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

MS-F	0.01 1	0.02 13	0.13 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.02 158	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.02 4	0.02 13	0.13 16	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.02 36	0.07 60	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.02 158	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.02 4	0.02 13	0.14 23	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.02 36	0.07 60	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.02 158	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.03 29	0.03 43	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.27 132	0.00 1	0.02 36	0.07 60	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.02 158	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

NLCSM	0.47 398	0.46 467	1.08 302	0.00 1	0.00 1	0.30 147	0.30 531	0.43 303	0.58 407	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.04 350	6.09 543	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.03 397

VIP-Stereo	0.12 155	0.30 388	0.77 195	0.00 1	0.00 1	0.58 258	0.01 353	0.08 138	0.56 304	0.01 213	0.00 1	0.04 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.10 517

GEAStereo	0.10 118	0.05 110	0.34 67	0.04 452	0.04 469	1.06 422	0.00 1	0.06 104	0.04 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.00 1	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.00 1	0.15 482	0.10 517

OmniDepth	0.03 29	0.04 68	0.09 2	0.00 1	0.00 1	0.27 132	0.00 1	0.03 60	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.04 215	0.00 1	0.05 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 155	0.05 110	0.34 67	0.01 376	0.04 469	1.06 422	0.00 1	0.05 88	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 482	0.11 523

GS-Stereo							0.00 1	0.05 88	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 482	0.11 523

gasm-f	0.11 140	0.06 158	0.31 64	0.04 452	0.07 497	1.06 422	0.04 443	0.06 104	0.04 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 242	0.03 212	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.00 1	0.19 512	0.10 517

Select-FE	0.43 385	0.26 370	3.74 542	0.19 553	0.18 548	0.39 183	0.00 1	0.22 251	0.17 215	0.50 530	0.00 1	1.42 529	0.49 487	0.26 302	0.31 448	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.32 586	0.01 117	0.11 523

DDF-Stereo	0.10 118	0.05 110	0.31 64	0.02 411	0.03 448	0.05 49	0.01 353	0.13 195	0.16 208	0.01 213	0.00 1	0.05 245	0.00 1	0.64 332	0.45 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 494	0.00 1	0.02 349

252Zero-FE	0.08 92	0.05 110	0.24 55	0.00 1	0.00 1	0.13 97	0.00 1	0.02 36	0.08 83	0.78 540	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.24 422	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

Zero-FE251	0.12 155	0.06 158	0.69 163	0.03 432	0.00 1	0.37 179	0.00 1	0.12 187	0.06 44	0.84 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.24 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.02 349

MonStereo	0.02 4	0.05 110	0.17 40	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.01 74	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

Wavelet-MonSter	0.02 4	0.02 13	0.08 1	0.00 1	0.00 1	0.09 63	0.00 1	0.03 60	0.03 5	0.01 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

FSD					0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.06 104	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.01 74	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117

DA	0.10 118	0.06 158	0.37 73	0.01 376	0.03 448	1.06 422	0.00 1	0.02 36	0.08 83	0.01 213	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.13 275	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 536

Monster-pub-eth3d	0.02 4	0.05 110	0.17 40	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.01 74	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

Monster-pub-mixall	0.02 4	0.05 110	0.19 44	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.04 74	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.00 1	0.09 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

Replicate-Monster	0.02 4	0.05 110	0.20 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GGEV	0.10 118	0.06 158	0.37 73	0.01 376	0.03 448	1.06 422	0.00 1	0.02 36	0.08 83	0.01 213	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.13 275	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 536

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 158	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.04 74	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	0.03 300	0.00 1

AdaDepth	0.05 49	0.01 1	0.43 94	0.00 1	0.00 1	0.29 140	0.00 1	0.04 74	0.06 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 538	0.01 117	0.00 1

GASTEREO	0.09 104	0.34 405	0.36 72	0.05 465	0.01 366	0.54 245	0.02 400	0.11 178	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.17 545	0.02 239	0.01 203

MSCF	0.09 104	0.34 405	0.37 73	0.05 465	0.01 366	0.53 238	0.01 353	0.11 178	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.19 552	0.02 239	0.02 349

zh-mn7	1.13 521	2.13 587	10.00 580	0.00 1	0.00 1	0.74 310	0.01 353	1.22 427	0.61 463	0.07 438	0.00 1	0.20 360	0.06 397	5.32 508	2.13 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.01 203

z-ln-s-r	0.71 482	0.44 460	2.91 517	0.00 1	0.00 1	0.29 140	0.00 1	1.77 503	0.61 463	0.00 1	0.00 1	0.16 342	0.00 1	4.44 483	3.56 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 386	0.00 1

w-ln-seven-2	0.73 486	0.75 529	5.30 562	0.00 1	0.00 1	0.35 175	0.00 1	0.91 380	0.64 526	0.00 1	0.00 1	0.27 384	0.05 380	4.19 474	1.96 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 467	0.02 349

w-ln-seven	0.71 482	0.83 543	4.88 560	0.00 1	0.00 1	1.25 530	0.00 1	0.85 372	0.60 444	0.17 489	0.00 1	0.51 459	0.02 256	3.18 423	1.74 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 439	0.02 349

S2M2_XL	0.03 29	0.04 68	0.27 56	0.00 1	0.00 1	0.06 53	0.00 1	0.10 170	0.04 25	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.03 29	0.07 196	0.20 47	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.01 2	0.07 60	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 4	0.05 110	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.01 2	0.04 25	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.02 4	0.05 110	0.15 27	0.00 1	0.00 1	0.13 97	0.00 1	0.01 2	0.05 37	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.03 29	0.02 13	0.19 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 153	0.11 156	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.02 158	0.20 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.01 203

2.25w	0.02 4	0.06 158	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.10 67	0.00 1	0.01 2	0.08 83	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 4	0.05 110	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 383	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 4	0.05 110	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 383	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 29	0.04 68	0.15 27	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.01 2	0.14 188	0.02 351	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 29	0.04 68	0.15 27	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.01 2	0.14 188	0.02 351	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 4	0.05 110	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 383	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 4	0.04 68	0.13 16	0.00 1	0.00 1	0.11 73	0.00 1	0.01 2	0.13 182	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.03 29	0.06 158	0.15 27	0.00 1	0.00 1	0.11 73	0.00 1	0.01 2	0.14 188	0.01 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 4	0.05 110	0.14 23	0.00 1	0.00 1	0.11 73	0.00 1	0.01 2	0.10 143	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.02 158	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 4	0.04 68	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 73	0.00 1	0.01 2	0.05 37	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 4	0.04 68	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 73	0.00 1	0.01 2	0.05 37	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.02 4	0.04 68	0.13 16	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.05 88	0.04 25	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 4	0.04 68	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.11 73	0.00 1	0.01 2	0.07 60	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 4	0.05 110	0.15 27	0.00 1	0.00 1	0.11 73	0.00 1	0.01 2	0.04 25	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 4	0.03 43	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 73	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 4	0.02 13	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.16 103	0.00 1	0.01 2	0.09 115	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.03 197	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 4	0.04 68	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.11 73	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 383	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.03 29	0.04 68	0.13 16	0.00 1	0.00 1	0.29 140	0.00 1	0.02 36	0.03 5	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.29 311	0.47 473	1.48 393	0.00 1	0.00 1	0.80 328	0.00 1	0.08 138	0.16 208	0.00 1	0.00 1	0.16 342	0.00 1	2.60 392	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.00 1

IGEV	0.03 29	0.04 68	0.22 51	0.00 1	0.00 1	0.18 108	0.00 1	0.02 36	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.10 118	0.16 296	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.46 211	0.00 1	0.01 2	0.59 420	0.01 213	0.00 1	0.04 215	0.08 412	0.01 74	0.23 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.11 140	0.18 312	0.37 73	0.00 1	0.00 1	0.53 238	0.00 1	0.00 1	0.56 304	0.01 213	0.00 1	0.04 215	0.02 256	0.00 1	0.38 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

111111	0.05 49	0.03 43	0.22 51	0.00 1	0.00 1	0.33 165	0.00 1	0.04 74	0.08 83	0.07 438	0.00 1	0.01 35	0.02 256	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.03 29	0.05 110	0.28 57	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.06 463	0.07 127	0.03 5	0.02 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

LG-Stereo_L1	0.03 29	0.05 110	0.31 64	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.06 463	0.08 138	0.04 25	0.04 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

MLG-Stereo_test3	0.05 49	0.06 158	0.13 16	0.00 1	0.00 1	0.07 55	0.00 1	0.03 60	0.57 351	0.06 428	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.08 92	0.06 158	0.13 16	0.00 1	0.00 1	0.75 315	0.00 1	0.03 60	0.57 351	0.01 213	0.00 1	0.05 245	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

MLG-Stereo_test1	0.07 81	0.05 110	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.61 267	0.00 1	0.02 36	0.61 463	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

MLG-Stereo	0.06 66	0.05 110	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.46 211	0.00 1	0.02 36	0.60 444	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

LG-G_1	0.06 66	0.07 196	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.23 119	0.00 1	0.02 36	0.56 304	0.06 428	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.03 197	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

LG-G	0.06 66	0.07 196	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.23 119	0.00 1	0.02 36	0.56 304	0.06 428	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.03 197	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

DFGA-Net	0.37 358	0.77 537	1.34 356	0.00 1	0.01 366	0.72 307	0.00 1	0.21 245	0.21 225	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.01 184	3.85 458	0.09 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 520	0.01 203

G2L-Stereo_test	0.35 346	0.51 486	1.28 344	0.00 1	0.00 1	0.62 273	0.03 423	0.37 291	0.13 182	0.01 213	0.00 1	0.56 464	0.00 1	3.27 432	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 456	0.01 203

LGtest1	0.06 66	0.07 196	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.10 67	0.00 1	0.12 187	0.57 351	0.03 383	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.13 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

coex_refinement	0.33 332	0.44 460	0.97 274	0.05 465	0.00 1	0.54 245	0.04 443	0.72 353	0.15 200	0.02 351	0.00 1	0.36 409	0.16 444	3.05 415	0.13 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.01 203

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 207	0.09 225	0.61 143	0.00 1	0.01 366	0.90 360	0.00 1	0.14 202	0.14 188	0.08 449	0.00 1	0.39 422	0.02 256	0.15 284	0.38 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 542	0.01 117	0.03 397

S2M2_L	0.05 49	0.03 43	0.21 49	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.15 206	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.01 74	0.07 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.04 42	0.06 158	0.19 44	0.00 1	0.00 1	0.23 119	0.00 1	0.02 36	0.25 236	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

G2L-Stereo	0.41 375	0.45 465	1.90 440	0.00 1	0.00 1	0.58 258	0.00 1	0.40 297	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.33 397	0.05 380	4.09 469	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 471	0.00 1

TCMNet	0.49 413	0.43 456	3.03 522	0.06 489	0.01 366	0.58 258	0.04 443	0.92 383	0.62 518	0.00 1	0.00 1	0.20 360	0.02 256	3.64 448	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.02 541	0.00 1	0.18 510	0.07 490

MM-Stereo_test3	0.12 155	0.25 362	0.82 222	0.01 376	0.01 366	0.33 165	0.03 423	0.08 138	0.40 261	0.00 1	0.00 1	0.06 268	0.03 313	0.02 158	0.04 264	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.24 532	0.01 203

MM-Stereo_test2	0.14 182	0.06 158	1.48 393	0.07 495	0.00 1	0.52 233	0.00 1	0.08 138	0.03 5	0.13 475	0.00 1	0.03 177	0.02 256	0.02 158	0.07 308	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.01 453	0.19 512	0.04 432

MM-Stereo_test1	0.12 155	0.10 232	1.26 338	0.02 411	0.04 469	0.28 137	0.02 400	0.06 104	0.28 240	0.01 213	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.05 224	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.23 530	0.01 203

ISRNet	0.16 207	0.11 255	1.44 385	0.00 1	0.00 1	0.50 223	0.00 1	0.44 306	0.60 444	0.00 1	0.00 1	0.05 245	0.00 1	0.05 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

SCV_C0	0.09 104	0.16 296	0.63 146	0.00 1	0.00 1	0.29 140	0.00 1	0.12 187	0.09 115	0.01 213	0.00 1	0.05 245	0.03 313	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 538	0.09 428	0.02 349

SCV	0.09 104	0.23 347	0.59 137	0.00 1	0.02 421	0.03 32	0.02 400	0.35 286	0.07 60	0.01 213	0.00 1	0.00 1	0.01 184	0.10 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 531	0.18 510	0.12 536

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 81	0.01 1	0.37 73	0.01 376	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.16 209	0.57 351	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.00 1	0.14 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 524	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 49	0.04 68	0.18 43	0.00 1	0.01 366	0.01 11	0.00 1	0.08 138	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.02 158	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.14 182	0.80 539	0.77 195	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.02 36	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 184	0.03 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 566	0.01 203

AIO_rvc	0.11 140	0.28 378	0.45 98	0.05 465	0.02 421	0.15 101	0.03 423	0.19 228	0.57 351	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.02 256	0.12 273	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.02 471	0.09 428	0.10 517

HUF	0.15 201	0.29 384	1.05 293	0.02 411	0.11 521	0.04 42	0.00 1	0.16 209	0.09 115	0.03 383	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.08 255	0.00 1	0.00 1	0.58 592	0.00 1	0.00 1	0.14 471	0.37 572

AIO_test	0.07 81	0.09 225	0.42 91	0.05 465	0.05 480	0.07 55	0.03 423	0.17 217	0.09 115	0.03 383	0.00 1	0.03 177	0.01 184	0.14 279	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.07 505	0.02 239	0.02 349

AIO-test2	0.30 314	0.63 512	0.91 257	0.08 503	0.13 530	0.55 250	0.01 353	1.15 420	0.60 444	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.04 350	0.89 343	0.04 264	0.87 581	0.00 1	0.00 1	0.01 453	0.03 300	0.05 454

castereo++	0.09 104	0.11 255	0.28 57	0.03 432	0.00 1	0.36 177	0.00 1	0.21 245	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 560	0.02 239	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.12 155	0.26 370	0.77 195	0.00 1	0.01 366	0.44 204	0.01 353	0.25 261	0.53 279	0.03 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 428	0.00 1

castereo	0.07 81	0.15 287	0.30 62	0.00 1	0.05 480	0.20 113	0.02 400	0.18 223	0.08 83	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.10 424	0.00 1	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 552	0.01 117	0.01 203

MonSter	0.02 4	0.05 110	0.17 40	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.01 74	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

GIP-stereo	0.06 66	0.02 13	0.64 150	0.00 1	0.00 1	0.20 113	0.00 1	0.01 2	0.14 188	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.00 1	0.19 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 325	0.00 1

fffft	0.07 81	0.01 1	0.39 80	0.00 1	0.00 1	0.26 129	0.00 1	0.03 60	0.20 223	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.00 1	0.26 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 446	0.06 475
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.04 42	0.02 13	0.30 62	0.00 1	0.00 1	0.41 187	0.00 1	0.10 170	0.04 25	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.06 66	0.03 43	0.35 70	0.00 1	0.00 1	0.42 194	0.00 1	0.02 36	0.07 60	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 184	0.00 1	0.24 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 347	0.07 490

tt45	0.08 92	0.03 43	0.41 85	0.00 1	0.00 1	0.83 341	0.00 1	0.02 36	0.06 44	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.01 184	0.00 1	0.13 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.01 203

999	0.06 66	0.04 68	0.42 91	0.00 1	0.00 1	0.35 175	0.00 1	0.02 36	0.06 44	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.00 1	0.15 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.00 1

mms	0.04 42	0.04 68	0.35 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 88	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.04 215	0.02 256	0.01 74	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.09 509

ours_stereo	0.05 49	0.03 43	0.40 81	0.00 1	0.00 1	0.26 129	0.00 1	0.03 60	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.01 74	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 386	0.03 397

fffy	0.05 49	0.04 68	0.49 104	0.01 376	0.00 1	0.26 129	0.00 1	0.03 60	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 386	0.04 432

dual_stereo	0.05 49	0.02 13	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.20 113	0.00 1	0.06 104	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 184	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDVS	0.30 314	0.10 232	0.64 150	0.03 432	0.13 530	0.25 125	0.24 513	0.18 223	0.11 156	0.00 1	0.00 1	0.49 451	0.05 380	3.62 446	0.07 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.02 349

rvit_0105_6	0.05 49	0.04 68	0.46 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 272	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 349

rvit_0105_5	0.07 81	0.10 232	0.65 152	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.05 88	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

rvit_0105_4	0.06 66	0.08 211	0.63 146	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.03 60	0.50 269	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_3	0.08 92	0.16 296	0.68 159	0.00 1	0.00 1	0.07 55	0.00 1	0.08 138	0.61 463	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

rvit_105_1	0.09 104	0.21 330	0.66 155	0.00 1	0.00 1	0.16 103	0.00 1	0.13 195	0.61 463	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 184	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.02 349

UGAM-zero	0.68 477	0.10 232	1.78 427	0.07 495	0.16 540	0.34 172	0.03 423	0.92 383	0.18 220	0.37 516	0.00 1	2.23 553	0.74 510	6.20 555	0.01 126	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.26 577	0.01 117	0.09 509

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 44	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.02 4	0.07 196	0.29 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 60	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 42	0.02 13	0.14 23	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.01 2	0.54 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

model_zeroshot	0.20 242	0.23 347	0.96 267	0.01 376	0.00 1	0.77 319	0.02 400	0.31 282	0.14 188	0.75 538	0.00 1	0.12 309	0.01 184	0.58 325	0.02 178	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.11 519	0.01 117	0.00 1

DCVSM-stereo	0.16 207	0.03 43	1.58 403	0.00 1	0.00 1	0.74 310	0.04 443	0.02 36	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.60 465	0.07 407	0.06 235	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

ACV-stereo	0.63 470	0.16 296	2.24 469	0.00 1	0.00 1	1.79 553	0.07 469	0.06 104	0.10 143	0.00 1	0.00 1	3.53 561	1.24 537	3.12 418	0.17 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.01 203

ITSA-stereo	0.44 390	0.06 158	0.97 274	0.03 432	0.00 1	1.08 477	0.06 463	1.42 451	0.09 115	0.01 213	0.00 1	0.21 365	0.50 488	3.91 460	0.38 458	0.00 1	0.00 1	0.02 541	0.01 453	0.03 300	0.01 203

rvit_stereo_0082	0.04 42	0.02 13	0.14 23	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.01 2	0.54 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.05 49	0.03 43	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.59 264	0.00 1	0.05 88	0.07 60	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.06 235	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.01 203

rvit_stereo_0075_2	0.05 49	0.08 211	0.78 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 74	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 211	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 475

Occ-G	0.06 66	0.06 158	0.51 110	0.00 1	0.00 1	0.23 119	0.00 1	0.17 217	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.02 256	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 505	0.14 471	0.00 1

Pointernet	0.10 118	0.04 68	0.61 143	0.00 1	0.05 480	0.54 245	0.00 1	0.02 36	0.59 420	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 453	0.01 117	0.00 1

U	1.61 543	0.01 1	0.28 57	0.00 1	7.20 598	9.87 587	0.00 1	0.04 74	0.02 1	0.01 213	0.00 1	0.09 294	0.00 1	0.01 74	0.01 126	0.00 1	0.00 1	9.53 602	5.08 600	0.01 117	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 49	0.17 304	0.22 51	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.01 2	0.55 289	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	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-BASED-STEREO-	0.05 49	0.05 110	0.21 49	0.00 1	0.00 1	0.09 63	0.02 400	0.17 217	0.12 173	0.06 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 42	0.06 158	0.29 60	0.01 376	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.11 178	0.14 188	0.01 213	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 513	0.01 117	0.01 203

AIO-Stereo	0.07 81	0.06 158	0.41 85	0.00 1	0.03 448	0.30 147	0.00 1	0.10 170	0.04 25	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 566	0.04 325	0.07 490

rvit_stereo_ft	0.07 81	0.25 362	0.56 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 74	0.43 264	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 349

RSM++	0.08 92	0.06 158	0.38 79	0.00 1	0.00 1	0.30 147	0.00 1	0.06 104	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 542	0.09 428	0.03 397

RSM	0.08 92	0.05 110	0.37 73	0.00 1	0.02 421	0.30 147	0.00 1	0.11 178	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 538	0.05 347	0.02 349

DualNet (step1)	0.44 390	0.23 347	1.31 350	0.00 1	0.00 1	0.95 377	0.00 1	2.28 534	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.14 324	0.00 1	1.45 358	0.07 308	0.32 569	0.00 1	1.06 591	0.33 587	0.01 117	0.01 203

test_sample9	1.51 539	0.23 347	1.31 350	0.00 1	0.00 1	0.95 377	0.00 1	2.28 534	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.14 324	0.00 1	3.30 433	7.04 571	0.32 569	12.66 602	1.06 591	0.33 587	0.01 117	0.01 203

test_sample8	2.11 555	0.23 347	1.31 350	0.00 1	0.00 1	0.95 377	0.00 1	2.06 519	0.55 289	1.95 563	0.00 1	7.32 576	3.15 567	3.30 433	7.04 571	0.32 569	12.66 602	1.06 591	0.33 587	0.01 117	0.01 203

test_sample7	0.28 295	0.08 211	0.76 192	0.02 411	0.00 1	0.19 110	0.00 1	2.28 534	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.14 324	0.00 1	1.45 358	0.07 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

test_sample6	0.41 375	0.11 255	1.38 366	0.00 1	0.00 1	0.48 218	0.00 1	2.33 538	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.10 298	0.00 1	3.18 423	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

test_sample5	0.39 367	0.10 232	1.42 378	0.00 1	0.00 1	0.45 206	0.00 1	2.14 526	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.04 215	0.00 1	3.06 416	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

test_sample4	0.38 363	0.10 232	1.42 378	0.00 1	0.00 1	0.45 206	0.00 1	2.09 522	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.05 245	0.00 1	2.83 403	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

test_sample3	0.37 358	0.09 225	1.41 375	0.00 1	0.00 1	0.46 211	0.00 1	1.95 513	0.56 304	0.01 213	0.00 1	0.05 245	0.00 1	2.79 401	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

test_sample2	0.24 271	0.02 13	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.32 159	0.00 1	1.12 415	0.52 274	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1	2.29 383	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

test_sample1	0.21 250	0.01 1	0.41 85	0.00 1	0.00 1	0.14 100	0.00 1	0.99 397	0.30 248	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1	2.26 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

CAS++	0.06 66	0.06 158	0.59 137	0.00 1	0.00 1	0.07 55	0.00 1	0.25 261	0.13 182	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.18 227	0.22 337	1.03 283	0.07 495	0.10 513	0.77 319	0.00 1	0.26 265	0.63 523	0.00 1	0.00 1	0.21 365	0.01 184	0.15 284	0.02 178	0.00 1	0.04 525	0.00 1	0.17 545	0.00 1	0.00 1

test_for_model	0.57 453	0.39 446	0.80 216	1.74 584	0.02 421	0.80 328	0.02 400	0.30 279	0.22 228	0.11 468	0.00 1	0.00 1	0.02 256	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 597	0.01 203

trnet	0.10 118	0.05 110	0.52 114	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.00 1	0.17 217	0.09 115	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

testlalala2	0.25 278	0.07 196	1.64 411	0.00 1	0.00 1	0.82 335	0.00 1	1.66 493	0.57 351	0.01 213	0.00 1	0.04 215	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 573	0.01 117	0.00 1

H2IRNET	0.14 182	0.19 323	1.11 307	0.00 1	0.00 1	1.07 464	0.01 353	0.13 195	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.05 245	0.01 184	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 482	0.01 203

MGS-Stereo	0.10 118	0.08 211	0.82 222	0.00 1	0.00 1	0.41 187	0.00 1	0.20 239	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.04 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 559	0.00 1

MoCha-V2	0.09 104	0.08 211	0.61 143	0.05 465	0.06 490	0.15 101	0.00 1	0.11 178	0.08 83	0.07 438	0.00 1	0.13 316	0.00 1	0.02 158	0.04 264	0.00 1	0.13 576	0.00 1	0.20 555	0.04 325	0.01 203

IGEV++	0.06 66	0.14 282	0.46 100	0.03 432	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.03 60	0.08 83	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.06 397	0.04 211	0.03 212	0.00 1	0.04 525	0.00 1	0.03 494	0.08 409	0.07 490

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 92	0.06 158	0.41 85	0.00 1	0.00 1	0.05 49	0.00 1	0.11 178	0.22 228	0.75 538	0.00 1	0.02 112	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.03 397

SMFormer	0.33 332	0.10 232	1.04 285	0.00 1	0.00 1	0.03 32	0.00 1	1.45 459	0.55 289	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.00 1	3.24 426	0.09 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.02 349

tta	0.33 332	0.10 232	1.04 285	0.00 1	0.00 1	0.03 32	0.00 1	1.45 459	0.55 289	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.00 1	3.24 426	0.09 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.01 203

qqq1	0.33 332	0.10 232	1.04 285	0.00 1	0.00 1	0.03 32	0.00 1	1.45 459	0.55 289	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.00 1	3.24 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.01 203

fff1	0.33 332	0.10 232	1.04 285	0.00 1	0.00 1	0.03 32	0.00 1	1.45 459	0.55 289	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.00 1	3.24 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.01 203

MyStereo07	0.10 118	0.12 267	0.59 137	0.00 1	0.00 1	0.98 384	0.00 1	0.03 60	0.10 143	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.05 380	0.04 211	0.00 1	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.04 432

AE-Stereo	0.17 218	0.05 110	0.79 211	0.03 432	0.09 509	1.06 422	0.00 1	0.57 329	0.06 44	0.08 449	0.00 1	0.13 316	0.00 1	0.01 74	0.01 126	0.00 1	0.06 555	0.00 1	0.23 566	0.08 409	0.04 432

CoDeX	0.36 351	0.24 356	1.39 369	0.00 1	0.01 366	0.29 140	0.00 1	1.58 485	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.25 379	0.07 407	2.82 402	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

ACVNet-DCA	0.25 278	0.22 337	1.20 324	0.00 1	0.00 1	1.31 536	0.00 1	0.95 390	0.55 289	0.07 438	0.00 1	0.03 177	0.02 256	0.59 326	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

xx1	0.28 295	0.22 337	1.20 324	0.00 1	0.00 1	1.31 536	0.00 1	1.41 448	0.69 539	0.07 438	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.59 326	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

1test111	0.28 295	0.22 337	1.20 324	0.00 1	0.00 1	1.31 536	0.00 1	0.95 390	0.55 289	0.07 438	0.00 1	0.03 177	0.02 256	1.23 353	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

cc1	0.28 295	0.22 337	1.20 324	0.00 1	0.00 1	1.31 536	0.00 1	1.41 448	0.69 539	0.07 438	0.00 1	0.03 177	0.02 256	0.59 326	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.04 432

mmm	0.13 168	0.02 13	0.42 91	0.00 1	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.88 375	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.51 320	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

11t1	0.08 92	0.01 1	0.54 124	0.00 1	0.00 1	0.09 63	0.00 1	0.44 306	0.55 289	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

ff7	0.11 140	0.18 312	0.52 114	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.00 1	0.09 153	0.09 115	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.03 313	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 513	0.07 386	0.01 203

ffff	0.11 140	0.18 312	0.52 114	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.00 1	0.09 153	0.09 115	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.03 313	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 513	0.07 386	0.01 203

DualNet	0.39 367	0.10 232	1.42 378	0.00 1	0.00 1	0.45 206	0.00 1	2.14 526	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.04 215	0.00 1	3.06 416	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

ffm	0.25 278	0.02 13	1.06 295	0.00 1	0.00 1	0.62 273	0.00 1	1.42 451	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.67 476	0.02 256	0.57 323	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.03 397

ff1	0.80 493	0.02 13	1.06 295	0.00 1	0.00 1	0.62 273	0.00 1	1.42 451	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.67 476	0.02 256	5.57 522	5.86 566	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.03 397

mmx	0.85 499	0.02 13	1.06 295	0.00 1	0.00 1	0.62 273	0.00 1	2.50 545	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.67 476	0.02 256	5.57 522	5.86 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

11t	0.11 140	0.18 312	0.52 114	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.00 1	0.09 153	0.09 115	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.03 313	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 513	0.07 386	0.01 203

tt1	0.27 289	0.23 347	1.17 318	0.00 1	0.00 1	1.29 534	0.00 1	1.42 451	0.57 351	0.07 438	0.00 1	0.03 177	0.02 256	0.57 323	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.03 397

ttt	0.70 479	0.02 13	0.78 207	0.00 1	0.00 1	0.62 273	0.00 1	2.50 545	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.29 388	0.01 184	4.18 473	5.00 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

1111x	0.87 504	0.02 13	1.20 324	0.00 1	0.00 1	0.70 300	0.00 1	2.60 557	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.04 215	0.01 184	5.36 514	6.80 570	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

whm_eth	0.05 49	0.17 304	0.22 51	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.01 2	0.55 289	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xxx	0.85 499	0.02 13	1.06 295	0.00 1	0.00 1	0.62 273	0.00 1	2.50 545	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.67 476	0.02 256	5.57 522	5.86 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

EKT-Stereo	0.46 396	0.12 267	1.03 283	0.75 576	4.21 595	1.06 422	0.00 1	0.83 369	0.04 25	0.02 351	0.00 1	0.08 283	0.00 1	0.89 343	0.01 126	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.05 498	0.04 325	0.01 203

MIM_Stereo	0.10 118	0.32 394	0.90 252	0.00 1	0.03 448	0.29 140	0.00 1	0.11 178	0.11 156	0.02 351	0.00 1	0.04 215	0.01 184	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.00 1	0.11 446	0.08 496

Ntro	0.57 453	1.13 561	2.24 469	0.04 452	0.36 568	1.04 410	0.02 400	0.74 357	0.57 351	0.01 213	0.00 1	0.76 485	0.08 412	3.01 412	0.47 475	0.07 550	0.04 525	0.01 525	0.00 1	0.76 572	0.02 349

CASnet	0.08 92	0.05 110	0.40 81	0.00 1	0.00 1	0.82 335	0.00 1	0.14 202	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.19 233	0.10 232	1.38 366	0.00 1	0.01 366	0.75 315	0.00 1	0.35 286	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.48 443	0.51 490	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

CFNet_ucs	0.26 283	0.14 282	1.53 399	0.00 1	0.01 366	0.84 345	0.00 1	1.78 504	0.17 215	0.00 1	0.00 1	0.49 451	0.30 472	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

testlalala	0.14 182	0.08 211	0.75 186	0.00 1	0.08 504	1.06 422	0.01 353	0.23 253	0.29 244	0.12 471	0.00 1	0.03 177	0.02 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.13 529	0.00 1	0.00 1

testlalala_base	0.27 289	0.06 158	0.80 216	0.00 1	0.00 1	0.64 288	0.00 1	1.08 409	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.52 574	0.00 1	0.00 1	0.12 524	2.02 583	0.00 1

AEACV	0.10 118	0.02 13	0.49 104	0.00 1	0.02 421	0.75 315	0.00 1	0.07 127	0.02 1	0.09 458	0.00 1	0.01 35	0.08 412	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.24 573	0.07 386	0.05 454

GCAP-Stereo	0.11 140	0.28 378	0.71 164	0.00 1	0.00 1	0.83 341	0.00 1	0.08 138	0.09 115	0.01 213	0.00 1	0.05 245	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.02 496	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.01 203

Any-RAFT	0.17 218	0.04 68	0.93 261	0.00 1	0.00 1	1.10 492	0.00 1	0.99 397	0.03 5	0.01 213	0.00 1	0.21 365	0.00 1	0.07 242	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Test	0.20 242	0.09 225	1.34 356	0.00 1	0.12 527	0.39 183	0.10 489	0.72 353	0.25 236	0.08 449	0.00 1	0.44 433	0.00 1	0.05 224	0.13 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 573	0.01 117	0.01 203

LL-Strereo2	0.12 155	0.41 451	0.91 257	0.05 465	0.03 448	0.51 227	0.04 443	0.13 195	0.11 156	0.01 213	0.00 1	0.03 177	0.02 256	0.06 235	0.10 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 453	0.03 300	0.03 397

LL-Strereo	0.71 482	0.88 545	2.40 481	0.00 1	0.00 1	0.63 284	0.01 353	1.57 483	0.58 407	0.45 523	0.00 1	0.54 462	0.30 472	6.37 563	0.07 308	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.00 1	0.22 526	0.17 551

LoS_RVC	0.05 49	0.05 110	0.41 85	0.00 1	0.00 1	0.16 103	0.00 1	0.17 217	0.07 60	0.00 1	0.00 1	0.04 215	0.01 184	0.04 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

CAS	0.10 118	0.05 110	0.46 100	0.00 1	0.00 1	1.03 402	0.00 1	0.21 245	0.09 115	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.01 184	0.01 74	0.02 178	0.08 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 118	0.04 68	0.98 278	0.00 1	0.00 1	0.62 273	0.00 1	0.09 153	0.11 156	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 471	0.04 325	0.03 397

anonymousdsp	0.11 140	0.18 312	0.58 134	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.00 1	0.08 138	0.09 115	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.04 350	0.03 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 519	0.07 386	0.03 397

fast-acv-ft	0.29 311	0.37 431	3.76 543	0.06 489	0.01 366	0.28 137	0.17 501	0.06 104	0.21 225	0.00 1	0.00 1	0.08 283	0.09 416	0.10 264	0.23 417	0.01 520	0.00 1	0.03 552	0.01 453	0.26 538	0.01 203

iinet-f	0.48 406	0.57 505	4.45 555	0.00 1	0.01 366	0.77 319	0.00 1	1.48 472	0.61 463	0.01 213	0.00 1	0.40 425	0.44 483	0.38 312	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 555	0.01 203

CES	0.08 92	0.07 196	0.43 94	0.00 1	0.00 1	0.21 117	0.01 353	0.08 138	0.56 304	0.01 213	0.00 1	0.08 283	0.04 350	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 49	0.04 68	0.43 94	0.00 1	0.04 469	0.25 125	0.00 1	0.01 2	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.02 256	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 505	0.03 300	0.08 496

EGLCR-Stereo	0.15 201	0.05 110	0.47 103	0.07 495	0.03 448	1.06 422	0.01 353	1.06 405	0.12 173	0.16 486	0.00 1	0.00 1	0.02 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 349

CASS	0.07 81	0.06 158	0.73 169	0.00 1	0.00 1	0.10 67	0.01 353	0.15 206	0.12 173	0.16 486	0.00 1	0.02 112	0.02 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.12 155	0.15 287	0.92 260	0.00 1	0.00 1	0.46 211	0.00 1	0.41 300	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.10 298	0.00 1	0.07 242	0.19 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 471	0.04 325	0.02 349

knoymous	0.09 104	0.04 68	1.04 285	0.00 1	0.00 1	0.11 73	0.00 1	0.23 253	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.23 372	0.00 1	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-RAFT	0.13 168	0.04 68	0.51 110	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.00 1	0.04 74	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.06 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 552	0.04 325	0.00 1

ProNet	0.09 104	0.20 327	0.53 123	0.00 1	0.00 1	0.80 328	0.00 1	0.04 74	0.07 60	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.01 203

MC-Stereo	0.10 118	0.10 232	0.59 137	0.01 376	0.01 366	1.06 422	0.00 1	0.03 60	0.09 115	0.02 351	0.00 1	0.03 177	0.02 256	0.03 197	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.02 471	0.05 347	0.01 203

RCA-Stereo	0.18 227	0.11 255	0.63 146	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.00 1	1.48 472	0.07 60	0.07 438	0.00 1	0.02 112	0.05 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.05 347	0.01 203

CroCo-Stereo Lap2	0.09 104	0.23 347	0.74 178	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.07 127	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.03 313	0.02 158	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.01 203

DCANet-4	0.31 320	0.05 110	2.61 500	0.00 1	0.00 1	1.05 413	0.00 1	1.49 478	0.61 463	0.13 475	0.00 1	0.03 177	0.05 380	0.03 197	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 454

qqq	0.17 218	0.01 1	0.52 114	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.95 390	0.55 289	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	1.23 353	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

ccc-4	0.11 140	0.18 312	0.52 114	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.00 1	0.09 153	0.09 115	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.03 313	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 513	0.07 386	0.01 203

fff	0.28 295	0.37 431	1.20 324	0.00 1	0.01 366	1.05 413	0.00 1	1.48 472	0.61 463	0.13 475	0.00 1	0.04 215	0.60 499	0.02 158	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 454

tt	48.25 601	0.05 110	28.22 590	1.29 581	0.00 1	100.00 617	100.00 614	100.00 618	97.19 611	0.08 449	0.00 1	97.99 617	86.70 612	2.26 381	99.92 616	83.66 610	94.83 609	16.47 604	21.27 604	35.05 600	0.01 203

ADStereo(finetuned)	0.34 340	0.37 431	2.24 469	0.00 1	0.00 1	1.04 410	0.00 1	1.49 478	0.61 463	0.08 449	0.00 1	0.04 215	0.74 510	0.03 197	0.09 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.05 454

x	0.10 118	0.01 1	0.51 110	0.00 1	0.00 1	0.09 63	0.00 1	0.67 348	0.55 289	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.09 260	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

DisPM	0.16 207	0.05 110	0.82 222	0.07 495	0.00 1	1.14 511	0.41 546	0.08 138	0.54 283	0.03 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 235	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 378	0.52 492	3.02 520	0.00 1	0.00 1	0.57 255	0.00 1	1.15 420	0.60 444	0.00 1	0.00 1	0.04 215	0.14 436	1.51 360	0.76 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IER	0.14 182	0.09 225	1.29 345	0.00 1	0.00 1	0.62 273	0.00 1	0.17 217	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.40 425	0.02 256	0.11 271	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 182	0.33 398	1.23 335	0.00 1	0.01 366	0.47 215	0.00 1	0.27 271	0.11 156	0.01 213	0.00 1	0.04 215	0.00 1	0.08 255	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.24 532	0.00 1

CRFU-Net	0.40 372	0.12 267	1.50 396	0.14 537	0.01 366	0.90 360	0.00 1	0.42 302	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.42 430	1.94 551	2.15 374	0.12 359	0.00 1	0.00 1	0.03 552	0.00 1	0.03 300	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.26 283	0.34 405	1.11 307	0.02 411	0.27 564	1.10 492	0.00 1	0.70 352	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.07 276	0.01 184	0.36 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 585	0.11 446	0.22 565

test_5	0.26 283	0.35 417	1.35 359	0.01 376	0.22 560	0.80 328	0.01 353	0.81 365	0.58 407	0.12 471	0.00 1	0.06 268	0.01 184	0.61 330	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 471	0.16 549

NINENet	0.45 392	0.09 225	0.81 219	0.06 489	0.00 1	1.87 554	0.00 1	2.69 560	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.65 473	0.00 1	2.15 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

test_4	0.13 168	0.07 196	1.12 310	0.00 1	0.05 480	0.82 335	0.00 1	0.04 74	0.08 83	0.10 464	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.02 158	0.06 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 471	0.11 446	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 140	0.18 312	0.58 134	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.00 1	0.08 138	0.09 115	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.04 350	0.03 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 519	0.07 386	0.03 397
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.50 424	0.51 486	1.44 385	0.00 1	0.00 1	0.29 140	0.00 1	0.63 342	0.59 420	0.00 1	0.00 1	0.08 283	0.01 184	6.14 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 526	0.01 203

psmg	0.22 255	0.05 110	0.54 124	0.00 1	0.00 1	1.05 413	0.00 1	1.73 500	0.58 407	0.00 1	0.00 1	0.36 409	0.03 313	0.01 74	0.08 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

CSP-Net	0.37 358	0.10 232	0.54 124	0.00 1	0.00 1	0.50 223	0.00 1	0.64 344	0.13 182	0.00 1	0.00 1	0.15 333	0.02 256	5.27 506	0.06 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 347	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.38 363	0.11 255	1.91 442	0.12 528	0.04 469	0.70 300	0.24 513	1.72 499	0.16 208	0.41 520	0.00 1	0.26 381	1.04 526	0.41 314	0.24 422	0.00 1	0.04 525	0.00 1	0.14 531	0.02 239	0.09 509

UDGNet	0.14 182	0.48 476	0.72 167	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.00 1	0.05 88	0.28 240	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.09 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 207	0.52 492	0.86 237	0.01 376	0.00 1	1.03 402	0.00 1	0.09 153	0.52 274	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.02 256	0.00 1	0.00 1	0.01 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.00 1

dad	0.17 218	0.54 496	0.82 222	0.00 1	0.00 1	1.03 402	0.00 1	0.02 36	0.23 234	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.01 184	0.63 331	0.11 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

UDG	0.42 378	0.43 456	1.17 318	0.00 1	0.00 1	0.99 390	0.00 1	1.70 497	0.60 444	0.05 419	0.00 1	1.51 536	0.19 451	1.20 350	0.61 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 347	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 42	0.05 110	0.52 114	0.00 1	0.00 1	0.06 53	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

DAS	0.49 413	0.05 110	1.29 345	0.00 1	0.00 1	0.07 55	0.00 1	1.25 430	0.61 463	1.18 552	0.00 1	0.24 374	0.03 313	4.76 492	0.22 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.01 203

SepStereo	0.45 392	0.05 110	1.29 345	0.00 1	0.00 1	0.07 55	0.00 1	1.25 430	0.61 463	1.18 552	0.00 1	0.24 374	0.03 313	3.93 463	0.22 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.01 203

IPLG	0.51 429	0.38 441	1.60 406	0.02 411	0.00 1	1.11 500	0.07 469	1.48 472	0.57 351	0.05 419	0.00 1	0.12 309	0.15 442	4.58 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 446	0.00 1

IPLGR	0.43 385	0.17 304	2.05 456	0.02 411	0.02 421	1.08 477	0.04 443	1.62 491	0.57 351	0.09 458	0.00 1	0.15 333	0.22 461	2.62 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 325	0.00 1

AASNet	0.27 289	0.47 473	1.56 401	0.00 1	0.00 1	0.91 368	0.00 1	0.58 332	0.58 407	0.00 1	0.00 1	0.39 422	0.02 256	0.33 306	0.13 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 536	0.06 475

test-3	0.17 218	0.03 43	0.74 178	0.03 432	0.10 513	0.43 200	0.00 1	1.36 440	0.07 60	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.08 255	0.19 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 555	0.12 456	0.11 523

test_1	0.17 218	0.03 43	0.75 186	0.03 432	0.10 513	0.43 200	0.00 1	1.36 440	0.07 60	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.07 242	0.19 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 555	0.12 456	0.11 523

SACVNet	0.42 378	0.29 384	1.10 303	0.00 1	0.00 1	1.02 396	0.00 1	0.78 358	0.29 244	0.03 383	0.00 1	0.24 374	0.02 256	4.27 479	0.07 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 520	0.01 203

AACVNet	0.40 372	0.36 424	0.90 252	0.00 1	0.00 1	0.53 238	0.00 1	0.18 223	0.41 263	0.02 351	0.00 1	0.11 303	0.01 184	5.33 510	0.07 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 482	0.00 1

test_3	0.19 233	0.02 13	0.76 192	0.03 432	0.10 513	0.53 238	0.00 1	1.42 451	0.07 60	0.13 475	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.07 242	0.19 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 555	0.12 456	0.11 523

GwcNet-ADL	0.30 314	0.19 323	1.78 427	0.00 1	0.00 1	1.03 402	0.00 1	2.08 521	0.28 240	0.00 1	0.00 1	0.37 417	0.04 350	0.02 158	0.09 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 397

TRStereo	0.37 358	0.23 347	1.41 375	0.03 432	0.00 1	1.07 464	0.02 400	3.07 567	0.57 351	0.01 213	0.00 1	0.11 303	0.40 482	0.06 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 564	0.01 117	0.08 496

LCNet	0.22 255	0.11 255	0.74 178	0.11 524	0.00 1	0.97 382	0.00 1	0.09 153	0.59 420	0.01 213	0.00 1	0.02 112	1.10 530	0.43 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 471	0.01 203

Patchmatch Stereo++	0.13 168	0.04 68	0.73 169	0.05 465	0.01 366	1.06 422	0.08 478	0.06 104	0.56 304	0.01 213	0.00 1	0.05 245	0.00 1	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	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
AAGNet	0.96 512	0.05 110	0.74 178	0.09 510	0.27 564	1.11 500	0.28 527	0.05 88	0.59 420	0.01 213	0.00 1	0.01 35	1.00 524	3.68 452	11.30 585	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

NF-Stereo	0.47 398	0.03 43	0.77 195	0.12 528	0.00 1	1.07 464	0.26 519	0.19 228	0.60 444	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	6.18 549	0.18 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

OCTAStereo	0.47 398	0.03 43	0.77 195	0.12 528	0.00 1	1.07 464	0.26 519	0.19 228	0.60 444	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	6.16 547	0.18 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 182	0.04 68	0.73 169	0.05 465	0.02 421	1.06 422	0.08 478	0.05 88	0.56 304	0.01 213	0.00 1	0.07 276	0.00 1	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 182	0.04 68	0.73 169	0.05 465	0.01 366	1.06 422	0.06 463	0.05 88	0.56 304	0.01 213	0.00 1	0.07 276	0.00 1	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 168	0.04 68	0.73 169	0.05 465	0.02 421	1.06 422	0.07 469	0.06 104	0.56 304	0.01 213	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 182	0.04 68	0.75 186	0.05 465	0.02 421	1.06 422	0.08 478	0.06 104	0.57 351	0.01 213	0.00 1	0.07 276	0.00 1	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

SST-Stereo	0.51 429	0.02 13	0.74 178	0.05 465	0.19 553	1.09 486	0.49 553	0.26 265	0.61 463	0.04 409	0.00 1	0.05 245	0.58 496	6.12 544	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

GrayStereo	0.46 396	0.01 1	0.71 164	0.10 514	0.00 1	1.12 507	2.67 586	0.20 239	0.59 420	0.00 1	0.00 1	0.08 283	3.76 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

RE-Stereo	0.47 398	0.03 43	0.77 195	0.12 528	0.00 1	1.07 464	0.26 519	0.19 228	0.60 444	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	6.18 549	0.18 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 207	0.04 68	0.73 169	0.19 553	0.00 1	1.08 477	0.21 509	0.16 209	0.59 420	0.03 383	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.02 158	0.22 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

TVStereo	0.47 398	0.03 43	0.77 195	0.12 528	0.00 1	1.07 464	0.26 519	0.19 228	0.60 444	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	6.18 549	0.18 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 255	0.04 68	0.87 241	0.05 465	0.02 421	1.07 464	0.32 533	0.04 74	0.56 304	0.01 213	0.00 1	0.00 1	1.25 538	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.05 454

iGMRVC	0.14 182	0.04 68	0.74 178	0.05 465	0.02 421	1.06 422	0.07 469	0.06 104	0.56 304	0.01 213	0.00 1	0.05 245	0.00 1	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 429	0.13 276	1.14 312	0.10 514	0.00 1	1.17 521	0.10 489	0.28 275	0.61 463	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.12 432	6.22 557	0.22 412	0.00 1	0.09 563	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.01 203

iRAFT	0.13 168	0.04 68	0.73 169	0.05 465	0.01 366	1.06 422	0.08 478	0.06 104	0.56 304	0.01 213	0.00 1	0.05 245	0.00 1	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

AnonymousM	0.10 118	0.04 68	0.56 131	0.00 1	0.00 1	1.02 396	0.00 1	0.19 228	0.11 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 242	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

CRE-IMP	0.16 207	0.03 43	0.75 186	0.05 465	0.01 366	1.11 500	0.34 538	0.04 74	0.56 304	0.02 351	0.00 1	0.12 309	0.00 1	0.01 74	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.08 496

cross-raft	0.15 201	0.05 110	1.46 389	0.00 1	0.01 366	0.37 179	0.07 469	0.40 297	0.02 1	0.02 351	0.00 1	0.38 420	0.00 1	0.02 158	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 519	0.01 117	0.02 349

GMM-Stereo	0.18 227	0.02 13	1.37 365	0.08 503	0.00 1	1.11 500	0.13 497	0.09 153	0.60 444	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 182	0.04 68	0.75 186	0.05 465	0.01 366	1.06 422	0.08 478	0.05 88	0.56 304	0.01 213	0.00 1	0.05 245	0.00 1	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 289	0.34 405	1.42 378	0.00 1	0.00 1	0.79 325	0.00 1	2.15 528	0.61 463	0.00 1	0.00 1	0.04 215	0.04 350	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 347	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 385	0.38 441	1.10 303	0.01 376	0.00 1	1.02 396	0.00 1	1.94 512	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.14 324	0.01 184	3.25 431	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.02 349

Anonymous3	0.19 233	0.07 196	1.33 354	0.00 1	0.00 1	1.12 507	0.00 1	0.56 327	0.56 304	0.01 213	0.00 1	0.06 268	0.00 1	0.01 74	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

TestStereo	0.31 320	0.22 337	1.36 363	0.00 1	0.00 1	0.27 132	0.00 1	0.06 104	0.04 25	0.01 213	0.00 1	0.03 177	0.01 184	4.27 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.14 182	0.37 431	0.96 267	0.00 1	0.16 540	0.64 288	0.03 423	0.05 88	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.03 313	0.03 197	0.07 308	0.00 1	0.07 556	0.00 1	0.00 1	0.05 347	0.16 549

raftrobust	0.13 168	0.36 424	0.94 264	0.00 1	0.18 548	0.62 273	0.02 400	0.07 127	0.07 60	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.03 313	0.03 197	0.05 281	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.04 432

sAnonymous2	0.10 118	0.22 337	1.35 359	0.00 1	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.03 60	0.06 44	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.15 545

CroCo_RVC	0.10 118	0.22 337	1.35 359	0.00 1	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.03 60	0.06 44	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.15 545

CFNet_pseudo	0.22 255	0.10 232	1.39 369	0.00 1	0.01 366	0.98 384	0.00 1	0.94 388	0.09 115	0.00 1	0.00 1	0.48 443	0.36 479	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 398	0.11 255	5.03 561	0.00 1	0.00 1	0.70 300	0.00 1	1.98 515	0.61 463	0.01 213	0.00 1	0.36 409	0.33 477	0.18 289	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.02 349

RALAANet	0.13 168	0.51 486	0.95 265	0.00 1	0.00 1	0.32 159	0.01 353	0.38 292	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.05 245	0.09 416	0.02 158	0.12 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 471	0.10 439	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 104	0.05 110	1.02 281	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.12 187	0.48 267	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

XX-Stereo	0.57 453	0.15 287	4.26 551	0.08 503	0.03 448	1.10 492	0.00 1	2.55 550	0.11 156	0.11 468	0.00 1	1.43 531	0.01 184	1.34 357	0.00 1	0.00 1	0.04 525	0.00 1	0.16 542	0.03 300	0.01 203

DCANet	0.25 278	0.37 431	1.20 324	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.00 1	1.49 478	0.61 463	0.08 449	0.00 1	0.04 215	0.00 1	0.02 158	0.10 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.05 454

csc	0.28 295	0.37 431	1.20 324	0.00 1	0.01 366	1.05 413	0.00 1	1.48 472	0.61 463	0.13 475	0.00 1	0.04 215	0.60 499	0.02 158	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 454

cscssc	0.28 295	0.37 431	1.20 324	0.00 1	0.01 366	1.05 413	0.00 1	1.48 472	0.61 463	0.13 475	0.00 1	0.04 215	0.60 499	0.02 158	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 454

222	1.95 548	0.03 43	0.41 85	0.00 1	0.00 1	0.58 258	0.00 1	2.64 559	0.57 351	0.02 351	0.00 1	0.05 245	0.02 256	3.34 437	31.23 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 349

111	0.30 314	0.66 516	1.20 324	0.00 1	0.01 366	1.06 422	0.03 423	1.60 486	0.59 420	0.27 502	0.00 1	0.20 360	0.05 380	0.08 255	0.07 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 386	0.12 536

xxxx	1.04 515	0.02 13	0.54 124	0.00 1	0.00 1	0.53 238	0.00 1	2.53 549	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	2.04 369	14.52 593	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

test_xeample	1.14 522	0.02 13	0.58 134	0.00 1	0.00 1	0.57 255	0.00 1	2.57 552	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 256	3.45 440	15.00 596	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 349

ARAFT	0.58 458	0.75 529	2.78 511	0.00 1	0.00 1	1.20 526	0.00 1	2.26 532	0.57 351	0.05 419	0.00 1	0.18 349	0.03 313	3.54 444	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 512	0.04 432

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 233	0.33 398	0.84 231	0.00 1	0.02 421	1.06 422	0.00 1	0.45 308	0.59 420	0.03 383	0.00 1	0.05 245	0.06 397	0.04 211	0.07 308	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.17 501	0.01 203

AFF-stereo	0.18 227	0.42 453	0.77 195	0.00 1	0.00 1	0.91 368	0.00 1	0.41 300	0.65 529	0.05 419	0.00 1	0.04 215	0.05 380	0.06 235	0.04 264	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.19 512	0.01 203

RAFT + AFF	0.60 464	0.75 529	1.04 285	0.00 1	0.00 1	1.10 492	0.06 463	1.45 459	0.57 351	0.02 351	0.00 1	0.18 349	1.43 542	4.80 494	0.15 380	0.00 1	0.17 581	0.00 1	0.00 1	0.27 544	0.08 496

GMStereo	0.08 92	0.54 496	0.90 252	0.00 1	0.00 1	0.03 32	0.00 1	0.04 74	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.02 256	0.00 1	0.03 212	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
FINET	0.51 429	0.36 424	2.40 481	0.00 1	0.00 1	0.27 132	0.00 1	2.06 519	1.49 566	0.00 1	0.00 1	0.04 215	0.04 350	3.38 438	0.10 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.02 349

CFNet-RSSM	0.17 218	0.06 158	1.16 317	0.00 1	0.12 527	0.61 267	0.00 1	0.90 378	0.08 83	0.01 213	0.00 1	0.09 294	0.00 1	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 566	0.00 1	0.00 1

SFCPSM	0.21 250	0.04 68	1.59 405	0.00 1	0.05 480	0.34 172	0.00 1	1.24 429	0.57 351	0.01 213	0.00 1	0.12 309	0.02 256	0.05 224	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 471	0.02 239	0.00 1

Syn2CoEx	0.56 447	0.78 538	2.86 513	0.00 1	0.00 1	0.10 67	0.01 353	0.91 380	0.61 463	0.02 351	0.00 1	0.49 451	0.21 458	5.03 500	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 471	0.03 397

psm_up	0.39 367	0.25 362	1.04 285	0.00 1	0.00 1	0.82 335	0.00 1	1.88 507	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.01 184	2.78 400	0.09 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.00 1

UNet	0.26 283	0.18 312	2.41 483	0.00 1	0.00 1	0.71 304	0.00 1	0.39 295	0.60 444	0.00 1	0.00 1	0.37 417	0.02 256	0.45 318	0.09 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

UPFNet	0.18 227	0.05 110	1.11 307	0.00 1	0.00 1	0.48 218	0.00 1	1.11 413	0.48 267	0.00 1	0.00 1	0.10 298	0.00 1	0.10 264	0.10 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

psmorigin	0.75 488	0.25 362	7.10 570	0.00 1	0.00 1	0.19 110	0.00 1	0.10 170	0.12 173	0.65 533	0.00 1	2.74 558	0.23 464	3.02 413	0.54 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.01 203

Gwc-CoAtRS	0.12 155	0.06 158	1.17 318	0.00 1	0.11 521	0.41 187	0.00 1	0.20 239	0.04 25	0.01 213	0.00 1	0.18 349	0.00 1	0.01 74	0.06 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 549	0.01 117	0.00 1

CREStereo	0.10 118	0.06 158	0.51 110	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.00 1	0.20 239	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	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
FENet	0.23 262	0.05 110	1.39 369	0.00 1	0.00 1	1.00 392	0.00 1	0.80 363	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.24 374	0.04 350	0.23 298	0.18 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

GwcNet	0.50 424	0.46 467	3.90 547	0.00 1	0.00 1	0.42 194	0.10 489	0.38 292	0.74 545	0.03 383	0.00 1	0.63 468	0.05 380	2.92 408	0.16 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 501	0.05 454

cf-r	0.35 346	0.41 451	1.45 387	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.00 1	0.43 303	0.38 256	0.05 419	0.00 1	0.65 473	0.00 1	2.53 391	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 325	0.02 349

GANet-RSSM	0.34 340	0.29 384	0.97 274	0.00 1	0.00 1	1.05 413	0.00 1	0.22 251	0.15 200	0.03 383	0.00 1	0.31 394	0.00 1	3.62 446	0.14 375	0.00 1	0.00 1	0.03 552	0.00 1	0.05 347	0.01 203

PSMNet-RSSM	0.36 351	0.36 424	0.93 261	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.00 1	0.50 318	0.53 279	0.04 409	0.00 1	0.40 425	0.00 1	3.33 436	0.06 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.01 203

GwcNet-RSSM	0.45 392	0.56 504	1.74 425	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.00 1	0.65 345	0.55 289	0.18 490	0.00 1	0.37 417	0.00 1	3.70 453	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.02 349

CFNet-ft	0.31 320	0.34 405	0.96 267	0.00 1	0.00 1	1.08 477	0.00 1	0.19 228	0.15 200	0.01 213	0.00 1	0.48 443	0.00 1	2.95 410	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.01 525	0.00 1	0.01 117	0.01 203

PMTNet	0.11 140	0.07 196	0.60 142	0.00 1	0.00 1	1.05 413	0.04 443	0.16 209	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.04 215	0.00 1	0.03 197	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 255	0.10 232	0.77 195	0.00 1	0.00 1	1.09 486	0.00 1	1.68 494	0.57 351	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.07 407	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.01 203
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
STTStereo	0.24 271	0.28 378	1.68 415	0.00 1	0.00 1	0.84 345	0.03 423	0.16 209	0.08 83	0.02 351	0.00 1	0.20 360	0.03 313	1.54 361	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 271	0.51 486	1.71 420	0.00 1	0.00 1	0.31 152	0.00 1	0.99 397	0.31 249	0.00 1	0.00 1	0.29 388	0.03 313	0.22 296	0.35 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.02 349

stereogan	0.49 413	0.22 337	2.39 480	0.00 1	0.00 1	0.63 284	0.02 400	0.79 361	0.72 543	0.06 428	0.00 1	1.68 539	0.46 486	2.63 395	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 471	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 201	0.03 43	0.77 195	0.00 1	0.00 1	0.74 310	0.00 1	1.36 440	0.09 115	0.02 351	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

PVD	0.73 486	0.57 505	3.38 533	0.04 452	0.19 553	0.74 310	0.00 1	0.29 276	0.79 550	2.37 567	0.00 1	0.53 461	0.09 416	2.19 379	3.20 542	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.02 471	0.08 409	0.15 545

SHD	0.50 424	0.51 486	3.61 538	0.05 465	0.00 1	0.01 11	0.01 353	0.72 353	0.61 463	1.57 558	0.00 1	0.34 401	0.09 416	1.79 366	0.49 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 453	0.09 428	0.03 397

RAFT-Stereo	0.15 201	0.03 43	0.77 195	0.00 1	0.00 1	0.74 310	0.00 1	1.36 440	0.09 115	0.02 351	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.19 233	0.10 232	1.39 369	0.00 1	0.01 366	0.75 315	0.00 1	0.35 286	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.48 443	0.50 488	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

HSM-Net_RVC	0.52 439	0.06 158	1.45 387	0.00 1	0.00 1	0.61 267	0.00 1	3.83 572	0.52 274	0.14 483	0.00 1	0.22 371	0.03 313	3.50 442	0.04 264	0.01 520	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
RYNet	0.53 440	0.19 323	1.79 429	0.00 1	0.00 1	0.55 250	0.00 1	1.12 415	0.61 463	0.02 351	0.00 1	0.83 491	0.04 350	5.05 501	0.45 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 349

PA-Net	0.57 453	0.50 481	2.73 507	0.03 432	0.06 490	0.89 358	0.02 400	0.66 346	0.63 523	0.00 1	0.00 1	0.43 432	0.07 407	4.82 495	0.55 485	0.01 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.04 432
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.64 472	0.50 481	1.13 311	0.07 495	0.00 1	1.08 477	0.01 353	2.58 554	0.56 304	0.01 213	0.00 1	0.14 324	0.01 184	5.73 530	0.12 359	0.50 573	0.00 1	0.21 581	0.00 1	0.09 428	0.02 349

GANet	0.55 444	0.35 417	1.40 374	0.00 1	0.00 1	0.77 319	0.08 478	0.36 289	0.57 351	0.01 213	0.00 1	0.68 480	0.11 429	5.52 519	1.07 502	0.00 1	0.00 1	0.02 541	0.00 1	0.09 428	0.03 397

TDLM	0.49 413	0.39 446	1.02 281	0.00 1	0.00 1	1.08 477	0.01 353	0.36 289	0.58 407	0.14 483	0.00 1	0.27 384	0.19 451	5.46 518	0.20 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 467	0.01 203

CFNet_RVC	0.31 320	0.34 405	0.96 267	0.00 1	0.00 1	1.08 477	0.00 1	0.19 228	0.15 200	0.01 213	0.00 1	0.48 443	0.00 1	2.95 410	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.01 525	0.00 1	0.01 117	0.01 203

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 346	0.49 480	2.00 448	0.00 1	0.02 421	0.96 380	0.00 1	0.55 326	0.18 220	0.03 383	0.00 1	0.35 405	0.10 424	2.37 385	0.01 126	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.
ccs_rob	0.22 255	0.10 232	1.38 366	0.00 1	0.01 366	0.98 384	0.00 1	0.94 388	0.09 115	0.00 1	0.00 1	0.48 443	0.36 479	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 242	0.32 394	0.88 245	0.00 1	0.00 1	1.02 396	0.00 1	0.20 239	0.29 244	0.01 213	0.00 1	0.34 401	0.02 256	0.81 336	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.19 233	0.55 502	1.36 363	0.00 1	0.00 1	0.25 125	0.00 1	1.09 411	0.23 234	0.00 1	0.00 1	0.14 324	0.02 256	0.02 158	0.14 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 347	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	0.20 242	0.06 158	0.86 237	0.00 1	0.00 1	0.25 125	0.00 1	1.71 498	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.31 394	0.01 184	0.11 271	0.11 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	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.
PASM	0.51 429	0.32 394	3.07 524	0.00 1	0.00 1	0.31 152	0.00 1	0.46 311	0.12 173	0.03 383	0.00 1	0.44 433	0.02 256	5.22 505	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 456	0.03 397

NVstereo2D	0.45 392	0.11 255	1.91 442	0.00 1	0.00 1	0.59 264	0.00 1	1.39 447	0.61 463	0.03 383	0.00 1	0.33 397	0.00 1	3.94 464	0.07 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 262	0.37 431	1.26 338	0.00 1	0.00 1	1.11 500	0.03 423	0.20 239	0.07 60	0.00 1	0.00 1	0.39 422	0.03 313	1.12 349	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 325	0.00 1

PS-NSSS	0.54 442	0.44 460	0.86 237	0.00 1	0.00 1	1.04 410	0.00 1	2.37 539	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.11 303	0.01 184	5.32 508	0.13 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.36 351	1.03 554	2.96 518	0.00 1	0.00 1	0.58 258	0.00 1	1.51 481	0.58 407	0.01 213	0.00 1	0.08 283	0.02 256	0.07 242	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 549	0.02 349

MLCV	0.23 262	0.46 467	1.15 313	0.00 1	0.00 1	0.45 206	0.00 1	0.57 329	0.15 200	0.09 458	0.00 1	0.27 384	0.03 313	1.09 348	0.25 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 347	0.00 1

DPSNet	1.25 530	0.28 378	5.34 563	0.28 564	0.07 497	1.50 542	0.00 1	3.53 570	0.69 539	0.03 383	0.00 1	0.45 438	2.10 556	5.67 527	4.61 556	0.02 536	0.04 525	0.00 1	0.02 471	0.23 530	0.09 509

StereoDRNet-Refined	0.24 271	0.08 211	0.68 159	0.00 1	0.00 1	0.83 341	0.00 1	0.66 346	0.61 463	0.00 1	0.00 1	0.50 455	0.02 256	1.28 356	0.08 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 439	0.04 432
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.43 385	0.13 276	1.95 446	0.03 432	0.09 509	0.61 267	0.00 1	1.43 456	0.61 463	0.00 1	0.00 1	0.18 349	0.04 350	3.32 435	0.11 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

StereoDRNet	0.42 378	0.50 481	2.50 491	0.02 411	0.06 490	0.51 227	0.00 1	0.34 284	0.61 463	0.00 1	0.00 1	0.33 397	0.02 256	2.87 405	0.50 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.02 349

iResNet	0.25 278	0.27 373	1.68 415	0.00 1	0.00 1	0.69 299	0.00 1	1.22 427	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.04 215	0.03 313	0.12 273	0.30 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 347	0.01 203

NCCL2	0.29 311	0.50 481	1.52 397	0.00 1	0.00 1	0.81 332	0.00 1	0.45 308	0.22 228	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.03 313	2.14 372	0.06 297	0.00 1	0.00 1	0.02 541	0.00 1	0.01 117	0.03 397

NOSS_ROB	0.61 467	0.17 304	0.63 146	0.19 553	0.00 1	0.67 294	0.00 1	2.38 540	0.57 351	0.13 475	0.00 1	0.94 497	0.00 1	6.27 559	0.10 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 325	0.10 517

XPNet_ROB	0.37 358	0.34 405	1.01 280	0.01 376	0.00 1	0.96 380	0.00 1	1.11 413	0.46 266	0.00 1	0.00 1	0.17 346	0.02 256	2.73 397	0.54 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

ETE_ROB	0.31 320	0.34 405	0.89 249	0.00 1	0.00 1	0.97 382	0.01 353	1.45 459	0.57 351	0.02 351	0.00 1	0.17 346	0.02 256	1.75 364	0.07 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 283	0.75 529	1.33 354	0.00 1	0.00 1	0.99 390	0.00 1	1.04 403	0.61 463	0.01 213	0.00 1	0.19 356	0.02 256	0.07 242	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 526	0.01 203

LALA_ROB	0.31 320	0.38 441	0.91 257	0.00 1	0.01 366	1.00 392	0.01 353	1.60 486	0.61 463	0.15 485	0.00 1	0.09 294	0.01 184	1.04 347	0.41 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 375	0.54 496	1.69 417	0.00 1	0.00 1	0.92 370	0.00 1	0.27 271	0.53 279	0.00 1	0.00 1	0.25 379	0.03 313	3.43 439	0.47 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 347	0.03 397

CBMV	0.57 453	0.22 337	1.61 409	0.00 1	0.00 1	0.84 345	0.78 567	2.58 554	0.61 463	0.38 517	0.00 1	1.25 516	0.63 503	2.07 371	0.38 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 325	0.08 496
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DLNR-FE	21.10 599	47.73 602	85.45 608	96.28 616	88.16 615	0.31 152	0.00 1	18.28 601	0.07 60	0.01 213	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.21 294	0.01 126	15.59 601	0.01 450	0.00 1	0.21 560	69.68 610	0.04 432

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YMNet_1	0.36 351	0.38 441	2.34 474	0.03 432	0.03 448	0.92 370	0.15 499	0.53 320	0.65 529	0.09 458	0.01 351	0.44 433	0.06 397	0.82 337	0.30 441	0.01 520	0.00 1	0.04 561	0.00 1	0.27 544	0.04 432

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Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
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ACRE	0.34 340	0.70 521	2.13 461	0.10 514	0.00 1	0.90 360	0.20 508	1.45 459	0.61 463	0.02 351	0.01 351	0.13 316	0.05 380	0.14 279	0.17 387	0.00 1	0.03 508	0.01 525	0.02 471	0.17 501	0.04 432

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KMStereo	0.48 406	0.04 68	1.10 303	0.17 546	0.00 1	1.07 464	0.25 516	0.12 187	0.61 463	0.03 383	0.01 351	0.02 112	0.01 184	6.03 540	0.18 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

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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
test-2	0.13 168	0.24 356	0.83 226	0.00 1	0.14 533	0.86 350	0.01 353	0.09 153	0.11 156	0.01 213	0.01 351	0.02 112	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 563	0.00 1	0.00 1	0.16 494	0.01 203

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rafts_anoy	0.14 182	0.35 417	0.99 279	0.00 1	0.02 421	0.49 221	0.03 423	0.11 178	0.07 60	0.00 1	0.01 351	0.06 268	0.06 397	0.24 299	0.06 297	0.00 1	0.14 577	0.00 1	0.01 453	0.02 239	0.03 397

iRaftStereo_RVC	0.10 118	0.20 327	0.57 133	0.00 1	0.00 1	0.52 233	0.00 1	0.05 88	0.07 60	0.00 1	0.01 351	0.14 324	0.03 313	0.02 158	0.01 126	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.00 1	0.25 536	0.20 559

CREStereo++_RVC	0.10 118	0.06 158	0.78 207	0.00 1	0.00 1	1.00 392	0.00 1	0.10 170	0.08 83	0.00 1	0.01 351	0.03 177	0.00 1	0.01 74	0.03 212	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
ADLNet	0.38 363	0.21 330	0.86 237	0.00 1	0.00 1	0.67 294	0.00 1	0.86 374	0.60 444	0.18 490	0.01 351	1.01 503	0.02 256	2.92 408	0.26 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 428	0.02 349

HCRNet	0.32 329	0.10 232	0.81 219	0.00 1	0.00 1	1.10 492	0.00 1	0.39 295	0.59 420	0.01 213	0.01 351	0.06 268	0.03 313	3.24 426	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.02 349

APVNet	0.51 429	0.21 330	2.43 487	0.00 1	0.00 1	0.94 376	0.00 1	0.45 308	0.62 518	0.01 213	0.01 351	0.34 401	0.03 313	4.59 487	0.27 437	0.00 1	0.00 1	0.03 552	0.00 1	0.15 482	0.02 349

MMNet	0.23 262	0.18 312	1.84 433	0.00 1	0.00 1	0.67 294	0.00 1	0.59 334	0.59 420	0.00 1	0.01 351	0.18 349	0.09 416	0.26 302	0.12 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

delet	0.33 332	0.24 356	1.05 293	0.00 1	0.00 1	0.60 266	0.00 1	0.53 320	0.59 420	0.03 383	0.01 351	0.52 460	0.19 451	2.68 396	0.13 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

ac_64	0.39 367	0.12 267	1.15 313	0.04 452	0.01 366	0.43 200	0.02 400	0.25 261	0.59 420	0.12 471	0.01 351	0.89 495	0.04 350	3.92 462	0.12 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 325	0.00 1

ACVNet	0.20 242	0.14 282	0.96 267	0.01 376	0.00 1	1.05 413	0.11 493	0.19 228	0.60 444	0.01 213	0.01 351	0.71 481	0.00 1	0.05 224	0.10 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 347	0.00 1

acv_ft	0.21 250	0.14 282	0.95 265	0.00 1	0.00 1	0.41 187	0.00 1	0.58 332	0.60 444	0.19 492	0.01 351	0.71 481	0.12 432	0.05 224	0.12 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 532	0.00 1

HGLStereo	0.28 295	0.12 267	1.15 313	0.00 1	0.00 1	0.65 291	0.00 1	0.57 329	0.25 236	0.02 351	0.01 351	0.47 441	0.03 313	2.17 377	0.14 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.01 203

DMCA-RVC	0.31 320	0.48 476	2.47 489	0.00 1	0.03 448	0.78 323	0.03 423	0.06 104	0.08 83	0.01 213	0.01 351	0.08 283	0.33 477	1.59 363	0.16 383	0.00 1	0.02 496	0.01 525	0.00 1	0.01 117	0.01 203

DMCA	0.19 233	0.16 296	1.39 369	0.00 1	0.01 366	1.00 392	0.01 353	0.38 292	0.57 351	0.01 213	0.01 351	0.05 245	0.00 1	0.05 224	0.12 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 429	0.80 539	2.47 489	0.01 376	0.00 1	0.48 218	0.00 1	1.32 436	0.14 188	0.00 1	0.01 351	0.12 309	0.06 397	4.07 468	0.15 380	0.00 1	0.04 525	0.00 1	0.00 1	0.38 557	0.08 496

FADNet	0.55 444	0.75 529	2.42 485	0.00 1	0.01 366	0.82 335	0.00 1	0.88 375	0.54 283	0.01 213	0.01 351	0.16 342	0.16 444	4.49 485	0.09 329	0.18 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 562	0.00 1

RP	0.42 378	0.44 460	1.52 397	0.00 1	0.01 366	0.61 267	0.02 400	1.06 405	0.39 260	0.03 383	0.01 351	0.99 501	0.16 444	2.89 407	0.18 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 439	0.00 1

Nwc_Net	0.43 385	0.42 453	2.64 503	0.00 1	0.00 1	0.67 294	0.00 1	0.82 368	0.28 240	0.00 1	0.01 351	0.90 496	0.10 424	2.62 393	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.00 1

XQC	0.68 477	0.72 527	3.82 545	0.06 489	0.00 1	0.39 183	0.01 353	1.92 510	0.61 463	0.03 383	0.01 351	0.46 440	0.21 458	2.84 404	2.26 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 453	0.15 482	0.05 454

RTS	4.10 575	1.68 580	43.40 597	0.09 510	0.02 421	3.95 572	0.00 1	1.61 488	0.61 463	1.09 547	0.01 351	1.97 544	0.22 461	16.87 592	10.15 581	0.00 1	0.09 563	0.00 1	0.00 1	0.20 520	0.05 454

RTSA	4.10 575	1.68 580	43.40 597	0.09 510	0.02 421	3.95 572	0.00 1	1.61 488	0.61 463	1.09 547	0.01 351	1.97 544	0.22 461	16.87 592	10.15 581	0.00 1	0.09 563	0.00 1	0.00 1	0.20 520	0.05 454

DeepPrunerF	1.33 532	0.59 508	8.62 577	0.02 411	0.09 509	0.90 360	0.00 1	1.34 438	6.72 582	0.22 494	0.01 351	0.21 365	0.14 436	5.64 525	1.99 528	0.00 1	0.00 1	0.01 525	0.02 471	0.14 471	0.02 349

MADNet+	4.65 579	2.70 594	46.68 599	0.01 376	0.02 421	2.06 557	0.03 423	3.17 569	1.07 558	0.02 351	0.01 351	1.84 542	0.31 475	21.62 597	13.04 589	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.00 1	0.20 520	0.19 556

ADCP+	1.36 533	0.76 535	6.73 569	0.01 376	0.02 421	1.32 540	0.80 569	0.81 365	0.72 543	0.01 213	0.01 351	0.96 499	1.05 527	0.33 306	13.50 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.02 349

GANetREF_RVC	0.54 442	0.70 521	2.06 458	0.00 1	0.00 1	1.14 511	0.00 1	1.61 488	0.58 407	0.00 1	0.01 351	0.29 388	0.04 350	4.21 476	0.06 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.02 349
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
CFNet	0.56 447	0.50 481	1.58 403	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.01 353	1.08 409	0.57 351	0.00 1	0.01 351	0.12 309	0.01 184	5.87 535	0.19 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 467	0.02 349

HSM	0.63 470	0.36 424	0.89 249	0.00 1	0.00 1	0.52 233	0.01 353	0.98 395	0.56 304	0.00 1	0.01 351	2.27 554	0.65 504	6.18 549	0.11 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

DISCO	0.31 320	0.11 255	1.73 421	0.16 542	0.16 540	0.31 152	0.00 1	0.09 153	0.17 215	0.00 1	0.01 351	1.51 536	0.00 1	1.21 351	0.62 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.01 203

FBW_ROB	0.83 496	0.31 393	1.48 393	0.10 514	0.01 366	0.62 273	0.01 353	1.91 509	0.59 420	0.01 213	0.01 351	1.10 511	0.05 380	7.84 580	2.07 530	0.05 547	0.01 450	0.03 552	0.01 453	0.01 117	0.47 575

iResNet_ROB	0.30 314	0.66 516	1.41 375	0.00 1	0.00 1	0.70 300	0.00 1	0.79 361	0.57 351	0.04 409	0.01 351	0.08 283	0.01 184	1.55 362	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.00 1

PDISCO_ROB	0.56 447	0.57 505	2.07 459	0.17 546	0.00 1	1.56 545	0.01 353	2.27 533	0.51 272	0.08 449	0.01 351	0.74 483	0.28 471	2.37 385	0.13 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 554	0.00 1

water-stereo	0.03 29	0.02 13	0.34 67	0.00 1	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.04 74	0.06 44	0.01 213	0.02 436	0.04 215	0.05 380	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

RainbowNet	0.61 467	1.13 561	1.83 431	0.10 514	0.04 469	1.23 528	0.07 469	1.74 501	0.57 351	0.01 213	0.02 436	1.14 515	0.25 468	2.29 383	0.48 477	0.61 575	0.05 540	0.00 1	0.00 1	0.47 563	0.20 559

Consistency-Raft	0.39 367	0.30 388	2.53 496	0.14 537	0.03 448	0.90 360	0.04 443	1.36 440	0.59 420	0.00 1	0.02 436	0.02 112	1.15 534	0.33 306	0.43 468	0.02 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

ICVP	0.15 201	0.03 43	1.23 335	0.00 1	0.01 366	1.02 396	0.09 484	0.19 228	0.10 143	0.00 1	0.02 436	0.07 276	0.01 184	0.18 289	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.18 227	0.05 110	0.87 241	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.02 400	0.60 336	0.08 83	0.00 1	0.02 436	0.11 303	0.09 416	0.44 317	0.16 383	0.01 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

ADCPNet	1.44 537	0.55 502	7.88 573	0.01 376	0.19 553	2.78 561	0.27 525	0.90 378	0.38 256	0.04 409	0.02 436	1.43 531	1.81 548	2.22 380	9.08 579	0.00 1	0.47 590	0.00 1	0.64 593	0.04 325	0.15 545

zero-FE	0.13 168	0.05 110	0.89 249	0.03 432	0.10 513	0.00 1	0.00 1	0.13 195	0.16 208	0.00 1	0.03 442	0.05 245	0.00 1	0.59 326	0.42 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 471	0.00 1	0.02 349

GMStereo_Zeroshot	0.07 81	0.04 68	0.80 216	0.08 503	0.00 1	0.03 32	0.00 1	0.05 88	0.10 143	0.00 1	0.03 442	0.19 356	0.03 313	0.00 1	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

RAFT_R40	0.49 413	0.03 43	0.74 178	0.05 465	0.15 537	1.09 486	0.32 533	0.27 271	0.59 420	0.02 351	0.03 442	0.07 276	0.30 472	6.12 544	0.11 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

test_xeample3	0.24 271	0.06 158	1.84 433	0.02 411	0.00 1	0.33 165	0.05 457	1.33 437	0.14 188	0.00 1	0.03 442	0.03 177	0.03 313	0.10 264	0.43 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 566	0.05 347	0.06 475

FADNet-RVC-Resample	0.51 429	0.82 542	3.08 525	0.04 452	0.04 469	0.42 194	0.09 484	1.16 422	0.34 252	0.00 1	0.03 442	0.24 374	0.05 380	3.16 420	0.13 366	0.07 550	0.12 573	0.05 564	0.02 471	0.08 409	0.20 559

MFMNet_re	0.24 271	0.74 528	2.31 473	0.53 571	0.00 1	0.17 107	0.01 353	0.02 36	0.59 420	0.01 213	0.03 442	0.12 309	0.00 1	0.07 242	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 512	0.01 203

zh-sn7	1.20 526	2.23 590	8.48 576	0.00 1	0.00 1	0.68 298	0.05 457	1.30 434	0.61 463	0.00 1	0.04 448	0.41 428	0.21 458	5.33 510	4.51 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 471	0.07 490

FACV-RUCA	0.11 140	0.06 158	0.50 109	0.03 432	0.10 513	0.10 67	0.00 1	0.07 127	0.62 518	0.03 383	0.04 448	0.03 177	0.14 436	0.03 197	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.06 567	0.00 1	0.20 520	0.11 523

Anonymous_2	0.88 505	0.02 13	1.06 295	0.01 376	0.00 1	0.19 110	0.00 1	0.14 202	0.08 83	0.01 213	0.04 448	1.07 509	0.00 1	0.02 158	0.02 178	0.01 520	0.04 525	2.31 597	11.16 603	1.35 578	0.01 203

DLCB_ROB	0.27 289	0.16 296	0.71 164	0.00 1	0.00 1	0.44 204	0.00 1	0.43 303	0.57 351	0.02 351	0.04 448	0.63 468	0.04 350	2.18 378	0.24 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.14 182	0.03 43	0.68 159	0.01 376	0.02 421	1.20 526	0.00 1	0.63 342	0.11 156	0.05 419	0.05 452	0.02 112	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo8	0.28 295	0.37 431	2.57 498	0.02 411	0.00 1	1.23 528	0.00 1	0.26 265	0.15 200	0.02 351	0.05 452	0.14 324	0.04 350	0.24 299	0.05 281	0.00 1	0.11 571	0.00 1	0.01 453	0.04 325	0.21 563

MSKI-zero shot	0.22 255	0.08 211	1.46 389	0.00 1	0.12 527	1.08 477	0.03 423	0.85 372	0.16 208	0.22 494	0.05 452	0.06 268	0.00 1	0.07 242	0.01 126	0.00 1	0.02 496	0.00 1	0.18 549	0.02 239	0.01 203

TestStereo1	0.20 242	0.30 388	0.84 231	0.00 1	0.16 540	1.12 507	0.01 353	0.69 349	0.57 351	0.00 1	0.05 452	0.04 215	0.01 184	0.09 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 482	0.06 475

SA-5K	0.20 242	0.30 388	0.84 231	0.00 1	0.16 540	1.12 507	0.01 353	0.69 349	0.57 351	0.00 1	0.05 452	0.04 215	0.01 184	0.09 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 482	0.06 475

MIPNet	0.34 340	0.35 417	1.56 401	0.02 411	0.00 1	1.11 500	0.09 484	1.57 483	0.65 529	0.11 468	0.05 452	0.18 349	0.19 451	0.74 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 453	0.06 369	0.01 203

FADNet_RVC	0.60 464	0.83 543	2.50 491	0.00 1	0.00 1	1.09 486	0.00 1	1.29 432	0.50 269	0.02 351	0.05 452	0.26 381	0.03 313	3.17 422	0.25 428	0.21 563	0.26 583	0.08 571	0.28 583	0.53 565	0.55 582

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 398	0.43 456	1.04 285	0.11 524	0.00 1	1.10 492	0.00 1	0.80 363	0.54 283	0.00 1	0.05 452	0.38 420	0.03 313	3.50 442	0.14 375	0.88 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 446	0.20 559

SuperB	1.85 547	1.06 555	10.54 582	0.02 411	0.01 366	0.90 360	0.78 567	1.75 502	0.64 526	0.05 419	0.05 452	0.34 401	0.89 521	5.29 507	5.80 565	0.01 520	0.00 1	0.02 541	0.02 471	8.71 599	0.06 475

AF-Net	0.47 398	0.53 494	2.05 456	0.00 1	0.00 1	0.41 187	0.01 353	1.18 425	0.40 261	0.13 475	0.05 452	1.30 521	0.45 484	2.43 389	0.30 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 428	0.00 1

z-mn7	0.88 505	1.64 578	5.54 564	0.00 1	0.00 1	0.56 252	0.07 469	0.92 383	0.61 463	0.00 1	0.06 462	0.36 409	0.05 380	5.64 525	1.97 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 446	0.02 349

HBP-ISP	0.80 493	0.70 521	2.86 513	0.02 411	0.01 366	1.67 548	0.48 551	2.63 558	0.56 304	1.11 549	0.06 462	0.50 455	0.74 510	4.60 488	0.09 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 347	0.03 397

RASNet	0.58 458	0.27 373	1.30 348	0.00 1	0.00 1	0.61 267	0.01 353	0.47 312	0.60 444	0.08 449	0.06 462	1.52 538	0.04 350	6.18 549	0.48 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

DANet	0.58 458	0.19 323	1.87 437	0.26 561	0.06 490	0.51 227	0.11 493	1.41 448	0.52 274	0.22 494	0.06 462	1.06 507	0.02 256	4.25 477	0.92 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.06 475
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-ADL	0.35 346	0.05 110	0.65 152	0.00 1	0.00 1	1.03 402	0.00 1	0.59 334	0.09 115	0.00 1	0.07 466	0.47 441	0.01 184	3.66 451	0.30 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.02 349

ADLNet2	0.55 444	0.33 398	2.54 497	0.00 1	0.00 1	0.88 356	0.00 1	0.69 349	0.65 529	0.00 1	0.07 466	1.47 533	0.02 256	4.12 472	0.11 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 467	0.01 203

RALCasStereoNet	0.16 207	0.35 417	0.84 231	0.00 1	0.00 1	0.32 159	0.03 423	0.16 209	0.56 304	0.02 351	0.07 466	0.05 245	0.08 412	0.13 275	0.08 323	0.00 1	0.31 584	0.00 1	0.00 1	0.07 386	0.11 523

UniTT-Stereo	0.06 66	0.06 158	0.83 226	0.00 1	0.00 1	0.08 61	0.01 353	0.06 104	0.03 5	0.00 1	0.08 469	0.02 112	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.00 1

BUS	0.33 332	0.05 110	0.54 124	0.00 1	0.00 1	1.87 554	0.00 1	2.43 542	0.58 407	0.30 506	0.09 470	0.65 473	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 295	0.05 110	0.54 124	0.00 1	0.00 1	1.07 464	0.00 1	2.43 542	0.58 407	0.30 506	0.09 470	0.36 409	0.03 313	0.01 74	0.08 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 363	0.07 196	1.32 353	0.00 1	0.00 1	1.07 464	0.00 1	2.43 542	0.58 407	0.30 506	0.09 470	0.63 468	0.00 1	0.96 345	0.07 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.31 320	0.26 370	0.93 261	0.00 1	0.18 548	1.08 477	0.01 353	2.59 556	0.56 304	0.00 1	0.09 470	0.03 177	0.00 1	0.18 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 529	0.11 446	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 406	0.27 373	3.90 547	0.08 503	0.20 558	0.32 159	0.00 1	1.02 401	0.09 115	0.38 517	0.10 474	1.72 541	0.83 518	0.33 306	0.01 126	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.23 566	0.11 446	0.01 203

Reg-Stereo(zero)	0.23 262	0.02 13	1.54 400	0.00 1	0.07 497	0.81 332	0.09 484	0.10 170	0.16 208	0.00 1	0.11 475	0.20 360	0.82 516	0.17 288	0.28 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 511	0.01 117	0.06 475

IGEV-RUCA	0.20 242	0.04 68	0.49 104	0.06 489	0.11 521	0.79 325	0.31 532	0.21 245	0.17 215	0.10 464	0.11 475	0.15 333	0.24 465	0.16 286	0.20 407	0.04 544	0.12 573	0.20 578	0.22 564	0.17 501	0.19 556

ADCS	1.72 544	1.22 567	8.11 574	0.00 1	0.01 366	0.88 356	0.68 562	1.44 457	0.63 523	2.60 569	0.11 475	1.42 529	0.26 469	1.97 368	14.92 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 409	0.07 490

CVANet_RVC	0.53 440	0.32 394	1.26 338	0.00 1	0.00 1	0.98 384	0.00 1	0.72 353	0.55 289	0.35 513	0.12 478	0.36 409	0.14 436	5.53 520	0.08 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 494	0.00 1

anonymity	0.17 218	0.06 158	0.79 211	0.00 1	0.09 509	0.03 32	0.00 1	0.54 323	0.07 60	0.41 520	0.13 479	0.11 303	0.58 496	0.02 158	0.31 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 566	0.01 117	0.02 349

GASNet	0.56 447	1.09 556	2.57 498	0.00 1	0.00 1	0.52 233	0.02 400	1.12 415	0.22 228	0.01 213	0.14 480	0.50 455	0.12 432	4.09 469	0.39 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 552	0.08 496

hitnet-ft	0.42 378	0.30 388	1.15 313	0.00 1	0.00 1	0.73 309	0.11 493	0.30 279	0.19 222	0.04 409	0.14 480	0.75 484	0.17 450	4.33 482	0.10 341	0.01 520	0.00 1	0.03 552	0.00 1	0.04 325	0.01 203

TANstereo	0.12 155	0.15 287	0.78 207	0.00 1	0.00 1	1.03 402	0.00 1	0.07 127	0.08 83	0.01 213	0.15 482	0.04 215	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCRef	0.92 508	0.48 476	3.35 531	0.02 411	0.02 421	0.90 360	0.32 533	0.61 340	0.65 529	0.72 535	0.17 483	0.17 346	0.82 516	2.15 374	7.95 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 386	0.03 397

HH	0.23 262	0.21 330	1.69 417	0.16 542	0.08 504	0.11 73	0.00 1	0.24 258	0.06 44	0.30 506	0.18 484	1.47 533	0.04 350	0.04 211	0.01 126	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.01 203

HanStereo	0.23 262	0.21 330	1.69 417	0.16 542	0.08 504	0.11 73	0.00 1	0.24 258	0.06 44	0.30 506	0.18 484	1.47 533	0.04 350	0.04 211	0.01 126	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.01 203

NCC-stereo	0.49 413	0.46 467	2.04 453	0.03 432	0.03 448	1.06 422	0.01 353	0.78 358	0.22 228	0.06 428	0.19 486	0.64 471	0.05 380	3.65 449	0.63 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

Abc-Net	0.49 413	0.46 467	2.04 453	0.03 432	0.03 448	1.06 422	0.01 353	0.78 358	0.22 228	0.06 428	0.19 486	0.64 471	0.05 380	3.65 449	0.63 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 545	1.81 582	3.81 544	0.01 376	0.02 421	12.12 588	0.50 554	2.74 561	0.71 542	0.07 438	0.20 488	2.17 551	0.15 442	6.82 573	1.19 506	0.74 577	0.80 595	0.20 578	0.27 581	0.73 571	0.70 584

PWC_ROB	0.62 469	0.54 496	3.22 529	0.00 1	0.00 1	0.22 118	0.00 1	2.18 529	0.61 463	0.00 1	0.20 488	0.29 388	0.03 313	3.46 441	1.22 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 559	0.01 203

XX-TBD	0.12 155	0.25 362	0.79 211	0.00 1	0.00 1	0.92 370	0.00 1	0.18 223	0.08 83	0.00 1	0.21 490	0.03 177	0.00 1	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	0.51 429	0.12 267	1.83 431	0.00 1	0.00 1	0.62 273	0.00 1	0.06 104	0.11 156	0.00 1	0.23 491	0.35 405	0.04 350	6.42 565	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 538	0.03 397

SQANet	0.42 378	1.14 563	1.86 436	0.04 452	0.48 571	0.36 177	0.03 423	0.40 297	0.56 304	0.02 351	0.24 492	0.49 451	0.06 397	2.14 372	0.21 411	0.02 536	0.02 496	0.01 525	0.00 1	0.19 512	0.03 397

PFNet	0.60 464	0.11 255	2.08 460	0.00 1	0.30 566	1.16 518	0.00 1	0.29 276	0.59 420	0.01 213	0.24 492	0.02 112	0.00 1	6.58 567	0.23 417	0.10 556	0.00 1	0.00 1	0.04 496	0.14 471	0.05 454

MSAF-DinoV2	1.81 546	2.41 591	6.15 566	0.49 570	0.02 421	1.06 422	0.34 538	2.76 562	1.69 568	0.29 504	0.26 494	2.37 556	1.82 549	8.06 582	4.80 558	0.00 1	0.01 450	0.05 564	0.71 595	1.56 579	1.34 590

DRaft	0.56 447	0.08 211	0.73 169	0.00 1	0.00 1	0.92 370	0.19 506	0.05 88	0.09 115	0.03 383	0.26 494	0.06 268	2.55 560	4.61 489	1.38 514	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.02 471	0.03 300	0.08 496

FE-Mocha	0.14 182	0.06 158	0.59 137	0.04 452	0.06 490	0.16 103	0.00 1	0.34 284	0.15 200	0.02 351	0.27 496	0.13 316	0.45 484	0.10 264	0.25 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 501	0.01 117	0.01 203

MFN_U_SF_RVC	0.95 511	1.40 575	4.49 556	0.16 542	0.11 521	0.56 252	0.07 469	1.12 415	0.36 255	0.43 522	0.27 496	1.27 519	0.73 509	3.98 466	1.47 516	0.29 567	0.34 588	0.36 584	0.55 591	0.63 568	0.46 574

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 525	2.03 585	4.57 558	0.02 411	0.04 469	3.52 570	0.27 525	1.80 505	0.58 407	0.22 494	0.28 498	1.38 527	0.02 256	6.08 542	0.42 466	0.14 559	0.68 593	0.01 525	0.26 577	0.39 559	0.47 575

StereoVision	0.16 207	0.25 362	1.07 301	0.00 1	0.00 1	0.47 215	0.01 353	0.18 223	0.61 463	0.00 1	0.29 499	0.15 333	0.02 256	0.07 242	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.01 203

GANet-ADL	0.16 207	0.06 158	1.18 322	0.00 1	0.01 366	0.83 341	0.00 1	0.23 253	0.07 60	0.00 1	0.30 500	0.35 405	0.00 1	0.07 242	0.10 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 325	0.01 203

KYRaft	0.21 250	0.03 43	0.74 178	0.04 452	0.00 1	1.16 518	0.12 496	0.08 138	0.60 444	0.01 213	0.30 500	0.03 177	0.77 513	0.37 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

DSFCA	0.40 372	0.09 225	0.84 231	0.00 1	0.01 366	0.98 384	0.37 542	0.29 276	0.62 518	0.02 351	0.32 502	0.03 177	0.24 465	3.91 460	0.34 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

edge stereo	0.58 458	0.29 384	2.86 513	0.01 376	0.03 448	0.33 165	0.03 423	0.97 394	0.50 269	0.21 493	0.33 503	1.31 522	0.16 444	4.20 475	0.18 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 446	0.01 203

NaN_ROB	0.80 493	0.47 473	1.63 410	0.17 546	0.19 553	0.58 258	0.38 544	2.11 523	0.80 551	0.53 531	0.33 503	0.48 443	1.13 532	4.98 499	1.94 525	0.00 1	0.02 496	0.01 525	0.05 498	0.06 369	0.14 544

s12784h	0.21 250	0.05 110	0.81 219	0.00 1	0.00 1	1.06 422	0.02 400	1.36 440	0.56 304	0.01 213	0.34 505	0.02 112	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

RTSC	0.70 479	0.71 525	3.19 527	0.01 376	0.00 1	0.20 113	0.00 1	0.81 365	0.60 444	0.29 504	0.36 506	0.36 409	0.04 350	2.04 369	4.87 559	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.02 471	0.28 547	0.11 523

GCST	0.28 295	0.46 467	1.23 335	0.00 1	0.01 366	0.31 152	0.03 423	0.15 206	0.05 37	0.01 213	0.37 507	0.05 245	0.04 350	2.76 399	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 386	0.03 397

TransformOpticalFlow	0.85 499	0.27 373	2.72 506	0.30 565	0.03 448	1.25 530	0.05 457	1.53 482	0.61 463	0.28 503	0.38 508	1.27 519	1.54 544	6.53 566	0.22 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

MyStereo06	0.36 351	0.13 276	2.17 465	0.01 376	0.00 1	1.09 486	0.00 1	0.23 253	0.09 115	0.49 528	0.41 509	1.01 503	1.05 527	0.21 294	0.24 422	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.04 432

ASMatch	0.59 462	0.10 232	1.66 413	0.13 535	0.04 469	1.07 464	0.00 1	0.10 170	0.64 526	0.06 428	0.44 510	0.05 245	0.87 519	6.32 560	0.27 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 453	0.00 1	0.00 1

IGEV-FE	0.32 329	0.10 232	2.61 500	0.01 376	0.01 366	0.50 223	0.04 443	0.21 245	0.09 115	0.45 523	0.45 511	0.80 489	0.51 490	0.20 292	0.23 417	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.14 531	0.03 300	0.00 1

GCAP-BAT	0.19 233	0.08 211	0.90 252	0.01 376	0.07 497	0.87 354	0.03 423	0.16 209	0.06 44	0.36 514	0.45 511	0.15 333	0.05 380	0.08 255	0.31 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 531	0.00 1	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 329	0.10 232	2.61 500	0.01 376	0.01 366	0.50 223	0.04 443	0.21 245	0.09 115	0.45 523	0.45 511	0.81 490	0.51 490	0.20 292	0.23 417	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.14 531	0.03 300	0.00 1

PSM-AAD	0.49 413	0.02 13	0.75 186	0.06 489	0.00 1	1.19 524	2.19 581	0.12 187	0.59 420	0.01 213	0.45 511	0.13 316	4.04 576	0.22 296	0.06 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

AnyNet_C32	1.44 537	1.47 577	6.09 565	0.12 528	0.19 553	1.74 552	1.11 573	0.84 370	0.56 304	1.30 554	0.46 515	0.21 365	0.59 498	2.74 398	11.09 584	0.02 536	0.00 1	0.06 567	0.00 1	0.16 494	0.05 454

test-1	0.19 233	0.13 276	0.67 158	0.00 1	0.15 537	0.57 255	0.00 1	1.01 400	0.11 156	0.04 409	0.48 516	0.05 245	0.00 1	0.01 74	0.30 441	0.00 1	0.07 556	0.00 1	0.06 501	0.01 117	0.18 552

DispNO	0.64 472	0.48 476	2.04 453	0.00 1	0.00 1	0.71 304	0.01 353	1.47 471	0.56 304	0.00 1	0.54 517	1.34 524	0.06 397	5.12 503	0.31 448	0.00 1	0.00 1	0.03 552	0.12 524	0.01 117	0.02 349

Prome-Stereo	0.23 262	0.04 68	0.76 192	0.10 514	0.00 1	1.15 514	0.02 400	0.27 271	0.65 529	0.01 213	0.54 517	0.04 215	0.71 505	0.27 304	0.07 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

IIG-Stereo	0.65 474	0.34 405	0.77 195	0.05 465	0.03 448	1.17 521	0.00 1	1.46 469	0.60 444	0.01 213	0.57 519	0.54 462	0.01 184	7.03 576	0.39 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

ADCMid	1.38 534	0.90 549	6.15 566	0.04 452	0.03 448	1.67 548	0.18 503	1.13 419	0.93 556	0.89 543	0.58 520	0.86 493	0.71 505	1.03 346	11.96 587	0.01 520	0.00 1	0.29 582	0.08 510	0.17 501	0.03 397

OMP-Stereo	0.66 476	0.33 398	0.72 167	0.18 552	0.06 490	1.17 521	0.00 1	1.45 459	0.59 420	0.12 471	0.60 521	0.50 455	0.00 1	7.09 577	0.26 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.00 1

RGC	0.50 424	0.53 494	2.42 485	0.00 1	0.01 366	0.65 291	0.00 1	1.07 407	0.17 215	0.01 213	0.62 522	1.00 502	0.19 451	3.03 414	0.28 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 347	0.02 349

DispFullNet	1.20 526	0.63 512	3.58 537	1.00 577	0.82 579	0.41 187	0.00 1	1.44 457	0.61 463	2.55 568	0.64 523	1.10 511	8.95 592	0.84 339	1.22 508	0.00 1	0.02 496	0.00 1	0.00 1	0.24 532	0.02 349

ccnet	0.49 413	0.05 110	1.26 338	0.01 376	0.08 504	0.72 307	0.18 503	1.18 425	0.35 253	0.45 523	0.68 524	0.13 316	0.39 481	3.54 444	0.74 494	0.01 520	0.00 1	0.02 541	0.00 1	0.02 239	0.01 203

SAMSARA	1.01 514	0.70 521	3.29 530	0.20 558	0.06 490	1.65 547	0.05 457	0.48 314	0.53 279	2.91 571	0.68 524	2.97 559	1.08 529	3.89 459	1.54 517	0.00 1	0.04 525	0.00 1	0.02 471	0.05 347	0.03 397

DEmStereo	0.75 488	0.06 158	1.73 421	0.04 452	0.00 1	0.78 323	0.52 556	0.05 88	0.57 351	0.05 419	0.72 526	0.02 112	3.42 570	5.79 533	1.29 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 424	0.14 282	2.51 493	0.00 1	0.00 1	0.33 165	0.09 484	1.88 507	0.61 463	0.05 419	0.76 527	0.60 465	0.52 493	2.46 390	0.06 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.00 1

S-Stereo	0.65 474	0.25 362	3.44 535	0.00 1	0.00 1	0.56 252	0.05 457	1.86 506	0.61 463	0.00 1	0.76 527	0.84 492	0.11 429	4.28 481	0.11 349	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.07 386	0.03 397

CBMV_ROB	0.84 497	0.06 158	1.73 421	0.00 1	0.00 1	1.37 541	0.47 549	2.57 552	0.58 407	2.13 565	0.76 527	1.06 507	1.38 541	4.04 467	0.54 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.05 454

SGM-Forest	0.84 497	0.07 196	0.90 252	0.02 411	0.07 497	1.10 492	0.68 562	2.12 525	0.61 463	1.14 550	0.78 530	1.36 526	0.98 523	5.55 521	1.31 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.06 475
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DGSMNet	1.21 529	0.37 431	3.02 520	0.71 575	1.33 589	1.61 546	3.53 589	1.45 459	0.33 251	0.00 1	0.79 531	0.48 443	0.24 465	3.22 425	0.53 481	0.98 584	1.21 596	1.35 594	1.09 597	1.03 575	0.92 586

SPS-STEREO	0.88 505	0.40 449	2.01 449	0.00 1	0.01 366	0.42 194	0.17 501	0.50 318	0.61 463	2.19 566	0.79 531	2.04 547	0.27 470	5.10 502	2.89 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.11 523
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	2.33 556	2.14 588	18.59 588	0.15 540	0.18 548	2.43 560	2.34 583	1.29 432	1.24 561	1.03 546	0.83 533	1.25 516	0.78 514	3.75 457	10.06 580	0.05 547	0.00 1	0.07 570	0.00 1	0.30 550	0.12 536

STrans-v2	0.85 499	0.28 378	1.66 413	0.00 1	0.01 366	0.85 348	0.04 443	2.05 516	0.67 537	0.48 527	0.87 534	1.12 514	2.12 557	6.64 571	0.25 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

PAM_32	0.49 413	0.07 196	2.23 467	0.17 546	0.23 561	0.54 245	0.25 516	0.26 265	0.13 182	0.49 528	0.93 535	2.21 552	0.87 519	0.51 320	0.31 448	0.00 1	0.07 556	0.00 1	0.27 581	0.01 117	0.19 556

PAM	0.48 406	0.08 211	2.03 450	0.19 553	0.24 562	0.54 245	0.26 519	0.24 258	0.11 156	0.54 532	0.96 536	2.39 557	0.72 508	0.48 319	0.25 428	0.00 1	0.07 556	0.00 1	0.26 577	0.01 117	0.18 552

ACVNet-4b	1.14 522	1.34 573	3.96 549	0.17 546	0.03 448	1.03 402	0.01 353	1.31 435	0.65 529	0.01 213	0.97 537	1.98 546	0.32 476	6.18 549	1.20 507	2.52 590	0.02 496	0.00 1	0.00 1	0.82 573	0.28 566

ADCL	1.52 540	0.44 460	4.70 559	0.07 495	0.03 448	2.21 558	2.35 584	0.92 383	0.80 551	1.57 558	1.11 538	1.25 516	1.55 545	1.77 365	11.53 586	0.01 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 439	0.01 203

CrosDoStereo	1.10 518	0.08 211	1.43 383	0.00 1	0.05 480	0.63 284	5.86 594	0.60 336	0.38 256	0.26 498	1.21 539	0.19 356	3.02 565	6.61 569	1.64 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 518	0.08 211	1.43 383	0.00 1	0.05 480	0.63 284	5.86 594	0.60 336	0.38 256	0.26 498	1.21 539	0.19 356	3.02 565	6.61 569	1.64 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.00 1

aanetorigin	0.86 503	0.36 424	3.45 536	0.11 524	0.13 530	0.39 183	0.93 571	0.13 195	0.14 188	3.38 572	1.21 539	0.29 388	2.01 555	2.87 405	1.35 513	0.02 536	0.00 1	0.02 541	0.05 498	0.30 550	0.08 496

MDST_ROB	1.54 541	0.06 158	3.42 534	0.14 537	0.16 540	5.42 579	0.32 533	4.33 576	0.61 463	6.08 583	1.25 542	1.04 506	1.16 535	5.81 534	0.83 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.11 523

AANet_RVC	0.75 488	0.65 514	2.52 494	0.01 376	0.00 1	0.66 293	0.00 1	0.61 340	0.13 182	0.00 1	1.29 543	0.96 499	0.04 350	5.98 537	1.82 524	0.13 557	0.02 496	0.00 1	0.00 1	0.07 386	0.04 432

otaku	0.59 462	1.12 559	1.90 440	0.08 503	0.11 521	0.89 358	0.05 457	0.60 336	0.57 351	0.01 213	1.41 544	1.03 505	0.14 436	2.39 387	0.56 486	0.06 549	0.03 508	0.01 525	0.00 1	0.61 567	0.21 563

SDNR	1.15 524	0.21 330	3.21 528	0.01 376	0.01 366	3.30 569	0.01 353	2.55 550	0.75 547	1.80 560	1.49 545	1.40 528	0.20 457	7.24 578	0.68 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 325	0.04 432

THIR-Stereo	0.93 509	0.18 312	1.34 356	0.00 1	0.01 366	0.53 238	3.86 590	0.10 170	0.10 143	0.10 464	1.50 546	0.76 485	2.90 564	5.73 530	1.45 515	0.00 1	0.00 1	0.02 541	0.00 1	0.01 117	0.00 1

EDNetEfficient	2.96 569	0.23 347	19.99 589	0.19 553	0.85 580	1.02 396	2.03 579	0.56 327	5.14 579	8.09 589	1.81 547	0.94 497	4.14 580	3.72 454	10.22 583	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.06 501	0.05 347	0.03 397

MultiAttention	3.54 572	0.12 267	1.17 318	0.27 562	1.16 586	23.19 598	6.27 597	3.03 565	0.56 304	0.01 213	2.05 548	2.14 550	0.19 451	24.28 599	2.04 529	0.07 550	0.00 1	0.47 586	0.76 596	1.66 580	1.39 591

JetBlue	5.71 583	2.18 589	16.18 586	0.00 1	2.13 591	29.20 599	14.20 601	3.90 573	0.74 545	0.71 534	2.30 549	6.42 571	5.97 584	17.84 595	8.74 577	0.09 555	0.01 450	0.00 1	0.00 1	2.62 587	0.96 587

SGM_RVC	1.54 541	0.35 417	1.60 406	0.15 540	0.17 546	1.25 530	0.77 565	1.97 514	0.88 553	4.31 573	2.46 550	4.36 564	2.37 559	6.98 575	1.78 523	0.21 563	0.23 582	0.20 578	0.23 566	0.26 538	0.31 569
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CSAN	1.05 516	0.61 510	2.46 488	0.09 510	0.08 504	0.71 304	0.71 564	2.20 530	0.93 556	0.85 542	2.92 551	0.79 488	1.46 543	5.37 515	1.58 519	0.01 520	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.09 428	0.05 454

LSM	4.58 578	0.88 545	17.79 587	3.73 594	38.79 599	0.85 348	2.37 585	0.54 323	1.64 567	2.88 570	3.09 552	0.62 467	0.60 499	3.16 420	1.06 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 456	13.55 601

EDNetEfficientorigin	6.23 584	0.45 465	98.39 613	0.02 411	0.04 469	0.42 194	0.02 400	0.33 283	2.90 571	7.07 585	3.12 553	1.31 522	1.61 546	4.26 478	4.55 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 386	0.02 349

ACVNet_2	1.32 531	1.30 571	2.83 512	0.11 524	0.07 497	1.30 535	0.18 503	2.29 537	0.75 547	0.26 498	3.44 554	6.65 572	0.16 444	5.12 503	1.08 503	0.13 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 557	0.32 570

HHNet	0.48 406	0.21 330	1.60 406	0.10 514	0.00 1	1.14 511	0.26 519	0.47 312	0.59 420	0.01 213	3.56 555	0.04 215	0.71 505	0.00 1	0.73 493	0.02 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.00 1

coex-ft	8.40 590	2.59 593	75.27 603	0.00 1	0.00 1	0.18 108	0.04 443	0.13 195	20.18 594	39.66 602	4.06 556	4.68 566	8.53 588	3.94 464	7.96 575	0.02 536	0.07 556	0.00 1	0.02 471	0.14 471	0.50 579

SANet	1.99 551	0.71 525	3.37 532	0.03 432	0.03 448	2.85 562	0.85 570	2.42 541	8.33 587	1.55 557	4.13 557	4.29 563	3.23 568	5.39 516	2.47 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.06 475

PWCK	2.44 560	1.65 579	7.31 572	0.22 560	0.02 421	3.12 565	4.74 592	3.06 566	3.48 575	0.72 535	4.42 558	3.40 560	1.67 547	9.06 587	3.36 543	0.39 572	0.01 450	0.00 1	0.00 1	2.19 586	0.08 496

EAI-Stereo	0.70 479	0.03 43	0.84 231	0.13 535	0.20 558	0.87 354	2.23 582	2.05 516	0.29 244	0.72 535	4.60 559	0.29 388	0.55 494	0.39 313	0.44 470	0.00 1	0.07 556	0.00 1	0.29 584	0.01 117	0.08 496

IMH-64-1	1.98 549	0.88 545	1.46 389	1.92 585	0.54 573	2.90 563	1.64 574	5.24 577	0.91 554	0.97 544	4.83 560	2.10 548	2.00 553	5.33 510	2.83 539	3.56 592	0.04 525	0.02 541	0.00 1	1.90 581	0.50 579

IMH-64	1.98 549	0.88 545	1.46 389	1.92 585	0.54 573	2.90 563	1.64 574	5.24 577	0.91 554	0.97 544	4.83 560	2.10 548	2.00 553	5.33 510	2.83 539	3.56 592	0.04 525	0.02 541	0.00 1	1.90 581	0.50 579

UNDER WATER-64	6.84 587	1.25 568	9.68 579	4.53 595	3.53 594	16.61 595	1.79 576	8.72 588	22.23 596	5.11 577	5.07 562	17.34 595	10.14 593	9.19 588	8.21 576	2.00 589	0.03 508	1.52 596	0.11 519	6.09 595	3.62 597

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 485	0.42 453	4.27 553	0.20 558	0.26 563	0.47 215	0.00 1	0.54 323	0.16 208	0.40 519	5.35 563	0.45 438	0.97 522	0.25 301	0.25 428	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.26 577	0.12 456	0.02 349

NVStereoNet_ROB	1.08 517	0.39 446	2.15 463	0.08 503	0.02 421	0.45 206	0.02 400	0.89 377	0.67 537	0.10 464	5.85 564	1.90 543	1.11 531	6.20 555	1.14 504	0.20 562	0.00 1	0.03 552	0.07 505	0.12 456	0.13 541
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	2.38 557	0.98 552	4.37 554	0.48 569	0.33 567	2.24 559	1.94 578	1.16 422	1.47 565	6.62 584	5.89 565	5.77 568	5.09 583	5.76 532	4.39 551	0.16 560	0.15 579	0.06 567	0.14 531	0.26 538	0.40 573

FTStereo	0.78 491	0.01 1	1.27 343	0.12 528	0.00 1	1.15 514	2.80 587	0.09 153	0.61 463	0.16 486	5.93 566	0.36 409	2.56 561	0.53 322	0.01 126	0.07 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UNDER WATER	6.24 585	0.99 553	8.13 575	4.62 596	2.68 592	8.66 586	0.77 565	8.37 586	22.50 598	4.55 574	6.36 567	15.93 593	8.89 591	8.99 586	8.85 578	3.25 591	0.04 525	1.36 595	0.02 471	6.24 596	3.56 596

WAO-6	2.38 557	0.69 519	1.93 445	0.00 1	0.00 1	3.94 571	0.29 529	5.62 579	7.23 584	0.34 512	6.76 568	7.73 578	1.96 552	5.88 536	5.07 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 482	0.03 397

ELAS_RVC	2.84 567	0.34 405	3.86 546	0.05 465	0.05 480	1.52 543	5.02 593	1.93 511	5.28 580	7.10 586	6.96 569	6.26 569	8.34 587	4.96 498	4.90 560	0.00 1	0.04 525	0.01 525	0.01 453	0.10 439	0.09 509
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	2.61 562	0.65 514	2.71 505	0.02 411	0.02 421	1.55 544	0.94 572	3.02 564	1.29 562	11.21 592	7.34 570	11.54 583	2.74 563	6.34 561	2.43 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 547	0.03 397
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
DCRE	0.51 429	0.25 362	0.96 267	0.00 1	0.01 366	0.43 200	0.00 1	0.25 261	0.21 225	0.33 511	7.49 571	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.17 545	0.02 239	0.01 203

pmcnn	2.10 554	0.59 508	4.52 557	0.27 562	0.86 581	0.34 172	0.29 529	1.69 495	0.75 547	0.36 514	7.50 572	14.39 591	0.56 495	4.90 496	4.69 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 494	0.04 432

IMH	2.83 566	1.28 569	1.89 438	1.96 588	0.60 575	5.22 577	0.24 513	6.28 582	4.13 577	1.90 562	7.52 573	6.39 570	3.40 569	6.59 568	2.53 536	3.92 594	0.12 573	0.05 564	0.00 1	2.06 584	0.47 575

WAO-7	2.46 561	0.92 551	1.85 435	0.03 432	0.05 480	4.73 574	0.54 557	5.67 580	4.50 578	1.49 556	7.64 574	5.52 567	2.69 562	8.48 583	4.51 552	0.00 1	0.00 1	0.33 583	0.02 471	0.19 512	0.06 475

MSMD_ROB	2.04 553	0.40 449	2.13 461	0.00 1	0.00 1	4.88 575	0.22 512	0.93 387	1.82 569	5.71 581	7.79 575	7.39 577	3.72 572	4.62 490	1.22 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 349

Dean	2.41 559	1.16 565	3.63 540	0.36 567	0.40 569	1.19 524	0.50 554	7.85 585	8.44 588	1.17 551	8.12 576	7.07 573	1.13 532	4.11 471	1.04 500	0.70 576	0.00 1	0.01 525	0.00 1	1.07 576	0.29 568

JetRed	13.51 596	18.77 598	42.38 595	1.28 580	1.18 587	54.67 601	25.60 602	12.87 595	6.75 583	8.50 591	8.61 577	13.77 588	10.87 594	24.50 601	30.67 600	0.24 565	0.68 593	0.53 588	0.02 471	5.93 593	2.43 595

PWCDC_ROB	0.94 510	0.91 550	2.52 494	0.00 1	0.00 1	1.15 514	0.00 1	2.11 523	1.18 559	0.00 1	8.99 578	0.35 405	0.09 416	0.64 332	0.40 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 564	0.03 397

G-Net	1.20 526	0.28 378	2.96 518	0.05 465	0.49 572	1.73 550	0.48 551	0.23 253	0.35 253	1.35 555	9.14 579	2.33 555	0.81 515	2.40 388	1.15 505	0.01 520	0.03 508	0.02 541	0.09 511	0.07 386	0.05 454

ELAS	2.75 564	0.35 417	2.67 504	0.05 465	0.04 469	6.72 581	1.83 577	2.84 563	3.38 574	8.25 590	9.14 579	3.95 562	6.15 585	3.73 455	5.70 564	0.00 1	0.04 525	0.01 525	0.01 453	0.10 439	0.08 496
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	3.68 574	1.11 558	3.06 523	2.84 590	1.78 590	5.33 578	0.41 546	8.64 587	14.09 591	1.85 561	9.32 581	7.19 574	1.93 550	5.45 517	2.30 533	1.95 587	0.41 589	0.50 587	0.21 560	3.53 589	1.76 593

DPSimNet_ROB	7.90 589	5.46 596	13.55 585	3.66 592	5.16 597	7.26 583	9.60 599	6.11 581	7.46 585	13.33 595	9.50 582	11.03 581	11.89 595	10.08 590	12.35 588	4.36 596	5.55 600	5.35 600	5.34 601	4.96 592	5.98 600

RAFT-RH_RVC	0.96 512	0.13 276	1.35 359	0.02 411	0.05 480	1.06 422	0.00 1	0.06 104	0.55 289	0.01 213	9.57 583	0.10 298	0.00 1	6.00 538	0.30 441	0.01 520	0.00 1	0.00 1	0.02 471	0.01 117	0.00 1

xyz-stereo	3.26 570	0.05 110	35.32 592	0.00 1	0.00 1	13.52 592	0.00 1	0.02 36	0.05 37	0.01 213	9.71 584	0.03 177	0.01 184	6.34 561	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.12 576	0.00 1	0.02 239	0.00 1

WCMA_ROB	2.01 552	0.34 405	1.89 438	0.04 452	0.00 1	1.07 464	0.60 559	1.09 411	1.21 560	5.12 578	9.87 585	8.09 579	4.48 581	3.74 456	2.55 537	0.00 1	0.00 1	0.01 525	0.00 1	0.02 239	0.13 541

Venus	5.12 581	1.91 583	2.34 474	0.60 573	0.10 513	12.98 589	0.34 538	11.65 592	24.58 599	4.87 575	10.54 586	13.32 585	4.10 578	8.85 584	3.55 544	0.75 578	0.32 585	0.71 589	0.12 524	0.70 569	0.11 523

WAO-8	5.13 582	1.91 583	2.34 474	0.60 573	0.10 513	12.98 589	0.34 538	11.65 592	24.58 599	4.87 575	10.60 587	13.32 585	4.10 578	8.85 584	3.55 544	0.75 578	0.32 585	0.71 589	0.12 524	0.70 569	0.11 523

LVE	2.75 564	1.12 559	2.30 472	0.46 568	0.45 570	1.87 554	0.06 463	7.19 584	9.72 589	0.03 383	11.08 588	9.01 580	1.26 539	6.93 574	0.91 498	1.86 586	0.16 580	0.04 561	0.24 573	0.22 526	0.13 541

FCDSN-DC	2.66 563	0.08 211	1.65 412	0.00 1	0.00 1	1.73 550	0.37 542	1.64 492	1.35 563	8.08 588	11.18 589	11.78 584	7.59 586	4.76 492	2.80 538	0.02 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.05 454
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MonStereo1	2.90 568	0.34 405	1.42 378	1.45 583	0.72 578	6.98 582	0.04 443	3.93 574	7.69 586	2.03 564	11.25 590	7.28 575	4.03 575	6.16 547	1.56 518	1.60 585	0.00 1	0.03 552	0.00 1	0.94 574	0.48 578

notaker	4.30 577	1.28 569	3.70 541	3.71 593	0.90 582	4.91 576	0.39 545	6.90 583	1.96 570	5.39 580	11.82 591	16.90 594	3.75 573	7.59 579	5.65 563	5.23 597	0.01 450	0.10 573	0.06 501	4.57 591	1.22 589

FC-DCNN	3.42 571	0.11 255	2.03 450	0.00 1	0.00 1	3.18 566	0.60 559	3.13 568	2.98 572	11.40 593	12.28 592	13.93 589	8.68 590	5.70 528	4.27 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.06 475

ktn	4.96 580	1.21 566	2.41 483	3.20 591	1.02 583	8.36 585	2.08 580	9.00 589	17.02 592	5.18 579	12.71 593	13.69 587	3.51 571	8.05 581	3.68 547	5.30 598	0.02 496	0.00 1	0.00 1	2.14 585	0.55 582

TorneroNet-64	6.39 586	1.31 572	2.23 467	1.99 589	0.65 577	18.82 596	0.28 527	11.98 594	26.18 601	5.99 582	12.75 594	19.37 597	4.08 577	9.94 589	5.95 569	0.89 583	0.00 1	0.11 574	0.00 1	3.44 588	1.81 594

FC-DCNN v2	3.59 573	0.10 232	1.95 446	0.00 1	0.00 1	3.24 567	0.59 558	3.55 571	3.05 573	11.72 594	12.90 595	15.18 592	8.62 589	6.26 558	4.54 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.05 454

LE_ROB	9.96 593	0.54 496	9.62 578	1.40 582	1.24 588	3.29 568	4.64 591	4.31 575	43.01 603	51.54 603	13.34 596	14.15 590	24.60 600	6.66 572	20.28 599	0.04 544	0.05 540	0.12 576	0.20 555	0.07 386	0.09 509

TorneroNet	6.97 588	1.37 574	2.22 466	1.95 587	1.12 585	19.47 597	0.47 549	13.04 597	26.32 602	7.90 587	17.10 597	17.67 596	4.62 582	10.46 591	7.94 573	1.98 588	0.03 508	0.11 574	0.00 1	4.15 590	1.49 592

SGM-ForestM	8.89 591	0.68 518	3.61 538	0.57 572	0.18 548	14.89 594	5.99 596	9.62 591	10.59 590	20.43 598	17.16 598	39.22 600	20.29 597	20.63 596	13.19 590	0.04 544	0.14 577	0.00 1	0.07 505	0.15 482	0.36 571

MADNet++	9.87 592	2.12 586	7.11 571	7.99 598	4.58 596	14.38 593	6.90 598	9.23 590	5.88 581	16.88 596	17.47 599	11.07 582	15.72 596	24.26 598	19.76 598	8.52 599	6.39 601	4.85 599	2.69 598	5.96 594	5.73 599

BEATNet-Init1	14.52 597	6.56 597	34.32 591	1.10 578	1.02 583	31.53 600	11.99 600	15.58 598	17.42 593	30.17 601	27.03 600	43.14 601	24.36 599	24.41 600	18.27 597	0.27 566	0.32 585	0.36 584	0.46 590	1.26 577	0.76 585

TCMNet-wrong-test	39.28 600	63.11 611	48.46 600	81.72 609	79.79 609	56.34 602	48.75 603	31.17 602	3.83 576	19.05 597	28.27 601	58.68 602	34.68 602	46.64 603	47.27 603	16.88 603	2.02 597	7.72 601	0.67 594	64.26 607	46.25 607

HanzoNet	12.77 595	4.55 595	11.74 584	5.35 597	2.79 593	7.59 584	0.66 561	12.97 596	20.40 595	25.99 600	28.61 602	34.05 599	25.08 601	25.93 602	14.98 595	10.77 600	3.91 599	3.00 598	3.73 599	8.16 598	5.15 598

MANE	9.96 593	0.69 519	2.88 516	1.22 579	0.61 576	13.15 591	3.46 588	15.62 599	22.27 597	22.74 599	30.00 603	29.74 598	23.22 598	17.17 594	13.78 592	0.29 567	0.56 591	0.09 572	0.61 592	0.15 482	1.00 588

xxxxx1	63.71 604	58.10 605	78.65 604	43.63 599	48.97 601	92.61 609	92.18 610	60.44 604	69.38 604	73.77 608	76.42 604	77.82 607	76.45 608	72.33 608	77.46 608	35.89 606	37.06 605	48.26 607	62.63 606	48.72 604	43.44 604

tt_ll	63.71 604	58.10 605	78.65 604	43.63 599	48.97 601	92.61 609	92.18 610	60.44 604	69.38 604	73.77 608	76.42 604	77.82 607	76.45 608	72.33 608	77.46 608	35.89 606	37.06 605	48.26 607	62.63 606	48.72 604	43.44 604

ff	63.71 604	58.10 605	78.65 604	43.63 599	48.97 601	92.61 609	92.18 610	60.44 604	69.38 604	73.77 608	76.42 604	77.82 607	76.45 608	72.33 608	77.46 608	35.89 606	37.06 605	48.26 607	62.63 606	48.72 604	43.44 604

LRCNet_RVC	55.44 602	60.56 608	57.70 601	66.68 605	44.91 600	6.22 580	0.00 1	52.80 603	1.37 564	70.44 605	81.09 607	67.07 604	55.41 603	51.59 604	46.24 602	90.66 613	41.89 608	90.95 616	90.04 612	64.32 608	68.75 608

PML	71.49 607	88.65 615	73.56 602	82.49 610	75.59 605	85.39 606	79.41 606	71.62 607	87.17 609	90.48 613	85.96 608	90.50 613	60.21 604	91.76 616	73.85 607	96.01 622	2.36 598	86.79 615	6.59 602	83.59 614	17.83 602

RSGM-EC	76.89 608	51.15 603	39.09 593	72.58 606	77.74 606	78.33 604	84.96 608	80.43 608	82.42 607	82.13 611	88.64 609	78.83 610	69.73 606	70.82 606	67.49 605	91.42 614	97.07 611	82.52 613	88.25 610	77.86 612	76.31 609

acva	76.89 608	51.15 603	39.09 593	72.58 606	77.74 606	78.33 604	84.96 608	80.43 608	82.42 607	82.13 611	88.64 609	78.83 610	69.73 606	70.82 606	67.49 605	91.42 614	97.07 611	82.52 613	88.25 610	77.86 612	76.31 609

USTest	58.46 603	44.12 600	43.29 596	60.68 602	67.35 604	99.15 616	100.00 614	91.40 610	98.36 612	67.56 604	90.15 611	66.93 603	68.34 605	62.46 605	57.68 604	4.00 595	35.83 604	16.32 603	22.03 605	41.21 601	32.38 603

MEDIAN_ROB	93.37 613	98.75 618	96.05 611	90.90 613	90.53 616	85.63 607	76.45 605	92.03 612	89.53 610	95.05 614	94.99 612	96.02 614	93.85 613	90.36 613	87.21 611	98.36 623	95.79 610	99.61 618	98.77 616	98.80 623	98.72 622

Anonymous_1	89.88 612	75.38 612	97.81 612	74.49 608	78.39 608	100.00 617	100.00 614	98.09 617	99.76 614	96.82 616	99.37 613	97.66 616	99.77 614	91.14 615	98.89 614	81.73 609	97.25 613	59.96 610	85.38 609	77.37 611	88.27 611

HaxPig	95.46 616	97.61 617	87.80 609	97.80 622	99.17 623	77.55 603	75.28 604	96.76 616	99.61 613	99.97 617	99.97 614	99.62 618	99.97 615	91.02 614	87.28 612	99.98 625	99.98 620	99.98 620	99.99 620	99.97 624	99.97 624

RAFT-FEzeroshot	99.15 620	100.00 622	100.00 617	96.40 619	98.80 621	100.00 617	100.00 614	100.00 618	100.00 618	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 619	93.65 617	99.99 621	100.00 621	100.00 621	96.28 619	97.98 618

RAFT-FE	99.15 620	100.00 622	100.00 617	96.40 619	98.80 621	100.00 617	100.00 614	100.00 618	100.00 618	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 619	93.65 617	99.99 621	100.00 621	100.00 621	96.28 619	97.98 618

FlowAnything	99.21 624	100.00 622	100.00 617	96.24 615	98.66 618	100.00 617	100.00 614	100.00 618	100.00 618	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 619	93.92 621	100.00 624	100.00 621	100.00 621	96.91 622	98.41 621

Selective-RAFT-Error	99.17 623	100.00 622	100.00 617	96.65 621	98.79 620	100.00 617	100.00 614	100.00 618	100.00 618	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 619	93.64 616	100.00 624	100.00 621	100.00 621	96.25 617	98.10 620

CasAABBNet	99.15 620	100.00 622	100.00 617	96.37 618	98.76 619	100.00 617	100.00 614	100.00 618	100.00 618	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 619	93.65 617	99.99 621	100.00 621	100.00 621	96.27 618	97.93 617

test_example2	97.61 617	99.96 620	99.93 614	99.83 623	99.97 624	98.84 613	99.76 613	91.98 611	100.00 618	100.00 618	100.00 615	89.18 612	86.51 611	99.29 617	96.54 613	99.97 624	99.55 618	92.92 617	98.06 615	100.00 625	99.95 623

LSM0	99.11 619	99.97 621	100.00 617	95.93 614	98.59 617	100.00 617	100.00 614	100.00 618	100.00 618	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 619	93.89 620	99.97 619	100.00 621	100.00 621	96.64 621	97.25 616

DPSMNet_ROB	81.54 611	60.77 610	99.95 615	61.42 604	87.05 613	99.11 614	100.00 614	95.93 615	99.99 616	73.11 607	100.00 615	70.84 606	100.00 616	77.43 612	99.98 617	35.39 605	97.54 617	35.21 606	99.89 618	46.30 603	90.94 613

DGTPSM_ROB	81.49 610	60.74 609	99.95 615	61.20 603	86.99 612	99.11 614	100.00 614	95.92 614	99.99 616	73.08 606	100.00 615	70.81 605	100.00 616	77.39 611	99.98 617	35.10 604	97.48 616	35.12 605	99.89 618	46.16 602	90.85 612

DPSM_ROB	94.00 614	79.32 613	100.00 617	83.19 611	85.69 610	100.00 617	100.00 614	100.00 618	100.00 618	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 619	89.53 611	97.42 614	74.97 611	95.13 613	83.79 615	90.98 614

DPSM	94.00 614	79.32 613	100.00 617	83.19 611	85.69 610	100.00 617	100.00 614	100.00 618	100.00 618	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 619	89.53 611	97.42 614	74.97 611	95.13 613	83.79 615	90.98 614

AVERAGE_ROB	98.45 618	99.13 619	95.46 610	100.00 624	100.00 625	93.36 612	81.95 607	100.00 618	99.97 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	99.72 618	99.40 615	100.00 626	100.00 624	100.00 621	100.00 621	100.00 625	100.00 625

ccccc		91.21 616		100.00 624	100.00 625	89.04 608		95.61 613		96.66 615		96.55 615		99.78 619		100.00 626	100.00 624	99.83 619	99.27 617	100.00 625

ASD4		42.77 599

Low-res two-view benchmark