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 23	0.00 1	0.00 1	0.09 24	0.00 1	0.44 154	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

riskmin	0.11 33	0.01 1	0.87 111	0.01 240	0.00 1	0.13 33	0.00 1	0.30 134	0.09 47	0.00 1	0.01 200	0.76 311	0.00 1	0.02 67	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

qqq	0.17 86	0.01 1	0.52 15	0.00 1	0.00 1	0.12 32	0.00 1	0.95 227	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 202	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

x	0.10 19	0.01 1	0.51 12	0.00 1	0.00 1	0.09 24	0.00 1	0.67 191	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

FTStereo	0.78 318	0.01 1	1.27 198	0.12 352	0.00 1	1.15 336	2.80 401	0.09 51	0.61 292	0.16 315	5.93 382	0.36 245	2.56 377	0.53 176	0.01 75	0.07 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GrayStereo	0.46 235	0.01 1	0.71 44	0.10 338	0.00 1	1.12 329	2.67 400	0.20 105	0.59 255	0.00 1	0.00 1	0.08 140	3.76 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

mmm	0.13 48	0.02 7	0.42 6	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 216	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.51 175	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

DualNet	0.55 277	0.02 7	1.06 154	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	1.42 281	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 129	0.57 177	5.86 380	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.03 253

ffm	0.25 140	0.02 7	1.06 154	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	1.42 281	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 129	0.57 177	0.01 75	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.03 253

ff1	0.80 320	0.02 7	1.06 154	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	1.42 281	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 129	5.57 344	5.86 380	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.03 253

mmx	0.85 326	0.02 7	1.06 154	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	2.50 363	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 129	5.57 344	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 81	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	2.50 363	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.29 226	0.01 84	4.18 299	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	1.20 181	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	2.60 375	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.01 84	5.36 335	6.80 385	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

xxx	0.85 326	0.02 7	1.06 154	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	2.50 363	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 129	5.57 344	5.86 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

AEACV	0.10 19	0.02 7	0.49 11	0.00 1	0.02 277	0.75 165	0.00 1	0.07 40	0.02 2	0.09 293	0.00 1	0.01 7	0.08 247	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.24 398	0.07 251	0.05 299

Anonymous_2	0.88 332	0.02 7	1.06 154	0.01 240	0.00 1	0.19 37	0.00 1	0.14 81	0.08 31	0.01 123	0.04 282	1.07 334	0.00 1	0.02 67	0.02 104	0.01 344	0.04 355	2.31 411	11.16 415	1.35 396	0.01 126

test_3	0.19 101	0.02 7	0.76 70	0.03 281	0.10 345	0.53 108	0.00 1	1.42 281	0.07 18	0.13 305	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.07 117	0.19 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 386	0.12 303	0.11 353

PSM-AAD	0.49 249	0.02 7	0.75 65	0.06 320	0.00 1	1.19 346	2.19 395	0.12 74	0.59 255	0.01 123	0.45 334	0.13 170	4.04 390	0.22 155	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

SST-Stereo	0.51 263	0.02 7	0.74 57	0.05 302	0.19 375	1.09 308	0.49 367	0.26 122	0.61 292	0.04 255	0.00 1	0.05 115	0.58 320	6.12 364	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

GMM-Stereo	0.18 96	0.02 7	1.37 214	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	0.10 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

xxxx	1.04 341	0.02 7	0.54 23	0.00 1	0.00 1	0.53 108	0.00 1	2.53 367	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	2.04 215	14.52 406	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

test_xeample	1.14 347	0.02 7	0.58 31	0.00 1	0.00 1	0.57 117	0.00 1	2.57 370	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.02 129	3.45 271	15.00 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

test-3	0.17 86	0.03 23	0.74 57	0.03 281	0.10 345	0.43 83	0.00 1	1.36 270	0.07 18	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.08 128	0.19 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 386	0.12 303	0.11 353

test_1	0.17 86	0.03 23	0.75 65	0.03 281	0.10 345	0.43 83	0.00 1	1.36 270	0.07 18	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.07 117	0.19 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 386	0.12 303	0.11 353

NF-Stereo	0.47 237	0.03 23	0.77 72	0.12 352	0.00 1	1.07 288	0.26 337	0.19 95	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 368	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

OCTAStereo	0.47 237	0.03 23	0.77 72	0.12 352	0.00 1	1.07 288	0.26 337	0.19 95	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.16 367	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

NRIStereo	0.17 86	0.03 23	0.73 48	0.04 292	0.01 233	1.15 336	0.33 352	0.03 6	0.59 255	0.04 255	0.01 200	0.11 157	0.01 84	0.10 135	0.03 120	0.00 1	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.09 344

KYRaft	0.21 115	0.03 23	0.74 57	0.04 292	0.00 1	1.16 340	0.12 318	0.08 45	0.60 277	0.01 123	0.30 324	0.03 74	0.77 335	0.37 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

RAFT_R40	0.49 249	0.03 23	0.74 57	0.05 302	0.15 361	1.09 308	0.32 348	0.27 126	0.59 255	0.02 211	0.03 277	0.07 134	0.30 300	6.12 364	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

RE-Stereo	0.47 237	0.03 23	0.77 72	0.12 352	0.00 1	1.07 288	0.26 337	0.19 95	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 368	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

TVStereo	0.47 237	0.03 23	0.77 72	0.12 352	0.00 1	1.07 288	0.26 337	0.19 95	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 368	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

CRE-IMP	0.16 78	0.03 23	0.75 65	0.05 302	0.01 233	1.11 322	0.34 353	0.04 12	0.56 172	0.02 211	0.00 1	0.12 163	0.00 1	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.08 331

ICVP	0.15 73	0.03 23	1.23 192	0.00 1	0.01 233	1.02 229	0.09 307	0.19 95	0.10 65	0.00 1	0.02 272	0.07 134	0.01 84	0.18 150	0.01 75	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.01 56	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	0.58 120	0.00 1	2.64 377	0.57 204	0.02 211	0.00 1	0.05 115	0.02 129	3.34 268	31.23 414	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	0.84 100	0.13 359	0.20 380	0.87 194	2.23 396	2.05 342	0.29 126	0.72 354	4.60 376	0.29 226	0.55 318	0.39 169	0.44 295	0.00 1	0.07 379	0.00 1	0.29 404	0.01 56	0.08 331

R-Stereo Train	0.15 73	0.03 23	0.77 72	0.00 1	0.00 1	0.74 162	0.00 1	1.36 270	0.09 47	0.02 211	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	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 73	0.03 23	0.77 72	0.00 1	0.00 1	0.74 162	0.00 1	1.36 270	0.09 47	0.02 211	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	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 89	0.08 329	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 18	0.10 65	0.00 1	0.03 277	0.19 201	0.03 171	0.00 1	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

Any-RAFT	0.17 86	0.04 38	0.93 125	0.00 1	0.00 1	1.10 314	0.00 1	0.99 234	0.03 4	0.01 123	0.00 1	0.21 207	0.00 1	0.07 117	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 19	0.04 38	0.98 139	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 26	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 7	0.00 1	0.04 313	0.25 43	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 129	0.00 1	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 358	0.03 181	0.08 331

knoymous	0.09 15	0.04 38	1.04 145	0.00 1	0.00 1	0.11 29	0.00 1	0.23 113	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 211	0.00 1	0.02 67	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 48	0.04 38	0.51 12	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.04 12	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.06 127	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 48	0.04 38	0.73 48	0.05 302	0.01 233	1.06 254	0.08 301	0.06 28	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.05 115	0.00 1	0.01 26	0.02 104	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	0.48 244	0.04 38	1.10 162	0.17 370	0.00 1	1.07 288	0.25 335	0.12 74	0.61 292	0.03 238	0.01 200	0.02 38	0.01 84	6.03 361	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

KMStereo	0.48 244	0.04 38	1.10 162	0.17 370	0.00 1	1.07 288	0.25 335	0.12 74	0.61 292	0.03 238	0.01 200	0.02 38	0.01 84	6.03 361	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 61	0.04 38	0.73 48	0.05 302	0.02 277	1.06 254	0.08 301	0.05 18	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.07 134	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 61	0.04 38	0.73 48	0.05 302	0.01 233	1.06 254	0.06 291	0.05 18	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.07 134	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 48	0.04 38	0.73 48	0.05 302	0.02 277	1.06 254	0.07 294	0.06 28	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.03 74	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 61	0.04 38	0.75 65	0.05 302	0.02 277	1.06 254	0.08 301	0.06 28	0.57 204	0.01 123	0.00 1	0.07 134	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 78	0.04 38	0.73 48	0.19 376	0.00 1	1.08 300	0.21 329	0.16 85	0.59 255	0.03 238	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 67	0.22 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

DeepStereo_RVC	0.22 119	0.04 38	0.87 111	0.05 302	0.02 277	1.07 288	0.32 348	0.04 12	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.00 1	1.25 355	0.01 26	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.05 299

iGMRVC	0.14 61	0.04 38	0.74 57	0.05 302	0.02 277	1.06 254	0.07 294	0.06 28	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.05 115	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

RAFT-345	0.49 249	0.04 38	1.26 194	0.10 338	0.07 333	1.16 340	0.19 326	0.14 81	0.57 204	0.00 1	0.01 200	0.09 151	0.01 84	6.00 359	0.20 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

iRAFT	0.13 48	0.04 38	0.73 48	0.05 302	0.01 233	1.06 254	0.08 301	0.06 28	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.05 115	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

AnonymousM	0.10 19	0.04 38	0.56 29	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.19 95	0.11 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 117	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 61	0.04 38	0.75 65	0.05 302	0.01 233	1.06 254	0.08 301	0.05 18	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.05 115	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 126	0.04 38	0.76 70	0.10 338	0.00 1	1.15 336	0.02 250	0.27 126	0.65 347	0.01 123	0.54 338	0.04 94	0.71 329	0.27 161	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

SFCPSM	0.21 115	0.04 38	1.59 244	0.00 1	0.05 321	0.34 66	0.00 1	1.24 260	0.57 204	0.01 123	0.00 1	0.12 163	0.02 129	0.05 107	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.02 132	0.00 1

AE-Stereo	0.17 86	0.05 60	0.79 84	0.03 281	0.09 341	1.06 254	0.00 1	0.57 173	0.06 13	0.08 285	0.00 1	0.13 170	0.00 1	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.06 378	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 81	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 34	0.00 1	0.17 90	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.01 84	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

CAS	0.10 19	0.05 60	0.46 9	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.21 110	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.01 84	0.01 26	0.02 104	0.08 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.15 73	0.05 60	0.47 10	0.07 324	0.03 298	1.06 254	0.01 213	1.06 241	0.12 83	0.16 315	0.00 1	0.00 1	0.02 129	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	0.31 174	0.05 60	2.61 328	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	1.49 307	0.61 292	0.13 305	0.00 1	0.03 74	0.05 227	0.03 92	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

tt	48.25 415	0.05 60	28.22 408	1.29 399	0.00 1	100.00 427	100.00 425	100.00 426	97.19 421	0.08 285	0.00 1	97.99 425	86.70 421	2.26 227	99.92 426	83.66 422	94.83 421	16.47 415	21.27 417	35.05 415	0.01 126

DisPM	0.16 78	0.05 60	0.82 93	0.07 324	0.00 1	1.14 333	0.41 360	0.08 45	0.54 156	0.03 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 112	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

BUS	0.33 185	0.05 60	0.54 23	0.00 1	0.00 1	1.87 373	0.00 1	2.43 360	0.58 243	0.30 333	0.09 300	0.65 298	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 154	0.05 60	0.54 23	0.00 1	0.00 1	1.07 288	0.00 1	2.43 360	0.58 243	0.30 333	0.09 300	0.36 245	0.03 171	0.01 26	0.08 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 119	0.05 60	0.54 23	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	1.73 328	0.58 243	0.00 1	0.00 1	0.36 245	0.03 171	0.01 26	0.08 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 60	0.52 15	0.00 1	0.00 1	0.06 19	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

DAS	0.49 249	0.05 60	1.29 199	0.00 1	0.00 1	0.07 20	0.00 1	1.25 261	0.61 292	1.18 368	0.00 1	0.24 213	0.03 171	4.76 316	0.22 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

SepStereo	0.45 231	0.05 60	1.29 199	0.00 1	0.00 1	0.07 20	0.00 1	1.25 261	0.61 292	1.18 368	0.00 1	0.24 213	0.03 171	3.93 290	0.22 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

PSMNet-ADL	0.35 198	0.05 60	0.65 39	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.59 178	0.09 47	0.00 1	0.07 296	0.47 270	0.01 84	3.66 280	0.30 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.02 221

AAGNet	0.96 338	0.05 60	0.74 57	0.09 334	0.27 382	1.11 322	0.28 344	0.05 18	0.59 255	0.01 123	0.00 1	0.01 7	1.00 342	3.68 281	11.30 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

cross-raft	0.15 73	0.05 60	1.46 231	0.00 1	0.01 233	0.37 69	0.07 294	0.40 147	0.02 2	0.02 211	0.00 1	0.38 254	0.00 1	0.02 67	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 368	0.01 56	0.02 221

s12784h	0.21 115	0.05 60	0.81 90	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.02 250	1.36 270	0.56 172	0.01 123	0.34 329	0.02 38	0.00 1	0.01 26	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 15	0.05 60	1.02 142	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 74	0.48 145	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

GES	0.18 96	0.05 60	0.87 111	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.02 250	0.60 180	0.08 31	0.00 1	0.02 272	0.11 157	0.09 250	0.44 173	0.16 232	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

ccnet	0.49 249	0.05 60	1.26 194	0.01 240	0.08 337	0.72 160	0.18 323	1.18 257	0.35 133	0.45 346	0.68 344	0.13 170	0.39 309	3.54 275	0.74 318	0.01 344	0.00 1	0.02 369	0.00 1	0.02 132	0.01 126

UPFNet	0.18 96	0.05 60	1.11 166	0.00 1	0.00 1	0.48 93	0.00 1	1.11 248	0.48 145	0.00 1	0.00 1	0.10 154	0.00 1	0.10 135	0.10 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

FENet	0.23 126	0.05 60	1.39 217	0.00 1	0.00 1	1.00 225	0.00 1	0.80 205	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.24 213	0.04 202	0.23 157	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 9	0.06 83	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.00 1	0.11 70	0.22 112	0.75 357	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	0.01 56	0.03 253

IGEVStereo-DCA	0.10 19	0.06 83	0.52 15	0.01 240	0.00 1	0.32 59	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.01 200	0.02 38	0.04 202	0.14 145	0.44 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.05 219	0.01 126

rrr	0.24 134	0.06 83	1.91 277	0.01 240	0.00 1	0.32 59	0.04 278	1.34 268	0.15 96	0.01 123	0.01 200	0.02 38	0.04 202	0.14 145	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 95	0.00 1	0.00 1	0.08 22	0.01 213	0.06 28	0.03 4	0.00 1	0.08 299	0.02 38	0.00 1	0.01 26	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 48	0.00 1	0.00 1	0.10 26	0.01 213	0.15 84	0.12 83	0.16 315	0.00 1	0.02 38	0.02 129	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 86	0.06 83	0.79 84	0.00 1	0.09 341	0.03 5	0.00 1	0.54 168	0.07 18	0.41 343	0.13 306	0.11 157	0.58 320	0.02 67	0.31 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 393	0.01 56	0.02 221

GANet-ADL	0.16 78	0.06 83	1.18 179	0.00 1	0.01 233	0.83 183	0.00 1	0.23 113	0.07 18	0.00 1	0.30 324	0.35 242	0.00 1	0.07 117	0.10 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.01 126

PFNet+	0.23 126	0.06 83	0.79 84	0.07 324	0.01 233	1.11 322	0.42 362	0.11 70	0.59 255	0.08 285	0.01 200	0.02 38	0.00 1	1.21 200	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

DEmStereo	0.75 315	0.06 83	1.73 259	0.04 292	0.00 1	0.78 170	0.52 371	0.05 18	0.57 204	0.05 264	0.72 346	0.02 38	3.42 385	5.79 354	1.29 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.10 19	0.06 83	0.78 81	0.00 1	0.00 1	1.00 225	0.00 1	0.10 66	0.08 31	0.00 1	0.01 200	0.03 74	0.00 1	0.01 26	0.03 120	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	0.86 106	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	0.24 134	0.06 83	1.84 269	0.02 264	0.00 1	0.33 63	0.05 286	1.33 267	0.14 92	0.00 1	0.03 277	0.03 74	0.03 171	0.10 135	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 86	0.06 83	1.16 175	0.00 1	0.12 353	0.61 125	0.00 1	0.90 219	0.08 31	0.01 123	0.00 1	0.09 151	0.00 1	0.01 26	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 393	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 42	0.06 83	1.17 176	0.00 1	0.11 350	0.41 74	0.00 1	0.20 105	0.04 9	0.01 123	0.00 1	0.18 194	0.00 1	0.01 26	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 382	0.01 56	0.00 1

CREStereo	0.10 19	0.06 83	0.51 12	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.20 105	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 56	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	0.52 272	0.06 83	1.45 229	0.00 1	0.00 1	0.61 125	0.00 1	3.83 387	0.52 150	0.14 312	0.00 1	0.22 210	0.03 171	3.50 273	0.04 136	0.01 344	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	0.20 109	0.06 83	0.86 106	0.00 1	0.00 1	0.25 43	0.00 1	1.71 326	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.31 232	0.01 84	0.11 140	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	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	5.42 397	0.32 348	4.33 390	0.61 292	6.08 397	1.25 360	1.04 331	1.16 353	5.81 355	0.83 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.11 353

CBMV_ROB	0.84 324	0.06 83	1.73 259	0.00 1	0.00 1	1.37 361	0.47 363	2.57 370	0.58 243	2.13 379	0.76 347	1.06 332	1.38 358	4.04 294	0.54 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 299

LoS	0.14 61	0.07 102	0.66 40	0.02 264	0.00 1	1.05 245	0.01 213	0.07 40	0.57 204	0.01 123	0.01 200	0.16 189	0.04 202	0.04 101	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	0.07 102	0.43 7	0.00 1	0.00 1	0.21 40	0.01 213	0.08 45	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.08 140	0.04 202	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

hknet	0.38 210	0.07 102	1.32 203	0.00 1	0.00 1	1.07 288	0.00 1	2.43 360	0.58 243	0.30 333	0.09 300	0.63 293	0.00 1	0.96 194	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.13 48	0.07 102	1.12 168	0.00 1	0.05 321	0.82 178	0.00 1	0.04 12	0.08 31	0.10 297	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.02 67	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.11 296	0.00 1

Anonymous3	0.19 101	0.07 102	1.33 204	0.00 1	0.00 1	1.12 329	0.00 1	0.56 171	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.06 127	0.00 1	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

PMTNet	0.11 33	0.07 102	0.60 36	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.04 278	0.16 85	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.00 1	0.03 92	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

SGM-Forest	0.84 324	0.07 102	0.90 118	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	5.55 343	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	0.22 119	0.08 109	1.46 231	0.00 1	0.12 353	1.08 300	0.03 266	0.85 214	0.16 102	0.22 322	0.05 284	0.06 127	0.00 1	0.07 117	0.01 75	0.00 1	0.02 330	0.00 1	0.18 382	0.02 132	0.01 126

CrosDoStereo	1.10 344	0.08 109	1.43 226	0.00 1	0.05 321	0.63 140	5.86 408	0.60 180	0.38 136	0.26 326	1.21 357	0.19 201	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	0.08 109	1.43 226	0.00 1	0.05 321	0.63 140	5.86 408	0.60 180	0.38 136	0.26 326	1.21 357	0.19 201	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	0.56 281	0.08 109	0.73 48	0.00 1	0.00 1	0.92 208	0.19 326	0.05 18	0.09 47	0.03 238	0.26 320	0.06 127	2.55 376	4.61 313	1.38 338	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.02 329	0.03 181	0.08 331

FCDSN-DC	2.66 383	0.08 109	1.65 250	0.00 1	0.00 1	1.73 370	0.37 356	1.64 321	1.35 379	8.08 402	11.18 404	11.78 398	7.59 400	4.76 316	2.80 356	0.02 358	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	0.24 134	0.08 109	0.68 43	0.00 1	0.00 1	0.83 183	0.00 1	0.66 189	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.50 283	0.02 129	1.28 204	0.08 180	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	0.20 109	0.09 115	1.34 206	0.00 1	0.12 353	0.39 71	0.10 311	0.72 196	0.25 119	0.08 285	0.00 1	0.44 265	0.00 1	0.05 107	0.13 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 398	0.01 56	0.01 126

IER	0.14 61	0.09 115	1.29 199	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	0.17 90	0.10 65	0.00 1	0.00 1	0.40 258	0.02 129	0.11 140	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

NINENet	0.45 231	0.09 115	0.81 90	0.06 320	0.00 1	1.87 373	0.00 1	2.69 378	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.65 298	0.00 1	2.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

DSFCA	0.40 216	0.09 115	0.84 100	0.00 1	0.01 233	0.98 217	0.37 356	0.29 131	0.62 340	0.02 211	0.32 326	0.03 74	0.24 294	3.91 288	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

SMFormer	0.33 185	0.10 119	1.04 145	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.15 182	0.00 1	3.24 260	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.02 221

tta	0.33 185	0.10 119	1.04 145	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.15 182	0.00 1	3.24 260	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

qqq1	0.33 185	0.10 119	1.04 145	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.15 182	0.00 1	3.24 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

fff1	0.33 185	0.10 119	1.04 145	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.15 182	0.00 1	3.24 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

IGEV_Zeroshot_test	0.32 183	0.10 119	2.61 328	0.01 240	0.01 233	0.50 97	0.04 278	0.21 110	0.09 47	0.45 346	0.45 334	0.81 315	0.51 315	0.20 153	0.23 262	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.14 375	0.03 181	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 101	0.10 119	1.38 215	0.00 1	0.01 233	0.75 165	0.00 1	0.35 138	0.12 83	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.51 315	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

MC-Stereo	0.10 19	0.10 119	0.59 34	0.01 240	0.01 233	1.06 254	0.00 1	0.03 6	0.09 47	0.02 211	0.00 1	0.03 74	0.02 129	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.02 329	0.05 219	0.01 126

CSP-Net	0.37 207	0.10 119	0.54 23	0.00 1	0.00 1	0.50 97	0.00 1	0.64 187	0.13 90	0.00 1	0.00 1	0.15 182	0.02 129	5.27 329	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

ASMatch	0.59 295	0.10 119	1.66 251	0.13 359	0.04 313	1.07 288	0.00 1	0.10 66	0.64 345	0.06 272	0.44 333	0.05 115	0.87 339	6.32 377	0.27 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.22 119	0.10 119	1.39 217	0.00 1	0.01 233	0.98 217	0.00 1	0.94 225	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.36 307	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.32 183	0.10 119	0.81 90	0.00 1	0.00 1	1.10 314	0.00 1	0.39 145	0.59 255	0.01 123	0.01 200	0.06 127	0.03 171	3.24 260	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 221

DIP-Stereo	0.22 119	0.10 119	0.77 72	0.00 1	0.00 1	1.09 308	0.00 1	1.68 322	0.57 204	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.07 243	0.01 26	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	0.19 101	0.10 119	1.39 217	0.00 1	0.01 233	0.75 165	0.00 1	0.35 138	0.12 83	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.50 314	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

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ac_64	0.39 213	0.12 142	1.15 171	0.04 292	0.01 233	0.43 83	0.02 250	0.25 119	0.59 255	0.12 302	0.01 200	0.89 320	0.04 202	3.92 289	0.12 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.00 1

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acv_ft	0.21 115	0.14 154	0.95 129	0.00 1	0.00 1	0.41 74	0.00 1	0.58 176	0.60 277	0.19 320	0.01 200	0.71 307	0.12 265	0.05 107	0.12 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 358	0.00 1

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ToySt	0.12 42	0.15 158	0.92 124	0.00 1	0.00 1	0.46 90	0.00 1	0.41 149	0.10 65	0.00 1	0.00 1	0.10 154	0.00 1	0.07 117	0.19 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.04 202	0.02 221

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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	0.19 101	0.16 165	1.39 217	0.00 1	0.01 233	1.00 225	0.01 213	0.38 142	0.57 204	0.01 123	0.01 200	0.05 115	0.00 1	0.05 107	0.12 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

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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	0.18 173	1.34 206	0.00 1	0.01 233	0.53 108	3.86 404	0.10 66	0.10 65	0.10 297	1.50 364	0.76 311	2.90 380	5.73 351	1.45 339	0.00 1	0.00 1	0.02 369	0.00 1	0.01 56	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 15	0.20 185	0.53 22	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
tt1	0.27 150	0.23 203	1.17 176	0.00 1	0.00 1	1.29 354	0.00 1	1.42 281	0.57 204	0.07 278	0.00 1	0.03 74	0.02 129	0.57 177	0.01 75	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.03 253

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S-Stereo	0.65 306	0.25 213	3.44 361	0.00 1	0.00 1	0.56 115	0.05 286	1.86 333	0.61 292	0.00 1	0.76 347	0.84 317	0.11 262	4.28 306	0.11 203	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.03 253

Sa-1000	0.31 174	0.26 219	0.93 125	0.00 1	0.18 371	1.08 300	0.01 213	2.59 374	0.56 172	0.00 1	0.09 300	0.03 74	0.00 1	0.18 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 374	0.11 296	0.00 1

SA	0.30 170	0.27 220	0.97 137	0.00 1	0.17 369	1.10 314	0.00 1	2.50 363	0.56 172	0.00 1	0.01 200	0.03 74	0.01 84	0.16 149	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	0.28 331	0.38 331	1.27 344	1.54 361	6.53 381	0.22 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

RASNet	0.58 291	0.27 220	1.30 202	0.00 1	0.00 1	0.61 125	0.01 213	0.47 159	0.60 277	0.08 285	0.06 293	1.52 361	0.04 202	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	0.25 140	0.27 220	1.68 253	0.00 1	0.00 1	0.69 153	0.00 1	1.22 259	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.03 171	0.12 142	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	1.66 251	0.00 1	0.01 233	0.85 188	0.04 278	2.05 342	0.67 353	0.48 349	0.87 354	1.12 339	2.12 373	6.64 386	0.25 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

STTStereo	0.24 134	0.28 224	1.68 253	0.00 1	0.00 1	0.84 185	0.03 266	0.16 85	0.08 31	0.02 211	0.00 1	0.20 205	0.03 171	1.54 207	0.01 75	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	1.73 370	0.48 365	0.23 113	0.35 133	1.35 371	9.14 395	2.33 374	0.81 337	2.40 232	1.15 329	0.01 344	0.03 340	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	1.50 362	0.00 1	3.53 386	0.69 355	0.03 238	0.00 1	0.45 268	2.10 372	5.67 348	4.61 371	0.02 358	0.04 355	0.00 1	0.02 329	0.23 357	0.09 344

SACVNet	0.42 220	0.29 228	1.10 162	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.78 200	0.29 126	0.03 238	0.00 1	0.24 213	0.02 129	4.27 304	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.01 126

GANet-RSSM	0.34 192	0.29 228	0.97 137	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	0.22 112	0.15 96	0.03 238	0.00 1	0.31 232	0.00 1	3.62 277	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.05 219	0.01 126

edge stereo	0.58 291	0.29 228	2.86 341	0.01 240	0.03 298	0.33 63	0.03 266	0.97 231	0.50 147	0.21 321	0.33 327	1.31 347	0.16 276	4.20 300	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.01 126

TestStereo1	0.20 109	0.30 231	0.84 100	0.00 1	0.16 364	1.12 329	0.01 213	0.69 192	0.57 204	0.00 1	0.05 284	0.04 94	0.01 84	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.06 319

SA-5K	0.20 109	0.30 231	0.84 100	0.00 1	0.16 364	1.12 329	0.01 213	0.69 192	0.57 204	0.00 1	0.05 284	0.04 94	0.01 84	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.06 319

Consistency-Raft	0.39 213	0.30 231	2.53 324	0.14 361	0.03 298	0.90 199	0.04 278	1.36 270	0.59 255	0.00 1	0.02 272	0.02 38	1.15 352	0.33 163	0.43 293	0.02 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

hitnet-ft	0.42 220	0.30 231	1.15 171	0.00 1	0.00 1	0.73 161	0.11 315	0.30 134	0.19 108	0.04 255	0.14 307	0.75 310	0.17 281	4.33 307	0.10 195	0.01 344	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.04 202	0.01 126

FBW_ROB	0.83 323	0.31 235	1.48 235	0.10 338	0.01 233	0.62 130	0.01 213	1.91 336	0.59 255	0.01 123	0.01 200	1.10 336	0.05 227	7.84 395	2.07 349	0.05 368	0.01 300	0.03 378	0.01 315	0.01 56	0.47 392

MIM_Stereo	0.10 19	0.32 236	0.90 118	0.00 1	0.03 298	0.29 51	0.00 1	0.11 70	0.11 71	0.02 211	0.00 1	0.04 94	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.08 331

CVANet_RVC	0.53 273	0.32 236	1.26 194	0.00 1	0.00 1	0.98 217	0.00 1	0.72 196	0.55 160	0.35 340	0.12 305	0.36 245	0.14 269	5.53 341	0.08 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 109	0.32 236	0.88 115	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.20 105	0.29 126	0.01 123	0.00 1	0.34 238	0.02 129	0.81 188	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PASM	0.51 263	0.32 236	3.07 350	0.00 1	0.00 1	0.31 55	0.00 1	0.46 158	0.12 83	0.03 238	0.00 1	0.44 265	0.02 129	5.22 328	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 303	0.03 253

RAFT_CTSACE	0.14 61	0.33 240	1.23 192	0.00 1	0.01 233	0.47 91	0.00 1	0.27 126	0.11 71	0.01 123	0.00 1	0.04 94	0.00 1	0.08 128	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.24 358	0.00 1

ADLNet2	0.55 277	0.33 240	2.54 325	0.00 1	0.00 1	0.88 195	0.00 1	0.69 192	0.65 347	0.00 1	0.07 296	1.47 356	0.02 129	4.12 298	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 311	0.01 126

OMP-Stereo	0.66 308	0.33 240	0.72 46	0.18 375	0.06 328	1.17 343	0.00 1	1.45 289	0.59 255	0.12 302	0.60 341	0.50 283	0.00 1	7.09 392	0.26 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 101	0.33 240	0.84 100	0.00 1	0.02 277	1.06 254	0.00 1	0.45 155	0.59 255	0.03 238	0.00 1	0.05 115	0.06 238	0.04 101	0.07 170	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.17 336	0.01 126

RAFT+CT+SA	0.26 144	0.34 244	1.11 166	0.02 264	0.27 382	1.10 314	0.00 1	0.70 195	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.07 134	0.01 84	0.36 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 405	0.11 296	0.22 384

IIG-Stereo	0.65 306	0.34 244	0.77 72	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	0.27 150	0.34 244	1.42 225	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 94	0.04 202	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

CFNet-ft	0.31 174	0.34 244	0.96 131	0.00 1	0.00 1	1.08 300	0.00 1	0.19 95	0.15 96	0.01 123	0.00 1	0.48 272	0.00 1	2.95 250	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.01 56	0.01 126

CFNet_RVC	0.31 174	0.34 244	0.96 131	0.00 1	0.00 1	1.08 300	0.00 1	0.19 95	0.15 96	0.01 123	0.00 1	0.48 272	0.00 1	2.95 250	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.01 56	0.01 126

XPNet_ROB	0.37 207	0.34 244	1.01 141	0.01 240	0.00 1	0.96 213	0.00 1	1.11 248	0.46 144	0.00 1	0.00 1	0.17 191	0.02 129	2.73 240	0.54 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

ETE_ROB	0.31 174	0.34 244	0.89 116	0.00 1	0.00 1	0.97 215	0.01 213	1.45 289	0.57 204	0.02 211	0.00 1	0.17 191	0.02 129	1.75 210	0.07 170	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	1.89 274	0.04 292	0.00 1	1.07 288	0.60 373	1.09 246	1.21 376	5.12 392	9.87 400	8.09 393	4.48 395	3.74 285	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	1.52 363	5.02 407	1.93 338	5.28 393	7.10 400	6.96 385	6.26 385	8.34 401	4.96 322	4.90 374	0.00 1	0.04 355	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	0.26 144	0.35 253	1.35 208	0.01 240	0.22 381	0.80 174	0.01 213	0.81 207	0.58 243	0.12 302	0.00 1	0.06 127	0.01 84	0.61 183	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 314	0.16 372

MIPNet	0.34 192	0.35 253	1.56 241	0.02 264	0.00 1	1.11 322	0.09 307	1.57 312	0.65 347	0.11 300	0.05 284	0.18 194	0.19 282	0.74 187	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 61	0.35 253	0.99 140	0.00 1	0.02 277	0.49 95	0.03 266	0.11 70	0.07 18	0.00 1	0.01 200	0.06 127	0.06 238	0.24 158	0.06 159	0.00 1	0.14 393	0.00 1	0.01 315	0.02 132	0.03 253

RALCasStereoNet	0.16 78	0.35 253	0.84 100	0.00 1	0.00 1	0.32 59	0.03 266	0.16 85	0.56 172	0.02 211	0.07 296	0.05 115	0.08 247	0.13 143	0.08 180	0.00 1	0.31 400	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.11 353

GANet	0.55 277	0.35 253	1.40 222	0.00 1	0.00 1	0.77 168	0.08 301	0.36 140	0.57 204	0.01 123	0.00 1	0.68 306	0.11 262	5.52 340	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	1.60 245	0.15 364	0.17 369	1.25 351	0.77 379	1.97 340	0.88 369	4.31 387	2.46 367	4.36 380	2.37 375	6.98 390	1.78 345	0.21 383	0.23 398	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	6.72 399	1.83 391	2.84 380	3.38 388	8.25 404	9.14 395	3.95 378	6.15 399	3.73 284	5.70 378	0.00 1	0.04 355	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 86	0.36 260	1.51 237	0.00 1	0.00 1	0.53 108	0.00 1	0.25 119	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.01 84	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 344

raft_robust	0.56 281	0.36 260	0.87 111	0.00 1	0.15 361	0.64 144	0.00 1	2.20 352	0.56 172	0.00 1	0.01 200	0.44 265	1.18 354	4.46 308	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 379	0.09 283	0.03 253

AACVNet	0.40 216	0.36 260	0.90 118	0.00 1	0.00 1	0.53 108	0.00 1	0.18 92	0.41 142	0.02 211	0.00 1	0.11 157	0.01 84	5.33 332	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.00 1

raftrobust	0.13 48	0.36 260	0.94 128	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 74	0.03 171	0.03 92	0.05 145	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.04 282

FINET	0.51 263	0.36 260	2.40 309	0.00 1	0.00 1	0.27 46	0.00 1	2.06 345	1.49 382	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.04 202	3.38 269	0.10 195	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 71	0.93 385	0.13 78	0.14 92	3.38 386	1.21 357	0.29 226	2.01 371	2.87 245	1.35 337	0.02 358	0.00 1	0.02 369	0.05 352	0.30 371	0.08 331

PSMNet-RSSM	0.36 202	0.36 260	0.93 125	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.50 165	0.53 153	0.04 255	0.00 1	0.40 258	0.00 1	3.33 267	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

HSM	0.63 304	0.36 260	0.89 116	0.00 1	0.00 1	0.52 105	0.01 213	0.98 232	0.56 172	0.00 1	0.01 200	2.27 373	0.65 328	6.18 368	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

MyStereo8	0.28 154	0.37 268	2.57 326	0.02 264	0.00 1	1.23 349	0.00 1	0.26 122	0.15 96	0.02 211	0.05 284	0.14 176	0.04 202	0.24 158	0.05 145	0.00 1	0.11 390	0.00 1	0.01 315	0.04 202	0.21 382

fast-acv-ft	0.29 168	0.37 268	3.76 368	0.06 320	0.01 233	0.28 49	0.17 321	0.06 28	0.21 110	0.00 1	0.00 1	0.08 140	0.09 250	0.10 135	0.23 262	0.01 344	0.00 1	0.03 378	0.01 315	0.26 363	0.01 126

fff	0.28 154	0.37 268	1.20 181	0.00 1	0.01 233	1.05 245	0.00 1	1.48 301	0.61 292	0.13 305	0.00 1	0.04 94	0.60 323	0.02 67	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

ADStereo(finetuned)	0.34 192	0.37 268	2.24 300	0.00 1	0.00 1	1.04 242	0.00 1	1.49 307	0.61 292	0.08 285	0.00 1	0.04 94	0.74 333	0.03 92	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.05 299

raft+_RVC	0.14 61	0.37 268	0.96 131	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	0.03 171	0.03 92	0.07 170	0.00 1	0.07 379	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	1.61 366	3.53 403	1.45 289	0.33 131	0.00 1	0.79 351	0.48 272	0.24 294	3.22 259	0.53 305	0.98 399	1.21 411	1.35 408	1.09 410	1.03 393	0.92 402

DCANet	0.25 140	0.37 268	1.20 181	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	1.49 307	0.61 292	0.08 285	0.00 1	0.04 94	0.00 1	0.02 67	0.10 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.05 299

csc	0.28 154	0.37 268	1.20 181	0.00 1	0.01 233	1.05 245	0.00 1	1.48 301	0.61 292	0.13 305	0.00 1	0.04 94	0.60 323	0.02 67	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

cscssc	0.28 154	0.37 268	1.20 181	0.00 1	0.01 233	1.05 245	0.00 1	1.48 301	0.61 292	0.13 305	0.00 1	0.04 94	0.60 323	0.02 67	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

DeepPruner_ROB	0.23 126	0.37 268	1.26 194	0.00 1	0.00 1	1.11 322	0.03 266	0.20 105	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 256	0.03 171	1.12 198	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.00 1

IPLG	0.51 263	0.38 278	1.60 245	0.02 264	0.00 1	1.11 322	0.07 294	1.48 301	0.57 204	0.05 264	0.00 1	0.12 163	0.15 274	4.58 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 227	0.38 278	1.10 162	0.01 240	0.00 1	1.02 229	0.00 1	1.94 339	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.14 176	0.01 84	3.25 265	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.02 221

LALA_ROB	0.31 174	0.38 278	0.91 122	0.00 1	0.01 233	1.00 225	0.01 213	1.60 315	0.61 292	0.15 314	0.00 1	0.09 151	0.01 84	1.04 196	0.41 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

TDLM	0.49 249	0.39 281	1.02 142	0.00 1	0.00 1	1.08 300	0.01 213	0.36 140	0.58 243	0.14 312	0.00 1	0.27 223	0.19 282	5.46 339	0.20 254	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	2.15 295	0.08 329	0.02 277	0.45 88	0.02 250	0.89 218	0.67 353	0.10 297	5.85 380	1.90 365	1.11 349	6.20 374	1.14 328	0.20 382	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	2.13 293	0.00 1	0.00 1	4.88 393	0.22 332	0.93 224	1.82 384	5.71 395	7.79 391	7.39 391	3.72 387	4.62 314	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	2.01 283	0.00 1	0.01 233	0.42 78	0.17 321	0.50 165	0.61 292	2.19 380	0.79 351	2.04 369	0.27 298	5.10 326	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 42	0.41 285	0.91 122	0.05 302	0.03 298	0.51 99	0.04 278	0.13 78	0.11 71	0.01 123	0.00 1	0.03 74	0.02 129	0.06 112	0.10 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.03 181	0.03 253

cf-r	0.35 198	0.41 285	1.45 229	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.43 152	0.38 136	0.05 264	0.00 1	0.65 298	0.00 1	2.53 235	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.02 221

AFF-stereo	0.18 96	0.42 287	0.77 72	0.00 1	0.00 1	0.91 206	0.00 1	0.41 149	0.65 347	0.05 264	0.00 1	0.04 94	0.05 227	0.06 112	0.04 136	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.19 343	0.01 126

Nwc_Net	0.43 227	0.42 287	2.64 330	0.00 1	0.00 1	0.67 149	0.00 1	0.82 210	0.28 122	0.00 1	0.01 200	0.90 321	0.10 258	2.62 236	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

UDG	0.42 220	0.43 289	1.17 176	0.00 1	0.00 1	0.99 223	0.00 1	1.70 325	0.60 277	0.05 264	0.00 1	1.51 359	0.19 282	1.20 199	0.61 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

RAFT	0.12 42	0.43 289	0.79 84	0.01 240	0.02 277	0.10 26	0.07 294	0.06 28	0.27 121	0.00 1	0.01 200	0.18 194	0.04 202	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.00 1	0.01 315	0.37 377	0.01 126

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 237	0.43 289	1.04 145	0.11 348	0.00 1	1.10 314	0.00 1	0.80 205	0.54 156	0.00 1	0.05 284	0.38 254	0.03 171	3.50 273	0.14 226	0.88 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.20 378

RP	0.42 220	0.44 292	1.52 238	0.00 1	0.01 233	0.61 125	0.02 250	1.06 241	0.39 140	0.03 238	0.01 200	0.99 326	0.16 276	2.89 247	0.18 240	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	2.21 377	2.35 398	0.92 223	0.80 367	1.57 374	1.11 356	1.25 341	1.55 362	1.77 211	11.53 399	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 290	0.01 126

PS-NSSS	0.54 275	0.44 292	0.86 106	0.00 1	0.00 1	1.04 242	0.00 1	2.37 357	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.11 157	0.01 84	5.32 331	0.13 220	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	98.39 425	0.02 264	0.04 313	0.42 78	0.02 250	0.33 136	2.90 386	7.07 399	3.12 370	1.31 347	1.61 363	4.26 303	4.55 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.02 221

GwcNet	0.50 258	0.46 296	3.90 372	0.00 1	0.00 1	0.42 78	0.10 311	0.38 142	0.74 361	0.03 238	0.00 1	0.63 293	0.05 227	2.92 248	0.16 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 336	0.05 299

NCC-stereo	0.49 249	0.46 296	2.04 286	0.03 281	0.03 298	1.06 254	0.01 213	0.78 200	0.22 112	0.06 272	0.19 313	0.64 296	0.05 227	3.65 278	0.63 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

Abc-Net	0.49 249	0.46 296	2.04 286	0.03 281	0.03 298	1.06 254	0.01 213	0.78 200	0.22 112	0.06 272	0.19 313	0.64 296	0.05 227	3.65 278	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	0.23 126	0.46 296	1.15 171	0.00 1	0.00 1	0.45 88	0.00 1	0.57 173	0.15 96	0.09 293	0.00 1	0.27 223	0.03 171	1.09 197	0.25 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

AASNet	0.27 150	0.47 300	1.56 241	0.00 1	0.00 1	0.91 206	0.00 1	0.58 176	0.58 243	0.00 1	0.00 1	0.39 256	0.02 129	0.33 163	0.13 220	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	1.63 249	0.17 370	0.19 375	0.58 120	0.38 358	2.11 347	0.80 367	0.53 351	0.33 327	0.48 272	1.13 350	4.98 323	1.94 347	0.00 1	0.02 330	0.01 353	0.05 352	0.06 239	0.14 367

UDGNet	0.14 61	0.48 302	0.72 46	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.05 18	0.28 122	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 174	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	0.01 200	0.08 140	0.33 305	1.59 209	0.16 232	0.00 1	0.02 330	0.01 353	0.00 1	0.01 56	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	0.61 184	0.65 347	0.72 354	0.17 310	0.17 191	0.82 338	2.15 220	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	0.35 198	0.49 305	2.00 282	0.00 1	0.02 277	0.96 213	0.00 1	0.55 170	0.18 107	0.03 238	0.00 1	0.35 242	0.10 258	2.37 229	0.01 75	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	0.57 287	0.50 306	2.73 335	0.03 281	0.06 328	0.89 197	0.02 250	0.66 189	0.63 343	0.00 1	0.00 1	0.43 264	0.07 243	4.82 319	0.55 309	0.01 344	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	0.64 305	0.50 306	1.13 169	0.07 324	0.00 1	1.08 300	0.01 213	2.58 372	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.14 176	0.01 84	5.73 351	0.12 213	0.50 390	0.00 1	0.21 399	0.00 1	0.09 283	0.02 221

CFNet	0.56 281	0.50 306	1.58 243	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.01 213	1.08 245	0.57 204	0.00 1	0.01 200	0.12 163	0.01 84	5.87 356	0.19 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 311	0.02 221

StereoDRNet	0.42 220	0.50 306	2.50 319	0.02 264	0.06 328	0.51 99	0.00 1	0.34 137	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.33 235	0.02 129	2.87 245	0.50 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 221

NCCL2	0.29 168	0.50 306	1.52 238	0.00 1	0.00 1	0.81 176	0.00 1	0.45 155	0.22 112	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 171	2.14 218	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.02 369	0.00 1	0.01 56	0.03 253

4D-IteraStereo	0.16 78	0.51 311	1.73 259	0.00 1	0.00 1	0.38 70	0.03 266	0.08 45	0.08 31	0.02 211	0.01 200	0.00 1	0.01 84	0.06 112	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.06 319

iRaft-Stereo_5w	0.50 258	0.51 311	1.44 228	0.00 1	0.00 1	0.29 51	0.00 1	0.63 186	0.59 255	0.00 1	0.00 1	0.08 140	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 48	0.51 311	0.95 129	0.00 1	0.00 1	0.32 59	0.01 213	0.38 142	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 115	0.09 250	0.02 67	0.12 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.10 290	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 134	0.51 311	1.71 258	0.00 1	0.00 1	0.31 55	0.00 1	0.99 234	0.31 129	0.00 1	0.00 1	0.29 226	0.03 171	0.22 155	0.35 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 221

SHD	0.50 258	0.51 311	3.61 364	0.05 302	0.00 1	0.01 2	0.01 213	0.72 196	0.61 292	1.57 374	0.00 1	0.34 238	0.09 250	1.79 212	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	0.42 220	0.52 316	3.02 347	0.00 1	0.00 1	0.57 117	0.00 1	1.15 254	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.14 269	1.51 206	0.76 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 78	0.52 316	0.86 106	0.01 240	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.09 51	0.52 150	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.02 129	0.00 1	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

AF-Net	0.47 237	0.53 318	2.05 288	0.00 1	0.00 1	0.41 74	0.01 213	1.18 257	0.40 141	0.13 305	0.05 284	1.30 346	0.45 312	2.43 233	0.30 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 283	0.00 1

RGC	0.50 258	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	3.03 254	0.28 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.02 221

CBFPSM	0.36 202	0.54 320	2.16 296	0.00 1	0.00 1	0.30 54	0.00 1	0.26 122	0.62 340	0.01 123	0.01 200	1.68 362	1.03 343	0.27 161	0.33 283	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

dad	0.17 86	0.54 320	0.82 93	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.02 4	0.23 117	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.63 184	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

GMStereo	0.08 9	0.54 320	0.90 118	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	0.02 129	0.00 1	0.03 120	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	9.96 409	0.54 320	9.62 396	1.40 400	1.24 404	3.29 386	4.64 405	4.31 389	43.01 415	51.54 415	13.34 409	14.15 404	24.60 413	6.66 387	20.28 412	0.04 366	0.05 368	0.12 396	0.20 386	0.07 251	0.09 344

PWC_ROB	0.62 303	0.54 320	3.22 355	0.00 1	0.00 1	0.22 41	0.00 1	2.18 351	0.61 292	0.00 1	0.20 315	0.29 226	0.03 171	3.46 272	1.22 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 380	0.01 126

PSMNet_ROB	0.41 219	0.54 320	1.69 255	0.00 1	0.00 1	0.92 208	0.00 1	0.27 126	0.53 153	0.00 1	0.00 1	0.25 218	0.03 171	3.43 270	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	2.78 380	0.27 342	0.90 219	0.38 136	0.04 255	0.02 272	1.43 354	1.81 365	2.22 226	9.08 392	0.00 1	0.47 406	0.00 1	0.64 409	0.04 202	0.15 368

HITNet	0.19 101	0.55 326	1.36 212	0.00 1	0.00 1	0.25 43	0.00 1	1.09 246	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.14 176	0.02 129	0.02 67	0.14 226	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	0.45 231	0.56 328	1.74 263	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.65 188	0.55 160	0.18 318	0.00 1	0.37 251	0.00 1	3.70 282	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.02 221

iinet-f	0.48 244	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	0.38 168	0.03 120	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	0.29 131	0.79 366	2.37 381	0.00 1	0.53 288	0.09 250	2.19 225	3.20 360	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.02 329	0.08 268	0.15 368

PDISCO_ROB	0.56 281	0.57 329	2.07 291	0.17 370	0.00 1	1.56 365	0.01 213	2.27 355	0.51 149	0.08 285	0.01 200	0.74 309	0.28 299	2.37 229	0.13 220	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	0.22 322	0.01 200	0.21 207	0.14 269	5.64 347	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 66	0.29 346	1.69 323	0.75 363	0.36 341	7.50 388	14.39 405	0.56 319	4.90 320	4.69 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.04 282

Wz-Net-LNSev	0.34 192	0.61 334	4.26 375	0.00 1	0.00 1	0.49 95	0.00 1	0.26 122	0.61 292	0.00 1	0.01 200	0.23 211	0.03 171	0.10 135	0.16 232	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	2.92 368	0.79 314	1.46 360	5.37 336	1.58 342	0.01 344	0.01 300	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 74	0.00 1	1.44 287	0.61 292	2.55 382	0.64 343	1.10 336	8.95 405	0.84 189	1.22 332	0.00 1	0.02 330	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	0.61 184	0.13 90	0.00 1	1.29 361	0.96 324	0.04 202	5.98 358	1.82 346	0.13 377	0.02 330	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	1.55 364	0.94 386	3.02 381	1.29 378	11.21 406	7.34 386	11.54 397	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	0.30 170	0.66 339	1.20 181	0.00 1	0.01 233	1.06 254	0.03 266	1.60 315	0.59 255	0.27 330	0.00 1	0.20 205	0.05 227	0.08 128	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.12 362

iResNet_ROB	0.30 170	0.66 339	1.41 223	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	0.79 203	0.57 204	0.04 255	0.01 200	0.08 140	0.01 84	1.55 208	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1

SGM-ForestM	8.89 407	0.68 341	3.61 364	0.57 390	0.18 371	14.89 409	5.99 410	9.62 405	10.59 402	20.43 410	17.16 411	39.22 413	20.29 410	20.63 410	13.19 403	0.04 366	0.14 393	0.00 1	0.07 358	0.15 321	0.36 389

WAO-6	2.38 377	0.69 342	1.93 280	0.00 1	0.00 1	3.94 389	0.29 346	5.62 393	7.23 397	0.34 339	6.76 384	7.73 392	1.96 368	5.88 357	5.07 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.03 253

MANE	9.96 409	0.69 342	2.88 344	1.22 397	0.61 394	13.15 407	3.46 402	15.62 413	22.27 409	22.74 411	30.00 415	29.74 411	23.22 411	17.17 408	13.78 405	0.29 387	0.56 407	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	1.67 368	0.48 365	2.63 376	0.56 172	1.11 365	0.06 293	0.50 283	0.74 333	4.60 312	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.03 253

ACRE	0.34 192	0.70 344	2.13 293	0.10 338	0.00 1	0.90 199	0.20 328	1.45 289	0.61 292	0.02 211	0.01 200	0.13 170	0.05 227	0.14 145	0.17 236	0.00 1	0.03 340	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	1.65 367	0.05 286	0.48 161	0.53 153	2.91 385	0.68 344	2.97 376	1.08 347	3.89 287	1.54 341	0.00 1	0.04 355	0.00 1	0.02 329	0.05 219	0.03 253

GANetREF_RVC	0.54 275	0.70 344	2.06 290	0.00 1	0.00 1	1.14 333	0.00 1	1.61 317	0.58 243	0.00 1	0.01 200	0.29 226	0.04 202	4.21 301	0.06 159	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 39	0.00 1	0.81 207	0.60 277	0.29 332	0.36 330	0.36 245	0.04 202	2.04 215	4.87 373	0.00 1	0.03 340	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	2.85 381	0.85 384	2.42 359	8.33 399	1.55 373	4.13 374	4.29 379	3.23 383	5.39 337	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 71	0.01 213	1.92 337	0.61 292	0.03 238	0.01 200	0.46 269	0.21 288	2.84 244	2.26 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.15 321	0.05 299

MFMNet_re	0.24 134	0.74 351	2.31 303	0.53 389	0.00 1	0.17 35	0.01 213	0.02 4	0.59 255	0.01 123	0.03 277	0.12 163	0.00 1	0.07 117	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 343	0.01 126

CIPLG	0.33 185	0.75 352	1.79 266	0.10 338	0.01 233	0.93 211	0.21 329	1.45 289	0.61 292	0.02 211	0.01 200	0.14 176	0.06 238	0.13 143	0.17 236	0.00 1	0.04 355	0.01 353	0.01 315	0.17 336	0.04 282

ARAFT	0.58 291	0.75 352	2.78 339	0.00 1	0.00 1	1.20 348	0.00 1	2.26 354	0.57 204	0.05 264	0.00 1	0.18 194	0.03 171	3.54 275	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 343	0.04 282

RAFT + AFF	0.60 298	0.75 352	1.04 145	0.00 1	0.00 1	1.10 314	0.06 291	1.45 289	0.57 204	0.02 211	0.00 1	0.18 194	1.43 359	4.80 318	0.15 230	0.00 1	0.17 397	0.00 1	0.00 1	0.27 367	0.08 331

FADNet	0.55 277	0.75 352	2.42 313	0.00 1	0.01 233	0.82 178	0.00 1	0.88 216	0.54 156	0.01 123	0.01 200	0.16 189	0.16 276	4.49 309	0.09 186	0.18 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 382	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 144	0.75 352	1.33 204	0.00 1	0.00 1	0.99 223	0.00 1	1.04 238	0.61 292	0.01 123	0.00 1	0.19 201	0.02 129	0.07 117	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.01 126

Wz-Net-MNSev	0.48 244	0.76 357	3.11 352	0.00 1	0.00 1	0.23 42	0.00 1	1.07 243	0.61 292	0.01 123	0.01 200	0.13 170	0.13 268	3.12 255	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	1.32 360	0.80 383	0.81 207	0.72 359	0.01 123	0.01 200	0.96 324	1.05 345	0.33 163	13.50 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.02 221

Syn2CoEx	0.56 281	0.78 359	2.86 341	0.00 1	0.00 1	0.10 26	0.01 213	0.91 221	0.61 292	0.02 211	0.00 1	0.49 280	0.21 288	5.03 324	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 314	0.03 253

Anonymous Stereo	0.59 295	0.78 359	2.67 331	0.00 1	0.00 1	0.55 113	0.49 367	1.05 239	0.28 122	0.00 1	0.01 200	0.12 163	0.02 129	5.54 342	0.27 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 263	0.80 361	2.47 317	0.01 240	0.00 1	0.48 93	0.00 1	1.32 266	0.14 92	0.00 1	0.01 200	0.12 163	0.06 238	4.07 295	0.15 230	0.00 1	0.04 355	0.00 1	0.00 1	0.38 378	0.08 331

IPLGR_C	0.35 198	0.81 362	2.03 284	0.10 338	0.01 233	0.90 199	0.21 329	1.46 299	0.61 292	0.02 211	0.01 200	0.13 170	0.07 243	0.14 145	0.17 236	0.00 1	0.05 368	0.01 353	0.02 329	0.17 336	0.04 282

FADNet-RVC-Resample	0.51 263	0.82 363	3.08 351	0.04 292	0.04 313	0.42 78	0.09 307	1.16 255	0.34 132	0.00 1	0.03 277	0.24 213	0.05 227	3.16 256	0.13 220	0.07 371	0.12 391	0.05 386	0.02 329	0.08 268	0.20 378

FADNet_RVC	0.60 298	0.83 364	2.50 319	0.00 1	0.00 1	1.09 308	0.00 1	1.29 263	0.50 147	0.02 211	0.05 284	0.26 220	0.03 171	3.17 258	0.25 268	0.21 383	0.26 399	0.08 391	0.28 403	0.53 385	0.55 398

IMH-64-1	1.98 370	0.88 365	1.46 231	1.92 401	0.54 391	2.90 382	1.64 388	5.24 391	0.91 370	0.97 360	4.83 377	2.10 370	2.00 369	5.33 332	2.83 357	3.56 406	0.04 355	0.02 369	0.00 1	1.90 397	0.50 395

IMH-64	1.98 370	0.88 365	1.46 231	1.92 401	0.54 391	2.90 382	1.64 388	5.24 391	0.91 370	0.97 360	4.83 377	2.10 370	2.00 369	5.33 332	2.83 357	3.56 406	0.04 355	0.02 369	0.00 1	1.90 397	0.50 395

LL-Strereo	0.71 313	0.88 365	2.40 309	0.00 1	0.00 1	0.63 140	0.01 213	1.57 312	0.58 243	0.45 346	0.00 1	0.54 289	0.30 300	6.37 379	0.07 170	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.17 374

LSM	4.58 394	0.88 365	17.79 404	3.73 410	38.79 415	0.85 188	2.37 399	0.54 168	1.64 383	2.88 384	3.09 369	0.62 292	0.60 323	3.16 256	1.06 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 303	13.55 416

ADCMid	1.38 358	0.90 369	6.15 386	0.04 292	0.03 298	1.67 368	0.18 323	1.13 253	0.93 372	0.89 359	0.58 340	0.86 318	0.71 329	1.03 195	11.96 400	0.01 344	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	8.99 394	0.35 242	0.09 250	0.64 185	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	1.85 271	0.03 281	0.05 321	4.73 392	0.54 372	5.67 394	4.50 391	1.49 372	7.64 390	5.52 383	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	2.24 378	1.94 392	1.16 255	1.47 381	6.62 398	5.89 381	5.77 384	5.09 397	5.76 353	4.39 368	0.16 380	0.15 395	0.06 388	0.14 375	0.26 363	0.40 390

UNDER WATER	6.24 401	0.99 373	8.13 394	4.62 412	2.68 408	8.66 403	0.77 379	8.37 400	22.50 410	4.55 388	6.36 383	15.93 406	8.89 404	8.99 400	8.85 391	3.25 405	0.04 355	1.36 409	0.02 329	6.24 411	3.56 410

iResNetv2_ROB	0.36 202	1.03 374	2.96 345	0.00 1	0.00 1	0.58 120	0.00 1	1.51 310	0.58 243	0.01 123	0.00 1	0.08 140	0.02 129	0.07 117	0.02 104	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	0.05 264	0.05 284	0.34 238	0.89 340	5.29 330	5.80 379	0.01 344	0.00 1	0.02 369	0.02 329	8.71 414	0.06 319

GASNet	0.56 281	1.09 376	2.57 326	0.00 1	0.00 1	0.52 105	0.02 250	1.12 250	0.22 112	0.01 123	0.14 307	0.50 283	0.12 265	4.09 296	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 46	0.00 1	0.95 227	0.61 292	0.00 1	0.01 200	0.41 261	0.10 258	4.92 321	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	2.84 406	1.78 406	5.33 396	0.41 360	8.64 401	14.09 403	1.85 377	9.32 397	7.19 390	1.93 366	5.45 338	2.30 351	1.95 401	0.41 405	0.50 404	0.21 390	3.53 404	1.76 407

otaku	0.59 295	1.12 379	1.90 276	0.08 329	0.11 350	0.89 197	0.05 286	0.60 180	0.57 204	0.01 123	1.41 362	1.03 330	0.14 269	2.39 231	0.56 310	0.06 370	0.03 340	0.01 353	0.00 1	0.61 386	0.21 382

LVE	2.75 384	1.12 379	2.30 302	0.46 387	0.45 388	1.87 373	0.06 291	7.19 398	9.72 401	0.03 238	11.08 403	9.01 394	1.26 356	6.93 389	0.91 322	1.86 400	0.16 396	0.04 385	0.24 398	0.22 353	0.13 364

Ntro	0.57 287	1.13 381	2.24 300	0.04 292	0.36 386	1.04 242	0.02 250	0.74 199	0.57 204	0.01 123	0.00 1	0.76 311	0.08 247	3.01 252	0.47 299	0.07 371	0.04 355	0.01 353	0.00 1	0.76 391	0.02 221

RainbowNet	0.61 301	1.13 381	1.83 268	0.10 338	0.04 313	1.23 349	0.07 294	1.74 329	0.57 204	0.01 123	0.02 272	1.14 340	0.25 296	2.29 228	0.48 301	0.61 391	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.47 383	0.20 378

SQANet	0.42 220	1.14 383	1.86 272	0.04 292	0.48 389	0.36 68	0.03 266	0.40 147	0.56 172	0.02 211	0.24 318	0.49 280	0.06 238	2.14 218	0.21 256	0.02 358	0.02 330	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	0.01 200	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	8.44 400	1.17 367	8.12 392	7.07 389	1.13 350	4.11 297	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	3.20 407	1.02 400	8.36 402	2.08 394	9.00 403	17.02 404	5.18 393	12.71 407	13.69 401	3.51 386	8.05 396	3.68 364	5.30 411	0.02 330	0.00 1	0.00 1	2.14 400	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	0.11 304	1.42 353	0.26 297	1.97 214	14.92 407	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	4.53 411	3.53 410	16.61 410	1.79 390	8.72 402	22.23 408	5.11 391	5.07 379	17.34 408	10.14 406	9.19 402	8.21 389	2.00 403	0.03 340	1.52 410	0.11 368	6.09 410	3.62 411

IMH	2.83 386	1.28 389	1.89 274	1.96 404	0.60 393	5.22 395	0.24 333	6.28 396	4.13 390	1.90 378	7.52 389	6.39 386	3.40 384	6.59 383	2.53 354	3.92 408	0.12 391	0.05 386	0.00 1	2.06 399	0.47 392

notaker	4.30 393	1.28 389	3.70 367	3.71 409	0.90 399	4.91 394	0.39 359	6.90 397	1.96 385	5.39 394	11.82 405	16.90 407	3.75 388	7.59 394	5.65 377	5.23 410	0.01 300	0.10 393	0.06 355	4.57 406	1.22 405

ACVNet_2	1.32 355	1.30 391	2.83 340	0.11 348	0.07 333	1.30 355	0.18 323	2.29 356	0.75 363	0.26 326	3.44 371	6.65 388	0.16 276	5.12 327	1.08 327	0.13 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 378	0.32 388

TorneroNet-64	6.39 402	1.31 392	2.23 299	1.99 405	0.65 395	18.82 411	0.28 344	11.98 408	26.18 413	5.99 396	12.75 408	19.37 410	4.08 391	9.94 403	5.95 384	0.89 398	0.00 1	0.11 394	0.00 1	3.44 403	1.81 408

ACVNet-4b	1.14 347	1.34 393	3.96 373	0.17 370	0.03 298	1.03 235	0.01 213	1.31 265	0.65 347	0.01 123	0.97 355	1.98 368	0.32 304	6.18 368	1.20 331	2.52 404	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.82 392	0.28 385

TorneroNet	6.97 404	1.37 394	2.22 298	1.95 403	1.12 402	19.47 412	0.47 363	13.04 411	26.32 414	7.90 401	17.10 410	17.67 409	4.62 396	10.46 405	7.94 386	1.98 402	0.03 340	0.11 394	0.00 1	4.15 405	1.49 406

MFN_U_SF_RVC	0.95 337	1.40 395	4.49 379	0.16 366	0.11 350	0.56 115	0.07 294	1.12 250	0.36 135	0.43 345	0.27 321	1.27 344	0.73 332	3.98 293	1.47 340	0.29 387	0.34 404	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	0.26 326	0.01 200	4.39 381	1.29 357	4.75 315	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	1.74 372	1.11 387	0.84 212	0.56 172	1.30 370	0.46 336	0.21 207	0.59 322	2.74 241	11.09 397	0.02 358	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	3.12 384	4.74 406	3.06 382	3.48 389	0.72 354	4.42 375	3.40 377	1.67 364	9.06 401	3.36 361	0.39 389	0.01 300	0.00 1	0.00 1	2.19 401	0.08 331

RTS	4.10 391	1.68 399	43.40 411	0.09 334	0.02 277	3.95 390	0.00 1	1.61 317	0.61 292	1.09 363	0.01 200	1.97 366	0.22 290	16.87 406	10.15 394	0.00 1	0.09 383	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.05 299

RTSA	4.10 391	1.68 399	43.40 411	0.09 334	0.02 277	3.95 390	0.00 1	1.61 317	0.61 292	1.09 363	0.01 200	1.97 366	0.22 290	16.87 406	10.15 394	0.00 1	0.09 383	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	12.12 404	0.50 369	2.74 379	0.71 358	0.07 278	0.20 315	2.17 372	0.15 274	6.82 388	1.19 330	0.74 393	0.80 410	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	12.98 405	0.34 353	11.65 406	24.58 411	4.87 389	10.60 402	13.32 399	4.10 392	8.85 398	3.55 362	0.75 394	0.32 401	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	12.98 405	0.34 353	11.65 406	24.58 411	4.87 389	10.54 401	13.32 399	4.10 392	8.85 398	3.55 362	0.75 394	0.32 401	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	3.52 388	0.27 342	1.80 332	0.58 243	0.22 322	0.28 322	1.38 351	0.02 129	6.08 363	0.42 292	0.14 379	0.68 408	0.01 353	0.26 401	0.39 380	0.47 392

MADNet++	9.87 408	2.12 405	7.11 390	7.99 414	4.58 412	14.38 408	6.90 411	9.23 404	5.88 394	16.88 409	17.47 412	11.07 396	15.72 409	24.26 412	19.76 411	8.52 412	6.39 415	4.85 413	2.69 411	5.96 409	5.73 413

AnyNet_C01	2.33 376	2.14 406	18.59 405	0.15 364	0.18 371	2.43 379	2.34 397	1.29 263	1.24 377	1.03 362	0.83 353	1.25 341	0.78 336	3.75 286	10.06 393	0.05 368	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	29.20 413	14.20 414	3.90 388	0.74 361	0.71 353	2.30 366	6.42 387	5.97 398	17.84 409	8.74 390	0.09 375	0.01 300	0.00 1	0.00 1	2.62 402	0.96 403

Wz-Net-TNSev	1.42 360	2.41 408	11.01 400	0.00 1	0.00 1	0.42 78	0.14 320	2.05 342	0.61 292	0.06 272	0.01 200	1.34 349	0.16 276	5.70 349	4.19 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.19 343	0.10 351

coex-ft	8.40 406	2.59 409	75.27 416	0.00 1	0.00 1	0.18 36	0.04 278	0.13 78	20.18 406	39.66 414	4.06 373	4.68 382	8.53 402	3.94 291	7.96 388	0.02 358	0.07 379	0.00 1	0.02 329	0.14 314	0.50 395

MADNet+	4.65 395	2.70 410	46.68 413	0.01 240	0.02 277	2.06 376	0.03 266	3.17 385	1.07 374	0.02 211	0.01 200	1.84 364	0.31 303	21.62 411	13.04 402	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.19 377

HanzoNet	12.77 411	4.55 411	11.74 401	5.35 413	2.79 409	7.59 401	0.66 375	12.97 410	20.40 407	25.99 412	28.61 414	34.05 412	25.08 414	25.93 415	14.98 408	10.77 414	3.91 413	3.00 412	3.73 412	8.16 413	5.15 412

DPSimNet_ROB	7.90 405	5.46 412	13.55 402	3.66 408	5.16 413	7.26 400	9.60 412	6.11 395	7.46 398	13.33 408	9.50 398	11.03 395	11.89 408	10.08 404	12.35 401	4.36 409	5.55 414	5.35 414	5.34 413	4.96 407	5.98 414

BEATNet-Init1	14.52 413	6.56 413	34.32 409	1.10 396	1.02 400	31.53 414	11.99 413	15.58 412	17.42 405	30.17 413	27.03 413	43.14 414	24.36 412	24.41 413	18.27 410	0.27 386	0.32 401	0.36 402	0.46 406	1.26 395	0.76 401

SPstereo	50.33 416	10.80 414	21.19 407	11.76 415	9.23 414	66.15 416	76.05 417	100.00 426	100.00 427	95.98 424	93.33 421	100.00 427	93.15 422	90.92 423	72.10 416	9.41 413	8.60 416	19.85 416	14.84 416	6.36 412	6.89 415

JetRed	13.51 412	18.77 415	42.38 410	1.28 398	1.18 403	54.67 415	25.60 415	12.87 409	6.75 396	8.50 405	8.61 393	13.77 402	10.87 407	24.50 414	30.67 413	0.24 385	0.68 408	0.53 405	0.02 329	5.93 408	2.43 409

ASD4		42.77 416

DLNR_Zeroshot_test	21.09 414	47.65 417	85.43 420	96.34 428	87.67 426	0.31 55	0.00 1	17.86 414	0.07 18	0.01 123	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.70 186	0.01 75	15.78 415	0.01 300	0.00 1	0.21 390	69.62 422	0.04 282

xxxxx1	63.71 418	58.10 418	78.65 417	43.63 416	48.97 417	92.61 420	92.18 421	60.44 416	69.38 416	73.77 419	76.42 416	77.82 418	76.45 417	72.33 417	77.46 418	35.89 418	37.06 417	48.26 419	62.63 418	48.72 418	43.44 418

tt_ll	63.71 418	58.10 418	78.65 417	43.63 416	48.97 417	92.61 420	92.18 421	60.44 416	69.38 416	73.77 419	76.42 416	77.82 418	76.45 417	72.33 417	77.46 418	35.89 418	37.06 417	48.26 419	62.63 418	48.72 418	43.44 418

ff	63.71 418	58.10 418	78.65 417	43.63 416	48.97 417	92.61 420	92.18 421	60.44 416	69.38 416	73.77 419	76.42 416	77.82 418	76.45 417	72.33 417	77.46 418	35.89 418	37.06 417	48.26 419	62.63 418	48.72 418	43.44 418

LRCNet_RVC	55.44 417	60.56 421	57.70 414	66.68 421	44.91 416	6.22 398	0.00 1	52.80 415	1.37 380	70.44 416	81.09 419	67.07 415	55.41 415	51.59 416	46.24 415	90.66 425	41.89 420	90.95 426	90.04 422	64.32 421	68.75 421

DGTPSM_ROB	81.49 422	60.74 422	99.95 427	61.20 419	86.99 424	99.11 425	100.00 425	95.92 422	99.99 425	73.08 417	100.00 425	70.81 416	100.00 426	77.39 420	99.98 427	35.10 416	97.48 426	35.12 417	99.89 427	46.16 416	90.85 423

DPSMNet_ROB	81.54 423	60.77 423	99.95 427	61.42 420	87.05 425	99.11 425	100.00 425	95.93 423	99.99 425	73.11 418	100.00 425	70.84 417	100.00 426	77.43 421	99.98 427	35.39 417	97.54 427	35.21 418	99.89 427	46.30 417	90.94 424

Anonymous_1	89.88 424	75.38 424	97.81 424	74.49 422	78.39 421	100.00 427	100.00 425	98.09 425	99.76 423	96.82 425	99.37 423	97.66 424	99.77 424	91.14 425	98.89 424	81.73 421	97.25 423	59.96 422	85.38 421	77.37 423	88.27 422

DPSM_ROB	94.00 426	79.32 425	100.00 429	83.19 424	85.69 422	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 427	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	100.00 429	100.00 429	89.53 423	97.42 424	74.97 423	95.13 423	83.79 425	90.98 425

DPSM	94.00 426	79.32 425	100.00 429	83.19 424	85.69 422	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 427	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	100.00 429	100.00 429	89.53 423	97.42 424	74.97 423	95.13 423	83.79 425	90.98 425

PML	71.49 421	88.65 427	73.56 415	82.49 423	75.59 420	85.39 418	79.41 419	71.62 419	87.17 419	90.48 422	85.96 420	90.50 422	60.21 416	91.76 426	73.85 417	96.01 432	2.36 412	86.79 425	6.59 414	83.59 424	17.83 417

HaxPig	95.46 428	97.61 428	87.80 421	97.80 434	99.17 434	77.55 417	75.28 416	96.76 424	99.61 422	99.97 426	99.97 424	99.62 426	99.97 425	91.02 424	87.28 422	99.98 435	99.98 430	99.98 429	99.99 429	99.97 434	99.97 435

MEDIAN_ROB	93.37 425	98.75 429	96.05 423	90.90 426	90.53 427	85.63 419	76.45 418	92.03 421	89.53 420	95.05 423	94.99 422	96.02 423	93.85 423	90.36 422	87.21 421	98.36 433	95.79 422	99.61 428	98.77 426	98.80 433	98.72 433

AVERAGE_ROB	98.45 430	99.13 430	95.46 422	100.00 436	100.00 436	93.36 423	81.95 420	100.00 426	99.97 424	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	99.72 428	99.40 425	100.00 436	100.00 432	100.00 430	100.00 430	100.00 435	100.00 436

test_example2	97.61 429	99.96 431	99.93 426	99.83 435	99.97 435	98.84 424	99.76 424	91.98 420	100.00 427	100.00 427	100.00 425	89.18 421	86.51 420	99.29 427	96.54 423	99.97 434	99.55 428	92.92 427	98.06 425	100.00 435	99.95 434

LSM0	99.11 431	99.97 432	100.00 429	95.93 427	98.59 428	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 427	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	100.00 429	100.00 429	93.89 431	99.97 429	100.00 430	100.00 430	96.64 432	97.25 427

MyStereo03	99.18 434	100.00 433	100.00 429	96.47 430	98.78 430	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 427	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	100.00 429	100.00 429	93.73 428	100.00 432	100.00 430	100.00 430	96.63 429	97.99 429

MyStereo02	99.18 434	100.00 433	100.00 429	96.47 430	98.78 430	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 427	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	100.00 429	100.00 429	93.73 428	100.00 432	100.00 430	100.00 430	96.63 429	97.99 429

MyStereo	99.18 434	100.00 433	100.00 429	96.47 430	98.78 430	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 427	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	100.00 429	100.00 429	93.73 428	100.00 432	100.00 430	100.00 430	96.63 429	97.99 429

Selective-RAFT-Error	99.17 433	100.00 433	100.00 429	96.65 433	98.79 433	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 427	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	100.00 429	100.00 429	93.64 426	100.00 432	100.00 430	100.00 430	96.25 427	98.10 432

CasAABBNet	99.15 432	100.00 433	100.00 429	96.37 429	98.76 429	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 427	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	100.00 429	100.00 429	93.65 427	99.99 431	100.00 430	100.00 430	96.27 428	97.93 428

Low-res two-view benchmark