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	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

NLMM1	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	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM	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	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.03 8	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

NLSM3	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	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.01 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	0.00 1

NLCSM	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	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 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	0.00 1

TDLM	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	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 4	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

CVANet_RVC	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	0.00 1	0.01 60	0.02 5	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	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	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.05 10	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MatchStereo	0.01 8	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	0.01 60	0.17 30	0.06 23	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.01 8	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	0.00 1	0.18 36	0.12 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 232	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.01 8	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	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.16 24	0.13 60	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

WQFJX1	0.01 8	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	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.16 24	0.13 60	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

WQFJX	0.01 8	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	0.16 226	0.00 1	0.00 1	0.11 18	0.03 8	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

NLSM1	0.01 8	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	0.00 1	0.06 12	0.11 48	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

BridgeDepth	0.01 8	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	0.00 1	0.03 6	0.11 48	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.01 8	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	0.01 60	0.16 24	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.01 8	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	0.00 1	0.04 9	0.11 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 138	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.01 8	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	0.00 1	0.16 24	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 25	0.02 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 241	0.00 1	0.00 1

CoSv	0.01 8	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	0.00 1	0.06 12	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 24	0.01 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.03 58	0.04 43	0.00 1	0.00 1	0.01 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.01 8	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	0.00 1	0.15 23	0.07 29	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.10 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 10	0.10 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 138	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 18	0.09 39	0.02 112	0.00 1	0.01 51	0.01 89	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.01 8	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	0.00 1	0.18 36	0.11 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 89	0.01 25	0.01 10	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 30	0.11 48	0.00 1	0.00 1	0.02 69	0.01 89	0.01 25	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.08 15	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203	0.00 1

AASNet	0.01 8	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	0.01 67	0.00 1	0.01 60	0.09 16	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.01 8	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	0.00 1	0.11 18	0.02 4	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
delet	0.01 8	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	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.08 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet	0.01 8	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	0.05 212	0.14 213	0.00 1	0.01 60	0.03 6	0.03 8	0.05 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.02 30	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	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.19 45	0.31 157	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.02 117	0.01 25	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GSStereo	0.02 30	0.01 205	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	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.22 55	0.13 60	0.04 135	0.00 1	0.03 78	0.01 89	0.01 25	0.05 48	0.00 1	0.00 1	0.14 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.23 62	0.22 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.00 1	0.04 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.02 30	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	0.01 60	0.18 36	0.09 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 96	0.11 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 36	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.03 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 36	0.22 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.03 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DFGA-Net	0.02 30	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	0.01 67	0.00 1	0.01 60	0.20 49	0.07 29	0.01 74	0.00 1	0.10 133	0.01 89	0.01 25	0.01 10	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GREAT-IGEV	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.01 220	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.23 62	0.07 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 72	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.02 30	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	0.00 1	0.14 22	0.16 75	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.09 87	0.02 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.02 30	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	0.01 60	0.19 45	0.12 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.19 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.02 30	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	0.00 1	0.18 36	0.18 80	0.00 1	0.00 1	0.21 154	0.00 1	0.01 25	0.02 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 205	0.00 1	0.29 84	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 138	0.00 1	0.11 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.02 30	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	0.03 158	0.00 1	0.01 60	0.22 55	0.12 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.02 30	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	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.19 45	0.25 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 68	0.01 10	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo	0.02 30	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	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.28 76	0.25 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 63	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
RAFT	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 246	0.10 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.17 30	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 174	0.01 25	0.02 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.02 30	0.02 254	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	0.02 127	0.16 24	0.09 39	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 91	0.13 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo	0.02 30	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	0.01 67	0.01 129	0.00 1	0.17 30	0.06 23	0.06 164	0.00 1	0.04 92	0.00 1	0.14 102	0.11 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.02 30	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	0.01 67	0.00 1	0.01 60	0.26 71	0.08 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UNet	0.02 30	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.02 251	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 278	0.20 49	0.09 39	0.00 1	0.00 1	0.03 78	0.00 1	0.10 91	0.04 43	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UPFNet	0.02 30	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	0.01 67	0.00 1	0.04 182	0.30 91	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA	0.02 30	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	0.04 168	0.00 1	0.01 60	0.22 55	0.21 94	0.01 74	0.02 154	0.01 51	0.00 1	0.04 63	0.06 51	0.00 1	0.00 1	0.01 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet	0.02 30	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	0.03 162	0.34 106	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.08 86	0.18 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GEAStereo	0.03 53	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.01 60	0.29 84	0.07 29	0.01 74	0.00 1	0.04 92	0.01 89	0.02 50	0.08 58	0.00 1	0.00 1	0.13 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gasm-f	0.03 53	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.01 60	0.29 84	0.07 29	0.01 74	0.00 1	0.04 92	0.01 89	0.02 50	0.08 58	0.00 1	0.00 1	0.13 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GASTEREO	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.22 55	0.21 94	0.01 74	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.01 25	0.27 90	0.01 231	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1	0.00 1

MSCF	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.24 65	0.20 86	0.01 74	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.01 25	0.27 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 91	0.25 126	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 84	0.19 84	0.00 1	0.00 1	0.03 78	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.03 53	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	0.00 1	0.18 36	0.14 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 197	0.01 25	0.17 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 273	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 255	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.22 55	0.08 36	0.00 1	0.00 1	0.02 69	0.24 244	0.01 25	0.17 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.03 53	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	0.01 67	0.00 1	0.01 60	0.33 103	0.22 99	0.03 126	0.00 1	0.05 108	0.00 1	0.14 102	0.03 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.03 53	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	0.01 67	0.01 129	0.00 1	0.30 91	0.31 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 87	0.06 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 135	0.09 39	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.12 187	0.03 58	0.05 48	0.03 250	0.15 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.03 53	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	0.00 1	0.62 200	0.11 48	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.02 50	0.04 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FINET	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 200	0.29 244	0.05 176	0.00 1	0.01 60	0.18 36	0.10 45	0.01 74	0.00 1	0.06 115	0.00 1	0.02 50	0.04 43	0.00 1	0.00 1	0.01 234	0.07 246	0.00 1	0.00 1

HGLStereo	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 127	0.31 96	0.15 73	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 94	0.06 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.04 67	0.04 274	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	0.01 67	0.00 1	0.01 60	0.29 84	0.30 150	0.03 126	0.00 1	0.09 129	0.00 1	0.25 128	0.16 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp	0.04 67	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	0.24 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 55	0.15 73	0.01 74	0.00 1	0.02 69	0.10 174	0.03 58	0.33 101	0.01 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IER	0.04 67	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	0.01 60	0.94 238	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 89	0.01 25	0.02 31	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.04 67	0.01 205	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	0.01 67	0.01 129	0.00 1	0.20 49	0.13 60	0.00 1	0.00 1	0.09 129	0.03 127	0.15 105	0.38 111	0.00 1	0.00 1	0.13 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_5	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.25 66	0.16 75	0.00 1	0.00 1	0.07 121	0.00 1	0.02 50	0.37 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AACVNet	0.04 67	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	0.01 67	0.00 1	0.06 225	0.21 54	0.27 137	0.01 74	0.00 1	0.04 92	0.00 1	0.07 80	0.40 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AFF-stereo	0.04 67	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 187	0.01 129	0.00 1	0.40 129	0.24 115	0.01 74	0.02 154	0.03 78	0.00 1	0.04 63	0.27 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

STTStereo	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.11 284	0.00 1	0.01 187	0.01 67	0.00 1	0.01 60	0.37 122	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.03 78	0.01 89	0.07 80	0.33 101	0.04 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.01 60	0.44 142	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.02 117	0.07 80	0.37 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Nwc_Net	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.01 60	0.44 142	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.02 117	0.07 80	0.37 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RASNet	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.01 60	0.19 45	0.33 163	0.00 1	0.00 1	0.02 69	0.00 1	0.26 130	0.14 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AMNet	0.04 67	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	0.03 158	0.10 221	0.38 303	0.07 14	0.26 131	0.06 164	0.00 1	0.04 92	0.00 1	0.07 80	0.01 10	0.00 1	0.02 213	0.00 1	0.10 259	0.00 1	0.00 1

DLCB_ROB	0.04 67	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	0.08 217	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.11 18	0.14 67	0.02 112	0.02 154	0.03 78	0.00 1	0.18 116	0.35 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 232	0.02 210	0.02 225

PDISCO_ROB	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.01 129	0.01 60	0.17 30	0.26 131	0.01 74	0.03 169	0.19 149	0.00 1	0.22 125	0.24 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.00 1	0.02 127	0.26 71	0.30 150	0.04 135	0.01 126	0.08 128	0.11 179	0.15 105	0.22 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.02 127	0.25 66	0.32 161	0.03 126	0.01 126	0.10 133	0.12 187	0.16 110	0.17 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.32 98	0.24 115	0.02 112	0.01 126	0.02 69	0.01 89	0.06 76	0.57 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.32 98	0.24 115	0.02 112	0.01 126	0.02 69	0.01 89	0.06 76	0.57 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-Stereo	0.05 81	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.05 206	0.56 183	0.11 48	0.01 74	0.00 1	0.07 121	0.01 89	0.12 96	0.25 88	0.01 231	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

plain	0.05 81	0.01 205	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	0.05 176	0.00 1	0.03 162	0.28 76	0.32 161	0.03 126	0.02 154	0.03 78	0.00 1	0.33 147	0.26 89	0.00 1	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.05 81	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	0.04 168	0.00 1	0.02 127	0.28 76	0.34 169	0.04 135	0.02 154	0.07 121	0.01 89	0.30 140	0.13 64	0.00 1	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.05 81	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.40 129	0.33 163	0.00 1	0.00 1	0.04 92	0.06 154	0.04 63	0.18 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 268	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.05 81	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 187	0.01 129	0.01 60	0.50 158	0.20 86	0.03 126	0.00 1	0.06 115	0.00 1	0.09 87	0.38 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DSFCA	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 283	0.00 1	0.07 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 60	0.34 106	0.22 99	0.00 1	0.01 126	0.02 69	0.01 89	0.11 94	0.17 72	0.00 1	0.01 157	0.04 248	0.03 235	0.11 239	0.09 231

DMCA-RVC	0.05 81	0.01 205	0.00 1	0.01 267	0.03 266	0.01 188	0.18 262	0.03 275	0.00 1	0.00 1	0.16 233	0.01 67	0.00 1	0.02 127	0.45 144	0.09 39	0.01 74	0.01 126	0.00 1	0.07 163	0.06 76	0.07 55	0.00 1	0.04 235	0.03 243	0.01 225	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 129	0.02 127	0.64 207	0.07 29	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.06 154	0.05 68	0.49 130	0.01 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Abc-Net	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 129	0.02 127	0.64 207	0.07 29	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.06 154	0.05 68	0.49 130	0.01 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
NLCA_NET_v2_RVC	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.49 306	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 60	0.17 30	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.02 117	0.05 68	0.30 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 262	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.
DISCO	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.06 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.01 60	0.35 118	0.13 60	0.01 74	0.00 1	0.05 108	0.00 1	0.05 68	0.56 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.06 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 244	0.01 67	0.02 161	0.00 1	0.33 103	0.34 169	0.03 126	0.04 190	0.02 69	0.06 154	0.05 68	0.41 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TESTraft	0.06 96	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	0.16 226	0.01 129	0.01 60	0.58 185	0.16 75	0.04 135	0.00 1	0.31 168	0.02 117	0.16 110	0.19 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDUNet	0.06 96	0.04 274	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.03 162	0.47 152	0.20 86	0.03 126	0.00 1	0.05 108	0.00 1	0.07 80	0.43 117	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.25 252	0.00 1

psm_up	0.06 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.11 268	0.34 106	0.13 60	0.03 126	0.06 207	0.39 176	0.11 179	0.23 127	0.20 82	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	0.06 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 127	0.89 231	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.46 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HSM	0.06 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 213	0.01 129	0.02 127	0.58 185	0.21 94	0.00 1	0.00 1	0.07 121	0.06 154	0.36 151	0.23 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.07 102	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	0.00 1	0.28 76	0.22 99	0.00 1	0.00 1	0.55 189	0.00 1	0.06 76	0.66 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.07 102	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.61 196	0.45 192	0.00 1	0.10 228	0.21 154	0.00 1	0.01 25	0.32 100	0.01 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 217	0.00 1	0.02 161	0.01 60	0.25 66	0.36 179	0.02 112	0.02 154	0.01 51	0.03 127	0.21 122	0.96 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UniTT-Stereo	0.07 102	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.04 182	0.30 91	0.34 169	0.02 112	0.00 1	0.61 194	0.00 1	0.30 140	0.16 70	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 129	0.02 127	0.41 135	0.20 86	0.01 74	0.01 126	0.20 152	0.04 138	0.25 128	0.42 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 262	0.01 203	0.00 1

GLC_STEREO	0.07 102	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 129	0.01 60	0.39 128	0.33 163	0.06 164	0.06 207	0.16 143	0.13 197	0.57 167	0.19 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rafts_anoy	0.07 102	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.03 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 127	0.41 135	0.23 108	0.05 155	0.00 1	0.34 173	0.10 174	0.31 144	0.44 120	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.07 102	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 127	0.34 106	0.34 169	0.01 74	0.00 1	0.21 154	0.09 169	0.20 118	0.61 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANetREF_RVC	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 176	0.00 1	0.04 182	0.29 84	0.12 55	0.29 266	0.00 1	0.04 92	0.04 138	0.45 163	0.46 121	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
anonymousdsp2	0.08 111	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	0.31 248	0.01 67	0.01 129	0.01 60	0.32 98	0.23 108	0.02 112	0.01 126	0.04 92	0.19 231	0.13 98	0.67 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 225	0.23 250	0.00 1

TestStereo1	0.08 111	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	0.16 226	0.00 1	0.01 60	0.54 180	0.20 86	0.04 135	0.00 1	0.31 168	0.01 89	0.17 112	0.60 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA-5K	0.08 111	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	0.16 226	0.00 1	0.01 60	0.54 180	0.20 86	0.04 135	0.00 1	0.31 168	0.01 89	0.17 112	0.60 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALCasStereoNet	0.08 111	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.03 266	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 129	0.03 162	0.49 154	0.33 163	0.02 112	0.00 1	0.04 92	0.09 169	0.37 154	0.66 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ARAFT	0.08 111	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 213	0.01 129	0.04 182	0.38 125	0.24 115	0.02 112	0.01 126	0.18 146	0.00 1	0.36 151	0.71 147	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RGC	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.02 214	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.04 182	0.80 221	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.04 138	0.22 125	0.87 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PS-NSSS	0.08 111	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 248	0.01 129	0.06 225	0.31 96	0.14 67	0.02 112	0.00 1	0.18 146	0.00 1	0.15 105	0.27 90	0.23 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.57 270	0.00 1

coex_refinement	0.09 118	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.04 182	0.95 240	0.16 75	0.01 74	0.00 1	0.91 213	0.01 89	0.09 87	0.22 83	0.00 1	0.02 213	0.01 234	0.00 1	0.05 225	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.09 118	0.01 205	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	0.05 176	0.03 179	0.01 60	0.22 55	0.23 108	0.05 155	0.07 215	0.05 108	0.12 187	0.31 144	1.06 163	0.07 263	0.00 1	0.00 1	0.08 248	0.00 1	0.00 1

AIO_test	0.09 118	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 262	0.06 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.67 211	0.76 244	0.01 74	0.02 154	0.11 138	0.00 1	0.01 25	0.31 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 282	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.06 185	0.12 227	0.01 60	0.32 98	0.51 202	0.05 155	0.06 207	0.04 92	0.12 187	0.36 151	0.38 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 259	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.09 118	0.01 205	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	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.26 71	0.29 148	0.01 74	0.01 126	0.20 152	0.00 1	0.13 98	1.45 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LMCR-Stereo	0.09 118	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	0.06 205	0.08 253	0.52 167	0.31 157	0.08 183	0.03 169	0.06 115	0.13 197	0.29 139	0.98 156	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_RVC	0.09 118	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	0.01 67	0.00 1	0.06 225	0.41 135	0.27 137	0.11 206	0.00 1	0.66 199	0.00 1	0.28 136	0.54 133	0.00 1	0.08 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet_ROB	0.09 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.03 162	0.88 229	0.40 190	0.02 112	0.00 1	0.51 184	0.00 1	0.34 149	0.27 90	0.00 1	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.10 126	0.03 270	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	0.06 225	0.25 66	0.30 150	0.00 1	0.00 1	0.11 138	0.00 1	0.42 159	1.59 200	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iinet-f	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.04 222	0.00 1	0.00 1	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.98 242	0.38 188	0.01 74	0.03 169	0.10 133	0.11 179	0.21 122	0.65 142	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.10 126	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 138	0.02 161	0.06 225	0.42 140	0.26 131	0.04 135	0.01 126	0.32 172	0.00 1	0.60 172	0.99 157	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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-Stereo+	0.11 129	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.65 260	0.03 158	0.14 237	0.01 60	0.28 76	0.35 176	0.00 1	0.02 154	0.04 92	0.12 187	0.15 105	0.47 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 273	0.00 1	0.00 1

stereogan	0.11 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 127	0.51 164	0.17 79	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.05 68	2.28 237	0.00 1	0.00 1	0.01 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1

YMNet	0.12 131	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.66 293	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.00 1	1.53 265	0.38 188	0.01 74	0.03 169	0.07 121	0.04 138	0.01 25	0.02 31	0.00 1	0.01 157	0.15 280	0.01 225	0.10 237	0.00 1

SA	0.12 131	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	0.16 226	0.01 129	0.02 127	0.27 75	0.37 181	0.04 135	0.13 245	0.46 180	0.04 138	0.33 147	1.33 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR_C	0.12 131	0.01 205	0.03 267	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.07 236	0.03 275	0.07 272	0.01 200	0.03 200	0.01 67	0.01 129	0.08 253	0.41 135	0.27 137	0.06 164	0.00 1	0.31 168	0.00 1	0.30 140	1.42 190	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.00 1	0.08 230	0.01 221

ADLNet	0.12 131	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	0.46 267	0.00 1	0.06 225	2.09 279	0.14 67	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 68	0.43 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UCFNet_RVC	0.12 131	0.00 1	0.02 255	0.00 1	0.06 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.00 1	0.03 158	0.01 129	0.05 206	0.40 129	0.27 137	0.04 135	0.00 1	0.96 214	0.00 1	0.42 159	0.54 133	0.49 306	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_XL	0.13 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 194	0.11 223	0.00 1	0.37 122	0.55 218	0.13 216	0.12 243	0.04 92	0.05 149	1.14 192	0.80 148	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
CIPLG	0.13 136	0.01 205	0.03 267	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.06 229	0.02 271	0.08 276	0.01 200	0.03 200	0.01 67	0.01 129	0.08 253	0.62 200	0.27 137	0.07 176	0.00 1	0.28 165	0.01 89	0.30 140	1.40 188	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.00 1	0.08 230	0.01 221

ACRE	0.13 136	0.01 205	0.02 255	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.07 236	0.02 271	0.08 276	0.01 200	0.06 213	0.01 67	0.01 129	0.08 253	0.40 129	0.27 137	0.07 176	0.00 1	0.39 176	0.01 89	0.34 149	1.40 188	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.00 1	0.08 230	0.01 221

SACVNet	0.13 136	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.06 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.04 187	0.06 225	0.23 62	0.23 108	0.01 74	0.02 154	0.37 175	0.00 1	0.37 154	1.97 221	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALAANet	0.13 136	0.03 270	0.00 1	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.02 161	0.05 206	0.45 144	0.18 80	0.04 135	0.00 1	0.66 199	0.11 179	0.75 180	1.11 166	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

APVNet	0.13 136	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	0.01 187	0.01 67	0.00 1	0.03 162	0.63 205	0.21 94	0.05 155	0.04 190	0.88 211	0.03 127	0.21 122	1.46 194	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet	0.13 136	0.02 254	0.01 245	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 187	0.02 127	0.95 240	0.12 55	0.04 135	0.10 228	0.07 121	0.24 244	0.57 167	1.24 175	0.02 247	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.13 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 221	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.06 225	0.36 120	0.26 131	0.01 74	0.00 1	1.56 237	0.03 127	0.59 171	0.54 133	0.00 1	0.09 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_L	0.14 144	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.06 205	0.00 1	0.40 129	0.51 202	0.10 198	0.11 231	0.04 92	0.14 213	1.09 190	1.11 166	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
4D-IteraStereo	0.14 144	0.02 254	0.01 245	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	0.06 225	0.58 185	0.47 196	0.00 1	0.13 245	0.19 149	0.13 197	0.75 180	1.37 186	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.14 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.25 66	0.27 137	0.01 74	0.00 1	0.44 179	0.01 89	0.28 136	2.39 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.14 144	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 253	0.61 196	0.54 216	0.00 1	0.00 1	1.04 219	0.00 1	0.42 159	0.99 157	0.08 265	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PA-Net	0.14 144	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 129	0.07 241	0.71 216	0.14 67	0.00 1	0.00 1	0.03 78	0.01 89	0.04 63	1.84 215	0.41 298	0.01 157	0.00 1	0.03 235	0.00 1	0.39 266
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGD-Stereo	0.15 149	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	0.07 187	0.01 129	0.01 60	2.97 294	0.34 169	0.06 164	0.01 126	0.17 145	0.12 187	0.20 118	0.13 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

trnet	0.15 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 200	0.03 200	0.10 197	0.10 221	0.00 1	0.52 167	0.80 246	0.09 189	0.11 231	0.07 121	0.35 263	0.97 188	0.81 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.15 149	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 234	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.04 182	1.60 267	0.37 181	0.05 155	0.00 1	0.15 141	0.10 174	0.71 177	0.83 150	0.01 231	0.09 251	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1

GMOStereo	0.15 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.03 179	0.02 127	0.45 144	0.37 181	0.04 135	0.16 268	0.24 159	0.15 218	0.27 131	2.23 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

error version	0.15 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.03 179	0.02 127	0.45 144	0.37 181	0.04 135	0.16 268	0.24 159	0.15 218	0.27 131	2.23 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-v	0.15 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.03 179	0.02 127	0.45 144	0.37 181	0.04 135	0.16 268	0.24 159	0.15 218	0.27 131	2.23 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-2	0.15 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.03 179	0.02 127	0.45 144	0.37 181	0.04 135	0.16 268	0.24 159	0.15 218	0.27 131	2.23 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RYNet	0.15 149	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	0.02 138	0.00 1	0.00 1	3.83 307	0.14 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASnet	0.16 157	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	0.11 202	0.08 211	0.00 1	0.40 129	0.24 115	0.08 183	0.07 215	0.11 138	0.12 187	1.91 239	1.24 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.16 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.04 222	0.00 1	0.03 250	0.38 267	0.06 213	0.12 205	0.08 211	0.11 268	0.52 167	0.49 199	0.09 189	0.13 245	0.16 143	0.13 197	0.71 177	1.25 179	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.16 157	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	0.16 226	0.01 129	0.04 182	0.30 91	0.36 179	0.06 164	0.14 251	0.58 191	0.00 1	0.65 174	2.06 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.16 157	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.01 188	0.16 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 206	0.52 167	0.53 214	0.01 74	0.13 245	0.10 133	0.11 179	0.28 136	1.23 174	0.00 1	0.00 1	0.03 243	0.17 268	0.80 277	0.16 236

CFNet_pseudo	0.16 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 210	0.00 1	0.13 209	0.00 1	0.01 60	1.51 264	0.27 137	0.02 112	0.01 126	1.27 226	0.00 1	0.17 112	0.34 104	0.40 297	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet-RVC	0.16 157	0.02 254	0.06 277	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.11 246	0.00 1	0.03 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 211	0.04 182	1.31 255	0.24 115	0.11 206	0.03 169	0.28 165	0.23 242	0.53 166	1.03 162	0.01 231	0.04 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 233

NCCL2	0.16 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 275	0.91 233	0.27 137	0.22 258	0.04 190	0.04 92	0.03 127	0.38 156	0.86 153	0.18 279	0.03 228	0.00 1	0.00 1	0.91 285	0.00 1

HUF	0.17 164	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 274	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 161	0.00 1	1.35 258	1.68 304	0.16 240	0.10 228	0.63 196	0.04 138	0.20 118	0.33 101	0.02 247	0.01 157	0.00 1	0.01 225	0.00 1	0.00 1

raft_robust	0.17 164	0.01 205	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	0.04 187	0.04 182	0.51 164	0.53 214	0.06 164	0.14 251	1.37 228	0.11 179	0.58 169	1.12 168	0.00 1	0.05 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.17 164	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	0.16 226	0.00 1	0.01 60	4.02 313	0.19 84	0.00 1	0.00 1	0.02 69	0.00 1	0.13 98	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	0.17 164	0.10 291	0.21 303	0.07 283	0.22 307	0.00 1	0.00 1	0.12 288	0.11 284	0.08 232	0.08 217	0.02 138	0.04 187	0.09 263	1.01 246	0.18 80	0.11 206	0.05 200	0.18 146	0.21 237	0.27 131	1.22 171	0.06 262	0.12 271	0.03 243	0.00 1	0.01 203	0.11 233

iResNetv2_ROB	0.17 164	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.04 182	1.11 251	0.27 137	0.01 74	0.00 1	1.20 223	0.01 89	1.50 217	0.31 97	0.00 1	0.09 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	0.17 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 266	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 285	0.01 129	0.05 206	0.28 76	0.24 115	0.35 275	0.01 126	0.01 51	0.06 154	0.43 162	1.60 201	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.43 260	0.00 1

FSD	0.18 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.00 1	0.04 210	0.15 223	0.13 233	0.00 1	0.43 141	0.86 252	0.17 245	0.04 190	0.46 180	0.24 244	1.12 191	1.09 164	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MGS-Stereo	0.18 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 161	0.00 1	4.04 314	0.10 45	0.02 112	0.00 1	0.05 108	0.00 1	0.10 91	0.43 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	0.18 170	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	0.02 138	0.09 216	0.02 127	0.20 49	0.51 202	0.07 176	0.09 226	0.84 209	0.12 187	1.29 198	1.58 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo_RVC	0.18 170	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	0.02 138	0.09 216	0.02 127	0.20 49	0.51 202	0.07 176	0.09 226	0.84 209	0.12 187	1.29 198	1.58 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.18 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.58 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.07 241	0.73 218	0.23 108	0.04 135	0.00 1	0.25 163	0.00 1	1.54 218	1.42 190	0.01 231	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.02 210	0.00 1

NVstereo2D	0.19 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 254	0.01 187	0.01 67	0.00 1	0.01 60	3.98 311	0.25 126	0.01 74	0.01 126	0.04 92	0.00 1	0.14 102	0.36 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CES	0.20 176	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.01 178	0.00 1	0.02 235	0.03 214	0.00 1	0.16 226	0.19 251	0.11 268	0.87 226	0.60 228	0.27 265	0.22 300	0.04 92	0.21 237	1.28 197	1.25 179	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.20 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 235	0.04 221	0.10 224	0.15 223	0.16 247	0.01 60	0.62 200	1.10 278	0.14 227	0.08 221	0.06 115	0.33 260	1.41 211	1.15 169	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
ETE_ROB	0.20 176	0.01 205	0.00 1	0.01 267	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 220	0.00 1	0.29 244	0.11 202	0.01 129	0.07 241	0.72 217	0.22 99	0.62 291	0.04 190	0.73 206	0.05 149	0.92 185	1.43 192	0.00 1	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.20 176	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 200	0.27 242	0.30 257	0.01 129	0.07 241	0.98 242	0.22 99	0.04 135	0.01 126	0.52 187	0.04 138	0.72 179	1.36 185	0.00 1	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.87 284	0.00 1

PWCDC_ROB	0.20 176	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	0.13 227	0.02 138	0.00 1	0.12 275	2.10 281	0.35 176	0.04 135	0.03 169	0.01 51	0.00 1	0.52 165	1.85 216	0.00 1	0.11 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AE-Stereo	0.21 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 285	0.01 188	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 190	0.08 211	0.02 127	0.36 120	0.74 241	0.10 198	0.07 215	0.09 129	0.24 244	1.19 193	2.39 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 267	0.00 1	0.00 1

PMTNet	0.21 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.11 246	0.00 1	0.02 235	0.03 214	0.07 216	0.09 194	0.17 248	0.01 60	0.58 185	1.07 275	0.18 247	0.05 200	0.19 149	0.21 237	1.60 221	1.30 182	0.00 1	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIPNet	0.22 183	0.00 1	0.00 1	0.01 267	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.00 1	0.29 244	0.01 67	0.04 187	0.16 285	2.29 286	0.46 193	0.12 212	0.03 169	0.39 176	0.32 259	0.38 156	1.28 181	0.00 1	0.04 235	0.03 243	0.00 1	0.06 226	0.00 1

ICVP	0.22 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 235	0.01 187	0.03 158	0.03 179	0.03 162	0.26 71	0.49 199	0.22 258	0.45 323	0.56 190	0.24 244	0.96 187	2.43 246	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LoS_RVC	0.23 185	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 220	0.06 229	0.03 200	0.20 242	0.12 227	0.03 162	0.53 175	0.86 252	0.13 216	0.15 260	0.67 201	0.13 197	1.47 215	1.70 205	0.01 231	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

tt_ll	0.23 185	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 220	0.06 229	0.03 200	0.20 242	0.12 227	0.03 162	0.53 175	0.86 252	0.13 216	0.15 260	0.67 201	0.13 197	1.47 215	1.70 205	0.01 231	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CC-Net-ROB	0.23 185	0.04 274	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.03 221	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.09 300	0.55 283	0.10 266	0.28 76	0.13 60	0.03 126	0.00 1	0.53 188	0.00 1	0.18 116	0.29 95	0.87 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dad	0.24 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.99 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.88 229	0.24 115	0.01 74	0.01 126	0.01 51	0.09 169	0.13 98	0.14 68	0.00 1	0.16 292	0.28 293	0.00 1	2.76 320	0.76 276

TANstereo	0.24 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 235	0.04 221	0.08 217	0.05 176	0.05 201	0.01 60	0.50 158	0.75 242	0.13 216	0.05 200	0.05 108	0.01 89	1.35 204	1.22 171	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	2.11 305	0.00 1

XX-TBD	0.24 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 235	0.04 221	0.08 217	0.05 176	0.05 201	0.01 60	0.50 158	0.75 242	0.13 216	0.05 200	0.05 108	0.01 89	1.35 204	1.22 171	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	2.11 305	0.00 1

GES	0.24 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 282	0.00 1	0.02 197	0.01 67	0.03 179	0.01 60	0.52 167	0.31 157	0.05 155	0.01 126	2.60 264	0.04 138	1.00 189	0.99 157	0.00 1	0.03 228	0.01 234	0.00 1	0.09 235	0.75 275

castereo	0.25 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 209	0.19 251	0.02 127	0.38 125	0.68 235	0.21 255	0.13 245	0.23 158	0.20 235	2.18 254	2.06 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 248	0.11 239	0.00 1

BEATNet_4x	0.26 193	0.01 205	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	0.02 138	0.02 161	0.11 268	1.33 257	0.46 193	0.29 266	0.34 315	0.51 184	0.01 89	1.29 198	2.49 249	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS	0.27 194	0.01 205	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 235	0.11 238	0.00 1	0.29 254	0.30 270	0.08 253	0.69 213	0.76 244	0.31 270	0.18 284	0.72 205	0.16 224	1.81 235	1.83 214	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GEStereo_RVC	0.27 194	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.20 264	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.01 187	0.02 138	0.01 129	0.05 206	0.29 84	0.59 226	0.09 189	0.03 169	1.09 221	0.10 174	1.27 196	3.32 273	0.00 1	0.05 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo04	0.28 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 220	0.42 271	0.02 197	0.06 185	0.00 1	0.06 225	0.56 183	0.51 202	0.08 183	0.02 154	2.91 271	0.41 269	1.32 202	0.84 151	0.34 295	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLG	0.28 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1	0.13 227	0.01 67	0.02 161	0.18 290	4.08 316	0.51 202	0.06 164	0.02 154	0.69 204	0.18 226	0.32 146	1.16 170	0.00 1	0.02 213	0.02 242	0.00 1	0.01 203	0.00 1

IPLGR	0.28 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 220	0.00 1	0.20 239	0.01 67	0.06 205	0.09 263	4.10 317	0.54 216	0.07 176	0.04 190	0.29 167	0.26 252	0.49 164	1.34 184	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.28 196	0.01 205	0.06 277	0.00 1	0.09 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 254	0.17 234	0.20 242	0.00 1	0.01 60	2.06 277	0.33 163	0.05 155	0.08 221	1.61 239	0.02 117	0.69 176	0.84 151	0.76 310	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 255

NaN_ROB	0.28 196	0.10 291	0.17 297	0.04 277	0.18 303	0.11 250	0.16 256	0.01 265	1.57 322	0.02 210	0.55 255	0.13 209	0.03 179	0.07 241	1.03 248	0.24 115	0.07 176	0.11 231	0.15 141	0.26 252	0.39 158	0.66 143	0.13 274	0.24 311	0.12 265	0.40 282	0.16 247	0.46 270

RTSC	0.29 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.16 256	0.04 281	0.00 1	0.08 232	0.14 230	0.01 67	0.01 129	0.05 206	4.13 318	0.34 169	0.10 198	0.00 1	1.07 220	0.08 165	0.64 173	1.02 160	0.00 1	0.09 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.30 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 220	0.03 214	0.00 1	0.04 168	0.04 187	0.01 60	0.59 192	0.72 238	0.09 189	0.08 221	0.21 154	0.12 187	1.33 203	1.24 175	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	3.51 328	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
sCroCo_RVC	0.30 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 235	0.00 1	0.01 187	0.28 252	0.22 258	0.01 60	0.50 158	1.31 287	0.15 233	0.17 278	0.48 182	0.19 231	2.05 244	2.81 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo++	0.31 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 213	0.15 242	0.01 60	0.32 98	0.61 230	0.20 252	0.11 231	0.25 163	0.22 240	2.10 250	1.74 208	0.12 273	0.00 1	0.00 1	0.03 235	2.21 310	0.00 1

test_3	0.35 205	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.01 178	0.00 1	0.01 220	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 161	0.02 127	0.58 185	0.46 193	0.06 164	0.11 231	2.40 257	0.18 226	1.37 207	3.74 287	0.00 1	0.00 1	0.13 269	0.00 1	0.04 221	0.32 260

test-3	0.36 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.01 178	0.00 1	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 161	0.02 127	0.60 194	0.47 196	0.06 164	0.11 231	2.53 261	0.18 226	1.40 210	3.73 283	0.00 1	0.00 1	0.13 269	0.00 1	0.00 1	0.32 260

test_1	0.36 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.00 1	0.00 1	0.01 220	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 161	0.02 127	0.59 192	0.47 196	0.06 164	0.11 231	2.53 261	0.18 226	1.39 208	3.73 283	0.00 1	0.00 1	0.13 269	0.00 1	0.01 203	0.32 260

HSM-Net_RVC	0.37 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.03 213	0.01 265	0.00 1	0.42 271	1.81 291	2.18 294	0.09 216	0.02 127	0.48 153	0.44 191	0.13 216	0.04 190	0.60 192	0.46 276	1.62 222	1.55 195	0.08 265	0.14 279	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
EGLCR-Stereo	0.38 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 224	0.01 178	0.00 1	0.05 261	0.00 1	0.00 1	0.14 213	0.07 209	0.00 1	0.38 125	0.73 239	0.13 216	0.19 289	0.64 197	0.07 163	1.29 198	2.37 240	0.00 1	0.03 228	0.00 1	0.40 282	3.61 329	0.00 1

SHD	0.38 209	0.00 1	0.06 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 250	0.03 275	0.00 1	0.23 250	0.58 257	0.01 67	0.00 1	0.07 241	4.29 323	0.25 126	0.06 164	0.01 126	1.17 222	0.15 218	0.91 184	2.09 230	0.00 1	0.10 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLCV	0.39 211	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.03 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.38 267	1.16 275	0.11 202	0.02 161	0.04 182	0.53 175	0.64 232	0.09 189	0.03 169	3.12 277	0.06 154	1.19 193	2.76 256	0.05 258	0.10 259	0.00 1	0.00 1	0.07 227	0.00 1

CASS	0.40 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.88 297	0.00 1	0.00 1	0.23 250	0.33 249	0.26 250	0.13 233	0.01 60	0.51 164	0.50 201	0.29 266	0.21 298	0.60 192	0.00 1	4.20 317	2.53 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
XQC	0.40 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 256	0.00 1	0.00 1	0.14 244	0.47 253	0.01 67	1.09 290	0.08 253	4.21 319	0.62 231	0.07 176	0.00 1	0.96 214	0.01 89	0.68 175	2.06 224	0.00 1	0.10 259	0.00 1	0.00 1	0.02 210	0.00 1

Anonymous3	0.41 214	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	0.49 269	0.35 274	0.16 285	1.07 250	2.44 320	0.19 249	0.19 289	1.40 230	0.37 264	1.96 240	2.42 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSAN	0.41 214	0.09 289	0.16 296	0.07 283	0.15 301	0.01 188	0.19 263	0.00 1	1.58 323	0.10 235	0.97 270	1.09 286	0.08 211	0.11 268	0.98 242	0.30 150	0.09 189	0.11 231	0.67 201	0.56 290	0.95 186	1.09 164	0.07 263	0.19 301	0.08 259	0.97 302	0.10 237	0.34 263

FCDSN-DC	0.45 216	0.04 274	0.47 319	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.48 285	0.00 1	0.00 1	0.35 263	0.17 234	0.19 240	0.07 209	0.02 127	4.35 325	0.59 226	0.10 198	0.13 245	0.48 182	0.06 154	1.59 220	2.36 239	0.00 1	0.39 326	0.00 1	0.05 243	0.15 245	0.00 1
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWC_ROB	0.48 217	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.09 239	0.00 1	0.01 220	0.13 241	0.82 268	0.02 138	0.02 161	0.02 127	3.76 305	1.11 281	0.16 240	0.19 289	0.65 198	0.11 179	2.51 267	2.73 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 256	0.29 255

s12784h	0.49 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.00 1	0.08 190	0.14 237	0.01 60	0.61 196	1.20 284	0.21 255	0.06 207	0.90 212	0.13 197	3.61 305	1.78 211	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	3.50 327	0.95 278

LG-Stereo_Zeroshot	0.50 219	0.39 307	0.06 277	0.56 304	0.34 317	0.69 304	0.00 1	0.00 1	0.02 235	1.71 326	0.91 269	2.37 298	0.20 256	0.04 182	0.46 150	0.99 268	0.26 263	0.08 221	0.36 174	0.14 213	1.67 224	1.93 218	0.00 1	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.07 227	0.21 242

R-Stereo Train	0.50 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 220	0.48 275	1.18 277	0.14 213	0.11 223	0.14 280	0.52 167	0.99 268	0.38 276	0.30 313	3.01 274	0.50 282	2.40 264	3.20 271	0.00 1	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo	0.50 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 220	0.48 275	1.18 277	0.14 213	0.11 223	0.14 280	0.52 167	0.99 268	0.38 276	0.30 313	3.01 274	0.50 282	2.40 264	3.20 271	0.00 1	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PVD	0.51 222	0.00 1	0.08 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 251	0.30 299	0.00 1	0.37 265	1.22 279	0.13 209	0.74 286	0.06 225	4.31 324	0.33 163	0.13 216	0.01 126	1.49 232	0.23 242	1.81 235	2.00 222	0.00 1	0.11 263	0.07 253	0.00 1	0.30 255	0.00 1

DAS	0.53 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 284	0.02 235	0.75 297	1.70 288	0.21 246	0.26 265	0.01 60	0.69 213	1.67 302	0.15 233	0.18 284	1.79 245	0.27 255	3.84 310	2.47 247	0.00 1	0.09 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SepStereo	0.53 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 284	0.02 235	0.75 297	1.70 288	0.21 246	0.26 265	0.01 60	0.69 213	1.67 302	0.15 233	0.18 284	1.79 245	0.27 255	3.84 310	2.47 247	0.00 1	0.09 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

cross-raft	0.54 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 262	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.39 269	0.09 222	0.14 213	0.13 233	0.07 241	0.62 200	1.31 287	0.11 206	0.15 260	2.97 273	0.85 304	3.56 304	3.57 278	0.00 1	0.01 157	0.10 261	0.01 225	0.03 216	0.19 237

iResNet	0.54 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 270	1.22 279	0.17 236	0.02 161	0.01 60	2.19 285	1.50 295	0.04 135	0.07 215	5.12 290	0.45 275	2.07 245	1.02 160	0.00 1	0.14 279	0.00 1	0.00 1	0.13 243	0.00 1

Any-RAFT	0.55 227	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 265	0.00 1	0.20 246	2.64 299	0.22 248	0.12 227	0.10 266	0.54 180	0.84 249	0.34 272	0.16 268	2.47 259	0.14 213	3.46 299	2.32 238	0.01 231	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.26 280

GwcNet-ADL	0.55 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.54 281	5.82 323	0.14 213	0.09 216	0.03 162	1.06 249	1.16 283	0.14 227	0.19 289	1.54 235	0.85 304	1.42 212	1.95 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GCAP-BAT	0.56 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.04 187	0.05 206	0.34 106	0.52 208	10.88 339	0.03 169	0.03 78	0.13 197	2.28 256	0.48 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 248	0.00 1	0.26 246

test_for_model	0.56 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.04 187	0.05 206	0.34 106	0.52 208	10.88 339	0.03 169	0.03 78	0.13 197	2.28 256	0.48 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 248	0.00 1	0.26 246

testlalala2	0.56 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.04 187	0.05 206	0.34 106	0.52 208	10.88 339	0.03 169	0.03 78	0.13 197	2.28 256	0.48 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 248	0.00 1	0.26 246

testlalala	0.56 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.04 187	0.05 206	0.34 106	0.52 208	10.88 339	0.03 169	0.03 78	0.13 197	2.28 256	0.48 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 248	0.00 1	0.26 246

testlalala_base	0.56 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.04 187	0.05 206	0.34 106	0.52 208	10.88 339	0.03 169	0.03 78	0.13 197	2.28 256	0.48 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 248	0.00 1	0.26 246

GCAP-Stereo	0.56 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.04 187	0.05 206	0.34 106	0.52 208	10.88 339	0.03 169	0.03 78	0.13 197	2.28 256	0.48 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 248	0.00 1	0.26 246

RAFT-Test	0.58 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 279	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.72 292	1.47 284	0.15 223	0.23 259	0.11 268	0.63 205	1.34 291	0.10 198	0.14 251	2.88 269	0.38 266	3.38 297	3.10 270	0.00 1	0.01 157	0.12 265	0.51 292	0.03 216	0.26 246

PSMNet-ADL	0.58 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.05 226	0.59 306	0.00 1	0.57 283	5.97 324	0.19 240	0.35 274	0.04 182	0.67 211	1.68 304	0.18 247	0.14 251	1.78 244	0.16 224	1.39 208	1.67 203	0.13 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-ADL	0.60 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.89 301	2.34 294	0.04 168	0.05 201	0.02 127	2.06 277	1.15 282	0.16 240	0.18 284	2.76 267	0.81 301	1.69 230	3.65 280	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.37 258	0.00 1

MFMNet_re	0.60 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.00 1	0.21 293	0.06 229	0.01 187	0.61 277	0.33 272	0.06 225	2.70 291	1.05 274	0.53 287	0.01 126	4.51 285	0.20 235	3.66 307	1.39 187	0.00 1	0.13 276	0.00 1	0.00 1	0.62 272	0.00 1

MSMDNet	0.61 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 271	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.67 286	0.09 222	0.14 213	1.70 295	0.11 268	0.61 196	1.45 294	0.10 198	0.15 260	2.42 258	0.50 282	3.51 302	4.28 303	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.29 279	0.03 216	0.19 237

TRStereo	0.62 240	0.01 205	0.02 255	0.00 1	0.00 1	0.18 284	0.01 178	0.00 1	0.00 1	1.46 321	0.58 257	0.17 236	0.15 242	0.03 162	1.02 247	1.57 297	0.09 189	0.17 278	1.51 233	0.85 304	2.07 245	3.39 274	0.04 254	0.01 157	0.09 260	2.88 325	0.39 259	0.01 221

AnonymousM	0.62 240	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 279	0.00 1	0.00 1	0.02 235	0.00 1	0.42 252	0.05 176	0.14 237	0.08 253	0.49 154	0.80 246	0.21 255	0.11 231	0.10 133	0.70 296	1.35 204	1.68 204	0.00 1	0.15 287	0.00 1	0.19 275	3.31 324	6.88 320

EKT-Stereo	0.64 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 251	0.02 214	0.21 265	0.00 1	0.00 1	0.17 245	0.77 265	0.28 252	0.26 265	0.06 225	2.17 284	3.00 329	0.19 249	0.23 303	1.39 229	1.50 324	3.14 288	3.87 291	0.01 231	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RTS	0.65 243	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.22 267	0.00 1	0.00 1	0.01 200	0.01 187	0.04 168	0.01 129	0.05 206	4.27 321	0.55 218	0.10 198	0.01 126	0.96 214	0.03 127	0.82 182	2.08 227	0.00 1	0.11 263	0.00 1	8.18 340	0.00 1	0.00 1

RTSA	0.65 243	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.22 267	0.00 1	0.00 1	0.01 200	0.01 187	0.04 168	0.01 129	0.05 206	4.27 321	0.55 218	0.10 198	0.01 126	0.96 214	0.03 127	0.82 182	2.08 227	0.00 1	0.11 263	0.00 1	8.18 340	0.00 1	0.00 1

ADCRef	0.65 243	0.00 1	0.21 303	0.00 1	0.05 279	0.02 214	0.15 255	0.04 281	1.63 324	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.00 1	0.04 182	3.98 311	0.30 150	0.01 74	0.02 154	0.79 208	0.55 288	0.15 105	0.34 104	0.43 301	0.09 251	0.73 308	1.20 303	0.82 278	5.86 317

DeepPrunerF	0.66 246	0.18 299	0.00 1	0.07 283	1.57 332	0.07 233	0.10 241	0.06 287	1.03 316	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.04 182	2.89 293	0.28 147	0.00 1	0.00 1	0.09 129	0.00 1	0.17 112	0.24 86	0.00 1	0.00 1	10.69 344	0.33 281	0.08 230	0.00 1

SGM-Forest	0.67 247	0.03 270	0.02 255	0.04 277	0.11 295	0.12 255	0.00 1	0.43 301	0.43 303	1.34 318	0.78 267	0.33 260	1.29 292	0.01 60	1.84 270	0.85 250	0.15 233	0.15 260	1.59 238	0.02 117	1.89 238	2.57 254	0.25 289	0.06 244	0.15 280	0.20 276	1.30 292	2.24 290
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HH	0.68 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 264	1.35 319	0.03 200	0.05 176	0.19 251	0.03 162	0.58 185	2.57 322	0.08 183	0.16 268	3.15 278	0.42 270	4.66 323	3.73 283	0.19 280	0.03 228	0.13 269	0.00 1	0.86 282	0.19 237

HanStereo	0.68 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 264	1.35 319	0.03 200	0.05 176	0.19 251	0.03 162	0.58 185	2.57 322	0.08 183	0.16 268	3.15 278	0.42 270	4.66 323	3.73 283	0.19 280	0.03 228	0.13 269	0.00 1	0.86 282	0.19 237

EAI-Stereo	0.68 248	0.04 274	0.14 293	0.32 295	0.08 288	0.67 303	0.37 276	0.00 1	0.41 301	0.00 1	1.59 285	0.12 205	0.18 249	0.03 162	1.11 251	1.44 293	0.15 233	0.36 317	3.29 280	0.39 267	2.36 263	2.97 263	0.13 274	0.38 325	0.34 295	0.41 285	0.55 268	0.43 268

test-1	0.69 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 284	0.27 270	0.00 1	0.00 1	1.00 304	2.54 298	0.18 238	0.18 249	0.15 283	1.00 245	1.71 307	0.13 216	0.24 306	1.80 247	1.19 316	3.14 288	4.92 317	0.00 1	0.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet_RVC	0.69 251	0.04 274	0.21 303	0.07 283	0.25 309	0.00 1	0.34 275	0.03 275	0.21 293	0.23 250	0.11 226	0.27 251	0.12 227	0.14 280	2.41 288	0.90 260	0.15 233	0.70 331	3.72 284	0.37 264	1.70 232	2.92 262	0.29 291	0.34 321	0.20 286	0.02 232	2.57 317	0.38 265

SAMSARA	0.71 253	0.00 1	0.07 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.55 289	0.03 275	0.00 1	0.28 258	0.76 263	0.02 138	3.02 302	0.07 241	4.54 330	0.56 222	0.09 189	0.01 126	2.13 251	0.08 165	1.67 224	2.77 258	0.00 1	0.19 301	0.19 285	0.75 296	1.12 290	0.27 254

ADCP+	0.71 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 291	0.10 246	0.27 270	0.00 1	0.00 1	1.01 305	0.00 1	0.49 269	0.00 1	0.03 162	3.94 310	0.30 150	0.00 1	0.02 154	0.98 218	0.49 280	0.20 118	0.31 97	0.00 1	0.01 157	0.49 301	4.04 334	1.33 294	5.08 312

MSKI-zero shot	0.72 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 262	0.00 1	0.00 1	0.05 261	0.22 248	2.74 300	0.18 238	0.15 242	0.01 60	0.93 235	1.89 311	0.15 233	0.19 289	3.70 283	1.08 310	3.22 292	3.80 289	0.14 277	0.00 1	0.14 277	0.32 280	0.16 247	0.31 259

DCVSM-stereo	0.74 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.76 310	0.03 250	0.68 288	5.16 318	4.50 304	0.23 259	0.05 206	0.35 118	1.00 272	0.14 227	0.08 221	2.21 253	1.00 308	1.71 233	1.56 197	0.00 1	0.12 271	0.01 234	0.04 241	0.16 247	0.22 244

FC-DCNN	0.75 257	0.08 286	1.12 325	0.43 299	0.05 279	0.49 295	0.77 296	0.77 311	0.22 295	0.59 285	0.77 265	0.55 274	0.43 277	0.02 127	1.40 259	0.58 224	0.47 282	0.12 243	1.63 240	0.09 169	2.09 248	1.80 212	0.00 1	0.23 309	0.75 309	0.47 290	1.09 289	3.12 299

model_zeroshot	0.76 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 271	0.00 1	0.00 1	0.02 235	0.79 299	2.47 297	0.16 226	0.11 223	0.03 162	1.24 254	1.31 287	0.11 206	0.15 260	3.69 282	0.24 244	2.97 284	2.39 241	0.00 1	0.00 1	1.09 311	0.43 288	0.25 252	2.80 293

NOSS_ROB	0.76 258	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.03 221	0.00 1	0.95 318	0.09 280	1.05 308	1.79 290	1.64 290	0.34 273	0.82 315	2.09 279	2.78 325	0.24 261	0.22 300	0.62 195	0.13 197	3.50 301	3.90 294	0.03 250	0.18 298	0.00 1	0.00 1	0.04 221	0.00 1

Reg-Stereo(zero)	0.77 260	0.00 1	0.02 255	0.00 1	0.01 198	0.09 241	0.10 241	0.96 319	0.23 296	0.72 292	6.49 329	0.36 262	0.14 237	0.50 305	0.49 154	1.29 285	0.14 227	0.03 169	2.03 249	0.46 276	1.45 213	3.08 267	0.20 282	0.00 1	0.07 253	0.17 268	1.01 287	0.73 273

HI	0.77 260	0.00 1	0.02 255	0.00 1	0.01 198	0.09 241	0.10 241	0.96 319	0.23 296	0.72 292	6.49 329	0.36 262	0.14 237	0.50 305	0.49 154	1.29 285	0.14 227	0.03 169	2.03 249	0.46 276	1.45 213	3.08 267	0.20 282	0.00 1	0.07 253	0.17 268	1.01 287	0.73 273

MFN_U_SF_DS_RVC	0.79 262	0.13 295	0.02 255	0.05 279	0.03 266	0.01 188	1.93 309	0.00 1	0.11 284	0.10 235	0.04 210	0.10 197	1.07 289	1.46 322	2.00 276	0.35 176	0.02 112	0.03 169	2.24 254	0.06 154	3.24 293	3.75 288	0.10 270	0.03 228	0.22 289	0.45 289	0.45 263	3.27 301

MADNet+	0.80 263	0.01 205	0.08 285	0.00 1	0.11 295	0.02 214	1.20 303	0.00 1	0.00 1	0.20 246	0.03 200	0.62 278	0.05 201	0.21 291	5.10 337	1.72 308	0.65 294	0.01 126	1.44 231	0.63 293	4.41 318	4.57 310	0.00 1	0.49 331	0.00 1	0.00 1	0.11 239	0.07 229

FC-DCNN v2	0.84 264	0.13 295	1.12 325	0.56 304	0.05 279	0.64 301	0.72 295	0.87 315	0.38 299	0.57 283	0.76 263	0.59 275	0.61 285	0.02 127	1.46 261	0.58 224	0.49 284	0.11 231	1.73 243	0.08 165	2.13 253	1.81 213	0.00 1	0.21 306	1.27 313	0.81 299	1.55 298	3.31 302

IGEV-FE	0.88 265	0.00 1	0.03 267	0.02 271	0.00 1	0.63 299	0.47 283	0.00 1	0.08 276	1.03 306	4.14 313	0.50 271	0.25 263	0.04 182	0.65 209	1.97 312	0.12 212	0.17 278	2.66 265	0.83 302	2.81 277	4.45 308	0.00 1	0.01 157	0.17 283	0.09 256	2.37 312	0.30 257

IGEV_Zeroshot_test	0.88 265	0.00 1	0.03 267	0.02 271	0.00 1	0.63 299	0.47 283	0.00 1	0.08 276	1.04 307	4.11 311	0.50 271	0.25 263	0.04 182	0.65 209	1.97 312	0.12 212	0.17 278	2.66 265	0.83 302	2.82 278	4.45 308	0.00 1	0.01 157	0.17 283	0.09 256	2.38 313	0.30 257

ADCL	0.91 267	0.07 285	0.05 276	0.02 271	0.02 251	0.00 1	0.06 229	0.00 1	2.01 329	0.52 278	0.01 187	0.09 194	0.01 129	0.04 182	3.92 309	0.24 115	0.04 135	0.23 303	0.51 184	0.39 267	0.58 169	0.53 132	0.00 1	0.20 304	2.91 322	2.62 322	2.11 305	7.36 324

FBW_ROB	0.97 268	0.02 254	0.12 290	0.03 275	0.32 314	0.17 283	1.52 305	0.00 1	0.00 1	0.13 241	0.64 259	1.09 286	1.04 288	1.99 327	1.92 271	0.23 108	0.34 272	0.02 154	10.36 307	0.24 244	2.46 266	2.42 244	1.08 316	0.02 213	0.00 1	0.03 235	0.00 1	0.00 1

ADCMid	0.99 269	0.08 286	0.25 310	0.00 1	0.50 321	0.20 287	0.90 298	0.05 284	0.12 287	0.13 241	0.14 230	0.34 261	0.47 281	0.04 182	4.22 320	0.95 264	0.05 155	0.11 231	2.90 270	0.26 252	1.26 195	1.55 195	0.42 299	0.14 279	0.21 287	2.39 319	1.43 296	7.65 325

ITSA-stereo	1.03 270	0.00 1	0.10 289	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.52 287	0.03 275	0.14 291	0.87 300	4.19 314	0.12 205	0.15 242	0.01 60	1.59 266	1.63 300	0.16 240	0.73 332	2.31 255	1.07 309	2.12 252	2.82 261	0.44 304	0.14 279	0.12 265	1.30 305	2.19 309	5.12 313

gcap-zeroshot	1.03 270	0.00 1	0.00 1	0.49 302	0.00 1	0.09 241	0.21 265	0.02 271	0.00 1	1.25 317	2.94 301	0.16 226	0.19 251	0.03 162	0.50 158	1.31 287	0.48 283	0.03 169	13.12 315	0.33 260	1.97 241	3.41 275	1.00 315	0.00 1	0.16 282	0.00 1	0.03 216	0.03 228

iRaft-Stereo_20w	1.04 272	0.08 286	0.22 307	0.14 289	0.09 291	0.12 255	0.28 272	0.00 1	0.12 287	1.92 331	5.62 321	0.30 257	0.28 269	0.07 241	0.82 223	1.53 296	0.13 216	0.26 309	1.71 242	0.76 298	2.51 267	3.89 292	0.22 286	0.26 315	0.40 298	1.60 312	1.99 302	2.72 292

SFCPSM	1.11 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.00 1	0.07 272	0.53 279	2.98 302	2.34 297	3.77 307	0.05 206	1.20 253	1.36 292	0.25 262	0.14 251	10.55 308	1.16 314	2.01 243	2.27 236	0.05 258	0.08 249	0.00 1	0.17 268	0.43 260	0.44 269

anonymity	1.13 274	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 286	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.74 295	13.91 346	0.36 262	0.36 276	0.09 263	0.53 175	1.74 309	0.13 216	0.17 278	2.19 252	0.25 251	2.25 255	3.67 281	0.03 250	0.20 304	0.23 290	0.47 290	2.57 317	0.34 263

S-Stereo	1.13 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.54 288	0.15 289	0.06 264	0.31 261	5.59 320	5.30 310	0.30 270	0.06 225	3.35 299	2.95 328	0.16 240	0.20 296	2.56 263	1.78 328	1.85 237	3.69 282	0.21 284	0.18 298	0.00 1	0.01 225	0.56 269	0.63 272

MSC_U_SF_DS_RVC	1.17 276	0.76 321	0.20 299	0.31 294	0.18 303	0.22 292	3.04 315	0.01 265	0.09 280	0.68 288	0.03 200	0.59 275	1.16 291	2.03 328	2.62 290	0.71 236	0.44 279	0.41 319	8.67 300	0.55 288	2.11 251	2.76 256	0.43 301	0.23 309	0.25 291	0.21 277	0.04 221	2.82 294

CBMV	1.18 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.03 213	0.96 319	0.00 1	0.67 286	1.64 286	3.94 303	1.69 294	0.56 308	2.14 283	1.97 312	0.51 285	0.16 268	3.45 281	0.64 294	2.84 280	3.95 295	0.00 1	0.14 279	0.00 1	0.00 1	1.34 295	5.30 314
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SPS-STEREO	1.22 278	0.03 270	0.01 245	0.30 293	0.00 1	0.12 255	0.31 274	0.30 299	0.00 1	0.54 281	4.71 315	1.63 289	0.43 277	0.06 225	1.99 274	1.60 299	0.64 293	0.29 312	9.79 306	0.54 286	4.12 315	3.57 278	0.29 291	0.11 263	0.27 292	0.25 278	0.74 276	0.19 237
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DDF-Stereo	1.23 279	0.04 274	0.02 255	7.90 333	0.00 1	9.67 336	0.00 1	0.00 1	0.01 220	0.00 1	0.74 262	7.09 313	0.13 233	0.02 127	0.37 122	0.93 262	0.45 280	0.14 251	1.23 225	0.18 226	1.73 234	1.66 202	0.03 250	0.07 247	0.00 1	0.41 285	0.04 221	0.22 244

AIO-Stereo-zeroshot	1.23 279	0.15 298	0.27 311	0.00 1	0.07 285	0.15 274	0.38 278	0.00 1	0.79 310	0.74 295	7.91 335	0.31 259	0.59 284	0.03 162	0.87 226	2.48 321	0.11 206	0.16 268	2.76 267	1.43 322	3.92 312	4.16 297	0.08 265	0.27 316	0.12 265	0.00 1	3.34 325	2.11 287

FAT-Stereo	1.23 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.00 1	0.06 229	0.56 305	0.04 258	0.51 277	8.31 336	3.59 301	0.74 286	0.07 241	1.46 261	2.08 315	0.17 245	0.16 268	1.51 233	1.19 316	3.70 309	4.90 316	0.10 270	0.25 313	0.00 1	0.00 1	0.58 271	3.07 298

HBP-ISP	1.24 282	0.02 254	0.09 287	0.00 1	0.01 198	0.08 235	0.00 1	0.00 1	0.05 261	1.21 315	3.71 305	0.08 190	0.26 265	1.72 324	6.45 342	5.68 342	0.30 269	0.34 315	1.20 223	1.08 310	3.96 313	6.14 331	0.00 1	0.21 306	0.00 1	0.00 1	0.84 280	0.15 235

ccs_rob	1.25 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 214	0.00 1	0.18 291	0.01 220	1.18 314	10.44 342	9.28 318	0.09 216	0.13 278	0.84 224	1.65 301	0.20 252	0.14 251	1.65 241	0.44 273	3.08 285	4.14 296	0.01 231	0.13 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 229

DDVS	1.27 284	0.00 1	0.02 255	0.00 1	0.03 266	0.00 1	0.02 206	0.44 302	0.06 264	0.37 265	12.68 344	4.77 307	0.24 262	0.17 287	0.85 225	1.68 304	0.32 271	0.23 303	1.90 248	1.48 323	3.40 298	4.18 299	0.05 258	0.04 235	0.00 1	0.06 245	1.31 293	0.09 231

AnyNet_C32	1.27 284	0.12 294	0.01 245	0.05 279	0.01 198	0.16 279	0.42 280	0.00 1	3.19 334	0.33 262	1.46 283	0.12 205	0.02 161	0.07 241	4.07 315	0.86 252	0.09 189	0.15 260	0.76 207	0.52 285	2.00 242	2.23 231	0.01 231	0.30 317	1.79 317	3.65 330	1.56 299	10.19 332

SQANet	1.36 286	1.64 326	0.17 297	2.63 317	0.02 251	1.70 310	0.57 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 234	0.20 242	0.02 161	0.29 299	0.62 200	0.23 108	1.15 304	0.06 207	14.83 319	0.09 169	2.09 248	4.33 305	3.79 324	0.05 240	0.00 1	0.00 1	0.12 242	1.99 285

RainbowNet	1.36 286	0.39 307	0.09 287	1.81 314	0.04 276	1.82 311	1.43 304	0.00 1	0.13 289	0.00 1	0.00 1	0.64 280	0.04 187	0.63 311	0.34 106	0.73 239	0.58 289	0.00 1	7.01 294	1.68 327	2.63 272	5.20 322	8.15 331	0.14 279	0.00 1	0.00 1	0.09 235	3.17 300

ADCS	1.44 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.01 188	0.30 273	0.20 295	0.96 312	0.25 253	0.55 255	0.29 254	3.75 306	0.08 253	4.69 331	3.39 332	0.26 263	0.15 260	2.94 272	0.03 127	3.37 296	3.53 277	0.00 1	0.17 294	0.49 301	5.63 337	1.52 297	6.29 319

edge stereo	1.46 289	0.00 1	0.06 277	0.06 281	0.00 1	0.21 289	0.46 282	1.41 328	0.59 307	0.98 303	3.22 304	6.49 311	2.93 301	0.27 297	1.32 256	2.34 318	0.22 258	0.21 298	7.20 295	1.22 320	1.68 228	4.62 312	0.25 289	0.15 287	0.04 248	0.00 1	0.63 273	2.84 295

MFN_U_SF_RVC	1.49 290	0.62 315	0.66 321	0.42 298	0.49 320	0.49 295	1.58 307	0.49 303	0.40 300	1.16 313	3.03 303	0.84 282	0.44 280	1.46 322	3.42 300	0.95 264	0.40 278	0.45 323	13.39 316	0.77 299	3.48 300	2.04 223	0.30 294	0.93 336	0.11 263	0.88 301	0.01 203	0.95 278

XX-Stereo	1.61 291	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 262	0.11 246	0.00 1	0.00 1	1.24 316	6.23 327	0.08 190	0.23 259	0.03 162	0.60 194	2.29 317	0.12 212	0.18 284	3.02 276	0.19 231	1.68 228	2.52 251	0.09 269	0.01 157	23.80 349	0.03 235	0.24 251	0.58 271

otaku	1.63 292	2.05 327	0.24 309	3.06 320	0.02 251	2.71 316	0.62 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 238	0.62 278	0.04 187	0.66 312	0.46 150	0.22 99	1.25 307	0.06 207	16.66 323	0.15 218	2.60 271	4.85 314	5.44 327	0.05 240	0.00 1	0.00 1	0.07 227	2.12 288

ADCPNet	1.65 293	0.02 254	0.71 322	0.06 281	0.58 323	0.02 214	2.65 313	0.73 309	0.43 303	1.10 310	2.45 296	0.46 267	6.88 315	0.36 301	4.35 325	0.87 256	0.14 227	0.01 126	5.05 289	0.73 297	1.58 219	2.08 227	1.21 317	0.01 157	0.97 310	1.50 310	0.85 281	8.85 330

ACVNet-4b	1.66 294	0.99 324	0.15 294	2.58 316	0.00 1	2.40 315	3.28 317	0.00 1	0.00 1	0.02 210	0.15 232	1.47 288	2.63 299	0.28 298	0.28 76	0.26 131	3.20 325	0.03 169	10.68 309	0.27 255	3.61 305	4.98 319	5.50 328	0.30 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.71 283

pmcnn	1.74 295	0.01 205	0.07 283	0.10 288	0.20 305	0.04 224	1.98 310	0.61 307	0.13 289	0.30 260	3.94 307	4.98 308	6.14 312	0.59 309	1.92 271	3.06 330	0.94 298	0.76 333	4.99 288	1.80 329	5.49 331	3.00 265	1.33 318	0.16 292	0.00 1	0.69 295	1.70 300	2.12 288

Ntro	1.75 296	3.28 334	0.30 313	3.24 321	0.01 198	2.99 318	1.57 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 273	0.15 242	0.60 310	0.87 226	0.18 80	1.61 309	0.07 215	16.64 322	0.14 213	3.12 287	4.97 318	5.40 326	0.06 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.64 282

AnyNet_C01	1.80 297	0.27 302	0.15 294	0.35 297	0.08 288	0.09 241	3.33 319	0.89 316	3.09 333	0.44 273	1.41 282	2.02 293	2.79 300	0.23 292	4.89 334	5.01 340	1.81 314	0.76 333	2.32 256	0.33 260	3.97 314	4.20 300	0.11 272	0.35 323	1.82 318	0.55 293	2.32 311	4.89 310

SANet	1.86 298	0.26 301	0.20 299	0.16 291	0.33 315	0.21 289	0.49 286	1.17 326	1.99 328	0.26 254	1.10 274	23.80 337	6.11 311	0.25 295	1.71 268	0.30 150	1.34 308	0.06 207	1.31 227	0.11 179	1.69 230	1.75 209	0.01 231	0.14 279	0.06 251	2.02 317	0.51 267	2.91 296

STTRV1_RVC	1.93 299	0.00 1	0.00 1	0.02 271	0.01 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.02 197	0.29 254	0.50 282	0.02 127	0.34 106	0.22 99	2.21 319	0.07 215	35.05 344	2.97 337	3.26 295	2.53 252	0.00 1	0.03 228	0.03 243	0.11 262	0.91 285	3.53 303

ACVNet_1	1.95 300	0.65 318	0.03 267	6.22 329	0.05 279	3.35 323	4.82 326	0.00 1	0.02 235	0.00 1	0.00 1	1.77 291	0.02 161	1.06 318	0.33 103	0.24 115	2.73 320	0.02 154	13.00 314	0.02 117	3.21 290	4.28 303	10.49 334	0.15 287	0.00 1	0.00 1	0.02 210	0.21 242

CBMV_ROB	2.09 301	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.01 198	0.21 289	0.04 222	1.11 324	0.10 282	1.50 323	3.75 306	13.56 321	7.40 316	0.08 253	3.15 295	1.74 309	0.69 295	0.20 296	6.65 293	0.27 255	4.19 316	2.80 259	0.23 287	0.11 263	1.40 314	1.34 306	1.89 301	4.07 306

AIO-Stereo-zeroshot1	2.14 302	0.02 254	0.21 303	0.00 1	0.08 288	0.15 274	0.40 279	0.01 265	2.04 330	0.69 290	5.81 322	0.36 262	0.43 277	0.01 60	0.77 219	2.69 324	0.08 183	0.19 289	32.14 342	1.39 321	2.66 275	4.36 306	0.08 265	0.17 294	0.11 263	0.77 298	0.35 257	1.75 284

Dean	2.18 303	0.30 304	0.30 313	7.05 331	0.96 327	2.14 312	3.29 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.08 299	5.90 310	0.31 300	0.52 167	0.55 218	2.83 321	0.01 126	9.62 305	0.03 127	3.08 285	5.02 320	12.96 336	0.19 301	0.54 304	0.10 259	0.13 243	0.02 225

G-Net	2.19 304	0.22 300	0.20 299	0.01 267	0.15 301	0.02 214	0.11 246	1.10 323	1.87 327	0.36 264	2.28 293	20.71 330	1.98 297	0.05 206	1.99 274	2.25 316	0.20 252	0.41 319	2.48 260	2.79 335	2.82 278	2.99 264	0.00 1	0.24 311	0.21 287	2.63 323	3.06 323	7.99 326

zero-FE	2.28 305	0.04 274	0.02 255	15.93 344	1.59 334	18.13 343	4.25 325	0.00 1	0.07 272	0.12 239	1.03 271	8.65 317	1.50 293	0.07 241	0.50 158	0.89 259	0.63 292	0.91 335	1.54 235	0.22 240	2.92 282	1.93 218	0.04 254	0.07 247	0.00 1	0.41 285	0.01 203	0.00 1

ACVNet_2	2.28 305	0.14 297	0.04 274	5.65 326	0.01 198	2.24 313	2.10 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 251	0.81 281	0.12 227	0.24 294	0.53 175	0.21 94	6.50 333	0.00 1	25.54 336	0.05 149	2.63 272	4.60 311	8.83 333	0.18 298	0.43 299	0.00 1	0.15 245	0.26 246

WAO-6	2.30 307	0.02 254	0.02 255	3.33 323	0.01 198	0.65 302	2.70 314	0.01 265	0.79 310	0.04 221	0.00 1	4.74 306	14.47 327	0.47 304	3.75 304	0.60 228	4.51 328	0.00 1	5.78 292	0.00 1	3.24 293	5.33 323	0.00 1	0.11 263	2.18 320	2.45 320	1.24 291	5.73 316

SGM_RVC	2.40 308	0.34 306	0.34 315	0.43 299	0.28 310	0.74 305	0.69 294	1.67 329	1.00 314	1.97 335	4.03 308	7.44 315	3.12 303	0.15 283	0.91 233	0.81 248	1.80 313	0.63 329	11.18 312	1.10 312	2.91 281	1.86 217	0.79 312	0.56 332	1.41 315	0.66 294	6.93 339	11.00 335
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-7	2.56 309	0.40 309	3.00 336	5.92 327	0.09 291	0.62 297	3.05 316	0.04 281	1.11 317	1.99 336	9.24 340	6.66 312	11.34 322	0.36 301	2.45 289	0.57 223	1.87 315	0.11 231	8.65 299	0.13 197	2.33 262	4.24 302	0.00 1	0.43 329	0.37 297	1.21 304	0.25 252	2.62 291

ACV-stereo	2.62 310	0.63 316	0.00 1	0.15 290	0.00 1	0.44 294	0.16 256	0.17 290	0.02 235	0.46 274	1.65 287	0.93 284	10.91 321	0.17 287	5.00 335	4.90 338	0.34 272	0.28 311	34.10 343	1.19 316	4.77 325	3.89 292	0.04 254	0.04 235	0.01 234	0.07 246	0.46 264	0.02 225

PSMNet_ROB	2.63 311	3.17 333	0.20 299	0.23 292	0.11 295	5.05 327	3.48 320	0.00 1	0.00 1	1.05 308	4.82 316	3.84 302	9.24 319	5.42 334	0.77 219	0.29 148	1.04 301	0.17 278	13.41 317	0.49 280	3.21 290	1.71 207	10.65 335	0.34 321	0.33 294	0.81 299	0.44 262	0.76 276

DGSMNet	2.69 312	0.59 313	0.13 291	0.34 296	0.00 1	0.62 297	0.09 239	0.83 313	0.27 298	2.27 339	13.50 345	0.87 283	3.27 304	2.04 329	3.76 305	4.88 337	5.69 330	2.41 339	7.38 296	1.17 315	7.85 341	8.59 344	1.41 319	0.70 334	0.47 300	1.46 307	0.48 265	1.60 281

LVE	2.73 313	0.49 310	0.04 274	10.72 338	1.03 330	4.04 324	8.42 334	0.00 1	0.06 264	0.01 200	0.00 1	1.81 292	3.71 305	0.70 313	0.94 238	0.67 234	1.78 311	0.06 207	16.87 324	0.03 127	2.94 283	5.96 329	8.57 332	0.31 319	0.69 307	0.00 1	0.08 230	3.73 304

SGM+DAISY	2.86 314	0.50 312	0.84 323	0.54 303	0.51 322	1.13 309	0.43 281	1.72 330	2.04 330	2.30 340	6.28 328	7.28 314	6.54 313	0.12 275	3.30 297	2.87 326	0.51 285	0.57 327	15.79 320	1.56 325	4.54 321	4.37 307	0.05 258	1.10 338	2.16 319	1.56 311	3.34 325	5.31 315

MonStereo1	3.07 315	0.89 322	0.02 255	4.50 324	3.43 337	3.29 322	3.92 321	0.26 298	0.00 1	1.78 327	0.37 250	10.88 319	14.15 326	0.88 316	0.18 36	0.26 131	0.46 281	0.69 330	8.74 301	0.66 295	2.65 274	3.08 267	17.97 337	0.10 259	0.68 306	0.11 262	2.59 319	0.39 266

MDST_ROB	3.10 316	2.75 331	0.06 277	4.83 325	0.13 299	2.36 314	0.10 241	1.01 322	0.07 272	0.97 302	2.05 292	0.39 266	15.72 329	0.03 162	4.44 329	0.34 169	0.19 249	0.14 251	4.81 286	0.14 213	3.68 308	3.84 290	0.43 301	0.06 244	8.30 343	3.52 328	16.22 347	7.19 322

DispFullNet	3.49 317	0.27 302	7.26 344	0.09 287	0.14 300	0.01 188	0.06 229	3.85 337	0.42 302	6.77 347	8.35 337	11.64 320	6.65 314	0.04 182	2.82 292	7.09 344	1.03 300	0.25 307	17.20 325	2.51 334	4.99 326	4.62 312	0.29 291	0.09 251	1.11 312	0.11 262	2.44 314	4.02 305

MaskLacGwcNet_RVC	3.63 318	0.59 313	0.28 312	0.58 306	0.47 319	0.75 306	0.97 299	0.71 308	0.73 308	1.52 324	6.11 326	50.36 349	3.93 308	1.16 319	0.89 231	1.03 273	1.22 306	1.90 336	7.38 296	0.44 273	4.52 320	4.87 315	0.17 278	0.17 294	0.59 305	1.78 313	2.80 321	2.04 286

SGM-ForestM	3.78 319	5.31 337	1.67 330	1.82 315	0.21 306	4.13 325	4.09 324	2.88 334	1.28 319	1.49 322	2.36 295	15.61 323	9.22 318	0.23 292	0.80 221	0.37 181	1.79 312	0.14 251	12.88 313	0.54 286	2.71 276	1.24 175	0.58 308	0.22 308	6.71 337	4.59 336	11.01 342	8.15 327

DPSNet	3.78 319	0.04 274	0.03 267	0.00 1	0.07 285	0.14 271	0.37 276	0.00 1	0.06 264	0.00 1	1.34 281	25.08 340	4.60 309	2.89 330	5.42 338	4.03 333	1.04 301	0.48 325	40.54 345	1.90 331	5.96 336	6.80 338	0.77 311	0.43 329	0.04 248	0.00 1	0.02 210	0.00 1

IMH-64-1	3.85 321	0.05 283	0.37 316	1.44 311	0.30 311	3.09 319	5.34 327	0.24 296	0.06 264	0.00 1	0.00 1	2.19 295	12.39 323	1.76 325	4.38 327	1.10 278	0.92 296	0.05 200	9.06 302	0.01 89	1.67 224	5.55 326	42.38 344	0.12 271	3.52 324	1.49 308	2.00 303	4.55 308

IMH-64	3.85 321	0.05 283	0.37 316	1.44 311	0.30 311	3.09 319	5.34 327	0.24 296	0.06 264	0.00 1	0.00 1	2.19 295	12.39 323	1.76 325	4.38 327	1.10 278	0.92 296	0.05 200	9.06 302	0.01 89	1.67 224	5.55 326	42.38 344	0.12 271	3.52 324	1.49 308	2.00 303	4.55 308

ELAS_RVC	4.04 323	0.49 310	1.39 329	1.11 307	0.60 324	7.99 335	1.00 301	2.40 332	0.47 305	1.87 330	6.10 325	23.27 335	16.03 330	0.81 314	3.42 300	1.07 275	1.91 316	2.00 338	4.96 287	0.58 291	5.46 330	6.46 334	0.42 299	1.07 337	7.42 339	3.86 331	2.54 316	4.24 307
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	4.27 324	0.67 319	1.26 328	1.74 313	1.18 331	2.86 317	1.19 302	2.85 333	1.02 315	1.69 325	6.75 333	24.91 339	14.95 328	0.94 317	3.89 308	1.08 277	2.17 318	1.95 337	5.40 291	0.46 276	5.36 329	6.55 335	0.35 296	0.85 335	7.90 342	5.92 338	4.17 336	7.23 323
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	4.29 325	0.11 293	0.13 291	1.26 308	0.11 295	1.03 308	0.26 269	3.30 336	1.83 326	2.06 337	6.54 331	21.89 334	13.09 325	0.26 296	6.15 341	4.06 334	1.17 305	0.60 328	11.15 311	0.77 299	9.51 344	6.66 337	0.21 284	0.33 320	3.82 327	1.85 315	6.87 338	10.91 334
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
IMH	4.57 326	0.09 289	0.46 318	1.33 309	0.33 315	3.24 321	5.84 329	0.19 292	0.03 250	0.04 221	0.13 227	4.54 305	21.02 337	6.43 336	2.13 282	0.85 250	0.98 299	0.04 190	10.90 310	0.08 165	1.64 223	5.04 321	43.44 346	0.12 271	4.06 329	2.32 318	0.83 279	7.16 321

PWCK	4.79 327	0.74 320	0.03 267	2.93 318	0.35 318	6.13 332	6.97 332	0.89 316	1.31 320	2.70 341	6.69 332	16.70 324	8.73 317	0.55 307	1.72 269	0.71 236	2.01 317	0.22 300	44.34 349	1.82 330	4.65 322	3.43 276	0.60 309	0.11 263	3.50 323	3.47 327	2.18 308	5.92 318

WAO-8	5.66 328	2.11 328	1.87 331	12.02 341	1.01 328	5.74 328	5.88 330	0.19 292	6.71 337	1.96 333	4.05 309	17.83 325	19.17 334	8.03 340	0.93 235	0.88 257	2.88 322	0.04 190	18.68 328	2.02 332	2.56 269	5.47 324	3.12 322	0.42 327	7.45 340	3.96 332	3.97 332	13.96 338

Venus	5.66 328	2.11 328	1.87 331	12.02 341	1.01 328	5.74 328	5.88 330	0.19 292	6.71 337	1.96 333	4.05 309	17.83 325	19.17 334	8.03 340	0.93 235	0.88 257	2.88 322	0.04 190	18.68 328	2.02 332	2.56 269	5.47 324	3.12 322	0.42 327	7.45 340	3.96 332	3.97 332	13.96 338

STStereo	5.80 330	0.64 317	7.81 345	6.19 328	2.27 335	5.80 330	2.18 312	9.13 345	6.03 336	2.16 338	11.18 343	31.10 346	17.97 331	0.05 206	5.03 336	1.57 297	0.60 290	0.41 319	20.73 332	0.60 292	2.07 245	2.49 249	0.44 304	1.86 341	3.79 326	1.85 315	3.78 330	8.79 329

JetBlue	6.71 331	4.56 336	3.34 337	10.06 337	5.83 339	11.78 337	9.69 335	3.20 335	0.96 312	0.26 254	1.05 272	27.02 341	1.79 296	8.08 342	5.98 339	4.43 335	3.50 327	2.59 340	9.55 304	0.90 307	8.37 343	8.40 343	6.46 330	0.62 333	6.68 336	10.97 345	3.91 331	21.09 345

ktn	7.26 332	0.97 323	2.82 335	7.79 332	1.57 332	7.69 334	14.03 339	1.76 331	7.34 339	0.22 248	1.16 275	19.49 327	33.76 343	4.08 332	1.49 263	0.93 262	5.70 331	0.19 289	18.77 330	2.88 336	3.54 303	4.16 297	38.83 340	0.14 279	1.70 316	2.63 323	2.45 315	9.93 331

KSHMR	7.32 333	5.58 338	1.02 324	14.35 343	4.34 338	13.20 338	12.19 337	0.53 304	1.32 321	0.53 279	0.49 254	7.58 316	19.14 333	13.06 348	2.36 287	0.99 268	1.77 310	0.27 310	20.47 331	0.19 231	5.60 332	6.16 332	45.35 349	0.17 294	3.99 328	1.84 314	3.04 322	11.96 336

notaker	8.18 334	8.30 342	3.80 338	16.02 345	6.70 341	17.10 342	15.34 342	0.84 314	0.78 309	0.03 214	0.06 213	23.40 336	32.99 342	4.55 333	1.44 260	0.65 233	4.67 329	0.05 200	21.88 334	0.42 270	5.81 335	5.95 328	44.83 348	0.35 323	0.36 296	0.75 296	0.63 273	3.05 297

MANE	8.78 335	2.87 332	8.29 346	2.93 318	3.34 336	4.89 326	3.98 323	7.14 341	8.36 341	1.92 331	5.23 319	24.15 338	21.89 340	0.17 287	4.88 333	4.98 339	2.99 324	13.87 346	13.79 318	1.59 326	5.19 327	4.20 300	0.57 307	2.84 344	14.68 346	15.35 347	27.75 348	29.14 348

LSM0	8.86 336	0.02 254	0.22 307	0.03 275	0.04 276	0.31 293	1.91 308	1.27 327	1.11 317	0.69 290	4.93 317	5.26 309	10.12 320	0.06 225	65.52 349	79.55 350	0.57 288	0.25 307	26.36 338	1.20 319	6.39 337	9.32 345	0.00 1	0.25 313	0.50 303	3.59 329	4.03 334	15.71 342

TorneroNet	9.27 337	6.70 339	0.59 320	8.59 334	0.89 326	15.04 340	14.99 341	1.15 325	15.94 346	0.28 258	4.13 312	21.03 331	36.22 345	8.11 343	1.93 273	0.92 261	5.90 332	0.00 1	28.28 340	4.07 338	5.61 334	6.13 330	44.80 347	0.13 276	4.50 332	3.37 326	0.49 266	10.49 333

DPSimNet_ROB	9.34 338	7.96 341	5.81 342	6.22 329	6.57 340	6.07 331	8.31 333	7.92 344	9.56 342	4.96 345	20.11 348	13.96 322	23.63 341	5.72 335	7.46 345	10.00 346	8.81 335	4.72 343	20.80 333	7.46 344	10.68 345	9.69 346	5.17 325	5.80 347	6.77 338	7.75 339	7.68 340	12.50 337

TorneroNet-64	9.62 339	7.27 340	1.21 327	11.53 340	0.31 313	13.52 339	14.22 340	0.77 311	18.82 348	0.12 239	1.08 273	21.82 333	40.46 346	9.34 346	3.34 298	0.98 267	6.76 334	0.03 169	26.05 337	4.26 339	5.60 332	6.44 333	40.29 341	0.15 287	4.44 331	4.55 335	0.70 275	15.60 341

UNDER WATER	11.52 340	10.77 343	1.99 333	25.62 348	15.97 347	25.20 346	22.88 344	5.99 338	3.53 335	1.10 310	0.10 224	28.97 345	19.57 336	14.80 349	3.25 296	2.36 319	9.30 336	0.37 318	17.87 327	4.93 340	6.51 338	6.83 339	50.28 352	1.57 340	4.19 330	8.37 343	4.11 335	14.53 340

MADNet++	11.56 341	1.27 325	4.08 340	1.43 310	8.62 343	0.91 307	3.96 322	6.23 339	10.81 343	6.18 346	7.83 334	21.25 332	18.68 332	7.92 339	6.83 343	10.23 347	9.49 337	5.00 344	22.72 335	15.15 347	38.97 349	39.68 349	0.98 314	8.74 348	4.81 334	37.54 350	7.79 341	5.05 311

UNDER WATER-64	12.46 342	13.15 344	2.08 334	27.62 350	17.01 348	26.50 347	23.97 345	7.19 342	1.74 325	1.15 312	0.20 239	31.21 347	21.29 338	16.80 350	4.69 331	3.11 331	9.58 338	0.41 319	17.58 326	5.18 341	6.58 339	7.17 340	50.54 353	1.13 339	4.65 333	11.24 346	5.63 337	19.16 344

FADE	12.84 343	3.94 335	5.71 341	0.46 301	0.68 325	6.88 333	10.19 336	6.65 340	14.43 345	9.55 348	19.00 347	62.70 351	21.32 339	4.04 331	3.56 303	4.80 336	14.77 346	8.90 345	41.61 346	19.99 348	16.12 347	17.67 348	1.93 320	4.24 346	4.90 335	2.53 321	12.72 344	27.40 347

BEATNet-Init1	14.24 344	15.54 346	3.97 339	25.94 349	7.60 342	23.87 345	12.50 338	7.89 343	7.55 340	3.12 343	8.54 338	27.62 342	35.02 344	1.31 321	8.22 346	6.75 343	3.46 326	2.85 341	43.92 348	15.02 346	7.82 340	8.02 341	3.01 321	3.65 345	19.26 348	8.29 342	42.94 350	30.90 349

JetRed	15.55 345	13.85 345	21.25 348	3.29 322	11.00 345	23.25 344	28.57 347	11.81 346	2.67 332	2.82 342	0.28 243	20.42 328	2.00 298	20.14 352	7.05 344	9.45 345	26.15 348	35.73 349	8.55 298	5.24 342	25.95 348	16.94 347	26.72 339	2.30 342	18.80 347	36.15 349	13.09 345	26.44 346

LE_ROB	15.66 346	2.59 330	5.85 343	11.36 339	30.01 349	15.68 341	25.64 346	14.54 347	12.68 344	1.81 328	9.70 341	37.08 348	44.29 348	1.30 320	3.44 302	0.97 266	1.12 303	0.49 326	26.77 339	5.29 343	4.42 319	3.03 266	6.44 329	22.04 349	27.17 350	26.95 348	38.02 349	44.17 350

HanzoNet	18.84 347	17.63 347	9.86 347	22.09 346	15.86 346	35.88 350	32.89 348	15.68 348	16.86 347	3.66 344	9.19 339	52.68 350	43.33 347	35.15 353	6.09 340	5.40 341	11.69 345	2.96 342	42.72 347	11.82 345	7.93 342	6.64 336	49.53 351	2.60 343	11.83 345	10.28 344	11.31 343	17.01 343

DLNR_Zeroshot_test	19.70 348	69.96 352	0.00 1	88.77 354	0.03 266	0.09 241	98.77 357	0.00 1	0.03 250	1.84 329	0.66 261	0.10 197	0.20 256	12.25 347	96.21 352	100.00 356	19.95 347	18.43 347	16.36 321	1.11 313	5.29 328	1.75 209	0.00 1	0.02 213	0.00 1	0.00 1	0.02 210	0.00 1

ASD4	45.85 349	32.50 348	43.92 351	23.58 347	9.33 344	36.47 351	20.38 343	20.33 349	33.53 350	13.31 351	29.04 349	20.51 329	83.03 350	18.86 351	38.82 348	45.70 348	45.66 349	65.47 351	31.61 341	60.38 350	59.16 351	66.28 351	18.73 338	26.47 350	96.77 355	99.46 355	99.08 354	99.49 355

LRCNet_RVC	49.44 350	66.95 351	34.18 349	88.01 353	86.59 355	83.58 354	77.68 353	40.99 352	25.39 349	95.87 352	64.14 351	84.13 354	47.24 349	95.35 355	19.57 347	2.87 326	56.10 352	39.42 350	90.88 354	49.94 349	16.11 346	8.09 342	89.74 358	45.55 351	2.77 321	0.09 256	15.03 346	8.65 328

DGTPSM_ROB	71.75 351	40.84 349	97.34 356	8.83 335	79.80 352	30.72 348	64.54 351	25.58 350	99.99 355	12.77 349	97.38 353	28.16 343	92.13 352	8.83 344	99.72 355	99.93 354	47.35 350	93.91 353	69.17 350	98.77 355	79.52 352	97.81 357	64.85 356	99.22 354	100.00 356	100.00 356	100.00 356	100.00 356

DPSMNet_ROB	71.83 352	40.93 350	97.34 356	8.88 336	79.83 353	30.72 348	64.55 352	25.59 351	99.99 355	12.96 350	97.37 352	28.30 344	92.46 353	9.07 345	99.72 355	99.93 354	47.45 351	93.93 354	69.88 351	98.78 356	79.62 353	97.92 358	64.95 357	99.22 354	100.00 356	100.00 356	100.00 356	100.00 356

PML	75.23 353	92.32 355	40.92 350	100.00 359	85.92 354	99.81 357	85.15 354	100.00 355	88.69 351	99.01 353	44.78 350	99.77 358	99.42 356	88.94 354	73.48 350	47.64 349	83.21 353	28.34 348	99.19 356	65.46 351	41.32 350	47.31 350	49.19 350	55.96 352	73.24 353	60.38 351	99.98 355	81.82 352

DPSM_ROB	83.66 354	71.63 353	94.12 353	53.34 351	64.00 350	53.60 352	41.12 349	100.00 355	100.00 357	100.00 356	100.00 356	83.87 352	96.06 354	6.88 337	100.00 357	100.00 356	90.19 354	95.81 356	82.05 352	92.53 352	95.25 357	97.38 355	41.02 342	100.00 357	100.00 356	100.00 356	100.00 356	100.00 356

DPSM	83.66 354	71.63 353	94.12 353	53.34 351	64.00 350	53.60 352	41.12 349	100.00 355	100.00 357	100.00 356	100.00 356	83.87 352	96.06 354	6.88 337	100.00 357	100.00 356	90.19 354	95.81 356	82.05 352	92.53 352	95.25 357	97.38 355	41.02 342	100.00 357	100.00 356	100.00 356	100.00 356	100.00 356

MEDIAN_ROB	92.20 356	96.49 356	94.17 355	99.95 357	99.19 356	99.95 358	100.00 359	97.11 353	94.14 352	99.60 354	99.37 354	92.43 355	88.70 351	99.92 358	95.80 351	92.88 351	95.88 356	94.82 355	98.03 355	94.68 354	81.84 355	81.93 353	100.00 360	90.29 353	65.82 352	79.89 353	68.57 351	87.91 353

HaxPig	94.43 357	99.96 360	92.01 352	99.99 358	99.99 357	99.98 359	99.98 358	99.96 354	99.91 353	99.99 355	99.97 355	99.99 359	99.86 358	99.99 359	98.15 353	96.51 352	97.29 357	91.52 352	99.99 357	99.99 357	80.58 354	74.96 352	99.98 359	99.94 356	53.35 351	96.94 354	74.18 352	94.53 354

AVERAGE_ROB	95.57 358	99.91 359	98.71 358	100.00 359	100.00 358	100.00 360	100.00 359	100.00 355	99.96 354	100.00 356	100.00 356	100.00 360	100.00 359	100.00 360	98.99 354	99.18 353	99.81 358	99.12 358	100.00 358	100.00 358	92.26 356	96.18 354	100.00 360	100.00 357	73.29 354	74.36 352	75.52 353	73.13 351

CasAABBNet	97.26 359	99.60 358	100.00 360	99.01 355	100.00 358	91.42 355	91.33 355	100.00 355	100.00 357	100.00 356	100.00 356	94.83 356	99.85 357	95.73 356	100.00 357	100.00 356	100.00 360	100.00 359	100.00 358	100.00 358	100.00 359	100.00 359	54.13 354	100.00 357	100.00 356	100.00 356	100.00 356	100.00 356

FlowAnything	97.37 360	99.39 357	99.86 359	99.30 356	100.00 358	91.76 356	91.98 356	100.00 355	100.00 357	100.00 356	100.00 356	95.43 357	100.00 359	96.97 357	100.00 357	100.00 356	99.97 359	100.00 359	100.00 358	100.00 358	100.00 359	100.00 359	54.23 355	100.00 357	100.00 356	100.00 356	100.00 356	100.00 356

GS-Stereo																							0.00 1	0.00 1	0.14 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Low-res two-view benchmark