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

DilatedVolume-Stereo	0.10 18	0.09 96	0.82 63	0.00 1	0.05 351	0.00 1	0.00 1	0.09 112	0.15 69	0.00 1	0.04 378	0.05 197	0.00 1	0.14 157	0.23 305	0.00 1	0.10 357	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.25 321

mms	0.19 109	0.21 209	0.67 27	0.10 400	0.34 457	0.00 1	0.00 1	0.05 63	0.17 93	0.06 335	0.00 1	0.04 170	0.02 233	0.33 228	0.01 47	0.00 1	0.09 355	0.00 1	0.00 1	0.09 363	1.70 528

rvit_0105_6	0.10 18	0.22 217	0.94 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 50	0.67 237	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 161	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 170

rvit_stereo_0083	0.03 2	0.11 128	0.34 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 47	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.03 65	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 7	0.35 285	1.07 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.14 59	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 21	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100

rvit_stereo_0075_2	0.10 18	0.11 128	1.51 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 86	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 107	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 285

rvit_stereo_ft	0.14 51	0.63 383	1.32 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 86	0.57 215	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 161	0.02 21	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.13 222

FlowAnything_test	0.02 1	0.11 128	0.20 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.04 50	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

S2M2	0.08 7	0.04 2	0.56 16	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.14 156	0.76 294	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.02 21	0.08 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.21 124	0.07 42	0.36 8	0.48 508	0.89 531	0.01 8	0.00 1	0.08 96	1.15 512	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.22 194	0.05 163	0.00 1	0.80 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100

StereoAnything_RVC	0.49 320	1.49 515	2.29 376	0.40 502	0.87 528	0.01 8	0.00 1	0.02 15	1.06 478	0.05 311	0.26 439	0.07 235	0.01 161	0.30 224	0.18 267	0.00 1	0.73 456	0.00 1	0.00 1	0.58 540	1.53 520

rvit_0105_4	0.12 39	0.31 260	1.22 118	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.06 74	0.65 231	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 161	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 156

SHD	0.76 437	1.05 474	4.19 495	0.65 530	0.21 429	0.01 8	0.01 286	1.48 397	0.83 382	1.69 528	0.00 1	0.63 430	0.09 391	2.22 343	1.51 471	0.00 1	0.21 374	0.00 1	0.07 428	0.15 437	0.11 202

LG-Stereo_L2	0.10 18	0.10 109	0.59 21	0.12 415	0.11 389	0.02 14	0.06 423	0.08 96	0.05 11	0.04 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 157	0.02 80	0.00 1	0.48 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 260

LG-Stereo_L1	0.10 18	0.10 109	0.63 25	0.11 410	0.12 394	0.02 14	0.06 423	0.08 96	0.05 11	0.06 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 152	0.02 80	0.00 1	0.52 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 260

rvit_0105_5	0.14 51	0.38 299	1.41 170	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.08 96	0.74 259	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 161	0.02 21	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.13 222

rvit_stereo_0081	0.08 7	0.16 171	0.59 21	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 1	0.72 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	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 7	0.16 171	0.59 21	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 1	0.72 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	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 32	0.49 338	0.83 65	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.02 15	0.71 250	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 161	0.02 21	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100

IGEV-Stereo+	0.16 71	0.08 80	0.84 68	0.01 298	0.12 394	0.02 14	0.00 1	0.10 120	0.15 69	0.25 444	0.03 367	0.04 170	0.00 1	0.10 143	0.36 366	0.00 1	0.54 430	0.00 1	0.11 452	0.01 70	0.40 378

whm_eth	0.11 32	0.49 338	0.83 65	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.02 15	0.71 250	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 161	0.02 21	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100

CroCo-Stereo Lap2	0.14 51	0.44 316	1.26 121	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.08 96	0.75 269	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 284	0.03 65	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.01 53

sCroCo_RVC	0.13 46	0.09 96	1.61 235	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.11 126	0.64 228	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 39	0.06 19	0.50 13	0.01 298	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.21 188	1.16 515	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.02 21	0.15 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 458	0.02 159	0.14 234

GMStereo_Zeroshot	0.10 18	0.09 96	1.06 99	0.14 426	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.05 63	0.17 93	0.00 1	0.03 367	0.19 310	0.02 233	0.01 6	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.08 156

CroCo-Stereo	0.18 94	0.32 266	0.94 80	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	1.17 355	0.76 294	0.00 1	0.01 256	0.31 351	0.03 284	0.03 65	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	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 51	0.90 453	1.71 263	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.04 50	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 233	0.02 21	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	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
water-stereo	0.14 51	0.20 201	1.43 178	0.00 1	0.00 1	0.04 28	0.00 1	0.04 50	0.09 38	0.05 311	0.02 354	0.05 197	0.05 350	0.17 178	0.07 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.48 407

RAStereo	0.10 18	0.34 281	1.29 130	0.00 1	0.00 1	0.04 28	0.00 1	0.07 86	0.12 52	0.01 133	0.01 256	0.02 79	0.01 161	0.02 21	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

anonymity	0.27 166	0.08 80	1.16 111	0.10 400	0.30 453	0.04 28	0.00 1	0.55 261	0.08 30	0.42 485	0.13 421	0.49 409	0.57 467	0.27 213	0.30 335	0.00 1	0.33 392	0.00 1	0.23 523	0.01 70	0.43 388

sAnonymous2	0.17 80	0.42 309	2.46 389	0.00 1	0.00 1	0.04 28	0.00 1	0.04 50	0.10 45	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.32 351

CroCo_RVC	0.17 80	0.42 309	2.46 389	0.00 1	0.00 1	0.04 28	0.00 1	0.04 50	0.10 45	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.32 351

SMFormer	0.52 336	0.16 171	1.37 146	0.00 1	0.00 1	0.05 33	0.00 1	1.78 438	1.11 491	0.00 1	0.27 443	0.15 280	0.00 1	3.31 402	0.65 419	0.00 1	0.82 472	0.00 1	0.10 445	0.02 159	0.66 454

tta	0.52 336	0.16 171	1.37 146	0.00 1	0.00 1	0.05 33	0.00 1	1.78 438	1.11 491	0.00 1	0.27 443	0.15 280	0.00 1	3.31 402	0.65 419	0.00 1	0.82 472	0.00 1	0.10 445	0.05 270	0.51 417

qqq1	0.52 336	0.16 171	1.37 146	0.00 1	0.00 1	0.05 33	0.00 1	1.78 438	1.11 491	0.00 1	0.27 443	0.15 280	0.00 1	3.31 402	0.66 423	0.00 1	0.82 472	0.00 1	0.09 441	0.05 270	0.51 417

fff1	0.52 336	0.16 171	1.37 146	0.00 1	0.00 1	0.05 33	0.00 1	1.78 438	1.11 491	0.00 1	0.27 443	0.15 280	0.00 1	3.31 402	0.66 423	0.00 1	0.82 472	0.00 1	0.09 441	0.05 270	0.51 417

MaDis-Stereo	0.11 32	0.41 306	1.31 132	0.00 1	0.00 1	0.05 33	0.01 286	0.08 96	0.23 132	0.01 133	0.01 256	0.04 170	0.02 233	0.03 65	0.04 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 53

S2M2_XL	0.04 3	0.05 8	0.40 10	0.00 1	0.00 1	0.06 38	0.00 1	0.10 120	0.05 11	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 21	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HART	0.44 289	0.33 272	1.50 192	0.29 480	0.86 526	0.06 38	0.00 1	0.15 160	1.16 515	0.07 347	0.01 256	0.25 331	0.01 161	0.20 188	0.25 315	0.00 1	1.42 560	0.00 1	0.00 1	0.21 483	1.93 555

HUF	0.65 414	0.53 357	2.77 417	0.68 535	1.21 553	0.06 38	0.00 1	0.86 310	0.57 215	0.38 477	0.00 1	0.50 413	0.00 1	0.67 295	0.22 299	0.00 1	2.00 568	0.00 1	0.00 1	0.14 429	2.39 564

IGEV++	0.38 238	0.31 260	1.34 136	0.69 536	0.86 526	0.06 38	0.00 1	0.08 96	0.15 69	0.14 403	0.04 378	0.02 79	0.06 365	0.54 280	0.05 163	0.00 1	1.15 547	0.00 1	0.03 408	0.11 392	1.94 556

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 32	0.18 189	0.67 27	0.00 1	0.00 1	0.06 38	0.00 1	0.11 126	0.26 143	0.74 506	0.00 1	0.03 135	0.01 161	0.03 65	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.03 82

mmm	0.47 310	0.20 201	1.18 115	0.02 323	0.79 518	0.06 38	0.00 1	1.11 348	1.16 515	0.06 335	0.30 459	0.14 273	0.03 284	0.68 296	0.67 427	0.00 1	1.12 538	0.00 1	0.22 521	0.03 215	1.63 525

plain	0.17 80	0.35 285	1.92 319	0.00 1	0.00 1	0.06 38	0.01 286	0.18 179	0.43 178	0.01 133	0.01 256	0.02 79	0.01 161	0.05 107	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 506	0.01 53

MLG-Stereo_test3	0.14 51	0.10 109	0.70 32	0.23 465	0.14 406	0.07 45	0.00 1	0.03 36	0.76 294	0.18 424	0.04 378	0.01 23	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.45 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 234

AIO_test	0.43 280	0.29 246	1.84 298	0.71 540	1.07 547	0.07 45	0.03 383	0.62 272	0.57 215	0.37 475	0.01 256	0.03 135	0.01 161	0.69 298	0.07 187	0.00 1	0.93 508	0.00 1	0.07 428	0.03 215	1.17 491

rvit_0105_3	0.17 80	0.53 357	1.67 252	0.00 1	0.00 1	0.07 45	0.00 1	0.13 150	0.84 394	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 161	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.06 132

CAS++	0.08 7	0.09 96	0.97 85	0.00 1	0.00 1	0.07 45	0.00 1	0.25 209	0.18 108	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.01 6	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 53
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GLC_STEREO	0.06 5	0.07 42	0.85 70	0.00 1	0.00 1	0.07 45	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 161	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.03 82

MIF-Stereo (partial)	0.14 51	0.28 243	1.74 270	0.00 1	0.00 1	0.08 50	0.00 1	0.23 202	0.17 93	0.00 1	0.01 256	0.02 79	0.02 233	0.04 82	0.04 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.01 53

LGtest1	0.09 16	0.10 109	0.23 2	0.00 1	0.07 366	0.09 51	0.00 1	0.12 137	0.77 317	0.07 347	0.03 367	0.01 23	0.00 1	0.08 132	0.13 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.15 247

IGEV-BASED-STEREO-	0.08 7	0.09 96	0.28 5	0.00 1	0.00 1	0.09 51	0.02 358	0.17 173	0.17 93	0.09 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.33 346	0.00 1	0.34 394	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.09 170

DAS	0.55 366	0.08 80	1.79 285	0.00 1	0.00 1	0.09 51	0.00 1	1.54 401	0.85 419	1.16 521	0.00 1	0.24 328	0.03 284	4.66 462	0.31 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.14 234

SepStereo	0.50 328	0.08 80	1.79 285	0.00 1	0.00 1	0.09 51	0.00 1	1.54 401	0.85 419	1.16 521	0.00 1	0.24 328	0.03 284	3.84 429	0.31 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.14 234

2.25w	0.18 94	0.08 80	0.92 77	0.00 1	0.00 1	0.10 55	0.00 1	0.01 1	0.09 38	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.39 253	0.18 267	0.00 1	0.93 508	0.00 1	0.26 538	0.00 1	0.59 437

4w-stereo	0.19 109	0.05 8	0.95 82	0.00 1	0.09 377	0.10 55	0.00 1	0.02 15	0.13 56	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.43 263	0.20 287	0.00 1	0.91 498	0.00 1	0.26 538	0.00 1	0.70 456

3w_stereo	0.16 71	0.07 42	1.02 97	0.00 1	0.06 360	0.10 55	0.00 1	0.01 1	0.05 11	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.32 227	0.04 145	0.00 1	0.95 518	0.00 1	0.19 501	0.00 1	0.41 379

UniTT-Stereo	0.11 32	0.20 201	1.58 225	0.00 1	0.00 1	0.10 55	0.02 358	0.07 86	0.05 11	0.00 1	0.08 404	0.02 79	0.01 161	0.03 65	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.00 1

asda	0.16 71	0.09 96	0.78 51	0.00 1	0.00 1	0.11 59	0.00 1	0.01 1	0.08 30	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.34 231	0.03 104	0.00 1	0.95 518	0.00 1	0.09 441	0.00 1	0.62 445

asd	0.14 51	0.07 42	0.85 70	0.00 1	0.00 1	0.11 59	0.00 1	0.03 36	0.05 11	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.31 226	0.01 47	0.00 1	0.76 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 404

4.5_new	0.15 60	0.06 19	0.78 51	0.00 1	0.00 1	0.11 59	0.00 1	0.02 15	0.15 69	0.02 220	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.37 241	0.03 104	0.00 1	0.94 515	0.00 1	0.01 378	0.00 1	0.42 382

4.5w-stereo	0.15 60	0.06 19	0.78 51	0.00 1	0.00 1	0.11 59	0.00 1	0.02 15	0.15 69	0.02 220	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.37 241	0.03 104	0.00 1	0.94 515	0.00 1	0.01 378	0.00 1	0.42 382

2.5w	0.17 80	0.08 80	0.92 77	0.00 1	0.00 1	0.11 59	0.00 1	0.01 1	0.15 69	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.24 201	0.03 104	0.00 1	0.99 521	0.00 1	0.24 534	0.00 1	0.62 445

2.75w_new	0.18 94	0.08 80	0.90 76	0.00 1	0.05 351	0.11 59	0.00 1	0.01 1	0.11 47	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.37 241	0.21 290	0.00 1	0.93 508	0.00 1	0.23 523	0.00 1	0.55 433

3.25w_new	0.15 60	0.07 42	0.77 45	0.00 1	0.07 366	0.11 59	0.00 1	0.02 15	0.06 23	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.22 194	0.03 104	0.00 1	0.88 487	0.00 1	0.17 489	0.00 1	0.53 423

3.25w	0.15 60	0.07 42	0.77 45	0.00 1	0.07 366	0.11 59	0.00 1	0.02 15	0.06 23	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.22 194	0.03 104	0.00 1	0.88 487	0.00 1	0.17 489	0.00 1	0.53 423

3.5w_stereo	0.08 7	0.07 42	0.44 12	0.00 1	0.00 1	0.11 59	0.00 1	0.02 15	0.08 30	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.18 183	0.03 104	0.00 1	0.53 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 268

2w_stereo	0.10 18	0.06 19	0.56 16	0.00 1	0.00 1	0.11 59	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.15 164	0.03 104	0.00 1	0.64 440	0.00 1	0.08 433	0.00 1	0.22 293

monsterstereo	0.15 60	0.11 128	0.39 9	0.00 1	0.00 1	0.11 59	0.00 1	0.01 1	0.05 11	0.03 269	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.37 241	0.28 329	0.00 1	1.05 526	0.00 1	0.31 552	0.00 1	0.18 268

FACV-RUCA	0.14 51	0.09 96	0.77 45	0.03 339	0.10 385	0.11 59	0.01 286	0.07 86	0.85 419	0.03 269	0.04 378	0.04 170	0.13 409	0.04 82	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.06 536	0.00 1	0.20 476	0.15 247

11t1	0.39 248	0.17 185	1.36 141	0.00 1	0.47 476	0.11 59	0.00 1	0.59 265	1.12 496	0.05 311	0.29 457	0.03 135	0.00 1	0.26 209	0.66 423	0.00 1	1.05 526	0.00 1	0.14 468	0.03 215	1.45 513

knoymous	0.10 18	0.06 19	1.25 120	0.00 1	0.00 1	0.11 59	0.00 1	0.27 217	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.23 325	0.00 1	0.04 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 82

4.25_new	0.17 80	0.07 42	0.77 45	0.00 1	0.00 1	0.12 73	0.00 1	0.03 36	0.04 3	0.09 372	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.39 253	0.18 267	0.00 1	0.93 508	0.00 1	0.19 501	0.00 1	0.50 413

4.5w_new	0.17 80	0.07 42	0.77 45	0.00 1	0.00 1	0.12 73	0.00 1	0.03 36	0.04 3	0.09 372	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.39 253	0.18 267	0.00 1	0.93 508	0.00 1	0.19 501	0.00 1	0.50 413

4.25w-stereo	0.17 80	0.07 42	0.78 51	0.00 1	0.00 1	0.12 73	0.00 1	0.03 36	0.04 3	0.09 372	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.39 253	0.18 267	0.00 1	0.93 508	0.00 1	0.19 501	0.00 1	0.50 413

3.75w	0.11 32	0.05 8	0.57 19	0.00 1	0.00 1	0.12 73	0.00 1	0.06 74	0.05 11	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.14 157	0.04 145	0.00 1	0.88 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 268

x	0.42 268	0.26 235	1.38 152	0.00 1	0.44 470	0.12 73	0.00 1	0.90 314	1.14 505	0.07 347	0.30 459	0.03 135	0.00 1	0.26 209	0.72 433	0.00 1	1.06 530	0.00 1	0.17 489	0.03 215	1.49 515

RAFT	0.32 196	0.87 441	1.48 186	0.29 480	0.41 468	0.12 73	0.07 430	0.12 137	0.51 192	0.00 1	0.01 256	0.47 397	0.04 316	0.04 82	0.02 80	0.00 1	0.70 449	0.00 1	0.01 378	0.42 531	0.75 458

Syn2CoEx	0.71 425	1.32 503	4.61 503	0.00 1	0.00 1	0.12 73	0.01 286	1.08 344	0.84 394	0.04 293	0.00 1	0.49 409	0.21 430	4.92 467	0.04 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 429	0.32 351

qwe	0.15 60	0.07 42	0.88 74	0.00 1	0.01 263	0.13 80	0.00 1	0.02 15	0.06 23	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.35 233	0.03 104	0.00 1	0.89 491	0.00 1	0.16 485	0.00 1	0.46 397

CASS	0.10 18	0.08 80	1.10 106	0.00 1	0.00 1	0.13 80	0.01 286	0.15 160	0.18 108	0.21 429	0.00 1	0.02 79	0.02 233	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.03 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.49 320	0.28 243	1.37 146	0.00 1	0.49 481	0.14 82	0.00 1	1.23 363	1.14 505	0.07 347	0.31 465	0.01 23	0.00 1	1.38 330	0.69 429	0.00 1	1.06 530	0.00 1	0.19 501	0.03 215	1.44 509

AIO_rvc	0.50 328	0.57 368	1.92 319	0.73 541	1.08 548	0.15 83	0.03 383	0.25 209	1.13 498	0.37 475	0.02 354	0.02 79	0.03 284	0.65 293	0.09 205	0.01 484	1.06 530	0.00 1	0.02 395	0.10 385	1.77 538

1w_stereo	0.08 7	0.05 8	0.27 4	0.00 1	0.00 1	0.16 84	0.00 1	0.01 1	0.13 56	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.16 168	0.02 80	0.00 1	0.52 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 293

rvit_105_1	0.19 109	0.57 368	1.79 285	0.00 1	0.00 1	0.16 84	0.00 1	0.21 188	0.84 394	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 161	0.04 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.04 100

test_sample1	0.44 289	0.16 171	1.07 100	0.00 1	0.09 377	0.16 84	0.00 1	1.22 359	0.76 294	0.05 311	0.24 436	0.15 280	0.00 1	2.28 345	0.59 413	0.00 1	0.84 481	0.00 1	0.08 433	0.02 159	1.19 492

LoS_RVC	0.08 7	0.06 19	1.05 98	0.00 1	0.01 263	0.16 84	0.00 1	0.17 173	0.09 38	0.00 1	0.00 1	0.04 170	0.01 161	0.05 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

MFMNet_re	0.38 238	1.27 496	3.38 460	0.65 530	0.00 1	0.17 88	0.02 358	0.07 86	1.02 469	0.03 269	0.03 367	0.12 266	0.00 1	0.27 213	0.37 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 471	0.11 202

IGEV	0.10 18	0.06 19	0.33 6	0.00 1	0.00 1	0.18 89	0.00 1	0.02 15	0.14 59	0.06 335	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.14 157	0.21 290	0.00 1	0.53 426	0.00 1	0.19 501	0.00 1	0.14 234

coex-ft	8.51 564	3.17 565	75.56 576	0.00 1	0.00 1	0.18 89	0.25 482	0.14 156	19.76 566	39.57 574	4.11 530	4.60 538	9.69 561	4.10 438	7.91 542	0.02 506	0.07 349	0.00 1	0.02 395	0.13 410	0.91 473

psmorigin	0.81 451	0.57 368	7.49 537	0.00 1	0.00 1	0.18 89	0.00 1	0.12 137	0.20 122	0.65 501	0.00 1	2.69 530	0.27 442	2.98 382	0.79 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.18 268

MoCha-V2	0.41 260	0.37 294	1.31 132	0.55 514	1.05 545	0.20 92	0.00 1	0.13 150	0.21 126	0.11 391	0.00 1	0.17 298	0.00 1	0.49 276	0.27 326	0.00 1	1.44 562	0.00 1	0.20 512	0.04 254	1.58 522

CES	0.10 18	0.08 80	0.73 37	0.00 1	0.00 1	0.20 92	0.01 286	0.08 96	0.75 269	0.01 133	0.00 1	0.08 243	0.03 284	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

SCV	0.42 268	0.32 266	1.46 183	0.37 495	0.87 528	0.21 94	0.02 358	0.51 255	0.55 201	0.30 455	0.00 1	0.00 1	0.01 161	0.57 282	0.03 104	0.00 1	0.80 467	0.00 1	0.14 468	0.18 462	2.00 557

GIP-stereo	0.26 160	0.24 228	1.01 96	0.28 478	0.56 493	0.21 94	0.00 1	0.03 36	0.38 167	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.01 161	0.27 213	0.29 330	0.00 1	0.30 390	0.00 1	0.00 1	0.04 254	1.51 517

test_sample7	0.52 336	0.12 140	1.34 136	0.02 323	0.00 1	0.21 94	0.00 1	2.79 508	1.10 487	0.05 311	0.28 452	0.31 351	0.00 1	1.55 333	0.33 346	0.00 1	0.91 498	0.00 1	0.00 1	0.01 70	1.37 502

PWC_ROB	0.84 453	1.08 480	5.06 516	0.00 1	0.00 1	0.21 94	0.00 1	2.71 504	0.82 373	0.00 1	0.20 430	0.29 345	0.03 284	3.58 417	2.10 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 527	0.26 330

depthmonostereo	0.15 60	0.26 235	1.67 252	0.01 298	0.00 1	0.22 98	0.00 1	0.13 150	0.11 47	0.01 133	0.01 256	0.03 135	0.02 233	0.15 164	0.09 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.20 285

LG-G_1	0.17 80	0.10 109	0.67 27	0.20 456	0.12 394	0.22 98	0.00 1	0.02 15	0.75 269	0.16 412	0.03 367	0.03 135	0.00 1	0.17 178	0.05 163	0.00 1	0.43 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 374

LG-G	0.17 80	0.10 109	0.67 27	0.20 456	0.12 394	0.22 98	0.00 1	0.02 15	0.75 269	0.16 412	0.03 367	0.03 135	0.00 1	0.17 178	0.05 163	0.00 1	0.43 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 374

castereo	0.09 16	0.17 185	0.42 11	0.00 1	0.05 351	0.22 98	0.02 358	0.18 179	0.17 93	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.10 396	0.02 21	0.02 80	0.00 1	0.11 360	0.00 1	0.19 501	0.01 70	0.16 254

MonSter	0.20 118	0.07 42	0.83 65	0.00 1	0.00 1	0.22 98	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.08 360	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.46 270	0.24 310	0.00 1	0.90 493	0.00 1	0.32 553	0.00 1	0.80 462

Wz-Net-MNSev	0.63 403	1.38 508	4.48 501	0.00 1	0.00 1	0.22 98	0.01 286	1.31 375	1.13 498	0.01 133	0.05 385	0.14 273	0.16 418	3.05 386	0.40 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.23 304

RTSC	0.99 467	1.38 508	4.55 502	0.22 464	0.19 418	0.23 104	0.01 286	1.46 393	0.84 394	0.31 461	0.35 474	0.58 424	0.04 316	2.47 357	5.88 530	0.00 1	0.53 426	0.00 1	0.14 468	0.35 521	0.29 339

SGD-Stereo	0.05 4	0.07 42	0.25 3	0.00 1	0.00 1	0.24 105	0.00 1	0.03 36	0.34 161	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

HITNet	0.31 193	0.97 461	2.32 379	0.00 1	0.00 1	0.24 105	0.01 286	1.38 387	0.37 166	0.00 1	0.00 1	0.14 273	0.02 233	0.05 107	0.19 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.41 379
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
fffft	0.12 39	0.25 230	0.74 39	0.00 1	0.00 1	0.25 107	0.00 1	0.03 36	0.32 157	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.02 21	0.25 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 437	0.31 348
1: 1. 1
ours_stereo	0.11 32	0.23 220	0.70 32	0.07 385	0.25 445	0.25 107	0.00 1	0.04 50	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.15 164	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.31 348

DDVS	0.33 201	0.14 157	0.96 83	0.03 339	0.13 400	0.25 107	0.23 479	0.22 193	0.18 108	0.00 1	0.00 1	0.48 401	0.05 350	3.55 414	0.16 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.15 247

fffy	0.18 94	0.26 235	0.87 73	0.18 444	0.37 461	0.26 110	0.00 1	0.06 74	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.02 21	0.02 80	0.00 1	0.15 367	0.00 1	0.00 1	0.10 385	1.16 490

dual_stereo	0.34 205	0.04 2	0.56 16	0.23 465	0.97 537	0.26 110	0.00 1	0.11 126	1.15 512	0.08 360	0.04 378	0.02 79	0.01 161	0.23 199	0.16 257	0.00 1	1.18 550	0.00 1	0.05 417	0.00 1	1.77 538

AdaStereo	0.25 156	0.09 96	1.34 136	0.00 1	0.00 1	0.26 110	0.00 1	1.95 461	0.75 269	0.00 1	0.00 1	0.30 348	0.01 161	0.14 157	0.13 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.05 120
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	0.28 169	0.11 128	1.31 132	0.64 528	0.60 504	0.27 113	0.00 1	0.05 63	0.56 206	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 284	0.25 202	0.25 315	0.00 1	0.79 463	0.00 1	0.07 428	0.06 297	0.62 445

TestStereo	0.35 212	0.54 363	1.74 270	0.00 1	0.00 1	0.27 113	0.00 1	0.06 74	0.05 11	0.01 133	0.00 1	0.03 135	0.01 161	4.17 441	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.19 109	0.10 109	1.46 183	0.00 1	0.00 1	0.28 115	0.00 1	0.04 50	0.51 192	0.04 293	0.00 1	0.01 23	0.02 233	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.68 445	0.00 1	0.14 468	0.01 70	0.51 417

monsters	0.17 80	0.10 109	0.78 51	0.00 1	0.06 360	0.28 115	0.00 1	0.02 15	0.05 11	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.35 233	0.27 326	0.00 1	0.92 501	0.00 1	0.28 547	0.00 1	0.24 314

Occ-G	0.37 229	0.20 201	1.68 255	0.39 500	0.51 486	0.28 115	0.00 1	0.24 208	0.74 259	0.17 422	0.01 256	0.01 23	0.03 284	0.27 213	0.59 413	0.00 1	0.64 440	0.00 1	0.07 428	0.15 437	1.40 506

fast-acv-ft	0.34 205	0.71 401	4.20 496	0.06 378	0.01 263	0.28 115	0.17 463	0.11 126	0.34 161	0.00 1	0.00 1	0.08 243	0.09 391	0.13 152	0.27 326	0.01 484	0.00 1	0.03 520	0.01 378	0.27 500	0.04 100

anonymousa	0.44 289	0.23 220	2.16 355	0.67 534	1.21 553	0.28 115	0.00 1	0.02 15	0.18 108	0.01 133	0.30 459	0.58 424	0.02 233	0.26 209	0.38 377	0.00 1	1.12 538	0.00 1	0.54 561	0.03 215	0.78 461

MM-Stereo_test1	0.32 196	0.23 220	1.53 206	0.13 422	0.17 413	0.29 120	0.02 358	0.13 150	0.44 180	0.05 311	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.45 268	0.22 299	0.00 1	0.98 520	0.00 1	0.00 1	0.26 497	1.51 517

MIM_Stereo	0.29 174	0.65 385	1.73 268	0.00 1	1.03 544	0.30 121	0.00 1	0.16 169	0.18 108	0.12 398	0.00 1	0.05 197	0.01 161	0.12 150	0.01 47	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.13 410	1.24 495

Wz-Net-SNSev	1.00 470	1.84 529	7.92 539	0.00 1	0.00 1	0.30 121	0.00 1	1.27 369	0.85 419	0.01 133	0.01 256	0.40 385	0.10 396	5.27 478	1.29 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 486	0.45 396

BEATNet_4x	0.39 248	1.05 474	2.97 429	0.00 1	0.00 1	0.30 121	0.01 286	1.22 359	0.46 184	0.00 1	0.00 1	0.31 351	0.03 284	0.37 241	0.64 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.42 382

LG-Stereo	0.13 46	0.19 193	0.66 26	0.00 1	0.18 415	0.31 124	0.00 1	0.09 112	0.15 69	0.04 293	0.01 256	0.32 356	0.04 316	0.05 107	0.10 210	0.00 1	0.07 349	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.26 330

CoDeX	0.39 248	0.31 260	1.50 192	0.00 1	0.01 263	0.31 124	0.00 1	1.81 446	0.76 294	0.00 1	0.00 1	0.25 331	0.06 365	2.77 373	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.04 100

iRaft-Stereo_5w	0.60 392	0.85 437	1.83 295	0.01 298	0.59 500	0.31 124	0.00 1	0.72 290	0.79 347	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.01 161	6.12 518	0.03 104	0.00 1	0.12 361	0.00 1	0.00 1	0.24 492	0.26 330

PASM	0.66 415	0.70 400	4.95 515	0.02 323	0.00 1	0.31 124	0.04 405	0.60 268	0.35 164	0.19 428	0.01 256	0.46 396	0.04 316	5.16 472	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 410	0.15 247

z-ln-s-r	0.92 460	1.04 472	4.07 491	0.00 1	0.00 1	0.32 128	0.01 286	2.23 476	0.97 463	0.00 1	0.00 1	0.16 289	0.00 1	4.86 466	4.48 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 392	0.16 254

111111	0.18 94	0.05 8	0.57 19	0.05 359	0.20 424	0.32 128	0.00 1	0.08 96	0.14 59	0.10 381	0.02 354	0.01 23	0.04 316	0.17 178	0.02 80	0.00 1	0.72 452	0.00 1	0.00 1	0.08 337	1.02 482

AIO-Stereo	0.29 174	0.19 193	0.68 31	0.51 511	0.69 510	0.32 128	0.00 1	0.11 126	0.50 191	0.05 311	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.11 148	0.34 351	0.00 1	0.76 461	0.00 1	0.23 523	0.07 317	1.25 497

RSM++	0.22 130	0.16 171	0.76 40	0.58 520	0.44 470	0.32 128	0.00 1	0.09 112	1.08 484	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 124	0.00 1	0.00 1	0.02 314	0.00 1	0.16 485	0.13 410	0.62 445

RSM	0.22 130	0.14 157	0.72 36	0.54 512	0.47 476	0.32 128	0.00 1	0.17 173	1.04 477	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 357	0.00 1	0.15 475	0.09 363	0.54 428

GCST	0.46 306	0.99 466	2.56 403	0.00 1	0.82 521	0.32 128	0.03 383	0.23 202	0.08 30	0.05 311	0.41 478	0.14 273	0.04 316	3.09 391	0.30 335	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.11 392	0.10 187

IGEVStereo-DCA	0.47 310	0.71 401	1.28 125	0.16 434	0.15 407	0.32 128	0.00 1	0.12 137	0.56 206	0.24 441	0.01 256	0.05 197	0.07 381	1.19 319	2.07 483	0.00 1	0.47 411	0.00 1	0.10 445	0.15 437	1.75 533

rrr	0.72 428	0.71 401	4.76 508	0.16 434	0.15 407	0.32 128	0.04 405	1.80 445	0.61 223	0.24 441	0.01 256	0.05 197	0.07 381	1.19 319	2.07 483	0.00 1	0.47 411	0.00 1	0.18 496	0.15 437	1.48 514

DLNR_Zeroshot_test	21.33 573	48.16 575	86.21 580	96.01 589	87.63 586	0.32 128	0.00 1	18.10 573	0.52 194	0.04 293	0.01 256	0.00 1	0.00 1	0.78 302	0.07 187	16.15 574	0.90 493	0.00 1	0.21 517	70.18 582	1.39 503

CBFPSM	0.42 268	0.89 448	2.62 409	0.00 1	0.00 1	0.32 128	0.00 1	0.37 237	0.82 373	0.01 133	0.01 256	1.65 512	1.00 495	0.27 213	0.34 351	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.10 187

edge stereo	0.62 400	0.30 253	3.04 431	0.01 298	0.03 327	0.32 128	0.03 383	1.28 370	0.69 244	0.21 429	0.32 472	1.29 494	0.19 425	4.12 439	0.40 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 392	0.14 234

FAT-Stereo	0.55 366	0.18 189	2.58 407	0.00 1	0.00 1	0.33 139	0.08 439	2.26 478	0.84 394	0.06 335	0.88 503	0.60 427	0.51 465	2.43 354	0.08 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.16 254

DISCO	0.35 212	0.31 260	1.99 335	0.16 434	0.16 412	0.33 139	0.00 1	0.15 160	0.30 154	0.00 1	0.01 256	1.49 508	0.00 1	1.21 323	0.63 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.12 214

MM-Stereo_test3	0.26 160	0.43 312	1.36 141	0.08 390	0.02 307	0.34 141	0.03 383	0.14 156	0.94 456	0.04 293	0.00 1	0.05 197	0.03 284	0.20 188	0.17 260	0.00 1	0.79 463	0.00 1	0.00 1	0.28 506	0.25 321

999	0.10 18	0.29 246	0.76 40	0.00 1	0.00 1	0.34 141	0.00 1	0.02 15	0.12 52	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 161	0.02 21	0.15 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 392	0.07 138

test_xeample3	0.77 441	0.71 401	4.91 514	0.18 444	0.22 432	0.34 141	0.05 417	1.81 446	0.61 223	0.23 437	0.03 367	0.06 222	0.05 350	1.26 324	2.12 487	0.00 1	0.69 446	0.00 1	0.23 523	0.15 437	1.78 540

HI	0.15 60	0.48 333	1.79 285	0.00 1	0.00 1	0.35 144	0.00 1	0.09 112	0.07 28	0.00 1	0.01 256	0.03 135	0.01 161	0.06 115	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.07 138

CoSv	0.15 60	0.48 333	1.79 285	0.00 1	0.00 1	0.35 144	0.00 1	0.09 112	0.07 28	0.00 1	0.01 256	0.03 135	0.01 161	0.06 115	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.07 138

test_sample2	0.44 289	0.15 165	1.11 107	0.00 1	0.00 1	0.35 144	0.00 1	1.38 387	0.90 448	0.01 133	0.22 433	0.02 79	0.00 1	2.30 346	0.56 411	0.00 1	0.83 477	0.00 1	0.08 433	0.01 70	0.84 467

RALAANet	0.22 130	0.93 458	1.77 278	0.00 1	0.00 1	0.35 144	0.01 286	0.45 247	0.06 23	0.01 133	0.00 1	0.05 197	0.09 391	0.07 124	0.22 299	0.00 1	0.24 378	0.00 1	0.04 413	0.14 429	0.01 53

SFCPSM	0.24 145	0.11 128	1.53 206	0.00 1	0.05 351	0.35 144	0.01 286	1.54 401	0.77 317	0.01 133	0.00 1	0.12 266	0.02 233	0.06 115	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 395	0.03 215	0.06 132

pmcnn	2.36 529	0.83 431	6.15 531	0.33 489	0.84 524	0.35 144	0.27 492	2.18 472	1.42 530	0.48 490	7.35 541	14.60 563	0.75 482	5.45 481	5.37 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.63 451

castereo++	0.17 80	0.37 294	0.59 21	0.03 339	0.00 1	0.36 150	0.00 1	0.21 188	1.16 515	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 195	0.00 1	0.19 371	0.00 1	0.21 517	0.03 215	0.20 285

WCG-NET（raft）	0.19 109	0.53 357	0.84 68	0.00 1	0.05 351	0.36 150	0.01 286	0.08 96	0.09 38	0.06 335	0.01 256	0.05 197	0.03 284	0.08 132	0.06 181	0.00 1	1.24 555	0.00 1	0.00 1	0.13 410	0.18 268

SQANet	0.58 383	1.73 524	3.08 436	0.05 359	0.48 479	0.36 150	0.03 383	0.52 257	0.74 259	0.04 293	0.23 434	0.50 413	0.06 365	2.37 349	0.97 445	0.02 506	0.03 322	0.01 496	0.00 1	0.21 483	0.11 202

RALCasStereoNet	0.47 310	0.74 412	1.56 217	0.21 461	0.97 537	0.36 150	0.03 383	0.20 185	0.77 317	0.10 381	0.07 400	0.05 197	0.08 387	0.35 233	0.38 377	0.00 1	1.68 566	0.00 1	0.00 1	0.10 385	1.83 546

w-ln-seven-2	1.01 472	1.32 503	7.65 538	0.00 1	0.00 1	0.37 154	0.00 1	1.22 359	0.90 448	0.00 1	0.00 1	0.28 342	0.05 350	4.77 463	3.13 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.35 366

SCV_C0	0.45 297	0.35 285	1.61 235	0.62 524	0.74 513	0.38 155	0.00 1	0.41 245	0.58 221	0.30 455	0.05 385	0.06 222	0.04 316	0.48 274	0.26 322	0.00 1	0.94 515	0.00 1	0.15 475	0.09 363	1.83 546

WCG-NET	0.19 109	0.35 285	0.81 59	0.00 1	0.00 1	0.40 156	0.03 383	0.09 112	0.75 269	0.05 311	0.09 408	0.01 23	0.04 316	0.08 132	0.03 104	0.00 1	0.90 493	0.00 1	0.00 1	0.12 404	0.13 222

aanetorigin	0.91 459	0.59 373	3.76 481	0.11 410	0.12 394	0.40 156	0.90 541	0.15 160	0.23 132	3.44 543	1.19 513	0.35 366	1.96 521	2.81 375	1.30 462	0.02 506	0.00 1	0.02 510	0.05 417	0.28 506	0.47 404

EDNetEfficientorigin	6.27 558	0.89 448	98.14 585	0.02 323	0.04 341	0.40 156	0.02 358	0.35 233	2.94 542	6.98 556	3.06 525	1.29 494	1.87 517	4.32 450	4.60 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.35 366

SPS-STEREO	1.19 485	1.27 496	3.45 464	0.00 1	0.01 263	0.40 156	0.16 462	0.71 288	1.03 470	2.41 539	0.77 499	2.13 521	0.44 457	5.68 493	4.06 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	1.24 495
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DEFOM-Stereo	0.07 6	0.19 193	0.51 14	0.00 1	0.00 1	0.41 160	0.00 1	0.10 120	0.05 11	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 161	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.02 72

SMoEStereo_RVC	0.12 39	0.36 290	0.71 34	0.00 1	0.00 1	0.41 160	0.00 1	0.03 36	0.14 59	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 161	0.02 21	0.23 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.29 339

cross-raft	0.21 124	0.09 96	1.42 174	0.48 508	0.50 483	0.41 160	0.07 430	0.50 253	0.03 1	0.02 220	0.00 1	0.38 381	0.00 1	0.08 132	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 452	0.01 70	0.09 170

GwcNet	0.64 410	0.99 466	5.43 522	0.00 1	0.00 1	0.41 160	0.10 448	0.50 253	0.97 463	0.05 311	0.00 1	0.63 430	0.05 350	2.87 379	0.55 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 471	0.13 222

FADNet-RVC-Resample	0.62 400	1.24 493	4.23 497	0.03 339	0.04 341	0.41 160	0.09 444	1.32 377	0.52 194	0.01 133	0.03 367	0.44 393	0.05 350	3.11 392	0.21 290	0.07 521	0.12 361	0.05 533	0.02 395	0.11 392	0.35 366

AF-Net	0.60 392	0.87 441	3.34 454	0.00 1	0.00 1	0.41 160	0.01 286	1.52 400	0.64 228	0.17 422	0.05 385	1.28 493	0.46 459	2.51 358	0.52 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 404	0.10 187

4D-IteraStereo	0.34 205	0.84 433	2.31 378	0.00 1	0.00 1	0.42 166	0.04 405	0.10 120	0.09 38	0.02 220	0.01 256	0.00 1	0.01 161	0.36 237	0.49 401	0.00 1	0.36 398	0.00 1	0.00 1	0.07 317	1.72 529

acv_ft	0.30 185	0.44 316	1.83 295	0.00 1	0.00 1	0.42 166	0.01 286	0.69 281	0.83 382	0.23 437	0.01 256	0.70 446	0.12 405	0.08 132	0.18 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 500	0.17 260

XQC	0.94 461	1.30 502	4.44 500	0.65 530	0.07 366	0.42 166	0.01 286	2.88 515	0.85 419	0.28 450	0.01 256	0.67 440	0.21 430	3.24 399	3.25 504	0.00 1	0.24 378	0.00 1	0.04 413	0.20 476	0.11 202

MGS-Stereo	0.13 46	0.17 185	1.07 100	0.00 1	0.00 1	0.43 169	0.00 1	0.28 218	0.15 69	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 161	0.06 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 526	0.00 1

RAFT-Test	0.37 229	0.11 128	1.68 255	0.57 519	0.93 534	0.43 169	0.10 448	1.03 333	0.49 189	0.16 412	0.00 1	0.87 462	0.00 1	0.27 213	0.12 224	0.00 1	0.33 392	0.00 1	0.24 534	0.01 70	0.05 120

Gwc-CoAtRS	0.15 60	0.09 96	1.42 174	0.00 1	0.11 389	0.43 169	0.00 1	0.32 227	0.08 30	0.02 220	0.00 1	0.18 302	0.00 1	0.05 107	0.06 181	0.00 1	0.06 346	0.00 1	0.18 496	0.01 70	0.08 156

DispFullNet	1.25 487	0.95 460	3.73 479	1.00 550	0.79 518	0.43 169	0.01 286	1.70 421	0.82 373	2.55 540	0.63 494	1.08 477	8.75 559	0.84 308	1.36 468	0.00 1	0.02 314	0.00 1	0.00 1	0.24 492	0.19 282

test-3	0.30 185	0.10 109	1.49 189	0.20 456	0.38 464	0.44 173	0.01 286	1.59 410	0.08 30	0.04 293	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.08 132	0.24 310	0.00 1	0.47 411	0.00 1	0.20 512	0.13 410	0.43 388

test_1	0.30 185	0.10 109	1.50 192	0.21 461	0.38 464	0.44 173	0.01 286	1.58 409	0.08 30	0.04 293	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.07 124	0.24 310	0.00 1	0.47 411	0.00 1	0.20 512	0.13 410	0.43 388

ac_64	0.48 315	0.32 266	2.27 372	0.04 353	0.01 263	0.44 173	0.02 358	0.36 235	0.83 382	0.15 409	0.01 256	0.88 464	0.04 316	3.90 433	0.21 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.06 132

Wz-Net-TNSev	1.74 515	3.45 567	13.44 558	0.00 1	0.00 1	0.45 176	0.14 459	2.57 494	0.84 394	0.09 372	0.01 256	1.33 497	0.18 423	6.16 519	5.38 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.26 497	0.41 379

DLCB_ROB	0.36 222	0.46 325	1.27 123	0.00 1	0.00 1	0.45 176	0.00 1	0.66 276	0.81 366	0.03 269	0.04 378	0.66 439	0.04 316	2.35 348	0.37 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.10 187

MLG-Stereo	0.16 71	0.09 96	0.77 45	0.00 1	0.18 415	0.46 178	0.00 1	0.02 15	0.79 347	0.11 391	0.03 367	0.02 79	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.66 443	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.13 222

PSMNet-RUCA	0.19 109	0.54 363	1.55 212	0.00 1	0.01 263	0.47 179	0.01 286	0.30 221	0.69 244	0.04 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.05 120

StereoVision	0.24 145	0.59 373	1.92 319	0.00 1	0.00 1	0.47 179	0.01 286	0.22 193	0.84 394	0.00 1	0.30 459	0.15 280	0.02 233	0.09 139	0.04 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.01 53

FADNet-RVC	0.63 403	1.29 500	3.79 482	0.01 298	0.00 1	0.47 179	0.00 1	1.51 399	0.23 132	0.00 1	0.01 256	0.12 266	0.06 365	4.05 436	0.36 366	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.42 531	0.17 260

xyz-stereo-finetune2	0.16 71	0.48 333	0.88 74	0.00 1	0.00 1	0.48 182	0.00 1	0.03 36	0.78 332	0.02 220	0.01 256	0.05 197	0.08 387	0.02 21	0.34 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 53

test_sample5	0.55 366	0.16 171	1.91 314	0.00 1	0.00 1	0.48 182	0.00 1	2.61 496	1.03 470	0.00 1	0.09 408	0.04 170	0.00 1	3.07 389	0.35 358	0.00 1	0.74 459	0.00 1	0.06 422	0.01 70	0.54 428

test_sample4	0.53 351	0.16 171	1.92 319	0.00 1	0.00 1	0.48 182	0.00 1	2.55 491	0.96 461	0.00 1	0.00 1	0.05 197	0.00 1	2.79 374	0.31 340	0.00 1	0.73 456	0.00 1	0.06 422	0.01 70	0.53 423

DualNet	0.55 366	0.16 171	1.91 314	0.00 1	0.00 1	0.48 182	0.00 1	2.61 496	1.03 470	0.00 1	0.07 400	0.04 170	0.00 1	3.07 389	0.35 358	0.00 1	0.74 459	0.00 1	0.06 422	0.01 70	0.54 428

MLCV	0.35 212	0.84 433	1.96 331	0.00 1	0.00 1	0.48 182	0.00 1	0.81 306	0.29 153	0.10 381	0.00 1	0.28 342	0.03 284	1.32 328	0.80 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.09 170

test_sample3	0.52 336	0.15 165	1.92 319	0.00 1	0.00 1	0.49 187	0.00 1	2.35 481	0.95 457	0.01 133	0.01 256	0.04 170	0.00 1	2.76 372	0.34 351	0.00 1	0.72 452	0.00 1	0.06 422	0.01 70	0.52 421

RAFT_CTSACE	0.25 156	0.71 401	2.06 346	0.00 1	0.01 263	0.49 187	0.00 1	0.37 237	0.18 108	0.01 133	0.00 1	0.34 360	0.00 1	0.25 202	0.07 187	0.00 1	0.20 373	0.00 1	0.00 1	0.25 496	0.11 202

ISRNet	0.21 124	0.23 220	1.91 314	0.00 1	0.00 1	0.50 189	0.00 1	0.59 265	0.83 382	0.00 1	0.00 1	0.05 197	0.00 1	0.07 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.10 187

UPFNet	0.23 141	0.24 228	1.56 217	0.00 1	0.00 1	0.50 189	0.00 1	1.28 370	0.68 239	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.01 161	0.13 152	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.03 82

DANet	0.67 418	0.21 209	2.33 380	0.25 469	0.06 360	0.50 189	0.11 455	1.62 413	0.74 259	0.22 433	0.06 397	1.07 476	0.02 233	4.45 453	1.22 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.53 423
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	0.57 380	0.16 171	1.84 298	0.00 1	0.00 1	0.51 192	0.00 1	2.86 513	1.03 470	0.00 1	0.07 400	0.10 258	0.00 1	3.13 393	0.39 381	0.00 1	0.71 450	0.00 1	0.05 417	0.01 70	0.53 423

gwcnet-sp	0.35 212	0.37 294	3.29 447	0.00 1	0.00 1	0.51 192	0.03 383	0.74 294	0.76 294	0.01 133	0.01 256	0.09 251	0.04 316	0.88 310	0.13 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.04 100

scenet	0.35 212	0.37 294	3.29 447	0.00 1	0.00 1	0.51 192	0.03 383	0.74 294	0.76 294	0.01 133	0.01 256	0.09 251	0.04 316	0.88 310	0.13 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.04 100

ssnet	0.35 212	0.37 294	3.29 447	0.00 1	0.00 1	0.51 192	0.03 383	0.74 294	0.76 294	0.01 133	0.01 256	0.09 251	0.04 316	0.88 310	0.13 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.04 100

Wz-Net-LNSev	0.46 306	1.11 483	5.46 523	0.00 1	0.00 1	0.51 192	0.00 1	0.41 245	0.91 450	0.00 1	0.01 256	0.23 325	0.03 284	0.12 150	0.25 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.15 247

StereoDRNet	0.50 328	0.89 448	2.96 428	0.02 323	0.06 360	0.51 192	0.00 1	0.45 247	0.84 394	0.00 1	0.00 1	0.33 357	0.02 233	2.82 376	0.69 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.28 337

iRaftStereo_RVC	0.24 145	0.45 322	0.99 90	0.00 1	0.00 1	0.52 198	0.00 1	0.08 96	0.15 69	0.01 133	0.01 256	0.16 289	0.03 284	0.04 82	0.02 80	0.00 1	1.06 530	0.00 1	0.00 1	0.29 514	1.01 481

CSP-Net	0.42 268	0.25 230	1.07 100	0.00 1	0.00 1	0.53 199	0.00 1	0.78 301	0.27 147	0.01 133	0.00 1	0.16 289	0.02 233	5.19 474	0.08 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.02 72

rafts_anoy	0.37 229	0.77 422	1.68 255	0.43 504	0.99 539	0.53 199	0.04 405	0.16 169	0.14 59	0.08 360	0.01 256	0.06 222	0.06 365	0.58 286	0.21 290	0.00 1	1.44 562	0.00 1	0.01 378	0.05 270	0.14 234

MM-Stereo_test2	0.32 196	0.13 148	1.68 255	0.18 444	0.00 1	0.54 201	0.00 1	0.13 150	0.20 122	0.18 424	0.00 1	0.03 135	0.03 284	0.14 157	0.18 267	0.00 1	0.86 485	0.00 1	0.01 378	0.22 486	1.90 554

Pointernet	0.16 71	0.06 19	0.99 90	0.00 1	0.36 460	0.54 201	0.00 1	0.03 36	0.76 294	0.00 1	0.00 1	0.05 197	0.02 233	0.04 82	0.01 47	0.00 1	0.14 365	0.00 1	0.01 378	0.01 70	0.20 285

LL-Strereo2	0.34 205	0.87 441	1.70 261	0.64 528	0.84 524	0.54 201	0.04 405	0.15 160	0.18 108	0.02 220	0.00 1	0.03 135	0.02 233	0.26 209	0.26 322	0.00 1	0.13 364	0.00 1	0.01 378	0.04 254	0.98 479

riskmin	0.49 320	0.04 2	1.45 181	0.70 538	0.80 520	0.54 201	0.20 470	1.05 339	0.20 122	0.24 441	0.27 443	1.13 484	0.00 1	0.43 263	0.41 387	0.00 1	0.80 467	0.00 1	0.26 538	0.00 1	1.23 494

test_3	0.31 193	0.10 109	1.52 201	0.20 456	0.40 467	0.54 201	0.01 286	1.68 418	0.08 30	0.16 412	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.07 124	0.24 310	0.00 1	0.50 416	0.00 1	0.20 512	0.13 410	0.38 373

HSM	0.68 420	0.52 356	1.54 210	0.00 1	0.00 1	0.54 201	0.01 286	1.08 344	0.77 317	0.00 1	0.01 256	2.23 523	0.63 473	6.04 511	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 254	0.08 156

xyz-stereo-finetune	0.17 80	0.53 357	0.81 59	0.00 1	0.00 1	0.55 207	0.00 1	0.02 15	0.75 269	0.02 220	0.00 1	0.05 197	0.02 233	0.02 21	0.51 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 53

coex_refinement	0.43 280	0.83 431	1.64 241	0.05 359	0.00 1	0.55 207	0.04 405	0.85 309	0.27 147	0.02 220	0.00 1	0.36 371	0.16 418	3.01 385	0.56 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.12 214

AIO-test1	0.43 280	0.82 426	2.09 347	0.38 496	0.77 516	0.55 207	0.01 286	1.43 392	0.79 347	0.03 269	0.01 256	0.03 135	0.02 233	1.26 324	0.04 145	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.15 437	0.10 187

IGEV_Zeroshot_test	0.56 375	0.12 140	3.25 445	0.16 434	0.47 476	0.55 207	0.46 516	0.53 260	0.38 167	0.70 504	0.49 486	1.08 477	0.49 462	0.36 237	0.31 340	0.00 1	0.37 399	0.00 1	0.13 461	0.03 215	1.33 499

GASNet	0.78 446	1.91 535	4.72 506	0.00 1	0.00 1	0.55 207	0.02 358	1.39 389	0.47 185	0.01 133	0.13 421	0.50 413	0.12 405	4.27 447	0.96 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 530	0.09 170

ToySt	0.42 268	0.33 272	2.09 347	0.08 390	0.55 491	0.55 207	0.00 1	0.72 290	0.55 201	0.05 311	0.26 439	0.37 376	0.00 1	0.30 224	0.54 408	0.01 484	0.58 431	0.00 1	0.14 468	0.04 254	1.33 499

AACVNet	0.48 315	0.74 412	1.81 293	0.00 1	0.00 1	0.55 207	0.00 1	0.22 193	0.55 201	0.03 269	0.00 1	0.11 262	0.01 161	5.22 476	0.09 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 462	0.04 100

THIR-Stereo	0.94 461	0.33 272	1.66 249	0.00 1	0.01 263	0.55 207	3.72 559	0.13 150	0.18 108	0.10 381	1.46 516	0.74 449	2.82 531	5.60 486	1.39 469	0.00 1	0.00 1	0.02 510	0.00 1	0.02 159	0.03 82

MSCF	0.41 260	0.50 348	1.00 94	0.78 545	1.02 542	0.56 215	0.01 286	0.15 160	0.55 201	0.03 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 237	0.22 299	0.01 484	0.92 501	0.00 1	0.19 501	0.06 297	1.88 553

z-mn7	1.14 484	2.43 552	7.48 536	0.00 1	0.00 1	0.56 215	0.07 430	1.33 380	0.85 419	0.01 133	0.14 424	0.36 371	0.05 350	5.98 506	3.07 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 429	0.26 330

GREAT-IGEV	0.47 310	0.20 201	1.52 201	0.34 492	1.09 549	0.56 215	0.00 1	0.06 74	0.58 221	0.32 463	0.08 404	0.01 23	0.01 161	0.33 228	0.43 391	0.00 1	1.43 561	0.00 1	0.17 489	0.09 363	2.28 561

AIO-test2	0.43 280	1.13 486	1.82 294	0.34 492	0.22 432	0.56 215	0.01 286	1.30 374	0.77 317	0.00 1	0.00 1	0.19 310	0.04 316	0.91 313	0.05 163	0.89 551	0.06 346	0.00 1	0.01 378	0.07 317	0.22 293

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 358	0.84 433	3.67 476	0.00 1	0.00 1	0.56 215	0.00 1	1.40 390	0.80 357	0.00 1	0.00 1	0.06 222	0.13 409	1.76 336	1.42 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.08 156

xxxx	1.42 500	0.28 243	1.49 189	0.00 1	0.59 500	0.56 215	0.00 1	3.13 525	1.14 505	0.06 335	0.01 256	0.02 79	0.02 233	2.26 344	16.08 566	0.00 1	1.09 536	0.00 1	0.15 475	0.03 215	1.42 508

MFN_U_SF_RVC	1.09 479	1.88 532	5.37 520	0.15 429	0.10 385	0.56 215	0.10 448	1.29 373	0.47 185	0.45 488	0.27 443	1.30 496	0.72 479	4.08 437	2.28 489	0.29 536	0.34 394	0.35 556	0.55 562	0.63 541	0.60 441

GASTEREO	0.41 260	0.49 338	0.99 90	0.78 545	1.02 542	0.57 222	0.02 358	0.15 160	0.55 201	0.03 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 241	0.21 290	0.01 484	0.92 501	0.00 1	0.17 489	0.06 297	1.87 552

S-Stereo	0.70 424	0.27 241	3.29 447	0.00 1	0.00 1	0.57 222	0.06 423	2.35 481	0.84 394	0.00 1	0.90 504	0.83 457	0.11 402	4.19 442	0.14 243	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.34 360

RYNet	0.63 403	0.53 357	2.18 357	0.00 1	0.00 1	0.57 222	0.00 1	1.34 382	0.85 419	0.04 293	0.00 1	0.85 459	0.04 316	5.13 470	0.77 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.27 336

NaN_ROB	1.04 473	1.12 484	3.41 462	0.17 442	0.19 418	0.57 222	0.37 511	2.65 498	0.98 467	0.55 494	0.32 472	0.47 397	1.16 503	5.20 475	2.78 494	0.00 1	0.02 314	0.01 496	0.05 417	0.13 410	0.54 428

G2L-Stereo	0.48 315	0.89 448	2.57 405	0.00 1	0.00 1	0.58 226	0.01 286	0.48 252	0.24 138	0.00 1	0.00 1	0.33 357	0.06 365	4.03 434	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 429	0.10 187

TCMNet	0.58 383	0.73 407	3.56 472	0.06 378	0.01 263	0.58 226	0.05 417	1.24 366	0.85 419	0.00 1	0.00 1	0.21 317	0.02 233	3.63 421	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.02 510	0.00 1	0.21 483	0.36 370

NVstereo2D	0.53 351	0.22 217	2.52 400	0.00 1	0.00 1	0.58 226	0.03 383	1.62 413	0.99 468	0.05 311	0.00 1	0.48 401	0.00 1	3.88 432	0.08 195	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.06 132

IGEV-Stereo++	0.25 156	0.05 8	0.71 34	0.15 429	0.23 442	0.60 229	0.00 1	0.08 96	0.09 38	0.25 444	0.01 256	0.01 23	0.00 1	0.39 253	0.06 181	0.00 1	0.72 452	0.00 1	0.00 1	0.03 215	1.52 519

test-1	0.36 222	0.18 189	1.36 141	0.00 1	0.83 522	0.60 229	0.00 1	1.07 343	0.18 108	0.07 347	0.49 486	0.34 360	0.00 1	0.10 143	0.51 402	0.00 1	0.64 440	0.00 1	0.06 422	0.01 70	0.84 467

222	2.28 525	0.25 230	1.15 108	0.00 1	0.37 461	0.60 229	0.00 1	3.25 531	1.13 498	0.09 372	0.00 1	0.05 197	0.02 233	3.52 413	32.29 573	0.00 1	1.03 523	0.00 1	0.15 475	0.03 215	1.59 523

test_xeample	1.52 503	0.30 253	1.50 192	0.00 1	0.58 498	0.60 229	0.00 1	3.16 526	1.14 505	0.07 347	0.08 404	0.03 135	0.02 233	3.67 424	16.54 568	0.00 1	1.08 534	0.00 1	0.15 475	0.04 254	1.50 516

RASNet	0.68 420	0.62 382	2.10 349	0.02 323	0.02 307	0.60 229	0.09 444	0.64 275	0.84 394	0.11 391	0.06 397	1.51 510	0.04 316	6.07 515	0.65 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.22 293

iResNetv2_ROB	0.51 333	1.70 521	3.96 487	0.00 1	0.00 1	0.60 229	0.00 1	1.81 446	0.82 373	0.03 269	0.00 1	0.08 243	0.02 233	0.16 168	0.59 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 518	0.09 170

DRN-Test	0.52 336	0.35 285	2.75 415	0.03 339	0.09 377	0.60 229	0.00 1	1.72 423	0.84 394	0.01 133	0.00 1	0.18 302	0.04 316	3.27 400	0.23 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.25 321

MLG-Stereo_test1	0.16 71	0.10 109	0.76 40	0.00 1	0.15 407	0.61 236	0.00 1	0.03 36	0.81 366	0.07 347	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.59 433	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.14 234

Anonymous_2	1.27 488	0.19 193	1.80 290	0.70 538	0.78 517	0.61 236	0.20 470	0.92 317	0.48 187	0.22 433	0.30 459	1.44 504	0.00 1	0.43 263	0.40 382	0.01 484	0.84 481	2.29 569	11.27 575	1.29 550	1.20 493

IER	0.20 118	0.30 253	1.87 305	0.00 1	0.00 1	0.61 236	0.00 1	0.25 209	0.23 132	0.00 1	0.00 1	0.40 385	0.02 233	0.22 194	0.07 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 254	0.01 53

delet	0.42 268	0.47 328	1.99 335	0.00 1	0.00 1	0.61 236	0.00 1	0.68 279	0.83 382	0.06 335	0.01 256	0.51 419	0.19 425	2.68 369	0.21 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.07 138

RP	0.52 336	0.68 392	2.56 403	0.00 1	0.01 263	0.61 236	0.02 358	1.31 375	0.62 226	0.05 311	0.01 256	0.98 470	0.17 422	2.86 378	0.33 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 410	0.09 170

LL-Strereo	0.97 464	1.43 510	3.41 462	0.01 298	0.50 483	0.63 241	0.01 286	2.00 465	0.77 317	0.48 490	0.00 1	0.54 421	0.29 444	6.25 525	0.10 210	0.01 484	0.93 508	0.00 1	0.00 1	0.28 506	1.72 529

CFNet-RSSM	0.21 124	0.08 80	1.39 156	0.00 1	0.12 394	0.63 241	0.00 1	1.32 377	0.15 69	0.01 133	0.00 1	0.09 251	0.00 1	0.11 148	0.04 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 523	0.01 70	0.08 156

HSM-Net_RVC	0.57 380	0.08 80	1.74 270	0.00 1	0.00 1	0.63 241	0.00 1	4.21 544	0.71 250	0.14 403	0.00 1	0.21 317	0.03 284	3.43 409	0.05 163	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 187
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo_test	0.45 297	0.88 447	2.16 355	0.00 1	0.00 1	0.64 244	0.03 383	0.47 249	0.23 132	0.01 133	0.00 1	0.56 423	0.00 1	3.31 402	0.29 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 410	0.24 314

UGAM	0.64 410	0.39 302	2.47 391	0.09 397	0.00 1	0.64 244	0.01 286	0.07 86	0.66 236	0.00 1	0.23 434	0.84 458	0.04 316	6.35 529	0.05 163	0.00 1	0.41 402	0.00 1	0.00 1	0.28 506	0.28 337

ffm	0.61 397	0.33 272	3.52 466	0.00 1	0.00 1	0.64 244	0.00 1	1.74 427	1.17 521	0.00 1	0.31 465	0.68 441	0.02 233	0.57 282	0.01 47	0.00 1	1.12 538	0.00 1	0.15 475	0.08 337	1.86 548

ff1	1.27 488	0.33 272	3.52 466	0.00 1	0.00 1	0.64 244	0.00 1	1.74 427	1.17 521	0.00 1	0.31 465	0.68 441	0.02 233	6.27 526	7.45 539	0.00 1	1.12 538	0.00 1	0.15 475	0.08 337	1.86 548

mmx	1.28 490	0.33 272	3.52 466	0.00 1	0.00 1	0.64 244	0.00 1	3.05 521	1.07 481	0.00 1	0.31 465	0.68 441	0.02 233	6.27 526	7.45 539	0.00 1	1.05 526	0.00 1	0.15 475	0.03 215	1.08 484

xxx	1.28 490	0.33 272	3.52 466	0.00 1	0.00 1	0.64 244	0.00 1	3.05 521	1.07 481	0.00 1	0.31 465	0.68 441	0.02 233	6.27 526	7.45 539	0.00 1	1.05 526	0.00 1	0.15 475	0.03 215	1.08 484

RGC	0.61 397	0.74 412	3.31 451	0.00 1	0.01 263	0.64 244	0.00 1	1.34 382	0.26 143	0.03 269	0.61 493	0.99 471	0.19 425	3.06 387	0.81 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.10 187

stereogan	0.57 380	0.38 299	3.12 439	0.01 298	0.01 263	0.64 244	0.02 358	1.11 348	0.96 461	0.08 360	0.01 256	1.66 513	0.45 458	2.60 364	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.07 138

FBW_ROB	1.04 473	0.84 433	2.48 394	0.10 400	0.01 263	0.64 244	0.01 286	2.37 483	0.83 382	0.01 133	0.01 256	1.09 480	0.05 350	8.21 552	2.94 499	0.05 518	0.01 305	0.09 541	0.01 378	0.06 297	0.97 478

ttt	1.05 475	0.20 201	1.91 314	0.00 1	0.09 377	0.65 253	0.00 1	3.05 521	1.11 491	0.00 1	0.30 459	0.29 345	0.01 161	4.65 461	6.53 534	0.00 1	1.01 522	0.00 1	0.13 461	0.02 159	1.00 480

testlalala_base	0.41 260	0.08 80	1.39 156	0.00 1	0.09 377	0.65 253	0.00 1	1.12 350	0.24 138	0.08 360	0.00 1	0.00 1	0.01 161	0.01 6	0.17 260	0.60 542	0.73 456	0.00 1	0.12 458	2.19 557	0.62 445

anonymousdsp2	0.40 255	0.07 42	1.78 282	0.28 478	0.74 513	0.65 253	0.00 1	0.16 169	0.61 223	0.31 461	0.01 256	0.17 298	0.01 161	0.41 259	0.17 260	0.00 1	0.88 487	0.00 1	0.02 395	0.04 254	1.73 532

HGLStereo	0.35 212	0.40 304	1.83 295	0.00 1	0.00 1	0.65 253	0.01 286	0.68 279	0.39 172	0.03 269	0.01 256	0.47 397	0.03 284	2.14 342	0.17 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.04 100

DCRE	0.76 437	0.40 304	1.17 114	0.21 461	0.90 532	0.66 257	0.00 1	0.79 304	0.39 172	0.36 474	7.60 543	0.03 135	0.00 1	0.09 139	0.32 345	0.00 1	0.58 431	0.00 1	0.17 489	0.02 159	1.53 520

CrosDoStereo	1.11 481	0.16 171	1.64 241	0.00 1	0.05 351	0.66 257	5.65 564	0.70 282	0.54 196	0.25 444	1.18 511	0.19 310	2.94 533	6.48 534	1.58 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.08 156

DeepStereo_LL	1.11 481	0.16 171	1.64 241	0.00 1	0.05 351	0.66 257	5.65 564	0.70 282	0.54 196	0.25 444	1.18 511	0.19 310	2.94 533	6.48 534	1.58 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.08 156

raftrobust	0.30 185	0.78 423	1.65 246	0.00 1	1.25 555	0.66 257	0.03 383	0.10 120	0.32 157	0.02 220	0.00 1	0.03 135	0.03 284	0.22 194	0.13 234	0.00 1	0.44 406	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.22 293

ADLNet	0.48 315	0.43 312	1.71 263	0.00 1	0.00 1	0.66 257	0.01 286	1.16 353	0.84 394	0.21 429	0.01 256	1.00 472	0.02 233	2.88 380	0.34 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 410	0.24 314

Nwc_Net	0.54 358	0.75 418	3.72 478	0.00 1	0.00 1	0.66 257	0.00 1	1.05 339	0.41 177	0.01 133	0.02 354	0.88 464	0.11 402	2.65 368	0.40 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.05 120

zh-sn7	1.46 502	3.09 564	10.86 553	0.00 1	0.00 1	0.67 263	0.05 417	1.68 418	0.85 419	0.01 133	0.04 378	0.41 387	0.21 430	5.58 485	5.16 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 471	0.42 382

raft+_RVC	0.35 212	0.89 448	1.67 252	0.00 1	1.28 556	0.67 263	0.04 405	0.08 96	0.15 69	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.04 316	0.16 168	0.18 267	0.00 1	1.39 558	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.44 393

NVStereoNet_ROB	1.74 515	1.83 528	4.79 512	0.81 548	0.29 452	0.67 263	0.03 383	1.46 393	1.75 537	0.65 501	5.98 538	2.38 526	2.95 536	6.77 539	2.70 493	0.69 543	0.37 399	0.04 531	0.19 501	0.27 500	0.24 314
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	0.73 431	0.81 424	1.55 212	0.00 1	0.22 432	0.68 266	0.00 1	2.56 492	0.75 269	0.01 133	0.01 256	1.12 483	1.15 502	4.56 460	0.14 243	0.00 1	0.71 450	0.00 1	0.15 475	0.08 337	0.11 202

pcwnet_v2	0.49 320	0.14 157	4.76 508	0.00 1	0.00 1	0.68 266	0.00 1	2.39 484	0.81 366	0.01 133	0.00 1	0.35 366	0.32 448	0.19 186	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.22 293

AANet_RVC	0.94 461	1.27 496	3.68 477	0.01 298	0.00 1	0.68 266	0.01 286	0.92 317	0.22 128	0.02 220	1.41 515	0.95 468	0.04 316	5.97 505	3.10 502	0.16 528	0.10 357	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.26 330

NOSS_ROB	0.73 431	0.44 316	1.26 121	0.55 514	0.00 1	0.68 266	0.00 1	2.93 517	0.77 317	0.13 401	0.00 1	0.92 466	0.00 1	6.16 519	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.66 454

MMNet	0.29 174	0.53 357	2.13 353	0.00 1	0.00 1	0.69 270	0.00 1	0.74 294	0.80 357	0.01 133	0.01 256	0.18 302	0.09 391	0.28 221	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.04 100

ccnet	0.59 388	0.26 235	2.24 369	0.01 298	0.08 374	0.70 271	0.18 466	1.35 384	0.43 178	0.45 488	0.66 495	0.13 271	0.38 454	3.57 416	1.09 452	0.01 484	0.00 1	0.02 510	0.00 1	0.03 215	0.16 254

iResNet	0.34 205	0.50 348	1.65 246	0.00 1	0.00 1	0.70 271	0.00 1	1.60 411	0.78 332	0.01 133	0.00 1	0.04 170	0.03 284	0.15 164	1.11 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.20 285

DFGA-Net	0.49 320	1.32 503	2.51 398	0.00 1	0.02 307	0.71 273	0.01 286	0.37 237	0.34 161	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.01 161	3.87 431	0.46 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 486	0.02 72

DCVSM-stereo	0.18 94	0.07 42	1.59 227	0.00 1	0.00 1	0.71 273	0.04 405	0.02 15	0.12 52	0.00 1	0.00 1	0.58 424	0.07 381	0.09 139	0.30 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

UNet	0.29 174	0.26 235	2.47 391	0.00 1	0.00 1	0.71 273	0.01 286	0.52 257	0.81 366	0.00 1	0.00 1	0.37 376	0.02 233	0.46 270	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.04 100

CSAN	1.34 494	1.48 514	4.78 510	0.15 429	0.08 374	0.71 273	0.68 533	2.81 512	1.12 496	0.96 516	2.86 523	0.79 454	1.67 512	5.61 488	2.61 492	0.01 484	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.15 437	0.26 330

1111x	1.36 496	0.43 312	3.64 475	0.00 1	0.51 486	0.72 277	0.00 1	3.21 529	1.10 487	0.05 311	0.26 439	0.07 235	0.01 161	6.09 517	8.46 545	0.00 1	1.15 547	0.00 1	0.26 538	0.04 254	1.10 488

PVD	1.08 476	1.09 481	4.07 491	0.61 522	1.15 552	0.72 277	0.01 286	0.93 321	1.18 524	2.39 538	0.00 1	0.65 437	0.11 402	2.60 364	4.29 515	0.00 1	0.82 472	0.00 1	0.13 461	0.12 404	0.75 458

DispNO	0.79 447	0.92 457	3.35 457	0.00 1	0.00 1	0.73 279	0.02 358	1.72 423	0.76 294	0.01 133	0.53 489	1.33 497	0.06 365	5.13 470	0.92 443	0.00 1	0.00 1	0.03 520	0.11 452	0.05 270	0.07 138

PCWNet_CMD	0.20 118	0.13 148	1.38 152	0.00 1	0.01 263	0.73 279	0.00 1	0.39 240	0.19 120	0.00 1	0.01 256	0.47 397	0.50 463	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.17 260

hitnet-ft	0.49 320	0.56 367	1.96 331	0.00 1	0.00 1	0.73 279	0.10 448	0.36 235	0.26 143	0.05 311	0.13 421	0.73 448	0.16 418	4.26 446	0.41 387	0.01 484	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.05 270	0.06 132

MSMDNet	0.20 118	0.13 148	1.39 156	0.00 1	0.01 263	0.73 279	0.00 1	0.39 240	0.18 108	0.00 1	0.01 256	0.48 401	0.48 461	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.17 260

iResNet_ROB	0.40 255	1.20 491	1.77 278	0.00 1	0.00 1	0.73 279	0.00 1	1.03 333	0.77 317	0.07 347	0.01 256	0.08 243	0.01 161	1.85 338	0.38 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.09 170

zh-mn7	1.39 499	2.94 562	12.38 557	0.00 1	0.00 1	0.74 284	0.01 286	1.63 415	0.84 394	0.07 347	0.02 354	0.20 315	0.06 365	5.55 484	2.89 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 410	0.29 339

DMCA-RVC	0.44 289	0.94 459	4.10 494	0.00 1	0.03 327	0.76 285	0.03 383	0.11 126	0.15 69	0.01 133	0.01 256	0.08 243	0.32 448	1.61 335	0.51 402	0.00 1	0.02 314	0.01 496	0.00 1	0.03 215	0.05 120

R-Stereo Train	0.22 130	0.06 19	1.64 241	0.00 1	0.00 1	0.76 285	0.00 1	1.57 406	0.17 93	0.02 220	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 21	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 82

RAFT-Stereo	0.22 130	0.06 19	1.64 241	0.00 1	0.00 1	0.76 285	0.00 1	1.57 406	0.17 93	0.02 220	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 21	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 82
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gcap-zeroshot	0.33 201	0.41 306	1.90 312	0.07 385	0.49 481	0.78 288	0.00 1	0.30 221	0.80 357	0.02 220	0.00 1	0.62 428	0.02 233	0.42 261	0.06 181	0.00 1	0.25 382	0.00 1	0.17 489	0.00 1	0.25 321

iinet-f	0.59 388	0.91 454	5.57 524	0.00 1	0.01 263	0.78 288	0.00 1	1.81 446	0.84 394	0.03 269	0.00 1	0.41 387	0.43 456	0.42 261	0.12 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 524	0.08 156

IGEV-RUCA	0.23 141	0.07 42	0.78 51	0.07 385	0.11 389	0.79 290	0.30 496	0.22 193	0.24 138	0.10 381	0.11 416	0.16 289	0.24 439	0.17 178	0.20 287	0.04 516	0.12 361	0.19 550	0.22 521	0.18 462	0.31 348

FADNet	0.64 410	1.21 492	3.32 453	0.00 1	0.01 263	0.79 290	0.01 286	1.01 328	0.65 231	0.01 133	0.01 256	0.17 298	0.15 415	4.45 453	0.37 369	0.17 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 533	0.12 214

GANet	0.75 435	0.69 397	2.47 391	0.00 1	0.00 1	0.79 290	0.08 439	0.61 269	0.76 294	0.13 401	0.16 426	0.68 441	0.46 459	5.61 488	2.02 482	0.00 1	0.03 322	0.01 496	0.00 1	0.11 392	0.37 371

NCCL2	0.38 238	1.00 469	2.12 352	0.00 1	0.01 263	0.79 290	0.00 1	0.59 265	0.38 167	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.03 284	2.31 347	0.21 290	0.00 1	0.00 1	0.02 510	0.00 1	0.04 254	0.13 222

DDUNet	0.51 333	0.87 441	2.33 380	0.00 1	0.00 1	0.80 294	0.01 286	1.16 353	0.77 317	0.08 360	0.01 256	1.11 482	0.01 161	2.02 339	0.77 437	0.02 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.10 187

DEmStereo	0.76 437	0.10 109	1.95 329	0.04 353	0.00 1	0.80 294	0.50 524	0.06 74	0.76 294	0.05 311	0.72 498	0.02 79	3.33 538	5.67 492	1.24 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.38 238	0.85 437	2.28 374	0.00 1	0.00 1	0.81 296	0.00 1	0.10 120	0.28 151	0.00 1	0.00 1	0.16 289	0.00 1	2.57 362	0.40 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.11 202

MLG-Stereo_test2	0.22 130	0.12 140	0.81 59	0.26 471	0.30 453	0.81 296	0.00 1	0.04 50	0.76 294	0.25 444	0.02 354	0.06 222	0.00 1	0.20 188	0.00 1	0.00 1	0.52 422	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.33 357

tt45	0.12 39	0.36 290	0.76 40	0.00 1	0.00 1	0.81 296	0.00 1	0.02 15	0.12 52	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.01 161	0.02 21	0.13 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.09 170

UGAM-zero	0.87 455	0.13 148	1.99 335	0.10 400	0.31 456	0.81 296	0.34 508	1.28 370	0.32 157	0.56 496	0.00 1	2.63 529	0.72 479	6.21 522	0.20 287	0.00 1	0.51 420	0.00 1	0.26 538	0.01 70	0.96 477

test_for_model	0.85 454	0.41 306	1.45 181	2.49 563	0.08 374	0.81 296	0.02 358	0.34 232	0.70 247	0.18 424	0.00 1	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.04 145	0.00 1	0.89 491	0.00 1	0.00 1	8.43 571	1.07 483

ssnet_v2	0.39 248	0.47 328	2.11 350	0.00 1	0.00 1	0.81 296	0.00 1	1.33 380	0.86 434	0.12 398	0.01 256	0.87 462	0.10 396	0.60 290	0.35 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.09 170

StereoDRNet-Refined	0.30 185	0.19 193	1.19 116	0.00 1	0.00 1	0.81 296	0.00 1	0.92 317	0.84 394	0.00 1	0.00 1	0.50 413	0.02 233	1.27 326	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 392	0.05 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AIO-Stereo-zeroshot	0.74 434	0.49 338	4.66 504	0.08 390	0.61 505	0.82 303	0.24 480	1.47 395	0.11 47	0.55 494	0.10 414	2.30 525	0.81 488	0.64 292	0.31 340	0.00 1	0.53 426	0.00 1	0.29 549	0.11 392	0.59 437

CASnet	0.10 18	0.10 109	0.81 59	0.00 1	0.00 1	0.82 303	0.00 1	0.14 156	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LMCR-Stereo	0.38 238	0.65 385	1.77 278	0.00 1	0.00 1	0.82 303	0.00 1	2.33 479	0.84 394	0.00 1	0.00 1	0.04 170	0.04 316	0.29 223	0.72 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.01 53

testlalala2	0.31 193	0.10 109	1.57 224	0.00 1	0.00 1	0.83 306	0.00 1	1.93 460	0.95 457	0.05 311	0.27 443	0.04 170	0.01 161	0.01 6	0.04 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 523	0.01 70	0.14 234

CFNet_ucs	0.29 174	0.17 185	1.53 206	0.00 1	0.01 263	0.83 306	0.00 1	2.07 469	0.24 138	0.00 1	0.00 1	0.48 401	0.29 444	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 234

WZ-Net	1.68 511	1.91 535	12.17 555	0.00 1	0.00 1	0.83 306	0.00 1	1.68 418	0.84 394	0.05 311	0.01 256	1.08 477	2.88 532	6.91 543	4.78 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 429	0.24 314

psm_up	0.48 315	0.57 368	1.86 304	0.00 1	0.00 1	0.83 306	0.00 1	2.33 479	0.79 347	0.00 1	0.00 1	0.27 339	0.01 161	2.73 370	0.12 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 385	0.04 100

STTStereo	0.33 201	0.49 338	2.91 427	0.00 1	0.00 1	0.83 306	0.03 383	0.28 218	0.16 84	0.02 220	0.00 1	0.20 315	0.03 284	1.52 332	0.08 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.03 82

ProNet	0.25 156	0.25 230	1.15 108	0.08 390	0.41 468	0.84 311	0.00 1	0.06 74	0.39 172	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.13 152	0.01 47	0.00 1	0.23 376	0.00 1	0.00 1	0.09 363	1.34 501

test_5	0.39 248	0.73 407	2.28 374	0.01 298	0.22 432	0.84 311	0.01 286	1.02 330	0.77 317	0.12 398	0.00 1	0.30 348	0.01 161	0.82 304	0.03 104	0.00 1	0.04 332	0.00 1	0.00 1	0.15 437	0.46 397

GANet-ADL	0.20 118	0.12 140	1.43 178	0.00 1	0.01 263	0.84 311	0.00 1	0.40 243	0.17 93	0.00 1	0.36 475	0.35 366	0.00 1	0.09 139	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 254	0.12 214

CBMV	0.80 449	0.46 325	2.11 350	0.00 1	0.00 1	0.84 311	0.76 537	3.17 527	0.84 394	0.61 500	0.00 1	1.23 488	1.88 518	2.46 356	0.97 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.56 435
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
model_zeroshot	0.47 310	0.43 312	1.54 210	0.61 522	0.72 512	0.85 315	0.02 358	0.88 313	0.57 215	0.92 514	0.00 1	0.43 391	0.01 161	0.78 302	0.10 210	0.00 1	0.63 437	0.00 1	0.11 452	0.01 70	0.71 457

STrans-v2	0.88 456	0.32 266	1.71 263	0.00 1	0.01 263	0.85 315	0.04 405	2.45 485	0.89 446	0.48 490	0.85 502	1.10 481	2.06 522	6.49 536	0.25 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.09 170

LSM	4.80 553	1.52 517	19.84 563	4.35 568	38.64 573	0.85 315	2.31 553	0.86 310	1.78 538	3.14 542	3.02 524	0.62 428	0.69 474	3.61 420	1.28 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 410	13.38 574

GCAP-Stereo	0.38 238	0.68 392	1.41 170	0.27 473	1.00 541	0.86 318	0.00 1	0.11 126	0.56 206	0.22 433	0.31 465	0.06 222	0.00 1	0.34 231	0.35 358	0.00 1	1.04 524	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.24 314

GMOStereo	0.29 174	0.49 338	1.56 217	0.00 1	0.56 493	0.87 319	0.02 358	0.18 179	0.17 93	0.01 133	0.01 256	0.25 331	0.01 161	0.04 82	0.01 47	0.00 1	1.23 551	0.00 1	0.00 1	0.18 462	0.18 268

error version	0.29 174	0.49 338	1.56 217	0.00 1	0.56 493	0.87 319	0.02 358	0.18 179	0.17 93	0.01 133	0.01 256	0.25 331	0.01 161	0.04 82	0.01 47	0.00 1	1.23 551	0.00 1	0.00 1	0.18 462	0.18 268

test-v	0.29 174	0.49 338	1.56 217	0.00 1	0.56 493	0.87 319	0.02 358	0.18 179	0.17 93	0.01 133	0.01 256	0.25 331	0.01 161	0.04 82	0.01 47	0.00 1	1.23 551	0.00 1	0.00 1	0.18 462	0.18 268

test-2	0.29 174	0.49 338	1.56 217	0.00 1	0.56 493	0.87 319	0.02 358	0.18 179	0.17 93	0.01 133	0.01 256	0.25 331	0.01 161	0.04 82	0.01 47	0.00 1	1.23 551	0.00 1	0.00 1	0.18 462	0.18 268

SuperB	1.87 518	1.70 521	10.02 549	0.02 323	0.01 263	0.87 319	0.75 536	2.15 471	0.87 438	0.05 311	0.05 385	0.33 357	0.87 491	5.17 473	5.60 528	0.01 484	0.00 1	0.02 510	0.01 378	8.38 570	0.42 382

ADCS	1.99 520	2.50 555	10.09 550	0.00 1	0.01 263	0.87 319	0.66 532	1.81 446	0.89 446	2.57 541	0.11 416	1.41 502	0.26 441	2.62 366	15.48 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 410	0.43 388

ADCRef	1.10 480	1.10 482	4.78 510	0.02 323	0.02 307	0.87 319	0.31 497	0.76 299	0.88 441	0.71 505	0.17 427	0.18 302	0.80 486	2.63 367	8.56 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 392	0.11 202

PA-Net	0.72 428	0.91 454	3.91 484	0.03 339	0.07 366	0.87 319	0.02 358	0.78 301	0.83 382	0.01 133	0.00 1	0.43 391	0.06 365	5.10 469	1.30 462	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 254	0.12 214
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
otaku	0.77 441	1.78 526	3.28 446	0.09 397	0.13 400	0.88 327	0.05 417	0.78 301	0.76 294	0.03 269	1.37 514	1.03 473	0.14 411	2.73 370	1.34 467	0.06 520	0.04 332	0.01 496	0.00 1	0.63 541	0.34 360

ACRE	0.45 297	1.14 487	3.22 442	0.12 415	0.00 1	0.90 328	0.20 470	1.77 436	0.84 394	0.04 293	0.01 256	0.15 280	0.06 365	0.16 168	0.18 267	0.00 1	0.03 322	0.01 496	0.02 395	0.17 455	0.04 100

ADLNet2	0.61 397	0.68 392	2.76 416	0.00 1	0.00 1	0.90 328	0.01 286	0.82 307	0.92 453	0.00 1	0.07 400	1.45 505	0.02 233	4.04 435	0.13 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 476	0.11 202

DeepPrunerF	1.44 501	1.17 489	9.82 547	0.02 323	0.09 377	0.90 328	0.00 1	1.42 391	6.76 554	0.23 437	0.01 256	0.22 323	0.14 411	5.71 494	1.94 480	0.00 1	0.00 1	0.01 496	0.02 395	0.20 476	0.14 234

YMNet	0.42 268	0.60 377	2.73 411	0.03 339	0.03 327	0.91 331	0.15 460	0.67 277	0.88 441	0.08 360	0.01 256	0.44 393	0.06 365	0.82 304	0.46 394	0.01 484	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.30 516	0.20 285

YMNet_1	0.42 268	0.60 377	2.73 411	0.03 339	0.03 327	0.91 331	0.15 460	0.67 277	0.88 441	0.08 360	0.01 256	0.44 393	0.06 365	0.82 304	0.46 394	0.01 484	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.30 516	0.20 285

AEACV	0.45 297	0.04 2	1.15 108	0.69 536	0.94 535	0.91 331	0.00 1	0.70 282	0.27 147	0.39 483	0.05 385	0.01 23	0.10 396	0.45 268	0.04 145	0.00 1	0.90 493	0.00 1	0.32 553	0.08 337	2.01 558

CRFU-Net	0.43 280	0.15 165	1.89 308	0.26 471	0.01 263	0.91 331	0.00 1	0.47 249	0.27 147	0.00 1	0.00 1	0.41 387	1.89 519	2.11 340	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.03 215	0.03 82

IPLGR_C	0.45 297	1.25 494	3.05 432	0.10 400	0.01 263	0.91 331	0.20 470	1.77 436	0.86 434	0.04 293	0.01 256	0.15 280	0.07 381	0.16 168	0.19 282	0.00 1	0.04 332	0.01 496	0.02 395	0.17 455	0.04 100

Consistency-Raft	0.45 297	0.60 377	3.05 432	0.13 422	0.03 327	0.91 331	0.04 405	1.55 404	0.78 332	0.00 1	0.02 354	0.03 135	1.12 501	0.35 233	0.42 390	0.02 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 53

PSMNet_ROB	0.54 358	1.05 474	2.53 401	0.00 1	0.00 1	0.91 331	0.00 1	0.33 231	0.75 269	0.01 133	0.00 1	0.25 331	0.03 284	3.45 410	1.31 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.10 187

XX-TBD	0.18 94	0.44 316	1.52 201	0.00 1	0.00 1	0.92 338	0.00 1	0.17 173	0.14 59	0.00 1	0.21 432	0.03 135	0.00 1	0.02 21	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72

AFF-stereo	0.36 222	0.98 462	1.62 239	0.00 1	0.09 377	0.92 338	0.00 1	0.62 272	0.84 394	0.08 360	0.00 1	0.05 197	0.05 350	0.16 168	0.06 181	0.00 1	0.63 437	0.00 1	0.00 1	0.24 492	0.84 467

CIPLG	0.44 289	1.17 489	2.82 420	0.10 400	0.01 263	0.93 340	0.20 470	1.76 433	0.85 419	0.04 293	0.01 256	0.16 289	0.06 365	0.16 168	0.19 282	0.00 1	0.04 332	0.01 496	0.01 378	0.17 455	0.04 100

AASNet	0.40 255	0.98 462	2.57 405	0.00 1	0.00 1	0.93 340	0.01 286	0.79 304	0.82 373	0.01 133	0.00 1	0.38 381	0.02 233	0.62 291	0.43 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 518	0.14 234

APVNet	0.58 383	0.59 373	3.15 441	0.00 1	0.00 1	0.93 340	0.01 286	0.62 272	0.86 434	0.03 269	0.01 256	0.34 360	0.04 316	4.50 456	0.33 346	0.00 1	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.18 462	0.05 120

DRaft	0.58 383	0.13 148	1.34 136	0.00 1	0.00 1	0.94 343	0.18 466	0.08 96	0.16 84	0.03 269	0.25 438	0.06 222	2.49 528	4.51 458	1.32 465	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.02 395	0.03 215	0.08 156

XPNet_ROB	0.46 306	0.67 389	1.69 259	0.01 298	0.00 1	0.94 343	0.01 286	1.32 377	0.65 231	0.03 269	0.00 1	0.17 298	0.02 233	2.82 376	0.66 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.18 268

ETE_ROB	0.43 280	0.73 407	1.87 305	0.00 1	0.00 1	0.94 343	0.01 286	1.75 430	0.79 347	0.03 269	0.00 1	0.16 289	0.02 233	1.81 337	0.36 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.08 156

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 297	0.72 406	3.22 442	0.00 1	0.02 307	0.95 346	0.00 1	0.70 282	0.26 143	0.03 269	0.00 1	0.34 360	0.10 396	2.45 355	0.12 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.03 82
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	0.24 145	0.10 109	0.73 37	0.12 415	0.04 341	0.96 347	0.00 1	0.20 185	0.21 126	0.32 463	0.03 367	0.54 421	0.02 233	0.37 241	0.43 391	0.00 1	0.27 385	0.00 1	0.20 512	0.01 70	0.15 247

CFNet_pseudo	0.24 145	0.13 148	1.40 160	0.00 1	0.01 263	0.96 347	0.00 1	1.08 344	0.16 84	0.00 1	0.01 256	0.48 401	0.35 450	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 202

DSFCA	0.49 320	0.39 302	1.59 227	0.00 1	0.01 263	0.96 347	0.36 509	0.40 243	0.80 357	0.03 269	0.31 465	0.04 170	0.23 437	3.83 428	0.81 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.09 170

LCNet	0.26 160	0.14 157	1.38 152	0.10 400	0.00 1	0.97 350	0.00 1	0.12 137	0.78 332	0.01 133	0.00 1	0.02 79	1.07 500	0.43 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 437	0.03 82

ccs_rob	0.24 145	0.13 148	1.40 160	0.00 1	0.01 263	0.97 350	0.00 1	1.08 344	0.16 84	0.00 1	0.01 256	0.48 401	0.35 450	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 202

MyStereo07	0.30 185	0.34 281	1.49 189	0.00 1	0.25 445	0.98 352	0.01 286	0.06 74	0.57 215	0.35 472	0.00 1	0.01 23	0.06 365	0.49 276	0.09 205	0.00 1	0.79 463	0.00 1	0.08 433	0.02 159	0.32 351

MyStereo04	0.37 229	0.34 281	2.41 386	0.00 1	0.25 445	0.98 352	0.01 286	1.05 339	0.28 151	0.09 372	0.01 256	0.36 371	0.12 405	0.05 107	0.35 358	0.00 1	0.79 463	0.00 1	0.08 433	0.02 159	0.32 351

UDG	0.55 366	0.86 439	2.15 354	0.00 1	0.00 1	0.98 352	0.00 1	2.09 470	0.83 382	0.08 360	0.00 1	1.49 508	0.18 423	1.20 322	1.07 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.09 170

DMCA	0.30 185	0.38 299	2.48 394	0.00 1	0.01 263	0.98 352	0.01 286	0.47 249	0.80 357	0.02 220	0.01 256	0.05 197	0.00 1	0.25 202	0.29 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.10 187

LALA_ROB	0.45 297	0.73 407	1.91 314	0.00 1	0.01 263	0.98 352	0.01 286	1.99 464	0.84 394	0.15 409	0.00 1	0.09 251	0.01 161	1.06 315	1.01 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.05 120

CVANet_RVC	0.66 415	0.68 392	2.61 408	0.01 298	0.00 1	0.99 357	0.00 1	0.95 324	0.78 332	0.60 498	0.11 416	0.37 376	0.14 411	5.50 483	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 408	0.16 449	0.19 282

EDNetEfficient	2.95 539	0.33 272	20.38 564	0.19 449	0.83 522	1.00 358	1.95 548	0.58 264	5.15 551	8.01 559	1.79 520	0.93 467	4.16 547	3.66 423	9.80 552	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.06 422	0.05 270	0.13 222

UCFNet_RVC	0.26 160	0.61 380	1.59 227	0.00 1	0.00 1	1.00 358	0.00 1	0.26 214	0.39 172	0.01 133	0.00 1	0.42 390	0.02 233	0.84 308	0.07 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.04 100

ACVNet-4b	1.38 497	1.94 537	5.73 527	0.20 456	0.04 341	1.01 360	0.01 286	1.70 421	0.86 434	0.04 293	0.95 507	1.95 515	0.31 447	6.69 537	2.11 486	2.78 563	0.02 314	0.00 1	0.00 1	0.89 547	0.34 360

CAS	0.13 46	0.07 42	0.86 72	0.00 1	0.00 1	1.01 360	0.00 1	0.26 214	0.16 84	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.01 161	0.02 21	0.04 145	0.09 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ICVP	0.16 71	0.05 8	1.22 118	0.00 1	0.01 263	1.01 360	0.09 444	0.28 218	0.17 93	0.00 1	0.02 354	0.07 235	0.01 161	0.21 191	0.05 163	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.09 170
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 60	0.10 109	1.55 212	0.00 1	0.00 1	1.01 360	0.00 1	0.15 160	0.15 69	0.00 1	0.01 256	0.04 170	0.00 1	0.02 21	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100
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	0.27 166	0.19 193	1.51 198	0.00 1	0.00 1	1.01 360	0.00 1	1.02 330	0.77 317	0.00 1	0.00 1	0.24 328	0.04 316	0.27 213	0.22 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.07 138

DN-CSS_ROB	0.38 238	1.27 496	2.50 397	0.01 298	0.00 1	1.01 360	0.00 1	1.21 357	0.83 382	0.02 220	0.00 1	0.19 310	0.02 233	0.10 143	0.19 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 497	0.03 82

tg	0.24 145	0.42 309	0.92 77	0.00 1	0.00 1	1.02 366	0.00 1	0.11 126	0.70 247	0.00 1	0.01 256	0.07 235	0.02 233	0.03 65	0.04 145	0.00 1	0.29 388	0.00 1	0.00 1	0.29 514	0.90 472

dd	0.23 141	0.91 454	1.69 259	0.01 298	0.00 1	1.02 366	0.00 1	0.09 112	0.68 239	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.02 233	0.01 6	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 254	0.01 53

SACVNet	0.51 333	0.61 380	1.98 333	0.00 1	0.00 1	1.02 366	0.01 286	1.04 338	0.44 180	0.07 347	0.00 1	0.23 325	0.02 233	4.19 442	0.29 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 486	0.13 222

GwcNet-ADL	0.33 201	0.20 201	1.73 268	0.00 1	0.00 1	1.02 366	0.00 1	2.51 488	0.40 176	0.00 1	0.00 1	0.37 376	0.04 316	0.03 65	0.24 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.13 222

PSMNet-ADL	0.39 248	0.08 80	0.96 83	0.00 1	0.00 1	1.02 366	0.00 1	0.72 290	0.16 84	0.00 1	0.10 414	0.48 401	0.01 161	3.60 418	0.37 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.23 304

MSAF-DinoV2	2.22 523	3.82 569	9.11 546	0.48 508	0.02 307	1.03 371	0.33 503	3.27 532	1.84 539	0.29 452	0.26 439	2.47 527	1.95 520	8.97 555	6.43 533	0.00 1	0.01 305	0.05 533	0.70 566	1.62 552	1.80 542

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 470	0.65 385	4.67 505	0.54 512	0.58 498	1.03 371	0.18 466	0.99 326	0.54 196	0.48 490	5.23 536	1.13 484	0.95 493	0.52 278	0.65 419	0.01 484	0.59 433	0.00 1	0.25 537	0.11 392	0.85 471

Ntro	0.75 435	1.79 527	3.54 471	0.05 359	0.37 461	1.03 371	0.02 358	0.99 326	0.76 294	0.02 220	0.00 1	0.76 450	0.08 387	3.23 398	1.32 465	0.07 521	0.04 332	0.01 496	0.00 1	0.84 546	0.13 222

dad	0.24 145	0.98 462	1.61 235	0.00 1	0.00 1	1.03 371	0.00 1	0.03 36	0.38 167	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.01 161	0.65 293	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

AnonymousM	0.18 94	0.07 42	0.80 58	0.04 353	0.00 1	1.03 371	0.00 1	0.20 185	0.65 231	0.06 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 228	0.02 80	0.00 1	0.19 371	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.18 268

GEStereo_RVC	0.52 336	0.69 397	1.93 325	0.01 298	0.00 1	1.03 371	0.00 1	2.22 475	0.78 332	0.00 1	0.00 1	0.14 273	0.01 161	3.19 396	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 385	0.18 268

TANstereo	0.17 80	0.32 266	1.51 198	0.00 1	0.00 1	1.03 371	0.00 1	0.07 86	0.14 59	0.01 133	0.15 425	0.04 170	0.00 1	0.05 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72

LoS	0.16 71	0.10 109	0.97 85	0.02 323	0.00 1	1.04 378	0.01 286	0.07 86	0.75 269	0.01 133	0.01 256	0.16 289	0.04 316	0.07 124	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ADStereo(finetuned)	0.42 268	0.51 354	2.79 419	0.00 1	0.00 1	1.04 378	0.00 1	1.90 454	0.85 419	0.10 381	0.00 1	0.04 170	0.72 479	0.04 82	0.12 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.25 321

test_4	0.20 118	0.33 272	1.50 192	0.08 390	0.13 400	1.04 378	0.00 1	0.05 63	0.09 38	0.10 381	0.00 1	0.02 79	0.01 161	0.27 213	0.14 243	0.00 1	0.08 352	0.00 1	0.02 395	0.13 410	0.07 138

NCC-stereo	0.63 403	0.82 426	3.34 454	0.03 339	0.03 327	1.04 378	0.01 286	1.03 333	0.31 155	0.14 403	0.19 428	0.64 433	0.05 350	3.67 424	1.18 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.07 138

Abc-Net	0.63 403	0.82 426	3.34 454	0.03 339	0.03 327	1.04 378	0.01 286	1.03 333	0.31 155	0.14 403	0.19 428	0.64 433	0.05 350	3.67 424	1.18 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.07 138
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	0.49 320	0.11 128	1.35 140	0.03 339	0.00 1	1.05 383	0.05 417	1.78 438	0.16 84	0.01 133	0.00 1	0.21 317	0.50 463	3.86 430	0.61 416	0.00 1	0.00 1	0.02 510	0.01 378	0.03 215	0.06 132

PMTNet	0.13 46	0.08 80	0.99 90	0.00 1	0.00 1	1.05 383	0.04 405	0.21 188	0.14 59	0.00 1	0.00 1	0.04 170	0.00 1	0.04 82	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 53

PS-NSSS	0.62 400	0.82 426	1.58 225	0.00 1	0.00 1	1.05 383	0.00 1	2.76 507	0.74 259	0.00 1	0.00 1	0.11 262	0.01 161	5.22 476	0.15 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.00 1

WCMA_ROB	2.37 531	0.75 418	2.53 401	0.05 359	0.00 1	1.05 383	0.59 529	1.47 395	1.40 529	5.47 550	9.84 557	8.10 551	5.87 555	4.38 451	3.93 511	0.16 528	0.21 374	0.18 549	0.18 496	0.06 297	1.08 484

trnet	0.12 39	0.07 42	0.78 51	0.00 1	0.00 1	1.06 387	0.00 1	0.22 193	0.15 69	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.02 21	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 53

testlalala	0.29 174	0.11 128	1.39 156	0.00 1	0.11 389	1.06 387	0.01 286	0.71 288	0.74 259	0.14 403	0.08 404	0.04 170	0.04 316	0.06 115	0.03 104	0.00 1	1.11 537	0.00 1	0.12 458	0.00 1	0.14 234

MC-Stereo	0.38 238	0.12 140	1.30 131	0.65 530	0.70 511	1.06 387	0.00 1	0.03 36	0.14 59	0.23 437	0.00 1	0.04 170	0.02 233	0.38 251	0.12 224	0.00 1	1.08 534	0.00 1	0.02 395	0.08 337	1.72 529

RCA-Stereo	0.28 169	0.14 157	1.00 94	0.00 1	0.13 400	1.06 387	0.00 1	1.76 433	0.16 84	0.07 347	0.00 1	0.02 79	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 477	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.23 304

DCANet-4	0.37 229	0.07 42	3.11 438	0.00 1	0.00 1	1.06 387	0.00 1	1.82 451	0.85 419	0.16 412	0.00 1	0.04 170	0.05 350	0.04 82	0.08 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 304

fff	0.37 229	0.50 348	2.02 338	0.00 1	0.02 307	1.06 387	0.00 1	1.90 454	0.84 394	0.16 412	0.00 1	0.04 170	0.59 470	0.04 82	0.08 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 304

UDGNet	0.19 109	0.81 424	1.42 174	0.00 1	0.00 1	1.06 387	0.00 1	0.05 63	0.38 167	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

s12784h	0.27 166	0.08 80	1.46 183	0.00 1	0.00 1	1.06 387	0.02 358	1.66 416	0.75 269	0.01 133	0.36 475	0.02 79	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 72

DCANet	0.35 212	0.50 348	2.02 338	0.00 1	0.00 1	1.06 387	0.00 1	1.90 454	0.85 419	0.10 381	0.00 1	0.04 170	0.00 1	0.04 82	0.12 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.25 321

csc	0.37 229	0.50 348	2.02 338	0.00 1	0.02 307	1.06 387	0.00 1	1.90 454	0.84 394	0.16 412	0.00 1	0.04 170	0.59 470	0.04 82	0.08 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 304

cscssc	0.37 229	0.50 348	2.02 338	0.00 1	0.02 307	1.06 387	0.00 1	1.90 454	0.84 394	0.16 412	0.00 1	0.04 170	0.59 470	0.04 82	0.08 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 304

111	0.42 268	0.98 462	2.02 338	0.00 1	0.02 307	1.06 387	0.03 383	1.98 463	0.83 382	0.30 455	0.01 256	0.21 317	0.05 350	0.13 152	0.09 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.65 453

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 260	0.87 441	1.78 282	0.00 1	0.91 533	1.06 387	0.00 1	0.70 282	0.77 317	0.05 311	0.00 1	0.06 222	0.06 365	0.06 115	0.26 322	0.00 1	0.69 446	0.00 1	0.00 1	0.20 476	0.80 462

CREStereo	0.12 39	0.07 42	0.76 40	0.00 1	0.00 1	1.06 387	0.00 1	0.25 209	0.14 59	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.02 21	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 53
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	0.30 185	0.44 316	1.74 270	0.01 298	0.00 1	1.06 387	0.10 448	0.23 202	0.83 382	0.02 220	0.01 256	0.70 446	0.00 1	0.08 132	0.41 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.17 260

cf-r	0.46 306	0.87 441	2.51 398	0.00 1	0.00 1	1.06 387	0.00 1	0.52 257	0.64 228	0.09 372	0.00 1	0.65 437	0.00 1	2.51 358	0.12 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.09 170

GANet-RSSM	0.42 268	0.66 388	1.78 282	0.00 1	0.00 1	1.06 387	0.00 1	0.26 214	0.23 132	0.05 311	0.00 1	0.34 360	0.00 1	3.56 415	0.18 267	0.00 1	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.09 363	0.08 156

PSMNet-RSSM	0.44 289	0.73 407	1.65 246	0.00 1	0.00 1	1.06 387	0.00 1	0.61 269	0.70 247	0.06 335	0.01 256	0.39 383	0.00 1	3.29 401	0.12 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.07 138

GwcNet-RSSM	0.53 351	1.04 472	2.48 394	0.00 1	0.00 1	1.06 387	0.00 1	0.74 294	0.76 294	0.21 429	0.01 256	0.36 371	0.00 1	3.65 422	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 410	0.07 138

CFNet	0.66 415	1.12 484	2.37 382	0.00 1	0.00 1	1.06 387	0.01 286	1.36 386	0.74 259	0.01 133	0.01 256	0.13 271	0.01 161	5.85 495	0.30 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 462	0.07 138

ff7	0.36 222	0.21 209	1.28 125	0.16 434	0.22 432	1.07 407	0.00 1	0.12 137	0.56 206	0.32 463	0.00 1	0.01 23	0.04 316	0.25 202	0.03 104	0.00 1	0.92 501	0.00 1	0.10 445	0.08 337	1.75 533

ffff	0.36 222	0.21 209	1.28 125	0.16 434	0.22 432	1.07 407	0.00 1	0.12 137	0.56 206	0.32 463	0.00 1	0.01 23	0.04 316	0.25 202	0.03 104	0.00 1	0.92 501	0.00 1	0.10 445	0.08 337	1.75 533

11t	0.36 222	0.21 209	1.28 125	0.16 434	0.22 432	1.07 407	0.00 1	0.12 137	0.56 206	0.32 463	0.00 1	0.01 23	0.04 316	0.25 202	0.03 104	0.00 1	0.92 501	0.00 1	0.10 445	0.08 337	1.75 533

HH	0.52 336	0.23 220	1.71 263	0.77 543	0.35 458	1.07 407	0.00 1	0.30 221	0.68 239	0.29 452	0.45 482	1.45 505	0.04 316	0.37 241	0.37 369	0.00 1	0.84 481	0.00 1	0.00 1	0.02 159	1.39 503

HanStereo	0.52 336	0.23 220	1.71 263	0.77 543	0.35 458	1.07 407	0.00 1	0.30 221	0.68 239	0.29 452	0.45 482	1.45 505	0.04 316	0.37 241	0.37 369	0.00 1	0.84 481	0.00 1	0.00 1	0.02 159	1.39 503

anonymousdsp	0.41 260	0.21 209	1.52 201	0.43 504	0.54 490	1.07 407	0.00 1	0.11 126	0.56 206	0.34 469	0.00 1	0.01 23	0.05 350	0.47 272	0.03 104	0.00 1	0.81 470	0.00 1	0.11 452	0.08 337	1.81 544

ccc-4	0.36 222	0.21 209	1.28 125	0.16 434	0.22 432	1.07 407	0.00 1	0.12 137	0.56 206	0.32 463	0.00 1	0.01 23	0.04 316	0.25 202	0.03 104	0.00 1	0.92 501	0.00 1	0.10 445	0.08 337	1.75 533

IGEV-Stereo	0.41 260	0.21 209	1.53 206	0.43 504	0.55 491	1.07 407	0.00 1	0.11 126	0.56 206	0.34 469	0.00 1	0.01 23	0.05 350	0.47 272	0.03 104	0.00 1	0.81 470	0.00 1	0.11 452	0.08 337	1.81 544
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.29 174	0.07 42	0.98 87	0.00 1	0.00 1	1.07 407	0.00 1	1.92 459	0.82 373	0.00 1	0.00 1	0.35 366	0.03 284	0.06 115	0.51 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 53

RAFT-RH_RVC	0.99 467	0.26 235	1.93 325	0.04 353	0.04 341	1.07 407	0.00 1	0.07 86	0.69 244	0.01 133	9.36 554	0.10 258	0.00 1	5.86 496	0.29 330	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.02 395	0.01 70	0.00 1

GES	0.23 141	0.19 193	1.56 217	0.00 1	0.00 1	1.07 407	0.02 358	0.73 293	0.15 69	0.00 1	0.02 354	0.11 262	0.08 387	0.44 267	0.16 257	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.09 170

H2IRNET	0.21 124	0.51 354	1.84 298	0.00 1	0.00 1	1.08 418	0.01 286	0.15 160	0.25 142	0.00 1	0.00 1	0.06 222	0.01 161	0.03 65	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 486	0.07 138

EKT-Stereo	0.55 366	0.15 165	1.80 290	0.73 541	4.21 569	1.08 418	0.00 1	1.17 355	0.32 157	0.02 220	0.00 1	0.08 243	0.00 1	1.01 314	0.13 234	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.05 417	0.03 215	0.29 339

Selective-RAFT	0.21 124	0.13 148	0.82 63	0.00 1	0.00 1	1.08 418	0.00 1	0.06 74	0.77 317	0.00 1	0.00 1	0.08 243	0.00 1	0.01 6	0.03 104	0.00 1	0.90 493	0.00 1	0.18 496	0.04 254	0.16 254

IPLGR	0.50 328	0.22 217	2.74 414	0.03 339	0.02 307	1.08 418	0.03 383	1.95 461	0.75 269	0.09 372	0.00 1	0.18 302	0.22 435	2.57 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.05 120

Patchmatch Stereo++	0.18 94	0.07 42	1.40 160	0.05 359	0.01 263	1.08 418	0.07 430	0.05 63	0.75 269	0.02 220	0.00 1	0.05 197	0.00 1	0.03 65	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	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	0.55 366	0.06 19	1.89 308	0.27 473	0.00 1	1.08 418	0.25 482	0.12 137	1.06 478	0.03 269	0.01 256	0.02 79	0.01 161	5.92 502	0.18 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

KMStereo	0.55 366	0.06 19	1.89 308	0.27 473	0.00 1	1.08 418	0.25 482	0.12 137	1.06 478	0.03 269	0.01 256	0.02 79	0.01 161	5.92 502	0.18 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

PSM-adaLoss	0.18 94	0.07 42	1.40 160	0.05 359	0.02 307	1.08 418	0.08 439	0.05 63	0.75 269	0.02 220	0.00 1	0.07 235	0.00 1	0.04 82	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 94	0.07 42	1.40 160	0.05 359	0.02 307	1.08 418	0.06 423	0.05 63	0.75 269	0.02 220	0.00 1	0.07 235	0.00 1	0.04 82	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 94	0.07 42	1.40 160	0.05 359	0.02 307	1.08 418	0.06 423	0.05 63	0.75 269	0.02 220	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.04 82	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 109	0.07 42	1.41 170	0.05 359	0.02 307	1.08 418	0.08 439	0.06 74	0.76 294	0.02 220	0.00 1	0.07 235	0.00 1	0.04 82	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

ASMatch	0.60 392	0.12 140	1.85 302	0.14 426	0.04 341	1.08 418	0.00 1	0.12 137	0.87 438	0.06 335	0.43 480	0.06 222	0.85 489	6.18 521	0.26 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.00 1	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 145	0.07 42	1.16 111	0.06 378	0.02 307	1.08 418	0.31 497	0.04 50	0.75 269	0.02 220	0.00 1	0.00 1	1.22 505	0.03 65	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.05 120

iGMRVC	0.18 94	0.07 42	1.40 160	0.05 359	0.03 327	1.08 418	0.07 430	0.06 74	0.75 269	0.02 220	0.00 1	0.05 197	0.00 1	0.04 82	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

iRAFT	0.18 94	0.07 42	1.40 160	0.05 359	0.01 263	1.08 418	0.07 430	0.05 63	0.75 269	0.02 220	0.00 1	0.05 197	0.00 1	0.03 65	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

RAFT-IKP	0.18 94	0.07 42	1.41 170	0.05 359	0.01 263	1.08 418	0.08 439	0.05 63	0.75 269	0.02 220	0.00 1	0.05 197	0.00 1	0.04 82	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

AE-Stereo	0.43 280	0.07 42	1.90 312	0.05 359	0.21 429	1.09 434	0.00 1	1.02 330	0.48 187	0.39 483	0.28 452	0.18 302	0.00 1	0.18 183	0.05 163	0.00 1	0.83 477	0.00 1	0.23 523	0.07 317	1.64 526

BSDual-CNN	0.35 212	0.07 42	0.98 87	0.00 1	0.00 1	1.09 434	0.00 1	2.67 499	0.82 373	0.30 455	0.09 408	0.35 366	0.03 284	0.06 115	0.51 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.45 297	0.14 157	1.89 308	0.00 1	0.00 1	1.09 434	0.00 1	2.67 499	0.82 373	0.30 455	0.09 408	0.63 430	0.00 1	1.06 315	0.38 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.44 289	0.58 372	1.85 302	0.00 1	0.22 432	1.09 434	0.01 286	2.98 518	0.75 269	0.00 1	0.09 408	0.04 170	0.00 1	0.21 191	0.00 1	0.00 1	0.50 416	0.00 1	0.13 461	0.12 404	0.12 214

NF-Stereo	0.54 358	0.06 19	1.59 227	0.19 449	0.00 1	1.09 434	0.25 482	0.22 193	1.13 498	0.02 220	0.00 1	0.02 79	0.00 1	6.05 512	0.17 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

OCTAStereo	0.54 358	0.06 19	1.59 227	0.19 449	0.00 1	1.09 434	0.25 482	0.22 193	1.13 498	0.02 220	0.00 1	0.02 79	0.00 1	6.03 510	0.18 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

RE-Stereo	0.54 358	0.06 19	1.59 227	0.19 449	0.00 1	1.09 434	0.25 482	0.22 193	1.13 498	0.02 220	0.00 1	0.02 79	0.00 1	6.05 512	0.17 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

TVStereo	0.54 358	0.06 19	1.59 227	0.19 449	0.00 1	1.09 434	0.25 482	0.22 193	1.13 498	0.02 220	0.00 1	0.02 79	0.00 1	6.05 512	0.17 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

HCRNet	0.37 229	0.27 241	1.27 123	0.00 1	0.00 1	1.09 434	0.00 1	0.56 262	0.80 357	0.01 133	0.01 256	0.06 222	0.03 284	3.22 397	0.07 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.03 82

CFNet-ft	0.40 255	0.74 412	1.74 270	0.00 1	0.00 1	1.09 434	0.00 1	0.23 202	0.22 128	0.02 220	0.00 1	0.76 450	0.00 1	2.98 382	0.18 267	0.00 1	0.00 1	0.01 496	0.00 1	0.03 215	0.08 156

CC-Net-ROB	0.77 441	0.99 466	2.18 357	0.07 385	0.00 1	1.09 434	0.01 286	3.10 524	0.75 269	0.01 133	0.00 1	0.14 273	0.01 161	5.65 491	0.34 351	0.56 541	0.00 1	0.21 553	0.00 1	0.17 455	0.02 72

CFNet_RVC	0.40 255	0.74 412	1.74 270	0.00 1	0.00 1	1.09 434	0.00 1	0.23 202	0.22 128	0.02 220	0.00 1	0.76 450	0.00 1	2.97 381	0.18 267	0.00 1	0.00 1	0.01 496	0.00 1	0.03 215	0.08 156

SGM-Forest	1.08 476	0.45 322	1.80 290	0.02 323	0.07 366	1.09 434	0.65 531	2.57 494	0.85 419	1.33 524	0.92 505	1.36 499	1.62 511	5.94 504	2.34 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.52 421
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	0.34 205	0.12 140	1.70 261	0.55 514	0.44 470	1.10 447	0.03 383	0.91 315	0.22 128	0.22 433	0.05 385	0.06 222	0.00 1	0.16 168	0.04 145	0.00 1	0.87 486	0.00 1	0.18 496	0.02 159	0.22 293

SST-Stereo	0.56 375	0.05 8	1.55 212	0.06 378	0.19 418	1.10 447	0.47 520	0.32 227	0.80 357	0.04 293	0.00 1	0.05 197	0.57 467	5.98 506	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

RAFT_R40	0.54 358	0.06 19	1.55 212	0.06 378	0.15 407	1.10 447	0.31 497	0.31 226	0.78 332	0.02 220	0.03 367	0.07 235	0.29 444	5.98 506	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

Pruner-Stereo	0.22 130	0.09 96	1.50 192	0.23 465	0.00 1	1.10 447	0.20 470	0.17 173	0.78 332	0.03 269	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.04 82	0.21 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 53

FADNet_RVC	0.69 423	1.26 495	3.48 465	0.00 1	0.00 1	1.10 447	0.01 286	1.57 406	0.65 231	0.02 220	0.05 385	0.26 338	0.03 284	3.16 394	0.30 335	0.21 533	0.25 382	0.08 540	0.28 547	0.53 536	0.62 445

TDLM	0.60 392	0.76 421	1.77 278	0.05 359	0.00 1	1.10 447	0.01 286	0.51 255	0.79 347	0.34 469	0.01 256	0.27 339	0.22 435	5.44 480	0.35 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 437	0.19 282

MyStereo06	0.53 351	0.36 290	2.90 425	0.01 298	0.00 1	1.11 453	0.01 286	0.56 262	0.49 189	0.74 506	0.45 482	1.24 491	1.02 496	0.39 253	0.34 351	0.00 1	0.60 435	0.00 1	0.08 433	0.01 70	0.33 357

MyStereo05	0.39 248	0.36 290	2.43 388	0.01 298	0.00 1	1.11 453	0.01 286	1.25 367	0.57 215	0.06 335	0.01 256	0.29 345	0.15 415	0.07 124	0.37 369	0.00 1	0.60 435	0.00 1	0.08 433	0.01 70	0.33 357

SA	0.43 280	0.63 383	1.92 319	0.00 1	0.22 432	1.11 453	0.00 1	2.87 514	0.75 269	0.00 1	0.01 256	0.04 170	0.01 161	0.21 191	0.00 1	0.00 1	0.40 401	0.00 1	0.14 468	0.14 429	0.22 293

MIPNet	0.42 268	0.59 373	2.22 361	0.02 323	0.00 1	1.11 453	0.09 444	1.88 453	0.88 441	0.11 391	0.06 397	0.22 323	0.19 425	0.74 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.08 337	0.12 214

DIP-Stereo	0.28 169	0.19 193	1.62 239	0.00 1	0.00 1	1.11 453	0.00 1	1.67 417	0.74 259	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.07 381	0.01 6	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.13 222
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	0.38 238	0.74 412	1.84 298	0.02 323	0.27 449	1.12 458	0.00 1	0.91 315	0.75 269	0.00 1	0.00 1	0.27 339	0.01 161	0.56 281	0.00 1	0.00 1	0.16 368	0.00 1	0.30 551	0.13 410	0.42 382

IPLG	0.59 388	0.69 397	2.25 371	0.02 323	0.00 1	1.12 458	0.07 430	1.75 430	0.79 347	0.05 311	0.00 1	0.16 289	0.14 411	4.49 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 429	0.07 138

PFNet+	0.28 169	0.10 109	1.61 235	0.08 390	0.01 263	1.12 458	0.41 514	0.12 137	0.80 357	0.08 360	0.01 256	0.02 79	0.00 1	1.19 319	0.04 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

CRE-IMP	0.22 130	0.06 19	1.43 178	0.05 359	0.02 307	1.12 458	0.33 503	0.04 50	1.08 484	0.02 220	0.00 1	0.12 266	0.00 1	0.03 65	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.09 170

GMM-Stereo	0.22 130	0.05 8	2.03 343	0.08 390	0.00 1	1.12 458	0.13 457	0.09 112	0.79 347	0.01 133	0.00 1	0.03 135	0.10 396	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 53

Anonymous3	0.24 145	0.14 157	1.98 333	0.00 1	0.00 1	1.12 458	0.00 1	0.61 269	0.77 317	0.01 133	0.00 1	0.06 222	0.00 1	0.02 21	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 72

RAFT + AFF	0.79 447	1.36 506	2.40 385	0.00 1	0.04 341	1.12 458	0.06 423	1.73 426	0.81 366	0.02 220	0.00 1	0.18 302	1.49 508	4.97 468	0.67 427	0.00 1	0.17 369	0.00 1	0.00 1	0.33 520	0.46 397

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 375	0.82 426	1.94 328	0.12 415	0.00 1	1.12 458	0.01 286	0.96 325	0.72 255	0.00 1	0.05 385	0.37 376	0.03 284	3.45 410	0.15 253	1.07 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.25 321

DeepPruner_ROB	0.34 205	0.75 418	2.38 384	0.00 1	0.00 1	1.12 458	0.03 383	0.30 221	0.16 84	0.00 1	0.00 1	0.39 383	0.03 284	1.27 326	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.10 187

Any-RAFT	0.24 145	0.07 42	1.16 111	0.00 1	0.01 263	1.13 467	0.00 1	1.21 357	0.36 165	0.02 220	0.00 1	0.49 409	0.00 1	0.19 186	0.03 104	0.00 1	0.08 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 82

TestStereo1	0.32 196	0.67 389	1.66 249	0.00 1	0.23 442	1.13 467	0.01 286	0.94 322	0.76 294	0.00 1	0.05 385	0.05 197	0.01 161	0.16 168	0.05 163	0.00 1	0.24 378	0.00 1	0.00 1	0.17 455	0.23 304

SA-5K	0.32 196	0.67 389	1.66 249	0.00 1	0.23 442	1.13 467	0.01 286	0.94 322	0.76 294	0.00 1	0.05 385	0.05 197	0.01 161	0.16 168	0.05 163	0.00 1	0.24 378	0.00 1	0.00 1	0.17 455	0.23 304

GrayStereo	0.52 336	0.03 1	1.36 141	0.10 400	0.00 1	1.13 467	2.57 555	0.32 227	1.03 470	0.00 1	0.00 1	0.08 243	3.66 540	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.17 260

XX-Stereo	0.73 431	0.18 189	5.35 518	0.38 496	0.26 448	1.13 467	0.00 1	3.03 520	0.18 108	0.14 403	0.01 256	1.40 501	0.01 161	1.36 329	0.04 145	0.00 1	0.50 416	0.00 1	0.16 485	0.03 215	0.43 388

AAGNet	0.99 467	0.08 80	1.59 227	0.15 429	0.27 449	1.14 472	0.27 492	0.06 74	0.78 332	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.97 494	3.60 418	10.81 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

HHNet	0.53 351	0.23 220	2.29 376	0.11 410	0.00 1	1.15 473	0.25 482	0.70 282	0.78 332	0.01 133	3.49 528	0.04 170	0.69 474	0.02 21	0.70 432	0.03 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.03 82

FTStereo	0.82 452	0.06 19	1.88 307	0.12 415	0.00 1	1.15 473	2.70 556	0.16 169	0.84 394	0.16 412	5.80 537	0.36 371	2.49 528	0.53 279	0.01 47	0.07 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

PWCDC_ROB	1.13 483	1.70 521	3.52 466	0.00 1	0.00 1	1.15 473	0.00 1	2.49 486	1.39 528	0.02 220	8.80 551	0.34 360	0.09 391	1.11 317	1.20 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 538	0.21 292

DisPM	0.22 130	0.09 96	1.74 270	0.11 410	0.00 1	1.16 476	0.40 513	0.08 96	0.68 239	0.03 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 124	0.04 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

NRIStereo	0.22 130	0.06 19	1.40 160	0.05 359	0.01 263	1.16 476	0.32 502	0.04 50	0.81 366	0.04 293	0.01 256	0.11 262	0.01 161	0.14 157	0.02 80	0.00 1	0.02 314	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.10 187

KYRaft	0.26 160	0.05 8	1.37 146	0.04 353	0.00 1	1.16 476	0.12 456	0.11 126	0.78 332	0.01 133	0.29 457	0.03 135	0.75 482	0.37 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.03 82

Prome-Stereo	0.28 169	0.06 19	1.40 160	0.10 400	0.00 1	1.16 476	0.02 358	0.39 240	0.88 441	0.02 220	0.52 488	0.05 197	0.69 474	0.28 221	0.07 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.03 82

GANetREF_RVC	0.63 403	1.05 474	3.03 430	0.00 1	0.00 1	1.16 476	0.01 286	2.03 467	0.75 269	0.00 1	0.01 256	0.28 342	0.04 316	4.13 440	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 254	0.05 120
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)	0.41 260	0.04 2	1.95 329	0.00 1	0.88 530	1.17 481	0.33 503	0.25 209	0.67 237	0.11 391	0.11 416	0.21 317	0.80 486	0.18 183	0.35 358	0.00 1	0.43 403	0.00 1	0.21 517	0.01 70	0.46 397

PFNet	0.63 403	0.15 165	2.41 386	0.00 1	0.30 453	1.17 481	0.00 1	0.35 233	0.92 453	0.01 133	0.24 436	0.03 135	0.00 1	6.43 532	0.23 305	0.09 525	0.00 1	0.00 1	0.04 413	0.13 410	0.10 187

RAFT-345	0.52 336	0.07 42	1.75 277	0.11 410	0.07 366	1.17 481	0.18 466	0.21 188	0.78 332	0.00 1	0.01 256	0.09 251	0.01 161	5.87 497	0.19 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.77 441	0.13 148	2.90 425	0.63 527	0.50 483	1.18 484	0.58 527	2.56 492	0.71 250	0.85 511	0.05 385	0.78 453	1.02 496	0.82 304	0.76 435	0.00 1	0.52 422	0.00 1	0.14 468	0.02 159	1.25 497

OMP-Stereo	0.71 425	0.47 328	1.36 141	0.18 444	0.06 360	1.18 484	0.00 1	1.76 433	0.78 332	0.11 391	0.59 492	0.49 409	0.00 1	6.94 545	0.25 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.07 138

IIG-Stereo	0.71 425	0.48 333	1.42 174	0.05 359	0.03 327	1.18 484	0.00 1	1.75 430	0.79 347	0.01 133	0.56 490	0.53 420	0.01 161	6.87 542	0.37 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.07 138

IRAFT_RVC	0.56 375	0.25 230	1.93 325	0.10 400	0.00 1	1.18 484	0.10 448	0.32 227	0.79 347	0.02 220	0.00 1	0.02 79	0.12 405	6.07 515	0.23 305	0.00 1	0.09 355	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 72

EAI-Stereo	0.98 465	0.06 19	1.09 104	0.17 442	0.67 509	1.19 488	4.84 561	2.67 499	0.91 450	0.95 515	4.52 532	0.30 348	0.53 466	0.57 282	0.46 394	0.00 1	0.07 349	0.00 1	0.29 549	0.01 70	0.34 360

PSM-AAD	0.53 351	0.04 2	1.38 152	0.06 378	0.00 1	1.20 489	2.11 550	0.17 173	0.78 332	0.01 133	0.44 481	0.14 273	3.94 543	0.23 199	0.06 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.02 72

Dean	2.72 534	2.05 542	6.17 532	0.39 500	0.44 470	1.21 490	0.48 522	8.36 558	8.46 559	1.48 526	8.08 548	6.95 545	1.44 507	4.50 456	2.00 481	0.79 546	0.00 1	0.01 496	0.00 1	1.11 549	0.39 374

ARAFT	0.68 420	1.29 500	3.36 458	0.00 1	0.00 1	1.21 490	0.00 1	2.71 504	0.81 366	0.07 347	0.00 1	0.18 302	0.03 284	3.47 412	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 471	0.22 293

MyStereo8	0.50 328	0.68 392	3.08 436	0.43 504	0.01 263	1.22 492	0.00 1	0.82 307	0.20 122	0.03 269	0.41 478	0.15 280	0.04 316	0.68 296	0.12 224	0.00 1	1.39 558	0.00 1	0.03 408	0.04 254	0.63 451

w-ln-seven	0.98 465	1.47 513	6.86 534	0.00 1	0.00 1	1.23 493	0.00 1	1.22 359	0.83 382	0.18 424	0.01 256	0.50 413	0.02 233	3.79 427	2.93 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 437	0.32 351

GCAP-BAT	0.53 351	0.12 140	1.52 201	0.56 517	0.51 486	1.23 493	0.03 383	0.76 299	0.44 180	0.57 497	0.69 497	0.85 459	0.07 381	0.41 259	0.35 358	0.00 1	1.04 524	0.00 1	0.40 558	0.05 270	0.95 476

RAFT-Stereo-weight	0.26 160	0.05 8	1.09 104	0.01 298	0.19 418	1.25 495	0.00 1	0.87 312	0.63 227	0.10 381	0.05 385	0.03 135	0.00 1	0.10 143	0.02 80	0.00 1	0.45 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 360

DualNet (step1)	0.67 418	0.30 253	2.23 366	0.00 1	0.00 1	1.25 495	0.00 1	2.79 508	1.10 487	0.05 311	0.28 452	0.31 351	0.00 1	1.55 333	0.33 346	0.40 537	0.91 498	1.05 563	0.33 555	0.01 70	0.46 397

test_sample9	1.78 517	0.30 253	2.23 366	0.00 1	0.00 1	1.25 495	0.00 1	2.79 508	1.10 487	0.05 311	0.28 452	0.31 351	0.00 1	3.37 407	8.13 543	0.40 537	13.58 574	1.05 563	0.33 555	0.01 70	0.46 397

test_sample8	2.36 529	0.30 253	2.23 366	0.00 1	0.00 1	1.25 495	0.00 1	2.50 487	0.97 463	1.99 534	0.27 443	7.36 549	3.06 537	3.37 407	8.13 543	0.40 537	13.58 574	1.05 563	0.33 555	0.01 70	0.46 397

TransformOpticalFlow	0.88 456	0.30 253	2.86 421	0.30 482	0.03 327	1.25 495	0.05 417	1.87 452	0.80 357	0.28 450	0.37 477	1.25 492	1.50 509	6.38 530	0.22 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.07 138

ACVNet_1	1.38 497	2.15 545	6.35 533	0.35 494	0.03 327	1.26 500	0.10 448	2.02 466	0.85 419	0.35 472	0.01 256	4.32 536	1.77 514	4.85 465	1.67 477	0.92 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 521	0.30 345

ADCP+	1.56 504	1.51 516	8.93 545	0.01 298	0.03 327	1.27 501	0.77 539	1.03 333	0.95 457	0.02 220	0.01 256	0.95 468	1.02 496	0.48 274	14.01 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 385	0.15 247

RainbowNet	0.80 449	1.85 530	3.31 451	0.13 422	0.05 351	1.30 502	0.07 430	2.03 467	0.76 294	0.02 220	0.02 354	1.13 484	0.25 440	2.40 353	1.07 450	0.72 544	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.53 536	0.30 345

tt1	0.58 383	0.31 260	2.24 369	0.30 482	0.38 464	1.32 503	0.00 1	1.74 427	1.17 521	0.38 477	0.00 1	0.03 135	0.02 233	0.57 282	0.01 47	0.00 1	1.12 538	0.00 1	0.00 1	0.08 337	1.86 548

ACVNet-DCA	0.52 336	0.29 246	2.22 361	0.31 485	0.20 424	1.33 504	0.00 1	1.23 363	1.14 505	0.38 477	0.00 1	0.03 135	0.02 233	0.59 287	0.02 80	0.00 1	1.12 538	0.00 1	0.00 1	0.03 215	1.44 509

xx1	0.55 366	0.29 246	2.22 361	0.31 485	0.20 424	1.33 504	0.00 1	1.78 438	1.03 470	0.38 477	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.59 287	0.02 80	0.00 1	1.12 538	0.00 1	0.19 501	0.03 215	1.44 509

1test111	0.59 388	0.29 246	2.22 361	0.31 485	0.20 424	1.33 504	0.00 1	1.23 363	1.14 505	0.38 477	0.00 1	0.03 135	0.02 233	1.38 330	0.69 429	0.00 1	1.12 538	0.00 1	0.00 1	0.03 215	1.44 509

cc1	0.56 375	0.29 246	2.22 361	0.31 485	0.20 424	1.33 504	0.00 1	1.78 438	1.03 470	0.38 477	0.00 1	0.03 135	0.02 233	0.59 287	0.02 80	0.00 1	1.12 538	0.00 1	0.00 1	0.09 363	1.86 548

ACVNet_2	1.59 507	2.07 543	5.42 521	0.12 415	0.09 377	1.36 508	0.17 463	2.72 506	0.97 463	0.44 487	3.37 527	6.53 543	0.16 418	5.48 482	1.87 478	0.16 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 527	0.47 404

CBMV_ROB	1.08 476	0.23 220	2.20 359	0.01 298	0.00 1	1.37 509	0.46 516	3.27 532	0.78 332	2.21 536	1.13 510	1.06 475	2.45 527	4.29 449	1.64 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.48 407

TRStereo	0.60 392	0.44 316	2.21 360	0.19 449	0.03 327	1.38 510	0.02 358	3.93 542	0.92 453	0.01 133	0.28 452	0.12 266	0.39 455	0.36 237	0.04 145	0.00 1	0.30 390	0.00 1	0.23 523	0.01 70	1.08 484

MeshStereo	2.79 536	0.86 439	3.12 439	0.02 323	0.02 307	1.51 511	0.91 542	3.50 537	1.54 534	11.28 564	7.62 545	11.49 553	2.94 533	6.81 541	3.45 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 506	0.39 374
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	1.65 510	0.46 325	7.31 535	0.30 482	0.11 389	1.54 512	0.01 286	4.48 546	1.14 505	0.11 391	0.01 256	0.82 456	3.51 539	5.89 498	5.84 529	0.02 506	0.29 388	0.03 520	0.23 523	0.23 491	0.59 437

PDISCO_ROB	0.72 428	1.06 479	3.39 461	0.18 444	0.00 1	1.54 512	0.01 286	2.80 511	0.73 258	0.16 412	0.01 256	0.80 455	0.28 443	2.38 351	0.48 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 524	0.18 268

ELAS_RVC	3.35 543	0.45 322	4.75 507	0.25 469	0.07 366	1.56 514	7.12 568	2.23 476	5.68 553	7.77 558	7.71 547	6.55 544	10.27 563	5.63 490	6.24 532	0.00 1	0.04 332	0.03 520	0.01 378	0.11 392	0.48 407
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DGSMNet	1.31 492	0.55 366	3.74 480	0.80 547	1.48 559	1.60 515	3.41 558	1.72 423	0.54 196	0.01 133	0.78 500	0.48 401	0.23 437	3.16 394	0.55 409	0.98 553	1.26 556	1.34 566	1.11 569	1.06 548	1.41 507

ADCMid	1.62 508	1.76 525	8.67 543	0.04 353	0.03 327	1.61 516	0.17 463	1.49 398	1.15 512	0.88 512	0.57 491	0.86 461	0.69 474	1.18 318	12.53 559	0.01 484	0.00 1	0.29 554	0.08 433	0.20 476	0.24 314

EGLCR-Stereo	0.43 280	0.07 42	1.21 117	0.58 520	0.65 506	1.64 517	0.31 497	1.15 351	0.19 120	0.43 486	0.02 354	0.00 1	0.02 233	0.38 251	0.14 243	0.00 1	0.66 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 489

HBP-ISP	0.90 458	1.05 474	3.07 435	0.14 426	0.01 263	1.67 518	0.47 520	3.22 530	0.76 294	1.13 520	0.11 416	0.50 413	0.91 492	4.51 458	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.22 293

G-Net	1.24 486	0.34 281	3.85 483	0.05 359	0.48 479	1.68 519	0.46 516	0.23 202	0.44 180	1.33 524	8.94 552	2.28 524	0.79 485	2.37 349	1.18 454	0.01 484	0.03 322	0.02 510	0.09 441	0.07 317	0.11 202

AnyNet_C32	1.69 512	2.27 548	8.60 542	0.12 415	0.19 418	1.68 519	1.08 544	1.06 342	0.74 259	1.28 523	0.45 482	0.21 317	0.57 467	2.99 384	11.73 557	0.02 506	0.00 1	0.06 536	0.00 1	0.20 476	0.55 433

ACV-stereo	0.64 410	0.29 246	2.27 372	0.00 1	0.00 1	1.74 521	0.07 430	0.08 96	0.18 108	0.00 1	0.00 1	3.47 534	1.22 505	3.06 387	0.25 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.13 222

FCDSN-DC	2.93 538	0.54 363	2.88 424	0.00 1	0.01 263	1.78 522	0.36 509	2.20 474	1.51 532	8.28 560	10.99 561	11.61 554	8.55 558	5.36 479	4.05 513	0.02 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.48 407
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BUS	0.38 238	0.07 42	0.98 87	0.00 1	0.00 1	1.88 523	0.00 1	2.67 499	0.82 373	0.30 455	0.09 408	0.64 433	0.00 1	0.06 115	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NINENet	0.52 336	0.14 157	1.48 186	0.06 378	0.00 1	1.88 523	0.00 1	3.28 534	0.76 294	0.00 1	0.00 1	0.64 433	0.00 1	2.11 340	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

PAM_32	0.77 441	0.11 128	2.37 382	0.38 496	0.52 489	1.89 525	0.63 530	0.92 317	0.91 450	0.69 503	0.92 505	2.58 528	0.85 489	0.72 300	0.48 399	0.00 1	0.51 420	0.00 1	0.27 545	0.01 70	0.58 436

MADNet+	4.94 554	3.56 568	47.46 572	0.42 503	0.27 449	1.99 526	0.04 405	4.45 545	1.30 527	0.07 347	0.02 354	1.81 514	0.36 452	21.82 569	14.17 561	0.00 1	0.26 384	0.00 1	0.00 1	0.28 506	0.54 428

LVE	3.01 540	1.95 539	4.27 499	0.56 517	0.45 475	2.06 527	0.06 423	7.66 556	9.65 560	0.08 360	10.94 560	8.86 552	1.82 515	7.24 549	1.62 474	2.04 559	0.17 369	0.04 531	0.24 534	0.24 492	0.23 304

ADCL	1.70 513	1.00 469	5.82 529	0.07 385	0.04 341	2.14 528	2.27 552	1.26 368	1.09 486	1.55 527	1.08 509	1.23 488	1.53 510	2.38 351	12.21 558	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 404	0.16 254

PAM	0.76 437	0.11 128	2.04 344	0.38 496	0.44 470	2.22 529	0.69 534	1.01 328	0.71 250	0.74 506	0.95 507	2.76 531	0.70 478	0.70 299	0.46 394	0.00 1	0.50 416	0.00 1	0.26 538	0.01 70	0.50 413

ADCPNet	1.58 506	1.00 469	8.71 544	0.01 298	0.19 418	2.69 530	0.26 490	1.15 351	0.54 196	0.04 293	0.02 354	1.41 502	1.76 513	2.52 360	9.78 551	0.00 1	0.46 410	0.00 1	0.64 564	0.07 317	0.34 360

SANet	2.30 528	1.58 518	5.68 526	0.03 339	0.04 341	2.78 531	0.82 540	2.99 519	8.32 558	1.70 529	4.04 529	4.26 535	4.02 544	5.90 499	3.42 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.37 371

IMH-64-1	2.28 525	1.45 511	2.87 422	2.19 560	0.59 500	2.82 532	1.58 545	5.84 550	1.16 515	1.09 518	4.77 533	2.07 518	2.42 525	5.90 499	3.91 509	4.00 565	0.04 332	0.02 510	0.00 1	2.07 554	0.82 464

IMH-64	2.28 525	1.45 511	2.87 422	2.19 560	0.59 500	2.82 532	1.58 545	5.84 550	1.16 515	1.09 518	4.77 533	2.07 518	2.42 525	5.90 499	3.91 509	4.00 565	0.04 332	0.02 510	0.00 1	2.07 554	0.82 464

AnyNet_C01	2.55 532	3.02 563	19.30 562	0.15 429	0.18 415	2.97 534	2.35 554	1.56 405	1.47 531	1.01 517	0.81 501	1.23 488	0.76 484	4.28 448	10.78 553	0.04 516	0.00 1	0.07 539	0.00 1	0.35 521	0.61 444

SGM_RVC	2.03 521	0.49 338	2.04 344	0.27 473	0.17 413	3.07 535	1.00 543	2.70 503	1.62 535	5.12 546	3.09 526	4.77 539	4.08 545	7.38 550	2.86 496	0.21 533	0.23 376	0.20 552	0.23 523	0.28 506	0.84 467
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN	3.67 545	0.32 266	2.78 418	0.00 1	0.01 263	3.09 536	0.58 527	3.68 539	3.04 543	11.64 565	12.38 564	13.84 561	9.79 562	6.23 524	5.39 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.60 441

FC-DCNN v2	3.83 547	0.31 260	2.73 411	0.00 1	0.01 263	3.14 537	0.57 526	4.11 543	3.11 544	11.94 566	13.03 567	15.10 564	9.65 560	6.77 539	5.54 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.59 437

SDNR	1.35 495	0.47 328	4.08 493	0.09 397	0.21 429	3.25 538	0.01 286	3.18 528	1.52 533	1.87 533	1.66 519	1.52 511	0.36 452	7.18 547	1.05 448	0.03 514	0.08 352	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.49 412

LE_ROB	10.29 566	1.64 519	11.96 554	1.47 554	1.36 558	3.30 539	4.79 560	5.05 549	42.09 575	51.68 575	13.28 568	14.08 562	25.92 571	7.21 548	21.19 571	0.05 518	0.06 346	0.13 547	0.19 501	0.08 337	0.35 366

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 492	2.80 557	5.36 519	0.02 323	0.04 341	3.44 540	0.26 490	2.19 473	0.77 317	0.25 444	0.27 443	1.37 500	0.02 233	5.99 509	1.05 448	0.16 528	0.72 452	0.01 496	0.26 538	0.40 529	0.82 464

FINET	2.05 522	1.88 532	5.76 528	0.81 548	0.99 539	3.54 541	3.33 557	3.89 541	3.81 546	0.89 513	1.55 518	1.21 487	2.31 524	4.20 444	2.42 491	0.81 550	1.36 557	0.00 1	0.21 517	0.27 500	1.80 542

PWCK	2.83 537	2.64 556	10.25 551	0.23 465	0.02 307	3.59 542	5.56 563	3.75 540	3.56 545	0.75 510	4.42 531	3.35 533	1.86 516	9.10 556	4.03 512	0.44 540	0.01 305	0.00 1	0.00 1	2.72 559	0.29 339

RTS	4.38 550	2.34 549	44.27 570	0.33 489	0.13 400	3.83 543	0.21 476	2.51 488	1.22 525	1.82 531	0.01 256	1.95 515	0.21 430	16.90 564	10.87 555	0.00 1	0.27 385	0.00 1	0.00 1	0.27 500	0.44 393

RTSA	4.38 550	2.34 549	44.27 570	0.33 489	0.13 400	3.83 543	0.21 476	2.51 488	1.22 525	1.82 531	0.01 256	1.95 515	0.21 430	16.90 564	10.87 555	0.00 1	0.27 385	0.00 1	0.00 1	0.27 500	0.44 393

WAO-6	2.63 533	1.16 488	3.22 442	0.00 1	0.00 1	3.86 545	0.28 494	6.13 552	7.35 555	0.60 498	6.78 540	7.62 550	2.68 530	6.42 531	6.11 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 455	0.12 214

SAMSARA	1.56 504	1.37 507	4.23 497	1.04 551	0.75 515	4.48 546	0.13 457	1.61 412	0.74 259	3.69 544	0.66 495	3.16 532	1.06 499	4.44 452	2.82 495	0.00 1	0.63 437	0.00 1	0.13 461	0.10 385	0.22 293

WAO-7	2.74 535	1.65 520	3.36 458	0.03 339	0.05 351	4.68 547	0.53 525	6.21 553	4.59 550	1.73 530	7.61 544	5.56 540	3.68 541	8.96 554	5.50 526	0.00 1	0.00 1	0.33 555	0.02 395	0.19 471	0.18 268

notaker	4.71 552	2.04 541	5.58 525	4.15 567	0.96 536	4.99 548	0.39 512	7.65 555	2.25 541	5.67 552	11.58 563	16.87 566	4.26 548	8.06 551	6.65 535	5.74 570	0.02 314	0.10 542	0.07 428	5.45 565	1.65 527

MSMD_ROB	2.26 524	0.47 328	2.67 410	0.01 298	0.00 1	5.00 549	0.21 476	1.35 384	1.87 540	6.37 554	8.46 549	7.34 548	4.30 549	4.84 464	1.91 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.30 345

IMH	3.15 541	1.88 532	3.60 473	2.20 562	0.66 508	5.10 550	0.24 480	6.87 554	4.29 549	2.29 537	7.42 542	6.28 541	3.90 542	7.15 546	3.65 508	4.34 568	0.14 365	0.05 533	0.00 1	2.16 556	0.76 460

KSHMR	3.98 548	1.95 539	4.86 513	3.06 565	1.84 562	5.37 551	0.45 515	9.03 560	13.93 563	2.07 535	9.17 553	7.12 546	2.12 523	5.60 486	3.40 505	2.12 561	0.44 406	0.53 559	0.23 523	4.01 561	2.35 563

MDST_ROB	1.73 514	0.11 128	3.61 474	0.13 422	0.15 407	5.47 552	0.31 497	4.97 548	0.87 438	6.33 553	1.52 517	1.03 473	1.19 504	6.22 523	2.13 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.60 441

SGM+DAISY	4.17 549	2.85 561	8.55 541	1.77 555	1.74 561	5.81 553	5.49 562	2.88 515	3.97 547	7.67 557	7.66 546	7.25 547	7.42 556	6.92 544	7.09 538	1.14 557	1.57 565	0.11 543	0.59 563	0.56 538	2.43 565

LRCNet_RVC	55.59 576	61.31 581	59.16 574	66.84 580	44.81 574	6.17 554	0.00 1	52.46 575	1.68 536	70.67 577	80.07 579	66.39 575	55.67 575	51.56 576	46.75 574	90.67 585	41.65 580	91.10 586	90.19 582	65.65 581	68.96 581

ELAS	3.20 542	0.48 333	3.06 434	0.19 449	0.06 360	7.89 555	2.23 551	3.33 535	4.19 548	8.91 563	9.70 556	4.40 537	7.69 557	4.25 445	6.87 536	0.00 1	0.04 332	0.03 520	0.04 413	0.12 404	0.48 407
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	5.26 555	1.94 537	3.97 488	3.50 566	1.06 546	8.17 556	2.01 549	9.53 562	16.88 564	5.28 549	12.55 566	13.68 559	4.08 545	8.46 553	4.61 518	5.84 571	0.02 314	0.00 1	0.00 1	2.63 558	0.92 474

HanzoNet	13.47 570	5.89 570	14.41 559	5.91 572	2.90 567	8.50 557	0.74 535	13.81 569	20.12 567	26.53 572	28.55 573	34.06 571	26.75 573	26.27 574	15.82 564	11.42 573	4.01 571	3.29 570	3.94 571	9.72 572	6.77 571

UNDER WATER	6.65 560	1.86 531	10.48 552	4.84 569	2.74 566	8.59 558	0.76 537	8.83 559	22.15 569	4.99 545	6.27 539	15.66 565	10.39 564	9.52 559	9.42 549	3.50 564	0.05 342	1.34 566	0.03 408	7.17 569	4.42 570

U	1.64 509	0.06 19	0.52 15	0.00 1	7.15 572	10.37 559	0.00 1	0.04 50	0.05 11	0.01 133	0.00 1	0.09 251	0.00 1	0.02 21	0.01 47	0.00 1	0.00 1	9.39 574	5.01 572	0.01 70	0.00 1

DPSimNet_ROB	9.66 565	7.29 571	17.52 560	4.88 571	6.56 571	10.41 560	12.88 571	8.12 557	9.88 561	14.26 567	11.22 562	12.39 556	14.01 567	11.20 563	14.85 562	5.50 569	6.97 573	5.75 572	5.94 573	5.31 564	8.26 573

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 519	2.49 554	5.12 517	0.01 298	0.02 307	12.00 561	0.49 523	3.33 535	0.95 457	0.10 381	0.20 430	2.15 522	0.15 415	6.72 538	1.65 476	0.78 545	0.83 477	0.19 550	0.27 545	0.72 543	0.92 474

WAO-8	5.42 556	2.80 557	3.98 489	0.62 524	0.10 385	13.77 562	0.33 503	11.99 565	24.10 570	5.25 547	10.38 559	13.44 557	4.55 550	9.38 557	4.72 519	0.80 547	0.34 394	0.71 561	0.13 461	0.74 544	0.25 321

Venus	5.42 556	2.80 557	3.98 489	0.62 524	0.10 385	13.77 562	0.33 503	11.99 565	24.10 570	5.25 547	10.32 558	13.44 557	4.55 550	9.38 557	4.72 519	0.80 547	0.34 394	0.71 561	0.13 461	0.74 544	0.25 321

xyz-stereo	3.45 544	0.20 201	36.90 567	0.00 1	0.00 1	14.78 564	0.00 1	0.02 15	0.11 47	0.02 220	9.49 555	0.04 170	0.01 161	6.47 533	0.76 435	0.00 1	0.00 1	0.12 544	0.00 1	0.02 159	0.05 120

MANE	11.54 569	2.46 553	6.07 530	2.50 564	2.04 563	16.31 565	6.95 567	17.25 572	24.11 572	23.59 571	31.25 575	30.75 570	25.07 570	18.16 567	16.24 567	1.28 558	1.98 567	0.15 548	1.07 568	0.46 534	3.04 567

MADNet++	10.85 568	2.36 551	10.00 548	8.59 573	4.61 570	16.78 566	10.26 570	10.11 563	7.51 556	17.63 568	18.35 570	12.04 555	17.73 568	24.51 571	20.75 570	8.81 572	6.67 572	4.84 571	2.67 570	5.77 566	6.96 572

UNDER WATER-64	7.33 563	2.16 546	12.17 555	4.84 569	3.62 568	17.94 567	1.74 547	9.16 561	21.94 568	5.53 551	5.01 535	17.03 567	11.84 566	9.72 560	8.83 547	2.09 560	0.04 332	1.54 568	0.16 485	6.89 568	4.37 569

SGM-ForestM	10.58 567	2.80 557	7.93 540	1.86 556	1.59 560	17.97 568	9.39 569	11.57 564	12.75 562	21.30 570	18.68 571	40.07 572	22.22 569	21.60 568	15.86 565	0.99 554	1.53 564	0.06 536	0.52 560	0.47 535	2.43 565

TorneroNet-64	6.70 561	2.13 544	3.92 485	2.14 558	0.65 506	19.09 569	0.28 494	12.19 567	25.73 573	6.44 555	12.54 565	19.33 569	4.76 552	10.25 561	6.87 536	1.10 556	0.00 1	0.12 544	0.00 1	4.20 562	2.19 560

TorneroNet	7.29 562	2.19 547	3.95 486	2.15 559	1.14 550	19.79 570	0.46 516	13.22 568	25.82 574	8.31 561	16.76 569	17.46 568	5.75 553	10.79 562	8.91 548	2.32 562	0.03 322	0.12 544	0.00 1	4.70 563	2.01 558

MultiAttention	3.74 546	0.15 165	1.48 186	0.27 473	1.14 550	25.31 571	6.04 566	3.51 538	0.76 294	0.01 133	2.10 521	2.11 520	0.20 429	23.89 570	3.08 501	0.07 521	0.00 1	0.46 558	0.74 567	1.72 553	1.79 541

JetBlue	6.27 558	3.44 566	18.17 561	0.00 1	2.21 565	30.58 572	17.31 573	4.77 547	1.07 481	0.74 506	2.25 522	6.31 542	5.82 554	18.12 566	9.68 550	0.10 527	0.01 305	0.00 1	0.00 1	3.12 560	1.61 524

BEATNet-Init1	15.75 572	8.48 572	36.75 566	2.06 557	2.07 564	33.60 573	14.96 572	17.15 571	19.08 565	30.69 573	28.08 572	43.61 573	25.98 572	25.17 573	20.68 569	0.80 547	1.17 549	0.36 557	0.51 559	1.53 551	2.28 561

JetRed	14.06 571	19.59 573	43.42 569	1.43 553	1.30 557	55.87 574	28.29 574	13.94 570	7.85 557	8.61 562	8.73 550	13.68 559	10.59 565	24.60 572	30.87 572	0.27 535	0.69 446	0.62 560	0.03 408	6.63 567	4.19 568

TCMNet-wrong-test	39.54 574	63.38 582	48.73 573	81.81 582	79.70 581	57.23 575	48.25 575	31.99 574	5.36 552	19.52 569	29.10 574	57.71 574	33.81 574	46.65 575	46.93 575	17.06 575	2.02 569	7.62 573	0.68 565	65.24 580	47.97 580

HaxPig	95.45 588	97.64 588	88.42 581	97.81 592	99.08 592	77.94 576	74.31 576	96.67 586	99.54 583	99.87 587	99.92 584	99.60 588	99.75 584	91.22 584	87.67 582	99.94 592	99.97 589	99.98 590	99.99 590	99.96 592	99.80 592

PML	71.00 581	88.39 586	73.68 575	82.04 583	74.55 579	83.63 577	76.92 577	72.05 579	85.95 579	89.82 583	84.57 580	90.63 583	58.80 576	91.54 586	73.58 577	95.93 590	2.38 570	86.91 585	6.48 574	84.07 586	18.14 575

MEDIAN_ROB	93.48 585	98.75 589	96.24 583	90.99 586	90.62 587	85.89 578	77.23 578	92.20 582	89.67 580	95.04 584	94.93 582	96.04 584	93.85 583	90.48 583	87.58 581	98.40 591	95.87 582	99.62 588	98.78 586	98.85 591	98.49 591

ccccc		90.96 587		100.00 594	100.00 594	87.89 579		95.50 583		96.70 585		96.32 585		99.79 589		100.00 594	100.00 592	99.83 589	99.29 587	100.00 594

xxxxx1	63.64 578	58.31 576	78.27 577	43.96 574	49.40 575	92.70 580	92.25 580	60.45 576	69.51 576	73.81 580	76.39 576	77.95 579	76.95 578	71.68 578	77.08 578	36.01 578	37.36 577	48.24 579	62.44 578	47.16 577	42.90 577

tt_ll	63.64 578	58.31 576	78.27 577	43.96 574	49.40 575	92.70 580	92.25 580	60.45 576	69.51 576	73.81 580	76.39 576	77.95 579	76.95 578	71.68 578	77.08 578	36.01 578	37.36 577	48.24 579	62.44 578	47.16 577	42.90 577

ff	63.64 578	58.31 576	78.27 577	43.96 574	49.40 575	92.70 580	92.25 580	60.45 576	69.51 576	73.81 580	76.39 576	77.95 579	76.95 578	71.68 578	77.08 578	36.01 578	37.36 577	48.24 579	62.44 578	47.16 577	42.90 577

AVERAGE_ROB	98.51 590	99.16 590	95.72 582	100.00 594	100.00 594	93.61 583	82.61 579	100.00 588	99.97 585	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	99.73 588	99.43 585	100.00 594	100.00 592	100.00 591	100.00 591	100.00 594	100.00 594

test_example2	97.59 589	99.97 591	99.93 586	99.80 593	99.96 593	98.80 584	99.76 583	91.09 581	100.00 588	100.00 588	100.00 585	89.37 582	86.85 581	99.31 587	96.67 583	99.97 593	99.51 588	92.94 587	97.98 585	99.99 593	99.94 593

USTest	58.12 577	43.63 574	41.85 568	60.45 577	67.22 578	98.85 585	99.88 584	90.22 580	98.00 582	67.60 576	90.12 581	66.95 576	69.04 577	61.69 577	57.27 576	4.12 567	35.22 576	16.39 576	21.99 577	39.59 574	32.41 576

DGTPSM_ROB	81.37 582	61.03 579	99.95 587	61.17 578	86.95 584	99.14 586	100.00 585	95.87 584	99.99 586	73.32 578	100.00 585	71.15 577	100.00 586	77.35 581	99.98 587	35.35 576	97.41 586	34.62 577	99.89 588	44.61 575	89.54 583

DPSMNet_ROB	81.42 583	61.07 580	99.95 587	61.38 579	87.01 585	99.15 587	100.00 585	95.87 584	99.99 586	73.35 579	100.00 585	71.18 578	100.00 586	77.40 582	99.98 587	35.68 577	97.47 587	34.71 578	99.89 588	44.74 576	89.65 584

FlowAnything	99.09 594	100.00 593	100.00 589	95.88 588	98.58 589	100.00 588	100.00 585	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	93.36 589	100.00 592	100.00 591	100.00 591	96.09 590	97.87 590

Selective-RAFT-Error	99.05 593	100.00 593	100.00 589	96.31 591	98.73 591	100.00 588	100.00 585	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	93.08 586	100.00 592	100.00 591	100.00 591	95.40 587	97.58 589

Anonymous_1	89.55 584	74.57 583	97.70 584	74.52 581	78.35 580	100.00 588	100.00 585	98.05 587	99.77 584	96.85 586	99.38 583	97.67 586	99.78 585	91.23 585	98.87 584	81.02 581	97.18 583	59.55 582	84.83 581	74.77 583	86.89 582

tt	48.09 575	0.07 42	27.39 565	1.35 552	0.00 1	100.00 588	100.00 585	100.00 588	96.65 581	0.15 409	0.01 256	97.98 587	87.03 582	2.52 360	99.87 586	82.90 582	94.64 581	16.21 575	20.93 576	33.72 573	0.29 339

CasAABBNet	99.03 592	100.00 593	100.00 589	96.02 590	98.70 590	100.00 588	100.00 585	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	93.08 586	99.99 591	100.00 591	100.00 591	95.40 587	97.41 588

LSM0	98.99 591	99.97 591	100.00 589	95.58 587	98.52 588	100.00 588	100.00 585	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	93.32 588	99.97 589	100.00 591	100.00 591	95.80 589	96.62 587

DPSM_ROB	93.70 586	78.60 584	100.00 589	83.05 584	85.63 582	100.00 588	100.00 585	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	88.93 583	97.35 584	74.49 583	94.98 583	81.33 584	89.69 585

DPSM	93.70 586	78.60 584	100.00 589	83.05 584	85.63 582	100.00 588	100.00 585	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	88.93 583	97.35 584	74.49 583	94.98 583	81.33 584	89.69 585

Low-res two-view benchmark