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	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

PointNet	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.06 120	0.04 144	0.01 26	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.00 1

TS12	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 60	0.22 104	0.00 1	0.00 1	0.03 82	0.00 1	0.03 60	0.02 36	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TS	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 60	0.22 104	0.00 1	0.00 1	0.03 82	0.00 1	0.03 60	0.02 36	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.01 6	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	0.00 1	0.15 29	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DepthFocus	0.16 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 204	0.09 215	0.00 1	0.45 154	0.67 240	0.15 241	0.03 176	0.11 144	0.21 245	1.33 209	1.20 177	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA2	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	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA1	0.01 6	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	0.00 1	0.13 27	0.13 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DispViT+	0.01 6	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	0.00 1	0.11 23	0.06 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.01 6	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	0.00 1	0.18 41	0.12 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 241	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
WQFJA1	0.14 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.89 319	0.00 1	0.69 272	0.00 1	2.26 307	0.00 1	0.02 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX1	0.12 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.87 318	0.00 1	0.47 259	0.00 1	1.96 301	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.91 321	0.00 1	0.49 261	0.00 1	2.00 303	0.00 1	0.03 9	0.01 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	0.00 1

NLMM1	0.14 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	0.50 263	0.00 1	2.18 305	0.00 1	0.04 12	0.09 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.14 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.89 319	0.00 1	0.68 271	0.00 1	2.26 307	0.00 1	0.02 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	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	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 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	0.00 1

NLSM1	0.15 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.03 326	0.00 1	0.69 272	0.00 1	2.22 306	0.00 1	0.04 12	0.13 65	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

NLCSM	0.11 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.74 314	0.00 1	0.41 257	0.00 1	1.74 299	0.00 1	0.04 12	0.01 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	0.00 1

VIP-Stereo	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.19 50	0.31 164	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.02 123	0.01 26	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth	0.01 6	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	0.00 1	0.03 9	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.00 1	0.00 1	0.01 10	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	0.02 28	0.01 215	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	0.02 145	0.00 1	0.00 1	0.22 60	0.13 65	0.04 142	0.00 1	0.03 82	0.01 95	0.01 26	0.05 55	0.00 1	0.00 1	0.14 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD		0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.00 1	0.04 213			0.00 1	0.43 148	0.86 262			0.46 187	0.24 253				0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_XL	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 201	0.11 225	0.00 1	0.37 129	0.55 224	0.13 223	0.12 251	0.04 97	0.05 156	1.14 198	0.80 154	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
MLG-Stereo_test3	0.07 102	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	0.00 1	0.28 83	0.22 104	0.00 1	0.00 1	0.55 196	0.00 1	0.06 83	0.66 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 98	0.25 133	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 41	0.20 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 52	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 41	0.22 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 52	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.06 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 249	0.01 78	0.02 161	0.00 1	0.33 110	0.34 176	0.03 133	0.04 197	0.02 73	0.06 161	0.05 75	0.41 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 91	0.19 89	0.00 1	0.00 1	0.03 82	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_L	0.14 147	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 254	0.00 1	0.00 1	0.10 204	0.06 204	0.00 1	0.40 136	0.51 209	0.10 205	0.11 239	0.04 97	0.14 219	1.09 197	1.11 171	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
YMNet	0.12 132	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 260	0.66 304	0.00 1	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.03 165	0.00 1	0.00 1	1.53 277	0.38 195	0.01 81	0.03 176	0.07 127	0.04 144	0.01 26	0.02 36	0.00 1	0.01 164	0.15 292	0.01 234	0.10 247	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.01 6	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	0.00 1	0.04 12	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.03 53	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	0.00 1	0.18 41	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 204	0.01 26	0.17 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 282	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.01 6	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	0.00 1	0.16 31	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 156	0.01 26	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 251	0.00 1	0.00 1

GREAT-IGEV	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 255	0.00 1	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.23 69	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 79	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.01 6	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	0.00 1	0.06 18	0.20 91	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HUF	0.17 172	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 284	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.02 161	0.00 1	1.35 270	1.68 316	0.16 250	0.10 236	0.63 203	0.04 144	0.20 125	0.33 108	0.02 256	0.01 164	0.00 1	0.01 234	0.00 1	0.00 1

AIO_test	0.09 118	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 272	0.06 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.67 223	0.76 254	0.01 81	0.02 161	0.11 144	0.00 1	0.01 26	0.31 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 293	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 31	0.01 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.02 123	0.03 60	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.01 6	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	0.00 1	0.15 29	0.07 32	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.10 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 28	0.16 80	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.00 1	0.09 94	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 234	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 41	0.18 85	0.00 1	0.00 1	0.21 161	0.00 1	0.01 26	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.10 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.03 53	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	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.30 98	0.31 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 94	0.06 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 23	0.09 42	0.02 119	0.00 1	0.01 54	0.01 95	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.01 6	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	0.00 1	0.18 41	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 95	0.01 26	0.01 10	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	0.01 6	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	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 35	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.01 95	0.01 26	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

trnet	0.15 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.03 200	0.10 204	0.10 221	0.00 1	0.52 179	0.80 256	0.09 196	0.11 239	0.07 127	0.35 274	0.97 195	0.81 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MGS-Stereo	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.02 161	0.00 1	4.04 325	0.10 49	0.02 119	0.00 1	0.05 113	0.00 1	0.10 98	0.43 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 204	0.00 1	0.29 91	0.06 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.00 1	0.11 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASnet	0.16 164	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	0.11 210	0.08 210	0.00 1	0.40 136	0.24 122	0.08 190	0.07 222	0.11 144	0.12 194	1.91 250	1.24 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.04 67	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	0.24 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 60	0.15 78	0.01 81	0.00 1	0.02 73	0.10 181	0.03 60	0.33 108	0.01 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.38 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 233	0.01 188	0.00 1	0.05 266	0.00 1	0.00 1	0.14 222	0.07 208	0.00 1	0.38 132	0.73 246	0.13 223	0.19 298	0.64 204	0.07 170	1.29 204	2.37 251	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.40 293	3.61 341	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.00 1	0.19 50	0.25 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 75	0.01 10	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.04 67	0.01 215	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	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.20 54	0.13 65	0.00 1	0.00 1	0.09 135	0.03 133	0.15 112	0.38 118	0.00 1	0.00 1	0.13 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.09 118	0.01 215	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	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.26 78	0.29 155	0.01 81	0.01 133	0.20 159	0.00 1	0.13 105	1.45 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_5	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.00 1	0.25 73	0.16 80	0.00 1	0.00 1	0.07 127	0.00 1	0.02 52	0.37 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 142	0.09 42	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.12 194	0.03 60	0.05 55	0.03 259	0.15 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dad	0.24 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.99 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.88 241	0.24 122	0.01 81	0.01 133	0.01 54	0.09 176	0.13 105	0.14 75	0.00 1	0.16 304	0.28 305	0.00 1	2.76 332	0.76 288

CroCo-Stereo	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.28 83	0.25 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 70	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
TestStereo	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.17 35	0.06 25	0.06 171	0.00 1	0.04 97	0.00 1	0.14 109	0.11 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.03 53	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	0.00 1	0.62 212	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.00 1	0.02 52	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AFF-stereo	0.04 67	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 194	0.01 129	0.00 1	0.40 136	0.24 122	0.01 81	0.02 161	0.03 82	0.00 1	0.04 70	0.27 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.01 6	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	0.00 1	0.11 23	0.02 8	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 52	0.01 10	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
delet	0.01 6	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	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.09 21	0.08 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.05 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RYNet	0.15 155	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	0.02 145	0.00 1	0.00 1	3.83 318	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	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	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	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

AANet_RVC	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	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GEAStereo	0.03 53	0.00 1	0.01 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.01 68	0.29 91	0.07 32	0.01 81	0.00 1	0.04 97	0.01 95	0.02 52	0.08 65	0.00 1	0.00 1	0.13 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gasm-f	0.03 53	0.00 1	0.01 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.01 68	0.29 91	0.07 32	0.01 81	0.00 1	0.04 97	0.01 95	0.02 52	0.08 65	0.00 1	0.00 1	0.13 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonStereo	0.01 6	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	0.01 68	0.16 31	0.04 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.23 69	0.22 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GASTEREO	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.22 60	0.21 99	0.01 81	0.00 1	0.01 54	0.00 1	0.01 26	0.27 97	0.01 240	0.00 1	0.00 1	0.03 245	0.00 1	0.00 1

MSCF	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.24 72	0.20 91	0.01 81	0.00 1	0.01 54	0.00 1	0.01 26	0.27 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 253	0.00 1	0.00 1

111111	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.18 41	0.09 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 103	0.11 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.32 105	0.24 122	0.02 119	0.01 133	0.02 73	0.01 95	0.06 83	0.57 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.32 105	0.24 122	0.02 119	0.01 133	0.02 73	0.01 95	0.06 83	0.57 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DFGA-Net	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.01 68	0.20 54	0.07 32	0.01 81	0.00 1	0.10 139	0.01 95	0.01 26	0.01 10	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.15 155	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	0.07 194	0.01 129	0.01 68	2.97 306	0.34 176	0.06 171	0.01 133	0.17 152	0.12 194	0.20 125	0.13 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.09 118	0.01 215	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	0.05 183	0.03 179	0.01 68	0.22 60	0.23 115	0.05 162	0.07 222	0.05 113	0.12 194	0.31 151	1.06 169	0.07 272	0.00 1	0.00 1	0.08 258	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.07 102	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.61 208	0.45 199	0.00 1	0.10 236	0.21 161	0.00 1	0.01 26	0.32 107	0.01 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo++	0.31 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 222	0.15 243	0.01 68	0.32 105	0.61 236	0.20 262	0.11 239	0.25 170	0.22 249	2.10 262	1.74 218	0.12 282	0.00 1	0.00 1	0.03 245	2.21 322	0.00 1

GIP-stereo	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.22 60	0.08 39	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.24 253	0.01 26	0.17 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ITSA-stereo	1.03 279	0.00 1	0.10 301	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.52 298	0.03 287	0.14 296	0.87 311	4.19 326	0.12 213	0.15 243	0.01 68	1.59 278	1.63 312	0.16 250	0.73 343	2.31 266	1.07 321	2.12 264	2.82 272	0.44 314	0.14 291	0.12 277	1.30 316	2.19 321	5.12 325

IGEV-Stereo++	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.19 50	0.12 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.19 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.03 53	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	0.01 78	0.00 1	0.01 68	0.33 110	0.22 104	0.03 133	0.00 1	0.05 113	0.00 1	0.14 109	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot1	2.14 311	0.02 264	0.21 315	0.00 1	0.08 300	0.15 284	0.40 290	0.01 277	2.04 342	0.69 301	5.81 334	0.36 271	0.43 280	0.01 68	0.77 231	2.69 336	0.08 190	0.19 298	32.14 353	1.39 333	2.66 286	4.36 317	0.08 274	0.17 306	0.11 275	0.77 309	0.35 269	1.75 296

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.06 192	0.12 229	0.01 68	0.32 105	0.51 209	0.05 162	0.06 213	0.04 97	0.12 194	0.36 158	0.38 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.11 129	0.33 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.65 269	0.03 165	0.14 238	0.01 68	0.28 83	0.35 183	0.00 1	0.02 161	0.04 97	0.12 194	0.15 112	0.47 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 282	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.00 1	0.02 161	0.01 68	0.25 73	0.36 186	0.02 119	0.02 161	0.01 54	0.03 133	0.21 129	0.96 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.04 67	0.04 284	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	0.01 78	0.00 1	0.01 68	0.29 91	0.30 157	0.03 133	0.00 1	0.09 135	0.00 1	0.25 135	0.16 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MSKI-zero shot	0.72 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 272	0.00 1	0.00 1	0.05 266	0.22 258	2.74 312	0.18 245	0.15 243	0.01 68	0.93 247	1.89 323	0.15 241	0.19 298	3.70 294	1.08 322	3.22 303	3.80 300	0.14 287	0.00 1	0.14 289	0.32 291	0.16 259	0.31 270

StereoVision	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 165	0.00 1	0.01 68	0.22 60	0.12 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.05 81	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.40 136	0.33 170	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.06 161	0.04 70	0.18 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 277	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.08 111	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	0.31 253	0.01 78	0.01 129	0.01 68	0.32 105	0.23 115	0.02 119	0.01 133	0.04 97	0.19 239	0.13 105	0.67 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 234	0.23 262	0.00 1

iinet-f	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.04 232	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.98 254	0.38 195	0.01 81	0.03 176	0.10 139	0.11 186	0.21 129	0.65 148	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASS	0.40 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.88 308	0.00 1	0.00 1	0.23 260	0.33 254	0.26 259	0.13 235	0.01 68	0.51 176	0.50 208	0.29 276	0.21 307	0.60 199	0.00 1	4.20 328	2.53 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.08 111	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	0.16 234	0.00 1	0.01 68	0.54 192	0.20 91	0.04 142	0.00 1	0.31 175	0.01 95	0.17 119	0.60 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TESTraft	0.06 96	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	0.16 234	0.01 129	0.01 68	0.58 197	0.16 80	0.04 142	0.00 1	0.31 175	0.02 123	0.16 117	0.19 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IER	0.04 67	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	0.01 68	0.94 250	0.06 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 95	0.01 26	0.02 36	0.02 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA-5K	0.08 111	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	0.16 234	0.00 1	0.01 68	0.54 192	0.20 91	0.04 142	0.00 1	0.31 175	0.01 95	0.17 119	0.60 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.07 102	0.00 1	0.01 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.01 68	0.39 135	0.33 170	0.06 171	0.06 213	0.16 150	0.13 204	0.57 174	0.19 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DAS	0.53 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.02 239	0.75 308	1.70 300	0.21 255	0.26 268	0.01 68	0.69 225	1.67 314	0.15 241	0.18 293	1.79 254	0.27 264	3.84 321	2.47 258	0.00 1	0.09 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SepStereo	0.53 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.02 239	0.75 308	1.70 300	0.21 255	0.26 268	0.01 68	0.69 225	1.67 314	0.15 241	0.18 293	1.79 254	0.27 264	3.84 321	2.47 258	0.00 1	0.09 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AASNet	0.01 6	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	0.01 78	0.00 1	0.01 68	0.09 21	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 255	0.10 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.17 35	0.02 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 181	0.01 26	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.30 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223	0.03 224	0.00 1	0.04 175	0.04 187	0.01 68	0.59 204	0.72 245	0.09 196	0.08 229	0.21 161	0.12 194	1.33 209	1.24 182	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	3.51 340	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	0.49 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.08 197	0.14 238	0.01 68	0.61 208	1.20 296	0.21 265	0.06 213	0.90 219	0.13 204	3.61 316	1.78 222	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	3.50 339	0.95 290

TANstereo	0.24 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.04 231	0.08 221	0.05 183	0.05 200	0.01 68	0.50 170	0.75 249	0.13 223	0.05 206	0.05 113	0.01 95	1.35 211	1.22 178	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	2.11 317	0.00 1

XX-TBD	0.24 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.04 231	0.08 221	0.05 183	0.05 200	0.01 68	0.50 170	0.75 249	0.13 223	0.05 206	0.05 113	0.01 95	1.35 211	1.22 178	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	2.11 317	0.00 1

CFNet_pseudo	0.16 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1	0.13 218	0.00 1	0.01 68	1.51 276	0.27 144	0.02 119	0.01 133	1.27 235	0.00 1	0.17 119	0.34 111	0.40 307	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.28 205	0.01 215	0.06 289	0.00 1	0.09 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 264	0.17 238	0.20 251	0.00 1	0.01 68	2.06 289	0.33 170	0.05 162	0.08 229	1.61 248	0.02 123	0.69 183	0.84 157	0.76 320	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 266

sCroCo_RVC	0.30 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.01 187	0.28 261	0.22 261	0.01 68	0.50 170	1.31 299	0.15 241	0.17 287	0.48 189	0.19 239	2.05 256	2.81 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.24 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 287	0.00 1	0.02 197	0.01 78	0.03 179	0.01 68	0.52 179	0.31 164	0.05 162	0.01 133	2.60 275	0.04 144	1.00 196	0.99 163	0.00 1	0.03 239	0.01 244	0.00 1	0.09 245	0.75 287

RAFT-Stereo + iAFF	0.05 81	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 194	0.01 129	0.01 68	0.50 170	0.20 91	0.03 133	0.00 1	0.06 120	0.00 1	0.09 94	0.38 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.17 172	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	0.16 234	0.00 1	0.01 68	4.02 324	0.19 89	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.00 1	0.13 105	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FINET	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.29 249	0.05 183	0.00 1	0.01 68	0.18 41	0.10 49	0.01 81	0.00 1	0.06 120	0.00 1	0.02 52	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.01 244	0.07 256	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.01 68	0.26 78	0.08 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.06 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.20 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.04 231	0.10 228	0.15 232	0.16 248	0.01 68	0.62 212	1.10 290	0.14 234	0.08 229	0.06 120	0.33 270	1.41 219	1.15 174	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
DSFCA	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 295	0.00 1	0.07 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.01 68	0.34 113	0.22 104	0.00 1	0.01 133	0.02 73	0.01 95	0.11 101	0.17 79	0.00 1	0.01 164	0.04 258	0.03 245	0.11 250	0.09 242

PMTNet	0.21 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195	0.11 257	0.00 1	0.02 239	0.03 224	0.07 220	0.09 201	0.17 250	0.01 68	0.58 197	1.07 287	0.18 257	0.05 206	0.19 156	0.21 245	1.60 231	1.30 189	0.00 1	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 175	0.00 1	0.01 68	0.22 60	0.21 99	0.01 81	0.02 161	0.01 54	0.00 1	0.04 70	0.06 58	0.00 1	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1

STTStereo	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.11 289	0.00 1	0.01 187	0.01 78	0.00 1	0.01 68	0.37 129	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.03 82	0.01 95	0.07 87	0.33 108	0.04 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.01 68	0.44 150	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.02 123	0.07 87	0.37 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Nwc_Net	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.01 68	0.44 150	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.02 123	0.07 87	0.37 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RASNet	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.01 68	0.19 50	0.33 170	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.00 1	0.26 137	0.14 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet	0.01 6	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	0.05 216	0.14 222	0.00 1	0.01 68	0.03 9	0.03 12	0.05 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CVANet_RVC	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	0.00 1	0.01 68	0.02 6	0.02 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.49 311	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.01 68	0.17 35	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.06 120	0.02 123	0.05 75	0.30 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 271	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.
NVstereo2D	0.19 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 264	0.01 187	0.01 78	0.00 1	0.01 68	3.98 322	0.25 133	0.01 81	0.01 133	0.04 97	0.00 1	0.14 109	0.36 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet	0.54 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 280	1.22 291	0.17 243	0.02 161	0.01 68	2.19 297	1.50 307	0.04 142	0.07 222	5.12 301	0.45 286	2.07 257	1.02 166	0.00 1	0.14 291	0.00 1	0.00 1	0.13 254	0.00 1

DISCO	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.06 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 165	0.00 1	0.01 68	0.35 125	0.13 65	0.01 81	0.00 1	0.05 113	0.00 1	0.05 75	0.56 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PDISCO_ROB	0.04 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 175	0.01 129	0.01 68	0.17 35	0.26 138	0.01 81	0.03 176	0.19 156	0.00 1	0.22 132	0.24 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGM-Forest	0.67 256	0.03 280	0.02 267	0.04 288	0.11 307	0.12 265	0.00 1	0.43 313	0.43 308	1.34 329	0.78 279	0.33 269	1.29 295	0.01 68	1.84 282	0.85 260	0.15 241	0.15 268	1.59 247	0.02 123	1.89 249	2.57 265	0.25 299	0.06 255	0.15 292	0.20 285	1.30 304	2.24 302
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
gcap_with_dpt	0.27 201	0.08 296	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.18 245	0.10 221	0.02 135	0.44 150	0.75 249	0.53 297	0.68 339	1.10 229	0.17 232	1.57 227	1.67 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.04 238

WQFJA1++	4.55 335	0.00 1	0.00 1	34.64 360	0.00 1	33.67 360	36.06 358	0.00 1	0.01 223	1.82 340	0.04 213	3.52 310	4.11 319	0.02 135	0.34 113	0.75 249	0.15 241	0.06 213	1.99 258	0.61 304	1.35 211	1.18 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	2.48 332	0.00 1	0.00 1

DDF-Stereo	1.23 288	0.04 284	0.02 267	7.90 343	0.00 1	9.67 345	0.00 1	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.74 274	7.09 323	0.13 235	0.02 135	0.37 129	0.93 272	0.45 290	0.14 259	1.23 234	0.18 234	1.73 244	1.66 210	0.03 259	0.07 258	0.00 1	0.41 296	0.04 231	0.22 256

LG-Stereo_L2	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 175	0.00 1	0.02 135	0.26 78	0.30 157	0.04 142	0.01 133	0.08 134	0.11 186	0.15 112	0.22 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 165	0.00 1	0.02 135	0.25 73	0.32 168	0.03 133	0.01 133	0.10 139	0.12 194	0.16 117	0.17 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo	0.25 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 218	0.19 254	0.02 135	0.38 132	0.68 242	0.21 265	0.13 253	0.23 165	0.20 243	2.18 266	2.06 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 258	0.11 250	0.00 1

FC-DCNN v2	0.84 273	0.13 307	1.12 337	0.56 314	0.05 291	0.64 311	0.72 306	0.87 327	0.38 304	0.57 293	0.76 275	0.59 284	0.61 288	0.02 135	1.46 273	0.58 230	0.49 294	0.11 239	1.73 252	0.08 172	2.13 265	1.81 224	0.00 1	0.21 318	1.27 325	0.81 310	1.55 310	3.31 314

GCAP-BAT	0.27 201	0.08 296	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.18 245	0.10 221	0.02 135	0.44 150	0.75 249	0.53 297	0.68 339	1.10 229	0.17 232	1.57 227	1.67 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.04 238

AE-Stereo	0.21 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 297	0.01 195	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 197	0.08 210	0.02 135	0.36 127	0.74 248	0.10 205	0.07 222	0.09 135	0.24 253	1.19 199	2.39 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 276	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.05 81	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	0.04 175	0.00 1	0.02 135	0.28 83	0.34 176	0.04 142	0.02 161	0.07 127	0.01 95	0.30 147	0.13 71	0.00 1	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.02 135	0.41 142	0.20 91	0.01 81	0.01 133	0.20 159	0.04 144	0.25 135	0.42 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 271	0.01 211	0.00 1

SA	0.12 132	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	0.16 234	0.01 129	0.02 135	0.27 82	0.37 188	0.04 142	0.13 253	0.46 187	0.04 144	0.33 154	1.33 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMOStereo	0.15 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 244	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.03 179	0.02 135	0.45 154	0.37 188	0.04 142	0.16 276	0.24 166	0.15 224	0.27 138	2.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

error version	0.15 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 244	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.03 179	0.02 135	0.45 154	0.37 188	0.04 142	0.16 276	0.24 166	0.15 224	0.27 138	2.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-v	0.15 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 244	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.03 179	0.02 135	0.45 154	0.37 188	0.04 142	0.16 276	0.24 166	0.15 224	0.27 138	2.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-3	0.36 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.01 188	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.02 161	0.02 135	0.60 206	0.47 203	0.06 171	0.11 239	2.53 272	0.18 234	1.40 218	3.73 294	0.00 1	0.00 1	0.13 281	0.00 1	0.00 1	0.32 271

test_1	0.36 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.02 161	0.02 135	0.59 204	0.47 203	0.06 171	0.11 239	2.53 272	0.18 234	1.39 216	3.73 294	0.00 1	0.00 1	0.13 281	0.00 1	0.01 211	0.32 271

test_3	0.35 214	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235	0.01 188	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.02 161	0.02 135	0.58 197	0.46 200	0.06 171	0.11 239	2.40 268	0.18 234	1.37 215	3.74 298	0.00 1	0.00 1	0.13 281	0.00 1	0.04 231	0.32 271

GANet-ADL	0.60 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.89 312	2.34 306	0.04 175	0.05 200	0.02 135	2.06 289	1.15 294	0.16 250	0.18 293	2.76 278	0.81 313	1.69 240	3.65 291	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.37 270	0.00 1

test-2	0.15 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 244	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.03 179	0.02 135	0.45 154	0.37 188	0.04 142	0.16 276	0.24 166	0.15 224	0.27 138	2.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rafts_anoy	0.07 102	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.03 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.02 135	0.41 142	0.23 115	0.05 162	0.00 1	0.34 180	0.10 181	0.31 151	0.44 127	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.02 28	0.02 264	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	0.02 135	0.16 31	0.09 42	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 98	0.13 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.07 102	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.34 113	0.34 176	0.01 81	0.00 1	0.21 161	0.09 176	0.20 125	0.61 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	0.18 178	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	0.02 145	0.09 215	0.02 135	0.20 54	0.51 209	0.07 183	0.09 234	0.84 216	0.12 194	1.29 204	1.58 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo_RVC	0.18 178	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	0.02 145	0.09 215	0.02 135	0.20 54	0.51 209	0.07 183	0.09 234	0.84 216	0.12 194	1.29 204	1.58 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FCDSN-DC	0.45 225	0.04 284	0.47 331	0.00 1	0.00 1	0.01 195	0.48 296	0.00 1	0.00 1	0.35 273	0.17 238	0.19 249	0.07 208	0.02 135	4.35 336	0.59 232	0.10 205	0.13 253	0.48 189	0.06 161	1.59 230	2.36 250	0.00 1	0.39 338	0.00 1	0.05 253	0.15 256	0.00 1
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
HGLStereo	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.02 135	0.31 103	0.15 78	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 101	0.06 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.05 81	0.01 215	0.00 1	0.01 274	0.03 278	0.01 195	0.18 273	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.16 237	0.01 78	0.00 1	0.02 135	0.45 154	0.09 42	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.07 170	0.06 83	0.07 62	0.00 1	0.04 246	0.03 253	0.01 234	0.00 1	0.00 1

FADNet	0.13 138	0.02 264	0.01 257	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 187	0.02 135	0.95 252	0.12 60	0.04 142	0.10 236	0.07 127	0.24 253	0.57 174	1.24 182	0.02 256	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	0.06 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.02 135	0.89 243	0.06 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.46 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.02 135	0.64 219	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.06 161	0.05 75	0.49 136	0.01 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

stereogan	0.11 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.51 176	0.17 84	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.02 123	0.05 75	2.28 248	0.00 1	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Abc-Net	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.02 135	0.64 219	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.06 161	0.05 75	0.49 136	0.01 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
HSM-Net_RVC	0.37 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.03 224	0.01 277	0.00 1	0.42 281	1.81 303	2.18 303	0.09 215	0.02 135	0.48 165	0.44 198	0.13 223	0.04 197	0.60 199	0.46 287	1.62 232	1.55 202	0.08 274	0.14 291	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
STTRV1_RVC		0.00 1	0.00 1	0.02 280	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.02 197	0.29 263	0.50 285	0.02 135	0.34 113	0.22 104	2.21 331	0.07 222		2.97 349	3.26 306	2.53 263		0.03 239	0.03 253	0.11 271	0.91 297	3.53 315

FC-DCNN	0.75 266	0.08 296	1.12 337	0.43 310	0.05 291	0.49 305	0.77 307	0.77 323	0.22 300	0.59 296	0.77 277	0.55 283	0.43 280	0.02 135	1.40 271	0.58 230	0.47 292	0.12 251	1.63 249	0.09 176	2.09 260	1.80 223	0.00 1	0.23 321	0.75 321	0.47 301	1.09 301	3.12 311

HSM	0.06 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 222	0.01 129	0.02 135	0.58 197	0.21 99	0.00 1	0.00 1	0.07 127	0.06 161	0.36 158	0.23 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PWC_ROB	0.48 226	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.09 250	0.00 1	0.01 223	0.13 251	0.82 280	0.02 145	0.02 161	0.02 135	3.76 316	1.11 293	0.16 250	0.19 298	0.65 205	0.11 186	2.51 278	2.73 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 268	0.29 266

model_zeroshot	0.76 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 281	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.79 310	2.47 309	0.16 234	0.11 225	0.03 173	1.24 266	1.31 299	0.11 213	0.15 268	3.69 293	0.24 253	2.97 295	2.39 252	0.00 1	0.00 1	1.09 323	0.43 299	0.25 264	2.80 305

AIO-Stereo-zeroshot	1.23 288	0.15 310	0.27 323	0.00 1	0.07 297	0.15 284	0.38 289	0.00 1	0.79 316	0.74 306	7.91 347	0.31 268	0.59 287	0.03 173	0.87 238	2.48 333	0.11 213	0.16 276	2.76 278	1.43 334	3.92 323	4.16 308	0.08 274	0.27 328	0.12 277	0.00 1	3.34 337	2.11 299

gcap-zeroshot	1.03 279	0.00 1	0.00 1	0.49 312	0.00 1	0.09 250	0.21 276	0.02 283	0.00 1	1.25 328	2.94 313	0.16 234	0.19 254	0.03 173	0.50 170	1.31 299	0.48 293	0.03 176	13.12 327	0.33 270	1.97 252	3.41 286	1.00 325	0.00 1	0.16 294	0.00 1	0.03 226	0.03 237

plain	0.05 81	0.01 215	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	0.05 183	0.00 1	0.03 173	0.28 83	0.32 168	0.03 133	0.02 161	0.03 82	0.00 1	0.33 154	0.26 96	0.00 1	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HH	0.68 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 269	1.35 330	0.03 200	0.05 183	0.19 254	0.03 173	0.58 197	2.57 334	0.08 190	0.16 276	3.15 289	0.42 281	4.66 334	3.73 294	0.19 290	0.03 239	0.13 281	0.00 1	0.86 294	0.19 249

HanStereo	0.68 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 269	1.35 330	0.03 200	0.05 183	0.19 254	0.03 173	0.58 197	2.57 334	0.08 190	0.16 276	3.15 289	0.42 281	4.66 334	3.73 294	0.19 290	0.03 239	0.13 281	0.00 1	0.86 294	0.19 249

LoS_RVC	0.23 192	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.01 223	0.06 239	0.03 200	0.20 251	0.12 229	0.03 173	0.53 187	0.86 262	0.13 223	0.15 268	0.67 208	0.13 204	1.47 223	1.70 215	0.01 240	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

tt_ll	0.23 192	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.01 223	0.06 239	0.03 200	0.20 251	0.12 229	0.03 173	0.53 187	0.86 262	0.13 223	0.15 268	0.67 208	0.13 204	1.47 223	1.70 215	0.01 240	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDUNet	0.06 96	0.04 284	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.03 173	0.47 163	0.20 91	0.03 133	0.00 1	0.05 113	0.00 1	0.07 87	0.43 124	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.25 264	0.00 1

GwcNet-ADL	0.55 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.54 291	5.82 335	0.14 222	0.09 215	0.03 173	1.06 261	1.16 295	0.14 234	0.19 298	1.54 244	0.85 316	1.42 220	1.95 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TRStereo	0.62 249	0.01 215	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.18 294	0.01 188	0.00 1	0.00 1	1.46 332	0.58 266	0.17 243	0.15 243	0.03 173	1.02 259	1.57 309	0.09 196	0.17 287	1.51 242	0.85 316	2.07 257	3.39 285	0.04 263	0.01 164	0.09 270	2.88 336	0.39 271	0.01 230

ICVP	0.22 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 245	0.01 187	0.03 165	0.03 179	0.03 173	0.26 78	0.49 206	0.22 268	0.45 332	0.56 197	0.24 253	0.96 194	2.43 257	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALCasStereoNet	0.08 111	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.03 278	0.00 1	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.03 173	0.49 166	0.33 170	0.02 119	0.00 1	0.04 97	0.09 176	0.37 161	0.66 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	1.61 300	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 272	0.11 257	0.00 1	0.00 1	1.24 327	6.23 339	0.08 197	0.23 262	0.03 173	0.60 206	2.29 329	0.12 219	0.18 293	3.02 287	0.19 239	1.68 238	2.52 262	0.09 278	0.01 164	23.80 360	0.03 245	0.24 263	0.58 282

EAI-Stereo	0.68 257	0.04 284	0.14 305	0.32 306	0.08 300	0.67 313	0.37 287	0.00 1	0.41 306	0.00 1	1.59 297	0.12 213	0.18 252	0.03 173	1.11 263	1.44 305	0.15 241	0.36 326	3.29 291	0.39 278	2.36 274	2.97 274	0.13 284	0.38 337	0.34 307	0.41 296	0.55 280	0.43 279

APVNet	0.13 138	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	0.01 187	0.01 78	0.00 1	0.03 173	0.63 217	0.21 99	0.05 162	0.04 197	0.88 218	0.03 133	0.21 129	1.46 201	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCP+	0.71 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 303	0.10 255	0.27 281	0.00 1	0.00 1	1.01 316	0.00 1	0.49 278	0.00 1	0.03 173	3.94 321	0.30 157	0.00 1	0.02 161	0.98 225	0.49 291	0.20 125	0.31 104	0.00 1	0.01 164	0.49 313	4.04 345	1.33 306	5.08 324

CFNet	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.34 113	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.00 1	0.08 93	0.18 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MDST_ROB	3.10 325	2.75 343	0.06 289	4.83 335	0.13 311	2.36 324	0.10 252	1.01 334	0.07 277	0.97 313	2.05 304	0.39 275	15.72 340	0.03 173	4.44 340	0.34 176	0.19 259	0.14 259	4.81 297	0.14 219	3.68 319	3.84 301	0.43 311	0.06 255	8.30 354	3.52 339	16.22 358	7.19 334

iResNet_ROB	0.09 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.03 173	0.88 241	0.40 197	0.02 119	0.00 1	0.51 191	0.00 1	0.34 156	0.27 97	0.00 1	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DF	0.49 227	0.00 1	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.10 255	0.00 1	0.00 1	0.03 254	0.00 1	0.03 200	0.12 213	0.17 250	0.04 193	0.47 163	0.98 277	0.16 250	0.16 276	6.00 304	0.31 268	2.04 255	1.74 218	0.12 282	0.13 287	0.09 270	0.28 289	0.10 247	0.16 247

IGEV-FE	0.88 274	0.00 1	0.03 279	0.02 280	0.00 1	0.63 309	0.47 294	0.00 1	0.08 281	1.03 317	4.14 325	0.50 280	0.25 266	0.04 193	0.65 221	1.97 324	0.12 219	0.17 287	2.66 276	0.83 314	2.81 288	4.45 319	0.00 1	0.01 164	0.17 295	0.09 265	2.37 324	0.30 268

coex_refinement	0.09 118	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 165	0.00 1	0.04 193	0.95 252	0.16 80	0.01 81	0.00 1	0.91 220	0.01 95	0.09 94	0.22 90	0.00 1	0.02 224	0.01 244	0.00 1	0.05 235	0.00 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.50 229	0.39 319	0.06 289	0.56 314	0.34 329	0.69 314	0.00 1	0.00 1	0.02 239	1.71 337	0.91 281	2.37 307	0.20 259	0.04 193	0.46 161	0.99 279	0.26 273	0.08 229	0.36 181	0.14 219	1.67 234	1.93 229	0.00 1	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.07 237	0.21 254

IGEV_Zeroshot_test	0.88 274	0.00 1	0.03 279	0.02 280	0.00 1	0.63 309	0.47 294	0.00 1	0.08 281	1.04 318	4.11 323	0.50 280	0.25 266	0.04 193	0.65 221	1.97 324	0.12 219	0.17 287	2.66 276	0.83 314	2.82 289	4.45 319	0.00 1	0.01 164	0.17 295	0.09 265	2.38 325	0.30 268

UniTT-Stereo	0.07 102	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.04 193	0.30 98	0.34 176	0.02 119	0.00 1	0.61 201	0.00 1	0.30 147	0.16 77	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 193	0.08 20	0.06 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211	0.00 1

raft_robust	0.17 172	0.01 215	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	0.04 187	0.04 193	0.51 176	0.53 220	0.06 171	0.14 259	1.37 237	0.11 186	0.58 176	1.12 173	0.00 1	0.05 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.16 164	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	0.16 234	0.01 129	0.04 193	0.30 98	0.36 186	0.06 171	0.14 259	0.58 198	0.00 1	0.65 181	2.06 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.14 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 193	0.25 73	0.27 144	0.01 81	0.00 1	0.44 186	0.01 95	0.28 143	2.39 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.15 155	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 244	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.04 193	1.60 279	0.37 188	0.05 162	0.00 1	0.15 148	0.10 181	0.71 184	0.83 156	0.01 240	0.09 262	0.00 1	0.00 1	0.03 226	0.00 1

PSMNet-ADL	0.58 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.05 237	0.59 318	0.00 1	0.57 293	5.97 336	0.19 249	0.35 277	0.04 193	0.67 223	1.68 316	0.18 257	0.14 259	1.78 253	0.16 230	1.39 216	1.67 211	0.13 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ARAFT	0.08 111	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 222	0.01 129	0.04 193	0.38 132	0.24 122	0.02 119	0.01 133	0.18 153	0.00 1	0.36 158	0.71 153	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UPFNet	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.04 193	0.30 98	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.07 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet-RVC	0.16 164	0.02 264	0.06 289	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.11 257	0.00 1	0.03 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 210	0.04 193	1.31 267	0.24 122	0.11 213	0.03 176	0.28 172	0.23 251	0.53 173	1.03 168	0.01 240	0.04 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 244

RGC	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.02 223	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.04 193	0.80 233	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.06 120	0.04 144	0.22 132	0.87 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCL	0.91 276	0.07 295	0.05 288	0.02 280	0.02 263	0.00 1	0.06 240	0.00 1	2.01 341	0.52 288	0.01 187	0.09 201	0.01 129	0.04 193	3.92 320	0.24 122	0.04 142	0.23 312	0.51 191	0.39 278	0.58 176	0.53 138	0.00 1	0.20 316	2.91 334	2.62 333	2.11 317	7.36 336

ADCMid	0.99 278	0.08 296	0.25 322	0.00 1	0.50 333	0.20 297	0.90 309	0.05 296	0.12 292	0.13 251	0.14 234	0.34 270	0.47 284	0.04 193	4.22 331	0.95 274	0.05 162	0.11 239	2.90 281	0.26 261	1.26 201	1.55 202	0.42 309	0.14 291	0.21 299	2.39 330	1.43 308	7.65 337

ADCRef	0.65 252	0.00 1	0.21 315	0.00 1	0.05 291	0.02 223	0.15 266	0.04 293	1.63 336	0.00 1	0.00 1	0.10 204	0.00 1	0.04 193	3.98 322	0.30 157	0.01 81	0.02 161	0.79 215	0.55 299	0.15 112	0.34 111	0.43 311	0.09 262	0.73 320	1.20 314	0.82 290	5.86 329

DeepPrunerF	0.66 255	0.18 311	0.00 1	0.07 294	1.57 343	0.07 242	0.10 252	0.06 299	1.03 326	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.04 193	2.89 305	0.28 154	0.00 1	0.00 1	0.09 135	0.00 1	0.17 119	0.24 93	0.00 1	0.00 1	10.69 355	0.33 292	0.08 240	0.00 1

GANetREF_RVC	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.00 1	0.04 193	0.29 91	0.12 60	0.29 276	0.00 1	0.04 97	0.04 144	0.45 170	0.46 128	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
iResNetv2_ROB	0.17 172	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.04 193	1.11 263	0.27 144	0.01 81	0.00 1	1.20 232	0.01 95	1.50 225	0.31 104	0.00 1	0.09 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLCV	0.39 220	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.03 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 297	0.38 277	1.16 287	0.11 210	0.02 161	0.04 193	0.53 187	0.64 238	0.09 196	0.03 176	3.12 288	0.06 161	1.19 199	2.76 267	0.05 267	0.10 270	0.00 1	0.00 1	0.07 237	0.00 1

DLCB_ROB	0.04 67	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	0.08 221	0.00 1	0.00 1	0.04 193	0.11 23	0.14 72	0.02 119	0.02 161	0.03 82	0.00 1	0.18 123	0.35 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 241	0.02 218	0.02 234

DispFullNet	3.49 326	0.27 314	7.26 355	0.09 298	0.14 312	0.01 195	0.06 240	3.85 349	0.42 307	6.77 359	8.35 349	11.64 330	6.65 325	0.04 193	2.82 304	7.09 355	1.03 312	0.25 316	17.20 337	2.51 346	4.99 337	4.62 323	0.29 301	0.09 262	1.11 324	0.11 271	2.44 326	4.02 317

G2L-Stereo	0.05 81	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.05 218	0.56 195	0.11 52	0.01 81	0.00 1	0.07 127	0.01 95	0.12 103	0.25 95	0.01 240	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.74 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.76 322	0.03 254	0.68 299	5.16 330	4.50 314	0.23 262	0.05 218	0.35 125	1.00 284	0.14 234	0.08 229	2.21 264	1.00 320	1.71 243	1.56 204	0.00 1	0.12 282	0.01 244	0.04 251	0.16 259	0.22 256

test_for_model	0.56 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.04 187	0.05 218	0.34 113	0.52 215	10.88 351	0.03 176	0.03 82	0.13 204	2.28 268	0.48 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 258	0.00 1	0.26 258

GCAPDPT-zeroshot4090	0.56 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.04 187	0.05 218	0.34 113	0.52 215	10.88 351	0.03 176	0.03 82	0.13 204	2.28 268	0.48 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 258	0.00 1	0.26 258

testlalala	0.56 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.04 187	0.05 218	0.34 113	0.52 215	10.88 351	0.03 176	0.03 82	0.13 204	2.28 268	0.48 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 258	0.00 1	0.26 258

GCAPDPT-zeroshot	0.56 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.04 187	0.05 218	0.34 113	0.52 215	10.88 351	0.03 176	0.03 82	0.13 204	2.28 268	0.48 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 258	0.00 1	0.26 258

GCAP-Stereo	0.56 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.04 187	0.05 218	0.34 113	0.52 215	10.88 351	0.03 176	0.03 82	0.13 204	2.28 268	0.48 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 258	0.00 1	0.26 258

test_4	0.16 164	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.01 195	0.16 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.52 179	0.53 220	0.01 81	0.13 253	0.10 139	0.11 186	0.28 143	1.23 181	0.00 1	0.00 1	0.03 253	0.17 277	0.80 289	0.16 247

GEStereo_RVC	0.27 201	0.00 1	0.01 257	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.20 275	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.01 187	0.02 145	0.01 129	0.05 218	0.29 91	0.59 232	0.09 196	0.03 176	1.09 228	0.10 181	1.27 202	3.32 284	0.00 1	0.05 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALAANet	0.13 138	0.03 280	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	0.03 165	0.02 161	0.05 218	0.45 154	0.18 85	0.04 142	0.00 1	0.66 206	0.11 186	0.75 187	1.11 171	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SFCPSM	1.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 232	0.00 1	0.07 277	0.53 289	2.98 314	2.34 306	3.77 317	0.05 218	1.20 265	1.36 304	0.25 272	0.14 259	10.55 320	1.16 326	2.01 254	2.27 247	0.05 267	0.08 260	0.00 1	0.17 277	0.43 272	0.44 280

G-Net	2.19 313	0.22 312	0.20 311	0.01 274	0.15 313	0.02 223	0.11 257	1.10 335	1.87 339	0.36 274	2.28 305	20.71 339	1.98 302	0.05 218	1.99 286	2.25 328	0.20 262	0.41 328	2.48 271	2.79 347	2.82 289	2.99 275	0.00 1	0.24 323	0.21 299	2.63 334	3.06 335	7.99 338

RTSC	0.29 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195	0.16 267	0.04 293	0.00 1	0.08 242	0.14 234	0.01 78	0.01 129	0.05 218	4.13 329	0.34 176	0.10 205	0.00 1	1.07 227	0.08 172	0.64 180	1.02 166	0.00 1	0.09 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RTS	0.65 252	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.22 278	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.01 187	0.04 175	0.01 129	0.05 218	4.27 332	0.55 224	0.10 205	0.01 133	0.96 221	0.03 133	0.82 189	2.08 238	0.00 1	0.11 274	0.00 1	8.18 351	0.00 1	0.00 1

RTSA	0.65 252	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.22 278	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.01 187	0.04 175	0.01 129	0.05 218	4.27 332	0.55 224	0.10 205	0.01 133	0.96 221	0.03 133	0.82 189	2.08 238	0.00 1	0.11 274	0.00 1	8.18 351	0.00 1	0.00 1

UCFNet_RVC	0.12 132	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.06 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.03 165	0.01 129	0.05 218	0.40 136	0.27 144	0.04 142	0.00 1	0.96 221	0.00 1	0.42 166	0.54 139	0.49 316	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

STStereo	5.80 340	0.64 329	7.81 356	6.19 338	2.27 346	5.80 340	2.18 323	9.13 356	6.03 348	2.16 350	11.18 355	31.10 356	17.97 342	0.05 218	5.03 347	1.57 309	0.60 302	0.41 328	20.73 344	0.60 303	2.07 257	2.49 260	0.44 314	1.86 353	3.79 338	1.85 326	3.78 342	8.79 341

XPNet_ROB	0.17 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 278	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 294	0.01 129	0.05 218	0.28 83	0.24 122	0.35 285	0.01 133	0.01 54	0.06 161	0.43 169	1.60 209	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.43 272	0.00 1

DN	1.67 304	0.00 1	0.00 1	0.02 280	0.00 1	14.48 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.57 293	0.23 245	20.97 340	0.16 248	0.06 236	0.43 148	0.99 279	0.14 234	0.07 222	2.19 262	0.34 273	1.87 248	1.56 204	0.00 1	0.01 164	0.10 272	0.23 287	0.15 256	0.63 283

MyStereo04	0.28 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.01 223	0.42 281	0.02 197	0.06 192	0.00 1	0.06 236	0.56 195	0.51 209	0.08 190	0.02 161	2.91 282	0.41 280	1.32 208	0.84 157	0.34 305	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EKT-Stereo	0.64 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 263	0.02 223	0.21 276	0.00 1	0.00 1	0.17 255	0.77 277	0.28 261	0.26 268	0.06 236	2.17 296	3.00 341	0.19 259	0.23 312	1.39 238	1.50 336	3.14 299	3.87 302	0.01 240	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.10 126	0.03 280	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	0.06 236	0.25 73	0.30 157	0.00 1	0.00 1	0.11 144	0.00 1	0.42 166	1.59 208	0.00 1	0.00 1	0.06 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	0.14 147	0.02 264	0.01 257	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	0.06 236	0.58 197	0.47 203	0.00 1	0.13 253	0.19 156	0.13 204	0.75 187	1.37 193	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.13 138	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.06 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.04 187	0.06 236	0.23 69	0.23 115	0.01 81	0.02 161	0.37 182	0.00 1	0.37 161	1.97 232	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AACVNet	0.04 67	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	0.01 78	0.00 1	0.06 236	0.21 59	0.27 144	0.01 81	0.00 1	0.04 97	0.00 1	0.07 87	0.40 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADLNet	0.12 132	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	0.46 276	0.00 1	0.06 236	2.09 291	0.14 72	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 75	0.43 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S-Stereo	1.13 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195	0.54 299	0.15 301	0.06 269	0.31 271	5.59 332	5.30 320	0.30 273	0.06 236	3.35 311	2.95 340	0.16 250	0.20 305	2.56 274	1.78 340	1.85 247	3.69 293	0.21 294	0.18 310	0.00 1	0.01 234	0.56 281	0.63 283

PVD	0.51 232	0.00 1	0.08 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 262	0.30 311	0.00 1	0.37 275	1.22 291	0.13 218	0.74 289	0.06 236	4.31 335	0.33 170	0.13 223	0.01 133	1.49 241	0.23 251	1.81 245	2.00 233	0.00 1	0.11 274	0.07 263	0.00 1	0.30 267	0.00 1

CFNet_RVC	0.09 118	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	0.01 78	0.00 1	0.06 236	0.41 142	0.27 144	0.11 213	0.00 1	0.66 206	0.00 1	0.28 143	0.54 139	0.00 1	0.08 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.10 126	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.02 161	0.06 236	0.42 147	0.26 138	0.04 142	0.01 133	0.32 179	0.00 1	0.60 179	0.99 163	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
LSM0	8.86 346	0.02 264	0.22 319	0.03 286	0.04 288	0.31 303	1.91 319	1.27 339	1.11 329	0.69 301	4.93 329	5.26 319	10.12 331	0.06 236	65.52 359	79.55 360	0.57 300	0.25 316	26.36 350	1.20 331	6.39 348	9.32 356	0.00 1	0.25 325	0.50 315	3.59 340	4.03 346	15.71 354

PS-NSSS	0.08 111	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 257	0.01 129	0.06 236	0.31 103	0.14 72	0.02 119	0.00 1	0.18 153	0.00 1	0.15 112	0.27 97	0.23 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.57 282	0.00 1

MFMNet_re	0.60 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.21 298	0.06 239	0.01 187	0.61 286	0.33 275	0.06 236	2.70 303	1.05 286	0.53 297	0.01 133	4.51 296	0.20 243	3.66 318	1.39 194	0.00 1	0.13 287	0.00 1	0.00 1	0.62 284	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 231	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.06 236	0.36 127	0.26 138	0.01 81	0.00 1	1.56 246	0.03 133	0.59 178	0.54 139	0.00 1	0.09 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SPS-STEREO	1.22 287	0.03 280	0.01 257	0.30 304	0.00 1	0.12 265	0.31 285	0.30 311	0.00 1	0.54 291	4.71 327	1.63 298	0.43 280	0.06 236	1.99 286	1.60 311	0.64 305	0.29 321	9.79 318	0.54 297	4.12 326	3.57 289	0.29 301	0.11 274	0.27 304	0.25 288	0.74 288	0.19 249
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
zero-FE	2.28 314	0.04 284	0.02 267	15.93 354	1.59 345	18.13 353	4.25 336	0.00 1	0.07 277	0.12 249	1.03 283	8.65 327	1.50 296	0.07 253	0.50 170	0.89 269	0.63 304	0.91 346	1.54 244	0.22 249	2.92 293	1.93 229	0.04 263	0.07 258	0.00 1	0.41 296	0.01 211	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	1.04 281	0.08 296	0.22 319	0.14 300	0.09 303	0.12 265	0.28 283	0.00 1	0.12 292	1.92 343	5.62 333	0.30 266	0.28 272	0.07 253	0.82 235	1.53 308	0.13 223	0.26 318	1.71 251	0.76 310	2.51 278	3.89 303	0.22 296	0.26 327	0.40 310	1.60 323	1.99 314	2.72 304

cross-raft	0.54 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 272	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.39 279	0.09 226	0.14 222	0.13 235	0.07 253	0.62 212	1.31 299	0.11 213	0.15 268	2.97 284	0.85 316	3.56 315	3.57 289	0.00 1	0.01 164	0.10 272	0.01 234	0.03 226	0.19 249

FAT-Stereo	1.23 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.06 240	0.56 317	0.04 263	0.51 287	8.31 348	3.59 311	0.74 289	0.07 253	1.46 273	2.08 327	0.17 256	0.16 276	1.51 242	1.19 328	3.70 320	4.90 327	0.10 279	0.25 325	0.00 1	0.00 1	0.58 283	3.07 310

SHD	0.38 218	0.00 1	0.06 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.03 287	0.00 1	0.23 260	0.58 266	0.01 78	0.00 1	0.07 253	4.29 334	0.25 133	0.06 171	0.01 133	1.17 231	0.15 224	0.91 191	2.09 241	0.00 1	0.10 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SAMSARA	0.71 262	0.00 1	0.07 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.55 300	0.03 287	0.00 1	0.28 268	0.76 275	0.02 145	3.02 312	0.07 253	4.54 341	0.56 228	0.09 196	0.01 133	2.13 261	0.08 172	1.67 234	2.77 269	0.00 1	0.19 313	0.19 297	0.75 307	1.12 302	0.27 265

AnyNet_C32	1.27 293	0.12 306	0.01 257	0.05 290	0.01 210	0.16 289	0.42 291	0.00 1	3.19 346	0.33 272	1.46 295	0.12 213	0.02 161	0.07 253	4.07 326	0.86 262	0.09 196	0.15 268	0.76 214	0.52 296	2.00 253	2.23 242	0.01 240	0.30 329	1.79 329	3.65 341	1.56 311	10.19 344

PA-Net	0.14 147	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.07 253	0.71 228	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.03 82	0.01 95	0.04 70	1.84 226	0.41 308	0.01 164	0.00 1	0.03 245	0.00 1	0.39 277
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.58 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1	0.07 253	0.73 230	0.23 115	0.04 142	0.00 1	0.25 170	0.00 1	1.54 226	1.42 197	0.01 240	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

NaN_ROB	0.28 205	0.10 303	0.17 309	0.04 288	0.18 315	0.11 260	0.16 267	0.01 277	1.57 334	0.02 220	0.55 264	0.13 218	0.03 179	0.07 253	1.03 260	0.24 122	0.07 183	0.11 239	0.15 148	0.26 261	0.39 165	0.66 149	0.13 284	0.24 323	0.12 277	0.40 293	0.16 259	0.46 281

ETE_ROB	0.20 183	0.01 215	0.00 1	0.01 274	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.29 249	0.11 210	0.01 129	0.07 253	0.72 229	0.22 104	0.62 303	0.04 197	0.73 213	0.05 156	0.92 192	1.43 199	0.00 1	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.20 183	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.27 247	0.30 266	0.01 129	0.07 253	0.98 254	0.22 104	0.04 142	0.01 133	0.52 194	0.04 144	0.72 186	1.36 192	0.00 1	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.87 296	0.00 1

LoS	0.27 201	0.01 215	0.01 257	0.00 1	0.00 1	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.11 248	0.00 1	0.29 263	0.30 273	0.08 265	0.69 225	0.76 254	0.31 280	0.18 293	0.72 212	0.16 230	1.81 245	1.83 225	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CIPLG	0.13 138	0.01 215	0.03 279	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.06 240	0.02 283	0.08 281	0.01 210	0.03 200	0.01 78	0.01 129	0.08 265	0.62 212	0.27 144	0.07 183	0.00 1	0.28 172	0.01 95	0.30 147	1.40 195	0.00 1	0.00 1	0.07 263	0.00 1	0.08 240	0.01 230

IPLGR_C	0.12 132	0.01 215	0.03 279	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.07 247	0.03 287	0.07 277	0.01 210	0.03 200	0.01 78	0.01 129	0.08 265	0.41 142	0.27 144	0.06 171	0.00 1	0.31 175	0.00 1	0.30 147	1.42 197	0.00 1	0.00 1	0.07 263	0.00 1	0.08 240	0.01 230

ACRE	0.13 138	0.01 215	0.02 267	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.07 247	0.02 283	0.08 281	0.01 210	0.06 217	0.01 78	0.01 129	0.08 265	0.40 136	0.27 144	0.07 183	0.00 1	0.39 183	0.01 95	0.34 156	1.40 195	0.00 1	0.00 1	0.07 263	0.00 1	0.08 240	0.01 230

AnonymousM	0.62 249	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 289	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.42 258	0.05 183	0.14 238	0.08 265	0.49 166	0.80 256	0.21 265	0.11 239	0.10 139	0.70 308	1.35 211	1.68 214	0.00 1	0.15 299	0.00 1	0.19 284	3.31 336	6.88 332

LMCR-Stereo	0.09 118	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	0.06 204	0.08 265	0.52 179	0.31 164	0.08 190	0.03 176	0.06 120	0.13 204	0.29 146	0.98 162	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.14 147	0.02 264	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	0.00 1	0.08 265	0.61 208	0.54 222	0.00 1	0.00 1	1.04 226	0.00 1	0.42 166	0.99 163	0.08 274	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XQC	0.40 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 267	0.00 1	0.00 1	0.14 254	0.47 259	0.01 78	1.09 293	0.08 265	4.21 330	0.62 237	0.07 183	0.00 1	0.96 221	0.01 95	0.68 182	2.06 235	0.00 1	0.10 270	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

ADCS	1.44 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 288	0.01 195	0.30 284	0.20 307	0.96 322	0.25 263	0.55 264	0.29 263	3.75 316	0.08 265	4.69 342	3.39 344	0.26 273	0.15 268	2.94 283	0.03 133	3.37 307	3.53 288	0.00 1	0.17 306	0.49 313	5.63 348	1.52 309	6.29 331

CBMV_ROB	2.09 310	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.21 299	0.04 232	1.11 336	0.10 287	1.50 334	3.75 318	13.56 331	7.40 327	0.08 265	3.15 307	1.74 321	0.69 307	0.20 305	6.65 305	0.27 264	4.19 327	2.80 270	0.23 297	0.11 274	1.40 326	1.34 317	1.89 313	4.07 318

anonymity	1.13 283	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 296	0.00 1	0.00 1	0.03 254	0.74 306	13.91 358	0.36 271	0.36 279	0.09 275	0.53 187	1.74 321	0.13 223	0.17 287	2.19 262	0.25 260	2.25 267	3.67 292	0.03 259	0.20 316	0.23 302	0.47 301	2.57 329	0.34 274

IPLGR	0.28 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.20 243	0.01 78	0.06 204	0.09 275	4.10 328	0.54 222	0.07 183	0.04 197	0.29 174	0.26 261	0.49 171	1.34 191	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	0.17 172	0.10 303	0.21 315	0.07 294	0.22 319	0.00 1	0.00 1	0.12 300	0.11 289	0.08 242	0.08 221	0.02 145	0.04 187	0.09 275	1.01 258	0.18 85	0.11 213	0.05 206	0.18 153	0.21 245	0.27 138	1.22 178	0.06 271	0.12 282	0.03 253	0.00 1	0.01 211	0.11 244

Any-RAFT	0.55 237	0.00 1	0.01 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 277	0.00 1	0.20 256	2.64 311	0.22 257	0.12 229	0.10 278	0.54 192	0.84 259	0.34 282	0.16 276	2.47 270	0.14 219	3.46 310	2.32 249	0.01 240	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.26 292

CC-Net-ROB	0.23 192	0.04 284	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.03 230	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.09 309	0.55 286	0.10 278	0.28 83	0.13 65	0.03 133	0.00 1	0.53 195	0.00 1	0.18 123	0.29 102	0.87 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Test	0.58 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 289	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.72 303	1.47 296	0.15 232	0.23 262	0.11 280	0.63 217	1.34 303	0.10 205	0.14 259	2.88 280	0.38 277	3.38 308	3.10 281	0.00 1	0.01 164	0.12 277	0.51 303	0.03 226	0.26 258

CAS	0.16 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195	0.04 232	0.00 1	0.03 254	0.38 277	0.06 217	0.12 213	0.08 210	0.11 280	0.52 179	0.49 206	0.09 196	0.13 253	0.16 150	0.13 204	0.71 184	1.25 186	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CES	0.20 183	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195	0.01 188	0.00 1	0.02 239	0.03 224	0.00 1	0.16 234	0.19 254	0.11 280	0.87 238	0.60 234	0.27 275	0.22 309	0.04 97	0.21 245	1.28 203	1.25 186	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.06 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.11 280	0.34 113	0.13 65	0.03 133	0.06 213	0.39 183	0.11 186	0.23 134	0.20 89	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.26 200	0.01 215	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	0.02 145	0.02 161	0.11 280	1.33 269	0.46 200	0.29 276	0.34 324	0.51 191	0.01 95	1.29 204	2.49 260	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MSMDNet	0.61 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 281	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.67 297	0.09 226	0.14 222	1.70 298	0.11 280	0.61 208	1.45 306	0.10 205	0.15 268	2.42 269	0.50 293	3.51 313	4.28 314	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.29 290	0.03 226	0.19 249

CSAN	0.41 223	0.09 301	0.16 308	0.07 294	0.15 313	0.01 195	0.19 274	0.00 1	1.58 335	0.10 245	0.97 282	1.09 295	0.08 210	0.11 280	0.98 254	0.30 157	0.09 196	0.11 239	0.67 208	0.56 301	0.95 193	1.09 170	0.07 272	0.19 313	0.08 269	0.97 313	0.10 247	0.34 274

NCCL2	0.16 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.91 245	0.27 144	0.22 268	0.04 197	0.04 97	0.03 133	0.38 163	0.86 159	0.18 289	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.91 297	0.00 1

PWCDC_ROB	0.20 183	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	0.13 231	0.02 145	0.00 1	0.12 287	2.10 293	0.35 183	0.04 142	0.03 176	0.01 54	0.00 1	0.52 172	1.85 227	0.00 1	0.11 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGM+DAISY	2.86 323	0.50 324	0.84 335	0.54 313	0.51 334	1.13 319	0.43 292	1.72 342	2.04 342	2.30 352	6.28 340	7.28 324	6.54 324	0.12 287	3.30 309	2.87 338	0.51 295	0.57 336	15.79 332	1.56 337	4.54 332	4.37 318	0.05 267	1.10 350	2.16 331	1.56 322	3.34 337	5.31 327

UNet	0.02 28	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.02 263	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 290	0.20 54	0.09 42	0.00 1	0.00 1	0.03 82	0.00 1	0.10 98	0.04 50	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ccs_rob	1.25 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 223	0.00 1	0.18 303	0.01 223	1.18 325	10.44 354	9.28 328	0.09 215	0.13 290	0.84 236	1.65 313	0.20 262	0.14 259	1.65 250	0.44 284	3.08 296	4.14 307	0.01 240	0.13 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 240

FADNet_RVC	0.69 260	0.04 284	0.21 315	0.07 294	0.25 321	0.00 1	0.34 286	0.03 287	0.21 298	0.23 260	0.11 230	0.27 260	0.12 229	0.14 292	2.41 300	0.90 270	0.15 241	0.70 342	3.72 295	0.37 275	1.70 242	2.92 273	0.29 301	0.34 333	0.20 298	0.02 241	2.57 329	0.38 276

R-Stereo Train	0.50 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223	0.48 285	1.18 289	0.14 222	0.11 225	0.14 292	0.52 179	0.99 279	0.38 286	0.30 322	3.01 285	0.50 293	2.40 275	3.20 282	0.00 1	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo	0.50 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223	0.48 285	1.18 289	0.14 222	0.11 225	0.14 292	0.52 179	0.99 279	0.38 286	0.30 322	3.01 285	0.50 293	2.40 275	3.20 282	0.00 1	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test-1	0.69 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 294	0.27 281	0.00 1	0.00 1	1.00 315	2.54 310	0.18 245	0.18 252	0.15 295	1.00 257	1.71 319	0.13 223	0.24 315	1.80 256	1.19 328	3.14 299	4.92 328	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGM_RVC	2.40 317	0.34 318	0.34 327	0.43 310	0.28 322	0.74 315	0.69 305	1.67 341	1.00 324	1.97 347	4.03 320	7.44 325	3.12 313	0.15 295	0.91 245	0.81 258	1.80 325	0.63 338	11.18 324	1.10 324	2.91 292	1.86 228	0.79 322	0.56 344	1.41 327	0.66 305	6.93 351	11.00 347
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.22 190	0.00 1	0.00 1	0.01 274	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.00 1	0.29 249	0.01 78	0.04 187	0.16 297	2.29 298	0.46 200	0.12 219	0.03 176	0.39 183	0.32 269	0.38 163	1.28 188	0.00 1	0.04 246	0.03 253	0.00 1	0.06 236	0.00 1

Anonymous3	0.41 223	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	0.49 278	0.35 277	0.16 297	1.07 262	2.44 332	0.19 259	0.19 298	1.40 239	0.37 275	1.96 251	2.42 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDVS	1.27 293	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.03 278	0.00 1	0.02 217	0.44 314	0.06 269	0.37 275	12.68 356	4.77 317	0.24 265	0.17 299	0.85 237	1.68 316	0.32 281	0.23 312	1.90 257	1.48 335	3.40 309	4.18 310	0.05 267	0.04 246	0.00 1	0.06 255	1.31 305	0.09 242

ACV-stereo	2.62 319	0.63 328	0.00 1	0.15 301	0.00 1	0.44 304	0.16 267	0.17 302	0.02 239	0.46 284	1.65 299	0.93 293	10.91 332	0.17 299	5.00 346	4.90 349	0.34 282	0.28 320	34.10 354	1.19 328	4.77 336	3.89 303	0.04 263	0.04 246	0.01 244	0.07 256	0.46 276	0.02 234

MANE	8.78 345	2.87 344	8.29 357	2.93 328	3.34 347	4.89 336	3.98 334	7.14 352	8.36 353	1.92 343	5.23 331	24.15 348	21.89 350	0.17 299	4.88 344	4.98 350	2.99 336	13.87 356	13.79 330	1.59 338	5.19 338	4.20 311	0.57 317	2.84 356	14.68 357	15.35 358	27.75 359	29.14 359

IPLG	0.28 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 254	0.00 1	0.13 231	0.01 78	0.02 161	0.18 302	4.08 327	0.51 209	0.06 171	0.02 161	0.69 211	0.18 234	0.32 153	1.16 175	0.00 1	0.02 224	0.02 252	0.00 1	0.01 211	0.00 1

MADNet+	0.80 272	0.01 215	0.08 297	0.00 1	0.11 307	0.02 223	1.20 314	0.00 1	0.00 1	0.20 256	0.03 200	0.62 287	0.05 200	0.21 303	5.10 348	1.72 320	0.65 306	0.01 133	1.44 240	0.63 305	4.41 329	4.57 321	0.00 1	0.49 343	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.07 240

AnyNet_C01	1.80 307	0.27 314	0.15 306	0.35 308	0.08 300	0.09 250	3.33 330	0.89 328	3.09 345	0.44 283	1.41 294	2.02 302	2.79 310	0.23 304	4.89 345	5.01 351	1.81 326	0.76 344	2.32 267	0.33 270	3.97 325	4.20 311	0.11 281	0.35 335	1.82 330	0.55 304	2.32 323	4.89 322

SGM-ForestM	3.78 328	5.31 348	1.67 342	1.82 325	0.21 318	4.13 335	4.09 335	2.88 346	1.28 331	1.49 333	2.36 307	15.61 333	9.22 329	0.23 304	0.80 233	0.37 188	1.79 324	0.14 259	12.88 325	0.54 297	2.71 287	1.24 182	0.58 318	0.22 320	6.71 348	4.59 347	11.01 354	8.15 339

ACVNet_2	2.28 314	0.14 309	0.04 286	5.65 336	0.01 210	2.24 323	2.10 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 256	0.81 290	0.12 229	0.24 306	0.53 187	0.21 99	6.50 345	0.00 1	25.54 348	0.05 156	2.63 283	4.60 322	8.83 342	0.18 310	0.43 311	0.00 1	0.15 256	0.26 258

SANet	1.86 308	0.26 313	0.20 311	0.16 302	0.33 327	0.21 299	0.49 297	1.17 338	1.99 340	0.26 264	1.10 286	23.80 347	6.11 322	0.25 307	1.71 280	0.30 157	1.34 320	0.06 213	1.31 236	0.11 186	1.69 240	1.75 220	0.01 240	0.14 291	0.06 261	2.02 328	0.51 279	2.91 308

MeshStereo	4.29 334	0.11 305	0.13 303	1.26 318	0.11 307	1.03 318	0.26 280	3.30 348	1.83 338	2.06 349	6.54 343	21.89 344	13.09 336	0.26 308	6.15 352	4.06 346	1.17 317	0.60 337	11.15 323	0.77 311	9.51 355	6.66 348	0.21 294	0.33 332	3.82 339	1.85 326	6.87 350	10.91 346
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
edge stereo	1.46 298	0.00 1	0.06 289	0.06 292	0.00 1	0.21 299	0.46 293	1.41 340	0.59 312	0.98 314	3.22 316	6.49 321	2.93 311	0.27 309	1.32 268	2.34 330	0.22 268	0.21 307	7.20 307	1.22 332	1.68 238	4.62 323	0.25 299	0.15 299	0.04 258	0.00 1	0.63 285	2.84 307

ACVNet-4b	1.66 303	0.99 336	0.15 306	2.58 326	0.00 1	2.40 325	3.28 328	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.15 236	1.47 297	2.63 309	0.28 310	0.28 83	0.26 138	3.20 337	0.03 176	10.68 321	0.27 264	3.61 316	4.98 330	5.50 337	0.30 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.71 295

SQANet	1.36 295	1.64 338	0.17 309	2.63 327	0.02 263	1.70 320	0.57 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 238	0.20 251	0.02 161	0.29 311	0.62 212	0.23 115	1.15 316	0.06 213	14.83 331	0.09 176	2.09 260	4.33 316	3.79 333	0.05 251	0.00 1	0.00 1	0.12 253	1.99 297

Dean	2.18 312	0.30 316	0.30 325	7.05 341	0.96 338	2.14 322	3.29 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.08 308	5.90 321	0.31 312	0.52 179	0.55 224	2.83 333	0.01 133	9.62 317	0.03 133	3.08 296	5.02 331	12.96 345	0.19 313	0.54 316	0.10 268	0.13 254	0.02 234

WAO-7	2.56 318	0.40 321	3.00 348	5.92 337	0.09 303	0.62 307	3.05 327	0.04 293	1.11 329	1.99 348	9.24 352	6.66 322	11.34 333	0.36 313	2.45 301	0.57 229	1.87 327	0.11 239	8.65 311	0.13 204	2.33 273	4.24 313	0.00 1	0.43 341	0.37 309	1.21 315	0.25 264	2.62 303

ADCPNet	1.65 302	0.02 264	0.71 334	0.06 292	0.58 335	0.02 223	2.65 324	0.73 321	0.43 308	1.10 321	2.45 308	0.46 276	6.88 326	0.36 313	4.35 336	0.87 266	0.14 234	0.01 133	5.05 300	0.73 309	1.58 229	2.08 238	1.21 327	0.01 164	0.97 322	1.50 321	0.85 293	8.85 342

AMNet	0.04 67	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	0.03 165	0.10 221	0.38 315	0.07 19	0.26 138	0.06 171	0.00 1	0.04 97	0.00 1	0.07 87	0.01 10	0.00 1	0.02 224	0.00 1	0.10 268	0.00 1	0.00 1

WAO-6	2.30 316	0.02 264	0.02 267	3.33 333	0.01 210	0.65 312	2.70 325	0.01 277	0.79 316	0.04 231	0.00 1	4.74 316	14.47 338	0.47 316	3.75 315	0.60 234	4.51 340	0.00 1	5.78 303	0.00 1	3.24 304	5.33 334	0.00 1	0.11 274	2.18 332	2.45 331	1.24 303	5.73 328

Reg-Stereo(zero)	0.77 269	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.01 210	0.09 250	0.10 252	0.96 331	0.23 301	0.72 303	6.49 341	0.36 271	0.14 238	0.50 317	0.49 166	1.29 297	0.14 234	0.03 176	2.03 259	0.46 287	1.45 221	3.08 278	0.20 292	0.00 1	0.07 263	0.17 277	1.01 299	0.73 285

HI	0.77 269	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.01 210	0.09 250	0.10 252	0.96 331	0.23 301	0.72 303	6.49 341	0.36 271	0.14 238	0.50 317	0.49 166	1.29 297	0.14 234	0.03 176	2.03 259	0.46 287	1.45 221	3.08 278	0.20 292	0.00 1	0.07 263	0.17 277	1.01 299	0.73 285

PWCK	4.79 337	0.74 332	0.03 279	2.93 328	0.35 330	6.13 342	6.97 343	0.89 328	1.31 332	2.70 353	6.69 344	16.70 334	8.73 328	0.55 319	1.72 281	0.71 243	2.01 329	0.22 309	44.34 358	1.82 342	4.65 333	3.43 287	0.60 319	0.11 274	3.50 335	3.47 338	2.18 320	5.92 330

CBMV	1.18 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.03 224	0.96 331	0.00 1	0.67 297	1.64 298	3.94 313	1.69 297	0.56 320	2.14 295	1.97 324	0.51 295	0.16 276	3.45 292	0.64 306	2.84 291	3.95 306	0.00 1	0.14 291	0.00 1	0.00 1	1.34 307	5.30 326
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
pmcnn	1.74 305	0.01 215	0.07 295	0.10 299	0.20 317	0.04 233	1.98 321	0.61 319	0.13 294	0.30 270	3.94 319	4.98 318	6.14 323	0.59 321	1.92 283	3.06 342	0.94 310	0.76 344	4.99 299	1.80 341	5.49 342	3.00 276	1.33 328	0.16 304	0.00 1	0.69 306	1.70 312	2.12 300

Ntro	1.75 306	3.28 346	0.30 325	3.24 331	0.01 210	2.99 328	1.57 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 282	0.15 243	0.60 322	0.87 238	0.18 85	1.61 321	0.07 222	16.64 334	0.14 219	3.12 298	4.97 329	5.40 335	0.06 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.64 294

RainbowNet	1.36 295	0.39 319	0.09 299	1.81 324	0.04 288	1.82 321	1.43 315	0.00 1	0.13 294	0.00 1	0.00 1	0.64 289	0.04 187	0.63 323	0.34 113	0.73 246	0.58 301	0.00 1	7.01 306	1.68 339	2.63 283	5.20 333	8.15 340	0.14 291	0.00 1	0.00 1	0.09 245	3.17 312

otaku	1.63 301	2.05 339	0.24 321	3.06 330	0.02 263	2.71 326	0.62 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 242	0.62 287	0.04 187	0.66 324	0.46 161	0.22 104	1.25 319	0.06 213	16.66 335	0.15 224	2.60 282	4.85 325	5.44 336	0.05 251	0.00 1	0.00 1	0.07 237	2.12 300

LVE	2.73 322	0.49 322	0.04 286	10.72 348	1.03 341	4.04 334	8.42 345	0.00 1	0.06 269	0.01 210	0.00 1	1.81 301	3.71 315	0.70 325	0.94 250	0.67 240	1.78 323	0.06 213	16.87 336	0.03 133	2.94 294	5.96 340	8.57 341	0.31 331	0.69 319	0.00 1	0.08 240	3.73 316

ELAS_RVC	4.04 332	0.49 322	1.39 341	1.11 317	0.60 336	7.99 344	1.00 312	2.40 344	0.47 310	1.87 342	6.10 337	23.27 345	16.03 341	0.81 326	3.42 312	1.07 287	1.91 328	2.00 349	4.96 298	0.58 302	5.46 341	6.46 345	0.42 309	1.07 349	7.42 350	3.86 342	2.54 328	4.24 319
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NOSS_ROB	0.76 267	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.01 210	0.03 230	0.00 1	0.95 330	0.09 285	1.05 319	1.79 302	1.64 299	0.34 276	0.82 327	2.09 291	2.78 337	0.24 271	0.22 309	0.62 202	0.13 204	3.50 312	3.90 305	0.03 259	0.18 310	0.00 1	0.00 1	0.04 231	0.00 1

MonStereo1	3.07 324	0.89 334	0.02 267	4.50 334	3.43 348	3.29 332	3.92 332	0.26 310	0.00 1	1.78 338	0.37 255	10.88 329	14.15 337	0.88 328	0.18 41	0.26 138	0.46 291	0.69 341	8.74 313	0.66 307	2.65 285	3.08 278	17.97 346	0.10 270	0.68 318	0.11 271	2.59 331	0.39 277

ELAS	4.27 333	0.67 331	1.26 340	1.74 323	1.18 342	2.86 327	1.19 313	2.85 345	1.02 325	1.69 336	6.75 345	24.91 349	14.95 339	0.94 329	3.89 319	1.08 289	2.17 330	1.95 348	5.40 302	0.46 287	5.36 340	6.55 346	0.35 306	0.85 347	7.90 353	5.92 349	4.17 348	7.23 335
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	1.95 309	0.65 330	0.03 279	6.22 339	0.05 291	3.35 333	4.82 337	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	1.77 300	0.02 161	1.06 330	0.33 110	0.24 122	2.73 332	0.02 161	13.00 326	0.02 123	3.21 301	4.28 314	10.49 343	0.15 299	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.21 254

MaskLacGwcNet_RVC	3.63 327	0.59 325	0.28 324	0.58 316	0.47 331	0.75 316	0.97 310	0.71 320	0.73 313	1.52 335	6.11 338	50.36 359	3.93 318	1.16 331	0.89 243	1.03 285	1.22 318	1.90 347	7.38 308	0.44 284	4.52 331	4.87 326	0.17 288	0.17 306	0.59 317	1.78 324	2.80 333	2.04 298

LE_ROB	15.66 355	2.59 342	5.85 354	11.36 349	30.01 359	15.68 351	25.64 355	14.54 358	12.68 356	1.81 339	9.70 353	37.08 358	44.29 358	1.30 332	3.44 314	0.97 276	1.12 315	0.49 335	26.77 351	5.29 355	4.42 330	3.03 277	6.44 338	22.04 360	27.17 361	26.95 359	38.02 360	44.17 361

BEATNet-Init1	14.24 353	15.54 357	3.97 351	25.94 358	7.60 353	23.87 355	12.50 348	7.89 354	7.55 352	3.12 355	8.54 350	27.62 352	35.02 354	1.31 333	8.22 357	6.75 354	3.46 338	2.85 352	43.92 357	15.02 358	7.82 351	8.02 352	3.01 330	3.65 357	19.26 359	8.29 353	42.94 361	30.90 360

MFN_U_SF_RVC	1.49 299	0.62 327	0.66 333	0.42 309	0.49 332	0.49 305	1.58 318	0.49 315	0.40 305	1.16 324	3.03 315	0.84 291	0.44 283	1.46 334	3.42 312	0.95 274	0.40 288	0.45 332	13.39 328	0.77 311	3.48 311	2.04 234	0.30 304	0.93 348	0.11 275	0.88 312	0.01 211	0.95 290

MFN_U_SF_DS_RVC	0.79 271	0.13 307	0.02 267	0.05 290	0.03 278	0.01 195	1.93 320	0.00 1	0.11 289	0.10 245	0.04 213	0.10 204	1.07 292	1.46 334	2.00 288	0.35 183	0.02 119	0.03 176	2.24 265	0.06 161	3.24 304	3.75 299	0.10 279	0.03 239	0.22 301	0.45 300	0.45 275	3.27 313

HBP-ISP	1.24 291	0.02 264	0.09 299	0.00 1	0.01 210	0.08 244	0.00 1	0.00 1	0.05 266	1.21 326	3.71 317	0.08 197	0.26 268	1.72 336	6.45 353	5.68 353	0.30 279	0.34 324	1.20 232	1.08 322	3.96 324	6.14 342	0.00 1	0.21 318	0.00 1	0.00 1	0.84 292	0.15 246

IMH-64-1	3.85 330	0.05 293	0.37 328	1.44 321	0.30 323	3.09 329	5.34 338	0.24 308	0.06 269	0.00 1	0.00 1	2.19 304	12.39 334	1.76 337	4.38 338	1.10 290	0.92 308	0.05 206	9.06 314	0.01 95	1.67 234	5.55 337	42.38 352	0.12 282	3.52 336	1.49 319	2.00 315	4.55 320

IMH-64	3.85 330	0.05 293	0.37 328	1.44 321	0.30 323	3.09 329	5.34 338	0.24 308	0.06 269	0.00 1	0.00 1	2.19 304	12.39 334	1.76 337	4.38 338	1.10 290	0.92 308	0.05 206	9.06 314	0.01 95	1.67 234	5.55 337	42.38 352	0.12 282	3.52 336	1.49 319	2.00 315	4.55 320

FBW_ROB	0.97 277	0.02 264	0.12 302	0.03 286	0.32 326	0.17 293	1.52 316	0.00 1	0.00 1	0.13 251	0.64 268	1.09 295	1.04 291	1.99 339	1.92 283	0.23 115	0.34 282	0.02 161	10.36 319	0.24 253	2.46 277	2.42 255	1.08 326	0.02 224	0.00 1	0.03 245	0.00 1	0.00 1

MSC_U_SF_DS_RVC	1.17 285	0.76 333	0.20 311	0.31 305	0.18 315	0.22 302	3.04 326	0.01 277	0.09 285	0.68 299	0.03 200	0.59 284	1.16 294	2.03 340	2.62 302	0.71 243	0.44 289	0.41 328	8.67 312	0.55 299	2.11 263	2.76 267	0.43 311	0.23 321	0.25 303	0.21 286	0.04 231	2.82 306

DGSMNet	2.69 321	0.59 325	0.13 303	0.34 307	0.00 1	0.62 307	0.09 250	0.83 325	0.27 303	2.27 351	13.50 357	0.87 292	3.27 314	2.04 341	3.76 316	4.88 348	5.69 342	2.41 350	7.38 308	1.17 327	7.85 352	8.59 355	1.41 329	0.70 346	0.47 312	1.46 318	0.48 277	1.60 293

DPSNet	3.78 328	0.04 284	0.03 279	0.00 1	0.07 297	0.14 281	0.37 287	0.00 1	0.06 269	0.00 1	1.34 293	25.08 350	4.60 320	2.89 342	5.42 349	4.03 345	1.04 313	0.48 334	40.54 355	1.90 343	5.96 347	6.80 349	0.77 321	0.43 341	0.04 258	0.00 1	0.02 218	0.00 1

ktn	7.26 342	0.97 335	2.82 347	7.79 342	1.57 343	7.69 343	14.03 349	1.76 343	7.34 351	0.22 258	1.16 287	19.49 337	33.76 353	4.08 343	1.49 275	0.93 272	5.70 343	0.19 298	18.77 342	2.88 348	3.54 314	4.16 308	38.83 348	0.14 291	1.70 328	2.63 334	2.45 327	9.93 343

notaker	8.18 344	8.30 353	3.80 350	16.02 355	6.70 352	17.10 352	15.34 352	0.84 326	0.78 315	0.03 224	0.06 217	23.40 346	32.99 352	4.55 344	1.44 272	0.65 239	4.67 341	0.05 206	21.88 346	0.42 281	5.81 346	5.95 339	44.83 356	0.35 335	0.36 308	0.75 307	0.63 285	3.05 309

PSMNet_ROB	2.63 320	3.17 345	0.20 311	0.23 303	0.11 307	5.05 337	3.48 331	0.00 1	0.00 1	1.05 319	4.82 328	3.84 312	9.24 330	5.42 345	0.77 231	0.29 155	1.04 313	0.17 287	13.41 329	0.49 291	3.21 301	1.71 217	10.65 344	0.34 333	0.33 306	0.81 310	0.44 274	0.76 288

DPSimNet_ROB	9.34 348	7.96 352	5.81 353	6.22 339	6.57 351	6.07 341	8.31 344	7.92 355	9.56 354	4.96 357	20.11 359	13.96 332	23.63 351	5.72 346	7.46 356	10.00 357	8.81 347	4.72 354	20.80 345	7.46 356	10.68 356	9.69 357	5.17 334	5.80 358	6.77 349	7.75 350	7.68 352	12.50 349

IMH	4.57 336	0.09 301	0.46 330	1.33 319	0.33 327	3.24 331	5.84 340	0.19 304	0.03 254	0.04 231	0.13 231	4.54 315	21.02 348	6.43 347	2.13 294	0.85 260	0.98 311	0.04 197	10.90 322	0.08 172	1.64 233	5.04 332	43.44 354	0.12 282	4.06 341	2.32 329	0.83 291	7.16 333

DPSM_ROB	83.66 362	71.63 363	94.12 363	53.34 361	64.00 360	53.60 362	41.12 359	100.00 365	100.00 367	100.00 366	100.00 366	83.87 361	96.06 363	6.88 348	100.00 367	100.00 366	90.19 363	95.81 365	82.05 361	92.53 362	95.25 366	97.38 364	41.02 350	100.00 368	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 366

DPSM	83.66 362	71.63 363	94.12 363	53.34 361	64.00 360	53.60 362	41.12 359	100.00 365	100.00 367	100.00 366	100.00 366	83.87 361	96.06 363	6.88 348	100.00 367	100.00 366	90.19 363	95.81 365	82.05 361	92.53 362	95.25 366	97.38 364	41.02 350	100.00 368	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 366

MADNet++	11.56 351	1.27 337	4.08 352	1.43 320	8.62 354	0.91 317	3.96 333	6.23 351	10.81 355	6.18 358	7.83 346	21.25 342	18.68 343	7.92 350	6.83 354	10.23 358	9.49 349	5.00 355	22.72 347	15.15 359	38.97 359	39.68 359	0.98 324	8.74 359	4.81 346	37.54 361	7.79 353	5.05 323

WAO-8	5.66 338	2.11 340	1.87 343	12.02 351	1.01 339	5.74 338	5.88 341	0.19 304	6.71 349	1.96 345	4.05 321	17.83 335	19.17 345	8.03 351	0.93 247	0.88 267	2.88 334	0.04 197	18.68 340	2.02 344	2.56 280	5.47 335	3.12 331	0.42 339	7.45 351	3.96 343	3.97 344	13.96 350

Venus	5.66 338	2.11 340	1.87 343	12.02 351	1.01 339	5.74 338	5.88 341	0.19 304	6.71 349	1.96 345	4.05 321	17.83 335	19.17 345	8.03 351	0.93 247	0.88 267	2.88 334	0.04 197	18.68 340	2.02 344	2.56 280	5.47 335	3.12 331	0.42 339	7.45 351	3.96 343	3.97 344	13.96 350

JetBlue	6.71 341	4.56 347	3.34 349	10.06 347	5.83 350	11.78 346	9.69 346	3.20 347	0.96 322	0.26 264	1.05 284	27.02 351	1.79 300	8.08 353	5.98 350	4.43 347	3.50 339	2.59 351	9.55 316	0.90 319	8.37 354	8.40 354	6.46 339	0.62 345	6.68 347	10.97 356	3.91 343	21.09 357

TorneroNet	9.27 347	6.70 350	0.59 332	8.59 344	0.89 337	15.04 350	14.99 351	1.15 337	15.94 357	0.28 268	4.13 324	21.03 341	36.22 355	8.11 354	1.93 285	0.92 271	5.90 344	0.00 1	28.28 352	4.07 350	5.61 345	6.13 341	44.80 355	0.13 287	4.50 344	3.37 337	0.49 278	10.49 345

DGTPSM_ROB	71.75 359	40.84 359	97.34 366	8.83 345	79.80 362	30.72 358	64.54 361	25.58 360	99.99 365	12.77 360	97.38 363	28.16 353	92.13 361	8.83 355	99.72 365	99.93 364	47.35 359	93.91 362	69.17 359	98.77 365	79.52 361	97.81 366	64.85 364	99.22 365	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 366

DPSMNet_ROB	71.83 360	40.93 360	97.34 366	8.88 346	79.83 363	30.72 358	64.55 362	25.59 361	99.99 365	12.96 361	97.37 362	28.30 354	92.46 362	9.07 356	99.72 365	99.93 364	47.45 360	93.93 363	69.88 360	98.78 366	79.62 362	97.92 367	64.95 365	99.22 365	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 366

TorneroNet-64	9.62 349	7.27 351	1.21 339	11.53 350	0.31 325	13.52 348	14.22 350	0.77 323	18.82 359	0.12 249	1.08 285	21.82 343	40.46 356	9.34 357	3.34 310	0.98 277	6.76 346	0.03 176	26.05 349	4.26 351	5.60 343	6.44 344	40.29 349	0.15 299	4.44 343	4.55 346	0.70 287	15.60 353

DLNR_Zeroshot_test	19.70 357	69.96 362	0.00 1	88.77 364	0.03 278	0.09 250	98.77 367	0.00 1	0.03 254	1.84 341	0.66 270	0.10 204	0.20 259	12.25 358	96.21 362	100.00 366	19.95 357	18.43 357	16.36 333	1.11 325	5.29 339	1.75 220	0.00 1	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1

KSHMR	7.32 343	5.58 349	1.02 336	14.35 353	4.34 349	13.20 347	12.19 347	0.53 316	1.32 333	0.53 289	0.49 261	7.58 326	19.14 344	13.06 359	2.36 299	0.99 279	1.77 322	0.27 319	20.47 343	0.19 239	5.60 343	6.16 343	45.35 357	0.17 306	3.99 340	1.84 325	3.04 334	11.96 348

UNDER WATER	11.52 350	10.77 354	1.99 345	25.62 357	15.97 357	25.20 356	22.88 353	5.99 350	3.53 347	1.10 321	0.10 228	28.97 355	19.57 347	14.80 360	3.25 308	2.36 331	9.30 348	0.37 327	17.87 339	4.93 352	6.51 349	6.83 350	50.28 360	1.57 352	4.19 342	8.37 354	4.11 347	14.53 352

UNDER WATER-64	12.46 352	13.15 355	2.08 346	27.62 359	17.01 358	26.50 357	23.97 354	7.19 353	1.74 337	1.15 323	0.20 243	31.21 357	21.29 349	16.80 361	4.69 342	3.11 343	9.58 350	0.41 328	17.58 338	5.18 353	6.58 350	7.17 351	50.54 361	1.13 351	4.65 345	11.24 357	5.63 349	19.16 356

JetRed	15.55 354	13.85 356	21.25 359	3.29 332	11.00 355	23.25 354	28.57 356	11.81 357	2.67 344	2.82 354	0.28 248	20.42 338	2.00 303	20.14 362	7.05 355	9.45 356	26.15 358	35.73 359	8.55 310	5.24 354	25.95 358	16.94 358	26.72 347	2.30 354	18.80 358	36.15 360	13.09 356	26.44 358

HanzoNet	18.84 356	17.63 358	9.86 358	22.09 356	15.86 356	35.88 361	32.89 357	15.68 359	16.86 358	3.66 356	9.19 351	52.68 360	43.33 357	35.15 363	6.09 351	5.40 352	11.69 356	2.96 353	42.72 356	11.82 357	7.93 353	6.64 347	49.53 359	2.60 355	11.83 356	10.28 355	11.31 355	17.01 355

PML	75.23 361	92.32 365	40.92 361	100.00 369	85.92 364	99.81 367	85.15 364	100.00 365	88.69 361	99.01 363	44.78 360	99.77 367	99.42 365	88.94 364	73.48 360	47.64 359	83.21 362	28.34 358	99.19 365	65.46 361	41.32 360	47.31 360	49.19 358	55.96 363	73.24 364	60.38 362	99.98 365	81.82 363

LRCNet_RVC	49.44 358	66.95 361	34.18 360	88.01 363	86.59 365	83.58 364	77.68 363	40.99 362	25.39 360	95.87 362	64.14 361	84.13 363	47.24 359	95.35 365	19.57 358	2.87 338	56.10 361	39.42 360	90.88 363	49.94 360	16.11 357	8.09 353	89.74 366	45.55 362	2.77 333	0.09 265	15.03 357	8.65 340

CasAABBNet	97.26 367	99.60 368	100.00 370	99.01 365	100.00 368	91.42 365	91.33 365	100.00 365	100.00 367	100.00 366	100.00 366	94.83 365	99.85 366	95.73 366	100.00 367	100.00 366	100.00 369	100.00 368	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 368	54.13 362	100.00 368	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 366

FlowAnything	97.37 368	99.39 367	99.86 369	99.30 366	100.00 368	91.76 366	91.98 366	100.00 365	100.00 367	100.00 366	100.00 366	95.43 366	100.00 368	96.97 367	100.00 367	100.00 366	99.97 368	100.00 368	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 368	54.23 363	100.00 368	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 366

MEDIAN_ROB	92.20 364	96.49 366	94.17 365	99.95 367	99.19 366	99.95 368	100.00 369	97.11 363	94.14 362	99.60 364	99.37 364	92.43 364	88.70 360	99.92 368	95.80 361	92.88 361	95.88 365	94.82 364	98.03 364	94.68 364	81.84 364	81.93 362	100.00 368	90.29 364	65.82 363	79.89 364	68.57 362	87.91 364

HaxPig	94.43 365	99.96 370	92.01 362	99.99 368	99.99 367	99.98 369	99.98 368	99.96 364	99.91 363	99.99 365	99.97 365	99.99 368	99.86 367	99.99 369	98.15 363	96.51 362	97.29 366	91.52 361	99.99 366	99.99 367	80.58 363	74.96 361	99.98 367	99.94 367	53.35 362	96.94 365	74.18 363	94.53 365

AVERAGE_ROB	95.57 366	99.91 369	98.71 368	100.00 369	100.00 368	100.00 370	100.00 369	100.00 365	99.96 364	100.00 366	100.00 366	100.00 369	100.00 368	100.00 370	98.99 364	99.18 363	99.81 367	99.12 367	100.00 367	100.00 368	92.26 365	96.18 363	100.00 368	100.00 368	73.29 365	74.36 363	75.52 364	73.13 362

GS-Stereo																							0.00 1	0.00 1	0.14 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ASD4																								26.47 361

Low-res two-view benchmark