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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	21.09 598	47.65 601	85.43 607	96.34 617	87.67 614	0.31 152	0.00 1	17.86 600	0.07 60	0.01 213	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.70 334	0.01 126	15.78 602	0.01 450	0.00 1	0.21 560	69.62 609	0.04 432

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

4D-IteraStereo	0.16 207	0.51 486	1.73 421	0.00 1	0.00 1	0.38 182	0.03 423	0.08 138	0.08 83	0.02 351	0.01 351	0.00 1	0.01 184	0.06 235	0.09 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 325	0.06 475

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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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

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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

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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

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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

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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

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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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

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

HI	0.09 104	0.33 398	0.88 245	0.00 1	0.00 1	0.33 165	0.00 1	0.07 127	0.06 44	0.00 1	0.01 351	0.02 112	0.01 184	0.04 211	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 325	0.00 1

CoSv	0.09 104	0.33 398	0.88 245	0.00 1	0.00 1	0.33 165	0.00 1	0.07 127	0.06 44	0.00 1	0.01 351	0.02 112	0.01 184	0.04 211	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 325	0.00 1

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

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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

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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

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1: 1. 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

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

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_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

RAStereo	0.05 49	0.15 287	0.68 159	0.00 1	0.00 1	0.03 32	0.00 1	0.06 104	0.06 44	0.01 213	0.01 351	0.02 112	0.02 256	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	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

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

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
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

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

IGEVStereo-DCA	0.10 118	0.06 158	0.52 114	0.01 376	0.00 1	0.32 159	0.00 1	0.09 153	0.09 115	0.01 213	0.01 351	0.02 112	0.04 350	0.14 279	0.44 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 513	0.05 347	0.01 203

rrr	0.24 271	0.06 158	1.91 442	0.01 376	0.00 1	0.32 159	0.04 443	1.34 438	0.15 200	0.01 213	0.01 351	0.02 112	0.04 350	0.14 279	0.44 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 549	0.05 347	0.05 454

plain	0.11 140	0.17 304	1.21 334	0.00 1	0.00 1	0.05 49	0.00 1	0.16 209	0.32 250	0.01 213	0.01 351	0.02 112	0.01 184	0.03 197	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 538	0.01 203

MIF-Stereo (partial)	0.08 92	0.11 255	0.96 267	0.00 1	0.00 1	0.08 61	0.00 1	0.19 228	0.08 83	0.00 1	0.01 351	0.02 112	0.02 256	0.02 158	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 325	0.01 203

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

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.
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

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

GMOStereo	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

error version	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

test-v	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

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

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

PFNet+	0.23 262	0.06 158	0.79 211	0.07 495	0.01 366	1.11 500	0.42 548	0.11 178	0.59 420	0.08 449	0.01 351	0.02 112	0.00 1	1.21 351	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

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

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-softLoss	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

AIO-test1	0.27 289	0.33 398	1.30 348	0.00 1	0.01 366	0.52 233	0.01 353	1.16 422	0.61 463	0.00 1	0.01 351	0.03 177	0.02 256	1.24 355	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 456	0.06 475

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SA	0.30 314	0.27 373	0.97 274	0.00 1	0.17 546	1.10 492	0.00 1	2.50 545	0.56 304	0.00 1	0.01 351	0.03 177	0.01 184	0.16 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 531	0.12 456	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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

MaDis-Stereo	0.06 66	0.16 296	0.66 155	0.00 1	0.00 1	0.05 49	0.01 353	0.06 104	0.12 173	0.00 1	0.01 351	0.04 215	0.02 256	0.02 158	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WCG-NET（raft）	0.07 81	0.18 312	0.43 94	0.00 1	0.00 1	0.37 179	0.00 1	0.07 127	0.06 44	0.01 213	0.01 351	0.05 245	0.03 313	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.09 563	0.00 1	0.00 1	0.07 386	0.01 203

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

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

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

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

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
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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tg	0.14 182	0.17 304	0.52 114	0.00 1	0.00 1	1.03 402	0.00 1	0.07 127	0.52 274	0.00 1	0.01 351	0.07 276	0.02 256	0.02 158	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.26 538	0.18 552

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

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

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

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

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)
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

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

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

gwcnet-sp	0.28 295	0.15 287	2.75 508	0.00 1	0.00 1	0.51 227	0.02 400	0.49 315	0.57 351	0.01 213	0.01 351	0.08 283	0.04 350	0.87 340	0.11 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

scenet	0.28 295	0.15 287	2.75 508	0.00 1	0.00 1	0.51 227	0.02 400	0.49 315	0.57 351	0.01 213	0.01 351	0.08 283	0.04 350	0.87 340	0.11 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

ssnet	0.28 295	0.15 287	2.75 508	0.00 1	0.00 1	0.51 227	0.02 400	0.49 315	0.57 351	0.01 213	0.01 351	0.08 283	0.04 350	0.87 340	0.11 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

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

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

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

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

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

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

RAFT-345	0.49 413	0.04 68	1.26 338	0.10 514	0.07 497	1.16 518	0.19 506	0.14 202	0.57 351	0.00 1	0.01 351	0.09 294	0.01 184	6.00 538	0.20 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1

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

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

LG-Stereo	0.06 66	0.04 68	0.40 81	0.00 1	0.00 1	0.31 152	0.00 1	0.06 104	0.08 83	0.00 1	0.01 351	0.10 298	0.03 313	0.04 211	0.09 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 409	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

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

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

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

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

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

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

NRIStereo	0.17 218	0.03 43	0.73 169	0.04 452	0.01 366	1.15 514	0.33 537	0.03 60	0.59 420	0.04 409	0.01 351	0.11 303	0.01 184	0.10 264	0.03 212	0.00 1	0.02 496	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.09 509

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-MNSev	0.48 406	0.76 535	3.11 526	0.00 1	0.00 1	0.23 119	0.00 1	1.07 407	0.61 463	0.01 213	0.01 351	0.13 316	0.13 435	3.12 418	0.34 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 347	0.01 203

IPLGR_C	0.35 346	0.81 541	2.03 450	0.10 514	0.01 366	0.90 360	0.21 509	1.46 469	0.61 463	0.02 351	0.01 351	0.13 316	0.07 407	0.14 279	0.17 387	0.00 1	0.05 540	0.01 525	0.02 471	0.17 501	0.04 432

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

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

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

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_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

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

CIPLG	0.33 332	0.75 529	1.79 429	0.10 514	0.01 366	0.93 375	0.21 509	1.45 459	0.61 463	0.02 351	0.01 351	0.14 324	0.06 397	0.13 275	0.17 387	0.00 1	0.04 525	0.01 525	0.01 453	0.17 501	0.04 432

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.14 182	0.07 196	0.66 155	0.02 411	0.00 1	1.05 413	0.01 353	0.07 127	0.57 351	0.01 213	0.01 351	0.16 342	0.04 350	0.04 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
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

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

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

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

RAFT	0.12 155	0.43 456	0.79 211	0.01 376	0.02 421	0.10 67	0.07 469	0.06 104	0.27 239	0.00 1	0.01 351	0.18 349	0.04 350	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.02 496	0.00 1	0.01 453	0.37 556	0.01 203

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 + 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HART	0.12 155	0.17 304	0.88 245	0.00 1	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.09 153	0.57 351	0.07 438	0.01 351	0.21 365	0.01 184	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.11 571	0.00 1	0.00 1	0.17 501	0.03 397

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

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

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

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

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

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
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

Wz-Net-LNSev	0.34 340	0.61 510	4.26 551	0.00 1	0.00 1	0.49 221	0.00 1	0.26 265	0.61 463	0.00 1	0.01 351	0.23 372	0.03 313	0.10 264	0.16 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

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

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

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

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

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

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

MyStereo05	0.28 295	0.13 276	2.37 479	0.01 376	0.00 1	1.09 486	0.00 1	1.02 401	0.45 265	0.04 409	0.01 351	0.26 381	0.14 436	0.00 1	0.06 297	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.04 432

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

CroCo-Stereo	0.13 168	0.16 296	0.40 81	0.00 1	0.00 1	0.03 32	0.00 1	0.98 395	0.57 351	0.00 1	0.01 351	0.31 394	0.03 313	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
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

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.
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

MyStereo04	0.26 283	0.12 267	2.34 474	0.00 1	0.00 1	0.98 384	0.00 1	0.84 370	0.20 223	0.06 428	0.01 351	0.33 397	0.11 429	0.00 1	0.06 297	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.00 1	0.02 239	0.04 432

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-SNSev	0.78 491	1.10 557	6.27 568	0.00 1	0.00 1	0.27 132	0.00 1	0.95 390	0.61 463	0.00 1	0.01 351	0.41 428	0.10 424	4.92 497	0.81 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 501	0.03 397

anonymousa	0.14 182	0.15 287	1.74 425	0.00 1	0.00 1	0.28 137	0.00 1	0.01 2	0.11 156	0.00 1	0.01 351	0.42 430	0.02 256	0.01 74	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 496	0.00 1	0.02 349

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

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.
YMNet	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

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

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

raft_robust	0.56 447	0.36 424	0.87 241	0.00 1	0.15 537	0.64 288	0.00 1	2.20 530	0.56 304	0.00 1	0.01 351	0.44 433	1.18 536	4.46 484	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 538	0.09 428	0.03 397

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

riskmin	0.11 140	0.01 1	0.87 241	0.01 376	0.00 1	0.13 97	0.00 1	0.30 279	0.09 115	0.00 1	0.01 351	0.76 485	0.00 1	0.02 158	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 203

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

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

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

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

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

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

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

ssnet_v2	0.28 295	0.17 304	1.18 322	0.00 1	0.00 1	0.81 332	0.00 1	1.05 404	0.59 420	0.09 458	0.01 351	0.88 494	0.09 416	0.43 315	0.08 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 456	0.09 509

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

WZ-Net	1.38 534	1.14 563	10.22 581	0.00 1	0.00 1	0.82 335	0.00 1	1.37 446	0.61 463	0.01 213	0.01 351	1.09 510	2.20 558	6.39 564	3.68 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 386	0.02 349

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

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

DDUNet	0.34 340	0.20 327	1.06 295	0.00 1	0.00 1	0.79 325	0.01 353	0.91 380	0.54 283	0.04 409	0.01 351	1.11 513	0.01 184	1.89 367	0.17 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.00 1

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

Wz-Net-TNSev	1.42 536	2.41 591	11.01 583	0.00 1	0.00 1	0.42 194	0.14 498	2.05 516	0.61 463	0.06 428	0.01 351	1.34 524	0.16 444	5.70 528	4.19 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 453	0.19 512	0.10 517

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBFPSM	0.36 351	0.54 496	2.16 464	0.00 1	0.00 1	0.30 147	0.00 1	0.26 265	0.62 518	0.01 213	0.01 351	1.68 539	1.03 525	0.27 304	0.33 453	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 203

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
ACVNet_1	1.10 518	1.42 576	4.00 550	0.31 566	0.02 421	1.25 530	0.10 489	1.69 495	0.61 463	0.26 498	0.01 351	4.39 565	1.29 540	4.75 491	0.57 487	0.79 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 552	0.18 552

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		42.77 599

Low-res two-view benchmark