Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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

SX1w	0.03 2	0.04 9	0.32 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.03 1	0.02 245	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.01 6	0.02 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 296

5k_stereo	0.03 2	0.04 9	0.29 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 59	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.01 6	0.02 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 296

mnv4	0.03 2	0.04 9	0.25 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 20	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.01 6	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 302

wo013ll	0.03 2	0.04 9	0.25 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 20	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.01 6	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 325

2k_new	0.03 2	0.04 9	0.23 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.03 1	0.02 245	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.01 6	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 325

CNT	0.03 2	0.04 9	0.28 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.04 6	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.02 26	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 313

aaa3	0.12 58	0.05 29	0.30 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.13 72	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.18 201	0.23 338	0.00 1	0.41 424	0.00 1	0.19 531	0.00 1	0.86 510

gc-stereo	0.09 32	0.05 29	0.30 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.13 72	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.21 216	0.22 331	0.00 1	0.45 433	0.00 1	0.17 517	0.00 1	0.20 302

5k_new	0.12 58	0.05 29	0.37 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.14 82	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.20 210	0.24 345	0.00 1	0.42 427	0.00 1	0.19 531	0.00 1	0.67 484

SX	0.09 32	0.05 29	0.37 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.11 59	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.20 210	0.25 353	0.00 1	0.47 437	0.00 1	0.18 525	0.00 1	0.18 277

USM	0.11 50	0.05 29	0.30 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.13 72	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.20 210	0.19 302	0.00 1	0.50 443	0.00 1	0.20 549	0.00 1	0.67 484

weee2	0.12 58	0.04 9	0.31 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.11 59	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.17 195	0.20 309	0.00 1	0.52 453	0.00 1	0.21 557	0.00 1	0.86 510

ACM	0.12 58	0.05 29	0.34 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.13 72	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.21 216	0.21 318	0.00 1	0.51 449	0.00 1	0.19 531	0.00 1	0.77 492

SteFusion	0.04 9	0.03 1	0.25 8	0.04 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.15 96	0.03 299	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.02 26	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 483	0.00 1	0.20 302

PyraSte	0.05 11	0.04 9	0.26 12	0.00 1	0.04 374	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.15 96	0.01 150	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.02 26	0.17 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 475	0.00 1	0.18 277

tim_s	0.07 18	0.03 1	0.23 2	0.04 388	0.05 385	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.20 153	0.02 245	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.14 172	0.20 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 531	0.00 1	0.18 277

xxxad45	0.08 20	0.03 1	0.24 6	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.76 343	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.15 180	0.21 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 256

ACW_4w	0.08 20	0.03 1	0.23 2	0.04 388	0.05 385	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.73 303	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.13 165	0.21 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 256

5w_v4	0.08 20	0.03 1	0.24 6	0.05 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.75 315	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.13 165	0.20 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 256

Replicate-Monster	0.17 108	0.12 179	0.77 74	0.00 1	0.11 428	0.00 1	0.00 1	0.04 82	0.14 82	0.05 344	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.43 305	0.00 1	0.00 1	0.98 568	0.00 1	0.11 475	0.00 1	0.60 468

zero-FE	0.28 209	0.08 115	1.62 285	0.22 507	0.38 506	0.00 1	0.00 1	0.15 202	0.16 113	0.23 481	0.05 433	0.06 270	0.00 1	0.69 348	0.42 436	0.04 567	0.71 488	0.00 1	0.19 531	0.00 1	0.54 454

DilatedVolume-Stereo	0.10 36	0.09 134	0.82 93	0.00 1	0.05 385	0.00 1	0.00 1	0.09 152	0.15 96	0.00 1	0.04 426	0.05 243	0.00 1	0.14 172	0.23 338	0.00 1	0.10 375	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.25 344

mms	0.19 140	0.21 255	0.67 55	0.10 440	0.34 499	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.17 124	0.06 372	0.00 1	0.04 213	0.02 276	0.33 261	0.01 48	0.00 1	0.09 373	0.00 1	0.00 1	0.09 411	1.70 573

rvit_0105_6	0.10 36	0.22 263	0.94 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 82	0.67 282	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 203	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 172

rvit_stereo_0083	0.03 2	0.11 167	0.34 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 59	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.03 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.08 20	0.35 332	1.07 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.14 82	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.02 26	0.02 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 101

rvit_stereo_0075_2	0.10 36	0.11 167	1.51 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 125	0.04 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 118	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 302

rvit_stereo_ft	0.14 76	0.63 432	1.32 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 125	0.57 255	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 203	0.02 26	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.13 224

FlowAnything_test	0.02 1	0.11 167	0.20 1	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.04 82	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1

S2M2_L	0.08 20	0.04 9	0.56 43	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.14 198	0.76 343	0.00 1	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.02 26	0.08 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.21 158	0.07 74	0.36 30	0.48 554	0.89 580	0.01 29	0.00 1	0.08 135	1.15 565	0.00 1	0.00 1	0.03 175	0.00 1	0.22 221	0.05 173	0.00 1	0.80 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 101

StereoAnything_RVC	0.49 366	1.49 566	2.29 424	0.40 546	0.87 577	0.01 29	0.00 1	0.02 31	1.06 529	0.05 344	0.26 488	0.07 285	0.01 203	0.30 255	0.18 285	0.00 1	0.73 495	0.00 1	0.00 1	0.58 592	1.53 565

rvit_0105_4	0.12 58	0.31 307	1.22 161	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.06 112	0.65 276	0.00 1	0.00 1	0.02 114	0.01 203	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 158

SHD	0.76 487	1.05 525	4.19 545	0.65 578	0.21 470	0.01 29	0.01 333	1.48 449	0.83 433	1.69 581	0.00 1	0.63 480	0.09 440	2.22 395	1.51 524	0.00 1	0.21 393	0.00 1	0.07 450	0.15 485	0.11 204

ss10	0.14 76	0.05 29	0.39 34	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.01 1	0.14 82	0.00 1	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.25 231	0.32 387	0.00 1	0.52 453	0.00 1	0.19 531	0.00 1	0.84 503

LG-Stereo_L2	0.10 36	0.10 148	0.59 48	0.12 455	0.11 428	0.02 35	0.06 474	0.08 135	0.05 20	0.04 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 172	0.02 83	0.00 1	0.48 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 266

LG-Stereo_L1	0.10 36	0.10 148	0.63 53	0.11 450	0.12 434	0.02 35	0.06 474	0.08 135	0.05 20	0.06 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 165	0.02 83	0.00 1	0.52 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 266

rvit_0105_5	0.14 76	0.38 346	1.41 215	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.08 135	0.74 305	0.00 1	0.00 1	0.02 114	0.01 203	0.02 26	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.13 224

rvit_stereo_0081	0.08 20	0.16 216	0.59 48	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.01 1	0.72 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.08 20	0.16 216	0.59 48	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.01 1	0.72 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.11 50	0.49 385	0.83 95	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.02 31	0.71 295	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 203	0.02 26	0.02 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 101

IGEV-Stereo+	0.16 99	0.08 115	0.84 100	0.01 331	0.12 434	0.02 35	0.00 1	0.10 161	0.15 96	0.25 491	0.03 415	0.04 213	0.00 1	0.10 155	0.36 410	0.00 1	0.54 465	0.00 1	0.11 475	0.01 106	0.40 402

whm_eth	0.11 50	0.49 385	0.83 95	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.02 31	0.71 295	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 203	0.02 26	0.02 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 101

CroCo-Stereo Lap2	0.14 76	0.44 363	1.26 165	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.08 135	0.75 315	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 328	0.03 73	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.01 54

sCroCo_RVC	0.13 69	0.09 134	1.61 281	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.11 167	0.64 273	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 58	0.06 49	0.50 40	0.01 331	0.00 1	0.03 46	0.00 1	0.21 232	1.16 568	0.01 150	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.02 26	0.15 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 483	0.02 203	0.14 236

GMStereo_Zeroshot	0.10 36	0.09 134	1.06 137	0.14 466	0.00 1	0.03 46	0.00 1	0.05 99	0.17 124	0.00 1	0.03 415	0.19 360	0.02 276	0.01 6	0.05 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.08 158

CroCo-Stereo	0.18 124	0.32 313	0.94 113	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.00 1	1.17 407	0.76 343	0.00 1	0.01 302	0.31 401	0.03 328	0.03 73	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	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
GMStereo	0.14 76	0.90 504	1.71 310	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.00 1	0.04 82	0.04 6	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 276	0.02 26	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	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
DDF-Stereo	0.22 164	0.08 115	0.94 113	0.18 485	0.26 489	0.04 50	0.01 333	0.15 202	0.16 113	0.05 344	0.00 1	0.06 270	0.00 1	0.75 353	0.45 442	0.03 564	0.70 486	0.00 1	0.08 455	0.00 1	0.52 446

water-stereo	0.14 76	0.20 247	1.43 223	0.00 1	0.00 1	0.04 50	0.00 1	0.04 82	0.09 50	0.05 344	0.02 402	0.05 243	0.05 397	0.17 195	0.07 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.48 432

RAStereo	0.10 36	0.34 328	1.29 174	0.00 1	0.00 1	0.04 50	0.00 1	0.07 125	0.12 68	0.01 150	0.01 302	0.02 114	0.01 203	0.02 26	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1

anonymity	0.27 205	0.08 115	1.16 154	0.10 440	0.30 495	0.04 50	0.00 1	0.55 310	0.08 42	0.42 534	0.13 470	0.49 459	0.57 520	0.27 244	0.30 376	0.00 1	0.33 411	0.00 1	0.23 565	0.01 106	0.43 413

sAnonymous2	0.17 108	0.42 356	2.46 437	0.00 1	0.00 1	0.04 50	0.00 1	0.04 82	0.10 57	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 385	0.32 374

CroCo_RVC	0.17 108	0.42 356	2.46 437	0.00 1	0.00 1	0.04 50	0.00 1	0.04 82	0.10 57	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 385	0.32 374

StePilot	0.06 13	0.04 9	0.31 21	0.00 1	0.00 1	0.05 56	0.00 1	0.02 31	0.04 6	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.03 73	0.14 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 602	0.00 1	0.17 266

Monster-pub-mixall	0.13 69	0.07 74	0.60 52	0.00 1	0.00 1	0.05 56	0.00 1	0.04 82	0.03 1	0.05 344	0.00 1	0.03 175	0.00 1	0.24 228	0.26 362	0.00 1	0.96 567	0.00 1	0.13 487	0.00 1	0.18 277

SMFormer	0.52 383	0.16 216	1.37 191	0.00 1	0.00 1	0.05 56	0.00 1	1.78 490	1.11 542	0.00 1	0.27 493	0.15 330	0.00 1	3.31 454	0.65 471	0.00 1	0.82 512	0.00 1	0.10 468	0.02 203	0.66 482

tta	0.52 383	0.16 216	1.37 191	0.00 1	0.00 1	0.05 56	0.00 1	1.78 490	1.11 542	0.00 1	0.27 493	0.15 330	0.00 1	3.31 454	0.65 471	0.00 1	0.82 512	0.00 1	0.10 468	0.05 317	0.51 442

qqq1	0.52 383	0.16 216	1.37 191	0.00 1	0.00 1	0.05 56	0.00 1	1.78 490	1.11 542	0.00 1	0.27 493	0.15 330	0.00 1	3.31 454	0.66 475	0.00 1	0.82 512	0.00 1	0.09 464	0.05 317	0.51 442

fff1	0.52 383	0.16 216	1.37 191	0.00 1	0.00 1	0.05 56	0.00 1	1.78 490	1.11 542	0.00 1	0.27 493	0.15 330	0.00 1	3.31 454	0.66 475	0.00 1	0.82 512	0.00 1	0.09 464	0.05 317	0.51 442

MaDis-Stereo	0.11 50	0.41 353	1.31 176	0.00 1	0.00 1	0.05 56	0.01 333	0.08 135	0.23 164	0.01 150	0.01 302	0.04 213	0.02 276	0.03 73	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 54

S2M2_XL	0.04 9	0.05 29	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.06 63	0.00 1	0.10 161	0.05 20	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.02 26	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.44 333	0.33 319	1.50 237	0.29 524	0.86 575	0.06 63	0.00 1	0.15 202	1.16 568	0.07 385	0.01 302	0.25 381	0.01 203	0.20 210	0.25 353	0.00 1	1.42 614	0.00 1	0.00 1	0.21 534	1.93 602

HUF	0.65 463	0.53 405	2.77 466	0.68 583	1.21 605	0.06 63	0.00 1	0.86 362	0.57 255	0.38 526	0.00 1	0.50 463	0.00 1	0.67 345	0.22 331	0.00 1	2.00 622	0.00 1	0.00 1	0.14 477	2.39 617

IGEV++	0.38 280	0.31 307	1.34 180	0.69 584	0.86 575	0.06 63	0.00 1	0.08 135	0.15 96	0.14 447	0.04 426	0.02 114	0.06 412	0.54 328	0.05 173	0.00 1	1.15 601	0.00 1	0.03 429	0.11 440	1.94 603

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 50	0.18 234	0.67 55	0.00 1	0.00 1	0.06 63	0.00 1	0.11 167	0.26 176	0.74 557	0.00 1	0.03 175	0.01 203	0.03 73	0.02 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 260	0.03 83

mmm	0.47 355	0.20 247	1.18 158	0.02 357	0.79 566	0.06 63	0.00 1	1.11 400	1.16 568	0.06 372	0.30 509	0.14 323	0.03 328	0.68 346	0.67 480	0.00 1	1.12 592	0.00 1	0.22 563	0.03 260	1.63 570

plain	0.17 108	0.35 332	1.92 367	0.00 1	0.00 1	0.06 63	0.01 333	0.18 223	0.43 212	0.01 150	0.01 302	0.02 114	0.01 203	0.05 118	0.05 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 558	0.01 54

FSD					0.82 569	0.07 70	0.00 1	0.06 112	0.76 343	0.00 1	0.01 302	0.02 114	0.01 203	0.38 289	0.19 302	0.00 1	1.02 574	0.00 1	0.00 1	0.01 106

MLG-Stereo_test3	0.14 76	0.10 148	0.70 60	0.23 509	0.14 446	0.07 70	0.00 1	0.03 64	0.76 343	0.18 468	0.04 426	0.01 32	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.45 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 236

AIO_test	0.43 324	0.29 293	1.84 346	0.71 588	1.07 598	0.07 70	0.03 432	0.62 323	0.57 255	0.37 524	0.01 302	0.03 175	0.01 203	0.69 348	0.07 197	0.00 1	0.93 554	0.00 1	0.07 450	0.03 260	1.17 533

rvit_0105_3	0.17 108	0.53 405	1.67 299	0.00 1	0.00 1	0.07 70	0.00 1	0.13 192	0.84 445	0.00 1	0.00 1	0.02 114	0.01 203	0.03 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.06 134

CAS++	0.08 20	0.09 134	0.97 122	0.00 1	0.00 1	0.07 70	0.00 1	0.25 253	0.18 139	0.00 1	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.01 6	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 54
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GLC_STEREO	0.06 13	0.07 74	0.85 102	0.00 1	0.00 1	0.07 70	0.00 1	0.01 1	0.04 6	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 203	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.03 83

uiiii_40	0.06 13	0.04 9	0.31 21	0.00 1	0.00 1	0.08 76	0.00 1	0.02 31	0.04 6	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.03 73	0.21 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 596	0.00 1	0.17 266

MIF-Stereo (partial)	0.14 76	0.28 290	1.74 317	0.00 1	0.00 1	0.08 76	0.00 1	0.23 246	0.17 124	0.00 1	0.01 302	0.02 114	0.02 276	0.04 93	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.01 54

ITERv2	0.18 124	0.03 1	1.07 138	0.00 1	0.00 1	0.09 78	0.00 1	0.04 82	0.61 266	0.23 481	0.00 1	0.00 1	0.02 276	0.35 269	0.17 276	0.00 1	0.54 465	0.00 1	0.32 602	0.01 106	0.19 296

LGtest1	0.09 32	0.10 148	0.23 2	0.00 1	0.07 403	0.09 78	0.00 1	0.12 178	0.77 368	0.07 385	0.03 415	0.01 32	0.00 1	0.08 144	0.13 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.15 249

IGEV-BASED-STEREO-	0.08 20	0.09 134	0.28 14	0.00 1	0.00 1	0.09 78	0.02 407	0.17 217	0.17 124	0.09 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.33 390	0.00 1	0.34 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.09 172

DAS	0.55 414	0.08 115	1.79 332	0.00 1	0.00 1	0.09 78	0.00 1	1.54 453	0.85 470	1.16 573	0.00 1	0.24 378	0.03 328	4.66 514	0.31 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.14 236

SepStereo	0.50 374	0.08 115	1.79 332	0.00 1	0.00 1	0.09 78	0.00 1	1.54 453	0.85 470	1.16 573	0.00 1	0.24 378	0.03 328	3.84 481	0.31 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.14 236

4.5w_L	0.06 13	0.04 9	0.33 26	0.00 1	0.00 1	0.10 83	0.00 1	0.01 1	0.04 6	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.03 73	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 599	0.00 1	0.16 256

2.25w	0.18 124	0.08 115	0.92 110	0.00 1	0.00 1	0.10 83	0.00 1	0.01 1	0.09 50	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.39 292	0.18 285	0.00 1	0.93 554	0.00 1	0.26 582	0.00 1	0.59 464

4w-stereo	0.19 140	0.05 29	0.95 116	0.00 1	0.09 414	0.10 83	0.00 1	0.02 31	0.13 72	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.43 305	0.20 309	0.00 1	0.91 540	0.00 1	0.26 582	0.00 1	0.70 486

3w_stereo	0.16 99	0.07 74	1.02 135	0.00 1	0.06 396	0.10 83	0.00 1	0.01 1	0.05 20	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.32 259	0.04 155	0.00 1	0.95 565	0.00 1	0.19 531	0.00 1	0.41 403

UniTT-Stereo	0.11 50	0.20 247	1.58 271	0.00 1	0.00 1	0.10 83	0.02 407	0.07 125	0.05 20	0.00 1	0.08 453	0.02 114	0.01 203	0.03 73	0.02 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 411	0.00 1

asda	0.16 99	0.09 134	0.78 81	0.00 1	0.00 1	0.11 88	0.00 1	0.01 1	0.08 42	0.01 150	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.34 264	0.03 109	0.00 1	0.95 565	0.00 1	0.09 464	0.00 1	0.62 473

asd	0.14 76	0.07 74	0.85 102	0.00 1	0.00 1	0.11 88	0.00 1	0.03 64	0.05 20	0.01 150	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.31 257	0.01 48	0.00 1	0.76 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 429

4.5_new	0.15 88	0.06 49	0.78 81	0.00 1	0.00 1	0.11 88	0.00 1	0.02 31	0.15 96	0.02 245	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.37 279	0.03 109	0.00 1	0.94 561	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.42 407

4.5w-stereo	0.15 88	0.06 49	0.78 81	0.00 1	0.00 1	0.11 88	0.00 1	0.02 31	0.15 96	0.02 245	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.37 279	0.03 109	0.00 1	0.94 561	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.42 407

2.5w	0.17 108	0.08 115	0.92 110	0.00 1	0.00 1	0.11 88	0.00 1	0.01 1	0.15 96	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.24 228	0.03 109	0.00 1	0.99 572	0.00 1	0.24 577	0.00 1	0.62 473

2.75w_new	0.18 124	0.08 115	0.90 109	0.00 1	0.05 385	0.11 88	0.00 1	0.01 1	0.11 59	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.37 279	0.21 318	0.00 1	0.93 554	0.00 1	0.23 565	0.00 1	0.55 460

3.25w_new	0.15 88	0.07 74	0.77 74	0.00 1	0.07 403	0.11 88	0.00 1	0.02 31	0.06 34	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.22 221	0.03 109	0.00 1	0.88 527	0.00 1	0.17 517	0.00 1	0.53 449

3.25w	0.15 88	0.07 74	0.77 74	0.00 1	0.07 403	0.11 88	0.00 1	0.02 31	0.06 34	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.22 221	0.03 109	0.00 1	0.88 527	0.00 1	0.17 517	0.00 1	0.53 449

3.5w_stereo	0.08 20	0.07 74	0.44 38	0.00 1	0.00 1	0.11 88	0.00 1	0.02 31	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.18 201	0.03 109	0.00 1	0.53 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 277

2w_stereo	0.10 36	0.06 49	0.56 43	0.00 1	0.00 1	0.11 88	0.00 1	0.01 1	0.04 6	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.15 180	0.03 109	0.00 1	0.64 477	0.00 1	0.08 455	0.00 1	0.22 313

monsterstereo	0.15 88	0.11 167	0.39 34	0.00 1	0.00 1	0.11 88	0.00 1	0.01 1	0.05 20	0.03 299	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.37 279	0.28 370	0.00 1	1.05 578	0.00 1	0.31 599	0.00 1	0.18 277

FACV-RUCA	0.14 76	0.09 134	0.77 74	0.03 373	0.10 423	0.11 88	0.01 333	0.07 125	0.85 470	0.03 299	0.04 426	0.04 213	0.13 459	0.04 93	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.06 590	0.00 1	0.20 527	0.15 249

11t1	0.39 290	0.17 230	1.36 186	0.00 1	0.47 520	0.11 88	0.00 1	0.59 316	1.12 547	0.05 344	0.29 507	0.03 175	0.00 1	0.26 240	0.66 475	0.00 1	1.05 578	0.00 1	0.14 496	0.03 260	1.45 558

knoymous	0.10 36	0.06 49	1.25 163	0.00 1	0.00 1	0.11 88	0.00 1	0.27 263	0.06 34	0.00 1	0.00 1	0.23 375	0.00 1	0.04 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 83

Wavelet-MonSter	0.20 149	0.06 49	0.95 116	0.00 1	0.00 1	0.12 102	0.00 1	0.03 64	0.13 72	0.06 372	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.41 298	0.30 376	0.00 1	0.92 546	0.00 1	0.23 565	0.00 1	0.77 492

4.25_new	0.17 108	0.07 74	0.77 74	0.00 1	0.00 1	0.12 102	0.00 1	0.03 64	0.04 6	0.09 414	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.39 292	0.18 285	0.00 1	0.93 554	0.00 1	0.19 531	0.00 1	0.50 438

4.5w_new	0.17 108	0.07 74	0.77 74	0.00 1	0.00 1	0.12 102	0.00 1	0.03 64	0.04 6	0.09 414	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.39 292	0.18 285	0.00 1	0.93 554	0.00 1	0.19 531	0.00 1	0.50 438

4.25w-stereo	0.17 108	0.07 74	0.78 81	0.00 1	0.00 1	0.12 102	0.00 1	0.03 64	0.04 6	0.09 414	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.39 292	0.18 285	0.00 1	0.93 554	0.00 1	0.19 531	0.00 1	0.50 438

3.75w	0.11 50	0.05 29	0.57 46	0.00 1	0.00 1	0.12 102	0.00 1	0.06 112	0.05 20	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.14 172	0.04 155	0.00 1	0.88 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 277

x	0.42 310	0.26 282	1.38 197	0.00 1	0.44 513	0.12 102	0.00 1	0.90 366	1.14 556	0.07 385	0.30 509	0.03 175	0.00 1	0.26 240	0.72 486	0.00 1	1.06 584	0.00 1	0.17 517	0.03 260	1.49 560

RAFT	0.32 238	0.87 492	1.48 231	0.29 524	0.41 511	0.12 102	0.07 481	0.12 178	0.51 230	0.00 1	0.01 302	0.47 447	0.04 360	0.04 93	0.02 83	0.00 1	0.70 486	0.00 1	0.01 399	0.42 583	0.75 489

Syn2CoEx	0.71 475	1.32 554	4.61 554	0.00 1	0.00 1	0.12 102	0.01 333	1.08 396	0.84 445	0.04 324	0.00 1	0.49 459	0.21 480	4.92 519	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 477	0.32 374

ITER	0.26 198	0.03 1	0.97 122	0.00 1	0.00 1	0.13 110	0.00 1	0.09 152	0.49 225	0.23 481	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.45 311	0.20 309	0.00 1	0.52 453	0.00 1	0.30 596	0.00 1	1.81 590

252Zero-FE	0.23 176	0.06 49	0.76 68	0.01 331	0.09 414	0.13 110	0.00 1	0.03 64	0.53 235	0.82 562	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.25 231	0.37 413	0.00 1	0.94 561	0.00 1	0.25 580	0.01 106	0.41 403

qwe	0.15 88	0.07 74	0.88 107	0.00 1	0.01 296	0.13 110	0.00 1	0.02 31	0.06 34	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.35 269	0.03 109	0.00 1	0.89 531	0.00 1	0.16 513	0.00 1	0.46 422

CASS	0.10 36	0.08 115	1.10 149	0.00 1	0.00 1	0.13 110	0.01 333	0.15 202	0.18 139	0.21 473	0.00 1	0.02 114	0.02 276	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.03 83
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.49 366	0.28 290	1.37 191	0.00 1	0.49 526	0.14 114	0.00 1	1.23 415	1.14 556	0.07 385	0.31 515	0.01 32	0.00 1	1.38 382	0.69 482	0.00 1	1.06 584	0.00 1	0.19 531	0.03 260	1.44 554

AIO_rvc	0.50 374	0.57 417	1.92 367	0.73 589	1.08 599	0.15 115	0.03 432	0.25 253	1.13 549	0.37 524	0.02 402	0.02 114	0.03 328	0.65 343	0.09 216	0.01 532	1.06 584	0.00 1	0.02 416	0.10 433	1.77 583

1w_stereo	0.08 20	0.05 29	0.27 13	0.00 1	0.00 1	0.16 116	0.00 1	0.01 1	0.13 72	0.01 150	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.16 185	0.02 83	0.00 1	0.52 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 313

rvit_105_1	0.19 140	0.57 417	1.79 332	0.00 1	0.00 1	0.16 116	0.00 1	0.21 232	0.84 445	0.00 1	0.00 1	0.02 114	0.01 203	0.04 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.04 101

test_sample1	0.44 333	0.16 216	1.07 138	0.00 1	0.09 414	0.16 116	0.00 1	1.22 411	0.76 343	0.05 344	0.24 485	0.15 330	0.00 1	2.28 397	0.59 465	0.00 1	0.84 521	0.00 1	0.08 455	0.02 203	1.19 534

LoS_RVC	0.08 20	0.06 49	1.05 136	0.00 1	0.01 296	0.16 116	0.00 1	0.17 217	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.01 203	0.05 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

MFMNet_re	0.38 280	1.27 547	3.38 510	0.65 578	0.00 1	0.17 120	0.02 407	0.07 125	1.02 520	0.03 299	0.03 415	0.12 316	0.00 1	0.27 244	0.37 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 522	0.11 204

mfccc	0.13 69	0.04 9	0.30 17	0.00 1	0.00 1	0.18 121	0.00 1	0.02 31	0.13 72	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.18 201	0.20 309	0.00 1	0.50 443	0.00 1	0.19 531	0.00 1	0.82 499

zaero_v3	0.17 108	0.04 9	0.86 104	0.00 1	0.00 1	0.18 121	0.00 1	0.05 99	0.63 271	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.32 259	0.16 270	0.00 1	0.54 465	0.00 1	0.28 591	0.00 1	0.18 277

IGEV	0.10 36	0.06 49	0.33 26	0.00 1	0.00 1	0.18 121	0.00 1	0.02 31	0.14 82	0.06 372	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.14 172	0.21 318	0.00 1	0.53 460	0.00 1	0.19 531	0.00 1	0.14 236

coex-ft	8.51 615	3.17 616	75.56 652	0.00 1	0.00 1	0.18 121	0.25 533	0.14 198	19.76 620	39.57 628	4.11 583	4.60 591	9.69 615	4.10 490	7.91 596	0.02 554	0.07 367	0.00 1	0.02 416	0.13 458	0.91 514

psmorigin	0.81 501	0.57 417	7.49 588	0.00 1	0.00 1	0.18 121	0.00 1	0.12 178	0.20 153	0.65 551	0.00 1	2.69 583	0.27 492	2.98 434	0.79 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 260	0.18 277

MoCha-V2	0.41 302	0.37 341	1.31 176	0.55 561	1.05 596	0.20 126	0.00 1	0.13 192	0.21 158	0.11 433	0.00 1	0.17 348	0.00 1	0.49 323	0.27 367	0.00 1	1.44 616	0.00 1	0.20 549	0.04 301	1.58 567

CES	0.10 36	0.08 115	0.73 65	0.00 1	0.00 1	0.20 126	0.01 333	0.08 135	0.75 315	0.01 150	0.00 1	0.08 293	0.03 328	0.03 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

FE-Mocha	0.28 209	0.08 115	1.09 145	0.49 557	0.06 396	0.21 128	0.00 1	0.33 277	0.57 255	0.04 324	0.26 488	0.63 480	0.44 507	0.41 298	0.39 426	0.00 1	0.34 413	0.00 1	0.06 443	0.01 106	0.17 266

SCV	0.42 310	0.32 313	1.46 228	0.37 539	0.87 577	0.21 128	0.02 407	0.51 303	0.55 241	0.30 504	0.00 1	0.00 1	0.01 203	0.57 330	0.03 109	0.00 1	0.80 506	0.00 1	0.14 496	0.18 513	2.00 604

GIP-stereo	0.26 198	0.24 274	1.01 134	0.28 522	0.56 538	0.21 128	0.00 1	0.03 64	0.38 200	0.01 150	0.00 1	0.02 114	0.01 203	0.27 244	0.29 371	0.00 1	0.30 409	0.00 1	0.00 1	0.04 301	1.51 562

test_sample7	0.52 383	0.12 179	1.34 180	0.02 357	0.00 1	0.21 128	0.00 1	2.79 560	1.10 538	0.05 344	0.28 502	0.31 401	0.00 1	1.55 385	0.33 390	0.00 1	0.91 540	0.00 1	0.00 1	0.01 106	1.37 546

PWC_ROB	0.84 503	1.08 531	5.06 567	0.00 1	0.00 1	0.21 128	0.00 1	2.71 556	0.82 424	0.00 1	0.20 479	0.29 395	0.03 328	3.58 469	2.10 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 579	0.26 353

MonStereo	0.20 149	0.07 74	0.83 95	0.00 1	0.00 1	0.22 133	0.00 1	0.01 1	0.04 6	0.07 385	0.00 1	0.03 175	0.00 1	0.47 316	0.24 345	0.00 1	0.90 533	0.00 1	0.32 602	0.00 1	0.80 495

Monster-pub-eth3d	0.20 149	0.07 74	0.83 95	0.00 1	0.00 1	0.22 133	0.00 1	0.01 1	0.04 6	0.08 401	0.00 1	0.03 175	0.00 1	0.48 319	0.24 345	0.00 1	0.90 533	0.00 1	0.32 602	0.00 1	0.80 495

depthmonostereo	0.15 88	0.26 282	1.67 299	0.01 331	0.00 1	0.22 133	0.00 1	0.13 192	0.11 59	0.01 150	0.01 302	0.03 175	0.02 276	0.15 180	0.09 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.20 302

LG-G_1	0.17 108	0.10 148	0.67 55	0.20 499	0.12 434	0.22 133	0.00 1	0.02 31	0.75 315	0.16 456	0.03 415	0.03 175	0.00 1	0.17 195	0.05 173	0.00 1	0.43 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 398

LG-G	0.17 108	0.10 148	0.67 55	0.20 499	0.12 434	0.22 133	0.00 1	0.02 31	0.75 315	0.16 456	0.03 415	0.03 175	0.00 1	0.17 195	0.05 173	0.00 1	0.43 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 398

castereo	0.09 32	0.17 230	0.42 37	0.00 1	0.05 385	0.22 133	0.02 407	0.18 223	0.17 124	0.01 150	0.00 1	0.02 114	0.10 445	0.02 26	0.02 83	0.00 1	0.11 378	0.00 1	0.19 531	0.01 106	0.16 256

MonSter	0.20 149	0.07 74	0.83 95	0.00 1	0.00 1	0.22 133	0.00 1	0.01 1	0.04 6	0.08 401	0.00 1	0.03 175	0.00 1	0.46 314	0.24 345	0.00 1	0.90 533	0.00 1	0.32 602	0.00 1	0.80 495

Wz-Net-MNSev	0.63 452	1.38 559	4.48 552	0.00 1	0.00 1	0.22 133	0.01 333	1.31 427	1.13 549	0.01 150	0.05 433	0.14 323	0.16 468	3.05 438	0.40 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 411	0.23 325

RTSC	0.99 517	1.38 559	4.55 553	0.22 507	0.19 459	0.23 141	0.01 333	1.46 445	0.84 445	0.31 510	0.35 524	0.58 474	0.04 360	2.47 409	5.88 584	0.00 1	0.53 460	0.00 1	0.14 496	0.35 573	0.29 362

SGD-Stereo	0.05 11	0.07 74	0.25 8	0.00 1	0.00 1	0.24 142	0.00 1	0.03 64	0.34 194	0.00 1	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

HITNet	0.31 235	0.97 512	2.32 427	0.00 1	0.00 1	0.24 142	0.01 333	1.38 439	0.37 199	0.00 1	0.00 1	0.14 323	0.02 276	0.05 118	0.19 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.41 403
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
4k_L	0.14 76	0.05 29	0.38 33	0.00 1	0.00 1	0.25 144	0.00 1	0.02 31	0.13 72	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.24 228	0.23 338	0.00 1	0.41 424	0.00 1	0.20 549	0.00 1	0.85 508

ITER124	0.14 76	0.05 29	0.32 24	0.00 1	0.00 1	0.25 144	0.00 1	0.02 31	0.11 59	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.19 206	0.20 309	0.00 1	0.53 460	0.00 1	0.20 549	0.00 1	0.86 510

fffft	0.12 58	0.25 276	0.74 67	0.00 1	0.00 1	0.25 144	0.00 1	0.03 64	0.32 190	0.00 1	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.02 26	0.25 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 485	0.31 371
1: 1. 1
ours_stereo	0.11 50	0.23 266	0.70 60	0.07 425	0.25 486	0.25 144	0.00 1	0.04 82	0.17 124	0.00 1	0.00 1	0.03 175	0.00 1	0.15 180	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 411	0.31 371

DDVS	0.33 243	0.14 202	0.96 120	0.03 373	0.13 440	0.25 144	0.23 530	0.22 237	0.18 139	0.00 1	0.00 1	0.48 451	0.05 397	3.55 466	0.16 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.15 249

OmniDepth	0.06 13	0.19 238	0.48 39	0.00 1	0.00 1	0.26 149	0.00 1	0.04 82	0.14 82	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.00 1	0.07 135	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1

fffy	0.18 124	0.26 282	0.87 106	0.18 485	0.37 503	0.26 149	0.00 1	0.06 112	0.17 124	0.00 1	0.00 1	0.03 175	0.00 1	0.02 26	0.02 83	0.00 1	0.15 386	0.00 1	0.00 1	0.10 433	1.16 532

dual_stereo	0.34 247	0.04 9	0.56 43	0.23 509	0.97 588	0.26 149	0.00 1	0.11 167	1.15 565	0.08 401	0.04 426	0.02 114	0.01 203	0.23 226	0.16 270	0.00 1	1.18 604	0.00 1	0.05 438	0.00 1	1.77 583

AdaStereo	0.25 192	0.09 134	1.34 180	0.00 1	0.00 1	0.26 149	0.00 1	1.95 513	0.75 315	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.01 203	0.14 172	0.13 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.05 121
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.
Selective-IGEV	0.28 209	0.11 167	1.31 176	0.64 576	0.60 549	0.27 153	0.00 1	0.05 99	0.56 246	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 328	0.25 231	0.25 353	0.00 1	0.79 502	0.00 1	0.07 450	0.06 344	0.62 473

TestStereo	0.35 254	0.54 411	1.74 317	0.00 1	0.00 1	0.27 153	0.00 1	0.06 112	0.05 20	0.01 150	0.00 1	0.03 175	0.01 203	4.17 493	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.19 140	0.10 148	1.46 228	0.00 1	0.00 1	0.28 155	0.00 1	0.04 82	0.51 230	0.04 324	0.00 1	0.01 32	0.02 276	0.00 1	0.01 48	0.00 1	0.68 482	0.00 1	0.14 496	0.01 106	0.51 442

monsters	0.17 108	0.10 148	0.78 81	0.00 1	0.06 396	0.28 155	0.00 1	0.02 31	0.05 20	0.01 150	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.35 269	0.27 367	0.00 1	0.92 546	0.00 1	0.28 591	0.00 1	0.24 337

Occ-G	0.37 271	0.20 247	1.68 302	0.39 544	0.51 531	0.28 155	0.00 1	0.24 252	0.74 305	0.17 466	0.01 302	0.01 32	0.03 328	0.27 244	0.59 465	0.00 1	0.64 477	0.00 1	0.07 450	0.15 485	1.40 551

fast-acv-ft	0.34 247	0.71 451	4.20 546	0.06 417	0.01 296	0.28 155	0.17 514	0.11 167	0.34 194	0.00 1	0.00 1	0.08 293	0.09 440	0.13 165	0.27 367	0.01 532	0.00 1	0.03 573	0.01 399	0.27 552	0.04 101

anonymousa	0.44 333	0.23 266	2.16 403	0.67 582	1.21 605	0.28 155	0.00 1	0.02 31	0.18 139	0.01 150	0.30 509	0.58 474	0.02 276	0.26 240	0.38 422	0.00 1	1.12 592	0.00 1	0.54 615	0.03 260	0.78 494

MM-Stereo_test1	0.32 238	0.23 266	1.53 251	0.13 462	0.17 454	0.29 160	0.02 407	0.13 192	0.44 214	0.05 344	0.00 1	0.03 175	0.00 1	0.45 311	0.22 331	0.00 1	0.98 568	0.00 1	0.00 1	0.26 549	1.51 562

NLCSM	0.53 398	0.81 474	1.79 332	0.00 1	0.00 1	0.30 161	0.31 549	0.48 299	0.75 315	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.04 360	5.94 556	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.05 121

MIM_Stereo	0.29 216	0.65 435	1.73 315	0.00 1	1.03 595	0.30 161	0.00 1	0.16 213	0.18 139	0.12 440	0.00 1	0.05 243	0.01 203	0.12 162	0.01 48	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.13 458	1.24 538

Wz-Net-SNSev	1.00 520	1.84 580	7.92 590	0.00 1	0.00 1	0.30 161	0.00 1	1.27 421	0.85 470	0.01 150	0.01 302	0.40 435	0.10 445	5.27 530	1.29 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 537	0.45 421

BEATNet_4x	0.39 290	1.05 525	2.97 478	0.00 1	0.00 1	0.30 161	0.01 333	1.22 411	0.46 218	0.00 1	0.00 1	0.31 401	0.03 328	0.37 279	0.64 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.42 407

LG-Stereo	0.13 69	0.19 238	0.66 54	0.00 1	0.18 456	0.31 165	0.00 1	0.09 152	0.15 96	0.04 324	0.01 302	0.32 406	0.04 360	0.05 118	0.10 221	0.00 1	0.07 367	0.00 1	0.00 1	0.08 385	0.26 353

CoDeX	0.39 290	0.31 307	1.50 237	0.00 1	0.01 296	0.31 165	0.00 1	1.81 498	0.76 343	0.00 1	0.00 1	0.25 381	0.06 412	2.77 425	0.02 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.04 101

iRaft-Stereo_5w	0.60 441	0.85 488	1.83 343	0.01 331	0.59 545	0.31 165	0.00 1	0.72 341	0.79 398	0.00 1	0.00 1	0.10 308	0.01 203	6.12 571	0.03 109	0.00 1	0.12 380	0.00 1	0.00 1	0.24 544	0.26 353

PASM	0.66 464	0.70 450	4.95 566	0.02 357	0.00 1	0.31 165	0.04 454	0.60 319	0.35 197	0.19 472	0.01 302	0.46 446	0.04 360	5.16 524	0.05 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 458	0.15 249

DLNR-FE	21.35 625	48.23 652	86.23 657	95.96 665	88.10 664	0.32 169	0.00 1	18.50 652	0.52 232	0.04 324	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.31 257	0.07 197	15.96 627	0.91 540	0.00 1	0.21 557	70.24 661	1.39 547

z-ln-s-r	0.92 510	1.04 523	4.07 541	0.00 1	0.00 1	0.32 169	0.01 333	2.23 528	0.97 514	0.00 1	0.00 1	0.16 339	0.00 1	4.86 518	4.48 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 440	0.16 256

111111	0.18 124	0.05 29	0.57 46	0.05 397	0.20 465	0.32 169	0.00 1	0.08 135	0.14 82	0.10 423	0.02 402	0.01 32	0.04 360	0.17 195	0.02 83	0.00 1	0.72 491	0.00 1	0.00 1	0.08 385	1.02 524

AIO-Stereo	0.29 216	0.19 238	0.68 59	0.51 558	0.69 555	0.32 169	0.00 1	0.11 167	0.50 228	0.05 344	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.11 160	0.34 395	0.00 1	0.76 500	0.00 1	0.23 565	0.07 364	1.25 540

RSM++	0.22 164	0.16 216	0.76 68	0.58 567	0.44 513	0.32 169	0.00 1	0.09 152	1.08 535	0.02 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 135	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.00 1	0.16 513	0.13 458	0.62 473

RSM	0.22 164	0.14 202	0.72 64	0.54 559	0.47 520	0.32 169	0.00 1	0.17 217	1.04 528	0.02 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 375	0.00 1	0.15 503	0.09 411	0.54 454

GCST	0.46 351	0.99 517	2.56 451	0.00 1	0.82 569	0.32 169	0.03 432	0.23 246	0.08 42	0.05 344	0.41 530	0.14 323	0.04 360	3.09 443	0.30 376	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.00 1	0.11 440	0.10 189

IGEVStereo-DCA	0.47 355	0.71 451	1.28 169	0.16 474	0.15 447	0.32 169	0.00 1	0.12 178	0.56 246	0.24 488	0.01 302	0.05 243	0.07 430	1.19 371	2.07 536	0.00 1	0.47 437	0.00 1	0.10 468	0.15 485	1.75 578

rrr	0.72 478	0.71 451	4.76 559	0.16 474	0.15 447	0.32 169	0.04 454	1.80 497	0.61 266	0.24 488	0.01 302	0.05 243	0.07 430	1.19 371	2.07 536	0.00 1	0.47 437	0.00 1	0.18 525	0.15 485	1.48 559

DLNR_Zeroshot_test	21.33 624	48.16 651	86.21 656	96.01 666	87.63 663	0.32 169	0.00 1	18.10 639	0.52 232	0.04 324	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.78 354	0.07 197	16.15 628	0.90 533	0.00 1	0.21 557	70.18 660	1.39 547

CBFPSM	0.42 310	0.89 499	2.62 457	0.00 1	0.00 1	0.32 169	0.00 1	0.37 284	0.82 424	0.01 150	0.01 302	1.65 564	1.00 548	0.27 244	0.34 395	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.10 189

edge stereo	0.62 449	0.30 300	3.04 480	0.01 331	0.03 360	0.32 169	0.03 432	1.28 422	0.69 289	0.21 473	0.32 522	1.29 546	0.19 475	4.12 491	0.40 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 440	0.14 236

FAT-Stereo	0.55 414	0.18 234	2.58 455	0.00 1	0.00 1	0.33 181	0.08 490	2.26 530	0.84 445	0.06 372	0.88 556	0.60 477	0.51 518	2.43 406	0.08 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 260	0.16 256

DISCO	0.35 254	0.31 307	1.99 383	0.16 474	0.16 453	0.33 181	0.00 1	0.15 202	0.30 187	0.00 1	0.01 302	1.49 560	0.00 1	1.21 375	0.63 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.12 216

MM-Stereo_test3	0.26 198	0.43 359	1.36 186	0.08 430	0.02 340	0.34 183	0.03 432	0.14 198	0.94 507	0.04 324	0.00 1	0.05 243	0.03 328	0.20 210	0.17 276	0.00 1	0.79 502	0.00 1	0.00 1	0.28 558	0.25 344

999	0.10 36	0.29 293	0.76 68	0.00 1	0.00 1	0.34 183	0.00 1	0.02 31	0.12 68	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 203	0.02 26	0.15 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 440	0.07 140

test_xeample3	0.77 491	0.71 451	4.91 565	0.18 485	0.22 473	0.34 183	0.05 467	1.81 498	0.61 266	0.23 481	0.03 415	0.06 270	0.05 397	1.26 376	2.12 540	0.00 1	0.69 483	0.00 1	0.23 565	0.15 485	1.78 585

ITERv19	0.25 192	0.04 9	1.09 145	0.00 1	0.00 1	0.35 186	0.00 1	0.05 99	0.50 228	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.11 451	0.42 302	0.18 285	0.00 1	0.11 378	0.00 1	0.31 599	0.00 1	1.79 586

HI	0.15 88	0.48 380	1.79 332	0.00 1	0.00 1	0.35 186	0.00 1	0.09 152	0.07 40	0.00 1	0.01 302	0.03 175	0.01 203	0.06 126	0.02 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 411	0.07 140

CoSv	0.15 88	0.48 380	1.79 332	0.00 1	0.00 1	0.35 186	0.00 1	0.09 152	0.07 40	0.00 1	0.01 302	0.03 175	0.01 203	0.06 126	0.02 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 411	0.07 140

test_sample2	0.44 333	0.15 210	1.11 150	0.00 1	0.00 1	0.35 186	0.00 1	1.38 439	0.90 499	0.01 150	0.22 482	0.02 114	0.00 1	2.30 398	0.56 460	0.00 1	0.83 517	0.00 1	0.08 455	0.01 106	0.84 503

RALAANet	0.22 164	0.93 509	1.77 325	0.00 1	0.00 1	0.35 186	0.01 333	0.45 294	0.06 34	0.01 150	0.00 1	0.05 243	0.09 440	0.07 135	0.22 331	0.00 1	0.24 397	0.00 1	0.04 434	0.14 477	0.01 54

SFCPSM	0.24 181	0.11 167	1.53 251	0.00 1	0.05 385	0.35 186	0.01 333	1.54 453	0.77 368	0.01 150	0.00 1	0.12 316	0.02 276	0.06 126	0.05 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.03 260	0.06 134

pmcnn	2.36 579	0.83 482	6.15 582	0.33 533	0.84 573	0.35 186	0.27 543	2.18 524	1.42 583	0.48 539	7.35 594	14.60 617	0.75 535	5.45 533	5.37 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 500	0.63 479

castereo++	0.17 108	0.37 341	0.59 48	0.03 373	0.00 1	0.36 193	0.00 1	0.21 232	1.16 568	0.02 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 206	0.00 1	0.19 390	0.00 1	0.21 557	0.03 260	0.20 302

WCG-NET（raft）	0.19 140	0.53 405	0.84 100	0.00 1	0.05 385	0.36 193	0.01 333	0.08 135	0.09 50	0.06 372	0.01 302	0.05 243	0.03 328	0.08 144	0.06 191	0.00 1	1.24 609	0.00 1	0.00 1	0.13 458	0.18 277

SQANet	0.58 432	1.73 575	3.08 485	0.05 397	0.48 524	0.36 193	0.03 432	0.52 305	0.74 305	0.04 324	0.23 483	0.50 463	0.06 412	2.37 401	0.97 498	0.02 554	0.03 340	0.01 549	0.00 1	0.21 534	0.11 204

RALCasStereoNet	0.47 355	0.74 462	1.56 262	0.21 504	0.97 588	0.36 193	0.03 432	0.20 229	0.77 368	0.10 423	0.07 449	0.05 243	0.08 436	0.35 269	0.38 422	0.00 1	1.68 620	0.00 1	0.00 1	0.10 433	1.83 593

Zero-FE251	0.27 205	0.09 134	1.56 262	0.03 373	0.10 423	0.37 197	0.00 1	0.12 178	0.06 34	1.25 575	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.12 162	0.25 353	0.00 1	0.51 449	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.91 514

w-ln-seven-2	1.01 522	1.32 554	7.65 589	0.00 1	0.00 1	0.37 197	0.00 1	1.22 411	0.90 499	0.00 1	0.00 1	0.28 392	0.05 397	4.77 515	3.13 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 500	0.35 389

SCV_C0	0.45 341	0.35 332	1.61 281	0.62 571	0.74 558	0.38 199	0.00 1	0.41 292	0.58 264	0.30 504	0.05 433	0.06 270	0.04 360	0.48 319	0.26 362	0.00 1	0.94 561	0.00 1	0.15 503	0.09 411	1.83 593

WCG-NET	0.19 140	0.35 332	0.81 89	0.00 1	0.00 1	0.40 200	0.03 432	0.09 152	0.75 315	0.05 344	0.09 457	0.01 32	0.04 360	0.08 144	0.03 109	0.00 1	0.90 533	0.00 1	0.00 1	0.12 452	0.13 224

aanetorigin	0.91 509	0.59 422	3.76 531	0.11 450	0.12 434	0.40 200	0.90 595	0.15 202	0.23 164	3.44 597	1.19 566	0.35 416	1.96 574	2.81 427	1.30 515	0.02 554	0.00 1	0.02 563	0.05 438	0.28 558	0.47 429

EDNetEfficientorigin	6.27 609	0.89 499	98.14 662	0.02 357	0.04 374	0.40 200	0.02 407	0.35 280	2.94 595	6.98 610	3.06 578	1.29 546	1.87 570	4.32 502	4.60 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.35 389

SPS-STEREO	1.19 535	1.27 547	3.45 514	0.00 1	0.01 296	0.40 200	0.16 513	0.71 339	1.03 521	2.41 592	0.77 552	2.13 574	0.44 507	5.68 545	4.06 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 385	1.24 538
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DEFOM-Stereo	0.07 18	0.19 238	0.51 41	0.00 1	0.00 1	0.41 204	0.00 1	0.10 161	0.05 20	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 203	0.00 1	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 73

SMoEStereo_RVC	0.12 58	0.36 337	0.71 62	0.00 1	0.00 1	0.41 204	0.00 1	0.03 64	0.14 82	0.00 1	0.00 1	0.02 114	0.01 203	0.02 26	0.23 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 411	0.29 362

cross-raft	0.21 158	0.09 134	1.42 219	0.48 554	0.50 528	0.41 204	0.07 481	0.50 301	0.03 1	0.02 245	0.00 1	0.38 431	0.00 1	0.08 144	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 475	0.01 106	0.09 172

GwcNet	0.64 459	0.99 517	5.43 573	0.00 1	0.00 1	0.41 204	0.10 499	0.50 301	0.97 514	0.05 344	0.00 1	0.63 480	0.05 397	2.87 431	0.55 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 522	0.13 224

FADNet-RVC-Resample	0.62 449	1.24 544	4.23 547	0.03 373	0.04 374	0.41 204	0.09 495	1.32 429	0.52 232	0.01 150	0.03 415	0.44 443	0.05 397	3.11 444	0.21 318	0.07 573	0.12 380	0.05 587	0.02 416	0.11 440	0.35 389

AF-Net	0.60 441	0.87 492	3.34 504	0.00 1	0.00 1	0.41 204	0.01 333	1.52 452	0.64 273	0.17 466	0.05 433	1.28 545	0.46 510	2.51 410	0.52 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 452	0.10 189

4D-IteraStereo	0.34 247	0.84 484	2.31 426	0.00 1	0.00 1	0.42 210	0.04 454	0.10 161	0.09 50	0.02 245	0.01 302	0.00 1	0.01 203	0.36 274	0.49 450	0.00 1	0.36 418	0.00 1	0.00 1	0.07 364	1.72 574

acv_ft	0.30 227	0.44 363	1.83 343	0.00 1	0.00 1	0.42 210	0.01 333	0.69 332	0.83 433	0.23 481	0.01 302	0.70 497	0.12 455	0.08 144	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 552	0.17 266

XQC	0.94 511	1.30 553	4.44 551	0.65 578	0.07 403	0.42 210	0.01 333	2.88 567	0.85 470	0.28 499	0.01 302	0.67 491	0.21 480	3.24 451	3.25 558	0.00 1	0.24 397	0.00 1	0.04 434	0.20 527	0.11 204

MGS-Stereo	0.13 69	0.17 230	1.07 138	0.00 1	0.00 1	0.43 213	0.00 1	0.28 264	0.15 96	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 203	0.06 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 578	0.00 1

RAFT-Test	0.37 271	0.11 167	1.68 302	0.57 566	0.93 583	0.43 213	0.10 499	1.03 385	0.49 225	0.16 456	0.00 1	0.87 513	0.00 1	0.27 244	0.12 235	0.00 1	0.33 411	0.00 1	0.24 577	0.01 106	0.05 121

Gwc-CoAtRS	0.15 88	0.09 134	1.42 219	0.00 1	0.11 428	0.43 213	0.00 1	0.32 273	0.08 42	0.02 245	0.00 1	0.18 352	0.00 1	0.05 118	0.06 191	0.00 1	0.06 364	0.00 1	0.18 525	0.01 106	0.08 158

DispFullNet	1.25 537	0.95 511	3.73 529	1.00 600	0.79 566	0.43 213	0.01 333	1.70 473	0.82 424	2.55 593	0.63 547	1.08 529	8.75 613	0.84 360	1.36 521	0.00 1	0.02 332	0.00 1	0.00 1	0.24 544	0.19 296

test-3	0.30 227	0.10 148	1.49 234	0.20 499	0.38 506	0.44 217	0.01 333	1.59 462	0.08 42	0.04 324	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.08 144	0.24 345	0.00 1	0.47 437	0.00 1	0.20 549	0.13 458	0.43 413

test_1	0.30 227	0.10 148	1.50 237	0.21 504	0.38 506	0.44 217	0.01 333	1.58 461	0.08 42	0.04 324	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.07 135	0.24 345	0.00 1	0.47 437	0.00 1	0.20 549	0.13 458	0.43 413

ac_64	0.48 360	0.32 313	2.27 420	0.04 388	0.01 296	0.44 217	0.02 407	0.36 282	0.83 433	0.15 453	0.01 302	0.88 515	0.04 360	3.90 485	0.21 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.06 134

Wz-Net-TNSev	1.74 565	3.45 618	13.44 617	0.00 1	0.00 1	0.45 220	0.14 510	2.57 546	0.84 445	0.09 414	0.01 302	1.33 549	0.18 473	6.16 572	5.38 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.26 549	0.41 403

DLCB_ROB	0.36 264	0.46 372	1.27 167	0.00 1	0.00 1	0.45 220	0.00 1	0.66 327	0.81 417	0.03 299	0.04 426	0.66 490	0.04 360	2.35 400	0.37 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 260	0.10 189

MLG-Stereo	0.16 99	0.09 134	0.77 74	0.00 1	0.18 456	0.46 222	0.00 1	0.02 31	0.79 398	0.11 433	0.03 415	0.02 114	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.66 480	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.13 224

PSMNet-RUCA	0.19 140	0.54 411	1.55 257	0.00 1	0.01 296	0.47 223	0.01 333	0.30 267	0.69 289	0.04 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 411	0.05 121

StereoVision	0.24 181	0.59 422	1.92 367	0.00 1	0.00 1	0.47 223	0.01 333	0.22 237	0.84 445	0.00 1	0.30 509	0.15 330	0.02 276	0.09 151	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.01 54

FADNet-RVC	0.63 452	1.29 551	3.79 532	0.01 331	0.00 1	0.47 223	0.00 1	1.51 451	0.23 164	0.00 1	0.01 302	0.12 316	0.06 412	4.05 488	0.36 410	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.42 583	0.17 266

xyz-stereo-finetune2	0.16 99	0.48 380	0.88 107	0.00 1	0.00 1	0.48 226	0.00 1	0.03 64	0.78 383	0.02 245	0.01 302	0.05 243	0.08 436	0.02 26	0.34 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 54

test_sample5	0.55 414	0.16 216	1.91 362	0.00 1	0.00 1	0.48 226	0.00 1	2.61 548	1.03 521	0.00 1	0.09 457	0.04 213	0.00 1	3.07 441	0.35 402	0.00 1	0.74 498	0.00 1	0.06 443	0.01 106	0.54 454

test_sample4	0.53 398	0.16 216	1.92 367	0.00 1	0.00 1	0.48 226	0.00 1	2.55 543	0.96 512	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.00 1	2.79 426	0.31 382	0.00 1	0.73 495	0.00 1	0.06 443	0.01 106	0.53 449

DualNet	0.55 414	0.16 216	1.91 362	0.00 1	0.00 1	0.48 226	0.00 1	2.61 548	1.03 521	0.00 1	0.07 449	0.04 213	0.00 1	3.07 441	0.35 402	0.00 1	0.74 498	0.00 1	0.06 443	0.01 106	0.54 454

MLCV	0.35 254	0.84 484	1.96 379	0.00 1	0.00 1	0.48 226	0.00 1	0.81 357	0.29 186	0.10 423	0.00 1	0.28 392	0.03 328	1.32 380	0.80 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.09 172

test_sample3	0.52 383	0.15 210	1.92 367	0.00 1	0.00 1	0.49 231	0.00 1	2.35 533	0.95 508	0.01 150	0.01 302	0.04 213	0.00 1	2.76 424	0.34 395	0.00 1	0.72 491	0.00 1	0.06 443	0.01 106	0.52 446

RAFT_CTSACE	0.25 192	0.71 451	2.06 394	0.00 1	0.01 296	0.49 231	0.00 1	0.37 284	0.18 139	0.01 150	0.00 1	0.34 410	0.00 1	0.25 231	0.07 197	0.00 1	0.20 392	0.00 1	0.00 1	0.25 548	0.11 204

ISRNet	0.21 158	0.23 266	1.91 362	0.00 1	0.00 1	0.50 233	0.00 1	0.59 316	0.83 433	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.00 1	0.07 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.10 189

UPFNet	0.23 176	0.24 274	1.56 262	0.00 1	0.00 1	0.50 233	0.00 1	1.28 422	0.68 284	0.00 1	0.00 1	0.10 308	0.01 203	0.13 165	0.11 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.03 83

DANet	0.67 468	0.21 255	2.33 428	0.25 513	0.06 396	0.50 233	0.11 506	1.62 465	0.74 305	0.22 477	0.06 446	1.07 528	0.02 276	4.45 505	1.22 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.53 449
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample6	0.57 429	0.16 216	1.84 346	0.00 1	0.00 1	0.51 236	0.00 1	2.86 565	1.03 521	0.00 1	0.07 449	0.10 308	0.00 1	3.13 445	0.39 426	0.00 1	0.71 488	0.00 1	0.05 438	0.01 106	0.53 449

gwcnet-sp	0.35 254	0.37 341	3.29 497	0.00 1	0.00 1	0.51 236	0.03 432	0.74 345	0.76 343	0.01 150	0.01 302	0.09 301	0.04 360	0.88 362	0.13 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.04 101

scenet	0.35 254	0.37 341	3.29 497	0.00 1	0.00 1	0.51 236	0.03 432	0.74 345	0.76 343	0.01 150	0.01 302	0.09 301	0.04 360	0.88 362	0.13 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.04 101

ssnet	0.35 254	0.37 341	3.29 497	0.00 1	0.00 1	0.51 236	0.03 432	0.74 345	0.76 343	0.01 150	0.01 302	0.09 301	0.04 360	0.88 362	0.13 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.04 101

Wz-Net-LNSev	0.46 351	1.11 534	5.46 574	0.00 1	0.00 1	0.51 236	0.00 1	0.41 292	0.91 501	0.00 1	0.01 302	0.23 375	0.03 328	0.12 162	0.25 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.15 249

StereoDRNet	0.50 374	0.89 499	2.96 477	0.02 357	0.06 396	0.51 236	0.00 1	0.45 294	0.84 445	0.00 1	0.00 1	0.33 407	0.02 276	2.82 428	0.69 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 385	0.28 360

iRaftStereo_RVC	0.24 181	0.45 369	0.99 128	0.00 1	0.00 1	0.52 242	0.00 1	0.08 135	0.15 96	0.01 150	0.01 302	0.16 339	0.03 328	0.04 93	0.02 83	0.00 1	1.06 584	0.00 1	0.00 1	0.29 566	1.01 523

CSP-Net	0.42 310	0.25 276	1.07 138	0.00 1	0.00 1	0.53 243	0.00 1	0.78 352	0.27 180	0.01 150	0.00 1	0.16 339	0.02 276	5.19 526	0.08 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.02 73

rafts_anoy	0.37 271	0.77 472	1.68 302	0.43 550	0.99 590	0.53 243	0.04 454	0.16 213	0.14 82	0.08 401	0.01 302	0.06 270	0.06 412	0.58 336	0.21 318	0.00 1	1.44 616	0.00 1	0.01 399	0.05 317	0.14 236

IGEV-FE	0.56 423	0.12 179	3.25 494	0.16 474	0.47 520	0.54 245	0.45 568	0.53 308	0.38 200	0.70 554	0.49 538	1.06 526	0.49 513	0.36 274	0.32 387	0.00 1	0.37 419	0.00 1	0.13 487	0.03 260	1.33 542

MM-Stereo_test2	0.32 238	0.13 193	1.68 302	0.18 485	0.00 1	0.54 245	0.00 1	0.13 192	0.20 153	0.18 468	0.00 1	0.03 175	0.03 328	0.14 172	0.18 285	0.00 1	0.86 525	0.00 1	0.01 399	0.22 537	1.90 601

Pointernet	0.16 99	0.06 49	0.99 128	0.00 1	0.36 502	0.54 245	0.00 1	0.03 64	0.76 343	0.00 1	0.00 1	0.05 243	0.02 276	0.04 93	0.01 48	0.00 1	0.14 384	0.00 1	0.01 399	0.01 106	0.20 302

LL-Strereo2	0.34 247	0.87 492	1.70 308	0.64 576	0.84 573	0.54 245	0.04 454	0.15 202	0.18 139	0.02 245	0.00 1	0.03 175	0.02 276	0.26 240	0.26 362	0.00 1	0.13 383	0.00 1	0.01 399	0.04 301	0.98 521

riskmin	0.49 366	0.04 9	1.45 226	0.70 586	0.80 568	0.54 245	0.20 521	1.05 391	0.20 153	0.24 488	0.27 493	1.13 536	0.00 1	0.43 305	0.41 433	0.00 1	0.80 506	0.00 1	0.26 582	0.00 1	1.23 537

test_3	0.31 235	0.10 148	1.52 246	0.20 499	0.40 510	0.54 245	0.01 333	1.68 470	0.08 42	0.16 456	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.07 135	0.24 345	0.00 1	0.50 443	0.00 1	0.20 549	0.13 458	0.38 396

HSM	0.68 470	0.52 404	1.54 255	0.00 1	0.00 1	0.54 245	0.01 333	1.08 396	0.77 368	0.00 1	0.01 302	2.23 576	0.63 526	6.04 564	0.14 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 301	0.08 158

xyz-stereo-finetune	0.17 108	0.53 405	0.81 89	0.00 1	0.00 1	0.55 252	0.00 1	0.02 31	0.75 315	0.02 245	0.00 1	0.05 243	0.02 276	0.02 26	0.51 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.01 54

coex_refinement	0.43 324	0.83 482	1.64 288	0.05 397	0.00 1	0.55 252	0.04 454	0.85 361	0.27 180	0.02 245	0.00 1	0.36 421	0.16 468	3.01 437	0.56 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 260	0.12 216

AIO-test1	0.43 324	0.82 477	2.09 395	0.38 540	0.77 564	0.55 252	0.01 333	1.43 444	0.79 398	0.03 299	0.01 302	0.03 175	0.02 276	1.26 376	0.04 155	0.00 1	0.05 360	0.00 1	0.00 1	0.15 485	0.10 189

IGEV_Zeroshot_test	0.56 423	0.12 179	3.25 494	0.16 474	0.47 520	0.55 252	0.46 570	0.53 308	0.38 200	0.70 554	0.49 538	1.08 529	0.49 513	0.36 274	0.31 382	0.00 1	0.37 419	0.00 1	0.13 487	0.03 260	1.33 542

GASNet	0.78 496	1.91 586	4.72 557	0.00 1	0.00 1	0.55 252	0.02 407	1.39 441	0.47 219	0.01 150	0.13 470	0.50 463	0.12 455	4.27 499	0.96 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 582	0.09 172

ToySt	0.42 310	0.33 319	2.09 395	0.08 430	0.55 536	0.55 252	0.00 1	0.72 341	0.55 241	0.05 344	0.26 488	0.37 426	0.00 1	0.30 255	0.54 457	0.01 532	0.58 468	0.00 1	0.14 496	0.04 301	1.33 542

AACVNet	0.48 360	0.74 462	1.81 341	0.00 1	0.00 1	0.55 252	0.00 1	0.22 237	0.55 241	0.03 299	0.00 1	0.11 312	0.01 203	5.22 528	0.09 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 513	0.04 101

THIR-Stereo	0.94 511	0.33 319	1.66 296	0.00 1	0.01 296	0.55 252	3.72 613	0.13 192	0.18 139	0.10 423	1.46 569	0.74 500	2.82 584	5.60 538	1.39 522	0.00 1	0.00 1	0.02 563	0.00 1	0.02 203	0.03 83

MSCF	0.41 302	0.50 395	1.00 132	0.78 595	1.02 593	0.56 260	0.01 333	0.15 202	0.55 241	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 274	0.22 331	0.01 532	0.92 546	0.00 1	0.19 531	0.06 344	1.88 600

z-mn7	1.14 534	2.43 603	7.48 587	0.00 1	0.00 1	0.56 260	0.07 481	1.33 432	0.85 470	0.01 150	0.14 473	0.36 421	0.05 397	5.98 559	3.07 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 477	0.26 353

GREAT-IGEV	0.47 355	0.20 247	1.52 246	0.34 536	1.09 600	0.56 260	0.00 1	0.06 112	0.58 264	0.32 512	0.08 453	0.01 32	0.01 203	0.33 261	0.43 438	0.00 1	1.43 615	0.00 1	0.17 517	0.09 411	2.28 614

AIO-test2	0.43 324	1.13 537	1.82 342	0.34 536	0.22 473	0.56 260	0.01 333	1.30 426	0.77 368	0.00 1	0.00 1	0.19 360	0.04 360	0.91 365	0.05 173	0.89 603	0.06 364	0.00 1	0.01 399	0.07 364	0.22 313

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 406	0.84 484	3.67 526	0.00 1	0.00 1	0.56 260	0.00 1	1.40 442	0.80 408	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.13 459	1.76 388	1.42 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 260	0.08 158

xxxx	1.42 550	0.28 290	1.49 234	0.00 1	0.59 545	0.56 260	0.00 1	3.13 577	1.14 556	0.06 372	0.01 302	0.02 114	0.02 276	2.26 396	16.08 620	0.00 1	1.09 590	0.00 1	0.15 503	0.03 260	1.42 553

MFN_U_SF_RVC	1.09 529	1.88 583	5.37 571	0.15 469	0.10 423	0.56 260	0.10 499	1.29 425	0.47 219	0.45 537	0.27 493	1.30 548	0.72 532	4.08 489	2.28 542	0.29 588	0.34 413	0.35 610	0.55 616	0.63 593	0.60 468

GASTEREO	0.41 302	0.49 385	0.99 128	0.78 595	1.02 593	0.57 267	0.02 407	0.15 202	0.55 241	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 279	0.21 318	0.01 532	0.92 546	0.00 1	0.17 517	0.06 344	1.87 599

S-Stereo	0.70 474	0.27 288	3.29 497	0.00 1	0.00 1	0.57 267	0.06 474	2.35 533	0.84 445	0.00 1	0.90 557	0.83 508	0.11 451	4.19 494	0.14 254	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.34 383

RYNet	0.63 452	0.53 405	2.18 405	0.00 1	0.00 1	0.57 267	0.00 1	1.34 434	0.85 470	0.04 324	0.00 1	0.85 510	0.04 360	5.13 522	0.77 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.27 359

NaN_ROB	1.04 523	1.12 535	3.41 512	0.17 483	0.19 459	0.57 267	0.37 564	2.65 550	0.98 518	0.55 543	0.32 522	0.47 447	1.16 556	5.20 527	2.78 548	0.00 1	0.02 332	0.01 549	0.05 438	0.13 458	0.54 454

VIP-Stereo	0.25 192	0.54 411	1.25 163	0.00 1	0.15 447	0.58 271	0.01 333	0.08 135	0.75 315	0.05 344	0.00 1	0.05 243	0.00 1	0.19 206	0.14 254	0.00 1	0.80 506	0.00 1	0.00 1	0.03 260	0.38 396

G2L-Stereo	0.48 360	0.89 499	2.57 453	0.00 1	0.00 1	0.58 271	0.01 333	0.48 299	0.24 170	0.00 1	0.00 1	0.33 407	0.06 412	4.03 486	0.10 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 477	0.10 189

TCMNet	0.58 432	0.73 457	3.56 522	0.06 417	0.01 296	0.58 271	0.05 467	1.24 418	0.85 470	0.00 1	0.00 1	0.21 367	0.02 276	3.63 473	0.10 221	0.00 1	0.00 1	0.02 563	0.00 1	0.21 534	0.36 393

NVstereo2D	0.53 398	0.22 263	2.52 448	0.00 1	0.00 1	0.58 271	0.03 432	1.62 465	0.99 519	0.05 344	0.00 1	0.48 451	0.00 1	3.88 484	0.08 206	0.00 1	0.05 360	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.06 134

IGEV-Stereo++	0.25 192	0.05 29	0.71 62	0.15 469	0.23 483	0.60 275	0.00 1	0.08 135	0.09 50	0.25 491	0.01 302	0.01 32	0.00 1	0.39 292	0.06 191	0.00 1	0.72 491	0.00 1	0.00 1	0.03 260	1.52 564

test-1	0.36 264	0.18 234	1.36 186	0.00 1	0.83 571	0.60 275	0.00 1	1.07 395	0.18 139	0.07 385	0.49 538	0.34 410	0.00 1	0.10 155	0.51 451	0.00 1	0.64 477	0.00 1	0.06 443	0.01 106	0.84 503

222	2.28 575	0.25 276	1.15 151	0.00 1	0.37 503	0.60 275	0.00 1	3.25 583	1.13 549	0.09 414	0.00 1	0.05 243	0.02 276	3.52 465	32.29 627	0.00 1	1.03 575	0.00 1	0.15 503	0.03 260	1.59 568

test_xeample	1.52 553	0.30 300	1.50 237	0.00 1	0.58 543	0.60 275	0.00 1	3.16 578	1.14 556	0.07 385	0.08 453	0.03 175	0.02 276	3.67 476	16.54 622	0.00 1	1.08 588	0.00 1	0.15 503	0.04 301	1.50 561

RASNet	0.68 470	0.62 431	2.10 397	0.02 357	0.02 340	0.60 275	0.09 495	0.64 326	0.84 445	0.11 433	0.06 446	1.51 562	0.04 360	6.07 568	0.65 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.22 313

iResNetv2_ROB	0.51 380	1.70 572	3.96 537	0.00 1	0.00 1	0.60 275	0.00 1	1.81 498	0.82 424	0.03 299	0.00 1	0.08 293	0.02 276	0.16 185	0.59 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 570	0.09 172

DRN-Test	0.52 383	0.35 332	2.75 464	0.03 373	0.09 414	0.60 275	0.00 1	1.72 475	0.84 445	0.01 150	0.00 1	0.18 352	0.04 360	3.27 452	0.23 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.25 344

MLG-Stereo_test1	0.16 99	0.10 148	0.76 68	0.00 1	0.15 447	0.61 282	0.00 1	0.03 64	0.81 417	0.07 385	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.59 470	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.14 236

Anonymous_2	1.27 538	0.19 238	1.80 338	0.70 586	0.78 565	0.61 282	0.20 521	0.92 369	0.48 223	0.22 477	0.30 509	1.44 556	0.00 1	0.43 305	0.40 428	0.01 532	0.84 521	2.29 623	11.27 629	1.29 603	1.20 535

IER	0.20 149	0.30 300	1.87 353	0.00 1	0.00 1	0.61 282	0.00 1	0.25 253	0.23 164	0.00 1	0.00 1	0.40 435	0.02 276	0.22 221	0.07 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 301	0.01 54

delet	0.42 310	0.47 375	1.99 383	0.00 1	0.00 1	0.61 282	0.00 1	0.68 330	0.83 433	0.06 372	0.01 302	0.51 469	0.19 475	2.68 421	0.21 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 411	0.07 140

RP	0.52 383	0.68 442	2.56 451	0.00 1	0.01 296	0.61 282	0.02 407	1.31 427	0.62 270	0.05 344	0.01 302	0.98 521	0.17 472	2.86 430	0.33 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 458	0.09 172

LL-Strereo	0.97 514	1.43 561	3.41 512	0.01 331	0.50 528	0.63 287	0.01 333	2.00 517	0.77 368	0.48 539	0.00 1	0.54 471	0.29 494	6.25 578	0.10 221	0.01 532	0.93 554	0.00 1	0.00 1	0.28 558	1.72 574

CFNet-RSSM	0.21 158	0.08 115	1.39 201	0.00 1	0.12 434	0.63 287	0.00 1	1.32 429	0.15 96	0.01 150	0.00 1	0.09 301	0.00 1	0.11 160	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 565	0.01 106	0.08 158

HSM-Net_RVC	0.57 429	0.08 115	1.74 317	0.00 1	0.00 1	0.63 287	0.00 1	4.21 597	0.71 295	0.14 447	0.00 1	0.21 367	0.03 328	3.43 461	0.05 173	0.01 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 189
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo_test	0.45 341	0.88 498	2.16 403	0.00 1	0.00 1	0.64 290	0.03 432	0.47 296	0.23 164	0.01 150	0.00 1	0.56 473	0.00 1	3.31 454	0.29 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 458	0.24 337

UGAM	0.64 459	0.39 349	2.47 439	0.09 437	0.00 1	0.64 290	0.01 333	0.07 125	0.66 281	0.00 1	0.23 483	0.84 509	0.04 360	6.35 582	0.05 173	0.00 1	0.41 424	0.00 1	0.00 1	0.28 558	0.28 360

ffm	0.61 446	0.33 319	3.52 516	0.00 1	0.00 1	0.64 290	0.00 1	1.74 479	1.17 574	0.00 1	0.31 515	0.68 492	0.02 276	0.57 330	0.01 48	0.00 1	1.12 592	0.00 1	0.15 503	0.08 385	1.86 595

ff1	1.27 538	0.33 319	3.52 516	0.00 1	0.00 1	0.64 290	0.00 1	1.74 479	1.17 574	0.00 1	0.31 515	0.68 492	0.02 276	6.27 579	7.45 593	0.00 1	1.12 592	0.00 1	0.15 503	0.08 385	1.86 595

mmx	1.28 540	0.33 319	3.52 516	0.00 1	0.00 1	0.64 290	0.00 1	3.05 573	1.07 532	0.00 1	0.31 515	0.68 492	0.02 276	6.27 579	7.45 593	0.00 1	1.05 578	0.00 1	0.15 503	0.03 260	1.08 526

xxx	1.28 540	0.33 319	3.52 516	0.00 1	0.00 1	0.64 290	0.00 1	3.05 573	1.07 532	0.00 1	0.31 515	0.68 492	0.02 276	6.27 579	7.45 593	0.00 1	1.05 578	0.00 1	0.15 503	0.03 260	1.08 526

RGC	0.61 446	0.74 462	3.31 501	0.00 1	0.01 296	0.64 290	0.00 1	1.34 434	0.26 176	0.03 299	0.61 546	0.99 522	0.19 475	3.06 439	0.81 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.10 189

stereogan	0.57 429	0.38 346	3.12 488	0.01 331	0.01 296	0.64 290	0.02 407	1.11 400	0.96 512	0.08 401	0.01 302	1.66 565	0.45 509	2.60 416	0.05 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 500	0.07 140

FBW_ROB	1.04 523	0.84 484	2.48 442	0.10 440	0.01 296	0.64 290	0.01 333	2.37 535	0.83 433	0.01 150	0.01 302	1.09 532	0.05 397	8.21 606	2.94 553	0.05 570	0.01 322	0.09 595	0.01 399	0.06 344	0.97 520

ttt	1.05 525	0.20 247	1.91 362	0.00 1	0.09 414	0.65 299	0.00 1	3.05 573	1.11 542	0.00 1	0.30 509	0.29 395	0.01 203	4.65 513	6.53 588	0.00 1	1.01 573	0.00 1	0.13 487	0.02 203	1.00 522

testlalala_base	0.41 302	0.08 115	1.39 201	0.00 1	0.09 414	0.65 299	0.00 1	1.12 402	0.24 170	0.08 401	0.00 1	0.00 1	0.01 203	0.01 6	0.17 276	0.60 594	0.73 495	0.00 1	0.12 483	2.19 610	0.62 473

anonymousdsp2	0.40 297	0.07 74	1.78 329	0.28 522	0.74 558	0.65 299	0.00 1	0.16 213	0.61 266	0.31 510	0.01 302	0.17 348	0.01 203	0.41 298	0.17 276	0.00 1	0.88 527	0.00 1	0.02 416	0.04 301	1.73 577

HGLStereo	0.35 254	0.40 351	1.83 343	0.00 1	0.00 1	0.65 299	0.01 333	0.68 330	0.39 206	0.03 299	0.01 302	0.47 447	0.03 328	2.14 394	0.17 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 385	0.04 101

DCRE	0.76 487	0.40 351	1.17 157	0.21 504	0.90 581	0.66 303	0.00 1	0.79 355	0.39 206	0.36 523	7.60 596	0.03 175	0.00 1	0.09 151	0.32 387	0.00 1	0.58 468	0.00 1	0.17 517	0.02 203	1.53 565

CrosDoStereo	1.11 531	0.16 216	1.64 288	0.00 1	0.05 385	0.66 303	5.65 618	0.70 333	0.54 236	0.25 491	1.18 564	0.19 360	2.94 586	6.48 588	1.58 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.08 158

DeepStereo_LL	1.11 531	0.16 216	1.64 288	0.00 1	0.05 385	0.66 303	5.65 618	0.70 333	0.54 236	0.25 491	1.18 564	0.19 360	2.94 586	6.48 588	1.58 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.08 158

raftrobust	0.30 227	0.78 473	1.65 293	0.00 1	1.25 607	0.66 303	0.03 432	0.10 161	0.32 190	0.02 245	0.00 1	0.03 175	0.03 328	0.22 221	0.13 245	0.00 1	0.44 431	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.22 313

ADLNet	0.48 360	0.43 359	1.71 310	0.00 1	0.00 1	0.66 303	0.01 333	1.16 405	0.84 445	0.21 473	0.01 302	1.00 523	0.02 276	2.88 432	0.34 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 458	0.24 337

Nwc_Net	0.54 406	0.75 468	3.72 528	0.00 1	0.00 1	0.66 303	0.00 1	1.05 391	0.41 211	0.01 150	0.02 402	0.88 515	0.11 451	2.65 420	0.40 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 385	0.05 121

zh-sn7	1.46 552	3.09 615	10.86 604	0.00 1	0.00 1	0.67 309	0.05 467	1.68 470	0.85 470	0.01 150	0.04 426	0.41 437	0.21 480	5.58 537	5.16 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 522	0.42 407

raft+_RVC	0.35 254	0.89 499	1.67 299	0.00 1	1.28 608	0.67 309	0.04 454	0.08 135	0.15 96	0.01 150	0.00 1	0.02 114	0.04 360	0.16 185	0.18 285	0.00 1	1.39 612	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.44 418

NVStereoNet_ROB	1.74 565	1.83 579	4.79 563	0.81 598	0.29 494	0.67 309	0.03 432	1.46 445	1.75 590	0.65 551	5.98 591	2.38 579	2.95 589	6.77 593	2.70 547	0.69 595	0.37 419	0.04 585	0.19 531	0.27 552	0.24 337
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
raft_robust	0.73 481	0.81 474	1.55 257	0.00 1	0.22 473	0.68 312	0.00 1	2.56 544	0.75 315	0.01 150	0.01 302	1.12 535	1.15 555	4.56 512	0.14 254	0.00 1	0.71 488	0.00 1	0.15 503	0.08 385	0.11 204

pcwnet_v2	0.49 366	0.14 202	4.76 559	0.00 1	0.00 1	0.68 312	0.00 1	2.39 536	0.81 417	0.01 150	0.00 1	0.35 416	0.32 498	0.19 206	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.22 313

AANet_RVC	0.94 511	1.27 547	3.68 527	0.01 331	0.00 1	0.68 312	0.01 333	0.92 369	0.22 160	0.02 245	1.41 568	0.95 519	0.04 360	5.97 558	3.10 556	0.16 580	0.10 375	0.00 1	0.00 1	0.09 411	0.26 353

NOSS_ROB	0.73 481	0.44 363	1.26 165	0.55 561	0.00 1	0.68 312	0.00 1	2.93 569	0.77 368	0.13 445	0.00 1	0.92 517	0.00 1	6.16 572	0.11 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.66 482

MMNet	0.29 216	0.53 405	2.13 401	0.00 1	0.00 1	0.69 316	0.00 1	0.74 345	0.80 408	0.01 150	0.01 302	0.18 352	0.09 440	0.28 252	0.14 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.04 101

ccnet	0.59 437	0.26 282	2.24 417	0.01 331	0.08 411	0.70 317	0.18 517	1.35 436	0.43 212	0.45 537	0.66 548	0.13 321	0.38 504	3.57 468	1.09 505	0.01 532	0.00 1	0.02 563	0.00 1	0.03 260	0.16 256

iResNet	0.34 247	0.50 395	1.65 293	0.00 1	0.00 1	0.70 317	0.00 1	1.60 463	0.78 383	0.01 150	0.00 1	0.04 213	0.03 328	0.15 180	1.11 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.20 302

DFGA-Net	0.49 366	1.32 554	2.51 446	0.00 1	0.02 340	0.71 319	0.01 333	0.37 284	0.34 194	0.00 1	0.00 1	0.03 175	0.01 203	3.87 483	0.46 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 537	0.02 73

DCVSM-stereo	0.18 124	0.07 74	1.59 273	0.00 1	0.00 1	0.71 319	0.04 454	0.02 31	0.12 68	0.00 1	0.00 1	0.58 474	0.07 430	0.09 151	0.30 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1

UNet	0.29 216	0.26 282	2.47 439	0.00 1	0.00 1	0.71 319	0.01 333	0.52 305	0.81 417	0.00 1	0.00 1	0.37 426	0.02 276	0.46 314	0.10 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.04 101

CSAN	1.34 544	1.48 565	4.78 561	0.15 469	0.08 411	0.71 319	0.68 587	2.81 564	1.12 547	0.96 568	2.86 576	0.79 505	1.67 565	5.61 540	2.61 546	0.01 532	0.01 322	0.00 1	0.00 1	0.15 485	0.26 353

1111x	1.36 546	0.43 359	3.64 525	0.00 1	0.51 531	0.72 323	0.00 1	3.21 581	1.10 538	0.05 344	0.26 488	0.07 285	0.01 203	6.09 570	8.46 599	0.00 1	1.15 601	0.00 1	0.26 582	0.04 301	1.10 530

PVD	1.08 526	1.09 532	4.07 541	0.61 569	1.15 604	0.72 323	0.01 333	0.93 373	1.18 577	2.39 591	0.00 1	0.65 488	0.11 451	2.60 416	4.29 569	0.00 1	0.82 512	0.00 1	0.13 487	0.12 452	0.75 489

DispNO	0.79 497	0.92 508	3.35 507	0.00 1	0.00 1	0.73 325	0.02 407	1.72 475	0.76 343	0.01 150	0.53 542	1.33 549	0.06 412	5.13 522	0.92 496	0.00 1	0.00 1	0.03 573	0.11 475	0.05 317	0.07 140

PCWNet_CMD	0.20 149	0.13 193	1.38 197	0.00 1	0.01 296	0.73 325	0.00 1	0.39 287	0.19 151	0.00 1	0.01 302	0.47 447	0.50 516	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.17 266

hitnet-ft	0.49 366	0.56 416	1.96 379	0.00 1	0.00 1	0.73 325	0.10 499	0.36 282	0.26 176	0.05 344	0.13 470	0.73 499	0.16 468	4.26 498	0.41 433	0.01 532	0.00 1	0.03 573	0.00 1	0.05 317	0.06 134

MSMDNet	0.20 149	0.13 193	1.39 201	0.00 1	0.01 296	0.73 325	0.00 1	0.39 287	0.18 139	0.00 1	0.01 302	0.48 451	0.48 512	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.17 266

iResNet_ROB	0.40 297	1.20 542	1.77 325	0.00 1	0.00 1	0.73 325	0.00 1	1.03 385	0.77 368	0.07 385	0.01 302	0.08 293	0.01 203	1.85 390	0.38 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 411	0.09 172

zh-mn7	1.39 549	2.94 613	12.38 608	0.00 1	0.00 1	0.74 330	0.01 333	1.63 467	0.84 445	0.07 385	0.02 402	0.20 365	0.06 412	5.55 536	2.89 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 458	0.29 362

DMCA-RVC	0.44 333	0.94 510	4.10 544	0.00 1	0.03 360	0.76 331	0.03 432	0.11 167	0.15 96	0.01 150	0.01 302	0.08 293	0.32 498	1.61 387	0.51 451	0.00 1	0.02 332	0.01 549	0.00 1	0.03 260	0.05 121

R-Stereo Train	0.22 164	0.06 49	1.64 288	0.00 1	0.00 1	0.76 331	0.00 1	1.57 458	0.17 124	0.02 245	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.02 26	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 83

RAFT-Stereo	0.22 164	0.06 49	1.64 288	0.00 1	0.00 1	0.76 331	0.00 1	1.57 458	0.17 124	0.02 245	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.02 26	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 83
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gcap-zeroshot	0.33 243	0.41 353	1.90 360	0.07 425	0.49 526	0.78 334	0.00 1	0.30 267	0.80 408	0.02 245	0.00 1	0.62 478	0.02 276	0.42 302	0.06 191	0.00 1	0.25 401	0.00 1	0.17 517	0.00 1	0.25 344

iinet-f	0.59 437	0.91 505	5.57 575	0.00 1	0.01 296	0.78 334	0.00 1	1.81 498	0.84 445	0.03 299	0.00 1	0.41 437	0.43 506	0.42 302	0.12 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 576	0.08 158

IGEV-RUCA	0.23 176	0.07 74	0.78 81	0.07 425	0.11 428	0.79 336	0.30 548	0.22 237	0.24 170	0.10 423	0.11 465	0.16 339	0.24 489	0.17 195	0.20 309	0.04 567	0.12 380	0.19 604	0.22 563	0.18 513	0.31 371

FADNet	0.64 459	1.21 543	3.32 503	0.00 1	0.01 296	0.79 336	0.01 333	1.01 380	0.65 276	0.01 150	0.01 302	0.17 348	0.15 465	4.45 505	0.37 413	0.17 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 585	0.12 216

GANet	0.75 485	0.69 447	2.47 439	0.00 1	0.00 1	0.79 336	0.08 490	0.61 320	0.76 343	0.13 445	0.16 475	0.68 492	0.46 510	5.61 540	2.02 535	0.00 1	0.03 340	0.01 549	0.00 1	0.11 440	0.37 394

NCCL2	0.38 280	1.00 520	2.12 400	0.00 1	0.01 296	0.79 336	0.00 1	0.59 316	0.38 200	0.01 150	0.00 1	0.02 114	0.03 328	2.31 399	0.21 318	0.00 1	0.00 1	0.02 563	0.00 1	0.04 301	0.13 224

DDUNet	0.51 380	0.87 492	2.33 428	0.00 1	0.00 1	0.80 340	0.01 333	1.16 405	0.77 368	0.08 401	0.01 302	1.11 534	0.01 203	2.02 391	0.77 490	0.02 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 411	0.10 189

DEmStereo	0.76 487	0.10 148	1.95 377	0.04 388	0.00 1	0.80 340	0.50 578	0.06 112	0.76 343	0.05 344	0.72 551	0.02 114	3.33 591	5.67 544	1.24 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.38 280	0.85 488	2.28 422	0.00 1	0.00 1	0.81 342	0.00 1	0.10 161	0.28 184	0.00 1	0.00 1	0.16 339	0.00 1	2.57 414	0.40 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 385	0.11 204

MLG-Stereo_test2	0.22 164	0.12 179	0.81 89	0.26 515	0.30 495	0.81 342	0.00 1	0.04 82	0.76 343	0.25 491	0.02 402	0.06 270	0.00 1	0.20 210	0.00 1	0.00 1	0.52 453	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.33 380

tt45	0.12 58	0.36 337	0.76 68	0.00 1	0.00 1	0.81 342	0.00 1	0.02 31	0.12 68	0.00 1	0.00 1	0.03 175	0.01 203	0.02 26	0.13 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 411	0.09 172

UGAM-zero	0.87 505	0.13 193	1.99 383	0.10 440	0.31 498	0.81 342	0.34 561	1.28 422	0.32 190	0.56 545	0.00 1	2.63 582	0.72 532	6.21 575	0.20 309	0.00 1	0.51 449	0.00 1	0.26 582	0.01 106	0.96 519

test_for_model	0.85 504	0.41 353	1.45 226	2.49 614	0.08 411	0.81 342	0.02 407	0.34 279	0.70 292	0.18 468	0.00 1	0.00 1	0.03 328	0.00 1	0.04 155	0.00 1	0.89 531	0.00 1	0.00 1	8.43 624	1.07 525

ssnet_v2	0.39 290	0.47 375	2.11 398	0.00 1	0.00 1	0.81 342	0.00 1	1.33 432	0.86 485	0.12 440	0.01 302	0.87 513	0.10 445	0.60 340	0.35 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 500	0.09 172

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AIO-Stereo-zeroshot	0.74 484	0.49 385	4.66 555	0.08 430	0.61 550	0.82 349	0.24 531	1.47 447	0.11 59	0.55 543	0.10 463	2.30 578	0.81 541	0.64 342	0.31 382	0.00 1	0.53 460	0.00 1	0.29 594	0.11 440	0.59 464

CASnet	0.10 36	0.10 148	0.81 89	0.00 1	0.00 1	0.82 349	0.00 1	0.14 198	0.13 72	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 260	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LMCR-Stereo	0.38 280	0.65 435	1.77 325	0.00 1	0.00 1	0.82 349	0.00 1	2.33 531	0.84 445	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.04 360	0.29 254	0.72 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.01 54

testlalala2	0.31 235	0.10 148	1.57 270	0.00 1	0.00 1	0.83 352	0.00 1	1.93 512	0.95 508	0.05 344	0.27 493	0.04 213	0.01 203	0.01 6	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 565	0.01 106	0.14 236

CFNet_ucs	0.29 216	0.17 230	1.53 251	0.00 1	0.01 296	0.83 352	0.00 1	2.07 521	0.24 170	0.00 1	0.00 1	0.48 451	0.29 494	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 236

WZ-Net	1.68 561	1.91 586	12.17 606	0.00 1	0.00 1	0.83 352	0.00 1	1.68 470	0.84 445	0.05 344	0.01 302	1.08 529	2.88 585	6.91 597	4.78 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 477	0.24 337

psm_up	0.48 360	0.57 417	1.86 352	0.00 1	0.00 1	0.83 352	0.00 1	2.33 531	0.79 398	0.00 1	0.00 1	0.27 389	0.01 203	2.73 422	0.12 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 433	0.04 101

STTStereo	0.33 243	0.49 385	2.91 476	0.00 1	0.00 1	0.83 352	0.03 432	0.28 264	0.16 113	0.02 245	0.00 1	0.20 365	0.03 328	1.52 384	0.08 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.03 83

ProNet	0.25 192	0.25 276	1.15 151	0.08 430	0.41 511	0.84 357	0.00 1	0.06 112	0.39 206	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.13 165	0.01 48	0.00 1	0.23 395	0.00 1	0.00 1	0.09 411	1.34 545

test_5	0.39 290	0.73 457	2.28 422	0.01 331	0.22 473	0.84 357	0.01 333	1.02 382	0.77 368	0.12 440	0.00 1	0.30 398	0.01 203	0.82 356	0.03 109	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.15 485	0.46 422

GANet-ADL	0.20 149	0.12 179	1.43 223	0.00 1	0.01 296	0.84 357	0.00 1	0.40 290	0.17 124	0.00 1	0.36 525	0.35 416	0.00 1	0.09 151	0.14 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 301	0.12 216

CBMV	0.80 499	0.46 372	2.11 398	0.00 1	0.00 1	0.84 357	0.76 591	3.17 579	0.84 445	0.61 549	0.00 1	1.23 540	1.88 571	2.46 408	0.97 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.56 462
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
model_zeroshot	0.47 355	0.43 359	1.54 255	0.61 569	0.72 557	0.85 361	0.02 407	0.88 365	0.57 255	0.92 566	0.00 1	0.43 441	0.01 203	0.78 354	0.10 221	0.00 1	0.63 474	0.00 1	0.11 475	0.01 106	0.71 487

STrans-v2	0.88 506	0.32 313	1.71 310	0.00 1	0.01 296	0.85 361	0.04 454	2.45 537	0.89 497	0.48 539	0.85 555	1.10 533	2.06 575	6.49 590	0.25 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.09 172

LSM	4.80 604	1.52 568	19.84 639	4.35 619	38.64 650	0.85 361	2.31 607	0.86 362	1.78 591	3.14 596	3.02 577	0.62 478	0.69 527	3.61 472	1.28 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 458	13.38 627

GCAP-Stereo	0.38 280	0.68 442	1.41 215	0.27 517	1.00 592	0.86 364	0.00 1	0.11 167	0.56 246	0.22 477	0.31 515	0.06 270	0.00 1	0.34 264	0.35 402	0.00 1	1.04 576	0.00 1	0.00 1	0.09 411	0.24 337

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error version	0.29 216	0.49 385	1.56 262	0.00 1	0.56 538	0.87 365	0.02 407	0.18 223	0.17 124	0.01 150	0.01 302	0.25 381	0.01 203	0.04 93	0.01 48	0.00 1	1.23 605	0.00 1	0.00 1	0.18 513	0.18 277

test-v	0.29 216	0.49 385	1.56 262	0.00 1	0.56 538	0.87 365	0.02 407	0.18 223	0.17 124	0.01 150	0.01 302	0.25 381	0.01 203	0.04 93	0.01 48	0.00 1	1.23 605	0.00 1	0.00 1	0.18 513	0.18 277

test-2	0.29 216	0.49 385	1.56 262	0.00 1	0.56 538	0.87 365	0.02 407	0.18 223	0.17 124	0.01 150	0.01 302	0.25 381	0.01 203	0.04 93	0.01 48	0.00 1	1.23 605	0.00 1	0.00 1	0.18 513	0.18 277

SuperB	1.87 568	1.70 572	10.02 600	0.02 357	0.01 296	0.87 365	0.75 590	2.15 523	0.87 489	0.05 344	0.05 433	0.33 407	0.87 544	5.17 525	5.60 582	0.01 532	0.00 1	0.02 563	0.01 399	8.38 623	0.42 407

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ADCRef	1.10 530	1.10 533	4.78 561	0.02 357	0.02 340	0.87 365	0.31 549	0.76 350	0.88 492	0.71 556	0.17 476	0.18 352	0.80 539	2.63 419	8.56 600	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 440	0.11 204

PA-Net	0.72 478	0.91 505	3.91 534	0.03 373	0.07 403	0.87 365	0.02 407	0.78 352	0.83 433	0.01 150	0.00 1	0.43 441	0.06 412	5.10 521	1.30 515	0.01 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 301	0.12 216
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
otaku	0.77 491	1.78 577	3.28 496	0.09 437	0.13 440	0.88 373	0.05 467	0.78 352	0.76 343	0.03 299	1.37 567	1.03 524	0.14 461	2.73 422	1.34 520	0.06 572	0.04 350	0.01 549	0.00 1	0.63 593	0.34 383

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Select-FE	0.66 464	0.50 395	4.37 550	0.19 491	0.45 518	0.91 377	0.27 543	0.83 360	0.24 170	0.63 550	0.00 1	1.95 567	0.49 513	0.48 319	0.43 438	0.00 1	0.38 422	0.00 1	0.32 602	0.01 106	0.74 488

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YMNet_1	0.42 310	0.60 426	2.73 460	0.03 373	0.03 360	0.91 377	0.15 511	0.67 328	0.88 492	0.08 401	0.01 302	0.44 443	0.06 412	0.82 356	0.46 443	0.01 532	0.00 1	0.03 573	0.00 1	0.30 568	0.20 302

AEACV	0.45 341	0.04 9	1.15 151	0.69 584	0.94 584	0.91 377	0.00 1	0.70 333	0.27 180	0.39 532	0.05 433	0.01 32	0.10 445	0.45 311	0.04 155	0.00 1	0.90 533	0.00 1	0.32 602	0.08 385	2.01 605

CRFU-Net	0.43 324	0.15 210	1.89 356	0.26 515	0.01 296	0.91 377	0.00 1	0.47 296	0.27 180	0.00 1	0.00 1	0.41 437	1.89 572	2.11 392	0.14 254	0.00 1	0.00 1	0.03 573	0.00 1	0.03 260	0.03 83

IPLGR_C	0.45 341	1.25 545	3.05 481	0.10 440	0.01 296	0.91 377	0.20 521	1.77 488	0.86 485	0.04 324	0.01 302	0.15 330	0.07 430	0.16 185	0.19 302	0.00 1	0.04 350	0.01 549	0.02 416	0.17 506	0.04 101

Consistency-Raft	0.45 341	0.60 426	3.05 481	0.13 462	0.03 360	0.91 377	0.04 454	1.55 456	0.78 383	0.00 1	0.02 402	0.03 175	1.12 554	0.35 269	0.42 436	0.02 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 54

PSMNet_ROB	0.54 406	1.05 525	2.53 449	0.00 1	0.00 1	0.91 377	0.00 1	0.33 277	0.75 315	0.01 150	0.00 1	0.25 381	0.03 328	3.45 462	1.31 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.10 189

XX-TBD	0.18 124	0.44 363	1.52 246	0.00 1	0.00 1	0.92 385	0.00 1	0.17 217	0.14 82	0.00 1	0.21 481	0.03 175	0.00 1	0.02 26	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73

AFF-stereo	0.36 264	0.98 513	1.62 285	0.00 1	0.09 414	0.92 385	0.00 1	0.62 323	0.84 445	0.08 401	0.00 1	0.05 243	0.05 397	0.16 185	0.06 191	0.00 1	0.63 474	0.00 1	0.00 1	0.24 544	0.84 503

CIPLG	0.44 333	1.17 540	2.82 469	0.10 440	0.01 296	0.93 387	0.20 521	1.76 485	0.85 470	0.04 324	0.01 302	0.16 339	0.06 412	0.16 185	0.19 302	0.00 1	0.04 350	0.01 549	0.01 399	0.17 506	0.04 101

AASNet	0.40 297	0.98 513	2.57 453	0.00 1	0.00 1	0.93 387	0.01 333	0.79 355	0.82 424	0.01 150	0.00 1	0.38 431	0.02 276	0.62 341	0.43 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 570	0.14 236

APVNet	0.58 432	0.59 422	3.15 490	0.00 1	0.00 1	0.93 387	0.01 333	0.62 323	0.86 485	0.03 299	0.01 302	0.34 410	0.04 360	4.50 508	0.33 390	0.00 1	0.00 1	0.03 573	0.00 1	0.18 513	0.05 121

DRaft	0.58 432	0.13 193	1.34 180	0.00 1	0.00 1	0.94 390	0.18 517	0.08 135	0.16 113	0.03 299	0.25 487	0.06 270	2.49 581	4.51 510	1.32 518	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.02 416	0.03 260	0.08 158

XPNet_ROB	0.46 351	0.67 439	1.69 306	0.01 331	0.00 1	0.94 390	0.01 333	1.32 429	0.65 276	0.03 299	0.00 1	0.17 348	0.02 276	2.82 428	0.66 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.18 277

ETE_ROB	0.43 324	0.73 457	1.87 353	0.00 1	0.00 1	0.94 390	0.01 333	1.75 482	0.79 398	0.03 299	0.00 1	0.16 339	0.02 276	1.81 389	0.36 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 260	0.08 158

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 341	0.72 456	3.22 491	0.00 1	0.02 340	0.95 393	0.00 1	0.70 333	0.26 176	0.03 299	0.00 1	0.34 410	0.10 445	2.45 407	0.12 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.03 83
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LG-Stereo_Zeroshot	0.24 181	0.10 148	0.73 65	0.12 455	0.04 374	0.96 394	0.00 1	0.20 229	0.21 158	0.32 512	0.03 415	0.54 471	0.02 276	0.37 279	0.43 438	0.00 1	0.27 404	0.00 1	0.20 549	0.01 106	0.15 249

CFNet_pseudo	0.24 181	0.13 193	1.40 205	0.00 1	0.01 296	0.96 394	0.00 1	1.08 396	0.16 113	0.00 1	0.01 302	0.48 451	0.35 500	0.03 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 204

DSFCA	0.49 366	0.39 349	1.59 273	0.00 1	0.01 296	0.96 394	0.36 562	0.40 290	0.80 408	0.03 299	0.31 515	0.04 213	0.23 487	3.83 480	0.81 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 260	0.09 172

LCNet	0.26 198	0.14 202	1.38 197	0.10 440	0.00 1	0.97 397	0.00 1	0.12 178	0.78 383	0.01 150	0.00 1	0.02 114	1.07 553	0.43 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 485	0.03 83

ccs_rob	0.24 181	0.13 193	1.40 205	0.00 1	0.01 296	0.97 397	0.00 1	1.08 396	0.16 113	0.00 1	0.01 302	0.48 451	0.35 500	0.03 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 204

MyStereo07	0.30 227	0.34 328	1.49 234	0.00 1	0.25 486	0.98 399	0.01 333	0.06 112	0.57 255	0.35 521	0.00 1	0.01 32	0.06 412	0.49 323	0.09 216	0.00 1	0.79 502	0.00 1	0.08 455	0.02 203	0.32 374

MyStereo04	0.37 271	0.34 328	2.41 434	0.00 1	0.25 486	0.98 399	0.01 333	1.05 391	0.28 184	0.09 414	0.01 302	0.36 421	0.12 455	0.05 118	0.35 402	0.00 1	0.79 502	0.00 1	0.08 455	0.02 203	0.32 374

UDG	0.55 414	0.86 490	2.15 402	0.00 1	0.00 1	0.98 399	0.00 1	2.09 522	0.83 433	0.08 401	0.00 1	1.49 560	0.18 473	1.20 374	1.07 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 385	0.09 172

DMCA	0.30 227	0.38 346	2.48 442	0.00 1	0.01 296	0.98 399	0.01 333	0.47 296	0.80 408	0.02 245	0.01 302	0.05 243	0.00 1	0.25 231	0.29 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.10 189

LALA_ROB	0.45 341	0.73 457	1.91 362	0.00 1	0.01 296	0.98 399	0.01 333	1.99 516	0.84 445	0.15 453	0.00 1	0.09 301	0.01 203	1.06 367	1.01 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.05 121

CVANet_RVC	0.66 464	0.68 442	2.61 456	0.01 331	0.00 1	0.99 404	0.00 1	0.95 376	0.78 383	0.60 547	0.11 465	0.37 426	0.14 461	5.50 535	0.14 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 429	0.16 500	0.19 296

EDNetEfficient	2.95 589	0.33 319	20.38 640	0.19 491	0.83 571	1.00 405	1.95 602	0.58 315	5.15 604	8.01 613	1.79 573	0.93 518	4.16 600	3.66 475	9.80 606	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.06 443	0.05 317	0.13 224

UCFNet_RVC	0.26 198	0.61 429	1.59 273	0.00 1	0.00 1	1.00 405	0.00 1	0.26 260	0.39 206	0.01 150	0.00 1	0.42 440	0.02 276	0.84 360	0.07 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.04 101

ACVNet-4b	1.38 547	1.94 588	5.73 578	0.20 499	0.04 374	1.01 407	0.01 333	1.70 473	0.86 485	0.04 324	0.95 560	1.95 567	0.31 497	6.69 591	2.11 539	2.78 616	0.02 332	0.00 1	0.00 1	0.89 599	0.34 383

CAS	0.13 69	0.07 74	0.86 104	0.00 1	0.00 1	1.01 407	0.00 1	0.26 260	0.16 113	0.00 1	0.00 1	0.03 175	0.01 203	0.02 26	0.04 155	0.09 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ICVP	0.16 99	0.05 29	1.22 161	0.00 1	0.01 296	1.01 407	0.09 495	0.28 264	0.17 124	0.00 1	0.02 402	0.07 285	0.01 203	0.21 216	0.05 173	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.09 172
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.15 88	0.10 148	1.55 257	0.00 1	0.00 1	1.01 407	0.00 1	0.15 202	0.15 96	0.00 1	0.01 302	0.04 213	0.00 1	0.02 26	0.02 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 101
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
FENet	0.27 205	0.19 238	1.51 243	0.00 1	0.00 1	1.01 407	0.00 1	1.02 382	0.77 368	0.00 1	0.00 1	0.24 378	0.04 360	0.27 244	0.22 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 260	0.07 140

DN-CSS_ROB	0.38 280	1.27 547	2.50 445	0.01 331	0.00 1	1.01 407	0.00 1	1.21 409	0.83 433	0.02 245	0.00 1	0.19 360	0.02 276	0.10 155	0.19 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 549	0.03 83

tg	0.24 181	0.42 356	0.92 110	0.00 1	0.00 1	1.02 413	0.00 1	0.11 167	0.70 292	0.00 1	0.01 302	0.07 285	0.02 276	0.03 73	0.04 155	0.00 1	0.29 407	0.00 1	0.00 1	0.29 566	0.90 513

dd	0.23 176	0.91 505	1.69 306	0.01 331	0.00 1	1.02 413	0.00 1	0.09 152	0.68 284	0.01 150	0.00 1	0.02 114	0.02 276	0.01 6	0.00 1	0.01 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 301	0.01 54

SACVNet	0.51 380	0.61 429	1.98 381	0.00 1	0.00 1	1.02 413	0.01 333	1.04 390	0.44 214	0.07 385	0.00 1	0.23 375	0.02 276	4.19 494	0.29 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 537	0.13 224

GwcNet-ADL	0.33 243	0.20 247	1.73 315	0.00 1	0.00 1	1.02 413	0.00 1	2.51 540	0.40 210	0.00 1	0.00 1	0.37 426	0.04 360	0.03 73	0.24 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.13 224

PSMNet-ADL	0.39 290	0.08 115	0.96 120	0.00 1	0.00 1	1.02 413	0.00 1	0.72 341	0.16 113	0.00 1	0.10 463	0.48 451	0.01 203	3.60 470	0.37 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.23 325

MSAF-DinoV2	2.22 573	3.82 620	9.11 597	0.48 554	0.02 340	1.03 418	0.33 556	3.27 584	1.84 592	0.29 501	0.26 488	2.47 580	1.95 573	8.97 609	6.43 587	0.00 1	0.01 322	0.05 587	0.70 620	1.62 605	1.80 588

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 520	0.65 435	4.67 556	0.54 559	0.58 543	1.03 418	0.18 517	0.99 378	0.54 236	0.48 539	5.23 589	1.13 536	0.95 546	0.52 325	0.65 471	0.01 532	0.59 470	0.00 1	0.25 580	0.11 440	0.85 508

Ntro	0.75 485	1.79 578	3.54 521	0.05 397	0.37 503	1.03 418	0.02 407	0.99 378	0.76 343	0.02 245	0.00 1	0.76 501	0.08 436	3.23 450	1.32 518	0.07 573	0.04 350	0.01 549	0.00 1	0.84 598	0.13 224

dad	0.24 181	0.98 513	1.61 281	0.00 1	0.00 1	1.03 418	0.00 1	0.03 64	0.38 200	0.01 150	0.00 1	0.02 114	0.01 203	0.65 343	0.11 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1

AnonymousM	0.18 124	0.07 74	0.80 88	0.04 388	0.00 1	1.03 418	0.00 1	0.20 229	0.65 276	0.06 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 261	0.02 83	0.00 1	0.19 390	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.18 277

GEStereo_RVC	0.52 383	0.69 447	1.93 373	0.01 331	0.00 1	1.03 418	0.00 1	2.22 527	0.78 383	0.00 1	0.00 1	0.14 323	0.01 203	3.19 448	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 433	0.18 277

TANstereo	0.17 108	0.32 313	1.51 243	0.00 1	0.00 1	1.03 418	0.00 1	0.07 125	0.14 82	0.01 150	0.15 474	0.04 213	0.00 1	0.05 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73

LoS	0.16 99	0.10 148	0.97 122	0.02 357	0.00 1	1.04 425	0.01 333	0.07 125	0.75 315	0.01 150	0.01 302	0.16 339	0.04 360	0.07 135	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ADStereo(finetuned)	0.42 310	0.51 402	2.79 468	0.00 1	0.00 1	1.04 425	0.00 1	1.90 506	0.85 470	0.10 423	0.00 1	0.04 213	0.72 532	0.04 93	0.12 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.25 344

test_4	0.20 149	0.33 319	1.50 237	0.08 430	0.13 440	1.04 425	0.00 1	0.05 99	0.09 50	0.10 423	0.00 1	0.02 114	0.01 203	0.27 244	0.14 254	0.00 1	0.08 370	0.00 1	0.02 416	0.13 458	0.07 140

NCC-stereo	0.63 452	0.82 477	3.34 504	0.03 373	0.03 360	1.04 425	0.01 333	1.03 385	0.31 188	0.14 447	0.19 477	0.64 484	0.05 397	3.67 476	1.18 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.07 140

Abc-Net	0.63 452	0.82 477	3.34 504	0.03 373	0.03 360	1.04 425	0.01 333	1.03 385	0.31 188	0.14 447	0.19 477	0.64 484	0.05 397	3.67 476	1.18 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.07 140
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ITSA-stereo	0.49 366	0.11 167	1.35 185	0.03 373	0.00 1	1.05 430	0.05 467	1.78 490	0.16 113	0.01 150	0.00 1	0.21 367	0.50 516	3.86 482	0.61 468	0.00 1	0.00 1	0.02 563	0.01 399	0.03 260	0.06 134

PMTNet	0.13 69	0.08 115	0.99 128	0.00 1	0.00 1	1.05 430	0.04 454	0.21 232	0.14 82	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.00 1	0.04 93	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.01 54

PS-NSSS	0.62 449	0.82 477	1.58 271	0.00 1	0.00 1	1.05 430	0.00 1	2.76 559	0.74 305	0.00 1	0.00 1	0.11 312	0.01 203	5.22 528	0.15 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.00 1

WCMA_ROB	2.37 581	0.75 468	2.53 449	0.05 397	0.00 1	1.05 430	0.59 583	1.47 447	1.40 582	5.47 604	9.84 610	8.10 605	5.87 609	4.38 503	3.93 565	0.16 580	0.21 393	0.18 603	0.18 525	0.06 344	1.08 526

gasm-f	0.50 374	0.25 276	1.34 180	0.74 591	1.09 600	1.06 434	0.04 454	0.25 253	0.47 219	0.27 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.53 326	0.66 475	0.00 1	1.05 578	0.00 1	0.00 1	0.22 537	2.10 609

trnet	0.12 58	0.07 74	0.78 81	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.22 237	0.15 96	0.00 1	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.02 26	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54

testlalala	0.29 216	0.11 167	1.39 201	0.00 1	0.11 428	1.06 434	0.01 333	0.71 339	0.74 305	0.14 447	0.08 453	0.04 213	0.04 360	0.06 126	0.03 109	0.00 1	1.11 591	0.00 1	0.12 483	0.00 1	0.14 236

MC-Stereo	0.38 280	0.12 179	1.30 175	0.65 578	0.70 556	1.06 434	0.00 1	0.03 64	0.14 82	0.23 481	0.00 1	0.04 213	0.02 276	0.38 289	0.12 235	0.00 1	1.08 588	0.00 1	0.02 416	0.08 385	1.72 574

RCA-Stereo	0.28 209	0.14 202	1.00 132	0.00 1	0.13 440	1.06 434	0.00 1	1.76 485	0.16 113	0.07 385	0.00 1	0.02 114	0.06 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 517	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.23 325

DCANet-4	0.37 271	0.07 74	3.11 487	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	1.82 503	0.85 470	0.16 456	0.00 1	0.04 213	0.05 397	0.04 93	0.08 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 325

fff	0.37 271	0.50 395	2.02 386	0.00 1	0.02 340	1.06 434	0.00 1	1.90 506	0.84 445	0.16 456	0.00 1	0.04 213	0.59 523	0.04 93	0.08 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 325

UDGNet	0.19 140	0.81 474	1.42 219	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.05 99	0.38 200	0.00 1	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.10 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

s12784h	0.27 205	0.08 115	1.46 228	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.02 407	1.66 468	0.75 315	0.01 150	0.36 525	0.02 114	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.02 73

DCANet	0.35 254	0.50 395	2.02 386	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	1.90 506	0.85 470	0.10 423	0.00 1	0.04 213	0.00 1	0.04 93	0.12 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.25 344

csc	0.37 271	0.50 395	2.02 386	0.00 1	0.02 340	1.06 434	0.00 1	1.90 506	0.84 445	0.16 456	0.00 1	0.04 213	0.59 523	0.04 93	0.08 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 325

cscssc	0.37 271	0.50 395	2.02 386	0.00 1	0.02 340	1.06 434	0.00 1	1.90 506	0.84 445	0.16 456	0.00 1	0.04 213	0.59 523	0.04 93	0.08 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 325

111	0.42 310	0.98 513	2.02 386	0.00 1	0.02 340	1.06 434	0.03 432	1.98 515	0.83 433	0.30 504	0.01 302	0.21 367	0.05 397	0.13 165	0.09 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 385	0.65 481

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 302	0.87 492	1.78 329	0.00 1	0.91 582	1.06 434	0.00 1	0.70 333	0.77 368	0.05 344	0.00 1	0.06 270	0.06 412	0.06 126	0.26 362	0.00 1	0.69 483	0.00 1	0.00 1	0.20 527	0.80 495

CREStereo	0.12 58	0.07 74	0.76 68	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.25 253	0.14 82	0.00 1	0.00 1	0.02 114	0.00 1	0.02 26	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 54
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
ACVNet	0.30 227	0.44 363	1.74 317	0.01 331	0.00 1	1.06 434	0.10 499	0.23 246	0.83 433	0.02 245	0.01 302	0.70 497	0.00 1	0.08 144	0.41 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 411	0.17 266

cf-r	0.46 351	0.87 492	2.51 446	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.52 305	0.64 273	0.09 414	0.00 1	0.65 488	0.00 1	2.51 410	0.12 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 411	0.09 172

GANet-RSSM	0.42 310	0.66 438	1.78 329	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.26 260	0.23 164	0.05 344	0.00 1	0.34 410	0.00 1	3.56 467	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.03 573	0.00 1	0.09 411	0.08 158

PSMNet-RSSM	0.44 333	0.73 457	1.65 293	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.61 320	0.70 292	0.06 372	0.01 302	0.39 433	0.00 1	3.29 453	0.12 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.07 140

GwcNet-RSSM	0.53 398	1.04 523	2.48 442	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.74 345	0.76 343	0.21 473	0.01 302	0.36 421	0.00 1	3.65 474	0.11 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 458	0.07 140

CFNet	0.66 464	1.12 535	2.37 430	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.01 333	1.36 438	0.74 305	0.01 150	0.01 302	0.13 321	0.01 203	5.85 547	0.30 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 513	0.07 140

GEAStereo	0.45 341	0.12 179	0.95 116	0.74 591	0.96 585	1.07 455	0.00 1	0.25 253	0.47 219	0.27 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 264	0.57 462	0.00 1	1.05 578	0.00 1	0.00 1	0.15 485	2.10 609

GSStereo	0.48 360	0.12 179	0.95 116	0.63 574	0.96 585	1.07 455	0.00 1	0.55 310	1.14 556	0.02 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 264	0.57 462	0.02 554	0.91 540	0.00 1	0.00 1	0.15 485	2.09 607

ff7	0.36 264	0.21 255	1.28 169	0.16 474	0.22 473	1.07 455	0.00 1	0.12 178	0.56 246	0.32 512	0.00 1	0.01 32	0.04 360	0.25 231	0.03 109	0.00 1	0.92 546	0.00 1	0.10 468	0.08 385	1.75 578

ffff	0.36 264	0.21 255	1.28 169	0.16 474	0.22 473	1.07 455	0.00 1	0.12 178	0.56 246	0.32 512	0.00 1	0.01 32	0.04 360	0.25 231	0.03 109	0.00 1	0.92 546	0.00 1	0.10 468	0.08 385	1.75 578

11t	0.36 264	0.21 255	1.28 169	0.16 474	0.22 473	1.07 455	0.00 1	0.12 178	0.56 246	0.32 512	0.00 1	0.01 32	0.04 360	0.25 231	0.03 109	0.00 1	0.92 546	0.00 1	0.10 468	0.08 385	1.75 578

HH	0.52 383	0.23 266	1.71 310	0.77 593	0.35 500	1.07 455	0.00 1	0.30 267	0.68 284	0.29 501	0.45 534	1.45 557	0.04 360	0.37 279	0.37 413	0.00 1	0.84 521	0.00 1	0.00 1	0.02 203	1.39 547

HanStereo	0.52 383	0.23 266	1.71 310	0.77 593	0.35 500	1.07 455	0.00 1	0.30 267	0.68 284	0.29 501	0.45 534	1.45 557	0.04 360	0.37 279	0.37 413	0.00 1	0.84 521	0.00 1	0.00 1	0.02 203	1.39 547

anonymousdsp	0.41 302	0.21 255	1.52 246	0.43 550	0.54 535	1.07 455	0.00 1	0.11 167	0.56 246	0.34 518	0.00 1	0.01 32	0.05 397	0.47 316	0.03 109	0.00 1	0.81 510	0.00 1	0.11 475	0.08 385	1.81 590

ccc-4	0.36 264	0.21 255	1.28 169	0.16 474	0.22 473	1.07 455	0.00 1	0.12 178	0.56 246	0.32 512	0.00 1	0.01 32	0.04 360	0.25 231	0.03 109	0.00 1	0.92 546	0.00 1	0.10 468	0.08 385	1.75 578

IGEV-Stereo	0.41 302	0.21 255	1.53 251	0.43 550	0.55 536	1.07 455	0.00 1	0.11 167	0.56 246	0.34 518	0.00 1	0.01 32	0.05 397	0.47 316	0.03 109	0.00 1	0.81 510	0.00 1	0.11 475	0.08 385	1.81 590
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.29 216	0.07 74	0.98 125	0.00 1	0.00 1	1.07 455	0.00 1	1.92 511	0.82 424	0.00 1	0.00 1	0.35 416	0.03 328	0.06 126	0.51 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 54

RAFT-RH_RVC	0.99 517	0.26 282	1.93 373	0.04 388	0.04 374	1.07 455	0.00 1	0.07 125	0.69 289	0.01 150	9.36 607	0.10 308	0.00 1	5.86 548	0.29 371	0.01 532	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.01 106	0.00 1

GES	0.23 176	0.19 238	1.56 262	0.00 1	0.00 1	1.07 455	0.02 407	0.73 344	0.15 96	0.00 1	0.02 402	0.11 312	0.08 436	0.44 310	0.16 270	0.01 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.09 172

H2IRNET	0.21 158	0.51 402	1.84 346	0.00 1	0.00 1	1.08 468	0.01 333	0.15 202	0.25 175	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.01 203	0.03 73	0.05 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 537	0.07 140

EKT-Stereo	0.55 414	0.15 210	1.80 338	0.73 589	4.21 621	1.08 468	0.00 1	1.17 407	0.32 190	0.02 245	0.00 1	0.08 293	0.00 1	1.01 366	0.13 245	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.05 438	0.03 260	0.29 362

Selective-RAFT	0.21 158	0.13 193	0.82 93	0.00 1	0.00 1	1.08 468	0.00 1	0.06 112	0.77 368	0.00 1	0.00 1	0.08 293	0.00 1	0.01 6	0.03 109	0.00 1	0.90 533	0.00 1	0.18 525	0.04 301	0.16 256

IPLGR	0.50 374	0.22 263	2.74 463	0.03 373	0.02 340	1.08 468	0.03 432	1.95 513	0.75 315	0.09 414	0.00 1	0.18 352	0.22 485	2.57 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.05 121

Patchmatch Stereo++	0.18 124	0.07 74	1.40 205	0.05 397	0.01 296	1.08 468	0.07 481	0.05 99	0.75 315	0.02 245	0.00 1	0.05 243	0.00 1	0.03 73	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.55 414	0.06 49	1.89 356	0.27 517	0.00 1	1.08 468	0.25 533	0.12 178	1.06 529	0.03 299	0.01 302	0.02 114	0.01 203	5.92 554	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

KMStereo	0.55 414	0.06 49	1.89 356	0.27 517	0.00 1	1.08 468	0.25 533	0.12 178	1.06 529	0.03 299	0.01 302	0.02 114	0.01 203	5.92 554	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

PSM-adaLoss	0.18 124	0.07 74	1.40 205	0.05 397	0.02 340	1.08 468	0.08 490	0.05 99	0.75 315	0.02 245	0.00 1	0.07 285	0.00 1	0.04 93	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 124	0.07 74	1.40 205	0.05 397	0.02 340	1.08 468	0.06 474	0.05 99	0.75 315	0.02 245	0.00 1	0.07 285	0.00 1	0.04 93	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 124	0.07 74	1.40 205	0.05 397	0.02 340	1.08 468	0.06 474	0.05 99	0.75 315	0.02 245	0.00 1	0.03 175	0.00 1	0.04 93	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 140	0.07 74	1.41 215	0.05 397	0.02 340	1.08 468	0.08 490	0.06 112	0.76 343	0.02 245	0.00 1	0.07 285	0.00 1	0.04 93	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1

ASMatch	0.60 441	0.12 179	1.85 350	0.14 466	0.04 374	1.08 468	0.00 1	0.12 178	0.87 489	0.06 372	0.43 532	0.06 270	0.85 542	6.18 574	0.26 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 181	0.07 74	1.16 154	0.06 417	0.02 340	1.08 468	0.31 549	0.04 82	0.75 315	0.02 245	0.00 1	0.00 1	1.22 558	0.03 73	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.05 121

iGMRVC	0.18 124	0.07 74	1.40 205	0.05 397	0.03 360	1.08 468	0.07 481	0.06 112	0.75 315	0.02 245	0.00 1	0.05 243	0.00 1	0.04 93	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1

iRAFT	0.18 124	0.07 74	1.40 205	0.05 397	0.01 296	1.08 468	0.07 481	0.05 99	0.75 315	0.02 245	0.00 1	0.05 243	0.00 1	0.03 73	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1

RAFT-IKP	0.18 124	0.07 74	1.41 215	0.05 397	0.01 296	1.08 468	0.08 490	0.05 99	0.75 315	0.02 245	0.00 1	0.05 243	0.00 1	0.04 93	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1

AE-Stereo	0.43 324	0.07 74	1.90 360	0.05 397	0.21 470	1.09 484	0.00 1	1.02 382	0.48 223	0.39 532	0.28 502	0.18 352	0.00 1	0.18 201	0.05 173	0.00 1	0.83 517	0.00 1	0.23 565	0.07 364	1.64 571

BSDual-CNN	0.35 254	0.07 74	0.98 125	0.00 1	0.00 1	1.09 484	0.00 1	2.67 551	0.82 424	0.30 504	0.09 457	0.35 416	0.03 328	0.06 126	0.51 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.45 341	0.14 202	1.89 356	0.00 1	0.00 1	1.09 484	0.00 1	2.67 551	0.82 424	0.30 504	0.09 457	0.63 480	0.00 1	1.06 367	0.38 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.44 333	0.58 421	1.85 350	0.00 1	0.22 473	1.09 484	0.01 333	2.98 570	0.75 315	0.00 1	0.09 457	0.04 213	0.00 1	0.21 216	0.00 1	0.00 1	0.50 443	0.00 1	0.13 487	0.12 452	0.12 216

NF-Stereo	0.54 406	0.06 49	1.59 273	0.19 491	0.00 1	1.09 484	0.25 533	0.22 237	1.13 549	0.02 245	0.00 1	0.02 114	0.00 1	6.05 565	0.17 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

OCTAStereo	0.54 406	0.06 49	1.59 273	0.19 491	0.00 1	1.09 484	0.25 533	0.22 237	1.13 549	0.02 245	0.00 1	0.02 114	0.00 1	6.03 563	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

RE-Stereo	0.54 406	0.06 49	1.59 273	0.19 491	0.00 1	1.09 484	0.25 533	0.22 237	1.13 549	0.02 245	0.00 1	0.02 114	0.00 1	6.05 565	0.17 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

TVStereo	0.54 406	0.06 49	1.59 273	0.19 491	0.00 1	1.09 484	0.25 533	0.22 237	1.13 549	0.02 245	0.00 1	0.02 114	0.00 1	6.05 565	0.17 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

HCRNet	0.37 271	0.27 288	1.27 167	0.00 1	0.00 1	1.09 484	0.00 1	0.56 313	0.80 408	0.01 150	0.01 302	0.06 270	0.03 328	3.22 449	0.07 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.03 83

CFNet-ft	0.40 297	0.74 462	1.74 317	0.00 1	0.00 1	1.09 484	0.00 1	0.23 246	0.22 160	0.02 245	0.00 1	0.76 501	0.00 1	2.98 434	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.01 549	0.00 1	0.03 260	0.08 158

CC-Net-ROB	0.77 491	0.99 517	2.18 405	0.07 425	0.00 1	1.09 484	0.01 333	3.10 576	0.75 315	0.01 150	0.00 1	0.14 323	0.01 203	5.65 543	0.34 395	0.56 593	0.00 1	0.21 607	0.00 1	0.17 506	0.02 73

CFNet_RVC	0.40 297	0.74 462	1.74 317	0.00 1	0.00 1	1.09 484	0.00 1	0.23 246	0.22 160	0.02 245	0.00 1	0.76 501	0.00 1	2.97 433	0.18 285	0.00 1	0.00 1	0.01 549	0.00 1	0.03 260	0.08 158

SGM-Forest	1.08 526	0.45 369	1.80 338	0.02 357	0.07 403	1.09 484	0.65 585	2.57 546	0.85 470	1.33 577	0.92 558	1.36 551	1.62 564	5.94 556	2.34 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.52 446
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSKI-zero shot	0.34 247	0.12 179	1.70 308	0.55 561	0.44 513	1.10 497	0.03 432	0.91 367	0.22 160	0.22 477	0.05 433	0.06 270	0.00 1	0.16 185	0.04 155	0.00 1	0.87 526	0.00 1	0.18 525	0.02 203	0.22 313

SST-Stereo	0.56 423	0.05 29	1.55 257	0.06 417	0.19 459	1.10 497	0.47 574	0.32 273	0.80 408	0.04 324	0.00 1	0.05 243	0.57 520	5.98 559	0.02 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1

RAFT_R40	0.54 406	0.06 49	1.55 257	0.06 417	0.15 447	1.10 497	0.31 549	0.31 272	0.78 383	0.02 245	0.03 415	0.07 285	0.29 494	5.98 559	0.10 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1

Pruner-Stereo	0.22 164	0.09 134	1.50 237	0.23 509	0.00 1	1.10 497	0.20 521	0.17 217	0.78 383	0.03 299	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.04 93	0.21 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 54

FADNet_RVC	0.69 473	1.26 546	3.48 515	0.00 1	0.00 1	1.10 497	0.01 333	1.57 458	0.65 276	0.02 245	0.05 433	0.26 388	0.03 328	3.16 446	0.30 376	0.21 585	0.25 401	0.08 594	0.28 591	0.53 588	0.62 473

TDLM	0.60 441	0.76 471	1.77 325	0.05 397	0.00 1	1.10 497	0.01 333	0.51 303	0.79 398	0.34 518	0.01 302	0.27 389	0.22 485	5.44 532	0.35 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 485	0.19 296

MyStereo06	0.53 398	0.36 337	2.90 474	0.01 331	0.00 1	1.11 503	0.01 333	0.56 313	0.49 225	0.74 557	0.45 534	1.24 543	1.02 549	0.39 292	0.34 395	0.00 1	0.60 472	0.00 1	0.08 455	0.01 106	0.33 380

MyStereo05	0.39 290	0.36 337	2.43 436	0.01 331	0.00 1	1.11 503	0.01 333	1.25 419	0.57 255	0.06 372	0.01 302	0.29 395	0.15 465	0.07 135	0.37 413	0.00 1	0.60 472	0.00 1	0.08 455	0.01 106	0.33 380

SA	0.43 324	0.63 432	1.92 367	0.00 1	0.22 473	1.11 503	0.00 1	2.87 566	0.75 315	0.00 1	0.01 302	0.04 213	0.01 203	0.21 216	0.00 1	0.00 1	0.40 423	0.00 1	0.14 496	0.14 477	0.22 313

MIPNet	0.42 310	0.59 422	2.22 409	0.02 357	0.00 1	1.11 503	0.09 495	1.88 505	0.88 492	0.11 433	0.06 446	0.22 373	0.19 475	0.74 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.08 385	0.12 216

DIP-Stereo	0.28 209	0.19 238	1.62 285	0.00 1	0.00 1	1.11 503	0.00 1	1.67 469	0.74 305	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.07 430	0.01 6	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.13 224
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RAFT+CT+SA	0.38 280	0.74 462	1.84 346	0.02 357	0.27 491	1.12 508	0.00 1	0.91 367	0.75 315	0.00 1	0.00 1	0.27 389	0.01 203	0.56 329	0.00 1	0.00 1	0.16 387	0.00 1	0.30 596	0.13 458	0.42 407

IPLG	0.59 437	0.69 447	2.25 419	0.02 357	0.00 1	1.12 508	0.07 481	1.75 482	0.79 398	0.05 344	0.00 1	0.16 339	0.14 461	4.49 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 477	0.07 140

PFNet+	0.28 209	0.10 148	1.61 281	0.08 430	0.01 296	1.12 508	0.41 567	0.12 178	0.80 408	0.08 401	0.01 302	0.02 114	0.00 1	1.19 371	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

CRE-IMP	0.22 164	0.06 49	1.43 223	0.05 397	0.02 340	1.12 508	0.33 556	0.04 82	1.08 535	0.02 245	0.00 1	0.12 316	0.00 1	0.03 73	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.09 172

GMM-Stereo	0.22 164	0.05 29	2.03 391	0.08 430	0.00 1	1.12 508	0.13 508	0.09 152	0.79 398	0.01 150	0.00 1	0.03 175	0.10 445	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 54

Anonymous3	0.24 181	0.14 202	1.98 381	0.00 1	0.00 1	1.12 508	0.00 1	0.61 320	0.77 368	0.01 150	0.00 1	0.06 270	0.00 1	0.02 26	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.02 73

RAFT + AFF	0.79 497	1.36 557	2.40 433	0.00 1	0.04 374	1.12 508	0.06 474	1.73 478	0.81 417	0.02 245	0.00 1	0.18 352	1.49 561	4.97 520	0.67 480	0.00 1	0.17 388	0.00 1	0.00 1	0.33 572	0.46 422

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 423	0.82 477	1.94 376	0.12 455	0.00 1	1.12 508	0.01 333	0.96 377	0.72 300	0.00 1	0.05 433	0.37 426	0.03 328	3.45 462	0.15 266	1.07 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 500	0.25 344

DeepPruner_ROB	0.34 247	0.75 468	2.38 432	0.00 1	0.00 1	1.12 508	0.03 432	0.30 267	0.16 113	0.00 1	0.00 1	0.39 433	0.03 328	1.27 378	0.14 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.10 189

Any-RAFT	0.24 181	0.07 74	1.16 154	0.00 1	0.01 296	1.13 517	0.00 1	1.21 409	0.36 198	0.02 245	0.00 1	0.49 459	0.00 1	0.19 206	0.03 109	0.00 1	0.08 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 83

TestStereo1	0.32 238	0.67 439	1.66 296	0.00 1	0.23 483	1.13 517	0.01 333	0.94 374	0.76 343	0.00 1	0.05 433	0.05 243	0.01 203	0.16 185	0.05 173	0.00 1	0.24 397	0.00 1	0.00 1	0.17 506	0.23 325

SA-5K	0.32 238	0.67 439	1.66 296	0.00 1	0.23 483	1.13 517	0.01 333	0.94 374	0.76 343	0.00 1	0.05 433	0.05 243	0.01 203	0.16 185	0.05 173	0.00 1	0.24 397	0.00 1	0.00 1	0.17 506	0.23 325

GrayStereo	0.52 383	0.03 1	1.36 186	0.10 440	0.00 1	1.13 517	2.57 609	0.32 273	1.03 521	0.00 1	0.00 1	0.08 293	3.66 593	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.17 266

XX-Stereo	0.73 481	0.18 234	5.35 569	0.38 540	0.26 489	1.13 517	0.00 1	3.03 572	0.18 139	0.14 447	0.01 302	1.40 553	0.01 203	1.36 381	0.04 155	0.00 1	0.50 443	0.00 1	0.16 513	0.03 260	0.43 413

AAGNet	0.99 517	0.08 115	1.59 273	0.15 469	0.27 491	1.14 522	0.27 543	0.06 112	0.78 383	0.01 150	0.00 1	0.01 32	0.97 547	3.60 470	10.81 608	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.00 1

DA	0.42 310	0.12 179	1.07 138	0.40 546	0.75 560	1.15 523	0.00 1	0.03 64	0.57 255	0.12 440	0.36 525	0.04 213	0.04 360	0.57 330	0.16 270	0.00 1	0.98 568	0.00 1	0.00 1	0.01 106	2.11 611

GGEV	0.42 310	0.12 179	1.07 138	0.40 546	0.75 560	1.15 523	0.00 1	0.03 64	0.57 255	0.12 440	0.36 525	0.04 213	0.04 360	0.57 330	0.16 270	0.00 1	0.98 568	0.00 1	0.00 1	0.01 106	2.11 611

HHNet	0.53 398	0.23 266	2.29 424	0.11 450	0.00 1	1.15 523	0.25 533	0.70 333	0.78 383	0.01 150	3.49 581	0.04 213	0.69 527	0.02 26	0.70 485	0.03 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 260	0.03 83

FTStereo	0.82 502	0.06 49	1.88 355	0.12 455	0.00 1	1.15 523	2.70 610	0.16 213	0.84 445	0.16 456	5.80 590	0.36 421	2.49 581	0.53 326	0.01 48	0.07 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

PWCDC_ROB	1.13 533	1.70 572	3.52 516	0.00 1	0.00 1	1.15 523	0.00 1	2.49 538	1.39 581	0.02 245	8.80 604	0.34 410	0.09 440	1.11 369	1.20 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 590	0.21 312

DisPM	0.22 164	0.09 134	1.74 317	0.11 450	0.00 1	1.16 528	0.40 566	0.08 135	0.68 284	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 135	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

NRIStereo	0.22 164	0.06 49	1.40 205	0.05 397	0.01 296	1.16 528	0.32 555	0.04 82	0.81 417	0.04 324	0.01 302	0.11 312	0.01 203	0.14 172	0.02 83	0.00 1	0.02 332	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.10 189

KYRaft	0.26 198	0.05 29	1.37 191	0.04 388	0.00 1	1.16 528	0.12 507	0.11 167	0.78 383	0.01 150	0.29 507	0.03 175	0.75 535	0.37 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.03 83

Prome-Stereo	0.28 209	0.06 49	1.40 205	0.10 440	0.00 1	1.16 528	0.02 407	0.39 287	0.88 492	0.02 245	0.52 541	0.05 243	0.69 527	0.28 252	0.07 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.03 83

GANetREF_RVC	0.63 452	1.05 525	3.03 479	0.00 1	0.00 1	1.16 528	0.01 333	2.03 519	0.75 315	0.00 1	0.01 302	0.28 392	0.04 360	4.13 492	0.10 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 301	0.05 121
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
Reg-Stereo(zero)	0.41 302	0.04 9	1.95 377	0.00 1	0.88 579	1.17 533	0.33 556	0.25 253	0.67 282	0.11 433	0.11 465	0.21 367	0.80 539	0.18 201	0.35 402	0.00 1	0.43 428	0.00 1	0.21 557	0.01 106	0.46 422

PFNet	0.63 452	0.15 210	2.41 434	0.00 1	0.30 495	1.17 533	0.00 1	0.35 280	0.92 504	0.01 150	0.24 485	0.03 175	0.00 1	6.43 586	0.23 338	0.09 577	0.00 1	0.00 1	0.04 434	0.13 458	0.10 189

RAFT-345	0.52 383	0.07 74	1.75 324	0.11 450	0.07 403	1.17 533	0.18 517	0.21 232	0.78 383	0.00 1	0.01 302	0.09 301	0.01 203	5.87 549	0.19 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.77 491	0.13 193	2.90 474	0.63 574	0.50 528	1.18 536	0.58 581	2.56 544	0.71 295	0.85 563	0.05 433	0.78 504	1.02 549	0.82 356	0.76 488	0.00 1	0.52 453	0.00 1	0.14 496	0.02 203	1.25 540

OMP-Stereo	0.71 475	0.47 375	1.36 186	0.18 485	0.06 396	1.18 536	0.00 1	1.76 485	0.78 383	0.11 433	0.59 545	0.49 459	0.00 1	6.94 599	0.25 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 260	0.07 140

IIG-Stereo	0.71 475	0.48 380	1.42 219	0.05 397	0.03 360	1.18 536	0.00 1	1.75 482	0.79 398	0.01 150	0.56 543	0.53 470	0.01 203	6.87 596	0.37 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.07 140

IRAFT_RVC	0.56 423	0.25 276	1.93 373	0.10 440	0.00 1	1.18 536	0.10 499	0.32 273	0.79 398	0.02 245	0.00 1	0.02 114	0.12 455	6.07 568	0.23 338	0.00 1	0.09 373	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.02 73

EAI-Stereo	0.98 515	0.06 49	1.09 145	0.17 483	0.67 554	1.19 540	4.84 615	2.67 551	0.91 501	0.95 567	4.52 585	0.30 398	0.53 519	0.57 330	0.46 443	0.00 1	0.07 367	0.00 1	0.29 594	0.01 106	0.34 383

PSM-AAD	0.53 398	0.04 9	1.38 197	0.06 417	0.00 1	1.20 541	2.11 604	0.17 217	0.78 383	0.01 150	0.44 533	0.14 323	3.94 596	0.23 226	0.06 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 73

Dean	2.72 584	2.05 593	6.17 583	0.39 544	0.44 513	1.21 542	0.48 576	8.36 611	8.46 613	1.48 579	8.08 601	6.95 598	1.44 560	4.50 508	2.00 534	0.79 598	0.00 1	0.01 549	0.00 1	1.11 602	0.39 398

ARAFT	0.68 470	1.29 551	3.36 508	0.00 1	0.00 1	1.21 542	0.00 1	2.71 556	0.81 417	0.07 385	0.00 1	0.18 352	0.03 328	3.47 464	0.05 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 522	0.22 313

MyStereo8	0.50 374	0.68 442	3.08 485	0.43 550	0.01 296	1.22 544	0.00 1	0.82 358	0.20 153	0.03 299	0.41 530	0.15 330	0.04 360	0.68 346	0.12 235	0.00 1	1.39 612	0.00 1	0.03 429	0.04 301	0.63 479

w-ln-seven	0.98 515	1.47 564	6.86 585	0.00 1	0.00 1	1.23 545	0.00 1	1.22 411	0.83 433	0.18 468	0.01 302	0.50 463	0.02 276	3.79 479	2.93 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 485	0.32 374

GCAP-BAT	0.53 398	0.12 179	1.52 246	0.56 564	0.51 531	1.23 545	0.03 432	0.76 350	0.44 214	0.57 546	0.69 550	0.85 510	0.07 430	0.41 298	0.35 402	0.00 1	1.04 576	0.00 1	0.40 612	0.05 317	0.95 518

RAFT-Stereo-weight	0.26 198	0.05 29	1.09 145	0.01 331	0.19 459	1.25 547	0.00 1	0.87 364	0.63 271	0.10 423	0.05 433	0.03 175	0.00 1	0.10 155	0.02 83	0.00 1	0.45 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 383

DualNet (step1)	0.67 468	0.30 300	2.23 414	0.00 1	0.00 1	1.25 547	0.00 1	2.79 560	1.10 538	0.05 344	0.28 502	0.31 401	0.00 1	1.55 385	0.33 390	0.40 589	0.91 540	1.05 617	0.33 609	0.01 106	0.46 422

test_sample9	1.78 567	0.30 300	2.23 414	0.00 1	0.00 1	1.25 547	0.00 1	2.79 560	1.10 538	0.05 344	0.28 502	0.31 401	0.00 1	3.37 459	8.13 597	0.40 589	13.58 628	1.05 617	0.33 609	0.01 106	0.46 422

test_sample8	2.36 579	0.30 300	2.23 414	0.00 1	0.00 1	1.25 547	0.00 1	2.50 539	0.97 514	1.99 587	0.27 493	7.36 602	3.06 590	3.37 459	8.13 597	0.40 589	13.58 628	1.05 617	0.33 609	0.01 106	0.46 422

TransformOpticalFlow	0.88 506	0.30 300	2.86 470	0.30 526	0.03 360	1.25 547	0.05 467	1.87 504	0.80 408	0.28 499	0.37 529	1.25 544	1.50 562	6.38 584	0.22 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.07 140

ACVNet_1	1.38 547	2.15 596	6.35 584	0.35 538	0.03 360	1.26 552	0.10 499	2.02 518	0.85 470	0.35 521	0.01 302	4.32 589	1.77 567	4.85 517	1.67 530	0.92 604	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 573	0.30 368

ADCP+	1.56 554	1.51 567	8.93 596	0.01 331	0.03 360	1.27 553	0.77 593	1.03 385	0.95 508	0.02 245	0.01 302	0.95 519	1.02 549	0.48 319	14.01 614	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 433	0.15 249

RainbowNet	0.80 499	1.85 581	3.31 501	0.13 462	0.05 385	1.30 554	0.07 481	2.03 519	0.76 343	0.02 245	0.02 402	1.13 536	0.25 490	2.40 405	1.07 503	0.72 596	0.05 360	0.00 1	0.00 1	0.53 588	0.30 368

tt1	0.58 432	0.31 307	2.24 417	0.30 526	0.38 506	1.32 555	0.00 1	1.74 479	1.17 574	0.38 526	0.00 1	0.03 175	0.02 276	0.57 330	0.01 48	0.00 1	1.12 592	0.00 1	0.00 1	0.08 385	1.86 595

ACVNet-DCA	0.52 383	0.29 293	2.22 409	0.31 529	0.20 465	1.33 556	0.00 1	1.23 415	1.14 556	0.38 526	0.00 1	0.03 175	0.02 276	0.59 337	0.02 83	0.00 1	1.12 592	0.00 1	0.00 1	0.03 260	1.44 554

xx1	0.55 414	0.29 293	2.22 409	0.31 529	0.20 465	1.33 556	0.00 1	1.78 490	1.03 521	0.38 526	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.59 337	0.02 83	0.00 1	1.12 592	0.00 1	0.19 531	0.03 260	1.44 554

1test111	0.59 437	0.29 293	2.22 409	0.31 529	0.20 465	1.33 556	0.00 1	1.23 415	1.14 556	0.38 526	0.00 1	0.03 175	0.02 276	1.38 382	0.69 482	0.00 1	1.12 592	0.00 1	0.00 1	0.03 260	1.44 554

cc1	0.56 423	0.29 293	2.22 409	0.31 529	0.20 465	1.33 556	0.00 1	1.78 490	1.03 521	0.38 526	0.00 1	0.03 175	0.02 276	0.59 337	0.02 83	0.00 1	1.12 592	0.00 1	0.00 1	0.09 411	1.86 595

ACVNet_2	1.59 557	2.07 594	5.42 572	0.12 455	0.09 414	1.36 560	0.17 514	2.72 558	0.97 514	0.44 536	3.37 580	6.53 596	0.16 468	5.48 534	1.87 531	0.16 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 579	0.47 429

CBMV_ROB	1.08 526	0.23 266	2.20 407	0.01 331	0.00 1	1.37 561	0.46 570	3.27 584	0.78 383	2.21 589	1.13 563	1.06 526	2.45 580	4.29 501	1.64 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.48 432

TRStereo	0.60 441	0.44 363	2.21 408	0.19 491	0.03 360	1.38 562	0.02 407	3.93 594	0.92 504	0.01 150	0.28 502	0.12 316	0.39 505	0.36 274	0.04 155	0.00 1	0.30 409	0.00 1	0.23 565	0.01 106	1.08 526

MeshStereo	2.79 586	0.86 490	3.12 488	0.02 357	0.02 340	1.51 563	0.91 596	3.50 589	1.54 587	11.28 618	7.62 598	11.49 607	2.94 586	6.81 595	3.45 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 558	0.39 398
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
DPSNet	1.65 560	0.46 372	7.31 586	0.30 526	0.11 428	1.54 564	0.01 333	4.48 599	1.14 556	0.11 433	0.01 302	0.82 507	3.51 592	5.89 550	5.84 583	0.02 554	0.29 407	0.03 573	0.23 565	0.23 543	0.59 464

PDISCO_ROB	0.72 478	1.06 530	3.39 511	0.18 485	0.00 1	1.54 564	0.01 333	2.80 563	0.73 303	0.16 456	0.01 302	0.80 506	0.28 493	2.38 403	0.48 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 576	0.18 277

ELAS_RVC	3.35 594	0.45 369	4.75 558	0.25 513	0.07 403	1.56 566	7.12 622	2.23 528	5.68 606	7.77 612	7.71 600	6.55 597	10.27 617	5.63 542	6.24 586	0.00 1	0.04 350	0.03 573	0.01 399	0.11 440	0.48 432
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DGSMNet	1.31 542	0.55 415	3.74 530	0.80 597	1.48 611	1.60 567	3.41 612	1.72 475	0.54 236	0.01 150	0.78 553	0.48 451	0.23 487	3.16 446	0.55 458	0.98 605	1.26 610	1.34 620	1.11 623	1.06 600	1.41 552

ADCMid	1.62 558	1.76 576	8.67 594	0.04 388	0.03 360	1.61 568	0.17 514	1.49 450	1.15 565	0.88 564	0.57 544	0.86 512	0.69 527	1.18 370	12.53 613	0.01 532	0.00 1	0.29 608	0.08 455	0.20 527	0.24 337

EGLCR-Stereo	0.43 324	0.07 74	1.21 160	0.58 567	0.65 551	1.64 569	0.31 549	1.15 403	0.19 151	0.43 535	0.02 402	0.00 1	0.02 276	0.38 289	0.14 254	0.00 1	0.66 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 531

HBP-ISP	0.90 508	1.05 525	3.07 484	0.14 466	0.01 296	1.67 570	0.47 574	3.22 582	0.76 343	1.13 572	0.11 465	0.50 463	0.91 545	4.51 510	0.10 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.22 313

G-Net	1.24 536	0.34 328	3.85 533	0.05 397	0.48 524	1.68 571	0.46 570	0.23 246	0.44 214	1.33 577	8.94 605	2.28 577	0.79 538	2.37 401	1.18 507	0.01 532	0.03 340	0.02 563	0.09 464	0.07 364	0.11 204

AnyNet_C32	1.69 562	2.27 599	8.60 593	0.12 455	0.19 459	1.68 571	1.08 598	1.06 394	0.74 305	1.28 576	0.45 534	0.21 367	0.57 520	2.99 436	11.73 611	0.02 554	0.00 1	0.06 590	0.00 1	0.20 527	0.55 460

ACV-stereo	0.64 459	0.29 293	2.27 420	0.00 1	0.00 1	1.74 573	0.07 481	0.08 135	0.18 139	0.00 1	0.00 1	3.47 587	1.22 558	3.06 439	0.25 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.13 224

FCDSN-DC	2.93 588	0.54 411	2.88 473	0.00 1	0.01 296	1.78 574	0.36 562	2.20 526	1.51 585	8.28 614	10.99 614	11.61 608	8.55 612	5.36 531	4.05 567	0.02 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.48 432
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BUS	0.38 280	0.07 74	0.98 125	0.00 1	0.00 1	1.88 575	0.00 1	2.67 551	0.82 424	0.30 504	0.09 457	0.64 484	0.00 1	0.06 126	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NINENet	0.52 383	0.14 202	1.48 231	0.06 417	0.00 1	1.88 575	0.00 1	3.28 586	0.76 343	0.00 1	0.00 1	0.64 484	0.00 1	2.11 392	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

PAM_32	0.77 491	0.11 167	2.37 430	0.38 540	0.52 534	1.89 577	0.63 584	0.92 369	0.91 501	0.69 553	0.92 558	2.58 581	0.85 542	0.72 351	0.48 448	0.00 1	0.51 449	0.00 1	0.27 589	0.01 106	0.58 463

MADNet+	4.94 605	3.56 619	47.46 648	0.42 549	0.27 491	1.99 578	0.04 454	4.45 598	1.30 580	0.07 385	0.02 402	1.81 566	0.36 502	21.82 623	14.17 615	0.00 1	0.26 403	0.00 1	0.00 1	0.28 558	0.54 454

LVE	3.01 590	1.95 590	4.27 549	0.56 564	0.45 518	2.06 579	0.06 474	7.66 609	9.65 614	0.08 401	10.94 613	8.86 606	1.82 568	7.24 603	1.62 527	2.04 612	0.17 388	0.04 585	0.24 577	0.24 544	0.23 325

ADCL	1.70 563	1.00 520	5.82 580	0.07 425	0.04 374	2.14 580	2.27 606	1.26 420	1.09 537	1.55 580	1.08 562	1.23 540	1.53 563	2.38 403	12.21 612	0.01 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 452	0.16 256

PAM	0.76 487	0.11 167	2.04 392	0.38 540	0.44 513	2.22 581	0.69 588	1.01 380	0.71 295	0.74 557	0.95 560	2.76 584	0.70 531	0.70 350	0.46 443	0.00 1	0.50 443	0.00 1	0.26 582	0.01 106	0.50 438

ADCPNet	1.58 556	1.00 520	8.71 595	0.01 331	0.19 459	2.69 582	0.26 541	1.15 403	0.54 236	0.04 324	0.02 402	1.41 554	1.76 566	2.52 412	9.78 605	0.00 1	0.46 436	0.00 1	0.64 618	0.07 364	0.34 383

SANet	2.30 578	1.58 569	5.68 577	0.03 373	0.04 374	2.78 583	0.82 594	2.99 571	8.32 612	1.70 582	4.04 582	4.26 588	4.02 597	5.90 551	3.42 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 385	0.37 394

IMH-64-1	2.28 575	1.45 562	2.87 471	2.19 611	0.59 545	2.82 584	1.58 599	5.84 603	1.16 568	1.09 570	4.77 586	2.07 571	2.42 578	5.90 551	3.91 563	4.00 618	0.04 350	0.02 563	0.00 1	2.07 607	0.82 499

IMH-64	2.28 575	1.45 562	2.87 471	2.19 611	0.59 545	2.82 584	1.58 599	5.84 603	1.16 568	1.09 570	4.77 586	2.07 571	2.42 578	5.90 551	3.91 563	4.00 618	0.04 350	0.02 563	0.00 1	2.07 607	0.82 499

AnyNet_C01	2.55 582	3.02 614	19.30 638	0.15 469	0.18 456	2.97 586	2.35 608	1.56 457	1.47 584	1.01 569	0.81 554	1.23 540	0.76 537	4.28 500	10.78 607	0.04 567	0.00 1	0.07 593	0.00 1	0.35 573	0.61 472

SGM_RVC	2.03 571	0.49 385	2.04 392	0.27 517	0.17 454	3.07 587	1.00 597	2.70 555	1.62 588	5.12 600	3.09 579	4.77 592	4.08 598	7.38 604	2.86 550	0.21 585	0.23 395	0.20 606	0.23 565	0.28 558	0.84 503
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN	3.67 596	0.32 313	2.78 467	0.00 1	0.01 296	3.09 588	0.58 581	3.68 591	3.04 596	11.64 619	12.38 618	13.84 615	9.79 616	6.23 577	5.39 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.60 468

FC-DCNN v2	3.83 598	0.31 307	2.73 460	0.00 1	0.01 296	3.14 589	0.57 580	4.11 596	3.11 597	11.94 620	13.03 621	15.10 618	9.65 614	6.77 593	5.54 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.59 464

SDNR	1.35 545	0.47 375	4.08 543	0.09 437	0.21 470	3.25 590	0.01 333	3.18 580	1.52 586	1.87 586	1.66 572	1.52 563	0.36 502	7.18 601	1.05 501	0.03 564	0.08 370	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.49 437

LE_ROB	10.29 617	1.64 570	11.96 605	1.47 604	1.36 610	3.30 591	4.79 614	5.05 602	42.09 654	51.68 654	13.28 622	14.08 616	25.92 625	7.21 602	21.19 625	0.05 570	0.06 364	0.13 601	0.19 531	0.08 385	0.35 389

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 542	2.80 608	5.36 570	0.02 357	0.04 374	3.44 592	0.26 541	2.19 525	0.77 368	0.25 491	0.27 493	1.37 552	0.02 276	5.99 562	1.05 501	0.16 580	0.72 491	0.01 549	0.26 582	0.40 581	0.82 499

FINET	2.05 572	1.88 583	5.76 579	0.81 598	0.99 590	3.54 593	3.33 611	3.89 593	3.81 599	0.89 565	1.55 571	1.21 539	2.31 577	4.20 496	2.42 544	0.81 602	1.36 611	0.00 1	0.21 557	0.27 552	1.80 588

PWCK	2.83 587	2.64 607	10.25 602	0.23 509	0.02 340	3.59 594	5.56 617	3.75 592	3.56 598	0.75 561	4.42 584	3.35 586	1.86 569	9.10 610	4.03 566	0.44 592	0.01 322	0.00 1	0.00 1	2.72 612	0.29 362

RTS	4.38 601	2.34 600	44.27 646	0.33 533	0.13 440	3.83 595	0.21 527	2.51 540	1.22 578	1.82 584	0.01 302	1.95 567	0.21 480	16.90 618	10.87 609	0.00 1	0.27 404	0.00 1	0.00 1	0.27 552	0.44 418

RTSA	4.38 601	2.34 600	44.27 646	0.33 533	0.13 440	3.83 595	0.21 527	2.51 540	1.22 578	1.82 584	0.01 302	1.95 567	0.21 480	16.90 618	10.87 609	0.00 1	0.27 404	0.00 1	0.00 1	0.27 552	0.44 418

WAO-6	2.63 583	1.16 539	3.22 491	0.00 1	0.00 1	3.86 597	0.28 546	6.13 605	7.35 608	0.60 547	6.78 593	7.62 604	2.68 583	6.42 585	6.11 585	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 506	0.12 216

SAMSARA	1.56 554	1.37 558	4.23 547	1.04 601	0.75 560	4.48 598	0.13 508	1.61 464	0.74 305	3.69 598	0.66 548	3.16 585	1.06 552	4.44 504	2.82 549	0.00 1	0.63 474	0.00 1	0.13 487	0.10 433	0.22 313

WAO-7	2.74 585	1.65 571	3.36 508	0.03 373	0.05 385	4.68 599	0.53 579	6.21 606	4.59 603	1.73 583	7.61 597	5.56 593	3.68 594	8.96 608	5.50 580	0.00 1	0.00 1	0.33 609	0.02 416	0.19 522	0.18 277

notaker	4.71 603	2.04 592	5.58 576	4.15 618	0.96 585	4.99 600	0.39 565	7.65 608	2.25 594	5.67 606	11.58 617	16.87 620	4.26 601	8.06 605	6.65 589	5.74 623	0.02 332	0.10 596	0.07 450	5.45 618	1.65 572

MSMD_ROB	2.26 574	0.47 375	2.67 458	0.01 331	0.00 1	5.00 601	0.21 527	1.35 436	1.87 593	6.37 608	8.46 602	7.34 601	4.30 602	4.84 516	1.91 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 260	0.30 368

IMH	3.15 591	1.88 583	3.60 523	2.20 613	0.66 553	5.10 602	0.24 531	6.87 607	4.29 602	2.29 590	7.42 595	6.28 594	3.90 595	7.15 600	3.65 562	4.34 621	0.14 384	0.05 587	0.00 1	2.16 609	0.76 491

KSHMR	3.98 599	1.95 590	4.86 564	3.06 616	1.84 614	5.37 603	0.45 568	9.03 613	13.93 617	2.07 588	9.17 606	7.12 599	2.12 576	5.60 538	3.40 559	2.12 614	0.44 431	0.53 613	0.23 565	4.01 614	2.35 616

MDST_ROB	1.73 564	0.11 167	3.61 524	0.13 462	0.15 447	5.47 604	0.31 549	4.97 601	0.87 489	6.33 607	1.52 570	1.03 524	1.19 557	6.22 576	2.13 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 203	0.60 468

SGM+DAISY	4.17 600	2.85 612	8.55 592	1.77 606	1.74 613	5.81 605	5.49 616	2.88 567	3.97 600	7.67 611	7.66 599	7.25 600	7.42 610	6.92 598	7.09 592	1.14 609	1.57 619	0.11 597	0.59 617	0.56 590	2.43 618

LRCNet_RVC	55.59 653	61.31 658	59.16 650	66.84 656	44.81 651	6.17 606	0.00 1	52.46 654	1.68 589	70.67 656	80.07 658	66.39 654	55.67 637	51.56 630	46.75 653	90.67 664	41.65 634	91.10 665	90.19 661	65.65 659	68.96 659

MonStereo1	3.15 591	0.64 434	2.71 459	1.66 605	0.76 563	6.85 607	0.05 467	3.94 595	7.66 610	2.60 595	11.26 616	7.38 603	4.50 603	6.37 583	2.52 545	1.77 611	0.01 322	0.03 573	0.00 1	1.07 601	1.20 535

ELAS	3.20 593	0.48 380	3.06 483	0.19 491	0.06 396	7.89 608	2.23 605	3.33 587	4.19 601	8.91 617	9.70 609	4.40 590	7.69 611	4.25 497	6.87 590	0.00 1	0.04 350	0.03 573	0.04 434	0.12 452	0.48 432
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	5.26 606	1.94 588	3.97 538	3.50 617	1.06 597	8.17 609	2.01 603	9.53 615	16.88 618	5.28 603	12.55 620	13.68 613	4.08 598	8.46 607	4.61 572	5.84 624	0.02 332	0.00 1	0.00 1	2.63 611	0.92 516

HanzoNet	13.47 621	5.89 621	14.41 618	5.91 623	2.90 619	8.50 610	0.74 589	13.81 622	20.12 621	26.53 626	28.55 627	34.06 625	26.75 627	26.27 628	15.82 618	11.42 626	4.01 625	3.29 624	3.94 625	9.72 625	6.77 624

UNDER WATER	6.65 611	1.86 582	10.48 603	4.84 620	2.74 618	8.59 611	0.76 591	8.83 612	22.15 623	4.99 599	6.27 592	15.66 619	10.39 618	9.52 613	9.42 603	3.50 617	0.05 360	1.34 620	0.03 429	7.17 622	4.42 623

U	1.64 559	0.06 49	0.52 42	0.00 1	7.15 624	10.37 612	0.00 1	0.04 82	0.05 20	0.01 150	0.00 1	0.09 301	0.00 1	0.02 26	0.01 48	0.00 1	0.00 1	9.39 628	5.01 626	0.01 106	0.00 1

DPSimNet_ROB	9.66 616	7.29 622	17.52 636	4.88 622	6.56 623	10.41 613	12.88 625	8.12 610	9.88 615	14.26 621	11.22 615	12.39 610	14.01 621	11.20 617	14.85 616	5.50 622	6.97 627	5.75 626	5.94 627	5.31 617	8.26 626

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 569	2.49 605	5.12 568	0.01 331	0.02 340	12.00 614	0.49 577	3.33 587	0.95 508	0.10 423	0.20 479	2.15 575	0.15 465	6.72 592	1.65 529	0.78 597	0.83 517	0.19 604	0.27 589	0.72 595	0.92 516

WAO-8	5.42 607	2.80 608	3.98 539	0.62 571	0.10 423	13.77 615	0.33 556	11.99 618	24.10 624	5.25 601	10.38 612	13.44 611	4.55 604	9.38 611	4.72 573	0.80 599	0.34 413	0.71 615	0.13 487	0.74 596	0.25 344

Venus	5.42 607	2.80 608	3.98 539	0.62 571	0.10 423	13.77 615	0.33 556	11.99 618	24.10 624	5.25 601	10.32 611	13.44 611	4.55 604	9.38 611	4.72 573	0.80 599	0.34 413	0.71 615	0.13 487	0.74 596	0.25 344

xyz-stereo	3.45 595	0.20 247	36.90 643	0.00 1	0.00 1	14.78 617	0.00 1	0.02 31	0.11 59	0.02 245	9.49 608	0.04 213	0.01 203	6.47 587	0.76 488	0.00 1	0.00 1	0.12 598	0.00 1	0.02 203	0.05 121

MANE	11.54 620	2.46 604	6.07 581	2.50 615	2.04 615	16.31 618	6.95 621	17.25 633	24.11 626	23.59 625	31.25 629	30.75 624	25.07 624	18.16 621	16.24 621	1.28 610	1.98 621	0.15 602	1.07 622	0.46 586	3.04 620

MADNet++	10.85 619	2.36 602	10.00 599	8.59 624	4.61 622	16.78 619	10.26 624	10.11 616	7.51 609	17.63 622	18.35 624	12.04 609	17.73 622	24.51 625	20.75 624	8.81 625	6.67 626	4.84 625	2.67 624	5.77 619	6.96 625

UNDER WATER-64	7.33 614	2.16 597	12.17 606	4.84 620	3.62 620	17.94 620	1.74 601	9.16 614	21.94 622	5.53 605	5.01 588	17.03 621	11.84 620	9.72 614	8.83 601	2.09 613	0.04 350	1.54 622	0.16 513	6.89 621	4.37 622

SGM-ForestM	10.58 618	2.80 608	7.93 591	1.86 607	1.59 612	17.97 621	9.39 623	11.57 617	12.75 616	21.30 624	18.68 625	40.07 626	22.22 623	21.60 622	15.86 619	0.99 606	1.53 618	0.06 590	0.52 614	0.47 587	2.43 618

TorneroNet-64	6.70 612	2.13 595	3.92 535	2.14 609	0.65 551	19.09 622	0.28 546	12.19 620	25.73 627	6.44 609	12.54 619	19.33 623	4.76 606	10.25 615	6.87 590	1.10 608	0.00 1	0.12 598	0.00 1	4.20 615	2.19 613

TorneroNet	7.29 613	2.19 598	3.95 536	2.15 610	1.14 602	19.79 623	0.46 570	13.22 621	25.82 628	8.31 615	16.76 623	17.46 622	5.75 607	10.79 616	8.91 602	2.32 615	0.03 340	0.12 598	0.00 1	4.70 616	2.01 605

MultiAttention	3.74 597	0.15 210	1.48 231	0.27 517	1.14 602	25.31 624	6.04 620	3.51 590	0.76 343	0.01 150	2.10 574	2.11 573	0.20 479	23.89 624	3.08 555	0.07 573	0.00 1	0.46 612	0.74 621	1.72 606	1.79 586

JetBlue	6.27 609	3.44 617	18.17 637	0.00 1	2.21 617	30.58 625	17.31 627	4.77 600	1.07 532	0.74 557	2.25 575	6.31 595	5.82 608	18.12 620	9.68 604	0.10 579	0.01 322	0.00 1	0.00 1	3.12 613	1.61 569

BEATNet-Init1	15.75 623	8.48 623	36.75 642	2.06 608	2.07 616	33.60 626	14.96 626	17.15 632	19.08 619	30.69 627	28.08 626	43.61 627	25.98 626	25.17 627	20.68 623	0.80 599	1.17 603	0.36 611	0.51 613	1.53 604	2.28 614

JetRed	14.06 622	19.59 624	43.42 645	1.43 603	1.30 609	55.87 627	28.29 628	13.94 623	7.85 611	8.61 616	8.73 603	13.68 613	10.59 619	24.60 626	30.87 626	0.27 587	0.69 483	0.62 614	0.03 429	6.63 620	4.19 621

TCMNet-wrong-test	39.54 626	63.38 659	48.73 649	81.81 658	79.70 658	57.23 628	48.25 629	31.99 653	5.36 605	19.52 623	29.10 628	57.71 628	33.81 628	46.65 629	46.93 654	17.06 629	2.02 623	7.62 627	0.68 619	65.24 658	47.97 633

hj116sk	48.21 636	37.30 640	14.96 626	38.46 638	22.89 633	68.13 629	75.29 646	17.26 634	36.59 637	44.97 637	49.43 638	64.05 649	56.42 638	52.84 631	44.46 633	83.77 650	70.33 655	52.44 644	31.11 640	51.25 641	52.31 642

iked130	48.21 636	37.30 640	14.96 626	38.46 638	22.89 633	68.13 629	75.29 646	17.26 634	36.59 637	44.97 637	49.43 638	64.05 649	56.42 638	52.84 631	44.46 633	83.77 650	70.33 655	52.44 644	31.11 640	51.25 641	52.31 642

vnu138km	48.21 636	37.30 640	14.96 626	38.46 638	22.89 633	68.13 629	75.29 646	17.26 634	36.59 637	44.97 637	49.43 638	64.05 649	56.42 638	52.84 631	44.46 633	83.77 650	70.33 655	52.44 644	31.11 640	51.25 641	52.31 642

99wein	48.21 636	37.30 640	14.96 626	38.46 638	22.89 633	68.13 629	75.29 646	17.26 634	36.59 637	44.97 637	49.43 638	64.05 649	56.42 638	52.84 631	44.46 633	83.77 650	70.33 655	52.44 644	31.11 640	51.25 641	52.31 642

a5sdf	48.21 636	37.30 640	14.96 626	38.46 638	22.89 633	68.13 629	75.29 646	17.26 634	36.59 637	44.97 637	49.43 638	64.05 649	56.42 638	52.84 631	44.46 633	83.77 650	70.33 655	52.44 644	31.11 640	51.25 641	52.31 642

oiu110	48.98 641	38.54 645	15.64 631	38.02 633	25.07 638	68.29 634	75.45 651	18.43 647	39.83 649	47.07 649	49.84 643	62.88 629	56.99 643	53.95 651	42.37 628	83.42 637	69.21 643	54.04 656	35.92 652	51.44 646	53.20 654

dddd17k	48.98 641	38.54 645	15.64 631	38.02 633	25.07 638	68.29 634	75.45 651	18.43 647	39.83 649	47.07 649	49.84 643	62.88 629	56.99 643	53.95 651	42.37 628	83.42 637	69.21 643	54.04 656	35.92 652	51.44 646	53.20 654

ITERv10	48.98 641	38.54 645	15.64 631	38.02 633	25.07 638	68.29 634	75.45 651	18.43 647	39.83 649	47.07 649	49.84 643	62.88 629	56.99 643	53.95 651	42.37 628	83.42 637	69.21 643	54.04 656	35.92 652	51.44 646	53.20 654

ITERv8	48.98 641	38.54 645	15.64 631	38.02 633	25.07 638	68.29 634	75.45 651	18.43 647	39.83 649	47.07 649	49.84 643	62.88 629	56.99 643	53.95 651	42.37 628	83.42 637	69.21 643	54.04 656	35.92 652	51.44 646	53.20 654

ITERv4	48.98 641	38.54 645	15.64 631	38.02 633	25.07 638	68.29 634	75.45 651	18.43 647	39.83 649	47.07 649	49.84 643	62.88 629	56.99 643	53.95 651	42.37 628	83.42 637	69.21 643	54.04 656	35.92 652	51.44 646	53.20 654

ITERv28	49.07 646	37.21 633	14.70 619	40.85 643	25.32 643	69.00 639	75.01 639	18.13 640	37.80 642	46.90 642	50.45 648	63.62 642	58.89 649	53.39 644	45.11 646	83.95 655	70.19 648	53.99 649	32.68 645	51.56 651	52.63 647

ITERv24	49.07 646	37.21 633	14.70 619	40.85 643	25.32 643	69.00 639	75.01 639	18.13 640	37.80 642	46.90 642	50.45 648	63.62 642	58.89 649	53.39 644	45.11 646	83.95 655	70.19 648	53.99 649	32.68 645	51.56 651	52.63 647

dd23bbn	49.07 646	37.21 633	14.70 619	40.85 643	25.32 643	69.00 639	75.01 639	18.13 640	37.80 642	46.90 642	50.45 648	63.62 642	58.89 649	53.39 644	45.11 646	83.95 655	70.19 648	53.99 649	32.68 645	51.56 651	52.63 647

ITERv21	49.07 646	37.21 633	14.70 619	40.85 643	25.32 643	69.00 639	75.01 639	18.13 640	37.80 642	46.90 642	50.45 648	63.62 642	58.89 649	53.39 644	45.11 646	83.95 655	70.19 648	53.99 649	32.68 645	51.56 651	52.63 647

zxcv128	49.07 646	37.21 633	14.70 619	40.85 643	25.32 643	69.00 639	75.01 639	18.13 640	37.80 642	46.90 642	50.45 648	63.62 642	58.89 649	53.39 644	45.11 646	83.95 655	70.19 648	53.99 649	32.68 645	51.56 651	52.63 647

ITERv12	49.07 646	37.21 633	14.70 619	40.85 643	25.32 643	69.00 639	75.01 639	18.13 640	37.80 642	46.90 642	50.45 648	63.62 642	58.89 649	53.39 644	45.11 646	83.95 655	70.19 648	53.99 649	32.68 645	51.56 651	52.63 647

s6wercc	49.07 646	37.21 633	14.70 619	40.85 643	25.32 643	69.00 639	75.01 639	18.13 640	37.80 642	46.90 642	50.45 648	63.62 642	58.89 649	53.39 644	45.11 646	83.95 655	70.19 648	53.99 649	32.68 645	51.56 651	52.63 647

ITERv30	46.95 627	36.59 625	13.16 609	35.88 625	20.56 625	69.61 646	74.53 631	16.74 624	34.56 629	42.49 629	46.78 630	63.48 634	54.88 629	52.86 636	44.49 638	83.62 642	68.83 635	50.84 636	27.79 632	50.27 633	50.98 634

qyd29nn	46.95 627	36.59 625	13.16 609	35.88 625	20.56 625	69.61 646	74.53 631	16.74 624	34.56 629	42.49 629	46.78 630	63.48 634	54.88 629	52.86 636	44.49 638	83.62 642	68.83 635	50.84 636	27.79 632	50.27 633	50.98 634

yuret106	46.95 627	36.59 625	13.16 609	35.88 625	20.56 625	69.61 646	74.53 631	16.74 624	34.56 629	42.49 629	46.78 630	63.48 634	54.88 629	52.86 636	44.49 638	83.62 642	68.83 635	50.84 636	27.79 632	50.27 633	50.98 634

uio108cc	46.95 627	36.59 625	13.16 609	35.88 625	20.56 625	69.61 646	74.53 631	16.74 624	34.56 629	42.49 629	46.78 630	63.48 634	54.88 629	52.86 636	44.49 638	83.62 642	68.83 635	50.84 636	27.79 632	50.27 633	50.98 634

v20iiwwt	46.95 627	36.59 625	13.16 609	35.88 625	20.56 625	69.61 646	74.53 631	16.74 624	34.56 629	42.49 629	46.78 630	63.48 634	54.88 629	52.86 636	44.49 638	83.62 642	68.83 635	50.84 636	27.79 632	50.27 633	50.98 634

ITERv14	46.95 627	36.59 625	13.16 609	35.88 625	20.56 625	69.61 646	74.53 631	16.74 624	34.56 629	42.49 629	46.78 630	63.48 634	54.88 629	52.86 636	44.49 638	83.62 642	68.83 635	50.84 636	27.79 632	50.27 633	50.98 634

v134_o9	46.95 627	36.59 625	13.16 609	35.88 625	20.56 625	69.61 646	74.53 631	16.74 624	34.56 629	42.49 629	46.78 630	63.48 634	54.88 629	52.86 636	44.49 638	83.62 642	68.83 635	50.84 636	27.79 632	50.27 633	50.98 634

ITERv7	46.95 627	36.59 625	13.16 609	35.88 625	20.56 625	69.61 646	74.53 631	16.74 624	34.56 629	42.49 629	46.78 630	63.48 634	54.88 629	52.86 636	44.49 638	83.62 642	68.83 635	50.84 636	27.79 632	50.27 633	50.98 634

HaxPig	95.45 665	97.64 665	88.42 658	97.81 671	99.08 672	77.94 654	74.31 630	96.67 665	99.54 662	99.87 666	99.92 663	99.60 667	99.75 663	91.22 663	87.67 661	99.94 673	99.97 668	99.98 669	99.99 669	99.96 673	99.80 672

PML	71.00 658	88.39 663	73.68 651	82.04 659	74.55 656	83.63 655	76.92 656	72.05 658	85.95 658	89.82 662	84.57 659	90.63 662	58.80 648	91.54 665	73.58 656	95.93 671	2.38 624	86.91 664	6.48 628	84.07 665	18.14 628

MEDIAN_ROB	93.48 662	98.75 666	96.24 660	90.99 662	90.62 665	85.89 656	77.23 657	92.20 661	89.67 659	95.04 663	94.93 661	96.04 663	93.85 662	90.48 662	87.58 660	98.40 672	95.87 661	99.62 667	98.78 665	98.85 672	98.49 671

ccccc		90.96 664		100.00 673	100.00 674	87.89 657		95.50 662		96.70 664		96.32 664		99.79 668		100.00 675	100.00 673	99.83 668	99.29 666	100.00 675

xxxxx1	63.64 655	58.31 653	78.27 653	43.96 650	49.40 652	92.70 658	92.25 659	60.45 655	69.51 655	73.81 659	76.39 655	77.95 658	76.95 657	71.68 657	77.08 657	36.01 632	37.36 631	48.24 633	62.44 657	47.16 630	42.90 630

tt_ll	63.64 655	58.31 653	78.27 653	43.96 650	49.40 652	92.70 658	92.25 659	60.45 655	69.51 655	73.81 659	76.39 655	77.95 658	76.95 657	71.68 657	77.08 657	36.01 632	37.36 631	48.24 633	62.44 657	47.16 630	42.90 630

ff	63.64 655	58.31 653	78.27 653	43.96 650	49.40 652	92.70 658	92.25 659	60.45 655	69.51 655	73.81 659	76.39 655	77.95 658	76.95 657	71.68 657	77.08 657	36.01 632	37.36 631	48.24 633	62.44 657	47.16 630	42.90 630

AVERAGE_ROB	98.51 667	99.16 667	95.72 659	100.00 673	100.00 674	93.61 661	82.61 658	100.00 667	99.97 664	100.00 667	100.00 664	100.00 668	100.00 665	99.73 667	99.43 664	100.00 675	100.00 673	100.00 670	100.00 670	100.00 675	100.00 674

test_example2	97.59 666	99.97 668	99.93 663	99.80 672	99.96 673	98.80 662	99.76 662	91.09 660	100.00 667	100.00 667	100.00 664	89.37 661	86.85 660	99.31 666	96.67 662	99.97 674	99.51 667	92.94 666	97.98 664	99.99 674	99.94 673

USTest	58.12 654	43.63 650	41.85 644	60.45 653	67.22 655	98.85 663	99.88 663	90.22 659	98.00 661	67.60 655	90.12 660	66.95 655	69.04 656	61.69 656	57.27 655	4.12 620	35.22 630	16.39 630	21.99 631	39.59 627	32.41 629

DGTPSM_ROB	81.37 659	61.03 656	99.95 664	61.17 654	86.95 661	99.14 664	100.00 664	95.87 663	99.99 665	73.32 657	100.00 664	71.15 656	100.00 665	77.35 660	99.98 666	35.35 630	97.41 665	34.62 631	99.89 667	44.61 628	89.54 661

DPSMNet_ROB	81.42 660	61.07 657	99.95 664	61.38 655	87.01 662	99.15 665	100.00 664	95.87 663	99.99 665	73.35 658	100.00 664	71.18 657	100.00 665	77.40 661	99.98 666	35.68 631	97.47 666	34.71 632	99.89 667	44.74 629	89.65 662

RAFT-FEzeroshot	99.04 670	100.00 670	100.00 666	96.04 668	98.74 670	100.00 666	100.00 664	100.00 667	100.00 667	100.00 667	100.00 664	100.00 668	100.00 665	100.00 669	100.00 668	93.08 665	99.99 670	100.00 670	100.00 670	95.42 668	97.47 667

RAFT-FE	99.04 670	100.00 670	100.00 666	96.04 668	98.74 670	100.00 666	100.00 664	100.00 667	100.00 667	100.00 667	100.00 664	100.00 668	100.00 665	100.00 669	100.00 668	93.08 665	99.99 670	100.00 670	100.00 670	95.42 668	97.47 667

FlowAnything	99.09 673	100.00 670	100.00 666	95.88 664	98.58 667	100.00 666	100.00 664	100.00 667	100.00 667	100.00 667	100.00 664	100.00 668	100.00 665	100.00 669	100.00 668	93.36 670	100.00 673	100.00 670	100.00 670	96.09 671	97.87 670

Selective-RAFT-Error	99.05 672	100.00 670	100.00 666	96.31 670	98.73 669	100.00 666	100.00 664	100.00 667	100.00 667	100.00 667	100.00 664	100.00 668	100.00 665	100.00 669	100.00 668	93.08 665	100.00 673	100.00 670	100.00 670	95.40 666	97.58 669

Anonymous_1	89.55 661	74.57 660	97.70 661	74.52 657	78.35 657	100.00 666	100.00 664	98.05 666	99.77 663	96.85 665	99.38 662	97.67 665	99.78 664	91.23 664	98.87 663	81.02 635	97.18 662	59.55 661	84.83 660	74.77 662	86.89 660

tt	48.09 635	0.07 74	27.39 641	1.35 602	0.00 1	100.00 666	100.00 664	100.00 667	96.65 660	0.15 453	0.01 302	97.98 666	87.03 661	2.52 412	99.87 665	82.90 636	94.64 660	16.21 629	20.93 630	33.72 626	0.29 362

CasAABBNet	99.03 669	100.00 670	100.00 666	96.02 667	98.70 668	100.00 666	100.00 664	100.00 667	100.00 667	100.00 667	100.00 664	100.00 668	100.00 665	100.00 669	100.00 668	93.08 665	99.99 670	100.00 670	100.00 670	95.40 666	97.41 666

LSM0	98.99 668	99.97 668	100.00 666	95.58 663	98.52 666	100.00 666	100.00 664	100.00 667	100.00 667	100.00 667	100.00 664	100.00 668	100.00 665	100.00 669	100.00 668	93.32 669	99.97 668	100.00 670	100.00 670	95.80 670	96.62 665

DPSM_ROB	93.70 663	78.60 661	100.00 666	83.05 660	85.63 659	100.00 666	100.00 664	100.00 667	100.00 667	100.00 667	100.00 664	100.00 668	100.00 665	100.00 669	100.00 668	88.93 662	97.35 663	74.49 662	94.98 662	81.33 663	89.69 663

DPSM	93.70 663	78.60 661	100.00 666	83.05 660	85.63 659	100.00 666	100.00 664	100.00 667	100.00 667	100.00 667	100.00 664	100.00 668	100.00 665	100.00 669	100.00 668	88.93 662	97.35 663	74.49 662	94.98 662	81.33 663	89.69 663

GS-Stereo							0.00 1	0.55 310	1.14 556	0.02 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 264	0.57 462	0.02 554	0.91 540	0.00 1	0.00 1	0.15 485	2.09 607

Low-res two-view benchmark