Low-res two-view results

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

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

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

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

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

11t1	0.08 9	0.01 1	0.54 23	0.00 1	0.00 1	0.09 24	0.00 1	0.44 154	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

riskmin	0.11 33	0.01 1	0.87 111	0.01 241	0.00 1	0.13 33	0.00 1	0.30 134	0.09 47	0.00 1	0.01 200	0.76 312	0.00 1	0.02 67	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

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

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

FTStereo	0.78 319	0.01 1	1.27 198	0.12 353	0.00 1	1.15 337	2.80 402	0.09 51	0.61 293	0.16 316	5.93 383	0.36 246	2.56 378	0.53 176	0.01 75	0.07 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GrayStereo	0.46 235	0.01 1	0.71 44	0.10 339	0.00 1	1.12 330	2.67 401	0.20 105	0.59 255	0.00 1	0.00 1	0.08 140	3.76 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

mmm	0.13 48	0.02 7	0.42 6	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 216	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.51 175	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

DualNet	0.55 277	0.02 7	1.06 154	0.00 1	0.00 1	0.62 131	0.00 1	1.42 282	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.67 302	0.02 129	0.57 177	5.86 381	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.03 253

ffm	0.25 140	0.02 7	1.06 154	0.00 1	0.00 1	0.62 131	0.00 1	1.42 282	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.67 302	0.02 129	0.57 177	0.01 75	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.03 253

ff1	0.80 321	0.02 7	1.06 154	0.00 1	0.00 1	0.62 131	0.00 1	1.42 282	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.67 302	0.02 129	5.57 344	5.86 381	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.03 253

mmx	0.85 327	0.02 7	1.06 154	0.00 1	0.00 1	0.62 131	0.00 1	2.50 364	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.67 302	0.02 129	5.57 344	5.86 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

ttt	0.70 311	0.02 7	0.78 81	0.00 1	0.00 1	0.62 131	0.00 1	2.50 364	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.29 227	0.01 84	4.18 299	5.00 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

1111x	0.87 332	0.02 7	1.20 181	0.00 1	0.00 1	0.70 155	0.00 1	2.60 376	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.01 84	5.36 335	6.80 386	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

xxx	0.85 327	0.02 7	1.06 154	0.00 1	0.00 1	0.62 131	0.00 1	2.50 364	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.67 302	0.02 129	5.57 344	5.86 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

AEACV	0.10 19	0.02 7	0.49 11	0.00 1	0.02 278	0.75 166	0.00 1	0.07 40	0.02 2	0.09 294	0.00 1	0.01 7	0.08 247	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.24 399	0.07 252	0.05 300

Anonymous_2	0.88 333	0.02 7	1.06 154	0.01 241	0.00 1	0.19 37	0.00 1	0.14 81	0.08 31	0.01 123	0.04 282	1.07 335	0.00 1	0.02 67	0.02 104	0.01 344	0.04 355	2.31 412	11.16 417	1.35 397	0.01 126

test_3	0.19 101	0.02 7	0.76 70	0.03 282	0.10 346	0.53 108	0.00 1	1.42 282	0.07 18	0.13 306	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.07 117	0.19 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 387	0.12 304	0.11 354

PSM-AAD	0.49 249	0.02 7	0.75 65	0.06 321	0.00 1	1.19 347	2.19 396	0.12 74	0.59 255	0.01 123	0.45 334	0.13 170	4.04 391	0.22 155	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

SST-Stereo	0.51 263	0.02 7	0.74 57	0.05 303	0.19 376	1.09 309	0.49 368	0.26 122	0.61 293	0.04 256	0.00 1	0.05 115	0.58 321	6.12 365	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

GMM-Stereo	0.18 96	0.02 7	1.37 214	0.08 330	0.00 1	1.11 323	0.13 320	0.09 51	0.60 278	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.10 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

xxxx	1.04 342	0.02 7	0.54 23	0.00 1	0.00 1	0.53 108	0.00 1	2.53 368	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	2.04 215	14.52 407	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

test_xeample	1.14 348	0.02 7	0.58 31	0.00 1	0.00 1	0.57 117	0.00 1	2.57 371	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.02 129	3.45 271	15.00 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

test-3	0.17 86	0.03 23	0.74 57	0.03 282	0.10 346	0.43 83	0.00 1	1.36 271	0.07 18	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.08 128	0.19 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 387	0.12 304	0.11 354

test_1	0.17 86	0.03 23	0.75 65	0.03 282	0.10 346	0.43 83	0.00 1	1.36 271	0.07 18	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.07 117	0.19 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 387	0.12 304	0.11 354

NF-Stereo	0.47 237	0.03 23	0.77 72	0.12 353	0.00 1	1.07 289	0.26 338	0.19 95	0.60 278	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 369	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

OCTAStereo	0.47 237	0.03 23	0.77 72	0.12 353	0.00 1	1.07 289	0.26 338	0.19 95	0.60 278	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.16 368	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NRIStereo	0.17 86	0.03 23	0.73 48	0.04 293	0.01 234	1.15 337	0.33 353	0.03 6	0.59 255	0.04 256	0.01 200	0.11 157	0.01 84	0.10 135	0.03 120	0.00 1	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.09 345

KYRaft	0.21 115	0.03 23	0.74 57	0.04 293	0.00 1	1.16 341	0.12 319	0.08 45	0.60 278	0.01 123	0.30 324	0.03 74	0.77 336	0.37 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

RAFT_R40	0.49 249	0.03 23	0.74 57	0.05 303	0.15 362	1.09 309	0.32 349	0.27 126	0.59 255	0.02 212	0.03 277	0.07 134	0.30 301	6.12 365	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

RE-Stereo	0.47 237	0.03 23	0.77 72	0.12 353	0.00 1	1.07 289	0.26 338	0.19 95	0.60 278	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 369	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

TVStereo	0.47 237	0.03 23	0.77 72	0.12 353	0.00 1	1.07 289	0.26 338	0.19 95	0.60 278	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 369	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CRE-IMP	0.16 78	0.03 23	0.75 65	0.05 303	0.01 234	1.11 323	0.34 354	0.04 12	0.56 172	0.02 212	0.00 1	0.12 163	0.00 1	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.08 332

ICVP	0.15 73	0.03 23	1.23 192	0.00 1	0.01 234	1.02 230	0.09 308	0.19 95	0.10 65	0.00 1	0.02 272	0.07 134	0.01 84	0.18 150	0.01 75	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
222	1.95 370	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 120	0.00 1	2.64 378	0.57 204	0.02 212	0.00 1	0.05 115	0.02 129	3.34 268	31.23 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

EAI-Stereo	0.70 311	0.03 23	0.84 100	0.13 360	0.20 381	0.87 195	2.23 397	2.05 343	0.29 126	0.72 355	4.60 377	0.29 227	0.55 319	0.39 169	0.44 296	0.00 1	0.07 379	0.00 1	0.29 405	0.01 57	0.08 332

R-Stereo Train	0.15 73	0.03 23	0.77 72	0.00 1	0.00 1	0.74 163	0.00 1	1.36 271	0.09 47	0.02 212	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

RAFT-Stereo	0.15 73	0.03 23	0.77 72	0.00 1	0.00 1	0.74 163	0.00 1	1.36 271	0.09 47	0.02 212	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMStereo_Zeroshot	0.07 7	0.04 38	0.80 89	0.08 330	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 18	0.10 65	0.00 1	0.03 277	0.19 201	0.03 171	0.00 1	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

Any-RAFT	0.17 86	0.04 38	0.93 125	0.00 1	0.00 1	1.10 315	0.00 1	0.99 234	0.03 4	0.01 123	0.00 1	0.21 207	0.00 1	0.07 117	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 19	0.04 38	0.98 139	0.00 1	0.00 1	0.62 131	0.00 1	0.09 51	0.11 71	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.04 203	0.03 253

Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 7	0.00 1	0.04 314	0.25 43	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 129	0.00 1	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 359	0.03 182	0.08 332

knoymous	0.09 15	0.04 38	1.04 145	0.00 1	0.00 1	0.11 29	0.00 1	0.23 113	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 211	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-RAFT	0.13 48	0.04 38	0.51 12	0.00 1	0.00 1	1.06 255	0.00 1	0.04 12	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 386	0.04 203	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 48	0.04 38	0.73 48	0.05 303	0.01 234	1.06 255	0.08 302	0.06 28	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.05 115	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 244	0.04 38	1.10 162	0.17 371	0.00 1	1.07 289	0.25 336	0.12 74	0.61 293	0.03 239	0.01 200	0.02 38	0.01 84	6.03 361	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

KMStereo	0.48 244	0.04 38	1.10 162	0.17 371	0.00 1	1.07 289	0.25 336	0.12 74	0.61 293	0.03 239	0.01 200	0.02 38	0.01 84	6.03 361	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 61	0.04 38	0.73 48	0.05 303	0.02 278	1.06 255	0.08 302	0.05 18	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.07 134	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 61	0.04 38	0.73 48	0.05 303	0.01 234	1.06 255	0.06 292	0.05 18	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.07 134	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 48	0.04 38	0.73 48	0.05 303	0.02 278	1.06 255	0.07 295	0.06 28	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.03 74	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 61	0.04 38	0.75 65	0.05 303	0.02 278	1.06 255	0.08 302	0.06 28	0.57 204	0.01 123	0.00 1	0.07 134	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 78	0.04 38	0.73 48	0.19 377	0.00 1	1.08 301	0.21 330	0.16 85	0.59 255	0.03 239	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 67	0.22 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

DeepStereo_RVC	0.22 119	0.04 38	0.87 111	0.05 303	0.02 278	1.07 289	0.32 349	0.04 12	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.00 1	1.25 356	0.01 26	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.05 300

iGMRVC	0.14 61	0.04 38	0.74 57	0.05 303	0.02 278	1.06 255	0.07 295	0.06 28	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.05 115	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

RAFT-345	0.49 249	0.04 38	1.26 194	0.10 339	0.07 334	1.16 341	0.19 327	0.14 81	0.57 204	0.00 1	0.01 200	0.09 151	0.01 84	6.00 359	0.20 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

iRAFT	0.13 48	0.04 38	0.73 48	0.05 303	0.01 234	1.06 255	0.08 302	0.06 28	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.05 115	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

AnonymousM	0.10 19	0.04 38	0.56 29	0.00 1	0.00 1	1.02 230	0.00 1	0.19 95	0.11 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 117	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 61	0.04 38	0.75 65	0.05 303	0.01 234	1.06 255	0.08 302	0.05 18	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.05 115	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 126	0.04 38	0.76 70	0.10 339	0.00 1	1.15 337	0.02 251	0.27 126	0.65 348	0.01 123	0.54 339	0.04 94	0.71 330	0.27 161	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

SFCPSM	0.21 115	0.04 38	1.59 244	0.00 1	0.05 322	0.34 66	0.00 1	1.24 261	0.57 204	0.01 123	0.00 1	0.12 163	0.02 129	0.05 107	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.02 133	0.00 1

AE-Stereo	0.17 86	0.05 60	0.79 84	0.03 282	0.09 342	1.06 255	0.00 1	0.57 173	0.06 13	0.08 286	0.00 1	0.13 170	0.00 1	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.06 378	0.00 1	0.23 394	0.08 269	0.04 283

CASnet	0.08 9	0.05 60	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 179	0.00 1	0.14 81	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.05 2	0.05 60	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.16 34	0.00 1	0.17 90	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.01 84	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CAS	0.10 19	0.05 60	0.46 9	0.00 1	0.00 1	1.03 236	0.00 1	0.21 110	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.01 84	0.01 26	0.02 104	0.08 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.15 73	0.05 60	0.47 10	0.07 325	0.03 299	1.06 255	0.01 213	1.06 242	0.12 83	0.16 316	0.00 1	0.00 1	0.02 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

DCANet-4	0.31 174	0.05 60	2.61 329	0.00 1	0.00 1	1.05 246	0.00 1	1.49 308	0.61 293	0.13 306	0.00 1	0.03 74	0.05 227	0.03 92	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 300

tt	48.25 417	0.05 60	28.22 409	1.29 400	0.00 1	100.00 429	100.00 427	100.00 428	97.19 423	0.08 286	0.00 1	97.99 428	86.70 423	2.26 227	99.92 428	83.66 425	94.83 424	16.47 417	21.27 420	35.05 418	0.01 126

DisPM	0.16 78	0.05 60	0.82 93	0.07 325	0.00 1	1.14 334	0.41 361	0.08 45	0.54 156	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 112	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

BUS	0.33 185	0.05 60	0.54 23	0.00 1	0.00 1	1.87 374	0.00 1	2.43 361	0.58 243	0.30 334	0.09 300	0.65 299	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 154	0.05 60	0.54 23	0.00 1	0.00 1	1.07 289	0.00 1	2.43 361	0.58 243	0.30 334	0.09 300	0.36 246	0.03 171	0.01 26	0.08 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 119	0.05 60	0.54 23	0.00 1	0.00 1	1.05 246	0.00 1	1.73 329	0.58 243	0.00 1	0.00 1	0.36 246	0.03 171	0.01 26	0.08 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 60	0.52 15	0.00 1	0.00 1	0.06 19	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DAS	0.49 249	0.05 60	1.29 199	0.00 1	0.00 1	0.07 20	0.00 1	1.25 262	0.61 293	1.18 369	0.00 1	0.24 213	0.03 171	4.76 316	0.22 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 126

SepStereo	0.45 231	0.05 60	1.29 199	0.00 1	0.00 1	0.07 20	0.00 1	1.25 262	0.61 293	1.18 369	0.00 1	0.24 213	0.03 171	3.93 290	0.22 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 126

PSMNet-ADL	0.35 198	0.05 60	0.65 39	0.00 1	0.00 1	1.03 236	0.00 1	0.59 178	0.09 47	0.00 1	0.07 296	0.47 271	0.01 84	3.66 280	0.30 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 221

AAGNet	0.96 339	0.05 60	0.74 57	0.09 335	0.27 383	1.11 323	0.28 345	0.05 18	0.59 255	0.01 123	0.00 1	0.01 7	1.00 343	3.68 281	11.30 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

cross-raft	0.15 73	0.05 60	1.46 231	0.00 1	0.01 234	0.37 69	0.07 295	0.40 147	0.02 2	0.02 212	0.00 1	0.38 255	0.00 1	0.02 67	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 369	0.01 57	0.02 221

s12784h	0.21 115	0.05 60	0.81 90	0.00 1	0.00 1	1.06 255	0.02 251	1.36 271	0.56 172	0.01 123	0.34 329	0.02 38	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 15	0.05 60	1.02 142	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 74	0.48 145	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GES	0.18 96	0.05 60	0.87 111	0.00 1	0.00 1	1.06 255	0.02 251	0.60 180	0.08 31	0.00 1	0.02 272	0.11 157	0.09 250	0.44 173	0.16 232	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

ccnet	0.49 249	0.05 60	1.26 194	0.01 241	0.08 338	0.72 161	0.18 324	1.18 258	0.35 133	0.45 347	0.68 345	0.13 170	0.39 310	3.54 275	0.74 319	0.01 344	0.00 1	0.02 370	0.00 1	0.02 133	0.01 126

UPFNet	0.18 96	0.05 60	1.11 166	0.00 1	0.00 1	0.48 93	0.00 1	1.11 249	0.48 145	0.00 1	0.00 1	0.10 154	0.00 1	0.10 135	0.10 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

FENet	0.23 126	0.05 60	1.39 217	0.00 1	0.00 1	1.00 226	0.00 1	0.80 205	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.24 213	0.04 202	0.23 157	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 9	0.06 83	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.00 1	0.11 70	0.22 112	0.75 358	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.03 253

IGEVStereo-DCA	0.10 19	0.06 83	0.52 15	0.01 241	0.00 1	0.32 59	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.01 200	0.02 38	0.04 202	0.14 145	0.44 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 364	0.05 220	0.01 126

rrr	0.24 134	0.06 83	1.91 277	0.01 241	0.00 1	0.32 59	0.04 279	1.34 269	0.15 96	0.01 123	0.01 200	0.02 38	0.04 202	0.14 145	0.44 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 383	0.05 220	0.05 300

MIF-Stereo	0.06 5	0.06 83	0.83 95	0.00 1	0.00 1	0.08 22	0.01 213	0.06 28	0.03 4	0.00 1	0.08 299	0.02 38	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.00 1

CASS	0.07 7	0.06 83	0.73 48	0.00 1	0.00 1	0.10 26	0.01 213	0.15 84	0.12 83	0.16 316	0.00 1	0.02 38	0.02 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.17 86	0.06 83	0.79 84	0.00 1	0.09 342	0.03 5	0.00 1	0.54 168	0.07 18	0.41 344	0.13 306	0.11 157	0.58 321	0.02 67	0.31 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 394	0.01 57	0.02 221

GANet-ADL	0.16 78	0.06 83	1.18 179	0.00 1	0.01 234	0.83 184	0.00 1	0.23 113	0.07 18	0.00 1	0.30 324	0.35 243	0.00 1	0.07 117	0.10 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 203	0.01 126

PFNet+	0.23 126	0.06 83	0.79 84	0.07 325	0.01 234	1.11 323	0.42 363	0.11 70	0.59 255	0.08 286	0.01 200	0.02 38	0.00 1	1.21 200	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DEmStereo	0.75 316	0.06 83	1.73 259	0.04 293	0.00 1	0.78 171	0.52 372	0.05 18	0.57 204	0.05 265	0.72 347	0.02 38	3.42 386	5.79 354	1.29 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.10 19	0.06 83	0.78 81	0.00 1	0.00 1	1.00 226	0.00 1	0.10 66	0.08 31	0.00 1	0.01 200	0.03 74	0.00 1	0.01 26	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Anonymous	0.05 2	0.06 83	0.86 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.05 300

test_xeample3	0.24 134	0.06 83	1.84 269	0.02 265	0.00 1	0.33 63	0.05 287	1.33 268	0.14 92	0.00 1	0.03 277	0.03 74	0.03 171	0.10 135	0.43 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 394	0.05 220	0.06 320

CFNet-RSSM	0.17 86	0.06 83	1.16 175	0.00 1	0.12 354	0.61 126	0.00 1	0.90 219	0.08 31	0.01 123	0.00 1	0.09 151	0.00 1	0.01 26	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 394	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 42	0.06 83	1.17 176	0.00 1	0.11 351	0.41 74	0.00 1	0.20 105	0.04 9	0.01 123	0.00 1	0.18 194	0.00 1	0.01 26	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 383	0.01 57	0.00 1

CREStereo	0.10 19	0.06 83	0.51 12	0.00 1	0.00 1	1.06 255	0.00 1	0.20 105	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HSM-Net_RVC	0.52 272	0.06 83	1.45 229	0.00 1	0.00 1	0.61 126	0.00 1	3.83 388	0.52 150	0.14 313	0.00 1	0.22 210	0.03 171	3.50 273	0.04 136	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AdaStereo	0.20 109	0.06 83	0.86 106	0.00 1	0.00 1	0.25 43	0.00 1	1.71 327	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.31 233	0.01 84	0.11 140	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MDST_ROB	1.54 365	0.06 83	3.42 361	0.14 362	0.16 365	5.42 398	0.32 349	4.33 391	0.61 293	6.08 398	1.25 361	1.04 332	1.16 354	5.81 355	0.83 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.11 354

CBMV_ROB	0.84 325	0.06 83	1.73 259	0.00 1	0.00 1	1.37 362	0.47 364	2.57 371	0.58 243	2.13 380	0.76 348	1.06 333	1.38 359	4.04 294	0.54 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.05 300

LoS	0.14 61	0.07 102	0.66 40	0.02 265	0.00 1	1.05 246	0.01 213	0.07 40	0.57 204	0.01 123	0.01 200	0.16 189	0.04 202	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1

CES	0.08 9	0.07 102	0.43 7	0.00 1	0.00 1	0.21 40	0.01 213	0.08 45	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.08 140	0.04 202	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

hknet	0.38 210	0.07 102	1.32 203	0.00 1	0.00 1	1.07 289	0.00 1	2.43 361	0.58 243	0.30 334	0.09 300	0.63 294	0.00 1	0.96 194	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.13 48	0.07 102	1.12 168	0.00 1	0.05 322	0.82 179	0.00 1	0.04 12	0.08 31	0.10 298	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.02 67	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.11 297	0.00 1

Anonymous3	0.19 101	0.07 102	1.33 204	0.00 1	0.00 1	1.12 330	0.00 1	0.56 171	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.06 127	0.00 1	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

PMTNet	0.11 33	0.07 102	0.60 36	0.00 1	0.00 1	1.05 246	0.04 279	0.16 85	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.00 1	0.03 92	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

SGM-Forest	0.84 325	0.07 102	0.90 118	0.02 265	0.07 334	1.10 315	0.68 377	2.12 350	0.61 293	1.14 367	0.78 351	1.36 351	0.98 342	5.55 343	1.31 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.06 320
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSKI-zero shot	0.22 119	0.08 109	1.46 231	0.00 1	0.12 354	1.08 301	0.03 267	0.85 214	0.16 102	0.22 323	0.05 284	0.06 127	0.00 1	0.07 117	0.01 75	0.00 1	0.02 330	0.00 1	0.18 383	0.02 133	0.01 126

CrosDoStereo	1.10 345	0.08 109	1.43 226	0.00 1	0.05 322	0.63 141	5.86 409	0.60 180	0.38 136	0.26 327	1.21 358	0.19 201	3.02 382	6.61 385	1.64 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 345	0.08 109	1.43 226	0.00 1	0.05 322	0.63 141	5.86 409	0.60 180	0.38 136	0.26 327	1.21 358	0.19 201	3.02 382	6.61 385	1.64 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.00 1

DRaft	0.56 281	0.08 109	0.73 48	0.00 1	0.00 1	0.92 209	0.19 327	0.05 18	0.09 47	0.03 239	0.26 320	0.06 127	2.55 377	4.61 313	1.38 339	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.02 330	0.03 182	0.08 332

FCDSN-DC	2.66 384	0.08 109	1.65 250	0.00 1	0.00 1	1.73 371	0.37 357	1.64 322	1.35 380	8.08 403	11.18 405	11.78 400	7.59 401	4.76 316	2.80 357	0.02 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.05 300
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
StereoDRNet-Refined	0.24 134	0.08 109	0.68 43	0.00 1	0.00 1	0.83 184	0.00 1	0.66 189	0.61 293	0.00 1	0.00 1	0.50 284	0.02 129	1.28 204	0.08 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.04 283
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-Test	0.20 109	0.09 115	1.34 206	0.00 1	0.12 354	0.39 71	0.10 312	0.72 196	0.25 119	0.08 286	0.00 1	0.44 266	0.00 1	0.05 107	0.13 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 399	0.01 57	0.01 126

IER	0.14 61	0.09 115	1.29 199	0.00 1	0.00 1	0.62 131	0.00 1	0.17 90	0.10 65	0.00 1	0.00 1	0.40 259	0.02 129	0.11 140	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NINENet	0.45 231	0.09 115	0.81 90	0.06 321	0.00 1	1.87 374	0.00 1	2.69 379	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.65 299	0.00 1	2.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DSFCA	0.40 216	0.09 115	0.84 100	0.00 1	0.01 234	0.98 218	0.37 357	0.29 131	0.62 341	0.02 212	0.32 326	0.03 74	0.24 295	3.91 288	0.34 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

SMFormer	0.33 185	0.10 119	1.04 145	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 290	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.15 182	0.00 1	3.24 260	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 221

tta	0.33 185	0.10 119	1.04 145	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 290	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.15 182	0.00 1	3.24 260	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 126

qqq1	0.33 185	0.10 119	1.04 145	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 290	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.15 182	0.00 1	3.24 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 126

fff1	0.33 185	0.10 119	1.04 145	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 290	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.15 182	0.00 1	3.24 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 126

IGEV_Zeroshot_test	0.32 183	0.10 119	2.61 329	0.01 241	0.01 234	0.50 97	0.04 279	0.21 110	0.09 47	0.45 347	0.45 334	0.81 316	0.51 316	0.20 153	0.23 262	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.14 376	0.03 182	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 101	0.10 119	1.38 215	0.00 1	0.01 234	0.75 166	0.00 1	0.35 138	0.12 83	0.00 1	0.00 1	0.48 273	0.51 316	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

MC-Stereo	0.10 19	0.10 119	0.59 34	0.01 241	0.01 234	1.06 255	0.00 1	0.03 6	0.09 47	0.02 212	0.00 1	0.03 74	0.02 129	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.02 330	0.05 220	0.01 126

CSP-Net	0.37 207	0.10 119	0.54 23	0.00 1	0.00 1	0.50 97	0.00 1	0.64 187	0.13 90	0.00 1	0.00 1	0.15 182	0.02 129	5.27 329	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.00 1

ASMatch	0.59 295	0.10 119	1.66 251	0.13 360	0.04 314	1.07 289	0.00 1	0.10 66	0.64 346	0.06 273	0.44 333	0.05 115	0.87 340	6.32 378	0.27 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.22 119	0.10 119	1.39 217	0.00 1	0.01 234	0.98 218	0.00 1	0.94 225	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.48 273	0.36 308	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.32 183	0.10 119	0.81 90	0.00 1	0.00 1	1.10 315	0.00 1	0.39 145	0.59 255	0.01 123	0.01 200	0.06 127	0.03 171	3.24 260	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.02 221

DIP-Stereo	0.22 119	0.10 119	0.77 72	0.00 1	0.00 1	1.09 309	0.00 1	1.68 323	0.57 204	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.07 243	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 126
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.19 101	0.10 119	1.39 217	0.00 1	0.01 234	0.75 166	0.00 1	0.35 138	0.12 83	0.00 1	0.00 1	0.48 273	0.50 315	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

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ToySt	0.12 42	0.15 158	0.92 124	0.00 1	0.00 1	0.46 90	0.00 1	0.41 149	0.10 65	0.00 1	0.00 1	0.10 154	0.00 1	0.07 117	0.19 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.04 203	0.02 221

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P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DMCA	0.19 101	0.16 165	1.39 217	0.00 1	0.01 234	1.00 226	0.01 213	0.38 142	0.57 204	0.01 123	0.01 200	0.05 115	0.00 1	0.05 107	0.12 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
THIR-Stereo	0.93 336	0.18 173	1.34 206	0.00 1	0.01 234	0.53 108	3.86 405	0.10 66	0.10 65	0.10 298	1.50 365	0.76 312	2.90 381	5.73 351	1.45 340	0.00 1	0.00 1	0.02 370	0.00 1	0.01 57	0.00 1

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Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ProNet	0.09 15	0.20 185	0.53 22	0.00 1	0.00 1	0.80 175	0.00 1	0.04 12	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.01 126

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Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
tt1	0.27 150	0.23 204	1.17 176	0.00 1	0.00 1	1.29 355	0.00 1	1.42 282	0.57 204	0.07 279	0.00 1	0.03 74	0.02 129	0.57 177	0.01 75	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.03 253

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S-Stereo	0.65 306	0.25 214	3.44 362	0.00 1	0.00 1	0.56 115	0.05 287	1.86 334	0.61 293	0.00 1	0.76 348	0.84 318	0.11 262	4.28 306	0.11 203	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.03 253

Sa-1000	0.31 174	0.26 220	0.93 125	0.00 1	0.18 372	1.08 301	0.01 213	2.59 375	0.56 172	0.00 1	0.09 300	0.03 74	0.00 1	0.18 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 375	0.11 297	0.00 1

SA	0.30 170	0.27 221	0.97 137	0.00 1	0.17 370	1.10 315	0.00 1	2.50 364	0.56 172	0.00 1	0.01 200	0.03 74	0.01 84	0.16 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 376	0.12 304	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.85 327	0.27 221	2.72 335	0.30 385	0.03 299	1.25 352	0.05 287	1.53 312	0.61 293	0.28 332	0.38 331	1.27 345	1.54 362	6.53 382	0.22 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RASNet	0.58 291	0.27 221	1.30 202	0.00 1	0.00 1	0.61 126	0.01 213	0.47 159	0.60 278	0.08 286	0.06 293	1.52 362	0.04 202	6.18 369	0.48 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

iResNet	0.25 140	0.27 221	1.68 253	0.00 1	0.00 1	0.69 154	0.00 1	1.22 260	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.03 171	0.12 142	0.30 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.01 126

STrans-v2	0.85 327	0.28 225	1.66 251	0.00 1	0.01 234	0.85 189	0.04 279	2.05 343	0.67 354	0.48 350	0.87 355	1.12 340	2.12 374	6.64 387	0.25 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

STTStereo	0.24 134	0.28 225	1.68 253	0.00 1	0.00 1	0.84 186	0.03 267	0.16 85	0.08 31	0.02 212	0.00 1	0.20 205	0.03 171	1.54 207	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G-Net	1.20 352	0.28 225	2.96 346	0.05 303	0.49 391	1.73 371	0.48 366	0.23 113	0.35 133	1.35 372	9.14 396	2.33 375	0.81 338	2.40 232	1.15 330	0.01 344	0.03 340	0.02 370	0.09 363	0.07 252	0.05 300

DPSNet	1.25 355	0.28 225	5.34 385	0.28 384	0.07 334	1.50 363	0.00 1	3.53 387	0.69 356	0.03 239	0.00 1	0.45 269	2.10 373	5.67 348	4.61 372	0.02 358	0.04 355	0.00 1	0.02 330	0.23 358	0.09 345

SACVNet	0.42 220	0.29 229	1.10 162	0.00 1	0.00 1	1.02 230	0.00 1	0.78 200	0.29 126	0.03 239	0.00 1	0.24 213	0.02 129	4.27 304	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 350	0.01 126

GANet-RSSM	0.34 192	0.29 229	0.97 137	0.00 1	0.00 1	1.05 246	0.00 1	0.22 112	0.15 96	0.03 239	0.00 1	0.31 233	0.00 1	3.62 277	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.03 379	0.00 1	0.05 220	0.01 126

edge stereo	0.58 291	0.29 229	2.86 342	0.01 241	0.03 299	0.33 63	0.03 267	0.97 231	0.50 147	0.21 322	0.33 327	1.31 348	0.16 276	4.20 300	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 297	0.01 126

TestStereo1	0.20 109	0.30 232	0.84 100	0.00 1	0.16 365	1.12 330	0.01 213	0.69 192	0.57 204	0.00 1	0.05 284	0.04 94	0.01 84	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 322	0.06 320

SA-5K	0.20 109	0.30 232	0.84 100	0.00 1	0.16 365	1.12 330	0.01 213	0.69 192	0.57 204	0.00 1	0.05 284	0.04 94	0.01 84	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 322	0.06 320

Consistency-Raft	0.39 213	0.30 232	2.53 325	0.14 362	0.03 299	0.90 200	0.04 279	1.36 271	0.59 255	0.00 1	0.02 272	0.02 38	1.15 353	0.33 163	0.43 294	0.02 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

hitnet-ft	0.42 220	0.30 232	1.15 171	0.00 1	0.00 1	0.73 162	0.11 316	0.30 134	0.19 108	0.04 256	0.14 307	0.75 311	0.17 281	4.33 307	0.10 195	0.01 344	0.00 1	0.03 379	0.00 1	0.04 203	0.01 126

FBW_ROB	0.83 324	0.31 236	1.48 235	0.10 339	0.01 234	0.62 131	0.01 213	1.91 337	0.59 255	0.01 123	0.01 200	1.10 337	0.05 227	7.84 396	2.07 350	0.05 368	0.01 300	0.03 379	0.01 316	0.01 57	0.47 393

MIM_Stereo	0.10 19	0.32 237	0.90 118	0.00 1	0.03 299	0.29 51	0.00 1	0.11 70	0.11 71	0.02 212	0.00 1	0.04 94	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.11 297	0.08 332

CVANet_RVC	0.53 273	0.32 237	1.26 194	0.00 1	0.00 1	0.98 218	0.00 1	0.72 196	0.55 160	0.35 341	0.12 305	0.36 246	0.14 269	5.53 341	0.08 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 330	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 109	0.32 237	0.88 115	0.00 1	0.00 1	1.02 230	0.00 1	0.20 105	0.29 126	0.01 123	0.00 1	0.34 239	0.02 129	0.81 188	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PASM	0.51 263	0.32 237	3.07 351	0.00 1	0.00 1	0.31 55	0.00 1	0.46 158	0.12 83	0.03 239	0.00 1	0.44 266	0.02 129	5.22 328	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 304	0.03 253

RAFT_CTSACE	0.14 61	0.33 241	1.23 192	0.00 1	0.01 234	0.47 91	0.00 1	0.27 126	0.11 71	0.01 123	0.00 1	0.04 94	0.00 1	0.08 128	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.24 359	0.00 1

ADLNet2	0.55 277	0.33 241	2.54 326	0.00 1	0.00 1	0.88 196	0.00 1	0.69 192	0.65 348	0.00 1	0.07 296	1.47 357	0.02 129	4.12 298	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 312	0.01 126

OMP-Stereo	0.66 308	0.33 241	0.72 46	0.18 376	0.06 329	1.17 344	0.00 1	1.45 290	0.59 255	0.12 303	0.60 342	0.50 284	0.00 1	7.09 393	0.26 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 101	0.33 241	0.84 100	0.00 1	0.02 278	1.06 255	0.00 1	0.45 155	0.59 255	0.03 239	0.00 1	0.05 115	0.06 238	0.04 101	0.07 170	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.17 337	0.01 126

RAFT+CT+SA	0.26 144	0.34 245	1.11 166	0.02 265	0.27 383	1.10 315	0.00 1	0.70 195	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.07 134	0.01 84	0.36 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 406	0.11 297	0.22 385

IIG-Stereo	0.65 306	0.34 245	0.77 72	0.05 303	0.03 299	1.17 344	0.00 1	1.46 300	0.60 278	0.01 123	0.57 340	0.54 290	0.01 84	7.03 392	0.39 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 150	0.34 245	1.42 225	0.00 1	0.00 1	0.79 173	0.00 1	2.15 351	0.61 293	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.04 202	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.00 1

CFNet-ft	0.31 174	0.34 245	0.96 131	0.00 1	0.00 1	1.08 301	0.00 1	0.19 95	0.15 96	0.01 123	0.00 1	0.48 273	0.00 1	2.95 250	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.01 354	0.00 1	0.01 57	0.01 126

CFNet_RVC	0.31 174	0.34 245	0.96 131	0.00 1	0.00 1	1.08 301	0.00 1	0.19 95	0.15 96	0.01 123	0.00 1	0.48 273	0.00 1	2.95 250	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.01 354	0.00 1	0.01 57	0.01 126

XPNet_ROB	0.37 207	0.34 245	1.01 141	0.01 241	0.00 1	0.96 214	0.00 1	1.11 249	0.46 144	0.00 1	0.00 1	0.17 191	0.02 129	2.73 240	0.54 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

ETE_ROB	0.31 174	0.34 245	0.89 116	0.00 1	0.00 1	0.97 216	0.01 213	1.45 290	0.57 204	0.02 212	0.00 1	0.17 191	0.02 129	1.75 210	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCMA_ROB	2.01 374	0.34 245	1.89 274	0.04 293	0.00 1	1.07 289	0.60 374	1.09 247	1.21 377	5.12 393	9.87 401	8.09 395	4.48 396	3.74 285	2.55 356	0.00 1	0.00 1	0.01 354	0.00 1	0.02 133	0.13 365

ELAS_RVC	2.84 388	0.34 245	3.86 372	0.05 303	0.05 322	1.52 364	5.02 408	1.93 339	5.28 394	7.10 401	6.96 386	6.26 387	8.34 402	4.96 322	4.90 375	0.00 1	0.04 355	0.01 354	0.01 316	0.10 291	0.09 345
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_5	0.26 144	0.35 254	1.35 208	0.01 241	0.22 382	0.80 175	0.01 213	0.81 207	0.58 243	0.12 303	0.00 1	0.06 127	0.01 84	0.61 183	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 315	0.16 373

MIPNet	0.34 192	0.35 254	1.56 241	0.02 265	0.00 1	1.11 323	0.09 308	1.57 313	0.65 348	0.11 301	0.05 284	0.18 194	0.19 283	0.74 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 316	0.06 240	0.01 126

rafts_anoy	0.14 61	0.35 254	0.99 140	0.00 1	0.02 278	0.49 95	0.03 267	0.11 70	0.07 18	0.00 1	0.01 200	0.06 127	0.06 238	0.24 158	0.06 159	0.00 1	0.14 393	0.00 1	0.01 316	0.02 133	0.03 253

RALCasStereoNet	0.16 78	0.35 254	0.84 100	0.00 1	0.00 1	0.32 59	0.03 267	0.16 85	0.56 172	0.02 212	0.07 296	0.05 115	0.08 247	0.13 143	0.08 180	0.00 1	0.31 400	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.11 354

GANet	0.55 277	0.35 254	1.40 222	0.00 1	0.00 1	0.77 169	0.08 302	0.36 140	0.57 204	0.01 123	0.00 1	0.68 307	0.11 262	5.52 340	1.07 327	0.00 1	0.00 1	0.02 370	0.00 1	0.09 284	0.03 253

SGM_RVC	1.54 365	0.35 254	1.60 245	0.15 365	0.17 370	1.25 352	0.77 380	1.97 341	0.88 370	4.31 388	2.46 368	4.36 381	2.37 376	6.98 391	1.78 346	0.21 383	0.23 398	0.20 398	0.23 394	0.26 364	0.31 388
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	2.75 385	0.35 254	2.67 332	0.05 303	0.04 314	6.72 400	1.83 392	2.84 381	3.38 389	8.25 405	9.14 396	3.95 379	6.15 400	3.73 284	5.70 379	0.00 1	0.04 355	0.01 354	0.01 316	0.10 291	0.08 332
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
whm_eth	0.17 86	0.36 261	1.51 237	0.00 1	0.00 1	0.53 108	0.00 1	0.25 119	0.61 293	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.01 84	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 345

raft_robust	0.56 281	0.36 261	0.87 111	0.00 1	0.15 362	0.64 145	0.00 1	2.20 353	0.56 172	0.00 1	0.01 200	0.44 266	1.18 355	4.46 308	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 380	0.09 284	0.03 253

AACVNet	0.40 216	0.36 261	0.90 118	0.00 1	0.00 1	0.53 108	0.00 1	0.18 92	0.41 142	0.02 212	0.00 1	0.11 157	0.01 84	5.33 332	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 322	0.00 1

raftrobust	0.13 48	0.36 261	0.94 128	0.00 1	0.18 372	0.62 131	0.02 251	0.07 40	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.03 171	0.03 92	0.05 145	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.04 283

FINET	0.51 263	0.36 261	2.40 310	0.00 1	0.00 1	0.27 46	0.00 1	2.06 346	1.49 383	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.04 202	3.38 269	0.10 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.02 221

aanetorigin	0.86 331	0.36 261	3.45 363	0.11 349	0.13 357	0.39 71	0.93 386	0.13 78	0.14 92	3.38 387	1.21 358	0.29 227	2.01 372	2.87 245	1.35 338	0.02 358	0.00 1	0.02 370	0.05 353	0.30 372	0.08 332

PSMNet-RSSM	0.36 202	0.36 261	0.93 125	0.00 1	0.00 1	1.06 255	0.00 1	0.50 165	0.53 153	0.04 256	0.00 1	0.40 259	0.00 1	3.33 267	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 126

HSM	0.63 304	0.36 261	0.89 116	0.00 1	0.00 1	0.52 105	0.01 213	0.98 232	0.56 172	0.00 1	0.01 200	2.27 374	0.65 329	6.18 369	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

MyStereo8	0.28 154	0.37 269	2.57 327	0.02 265	0.00 1	1.23 350	0.00 1	0.26 122	0.15 96	0.02 212	0.05 284	0.14 176	0.04 202	0.24 158	0.05 145	0.00 1	0.11 390	0.00 1	0.01 316	0.04 203	0.21 383

fast-acv-ft	0.29 168	0.37 269	3.76 369	0.06 321	0.01 234	0.28 49	0.17 322	0.06 28	0.21 110	0.00 1	0.00 1	0.08 140	0.09 250	0.10 135	0.23 262	0.01 344	0.00 1	0.03 379	0.01 316	0.26 364	0.01 126

fff	0.28 154	0.37 269	1.20 181	0.00 1	0.01 234	1.05 246	0.00 1	1.48 302	0.61 293	0.13 306	0.00 1	0.04 94	0.60 324	0.02 67	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 300

ADStereo(finetuned)	0.34 192	0.37 269	2.24 300	0.00 1	0.00 1	1.04 243	0.00 1	1.49 308	0.61 293	0.08 286	0.00 1	0.04 94	0.74 334	0.03 92	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.05 300

raft+_RVC	0.14 61	0.37 269	0.96 131	0.00 1	0.16 365	0.64 145	0.03 267	0.05 18	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 171	0.03 92	0.07 170	0.00 1	0.07 379	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.16 373

DGSMNet	1.21 354	0.37 269	3.02 348	0.71 394	1.33 406	1.61 367	3.53 404	1.45 290	0.33 131	0.00 1	0.79 352	0.48 273	0.24 295	3.22 259	0.53 306	0.98 400	1.21 412	1.35 409	1.09 411	1.03 394	0.92 403

DCANet	0.25 140	0.37 269	1.20 181	0.00 1	0.00 1	1.06 255	0.00 1	1.49 308	0.61 293	0.08 286	0.00 1	0.04 94	0.00 1	0.02 67	0.10 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.05 300

csc	0.28 154	0.37 269	1.20 181	0.00 1	0.01 234	1.05 246	0.00 1	1.48 302	0.61 293	0.13 306	0.00 1	0.04 94	0.60 324	0.02 67	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 300

cscssc	0.28 154	0.37 269	1.20 181	0.00 1	0.01 234	1.05 246	0.00 1	1.48 302	0.61 293	0.13 306	0.00 1	0.04 94	0.60 324	0.02 67	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 300

DeepPruner_ROB	0.23 126	0.37 269	1.26 194	0.00 1	0.00 1	1.11 323	0.03 267	0.20 105	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 257	0.03 171	1.12 198	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 203	0.00 1

IPLG	0.51 263	0.38 279	1.60 245	0.02 265	0.00 1	1.11 323	0.07 295	1.48 302	0.57 204	0.05 265	0.00 1	0.12 163	0.15 274	4.58 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 297	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 227	0.38 279	1.10 162	0.01 241	0.00 1	1.02 230	0.00 1	1.94 340	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.14 176	0.01 84	3.25 265	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.02 221

LALA_ROB	0.31 174	0.38 279	0.91 122	0.00 1	0.01 234	1.00 226	0.01 213	1.60 316	0.61 293	0.15 315	0.00 1	0.09 151	0.01 84	1.04 196	0.41 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

TDLM	0.49 249	0.39 282	1.02 142	0.00 1	0.00 1	1.08 301	0.01 213	0.36 140	0.58 243	0.14 313	0.00 1	0.27 224	0.19 283	5.46 339	0.20 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 312	0.01 126

NVStereoNet_ROB	1.08 344	0.39 282	2.15 295	0.08 330	0.02 278	0.45 88	0.02 251	0.89 218	0.67 354	0.10 298	5.85 381	1.90 366	1.11 350	6.20 375	1.14 329	0.20 382	0.00 1	0.03 379	0.07 359	0.12 304	0.13 365
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	2.04 375	0.40 284	2.13 293	0.00 1	0.00 1	4.88 394	0.22 333	0.93 224	1.82 385	5.71 396	7.79 392	7.39 393	3.72 388	4.62 314	1.22 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

SPS-STEREO	0.88 333	0.40 284	2.01 283	0.00 1	0.01 234	0.42 78	0.17 322	0.50 165	0.61 293	2.19 381	0.79 352	2.04 370	0.27 299	5.10 326	2.89 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.11 354
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LL-Strereo2	0.12 42	0.41 286	0.91 122	0.05 303	0.03 299	0.51 99	0.04 279	0.13 78	0.11 71	0.01 123	0.00 1	0.03 74	0.02 129	0.06 112	0.10 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 316	0.03 182	0.03 253

cf-r	0.35 198	0.41 286	1.45 229	0.00 1	0.00 1	1.06 255	0.00 1	0.43 152	0.38 136	0.05 265	0.00 1	0.65 299	0.00 1	2.53 235	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 203	0.02 221

AFF-stereo	0.18 96	0.42 288	0.77 72	0.00 1	0.00 1	0.91 207	0.00 1	0.41 149	0.65 348	0.05 265	0.00 1	0.04 94	0.05 227	0.06 112	0.04 136	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.19 344	0.01 126

Nwc_Net	0.43 227	0.42 288	2.64 331	0.00 1	0.00 1	0.67 150	0.00 1	0.82 210	0.28 122	0.00 1	0.01 200	0.90 322	0.10 258	2.62 236	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1

UDG	0.42 220	0.43 290	1.17 176	0.00 1	0.00 1	0.99 224	0.00 1	1.70 326	0.60 278	0.05 265	0.00 1	1.51 360	0.19 283	1.20 199	0.61 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.00 1

RAFT	0.12 42	0.43 290	0.79 84	0.01 241	0.02 278	0.10 26	0.07 295	0.06 28	0.27 121	0.00 1	0.01 200	0.18 194	0.04 202	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.00 1	0.01 316	0.37 378	0.01 126

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 237	0.43 290	1.04 145	0.11 349	0.00 1	1.10 315	0.00 1	0.80 205	0.54 156	0.00 1	0.05 284	0.38 255	0.03 171	3.50 273	0.14 226	0.88 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 297	0.20 379

RP	0.42 220	0.44 293	1.52 238	0.00 1	0.01 234	0.61 126	0.02 251	1.06 242	0.39 140	0.03 239	0.01 200	0.99 327	0.16 276	2.89 247	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.00 1

ADCL	1.52 364	0.44 293	4.70 383	0.07 325	0.03 299	2.21 378	2.35 399	0.92 223	0.80 368	1.57 375	1.11 357	1.25 342	1.55 363	1.77 211	11.53 400	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.01 126

PS-NSSS	0.54 275	0.44 293	0.86 106	0.00 1	0.00 1	1.04 243	0.00 1	2.37 358	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.11 157	0.01 84	5.32 331	0.13 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 401	0.45 296	98.39 427	0.02 265	0.04 314	0.42 78	0.02 251	0.33 136	2.90 387	7.07 400	3.12 371	1.31 348	1.61 364	4.26 303	4.55 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.02 221

GwcNet	0.50 258	0.46 297	3.90 373	0.00 1	0.00 1	0.42 78	0.10 312	0.38 142	0.74 362	0.03 239	0.00 1	0.63 294	0.05 227	2.92 248	0.16 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 337	0.05 300

NCC-stereo	0.49 249	0.46 297	2.04 286	0.03 282	0.03 299	1.06 255	0.01 213	0.78 200	0.22 112	0.06 273	0.19 313	0.64 297	0.05 227	3.65 278	0.63 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

Abc-Net	0.49 249	0.46 297	2.04 286	0.03 282	0.03 299	1.06 255	0.01 213	0.78 200	0.22 112	0.06 273	0.19 313	0.64 297	0.05 227	3.65 278	0.63 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MLCV	0.23 126	0.46 297	1.15 171	0.00 1	0.00 1	0.45 88	0.00 1	0.57 173	0.15 96	0.09 294	0.00 1	0.27 224	0.03 171	1.09 197	0.25 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.00 1

AASNet	0.27 150	0.47 301	1.56 241	0.00 1	0.00 1	0.91 207	0.00 1	0.58 176	0.58 243	0.00 1	0.00 1	0.39 257	0.02 129	0.33 163	0.13 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 362	0.06 320

NaN_ROB	0.80 321	0.47 301	1.63 249	0.17 371	0.19 376	0.58 120	0.38 359	2.11 348	0.80 368	0.53 352	0.33 327	0.48 273	1.13 351	4.98 323	1.94 348	0.00 1	0.02 330	0.01 354	0.05 353	0.06 240	0.14 368

UDGNet	0.14 61	0.48 303	0.72 46	0.00 1	0.00 1	1.06 255	0.00 1	0.05 18	0.28 122	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 174	0.48 303	2.47 318	0.00 1	0.03 299	0.78 171	0.03 267	0.06 28	0.08 31	0.01 123	0.01 200	0.08 140	0.33 306	1.59 209	0.16 232	0.00 1	0.02 330	0.01 354	0.00 1	0.01 57	0.01 126

ADCRef	0.92 335	0.48 303	3.35 358	0.02 265	0.02 278	0.90 200	0.32 349	0.61 184	0.65 348	0.72 355	0.17 310	0.17 191	0.82 339	2.15 220	7.95 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.03 253

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 198	0.49 306	2.00 282	0.00 1	0.02 278	0.96 214	0.00 1	0.55 170	0.18 107	0.03 239	0.00 1	0.35 243	0.10 258	2.37 229	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PA-Net	0.57 287	0.50 307	2.73 336	0.03 282	0.06 329	0.89 198	0.02 251	0.66 189	0.63 344	0.00 1	0.00 1	0.43 265	0.07 243	4.82 319	0.55 310	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.04 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.64 305	0.50 307	1.13 169	0.07 325	0.00 1	1.08 301	0.01 213	2.58 373	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.14 176	0.01 84	5.73 351	0.12 213	0.50 391	0.00 1	0.21 400	0.00 1	0.09 284	0.02 221

CFNet	0.56 281	0.50 307	1.58 243	0.00 1	0.00 1	1.06 255	0.01 213	1.08 246	0.57 204	0.00 1	0.01 200	0.12 163	0.01 84	5.87 356	0.19 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 312	0.02 221

StereoDRNet	0.42 220	0.50 307	2.50 320	0.02 265	0.06 329	0.51 99	0.00 1	0.34 137	0.61 293	0.00 1	0.00 1	0.33 236	0.02 129	2.87 245	0.50 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.02 221

NCCL2	0.29 168	0.50 307	1.52 238	0.00 1	0.00 1	0.81 177	0.00 1	0.45 155	0.22 112	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 171	2.14 218	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.02 370	0.00 1	0.01 57	0.03 253

4D-IteraStereo	0.16 78	0.51 312	1.73 259	0.00 1	0.00 1	0.38 70	0.03 267	0.08 45	0.08 31	0.02 212	0.01 200	0.00 1	0.01 84	0.06 112	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 203	0.06 320

iRaft-Stereo_5w	0.50 258	0.51 312	1.44 228	0.00 1	0.00 1	0.29 51	0.00 1	0.63 186	0.59 255	0.00 1	0.00 1	0.08 140	0.01 84	6.14 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 354	0.01 126

RALAANet	0.13 48	0.51 312	0.95 129	0.00 1	0.00 1	0.32 59	0.01 213	0.38 142	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 115	0.09 250	0.02 67	0.12 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.10 291	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 134	0.51 312	1.71 258	0.00 1	0.00 1	0.31 55	0.00 1	0.99 234	0.31 129	0.00 1	0.00 1	0.29 227	0.03 171	0.22 155	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.02 221

SHD	0.50 258	0.51 312	3.61 365	0.05 303	0.00 1	0.01 2	0.01 213	0.72 196	0.61 293	1.57 375	0.00 1	0.34 239	0.09 250	1.79 212	0.49 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 316	0.09 284	0.03 253

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 220	0.52 317	3.02 348	0.00 1	0.00 1	0.57 117	0.00 1	1.15 255	0.60 278	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.14 269	1.51 206	0.76 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 78	0.52 317	0.86 106	0.01 241	0.00 1	1.03 236	0.00 1	0.09 51	0.52 150	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.02 129	0.00 1	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1

AF-Net	0.47 237	0.53 319	2.05 288	0.00 1	0.00 1	0.41 74	0.01 213	1.18 258	0.40 141	0.13 306	0.05 284	1.30 347	0.45 313	2.43 233	0.30 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 284	0.00 1

RGC	0.50 258	0.53 319	2.42 314	0.00 1	0.01 234	0.65 147	0.00 1	1.07 244	0.17 104	0.01 123	0.62 343	1.00 328	0.19 283	3.03 254	0.28 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.02 221

CBFPSM	0.36 202	0.54 321	2.16 296	0.00 1	0.00 1	0.30 54	0.00 1	0.26 122	0.62 341	0.01 123	0.01 200	1.68 363	1.03 344	0.27 161	0.33 284	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

dad	0.17 86	0.54 321	0.82 93	0.00 1	0.00 1	1.03 236	0.00 1	0.02 4	0.23 117	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.63 184	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GMStereo	0.08 9	0.54 321	0.90 118	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 12	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 129	0.00 1	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
LE_ROB	9.96 410	0.54 321	9.62 397	1.40 401	1.24 405	3.29 387	4.64 406	4.31 390	43.01 416	51.54 417	13.34 410	14.15 406	24.60 414	6.66 388	20.28 413	0.04 366	0.05 368	0.12 397	0.20 387	0.07 252	0.09 345

PWC_ROB	0.62 303	0.54 321	3.22 356	0.00 1	0.00 1	0.22 41	0.00 1	2.18 352	0.61 293	0.00 1	0.20 315	0.29 227	0.03 171	3.46 272	1.22 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 381	0.01 126

PSMNet_ROB	0.41 219	0.54 321	1.69 255	0.00 1	0.00 1	0.92 209	0.00 1	0.27 126	0.53 153	0.00 1	0.00 1	0.25 218	0.03 171	3.43 270	0.47 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.03 253

ADCPNet	1.44 362	0.55 327	7.88 393	0.01 241	0.19 376	2.78 381	0.27 343	0.90 219	0.38 136	0.04 256	0.02 272	1.43 355	1.81 366	2.22 226	9.08 393	0.00 1	0.47 406	0.00 1	0.64 410	0.04 203	0.15 369

HITNet	0.19 101	0.55 327	1.36 212	0.00 1	0.00 1	0.25 43	0.00 1	1.09 247	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.14 176	0.02 129	0.02 67	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GwcNet-RSSM	0.45 231	0.56 329	1.74 263	0.00 1	0.00 1	1.06 255	0.00 1	0.65 188	0.55 160	0.18 319	0.00 1	0.37 252	0.00 1	3.70 282	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.02 221

iinet-f	0.48 244	0.57 330	4.45 379	0.00 1	0.01 234	0.77 169	0.00 1	1.48 302	0.61 293	0.01 123	0.00 1	0.40 259	0.44 312	0.38 168	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 377	0.01 126

PVD	0.73 315	0.57 330	3.38 360	0.04 293	0.19 376	0.74 163	0.00 1	0.29 131	0.79 367	2.37 382	0.00 1	0.53 289	0.09 250	2.19 225	3.20 361	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.02 330	0.08 269	0.15 369

PDISCO_ROB	0.56 281	0.57 330	2.07 291	0.17 371	0.00 1	1.56 366	0.01 213	2.27 356	0.51 149	0.08 286	0.01 200	0.74 310	0.28 300	2.37 229	0.13 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 376	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 357	0.59 333	8.62 396	0.02 265	0.09 342	0.90 200	0.00 1	1.34 269	6.72 396	0.22 323	0.01 200	0.21 207	0.14 269	5.64 347	1.99 349	0.00 1	0.00 1	0.01 354	0.02 330	0.14 315	0.02 221

pmcnn	2.10 376	0.59 333	4.52 381	0.27 383	0.86 399	0.34 66	0.29 347	1.69 324	0.75 364	0.36 342	7.50 389	14.39 407	0.56 320	4.90 320	4.69 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 330	0.04 283

Wz-Net-LNSev	0.34 192	0.61 335	4.26 376	0.00 1	0.00 1	0.49 95	0.00 1	0.26 122	0.61 293	0.00 1	0.01 200	0.23 211	0.03 171	0.10 135	0.16 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

CSAN	1.05 343	0.61 335	2.46 317	0.09 335	0.08 338	0.71 159	0.71 379	2.20 353	0.93 373	0.85 359	2.92 369	0.79 315	1.46 361	5.37 336	1.58 343	0.01 344	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.09 284	0.05 300

DispFullNet	1.20 352	0.63 337	3.58 364	1.00 396	0.82 397	0.41 74	0.00 1	1.44 288	0.61 293	2.55 383	0.64 344	1.10 337	8.95 406	0.84 189	1.22 333	0.00 1	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.24 359	0.02 221

AANet_RVC	0.75 316	0.65 338	2.52 323	0.01 241	0.00 1	0.66 149	0.00 1	0.61 184	0.13 90	0.00 1	1.29 362	0.96 325	0.04 202	5.98 358	1.82 347	0.13 377	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.04 283

MeshStereo	2.61 383	0.65 338	2.71 334	0.02 265	0.02 278	1.55 365	0.94 387	3.02 382	1.29 379	11.21 407	7.34 387	11.54 399	2.74 380	6.34 379	2.43 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 369	0.03 253
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
111	0.30 170	0.66 340	1.20 181	0.00 1	0.01 234	1.06 255	0.03 267	1.60 316	0.59 255	0.27 331	0.00 1	0.20 205	0.05 227	0.08 128	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.12 363

iResNet_ROB	0.30 170	0.66 340	1.41 223	0.00 1	0.00 1	0.70 155	0.00 1	0.79 203	0.57 204	0.04 256	0.01 200	0.08 140	0.01 84	1.55 208	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.00 1

SGM-ForestM	8.89 408	0.68 342	3.61 365	0.57 391	0.18 372	14.89 410	5.99 411	9.62 406	10.59 403	20.43 411	17.16 412	39.22 416	20.29 411	20.63 411	13.19 404	0.04 366	0.14 393	0.00 1	0.07 359	0.15 322	0.36 390

WAO-6	2.38 378	0.69 343	1.93 280	0.00 1	0.00 1	3.94 390	0.29 347	5.62 394	7.23 398	0.34 340	6.76 385	7.73 394	1.96 369	5.88 357	5.07 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 322	0.03 253

MANE	9.96 410	0.69 343	2.88 345	1.22 398	0.61 395	13.15 408	3.46 403	15.62 414	22.27 410	22.74 412	30.00 416	29.74 414	23.22 412	17.17 409	13.78 406	0.29 388	0.56 407	0.09 393	0.61 409	0.15 322	1.00 405

HBP-ISP	0.80 321	0.70 345	2.86 342	0.02 265	0.01 234	1.67 369	0.48 366	2.63 377	0.56 172	1.11 366	0.06 293	0.50 284	0.74 334	4.60 312	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.03 253

ACRE	0.34 192	0.70 345	2.13 293	0.10 339	0.00 1	0.90 200	0.20 329	1.45 290	0.61 293	0.02 212	0.01 200	0.13 170	0.05 227	0.14 145	0.17 236	0.00 1	0.03 340	0.01 354	0.02 330	0.17 337	0.04 283

SAMSARA	1.01 341	0.70 345	3.29 357	0.20 380	0.06 329	1.65 368	0.05 287	0.48 161	0.53 153	2.91 386	0.68 345	2.97 377	1.08 348	3.89 287	1.54 342	0.00 1	0.04 355	0.00 1	0.02 330	0.05 220	0.03 253

GANetREF_RVC	0.54 275	0.70 345	2.06 290	0.00 1	0.00 1	1.14 334	0.00 1	1.61 318	0.58 243	0.00 1	0.01 200	0.29 227	0.04 202	4.21 301	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.02 221
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
RTSC	0.70 311	0.71 349	3.19 354	0.01 241	0.00 1	0.20 39	0.00 1	0.81 207	0.60 278	0.29 333	0.36 330	0.36 246	0.04 202	2.04 215	4.87 374	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.02 330	0.28 369	0.11 354

SANet	1.99 373	0.71 349	3.37 359	0.03 282	0.03 299	2.85 382	0.85 385	2.42 360	8.33 400	1.55 374	4.13 375	4.29 380	3.23 384	5.39 337	2.47 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.06 320

XQC	0.68 310	0.72 351	3.82 371	0.06 321	0.00 1	0.39 71	0.01 213	1.92 338	0.61 293	0.03 239	0.01 200	0.46 270	0.21 289	2.84 244	2.26 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 316	0.15 322	0.05 300

MFMNet_re	0.24 134	0.74 352	2.31 303	0.53 390	0.00 1	0.17 35	0.01 213	0.02 4	0.59 255	0.01 123	0.03 277	0.12 163	0.00 1	0.07 117	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 344	0.01 126

CIPLG	0.33 185	0.75 353	1.79 266	0.10 339	0.01 234	0.93 212	0.21 330	1.45 290	0.61 293	0.02 212	0.01 200	0.14 176	0.06 238	0.13 143	0.17 236	0.00 1	0.04 355	0.01 354	0.01 316	0.17 337	0.04 283

ARAFT	0.58 291	0.75 353	2.78 340	0.00 1	0.00 1	1.20 349	0.00 1	2.26 355	0.57 204	0.05 265	0.00 1	0.18 194	0.03 171	3.54 275	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 344	0.04 283

RAFT + AFF	0.60 298	0.75 353	1.04 145	0.00 1	0.00 1	1.10 315	0.06 292	1.45 290	0.57 204	0.02 212	0.00 1	0.18 194	1.43 360	4.80 318	0.15 230	0.00 1	0.17 397	0.00 1	0.00 1	0.27 368	0.08 332

FADNet	0.55 277	0.75 353	2.42 314	0.00 1	0.01 234	0.82 179	0.00 1	0.88 216	0.54 156	0.01 123	0.01 200	0.16 189	0.16 276	4.49 309	0.09 186	0.18 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 383	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 144	0.75 353	1.33 204	0.00 1	0.00 1	0.99 224	0.00 1	1.04 238	0.61 293	0.01 123	0.00 1	0.19 201	0.02 129	0.07 117	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 354	0.01 126

Wz-Net-MNSev	0.48 244	0.76 358	3.11 353	0.00 1	0.00 1	0.23 42	0.00 1	1.07 244	0.61 293	0.01 123	0.01 200	0.13 170	0.13 268	3.12 255	0.34 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.01 126

ADCP+	1.36 358	0.76 358	6.73 389	0.01 241	0.02 278	1.32 361	0.80 384	0.81 207	0.72 360	0.01 123	0.01 200	0.96 325	1.05 346	0.33 163	13.50 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.02 221

Syn2CoEx	0.56 281	0.78 360	2.86 342	0.00 1	0.00 1	0.10 26	0.01 213	0.91 221	0.61 293	0.02 212	0.00 1	0.49 281	0.21 289	5.03 324	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 315	0.03 253

Anonymous Stereo	0.59 295	0.78 360	2.67 332	0.00 1	0.00 1	0.55 113	0.49 368	1.05 239	0.28 122	0.00 1	0.01 200	0.12 163	0.02 129	5.54 342	0.27 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 263	0.80 362	2.47 318	0.01 241	0.00 1	0.48 93	0.00 1	1.32 267	0.14 92	0.00 1	0.01 200	0.12 163	0.06 238	4.07 295	0.15 230	0.00 1	0.04 355	0.00 1	0.00 1	0.38 379	0.08 332

IPLGR_C	0.35 198	0.81 363	2.03 284	0.10 339	0.01 234	0.90 200	0.21 330	1.46 300	0.61 293	0.02 212	0.01 200	0.13 170	0.07 243	0.14 145	0.17 236	0.00 1	0.05 368	0.01 354	0.02 330	0.17 337	0.04 283

FADNet-RVC-Resample	0.51 263	0.82 364	3.08 352	0.04 293	0.04 314	0.42 78	0.09 308	1.16 256	0.34 132	0.00 1	0.03 277	0.24 213	0.05 227	3.16 256	0.13 220	0.07 371	0.12 391	0.05 387	0.02 330	0.08 269	0.20 379

FADNet_RVC	0.60 298	0.83 365	2.50 320	0.00 1	0.00 1	1.09 309	0.00 1	1.29 264	0.50 147	0.02 212	0.05 284	0.26 220	0.03 171	3.17 258	0.25 268	0.21 383	0.26 399	0.08 392	0.28 404	0.53 386	0.55 399

IMH-64-1	1.98 371	0.88 366	1.46 231	1.92 402	0.54 392	2.90 383	1.64 389	5.24 392	0.91 371	0.97 361	4.83 378	2.10 371	2.00 370	5.33 332	2.83 358	3.56 407	0.04 355	0.02 370	0.00 1	1.90 399	0.50 396

IMH-64	1.98 371	0.88 366	1.46 231	1.92 402	0.54 392	2.90 383	1.64 389	5.24 392	0.91 371	0.97 361	4.83 378	2.10 371	2.00 370	5.33 332	2.83 358	3.56 407	0.04 355	0.02 370	0.00 1	1.90 399	0.50 396

LL-Strereo	0.71 314	0.88 366	2.40 310	0.00 1	0.00 1	0.63 141	0.01 213	1.57 313	0.58 243	0.45 347	0.00 1	0.54 290	0.30 301	6.37 380	0.07 170	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.22 354	0.17 375

LSM	4.58 395	0.88 366	17.79 405	3.73 412	38.79 418	0.85 189	2.37 400	0.54 168	1.64 384	2.88 385	3.09 370	0.62 293	0.60 324	3.16 256	1.06 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 304	13.55 418

ADCMid	1.38 359	0.90 370	6.15 387	0.04 293	0.03 299	1.67 369	0.18 324	1.13 254	0.93 373	0.89 360	0.58 341	0.86 319	0.71 330	1.03 195	11.96 401	0.01 344	0.00 1	0.29 401	0.08 362	0.17 337	0.03 253

PWCDC_ROB	0.94 337	0.91 371	2.52 323	0.00 1	0.00 1	1.15 337	0.00 1	2.11 348	1.18 376	0.00 1	8.99 395	0.35 243	0.09 250	0.64 185	0.40 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 385	0.03 253

WAO-7	2.46 382	0.92 372	1.85 271	0.03 282	0.05 322	4.73 393	0.54 373	5.67 395	4.50 392	1.49 373	7.64 391	5.52 385	2.69 379	8.48 398	4.51 370	0.00 1	0.00 1	0.33 402	0.02 330	0.19 344	0.06 320

SGM+DAISY	2.38 378	0.98 373	4.37 378	0.48 389	0.33 386	2.24 379	1.94 393	1.16 256	1.47 382	6.62 399	5.89 382	5.77 386	5.09 398	5.76 353	4.39 369	0.16 380	0.15 395	0.06 389	0.14 376	0.26 364	0.40 391

UNDER WATER	6.24 402	0.99 374	8.13 395	4.62 414	2.68 409	8.66 404	0.77 380	8.37 401	22.50 411	4.55 389	6.36 384	15.93 408	8.89 405	8.99 401	8.85 392	3.25 406	0.04 355	1.36 410	0.02 330	6.24 413	3.56 411

iResNetv2_ROB	0.36 202	1.03 375	2.96 346	0.00 1	0.00 1	0.58 120	0.00 1	1.51 311	0.58 243	0.01 123	0.00 1	0.08 140	0.02 129	0.07 117	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 371	0.02 221

SuperB	1.85 369	1.06 376	10.54 400	0.02 265	0.01 234	0.90 200	0.78 382	1.75 331	0.64 346	0.05 265	0.05 284	0.34 239	0.89 341	5.29 330	5.80 380	0.01 344	0.00 1	0.02 370	0.02 330	8.71 416	0.06 320

GASNet	0.56 281	1.09 377	2.57 327	0.00 1	0.00 1	0.52 105	0.02 251	1.12 251	0.22 112	0.01 123	0.14 307	0.50 284	0.12 265	4.09 296	0.39 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 374	0.08 332

Wz-Net-SNSev	0.78 319	1.10 378	6.27 388	0.00 1	0.00 1	0.27 46	0.00 1	0.95 227	0.61 293	0.00 1	0.01 200	0.41 262	0.10 258	4.92 321	0.81 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 337	0.03 253

KSHMR	3.68 391	1.11 379	3.06 350	2.84 408	1.78 407	5.33 397	0.41 361	8.64 402	14.09 404	1.85 378	9.32 398	7.19 392	1.93 367	5.45 338	2.30 352	1.95 402	0.41 405	0.50 405	0.21 391	3.53 406	1.76 408

otaku	0.59 295	1.12 380	1.90 276	0.08 330	0.11 351	0.89 198	0.05 287	0.60 180	0.57 204	0.01 123	1.41 363	1.03 331	0.14 269	2.39 231	0.56 311	0.06 370	0.03 340	0.01 354	0.00 1	0.61 387	0.21 383

LVE	2.75 385	1.12 380	2.30 302	0.46 388	0.45 389	1.87 374	0.06 292	7.19 399	9.72 402	0.03 239	11.08 404	9.01 396	1.26 357	6.93 390	0.91 323	1.86 401	0.16 396	0.04 386	0.24 399	0.22 354	0.13 365

Ntro	0.57 287	1.13 382	2.24 300	0.04 293	0.36 387	1.04 243	0.02 251	0.74 199	0.57 204	0.01 123	0.00 1	0.76 312	0.08 247	3.01 252	0.47 300	0.07 371	0.04 355	0.01 354	0.00 1	0.76 392	0.02 221

RainbowNet	0.61 301	1.13 382	1.83 268	0.10 339	0.04 314	1.23 350	0.07 295	1.74 330	0.57 204	0.01 123	0.02 272	1.14 341	0.25 297	2.29 228	0.48 302	0.61 392	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.47 384	0.20 379

SQANet	0.42 220	1.14 384	1.86 272	0.04 293	0.48 390	0.36 68	0.03 267	0.40 147	0.56 172	0.02 212	0.24 318	0.49 281	0.06 238	2.14 218	0.21 256	0.02 358	0.02 330	0.01 354	0.00 1	0.19 344	0.03 253

WZ-Net	1.38 359	1.14 384	10.22 399	0.00 1	0.00 1	0.82 179	0.00 1	1.37 277	0.61 293	0.01 123	0.01 200	1.09 336	2.20 375	6.39 381	3.68 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.02 221

Dean	2.41 380	1.16 386	3.63 367	0.36 387	0.40 388	1.19 347	0.50 370	7.85 400	8.44 401	1.17 368	8.12 393	7.07 391	1.13 351	4.11 297	1.04 325	0.70 393	0.00 1	0.01 354	0.00 1	1.07 395	0.29 387

ktn	4.96 397	1.21 387	2.41 312	3.20 409	1.02 401	8.36 403	2.08 395	9.00 404	17.02 405	5.18 394	12.71 408	13.69 403	3.51 387	8.05 397	3.68 365	5.30 412	0.02 330	0.00 1	0.00 1	2.14 402	0.55 399

ADCS	1.72 367	1.22 388	8.11 394	0.00 1	0.01 234	0.88 196	0.68 377	1.44 288	0.63 344	2.60 384	0.11 304	1.42 354	0.26 298	1.97 214	14.92 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.07 331

UNDER WATER-64	6.84 404	1.25 389	9.68 398	4.53 413	3.53 412	16.61 411	1.79 391	8.72 403	22.23 409	5.11 392	5.07 380	17.34 410	10.14 407	9.19 403	8.21 390	2.00 404	0.03 340	1.52 411	0.11 369	6.09 412	3.62 412

IMH	2.83 387	1.28 390	1.89 274	1.96 405	0.60 394	5.22 396	0.24 334	6.28 397	4.13 391	1.90 379	7.52 390	6.39 388	3.40 385	6.59 384	2.53 355	3.92 409	0.12 391	0.05 387	0.00 1	2.06 401	0.47 393

notaker	4.30 394	1.28 390	3.70 368	3.71 411	0.90 400	4.91 395	0.39 360	6.90 398	1.96 386	5.39 395	11.82 406	16.90 409	3.75 389	7.59 395	5.65 378	5.23 411	0.01 300	0.10 394	0.06 356	4.57 408	1.22 406

ACVNet_2	1.32 356	1.30 392	2.83 341	0.11 349	0.07 334	1.30 356	0.18 324	2.29 357	0.75 364	0.26 327	3.44 372	6.65 390	0.16 276	5.12 327	1.08 328	0.13 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 379	0.32 389

TorneroNet-64	6.39 403	1.31 393	2.23 299	1.99 406	0.65 396	18.82 412	0.28 345	11.98 409	26.18 414	5.99 397	12.75 409	19.37 412	4.08 392	9.94 404	5.95 385	0.89 399	0.00 1	0.11 395	0.00 1	3.44 405	1.81 409

ACVNet-4b	1.14 348	1.34 394	3.96 374	0.17 371	0.03 299	1.03 236	0.01 213	1.31 266	0.65 348	0.01 123	0.97 356	1.98 369	0.32 305	6.18 369	1.20 332	2.52 405	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.82 393	0.28 386

TorneroNet	6.97 405	1.37 395	2.22 298	1.95 404	1.12 403	19.47 413	0.47 364	13.04 412	26.32 415	7.90 402	17.10 411	17.67 411	4.62 397	10.46 406	7.94 387	1.98 403	0.03 340	0.11 395	0.00 1	4.15 407	1.49 407

MFN_U_SF_RVC	0.95 338	1.40 396	4.49 380	0.16 367	0.11 351	0.56 115	0.07 295	1.12 251	0.36 135	0.43 346	0.27 321	1.27 345	0.73 333	3.98 293	1.47 341	0.29 388	0.34 404	0.36 403	0.55 408	0.63 388	0.46 392

ACVNet_1	1.10 345	1.42 397	4.00 375	0.31 386	0.02 278	1.25 352	0.10 312	1.69 324	0.61 293	0.26 327	0.01 200	4.39 382	1.29 358	4.75 315	0.57 312	0.79 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 374	0.18 376

AnyNet_C32	1.44 362	1.47 398	6.09 386	0.12 353	0.19 376	1.74 373	1.11 388	0.84 212	0.56 172	1.30 371	0.46 336	0.21 207	0.59 323	2.74 241	11.09 398	0.02 358	0.00 1	0.06 389	0.00 1	0.16 330	0.05 300

PWCK	2.44 381	1.65 399	7.31 392	0.22 381	0.02 278	3.12 385	4.74 407	3.06 383	3.48 390	0.72 355	4.42 376	3.40 378	1.67 365	9.06 402	3.36 362	0.39 390	0.01 300	0.00 1	0.00 1	2.19 403	0.08 332

RTS	4.10 392	1.68 400	43.40 413	0.09 335	0.02 278	3.95 391	0.00 1	1.61 318	0.61 293	1.09 364	0.01 200	1.97 367	0.22 291	16.87 407	10.15 395	0.00 1	0.09 383	0.00 1	0.00 1	0.20 350	0.05 300

RTSA	4.10 392	1.68 400	43.40 413	0.09 335	0.02 278	3.95 391	0.00 1	1.61 318	0.61 293	1.09 364	0.01 200	1.97 367	0.22 291	16.87 407	10.15 395	0.00 1	0.09 383	0.00 1	0.00 1	0.20 350	0.05 300

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 368	1.81 402	3.81 370	0.01 241	0.02 278	12.12 405	0.50 370	2.74 380	0.71 359	0.07 279	0.20 315	2.17 373	0.15 274	6.82 389	1.19 331	0.74 394	0.80 410	0.20 398	0.27 403	0.73 391	0.70 401

WAO-8	5.13 399	1.91 403	2.34 305	0.60 392	0.10 346	12.98 406	0.34 354	11.65 407	24.58 412	4.87 390	10.60 403	13.32 401	4.10 393	8.85 399	3.55 363	0.75 395	0.32 401	0.71 407	0.12 373	0.70 389	0.11 354

Venus	5.12 398	1.91 403	2.34 305	0.60 392	0.10 346	12.98 406	0.34 354	11.65 407	24.58 412	4.87 390	10.54 402	13.32 401	4.10 393	8.85 399	3.55 363	0.75 395	0.32 401	0.71 407	0.12 373	0.70 389	0.11 354

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 351	2.03 405	4.57 382	0.02 265	0.04 314	3.52 389	0.27 343	1.80 333	0.58 243	0.22 323	0.28 322	1.38 352	0.02 129	6.08 364	0.42 293	0.14 379	0.68 408	0.01 354	0.26 402	0.39 381	0.47 393

MADNet++	9.87 409	2.12 406	7.11 391	7.99 416	4.58 414	14.38 409	6.90 412	9.23 405	5.88 395	16.88 410	17.47 413	11.07 398	15.72 410	24.26 413	19.76 412	8.52 413	6.39 417	4.85 414	2.69 412	5.96 411	5.73 414

AnyNet_C01	2.33 377	2.14 407	18.59 406	0.15 365	0.18 372	2.43 380	2.34 398	1.29 264	1.24 378	1.03 363	0.83 354	1.25 342	0.78 337	3.75 286	10.06 394	0.05 368	0.00 1	0.07 391	0.00 1	0.30 372	0.12 363

JetBlue	5.71 400	2.18 408	16.18 404	0.00 1	2.13 408	29.20 414	14.20 415	3.90 389	0.74 362	0.71 354	2.30 367	6.42 389	5.97 399	17.84 410	8.74 391	0.09 375	0.01 300	0.00 1	0.00 1	2.62 404	0.96 404

Wz-Net-TNSev	1.42 361	2.41 409	11.01 401	0.00 1	0.00 1	0.42 78	0.14 321	2.05 343	0.61 293	0.06 273	0.01 200	1.34 350	0.16 276	5.70 349	4.19 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 316	0.19 344	0.10 352

coex-ft	8.40 407	2.59 410	75.27 418	0.00 1	0.00 1	0.18 36	0.04 279	0.13 78	20.18 407	39.66 416	4.06 374	4.68 383	8.53 403	3.94 291	7.96 389	0.02 358	0.07 379	0.00 1	0.02 330	0.14 315	0.50 396

MADNet+	4.65 396	2.70 411	46.68 415	0.01 241	0.02 278	2.06 377	0.03 267	3.17 386	1.07 375	0.02 212	0.01 200	1.84 365	0.31 304	21.62 412	13.04 403	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.20 350	0.19 378

HanzoNet	12.77 412	4.55 412	11.74 402	5.35 415	2.79 410	7.59 402	0.66 376	12.97 411	20.40 408	25.99 413	28.61 415	34.05 415	25.08 415	25.93 416	14.98 409	10.77 416	3.91 415	3.00 413	3.73 413	8.16 415	5.15 413

DPSimNet_ROB	7.90 406	5.46 413	13.55 403	3.66 410	5.16 415	7.26 401	9.60 413	6.11 396	7.46 399	13.33 409	9.50 399	11.03 397	11.89 409	10.08 405	12.35 402	4.36 410	5.55 416	5.35 415	5.34 414	4.96 409	5.98 415

FADE		5.89 414		2.64 407	2.97 411							5.28 384				16.99 418	2.70 414	18.19 418	20.39 419	1.88 398

BEATNet-Init1	14.52 414	6.56 415	34.32 411	1.10 397	1.02 401	31.53 415	11.99 414	15.58 413	17.42 406	30.17 415	27.03 414	43.14 417	24.36 413	24.41 414	18.27 411	0.27 387	0.32 401	0.36 403	0.46 407	1.26 396	0.76 402

SPstereo	50.33 418	10.80 416	21.19 408	11.76 417	9.23 416	66.15 417	76.05 418	100.00 428	100.00 429	95.98 426	93.33 423	100.00 430	93.15 424	90.92 425	72.10 418	9.41 414	8.60 418	19.85 419	14.84 418	6.36 414	6.89 416

JetRed	13.51 413	18.77 417	42.38 412	1.28 399	1.18 404	54.67 416	25.60 416	12.87 410	6.75 397	8.50 406	8.61 394	13.77 404	10.87 408	24.50 415	30.67 414	0.24 385	0.68 408	0.53 406	0.02 330	5.93 410	2.43 410

ASD4	35.17 416	42.77 418	34.00 410	20.47 418	35.77 417	80.11 419	95.20 425	26.58 416	69.14 417	27.82 414	35.84 417	27.05 413	44.35 416	37.95 417	53.20 417	10.25 415	10.28 419	12.30 416	11.09 416	16.01 417	13.25 417

DLNR_Zeroshot_test	21.09 415	47.65 419	85.43 422	96.34 431	87.67 429	0.31 55	0.00 1	17.86 415	0.07 18	0.01 123	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.70 186	0.01 75	15.78 417	0.01 300	0.00 1	0.21 391	69.62 425	0.04 283

xxxxx1	63.71 420	58.10 420	78.65 419	43.63 419	48.97 420	92.61 422	92.18 422	60.44 418	69.38 418	73.77 421	76.42 418	77.82 421	76.45 419	72.33 419	77.46 420	35.89 421	37.06 420	48.26 422	62.63 421	48.72 421	43.44 420

tt_ll	63.71 420	58.10 420	78.65 419	43.63 419	48.97 420	92.61 422	92.18 422	60.44 418	69.38 418	73.77 421	76.42 418	77.82 421	76.45 419	72.33 419	77.46 420	35.89 421	37.06 420	48.26 422	62.63 421	48.72 421	43.44 420

ff	63.71 420	58.10 420	78.65 419	43.63 419	48.97 420	92.61 422	92.18 422	60.44 418	69.38 418	73.77 421	76.42 418	77.82 421	76.45 419	72.33 419	77.46 420	35.89 421	37.06 420	48.26 422	62.63 421	48.72 421	43.44 420

LRCNet_RVC	55.44 419	60.56 423	57.70 416	66.68 424	44.91 419	6.22 399	0.00 1	52.80 417	1.37 381	70.44 418	81.09 421	67.07 418	55.41 417	51.59 418	46.24 416	90.66 428	41.89 423	90.95 429	90.04 425	64.32 424	68.75 423

DGTPSM_ROB	81.49 424	60.74 424	99.95 429	61.20 422	86.99 427	99.11 427	100.00 427	95.92 424	99.99 427	73.08 419	100.00 427	70.81 419	100.00 428	77.39 422	99.98 429	35.10 419	97.48 429	35.12 420	99.89 430	46.16 419	90.85 425

DPSMNet_ROB	81.54 425	60.77 425	99.95 429	61.42 423	87.05 428	99.11 427	100.00 427	95.93 425	99.99 427	73.11 420	100.00 427	70.84 420	100.00 428	77.43 423	99.98 429	35.39 420	97.54 430	35.21 421	99.89 430	46.30 420	90.94 426

Anonymous_1	89.88 426	75.38 426	97.81 426	74.49 425	78.39 424	100.00 429	100.00 427	98.09 427	99.76 425	96.82 427	99.37 425	97.66 427	99.77 426	91.14 427	98.89 426	81.73 424	97.25 426	59.96 425	85.38 424	77.37 426	88.27 424

DPSM_ROB	94.00 428	79.32 427	100.00 431	83.19 427	85.69 425	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 431	89.53 426	97.42 427	74.97 426	95.13 426	83.79 428	90.98 427

DPSM	94.00 428	79.32 427	100.00 431	83.19 427	85.69 425	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 431	89.53 426	97.42 427	74.97 426	95.13 426	83.79 428	90.98 427

PML	71.49 423	88.65 429	73.56 417	82.49 426	75.59 423	85.39 420	79.41 420	71.62 421	87.17 421	90.48 424	85.96 422	90.50 425	60.21 418	91.76 428	73.85 419	96.01 435	2.36 413	86.79 428	6.59 415	83.59 427	17.83 419

HaxPig	95.46 430	97.61 430	87.80 423	97.80 437	99.17 437	77.55 418	75.28 417	96.76 426	99.61 424	99.97 428	99.97 426	99.62 429	99.97 427	91.02 426	87.28 424	99.98 438	99.98 433	99.98 432	99.99 432	99.97 437	99.97 437

MEDIAN_ROB	93.37 427	98.75 431	96.05 425	90.90 429	90.53 430	85.63 421	76.45 419	92.03 423	89.53 422	95.05 425	94.99 424	96.02 426	93.85 425	90.36 424	87.21 423	98.36 436	95.79 425	99.61 431	98.77 429	98.80 436	98.72 435

AVERAGE_ROB	98.45 432	99.13 432	95.46 424	100.00 439	100.00 439	93.36 425	81.95 421	100.00 428	99.97 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	99.72 430	99.40 427	100.00 439	100.00 435	100.00 433	100.00 433	100.00 438	100.00 438

test_example2	97.61 431	99.96 433	99.93 428	99.83 438	99.97 438	98.84 426	99.76 426	91.98 422	100.00 429	100.00 429	100.00 427	89.18 424	86.51 422	99.29 429	96.54 425	99.97 437	99.55 431	92.92 430	98.06 428	100.00 438	99.95 436

LSM0	99.11 433	99.97 434	100.00 431	95.93 430	98.59 431	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.89 434	99.97 432	100.00 433	100.00 433	96.64 435	97.25 429

MyStereo03	99.18 436	100.00 435	100.00 431	96.47 433	98.78 433	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.73 431	100.00 435	100.00 433	100.00 433	96.63 432	97.99 431

MyStereo02	99.18 436	100.00 435	100.00 431	96.47 433	98.78 433	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.73 431	100.00 435	100.00 433	100.00 433	96.63 432	97.99 431

MyStereo	99.18 436	100.00 435	100.00 431	96.47 433	98.78 433	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.73 431	100.00 435	100.00 433	100.00 433	96.63 432	97.99 431

Selective-RAFT-Error	99.17 435	100.00 435	100.00 431	96.65 436	98.79 436	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.64 429	100.00 435	100.00 433	100.00 433	96.25 430	98.10 434

CasAABBNet	99.15 434	100.00 435	100.00 431	96.37 432	98.76 432	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.65 430	99.99 434	100.00 433	100.00 433	96.27 431	97.93 430

Low-res two-view benchmark