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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

rvit_0105_6	0.05 7	0.04 45	0.46 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.51 180	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264

rvit_0105_5	0.07 22	0.10 146	0.65 65	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.05 30	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

rvit_0105_4	0.06 16	0.08 128	0.63 62	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.03 14	0.50 177	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.01 112	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_0105_3	0.08 29	0.16 203	0.68 71	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	0.08 63	0.61 344	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

rvit_105_1	0.09 38	0.21 231	0.66 67	0.00 1	0.00 1	0.16 52	0.00 1	0.13 102	0.61 344	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.02 264

UGAM	0.51 310	0.12 177	1.83 318	0.00 1	0.00 1	0.62 168	0.00 1	0.06 42	0.11 89	0.00 1	0.23 366	0.35 291	0.04 245	6.42 435	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 414	0.03 302

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	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 2	0.07 119	0.29 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	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	0.07 22	0.10 146	0.39 13	0.00 1	0.00 1	0.54 148	0.00 1	0.14 107	0.05 15	0.02 253	0.00 1	0.01 15	0.04 245	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 342	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 3	0.02 10	0.14 2	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.54 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FC-DCNN v2	3.59 444	0.10 146	1.95 332	0.00 1	0.00 1	3.24 440	0.59 427	3.55 441	3.05 442	11.72 463	12.90 464	15.18 461	8.62 457	6.26 429	4.54 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 351

rvit_stereo_0082	0.04 3	0.02 10	0.14 2	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.54 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.05 7	0.03 28	0.16 4	0.00 1	0.00 1	0.59 160	0.00 1	0.05 30	0.07 27	0.01 154	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.06 146	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.01 148

rvit_stereo_0075_2	0.05 7	0.08 128	0.78 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 21	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 132	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 371

RAStereo	0.05 7	0.15 195	0.68 71	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.06 42	0.06 18	0.01 154	0.01 245	0.02 58	0.02 168	0.00 1	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 7	0.17 208	0.22 6	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.55 195	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 7	0.05 69	0.21 5	0.00 1	0.00 1	0.09 39	0.02 299	0.17 119	0.12 103	0.06 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.07 22	0.25 263	0.56 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 21	0.43 172	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264

WCG-NET（raft）	0.07 22	0.18 214	0.43 22	0.00 1	0.00 1	0.37 97	0.00 1	0.07 57	0.06 18	0.01 154	0.01 245	0.05 149	0.03 213	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.09 433	0.00 1	0.00 1	0.07 295	0.01 148

GCST	0.28 192	0.46 350	1.23 232	0.00 1	0.01 274	0.31 79	0.03 318	0.15 111	0.05 15	0.01 154	0.37 380	0.05 149	0.04 245	2.76 285	0.05 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 295	0.03 302

RAFT-Stereo-weight	0.14 90	0.03 28	0.68 71	0.01 283	0.02 319	1.20 400	0.00 1	0.63 224	0.11 89	0.05 307	0.05 330	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample7	0.28 192	0.08 128	0.76 103	0.02 311	0.00 1	0.19 56	0.00 1	2.28 406	0.57 248	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.00 1	1.45 245	0.07 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

test_sample6	0.41 263	0.11 167	1.38 259	0.00 1	0.00 1	0.48 128	0.00 1	2.33 410	0.57 248	0.00 1	0.00 1	0.10 195	0.00 1	3.18 307	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

test_sample5	0.39 255	0.10 146	1.42 271	0.00 1	0.00 1	0.45 118	0.00 1	2.14 398	0.57 248	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.00 1	3.06 301	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

test_sample4	0.38 251	0.10 146	1.42 271	0.00 1	0.00 1	0.45 118	0.00 1	2.09 394	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.00 1	2.83 289	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

test_sample3	0.37 247	0.09 141	1.41 268	0.00 1	0.00 1	0.46 123	0.00 1	1.95 385	0.56 210	0.01 154	0.00 1	0.05 149	0.00 1	2.79 287	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

test_sample2	0.24 169	0.02 10	0.49 29	0.00 1	0.00 1	0.32 84	0.00 1	1.12 293	0.52 182	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	2.29 270	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

test_sample1	0.21 149	0.01 1	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.14 50	0.00 1	0.99 274	0.30 157	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.00 1	2.26 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

CAS++	0.06 16	0.06 95	0.59 56	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	0.25 153	0.13 111	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.57 334	0.39 333	0.80 124	1.74 455	0.02 319	0.80 216	0.02 299	0.30 169	0.22 139	0.11 346	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 467	0.01 148

trnet	0.10 44	0.05 69	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.00 1	0.17 119	0.09 62	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

H2IRNET	0.14 90	0.19 224	1.11 205	0.00 1	0.00 1	1.07 339	0.01 258	0.13 102	0.14 114	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 112	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 371	0.01 148

MGS-Stereo	0.10 44	0.08 128	0.82 130	0.00 1	0.00 1	0.41 103	0.00 1	0.20 137	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 432	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 29	0.06 95	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.05 29	0.00 1	0.11 91	0.22 139	0.75 409	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 302

SMFormer	0.33 225	0.10 146	1.04 185	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.45 332	0.55 195	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.00 1	3.24 309	0.09 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 264

tta	0.33 225	0.10 146	1.04 185	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.45 332	0.55 195	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.00 1	3.24 309	0.09 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 148

qqq1	0.33 225	0.10 146	1.04 185	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.45 332	0.55 195	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.00 1	3.24 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 148

fff1	0.33 225	0.10 146	1.04 185	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.45 332	0.55 195	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.00 1	3.24 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 148

MyStereo07	0.10 44	0.12 177	0.59 56	0.00 1	0.00 1	0.98 266	0.00 1	0.03 14	0.10 83	0.01 154	0.00 1	0.01 15	0.05 273	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.05 415	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.04 334

MyStereo06	0.36 242	0.13 184	2.17 350	0.01 283	0.00 1	1.09 360	0.00 1	0.23 146	0.09 62	0.49 402	0.41 382	1.01 378	1.05 398	0.21 191	0.24 314	0.00 1	0.05 415	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.04 334

MyStereo05	0.28 192	0.13 184	2.37 361	0.01 283	0.00 1	1.09 360	0.00 1	1.02 278	0.45 173	0.04 298	0.01 245	0.26 268	0.14 318	0.00 1	0.06 206	0.00 1	0.05 415	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.04 334

MyStereo04	0.26 181	0.12 177	2.34 358	0.00 1	0.00 1	0.98 266	0.00 1	0.84 251	0.20 136	0.06 316	0.01 245	0.33 284	0.11 311	0.00 1	0.06 206	0.00 1	0.05 415	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.04 334

CoDeX	0.36 242	0.24 257	1.39 262	0.00 1	0.01 274	0.29 72	0.00 1	1.58 358	0.57 248	0.00 1	0.00 1	0.25 266	0.07 292	2.82 288	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

JetBlue	5.71 454	2.18 462	16.18 458	0.00 1	2.13 461	29.20 469	14.20 470	3.90 443	0.74 415	0.71 405	2.30 420	6.42 441	5.97 452	17.84 465	8.74 445	0.09 425	0.01 343	0.00 1	0.00 1	2.62 457	0.96 458

WAO-6	2.38 431	0.69 398	1.93 331	0.00 1	0.00 1	3.94 444	0.29 401	5.62 448	7.23 453	0.34 387	6.76 439	7.73 447	1.96 421	5.88 408	5.07 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 371	0.03 302

IMH-64-1	1.98 423	0.88 420	1.46 280	1.92 456	0.54 445	2.90 436	1.64 444	5.24 446	0.91 424	0.97 413	4.83 431	2.10 422	2.00 422	5.33 384	2.83 410	3.56 461	0.04 400	0.02 419	0.00 1	1.90 451	0.50 450

IMH-64	1.98 423	0.88 420	1.46 280	1.92 456	0.54 445	2.90 436	1.64 444	5.24 446	0.91 424	0.97 413	4.83 431	2.10 422	2.00 422	5.33 384	2.83 410	3.56 461	0.04 400	0.02 419	0.00 1	1.90 451	0.50 450

TorneroNet-64	6.39 457	1.31 447	2.23 352	1.99 460	0.65 449	18.82 467	0.28 399	11.98 464	26.18 469	5.99 451	12.75 463	19.37 466	4.08 445	9.94 458	5.95 437	0.89 453	0.00 1	0.11 445	0.00 1	3.44 458	1.81 464

ktn	4.96 451	1.21 441	2.41 365	3.20 463	1.02 454	8.36 457	2.08 450	9.00 458	17.02 460	5.18 448	12.71 462	13.69 456	3.51 440	8.05 451	3.68 417	5.30 466	0.02 374	0.00 1	0.00 1	2.14 455	0.55 453

TorneroNet	6.97 459	1.37 449	2.22 351	1.95 458	1.12 456	19.47 468	0.47 418	13.04 467	26.32 470	7.90 456	17.10 466	17.67 465	4.62 450	10.46 460	7.94 441	1.98 457	0.03 385	0.11 445	0.00 1	4.15 460	1.49 461

ACVNet-DCA	0.25 176	0.22 239	1.20 221	0.00 1	0.00 1	1.31 410	0.00 1	0.95 267	0.55 195	0.07 323	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.59 219	0.01 99	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

xx1	0.28 192	0.22 239	1.20 221	0.00 1	0.00 1	1.31 410	0.00 1	1.41 322	0.69 409	0.07 323	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.59 219	0.01 99	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

1test111	0.28 192	0.22 239	1.20 221	0.00 1	0.00 1	1.31 410	0.00 1	0.95 267	0.55 195	0.07 323	0.00 1	0.03 102	0.02 168	1.23 241	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

cc1	0.28 192	0.22 239	1.20 221	0.00 1	0.00 1	1.31 410	0.00 1	1.41 322	0.69 409	0.07 323	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.59 219	0.01 99	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.08 313	0.04 334

mmm	0.13 77	0.02 10	0.42 21	0.00 1	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.88 255	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.51 214	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

11t1	0.08 29	0.01 1	0.54 44	0.00 1	0.00 1	0.09 39	0.00 1	0.44 191	0.55 195	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

DualNet	0.39 255	0.10 146	1.42 271	0.00 1	0.00 1	0.45 118	0.00 1	2.14 398	0.57 248	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.00 1	3.06 301	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

ffm	0.25 176	0.02 10	1.06 194	0.00 1	0.00 1	0.62 168	0.00 1	1.42 325	0.57 248	0.00 1	0.00 1	0.67 352	0.02 168	0.57 216	0.01 99	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.08 313	0.03 302

ff1	0.80 371	0.02 10	1.06 194	0.00 1	0.00 1	0.62 168	0.00 1	1.42 325	0.57 248	0.00 1	0.00 1	0.67 352	0.02 168	5.57 395	5.86 434	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.08 313	0.03 302

mmx	0.85 377	0.02 10	1.06 194	0.00 1	0.00 1	0.62 168	0.00 1	2.50 417	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.67 352	0.02 168	5.57 395	5.86 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

tt1	0.27 187	0.23 249	1.17 216	0.00 1	0.00 1	1.29 408	0.00 1	1.42 325	0.57 248	0.07 323	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.57 216	0.01 99	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.08 313	0.03 302

ttt	0.70 360	0.02 10	0.78 115	0.00 1	0.00 1	0.62 168	0.00 1	2.50 417	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.29 275	0.01 112	4.18 350	5.00 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

1111x	0.87 382	0.02 10	1.20 221	0.00 1	0.00 1	0.70 193	0.00 1	2.60 429	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.01 112	5.36 387	6.80 438	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

whm_eth	0.05 7	0.17 208	0.22 6	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.55 195	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xxx	0.85 377	0.02 10	1.06 194	0.00 1	0.00 1	0.62 168	0.00 1	2.50 417	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.67 352	0.02 168	5.57 395	5.86 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

GMStereo_Zeroshot	0.07 22	0.04 45	0.80 124	0.08 381	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.05 30	0.10 83	0.00 1	0.03 323	0.19 248	0.03 213	0.00 1	0.05 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

plain	0.11 61	0.17 208	1.21 231	0.00 1	0.00 1	0.05 29	0.00 1	0.16 113	0.32 159	0.01 154	0.01 245	0.02 58	0.01 112	0.03 123	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 414	0.01 148

MaDis-Stereo	0.06 16	0.16 203	0.66 67	0.00 1	0.00 1	0.05 29	0.01 258	0.06 42	0.12 103	0.00 1	0.01 245	0.04 125	0.02 168	0.02 97	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

StereoVision	0.16 110	0.25 263	1.07 200	0.00 1	0.00 1	0.47 125	0.01 258	0.18 124	0.61 344	0.00 1	0.29 372	0.15 228	0.02 168	0.07 152	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.01 148

IMH	2.83 440	1.28 444	1.89 325	1.96 459	0.60 447	5.22 450	0.24 388	6.28 451	4.13 445	1.90 431	7.52 444	6.39 440	3.40 438	6.59 438	2.53 407	3.92 463	0.12 442	0.05 437	0.00 1	2.06 454	0.47 447

MIF-Stereo (partial)	0.08 29	0.11 167	0.96 169	0.00 1	0.00 1	0.08 37	0.00 1	0.19 127	0.08 42	0.00 1	0.01 245	0.02 58	0.02 168	0.02 97	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 242	0.01 148

UniTT-Stereo	0.06 16	0.06 95	0.83 133	0.00 1	0.00 1	0.08 37	0.01 258	0.06 42	0.03 4	0.00 1	0.08 346	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 313	0.00 1

MIM_Stereo	0.10 44	0.32 289	0.90 155	0.00 1	0.03 343	0.29 72	0.00 1	0.11 91	0.11 89	0.02 253	0.00 1	0.04 125	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.03 385	0.00 1	0.00 1	0.11 342	0.08 386

SQANet	0.42 265	1.14 438	1.86 323	0.04 341	0.48 443	0.36 96	0.03 318	0.40 184	0.56 210	0.02 253	0.24 367	0.49 331	0.06 285	2.14 259	0.21 305	0.02 408	0.02 374	0.01 403	0.00 1	0.19 394	0.03 302

otaku	0.59 343	1.12 434	1.90 327	0.08 381	0.11 401	0.89 243	0.05 341	0.60 218	0.57 248	0.01 154	1.41 416	1.03 380	0.14 318	2.39 274	0.56 363	0.06 420	0.03 385	0.01 403	0.00 1	0.61 439	0.21 437

Ntro	0.57 334	1.13 436	2.24 353	0.04 341	0.36 440	1.04 291	0.02 299	0.74 238	0.57 248	0.01 154	0.00 1	0.76 361	0.08 296	3.01 298	0.47 352	0.07 421	0.04 400	0.01 403	0.00 1	0.76 444	0.02 264

RainbowNet	0.61 348	1.13 436	1.83 318	0.10 391	0.04 359	1.23 402	0.07 349	1.74 374	0.57 248	0.01 154	0.02 318	1.14 390	0.25 346	2.29 270	0.48 354	0.61 446	0.05 415	0.00 1	0.00 1	0.47 436	0.20 433

Dean	2.41 433	1.16 440	3.63 419	0.36 440	0.40 441	1.19 398	0.50 423	7.85 454	8.44 456	1.17 420	8.12 447	7.07 443	1.13 403	4.11 348	1.04 377	0.70 447	0.00 1	0.01 403	0.00 1	1.07 447	0.29 441

ACVNet_2	1.32 406	1.30 446	2.83 393	0.11 401	0.07 381	1.30 409	0.18 378	2.29 409	0.75 417	0.26 374	3.44 425	6.65 442	0.16 325	5.12 378	1.08 380	0.13 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 430	0.32 443

ACVNet_1	1.10 395	1.42 451	4.00 428	0.31 439	0.02 319	1.25 404	0.10 366	1.69 368	0.61 344	0.26 374	0.01 245	4.39 434	1.29 410	4.75 366	0.57 364	0.79 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 425	0.18 430

ACVNet-4b	1.14 398	1.34 448	3.96 427	0.17 423	0.03 343	1.03 284	0.01 258	1.31 309	0.65 401	0.01 154	0.97 409	1.98 420	0.32 354	6.18 420	1.20 384	2.52 459	0.02 374	0.00 1	0.00 1	0.82 445	0.28 440

CASnet	0.08 29	0.05 69	0.40 14	0.00 1	0.00 1	0.82 221	0.00 1	0.14 107	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.19 133	0.10 146	1.38 259	0.00 1	0.01 274	0.75 205	0.00 1	0.35 175	0.12 103	0.00 1	0.00 1	0.48 323	0.51 365	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

CFNet_ucs	0.26 181	0.14 190	1.53 288	0.00 1	0.01 274	0.84 230	0.00 1	1.78 376	0.17 130	0.00 1	0.00 1	0.49 331	0.30 350	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

SPstereo	0.11 61	0.28 276	0.71 75	0.00 1	0.00 1	0.83 227	0.00 1	0.08 63	0.09 62	0.01 154	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.02 374	0.00 1	0.00 1	0.06 282	0.01 148

Any-RAFT	0.17 118	0.04 45	0.93 163	0.00 1	0.00 1	1.10 366	0.00 1	0.99 274	0.03 4	0.01 154	0.00 1	0.21 254	0.00 1	0.07 152	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HH	0.23 161	0.21 231	1.69 304	0.16 419	0.08 386	0.11 45	0.00 1	0.24 151	0.06 18	0.30 381	0.18 359	1.47 407	0.04 245	0.04 132	0.01 99	0.00 1	0.03 385	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 148

HanStereo	0.23 161	0.21 231	1.69 304	0.16 419	0.08 386	0.11 45	0.00 1	0.24 151	0.06 18	0.30 381	0.18 359	1.47 407	0.04 245	0.04 132	0.01 99	0.00 1	0.03 385	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 148

LL-Strereo	0.71 363	0.88 420	2.40 363	0.00 1	0.00 1	0.63 178	0.01 258	1.57 356	0.58 293	0.45 398	0.00 1	0.54 340	0.30 350	6.37 433	0.07 217	0.00 1	0.05 415	0.00 1	0.00 1	0.22 404	0.17 429

SDNR	1.15 400	0.21 231	3.21 407	0.01 283	0.01 274	3.30 442	0.01 258	2.55 422	0.75 417	1.80 429	1.49 417	1.40 403	0.20 337	7.24 448	0.68 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 242	0.04 334

4D-IteraStereo	0.16 110	0.51 367	1.73 308	0.00 1	0.00 1	0.38 99	0.03 318	0.08 63	0.08 42	0.02 253	0.01 245	0.00 1	0.01 112	0.06 146	0.09 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 242	0.06 371

LoS_RVC	0.05 7	0.05 69	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.16 52	0.00 1	0.17 119	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.01 112	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CAS	0.10 44	0.05 69	0.46 25	0.00 1	0.00 1	1.03 284	0.00 1	0.21 143	0.09 62	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.01 112	0.01 45	0.02 135	0.08 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CBFPSM	0.36 242	0.54 376	2.16 349	0.00 1	0.00 1	0.30 75	0.00 1	0.26 156	0.62 393	0.01 154	0.01 245	1.68 413	1.03 396	0.27 199	0.33 335	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

iinet-f	0.48 290	0.57 385	4.45 433	0.00 1	0.01 274	0.77 208	0.00 1	1.48 345	0.61 344	0.01 154	0.00 1	0.40 308	0.44 361	0.38 207	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 428	0.01 148

LoS	0.14 90	0.07 119	0.66 67	0.02 311	0.00 1	1.05 294	0.01 258	0.07 57	0.57 248	0.01 154	0.01 245	0.16 236	0.04 245	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 29	0.07 119	0.43 22	0.00 1	0.00 1	0.21 60	0.01 258	0.08 63	0.56 210	0.01 154	0.00 1	0.08 180	0.04 245	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.15 105	0.05 69	0.47 28	0.07 374	0.03 343	1.06 303	0.01 258	1.06 283	0.12 103	0.16 363	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264

GASNet	0.56 328	1.09 431	2.57 380	0.00 1	0.00 1	0.52 141	0.02 299	1.12 293	0.22 139	0.01 154	0.14 355	0.50 334	0.12 314	4.09 347	0.39 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 425	0.08 386

gwcnet-sp	0.28 192	0.15 195	2.75 389	0.00 1	0.00 1	0.51 135	0.02 299	0.49 199	0.57 248	0.01 154	0.01 245	0.08 180	0.04 245	0.87 229	0.11 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

scenet	0.28 192	0.15 195	2.75 389	0.00 1	0.00 1	0.51 135	0.02 299	0.49 199	0.57 248	0.01 154	0.01 245	0.08 180	0.04 245	0.87 229	0.11 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

CASS	0.07 22	0.06 95	0.73 80	0.00 1	0.00 1	0.10 42	0.01 258	0.15 111	0.12 103	0.16 363	0.00 1	0.02 58	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.09 38	0.04 45	1.04 185	0.00 1	0.00 1	0.11 45	0.00 1	0.23 146	0.05 15	0.00 1	0.00 1	0.23 259	0.00 1	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

riskmin	0.11 61	0.01 1	0.87 148	0.01 283	0.00 1	0.13 49	0.00 1	0.30 169	0.09 62	0.00 1	0.01 245	0.76 361	0.00 1	0.02 97	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

ProNet	0.09 38	0.20 228	0.53 43	0.00 1	0.00 1	0.80 216	0.00 1	0.04 21	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 313	0.01 148

ssnet_v2	0.28 192	0.17 208	1.18 219	0.00 1	0.00 1	0.81 219	0.00 1	1.05 281	0.59 305	0.09 339	0.01 245	0.88 369	0.09 299	0.43 210	0.08 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 351	0.09 399

RCA-Stereo	0.18 127	0.11 167	0.63 62	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.00 1	1.48 345	0.07 27	0.07 323	0.00 1	0.02 58	0.05 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.05 261	0.01 148

ssnet	0.28 192	0.15 195	2.75 389	0.00 1	0.00 1	0.51 135	0.02 299	0.49 199	0.57 248	0.01 154	0.01 245	0.08 180	0.04 245	0.87 229	0.11 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

CroCo-Stereo Lap2	0.09 38	0.23 249	0.74 89	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.07 57	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 282	0.01 148

HBP-ISP	0.80 371	0.70 400	2.86 394	0.02 311	0.01 274	1.67 422	0.48 420	2.63 430	0.56 210	1.11 418	0.06 340	0.50 334	0.74 383	4.60 363	0.09 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 261	0.03 302

TestStereo1	0.20 142	0.30 284	0.84 138	0.00 1	0.16 415	1.12 381	0.01 258	0.69 231	0.57 248	0.00 1	0.05 330	0.04 125	0.01 112	0.09 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 371	0.06 371

DCANet-4	0.31 214	0.05 69	2.61 382	0.00 1	0.00 1	1.05 294	0.00 1	1.49 351	0.61 344	0.13 353	0.00 1	0.03 102	0.05 273	0.03 123	0.05 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 351

qqq	0.17 118	0.01 1	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.12 48	0.00 1	0.95 267	0.55 195	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	1.23 241	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

fff	0.28 192	0.37 320	1.20 221	0.00 1	0.01 274	1.05 294	0.00 1	1.48 345	0.61 344	0.13 353	0.00 1	0.04 125	0.60 373	0.02 97	0.05 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 351

ADStereo(finetuned)	0.34 232	0.37 320	2.24 353	0.00 1	0.00 1	1.04 291	0.00 1	1.49 351	0.61 344	0.08 331	0.00 1	0.04 125	0.74 383	0.03 123	0.09 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.05 351

x	0.10 44	0.01 1	0.51 31	0.00 1	0.00 1	0.09 39	0.00 1	0.67 230	0.55 195	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.09 167	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

DisPM	0.16 110	0.05 69	0.82 130	0.07 374	0.00 1	1.14 385	0.41 415	0.08 63	0.54 189	0.03 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 146	0.05 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

Wz-Net-SNSev	0.78 369	1.10 432	6.27 442	0.00 1	0.00 1	0.27 67	0.00 1	0.95 267	0.61 344	0.00 1	0.01 245	0.41 311	0.10 307	4.92 372	0.81 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 387	0.03 302

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 265	0.52 372	3.02 400	0.00 1	0.00 1	0.57 153	0.00 1	1.15 298	0.60 329	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.14 318	1.51 247	0.76 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BUS	0.33 225	0.05 69	0.54 44	0.00 1	0.00 1	1.87 427	0.00 1	2.43 414	0.58 293	0.30 381	0.09 347	0.65 349	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.34 232	0.61 390	4.26 429	0.00 1	0.00 1	0.49 131	0.00 1	0.26 156	0.61 344	0.00 1	0.01 245	0.23 259	0.03 213	0.10 171	0.16 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

Wz-Net-MNSev	0.48 290	0.76 413	3.11 405	0.00 1	0.00 1	0.23 62	0.00 1	1.07 285	0.61 344	0.01 154	0.01 245	0.13 212	0.13 317	3.12 303	0.34 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 261	0.01 148

IER	0.14 90	0.09 141	1.29 240	0.00 1	0.00 1	0.62 168	0.00 1	0.17 119	0.10 83	0.00 1	0.00 1	0.40 308	0.02 168	0.11 176	0.04 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 90	0.33 293	1.23 232	0.00 1	0.01 274	0.47 125	0.00 1	0.27 161	0.11 89	0.01 154	0.00 1	0.04 125	0.00 1	0.08 163	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.24 409	0.00 1

CRFU-Net	0.40 260	0.12 177	1.50 285	0.14 414	0.01 274	0.90 245	0.00 1	0.42 188	0.14 114	0.00 1	0.00 1	0.42 312	1.94 420	2.15 261	0.12 262	0.00 1	0.00 1	0.03 428	0.00 1	0.03 221	0.00 1

test_5	0.26 181	0.35 306	1.35 252	0.01 283	0.22 434	0.80 216	0.01 258	0.81 246	0.58 293	0.12 349	0.00 1	0.06 167	0.01 112	0.61 222	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 363	0.16 427

NINENet	0.45 277	0.09 141	0.81 127	0.06 370	0.00 1	1.87 427	0.00 1	2.69 432	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.65 349	0.00 1	2.15 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 192	0.05 69	0.54 44	0.00 1	0.00 1	1.07 339	0.00 1	2.43 414	0.58 293	0.30 381	0.09 347	0.36 295	0.03 213	0.01 45	0.08 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 251	0.07 119	1.32 247	0.00 1	0.00 1	1.07 339	0.00 1	2.43 414	0.58 293	0.30 381	0.09 347	0.63 344	0.00 1	0.96 233	0.07 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA-5K	0.20 142	0.30 284	0.84 138	0.00 1	0.16 415	1.12 381	0.01 258	0.69 231	0.57 248	0.00 1	0.05 330	0.04 125	0.01 112	0.09 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 371	0.06 371

iRaft-Stereo_5w	0.50 305	0.51 367	1.44 277	0.00 1	0.00 1	0.29 72	0.00 1	0.63 224	0.59 305	0.00 1	0.00 1	0.08 180	0.01 112	6.14 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 404	0.01 148

psmg	0.22 154	0.05 69	0.54 44	0.00 1	0.00 1	1.05 294	0.00 1	1.73 373	0.58 293	0.00 1	0.00 1	0.36 295	0.03 213	0.01 45	0.08 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CSP-Net	0.37 247	0.10 146	0.54 44	0.00 1	0.00 1	0.50 133	0.00 1	0.64 226	0.13 111	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.02 168	5.27 381	0.06 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 261	0.00 1

WZ-Net	1.38 409	1.14 438	10.22 453	0.00 1	0.00 1	0.82 221	0.00 1	1.37 320	0.61 344	0.01 154	0.01 245	1.09 385	2.20 427	6.39 434	3.68 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 295	0.02 264

UDGNet	0.14 90	0.48 357	0.72 78	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.00 1	0.05 30	0.28 150	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.09 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 110	0.52 372	0.86 144	0.01 283	0.00 1	1.03 284	0.00 1	0.09 71	0.52 182	0.01 154	0.00 1	0.02 58	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.00 1

dad	0.17 118	0.54 376	0.82 130	0.00 1	0.00 1	1.03 284	0.00 1	0.02 11	0.23 145	0.01 154	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.63 223	0.11 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

DDUNet	0.34 232	0.20 228	1.06 194	0.00 1	0.00 1	0.79 214	0.01 258	0.91 260	0.54 189	0.04 298	0.01 245	1.11 388	0.01 112	1.89 254	0.17 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 282	0.00 1

UDG	0.42 265	0.43 343	1.17 216	0.00 1	0.00 1	0.99 272	0.00 1	1.70 370	0.60 329	0.05 307	0.00 1	1.51 410	0.19 332	1.20 238	0.61 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 261	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 3	0.05 69	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.06 32	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

DAS	0.49 296	0.05 69	1.29 240	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	1.25 305	0.61 344	1.18 421	0.00 1	0.24 261	0.03 213	4.76 367	0.22 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 148

SepStereo	0.45 277	0.05 69	1.29 240	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	1.25 305	0.61 344	1.18 421	0.00 1	0.24 261	0.03 213	3.93 341	0.22 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 148

IPLG	0.51 310	0.38 330	1.60 293	0.02 311	0.00 1	1.11 374	0.07 349	1.48 345	0.57 248	0.05 307	0.00 1	0.12 205	0.15 323	4.58 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 342	0.00 1

IPLGR	0.43 272	0.17 208	2.05 341	0.02 311	0.02 319	1.08 352	0.04 333	1.62 364	0.57 248	0.09 339	0.00 1	0.15 228	0.22 340	2.62 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 242	0.00 1

AASNet	0.27 187	0.47 355	1.56 289	0.00 1	0.00 1	0.91 252	0.00 1	0.58 214	0.58 293	0.00 1	0.00 1	0.39 306	0.02 168	0.33 201	0.13 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 412	0.06 371

GMOStereo	0.13 77	0.24 257	0.83 133	0.00 1	0.14 408	0.86 235	0.01 258	0.09 71	0.11 89	0.01 154	0.01 245	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 433	0.00 1	0.00 1	0.16 380	0.01 148

error version	0.13 77	0.24 257	0.83 133	0.00 1	0.14 408	0.86 235	0.01 258	0.09 71	0.11 89	0.01 154	0.01 245	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 433	0.00 1	0.00 1	0.16 380	0.01 148

test-v	0.13 77	0.24 257	0.83 133	0.00 1	0.14 408	0.86 235	0.01 258	0.09 71	0.11 89	0.01 154	0.01 245	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 433	0.00 1	0.00 1	0.16 380	0.01 148

SACVNet	0.42 265	0.29 281	1.10 201	0.00 1	0.00 1	1.02 278	0.00 1	0.78 239	0.29 153	0.03 281	0.00 1	0.24 261	0.02 168	4.27 355	0.07 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 400	0.01 148

AACVNet	0.40 260	0.36 313	0.90 155	0.00 1	0.00 1	0.53 144	0.00 1	0.18 124	0.41 171	0.02 253	0.00 1	0.11 199	0.01 112	5.33 384	0.07 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 371	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 210	0.19 224	1.78 314	0.00 1	0.00 1	1.03 284	0.00 1	2.08 393	0.28 150	0.00 1	0.00 1	0.37 301	0.04 245	0.02 97	0.09 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 302

PSMNet-ADL	0.35 238	0.05 69	0.65 65	0.00 1	0.00 1	1.03 284	0.00 1	0.59 216	0.09 62	0.00 1	0.07 343	0.47 321	0.01 112	3.66 331	0.30 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 264

GANet-ADL	0.16 110	0.06 95	1.18 219	0.00 1	0.01 274	0.83 227	0.00 1	0.23 146	0.07 27	0.00 1	0.30 373	0.35 291	0.00 1	0.07 152	0.10 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 242	0.01 148

ADLNet2	0.55 325	0.33 293	2.54 379	0.00 1	0.00 1	0.88 241	0.00 1	0.69 231	0.65 401	0.00 1	0.07 343	1.47 407	0.02 168	4.12 349	0.11 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 360	0.01 148

CrosDoStereo	1.10 395	0.08 128	1.43 275	0.00 1	0.05 367	0.63 178	5.86 464	0.60 218	0.38 165	0.26 374	1.21 411	0.19 248	3.02 434	6.61 439	1.64 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 282	0.00 1

PFNet+	0.23 161	0.06 95	0.79 119	0.07 374	0.01 274	1.11 374	0.42 417	0.11 91	0.59 305	0.08 331	0.01 245	0.02 58	0.00 1	1.21 239	0.04 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

LCNet	0.22 154	0.11 167	0.74 89	0.11 401	0.00 1	0.97 264	0.00 1	0.09 71	0.59 305	0.01 154	0.00 1	0.02 58	1.10 401	0.43 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 363	0.01 148

HHNet	0.48 290	0.21 231	1.60 293	0.10 391	0.00 1	1.14 385	0.26 392	0.47 196	0.59 305	0.01 154	3.56 426	0.04 125	0.71 379	0.00 1	0.73 370	0.02 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 77	0.04 45	0.73 80	0.05 351	0.01 274	1.06 303	0.08 356	0.06 42	0.56 210	0.01 154	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	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
AAGNet	0.96 389	0.05 69	0.74 89	0.09 387	0.27 436	1.11 374	0.28 399	0.05 30	0.59 305	0.01 154	0.00 1	0.01 15	1.00 395	3.68 332	11.30 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

STrans-v2	0.85 377	0.28 276	1.66 300	0.00 1	0.01 274	0.85 233	0.04 333	2.05 388	0.67 407	0.48 401	0.87 407	1.12 389	2.12 426	6.64 441	0.25 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.85 377	0.27 271	2.72 387	0.30 438	0.03 343	1.25 404	0.05 341	1.53 355	0.61 344	0.28 379	0.38 381	1.27 394	1.54 414	6.53 436	0.22 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

OMP-Stereo	0.66 356	0.33 293	0.72 78	0.18 428	0.06 375	1.17 395	0.00 1	1.45 332	0.59 305	0.12 349	0.60 394	0.50 334	0.00 1	7.09 447	0.26 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.00 1

IIG-Stereo	0.65 354	0.34 297	0.77 106	0.05 351	0.03 343	1.17 395	0.00 1	1.46 342	0.60 329	0.01 154	0.57 392	0.54 340	0.01 112	7.03 446	0.39 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

NF-Stereo	0.47 283	0.03 28	0.77 106	0.12 405	0.00 1	1.07 339	0.26 392	0.19 127	0.60 329	0.01 154	0.00 1	0.02 58	0.00 1	6.18 420	0.18 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

OCTAStereo	0.47 283	0.03 28	0.77 106	0.12 405	0.00 1	1.07 339	0.26 392	0.19 127	0.60 329	0.01 154	0.00 1	0.02 58	0.00 1	6.16 419	0.18 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 290	0.04 45	1.10 201	0.17 423	0.00 1	1.07 339	0.25 390	0.12 98	0.61 344	0.03 281	0.01 245	0.02 58	0.01 112	6.03 412	0.18 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

KMStereo	0.48 290	0.04 45	1.10 201	0.17 423	0.00 1	1.07 339	0.25 390	0.12 98	0.61 344	0.03 281	0.01 245	0.02 58	0.01 112	6.03 412	0.18 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

NRIStereo	0.17 118	0.03 28	0.73 80	0.04 341	0.01 274	1.15 388	0.33 407	0.03 14	0.59 305	0.04 298	0.01 245	0.11 199	0.01 112	0.10 171	0.03 155	0.00 1	0.02 374	0.00 1	0.00 1	0.06 282	0.09 399

PSM-adaLoss	0.14 90	0.04 45	0.73 80	0.05 351	0.02 319	1.06 303	0.08 356	0.05 30	0.56 210	0.01 154	0.00 1	0.07 174	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

PSM-AAD	0.49 296	0.02 10	0.75 97	0.06 370	0.00 1	1.19 398	2.19 451	0.12 98	0.59 305	0.01 154	0.45 384	0.13 212	4.04 444	0.22 192	0.06 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

FTStereo	0.78 369	0.01 1	1.27 239	0.12 405	0.00 1	1.15 388	2.80 457	0.09 71	0.61 344	0.16 363	5.93 437	0.36 295	2.56 430	0.53 215	0.01 99	0.07 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 90	0.04 45	0.73 80	0.05 351	0.01 274	1.06 303	0.06 346	0.05 30	0.56 210	0.01 154	0.00 1	0.07 174	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 77	0.04 45	0.73 80	0.05 351	0.02 319	1.06 303	0.07 349	0.06 42	0.56 210	0.01 154	0.00 1	0.03 102	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

Consistency-Raft	0.39 255	0.30 284	2.53 378	0.14 414	0.03 343	0.90 245	0.04 333	1.36 314	0.59 305	0.00 1	0.02 318	0.02 58	1.15 405	0.33 201	0.43 346	0.02 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

KYRaft	0.21 149	0.03 28	0.74 89	0.04 341	0.00 1	1.16 392	0.12 373	0.08 63	0.60 329	0.01 154	0.30 373	0.03 102	0.77 386	0.37 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

HUI-Stereo	0.14 90	0.04 45	0.75 97	0.05 351	0.02 319	1.06 303	0.08 356	0.06 42	0.57 248	0.01 154	0.00 1	0.07 174	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 395	0.08 128	1.43 275	0.00 1	0.05 367	0.63 178	5.86 464	0.60 218	0.38 165	0.26 374	1.21 411	0.19 248	3.02 434	6.61 439	1.64 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 282	0.00 1

DEmStereo	0.75 366	0.06 95	1.73 308	0.04 341	0.00 1	0.78 212	0.52 425	0.05 30	0.57 248	0.05 307	0.72 399	0.02 58	3.42 439	5.79 405	1.29 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

SST-Stereo	0.51 310	0.02 10	0.74 89	0.05 351	0.19 427	1.09 360	0.49 422	0.26 156	0.61 344	0.04 298	0.00 1	0.05 149	0.58 370	6.12 416	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

THIR-Stereo	0.93 386	0.18 214	1.34 250	0.00 1	0.01 274	0.53 144	3.86 460	0.10 86	0.10 83	0.10 343	1.50 418	0.76 361	2.90 433	5.73 402	1.45 392	0.00 1	0.00 1	0.02 419	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RAFT_R40	0.49 296	0.03 28	0.74 89	0.05 351	0.15 412	1.09 360	0.32 403	0.27 161	0.59 305	0.02 253	0.03 323	0.07 174	0.30 350	6.12 416	0.11 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

GrayStereo	0.46 281	0.01 1	0.71 75	0.10 391	0.00 1	1.12 381	2.67 456	0.20 137	0.59 305	0.00 1	0.00 1	0.08 180	3.76 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RE-Stereo	0.47 283	0.03 28	0.77 106	0.12 405	0.00 1	1.07 339	0.26 392	0.19 127	0.60 329	0.01 154	0.00 1	0.02 58	0.00 1	6.18 420	0.18 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 110	0.04 45	0.73 80	0.19 429	0.00 1	1.08 352	0.21 384	0.16 113	0.59 305	0.03 281	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 97	0.22 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

TVStereo	0.47 283	0.03 28	0.77 106	0.12 405	0.00 1	1.07 339	0.26 392	0.19 127	0.60 329	0.01 154	0.00 1	0.02 58	0.00 1	6.18 420	0.18 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 154	0.04 45	0.87 148	0.05 351	0.02 319	1.07 339	0.32 403	0.04 21	0.56 210	0.01 154	0.00 1	0.00 1	1.25 408	0.01 45	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 351

iGMRVC	0.14 90	0.04 45	0.74 89	0.05 351	0.02 319	1.06 303	0.07 349	0.06 42	0.56 210	0.01 154	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 310	0.13 184	1.14 210	0.10 391	0.00 1	1.17 395	0.10 366	0.28 165	0.61 344	0.01 154	0.00 1	0.02 58	0.12 314	6.22 428	0.22 306	0.00 1	0.09 433	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 148

RAFT-345	0.49 296	0.04 45	1.26 235	0.10 391	0.07 381	1.16 392	0.19 381	0.14 107	0.57 248	0.00 1	0.01 245	0.09 191	0.01 112	6.00 410	0.20 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

iRAFT	0.13 77	0.04 45	0.73 80	0.05 351	0.01 274	1.06 303	0.08 356	0.06 42	0.56 210	0.01 154	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

AnonymousM	0.10 44	0.04 45	0.56 50	0.00 1	0.00 1	1.02 278	0.00 1	0.19 127	0.11 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 152	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CRE-IMP	0.16 110	0.03 28	0.75 97	0.05 351	0.01 274	1.11 374	0.34 408	0.04 21	0.56 210	0.02 253	0.00 1	0.12 205	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.08 386

CroCo-Stereo	0.13 77	0.16 203	0.40 14	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.98 272	0.57 248	0.00 1	0.01 245	0.31 281	0.03 213	0.01 45	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.13 77	0.24 257	0.83 133	0.00 1	0.14 408	0.86 235	0.01 258	0.09 71	0.11 89	0.01 154	0.01 245	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 433	0.00 1	0.00 1	0.16 380	0.01 148

GMM-Stereo	0.18 127	0.02 10	1.37 258	0.08 381	0.00 1	1.11 374	0.13 374	0.09 71	0.60 329	0.01 154	0.00 1	0.02 58	0.10 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 90	0.04 45	0.75 97	0.05 351	0.01 274	1.06 303	0.08 356	0.05 30	0.56 210	0.01 154	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 161	0.04 45	0.76 103	0.10 391	0.00 1	1.15 388	0.02 299	0.27 161	0.65 401	0.01 154	0.54 390	0.04 125	0.71 379	0.27 199	0.07 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

LMCR-Stereo	0.27 187	0.34 297	1.42 271	0.00 1	0.00 1	0.79 214	0.00 1	2.15 400	0.61 344	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.04 245	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 261	0.00 1

ICVP	0.15 105	0.03 28	1.23 232	0.00 1	0.01 274	1.02 278	0.09 362	0.19 127	0.10 83	0.00 1	0.02 318	0.07 174	0.01 112	0.18 187	0.01 99	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.10 44	0.20 228	0.57 52	0.00 1	0.00 1	0.52 141	0.00 1	0.05 30	0.07 27	0.00 1	0.01 245	0.14 219	0.03 213	0.02 97	0.01 99	0.00 1	0.03 385	0.00 1	0.00 1	0.25 412	0.20 433

GEStereo_RVC	0.43 272	0.38 330	1.10 201	0.01 283	0.00 1	1.02 278	0.00 1	1.94 384	0.57 248	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.01 112	3.25 314	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 313	0.02 264

Anonymous3	0.19 133	0.07 119	1.33 248	0.00 1	0.00 1	1.12 381	0.00 1	0.56 209	0.56 210	0.01 154	0.00 1	0.06 167	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

CREStereo++_RVC	0.10 44	0.06 95	0.78 115	0.00 1	0.00 1	1.00 274	0.00 1	0.10 86	0.08 42	0.00 1	0.01 245	0.03 102	0.00 1	0.01 45	0.03 155	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
s12784h	0.21 149	0.05 69	0.81 127	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.02 299	1.36 314	0.56 210	0.01 154	0.34 378	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

TestStereo	0.31 214	0.22 239	1.36 256	0.00 1	0.00 1	0.27 67	0.00 1	0.06 42	0.04 11	0.01 154	0.00 1	0.03 102	0.01 112	4.27 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.14 90	0.37 320	0.96 169	0.00 1	0.16 415	0.64 182	0.03 318	0.05 30	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.03 213	0.03 123	0.07 217	0.00 1	0.07 429	0.00 1	0.00 1	0.05 261	0.16 427

TANstereo	0.12 71	0.15 195	0.78 115	0.00 1	0.00 1	1.03 284	0.00 1	0.07 57	0.08 42	0.01 154	0.15 357	0.04 125	0.00 1	0.01 45	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 71	0.25 263	0.79 119	0.00 1	0.00 1	0.92 254	0.00 1	0.18 124	0.08 42	0.00 1	0.21 365	0.03 102	0.00 1	0.01 45	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.13 77	0.36 313	0.94 166	0.00 1	0.18 423	0.62 168	0.02 299	0.07 57	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.03 213	0.03 123	0.05 191	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.06 282	0.04 334

sAnonymous2	0.10 44	0.22 239	1.35 252	0.00 1	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.03 14	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 313	0.15 423

CroCo_RVC	0.10 44	0.22 239	1.35 252	0.00 1	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.03 14	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 313	0.15 423

CFNet_pseudo	0.22 154	0.10 146	1.39 262	0.00 1	0.01 274	0.98 266	0.00 1	0.94 265	0.09 62	0.00 1	0.00 1	0.48 323	0.36 357	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 283	0.11 167	5.03 438	0.00 1	0.00 1	0.70 193	0.00 1	1.98 387	0.61 344	0.01 154	0.00 1	0.36 295	0.33 355	0.18 187	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 264

RALCasStereoNet	0.16 110	0.35 306	0.84 138	0.00 1	0.00 1	0.32 84	0.03 318	0.16 113	0.56 210	0.02 253	0.07 343	0.05 149	0.08 296	0.13 179	0.08 229	0.00 1	0.31 452	0.00 1	0.00 1	0.07 295	0.11 408

sCroCo_RVC	0.09 38	0.05 69	1.02 181	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.12 98	0.48 175	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

ADLNet	0.38 251	0.21 231	0.86 144	0.00 1	0.00 1	0.67 188	0.00 1	0.86 254	0.60 329	0.18 366	0.01 245	1.01 378	0.02 168	2.92 294	0.26 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 328	0.02 264

GES	0.18 127	0.05 69	0.87 148	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.02 299	0.60 218	0.08 42	0.00 1	0.02 318	0.11 199	0.09 299	0.44 212	0.16 281	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

HCRNet	0.32 223	0.10 146	0.81 127	0.00 1	0.00 1	1.10 366	0.00 1	0.39 182	0.59 305	0.01 154	0.01 245	0.06 167	0.03 213	3.24 309	0.05 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.02 264

DCANet	0.25 176	0.37 320	1.20 221	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.00 1	1.49 351	0.61 344	0.08 331	0.00 1	0.04 125	0.00 1	0.02 97	0.10 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.05 351

csc	0.28 192	0.37 320	1.20 221	0.00 1	0.01 274	1.05 294	0.00 1	1.48 345	0.61 344	0.13 353	0.00 1	0.04 125	0.60 373	0.02 97	0.05 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 351

cscssc	0.28 192	0.37 320	1.20 221	0.00 1	0.01 274	1.05 294	0.00 1	1.48 345	0.61 344	0.13 353	0.00 1	0.04 125	0.60 373	0.02 97	0.05 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 351

222	1.95 422	0.03 28	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.58 156	0.00 1	2.64 431	0.57 248	0.02 253	0.00 1	0.05 149	0.02 168	3.34 319	31.23 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264

111	0.30 210	0.66 395	1.20 221	0.00 1	0.01 274	1.06 303	0.03 318	1.60 359	0.59 305	0.27 378	0.00 1	0.20 252	0.05 273	0.08 163	0.07 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 295	0.12 417

xxxx	1.04 392	0.02 10	0.54 44	0.00 1	0.00 1	0.53 144	0.00 1	2.53 421	0.57 248	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	2.04 256	14.52 462	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

test_xeample	1.14 398	0.02 10	0.58 53	0.00 1	0.00 1	0.57 153	0.00 1	2.57 424	0.57 248	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.02 168	3.45 322	15.00 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264

ARAFT	0.58 339	0.75 408	2.78 392	0.00 1	0.00 1	1.20 400	0.00 1	2.26 404	0.57 248	0.05 307	0.00 1	0.18 241	0.03 213	3.54 326	0.04 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.04 334

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 133	0.33 293	0.84 138	0.00 1	0.02 319	1.06 303	0.00 1	0.45 192	0.59 305	0.03 281	0.00 1	0.05 149	0.06 285	0.04 132	0.07 217	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.17 387	0.01 148

AFF-stereo	0.18 127	0.42 340	0.77 106	0.00 1	0.00 1	0.91 252	0.00 1	0.41 186	0.65 401	0.05 307	0.00 1	0.04 125	0.05 273	0.06 146	0.04 180	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.01 148

RAFT + AFF	0.60 345	0.75 408	1.04 185	0.00 1	0.00 1	1.10 366	0.06 346	1.45 332	0.57 248	0.02 253	0.00 1	0.18 241	1.43 412	4.80 369	0.15 279	0.00 1	0.17 449	0.00 1	0.00 1	0.27 419	0.08 386

GMStereo	0.08 29	0.54 376	0.90 155	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.04 21	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 168	0.00 1	0.03 155	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
FINET	0.51 310	0.36 313	2.40 363	0.00 1	0.00 1	0.27 67	0.00 1	2.06 391	1.49 436	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.04 245	3.38 320	0.10 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.02 264

ccnet	0.49 296	0.05 69	1.26 235	0.01 283	0.08 386	0.72 200	0.18 378	1.18 301	0.35 162	0.45 398	0.68 397	0.13 212	0.39 359	3.54 326	0.74 371	0.01 394	0.00 1	0.02 419	0.00 1	0.02 171	0.01 148

APVNet	0.51 310	0.21 231	2.43 369	0.00 1	0.00 1	0.94 258	0.00 1	0.45 192	0.62 393	0.01 154	0.01 245	0.34 287	0.03 213	4.59 362	0.27 323	0.00 1	0.00 1	0.03 428	0.00 1	0.15 371	0.02 264

Syn2CoEx	0.56 328	0.78 415	2.86 394	0.00 1	0.00 1	0.10 42	0.01 258	0.91 260	0.61 344	0.02 253	0.00 1	0.49 331	0.21 338	5.03 375	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 363	0.03 302

MMNet	0.23 161	0.18 214	1.84 320	0.00 1	0.00 1	0.67 188	0.00 1	0.59 216	0.59 305	0.00 1	0.01 245	0.18 241	0.09 299	0.26 198	0.12 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

delet	0.33 225	0.24 257	1.05 193	0.00 1	0.00 1	0.60 162	0.00 1	0.53 204	0.59 305	0.03 281	0.01 245	0.52 338	0.19 332	2.68 282	0.13 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

psm_up	0.39 255	0.25 263	1.04 185	0.00 1	0.00 1	0.82 221	0.00 1	1.88 379	0.57 248	0.00 1	0.00 1	0.28 274	0.01 112	2.78 286	0.09 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 282	0.00 1

UNet	0.26 181	0.18 214	2.41 365	0.00 1	0.00 1	0.71 197	0.00 1	0.39 182	0.60 329	0.00 1	0.00 1	0.37 301	0.02 168	0.45 213	0.09 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

UPFNet	0.18 127	0.05 69	1.11 205	0.00 1	0.00 1	0.48 128	0.00 1	1.11 291	0.48 175	0.00 1	0.00 1	0.10 195	0.00 1	0.10 171	0.10 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

FCDSN-DC	2.66 437	0.08 128	1.65 299	0.00 1	0.00 1	1.73 424	0.37 411	1.64 365	1.35 433	8.08 457	11.18 459	11.78 453	7.59 454	4.76 367	2.80 409	0.02 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.05 351
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.75 366	0.25 263	7.10 444	0.00 1	0.00 1	0.19 56	0.00 1	0.10 86	0.12 103	0.65 404	0.00 1	2.74 428	0.23 343	3.02 299	0.54 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 148

EDNetEfficientorigin	6.23 455	0.45 349	98.39 481	0.02 311	0.04 359	0.42 108	0.02 299	0.33 173	2.90 440	7.07 454	3.12 424	1.31 397	1.61 416	4.26 354	4.55 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 295	0.02 264

CREStereo	0.10 44	0.06 95	0.51 31	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.00 1	0.20 137	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	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
FENet	0.23 161	0.05 69	1.39 262	0.00 1	0.00 1	1.00 274	0.00 1	0.80 244	0.57 248	0.00 1	0.00 1	0.24 261	0.04 245	0.23 194	0.18 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

GwcNet	0.50 305	0.46 350	3.90 425	0.00 1	0.00 1	0.42 108	0.10 366	0.38 179	0.74 415	0.03 281	0.00 1	0.63 344	0.05 273	2.92 294	0.16 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 387	0.05 351

ac_64	0.39 255	0.12 177	1.15 211	0.04 341	0.01 274	0.43 113	0.02 299	0.25 153	0.59 305	0.12 349	0.01 245	0.89 370	0.04 245	3.92 340	0.12 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 242	0.00 1

ACVNet	0.20 142	0.14 190	0.96 169	0.01 283	0.00 1	1.05 294	0.11 370	0.19 127	0.60 329	0.01 154	0.01 245	0.71 357	0.00 1	0.05 141	0.10 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 261	0.00 1

acv_ft	0.21 149	0.14 190	0.95 167	0.00 1	0.00 1	0.41 103	0.00 1	0.58 214	0.60 329	0.19 368	0.01 245	0.71 357	0.12 314	0.05 141	0.12 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 409	0.00 1

HGLStereo	0.28 192	0.12 177	1.15 211	0.00 1	0.00 1	0.65 185	0.00 1	0.57 211	0.25 147	0.02 253	0.01 245	0.47 321	0.03 213	2.17 264	0.14 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.01 148

cf-r	0.35 238	0.41 338	1.45 278	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.00 1	0.43 189	0.38 165	0.05 307	0.00 1	0.65 349	0.00 1	2.53 278	0.04 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 242	0.02 264

hitnet-ft	0.42 265	0.30 284	1.15 211	0.00 1	0.00 1	0.73 201	0.11 370	0.30 169	0.19 135	0.04 298	0.14 355	0.75 360	0.17 330	4.33 358	0.10 244	0.01 394	0.00 1	0.03 428	0.00 1	0.04 242	0.01 148

GANet-RSSM	0.34 232	0.29 281	0.97 176	0.00 1	0.00 1	1.05 294	0.00 1	0.22 145	0.15 121	0.03 281	0.00 1	0.31 281	0.00 1	3.62 328	0.14 275	0.00 1	0.00 1	0.03 428	0.00 1	0.05 261	0.01 148

PSMNet-RSSM	0.36 242	0.36 313	0.93 163	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.00 1	0.50 202	0.53 186	0.04 298	0.00 1	0.40 308	0.00 1	3.33 318	0.06 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 148

GwcNet-RSSM	0.45 277	0.56 384	1.74 312	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.00 1	0.65 227	0.55 195	0.18 366	0.00 1	0.37 301	0.00 1	3.70 333	0.04 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 313	0.02 264

CFNet-ft	0.31 214	0.34 297	0.96 169	0.00 1	0.00 1	1.08 352	0.00 1	0.19 127	0.15 121	0.01 154	0.00 1	0.48 323	0.00 1	2.95 296	0.05 191	0.00 1	0.00 1	0.01 403	0.00 1	0.01 71	0.01 148

FAT-Stereo	0.50 305	0.14 190	2.51 375	0.00 1	0.00 1	0.33 90	0.09 362	1.88 379	0.61 344	0.05 307	0.76 400	0.60 342	0.52 367	2.46 277	0.06 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

DSFCA	0.40 260	0.09 141	0.84 138	0.00 1	0.01 274	0.98 266	0.37 411	0.29 166	0.62 393	0.02 253	0.32 375	0.03 102	0.24 344	3.91 339	0.34 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 214	0.48 357	2.47 371	0.00 1	0.03 343	0.78 212	0.03 318	0.06 42	0.08 42	0.01 154	0.01 245	0.08 180	0.33 355	1.59 250	0.16 281	0.00 1	0.02 374	0.01 403	0.00 1	0.01 71	0.01 148

PMTNet	0.11 61	0.07 119	0.60 59	0.00 1	0.00 1	1.05 294	0.04 333	0.16 113	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.00 1	0.03 123	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

DMCA	0.19 133	0.16 203	1.39 262	0.00 1	0.01 274	1.00 274	0.01 258	0.38 179	0.57 248	0.01 154	0.01 245	0.05 149	0.00 1	0.05 141	0.12 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 310	0.80 416	2.47 371	0.01 283	0.00 1	0.48 128	0.00 1	1.32 310	0.14 114	0.00 1	0.01 245	0.12 205	0.06 285	4.07 346	0.15 279	0.00 1	0.04 400	0.00 1	0.00 1	0.38 430	0.08 386

FADNet	0.55 325	0.75 408	2.42 367	0.00 1	0.01 274	0.82 221	0.00 1	0.88 255	0.54 189	0.01 154	0.01 245	0.16 236	0.16 325	4.49 360	0.09 235	0.18 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 435	0.00 1

S-Stereo	0.65 354	0.25 263	3.44 414	0.00 1	0.00 1	0.56 151	0.05 341	1.86 378	0.61 344	0.00 1	0.76 400	0.84 367	0.11 311	4.28 357	0.11 252	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.07 295	0.03 302

DIP-Stereo	0.22 154	0.10 146	0.77 106	0.00 1	0.00 1	1.09 360	0.00 1	1.68 367	0.57 248	0.01 154	0.00 1	0.01 15	0.07 292	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 148
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MaskLacGwcNet_RVC	0.47 283	0.43 343	1.04 185	0.11 401	0.00 1	1.10 366	0.00 1	0.80 244	0.54 189	0.00 1	0.05 330	0.38 304	0.03 213	3.50 324	0.14 275	0.88 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 342	0.20 433

STTStereo	0.24 169	0.28 276	1.68 302	0.00 1	0.00 1	0.84 230	0.03 318	0.16 113	0.08 42	0.02 253	0.00 1	0.20 252	0.03 213	1.54 248	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 169	0.51 367	1.71 307	0.00 1	0.00 1	0.31 79	0.00 1	0.99 274	0.31 158	0.00 1	0.00 1	0.29 275	0.03 213	0.22 192	0.35 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.02 264

AF-Net	0.47 283	0.53 374	2.05 341	0.00 1	0.00 1	0.41 103	0.01 258	1.18 301	0.40 170	0.13 353	0.05 330	1.30 396	0.45 362	2.43 276	0.30 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 328	0.00 1

RP	0.42 265	0.44 346	1.52 286	0.00 1	0.01 274	0.61 163	0.02 299	1.06 283	0.39 169	0.03 281	0.01 245	0.99 376	0.16 325	2.89 293	0.18 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 336	0.00 1

RGC	0.50 305	0.53 374	2.42 367	0.00 1	0.01 274	0.65 185	0.00 1	1.07 285	0.17 130	0.01 154	0.62 395	1.00 377	0.19 332	3.03 300	0.28 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 261	0.02 264

NCC-stereo	0.49 296	0.46 350	2.04 338	0.03 329	0.03 343	1.06 303	0.01 258	0.78 239	0.22 139	0.06 316	0.19 361	0.64 347	0.05 273	3.65 329	0.63 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

stereogan	0.49 296	0.22 239	2.39 362	0.00 1	0.00 1	0.63 178	0.02 299	0.79 242	0.72 413	0.06 316	0.00 1	1.68 413	0.46 363	2.63 281	0.04 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 363	0.00 1

edge stereo	0.58 339	0.29 281	2.86 394	0.01 283	0.03 343	0.33 90	0.03 318	0.97 271	0.50 177	0.21 369	0.33 376	1.31 397	0.16 325	4.20 351	0.18 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 342	0.01 148

Nwc_Net	0.43 272	0.42 340	2.64 384	0.00 1	0.00 1	0.67 188	0.00 1	0.82 249	0.28 150	0.00 1	0.01 245	0.90 371	0.10 307	2.62 279	0.05 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.00 1

Abc-Net	0.49 296	0.46 350	2.04 338	0.03 329	0.03 343	1.06 303	0.01 258	0.78 239	0.22 139	0.06 316	0.19 361	0.64 347	0.05 273	3.65 329	0.63 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	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
R-Stereo Train	0.15 105	0.03 28	0.77 106	0.00 1	0.00 1	0.74 202	0.00 1	1.36 314	0.09 62	0.02 253	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148

RTS	4.10 446	1.68 454	43.40 467	0.09 387	0.02 319	3.95 445	0.00 1	1.61 361	0.61 344	1.09 416	0.01 245	1.97 418	0.22 340	16.87 462	10.15 450	0.00 1	0.09 433	0.00 1	0.00 1	0.20 400	0.05 351

RTSA	4.10 446	1.68 454	43.40 467	0.09 387	0.02 319	3.95 445	0.00 1	1.61 361	0.61 344	1.09 416	0.01 245	1.97 418	0.22 340	16.87 462	10.15 450	0.00 1	0.09 433	0.00 1	0.00 1	0.20 400	0.05 351

ADCL	1.52 415	0.44 346	4.70 437	0.07 374	0.03 343	2.21 431	2.35 454	0.92 262	0.80 421	1.57 427	1.11 410	1.25 391	1.55 415	1.77 252	11.53 455	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 336	0.01 148

ADCS	1.72 419	1.22 442	8.11 448	0.00 1	0.01 274	0.88 241	0.68 431	1.44 330	0.63 396	2.60 437	0.11 352	1.42 404	0.26 347	1.97 255	14.92 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 313	0.07 383

ADCRef	0.92 385	0.48 357	3.35 410	0.02 311	0.02 319	0.90 245	0.32 403	0.61 222	0.65 401	0.72 406	0.17 358	0.17 238	0.82 389	2.15 261	7.95 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 295	0.03 302

AnyNet_C01	2.33 430	2.14 461	18.59 460	0.15 417	0.18 423	2.43 433	2.34 453	1.29 307	1.24 431	1.03 415	0.83 406	1.25 391	0.78 387	3.75 337	10.06 449	0.05 418	0.00 1	0.07 441	0.00 1	0.30 423	0.12 417

AnyNet_C32	1.44 412	1.47 452	6.09 440	0.12 405	0.19 427	1.74 426	1.11 442	0.84 251	0.56 210	1.30 423	0.46 387	0.21 254	0.59 372	2.74 284	11.09 453	0.02 408	0.00 1	0.06 439	0.00 1	0.16 380	0.05 351

MADNet+	4.65 450	2.70 465	46.68 469	0.01 283	0.02 319	2.06 430	0.03 318	3.17 439	1.07 428	0.02 253	0.01 245	1.84 416	0.31 353	21.62 467	13.04 458	0.00 1	0.03 385	0.00 1	0.00 1	0.20 400	0.19 432

ADCP+	1.36 408	0.76 413	6.73 443	0.01 283	0.02 319	1.32 414	0.80 438	0.81 246	0.72 413	0.01 154	0.01 245	0.96 374	1.05 398	0.33 201	13.50 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 282	0.02 264

RAFT-Stereo	0.15 105	0.03 28	0.77 106	0.00 1	0.00 1	0.74 202	0.00 1	1.36 314	0.09 62	0.02 253	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.58 339	0.27 271	1.30 243	0.00 1	0.00 1	0.61 163	0.01 258	0.47 196	0.60 329	0.08 331	0.06 340	1.52 412	0.04 245	6.18 420	0.48 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

MSMDNet	0.19 133	0.10 146	1.39 262	0.00 1	0.01 274	0.75 205	0.00 1	0.35 175	0.12 103	0.00 1	0.00 1	0.48 323	0.50 364	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

HSM-Net_RVC	0.52 320	0.06 95	1.45 278	0.00 1	0.00 1	0.61 163	0.00 1	3.83 442	0.52 182	0.14 360	0.00 1	0.22 258	0.03 213	3.50 324	0.04 180	0.01 394	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
STTRV1_RVC	0.67 357	0.21 231	2.32 357	0.00 1	0.00 1	0.58 156	0.01 258	1.05 281	0.59 305	0.01 154	0.51 389	0.26 268	0.18 331	6.05 414	0.27 323	0.26 436	1.07 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 302

RYNet	0.53 321	0.19 224	1.79 316	0.00 1	0.00 1	0.55 150	0.00 1	1.12 293	0.61 344	0.02 253	0.00 1	0.83 366	0.04 245	5.05 376	0.45 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264

PA-Net	0.57 334	0.50 362	2.73 388	0.03 329	0.06 375	0.89 243	0.02 299	0.66 228	0.63 396	0.00 1	0.00 1	0.43 314	0.07 292	4.82 370	0.55 362	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.04 334
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.64 352	0.50 362	1.13 209	0.07 374	0.00 1	1.08 352	0.01 258	2.58 426	0.56 210	0.01 154	0.00 1	0.14 219	0.01 112	5.73 402	0.12 262	0.50 444	0.00 1	0.21 450	0.00 1	0.09 328	0.02 264

DANet	0.58 339	0.19 224	1.87 324	0.26 435	0.06 375	0.51 135	0.11 370	1.41 322	0.52 182	0.22 370	0.06 340	1.06 382	0.02 168	4.25 353	0.92 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.06 371
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	0.54 323	0.70 400	2.06 343	0.00 1	0.00 1	1.14 385	0.00 1	1.61 361	0.58 293	0.00 1	0.01 245	0.29 275	0.04 245	4.21 352	0.06 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.02 264
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
GANet	0.55 325	0.35 306	1.40 267	0.00 1	0.00 1	0.77 208	0.08 356	0.36 177	0.57 248	0.01 154	0.00 1	0.68 356	0.11 311	5.52 392	1.07 379	0.00 1	0.00 1	0.02 419	0.00 1	0.09 328	0.03 302

TDLM	0.49 296	0.39 333	1.02 181	0.00 1	0.00 1	1.08 352	0.01 258	0.36 177	0.58 293	0.14 360	0.00 1	0.27 272	0.19 332	5.46 391	0.20 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 360	0.01 148

CFNet	0.56 328	0.50 362	1.58 291	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.01 258	1.08 287	0.57 248	0.00 1	0.01 245	0.12 205	0.01 112	5.87 407	0.19 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 360	0.02 264

CFNet_RVC	0.31 214	0.34 297	0.96 169	0.00 1	0.00 1	1.08 352	0.00 1	0.19 127	0.15 121	0.01 154	0.00 1	0.48 323	0.00 1	2.95 296	0.05 191	0.00 1	0.00 1	0.01 403	0.00 1	0.01 71	0.01 148

CVANet_RVC	0.53 321	0.32 289	1.26 235	0.00 1	0.00 1	0.98 266	0.00 1	0.72 235	0.55 195	0.35 388	0.12 353	0.36 295	0.14 318	5.53 393	0.08 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 380	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 238	0.49 361	2.00 334	0.00 1	0.02 319	0.96 262	0.00 1	0.55 208	0.18 133	0.03 281	0.00 1	0.35 291	0.10 307	2.37 272	0.01 99	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.
ccs_rob	0.22 154	0.10 146	1.38 259	0.00 1	0.01 274	0.98 266	0.00 1	0.94 265	0.09 62	0.00 1	0.00 1	0.48 323	0.36 357	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 142	0.32 289	0.88 152	0.00 1	0.00 1	1.02 278	0.00 1	0.20 137	0.29 153	0.01 154	0.00 1	0.34 287	0.02 168	0.81 227	0.05 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	0.75 366	0.65 393	2.52 376	0.01 283	0.00 1	0.66 187	0.00 1	0.61 222	0.13 111	0.00 1	1.29 415	0.96 374	0.04 245	5.98 409	1.82 399	0.13 427	0.02 374	0.00 1	0.00 1	0.07 295	0.04 334

FC-DCNN	3.42 443	0.11 167	2.03 336	0.00 1	0.00 1	3.18 439	0.60 428	3.13 438	2.98 441	11.40 462	12.28 461	13.93 458	8.68 458	5.70 400	4.27 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.06 371

HITNet	0.19 133	0.55 382	1.36 256	0.00 1	0.00 1	0.25 64	0.00 1	1.09 289	0.23 145	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.02 168	0.02 97	0.14 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 261	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
AdaStereo	0.20 142	0.06 95	0.86 144	0.00 1	0.00 1	0.25 64	0.00 1	1.71 371	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.31 281	0.01 112	0.11 176	0.11 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	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.
PASM	0.51 310	0.32 289	3.07 403	0.00 1	0.00 1	0.31 79	0.00 1	0.46 195	0.12 103	0.03 281	0.00 1	0.44 315	0.02 168	5.22 380	0.04 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 351	0.03 302

NVstereo2D	0.45 277	0.11 167	1.91 328	0.00 1	0.00 1	0.59 160	0.00 1	1.39 321	0.61 344	0.03 281	0.00 1	0.33 284	0.00 1	3.94 342	0.07 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 161	0.37 320	1.26 235	0.00 1	0.00 1	1.11 374	0.03 318	0.20 137	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.39 306	0.03 213	1.12 237	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 242	0.00 1

LSM	4.58 449	0.88 420	17.79 459	3.73 466	38.79 471	0.85 233	2.37 455	0.54 205	1.64 437	2.88 439	3.09 423	0.62 343	0.60 373	3.16 304	1.06 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 351	13.55 472

PS-NSSS	0.54 323	0.44 346	0.86 144	0.00 1	0.00 1	1.04 291	0.00 1	2.37 411	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.11 199	0.01 112	5.32 383	0.13 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.36 242	1.03 429	2.96 398	0.00 1	0.00 1	0.58 156	0.00 1	1.51 354	0.58 293	0.01 154	0.00 1	0.08 180	0.02 168	0.07 152	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 422	0.02 264

MLCV	0.23 161	0.46 350	1.15 211	0.00 1	0.00 1	0.45 118	0.00 1	0.57 211	0.15 121	0.09 339	0.00 1	0.27 272	0.03 213	1.09 236	0.25 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 261	0.00 1

HSM	0.63 351	0.36 313	0.89 153	0.00 1	0.00 1	0.52 141	0.01 258	0.98 272	0.56 210	0.00 1	0.01 245	2.27 426	0.65 378	6.18 420	0.11 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.24 169	0.08 128	0.68 71	0.00 1	0.00 1	0.83 227	0.00 1	0.66 228	0.61 344	0.00 1	0.00 1	0.50 334	0.02 168	1.28 243	0.08 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 336	0.04 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.43 272	0.13 184	1.95 332	0.03 329	0.09 391	0.61 163	0.00 1	1.43 329	0.61 344	0.00 1	0.00 1	0.18 241	0.04 245	3.32 317	0.11 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

StereoDRNet	0.42 265	0.50 362	2.50 373	0.02 311	0.06 375	0.51 135	0.00 1	0.34 174	0.61 344	0.00 1	0.00 1	0.33 284	0.02 168	2.87 291	0.50 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.02 264

iResNet	0.25 176	0.27 271	1.68 302	0.00 1	0.00 1	0.69 192	0.00 1	1.22 303	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.03 213	0.12 178	0.30 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 261	0.01 148

MFMNet_re	0.24 169	0.74 407	2.31 356	0.53 443	0.00 1	0.17 54	0.01 258	0.02 11	0.59 305	0.01 154	0.03 323	0.12 205	0.00 1	0.07 152	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.01 148

DISCO	0.31 214	0.11 167	1.73 308	0.16 419	0.16 415	0.31 79	0.00 1	0.09 71	0.17 130	0.00 1	0.01 245	1.51 410	0.00 1	1.21 239	0.62 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.01 148

NCCL2	0.29 208	0.50 362	1.52 286	0.00 1	0.00 1	0.81 219	0.00 1	0.45 192	0.22 139	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.03 213	2.14 259	0.06 206	0.00 1	0.00 1	0.02 419	0.00 1	0.01 71	0.03 302

MDST_ROB	1.54 416	0.06 95	3.42 413	0.14 414	0.16 415	5.42 452	0.32 403	4.33 445	0.61 344	6.08 452	1.25 414	1.04 381	1.16 406	5.81 406	0.83 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.11 408

CBMV_ROB	0.84 375	0.06 95	1.73 308	0.00 1	0.00 1	1.37 415	0.47 418	2.57 424	0.58 293	2.13 433	0.76 400	1.06 382	1.38 411	4.04 345	0.54 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.05 351

CSAN	1.05 393	0.61 390	2.46 370	0.09 387	0.08 386	0.71 197	0.71 433	2.20 402	0.93 426	0.85 411	2.92 422	0.79 364	1.46 413	5.37 388	1.58 395	0.01 394	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.09 328	0.05 351

SANet	1.99 425	0.71 404	3.37 411	0.03 329	0.03 343	2.85 435	0.85 439	2.42 413	8.33 455	1.55 426	4.13 428	4.29 432	3.23 437	5.39 389	2.47 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 282	0.06 371

DLCB_ROB	0.27 187	0.16 203	0.71 75	0.00 1	0.00 1	0.44 117	0.00 1	0.43 189	0.57 248	0.02 253	0.04 328	0.63 344	0.04 245	2.18 265	0.24 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet_ROB	0.30 210	0.66 395	1.41 268	0.00 1	0.00 1	0.70 193	0.00 1	0.79 242	0.57 248	0.04 298	0.01 245	0.08 180	0.01 112	1.55 249	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 282	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 348	0.17 208	0.63 62	0.19 429	0.00 1	0.67 188	0.00 1	2.38 412	0.57 248	0.13 353	0.00 1	0.94 372	0.00 1	6.27 430	0.10 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 242	0.10 406

XPNet_ROB	0.37 247	0.34 297	1.01 180	0.01 283	0.00 1	0.96 262	0.00 1	1.11 291	0.46 174	0.00 1	0.00 1	0.17 238	0.02 168	2.73 283	0.54 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 148

ETE_ROB	0.31 214	0.34 297	0.89 153	0.00 1	0.00 1	0.97 264	0.01 258	1.45 332	0.57 248	0.02 253	0.00 1	0.17 238	0.02 168	1.75 251	0.07 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PDISCO_ROB	0.56 328	0.57 385	2.07 344	0.17 423	0.00 1	1.56 419	0.01 258	2.27 405	0.51 180	0.08 331	0.01 245	0.74 359	0.28 349	2.37 272	0.13 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 427	0.00 1

DispFullNet	1.20 402	0.63 392	3.58 416	1.00 449	0.82 450	0.41 103	0.00 1	1.44 330	0.61 344	2.55 436	0.64 396	1.10 386	8.95 460	0.84 228	1.22 385	0.00 1	0.02 374	0.00 1	0.00 1	0.24 409	0.02 264

DN-CSS_ROB	0.26 181	0.75 408	1.33 248	0.00 1	0.00 1	0.99 272	0.00 1	1.04 280	0.61 344	0.01 154	0.00 1	0.19 248	0.02 168	0.07 152	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 404	0.01 148

LALA_ROB	0.31 214	0.38 330	0.91 160	0.00 1	0.01 274	1.00 274	0.01 258	1.60 359	0.61 344	0.15 362	0.00 1	0.09 191	0.01 112	1.04 235	0.41 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

MSMD_ROB	2.04 427	0.40 336	2.13 346	0.00 1	0.00 1	4.88 448	0.22 387	0.93 264	1.82 438	5.71 450	7.79 446	7.39 446	3.72 441	4.62 365	1.22 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264

PWC_ROB	0.62 350	0.54 376	3.22 408	0.00 1	0.00 1	0.22 61	0.00 1	2.18 401	0.61 344	0.00 1	0.20 363	0.29 275	0.03 213	3.46 323	1.22 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 432	0.01 148

PWCDC_ROB	0.94 387	0.91 425	2.52 376	0.00 1	0.00 1	1.15 388	0.00 1	2.11 395	1.18 429	0.00 1	8.99 449	0.35 291	0.09 299	0.64 224	0.40 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 437	0.03 302

WCMA_ROB	2.01 426	0.34 297	1.89 325	0.04 341	0.00 1	1.07 339	0.60 428	1.09 289	1.21 430	5.12 447	9.87 455	8.09 448	4.48 449	3.74 336	2.55 408	0.00 1	0.00 1	0.01 403	0.00 1	0.02 171	0.13 419

PSMNet_ROB	0.41 263	0.54 376	1.69 304	0.00 1	0.00 1	0.92 254	0.00 1	0.27 161	0.53 186	0.00 1	0.00 1	0.25 266	0.03 213	3.43 321	0.47 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 261	0.03 302

PWCK	2.44 434	1.65 453	7.31 446	0.22 434	0.02 319	3.12 438	4.74 462	3.06 436	3.48 444	0.72 406	4.42 429	3.40 430	1.67 417	9.06 456	3.36 414	0.39 443	0.01 343	0.00 1	0.00 1	2.19 456	0.08 386

SGM-Forest	0.84 375	0.07 119	0.90 155	0.02 311	0.07 381	1.10 366	0.68 431	2.12 397	0.61 344	1.14 419	0.78 403	1.36 401	0.98 394	5.55 394	1.31 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.06 371
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	2.10 428	0.59 388	4.52 435	0.27 436	0.86 452	0.34 93	0.29 401	1.69 368	0.75 417	0.36 389	7.50 443	14.39 460	0.56 369	4.90 371	4.69 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 380	0.04 334

CBMV	0.57 334	0.22 239	1.61 296	0.00 1	0.00 1	0.84 230	0.78 436	2.58 426	0.61 344	0.38 392	0.00 1	1.25 391	0.63 377	2.07 258	0.38 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 242	0.08 386
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SPS-STEREO	0.88 383	0.40 336	2.01 335	0.00 1	0.01 274	0.42 108	0.17 376	0.50 202	0.61 344	2.19 434	0.79 404	2.04 421	0.27 348	5.10 377	2.89 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.11 408
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	2.61 436	0.65 393	2.71 386	0.02 311	0.02 319	1.55 418	0.94 441	3.02 435	1.29 432	11.21 461	7.34 441	11.54 452	2.74 432	6.34 432	2.43 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 420	0.03 302
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
Pointernet	0.10 44	0.04 45	0.61 60	0.00 1	0.05 367	0.54 148	0.00 1	0.02 11	0.59 305	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.01 71	0.00 1

MyStereo8	0.28 192	0.37 320	2.57 380	0.02 311	0.00 1	1.23 402	0.00 1	0.26 156	0.15 121	0.02 253	0.05 330	0.14 219	0.04 245	0.24 195	0.05 191	0.00 1	0.11 441	0.00 1	0.01 348	0.04 242	0.21 437

LL-Strereo2	0.12 71	0.41 338	0.91 160	0.05 351	0.03 343	0.51 135	0.04 333	0.13 102	0.11 89	0.01 154	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.06 146	0.10 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.03 221	0.03 302

fast-acv-ft	0.29 208	0.37 320	3.76 421	0.06 370	0.01 274	0.28 70	0.17 376	0.06 42	0.21 137	0.00 1	0.00 1	0.08 180	0.09 299	0.10 171	0.23 311	0.01 394	0.00 1	0.03 428	0.01 348	0.26 414	0.01 148

Wz-Net-TNSev	1.42 411	2.41 463	11.01 455	0.00 1	0.00 1	0.42 108	0.14 375	2.05 388	0.61 344	0.06 316	0.01 245	1.34 399	0.16 325	5.70 400	4.19 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.19 394	0.10 406

CIPLG	0.33 225	0.75 408	1.79 316	0.10 391	0.01 274	0.93 257	0.21 384	1.45 332	0.61 344	0.02 253	0.01 245	0.14 219	0.06 285	0.13 179	0.17 285	0.00 1	0.04 400	0.01 403	0.01 348	0.17 387	0.04 334

MIPNet	0.34 232	0.35 306	1.56 289	0.02 311	0.00 1	1.11 374	0.09 362	1.57 356	0.65 401	0.11 346	0.05 330	0.18 241	0.19 332	0.74 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.06 282	0.01 148

ASMatch	0.59 343	0.10 146	1.66 300	0.13 412	0.04 359	1.07 339	0.00 1	0.10 86	0.64 399	0.06 316	0.44 383	0.05 149	0.87 391	6.32 431	0.27 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.12 71	0.43 343	0.79 119	0.01 283	0.02 319	0.10 42	0.07 349	0.06 42	0.27 149	0.00 1	0.01 245	0.18 241	0.04 245	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.02 374	0.00 1	0.01 348	0.37 429	0.01 148

rafts_anoy	0.14 90	0.35 306	0.99 179	0.00 1	0.02 319	0.49 131	0.03 318	0.11 91	0.07 27	0.00 1	0.01 245	0.06 167	0.06 285	0.24 195	0.06 206	0.00 1	0.14 445	0.00 1	0.01 348	0.02 171	0.03 302

SHD	0.50 305	0.51 367	3.61 417	0.05 351	0.00 1	0.01 6	0.01 258	0.72 235	0.61 344	1.57 427	0.00 1	0.34 287	0.09 299	1.79 253	0.49 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.09 328	0.03 302

XQC	0.68 358	0.72 406	3.82 423	0.06 370	0.00 1	0.39 100	0.01 258	1.92 382	0.61 344	0.03 281	0.01 245	0.46 320	0.21 338	2.84 290	2.26 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.15 371	0.05 351

FBW_ROB	0.83 374	0.31 288	1.48 284	0.10 391	0.01 274	0.62 168	0.01 258	1.91 381	0.59 305	0.01 154	0.01 245	1.10 386	0.05 273	7.84 450	2.07 402	0.05 418	0.01 343	0.03 428	0.01 348	0.01 71	0.47 447

ELAS_RVC	2.84 441	0.34 297	3.86 424	0.05 351	0.05 367	1.52 417	5.02 463	1.93 383	5.28 448	7.10 455	6.96 440	6.26 439	8.34 455	4.96 373	4.90 428	0.00 1	0.04 400	0.01 403	0.01 348	0.10 336	0.09 399
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.75 438	0.35 306	2.67 385	0.05 351	0.04 359	6.72 454	1.83 447	2.84 434	3.38 443	8.25 459	9.14 450	3.95 431	6.15 453	3.73 335	5.70 432	0.00 1	0.04 400	0.01 403	0.01 348	0.10 336	0.08 386
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	13.51 468	18.77 470	42.38 466	1.28 452	1.18 457	54.67 471	25.60 471	12.87 465	6.75 451	8.50 460	8.61 448	13.77 457	10.87 462	24.50 470	30.67 469	0.24 435	0.68 460	0.53 456	0.02 363	5.93 463	2.43 465

WAO-7	2.46 435	0.92 426	1.85 322	0.03 329	0.05 367	4.73 447	0.54 426	5.67 449	4.50 446	1.49 425	7.64 445	5.52 437	2.69 431	8.48 452	4.51 422	0.00 1	0.00 1	0.33 452	0.02 363	0.19 394	0.06 371

UNDER WATER	6.24 456	0.99 428	8.13 449	4.62 468	2.68 462	8.66 458	0.77 434	8.37 455	22.50 466	4.55 443	6.36 438	15.93 462	8.89 459	8.99 455	8.85 446	3.25 460	0.04 400	1.36 463	0.02 363	6.24 466	3.56 466

anonymousdsp2	0.10 44	0.04 45	0.98 178	0.00 1	0.00 1	0.62 168	0.00 1	0.09 71	0.11 89	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 363	0.04 242	0.03 302

coex-ft	8.40 462	2.59 464	75.27 472	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.04 333	0.13 102	20.18 462	39.66 471	4.06 427	4.68 435	8.53 456	3.94 342	7.96 443	0.02 408	0.07 429	0.00 1	0.02 363	0.14 363	0.50 450

ToySt	0.12 71	0.15 195	0.92 162	0.00 1	0.00 1	0.46 123	0.00 1	0.41 186	0.10 83	0.00 1	0.00 1	0.10 195	0.00 1	0.07 152	0.19 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 363	0.04 242	0.02 264

MC-Stereo	0.10 44	0.10 146	0.59 56	0.01 283	0.01 274	1.06 303	0.00 1	0.03 14	0.09 62	0.02 253	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.02 363	0.05 261	0.01 148

test_4	0.13 77	0.07 119	1.12 208	0.00 1	0.05 367	0.82 221	0.00 1	0.04 21	0.08 42	0.10 343	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.02 97	0.06 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 363	0.11 342	0.00 1

IPLGR_C	0.35 238	0.81 417	2.03 336	0.10 391	0.01 274	0.90 245	0.21 384	1.46 342	0.61 344	0.02 253	0.01 245	0.13 212	0.07 292	0.14 181	0.17 285	0.00 1	0.05 415	0.01 403	0.02 363	0.17 387	0.04 334

ACRE	0.34 232	0.70 400	2.13 346	0.10 391	0.00 1	0.90 245	0.20 383	1.45 332	0.61 344	0.02 253	0.01 245	0.13 212	0.05 273	0.14 181	0.17 285	0.00 1	0.03 385	0.01 403	0.02 363	0.17 387	0.04 334

DRaft	0.56 328	0.08 128	0.73 80	0.00 1	0.00 1	0.92 254	0.19 381	0.05 30	0.09 62	0.03 281	0.26 369	0.06 167	2.55 429	4.61 364	1.38 391	0.00 1	0.03 385	0.00 1	0.02 363	0.03 221	0.08 386

RAFT-RH_RVC	0.96 389	0.13 184	1.35 252	0.02 311	0.05 367	1.06 303	0.00 1	0.06 42	0.55 195	0.01 154	9.57 454	0.10 195	0.00 1	6.00 410	0.30 327	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.02 363	0.01 71	0.00 1

RALAANet	0.13 77	0.51 367	0.95 167	0.00 1	0.00 1	0.32 84	0.01 258	0.38 179	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.09 299	0.02 97	0.12 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 363	0.10 336	0.00 1

SFCPSM	0.21 149	0.04 45	1.59 292	0.00 1	0.05 367	0.34 93	0.00 1	1.24 304	0.57 248	0.01 154	0.00 1	0.12 205	0.02 168	0.05 141	0.05 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 363	0.02 171	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	0.51 310	0.82 418	3.08 404	0.04 341	0.04 359	0.42 108	0.09 362	1.16 299	0.34 161	0.00 1	0.03 323	0.24 261	0.05 273	3.16 304	0.13 269	0.07 421	0.12 442	0.05 437	0.02 363	0.08 313	0.20 433

SuperB	1.85 421	1.06 430	10.54 454	0.02 311	0.01 274	0.90 245	0.78 436	1.75 375	0.64 399	0.05 307	0.05 330	0.34 287	0.89 392	5.29 382	5.80 433	0.01 394	0.00 1	0.02 419	0.02 363	8.71 469	0.06 371

PVD	0.73 365	0.57 385	3.38 412	0.04 341	0.19 427	0.74 202	0.00 1	0.29 166	0.79 420	2.37 435	0.00 1	0.53 339	0.09 299	2.19 266	3.20 413	0.00 1	0.05 415	0.00 1	0.02 363	0.08 313	0.15 423

SAMSARA	1.01 391	0.70 400	3.29 409	0.20 432	0.06 375	1.65 421	0.05 341	0.48 198	0.53 186	2.91 440	0.68 397	2.97 429	1.08 400	3.89 338	1.54 394	0.00 1	0.04 400	0.00 1	0.02 363	0.05 261	0.03 302

RTSC	0.70 360	0.71 404	3.19 406	0.01 283	0.00 1	0.20 59	0.00 1	0.81 246	0.60 329	0.29 380	0.36 379	0.36 295	0.04 245	2.04 256	4.87 427	0.00 1	0.03 385	0.00 1	0.02 363	0.28 420	0.11 408

DeepPrunerF	1.33 407	0.59 388	8.62 450	0.02 311	0.09 391	0.90 245	0.00 1	1.34 312	6.72 450	0.22 370	0.01 245	0.21 254	0.14 318	5.64 398	1.99 401	0.00 1	0.00 1	0.01 403	0.02 363	0.14 363	0.02 264

DPSNet	1.25 405	0.28 276	5.34 439	0.28 437	0.07 381	1.50 416	0.00 1	3.53 440	0.69 409	0.03 281	0.00 1	0.45 318	2.10 425	5.67 399	4.61 425	0.02 408	0.04 400	0.00 1	0.02 363	0.23 408	0.09 399

IGEV++	0.06 16	0.14 190	0.46 25	0.03 329	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.03 14	0.08 42	0.01 154	0.00 1	0.02 58	0.06 285	0.04 132	0.03 155	0.00 1	0.04 400	0.00 1	0.03 384	0.08 313	0.07 383

anonymousa	0.14 90	0.15 195	1.74 312	0.00 1	0.00 1	0.28 70	0.00 1	0.01 1	0.11 89	0.00 1	0.01 245	0.42 312	0.02 168	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 385	0.00 1	0.02 264

PFNet	0.60 345	0.11 167	2.08 345	0.00 1	0.30 438	1.16 392	0.00 1	0.29 166	0.59 305	0.01 154	0.24 367	0.02 58	0.00 1	6.58 437	0.23 311	0.10 426	0.00 1	0.00 1	0.04 385	0.14 363	0.05 351

EKT-Stereo	0.46 281	0.12 177	1.03 183	0.75 448	4.21 466	1.06 303	0.00 1	0.83 250	0.04 11	0.02 253	0.00 1	0.08 180	0.00 1	0.89 232	0.01 99	0.00 1	0.03 385	0.00 1	0.05 387	0.04 242	0.01 148

aanetorigin	0.86 381	0.36 313	3.45 415	0.11 401	0.13 407	0.39 100	0.93 440	0.13 102	0.14 114	3.38 441	1.21 411	0.29 275	2.01 424	2.87 291	1.35 390	0.02 408	0.00 1	0.02 419	0.05 387	0.30 423	0.08 386

NaN_ROB	0.80 371	0.47 355	1.63 297	0.17 423	0.19 427	0.58 156	0.38 413	2.11 395	0.80 421	0.53 403	0.33 376	0.48 323	1.13 403	4.98 374	1.94 400	0.00 1	0.02 374	0.01 403	0.05 387	0.06 282	0.14 422

notaker	4.30 448	1.28 444	3.70 420	3.71 465	0.90 453	4.91 449	0.39 414	6.90 452	1.96 439	5.39 449	11.82 460	16.90 463	3.75 442	7.59 449	5.65 431	5.23 465	0.01 343	0.10 444	0.06 390	4.57 461	1.22 460

test-1	0.19 133	0.13 184	0.67 70	0.00 1	0.15 412	0.57 153	0.00 1	1.01 277	0.11 89	0.04 298	0.48 388	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.30 327	0.00 1	0.07 429	0.00 1	0.06 390	0.01 71	0.18 430

EDNetEfficient	2.96 442	0.23 249	19.99 461	0.19 429	0.85 451	1.02 278	2.03 449	0.56 209	5.14 447	8.09 458	1.81 419	0.94 372	4.14 448	3.72 334	10.22 452	0.00 1	0.03 385	0.00 1	0.06 390	0.05 261	0.03 302

Occ-G	0.06 16	0.06 95	0.51 31	0.00 1	0.00 1	0.23 62	0.00 1	0.17 119	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 168	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 393	0.14 363	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 7	0.04 45	0.43 22	0.00 1	0.04 359	0.25 64	0.00 1	0.01 1	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 168	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 393	0.03 221	0.08 386

SGM-ForestM	8.89 463	0.68 397	3.61 417	0.57 444	0.18 423	14.89 465	5.99 466	9.62 461	10.59 458	20.43 466	17.16 467	39.22 470	20.29 466	20.63 466	13.19 459	0.04 416	0.14 445	0.00 1	0.07 393	0.15 371	0.36 444

NVStereoNet_ROB	1.08 394	0.39 333	2.15 348	0.08 381	0.02 319	0.45 118	0.02 299	0.89 257	0.67 407	0.10 343	5.85 435	1.90 417	1.11 402	6.20 426	1.14 381	0.20 432	0.00 1	0.03 428	0.07 393	0.12 351	0.13 419
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ADCMid	1.38 409	0.90 424	6.15 441	0.04 341	0.03 343	1.67 422	0.18 378	1.13 297	0.93 426	0.89 412	0.58 393	0.86 368	0.71 379	1.03 234	11.96 456	0.01 394	0.00 1	0.29 451	0.08 397	0.17 387	0.03 302

G-Net	1.20 402	0.28 276	2.96 398	0.05 351	0.49 444	1.73 424	0.48 420	0.23 146	0.35 162	1.35 424	9.14 450	2.33 427	0.81 388	2.40 275	1.15 382	0.01 394	0.03 385	0.02 419	0.09 398	0.07 295	0.05 351

IGEV-Stereo+	0.04 3	0.06 95	0.29 9	0.01 283	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.11 91	0.14 114	0.01 154	0.00 1	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 399	0.01 71	0.01 148

ff7	0.11 61	0.18 214	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.00 1	0.09 71	0.09 62	0.01 154	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 399	0.07 295	0.01 148

IGEVStereo-DCA	0.10 44	0.06 95	0.52 35	0.01 283	0.00 1	0.32 84	0.00 1	0.09 71	0.09 62	0.01 154	0.01 245	0.02 58	0.04 245	0.14 181	0.44 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 399	0.05 261	0.01 148

ffff	0.11 61	0.18 214	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.00 1	0.09 71	0.09 62	0.01 154	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 399	0.07 295	0.01 148

11t	0.11 61	0.18 214	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.00 1	0.09 71	0.09 62	0.01 154	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 399	0.07 295	0.01 148

ccc-4	0.11 61	0.18 214	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.00 1	0.09 71	0.09 62	0.01 154	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 399	0.07 295	0.01 148

model_zeroshot	0.20 142	0.23 249	0.96 169	0.01 283	0.00 1	0.77 208	0.02 299	0.31 172	0.14 114	0.75 409	0.00 1	0.12 205	0.01 112	0.58 218	0.02 135	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.11 405	0.01 71	0.00 1

UNDER WATER-64	6.84 458	1.25 443	9.68 452	4.53 467	3.53 465	16.61 466	1.79 446	8.72 457	22.23 464	5.11 446	5.07 433	17.34 464	10.14 461	9.19 457	8.21 444	2.00 458	0.03 385	1.52 464	0.11 405	6.09 465	3.62 467

anonymousdsp	0.11 61	0.18 214	0.58 53	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.00 1	0.08 63	0.09 62	0.01 154	0.00 1	0.01 15	0.04 245	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 405	0.07 295	0.03 302

IGEV-Stereo	0.11 61	0.18 214	0.58 53	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.00 1	0.08 63	0.09 62	0.01 154	0.00 1	0.01 15	0.04 245	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 405	0.07 295	0.03 302
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
cross-raft	0.15 105	0.05 69	1.46 280	0.00 1	0.01 274	0.37 97	0.07 349	0.40 184	0.02 1	0.02 253	0.00 1	0.38 304	0.00 1	0.02 97	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 405	0.01 71	0.02 264

DispNO	0.64 352	0.48 357	2.04 338	0.00 1	0.00 1	0.71 197	0.01 258	1.47 344	0.56 210	0.00 1	0.54 390	1.34 399	0.06 285	5.12 378	0.31 332	0.00 1	0.00 1	0.03 428	0.12 410	0.01 71	0.02 264

WAO-8	5.13 453	1.91 457	2.34 358	0.60 445	0.10 395	12.98 461	0.34 408	11.65 462	24.58 467	4.87 444	10.60 457	13.32 454	4.10 446	8.85 453	3.55 415	0.75 449	0.32 453	0.71 457	0.12 410	0.70 441	0.11 408

Venus	5.12 452	1.91 457	2.34 358	0.60 445	0.10 395	12.98 461	0.34 408	11.65 462	24.58 467	4.87 444	10.54 456	13.32 454	4.10 446	8.85 453	3.55 415	0.75 449	0.32 453	0.71 457	0.12 410	0.70 441	0.11 408

testlalala_base	0.27 187	0.06 95	0.80 124	0.00 1	0.00 1	0.64 182	0.00 1	1.08 287	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 180	0.52 445	0.00 1	0.00 1	0.12 410	2.02 453	0.00 1

testlalala	0.14 90	0.08 128	0.75 97	0.00 1	0.08 386	1.06 303	0.01 258	0.23 146	0.29 153	0.12 349	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.13 414	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.31 214	0.26 270	0.93 163	0.00 1	0.18 423	1.08 352	0.01 258	2.59 428	0.56 210	0.00 1	0.09 347	0.03 102	0.00 1	0.18 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 414	0.11 342	0.00 1

GCAP-BAT	0.19 133	0.08 128	0.90 155	0.01 283	0.07 381	0.87 239	0.03 318	0.16 113	0.06 18	0.36 389	0.45 384	0.15 228	0.05 273	0.08 163	0.31 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 416	0.00 1	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 223	0.10 146	2.61 382	0.01 283	0.01 274	0.50 133	0.04 333	0.21 143	0.09 62	0.45 398	0.45 384	0.81 365	0.51 365	0.20 190	0.23 311	0.00 1	0.05 415	0.00 1	0.14 416	0.03 221	0.00 1

SA	0.30 210	0.27 271	0.97 176	0.00 1	0.17 421	1.10 366	0.00 1	2.50 417	0.56 210	0.00 1	0.01 245	0.03 102	0.01 112	0.16 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 416	0.12 351	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.38 251	0.11 167	1.91 328	0.12 405	0.04 359	0.70 193	0.24 388	1.72 372	0.16 127	0.41 395	0.00 1	0.26 268	1.04 397	0.41 209	0.24 314	0.00 1	0.04 400	0.00 1	0.14 416	0.02 171	0.09 399

SGM+DAISY	2.38 431	0.98 427	4.37 432	0.48 442	0.33 439	2.24 432	1.94 448	1.16 299	1.47 435	6.62 453	5.89 436	5.77 438	5.09 451	5.76 404	4.39 421	0.16 430	0.15 447	0.06 439	0.14 416	0.26 414	0.40 445

RSM	0.08 29	0.05 69	0.37 11	0.00 1	0.02 319	0.30 75	0.00 1	0.11 91	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 421	0.05 261	0.02 264

raft_robust	0.56 328	0.36 313	0.87 148	0.00 1	0.15 412	0.64 182	0.00 1	2.20 402	0.56 210	0.00 1	0.01 245	0.44 315	1.18 407	4.46 359	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 421	0.09 328	0.03 302

RSM++	0.08 29	0.06 95	0.38 12	0.00 1	0.00 1	0.30 75	0.00 1	0.06 42	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 423	0.09 328	0.03 302

XX-Stereo	0.57 334	0.15 195	4.26 429	0.08 381	0.03 343	1.10 366	0.00 1	2.55 422	0.11 89	0.11 346	0.00 1	1.43 405	0.01 112	1.34 244	0.00 1	0.00 1	0.04 400	0.00 1	0.16 423	0.03 221	0.01 148

gcap-zeroshot	0.18 127	0.22 239	1.03 183	0.07 374	0.10 395	0.77 208	0.00 1	0.26 156	0.63 396	0.00 1	0.00 1	0.21 254	0.01 112	0.15 185	0.02 135	0.00 1	0.04 400	0.00 1	0.17 425	0.00 1	0.00 1

DCRE	0.51 310	0.25 263	0.96 169	0.00 1	0.01 274	0.43 113	0.00 1	0.25 153	0.21 137	0.33 386	7.49 442	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.17 425	0.02 171	0.01 148

rrr	0.24 169	0.06 95	1.91 328	0.01 283	0.00 1	0.32 84	0.04 333	1.34 312	0.15 121	0.01 154	0.01 245	0.02 58	0.04 245	0.14 181	0.44 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 427	0.05 261	0.05 351

MSKI-zero shot	0.22 154	0.08 128	1.46 280	0.00 1	0.12 404	1.08 352	0.03 318	0.85 253	0.16 127	0.22 370	0.05 330	0.06 167	0.00 1	0.07 152	0.01 99	0.00 1	0.02 374	0.00 1	0.18 427	0.02 171	0.01 148

Gwc-CoAtRS	0.12 71	0.06 95	1.17 216	0.00 1	0.11 401	0.41 103	0.00 1	0.20 137	0.04 11	0.01 154	0.00 1	0.18 241	0.00 1	0.01 45	0.06 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 427	0.01 71	0.00 1

Selective-RAFT	0.13 77	0.04 45	0.51 31	0.00 1	0.00 1	1.06 303	0.00 1	0.04 21	0.57 248	0.00 1	0.00 1	0.06 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 430	0.04 242	0.00 1

MoCha-V2	0.09 38	0.08 128	0.61 60	0.05 351	0.06 375	0.15 51	0.00 1	0.11 91	0.08 42	0.07 323	0.00 1	0.13 212	0.00 1	0.02 97	0.04 180	0.00 1	0.13 444	0.00 1	0.20 431	0.04 242	0.01 148

test-3	0.17 118	0.03 28	0.74 89	0.03 329	0.10 395	0.43 113	0.00 1	1.36 314	0.07 27	0.01 154	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.08 163	0.19 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 431	0.12 351	0.11 408

test_1	0.17 118	0.03 28	0.75 97	0.03 329	0.10 395	0.43 113	0.00 1	1.36 314	0.07 27	0.01 154	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.07 152	0.19 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 431	0.12 351	0.11 408

test_3	0.19 133	0.02 10	0.76 103	0.03 329	0.10 395	0.53 144	0.00 1	1.42 325	0.07 27	0.13 353	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.07 152	0.19 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 431	0.12 351	0.11 408

LE_ROB	9.96 465	0.54 376	9.62 451	1.40 454	1.24 458	3.29 441	4.64 461	4.31 444	43.01 471	51.54 472	13.34 465	14.15 459	24.60 469	6.66 442	20.28 468	0.04 416	0.05 415	0.12 447	0.20 431	0.07 295	0.09 399

KSHMR	3.68 445	1.11 433	3.06 402	2.84 462	1.78 460	5.33 451	0.41 415	8.64 456	14.09 459	1.85 430	9.32 452	7.19 444	1.93 419	5.45 390	2.30 404	1.95 456	0.41 457	0.50 455	0.21 436	3.53 459	1.76 463

DLNR_Zeroshot_test	21.09 470	47.65 472	85.43 476	96.34 484	87.67 482	0.31 79	0.00 1	17.86 470	0.07 27	0.01 154	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.70 225	0.01 99	15.78 470	0.01 343	0.00 1	0.21 436	69.62 478	0.04 334

TRStereo	0.37 247	0.23 249	1.41 268	0.03 329	0.00 1	1.07 339	0.02 299	3.07 437	0.57 248	0.01 154	0.00 1	0.11 199	0.40 360	0.06 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 438	0.01 71	0.08 386

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 290	0.27 271	3.90 425	0.08 381	0.20 432	0.32 84	0.00 1	1.02 278	0.09 62	0.38 392	0.10 351	1.72 415	0.83 390	0.33 201	0.01 99	0.00 1	0.05 415	0.00 1	0.23 439	0.11 342	0.01 148

AIO-Stereo	0.07 22	0.06 95	0.41 16	0.00 1	0.03 343	0.30 75	0.00 1	0.10 86	0.04 11	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 439	0.04 242	0.07 383

AE-Stereo	0.17 118	0.05 69	0.79 119	0.03 329	0.09 391	1.06 303	0.00 1	0.57 211	0.06 18	0.08 331	0.00 1	0.13 212	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.06 428	0.00 1	0.23 439	0.08 313	0.04 334

anonymity	0.17 118	0.06 95	0.79 119	0.00 1	0.09 391	0.03 16	0.00 1	0.54 205	0.07 27	0.41 395	0.13 354	0.11 199	0.58 370	0.02 97	0.31 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 439	0.01 71	0.02 264

test_xeample3	0.24 169	0.06 95	1.84 320	0.02 311	0.00 1	0.33 90	0.05 341	1.33 311	0.14 114	0.00 1	0.03 323	0.03 102	0.03 213	0.10 171	0.43 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 439	0.05 261	0.06 371

CFNet-RSSM	0.17 118	0.06 95	1.16 215	0.00 1	0.12 404	0.61 163	0.00 1	0.90 258	0.08 42	0.01 154	0.00 1	0.09 191	0.00 1	0.01 45	0.03 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 439	0.00 1	0.00 1

SGM_RVC	1.54 416	0.35 306	1.60 293	0.15 417	0.17 421	1.25 404	0.77 434	1.97 386	0.88 423	4.31 442	2.46 421	4.36 433	2.37 428	6.98 445	1.78 398	0.21 433	0.23 450	0.20 448	0.23 439	0.26 414	0.31 442
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
testlalala2	0.25 176	0.07 119	1.64 298	0.00 1	0.00 1	0.82 221	0.00 1	1.66 366	0.57 248	0.01 154	0.00 1	0.04 125	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 446	0.01 71	0.00 1

LVE	2.75 438	1.12 434	2.30 355	0.46 441	0.45 442	1.87 427	0.06 346	7.19 453	9.72 457	0.03 281	11.08 458	9.01 449	1.26 409	6.93 444	0.91 375	1.86 455	0.16 448	0.04 436	0.24 446	0.22 404	0.13 419

AEACV	0.10 44	0.02 10	0.49 29	0.00 1	0.02 319	0.75 205	0.00 1	0.07 57	0.02 1	0.09 339	0.00 1	0.01 15	0.08 296	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.03 385	0.00 1	0.24 446	0.07 295	0.05 351

RAFT-Test	0.20 142	0.09 141	1.34 250	0.00 1	0.12 404	0.39 100	0.10 366	0.72 235	0.25 147	0.08 331	0.00 1	0.44 315	0.00 1	0.05 141	0.13 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 446	0.01 71	0.01 148

UGAM-zero	0.68 358	0.10 146	1.78 314	0.07 374	0.16 415	0.34 93	0.03 318	0.92 262	0.18 133	0.37 391	0.00 1	2.23 425	0.74 383	6.20 426	0.01 99	0.00 1	0.05 415	0.00 1	0.26 450	0.01 71	0.09 399

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 364	0.42 340	4.27 431	0.20 432	0.26 435	0.47 125	0.00 1	0.54 205	0.16 127	0.40 394	5.35 434	0.45 318	0.97 393	0.25 197	0.25 317	0.00 1	0.05 415	0.00 1	0.26 450	0.12 351	0.02 264

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 401	2.03 459	4.57 436	0.02 311	0.04 359	3.52 443	0.27 397	1.80 377	0.58 293	0.22 370	0.28 371	1.38 402	0.02 168	6.08 415	0.42 345	0.14 429	0.68 460	0.01 403	0.26 450	0.39 432	0.47 447

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 420	1.81 456	3.81 422	0.01 283	0.02 319	12.12 460	0.50 423	2.74 433	0.71 412	0.07 323	0.20 363	2.17 424	0.15 323	6.82 443	1.19 383	0.74 448	0.80 462	0.20 448	0.27 453	0.73 443	0.70 455

FADNet_RVC	0.60 345	0.83 419	2.50 373	0.00 1	0.00 1	1.09 360	0.00 1	1.29 307	0.50 177	0.02 253	0.05 330	0.26 268	0.03 213	3.17 306	0.25 317	0.21 433	0.26 451	0.08 442	0.28 454	0.53 438	0.55 453

EAI-Stereo	0.70 360	0.03 28	0.84 138	0.13 412	0.20 432	0.87 239	2.23 452	2.05 388	0.29 153	0.72 406	4.60 430	0.29 275	0.55 368	0.39 208	0.44 348	0.00 1	0.07 429	0.00 1	0.29 455	0.01 71	0.08 386

RAFT+CT+SA	0.26 181	0.34 297	1.11 205	0.02 311	0.27 436	1.10 366	0.00 1	0.70 234	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.07 174	0.01 112	0.36 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 456	0.11 342	0.22 439

DualNet (step1)	0.44 276	0.23 249	1.31 244	0.00 1	0.00 1	0.95 259	0.00 1	2.28 406	0.57 248	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.00 1	1.45 245	0.07 217	0.32 440	0.00 1	1.06 459	0.33 457	0.01 71	0.01 148

test_sample9	1.51 414	0.23 249	1.31 244	0.00 1	0.00 1	0.95 259	0.00 1	2.28 406	0.57 248	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.00 1	3.30 315	7.04 439	0.32 440	12.66 471	1.06 459	0.33 457	0.01 71	0.01 148

test_sample8	2.11 429	0.23 249	1.31 244	0.00 1	0.00 1	0.95 259	0.00 1	2.06 391	0.55 195	1.95 432	0.00 1	7.32 445	3.15 436	3.30 315	7.04 439	0.32 440	12.66 471	1.06 459	0.33 457	0.01 71	0.01 148

BEATNet-Init1	14.52 469	6.56 469	34.32 465	1.10 450	1.02 454	31.53 470	11.99 469	15.58 468	17.42 461	30.17 470	27.03 469	43.14 471	24.36 468	24.41 469	18.27 466	0.27 437	0.32 453	0.36 453	0.46 460	1.26 448	0.76 456

MFN_U_SF_RVC	0.95 388	1.40 450	4.49 434	0.16 419	0.11 401	0.56 151	0.07 349	1.12 293	0.36 164	0.43 397	0.27 370	1.27 394	0.73 382	3.98 344	1.47 393	0.29 438	0.34 456	0.36 453	0.55 461	0.63 440	0.46 446

MANE	9.96 465	0.69 398	2.88 397	1.22 451	0.61 448	13.15 463	3.46 458	15.62 469	22.27 465	22.74 467	30.00 471	29.74 468	23.22 467	17.17 464	13.78 461	0.29 438	0.56 459	0.09 443	0.61 462	0.15 371	1.00 459

ADCPNet	1.44 412	0.55 382	7.88 447	0.01 283	0.19 427	2.78 434	0.27 397	0.90 258	0.38 165	0.04 298	0.02 318	1.43 405	1.81 418	2.22 267	9.08 447	0.00 1	0.47 458	0.00 1	0.64 463	0.04 242	0.15 423

DGSMNet	1.21 404	0.37 320	3.02 400	0.71 447	1.33 459	1.61 420	3.53 459	1.45 332	0.33 160	0.00 1	0.79 404	0.48 323	0.24 344	3.22 308	0.53 358	0.98 454	1.21 464	1.35 462	1.09 464	1.03 446	0.92 457

MADNet++	9.87 464	2.12 460	7.11 445	7.99 470	4.58 467	14.38 464	6.90 467	9.23 459	5.88 449	16.88 465	17.47 468	11.07 451	15.72 465	24.26 468	19.76 467	8.52 467	6.39 469	4.85 467	2.69 465	5.96 464	5.73 469

HanzoNet	12.77 467	4.55 466	11.74 456	5.35 469	2.79 463	7.59 456	0.66 430	12.97 466	20.40 463	25.99 468	28.61 470	34.05 469	25.08 470	25.93 471	14.98 464	10.77 469	3.91 467	3.00 466	3.73 466	8.16 468	5.15 468

U	1.61 418	0.01 1	0.28 8	0.00 1	7.20 469	9.87 459	0.00 1	0.04 21	0.02 1	0.01 154	0.00 1	0.09 191	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	9.53 469	5.08 467	0.01 71	0.00 1

DPSimNet_ROB	7.90 460	5.46 467	13.55 457	3.66 464	5.16 468	7.26 455	9.60 468	6.11 450	7.46 454	13.33 464	9.50 453	11.03 450	11.89 463	10.08 459	12.35 457	4.36 464	5.55 468	5.35 468	5.34 468	4.96 462	5.98 470

PML	71.49 477	88.65 482	73.56 471	82.49 479	75.59 476	85.39 474	79.41 474	71.62 476	87.17 476	90.48 479	85.96 477	90.50 479	60.21 473	91.76 482	73.85 473	96.01 485	2.36 465	86.79 481	6.59 469	83.59 480	17.83 473

ASD4	35.17 471	42.77 471	34.00 464	20.47 471	35.77 470	80.11 473	95.20 479	26.58 471	69.14 472	27.82 469	35.84 472	27.05 467	44.35 471	37.95 472	53.20 472	10.25 468	10.28 470	12.30 470	11.09 470	16.01 470	13.25 471

Anonymous_2	0.88 383	0.02 10	1.06 194	0.01 283	0.00 1	0.19 56	0.00 1	0.14 107	0.08 42	0.01 154	0.04 328	1.07 384	0.00 1	0.02 97	0.02 135	0.01 394	0.04 400	2.31 465	11.16 471	1.35 449	0.01 148

FADE	8.29 461	5.89 468	27.26 462	2.64 461	2.97 464	1.26 407	1.13 443	9.60 460	6.84 452	2.66 438	0.94 408	5.28 436	14.22 464	13.53 461	9.84 448	16.99 471	2.70 466	18.19 472	20.39 472	1.88 450	1.60 462

tt	48.25 472	0.05 69	28.22 463	1.29 453	0.00 1	100.00 483	100.00 481	100.00 483	97.19 478	0.08 331	0.00 1	97.99 482	86.70 478	2.26 268	99.92 482	83.66 478	94.83 477	16.47 471	21.27 473	35.05 471	0.01 148

xxxxx1	63.71 474	58.10 473	78.65 473	43.63 472	48.97 473	92.61 476	92.18 476	60.44 473	69.38 473	73.77 476	76.42 473	77.82 475	76.45 474	72.33 474	77.46 474	35.89 474	37.06 473	48.26 475	62.63 474	48.72 474	43.44 474

tt_ll	63.71 474	58.10 473	78.65 473	43.63 472	48.97 473	92.61 476	92.18 476	60.44 473	69.38 473	73.77 476	76.42 473	77.82 475	76.45 474	72.33 474	77.46 474	35.89 474	37.06 473	48.26 475	62.63 474	48.72 474	43.44 474

ff	63.71 474	58.10 473	78.65 473	43.63 472	48.97 473	92.61 476	92.18 476	60.44 473	69.38 473	73.77 476	76.42 473	77.82 475	76.45 474	72.33 474	77.46 474	35.89 474	37.06 473	48.26 475	62.63 474	48.72 474	43.44 474

Anonymous_1	89.88 480	75.38 479	97.81 480	74.49 478	78.39 477	100.00 483	100.00 481	98.09 482	99.76 480	96.82 481	99.37 479	97.66 481	99.77 480	91.14 481	98.89 480	81.73 477	97.25 479	59.96 478	85.38 477	77.37 479	88.27 478

LRCNet_RVC	55.44 473	60.56 476	57.70 470	66.68 477	44.91 472	6.22 453	0.00 1	52.80 472	1.37 434	70.44 473	81.09 476	67.07 472	55.41 472	51.59 473	46.24 471	90.66 481	41.89 476	90.95 482	90.04 478	64.32 477	68.75 477

DPSM_ROB	94.00 482	79.32 480	100.00 485	83.19 480	85.69 478	100.00 483	100.00 481	100.00 483	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 485	89.53 479	97.42 480	74.97 479	95.13 479	83.79 481	90.98 481

DPSM	94.00 482	79.32 480	100.00 485	83.19 480	85.69 478	100.00 483	100.00 481	100.00 483	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 485	89.53 479	97.42 480	74.97 479	95.13 479	83.79 481	90.98 481

test_example2	97.61 485	99.96 486	99.93 482	99.83 488	99.97 488	98.84 480	99.76 480	91.98 477	100.00 484	100.00 483	100.00 481	89.18 478	86.51 477	99.29 483	96.54 479	99.97 487	99.55 484	92.92 483	98.06 481	100.00 488	99.95 487

MEDIAN_ROB	93.37 481	98.75 484	96.05 479	90.90 482	90.53 483	85.63 475	76.45 473	92.03 478	89.53 477	95.05 480	94.99 478	96.02 480	93.85 479	90.36 479	87.21 477	98.36 486	95.79 478	99.61 484	98.77 482	98.80 486	98.72 486

DPSMNet_ROB	81.54 479	60.77 478	99.95 483	61.42 476	87.05 481	99.11 481	100.00 481	95.93 480	99.99 482	73.11 475	100.00 481	70.84 474	100.00 482	77.43 478	99.98 483	35.39 473	97.54 483	35.21 474	99.89 483	46.30 473	90.94 480

DGTPSM_ROB	81.49 478	60.74 477	99.95 483	61.20 475	86.99 480	99.11 481	100.00 481	95.92 479	99.99 482	73.08 474	100.00 481	70.81 473	100.00 482	77.39 477	99.98 483	35.10 472	97.48 482	35.12 473	99.89 483	46.16 472	90.85 479

HaxPig	95.46 484	97.61 483	87.80 477	97.80 487	99.17 487	77.55 472	75.28 472	96.76 481	99.61 479	99.97 482	99.97 480	99.62 483	99.97 481	91.02 480	87.28 478	99.98 488	99.98 486	99.98 485	99.99 485	99.97 487	99.97 488

Selective-RAFT-Error	99.17 489	100.00 488	100.00 485	96.65 486	98.79 486	100.00 483	100.00 481	100.00 483	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 485	93.64 482	100.00 488	100.00 486	100.00 486	96.25 483	98.10 485

CasAABBNet	99.15 488	100.00 488	100.00 485	96.37 485	98.76 485	100.00 483	100.00 481	100.00 483	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 485	93.65 483	99.99 487	100.00 486	100.00 486	96.27 484	97.93 484

LSM0	99.11 487	99.97 487	100.00 485	95.93 483	98.59 484	100.00 483	100.00 481	100.00 483	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 485	93.89 484	99.97 485	100.00 486	100.00 486	96.64 485	97.25 483

AVERAGE_ROB	98.45 486	99.13 485	95.46 478	100.00 489	100.00 489	93.36 479	81.95 475	100.00 483	99.97 481	100.00 483	100.00 481	100.00 484	100.00 482	99.72 484	99.40 481	100.00 489	100.00 488	100.00 486	100.00 486	100.00 488	100.00 489

Low-res two-view benchmark