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	0.01 1	0.06 147	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.04 66	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.00 1

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 39	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-eth3d	0.02 3	0.05 104	0.17 34	0.00 1	0.00 1	0.12 79	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.01 73	0.04 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

Monster-pub-mixall	0.02 3	0.05 104	0.19 37	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.04 66	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

Replicate-Monster	0.02 3	0.05 104	0.20 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.10 130	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 79	0.00 1	0.01 2	0.04 23	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.02 3	0.05 104	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.13 90	0.00 1	0.01 2	0.05 33	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.02 3	0.06 147	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.10 61	0.00 1	0.01 2	0.08 73	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 79	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 366	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 79	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 366	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 79	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 366	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 3	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.11 67	0.00 1	0.01 2	0.13 169	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 3	0.05 104	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.11 67	0.00 1	0.01 2	0.10 130	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.02 153	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 3	0.04 63	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 67	0.00 1	0.01 2	0.05 33	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 3	0.04 63	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 67	0.00 1	0.01 2	0.05 33	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.02 3	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.12 79	0.00 1	0.05 80	0.04 23	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 3	0.04 63	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.11 67	0.00 1	0.01 2	0.07 54	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 3	0.05 104	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.11 67	0.00 1	0.01 2	0.04 23	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 3	0.03 39	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 67	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 3	0.02 13	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.16 95	0.00 1	0.01 2	0.09 102	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.03 187	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 3	0.04 63	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.11 67	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 366	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonSter	0.02 3	0.05 104	0.17 34	0.00 1	0.00 1	0.12 79	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.01 73	0.04 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

rvit_stereo_0081_aga	0.02 3	0.07 182	0.29 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 54	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_XL	0.03 24	0.04 63	0.27 48	0.00 1	0.00 1	0.06 48	0.00 1	0.10 156	0.04 23	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.03 24	0.02 13	0.34 57	0.00 1	0.00 1	0.04 38	0.00 1	0.04 66	0.06 39	0.01 202	0.02 417	0.04 200	0.05 362	0.01 73	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

asda	0.03 24	0.07 182	0.20 40	0.00 1	0.00 1	0.12 79	0.00 1	0.01 2	0.07 54	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.03 24	0.02 13	0.19 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 139	0.11 143	0.00 1	0.00 1	0.03 163	0.00 1	0.02 153	0.20 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.01 198

4.5_new	0.03 24	0.04 63	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.12 79	0.00 1	0.01 2	0.14 175	0.02 335	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 24	0.04 63	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.12 79	0.00 1	0.01 2	0.14 175	0.02 335	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.03 24	0.06 147	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.11 67	0.00 1	0.01 2	0.14 175	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.03 24	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.29 129	0.00 1	0.02 36	0.03 5	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.03 24	0.04 63	0.22 44	0.00 1	0.00 1	0.18 99	0.00 1	0.02 36	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.03 24	0.05 104	0.28 49	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.06 442	0.07 114	0.03 5	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

LG-Stereo_L1	0.03 24	0.05 104	0.31 56	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.06 442	0.08 125	0.04 23	0.04 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

SGD-Stereo	0.04 35	0.06 147	0.19 37	0.00 1	0.00 1	0.23 110	0.00 1	0.02 36	0.25 220	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.04 35	0.02 13	0.30 54	0.00 1	0.00 1	0.41 172	0.00 1	0.10 156	0.04 23	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

mms	0.04 35	0.04 63	0.35 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 80	0.10 130	0.00 1	0.00 1	0.04 200	0.02 239	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.06 354	0.09 496

rvit_stereo_0081	0.04 35	0.02 13	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.01 2	0.54 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.04 35	0.02 13	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.01 2	0.54 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 35	0.06 147	0.29 52	0.01 366	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.11 164	0.14 175	0.01 202	0.00 1	0.03 163	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 494	0.01 108	0.01 198

GLC_STEREO	0.04 35	0.05 104	0.52 102	0.00 1	0.00 1	0.06 48	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

AdaDepth	0.05 42	0.01 1	0.43 82	0.00 1	0.00 1	0.29 129	0.00 1	0.04 66	0.06 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 518	0.01 108	0.00 1

111111	0.05 42	0.03 39	0.22 44	0.00 1	0.00 1	0.33 152	0.00 1	0.04 66	0.08 73	0.07 421	0.00 1	0.01 28	0.02 239	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 393	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.05 42	0.06 147	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.07 50	0.00 1	0.03 54	0.57 333	0.06 411	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_L	0.05 42	0.03 39	0.21 42	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.15 190	0.57 333	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.01 73	0.07 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.05 42	0.04 63	0.18 36	0.00 1	0.01 354	0.01 10	0.00 1	0.08 125	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.02 153	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ours_stereo	0.05 42	0.03 39	0.40 69	0.00 1	0.00 1	0.26 120	0.00 1	0.03 54	0.10 130	0.00 1	0.00 1	0.03 163	0.00 1	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 370	0.03 385

fffy	0.05 42	0.04 63	0.49 92	0.01 366	0.00 1	0.26 120	0.00 1	0.03 54	0.10 130	0.00 1	0.00 1	0.03 163	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 370	0.04 419

dual_stereo	0.05 42	0.02 13	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.20 104	0.00 1	0.06 94	0.57 333	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.01 169	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 42	0.04 63	0.46 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 256	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 339

IGEV-Stereo++	0.05 42	0.03 39	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.59 247	0.00 1	0.05 80	0.07 54	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.06 221	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.01 198

rvit_stereo_0075_2	0.05 42	0.08 197	0.78 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 461

RAStereo	0.05 42	0.15 272	0.68 146	0.00 1	0.00 1	0.03 28	0.00 1	0.06 94	0.06 39	0.01 202	0.01 333	0.02 99	0.02 239	0.00 1	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 42	0.17 289	0.22 44	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.01 2	0.55 273	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 42	0.05 104	0.21 42	0.00 1	0.00 1	0.09 58	0.02 382	0.17 201	0.12 160	0.06 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

whm_eth	0.05 42	0.17 289	0.22 44	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.01 2	0.55 273	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS_RVC	0.05 42	0.05 104	0.41 73	0.00 1	0.00 1	0.16 95	0.00 1	0.17 201	0.07 54	0.00 1	0.00 1	0.04 200	0.01 169	0.04 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 42	0.04 63	0.43 82	0.00 1	0.04 455	0.25 116	0.00 1	0.01 2	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 239	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 486	0.03 286	0.08 483

depthmonostereo	0.06 59	0.02 13	0.54 112	0.00 1	0.00 1	0.23 110	0.00 1	0.12 173	0.10 130	0.00 1	0.01 333	0.02 99	0.02 239	0.04 201	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

MLG-Stereo	0.06 59	0.05 104	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.46 196	0.00 1	0.02 36	0.60 423	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

LG-G_1	0.06 59	0.07 182	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.23 110	0.00 1	0.02 36	0.56 288	0.06 411	0.00 1	0.03 163	0.00 1	0.03 187	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

LG-G	0.06 59	0.07 182	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.23 110	0.00 1	0.02 36	0.56 288	0.06 411	0.00 1	0.03 163	0.00 1	0.03 187	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

LGtest1	0.06 59	0.07 182	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.10 61	0.00 1	0.12 173	0.57 333	0.03 366	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.13 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

LG-Stereo	0.06 59	0.04 63	0.40 69	0.00 1	0.00 1	0.31 140	0.00 1	0.06 94	0.08 73	0.00 1	0.01 333	0.10 280	0.03 296	0.04 201	0.09 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 393	0.01 198

GIP-stereo	0.06 59	0.02 13	0.64 137	0.00 1	0.00 1	0.20 104	0.00 1	0.01 2	0.14 175	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.00 1	0.19 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 310	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.06 59	0.03 39	0.35 58	0.00 1	0.00 1	0.42 179	0.00 1	0.02 36	0.07 54	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.01 169	0.00 1	0.24 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 332	0.07 476

999	0.06 59	0.04 63	0.42 79	0.00 1	0.00 1	0.35 162	0.00 1	0.02 36	0.06 39	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.00 1	0.15 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 393	0.00 1

rvit_0105_4	0.06 59	0.08 197	0.63 133	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.03 54	0.50 253	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.06 59	0.06 147	0.51 98	0.00 1	0.00 1	0.23 110	0.00 1	0.17 201	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 239	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 486	0.14 455	0.00 1

CAS++	0.06 59	0.06 147	0.59 125	0.00 1	0.00 1	0.07 50	0.00 1	0.25 243	0.13 169	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.06 59	0.14 267	0.46 88	0.03 419	0.00 1	0.04 38	0.00 1	0.03 54	0.08 73	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.06 379	0.04 201	0.03 203	0.00 1	0.04 505	0.00 1	0.03 477	0.08 393	0.07 476

MaDis-Stereo	0.06 59	0.16 281	0.66 142	0.00 1	0.00 1	0.05 45	0.01 337	0.06 94	0.12 160	0.00 1	0.01 333	0.04 200	0.02 239	0.02 153	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

UniTT-Stereo	0.06 59	0.06 147	0.83 211	0.00 1	0.00 1	0.08 56	0.01 337	0.06 94	0.03 5	0.00 1	0.08 450	0.02 99	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 393	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.07 74	0.05 104	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.61 250	0.00 1	0.02 36	0.61 442	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 74	0.01 1	0.37 61	0.01 366	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.16 193	0.57 333	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.00 1	0.14 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 505	0.00 1	0.00 1

AIO_test	0.07 74	0.09 211	0.42 79	0.05 448	0.05 464	0.07 50	0.03 405	0.17 201	0.09 102	0.03 366	0.00 1	0.03 163	0.01 169	0.14 263	0.01 121	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.07 486	0.02 226	0.02 339

castereo	0.07 74	0.15 272	0.30 54	0.00 1	0.05 464	0.20 104	0.02 382	0.18 207	0.08 73	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.10 406	0.00 1	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 532	0.01 108	0.01 198

fffft	0.07 74	0.01 1	0.39 67	0.00 1	0.00 1	0.26 120	0.00 1	0.03 54	0.20 207	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.00 1	0.26 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 430	0.06 461
1: 1. 1
rvit_0105_5	0.07 74	0.10 218	0.65 139	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.05 80	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

AIO-Stereo	0.07 74	0.06 147	0.41 73	0.00 1	0.03 436	0.30 136	0.00 1	0.10 156	0.04 23	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 545	0.04 310	0.07 476

rvit_stereo_ft	0.07 74	0.25 347	0.56 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.43 248	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 339

WCG-NET（raft）	0.07 74	0.18 297	0.43 82	0.00 1	0.00 1	0.37 166	0.00 1	0.07 114	0.06 39	0.01 202	0.01 333	0.05 228	0.03 296	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.09 541	0.00 1	0.00 1	0.07 370	0.01 198

GMStereo_Zeroshot	0.07 74	0.04 63	0.80 201	0.08 486	0.00 1	0.03 28	0.00 1	0.05 80	0.10 130	0.00 1	0.03 423	0.19 337	0.03 296	0.00 1	0.05 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

CASS	0.07 74	0.06 147	0.73 155	0.00 1	0.00 1	0.10 61	0.01 337	0.15 190	0.12 160	0.16 469	0.00 1	0.02 99	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MLG-Stereo_test2	0.08 85	0.06 147	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.75 298	0.00 1	0.03 54	0.57 333	0.01 202	0.00 1	0.05 228	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

tt45	0.08 85	0.03 39	0.41 73	0.00 1	0.00 1	0.83 324	0.00 1	0.02 36	0.06 39	0.00 1	0.00 1	0.03 163	0.01 169	0.00 1	0.13 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 354	0.01 198

rvit_0105_3	0.08 85	0.16 281	0.68 146	0.00 1	0.00 1	0.07 50	0.00 1	0.08 125	0.61 442	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

RSM++	0.08 85	0.06 147	0.38 66	0.00 1	0.00 1	0.30 136	0.00 1	0.06 94	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 522	0.09 412	0.03 385

RSM	0.08 85	0.05 104	0.37 61	0.00 1	0.02 408	0.30 136	0.00 1	0.11 164	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 518	0.05 332	0.02 339

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 85	0.06 147	0.41 73	0.00 1	0.00 1	0.05 45	0.00 1	0.11 164	0.22 212	0.75 519	0.00 1	0.02 99	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.03 385

11t1	0.08 85	0.01 1	0.54 112	0.00 1	0.00 1	0.09 58	0.00 1	0.44 286	0.55 273	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

MIF-Stereo (partial)	0.08 85	0.11 240	0.96 252	0.00 1	0.00 1	0.08 56	0.00 1	0.19 212	0.08 73	0.00 1	0.01 333	0.02 99	0.02 239	0.02 153	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 310	0.01 198

CASnet	0.08 85	0.05 104	0.40 69	0.00 1	0.00 1	0.82 318	0.00 1	0.14 186	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.08 85	0.07 182	0.43 82	0.00 1	0.00 1	0.21 108	0.01 337	0.08 125	0.56 288	0.01 202	0.00 1	0.08 265	0.04 333	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

GMStereo	0.08 85	0.54 477	0.90 237	0.00 1	0.00 1	0.03 28	0.00 1	0.04 66	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 239	0.00 1	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GASTEREO	0.09 96	0.34 388	0.36 60	0.05 448	0.01 354	0.54 229	0.02 382	0.11 164	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 170	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.17 525	0.02 226	0.01 198

MSCF	0.09 96	0.34 388	0.37 61	0.05 448	0.01 354	0.53 222	0.01 337	0.11 164	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 170	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.19 532	0.02 226	0.02 339

HI	0.09 96	0.33 381	0.88 230	0.00 1	0.00 1	0.33 152	0.00 1	0.07 114	0.06 39	0.00 1	0.01 333	0.02 99	0.01 169	0.04 201	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 310	0.00 1

CoSv	0.09 96	0.33 381	0.88 230	0.00 1	0.00 1	0.33 152	0.00 1	0.07 114	0.06 39	0.00 1	0.01 333	0.02 99	0.01 169	0.04 201	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 310	0.00 1

SCV_C0	0.09 96	0.16 281	0.63 133	0.00 1	0.00 1	0.29 129	0.00 1	0.12 173	0.09 102	0.01 202	0.00 1	0.05 228	0.03 296	0.07 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 518	0.09 412	0.02 339

SCV	0.09 96	0.23 332	0.59 125	0.00 1	0.02 408	0.03 28	0.02 382	0.35 267	0.07 54	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.10 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 512	0.18 491	0.12 517

castereo++	0.09 96	0.11 240	0.28 49	0.03 419	0.00 1	0.36 164	0.00 1	0.21 229	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 540	0.02 226	0.00 1

rvit_105_1	0.09 96	0.21 315	0.66 142	0.00 1	0.00 1	0.16 95	0.00 1	0.13 180	0.61 442	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.01 169	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.02 339

WCG-NET	0.09 96	0.12 252	0.45 86	0.00 1	0.00 1	0.41 172	0.03 405	0.08 125	0.57 333	0.00 1	0.01 333	0.01 28	0.04 333	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.00 1	0.07 370	0.01 198

MoCha-V2	0.09 96	0.08 197	0.61 130	0.05 448	0.06 474	0.15 93	0.00 1	0.11 164	0.08 73	0.07 421	0.00 1	0.13 298	0.00 1	0.02 153	0.04 250	0.00 1	0.13 554	0.00 1	0.20 535	0.04 310	0.01 198

knoymous	0.09 96	0.04 63	1.04 270	0.00 1	0.00 1	0.11 67	0.00 1	0.23 235	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.23 353	0.00 1	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.09 96	0.20 312	0.53 111	0.00 1	0.00 1	0.80 311	0.00 1	0.04 66	0.07 54	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 393	0.01 198

CroCo-Stereo Lap2	0.09 96	0.23 332	0.74 164	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.07 114	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 296	0.02 153	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 354	0.01 198

sCroCo_RVC	0.09 96	0.05 104	1.02 266	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.12 173	0.48 251	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

GGEV	0.10 110	0.06 147	0.39 67	0.01 366	0.02 408	1.06 405	0.00 1	0.01 2	0.09 102	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.12 257	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.07 476

DA2	0.10 110	0.06 147	0.37 61	0.01 366	0.03 436	1.06 405	0.00 1	0.02 36	0.08 73	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.13 260	0.01 121	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 517

xyz-stereo-finetune2	0.10 110	0.16 281	0.49 92	0.00 1	0.00 1	0.46 196	0.00 1	0.01 2	0.59 399	0.01 202	0.00 1	0.04 200	0.08 394	0.01 73	0.23 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

Pointernet	0.10 110	0.04 63	0.61 130	0.00 1	0.05 464	0.54 229	0.00 1	0.02 36	0.59 399	0.00 1	0.00 1	0.03 163	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 436	0.01 108	0.00 1

trnet	0.10 110	0.05 104	0.52 102	0.00 1	0.00 1	1.06 405	0.00 1	0.17 201	0.09 102	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MGS-Stereo	0.10 110	0.08 197	0.82 207	0.00 1	0.00 1	0.41 172	0.00 1	0.20 223	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.04 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 539	0.00 1

MyStereo07	0.10 110	0.12 252	0.59 125	0.00 1	0.00 1	0.98 367	0.00 1	0.03 54	0.10 130	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.05 362	0.04 201	0.00 1	0.00 1	0.05 520	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.04 419

IGEVStereo-DCA	0.10 110	0.06 147	0.52 102	0.01 366	0.00 1	0.32 146	0.00 1	0.09 139	0.09 102	0.01 202	0.01 333	0.02 99	0.04 333	0.14 263	0.44 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 494	0.05 332	0.01 198

MIM_Stereo	0.10 110	0.32 377	0.90 237	0.00 1	0.03 436	0.29 129	0.00 1	0.11 164	0.11 143	0.02 335	0.00 1	0.04 200	0.01 169	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.03 490	0.00 1	0.00 1	0.11 430	0.08 483

AEACV	0.10 110	0.02 13	0.49 92	0.00 1	0.02 408	0.75 298	0.00 1	0.07 114	0.02 1	0.09 441	0.00 1	0.01 28	0.08 394	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.03 490	0.00 1	0.24 552	0.07 370	0.05 440

CAS	0.10 110	0.05 104	0.46 88	0.00 1	0.00 1	1.03 385	0.00 1	0.21 229	0.09 102	0.00 1	0.00 1	0.03 163	0.01 169	0.01 73	0.02 170	0.08 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 110	0.04 63	0.98 263	0.00 1	0.00 1	0.62 256	0.00 1	0.09 139	0.11 143	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 454	0.04 310	0.03 385

MC-Stereo	0.10 110	0.10 218	0.59 125	0.01 366	0.01 354	1.06 405	0.00 1	0.03 54	0.09 102	0.02 335	0.00 1	0.03 163	0.02 239	0.03 187	0.00 1	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.02 454	0.05 332	0.01 198

x	0.10 110	0.01 1	0.51 98	0.00 1	0.00 1	0.09 58	0.00 1	0.67 328	0.55 273	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.09 245	0.00 1	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

AnonymousM	0.10 110	0.04 63	0.56 119	0.00 1	0.00 1	1.02 379	0.00 1	0.19 212	0.11 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 228	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.10 110	0.20 312	0.57 121	0.00 1	0.00 1	0.52 217	0.00 1	0.05 80	0.07 54	0.00 1	0.01 333	0.14 305	0.03 296	0.02 153	0.01 121	0.00 1	0.03 490	0.00 1	0.00 1	0.25 516	0.20 539

CREStereo++_RVC	0.10 110	0.06 147	0.78 192	0.00 1	0.00 1	1.00 375	0.00 1	0.10 156	0.08 73	0.00 1	0.01 333	0.03 163	0.00 1	0.01 73	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
sAnonymous2	0.10 110	0.22 322	1.35 343	0.00 1	0.00 1	0.04 38	0.00 1	0.03 54	0.06 39	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 393	0.15 525

CroCo_RVC	0.10 110	0.22 322	1.35 343	0.00 1	0.00 1	0.04 38	0.00 1	0.03 54	0.06 39	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 393	0.15 525

CREStereo	0.10 110	0.06 147	0.51 98	0.00 1	0.00 1	1.06 405	0.00 1	0.20 223	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
xyz-stereo-finetune	0.11 130	0.18 297	0.37 61	0.00 1	0.00 1	0.53 222	0.00 1	0.00 1	0.56 288	0.01 202	0.00 1	0.04 200	0.02 239	0.00 1	0.38 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

GREAT-IGEV	0.11 130	0.07 182	0.65 139	0.00 1	0.11 503	0.53 222	0.00 1	0.06 94	0.09 102	0.00 1	0.01 333	0.01 28	0.01 169	0.02 153	0.03 203	0.00 1	0.08 540	0.00 1	0.17 525	0.07 370	0.28 546

AIO_rvc	0.11 130	0.28 362	0.45 86	0.05 448	0.02 408	0.15 93	0.03 405	0.19 212	0.57 333	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.02 239	0.12 257	0.01 121	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.02 454	0.09 412	0.10 504

FACV-RUCA	0.11 130	0.06 147	0.50 97	0.03 419	0.10 495	0.10 61	0.00 1	0.07 114	0.62 497	0.03 366	0.04 429	0.03 163	0.14 418	0.03 187	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.06 545	0.00 1	0.20 500	0.11 507

ff7	0.11 130	0.18 297	0.52 102	0.00 1	0.00 1	1.06 405	0.00 1	0.09 139	0.09 102	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.03 296	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 494	0.07 370	0.01 198

ffff	0.11 130	0.18 297	0.52 102	0.00 1	0.00 1	1.06 405	0.00 1	0.09 139	0.09 102	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.03 296	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 494	0.07 370	0.01 198

11t	0.11 130	0.18 297	0.52 102	0.00 1	0.00 1	1.06 405	0.00 1	0.09 139	0.09 102	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.03 296	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 494	0.07 370	0.01 198

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PMTNet	0.11 130	0.07 182	0.60 129	0.00 1	0.00 1	1.05 396	0.04 425	0.16 193	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.04 200	0.00 1	0.03 187	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.12 144	0.25 347	0.82 207	0.01 366	0.01 354	0.33 152	0.03 405	0.08 125	0.40 245	0.00 1	0.00 1	0.06 250	0.03 296	0.02 153	0.04 250	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.24 512	0.01 198

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LL-Strereo2	0.12 144	0.41 433	0.91 242	0.05 448	0.03 436	0.51 211	0.04 425	0.13 180	0.11 143	0.01 202	0.00 1	0.03 163	0.02 239	0.06 221	0.10 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 436	0.03 286	0.03 385

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XX-TBD	0.12 144	0.25 347	0.79 196	0.00 1	0.00 1	0.92 353	0.00 1	0.18 207	0.08 73	0.00 1	0.21 471	0.03 163	0.00 1	0.01 73	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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test_4	0.13 154	0.07 182	1.12 294	0.00 1	0.05 464	0.82 318	0.00 1	0.04 66	0.08 73	0.10 447	0.00 1	0.01 28	0.01 169	0.02 153	0.06 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 454	0.11 430	0.00 1

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error version	0.13 154	0.24 341	0.83 211	0.00 1	0.14 515	0.86 333	0.01 337	0.09 139	0.11 143	0.01 202	0.01 333	0.02 99	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 541	0.00 1	0.00 1	0.16 475	0.01 198

test-v	0.13 154	0.24 341	0.83 211	0.00 1	0.14 515	0.86 333	0.01 337	0.09 139	0.11 143	0.01 202	0.01 333	0.02 99	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 541	0.00 1	0.00 1	0.16 475	0.01 198

Patchmatch Stereo++	0.13 154	0.04 63	0.73 155	0.05 448	0.01 354	1.06 405	0.08 457	0.06 94	0.56 288	0.01 202	0.00 1	0.05 228	0.00 1	0.01 73	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	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
ROB_FTStereo	0.13 154	0.04 63	0.73 155	0.05 448	0.02 408	1.06 405	0.07 448	0.06 94	0.56 288	0.01 202	0.00 1	0.03 163	0.00 1	0.01 73	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

iRAFT	0.13 154	0.04 63	0.73 155	0.05 448	0.01 354	1.06 405	0.08 457	0.06 94	0.56 288	0.01 202	0.00 1	0.05 228	0.00 1	0.01 73	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

CroCo-Stereo	0.13 154	0.16 281	0.40 69	0.00 1	0.00 1	0.03 28	0.00 1	0.98 375	0.57 333	0.00 1	0.01 333	0.31 375	0.03 296	0.01 73	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.13 154	0.24 341	0.83 211	0.00 1	0.14 515	0.86 333	0.01 337	0.09 139	0.11 143	0.01 202	0.01 333	0.02 99	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 541	0.00 1	0.00 1	0.16 475	0.01 198

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RALAANet	0.13 154	0.51 467	0.95 250	0.00 1	0.00 1	0.32 146	0.01 337	0.38 273	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.05 228	0.09 398	0.02 153	0.12 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 454	0.10 423	0.00 1

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LoS	0.14 168	0.07 182	0.66 142	0.02 399	0.00 1	1.05 396	0.01 337	0.07 114	0.57 333	0.01 202	0.01 333	0.16 323	0.04 333	0.04 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.14 168	0.15 272	1.74 408	0.00 1	0.00 1	0.28 126	0.00 1	0.01 2	0.11 143	0.00 1	0.01 333	0.42 411	0.02 239	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 478	0.00 1	0.02 339

IER	0.14 168	0.09 211	1.29 329	0.00 1	0.00 1	0.62 256	0.00 1	0.17 201	0.10 130	0.00 1	0.00 1	0.40 406	0.02 239	0.11 255	0.04 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 168	0.33 381	1.23 319	0.00 1	0.01 354	0.47 200	0.00 1	0.27 253	0.11 143	0.01 202	0.00 1	0.04 200	0.00 1	0.08 240	0.00 1	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.24 512	0.00 1

UDGNet	0.14 168	0.48 457	0.72 153	0.00 1	0.00 1	1.06 405	0.00 1	0.05 80	0.28 224	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.09 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 168	0.04 63	0.73 155	0.05 448	0.02 408	1.06 405	0.08 457	0.05 80	0.56 288	0.01 202	0.00 1	0.07 258	0.00 1	0.01 73	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 168	0.04 63	0.73 155	0.05 448	0.01 354	1.06 405	0.06 442	0.05 80	0.56 288	0.01 202	0.00 1	0.07 258	0.00 1	0.01 73	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 168	0.04 63	0.75 172	0.05 448	0.02 408	1.06 405	0.08 457	0.06 94	0.57 333	0.01 202	0.00 1	0.07 258	0.00 1	0.01 73	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

iGMRVC	0.14 168	0.04 63	0.74 164	0.05 448	0.02 408	1.06 405	0.07 448	0.06 94	0.56 288	0.01 202	0.00 1	0.05 228	0.00 1	0.01 73	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 168	0.04 63	0.75 172	0.05 448	0.01 354	1.06 405	0.08 457	0.05 80	0.56 288	0.01 202	0.00 1	0.05 228	0.00 1	0.01 73	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

rafts_anoy	0.14 168	0.35 399	0.99 264	0.00 1	0.02 408	0.49 206	0.03 405	0.11 164	0.07 54	0.00 1	0.01 333	0.06 250	0.06 379	0.24 281	0.06 282	0.00 1	0.14 555	0.00 1	0.01 436	0.02 226	0.03 385

raft+_RVC	0.14 168	0.37 413	0.96 252	0.00 1	0.16 522	0.64 271	0.03 405	0.05 80	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.03 296	0.03 187	0.07 293	0.00 1	0.07 534	0.00 1	0.00 1	0.05 332	0.16 529

HUF	0.15 186	0.29 368	1.05 278	0.02 399	0.11 503	0.04 38	0.00 1	0.16 193	0.09 102	0.03 366	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.08 240	0.00 1	0.00 1	0.58 570	0.00 1	0.00 1	0.14 455	0.37 552

EGLCR-Stereo	0.15 186	0.05 104	0.47 91	0.07 478	0.03 436	1.06 405	0.01 337	1.06 385	0.12 160	0.16 469	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 339

cross-raft	0.15 186	0.05 104	1.46 372	0.00 1	0.01 354	0.37 166	0.07 448	0.40 278	0.02 1	0.02 335	0.00 1	0.38 401	0.00 1	0.02 153	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 500	0.01 108	0.02 339

ICVP	0.15 186	0.03 39	1.23 319	0.00 1	0.01 354	1.02 379	0.09 463	0.19 212	0.10 130	0.00 1	0.02 417	0.07 258	0.01 169	0.18 273	0.01 121	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
R-Stereo Train	0.15 186	0.03 39	0.77 181	0.00 1	0.00 1	0.74 293	0.00 1	1.36 420	0.09 102	0.02 335	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

RAFT-Stereo	0.15 186	0.03 39	0.77 181	0.00 1	0.00 1	0.74 293	0.00 1	1.36 420	0.09 102	0.02 335	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	0.16 192	0.09 211	0.61 130	0.00 1	0.01 354	0.90 343	0.00 1	0.14 186	0.14 175	0.08 432	0.00 1	0.39 403	0.02 239	0.15 268	0.38 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 522	0.01 108	0.03 385

ISRNet	0.16 192	0.11 240	1.44 368	0.00 1	0.00 1	0.50 208	0.00 1	0.44 286	0.60 423	0.00 1	0.00 1	0.05 228	0.00 1	0.05 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

DCVSM-stereo	0.16 192	0.03 39	1.58 386	0.00 1	0.00 1	0.74 293	0.04 425	0.02 36	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.60 446	0.07 389	0.06 221	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

StereoVision	0.16 192	0.25 347	1.07 286	0.00 1	0.00 1	0.47 200	0.01 337	0.18 207	0.61 442	0.00 1	0.29 479	0.15 314	0.02 239	0.07 228	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.01 198

4D-IteraStereo	0.16 192	0.51 467	1.73 404	0.00 1	0.00 1	0.38 168	0.03 405	0.08 125	0.08 73	0.02 335	0.01 333	0.00 1	0.01 169	0.06 221	0.09 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 310	0.06 461

DisPM	0.16 192	0.05 104	0.82 207	0.07 478	0.00 1	1.14 491	0.41 524	0.08 125	0.54 267	0.03 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 221	0.05 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

dd	0.16 192	0.52 473	0.86 222	0.01 366	0.00 1	1.03 385	0.00 1	0.09 139	0.52 258	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.01 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.00 1

GANet-ADL	0.16 192	0.06 147	1.18 306	0.00 1	0.01 354	0.83 324	0.00 1	0.23 235	0.07 54	0.00 1	0.30 480	0.35 386	0.00 1	0.07 228	0.10 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 310	0.01 198

Pruner-Stereo	0.16 192	0.04 63	0.73 155	0.19 536	0.00 1	1.08 457	0.21 488	0.16 193	0.59 399	0.03 366	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.02 153	0.22 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

CRE-IMP	0.16 192	0.03 39	0.75 172	0.05 448	0.01 354	1.11 480	0.34 516	0.04 66	0.56 288	0.02 335	0.00 1	0.12 291	0.00 1	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.08 483

RALCasStereoNet	0.16 192	0.35 399	0.84 216	0.00 1	0.00 1	0.32 146	0.03 405	0.16 193	0.56 288	0.02 335	0.07 447	0.05 228	0.08 394	0.13 260	0.08 308	0.00 1	0.31 562	0.00 1	0.00 1	0.07 370	0.11 507

AE-Stereo	0.17 203	0.05 104	0.79 196	0.03 419	0.09 491	1.06 405	0.00 1	0.57 309	0.06 39	0.08 432	0.00 1	0.13 298	0.00 1	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.06 533	0.00 1	0.23 545	0.08 393	0.04 419

Any-RAFT	0.17 203	0.04 63	0.93 246	0.00 1	0.00 1	1.10 472	0.00 1	0.99 377	0.03 5	0.01 202	0.00 1	0.21 346	0.00 1	0.07 228	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qqq	0.17 203	0.01 1	0.52 102	0.00 1	0.00 1	0.12 79	0.00 1	0.95 370	0.55 273	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	1.23 333	0.00 1	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

anonymity	0.17 203	0.06 147	0.79 196	0.00 1	0.09 491	0.03 28	0.00 1	0.54 303	0.07 54	0.41 503	0.13 460	0.11 285	0.58 475	0.02 153	0.31 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 545	0.01 108	0.02 339

dad	0.17 203	0.54 477	0.82 207	0.00 1	0.00 1	1.03 385	0.00 1	0.02 36	0.23 218	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.01 169	0.63 312	0.11 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

test-3	0.17 203	0.03 39	0.74 164	0.03 419	0.10 495	0.43 185	0.00 1	1.36 420	0.07 54	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.08 240	0.19 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 535	0.12 440	0.11 507

test_1	0.17 203	0.03 39	0.75 172	0.03 419	0.10 495	0.43 185	0.00 1	1.36 420	0.07 54	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.07 228	0.19 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 535	0.12 440	0.11 507

NRIStereo	0.17 203	0.03 39	0.73 155	0.04 438	0.01 354	1.15 494	0.33 515	0.03 54	0.59 399	0.04 392	0.01 333	0.11 285	0.01 169	0.10 249	0.03 203	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.00 1	0.06 354	0.09 496

CFNet-RSSM	0.17 203	0.06 147	1.16 301	0.00 1	0.12 509	0.61 250	0.00 1	0.90 358	0.08 73	0.01 202	0.00 1	0.09 276	0.00 1	0.01 73	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 545	0.00 1	0.00 1

gcap-zeroshot	0.18 212	0.22 322	1.03 268	0.07 478	0.10 495	0.77 302	0.00 1	0.26 247	0.63 502	0.00 1	0.00 1	0.21 346	0.01 169	0.15 268	0.02 170	0.00 1	0.04 505	0.00 1	0.17 525	0.00 1	0.00 1

RCA-Stereo	0.18 212	0.11 240	0.63 133	0.00 1	0.00 1	1.06 405	0.00 1	1.48 452	0.07 54	0.07 421	0.00 1	0.02 99	0.05 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.05 332	0.01 198

GMM-Stereo	0.18 212	0.02 13	1.37 349	0.08 486	0.00 1	1.11 480	0.13 476	0.09 139	0.60 423	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.10 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

GES	0.18 212	0.05 104	0.87 226	0.00 1	0.00 1	1.06 405	0.02 382	0.60 316	0.08 73	0.00 1	0.02 417	0.11 285	0.09 398	0.44 298	0.16 368	0.01 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

AFF-stereo	0.18 212	0.42 435	0.77 181	0.00 1	0.00 1	0.91 351	0.00 1	0.41 281	0.65 508	0.05 402	0.00 1	0.04 200	0.05 362	0.06 221	0.04 250	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.19 493	0.01 198

UPFNet	0.18 212	0.05 104	1.11 291	0.00 1	0.00 1	0.48 203	0.00 1	1.11 393	0.48 251	0.00 1	0.00 1	0.10 280	0.00 1	0.10 249	0.10 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

GCAP-BAT	0.19 218	0.08 197	0.90 237	0.01 366	0.07 480	0.87 337	0.03 405	0.16 193	0.06 39	0.36 497	0.45 491	0.15 314	0.05 362	0.08 240	0.31 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 512	0.00 1	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 218	0.10 218	1.38 350	0.00 1	0.01 354	0.75 298	0.00 1	0.35 267	0.12 160	0.00 1	0.00 1	0.48 424	0.51 470	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

test_3	0.19 218	0.02 13	0.76 178	0.03 419	0.10 495	0.53 222	0.00 1	1.42 431	0.07 54	0.13 458	0.00 1	0.02 99	0.00 1	0.07 228	0.19 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 535	0.12 440	0.11 507

test-1	0.19 218	0.13 261	0.67 145	0.00 1	0.15 519	0.57 239	0.00 1	1.01 380	0.11 143	0.04 392	0.48 495	0.05 228	0.00 1	0.01 73	0.30 422	0.00 1	0.07 534	0.00 1	0.06 483	0.01 108	0.18 532

Anonymous3	0.19 218	0.07 182	1.33 338	0.00 1	0.00 1	1.12 487	0.00 1	0.56 307	0.56 288	0.01 202	0.00 1	0.06 250	0.00 1	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 218	0.33 381	0.84 216	0.00 1	0.02 408	1.06 405	0.00 1	0.45 288	0.59 399	0.03 366	0.00 1	0.05 228	0.06 379	0.04 201	0.07 293	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.17 482	0.01 198

DMCA	0.19 218	0.16 281	1.39 353	0.00 1	0.01 354	1.00 375	0.01 337	0.38 273	0.57 333	0.01 202	0.01 333	0.05 228	0.00 1	0.05 214	0.12 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

MSMDNet	0.19 218	0.10 218	1.39 353	0.00 1	0.01 354	0.75 298	0.00 1	0.35 267	0.12 160	0.00 1	0.00 1	0.48 424	0.50 468	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

HITNet	0.19 218	0.55 483	1.36 347	0.00 1	0.00 1	0.25 116	0.00 1	1.09 391	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.14 305	0.02 239	0.02 153	0.14 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 332	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-RUCA	0.20 227	0.04 63	0.49 92	0.06 472	0.11 503	0.79 308	0.31 510	0.21 229	0.17 200	0.10 447	0.11 456	0.15 314	0.24 447	0.16 270	0.20 392	0.04 524	0.12 551	0.20 556	0.22 543	0.17 482	0.19 536

model_zeroshot	0.20 227	0.23 332	0.96 252	0.01 366	0.00 1	0.77 302	0.02 382	0.31 264	0.14 175	0.75 519	0.00 1	0.12 291	0.01 169	0.58 306	0.02 170	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.11 500	0.01 108	0.00 1

RAFT-Test	0.20 227	0.09 211	1.34 340	0.00 1	0.12 509	0.39 169	0.10 468	0.72 333	0.25 220	0.08 432	0.00 1	0.44 414	0.00 1	0.05 214	0.13 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 552	0.01 108	0.01 198

TestStereo1	0.20 227	0.30 372	0.84 216	0.00 1	0.16 522	1.12 487	0.01 337	0.69 329	0.57 333	0.00 1	0.05 433	0.04 200	0.01 169	0.09 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 466	0.06 461

SA-5K	0.20 227	0.30 372	0.84 216	0.00 1	0.16 522	1.12 487	0.01 337	0.69 329	0.57 333	0.00 1	0.05 433	0.04 200	0.01 169	0.09 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 466	0.06 461

ACVNet	0.20 227	0.14 267	0.96 252	0.01 366	0.00 1	1.05 396	0.11 472	0.19 212	0.60 423	0.01 202	0.01 333	0.71 462	0.00 1	0.05 214	0.10 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 332	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 227	0.32 377	0.88 230	0.00 1	0.00 1	1.02 379	0.00 1	0.20 223	0.29 228	0.01 202	0.00 1	0.34 382	0.02 239	0.81 316	0.05 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaStereo	0.20 227	0.06 147	0.86 222	0.00 1	0.00 1	0.25 116	0.00 1	1.71 478	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.31 375	0.01 169	0.11 255	0.11 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
test_sample1	0.21 235	0.01 1	0.41 73	0.00 1	0.00 1	0.14 92	0.00 1	0.99 377	0.30 232	0.00 1	0.00 1	0.03 163	0.00 1	2.26 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

KYRaft	0.21 235	0.03 39	0.74 164	0.04 438	0.00 1	1.16 498	0.12 475	0.08 125	0.60 423	0.01 202	0.30 480	0.03 163	0.77 492	0.37 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

s12784h	0.21 235	0.05 104	0.81 204	0.00 1	0.00 1	1.06 405	0.02 382	1.36 420	0.56 288	0.01 202	0.34 485	0.02 99	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

SFCPSM	0.21 235	0.04 63	1.59 388	0.00 1	0.05 464	0.34 159	0.00 1	1.24 409	0.57 333	0.01 202	0.00 1	0.12 291	0.02 239	0.05 214	0.05 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 454	0.02 226	0.00 1

acv_ft	0.21 235	0.14 267	0.95 250	0.00 1	0.00 1	0.41 172	0.00 1	0.58 312	0.60 423	0.19 475	0.01 333	0.71 462	0.12 414	0.05 214	0.12 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 512	0.00 1

MSKI-zero shot	0.22 240	0.08 197	1.46 372	0.00 1	0.12 509	1.08 457	0.03 405	0.85 352	0.16 194	0.22 477	0.05 433	0.06 250	0.00 1	0.07 228	0.01 121	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.18 529	0.02 226	0.01 198

psmg	0.22 240	0.05 104	0.54 112	0.00 1	0.00 1	1.05 396	0.00 1	1.73 480	0.58 387	0.00 1	0.00 1	0.36 390	0.03 296	0.01 73	0.08 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

LCNet	0.22 240	0.11 240	0.74 164	0.11 507	0.00 1	0.97 365	0.00 1	0.09 139	0.59 399	0.01 202	0.00 1	0.02 99	1.10 509	0.43 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 455	0.01 198

DeepStereo_RVC	0.22 240	0.04 63	0.87 226	0.05 448	0.02 408	1.07 444	0.32 511	0.04 66	0.56 288	0.01 202	0.00 1	0.00 1	1.25 517	0.01 73	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.05 440

CFNet_pseudo	0.22 240	0.10 218	1.39 353	0.00 1	0.01 354	0.98 367	0.00 1	0.94 368	0.09 102	0.00 1	0.00 1	0.48 424	0.36 461	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 240	0.10 218	0.77 181	0.00 1	0.00 1	1.09 466	0.00 1	1.68 474	0.57 333	0.01 202	0.00 1	0.01 28	0.07 389	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.01 198
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.22 240	0.10 218	1.38 350	0.00 1	0.01 354	0.98 367	0.00 1	0.94 368	0.09 102	0.00 1	0.00 1	0.48 424	0.36 461	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Reg-Stereo(zero)	0.23 247	0.02 13	1.54 383	0.00 1	0.07 480	0.81 315	0.09 463	0.10 156	0.16 194	0.00 1	0.11 456	0.20 341	0.82 495	0.17 272	0.28 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 492	0.01 108	0.06 461

HH	0.23 247	0.21 315	1.69 400	0.16 525	0.08 486	0.11 67	0.00 1	0.24 240	0.06 39	0.30 489	0.18 465	1.47 512	0.04 333	0.04 201	0.01 121	0.00 1	0.03 490	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.01 198

HanStereo	0.23 247	0.21 315	1.69 400	0.16 525	0.08 486	0.11 67	0.00 1	0.24 240	0.06 39	0.30 489	0.18 465	1.47 512	0.04 333	0.04 201	0.01 121	0.00 1	0.03 490	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.01 198

PFNet+	0.23 247	0.06 147	0.79 196	0.07 478	0.01 354	1.11 480	0.42 526	0.11 164	0.59 399	0.08 432	0.01 333	0.02 99	0.00 1	1.21 331	0.04 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 247	0.04 63	0.76 178	0.10 497	0.00 1	1.15 494	0.02 382	0.27 253	0.65 508	0.01 202	0.54 496	0.04 200	0.71 484	0.27 285	0.07 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

MMNet	0.23 247	0.18 297	1.84 416	0.00 1	0.00 1	0.67 277	0.00 1	0.59 314	0.59 399	0.00 1	0.01 333	0.18 330	0.09 398	0.26 284	0.12 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

FENet	0.23 247	0.05 104	1.39 353	0.00 1	0.00 1	1.00 375	0.00 1	0.80 343	0.57 333	0.00 1	0.00 1	0.24 355	0.04 333	0.23 280	0.18 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

DeepPruner_ROB	0.23 247	0.37 413	1.26 322	0.00 1	0.00 1	1.11 480	0.03 405	0.20 223	0.07 54	0.00 1	0.00 1	0.39 403	0.03 296	1.12 329	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 310	0.00 1

MLCV	0.23 247	0.46 449	1.15 297	0.00 1	0.00 1	0.45 191	0.00 1	0.57 309	0.15 187	0.09 441	0.00 1	0.27 365	0.03 296	1.09 328	0.25 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 332	0.00 1

test_sample2	0.24 256	0.02 13	0.49 92	0.00 1	0.00 1	0.32 146	0.00 1	1.12 395	0.52 258	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.00 1	2.29 363	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

rrr	0.24 256	0.06 147	1.91 425	0.01 366	0.00 1	0.32 146	0.04 425	1.34 418	0.15 187	0.01 202	0.01 333	0.02 99	0.04 333	0.14 263	0.44 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 529	0.05 332	0.05 440

test_xeample3	0.24 256	0.06 147	1.84 416	0.02 399	0.00 1	0.33 152	0.05 436	1.33 417	0.14 175	0.00 1	0.03 423	0.03 163	0.03 296	0.10 249	0.43 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 545	0.05 332	0.06 461

STTStereo	0.24 256	0.28 362	1.68 398	0.00 1	0.00 1	0.84 328	0.03 405	0.16 193	0.08 73	0.02 335	0.00 1	0.20 341	0.03 296	1.54 341	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 256	0.51 467	1.71 403	0.00 1	0.00 1	0.31 140	0.00 1	0.99 377	0.31 233	0.00 1	0.00 1	0.29 369	0.03 296	0.22 278	0.35 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.02 339

StereoDRNet-Refined	0.24 256	0.08 197	0.68 146	0.00 1	0.00 1	0.83 324	0.00 1	0.66 326	0.61 442	0.00 1	0.00 1	0.50 436	0.02 239	1.28 336	0.08 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 423	0.04 419
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MFMNet_re	0.24 256	0.74 509	2.31 456	0.53 553	0.00 1	0.17 98	0.01 337	0.02 36	0.59 399	0.01 202	0.03 423	0.12 291	0.00 1	0.07 228	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 493	0.01 198

testlalala2	0.25 263	0.07 182	1.64 394	0.00 1	0.00 1	0.82 318	0.00 1	1.66 473	0.57 333	0.01 202	0.00 1	0.04 200	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 552	0.01 108	0.00 1

ACVNet-DCA	0.25 263	0.22 322	1.20 308	0.00 1	0.00 1	1.31 516	0.00 1	0.95 370	0.55 273	0.07 421	0.00 1	0.03 163	0.02 239	0.59 307	0.01 121	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

ffm	0.25 263	0.02 13	1.06 280	0.00 1	0.00 1	0.62 256	0.00 1	1.42 431	0.57 333	0.00 1	0.00 1	0.67 457	0.02 239	0.57 304	0.01 121	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.08 393	0.03 385

DCANet	0.25 263	0.37 413	1.20 308	0.00 1	0.00 1	1.06 405	0.00 1	1.49 458	0.61 442	0.08 432	0.00 1	0.04 200	0.00 1	0.02 153	0.10 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.05 440

iResNet	0.25 263	0.27 357	1.68 398	0.00 1	0.00 1	0.69 282	0.00 1	1.22 407	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.04 200	0.03 296	0.12 257	0.30 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 332	0.01 198

MyStereo04	0.26 268	0.12 252	2.34 457	0.00 1	0.00 1	0.98 367	0.00 1	0.84 350	0.20 207	0.06 411	0.01 333	0.33 378	0.11 411	0.00 1	0.06 282	0.00 1	0.05 520	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.04 419

CFNet_ucs	0.26 268	0.14 267	1.53 382	0.00 1	0.01 354	0.84 328	0.00 1	1.78 484	0.17 200	0.00 1	0.00 1	0.49 432	0.30 454	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

RAFT+CT+SA	0.26 268	0.34 388	1.11 291	0.02 399	0.27 545	1.10 472	0.00 1	0.70 332	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.07 258	0.01 169	0.36 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 564	0.11 430	0.22 545

test_5	0.26 268	0.35 399	1.35 343	0.01 366	0.22 541	0.80 311	0.01 337	0.81 345	0.58 387	0.12 454	0.00 1	0.06 250	0.01 169	0.61 311	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 455	0.16 529

UNet	0.26 268	0.18 297	2.41 466	0.00 1	0.00 1	0.71 287	0.00 1	0.39 276	0.60 423	0.00 1	0.00 1	0.37 398	0.02 239	0.45 299	0.09 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 268	0.75 510	1.33 338	0.00 1	0.00 1	0.99 373	0.00 1	1.04 383	0.61 442	0.01 202	0.00 1	0.19 337	0.02 239	0.07 228	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 506	0.01 198

AIO-test1	0.27 274	0.33 381	1.30 332	0.00 1	0.01 354	0.52 217	0.01 337	1.16 402	0.61 442	0.00 1	0.01 333	0.03 163	0.02 239	1.24 335	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 440	0.06 461

tt1	0.27 274	0.23 332	1.17 302	0.00 1	0.00 1	1.29 514	0.00 1	1.42 431	0.57 333	0.07 421	0.00 1	0.03 163	0.02 239	0.57 304	0.01 121	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.08 393	0.03 385

testlalala_base	0.27 274	0.06 147	0.80 201	0.00 1	0.00 1	0.64 271	0.00 1	1.08 389	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 250	0.52 554	0.00 1	0.00 1	0.12 505	2.02 562	0.00 1

AASNet	0.27 274	0.47 454	1.56 384	0.00 1	0.00 1	0.91 351	0.00 1	0.58 312	0.58 387	0.00 1	0.00 1	0.39 403	0.02 239	0.33 287	0.13 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 516	0.06 461

LMCR-Stereo	0.27 274	0.34 388	1.42 362	0.00 1	0.00 1	0.79 308	0.00 1	2.15 508	0.61 442	0.00 1	0.00 1	0.04 200	0.04 333	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 332	0.00 1

DLCB_ROB	0.27 274	0.16 281	0.71 150	0.00 1	0.00 1	0.44 189	0.00 1	0.43 284	0.57 333	0.02 335	0.04 429	0.63 449	0.04 333	2.18 358	0.24 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GCST	0.28 280	0.46 449	1.23 319	0.00 1	0.01 354	0.31 140	0.03 405	0.15 190	0.05 33	0.01 202	0.37 487	0.05 228	0.04 333	2.76 379	0.05 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 370	0.03 385

test_sample7	0.28 280	0.08 197	0.76 178	0.02 399	0.00 1	0.19 101	0.00 1	2.28 514	0.57 333	0.00 1	0.00 1	0.14 305	0.00 1	1.45 338	0.07 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

MyStereo8	0.28 280	0.37 413	2.57 481	0.02 399	0.00 1	1.23 508	0.00 1	0.26 247	0.15 187	0.02 335	0.05 433	0.14 305	0.04 333	0.24 281	0.05 266	0.00 1	0.11 549	0.00 1	0.01 436	0.04 310	0.21 543

MyStereo05	0.28 280	0.13 261	2.37 462	0.01 366	0.00 1	1.09 466	0.00 1	1.02 381	0.45 249	0.04 392	0.01 333	0.26 362	0.14 418	0.00 1	0.06 282	0.00 1	0.05 520	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.04 419

xx1	0.28 280	0.22 322	1.20 308	0.00 1	0.00 1	1.31 516	0.00 1	1.41 428	0.69 518	0.07 421	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.59 307	0.01 121	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

1test111	0.28 280	0.22 322	1.20 308	0.00 1	0.00 1	1.31 516	0.00 1	0.95 370	0.55 273	0.07 421	0.00 1	0.03 163	0.02 239	1.23 333	0.00 1	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

cc1	0.28 280	0.22 322	1.20 308	0.00 1	0.00 1	1.31 516	0.00 1	1.41 428	0.69 518	0.07 421	0.00 1	0.03 163	0.02 239	0.59 307	0.01 121	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.08 393	0.04 419

gwcnet-sp	0.28 280	0.15 272	2.75 490	0.00 1	0.00 1	0.51 211	0.02 382	0.49 295	0.57 333	0.01 202	0.01 333	0.08 265	0.04 333	0.87 320	0.11 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

scenet	0.28 280	0.15 272	2.75 490	0.00 1	0.00 1	0.51 211	0.02 382	0.49 295	0.57 333	0.01 202	0.01 333	0.08 265	0.04 333	0.87 320	0.11 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

ssnet_v2	0.28 280	0.17 289	1.18 306	0.00 1	0.00 1	0.81 315	0.00 1	1.05 384	0.59 399	0.09 441	0.01 333	0.88 474	0.09 398	0.43 296	0.08 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 440	0.09 496

ssnet	0.28 280	0.15 272	2.75 490	0.00 1	0.00 1	0.51 211	0.02 382	0.49 295	0.57 333	0.01 202	0.01 333	0.08 265	0.04 333	0.87 320	0.11 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

fff	0.28 280	0.37 413	1.20 308	0.00 1	0.01 354	1.05 396	0.00 1	1.48 452	0.61 442	0.13 458	0.00 1	0.04 200	0.60 478	0.02 153	0.05 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 440

BSDual-CNN	0.28 280	0.05 104	0.54 112	0.00 1	0.00 1	1.07 444	0.00 1	2.43 522	0.58 387	0.30 489	0.09 451	0.36 390	0.03 296	0.01 73	0.08 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

csc	0.28 280	0.37 413	1.20 308	0.00 1	0.01 354	1.05 396	0.00 1	1.48 452	0.61 442	0.13 458	0.00 1	0.04 200	0.60 478	0.02 153	0.05 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 440

cscssc	0.28 280	0.37 413	1.20 308	0.00 1	0.01 354	1.05 396	0.00 1	1.48 452	0.61 442	0.13 458	0.00 1	0.04 200	0.60 478	0.02 153	0.05 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 440

HGLStereo	0.28 280	0.12 252	1.15 297	0.00 1	0.00 1	0.65 274	0.00 1	0.57 309	0.25 220	0.02 335	0.01 333	0.47 422	0.03 296	2.17 357	0.14 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.01 198

G2L-ROB	0.29 296	0.47 454	1.48 376	0.00 1	0.00 1	0.80 311	0.00 1	0.08 125	0.16 194	0.00 1	0.00 1	0.16 323	0.00 1	2.60 372	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 354	0.00 1

fast-acv-ft	0.29 296	0.37 413	3.76 524	0.06 472	0.01 354	0.28 126	0.17 480	0.06 94	0.21 209	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.09 398	0.10 249	0.23 402	0.01 500	0.00 1	0.03 531	0.01 436	0.26 518	0.01 198

NCCL2	0.29 296	0.50 462	1.52 380	0.00 1	0.00 1	0.81 315	0.00 1	0.45 288	0.22 212	0.00 1	0.00 1	0.02 99	0.03 296	2.14 352	0.06 282	0.00 1	0.00 1	0.02 520	0.00 1	0.01 108	0.03 385

AIO-test2	0.30 299	0.63 493	0.91 242	0.08 486	0.13 512	0.55 234	0.01 337	1.15 400	0.60 423	0.00 1	0.00 1	0.03 163	0.04 333	0.89 323	0.04 250	0.87 561	0.00 1	0.00 1	0.01 436	0.03 286	0.05 440

DDVS	0.30 299	0.10 218	0.64 137	0.03 419	0.13 512	0.25 116	0.24 492	0.18 207	0.11 143	0.00 1	0.00 1	0.49 432	0.05 362	3.62 426	0.07 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 339

SA	0.30 299	0.27 357	0.97 259	0.00 1	0.17 528	1.10 472	0.00 1	2.50 525	0.56 288	0.00 1	0.01 333	0.03 163	0.01 169	0.16 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 512	0.12 440	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 299	0.19 308	1.78 410	0.00 1	0.00 1	1.03 385	0.00 1	2.08 501	0.28 224	0.00 1	0.00 1	0.37 398	0.04 333	0.02 153	0.09 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 385

111	0.30 299	0.66 497	1.20 308	0.00 1	0.01 354	1.06 405	0.03 405	1.60 466	0.59 399	0.27 485	0.00 1	0.20 341	0.05 362	0.08 240	0.07 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 370	0.12 517

iResNet_ROB	0.30 299	0.66 497	1.41 359	0.00 1	0.00 1	0.70 283	0.00 1	0.79 341	0.57 333	0.04 392	0.01 333	0.08 265	0.01 169	1.55 342	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 354	0.00 1

DCANet-4	0.31 305	0.05 104	2.61 483	0.00 1	0.00 1	1.05 396	0.00 1	1.49 458	0.61 442	0.13 458	0.00 1	0.03 163	0.05 362	0.03 187	0.05 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 440

Sa-1000	0.31 305	0.26 355	0.93 246	0.00 1	0.18 530	1.08 457	0.01 337	2.59 536	0.56 288	0.00 1	0.09 451	0.03 163	0.00 1	0.18 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 510	0.11 430	0.00 1

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CFNet-ft	0.31 305	0.34 388	0.96 252	0.00 1	0.00 1	1.08 457	0.00 1	0.19 212	0.15 187	0.01 202	0.00 1	0.48 424	0.00 1	2.95 390	0.05 266	0.00 1	0.00 1	0.01 504	0.00 1	0.01 108	0.01 198

DMCA-RVC	0.31 305	0.48 457	2.47 472	0.00 1	0.03 436	0.78 306	0.03 405	0.06 94	0.08 73	0.01 202	0.01 333	0.08 265	0.33 459	1.59 343	0.16 368	0.00 1	0.02 477	0.01 504	0.00 1	0.01 108	0.01 198

CFNet_RVC	0.31 305	0.34 388	0.96 252	0.00 1	0.00 1	1.08 457	0.00 1	0.19 212	0.15 187	0.01 202	0.00 1	0.48 424	0.00 1	2.95 390	0.05 266	0.00 1	0.00 1	0.01 504	0.00 1	0.01 108	0.01 198

DISCO	0.31 305	0.11 240	1.73 404	0.16 525	0.16 522	0.31 140	0.00 1	0.09 139	0.17 200	0.00 1	0.01 333	1.51 515	0.00 1	1.21 331	0.62 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.01 198

ETE_ROB	0.31 305	0.34 388	0.89 234	0.00 1	0.00 1	0.97 365	0.01 337	1.45 439	0.57 333	0.02 335	0.00 1	0.17 327	0.02 239	1.75 344	0.07 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.31 305	0.38 423	0.91 242	0.00 1	0.01 354	1.00 375	0.01 337	1.60 466	0.61 442	0.15 468	0.00 1	0.09 276	0.01 169	1.04 327	0.41 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 314	0.10 218	2.61 483	0.01 366	0.01 354	0.50 208	0.04 425	0.21 229	0.09 102	0.45 506	0.45 491	0.81 470	0.51 470	0.20 276	0.23 402	0.00 1	0.05 520	0.00 1	0.14 512	0.03 286	0.00 1

HCRNet	0.32 314	0.10 218	0.81 204	0.00 1	0.00 1	1.10 472	0.00 1	0.39 276	0.59 399	0.01 202	0.01 333	0.06 250	0.03 296	3.24 406	0.05 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.02 339

coex_refinement	0.33 316	0.44 442	0.97 259	0.05 448	0.00 1	0.54 229	0.04 425	0.72 333	0.15 187	0.02 335	0.00 1	0.36 390	0.16 426	3.05 395	0.13 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.01 198

SMFormer	0.33 316	0.10 218	1.04 270	0.00 1	0.00 1	0.03 28	0.00 1	1.45 439	0.55 273	0.00 1	0.00 1	0.15 314	0.00 1	3.24 406	0.09 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 339

tta	0.33 316	0.10 218	1.04 270	0.00 1	0.00 1	0.03 28	0.00 1	1.45 439	0.55 273	0.00 1	0.00 1	0.15 314	0.00 1	3.24 406	0.09 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.01 198

qqq1	0.33 316	0.10 218	1.04 270	0.00 1	0.00 1	0.03 28	0.00 1	1.45 439	0.55 273	0.00 1	0.00 1	0.15 314	0.00 1	3.24 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.01 198

fff1	0.33 316	0.10 218	1.04 270	0.00 1	0.00 1	0.03 28	0.00 1	1.45 439	0.55 273	0.00 1	0.00 1	0.15 314	0.00 1	3.24 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.01 198

BUS	0.33 316	0.05 104	0.54 112	0.00 1	0.00 1	1.87 534	0.00 1	2.43 522	0.58 387	0.30 489	0.09 451	0.65 454	0.00 1	0.01 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CIPLG	0.33 316	0.75 510	1.79 412	0.10 497	0.01 354	0.93 358	0.21 488	1.45 439	0.61 442	0.02 335	0.01 333	0.14 305	0.06 379	0.13 260	0.17 372	0.00 1	0.04 505	0.01 504	0.01 436	0.17 482	0.04 419

delet	0.33 316	0.24 341	1.05 278	0.00 1	0.00 1	0.60 249	0.00 1	0.53 300	0.59 399	0.03 366	0.01 333	0.52 441	0.19 433	2.68 376	0.13 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.34 324	0.37 413	2.24 452	0.00 1	0.00 1	1.04 393	0.00 1	1.49 458	0.61 442	0.08 432	0.00 1	0.04 200	0.74 489	0.03 187	0.09 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.05 440

Wz-Net-LNSev	0.34 324	0.61 491	4.26 532	0.00 1	0.00 1	0.49 206	0.00 1	0.26 247	0.61 442	0.00 1	0.01 333	0.23 353	0.03 296	0.10 249	0.16 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

DDUNet	0.34 324	0.20 312	1.06 280	0.00 1	0.00 1	0.79 308	0.01 337	0.91 360	0.54 267	0.04 392	0.01 333	1.11 493	0.01 169	1.89 347	0.17 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 354	0.00 1

MIPNet	0.34 324	0.35 399	1.56 384	0.02 399	0.00 1	1.11 480	0.09 463	1.57 463	0.65 508	0.11 451	0.05 433	0.18 330	0.19 433	0.74 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 436	0.06 354	0.01 198

ACRE	0.34 324	0.70 502	2.13 444	0.10 497	0.00 1	0.90 343	0.20 487	1.45 439	0.61 442	0.02 335	0.01 333	0.13 298	0.05 362	0.14 263	0.17 372	0.00 1	0.03 490	0.01 504	0.02 454	0.17 482	0.04 419

GANet-RSSM	0.34 324	0.29 368	0.97 259	0.00 1	0.00 1	1.05 396	0.00 1	0.22 234	0.15 187	0.03 366	0.00 1	0.31 375	0.00 1	3.62 426	0.14 360	0.00 1	0.00 1	0.03 531	0.00 1	0.05 332	0.01 198

G2L-Stereo_test	0.35 330	0.51 467	1.28 328	0.00 1	0.00 1	0.62 256	0.03 405	0.37 272	0.13 169	0.01 202	0.00 1	0.56 445	0.00 1	3.27 412	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 440	0.01 198

IPLGR_C	0.35 330	0.81 522	2.03 433	0.10 497	0.01 354	0.90 343	0.21 488	1.46 449	0.61 442	0.02 335	0.01 333	0.13 298	0.07 389	0.14 263	0.17 372	0.00 1	0.05 520	0.01 504	0.02 454	0.17 482	0.04 419

PSMNet-ADL	0.35 330	0.05 104	0.65 139	0.00 1	0.00 1	1.03 385	0.00 1	0.59 314	0.09 102	0.00 1	0.07 447	0.47 422	0.01 169	3.66 431	0.30 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 339

cf-r	0.35 330	0.41 433	1.45 370	0.00 1	0.00 1	1.06 405	0.00 1	0.43 284	0.38 240	0.05 402	0.00 1	0.65 454	0.00 1	2.53 371	0.04 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 310	0.02 339

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 330	0.49 461	2.00 431	0.00 1	0.02 408	0.96 363	0.00 1	0.55 306	0.18 204	0.03 366	0.00 1	0.35 386	0.10 406	2.37 365	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
YMNet	0.36 335	0.38 423	2.34 457	0.03 419	0.03 436	0.92 353	0.15 478	0.53 300	0.65 508	0.09 441	0.01 333	0.44 414	0.06 379	0.82 317	0.30 422	0.01 500	0.00 1	0.04 539	0.00 1	0.27 524	0.04 419

YMNet_1	0.36 335	0.38 423	2.34 457	0.03 419	0.03 436	0.92 353	0.15 478	0.53 300	0.65 508	0.09 441	0.01 333	0.44 414	0.06 379	0.82 317	0.30 422	0.01 500	0.00 1	0.04 539	0.00 1	0.27 524	0.04 419

MyStereo06	0.36 335	0.13 261	2.17 448	0.01 366	0.00 1	1.09 466	0.00 1	0.23 235	0.09 102	0.49 510	0.41 489	1.01 483	1.05 506	0.21 277	0.24 406	0.00 1	0.05 520	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.04 419

CoDeX	0.36 335	0.24 341	1.39 353	0.00 1	0.01 354	0.29 129	0.00 1	1.58 465	0.57 333	0.00 1	0.00 1	0.25 360	0.07 389	2.82 382	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

CBFPSM	0.36 335	0.54 477	2.16 447	0.00 1	0.00 1	0.30 136	0.00 1	0.26 247	0.62 497	0.01 202	0.01 333	1.68 518	1.03 504	0.27 285	0.33 433	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

PSMNet-RSSM	0.36 335	0.36 406	0.93 246	0.00 1	0.00 1	1.06 405	0.00 1	0.50 298	0.53 263	0.04 392	0.00 1	0.40 406	0.00 1	3.33 416	0.06 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.01 198

iResNetv2_ROB	0.36 335	1.03 535	2.96 500	0.00 1	0.00 1	0.58 242	0.00 1	1.51 461	0.58 387	0.01 202	0.00 1	0.08 265	0.02 239	0.07 228	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 529	0.02 339

DFGA-Net	0.37 342	0.77 518	1.34 340	0.00 1	0.01 354	0.72 290	0.00 1	0.21 229	0.21 209	0.00 1	0.00 1	0.03 163	0.01 169	3.85 438	0.09 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 500	0.01 198

test_sample3	0.37 342	0.09 211	1.41 359	0.00 1	0.00 1	0.46 196	0.00 1	1.95 493	0.56 288	0.01 202	0.00 1	0.05 228	0.00 1	2.79 381	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

CSP-Net	0.37 342	0.10 218	0.54 112	0.00 1	0.00 1	0.50 208	0.00 1	0.64 324	0.13 169	0.00 1	0.00 1	0.15 314	0.02 239	5.27 486	0.06 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 332	0.00 1

TRStereo	0.37 342	0.23 332	1.41 359	0.03 419	0.00 1	1.07 444	0.02 382	3.07 547	0.57 333	0.01 202	0.00 1	0.11 285	0.40 464	0.06 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 543	0.01 108	0.08 483

XPNet_ROB	0.37 342	0.34 388	1.01 265	0.01 366	0.00 1	0.96 363	0.00 1	1.11 393	0.46 250	0.00 1	0.00 1	0.17 327	0.02 239	2.73 377	0.54 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

test_sample4	0.38 347	0.10 218	1.42 362	0.00 1	0.00 1	0.45 191	0.00 1	2.09 502	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.05 228	0.00 1	2.83 383	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

hknet	0.38 347	0.07 182	1.32 337	0.00 1	0.00 1	1.07 444	0.00 1	2.43 522	0.58 387	0.30 489	0.09 451	0.63 449	0.00 1	0.96 325	0.07 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.38 347	0.11 240	1.91 425	0.12 511	0.04 455	0.70 283	0.24 492	1.72 479	0.16 194	0.41 503	0.00 1	0.26 362	1.04 505	0.41 295	0.24 406	0.00 1	0.04 505	0.00 1	0.14 512	0.02 226	0.09 496

ADLNet	0.38 347	0.21 315	0.86 222	0.00 1	0.00 1	0.67 277	0.00 1	0.86 354	0.60 423	0.18 473	0.01 333	1.01 483	0.02 239	2.92 388	0.26 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 412	0.02 339

test_sample5	0.39 351	0.10 218	1.42 362	0.00 1	0.00 1	0.45 191	0.00 1	2.14 506	0.57 333	0.00 1	0.00 1	0.04 200	0.00 1	3.06 396	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

DualNet	0.39 351	0.10 218	1.42 362	0.00 1	0.00 1	0.45 191	0.00 1	2.14 506	0.57 333	0.00 1	0.00 1	0.04 200	0.00 1	3.06 396	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

Consistency-Raft	0.39 351	0.30 372	2.53 479	0.14 520	0.03 436	0.90 343	0.04 425	1.36 420	0.59 399	0.00 1	0.02 417	0.02 99	1.15 513	0.33 287	0.43 448	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

psm_up	0.39 351	0.25 347	1.04 270	0.00 1	0.00 1	0.82 318	0.00 1	1.88 487	0.57 333	0.00 1	0.00 1	0.28 368	0.01 169	2.78 380	0.09 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 354	0.00 1

ac_64	0.39 351	0.12 252	1.15 297	0.04 438	0.01 354	0.43 185	0.02 382	0.25 243	0.59 399	0.12 454	0.01 333	0.89 475	0.04 333	3.92 442	0.12 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 310	0.00 1

CRFU-Net	0.40 356	0.12 252	1.50 379	0.14 520	0.01 354	0.90 343	0.00 1	0.42 283	0.14 175	0.00 1	0.00 1	0.42 411	1.94 530	2.15 354	0.12 344	0.00 1	0.00 1	0.03 531	0.00 1	0.03 286	0.00 1

AACVNet	0.40 356	0.36 406	0.90 237	0.00 1	0.00 1	0.53 222	0.00 1	0.18 207	0.41 247	0.02 335	0.00 1	0.11 285	0.01 169	5.33 490	0.07 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 466	0.00 1

DSFCA	0.40 356	0.09 211	0.84 216	0.00 1	0.01 354	0.98 367	0.37 520	0.29 258	0.62 497	0.02 335	0.32 482	0.03 163	0.24 447	3.91 440	0.34 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

G2L-Stereo	0.41 359	0.45 447	1.90 423	0.00 1	0.00 1	0.58 242	0.00 1	0.40 278	0.12 160	0.00 1	0.00 1	0.33 378	0.05 362	4.09 449	0.05 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 455	0.00 1

test_sample6	0.41 359	0.11 240	1.38 350	0.00 1	0.00 1	0.48 203	0.00 1	2.33 518	0.57 333	0.00 1	0.00 1	0.10 280	0.00 1	3.18 403	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

PSMNet_ROB	0.41 359	0.54 477	1.69 400	0.00 1	0.00 1	0.92 353	0.00 1	0.27 253	0.53 263	0.00 1	0.00 1	0.25 360	0.03 296	3.43 419	0.47 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 332	0.03 385

SQANet	0.42 362	1.14 544	1.86 419	0.04 438	0.48 552	0.36 164	0.03 405	0.40 278	0.56 288	0.02 335	0.24 473	0.49 432	0.06 379	2.14 352	0.21 396	0.02 516	0.02 477	0.01 504	0.00 1	0.19 493	0.03 385

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 362	0.52 473	3.02 502	0.00 1	0.00 1	0.57 239	0.00 1	1.15 400	0.60 423	0.00 1	0.00 1	0.04 200	0.14 418	1.51 340	0.76 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.42 362	0.43 438	1.17 302	0.00 1	0.00 1	0.99 373	0.00 1	1.70 477	0.60 423	0.05 402	0.00 1	1.51 515	0.19 433	1.20 330	0.61 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 332	0.00 1

SACVNet	0.42 362	0.29 368	1.10 287	0.00 1	0.00 1	1.02 379	0.00 1	0.78 338	0.29 228	0.03 366	0.00 1	0.24 355	0.02 239	4.27 459	0.07 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 500	0.01 198

hitnet-ft	0.42 362	0.30 372	1.15 297	0.00 1	0.00 1	0.73 292	0.11 472	0.30 261	0.19 206	0.04 392	0.14 461	0.75 465	0.17 432	4.33 462	0.10 326	0.01 500	0.00 1	0.03 531	0.00 1	0.04 310	0.01 198

RP	0.42 362	0.44 442	1.52 380	0.00 1	0.01 354	0.61 250	0.02 382	1.06 385	0.39 244	0.03 366	0.01 333	0.99 481	0.16 426	2.89 387	0.18 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 423	0.00 1

StereoDRNet	0.42 362	0.50 462	2.50 474	0.02 399	0.06 474	0.51 211	0.00 1	0.34 266	0.61 442	0.00 1	0.00 1	0.33 378	0.02 239	2.87 385	0.50 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.02 339

IPLGR	0.43 369	0.17 289	2.05 439	0.02 399	0.02 408	1.08 457	0.04 425	1.62 471	0.57 333	0.09 441	0.00 1	0.15 314	0.22 443	2.62 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 310	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 369	0.38 423	1.10 287	0.01 366	0.00 1	1.02 379	0.00 1	1.94 492	0.57 333	0.00 1	0.00 1	0.14 305	0.01 169	3.25 411	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 393	0.02 339

Nwc_Net	0.43 369	0.42 435	2.64 485	0.00 1	0.00 1	0.67 277	0.00 1	0.82 348	0.28 224	0.00 1	0.01 333	0.90 476	0.10 406	2.62 373	0.05 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.00 1

DRN-Test	0.43 369	0.13 261	1.95 429	0.03 419	0.09 491	0.61 250	0.00 1	1.43 436	0.61 442	0.00 1	0.00 1	0.18 330	0.04 333	3.32 415	0.11 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

ITSA-stereo	0.44 373	0.06 147	0.97 259	0.03 419	0.00 1	1.08 457	0.06 442	1.42 431	0.09 102	0.01 202	0.00 1	0.21 346	0.50 468	3.91 440	0.38 438	0.00 1	0.00 1	0.02 520	0.01 436	0.03 286	0.01 198

DualNet (step1)	0.44 373	0.23 332	1.31 334	0.00 1	0.00 1	0.95 360	0.00 1	2.28 514	0.57 333	0.00 1	0.00 1	0.14 305	0.00 1	1.45 338	0.07 293	0.32 549	0.00 1	1.06 569	0.33 565	0.01 108	0.01 198

NINENet	0.45 375	0.09 211	0.81 204	0.06 472	0.00 1	1.87 534	0.00 1	2.69 540	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.65 454	0.00 1	2.15 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

SepStereo	0.45 375	0.05 104	1.29 329	0.00 1	0.00 1	0.07 50	0.00 1	1.25 410	0.61 442	1.18 531	0.00 1	0.24 355	0.03 296	3.93 443	0.22 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.01 198

GwcNet-RSSM	0.45 375	0.56 485	1.74 408	0.00 1	0.00 1	1.06 405	0.00 1	0.65 325	0.55 273	0.18 473	0.00 1	0.37 398	0.00 1	3.70 433	0.04 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 393	0.02 339

NVstereo2D	0.45 375	0.11 240	1.91 425	0.00 1	0.00 1	0.59 247	0.00 1	1.39 427	0.61 442	0.03 366	0.00 1	0.33 378	0.00 1	3.94 444	0.07 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EKT-Stereo	0.46 379	0.12 252	1.03 268	0.75 558	4.21 575	1.06 405	0.00 1	0.83 349	0.04 23	0.02 335	0.00 1	0.08 265	0.00 1	0.89 323	0.01 121	0.00 1	0.03 490	0.00 1	0.05 480	0.04 310	0.01 198

GrayStereo	0.46 379	0.01 1	0.71 150	0.10 497	0.00 1	1.12 487	2.67 564	0.20 223	0.59 399	0.00 1	0.00 1	0.08 265	3.76 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

NF-Stereo	0.47 381	0.03 39	0.77 181	0.12 511	0.00 1	1.07 444	0.26 498	0.19 212	0.60 423	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.00 1	6.18 527	0.18 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

OCTAStereo	0.47 381	0.03 39	0.77 181	0.12 511	0.00 1	1.07 444	0.26 498	0.19 212	0.60 423	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.00 1	6.16 526	0.18 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

RE-Stereo	0.47 381	0.03 39	0.77 181	0.12 511	0.00 1	1.07 444	0.26 498	0.19 212	0.60 423	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.00 1	6.18 527	0.18 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

TVStereo	0.47 381	0.03 39	0.77 181	0.12 511	0.00 1	1.07 444	0.26 498	0.19 212	0.60 423	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.00 1	6.18 527	0.18 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 381	0.11 240	5.03 542	0.00 1	0.00 1	0.70 283	0.00 1	1.98 495	0.61 442	0.01 202	0.00 1	0.36 390	0.33 459	0.18 273	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 339

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 381	0.43 438	1.04 270	0.11 507	0.00 1	1.10 472	0.00 1	0.80 343	0.54 267	0.00 1	0.05 433	0.38 401	0.03 296	3.50 422	0.14 360	0.88 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 430	0.20 539

AF-Net	0.47 381	0.53 475	2.05 439	0.00 1	0.00 1	0.41 172	0.01 337	1.18 405	0.40 245	0.13 458	0.05 433	1.30 501	0.45 466	2.43 369	0.30 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 412	0.00 1

PAM	0.48 388	0.08 197	2.03 433	0.19 536	0.24 543	0.54 229	0.26 498	0.24 240	0.11 143	0.54 513	0.96 515	2.39 536	0.72 487	0.48 300	0.25 410	0.00 1	0.07 534	0.00 1	0.26 556	0.01 108	0.18 532

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 388	0.27 357	3.90 528	0.08 486	0.20 539	0.32 146	0.00 1	1.02 381	0.09 102	0.38 500	0.10 455	1.72 520	0.83 497	0.33 287	0.01 121	0.00 1	0.05 520	0.00 1	0.23 545	0.11 430	0.01 198

iinet-f	0.48 388	0.57 486	4.45 536	0.00 1	0.01 354	0.77 302	0.00 1	1.48 452	0.61 442	0.01 202	0.00 1	0.40 406	0.44 465	0.38 293	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 535	0.01 198

Wz-Net-MNSev	0.48 388	0.76 516	3.11 508	0.00 1	0.00 1	0.23 110	0.00 1	1.07 387	0.61 442	0.01 202	0.01 333	0.13 298	0.13 417	3.12 398	0.34 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 332	0.01 198

HHNet	0.48 388	0.21 315	1.60 389	0.10 497	0.00 1	1.14 491	0.26 498	0.47 292	0.59 399	0.01 202	3.56 534	0.04 200	0.71 484	0.00 1	0.73 472	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 388	0.04 63	1.10 287	0.17 529	0.00 1	1.07 444	0.25 495	0.12 173	0.61 442	0.03 366	0.01 333	0.02 99	0.01 169	6.03 520	0.18 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

KMStereo	0.48 388	0.04 63	1.10 287	0.17 529	0.00 1	1.07 444	0.25 495	0.12 173	0.61 442	0.03 366	0.01 333	0.02 99	0.01 169	6.03 520	0.18 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

TCMNet	0.49 395	0.43 438	3.03 504	0.06 472	0.01 354	0.58 242	0.04 425	0.92 363	0.62 497	0.00 1	0.00 1	0.20 341	0.02 239	3.64 428	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.02 520	0.00 1	0.18 491	0.07 476

PAM_32	0.49 395	0.07 182	2.23 450	0.17 529	0.23 542	0.54 229	0.25 495	0.26 247	0.13 169	0.49 510	0.93 514	2.21 531	0.87 498	0.51 301	0.31 429	0.00 1	0.07 534	0.00 1	0.27 560	0.01 108	0.19 536

DAS	0.49 395	0.05 104	1.29 329	0.00 1	0.00 1	0.07 50	0.00 1	1.25 410	0.61 442	1.18 531	0.00 1	0.24 355	0.03 296	4.76 472	0.22 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.01 198

PSM-AAD	0.49 395	0.02 13	0.75 172	0.06 472	0.00 1	1.19 504	2.19 559	0.12 173	0.59 399	0.01 202	0.45 491	0.13 298	4.04 554	0.22 278	0.06 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 198

RAFT_R40	0.49 395	0.03 39	0.74 164	0.05 448	0.15 519	1.09 466	0.32 511	0.27 253	0.59 399	0.02 335	0.03 423	0.07 258	0.30 454	6.12 523	0.11 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

RAFT-345	0.49 395	0.04 63	1.26 322	0.10 497	0.07 480	1.16 498	0.19 485	0.14 186	0.57 333	0.00 1	0.01 333	0.09 276	0.01 169	6.00 518	0.20 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

ccnet	0.49 395	0.05 104	1.26 322	0.01 366	0.08 486	0.72 290	0.18 482	1.18 405	0.35 237	0.45 506	0.68 503	0.13 298	0.39 463	3.54 424	0.74 473	0.01 500	0.00 1	0.02 520	0.00 1	0.02 226	0.01 198

NCC-stereo	0.49 395	0.46 449	2.04 436	0.03 419	0.03 436	1.06 405	0.01 337	0.78 338	0.22 212	0.06 411	0.19 467	0.64 452	0.05 362	3.65 429	0.63 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

stereogan	0.49 395	0.22 322	2.39 463	0.00 1	0.00 1	0.63 267	0.02 382	0.79 341	0.72 522	0.06 411	0.00 1	1.68 518	0.46 467	2.63 375	0.04 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 455	0.00 1

Abc-Net	0.49 395	0.46 449	2.04 436	0.03 419	0.03 436	1.06 405	0.01 337	0.78 338	0.22 212	0.06 411	0.19 467	0.64 452	0.05 362	3.65 429	0.63 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TDLM	0.49 395	0.39 428	1.02 266	0.00 1	0.00 1	1.08 457	0.01 337	0.36 270	0.58 387	0.14 466	0.00 1	0.27 365	0.19 433	5.46 498	0.20 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 451	0.01 198

iRaft-Stereo_5w	0.50 406	0.51 467	1.44 368	0.00 1	0.00 1	0.29 129	0.00 1	0.63 322	0.59 399	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.01 169	6.14 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 506	0.01 198

GwcNet	0.50 406	0.46 449	3.90 528	0.00 1	0.00 1	0.42 179	0.10 468	0.38 273	0.74 524	0.03 366	0.00 1	0.63 449	0.05 362	2.92 388	0.16 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 482	0.05 440

FAT-Stereo	0.50 406	0.14 267	2.51 476	0.00 1	0.00 1	0.33 152	0.09 463	1.88 487	0.61 442	0.05 402	0.76 506	0.60 446	0.52 472	2.46 370	0.06 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

RGC	0.50 406	0.53 475	2.42 468	0.00 1	0.01 354	0.65 274	0.00 1	1.07 387	0.17 200	0.01 202	0.62 501	1.00 482	0.19 433	3.03 394	0.28 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 332	0.02 339

SHD	0.50 406	0.51 467	3.61 520	0.05 448	0.00 1	0.01 10	0.01 337	0.72 333	0.61 442	1.57 537	0.00 1	0.34 382	0.09 398	1.79 346	0.49 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 436	0.09 412	0.03 385

UGAM	0.51 411	0.12 252	1.83 414	0.00 1	0.00 1	0.62 256	0.00 1	0.06 94	0.11 143	0.00 1	0.23 472	0.35 386	0.04 333	6.42 543	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 518	0.03 385

DCRE	0.51 411	0.25 347	0.96 252	0.00 1	0.01 354	0.43 185	0.00 1	0.25 243	0.21 209	0.33 494	7.49 550	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.17 525	0.02 226	0.01 198

IPLG	0.51 411	0.38 423	1.60 389	0.02 399	0.00 1	1.11 480	0.07 448	1.48 452	0.57 333	0.05 402	0.00 1	0.12 291	0.15 424	4.58 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 430	0.00 1

SST-Stereo	0.51 411	0.02 13	0.74 164	0.05 448	0.19 534	1.09 466	0.49 531	0.26 247	0.61 442	0.04 392	0.00 1	0.05 228	0.58 475	6.12 523	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 411	0.13 261	1.14 296	0.10 497	0.00 1	1.17 501	0.10 468	0.28 257	0.61 442	0.01 202	0.00 1	0.02 99	0.12 414	6.22 535	0.22 397	0.00 1	0.09 541	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.01 198

FINET	0.51 411	0.36 406	2.40 464	0.00 1	0.00 1	0.27 123	0.00 1	2.06 499	1.49 545	0.00 1	0.00 1	0.04 200	0.04 333	3.38 418	0.10 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.02 339

APVNet	0.51 411	0.21 315	2.43 470	0.00 1	0.00 1	0.94 359	0.00 1	0.45 288	0.62 497	0.01 202	0.01 333	0.34 382	0.03 296	4.59 467	0.27 418	0.00 1	0.00 1	0.03 531	0.00 1	0.15 466	0.02 339

FADNet-RVC-Resample	0.51 411	0.82 523	3.08 507	0.04 438	0.04 455	0.42 179	0.09 463	1.16 402	0.34 236	0.00 1	0.03 423	0.24 355	0.05 362	3.16 400	0.13 351	0.07 530	0.12 551	0.05 542	0.02 454	0.08 393	0.20 539

FADNet-RVC	0.51 411	0.80 520	2.47 472	0.01 366	0.00 1	0.48 203	0.00 1	1.32 416	0.14 175	0.00 1	0.01 333	0.12 291	0.06 379	4.07 448	0.15 365	0.00 1	0.04 505	0.00 1	0.00 1	0.38 537	0.08 483

PASM	0.51 411	0.32 377	3.07 506	0.00 1	0.00 1	0.31 140	0.00 1	0.46 291	0.12 160	0.03 366	0.00 1	0.44 414	0.02 239	5.22 485	0.04 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 440	0.03 385

HSM-Net_RVC	0.52 421	0.06 147	1.45 370	0.00 1	0.00 1	0.61 250	0.00 1	3.83 552	0.52 258	0.14 466	0.00 1	0.22 352	0.03 296	3.50 422	0.04 250	0.01 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.53 422	0.19 308	1.79 412	0.00 1	0.00 1	0.55 234	0.00 1	1.12 395	0.61 442	0.02 335	0.00 1	0.83 471	0.04 333	5.05 481	0.45 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 339

CVANet_RVC	0.53 422	0.32 377	1.26 322	0.00 1	0.00 1	0.98 367	0.00 1	0.72 333	0.55 273	0.35 496	0.12 459	0.36 390	0.14 418	5.53 500	0.08 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 475	0.00 1

GANetREF_RVC	0.54 424	0.70 502	2.06 441	0.00 1	0.00 1	1.14 491	0.00 1	1.61 468	0.58 387	0.00 1	0.01 333	0.29 369	0.04 333	4.21 456	0.06 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.02 339
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
PS-NSSS	0.54 424	0.44 442	0.86 222	0.00 1	0.00 1	1.04 393	0.00 1	2.37 519	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.11 285	0.01 169	5.32 488	0.13 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

ADLNet2	0.55 426	0.33 381	2.54 480	0.00 1	0.00 1	0.88 339	0.00 1	0.69 329	0.65 508	0.00 1	0.07 447	1.47 512	0.02 239	4.12 452	0.11 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 451	0.01 198

FADNet	0.55 426	0.75 510	2.42 468	0.00 1	0.01 354	0.82 318	0.00 1	0.88 355	0.54 267	0.01 202	0.01 333	0.16 323	0.16 426	4.49 465	0.09 314	0.18 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 542	0.00 1

GANet	0.55 426	0.35 399	1.40 358	0.00 1	0.00 1	0.77 302	0.08 457	0.36 270	0.57 333	0.01 202	0.00 1	0.68 461	0.11 411	5.52 499	1.07 481	0.00 1	0.00 1	0.02 520	0.00 1	0.09 412	0.03 385

GASNet	0.56 429	1.09 537	2.57 481	0.00 1	0.00 1	0.52 217	0.02 382	1.12 395	0.22 212	0.01 202	0.14 461	0.50 436	0.12 414	4.09 449	0.39 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 532	0.08 483

raft_robust	0.56 429	0.36 406	0.87 226	0.00 1	0.15 519	0.64 271	0.00 1	2.20 510	0.56 288	0.00 1	0.01 333	0.44 414	1.18 515	4.46 464	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 518	0.09 412	0.03 385

DRaft	0.56 429	0.08 197	0.73 155	0.00 1	0.00 1	0.92 353	0.19 485	0.05 80	0.09 102	0.03 366	0.26 475	0.06 250	2.55 539	4.61 469	1.38 493	0.00 1	0.03 490	0.00 1	0.02 454	0.03 286	0.08 483

Syn2CoEx	0.56 429	0.78 519	2.86 495	0.00 1	0.00 1	0.10 61	0.01 337	0.91 360	0.61 442	0.02 335	0.00 1	0.49 432	0.21 440	5.03 480	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 455	0.03 385

CFNet	0.56 429	0.50 462	1.58 386	0.00 1	0.00 1	1.06 405	0.01 337	1.08 389	0.57 333	0.00 1	0.01 333	0.12 291	0.01 169	5.87 515	0.19 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 451	0.02 339

PDISCO_ROB	0.56 429	0.57 486	2.07 442	0.17 529	0.00 1	1.56 525	0.01 337	2.27 513	0.51 256	0.08 432	0.01 333	0.74 464	0.28 453	2.37 365	0.13 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 534	0.00 1

test_for_model	0.57 435	0.39 428	0.80 201	1.74 565	0.02 408	0.80 311	0.02 382	0.30 261	0.22 212	0.11 451	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.03 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 576	0.01 198

Ntro	0.57 435	1.13 542	2.24 452	0.04 438	0.36 549	1.04 393	0.02 382	0.74 337	0.57 333	0.01 202	0.00 1	0.76 466	0.08 394	3.01 392	0.47 454	0.07 530	0.04 505	0.01 504	0.00 1	0.76 552	0.02 339

XX-Stereo	0.57 435	0.15 272	4.26 532	0.08 486	0.03 436	1.10 472	0.00 1	2.55 530	0.11 143	0.11 451	0.00 1	1.43 510	0.01 169	1.34 337	0.00 1	0.00 1	0.04 505	0.00 1	0.16 522	0.03 286	0.01 198

PA-Net	0.57 435	0.50 462	2.73 489	0.03 419	0.06 474	0.89 341	0.02 382	0.66 326	0.63 502	0.00 1	0.00 1	0.43 413	0.07 389	4.82 475	0.55 464	0.01 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.04 419
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV	0.57 435	0.22 322	1.61 392	0.00 1	0.00 1	0.84 328	0.78 545	2.58 534	0.61 442	0.38 500	0.00 1	1.25 496	0.63 482	2.07 351	0.38 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 310	0.08 483
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ARAFT	0.58 440	0.75 510	2.78 493	0.00 1	0.00 1	1.20 506	0.00 1	2.26 512	0.57 333	0.05 402	0.00 1	0.18 330	0.03 296	3.54 424	0.04 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 493	0.04 419

edge stereo	0.58 440	0.29 368	2.86 495	0.01 366	0.03 436	0.33 152	0.03 405	0.97 374	0.50 253	0.21 476	0.33 483	1.31 502	0.16 426	4.20 455	0.18 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 430	0.01 198

RASNet	0.58 440	0.27 357	1.30 332	0.00 1	0.00 1	0.61 250	0.01 337	0.47 292	0.60 423	0.08 432	0.06 443	1.52 517	0.04 333	6.18 527	0.48 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

DANet	0.58 440	0.19 308	1.87 420	0.26 543	0.06 474	0.51 211	0.11 472	1.41 428	0.52 258	0.22 477	0.06 443	1.06 487	0.02 239	4.25 457	0.92 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.06 461
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
otaku	0.59 444	1.12 540	1.90 423	0.08 486	0.11 503	0.89 341	0.05 436	0.60 316	0.57 333	0.01 202	1.41 523	1.03 485	0.14 418	2.39 367	0.56 465	0.06 529	0.03 490	0.01 504	0.00 1	0.61 547	0.21 543

ASMatch	0.59 444	0.10 218	1.66 396	0.13 518	0.04 455	1.07 444	0.00 1	0.10 156	0.64 505	0.06 411	0.44 490	0.05 228	0.87 498	6.32 538	0.27 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 436	0.00 1	0.00 1

PFNet	0.60 446	0.11 240	2.08 443	0.00 1	0.30 547	1.16 498	0.00 1	0.29 258	0.59 399	0.01 202	0.24 473	0.02 99	0.00 1	6.58 545	0.23 402	0.10 536	0.00 1	0.00 1	0.04 478	0.14 455	0.05 440

RAFT + AFF	0.60 446	0.75 510	1.04 270	0.00 1	0.00 1	1.10 472	0.06 442	1.45 439	0.57 333	0.02 335	0.00 1	0.18 330	1.43 521	4.80 474	0.15 365	0.00 1	0.17 559	0.00 1	0.00 1	0.27 524	0.08 483

FADNet_RVC	0.60 446	0.83 524	2.50 474	0.00 1	0.00 1	1.09 466	0.00 1	1.29 412	0.50 253	0.02 335	0.05 433	0.26 362	0.03 296	3.17 402	0.25 410	0.21 543	0.26 561	0.08 549	0.28 562	0.53 545	0.55 561

RainbowNet	0.61 449	1.13 542	1.83 414	0.10 497	0.04 455	1.23 508	0.07 448	1.74 481	0.57 333	0.01 202	0.02 417	1.14 495	0.25 450	2.29 363	0.48 456	0.61 555	0.05 520	0.00 1	0.00 1	0.47 543	0.20 539

NOSS_ROB	0.61 449	0.17 289	0.63 133	0.19 536	0.00 1	0.67 277	0.00 1	2.38 520	0.57 333	0.13 458	0.00 1	0.94 477	0.00 1	6.27 537	0.10 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 310	0.10 504

PWC_ROB	0.62 451	0.54 477	3.22 511	0.00 1	0.00 1	0.22 109	0.00 1	2.18 509	0.61 442	0.00 1	0.20 469	0.29 369	0.03 296	3.46 421	1.22 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 539	0.01 198

ACV-stereo	0.63 452	0.16 281	2.24 452	0.00 1	0.00 1	1.79 533	0.07 448	0.06 94	0.10 130	0.00 1	0.00 1	3.53 540	1.24 516	3.12 398	0.17 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.01 198

HSM	0.63 452	0.36 406	0.89 234	0.00 1	0.00 1	0.52 217	0.01 337	0.98 375	0.56 288	0.00 1	0.01 333	2.27 533	0.65 483	6.18 527	0.11 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

DispNO	0.64 454	0.48 457	2.04 436	0.00 1	0.00 1	0.71 287	0.01 337	1.47 451	0.56 288	0.00 1	0.54 496	1.34 504	0.06 379	5.12 483	0.31 429	0.00 1	0.00 1	0.03 531	0.12 505	0.01 108	0.02 339

CC-Net-ROB	0.64 454	0.50 462	1.13 295	0.07 478	0.00 1	1.08 457	0.01 337	2.58 534	0.56 288	0.01 202	0.00 1	0.14 305	0.01 169	5.73 510	0.12 344	0.50 553	0.00 1	0.21 559	0.00 1	0.09 412	0.02 339

IIG-Stereo	0.65 456	0.34 388	0.77 181	0.05 448	0.03 436	1.17 501	0.00 1	1.46 449	0.60 423	0.01 202	0.57 498	0.54 443	0.01 169	7.03 554	0.39 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1

S-Stereo	0.65 456	0.25 347	3.44 517	0.00 1	0.00 1	0.56 236	0.05 436	1.86 486	0.61 442	0.00 1	0.76 506	0.84 472	0.11 411	4.28 461	0.11 334	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.07 370	0.03 385

OMP-Stereo	0.66 458	0.33 381	0.72 153	0.18 535	0.06 474	1.17 501	0.00 1	1.45 439	0.59 399	0.12 454	0.60 500	0.50 436	0.00 1	7.09 555	0.26 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.00 1

UGAM-zero	0.68 459	0.10 218	1.78 410	0.07 478	0.16 522	0.34 159	0.03 405	0.92 363	0.18 204	0.37 499	0.00 1	2.23 532	0.74 489	6.20 533	0.01 121	0.00 1	0.05 520	0.00 1	0.26 556	0.01 108	0.09 496

XQC	0.68 459	0.72 508	3.82 526	0.06 472	0.00 1	0.39 169	0.01 337	1.92 490	0.61 442	0.03 366	0.01 333	0.46 421	0.21 440	2.84 384	2.26 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 436	0.15 466	0.05 440

ttt	0.70 461	0.02 13	0.78 192	0.00 1	0.00 1	0.62 256	0.00 1	2.50 525	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.29 369	0.01 169	4.18 453	5.00 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

EAI-Stereo	0.70 461	0.03 39	0.84 216	0.13 518	0.20 539	0.87 337	2.23 560	2.05 496	0.29 228	0.72 516	4.60 538	0.29 369	0.55 473	0.39 294	0.44 450	0.00 1	0.07 534	0.00 1	0.29 563	0.01 108	0.08 483

RTSC	0.70 461	0.71 506	3.19 509	0.01 366	0.00 1	0.20 104	0.00 1	0.81 345	0.60 423	0.29 487	0.36 486	0.36 390	0.04 333	2.04 349	4.87 537	0.00 1	0.03 490	0.00 1	0.02 454	0.28 527	0.11 507

z-ln-s-r	0.71 464	0.44 442	2.91 499	0.00 1	0.00 1	0.29 129	0.00 1	1.77 483	0.61 442	0.00 1	0.00 1	0.16 323	0.00 1	4.44 463	3.56 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 370	0.00 1

w-ln-seven	0.71 464	0.83 524	4.88 541	0.00 1	0.00 1	1.25 510	0.00 1	0.85 352	0.60 423	0.17 472	0.00 1	0.51 440	0.02 239	3.18 403	1.74 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 423	0.02 339

LL-Strereo	0.71 464	0.88 526	2.40 464	0.00 1	0.00 1	0.63 267	0.01 337	1.57 463	0.58 387	0.45 506	0.00 1	0.54 443	0.30 454	6.37 541	0.07 293	0.00 1	0.05 520	0.00 1	0.00 1	0.22 506	0.17 531

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 467	0.42 435	4.27 534	0.20 540	0.26 544	0.47 200	0.00 1	0.54 303	0.16 194	0.40 502	5.35 542	0.45 419	0.97 501	0.25 283	0.25 410	0.00 1	0.05 520	0.00 1	0.26 556	0.12 440	0.02 339

w-ln-seven-2	0.73 468	0.75 510	5.30 543	0.00 1	0.00 1	0.35 162	0.00 1	0.91 360	0.64 505	0.00 1	0.00 1	0.27 365	0.05 362	4.19 454	1.96 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 451	0.02 339

PVD	0.73 468	0.57 486	3.38 515	0.04 438	0.19 534	0.74 293	0.00 1	0.29 258	0.79 529	2.37 545	0.00 1	0.53 442	0.09 398	2.19 359	3.20 520	0.00 1	0.05 520	0.00 1	0.02 454	0.08 393	0.15 525

DEmStereo	0.75 470	0.06 147	1.73 404	0.04 438	0.00 1	0.78 306	0.52 534	0.05 80	0.57 333	0.05 402	0.72 505	0.02 99	3.42 549	5.79 513	1.29 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

psmorigin	0.75 470	0.25 347	7.10 551	0.00 1	0.00 1	0.19 101	0.00 1	0.10 156	0.12 160	0.65 514	0.00 1	2.74 537	0.23 446	3.02 393	0.54 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.01 198

AANet_RVC	0.75 470	0.65 495	2.52 477	0.01 366	0.00 1	0.66 276	0.00 1	0.61 320	0.13 169	0.00 1	1.29 522	0.96 479	0.04 333	5.98 517	1.82 502	0.13 537	0.02 477	0.00 1	0.00 1	0.07 370	0.04 419

Wz-Net-SNSev	0.78 473	1.10 538	6.27 549	0.00 1	0.00 1	0.27 123	0.00 1	0.95 370	0.61 442	0.00 1	0.01 333	0.41 409	0.10 406	4.92 477	0.81 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 482	0.03 385

FTStereo	0.78 473	0.01 1	1.27 327	0.12 511	0.00 1	1.15 494	2.80 565	0.09 139	0.61 442	0.16 469	5.93 545	0.36 390	2.56 540	0.53 303	0.01 121	0.07 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ff1	0.80 475	0.02 13	1.06 280	0.00 1	0.00 1	0.62 256	0.00 1	1.42 431	0.57 333	0.00 1	0.00 1	0.67 457	0.02 239	5.57 502	5.86 544	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.08 393	0.03 385

HBP-ISP	0.80 475	0.70 502	2.86 495	0.02 399	0.01 354	1.67 528	0.48 529	2.63 538	0.56 288	1.11 528	0.06 443	0.50 436	0.74 489	4.60 468	0.09 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 332	0.03 385

NaN_ROB	0.80 475	0.47 454	1.63 393	0.17 529	0.19 534	0.58 242	0.38 522	2.11 503	0.80 530	0.53 512	0.33 483	0.48 424	1.13 511	4.98 479	1.94 503	0.00 1	0.02 477	0.01 504	0.05 480	0.06 354	0.14 524

FBW_ROB	0.83 478	0.31 376	1.48 376	0.10 497	0.01 354	0.62 256	0.01 337	1.91 489	0.59 399	0.01 202	0.01 333	1.10 491	0.05 362	7.84 558	2.07 508	0.05 527	0.01 434	0.03 531	0.01 436	0.01 108	0.47 555

CBMV_ROB	0.84 479	0.06 147	1.73 404	0.00 1	0.00 1	1.37 521	0.47 527	2.57 532	0.58 387	2.13 543	0.76 506	1.06 487	1.38 520	4.04 447	0.54 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.05 440

SGM-Forest	0.84 479	0.07 182	0.90 237	0.02 399	0.07 480	1.10 472	0.68 540	2.12 505	0.61 442	1.14 529	0.78 509	1.36 506	0.98 502	5.55 501	1.31 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.06 461
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
mmx	0.85 481	0.02 13	1.06 280	0.00 1	0.00 1	0.62 256	0.00 1	2.50 525	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.67 457	0.02 239	5.57 502	5.86 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

xxx	0.85 481	0.02 13	1.06 280	0.00 1	0.00 1	0.62 256	0.00 1	2.50 525	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.67 457	0.02 239	5.57 502	5.86 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

STrans-v2	0.85 481	0.28 362	1.66 396	0.00 1	0.01 354	0.85 331	0.04 425	2.05 496	0.67 516	0.48 509	0.87 513	1.12 494	2.12 536	6.64 549	0.25 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.85 481	0.27 357	2.72 488	0.30 547	0.03 436	1.25 510	0.05 436	1.53 462	0.61 442	0.28 486	0.38 488	1.27 499	1.54 523	6.53 544	0.22 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

aanetorigin	0.86 485	0.36 406	3.45 518	0.11 507	0.13 512	0.39 169	0.93 549	0.13 180	0.14 175	3.38 550	1.21 518	0.29 369	2.01 534	2.87 385	1.35 492	0.02 516	0.00 1	0.02 520	0.05 480	0.30 530	0.08 483

1111x	0.87 486	0.02 13	1.20 308	0.00 1	0.00 1	0.70 283	0.00 1	2.60 537	0.56 288	0.00 1	0.00 1	0.04 200	0.01 169	5.36 494	6.80 548	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

z-mn7	0.88 487	1.64 559	5.54 545	0.00 1	0.00 1	0.56 236	0.07 448	0.92 363	0.61 442	0.00 1	0.06 443	0.36 390	0.05 362	5.64 505	1.97 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 430	0.02 339

Anonymous_2	0.88 487	0.02 13	1.06 280	0.01 366	0.00 1	0.19 101	0.00 1	0.14 186	0.08 73	0.01 202	0.04 429	1.07 489	0.00 1	0.02 153	0.02 170	0.01 500	0.04 505	2.31 575	11.16 581	1.35 557	0.01 198

SPS-STEREO	0.88 487	0.40 431	2.01 432	0.00 1	0.01 354	0.42 179	0.17 480	0.50 298	0.61 442	2.19 544	0.79 510	2.04 526	0.27 452	5.10 482	2.89 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.11 507
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCRef	0.92 490	0.48 457	3.35 513	0.02 399	0.02 408	0.90 343	0.32 511	0.61 320	0.65 508	0.72 516	0.17 464	0.17 327	0.82 495	2.15 354	7.95 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 370	0.03 385

THIR-Stereo	0.93 491	0.18 297	1.34 340	0.00 1	0.01 354	0.53 222	3.86 568	0.10 156	0.10 130	0.10 447	1.50 525	0.76 466	2.90 543	5.73 510	1.45 494	0.00 1	0.00 1	0.02 520	0.00 1	0.01 108	0.00 1

PWCDC_ROB	0.94 492	0.91 531	2.52 477	0.00 1	0.00 1	1.15 494	0.00 1	2.11 503	1.18 538	0.00 1	8.99 557	0.35 386	0.09 398	0.64 313	0.40 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 544	0.03 385

MFN_U_SF_RVC	0.95 493	1.40 556	4.49 537	0.16 525	0.11 503	0.56 236	0.07 448	1.12 395	0.36 239	0.43 505	0.27 477	1.27 499	0.73 488	3.98 446	1.47 495	0.29 547	0.34 566	0.36 562	0.55 569	0.63 548	0.46 554

AAGNet	0.96 494	0.05 104	0.74 164	0.09 493	0.27 545	1.11 480	0.28 506	0.05 80	0.59 399	0.01 202	0.00 1	0.01 28	1.00 503	3.68 432	11.30 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 494	0.13 261	1.35 343	0.02 399	0.05 464	1.06 405	0.00 1	0.06 94	0.55 273	0.01 202	9.57 562	0.10 280	0.00 1	6.00 518	0.30 422	0.01 500	0.00 1	0.00 1	0.02 454	0.01 108	0.00 1

SAMSARA	1.01 496	0.70 502	3.29 512	0.20 540	0.06 474	1.65 527	0.05 436	0.48 294	0.53 263	2.91 549	0.68 503	2.97 538	1.08 508	3.89 439	1.54 496	0.00 1	0.04 505	0.00 1	0.02 454	0.05 332	0.03 385

xxxx	1.04 497	0.02 13	0.54 112	0.00 1	0.00 1	0.53 222	0.00 1	2.53 529	0.57 333	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 169	2.04 349	14.52 571	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 198

CSAN	1.05 498	0.61 491	2.46 471	0.09 493	0.08 486	0.71 287	0.71 542	2.20 510	0.93 535	0.85 521	2.92 530	0.79 469	1.46 522	5.37 495	1.58 497	0.01 500	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.09 412	0.05 440

NVStereoNet_ROB	1.08 499	0.39 428	2.15 446	0.08 486	0.02 408	0.45 191	0.02 382	0.89 357	0.67 516	0.10 447	5.85 543	1.90 522	1.11 510	6.20 533	1.14 483	0.20 542	0.00 1	0.03 531	0.07 486	0.12 440	0.13 521
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.10 500	1.42 557	4.00 531	0.31 548	0.02 408	1.25 510	0.10 468	1.69 475	0.61 442	0.26 481	0.01 333	4.39 544	1.29 519	4.75 471	0.57 466	0.79 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 532	0.18 532

CrosDoStereo	1.10 500	0.08 197	1.43 366	0.00 1	0.05 464	0.63 267	5.86 572	0.60 316	0.38 240	0.26 481	1.21 518	0.19 337	3.02 544	6.61 547	1.64 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 354	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 500	0.08 197	1.43 366	0.00 1	0.05 464	0.63 267	5.86 572	0.60 316	0.38 240	0.26 481	1.21 518	0.19 337	3.02 544	6.61 547	1.64 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 354	0.00 1

zh-mn7	1.13 503	2.13 568	10.00 561	0.00 1	0.00 1	0.74 293	0.01 337	1.22 407	0.61 442	0.07 421	0.00 1	0.20 341	0.06 379	5.32 488	2.13 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 393	0.01 198

ACVNet-4b	1.14 504	1.34 554	3.96 530	0.17 529	0.03 436	1.03 385	0.01 337	1.31 415	0.65 508	0.01 202	0.97 516	1.98 525	0.32 458	6.18 527	1.20 486	2.52 569	0.02 477	0.00 1	0.00 1	0.82 553	0.28 546

test_xeample	1.14 504	0.02 13	0.58 122	0.00 1	0.00 1	0.57 239	0.00 1	2.57 532	0.57 333	0.00 1	0.00 1	0.03 163	0.02 239	3.45 420	15.00 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 339

SDNR	1.15 506	0.21 315	3.21 510	0.01 366	0.01 354	3.30 549	0.01 337	2.55 530	0.75 526	1.80 539	1.49 524	1.40 508	0.20 439	7.24 556	0.68 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 310	0.04 419

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 507	2.03 566	4.57 539	0.02 399	0.04 455	3.52 550	0.27 504	1.80 485	0.58 387	0.22 477	0.28 478	1.38 507	0.02 239	6.08 522	0.42 446	0.14 539	0.68 571	0.01 504	0.26 556	0.39 539	0.47 555

zh-sn7	1.20 508	2.23 571	8.48 557	0.00 1	0.00 1	0.68 281	0.05 436	1.30 414	0.61 442	0.00 1	0.04 429	0.41 409	0.21 440	5.33 490	4.51 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 455	0.07 476

G-Net	1.20 508	0.28 362	2.96 500	0.05 448	0.49 553	1.73 530	0.48 529	0.23 235	0.35 237	1.35 534	9.14 558	2.33 534	0.81 494	2.40 368	1.15 484	0.01 500	0.03 490	0.02 520	0.09 492	0.07 370	0.05 440

DispFullNet	1.20 508	0.63 493	3.58 519	1.00 559	0.82 559	0.41 172	0.00 1	1.44 437	0.61 442	2.55 546	0.64 502	1.10 491	8.95 570	0.84 319	1.22 487	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.00 1	0.24 512	0.02 339

DGSMNet	1.21 511	0.37 413	3.02 502	0.71 557	1.33 569	1.61 526	3.53 567	1.45 439	0.33 235	0.00 1	0.79 510	0.48 424	0.24 447	3.22 405	0.53 460	0.98 564	1.21 574	1.35 572	1.09 575	1.03 554	0.92 565

DPSNet	1.25 512	0.28 362	5.34 544	0.28 546	0.07 480	1.50 522	0.00 1	3.53 550	0.69 518	0.03 366	0.00 1	0.45 419	2.10 535	5.67 507	4.61 534	0.02 516	0.04 505	0.00 1	0.02 454	0.23 510	0.09 496

ACVNet_2	1.32 513	1.30 552	2.83 494	0.11 507	0.07 480	1.30 515	0.18 482	2.29 517	0.75 526	0.26 481	3.44 533	6.65 551	0.16 426	5.12 483	1.08 482	0.13 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 537	0.32 550

DeepPrunerF	1.33 514	0.59 489	8.62 558	0.02 399	0.09 491	0.90 343	0.00 1	1.34 418	6.72 561	0.22 477	0.01 333	0.21 346	0.14 418	5.64 505	1.99 506	0.00 1	0.00 1	0.01 504	0.02 454	0.14 455	0.02 339

ADCP+	1.36 515	0.76 516	6.73 550	0.01 366	0.02 408	1.32 520	0.80 547	0.81 345	0.72 522	0.01 202	0.01 333	0.96 479	1.05 506	0.33 287	13.50 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 354	0.02 339

WZ-Net	1.38 516	1.14 544	10.22 562	0.00 1	0.00 1	0.82 318	0.00 1	1.37 426	0.61 442	0.01 202	0.01 333	1.09 490	2.20 537	6.39 542	3.68 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 370	0.02 339

ADCMid	1.38 516	0.90 530	6.15 547	0.04 438	0.03 436	1.67 528	0.18 482	1.13 399	0.93 535	0.89 522	0.58 499	0.86 473	0.71 484	1.03 326	11.96 565	0.01 500	0.00 1	0.29 560	0.08 491	0.17 482	0.03 385

Wz-Net-TNSev	1.42 518	2.41 572	11.01 564	0.00 1	0.00 1	0.42 179	0.14 477	2.05 496	0.61 442	0.06 411	0.01 333	1.34 504	0.16 426	5.70 508	4.19 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 436	0.19 493	0.10 504

AnyNet_C32	1.44 519	1.47 558	6.09 546	0.12 511	0.19 534	1.74 532	1.11 551	0.84 350	0.56 288	1.30 533	0.46 494	0.21 346	0.59 477	2.74 378	11.09 562	0.02 516	0.00 1	0.06 545	0.00 1	0.16 475	0.05 440

ADCPNet	1.44 519	0.55 483	7.88 554	0.01 366	0.19 534	2.78 541	0.27 504	0.90 358	0.38 240	0.04 392	0.02 417	1.43 510	1.81 527	2.22 360	9.08 557	0.00 1	0.47 568	0.00 1	0.64 571	0.04 310	0.15 525

test_sample9	1.51 521	0.23 332	1.31 334	0.00 1	0.00 1	0.95 360	0.00 1	2.28 514	0.57 333	0.00 1	0.00 1	0.14 305	0.00 1	3.30 413	7.04 549	0.32 549	12.66 580	1.06 569	0.33 565	0.01 108	0.01 198

ADCL	1.52 522	0.44 442	4.70 540	0.07 478	0.03 436	2.21 538	2.35 562	0.92 363	0.80 530	1.57 537	1.11 517	1.25 496	1.55 524	1.77 345	11.53 564	0.01 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 423	0.01 198

MDST_ROB	1.54 523	0.06 147	3.42 516	0.14 520	0.16 522	5.42 559	0.32 511	4.33 555	0.61 442	6.08 561	1.25 521	1.04 486	1.16 514	5.81 514	0.83 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.11 507

SGM_RVC	1.54 523	0.35 399	1.60 389	0.15 523	0.17 528	1.25 510	0.77 543	1.97 494	0.88 532	4.31 551	2.46 529	4.36 543	2.37 538	6.98 553	1.78 501	0.21 543	0.23 560	0.20 556	0.23 545	0.26 518	0.31 549
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
U	1.61 525	0.01 1	0.28 49	0.00 1	7.20 578	9.87 566	0.00 1	0.04 66	0.02 1	0.01 202	0.00 1	0.09 276	0.00 1	0.01 73	0.01 121	0.00 1	0.00 1	9.53 580	5.08 578	0.01 108	0.00 1

ADCS	1.72 526	1.22 548	8.11 555	0.00 1	0.01 354	0.88 339	0.68 540	1.44 437	0.63 502	2.60 547	0.11 456	1.42 509	0.26 451	1.97 348	14.92 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 393	0.07 476

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 527	1.81 563	3.81 525	0.01 366	0.02 408	12.12 567	0.50 532	2.74 541	0.71 521	0.07 421	0.20 469	2.17 530	0.15 424	6.82 551	1.19 485	0.74 557	0.80 573	0.20 556	0.27 560	0.73 551	0.70 563

MSAF-DinoV2	1.81 528	2.41 572	6.15 547	0.49 552	0.02 408	1.06 405	0.34 516	2.76 542	1.69 547	0.29 487	0.26 475	2.37 535	1.82 528	8.06 560	4.80 536	0.00 1	0.01 434	0.05 542	0.71 573	1.56 558	1.34 569

SuperB	1.85 529	1.06 536	10.54 563	0.02 399	0.01 354	0.90 343	0.78 545	1.75 482	0.64 505	0.05 402	0.05 433	0.34 382	0.89 500	5.29 487	5.80 543	0.01 500	0.00 1	0.02 520	0.02 454	8.71 578	0.06 461

222	1.95 530	0.03 39	0.41 73	0.00 1	0.00 1	0.58 242	0.00 1	2.64 539	0.57 333	0.02 335	0.00 1	0.05 228	0.02 239	3.34 417	31.23 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 339

IMH-64-1	1.98 531	0.88 526	1.46 372	1.92 566	0.54 554	2.90 543	1.64 552	5.24 556	0.91 533	0.97 523	4.83 539	2.10 527	2.00 532	5.33 490	2.83 517	3.56 571	0.04 505	0.02 520	0.00 1	1.90 560	0.50 558

IMH-64	1.98 531	0.88 526	1.46 372	1.92 566	0.54 554	2.90 543	1.64 552	5.24 556	0.91 533	0.97 523	4.83 539	2.10 527	2.00 532	5.33 490	2.83 517	3.56 571	0.04 505	0.02 520	0.00 1	1.90 560	0.50 558

SANet	1.99 533	0.71 506	3.37 514	0.03 419	0.03 436	2.85 542	0.85 548	2.42 521	8.33 565	1.55 536	4.13 536	4.29 542	3.23 547	5.39 496	2.47 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 354	0.06 461

WCMA_ROB	2.01 534	0.34 388	1.89 421	0.04 438	0.00 1	1.07 444	0.60 537	1.09 391	1.21 539	5.12 556	9.87 564	8.09 557	4.48 559	3.74 436	2.55 515	0.00 1	0.00 1	0.01 504	0.00 1	0.02 226	0.13 521

MSMD_ROB	2.04 535	0.40 431	2.13 444	0.00 1	0.00 1	4.88 555	0.22 491	0.93 367	1.82 548	5.71 559	7.79 554	7.39 555	3.72 551	4.62 470	1.22 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 339

pmcnn	2.10 536	0.59 489	4.52 538	0.27 544	0.86 561	0.34 159	0.29 508	1.69 475	0.75 526	0.36 497	7.50 551	14.39 569	0.56 474	4.90 476	4.69 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 475	0.04 419

test_sample8	2.11 537	0.23 332	1.31 334	0.00 1	0.00 1	0.95 360	0.00 1	2.06 499	0.55 273	1.95 542	0.00 1	7.32 554	3.15 546	3.30 413	7.04 549	0.32 549	12.66 580	1.06 569	0.33 565	0.01 108	0.01 198

AnyNet_C01	2.33 538	2.14 569	18.59 569	0.15 523	0.18 530	2.43 540	2.34 561	1.29 412	1.24 540	1.03 525	0.83 512	1.25 496	0.78 493	3.75 437	10.06 558	0.05 527	0.00 1	0.07 548	0.00 1	0.30 530	0.12 517

WAO-6	2.38 539	0.69 500	1.93 428	0.00 1	0.00 1	3.94 551	0.29 508	5.62 558	7.23 563	0.34 495	6.76 547	7.73 556	1.96 531	5.88 516	5.07 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 466	0.03 385

SGM+DAISY	2.38 539	0.98 533	4.37 535	0.48 551	0.33 548	2.24 539	1.94 556	1.16 402	1.47 544	6.62 562	5.89 544	5.77 547	5.09 561	5.76 512	4.39 529	0.16 540	0.15 557	0.06 545	0.14 512	0.26 518	0.40 553

Dean	2.41 541	1.16 546	3.63 522	0.36 549	0.40 550	1.19 504	0.50 532	7.85 564	8.44 566	1.17 530	8.12 555	7.07 552	1.13 511	4.11 451	1.04 479	0.70 556	0.00 1	0.01 504	0.00 1	1.07 555	0.29 548

PWCK	2.44 542	1.65 560	7.31 553	0.22 542	0.02 408	3.12 545	4.74 570	3.06 546	3.48 554	0.72 516	4.42 537	3.40 539	1.67 526	9.06 565	3.36 521	0.39 552	0.01 434	0.00 1	0.00 1	2.19 565	0.08 483

WAO-7	2.46 543	0.92 532	1.85 418	0.03 419	0.05 464	4.73 554	0.54 535	5.67 559	4.50 557	1.49 535	7.64 553	5.52 546	2.69 541	8.48 561	4.51 530	0.00 1	0.00 1	0.33 561	0.02 454	0.19 493	0.06 461

MeshStereo	2.61 544	0.65 495	2.71 487	0.02 399	0.02 408	1.55 524	0.94 550	3.02 544	1.29 541	11.21 570	7.34 549	11.54 561	2.74 542	6.34 539	2.43 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 527	0.03 385
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	2.66 545	0.08 197	1.65 395	0.00 1	0.00 1	1.73 530	0.37 520	1.64 472	1.35 542	8.08 566	11.18 568	11.78 562	7.59 564	4.76 472	2.80 516	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.05 440
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LVE	2.75 546	1.12 540	2.30 455	0.46 550	0.45 551	1.87 534	0.06 442	7.19 563	9.72 567	0.03 366	11.08 567	9.01 558	1.26 518	6.93 552	0.91 477	1.86 565	0.16 558	0.04 539	0.24 552	0.22 506	0.13 521

ELAS	2.75 546	0.35 399	2.67 486	0.05 448	0.04 455	6.72 561	1.83 555	2.84 543	3.38 553	8.25 568	9.14 558	3.95 541	6.15 563	3.73 435	5.70 542	0.00 1	0.04 505	0.01 504	0.01 436	0.10 423	0.08 483
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.83 548	1.28 550	1.89 421	1.96 569	0.60 556	5.22 557	0.24 492	6.28 561	4.13 556	1.90 541	7.52 552	6.39 549	3.40 548	6.59 546	2.53 514	3.92 573	0.12 551	0.05 542	0.00 1	2.06 563	0.47 555

ELAS_RVC	2.84 549	0.34 388	3.86 527	0.05 448	0.05 464	1.52 523	5.02 571	1.93 491	5.28 559	7.10 564	6.96 548	6.26 548	8.34 565	4.96 478	4.90 538	0.00 1	0.04 505	0.01 504	0.01 436	0.10 423	0.09 496
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	2.96 550	0.23 332	19.99 570	0.19 536	0.85 560	1.02 379	2.03 557	0.56 307	5.14 558	8.09 567	1.81 526	0.94 477	4.14 558	3.72 434	10.22 561	0.00 1	0.03 490	0.00 1	0.06 483	0.05 332	0.03 385

xyz-stereo	3.26 551	0.05 104	35.32 573	0.00 1	0.00 1	13.52 571	0.00 1	0.02 36	0.05 33	0.01 202	9.71 563	0.03 163	0.01 169	6.34 539	0.04 250	0.00 1	0.00 1	0.12 554	0.00 1	0.02 226	0.00 1

FC-DCNN	3.42 552	0.11 240	2.03 433	0.00 1	0.00 1	3.18 546	0.60 537	3.13 548	2.98 551	11.40 571	12.28 570	13.93 567	8.68 568	5.70 508	4.27 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.06 461

MultiAttention	3.54 553	0.12 252	1.17 302	0.27 544	1.16 566	23.19 577	6.27 575	3.03 545	0.56 288	0.01 202	2.05 527	2.14 529	0.19 433	24.28 577	2.04 507	0.07 530	0.00 1	0.47 564	0.76 574	1.66 559	1.39 570

FC-DCNN v2	3.59 554	0.10 218	1.95 429	0.00 1	0.00 1	3.24 547	0.59 536	3.55 551	3.05 552	11.72 572	12.90 573	15.18 570	8.62 567	6.26 536	4.54 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.05 440

KSHMR	3.68 555	1.11 539	3.06 505	2.84 571	1.78 570	5.33 558	0.41 524	8.64 566	14.09 569	1.85 540	9.32 560	7.19 553	1.93 529	5.45 497	2.30 511	1.95 566	0.41 567	0.50 565	0.21 540	3.53 568	1.76 572

RTS	4.10 556	1.68 561	43.40 576	0.09 493	0.02 408	3.95 552	0.00 1	1.61 468	0.61 442	1.09 526	0.01 333	1.97 523	0.22 443	16.87 570	10.15 559	0.00 1	0.09 541	0.00 1	0.00 1	0.20 500	0.05 440

RTSA	4.10 556	1.68 561	43.40 576	0.09 493	0.02 408	3.95 552	0.00 1	1.61 468	0.61 442	1.09 526	0.01 333	1.97 523	0.22 443	16.87 570	10.15 559	0.00 1	0.09 541	0.00 1	0.00 1	0.20 500	0.05 440

notaker	4.30 558	1.28 550	3.70 523	3.71 574	0.90 562	4.91 556	0.39 523	6.90 562	1.96 549	5.39 558	11.82 569	16.90 572	3.75 552	7.59 557	5.65 541	5.23 576	0.01 434	0.10 551	0.06 483	4.57 570	1.22 568

LSM	4.58 559	0.88 526	17.79 568	3.73 575	38.79 579	0.85 331	2.37 563	0.54 303	1.64 546	2.88 548	3.09 531	0.62 448	0.60 478	3.16 400	1.06 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 440	13.55 580

MADNet+	4.65 560	2.70 575	46.68 578	0.01 366	0.02 408	2.06 537	0.03 405	3.17 549	1.07 537	0.02 335	0.01 333	1.84 521	0.31 457	21.62 575	13.04 567	0.00 1	0.03 490	0.00 1	0.00 1	0.20 500	0.19 536

ktn	4.96 561	1.21 547	2.41 466	3.20 572	1.02 563	8.36 564	2.08 558	9.00 568	17.02 570	5.18 557	12.71 571	13.69 565	3.51 550	8.05 559	3.68 525	5.30 577	0.02 477	0.00 1	0.00 1	2.14 564	0.55 561

Venus	5.12 562	1.91 564	2.34 457	0.60 555	0.10 495	12.98 568	0.34 516	11.65 571	24.58 577	4.87 553	10.54 565	13.32 563	4.10 556	8.85 562	3.55 522	0.75 558	0.32 563	0.71 567	0.12 505	0.70 549	0.11 507

WAO-8	5.13 563	1.91 564	2.34 457	0.60 555	0.10 495	12.98 568	0.34 516	11.65 571	24.58 577	4.87 553	10.60 566	13.32 563	4.10 556	8.85 562	3.55 522	0.75 558	0.32 563	0.71 567	0.12 505	0.70 549	0.11 507

JetBlue	5.71 564	2.18 570	16.18 567	0.00 1	2.13 571	29.20 578	14.20 579	3.90 553	0.74 524	0.71 515	2.30 528	6.42 550	5.97 562	17.84 573	8.74 555	0.09 535	0.01 434	0.00 1	0.00 1	2.62 566	0.96 566

EDNetEfficientorigin	6.23 565	0.45 447	98.39 591	0.02 399	0.04 455	0.42 179	0.02 382	0.33 265	2.90 550	7.07 563	3.12 532	1.31 502	1.61 525	4.26 458	4.55 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 370	0.02 339

UNDER WATER	6.24 566	0.99 534	8.13 556	4.62 577	2.68 572	8.66 565	0.77 543	8.37 565	22.50 576	4.55 552	6.36 546	15.93 571	8.89 569	8.99 564	8.85 556	3.25 570	0.04 505	1.36 573	0.02 454	6.24 575	3.56 575

TorneroNet-64	6.39 567	1.31 553	2.23 450	1.99 570	0.65 558	18.82 575	0.28 506	11.98 573	26.18 579	5.99 560	12.75 572	19.37 575	4.08 555	9.94 567	5.95 547	0.89 563	0.00 1	0.11 552	0.00 1	3.44 567	1.81 573

UNDER WATER-64	6.84 568	1.25 549	9.68 560	4.53 576	3.53 574	16.61 574	1.79 554	8.72 567	22.23 574	5.11 555	5.07 541	17.34 573	10.14 571	9.19 566	8.21 554	2.00 568	0.03 490	1.52 574	0.11 500	6.09 574	3.62 576

TorneroNet	6.97 569	1.37 555	2.22 449	1.95 568	1.12 565	19.47 576	0.47 527	13.04 576	26.32 580	7.90 565	17.10 575	17.67 574	4.62 560	10.46 569	7.94 551	1.98 567	0.03 490	0.11 552	0.00 1	4.15 569	1.49 571

DPSimNet_ROB	7.90 570	5.46 577	13.55 566	3.66 573	5.16 577	7.26 562	9.60 577	6.11 560	7.46 564	13.33 573	9.50 561	11.03 559	11.89 573	10.08 568	12.35 566	4.36 575	5.55 578	5.35 578	5.34 579	4.96 571	5.98 579

coex-ft	8.40 571	2.59 574	75.27 582	0.00 1	0.00 1	0.18 99	0.04 425	0.13 180	20.18 572	39.66 580	4.06 535	4.68 545	8.53 566	3.94 444	7.96 553	0.02 516	0.07 534	0.00 1	0.02 454	0.14 455	0.50 558

SGM-ForestM	8.89 572	0.68 499	3.61 520	0.57 554	0.18 530	14.89 573	5.99 574	9.62 570	10.59 568	20.43 576	17.16 576	39.22 578	20.29 575	20.63 574	13.19 568	0.04 524	0.14 555	0.00 1	0.07 486	0.15 466	0.36 551

MADNet++	9.87 573	2.12 567	7.11 552	7.99 579	4.58 576	14.38 572	6.90 576	9.23 569	5.88 560	16.88 574	17.47 577	11.07 560	15.72 574	24.26 576	19.76 576	8.52 578	6.39 579	4.85 577	2.69 576	5.96 573	5.73 578

MANE	9.96 574	0.69 500	2.88 498	1.22 561	0.61 557	13.15 570	3.46 566	15.62 578	22.27 575	22.74 577	30.00 581	29.74 576	23.22 576	17.17 572	13.78 570	0.29 547	0.56 569	0.09 550	0.61 570	0.15 466	1.00 567

LE_ROB	9.96 574	0.54 477	9.62 559	1.40 564	1.24 568	3.29 548	4.64 569	4.31 554	43.01 581	51.54 581	13.34 574	14.15 568	24.60 578	6.66 550	20.28 577	0.04 524	0.05 520	0.12 554	0.20 535	0.07 370	0.09 496

HanzoNet	12.77 576	4.55 576	11.74 565	5.35 578	2.79 573	7.59 563	0.66 539	12.97 575	20.40 573	25.99 578	28.61 580	34.05 577	25.08 579	25.93 580	14.98 573	10.77 579	3.91 577	3.00 576	3.73 577	8.16 577	5.15 577

JetRed	13.51 577	18.77 579	42.38 574	1.28 562	1.18 567	54.67 580	25.60 580	12.87 574	6.75 562	8.50 569	8.61 556	13.77 566	10.87 572	24.50 579	30.67 578	0.24 545	0.68 571	0.53 566	0.02 454	5.93 572	2.43 574

BEATNet-Init1	14.52 578	6.56 578	34.32 572	1.10 560	1.02 563	31.53 579	11.99 578	15.58 577	17.42 571	30.17 579	27.03 578	43.14 579	24.36 577	24.41 578	18.27 575	0.27 546	0.32 563	0.36 562	0.46 568	1.26 556	0.76 564

DLNR_Zeroshot_test	21.09 579	47.65 582	85.43 586	96.34 595	87.67 592	0.31 140	0.00 1	17.86 579	0.07 54	0.01 202	0.01 333	0.00 1	0.00 1	0.70 314	0.01 121	15.78 580	0.01 434	0.00 1	0.21 540	69.62 588	0.04 419

TCMNet-wrong-test	39.28 580	63.11 589	48.46 579	81.72 588	79.79 587	56.34 581	48.75 581	31.17 580	3.83 555	19.05 575	28.27 579	58.68 580	34.68 580	46.64 581	47.27 581	16.88 581	2.02 575	7.72 579	0.67 572	64.26 586	46.25 586

tt	48.25 581	0.05 104	28.22 571	1.29 563	0.00 1	100.00 594	100.00 590	100.00 594	97.19 587	0.08 432	0.00 1	97.99 593	86.70 588	2.26 361	99.92 592	83.66 588	94.83 587	16.47 582	21.27 582	35.05 579	0.01 198

LRCNet_RVC	55.44 582	60.56 586	57.70 580	66.68 586	44.91 580	6.22 560	0.00 1	52.80 581	1.37 543	70.44 583	81.09 585	67.07 582	55.41 581	51.59 582	46.24 580	90.66 591	41.89 586	90.95 592	90.04 588	64.32 587	68.75 587

USTest	58.46 583	44.12 581	43.29 575	60.68 583	67.35 584	99.15 593	100.00 590	91.40 586	98.36 588	67.56 582	90.15 587	66.93 581	68.34 583	62.46 583	57.68 582	4.00 574	35.83 582	16.32 581	22.03 583	41.21 580	32.38 582

xxxxx1	63.71 584	58.10 583	78.65 583	43.63 580	48.97 581	92.61 586	92.18 586	60.44 582	69.38 582	73.77 586	76.42 582	77.82 585	76.45 584	72.33 584	77.46 584	35.89 584	37.06 583	48.26 585	62.63 584	48.72 583	43.44 583

tt_ll	63.71 584	58.10 583	78.65 583	43.63 580	48.97 581	92.61 586	92.18 586	60.44 582	69.38 582	73.77 586	76.42 582	77.82 585	76.45 584	72.33 584	77.46 584	35.89 584	37.06 583	48.26 585	62.63 584	48.72 583	43.44 583

ff	63.71 584	58.10 583	78.65 583	43.63 580	48.97 581	92.61 586	92.18 586	60.44 582	69.38 582	73.77 586	76.42 582	77.82 585	76.45 584	72.33 584	77.46 584	35.89 584	37.06 583	48.26 585	62.63 584	48.72 583	43.44 583

PML	71.49 587	88.65 593	73.56 581	82.49 589	75.59 585	85.39 583	79.41 584	71.62 585	87.17 585	90.48 589	85.96 586	90.50 589	60.21 582	91.76 592	73.85 583	96.01 596	2.36 576	86.79 591	6.59 580	83.59 590	17.83 581

DGTPSM_ROB	81.49 588	60.74 587	99.95 593	61.20 584	86.99 590	99.11 591	100.00 590	95.92 590	99.99 592	73.08 584	100.00 591	70.81 583	100.00 592	77.39 587	99.98 593	35.10 582	97.48 592	35.12 583	99.89 594	46.16 581	90.85 589

DPSMNet_ROB	81.54 589	60.77 588	99.95 593	61.42 585	87.05 591	99.11 591	100.00 590	95.93 591	99.99 592	73.11 585	100.00 591	70.84 584	100.00 592	77.43 588	99.98 593	35.39 583	97.54 593	35.21 584	99.89 594	46.30 582	90.94 590

Anonymous_1	89.88 590	75.38 590	97.81 590	74.49 587	78.39 586	100.00 594	100.00 590	98.09 593	99.76 590	96.82 592	99.37 589	97.66 592	99.77 590	91.14 591	98.89 590	81.73 587	97.25 589	59.96 588	85.38 587	77.37 589	88.27 588

MEDIAN_ROB	93.37 591	98.75 596	96.05 589	90.90 592	90.53 593	85.63 584	76.45 583	92.03 588	89.53 586	95.05 590	94.99 588	96.02 590	93.85 589	90.36 589	87.21 587	98.36 597	95.79 588	99.61 594	98.77 592	98.80 597	98.72 597

DPSM_ROB	94.00 592	79.32 591	100.00 595	83.19 590	85.69 588	100.00 594	100.00 590	100.00 594	100.00 594	100.00 594	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 595	89.53 589	97.42 590	74.97 589	95.13 589	83.79 591	90.98 591

DPSM	94.00 592	79.32 591	100.00 595	83.19 590	85.69 588	100.00 594	100.00 590	100.00 594	100.00 594	100.00 594	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 595	89.53 589	97.42 590	74.97 589	95.13 589	83.79 591	90.98 591

HaxPig	95.46 594	97.61 595	87.80 587	97.80 598	99.17 598	77.55 582	75.28 582	96.76 592	99.61 589	99.97 593	99.97 590	99.62 594	99.97 591	91.02 590	87.28 588	99.98 599	99.98 596	99.98 596	99.99 596	99.97 598	99.97 599

test_example2	97.61 595	99.96 598	99.93 592	99.83 599	99.97 599	98.84 590	99.76 589	91.98 587	100.00 594	100.00 594	100.00 591	89.18 588	86.51 587	99.29 593	96.54 589	99.97 598	99.55 594	92.92 593	98.06 591	100.00 599	99.95 598

AVERAGE_ROB	98.45 596	99.13 597	95.46 588	100.00 600	100.00 600	93.36 589	81.95 585	100.00 594	99.97 591	100.00 594	100.00 591	100.00 595	100.00 592	99.72 594	99.40 591	100.00 600	100.00 598	100.00 597	100.00 597	100.00 599	100.00 600

LSM0	99.11 597	99.97 599	100.00 595	95.93 593	98.59 594	100.00 594	100.00 590	100.00 594	100.00 594	100.00 594	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 595	93.89 594	99.97 595	100.00 597	100.00 597	96.64 595	97.25 593

CasAABBNet	99.15 598	100.00 600	100.00 595	96.37 596	98.76 596	100.00 594	100.00 590	100.00 594	100.00 594	100.00 594	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 595	93.65 593	99.99 597	100.00 597	100.00 597	96.27 594	97.93 594

Selective-RAFT-Error	99.17 599	100.00 600	100.00 595	96.65 597	98.79 597	100.00 594	100.00 590	100.00 594	100.00 594	100.00 594	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 595	93.64 592	100.00 598	100.00 597	100.00 597	96.25 593	98.10 595

FlowAnything	99.21 600	100.00 600	100.00 595	96.24 594	98.66 595	100.00 594	100.00 590	100.00 594	100.00 594	100.00 594	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 595	93.92 595	100.00 598	100.00 597	100.00 597	96.91 596	98.41 596

ccccc		91.21 594		100.00 600	100.00 600	89.04 585		95.61 589		96.66 591		96.55 591		99.78 595		100.00 600	100.00 598	99.83 595	99.27 593	100.00 599

ASD4		42.77 580

Low-res two-view benchmark