 445	3.81 321	0.92 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.08 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	1.57 425	0.58 430	5.36 507	0.19 383	0.01 184	1.62 375	0.06 311	3.52 326	1.56 409	1.06 297	0.71 324	1.69 345	0.24 280	5.49 411	9.29 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.01 116

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 425	0.69 458	7.27 526	0.30 419	0.44 496	0.87 58	0.02 189	6.19 516	0.84 264	0.45 200	6.17 498	4.35 474	1.17 408	1.32 238	0.48 332	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.34 534	0.26 473	0.12 445

PASM	1.58 427	1.05 501	7.51 527	0.56 474	0.09 373	1.37 278	0.28 418	2.85 218	1.44 385	3.91 489	0.44 266	3.02 428	0.64 364	6.38 452	1.59 422	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.03 407	0.26 473	0.15 463

UGAM-zero	1.60 428	0.15 196	2.43 386	0.12 330	0.28 475	1.07 126	0.04 265	5.96 513	0.26 55	1.18 312	0.22 217	8.02 516	4.54 510	6.89 488	0.27 246	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.29 524	0.01 63	0.15 463

YMNet	1.62 429	0.68 454	3.67 458	0.14 353	0.30 479	4.52 494	0.21 389	3.52 326	1.23 338	2.94 459	4.94 483	4.18 469	0.38 318	2.85 283	2.12 454	0.05 490	0.13 507	0.08 504	0.01 374	0.44 511	0.09 421

YMNet_1	1.62 429	0.68 454	3.67 458	0.14 353	0.30 479	4.52 494	0.21 389	3.52 326	1.23 338	2.94 459	4.94 483	4.18 469	0.38 318	2.85 283	2.12 454	0.05 490	0.13 507	0.08 504	0.01 374	0.44 511	0.09 421

DRN-Test	1.62 429	0.23 274	3.72 461	0.18 375	0.13 398	3.34 465	0.19 385	5.93 512	2.01 450	4.14 492	0.76 327	2.12 375	1.78 449	5.22 397	2.62 470	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.01 374	0.03 217	0.01 116

RAFT + AFF	1.63 432	1.13 506	2.62 404	0.04 212	0.80 514	2.29 425	1.03 485	5.54 496	2.06 451	1.77 383	1.81 405	1.22 311	3.65 501	6.23 443	1.57 421	0.01 451	0.35 533	0.00 1	0.01 374	0.33 495	0.12 445

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 432	0.45 381	2.21 359	1.53 530	0.18 425	4.33 489	0.41 447	3.37 298	1.40 376	0.54 210	0.65 304	3.10 434	0.11 219	4.93 382	0.60 359	4.57 543	0.51 535	0.00 1	0.00 1	1.37 532	2.39 542

ACV-stereo	1.64 434	0.27 290	2.94 419	0.04 212	0.04 320	6.31 516	0.18 379	1.81 131	0.22 43	0.23 157	0.01 1	10.52 527	5.41 524	4.07 333	0.77 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

ff1	1.65 435	0.05 24	1.65 287	0.34 434	0.01 184	1.58 354	0.02 189	3.03 238	6.40 522	1.39 345	2.07 418	2.15 377	0.34 307	6.68 468	7.08 510	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.03 299

CrosDoStereo	1.66 436	0.15 196	1.66 291	0.02 118	0.07 355	1.38 284	6.16 551	3.12 253	1.06 307	0.97 271	3.74 471	0.96 288	4.79 514	7.00 498	1.92 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 436	0.15 196	1.66 291	0.02 118	0.07 355	1.38 284	6.16 551	3.12 253	1.06 307	0.97 271	3.74 471	0.96 288	4.79 514	7.00 498	1.92 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 436	1.17 507	4.29 482	0.04 212	0.00 1	1.44 309	0.56 462	5.33 485	1.98 446	2.01 405	2.12 424	2.08 370	2.81 480	6.55 461	2.42 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 495	0.06 383

AANet_RVC	1.66 436	0.88 486	3.52 452	0.06 255	0.00 1	1.22 207	0.00 1	3.25 281	2.51 478	2.21 418	4.49 479	3.65 457	0.20 269	7.10 501	3.42 479	0.50 528	0.04 434	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.05 352

STrans-v2	1.67 440	0.36 336	3.28 441	0.02 118	0.19 432	1.45 315	0.08 327	6.69 525	1.49 396	2.00 401	2.86 450	3.67 458	3.88 505	7.04 500	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

GwcNet	1.67 440	0.81 478	5.52 509	0.23 396	1.21 523	4.21 486	0.62 468	3.71 346	1.57 411	1.01 285	1.65 392	3.99 465	0.52 342	5.46 409	2.30 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.35 501	0.13 453

NCC-stereo	1.67 440	0.56 425	3.10 429	0.08 296	0.22 443	2.24 422	0.13 359	5.05 469	1.42 380	2.27 428	2.72 446	4.29 472	3.53 497	5.76 425	2.01 448	0.04 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

Abc-Net	1.67 440	0.56 425	3.10 429	0.08 296	0.22 443	2.24 422	0.13 359	5.05 469	1.42 380	2.27 428	2.72 446	4.29 472	3.53 497	5.76 425	2.01 448	0.04 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.68 444	0.61 439	11.37 541	0.29 417	0.03 300	4.39 491	0.04 265	3.18 269	1.10 314	1.16 309	0.58 285	2.96 425	2.76 478	2.13 264	2.46 462	0.00 1	0.02 389	0.02 487	0.00 1	0.46 514	0.01 116

Anonymous_2	1.69 445	0.05 24	1.31 231	0.08 296	0.03 300	1.22 207	0.01 114	3.25 281	0.19 29	0.76 238	0.13 172	2.68 407	1.99 459	0.39 163	0.13 144	0.05 490	0.25 525	3.27 545	14.54 570	3.40 537	0.01 116

ccnet	1.70 446	0.20 248	1.95 325	0.26 408	0.18 425	3.72 476	1.22 491	4.22 399	1.43 384	2.37 436	3.96 475	3.45 451	1.51 431	4.69 372	4.47 489	0.06 498	0.00 1	0.09 507	0.01 374	0.10 369	0.01 116

CBMV_ROB	1.70 446	0.11 148	1.98 333	0.46 453	0.00 1	2.85 452	0.91 481	4.27 404	2.21 466	4.02 491	5.00 486	2.97 426	2.32 467	5.40 407	1.35 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.06 383

U	1.74 448	0.03 2	0.99 137	0.03 178	7.39 554	10.20 537	0.00 1	0.71 49	0.20 34	0.02 15	0.02 89	0.12 148	0.02 46	0.11 41	0.04 12	0.00 1	0.00 1	9.67 550	5.13 566	0.01 63	0.00 1

DANet	1.74 448	0.22 266	3.06 426	0.75 494	0.44 496	2.46 433	0.35 442	3.40 306	1.41 379	4.22 493	1.56 387	5.03 492	0.56 347	6.29 446	5.00 497	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.04 256	0.08 415
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IGEV-BASED-STEREO-	1.75 450	19.48 567	12.37 544	0.06 255	0.00 1	0.47 36	0.05 287	0.46 21	0.31 61	0.13 124	0.03 117	0.03 41	0.00 1	0.07 19	0.41 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 434	0.07 316	0.92 528

RP	1.76 451	0.55 420	2.59 403	0.22 390	0.60 510	1.70 391	0.98 484	4.31 409	1.99 448	3.12 467	5.04 487	4.41 477	2.96 484	4.72 374	1.90 439	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.14 400	0.01 116

xxxx	1.78 452	0.07 70	1.02 146	0.00 1	0.01 184	1.44 309	0.00 1	5.81 508	1.53 402	1.37 343	1.91 408	1.08 302	0.05 131	4.37 350	16.98 550	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

test_xeample	1.79 453	0.08 90	1.03 157	0.02 118	0.00 1	1.44 309	0.00 1	5.48 492	1.84 432	1.65 372	2.17 431	0.37 200	0.06 158	4.00 332	17.67 553	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

SGM-Forest	1.84 454	0.08 90	1.31 231	0.15 358	0.22 443	3.52 472	2.46 517	3.85 366	2.16 460	5.29 507	3.90 473	3.71 460	1.56 435	6.28 445	1.90 439	0.01 451	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.30 501
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 455	1.19 509	5.61 512	0.01 31	0.00 1	4.74 498	2.16 508	4.93 461	1.48 394	3.77 484	1.24 374	1.77 351	2.56 473	4.94 383	2.61 469	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.01 116

FAT-Stereo	1.86 456	0.19 235	3.31 443	0.17 369	0.03 300	1.78 398	0.97 482	4.76 450	2.79 485	4.22 493	4.87 482	5.31 498	2.83 482	5.06 390	0.90 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.01 116

RGC	1.86 456	0.67 452	3.45 451	0.07 281	0.26 460	3.29 462	0.11 350	4.78 453	1.46 388	3.26 471	4.51 480	5.14 494	2.68 477	5.46 409	1.94 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.09 421

CC-Net-ROB	1.86 456	0.64 445	2.55 399	1.42 529	0.19 432	3.38 467	0.04 265	4.41 420	2.45 476	0.90 259	1.31 379	0.98 292	0.18 257	6.60 463	0.53 343	1.14 536	1.60 548	7.16 546	0.00 1	1.33 531	0.32 506

GANet	1.90 459	0.43 372	1.83 315	0.39 443	0.00 1	2.24 422	3.37 522	3.90 372	1.44 385	2.17 414	9.66 514	2.57 400	1.09 402	6.88 485	1.81 432	0.00 1	0.00 1	0.02 487	0.00 1	0.10 369	0.03 299

LL-Strereo	1.93 460	0.97 493	3.83 467	0.55 472	2.19 536	1.49 331	0.05 287	4.09 386	1.00 292	2.59 446	2.77 448	5.17 495	5.63 527	7.19 503	0.63 362	0.00 1	0.10 491	0.00 1	0.00 1	0.25 470	0.20 487

DISCO	1.93 460	0.18 227	2.44 388	0.67 489	0.53 504	5.25 505	0.00 1	5.43 491	1.56 409	2.09 410	0.91 343	6.48 506	0.89 391	8.55 524	3.60 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.01 116

edge stereo	1.94 462	0.40 357	3.82 466	0.15 358	0.09 373	1.81 401	0.45 451	4.77 451	2.21 466	3.36 473	3.94 474	8.39 518	1.72 448	5.75 424	1.69 428	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.17 424	0.01 116

Nwc_Net	1.94 462	0.55 420	3.79 464	0.07 281	0.08 365	2.73 444	0.04 265	6.75 528	1.11 316	2.03 406	7.92 507	4.82 488	2.11 462	4.78 376	2.01 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.01 116

STTRV1_RVC	1.94 462	0.35 331	4.85 498	0.32 427	0.01 184	2.41 431	0.34 441	5.79 506	3.55 495	0.82 249	5.11 488	1.63 340	1.08 401	7.63 513	1.41 417	0.91 533	2.53 560	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.04 329

w-ln-seven-2	1.97 465	1.04 500	11.90 542	0.15 358	0.06 343	1.38 284	0.48 453	3.80 358	2.17 461	2.73 452	1.06 355	2.29 388	1.69 446	6.32 448	4.15 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.17 424	0.04 329

S-Stereo	2.00 466	0.30 315	5.74 514	0.24 398	0.23 448	2.51 435	1.90 502	4.74 446	5.15 515	2.42 440	5.80 493	2.85 417	0.72 380	5.08 391	2.17 456	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.04 329

psmorigin	2.01 467	0.37 340	10.25 537	0.22 390	0.03 300	1.62 375	0.19 385	3.31 292	1.05 304	4.92 503	3.14 456	5.85 500	2.21 464	5.31 402	1.71 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.02 233

MFMNet_re	2.02 468	0.98 494	4.27 481	2.74 539	0.88 515	1.47 324	0.15 366	4.21 396	3.18 491	6.63 516	6.93 503	1.87 357	3.63 500	2.13 264	0.99 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 460	0.05 352

NaN_ROB	2.02 468	0.58 430	2.65 406	0.29 417	0.28 475	3.19 457	5.19 544	3.84 364	2.55 481	5.31 508	1.73 399	2.30 390	1.96 458	6.78 478	3.09 477	0.01 451	0.06 457	0.03 492	0.10 452	0.10 369	0.37 511

RAFT-RH_RVC	2.05 470	0.15 196	1.66 291	0.60 478	0.27 465	1.49 331	0.02 189	0.58 38	0.65 145	5.35 509	21.66 549	1.06 300	0.07 175	6.85 481	0.57 353	0.04 484	0.00 1	0.00 1	0.03 407	0.01 63	0.00 1

stereogan	2.13 471	0.31 316	3.75 462	0.01 31	0.09 373	7.44 525	0.60 467	4.27 404	3.29 492	3.91 489	4.62 481	6.41 505	1.84 455	5.17 393	0.58 355	0.00 1	0.01 319	0.01 462	0.00 1	0.24 463	0.05 352

FTStereo	2.16 472	0.03 2	1.42 248	0.17 369	0.13 398	1.42 302	4.67 539	2.44 180	0.63 127	3.36 473	17.95 537	0.78 271	4.17 506	4.41 353	0.14 155	0.15 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	1.25 533

AF-Net	2.17 473	0.65 449	3.53 453	0.00 1	0.09 373	2.02 410	0.48 453	6.44 519	1.70 424	3.36 473	10.22 517	4.95 491	2.81 480	4.34 346	2.66 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 393	0.01 116

PDISCO_ROB	2.21 474	0.78 471	3.43 449	0.96 511	2.04 535	7.04 520	0.09 339	7.36 534	5.72 519	1.21 320	1.67 393	3.16 439	1.28 418	7.52 511	1.37 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 498	0.13 453

DGSMNet	2.23 475	0.80 474	6.10 518	0.96 511	1.73 530	3.22 459	4.12 530	5.30 483	1.11 316	1.19 313	2.48 441	3.18 440	0.65 369	4.57 370	1.33 412	1.11 535	1.37 546	1.55 537	1.26 553	1.37 532	1.28 534

SQANet	2.28 476	1.25 512	2.39 385	4.17 543	2.91 538	2.60 439	0.24 401	4.17 393	0.83 261	2.42 440	0.57 283	1.59 331	0.88 390	3.30 294	0.68 368	7.35 549	0.12 502	0.47 529	0.02 398	6.56 543	3.00 545

ADCRef	2.29 477	0.65 449	5.67 513	0.10 318	0.09 373	4.81 499	0.76 475	4.75 449	1.37 369	2.88 456	1.67 393	1.62 337	2.30 466	3.77 320	14.93 545	0.02 473	0.00 1	0.01 462	0.10 452	0.20 453	0.11 437

test_sample9	2.36 478	0.41 360	2.03 341	0.02 118	0.01 184	2.14 415	0.01 114	4.31 409	1.07 309	1.35 336	0.36 245	0.70 252	0.44 328	5.58 421	8.70 522	0.53 529	16.52 572	1.82 538	1.10 550	0.02 160	0.02 233

FBW_ROB	2.36 478	0.36 336	3.16 432	0.37 441	0.14 404	4.42 493	0.18 379	6.64 523	3.05 489	2.98 463	2.85 449	4.86 489	1.11 404	11.00 546	4.53 490	0.16 512	0.05 448	0.37 528	0.09 448	0.19 442	0.78 523

DeepPrunerF	2.50 480	0.87 485	14.90 548	0.17 369	0.31 485	1.41 294	0.29 421	5.62 500	9.97 535	1.02 286	0.43 263	2.01 365	1.65 443	6.85 481	3.99 483	0.00 1	0.01 319	0.07 501	0.10 452	0.24 463	0.12 445

Wz-Net-SNSev	2.53 481	2.49 537	10.66 539	0.39 443	0.01 184	2.73 444	0.40 445	5.02 467	1.50 398	2.15 412	2.12 424	6.48 506	1.11 404	9.47 531	5.84 504	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.21 454	0.06 383

XQC	2.57 482	1.20 510	6.33 523	0.18 375	0.01 184	3.84 478	0.33 437	5.24 476	3.83 502	4.43 496	1.94 410	4.58 481	3.19 490	7.19 503	8.67 521	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.03 407	0.27 478	0.19 482

RTSC	2.66 483	1.24 511	6.04 517	0.18 375	0.02 276	4.40 492	0.08 327	4.29 407	4.98 514	6.00 511	3.15 458	2.97 426	1.56 435	6.71 473	10.89 533	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.05 424	0.40 508	0.24 496

222	2.69 484	0.09 105	1.03 157	0.00 1	0.00 1	1.54 347	0.00 1	5.61 497	1.55 404	1.51 356	2.10 422	0.53 225	0.07 175	4.54 366	35.09 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

CSAN	2.70 485	0.75 464	3.41 448	0.18 375	0.12 392	4.18 485	4.05 529	4.11 388	4.36 506	6.03 512	6.24 499	4.60 483	4.74 513	7.29 506	3.43 480	0.02 473	0.03 419	0.01 462	0.02 398	0.18 433	0.22 492

UDG	2.86 486	8.81 560	1.57 276	2.60 537	0.89 517	2.39 430	0.11 350	3.42 310	1.02 295	2.18 416	3.64 470	5.04 493	1.60 442	4.17 338	2.09 452	1.21 538	0.04 434	7.69 547	3.67 560	4.10 539	0.93 530

aanetorigin	2.87 487	0.73 463	8.74 533	0.23 396	0.23 448	1.61 369	2.07 504	1.76 129	1.10 314	14.21 548	10.25 518	2.93 422	3.38 495	4.98 385	4.06 484	0.10 505	0.05 448	0.09 507	0.11 456	0.57 523	0.15 463

ADCP+	2.87 487	0.98 494	8.75 534	0.07 281	0.16 417	5.93 513	2.90 520	4.00 377	1.84 432	1.52 357	0.27 225	3.81 461	3.22 492	6.05 435	17.38 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.30 501

PWC_ROB	2.90 489	1.01 498	6.12 519	0.53 469	0.57 509	1.30 253	0.40 445	3.85 366	4.42 509	7.37 521	15.40 531	3.03 430	1.55 434	6.31 447	5.74 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 514	0.05 352

w-ln-seven	2.97 490	1.40 518	12.49 545	0.25 401	0.14 404	7.22 522	0.48 453	5.24 476	4.82 513	4.96 504	2.13 426	4.00 466	1.33 421	5.95 430	8.81 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 413	0.02 233

SHD	3.01 491	1.02 499	5.52 509	0.45 452	0.39 493	4.12 483	0.17 374	6.68 524	12.04 538	7.20 520	3.36 463	4.40 475	2.58 475	4.69 372	7.17 513	0.01 451	0.04 434	0.00 1	0.03 407	0.22 457	0.17 471

PWCDC_ROB	3.06 492	1.38 517	3.81 465	0.14 353	0.00 1	3.14 455	0.02 189	4.40 419	12.35 539	1.08 299	23.69 556	2.01 365	2.01 461	3.87 326	2.43 461	0.24 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 525	0.08 415

SPS-STEREO	3.08 493	0.49 402	2.49 394	0.21 386	0.24 452	3.67 475	1.24 492	5.80 507	2.43 475	10.68 535	8.00 508	9.48 524	3.59 499	8.11 520	5.08 498	0.01 451	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.11 437
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 494	1.32 513	2.49 394	6.07 546	3.26 540	4.62 496	2.15 507	5.35 486	1.34 366	2.00 401	2.54 442	3.50 453	1.49 427	3.68 310	1.11 395	7.89 551	0.23 524	1.88 541	0.03 407	7.74 547	4.78 550

Ntro	3.24 495	1.34 514	2.83 415	7.27 548	4.43 544	6.22 515	0.74 474	4.73 445	1.48 394	0.39 191	1.77 403	2.70 408	1.28 418	4.59 371	1.25 406	8.06 552	0.28 529	2.12 544	0.05 424	8.11 548	5.16 551

NVStereoNet_ROB	3.25 496	0.46 387	2.71 411	0.34 434	0.56 507	2.36 429	0.87 478	4.56 433	4.47 511	4.55 497	14.09 528	11.93 529	3.23 493	9.79 534	3.14 478	0.43 526	0.03 419	0.53 532	0.31 526	0.36 503	0.38 513
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 497	10.54 563	2.29 378	3.50 540	3.31 541	4.21 486	0.21 389	3.77 352	1.03 296	2.54 444	3.17 460	3.20 441	0.21 274	3.89 327	0.69 369	1.94 539	0.05 448	9.87 551	3.53 559	5.03 541	2.55 544

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 498	2.61 539	7.84 528	0.09 307	0.26 460	12.92 541	7.62 559	4.25 401	3.64 499	2.95 461	3.99 476	4.61 485	1.22 411	8.36 521	1.77 431	0.59 532	1.15 545	0.04 495	0.85 548	0.48 518	0.67 521

ADCL	3.30 498	0.81 478	6.76 525	0.25 401	0.25 457	6.93 518	4.65 538	4.79 454	2.62 483	4.61 500	3.36 463	5.22 496	4.55 511	5.54 416	14.91 544	0.05 490	0.01 319	0.11 513	0.13 463	0.28 487	0.10 429

SDNR	3.31 500	0.91 490	6.28 522	0.44 447	0.02 276	26.11 566	0.01 114	3.81 362	1.62 418	2.82 455	11.06 520	2.93 422	0.60 352	7.95 518	1.52 418	0.01 451	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.12 445

SAMSARA	3.32 501	1.07 503	6.25 520	0.86 507	0.31 485	7.55 526	3.87 528	5.26 482	4.20 505	7.43 522	3.35 462	10.04 526	3.83 504	6.98 495	4.83 494	0.00 1	0.14 511	0.00 1	0.05 424	0.17 424	0.22 492

DPSNet	3.38 502	0.60 435	9.55 535	0.61 481	0.46 499	5.10 503	1.44 496	11.17 545	3.92 503	2.57 445	0.88 340	5.90 501	9.68 544	7.63 513	7.25 514	0.08 501	0.16 517	0.01 462	0.07 438	0.34 498	0.17 471

G-Net	3.49 503	0.47 395	4.03 471	1.61 531	1.91 531	10.78 538	1.92 503	3.06 243	1.26 345	8.59 529	12.06 523	6.13 503	7.82 536	4.78 376	4.77 493	0.08 501	0.12 502	0.07 501	0.15 464	0.16 419	0.11 437

MDST_ROB	3.50 504	0.07 70	3.94 468	2.66 538	1.46 527	12.94 542	0.97 482	7.32 533	2.42 474	14.82 550	8.08 509	2.74 411	1.51 431	8.44 523	2.48 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.11 437

pmcnn	3.61 505	0.68 454	5.38 508	0.61 481	1.46 527	2.75 448	1.26 493	5.04 468	1.57 411	8.77 530	11.67 521	18.69 546	2.38 470	6.03 433	5.61 502	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.00 1	0.21 454	0.07 402

test_sample8	3.62 506	0.41 360	2.03 341	0.02 118	0.01 184	2.14 415	0.01 114	4.38 415	1.04 298	6.51 513	0.58 285	14.04 536	6.94 532	5.58 421	8.70 522	0.53 529	16.52 572	1.82 538	1.10 550	0.02 160	0.02 233

ADCPNet	3.63 507	0.82 481	13.20 546	0.08 296	0.43 495	7.02 519	2.23 510	4.77 451	2.41 473	4.31 495	1.96 412	7.57 515	5.16 518	6.45 458	13.80 542	0.02 473	0.75 540	0.04 495	0.90 549	0.16 419	0.53 516

SuperB	3.70 508	1.77 526	15.73 550	0.31 423	0.05 330	4.37 490	1.67 500	3.58 336	11.57 536	2.36 435	1.32 380	2.03 368	1.91 456	6.95 493	9.01 526	0.05 490	0.03 419	0.10 512	0.08 443	11.00 559	0.10 429

MFN_U_SF_RVC	3.76 509	1.77 526	9.85 536	0.84 500	0.27 465	9.50 534	0.49 457	8.07 536	3.41 493	4.81 502	3.28 461	9.40 523	3.49 496	7.76 517	8.31 520	0.41 525	0.54 536	0.52 531	0.80 547	0.89 528	0.84 525

zh-mn7	3.86 510	3.10 544	15.43 549	0.10 318	0.05 330	1.45 315	0.29 421	4.05 383	6.06 521	7.81 524	15.68 532	2.86 418	0.76 382	10.58 539	8.76 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.02 233

Wz-Net-TNSev	3.91 511	5.20 553	20.57 554	0.15 358	0.01 184	7.14 521	3.57 524	6.70 526	3.57 496	1.74 377	0.58 285	7.39 514	4.33 508	8.86 525	7.99 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 398	0.24 463	0.16 466

AnyNet_C32	3.93 512	2.58 538	12.07 543	0.39 443	0.49 502	5.50 507	6.45 555	4.44 423	2.19 464	6.86 518	2.94 452	5.28 497	3.20 491	6.63 466	18.37 555	0.08 501	0.04 434	0.20 520	0.09 448	0.57 523	0.19 482

zh-sn7	3.94 513	3.36 546	15.78 551	0.13 338	0.00 1	4.01 480	2.24 511	4.54 429	2.00 449	3.86 487	9.77 516	4.11 467	5.45 525	9.93 536	13.33 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 457	0.12 445

ADCMid	3.95 514	1.34 514	10.91 540	0.18 375	0.38 492	5.02 502	1.27 494	4.87 458	2.94 488	11.15 537	3.60 468	6.76 510	5.21 521	6.40 457	16.96 549	0.12 508	0.08 478	0.55 533	0.46 537	0.53 522	0.19 482

SGM_RVC	4.07 515	0.38 345	1.98 333	0.84 500	0.26 460	6.20 514	2.37 513	6.45 520	3.57 496	11.56 540	9.27 513	15.55 539	6.78 531	10.07 537	4.60 492	0.22 516	0.25 525	0.20 520	0.23 505	0.26 473	0.34 507
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 516	2.40 536	8.71 532	0.13 338	0.00 1	8.56 532	0.49 457	3.85 366	13.78 542	3.36 473	17.56 536	4.60 483	0.95 395	10.97 544	6.77 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.06 383

WZ-Net	4.16 517	1.75 525	23.59 557	0.08 296	0.04 320	2.62 443	2.16 508	5.89 509	4.74 512	5.73 510	3.51 466	6.99 513	4.89 516	10.82 542	10.11 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.11 437

xyz-stereo	4.23 518	0.09 105	35.65 563	0.02 118	0.00 1	17.93 551	0.01 114	1.93 141	0.42 74	1.61 370	14.74 529	2.67 404	0.15 245	7.15 502	1.87 437	0.00 1	0.01 319	0.24 524	0.00 1	0.04 256	0.01 116

test_for_model	4.23 518	22.88 570	0.91 117	12.40 561	10.47 561	1.08 135	0.06 311	4.08 384	1.36 368	1.91 392	0.09 156	0.15 162	0.03 83	0.10 35	0.22 212	7.44 550	1.43 547	0.00 1	0.01 374	18.08 569	1.99 541

SGM+DAISY	4.39 520	1.34 514	5.18 502	1.01 514	0.88 515	5.61 509	2.86 519	4.88 459	3.53 494	13.29 544	13.95 527	12.66 531	7.55 533	7.98 519	5.39 501	0.23 520	0.18 520	0.15 517	0.24 508	0.29 489	0.64 519

MSAF-DinoV2	4.41 521	3.43 547	8.07 530	1.16 521	0.06 343	3.21 458	0.59 466	6.94 530	4.44 510	2.00 401	0.83 335	16.58 541	5.59 526	13.48 550	17.17 551	0.06 498	0.04 434	0.09 507	0.76 544	1.94 536	1.78 539

WCMA_ROB	4.54 522	0.48 397	3.19 434	0.49 460	0.63 511	5.38 506	2.57 518	4.70 443	3.77 500	14.17 547	19.02 542	15.47 538	9.03 540	6.73 474	4.85 495	0.01 451	0.05 448	0.01 462	0.01 374	0.08 331	0.16 466

SANet	4.63 523	0.89 488	5.34 506	0.30 419	0.09 373	7.43 524	3.75 527	6.53 521	16.16 547	6.79 517	13.29 525	12.44 530	7.74 534	7.38 507	4.11 485	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.31 505

RainbowNet	4.74 524	3.21 545	3.07 427	9.34 553	6.01 546	4.89 501	3.60 525	7.09 531	4.39 508	1.63 371	3.01 454	4.72 486	2.96 484	5.53 413	1.19 402	8.95 554	2.12 551	8.48 549	0.19 488	8.75 549	5.73 552

MSMD_ROB	4.94 525	0.43 372	2.58 401	0.12 330	0.01 184	8.43 531	1.09 487	4.25 401	4.11 504	13.11 543	26.36 559	13.95 535	13.88 553	7.45 510	2.92 474	0.10 505	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

FCDSN-DC	5.04 526	0.15 196	1.83 315	0.22 390	0.44 496	5.60 508	1.66 499	5.22 475	4.37 507	14.49 549	21.86 550	20.65 549	11.88 549	7.66 515	4.55 491	0.02 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.05 352
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 527	2.15 533	16.58 552	0.34 434	0.07 355	5.91 512	4.26 532	6.73 527	6.99 528	9.44 532	6.09 496	6.57 508	5.17 520	9.54 532	21.38 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 503	0.23 495

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 528	2.33 534	8.42 531	0.33 428	0.27 465	24.60 565	8.84 562	5.50 493	9.75 534	3.82 485	8.16 510	8.53 519	1.82 451	9.44 530	5.18 499	1.02 534	1.65 549	0.33 527	0.47 538	1.06 530	0.90 527

ACVNet-4b	5.67 529	1.65 522	4.43 488	9.46 554	7.11 552	8.72 533	1.68 501	6.61 522	5.76 520	0.27 161	6.49 501	11.67 528	2.43 472	8.40 522	1.56 419	9.06 556	2.34 553	10.49 555	0.02 398	9.22 554	5.98 554

MeshStereo	5.78 530	0.75 464	3.04 425	0.25 401	0.14 404	7.88 529	2.09 505	9.64 540	5.18 516	20.48 559	19.06 543	22.80 551	9.54 543	9.64 533	4.88 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 489	0.03 299
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
PVD	5.81 531	0.99 496	5.56 511	0.72 492	0.51 503	6.72 517	0.18 379	9.90 542	23.69 552	11.45 539	19.26 545	8.18 517	9.46 542	9.24 528	9.49 529	0.02 473	0.16 517	0.00 1	0.08 443	0.18 433	0.40 514

FC-DCNN	6.09 532	0.18 227	2.35 382	0.42 446	0.53 504	7.80 528	1.42 495	8.14 537	7.07 529	19.05 556	22.10 551	22.85 552	13.84 552	9.42 529	6.44 506	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 383

ACVNet_1	6.16 533	1.86 530	4.43 488	9.52 555	7.22 553	7.59 527	2.37 513	9.99 543	6.71 526	3.84 486	5.35 491	13.23 534	4.90 517	6.25 444	1.94 446	9.06 556	2.40 555	10.88 557	0.11 456	9.58 556	6.03 555

FC-DCNN v2	6.25 534	0.19 235	2.31 379	0.44 447	0.55 506	8.05 530	1.51 498	8.71 538	7.22 530	19.24 557	22.98 554	24.00 555	13.47 551	9.80 535	6.51 507	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 352

EDNetEfficient	6.54 535	1.17 507	33.15 561	0.66 487	1.96 532	2.07 412	3.72 526	2.80 213	14.85 544	20.02 558	9.69 515	6.59 509	10.19 545	7.19 503	15.49 547	0.03 481	0.10 491	0.01 462	0.20 493	0.62 526	0.29 500

AnyNet_C01	6.59 536	4.31 551	36.24 564	0.96 511	0.46 499	9.96 535	5.74 548	6.02 515	3.63 498	7.59 523	8.56 511	8.83 520	3.14 489	13.74 552	20.83 562	0.12 508	0.08 478	0.25 525	0.09 448	1.01 529	0.34 507

LSM	7.38 537	1.68 523	22.24 556	3.99 542	40.72 573	3.54 473	4.79 542	4.74 446	6.65 525	10.25 534	13.51 526	4.49 479	3.81 503	6.91 490	5.31 500	0.00 1	0.04 434	0.00 1	0.00 1	0.26 473	14.60 569

ELAS_RVC	7.69 538	0.80 474	4.90 499	1.06 516	1.02 519	10.00 536	9.43 563	9.75 541	14.69 543	21.83 562	20.27 548	17.88 544	16.41 557	13.01 549	10.44 532	0.22 516	0.55 537	0.28 526	0.19 488	0.35 501	0.65 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 539	23.96 571	13.67 547	14.71 564	7.88 555	4.83 500	0.04 265	5.01 466	2.89 486	8.86 531	4.96 485	6.11 502	10.72 546	10.18 538	3.51 481	2.44 540	0.33 531	15.15 560	4.65 563	12.33 561	5.95 553

ELAS	8.05 540	0.76 468	4.02 470	0.95 510	1.02 519	14.85 547	6.99 558	12.80 547	11.73 537	22.43 564	27.75 562	17.88 544	15.19 555	10.96 543	11.31 534	0.22 516	0.56 538	0.23 523	0.22 501	0.50 520	0.71 522
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 541	1.80 529	5.09 501	8.55 552	6.72 549	13.47 543	4.34 535	13.70 548	23.86 553	6.89 519	19.74 547	20.52 547	5.36 522	7.70 516	2.48 463	8.53 553	1.67 550	7.99 548	0.32 529	8.79 552	6.29 558

PWCK	8.72 542	5.37 554	16.61 553	5.74 545	0.12 392	19.88 555	11.41 565	11.31 546	13.42 541	14.07 545	12.84 524	13.20 533	8.05 538	15.44 553	10.25 531	5.95 546	0.22 523	2.09 543	0.05 424	7.50 544	0.92 528

WAO-7	9.09 543	1.79 528	3.55 455	0.80 498	0.15 411	18.67 553	4.36 536	23.07 568	26.68 557	12.59 542	27.90 563	22.52 550	13.03 550	13.53 551	11.47 535	0.09 504	0.03 419	0.58 534	0.10 452	0.47 517	0.34 507

IMH-64-1	9.55 544	2.76 542	2.44 388	11.17 558	9.13 558	12.03 539	5.45 545	18.33 554	15.78 545	6.59 514	18.69 538	16.95 542	6.20 528	10.63 540	8.06 517	9.46 559	2.46 556	15.42 562	1.61 554	10.89 557	6.88 559

IMH-64	9.55 544	2.76 542	2.44 388	11.17 558	9.13 558	12.03 539	5.45 545	18.33 554	15.78 545	6.59 514	18.69 538	16.95 542	6.20 528	10.63 540	8.06 517	9.46 559	2.46 556	15.42 562	1.61 554	10.89 557	6.88 559

RTS	9.75 546	2.69 540	65.25 571	0.85 503	1.99 533	14.36 544	4.75 540	5.69 503	17.29 549	7.97 525	19.00 540	6.83 511	3.02 486	26.15 566	18.62 558	0.00 1	0.15 515	0.00 1	0.00 1	0.29 489	0.16 466

RTSA	9.75 546	2.69 540	65.25 571	0.85 503	1.99 533	14.36 544	4.75 540	5.69 503	17.29 549	7.97 525	19.00 540	6.83 511	3.02 486	26.15 566	18.62 558	0.00 1	0.15 515	0.00 1	0.00 1	0.29 489	0.16 466

EDNetEfficientorigin	10.31 548	1.90 531	98.96 584	0.22 390	0.23 448	2.73 444	0.71 472	4.50 427	16.94 548	18.72 551	15.36 530	12.74 532	10.73 547	8.96 526	11.94 538	0.01 451	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.25 470	1.31 535

MADNet+	10.71 549	14.57 565	70.07 573	0.58 477	0.47 501	19.89 556	4.20 531	11.05 544	6.87 527	3.03 465	5.99 495	9.01 521	6.35 530	31.95 569	28.31 568	0.22 516	0.26 528	0.01 462	0.04 419	0.46 514	0.87 526

WAO-6	11.09 550	1.69 524	3.21 437	7.54 549	7.10 551	16.34 548	6.63 556	20.12 558	38.64 568	9.67 533	19.28 546	27.53 557	10.97 548	12.43 548	11.57 536	4.26 542	2.35 554	10.54 556	0.02 398	7.59 545	4.29 548

LVE	11.10 551	2.36 535	3.34 444	9.94 556	8.13 556	21.22 558	7.75 560	16.47 552	32.55 563	8.55 528	23.64 555	23.22 553	7.93 537	10.98 545	6.65 508	9.45 558	2.55 562	11.08 558	0.58 541	9.35 555	6.28 557

IMH	11.11 552	3.50 548	2.56 400	11.25 560	9.13 558	14.49 546	5.10 543	20.68 561	26.30 556	8.28 527	23.85 557	20.63 548	9.19 541	12.39 547	7.96 515	9.50 561	2.50 558	15.28 561	1.66 556	11.07 560	6.96 561

Dean	11.46 553	2.03 532	5.20 503	10.73 557	8.20 557	18.71 554	5.73 547	21.10 562	41.49 571	11.12 536	22.16 552	25.92 556	7.74 534	7.52 511	4.31 488	9.01 555	2.27 552	9.95 554	0.61 542	9.18 553	6.22 556

coex-ft	12.01 554	5.60 555	80.23 575	0.15 358	0.15 411	1.88 404	0.73 473	2.66 200	30.12 560	49.31 573	16.59 533	15.97 540	14.42 554	6.79 479	14.50 543	0.05 490	0.08 478	0.01 462	0.05 424	0.37 505	0.61 518

SGM-ForestM	12.56 555	0.80 474	4.31 485	1.07 517	0.41 494	21.56 559	8.57 561	17.42 553	19.67 551	29.93 566	28.49 566	45.83 571	27.22 566	26.05 565	18.40 556	0.14 510	0.25 525	0.18 519	0.28 521	0.18 433	0.42 515

LE_ROB	12.79 556	0.64 445	10.26 538	2.13 533	1.29 524	7.25 523	5.81 549	9.09 539	49.27 574	57.55 574	24.58 558	23.68 554	31.13 569	9.00 527	23.57 567	0.04 484	0.06 457	0.13 516	0.20 493	0.08 331	0.11 437

JetBlue	13.83 557	5.03 552	33.82 562	0.84 500	6.92 550	50.14 572	20.02 570	15.09 549	8.92 533	11.33 538	17.05 534	28.25 558	18.01 562	32.60 570	18.53 557	0.32 523	0.12 502	0.15 517	0.23 505	4.59 540	4.64 549

WAO-8	13.93 558	3.75 549	4.23 479	7.74 550	6.54 547	22.81 561	2.39 515	22.66 565	45.98 572	18.88 554	35.42 568	33.21 562	16.91 558	16.55 556	12.78 539	5.01 544	0.81 542	9.89 552	0.77 545	8.77 551	3.61 546

Venus	13.93 558	3.75 549	4.23 479	7.74 550	6.54 547	22.81 561	2.39 515	22.66 565	45.98 572	18.88 554	35.42 568	33.21 562	16.91 558	16.55 556	12.78 539	5.01 544	0.81 542	9.89 552	0.77 545	8.76 550	3.61 546

MANE	14.02 560	0.85 483	3.53 453	2.13 533	3.75 542	18.44 552	6.14 550	22.67 567	27.90 558	33.01 568	41.08 571	41.26 570	30.90 568	23.39 561	17.99 554	0.47 527	0.76 541	0.91 535	4.04 561	0.17 424	1.00 531

KSHMR	14.27 561	6.95 558	5.79 515	15.08 565	12.84 564	17.44 549	10.61 564	18.88 556	30.94 561	18.81 553	22.21 553	28.54 559	8.85 539	15.56 554	9.24 527	10.34 566	3.60 566	21.61 568	4.68 564	14.48 564	8.94 564

TorneroNet-64	15.45 562	5.66 556	3.44 450	13.86 562	12.03 563	28.15 568	6.27 553	19.89 557	38.68 569	12.16 541	28.06 564	35.76 565	15.44 556	19.56 559	15.40 546	9.71 562	2.52 559	19.13 565	2.70 557	12.55 562	7.94 563

TorneroNet	16.10 563	5.74 557	4.12 477	13.88 563	11.97 562	26.89 567	6.85 557	21.13 563	38.32 567	14.15 546	33.36 567	33.52 564	17.49 560	18.89 558	19.64 560	9.77 563	2.53 560	19.43 566	3.35 558	13.21 563	7.86 562

notaker	17.52 564	21.54 569	7.84 528	18.05 567	14.44 567	17.58 550	6.43 554	20.13 559	24.44 555	21.34 561	27.71 561	39.12 567	18.78 563	19.63 560	20.40 561	11.95 567	2.71 565	25.51 570	5.85 567	17.10 567	9.78 565

BEATNet-Init1	17.91 565	7.45 559	36.82 565	1.88 532	1.38 525	37.29 571	14.71 568	21.90 564	24.20 554	38.07 569	36.59 570	50.41 572	32.00 570	29.42 568	21.83 565	0.33 524	0.39 534	0.47 529	0.54 540	1.50 534	1.07 532

ktn	19.15 566	18.52 566	6.39 524	22.64 571	17.26 569	24.47 563	12.11 566	24.52 569	34.74 566	18.75 552	27.70 560	32.54 560	17.85 561	15.71 555	16.67 548	22.09 570	3.64 567	28.95 572	10.91 569	17.40 568	10.22 567

UNDER WATER	19.61 567	12.37 564	31.14 559	20.44 569	14.31 566	28.63 569	18.15 569	16.43 551	34.24 565	20.82 560	19.14 544	38.83 566	30.09 567	24.31 562	20.97 563	10.09 565	2.68 563	19.51 567	4.70 565	15.52 566	9.93 566

UNDER WATER-64	20.03 568	10.28 562	31.50 560	20.05 568	13.64 565	32.81 570	23.45 571	16.01 550	33.44 564	22.01 563	17.25 535	40.58 569	32.20 571	24.50 563	22.36 566	10.06 564	2.70 564	18.37 564	4.24 562	14.84 565	10.24 568

DLNR_Zeroshot_test	23.05 569	49.79 575	87.94 576	97.52 589	94.73 584	1.18 188	0.00 1	20.60 560	0.14 9	0.02 15	0.02 89	0.02 11	0.02 46	4.35 347	0.10 126	32.22 574	0.04 434	0.00 1	0.27 517	72.00 581	0.06 383

DPSimNet_ROB	25.03 570	19.56 568	24.93 558	24.36 572	17.85 570	22.25 560	25.93 572	28.52 570	29.10 559	32.61 567	28.25 565	32.87 561	26.42 564	24.51 564	40.42 570	16.75 569	13.93 571	25.19 569	22.38 572	19.96 570	24.75 573

HanzoNet	29.69 571	29.33 572	21.66 555	21.75 570	19.07 571	24.58 564	12.99 567	28.87 571	40.49 570	43.09 571	44.02 572	55.65 574	44.93 573	43.17 572	44.44 571	27.88 573	9.47 570	29.77 573	15.86 571	20.94 571	15.84 570

JetRed	34.54 572	39.28 574	62.16 569	15.62 566	26.51 572	69.20 574	40.79 574	31.43 572	32.41 562	46.06 572	44.55 573	40.19 568	26.50 565	38.43 571	56.06 574	12.76 568	37.49 577	13.23 559	9.38 568	29.52 572	19.34 571

MADNet++	47.78 573	34.15 573	37.11 566	42.94 573	41.23 574	64.94 573	30.63 573	60.79 576	53.26 575	72.08 576	61.65 575	57.68 575	54.96 574	58.03 573	59.24 575	43.01 576	36.17 576	36.07 574	22.50 573	47.50 574	41.67 575

ASD4	55.28 574	67.10 578	50.57 567	44.24 574	57.82 576	92.00 577	98.23 584	54.95 574	86.61 579	58.30 575	64.61 576	50.57 573	63.33 576	58.83 574	67.37 576	25.76 572	29.60 574	26.82 571	29.01 574	42.42 573	37.42 574

TCMNet-wrong-test	55.95 575	78.75 579	71.85 574	90.95 581	89.50 581	78.08 575	71.33 575	38.19 573	12.35 539	40.71 570	51.28 574	59.53 576	35.38 572	64.04 576	52.16 573	38.10 575	6.00 568	47.22 578	41.12 576	82.64 582	69.84 580

LRCNet_RVC	60.63 576	63.16 577	62.94 570	69.09 579	50.21 575	19.92 557	0.07 320	58.32 575	5.21 517	75.67 577	86.75 577	74.68 577	62.48 575	59.01 575	49.80 572	93.38 583	56.36 581	93.48 583	92.95 583	67.44 580	71.73 582

tt	68.65 577	0.15 196	99.57 585	50.64 575	14.90 568	100.00 587	100.00 586	100.00 589	99.76 584	27.80 565	10.52 519	99.97 590	98.63 584	99.61 584	100.00 590	90.62 582	98.21 583	46.66 577	52.02 578	62.86 579	21.04 572

USTest	75.36 578	57.99 576	56.43 568	72.82 580	69.93 580	99.96 586	100.00 586	98.57 584	99.18 583	94.19 581	97.90 584	78.26 578	95.05 582	75.90 577	76.21 577	48.70 577	80.65 582	39.01 576	52.97 579	57.66 575	55.76 576

xxxxx1	76.92 579	82.43 580	93.26 579	61.67 576	66.92 577	95.84 580	95.11 579	75.84 577	80.96 576	82.71 578	86.75 577	89.18 579	87.35 577	85.27 578	87.18 578	55.08 578	54.60 578	60.31 579	72.71 580	62.51 576	62.73 577

tt_ll	76.92 579	82.43 580	93.26 579	61.67 576	66.92 577	95.84 580	95.11 579	75.84 577	80.96 576	82.71 578	86.75 577	89.18 579	87.35 577	85.27 578	87.18 578	55.08 578	54.60 578	60.31 579	72.71 580	62.51 576	62.73 577

ff	76.92 579	82.43 580	93.26 579	61.67 576	66.92 577	95.84 580	95.11 579	75.84 577	80.96 576	82.71 578	86.75 577	89.18 579	87.35 577	85.27 578	87.18 578	55.08 578	54.60 578	60.31 579	72.71 580	62.51 576	62.73 577

PML	89.08 582	99.72 586	92.85 578	94.72 583	94.92 585	99.54 585	97.42 583	93.50 580	95.96 582	99.77 587	92.33 581	95.35 583	93.51 581	99.96 589	91.15 581	99.98 592	31.71 575	100.00 589	45.94 577	93.46 584	69.88 581

MEDIAN_ROB	96.83 583	99.41 584	98.66 583	94.75 584	94.23 583	93.08 579	90.54 577	95.61 582	94.75 580	97.65 584	97.73 583	98.30 584	96.57 583	94.51 581	93.74 583	99.78 591	98.24 584	99.99 588	99.89 587	99.48 587	99.67 586

Anonymous_1	97.10 584	99.72 586	99.64 586	92.33 582	93.91 582	100.00 587	100.00 586	99.20 586	99.90 585	98.57 585	99.75 585	99.14 586	99.94 586	98.50 583	99.54 584	87.90 581	98.87 585	90.88 582	96.91 584	92.22 583	95.12 583

HaxPig	97.68 585	99.63 585	91.34 577	99.82 592	99.97 588	88.15 576	88.00 576	98.28 583	99.93 586	99.98 588	99.99 586	99.95 589	99.99 587	96.29 582	92.24 582	99.99 593	99.98 587	100.00 589	99.99 588	100.00 594	99.98 591

ccccc	98.51 586	94.69 583	100.00 590	100.00 595	100.00 590	92.59 578	97.15 582	98.75 585	95.78 581	98.59 586	95.17 582	98.60 585	99.67 585	99.86 587	99.84 585	100.00 594	100.00 588	99.91 587	99.54 586	100.00 594	100.00 593

test_example2	98.83 587	99.97 591	99.97 587	99.96 594	99.97 588	99.46 584	99.97 585	95.54 581	100.00 587	100.00 589	100.00 587	93.37 582	93.47 580	99.93 588	99.91 586	100.00 594	99.79 586	96.64 584	98.71 585	100.00 594	100.00 593

DPSM_ROB	99.17 588	100.00 592	100.00 590	96.28 585	98.84 586	100.00 587	100.00 586	100.00 589	100.00 587	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 591	100.00 590	93.66 584	100.00 588	100.00 589	100.00 589	96.31 585	98.27 584

DPSM	99.17 588	100.00 592	100.00 590	96.28 585	98.84 586	100.00 587	100.00 586	100.00 589	100.00 587	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 591	100.00 590	93.66 584	100.00 588	100.00 589	100.00 589	96.31 585	98.27 584

AVERAGE_ROB	99.23 590	99.81 588	97.56 582	100.00 595	100.00 590	96.24 583	91.02 578	100.00 589	100.00 587	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 588	99.98 590	99.97 587	100.00 594	100.00 588	100.00 589	100.00 589	100.00 594	100.00 593

DGTPSM_ROB	99.45 591	99.94 589	99.98 588	96.58 587	100.00 590	100.00 587	100.00 586	99.81 587	100.00 587	95.86 582	100.00 587	99.32 587	100.00 588	99.79 585	99.99 588	98.34 586	100.00 588	99.86 585	100.00 589	99.52 588	99.99 592

DPSMNet_ROB	99.46 592	99.94 589	99.98 588	96.59 588	100.00 590	100.00 587	100.00 586	99.81 587	100.00 587	95.87 583	100.00 587	99.32 587	100.00 588	99.79 585	99.99 588	98.46 587	100.00 588	99.86 585	100.00 589	99.52 588	100.00 593

CasAABBNet	99.94 593	100.00 592	100.00 590	99.72 590	100.00 590	100.00 587	100.00 586	100.00 589	100.00 587	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 591	100.00 590	99.21 588	100.00 588	100.00 589	100.00 589	99.96 590	99.95 588

LSM0	99.94 593	100.00 592	100.00 590	99.84 593	100.00 590	100.00 587	100.00 586	100.00 589	100.00 587	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 591	100.00 590	99.22 589	100.00 588	100.00 589	100.00 589	99.99 592	99.83 587

FlowAnything	99.97 595	100.00 592	100.00 590	99.74 591	100.00 590	100.00 587	100.00 586	100.00 589	100.00 587	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 591	100.00 590	99.71 590	100.00 588	100.00 589	100.00 589	99.98 591	99.95 588

Selective-RAFT-Error	100.00 596	100.00 592	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 587	100.00 586	100.00 589	100.00 587	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 594	100.00 588	100.00 589	100.00 589	99.99 592	99.95 588

FADE		10.20 561		4.76 544	4.82 545							14.63 537				24.52 571	8.46 569	36.14 575	36.87 575	3.46 538

Low-res two-view benchmark