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

11t1	0.08 10	0.01 1	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.09 25	0.00 1	0.44 157	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

riskmin	0.11 35	0.01 1	0.87 113	0.01 243	0.00 1	0.13 34	0.00 1	0.30 136	0.09 49	0.00 1	0.01 202	0.76 315	0.00 1	0.02 67	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

qqq	0.17 88	0.01 1	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.12 33	0.00 1	0.95 230	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 204	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

x	0.10 20	0.01 1	0.51 13	0.00 1	0.00 1	0.09 25	0.00 1	0.67 194	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

FTStereo	0.78 322	0.01 1	1.27 200	0.12 356	0.00 1	1.15 340	2.80 405	0.09 52	0.61 296	0.16 319	5.93 386	0.36 248	2.56 381	0.53 178	0.01 76	0.07 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GrayStereo	0.46 237	0.01 1	0.71 45	0.10 342	0.00 1	1.12 333	2.67 404	0.20 106	0.59 258	0.00 1	0.00 1	0.08 142	3.76 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

mmm	0.13 50	0.02 7	0.42 6	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 219	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.51 177	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

DualNet	0.55 279	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 285	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 130	0.57 179	5.86 384	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 254

ffm	0.25 142	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 285	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 130	0.57 179	0.01 76	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 254

ff1	0.80 324	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 285	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 130	5.57 347	5.86 384	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 254

mmx	0.85 330	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 367	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 130	5.57 347	5.86 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

ttt	0.70 314	0.02 7	0.78 82	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 367	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.29 229	0.01 84	4.18 301	5.00 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

1111x	0.87 335	0.02 7	1.20 183	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	2.60 379	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.01 84	5.36 338	6.80 389	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

xxx	0.85 330	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 367	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 130	5.57 347	5.86 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

AEACV	0.10 20	0.02 7	0.49 12	0.00 1	0.02 281	0.75 169	0.00 1	0.07 41	0.02 2	0.09 297	0.00 1	0.01 7	0.08 250	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.24 402	0.07 253	0.05 301

Anonymous_2	0.88 336	0.02 7	1.06 156	0.01 243	0.00 1	0.19 38	0.00 1	0.14 82	0.08 31	0.01 125	0.04 284	1.07 338	0.00 1	0.02 67	0.02 105	0.01 347	0.04 357	2.31 415	11.16 420	1.35 400	0.01 127

test_3	0.19 103	0.02 7	0.76 71	0.03 284	0.10 349	0.53 111	0.00 1	1.42 285	0.07 18	0.13 309	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 119	0.19 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 390	0.12 306	0.11 357

PSM-AAD	0.49 251	0.02 7	0.75 66	0.06 324	0.00 1	1.19 350	2.19 399	0.12 75	0.59 258	0.01 125	0.45 337	0.13 172	4.04 394	0.22 157	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

SST-Stereo	0.51 265	0.02 7	0.74 58	0.05 306	0.19 379	1.09 312	0.49 371	0.26 124	0.61 296	0.04 259	0.00 1	0.05 117	0.58 324	6.12 368	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

GMM-Stereo	0.18 98	0.02 7	1.37 216	0.08 333	0.00 1	1.11 326	0.13 323	0.09 52	0.60 281	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.10 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

xxxx	1.04 345	0.02 7	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	2.53 371	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	2.04 217	14.52 410	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

test_xeample	1.14 351	0.02 7	0.58 32	0.00 1	0.00 1	0.57 120	0.00 1	2.57 374	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.02 130	3.45 273	15.00 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222

test-3	0.17 88	0.03 23	0.74 58	0.03 284	0.10 349	0.43 85	0.00 1	1.36 274	0.07 18	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.08 130	0.19 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 390	0.12 306	0.11 357

test_1	0.17 88	0.03 23	0.75 66	0.03 284	0.10 349	0.43 85	0.00 1	1.36 274	0.07 18	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 119	0.19 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 390	0.12 306	0.11 357

NF-Stereo	0.47 239	0.03 23	0.77 73	0.12 356	0.00 1	1.07 292	0.26 341	0.19 96	0.60 281	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 372	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

OCTAStereo	0.47 239	0.03 23	0.77 73	0.12 356	0.00 1	1.07 292	0.26 341	0.19 96	0.60 281	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.16 371	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NRIStereo	0.17 88	0.03 23	0.73 49	0.04 296	0.01 237	1.15 340	0.33 356	0.03 6	0.59 258	0.04 259	0.01 202	0.11 159	0.01 84	0.10 137	0.03 121	0.00 1	0.02 332	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.09 348

KYRaft	0.21 117	0.03 23	0.74 58	0.04 296	0.00 1	1.16 344	0.12 322	0.08 46	0.60 281	0.01 125	0.30 327	0.03 76	0.77 339	0.37 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

RAFT_R40	0.49 251	0.03 23	0.74 58	0.05 306	0.15 365	1.09 312	0.32 352	0.27 128	0.59 258	0.02 215	0.03 279	0.07 136	0.30 304	6.12 368	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

RE-Stereo	0.47 239	0.03 23	0.77 73	0.12 356	0.00 1	1.07 292	0.26 341	0.19 96	0.60 281	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 372	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

TVStereo	0.47 239	0.03 23	0.77 73	0.12 356	0.00 1	1.07 292	0.26 341	0.19 96	0.60 281	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 372	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CRE-IMP	0.16 80	0.03 23	0.75 66	0.05 306	0.01 237	1.11 326	0.34 357	0.04 13	0.56 174	0.02 215	0.00 1	0.12 165	0.00 1	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.08 335

ICVP	0.15 75	0.03 23	1.23 194	0.00 1	0.01 237	1.02 233	0.09 311	0.19 96	0.10 67	0.00 1	0.02 274	0.07 136	0.01 84	0.18 152	0.01 76	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
222	1.95 373	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 123	0.00 1	2.64 381	0.57 207	0.02 215	0.00 1	0.05 117	0.02 130	3.34 270	31.23 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222

EAI-Stereo	0.70 314	0.03 23	0.84 102	0.13 363	0.20 384	0.87 198	2.23 400	2.05 346	0.29 128	0.72 358	4.60 380	0.29 229	0.55 322	0.39 171	0.44 298	0.00 1	0.07 382	0.00 1	0.29 408	0.01 57	0.08 335

R-Stereo Train	0.15 75	0.03 23	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.74 166	0.00 1	1.36 274	0.09 49	0.02 215	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

RAFT-Stereo	0.15 75	0.03 23	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.74 166	0.00 1	1.36 274	0.09 49	0.02 215	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMStereo_Zeroshot	0.07 8	0.04 38	0.80 90	0.08 333	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 19	0.10 67	0.00 1	0.03 279	0.19 203	0.03 172	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

Any-RAFT	0.17 88	0.04 38	0.93 127	0.00 1	0.00 1	1.10 318	0.00 1	0.99 237	0.03 4	0.01 125	0.00 1	0.21 209	0.00 1	0.07 119	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 20	0.04 38	0.98 141	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	0.09 52	0.11 73	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.04 204	0.03 254

Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 7	0.00 1	0.04 317	0.25 44	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 130	0.00 1	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 362	0.03 183	0.08 335

knoymous	0.09 16	0.04 38	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.11 30	0.00 1	0.23 115	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 213	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-RAFT	0.13 50	0.04 38	0.51 13	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.04 13	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 389	0.04 204	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 50	0.04 38	0.73 49	0.05 306	0.01 237	1.06 258	0.08 305	0.06 29	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 246	0.04 38	1.10 164	0.17 374	0.00 1	1.07 292	0.25 339	0.12 75	0.61 296	0.03 242	0.01 202	0.02 39	0.01 84	6.03 364	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

KMStereo	0.48 246	0.04 38	1.10 164	0.17 374	0.00 1	1.07 292	0.25 339	0.12 75	0.61 296	0.03 242	0.01 202	0.02 39	0.01 84	6.03 364	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 63	0.04 38	0.73 49	0.05 306	0.02 281	1.06 258	0.08 305	0.05 19	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.07 136	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 63	0.04 38	0.73 49	0.05 306	0.01 237	1.06 258	0.06 294	0.05 19	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.07 136	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 50	0.04 38	0.73 49	0.05 306	0.02 281	1.06 258	0.07 298	0.06 29	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.03 76	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 63	0.04 38	0.75 66	0.05 306	0.02 281	1.06 258	0.08 305	0.06 29	0.57 207	0.01 125	0.00 1	0.07 136	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 80	0.04 38	0.73 49	0.19 380	0.00 1	1.08 304	0.21 333	0.16 86	0.59 258	0.03 242	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 67	0.22 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

DeepStereo_RVC	0.22 121	0.04 38	0.87 113	0.05 306	0.02 281	1.07 292	0.32 352	0.04 13	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.00 1	1.25 359	0.01 26	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.05 301

iGMRVC	0.14 63	0.04 38	0.74 58	0.05 306	0.02 281	1.06 258	0.07 298	0.06 29	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

RAFT-345	0.49 251	0.04 38	1.26 196	0.10 342	0.07 337	1.16 344	0.19 330	0.14 82	0.57 207	0.00 1	0.01 202	0.09 153	0.01 84	6.00 362	0.20 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

iRAFT	0.13 50	0.04 38	0.73 49	0.05 306	0.01 237	1.06 258	0.08 305	0.06 29	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

AnonymousM	0.10 20	0.04 38	0.56 30	0.00 1	0.00 1	1.02 233	0.00 1	0.19 96	0.11 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 119	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 63	0.04 38	0.75 66	0.05 306	0.01 237	1.06 258	0.08 305	0.05 19	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 128	0.04 38	0.76 71	0.10 342	0.00 1	1.15 340	0.02 253	0.27 128	0.65 351	0.01 125	0.54 342	0.04 96	0.71 333	0.27 163	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

SFCPSM	0.21 117	0.04 38	1.59 246	0.00 1	0.05 325	0.34 67	0.00 1	1.24 264	0.57 207	0.01 125	0.00 1	0.12 165	0.02 130	0.05 109	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.02 133	0.00 1

AE-Stereo	0.17 88	0.05 60	0.79 85	0.03 284	0.09 345	1.06 258	0.00 1	0.57 176	0.06 13	0.08 289	0.00 1	0.13 172	0.00 1	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.06 381	0.00 1	0.23 397	0.08 270	0.04 284

CASnet	0.08 10	0.05 60	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 182	0.00 1	0.14 82	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.05 2	0.05 60	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.16 35	0.00 1	0.17 91	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.01 84	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CAS	0.10 20	0.05 60	0.46 9	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.21 112	0.09 49	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.01 84	0.01 26	0.02 105	0.08 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.15 75	0.05 60	0.47 11	0.07 328	0.03 302	1.06 258	0.01 215	1.06 245	0.12 85	0.16 319	0.00 1	0.00 1	0.02 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222

DCANet-4	0.31 176	0.05 60	2.61 332	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.00 1	1.49 311	0.61 296	0.13 309	0.00 1	0.03 76	0.05 228	0.03 92	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301

tt	48.25 420	0.05 60	28.22 412	1.29 403	0.00 1	100.00 432	100.00 430	100.00 431	97.19 426	0.08 289	0.00 1	97.99 431	86.70 426	2.26 229	99.92 431	83.66 428	94.83 427	16.47 420	21.27 423	35.05 421	0.01 127

DisPM	0.16 80	0.05 60	0.82 94	0.07 328	0.00 1	1.14 337	0.41 364	0.08 46	0.54 158	0.03 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 114	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

BUS	0.33 187	0.05 60	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.87 377	0.00 1	2.43 364	0.58 246	0.30 337	0.09 302	0.65 302	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 156	0.05 60	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.07 292	0.00 1	2.43 364	0.58 246	0.30 337	0.09 302	0.36 248	0.03 172	0.01 26	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 121	0.05 60	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.00 1	1.73 332	0.58 246	0.00 1	0.00 1	0.36 248	0.03 172	0.01 26	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 60	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.06 20	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DAS	0.49 251	0.05 60	1.29 201	0.00 1	0.00 1	0.07 21	0.00 1	1.25 265	0.61 296	1.18 372	0.00 1	0.24 215	0.03 172	4.76 318	0.22 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 127

SepStereo	0.45 233	0.05 60	1.29 201	0.00 1	0.00 1	0.07 21	0.00 1	1.25 265	0.61 296	1.18 372	0.00 1	0.24 215	0.03 172	3.93 292	0.22 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 127

PSMNet-ADL	0.35 200	0.05 60	0.65 40	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.59 181	0.09 49	0.00 1	0.07 298	0.47 273	0.01 84	3.66 282	0.30 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 222

AAGNet	0.96 342	0.05 60	0.74 58	0.09 338	0.27 386	1.11 326	0.28 348	0.05 19	0.59 258	0.01 125	0.00 1	0.01 7	1.00 346	3.68 283	11.30 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

cross-raft	0.15 75	0.05 60	1.46 233	0.00 1	0.01 237	0.37 70	0.07 298	0.40 150	0.02 2	0.02 215	0.00 1	0.38 257	0.00 1	0.02 67	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 372	0.01 57	0.02 222

s12784h	0.21 117	0.05 60	0.81 91	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.02 253	1.36 274	0.56 174	0.01 125	0.34 332	0.02 39	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 16	0.05 60	1.02 144	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 75	0.48 147	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GES	0.18 98	0.05 60	0.87 113	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.02 253	0.60 183	0.08 31	0.00 1	0.02 274	0.11 159	0.09 253	0.44 175	0.16 234	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ccnet	0.49 251	0.05 60	1.26 196	0.01 243	0.08 341	0.72 164	0.18 327	1.18 261	0.35 135	0.45 350	0.68 348	0.13 172	0.39 313	3.54 277	0.74 322	0.01 347	0.00 1	0.02 373	0.00 1	0.02 133	0.01 127

UPFNet	0.18 98	0.05 60	1.11 168	0.00 1	0.00 1	0.48 96	0.00 1	1.11 252	0.48 147	0.00 1	0.00 1	0.10 156	0.00 1	0.10 137	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

FENet	0.23 128	0.05 60	1.39 219	0.00 1	0.00 1	1.00 229	0.00 1	0.80 208	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.24 215	0.04 203	0.23 159	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 10	0.06 83	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.05 17	0.00 1	0.11 71	0.22 114	0.75 361	0.00 1	0.02 39	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.03 254

IGEVStereo-DCA	0.10 20	0.06 83	0.52 16	0.01 243	0.00 1	0.32 60	0.00 1	0.09 52	0.09 49	0.01 125	0.01 202	0.02 39	0.04 203	0.14 147	0.44 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.05 221	0.01 127

rrr	0.24 136	0.06 83	1.91 279	0.01 243	0.00 1	0.32 60	0.04 281	1.34 272	0.15 98	0.01 125	0.01 202	0.02 39	0.04 203	0.14 147	0.44 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 386	0.05 221	0.05 301

MIF-Stereo	0.06 5	0.06 83	0.83 97	0.00 1	0.00 1	0.08 23	0.01 215	0.06 29	0.03 4	0.00 1	0.08 301	0.02 39	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.00 1

CASS	0.07 8	0.06 83	0.73 49	0.00 1	0.00 1	0.10 27	0.01 215	0.15 85	0.12 85	0.16 319	0.00 1	0.02 39	0.02 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.17 88	0.06 83	0.79 85	0.00 1	0.09 345	0.03 5	0.00 1	0.54 171	0.07 18	0.41 347	0.13 308	0.11 159	0.58 324	0.02 67	0.31 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 397	0.01 57	0.02 222

GANet-ADL	0.16 80	0.06 83	1.18 181	0.00 1	0.01 237	0.83 187	0.00 1	0.23 115	0.07 18	0.00 1	0.30 327	0.35 245	0.00 1	0.07 119	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.01 127

PFNet+	0.23 128	0.06 83	0.79 85	0.07 328	0.01 237	1.11 326	0.42 366	0.11 71	0.59 258	0.08 289	0.01 202	0.02 39	0.00 1	1.21 202	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DEmStereo	0.75 319	0.06 83	1.73 261	0.04 296	0.00 1	0.78 174	0.52 375	0.05 19	0.57 207	0.05 268	0.72 350	0.02 39	3.42 389	5.79 357	1.29 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.10 20	0.06 83	0.78 82	0.00 1	0.00 1	1.00 229	0.00 1	0.10 67	0.08 31	0.00 1	0.01 202	0.03 76	0.00 1	0.01 26	0.03 121	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
Anonymous	0.05 2	0.06 83	0.86 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 301

test_xeample3	0.24 136	0.06 83	1.84 271	0.02 267	0.00 1	0.33 64	0.05 289	1.33 271	0.14 94	0.00 1	0.03 279	0.03 76	0.03 172	0.10 137	0.43 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 397	0.05 221	0.06 322

CFNet-RSSM	0.17 88	0.06 83	1.16 177	0.00 1	0.12 357	0.61 129	0.00 1	0.90 222	0.08 31	0.01 125	0.00 1	0.09 153	0.00 1	0.01 26	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 397	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 44	0.06 83	1.17 178	0.00 1	0.11 354	0.41 75	0.00 1	0.20 106	0.04 9	0.01 125	0.00 1	0.18 196	0.00 1	0.01 26	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 386	0.01 57	0.00 1

CREStereo	0.10 20	0.06 83	0.51 13	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.20 106	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	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
HSM-Net_RVC	0.52 274	0.06 83	1.45 231	0.00 1	0.00 1	0.61 129	0.00 1	3.83 391	0.52 152	0.14 316	0.00 1	0.22 212	0.03 172	3.50 275	0.04 138	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AdaStereo	0.20 111	0.06 83	0.86 108	0.00 1	0.00 1	0.25 44	0.00 1	1.71 330	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.31 235	0.01 84	0.11 142	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	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.
MDST_ROB	1.54 368	0.06 83	3.42 364	0.14 365	0.16 368	5.42 401	0.32 352	4.33 394	0.61 296	6.08 401	1.25 364	1.04 335	1.16 357	5.81 358	0.83 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.11 357

CBMV_ROB	0.84 328	0.06 83	1.73 261	0.00 1	0.00 1	1.37 365	0.47 367	2.57 374	0.58 246	2.13 383	0.76 351	1.06 336	1.38 362	4.04 296	0.54 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 301

LoS	0.14 63	0.07 102	0.66 41	0.02 267	0.00 1	1.05 249	0.01 215	0.07 41	0.57 207	0.01 125	0.01 202	0.16 191	0.04 203	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

CES	0.08 10	0.07 102	0.43 7	0.00 1	0.00 1	0.21 41	0.01 215	0.08 46	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.08 142	0.04 203	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

hknet	0.38 212	0.07 102	1.32 205	0.00 1	0.00 1	1.07 292	0.00 1	2.43 364	0.58 246	0.30 337	0.09 302	0.63 297	0.00 1	0.96 196	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.13 50	0.07 102	1.12 170	0.00 1	0.05 325	0.82 182	0.00 1	0.04 13	0.08 31	0.10 301	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.02 67	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.11 299	0.00 1

Anonymous3	0.19 103	0.07 102	1.33 206	0.00 1	0.00 1	1.12 333	0.00 1	0.56 174	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.06 129	0.00 1	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

PMTNet	0.11 35	0.07 102	0.60 37	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.04 281	0.16 86	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.03 92	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

SGM-Forest	0.84 328	0.07 102	0.90 120	0.02 267	0.07 337	1.10 318	0.68 380	2.12 353	0.61 296	1.14 370	0.78 354	1.36 354	0.98 345	5.55 346	1.31 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.06 322
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MGS-Stereo	0.10 20	0.08 109	0.82 94	0.00 1	0.00 1	0.41 75	0.00 1	0.20 106	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 383	0.00 1

MSKI-zero shot	0.22 121	0.08 109	1.46 233	0.00 1	0.12 357	1.08 304	0.03 269	0.85 217	0.16 104	0.22 326	0.05 286	0.06 129	0.00 1	0.07 119	0.01 76	0.00 1	0.02 332	0.00 1	0.18 386	0.02 133	0.01 127

CrosDoStereo	1.10 348	0.08 109	1.43 228	0.00 1	0.05 325	0.63 144	5.86 412	0.60 183	0.38 138	0.26 330	1.21 361	0.19 203	3.02 385	6.61 388	1.64 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 348	0.08 109	1.43 228	0.00 1	0.05 325	0.63 144	5.86 412	0.60 183	0.38 138	0.26 330	1.21 361	0.19 203	3.02 385	6.61 388	1.64 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

DRaft	0.56 283	0.08 109	0.73 49	0.00 1	0.00 1	0.92 212	0.19 330	0.05 19	0.09 49	0.03 242	0.26 323	0.06 129	2.55 380	4.61 315	1.38 342	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.02 332	0.03 183	0.08 335

FCDSN-DC	2.66 387	0.08 109	1.65 252	0.00 1	0.00 1	1.73 374	0.37 360	1.64 325	1.35 383	8.08 406	11.18 408	11.78 403	7.59 404	4.76 318	2.80 360	0.02 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 301
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
StereoDRNet-Refined	0.24 136	0.08 109	0.68 44	0.00 1	0.00 1	0.83 187	0.00 1	0.66 192	0.61 296	0.00 1	0.00 1	0.50 286	0.02 130	1.28 206	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.04 284
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-Test	0.20 111	0.09 116	1.34 208	0.00 1	0.12 357	0.39 72	0.10 315	0.72 199	0.25 121	0.08 289	0.00 1	0.44 268	0.00 1	0.05 109	0.13 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 402	0.01 57	0.01 127

IER	0.14 63	0.09 116	1.29 201	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	0.17 91	0.10 67	0.00 1	0.00 1	0.40 261	0.02 130	0.11 142	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NINENet	0.45 233	0.09 116	0.81 91	0.06 324	0.00 1	1.87 377	0.00 1	2.69 382	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.65 302	0.00 1	2.15 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DSFCA	0.40 218	0.09 116	0.84 102	0.00 1	0.01 237	0.98 221	0.37 360	0.29 133	0.62 344	0.02 215	0.32 329	0.03 76	0.24 298	3.91 290	0.34 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

SMFormer	0.33 187	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 293	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.15 184	0.00 1	3.24 262	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 222

tta	0.33 187	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 293	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.15 184	0.00 1	3.24 262	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 127

qqq1	0.33 187	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 293	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.15 184	0.00 1	3.24 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 127

fff1	0.33 187	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 293	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.15 184	0.00 1	3.24 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 127

IGEV_Zeroshot_test	0.32 185	0.10 120	2.61 332	0.01 243	0.01 237	0.50 100	0.04 281	0.21 112	0.09 49	0.45 350	0.45 337	0.81 319	0.51 319	0.20 155	0.23 264	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.14 379	0.03 183	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 103	0.10 120	1.38 217	0.00 1	0.01 237	0.75 169	0.00 1	0.35 140	0.12 85	0.00 1	0.00 1	0.48 275	0.51 319	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

MC-Stereo	0.10 20	0.10 120	0.59 35	0.01 243	0.01 237	1.06 258	0.00 1	0.03 6	0.09 49	0.02 215	0.00 1	0.03 76	0.02 130	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.02 332	0.05 221	0.01 127

CSP-Net	0.37 209	0.10 120	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.50 100	0.00 1	0.64 190	0.13 92	0.00 1	0.00 1	0.15 184	0.02 130	5.27 332	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

ASMatch	0.59 298	0.10 120	1.66 253	0.13 363	0.04 317	1.07 292	0.00 1	0.10 67	0.64 349	0.06 276	0.44 336	0.05 117	0.87 343	6.32 381	0.27 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.22 121	0.10 120	1.39 219	0.00 1	0.01 237	0.98 221	0.00 1	0.94 228	0.09 49	0.00 1	0.00 1	0.48 275	0.36 311	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.32 185	0.10 120	0.81 91	0.00 1	0.00 1	1.10 318	0.00 1	0.39 147	0.59 258	0.01 125	0.01 202	0.06 129	0.03 172	3.24 262	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.02 222

DIP-Stereo	0.22 121	0.10 120	0.77 73	0.00 1	0.00 1	1.09 312	0.00 1	1.68 326	0.57 207	0.01 125	0.00 1	0.01 7	0.07 246	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 127
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.19 103	0.10 120	1.39 219	0.00 1	0.01 237	0.75 169	0.00 1	0.35 140	0.12 85	0.00 1	0.00 1	0.48 275	0.50 318	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ccs_rob	0.22 121	0.10 120	1.38 217	0.00 1	0.01 237	0.98 221	0.00 1	0.94 228	0.09 49	0.00 1	0.00 1	0.48 275	0.36 311	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.08 10	0.11 134	0.96 133	0.00 1	0.00 1	0.08 23	0.00 1	0.19 96	0.08 31	0.00 1	0.01 202	0.02 39	0.02 130	0.02 67	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.01 127

RCA-Stereo	0.18 98	0.11 134	0.63 38	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	1.48 305	0.07 18	0.07 282	0.00 1	0.02 39	0.05 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 127

iRaft-Stereo_20w	0.38 212	0.11 134	1.91 279	0.12 356	0.04 317	0.70 158	0.24 337	1.72 331	0.16 104	0.41 347	0.00 1	0.26 222	1.04 348	0.41 172	0.24 267	0.00 1	0.04 357	0.00 1	0.14 379	0.02 133	0.09 348

LCNet	0.22 121	0.11 134	0.74 58	0.11 352	0.00 1	0.97 219	0.00 1	0.09 52	0.59 258	0.01 125	0.00 1	0.02 39	1.10 352	0.43 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.01 127

PFNet	0.60 301	0.11 134	2.08 294	0.00 1	0.30 388	1.16 344	0.00 1	0.29 133	0.59 258	0.01 125	0.24 320	0.02 39	0.00 1	6.58 386	0.23 264	0.10 379	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.14 317	0.05 301

pcwnet_v2	0.47 239	0.11 134	5.03 387	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	1.98 345	0.61 296	0.01 125	0.00 1	0.36 248	0.33 309	0.18 152	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 222

FC-DCNN	3.42 393	0.11 134	2.03 286	0.00 1	0.00 1	3.18 389	0.60 377	3.13 388	2.98 391	11.40 411	12.28 410	13.93 408	8.68 407	5.70 352	4.27 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.06 322

NVstereo2D	0.45 233	0.11 134	1.91 279	0.00 1	0.00 1	0.59 127	0.00 1	1.39 281	0.61 296	0.03 242	0.00 1	0.33 238	0.00 1	3.94 293	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DISCO	0.31 176	0.11 134	1.73 261	0.16 370	0.16 368	0.31 56	0.00 1	0.09 52	0.17 106	0.00 1	0.01 202	1.51 363	0.00 1	1.21 202	0.62 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.01 127

MyStereo07	0.10 20	0.12 143	0.59 35	0.00 1	0.00 1	0.98 221	0.00 1	0.03 6	0.10 67	0.01 125	0.00 1	0.01 7	0.05 228	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.04 284

MyStereo04	0.26 146	0.12 143	2.34 307	0.00 1	0.00 1	0.98 221	0.00 1	0.84 215	0.20 111	0.06 276	0.01 202	0.33 238	0.11 265	0.00 1	0.06 161	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.04 284

EKT-Stereo	0.46 237	0.12 143	1.03 146	0.75 398	4.21 416	1.06 258	0.00 1	0.83 214	0.04 9	0.02 215	0.00 1	0.08 142	0.00 1	0.89 195	0.01 76	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.05 356	0.04 204	0.01 127

CRFU-Net	0.40 218	0.12 143	1.50 238	0.14 365	0.01 237	0.90 203	0.00 1	0.42 154	0.14 94	0.00 1	0.00 1	0.42 265	1.94 371	2.15 222	0.12 215	0.00 1	0.00 1	0.03 382	0.00 1	0.03 183	0.00 1

ac_64	0.39 215	0.12 143	1.15 173	0.04 296	0.01 237	0.43 85	0.02 253	0.25 121	0.59 258	0.12 306	0.01 202	0.89 324	0.04 203	3.92 291	0.12 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.00 1

HGLStereo	0.28 156	0.12 143	1.15 173	0.00 1	0.00 1	0.65 150	0.00 1	0.57 176	0.25 121	0.02 215	0.01 202	0.47 273	0.03 172	2.17 225	0.14 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.01 127

MyStereo06	0.36 204	0.13 149	2.17 299	0.01 243	0.00 1	1.09 312	0.00 1	0.23 115	0.09 49	0.49 354	0.41 335	1.01 332	1.05 349	0.21 156	0.24 267	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 284

MyStereo05	0.28 156	0.13 149	2.37 310	0.01 243	0.00 1	1.09 312	0.00 1	1.02 240	0.45 145	0.04 259	0.01 202	0.26 222	0.14 272	0.00 1	0.06 161	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 284

RAFT-RH_RVC	0.96 342	0.13 149	1.35 210	0.02 267	0.05 325	1.06 258	0.00 1	0.06 29	0.55 162	0.01 125	9.57 403	0.10 156	0.00 1	6.00 362	0.30 280	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.01 57	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 265	0.13 149	1.14 172	0.10 342	0.00 1	1.17 347	0.10 315	0.28 132	0.61 296	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.12 268	6.22 379	0.22 259	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 127

test-1	0.19 103	0.13 149	0.67 43	0.00 1	0.15 365	0.57 120	0.00 1	1.01 239	0.11 73	0.04 259	0.48 340	0.05 117	0.00 1	0.01 26	0.30 280	0.00 1	0.07 382	0.00 1	0.06 359	0.01 57	0.18 379

DRN-Test	0.43 229	0.13 149	1.95 283	0.03 284	0.09 345	0.61 129	0.00 1	1.43 290	0.61 296	0.00 1	0.00 1	0.18 196	0.04 203	3.32 268	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

IGEV+	0.06 5	0.14 155	0.46 9	0.03 284	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.08 31	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.06 240	0.04 101	0.03 121	0.00 1	0.04 357	0.00 1	0.03 353	0.08 270	0.07 333

CFNet_ucs	0.26 146	0.14 155	1.53 242	0.00 1	0.01 237	0.84 189	0.00 1	1.78 335	0.17 106	0.00 1	0.00 1	0.49 283	0.30 304	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

ACVNet	0.20 111	0.14 155	0.96 133	0.01 243	0.00 1	1.05 249	0.11 319	0.19 96	0.60 281	0.01 125	0.01 202	0.71 311	0.00 1	0.05 109	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

acv_ft	0.21 117	0.14 155	0.95 131	0.00 1	0.00 1	0.41 75	0.00 1	0.58 179	0.60 281	0.19 324	0.01 202	0.71 311	0.12 268	0.05 109	0.12 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 361	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 260	0.14 155	2.51 325	0.00 1	0.00 1	0.33 64	0.09 311	1.88 338	0.61 296	0.05 268	0.76 351	0.60 295	0.52 321	2.46 236	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 156	0.15 160	2.75 340	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 253	0.49 165	0.57 207	0.01 125	0.01 202	0.08 142	0.04 203	0.87 192	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

scenet	0.28 156	0.15 160	2.75 340	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 253	0.49 165	0.57 207	0.01 125	0.01 202	0.08 142	0.04 203	0.87 192	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ToySt	0.12 44	0.15 160	0.92 126	0.00 1	0.00 1	0.46 93	0.00 1	0.41 152	0.10 67	0.00 1	0.00 1	0.10 156	0.00 1	0.07 119	0.19 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.04 204	0.02 222

anonymousa	0.14 63	0.15 160	1.74 265	0.00 1	0.00 1	0.28 50	0.00 1	0.01 1	0.11 73	0.00 1	0.01 202	0.42 265	0.02 130	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.02 222

ssnet	0.28 156	0.15 160	2.75 340	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 253	0.49 165	0.57 207	0.01 125	0.01 202	0.08 142	0.04 203	0.87 192	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

TANstereo	0.12 44	0.15 160	0.78 82	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.07 41	0.08 31	0.01 125	0.15 311	0.04 96	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	0.57 290	0.15 160	4.26 379	0.08 333	0.03 302	1.10 318	0.00 1	2.55 372	0.11 73	0.11 304	0.00 1	1.43 358	0.01 84	1.34 207	0.00 1	0.00 1	0.04 357	0.00 1	0.16 384	0.03 183	0.01 127

StereoIM	0.06 5	0.16 167	0.66 41	0.00 1	0.00 1	0.05 17	0.01 215	0.06 29	0.12 85	0.00 1	0.01 202	0.04 96	0.02 130	0.02 67	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

CroCo-Stereo	0.13 50	0.16 167	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.98 235	0.57 207	0.00 1	0.01 202	0.31 235	0.03 172	0.01 26	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DMCA	0.19 103	0.16 167	1.39 219	0.00 1	0.01 237	1.00 229	0.01 215	0.38 144	0.57 207	0.01 125	0.01 202	0.05 117	0.00 1	0.05 109	0.12 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DLCB_ROB	0.27 152	0.16 167	0.71 45	0.00 1	0.00 1	0.44 89	0.00 1	0.43 155	0.57 207	0.02 215	0.04 284	0.63 297	0.04 203	2.18 226	0.24 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
THIR-Stereo	0.93 339	0.18 175	1.34 208	0.00 1	0.01 237	0.53 111	3.86 408	0.10 67	0.10 67	0.10 301	1.50 368	0.76 315	2.90 384	5.73 354	1.45 343	0.00 1	0.00 1	0.02 373	0.00 1	0.01 57	0.00 1

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Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ProNet	0.09 16	0.20 187	0.53 23	0.00 1	0.00 1	0.80 178	0.00 1	0.04 13	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.01 127

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Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
tt1	0.27 152	0.23 206	1.17 178	0.00 1	0.00 1	1.29 358	0.00 1	1.42 285	0.57 207	0.07 282	0.00 1	0.03 76	0.02 130	0.57 179	0.01 76	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 254

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XX-TBD	0.12 44	0.25 216	0.79 85	0.00 1	0.00 1	0.92 212	0.00 1	0.18 93	0.08 31	0.00 1	0.21 319	0.03 76	0.00 1	0.01 26	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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S-Stereo	0.65 309	0.25 216	3.44 365	0.00 1	0.00 1	0.56 118	0.05 289	1.86 337	0.61 296	0.00 1	0.76 351	0.84 321	0.11 265	4.28 308	0.11 205	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 254

Sa-1000	0.31 176	0.26 222	0.93 127	0.00 1	0.18 375	1.08 304	0.01 215	2.59 378	0.56 174	0.00 1	0.09 302	0.03 76	0.00 1	0.18 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 378	0.11 299	0.00 1

SA	0.30 172	0.27 223	0.97 139	0.00 1	0.17 373	1.10 318	0.00 1	2.50 367	0.56 174	0.00 1	0.01 202	0.03 76	0.01 84	0.16 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 379	0.12 306	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.85 330	0.27 223	2.72 338	0.30 388	0.03 302	1.25 355	0.05 289	1.53 315	0.61 296	0.28 335	0.38 334	1.27 348	1.54 365	6.53 385	0.22 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RASNet	0.58 294	0.27 223	1.30 204	0.00 1	0.00 1	0.61 129	0.01 215	0.47 162	0.60 281	0.08 289	0.06 295	1.52 365	0.04 203	6.18 372	0.48 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

iResNet	0.25 142	0.27 223	1.68 255	0.00 1	0.00 1	0.69 157	0.00 1	1.22 263	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.03 172	0.12 144	0.30 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 127

STrans-v2	0.85 330	0.28 227	1.66 253	0.00 1	0.01 237	0.85 192	0.04 281	2.05 346	0.67 357	0.48 353	0.87 358	1.12 343	2.12 377	6.64 390	0.25 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

STTStereo	0.24 136	0.28 227	1.68 255	0.00 1	0.00 1	0.84 189	0.03 269	0.16 86	0.08 31	0.02 215	0.00 1	0.20 207	0.03 172	1.54 209	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G-Net	1.20 355	0.28 227	2.96 349	0.05 306	0.49 394	1.73 374	0.48 369	0.23 115	0.35 135	1.35 375	9.14 399	2.33 378	0.81 341	2.40 234	1.15 333	0.01 347	0.03 342	0.02 373	0.09 366	0.07 253	0.05 301

DPSNet	1.25 358	0.28 227	5.34 388	0.28 387	0.07 337	1.50 366	0.00 1	3.53 390	0.69 359	0.03 242	0.00 1	0.45 271	2.10 376	5.67 351	4.61 375	0.02 361	0.04 357	0.00 1	0.02 332	0.23 360	0.09 348

SACVNet	0.42 222	0.29 231	1.10 164	0.00 1	0.00 1	1.02 233	0.00 1	0.78 203	0.29 128	0.03 242	0.00 1	0.24 215	0.02 130	4.27 306	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 352	0.01 127

GANet-RSSM	0.34 194	0.29 231	0.97 139	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.00 1	0.22 114	0.15 98	0.03 242	0.00 1	0.31 235	0.00 1	3.62 279	0.14 228	0.00 1	0.00 1	0.03 382	0.00 1	0.05 221	0.01 127

edge stereo	0.58 294	0.29 231	2.86 345	0.01 243	0.03 302	0.33 64	0.03 269	0.97 234	0.50 149	0.21 325	0.33 330	1.31 351	0.16 279	4.20 302	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.01 127

TestStereo1	0.20 111	0.30 234	0.84 102	0.00 1	0.16 368	1.12 333	0.01 215	0.69 195	0.57 207	0.00 1	0.05 286	0.04 96	0.01 84	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.06 322

SA-5K	0.20 111	0.30 234	0.84 102	0.00 1	0.16 368	1.12 333	0.01 215	0.69 195	0.57 207	0.00 1	0.05 286	0.04 96	0.01 84	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.06 322

Consistency-Raft	0.39 215	0.30 234	2.53 328	0.14 365	0.03 302	0.90 203	0.04 281	1.36 274	0.59 258	0.00 1	0.02 274	0.02 39	1.15 356	0.33 165	0.43 296	0.02 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

hitnet-ft	0.42 222	0.30 234	1.15 173	0.00 1	0.00 1	0.73 165	0.11 319	0.30 136	0.19 110	0.04 259	0.14 309	0.75 314	0.17 284	4.33 309	0.10 197	0.01 347	0.00 1	0.03 382	0.00 1	0.04 204	0.01 127

FBW_ROB	0.83 327	0.31 238	1.48 237	0.10 342	0.01 237	0.62 134	0.01 215	1.91 340	0.59 258	0.01 125	0.01 202	1.10 340	0.05 228	7.84 399	2.07 353	0.05 371	0.01 302	0.03 382	0.01 318	0.01 57	0.47 396

MIM_Stereo	0.10 20	0.32 239	0.90 120	0.00 1	0.03 302	0.29 52	0.00 1	0.11 71	0.11 73	0.02 215	0.00 1	0.04 96	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.08 335

CVANet_RVC	0.53 275	0.32 239	1.26 196	0.00 1	0.00 1	0.98 221	0.00 1	0.72 199	0.55 162	0.35 344	0.12 307	0.36 248	0.14 272	5.53 344	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 332	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 111	0.32 239	0.88 117	0.00 1	0.00 1	1.02 233	0.00 1	0.20 106	0.29 128	0.01 125	0.00 1	0.34 241	0.02 130	0.81 190	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PASM	0.51 265	0.32 239	3.07 354	0.00 1	0.00 1	0.31 56	0.00 1	0.46 161	0.12 85	0.03 242	0.00 1	0.44 268	0.02 130	5.22 331	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.03 254

RAFT_CTSACE	0.14 63	0.33 243	1.23 194	0.00 1	0.01 237	0.47 94	0.00 1	0.27 128	0.11 73	0.01 125	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.08 130	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.24 361	0.00 1

ADLNet2	0.55 279	0.33 243	2.54 329	0.00 1	0.00 1	0.88 199	0.00 1	0.69 195	0.65 351	0.00 1	0.07 298	1.47 360	0.02 130	4.12 300	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 314	0.01 127

OMP-Stereo	0.66 311	0.33 243	0.72 47	0.18 379	0.06 332	1.17 347	0.00 1	1.45 293	0.59 258	0.12 306	0.60 345	0.50 286	0.00 1	7.09 396	0.26 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 103	0.33 243	0.84 102	0.00 1	0.02 281	1.06 258	0.00 1	0.45 158	0.59 258	0.03 242	0.00 1	0.05 117	0.06 240	0.04 101	0.07 172	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.01 127

RAFT+CT+SA	0.26 146	0.34 247	1.11 168	0.02 267	0.27 386	1.10 318	0.00 1	0.70 198	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.07 136	0.01 84	0.36 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 409	0.11 299	0.22 388

IIG-Stereo	0.65 309	0.34 247	0.77 73	0.05 306	0.03 302	1.17 347	0.00 1	1.46 303	0.60 281	0.01 125	0.57 343	0.54 293	0.01 84	7.03 395	0.39 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 152	0.34 247	1.42 227	0.00 1	0.00 1	0.79 176	0.00 1	2.15 354	0.61 296	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.04 203	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

CFNet-ft	0.31 176	0.34 247	0.96 133	0.00 1	0.00 1	1.08 304	0.00 1	0.19 96	0.15 98	0.01 125	0.00 1	0.48 275	0.00 1	2.95 252	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.00 1	0.01 57	0.01 127

CFNet_RVC	0.31 176	0.34 247	0.96 133	0.00 1	0.00 1	1.08 304	0.00 1	0.19 96	0.15 98	0.01 125	0.00 1	0.48 275	0.00 1	2.95 252	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.00 1	0.01 57	0.01 127

XPNet_ROB	0.37 209	0.34 247	1.01 143	0.01 243	0.00 1	0.96 217	0.00 1	1.11 252	0.46 146	0.00 1	0.00 1	0.17 193	0.02 130	2.73 242	0.54 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ETE_ROB	0.31 176	0.34 247	0.89 118	0.00 1	0.00 1	0.97 219	0.01 215	1.45 293	0.57 207	0.02 215	0.00 1	0.17 193	0.02 130	1.75 212	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCMA_ROB	2.01 377	0.34 247	1.89 276	0.04 296	0.00 1	1.07 292	0.60 377	1.09 250	1.21 380	5.12 396	9.87 404	8.09 398	4.48 399	3.74 287	2.55 359	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.00 1	0.02 133	0.13 368

ELAS_RVC	2.84 391	0.34 247	3.86 375	0.05 306	0.05 325	1.52 367	5.02 411	1.93 342	5.28 397	7.10 404	6.96 389	6.26 390	8.34 405	4.96 324	4.90 378	0.00 1	0.04 357	0.01 356	0.01 318	0.10 293	0.09 348
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_5	0.26 146	0.35 256	1.35 210	0.01 243	0.22 385	0.80 178	0.01 215	0.81 210	0.58 246	0.12 306	0.00 1	0.06 129	0.01 84	0.61 185	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.16 376

MIPNet	0.34 194	0.35 256	1.56 243	0.02 267	0.00 1	1.11 326	0.09 311	1.57 316	0.65 351	0.11 304	0.05 286	0.18 196	0.19 286	0.74 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.06 241	0.01 127

rafts_anoy	0.14 63	0.35 256	0.99 142	0.00 1	0.02 281	0.49 98	0.03 269	0.11 71	0.07 18	0.00 1	0.01 202	0.06 129	0.06 240	0.24 160	0.06 161	0.00 1	0.14 396	0.00 1	0.01 318	0.02 133	0.03 254

RALCasStereoNet	0.16 80	0.35 256	0.84 102	0.00 1	0.00 1	0.32 60	0.03 269	0.16 86	0.56 174	0.02 215	0.07 298	0.05 117	0.08 250	0.13 145	0.08 182	0.00 1	0.31 403	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.11 357

GANet	0.55 279	0.35 256	1.40 224	0.00 1	0.00 1	0.77 172	0.08 305	0.36 142	0.57 207	0.01 125	0.00 1	0.68 310	0.11 265	5.52 343	1.07 330	0.00 1	0.00 1	0.02 373	0.00 1	0.09 286	0.03 254

SGM_RVC	1.54 368	0.35 256	1.60 247	0.15 368	0.17 373	1.25 355	0.77 383	1.97 344	0.88 373	4.31 391	2.46 371	4.36 384	2.37 379	6.98 394	1.78 349	0.21 386	0.23 401	0.20 401	0.23 397	0.26 366	0.31 391
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	2.75 388	0.35 256	2.67 335	0.05 306	0.04 317	6.72 403	1.83 395	2.84 384	3.38 392	8.25 408	9.14 399	3.95 382	6.15 403	3.73 286	5.70 382	0.00 1	0.04 357	0.01 356	0.01 318	0.10 293	0.08 335
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
whm_eth	0.17 88	0.36 263	1.51 239	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	0.25 121	0.61 296	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.01 84	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 348

raft_robust	0.56 283	0.36 263	0.87 113	0.00 1	0.15 365	0.64 148	0.00 1	2.20 356	0.56 174	0.00 1	0.01 202	0.44 268	1.18 358	4.46 310	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.09 286	0.03 254

AACVNet	0.40 218	0.36 263	0.90 120	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	0.18 93	0.41 144	0.02 215	0.00 1	0.11 159	0.01 84	5.33 335	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.00 1

raftrobust	0.13 50	0.36 263	0.94 130	0.00 1	0.18 375	0.62 134	0.02 253	0.07 41	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.03 172	0.03 92	0.05 147	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.04 284

FINET	0.51 265	0.36 263	2.40 312	0.00 1	0.00 1	0.27 47	0.00 1	2.06 349	1.49 386	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.04 203	3.38 271	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.02 222

aanetorigin	0.86 334	0.36 263	3.45 366	0.11 352	0.13 360	0.39 72	0.93 389	0.13 79	0.14 94	3.38 390	1.21 361	0.29 229	2.01 375	2.87 247	1.35 341	0.02 361	0.00 1	0.02 373	0.05 356	0.30 374	0.08 335

PSMNet-RSSM	0.36 204	0.36 263	0.93 127	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.50 168	0.53 155	0.04 259	0.00 1	0.40 261	0.00 1	3.33 269	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 127

HSM	0.63 307	0.36 263	0.89 118	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.01 215	0.98 235	0.56 174	0.00 1	0.01 202	2.27 377	0.65 332	6.18 372	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

MyStereo8	0.28 156	0.37 271	2.57 330	0.02 267	0.00 1	1.23 353	0.00 1	0.26 124	0.15 98	0.02 215	0.05 286	0.14 178	0.04 203	0.24 160	0.05 147	0.00 1	0.11 393	0.00 1	0.01 318	0.04 204	0.21 386

fast-acv-ft	0.29 170	0.37 271	3.76 372	0.06 324	0.01 237	0.28 50	0.17 325	0.06 29	0.21 112	0.00 1	0.00 1	0.08 142	0.09 253	0.10 137	0.23 264	0.01 347	0.00 1	0.03 382	0.01 318	0.26 366	0.01 127

fff	0.28 156	0.37 271	1.20 183	0.00 1	0.01 237	1.05 249	0.00 1	1.48 305	0.61 296	0.13 309	0.00 1	0.04 96	0.60 327	0.02 67	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301

ADStereo(finetuned)	0.34 194	0.37 271	2.24 302	0.00 1	0.00 1	1.04 246	0.00 1	1.49 311	0.61 296	0.08 289	0.00 1	0.04 96	0.74 337	0.03 92	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.05 301

raft+_RVC	0.14 63	0.37 271	0.96 133	0.00 1	0.16 368	0.64 148	0.03 269	0.05 19	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 172	0.03 92	0.07 172	0.00 1	0.07 382	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.16 376

DGSMNet	1.21 357	0.37 271	3.02 351	0.71 397	1.33 409	1.61 370	3.53 407	1.45 293	0.33 133	0.00 1	0.79 355	0.48 275	0.24 298	3.22 261	0.53 309	0.98 403	1.21 415	1.35 412	1.09 414	1.03 397	0.92 406

DCANet	0.25 142	0.37 271	1.20 183	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	1.49 311	0.61 296	0.08 289	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.02 67	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.05 301

csc	0.28 156	0.37 271	1.20 183	0.00 1	0.01 237	1.05 249	0.00 1	1.48 305	0.61 296	0.13 309	0.00 1	0.04 96	0.60 327	0.02 67	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301

cscssc	0.28 156	0.37 271	1.20 183	0.00 1	0.01 237	1.05 249	0.00 1	1.48 305	0.61 296	0.13 309	0.00 1	0.04 96	0.60 327	0.02 67	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301

DeepPruner_ROB	0.23 128	0.37 271	1.26 196	0.00 1	0.00 1	1.11 326	0.03 269	0.20 106	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 259	0.03 172	1.12 200	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.00 1

IPLG	0.51 265	0.38 281	1.60 247	0.02 267	0.00 1	1.11 326	0.07 298	1.48 305	0.57 207	0.05 268	0.00 1	0.12 165	0.15 277	4.58 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 229	0.38 281	1.10 164	0.01 243	0.00 1	1.02 233	0.00 1	1.94 343	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.14 178	0.01 84	3.25 267	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.02 222

LALA_ROB	0.31 176	0.38 281	0.91 124	0.00 1	0.01 237	1.00 229	0.01 215	1.60 319	0.61 296	0.15 318	0.00 1	0.09 153	0.01 84	1.04 198	0.41 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

TDLM	0.49 251	0.39 284	1.02 144	0.00 1	0.00 1	1.08 304	0.01 215	0.36 142	0.58 246	0.14 316	0.00 1	0.27 226	0.19 286	5.46 342	0.20 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 314	0.01 127

NVStereoNet_ROB	1.08 347	0.39 284	2.15 297	0.08 333	0.02 281	0.45 90	0.02 253	0.89 221	0.67 357	0.10 301	5.85 384	1.90 369	1.11 353	6.20 378	1.14 332	0.20 385	0.00 1	0.03 382	0.07 362	0.12 306	0.13 368
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	2.04 378	0.40 286	2.13 295	0.00 1	0.00 1	4.88 397	0.22 336	0.93 227	1.82 388	5.71 399	7.79 395	7.39 396	3.72 391	4.62 316	1.22 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222

SPS-STEREO	0.88 336	0.40 286	2.01 285	0.00 1	0.01 237	0.42 80	0.17 325	0.50 168	0.61 296	2.19 384	0.79 355	2.04 373	0.27 302	5.10 328	2.89 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.11 357
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LL-Strereo2	0.12 44	0.41 288	0.91 124	0.05 306	0.03 302	0.51 102	0.04 281	0.13 79	0.11 73	0.01 125	0.00 1	0.03 76	0.02 130	0.06 114	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.03 183	0.03 254

cf-r	0.35 200	0.41 288	1.45 231	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.43 155	0.38 138	0.05 268	0.00 1	0.65 302	0.00 1	2.53 237	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.02 222

AFF-stereo	0.18 98	0.42 290	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.91 210	0.00 1	0.41 152	0.65 351	0.05 268	0.00 1	0.04 96	0.05 228	0.06 114	0.04 138	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.19 346	0.01 127

Nwc_Net	0.43 229	0.42 290	2.64 334	0.00 1	0.00 1	0.67 153	0.00 1	0.82 213	0.28 124	0.00 1	0.01 202	0.90 325	0.10 261	2.62 238	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

UDG	0.42 222	0.43 292	1.17 178	0.00 1	0.00 1	0.99 227	0.00 1	1.70 329	0.60 281	0.05 268	0.00 1	1.51 363	0.19 286	1.20 201	0.61 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

RAFT	0.12 44	0.43 292	0.79 85	0.01 243	0.02 281	0.10 27	0.07 298	0.06 29	0.27 123	0.00 1	0.01 202	0.18 196	0.04 203	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.00 1	0.01 318	0.37 380	0.01 127

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 239	0.43 292	1.04 147	0.11 352	0.00 1	1.10 318	0.00 1	0.80 208	0.54 158	0.00 1	0.05 286	0.38 257	0.03 172	3.50 275	0.14 228	0.88 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.20 382

RP	0.42 222	0.44 295	1.52 240	0.00 1	0.01 237	0.61 129	0.02 253	1.06 245	0.39 142	0.03 242	0.01 202	0.99 330	0.16 279	2.89 249	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.00 1

ADCL	1.52 367	0.44 295	4.70 386	0.07 328	0.03 302	2.21 381	2.35 402	0.92 226	0.80 371	1.57 378	1.11 360	1.25 345	1.55 366	1.77 213	11.53 403	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.01 127

PS-NSSS	0.54 277	0.44 295	0.86 108	0.00 1	0.00 1	1.04 246	0.00 1	2.37 361	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.11 159	0.01 84	5.32 334	0.13 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 404	0.45 298	98.39 430	0.02 267	0.04 317	0.42 80	0.02 253	0.33 138	2.90 390	7.07 403	3.12 374	1.31 351	1.61 367	4.26 305	4.55 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.02 222

GwcNet	0.50 260	0.46 299	3.90 376	0.00 1	0.00 1	0.42 80	0.10 315	0.38 144	0.74 365	0.03 242	0.00 1	0.63 297	0.05 228	2.92 250	0.16 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.05 301

NCC-stereo	0.49 251	0.46 299	2.04 288	0.03 284	0.03 302	1.06 258	0.01 215	0.78 203	0.22 114	0.06 276	0.19 315	0.64 300	0.05 228	3.65 280	0.63 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

Abc-Net	0.49 251	0.46 299	2.04 288	0.03 284	0.03 302	1.06 258	0.01 215	0.78 203	0.22 114	0.06 276	0.19 315	0.64 300	0.05 228	3.65 280	0.63 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MLCV	0.23 128	0.46 299	1.15 173	0.00 1	0.00 1	0.45 90	0.00 1	0.57 176	0.15 98	0.09 297	0.00 1	0.27 226	0.03 172	1.09 199	0.25 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

AASNet	0.27 152	0.47 303	1.56 243	0.00 1	0.00 1	0.91 210	0.00 1	0.58 179	0.58 246	0.00 1	0.00 1	0.39 259	0.02 130	0.33 165	0.13 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 364	0.06 322

NaN_ROB	0.80 324	0.47 303	1.63 251	0.17 374	0.19 379	0.58 123	0.38 362	2.11 351	0.80 371	0.53 355	0.33 330	0.48 275	1.13 354	4.98 325	1.94 351	0.00 1	0.02 332	0.01 356	0.05 356	0.06 241	0.14 371

UDGNet	0.14 63	0.48 305	0.72 47	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.05 19	0.28 124	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 176	0.48 305	2.47 320	0.00 1	0.03 302	0.78 174	0.03 269	0.06 29	0.08 31	0.01 125	0.01 202	0.08 142	0.33 309	1.59 211	0.16 234	0.00 1	0.02 332	0.01 356	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ADCRef	0.92 338	0.48 305	3.35 361	0.02 267	0.02 281	0.90 203	0.32 352	0.61 187	0.65 351	0.72 358	0.17 312	0.17 193	0.82 342	2.15 222	7.95 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 254

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 200	0.49 308	2.00 284	0.00 1	0.02 281	0.96 217	0.00 1	0.55 173	0.18 109	0.03 242	0.00 1	0.35 245	0.10 261	2.37 231	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PA-Net	0.57 290	0.50 309	2.73 339	0.03 284	0.06 332	0.89 201	0.02 253	0.66 192	0.63 347	0.00 1	0.00 1	0.43 267	0.07 246	4.82 321	0.55 313	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.04 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.64 308	0.50 309	1.13 171	0.07 328	0.00 1	1.08 304	0.01 215	2.58 376	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.14 178	0.01 84	5.73 354	0.12 215	0.50 394	0.00 1	0.21 403	0.00 1	0.09 286	0.02 222

CFNet	0.56 283	0.50 309	1.58 245	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.01 215	1.08 249	0.57 207	0.00 1	0.01 202	0.12 165	0.01 84	5.87 359	0.19 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 314	0.02 222

StereoDRNet	0.42 222	0.50 309	2.50 322	0.02 267	0.06 332	0.51 102	0.00 1	0.34 139	0.61 296	0.00 1	0.00 1	0.33 238	0.02 130	2.87 247	0.50 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.02 222

NCCL2	0.29 170	0.50 309	1.52 240	0.00 1	0.00 1	0.81 180	0.00 1	0.45 158	0.22 114	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 172	2.14 220	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.02 373	0.00 1	0.01 57	0.03 254

4D-IteraStereo	0.16 80	0.51 314	1.73 261	0.00 1	0.00 1	0.38 71	0.03 269	0.08 46	0.08 31	0.02 215	0.01 202	0.00 1	0.01 84	0.06 114	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.06 322

iRaft-Stereo_5w	0.50 260	0.51 314	1.44 230	0.00 1	0.00 1	0.29 52	0.00 1	0.63 189	0.59 258	0.00 1	0.00 1	0.08 142	0.01 84	6.14 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 356	0.01 127

RALAANet	0.13 50	0.51 314	0.95 131	0.00 1	0.00 1	0.32 60	0.01 215	0.38 144	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 117	0.09 253	0.02 67	0.12 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.10 293	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 136	0.51 314	1.71 260	0.00 1	0.00 1	0.31 56	0.00 1	0.99 237	0.31 131	0.00 1	0.00 1	0.29 229	0.03 172	0.22 157	0.35 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.02 222

SHD	0.50 260	0.51 314	3.61 368	0.05 306	0.00 1	0.01 2	0.01 215	0.72 199	0.61 296	1.57 378	0.00 1	0.34 241	0.09 253	1.79 214	0.49 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.09 286	0.03 254

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 222	0.52 319	3.02 351	0.00 1	0.00 1	0.57 120	0.00 1	1.15 258	0.60 281	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.14 272	1.51 208	0.76 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 80	0.52 319	0.86 108	0.01 243	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.09 52	0.52 152	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.02 130	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

AF-Net	0.47 239	0.53 321	2.05 290	0.00 1	0.00 1	0.41 75	0.01 215	1.18 261	0.40 143	0.13 309	0.05 286	1.30 350	0.45 316	2.43 235	0.30 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.00 1

RGC	0.50 260	0.53 321	2.42 316	0.00 1	0.01 237	0.65 150	0.00 1	1.07 247	0.17 106	0.01 125	0.62 346	1.00 331	0.19 286	3.03 256	0.28 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.02 222

DispNO	0.56 283	0.54 323	2.50 322	0.00 1	0.00 1	0.45 90	0.06 294	0.39 147	0.56 174	0.00 1	0.25 322	0.52 290	0.05 228	5.20 330	0.52 308	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.00 1	0.02 133	0.05 301

CBFPSM	0.36 204	0.54 323	2.16 298	0.00 1	0.00 1	0.30 55	0.00 1	0.26 124	0.62 344	0.01 125	0.01 202	1.68 366	1.03 347	0.27 163	0.33 286	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

dad	0.17 88	0.54 323	0.82 94	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.02 4	0.23 119	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.01 84	0.63 186	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GMStereo	0.08 10	0.54 323	0.90 120	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 13	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 130	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
LE_ROB	9.96 413	0.54 323	9.62 400	1.40 404	1.24 408	3.29 390	4.64 409	4.31 393	43.01 419	51.54 420	13.34 413	14.15 409	24.60 417	6.66 391	20.28 416	0.04 369	0.05 371	0.12 400	0.20 390	0.07 253	0.09 348

PWC_ROB	0.62 306	0.54 323	3.22 359	0.00 1	0.00 1	0.22 42	0.00 1	2.18 355	0.61 296	0.00 1	0.20 317	0.29 229	0.03 172	3.46 274	1.22 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 383	0.01 127

PSMNet_ROB	0.41 221	0.54 323	1.69 257	0.00 1	0.00 1	0.92 212	0.00 1	0.27 128	0.53 155	0.00 1	0.00 1	0.25 220	0.03 172	3.43 272	0.47 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.03 254

ADCPNet	1.44 365	0.55 330	7.88 396	0.01 243	0.19 379	2.78 384	0.27 346	0.90 222	0.38 138	0.04 259	0.02 274	1.43 358	1.81 369	2.22 228	9.08 396	0.00 1	0.47 409	0.00 1	0.64 413	0.04 204	0.15 372

HITNet	0.19 103	0.55 330	1.36 214	0.00 1	0.00 1	0.25 44	0.00 1	1.09 250	0.23 119	0.00 1	0.00 1	0.14 178	0.02 130	0.02 67	0.14 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	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
GwcNet-RSSM	0.45 233	0.56 332	1.74 265	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.65 191	0.55 162	0.18 322	0.00 1	0.37 254	0.00 1	3.70 284	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.02 222

iinet-f	0.48 246	0.57 333	4.45 382	0.00 1	0.01 237	0.77 172	0.00 1	1.48 305	0.61 296	0.01 125	0.00 1	0.40 261	0.44 315	0.38 170	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 379	0.01 127

PVD	0.73 318	0.57 333	3.38 363	0.04 296	0.19 379	0.74 166	0.00 1	0.29 133	0.79 370	2.37 385	0.00 1	0.53 292	0.09 253	2.19 227	3.20 364	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.02 332	0.08 270	0.15 372

PDISCO_ROB	0.56 283	0.57 333	2.07 293	0.17 374	0.00 1	1.56 369	0.01 215	2.27 359	0.51 151	0.08 289	0.01 202	0.74 313	0.28 303	2.37 231	0.13 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 378	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 360	0.59 336	8.62 399	0.02 267	0.09 345	0.90 203	0.00 1	1.34 272	6.72 399	0.22 326	0.01 202	0.21 209	0.14 272	5.64 350	1.99 352	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.02 332	0.14 317	0.02 222

pmcnn	2.10 379	0.59 336	4.52 384	0.27 386	0.86 402	0.34 67	0.29 350	1.69 327	0.75 367	0.36 345	7.50 392	14.39 410	0.56 323	4.90 322	4.69 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 332	0.04 284

Wz-Net-LNSev	0.34 194	0.61 338	4.26 379	0.00 1	0.00 1	0.49 98	0.00 1	0.26 124	0.61 296	0.00 1	0.01 202	0.23 213	0.03 172	0.10 137	0.16 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

CSAN	1.05 346	0.61 338	2.46 319	0.09 338	0.08 341	0.71 162	0.71 382	2.20 356	0.93 376	0.85 362	2.92 372	0.79 318	1.46 364	5.37 339	1.58 346	0.01 347	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.05 301

DispFullNet	1.20 355	0.63 340	3.58 367	1.00 399	0.82 400	0.41 75	0.00 1	1.44 291	0.61 296	2.55 386	0.64 347	1.10 340	8.95 409	0.84 191	1.22 336	0.00 1	0.02 332	0.00 1	0.00 1	0.24 361	0.02 222

AANet_RVC	0.75 319	0.65 341	2.52 326	0.01 243	0.00 1	0.66 152	0.00 1	0.61 187	0.13 92	0.00 1	1.29 365	0.96 328	0.04 203	5.98 361	1.82 350	0.13 380	0.02 332	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.04 284

MeshStereo	2.61 386	0.65 341	2.71 337	0.02 267	0.02 281	1.55 368	0.94 390	3.02 385	1.29 382	11.21 410	7.34 390	11.54 402	2.74 383	6.34 382	2.43 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 371	0.03 254
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
111	0.30 172	0.66 343	1.20 183	0.00 1	0.01 237	1.06 258	0.03 269	1.60 319	0.59 258	0.27 334	0.00 1	0.20 207	0.05 228	0.08 130	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.12 366

iResNet_ROB	0.30 172	0.66 343	1.41 225	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	0.79 206	0.57 207	0.04 259	0.01 202	0.08 142	0.01 84	1.55 210	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

SGM-ForestM	8.89 411	0.68 345	3.61 368	0.57 394	0.18 375	14.89 413	5.99 414	9.62 409	10.59 406	20.43 414	17.16 415	39.22 419	20.29 414	20.63 414	13.19 407	0.04 369	0.14 396	0.00 1	0.07 362	0.15 324	0.36 393

WAO-6	2.38 381	0.69 346	1.93 282	0.00 1	0.00 1	3.94 393	0.29 350	5.62 397	7.23 401	0.34 343	6.76 388	7.73 397	1.96 372	5.88 360	5.07 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.03 254

MANE	9.96 413	0.69 346	2.88 348	1.22 401	0.61 398	13.15 411	3.46 406	15.62 417	22.27 413	22.74 415	30.00 419	29.74 417	23.22 415	17.17 412	13.78 409	0.29 391	0.56 410	0.09 396	0.61 412	0.15 324	1.00 408

HBP-ISP	0.80 324	0.70 348	2.86 345	0.02 267	0.01 237	1.67 372	0.48 369	2.63 380	0.56 174	1.11 369	0.06 295	0.50 286	0.74 337	4.60 314	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.03 254

ACRE	0.34 194	0.70 348	2.13 295	0.10 342	0.00 1	0.90 203	0.20 332	1.45 293	0.61 296	0.02 215	0.01 202	0.13 172	0.05 228	0.14 147	0.17 238	0.00 1	0.03 342	0.01 356	0.02 332	0.17 339	0.04 284

SAMSARA	1.01 344	0.70 348	3.29 360	0.20 383	0.06 332	1.65 371	0.05 289	0.48 164	0.53 155	2.91 389	0.68 348	2.97 380	1.08 351	3.89 289	1.54 345	0.00 1	0.04 357	0.00 1	0.02 332	0.05 221	0.03 254

GANetREF_RVC	0.54 277	0.70 348	2.06 292	0.00 1	0.00 1	1.14 337	0.00 1	1.61 321	0.58 246	0.00 1	0.01 202	0.29 229	0.04 203	4.21 303	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.02 222
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
RTSC	0.70 314	0.71 352	3.19 357	0.01 243	0.00 1	0.20 40	0.00 1	0.81 210	0.60 281	0.29 336	0.36 333	0.36 248	0.04 203	2.04 217	4.87 377	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.02 332	0.28 371	0.11 357

SANet	1.99 376	0.71 352	3.37 362	0.03 284	0.03 302	2.85 385	0.85 388	2.42 363	8.33 403	1.55 377	4.13 378	4.29 383	3.23 387	5.39 340	2.47 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.06 322

XQC	0.68 313	0.72 354	3.82 374	0.06 324	0.00 1	0.39 72	0.01 215	1.92 341	0.61 296	0.03 242	0.01 202	0.46 272	0.21 292	2.84 246	2.26 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.15 324	0.05 301

MFMNet_re	0.24 136	0.74 355	2.31 305	0.53 393	0.00 1	0.17 36	0.01 215	0.02 4	0.59 258	0.01 125	0.03 279	0.12 165	0.00 1	0.07 119	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 346	0.01 127

CIPLG	0.33 187	0.75 356	1.79 268	0.10 342	0.01 237	0.93 215	0.21 333	1.45 293	0.61 296	0.02 215	0.01 202	0.14 178	0.06 240	0.13 145	0.17 238	0.00 1	0.04 357	0.01 356	0.01 318	0.17 339	0.04 284

ARAFT	0.58 294	0.75 356	2.78 343	0.00 1	0.00 1	1.20 352	0.00 1	2.26 358	0.57 207	0.05 268	0.00 1	0.18 196	0.03 172	3.54 277	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 346	0.04 284

RAFT + AFF	0.60 301	0.75 356	1.04 147	0.00 1	0.00 1	1.10 318	0.06 294	1.45 293	0.57 207	0.02 215	0.00 1	0.18 196	1.43 363	4.80 320	0.15 232	0.00 1	0.17 400	0.00 1	0.00 1	0.27 370	0.08 335

FADNet	0.55 279	0.75 356	2.42 316	0.00 1	0.01 237	0.82 182	0.00 1	0.88 219	0.54 158	0.01 125	0.01 202	0.16 191	0.16 279	4.49 311	0.09 188	0.18 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 386	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 146	0.75 356	1.33 206	0.00 1	0.00 1	0.99 227	0.00 1	1.04 241	0.61 296	0.01 125	0.00 1	0.19 203	0.02 130	0.07 119	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 356	0.01 127

Wz-Net-MNSev	0.48 246	0.76 361	3.11 356	0.00 1	0.00 1	0.23 43	0.00 1	1.07 247	0.61 296	0.01 125	0.01 202	0.13 172	0.13 271	3.12 257	0.34 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 127

ADCP+	1.36 361	0.76 361	6.73 392	0.01 243	0.02 281	1.32 364	0.80 387	0.81 210	0.72 363	0.01 125	0.01 202	0.96 328	1.05 349	0.33 165	13.50 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.02 222

Syn2CoEx	0.56 283	0.78 363	2.86 345	0.00 1	0.00 1	0.10 27	0.01 215	0.91 224	0.61 296	0.02 215	0.00 1	0.49 283	0.21 292	5.03 326	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.03 254

Anonymous Stereo	0.59 298	0.78 363	2.67 335	0.00 1	0.00 1	0.55 116	0.49 371	1.05 242	0.28 124	0.00 1	0.01 202	0.12 165	0.02 130	5.54 345	0.27 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 265	0.80 365	2.47 320	0.01 243	0.00 1	0.48 96	0.00 1	1.32 270	0.14 94	0.00 1	0.01 202	0.12 165	0.06 240	4.07 297	0.15 232	0.00 1	0.04 357	0.00 1	0.00 1	0.38 381	0.08 335

IPLGR_C	0.35 200	0.81 366	2.03 286	0.10 342	0.01 237	0.90 203	0.21 333	1.46 303	0.61 296	0.02 215	0.01 202	0.13 172	0.07 246	0.14 147	0.17 238	0.00 1	0.05 371	0.01 356	0.02 332	0.17 339	0.04 284

FADNet-RVC-Resample	0.51 265	0.82 367	3.08 355	0.04 296	0.04 317	0.42 80	0.09 311	1.16 259	0.34 134	0.00 1	0.03 279	0.24 215	0.05 228	3.16 258	0.13 222	0.07 374	0.12 394	0.05 390	0.02 332	0.08 270	0.20 382

FADNet_RVC	0.60 301	0.83 368	2.50 322	0.00 1	0.00 1	1.09 312	0.00 1	1.29 267	0.50 149	0.02 215	0.05 286	0.26 222	0.03 172	3.17 260	0.25 270	0.21 386	0.26 402	0.08 395	0.28 407	0.53 389	0.55 402

IMH-64-1	1.98 374	0.88 369	1.46 233	1.92 405	0.54 395	2.90 386	1.64 392	5.24 395	0.91 374	0.97 364	4.83 381	2.10 374	2.00 373	5.33 335	2.83 361	3.56 410	0.04 357	0.02 373	0.00 1	1.90 402	0.50 399

IMH-64	1.98 374	0.88 369	1.46 233	1.92 405	0.54 395	2.90 386	1.64 392	5.24 395	0.91 374	0.97 364	4.83 381	2.10 374	2.00 373	5.33 335	2.83 361	3.56 410	0.04 357	0.02 373	0.00 1	1.90 402	0.50 399

LL-Strereo	0.71 317	0.88 369	2.40 312	0.00 1	0.00 1	0.63 144	0.01 215	1.57 316	0.58 246	0.45 350	0.00 1	0.54 293	0.30 304	6.37 383	0.07 172	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.22 356	0.17 378

LSM	4.58 398	0.88 369	17.79 408	3.73 415	38.79 421	0.85 192	2.37 403	0.54 171	1.64 387	2.88 388	3.09 373	0.62 296	0.60 327	3.16 258	1.06 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	13.55 421

ADCMid	1.38 362	0.90 373	6.15 390	0.04 296	0.03 302	1.67 372	0.18 327	1.13 257	0.93 376	0.89 363	0.58 344	0.86 322	0.71 333	1.03 197	11.96 404	0.01 347	0.00 1	0.29 404	0.08 365	0.17 339	0.03 254

PWCDC_ROB	0.94 340	0.91 374	2.52 326	0.00 1	0.00 1	1.15 340	0.00 1	2.11 351	1.18 379	0.00 1	8.99 398	0.35 245	0.09 253	0.64 187	0.40 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 388	0.03 254

WAO-7	2.46 385	0.92 375	1.85 273	0.03 284	0.05 325	4.73 396	0.54 376	5.67 398	4.50 395	1.49 376	7.64 394	5.52 388	2.69 382	8.48 401	4.51 373	0.00 1	0.00 1	0.33 405	0.02 332	0.19 346	0.06 322

SGM+DAISY	2.38 381	0.98 376	4.37 381	0.48 392	0.33 389	2.24 382	1.94 396	1.16 259	1.47 385	6.62 402	5.89 385	5.77 389	5.09 401	5.76 356	4.39 372	0.16 383	0.15 398	0.06 392	0.14 379	0.26 366	0.40 394

UNDER WATER	6.24 405	0.99 377	8.13 398	4.62 417	2.68 412	8.66 407	0.77 383	8.37 404	22.50 414	4.55 392	6.36 387	15.93 411	8.89 408	8.99 404	8.85 395	3.25 409	0.04 357	1.36 413	0.02 332	6.24 416	3.56 414

iResNetv2_ROB	0.36 204	1.03 378	2.96 349	0.00 1	0.00 1	0.58 123	0.00 1	1.51 314	0.58 246	0.01 125	0.00 1	0.08 142	0.02 130	0.07 119	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 373	0.02 222

SuperB	1.85 372	1.06 379	10.54 403	0.02 267	0.01 237	0.90 203	0.78 385	1.75 334	0.64 349	0.05 268	0.05 286	0.34 241	0.89 344	5.29 333	5.80 383	0.01 347	0.00 1	0.02 373	0.02 332	8.71 419	0.06 322

GASNet	0.56 283	1.09 380	2.57 330	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.02 253	1.12 254	0.22 114	0.01 125	0.14 309	0.50 286	0.12 268	4.09 298	0.39 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 376	0.08 335

Wz-Net-SNSev	0.78 322	1.10 381	6.27 391	0.00 1	0.00 1	0.27 47	0.00 1	0.95 230	0.61 296	0.00 1	0.01 202	0.41 264	0.10 261	4.92 323	0.81 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.03 254

KSHMR	3.68 394	1.11 382	3.06 353	2.84 411	1.78 410	5.33 400	0.41 364	8.64 405	14.09 407	1.85 381	9.32 401	7.19 395	1.93 370	5.45 341	2.30 355	1.95 405	0.41 408	0.50 408	0.21 394	3.53 409	1.76 411

otaku	0.59 298	1.12 383	1.90 278	0.08 333	0.11 354	0.89 201	0.05 289	0.60 183	0.57 207	0.01 125	1.41 366	1.03 334	0.14 272	2.39 233	0.56 314	0.06 373	0.03 342	0.01 356	0.00 1	0.61 390	0.21 386

LVE	2.75 388	1.12 383	2.30 304	0.46 391	0.45 392	1.87 377	0.06 294	7.19 402	9.72 405	0.03 242	11.08 407	9.01 399	1.26 360	6.93 393	0.91 326	1.86 404	0.16 399	0.04 389	0.24 402	0.22 356	0.13 368

Ntro	0.57 290	1.13 385	2.24 302	0.04 296	0.36 390	1.04 246	0.02 253	0.74 202	0.57 207	0.01 125	0.00 1	0.76 315	0.08 250	3.01 254	0.47 302	0.07 374	0.04 357	0.01 356	0.00 1	0.76 395	0.02 222

RainbowNet	0.61 304	1.13 385	1.83 270	0.10 342	0.04 317	1.23 353	0.07 298	1.74 333	0.57 207	0.01 125	0.02 274	1.14 344	0.25 300	2.29 230	0.48 304	0.61 395	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.47 387	0.20 382

SQANet	0.42 222	1.14 387	1.86 274	0.04 296	0.48 393	0.36 69	0.03 269	0.40 150	0.56 174	0.02 215	0.24 320	0.49 283	0.06 240	2.14 220	0.21 258	0.02 361	0.02 332	0.01 356	0.00 1	0.19 346	0.03 254

WZ-Net	1.38 362	1.14 387	10.22 402	0.00 1	0.00 1	0.82 182	0.00 1	1.37 280	0.61 296	0.01 125	0.01 202	1.09 339	2.20 378	6.39 384	3.68 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.02 222

Dean	2.41 383	1.16 389	3.63 370	0.36 390	0.40 391	1.19 350	0.50 373	7.85 403	8.44 404	1.17 371	8.12 396	7.07 394	1.13 354	4.11 299	1.04 328	0.70 396	0.00 1	0.01 356	0.00 1	1.07 398	0.29 390

ktn	4.96 400	1.21 390	2.41 314	3.20 412	1.02 404	8.36 406	2.08 398	9.00 407	17.02 408	5.18 397	12.71 411	13.69 406	3.51 390	8.05 400	3.68 368	5.30 415	0.02 332	0.00 1	0.00 1	2.14 405	0.55 402

ADCS	1.72 370	1.22 391	8.11 397	0.00 1	0.01 237	0.88 199	0.68 380	1.44 291	0.63 347	2.60 387	0.11 306	1.42 357	0.26 301	1.97 216	14.92 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.07 333

UNDER WATER-64	6.84 407	1.25 392	9.68 401	4.53 416	3.53 415	16.61 414	1.79 394	8.72 406	22.23 412	5.11 395	5.07 383	17.34 413	10.14 410	9.19 406	8.21 393	2.00 407	0.03 342	1.52 414	0.11 372	6.09 415	3.62 415

IMH	2.83 390	1.28 393	1.89 276	1.96 408	0.60 397	5.22 399	0.24 337	6.28 400	4.13 394	1.90 382	7.52 393	6.39 391	3.40 388	6.59 387	2.53 358	3.92 412	0.12 394	0.05 390	0.00 1	2.06 404	0.47 396

notaker	4.30 397	1.28 393	3.70 371	3.71 414	0.90 403	4.91 398	0.39 363	6.90 401	1.96 389	5.39 398	11.82 409	16.90 412	3.75 392	7.59 398	5.65 381	5.23 414	0.01 302	0.10 397	0.06 359	4.57 411	1.22 409

ACVNet_2	1.32 359	1.30 395	2.83 344	0.11 352	0.07 337	1.30 359	0.18 327	2.29 360	0.75 367	0.26 330	3.44 375	6.65 393	0.16 279	5.12 329	1.08 331	0.13 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 381	0.32 392

TorneroNet-64	6.39 406	1.31 396	2.23 301	1.99 409	0.65 399	18.82 415	0.28 348	11.98 412	26.18 417	5.99 400	12.75 412	19.37 415	4.08 395	9.94 407	5.95 388	0.89 402	0.00 1	0.11 398	0.00 1	3.44 408	1.81 412

ACVNet-4b	1.14 351	1.34 397	3.96 377	0.17 374	0.03 302	1.03 239	0.01 215	1.31 269	0.65 351	0.01 125	0.97 359	1.98 372	0.32 308	6.18 372	1.20 335	2.52 408	0.02 332	0.00 1	0.00 1	0.82 396	0.28 389

TorneroNet	6.97 408	1.37 398	2.22 300	1.95 407	1.12 406	19.47 416	0.47 367	13.04 415	26.32 418	7.90 405	17.10 414	17.67 414	4.62 400	10.46 409	7.94 390	1.98 406	0.03 342	0.11 398	0.00 1	4.15 410	1.49 410

MFN_U_SF_RVC	0.95 341	1.40 399	4.49 383	0.16 370	0.11 354	0.56 118	0.07 298	1.12 254	0.36 137	0.43 349	0.27 324	1.27 348	0.73 336	3.98 295	1.47 344	0.29 391	0.34 407	0.36 406	0.55 411	0.63 391	0.46 395

ACVNet_1	1.10 348	1.42 400	4.00 378	0.31 389	0.02 281	1.25 355	0.10 315	1.69 327	0.61 296	0.26 330	0.01 202	4.39 385	1.29 361	4.75 317	0.57 315	0.79 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 376	0.18 379

AnyNet_C32	1.44 365	1.47 401	6.09 389	0.12 356	0.19 379	1.74 376	1.11 391	0.84 215	0.56 174	1.30 374	0.46 339	0.21 209	0.59 326	2.74 243	11.09 401	0.02 361	0.00 1	0.06 392	0.00 1	0.16 332	0.05 301

PWCK	2.44 384	1.65 402	7.31 395	0.22 384	0.02 281	3.12 388	4.74 410	3.06 386	3.48 393	0.72 358	4.42 379	3.40 381	1.67 368	9.06 405	3.36 365	0.39 393	0.01 302	0.00 1	0.00 1	2.19 406	0.08 335

RTS	4.10 395	1.68 403	43.40 416	0.09 338	0.02 281	3.95 394	0.00 1	1.61 321	0.61 296	1.09 367	0.01 202	1.97 370	0.22 294	16.87 410	10.15 398	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.00 1	0.20 352	0.05 301

RTSA	4.10 395	1.68 403	43.40 416	0.09 338	0.02 281	3.95 394	0.00 1	1.61 321	0.61 296	1.09 367	0.01 202	1.97 370	0.22 294	16.87 410	10.15 398	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.00 1	0.20 352	0.05 301

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 371	1.81 405	3.81 373	0.01 243	0.02 281	12.12 408	0.50 373	2.74 383	0.71 362	0.07 282	0.20 317	2.17 376	0.15 277	6.82 392	1.19 334	0.74 397	0.80 413	0.20 401	0.27 406	0.73 394	0.70 404

WAO-8	5.13 402	1.91 406	2.34 307	0.60 395	0.10 349	12.98 409	0.34 357	11.65 410	24.58 415	4.87 393	10.60 406	13.32 404	4.10 396	8.85 402	3.55 366	0.75 398	0.32 404	0.71 410	0.12 376	0.70 392	0.11 357

Venus	5.12 401	1.91 406	2.34 307	0.60 395	0.10 349	12.98 409	0.34 357	11.65 410	24.58 415	4.87 393	10.54 405	13.32 404	4.10 396	8.85 402	3.55 366	0.75 398	0.32 404	0.71 410	0.12 376	0.70 392	0.11 357

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 354	2.03 408	4.57 385	0.02 267	0.04 317	3.52 392	0.27 346	1.80 336	0.58 246	0.22 326	0.28 325	1.38 355	0.02 130	6.08 367	0.42 295	0.14 382	0.68 411	0.01 356	0.26 405	0.39 383	0.47 396

MADNet++	9.87 412	2.12 409	7.11 394	7.99 419	4.58 417	14.38 412	6.90 415	9.23 408	5.88 398	16.88 413	17.47 416	11.07 401	15.72 413	24.26 416	19.76 415	8.52 416	6.39 420	4.85 417	2.69 415	5.96 414	5.73 417

AnyNet_C01	2.33 380	2.14 410	18.59 409	0.15 368	0.18 375	2.43 383	2.34 401	1.29 267	1.24 381	1.03 366	0.83 357	1.25 345	0.78 340	3.75 288	10.06 397	0.05 371	0.00 1	0.07 394	0.00 1	0.30 374	0.12 366

JetBlue	5.71 403	2.18 411	16.18 407	0.00 1	2.13 411	29.20 417	14.20 418	3.90 392	0.74 365	0.71 357	2.30 370	6.42 392	5.97 402	17.84 413	8.74 394	0.09 378	0.01 302	0.00 1	0.00 1	2.62 407	0.96 407

Wz-Net-TNSev	1.42 364	2.41 412	11.01 404	0.00 1	0.00 1	0.42 80	0.14 324	2.05 346	0.61 296	0.06 276	0.01 202	1.34 353	0.16 279	5.70 352	4.19 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.19 346	0.10 355

coex-ft	8.40 410	2.59 413	75.27 421	0.00 1	0.00 1	0.18 37	0.04 281	0.13 79	20.18 410	39.66 419	4.06 377	4.68 386	8.53 406	3.94 293	7.96 392	0.02 361	0.07 382	0.00 1	0.02 332	0.14 317	0.50 399

MADNet+	4.65 399	2.70 414	46.68 418	0.01 243	0.02 281	2.06 380	0.03 269	3.17 389	1.07 378	0.02 215	0.01 202	1.84 368	0.31 307	21.62 415	13.04 406	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.00 1	0.20 352	0.19 381

HanzoNet	12.77 415	4.55 415	11.74 405	5.35 418	2.79 413	7.59 405	0.66 379	12.97 414	20.40 411	25.99 416	28.61 418	34.05 418	25.08 418	25.93 419	14.98 412	10.77 419	3.91 418	3.00 416	3.73 416	8.16 418	5.15 416

DPSimNet_ROB	7.90 409	5.46 416	13.55 406	3.66 413	5.16 418	7.26 404	9.60 416	6.11 399	7.46 402	13.33 412	9.50 402	11.03 400	11.89 412	10.08 408	12.35 405	4.36 413	5.55 419	5.35 418	5.34 417	4.96 412	5.98 418

FADE		5.89 417		2.64 410	2.97 414							5.28 387				16.99 421	2.70 417	18.19 421	20.39 422	1.88 401

BEATNet-Init1	14.52 417	6.56 418	34.32 414	1.10 400	1.02 404	31.53 418	11.99 417	15.58 416	17.42 409	30.17 418	27.03 417	43.14 420	24.36 416	24.41 417	18.27 414	0.27 390	0.32 404	0.36 406	0.46 410	1.26 399	0.76 405

SPstereo	50.33 421	10.80 419	21.19 411	11.76 420	9.23 419	66.15 420	76.05 421	100.00 431	100.00 432	95.98 429	93.33 426	100.00 433	93.15 427	90.92 428	72.10 421	9.41 417	8.60 421	19.85 422	14.84 421	6.36 417	6.89 419

JetRed	13.51 416	18.77 420	42.38 415	1.28 402	1.18 407	54.67 419	25.60 419	12.87 413	6.75 400	8.50 409	8.61 397	13.77 407	10.87 411	24.50 418	30.67 417	0.24 388	0.68 411	0.53 409	0.02 332	5.93 413	2.43 413

ASD4	35.17 419	42.77 421	34.00 413	20.47 421	35.77 420	80.11 422	95.20 428	26.58 419	69.14 420	27.82 417	35.84 420	27.05 416	44.35 419	37.95 420	53.20 420	10.25 418	10.28 422	12.30 419	11.09 419	16.01 420	13.25 420

DLNR_Zeroshot_test	21.09 418	47.65 422	85.43 425	96.34 434	87.67 432	0.31 56	0.00 1	17.86 418	0.07 18	0.01 125	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.70 188	0.01 76	15.78 420	0.01 302	0.00 1	0.21 394	69.62 428	0.04 284

xxxxx1	63.71 423	58.10 423	78.65 422	43.63 422	48.97 423	92.61 425	92.18 425	60.44 421	69.38 421	73.77 424	76.42 421	77.82 424	76.45 422	72.33 422	77.46 423	35.89 424	37.06 423	48.26 425	62.63 424	48.72 424	43.44 423

tt_ll	63.71 423	58.10 423	78.65 422	43.63 422	48.97 423	92.61 425	92.18 425	60.44 421	69.38 421	73.77 424	76.42 421	77.82 424	76.45 422	72.33 422	77.46 423	35.89 424	37.06 423	48.26 425	62.63 424	48.72 424	43.44 423

ff	63.71 423	58.10 423	78.65 422	43.63 422	48.97 423	92.61 425	92.18 425	60.44 421	69.38 421	73.77 424	76.42 421	77.82 424	76.45 422	72.33 422	77.46 423	35.89 424	37.06 423	48.26 425	62.63 424	48.72 424	43.44 423

LRCNet_RVC	55.44 422	60.56 426	57.70 419	66.68 427	44.91 422	6.22 402	0.00 1	52.80 420	1.37 384	70.44 421	81.09 424	67.07 421	55.41 420	51.59 421	46.24 419	90.66 431	41.89 426	90.95 432	90.04 428	64.32 427	68.75 426

DGTPSM_ROB	81.49 427	60.74 427	99.95 432	61.20 425	86.99 430	99.11 430	100.00 430	95.92 427	99.99 430	73.08 422	100.00 430	70.81 422	100.00 431	77.39 425	99.98 432	35.10 422	97.48 432	35.12 423	99.89 433	46.16 422	90.85 428

DPSMNet_ROB	81.54 428	60.77 428	99.95 432	61.42 426	87.05 431	99.11 430	100.00 430	95.93 428	99.99 430	73.11 423	100.00 430	70.84 423	100.00 431	77.43 426	99.98 432	35.39 423	97.54 433	35.21 424	99.89 433	46.30 423	90.94 429

Anonymous_1	89.88 429	75.38 429	97.81 429	74.49 428	78.39 427	100.00 432	100.00 430	98.09 430	99.76 428	96.82 430	99.37 428	97.66 430	99.77 429	91.14 430	98.89 429	81.73 427	97.25 429	59.96 428	85.38 427	77.37 429	88.27 427

DPSM_ROB	94.00 431	79.32 430	100.00 434	83.19 430	85.69 428	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 434	89.53 429	97.42 430	74.97 429	95.13 429	83.79 431	90.98 430

DPSM	94.00 431	79.32 430	100.00 434	83.19 430	85.69 428	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 434	89.53 429	97.42 430	74.97 429	95.13 429	83.79 431	90.98 430

PML	71.49 426	88.65 432	73.56 420	82.49 429	75.59 426	85.39 423	79.41 423	71.62 424	87.17 424	90.48 427	85.96 425	90.50 428	60.21 421	91.76 431	73.85 422	96.01 438	2.36 416	86.79 431	6.59 418	83.59 430	17.83 422

HaxPig	95.46 433	97.61 433	87.80 426	97.80 440	99.17 440	77.55 421	75.28 420	96.76 429	99.61 427	99.97 431	99.97 429	99.62 432	99.97 430	91.02 429	87.28 427	99.98 441	99.98 436	99.98 435	99.99 435	99.97 440	99.97 440

MEDIAN_ROB	93.37 430	98.75 434	96.05 428	90.90 432	90.53 433	85.63 424	76.45 422	92.03 426	89.53 425	95.05 428	94.99 427	96.02 429	93.85 428	90.36 427	87.21 426	98.36 439	95.79 428	99.61 434	98.77 432	98.80 439	98.72 438

AVERAGE_ROB	98.45 435	99.13 435	95.46 427	100.00 442	100.00 442	93.36 428	81.95 424	100.00 431	99.97 429	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	99.72 433	99.40 430	100.00 442	100.00 438	100.00 436	100.00 436	100.00 441	100.00 441

test_example2	97.61 434	99.96 436	99.93 431	99.83 441	99.97 441	98.84 429	99.76 429	91.98 425	100.00 432	100.00 432	100.00 430	89.18 427	86.51 425	99.29 432	96.54 428	99.97 440	99.55 434	92.92 433	98.06 431	100.00 441	99.95 439

LSM0	99.11 436	99.97 437	100.00 434	95.93 433	98.59 434	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 434	93.89 437	99.97 435	100.00 436	100.00 436	96.64 438	97.25 432

MyStereo03	99.18 439	100.00 438	100.00 434	96.47 436	98.78 436	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 434	93.73 434	100.00 438	100.00 436	100.00 436	96.63 435	97.99 434

MyStereo02	99.18 439	100.00 438	100.00 434	96.47 436	98.78 436	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 434	93.73 434	100.00 438	100.00 436	100.00 436	96.63 435	97.99 434

MyStereo	99.18 439	100.00 438	100.00 434	96.47 436	98.78 436	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 434	93.73 434	100.00 438	100.00 436	100.00 436	96.63 435	97.99 434

Selective-RAFT-Error	99.17 438	100.00 438	100.00 434	96.65 439	98.79 439	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 434	93.64 432	100.00 438	100.00 436	100.00 436	96.25 433	98.10 437

CasAABBNet	99.15 437	100.00 438	100.00 434	96.37 435	98.76 435	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 434	93.65 433	99.99 437	100.00 436	100.00 436	96.27 434	97.93 433

Low-res two-view benchmark