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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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

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Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.28 169	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
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Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
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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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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_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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark