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

11t1	0.08 9	0.01 1	0.54 22	0.00 1	0.00 1	0.09 23	0.00 1	0.44 153	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

riskmin	0.11 32	0.01 1	0.87 110	0.01 240	0.00 1	0.13 32	0.00 1	0.30 133	0.09 47	0.00 1	0.01 199	0.76 311	0.00 1	0.02 66	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

qqq	0.17 85	0.01 1	0.52 14	0.00 1	0.00 1	0.12 31	0.00 1	0.95 226	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 201	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

x	0.10 18	0.01 1	0.51 11	0.00 1	0.00 1	0.09 23	0.00 1	0.67 190	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

FTStereo	0.78 318	0.01 1	1.27 197	0.12 352	0.00 1	1.15 336	2.80 402	0.09 51	0.61 292	0.16 316	5.93 383	0.36 245	2.56 377	0.53 175	0.01 74	0.07 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GrayStereo	0.46 234	0.01 1	0.71 43	0.10 338	0.00 1	1.12 329	2.67 401	0.20 104	0.59 254	0.00 1	0.00 1	0.08 139	3.76 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

mmm	0.13 47	0.02 7	0.42 5	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 215	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.51 174	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

DualNet	0.55 276	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	1.42 281	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 128	0.57 176	5.86 380	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.03 253

ffm	0.25 139	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	1.42 281	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 128	0.57 176	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.03 253

ff1	0.80 320	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	1.42 281	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 128	5.57 343	5.86 380	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.03 253

mmx	0.85 326	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	2.50 363	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 128	5.57 343	5.86 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

ttt	0.70 310	0.02 7	0.78 80	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	2.50 363	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.29 226	0.01 84	4.18 298	5.00 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

1111x	0.87 331	0.02 7	1.20 180	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	2.60 375	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.01 84	5.36 334	6.80 385	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

xxx	0.85 326	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	2.50 363	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 128	5.57 343	5.86 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

AEACV	0.10 18	0.02 7	0.49 10	0.00 1	0.02 277	0.75 165	0.00 1	0.07 40	0.02 2	0.09 294	0.00 1	0.01 7	0.08 246	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.24 398	0.07 251	0.05 299

Anonymous_2	0.88 332	0.02 7	1.06 153	0.01 240	0.00 1	0.19 36	0.00 1	0.14 80	0.08 31	0.01 123	0.04 281	1.07 334	0.00 1	0.02 66	0.02 103	0.01 343	0.04 354	2.31 411	11.16 416	1.35 396	0.01 126

test_3	0.19 100	0.02 7	0.76 69	0.03 281	0.10 345	0.53 107	0.00 1	1.42 281	0.07 18	0.13 306	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.07 116	0.19 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 386	0.12 303	0.11 353

PSM-AAD	0.49 248	0.02 7	0.75 64	0.06 320	0.00 1	1.19 346	2.19 396	0.12 73	0.59 254	0.01 123	0.45 333	0.13 169	4.04 390	0.22 154	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

SST-Stereo	0.51 262	0.02 7	0.74 56	0.05 302	0.19 375	1.09 308	0.49 367	0.26 121	0.61 292	0.04 256	0.00 1	0.05 114	0.58 320	6.12 364	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

GMM-Stereo	0.18 95	0.02 7	1.37 213	0.08 329	0.00 1	1.11 322	0.13 319	0.09 51	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.10 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

xxxx	1.04 341	0.02 7	0.54 22	0.00 1	0.00 1	0.53 107	0.00 1	2.53 367	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	2.04 214	14.52 407	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

test_xeample	1.14 347	0.02 7	0.58 30	0.00 1	0.00 1	0.57 116	0.00 1	2.57 370	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.02 128	3.45 270	15.00 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

test-3	0.17 85	0.03 23	0.74 56	0.03 281	0.10 345	0.43 82	0.00 1	1.36 270	0.07 18	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.08 127	0.19 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 386	0.12 303	0.11 353

test_1	0.17 85	0.03 23	0.75 64	0.03 281	0.10 345	0.43 82	0.00 1	1.36 270	0.07 18	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.07 116	0.19 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 386	0.12 303	0.11 353

NF-Stereo	0.47 236	0.03 23	0.77 71	0.12 352	0.00 1	1.07 288	0.26 337	0.19 94	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 368	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

OCTAStereo	0.47 236	0.03 23	0.77 71	0.12 352	0.00 1	1.07 288	0.26 337	0.19 94	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.16 367	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NRIStereo	0.17 85	0.03 23	0.73 47	0.04 292	0.01 233	1.15 336	0.33 352	0.03 6	0.59 254	0.04 256	0.01 199	0.11 156	0.01 84	0.10 134	0.03 119	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.09 344

KYRaft	0.21 114	0.03 23	0.74 56	0.04 292	0.00 1	1.16 340	0.12 318	0.08 45	0.60 277	0.01 123	0.30 323	0.03 73	0.77 335	0.37 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

RAFT_R40	0.49 248	0.03 23	0.74 56	0.05 302	0.15 361	1.09 308	0.32 348	0.27 125	0.59 254	0.02 212	0.03 276	0.07 133	0.30 300	6.12 364	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

RE-Stereo	0.47 236	0.03 23	0.77 71	0.12 352	0.00 1	1.07 288	0.26 337	0.19 94	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 368	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

TVStereo	0.47 236	0.03 23	0.77 71	0.12 352	0.00 1	1.07 288	0.26 337	0.19 94	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 368	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CRE-IMP	0.16 77	0.03 23	0.75 64	0.05 302	0.01 233	1.11 322	0.34 353	0.04 12	0.56 171	0.02 212	0.00 1	0.12 162	0.00 1	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.08 331

ICVP	0.15 72	0.03 23	1.23 191	0.00 1	0.01 233	1.02 229	0.09 307	0.19 94	0.10 65	0.00 1	0.02 271	0.07 133	0.01 84	0.18 149	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
222	1.95 369	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 119	0.00 1	2.64 377	0.57 203	0.02 212	0.00 1	0.05 114	0.02 128	3.34 267	31.23 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

EAI-Stereo	0.70 310	0.03 23	0.84 99	0.13 359	0.20 380	0.87 194	2.23 397	2.05 342	0.29 125	0.72 355	4.60 377	0.29 226	0.55 318	0.39 168	0.44 295	0.00 1	0.07 378	0.00 1	0.29 404	0.01 57	0.08 331

R-Stereo Train	0.15 72	0.03 23	0.77 71	0.00 1	0.00 1	0.74 162	0.00 1	1.36 270	0.09 47	0.02 212	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

RAFT-Stereo	0.15 72	0.03 23	0.77 71	0.00 1	0.00 1	0.74 162	0.00 1	1.36 270	0.09 47	0.02 212	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMStereo_Zeroshot	0.07 7	0.04 38	0.80 88	0.08 329	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 18	0.10 65	0.00 1	0.03 276	0.19 200	0.03 170	0.00 1	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

Any-RAFT	0.17 85	0.04 38	0.93 124	0.00 1	0.00 1	1.10 314	0.00 1	0.99 233	0.03 4	0.01 123	0.00 1	0.21 206	0.00 1	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 18	0.04 38	0.98 138	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	0.09 51	0.11 71	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.04 202	0.03 253

Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 6	0.00 1	0.04 313	0.25 42	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 128	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 358	0.03 181	0.08 331

knoymous	0.09 14	0.04 38	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.11 28	0.00 1	0.23 112	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 210	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-RAFT	0.13 47	0.04 38	0.51 11	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.04 12	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.06 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 385	0.04 202	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 47	0.04 38	0.73 47	0.05 302	0.01 233	1.06 254	0.08 301	0.06 28	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 243	0.04 38	1.10 161	0.17 370	0.00 1	1.07 288	0.25 335	0.12 73	0.61 292	0.03 239	0.01 199	0.02 38	0.01 84	6.03 360	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

KMStereo	0.48 243	0.04 38	1.10 161	0.17 370	0.00 1	1.07 288	0.25 335	0.12 73	0.61 292	0.03 239	0.01 199	0.02 38	0.01 84	6.03 360	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 60	0.04 38	0.73 47	0.05 302	0.02 277	1.06 254	0.08 301	0.05 18	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.07 133	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 60	0.04 38	0.73 47	0.05 302	0.01 233	1.06 254	0.06 291	0.05 18	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.07 133	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 47	0.04 38	0.73 47	0.05 302	0.02 277	1.06 254	0.07 294	0.06 28	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.03 73	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 60	0.04 38	0.75 64	0.05 302	0.02 277	1.06 254	0.08 301	0.06 28	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.07 133	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 77	0.04 38	0.73 47	0.19 376	0.00 1	1.08 300	0.21 329	0.16 84	0.59 254	0.03 239	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 66	0.22 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

DeepStereo_RVC	0.22 118	0.04 38	0.87 110	0.05 302	0.02 277	1.07 288	0.32 348	0.04 12	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.00 1	1.25 355	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.05 299

iGMRVC	0.14 60	0.04 38	0.74 56	0.05 302	0.02 277	1.06 254	0.07 294	0.06 28	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

RAFT-345	0.49 248	0.04 38	1.26 193	0.10 338	0.07 333	1.16 340	0.19 326	0.14 80	0.57 203	0.00 1	0.01 199	0.09 150	0.01 84	6.00 358	0.20 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

iRAFT	0.13 47	0.04 38	0.73 47	0.05 302	0.01 233	1.06 254	0.08 301	0.06 28	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

AnonymousM	0.10 18	0.04 38	0.56 28	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.19 94	0.11 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 116	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 60	0.04 38	0.75 64	0.05 302	0.01 233	1.06 254	0.08 301	0.05 18	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 125	0.04 38	0.76 69	0.10 338	0.00 1	1.15 336	0.02 250	0.27 125	0.65 347	0.01 123	0.54 338	0.04 93	0.71 329	0.27 160	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

SFCPSM	0.21 114	0.04 38	1.59 243	0.00 1	0.05 321	0.34 65	0.00 1	1.24 260	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.12 162	0.02 128	0.05 106	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.02 132	0.00 1

AE-Stereo	0.17 85	0.05 60	0.79 83	0.03 281	0.09 341	1.06 254	0.00 1	0.57 172	0.06 13	0.08 286	0.00 1	0.13 169	0.00 1	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.06 377	0.00 1	0.23 393	0.08 268	0.04 282

CASnet	0.08 9	0.05 60	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 178	0.00 1	0.14 80	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.05 2	0.05 60	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.16 33	0.00 1	0.17 89	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.01 84	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CAS	0.10 18	0.05 60	0.46 8	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.21 109	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.01 84	0.01 25	0.02 103	0.08 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.15 72	0.05 60	0.47 9	0.07 324	0.03 298	1.06 254	0.01 212	1.06 241	0.12 83	0.16 316	0.00 1	0.00 1	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

DCANet-4	0.31 173	0.05 60	2.61 328	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	1.49 307	0.61 292	0.13 306	0.00 1	0.03 73	0.05 226	0.03 91	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

tt	48.25 417	0.05 60	28.22 409	1.29 399	0.00 1	100.00 429	100.00 427	100.00 428	97.19 423	0.08 286	0.00 1	97.99 427	86.70 423	2.26 226	99.92 428	83.66 424	94.83 423	16.47 416	21.27 419	35.05 417	0.01 126

DisPM	0.16 77	0.05 60	0.82 92	0.07 324	0.00 1	1.14 333	0.41 360	0.08 45	0.54 155	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

BUS	0.33 184	0.05 60	0.54 22	0.00 1	0.00 1	1.87 374	0.00 1	2.43 360	0.58 242	0.30 334	0.09 299	0.65 298	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 153	0.05 60	0.54 22	0.00 1	0.00 1	1.07 288	0.00 1	2.43 360	0.58 242	0.30 334	0.09 299	0.36 245	0.03 170	0.01 25	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 118	0.05 60	0.54 22	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	1.73 328	0.58 242	0.00 1	0.00 1	0.36 245	0.03 170	0.01 25	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 60	0.52 14	0.00 1	0.00 1	0.06 18	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DAS	0.49 248	0.05 60	1.29 198	0.00 1	0.00 1	0.07 19	0.00 1	1.25 261	0.61 292	1.18 368	0.00 1	0.24 212	0.03 170	4.76 315	0.22 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

SepStereo	0.45 230	0.05 60	1.29 198	0.00 1	0.00 1	0.07 19	0.00 1	1.25 261	0.61 292	1.18 368	0.00 1	0.24 212	0.03 170	3.93 289	0.22 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

PSMNet-ADL	0.35 197	0.05 60	0.65 38	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.59 177	0.09 47	0.00 1	0.07 295	0.47 270	0.01 84	3.66 279	0.30 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 221

AAGNet	0.96 338	0.05 60	0.74 56	0.09 334	0.27 382	1.11 322	0.28 344	0.05 18	0.59 254	0.01 123	0.00 1	0.01 7	1.00 342	3.68 280	11.30 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

cross-raft	0.15 72	0.05 60	1.46 230	0.00 1	0.01 233	0.37 68	0.07 294	0.40 146	0.02 2	0.02 212	0.00 1	0.38 254	0.00 1	0.02 66	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 368	0.01 57	0.02 221

s12784h	0.21 114	0.05 60	0.81 89	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.02 250	1.36 270	0.56 171	0.01 123	0.34 328	0.02 38	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 14	0.05 60	1.02 141	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 73	0.48 144	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GES	0.18 95	0.05 60	0.87 110	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.02 250	0.60 179	0.08 31	0.00 1	0.02 271	0.11 156	0.09 249	0.44 172	0.16 231	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

ccnet	0.49 248	0.05 60	1.26 193	0.01 240	0.08 337	0.72 160	0.18 323	1.18 257	0.35 132	0.45 347	0.68 344	0.13 169	0.39 309	3.54 274	0.74 318	0.01 343	0.00 1	0.02 369	0.00 1	0.02 132	0.01 126

UPFNet	0.18 95	0.05 60	1.11 165	0.00 1	0.00 1	0.48 92	0.00 1	1.11 248	0.48 144	0.00 1	0.00 1	0.10 153	0.00 1	0.10 134	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

FENet	0.23 125	0.05 60	1.39 216	0.00 1	0.00 1	1.00 225	0.00 1	0.80 204	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.24 212	0.04 201	0.23 156	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

IGEVStereo-DCA	0.10 18	0.06 83	0.52 14	0.01 240	0.00 1	0.32 58	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.04 201	0.14 144	0.44 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.05 219	0.01 126

rrr	0.24 133	0.06 83	1.91 276	0.01 240	0.00 1	0.32 58	0.04 278	1.34 268	0.15 96	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.04 201	0.14 144	0.44 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 382	0.05 219	0.05 299

MIF-Stereo	0.06 5	0.06 83	0.83 94	0.00 1	0.00 1	0.08 21	0.01 212	0.06 28	0.03 4	0.00 1	0.08 298	0.02 38	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.00 1

CASS	0.07 7	0.06 83	0.73 47	0.00 1	0.00 1	0.10 25	0.01 212	0.15 83	0.12 83	0.16 316	0.00 1	0.02 38	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.17 85	0.06 83	0.79 83	0.00 1	0.09 341	0.03 5	0.00 1	0.54 167	0.07 18	0.41 344	0.13 305	0.11 156	0.58 320	0.02 66	0.31 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 393	0.01 57	0.02 221

GANet-ADL	0.16 77	0.06 83	1.18 178	0.00 1	0.01 233	0.83 183	0.00 1	0.23 112	0.07 18	0.00 1	0.30 323	0.35 242	0.00 1	0.07 116	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.01 126

PFNet+	0.23 125	0.06 83	0.79 83	0.07 324	0.01 233	1.11 322	0.42 362	0.11 70	0.59 254	0.08 286	0.01 199	0.02 38	0.00 1	1.21 199	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DEmStereo	0.75 315	0.06 83	1.73 258	0.04 292	0.00 1	0.78 170	0.52 371	0.05 18	0.57 203	0.05 265	0.72 346	0.02 38	3.42 385	5.79 353	1.29 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.10 18	0.06 83	0.78 80	0.00 1	0.00 1	1.00 225	0.00 1	0.10 66	0.08 31	0.00 1	0.01 199	0.03 73	0.00 1	0.01 25	0.03 119	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
Anonymous	0.05 2	0.06 83	0.86 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 299

test_xeample3	0.24 133	0.06 83	1.84 268	0.02 264	0.00 1	0.33 62	0.05 286	1.33 267	0.14 92	0.00 1	0.03 276	0.03 73	0.03 170	0.10 134	0.43 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 393	0.05 219	0.06 319

CFNet-RSSM	0.17 85	0.06 83	1.16 174	0.00 1	0.12 353	0.61 125	0.00 1	0.90 218	0.08 31	0.01 123	0.00 1	0.09 150	0.00 1	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 393	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 41	0.06 83	1.17 175	0.00 1	0.11 350	0.41 73	0.00 1	0.20 104	0.04 9	0.01 123	0.00 1	0.18 193	0.00 1	0.01 25	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 382	0.01 57	0.00 1

CREStereo	0.10 18	0.06 83	0.51 11	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.20 104	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	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
HSM-Net_RVC	0.52 271	0.06 83	1.45 228	0.00 1	0.00 1	0.61 125	0.00 1	3.83 387	0.52 149	0.14 313	0.00 1	0.22 209	0.03 170	3.50 272	0.04 135	0.01 343	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
AdaStereo	0.20 108	0.06 83	0.86 105	0.00 1	0.00 1	0.25 42	0.00 1	1.71 326	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.31 232	0.01 84	0.11 139	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	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.
MDST_ROB	1.54 364	0.06 83	3.42 360	0.14 361	0.16 364	5.42 398	0.32 348	4.33 390	0.61 292	6.08 398	1.25 361	1.04 331	1.16 353	5.81 354	0.83 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.11 353

CBMV_ROB	0.84 324	0.06 83	1.73 258	0.00 1	0.00 1	1.37 362	0.47 363	2.57 370	0.58 242	2.13 379	0.76 347	1.06 332	1.38 358	4.04 293	0.54 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 299

LoS	0.14 60	0.07 101	0.66 39	0.02 264	0.00 1	1.05 245	0.01 212	0.07 40	0.57 203	0.01 123	0.01 199	0.16 188	0.04 201	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

CES	0.08 9	0.07 101	0.43 6	0.00 1	0.00 1	0.21 39	0.01 212	0.08 45	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.08 139	0.04 201	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

hknet	0.38 209	0.07 101	1.32 202	0.00 1	0.00 1	1.07 288	0.00 1	2.43 360	0.58 242	0.30 334	0.09 299	0.63 293	0.00 1	0.96 193	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.13 47	0.07 101	1.12 167	0.00 1	0.05 321	0.82 178	0.00 1	0.04 12	0.08 31	0.10 298	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.02 66	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.11 296	0.00 1

Anonymous3	0.19 100	0.07 101	1.33 203	0.00 1	0.00 1	1.12 329	0.00 1	0.56 170	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.06 126	0.00 1	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

PMTNet	0.11 32	0.07 101	0.60 35	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.04 278	0.16 84	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.00 1	0.03 91	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

SGM-Forest	0.84 324	0.07 101	0.90 117	0.02 264	0.07 333	1.10 314	0.68 376	2.12 349	0.61 292	1.14 366	0.78 350	1.36 350	0.98 341	5.55 342	1.31 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.06 319
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSKI-zero shot	0.22 118	0.08 108	1.46 230	0.00 1	0.12 353	1.08 300	0.03 266	0.85 213	0.16 102	0.22 323	0.05 283	0.06 126	0.00 1	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.18 382	0.02 132	0.01 126

CrosDoStereo	1.10 344	0.08 108	1.43 225	0.00 1	0.05 321	0.63 140	5.86 409	0.60 179	0.38 135	0.26 327	1.21 358	0.19 200	3.02 381	6.61 384	1.64 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 344	0.08 108	1.43 225	0.00 1	0.05 321	0.63 140	5.86 409	0.60 179	0.38 135	0.26 327	1.21 358	0.19 200	3.02 381	6.61 384	1.64 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1

DRaft	0.56 280	0.08 108	0.73 47	0.00 1	0.00 1	0.92 208	0.19 326	0.05 18	0.09 47	0.03 239	0.26 319	0.06 126	2.55 376	4.61 312	1.38 338	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.02 329	0.03 181	0.08 331

FCDSN-DC	2.66 383	0.08 108	1.65 249	0.00 1	0.00 1	1.73 371	0.37 356	1.64 321	1.35 379	8.08 403	11.18 405	11.78 399	7.59 400	4.76 315	2.80 356	0.02 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 299
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
StereoDRNet-Refined	0.24 133	0.08 108	0.68 42	0.00 1	0.00 1	0.83 183	0.00 1	0.66 188	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.50 283	0.02 128	1.28 203	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 290	0.04 282
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-Test	0.20 108	0.09 114	1.34 205	0.00 1	0.12 353	0.39 70	0.10 311	0.72 195	0.25 118	0.08 286	0.00 1	0.44 265	0.00 1	0.05 106	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 398	0.01 57	0.01 126

IER	0.14 60	0.09 114	1.29 198	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	0.17 89	0.10 65	0.00 1	0.00 1	0.40 258	0.02 128	0.11 139	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NINENet	0.45 230	0.09 114	0.81 89	0.06 320	0.00 1	1.87 374	0.00 1	2.69 378	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.65 298	0.00 1	2.15 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DSFCA	0.40 215	0.09 114	0.84 99	0.00 1	0.01 233	0.98 217	0.37 356	0.29 130	0.62 340	0.02 212	0.32 325	0.03 73	0.24 294	3.91 287	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

SMFormer	0.33 184	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.15 181	0.00 1	3.24 259	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 221

tta	0.33 184	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.15 181	0.00 1	3.24 259	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

qqq1	0.33 184	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.15 181	0.00 1	3.24 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

fff1	0.33 184	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.15 181	0.00 1	3.24 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

IGEV_Zeroshot_test	0.32 182	0.10 118	2.61 328	0.01 240	0.01 233	0.50 96	0.04 278	0.21 109	0.09 47	0.45 347	0.45 333	0.81 315	0.51 315	0.20 152	0.23 261	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.14 375	0.03 181	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 100	0.10 118	1.38 214	0.00 1	0.01 233	0.75 165	0.00 1	0.35 137	0.12 83	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.51 315	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

MC-Stereo	0.10 18	0.10 118	0.59 33	0.01 240	0.01 233	1.06 254	0.00 1	0.03 6	0.09 47	0.02 212	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.02 329	0.05 219	0.01 126

CSP-Net	0.37 206	0.10 118	0.54 22	0.00 1	0.00 1	0.50 96	0.00 1	0.64 186	0.13 90	0.00 1	0.00 1	0.15 181	0.02 128	5.27 328	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

ASMatch	0.59 294	0.10 118	1.66 250	0.13 359	0.04 313	1.07 288	0.00 1	0.10 66	0.64 345	0.06 273	0.44 332	0.05 114	0.87 339	6.32 377	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.22 118	0.10 118	1.39 216	0.00 1	0.01 233	0.98 217	0.00 1	0.94 224	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.36 307	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.32 182	0.10 118	0.81 89	0.00 1	0.00 1	1.10 314	0.00 1	0.39 144	0.59 254	0.01 123	0.01 199	0.06 126	0.03 170	3.24 259	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 221

DIP-Stereo	0.22 118	0.10 118	0.77 71	0.00 1	0.00 1	1.09 308	0.00 1	1.68 322	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.07 242	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.19 100	0.10 118	1.39 216	0.00 1	0.01 233	0.75 165	0.00 1	0.35 137	0.12 83	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.50 314	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

ccs_rob	0.22 118	0.10 118	1.38 214	0.00 1	0.01 233	0.98 217	0.00 1	0.94 224	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.36 307	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.08 9	0.11 132	0.96 130	0.00 1	0.00 1	0.08 21	0.00 1	0.19 94	0.08 31	0.00 1	0.01 199	0.02 38	0.02 128	0.02 66	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.01 126

RCA-Stereo	0.18 95	0.11 132	0.63 36	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	1.48 301	0.07 18	0.07 279	0.00 1	0.02 38	0.05 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.01 126

iRaft-Stereo_20w	0.38 209	0.11 132	1.91 276	0.12 352	0.04 313	0.70 154	0.24 333	1.72 327	0.16 102	0.41 344	0.00 1	0.26 219	1.04 344	0.41 169	0.24 264	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.14 375	0.02 132	0.09 344

LCNet	0.22 118	0.11 132	0.74 56	0.11 348	0.00 1	0.97 215	0.00 1	0.09 51	0.59 254	0.01 123	0.00 1	0.02 38	1.10 348	0.43 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 314	0.01 126

PFNet	0.60 297	0.11 132	2.08 291	0.00 1	0.30 384	1.16 340	0.00 1	0.29 130	0.59 254	0.01 123	0.24 317	0.02 38	0.00 1	6.58 382	0.23 261	0.10 375	0.00 1	0.00 1	0.04 350	0.14 314	0.05 299

pcwnet_v2	0.47 236	0.11 132	5.03 383	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	1.98 341	0.61 292	0.01 123	0.00 1	0.36 245	0.33 305	0.18 149	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 221

FC-DCNN	3.42 389	0.11 132	2.03 283	0.00 1	0.00 1	3.18 386	0.60 373	3.13 384	2.98 387	11.40 408	12.28 407	13.93 404	8.68 403	5.70 348	4.27 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.06 319

NVstereo2D	0.45 230	0.11 132	1.91 276	0.00 1	0.00 1	0.59 123	0.00 1	1.39 277	0.61 292	0.03 239	0.00 1	0.33 235	0.00 1	3.94 290	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DISCO	0.31 173	0.11 132	1.73 258	0.16 366	0.16 364	0.31 54	0.00 1	0.09 51	0.17 104	0.00 1	0.01 199	1.51 359	0.00 1	1.21 199	0.62 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 126

MyStereo07	0.10 18	0.12 141	0.59 33	0.00 1	0.00 1	0.98 217	0.00 1	0.03 6	0.10 65	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.05 226	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.04 282

MyStereo04	0.26 143	0.12 141	2.34 304	0.00 1	0.00 1	0.98 217	0.00 1	0.84 211	0.20 109	0.06 273	0.01 199	0.33 235	0.11 261	0.00 1	0.06 158	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.04 282

EKT-Stereo	0.46 234	0.12 141	1.03 143	0.75 394	4.21 412	1.06 254	0.00 1	0.83 210	0.04 9	0.02 212	0.00 1	0.08 139	0.00 1	0.89 192	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.05 352	0.04 202	0.01 126

CRFU-Net	0.40 215	0.12 141	1.50 235	0.14 361	0.01 233	0.90 199	0.00 1	0.42 150	0.14 92	0.00 1	0.00 1	0.42 262	1.94 367	2.15 219	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.03 181	0.00 1

ac_64	0.39 212	0.12 141	1.15 170	0.04 292	0.01 233	0.43 82	0.02 250	0.25 118	0.59 254	0.12 303	0.01 199	0.89 320	0.04 201	3.92 288	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.00 1

HGLStereo	0.28 153	0.12 141	1.15 170	0.00 1	0.00 1	0.65 146	0.00 1	0.57 172	0.25 118	0.02 212	0.01 199	0.47 270	0.03 170	2.17 222	0.14 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 126

MyStereo06	0.36 201	0.13 147	2.17 296	0.01 240	0.00 1	1.09 308	0.00 1	0.23 112	0.09 47	0.49 351	0.41 331	1.01 328	1.05 345	0.21 153	0.24 264	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 282

MyStereo05	0.28 153	0.13 147	2.37 307	0.01 240	0.00 1	1.09 308	0.00 1	1.02 236	0.45 142	0.04 256	0.01 199	0.26 219	0.14 268	0.00 1	0.06 158	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 282

RAFT-RH_RVC	0.96 338	0.13 147	1.35 207	0.02 264	0.05 321	1.06 254	0.00 1	0.06 28	0.55 159	0.01 123	9.57 400	0.10 153	0.00 1	6.00 358	0.30 277	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.01 57	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 262	0.13 147	1.14 169	0.10 338	0.00 1	1.17 343	0.10 311	0.28 129	0.61 292	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.12 264	6.22 375	0.22 256	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

test-1	0.19 100	0.13 147	0.67 41	0.00 1	0.15 361	0.57 116	0.00 1	1.01 235	0.11 71	0.04 256	0.48 336	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.30 277	0.00 1	0.07 378	0.00 1	0.06 355	0.01 57	0.18 375

DRN-Test	0.43 226	0.13 147	1.95 280	0.03 281	0.09 341	0.61 125	0.00 1	1.43 286	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.18 193	0.04 201	3.32 265	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

CFNet_ucs	0.26 143	0.14 153	1.53 239	0.00 1	0.01 233	0.84 185	0.00 1	1.78 331	0.17 104	0.00 1	0.00 1	0.49 280	0.30 300	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

ACVNet	0.20 108	0.14 153	0.96 130	0.01 240	0.00 1	1.05 245	0.11 315	0.19 94	0.60 277	0.01 123	0.01 199	0.71 307	0.00 1	0.05 106	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

acv_ft	0.21 114	0.14 153	0.95 128	0.00 1	0.00 1	0.41 73	0.00 1	0.58 175	0.60 277	0.19 321	0.01 199	0.71 307	0.12 264	0.05 106	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 358	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 257	0.14 153	2.51 321	0.00 1	0.00 1	0.33 62	0.09 307	1.88 334	0.61 292	0.05 265	0.76 347	0.60 291	0.52 317	2.46 233	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 153	0.15 157	2.75 336	0.00 1	0.00 1	0.51 98	0.02 250	0.49 161	0.57 203	0.01 123	0.01 199	0.08 139	0.04 201	0.87 189	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

scenet	0.28 153	0.15 157	2.75 336	0.00 1	0.00 1	0.51 98	0.02 250	0.49 161	0.57 203	0.01 123	0.01 199	0.08 139	0.04 201	0.87 189	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

ToySt	0.12 41	0.15 157	0.92 123	0.00 1	0.00 1	0.46 89	0.00 1	0.41 148	0.10 65	0.00 1	0.00 1	0.10 153	0.00 1	0.07 116	0.19 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.04 202	0.02 221

anonymousa	0.14 60	0.15 157	1.74 262	0.00 1	0.00 1	0.28 48	0.00 1	0.01 1	0.11 71	0.00 1	0.01 199	0.42 262	0.02 128	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.02 221

ssnet	0.28 153	0.15 157	2.75 336	0.00 1	0.00 1	0.51 98	0.02 250	0.49 161	0.57 203	0.01 123	0.01 199	0.08 139	0.04 201	0.87 189	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

TANstereo	0.12 41	0.15 157	0.78 80	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.07 40	0.08 31	0.01 123	0.15 308	0.04 93	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	0.57 286	0.15 157	4.26 375	0.08 329	0.03 298	1.10 314	0.00 1	2.55 368	0.11 71	0.11 301	0.00 1	1.43 354	0.01 84	1.34 204	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.16 380	0.03 181	0.01 126

StereoIM	0.06 5	0.16 164	0.66 39	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.01 212	0.06 28	0.12 83	0.00 1	0.01 199	0.04 93	0.02 128	0.02 66	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

CroCo-Stereo	0.13 47	0.16 164	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.98 231	0.57 203	0.00 1	0.01 199	0.31 232	0.03 170	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	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
DMCA	0.19 100	0.16 164	1.39 216	0.00 1	0.01 233	1.00 225	0.01 212	0.38 141	0.57 203	0.01 123	0.01 199	0.05 114	0.00 1	0.05 106	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DLCB_ROB	0.27 149	0.16 164	0.71 43	0.00 1	0.00 1	0.44 86	0.00 1	0.43 151	0.57 203	0.02 212	0.04 281	0.63 293	0.04 201	2.18 223	0.24 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test croco	0.11 32	0.17 168	1.21 190	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.00 1	0.16 84	0.32 129	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.03 91	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 363	0.01 126

ssnet_v2	0.28 153	0.17 168	1.18 178	0.00 1	0.00 1	0.81 176	0.00 1	1.05 238	0.59 254	0.09 294	0.01 199	0.88 319	0.09 249	0.43 170	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 303	0.09 344

IPLGR	0.43 226	0.17 168	2.05 287	0.02 264	0.02 277	1.08 300	0.04 278	1.62 320	0.57 203	0.09 294	0.00 1	0.15 181	0.22 290	2.62 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 300	0.17 168	0.63 36	0.19 376	0.00 1	0.67 149	0.00 1	2.38 358	0.57 203	0.13 306	0.00 1	0.94 322	0.00 1	6.27 376	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.10 351

ff7	0.11 32	0.18 172	0.52 14	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.07 251	0.01 126

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11t	0.11 32	0.18 172	0.52 14	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.07 251	0.01 126

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
THIR-Stereo	0.93 335	0.18 172	1.34 205	0.00 1	0.01 233	0.53 107	3.86 405	0.10 66	0.10 65	0.10 298	1.50 365	0.76 311	2.90 380	5.73 350	1.45 339	0.00 1	0.00 1	0.02 369	0.00 1	0.01 57	0.00 1

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Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ProNet	0.09 14	0.20 184	0.53 21	0.00 1	0.00 1	0.80 174	0.00 1	0.04 12	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.01 126

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Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
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S-Stereo	0.65 305	0.25 213	3.44 361	0.00 1	0.00 1	0.56 114	0.05 286	1.86 333	0.61 292	0.00 1	0.76 347	0.84 317	0.11 261	4.28 305	0.11 202	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.03 253

Sa-1000	0.31 173	0.26 219	0.93 124	0.00 1	0.18 371	1.08 300	0.01 212	2.59 374	0.56 171	0.00 1	0.09 299	0.03 73	0.00 1	0.18 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 374	0.11 296	0.00 1

SA	0.30 169	0.27 220	0.97 136	0.00 1	0.17 369	1.10 314	0.00 1	2.50 363	0.56 171	0.00 1	0.01 199	0.03 73	0.01 84	0.16 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 375	0.12 303	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.85 326	0.27 220	2.72 334	0.30 384	0.03 298	1.25 351	0.05 286	1.53 311	0.61 292	0.28 332	0.38 330	1.27 344	1.54 361	6.53 381	0.22 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RASNet	0.58 290	0.27 220	1.30 201	0.00 1	0.00 1	0.61 125	0.01 212	0.47 158	0.60 277	0.08 286	0.06 292	1.52 361	0.04 201	6.18 368	0.48 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

iResNet	0.25 139	0.27 220	1.68 252	0.00 1	0.00 1	0.69 153	0.00 1	1.22 259	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.03 170	0.12 141	0.30 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.01 126

STrans-v2	0.85 326	0.28 224	1.66 250	0.00 1	0.01 233	0.85 188	0.04 278	2.05 342	0.67 353	0.48 350	0.87 354	1.12 339	2.12 373	6.64 386	0.25 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

STTStereo	0.24 133	0.28 224	1.68 252	0.00 1	0.00 1	0.84 185	0.03 266	0.16 84	0.08 31	0.02 212	0.00 1	0.20 204	0.03 170	1.54 206	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G-Net	1.20 351	0.28 224	2.96 345	0.05 302	0.49 390	1.73 371	0.48 365	0.23 112	0.35 132	1.35 371	9.14 396	2.33 374	0.81 337	2.40 231	1.15 329	0.01 343	0.03 339	0.02 369	0.09 362	0.07 251	0.05 299

DPSNet	1.25 354	0.28 224	5.34 384	0.28 383	0.07 333	1.50 363	0.00 1	3.53 386	0.69 355	0.03 239	0.00 1	0.45 268	2.10 372	5.67 347	4.61 371	0.02 357	0.04 354	0.00 1	0.02 329	0.23 357	0.09 344

SACVNet	0.42 219	0.29 228	1.10 161	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.78 199	0.29 125	0.03 239	0.00 1	0.24 212	0.02 128	4.27 303	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.01 126

GANet-RSSM	0.34 191	0.29 228	0.97 136	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	0.22 111	0.15 96	0.03 239	0.00 1	0.31 232	0.00 1	3.62 276	0.14 225	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.05 219	0.01 126

edge stereo	0.58 290	0.29 228	2.86 341	0.01 240	0.03 298	0.33 62	0.03 266	0.97 230	0.50 146	0.21 322	0.33 326	1.31 347	0.16 275	4.20 299	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.01 126

TestStereo1	0.20 108	0.30 231	0.84 99	0.00 1	0.16 364	1.12 329	0.01 212	0.69 191	0.57 203	0.00 1	0.05 283	0.04 93	0.01 84	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.06 319

SA-5K	0.20 108	0.30 231	0.84 99	0.00 1	0.16 364	1.12 329	0.01 212	0.69 191	0.57 203	0.00 1	0.05 283	0.04 93	0.01 84	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.06 319

Consistency-Raft	0.39 212	0.30 231	2.53 324	0.14 361	0.03 298	0.90 199	0.04 278	1.36 270	0.59 254	0.00 1	0.02 271	0.02 38	1.15 352	0.33 162	0.43 293	0.02 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

hitnet-ft	0.42 219	0.30 231	1.15 170	0.00 1	0.00 1	0.73 161	0.11 315	0.30 133	0.19 108	0.04 256	0.14 306	0.75 310	0.17 280	4.33 306	0.10 194	0.01 343	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.04 202	0.01 126

FBW_ROB	0.83 323	0.31 235	1.48 234	0.10 338	0.01 233	0.62 130	0.01 212	1.91 336	0.59 254	0.01 123	0.01 199	1.10 336	0.05 226	7.84 395	2.07 349	0.05 367	0.01 299	0.03 378	0.01 315	0.01 57	0.47 392

MIM_Stereo	0.10 18	0.32 236	0.90 117	0.00 1	0.03 298	0.29 50	0.00 1	0.11 70	0.11 71	0.02 212	0.00 1	0.04 93	0.01 84	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.08 331

CVANet_RVC	0.53 272	0.32 236	1.26 193	0.00 1	0.00 1	0.98 217	0.00 1	0.72 195	0.55 159	0.35 341	0.12 304	0.36 245	0.14 268	5.53 340	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 108	0.32 236	0.88 114	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.20 104	0.29 125	0.01 123	0.00 1	0.34 238	0.02 128	0.81 187	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PASM	0.51 262	0.32 236	3.07 350	0.00 1	0.00 1	0.31 54	0.00 1	0.46 157	0.12 83	0.03 239	0.00 1	0.44 265	0.02 128	5.22 327	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 303	0.03 253

RAFT_CTSACE	0.14 60	0.33 240	1.23 191	0.00 1	0.01 233	0.47 90	0.00 1	0.27 125	0.11 71	0.01 123	0.00 1	0.04 93	0.00 1	0.08 127	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.24 358	0.00 1

ADLNet2	0.55 276	0.33 240	2.54 325	0.00 1	0.00 1	0.88 195	0.00 1	0.69 191	0.65 347	0.00 1	0.07 295	1.47 356	0.02 128	4.12 297	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 311	0.01 126

OMP-Stereo	0.66 307	0.33 240	0.72 45	0.18 375	0.06 328	1.17 343	0.00 1	1.45 289	0.59 254	0.12 303	0.60 341	0.50 283	0.00 1	7.09 392	0.26 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 100	0.33 240	0.84 99	0.00 1	0.02 277	1.06 254	0.00 1	0.45 154	0.59 254	0.03 239	0.00 1	0.05 114	0.06 237	0.04 100	0.07 169	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.17 336	0.01 126

RAFT+CT+SA	0.26 143	0.34 244	1.11 165	0.02 264	0.27 382	1.10 314	0.00 1	0.70 194	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.07 133	0.01 84	0.36 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 405	0.11 296	0.22 384

IIG-Stereo	0.65 305	0.34 244	0.77 71	0.05 302	0.03 298	1.17 343	0.00 1	1.46 299	0.60 277	0.01 123	0.57 339	0.54 289	0.01 84	7.03 391	0.39 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 149	0.34 244	1.42 224	0.00 1	0.00 1	0.79 172	0.00 1	2.15 350	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.04 201	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

CFNet-ft	0.31 173	0.34 244	0.96 130	0.00 1	0.00 1	1.08 300	0.00 1	0.19 94	0.15 96	0.01 123	0.00 1	0.48 272	0.00 1	2.95 249	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.01 57	0.01 126

CFNet_RVC	0.31 173	0.34 244	0.96 130	0.00 1	0.00 1	1.08 300	0.00 1	0.19 94	0.15 96	0.01 123	0.00 1	0.48 272	0.00 1	2.95 249	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.01 57	0.01 126

XPNet_ROB	0.37 206	0.34 244	1.01 140	0.01 240	0.00 1	0.96 213	0.00 1	1.11 248	0.46 143	0.00 1	0.00 1	0.17 190	0.02 128	2.73 239	0.54 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

ETE_ROB	0.31 173	0.34 244	0.89 115	0.00 1	0.00 1	0.97 215	0.01 212	1.45 289	0.57 203	0.02 212	0.00 1	0.17 190	0.02 128	1.75 209	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCMA_ROB	2.01 373	0.34 244	1.89 273	0.04 292	0.00 1	1.07 288	0.60 373	1.09 246	1.21 376	5.12 393	9.87 401	8.09 394	4.48 395	3.74 284	2.55 355	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.02 132	0.13 364

ELAS_RVC	2.84 387	0.34 244	3.86 371	0.05 302	0.05 321	1.52 364	5.02 408	1.93 338	5.28 393	7.10 401	6.96 386	6.26 386	8.34 401	4.96 321	4.90 374	0.00 1	0.04 354	0.01 353	0.01 315	0.10 290	0.09 344
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_5	0.26 143	0.35 253	1.35 207	0.01 240	0.22 381	0.80 174	0.01 212	0.81 206	0.58 242	0.12 303	0.00 1	0.06 126	0.01 84	0.61 182	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 314	0.16 372

MIPNet	0.34 191	0.35 253	1.56 240	0.02 264	0.00 1	1.11 322	0.09 307	1.57 312	0.65 347	0.11 301	0.05 283	0.18 193	0.19 282	0.74 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.06 239	0.01 126

rafts_anoy	0.14 60	0.35 253	0.99 139	0.00 1	0.02 277	0.49 94	0.03 266	0.11 70	0.07 18	0.00 1	0.01 199	0.06 126	0.06 237	0.24 157	0.06 158	0.00 1	0.14 392	0.00 1	0.01 315	0.02 132	0.03 253

RALCasStereoNet	0.16 77	0.35 253	0.84 99	0.00 1	0.00 1	0.32 58	0.03 266	0.16 84	0.56 171	0.02 212	0.07 295	0.05 114	0.08 246	0.13 142	0.08 179	0.00 1	0.31 399	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.11 353

GANet	0.55 276	0.35 253	1.40 221	0.00 1	0.00 1	0.77 168	0.08 301	0.36 139	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.68 306	0.11 261	5.52 339	1.07 326	0.00 1	0.00 1	0.02 369	0.00 1	0.09 283	0.03 253

SGM_RVC	1.54 364	0.35 253	1.60 244	0.15 364	0.17 369	1.25 351	0.77 379	1.97 340	0.88 369	4.31 388	2.46 368	4.36 380	2.37 375	6.98 390	1.78 345	0.21 382	0.23 397	0.20 397	0.23 393	0.26 363	0.31 387
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	2.75 384	0.35 253	2.67 331	0.05 302	0.04 313	6.72 400	1.83 392	2.84 380	3.38 388	8.25 405	9.14 396	3.95 378	6.15 399	3.73 283	5.70 378	0.00 1	0.04 354	0.01 353	0.01 315	0.10 290	0.08 331
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
whm_eth	0.17 85	0.36 260	1.51 236	0.00 1	0.00 1	0.53 107	0.00 1	0.25 118	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.01 84	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 344

raft_robust	0.56 280	0.36 260	0.87 110	0.00 1	0.15 361	0.64 144	0.00 1	2.20 352	0.56 171	0.00 1	0.01 199	0.44 265	1.18 354	4.46 307	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 379	0.09 283	0.03 253

AACVNet	0.40 215	0.36 260	0.90 117	0.00 1	0.00 1	0.53 107	0.00 1	0.18 91	0.41 141	0.02 212	0.00 1	0.11 156	0.01 84	5.33 331	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.00 1

raftrobust	0.13 47	0.36 260	0.94 127	0.00 1	0.18 371	0.62 130	0.02 250	0.07 40	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.03 170	0.03 91	0.05 144	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.04 282

FINET	0.51 262	0.36 260	2.40 309	0.00 1	0.00 1	0.27 45	0.00 1	2.06 345	1.49 382	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.04 201	3.38 268	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 221

aanetorigin	0.86 330	0.36 260	3.45 362	0.11 348	0.13 356	0.39 70	0.93 385	0.13 77	0.14 92	3.38 387	1.21 358	0.29 226	2.01 371	2.87 244	1.35 337	0.02 357	0.00 1	0.02 369	0.05 352	0.30 371	0.08 331

PSMNet-RSSM	0.36 201	0.36 260	0.93 124	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.50 164	0.53 152	0.04 256	0.00 1	0.40 258	0.00 1	3.33 266	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

HSM	0.63 303	0.36 260	0.89 115	0.00 1	0.00 1	0.52 104	0.01 212	0.98 231	0.56 171	0.00 1	0.01 199	2.27 373	0.65 328	6.18 368	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

MyStereo8	0.28 153	0.37 268	2.57 326	0.02 264	0.00 1	1.23 349	0.00 1	0.26 121	0.15 96	0.02 212	0.05 283	0.14 175	0.04 201	0.24 157	0.05 144	0.00 1	0.11 389	0.00 1	0.01 315	0.04 202	0.21 382

fast-acv-ft	0.29 167	0.37 268	3.76 368	0.06 320	0.01 233	0.28 48	0.17 321	0.06 28	0.21 110	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.09 249	0.10 134	0.23 261	0.01 343	0.00 1	0.03 378	0.01 315	0.26 363	0.01 126

fff	0.28 153	0.37 268	1.20 180	0.00 1	0.01 233	1.05 245	0.00 1	1.48 301	0.61 292	0.13 306	0.00 1	0.04 93	0.60 323	0.02 66	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

ADStereo(finetuned)	0.34 191	0.37 268	2.24 299	0.00 1	0.00 1	1.04 242	0.00 1	1.49 307	0.61 292	0.08 286	0.00 1	0.04 93	0.74 333	0.03 91	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.05 299

raft+_RVC	0.14 60	0.37 268	0.96 130	0.00 1	0.16 364	0.64 144	0.03 266	0.05 18	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 170	0.03 91	0.07 169	0.00 1	0.07 378	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.16 372

DGSMNet	1.21 353	0.37 268	3.02 347	0.71 393	1.33 405	1.61 367	3.53 404	1.45 289	0.33 130	0.00 1	0.79 351	0.48 272	0.24 294	3.22 258	0.53 305	0.98 399	1.21 411	1.35 408	1.09 410	1.03 393	0.92 402

DCANet	0.25 139	0.37 268	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	1.49 307	0.61 292	0.08 286	0.00 1	0.04 93	0.00 1	0.02 66	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.05 299

csc	0.28 153	0.37 268	1.20 180	0.00 1	0.01 233	1.05 245	0.00 1	1.48 301	0.61 292	0.13 306	0.00 1	0.04 93	0.60 323	0.02 66	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

cscssc	0.28 153	0.37 268	1.20 180	0.00 1	0.01 233	1.05 245	0.00 1	1.48 301	0.61 292	0.13 306	0.00 1	0.04 93	0.60 323	0.02 66	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

DeepPruner_ROB	0.23 125	0.37 268	1.26 193	0.00 1	0.00 1	1.11 322	0.03 266	0.20 104	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 256	0.03 170	1.12 197	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.00 1

IPLG	0.51 262	0.38 278	1.60 244	0.02 264	0.00 1	1.11 322	0.07 294	1.48 301	0.57 203	0.05 265	0.00 1	0.12 162	0.15 273	4.58 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 226	0.38 278	1.10 161	0.01 240	0.00 1	1.02 229	0.00 1	1.94 339	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.14 175	0.01 84	3.25 264	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.02 221

LALA_ROB	0.31 173	0.38 278	0.91 121	0.00 1	0.01 233	1.00 225	0.01 212	1.60 315	0.61 292	0.15 315	0.00 1	0.09 150	0.01 84	1.04 195	0.41 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

TDLM	0.49 248	0.39 281	1.02 141	0.00 1	0.00 1	1.08 300	0.01 212	0.36 139	0.58 242	0.14 313	0.00 1	0.27 223	0.19 282	5.46 338	0.20 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 311	0.01 126

NVStereoNet_ROB	1.08 343	0.39 281	2.15 294	0.08 329	0.02 277	0.45 87	0.02 250	0.89 217	0.67 353	0.10 298	5.85 381	1.90 365	1.11 349	6.20 374	1.14 328	0.20 381	0.00 1	0.03 378	0.07 358	0.12 303	0.13 364
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	2.04 374	0.40 283	2.13 292	0.00 1	0.00 1	4.88 394	0.22 332	0.93 223	1.82 384	5.71 396	7.79 392	7.39 392	3.72 387	4.62 313	1.22 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

SPS-STEREO	0.88 332	0.40 283	2.01 282	0.00 1	0.01 233	0.42 77	0.17 321	0.50 164	0.61 292	2.19 380	0.79 351	2.04 369	0.27 298	5.10 325	2.89 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.11 353
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LL-Strereo2	0.12 41	0.41 285	0.91 121	0.05 302	0.03 298	0.51 98	0.04 278	0.13 77	0.11 71	0.01 123	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.06 111	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.03 181	0.03 253

cf-r	0.35 197	0.41 285	1.45 228	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.43 151	0.38 135	0.05 265	0.00 1	0.65 298	0.00 1	2.53 234	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.02 221

AFF-stereo	0.18 95	0.42 287	0.77 71	0.00 1	0.00 1	0.91 206	0.00 1	0.41 148	0.65 347	0.05 265	0.00 1	0.04 93	0.05 226	0.06 111	0.04 135	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.19 343	0.01 126

Nwc_Net	0.43 226	0.42 287	2.64 330	0.00 1	0.00 1	0.67 149	0.00 1	0.82 209	0.28 121	0.00 1	0.01 199	0.90 321	0.10 257	2.62 235	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

UDG	0.42 219	0.43 289	1.17 175	0.00 1	0.00 1	0.99 223	0.00 1	1.70 325	0.60 277	0.05 265	0.00 1	1.51 359	0.19 282	1.20 198	0.61 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

RAFT	0.12 41	0.43 289	0.79 83	0.01 240	0.02 277	0.10 25	0.07 294	0.06 28	0.27 120	0.00 1	0.01 199	0.18 193	0.04 201	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.01 315	0.37 377	0.01 126

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 236	0.43 289	1.04 144	0.11 348	0.00 1	1.10 314	0.00 1	0.80 204	0.54 155	0.00 1	0.05 283	0.38 254	0.03 170	3.50 272	0.14 225	0.88 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.20 378

RP	0.42 219	0.44 292	1.52 237	0.00 1	0.01 233	0.61 125	0.02 250	1.06 241	0.39 139	0.03 239	0.01 199	0.99 326	0.16 275	2.89 246	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 290	0.00 1

ADCL	1.52 363	0.44 292	4.70 382	0.07 324	0.03 298	2.21 378	2.35 399	0.92 222	0.80 367	1.57 374	1.11 357	1.25 341	1.55 362	1.77 210	11.53 400	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 290	0.01 126

PS-NSSS	0.54 274	0.44 292	0.86 105	0.00 1	0.00 1	1.04 242	0.00 1	2.37 357	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.11 156	0.01 84	5.32 330	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 400	0.45 295	98.39 427	0.02 264	0.04 313	0.42 77	0.02 250	0.33 135	2.90 386	7.07 400	3.12 371	1.31 347	1.61 363	4.26 302	4.55 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.02 221

GwcNet	0.50 257	0.46 296	3.90 372	0.00 1	0.00 1	0.42 77	0.10 311	0.38 141	0.74 361	0.03 239	0.00 1	0.63 293	0.05 226	2.92 247	0.16 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 336	0.05 299

NCC-stereo	0.49 248	0.46 296	2.04 285	0.03 281	0.03 298	1.06 254	0.01 212	0.78 199	0.22 112	0.06 273	0.19 312	0.64 296	0.05 226	3.65 277	0.63 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

Abc-Net	0.49 248	0.46 296	2.04 285	0.03 281	0.03 298	1.06 254	0.01 212	0.78 199	0.22 112	0.06 273	0.19 312	0.64 296	0.05 226	3.65 277	0.63 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	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
MLCV	0.23 125	0.46 296	1.15 170	0.00 1	0.00 1	0.45 87	0.00 1	0.57 172	0.15 96	0.09 294	0.00 1	0.27 223	0.03 170	1.09 196	0.25 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

AASNet	0.27 149	0.47 300	1.56 240	0.00 1	0.00 1	0.91 206	0.00 1	0.58 175	0.58 242	0.00 1	0.00 1	0.39 256	0.02 128	0.33 162	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 361	0.06 319

NaN_ROB	0.80 320	0.47 300	1.63 248	0.17 370	0.19 375	0.58 119	0.38 358	2.11 347	0.80 367	0.53 352	0.33 326	0.48 272	1.13 350	4.98 322	1.94 347	0.00 1	0.02 329	0.01 353	0.05 352	0.06 239	0.14 367

UDGNet	0.14 60	0.48 302	0.72 45	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.05 18	0.28 121	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 173	0.48 302	2.47 317	0.00 1	0.03 298	0.78 170	0.03 266	0.06 28	0.08 31	0.01 123	0.01 199	0.08 139	0.33 305	1.59 208	0.16 231	0.00 1	0.02 329	0.01 353	0.00 1	0.01 57	0.01 126

ADCRef	0.92 334	0.48 302	3.35 357	0.02 264	0.02 277	0.90 199	0.32 348	0.61 183	0.65 347	0.72 355	0.17 309	0.17 190	0.82 338	2.15 219	7.95 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.03 253

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 197	0.49 305	2.00 281	0.00 1	0.02 277	0.96 213	0.00 1	0.55 169	0.18 107	0.03 239	0.00 1	0.35 242	0.10 257	2.37 228	0.01 74	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.
PA-Net	0.57 286	0.50 306	2.73 335	0.03 281	0.06 328	0.89 197	0.02 250	0.66 188	0.63 343	0.00 1	0.00 1	0.43 264	0.07 242	4.82 318	0.55 309	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.04 282
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.64 304	0.50 306	1.13 168	0.07 324	0.00 1	1.08 300	0.01 212	2.58 372	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.14 175	0.01 84	5.73 350	0.12 212	0.50 390	0.00 1	0.21 399	0.00 1	0.09 283	0.02 221

CFNet	0.56 280	0.50 306	1.58 242	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.01 212	1.08 245	0.57 203	0.00 1	0.01 199	0.12 162	0.01 84	5.87 355	0.19 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 311	0.02 221

StereoDRNet	0.42 219	0.50 306	2.50 319	0.02 264	0.06 328	0.51 98	0.00 1	0.34 136	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.33 235	0.02 128	2.87 244	0.50 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 221

NCCL2	0.29 167	0.50 306	1.52 237	0.00 1	0.00 1	0.81 176	0.00 1	0.45 154	0.22 112	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 170	2.14 217	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.02 369	0.00 1	0.01 57	0.03 253

4D-IteraStereo	0.16 77	0.51 311	1.73 258	0.00 1	0.00 1	0.38 69	0.03 266	0.08 45	0.08 31	0.02 212	0.01 199	0.00 1	0.01 84	0.06 111	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.06 319

iRaft-Stereo_5w	0.50 257	0.51 311	1.44 227	0.00 1	0.00 1	0.29 50	0.00 1	0.63 185	0.59 254	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.01 84	6.14 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.01 126

RALAANet	0.13 47	0.51 311	0.95 128	0.00 1	0.00 1	0.32 58	0.01 212	0.38 141	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 114	0.09 249	0.02 66	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.10 290	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 133	0.51 311	1.71 257	0.00 1	0.00 1	0.31 54	0.00 1	0.99 233	0.31 128	0.00 1	0.00 1	0.29 226	0.03 170	0.22 154	0.35 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 221

SHD	0.50 257	0.51 311	3.61 364	0.05 302	0.00 1	0.01 2	0.01 212	0.72 195	0.61 292	1.57 374	0.00 1	0.34 238	0.09 249	1.79 211	0.49 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.09 283	0.03 253

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 219	0.52 316	3.02 347	0.00 1	0.00 1	0.57 116	0.00 1	1.15 254	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.14 268	1.51 205	0.76 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 77	0.52 316	0.86 105	0.01 240	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.09 51	0.52 149	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

AF-Net	0.47 236	0.53 318	2.05 287	0.00 1	0.00 1	0.41 73	0.01 212	1.18 257	0.40 140	0.13 306	0.05 283	1.30 346	0.45 312	2.43 232	0.30 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 283	0.00 1

RGC	0.50 257	0.53 318	2.42 313	0.00 1	0.01 233	0.65 146	0.00 1	1.07 243	0.17 104	0.01 123	0.62 342	1.00 327	0.19 282	3.03 253	0.28 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.02 221

CBFPSM	0.36 201	0.54 320	2.16 295	0.00 1	0.00 1	0.30 53	0.00 1	0.26 121	0.62 340	0.01 123	0.01 199	1.68 362	1.03 343	0.27 160	0.33 283	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

dad	0.17 85	0.54 320	0.82 92	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.02 4	0.23 116	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.63 183	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GMStereo	0.08 9	0.54 320	0.90 117	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 12	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 128	0.00 1	0.03 119	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
LE_ROB	9.96 410	0.54 320	9.62 396	1.40 400	1.24 404	3.29 387	4.64 406	4.31 389	43.01 416	51.54 417	13.34 410	14.15 405	24.60 414	6.66 387	20.28 413	0.04 365	0.05 367	0.12 396	0.20 386	0.07 251	0.09 344

PWC_ROB	0.62 302	0.54 320	3.22 355	0.00 1	0.00 1	0.22 40	0.00 1	2.18 351	0.61 292	0.00 1	0.20 314	0.29 226	0.03 170	3.46 271	1.22 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 380	0.01 126

PSMNet_ROB	0.41 218	0.54 320	1.69 254	0.00 1	0.00 1	0.92 208	0.00 1	0.27 125	0.53 152	0.00 1	0.00 1	0.25 217	0.03 170	3.43 269	0.47 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.03 253

ADCPNet	1.44 361	0.55 326	7.88 392	0.01 240	0.19 375	2.78 381	0.27 342	0.90 218	0.38 135	0.04 256	0.02 271	1.43 354	1.81 365	2.22 225	9.08 392	0.00 1	0.47 405	0.00 1	0.64 409	0.04 202	0.15 368

HITNet	0.19 100	0.55 326	1.36 211	0.00 1	0.00 1	0.25 42	0.00 1	1.09 246	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.14 175	0.02 128	0.02 66	0.14 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	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
GwcNet-RSSM	0.45 230	0.56 328	1.74 262	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.65 187	0.55 159	0.18 319	0.00 1	0.37 251	0.00 1	3.70 281	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.02 221

iinet-f	0.48 243	0.57 329	4.45 378	0.00 1	0.01 233	0.77 168	0.00 1	1.48 301	0.61 292	0.01 123	0.00 1	0.40 258	0.44 311	0.38 167	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 376	0.01 126

PVD	0.73 314	0.57 329	3.38 359	0.04 292	0.19 375	0.74 162	0.00 1	0.29 130	0.79 366	2.37 381	0.00 1	0.53 288	0.09 249	2.19 224	3.20 360	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.02 329	0.08 268	0.15 368

PDISCO_ROB	0.56 280	0.57 329	2.07 290	0.17 370	0.00 1	1.56 366	0.01 212	2.27 355	0.51 148	0.08 286	0.01 199	0.74 309	0.28 299	2.37 228	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 375	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 356	0.59 332	8.62 395	0.02 264	0.09 341	0.90 199	0.00 1	1.34 268	6.72 395	0.22 323	0.01 199	0.21 206	0.14 268	5.64 346	1.99 348	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.02 329	0.14 314	0.02 221

pmcnn	2.10 375	0.59 332	4.52 380	0.27 382	0.86 398	0.34 65	0.29 346	1.69 323	0.75 363	0.36 342	7.50 389	14.39 406	0.56 319	4.90 319	4.69 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.04 282

Wz-Net-LNSev	0.34 191	0.61 334	4.26 375	0.00 1	0.00 1	0.49 94	0.00 1	0.26 121	0.61 292	0.00 1	0.01 199	0.23 210	0.03 170	0.10 134	0.16 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

CSAN	1.05 342	0.61 334	2.46 316	0.09 334	0.08 337	0.71 158	0.71 378	2.20 352	0.93 372	0.85 358	2.92 369	0.79 314	1.46 360	5.37 335	1.58 342	0.01 343	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.09 283	0.05 299

DispFullNet	1.20 351	0.63 336	3.58 363	1.00 395	0.82 396	0.41 73	0.00 1	1.44 287	0.61 292	2.55 382	0.64 343	1.10 336	8.95 405	0.84 188	1.22 332	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.24 358	0.02 221

AANet_RVC	0.75 315	0.65 337	2.52 322	0.01 240	0.00 1	0.66 148	0.00 1	0.61 183	0.13 90	0.00 1	1.29 362	0.96 324	0.04 201	5.98 357	1.82 346	0.13 376	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.04 282

MeshStereo	2.61 382	0.65 337	2.71 333	0.02 264	0.02 277	1.55 365	0.94 386	3.02 381	1.29 378	11.21 407	7.34 387	11.54 398	2.74 379	6.34 378	2.43 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 368	0.03 253
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
111	0.30 169	0.66 339	1.20 180	0.00 1	0.01 233	1.06 254	0.03 266	1.60 315	0.59 254	0.27 331	0.00 1	0.20 204	0.05 226	0.08 127	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.12 362

iResNet_ROB	0.30 169	0.66 339	1.41 222	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	0.79 202	0.57 203	0.04 256	0.01 199	0.08 139	0.01 84	1.55 207	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1

SGM-ForestM	8.89 408	0.68 341	3.61 364	0.57 390	0.18 371	14.89 410	5.99 411	9.62 406	10.59 403	20.43 411	17.16 412	39.22 415	20.29 411	20.63 411	13.19 404	0.04 365	0.14 392	0.00 1	0.07 358	0.15 321	0.36 389

WAO-6	2.38 377	0.69 342	1.93 279	0.00 1	0.00 1	3.94 390	0.29 346	5.62 393	7.23 398	0.34 340	6.76 385	7.73 393	1.96 368	5.88 356	5.07 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.03 253

MANE	9.96 410	0.69 342	2.88 344	1.22 397	0.61 394	13.15 408	3.46 403	15.62 414	22.27 410	22.74 412	30.00 416	29.74 413	23.22 412	17.17 409	13.78 406	0.29 387	0.56 406	0.09 392	0.61 408	0.15 321	1.00 404

HBP-ISP	0.80 320	0.70 344	2.86 341	0.02 264	0.01 233	1.67 369	0.48 365	2.63 376	0.56 171	1.11 365	0.06 292	0.50 283	0.74 333	4.60 311	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.03 253

ACRE	0.34 191	0.70 344	2.13 292	0.10 338	0.00 1	0.90 199	0.20 328	1.45 289	0.61 292	0.02 212	0.01 199	0.13 169	0.05 226	0.14 144	0.17 235	0.00 1	0.03 339	0.01 353	0.02 329	0.17 336	0.04 282

SAMSARA	1.01 340	0.70 344	3.29 356	0.20 379	0.06 328	1.65 368	0.05 286	0.48 160	0.53 152	2.91 386	0.68 344	2.97 376	1.08 347	3.89 286	1.54 341	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.02 329	0.05 219	0.03 253

GANetREF_RVC	0.54 274	0.70 344	2.06 289	0.00 1	0.00 1	1.14 333	0.00 1	1.61 317	0.58 242	0.00 1	0.01 199	0.29 226	0.04 201	4.21 300	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 221
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
RTSC	0.70 310	0.71 348	3.19 353	0.01 240	0.00 1	0.20 38	0.00 1	0.81 206	0.60 277	0.29 333	0.36 329	0.36 245	0.04 201	2.04 214	4.87 373	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.02 329	0.28 368	0.11 353

SANet	1.99 372	0.71 348	3.37 358	0.03 281	0.03 298	2.85 382	0.85 384	2.42 359	8.33 400	1.55 373	4.13 375	4.29 379	3.23 383	5.39 336	2.47 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.06 319

XQC	0.68 309	0.72 350	3.82 370	0.06 320	0.00 1	0.39 70	0.01 212	1.92 337	0.61 292	0.03 239	0.01 199	0.46 269	0.21 288	2.84 243	2.26 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.15 321	0.05 299

MFMNet_re	0.24 133	0.74 351	2.31 302	0.53 389	0.00 1	0.17 34	0.01 212	0.02 4	0.59 254	0.01 123	0.03 276	0.12 162	0.00 1	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 343	0.01 126

CIPLG	0.33 184	0.75 352	1.79 265	0.10 338	0.01 233	0.93 211	0.21 329	1.45 289	0.61 292	0.02 212	0.01 199	0.14 175	0.06 237	0.13 142	0.17 235	0.00 1	0.04 354	0.01 353	0.01 315	0.17 336	0.04 282

ARAFT	0.58 290	0.75 352	2.78 339	0.00 1	0.00 1	1.20 348	0.00 1	2.26 354	0.57 203	0.05 265	0.00 1	0.18 193	0.03 170	3.54 274	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 343	0.04 282

RAFT + AFF	0.60 297	0.75 352	1.04 144	0.00 1	0.00 1	1.10 314	0.06 291	1.45 289	0.57 203	0.02 212	0.00 1	0.18 193	1.43 359	4.80 317	0.15 229	0.00 1	0.17 396	0.00 1	0.00 1	0.27 367	0.08 331

FADNet	0.55 276	0.75 352	2.42 313	0.00 1	0.01 233	0.82 178	0.00 1	0.88 215	0.54 155	0.01 123	0.01 199	0.16 188	0.16 275	4.49 308	0.09 185	0.18 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 382	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 143	0.75 352	1.33 203	0.00 1	0.00 1	0.99 223	0.00 1	1.04 237	0.61 292	0.01 123	0.00 1	0.19 200	0.02 128	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.01 126

Wz-Net-MNSev	0.48 243	0.76 357	3.11 352	0.00 1	0.00 1	0.23 41	0.00 1	1.07 243	0.61 292	0.01 123	0.01 199	0.13 169	0.13 267	3.12 254	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.01 126

ADCP+	1.36 357	0.76 357	6.73 388	0.01 240	0.02 277	1.32 361	0.80 383	0.81 206	0.72 359	0.01 123	0.01 199	0.96 324	1.05 345	0.33 162	13.50 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.02 221

Syn2CoEx	0.56 280	0.78 359	2.86 341	0.00 1	0.00 1	0.10 25	0.01 212	0.91 220	0.61 292	0.02 212	0.00 1	0.49 280	0.21 288	5.03 323	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 314	0.03 253

Anonymous Stereo	0.59 294	0.78 359	2.67 331	0.00 1	0.00 1	0.55 112	0.49 367	1.05 238	0.28 121	0.00 1	0.01 199	0.12 162	0.02 128	5.54 341	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 262	0.80 361	2.47 317	0.01 240	0.00 1	0.48 92	0.00 1	1.32 266	0.14 92	0.00 1	0.01 199	0.12 162	0.06 237	4.07 294	0.15 229	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.00 1	0.38 378	0.08 331

IPLGR_C	0.35 197	0.81 362	2.03 283	0.10 338	0.01 233	0.90 199	0.21 329	1.46 299	0.61 292	0.02 212	0.01 199	0.13 169	0.07 242	0.14 144	0.17 235	0.00 1	0.05 367	0.01 353	0.02 329	0.17 336	0.04 282

FADNet-RVC-Resample	0.51 262	0.82 363	3.08 351	0.04 292	0.04 313	0.42 77	0.09 307	1.16 255	0.34 131	0.00 1	0.03 276	0.24 212	0.05 226	3.16 255	0.13 219	0.07 370	0.12 390	0.05 386	0.02 329	0.08 268	0.20 378

FADNet_RVC	0.60 297	0.83 364	2.50 319	0.00 1	0.00 1	1.09 308	0.00 1	1.29 263	0.50 146	0.02 212	0.05 283	0.26 219	0.03 170	3.17 257	0.25 267	0.21 382	0.26 398	0.08 391	0.28 403	0.53 385	0.55 398

IMH-64-1	1.98 370	0.88 365	1.46 230	1.92 401	0.54 391	2.90 383	1.64 389	5.24 391	0.91 370	0.97 360	4.83 378	2.10 370	2.00 369	5.33 331	2.83 357	3.56 406	0.04 354	0.02 369	0.00 1	1.90 398	0.50 395

IMH-64	1.98 370	0.88 365	1.46 230	1.92 401	0.54 391	2.90 383	1.64 389	5.24 391	0.91 370	0.97 360	4.83 378	2.10 370	2.00 369	5.33 331	2.83 357	3.56 406	0.04 354	0.02 369	0.00 1	1.90 398	0.50 395

LL-Strereo	0.71 313	0.88 365	2.40 309	0.00 1	0.00 1	0.63 140	0.01 212	1.57 312	0.58 242	0.45 347	0.00 1	0.54 289	0.30 300	6.37 379	0.07 169	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.17 374

LSM	4.58 394	0.88 365	17.79 404	3.73 411	38.79 417	0.85 188	2.37 400	0.54 167	1.64 383	2.88 385	3.09 370	0.62 292	0.60 323	3.16 255	1.06 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 303	13.55 418

ADCMid	1.38 358	0.90 369	6.15 386	0.04 292	0.03 298	1.67 369	0.18 323	1.13 253	0.93 372	0.89 359	0.58 340	0.86 318	0.71 329	1.03 194	11.96 401	0.01 343	0.00 1	0.29 400	0.08 361	0.17 336	0.03 253

PWCDC_ROB	0.94 336	0.91 370	2.52 322	0.00 1	0.00 1	1.15 336	0.00 1	2.11 347	1.18 375	0.00 1	8.99 395	0.35 242	0.09 249	0.64 184	0.40 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 384	0.03 253

WAO-7	2.46 381	0.92 371	1.85 270	0.03 281	0.05 321	4.73 393	0.54 372	5.67 394	4.50 391	1.49 372	7.64 391	5.52 384	2.69 378	8.48 397	4.51 369	0.00 1	0.00 1	0.33 401	0.02 329	0.19 343	0.06 319

SGM+DAISY	2.38 377	0.98 372	4.37 377	0.48 388	0.33 385	2.24 379	1.94 393	1.16 255	1.47 381	6.62 399	5.89 382	5.77 385	5.09 397	5.76 352	4.39 368	0.16 379	0.15 394	0.06 388	0.14 375	0.26 363	0.40 390

UNDER WATER	6.24 401	0.99 373	8.13 394	4.62 413	2.68 408	8.66 404	0.77 379	8.37 400	22.50 411	4.55 389	6.36 384	15.93 407	8.89 404	8.99 400	8.85 391	3.25 405	0.04 354	1.36 409	0.02 329	6.24 412	3.56 411

iResNetv2_ROB	0.36 201	1.03 374	2.96 345	0.00 1	0.00 1	0.58 119	0.00 1	1.51 310	0.58 242	0.01 123	0.00 1	0.08 139	0.02 128	0.07 116	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 370	0.02 221

SuperB	1.85 368	1.06 375	10.54 399	0.02 264	0.01 233	0.90 199	0.78 381	1.75 330	0.64 345	0.05 265	0.05 283	0.34 238	0.89 340	5.29 329	5.80 379	0.01 343	0.00 1	0.02 369	0.02 329	8.71 415	0.06 319

GASNet	0.56 280	1.09 376	2.57 326	0.00 1	0.00 1	0.52 104	0.02 250	1.12 250	0.22 112	0.01 123	0.14 306	0.50 283	0.12 264	4.09 295	0.39 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 373	0.08 331

Wz-Net-SNSev	0.78 318	1.10 377	6.27 387	0.00 1	0.00 1	0.27 45	0.00 1	0.95 226	0.61 292	0.00 1	0.01 199	0.41 261	0.10 257	4.92 320	0.81 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 336	0.03 253

KSHMR	3.68 390	1.11 378	3.06 349	2.84 407	1.78 406	5.33 397	0.41 360	8.64 401	14.09 404	1.85 377	9.32 398	7.19 391	1.93 366	5.45 337	2.30 351	1.95 401	0.41 404	0.50 404	0.21 390	3.53 405	1.76 408

otaku	0.59 294	1.12 379	1.90 275	0.08 329	0.11 350	0.89 197	0.05 286	0.60 179	0.57 203	0.01 123	1.41 363	1.03 330	0.14 268	2.39 230	0.56 310	0.06 369	0.03 339	0.01 353	0.00 1	0.61 386	0.21 382

LVE	2.75 384	1.12 379	2.30 301	0.46 387	0.45 388	1.87 374	0.06 291	7.19 398	9.72 402	0.03 239	11.08 404	9.01 395	1.26 356	6.93 389	0.91 322	1.86 400	0.16 395	0.04 385	0.24 398	0.22 353	0.13 364

Ntro	0.57 286	1.13 381	2.24 299	0.04 292	0.36 386	1.04 242	0.02 250	0.74 198	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.76 311	0.08 246	3.01 251	0.47 299	0.07 370	0.04 354	0.01 353	0.00 1	0.76 391	0.02 221

RainbowNet	0.61 300	1.13 381	1.83 267	0.10 338	0.04 313	1.23 349	0.07 294	1.74 329	0.57 203	0.01 123	0.02 271	1.14 340	0.25 296	2.29 227	0.48 301	0.61 391	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.47 383	0.20 378

SQANet	0.42 219	1.14 383	1.86 271	0.04 292	0.48 389	0.36 67	0.03 266	0.40 146	0.56 171	0.02 212	0.24 317	0.49 280	0.06 237	2.14 217	0.21 255	0.02 357	0.02 329	0.01 353	0.00 1	0.19 343	0.03 253

WZ-Net	1.38 358	1.14 383	10.22 398	0.00 1	0.00 1	0.82 178	0.00 1	1.37 276	0.61 292	0.01 123	0.01 199	1.09 335	2.20 374	6.39 380	3.68 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.02 221

Dean	2.41 379	1.16 385	3.63 366	0.36 386	0.40 387	1.19 346	0.50 369	7.85 399	8.44 401	1.17 367	8.12 393	7.07 390	1.13 350	4.11 296	1.04 324	0.70 392	0.00 1	0.01 353	0.00 1	1.07 394	0.29 386

ktn	4.96 396	1.21 386	2.41 311	3.20 408	1.02 400	8.36 403	2.08 395	9.00 403	17.02 405	5.18 394	12.71 408	13.69 402	3.51 386	8.05 396	3.68 364	5.30 411	0.02 329	0.00 1	0.00 1	2.14 401	0.55 398

ADCS	1.72 366	1.22 387	8.11 393	0.00 1	0.01 233	0.88 195	0.68 376	1.44 287	0.63 343	2.60 383	0.11 303	1.42 353	0.26 297	1.97 213	14.92 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.07 330

UNDER WATER-64	6.84 403	1.25 388	9.68 397	4.53 412	3.53 411	16.61 411	1.79 391	8.72 402	22.23 409	5.11 392	5.07 380	17.34 409	10.14 406	9.19 402	8.21 389	2.00 403	0.03 339	1.52 410	0.11 368	6.09 411	3.62 412

IMH	2.83 386	1.28 389	1.89 273	1.96 404	0.60 393	5.22 396	0.24 333	6.28 396	4.13 390	1.90 378	7.52 390	6.39 387	3.40 384	6.59 383	2.53 354	3.92 408	0.12 390	0.05 386	0.00 1	2.06 400	0.47 392

notaker	4.30 393	1.28 389	3.70 367	3.71 410	0.90 399	4.91 395	0.39 359	6.90 397	1.96 385	5.39 395	11.82 406	16.90 408	3.75 388	7.59 394	5.65 377	5.23 410	0.01 299	0.10 393	0.06 355	4.57 407	1.22 405

ACVNet_2	1.32 355	1.30 391	2.83 340	0.11 348	0.07 333	1.30 356	0.18 323	2.29 356	0.75 363	0.26 327	3.44 372	6.65 389	0.16 275	5.12 326	1.08 327	0.13 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 378	0.32 388

TorneroNet-64	6.39 402	1.31 392	2.23 298	1.99 405	0.65 395	18.82 412	0.28 344	11.98 409	26.18 414	5.99 397	12.75 409	19.37 411	4.08 391	9.94 403	5.95 384	0.89 398	0.00 1	0.11 394	0.00 1	3.44 404	1.81 409

ACVNet-4b	1.14 347	1.34 393	3.96 373	0.17 370	0.03 298	1.03 235	0.01 212	1.31 265	0.65 347	0.01 123	0.97 356	1.98 368	0.32 304	6.18 368	1.20 331	2.52 404	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.82 392	0.28 385

TorneroNet	6.97 404	1.37 394	2.22 297	1.95 403	1.12 402	19.47 413	0.47 363	13.04 412	26.32 415	7.90 402	17.10 411	17.67 410	4.62 396	10.46 405	7.94 386	1.98 402	0.03 339	0.11 394	0.00 1	4.15 406	1.49 406

MFN_U_SF_RVC	0.95 337	1.40 395	4.49 379	0.16 366	0.11 350	0.56 114	0.07 294	1.12 250	0.36 134	0.43 346	0.27 320	1.27 344	0.73 332	3.98 292	1.47 340	0.29 387	0.34 403	0.36 402	0.55 407	0.63 387	0.46 391

ACVNet_1	1.10 344	1.42 396	4.00 374	0.31 385	0.02 277	1.25 351	0.10 311	1.69 323	0.61 292	0.26 327	0.01 199	4.39 381	1.29 357	4.75 314	0.57 311	0.79 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 373	0.18 375

AnyNet_C32	1.44 361	1.47 397	6.09 385	0.12 352	0.19 375	1.74 373	1.11 387	0.84 211	0.56 171	1.30 370	0.46 335	0.21 206	0.59 322	2.74 240	11.09 398	0.02 357	0.00 1	0.06 388	0.00 1	0.16 329	0.05 299

PWCK	2.44 380	1.65 398	7.31 391	0.22 380	0.02 277	3.12 385	4.74 407	3.06 382	3.48 389	0.72 355	4.42 376	3.40 377	1.67 364	9.06 401	3.36 361	0.39 389	0.01 299	0.00 1	0.00 1	2.19 402	0.08 331

RTS	4.10 391	1.68 399	43.40 413	0.09 334	0.02 277	3.95 391	0.00 1	1.61 317	0.61 292	1.09 363	0.01 199	1.97 366	0.22 290	16.87 407	10.15 395	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.05 299

RTSA	4.10 391	1.68 399	43.40 413	0.09 334	0.02 277	3.95 391	0.00 1	1.61 317	0.61 292	1.09 363	0.01 199	1.97 366	0.22 290	16.87 407	10.15 395	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.05 299

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 367	1.81 401	3.81 369	0.01 240	0.02 277	12.12 405	0.50 369	2.74 379	0.71 358	0.07 279	0.20 314	2.17 372	0.15 273	6.82 388	1.19 330	0.74 393	0.80 409	0.20 397	0.27 402	0.73 390	0.70 400

WAO-8	5.13 398	1.91 402	2.34 304	0.60 391	0.10 345	12.98 406	0.34 353	11.65 407	24.58 412	4.87 390	10.60 403	13.32 400	4.10 392	8.85 398	3.55 362	0.75 394	0.32 400	0.71 406	0.12 372	0.70 388	0.11 353

Venus	5.12 397	1.91 402	2.34 304	0.60 391	0.10 345	12.98 406	0.34 353	11.65 407	24.58 412	4.87 390	10.54 402	13.32 400	4.10 392	8.85 398	3.55 362	0.75 394	0.32 400	0.71 406	0.12 372	0.70 388	0.11 353

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 350	2.03 404	4.57 381	0.02 264	0.04 313	3.52 389	0.27 342	1.80 332	0.58 242	0.22 323	0.28 321	1.38 351	0.02 128	6.08 363	0.42 292	0.14 378	0.68 407	0.01 353	0.26 401	0.39 380	0.47 392

MADNet++	9.87 409	2.12 405	7.11 390	7.99 415	4.58 413	14.38 409	6.90 412	9.23 404	5.88 394	16.88 410	17.47 413	11.07 397	15.72 410	24.26 413	19.76 412	8.52 412	6.39 416	4.85 413	2.69 411	5.96 410	5.73 414

AnyNet_C01	2.33 376	2.14 406	18.59 405	0.15 364	0.18 371	2.43 380	2.34 398	1.29 263	1.24 377	1.03 362	0.83 353	1.25 341	0.78 336	3.75 285	10.06 394	0.05 367	0.00 1	0.07 390	0.00 1	0.30 371	0.12 362

JetBlue	5.71 399	2.18 407	16.18 403	0.00 1	2.13 407	29.20 414	14.20 415	3.90 388	0.74 361	0.71 354	2.30 367	6.42 388	5.97 398	17.84 410	8.74 390	0.09 374	0.01 299	0.00 1	0.00 1	2.62 403	0.96 403

Wz-Net-TNSev	1.42 360	2.41 408	11.01 400	0.00 1	0.00 1	0.42 77	0.14 320	2.05 342	0.61 292	0.06 273	0.01 199	1.34 349	0.16 275	5.70 348	4.19 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.19 343	0.10 351

coex-ft	8.40 407	2.59 409	75.27 418	0.00 1	0.00 1	0.18 35	0.04 278	0.13 77	20.18 407	39.66 416	4.06 374	4.68 382	8.53 402	3.94 290	7.96 388	0.02 357	0.07 378	0.00 1	0.02 329	0.14 314	0.50 395

MADNet+	4.65 395	2.70 410	46.68 415	0.01 240	0.02 277	2.06 377	0.03 266	3.17 385	1.07 374	0.02 212	0.01 199	1.84 364	0.31 303	21.62 412	13.04 403	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.19 377

HanzoNet	12.77 412	4.55 411	11.74 401	5.35 414	2.79 409	7.59 402	0.66 375	12.97 411	20.40 408	25.99 413	28.61 415	34.05 414	25.08 415	25.93 416	14.98 409	10.77 415	3.91 414	3.00 412	3.73 412	8.16 414	5.15 413

DPSimNet_ROB	7.90 405	5.46 412	13.55 402	3.66 409	5.16 414	7.26 401	9.60 413	6.11 395	7.46 399	13.33 409	9.50 399	11.03 396	11.89 408	10.08 404	12.35 402	4.36 409	5.55 415	5.35 414	5.34 413	4.96 408	5.98 415

FADE	8.29 406	5.89 413	27.26 408	2.64 406	2.97 410	1.26 354	1.13 388	9.60 405	6.84 397	2.66 384	0.94 355	5.28 383	14.22 409	13.53 406	9.84 393	16.99 417	2.70 413	18.19 417	20.39 418	1.88 397	1.60 407

BEATNet-Init1	14.52 414	6.56 414	34.32 411	1.10 396	1.02 400	31.53 415	11.99 414	15.58 413	17.42 406	30.17 415	27.03 414	43.14 416	24.36 413	24.41 414	18.27 411	0.27 386	0.32 400	0.36 402	0.46 406	1.26 395	0.76 401

SPstereo	50.33 418	10.80 415	21.19 407	11.76 416	9.23 415	66.15 417	76.05 418	100.00 428	100.00 429	95.98 426	93.33 423	100.00 429	93.15 424	90.92 425	72.10 418	9.41 413	8.60 417	19.85 418	14.84 417	6.36 413	6.89 416

JetRed	13.51 413	18.77 416	42.38 412	1.28 398	1.18 403	54.67 416	25.60 416	12.87 410	6.75 396	8.50 406	8.61 394	13.77 403	10.87 407	24.50 415	30.67 414	0.24 384	0.68 407	0.53 405	0.02 329	5.93 409	2.43 410

ASD4	35.17 416	42.77 417	34.00 410	20.47 417	35.77 416	80.11 419	95.20 425	26.58 416	69.14 417	27.82 414	35.84 417	27.05 412	44.35 416	37.95 417	53.20 417	10.25 414	10.28 418	12.30 415	11.09 415	16.01 416	13.25 417

DLNR_Zeroshot_test	21.09 415	47.65 418	85.43 422	96.34 430	87.67 428	0.31 54	0.00 1	17.86 415	0.07 18	0.01 123	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.70 185	0.01 74	15.78 416	0.01 299	0.00 1	0.21 390	69.62 424	0.04 282

xxxxx1	63.71 420	58.10 419	78.65 419	43.63 418	48.97 419	92.61 422	92.18 422	60.44 418	69.38 418	73.77 421	76.42 418	77.82 420	76.45 419	72.33 419	77.46 420	35.89 420	37.06 419	48.26 421	62.63 420	48.72 420	43.44 420

tt_ll	63.71 420	58.10 419	78.65 419	43.63 418	48.97 419	92.61 422	92.18 422	60.44 418	69.38 418	73.77 421	76.42 418	77.82 420	76.45 419	72.33 419	77.46 420	35.89 420	37.06 419	48.26 421	62.63 420	48.72 420	43.44 420

ff	63.71 420	58.10 419	78.65 419	43.63 418	48.97 419	92.61 422	92.18 422	60.44 418	69.38 418	73.77 421	76.42 418	77.82 420	76.45 419	72.33 419	77.46 420	35.89 420	37.06 419	48.26 421	62.63 420	48.72 420	43.44 420

LRCNet_RVC	55.44 419	60.56 422	57.70 416	66.68 423	44.91 418	6.22 399	0.00 1	52.80 417	1.37 380	70.44 418	81.09 421	67.07 417	55.41 417	51.59 418	46.24 416	90.66 427	41.89 422	90.95 428	90.04 424	64.32 423	68.75 423

DGTPSM_ROB	81.49 424	60.74 423	99.95 429	61.20 421	86.99 426	99.11 427	100.00 427	95.92 424	99.99 427	73.08 419	100.00 427	70.81 418	100.00 428	77.39 422	99.98 429	35.10 418	97.48 428	35.12 419	99.89 429	46.16 418	90.85 425

DPSMNet_ROB	81.54 425	60.77 424	99.95 429	61.42 422	87.05 427	99.11 427	100.00 427	95.93 425	99.99 427	73.11 420	100.00 427	70.84 419	100.00 428	77.43 423	99.98 429	35.39 419	97.54 429	35.21 420	99.89 429	46.30 419	90.94 426

Anonymous_1	89.88 426	75.38 425	97.81 426	74.49 424	78.39 423	100.00 429	100.00 427	98.09 427	99.76 425	96.82 427	99.37 425	97.66 426	99.77 426	91.14 427	98.89 426	81.73 423	97.25 425	59.96 424	85.38 423	77.37 425	88.27 424

DPSM_ROB	94.00 428	79.32 426	100.00 431	83.19 426	85.69 424	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	89.53 425	97.42 426	74.97 425	95.13 425	83.79 427	90.98 427

DPSM	94.00 428	79.32 426	100.00 431	83.19 426	85.69 424	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	89.53 425	97.42 426	74.97 425	95.13 425	83.79 427	90.98 427

PML	71.49 423	88.65 428	73.56 417	82.49 425	75.59 422	85.39 420	79.41 420	71.62 421	87.17 421	90.48 424	85.96 422	90.50 424	60.21 418	91.76 428	73.85 419	96.01 434	2.36 412	86.79 427	6.59 414	83.59 426	17.83 419

HaxPig	95.46 430	97.61 429	87.80 423	97.80 436	99.17 436	77.55 418	75.28 417	96.76 426	99.61 424	99.97 428	99.97 426	99.62 428	99.97 427	91.02 426	87.28 424	99.98 437	99.98 432	99.98 431	99.99 431	99.97 436	99.97 437

MEDIAN_ROB	93.37 427	98.75 430	96.05 425	90.90 428	90.53 429	85.63 421	76.45 419	92.03 423	89.53 422	95.05 425	94.99 424	96.02 425	93.85 425	90.36 424	87.21 423	98.36 435	95.79 424	99.61 430	98.77 428	98.80 435	98.72 435

AVERAGE_ROB	98.45 432	99.13 431	95.46 424	100.00 438	100.00 438	93.36 425	81.95 421	100.00 428	99.97 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	99.72 430	99.40 427	100.00 438	100.00 434	100.00 432	100.00 432	100.00 437	100.00 438

test_example2	97.61 431	99.96 432	99.93 428	99.83 437	99.97 437	98.84 426	99.76 426	91.98 422	100.00 429	100.00 429	100.00 427	89.18 423	86.51 422	99.29 429	96.54 425	99.97 436	99.55 430	92.92 429	98.06 427	100.00 437	99.95 436

LSM0	99.11 433	99.97 433	100.00 431	95.93 429	98.59 430	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.89 433	99.97 431	100.00 432	100.00 432	96.64 434	97.25 429

MyStereo03	99.18 436	100.00 434	100.00 431	96.47 432	98.78 432	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.73 430	100.00 434	100.00 432	100.00 432	96.63 431	97.99 431

MyStereo02	99.18 436	100.00 434	100.00 431	96.47 432	98.78 432	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.73 430	100.00 434	100.00 432	100.00 432	96.63 431	97.99 431

MyStereo	99.18 436	100.00 434	100.00 431	96.47 432	98.78 432	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.73 430	100.00 434	100.00 432	100.00 432	96.63 431	97.99 431

Selective-RAFT-Error	99.17 435	100.00 434	100.00 431	96.65 435	98.79 435	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.64 428	100.00 434	100.00 432	100.00 432	96.25 429	98.10 434

CasAABBNet	99.15 434	100.00 434	100.00 431	96.37 431	98.76 431	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.65 429	99.99 433	100.00 432	100.00 432	96.27 430	97.93 430

Low-res two-view benchmark