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

BStereo	0.07 87	0.10 235	1.03 293	0.00 1	0.04 478	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 361	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.01 535	0.02 481	0.01 121	0.01 208

MatchStereo	0.04 44	0.10 235	0.66 161	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.03 63	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wave_Phase_stereo	0.19 243	0.10 235	1.03 293	0.00 1	0.04 478	2.52 574	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 361	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.01 535	0.02 481	0.01 121	0.01 208

BridgeDepth_RVC	0.03 30	0.03 43	0.21 50	0.00 1	0.00 1	0.18 113	0.00 1	0.03 63	0.12 177	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.01 79	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM1	0.02 4	0.05 111	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.10 68	0.00 1	0.02 38	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MS-F	0.01 1	0.02 13	0.13 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.05 40	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.02 4	0.02 13	0.14 24	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.02 38	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.03 30	0.03 43	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.27 140	0.00 1	0.02 38	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

VIP-Stereo	0.12 163	0.30 398	0.77 202	0.00 1	0.00 1	0.58 267	0.01 362	0.08 148	0.56 309	0.01 220	0.00 1	0.04 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.10 528

GEAStereo	0.10 126	0.05 111	0.34 72	0.04 464	0.04 478	1.06 433	0.00 1	0.06 112	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.10 528

BridgeDepth	0.03 30	0.04 69	0.09 2	0.00 1	0.00 1	0.27 140	0.00 1	0.03 63	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.04 223	0.00 1	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 163	0.05 111	0.34 72	0.01 387	0.04 478	1.06 433	0.00 1	0.05 93	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.11 534

GS-Stereo							0.00 1	0.05 93	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.11 534

gasm-f	0.11 148	0.06 160	0.31 69	0.04 464	0.07 509	1.06 433	0.04 454	0.06 112	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 221	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.00 1	0.19 525	0.10 528

DLNR-FE	21.10 614	47.73 617	85.45 623	96.28 631	88.16 630	0.31 159	0.00 1	18.28 616	0.07 63	0.01 220	0.01 360	0.00 1	0.00 1	0.21 305	0.01 132	15.59 616	0.01 462	0.00 1	0.21 572	69.68 625	0.04 441

DDF-Stereo	0.10 126	0.05 111	0.31 69	0.02 423	0.03 457	0.05 50	0.01 362	0.13 206	0.16 213	0.01 220	0.00 1	0.05 254	0.00 1	0.64 343	0.45 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 506	0.00 1	0.02 358

252Zero-FE	0.08 99	0.05 111	0.24 60	0.00 1	0.00 1	0.13 102	0.00 1	0.02 38	0.08 87	0.78 553	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.24 433	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

Zero-FE251	0.12 163	0.06 160	0.69 170	0.03 444	0.00 1	0.37 186	0.00 1	0.12 198	0.06 47	0.84 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.24 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.02 358

MonStereo	0.02 4	0.05 111	0.17 41	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.01 79	0.04 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

Wavelet-MonSter	0.02 4	0.02 13	0.08 1	0.00 1	0.00 1	0.09 64	0.00 1	0.03 63	0.03 5	0.01 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

Monster-pub-eth3d	0.02 4	0.05 111	0.17 41	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.01 79	0.04 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

Monster-pub-mixall	0.02 4	0.05 111	0.19 45	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.04 79	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.00 1	0.09 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

Replicate-Monster	0.02 4	0.05 111	0.20 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

zero-FE	0.13 176	0.05 111	0.89 256	0.03 444	0.10 525	0.00 1	0.00 1	0.13 206	0.16 213	0.00 1	0.03 451	0.05 254	0.00 1	0.59 337	0.42 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.00 1	0.02 358

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 160	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.04 79	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.00 1

GASTEREO	0.09 112	0.34 418	0.36 77	0.05 477	0.01 375	0.54 254	0.02 411	0.11 189	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.02 186	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.17 557	0.02 248	0.01 208

MSCF	0.09 112	0.34 418	0.37 78	0.05 477	0.01 375	0.53 247	0.01 362	0.11 189	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.02 186	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.19 564	0.02 248	0.02 358

z-ln-s-r	0.71 493	0.44 474	2.91 530	0.00 1	0.00 1	0.29 148	0.00 1	1.77 515	0.61 473	0.00 1	0.00 1	0.16 354	0.00 1	4.44 495	3.56 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.00 1

S2M2_XL	0.03 30	0.04 69	0.27 61	0.00 1	0.00 1	0.06 54	0.00 1	0.10 180	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.03 30	0.07 198	0.20 48	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.07 63	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 4	0.05 111	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.04 27	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.02 4	0.05 111	0.15 28	0.00 1	0.00 1	0.13 102	0.00 1	0.01 2	0.05 40	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.03 30	0.02 13	0.19 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 163	0.11 160	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1	0.02 169	0.20 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.01 208

2.25w	0.02 4	0.06 160	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.10 68	0.00 1	0.01 2	0.08 87	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 4	0.05 111	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 395	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 4	0.05 111	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 395	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 30	0.04 69	0.15 28	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.14 193	0.02 361	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 30	0.04 69	0.15 28	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.14 193	0.02 361	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 4	0.05 111	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 395	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 4	0.04 69	0.13 17	0.00 1	0.00 1	0.11 76	0.00 1	0.01 2	0.13 187	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.03 30	0.06 160	0.15 28	0.00 1	0.00 1	0.11 76	0.00 1	0.01 2	0.14 193	0.01 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 4	0.05 111	0.14 24	0.00 1	0.00 1	0.11 76	0.00 1	0.01 2	0.10 147	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 4	0.04 69	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 76	0.00 1	0.01 2	0.05 40	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 4	0.04 69	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 76	0.00 1	0.01 2	0.05 40	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.02 4	0.04 69	0.13 17	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.05 93	0.04 27	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 4	0.04 69	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.11 76	0.00 1	0.01 2	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 4	0.05 111	0.15 28	0.00 1	0.00 1	0.11 76	0.00 1	0.01 2	0.04 27	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 4	0.03 43	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 76	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 4	0.02 13	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.16 108	0.00 1	0.01 2	0.09 119	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.03 208	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 4	0.04 69	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.11 76	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 395	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.03 30	0.04 69	0.13 17	0.00 1	0.00 1	0.29 148	0.00 1	0.02 38	0.03 5	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.29 322	0.47 486	1.48 404	0.00 1	0.00 1	0.80 338	0.00 1	0.08 148	0.16 213	0.00 1	0.00 1	0.16 354	0.00 1	2.60 404	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 381	0.00 1

IGEV	0.03 30	0.04 69	0.22 53	0.00 1	0.00 1	0.18 113	0.00 1	0.02 38	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.03 30	0.05 111	0.28 62	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.06 475	0.07 135	0.03 5	0.02 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

LG-Stereo_L1	0.03 30	0.05 111	0.31 69	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.06 475	0.08 148	0.04 27	0.04 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

MLG-Stereo_test3	0.05 52	0.06 160	0.13 17	0.00 1	0.00 1	0.07 56	0.00 1	0.03 63	0.57 360	0.06 440	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.08 99	0.06 160	0.13 17	0.00 1	0.00 1	0.75 325	0.00 1	0.03 63	0.57 360	0.01 220	0.00 1	0.05 254	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

MLG-Stereo_test1	0.07 87	0.05 111	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.61 276	0.00 1	0.02 38	0.61 473	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

MLG-Stereo	0.06 69	0.05 111	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.46 220	0.00 1	0.02 38	0.60 454	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

LG-G_1	0.06 69	0.07 198	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.23 126	0.00 1	0.02 38	0.56 309	0.06 440	0.00 1	0.03 184	0.00 1	0.03 208	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

LG-G	0.06 69	0.07 198	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.23 126	0.00 1	0.02 38	0.56 309	0.06 440	0.00 1	0.03 184	0.00 1	0.03 208	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

G2L-Stereo_test	0.35 357	0.51 499	1.28 355	0.00 1	0.00 1	0.62 282	0.03 434	0.37 303	0.13 187	0.01 220	0.00 1	0.56 477	0.00 1	3.27 444	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 468	0.01 208

LGtest1	0.06 69	0.07 198	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.10 68	0.00 1	0.12 198	0.57 360	0.03 395	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.13 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

S2M2_L	0.05 52	0.03 43	0.21 50	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.15 217	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.01 79	0.07 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.04 44	0.06 160	0.19 45	0.00 1	0.00 1	0.23 126	0.00 1	0.02 38	0.25 241	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.12 163	0.10 235	1.26 349	0.02 423	0.04 478	0.28 145	0.02 411	0.06 112	0.28 245	0.01 220	0.00 1	0.03 184	0.00 1	0.05 235	0.01 132	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.23 543	0.01 208

ISRNet	0.16 217	0.11 262	1.44 396	0.00 1	0.00 1	0.50 232	0.00 1	0.44 317	0.60 454	0.00 1	0.00 1	0.05 254	0.00 1	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 87	0.01 1	0.37 78	0.01 387	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.16 220	0.57 360	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.00 1	0.14 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 536	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 52	0.04 69	0.18 44	0.00 1	0.01 375	0.01 11	0.00 1	0.08 148	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.02 169	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HUF	0.15 211	0.29 394	1.05 305	0.02 423	0.11 533	0.04 43	0.00 1	0.16 220	0.09 119	0.03 395	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.08 266	0.00 1	0.00 1	0.58 605	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.37 584

castereo++	0.09 112	0.11 262	0.28 62	0.03 444	0.00 1	0.36 184	0.00 1	0.21 256	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 572	0.02 248	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.12 163	0.26 379	0.77 202	0.00 1	0.01 375	0.44 213	0.01 362	0.25 272	0.53 284	0.03 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 440	0.00 1

MonSter	0.02 4	0.05 111	0.17 41	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.01 79	0.04 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

GIP-stereo	0.06 69	0.02 13	0.64 156	0.00 1	0.00 1	0.20 119	0.00 1	0.01 2	0.14 193	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.00 1	0.19 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 337	0.00 1

fffft	0.07 87	0.01 1	0.39 85	0.00 1	0.00 1	0.26 137	0.00 1	0.03 63	0.20 228	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.00 1	0.26 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.06 486
1: 1. 1
ours_stereo	0.05 52	0.03 43	0.40 86	0.00 1	0.00 1	0.26 137	0.00 1	0.03 63	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1	0.01 79	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.03 407

fffy	0.05 52	0.04 69	0.49 109	0.01 387	0.00 1	0.26 137	0.00 1	0.03 63	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.04 441

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.02 4	0.07 198	0.29 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 44	0.02 13	0.14 24	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.01 2	0.54 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.04 44	0.02 13	0.14 24	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.01 2	0.54 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.05 52	0.03 43	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.59 273	0.00 1	0.05 93	0.07 63	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.06 246	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.01 208

rvit_stereo_0075_2	0.05 52	0.08 213	0.78 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 486

U	1.61 556	0.01 1	0.28 62	0.00 1	7.20 613	9.87 602	0.00 1	0.04 79	0.02 1	0.01 220	0.00 1	0.09 305	0.00 1	0.01 79	0.01 132	0.00 1	0.00 1	9.53 616	5.08 615	0.01 121	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 52	0.05 111	0.21 50	0.00 1	0.00 1	0.09 64	0.02 411	0.17 228	0.12 177	0.06 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 44	0.06 160	0.29 65	0.01 387	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.11 189	0.14 193	0.01 220	0.00 1	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 525	0.01 121	0.01 208

AIO-Stereo	0.07 87	0.06 160	0.41 90	0.00 1	0.03 457	0.30 155	0.00 1	0.10 180	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 578	0.04 337	0.07 501

RSM++	0.08 99	0.06 160	0.38 84	0.00 1	0.00 1	0.30 155	0.00 1	0.06 112	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 554	0.09 440	0.03 407

RSM	0.08 99	0.05 111	0.37 78	0.00 1	0.02 430	0.30 155	0.00 1	0.11 189	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 550	0.05 359	0.02 358

RAFT-Stereo-weight	0.14 190	0.03 43	0.68 166	0.01 387	0.02 430	1.20 537	0.00 1	0.63 353	0.11 160	0.05 431	0.05 461	0.02 115	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DualNet (step1)	0.44 402	0.23 356	1.31 361	0.00 1	0.00 1	0.95 387	0.00 1	2.28 546	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.14 335	0.00 1	1.45 370	0.07 319	0.32 581	0.00 1	1.06 605	0.33 599	0.01 121	0.01 208

test_sample9	1.51 552	0.23 356	1.31 361	0.00 1	0.00 1	0.95 387	0.00 1	2.28 546	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.14 335	0.00 1	3.30 445	7.04 585	0.32 581	12.66 617	1.06 605	0.33 599	0.01 121	0.01 208

test_sample7	0.28 306	0.08 213	0.76 199	0.02 423	0.00 1	0.19 116	0.00 1	2.28 546	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.14 335	0.00 1	1.45 370	0.07 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

test_sample6	0.41 386	0.11 262	1.38 377	0.00 1	0.00 1	0.48 227	0.00 1	2.33 550	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.00 1	3.18 435	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

test_sample5	0.39 378	0.10 235	1.42 389	0.00 1	0.00 1	0.45 215	0.00 1	2.14 538	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.04 223	0.00 1	3.06 428	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

test_sample4	0.38 374	0.10 235	1.42 389	0.00 1	0.00 1	0.45 215	0.00 1	2.09 534	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.05 254	0.00 1	2.83 415	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

test_sample3	0.37 369	0.09 228	1.41 386	0.00 1	0.00 1	0.46 220	0.00 1	1.95 525	0.56 309	0.01 220	0.00 1	0.05 254	0.00 1	2.79 413	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

test_sample2	0.24 282	0.02 13	0.49 109	0.00 1	0.00 1	0.32 166	0.00 1	1.12 426	0.52 279	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1	2.29 395	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

test_sample1	0.21 261	0.01 1	0.41 90	0.00 1	0.00 1	0.14 105	0.00 1	0.99 408	0.30 253	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1	2.26 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

CAS++	0.06 69	0.06 160	0.59 143	0.00 1	0.00 1	0.07 56	0.00 1	0.25 272	0.13 187	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.10 126	0.05 111	0.52 120	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.00 1	0.17 228	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.09 112	0.08 213	0.61 149	0.05 477	0.06 502	0.15 106	0.00 1	0.11 189	0.08 87	0.07 451	0.00 1	0.13 327	0.00 1	0.02 169	0.04 275	0.00 1	0.13 588	0.00 1	0.20 567	0.04 337	0.01 208

SMFormer	0.33 343	0.10 235	1.04 297	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.00 1	1.45 470	0.55 294	0.00 1	0.00 1	0.15 344	0.00 1	3.24 438	0.09 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.02 358

tta	0.33 343	0.10 235	1.04 297	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.00 1	1.45 470	0.55 294	0.00 1	0.00 1	0.15 344	0.00 1	3.24 438	0.09 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.01 208

qqq1	0.33 343	0.10 235	1.04 297	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.00 1	1.45 470	0.55 294	0.00 1	0.00 1	0.15 344	0.00 1	3.24 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.01 208

fff1	0.33 343	0.10 235	1.04 297	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.00 1	1.45 470	0.55 294	0.00 1	0.00 1	0.15 344	0.00 1	3.24 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.01 208

AE-Stereo	0.17 228	0.05 111	0.79 218	0.03 444	0.09 521	1.06 433	0.00 1	0.57 340	0.06 47	0.08 462	0.00 1	0.13 327	0.00 1	0.01 79	0.01 132	0.00 1	0.06 567	0.00 1	0.23 578	0.08 421	0.04 441

xx1	0.28 306	0.22 346	1.20 335	0.00 1	0.00 1	1.31 547	0.00 1	1.41 459	0.69 551	0.07 451	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.59 337	0.01 132	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

11t1	0.08 99	0.01 1	0.54 130	0.00 1	0.00 1	0.09 64	0.00 1	0.44 317	0.55 294	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

DualNet	0.39 378	0.10 235	1.42 389	0.00 1	0.00 1	0.45 215	0.00 1	2.14 538	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.04 223	0.00 1	3.06 428	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

MSKI-zero shot	0.22 266	0.08 213	1.46 400	0.00 1	0.12 539	1.08 488	0.03 434	0.85 383	0.16 213	0.22 507	0.05 461	0.06 278	0.00 1	0.07 253	0.01 132	0.00 1	0.02 508	0.00 1	0.18 561	0.02 248	0.01 208

UniTT-Stereo	0.06 69	0.06 160	0.83 233	0.00 1	0.00 1	0.08 62	0.01 362	0.06 112	0.03 5	0.00 1	0.08 479	0.02 115	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.00 1

EKT-Stereo	0.46 408	0.12 274	1.03 293	0.75 588	4.21 610	1.06 433	0.00 1	0.83 380	0.04 27	0.02 361	0.00 1	0.08 293	0.00 1	0.89 354	0.01 132	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.05 510	0.04 337	0.01 208

DLNR_Zeroshot_test	21.09 613	47.65 616	85.43 622	96.34 632	87.67 629	0.31 159	0.00 1	17.86 615	0.07 63	0.01 220	0.01 360	0.00 1	0.00 1	0.70 345	0.01 132	15.78 617	0.01 462	0.00 1	0.21 572	69.62 624	0.04 441

CASnet	0.08 99	0.05 111	0.40 86	0.00 1	0.00 1	0.82 345	0.00 1	0.14 213	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala_base	0.27 300	0.06 160	0.80 223	0.00 1	0.00 1	0.64 297	0.00 1	1.08 420	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.52 586	0.00 1	0.00 1	0.12 536	2.02 598	0.00 1

GCAP-Stereo	0.11 148	0.28 387	0.71 171	0.00 1	0.00 1	0.83 351	0.00 1	0.08 148	0.09 119	0.01 220	0.00 1	0.05 254	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.02 508	0.00 1	0.00 1	0.06 381	0.01 208

Any-RAFT	0.17 228	0.04 69	0.93 268	0.00 1	0.00 1	1.10 503	0.00 1	0.99 408	0.03 5	0.01 220	0.00 1	0.21 377	0.00 1	0.07 253	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Test	0.20 253	0.09 228	1.34 367	0.00 1	0.12 539	0.39 190	0.10 502	0.72 364	0.25 241	0.08 462	0.00 1	0.44 446	0.00 1	0.05 235	0.13 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 585	0.01 121	0.01 208

ToySt	0.12 163	0.15 295	0.92 267	0.00 1	0.00 1	0.46 220	0.00 1	0.41 312	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.00 1	0.07 253	0.19 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.04 337	0.02 358

DCRE	0.51 440	0.25 371	0.96 275	0.00 1	0.01 375	0.43 207	0.00 1	0.25 272	0.21 230	0.33 524	7.49 585	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.17 557	0.02 248	0.01 208

knoymous	0.09 112	0.04 69	1.04 297	0.00 1	0.00 1	0.11 76	0.00 1	0.23 264	0.05 40	0.00 1	0.00 1	0.23 384	0.00 1	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

riskmin	0.11 148	0.01 1	0.87 248	0.01 387	0.00 1	0.13 102	0.00 1	0.30 290	0.09 119	0.00 1	0.01 360	0.76 498	0.00 1	0.02 169	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

Anonymous_2	0.88 516	0.02 13	1.06 307	0.01 387	0.00 1	0.19 116	0.00 1	0.14 213	0.08 87	0.01 220	0.04 457	1.07 522	0.00 1	0.02 169	0.02 186	0.01 532	0.04 537	2.31 611	11.16 618	1.35 593	0.01 208

Selective-RAFT	0.13 176	0.04 69	0.51 116	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.00 1	0.04 79	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 564	0.04 337	0.00 1

ProNet	0.09 112	0.20 335	0.53 129	0.00 1	0.00 1	0.80 338	0.00 1	0.04 79	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.01 208

qqq	0.17 228	0.01 1	0.52 120	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.95 401	0.55 294	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	1.23 365	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

x	0.10 126	0.01 1	0.51 116	0.00 1	0.00 1	0.09 64	0.00 1	0.67 359	0.55 294	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.09 271	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

DisPM	0.16 217	0.05 111	0.82 229	0.07 507	0.00 1	1.14 522	0.41 558	0.08 148	0.54 288	0.03 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 246	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

BUS	0.33 343	0.05 111	0.54 130	0.00 1	0.00 1	1.87 566	0.00 1	2.43 554	0.58 418	0.30 519	0.09 480	0.65 486	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 190	0.33 408	1.23 346	0.00 1	0.01 375	0.47 224	0.00 1	0.27 282	0.11 160	0.01 220	0.00 1	0.04 223	0.00 1	0.08 266	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.24 545	0.00 1

NINENet	0.45 404	0.09 228	0.81 226	0.06 501	0.00 1	1.87 566	0.00 1	2.69 573	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.65 486	0.00 1	2.15 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

hknet	0.38 374	0.07 198	1.32 364	0.00 1	0.00 1	1.07 475	0.00 1	2.43 554	0.58 418	0.30 519	0.09 480	0.63 481	0.00 1	0.96 356	0.07 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.31 331	0.26 379	0.93 268	0.00 1	0.18 560	1.08 488	0.01 362	2.59 569	0.56 309	0.00 1	0.09 480	0.03 184	0.00 1	0.18 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 541	0.11 458	0.00 1

UDGNet	0.14 190	0.48 489	0.72 174	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.00 1	0.05 93	0.28 245	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.09 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-3	0.17 228	0.03 43	0.74 185	0.03 444	0.10 525	0.43 207	0.00 1	1.36 451	0.07 63	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.08 266	0.19 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 567	0.12 468	0.11 534

test_1	0.17 228	0.03 43	0.75 193	0.03 444	0.10 525	0.43 207	0.00 1	1.36 451	0.07 63	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.07 253	0.19 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 567	0.12 468	0.11 534

test_3	0.19 243	0.02 13	0.76 199	0.03 444	0.10 525	0.53 247	0.00 1	1.42 462	0.07 63	0.13 488	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.07 253	0.19 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 567	0.12 468	0.11 534

GANet-ADL	0.16 217	0.06 160	1.18 333	0.00 1	0.01 375	0.83 351	0.00 1	0.23 264	0.07 63	0.00 1	0.30 510	0.35 417	0.00 1	0.07 253	0.10 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 337	0.01 208

PFNet+	0.23 273	0.06 160	0.79 218	0.07 507	0.01 375	1.11 511	0.42 560	0.11 189	0.59 430	0.08 462	0.01 360	0.02 115	0.00 1	1.21 363	0.04 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 176	0.04 69	0.73 176	0.05 477	0.01 375	1.06 433	0.08 491	0.06 112	0.56 309	0.01 220	0.00 1	0.05 254	0.00 1	0.01 79	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	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
OMP-Stereo	0.66 487	0.33 408	0.72 174	0.18 564	0.06 502	1.17 532	0.00 1	1.45 470	0.59 430	0.12 484	0.60 533	0.50 468	0.00 1	7.09 591	0.26 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.00 1

NF-Stereo	0.47 410	0.03 43	0.77 202	0.12 540	0.00 1	1.07 475	0.26 532	0.19 239	0.60 454	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.00 1	6.18 562	0.18 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

OCTAStereo	0.47 410	0.03 43	0.77 202	0.12 540	0.00 1	1.07 475	0.26 532	0.19 239	0.60 454	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.00 1	6.16 560	0.18 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 190	0.04 69	0.73 176	0.05 477	0.02 430	1.06 433	0.08 491	0.05 93	0.56 309	0.01 220	0.00 1	0.07 286	0.00 1	0.01 79	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 190	0.04 69	0.73 176	0.05 477	0.01 375	1.06 433	0.06 475	0.05 93	0.56 309	0.01 220	0.00 1	0.07 286	0.00 1	0.01 79	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 176	0.04 69	0.73 176	0.05 477	0.02 430	1.06 433	0.07 482	0.06 112	0.56 309	0.01 220	0.00 1	0.03 184	0.00 1	0.01 79	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 190	0.04 69	0.75 193	0.05 477	0.02 430	1.06 433	0.08 491	0.06 112	0.57 360	0.01 220	0.00 1	0.07 286	0.00 1	0.01 79	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

PFNet	0.60 475	0.11 262	2.08 471	0.00 1	0.30 578	1.16 529	0.00 1	0.29 287	0.59 430	0.01 220	0.24 502	0.02 115	0.00 1	6.58 580	0.23 428	0.10 568	0.00 1	0.00 1	0.04 508	0.14 483	0.05 465

RE-Stereo	0.47 410	0.03 43	0.77 202	0.12 540	0.00 1	1.07 475	0.26 532	0.19 239	0.60 454	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.00 1	6.18 562	0.18 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 217	0.04 69	0.73 176	0.19 565	0.00 1	1.08 488	0.21 522	0.16 220	0.59 430	0.03 395	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.22 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

TVStereo	0.47 410	0.03 43	0.77 202	0.12 540	0.00 1	1.07 475	0.26 532	0.19 239	0.60 454	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.00 1	6.18 562	0.18 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

iGMRVC	0.14 190	0.04 69	0.74 185	0.05 477	0.02 430	1.06 433	0.07 482	0.06 112	0.56 309	0.01 220	0.00 1	0.05 254	0.00 1	0.01 79	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 523	0.13 283	1.35 370	0.02 423	0.05 491	1.06 433	0.00 1	0.06 112	0.55 294	0.01 220	9.57 597	0.10 309	0.00 1	6.00 551	0.30 452	0.01 532	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.01 121	0.00 1

iRAFT	0.13 176	0.04 69	0.73 176	0.05 477	0.01 375	1.06 433	0.08 491	0.06 112	0.56 309	0.01 220	0.00 1	0.05 254	0.00 1	0.01 79	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

AnonymousM	0.10 126	0.04 69	0.56 137	0.00 1	0.00 1	1.02 406	0.00 1	0.19 239	0.11 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

CRE-IMP	0.16 217	0.03 43	0.75 193	0.05 477	0.01 375	1.11 511	0.34 550	0.04 79	0.56 309	0.02 361	0.00 1	0.12 320	0.00 1	0.01 79	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.08 507

cross-raft	0.15 211	0.05 111	1.46 400	0.00 1	0.01 375	0.37 186	0.07 482	0.40 309	0.02 1	0.02 361	0.00 1	0.38 433	0.00 1	0.02 169	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 531	0.01 121	0.02 358

test-1	0.19 243	0.13 283	0.67 165	0.00 1	0.15 549	0.57 264	0.00 1	1.01 411	0.11 160	0.04 421	0.48 528	0.05 254	0.00 1	0.01 79	0.30 452	0.00 1	0.07 568	0.00 1	0.06 513	0.01 121	0.18 563

RAFT-IKP	0.14 190	0.04 69	0.75 193	0.05 477	0.01 375	1.06 433	0.08 491	0.05 93	0.56 309	0.01 220	0.00 1	0.05 254	0.00 1	0.01 79	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

Anonymous3	0.19 243	0.07 198	1.33 365	0.00 1	0.00 1	1.12 518	0.00 1	0.56 338	0.56 309	0.01 220	0.00 1	0.06 278	0.00 1	0.01 79	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

CREStereo++_RVC	0.10 126	0.06 160	0.78 214	0.00 1	0.00 1	1.00 402	0.00 1	0.10 180	0.08 87	0.00 1	0.01 360	0.03 184	0.00 1	0.01 79	0.03 221	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	0.21 261	0.05 111	0.81 226	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.02 411	1.36 451	0.56 309	0.01 220	0.34 515	0.02 115	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

TANstereo	0.12 163	0.15 295	0.78 214	0.00 1	0.00 1	1.03 412	0.00 1	0.07 135	0.08 87	0.01 220	0.15 492	0.04 223	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 163	0.25 371	0.79 218	0.00 1	0.00 1	0.92 380	0.00 1	0.18 234	0.08 87	0.00 1	0.21 500	0.03 184	0.00 1	0.01 79	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	0.10 126	0.22 346	1.35 370	0.00 1	0.00 1	0.04 43	0.00 1	0.03 63	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.15 556

CroCo_RVC	0.10 126	0.22 346	1.35 370	0.00 1	0.00 1	0.04 43	0.00 1	0.03 63	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.15 556

sCroCo_RVC	0.09 112	0.05 111	1.02 291	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.12 198	0.48 272	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

DCANet	0.25 289	0.37 444	1.20 335	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.00 1	1.49 489	0.61 473	0.08 462	0.00 1	0.04 223	0.00 1	0.02 169	0.10 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.05 465

CFNet-RSSM	0.17 228	0.06 160	1.16 328	0.00 1	0.12 539	0.61 276	0.00 1	0.90 389	0.08 87	0.01 220	0.00 1	0.09 305	0.00 1	0.01 79	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 578	0.00 1	0.00 1

UPFNet	0.18 237	0.05 111	1.11 318	0.00 1	0.00 1	0.48 227	0.00 1	1.11 424	0.48 272	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.00 1	0.10 275	0.10 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 163	0.06 160	1.17 329	0.00 1	0.11 533	0.41 194	0.00 1	0.20 250	0.04 27	0.01 220	0.00 1	0.18 361	0.00 1	0.01 79	0.06 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 561	0.01 121	0.00 1

CREStereo	0.10 126	0.06 160	0.51 116	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.00 1	0.20 250	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	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
ACVNet	0.20 253	0.14 290	0.96 275	0.01 387	0.00 1	1.05 424	0.11 506	0.19 239	0.60 454	0.01 220	0.01 360	0.71 494	0.00 1	0.05 235	0.10 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 359	0.00 1

cf-r	0.35 357	0.41 465	1.45 398	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.00 1	0.43 315	0.38 261	0.05 431	0.00 1	0.65 486	0.00 1	2.53 403	0.04 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 337	0.02 358

GANet-RSSM	0.34 351	0.29 394	0.97 282	0.00 1	0.00 1	1.05 424	0.00 1	0.22 262	0.15 205	0.03 395	0.00 1	0.31 406	0.00 1	3.62 458	0.14 386	0.00 1	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.05 359	0.01 208

PSMNet-RSSM	0.36 362	0.36 437	0.93 268	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.00 1	0.50 329	0.53 284	0.04 421	0.00 1	0.40 438	0.00 1	3.33 448	0.06 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.01 208

GwcNet-RSSM	0.45 404	0.56 517	1.74 436	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.00 1	0.65 356	0.55 294	0.18 503	0.00 1	0.37 430	0.00 1	3.70 465	0.04 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.02 358

CFNet-ft	0.31 331	0.34 418	0.96 275	0.00 1	0.00 1	1.08 488	0.00 1	0.19 239	0.15 205	0.01 220	0.00 1	0.48 456	0.00 1	2.95 422	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.01 535	0.00 1	0.01 121	0.01 208

PMTNet	0.11 148	0.07 198	0.60 148	0.00 1	0.00 1	1.05 424	0.04 454	0.16 220	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.04 223	0.00 1	0.03 208	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

DMCA	0.19 243	0.16 304	1.39 380	0.00 1	0.01 375	1.00 402	0.01 362	0.38 304	0.57 360	0.01 220	0.01 360	0.05 254	0.00 1	0.05 235	0.12 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 211	0.03 43	0.77 202	0.00 1	0.00 1	0.74 320	0.00 1	1.36 451	0.09 119	0.02 361	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

RAFT-Stereo	0.15 211	0.03 43	0.77 202	0.00 1	0.00 1	0.74 320	0.00 1	1.36 451	0.09 119	0.02 361	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	0.31 331	0.34 418	0.96 275	0.00 1	0.00 1	1.08 488	0.00 1	0.19 239	0.15 205	0.01 220	0.00 1	0.48 456	0.00 1	2.95 422	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.01 535	0.00 1	0.01 121	0.01 208

NVstereo2D	0.45 404	0.11 262	1.91 453	0.00 1	0.00 1	0.59 273	0.00 1	1.39 458	0.61 473	0.03 395	0.00 1	0.33 409	0.00 1	3.94 476	0.07 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MFMNet_re	0.24 282	0.74 541	2.31 484	0.53 583	0.00 1	0.17 112	0.01 362	0.02 38	0.59 430	0.01 220	0.03 451	0.12 320	0.00 1	0.07 253	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 525	0.01 208

DISCO	0.31 331	0.11 262	1.73 432	0.16 554	0.16 552	0.31 159	0.00 1	0.09 163	0.17 220	0.00 1	0.01 360	1.51 549	0.00 1	1.21 363	0.62 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.01 208

NOSS_ROB	0.61 478	0.17 312	0.63 152	0.19 565	0.00 1	0.67 304	0.00 1	2.38 552	0.57 360	0.13 488	0.00 1	0.94 510	0.00 1	6.27 572	0.10 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 337	0.10 528

WQFJA1	0.14 190	0.33 408	0.97 282	0.00 1	0.00 1	0.43 207	0.01 362	0.07 135	0.57 360	0.01 220	0.39 519	0.02 115	0.01 189	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.04 441

WQFJX1	0.14 190	0.33 408	0.97 282	0.00 1	0.00 1	0.43 207	0.01 362	0.07 135	0.57 360	0.01 220	0.39 519	0.02 115	0.01 189	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.04 441

HiDET	0.02 4	0.02 13	0.13 17	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.02 38	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 189	0.02 169	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD					0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.06 112	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 189	0.01 79	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121

xyz-stereo	3.26 583	0.05 111	35.32 607	0.00 1	0.00 1	13.52 607	0.00 1	0.02 38	0.05 40	0.01 220	9.71 598	0.03 184	0.01 189	6.34 574	0.04 275	0.00 1	0.00 1	0.12 589	0.00 1	0.02 248	0.00 1

DFGA-Net	0.37 369	0.77 550	1.34 367	0.00 1	0.01 375	0.72 317	0.00 1	0.21 256	0.21 230	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 189	3.85 470	0.09 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 533	0.01 208

HART	0.12 163	0.17 312	0.88 252	0.00 1	0.00 1	0.04 43	0.00 1	0.09 163	0.57 360	0.07 451	0.01 360	0.21 377	0.01 189	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.11 583	0.00 1	0.00 1	0.17 513	0.03 407

GREAT-IGEV	0.11 148	0.07 198	0.65 158	0.00 1	0.11 533	0.53 247	0.00 1	0.06 112	0.09 119	0.00 1	0.01 360	0.01 36	0.01 189	0.02 169	0.03 221	0.00 1	0.08 574	0.00 1	0.17 557	0.07 397	0.28 577

HI	0.09 112	0.33 408	0.88 252	0.00 1	0.00 1	0.33 172	0.00 1	0.07 135	0.06 47	0.00 1	0.01 360	0.02 115	0.01 189	0.04 222	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 337	0.00 1

CoSv	0.09 112	0.33 408	0.88 252	0.00 1	0.00 1	0.33 172	0.00 1	0.07 135	0.06 47	0.00 1	0.01 360	0.02 115	0.01 189	0.04 222	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 337	0.00 1

SCV	0.09 112	0.23 356	0.59 143	0.00 1	0.02 430	0.03 33	0.02 411	0.35 298	0.07 63	0.01 220	0.00 1	0.00 1	0.01 189	0.10 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 543	0.18 523	0.12 547

StereoAnything_RVC	0.14 190	0.80 552	0.77 202	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.02 38	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 189	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 580	0.01 208

AIO_test	0.07 87	0.09 228	0.42 96	0.05 477	0.05 491	0.07 56	0.03 434	0.17 228	0.09 119	0.03 395	0.00 1	0.03 184	0.01 189	0.14 290	0.01 132	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.07 517	0.02 248	0.02 358

DEFOM-Stereo	0.04 44	0.02 13	0.30 67	0.00 1	0.00 1	0.41 194	0.00 1	0.10 180	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.06 69	0.03 43	0.35 75	0.00 1	0.00 1	0.42 201	0.00 1	0.02 38	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.01 189	0.00 1	0.24 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 359	0.07 501

tt45	0.08 99	0.03 43	0.41 90	0.00 1	0.00 1	0.83 351	0.00 1	0.02 38	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 189	0.00 1	0.13 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 381	0.01 208

999	0.06 69	0.04 69	0.42 96	0.00 1	0.00 1	0.35 182	0.00 1	0.02 38	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 189	0.00 1	0.15 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.00 1

dual_stereo	0.05 52	0.02 13	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.20 119	0.00 1	0.06 112	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.01 189	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 52	0.04 69	0.46 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 277	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 358

rvit_0105_5	0.07 87	0.10 235	0.65 158	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.05 93	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

rvit_0105_4	0.06 69	0.08 213	0.63 152	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.03 63	0.50 274	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_3	0.08 99	0.16 304	0.68 166	0.00 1	0.00 1	0.07 56	0.00 1	0.08 148	0.61 473	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 189	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

rvit_105_1	0.09 112	0.21 338	0.66 161	0.00 1	0.00 1	0.16 108	0.00 1	0.13 206	0.61 473	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.01 189	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.02 358

model_zeroshot	0.20 253	0.23 356	0.96 275	0.01 387	0.00 1	0.77 329	0.02 411	0.31 293	0.14 193	0.75 551	0.00 1	0.12 320	0.01 189	0.58 336	0.02 186	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.11 531	0.01 121	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 52	0.17 312	0.22 53	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.01 2	0.55 294	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.07 87	0.25 371	0.56 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.43 269	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 358

gcap-zeroshot	0.18 237	0.22 346	1.03 293	0.07 507	0.10 525	0.77 329	0.00 1	0.26 276	0.63 534	0.00 1	0.00 1	0.21 377	0.01 189	0.15 295	0.02 186	0.00 1	0.04 537	0.00 1	0.17 557	0.00 1	0.00 1

testlalala2	0.25 289	0.07 198	1.64 422	0.00 1	0.00 1	0.82 345	0.00 1	1.66 505	0.57 360	0.01 220	0.00 1	0.04 223	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 585	0.01 121	0.00 1

H2IRNET	0.14 190	0.19 331	1.11 318	0.00 1	0.00 1	1.07 475	0.01 362	0.13 206	0.14 193	0.00 1	0.00 1	0.05 254	0.01 189	0.01 79	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.01 208

MGS-Stereo	0.10 126	0.08 213	0.82 229	0.00 1	0.00 1	0.41 194	0.00 1	0.20 250	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 189	0.04 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 572	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 99	0.06 160	0.41 90	0.00 1	0.00 1	0.05 50	0.00 1	0.11 189	0.22 233	0.75 551	0.00 1	0.02 115	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.03 407

mmm	0.13 176	0.02 13	0.42 96	0.00 1	0.00 1	0.04 43	0.00 1	0.88 386	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 189	0.51 331	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

ttt	0.70 490	0.02 13	0.78 214	0.00 1	0.00 1	0.62 282	0.00 1	2.50 558	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.29 400	0.01 189	4.18 485	5.00 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

1111x	0.87 515	0.02 13	1.20 335	0.00 1	0.00 1	0.70 310	0.00 1	2.60 570	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.04 223	0.01 189	5.36 527	6.80 584	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

whm_eth	0.05 52	0.17 312	0.22 53	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.01 2	0.55 294	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

plain	0.11 148	0.17 312	1.21 345	0.00 1	0.00 1	0.05 50	0.00 1	0.16 220	0.32 255	0.01 220	0.01 360	0.02 115	0.01 189	0.03 208	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 551	0.01 208

MIM_Stereo	0.10 126	0.32 404	0.90 259	0.00 1	0.03 457	0.29 148	0.00 1	0.11 189	0.11 160	0.02 361	0.00 1	0.04 223	0.01 189	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.08 507

4D-IteraStereo	0.16 217	0.51 499	1.73 432	0.00 1	0.00 1	0.38 189	0.03 434	0.08 148	0.08 87	0.02 361	0.01 360	0.00 1	0.01 189	0.06 246	0.09 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 337	0.06 486

LoS_RVC	0.05 52	0.05 111	0.41 90	0.00 1	0.00 1	0.16 108	0.00 1	0.17 228	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.04 223	0.01 189	0.04 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

CAS	0.10 126	0.05 111	0.46 105	0.00 1	0.00 1	1.03 412	0.00 1	0.21 256	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 189	0.01 79	0.02 186	0.08 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 126	0.04 69	0.98 288	0.00 1	0.00 1	0.62 282	0.00 1	0.09 163	0.11 160	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 189	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.04 337	0.03 407

TestStereo1	0.20 253	0.30 398	0.84 238	0.00 1	0.16 552	1.12 518	0.01 362	0.69 360	0.57 360	0.00 1	0.05 461	0.04 223	0.01 189	0.09 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.06 486

RAFT+CT+SA	0.26 294	0.34 418	1.11 318	0.02 423	0.27 576	1.10 503	0.00 1	0.70 363	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.07 286	0.01 189	0.36 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 597	0.11 458	0.22 576

test_5	0.26 294	0.35 430	1.35 370	0.01 387	0.22 572	0.80 338	0.01 362	0.81 376	0.58 418	0.12 484	0.00 1	0.06 278	0.01 189	0.61 341	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.16 560

SA-5K	0.20 253	0.30 398	0.84 238	0.00 1	0.16 552	1.12 518	0.01 362	0.69 360	0.57 360	0.00 1	0.05 461	0.04 223	0.01 189	0.09 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.06 486

SA	0.30 325	0.27 382	0.97 282	0.00 1	0.17 558	1.10 503	0.00 1	2.50 558	0.56 309	0.00 1	0.01 360	0.03 184	0.01 189	0.16 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 543	0.12 468	0.00 1

test_4	0.13 176	0.07 198	1.12 321	0.00 1	0.05 491	0.82 345	0.00 1	0.04 79	0.08 87	0.10 477	0.00 1	0.01 36	0.01 189	0.02 169	0.06 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.11 458	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	0.50 435	0.51 499	1.44 396	0.00 1	0.00 1	0.29 148	0.00 1	0.63 353	0.59 430	0.00 1	0.00 1	0.08 293	0.01 189	6.14 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 539	0.01 208

dad	0.17 228	0.54 509	0.82 229	0.00 1	0.00 1	1.03 412	0.00 1	0.02 38	0.23 239	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.01 189	0.63 342	0.11 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

DDUNet	0.34 351	0.20 335	1.06 307	0.00 1	0.00 1	0.79 335	0.01 362	0.91 391	0.54 288	0.04 421	0.01 360	1.11 526	0.01 189	1.89 379	0.17 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 381	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 44	0.05 111	0.52 120	0.00 1	0.00 1	0.06 54	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 189	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

GMOStereo	0.13 176	0.24 365	0.83 233	0.00 1	0.14 545	0.86 360	0.01 362	0.09 163	0.11 160	0.01 220	0.01 360	0.02 115	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 575	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.01 208

error version	0.13 176	0.24 365	0.83 233	0.00 1	0.14 545	0.86 360	0.01 362	0.09 163	0.11 160	0.01 220	0.01 360	0.02 115	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 575	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.01 208

test-v	0.13 176	0.24 365	0.83 233	0.00 1	0.14 545	0.86 360	0.01 362	0.09 163	0.11 160	0.01 220	0.01 360	0.02 115	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 575	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.01 208

AACVNet	0.40 383	0.36 437	0.90 259	0.00 1	0.00 1	0.53 247	0.00 1	0.18 234	0.41 268	0.02 361	0.00 1	0.11 314	0.01 189	5.33 523	0.07 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.00 1

PSMNet-ADL	0.35 357	0.05 111	0.65 158	0.00 1	0.00 1	1.03 412	0.00 1	0.59 345	0.09 119	0.00 1	0.07 476	0.47 454	0.01 189	3.66 463	0.30 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.02 358

IIG-Stereo	0.65 485	0.34 418	0.77 202	0.05 477	0.03 457	1.17 532	0.00 1	1.46 480	0.60 454	0.01 220	0.57 531	0.54 475	0.01 189	7.03 590	0.39 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 417	0.04 69	1.10 314	0.17 558	0.00 1	1.07 475	0.25 529	0.12 198	0.61 473	0.03 395	0.01 360	0.02 115	0.01 189	6.03 553	0.18 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

KMStereo	0.48 417	0.04 69	1.10 314	0.17 558	0.00 1	1.07 475	0.25 529	0.12 198	0.61 473	0.03 395	0.01 360	0.02 115	0.01 189	6.03 553	0.18 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

NRIStereo	0.17 228	0.03 43	0.73 176	0.04 464	0.01 375	1.15 525	0.33 549	0.03 63	0.59 430	0.04 421	0.01 360	0.11 314	0.01 189	0.10 275	0.03 221	0.00 1	0.02 508	0.00 1	0.00 1	0.06 381	0.09 520

RAFT-345	0.49 424	0.04 69	1.26 349	0.10 526	0.07 509	1.16 529	0.19 519	0.14 213	0.57 360	0.00 1	0.01 360	0.09 305	0.01 189	6.00 551	0.20 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

test-2	0.13 176	0.24 365	0.83 233	0.00 1	0.14 545	0.86 360	0.01 362	0.09 163	0.11 160	0.01 220	0.01 360	0.02 115	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 575	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.01 208

ICVP	0.15 211	0.03 43	1.23 346	0.00 1	0.01 375	1.02 406	0.09 497	0.19 239	0.10 147	0.00 1	0.02 445	0.07 286	0.01 189	0.18 300	0.01 132	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.43 397	0.38 454	1.10 314	0.01 387	0.00 1	1.02 406	0.00 1	1.94 524	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.14 335	0.01 189	3.25 443	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.02 358

TestStereo	0.31 331	0.22 346	1.36 374	0.00 1	0.00 1	0.27 140	0.00 1	0.06 112	0.04 27	0.01 220	0.00 1	0.03 184	0.01 189	4.27 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	0.57 464	0.15 295	4.26 565	0.08 515	0.03 457	1.10 503	0.00 1	2.55 563	0.11 160	0.11 481	0.00 1	1.43 544	0.01 189	1.34 369	0.00 1	0.00 1	0.04 537	0.00 1	0.16 554	0.03 310	0.01 208

xxxx	1.04 527	0.02 13	0.54 130	0.00 1	0.00 1	0.53 247	0.00 1	2.53 562	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 189	2.04 381	14.52 608	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

psm_up	0.39 378	0.25 371	1.04 297	0.00 1	0.00 1	0.82 345	0.00 1	1.88 519	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.28 399	0.01 189	2.78 412	0.09 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 381	0.00 1

CC-Net-ROB	0.64 483	0.50 494	1.13 322	0.07 507	0.00 1	1.08 488	0.01 362	2.58 567	0.56 309	0.01 220	0.00 1	0.14 335	0.01 189	5.73 543	0.12 370	0.50 585	0.00 1	0.21 595	0.00 1	0.09 440	0.02 358

CFNet	0.56 458	0.50 494	1.58 414	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.01 362	1.08 420	0.57 360	0.00 1	0.01 360	0.12 320	0.01 189	5.87 548	0.19 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 479	0.02 358

AdaStereo	0.20 253	0.06 160	0.86 244	0.00 1	0.00 1	0.25 133	0.00 1	1.71 510	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.31 406	0.01 189	0.11 282	0.11 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	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.
PS-NSSS	0.54 453	0.44 474	0.86 244	0.00 1	0.00 1	1.04 421	0.00 1	2.37 551	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.11 314	0.01 189	5.32 521	0.13 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

iResNet_ROB	0.30 325	0.66 529	1.41 386	0.00 1	0.00 1	0.70 310	0.00 1	0.79 372	0.57 360	0.04 421	0.01 360	0.08 293	0.01 189	1.55 374	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 381	0.00 1

LALA_ROB	0.31 331	0.38 454	0.91 264	0.00 1	0.01 375	1.00 402	0.01 362	1.60 498	0.61 473	0.15 498	0.00 1	0.09 305	0.01 189	1.04 358	0.41 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

NLMM1	0.06 69	0.13 283	0.22 53	0.00 1	0.00 1	0.24 132	0.00 1	0.05 93	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.04 223	0.02 263	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLCSM	0.08 99	0.21 338	0.49 109	0.00 1	0.00 1	0.11 76	0.00 1	0.10 180	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.05 254	0.02 263	0.01 79	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

AdaDepth	0.05 52	0.01 1	0.43 99	0.00 1	0.00 1	0.29 148	0.00 1	0.04 79	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 550	0.01 121	0.00 1

w-ln-seven	0.71 493	0.83 556	4.88 574	0.00 1	0.00 1	1.25 541	0.00 1	0.85 383	0.60 454	0.17 502	0.00 1	0.51 472	0.02 263	3.18 435	1.74 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 451	0.02 358

depthmonostereo	0.06 69	0.02 13	0.54 130	0.00 1	0.00 1	0.23 126	0.00 1	0.12 198	0.10 147	0.00 1	0.01 360	0.02 115	0.02 263	0.04 222	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.11 148	0.18 320	0.37 78	0.00 1	0.00 1	0.53 247	0.00 1	0.00 1	0.56 309	0.01 220	0.00 1	0.04 223	0.02 263	0.00 1	0.38 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

111111	0.05 52	0.03 43	0.22 53	0.00 1	0.00 1	0.33 172	0.00 1	0.04 79	0.08 87	0.07 451	0.00 1	0.01 36	0.02 263	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.00 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 217	0.09 228	0.61 149	0.00 1	0.01 375	0.90 370	0.00 1	0.14 213	0.14 193	0.08 462	0.00 1	0.39 435	0.02 263	0.15 295	0.38 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 554	0.01 121	0.03 407

TCMNet	0.49 424	0.43 470	3.03 535	0.06 501	0.01 375	0.58 267	0.04 454	0.92 394	0.62 529	0.00 1	0.00 1	0.20 372	0.02 263	3.64 460	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.02 553	0.00 1	0.18 523	0.07 501

MM-Stereo_test2	0.14 190	0.06 160	1.48 404	0.07 507	0.00 1	0.52 242	0.00 1	0.08 148	0.03 5	0.13 488	0.00 1	0.03 184	0.02 263	0.02 169	0.07 319	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.01 463	0.19 525	0.04 441

AIO_rvc	0.11 148	0.28 387	0.45 103	0.05 477	0.02 430	0.15 106	0.03 434	0.19 239	0.57 360	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.02 263	0.12 284	0.01 132	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 481	0.09 440	0.10 528

AIO-test1	0.27 300	0.33 408	1.30 359	0.00 1	0.01 375	0.52 242	0.01 362	1.16 433	0.61 473	0.00 1	0.01 360	0.03 184	0.02 263	1.24 367	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 468	0.06 486

mms	0.04 44	0.04 69	0.35 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.04 223	0.02 263	0.01 79	0.01 132	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.06 381	0.09 520

tg	0.14 190	0.17 312	0.52 120	0.00 1	0.00 1	1.03 412	0.00 1	0.07 135	0.52 279	0.00 1	0.01 360	0.07 286	0.02 263	0.02 169	0.01 132	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.26 551	0.18 563

RAStereo	0.05 52	0.15 295	0.68 166	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.00 1	0.06 112	0.06 47	0.01 220	0.01 360	0.02 115	0.02 263	0.00 1	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

Occ-G	0.06 69	0.06 160	0.51 116	0.00 1	0.00 1	0.23 126	0.00 1	0.17 228	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 263	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 517	0.14 483	0.00 1

Pointernet	0.10 126	0.04 69	0.61 149	0.00 1	0.05 491	0.54 254	0.00 1	0.02 38	0.59 430	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.01 121	0.00 1

test_for_model	0.57 464	0.39 459	0.80 223	1.74 597	0.02 430	0.80 338	0.02 411	0.30 290	0.22 233	0.11 481	0.00 1	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 612	0.01 208

ACVNet-DCA	0.25 289	0.22 346	1.20 335	0.00 1	0.00 1	1.31 547	0.00 1	0.95 401	0.55 294	0.07 451	0.00 1	0.03 184	0.02 263	0.59 337	0.01 132	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

1test111	0.28 306	0.22 346	1.20 335	0.00 1	0.00 1	1.31 547	0.00 1	0.95 401	0.55 294	0.07 451	0.00 1	0.03 184	0.02 263	1.23 365	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

cc1	0.28 306	0.22 346	1.20 335	0.00 1	0.00 1	1.31 547	0.00 1	1.41 459	0.69 551	0.07 451	0.00 1	0.03 184	0.02 263	0.59 337	0.01 132	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.04 441

ffm	0.25 289	0.02 13	1.06 307	0.00 1	0.00 1	0.62 282	0.00 1	1.42 462	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.67 489	0.02 263	0.57 334	0.01 132	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.03 407

ff1	0.80 504	0.02 13	1.06 307	0.00 1	0.00 1	0.62 282	0.00 1	1.42 462	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.67 489	0.02 263	5.57 535	5.86 580	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.03 407

mmx	0.85 510	0.02 13	1.06 307	0.00 1	0.00 1	0.62 282	0.00 1	2.50 558	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.67 489	0.02 263	5.57 535	5.86 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

tt1	0.27 300	0.23 356	1.17 329	0.00 1	0.00 1	1.29 545	0.00 1	1.42 462	0.57 360	0.07 451	0.00 1	0.03 184	0.02 263	0.57 334	0.01 132	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.03 407

xxx	0.85 510	0.02 13	1.06 307	0.00 1	0.00 1	0.62 282	0.00 1	2.50 558	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.67 489	0.02 263	5.57 535	5.86 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

MaDis-Stereo	0.06 69	0.16 304	0.66 161	0.00 1	0.00 1	0.05 50	0.01 362	0.06 112	0.12 177	0.00 1	0.01 360	0.04 223	0.02 263	0.02 169	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

StereoVision	0.16 217	0.25 371	1.07 313	0.00 1	0.00 1	0.47 224	0.01 362	0.18 234	0.61 473	0.00 1	0.29 509	0.15 344	0.02 263	0.07 253	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.01 208

MIF-Stereo (partial)	0.08 99	0.11 262	0.96 275	0.00 1	0.00 1	0.08 62	0.00 1	0.19 239	0.08 87	0.00 1	0.01 360	0.02 115	0.02 263	0.02 169	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 337	0.01 208

testlalala	0.14 190	0.08 213	0.75 193	0.00 1	0.08 516	1.06 433	0.01 362	0.23 264	0.29 249	0.12 484	0.00 1	0.03 184	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.13 541	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 163	0.41 465	0.91 264	0.05 477	0.03 457	0.51 236	0.04 454	0.13 206	0.11 160	0.01 220	0.00 1	0.03 184	0.02 263	0.06 246	0.10 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.03 310	0.03 407

Selective-IGEV	0.05 52	0.04 69	0.43 99	0.00 1	0.04 478	0.25 133	0.00 1	0.01 2	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 263	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 517	0.03 310	0.08 507

EGLCR-Stereo	0.15 211	0.05 111	0.47 108	0.07 507	0.03 457	1.06 433	0.01 362	1.06 416	0.12 177	0.16 499	0.00 1	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 358

CASS	0.07 87	0.06 160	0.73 176	0.00 1	0.00 1	0.10 68	0.01 362	0.15 217	0.12 177	0.16 499	0.00 1	0.02 115	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.14 190	0.15 295	1.74 436	0.00 1	0.00 1	0.28 145	0.00 1	0.01 2	0.11 160	0.00 1	0.01 360	0.42 443	0.02 263	0.01 79	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 508	0.00 1	0.02 358

MC-Stereo	0.10 126	0.10 235	0.59 143	0.01 387	0.01 375	1.06 433	0.00 1	0.03 63	0.09 119	0.02 361	0.00 1	0.03 184	0.02 263	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 481	0.05 359	0.01 208

IER	0.14 190	0.09 228	1.29 356	0.00 1	0.00 1	0.62 282	0.00 1	0.17 228	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.40 438	0.02 263	0.11 282	0.04 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

CSP-Net	0.37 369	0.10 235	0.54 130	0.00 1	0.00 1	0.50 232	0.00 1	0.64 355	0.13 187	0.00 1	0.00 1	0.15 344	0.02 263	5.27 519	0.06 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 359	0.00 1

dd	0.16 217	0.52 505	0.86 244	0.01 387	0.00 1	1.03 412	0.00 1	0.09 163	0.52 279	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.01 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.00 1

AASNet	0.27 300	0.47 486	1.56 412	0.00 1	0.00 1	0.91 378	0.00 1	0.58 343	0.58 418	0.00 1	0.00 1	0.39 435	0.02 263	0.33 317	0.13 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 549	0.06 486

SACVNet	0.42 390	0.29 394	1.10 314	0.00 1	0.00 1	1.02 406	0.00 1	0.78 369	0.29 249	0.03 395	0.00 1	0.24 386	0.02 263	4.27 491	0.07 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 533	0.01 208

ADLNet2	0.55 455	0.33 408	2.54 510	0.00 1	0.00 1	0.88 366	0.00 1	0.69 360	0.65 540	0.00 1	0.07 476	1.47 546	0.02 263	4.12 484	0.11 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 479	0.01 208

ADLNet	0.38 374	0.21 338	0.86 244	0.00 1	0.00 1	0.67 304	0.00 1	0.86 385	0.60 454	0.18 503	0.01 360	1.01 516	0.02 263	2.92 420	0.26 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 440	0.02 358

222	1.95 561	0.03 43	0.41 90	0.00 1	0.00 1	0.58 267	0.00 1	2.64 572	0.57 360	0.02 361	0.00 1	0.05 254	0.02 263	3.34 449	31.23 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 358

test_xeample	1.14 534	0.02 13	0.58 140	0.00 1	0.00 1	0.57 264	0.00 1	2.57 565	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.02 263	3.45 452	15.00 611	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 358

GMStereo	0.08 99	0.54 509	0.90 259	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.00 1	0.04 79	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 263	0.00 1	0.03 221	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
SFCPSM	0.21 261	0.04 69	1.59 416	0.00 1	0.05 491	0.34 179	0.00 1	1.24 440	0.57 360	0.01 220	0.00 1	0.12 320	0.02 263	0.05 235	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.02 248	0.00 1

UNet	0.26 294	0.18 320	2.41 494	0.00 1	0.00 1	0.71 314	0.00 1	0.39 307	0.60 454	0.00 1	0.00 1	0.37 430	0.02 263	0.45 329	0.09 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 537	2.03 599	4.57 572	0.02 423	0.04 478	3.52 584	0.27 538	1.80 517	0.58 418	0.22 507	0.28 508	1.38 540	0.02 263	6.08 555	0.42 477	0.14 571	0.68 606	0.01 535	0.26 589	0.39 572	0.47 588

DANet	0.58 469	0.19 331	1.87 448	0.26 573	0.06 502	0.51 236	0.11 506	1.41 459	0.52 279	0.22 507	0.06 472	1.06 520	0.02 263	4.25 489	0.92 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.06 486
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UCFNet_RVC	0.20 253	0.32 404	0.88 252	0.00 1	0.00 1	1.02 406	0.00 1	0.20 250	0.29 249	0.01 220	0.00 1	0.34 413	0.02 263	0.81 347	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.19 243	0.55 515	1.36 374	0.00 1	0.00 1	0.25 133	0.00 1	1.09 422	0.23 239	0.00 1	0.00 1	0.14 335	0.02 263	0.02 169	0.14 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 359	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
PASM	0.51 440	0.32 404	3.07 537	0.00 1	0.00 1	0.31 159	0.00 1	0.46 322	0.12 177	0.03 395	0.00 1	0.44 446	0.02 263	5.22 518	0.04 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 468	0.03 407

iResNetv2_ROB	0.36 362	1.03 567	2.96 531	0.00 1	0.00 1	0.58 267	0.00 1	1.51 492	0.58 418	0.01 220	0.00 1	0.08 293	0.02 263	0.07 253	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 562	0.02 358

StereoDRNet-Refined	0.24 282	0.08 213	0.68 166	0.00 1	0.00 1	0.83 351	0.00 1	0.66 357	0.61 473	0.00 1	0.00 1	0.50 468	0.02 263	1.28 368	0.08 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 451	0.04 441
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.42 390	0.50 494	2.50 503	0.02 423	0.06 502	0.51 236	0.00 1	0.34 296	0.61 473	0.00 1	0.00 1	0.33 409	0.02 263	2.87 417	0.50 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.02 358

XPNet_ROB	0.37 369	0.34 418	1.01 290	0.01 387	0.00 1	0.96 390	0.00 1	1.11 424	0.46 271	0.00 1	0.00 1	0.17 358	0.02 263	2.73 409	0.54 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

ETE_ROB	0.31 331	0.34 418	0.89 256	0.00 1	0.00 1	0.97 392	0.01 362	1.45 470	0.57 360	0.02 361	0.00 1	0.17 358	0.02 263	1.75 376	0.07 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 294	0.75 542	1.33 365	0.00 1	0.00 1	0.99 400	0.00 1	1.04 414	0.61 473	0.01 220	0.00 1	0.19 368	0.02 263	0.07 253	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 539	0.01 208

NLMM	0.06 69	0.08 213	0.23 58	0.00 1	0.00 1	0.10 68	0.00 1	0.05 93	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.03 322	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

DA	0.10 126	0.06 160	0.37 78	0.01 387	0.03 457	1.06 433	0.00 1	0.02 38	0.08 87	0.01 220	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.13 286	0.01 132	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 547

GGEV	0.10 126	0.06 160	0.37 78	0.01 387	0.03 457	1.06 433	0.00 1	0.02 38	0.08 87	0.01 220	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.13 286	0.01 132	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 547

LG-Stereo	0.06 69	0.04 69	0.40 86	0.00 1	0.00 1	0.31 159	0.00 1	0.06 112	0.08 87	0.00 1	0.01 360	0.10 309	0.03 322	0.04 222	0.09 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.01 208

MM-Stereo_test3	0.12 163	0.25 371	0.82 229	0.01 387	0.01 375	0.33 172	0.03 434	0.08 148	0.40 266	0.00 1	0.00 1	0.06 278	0.03 322	0.02 169	0.04 275	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.24 545	0.01 208

SCV_C0	0.09 112	0.16 304	0.63 152	0.00 1	0.00 1	0.29 148	0.00 1	0.12 198	0.09 119	0.01 220	0.00 1	0.05 254	0.03 322	0.07 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 550	0.09 440	0.02 358

WCG-NET（raft）	0.07 87	0.18 320	0.43 99	0.00 1	0.00 1	0.37 186	0.00 1	0.07 135	0.06 47	0.01 220	0.01 360	0.05 254	0.03 322	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.09 575	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.01 208

ff7	0.11 148	0.18 320	0.52 120	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.00 1	0.09 163	0.09 119	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.03 322	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 525	0.07 397	0.01 208

ffff	0.11 148	0.18 320	0.52 120	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.00 1	0.09 163	0.09 119	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.03 322	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 525	0.07 397	0.01 208

11t	0.11 148	0.18 320	0.52 120	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.00 1	0.09 163	0.09 119	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.03 322	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 525	0.07 397	0.01 208

GMStereo_Zeroshot	0.07 87	0.04 69	0.80 223	0.08 515	0.00 1	0.03 33	0.00 1	0.05 93	0.10 147	0.00 1	0.03 451	0.19 368	0.03 322	0.00 1	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.09 112	0.23 356	0.74 185	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.07 135	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 322	0.02 169	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 381	0.01 208

ccc-4	0.11 148	0.18 320	0.52 120	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.00 1	0.09 163	0.09 119	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.03 322	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 525	0.07 397	0.01 208

Wz-Net-LNSev	0.34 351	0.61 523	4.26 565	0.00 1	0.00 1	0.49 230	0.00 1	0.26 276	0.61 473	0.00 1	0.01 360	0.23 384	0.03 322	0.10 275	0.16 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

BSDual-CNN	0.28 306	0.05 111	0.54 130	0.00 1	0.00 1	1.07 475	0.00 1	2.43 554	0.58 418	0.30 519	0.09 480	0.36 421	0.03 322	0.01 79	0.08 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 266	0.05 111	0.54 130	0.00 1	0.00 1	1.05 424	0.00 1	1.73 512	0.58 418	0.00 1	0.00 1	0.36 421	0.03 322	0.01 79	0.08 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

DAS	0.49 424	0.05 111	1.29 356	0.00 1	0.00 1	0.07 56	0.00 1	1.25 441	0.61 473	1.18 565	0.00 1	0.24 386	0.03 322	4.76 504	0.22 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.01 208

SepStereo	0.45 404	0.05 111	1.29 356	0.00 1	0.00 1	0.07 56	0.00 1	1.25 441	0.61 473	1.18 565	0.00 1	0.24 386	0.03 322	3.93 475	0.22 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.01 208

CroCo-Stereo	0.13 176	0.16 304	0.40 86	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.00 1	0.98 406	0.57 360	0.00 1	0.01 360	0.31 406	0.03 322	0.01 79	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	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
iRaftStereo_RVC	0.10 126	0.20 335	0.57 139	0.00 1	0.00 1	0.52 242	0.00 1	0.05 93	0.07 63	0.00 1	0.01 360	0.14 335	0.03 322	0.02 169	0.01 132	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.00 1	0.25 549	0.20 570

raft+_RVC	0.14 190	0.37 444	0.96 275	0.00 1	0.16 552	0.64 297	0.03 434	0.05 93	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.03 322	0.03 208	0.07 319	0.00 1	0.07 568	0.00 1	0.00 1	0.05 359	0.16 560

raftrobust	0.13 176	0.36 437	0.94 271	0.00 1	0.18 560	0.62 282	0.02 411	0.07 135	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.03 322	0.03 208	0.05 292	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.06 381	0.04 441

HCRNet	0.32 340	0.10 235	0.81 226	0.00 1	0.00 1	1.10 503	0.00 1	0.39 307	0.59 430	0.01 220	0.01 360	0.06 278	0.03 322	3.24 438	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.02 358

test_xeample3	0.24 282	0.06 160	1.84 444	0.02 423	0.00 1	0.33 172	0.05 469	1.33 448	0.14 193	0.00 1	0.03 451	0.03 184	0.03 322	0.10 275	0.43 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 578	0.05 359	0.06 486

ARAFT	0.58 469	0.75 542	2.78 524	0.00 1	0.00 1	1.20 537	0.00 1	2.26 544	0.57 360	0.05 431	0.00 1	0.18 361	0.03 322	3.54 456	0.04 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 525	0.04 441

APVNet	0.51 440	0.21 338	2.43 498	0.00 1	0.00 1	0.94 386	0.00 1	0.45 319	0.62 529	0.01 220	0.01 360	0.34 413	0.03 322	4.59 499	0.27 448	0.00 1	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.15 494	0.02 358

HGLStereo	0.28 306	0.12 274	1.15 324	0.00 1	0.00 1	0.65 300	0.00 1	0.57 340	0.25 241	0.02 361	0.01 360	0.47 454	0.03 322	2.17 389	0.14 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.01 208

FADNet_RVC	0.60 475	0.83 556	2.50 503	0.00 1	0.00 1	1.09 497	0.00 1	1.29 443	0.50 274	0.02 361	0.05 461	0.26 393	0.03 322	3.17 434	0.25 439	0.21 575	0.26 596	0.08 584	0.28 595	0.53 579	0.55 595

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 410	0.43 470	1.04 297	0.11 536	0.00 1	1.10 503	0.00 1	0.80 374	0.54 288	0.00 1	0.05 461	0.38 433	0.03 322	3.50 454	0.14 386	0.88 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.20 570

STTStereo	0.24 282	0.28 387	1.68 426	0.00 1	0.00 1	0.84 355	0.03 434	0.16 220	0.08 87	0.02 361	0.00 1	0.20 372	0.03 322	1.54 373	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 282	0.51 499	1.71 431	0.00 1	0.00 1	0.31 159	0.00 1	0.99 408	0.31 254	0.00 1	0.00 1	0.29 400	0.03 322	0.22 307	0.35 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.02 358

HSM-Net_RVC	0.52 450	0.06 160	1.45 398	0.00 1	0.00 1	0.61 276	0.00 1	3.83 586	0.52 279	0.14 496	0.00 1	0.22 383	0.03 322	3.50 454	0.04 275	0.01 532	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
DeepPruner_ROB	0.23 273	0.37 444	1.26 349	0.00 1	0.00 1	1.11 511	0.03 434	0.20 250	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.39 435	0.03 322	1.12 361	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 337	0.00 1

MLCV	0.23 273	0.46 481	1.15 324	0.00 1	0.00 1	0.45 215	0.00 1	0.57 340	0.15 205	0.09 471	0.00 1	0.27 396	0.03 322	1.09 360	0.25 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 359	0.00 1

iResNet	0.25 289	0.27 382	1.68 426	0.00 1	0.00 1	0.69 309	0.00 1	1.22 438	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.04 223	0.03 322	0.12 284	0.30 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 359	0.01 208

NCCL2	0.29 322	0.50 494	1.52 408	0.00 1	0.00 1	0.81 342	0.00 1	0.45 319	0.22 233	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.03 322	2.14 384	0.06 308	0.00 1	0.00 1	0.02 553	0.00 1	0.01 121	0.03 407

PWC_ROB	0.62 480	0.54 509	3.22 542	0.00 1	0.00 1	0.22 125	0.00 1	2.18 541	0.61 473	0.00 1	0.20 498	0.29 400	0.03 322	3.46 453	1.22 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 572	0.01 208

PSMNet_ROB	0.41 386	0.54 509	1.69 428	0.00 1	0.00 1	0.92 380	0.00 1	0.27 282	0.53 284	0.00 1	0.00 1	0.25 391	0.03 322	3.43 451	0.47 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 359	0.03 407

AIO-test2	0.30 325	0.63 525	0.91 264	0.08 515	0.13 542	0.55 259	0.01 362	1.15 431	0.60 454	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.04 360	0.89 354	0.04 275	0.87 593	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.03 310	0.05 465

UGAM	0.51 440	0.12 274	1.83 442	0.00 1	0.00 1	0.62 282	0.00 1	0.06 112	0.11 160	0.00 1	0.23 501	0.35 417	0.04 360	6.42 578	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 551	0.03 407

WCG-NET	0.09 112	0.12 274	0.45 103	0.00 1	0.00 1	0.41 194	0.03 434	0.08 148	0.57 360	0.00 1	0.01 360	0.01 36	0.04 360	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.02 508	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.01 208

GCST	0.28 306	0.46 481	1.23 346	0.00 1	0.01 375	0.31 159	0.03 434	0.15 217	0.05 40	0.01 220	0.37 517	0.05 254	0.04 360	2.76 411	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.03 407

MyStereo8	0.28 306	0.37 444	2.57 511	0.02 423	0.00 1	1.23 539	0.00 1	0.26 276	0.15 205	0.02 361	0.05 461	0.14 335	0.04 360	0.24 310	0.05 292	0.00 1	0.11 583	0.00 1	0.01 463	0.04 337	0.21 574

IGEVStereo-DCA	0.10 126	0.06 160	0.52 120	0.01 387	0.00 1	0.32 166	0.00 1	0.09 163	0.09 119	0.01 220	0.01 360	0.02 115	0.04 360	0.14 290	0.44 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 525	0.05 359	0.01 208

rrr	0.24 282	0.06 160	1.91 453	0.01 387	0.00 1	0.32 166	0.04 454	1.34 449	0.15 205	0.01 220	0.01 360	0.02 115	0.04 360	0.14 290	0.44 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 561	0.05 359	0.05 465

HH	0.23 273	0.21 338	1.69 428	0.16 554	0.08 516	0.11 76	0.00 1	0.24 269	0.06 47	0.30 519	0.18 494	1.47 546	0.04 360	0.04 222	0.01 132	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.01 208

HanStereo	0.23 273	0.21 338	1.69 428	0.16 554	0.08 516	0.11 76	0.00 1	0.24 269	0.06 47	0.30 519	0.18 494	1.47 546	0.04 360	0.04 222	0.01 132	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.01 208

anonymousdsp	0.11 148	0.18 320	0.58 140	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.00 1	0.08 148	0.09 119	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.04 360	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 531	0.07 397	0.03 407

LoS	0.14 190	0.07 198	0.66 161	0.02 423	0.00 1	1.05 424	0.01 362	0.07 135	0.57 360	0.01 220	0.01 360	0.16 354	0.04 360	0.04 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 99	0.07 198	0.43 99	0.00 1	0.00 1	0.21 124	0.01 362	0.08 148	0.56 309	0.01 220	0.00 1	0.08 293	0.04 360	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 306	0.15 295	2.75 521	0.00 1	0.00 1	0.51 236	0.02 411	0.49 326	0.57 360	0.01 220	0.01 360	0.08 293	0.04 360	0.87 351	0.11 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

scenet	0.28 306	0.15 295	2.75 521	0.00 1	0.00 1	0.51 236	0.02 411	0.49 326	0.57 360	0.01 220	0.01 360	0.08 293	0.04 360	0.87 351	0.11 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

ssnet	0.28 306	0.15 295	2.75 521	0.00 1	0.00 1	0.51 236	0.02 411	0.49 326	0.57 360	0.01 220	0.01 360	0.08 293	0.04 360	0.87 351	0.11 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

IGEV-Stereo	0.11 148	0.18 320	0.58 140	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.00 1	0.08 148	0.09 119	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.04 360	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 531	0.07 397	0.03 407
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GwcNet-ADL	0.30 325	0.19 331	1.78 438	0.00 1	0.00 1	1.03 412	0.00 1	2.08 533	0.28 245	0.00 1	0.00 1	0.37 430	0.04 360	0.02 169	0.09 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 407

RAFT	0.12 163	0.43 470	0.79 218	0.01 387	0.02 430	0.10 68	0.07 482	0.06 112	0.27 244	0.00 1	0.01 360	0.18 361	0.04 360	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.02 508	0.00 1	0.01 463	0.37 569	0.01 208

LMCR-Stereo	0.27 300	0.34 418	1.42 389	0.00 1	0.00 1	0.79 335	0.00 1	2.15 540	0.61 473	0.00 1	0.00 1	0.04 223	0.04 360	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 359	0.00 1

FINET	0.51 440	0.36 437	2.40 492	0.00 1	0.00 1	0.27 140	0.00 1	2.06 531	1.49 579	0.00 1	0.00 1	0.04 223	0.04 360	3.38 450	0.10 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.02 358

FENet	0.23 273	0.05 111	1.39 380	0.00 1	0.00 1	1.00 402	0.00 1	0.80 374	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.24 386	0.04 360	0.23 309	0.18 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

ac_64	0.39 378	0.12 274	1.15 324	0.04 464	0.01 375	0.43 207	0.02 411	0.25 272	0.59 430	0.12 484	0.01 360	0.89 508	0.04 360	3.92 474	0.12 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 337	0.00 1

RTSC	0.70 490	0.71 538	3.19 540	0.01 387	0.00 1	0.20 119	0.00 1	0.81 376	0.60 454	0.29 517	0.36 516	0.36 421	0.04 360	2.04 381	4.87 572	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.02 481	0.28 560	0.11 534

RASNet	0.58 469	0.27 382	1.30 359	0.00 1	0.00 1	0.61 276	0.01 362	0.47 323	0.60 454	0.08 462	0.06 472	1.52 551	0.04 360	6.18 562	0.48 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

RYNet	0.53 451	0.19 331	1.79 440	0.00 1	0.00 1	0.55 259	0.00 1	1.12 426	0.61 473	0.02 361	0.00 1	0.83 504	0.04 360	5.05 514	0.45 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 358

GANetREF_RVC	0.54 453	0.70 534	2.06 469	0.00 1	0.00 1	1.14 522	0.00 1	1.61 500	0.58 418	0.00 1	0.01 360	0.29 400	0.04 360	4.21 488	0.06 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.02 358
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
AANet_RVC	0.75 499	0.65 527	2.52 506	0.01 387	0.00 1	0.66 303	0.00 1	0.61 351	0.13 187	0.00 1	1.29 556	0.96 512	0.04 360	5.98 550	1.82 536	0.13 569	0.02 508	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.04 441

DRN-Test	0.43 397	0.13 283	1.95 457	0.03 444	0.09 521	0.61 276	0.00 1	1.43 467	0.61 473	0.00 1	0.00 1	0.18 361	0.04 360	3.32 447	0.11 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

DLCB_ROB	0.27 300	0.16 304	0.71 171	0.00 1	0.00 1	0.44 213	0.00 1	0.43 315	0.57 360	0.02 361	0.04 457	0.63 481	0.04 360	2.18 390	0.24 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.06 69	0.10 235	0.23 58	0.00 1	0.00 1	0.20 119	0.00 1	0.05 93	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.05 389	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

z-mn7	0.88 516	1.64 592	5.54 578	0.00 1	0.00 1	0.56 261	0.07 482	0.92 394	0.61 473	0.00 1	0.06 472	0.36 421	0.05 389	5.64 538	1.97 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.02 358

w-ln-seven-2	0.73 497	0.75 542	5.30 576	0.00 1	0.00 1	0.35 182	0.00 1	0.91 391	0.64 537	0.00 1	0.00 1	0.27 396	0.05 389	4.19 486	1.96 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 479	0.02 358

water-stereo	0.03 30	0.02 13	0.34 72	0.00 1	0.00 1	0.04 43	0.00 1	0.04 79	0.06 47	0.01 220	0.02 445	0.04 223	0.05 389	0.01 79	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

G2L-Stereo	0.41 386	0.45 479	1.90 451	0.00 1	0.00 1	0.58 267	0.00 1	0.40 309	0.12 177	0.00 1	0.00 1	0.33 409	0.05 389	4.09 481	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.00 1

DDVS	0.30 325	0.10 235	0.64 156	0.03 444	0.13 542	0.25 133	0.24 526	0.18 234	0.11 160	0.00 1	0.00 1	0.49 464	0.05 389	3.62 458	0.07 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.02 358

GCAP-BAT	0.19 243	0.08 213	0.90 259	0.01 387	0.07 509	0.87 364	0.03 434	0.16 220	0.06 47	0.36 527	0.45 523	0.15 344	0.05 389	0.08 266	0.31 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 543	0.00 1	0.00 1

MyStereo07	0.10 126	0.12 274	0.59 143	0.00 1	0.00 1	0.98 394	0.00 1	0.03 63	0.10 147	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.05 389	0.04 222	0.00 1	0.00 1	0.05 552	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.04 441

RCA-Stereo	0.18 237	0.11 262	0.63 152	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.00 1	1.48 483	0.07 63	0.07 451	0.00 1	0.02 115	0.05 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.05 359	0.01 208

DCANet-4	0.31 331	0.05 111	2.61 513	0.00 1	0.00 1	1.05 424	0.00 1	1.49 489	0.61 473	0.13 488	0.00 1	0.03 184	0.05 389	0.03 208	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 465

ACRE	0.34 351	0.70 534	2.13 472	0.10 526	0.00 1	0.90 370	0.20 521	1.45 470	0.61 473	0.02 361	0.01 360	0.13 327	0.05 389	0.14 290	0.17 398	0.00 1	0.03 520	0.01 535	0.02 481	0.17 513	0.04 441

111	0.30 325	0.66 529	1.20 335	0.00 1	0.01 375	1.06 433	0.03 434	1.60 498	0.59 430	0.27 515	0.00 1	0.20 372	0.05 389	0.08 266	0.07 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.12 547

AFF-stereo	0.18 237	0.42 467	0.77 202	0.00 1	0.00 1	0.91 378	0.00 1	0.41 312	0.65 540	0.05 431	0.00 1	0.04 223	0.05 389	0.06 246	0.04 275	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.19 525	0.01 208

GwcNet	0.50 435	0.46 481	3.90 561	0.00 1	0.00 1	0.42 201	0.10 502	0.38 304	0.74 557	0.03 395	0.00 1	0.63 481	0.05 389	2.92 420	0.16 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 513	0.05 465

FADNet-RVC-Resample	0.51 440	0.82 555	3.08 538	0.04 464	0.04 478	0.42 201	0.09 497	1.16 433	0.34 257	0.00 1	0.03 451	0.24 386	0.05 389	3.16 432	0.13 377	0.07 562	0.12 585	0.05 577	0.02 481	0.08 421	0.20 570

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Abc-Net	0.49 424	0.46 481	2.04 464	0.03 444	0.03 457	1.06 433	0.01 362	0.78 369	0.22 233	0.06 440	0.19 496	0.64 484	0.05 389	3.65 461	0.63 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	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
FBW_ROB	0.83 507	0.31 403	1.48 404	0.10 526	0.01 375	0.62 282	0.01 362	1.91 521	0.59 430	0.01 220	0.01 360	1.10 524	0.05 389	7.84 594	2.07 542	0.05 559	0.01 462	0.03 564	0.01 463	0.01 121	0.47 588

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YMNet_1	0.36 362	0.38 454	2.34 485	0.03 444	0.03 457	0.92 380	0.15 512	0.53 331	0.65 540	0.09 471	0.01 360	0.44 446	0.06 407	0.82 348	0.30 452	0.01 532	0.00 1	0.04 573	0.00 1	0.27 557	0.04 441

IGEV++	0.06 69	0.14 290	0.46 105	0.03 444	0.00 1	0.04 43	0.00 1	0.03 63	0.08 87	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.06 407	0.04 222	0.03 221	0.00 1	0.04 537	0.00 1	0.03 506	0.08 421	0.07 501

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SQANet	0.42 390	1.14 576	1.86 447	0.04 464	0.48 583	0.36 184	0.03 434	0.40 309	0.56 309	0.02 361	0.24 502	0.49 464	0.06 407	2.14 384	0.21 422	0.02 548	0.02 508	0.01 535	0.00 1	0.19 525	0.03 407

CIPLG	0.33 343	0.75 542	1.79 440	0.10 526	0.01 375	0.93 385	0.21 522	1.45 470	0.61 473	0.02 361	0.01 360	0.14 335	0.06 407	0.13 286	0.17 398	0.00 1	0.04 537	0.01 535	0.01 463	0.17 513	0.04 441

rafts_anoy	0.14 190	0.35 430	0.99 289	0.00 1	0.02 430	0.49 230	0.03 434	0.11 189	0.07 63	0.00 1	0.01 360	0.06 278	0.06 407	0.24 310	0.06 308	0.00 1	0.14 589	0.00 1	0.01 463	0.02 248	0.03 407

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FADNet-RVC	0.51 440	0.80 552	2.47 500	0.01 387	0.00 1	0.48 227	0.00 1	1.32 447	0.14 193	0.00 1	0.01 360	0.12 320	0.06 407	4.07 480	0.15 391	0.00 1	0.04 537	0.00 1	0.00 1	0.38 570	0.08 507

DCVSM-stereo	0.16 217	0.03 43	1.58 414	0.00 1	0.00 1	0.74 320	0.04 454	0.02 38	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.60 478	0.07 417	0.06 246	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

CoDeX	0.36 362	0.24 365	1.39 380	0.00 1	0.01 375	0.29 148	0.00 1	1.58 497	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.25 391	0.07 417	2.82 414	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

IPLGR_C	0.35 357	0.81 554	2.03 461	0.10 526	0.01 375	0.90 370	0.21 522	1.46 480	0.61 473	0.02 361	0.01 360	0.13 327	0.07 417	0.14 290	0.17 398	0.00 1	0.05 552	0.01 535	0.02 481	0.17 513	0.04 441

DIP-Stereo	0.22 266	0.10 235	0.77 202	0.00 1	0.00 1	1.09 497	0.00 1	1.68 506	0.57 360	0.01 220	0.00 1	0.01 36	0.07 417	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.01 208
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PA-Net	0.57 464	0.50 494	2.73 520	0.03 444	0.06 502	0.89 368	0.02 411	0.66 357	0.63 534	0.00 1	0.00 1	0.43 445	0.07 417	4.82 507	0.55 497	0.01 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.04 441
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
xyz-stereo-finetune2	0.10 126	0.16 304	0.49 109	0.00 1	0.00 1	0.46 220	0.00 1	0.01 2	0.59 430	0.01 220	0.00 1	0.04 223	0.08 422	0.01 79	0.23 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

Ntro	0.57 464	1.13 574	2.24 480	0.04 464	0.36 580	1.04 421	0.02 411	0.74 368	0.57 360	0.01 220	0.00 1	0.76 498	0.08 422	3.01 424	0.47 487	0.07 562	0.04 537	0.01 535	0.00 1	0.76 586	0.02 358

AEACV	0.10 126	0.02 13	0.49 109	0.00 1	0.02 430	0.75 325	0.00 1	0.07 135	0.02 1	0.09 471	0.00 1	0.01 36	0.08 422	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.24 585	0.07 397	0.05 465

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ssnet_v2	0.28 306	0.17 312	1.18 333	0.00 1	0.00 1	0.81 342	0.00 1	1.05 415	0.59 430	0.09 471	0.01 360	0.88 507	0.09 426	0.43 326	0.08 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 468	0.09 520

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GES	0.18 237	0.05 111	0.87 248	0.00 1	0.00 1	1.06 433	0.02 411	0.60 347	0.08 87	0.00 1	0.02 445	0.11 314	0.09 426	0.44 328	0.16 394	0.01 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

MMNet	0.23 273	0.18 320	1.84 444	0.00 1	0.00 1	0.67 304	0.00 1	0.59 345	0.59 430	0.00 1	0.01 360	0.18 361	0.09 426	0.26 313	0.12 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

PVD	0.73 497	0.57 518	3.38 546	0.04 464	0.19 565	0.74 320	0.00 1	0.29 287	0.79 562	2.37 581	0.00 1	0.53 474	0.09 426	2.19 391	3.20 555	0.00 1	0.05 552	0.00 1	0.02 481	0.08 421	0.15 556

SHD	0.50 435	0.51 499	3.61 551	0.05 477	0.00 1	0.01 11	0.01 362	0.72 364	0.61 473	1.57 571	0.00 1	0.34 413	0.09 426	1.79 378	0.49 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.09 440	0.03 407

PWCDC_ROB	0.94 521	0.91 563	2.52 506	0.00 1	0.00 1	1.15 525	0.00 1	2.11 535	1.18 572	0.00 1	8.99 592	0.35 417	0.09 426	0.64 343	0.40 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 578	0.03 407

castereo	0.07 87	0.15 295	0.30 67	0.00 1	0.05 491	0.20 119	0.02 411	0.18 234	0.08 87	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.10 434	0.00 1	0.02 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 564	0.01 121	0.01 208

Wz-Net-SNSev	0.78 502	1.10 570	6.27 582	0.00 1	0.00 1	0.27 140	0.00 1	0.95 401	0.61 473	0.00 1	0.01 360	0.41 441	0.10 434	4.92 510	0.81 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 513	0.03 407

GMM-Stereo	0.18 237	0.02 13	1.37 376	0.08 515	0.00 1	1.11 511	0.13 510	0.09 163	0.60 454	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.10 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

Nwc_Net	0.43 397	0.42 467	2.64 516	0.00 1	0.00 1	0.67 304	0.00 1	0.82 379	0.28 245	0.00 1	0.01 360	0.90 509	0.10 434	2.62 405	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 357	0.49 493	2.00 459	0.00 1	0.02 430	0.96 390	0.00 1	0.55 337	0.18 225	0.03 395	0.00 1	0.35 417	0.10 434	2.37 397	0.01 132	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.
MyStereo04	0.26 294	0.12 274	2.34 485	0.00 1	0.00 1	0.98 394	0.00 1	0.84 381	0.20 228	0.06 440	0.01 360	0.33 409	0.11 439	0.00 1	0.06 308	0.00 1	0.05 552	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.04 441

S-Stereo	0.65 485	0.25 371	3.44 548	0.00 1	0.00 1	0.56 261	0.05 469	1.86 518	0.61 473	0.00 1	0.76 540	0.84 505	0.11 439	4.28 493	0.11 360	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.03 407

GANet	0.55 455	0.35 430	1.40 385	0.00 1	0.00 1	0.77 329	0.08 491	0.36 301	0.57 360	0.01 220	0.00 1	0.68 493	0.11 439	5.52 532	1.07 514	0.00 1	0.00 1	0.02 553	0.00 1	0.09 440	0.03 407

GASNet	0.56 458	1.09 569	2.57 511	0.00 1	0.00 1	0.52 242	0.02 411	1.12 426	0.22 233	0.01 220	0.14 490	0.50 468	0.12 442	4.09 481	0.39 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 565	0.08 507

IRAFT_RVC	0.51 440	0.13 283	1.14 323	0.10 526	0.00 1	1.17 532	0.10 502	0.28 286	0.61 473	0.01 220	0.00 1	0.02 115	0.12 442	6.22 570	0.22 423	0.00 1	0.09 575	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.01 208

acv_ft	0.21 261	0.14 290	0.95 272	0.00 1	0.00 1	0.41 194	0.00 1	0.58 343	0.60 454	0.19 505	0.01 360	0.71 494	0.12 442	0.05 235	0.12 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 545	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.48 417	0.76 548	3.11 539	0.00 1	0.00 1	0.23 126	0.00 1	1.07 418	0.61 473	0.01 220	0.01 360	0.13 327	0.13 445	3.12 430	0.34 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 359	0.01 208

FACV-RUCA	0.11 148	0.06 160	0.50 115	0.03 444	0.10 525	0.10 68	0.00 1	0.07 135	0.62 529	0.03 395	0.04 457	0.03 184	0.14 446	0.03 208	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.06 580	0.00 1	0.20 533	0.11 534

MyStereo05	0.28 306	0.13 283	2.37 490	0.01 387	0.00 1	1.09 497	0.00 1	1.02 412	0.45 270	0.04 421	0.01 360	0.26 393	0.14 446	0.00 1	0.06 308	0.00 1	0.05 552	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.04 441

otaku	0.59 473	1.12 572	1.90 451	0.08 515	0.11 533	0.89 368	0.05 469	0.60 347	0.57 360	0.01 220	1.41 557	1.03 518	0.14 446	2.39 399	0.56 498	0.06 561	0.03 520	0.01 535	0.00 1	0.61 581	0.21 574

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 390	0.52 505	3.02 533	0.00 1	0.00 1	0.57 264	0.00 1	1.15 431	0.60 454	0.00 1	0.00 1	0.04 223	0.14 446	1.51 372	0.76 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 545	0.59 521	8.62 592	0.02 423	0.09 521	0.90 370	0.00 1	1.34 449	6.72 597	0.22 507	0.01 360	0.21 377	0.14 446	5.64 538	1.99 540	0.00 1	0.00 1	0.01 535	0.02 481	0.14 483	0.02 358

CVANet_RVC	0.53 451	0.32 404	1.26 349	0.00 1	0.00 1	0.98 394	0.00 1	0.72 364	0.55 294	0.35 526	0.12 488	0.36 421	0.14 446	5.53 533	0.08 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.00 1

IPLG	0.51 440	0.38 454	1.60 417	0.02 423	0.00 1	1.11 511	0.07 482	1.48 483	0.57 360	0.05 431	0.00 1	0.12 320	0.15 452	4.58 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.00 1

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 558	1.81 596	3.81 558	0.01 387	0.02 430	12.12 603	0.50 566	2.74 574	0.71 554	0.07 451	0.20 498	2.17 565	0.15 452	6.82 586	1.19 518	0.74 589	0.80 608	0.20 592	0.27 593	0.73 585	0.70 597

coex_refinement	0.33 343	0.44 474	0.97 282	0.05 477	0.00 1	0.54 254	0.04 454	0.72 364	0.15 205	0.02 361	0.00 1	0.36 421	0.16 454	3.05 427	0.13 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.01 208

ACVNet_2	1.32 543	1.30 585	2.83 525	0.11 536	0.07 509	1.30 546	0.18 516	2.29 549	0.75 559	0.26 511	3.44 567	6.65 587	0.16 454	5.12 516	1.08 515	0.13 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 570	0.32 582

Wz-Net-TNSev	1.42 549	2.41 605	11.01 598	0.00 1	0.00 1	0.42 201	0.14 511	2.05 528	0.61 473	0.06 440	0.01 360	1.34 537	0.16 454	5.70 541	4.19 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.19 525	0.10 528

FADNet	0.55 455	0.75 542	2.42 496	0.00 1	0.01 375	0.82 345	0.00 1	0.88 386	0.54 288	0.01 220	0.01 360	0.16 354	0.16 454	4.49 497	0.09 340	0.18 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 576	0.00 1

RP	0.42 390	0.44 474	1.52 408	0.00 1	0.01 375	0.61 276	0.02 411	1.06 416	0.39 265	0.03 395	0.01 360	0.99 514	0.16 454	2.89 419	0.18 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 451	0.00 1

edge stereo	0.58 469	0.29 394	2.86 526	0.01 387	0.03 457	0.33 172	0.03 434	0.97 405	0.50 274	0.21 506	0.33 513	1.31 535	0.16 454	4.20 487	0.18 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.01 208

hitnet-ft	0.42 390	0.30 398	1.15 324	0.00 1	0.00 1	0.73 319	0.11 506	0.30 290	0.19 227	0.04 421	0.14 490	0.75 497	0.17 460	4.33 494	0.10 352	0.01 532	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.04 337	0.01 208

MultiAttention	3.54 585	0.12 274	1.17 329	0.27 574	1.16 599	23.19 613	6.27 611	3.03 578	0.56 309	0.01 220	2.05 561	2.14 564	0.19 461	24.28 614	2.04 541	0.07 562	0.00 1	0.47 600	0.76 609	1.66 595	1.39 604

UDG	0.42 390	0.43 470	1.17 329	0.00 1	0.00 1	0.99 400	0.00 1	1.70 509	0.60 454	0.05 431	0.00 1	1.51 549	0.19 461	1.20 362	0.61 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 359	0.00 1

MIPNet	0.34 351	0.35 430	1.56 412	0.02 423	0.00 1	1.11 511	0.09 497	1.57 495	0.65 540	0.11 481	0.05 461	0.18 361	0.19 461	0.74 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.06 381	0.01 208

delet	0.33 343	0.24 365	1.05 305	0.00 1	0.00 1	0.60 275	0.00 1	0.53 331	0.59 430	0.03 395	0.01 360	0.52 473	0.19 461	2.68 408	0.13 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

RGC	0.50 435	0.53 507	2.42 496	0.00 1	0.01 375	0.65 300	0.00 1	1.07 418	0.17 220	0.01 220	0.62 534	1.00 515	0.19 461	3.03 426	0.28 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 359	0.02 358

TDLM	0.49 424	0.39 459	1.02 291	0.00 1	0.00 1	1.08 488	0.01 362	0.36 301	0.58 418	0.14 496	0.00 1	0.27 396	0.19 461	5.46 531	0.20 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 479	0.01 208

SDNR	1.15 536	0.21 338	3.21 541	0.01 387	0.01 375	3.30 583	0.01 362	2.55 563	0.75 559	1.80 573	1.49 558	1.40 541	0.20 467	7.24 592	0.68 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 337	0.04 441

WQFJX	0.41 386	0.40 462	0.95 272	0.00 1	0.00 1	0.65 300	0.04 454	0.33 294	0.61 473	0.00 1	0.00 1	0.08 293	0.21 468	4.89 508	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.02 358

zh-sn7	1.20 538	2.23 604	8.48 591	0.00 1	0.00 1	0.68 308	0.05 469	1.30 445	0.61 473	0.00 1	0.04 457	0.41 441	0.21 468	5.33 523	4.51 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.07 501

Syn2CoEx	0.56 458	0.78 551	2.86 526	0.00 1	0.00 1	0.10 68	0.01 362	0.91 391	0.61 473	0.02 361	0.00 1	0.49 464	0.21 468	5.03 513	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.03 407

XQC	0.68 488	0.72 540	3.82 559	0.06 501	0.00 1	0.39 190	0.01 362	1.92 522	0.61 473	0.03 395	0.01 360	0.46 453	0.21 468	2.84 416	2.26 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.15 494	0.05 465

IPLGR	0.43 397	0.17 312	2.05 467	0.02 423	0.02 430	1.08 488	0.04 454	1.62 503	0.57 360	0.09 471	0.00 1	0.15 344	0.22 472	2.62 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 337	0.00 1

RTS	4.10 588	1.68 594	43.40 612	0.09 522	0.02 430	3.95 586	0.00 1	1.61 500	0.61 473	1.09 560	0.01 360	1.97 558	0.22 472	16.87 607	10.15 596	0.00 1	0.09 575	0.00 1	0.00 1	0.20 533	0.05 465

RTSA	4.10 588	1.68 594	43.40 612	0.09 522	0.02 430	3.95 586	0.00 1	1.61 500	0.61 473	1.09 560	0.01 360	1.97 558	0.22 472	16.87 607	10.15 596	0.00 1	0.09 575	0.00 1	0.00 1	0.20 533	0.05 465

psmorigin	0.75 499	0.25 371	7.10 584	0.00 1	0.00 1	0.19 116	0.00 1	0.10 180	0.12 177	0.65 546	0.00 1	2.74 572	0.23 475	3.02 425	0.54 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.01 208

IGEV-RUCA	0.20 253	0.04 69	0.49 109	0.06 501	0.11 533	0.79 335	0.31 544	0.21 256	0.17 220	0.10 477	0.11 485	0.15 344	0.24 476	0.16 297	0.20 418	0.04 556	0.12 585	0.20 592	0.22 576	0.17 513	0.19 567

DGSMNet	1.21 541	0.37 444	3.02 533	0.71 587	1.33 602	1.61 557	3.53 603	1.45 470	0.33 256	0.00 1	0.79 544	0.48 456	0.24 476	3.22 437	0.53 493	0.98 596	1.21 609	1.35 608	1.09 610	1.03 590	0.92 599

DSFCA	0.40 383	0.09 228	0.84 238	0.00 1	0.01 375	0.98 394	0.37 554	0.29 287	0.62 529	0.02 361	0.32 512	0.03 184	0.24 476	3.91 472	0.34 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

RainbowNet	0.61 478	1.13 574	1.83 442	0.10 526	0.04 478	1.23 539	0.07 482	1.74 513	0.57 360	0.01 220	0.02 445	1.14 528	0.25 479	2.29 395	0.48 489	0.61 587	0.05 552	0.00 1	0.00 1	0.47 577	0.20 570

ADCS	1.72 557	1.22 581	8.11 589	0.00 1	0.01 375	0.88 366	0.68 574	1.44 468	0.63 534	2.60 583	0.11 485	1.42 542	0.26 480	1.97 380	14.92 609	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.07 501

SPS-STEREO	0.88 516	0.40 462	2.01 460	0.00 1	0.01 375	0.42 201	0.17 514	0.50 329	0.61 473	2.19 580	0.79 544	2.04 561	0.27 481	5.10 515	2.89 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.11 534
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PDISCO_ROB	0.56 458	0.57 518	2.07 470	0.17 558	0.00 1	1.56 556	0.01 362	2.27 545	0.51 277	0.08 462	0.01 360	0.74 496	0.28 482	2.37 397	0.13 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 567	0.00 1

CFNet_ucs	0.26 294	0.14 290	1.53 410	0.00 1	0.01 375	0.84 355	0.00 1	1.78 516	0.17 220	0.00 1	0.00 1	0.49 464	0.30 483	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

LL-Strereo	0.71 493	0.88 558	2.40 492	0.00 1	0.00 1	0.63 293	0.01 362	1.57 495	0.58 418	0.45 536	0.00 1	0.54 475	0.30 483	6.37 576	0.07 319	0.00 1	0.05 552	0.00 1	0.00 1	0.22 539	0.17 562

RAFT_R40	0.49 424	0.03 43	0.74 185	0.05 477	0.15 549	1.09 497	0.32 545	0.27 282	0.59 430	0.02 361	0.03 451	0.07 286	0.30 483	6.12 557	0.11 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

MADNet+	4.65 594	2.70 608	46.68 614	0.01 387	0.02 430	2.06 569	0.03 434	3.17 582	1.07 571	0.02 361	0.01 360	1.84 556	0.31 486	21.62 612	13.04 604	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.00 1	0.20 533	0.19 567

ACVNet-4b	1.14 534	1.34 587	3.96 563	0.17 558	0.03 457	1.03 412	0.01 362	1.31 446	0.65 540	0.01 220	0.97 550	1.98 560	0.32 487	6.18 562	1.20 519	2.52 605	0.02 508	0.00 1	0.00 1	0.82 588	0.28 577

pcwnet_v2	0.47 410	0.11 262	5.03 575	0.00 1	0.00 1	0.70 310	0.00 1	1.98 527	0.61 473	0.01 220	0.00 1	0.36 421	0.33 488	0.18 300	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.02 358

DMCA-RVC	0.31 331	0.48 489	2.47 500	0.00 1	0.03 457	0.78 333	0.03 434	0.06 112	0.08 87	0.01 220	0.01 360	0.08 293	0.33 488	1.59 375	0.16 394	0.00 1	0.02 508	0.01 535	0.00 1	0.01 121	0.01 208

CFNet_pseudo	0.22 266	0.10 235	1.39 380	0.00 1	0.01 375	0.98 394	0.00 1	0.94 399	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.48 456	0.36 490	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ccs_rob	0.22 266	0.10 235	1.38 377	0.00 1	0.01 375	0.98 394	0.00 1	0.94 399	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.48 456	0.36 490	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ccnet	0.49 424	0.05 111	1.26 349	0.01 387	0.08 516	0.72 317	0.18 516	1.18 436	0.35 258	0.45 536	0.68 536	0.13 327	0.39 492	3.54 456	0.74 506	0.01 532	0.00 1	0.02 553	0.00 1	0.02 248	0.01 208

TRStereo	0.37 369	0.23 356	1.41 386	0.03 444	0.00 1	1.07 475	0.02 411	3.07 580	0.57 360	0.01 220	0.00 1	0.11 314	0.40 493	0.06 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 576	0.01 121	0.08 507

iinet-f	0.48 417	0.57 518	4.45 569	0.00 1	0.01 375	0.77 329	0.00 1	1.48 483	0.61 473	0.01 220	0.00 1	0.40 438	0.44 494	0.38 323	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 568	0.01 208

FE-Mocha	0.14 190	0.06 160	0.59 143	0.04 464	0.06 502	0.16 108	0.00 1	0.34 296	0.15 205	0.02 361	0.27 506	0.13 327	0.45 495	0.10 275	0.25 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 513	0.01 121	0.01 208

AF-Net	0.47 410	0.53 507	2.05 467	0.00 1	0.00 1	0.41 194	0.01 362	1.18 436	0.40 266	0.13 488	0.05 461	1.30 534	0.45 495	2.43 401	0.30 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 440	0.00 1

stereogan	0.49 424	0.22 346	2.39 491	0.00 1	0.00 1	0.63 293	0.02 411	0.79 372	0.72 555	0.06 440	0.00 1	1.68 553	0.46 497	2.63 407	0.04 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.00 1

Select-FE	0.43 397	0.26 379	3.74 556	0.19 565	0.18 560	0.39 190	0.00 1	0.22 262	0.17 220	0.50 543	0.00 1	1.42 542	0.49 498	0.26 313	0.31 459	0.00 1	0.05 552	0.00 1	0.32 598	0.01 121	0.11 534

ITSA-stereo	0.44 402	0.06 160	0.97 282	0.03 444	0.00 1	1.08 488	0.06 475	1.42 462	0.09 119	0.01 220	0.00 1	0.21 377	0.50 499	3.91 472	0.38 469	0.00 1	0.00 1	0.02 553	0.01 463	0.03 310	0.01 208

MSMDNet	0.19 243	0.10 235	1.39 380	0.00 1	0.01 375	0.75 325	0.00 1	0.35 298	0.12 177	0.00 1	0.00 1	0.48 456	0.50 499	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

IGEV-FE	0.32 340	0.10 235	2.61 513	0.01 387	0.01 375	0.50 232	0.04 454	0.21 256	0.09 119	0.45 536	0.45 523	0.80 502	0.51 501	0.20 303	0.23 428	0.00 1	0.05 552	0.00 1	0.14 543	0.03 310	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 340	0.10 235	2.61 513	0.01 387	0.01 375	0.50 232	0.04 454	0.21 256	0.09 119	0.45 536	0.45 523	0.81 503	0.51 501	0.20 303	0.23 428	0.00 1	0.05 552	0.00 1	0.14 543	0.03 310	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 243	0.10 235	1.38 377	0.00 1	0.01 375	0.75 325	0.00 1	0.35 298	0.12 177	0.00 1	0.00 1	0.48 456	0.51 501	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

FAT-Stereo	0.50 435	0.14 290	2.51 505	0.00 1	0.00 1	0.33 172	0.09 497	1.88 519	0.61 473	0.05 431	0.76 540	0.60 478	0.52 504	2.46 402	0.06 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

EAI-Stereo	0.70 490	0.03 43	0.84 238	0.13 547	0.20 570	0.87 364	2.23 595	2.05 528	0.29 249	0.72 548	4.60 572	0.29 400	0.55 505	0.39 324	0.44 481	0.00 1	0.07 568	0.00 1	0.29 596	0.01 121	0.08 507

pmcnn	2.10 567	0.59 521	4.52 571	0.27 574	0.86 594	0.34 179	0.29 542	1.69 507	0.75 559	0.36 527	7.50 586	14.39 606	0.56 506	4.90 509	4.69 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.04 441

anonymity	0.17 228	0.06 160	0.79 218	0.00 1	0.09 521	0.03 33	0.00 1	0.54 334	0.07 63	0.41 533	0.13 489	0.11 314	0.58 507	0.02 169	0.31 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 578	0.01 121	0.02 358

SST-Stereo	0.51 440	0.02 13	0.74 185	0.05 477	0.19 565	1.09 497	0.49 565	0.26 276	0.61 473	0.04 421	0.00 1	0.05 254	0.58 507	6.12 557	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.00 1

AnyNet_C32	1.44 550	1.47 591	6.09 579	0.12 540	0.19 565	1.74 563	1.11 585	0.84 381	0.56 309	1.30 567	0.46 527	0.21 377	0.59 509	2.74 410	11.09 599	0.02 548	0.00 1	0.06 580	0.00 1	0.16 506	0.05 465

fff	0.28 306	0.37 444	1.20 335	0.00 1	0.01 375	1.05 424	0.00 1	1.48 483	0.61 473	0.13 488	0.00 1	0.04 223	0.60 510	0.02 169	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 465

csc	0.28 306	0.37 444	1.20 335	0.00 1	0.01 375	1.05 424	0.00 1	1.48 483	0.61 473	0.13 488	0.00 1	0.04 223	0.60 510	0.02 169	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 465

cscssc	0.28 306	0.37 444	1.20 335	0.00 1	0.01 375	1.05 424	0.00 1	1.48 483	0.61 473	0.13 488	0.00 1	0.04 223	0.60 510	0.02 169	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 465

LSM	4.58 593	0.88 558	17.79 602	3.73 609	38.79 614	0.85 358	2.37 599	0.54 334	1.64 580	2.88 584	3.09 565	0.62 480	0.60 510	3.16 432	1.06 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 468	13.55 616

CBMV	0.57 464	0.22 346	1.61 420	0.00 1	0.00 1	0.84 355	0.78 579	2.58 567	0.61 473	0.38 530	0.00 1	1.25 529	0.63 514	2.07 383	0.38 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 337	0.08 507
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HSM	0.63 481	0.36 437	0.89 256	0.00 1	0.00 1	0.52 242	0.01 362	0.98 406	0.56 309	0.00 1	0.01 360	2.27 568	0.65 515	6.18 562	0.11 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

HHNet	0.48 417	0.21 338	1.60 417	0.10 526	0.00 1	1.14 522	0.26 532	0.47 323	0.59 430	0.01 220	3.56 568	0.04 223	0.71 516	0.00 1	0.73 505	0.02 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 273	0.04 69	0.76 199	0.10 526	0.00 1	1.15 525	0.02 411	0.27 282	0.65 540	0.01 220	0.54 529	0.04 223	0.71 516	0.27 315	0.07 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208

ADCMid	1.38 547	0.90 562	6.15 580	0.04 464	0.03 457	1.67 559	0.18 516	1.13 430	0.93 569	0.89 556	0.58 532	0.86 506	0.71 516	1.03 357	11.96 602	0.01 532	0.00 1	0.29 596	0.08 522	0.17 513	0.03 407

PAM	0.48 417	0.08 213	2.03 461	0.19 565	0.24 574	0.54 254	0.26 532	0.24 269	0.11 160	0.54 545	0.96 549	2.39 571	0.72 519	0.48 330	0.25 439	0.00 1	0.07 568	0.00 1	0.26 589	0.01 121	0.18 563

MFN_U_SF_RVC	0.95 522	1.40 589	4.49 570	0.16 554	0.11 533	0.56 261	0.07 482	1.12 426	0.36 260	0.43 535	0.27 506	1.27 532	0.73 520	3.98 478	1.47 528	0.29 579	0.34 601	0.36 598	0.55 604	0.63 582	0.46 587

UGAM-zero	0.68 488	0.10 235	1.78 438	0.07 507	0.16 552	0.34 179	0.03 434	0.92 394	0.18 225	0.37 529	0.00 1	2.23 567	0.74 521	6.20 568	0.01 132	0.00 1	0.05 552	0.00 1	0.26 589	0.01 121	0.09 520

HBP-ISP	0.80 504	0.70 534	2.86 526	0.02 423	0.01 375	1.67 559	0.48 563	2.63 571	0.56 309	1.11 562	0.06 472	0.50 468	0.74 521	4.60 500	0.09 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 359	0.03 407

ADStereo(finetuned)	0.34 351	0.37 444	2.24 480	0.00 1	0.00 1	1.04 421	0.00 1	1.49 489	0.61 473	0.08 462	0.00 1	0.04 223	0.74 521	0.03 208	0.09 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.05 465

KYRaft	0.21 261	0.03 43	0.74 185	0.04 464	0.00 1	1.16 529	0.12 509	0.08 148	0.60 454	0.01 220	0.30 510	0.03 184	0.77 524	0.37 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

AnyNet_C01	2.33 569	2.14 602	18.59 603	0.15 552	0.18 560	2.43 573	2.34 597	1.29 443	1.24 574	1.03 559	0.83 546	1.25 529	0.78 525	3.75 469	10.06 595	0.05 559	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.30 563	0.12 547

G-Net	1.20 538	0.28 387	2.96 531	0.05 477	0.49 584	1.73 561	0.48 563	0.23 264	0.35 258	1.35 568	9.14 593	2.33 569	0.81 526	2.40 400	1.15 517	0.01 532	0.03 520	0.02 553	0.09 523	0.07 397	0.05 465

Reg-Stereo(zero)	0.23 273	0.02 13	1.54 411	0.00 1	0.07 509	0.81 342	0.09 497	0.10 180	0.16 213	0.00 1	0.11 485	0.20 372	0.82 527	0.17 299	0.28 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 523	0.01 121	0.06 486

ADCRef	0.92 519	0.48 489	3.35 544	0.02 423	0.02 430	0.90 370	0.32 545	0.61 351	0.65 540	0.72 548	0.17 493	0.17 358	0.82 527	2.15 386	7.95 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.03 407

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 417	0.27 382	3.90 561	0.08 515	0.20 570	0.32 166	0.00 1	1.02 412	0.09 119	0.38 530	0.10 484	1.72 555	0.83 529	0.33 317	0.01 132	0.00 1	0.05 552	0.00 1	0.23 578	0.11 458	0.01 208

PAM_32	0.49 424	0.07 198	2.23 478	0.17 558	0.23 573	0.54 254	0.25 529	0.26 276	0.13 187	0.49 541	0.93 548	2.21 566	0.87 530	0.51 331	0.31 459	0.00 1	0.07 568	0.00 1	0.27 593	0.01 121	0.19 567

ASMatch	0.59 473	0.10 235	1.66 424	0.13 547	0.04 478	1.07 475	0.00 1	0.10 180	0.64 537	0.06 440	0.44 522	0.05 254	0.87 530	6.32 573	0.27 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1

SuperB	1.85 560	1.06 568	10.54 597	0.02 423	0.01 375	0.90 370	0.78 579	1.75 514	0.64 537	0.05 431	0.05 461	0.34 413	0.89 532	5.29 520	5.80 579	0.01 532	0.00 1	0.02 553	0.02 481	8.71 614	0.06 486

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 496	0.42 467	4.27 567	0.20 570	0.26 575	0.47 224	0.00 1	0.54 334	0.16 213	0.40 532	5.35 576	0.45 451	0.97 533	0.25 312	0.25 439	0.00 1	0.05 552	0.00 1	0.26 589	0.12 468	0.02 358

SGM-Forest	0.84 508	0.07 198	0.90 259	0.02 423	0.07 509	1.10 503	0.68 574	2.12 537	0.61 473	1.14 563	0.78 543	1.36 539	0.98 534	5.55 534	1.31 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.06 486
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AAGNet	0.96 523	0.05 111	0.74 185	0.09 522	0.27 576	1.11 511	0.28 540	0.05 93	0.59 430	0.01 220	0.00 1	0.01 36	1.00 535	3.68 464	11.30 600	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

CBFPSM	0.36 362	0.54 509	2.16 475	0.00 1	0.00 1	0.30 155	0.00 1	0.26 276	0.62 529	0.01 220	0.01 360	1.68 553	1.03 536	0.27 315	0.33 464	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

iRaft-Stereo_20w	0.38 374	0.11 262	1.91 453	0.12 540	0.04 478	0.70 310	0.24 526	1.72 511	0.16 213	0.41 533	0.00 1	0.26 393	1.04 537	0.41 325	0.24 433	0.00 1	0.04 537	0.00 1	0.14 543	0.02 248	0.09 520

MyStereo06	0.36 362	0.13 283	2.17 476	0.01 387	0.00 1	1.09 497	0.00 1	0.23 264	0.09 119	0.49 541	0.41 521	1.01 516	1.05 538	0.21 305	0.24 433	0.00 1	0.05 552	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.04 441

ADCP+	1.36 546	0.76 548	6.73 583	0.01 387	0.02 430	1.32 551	0.80 581	0.81 376	0.72 555	0.01 220	0.01 360	0.96 512	1.05 538	0.33 317	13.50 606	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 381	0.02 358

SAMSARA	1.01 525	0.70 534	3.29 543	0.20 570	0.06 502	1.65 558	0.05 469	0.48 325	0.53 284	2.91 585	0.68 536	2.97 573	1.08 540	3.89 471	1.54 529	0.00 1	0.04 537	0.00 1	0.02 481	0.05 359	0.03 407

LCNet	0.22 266	0.11 262	0.74 185	0.11 536	0.00 1	0.97 392	0.00 1	0.09 163	0.59 430	0.01 220	0.00 1	0.02 115	1.10 541	0.43 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.01 208

NVStereoNet_ROB	1.08 529	0.39 459	2.15 474	0.08 515	0.02 430	0.45 215	0.02 411	0.89 388	0.67 548	0.10 477	5.85 578	1.90 557	1.11 542	6.20 568	1.14 516	0.20 574	0.00 1	0.03 564	0.07 517	0.12 468	0.13 552
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	2.41 572	1.16 578	3.63 553	0.36 579	0.40 581	1.19 535	0.50 566	7.85 600	8.44 603	1.17 564	8.12 590	7.07 588	1.13 543	4.11 483	1.04 512	0.70 588	0.00 1	0.01 535	0.00 1	1.07 591	0.29 580

NaN_ROB	0.80 504	0.47 486	1.63 421	0.17 558	0.19 565	0.58 267	0.38 556	2.11 535	0.80 563	0.53 544	0.33 513	0.48 456	1.13 543	4.98 512	1.94 537	0.00 1	0.02 508	0.01 535	0.05 510	0.06 381	0.14 555

Consistency-Raft	0.39 378	0.30 398	2.53 508	0.14 549	0.03 457	0.90 370	0.04 454	1.36 451	0.59 430	0.00 1	0.02 445	0.02 115	1.15 545	0.33 317	0.43 479	0.02 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

MDST_ROB	1.54 554	0.06 160	3.42 547	0.14 549	0.16 552	5.42 594	0.32 545	4.33 590	0.61 473	6.08 598	1.25 555	1.04 519	1.16 546	5.81 547	0.83 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.11 534

raft_robust	0.56 458	0.36 437	0.87 248	0.00 1	0.15 549	0.64 297	0.00 1	2.20 542	0.56 309	0.00 1	0.01 360	0.44 446	1.18 547	4.46 496	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 550	0.09 440	0.03 407

ACV-stereo	0.63 481	0.16 304	2.24 480	0.00 1	0.00 1	1.79 565	0.07 482	0.06 112	0.10 147	0.00 1	0.00 1	3.53 575	1.24 548	3.12 430	0.17 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 248	0.01 208

DeepStereo_RVC	0.22 266	0.04 69	0.87 248	0.05 477	0.02 430	1.07 475	0.32 545	0.04 79	0.56 309	0.01 220	0.00 1	0.00 1	1.25 549	0.01 79	0.03 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.05 465

LVE	2.75 577	1.12 572	2.30 483	0.46 580	0.45 582	1.87 566	0.06 475	7.19 599	9.72 604	0.03 395	11.08 602	9.01 595	1.26 550	6.93 587	0.91 510	1.86 601	0.16 592	0.04 573	0.24 585	0.22 539	0.13 552

ACVNet_1	1.10 530	1.42 590	4.00 564	0.31 578	0.02 430	1.25 541	0.10 502	1.69 507	0.61 473	0.26 511	0.01 360	4.39 579	1.29 551	4.75 503	0.57 499	0.79 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 565	0.18 563

CBMV_ROB	0.84 508	0.06 160	1.73 432	0.00 1	0.00 1	1.37 552	0.47 561	2.57 565	0.58 418	2.13 579	0.76 540	1.06 520	1.38 552	4.04 479	0.54 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.05 465

RAFT + AFF	0.60 475	0.75 542	1.04 297	0.00 1	0.00 1	1.10 503	0.06 475	1.45 470	0.57 360	0.02 361	0.00 1	0.18 361	1.43 553	4.80 506	0.15 391	0.00 1	0.17 593	0.00 1	0.00 1	0.27 557	0.08 507

CSAN	1.05 528	0.61 523	2.46 499	0.09 522	0.08 516	0.71 314	0.71 576	2.20 542	0.93 569	0.85 555	2.92 564	0.79 501	1.46 554	5.37 528	1.58 531	0.01 532	0.01 462	0.00 1	0.00 1	0.09 440	0.05 465

TransformOpticalFlow	0.85 510	0.27 382	2.72 519	0.30 577	0.03 457	1.25 541	0.05 469	1.53 493	0.61 473	0.28 516	0.38 518	1.27 532	1.54 555	6.53 579	0.22 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

ADCL	1.52 553	0.44 474	4.70 573	0.07 507	0.03 457	2.21 570	2.35 598	0.92 394	0.80 563	1.57 571	1.11 551	1.25 529	1.55 556	1.77 377	11.53 601	0.01 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 451	0.01 208

EDNetEfficientorigin	6.23 599	0.45 479	98.39 628	0.02 423	0.04 478	0.42 201	0.02 411	0.33 294	2.90 584	7.07 600	3.12 566	1.31 535	1.61 557	4.26 490	4.55 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.02 358

PWCK	2.44 573	1.65 593	7.31 586	0.22 572	0.02 430	3.12 579	4.74 606	3.06 579	3.48 588	0.72 548	4.42 571	3.40 574	1.67 558	9.06 601	3.36 556	0.39 584	0.01 462	0.00 1	0.00 1	2.19 601	0.08 507

ADCPNet	1.44 550	0.55 515	7.88 588	0.01 387	0.19 565	2.78 575	0.27 538	0.90 389	0.38 261	0.04 421	0.02 445	1.43 544	1.81 559	2.22 392	9.08 594	0.00 1	0.47 603	0.00 1	0.64 606	0.04 337	0.15 556

MSAF-DinoV2	1.81 559	2.41 605	6.15 580	0.49 582	0.02 430	1.06 433	0.34 550	2.76 575	1.69 581	0.29 517	0.26 504	2.37 570	1.82 560	8.06 596	4.80 571	0.00 1	0.01 462	0.05 577	0.71 608	1.56 594	1.34 603

KSHMR	3.68 587	1.11 571	3.06 536	2.84 604	1.78 603	5.33 592	0.41 558	8.64 602	14.09 606	1.85 574	9.32 595	7.19 589	1.93 561	5.45 530	2.30 545	1.95 602	0.41 602	0.50 601	0.21 572	3.53 604	1.76 606

CRFU-Net	0.40 383	0.12 274	1.50 407	0.14 549	0.01 375	0.90 370	0.00 1	0.42 314	0.14 193	0.00 1	0.00 1	0.42 443	1.94 562	2.15 386	0.12 370	0.00 1	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.03 310	0.00 1

WAO-6	2.38 570	0.69 532	1.93 456	0.00 1	0.00 1	3.94 585	0.29 542	5.62 594	7.23 599	0.34 525	6.76 582	7.73 593	1.96 563	5.88 549	5.07 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.03 407

IMH-64-1	1.98 562	0.88 558	1.46 400	1.92 598	0.54 585	2.90 577	1.64 587	5.24 592	0.91 567	0.97 557	4.83 573	2.10 562	2.00 564	5.33 523	2.83 552	3.56 607	0.04 537	0.02 553	0.00 1	1.90 596	0.50 592

IMH-64	1.98 562	0.88 558	1.46 400	1.92 598	0.54 585	2.90 577	1.64 587	5.24 592	0.91 567	0.97 557	4.83 573	2.10 562	2.00 564	5.33 523	2.83 552	3.56 607	0.04 537	0.02 553	0.00 1	1.90 596	0.50 592

aanetorigin	0.86 514	0.36 437	3.45 549	0.11 536	0.13 542	0.39 190	0.93 583	0.13 206	0.14 193	3.38 586	1.21 552	0.29 400	2.01 566	2.87 417	1.35 525	0.02 548	0.00 1	0.02 553	0.05 510	0.30 563	0.08 507

DPSNet	1.25 542	0.28 387	5.34 577	0.28 576	0.07 509	1.50 553	0.00 1	3.53 583	0.69 551	0.03 395	0.00 1	0.45 451	2.10 567	5.67 540	4.61 569	0.02 548	0.04 537	0.00 1	0.02 481	0.23 543	0.09 520

STrans-v2	0.85 510	0.28 387	1.66 424	0.00 1	0.01 375	0.85 358	0.04 454	2.05 528	0.67 548	0.48 540	0.87 547	1.12 527	2.12 568	6.64 584	0.25 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

WZ-Net	1.38 547	1.14 576	10.22 596	0.00 1	0.00 1	0.82 345	0.00 1	1.37 457	0.61 473	0.01 220	0.01 360	1.09 523	2.20 569	6.39 577	3.68 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.02 358

SGM_RVC	1.54 554	0.35 430	1.60 417	0.15 552	0.17 558	1.25 541	0.77 577	1.97 526	0.88 566	4.31 588	2.46 563	4.36 578	2.37 570	6.98 588	1.78 535	0.21 575	0.23 595	0.20 592	0.23 578	0.26 551	0.31 581
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoRT	1.32 543	0.33 408	2.53 508	0.01 387	0.05 491	1.74 563	0.06 475	1.53 493	0.82 565	0.01 220	0.05 461	0.36 421	2.43 571	6.10 556	0.46 486	0.00 1	0.00 1	9.53 616	0.00 1	0.02 248	0.28 577

DRaft	0.56 458	0.08 213	0.73 176	0.00 1	0.00 1	0.92 380	0.19 519	0.05 93	0.09 119	0.03 395	0.26 504	0.06 278	2.55 572	4.61 501	1.38 526	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.02 481	0.03 310	0.08 507

FTStereo	0.78 502	0.01 1	1.27 354	0.12 540	0.00 1	1.15 525	2.80 601	0.09 163	0.61 473	0.16 499	5.93 580	0.36 421	2.56 573	0.53 333	0.01 132	0.07 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WAO-7	2.46 574	0.92 564	1.85 446	0.03 444	0.05 491	4.73 588	0.54 569	5.67 595	4.50 592	1.49 569	7.64 588	5.52 581	2.69 574	8.48 597	4.51 565	0.00 1	0.00 1	0.33 597	0.02 481	0.19 525	0.06 486

MeshStereo	2.61 575	0.65 527	2.71 518	0.02 423	0.02 430	1.55 555	0.94 584	3.02 577	1.29 575	11.21 607	7.34 584	11.54 598	2.74 575	6.34 574	2.43 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 560	0.03 407
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
THIR-Stereo	0.93 520	0.18 320	1.34 367	0.00 1	0.01 375	0.53 247	3.86 604	0.10 180	0.10 147	0.10 477	1.50 559	0.76 498	2.90 576	5.73 543	1.45 527	0.00 1	0.00 1	0.02 553	0.00 1	0.01 121	0.00 1

DStereoO	1.02 526	0.28 387	2.49 502	1.23 592	0.79 591	1.03 412	1.44 586	2.47 557	0.68 550	0.06 440	0.75 539	0.15 344	3.00 577	1.08 359	2.58 550	1.23 598	0.17 593	0.00 1	0.42 602	0.17 513	0.37 584

CrosDoStereo	1.10 530	0.08 213	1.43 394	0.00 1	0.05 491	0.63 293	5.86 608	0.60 347	0.38 261	0.26 511	1.21 552	0.19 368	3.02 578	6.61 582	1.64 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 381	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 530	0.08 213	1.43 394	0.00 1	0.05 491	0.63 293	5.86 608	0.60 347	0.38 261	0.26 511	1.21 552	0.19 368	3.02 578	6.61 582	1.64 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 381	0.00 1

test_sample8	2.11 568	0.23 356	1.31 361	0.00 1	0.00 1	0.95 387	0.00 1	2.06 531	0.55 294	1.95 576	0.00 1	7.32 591	3.15 580	3.30 445	7.04 585	0.32 581	12.66 617	1.06 605	0.33 599	0.01 121	0.01 208

SANet	1.99 564	0.71 538	3.37 545	0.03 444	0.03 457	2.85 576	0.85 582	2.42 553	8.33 602	1.55 570	4.13 570	4.29 577	3.23 581	5.39 529	2.47 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 381	0.06 486

IMH	2.83 579	1.28 583	1.89 449	1.96 601	0.60 587	5.22 591	0.24 526	6.28 597	4.13 591	1.90 575	7.52 587	6.39 585	3.40 582	6.59 581	2.53 548	3.92 609	0.12 585	0.05 577	0.00 1	2.06 599	0.47 588

DEmStereo	0.75 499	0.06 160	1.73 432	0.04 464	0.00 1	0.78 333	0.52 568	0.05 93	0.57 360	0.05 431	0.72 538	0.02 115	3.42 583	5.79 546	1.29 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

ktn	4.96 595	1.21 580	2.41 494	3.20 606	1.02 596	8.36 600	2.08 593	9.00 604	17.02 607	5.18 594	12.71 608	13.69 602	3.51 584	8.05 595	3.68 560	5.30 613	0.02 508	0.00 1	0.00 1	2.14 600	0.55 595

MSMD_ROB	2.04 566	0.40 462	2.13 472	0.00 1	0.00 1	4.88 589	0.22 525	0.93 398	1.82 582	5.71 596	7.79 589	7.39 592	3.72 585	4.62 502	1.22 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 358

notaker	4.30 590	1.28 583	3.70 554	3.71 608	0.90 595	4.91 590	0.39 557	6.90 598	1.96 583	5.39 595	11.82 605	16.90 609	3.75 586	7.59 593	5.65 577	5.23 612	0.01 462	0.10 586	0.06 513	4.57 606	1.22 602

GrayStereo	0.46 408	0.01 1	0.71 171	0.10 526	0.00 1	1.12 518	2.67 600	0.20 250	0.59 430	0.00 1	0.00 1	0.08 293	3.76 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1

MonStereo1	2.90 581	0.34 418	1.42 389	1.45 596	0.72 590	6.98 597	0.04 454	3.93 588	7.69 601	2.03 577	11.25 604	7.28 590	4.03 588	6.16 560	1.56 530	1.60 600	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.94 589	0.48 591

PSM-AAD	0.49 424	0.02 13	0.75 193	0.06 501	0.00 1	1.19 535	2.19 594	0.12 198	0.59 430	0.01 220	0.45 523	0.13 327	4.04 589	0.22 307	0.06 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.01 208

TorneroNet-64	6.39 601	1.31 586	2.23 478	1.99 602	0.65 589	18.82 611	0.28 540	11.98 609	26.18 616	5.99 597	12.75 609	19.37 612	4.08 590	9.94 604	5.95 583	0.89 595	0.00 1	0.11 587	0.00 1	3.44 603	1.81 607

WAO-8	5.13 597	1.91 597	2.34 485	0.60 585	0.10 525	12.98 604	0.34 550	11.65 607	24.58 614	4.87 590	10.60 601	13.32 600	4.10 591	8.85 598	3.55 557	0.75 590	0.32 598	0.71 603	0.12 536	0.70 583	0.11 534

Venus	5.12 596	1.91 597	2.34 485	0.60 585	0.10 525	12.98 604	0.34 550	11.65 607	24.58 614	4.87 590	10.54 600	13.32 600	4.10 591	8.85 598	3.55 557	0.75 590	0.32 598	0.71 603	0.12 536	0.70 583	0.11 534

EDNetEfficient	2.96 582	0.23 356	19.99 604	0.19 565	0.85 593	1.02 406	2.03 592	0.56 338	5.14 593	8.09 604	1.81 560	0.94 510	4.14 593	3.72 466	10.22 598	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.06 513	0.05 359	0.03 407

WCMA_ROB	2.01 565	0.34 418	1.89 449	0.04 464	0.00 1	1.07 475	0.60 571	1.09 422	1.21 573	5.12 593	9.87 599	8.09 594	4.48 594	3.74 468	2.55 549	0.00 1	0.00 1	0.01 535	0.00 1	0.02 248	0.13 552

TorneroNet	6.97 603	1.37 588	2.22 477	1.95 600	1.12 598	19.47 612	0.47 561	13.04 612	26.32 617	7.90 602	17.10 612	17.67 611	4.62 595	10.46 606	7.94 587	1.98 603	0.03 520	0.11 587	0.00 1	4.15 605	1.49 605

SGM+DAISY	2.38 570	0.98 565	4.37 568	0.48 581	0.33 579	2.24 571	1.94 591	1.16 433	1.47 578	6.62 599	5.89 579	5.77 582	5.09 596	5.76 545	4.39 564	0.16 572	0.15 591	0.06 580	0.14 543	0.26 551	0.40 586

JetBlue	5.71 598	2.18 603	16.18 601	0.00 1	2.13 604	29.20 614	14.20 616	3.90 587	0.74 557	0.71 547	2.30 562	6.42 586	5.97 597	17.84 610	8.74 592	0.09 567	0.01 462	0.00 1	0.00 1	2.62 602	0.96 600

ELAS	2.75 577	0.35 430	2.67 517	0.05 477	0.04 478	6.72 596	1.83 590	2.84 576	3.38 587	8.25 605	9.14 593	3.95 576	6.15 598	3.73 467	5.70 578	0.00 1	0.04 537	0.01 535	0.01 463	0.10 451	0.08 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	2.66 576	0.08 213	1.65 423	0.00 1	0.00 1	1.73 561	0.37 554	1.64 504	1.35 576	8.08 603	11.18 603	11.78 599	7.59 599	4.76 504	2.80 551	0.02 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.05 465
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	2.84 580	0.34 418	3.86 560	0.05 477	0.05 491	1.52 554	5.02 607	1.93 523	5.28 594	7.10 601	6.96 583	6.26 584	8.34 600	4.96 511	4.90 573	0.00 1	0.04 537	0.01 535	0.01 463	0.10 451	0.09 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	8.40 605	2.59 607	75.27 618	0.00 1	0.00 1	0.18 113	0.04 454	0.13 206	20.18 609	39.66 617	4.06 569	4.68 580	8.53 601	3.94 476	7.96 589	0.02 548	0.07 568	0.00 1	0.02 481	0.14 483	0.50 592

FC-DCNN v2	3.59 586	0.10 235	1.95 457	0.00 1	0.00 1	3.24 581	0.59 570	3.55 584	3.05 586	11.72 609	12.90 610	15.18 607	8.62 602	6.26 571	4.54 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.05 465

FC-DCNN	3.42 584	0.11 262	2.03 461	0.00 1	0.00 1	3.18 580	0.60 571	3.13 581	2.98 585	11.40 608	12.28 607	13.93 604	8.68 603	5.70 541	4.27 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.06 486

UNDER WATER	6.24 600	0.99 566	8.13 590	4.62 611	2.68 606	8.66 601	0.77 577	8.37 601	22.50 613	4.55 589	6.36 581	15.93 608	8.89 604	8.99 600	8.85 593	3.25 606	0.04 537	1.36 609	0.02 481	6.24 611	3.56 610

DispFullNet	1.20 538	0.63 525	3.58 550	1.00 589	0.82 592	0.41 194	0.00 1	1.44 468	0.61 473	2.55 582	0.64 535	1.10 524	8.95 605	0.84 350	1.22 520	0.00 1	0.02 508	0.00 1	0.00 1	0.24 545	0.02 358

UNDER WATER-64	6.84 602	1.25 582	9.68 594	4.53 610	3.53 608	16.61 610	1.79 589	8.72 603	22.23 611	5.11 592	5.07 575	17.34 610	10.14 606	9.19 602	8.21 590	2.00 604	0.03 520	1.52 610	0.11 531	6.09 610	3.62 612

JetRed	13.51 611	18.77 613	42.38 610	1.28 593	1.18 600	54.67 616	25.60 617	12.87 610	6.75 598	8.50 606	8.61 591	13.77 603	10.87 607	24.50 616	30.67 615	0.24 577	0.68 606	0.53 602	0.02 481	5.93 608	2.43 608

DPSimNet_ROB	7.90 604	5.46 611	13.55 600	3.66 607	5.16 612	7.26 598	9.60 614	6.11 596	7.46 600	13.33 610	9.50 596	11.03 596	11.89 608	10.08 605	12.35 603	4.36 611	5.55 615	5.35 614	5.34 616	4.96 607	5.98 615

DStereoSA	4.40 592	1.20 579	7.33 587	2.18 603	3.69 609	2.39 572	6.91 613	3.77 585	3.64 589	2.07 578	12.11 606	1.65 552	12.09 609	6.98 588	8.51 591	1.22 597	3.45 613	0.19 591	4.18 614	0.80 587	3.59 611

MADNet++	9.87 607	2.12 600	7.11 585	7.99 613	4.58 611	14.38 608	6.90 612	9.23 605	5.88 595	16.88 611	17.47 614	11.07 597	15.72 610	24.26 613	19.76 613	8.52 614	6.39 616	4.85 613	2.69 612	5.96 609	5.73 614

DStereoFS	4.32 591	3.41 609	3.71 555	3.08 605	2.36 605	5.39 593	2.25 596	4.61 591	6.40 596	3.78 587	5.37 577	5.84 583	15.74 611	9.80 603	5.23 576	1.55 599	2.19 611	0.04 573	2.63 611	0.41 575	2.58 609

SGM-ForestM	8.89 606	0.68 531	3.61 551	0.57 584	0.18 560	14.89 609	5.99 610	9.62 606	10.59 605	20.43 613	17.16 613	39.22 615	20.29 612	20.63 611	13.19 605	0.04 556	0.14 589	0.00 1	0.07 517	0.15 494	0.36 583

MANE	9.96 608	0.69 532	2.88 529	1.22 591	0.61 588	13.15 606	3.46 602	15.62 614	22.27 612	22.74 614	30.00 618	29.74 613	23.22 613	17.17 609	13.78 607	0.29 579	0.56 604	0.09 585	0.61 605	0.15 494	1.00 601

BEATNet-Init1	14.52 612	6.56 612	34.32 606	1.10 590	1.02 596	31.53 615	11.99 615	15.58 613	17.42 608	30.17 616	27.03 615	43.14 616	24.36 614	24.41 615	18.27 612	0.27 578	0.32 598	0.36 598	0.46 603	1.26 592	0.76 598

LE_ROB	9.96 608	0.54 509	9.62 593	1.40 595	1.24 601	3.29 582	4.64 605	4.31 589	43.01 618	51.54 618	13.34 611	14.15 605	24.60 615	6.66 585	20.28 614	0.04 556	0.05 552	0.12 589	0.20 567	0.07 397	0.09 520

HanzoNet	12.77 610	4.55 610	11.74 599	5.35 612	2.79 607	7.59 599	0.66 573	12.97 611	20.40 610	25.99 615	28.61 617	34.05 614	25.08 616	25.93 617	14.98 610	10.77 615	3.91 614	3.00 612	3.73 613	8.16 613	5.15 613

TCMNet-wrong-test	39.28 615	63.11 626	48.46 615	81.72 624	79.79 624	56.34 617	48.75 618	31.17 617	3.83 590	19.05 612	28.27 616	58.68 617	34.68 617	46.64 618	47.27 618	16.88 618	2.02 610	7.72 615	0.67 607	64.26 622	46.25 622

LRCNet_RVC	55.44 617	60.56 623	57.70 616	66.68 620	44.91 615	6.22 595	0.00 1	52.80 618	1.37 577	70.44 620	81.09 622	67.07 619	55.41 618	51.59 619	46.24 617	90.66 628	41.89 623	90.95 631	90.04 627	64.32 623	68.75 623

PML	71.49 622	88.65 630	73.56 617	82.49 625	75.59 620	85.39 621	79.41 621	71.62 622	87.17 624	90.48 628	85.96 623	90.50 628	60.21 619	91.76 631	73.85 622	96.01 637	2.36 612	86.79 630	6.59 617	83.59 629	17.83 617

USTest	58.46 618	44.12 615	43.29 611	60.68 617	67.35 619	99.15 631	100.00 629	91.40 625	98.36 627	67.56 619	90.15 626	66.93 618	68.34 620	62.46 620	57.68 619	4.00 610	35.83 619	16.32 618	22.03 620	41.21 616	32.38 618

RSGM-EC	76.89 623	51.15 618	39.09 608	72.58 621	77.74 621	78.33 619	84.96 623	80.43 623	82.42 622	82.13 626	88.64 624	78.83 625	69.73 621	70.82 621	67.49 620	91.42 629	97.07 626	82.52 628	88.25 625	77.86 627	76.31 624

acva	76.89 623	51.15 618	39.09 608	72.58 621	77.74 621	78.33 619	84.96 623	80.43 623	82.42 622	82.13 626	88.64 624	78.83 625	69.73 621	70.82 621	67.49 620	91.42 629	97.07 626	82.52 628	88.25 625	77.86 627	76.31 624

xxxxx1	63.71 619	58.10 620	78.65 619	43.63 614	48.97 616	92.61 624	92.18 625	60.44 619	69.38 619	73.77 623	76.42 619	77.82 622	76.45 623	72.33 623	77.46 623	35.89 621	37.06 620	48.26 622	62.63 621	48.72 619	43.44 619

tt_ll	63.71 619	58.10 620	78.65 619	43.63 614	48.97 616	92.61 624	92.18 625	60.44 619	69.38 619	73.77 623	76.42 619	77.82 622	76.45 623	72.33 623	77.46 623	35.89 621	37.06 620	48.26 622	62.63 621	48.72 619	43.44 619

ff	63.71 619	58.10 620	78.65 619	43.63 614	48.97 616	92.61 624	92.18 625	60.44 619	69.38 619	73.77 623	76.42 619	77.82 622	76.45 623	72.33 623	77.46 623	35.89 621	37.06 620	48.26 622	62.63 621	48.72 619	43.44 619

test_example2	97.61 632	99.96 635	99.93 629	99.83 638	99.97 639	98.84 628	99.76 628	91.98 626	100.00 633	100.00 633	100.00 630	89.18 627	86.51 626	99.29 632	96.54 628	99.97 639	99.55 633	92.92 632	98.06 630	100.00 640	99.95 638

tt	48.25 616	0.05 111	28.22 605	1.29 594	0.00 1	100.00 632	100.00 629	100.00 633	97.19 626	0.08 462	0.00 1	97.99 632	86.70 627	2.26 393	99.92 631	83.66 625	94.83 624	16.47 619	21.27 619	35.05 615	0.01 208

MEDIAN_ROB	93.37 628	98.75 633	96.05 626	90.90 628	90.53 631	85.63 622	76.45 620	92.03 627	89.53 625	95.05 629	94.99 627	96.02 629	93.85 628	90.36 628	87.21 626	98.36 638	95.79 625	99.61 633	98.77 631	98.80 638	98.72 637

Anonymous_1	89.88 627	75.38 627	97.81 627	74.49 623	78.39 623	100.00 632	100.00 629	98.09 632	99.76 629	96.82 631	99.37 628	97.66 631	99.77 629	91.14 630	98.89 629	81.73 624	97.25 628	59.96 625	85.38 624	77.37 626	88.27 626

HaxPig	95.46 631	97.61 632	87.80 624	97.80 637	99.17 638	77.55 618	75.28 619	96.76 631	99.61 628	99.97 632	99.97 629	99.62 633	99.97 630	91.02 629	87.28 627	99.98 640	99.98 635	99.98 635	99.99 635	99.97 639	99.97 639

RAFT-FEzeroshot	99.15 635	100.00 637	100.00 632	96.40 634	98.80 636	100.00 632	100.00 629	100.00 633	100.00 633	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	93.65 632	99.99 636	100.00 636	100.00 636	96.28 634	97.98 633

RAFT-FE	99.15 635	100.00 637	100.00 632	96.40 634	98.80 636	100.00 632	100.00 629	100.00 633	100.00 633	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	93.65 632	99.99 636	100.00 636	100.00 636	96.28 634	97.98 633

FlowAnything	99.21 639	100.00 637	100.00 632	96.24 630	98.66 633	100.00 632	100.00 629	100.00 633	100.00 633	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	93.92 636	100.00 639	100.00 636	100.00 636	96.91 637	98.41 636

Selective-RAFT-Error	99.17 638	100.00 637	100.00 632	96.65 636	98.79 635	100.00 632	100.00 629	100.00 633	100.00 633	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	93.64 631	100.00 639	100.00 636	100.00 636	96.25 632	98.10 635

CasAABBNet	99.15 635	100.00 637	100.00 632	96.37 633	98.76 634	100.00 632	100.00 629	100.00 633	100.00 633	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	93.65 632	99.99 636	100.00 636	100.00 636	96.27 633	97.93 632

LSM0	99.11 634	99.97 636	100.00 632	95.93 629	98.59 632	100.00 632	100.00 629	100.00 633	100.00 633	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	93.89 635	99.97 634	100.00 636	100.00 636	96.64 636	97.25 631

DPSMNet_ROB	81.54 626	60.77 625	99.95 630	61.42 619	87.05 628	99.11 629	100.00 629	95.93 630	99.99 631	73.11 622	100.00 630	70.84 621	100.00 631	77.43 627	99.98 632	35.39 620	97.54 632	35.21 621	99.89 633	46.30 618	90.94 628

DGTPSM_ROB	81.49 625	60.74 624	99.95 630	61.20 618	86.99 627	99.11 629	100.00 629	95.92 629	99.99 631	73.08 621	100.00 630	70.81 620	100.00 631	77.39 626	99.98 632	35.10 619	97.48 631	35.12 620	99.89 633	46.16 617	90.85 627

DPSM_ROB	94.00 629	79.32 628	100.00 632	83.19 626	85.69 625	100.00 632	100.00 629	100.00 633	100.00 633	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	89.53 626	97.42 629	74.97 626	95.13 628	83.79 630	90.98 629

DPSM	94.00 629	79.32 628	100.00 632	83.19 626	85.69 625	100.00 632	100.00 629	100.00 633	100.00 633	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	89.53 626	97.42 629	74.97 626	95.13 628	83.79 630	90.98 629

AVERAGE_ROB	98.45 633	99.13 634	95.46 625	100.00 639	100.00 640	93.36 627	81.95 622	100.00 633	99.97 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	99.72 633	99.40 630	100.00 641	100.00 639	100.00 636	100.00 636	100.00 640	100.00 640

ccccc		91.21 631		100.00 639	100.00 640	89.04 623		95.61 628		96.66 630		96.55 630		99.78 634		100.00 641	100.00 639	99.83 634	99.27 632	100.00 640

ASD4		42.77 614

Low-res two-view benchmark