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

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

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

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

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

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

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

CoDeX	0.36 201	0.24 207	1.39 216	0.00 1	0.01 233	0.29 50	0.00 1	1.58 314	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.25 217	0.07 242	2.82 242	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

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

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

ACVNet-DCA	0.25 139	0.22 194	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.31 357	0.00 1	0.95 226	0.55 159	0.07 279	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.59 179	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

xx1	0.28 153	0.22 194	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.31 357	0.00 1	1.41 278	0.69 355	0.07 279	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 179	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

1test111	0.28 153	0.22 194	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.31 357	0.00 1	0.95 226	0.55 159	0.07 279	0.00 1	0.03 73	0.02 128	1.23 201	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

cc1	0.28 153	0.22 194	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.31 357	0.00 1	1.41 278	0.69 355	0.07 279	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.59 179	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.04 282

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

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

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

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

ffff	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

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

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

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

tt1	0.27 149	0.23 203	1.17 175	0.00 1	0.00 1	1.29 355	0.00 1	1.42 281	0.57 203	0.07 279	0.00 1	0.03 73	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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoVision	0.16 77	0.25 213	1.07 160	0.00 1	0.00 1	0.47 90	0.01 212	0.18 91	0.61 292	0.00 1	0.29 322	0.15 181	0.02 128	0.07 116	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 126

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

HH	0.23 125	0.21 187	1.69 254	0.16 366	0.08 337	0.11 28	0.00 1	0.24 116	0.06 13	0.30 334	0.18 310	1.47 356	0.04 201	0.04 100	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

HanStereo	0.23 125	0.21 187	1.69 254	0.16 366	0.08 337	0.11 28	0.00 1	0.24 116	0.06 13	0.30 334	0.18 310	1.47 356	0.04 201	0.04 100	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

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

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

SDNR	1.15 349	0.21 187	3.21 354	0.01 240	0.01 233	3.30 388	0.01 212	2.55 368	0.75 363	1.80 376	1.49 364	1.40 352	0.20 287	7.24 393	0.68 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.04 282

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

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

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

anonymousdsp	0.11 32	0.18 172	0.58 30	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.08 45	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.04 201	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 368	0.07 251	0.03 253

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

DCRE	0.51 262	0.25 213	0.96 130	0.00 1	0.01 233	0.43 82	0.00 1	0.25 118	0.21 110	0.33 339	7.49 388	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.17 381	0.02 132	0.01 126

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo Lap2	0.09 14	0.23 203	0.74 56	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.07 40	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.01 126

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

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

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

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

ccc-4	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

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

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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

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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

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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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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

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

IGEV-Stereo	0.11 32	0.18 172	0.58 30	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.08 45	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.04 201	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 368	0.07 251	0.03 253
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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

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

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

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

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

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

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

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DDUNet	0.34 191	0.20 184	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.79 172	0.01 212	0.91 220	0.54 155	0.04 256	0.01 199	1.11 338	0.01 84	1.89 212	0.17 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	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

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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

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

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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

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

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

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

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

GwcNet-ADL	0.30 169	0.19 181	1.78 264	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	2.08 346	0.28 121	0.00 1	0.00 1	0.37 251	0.04 201	0.02 66	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 253

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

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

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

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

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

TRStereo	0.37 206	0.23 203	1.41 222	0.03 281	0.00 1	1.07 288	0.02 250	3.07 383	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.11 156	0.40 310	0.06 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 392	0.01 57	0.08 331

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
test-2	0.13 47	0.24 207	0.83 94	0.00 1	0.14 357	0.86 190	0.01 212	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.01 126

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

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

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

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

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

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

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)
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

iRaftStereo_RVC	0.10 18	0.20 184	0.57 29	0.00 1	0.00 1	0.52 104	0.00 1	0.05 18	0.07 18	0.00 1	0.01 199	0.14 175	0.03 170	0.02 66	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.25 361	0.20 378

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

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

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
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

TestStereo	0.31 173	0.22 194	1.36 211	0.00 1	0.00 1	0.27 45	0.00 1	0.06 28	0.04 9	0.01 123	0.00 1	0.03 73	0.01 84	4.27 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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-TBD	0.12 41	0.25 213	0.79 83	0.00 1	0.00 1	0.92 208	0.00 1	0.18 91	0.08 31	0.00 1	0.21 316	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

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

sAnonymous2	0.10 18	0.22 194	1.35 207	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	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	0.15 368

CroCo_RVC	0.10 18	0.22 194	1.35 207	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	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	0.15 368

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

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

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

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

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

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

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

ADLNet	0.38 209	0.21 187	0.86 105	0.00 1	0.00 1	0.67 149	0.00 1	0.86 214	0.60 277	0.18 319	0.01 199	1.01 328	0.02 128	2.92 247	0.26 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 283	0.02 221

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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
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

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

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

APVNet	0.51 262	0.21 187	2.43 315	0.00 1	0.00 1	0.94 212	0.00 1	0.45 154	0.62 340	0.01 123	0.01 199	0.34 238	0.03 170	4.59 310	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.15 321	0.02 221

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

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

MMNet	0.23 125	0.18 172	1.84 268	0.00 1	0.00 1	0.67 149	0.00 1	0.59 177	0.59 254	0.00 1	0.01 199	0.18 193	0.09 249	0.26 159	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

delet	0.33 184	0.24 207	1.05 152	0.00 1	0.00 1	0.60 124	0.00 1	0.53 166	0.59 254	0.03 239	0.01 199	0.52 287	0.19 282	2.68 238	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

psm_up	0.39 212	0.25 213	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.82 178	0.00 1	1.88 334	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.28 225	0.01 84	2.78 241	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1

UNet	0.26 143	0.18 172	2.41 311	0.00 1	0.00 1	0.71 158	0.00 1	0.39 144	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.37 251	0.02 128	0.45 173	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

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

psmorigin	0.75 315	0.25 213	7.10 389	0.00 1	0.00 1	0.19 36	0.00 1	0.10 66	0.12 83	0.65 353	0.00 1	2.74 375	0.23 293	3.02 252	0.54 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

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

EDNetEfficient	2.96 388	0.23 203	19.99 406	0.19 376	0.85 397	1.02 229	2.03 394	0.56 170	5.14 392	8.09 404	1.81 366	0.94 322	4.14 394	3.72 282	10.22 397	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.06 355	0.05 219	0.03 253

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

stereogan	0.49 248	0.22 194	2.39 308	0.00 1	0.00 1	0.63 140	0.02 250	0.79 202	0.72 359	0.06 273	0.00 1	1.68 362	0.46 313	2.63 237	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 314	0.00 1

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

RYNet	0.53 272	0.19 181	1.79 265	0.00 1	0.00 1	0.55 112	0.00 1	1.12 250	0.61 292	0.02 212	0.00 1	0.83 316	0.04 201	5.05 324	0.45 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

DANet	0.58 290	0.19 181	1.87 272	0.26 381	0.06 328	0.51 98	0.11 315	1.41 278	0.52 149	0.22 323	0.06 292	1.06 332	0.02 128	4.25 301	0.92 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.06 319
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

CBMV	0.57 286	0.22 194	1.61 247	0.00 1	0.00 1	0.84 185	0.78 381	2.58 372	0.61 292	0.38 343	0.00 1	1.25 341	0.63 327	2.07 216	0.38 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.08 331
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
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
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
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
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

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

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

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

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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

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

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

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

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Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
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.
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

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

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

HHNet	0.48 243	0.21 187	1.60 244	0.10 338	0.00 1	1.14 333	0.26 337	0.47 158	0.59 254	0.01 123	3.56 373	0.04 93	0.71 329	0.00 1	0.73 317	0.02 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

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

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.
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

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

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

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

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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

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

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

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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

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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

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Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
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

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Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
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

STTRV1_RVC	0.67 308	0.21 187	2.32 303	0.00 1	0.00 1	0.58 119	0.01 212	1.05 238	0.59 254	0.01 123	0.51 337	0.26 219	0.18 281	6.05 362	0.27 272	0.26 385	1.07 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark