Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

DilatedVolume-Stereo	0.03 21	0.02 13	0.19 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 134	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.02 151	0.20 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

mms	0.04 32	0.04 63	0.35 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 75	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.02 235	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.09 491

rvit_0105_6	0.05 39	0.04 63	0.46 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 250	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.02 3	0.07 176	0.29 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 52	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	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.05 39	0.08 191	0.78 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 457

rvit_stereo_ft	0.07 71	0.25 340	0.56 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.43 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 143	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.04 62	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.00 1

S2M2	0.05 39	0.03 39	0.21 39	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.15 184	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 39	0.04 63	0.18 35	0.00 1	0.01 351	0.01 8	0.00 1	0.08 120	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.14 162	0.80 513	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.02 34	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 540	0.01 197

rvit_0105_4	0.06 56	0.08 191	0.63 128	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.03 50	0.50 247	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SHD	0.50 400	0.51 460	3.61 513	0.05 442	0.00 1	0.01 8	0.01 331	0.72 327	0.61 435	1.57 530	0.00 1	0.34 376	0.09 392	1.79 340	0.49 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.09 406	0.03 381

LG-Stereo_L2	0.03 21	0.05 104	0.28 46	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.06 436	0.07 109	0.03 5	0.02 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

LG-Stereo_L1	0.03 21	0.05 104	0.31 53	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.06 436	0.08 120	0.04 21	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 71	0.01 1	0.37 58	0.01 363	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.16 187	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 499	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_5	0.07 71	0.10 212	0.65 134	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.05 75	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

rvit_stereo_0081	0.04 32	0.02 13	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 2	0.54 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.04 32	0.02 13	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 2	0.54 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 39	0.17 282	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 2	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 32	0.06 143	0.29 49	0.01 363	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.11 159	0.14 170	0.01 199	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 488	0.01 103	0.01 197

whm_eth	0.05 39	0.17 282	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 2	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.09 93	0.23 325	0.74 159	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.07 109	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.01 197

sCroCo_RVC	0.09 93	0.05 104	1.02 260	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.12 168	0.48 245	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

SCV	0.09 93	0.23 325	0.59 120	0.00 1	0.02 405	0.03 25	0.02 376	0.35 261	0.07 52	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 506	0.18 485	0.12 512

RAStereo	0.05 39	0.15 265	0.68 141	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.06 89	0.06 37	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.02 235	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

SMFormer	0.33 310	0.10 212	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.45 433	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.00 1	3.24 400	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.02 336

tta	0.33 310	0.10 212	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.45 433	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.00 1	3.24 400	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

qqq1	0.33 310	0.10 212	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.45 433	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.00 1	3.24 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

fff1	0.33 310	0.10 212	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.45 433	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.00 1	3.24 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

GMStereo_Zeroshot	0.07 71	0.04 63	0.80 196	0.08 480	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.05 75	0.10 126	0.00 1	0.03 418	0.19 331	0.03 292	0.00 1	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

anonymity	0.17 197	0.06 143	0.79 191	0.00 1	0.09 486	0.03 25	0.00 1	0.54 297	0.07 52	0.41 496	0.13 454	0.11 279	0.58 468	0.02 151	0.31 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 539	0.01 103	0.02 336

CroCo-Stereo	0.13 149	0.16 274	0.40 64	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.98 369	0.57 326	0.00 1	0.01 328	0.31 369	0.03 292	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	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
GMStereo	0.08 82	0.54 470	0.90 231	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.04 62	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 235	0.00 1	0.03 200	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
water-stereo	0.03 21	0.02 13	0.34 54	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.04 62	0.06 37	0.01 199	0.02 412	0.04 195	0.05 356	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

HART	0.12 139	0.17 282	0.88 225	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.09 134	0.57 326	0.07 414	0.01 328	0.21 340	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.11 542	0.00 1	0.00 1	0.17 476	0.03 381

HUF	0.15 180	0.29 361	1.05 272	0.02 394	0.11 497	0.04 35	0.00 1	0.16 187	0.09 99	0.03 359	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.08 237	0.00 1	0.00 1	0.58 563	0.00 1	0.00 1	0.14 449	0.37 546

IGEV++	0.06 56	0.14 260	0.46 83	0.03 414	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.03 50	0.08 71	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.06 373	0.04 198	0.03 200	0.00 1	0.04 498	0.00 1	0.03 471	0.08 387	0.07 472

mmm	0.13 149	0.02 13	0.42 74	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.88 349	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.51 296	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

sAnonymous2	0.10 107	0.22 315	1.35 336	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.03 50	0.06 37	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	0.08 387	0.15 519

CroCo_RVC	0.10 107	0.22 315	1.35 336	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.03 50	0.06 37	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	0.08 387	0.15 519

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 82	0.06 143	0.41 68	0.00 1	0.00 1	0.05 42	0.00 1	0.11 159	0.22 206	0.75 512	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.03 381

plain	0.11 125	0.17 282	1.21 311	0.00 1	0.00 1	0.05 42	0.00 1	0.16 187	0.32 228	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.01 165	0.03 184	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 512	0.01 197

MaDis-Stereo	0.06 56	0.16 274	0.66 137	0.00 1	0.00 1	0.05 42	0.01 331	0.06 89	0.12 155	0.00 1	0.01 328	0.04 195	0.02 235	0.02 151	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

S2M2_XL	0.03 21	0.04 63	0.27 45	0.00 1	0.00 1	0.06 45	0.00 1	0.10 151	0.04 21	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 32	0.05 104	0.52 97	0.00 1	0.00 1	0.06 45	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.05 39	0.06 143	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.03 50	0.57 326	0.06 404	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	0.00 1	0.00 1

AIO_test	0.07 71	0.09 205	0.42 74	0.05 442	0.05 459	0.07 47	0.03 399	0.17 195	0.09 99	0.03 359	0.00 1	0.03 158	0.01 165	0.14 258	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.07 480	0.02 220	0.02 336

rvit_0105_3	0.08 82	0.16 274	0.68 141	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.08 120	0.61 435	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

CAS++	0.06 56	0.06 143	0.59 120	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.25 237	0.13 164	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DAS	0.49 389	0.05 104	1.29 322	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	1.25 404	0.61 435	1.18 524	0.00 1	0.24 349	0.03 292	4.76 466	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

SepStereo	0.45 369	0.05 104	1.29 322	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	1.25 404	0.61 435	1.18 524	0.00 1	0.24 349	0.03 292	3.93 437	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

MIF-Stereo (partial)	0.08 82	0.11 234	0.96 246	0.00 1	0.00 1	0.08 53	0.00 1	0.19 206	0.08 71	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.02 235	0.02 151	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.01 197

UniTT-Stereo	0.06 56	0.06 143	0.83 206	0.00 1	0.00 1	0.08 53	0.01 331	0.06 89	0.03 5	0.00 1	0.08 444	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 39	0.05 104	0.21 39	0.00 1	0.00 1	0.09 55	0.02 376	0.17 195	0.12 155	0.06 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

11t1	0.08 82	0.01 1	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.09 55	0.00 1	0.44 280	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

x	0.10 107	0.01 1	0.51 93	0.00 1	0.00 1	0.09 55	0.00 1	0.67 322	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

2.25w	0.02 3	0.06 143	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.00 1	0.01 2	0.08 71	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.06 56	0.07 176	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.00 1	0.12 168	0.57 326	0.03 359	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

FACV-RUCA	0.11 125	0.06 143	0.50 92	0.03 414	0.10 490	0.10 58	0.00 1	0.07 109	0.62 490	0.03 359	0.04 423	0.03 158	0.14 412	0.03 184	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.06 539	0.00 1	0.20 494	0.11 502

CASS	0.07 71	0.06 143	0.73 150	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.01 331	0.15 184	0.12 155	0.16 462	0.00 1	0.02 96	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT	0.12 139	0.43 431	0.79 191	0.01 363	0.02 405	0.10 58	0.07 442	0.06 89	0.27 217	0.00 1	0.01 328	0.18 324	0.04 327	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.02 471	0.00 1	0.01 431	0.37 530	0.01 197

Syn2CoEx	0.56 423	0.78 512	2.86 488	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.01 331	0.91 354	0.61 435	0.02 328	0.00 1	0.49 426	0.21 433	5.03 474	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 449	0.03 381

4w-stereo	0.02 3	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.13 164	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.03 21	0.06 143	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 3	0.05 104	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.10 126	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.02 151	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 3	0.04 63	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.05 31	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 3	0.04 63	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.05 31	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 3	0.04 63	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 3	0.05 104	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 3	0.03 39	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 3	0.04 63	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 359	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HH	0.23 241	0.21 308	1.69 393	0.16 519	0.08 481	0.11 64	0.00 1	0.24 234	0.06 37	0.30 482	0.18 459	1.47 506	0.04 327	0.04 198	0.01 119	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

HanStereo	0.23 241	0.21 308	1.69 393	0.16 519	0.08 481	0.11 64	0.00 1	0.24 234	0.06 37	0.30 482	0.18 459	1.47 506	0.04 327	0.04 198	0.01 119	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

knoymous	0.09 93	0.04 63	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.23 229	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.23 347	0.00 1	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asda	0.03 21	0.07 176	0.20 38	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.07 52	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.02 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

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test_sample1	0.21 229	0.01 1	0.41 68	0.00 1	0.00 1	0.14 88	0.00 1	0.99 371	0.30 226	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.00 1	2.26 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

AIO_rvc	0.11 125	0.28 355	0.45 81	0.05 442	0.02 405	0.15 89	0.03 399	0.19 206	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.02 235	0.12 254	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.02 449	0.09 406	0.10 499

MoCha-V2	0.09 93	0.08 191	0.61 125	0.05 442	0.06 469	0.15 89	0.00 1	0.11 159	0.08 71	0.07 414	0.00 1	0.13 292	0.00 1	0.02 151	0.04 247	0.00 1	0.13 547	0.00 1	0.20 529	0.04 304	0.01 197

1w_stereo	0.02 3	0.02 13	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.16 91	0.00 1	0.01 2	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.03 184	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_105_1	0.09 93	0.21 308	0.66 137	0.00 1	0.00 1	0.16 91	0.00 1	0.13 175	0.61 435	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.02 336

LoS_RVC	0.05 39	0.05 104	0.41 68	0.00 1	0.00 1	0.16 91	0.00 1	0.17 195	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.01 165	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

MFMNet_re	0.24 250	0.74 502	2.31 449	0.53 546	0.00 1	0.17 94	0.01 331	0.02 34	0.59 392	0.01 199	0.03 418	0.12 285	0.00 1	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 487	0.01 197

IGEV	0.03 21	0.04 63	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.18 95	0.00 1	0.02 34	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

coex-ft	8.40 564	2.59 567	75.27 575	0.00 1	0.00 1	0.18 95	0.04 419	0.13 175	20.18 565	39.66 573	4.06 528	4.68 538	8.53 559	3.94 438	7.96 546	0.02 510	0.07 527	0.00 1	0.02 449	0.14 449	0.50 552

test_sample7	0.28 274	0.08 191	0.76 173	0.02 394	0.00 1	0.19 97	0.00 1	2.28 508	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.00 1	1.45 332	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

Anonymous_2	0.88 481	0.02 13	1.06 274	0.01 363	0.00 1	0.19 97	0.00 1	0.14 180	0.08 71	0.01 199	0.04 423	1.07 483	0.00 1	0.02 151	0.02 167	0.01 494	0.04 498	2.31 568	11.16 574	1.35 551	0.01 197

psmorigin	0.75 464	0.25 340	7.10 544	0.00 1	0.00 1	0.19 97	0.00 1	0.10 151	0.12 155	0.65 507	0.00 1	2.74 530	0.23 439	3.02 387	0.54 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

castereo	0.07 71	0.15 265	0.30 51	0.00 1	0.05 459	0.20 100	0.02 376	0.18 201	0.08 71	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.10 400	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.01 103	0.01 197

GIP-stereo	0.06 56	0.02 13	0.64 132	0.00 1	0.00 1	0.20 100	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.00 1

dual_stereo	0.05 39	0.02 13	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.20 100	0.00 1	0.06 89	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RTSC	0.70 455	0.71 499	3.19 502	0.01 363	0.00 1	0.20 100	0.00 1	0.81 339	0.60 416	0.29 480	0.36 480	0.36 384	0.04 327	2.04 343	4.87 530	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.02 449	0.28 521	0.11 502

CES	0.08 82	0.07 176	0.43 77	0.00 1	0.00 1	0.21 104	0.01 331	0.08 120	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.08 259	0.04 327	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

PWC_ROB	0.62 445	0.54 470	3.22 504	0.00 1	0.00 1	0.22 105	0.00 1	2.18 503	0.61 435	0.00 1	0.20 463	0.29 363	0.03 292	3.46 415	1.22 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 533	0.01 197

depthmonostereo	0.06 56	0.02 13	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.12 168	0.10 126	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.02 235	0.04 198	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

LG-G_1	0.06 56	0.07 176	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.02 34	0.56 282	0.06 404	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.03 184	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

LG-G	0.06 56	0.07 176	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.02 34	0.56 282	0.06 404	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.03 184	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

SGD-Stereo	0.04 32	0.06 143	0.19 36	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.02 34	0.25 214	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

Occ-G	0.06 56	0.06 143	0.51 93	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.17 195	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 235	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 480	0.14 449	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.48 382	0.76 509	3.11 501	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	1.07 381	0.61 435	0.01 199	0.01 328	0.13 292	0.13 411	3.12 392	0.34 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.01 197

DDVS	0.30 293	0.10 212	0.64 132	0.03 414	0.13 506	0.25 112	0.24 486	0.18 201	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.49 426	0.05 356	3.62 420	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.02 336

Selective-IGEV	0.05 39	0.04 63	0.43 77	0.00 1	0.04 450	0.25 112	0.00 1	0.01 2	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 235	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 480	0.03 280	0.08 478

HITNet	0.19 212	0.55 476	1.36 340	0.00 1	0.00 1	0.25 112	0.00 1	1.09 385	0.23 212	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.02 235	0.02 151	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.20 221	0.06 143	0.86 217	0.00 1	0.00 1	0.25 112	0.00 1	1.71 472	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.31 369	0.01 165	0.11 252	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
fffft	0.07 71	0.01 1	0.39 63	0.00 1	0.00 1	0.26 116	0.00 1	0.03 50	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.26 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.06 457
1: 1. 1
ours_stereo	0.05 39	0.03 39	0.40 64	0.00 1	0.00 1	0.26 116	0.00 1	0.03 50	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.03 381

fffy	0.05 39	0.04 63	0.49 87	0.01 363	0.00 1	0.26 116	0.00 1	0.03 50	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.04 415

Wz-Net-SNSev	0.78 467	1.10 531	6.27 542	0.00 1	0.00 1	0.27 119	0.00 1	0.95 364	0.61 435	0.00 1	0.01 328	0.41 403	0.10 400	4.92 471	0.81 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 476	0.03 381

TestStereo	0.31 299	0.22 315	1.36 340	0.00 1	0.00 1	0.27 119	0.00 1	0.06 89	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.03 158	0.01 165	4.27 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FINET	0.51 405	0.36 399	2.40 457	0.00 1	0.00 1	0.27 119	0.00 1	2.06 493	1.49 538	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.04 327	3.38 412	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.02 336

MM-Stereo_test1	0.12 139	0.10 212	1.26 315	0.02 394	0.04 450	0.28 122	0.02 376	0.06 89	0.28 218	0.01 199	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.05 211	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.23 504	0.01 197

fast-acv-ft	0.29 290	0.37 406	3.76 517	0.06 466	0.01 351	0.28 122	0.17 474	0.06 89	0.21 203	0.00 1	0.00 1	0.08 259	0.09 392	0.10 246	0.23 397	0.01 494	0.00 1	0.03 525	0.01 431	0.26 512	0.01 197

anonymousa	0.14 162	0.15 265	1.74 401	0.00 1	0.00 1	0.28 122	0.00 1	0.01 2	0.11 138	0.00 1	0.01 328	0.42 405	0.02 235	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 472	0.00 1	0.02 336

AdaDepth	0.05 39	0.01 1	0.43 77	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	0.04 62	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 512	0.01 103	0.00 1

z-ln-s-r	0.71 458	0.44 435	2.91 492	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	1.77 477	0.61 435	0.00 1	0.00 1	0.16 317	0.00 1	4.44 457	3.56 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.00 1

monsters	0.03 21	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	0.02 34	0.03 5	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SCV_C0	0.09 93	0.16 274	0.63 128	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	0.12 168	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.03 292	0.07 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 512	0.09 406	0.02 336

CoDeX	0.36 329	0.24 334	1.39 346	0.00 1	0.01 351	0.29 125	0.00 1	1.58 459	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.25 354	0.07 383	2.82 376	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

MIM_Stereo	0.10 107	0.32 370	0.90 231	0.00 1	0.03 432	0.29 125	0.00 1	0.11 159	0.11 138	0.02 328	0.00 1	0.04 195	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.08 478

iRaft-Stereo_5w	0.50 400	0.51 460	1.44 361	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	0.63 316	0.59 392	0.00 1	0.00 1	0.08 259	0.01 165	6.14 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 500	0.01 197

AIO-Stereo	0.07 71	0.06 143	0.41 68	0.00 1	0.03 432	0.30 132	0.00 1	0.10 151	0.04 21	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 539	0.04 304	0.07 472

RSM++	0.08 82	0.06 143	0.38 62	0.00 1	0.00 1	0.30 132	0.00 1	0.06 89	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 516	0.09 406	0.03 381

RSM	0.08 82	0.05 104	0.37 58	0.00 1	0.02 405	0.30 132	0.00 1	0.11 159	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 512	0.05 326	0.02 336

CBFPSM	0.36 329	0.54 470	2.16 440	0.00 1	0.00 1	0.30 132	0.00 1	0.26 241	0.62 490	0.01 199	0.01 328	1.68 512	1.03 497	0.27 280	0.33 428	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

LG-Stereo	0.06 56	0.04 63	0.40 64	0.00 1	0.00 1	0.31 136	0.00 1	0.06 89	0.08 71	0.00 1	0.01 328	0.10 274	0.03 292	0.04 198	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.01 197

GCST	0.28 274	0.46 442	1.23 312	0.00 1	0.01 351	0.31 136	0.03 399	0.15 184	0.05 31	0.01 199	0.37 481	0.05 223	0.04 327	2.76 373	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.03 381

DLNR_Zeroshot_test	21.09 572	47.65 575	85.43 579	96.34 588	87.67 585	0.31 136	0.00 1	17.86 572	0.07 52	0.01 199	0.01 328	0.00 1	0.00 1	0.70 308	0.01 119	15.78 573	0.01 429	0.00 1	0.21 534	69.62 581	0.04 415

BEATNet_4x	0.24 250	0.51 460	1.71 396	0.00 1	0.00 1	0.31 136	0.00 1	0.99 371	0.31 227	0.00 1	0.00 1	0.29 363	0.03 292	0.22 273	0.35 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.02 336

PASM	0.51 405	0.32 370	3.07 499	0.00 1	0.00 1	0.31 136	0.00 1	0.46 285	0.12 155	0.03 359	0.00 1	0.44 408	0.02 235	5.22 479	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 434	0.03 381

DISCO	0.31 299	0.11 234	1.73 397	0.16 519	0.16 516	0.31 136	0.00 1	0.09 134	0.17 194	0.00 1	0.01 328	1.51 509	0.00 1	1.21 325	0.62 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.01 197

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 382	0.27 350	3.90 521	0.08 480	0.20 533	0.32 142	0.00 1	1.02 375	0.09 99	0.38 493	0.10 449	1.72 514	0.83 490	0.33 282	0.01 119	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.23 539	0.11 424	0.01 197

test_sample2	0.24 250	0.02 13	0.49 87	0.00 1	0.00 1	0.32 142	0.00 1	1.12 389	0.52 252	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	2.29 357	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

IGEVStereo-DCA	0.10 107	0.06 143	0.52 97	0.01 363	0.00 1	0.32 142	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.04 327	0.14 258	0.44 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 488	0.05 326	0.01 197

rrr	0.24 250	0.06 143	1.91 418	0.01 363	0.00 1	0.32 142	0.04 419	1.34 412	0.15 182	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.04 327	0.14 258	0.44 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 523	0.05 326	0.05 436

RALCasStereoNet	0.16 186	0.35 392	0.84 211	0.00 1	0.00 1	0.32 142	0.03 399	0.16 187	0.56 282	0.02 328	0.07 441	0.05 223	0.08 388	0.13 256	0.08 304	0.00 1	0.31 555	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.11 502

RALAANet	0.13 149	0.51 460	0.95 244	0.00 1	0.00 1	0.32 142	0.01 331	0.38 267	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.09 392	0.02 151	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 449	0.10 417	0.00 1

111111	0.05 39	0.03 39	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.33 148	0.00 1	0.04 62	0.08 71	0.07 414	0.00 1	0.01 26	0.02 235	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.12 139	0.25 340	0.82 202	0.01 363	0.01 351	0.33 148	0.03 399	0.08 120	0.40 239	0.00 1	0.00 1	0.06 244	0.03 292	0.02 151	0.04 247	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.24 506	0.01 197

HI	0.09 93	0.33 374	0.88 225	0.00 1	0.00 1	0.33 148	0.00 1	0.07 109	0.06 37	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.01 165	0.04 198	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.00 1

CoSv	0.09 93	0.33 374	0.88 225	0.00 1	0.00 1	0.33 148	0.00 1	0.07 109	0.06 37	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.01 165	0.04 198	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.00 1

test_xeample3	0.24 250	0.06 143	1.84 409	0.02 394	0.00 1	0.33 148	0.05 430	1.33 411	0.14 170	0.00 1	0.03 418	0.03 158	0.03 292	0.10 246	0.43 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 539	0.05 326	0.06 457

FAT-Stereo	0.50 400	0.14 260	2.51 469	0.00 1	0.00 1	0.33 148	0.09 457	1.88 481	0.61 435	0.05 395	0.76 500	0.60 440	0.52 465	2.46 364	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

edge stereo	0.58 434	0.29 361	2.86 488	0.01 363	0.03 432	0.33 148	0.03 399	0.97 368	0.50 247	0.21 469	0.33 477	1.31 496	0.16 420	4.20 449	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.01 197

UGAM-zero	0.68 453	0.10 212	1.78 403	0.07 472	0.16 516	0.34 155	0.03 399	0.92 357	0.18 198	0.37 492	0.00 1	2.23 525	0.74 482	6.20 527	0.01 119	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.26 550	0.01 103	0.09 491

SFCPSM	0.21 229	0.04 63	1.59 381	0.00 1	0.05 459	0.34 155	0.00 1	1.24 403	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.12 285	0.02 235	0.05 211	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 449	0.02 220	0.00 1

pmcnn	2.10 530	0.59 482	4.52 531	0.27 538	0.86 555	0.34 155	0.29 502	1.69 469	0.75 519	0.36 490	7.50 544	14.39 562	0.56 467	4.90 470	4.69 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 469	0.04 415

w-ln-seven-2	0.73 462	0.75 503	5.30 536	0.00 1	0.00 1	0.35 158	0.00 1	0.91 354	0.64 498	0.00 1	0.00 1	0.27 359	0.05 356	4.19 448	1.96 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 445	0.02 336

999	0.06 56	0.04 63	0.42 74	0.00 1	0.00 1	0.35 158	0.00 1	0.02 34	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.15 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.00 1

castereo++	0.09 93	0.11 234	0.28 46	0.03 414	0.00 1	0.36 160	0.00 1	0.21 223	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 534	0.02 220	0.00 1

SQANet	0.42 356	1.14 537	1.86 412	0.04 432	0.48 546	0.36 160	0.03 399	0.40 272	0.56 282	0.02 328	0.24 467	0.49 426	0.06 373	2.14 346	0.21 391	0.02 510	0.02 471	0.01 498	0.00 1	0.19 487	0.03 381

WCG-NET（raft）	0.07 71	0.18 290	0.43 77	0.00 1	0.00 1	0.37 162	0.00 1	0.07 109	0.06 37	0.01 199	0.01 328	0.05 223	0.03 292	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.09 534	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.01 197

cross-raft	0.15 180	0.05 104	1.46 365	0.00 1	0.01 351	0.37 162	0.07 442	0.40 272	0.02 1	0.02 328	0.00 1	0.38 395	0.00 1	0.02 151	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 494	0.01 103	0.02 336

4D-IteraStereo	0.16 186	0.51 460	1.73 397	0.00 1	0.00 1	0.38 164	0.03 399	0.08 120	0.08 71	0.02 328	0.01 328	0.00 1	0.01 165	0.06 218	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.06 457

RAFT-Test	0.20 221	0.09 205	1.34 333	0.00 1	0.12 503	0.39 165	0.10 462	0.72 327	0.25 214	0.08 425	0.00 1	0.44 408	0.00 1	0.05 211	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 546	0.01 103	0.01 197

aanetorigin	0.86 479	0.36 399	3.45 511	0.11 501	0.13 506	0.39 165	0.93 543	0.13 175	0.14 170	3.38 543	1.21 512	0.29 363	2.01 527	2.87 379	1.35 486	0.02 510	0.00 1	0.02 514	0.05 474	0.30 524	0.08 478

XQC	0.68 453	0.72 501	3.82 519	0.06 466	0.00 1	0.39 165	0.01 331	1.92 484	0.61 435	0.03 359	0.01 328	0.46 415	0.21 433	2.84 378	2.26 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.15 460	0.05 436

DEFOM-Stereo	0.04 32	0.02 13	0.30 51	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.00 1	0.10 151	0.04 21	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

WCG-NET	0.09 93	0.12 246	0.45 81	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.03 399	0.08 120	0.57 326	0.00 1	0.01 328	0.01 26	0.04 327	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.02 471	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.01 197

MGS-Stereo	0.10 107	0.08 191	0.82 202	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.00 1	0.20 217	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 533	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 139	0.06 143	1.17 296	0.00 1	0.11 497	0.41 168	0.00 1	0.20 217	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.18 324	0.00 1	0.01 72	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 523	0.01 103	0.00 1

acv_ft	0.21 229	0.14 260	0.95 244	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.00 1	0.58 306	0.60 416	0.19 468	0.01 328	0.71 456	0.12 408	0.05 211	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 506	0.00 1

AF-Net	0.47 375	0.53 468	2.05 432	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.01 331	1.18 399	0.40 239	0.13 451	0.05 427	1.30 495	0.45 459	2.43 363	0.30 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 406	0.00 1

DispFullNet	1.20 502	0.63 486	3.58 512	1.00 552	0.82 553	0.41 168	0.00 1	1.44 431	0.61 435	2.55 539	0.64 496	1.10 485	8.95 563	0.84 313	1.22 481	0.00 1	0.02 471	0.00 1	0.00 1	0.24 506	0.02 336

SMoEStereo_RVC	0.06 56	0.03 39	0.35 55	0.00 1	0.00 1	0.42 175	0.00 1	0.02 34	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.24 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.07 472

Wz-Net-TNSev	1.42 512	2.41 565	11.01 557	0.00 1	0.00 1	0.42 175	0.14 471	2.05 490	0.61 435	0.06 404	0.01 328	1.34 498	0.16 420	5.70 502	4.19 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.19 487	0.10 499

EDNetEfficientorigin	6.23 558	0.45 440	98.39 584	0.02 394	0.04 450	0.42 175	0.02 376	0.33 259	2.90 543	7.07 556	3.12 525	1.31 496	1.61 518	4.26 452	4.55 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.02 336

GwcNet	0.50 400	0.46 442	3.90 521	0.00 1	0.00 1	0.42 175	0.10 462	0.38 267	0.74 517	0.03 359	0.00 1	0.63 443	0.05 356	2.92 382	0.16 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 476	0.05 436

FADNet-RVC-Resample	0.51 405	0.82 516	3.08 500	0.04 432	0.04 450	0.42 175	0.09 457	1.16 396	0.34 230	0.00 1	0.03 418	0.24 349	0.05 356	3.16 394	0.13 346	0.07 524	0.12 544	0.05 536	0.02 449	0.08 387	0.20 533

SPS-STEREO	0.88 481	0.40 424	2.01 425	0.00 1	0.01 351	0.42 175	0.17 474	0.50 292	0.61 435	2.19 537	0.79 504	2.04 520	0.27 445	5.10 476	2.89 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.11 502
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DCRE	0.51 405	0.25 340	0.96 246	0.00 1	0.01 351	0.43 181	0.00 1	0.25 237	0.21 203	0.33 487	7.49 543	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.17 519	0.02 220	0.01 197

test-3	0.17 197	0.03 39	0.74 159	0.03 414	0.10 490	0.43 181	0.00 1	1.36 414	0.07 52	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.08 237	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 529	0.12 434	0.11 502

test_1	0.17 197	0.03 39	0.75 167	0.03 414	0.10 490	0.43 181	0.00 1	1.36 414	0.07 52	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.07 225	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 529	0.12 434	0.11 502

ac_64	0.39 345	0.12 246	1.15 291	0.04 432	0.01 351	0.43 181	0.02 376	0.25 237	0.59 392	0.12 447	0.01 328	0.89 469	0.04 327	3.92 436	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.12 139	0.26 348	0.77 176	0.00 1	0.01 351	0.44 185	0.01 331	0.25 237	0.53 257	0.03 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 406	0.00 1

DLCB_ROB	0.27 268	0.16 274	0.71 145	0.00 1	0.00 1	0.44 185	0.00 1	0.43 278	0.57 326	0.02 328	0.04 423	0.63 443	0.04 327	2.18 352	0.24 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample5	0.39 345	0.10 212	1.42 355	0.00 1	0.00 1	0.45 187	0.00 1	2.14 500	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.00 1	3.06 390	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

test_sample4	0.38 341	0.10 212	1.42 355	0.00 1	0.00 1	0.45 187	0.00 1	2.09 496	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.00 1	2.83 377	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

DualNet	0.39 345	0.10 212	1.42 355	0.00 1	0.00 1	0.45 187	0.00 1	2.14 500	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.00 1	3.06 390	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

MLCV	0.23 241	0.46 442	1.15 291	0.00 1	0.00 1	0.45 187	0.00 1	0.57 303	0.15 182	0.09 434	0.00 1	0.27 359	0.03 292	1.09 322	0.25 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.00 1

NVStereoNet_ROB	1.08 493	0.39 421	2.15 439	0.08 480	0.02 405	0.45 187	0.02 376	0.89 351	0.67 509	0.10 440	5.85 536	1.90 516	1.11 503	6.20 527	1.14 477	0.20 535	0.00 1	0.03 525	0.07 480	0.12 434	0.13 515
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
xyz-stereo-finetune2	0.10 107	0.16 274	0.49 87	0.00 1	0.00 1	0.46 192	0.00 1	0.01 2	0.59 392	0.01 199	0.00 1	0.04 195	0.08 388	0.01 72	0.23 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

MLG-Stereo	0.06 56	0.05 104	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.46 192	0.00 1	0.02 34	0.60 416	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

test_sample3	0.37 336	0.09 205	1.41 352	0.00 1	0.00 1	0.46 192	0.00 1	1.95 487	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	2.79 375	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

ToySt	0.12 139	0.15 265	0.92 239	0.00 1	0.00 1	0.46 192	0.00 1	0.41 275	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.00 1	0.07 225	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 449	0.04 304	0.02 336

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 461	0.42 428	4.27 527	0.20 534	0.26 538	0.47 196	0.00 1	0.54 297	0.16 189	0.40 495	5.35 535	0.45 413	0.97 494	0.25 278	0.25 405	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.26 550	0.12 434	0.02 336

StereoVision	0.16 186	0.25 340	1.07 280	0.00 1	0.00 1	0.47 196	0.01 331	0.18 201	0.61 435	0.00 1	0.29 473	0.15 308	0.02 235	0.07 225	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.01 197

RAFT_CTSACE	0.14 162	0.33 374	1.23 312	0.00 1	0.01 351	0.47 196	0.00 1	0.27 247	0.11 138	0.01 199	0.00 1	0.04 195	0.00 1	0.08 237	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.24 506	0.00 1

test_sample6	0.41 353	0.11 234	1.38 343	0.00 1	0.00 1	0.48 199	0.00 1	2.33 512	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.00 1	3.18 397	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

UPFNet	0.18 206	0.05 104	1.11 285	0.00 1	0.00 1	0.48 199	0.00 1	1.11 387	0.48 245	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.00 1	0.10 246	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 405	0.80 513	2.47 465	0.01 363	0.00 1	0.48 199	0.00 1	1.32 410	0.14 170	0.00 1	0.01 328	0.12 285	0.06 373	4.07 442	0.15 360	0.00 1	0.04 498	0.00 1	0.00 1	0.38 531	0.08 478

Wz-Net-LNSev	0.34 318	0.61 484	4.26 525	0.00 1	0.00 1	0.49 202	0.00 1	0.26 241	0.61 435	0.00 1	0.01 328	0.23 347	0.03 292	0.10 246	0.16 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

rafts_anoy	0.14 162	0.35 392	0.99 258	0.00 1	0.02 405	0.49 202	0.03 399	0.11 159	0.07 52	0.00 1	0.01 328	0.06 244	0.06 373	0.24 276	0.06 278	0.00 1	0.14 548	0.00 1	0.01 431	0.02 220	0.03 381

ISRNet	0.16 186	0.11 234	1.44 361	0.00 1	0.00 1	0.50 204	0.00 1	0.44 280	0.60 416	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.05 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 308	0.10 212	2.61 476	0.01 363	0.01 351	0.50 204	0.04 419	0.21 223	0.09 99	0.45 499	0.45 485	0.81 464	0.51 463	0.20 271	0.23 397	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.14 506	0.03 280	0.00 1

CSP-Net	0.37 336	0.10 212	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.50 204	0.00 1	0.64 318	0.13 164	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.02 235	5.27 480	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 139	0.41 426	0.91 236	0.05 442	0.03 432	0.51 207	0.04 419	0.13 175	0.11 138	0.01 199	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.06 218	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.03 280	0.03 381

gwcnet-sp	0.28 274	0.15 265	2.75 483	0.00 1	0.00 1	0.51 207	0.02 376	0.49 289	0.57 326	0.01 199	0.01 328	0.08 259	0.04 327	0.87 314	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

scenet	0.28 274	0.15 265	2.75 483	0.00 1	0.00 1	0.51 207	0.02 376	0.49 289	0.57 326	0.01 199	0.01 328	0.08 259	0.04 327	0.87 314	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

ssnet	0.28 274	0.15 265	2.75 483	0.00 1	0.00 1	0.51 207	0.02 376	0.49 289	0.57 326	0.01 199	0.01 328	0.08 259	0.04 327	0.87 314	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

DANet	0.58 434	0.19 301	1.87 413	0.26 537	0.06 469	0.51 207	0.11 466	1.41 422	0.52 252	0.22 470	0.06 437	1.06 481	0.02 235	4.25 451	0.92 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.06 457
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet	0.42 356	0.50 455	2.50 467	0.02 394	0.06 469	0.51 207	0.00 1	0.34 260	0.61 435	0.00 1	0.00 1	0.33 372	0.02 235	2.87 379	0.50 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.02 336

MM-Stereo_test2	0.14 162	0.06 143	1.48 369	0.07 472	0.00 1	0.52 213	0.00 1	0.08 120	0.03 5	0.13 451	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.02 151	0.07 289	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.01 431	0.19 487	0.04 415

AIO-test1	0.27 268	0.33 374	1.30 325	0.00 1	0.01 351	0.52 213	0.01 331	1.16 396	0.61 435	0.00 1	0.01 328	0.03 158	0.02 235	1.24 329	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 434	0.06 457

GASNet	0.56 423	1.09 530	2.57 474	0.00 1	0.00 1	0.52 213	0.02 376	1.12 389	0.22 206	0.01 199	0.14 455	0.50 430	0.12 408	4.09 443	0.39 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 526	0.08 478

iRaftStereo_RVC	0.10 107	0.20 305	0.57 116	0.00 1	0.00 1	0.52 213	0.00 1	0.05 75	0.07 52	0.00 1	0.01 328	0.14 299	0.03 292	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.00 1	0.25 510	0.20 533

HSM	0.63 446	0.36 399	0.89 229	0.00 1	0.00 1	0.52 213	0.01 331	0.98 369	0.56 282	0.00 1	0.01 328	2.27 526	0.65 476	6.18 521	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

MSCF	0.09 93	0.34 381	0.37 58	0.05 442	0.01 351	0.53 218	0.01 331	0.11 159	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.19 526	0.02 220	0.02 336

xyz-stereo-finetune	0.11 125	0.18 290	0.37 58	0.00 1	0.00 1	0.53 218	0.00 1	0.00 1	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.04 195	0.02 235	0.00 1	0.38 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

GREAT-IGEV	0.11 125	0.07 176	0.65 134	0.00 1	0.11 497	0.53 218	0.00 1	0.06 89	0.09 99	0.00 1	0.01 328	0.01 26	0.01 165	0.02 151	0.03 200	0.00 1	0.08 533	0.00 1	0.17 519	0.07 364	0.28 540

AACVNet	0.40 350	0.36 399	0.90 231	0.00 1	0.00 1	0.53 218	0.00 1	0.18 201	0.41 241	0.02 328	0.00 1	0.11 279	0.01 165	5.33 484	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 460	0.00 1

test_3	0.19 212	0.02 13	0.76 173	0.03 414	0.10 490	0.53 218	0.00 1	1.42 425	0.07 52	0.13 451	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.07 225	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 529	0.12 434	0.11 502

THIR-Stereo	0.93 485	0.18 290	1.34 333	0.00 1	0.01 351	0.53 218	3.86 562	0.10 151	0.10 126	0.10 440	1.50 519	0.76 460	2.90 536	5.73 504	1.45 488	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.01 103	0.00 1

xxxx	1.04 491	0.02 13	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.53 218	0.00 1	2.53 523	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	2.04 343	14.52 564	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

GASTEREO	0.09 93	0.34 381	0.36 57	0.05 442	0.01 351	0.54 225	0.02 376	0.11 159	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.17 519	0.02 220	0.01 197

coex_refinement	0.33 310	0.44 435	0.97 253	0.05 442	0.00 1	0.54 225	0.04 419	0.72 327	0.15 182	0.02 328	0.00 1	0.36 384	0.16 420	3.05 389	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

PAM_32	0.49 389	0.07 176	2.23 443	0.17 523	0.23 536	0.54 225	0.25 489	0.26 241	0.13 164	0.49 503	0.93 508	2.21 524	0.87 491	0.51 296	0.31 424	0.00 1	0.07 527	0.00 1	0.27 554	0.01 103	0.19 530

PAM	0.48 382	0.08 191	2.03 426	0.19 530	0.24 537	0.54 225	0.26 492	0.24 234	0.11 138	0.54 506	0.96 509	2.39 529	0.72 480	0.48 295	0.25 405	0.00 1	0.07 527	0.00 1	0.26 550	0.01 103	0.18 526

Pointernet	0.10 107	0.04 63	0.61 125	0.00 1	0.05 459	0.54 225	0.00 1	0.02 34	0.59 392	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.01 103	0.00 1

AIO-test2	0.30 293	0.63 486	0.91 236	0.08 480	0.13 506	0.55 230	0.01 331	1.15 394	0.60 416	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.04 327	0.89 317	0.04 247	0.87 554	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.03 280	0.05 436

RYNet	0.53 416	0.19 301	1.79 405	0.00 1	0.00 1	0.55 230	0.00 1	1.12 389	0.61 435	0.02 328	0.00 1	0.83 465	0.04 327	5.05 475	0.45 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

z-mn7	0.88 481	1.64 552	5.54 538	0.00 1	0.00 1	0.56 232	0.07 442	0.92 357	0.61 435	0.00 1	0.06 437	0.36 384	0.05 356	5.64 499	1.97 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.02 336

MFN_U_SF_RVC	0.95 487	1.40 549	4.49 530	0.16 519	0.11 497	0.56 232	0.07 442	1.12 389	0.36 233	0.43 498	0.27 471	1.27 493	0.73 481	3.98 440	1.47 489	0.29 540	0.34 559	0.36 556	0.55 563	0.63 542	0.46 548

S-Stereo	0.65 450	0.25 340	3.44 510	0.00 1	0.00 1	0.56 232	0.05 430	1.86 480	0.61 435	0.00 1	0.76 500	0.84 466	0.11 405	4.28 455	0.11 329	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.03 381

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 356	0.52 466	3.02 495	0.00 1	0.00 1	0.57 235	0.00 1	1.15 394	0.60 416	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.14 412	1.51 334	0.76 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-1	0.19 212	0.13 254	0.67 140	0.00 1	0.15 513	0.57 235	0.00 1	1.01 374	0.11 138	0.04 385	0.48 489	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.30 417	0.00 1	0.07 527	0.00 1	0.06 477	0.01 103	0.18 526

test_xeample	1.14 498	0.02 13	0.58 117	0.00 1	0.00 1	0.57 235	0.00 1	2.57 526	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.02 235	3.45 414	15.00 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

G2L-Stereo	0.41 353	0.45 440	1.90 416	0.00 1	0.00 1	0.58 238	0.00 1	0.40 272	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.33 372	0.05 356	4.09 443	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 449	0.00 1

TCMNet	0.49 389	0.43 431	3.03 497	0.06 466	0.01 351	0.58 238	0.04 419	0.92 357	0.62 490	0.00 1	0.00 1	0.20 335	0.02 235	3.64 422	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.18 485	0.07 472

222	1.95 524	0.03 39	0.41 68	0.00 1	0.00 1	0.58 238	0.00 1	2.64 533	0.57 326	0.02 328	0.00 1	0.05 223	0.02 235	3.34 411	31.23 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

iResNetv2_ROB	0.36 329	1.03 528	2.96 493	0.00 1	0.00 1	0.58 238	0.00 1	1.51 455	0.58 380	0.01 199	0.00 1	0.08 259	0.02 235	0.07 225	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 523	0.02 336

NaN_ROB	0.80 469	0.47 447	1.63 386	0.17 523	0.19 528	0.58 238	0.38 516	2.11 497	0.80 523	0.53 505	0.33 477	0.48 418	1.13 504	4.98 473	1.94 497	0.00 1	0.02 471	0.01 498	0.05 474	0.06 348	0.14 518

IGEV-Stereo++	0.05 39	0.03 39	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.59 243	0.00 1	0.05 75	0.07 52	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.06 218	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.01 197

NVstereo2D	0.45 369	0.11 234	1.91 418	0.00 1	0.00 1	0.59 243	0.00 1	1.39 421	0.61 435	0.03 359	0.00 1	0.33 372	0.00 1	3.94 438	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.33 310	0.24 334	1.05 272	0.00 1	0.00 1	0.60 245	0.00 1	0.53 294	0.59 392	0.03 359	0.01 328	0.52 435	0.19 427	2.68 370	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.07 71	0.05 104	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.61 246	0.00 1	0.02 34	0.61 435	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

CFNet-RSSM	0.17 197	0.06 143	1.16 295	0.00 1	0.12 503	0.61 246	0.00 1	0.90 352	0.08 71	0.01 199	0.00 1	0.09 270	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 539	0.00 1	0.00 1

RP	0.42 356	0.44 435	1.52 373	0.00 1	0.01 351	0.61 246	0.02 376	1.06 379	0.39 238	0.03 359	0.01 328	0.99 475	0.16 420	2.89 381	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 417	0.00 1

RASNet	0.58 434	0.27 350	1.30 325	0.00 1	0.00 1	0.61 246	0.01 331	0.47 286	0.60 416	0.08 425	0.06 437	1.52 511	0.04 327	6.18 521	0.48 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

HSM-Net_RVC	0.52 415	0.06 143	1.45 363	0.00 1	0.00 1	0.61 246	0.00 1	3.83 545	0.52 252	0.14 459	0.00 1	0.22 346	0.03 292	3.50 416	0.04 247	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DRN-Test	0.43 363	0.13 254	1.95 422	0.03 414	0.09 486	0.61 246	0.00 1	1.43 430	0.61 435	0.00 1	0.00 1	0.18 324	0.04 327	3.32 409	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

G2L-Stereo_test	0.35 324	0.51 460	1.28 321	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.03 399	0.37 266	0.13 164	0.01 199	0.00 1	0.56 439	0.00 1	3.27 406	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 434	0.01 197

UGAM	0.51 405	0.12 246	1.83 407	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.00 1	0.06 89	0.11 138	0.00 1	0.23 466	0.35 380	0.04 327	6.42 537	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 512	0.03 381

ffm	0.25 257	0.02 13	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.00 1	1.42 425	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.67 451	0.02 235	0.57 299	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.03 381

ff1	0.80 469	0.02 13	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.00 1	1.42 425	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.67 451	0.02 235	5.57 496	5.86 537	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.03 381

mmx	0.85 475	0.02 13	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.00 1	2.50 519	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.67 451	0.02 235	5.57 496	5.86 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

ttt	0.70 455	0.02 13	0.78 187	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.00 1	2.50 519	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.29 363	0.01 165	4.18 447	5.00 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

xxx	0.85 475	0.02 13	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.00 1	2.50 519	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.67 451	0.02 235	5.57 496	5.86 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

anonymousdsp2	0.10 107	0.04 63	0.98 257	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.00 1	0.09 134	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 449	0.04 304	0.03 381

IER	0.14 162	0.09 205	1.29 322	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.00 1	0.17 195	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.40 400	0.02 235	0.11 252	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

raftrobust	0.13 149	0.36 399	0.94 243	0.00 1	0.18 524	0.62 252	0.02 376	0.07 109	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.03 292	0.03 184	0.05 262	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.04 415

FBW_ROB	0.83 472	0.31 369	1.48 369	0.10 491	0.01 351	0.62 252	0.01 331	1.91 483	0.59 392	0.01 199	0.01 328	1.10 485	0.05 356	7.84 552	2.07 501	0.05 521	0.01 429	0.03 525	0.01 431	0.01 103	0.47 549

LL-Strereo	0.71 458	0.88 519	2.40 457	0.00 1	0.00 1	0.63 263	0.01 331	1.57 457	0.58 380	0.45 499	0.00 1	0.54 437	0.30 447	6.37 535	0.07 289	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.00 1	0.22 500	0.17 525

CrosDoStereo	1.10 494	0.08 191	1.43 359	0.00 1	0.05 459	0.63 263	5.86 566	0.60 310	0.38 234	0.26 474	1.21 512	0.19 331	3.02 537	6.61 541	1.64 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 494	0.08 191	1.43 359	0.00 1	0.05 459	0.63 263	5.86 566	0.60 310	0.38 234	0.26 474	1.21 512	0.19 331	3.02 537	6.61 541	1.64 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.00 1

stereogan	0.49 389	0.22 315	2.39 456	0.00 1	0.00 1	0.63 263	0.02 376	0.79 335	0.72 515	0.06 404	0.00 1	1.68 512	0.46 460	2.63 369	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 449	0.00 1

testlalala_base	0.27 268	0.06 143	0.80 196	0.00 1	0.00 1	0.64 267	0.00 1	1.08 383	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 247	0.52 547	0.00 1	0.00 1	0.12 499	2.02 555	0.00 1

raft_robust	0.56 423	0.36 399	0.87 221	0.00 1	0.15 513	0.64 267	0.00 1	2.20 504	0.56 282	0.00 1	0.01 328	0.44 408	1.18 508	4.46 458	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 512	0.09 406	0.03 381

raft+_RVC	0.14 162	0.37 406	0.96 246	0.00 1	0.16 516	0.64 267	0.03 399	0.05 75	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.03 292	0.03 184	0.07 289	0.00 1	0.07 527	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.16 523

HGLStereo	0.28 274	0.12 246	1.15 291	0.00 1	0.00 1	0.65 270	0.00 1	0.57 303	0.25 214	0.02 328	0.01 328	0.47 416	0.03 292	2.17 351	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.01 197

RGC	0.50 400	0.53 468	2.42 461	0.00 1	0.01 351	0.65 270	0.00 1	1.07 381	0.17 194	0.01 199	0.62 495	1.00 476	0.19 427	3.03 388	0.28 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.02 336

AANet_RVC	0.75 464	0.65 488	2.52 470	0.01 363	0.00 1	0.66 272	0.00 1	0.61 314	0.13 164	0.00 1	1.29 516	0.96 473	0.04 327	5.98 511	1.82 496	0.13 530	0.02 471	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.04 415

ADLNet	0.38 341	0.21 308	0.86 217	0.00 1	0.00 1	0.67 273	0.00 1	0.86 348	0.60 416	0.18 466	0.01 328	1.01 477	0.02 235	2.92 382	0.26 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 406	0.02 336

MMNet	0.23 241	0.18 290	1.84 409	0.00 1	0.00 1	0.67 273	0.00 1	0.59 308	0.59 392	0.00 1	0.01 328	0.18 324	0.09 392	0.26 279	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

Nwc_Net	0.43 363	0.42 428	2.64 478	0.00 1	0.00 1	0.67 273	0.00 1	0.82 342	0.28 218	0.00 1	0.01 328	0.90 470	0.10 400	2.62 367	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 443	0.17 282	0.63 128	0.19 530	0.00 1	0.67 273	0.00 1	2.38 514	0.57 326	0.13 451	0.00 1	0.94 471	0.00 1	6.27 531	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.10 499

zh-sn7	1.20 502	2.23 564	8.48 550	0.00 1	0.00 1	0.68 277	0.05 430	1.30 408	0.61 435	0.00 1	0.04 423	0.41 403	0.21 433	5.33 484	4.51 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 449	0.07 472

iResNet	0.25 257	0.27 350	1.68 391	0.00 1	0.00 1	0.69 278	0.00 1	1.22 401	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.03 292	0.12 254	0.30 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.01 197

1111x	0.87 480	0.02 13	1.20 301	0.00 1	0.00 1	0.70 279	0.00 1	2.60 531	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.01 165	5.36 488	6.80 541	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

iRaft-Stereo_20w	0.38 341	0.11 234	1.91 418	0.12 505	0.04 450	0.70 279	0.24 486	1.72 473	0.16 189	0.41 496	0.00 1	0.26 356	1.04 498	0.41 290	0.24 401	0.00 1	0.04 498	0.00 1	0.14 506	0.02 220	0.09 491

pcwnet_v2	0.47 375	0.11 234	5.03 535	0.00 1	0.00 1	0.70 279	0.00 1	1.98 489	0.61 435	0.01 199	0.00 1	0.36 384	0.33 452	0.18 268	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.02 336

iResNet_ROB	0.30 293	0.66 490	1.41 352	0.00 1	0.00 1	0.70 279	0.00 1	0.79 335	0.57 326	0.04 385	0.01 328	0.08 259	0.01 165	1.55 336	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.00 1

DispNO	0.64 448	0.48 450	2.04 429	0.00 1	0.00 1	0.71 283	0.01 331	1.47 445	0.56 282	0.00 1	0.54 490	1.34 498	0.06 373	5.12 477	0.31 424	0.00 1	0.00 1	0.03 525	0.12 499	0.01 103	0.02 336

UNet	0.26 262	0.18 290	2.41 459	0.00 1	0.00 1	0.71 283	0.00 1	0.39 270	0.60 416	0.00 1	0.00 1	0.37 392	0.02 235	0.45 294	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

CSAN	1.05 492	0.61 484	2.46 464	0.09 487	0.08 481	0.71 283	0.71 536	2.20 504	0.93 528	0.85 514	2.92 523	0.79 463	1.46 515	5.37 489	1.58 491	0.01 494	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.09 406	0.05 436

DFGA-Net	0.37 336	0.77 511	1.34 333	0.00 1	0.01 351	0.72 286	0.00 1	0.21 223	0.21 203	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.01 165	3.85 432	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 494	0.01 197

ccnet	0.49 389	0.05 104	1.26 315	0.01 363	0.08 481	0.72 286	0.18 476	1.18 399	0.35 231	0.45 499	0.68 497	0.13 292	0.39 456	3.54 418	0.74 467	0.01 494	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.02 220	0.01 197

hitnet-ft	0.42 356	0.30 365	1.15 291	0.00 1	0.00 1	0.73 288	0.11 466	0.30 255	0.19 200	0.04 385	0.14 455	0.75 459	0.17 426	4.33 456	0.10 321	0.01 494	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.04 304	0.01 197

zh-mn7	1.13 497	2.13 561	10.00 554	0.00 1	0.00 1	0.74 289	0.01 331	1.22 401	0.61 435	0.07 414	0.00 1	0.20 335	0.06 373	5.32 482	2.13 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.01 197

DCVSM-stereo	0.16 186	0.03 39	1.58 379	0.00 1	0.00 1	0.74 289	0.04 419	0.02 34	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.60 440	0.07 383	0.06 218	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 180	0.03 39	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.74 289	0.00 1	1.36 414	0.09 99	0.02 328	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

PVD	0.73 462	0.57 479	3.38 508	0.04 432	0.19 528	0.74 289	0.00 1	0.29 252	0.79 522	2.37 538	0.00 1	0.53 436	0.09 392	2.19 353	3.20 513	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.02 449	0.08 387	0.15 519

RAFT-Stereo	0.15 180	0.03 39	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.74 289	0.00 1	1.36 414	0.09 99	0.02 328	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLG-Stereo_test2	0.08 82	0.06 143	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.75 294	0.00 1	0.03 50	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

PCWNet_CMD	0.19 212	0.10 212	1.38 343	0.00 1	0.01 351	0.75 294	0.00 1	0.35 261	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.48 418	0.51 463	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

AEACV	0.10 107	0.02 13	0.49 87	0.00 1	0.02 405	0.75 294	0.00 1	0.07 109	0.02 1	0.09 434	0.00 1	0.01 26	0.08 388	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.24 546	0.07 364	0.05 436

MSMDNet	0.19 212	0.10 212	1.39 346	0.00 1	0.01 351	0.75 294	0.00 1	0.35 261	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.48 418	0.50 461	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

model_zeroshot	0.20 221	0.23 325	0.96 246	0.01 363	0.00 1	0.77 298	0.02 376	0.31 258	0.14 170	0.75 512	0.00 1	0.12 285	0.01 165	0.58 301	0.02 167	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.11 494	0.01 103	0.00 1

gcap-zeroshot	0.18 206	0.22 315	1.03 262	0.07 472	0.10 490	0.77 298	0.00 1	0.26 241	0.63 495	0.00 1	0.00 1	0.21 340	0.01 165	0.15 263	0.02 167	0.00 1	0.04 498	0.00 1	0.17 519	0.00 1	0.00 1

iinet-f	0.48 382	0.57 479	4.45 529	0.00 1	0.01 351	0.77 298	0.00 1	1.48 446	0.61 435	0.01 199	0.00 1	0.40 400	0.44 458	0.38 288	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 529	0.01 197

GANet	0.55 420	0.35 392	1.40 351	0.00 1	0.00 1	0.77 298	0.08 451	0.36 264	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.68 455	0.11 405	5.52 493	1.07 475	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.09 406	0.03 381

DEmStereo	0.75 464	0.06 143	1.73 397	0.04 432	0.00 1	0.78 302	0.52 528	0.05 75	0.57 326	0.05 395	0.72 499	0.02 96	3.42 542	5.79 507	1.29 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 299	0.48 450	2.47 465	0.00 1	0.03 432	0.78 302	0.03 399	0.06 89	0.08 71	0.01 199	0.01 328	0.08 259	0.33 452	1.59 337	0.16 363	0.00 1	0.02 471	0.01 498	0.00 1	0.01 103	0.01 197

IGEV-RUCA	0.20 221	0.04 63	0.49 87	0.06 466	0.11 497	0.79 304	0.31 504	0.21 223	0.17 194	0.10 440	0.11 450	0.15 308	0.24 440	0.16 265	0.20 387	0.04 518	0.12 544	0.20 550	0.22 537	0.17 476	0.19 530

DDUNet	0.34 318	0.20 305	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.79 304	0.01 331	0.91 354	0.54 261	0.04 385	0.01 328	1.11 487	0.01 165	1.89 341	0.17 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 268	0.34 381	1.42 355	0.00 1	0.00 1	0.79 304	0.00 1	2.15 502	0.61 435	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.04 327	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.00 1

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_4	0.13 149	0.07 176	1.12 288	0.00 1	0.05 459	0.82 314	0.00 1	0.04 62	0.08 71	0.10 440	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.02 151	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 449	0.11 424	0.00 1

WZ-Net	1.38 510	1.14 537	10.22 555	0.00 1	0.00 1	0.82 314	0.00 1	1.37 420	0.61 435	0.01 199	0.01 328	1.09 484	2.20 530	6.39 536	3.68 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.02 336

psm_up	0.39 345	0.25 340	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.82 314	0.00 1	1.88 481	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.28 362	0.01 165	2.78 374	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.00 1

FADNet	0.55 420	0.75 503	2.42 461	0.00 1	0.01 351	0.82 314	0.00 1	0.88 349	0.54 261	0.01 199	0.01 328	0.16 317	0.16 420	4.49 459	0.09 310	0.18 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 536	0.00 1

tt45	0.08 82	0.03 39	0.41 68	0.00 1	0.00 1	0.83 320	0.00 1	0.02 34	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.01 165	0.00 1	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.01 197

GCAP-Stereo	0.11 125	0.28 355	0.71 145	0.00 1	0.00 1	0.83 320	0.00 1	0.08 120	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.02 471	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.01 197

GANet-ADL	0.16 186	0.06 143	1.18 299	0.00 1	0.01 351	0.83 320	0.00 1	0.23 229	0.07 52	0.00 1	0.30 474	0.35 380	0.00 1	0.07 225	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.01 197

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CFNet_ucs	0.26 262	0.14 260	1.53 375	0.00 1	0.01 351	0.84 324	0.00 1	1.78 478	0.17 194	0.00 1	0.00 1	0.49 426	0.30 447	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

STTStereo	0.24 250	0.28 355	1.68 391	0.00 1	0.00 1	0.84 324	0.03 399	0.16 187	0.08 71	0.02 328	0.00 1	0.20 335	0.03 292	1.54 335	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CBMV	0.57 429	0.22 315	1.61 385	0.00 1	0.00 1	0.84 324	0.78 539	2.58 528	0.61 435	0.38 493	0.00 1	1.25 490	0.63 475	2.07 345	0.38 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.08 478
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STrans-v2	0.85 475	0.28 355	1.66 389	0.00 1	0.01 351	0.85 327	0.04 419	2.05 490	0.67 509	0.48 502	0.87 507	1.12 488	2.12 529	6.64 543	0.25 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

LSM	4.58 552	0.88 519	17.79 561	3.73 568	38.79 572	0.85 327	2.37 557	0.54 297	1.64 539	2.88 541	3.09 524	0.62 442	0.60 471	3.16 394	1.06 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 434	13.55 573

GMOStereo	0.13 149	0.24 334	0.83 206	0.00 1	0.14 509	0.86 329	0.01 331	0.09 134	0.11 138	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 534	0.00 1	0.00 1	0.16 469	0.01 197

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GCAP-BAT	0.19 212	0.08 191	0.90 231	0.01 363	0.07 475	0.87 333	0.03 399	0.16 187	0.06 37	0.36 490	0.45 485	0.15 308	0.05 356	0.08 237	0.31 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 506	0.00 1	0.00 1

EAI-Stereo	0.70 455	0.03 39	0.84 211	0.13 512	0.20 533	0.87 333	2.23 554	2.05 490	0.29 222	0.72 509	4.60 531	0.29 363	0.55 466	0.39 289	0.44 444	0.00 1	0.07 527	0.00 1	0.29 557	0.01 103	0.08 478

ADLNet2	0.55 420	0.33 374	2.54 473	0.00 1	0.00 1	0.88 335	0.00 1	0.69 323	0.65 501	0.00 1	0.07 441	1.47 506	0.02 235	4.12 446	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 445	0.01 197

ADCS	1.72 520	1.22 541	8.11 548	0.00 1	0.01 351	0.88 335	0.68 534	1.44 431	0.63 495	2.60 540	0.11 450	1.42 503	0.26 444	1.97 342	14.92 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.07 472

otaku	0.59 438	1.12 533	1.90 416	0.08 480	0.11 497	0.89 337	0.05 430	0.60 310	0.57 326	0.01 199	1.41 517	1.03 479	0.14 412	2.39 361	0.56 459	0.06 523	0.03 483	0.01 498	0.00 1	0.61 541	0.21 537

PA-Net	0.57 429	0.50 455	2.73 482	0.03 414	0.06 469	0.89 337	0.02 376	0.66 320	0.63 495	0.00 1	0.00 1	0.43 407	0.07 383	4.82 469	0.55 458	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.04 415
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LG-Stereo_Zeroshot	0.16 186	0.09 205	0.61 125	0.00 1	0.01 351	0.90 339	0.00 1	0.14 180	0.14 170	0.08 425	0.00 1	0.39 397	0.02 235	0.15 263	0.38 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 516	0.01 103	0.03 381

CRFU-Net	0.40 350	0.12 246	1.50 372	0.14 514	0.01 351	0.90 339	0.00 1	0.42 277	0.14 170	0.00 1	0.00 1	0.42 405	1.94 523	2.15 348	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.03 280	0.00 1

IPLGR_C	0.35 324	0.81 515	2.03 426	0.10 491	0.01 351	0.90 339	0.21 482	1.46 443	0.61 435	0.02 328	0.01 328	0.13 292	0.07 383	0.14 258	0.17 367	0.00 1	0.05 513	0.01 498	0.02 449	0.17 476	0.04 415

ACRE	0.34 318	0.70 495	2.13 437	0.10 491	0.00 1	0.90 339	0.20 481	1.45 433	0.61 435	0.02 328	0.01 328	0.13 292	0.05 356	0.14 258	0.17 367	0.00 1	0.03 483	0.01 498	0.02 449	0.17 476	0.04 415

Consistency-Raft	0.39 345	0.30 365	2.53 472	0.14 514	0.03 432	0.90 339	0.04 419	1.36 414	0.59 392	0.00 1	0.02 412	0.02 96	1.15 506	0.33 282	0.43 442	0.02 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

SuperB	1.85 523	1.06 529	10.54 556	0.02 394	0.01 351	0.90 339	0.78 539	1.75 476	0.64 498	0.05 395	0.05 427	0.34 376	0.89 493	5.29 481	5.80 536	0.01 494	0.00 1	0.02 514	0.02 449	8.71 571	0.06 457

ADCRef	0.92 484	0.48 450	3.35 506	0.02 394	0.02 405	0.90 339	0.32 505	0.61 314	0.65 501	0.72 509	0.17 458	0.17 321	0.82 488	2.15 348	7.95 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.03 381

DeepPrunerF	1.33 508	0.59 482	8.62 551	0.02 394	0.09 486	0.90 339	0.00 1	1.34 412	6.72 554	0.22 470	0.01 328	0.21 340	0.14 412	5.64 499	1.99 500	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.02 449	0.14 449	0.02 336

AASNet	0.27 268	0.47 447	1.56 377	0.00 1	0.00 1	0.91 347	0.00 1	0.58 306	0.58 380	0.00 1	0.00 1	0.39 397	0.02 235	0.33 282	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 510	0.06 457

AFF-stereo	0.18 206	0.42 428	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.91 347	0.00 1	0.41 275	0.65 501	0.05 395	0.00 1	0.04 195	0.05 356	0.06 218	0.04 247	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.19 487	0.01 197

YMNet	0.36 329	0.38 416	2.34 450	0.03 414	0.03 432	0.92 349	0.15 472	0.53 294	0.65 501	0.09 434	0.01 328	0.44 408	0.06 373	0.82 311	0.30 417	0.01 494	0.00 1	0.04 533	0.00 1	0.27 518	0.04 415

YMNet_1	0.36 329	0.38 416	2.34 450	0.03 414	0.03 432	0.92 349	0.15 472	0.53 294	0.65 501	0.09 434	0.01 328	0.44 408	0.06 373	0.82 311	0.30 417	0.01 494	0.00 1	0.04 533	0.00 1	0.27 518	0.04 415

DRaft	0.56 423	0.08 191	0.73 150	0.00 1	0.00 1	0.92 349	0.19 479	0.05 75	0.09 99	0.03 359	0.26 469	0.06 244	2.55 532	4.61 463	1.38 487	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.02 449	0.03 280	0.08 478

XX-TBD	0.12 139	0.25 340	0.79 191	0.00 1	0.00 1	0.92 349	0.00 1	0.18 201	0.08 71	0.00 1	0.21 465	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 353	0.54 470	1.69 393	0.00 1	0.00 1	0.92 349	0.00 1	0.27 247	0.53 257	0.00 1	0.00 1	0.25 354	0.03 292	3.43 413	0.47 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.03 381

CIPLG	0.33 310	0.75 503	1.79 405	0.10 491	0.01 351	0.93 354	0.21 482	1.45 433	0.61 435	0.02 328	0.01 328	0.14 299	0.06 373	0.13 256	0.17 367	0.00 1	0.04 498	0.01 498	0.01 431	0.17 476	0.04 415

APVNet	0.51 405	0.21 308	2.43 463	0.00 1	0.00 1	0.94 355	0.00 1	0.45 282	0.62 490	0.01 199	0.01 328	0.34 376	0.03 292	4.59 461	0.27 413	0.00 1	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.15 460	0.02 336

DualNet (step1)	0.44 367	0.23 325	1.31 327	0.00 1	0.00 1	0.95 356	0.00 1	2.28 508	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.00 1	1.45 332	0.07 289	0.32 542	0.00 1	1.06 562	0.33 559	0.01 103	0.01 197

test_sample9	1.51 515	0.23 325	1.31 327	0.00 1	0.00 1	0.95 356	0.00 1	2.28 508	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.00 1	3.30 407	7.04 542	0.32 542	12.66 573	1.06 562	0.33 559	0.01 103	0.01 197

test_sample8	2.11 531	0.23 325	1.31 327	0.00 1	0.00 1	0.95 356	0.00 1	2.06 493	0.55 267	1.95 535	0.00 1	7.32 547	3.15 539	3.30 407	7.04 542	0.32 542	12.66 573	1.06 562	0.33 559	0.01 103	0.01 197

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 324	0.49 454	2.00 424	0.00 1	0.02 405	0.96 359	0.00 1	0.55 300	0.18 198	0.03 359	0.00 1	0.35 380	0.10 400	2.37 359	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
XPNet_ROB	0.37 336	0.34 381	1.01 259	0.01 363	0.00 1	0.96 359	0.00 1	1.11 387	0.46 244	0.00 1	0.00 1	0.17 321	0.02 235	2.73 371	0.54 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

LCNet	0.22 234	0.11 234	0.74 159	0.11 501	0.00 1	0.97 361	0.00 1	0.09 134	0.59 392	0.01 199	0.00 1	0.02 96	1.10 502	0.43 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 449	0.01 197

ETE_ROB	0.31 299	0.34 381	0.89 229	0.00 1	0.00 1	0.97 361	0.01 331	1.45 433	0.57 326	0.02 328	0.00 1	0.17 321	0.02 235	1.75 338	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo07	0.10 107	0.12 246	0.59 120	0.00 1	0.00 1	0.98 363	0.00 1	0.03 50	0.10 126	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.05 356	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.04 415

MyStereo04	0.26 262	0.12 246	2.34 450	0.00 1	0.00 1	0.98 363	0.00 1	0.84 344	0.20 201	0.06 404	0.01 328	0.33 372	0.11 405	0.00 1	0.06 278	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.04 415

CFNet_pseudo	0.22 234	0.10 212	1.39 346	0.00 1	0.01 351	0.98 363	0.00 1	0.94 362	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.48 418	0.36 454	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DSFCA	0.40 350	0.09 205	0.84 211	0.00 1	0.01 351	0.98 363	0.37 514	0.29 252	0.62 490	0.02 328	0.32 476	0.03 158	0.24 440	3.91 434	0.34 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

CVANet_RVC	0.53 416	0.32 370	1.26 315	0.00 1	0.00 1	0.98 363	0.00 1	0.72 327	0.55 267	0.35 489	0.12 453	0.36 384	0.14 412	5.53 494	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 469	0.00 1

ccs_rob	0.22 234	0.10 212	1.38 343	0.00 1	0.01 351	0.98 363	0.00 1	0.94 362	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.48 418	0.36 454	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.42 356	0.43 431	1.17 296	0.00 1	0.00 1	0.99 369	0.00 1	1.70 471	0.60 416	0.05 395	0.00 1	1.51 509	0.19 427	1.20 324	0.61 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 262	0.75 503	1.33 331	0.00 1	0.00 1	0.99 369	0.00 1	1.04 377	0.61 435	0.01 199	0.00 1	0.19 331	0.02 235	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 500	0.01 197

CREStereo++_RVC	0.10 107	0.06 143	0.78 187	0.00 1	0.00 1	1.00 371	0.00 1	0.10 151	0.08 71	0.00 1	0.01 328	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FENet	0.23 241	0.05 104	1.39 346	0.00 1	0.00 1	1.00 371	0.00 1	0.80 337	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.24 349	0.04 327	0.23 275	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

DMCA	0.19 212	0.16 274	1.39 346	0.00 1	0.01 351	1.00 371	0.01 331	0.38 267	0.57 326	0.01 199	0.01 328	0.05 223	0.00 1	0.05 211	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

LALA_ROB	0.31 299	0.38 416	0.91 236	0.00 1	0.01 351	1.00 371	0.01 331	1.60 460	0.61 435	0.15 461	0.00 1	0.09 270	0.01 165	1.04 321	0.41 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

SACVNet	0.42 356	0.29 361	1.10 281	0.00 1	0.00 1	1.02 375	0.00 1	0.78 332	0.29 222	0.03 359	0.00 1	0.24 349	0.02 235	4.27 453	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 494	0.01 197

AnonymousM	0.10 107	0.04 63	0.56 114	0.00 1	0.00 1	1.02 375	0.00 1	0.19 206	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

ICVP	0.15 180	0.03 39	1.23 312	0.00 1	0.01 351	1.02 375	0.09 457	0.19 206	0.10 126	0.00 1	0.02 412	0.07 252	0.01 165	0.18 268	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.43 363	0.38 416	1.10 281	0.01 363	0.00 1	1.02 375	0.00 1	1.94 486	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.01 165	3.25 405	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.02 336

EDNetEfficient	2.96 544	0.23 325	19.99 563	0.19 530	0.85 554	1.02 375	2.03 551	0.56 301	5.14 551	8.09 560	1.81 520	0.94 471	4.14 551	3.72 428	10.22 554	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.06 477	0.05 326	0.03 381

UCFNet_RVC	0.20 221	0.32 370	0.88 225	0.00 1	0.00 1	1.02 375	0.00 1	0.20 217	0.29 222	0.01 199	0.00 1	0.34 376	0.02 235	0.81 310	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

tg	0.14 162	0.17 282	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.03 381	0.00 1	0.07 109	0.52 252	0.00 1	0.01 328	0.07 252	0.02 235	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.26 512	0.18 526

ACVNet-4b	1.14 498	1.34 547	3.96 523	0.17 523	0.03 432	1.03 381	0.01 331	1.31 409	0.65 501	0.01 199	0.97 510	1.98 519	0.32 451	6.18 521	1.20 480	2.52 562	0.02 471	0.00 1	0.00 1	0.82 547	0.28 540

CAS	0.10 107	0.05 104	0.46 83	0.00 1	0.00 1	1.03 381	0.00 1	0.21 223	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.01 165	0.01 72	0.02 167	0.08 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 186	0.52 466	0.86 217	0.01 363	0.00 1	1.03 381	0.00 1	0.09 134	0.52 252	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.00 1

dad	0.17 197	0.54 470	0.82 202	0.00 1	0.00 1	1.03 381	0.00 1	0.02 34	0.23 212	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.63 306	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 293	0.19 301	1.78 403	0.00 1	0.00 1	1.03 381	0.00 1	2.08 495	0.28 218	0.00 1	0.00 1	0.37 392	0.04 327	0.02 151	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

PSMNet-ADL	0.35 324	0.05 104	0.65 134	0.00 1	0.00 1	1.03 381	0.00 1	0.59 308	0.09 99	0.00 1	0.07 441	0.47 416	0.01 165	3.66 425	0.30 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.02 336

TANstereo	0.12 139	0.15 265	0.78 187	0.00 1	0.00 1	1.03 381	0.00 1	0.07 109	0.08 71	0.01 199	0.15 457	0.04 195	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Ntro	0.57 429	1.13 535	2.24 445	0.04 432	0.36 543	1.04 389	0.02 376	0.74 331	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.76 460	0.08 388	3.01 386	0.47 448	0.07 524	0.04 498	0.01 498	0.00 1	0.76 546	0.02 336

ADStereo(finetuned)	0.34 318	0.37 406	2.24 445	0.00 1	0.00 1	1.04 389	0.00 1	1.49 452	0.61 435	0.08 425	0.00 1	0.04 195	0.74 482	0.03 184	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.05 436

PS-NSSS	0.54 418	0.44 435	0.86 217	0.00 1	0.00 1	1.04 389	0.00 1	2.37 513	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.11 279	0.01 165	5.32 482	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

LoS	0.14 162	0.07 176	0.66 137	0.02 394	0.00 1	1.05 392	0.01 331	0.07 109	0.57 326	0.01 199	0.01 328	0.16 317	0.04 327	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.31 299	0.05 104	2.61 476	0.00 1	0.00 1	1.05 392	0.00 1	1.49 452	0.61 435	0.13 451	0.00 1	0.03 158	0.05 356	0.03 184	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 436

fff	0.28 274	0.37 406	1.20 301	0.00 1	0.01 351	1.05 392	0.00 1	1.48 446	0.61 435	0.13 451	0.00 1	0.04 195	0.60 471	0.02 151	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 436

psmg	0.22 234	0.05 104	0.54 107	0.00 1	0.00 1	1.05 392	0.00 1	1.73 474	0.58 380	0.00 1	0.00 1	0.36 384	0.03 292	0.01 72	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

csc	0.28 274	0.37 406	1.20 301	0.00 1	0.01 351	1.05 392	0.00 1	1.48 446	0.61 435	0.13 451	0.00 1	0.04 195	0.60 471	0.02 151	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 436

cscssc	0.28 274	0.37 406	1.20 301	0.00 1	0.01 351	1.05 392	0.00 1	1.48 446	0.61 435	0.13 451	0.00 1	0.04 195	0.60 471	0.02 151	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 436

ACVNet	0.20 221	0.14 260	0.96 246	0.01 363	0.00 1	1.05 392	0.11 466	0.19 206	0.60 416	0.01 199	0.01 328	0.71 456	0.00 1	0.05 211	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.00 1

GANet-RSSM	0.34 318	0.29 361	0.97 253	0.00 1	0.00 1	1.05 392	0.00 1	0.22 228	0.15 182	0.03 359	0.00 1	0.31 369	0.00 1	3.62 420	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.05 326	0.01 197

PMTNet	0.11 125	0.07 176	0.60 124	0.00 1	0.00 1	1.05 392	0.04 419	0.16 187	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.00 1	0.03 184	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

MSAF-DinoV2	1.81 522	2.41 565	6.15 540	0.49 545	0.02 405	1.06 401	0.34 510	2.76 536	1.69 540	0.29 480	0.26 469	2.37 528	1.82 521	8.06 554	4.80 529	0.00 1	0.01 429	0.05 536	0.71 567	1.56 552	1.34 563

trnet	0.10 107	0.05 104	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.17 195	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AE-Stereo	0.17 197	0.05 104	0.79 191	0.03 414	0.09 486	1.06 401	0.00 1	0.57 303	0.06 37	0.08 425	0.00 1	0.13 292	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.06 526	0.00 1	0.23 539	0.08 387	0.04 415

ff7	0.11 125	0.18 290	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 488	0.07 364	0.01 197

ffff	0.11 125	0.18 290	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 488	0.07 364	0.01 197

11t	0.11 125	0.18 290	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 488	0.07 364	0.01 197

EKT-Stereo	0.46 373	0.12 246	1.03 262	0.75 551	4.21 568	1.06 401	0.00 1	0.83 343	0.04 21	0.02 328	0.00 1	0.08 259	0.00 1	0.89 317	0.01 119	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.05 474	0.04 304	0.01 197

testlalala	0.14 162	0.08 191	0.75 167	0.00 1	0.08 481	1.06 401	0.01 331	0.23 229	0.29 222	0.12 447	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.13 504	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp	0.11 125	0.18 290	0.58 117	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.08 120	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.04 327	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 494	0.07 364	0.03 381

EGLCR-Stereo	0.15 180	0.05 104	0.47 86	0.07 472	0.03 432	1.06 401	0.01 331	1.06 379	0.12 155	0.16 462	0.00 1	0.00 1	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

Selective-RAFT	0.13 149	0.04 63	0.51 93	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.04 62	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.06 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.04 304	0.00 1

MC-Stereo	0.10 107	0.10 212	0.59 120	0.01 363	0.01 351	1.06 401	0.00 1	0.03 50	0.09 99	0.02 328	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.02 449	0.05 326	0.01 197

RCA-Stereo	0.18 206	0.11 234	0.63 128	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	1.48 446	0.07 52	0.07 414	0.00 1	0.02 96	0.05 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.01 197

ccc-4	0.11 125	0.18 290	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 488	0.07 364	0.01 197

IGEV-Stereo	0.11 125	0.18 290	0.58 117	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.08 120	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.04 327	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 494	0.07 364	0.03 381
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.14 162	0.48 450	0.72 148	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.05 75	0.28 218	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 149	0.04 63	0.73 150	0.05 442	0.01 351	1.06 401	0.08 451	0.06 89	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.14 162	0.04 63	0.73 150	0.05 442	0.02 405	1.06 401	0.08 451	0.05 75	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.07 252	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 162	0.04 63	0.73 150	0.05 442	0.01 351	1.06 401	0.06 436	0.05 75	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.07 252	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 149	0.04 63	0.73 150	0.05 442	0.02 405	1.06 401	0.07 442	0.06 89	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 162	0.04 63	0.75 167	0.05 442	0.02 405	1.06 401	0.08 451	0.06 89	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.07 252	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

iGMRVC	0.14 162	0.04 63	0.74 159	0.05 442	0.02 405	1.06 401	0.07 442	0.06 89	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 488	0.13 254	1.35 336	0.02 394	0.05 459	1.06 401	0.00 1	0.06 89	0.55 267	0.01 199	9.57 555	0.10 274	0.00 1	6.00 512	0.30 417	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.02 449	0.01 103	0.00 1

iRAFT	0.13 149	0.04 63	0.73 150	0.05 442	0.01 351	1.06 401	0.08 451	0.06 89	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 162	0.04 63	0.75 167	0.05 442	0.01 351	1.06 401	0.08 451	0.05 75	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

s12784h	0.21 229	0.05 104	0.81 199	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.02 376	1.36 414	0.56 282	0.01 199	0.34 479	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

GES	0.18 206	0.05 104	0.87 221	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.02 376	0.60 310	0.08 71	0.00 1	0.02 412	0.11 279	0.09 392	0.44 293	0.16 363	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

DCANet	0.25 257	0.37 406	1.20 301	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	1.49 452	0.61 435	0.08 425	0.00 1	0.04 195	0.00 1	0.02 151	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.05 436

111	0.30 293	0.66 490	1.20 301	0.00 1	0.01 351	1.06 401	0.03 399	1.60 460	0.59 392	0.27 478	0.00 1	0.20 335	0.05 356	0.08 237	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.12 512

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 212	0.33 374	0.84 211	0.00 1	0.02 405	1.06 401	0.00 1	0.45 282	0.59 392	0.03 359	0.00 1	0.05 223	0.06 373	0.04 198	0.07 289	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.17 476	0.01 197

CREStereo	0.10 107	0.06 143	0.51 93	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.20 217	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	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
cf-r	0.35 324	0.41 426	1.45 363	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.43 278	0.38 234	0.05 395	0.00 1	0.65 448	0.00 1	2.53 365	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.02 336

PSMNet-RSSM	0.36 329	0.36 399	0.93 240	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.50 292	0.53 257	0.04 385	0.00 1	0.40 400	0.00 1	3.33 410	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

GwcNet-RSSM	0.45 369	0.56 478	1.74 401	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.65 319	0.55 267	0.18 466	0.00 1	0.37 392	0.00 1	3.70 427	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.02 336

NCC-stereo	0.49 389	0.46 442	2.04 429	0.03 414	0.03 432	1.06 401	0.01 331	0.78 332	0.22 206	0.06 404	0.19 461	0.64 446	0.05 356	3.65 423	0.63 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

Abc-Net	0.49 389	0.46 442	2.04 429	0.03 414	0.03 432	1.06 401	0.01 331	0.78 332	0.22 206	0.06 404	0.19 461	0.64 446	0.05 356	3.65 423	0.63 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	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
CFNet	0.56 423	0.50 455	1.58 379	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.01 331	1.08 383	0.57 326	0.00 1	0.01 328	0.12 285	0.01 165	5.87 509	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 445	0.02 336

H2IRNET	0.14 162	0.19 301	1.11 285	0.00 1	0.00 1	1.07 438	0.01 331	0.13 175	0.14 170	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.01 165	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 460	0.01 197

BSDual-CNN	0.28 274	0.05 104	0.54 107	0.00 1	0.00 1	1.07 438	0.00 1	2.43 516	0.58 380	0.30 482	0.09 445	0.36 384	0.03 292	0.01 72	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 341	0.07 176	1.32 330	0.00 1	0.00 1	1.07 438	0.00 1	2.43 516	0.58 380	0.30 482	0.09 445	0.63 443	0.00 1	0.96 319	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TRStereo	0.37 336	0.23 325	1.41 352	0.03 414	0.00 1	1.07 438	0.02 376	3.07 540	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.11 279	0.40 457	0.06 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 537	0.01 103	0.08 478

NF-Stereo	0.47 375	0.03 39	0.77 176	0.12 505	0.00 1	1.07 438	0.26 492	0.19 206	0.60 416	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	6.18 521	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

OCTAStereo	0.47 375	0.03 39	0.77 176	0.12 505	0.00 1	1.07 438	0.26 492	0.19 206	0.60 416	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	6.16 520	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 382	0.04 63	1.10 281	0.17 523	0.00 1	1.07 438	0.25 489	0.12 168	0.61 435	0.03 359	0.01 328	0.02 96	0.01 165	6.03 514	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

KMStereo	0.48 382	0.04 63	1.10 281	0.17 523	0.00 1	1.07 438	0.25 489	0.12 168	0.61 435	0.03 359	0.01 328	0.02 96	0.01 165	6.03 514	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

ASMatch	0.59 438	0.10 212	1.66 389	0.13 512	0.04 450	1.07 438	0.00 1	0.10 151	0.64 498	0.06 404	0.44 484	0.05 223	0.87 491	6.32 532	0.27 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1

RE-Stereo	0.47 375	0.03 39	0.77 176	0.12 505	0.00 1	1.07 438	0.26 492	0.19 206	0.60 416	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	6.18 521	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

TVStereo	0.47 375	0.03 39	0.77 176	0.12 505	0.00 1	1.07 438	0.26 492	0.19 206	0.60 416	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	6.18 521	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 234	0.04 63	0.87 221	0.05 442	0.02 405	1.07 438	0.32 505	0.04 62	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.00 1	1.25 510	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.05 436

WCMA_ROB	2.01 528	0.34 381	1.89 414	0.04 432	0.00 1	1.07 438	0.60 531	1.09 385	1.21 532	5.12 549	9.87 557	8.09 550	4.48 552	3.74 430	2.55 508	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.02 220	0.13 515

ITSA-stereo	0.44 367	0.06 143	0.97 253	0.03 414	0.00 1	1.08 451	0.06 436	1.42 425	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.21 340	0.50 461	3.91 434	0.38 433	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.01 431	0.03 280	0.01 197

MSKI-zero shot	0.22 234	0.08 191	1.46 365	0.00 1	0.12 503	1.08 451	0.03 399	0.85 346	0.16 189	0.22 470	0.05 427	0.06 244	0.00 1	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.02 471	0.00 1	0.18 523	0.02 220	0.01 197

Sa-1000	0.31 299	0.26 348	0.93 240	0.00 1	0.18 524	1.08 451	0.01 331	2.59 530	0.56 282	0.00 1	0.09 445	0.03 158	0.00 1	0.18 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 504	0.11 424	0.00 1

IPLGR	0.43 363	0.17 282	2.05 432	0.02 394	0.02 405	1.08 451	0.04 419	1.62 465	0.57 326	0.09 434	0.00 1	0.15 308	0.22 436	2.62 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 186	0.04 63	0.73 150	0.19 530	0.00 1	1.08 451	0.21 482	0.16 187	0.59 392	0.03 359	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.02 151	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

CFNet-ft	0.31 299	0.34 381	0.96 246	0.00 1	0.00 1	1.08 451	0.00 1	0.19 206	0.15 182	0.01 199	0.00 1	0.48 418	0.00 1	2.95 384	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.01 103	0.01 197

CC-Net-ROB	0.64 448	0.50 455	1.13 289	0.07 472	0.00 1	1.08 451	0.01 331	2.58 528	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.14 299	0.01 165	5.73 504	0.12 339	0.50 546	0.00 1	0.21 553	0.00 1	0.09 406	0.02 336

TDLM	0.49 389	0.39 421	1.02 260	0.00 1	0.00 1	1.08 451	0.01 331	0.36 264	0.58 380	0.14 459	0.00 1	0.27 359	0.19 427	5.46 492	0.20 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 445	0.01 197

CFNet_RVC	0.31 299	0.34 381	0.96 246	0.00 1	0.00 1	1.08 451	0.00 1	0.19 206	0.15 182	0.01 199	0.00 1	0.48 418	0.00 1	2.95 384	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.01 103	0.01 197

MyStereo06	0.36 329	0.13 254	2.17 441	0.01 363	0.00 1	1.09 460	0.00 1	0.23 229	0.09 99	0.49 503	0.41 483	1.01 477	1.05 499	0.21 272	0.24 401	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.04 415

MyStereo05	0.28 274	0.13 254	2.37 455	0.01 363	0.00 1	1.09 460	0.00 1	1.02 375	0.45 243	0.04 385	0.01 328	0.26 356	0.14 412	0.00 1	0.06 278	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.04 415

SST-Stereo	0.51 405	0.02 13	0.74 159	0.05 442	0.19 528	1.09 460	0.49 525	0.26 241	0.61 435	0.04 385	0.00 1	0.05 223	0.58 468	6.12 517	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

RAFT_R40	0.49 389	0.03 39	0.74 159	0.05 442	0.15 513	1.09 460	0.32 505	0.27 247	0.59 392	0.02 328	0.03 418	0.07 252	0.30 447	6.12 517	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

FADNet_RVC	0.60 440	0.83 517	2.50 467	0.00 1	0.00 1	1.09 460	0.00 1	1.29 406	0.50 247	0.02 328	0.05 427	0.26 356	0.03 292	3.17 396	0.25 405	0.21 536	0.26 554	0.08 543	0.28 556	0.53 539	0.55 555

DIP-Stereo	0.22 234	0.10 212	0.77 176	0.00 1	0.00 1	1.09 460	0.00 1	1.68 468	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.07 383	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Any-RAFT	0.17 197	0.04 63	0.93 240	0.00 1	0.00 1	1.10 466	0.00 1	0.99 371	0.03 5	0.01 199	0.00 1	0.21 340	0.00 1	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.26 262	0.34 381	1.11 285	0.02 394	0.27 539	1.10 466	0.00 1	0.70 326	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.01 165	0.36 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 558	0.11 424	0.22 539

SA	0.30 293	0.27 350	0.97 253	0.00 1	0.17 522	1.10 466	0.00 1	2.50 519	0.56 282	0.00 1	0.01 328	0.03 158	0.01 165	0.16 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 506	0.12 434	0.00 1

XX-Stereo	0.57 429	0.15 265	4.26 525	0.08 480	0.03 432	1.10 466	0.00 1	2.55 524	0.11 138	0.11 444	0.00 1	1.43 504	0.01 165	1.34 331	0.00 1	0.00 1	0.04 498	0.00 1	0.16 516	0.03 280	0.01 197

HCRNet	0.32 308	0.10 212	0.81 199	0.00 1	0.00 1	1.10 466	0.00 1	0.39 270	0.59 392	0.01 199	0.01 328	0.06 244	0.03 292	3.24 400	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.02 336

RAFT + AFF	0.60 440	0.75 503	1.04 264	0.00 1	0.00 1	1.10 466	0.06 436	1.45 433	0.57 326	0.02 328	0.00 1	0.18 324	1.43 514	4.80 468	0.15 360	0.00 1	0.17 552	0.00 1	0.00 1	0.27 518	0.08 478

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 375	0.43 431	1.04 264	0.11 501	0.00 1	1.10 466	0.00 1	0.80 337	0.54 261	0.00 1	0.05 427	0.38 395	0.03 292	3.50 416	0.14 355	0.88 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.20 533

SGM-Forest	0.84 473	0.07 176	0.90 231	0.02 394	0.07 475	1.10 466	0.68 534	2.12 499	0.61 435	1.14 522	0.78 503	1.36 500	0.98 495	5.55 495	1.31 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.06 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IPLG	0.51 405	0.38 416	1.60 382	0.02 394	0.00 1	1.11 474	0.07 442	1.48 446	0.57 326	0.05 395	0.00 1	0.12 285	0.15 418	4.58 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.00 1

MIPNet	0.34 318	0.35 392	1.56 377	0.02 394	0.00 1	1.11 474	0.09 457	1.57 457	0.65 501	0.11 444	0.05 427	0.18 324	0.19 427	0.74 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.06 348	0.01 197

PFNet+	0.23 241	0.06 143	0.79 191	0.07 472	0.01 351	1.11 474	0.42 520	0.11 159	0.59 392	0.08 425	0.01 328	0.02 96	0.00 1	1.21 325	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

AAGNet	0.96 488	0.05 104	0.74 159	0.09 487	0.27 539	1.11 474	0.28 500	0.05 75	0.59 392	0.01 199	0.00 1	0.01 26	1.00 496	3.68 426	11.30 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

CRE-IMP	0.16 186	0.03 39	0.75 167	0.05 442	0.01 351	1.11 474	0.34 510	0.04 62	0.56 282	0.02 328	0.00 1	0.12 285	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.08 478

GMM-Stereo	0.18 206	0.02 13	1.37 342	0.08 480	0.00 1	1.11 474	0.13 470	0.09 134	0.60 416	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.10 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 241	0.37 406	1.26 315	0.00 1	0.00 1	1.11 474	0.03 399	0.20 217	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.39 397	0.03 292	1.12 323	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.00 1

TestStereo1	0.20 221	0.30 365	0.84 211	0.00 1	0.16 516	1.12 481	0.01 331	0.69 323	0.57 326	0.00 1	0.05 427	0.04 195	0.01 165	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 460	0.06 457

SA-5K	0.20 221	0.30 365	0.84 211	0.00 1	0.16 516	1.12 481	0.01 331	0.69 323	0.57 326	0.00 1	0.05 427	0.04 195	0.01 165	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 460	0.06 457

GrayStereo	0.46 373	0.01 1	0.71 145	0.10 491	0.00 1	1.12 481	2.67 558	0.20 217	0.59 392	0.00 1	0.00 1	0.08 259	3.76 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

Anonymous3	0.19 212	0.07 176	1.33 331	0.00 1	0.00 1	1.12 481	0.00 1	0.56 301	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.06 244	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

DisPM	0.16 186	0.05 104	0.82 202	0.07 472	0.00 1	1.14 485	0.41 518	0.08 120	0.54 261	0.03 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 218	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

HHNet	0.48 382	0.21 308	1.60 382	0.10 491	0.00 1	1.14 485	0.26 492	0.47 286	0.59 392	0.01 199	3.56 527	0.04 195	0.71 477	0.00 1	0.73 466	0.02 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.00 1

GANetREF_RVC	0.54 418	0.70 495	2.06 434	0.00 1	0.00 1	1.14 485	0.00 1	1.61 462	0.58 380	0.00 1	0.01 328	0.29 363	0.04 327	4.21 450	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.02 336
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
NRIStereo	0.17 197	0.03 39	0.73 150	0.04 432	0.01 351	1.15 488	0.33 509	0.03 50	0.59 392	0.04 385	0.01 328	0.11 279	0.01 165	0.10 246	0.03 200	0.00 1	0.02 471	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.09 491

FTStereo	0.78 467	0.01 1	1.27 320	0.12 505	0.00 1	1.15 488	2.80 559	0.09 134	0.61 435	0.16 462	5.93 538	0.36 384	2.56 533	0.53 298	0.01 119	0.07 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 241	0.04 63	0.76 173	0.10 491	0.00 1	1.15 488	0.02 376	0.27 247	0.65 501	0.01 199	0.54 490	0.04 195	0.71 477	0.27 280	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

PWCDC_ROB	0.94 486	0.91 524	2.52 470	0.00 1	0.00 1	1.15 488	0.00 1	2.11 497	1.18 531	0.00 1	8.99 550	0.35 380	0.09 392	0.64 307	0.40 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 538	0.03 381

KYRaft	0.21 229	0.03 39	0.74 159	0.04 432	0.00 1	1.16 492	0.12 469	0.08 120	0.60 416	0.01 199	0.30 474	0.03 158	0.77 485	0.37 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

PFNet	0.60 440	0.11 234	2.08 436	0.00 1	0.30 541	1.16 492	0.00 1	0.29 252	0.59 392	0.01 199	0.24 467	0.02 96	0.00 1	6.58 539	0.23 397	0.10 529	0.00 1	0.00 1	0.04 472	0.14 449	0.05 436

RAFT-345	0.49 389	0.04 63	1.26 315	0.10 491	0.07 475	1.16 492	0.19 479	0.14 180	0.57 326	0.00 1	0.01 328	0.09 270	0.01 165	6.00 512	0.20 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

OMP-Stereo	0.66 452	0.33 374	0.72 148	0.18 529	0.06 469	1.17 495	0.00 1	1.45 433	0.59 392	0.12 447	0.60 494	0.50 430	0.00 1	7.09 549	0.26 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.00 1

IIG-Stereo	0.65 450	0.34 381	0.77 176	0.05 442	0.03 432	1.17 495	0.00 1	1.46 443	0.60 416	0.01 199	0.57 492	0.54 437	0.01 165	7.03 548	0.39 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 405	0.13 254	1.14 290	0.10 491	0.00 1	1.17 495	0.10 462	0.28 251	0.61 435	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.12 408	6.22 529	0.22 392	0.00 1	0.09 534	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

Dean	2.41 535	1.16 539	3.63 515	0.36 542	0.40 544	1.19 498	0.50 526	7.85 557	8.44 559	1.17 523	8.12 548	7.07 545	1.13 504	4.11 445	1.04 473	0.70 549	0.00 1	0.01 498	0.00 1	1.07 549	0.29 542

PSM-AAD	0.49 389	0.02 13	0.75 167	0.06 466	0.00 1	1.19 498	2.19 553	0.12 168	0.59 392	0.01 199	0.45 485	0.13 292	4.04 547	0.22 273	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

RAFT-Stereo-weight	0.14 162	0.03 39	0.68 141	0.01 363	0.02 405	1.20 500	0.00 1	0.63 316	0.11 138	0.05 395	0.05 427	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ARAFT	0.58 434	0.75 503	2.78 486	0.00 1	0.00 1	1.20 500	0.00 1	2.26 506	0.57 326	0.05 395	0.00 1	0.18 324	0.03 292	3.54 418	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 487	0.04 415

MyStereo8	0.28 274	0.37 406	2.57 474	0.02 394	0.00 1	1.23 502	0.00 1	0.26 241	0.15 182	0.02 328	0.05 427	0.14 299	0.04 327	0.24 276	0.05 262	0.00 1	0.11 542	0.00 1	0.01 431	0.04 304	0.21 537

RainbowNet	0.61 443	1.13 535	1.83 407	0.10 491	0.04 450	1.23 502	0.07 442	1.74 475	0.57 326	0.01 199	0.02 412	1.14 489	0.25 443	2.29 357	0.48 450	0.61 548	0.05 513	0.00 1	0.00 1	0.47 537	0.20 533

w-ln-seven	0.71 458	0.83 517	4.88 534	0.00 1	0.00 1	1.25 504	0.00 1	0.85 346	0.60 416	0.17 465	0.00 1	0.51 434	0.02 235	3.18 397	1.74 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 417	0.02 336

ACVNet_1	1.10 494	1.42 550	4.00 524	0.31 541	0.02 405	1.25 504	0.10 462	1.69 469	0.61 435	0.26 474	0.01 328	4.39 537	1.29 512	4.75 465	0.57 460	0.79 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 526	0.18 526

TransformOpticalFlow	0.85 475	0.27 350	2.72 481	0.30 540	0.03 432	1.25 504	0.05 430	1.53 456	0.61 435	0.28 479	0.38 482	1.27 493	1.54 516	6.53 538	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

SGM_RVC	1.54 517	0.35 392	1.60 382	0.15 517	0.17 522	1.25 504	0.77 537	1.97 488	0.88 525	4.31 544	2.46 522	4.36 536	2.37 531	6.98 547	1.78 495	0.21 536	0.23 553	0.20 550	0.23 539	0.26 512	0.31 543
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
tt1	0.27 268	0.23 325	1.17 296	0.00 1	0.00 1	1.29 508	0.00 1	1.42 425	0.57 326	0.07 414	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.57 299	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.03 381

ACVNet_2	1.32 507	1.30 545	2.83 487	0.11 501	0.07 475	1.30 509	0.18 476	2.29 511	0.75 519	0.26 474	3.44 526	6.65 544	0.16 420	5.12 477	1.08 476	0.13 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 531	0.32 544

ACVNet-DCA	0.25 257	0.22 315	1.20 301	0.00 1	0.00 1	1.31 510	0.00 1	0.95 364	0.55 267	0.07 414	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.59 302	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

xx1	0.28 274	0.22 315	1.20 301	0.00 1	0.00 1	1.31 510	0.00 1	1.41 422	0.69 511	0.07 414	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.59 302	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

1test111	0.28 274	0.22 315	1.20 301	0.00 1	0.00 1	1.31 510	0.00 1	0.95 364	0.55 267	0.07 414	0.00 1	0.03 158	0.02 235	1.23 327	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

cc1	0.28 274	0.22 315	1.20 301	0.00 1	0.00 1	1.31 510	0.00 1	1.41 422	0.69 511	0.07 414	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.59 302	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.04 415

ADCP+	1.36 509	0.76 509	6.73 543	0.01 363	0.02 405	1.32 514	0.80 541	0.81 339	0.72 515	0.01 199	0.01 328	0.96 473	1.05 499	0.33 282	13.50 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.02 336

CBMV_ROB	0.84 473	0.06 143	1.73 397	0.00 1	0.00 1	1.37 515	0.47 521	2.57 526	0.58 380	2.13 536	0.76 500	1.06 481	1.38 513	4.04 441	0.54 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.05 436

DPSNet	1.25 506	0.28 355	5.34 537	0.28 539	0.07 475	1.50 516	0.00 1	3.53 543	0.69 511	0.03 359	0.00 1	0.45 413	2.10 528	5.67 501	4.61 527	0.02 510	0.04 498	0.00 1	0.02 449	0.23 504	0.09 491

ELAS_RVC	2.84 543	0.34 381	3.86 520	0.05 442	0.05 459	1.52 517	5.02 565	1.93 485	5.28 552	7.10 557	6.96 541	6.26 541	8.34 558	4.96 472	4.90 531	0.00 1	0.04 498	0.01 498	0.01 431	0.10 417	0.09 491
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	2.61 538	0.65 488	2.71 480	0.02 394	0.02 405	1.55 518	0.94 544	3.02 538	1.29 534	11.21 563	7.34 542	11.54 554	2.74 535	6.34 533	2.43 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 521	0.03 381
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
PDISCO_ROB	0.56 423	0.57 479	2.07 435	0.17 523	0.00 1	1.56 519	0.01 331	2.27 507	0.51 250	0.08 425	0.01 328	0.74 458	0.28 446	2.37 359	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 528	0.00 1

DGSMNet	1.21 505	0.37 406	3.02 495	0.71 550	1.33 562	1.61 520	3.53 561	1.45 433	0.33 229	0.00 1	0.79 504	0.48 418	0.24 440	3.22 399	0.53 454	0.98 557	1.21 567	1.35 565	1.09 568	1.03 548	0.92 559

SAMSARA	1.01 490	0.70 495	3.29 505	0.20 534	0.06 469	1.65 521	0.05 430	0.48 288	0.53 257	2.91 542	0.68 497	2.97 531	1.08 501	3.89 433	1.54 490	0.00 1	0.04 498	0.00 1	0.02 449	0.05 326	0.03 381

HBP-ISP	0.80 469	0.70 495	2.86 488	0.02 394	0.01 351	1.67 522	0.48 523	2.63 532	0.56 282	1.11 521	0.06 437	0.50 430	0.74 482	4.60 462	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.03 381

ADCMid	1.38 510	0.90 523	6.15 540	0.04 432	0.03 432	1.67 522	0.18 476	1.13 393	0.93 528	0.89 515	0.58 493	0.86 467	0.71 477	1.03 320	11.96 558	0.01 494	0.00 1	0.29 554	0.08 485	0.17 476	0.03 381

FCDSN-DC	2.66 539	0.08 191	1.65 388	0.00 1	0.00 1	1.73 524	0.37 514	1.64 466	1.35 535	8.08 559	11.18 561	11.78 555	7.59 557	4.76 466	2.80 509	0.02 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.05 436
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.20 502	0.28 355	2.96 493	0.05 442	0.49 547	1.73 524	0.48 523	0.23 229	0.35 231	1.35 527	9.14 551	2.33 527	0.81 487	2.40 362	1.15 478	0.01 494	0.03 483	0.02 514	0.09 486	0.07 364	0.05 436

AnyNet_C32	1.44 513	1.47 551	6.09 539	0.12 505	0.19 528	1.74 526	1.11 545	0.84 344	0.56 282	1.30 526	0.46 488	0.21 340	0.59 470	2.74 372	11.09 555	0.02 510	0.00 1	0.06 539	0.00 1	0.16 469	0.05 436

ACV-stereo	0.63 446	0.16 274	2.24 445	0.00 1	0.00 1	1.79 527	0.07 442	0.06 89	0.10 126	0.00 1	0.00 1	3.53 533	1.24 509	3.12 392	0.17 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

LVE	2.75 540	1.12 533	2.30 448	0.46 543	0.45 545	1.87 528	0.06 436	7.19 556	9.72 560	0.03 359	11.08 560	9.01 551	1.26 511	6.93 546	0.91 471	1.86 558	0.16 551	0.04 533	0.24 546	0.22 500	0.13 515

BUS	0.33 310	0.05 104	0.54 107	0.00 1	0.00 1	1.87 528	0.00 1	2.43 516	0.58 380	0.30 482	0.09 445	0.65 448	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NINENet	0.45 369	0.09 205	0.81 199	0.06 466	0.00 1	1.87 528	0.00 1	2.69 534	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.65 448	0.00 1	2.15 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

MADNet+	4.65 553	2.70 568	46.68 571	0.01 363	0.02 405	2.06 531	0.03 399	3.17 542	1.07 530	0.02 328	0.01 328	1.84 515	0.31 450	21.62 569	13.04 560	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.00 1	0.20 494	0.19 530

ADCL	1.52 516	0.44 435	4.70 533	0.07 472	0.03 432	2.21 532	2.35 556	0.92 357	0.80 523	1.57 530	1.11 511	1.25 490	1.55 517	1.77 339	11.53 557	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 417	0.01 197

SGM+DAISY	2.38 533	0.98 526	4.37 528	0.48 544	0.33 542	2.24 533	1.94 550	1.16 396	1.47 537	6.62 555	5.89 537	5.77 540	5.09 554	5.76 506	4.39 522	0.16 533	0.15 550	0.06 539	0.14 506	0.26 512	0.40 547

AnyNet_C01	2.33 532	2.14 562	18.59 562	0.15 517	0.18 524	2.43 534	2.34 555	1.29 406	1.24 533	1.03 518	0.83 506	1.25 490	0.78 486	3.75 431	10.06 551	0.05 521	0.00 1	0.07 542	0.00 1	0.30 524	0.12 512

ADCPNet	1.44 513	0.55 476	7.88 547	0.01 363	0.19 528	2.78 535	0.27 498	0.90 352	0.38 234	0.04 385	0.02 412	1.43 504	1.81 520	2.22 354	9.08 550	0.00 1	0.47 561	0.00 1	0.64 565	0.04 304	0.15 519

SANet	1.99 527	0.71 499	3.37 507	0.03 414	0.03 432	2.85 536	0.85 542	2.42 515	8.33 558	1.55 529	4.13 529	4.29 535	3.23 540	5.39 490	2.47 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.06 457

IMH-64-1	1.98 525	0.88 519	1.46 365	1.92 559	0.54 548	2.90 537	1.64 546	5.24 549	0.91 526	0.97 516	4.83 532	2.10 521	2.00 525	5.33 484	2.83 510	3.56 564	0.04 498	0.02 514	0.00 1	1.90 553	0.50 552

IMH-64	1.98 525	0.88 519	1.46 365	1.92 559	0.54 548	2.90 537	1.64 546	5.24 549	0.91 526	0.97 516	4.83 532	2.10 521	2.00 525	5.33 484	2.83 510	3.56 564	0.04 498	0.02 514	0.00 1	1.90 553	0.50 552

PWCK	2.44 536	1.65 553	7.31 546	0.22 536	0.02 405	3.12 539	4.74 564	3.06 539	3.48 547	0.72 509	4.42 530	3.40 532	1.67 519	9.06 559	3.36 514	0.39 545	0.01 429	0.00 1	0.00 1	2.19 558	0.08 478

FC-DCNN	3.42 546	0.11 234	2.03 426	0.00 1	0.00 1	3.18 540	0.60 531	3.13 541	2.98 544	11.40 564	12.28 563	13.93 560	8.68 561	5.70 502	4.27 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.06 457

FC-DCNN v2	3.59 547	0.10 212	1.95 422	0.00 1	0.00 1	3.24 541	0.59 530	3.55 544	3.05 545	11.72 565	12.90 566	15.18 563	8.62 560	6.26 530	4.54 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.05 436

LE_ROB	9.96 567	0.54 470	9.62 552	1.40 557	1.24 561	3.29 542	4.64 563	4.31 547	43.01 574	51.54 574	13.34 567	14.15 561	24.60 571	6.66 544	20.28 570	0.04 518	0.05 513	0.12 548	0.20 529	0.07 364	0.09 491

SDNR	1.15 500	0.21 308	3.21 503	0.01 363	0.01 351	3.30 543	0.01 331	2.55 524	0.75 519	1.80 532	1.49 518	1.40 502	0.20 432	7.24 550	0.68 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.04 415

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 501	2.03 559	4.57 532	0.02 394	0.04 450	3.52 544	0.27 498	1.80 479	0.58 380	0.22 470	0.28 472	1.38 501	0.02 235	6.08 516	0.42 441	0.14 532	0.68 564	0.01 498	0.26 550	0.39 533	0.47 549

WAO-6	2.38 533	0.69 493	1.93 421	0.00 1	0.00 1	3.94 545	0.29 502	5.62 551	7.23 556	0.34 488	6.76 540	7.73 549	1.96 524	5.88 510	5.07 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 460	0.03 381

RTS	4.10 549	1.68 554	43.40 569	0.09 487	0.02 405	3.95 546	0.00 1	1.61 462	0.61 435	1.09 519	0.01 328	1.97 517	0.22 436	16.87 564	10.15 552	0.00 1	0.09 534	0.00 1	0.00 1	0.20 494	0.05 436

RTSA	4.10 549	1.68 554	43.40 569	0.09 487	0.02 405	3.95 546	0.00 1	1.61 462	0.61 435	1.09 519	0.01 328	1.97 517	0.22 436	16.87 564	10.15 552	0.00 1	0.09 534	0.00 1	0.00 1	0.20 494	0.05 436

WAO-7	2.46 537	0.92 525	1.85 411	0.03 414	0.05 459	4.73 548	0.54 529	5.67 552	4.50 550	1.49 528	7.64 546	5.52 539	2.69 534	8.48 555	4.51 523	0.00 1	0.00 1	0.33 555	0.02 449	0.19 487	0.06 457

MSMD_ROB	2.04 529	0.40 424	2.13 437	0.00 1	0.00 1	4.88 549	0.22 485	0.93 361	1.82 541	5.71 552	7.79 547	7.39 548	3.72 544	4.62 464	1.22 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

notaker	4.30 551	1.28 543	3.70 516	3.71 567	0.90 556	4.91 550	0.39 517	6.90 555	1.96 542	5.39 551	11.82 562	16.90 565	3.75 545	7.59 551	5.65 534	5.23 569	0.01 429	0.10 545	0.06 477	4.57 563	1.22 562

IMH	2.83 542	1.28 543	1.89 414	1.96 562	0.60 550	5.22 551	0.24 486	6.28 554	4.13 549	1.90 534	7.52 545	6.39 542	3.40 541	6.59 540	2.53 507	3.92 566	0.12 544	0.05 536	0.00 1	2.06 556	0.47 549

KSHMR	3.68 548	1.11 532	3.06 498	2.84 564	1.78 563	5.33 552	0.41 518	8.64 559	14.09 562	1.85 533	9.32 553	7.19 546	1.93 522	5.45 491	2.30 504	1.95 559	0.41 560	0.50 558	0.21 534	3.53 561	1.76 565

MDST_ROB	1.54 517	0.06 143	3.42 509	0.14 514	0.16 516	5.42 553	0.32 505	4.33 548	0.61 435	6.08 554	1.25 515	1.04 480	1.16 507	5.81 508	0.83 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.11 502

LRCNet_RVC	55.44 575	60.56 579	57.70 573	66.68 579	44.91 573	6.22 554	0.00 1	52.80 574	1.37 536	70.44 576	81.09 578	67.07 575	55.41 574	51.59 575	46.24 573	90.66 584	41.89 579	90.95 585	90.04 581	64.32 580	68.75 580

ELAS	2.75 540	0.35 392	2.67 479	0.05 442	0.04 450	6.72 555	1.83 549	2.84 537	3.38 546	8.25 561	9.14 551	3.95 534	6.15 556	3.73 429	5.70 535	0.00 1	0.04 498	0.01 498	0.01 431	0.10 417	0.08 478
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSimNet_ROB	7.90 563	5.46 570	13.55 559	3.66 566	5.16 570	7.26 556	9.60 570	6.11 553	7.46 557	13.33 566	9.50 554	11.03 552	11.89 566	10.08 562	12.35 559	4.36 568	5.55 571	5.35 571	5.34 572	4.96 564	5.98 572

HanzoNet	12.77 569	4.55 569	11.74 558	5.35 571	2.79 566	7.59 557	0.66 533	12.97 568	20.40 566	25.99 571	28.61 573	34.05 570	25.08 572	25.93 573	14.98 566	10.77 572	3.91 570	3.00 569	3.73 570	8.16 570	5.15 570

ktn	4.96 554	1.21 540	2.41 459	3.20 565	1.02 557	8.36 558	2.08 552	9.00 561	17.02 563	5.18 550	12.71 564	13.69 558	3.51 543	8.05 553	3.68 518	5.30 570	0.02 471	0.00 1	0.00 1	2.14 557	0.55 555

UNDER WATER	6.24 559	0.99 527	8.13 549	4.62 570	2.68 565	8.66 559	0.77 537	8.37 558	22.50 569	4.55 545	6.36 539	15.93 564	8.89 562	8.99 558	8.85 549	3.25 563	0.04 498	1.36 566	0.02 449	6.24 568	3.56 568

U	1.61 519	0.01 1	0.28 46	0.00 1	7.20 571	9.87 560	0.00 1	0.04 62	0.02 1	0.01 199	0.00 1	0.09 270	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	9.53 573	5.08 571	0.01 103	0.00 1

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 521	1.81 556	3.81 518	0.01 363	0.02 405	12.12 561	0.50 526	2.74 535	0.71 514	0.07 414	0.20 463	2.17 523	0.15 418	6.82 545	1.19 479	0.74 550	0.80 566	0.20 550	0.27 554	0.73 545	0.70 557

WAO-8	5.13 556	1.91 557	2.34 450	0.60 548	0.10 490	12.98 562	0.34 510	11.65 564	24.58 570	4.87 546	10.60 559	13.32 556	4.10 549	8.85 556	3.55 515	0.75 551	0.32 556	0.71 560	0.12 499	0.70 543	0.11 502

Venus	5.12 555	1.91 557	2.34 450	0.60 548	0.10 490	12.98 562	0.34 510	11.65 564	24.58 570	4.87 546	10.54 558	13.32 556	4.10 549	8.85 556	3.55 515	0.75 551	0.32 556	0.71 560	0.12 499	0.70 543	0.11 502

MANE	9.96 567	0.69 493	2.88 491	1.22 554	0.61 551	13.15 564	3.46 560	15.62 571	22.27 568	22.74 570	30.00 574	29.74 569	23.22 569	17.17 566	13.78 563	0.29 540	0.56 562	0.09 544	0.61 564	0.15 460	1.00 561

xyz-stereo	3.26 545	0.05 104	35.32 566	0.00 1	0.00 1	13.52 565	0.00 1	0.02 34	0.05 31	0.01 199	9.71 556	0.03 158	0.01 165	6.34 533	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.12 548	0.00 1	0.02 220	0.00 1

MADNet++	9.87 566	2.12 560	7.11 545	7.99 572	4.58 569	14.38 566	6.90 569	9.23 562	5.88 553	16.88 567	17.47 570	11.07 553	15.72 567	24.26 570	19.76 569	8.52 571	6.39 572	4.85 570	2.69 569	5.96 566	5.73 571

SGM-ForestM	8.89 565	0.68 492	3.61 513	0.57 547	0.18 524	14.89 567	5.99 568	9.62 563	10.59 561	20.43 569	17.16 569	39.22 571	20.29 568	20.63 568	13.19 561	0.04 518	0.14 548	0.00 1	0.07 480	0.15 460	0.36 545

UNDER WATER-64	6.84 561	1.25 542	9.68 553	4.53 569	3.53 567	16.61 568	1.79 548	8.72 560	22.23 567	5.11 548	5.07 534	17.34 566	10.14 564	9.19 560	8.21 547	2.00 561	0.03 483	1.52 567	0.11 494	6.09 567	3.62 569

TorneroNet-64	6.39 560	1.31 546	2.23 443	1.99 563	0.65 552	18.82 569	0.28 500	11.98 566	26.18 572	5.99 553	12.75 565	19.37 568	4.08 548	9.94 561	5.95 540	0.89 556	0.00 1	0.11 546	0.00 1	3.44 560	1.81 566

TorneroNet	6.97 562	1.37 548	2.22 442	1.95 561	1.12 559	19.47 570	0.47 521	13.04 569	26.32 573	7.90 558	17.10 568	17.67 567	4.62 553	10.46 563	7.94 544	1.98 560	0.03 483	0.11 546	0.00 1	4.15 562	1.49 564

JetBlue	5.71 557	2.18 563	16.18 560	0.00 1	2.13 564	29.20 571	14.20 572	3.90 546	0.74 517	0.71 508	2.30 521	6.42 543	5.97 555	17.84 567	8.74 548	0.09 528	0.01 429	0.00 1	0.00 1	2.62 559	0.96 560

BEATNet-Init1	14.52 571	6.56 571	34.32 565	1.10 553	1.02 557	31.53 572	11.99 571	15.58 570	17.42 564	30.17 572	27.03 571	43.14 572	24.36 570	24.41 571	18.27 568	0.27 539	0.32 556	0.36 556	0.46 562	1.26 550	0.76 558

JetRed	13.51 570	18.77 572	42.38 567	1.28 555	1.18 560	54.67 573	25.60 573	12.87 567	6.75 555	8.50 562	8.61 549	13.77 559	10.87 565	24.50 572	30.67 571	0.24 538	0.68 564	0.53 559	0.02 449	5.93 565	2.43 567

TCMNet-wrong-test	39.28 573	63.11 582	48.46 572	81.72 581	79.79 580	56.34 574	48.75 574	31.17 573	3.83 548	19.05 568	28.27 572	58.68 573	34.68 573	46.64 574	47.27 574	16.88 574	2.02 568	7.72 572	0.67 566	64.26 579	46.25 579

HaxPig	95.46 587	97.61 588	87.80 580	97.80 591	99.17 591	77.55 575	75.28 575	96.76 585	99.61 582	99.97 586	99.97 583	99.62 587	99.97 584	91.02 583	87.28 581	99.98 592	99.98 589	99.98 589	99.99 589	99.97 591	99.97 592

PML	71.49 580	88.65 586	73.56 574	82.49 582	75.59 578	85.39 576	79.41 577	71.62 578	87.17 578	90.48 582	85.96 579	90.50 582	60.21 575	91.76 585	73.85 576	96.01 589	2.36 569	86.79 584	6.59 573	83.59 583	17.83 574

MEDIAN_ROB	93.37 584	98.75 589	96.05 582	90.90 585	90.53 586	85.63 577	76.45 576	92.03 581	89.53 579	95.05 583	94.99 581	96.02 583	93.85 582	90.36 582	87.21 580	98.36 590	95.79 581	99.61 587	98.77 585	98.80 590	98.72 590

ccccc		91.21 587		100.00 593	100.00 593	89.04 578		95.61 582		96.66 584		96.55 584		99.78 588		100.00 593	100.00 591	99.83 588	99.27 586	100.00 592

xxxxx1	63.71 577	58.10 576	78.65 576	43.63 573	48.97 574	92.61 579	92.18 579	60.44 575	69.38 575	73.77 579	76.42 575	77.82 578	76.45 577	72.33 577	77.46 577	35.89 577	37.06 576	48.26 578	62.63 577	48.72 576	43.44 576

tt_ll	63.71 577	58.10 576	78.65 576	43.63 573	48.97 574	92.61 579	92.18 579	60.44 575	69.38 575	73.77 579	76.42 575	77.82 578	76.45 577	72.33 577	77.46 577	35.89 577	37.06 576	48.26 578	62.63 577	48.72 576	43.44 576

ff	63.71 577	58.10 576	78.65 576	43.63 573	48.97 574	92.61 579	92.18 579	60.44 575	69.38 575	73.77 579	76.42 575	77.82 578	76.45 577	72.33 577	77.46 577	35.89 577	37.06 576	48.26 578	62.63 577	48.72 576	43.44 576

AVERAGE_ROB	98.45 589	99.13 590	95.46 581	100.00 593	100.00 593	93.36 582	81.95 578	100.00 587	99.97 584	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	99.72 587	99.40 584	100.00 593	100.00 591	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 593

test_example2	97.61 588	99.96 591	99.93 585	99.83 592	99.97 592	98.84 583	99.76 582	91.98 580	100.00 587	100.00 587	100.00 584	89.18 581	86.51 580	99.29 586	96.54 582	99.97 591	99.55 587	92.92 586	98.06 584	100.00 592	99.95 591

DPSMNet_ROB	81.54 582	60.77 581	99.95 586	61.42 578	87.05 584	99.11 584	100.00 583	95.93 584	99.99 585	73.11 578	100.00 584	70.84 577	100.00 585	77.43 581	99.98 586	35.39 576	97.54 586	35.21 577	99.89 587	46.30 575	90.94 583

DGTPSM_ROB	81.49 581	60.74 580	99.95 586	61.20 577	86.99 583	99.11 584	100.00 583	95.92 583	99.99 585	73.08 577	100.00 584	70.81 576	100.00 585	77.39 580	99.98 586	35.10 575	97.48 585	35.12 576	99.89 587	46.16 574	90.85 582

USTest	58.46 576	44.12 574	43.29 568	60.68 576	67.35 577	99.15 586	100.00 583	91.40 579	98.36 581	67.56 575	90.15 580	66.93 574	68.34 576	62.46 576	57.68 575	4.00 567	35.83 575	16.32 574	22.03 576	41.21 573	32.38 575

FlowAnything	99.21 593	100.00 593	100.00 588	96.24 587	98.66 588	100.00 587	100.00 583	100.00 587	100.00 587	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	93.92 588	100.00 591	100.00 590	100.00 590	96.91 589	98.41 589

Selective-RAFT-Error	99.17 592	100.00 593	100.00 588	96.65 590	98.79 590	100.00 587	100.00 583	100.00 587	100.00 587	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	93.64 585	100.00 591	100.00 590	100.00 590	96.25 586	98.10 588

Anonymous_1	89.88 583	75.38 583	97.81 583	74.49 580	78.39 579	100.00 587	100.00 583	98.09 586	99.76 583	96.82 585	99.37 582	97.66 585	99.77 583	91.14 584	98.89 583	81.73 580	97.25 582	59.96 581	85.38 580	77.37 582	88.27 581

tt	48.25 574	0.05 104	28.22 564	1.29 556	0.00 1	100.00 587	100.00 583	100.00 587	97.19 580	0.08 425	0.00 1	97.99 586	86.70 581	2.26 355	99.92 585	83.66 581	94.83 580	16.47 575	21.27 575	35.05 572	0.01 197

CasAABBNet	99.15 591	100.00 593	100.00 588	96.37 589	98.76 589	100.00 587	100.00 583	100.00 587	100.00 587	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	93.65 586	99.99 590	100.00 590	100.00 590	96.27 587	97.93 587

LSM0	99.11 590	99.97 592	100.00 588	95.93 586	98.59 587	100.00 587	100.00 583	100.00 587	100.00 587	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	93.89 587	99.97 588	100.00 590	100.00 590	96.64 588	97.25 586

DPSM_ROB	94.00 585	79.32 584	100.00 588	83.19 583	85.69 581	100.00 587	100.00 583	100.00 587	100.00 587	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	89.53 582	97.42 583	74.97 582	95.13 582	83.79 584	90.98 584

DPSM	94.00 585	79.32 584	100.00 588	83.19 583	85.69 581	100.00 587	100.00 583	100.00 587	100.00 587	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	89.53 582	97.42 583	74.97 582	95.13 582	83.79 584	90.98 584

ASD4		42.77 573

Low-res two-view benchmark