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

xyz-stereo-finetune	0.11 141	0.18 313	0.37 74	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	0.38 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

MonStereo	0.02 4	0.05 111	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	0.01 204

Monster-pub-eth3d	0.02 4	0.05 111	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	0.01 204

asda	0.03 29	0.07 197	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	0.05 111	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.01 2	0.04 25	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.02 4	0.05 111	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	0.06 159	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	0.05 111	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 384	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 4	0.05 111	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 384	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 29	0.04 69	0.15 27	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.01 2	0.14 188	0.02 352	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 29	0.04 69	0.15 27	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.01 2	0.14 188	0.02 352	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	0.05 111	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 384	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 4	0.04 69	0.13 16	0.00 1	0.00 1	0.11 73	0.00 1	0.01 2	0.13 182	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.03 29	0.06 159	0.15 27	0.00 1	0.00 1	0.11 73	0.00 1	0.01 2	0.14 188	0.01 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 4	0.05 111	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 69	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 69	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

3.5w_stereo	0.02 4	0.04 69	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.11 73	0.00 1	0.01 2	0.07 60	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 4	0.05 111	0.15 27	0.00 1	0.00 1	0.11 73	0.00 1	0.01 2	0.04 25	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

monsterstereo	0.02 4	0.04 69	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.11 73	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 384	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.10 119	0.16 297	0.49 105	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	0.01 118	0.00 1

MonSter	0.02 4	0.05 111	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	0.01 204

GIP-stereo	0.06 67	0.02 13	0.64 151	0.00 1	0.00 1	0.20 113	0.00 1	0.01 2	0.14 188	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.00 1	0.19 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 326	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 49	0.04 69	0.46 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 272	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 350

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

rvit_stereo_0081_aga	0.02 4	0.07 197	0.29 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 60	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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_0080	0.05 49	0.17 305	0.22 52	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.01 2	0.55 289	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

whm_eth	0.05 49	0.17 305	0.22 52	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.01 2	0.55 289	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 49	0.04 69	0.43 95	0.00 1	0.04 470	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	0.07 506	0.03 301	0.08 498

anonymousa	0.14 183	0.15 288	1.74 426	0.00 1	0.00 1	0.28 137	0.00 1	0.01 2	0.11 156	0.00 1	0.01 351	0.42 431	0.02 256	0.01 74	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 497	0.00 1	0.02 350

GLC_STEREO	0.04 42	0.05 111	0.52 115	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	0.01 118	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	0.01 204

252Zero-FE	0.08 93	0.05 111	0.24 56	0.00 1	0.00 1	0.13 97	0.00 1	0.02 36	0.08 83	0.78 541	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	0.01 118	0.01 204

DA	0.10 119	0.06 159	0.37 74	0.01 378	0.03 449	1.06 423	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	0.12 538

Replicate-Monster	0.02 4	0.05 111	0.20 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GGEV	0.10 119	0.06 159	0.37 74	0.01 378	0.03 449	1.06 423	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	0.12 538

monsters	0.03 29	0.04 69	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

IGEV	0.03 29	0.04 69	0.22 52	0.00 1	0.00 1	0.18 108	0.00 1	0.02 36	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo	3.26 572	0.05 111	35.32 595	0.00 1	0.00 1	13.52 593	0.00 1	0.02 36	0.05 37	0.01 213	9.71 585	0.03 177	0.01 184	6.34 562	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.12 577	0.00 1	0.02 240	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.07 82	0.05 111	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.61 268	0.00 1	0.02 36	0.61 464	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	0.01 118	0.01 204

MLG-Stereo	0.06 67	0.05 111	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.46 211	0.00 1	0.02 36	0.60 445	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	0.01 118	0.00 1

LG-G_1	0.06 67	0.07 197	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.23 119	0.00 1	0.02 36	0.56 304	0.06 429	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	0.01 204

LG-G	0.06 67	0.07 197	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.23 119	0.00 1	0.02 36	0.56 304	0.06 429	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	0.01 204

SGD-Stereo	0.04 42	0.06 159	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	0.01 118	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.14 183	0.80 541	0.77 196	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	0.56 567	0.01 204

SMoEStereo_RVC	0.06 67	0.03 43	0.35 71	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	0.05 348	0.07 492

tt45	0.08 93	0.03 43	0.41 86	0.00 1	0.00 1	0.83 342	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	0.06 370	0.01 204

999	0.06 67	0.04 69	0.42 92	0.00 1	0.00 1	0.35 175	0.00 1	0.02 36	0.06 44	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.00 1	0.15 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 410	0.00 1

DCVSM-stereo	0.16 208	0.03 43	1.58 404	0.00 1	0.00 1	0.74 311	0.04 444	0.02 36	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.60 466	0.07 407	0.06 235	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

Pointernet	0.10 119	0.04 69	0.61 144	0.00 1	0.05 481	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	0.01 454	0.01 118	0.00 1

dad	0.17 219	0.54 498	0.82 223	0.00 1	0.00 1	1.03 403	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	0.01 118	0.00 1

MFMNet_re	0.24 272	0.74 530	2.31 474	0.53 573	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	0.19 513	0.01 204

OmniDepth	0.03 29	0.04 69	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
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	0.01 204

MLG-Stereo_test3	0.05 49	0.06 159	0.13 16	0.00 1	0.00 1	0.07 55	0.00 1	0.03 60	0.57 351	0.06 429	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.08 93	0.06 159	0.13 16	0.00 1	0.00 1	0.75 316	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	0.01 118	0.01 204

fffft	0.07 82	0.01 1	0.39 81	0.00 1	0.00 1	0.26 129	0.00 1	0.03 60	0.20 223	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.00 1	0.26 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 447	0.06 477
1: 1. 1
ours_stereo	0.05 49	0.03 43	0.40 82	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	0.07 387	0.03 398

fffy	0.05 49	0.04 69	0.49 105	0.01 378	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	0.07 387	0.04 434

rvit_0105_4	0.06 67	0.08 212	0.63 147	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

IGEV++	0.06 67	0.14 283	0.46 101	0.03 434	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	0.03 495	0.08 410	0.07 492

MyStereo07	0.10 119	0.12 268	0.59 138	0.00 1	0.00 1	0.98 385	0.00 1	0.03 60	0.10 143	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.05 380	0.04 211	0.00 1	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.04 434

MC-Stereo	0.10 119	0.10 233	0.59 138	0.01 378	0.01 367	1.06 423	0.00 1	0.03 60	0.09 115	0.02 352	0.00 1	0.03 177	0.02 256	0.03 197	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.02 472	0.05 348	0.01 204

NRIStereo	0.17 219	0.03 43	0.73 170	0.04 454	0.01 367	1.15 515	0.33 538	0.03 60	0.59 420	0.04 410	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	0.06 370	0.09 511

sAnonymous2	0.10 119	0.22 339	1.35 360	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	0.08 410	0.15 547

CroCo_RVC	0.10 119	0.22 339	1.35 360	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	0.08 410	0.15 547

Monster-pub-mixall	0.02 4	0.05 111	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	0.01 204

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 159	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	0.03 301	0.00 1

AdaDepth	0.05 49	0.01 1	0.43 95	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	0.15 539	0.01 118	0.00 1

water-stereo	0.03 29	0.02 13	0.34 68	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	0.01 118	0.00 1

111111	0.05 49	0.03 43	0.22 52	0.00 1	0.00 1	0.33 165	0.00 1	0.04 74	0.08 83	0.07 439	0.00 1	0.01 35	0.02 256	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 410	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.05 49	0.08 212	0.78 208	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	0.06 477

U	1.61 545	0.01 1	0.28 58	0.00 1	7.20 600	9.87 588	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	9.53 603	5.08 601	0.01 118	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.07 82	0.25 364	0.56 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 74	0.43 264	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 350

Selective-RAFT	0.13 169	0.04 69	0.51 111	0.00 1	0.00 1	1.06 423	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	0.19 553	0.04 326	0.00 1

ProNet	0.09 105	0.20 328	0.53 124	0.00 1	0.00 1	0.80 329	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	0.08 410	0.01 204

test_4	0.13 169	0.07 197	1.12 311	0.00 1	0.05 481	0.82 336	0.00 1	0.04 74	0.08 83	0.10 465	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.02 158	0.06 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 472	0.11 447	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 256	0.04 69	0.87 242	0.05 467	0.02 422	1.07 465	0.32 534	0.04 74	0.56 304	0.01 213	0.00 1	0.00 1	1.25 539	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.05 456

CRE-IMP	0.16 208	0.03 43	0.75 187	0.05 467	0.01 367	1.11 501	0.34 539	0.04 74	0.56 304	0.02 352	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	0.01 118	0.08 498

GMStereo	0.08 93	0.54 498	0.90 253	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
GSStereo	0.12 156	0.05 111	0.34 68	0.01 378	0.04 470	1.06 423	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	0.15 483	0.11 525

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	0.15 483	0.11 525

3.75w	0.02 4	0.04 69	0.13 16	0.00 1	0.00 1	0.12 85	0.00 1	0.05 88	0.04 25	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mms	0.04 42	0.04 69	0.35 71	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	0.06 370	0.09 511

rvit_0105_5	0.07 82	0.10 233	0.65 153	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	0.01 118	0.01 204

IGEV-Stereo++	0.05 49	0.03 43	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.59 265	0.00 1	0.05 88	0.07 60	0.01 213	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.06 235	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.01 204

GMStereo_Zeroshot	0.07 82	0.04 69	0.80 217	0.08 505	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	0.01 118	0.00 1

UDGNet	0.14 183	0.48 478	0.72 168	0.00 1	0.00 1	1.06 423	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

AAGNet	0.96 514	0.05 111	0.74 179	0.09 512	0.27 565	1.11 501	0.28 528	0.05 88	0.59 420	0.01 213	0.00 1	0.01 35	1.00 525	3.68 452	11.30 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 183	0.04 69	0.73 170	0.05 467	0.02 422	1.06 423	0.08 479	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	0.02 240	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 183	0.04 69	0.73 170	0.05 467	0.01 367	1.06 423	0.06 464	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	0.02 240	0.00 1

DEmStereo	0.75 490	0.06 159	1.73 422	0.04 454	0.00 1	0.78 324	0.52 557	0.05 88	0.57 351	0.05 420	0.72 527	0.02 112	3.42 571	5.79 533	1.29 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

DRaft	0.56 448	0.08 212	0.73 170	0.00 1	0.00 1	0.92 371	0.19 507	0.05 88	0.09 115	0.03 384	0.26 494	0.06 268	2.55 561	4.61 489	1.38 515	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.02 472	0.03 301	0.08 498

RAFT-IKP	0.14 183	0.04 69	0.75 187	0.05 467	0.01 367	1.06 423	0.08 479	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	0.02 240	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.10 119	0.20 328	0.57 134	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	0.25 537	0.20 561

raft+_RVC	0.14 183	0.37 433	0.96 268	0.00 1	0.16 541	0.64 289	0.03 424	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	0.05 348	0.16 551

GEAStereo	0.10 119	0.05 111	0.34 68	0.04 454	0.04 470	1.06 423	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	0.15 483	0.10 519

gasm-f	0.11 141	0.06 159	0.31 65	0.04 454	0.07 498	1.06 423	0.04 444	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	0.19 513	0.10 519

FSD	0.05 49	0.03 43	0.20 47	0.00 1	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	0.01 118	0.00 1

LG-Stereo	0.06 67	0.04 69	0.40 82	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	0.08 410	0.01 204

MM-Stereo_test1	0.12 156	0.10 233	1.26 339	0.02 413	0.04 470	0.28 137	0.02 401	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	0.23 531	0.01 204

GREAT-IGEV	0.11 141	0.07 197	0.65 153	0.00 1	0.11 522	0.53 238	0.00 1	0.06 104	0.09 115	0.00 1	0.01 351	0.01 35	0.01 184	0.02 158	0.03 212	0.00 1	0.08 562	0.00 1	0.17 546	0.07 387	0.28 568

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

UGAM	0.51 430	0.12 268	1.83 432	0.00 1	0.00 1	0.62 274	0.00 1	0.06 104	0.11 156	0.00 1	0.23 491	0.35 406	0.04 350	6.42 566	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 539	0.03 398

ACV-stereo	0.63 471	0.16 297	2.24 470	0.00 1	0.00 1	1.79 554	0.07 470	0.06 104	0.10 143	0.00 1	0.00 1	3.53 562	1.24 538	3.12 418	0.17 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 204

RAStereo	0.05 49	0.15 288	0.68 160	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	0.01 118	0.00 1

RSM++	0.08 93	0.06 159	0.38 80	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	0.16 543	0.09 429	0.03 398

MaDis-Stereo	0.06 67	0.16 297	0.66 156	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	0.01 118	0.01 204

UniTT-Stereo	0.06 67	0.06 159	0.83 227	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	0.08 410	0.00 1

fast-acv-ft	0.29 312	0.37 433	3.76 545	0.06 491	0.01 367	0.28 137	0.17 502	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	0.03 553	0.01 454	0.26 539	0.01 204

Patchmatch Stereo++	0.13 169	0.04 69	0.73 170	0.05 467	0.01 367	1.06 423	0.08 479	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	0.02 240	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
ROB_FTStereo	0.13 169	0.04 69	0.73 170	0.05 467	0.02 422	1.06 423	0.07 470	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	0.02 240	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 183	0.04 69	0.75 187	0.05 467	0.02 422	1.06 423	0.08 479	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	0.02 240	0.00 1

iGMRVC	0.14 183	0.04 69	0.74 179	0.05 467	0.02 422	1.06 423	0.07 470	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	0.02 240	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 514	0.13 277	1.35 360	0.02 413	0.05 481	1.06 423	0.00 1	0.06 104	0.55 289	0.01 213	9.57 584	0.10 298	0.00 1	6.00 538	0.30 442	0.01 520	0.00 1	0.00 1	0.02 472	0.01 118	0.00 1

iRAFT	0.13 169	0.04 69	0.73 170	0.05 467	0.01 367	1.06 423	0.08 479	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	0.02 240	0.00 1

RAFT	0.12 156	0.43 458	0.79 212	0.01 378	0.02 422	0.10 67	0.07 470	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	0.01 454	0.37 557	0.01 204

TestStereo	0.31 321	0.22 339	1.36 364	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

DMCA-RVC	0.31 321	0.48 478	2.47 491	0.00 1	0.03 449	0.78 324	0.03 424	0.06 104	0.08 83	0.01 213	0.01 351	0.08 283	0.33 478	1.59 363	0.16 383	0.00 1	0.02 496	0.01 526	0.00 1	0.01 118	0.01 204

LG-Stereo_L2	0.03 29	0.05 111	0.28 58	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.06 464	0.07 127	0.03 5	0.02 352	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	0.01 204

HI	0.09 105	0.33 400	0.88 246	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	0.04 326	0.00 1

CoSv	0.09 105	0.33 400	0.88 246	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	0.04 326	0.00 1

FACV-RUCA	0.11 141	0.06 159	0.50 110	0.03 434	0.10 514	0.10 67	0.00 1	0.07 127	0.62 519	0.03 384	0.04 448	0.03 177	0.14 436	0.03 197	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.06 568	0.00 1	0.20 521	0.11 525

tg	0.14 183	0.17 305	0.52 115	0.00 1	0.00 1	1.03 403	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	0.26 539	0.18 554

WCG-NET（raft）	0.07 82	0.18 313	0.43 95	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	0.07 387	0.01 204

AEACV	0.10 119	0.02 13	0.49 105	0.00 1	0.02 422	0.75 316	0.00 1	0.07 127	0.02 1	0.09 459	0.00 1	0.01 35	0.08 412	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.24 574	0.07 387	0.05 456

LoS	0.14 183	0.07 197	0.66 156	0.02 413	0.00 1	1.05 414	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	0.03 301	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.09 105	0.23 349	0.74 179	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	0.06 370	0.01 204

TANstereo	0.12 156	0.15 288	0.78 208	0.00 1	0.00 1	1.03 403	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

raftrobust	0.13 169	0.36 426	0.94 265	0.00 1	0.18 549	0.62 274	0.02 401	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	0.06 370	0.04 434

VIP-Stereo	0.12 156	0.30 390	0.77 196	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	0.02 240	0.10 519

G2L-ROB	0.29 312	0.47 475	1.48 394	0.00 1	0.00 1	0.80 329	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	0.06 370	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.03 29	0.05 111	0.31 65	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.06 464	0.08 138	0.04 25	0.04 410	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	0.01 204

MM-Stereo_test3	0.12 156	0.25 364	0.82 223	0.01 378	0.01 367	0.33 165	0.03 424	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	0.24 533	0.01 204

MM-Stereo_test2	0.14 183	0.06 159	1.48 394	0.07 497	0.00 1	0.52 233	0.00 1	0.08 138	0.03 5	0.13 476	0.00 1	0.03 177	0.02 256	0.02 158	0.07 308	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.01 454	0.19 513	0.04 434

FoundationStereo	0.05 49	0.04 69	0.18 43	0.00 1	0.01 367	0.01 11	0.00 1	0.08 138	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.02 158	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_3	0.08 93	0.16 297	0.68 160	0.00 1	0.00 1	0.07 55	0.00 1	0.08 138	0.61 464	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	0.01 118	0.01 204

WCG-NET	0.09 105	0.12 268	0.45 99	0.00 1	0.00 1	0.41 187	0.03 424	0.08 138	0.57 351	0.00 1	0.01 351	0.01 35	0.04 350	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.02 496	0.00 1	0.00 1	0.07 387	0.01 204

GCAP-Stereo	0.11 141	0.28 380	0.71 165	0.00 1	0.00 1	0.83 342	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	0.06 370	0.01 204

4D-IteraStereo	0.16 208	0.51 488	1.73 422	0.00 1	0.00 1	0.38 182	0.03 424	0.08 138	0.08 83	0.02 352	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	0.04 326	0.06 477

anonymousdsp	0.11 141	0.18 313	0.58 135	0.00 1	0.00 1	1.06 423	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	0.11 520	0.07 387	0.03 398

CES	0.08 93	0.07 197	0.43 95	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	0.01 118	0.00 1

DisPM	0.16 208	0.05 111	0.82 223	0.07 497	0.00 1	1.14 512	0.41 547	0.08 138	0.54 283	0.03 384	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	0.01 118	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 141	0.18 313	0.58 135	0.00 1	0.00 1	1.06 423	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	0.11 520	0.07 387	0.03 398
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.21 251	0.03 43	0.74 179	0.04 454	0.00 1	1.16 519	0.12 497	0.08 138	0.60 445	0.01 213	0.30 500	0.03 177	0.77 514	0.37 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 204

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	0.02 240	0.01 204

HART	0.12 156	0.17 305	0.88 246	0.00 1	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.09 153	0.57 351	0.07 439	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	0.17 502	0.03 398

ff7	0.11 141	0.18 313	0.52 115	0.00 1	0.00 1	1.06 423	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	0.10 514	0.07 387	0.01 204

IGEVStereo-DCA	0.10 119	0.06 159	0.52 115	0.01 378	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	0.44 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 514	0.05 348	0.01 204

ffff	0.11 141	0.18 313	0.52 115	0.00 1	0.00 1	1.06 423	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	0.10 514	0.07 387	0.01 204

11t	0.11 141	0.18 313	0.52 115	0.00 1	0.00 1	1.06 423	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	0.10 514	0.07 387	0.01 204

anonymousdsp2	0.10 119	0.04 69	0.98 279	0.00 1	0.00 1	0.62 274	0.00 1	0.09 153	0.11 156	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 472	0.04 326	0.03 398

ccc-4	0.11 141	0.18 313	0.52 115	0.00 1	0.00 1	1.06 423	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	0.10 514	0.07 387	0.01 204

dd	0.16 208	0.52 494	0.86 238	0.01 378	0.00 1	1.03 403	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	0.03 301	0.00 1

GMOStereo	0.13 169	0.24 358	0.83 227	0.00 1	0.14 534	0.86 351	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	0.16 495	0.01 204

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LCNet	0.22 256	0.11 256	0.74 179	0.11 526	0.00 1	0.97 383	0.00 1	0.09 153	0.59 420	0.01 213	0.00 1	0.02 112	1.10 531	0.43 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 472	0.01 204

FTStereo	0.78 493	0.01 1	1.27 344	0.12 530	0.00 1	1.15 515	2.80 588	0.09 153	0.61 464	0.16 487	5.93 567	0.36 410	2.56 562	0.53 322	0.01 126	0.07 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-2	0.13 169	0.24 358	0.83 227	0.00 1	0.14 534	0.86 351	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	0.16 495	0.01 204

GMM-Stereo	0.18 228	0.02 13	1.37 366	0.08 505	0.00 1	1.11 501	0.13 498	0.09 153	0.60 445	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	0.01 118	0.00 1

DISCO	0.31 321	0.11 256	1.73 422	0.16 544	0.16 541	0.31 152	0.00 1	0.09 153	0.17 215	0.00 1	0.01 351	1.51 537	0.00 1	1.21 351	0.62 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.01 204

S2M2_XL	0.03 29	0.04 69	0.27 57	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
Reg-Stereo(zero)	0.23 263	0.02 13	1.54 401	0.00 1	0.07 498	0.81 333	0.09 485	0.10 170	0.16 208	0.00 1	0.11 475	0.20 360	0.82 517	0.17 288	0.28 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 512	0.01 118	0.06 477

DEFOM-Stereo	0.04 42	0.02 13	0.30 63	0.00 1	0.00 1	0.41 187	0.00 1	0.10 170	0.04 25	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

AIO-Stereo	0.07 82	0.06 159	0.41 86	0.00 1	0.03 449	0.30 147	0.00 1	0.10 170	0.04 25	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 567	0.04 326	0.07 492

ASMatch	0.59 463	0.10 233	1.66 414	0.13 537	0.04 470	1.07 465	0.00 1	0.10 170	0.64 527	0.06 429	0.44 510	0.05 245	0.87 520	6.32 561	0.27 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.00 1	0.00 1

THIR-Stereo	0.93 511	0.18 313	1.34 357	0.00 1	0.01 367	0.53 238	3.86 591	0.10 170	0.10 143	0.10 465	1.50 547	0.76 486	2.90 565	5.73 530	1.45 516	0.00 1	0.00 1	0.02 542	0.00 1	0.01 118	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.10 119	0.06 159	0.78 208	0.00 1	0.00 1	1.00 393	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
psmorigin	0.75 490	0.25 364	7.10 572	0.00 1	0.00 1	0.19 110	0.00 1	0.10 170	0.12 173	0.65 534	0.00 1	2.74 559	0.23 465	3.02 413	0.54 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 204

GASTEREO	0.09 105	0.34 407	0.36 73	0.05 467	0.01 367	0.54 245	0.02 401	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	0.17 546	0.02 240	0.01 204

MSCF	0.09 105	0.34 407	0.37 74	0.05 467	0.01 367	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	0.19 553	0.02 240	0.02 350

IGEV-Stereo+	0.04 42	0.06 159	0.29 61	0.01 378	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	0.10 514	0.01 118	0.01 204

RSM	0.08 93	0.05 111	0.37 74	0.00 1	0.02 422	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	0.15 539	0.05 348	0.02 350

MoCha-V2	0.09 105	0.08 212	0.61 144	0.05 467	0.06 491	0.15 101	0.00 1	0.11 178	0.08 83	0.07 439	0.00 1	0.13 316	0.00 1	0.02 158	0.04 264	0.00 1	0.13 576	0.00 1	0.20 556	0.04 326	0.01 204

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 93	0.06 159	0.41 86	0.00 1	0.00 1	0.05 49	0.00 1	0.11 178	0.22 228	0.75 539	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	0.01 118	0.03 398

MIM_Stereo	0.10 119	0.32 396	0.90 253	0.00 1	0.03 449	0.29 140	0.00 1	0.11 178	0.11 156	0.02 352	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	0.11 447	0.08 498

PFNet+	0.23 263	0.06 159	0.79 212	0.07 497	0.01 367	1.11 501	0.42 549	0.11 178	0.59 420	0.08 450	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	0.01 118	0.00 1

rafts_anoy	0.14 183	0.35 419	0.99 280	0.00 1	0.02 422	0.49 221	0.03 424	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	0.01 454	0.02 240	0.03 398

Zero-FE251	0.12 156	0.06 159	0.69 164	0.03 434	0.00 1	0.37 179	0.00 1	0.12 187	0.06 44	0.84 542	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	0.01 118	0.02 350

depthmonostereo	0.06 67	0.02 13	0.54 125	0.00 1	0.00 1	0.23 119	0.00 1	0.12 187	0.10 143	0.00 1	0.01 351	0.02 112	0.02 256	0.04 211	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

LGtest1	0.06 67	0.07 197	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.10 67	0.00 1	0.12 187	0.57 351	0.03 384	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.13 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 204

SCV_C0	0.09 105	0.16 297	0.63 147	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	0.15 539	0.09 429	0.02 350

PSM-softLoss	0.48 407	0.04 69	1.10 304	0.17 548	0.00 1	1.07 465	0.25 517	0.12 187	0.61 464	0.03 384	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	0.01 118	0.00 1

KMStereo	0.48 407	0.04 69	1.10 304	0.17 548	0.00 1	1.07 465	0.25 517	0.12 187	0.61 464	0.03 384	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	0.01 118	0.00 1

PSM-AAD	0.49 414	0.02 13	0.75 187	0.06 491	0.00 1	1.19 525	2.19 582	0.12 187	0.59 420	0.01 213	0.45 511	0.13 316	4.04 577	0.22 296	0.06 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 204

sCroCo_RVC	0.09 105	0.05 111	1.02 282	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	0.01 118	0.00 1

DDF-Stereo	0.10 119	0.05 111	0.31 65	0.02 413	0.03 449	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	0.45 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 495	0.00 1	0.02 350

zero-FE	0.13 169	0.05 111	0.89 250	0.03 434	0.10 514	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	0.42 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 472	0.00 1	0.02 350

rvit_105_1	0.09 105	0.21 331	0.66 156	0.00 1	0.00 1	0.16 103	0.00 1	0.13 195	0.61 464	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	0.02 240	0.02 350

H2IRNET	0.14 183	0.19 324	1.11 308	0.00 1	0.00 1	1.07 465	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	0.15 483	0.01 204

LL-Strereo2	0.12 156	0.41 453	0.91 258	0.05 467	0.03 449	0.51 227	0.04 444	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	0.01 454	0.03 301	0.03 398

coex-ft	8.40 592	2.59 595	75.27 606	0.00 1	0.00 1	0.18 108	0.04 444	0.13 195	20.18 595	39.66 604	4.06 557	4.68 567	8.53 589	3.94 464	7.96 576	0.02 536	0.07 556	0.00 1	0.02 472	0.14 472	0.50 581

aanetorigin	0.86 505	0.36 426	3.45 538	0.11 526	0.13 531	0.39 183	0.93 572	0.13 195	0.14 188	3.38 573	1.21 540	0.29 389	2.01 556	2.87 405	1.35 514	0.02 536	0.00 1	0.02 542	0.05 499	0.30 551	0.08 498

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 208	0.09 226	0.61 144	0.00 1	0.01 367	0.90 361	0.00 1	0.14 202	0.14 188	0.08 450	0.00 1	0.39 423	0.02 256	0.15 284	0.38 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 543	0.01 118	0.03 398

CASnet	0.08 93	0.05 111	0.40 82	0.00 1	0.00 1	0.82 336	0.00 1	0.14 202	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Anonymous_2	0.88 507	0.02 13	1.06 296	0.01 378	0.00 1	0.19 110	0.00 1	0.14 202	0.08 83	0.01 213	0.04 448	1.07 510	0.00 1	0.02 158	0.02 178	0.01 520	0.04 525	2.31 598	11.16 605	1.35 579	0.01 204

RAFT-345	0.49 414	0.04 69	1.26 339	0.10 516	0.07 498	1.16 519	0.19 507	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	0.01 118	0.00 1

S2M2_L	0.05 49	0.03 43	0.21 50	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
GCST	0.28 296	0.46 469	1.23 336	0.00 1	0.01 367	0.31 152	0.03 424	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	0.07 387	0.03 398

CASS	0.07 82	0.06 159	0.73 170	0.00 1	0.00 1	0.10 67	0.01 353	0.15 206	0.12 173	0.16 487	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	0.02 240	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DEFOM-Stereo_RVC	0.07 82	0.01 1	0.37 74	0.01 378	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	0.12 525	0.00 1	0.00 1

HUF	0.15 202	0.29 386	1.05 294	0.02 413	0.11 522	0.04 42	0.00 1	0.16 209	0.09 115	0.03 384	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.08 255	0.00 1	0.00 1	0.58 592	0.00 1	0.00 1	0.14 472	0.37 574

GCAP-BAT	0.19 234	0.08 212	0.90 253	0.01 378	0.07 498	0.87 355	0.03 424	0.16 209	0.06 44	0.36 515	0.45 511	0.15 333	0.05 380	0.08 255	0.31 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 532	0.00 1	0.00 1

plain	0.11 141	0.17 305	1.21 335	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	0.26 539	0.01 204

Pruner-Stereo	0.16 208	0.04 69	0.73 170	0.19 555	0.00 1	1.08 478	0.21 510	0.16 209	0.59 420	0.03 384	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	0.01 118	0.01 204

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PMTNet	0.11 141	0.07 197	0.60 143	0.00 1	0.00 1	1.05 414	0.04 444	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	0.02 240	0.00 1

STTStereo	0.24 272	0.28 380	1.68 416	0.00 1	0.00 1	0.84 346	0.03 424	0.16 209	0.08 83	0.02 352	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

AIO_test	0.07 82	0.09 226	0.42 92	0.05 467	0.05 481	0.07 55	0.03 424	0.17 217	0.09 115	0.03 384	0.00 1	0.03 177	0.01 184	0.14 279	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.07 506	0.02 240	0.02 350

Occ-G	0.06 67	0.06 159	0.51 111	0.00 1	0.00 1	0.23 119	0.00 1	0.17 217	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.02 256	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 506	0.14 472	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 49	0.05 111	0.21 50	0.00 1	0.00 1	0.09 63	0.02 401	0.17 217	0.12 173	0.06 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

trnet	0.10 119	0.05 111	0.52 115	0.00 1	0.00 1	1.06 423	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

LoS_RVC	0.05 49	0.05 111	0.41 86	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	0.01 118	0.00 1

IER	0.14 183	0.09 226	1.29 346	0.00 1	0.00 1	0.62 274	0.00 1	0.17 217	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.40 426	0.02 256	0.11 271	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

castereo	0.07 82	0.15 288	0.30 63	0.00 1	0.05 481	0.20 113	0.02 401	0.18 223	0.08 83	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.10 424	0.00 1	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 553	0.01 118	0.01 204

DDVS	0.30 315	0.10 233	0.64 151	0.03 434	0.13 531	0.25 125	0.24 514	0.18 223	0.11 156	0.00 1	0.00 1	0.49 452	0.05 380	3.62 446	0.07 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.02 350

StereoVision	0.16 208	0.25 364	1.07 302	0.00 1	0.00 1	0.47 215	0.01 353	0.18 223	0.61 464	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	0.03 301	0.01 204

AACVNet	0.40 373	0.36 426	0.90 253	0.00 1	0.00 1	0.53 238	0.00 1	0.18 223	0.41 263	0.02 352	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	0.15 483	0.00 1

XX-TBD	0.12 156	0.25 364	0.79 212	0.00 1	0.00 1	0.92 371	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

AIO_rvc	0.11 141	0.28 380	0.45 99	0.05 467	0.02 422	0.15 101	0.03 424	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	0.02 472	0.09 429	0.10 519

MIF-Stereo (partial)	0.08 93	0.11 256	0.96 268	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	0.04 326	0.01 204

NF-Stereo	0.47 399	0.03 43	0.77 196	0.12 530	0.00 1	1.07 465	0.26 520	0.19 228	0.60 445	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	6.18 550	0.18 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

OCTAStereo	0.47 399	0.03 43	0.77 196	0.12 530	0.00 1	1.07 465	0.26 520	0.19 228	0.60 445	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	6.16 548	0.18 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

RE-Stereo	0.47 399	0.03 43	0.77 196	0.12 530	0.00 1	1.07 465	0.26 520	0.19 228	0.60 445	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	6.18 550	0.18 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

TVStereo	0.47 399	0.03 43	0.77 196	0.12 530	0.00 1	1.07 465	0.26 520	0.19 228	0.60 445	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.00 1	6.18 550	0.18 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

AnonymousM	0.10 119	0.04 69	0.56 132	0.00 1	0.00 1	1.02 397	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	0.01 118	0.00 1

ICVP	0.15 202	0.03 43	1.23 336	0.00 1	0.01 367	1.02 397	0.09 485	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	0.01 118	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.20 243	0.14 283	0.96 268	0.01 378	0.00 1	1.05 414	0.11 494	0.19 228	0.60 445	0.01 213	0.01 351	0.71 482	0.00 1	0.05 224	0.10 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 348	0.00 1

CFNet-ft	0.31 321	0.34 407	0.96 268	0.00 1	0.00 1	1.08 478	0.00 1	0.19 228	0.15 200	0.01 213	0.00 1	0.48 444	0.00 1	2.95 410	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.01 526	0.00 1	0.01 118	0.01 204

CFNet_RVC	0.31 321	0.34 407	0.96 268	0.00 1	0.00 1	1.08 478	0.00 1	0.19 228	0.15 200	0.01 213	0.00 1	0.48 444	0.00 1	2.95 410	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.01 526	0.00 1	0.01 118	0.01 204

MGS-Stereo	0.10 119	0.08 212	0.82 223	0.00 1	0.00 1	0.41 187	0.00 1	0.20 239	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.04 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 560	0.00 1

GrayStereo	0.46 397	0.01 1	0.71 165	0.10 516	0.00 1	1.12 508	2.67 587	0.20 239	0.59 420	0.00 1	0.00 1	0.08 283	3.76 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 156	0.06 159	1.17 319	0.00 1	0.11 522	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	0.18 550	0.01 118	0.00 1

CREStereo	0.10 119	0.06 159	0.51 111	0.00 1	0.00 1	1.06 423	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	0.01 118	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
UCFNet_RVC	0.20 243	0.32 396	0.88 246	0.00 1	0.00 1	1.02 397	0.00 1	0.20 239	0.29 244	0.01 213	0.00 1	0.34 402	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

DeepPruner_ROB	0.23 263	0.37 433	1.26 339	0.00 1	0.00 1	1.11 501	0.03 424	0.20 239	0.07 60	0.00 1	0.00 1	0.39 423	0.03 313	1.12 349	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 326	0.00 1

IGEV-FE	0.32 330	0.10 233	2.61 502	0.01 378	0.01 367	0.50 223	0.04 444	0.21 245	0.09 115	0.45 524	0.45 511	0.80 490	0.51 491	0.20 292	0.23 417	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.14 532	0.03 301	0.00 1

DFGA-Net	0.37 359	0.77 539	1.34 357	0.00 1	0.01 367	0.72 308	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	0.20 521	0.01 204

castereo++	0.09 105	0.11 256	0.28 58	0.03 434	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	0.21 561	0.02 240	0.00 1

IGEV-RUCA	0.20 243	0.04 69	0.49 105	0.06 491	0.11 522	0.79 326	0.31 533	0.21 245	0.17 215	0.10 465	0.11 475	0.15 333	0.24 466	0.16 286	0.20 407	0.04 544	0.12 573	0.20 579	0.22 565	0.17 502	0.19 558

IGEV_Zeroshot_test	0.32 330	0.10 233	2.61 502	0.01 378	0.01 367	0.50 223	0.04 444	0.21 245	0.09 115	0.45 524	0.45 511	0.81 491	0.51 491	0.20 292	0.23 417	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.14 532	0.03 301	0.00 1

CAS	0.10 119	0.05 111	0.46 101	0.00 1	0.00 1	1.03 403	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

Select-FE	0.43 386	0.26 372	3.74 544	0.19 555	0.18 549	0.39 183	0.00 1	0.22 251	0.17 215	0.50 531	0.00 1	1.42 530	0.49 488	0.26 302	0.31 449	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.32 587	0.01 118	0.11 525

GANet-RSSM	0.34 341	0.29 386	0.97 275	0.00 1	0.00 1	1.05 414	0.00 1	0.22 251	0.15 200	0.03 384	0.00 1	0.31 395	0.00 1	3.62 446	0.14 375	0.00 1	0.00 1	0.03 553	0.00 1	0.05 348	0.01 204

MyStereo06	0.36 352	0.13 277	2.17 466	0.01 378	0.00 1	1.09 487	0.00 1	0.23 253	0.09 115	0.49 529	0.41 509	1.01 504	1.05 528	0.21 294	0.24 422	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.04 434

testlalala	0.14 183	0.08 212	0.75 187	0.00 1	0.08 505	1.06 423	0.01 353	0.23 253	0.29 244	0.12 472	0.00 1	0.03 177	0.02 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.13 530	0.00 1	0.00 1

knoymous	0.09 105	0.04 69	1.04 286	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

GANet-ADL	0.16 208	0.06 159	1.18 323	0.00 1	0.01 367	0.83 342	0.00 1	0.23 253	0.07 60	0.00 1	0.30 500	0.35 406	0.00 1	0.07 242	0.10 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 326	0.01 204

G-Net	1.20 528	0.28 380	2.96 520	0.05 467	0.49 573	1.73 551	0.48 552	0.23 253	0.35 253	1.35 556	9.14 580	2.33 556	0.81 516	2.40 388	1.15 506	0.01 520	0.03 508	0.02 542	0.09 512	0.07 387	0.05 456

PAM	0.48 407	0.08 212	2.03 451	0.19 555	0.24 563	0.54 245	0.26 520	0.24 258	0.11 156	0.54 533	0.96 537	2.39 558	0.72 509	0.48 319	0.25 428	0.00 1	0.07 556	0.00 1	0.26 578	0.01 118	0.18 554

HH	0.23 263	0.21 331	1.69 418	0.16 544	0.08 505	0.11 73	0.00 1	0.24 258	0.06 44	0.30 507	0.18 484	1.47 534	0.04 350	0.04 211	0.01 126	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 204

HanStereo	0.23 263	0.21 331	1.69 418	0.16 544	0.08 505	0.11 73	0.00 1	0.24 258	0.06 44	0.30 507	0.18 484	1.47 534	0.04 350	0.04 211	0.01 126	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 204

PSMNet-RUCA	0.12 156	0.26 372	0.77 196	0.00 1	0.01 367	0.44 204	0.01 353	0.25 261	0.53 279	0.03 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 429	0.00 1

CAS++	0.06 67	0.06 159	0.59 138	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	0.01 118	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.51 430	0.25 364	0.96 268	0.00 1	0.01 367	0.43 200	0.00 1	0.25 261	0.21 225	0.33 512	7.49 572	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.17 546	0.02 240	0.01 204

ac_64	0.39 368	0.12 268	1.15 314	0.04 454	0.01 367	0.43 200	0.02 401	0.25 261	0.59 420	0.12 472	0.01 351	0.89 496	0.04 350	3.92 462	0.12 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 326	0.00 1

PAM_32	0.49 414	0.07 197	2.23 468	0.17 548	0.23 562	0.54 245	0.25 517	0.26 265	0.13 182	0.49 529	0.93 536	2.21 553	0.87 520	0.51 320	0.31 449	0.00 1	0.07 556	0.00 1	0.27 582	0.01 118	0.19 558

gcap-zeroshot	0.18 228	0.22 339	1.03 284	0.07 497	0.10 514	0.77 320	0.00 1	0.26 265	0.63 524	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	0.17 546	0.00 1	0.00 1

MyStereo8	0.28 296	0.37 433	2.57 500	0.02 413	0.00 1	1.23 529	0.00 1	0.26 265	0.15 200	0.02 352	0.05 452	0.14 324	0.04 350	0.24 299	0.05 281	0.00 1	0.11 571	0.00 1	0.01 454	0.04 326	0.21 565

CBFPSM	0.36 352	0.54 498	2.16 465	0.00 1	0.00 1	0.30 147	0.00 1	0.26 265	0.62 519	0.01 213	0.01 351	1.68 540	1.03 526	0.27 304	0.33 454	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 204

Wz-Net-LNSev	0.34 341	0.61 512	4.26 553	0.00 1	0.00 1	0.49 221	0.00 1	0.26 265	0.61 464	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	0.01 204

SST-Stereo	0.51 430	0.02 13	0.74 179	0.05 467	0.19 554	1.09 487	0.49 554	0.26 265	0.61 464	0.04 410	0.00 1	0.05 245	0.58 497	6.12 545	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 183	0.33 400	1.23 336	0.00 1	0.01 367	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	0.24 533	0.00 1

RAFT_R40	0.49 414	0.03 43	0.74 179	0.05 467	0.15 538	1.09 487	0.32 534	0.27 271	0.59 420	0.02 352	0.03 442	0.07 276	0.30 473	6.12 545	0.11 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 263	0.04 69	0.76 193	0.10 516	0.00 1	1.15 515	0.02 401	0.27 271	0.65 530	0.01 213	0.54 518	0.04 215	0.71 506	0.27 304	0.07 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 204

PSMNet_ROB	0.41 376	0.54 498	1.69 418	0.00 1	0.00 1	0.92 371	0.00 1	0.27 271	0.53 279	0.00 1	0.00 1	0.25 379	0.03 313	3.43 439	0.47 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 348	0.03 398

IRAFT_RVC	0.51 430	0.13 277	1.14 313	0.10 516	0.00 1	1.17 522	0.10 490	0.28 275	0.61 464	0.01 213	0.00 1	0.02 112	0.12 432	6.22 558	0.22 412	0.00 1	0.09 563	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 204

PFNet	0.60 465	0.11 256	2.08 461	0.00 1	0.30 567	1.16 519	0.00 1	0.29 276	0.59 420	0.01 213	0.24 492	0.02 112	0.00 1	6.58 568	0.23 417	0.10 556	0.00 1	0.00 1	0.04 497	0.14 472	0.05 456

DSFCA	0.40 373	0.09 226	0.84 232	0.00 1	0.01 367	0.98 385	0.37 543	0.29 276	0.62 519	0.02 352	0.32 502	0.03 177	0.24 466	3.91 460	0.34 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

PVD	0.73 488	0.57 507	3.38 535	0.04 454	0.19 554	0.74 311	0.00 1	0.29 276	0.79 551	2.37 568	0.00 1	0.53 462	0.09 416	2.19 379	3.20 543	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.02 472	0.08 410	0.15 547

test_for_model	0.57 454	0.39 448	0.80 217	1.74 586	0.02 422	0.80 329	0.02 401	0.30 279	0.22 228	0.11 469	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	6.94 599	0.01 204

riskmin	0.11 141	0.01 1	0.87 242	0.01 378	0.00 1	0.13 97	0.00 1	0.30 279	0.09 115	0.00 1	0.01 351	0.76 486	0.00 1	0.02 158	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 204

hitnet-ft	0.42 379	0.30 390	1.15 314	0.00 1	0.00 1	0.73 310	0.11 494	0.30 279	0.19 222	0.04 410	0.14 480	0.75 485	0.17 450	4.33 482	0.10 341	0.01 520	0.00 1	0.03 553	0.00 1	0.04 326	0.01 204

model_zeroshot	0.20 243	0.23 349	0.96 268	0.01 378	0.00 1	0.77 320	0.02 401	0.31 282	0.14 188	0.75 539	0.00 1	0.12 309	0.01 184	0.58 325	0.02 178	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.11 520	0.01 118	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 586	0.45 467	98.39 616	0.02 413	0.04 470	0.42 194	0.02 401	0.33 283	2.90 572	7.07 586	3.12 554	1.31 523	1.61 547	4.26 478	4.55 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 387	0.02 350

FE-Mocha	0.14 183	0.06 159	0.59 138	0.04 454	0.06 491	0.16 103	0.00 1	0.34 284	0.15 200	0.02 352	0.27 496	0.13 316	0.45 485	0.10 264	0.25 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 502	0.01 118	0.01 204

StereoDRNet	0.42 379	0.50 483	2.50 493	0.02 413	0.06 491	0.51 227	0.00 1	0.34 284	0.61 464	0.00 1	0.00 1	0.33 398	0.02 256	2.87 405	0.50 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.02 350

SCV	0.09 105	0.23 349	0.59 138	0.00 1	0.02 422	0.03 32	0.02 401	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	0.14 532	0.18 511	0.12 538

PCWNet_CMD	0.19 234	0.10 233	1.38 367	0.00 1	0.01 367	0.75 316	0.00 1	0.35 286	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.48 444	0.51 491	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 204

MSMDNet	0.19 234	0.10 233	1.39 370	0.00 1	0.01 367	0.75 316	0.00 1	0.35 286	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.48 444	0.50 489	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 204

GANet	0.55 445	0.35 419	1.40 375	0.00 1	0.00 1	0.77 320	0.08 479	0.36 289	0.57 351	0.01 213	0.00 1	0.68 481	0.11 429	5.52 519	1.07 503	0.00 1	0.00 1	0.02 542	0.00 1	0.09 429	0.03 398

TDLM	0.49 414	0.39 448	1.02 282	0.00 1	0.00 1	1.08 478	0.01 353	0.36 289	0.58 407	0.14 484	0.00 1	0.27 385	0.19 452	5.46 518	0.20 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 468	0.01 204

G2L-Stereo_test	0.35 347	0.51 488	1.28 345	0.00 1	0.00 1	0.62 274	0.03 424	0.37 291	0.13 182	0.01 213	0.00 1	0.56 465	0.00 1	3.27 432	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 457	0.01 204

RALAANet	0.13 169	0.51 488	0.95 266	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	0.02 472	0.10 440	0.00 1

GwcNet	0.50 425	0.46 469	3.90 549	0.00 1	0.00 1	0.42 194	0.10 490	0.38 292	0.74 546	0.03 384	0.00 1	0.63 469	0.05 380	2.92 408	0.16 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 502	0.05 456

DMCA	0.19 234	0.16 297	1.39 370	0.00 1	0.01 367	1.00 393	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	0.01 118	0.00 1

HCRNet	0.32 330	0.10 233	0.81 220	0.00 1	0.00 1	1.10 493	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	0.02 240	0.02 350

UNet	0.26 284	0.18 313	2.41 485	0.00 1	0.00 1	0.71 305	0.00 1	0.39 295	0.60 445	0.00 1	0.00 1	0.37 418	0.02 256	0.45 318	0.09 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

G2L-Stereo	0.41 376	0.45 467	1.90 441	0.00 1	0.00 1	0.58 258	0.00 1	0.40 297	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.33 398	0.05 380	4.09 469	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 472	0.00 1

SQANet	0.42 379	1.14 565	1.86 437	0.04 454	0.48 572	0.36 177	0.03 424	0.40 297	0.56 304	0.02 352	0.24 492	0.49 452	0.06 397	2.14 372	0.21 411	0.02 536	0.02 496	0.01 526	0.00 1	0.19 513	0.03 398

cross-raft	0.15 202	0.05 111	1.46 390	0.00 1	0.01 367	0.37 179	0.07 470	0.40 297	0.02 1	0.02 352	0.00 1	0.38 421	0.00 1	0.02 158	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 520	0.01 118	0.02 350

ToySt	0.12 156	0.15 288	0.92 261	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	0.02 472	0.04 326	0.02 350

AFF-stereo	0.18 228	0.42 455	0.77 196	0.00 1	0.00 1	0.91 369	0.00 1	0.41 300	0.65 530	0.05 420	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	0.19 513	0.01 204

CRFU-Net	0.40 373	0.12 268	1.50 397	0.14 539	0.01 367	0.90 361	0.00 1	0.42 302	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.42 431	1.94 552	2.15 374	0.12 359	0.00 1	0.00 1	0.03 553	0.00 1	0.03 301	0.00 1

NLCSM	0.47 399	0.46 469	1.08 303	0.00 1	0.00 1	0.30 147	0.30 532	0.43 303	0.58 407	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.04 350	6.09 544	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 370	0.03 398

cf-r	0.35 347	0.41 453	1.45 388	0.00 1	0.00 1	1.06 423	0.00 1	0.43 303	0.38 256	0.05 420	0.00 1	0.65 474	0.00 1	2.53 391	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 326	0.02 350

DLCB_ROB	0.27 290	0.16 297	0.71 165	0.00 1	0.00 1	0.44 204	0.00 1	0.43 303	0.57 351	0.02 352	0.04 448	0.63 469	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

ISRNet	0.16 208	0.11 256	1.44 386	0.00 1	0.00 1	0.50 223	0.00 1	0.44 306	0.60 445	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	0.01 118	0.00 1

11t1	0.08 93	0.01 1	0.54 125	0.00 1	0.00 1	0.09 63	0.00 1	0.44 306	0.55 289	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 204

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 234	0.33 400	0.84 232	0.00 1	0.02 422	1.06 423	0.00 1	0.45 308	0.59 420	0.03 384	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	0.17 502	0.01 204

APVNet	0.51 430	0.21 331	2.43 489	0.00 1	0.00 1	0.94 377	0.00 1	0.45 308	0.62 519	0.01 213	0.01 351	0.34 402	0.03 313	4.59 487	0.27 437	0.00 1	0.00 1	0.03 553	0.00 1	0.15 483	0.02 350

NCCL2	0.29 312	0.50 483	1.52 398	0.00 1	0.00 1	0.81 333	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	0.02 542	0.00 1	0.01 118	0.03 398

PASM	0.51 430	0.32 396	3.07 526	0.00 1	0.00 1	0.31 152	0.00 1	0.46 311	0.12 173	0.03 384	0.00 1	0.44 434	0.02 256	5.22 505	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 457	0.03 398

HHNet	0.48 407	0.21 331	1.60 407	0.10 516	0.00 1	1.14 512	0.26 520	0.47 312	0.59 420	0.01 213	3.56 556	0.04 215	0.71 506	0.00 1	0.73 494	0.02 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.00 1

RASNet	0.58 459	0.27 375	1.30 349	0.00 1	0.00 1	0.61 268	0.01 353	0.47 312	0.60 445	0.08 450	0.06 462	1.52 539	0.04 350	6.18 550	0.48 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

SAMSARA	1.01 516	0.70 523	3.29 532	0.20 560	0.06 491	1.65 548	0.05 458	0.48 314	0.53 279	2.91 572	0.68 525	2.97 560	1.08 530	3.89 459	1.54 518	0.00 1	0.04 525	0.00 1	0.02 472	0.05 348	0.03 398

gwcnet-sp	0.28 296	0.15 288	2.75 510	0.00 1	0.00 1	0.51 227	0.02 401	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	0.01 118	0.01 204

scenet	0.28 296	0.15 288	2.75 510	0.00 1	0.00 1	0.51 227	0.02 401	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	0.01 118	0.01 204

ssnet	0.28 296	0.15 288	2.75 510	0.00 1	0.00 1	0.51 227	0.02 401	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	0.01 118	0.01 204

PSMNet-RSSM	0.36 352	0.36 426	0.93 262	0.00 1	0.00 1	1.06 423	0.00 1	0.50 318	0.53 279	0.04 410	0.00 1	0.40 426	0.00 1	3.33 436	0.06 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 204

SPS-STEREO	0.88 507	0.40 451	2.01 450	0.00 1	0.01 367	0.42 194	0.17 502	0.50 318	0.61 464	2.19 567	0.79 532	2.04 548	0.27 471	5.10 502	2.89 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.11 525
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
YMNet	0.36 352	0.38 443	2.34 476	0.03 434	0.03 449	0.92 371	0.15 500	0.53 320	0.65 530	0.09 459	0.01 351	0.44 434	0.06 397	0.82 337	0.30 442	0.01 520	0.00 1	0.04 562	0.00 1	0.27 545	0.04 434

YMNet_1	0.36 352	0.38 443	2.34 476	0.03 434	0.03 449	0.92 371	0.15 500	0.53 320	0.65 530	0.09 459	0.01 351	0.44 434	0.06 397	0.82 337	0.30 442	0.01 520	0.00 1	0.04 562	0.00 1	0.27 545	0.04 434

delet	0.33 333	0.24 358	1.05 294	0.00 1	0.00 1	0.60 267	0.00 1	0.53 320	0.59 420	0.03 384	0.01 351	0.52 461	0.19 452	2.68 396	0.13 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 487	0.42 455	4.27 555	0.20 560	0.26 564	0.47 215	0.00 1	0.54 323	0.16 208	0.40 520	5.35 564	0.45 439	0.97 523	0.25 301	0.25 428	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.26 578	0.12 457	0.02 350

anonymity	0.17 219	0.06 159	0.79 212	0.00 1	0.09 510	0.03 32	0.00 1	0.54 323	0.07 60	0.41 521	0.13 479	0.11 303	0.58 497	0.02 158	0.31 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 567	0.01 118	0.02 350

LSM	4.58 580	0.88 547	17.79 589	3.73 597	38.79 602	0.85 349	2.37 586	0.54 323	1.64 568	2.88 571	3.09 553	0.62 468	0.60 500	3.16 420	1.06 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 457	13.55 604

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 347	0.49 482	2.00 449	0.00 1	0.02 422	0.96 381	0.00 1	0.55 326	0.18 220	0.03 384	0.00 1	0.35 406	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.
Anonymous3	0.19 234	0.07 197	1.33 355	0.00 1	0.00 1	1.12 508	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	0.01 118	0.01 204

EDNetEfficient	2.96 571	0.23 349	19.99 591	0.19 555	0.85 581	1.02 397	2.03 580	0.56 327	5.14 580	8.09 590	1.81 548	0.94 498	4.14 581	3.72 454	10.22 584	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.06 502	0.05 348	0.03 398

AE-Stereo	0.17 219	0.05 111	0.79 212	0.03 434	0.09 510	1.06 423	0.00 1	0.57 329	0.06 44	0.08 450	0.00 1	0.13 316	0.00 1	0.01 74	0.01 126	0.00 1	0.06 555	0.00 1	0.23 567	0.08 410	0.04 434

HGLStereo	0.28 296	0.12 268	1.15 314	0.00 1	0.00 1	0.65 292	0.00 1	0.57 329	0.25 236	0.02 352	0.01 351	0.47 442	0.03 313	2.17 377	0.14 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.01 204

MLCV	0.23 263	0.46 469	1.15 314	0.00 1	0.00 1	0.45 206	0.00 1	0.57 329	0.15 200	0.09 459	0.00 1	0.27 385	0.03 313	1.09 348	0.25 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 348	0.00 1

AASNet	0.27 290	0.47 475	1.56 402	0.00 1	0.00 1	0.91 369	0.00 1	0.58 332	0.58 407	0.00 1	0.00 1	0.39 423	0.02 256	0.33 306	0.13 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 537	0.06 477

acv_ft	0.21 251	0.14 283	0.95 266	0.00 1	0.00 1	0.41 187	0.00 1	0.58 332	0.60 445	0.19 493	0.01 351	0.71 482	0.12 432	0.05 224	0.12 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 533	0.00 1

PSMNet-ADL	0.35 347	0.05 111	0.65 153	0.00 1	0.00 1	1.03 403	0.00 1	0.59 334	0.09 115	0.00 1	0.07 466	0.47 442	0.01 184	3.66 451	0.30 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.02 350

MMNet	0.23 263	0.18 313	1.84 434	0.00 1	0.00 1	0.67 295	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	0.01 204

otaku	0.59 463	1.12 561	1.90 441	0.08 505	0.11 522	0.89 359	0.05 458	0.60 336	0.57 351	0.01 213	1.41 545	1.03 506	0.14 436	2.39 387	0.56 487	0.06 549	0.03 508	0.01 526	0.00 1	0.61 568	0.21 565

CrosDoStereo	1.10 520	0.08 212	1.43 384	0.00 1	0.05 481	0.63 285	5.86 595	0.60 336	0.38 256	0.26 499	1.21 540	0.19 356	3.02 566	6.61 570	1.64 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 370	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 520	0.08 212	1.43 384	0.00 1	0.05 481	0.63 285	5.86 595	0.60 336	0.38 256	0.26 499	1.21 540	0.19 356	3.02 566	6.61 570	1.64 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 370	0.00 1

GES	0.18 228	0.05 111	0.87 242	0.00 1	0.00 1	1.06 423	0.02 401	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	0.01 118	0.01 204

ADCRef	0.92 510	0.48 478	3.35 533	0.02 413	0.02 422	0.90 361	0.32 534	0.61 340	0.65 530	0.72 536	0.17 483	0.17 346	0.82 517	2.15 374	7.95 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 387	0.03 398

AANet_RVC	0.75 490	0.65 516	2.52 496	0.01 378	0.00 1	0.66 294	0.00 1	0.61 340	0.13 182	0.00 1	1.29 544	0.96 500	0.04 350	5.98 537	1.82 525	0.13 557	0.02 496	0.00 1	0.00 1	0.07 387	0.04 434

RAFT-Stereo-weight	0.14 183	0.03 43	0.68 160	0.01 378	0.02 422	1.20 527	0.00 1	0.63 342	0.11 156	0.05 420	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

iRaft-Stereo_5w	0.50 425	0.51 488	1.44 386	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	6.14 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 527	0.01 204

CSP-Net	0.37 359	0.10 233	0.54 125	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	0.05 348	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.45 393	0.56 506	1.74 426	0.00 1	0.00 1	1.06 423	0.00 1	0.65 345	0.55 289	0.18 491	0.00 1	0.37 418	0.00 1	3.70 453	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 410	0.02 350

PA-Net	0.57 454	0.50 483	2.73 509	0.03 434	0.06 491	0.89 359	0.02 401	0.66 346	0.63 524	0.00 1	0.00 1	0.43 433	0.07 407	4.82 495	0.55 486	0.01 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.04 434
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.24 272	0.08 212	0.68 160	0.00 1	0.00 1	0.83 342	0.00 1	0.66 346	0.61 464	0.00 1	0.00 1	0.50 456	0.02 256	1.28 356	0.08 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 440	0.04 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
x	0.10 119	0.01 1	0.51 111	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	0.01 204

TestStereo1	0.20 243	0.30 390	0.84 232	0.00 1	0.16 541	1.12 508	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	0.15 483	0.06 477

SA-5K	0.20 243	0.30 390	0.84 232	0.00 1	0.16 541	1.12 508	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	0.15 483	0.06 477

ADLNet2	0.55 445	0.33 400	2.54 499	0.00 1	0.00 1	0.88 357	0.00 1	0.69 349	0.65 530	0.00 1	0.07 466	1.47 534	0.02 256	4.12 472	0.11 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 468	0.01 204

RAFT+CT+SA	0.26 284	0.34 407	1.11 308	0.02 413	0.27 565	1.10 493	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	0.31 586	0.11 447	0.22 567

coex_refinement	0.33 333	0.44 462	0.97 275	0.05 467	0.00 1	0.54 245	0.04 444	0.72 353	0.15 200	0.02 352	0.00 1	0.36 410	0.16 444	3.05 415	0.13 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 204

RAFT-Test	0.20 243	0.09 226	1.34 357	0.00 1	0.12 528	0.39 183	0.10 490	0.72 353	0.25 236	0.08 450	0.00 1	0.44 434	0.00 1	0.05 224	0.13 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 574	0.01 118	0.01 204

SHD	0.50 425	0.51 488	3.61 540	0.05 467	0.00 1	0.01 11	0.01 353	0.72 353	0.61 464	1.57 559	0.00 1	0.34 402	0.09 416	1.79 366	0.49 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.09 429	0.03 398

CVANet_RVC	0.53 441	0.32 396	1.26 339	0.00 1	0.00 1	0.98 385	0.00 1	0.72 353	0.55 289	0.35 514	0.12 478	0.36 410	0.14 436	5.53 520	0.08 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 495	0.00 1

Ntro	0.57 454	1.13 563	2.24 470	0.04 454	0.36 569	1.04 411	0.02 401	0.74 357	0.57 351	0.01 213	0.00 1	0.76 486	0.08 412	3.01 412	0.47 476	0.07 550	0.04 525	0.01 526	0.00 1	0.76 573	0.02 350

SACVNet	0.42 379	0.29 386	1.10 304	0.00 1	0.00 1	1.02 397	0.00 1	0.78 358	0.29 244	0.03 384	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	0.20 521	0.01 204

NCC-stereo	0.49 414	0.46 469	2.04 454	0.03 434	0.03 449	1.06 423	0.01 353	0.78 358	0.22 228	0.06 429	0.19 486	0.64 472	0.05 380	3.65 449	0.63 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

Abc-Net	0.49 414	0.46 469	2.04 454	0.03 434	0.03 449	1.06 423	0.01 353	0.78 358	0.22 228	0.06 429	0.19 486	0.64 472	0.05 380	3.65 449	0.63 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	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
stereogan	0.49 414	0.22 339	2.39 482	0.00 1	0.00 1	0.63 285	0.02 401	0.79 361	0.72 544	0.06 429	0.00 1	1.68 540	0.46 487	2.63 395	0.04 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 472	0.00 1

iResNet_ROB	0.30 315	0.66 518	1.41 376	0.00 1	0.00 1	0.70 301	0.00 1	0.79 361	0.57 351	0.04 410	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	0.06 370	0.00 1

FENet	0.23 263	0.05 111	1.39 370	0.00 1	0.00 1	1.00 393	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	0.01 204

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 399	0.43 458	1.04 286	0.11 526	0.00 1	1.10 493	0.00 1	0.80 363	0.54 283	0.00 1	0.05 452	0.38 421	0.03 313	3.50 442	0.14 375	0.88 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 447	0.20 561

test_5	0.26 284	0.35 419	1.35 360	0.01 378	0.22 561	0.80 329	0.01 353	0.81 365	0.58 407	0.12 472	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	0.14 472	0.16 551

RTSC	0.70 481	0.71 527	3.19 529	0.01 378	0.00 1	0.20 113	0.00 1	0.81 365	0.60 445	0.29 505	0.36 506	0.36 410	0.04 350	2.04 369	4.87 560	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.02 472	0.28 548	0.11 525

ADCP+	1.36 535	0.76 537	6.73 571	0.01 378	0.02 422	1.32 541	0.80 570	0.81 365	0.72 544	0.01 213	0.01 351	0.96 500	1.05 528	0.33 306	13.50 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 370	0.02 350

Nwc_Net	0.43 386	0.42 455	2.64 505	0.00 1	0.00 1	0.67 295	0.00 1	0.82 368	0.28 240	0.00 1	0.01 351	0.90 497	0.10 424	2.62 393	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.00 1

EKT-Stereo	0.46 397	0.12 268	1.03 284	0.75 578	4.21 597	1.06 423	0.00 1	0.83 369	0.04 25	0.02 352	0.00 1	0.08 283	0.00 1	0.89 343	0.01 126	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.05 499	0.04 326	0.01 204

MyStereo04	0.26 284	0.12 268	2.34 476	0.00 1	0.00 1	0.98 385	0.00 1	0.84 370	0.20 223	0.06 429	0.01 351	0.33 398	0.11 429	0.00 1	0.06 297	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.04 434

AnyNet_C32	1.44 539	1.47 579	6.09 567	0.12 530	0.19 554	1.74 553	1.11 574	0.84 370	0.56 304	1.30 555	0.46 515	0.21 365	0.59 499	2.74 398	11.09 585	0.02 536	0.00 1	0.06 568	0.00 1	0.16 495	0.05 456

w-ln-seven	0.71 484	0.83 545	4.88 562	0.00 1	0.00 1	1.25 531	0.00 1	0.85 372	0.60 445	0.17 490	0.00 1	0.51 460	0.02 256	3.18 423	1.74 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 440	0.02 350

MSKI-zero shot	0.22 256	0.08 212	1.46 390	0.00 1	0.12 528	1.08 478	0.03 424	0.85 372	0.16 208	0.22 495	0.05 452	0.06 268	0.00 1	0.07 242	0.01 126	0.00 1	0.02 496	0.00 1	0.18 550	0.02 240	0.01 204

ADLNet	0.38 364	0.21 331	0.86 238	0.00 1	0.00 1	0.67 295	0.00 1	0.86 374	0.60 445	0.18 491	0.01 351	1.01 504	0.02 256	2.92 408	0.26 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 429	0.02 350

mmm	0.13 169	0.02 13	0.42 92	0.00 1	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.88 375	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	0.51 320	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 204

FADNet	0.55 445	0.75 531	2.42 487	0.00 1	0.01 367	0.82 336	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	0.43 563	0.00 1

NVStereoNet_ROB	1.08 519	0.39 448	2.15 464	0.08 505	0.02 422	0.45 206	0.02 401	0.89 377	0.67 538	0.10 465	5.85 565	1.90 544	1.11 532	6.20 556	1.14 505	0.20 562	0.00 1	0.03 553	0.07 506	0.12 457	0.13 543
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CFNet-RSSM	0.17 219	0.06 159	1.16 318	0.00 1	0.12 528	0.61 268	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	0.23 567	0.00 1	0.00 1

ADCPNet	1.44 539	0.55 504	7.88 575	0.01 378	0.19 554	2.78 562	0.27 526	0.90 378	0.38 256	0.04 410	0.02 436	1.43 532	1.81 549	2.22 380	9.08 580	0.00 1	0.47 590	0.00 1	0.64 594	0.04 326	0.15 547

w-ln-seven-2	0.73 488	0.75 531	5.30 564	0.00 1	0.00 1	0.35 175	0.00 1	0.91 380	0.64 527	0.00 1	0.00 1	0.27 385	0.05 380	4.19 474	1.96 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 468	0.02 350

DDUNet	0.34 341	0.20 328	1.06 296	0.00 1	0.00 1	0.79 326	0.01 353	0.91 380	0.54 283	0.04 410	0.01 351	1.11 514	0.01 184	1.89 367	0.17 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 370	0.00 1

Syn2CoEx	0.56 448	0.78 540	2.86 515	0.00 1	0.00 1	0.10 67	0.01 353	0.91 380	0.61 464	0.02 352	0.00 1	0.49 452	0.21 459	5.03 500	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 472	0.03 398

z-mn7	0.88 507	1.64 580	5.54 566	0.00 1	0.00 1	0.56 252	0.07 470	0.92 383	0.61 464	0.00 1	0.06 462	0.36 410	0.05 380	5.64 525	1.97 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 447	0.02 350

TCMNet	0.49 414	0.43 458	3.03 524	0.06 491	0.01 367	0.58 258	0.04 444	0.92 383	0.62 519	0.00 1	0.00 1	0.20 360	0.02 256	3.64 448	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.02 542	0.00 1	0.18 511	0.07 492

UGAM-zero	0.68 479	0.10 233	1.78 428	0.07 497	0.16 541	0.34 172	0.03 424	0.92 383	0.18 220	0.37 517	0.00 1	2.23 554	0.74 511	6.20 556	0.01 126	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.26 578	0.01 118	0.09 511

ADCL	1.52 542	0.44 462	4.70 561	0.07 497	0.03 449	2.21 559	2.35 585	0.92 383	0.80 552	1.57 559	1.11 539	1.25 517	1.55 546	1.77 365	11.53 587	0.01 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 440	0.01 204

MSMD_ROB	2.04 555	0.40 451	2.13 462	0.00 1	0.00 1	4.88 576	0.22 513	0.93 387	1.82 570	5.71 582	7.79 576	7.39 579	3.72 573	4.62 490	1.22 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 350

CFNet_pseudo	0.22 256	0.10 233	1.39 370	0.00 1	0.01 367	0.98 385	0.00 1	0.94 388	0.09 115	0.00 1	0.00 1	0.48 444	0.36 480	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ccs_rob	0.22 256	0.10 233	1.38 367	0.00 1	0.01 367	0.98 385	0.00 1	0.94 388	0.09 115	0.00 1	0.00 1	0.48 444	0.36 480	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACVNet-DCA	0.25 279	0.22 339	1.20 325	0.00 1	0.00 1	1.31 537	0.00 1	0.95 390	0.55 289	0.07 439	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	0.01 204

1test111	0.28 296	0.22 339	1.20 325	0.00 1	0.00 1	1.31 537	0.00 1	0.95 390	0.55 289	0.07 439	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	0.01 204

qqq	0.17 219	0.01 1	0.52 115	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	0.01 204

Wz-Net-SNSev	0.78 493	1.10 559	6.27 570	0.00 1	0.00 1	0.27 132	0.00 1	0.95 390	0.61 464	0.00 1	0.01 351	0.41 429	0.10 424	4.92 497	0.81 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 502	0.03 398

edge stereo	0.58 459	0.29 386	2.86 515	0.01 378	0.03 449	0.33 165	0.03 424	0.97 394	0.50 269	0.21 494	0.33 503	1.31 523	0.16 444	4.20 475	0.18 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 447	0.01 204

CroCo-Stereo	0.13 169	0.16 297	0.40 82	0.00 1	0.00 1	0.03 32	0.00 1	0.98 395	0.57 351	0.00 1	0.01 351	0.31 395	0.03 313	0.01 74	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	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
HSM	0.63 471	0.36 426	0.89 250	0.00 1	0.00 1	0.52 233	0.01 353	0.98 395	0.56 304	0.00 1	0.01 351	2.27 555	0.65 505	6.18 550	0.11 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

test_sample1	0.21 251	0.01 1	0.41 86	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	0.01 118	0.01 204

Any-RAFT	0.17 219	0.04 69	0.93 262	0.00 1	0.00 1	1.10 493	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

BEATNet_4x	0.24 272	0.51 488	1.71 421	0.00 1	0.00 1	0.31 152	0.00 1	0.99 397	0.31 249	0.00 1	0.00 1	0.29 389	0.03 313	0.22 296	0.35 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.02 350

test-1	0.19 234	0.13 277	0.67 159	0.00 1	0.15 538	0.57 255	0.00 1	1.01 400	0.11 156	0.04 410	0.48 516	0.05 245	0.00 1	0.01 74	0.30 442	0.00 1	0.07 556	0.00 1	0.06 502	0.01 118	0.18 554

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 407	0.27 375	3.90 549	0.08 505	0.20 559	0.32 159	0.00 1	1.02 401	0.09 115	0.38 518	0.10 474	1.72 542	0.83 519	0.33 306	0.01 126	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.23 567	0.11 447	0.01 204

MyStereo05	0.28 296	0.13 277	2.37 481	0.01 378	0.00 1	1.09 487	0.00 1	1.02 401	0.45 265	0.04 410	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	0.01 118	0.04 434

DN-CSS_ROB	0.26 284	0.75 531	1.33 355	0.00 1	0.00 1	0.99 391	0.00 1	1.04 403	0.61 464	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	0.22 527	0.01 204

ssnet_v2	0.28 296	0.17 305	1.18 323	0.00 1	0.00 1	0.81 333	0.00 1	1.05 404	0.59 420	0.09 459	0.01 351	0.88 495	0.09 416	0.43 315	0.08 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 457	0.09 511

STTRV1_RVC	0.67 478	0.21 331	2.32 475	0.00 1	0.00 1	0.58 258	0.01 353	1.05 404	0.59 420	0.01 213	0.51 517	0.26 381	0.18 451	6.05 542	0.27 437	0.26 566	1.07 596	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 398

EGLCR-Stereo	0.15 202	0.05 111	0.47 104	0.07 497	0.03 449	1.06 423	0.01 353	1.06 406	0.12 173	0.16 487	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	0.02 350

RP	0.42 379	0.44 462	1.52 398	0.00 1	0.01 367	0.61 268	0.02 401	1.06 406	0.39 260	0.03 384	0.01 351	0.99 502	0.16 444	2.89 407	0.18 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 440	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.48 407	0.76 537	3.11 528	0.00 1	0.00 1	0.23 119	0.00 1	1.07 408	0.61 464	0.01 213	0.01 351	0.13 316	0.13 435	3.12 418	0.34 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 348	0.01 204

RGC	0.50 425	0.53 496	2.42 487	0.00 1	0.01 367	0.65 292	0.00 1	1.07 408	0.17 215	0.01 213	0.62 523	1.00 503	0.19 452	3.03 414	0.28 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 348	0.02 350

testlalala_base	0.27 290	0.06 159	0.80 217	0.00 1	0.00 1	0.64 289	0.00 1	1.08 410	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.52 575	0.00 1	0.00 1	0.12 525	2.02 585	0.00 1

CFNet	0.56 448	0.50 483	1.58 404	0.00 1	0.00 1	1.06 423	0.01 353	1.08 410	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	0.13 468	0.02 350

HITNet	0.19 234	0.55 504	1.36 364	0.00 1	0.00 1	0.25 125	0.00 1	1.09 412	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	0.05 348	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
WCMA_ROB	2.01 554	0.34 407	1.89 439	0.04 454	0.00 1	1.07 465	0.60 560	1.09 412	1.21 561	5.12 579	9.87 586	8.09 581	4.48 582	3.74 456	2.55 538	0.00 1	0.00 1	0.01 526	0.00 1	0.02 240	0.13 543

UPFNet	0.18 228	0.05 111	1.11 308	0.00 1	0.00 1	0.48 218	0.00 1	1.11 414	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	0.01 118	0.00 1

XPNet_ROB	0.37 359	0.34 407	1.01 281	0.01 378	0.00 1	0.96 381	0.00 1	1.11 414	0.46 266	0.00 1	0.00 1	0.17 346	0.02 256	2.73 397	0.54 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 204

test_sample2	0.24 272	0.02 13	0.49 105	0.00 1	0.00 1	0.32 159	0.00 1	1.12 416	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	0.01 118	0.01 204

GASNet	0.56 448	1.09 558	2.57 500	0.00 1	0.00 1	0.52 233	0.02 401	1.12 416	0.22 228	0.01 213	0.14 480	0.50 456	0.12 432	4.09 469	0.39 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 553	0.08 498

MFN_U_SF_RVC	0.95 513	1.40 577	4.49 558	0.16 544	0.11 522	0.56 252	0.07 470	1.12 416	0.36 255	0.43 523	0.27 496	1.27 520	0.73 510	3.98 466	1.47 517	0.29 568	0.34 588	0.36 585	0.55 592	0.63 569	0.46 576

RYNet	0.53 441	0.19 324	1.79 430	0.00 1	0.00 1	0.55 250	0.00 1	1.12 416	0.61 464	0.02 352	0.00 1	0.83 492	0.04 350	5.05 501	0.45 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 350

ADCMid	1.38 536	0.90 551	6.15 568	0.04 454	0.03 449	1.67 549	0.18 504	1.13 420	0.93 557	0.89 544	0.58 521	0.86 494	0.71 506	1.03 346	11.96 588	0.01 520	0.00 1	0.29 583	0.08 511	0.17 502	0.03 398

AIO-test2	0.30 315	0.63 514	0.91 258	0.08 505	0.13 531	0.55 250	0.01 353	1.15 421	0.60 445	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.04 350	0.89 343	0.04 264	0.87 582	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.03 301	0.05 456

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 379	0.52 494	3.02 522	0.00 1	0.00 1	0.57 255	0.00 1	1.15 421	0.60 445	0.00 1	0.00 1	0.04 215	0.14 436	1.51 360	0.76 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.27 290	0.33 400	1.30 349	0.00 1	0.01 367	0.52 233	0.01 353	1.16 423	0.61 464	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	0.12 457	0.06 477

FADNet-RVC-Resample	0.51 430	0.82 544	3.08 527	0.04 454	0.04 470	0.42 194	0.09 485	1.16 423	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	0.05 565	0.02 472	0.08 410	0.20 561

SGM+DAISY	2.38 559	0.98 554	4.37 556	0.48 571	0.33 568	2.24 560	1.94 579	1.16 423	1.47 566	6.62 585	5.89 566	5.77 570	5.09 584	5.76 532	4.39 552	0.16 560	0.15 579	0.06 568	0.14 532	0.26 539	0.40 575

ccnet	0.49 414	0.05 111	1.26 339	0.01 378	0.08 505	0.72 308	0.18 504	1.18 426	0.35 253	0.45 524	0.68 525	0.13 316	0.39 482	3.54 444	0.74 495	0.01 520	0.00 1	0.02 542	0.00 1	0.02 240	0.01 204

AF-Net	0.47 399	0.53 496	2.05 457	0.00 1	0.00 1	0.41 187	0.01 353	1.18 426	0.40 261	0.13 476	0.05 452	1.30 522	0.45 485	2.43 389	0.30 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 429	0.00 1

zh-mn7	1.13 523	2.13 589	10.00 582	0.00 1	0.00 1	0.74 311	0.01 353	1.22 428	0.61 464	0.07 439	0.00 1	0.20 360	0.06 397	5.32 508	2.13 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 410	0.01 204

iResNet	0.25 279	0.27 375	1.68 416	0.00 1	0.00 1	0.69 300	0.00 1	1.22 428	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.04 215	0.03 313	0.12 273	0.30 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 348	0.01 204

SFCPSM	0.21 251	0.04 69	1.59 406	0.00 1	0.05 481	0.34 172	0.00 1	1.24 430	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	0.02 472	0.02 240	0.00 1

DAS	0.49 414	0.05 111	1.29 346	0.00 1	0.00 1	0.07 55	0.00 1	1.25 431	0.61 464	1.18 553	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	0.02 240	0.01 204

SepStereo	0.45 393	0.05 111	1.29 346	0.00 1	0.00 1	0.07 55	0.00 1	1.25 431	0.61 464	1.18 553	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	0.02 240	0.01 204

FADNet_RVC	0.60 465	0.83 545	2.50 493	0.00 1	0.00 1	1.09 487	0.00 1	1.29 433	0.50 269	0.02 352	0.05 452	0.26 381	0.03 313	3.17 422	0.25 428	0.21 563	0.26 583	0.08 572	0.28 584	0.53 566	0.55 584

AnyNet_C01	2.33 558	2.14 590	18.59 590	0.15 542	0.18 549	2.43 561	2.34 584	1.29 433	1.24 562	1.03 547	0.83 534	1.25 517	0.78 515	3.75 457	10.06 581	0.05 547	0.00 1	0.07 571	0.00 1	0.30 551	0.12 538

zh-sn7	1.20 528	2.23 592	8.48 578	0.00 1	0.00 1	0.68 299	0.05 458	1.30 435	0.61 464	0.00 1	0.04 448	0.41 429	0.21 459	5.33 510	4.51 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 472	0.07 492

ACVNet-4b	1.14 524	1.34 575	3.96 551	0.17 548	0.03 449	1.03 403	0.01 353	1.31 436	0.65 530	0.01 213	0.97 538	1.98 547	0.32 477	6.18 550	1.20 508	2.52 591	0.02 496	0.00 1	0.00 1	0.82 574	0.28 568

FADNet-RVC	0.51 430	0.80 541	2.47 491	0.01 378	0.00 1	0.48 218	0.00 1	1.32 437	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	0.38 558	0.08 498

test_xeample3	0.24 272	0.06 159	1.84 434	0.02 413	0.00 1	0.33 165	0.05 458	1.33 438	0.14 188	0.00 1	0.03 442	0.03 177	0.03 313	0.10 264	0.43 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 567	0.05 348	0.06 477

rrr	0.24 272	0.06 159	1.91 443	0.01 378	0.00 1	0.32 159	0.04 444	1.34 439	0.15 200	0.01 213	0.01 351	0.02 112	0.04 350	0.14 279	0.44 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 550	0.05 348	0.05 456

DeepPrunerF	1.33 534	0.59 510	8.62 579	0.02 413	0.09 510	0.90 361	0.00 1	1.34 439	6.72 583	0.22 495	0.01 351	0.21 365	0.14 436	5.64 525	1.99 529	0.00 1	0.00 1	0.01 526	0.02 472	0.14 472	0.02 350

test-3	0.17 219	0.03 43	0.74 179	0.03 434	0.10 514	0.43 200	0.00 1	1.36 441	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	0.20 556	0.12 457	0.11 525

test_1	0.17 219	0.03 43	0.75 187	0.03 434	0.10 514	0.43 200	0.00 1	1.36 441	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	0.20 556	0.12 457	0.11 525

Consistency-Raft	0.39 368	0.30 390	2.53 498	0.14 539	0.03 449	0.90 361	0.04 444	1.36 441	0.59 420	0.00 1	0.02 436	0.02 112	1.15 535	0.33 306	0.43 469	0.02 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

s12784h	0.21 251	0.05 111	0.81 220	0.00 1	0.00 1	1.06 423	0.02 401	1.36 441	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	0.02 240	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 202	0.03 43	0.77 196	0.00 1	0.00 1	0.74 311	0.00 1	1.36 441	0.09 115	0.02 352	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	0.01 204

RAFT-Stereo	0.15 202	0.03 43	0.77 196	0.00 1	0.00 1	0.74 311	0.00 1	1.36 441	0.09 115	0.02 352	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	0.01 204
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WZ-Net	1.38 536	1.14 565	10.22 583	0.00 1	0.00 1	0.82 336	0.00 1	1.37 447	0.61 464	0.01 213	0.01 351	1.09 511	2.20 559	6.39 565	3.68 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 387	0.02 350

NVstereo2D	0.45 393	0.11 256	1.91 443	0.00 1	0.00 1	0.59 265	0.00 1	1.39 448	0.61 464	0.03 384	0.00 1	0.33 398	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

xx1	0.28 296	0.22 339	1.20 325	0.00 1	0.00 1	1.31 537	0.00 1	1.41 449	0.69 540	0.07 439	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.59 326	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 204

cc1	0.28 296	0.22 339	1.20 325	0.00 1	0.00 1	1.31 537	0.00 1	1.41 449	0.69 540	0.07 439	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	0.08 410	0.04 434

DANet	0.58 459	0.19 324	1.87 438	0.26 563	0.06 491	0.51 227	0.11 494	1.41 449	0.52 274	0.22 495	0.06 462	1.06 508	0.02 256	4.25 477	0.92 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.06 477
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ITSA-stereo	0.44 391	0.06 159	0.97 275	0.03 434	0.00 1	1.08 478	0.06 464	1.42 452	0.09 115	0.01 213	0.00 1	0.21 365	0.50 489	3.91 460	0.38 459	0.00 1	0.00 1	0.02 542	0.01 454	0.03 301	0.01 204

ffm	0.25 279	0.02 13	1.06 296	0.00 1	0.00 1	0.62 274	0.00 1	1.42 452	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.67 477	0.02 256	0.57 323	0.01 126	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.08 410	0.03 398

ff1	0.80 495	0.02 13	1.06 296	0.00 1	0.00 1	0.62 274	0.00 1	1.42 452	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.67 477	0.02 256	5.57 522	5.86 567	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.08 410	0.03 398

tt1	0.27 290	0.23 349	1.17 319	0.00 1	0.00 1	1.29 535	0.00 1	1.42 452	0.57 351	0.07 439	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	0.08 410	0.03 398

test_3	0.19 234	0.02 13	0.76 193	0.03 434	0.10 514	0.53 238	0.00 1	1.42 452	0.07 60	0.13 476	0.00 1	0.02 112	0.00 1	0.07 242	0.19 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 556	0.12 457	0.11 525

DRN-Test	0.43 386	0.13 277	1.95 447	0.03 434	0.09 510	0.61 268	0.00 1	1.43 457	0.61 464	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	0.01 118	0.01 204

ADCS	1.72 546	1.22 569	8.11 576	0.00 1	0.01 367	0.88 357	0.68 563	1.44 458	0.63 524	2.60 570	0.11 475	1.42 530	0.26 470	1.97 368	14.92 595	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 410	0.07 492

DispFullNet	1.20 528	0.63 514	3.58 539	1.00 579	0.82 580	0.41 187	0.00 1	1.44 458	0.61 464	2.55 569	0.64 524	1.10 512	8.95 593	0.84 339	1.22 509	0.00 1	0.02 496	0.00 1	0.00 1	0.24 533	0.02 350

SMFormer	0.33 333	0.10 233	1.04 286	0.00 1	0.00 1	0.03 32	0.00 1	1.45 460	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	0.01 118	0.02 350

tta	0.33 333	0.10 233	1.04 286	0.00 1	0.00 1	0.03 32	0.00 1	1.45 460	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	0.02 240	0.01 204

qqq1	0.33 333	0.10 233	1.04 286	0.00 1	0.00 1	0.03 32	0.00 1	1.45 460	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	0.02 240	0.01 204

fff1	0.33 333	0.10 233	1.04 286	0.00 1	0.00 1	0.03 32	0.00 1	1.45 460	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	0.02 240	0.01 204

CIPLG	0.33 333	0.75 531	1.79 430	0.10 516	0.01 367	0.93 376	0.21 510	1.45 460	0.61 464	0.02 352	0.01 351	0.14 324	0.06 397	0.13 275	0.17 387	0.00 1	0.04 525	0.01 526	0.01 454	0.17 502	0.04 434

ACRE	0.34 341	0.70 523	2.13 462	0.10 516	0.00 1	0.90 361	0.20 509	1.45 460	0.61 464	0.02 352	0.01 351	0.13 316	0.05 380	0.14 279	0.17 387	0.00 1	0.03 508	0.01 526	0.02 472	0.17 502	0.04 434

OMP-Stereo	0.66 477	0.33 400	0.72 168	0.18 554	0.06 491	1.17 522	0.00 1	1.45 460	0.59 420	0.12 472	0.60 522	0.50 456	0.00 1	7.09 578	0.26 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.00 1

DGSMNet	1.21 531	0.37 433	3.02 522	0.71 577	1.33 590	1.61 547	3.53 590	1.45 460	0.33 251	0.00 1	0.79 532	0.48 444	0.24 466	3.22 425	0.53 482	0.98 585	1.21 597	1.35 595	1.09 598	1.03 576	0.92 588

RAFT + AFF	0.60 465	0.75 531	1.04 286	0.00 1	0.00 1	1.10 493	0.06 464	1.45 460	0.57 351	0.02 352	0.00 1	0.18 349	1.43 543	4.80 494	0.15 380	0.00 1	0.17 581	0.00 1	0.00 1	0.27 545	0.08 498

ETE_ROB	0.31 321	0.34 407	0.89 250	0.00 1	0.00 1	0.97 383	0.01 353	1.45 460	0.57 351	0.02 352	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

IPLGR_C	0.35 347	0.81 543	2.03 451	0.10 516	0.01 367	0.90 361	0.21 510	1.46 470	0.61 464	0.02 352	0.01 351	0.13 316	0.07 407	0.14 279	0.17 387	0.00 1	0.05 540	0.01 526	0.02 472	0.17 502	0.04 434

IIG-Stereo	0.65 475	0.34 407	0.77 196	0.05 467	0.03 449	1.17 522	0.00 1	1.46 470	0.60 445	0.01 213	0.57 520	0.54 463	0.01 184	7.03 577	0.39 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

DispNO	0.64 473	0.48 478	2.04 454	0.00 1	0.00 1	0.71 305	0.01 353	1.47 472	0.56 304	0.00 1	0.54 518	1.34 525	0.06 397	5.12 503	0.31 449	0.00 1	0.00 1	0.03 553	0.12 525	0.01 118	0.02 350

iinet-f	0.48 407	0.57 507	4.45 557	0.00 1	0.01 367	0.77 320	0.00 1	1.48 473	0.61 464	0.01 213	0.00 1	0.40 426	0.44 484	0.38 312	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 556	0.01 204

RCA-Stereo	0.18 228	0.11 256	0.63 147	0.00 1	0.00 1	1.06 423	0.00 1	1.48 473	0.07 60	0.07 439	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	0.05 348	0.01 204

fff	0.28 296	0.37 433	1.20 325	0.00 1	0.01 367	1.05 414	0.00 1	1.48 473	0.61 464	0.13 476	0.00 1	0.04 215	0.60 500	0.02 158	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 456

IPLG	0.51 430	0.38 443	1.60 407	0.02 413	0.00 1	1.11 501	0.07 470	1.48 473	0.57 351	0.05 420	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	0.11 447	0.00 1

csc	0.28 296	0.37 433	1.20 325	0.00 1	0.01 367	1.05 414	0.00 1	1.48 473	0.61 464	0.13 476	0.00 1	0.04 215	0.60 500	0.02 158	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 456

cscssc	0.28 296	0.37 433	1.20 325	0.00 1	0.01 367	1.05 414	0.00 1	1.48 473	0.61 464	0.13 476	0.00 1	0.04 215	0.60 500	0.02 158	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 456

DCANet-4	0.31 321	0.05 111	2.61 502	0.00 1	0.00 1	1.05 414	0.00 1	1.49 479	0.61 464	0.13 476	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	0.05 456

ADStereo(finetuned)	0.34 341	0.37 433	2.24 470	0.00 1	0.00 1	1.04 411	0.00 1	1.49 479	0.61 464	0.08 450	0.00 1	0.04 215	0.74 511	0.03 197	0.09 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.05 456

DCANet	0.25 279	0.37 433	1.20 325	0.00 1	0.00 1	1.06 423	0.00 1	1.49 479	0.61 464	0.08 450	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	0.02 240	0.05 456

iResNetv2_ROB	0.36 352	1.03 556	2.96 520	0.00 1	0.00 1	0.58 258	0.00 1	1.51 482	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	0.29 550	0.02 350

TransformOpticalFlow	0.85 501	0.27 375	2.72 508	0.30 567	0.03 449	1.25 531	0.05 458	1.53 483	0.61 464	0.28 504	0.38 508	1.27 520	1.54 545	6.53 567	0.22 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

LL-Strereo	0.71 484	0.88 547	2.40 483	0.00 1	0.00 1	0.63 285	0.01 353	1.57 484	0.58 407	0.45 524	0.00 1	0.54 463	0.30 473	6.37 564	0.07 308	0.00 1	0.05 540	0.00 1	0.00 1	0.22 527	0.17 553

MIPNet	0.34 341	0.35 419	1.56 402	0.02 413	0.00 1	1.11 501	0.09 485	1.57 484	0.65 530	0.11 469	0.05 452	0.18 349	0.19 452	0.74 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.06 370	0.01 204

CoDeX	0.36 352	0.24 358	1.39 370	0.00 1	0.01 367	0.29 140	0.00 1	1.58 486	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	0.01 118	0.00 1

111	0.30 315	0.66 518	1.20 325	0.00 1	0.01 367	1.06 423	0.03 424	1.60 487	0.59 420	0.27 503	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	0.07 387	0.12 538

LALA_ROB	0.31 321	0.38 443	0.91 258	0.00 1	0.01 367	1.00 393	0.01 353	1.60 487	0.61 464	0.15 486	0.00 1	0.09 294	0.01 184	1.04 347	0.41 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

RTS	4.10 577	1.68 582	43.40 600	0.09 512	0.02 422	3.95 573	0.00 1	1.61 489	0.61 464	1.09 548	0.01 351	1.97 545	0.22 462	16.87 593	10.15 582	0.00 1	0.09 563	0.00 1	0.00 1	0.20 521	0.05 456

RTSA	4.10 577	1.68 582	43.40 600	0.09 512	0.02 422	3.95 573	0.00 1	1.61 489	0.61 464	1.09 548	0.01 351	1.97 545	0.22 462	16.87 593	10.15 582	0.00 1	0.09 563	0.00 1	0.00 1	0.20 521	0.05 456

GANetREF_RVC	0.54 443	0.70 523	2.06 459	0.00 1	0.00 1	1.14 512	0.00 1	1.61 489	0.58 407	0.00 1	0.01 351	0.29 389	0.04 350	4.21 476	0.06 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.02 350
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
IPLGR	0.43 386	0.17 305	2.05 457	0.02 413	0.02 422	1.08 478	0.04 444	1.62 492	0.57 351	0.09 459	0.00 1	0.15 333	0.22 462	2.62 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 326	0.00 1

FCDSN-DC	2.66 565	0.08 212	1.65 413	0.00 1	0.00 1	1.73 551	0.37 543	1.64 493	1.35 564	8.08 589	11.18 590	11.78 586	7.59 587	4.76 492	2.80 539	0.02 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.05 456
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
testlalala2	0.25 279	0.07 197	1.64 412	0.00 1	0.00 1	0.82 336	0.00 1	1.66 494	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	0.24 574	0.01 118	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 256	0.10 233	0.77 196	0.00 1	0.00 1	1.09 487	0.00 1	1.68 495	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	0.02 240	0.01 204
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet_1	1.10 520	1.42 578	4.00 552	0.31 568	0.02 422	1.25 531	0.10 490	1.69 496	0.61 464	0.26 499	0.01 351	4.39 566	1.29 541	4.75 491	0.57 488	0.79 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 553	0.18 554

pmcnn	2.10 556	0.59 510	4.52 559	0.27 564	0.86 582	0.34 172	0.29 530	1.69 496	0.75 548	0.36 515	7.50 573	14.39 593	0.56 496	4.90 496	4.69 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 495	0.04 434

UDG	0.42 379	0.43 458	1.17 319	0.00 1	0.00 1	0.99 391	0.00 1	1.70 498	0.60 445	0.05 420	0.00 1	1.51 537	0.19 452	1.20 350	0.61 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 348	0.00 1

AdaStereo	0.20 243	0.06 159	0.86 238	0.00 1	0.00 1	0.25 125	0.00 1	1.71 499	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.31 395	0.01 184	0.11 271	0.11 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	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.
iRaft-Stereo_20w	0.38 364	0.11 256	1.91 443	0.12 530	0.04 470	0.70 301	0.24 514	1.72 500	0.16 208	0.41 521	0.00 1	0.26 381	1.04 527	0.41 314	0.24 422	0.00 1	0.04 525	0.00 1	0.14 532	0.02 240	0.09 511

psmg	0.22 256	0.05 111	0.54 125	0.00 1	0.00 1	1.05 414	0.00 1	1.73 501	0.58 407	0.00 1	0.00 1	0.36 410	0.03 313	0.01 74	0.08 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

RainbowNet	0.61 468	1.13 563	1.83 432	0.10 516	0.04 470	1.23 529	0.07 470	1.74 502	0.57 351	0.01 213	0.02 436	1.14 516	0.25 469	2.29 383	0.48 478	0.61 576	0.05 540	0.00 1	0.00 1	0.47 564	0.20 561

SuperB	1.85 549	1.06 557	10.54 584	0.02 413	0.01 367	0.90 361	0.78 568	1.75 503	0.64 527	0.05 420	0.05 452	0.34 402	0.89 522	5.29 507	5.80 566	0.01 520	0.00 1	0.02 542	0.02 472	8.71 601	0.06 477

z-ln-s-r	0.71 484	0.44 462	2.91 519	0.00 1	0.00 1	0.29 140	0.00 1	1.77 504	0.61 464	0.00 1	0.00 1	0.16 342	0.00 1	4.44 483	3.56 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 387	0.00 1

CFNet_ucs	0.26 284	0.14 283	1.53 400	0.00 1	0.01 367	0.84 346	0.00 1	1.78 505	0.17 215	0.00 1	0.00 1	0.49 452	0.30 473	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 204

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 527	2.03 587	4.57 560	0.02 413	0.04 470	3.52 571	0.27 526	1.80 506	0.58 407	0.22 495	0.28 498	1.38 528	0.02 256	6.08 543	0.42 467	0.14 559	0.68 593	0.01 526	0.26 578	0.39 560	0.47 577

S-Stereo	0.65 475	0.25 364	3.44 537	0.00 1	0.00 1	0.56 252	0.05 458	1.86 507	0.61 464	0.00 1	0.76 528	0.84 493	0.11 429	4.28 481	0.11 349	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.07 387	0.03 398

psm_up	0.39 368	0.25 364	1.04 286	0.00 1	0.00 1	0.82 336	0.00 1	1.88 508	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.28 388	0.01 184	2.78 400	0.09 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 370	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 425	0.14 283	2.51 495	0.00 1	0.00 1	0.33 165	0.09 485	1.88 508	0.61 464	0.05 420	0.76 528	0.60 466	0.52 494	2.46 390	0.06 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

FBW_ROB	0.83 498	0.31 395	1.48 394	0.10 516	0.01 367	0.62 274	0.01 353	1.91 510	0.59 420	0.01 213	0.01 351	1.10 512	0.05 380	7.84 581	2.07 531	0.05 547	0.01 450	0.03 553	0.01 454	0.01 118	0.47 577

XQC	0.68 479	0.72 529	3.82 547	0.06 491	0.00 1	0.39 183	0.01 353	1.92 511	0.61 464	0.03 384	0.01 351	0.46 441	0.21 459	2.84 404	2.26 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.15 483	0.05 456

ELAS_RVC	2.84 569	0.34 407	3.86 548	0.05 467	0.05 481	1.52 544	5.02 594	1.93 512	5.28 581	7.10 587	6.96 570	6.26 571	8.34 588	4.96 498	4.90 561	0.00 1	0.04 525	0.01 526	0.01 454	0.10 440	0.09 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GEStereo_RVC	0.43 386	0.38 443	1.10 304	0.01 378	0.00 1	1.02 397	0.00 1	1.94 513	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	0.08 410	0.02 350

test_sample3	0.37 359	0.09 226	1.41 376	0.00 1	0.00 1	0.46 211	0.00 1	1.95 514	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	0.01 118	0.01 204

SGM_RVC	1.54 543	0.35 419	1.60 407	0.15 542	0.17 547	1.25 531	0.77 566	1.97 515	0.88 554	4.31 574	2.46 551	4.36 565	2.37 560	6.98 576	1.78 524	0.21 563	0.23 582	0.20 579	0.23 567	0.26 539	0.31 571
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pcwnet_v2	0.47 399	0.11 256	5.03 563	0.00 1	0.00 1	0.70 301	0.00 1	1.98 516	0.61 464	0.01 213	0.00 1	0.36 410	0.33 478	0.18 289	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.02 350

Wz-Net-TNSev	1.42 538	2.41 593	11.01 585	0.00 1	0.00 1	0.42 194	0.14 499	2.05 517	0.61 464	0.06 429	0.01 351	1.34 525	0.16 444	5.70 528	4.19 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.19 513	0.10 519

STrans-v2	0.85 501	0.28 380	1.66 414	0.00 1	0.01 367	0.85 349	0.04 444	2.05 517	0.67 538	0.48 528	0.87 535	1.12 515	2.12 558	6.64 572	0.25 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

EAI-Stereo	0.70 481	0.03 43	0.84 232	0.13 537	0.20 559	0.87 355	2.23 583	2.05 517	0.29 244	0.72 536	4.60 560	0.29 389	0.55 495	0.39 313	0.44 471	0.00 1	0.07 556	0.00 1	0.29 585	0.01 118	0.08 498

test_sample8	2.11 557	0.23 349	1.31 351	0.00 1	0.00 1	0.95 378	0.00 1	2.06 520	0.55 289	1.95 564	0.00 1	7.32 578	3.15 568	3.30 433	7.04 572	0.32 570	12.66 605	1.06 592	0.33 588	0.01 118	0.01 204

FINET	0.51 430	0.36 426	2.40 483	0.00 1	0.00 1	0.27 132	0.00 1	2.06 520	1.49 567	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	0.03 301	0.02 350

GwcNet-ADL	0.30 315	0.19 324	1.78 428	0.00 1	0.00 1	1.03 403	0.00 1	2.08 522	0.28 240	0.00 1	0.00 1	0.37 418	0.04 350	0.02 158	0.09 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 398

test_sample4	0.38 364	0.10 233	1.42 379	0.00 1	0.00 1	0.45 206	0.00 1	2.09 523	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	0.01 118	0.01 204

NaN_ROB	0.80 495	0.47 475	1.63 411	0.17 548	0.19 554	0.58 258	0.38 545	2.11 524	0.80 552	0.53 532	0.33 503	0.48 444	1.13 533	4.98 499	1.94 526	0.00 1	0.02 496	0.01 526	0.05 499	0.06 370	0.14 546

PWCDC_ROB	0.94 512	0.91 552	2.52 496	0.00 1	0.00 1	1.15 515	0.00 1	2.11 524	1.18 560	0.00 1	8.99 579	0.35 406	0.09 416	0.64 332	0.40 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 565	0.03 398

SGM-Forest	0.84 499	0.07 197	0.90 253	0.02 413	0.07 498	1.10 493	0.68 563	2.12 526	0.61 464	1.14 551	0.78 531	1.36 527	0.98 524	5.55 521	1.31 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.06 477
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample5	0.39 368	0.10 233	1.42 379	0.00 1	0.00 1	0.45 206	0.00 1	2.14 527	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	0.01 118	0.01 204

DualNet	0.39 368	0.10 233	1.42 379	0.00 1	0.00 1	0.45 206	0.00 1	2.14 527	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	0.01 118	0.01 204

LMCR-Stereo	0.27 290	0.34 407	1.42 379	0.00 1	0.00 1	0.79 326	0.00 1	2.15 529	0.61 464	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	0.05 348	0.00 1

PWC_ROB	0.62 470	0.54 498	3.22 531	0.00 1	0.00 1	0.22 118	0.00 1	2.18 530	0.61 464	0.00 1	0.20 488	0.29 389	0.03 313	3.46 441	1.22 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 560	0.01 204

raft_robust	0.56 448	0.36 426	0.87 242	0.00 1	0.15 538	0.64 289	0.00 1	2.20 531	0.56 304	0.00 1	0.01 351	0.44 434	1.18 537	4.46 484	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 539	0.09 429	0.03 398

CSAN	1.05 518	0.61 512	2.46 490	0.09 512	0.08 505	0.71 305	0.71 565	2.20 531	0.93 557	0.85 543	2.92 552	0.79 489	1.46 544	5.37 515	1.58 520	0.01 520	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.09 429	0.05 456

ARAFT	0.58 459	0.75 531	2.78 513	0.00 1	0.00 1	1.20 527	0.00 1	2.26 533	0.57 351	0.05 420	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	0.19 513	0.04 434

PDISCO_ROB	0.56 448	0.57 507	2.07 460	0.17 548	0.00 1	1.56 546	0.01 353	2.27 534	0.51 272	0.08 450	0.01 351	0.74 484	0.28 472	2.37 385	0.13 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 555	0.00 1

DualNet (step1)	0.44 391	0.23 349	1.31 351	0.00 1	0.00 1	0.95 378	0.00 1	2.28 535	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.14 324	0.00 1	1.45 358	0.07 308	0.32 570	0.00 1	1.06 592	0.33 588	0.01 118	0.01 204

test_sample9	1.51 541	0.23 349	1.31 351	0.00 1	0.00 1	0.95 378	0.00 1	2.28 535	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.14 324	0.00 1	3.30 433	7.04 572	0.32 570	12.66 605	1.06 592	0.33 588	0.01 118	0.01 204

test_sample7	0.28 296	0.08 212	0.76 193	0.02 413	0.00 1	0.19 110	0.00 1	2.28 535	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	0.01 118	0.01 204

ACVNet_2	1.32 533	1.30 573	2.83 514	0.11 526	0.07 498	1.30 536	0.18 504	2.29 538	0.75 548	0.26 499	3.44 555	6.65 574	0.16 444	5.12 503	1.08 504	0.13 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 558	0.32 572

test_sample6	0.41 376	0.11 256	1.38 367	0.00 1	0.00 1	0.48 218	0.00 1	2.33 539	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	0.01 118	0.01 204

PS-NSSS	0.54 443	0.44 462	0.86 238	0.00 1	0.00 1	1.04 411	0.00 1	2.37 540	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	0.02 240	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 468	0.17 305	0.63 147	0.19 555	0.00 1	0.67 295	0.00 1	2.38 541	0.57 351	0.13 476	0.00 1	0.94 498	0.00 1	6.27 560	0.10 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 326	0.10 519

SANet	1.99 553	0.71 527	3.37 534	0.03 434	0.03 449	2.85 563	0.85 571	2.42 542	8.33 588	1.55 558	4.13 558	4.29 564	3.23 569	5.39 516	2.47 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 370	0.06 477

BUS	0.33 333	0.05 111	0.54 125	0.00 1	0.00 1	1.87 555	0.00 1	2.43 543	0.58 407	0.30 507	0.09 470	0.65 474	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 296	0.05 111	0.54 125	0.00 1	0.00 1	1.07 465	0.00 1	2.43 543	0.58 407	0.30 507	0.09 470	0.36 410	0.03 313	0.01 74	0.08 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 364	0.07 197	1.32 354	0.00 1	0.00 1	1.07 465	0.00 1	2.43 543	0.58 407	0.30 507	0.09 470	0.63 469	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

mmx	0.85 501	0.02 13	1.06 296	0.00 1	0.00 1	0.62 274	0.00 1	2.50 546	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.67 477	0.02 256	5.57 522	5.86 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 204

ttt	0.70 481	0.02 13	0.78 208	0.00 1	0.00 1	0.62 274	0.00 1	2.50 546	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.29 389	0.01 184	4.18 473	5.00 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 204

xxx	0.85 501	0.02 13	1.06 296	0.00 1	0.00 1	0.62 274	0.00 1	2.50 546	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.67 477	0.02 256	5.57 522	5.86 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 204

SA	0.30 315	0.27 375	0.97 275	0.00 1	0.17 547	1.10 493	0.00 1	2.50 546	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	0.14 532	0.12 457	0.00 1

xxxx	1.04 517	0.02 13	0.54 125	0.00 1	0.00 1	0.53 238	0.00 1	2.53 550	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 184	2.04 369	14.52 594	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 204

SDNR	1.15 526	0.21 331	3.21 530	0.01 378	0.01 367	3.30 570	0.01 353	2.55 551	0.75 548	1.80 561	1.49 546	1.40 529	0.20 458	7.24 579	0.68 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 326	0.04 434

XX-Stereo	0.57 454	0.15 288	4.26 553	0.08 505	0.03 449	1.10 493	0.00 1	2.55 551	0.11 156	0.11 469	0.00 1	1.43 532	0.01 184	1.34 357	0.00 1	0.00 1	0.04 525	0.00 1	0.16 543	0.03 301	0.01 204

test_xeample	1.14 524	0.02 13	0.58 135	0.00 1	0.00 1	0.57 255	0.00 1	2.57 553	0.57 351	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 256	3.45 440	15.00 597	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 350

CBMV_ROB	0.84 499	0.06 159	1.73 422	0.00 1	0.00 1	1.37 542	0.47 550	2.57 553	0.58 407	2.13 566	0.76 528	1.06 508	1.38 542	4.04 467	0.54 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.05 456

CC-Net-ROB	0.64 473	0.50 483	1.13 312	0.07 497	0.00 1	1.08 478	0.01 353	2.58 555	0.56 304	0.01 213	0.00 1	0.14 324	0.01 184	5.73 530	0.12 359	0.50 574	0.00 1	0.21 582	0.00 1	0.09 429	0.02 350

CBMV	0.57 454	0.22 339	1.61 410	0.00 1	0.00 1	0.84 346	0.78 568	2.58 555	0.61 464	0.38 518	0.00 1	1.25 517	0.63 504	2.07 371	0.38 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 326	0.08 498
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Sa-1000	0.31 321	0.26 372	0.93 262	0.00 1	0.18 549	1.08 478	0.01 353	2.59 557	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	0.13 530	0.11 447	0.00 1

1111x	0.87 506	0.02 13	1.20 325	0.00 1	0.00 1	0.70 301	0.00 1	2.60 558	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.04 215	0.01 184	5.36 514	6.80 571	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 204

HBP-ISP	0.80 495	0.70 523	2.86 515	0.02 413	0.01 367	1.67 549	0.48 552	2.63 559	0.56 304	1.11 550	0.06 462	0.50 456	0.74 511	4.60 488	0.09 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 348	0.03 398

222	1.95 550	0.03 43	0.41 86	0.00 1	0.00 1	0.58 258	0.00 1	2.64 560	0.57 351	0.02 352	0.00 1	0.05 245	0.02 256	3.34 437	31.23 602	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 350

NINENet	0.45 393	0.09 226	0.81 220	0.06 491	0.00 1	1.87 555	0.00 1	2.69 561	0.56 304	0.00 1	0.00 1	0.65 474	0.00 1	2.15 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 547	1.81 584	3.81 546	0.01 378	0.02 422	12.12 589	0.50 555	2.74 562	0.71 543	0.07 439	0.20 488	2.17 552	0.15 442	6.82 574	1.19 507	0.74 578	0.80 595	0.20 579	0.27 582	0.73 572	0.70 586

MSAF-DinoV2	1.81 548	2.41 593	6.15 568	0.49 572	0.02 422	1.06 423	0.34 539	2.76 563	1.69 569	0.29 505	0.26 494	2.37 557	1.82 550	8.06 583	4.80 559	0.00 1	0.01 450	0.05 565	0.71 596	1.56 580	1.34 592

ELAS	2.75 566	0.35 419	2.67 506	0.05 467	0.04 470	6.72 582	1.83 578	2.84 564	3.38 575	8.25 591	9.14 580	3.95 563	6.15 586	3.73 455	5.70 565	0.00 1	0.04 525	0.01 526	0.01 454	0.10 440	0.08 498
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	2.61 564	0.65 516	2.71 507	0.02 413	0.02 422	1.55 545	0.94 573	3.02 565	1.29 563	11.21 593	7.34 571	11.54 585	2.74 564	6.34 562	2.43 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 548	0.03 398
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
MultiAttention	3.54 574	0.12 268	1.17 319	0.27 564	1.16 587	23.19 599	6.27 598	3.03 566	0.56 304	0.01 213	2.05 549	2.14 551	0.19 452	24.28 600	2.04 530	0.07 550	0.00 1	0.47 587	0.76 597	1.66 581	1.39 593

PWCK	2.44 562	1.65 581	7.31 574	0.22 562	0.02 422	3.12 566	4.74 593	3.06 567	3.48 576	0.72 536	4.42 559	3.40 561	1.67 548	9.06 588	3.36 544	0.39 573	0.01 450	0.00 1	0.00 1	2.19 588	0.08 498

TRStereo	0.37 359	0.23 349	1.41 376	0.03 434	0.00 1	1.07 465	0.02 401	3.07 568	0.57 351	0.01 213	0.00 1	0.11 303	0.40 483	0.06 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 565	0.01 118	0.08 498

FC-DCNN	3.42 573	0.11 256	2.03 451	0.00 1	0.00 1	3.18 567	0.60 560	3.13 569	2.98 573	11.40 594	12.28 593	13.93 591	8.68 591	5.70 528	4.27 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.06 477

MADNet+	4.65 581	2.70 596	46.68 602	0.01 378	0.02 422	2.06 558	0.03 424	3.17 570	1.07 559	0.02 352	0.01 351	1.84 543	0.31 476	21.62 598	13.04 590	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.00 1	0.20 521	0.19 558

DPSNet	1.25 532	0.28 380	5.34 565	0.28 566	0.07 498	1.50 543	0.00 1	3.53 571	0.69 540	0.03 384	0.00 1	0.45 439	2.10 557	5.67 527	4.61 557	0.02 536	0.04 525	0.00 1	0.02 472	0.23 531	0.09 511

FC-DCNN v2	3.59 575	0.10 233	1.95 447	0.00 1	0.00 1	3.24 568	0.59 559	3.55 572	3.05 574	11.72 595	12.90 596	15.18 594	8.62 590	6.26 559	4.54 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.05 456

HSM-Net_RVC	0.52 440	0.06 159	1.45 388	0.00 1	0.00 1	0.61 268	0.00 1	3.83 573	0.52 274	0.14 484	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
JetBlue	5.71 585	2.18 591	16.18 588	0.00 1	2.13 592	29.20 600	14.20 602	3.90 574	0.74 546	0.71 535	2.30 550	6.42 573	5.97 585	17.84 596	8.74 578	0.09 555	0.01 450	0.00 1	0.00 1	2.62 589	0.96 589

MonStereo1	2.90 570	0.34 407	1.42 379	1.45 585	0.72 579	6.98 583	0.04 444	3.93 575	7.69 587	2.03 565	11.25 591	7.28 577	4.03 576	6.16 548	1.56 519	1.60 586	0.00 1	0.03 553	0.00 1	0.94 575	0.48 580

LE_ROB	9.96 595	0.54 498	9.62 580	1.40 584	1.24 589	3.29 569	4.64 592	4.31 576	43.01 604	51.54 605	13.34 597	14.15 592	24.60 601	6.66 573	20.28 600	0.04 544	0.05 540	0.12 577	0.20 556	0.07 387	0.09 511

MDST_ROB	1.54 543	0.06 159	3.42 536	0.14 539	0.16 541	5.42 580	0.32 534	4.33 577	0.61 464	6.08 584	1.25 543	1.04 507	1.16 536	5.81 534	0.83 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.11 525

IMH-64-1	1.98 551	0.88 547	1.46 390	1.92 587	0.54 574	2.90 564	1.64 575	5.24 578	0.91 555	0.97 545	4.83 561	2.10 549	2.00 554	5.33 510	2.83 540	3.56 593	0.04 525	0.02 542	0.00 1	1.90 583	0.50 581

IMH-64	1.98 551	0.88 547	1.46 390	1.92 587	0.54 574	2.90 564	1.64 575	5.24 578	0.91 555	0.97 545	4.83 561	2.10 549	2.00 554	5.33 510	2.83 540	3.56 593	0.04 525	0.02 542	0.00 1	1.90 583	0.50 581

WAO-6	2.38 559	0.69 521	1.93 446	0.00 1	0.00 1	3.94 572	0.29 530	5.62 580	7.23 585	0.34 513	6.76 569	7.73 580	1.96 553	5.88 536	5.07 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 483	0.03 398

WAO-7	2.46 563	0.92 553	1.85 436	0.03 434	0.05 481	4.73 575	0.54 558	5.67 581	4.50 579	1.49 557	7.64 575	5.52 569	2.69 563	8.48 584	4.51 553	0.00 1	0.00 1	0.33 584	0.02 472	0.19 513	0.06 477

DPSimNet_ROB	7.90 591	5.46 598	13.55 587	3.66 595	5.16 599	7.26 584	9.60 600	6.11 582	7.46 586	13.33 596	9.50 583	11.03 583	11.89 596	10.08 591	12.35 589	4.36 597	5.55 602	5.35 601	5.34 602	4.96 594	5.98 602

IMH	2.83 568	1.28 571	1.89 439	1.96 590	0.60 576	5.22 578	0.24 514	6.28 583	4.13 578	1.90 563	7.52 574	6.39 572	3.40 570	6.59 569	2.53 537	3.92 595	0.12 573	0.05 565	0.00 1	2.06 586	0.47 577

notaker	4.30 579	1.28 571	3.70 543	3.71 596	0.90 583	4.91 577	0.39 546	6.90 584	1.96 571	5.39 581	11.82 592	16.90 596	3.75 574	7.59 580	5.65 564	5.23 598	0.01 450	0.10 574	0.06 502	4.57 593	1.22 591

LVE	2.75 566	1.12 561	2.30 473	0.46 570	0.45 571	1.87 555	0.06 464	7.19 585	9.72 590	0.03 384	11.08 589	9.01 582	1.26 540	6.93 575	0.91 499	1.86 587	0.16 580	0.04 562	0.24 574	0.22 527	0.13 543

Dean	2.41 561	1.16 567	3.63 542	0.36 569	0.40 570	1.19 525	0.50 555	7.85 586	8.44 589	1.17 552	8.12 577	7.07 575	1.13 533	4.11 471	1.04 501	0.70 577	0.00 1	0.01 526	0.00 1	1.07 577	0.29 570

UNDER WATER	6.24 587	0.99 555	8.13 577	4.62 599	2.68 593	8.66 587	0.77 566	8.37 587	22.50 599	4.55 575	6.36 568	15.93 595	8.89 592	8.99 587	8.85 579	3.25 592	0.04 525	1.36 596	0.02 472	6.24 598	3.56 598

KSHMR	3.68 576	1.11 560	3.06 525	2.84 593	1.78 591	5.33 579	0.41 547	8.64 588	14.09 592	1.85 562	9.32 582	7.19 576	1.93 551	5.45 517	2.30 534	1.95 588	0.41 589	0.50 588	0.21 561	3.53 591	1.76 595

UNDER WATER-64	6.84 589	1.25 570	9.68 581	4.53 598	3.53 596	16.61 596	1.79 577	8.72 589	22.23 597	5.11 578	5.07 563	17.34 597	10.14 594	9.19 589	8.21 577	2.00 590	0.03 508	1.52 597	0.11 520	6.09 597	3.62 599

ktn	4.96 582	1.21 568	2.41 485	3.20 594	1.02 584	8.36 586	2.08 581	9.00 590	17.02 593	5.18 580	12.71 594	13.69 589	3.51 572	8.05 582	3.68 548	5.30 599	0.02 496	0.00 1	0.00 1	2.14 587	0.55 584

MADNet++	9.87 594	2.12 588	7.11 573	7.99 601	4.58 598	14.38 594	6.90 599	9.23 591	5.88 582	16.88 597	17.47 600	11.07 584	15.72 597	24.26 599	19.76 599	8.52 600	6.39 603	4.85 600	2.69 599	5.96 596	5.73 601

SGM-ForestM	8.89 593	0.68 520	3.61 540	0.57 574	0.18 549	14.89 595	5.99 597	9.62 592	10.59 591	20.43 599	17.16 599	39.22 603	20.29 598	20.63 597	13.19 591	0.04 544	0.14 577	0.00 1	0.07 506	0.15 483	0.36 573

WAO-8	5.13 584	1.91 585	2.34 476	0.60 575	0.10 514	12.98 590	0.34 539	11.65 593	24.58 600	4.87 576	10.60 588	13.32 587	4.10 579	8.85 585	3.55 545	0.75 579	0.32 585	0.71 590	0.12 525	0.70 570	0.11 525

Venus	5.12 583	1.91 585	2.34 476	0.60 575	0.10 514	12.98 590	0.34 539	11.65 593	24.58 600	4.87 576	10.54 587	13.32 587	4.10 579	8.85 585	3.55 545	0.75 579	0.32 585	0.71 590	0.12 525	0.70 570	0.11 525

TorneroNet-64	6.39 588	1.31 574	2.23 468	1.99 591	0.65 578	18.82 597	0.28 528	11.98 595	26.18 602	5.99 583	12.75 595	19.37 599	4.08 578	9.94 590	5.95 570	0.89 584	0.00 1	0.11 575	0.00 1	3.44 590	1.81 596

JetRed	13.51 598	18.77 601	42.38 598	1.28 582	1.18 588	54.67 602	25.60 603	12.87 596	6.75 584	8.50 592	8.61 578	13.77 590	10.87 595	24.50 602	30.67 601	0.24 565	0.68 593	0.53 589	0.02 472	5.93 595	2.43 597

HanzoNet	12.77 597	4.55 597	11.74 586	5.35 600	2.79 594	7.59 585	0.66 562	12.97 597	20.40 596	25.99 601	28.61 603	34.05 602	25.08 602	25.93 603	14.98 596	10.77 602	3.91 601	3.00 599	3.73 600	8.16 600	5.15 600

TorneroNet	6.97 590	1.37 576	2.22 467	1.95 589	1.12 586	19.47 598	0.47 550	13.04 598	26.32 603	7.90 588	17.10 598	17.67 598	4.62 583	10.46 592	7.94 574	1.98 589	0.03 508	0.11 575	0.00 1	4.15 592	1.49 594

BEATNet-Init1	14.52 599	6.56 600	34.32 594	1.10 580	1.02 584	31.53 601	11.99 601	15.58 599	17.42 594	30.17 603	27.03 601	43.14 604	24.36 600	24.41 601	18.27 598	0.27 567	0.32 585	0.36 585	0.46 591	1.26 578	0.76 587

MANE	9.96 595	0.69 521	2.88 518	1.22 581	0.61 577	13.15 592	3.46 589	15.62 600	22.27 598	22.74 600	30.00 604	29.74 601	23.22 599	17.17 595	13.78 593	0.29 568	0.56 591	0.09 573	0.61 593	0.15 483	1.00 590

DLNR_Zeroshot_test	21.09 600	47.65 604	85.43 610	96.34 621	87.67 617	0.31 152	0.00 1	17.86 601	0.07 60	0.01 213	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.70 334	0.01 126	15.78 604	0.01 450	0.00 1	0.21 561	69.62 612	0.04 434

DLNR-FE	21.10 601	47.73 605	85.45 611	96.28 620	88.16 618	0.31 152	0.00 1	18.28 602	0.07 60	0.01 213	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.21 294	0.01 126	15.59 603	0.01 450	0.00 1	0.21 561	69.68 613	0.04 434

ASD4	35.17 602	42.77 602	34.00 593	20.47 602	35.77 601	80.11 607	95.20 615	26.58 603	69.14 605	27.82 602	35.84 605	27.05 600	44.35 604	37.95 604	53.20 605	10.25 601	10.28 604	12.30 604	11.09 604	16.01 602	13.25 603

TCMNet-wrong-test	39.28 603	63.11 614	48.46 603	81.72 613	79.79 612	56.34 603	48.75 604	31.17 604	3.83 577	19.05 598	28.27 602	58.68 605	34.68 603	46.64 605	47.27 604	16.88 605	2.02 598	7.72 602	0.67 595	64.26 610	46.25 610

LRCNet_RVC	55.44 605	60.56 611	57.70 604	66.68 609	44.91 603	6.22 581	0.00 1	52.80 605	1.37 565	70.44 607	81.09 609	67.07 607	55.41 605	51.59 606	46.24 603	90.66 616	41.89 611	90.95 619	90.04 615	64.32 611	68.75 611

xxxxx1	63.71 607	58.10 608	78.65 607	43.63 603	48.97 604	92.61 611	92.18 612	60.44 606	69.38 606	73.77 610	76.42 606	77.82 610	76.45 610	72.33 610	77.46 610	35.89 609	37.06 608	48.26 610	62.63 609	48.72 607	43.44 607

tt_ll	63.71 607	58.10 608	78.65 607	43.63 603	48.97 604	92.61 611	92.18 612	60.44 606	69.38 606	73.77 610	76.42 606	77.82 610	76.45 610	72.33 610	77.46 610	35.89 609	37.06 608	48.26 610	62.63 609	48.72 607	43.44 607

ff	63.71 607	58.10 608	78.65 607	43.63 603	48.97 604	92.61 611	92.18 612	60.44 606	69.38 606	73.77 610	76.42 606	77.82 610	76.45 610	72.33 610	77.46 610	35.89 609	37.06 608	48.26 610	62.63 609	48.72 607	43.44 607

PML	71.49 610	88.65 618	73.56 605	82.49 614	75.59 608	85.39 608	79.41 607	71.62 609	87.17 611	90.48 615	85.96 610	90.50 616	60.21 606	91.76 618	73.85 609	96.01 625	2.36 599	86.79 618	6.59 603	83.59 617	17.83 605

RSGM-EC	76.89 611	51.15 606	39.09 596	72.58 610	77.74 609	78.33 605	84.96 609	80.43 610	82.42 609	82.13 613	88.64 611	78.83 613	69.73 608	70.82 608	67.49 607	91.42 617	97.07 614	82.52 616	88.25 613	77.86 615	76.31 612

acva	76.89 611	51.15 606	39.09 596	72.58 610	77.74 609	78.33 605	84.96 609	80.43 610	82.42 609	82.13 613	88.64 611	78.83 613	69.73 608	70.82 608	67.49 607	91.42 617	97.07 614	82.52 616	88.25 613	77.86 615	76.31 612

USTest	58.46 606	44.12 603	43.29 599	60.68 606	67.35 607	99.15 618	100.00 617	91.40 612	98.36 615	67.56 606	90.15 613	66.93 606	68.34 607	62.46 607	57.68 606	4.00 596	35.83 607	16.32 605	22.03 608	41.21 604	32.38 606

test_example2	97.61 621	99.96 623	99.93 617	99.83 627	99.97 627	98.84 615	99.76 616	91.98 613	100.00 621	100.00 620	100.00 618	89.18 615	86.51 613	99.29 619	96.54 615	99.97 627	99.55 621	92.92 620	98.06 618	100.00 628	99.95 626

MEDIAN_ROB	93.37 616	98.75 621	96.05 614	90.90 617	90.53 619	85.63 609	76.45 606	92.03 614	89.53 612	95.05 616	94.99 615	96.02 617	93.85 615	90.36 615	87.21 613	98.36 626	95.79 613	99.61 621	98.77 619	98.80 626	98.72 625

ccccc	97.05 620	91.21 619	100.00 620	100.00 628	100.00 628	89.04 610	91.39 611	95.61 615	91.93 613	96.66 617	90.86 614	96.55 618	99.37 616	99.78 621	99.57 618	100.00 629	100.00 627	99.83 622	99.27 620	100.00 628	100.00 628

DGTPSM_ROB	81.49 613	60.74 612	99.95 618	61.20 607	86.99 615	99.11 616	100.00 617	95.92 616	99.99 619	73.08 608	100.00 618	70.81 608	100.00 619	77.39 613	99.98 620	35.10 607	97.48 619	35.12 608	99.89 621	46.16 605	90.85 615

DPSMNet_ROB	81.54 614	60.77 613	99.95 618	61.42 608	87.05 616	99.11 616	100.00 617	95.93 617	99.99 619	73.11 609	100.00 618	70.84 609	100.00 619	77.43 614	99.98 620	35.39 608	97.54 620	35.21 609	99.89 621	46.30 606	90.94 616

HaxPig	95.46 619	97.61 620	87.80 612	97.80 626	99.17 626	77.55 604	75.28 605	96.76 618	99.61 616	99.97 619	99.97 617	99.62 621	99.97 618	91.02 616	87.28 614	99.98 628	99.98 623	99.98 623	99.99 623	99.97 627	99.97 627

Anonymous_1	89.88 615	75.38 615	97.81 615	74.49 612	78.39 611	100.00 619	100.00 617	98.09 619	99.76 617	96.82 618	99.37 616	97.66 619	99.77 617	91.14 617	98.89 616	81.73 612	97.25 616	59.96 613	85.38 612	77.37 614	88.27 614

RAFT-FEzeroshot	99.15 624	100.00 625	100.00 620	96.40 623	98.80 624	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 622	100.00 622	93.65 620	99.99 624	100.00 624	100.00 624	96.28 622	97.98 621

RAFT-FE	99.15 624	100.00 625	100.00 620	96.40 623	98.80 624	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 622	100.00 622	93.65 620	99.99 624	100.00 624	100.00 624	96.28 622	97.98 621

FlowAnything	99.21 628	100.00 625	100.00 620	96.24 619	98.66 621	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 622	100.00 622	93.92 624	100.00 627	100.00 624	100.00 624	96.91 625	98.41 624

Selective-RAFT-Error	99.17 627	100.00 625	100.00 620	96.65 625	98.79 623	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 622	100.00 622	93.64 619	100.00 627	100.00 624	100.00 624	96.25 620	98.10 623

tt	48.25 604	0.05 111	28.22 592	1.29 583	0.00 1	100.00 619	100.00 617	100.00 620	97.19 614	0.08 450	0.00 1	97.99 620	86.70 614	2.26 381	99.92 619	83.66 613	94.83 612	16.47 606	21.27 607	35.05 603	0.01 204

CasAABBNet	99.15 624	100.00 625	100.00 620	96.37 622	98.76 622	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 622	100.00 622	93.65 620	99.99 624	100.00 624	100.00 624	96.27 621	97.93 620

LSM0	99.11 623	99.97 624	100.00 620	95.93 618	98.59 620	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 622	100.00 622	93.89 623	99.97 622	100.00 624	100.00 624	96.64 624	97.25 619

DPSM_ROB	94.00 617	79.32 616	100.00 620	83.19 615	85.69 613	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 622	100.00 622	89.53 614	97.42 617	74.97 614	95.13 616	83.79 618	90.98 617

DPSM	94.00 617	79.32 616	100.00 620	83.19 615	85.69 613	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 621	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 622	100.00 622	89.53 614	97.42 617	74.97 614	95.13 616	83.79 618	90.98 617

AVERAGE_ROB	98.45 622	99.13 622	95.46 613	100.00 628	100.00 628	93.36 614	81.95 608	100.00 620	99.97 618	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	99.72 620	99.40 617	100.00 629	100.00 627	100.00 624	100.00 624	100.00 628	100.00 628

FADE		5.89 599		2.64 592	2.97 595							5.28 568				16.99 606	2.70 600	18.19 607	20.39 606	1.88 582

Low-res two-view benchmark