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

GGEV	0.10 111	0.06 148	0.39 68	0.01 368	0.02 410	1.06 407	0.00 1	0.01 2	0.09 102	0.01 203	0.00 1	0.00 1	0.03 297	0.12 258	0.00 1	0.00 1	0.02 478	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.07 478

DA2	0.10 111	0.06 148	0.37 62	0.01 368	0.03 438	1.06 407	0.00 1	0.02 36	0.08 73	0.01 203	0.00 1	0.00 1	0.03 297	0.13 261	0.01 121	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 519

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 148	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.04 66	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1

AdaDepth	0.05 42	0.01 1	0.43 83	0.00 1	0.00 1	0.29 130	0.00 1	0.04 66	0.06 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 520	0.01 109	0.00 1

GASTEREO	0.09 97	0.34 390	0.36 61	0.05 450	0.01 356	0.54 230	0.02 384	0.11 165	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 171	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.17 527	0.02 228	0.01 199

MSCF	0.09 97	0.34 390	0.37 62	0.05 450	0.01 356	0.53 223	0.01 338	0.11 165	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 171	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.19 534	0.02 228	0.02 340

2.5w	0.03 24	0.06 148	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.11 68	0.00 1	0.01 2	0.14 175	0.01 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.03 24	0.05 105	0.28 50	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.06 444	0.07 115	0.03 5	0.02 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

LG-Stereo_L1	0.03 24	0.05 105	0.31 57	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.06 444	0.08 126	0.04 23	0.04 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

SCV	0.09 97	0.23 334	0.59 126	0.00 1	0.02 410	0.03 29	0.02 384	0.35 268	0.07 54	0.01 203	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.10 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 514	0.18 493	0.12 519

StereoAnything_RVC	0.14 169	0.80 522	0.77 182	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.02 36	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 548	0.01 199

castereo++	0.09 97	0.11 241	0.28 50	0.03 421	0.00 1	0.36 165	0.00 1	0.21 230	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 542	0.02 228	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.12 145	0.26 357	0.77 182	0.00 1	0.01 356	0.44 190	0.01 338	0.25 244	0.53 263	0.03 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 414	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 35	0.02 13	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.01 2	0.54 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.04 35	0.02 13	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.01 2	0.54 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.05 42	0.08 198	0.78 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 463

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 42	0.05 105	0.21 43	0.00 1	0.00 1	0.09 59	0.02 384	0.17 202	0.12 160	0.06 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

RSM++	0.08 86	0.06 148	0.38 67	0.00 1	0.00 1	0.30 137	0.00 1	0.06 94	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 524	0.09 414	0.03 386

RSM	0.08 86	0.05 105	0.37 62	0.00 1	0.02 410	0.30 137	0.00 1	0.11 165	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 520	0.05 334	0.02 340

test_for_model	0.57 436	0.39 430	0.80 202	1.74 567	0.02 410	0.80 313	0.02 384	0.30 262	0.22 212	0.11 453	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 579	0.01 199

DLNR_Zeroshot_test	21.09 581	47.65 585	85.43 589	96.34 599	87.67 596	0.31 141	0.00 1	17.86 581	0.07 54	0.01 203	0.01 334	0.00 1	0.00 1	0.70 315	0.01 121	15.78 583	0.01 435	0.00 1	0.21 542	69.62 592	0.04 421

testlalala_base	0.27 275	0.06 148	0.80 202	0.00 1	0.00 1	0.64 273	0.00 1	1.08 391	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.52 556	0.00 1	0.00 1	0.12 507	2.02 565	0.00 1

4D-IteraStereo	0.16 193	0.51 469	1.73 405	0.00 1	0.00 1	0.38 169	0.03 407	0.08 126	0.08 73	0.02 337	0.01 334	0.00 1	0.01 169	0.06 222	0.09 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 312	0.06 463

EGLCR-Stereo	0.15 187	0.05 105	0.47 92	0.07 480	0.03 438	1.06 407	0.01 338	1.06 387	0.12 160	0.16 471	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 340

DisPM	0.16 193	0.05 105	0.82 208	0.07 480	0.00 1	1.14 493	0.41 526	0.08 126	0.54 267	0.03 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 222	0.05 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 241	0.04 64	0.87 227	0.05 450	0.02 410	1.07 446	0.32 513	0.04 66	0.56 288	0.01 203	0.00 1	0.00 1	1.25 519	0.01 73	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.05 442

AnonymousM	0.10 111	0.04 64	0.56 120	0.00 1	0.00 1	1.02 381	0.00 1	0.19 213	0.11 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 229	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

FSD	0.05 42	0.03 39	0.20 40	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.06 94	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

Replicate-Monster	0.02 3	0.05 105	0.20 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.10 130	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_XL	0.03 24	0.04 64	0.27 49	0.00 1	0.00 1	0.06 49	0.00 1	0.10 157	0.04 23	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.02 3	0.05 105	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.13 91	0.00 1	0.01 2	0.05 33	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.02 3	0.06 148	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.10 62	0.00 1	0.01 2	0.08 73	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 3	0.05 105	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 80	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 368	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 3	0.05 105	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 80	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 368	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 24	0.04 64	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.12 80	0.00 1	0.01 2	0.14 175	0.02 337	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 24	0.04 64	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.12 80	0.00 1	0.01 2	0.14 175	0.02 337	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 3	0.05 105	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 80	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 368	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 3	0.04 64	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.11 68	0.00 1	0.01 2	0.13 169	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 3	0.05 105	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.11 68	0.00 1	0.01 2	0.10 130	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.02 154	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 3	0.04 64	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 68	0.00 1	0.01 2	0.05 33	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 3	0.04 64	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 68	0.00 1	0.01 2	0.05 33	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.02 3	0.04 64	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.12 80	0.00 1	0.05 80	0.04 23	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 3	0.04 64	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.11 68	0.00 1	0.01 2	0.07 54	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 3	0.05 105	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.11 68	0.00 1	0.01 2	0.04 23	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 3	0.03 39	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 68	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 3	0.02 13	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.16 96	0.00 1	0.01 2	0.09 102	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.03 188	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 3	0.04 64	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.11 68	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 368	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.03 24	0.04 64	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.29 130	0.00 1	0.02 36	0.03 5	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.03 24	0.04 64	0.22 45	0.00 1	0.00 1	0.18 100	0.00 1	0.02 36	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.05 42	0.03 39	0.22 45	0.00 1	0.00 1	0.33 153	0.00 1	0.04 66	0.08 73	0.07 423	0.00 1	0.01 28	0.02 240	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 395	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.05 42	0.06 148	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.07 51	0.00 1	0.03 54	0.57 334	0.06 413	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.06 60	0.07 183	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.10 62	0.00 1	0.12 174	0.57 334	0.03 368	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.13 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

GREAT-IGEV	0.11 131	0.07 183	0.65 140	0.00 1	0.11 505	0.53 223	0.00 1	0.06 94	0.09 102	0.00 1	0.01 334	0.01 28	0.01 169	0.02 154	0.03 204	0.00 1	0.08 541	0.00 1	0.17 527	0.07 372	0.28 548

HUF	0.15 187	0.29 370	1.05 279	0.02 401	0.11 505	0.04 39	0.00 1	0.16 194	0.09 102	0.03 368	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.08 241	0.00 1	0.00 1	0.58 571	0.00 1	0.00 1	0.14 457	0.37 554

DEFOM-Stereo	0.04 35	0.02 13	0.30 55	0.00 1	0.00 1	0.41 173	0.00 1	0.10 157	0.04 23	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

999	0.06 60	0.04 64	0.42 80	0.00 1	0.00 1	0.35 163	0.00 1	0.02 36	0.06 39	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.00 1	0.15 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 395	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 42	0.04 64	0.46 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 256	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 340

rvit_0105_3	0.08 86	0.16 282	0.68 147	0.00 1	0.00 1	0.07 51	0.00 1	0.08 126	0.61 444	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 39	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.02 3	0.07 183	0.29 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 54	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCG-NET	0.09 97	0.12 253	0.45 87	0.00 1	0.00 1	0.41 173	0.03 407	0.08 126	0.57 334	0.00 1	0.01 334	0.01 28	0.04 334	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.02 478	0.00 1	0.00 1	0.07 372	0.01 199

IGEV-Stereo++	0.05 42	0.03 39	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.59 249	0.00 1	0.05 80	0.07 54	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.06 222	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.01 199

Occ-G	0.06 60	0.06 148	0.51 99	0.00 1	0.00 1	0.23 111	0.00 1	0.17 202	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 240	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 488	0.14 457	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 42	0.17 290	0.22 45	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.01 2	0.55 273	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.07 75	0.06 148	0.41 74	0.00 1	0.03 438	0.30 137	0.00 1	0.10 157	0.04 23	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 547	0.04 312	0.07 478

rvit_stereo_ft	0.07 75	0.25 349	0.56 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.43 248	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 340

MGS-Stereo	0.10 111	0.08 198	0.82 208	0.00 1	0.00 1	0.41 173	0.00 1	0.20 224	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.04 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 541	0.00 1

MyStereo07	0.10 111	0.12 253	0.59 126	0.00 1	0.00 1	0.98 369	0.00 1	0.03 54	0.10 130	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.05 363	0.04 202	0.00 1	0.00 1	0.05 521	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.04 421

xx1	0.28 281	0.22 324	1.20 309	0.00 1	0.00 1	1.31 518	0.00 1	1.41 430	0.69 520	0.07 423	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.59 308	0.01 121	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

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11t1	0.08 86	0.01 1	0.54 113	0.00 1	0.00 1	0.09 59	0.00 1	0.44 287	0.55 273	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

ff7	0.11 131	0.18 298	0.52 103	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.00 1	0.09 140	0.09 102	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.03 297	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 496	0.07 372	0.01 199

ffff	0.11 131	0.18 298	0.52 103	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.00 1	0.09 140	0.09 102	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.03 297	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 496	0.07 372	0.01 199

11t	0.11 131	0.18 298	0.52 103	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.00 1	0.09 140	0.09 102	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.03 297	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 496	0.07 372	0.01 199

whm_eth	0.05 42	0.17 290	0.22 45	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.01 2	0.55 273	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASnet	0.08 86	0.05 105	0.40 70	0.00 1	0.00 1	0.82 320	0.00 1	0.14 187	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.10 111	0.02 13	0.49 93	0.00 1	0.02 410	0.75 300	0.00 1	0.07 115	0.02 1	0.09 443	0.00 1	0.01 28	0.08 395	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.03 491	0.00 1	0.24 554	0.07 372	0.05 442

anonymousdsp2	0.10 111	0.04 64	0.98 264	0.00 1	0.00 1	0.62 258	0.00 1	0.09 140	0.11 143	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 456	0.04 312	0.03 386

anonymousdsp	0.11 131	0.18 298	0.58 123	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.00 1	0.08 126	0.09 102	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.04 334	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 502	0.07 372	0.03 386

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ccc-4	0.11 131	0.18 298	0.52 103	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.00 1	0.09 140	0.09 102	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.03 297	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 496	0.07 372	0.01 199

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test_4	0.13 155	0.07 183	1.12 295	0.00 1	0.05 466	0.82 320	0.00 1	0.04 66	0.08 73	0.10 449	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.02 154	0.06 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 456	0.11 432	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 131	0.18 298	0.58 123	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.00 1	0.08 126	0.09 102	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.04 334	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 502	0.07 372	0.03 386
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.04 35	0.05 105	0.52 103	0.00 1	0.00 1	0.06 49	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

AAGNet	0.96 496	0.05 105	0.74 165	0.09 495	0.27 547	1.11 482	0.28 508	0.05 80	0.59 400	0.01 203	0.00 1	0.01 28	1.00 505	3.68 433	11.30 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

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sCroCo_RVC	0.09 97	0.05 105	1.02 267	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.12 174	0.48 251	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

xxxx	1.04 499	0.02 13	0.54 113	0.00 1	0.00 1	0.53 223	0.00 1	2.53 531	0.57 334	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	2.04 350	14.52 573	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

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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
DIP-Stereo	0.22 241	0.10 219	0.77 182	0.00 1	0.00 1	1.09 468	0.00 1	1.68 476	0.57 334	0.01 203	0.00 1	0.01 28	0.07 390	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.01 199
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.15 187	0.03 39	0.77 182	0.00 1	0.00 1	0.74 295	0.00 1	1.36 422	0.09 102	0.02 337	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

RAFT-Stereo	0.15 187	0.03 39	0.77 182	0.00 1	0.00 1	0.74 295	0.00 1	1.36 422	0.09 102	0.02 337	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Monster-pub-eth3d	0.02 3	0.05 105	0.17 34	0.00 1	0.00 1	0.12 80	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 203	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.01 73	0.04 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

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asd	0.02 3	0.05 105	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 80	0.00 1	0.01 2	0.04 23	0.01 203	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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MLG-Stereo_test1	0.07 75	0.05 105	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.61 252	0.00 1	0.02 36	0.61 444	0.01 203	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

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Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.04 35	0.06 148	0.19 37	0.00 1	0.00 1	0.23 111	0.00 1	0.02 36	0.25 220	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

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CoSv	0.09 97	0.33 383	0.88 231	0.00 1	0.00 1	0.33 153	0.00 1	0.07 115	0.06 39	0.00 1	0.01 334	0.02 100	0.01 169	0.04 202	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 312	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 75	0.01 1	0.37 62	0.01 368	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.16 194	0.57 334	0.01 203	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 507	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 42	0.04 64	0.18 36	0.00 1	0.01 356	0.01 10	0.00 1	0.08 126	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.02 154	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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MonSter	0.02 3	0.05 105	0.17 34	0.00 1	0.00 1	0.12 80	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 203	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.01 73	0.04 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

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1: 1. 1
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dual_stereo	0.05 42	0.02 13	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.20 105	0.00 1	0.06 94	0.57 334	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 169	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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test_sample2	0.24 257	0.02 13	0.49 93	0.00 1	0.00 1	0.32 147	0.00 1	1.12 397	0.52 258	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.00 1	2.29 364	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.10 111	0.05 105	0.52 103	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.00 1	0.17 202	0.09 102	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV++	0.06 60	0.14 268	0.46 89	0.03 421	0.00 1	0.04 39	0.00 1	0.03 54	0.08 73	0.01 203	0.00 1	0.02 100	0.06 380	0.04 202	0.03 204	0.00 1	0.04 506	0.00 1	0.03 479	0.08 395	0.07 478

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rrr	0.24 257	0.06 148	1.91 426	0.01 368	0.00 1	0.32 147	0.04 427	1.34 420	0.15 187	0.01 203	0.01 334	0.02 100	0.04 334	0.14 264	0.44 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 531	0.05 334	0.05 442

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MIF-Stereo (partial)	0.08 86	0.11 241	0.96 253	0.00 1	0.00 1	0.08 57	0.00 1	0.19 213	0.08 73	0.00 1	0.01 334	0.02 100	0.02 240	0.02 154	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 312	0.01 199

UniTT-Stereo	0.06 60	0.06 148	0.83 212	0.00 1	0.00 1	0.08 57	0.01 338	0.06 94	0.03 5	0.00 1	0.08 451	0.02 100	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 395	0.00 1

CASS	0.07 75	0.06 148	0.73 156	0.00 1	0.00 1	0.10 62	0.01 338	0.15 191	0.12 160	0.16 471	0.00 1	0.02 100	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RCA-Stereo	0.18 213	0.11 241	0.63 134	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.00 1	1.48 454	0.07 54	0.07 423	0.00 1	0.02 100	0.05 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.05 334	0.01 199

UDGNet	0.14 169	0.48 459	0.72 154	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.00 1	0.05 80	0.28 224	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.09 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 193	0.52 475	0.86 223	0.01 368	0.00 1	1.03 387	0.00 1	0.09 140	0.52 258	0.01 203	0.00 1	0.02 100	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1

dad	0.17 204	0.54 479	0.82 208	0.00 1	0.00 1	1.03 387	0.00 1	0.02 36	0.23 218	0.01 203	0.00 1	0.02 100	0.01 169	0.63 313	0.11 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

GMOStereo	0.13 155	0.24 343	0.83 212	0.00 1	0.14 517	0.86 335	0.01 338	0.09 140	0.11 143	0.01 203	0.01 334	0.02 100	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 542	0.00 1	0.00 1	0.16 477	0.01 199

error version	0.13 155	0.24 343	0.83 212	0.00 1	0.14 517	0.86 335	0.01 338	0.09 140	0.11 143	0.01 203	0.01 334	0.02 100	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 542	0.00 1	0.00 1	0.16 477	0.01 199

test-v	0.13 155	0.24 343	0.83 212	0.00 1	0.14 517	0.86 335	0.01 338	0.09 140	0.11 143	0.01 203	0.01 334	0.02 100	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 542	0.00 1	0.00 1	0.16 477	0.01 199

test-3	0.17 204	0.03 39	0.74 165	0.03 421	0.10 497	0.43 186	0.00 1	1.36 422	0.07 54	0.01 203	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.08 241	0.19 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 537	0.12 442	0.11 509

test_1	0.17 204	0.03 39	0.75 173	0.03 421	0.10 497	0.43 186	0.00 1	1.36 422	0.07 54	0.01 203	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.07 229	0.19 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 537	0.12 442	0.11 509

test_3	0.19 219	0.02 13	0.76 179	0.03 421	0.10 497	0.53 223	0.00 1	1.42 433	0.07 54	0.13 460	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.07 229	0.19 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 537	0.12 442	0.11 509

PFNet+	0.23 248	0.06 148	0.79 197	0.07 480	0.01 356	1.11 482	0.42 528	0.11 165	0.59 400	0.08 434	0.01 334	0.02 100	0.00 1	1.21 332	0.04 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

LCNet	0.22 241	0.11 241	0.74 165	0.11 509	0.00 1	0.97 367	0.00 1	0.09 140	0.59 400	0.01 203	0.00 1	0.02 100	1.10 511	0.43 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 457	0.01 199

NF-Stereo	0.47 382	0.03 39	0.77 182	0.12 513	0.00 1	1.07 446	0.26 500	0.19 213	0.60 425	0.01 203	0.00 1	0.02 100	0.00 1	6.18 529	0.18 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

OCTAStereo	0.47 382	0.03 39	0.77 182	0.12 513	0.00 1	1.07 446	0.26 500	0.19 213	0.60 425	0.01 203	0.00 1	0.02 100	0.00 1	6.16 528	0.18 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 389	0.04 64	1.10 288	0.17 531	0.00 1	1.07 446	0.25 497	0.12 174	0.61 444	0.03 368	0.01 334	0.02 100	0.01 169	6.03 521	0.18 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

KMStereo	0.48 389	0.04 64	1.10 288	0.17 531	0.00 1	1.07 446	0.25 497	0.12 174	0.61 444	0.03 368	0.01 334	0.02 100	0.01 169	6.03 521	0.18 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

Consistency-Raft	0.39 352	0.30 374	2.53 481	0.14 522	0.03 438	0.90 345	0.04 427	1.36 422	0.59 400	0.00 1	0.02 418	0.02 100	1.15 515	0.33 288	0.43 450	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

DEmStereo	0.75 472	0.06 148	1.73 405	0.04 440	0.00 1	0.78 308	0.52 536	0.05 80	0.57 334	0.05 404	0.72 507	0.02 100	3.42 551	5.79 514	1.29 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

PFNet	0.60 447	0.11 241	2.08 444	0.00 1	0.30 549	1.16 500	0.00 1	0.29 259	0.59 400	0.01 203	0.24 474	0.02 100	0.00 1	6.58 547	0.23 403	0.10 537	0.00 1	0.00 1	0.04 480	0.14 457	0.05 442

RE-Stereo	0.47 382	0.03 39	0.77 182	0.12 513	0.00 1	1.07 446	0.26 500	0.19 213	0.60 425	0.01 203	0.00 1	0.02 100	0.00 1	6.18 529	0.18 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

TVStereo	0.47 382	0.03 39	0.77 182	0.12 513	0.00 1	1.07 446	0.26 500	0.19 213	0.60 425	0.01 203	0.00 1	0.02 100	0.00 1	6.18 529	0.18 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 412	0.13 262	1.14 297	0.10 499	0.00 1	1.17 503	0.10 470	0.28 258	0.61 444	0.01 203	0.00 1	0.02 100	0.12 415	6.22 537	0.22 398	0.00 1	0.09 542	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.01 199

test-2	0.13 155	0.24 343	0.83 212	0.00 1	0.14 517	0.86 335	0.01 338	0.09 140	0.11 143	0.01 203	0.01 334	0.02 100	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 542	0.00 1	0.00 1	0.16 477	0.01 199

GMM-Stereo	0.18 213	0.02 13	1.37 350	0.08 488	0.00 1	1.11 482	0.13 478	0.09 140	0.60 425	0.01 203	0.00 1	0.02 100	0.10 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

s12784h	0.21 236	0.05 105	0.81 205	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.02 384	1.36 422	0.56 288	0.01 203	0.34 486	0.02 100	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

raft+_RVC	0.14 169	0.37 415	0.96 253	0.00 1	0.16 524	0.64 273	0.03 407	0.05 80	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 297	0.03 188	0.07 294	0.00 1	0.07 535	0.00 1	0.00 1	0.05 334	0.16 531

CREStereo	0.10 111	0.06 148	0.51 99	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.00 1	0.20 224	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	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
NCCL2	0.29 297	0.50 464	1.52 381	0.00 1	0.00 1	0.81 317	0.00 1	0.45 289	0.22 212	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 297	2.14 353	0.06 283	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.00 1	0.01 109	0.03 386

DilatedVolume-Stereo	0.03 24	0.02 13	0.19 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 140	0.11 143	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.00 1	0.02 154	0.20 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.01 199

xyz-stereo	3.26 553	0.05 105	35.32 576	0.00 1	0.00 1	13.52 573	0.00 1	0.02 36	0.05 33	0.01 203	9.71 565	0.03 164	0.01 169	6.34 541	0.04 251	0.00 1	0.00 1	0.12 556	0.00 1	0.02 228	0.00 1

LG-G_1	0.06 60	0.07 183	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.23 111	0.00 1	0.02 36	0.56 288	0.06 413	0.00 1	0.03 164	0.00 1	0.03 188	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

LG-G	0.06 60	0.07 183	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.23 111	0.00 1	0.02 36	0.56 288	0.06 413	0.00 1	0.03 164	0.00 1	0.03 188	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

DFGA-Net	0.37 343	0.77 520	1.34 341	0.00 1	0.01 356	0.72 292	0.00 1	0.21 230	0.21 209	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.01 169	3.85 439	0.09 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 502	0.01 199

MM-Stereo_test2	0.14 169	0.06 148	1.48 377	0.07 480	0.00 1	0.52 218	0.00 1	0.08 126	0.03 5	0.13 460	0.00 1	0.03 164	0.02 240	0.02 154	0.07 294	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.01 438	0.19 495	0.04 421

MM-Stereo_test1	0.12 145	0.10 219	1.26 323	0.02 401	0.04 457	0.28 127	0.02 384	0.06 94	0.28 224	0.01 203	0.00 1	0.03 164	0.00 1	0.05 215	0.01 121	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.23 512	0.01 199

AIO_test	0.07 75	0.09 212	0.42 80	0.05 450	0.05 466	0.07 51	0.03 407	0.17 202	0.09 102	0.03 368	0.00 1	0.03 164	0.01 169	0.14 264	0.01 121	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.07 488	0.02 228	0.02 340

AIO-test2	0.30 300	0.63 495	0.91 243	0.08 488	0.13 514	0.55 235	0.01 338	1.15 402	0.60 425	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.04 334	0.89 324	0.04 251	0.87 563	0.00 1	0.00 1	0.01 438	0.03 288	0.05 442

AIO-test1	0.27 275	0.33 383	1.30 333	0.00 1	0.01 356	0.52 218	0.01 338	1.16 404	0.61 444	0.00 1	0.01 334	0.03 164	0.02 240	1.24 336	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 442	0.06 463

FACV-RUCA	0.11 131	0.06 148	0.50 98	0.03 421	0.10 497	0.10 62	0.00 1	0.07 115	0.62 499	0.03 368	0.04 430	0.03 164	0.14 419	0.03 188	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.06 547	0.00 1	0.20 502	0.11 509

tt45	0.08 86	0.03 39	0.41 74	0.00 1	0.00 1	0.83 326	0.00 1	0.02 36	0.06 39	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.01 169	0.00 1	0.13 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 356	0.01 199

ours_stereo	0.05 42	0.03 39	0.40 70	0.00 1	0.00 1	0.26 121	0.00 1	0.03 54	0.10 130	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.00 1	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 372	0.03 386

fffy	0.05 42	0.04 64	0.49 93	0.01 368	0.00 1	0.26 121	0.00 1	0.03 54	0.10 130	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 372	0.04 421

Pointernet	0.10 111	0.04 64	0.61 131	0.00 1	0.05 466	0.54 230	0.00 1	0.02 36	0.59 400	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 438	0.01 109	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 35	0.06 148	0.29 53	0.01 368	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.11 165	0.14 175	0.01 203	0.00 1	0.03 164	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 496	0.01 109	0.01 199

test_sample1	0.21 236	0.01 1	0.41 74	0.00 1	0.00 1	0.14 93	0.00 1	0.99 378	0.30 232	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.00 1	2.26 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

ACVNet-DCA	0.25 264	0.22 324	1.20 309	0.00 1	0.00 1	1.31 518	0.00 1	0.95 371	0.55 273	0.07 423	0.00 1	0.03 164	0.02 240	0.59 308	0.01 121	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

1test111	0.28 281	0.22 324	1.20 309	0.00 1	0.00 1	1.31 518	0.00 1	0.95 371	0.55 273	0.07 423	0.00 1	0.03 164	0.02 240	1.23 334	0.00 1	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

cc1	0.28 281	0.22 324	1.20 309	0.00 1	0.00 1	1.31 518	0.00 1	1.41 430	0.69 520	0.07 423	0.00 1	0.03 164	0.02 240	0.59 308	0.01 121	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.08 395	0.04 421

tt1	0.27 275	0.23 334	1.17 303	0.00 1	0.00 1	1.29 516	0.00 1	1.42 433	0.57 334	0.07 423	0.00 1	0.03 164	0.02 240	0.57 305	0.01 121	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.08 395	0.03 386

testlalala	0.14 169	0.08 198	0.75 173	0.00 1	0.08 488	1.06 407	0.01 338	0.23 236	0.29 228	0.12 456	0.00 1	0.03 164	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.13 512	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 145	0.41 435	0.91 243	0.05 450	0.03 438	0.51 212	0.04 427	0.13 181	0.11 143	0.01 203	0.00 1	0.03 164	0.02 240	0.06 222	0.10 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 438	0.03 288	0.03 386

CAS	0.10 111	0.05 105	0.46 89	0.00 1	0.00 1	1.03 387	0.00 1	0.21 230	0.09 102	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.01 169	0.01 73	0.02 171	0.08 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	0.10 111	0.10 219	0.59 126	0.01 368	0.01 356	1.06 407	0.00 1	0.03 54	0.09 102	0.02 337	0.00 1	0.03 164	0.02 240	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.02 456	0.05 334	0.01 199

DCANet-4	0.31 306	0.05 105	2.61 485	0.00 1	0.00 1	1.05 398	0.00 1	1.49 460	0.61 444	0.13 460	0.00 1	0.03 164	0.05 363	0.03 188	0.05 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 442

Sa-1000	0.31 306	0.26 357	0.93 247	0.00 1	0.18 532	1.08 459	0.01 338	2.59 538	0.56 288	0.00 1	0.09 452	0.03 164	0.00 1	0.18 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 512	0.11 432	0.00 1

SA	0.30 300	0.27 359	0.97 260	0.00 1	0.17 530	1.10 474	0.00 1	2.50 527	0.56 288	0.00 1	0.01 334	0.03 164	0.01 169	0.16 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 514	0.12 442	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 155	0.04 64	0.73 156	0.05 450	0.02 410	1.06 407	0.07 450	0.06 94	0.56 288	0.01 203	0.00 1	0.03 164	0.00 1	0.01 73	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

KYRaft	0.21 236	0.03 39	0.74 165	0.04 440	0.00 1	1.16 500	0.12 477	0.08 126	0.60 425	0.01 203	0.30 481	0.03 164	0.77 494	0.37 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

CREStereo++_RVC	0.10 111	0.06 148	0.78 193	0.00 1	0.00 1	1.00 377	0.00 1	0.10 157	0.08 73	0.00 1	0.01 334	0.03 164	0.00 1	0.01 73	0.03 204	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
TestStereo	0.31 306	0.22 324	1.36 348	0.00 1	0.00 1	0.27 124	0.00 1	0.06 94	0.04 23	0.01 203	0.00 1	0.03 164	0.01 169	4.27 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 145	0.25 349	0.79 197	0.00 1	0.00 1	0.92 355	0.00 1	0.18 208	0.08 73	0.00 1	0.21 472	0.03 164	0.00 1	0.01 73	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.13 155	0.36 408	0.94 250	0.00 1	0.18 532	0.62 258	0.02 384	0.07 115	0.07 54	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.03 297	0.03 188	0.05 267	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.06 356	0.04 421

test_xeample3	0.24 257	0.06 148	1.84 417	0.02 401	0.00 1	0.33 153	0.05 438	1.33 419	0.14 175	0.00 1	0.03 424	0.03 164	0.03 297	0.10 250	0.43 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 547	0.05 334	0.06 463

test_xeample	1.14 506	0.02 13	0.58 123	0.00 1	0.00 1	0.57 240	0.00 1	2.57 534	0.57 334	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.02 240	3.45 421	15.00 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 340

DSFCA	0.40 357	0.09 212	0.84 217	0.00 1	0.01 356	0.98 369	0.37 522	0.29 259	0.62 499	0.02 337	0.32 483	0.03 164	0.24 449	3.91 441	0.34 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

water-stereo	0.03 24	0.02 13	0.34 58	0.00 1	0.00 1	0.04 39	0.00 1	0.04 66	0.06 39	0.01 203	0.02 418	0.04 201	0.05 363	0.01 73	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.10 111	0.16 282	0.49 93	0.00 1	0.00 1	0.46 197	0.00 1	0.01 2	0.59 400	0.01 203	0.00 1	0.04 201	0.08 395	0.01 73	0.23 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.11 131	0.18 298	0.37 62	0.00 1	0.00 1	0.53 223	0.00 1	0.00 1	0.56 288	0.01 203	0.00 1	0.04 201	0.02 240	0.00 1	0.38 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

mms	0.04 35	0.04 64	0.35 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 80	0.10 130	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.02 240	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.06 356	0.09 498

test_sample5	0.39 352	0.10 219	1.42 363	0.00 1	0.00 1	0.45 192	0.00 1	2.14 508	0.57 334	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.00 1	3.06 397	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

testlalala2	0.25 264	0.07 183	1.64 395	0.00 1	0.00 1	0.82 320	0.00 1	1.66 475	0.57 334	0.01 203	0.00 1	0.04 201	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 554	0.01 109	0.00 1

DualNet	0.39 352	0.10 219	1.42 363	0.00 1	0.00 1	0.45 192	0.00 1	2.14 508	0.57 334	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.00 1	3.06 397	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

1111x	0.87 488	0.02 13	1.20 309	0.00 1	0.00 1	0.70 285	0.00 1	2.60 539	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.01 169	5.36 495	6.80 550	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

MaDis-Stereo	0.06 60	0.16 282	0.66 143	0.00 1	0.00 1	0.05 46	0.01 338	0.06 94	0.12 160	0.00 1	0.01 334	0.04 201	0.02 240	0.02 154	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

MIM_Stereo	0.10 111	0.32 379	0.90 238	0.00 1	0.03 438	0.29 130	0.00 1	0.11 165	0.11 143	0.02 337	0.00 1	0.04 201	0.01 169	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.03 491	0.00 1	0.00 1	0.11 432	0.08 485

LoS_RVC	0.05 42	0.05 105	0.41 74	0.00 1	0.00 1	0.16 96	0.00 1	0.17 202	0.07 54	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.01 169	0.04 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

TestStereo1	0.20 228	0.30 374	0.84 217	0.00 1	0.16 524	1.12 489	0.01 338	0.69 330	0.57 334	0.00 1	0.05 434	0.04 201	0.01 169	0.09 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 468	0.06 463

fff	0.28 281	0.37 415	1.20 309	0.00 1	0.01 356	1.05 398	0.00 1	1.48 454	0.61 444	0.13 460	0.00 1	0.04 201	0.60 480	0.02 154	0.05 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 442

ADStereo(finetuned)	0.34 325	0.37 415	2.24 453	0.00 1	0.00 1	1.04 395	0.00 1	1.49 460	0.61 444	0.08 434	0.00 1	0.04 201	0.74 491	0.03 188	0.09 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.05 442

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 363	0.52 475	3.02 504	0.00 1	0.00 1	0.57 240	0.00 1	1.15 402	0.60 425	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.14 419	1.51 341	0.76 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 169	0.33 383	1.23 320	0.00 1	0.01 356	0.47 201	0.00 1	0.27 254	0.11 143	0.01 203	0.00 1	0.04 201	0.00 1	0.08 241	0.00 1	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.24 514	0.00 1

SA-5K	0.20 228	0.30 374	0.84 217	0.00 1	0.16 524	1.12 489	0.01 338	0.69 330	0.57 334	0.00 1	0.05 434	0.04 201	0.01 169	0.09 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 468	0.06 463

HHNet	0.48 389	0.21 316	1.60 390	0.10 499	0.00 1	1.14 493	0.26 500	0.47 293	0.59 400	0.01 203	3.56 536	0.04 201	0.71 486	0.00 1	0.73 474	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 248	0.04 64	0.76 179	0.10 499	0.00 1	1.15 496	0.02 384	0.27 254	0.65 510	0.01 203	0.54 498	0.04 201	0.71 486	0.27 286	0.07 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

LMCR-Stereo	0.27 275	0.34 390	1.42 363	0.00 1	0.00 1	0.79 310	0.00 1	2.15 510	0.61 444	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.04 334	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 334	0.00 1

TANstereo	0.12 145	0.15 273	0.78 193	0.00 1	0.00 1	1.03 387	0.00 1	0.07 115	0.08 73	0.01 203	0.15 464	0.04 201	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCANet	0.25 264	0.37 415	1.20 309	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.00 1	1.49 460	0.61 444	0.08 434	0.00 1	0.04 201	0.00 1	0.02 154	0.10 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.05 442

csc	0.28 281	0.37 415	1.20 309	0.00 1	0.01 356	1.05 398	0.00 1	1.48 454	0.61 444	0.13 460	0.00 1	0.04 201	0.60 480	0.02 154	0.05 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 442

cscssc	0.28 281	0.37 415	1.20 309	0.00 1	0.01 356	1.05 398	0.00 1	1.48 454	0.61 444	0.13 460	0.00 1	0.04 201	0.60 480	0.02 154	0.05 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 442

AFF-stereo	0.18 213	0.42 437	0.77 182	0.00 1	0.00 1	0.91 353	0.00 1	0.41 282	0.65 510	0.05 404	0.00 1	0.04 201	0.05 363	0.06 222	0.04 251	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.19 495	0.01 199

FINET	0.51 412	0.36 408	2.40 466	0.00 1	0.00 1	0.27 124	0.00 1	2.06 501	1.49 547	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.04 334	3.38 419	0.10 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.02 340

PMTNet	0.11 131	0.07 183	0.60 130	0.00 1	0.00 1	1.05 398	0.04 427	0.16 194	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.00 1	0.03 188	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

iResNet	0.25 264	0.27 359	1.68 399	0.00 1	0.00 1	0.69 284	0.00 1	1.22 409	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.03 297	0.12 258	0.30 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 334	0.01 199

zero-FE	0.13 155	0.05 105	0.89 235	0.03 421	0.10 497	0.00 1	0.00 1	0.13 181	0.16 194	0.00 1	0.03 424	0.05 229	0.00 1	0.59 308	0.42 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 456	0.00 1	0.02 340

MLG-Stereo_test2	0.08 86	0.06 148	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.75 300	0.00 1	0.03 54	0.57 334	0.01 203	0.00 1	0.05 229	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

ISRNet	0.16 193	0.11 241	1.44 369	0.00 1	0.00 1	0.50 209	0.00 1	0.44 287	0.60 425	0.00 1	0.00 1	0.05 229	0.00 1	0.05 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

SCV_C0	0.09 97	0.16 282	0.63 134	0.00 1	0.00 1	0.29 130	0.00 1	0.12 174	0.09 102	0.01 203	0.00 1	0.05 229	0.03 297	0.07 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 520	0.09 414	0.02 340

WCG-NET（raft）	0.07 75	0.18 298	0.43 83	0.00 1	0.00 1	0.37 167	0.00 1	0.07 115	0.06 39	0.01 203	0.01 334	0.05 229	0.03 297	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.09 542	0.00 1	0.00 1	0.07 372	0.01 199

GCST	0.28 281	0.46 451	1.23 320	0.00 1	0.01 356	0.31 141	0.03 407	0.15 191	0.05 33	0.01 203	0.37 488	0.05 229	0.04 334	2.76 380	0.05 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 372	0.03 386

test_sample4	0.38 348	0.10 219	1.42 363	0.00 1	0.00 1	0.45 192	0.00 1	2.09 504	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.05 229	0.00 1	2.83 384	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

test_sample3	0.37 343	0.09 212	1.41 360	0.00 1	0.00 1	0.46 197	0.00 1	1.95 495	0.56 288	0.01 203	0.00 1	0.05 229	0.00 1	2.79 382	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

H2IRNET	0.14 169	0.19 309	1.11 292	0.00 1	0.00 1	1.07 446	0.01 338	0.13 181	0.14 175	0.00 1	0.00 1	0.05 229	0.01 169	0.01 73	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 468	0.01 199

GCAP-Stereo	0.11 131	0.28 364	0.71 151	0.00 1	0.00 1	0.83 326	0.00 1	0.08 126	0.09 102	0.01 203	0.00 1	0.05 229	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.02 478	0.00 1	0.00 1	0.06 356	0.01 199

Patchmatch Stereo++	0.13 155	0.04 64	0.73 156	0.05 450	0.01 356	1.06 407	0.08 459	0.06 94	0.56 288	0.01 203	0.00 1	0.05 229	0.00 1	0.01 73	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	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
ASMatch	0.59 445	0.10 219	1.66 397	0.13 520	0.04 457	1.07 446	0.00 1	0.10 157	0.64 507	0.06 413	0.44 491	0.05 229	0.87 500	6.32 540	0.27 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 438	0.00 1	0.00 1

SST-Stereo	0.51 412	0.02 13	0.74 165	0.05 450	0.19 536	1.09 468	0.49 533	0.26 248	0.61 444	0.04 394	0.00 1	0.05 229	0.58 477	6.12 525	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

iGMRVC	0.14 169	0.04 64	0.74 165	0.05 450	0.02 410	1.06 407	0.07 450	0.06 94	0.56 288	0.01 203	0.00 1	0.05 229	0.00 1	0.01 73	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

iRAFT	0.13 155	0.04 64	0.73 156	0.05 450	0.01 356	1.06 407	0.08 459	0.06 94	0.56 288	0.01 203	0.00 1	0.05 229	0.00 1	0.01 73	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

test-1	0.19 219	0.13 262	0.67 146	0.00 1	0.15 521	0.57 240	0.00 1	1.01 381	0.11 143	0.04 394	0.48 496	0.05 229	0.00 1	0.01 73	0.30 424	0.00 1	0.07 535	0.00 1	0.06 485	0.01 109	0.18 534

RAFT-IKP	0.14 169	0.04 64	0.75 173	0.05 450	0.01 356	1.06 407	0.08 459	0.05 80	0.56 288	0.01 203	0.00 1	0.05 229	0.00 1	0.01 73	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

RALCasStereoNet	0.16 193	0.35 401	0.84 217	0.00 1	0.00 1	0.32 147	0.03 407	0.16 194	0.56 288	0.02 337	0.07 448	0.05 229	0.08 395	0.13 261	0.08 309	0.00 1	0.31 563	0.00 1	0.00 1	0.07 372	0.11 509

RALAANet	0.13 155	0.51 469	0.95 251	0.00 1	0.00 1	0.32 147	0.01 338	0.38 274	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.05 229	0.09 399	0.02 154	0.12 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 456	0.10 425	0.00 1

222	1.95 532	0.03 39	0.41 74	0.00 1	0.00 1	0.58 243	0.00 1	2.64 541	0.57 334	0.02 337	0.00 1	0.05 229	0.02 240	3.34 418	31.23 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 340

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 219	0.33 383	0.84 217	0.00 1	0.02 410	1.06 407	0.00 1	0.45 289	0.59 400	0.03 368	0.00 1	0.05 229	0.06 380	0.04 202	0.07 294	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.17 484	0.01 199

DMCA	0.19 219	0.16 282	1.39 354	0.00 1	0.01 356	1.00 377	0.01 338	0.38 274	0.57 334	0.01 203	0.01 334	0.05 229	0.00 1	0.05 215	0.12 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.12 145	0.25 349	0.82 208	0.01 368	0.01 356	0.33 153	0.03 407	0.08 126	0.40 245	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.03 297	0.02 154	0.04 251	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.24 514	0.01 199

MSKI-zero shot	0.22 241	0.08 198	1.46 373	0.00 1	0.12 511	1.08 459	0.03 407	0.85 353	0.16 194	0.22 479	0.05 434	0.06 251	0.00 1	0.07 229	0.01 121	0.00 1	0.02 478	0.00 1	0.18 531	0.02 228	0.01 199

Selective-RAFT	0.13 155	0.04 64	0.51 99	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.00 1	0.04 66	0.57 334	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 534	0.04 312	0.00 1

test_5	0.26 269	0.35 401	1.35 344	0.01 368	0.22 543	0.80 313	0.01 338	0.81 346	0.58 388	0.12 456	0.00 1	0.06 251	0.01 169	0.61 312	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 457	0.16 531

DRaft	0.56 430	0.08 198	0.73 156	0.00 1	0.00 1	0.92 355	0.19 487	0.05 80	0.09 102	0.03 368	0.26 476	0.06 251	2.55 541	4.61 470	1.38 495	0.00 1	0.03 491	0.00 1	0.02 456	0.03 288	0.08 485

rafts_anoy	0.14 169	0.35 401	0.99 265	0.00 1	0.02 410	0.49 207	0.03 407	0.11 165	0.07 54	0.00 1	0.01 334	0.06 251	0.06 380	0.24 282	0.06 283	0.00 1	0.14 556	0.00 1	0.01 438	0.02 228	0.03 386

Anonymous3	0.19 219	0.07 183	1.33 339	0.00 1	0.00 1	1.12 489	0.00 1	0.56 308	0.56 288	0.01 203	0.00 1	0.06 251	0.00 1	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

HCRNet	0.32 315	0.10 219	0.81 205	0.00 1	0.00 1	1.10 474	0.00 1	0.39 277	0.59 400	0.01 203	0.01 334	0.06 251	0.03 297	3.24 407	0.05 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.02 340

tg	0.14 169	0.17 290	0.52 103	0.00 1	0.00 1	1.03 387	0.00 1	0.07 115	0.52 258	0.00 1	0.01 334	0.07 259	0.02 240	0.02 154	0.01 121	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.26 520	0.18 534

RAFT+CT+SA	0.26 269	0.34 390	1.11 292	0.02 401	0.27 547	1.10 474	0.00 1	0.70 333	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.07 259	0.01 169	0.36 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 566	0.11 432	0.22 547

PSM-adaLoss	0.14 169	0.04 64	0.73 156	0.05 450	0.02 410	1.06 407	0.08 459	0.05 80	0.56 288	0.01 203	0.00 1	0.07 259	0.00 1	0.01 73	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 169	0.04 64	0.73 156	0.05 450	0.01 356	1.06 407	0.06 444	0.05 80	0.56 288	0.01 203	0.00 1	0.07 259	0.00 1	0.01 73	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 169	0.04 64	0.75 173	0.05 450	0.02 410	1.06 407	0.08 459	0.06 94	0.57 334	0.01 203	0.00 1	0.07 259	0.00 1	0.01 73	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

RAFT_R40	0.49 396	0.03 39	0.74 165	0.05 450	0.15 521	1.09 468	0.32 513	0.27 254	0.59 400	0.02 337	0.03 424	0.07 259	0.30 456	6.12 525	0.11 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

ICVP	0.15 187	0.03 39	1.23 320	0.00 1	0.01 356	1.02 381	0.09 465	0.19 213	0.10 130	0.00 1	0.02 418	0.07 259	0.01 169	0.18 274	0.01 121	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EKT-Stereo	0.46 380	0.12 253	1.03 269	0.75 560	4.21 578	1.06 407	0.00 1	0.83 350	0.04 23	0.02 337	0.00 1	0.08 266	0.00 1	0.89 324	0.01 121	0.00 1	0.03 491	0.00 1	0.05 482	0.04 312	0.01 199

fast-acv-ft	0.29 297	0.37 415	3.76 526	0.06 474	0.01 356	0.28 127	0.17 482	0.06 94	0.21 209	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.09 399	0.10 250	0.23 403	0.01 501	0.00 1	0.03 533	0.01 438	0.26 520	0.01 199

CES	0.08 86	0.07 183	0.43 83	0.00 1	0.00 1	0.21 109	0.01 338	0.08 126	0.56 288	0.01 203	0.00 1	0.08 266	0.04 334	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 281	0.15 273	2.75 492	0.00 1	0.00 1	0.51 212	0.02 384	0.49 296	0.57 334	0.01 203	0.01 334	0.08 266	0.04 334	0.87 321	0.11 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

scenet	0.28 281	0.15 273	2.75 492	0.00 1	0.00 1	0.51 212	0.02 384	0.49 296	0.57 334	0.01 203	0.01 334	0.08 266	0.04 334	0.87 321	0.11 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

ssnet	0.28 281	0.15 273	2.75 492	0.00 1	0.00 1	0.51 212	0.02 384	0.49 296	0.57 334	0.01 203	0.01 334	0.08 266	0.04 334	0.87 321	0.11 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

iRaft-Stereo_5w	0.50 407	0.51 469	1.44 369	0.00 1	0.00 1	0.29 130	0.00 1	0.63 323	0.59 400	0.00 1	0.00 1	0.08 266	0.01 169	6.14 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 508	0.01 199

GrayStereo	0.46 380	0.01 1	0.71 151	0.10 499	0.00 1	1.12 489	2.67 566	0.20 224	0.59 400	0.00 1	0.00 1	0.08 266	3.76 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 306	0.48 459	2.47 474	0.00 1	0.03 438	0.78 308	0.03 407	0.06 94	0.08 73	0.01 203	0.01 334	0.08 266	0.33 461	1.59 344	0.16 369	0.00 1	0.02 478	0.01 506	0.00 1	0.01 109	0.01 199

iResNetv2_ROB	0.36 336	1.03 537	2.96 502	0.00 1	0.00 1	0.58 243	0.00 1	1.51 463	0.58 388	0.01 203	0.00 1	0.08 266	0.02 240	0.07 229	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 531	0.02 340

iResNet_ROB	0.30 300	0.66 499	1.41 360	0.00 1	0.00 1	0.70 285	0.00 1	0.79 342	0.57 334	0.04 394	0.01 334	0.08 266	0.01 169	1.55 343	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 356	0.00 1

U	1.61 527	0.01 1	0.28 50	0.00 1	7.20 581	9.87 568	0.00 1	0.04 66	0.02 1	0.01 203	0.00 1	0.09 277	0.00 1	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.00 1	9.53 582	5.08 580	0.01 109	0.00 1

RAFT-345	0.49 396	0.04 64	1.26 323	0.10 499	0.07 482	1.16 500	0.19 487	0.14 187	0.57 334	0.00 1	0.01 334	0.09 277	0.01 169	6.00 519	0.20 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

CFNet-RSSM	0.17 204	0.06 148	1.16 302	0.00 1	0.12 511	0.61 252	0.00 1	0.90 359	0.08 73	0.01 203	0.00 1	0.09 277	0.00 1	0.01 73	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 547	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.31 306	0.38 425	0.91 243	0.00 1	0.01 356	1.00 377	0.01 338	1.60 468	0.61 444	0.15 470	0.00 1	0.09 277	0.01 169	1.04 328	0.41 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

LG-Stereo	0.06 60	0.04 64	0.40 70	0.00 1	0.00 1	0.31 141	0.00 1	0.06 94	0.08 73	0.00 1	0.01 334	0.10 281	0.03 297	0.04 202	0.09 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 395	0.01 199

test_sample6	0.41 360	0.11 241	1.38 351	0.00 1	0.00 1	0.48 204	0.00 1	2.33 520	0.57 334	0.00 1	0.00 1	0.10 281	0.00 1	3.18 404	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

ToySt	0.12 145	0.15 273	0.92 246	0.00 1	0.00 1	0.46 197	0.00 1	0.41 282	0.10 130	0.00 1	0.00 1	0.10 281	0.00 1	0.07 229	0.19 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 456	0.04 312	0.02 340

RAFT-RH_RVC	0.96 496	0.13 262	1.35 344	0.02 401	0.05 466	1.06 407	0.00 1	0.06 94	0.55 273	0.01 203	9.57 564	0.10 281	0.00 1	6.00 519	0.30 424	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.02 456	0.01 109	0.00 1

UPFNet	0.18 213	0.05 105	1.11 292	0.00 1	0.00 1	0.48 204	0.00 1	1.11 395	0.48 251	0.00 1	0.00 1	0.10 281	0.00 1	0.10 250	0.10 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

anonymity	0.17 204	0.06 148	0.79 197	0.00 1	0.09 493	0.03 29	0.00 1	0.54 304	0.07 54	0.41 505	0.13 461	0.11 286	0.58 477	0.02 154	0.31 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 547	0.01 109	0.02 340

AACVNet	0.40 357	0.36 408	0.90 238	0.00 1	0.00 1	0.53 223	0.00 1	0.18 208	0.41 247	0.02 337	0.00 1	0.11 286	0.01 169	5.33 491	0.07 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 468	0.00 1

TRStereo	0.37 343	0.23 334	1.41 360	0.03 421	0.00 1	1.07 446	0.02 384	3.07 549	0.57 334	0.01 203	0.00 1	0.11 286	0.40 466	0.06 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 545	0.01 109	0.08 485

NRIStereo	0.17 204	0.03 39	0.73 156	0.04 440	0.01 356	1.15 496	0.33 517	0.03 54	0.59 400	0.04 394	0.01 334	0.11 286	0.01 169	0.10 250	0.03 204	0.00 1	0.02 478	0.00 1	0.00 1	0.06 356	0.09 498

GES	0.18 213	0.05 105	0.87 227	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.02 384	0.60 317	0.08 73	0.00 1	0.02 418	0.11 286	0.09 399	0.44 299	0.16 369	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

PS-NSSS	0.54 425	0.44 444	0.86 223	0.00 1	0.00 1	1.04 395	0.00 1	2.37 521	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.11 286	0.01 169	5.32 489	0.13 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

model_zeroshot	0.20 228	0.23 334	0.96 253	0.01 368	0.00 1	0.77 304	0.02 384	0.31 265	0.14 175	0.75 521	0.00 1	0.12 292	0.01 169	0.58 307	0.02 171	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.11 502	0.01 109	0.00 1

IPLG	0.51 412	0.38 425	1.60 390	0.02 401	0.00 1	1.11 482	0.07 450	1.48 454	0.57 334	0.05 404	0.00 1	0.12 292	0.15 425	4.58 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 432	0.00 1

CRE-IMP	0.16 193	0.03 39	0.75 173	0.05 450	0.01 356	1.11 482	0.34 518	0.04 66	0.56 288	0.02 337	0.00 1	0.12 292	0.00 1	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.08 485

SFCPSM	0.21 236	0.04 64	1.59 389	0.00 1	0.05 466	0.34 160	0.00 1	1.24 411	0.57 334	0.01 203	0.00 1	0.12 292	0.02 240	0.05 215	0.05 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 456	0.02 228	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 412	0.80 522	2.47 474	0.01 368	0.00 1	0.48 204	0.00 1	1.32 418	0.14 175	0.00 1	0.01 334	0.12 292	0.06 380	4.07 449	0.15 366	0.00 1	0.04 506	0.00 1	0.00 1	0.38 539	0.08 485

CFNet	0.56 430	0.50 464	1.58 387	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.01 338	1.08 391	0.57 334	0.00 1	0.01 334	0.12 292	0.01 169	5.87 516	0.19 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 453	0.02 340

MFMNet_re	0.24 257	0.74 511	2.31 457	0.53 555	0.00 1	0.17 99	0.01 338	0.02 36	0.59 400	0.01 203	0.03 424	0.12 292	0.00 1	0.07 229	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 495	0.01 199

MoCha-V2	0.09 97	0.08 198	0.61 131	0.05 450	0.06 476	0.15 94	0.00 1	0.11 165	0.08 73	0.07 423	0.00 1	0.13 299	0.00 1	0.02 154	0.04 251	0.00 1	0.13 555	0.00 1	0.20 537	0.04 312	0.01 199

AE-Stereo	0.17 204	0.05 105	0.79 197	0.03 421	0.09 493	1.06 407	0.00 1	0.57 310	0.06 39	0.08 434	0.00 1	0.13 299	0.00 1	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.06 534	0.00 1	0.23 547	0.08 395	0.04 421

Wz-Net-MNSev	0.48 389	0.76 518	3.11 510	0.00 1	0.00 1	0.23 111	0.00 1	1.07 389	0.61 444	0.01 203	0.01 334	0.13 299	0.13 418	3.12 399	0.34 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 334	0.01 199

IPLGR_C	0.35 331	0.81 524	2.03 434	0.10 499	0.01 356	0.90 345	0.21 490	1.46 451	0.61 444	0.02 337	0.01 334	0.13 299	0.07 390	0.14 264	0.17 373	0.00 1	0.05 521	0.01 506	0.02 456	0.17 484	0.04 421

ACRE	0.34 325	0.70 504	2.13 445	0.10 499	0.00 1	0.90 345	0.20 489	1.45 441	0.61 444	0.02 337	0.01 334	0.13 299	0.05 363	0.14 264	0.17 373	0.00 1	0.03 491	0.01 506	0.02 456	0.17 484	0.04 421

PSM-AAD	0.49 396	0.02 13	0.75 173	0.06 474	0.00 1	1.19 506	2.19 561	0.12 174	0.59 400	0.01 203	0.45 492	0.13 299	4.04 556	0.22 279	0.06 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

ccnet	0.49 396	0.05 105	1.26 323	0.01 368	0.08 488	0.72 292	0.18 484	1.18 407	0.35 237	0.45 508	0.68 505	0.13 299	0.39 465	3.54 425	0.74 475	0.01 501	0.00 1	0.02 522	0.00 1	0.02 228	0.01 199

DualNet (step1)	0.44 374	0.23 334	1.31 335	0.00 1	0.00 1	0.95 362	0.00 1	2.28 516	0.57 334	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.00 1	1.45 339	0.07 294	0.32 551	0.00 1	1.06 571	0.33 567	0.01 109	0.01 199

test_sample9	1.51 523	0.23 334	1.31 335	0.00 1	0.00 1	0.95 362	0.00 1	2.28 516	0.57 334	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.00 1	3.30 414	7.04 551	0.32 551	12.66 584	1.06 571	0.33 567	0.01 109	0.01 199

test_sample7	0.28 281	0.08 198	0.76 179	0.02 401	0.00 1	0.19 102	0.00 1	2.28 516	0.57 334	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.00 1	1.45 339	0.07 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

MyStereo8	0.28 281	0.37 415	2.57 483	0.02 401	0.00 1	1.23 510	0.00 1	0.26 248	0.15 187	0.02 337	0.05 434	0.14 306	0.04 334	0.24 282	0.05 267	0.00 1	0.11 550	0.00 1	0.01 438	0.04 312	0.21 545

CIPLG	0.33 317	0.75 512	1.79 413	0.10 499	0.01 356	0.93 360	0.21 490	1.45 441	0.61 444	0.02 337	0.01 334	0.14 306	0.06 380	0.13 261	0.17 373	0.00 1	0.04 506	0.01 506	0.01 438	0.17 484	0.04 421

iRaftStereo_RVC	0.10 111	0.20 313	0.57 122	0.00 1	0.00 1	0.52 218	0.00 1	0.05 80	0.07 54	0.00 1	0.01 334	0.14 306	0.03 297	0.02 154	0.01 121	0.00 1	0.03 491	0.00 1	0.00 1	0.25 518	0.20 541

GEStereo_RVC	0.43 370	0.38 425	1.10 288	0.01 368	0.00 1	1.02 381	0.00 1	1.94 494	0.57 334	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.01 169	3.25 412	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 395	0.02 340

CC-Net-ROB	0.64 455	0.50 464	1.13 296	0.07 480	0.00 1	1.08 459	0.01 338	2.58 536	0.56 288	0.01 203	0.00 1	0.14 306	0.01 169	5.73 511	0.12 345	0.50 555	0.00 1	0.21 561	0.00 1	0.09 414	0.02 340

HITNet	0.19 219	0.55 485	1.36 348	0.00 1	0.00 1	0.25 117	0.00 1	1.09 393	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.02 240	0.02 154	0.14 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 334	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-RUCA	0.20 228	0.04 64	0.49 93	0.06 474	0.11 505	0.79 310	0.31 512	0.21 230	0.17 200	0.10 449	0.11 457	0.15 315	0.24 449	0.16 271	0.20 393	0.04 525	0.12 552	0.20 558	0.22 545	0.17 484	0.19 538

GCAP-BAT	0.19 219	0.08 198	0.90 238	0.01 368	0.07 482	0.87 339	0.03 407	0.16 194	0.06 39	0.36 499	0.45 492	0.15 315	0.05 363	0.08 241	0.31 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 514	0.00 1	0.00 1

SMFormer	0.33 317	0.10 219	1.04 271	0.00 1	0.00 1	0.03 29	0.00 1	1.45 441	0.55 273	0.00 1	0.00 1	0.15 315	0.00 1	3.24 407	0.09 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.02 340

tta	0.33 317	0.10 219	1.04 271	0.00 1	0.00 1	0.03 29	0.00 1	1.45 441	0.55 273	0.00 1	0.00 1	0.15 315	0.00 1	3.24 407	0.09 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.01 199

qqq1	0.33 317	0.10 219	1.04 271	0.00 1	0.00 1	0.03 29	0.00 1	1.45 441	0.55 273	0.00 1	0.00 1	0.15 315	0.00 1	3.24 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.01 199

fff1	0.33 317	0.10 219	1.04 271	0.00 1	0.00 1	0.03 29	0.00 1	1.45 441	0.55 273	0.00 1	0.00 1	0.15 315	0.00 1	3.24 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.01 199

StereoVision	0.16 193	0.25 349	1.07 287	0.00 1	0.00 1	0.47 201	0.01 338	0.18 208	0.61 444	0.00 1	0.29 480	0.15 315	0.02 240	0.07 229	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.01 199

CSP-Net	0.37 343	0.10 219	0.54 113	0.00 1	0.00 1	0.50 209	0.00 1	0.64 325	0.13 169	0.00 1	0.00 1	0.15 315	0.02 240	5.27 487	0.06 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 334	0.00 1

IPLGR	0.43 370	0.17 290	2.05 440	0.02 401	0.02 410	1.08 459	0.04 427	1.62 473	0.57 334	0.09 443	0.00 1	0.15 315	0.22 445	2.62 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 312	0.00 1

z-ln-s-r	0.71 466	0.44 444	2.91 501	0.00 1	0.00 1	0.29 130	0.00 1	1.77 485	0.61 444	0.00 1	0.00 1	0.16 324	0.00 1	4.44 464	3.56 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 372	0.00 1

G2L-ROB	0.29 297	0.47 456	1.48 377	0.00 1	0.00 1	0.80 313	0.00 1	0.08 126	0.16 194	0.00 1	0.00 1	0.16 324	0.00 1	2.60 373	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 356	0.00 1

LoS	0.14 169	0.07 183	0.66 143	0.02 401	0.00 1	1.05 398	0.01 338	0.07 115	0.57 334	0.01 203	0.01 334	0.16 324	0.04 334	0.04 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
FADNet	0.55 427	0.75 512	2.42 470	0.00 1	0.01 356	0.82 320	0.00 1	0.88 356	0.54 267	0.01 203	0.01 334	0.16 324	0.16 427	4.49 466	0.09 315	0.18 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 544	0.00 1

ADCRef	0.92 492	0.48 459	3.35 515	0.02 401	0.02 410	0.90 345	0.32 513	0.61 321	0.65 510	0.72 518	0.17 465	0.17 328	0.82 497	2.15 355	7.95 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 372	0.03 386

XPNet_ROB	0.37 343	0.34 390	1.01 266	0.01 368	0.00 1	0.96 365	0.00 1	1.11 395	0.46 250	0.00 1	0.00 1	0.17 328	0.02 240	2.73 378	0.54 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

ETE_ROB	0.31 306	0.34 390	0.89 235	0.00 1	0.00 1	0.97 367	0.01 338	1.45 441	0.57 334	0.02 337	0.00 1	0.17 328	0.02 240	1.75 345	0.07 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIPNet	0.34 325	0.35 401	1.56 385	0.02 401	0.00 1	1.11 482	0.09 465	1.57 465	0.65 510	0.11 453	0.05 434	0.18 331	0.19 435	0.74 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 438	0.06 356	0.01 199

RAFT	0.12 145	0.43 440	0.79 197	0.01 368	0.02 410	0.10 62	0.07 450	0.06 94	0.27 223	0.00 1	0.01 334	0.18 331	0.04 334	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.02 478	0.00 1	0.01 438	0.37 538	0.01 199

ARAFT	0.58 441	0.75 512	2.78 495	0.00 1	0.00 1	1.20 508	0.00 1	2.26 514	0.57 334	0.05 404	0.00 1	0.18 331	0.03 297	3.54 425	0.04 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 495	0.04 421

RAFT + AFF	0.60 447	0.75 512	1.04 271	0.00 1	0.00 1	1.10 474	0.06 444	1.45 441	0.57 334	0.02 337	0.00 1	0.18 331	1.43 523	4.80 475	0.15 366	0.00 1	0.17 560	0.00 1	0.00 1	0.27 526	0.08 485

MMNet	0.23 248	0.18 298	1.84 417	0.00 1	0.00 1	0.67 279	0.00 1	0.59 315	0.59 400	0.00 1	0.01 334	0.18 331	0.09 399	0.26 285	0.12 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

Gwc-CoAtRS	0.12 145	0.06 148	1.17 303	0.00 1	0.11 505	0.41 173	0.00 1	0.20 224	0.04 23	0.01 203	0.00 1	0.18 331	0.00 1	0.01 73	0.06 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 531	0.01 109	0.00 1

DRN-Test	0.43 370	0.13 262	1.95 430	0.03 421	0.09 493	0.61 252	0.00 1	1.43 438	0.61 444	0.00 1	0.00 1	0.18 331	0.04 334	3.32 416	0.11 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

GMStereo_Zeroshot	0.07 75	0.04 64	0.80 202	0.08 488	0.00 1	0.03 29	0.00 1	0.05 80	0.10 130	0.00 1	0.03 424	0.19 338	0.03 297	0.00 1	0.05 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

CrosDoStereo	1.10 502	0.08 198	1.43 367	0.00 1	0.05 466	0.63 269	5.86 574	0.60 317	0.38 240	0.26 483	1.21 520	0.19 338	3.02 546	6.61 549	1.64 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 356	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 502	0.08 198	1.43 367	0.00 1	0.05 466	0.63 269	5.86 574	0.60 317	0.38 240	0.26 483	1.21 520	0.19 338	3.02 546	6.61 549	1.64 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 356	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 269	0.75 512	1.33 339	0.00 1	0.00 1	0.99 375	0.00 1	1.04 384	0.61 444	0.01 203	0.00 1	0.19 338	0.02 240	0.07 229	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 508	0.01 199

zh-mn7	1.13 505	2.13 570	10.00 563	0.00 1	0.00 1	0.74 295	0.01 338	1.22 409	0.61 444	0.07 423	0.00 1	0.20 342	0.06 380	5.32 489	2.13 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 395	0.01 199

TCMNet	0.49 396	0.43 440	3.03 506	0.06 474	0.01 356	0.58 243	0.04 427	0.92 364	0.62 499	0.00 1	0.00 1	0.20 342	0.02 240	3.64 429	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.00 1	0.18 493	0.07 478

Reg-Stereo(zero)	0.23 248	0.02 13	1.54 384	0.00 1	0.07 482	0.81 317	0.09 465	0.10 157	0.16 194	0.00 1	0.11 457	0.20 342	0.82 497	0.17 273	0.28 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 494	0.01 109	0.06 463

111	0.30 300	0.66 499	1.20 309	0.00 1	0.01 356	1.06 407	0.03 407	1.60 468	0.59 400	0.27 487	0.00 1	0.20 342	0.05 363	0.08 241	0.07 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 372	0.12 519

STTStereo	0.24 257	0.28 364	1.68 399	0.00 1	0.00 1	0.84 330	0.03 407	0.16 194	0.08 73	0.02 337	0.00 1	0.20 342	0.03 297	1.54 342	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HART	0.12 145	0.17 290	0.88 231	0.00 1	0.00 1	0.04 39	0.00 1	0.09 140	0.57 334	0.07 423	0.01 334	0.21 347	0.01 169	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.11 550	0.00 1	0.00 1	0.17 484	0.03 386

ITSA-stereo	0.44 374	0.06 148	0.97 260	0.03 421	0.00 1	1.08 459	0.06 444	1.42 433	0.09 102	0.01 203	0.00 1	0.21 347	0.50 470	3.91 441	0.38 440	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.01 438	0.03 288	0.01 199

gcap-zeroshot	0.18 213	0.22 324	1.03 269	0.07 480	0.10 497	0.77 304	0.00 1	0.26 248	0.63 504	0.00 1	0.00 1	0.21 347	0.01 169	0.15 269	0.02 171	0.00 1	0.04 506	0.00 1	0.17 527	0.00 1	0.00 1

Any-RAFT	0.17 204	0.04 64	0.93 247	0.00 1	0.00 1	1.10 474	0.00 1	0.99 378	0.03 5	0.01 203	0.00 1	0.21 347	0.00 1	0.07 229	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 516	0.59 491	8.62 560	0.02 401	0.09 493	0.90 345	0.00 1	1.34 420	6.72 563	0.22 479	0.01 334	0.21 347	0.14 419	5.64 506	1.99 508	0.00 1	0.00 1	0.01 506	0.02 456	0.14 457	0.02 340

AnyNet_C32	1.44 521	1.47 560	6.09 548	0.12 513	0.19 536	1.74 534	1.11 553	0.84 351	0.56 288	1.30 535	0.46 495	0.21 347	0.59 479	2.74 379	11.09 564	0.02 517	0.00 1	0.06 547	0.00 1	0.16 477	0.05 442

HSM-Net_RVC	0.52 422	0.06 148	1.45 371	0.00 1	0.00 1	0.61 252	0.00 1	3.83 554	0.52 258	0.14 468	0.00 1	0.22 353	0.03 297	3.50 423	0.04 251	0.01 501	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
knoymous	0.09 97	0.04 64	1.04 271	0.00 1	0.00 1	0.11 68	0.00 1	0.23 236	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.23 354	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.34 325	0.61 493	4.26 534	0.00 1	0.00 1	0.49 207	0.00 1	0.26 248	0.61 444	0.00 1	0.01 334	0.23 354	0.03 297	0.10 250	0.16 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

DAS	0.49 396	0.05 105	1.29 330	0.00 1	0.00 1	0.07 51	0.00 1	1.25 412	0.61 444	1.18 533	0.00 1	0.24 356	0.03 297	4.76 473	0.22 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.01 199

SepStereo	0.45 376	0.05 105	1.29 330	0.00 1	0.00 1	0.07 51	0.00 1	1.25 412	0.61 444	1.18 533	0.00 1	0.24 356	0.03 297	3.93 444	0.22 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.01 199

SACVNet	0.42 363	0.29 370	1.10 288	0.00 1	0.00 1	1.02 381	0.00 1	0.78 339	0.29 228	0.03 368	0.00 1	0.24 356	0.02 240	4.27 460	0.07 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 502	0.01 199

FENet	0.23 248	0.05 105	1.39 354	0.00 1	0.00 1	1.00 377	0.00 1	0.80 344	0.57 334	0.00 1	0.00 1	0.24 356	0.04 334	0.23 281	0.18 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

FADNet-RVC-Resample	0.51 412	0.82 525	3.08 509	0.04 440	0.04 457	0.42 180	0.09 465	1.16 404	0.34 236	0.00 1	0.03 424	0.24 356	0.05 363	3.16 401	0.13 352	0.07 531	0.12 552	0.05 544	0.02 456	0.08 395	0.20 541

CoDeX	0.36 336	0.24 343	1.39 354	0.00 1	0.01 356	0.29 130	0.00 1	1.58 467	0.57 334	0.00 1	0.00 1	0.25 361	0.07 390	2.82 383	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 360	0.54 479	1.69 401	0.00 1	0.00 1	0.92 355	0.00 1	0.27 254	0.53 263	0.00 1	0.00 1	0.25 361	0.03 297	3.43 420	0.47 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 334	0.03 386

MyStereo05	0.28 281	0.13 262	2.37 464	0.01 368	0.00 1	1.09 468	0.00 1	1.02 382	0.45 249	0.04 394	0.01 334	0.26 363	0.14 419	0.00 1	0.06 283	0.00 1	0.05 521	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.04 421

iRaft-Stereo_20w	0.38 348	0.11 241	1.91 426	0.12 513	0.04 457	0.70 285	0.24 494	1.72 481	0.16 194	0.41 505	0.00 1	0.26 363	1.04 507	0.41 296	0.24 407	0.00 1	0.04 506	0.00 1	0.14 514	0.02 228	0.09 498

FADNet_RVC	0.60 447	0.83 526	2.50 476	0.00 1	0.00 1	1.09 468	0.00 1	1.29 414	0.50 253	0.02 337	0.05 434	0.26 363	0.03 297	3.17 403	0.25 411	0.21 544	0.26 562	0.08 551	0.28 564	0.53 547	0.55 563

STTRV1_RVC	0.67 460	0.21 316	2.32 458	0.00 1	0.00 1	0.58 243	0.01 338	1.05 385	0.59 400	0.01 203	0.51 497	0.26 363	0.18 434	6.05 523	0.27 419	0.26 547	1.07 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 386

w-ln-seven-2	0.73 470	0.75 512	5.30 545	0.00 1	0.00 1	0.35 163	0.00 1	0.91 361	0.64 507	0.00 1	0.00 1	0.27 367	0.05 363	4.19 455	1.96 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 453	0.02 340

TDLM	0.49 396	0.39 430	1.02 267	0.00 1	0.00 1	1.08 459	0.01 338	0.36 271	0.58 388	0.14 468	0.00 1	0.27 367	0.19 435	5.46 499	0.20 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 453	0.01 199

MLCV	0.23 248	0.46 451	1.15 298	0.00 1	0.00 1	0.45 192	0.00 1	0.57 310	0.15 187	0.09 443	0.00 1	0.27 367	0.03 297	1.09 329	0.25 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 334	0.00 1

psm_up	0.39 352	0.25 349	1.04 271	0.00 1	0.00 1	0.82 320	0.00 1	1.88 489	0.57 334	0.00 1	0.00 1	0.28 370	0.01 169	2.78 381	0.09 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 356	0.00 1

ttt	0.70 463	0.02 13	0.78 193	0.00 1	0.00 1	0.62 258	0.00 1	2.50 527	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.29 371	0.01 169	4.18 454	5.00 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

EAI-Stereo	0.70 463	0.03 39	0.84 217	0.13 520	0.20 541	0.87 339	2.23 562	2.05 498	0.29 228	0.72 518	4.60 540	0.29 371	0.55 475	0.39 295	0.44 452	0.00 1	0.07 535	0.00 1	0.29 565	0.01 109	0.08 485

aanetorigin	0.86 487	0.36 408	3.45 520	0.11 509	0.13 514	0.39 170	0.93 551	0.13 181	0.14 175	3.38 552	1.21 520	0.29 371	2.01 536	2.87 386	1.35 494	0.02 517	0.00 1	0.02 522	0.05 482	0.30 532	0.08 485

BEATNet_4x	0.24 257	0.51 469	1.71 404	0.00 1	0.00 1	0.31 141	0.00 1	0.99 378	0.31 233	0.00 1	0.00 1	0.29 371	0.03 297	0.22 279	0.35 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.02 340

GANetREF_RVC	0.54 425	0.70 504	2.06 442	0.00 1	0.00 1	1.14 493	0.00 1	1.61 470	0.58 388	0.00 1	0.01 334	0.29 371	0.04 334	4.21 457	0.06 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.02 340
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
PWC_ROB	0.62 452	0.54 479	3.22 513	0.00 1	0.00 1	0.22 110	0.00 1	2.18 511	0.61 444	0.00 1	0.20 470	0.29 371	0.03 297	3.46 422	1.22 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 541	0.01 199

CroCo-Stereo	0.13 155	0.16 282	0.40 70	0.00 1	0.00 1	0.03 29	0.00 1	0.98 376	0.57 334	0.00 1	0.01 334	0.31 377	0.03 297	0.01 73	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	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
GANet-RSSM	0.34 325	0.29 370	0.97 260	0.00 1	0.00 1	1.05 398	0.00 1	0.22 235	0.15 187	0.03 368	0.00 1	0.31 377	0.00 1	3.62 427	0.14 361	0.00 1	0.00 1	0.03 533	0.00 1	0.05 334	0.01 199

AdaStereo	0.20 228	0.06 148	0.86 223	0.00 1	0.00 1	0.25 117	0.00 1	1.71 480	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.31 377	0.01 169	0.11 256	0.11 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	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.
G2L-Stereo	0.41 360	0.45 449	1.90 424	0.00 1	0.00 1	0.58 243	0.00 1	0.40 279	0.12 160	0.00 1	0.00 1	0.33 380	0.05 363	4.09 450	0.05 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 457	0.00 1

MyStereo04	0.26 269	0.12 253	2.34 459	0.00 1	0.00 1	0.98 369	0.00 1	0.84 351	0.20 207	0.06 413	0.01 334	0.33 380	0.11 412	0.00 1	0.06 283	0.00 1	0.05 521	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.04 421

NVstereo2D	0.45 376	0.11 241	1.91 426	0.00 1	0.00 1	0.59 249	0.00 1	1.39 429	0.61 444	0.03 368	0.00 1	0.33 380	0.00 1	3.94 445	0.07 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet	0.42 363	0.50 464	2.50 476	0.02 401	0.06 476	0.51 212	0.00 1	0.34 267	0.61 444	0.00 1	0.00 1	0.33 380	0.02 240	2.87 386	0.50 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.02 340

APVNet	0.51 412	0.21 316	2.43 472	0.00 1	0.00 1	0.94 361	0.00 1	0.45 289	0.62 499	0.01 203	0.01 334	0.34 384	0.03 297	4.59 468	0.27 419	0.00 1	0.00 1	0.03 533	0.00 1	0.15 468	0.02 340

SuperB	1.85 531	1.06 538	10.54 565	0.02 401	0.01 356	0.90 345	0.78 547	1.75 484	0.64 507	0.05 404	0.05 434	0.34 384	0.89 502	5.29 488	5.80 545	0.01 501	0.00 1	0.02 522	0.02 456	8.71 581	0.06 463

SHD	0.50 407	0.51 469	3.61 522	0.05 450	0.00 1	0.01 10	0.01 338	0.72 334	0.61 444	1.57 539	0.00 1	0.34 384	0.09 399	1.79 347	0.49 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 438	0.09 414	0.03 386

UCFNet_RVC	0.20 228	0.32 379	0.88 231	0.00 1	0.00 1	1.02 381	0.00 1	0.20 224	0.29 228	0.01 203	0.00 1	0.34 384	0.02 240	0.81 317	0.05 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	0.51 412	0.12 253	1.83 415	0.00 1	0.00 1	0.62 258	0.00 1	0.06 94	0.11 143	0.00 1	0.23 473	0.35 388	0.04 334	6.42 545	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 520	0.03 386

GANet-ADL	0.16 193	0.06 148	1.18 307	0.00 1	0.01 356	0.83 326	0.00 1	0.23 236	0.07 54	0.00 1	0.30 481	0.35 388	0.00 1	0.07 229	0.10 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 312	0.01 199

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 331	0.49 463	2.00 432	0.00 1	0.02 410	0.96 365	0.00 1	0.55 307	0.18 204	0.03 368	0.00 1	0.35 388	0.10 407	2.37 366	0.01 121	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.
PWCDC_ROB	0.94 494	0.91 533	2.52 479	0.00 1	0.00 1	1.15 496	0.00 1	2.11 505	1.18 540	0.00 1	8.99 559	0.35 388	0.09 399	0.64 314	0.40 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 546	0.03 386

z-mn7	0.88 489	1.64 561	5.54 547	0.00 1	0.00 1	0.56 237	0.07 450	0.92 364	0.61 444	0.00 1	0.06 444	0.36 392	0.05 363	5.64 506	1.97 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 432	0.02 340

coex_refinement	0.33 317	0.44 444	0.97 260	0.05 450	0.00 1	0.54 230	0.04 427	0.72 334	0.15 187	0.02 337	0.00 1	0.36 392	0.16 427	3.05 396	0.13 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.01 199

BSDual-CNN	0.28 281	0.05 105	0.54 113	0.00 1	0.00 1	1.07 446	0.00 1	2.43 524	0.58 388	0.30 491	0.09 452	0.36 392	0.03 297	0.01 73	0.08 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 241	0.05 105	0.54 113	0.00 1	0.00 1	1.05 398	0.00 1	1.73 482	0.58 388	0.00 1	0.00 1	0.36 392	0.03 297	0.01 73	0.08 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

FTStereo	0.78 475	0.01 1	1.27 328	0.12 513	0.00 1	1.15 496	2.80 567	0.09 140	0.61 444	0.16 471	5.93 547	0.36 392	2.56 542	0.53 304	0.01 121	0.07 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 382	0.11 241	5.03 544	0.00 1	0.00 1	0.70 285	0.00 1	1.98 497	0.61 444	0.01 203	0.00 1	0.36 392	0.33 461	0.18 274	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.02 340

RTSC	0.70 463	0.71 508	3.19 511	0.01 368	0.00 1	0.20 105	0.00 1	0.81 346	0.60 425	0.29 489	0.36 487	0.36 392	0.04 334	2.04 350	4.87 539	0.00 1	0.03 491	0.00 1	0.02 456	0.28 529	0.11 509

CVANet_RVC	0.53 423	0.32 379	1.26 323	0.00 1	0.00 1	0.98 369	0.00 1	0.72 334	0.55 273	0.35 498	0.12 460	0.36 392	0.14 419	5.53 501	0.08 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 477	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 300	0.19 309	1.78 411	0.00 1	0.00 1	1.03 387	0.00 1	2.08 503	0.28 224	0.00 1	0.00 1	0.37 400	0.04 334	0.02 154	0.09 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 386

UNet	0.26 269	0.18 298	2.41 468	0.00 1	0.00 1	0.71 289	0.00 1	0.39 277	0.60 425	0.00 1	0.00 1	0.37 400	0.02 240	0.45 300	0.09 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.45 376	0.56 487	1.74 409	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.00 1	0.65 326	0.55 273	0.18 475	0.00 1	0.37 400	0.00 1	3.70 434	0.04 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 395	0.02 340

cross-raft	0.15 187	0.05 105	1.46 373	0.00 1	0.01 356	0.37 167	0.07 450	0.40 279	0.02 1	0.02 337	0.00 1	0.38 403	0.00 1	0.02 154	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 502	0.01 109	0.02 340

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 382	0.43 440	1.04 271	0.11 509	0.00 1	1.10 474	0.00 1	0.80 344	0.54 267	0.00 1	0.05 434	0.38 403	0.03 297	3.50 423	0.14 361	0.88 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 432	0.20 541

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 193	0.09 212	0.61 131	0.00 1	0.01 356	0.90 345	0.00 1	0.14 187	0.14 175	0.08 434	0.00 1	0.39 405	0.02 240	0.15 269	0.38 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 524	0.01 109	0.03 386

AASNet	0.27 275	0.47 456	1.56 385	0.00 1	0.00 1	0.91 353	0.00 1	0.58 313	0.58 388	0.00 1	0.00 1	0.39 405	0.02 240	0.33 288	0.13 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 518	0.06 463

DeepPruner_ROB	0.23 248	0.37 415	1.26 323	0.00 1	0.00 1	1.11 482	0.03 407	0.20 224	0.07 54	0.00 1	0.00 1	0.39 405	0.03 297	1.12 330	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 312	0.00 1

iinet-f	0.48 389	0.57 488	4.45 538	0.00 1	0.01 356	0.77 304	0.00 1	1.48 454	0.61 444	0.01 203	0.00 1	0.40 408	0.44 467	0.38 294	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 537	0.01 199

IER	0.14 169	0.09 212	1.29 330	0.00 1	0.00 1	0.62 258	0.00 1	0.17 202	0.10 130	0.00 1	0.00 1	0.40 408	0.02 240	0.11 256	0.04 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

PSMNet-RSSM	0.36 336	0.36 408	0.93 247	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.00 1	0.50 299	0.53 263	0.04 394	0.00 1	0.40 408	0.00 1	3.33 417	0.06 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.01 199

zh-sn7	1.20 510	2.23 573	8.48 559	0.00 1	0.00 1	0.68 283	0.05 438	1.30 416	0.61 444	0.00 1	0.04 430	0.41 411	0.21 442	5.33 491	4.51 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 457	0.07 478

Wz-Net-SNSev	0.78 475	1.10 540	6.27 551	0.00 1	0.00 1	0.27 124	0.00 1	0.95 371	0.61 444	0.00 1	0.01 334	0.41 411	0.10 407	4.92 478	0.81 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 484	0.03 386

anonymousa	0.14 169	0.15 273	1.74 409	0.00 1	0.00 1	0.28 127	0.00 1	0.01 2	0.11 143	0.00 1	0.01 334	0.42 413	0.02 240	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 480	0.00 1	0.02 340

CRFU-Net	0.40 357	0.12 253	1.50 380	0.14 522	0.01 356	0.90 345	0.00 1	0.42 284	0.14 175	0.00 1	0.00 1	0.42 413	1.94 532	2.15 355	0.12 345	0.00 1	0.00 1	0.03 533	0.00 1	0.03 288	0.00 1

PA-Net	0.57 436	0.50 464	2.73 491	0.03 421	0.06 476	0.89 343	0.02 384	0.66 327	0.63 504	0.00 1	0.00 1	0.43 415	0.07 390	4.82 476	0.55 466	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.04 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.36 336	0.38 425	2.34 459	0.03 421	0.03 438	0.92 355	0.15 480	0.53 301	0.65 510	0.09 443	0.01 334	0.44 416	0.06 380	0.82 318	0.30 424	0.01 501	0.00 1	0.04 541	0.00 1	0.27 526	0.04 421

YMNet_1	0.36 336	0.38 425	2.34 459	0.03 421	0.03 438	0.92 355	0.15 480	0.53 301	0.65 510	0.09 443	0.01 334	0.44 416	0.06 380	0.82 318	0.30 424	0.01 501	0.00 1	0.04 541	0.00 1	0.27 526	0.04 421

RAFT-Test	0.20 228	0.09 212	1.34 341	0.00 1	0.12 511	0.39 170	0.10 470	0.72 334	0.25 220	0.08 434	0.00 1	0.44 416	0.00 1	0.05 215	0.13 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 554	0.01 109	0.01 199

raft_robust	0.56 430	0.36 408	0.87 227	0.00 1	0.15 521	0.64 273	0.00 1	2.20 512	0.56 288	0.00 1	0.01 334	0.44 416	1.18 517	4.46 465	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 520	0.09 414	0.03 386

PASM	0.51 412	0.32 379	3.07 508	0.00 1	0.00 1	0.31 141	0.00 1	0.46 292	0.12 160	0.03 368	0.00 1	0.44 416	0.02 240	5.22 486	0.04 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 442	0.03 386

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 469	0.42 437	4.27 536	0.20 542	0.26 546	0.47 201	0.00 1	0.54 304	0.16 194	0.40 504	5.35 544	0.45 421	0.97 503	0.25 284	0.25 411	0.00 1	0.05 521	0.00 1	0.26 558	0.12 442	0.02 340

DPSNet	1.25 514	0.28 364	5.34 546	0.28 548	0.07 482	1.50 524	0.00 1	3.53 552	0.69 520	0.03 368	0.00 1	0.45 421	2.10 537	5.67 508	4.61 536	0.02 517	0.04 506	0.00 1	0.02 456	0.23 512	0.09 498

XQC	0.68 461	0.72 510	3.82 528	0.06 474	0.00 1	0.39 170	0.01 338	1.92 492	0.61 444	0.03 368	0.01 334	0.46 423	0.21 442	2.84 385	2.26 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 438	0.15 468	0.05 442

PSMNet-ADL	0.35 331	0.05 105	0.65 140	0.00 1	0.00 1	1.03 387	0.00 1	0.59 315	0.09 102	0.00 1	0.07 448	0.47 424	0.01 169	3.66 432	0.30 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.02 340

HGLStereo	0.28 281	0.12 253	1.15 298	0.00 1	0.00 1	0.65 276	0.00 1	0.57 310	0.25 220	0.02 337	0.01 334	0.47 424	0.03 297	2.17 358	0.14 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.01 199

PCWNet_CMD	0.19 219	0.10 219	1.38 351	0.00 1	0.01 356	0.75 300	0.00 1	0.35 268	0.12 160	0.00 1	0.00 1	0.48 426	0.51 472	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

CFNet_pseudo	0.22 241	0.10 219	1.39 354	0.00 1	0.01 356	0.98 369	0.00 1	0.94 369	0.09 102	0.00 1	0.00 1	0.48 426	0.36 463	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DGSMNet	1.21 513	0.37 415	3.02 504	0.71 559	1.33 571	1.61 528	3.53 569	1.45 441	0.33 235	0.00 1	0.79 512	0.48 426	0.24 449	3.22 406	0.53 462	0.98 566	1.21 576	1.35 574	1.09 577	1.03 556	0.92 567

CFNet-ft	0.31 306	0.34 390	0.96 253	0.00 1	0.00 1	1.08 459	0.00 1	0.19 213	0.15 187	0.01 203	0.00 1	0.48 426	0.00 1	2.95 391	0.05 267	0.00 1	0.00 1	0.01 506	0.00 1	0.01 109	0.01 199

MSMDNet	0.19 219	0.10 219	1.39 354	0.00 1	0.01 356	0.75 300	0.00 1	0.35 268	0.12 160	0.00 1	0.00 1	0.48 426	0.50 470	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

CFNet_RVC	0.31 306	0.34 390	0.96 253	0.00 1	0.00 1	1.08 459	0.00 1	0.19 213	0.15 187	0.01 203	0.00 1	0.48 426	0.00 1	2.95 391	0.05 267	0.00 1	0.00 1	0.01 506	0.00 1	0.01 109	0.01 199

ccs_rob	0.22 241	0.10 219	1.38 351	0.00 1	0.01 356	0.98 369	0.00 1	0.94 369	0.09 102	0.00 1	0.00 1	0.48 426	0.36 463	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NaN_ROB	0.80 477	0.47 456	1.63 394	0.17 531	0.19 536	0.58 243	0.38 524	2.11 505	0.80 532	0.53 514	0.33 484	0.48 426	1.13 513	4.98 480	1.94 505	0.00 1	0.02 478	0.01 506	0.05 482	0.06 356	0.14 526

DDVS	0.30 300	0.10 219	0.64 138	0.03 421	0.13 514	0.25 117	0.24 494	0.18 208	0.11 143	0.00 1	0.00 1	0.49 434	0.05 363	3.62 427	0.07 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.02 340

SQANet	0.42 363	1.14 546	1.86 420	0.04 440	0.48 554	0.36 165	0.03 407	0.40 279	0.56 288	0.02 337	0.24 474	0.49 434	0.06 380	2.14 353	0.21 397	0.02 517	0.02 478	0.01 506	0.00 1	0.19 495	0.03 386

CFNet_ucs	0.26 269	0.14 268	1.53 383	0.00 1	0.01 356	0.84 330	0.00 1	1.78 486	0.17 200	0.00 1	0.00 1	0.49 434	0.30 456	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

Syn2CoEx	0.56 430	0.78 521	2.86 497	0.00 1	0.00 1	0.10 62	0.01 338	0.91 361	0.61 444	0.02 337	0.00 1	0.49 434	0.21 442	5.03 481	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 457	0.03 386

GASNet	0.56 430	1.09 539	2.57 483	0.00 1	0.00 1	0.52 218	0.02 384	1.12 397	0.22 212	0.01 203	0.14 462	0.50 438	0.12 415	4.09 450	0.39 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 534	0.08 485

HBP-ISP	0.80 477	0.70 504	2.86 497	0.02 401	0.01 356	1.67 530	0.48 531	2.63 540	0.56 288	1.11 530	0.06 444	0.50 438	0.74 491	4.60 469	0.09 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 334	0.03 386

OMP-Stereo	0.66 459	0.33 383	0.72 154	0.18 537	0.06 476	1.17 503	0.00 1	1.45 441	0.59 400	0.12 456	0.60 502	0.50 438	0.00 1	7.09 557	0.26 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.24 257	0.08 198	0.68 147	0.00 1	0.00 1	0.83 326	0.00 1	0.66 327	0.61 444	0.00 1	0.00 1	0.50 438	0.02 240	1.28 337	0.08 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 425	0.04 421
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
w-ln-seven	0.71 466	0.83 526	4.88 543	0.00 1	0.00 1	1.25 512	0.00 1	0.85 353	0.60 425	0.17 474	0.00 1	0.51 442	0.02 240	3.18 404	1.74 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 425	0.02 340

delet	0.33 317	0.24 343	1.05 279	0.00 1	0.00 1	0.60 251	0.00 1	0.53 301	0.59 400	0.03 368	0.01 334	0.52 443	0.19 435	2.68 377	0.13 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

PVD	0.73 470	0.57 488	3.38 517	0.04 440	0.19 536	0.74 295	0.00 1	0.29 259	0.79 531	2.37 547	0.00 1	0.53 444	0.09 399	2.19 360	3.20 522	0.00 1	0.05 521	0.00 1	0.02 456	0.08 395	0.15 527

LL-Strereo	0.71 466	0.88 528	2.40 466	0.00 1	0.00 1	0.63 269	0.01 338	1.57 465	0.58 388	0.45 508	0.00 1	0.54 445	0.30 456	6.37 543	0.07 294	0.00 1	0.05 521	0.00 1	0.00 1	0.22 508	0.17 533

IIG-Stereo	0.65 457	0.34 390	0.77 182	0.05 450	0.03 438	1.17 503	0.00 1	1.46 451	0.60 425	0.01 203	0.57 500	0.54 445	0.01 169	7.03 556	0.39 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

G2L-Stereo_test	0.35 331	0.51 469	1.28 329	0.00 1	0.00 1	0.62 258	0.03 407	0.37 273	0.13 169	0.01 203	0.00 1	0.56 447	0.00 1	3.27 413	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 442	0.01 199

DCVSM-stereo	0.16 193	0.03 39	1.58 387	0.00 1	0.00 1	0.74 295	0.04 427	0.02 36	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.60 448	0.07 390	0.06 222	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 407	0.14 268	2.51 478	0.00 1	0.00 1	0.33 153	0.09 465	1.88 489	0.61 444	0.05 404	0.76 508	0.60 448	0.52 474	2.46 371	0.06 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

LSM	4.58 561	0.88 528	17.79 570	3.73 578	38.79 583	0.85 333	2.37 565	0.54 304	1.64 548	2.88 550	3.09 533	0.62 450	0.60 480	3.16 401	1.06 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 442	13.55 583

hknet	0.38 348	0.07 183	1.32 338	0.00 1	0.00 1	1.07 446	0.00 1	2.43 524	0.58 388	0.30 491	0.09 452	0.63 451	0.00 1	0.96 326	0.07 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GwcNet	0.50 407	0.46 451	3.90 530	0.00 1	0.00 1	0.42 180	0.10 470	0.38 274	0.74 526	0.03 368	0.00 1	0.63 451	0.05 363	2.92 389	0.16 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 484	0.05 442

DLCB_ROB	0.27 275	0.16 282	0.71 151	0.00 1	0.00 1	0.44 190	0.00 1	0.43 285	0.57 334	0.02 337	0.04 430	0.63 451	0.04 334	2.18 359	0.24 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.49 396	0.46 451	2.04 437	0.03 421	0.03 438	1.06 407	0.01 338	0.78 339	0.22 212	0.06 413	0.19 468	0.64 454	0.05 363	3.65 430	0.63 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

Abc-Net	0.49 396	0.46 451	2.04 437	0.03 421	0.03 438	1.06 407	0.01 338	0.78 339	0.22 212	0.06 413	0.19 468	0.64 454	0.05 363	3.65 430	0.63 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	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
BUS	0.33 317	0.05 105	0.54 113	0.00 1	0.00 1	1.87 536	0.00 1	2.43 524	0.58 388	0.30 491	0.09 452	0.65 456	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NINENet	0.45 376	0.09 212	0.81 205	0.06 474	0.00 1	1.87 536	0.00 1	2.69 542	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.65 456	0.00 1	2.15 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

cf-r	0.35 331	0.41 435	1.45 371	0.00 1	0.00 1	1.06 407	0.00 1	0.43 285	0.38 240	0.05 404	0.00 1	0.65 456	0.00 1	2.53 372	0.04 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 312	0.02 340

ffm	0.25 264	0.02 13	1.06 281	0.00 1	0.00 1	0.62 258	0.00 1	1.42 433	0.57 334	0.00 1	0.00 1	0.67 459	0.02 240	0.57 305	0.01 121	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.08 395	0.03 386

ff1	0.80 477	0.02 13	1.06 281	0.00 1	0.00 1	0.62 258	0.00 1	1.42 433	0.57 334	0.00 1	0.00 1	0.67 459	0.02 240	5.57 503	5.86 546	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.08 395	0.03 386

mmx	0.85 483	0.02 13	1.06 281	0.00 1	0.00 1	0.62 258	0.00 1	2.50 527	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.67 459	0.02 240	5.57 503	5.86 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

xxx	0.85 483	0.02 13	1.06 281	0.00 1	0.00 1	0.62 258	0.00 1	2.50 527	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.67 459	0.02 240	5.57 503	5.86 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

GANet	0.55 427	0.35 401	1.40 359	0.00 1	0.00 1	0.77 304	0.08 459	0.36 271	0.57 334	0.01 203	0.00 1	0.68 463	0.11 412	5.52 500	1.07 483	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.00 1	0.09 414	0.03 386

ACVNet	0.20 228	0.14 268	0.96 253	0.01 368	0.00 1	1.05 398	0.11 474	0.19 213	0.60 425	0.01 203	0.01 334	0.71 464	0.00 1	0.05 215	0.10 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 334	0.00 1

acv_ft	0.21 236	0.14 268	0.95 251	0.00 1	0.00 1	0.41 173	0.00 1	0.58 313	0.60 425	0.19 477	0.01 334	0.71 464	0.12 415	0.05 215	0.12 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 514	0.00 1

PDISCO_ROB	0.56 430	0.57 488	2.07 443	0.17 531	0.00 1	1.56 527	0.01 338	2.27 515	0.51 256	0.08 434	0.01 334	0.74 466	0.28 455	2.37 366	0.13 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 536	0.00 1

hitnet-ft	0.42 363	0.30 374	1.15 298	0.00 1	0.00 1	0.73 294	0.11 474	0.30 262	0.19 206	0.04 394	0.14 462	0.75 467	0.17 433	4.33 463	0.10 327	0.01 501	0.00 1	0.03 533	0.00 1	0.04 312	0.01 199

Ntro	0.57 436	1.13 544	2.24 453	0.04 440	0.36 551	1.04 395	0.02 384	0.74 338	0.57 334	0.01 203	0.00 1	0.76 468	0.08 395	3.01 393	0.47 456	0.07 531	0.04 506	0.01 506	0.00 1	0.76 554	0.02 340

riskmin	0.11 131	0.01 1	0.87 227	0.01 368	0.00 1	0.13 91	0.00 1	0.30 262	0.09 102	0.00 1	0.01 334	0.76 468	0.00 1	0.02 154	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 199

THIR-Stereo	0.93 493	0.18 298	1.34 341	0.00 1	0.01 356	0.53 223	3.86 570	0.10 157	0.10 130	0.10 449	1.50 527	0.76 468	2.90 545	5.73 511	1.45 496	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.00 1	0.01 109	0.00 1

CSAN	1.05 500	0.61 493	2.46 473	0.09 495	0.08 488	0.71 289	0.71 544	2.20 512	0.93 537	0.85 523	2.92 532	0.79 471	1.46 524	5.37 496	1.58 499	0.01 501	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.09 414	0.05 442

IGEV_Zeroshot_test	0.32 315	0.10 219	2.61 485	0.01 368	0.01 356	0.50 209	0.04 427	0.21 230	0.09 102	0.45 508	0.45 492	0.81 472	0.51 472	0.20 277	0.23 403	0.00 1	0.05 521	0.00 1	0.14 514	0.03 288	0.00 1

RYNet	0.53 423	0.19 309	1.79 413	0.00 1	0.00 1	0.55 235	0.00 1	1.12 397	0.61 444	0.02 337	0.00 1	0.83 473	0.04 334	5.05 482	0.45 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 340

S-Stereo	0.65 457	0.25 349	3.44 519	0.00 1	0.00 1	0.56 237	0.05 438	1.86 488	0.61 444	0.00 1	0.76 508	0.84 474	0.11 412	4.28 462	0.11 335	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.07 372	0.03 386

ADCMid	1.38 518	0.90 532	6.15 549	0.04 440	0.03 438	1.67 530	0.18 484	1.13 401	0.93 537	0.89 524	0.58 501	0.86 475	0.71 486	1.03 327	11.96 567	0.01 501	0.00 1	0.29 562	0.08 493	0.17 484	0.03 386

ssnet_v2	0.28 281	0.17 290	1.18 307	0.00 1	0.00 1	0.81 317	0.00 1	1.05 385	0.59 400	0.09 443	0.01 334	0.88 476	0.09 399	0.43 297	0.08 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 442	0.09 498

ac_64	0.39 352	0.12 253	1.15 298	0.04 440	0.01 356	0.43 186	0.02 384	0.25 244	0.59 400	0.12 456	0.01 334	0.89 477	0.04 334	3.92 443	0.12 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 312	0.00 1

Nwc_Net	0.43 370	0.42 437	2.64 487	0.00 1	0.00 1	0.67 279	0.00 1	0.82 349	0.28 224	0.00 1	0.01 334	0.90 478	0.10 407	2.62 374	0.05 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1

EDNetEfficient	2.96 552	0.23 334	19.99 572	0.19 538	0.85 562	1.02 381	2.03 559	0.56 308	5.14 560	8.09 569	1.81 528	0.94 479	4.14 560	3.72 435	10.22 563	0.00 1	0.03 491	0.00 1	0.06 485	0.05 334	0.03 386

NOSS_ROB	0.61 450	0.17 290	0.63 134	0.19 538	0.00 1	0.67 279	0.00 1	2.38 522	0.57 334	0.13 460	0.00 1	0.94 479	0.00 1	6.27 539	0.10 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 312	0.10 506

ADCP+	1.36 517	0.76 518	6.73 552	0.01 368	0.02 410	1.32 522	0.80 549	0.81 346	0.72 524	0.01 203	0.01 334	0.96 481	1.05 508	0.33 288	13.50 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 356	0.02 340

AANet_RVC	0.75 472	0.65 497	2.52 479	0.01 368	0.00 1	0.66 278	0.00 1	0.61 321	0.13 169	0.00 1	1.29 524	0.96 481	0.04 334	5.98 518	1.82 504	0.13 538	0.02 478	0.00 1	0.00 1	0.07 372	0.04 421

RP	0.42 363	0.44 444	1.52 381	0.00 1	0.01 356	0.61 252	0.02 384	1.06 387	0.39 244	0.03 368	0.01 334	0.99 483	0.16 427	2.89 388	0.18 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 425	0.00 1

RGC	0.50 407	0.53 477	2.42 470	0.00 1	0.01 356	0.65 276	0.00 1	1.07 389	0.17 200	0.01 203	0.62 503	1.00 484	0.19 435	3.03 395	0.28 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 334	0.02 340

MyStereo06	0.36 336	0.13 262	2.17 449	0.01 368	0.00 1	1.09 468	0.00 1	0.23 236	0.09 102	0.49 512	0.41 490	1.01 485	1.05 508	0.21 278	0.24 407	0.00 1	0.05 521	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.04 421

ADLNet	0.38 348	0.21 316	0.86 223	0.00 1	0.00 1	0.67 279	0.00 1	0.86 355	0.60 425	0.18 475	0.01 334	1.01 485	0.02 240	2.92 389	0.26 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 414	0.02 340

otaku	0.59 445	1.12 542	1.90 424	0.08 488	0.11 505	0.89 343	0.05 438	0.60 317	0.57 334	0.01 203	1.41 525	1.03 487	0.14 419	2.39 368	0.56 467	0.06 530	0.03 491	0.01 506	0.00 1	0.61 549	0.21 545

MDST_ROB	1.54 525	0.06 148	3.42 518	0.14 522	0.16 524	5.42 561	0.32 513	4.33 557	0.61 444	6.08 563	1.25 523	1.04 488	1.16 516	5.81 515	0.83 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.11 509

DANet	0.58 441	0.19 309	1.87 421	0.26 545	0.06 476	0.51 212	0.11 474	1.41 430	0.52 258	0.22 479	0.06 444	1.06 489	0.02 240	4.25 458	0.92 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.06 463
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.84 481	0.06 148	1.73 405	0.00 1	0.00 1	1.37 523	0.47 529	2.57 534	0.58 388	2.13 545	0.76 508	1.06 489	1.38 522	4.04 448	0.54 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.05 442

Anonymous_2	0.88 489	0.02 13	1.06 281	0.01 368	0.00 1	0.19 102	0.00 1	0.14 187	0.08 73	0.01 203	0.04 430	1.07 491	0.00 1	0.02 154	0.02 171	0.01 501	0.04 506	2.31 577	11.16 584	1.35 559	0.01 199

WZ-Net	1.38 518	1.14 546	10.22 564	0.00 1	0.00 1	0.82 320	0.00 1	1.37 428	0.61 444	0.01 203	0.01 334	1.09 492	2.20 539	6.39 544	3.68 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 372	0.02 340

FBW_ROB	0.83 480	0.31 378	1.48 377	0.10 499	0.01 356	0.62 258	0.01 338	1.91 491	0.59 400	0.01 203	0.01 334	1.10 493	0.05 363	7.84 560	2.07 510	0.05 528	0.01 435	0.03 533	0.01 438	0.01 109	0.47 557

DispFullNet	1.20 510	0.63 495	3.58 521	1.00 561	0.82 561	0.41 173	0.00 1	1.44 439	0.61 444	2.55 548	0.64 504	1.10 493	8.95 572	0.84 320	1.22 489	0.00 1	0.02 478	0.00 1	0.00 1	0.24 514	0.02 340

DDUNet	0.34 325	0.20 313	1.06 281	0.00 1	0.00 1	0.79 310	0.01 338	0.91 361	0.54 267	0.04 394	0.01 334	1.11 495	0.01 169	1.89 348	0.17 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 356	0.00 1

STrans-v2	0.85 483	0.28 364	1.66 397	0.00 1	0.01 356	0.85 333	0.04 427	2.05 498	0.67 518	0.48 511	0.87 515	1.12 496	2.12 538	6.64 551	0.25 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

RainbowNet	0.61 450	1.13 544	1.83 415	0.10 499	0.04 457	1.23 510	0.07 450	1.74 483	0.57 334	0.01 203	0.02 418	1.14 497	0.25 452	2.29 364	0.48 458	0.61 557	0.05 521	0.00 1	0.00 1	0.47 545	0.20 541

ADCL	1.52 524	0.44 444	4.70 542	0.07 480	0.03 438	2.21 540	2.35 564	0.92 364	0.80 532	1.57 539	1.11 519	1.25 498	1.55 526	1.77 346	11.53 566	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 425	0.01 199

AnyNet_C01	2.33 540	2.14 571	18.59 571	0.15 525	0.18 532	2.43 542	2.34 563	1.29 414	1.24 542	1.03 527	0.83 514	1.25 498	0.78 495	3.75 438	10.06 560	0.05 528	0.00 1	0.07 550	0.00 1	0.30 532	0.12 519

CBMV	0.57 436	0.22 324	1.61 393	0.00 1	0.00 1	0.84 330	0.78 547	2.58 536	0.61 444	0.38 502	0.00 1	1.25 498	0.63 484	2.07 352	0.38 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 312	0.08 485
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TransformOpticalFlow	0.85 483	0.27 359	2.72 490	0.30 549	0.03 438	1.25 512	0.05 438	1.53 464	0.61 444	0.28 488	0.38 489	1.27 501	1.54 525	6.53 546	0.22 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

MFN_U_SF_RVC	0.95 495	1.40 558	4.49 539	0.16 527	0.11 505	0.56 237	0.07 450	1.12 397	0.36 239	0.43 507	0.27 478	1.27 501	0.73 490	3.98 447	1.47 497	0.29 549	0.34 567	0.36 564	0.55 571	0.63 550	0.46 556

AF-Net	0.47 382	0.53 477	2.05 440	0.00 1	0.00 1	0.41 173	0.01 338	1.18 407	0.40 245	0.13 460	0.05 434	1.30 503	0.45 468	2.43 370	0.30 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 414	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 567	0.45 449	98.39 594	0.02 401	0.04 457	0.42 180	0.02 384	0.33 266	2.90 552	7.07 565	3.12 534	1.31 504	1.61 527	4.26 459	4.55 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 372	0.02 340

edge stereo	0.58 441	0.29 370	2.86 497	0.01 368	0.03 438	0.33 153	0.03 407	0.97 375	0.50 253	0.21 478	0.33 484	1.31 504	0.16 427	4.20 456	0.18 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 432	0.01 199

DispNO	0.64 455	0.48 459	2.04 437	0.00 1	0.00 1	0.71 289	0.01 338	1.47 453	0.56 288	0.00 1	0.54 498	1.34 506	0.06 380	5.12 484	0.31 431	0.00 1	0.00 1	0.03 533	0.12 507	0.01 109	0.02 340

Wz-Net-TNSev	1.42 520	2.41 574	11.01 566	0.00 1	0.00 1	0.42 180	0.14 479	2.05 498	0.61 444	0.06 413	0.01 334	1.34 506	0.16 427	5.70 509	4.19 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 438	0.19 495	0.10 506

SGM-Forest	0.84 481	0.07 183	0.90 238	0.02 401	0.07 482	1.10 474	0.68 542	2.12 507	0.61 444	1.14 531	0.78 511	1.36 508	0.98 504	5.55 502	1.31 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.06 463
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 509	2.03 568	4.57 541	0.02 401	0.04 457	3.52 552	0.27 506	1.80 487	0.58 388	0.22 479	0.28 479	1.38 509	0.02 240	6.08 524	0.42 448	0.14 540	0.68 572	0.01 506	0.26 558	0.39 541	0.47 557

SDNR	1.15 508	0.21 316	3.21 512	0.01 368	0.01 356	3.30 551	0.01 338	2.55 532	0.75 528	1.80 541	1.49 526	1.40 510	0.20 441	7.24 558	0.68 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 312	0.04 421

ADCS	1.72 528	1.22 550	8.11 557	0.00 1	0.01 356	0.88 341	0.68 542	1.44 439	0.63 504	2.60 549	0.11 457	1.42 511	0.26 453	1.97 349	14.92 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 395	0.07 478

XX-Stereo	0.57 436	0.15 273	4.26 534	0.08 488	0.03 438	1.10 474	0.00 1	2.55 532	0.11 143	0.11 453	0.00 1	1.43 512	0.01 169	1.34 338	0.00 1	0.00 1	0.04 506	0.00 1	0.16 524	0.03 288	0.01 199

ADCPNet	1.44 521	0.55 485	7.88 556	0.01 368	0.19 536	2.78 543	0.27 506	0.90 359	0.38 240	0.04 394	0.02 418	1.43 512	1.81 529	2.22 361	9.08 559	0.00 1	0.47 569	0.00 1	0.64 573	0.04 312	0.15 527

HH	0.23 248	0.21 316	1.69 401	0.16 527	0.08 488	0.11 68	0.00 1	0.24 241	0.06 39	0.30 491	0.18 466	1.47 514	0.04 334	0.04 202	0.01 121	0.00 1	0.03 491	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.01 199

HanStereo	0.23 248	0.21 316	1.69 401	0.16 527	0.08 488	0.11 68	0.00 1	0.24 241	0.06 39	0.30 491	0.18 466	1.47 514	0.04 334	0.04 202	0.01 121	0.00 1	0.03 491	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.01 199

ADLNet2	0.55 427	0.33 383	2.54 482	0.00 1	0.00 1	0.88 341	0.00 1	0.69 330	0.65 510	0.00 1	0.07 448	1.47 514	0.02 240	4.12 453	0.11 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 453	0.01 199

UDG	0.42 363	0.43 440	1.17 303	0.00 1	0.00 1	0.99 375	0.00 1	1.70 479	0.60 425	0.05 404	0.00 1	1.51 517	0.19 435	1.20 331	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 334	0.00 1

DISCO	0.31 306	0.11 241	1.73 405	0.16 527	0.16 524	0.31 141	0.00 1	0.09 140	0.17 200	0.00 1	0.01 334	1.51 517	0.00 1	1.21 332	0.62 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.01 199

RASNet	0.58 441	0.27 359	1.30 333	0.00 1	0.00 1	0.61 252	0.01 338	0.47 293	0.60 425	0.08 434	0.06 444	1.52 519	0.04 334	6.18 529	0.48 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.00 1

CBFPSM	0.36 336	0.54 479	2.16 448	0.00 1	0.00 1	0.30 137	0.00 1	0.26 248	0.62 499	0.01 203	0.01 334	1.68 520	1.03 506	0.27 286	0.33 435	0.00 1	0.01 435	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 199

stereogan	0.49 396	0.22 324	2.39 465	0.00 1	0.00 1	0.63 269	0.02 384	0.79 342	0.72 524	0.06 413	0.00 1	1.68 520	0.46 469	2.63 376	0.04 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 457	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 389	0.27 359	3.90 530	0.08 488	0.20 541	0.32 147	0.00 1	1.02 382	0.09 102	0.38 502	0.10 456	1.72 522	0.83 499	0.33 288	0.01 121	0.00 1	0.05 521	0.00 1	0.23 547	0.11 432	0.01 199

MADNet+	4.65 562	2.70 577	46.68 581	0.01 368	0.02 410	2.06 539	0.03 407	3.17 551	1.07 539	0.02 337	0.01 334	1.84 523	0.31 459	21.62 577	13.04 569	0.00 1	0.03 491	0.00 1	0.00 1	0.20 502	0.19 538

NVStereoNet_ROB	1.08 501	0.39 430	2.15 447	0.08 488	0.02 410	0.45 192	0.02 384	0.89 358	0.67 518	0.10 449	5.85 545	1.90 524	1.11 512	6.20 535	1.14 485	0.20 543	0.00 1	0.03 533	0.07 488	0.12 442	0.13 523
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RTS	4.10 558	1.68 563	43.40 579	0.09 495	0.02 410	3.95 554	0.00 1	1.61 470	0.61 444	1.09 528	0.01 334	1.97 525	0.22 445	16.87 572	10.15 561	0.00 1	0.09 542	0.00 1	0.00 1	0.20 502	0.05 442

RTSA	4.10 558	1.68 563	43.40 579	0.09 495	0.02 410	3.95 554	0.00 1	1.61 470	0.61 444	1.09 528	0.01 334	1.97 525	0.22 445	16.87 572	10.15 561	0.00 1	0.09 542	0.00 1	0.00 1	0.20 502	0.05 442

ACVNet-4b	1.14 506	1.34 556	3.96 532	0.17 531	0.03 438	1.03 387	0.01 338	1.31 417	0.65 510	0.01 203	0.97 518	1.98 527	0.32 460	6.18 529	1.20 488	2.52 571	0.02 478	0.00 1	0.00 1	0.82 555	0.28 548

SPS-STEREO	0.88 489	0.40 433	2.01 433	0.00 1	0.01 356	0.42 180	0.17 482	0.50 299	0.61 444	2.19 546	0.79 512	2.04 528	0.27 454	5.10 483	2.89 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.11 509
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	1.98 533	0.88 528	1.46 373	1.92 568	0.54 556	2.90 545	1.64 554	5.24 558	0.91 535	0.97 525	4.83 541	2.10 529	2.00 534	5.33 491	2.83 519	3.56 573	0.04 506	0.02 522	0.00 1	1.90 563	0.50 560

IMH-64	1.98 533	0.88 528	1.46 373	1.92 568	0.54 556	2.90 545	1.64 554	5.24 558	0.91 535	0.97 525	4.83 541	2.10 529	2.00 534	5.33 491	2.83 519	3.56 573	0.04 506	0.02 522	0.00 1	1.90 563	0.50 560

MultiAttention	3.54 555	0.12 253	1.17 303	0.27 546	1.16 568	23.19 579	6.27 577	3.03 547	0.56 288	0.01 203	2.05 529	2.14 531	0.19 435	24.28 579	2.04 509	0.07 531	0.00 1	0.47 566	0.76 576	1.66 561	1.39 572

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 529	1.81 565	3.81 527	0.01 368	0.02 410	12.12 569	0.50 534	2.74 543	0.71 523	0.07 423	0.20 470	2.17 532	0.15 425	6.82 553	1.19 487	0.74 559	0.80 574	0.20 558	0.27 562	0.73 553	0.70 565

PAM_32	0.49 396	0.07 183	2.23 451	0.17 531	0.23 544	0.54 230	0.25 497	0.26 248	0.13 169	0.49 512	0.93 516	2.21 533	0.87 500	0.51 302	0.31 431	0.00 1	0.07 535	0.00 1	0.27 562	0.01 109	0.19 538

UGAM-zero	0.68 461	0.10 219	1.78 411	0.07 480	0.16 524	0.34 160	0.03 407	0.92 364	0.18 204	0.37 501	0.00 1	2.23 534	0.74 491	6.20 535	0.01 121	0.00 1	0.05 521	0.00 1	0.26 558	0.01 109	0.09 498

HSM	0.63 453	0.36 408	0.89 235	0.00 1	0.00 1	0.52 218	0.01 338	0.98 376	0.56 288	0.00 1	0.01 334	2.27 535	0.65 485	6.18 529	0.11 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1

G-Net	1.20 510	0.28 364	2.96 502	0.05 450	0.49 555	1.73 532	0.48 531	0.23 236	0.35 237	1.35 536	9.14 560	2.33 536	0.81 496	2.40 369	1.15 486	0.01 501	0.03 491	0.02 522	0.09 494	0.07 372	0.05 442

MSAF-DinoV2	1.81 530	2.41 574	6.15 549	0.49 554	0.02 410	1.06 407	0.34 518	2.76 544	1.69 549	0.29 489	0.26 476	2.37 537	1.82 530	8.06 562	4.80 538	0.00 1	0.01 435	0.05 544	0.71 575	1.56 560	1.34 571

PAM	0.48 389	0.08 198	2.03 434	0.19 538	0.24 545	0.54 230	0.26 500	0.24 241	0.11 143	0.54 515	0.96 517	2.39 538	0.72 489	0.48 301	0.25 411	0.00 1	0.07 535	0.00 1	0.26 558	0.01 109	0.18 534

psmorigin	0.75 472	0.25 349	7.10 553	0.00 1	0.00 1	0.19 102	0.00 1	0.10 157	0.12 160	0.65 516	0.00 1	2.74 539	0.23 448	3.02 394	0.54 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.01 199

SAMSARA	1.01 498	0.70 504	3.29 514	0.20 542	0.06 476	1.65 529	0.05 438	0.48 295	0.53 263	2.91 551	0.68 505	2.97 540	1.08 510	3.89 440	1.54 498	0.00 1	0.04 506	0.00 1	0.02 456	0.05 334	0.03 386

PWCK	2.44 544	1.65 562	7.31 555	0.22 544	0.02 410	3.12 547	4.74 572	3.06 548	3.48 556	0.72 518	4.42 539	3.40 541	1.67 528	9.06 567	3.36 523	0.39 554	0.01 435	0.00 1	0.00 1	2.19 568	0.08 485

ACV-stereo	0.63 453	0.16 282	2.24 453	0.00 1	0.00 1	1.79 535	0.07 450	0.06 94	0.10 130	0.00 1	0.00 1	3.53 542	1.24 518	3.12 399	0.17 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 228	0.01 199

ELAS	2.75 548	0.35 401	2.67 488	0.05 450	0.04 457	6.72 563	1.83 557	2.84 545	3.38 555	8.25 570	9.14 560	3.95 543	6.15 565	3.73 436	5.70 544	0.00 1	0.04 506	0.01 506	0.01 438	0.10 425	0.08 485
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	1.99 535	0.71 508	3.37 516	0.03 421	0.03 438	2.85 544	0.85 550	2.42 523	8.33 567	1.55 538	4.13 538	4.29 544	3.23 549	5.39 497	2.47 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 356	0.06 463

SGM_RVC	1.54 525	0.35 401	1.60 390	0.15 525	0.17 530	1.25 512	0.77 545	1.97 496	0.88 534	4.31 553	2.46 531	4.36 545	2.37 540	6.98 555	1.78 503	0.21 544	0.23 561	0.20 558	0.23 547	0.26 520	0.31 551
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	1.10 502	1.42 559	4.00 533	0.31 550	0.02 410	1.25 512	0.10 470	1.69 477	0.61 444	0.26 483	0.01 334	4.39 546	1.29 521	4.75 472	0.57 468	0.79 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 534	0.18 534

coex-ft	8.40 573	2.59 576	75.27 585	0.00 1	0.00 1	0.18 100	0.04 427	0.13 181	20.18 574	39.66 583	4.06 537	4.68 547	8.53 568	3.94 445	7.96 555	0.02 517	0.07 535	0.00 1	0.02 456	0.14 457	0.50 560

FADE		5.89 580		2.64 573	2.97 576							5.28 548				16.99 585	2.70 579	18.19 586	20.39 585	1.88 562

WAO-7	2.46 545	0.92 534	1.85 419	0.03 421	0.05 466	4.73 556	0.54 537	5.67 561	4.50 559	1.49 537	7.64 555	5.52 549	2.69 543	8.48 563	4.51 532	0.00 1	0.00 1	0.33 563	0.02 456	0.19 495	0.06 463

SGM+DAISY	2.38 541	0.98 535	4.37 537	0.48 553	0.33 550	2.24 541	1.94 558	1.16 404	1.47 546	6.62 564	5.89 546	5.77 550	5.09 563	5.76 513	4.39 531	0.16 541	0.15 558	0.06 547	0.14 514	0.26 520	0.40 555

ELAS_RVC	2.84 551	0.34 390	3.86 529	0.05 450	0.05 466	1.52 525	5.02 573	1.93 493	5.28 561	7.10 566	6.96 550	6.26 551	8.34 567	4.96 479	4.90 540	0.00 1	0.04 506	0.01 506	0.01 438	0.10 425	0.09 498
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.83 550	1.28 552	1.89 422	1.96 571	0.60 558	5.22 559	0.24 494	6.28 563	4.13 558	1.90 543	7.52 554	6.39 552	3.40 550	6.59 548	2.53 516	3.92 575	0.12 552	0.05 544	0.00 1	2.06 566	0.47 557

JetBlue	5.71 566	2.18 572	16.18 569	0.00 1	2.13 573	29.20 580	14.20 581	3.90 555	0.74 526	0.71 517	2.30 530	6.42 553	5.97 564	17.84 575	8.74 557	0.09 536	0.01 435	0.00 1	0.00 1	2.62 569	0.96 568

ACVNet_2	1.32 515	1.30 554	2.83 496	0.11 509	0.07 482	1.30 517	0.18 484	2.29 519	0.75 528	0.26 483	3.44 535	6.65 554	0.16 427	5.12 484	1.08 484	0.13 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 539	0.32 552

Dean	2.41 543	1.16 548	3.63 524	0.36 551	0.40 552	1.19 506	0.50 534	7.85 566	8.44 568	1.17 532	8.12 557	7.07 555	1.13 513	4.11 452	1.04 481	0.70 558	0.00 1	0.01 506	0.00 1	1.07 557	0.29 550

KSHMR	3.68 557	1.11 541	3.06 507	2.84 574	1.78 572	5.33 560	0.41 526	8.64 568	14.09 571	1.85 542	9.32 562	7.19 556	1.93 531	5.45 498	2.30 513	1.95 568	0.41 568	0.50 567	0.21 542	3.53 571	1.76 574

test_sample8	2.11 539	0.23 334	1.31 335	0.00 1	0.00 1	0.95 362	0.00 1	2.06 501	0.55 273	1.95 544	0.00 1	7.32 557	3.15 548	3.30 414	7.04 551	0.32 551	12.66 584	1.06 571	0.33 567	0.01 109	0.01 199

MSMD_ROB	2.04 537	0.40 433	2.13 445	0.00 1	0.00 1	4.88 557	0.22 493	0.93 368	1.82 550	5.71 561	7.79 556	7.39 558	3.72 553	4.62 471	1.22 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 340

WAO-6	2.38 541	0.69 502	1.93 429	0.00 1	0.00 1	3.94 553	0.29 510	5.62 560	7.23 565	0.34 497	6.76 549	7.73 559	1.96 533	5.88 517	5.07 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 468	0.03 386

WCMA_ROB	2.01 536	0.34 390	1.89 422	0.04 440	0.00 1	1.07 446	0.60 539	1.09 393	1.21 541	5.12 558	9.87 566	8.09 560	4.48 561	3.74 437	2.55 517	0.00 1	0.00 1	0.01 506	0.00 1	0.02 228	0.13 523

LVE	2.75 548	1.12 542	2.30 456	0.46 552	0.45 553	1.87 536	0.06 444	7.19 565	9.72 569	0.03 368	11.08 569	9.01 561	1.26 520	6.93 554	0.91 479	1.86 567	0.16 559	0.04 541	0.24 554	0.22 508	0.13 523

DPSimNet_ROB	7.90 572	5.46 579	13.55 568	3.66 576	5.16 580	7.26 564	9.60 579	6.11 562	7.46 566	13.33 575	9.50 563	11.03 562	11.89 575	10.08 570	12.35 568	4.36 577	5.55 581	5.35 580	5.34 581	4.96 574	5.98 581

MADNet++	9.87 575	2.12 569	7.11 554	7.99 582	4.58 579	14.38 574	6.90 578	9.23 571	5.88 562	16.88 576	17.47 579	11.07 563	15.72 576	24.26 578	19.76 578	8.52 580	6.39 582	4.85 579	2.69 578	5.96 576	5.73 580

MeshStereo	2.61 546	0.65 497	2.71 489	0.02 401	0.02 410	1.55 526	0.94 552	3.02 546	1.29 543	11.21 572	7.34 551	11.54 564	2.74 544	6.34 541	2.43 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 529	0.03 386
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FCDSN-DC	2.66 547	0.08 198	1.65 396	0.00 1	0.00 1	1.73 532	0.37 522	1.64 474	1.35 544	8.08 568	11.18 570	11.78 565	7.59 566	4.76 473	2.80 518	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.05 442
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-8	5.13 565	1.91 566	2.34 459	0.60 557	0.10 497	12.98 570	0.34 518	11.65 573	24.58 579	4.87 555	10.60 568	13.32 566	4.10 558	8.85 564	3.55 524	0.75 560	0.32 564	0.71 569	0.12 507	0.70 551	0.11 509

Venus	5.12 564	1.91 566	2.34 459	0.60 557	0.10 497	12.98 570	0.34 518	11.65 573	24.58 579	4.87 555	10.54 567	13.32 566	4.10 558	8.85 564	3.55 524	0.75 560	0.32 564	0.71 569	0.12 507	0.70 551	0.11 509

ktn	4.96 563	1.21 549	2.41 468	3.20 575	1.02 565	8.36 566	2.08 560	9.00 570	17.02 572	5.18 559	12.71 573	13.69 568	3.51 552	8.05 561	3.68 527	5.30 579	0.02 478	0.00 1	0.00 1	2.14 567	0.55 563

JetRed	13.51 579	18.77 582	42.38 577	1.28 564	1.18 569	54.67 582	25.60 582	12.87 576	6.75 564	8.50 571	8.61 558	13.77 569	10.87 574	24.50 581	30.67 580	0.24 546	0.68 572	0.53 568	0.02 456	5.93 575	2.43 576

FC-DCNN	3.42 554	0.11 241	2.03 434	0.00 1	0.00 1	3.18 548	0.60 539	3.13 550	2.98 553	11.40 573	12.28 572	13.93 570	8.68 570	5.70 509	4.27 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.06 463

LE_ROB	9.96 576	0.54 479	9.62 561	1.40 566	1.24 570	3.29 550	4.64 571	4.31 556	43.01 583	51.54 584	13.34 576	14.15 571	24.60 580	6.66 552	20.28 579	0.04 525	0.05 521	0.12 556	0.20 537	0.07 372	0.09 498

pmcnn	2.10 538	0.59 491	4.52 540	0.27 546	0.86 563	0.34 160	0.29 510	1.69 477	0.75 528	0.36 499	7.50 553	14.39 572	0.56 476	4.90 477	4.69 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 477	0.04 421

FC-DCNN v2	3.59 556	0.10 219	1.95 430	0.00 1	0.00 1	3.24 549	0.59 538	3.55 553	3.05 554	11.72 574	12.90 575	15.18 573	8.62 569	6.26 538	4.54 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.05 442

UNDER WATER	6.24 568	0.99 536	8.13 558	4.62 580	2.68 574	8.66 567	0.77 545	8.37 567	22.50 578	4.55 554	6.36 548	15.93 574	8.89 571	8.99 566	8.85 558	3.25 572	0.04 506	1.36 575	0.02 456	6.24 578	3.56 577

notaker	4.30 560	1.28 552	3.70 525	3.71 577	0.90 564	4.91 558	0.39 525	6.90 564	1.96 551	5.39 560	11.82 571	16.90 575	3.75 554	7.59 559	5.65 543	5.23 578	0.01 435	0.10 553	0.06 485	4.57 573	1.22 570

UNDER WATER-64	6.84 570	1.25 551	9.68 562	4.53 579	3.53 577	16.61 576	1.79 556	8.72 569	22.23 576	5.11 557	5.07 543	17.34 576	10.14 573	9.19 568	8.21 556	2.00 570	0.03 491	1.52 576	0.11 502	6.09 577	3.62 578

TorneroNet	6.97 571	1.37 557	2.22 450	1.95 570	1.12 567	19.47 578	0.47 529	13.04 578	26.32 582	7.90 567	17.10 577	17.67 577	4.62 562	10.46 571	7.94 553	1.98 569	0.03 491	0.11 554	0.00 1	4.15 572	1.49 573

TorneroNet-64	6.39 569	1.31 555	2.23 451	1.99 572	0.65 560	18.82 577	0.28 508	11.98 575	26.18 581	5.99 562	12.75 574	19.37 578	4.08 557	9.94 569	5.95 549	0.89 565	0.00 1	0.11 554	0.00 1	3.44 570	1.81 575

ASD4	35.17 582	42.77 583	34.00 574	20.47 583	35.77 582	80.11 585	95.20 592	26.58 582	69.14 584	27.82 581	35.84 584	27.05 579	44.35 583	37.95 583	53.20 584	10.25 581	10.28 583	12.30 583	11.09 583	16.01 582	13.25 582

MANE	9.96 576	0.69 502	2.88 500	1.22 563	0.61 559	13.15 572	3.46 568	15.62 580	22.27 577	22.74 579	30.00 583	29.74 580	23.22 578	17.17 574	13.78 572	0.29 549	0.56 570	0.09 552	0.61 572	0.15 468	1.00 569

HanzoNet	12.77 578	4.55 578	11.74 567	5.35 581	2.79 575	7.59 565	0.66 541	12.97 577	20.40 575	25.99 580	28.61 582	34.05 581	25.08 581	25.93 582	14.98 575	10.77 582	3.91 580	3.00 578	3.73 579	8.16 580	5.15 579

SGM-ForestM	8.89 574	0.68 501	3.61 522	0.57 556	0.18 532	14.89 575	5.99 576	9.62 572	10.59 570	20.43 578	17.16 578	39.22 582	20.29 577	20.63 576	13.19 570	0.04 525	0.14 556	0.00 1	0.07 488	0.15 468	0.36 553

BEATNet-Init1	14.52 580	6.56 581	34.32 575	1.10 562	1.02 565	31.53 581	11.99 580	15.58 579	17.42 573	30.17 582	27.03 580	43.14 583	24.36 579	24.41 580	18.27 577	0.27 548	0.32 564	0.36 564	0.46 570	1.26 558	0.76 566

TCMNet-wrong-test	39.28 583	63.11 592	48.46 582	81.72 592	79.79 591	56.34 583	48.75 583	31.17 583	3.83 557	19.05 577	28.27 581	58.68 584	34.68 582	46.64 584	47.27 583	16.88 584	2.02 577	7.72 581	0.67 574	64.26 590	46.25 589

USTest	58.46 586	44.12 584	43.29 578	60.68 587	67.35 588	99.15 596	100.00 594	91.40 589	98.36 592	67.56 585	90.15 590	66.93 585	68.34 586	62.46 586	57.68 585	4.00 576	35.83 586	16.32 584	22.03 587	41.21 584	32.38 585

LRCNet_RVC	55.44 585	60.56 589	57.70 583	66.68 590	44.91 584	6.22 562	0.00 1	52.80 584	1.37 545	70.44 586	81.09 588	67.07 586	55.41 584	51.59 585	46.24 582	90.66 595	41.89 590	90.95 596	90.04 592	64.32 591	68.75 590

DGTPSM_ROB	81.49 591	60.74 590	99.95 596	61.20 588	86.99 594	99.11 594	100.00 594	95.92 593	99.99 596	73.08 587	100.00 595	70.81 587	100.00 596	77.39 590	99.98 597	35.10 586	97.48 596	35.12 587	99.89 598	46.16 585	90.85 592

DPSMNet_ROB	81.54 592	60.77 591	99.95 596	61.42 589	87.05 595	99.11 594	100.00 594	95.93 594	99.99 596	73.11 588	100.00 595	70.84 588	100.00 596	77.43 591	99.98 597	35.39 587	97.54 597	35.21 588	99.89 598	46.30 586	90.94 593

xxxxx1	63.71 587	58.10 586	78.65 586	43.63 584	48.97 585	92.61 589	92.18 589	60.44 585	69.38 585	73.77 589	76.42 585	77.82 589	76.45 587	72.33 587	77.46 587	35.89 588	37.06 587	48.26 589	62.63 588	48.72 587	43.44 586

tt_ll	63.71 587	58.10 586	78.65 586	43.63 584	48.97 585	92.61 589	92.18 589	60.44 585	69.38 585	73.77 589	76.42 585	77.82 589	76.45 587	72.33 587	77.46 587	35.89 588	37.06 587	48.26 589	62.63 588	48.72 587	43.44 586

ff	63.71 587	58.10 586	78.65 586	43.63 584	48.97 585	92.61 589	92.18 589	60.44 585	69.38 585	73.77 589	76.42 585	77.82 589	76.45 587	72.33 587	77.46 587	35.89 588	37.06 587	48.26 589	62.63 588	48.72 587	43.44 586

test_example2	97.61 599	99.96 601	99.93 595	99.83 603	99.97 603	98.84 593	99.76 593	91.98 590	100.00 598	100.00 597	100.00 595	89.18 592	86.51 590	99.29 596	96.54 592	99.97 602	99.55 598	92.92 597	98.06 595	100.00 603	99.95 601

PML	71.49 590	88.65 596	73.56 584	82.49 593	75.59 589	85.39 586	79.41 586	71.62 588	87.17 588	90.48 592	85.96 589	90.50 593	60.21 585	91.76 595	73.85 586	96.01 600	2.36 578	86.79 595	6.59 582	83.59 594	17.83 584

MEDIAN_ROB	93.37 594	98.75 599	96.05 592	90.90 596	90.53 597	85.63 587	76.45 585	92.03 591	89.53 589	95.05 593	94.99 592	96.02 594	93.85 592	90.36 592	87.21 590	98.36 601	95.79 592	99.61 598	98.77 596	98.80 601	98.72 600

ccccc	97.05 598	91.21 597	100.00 598	100.00 604	100.00 604	89.04 588	91.39 588	95.61 592	91.93 590	96.66 594	90.86 591	96.55 595	99.37 593	99.78 598	99.57 595	100.00 604	100.00 602	99.83 599	99.27 597	100.00 603	100.00 603

Anonymous_1	89.88 593	75.38 593	97.81 593	74.49 591	78.39 590	100.00 597	100.00 594	98.09 596	99.76 594	96.82 595	99.37 593	97.66 596	99.77 594	91.14 594	98.89 593	81.73 591	97.25 593	59.96 592	85.38 591	77.37 593	88.27 591

tt	48.25 584	0.05 105	28.22 573	1.29 565	0.00 1	100.00 597	100.00 594	100.00 597	97.19 591	0.08 434	0.00 1	97.99 597	86.70 591	2.26 362	99.92 596	83.66 592	94.83 591	16.47 585	21.27 586	35.05 583	0.01 199

HaxPig	95.46 597	97.61 598	87.80 590	97.80 602	99.17 602	77.55 584	75.28 584	96.76 595	99.61 593	99.97 596	99.97 594	99.62 598	99.97 595	91.02 593	87.28 591	99.98 603	99.98 600	99.98 600	99.99 600	99.97 602	99.97 602

FlowAnything	99.21 604	100.00 603	100.00 598	96.24 598	98.66 599	100.00 597	100.00 594	100.00 597	100.00 598	100.00 597	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 599	100.00 599	93.92 599	100.00 602	100.00 601	100.00 601	96.91 600	98.41 599

Selective-RAFT-Error	99.17 603	100.00 603	100.00 598	96.65 601	98.79 601	100.00 597	100.00 594	100.00 597	100.00 598	100.00 597	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 599	100.00 599	93.64 596	100.00 602	100.00 601	100.00 601	96.25 597	98.10 598

CasAABBNet	99.15 602	100.00 603	100.00 598	96.37 600	98.76 600	100.00 597	100.00 594	100.00 597	100.00 598	100.00 597	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 599	100.00 599	93.65 597	99.99 601	100.00 601	100.00 601	96.27 598	97.93 597

LSM0	99.11 601	99.97 602	100.00 598	95.93 597	98.59 598	100.00 597	100.00 594	100.00 597	100.00 598	100.00 597	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 599	100.00 599	93.89 598	99.97 599	100.00 601	100.00 601	96.64 599	97.25 596

DPSM_ROB	94.00 595	79.32 594	100.00 598	83.19 594	85.69 592	100.00 597	100.00 594	100.00 597	100.00 598	100.00 597	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 599	100.00 599	89.53 593	97.42 594	74.97 593	95.13 593	83.79 595	90.98 594

DPSM	94.00 595	79.32 594	100.00 598	83.19 594	85.69 592	100.00 597	100.00 594	100.00 597	100.00 598	100.00 597	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 599	100.00 599	89.53 593	97.42 594	74.97 593	95.13 593	83.79 595	90.98 594

AVERAGE_ROB	98.45 600	99.13 600	95.46 591	100.00 604	100.00 604	93.36 592	81.95 587	100.00 597	99.97 595	100.00 597	100.00 595	100.00 599	100.00 596	99.72 597	99.40 594	100.00 604	100.00 602	100.00 601	100.00 601	100.00 603	100.00 603

Low-res two-view benchmark