Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

CSFM-Stereo	0.03 29	0.03 43	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.27 132	0.00 1	0.02 36	0.07 60	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	0.02 158	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 204

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

DDVS	0.30 315	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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo++	0.05 49	0.03 43	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.59 265	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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tt	48.25 604	0.05 111	28.22 592	1.29 583	0.00 1	100.00 619	100.00 617	100.00 621	97.19 615	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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.
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

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

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

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.
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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
DLNR-FE	21.10 601	47.73 605	85.45 611	96.28 620	88.16 618	0.31 152	0.00 1	18.28 603	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

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Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
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ACRE	0.34 341	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

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P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.13 169	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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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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	16.87 594	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	16.87 594	10.15 582	0.00 1	0.09 563	0.00 1	0.00 1	0.20 521	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

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	21.62 599	13.04 590	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.00 1	0.20 521	0.19 558

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

RALCasStereoNet	0.16 208	0.35 419	0.84 232	0.00 1	0.00 1	0.32 159	0.03 424	0.16 209	0.56 304	0.02 352	0.07 466	0.05 245	0.08 412	0.13 275	0.08 323	0.00 1	0.31 584	0.00 1	0.00 1	0.07 387	0.11 525

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	2.91 573	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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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	3.38 574	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

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	6.08 585	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

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

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

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

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

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	8.09 591	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

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	24.28 601	2.04 530	0.07 550	0.00 1	0.47 587	0.76 597	1.66 581	1.39 593

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	17.84 597	8.74 578	0.09 555	0.01 450	0.00 1	0.00 1	2.62 589	0.96 589

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	4.31 575	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
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

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	2.88 572	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	13.55 605

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	7.07 587	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

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

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

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	20.18 596	39.66 605	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

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	8.33 589	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

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

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

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

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	22.23 598	5.11 579	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	3.62 600

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

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
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	6.62 586	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

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

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	22.50 600	4.55 576	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	3.56 599

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	7.23 586	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

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	7.10 588	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
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	11.21 594	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
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

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

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

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

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	5.71 583	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

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	8.44 590	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

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

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

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

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	8.25 592	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
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	14.09 593	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	1.76 596

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	7.46 587	13.33 597	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	5.98 603

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

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

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	5.12 580	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

Venus	5.12 583	1.91 585	2.34 476	0.60 575	0.10 514	12.98 590	0.34 539	11.65 594	24.58 601	4.87 577	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

WAO-8	5.13 584	1.91 585	2.34 476	0.60 575	0.10 514	12.98 590	0.34 539	11.65 594	24.58 601	4.87 577	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

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	9.72 591	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

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	8.08 590	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.
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	7.69 588	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

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	5.39 582	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

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	11.40 595	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

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	17.02 594	5.18 581	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

TorneroNet-64	6.39 588	1.31 574	2.23 468	1.99 591	0.65 578	18.82 597	0.28 528	11.98 596	26.18 603	5.99 584	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	1.81 597

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	11.72 596	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

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	43.01 605	51.54 606	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

TorneroNet	6.97 590	1.37 576	2.22 467	1.95 589	1.12 586	19.47 598	0.47 550	13.04 599	26.32 604	7.90 589	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

SGM-ForestM	8.89 593	0.68 520	3.61 540	0.57 574	0.18 549	14.89 595	5.99 597	9.62 593	10.59 592	20.43 600	17.16 599	39.22 603	20.29 598	20.63 598	13.19 591	0.04 544	0.14 577	0.00 1	0.07 506	0.15 483	0.36 573

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	16.88 598	17.47 600	11.07 584	15.72 597	24.26 600	19.76 599	8.52 600	6.39 603	4.85 600	2.69 599	5.96 596	5.73 602

BEATNet-Init1	14.52 599	6.56 600	34.32 594	1.10 580	1.02 584	31.53 601	11.99 601	15.58 600	17.42 595	30.17 604	27.03 601	43.14 604	24.36 600	24.41 602	18.27 598	0.27 567	0.32 585	0.36 585	0.46 591	1.26 578	0.76 587

TCMNet-wrong-test	39.28 603	63.11 614	48.46 603	81.72 613	79.79 612	56.34 603	48.75 604	31.17 605	3.83 577	19.05 599	28.27 602	58.68 605	34.68 603	46.64 606	47.27 604	16.88 605	2.02 598	7.72 602	0.67 595	64.26 610	46.25 611

HanzoNet	12.77 597	4.55 597	11.74 586	5.35 600	2.79 594	7.59 585	0.66 562	12.97 598	20.40 597	25.99 602	28.61 603	34.05 602	25.08 602	25.93 604	14.98 596	10.77 602	3.91 601	3.00 599	3.73 600	8.16 600	5.15 601

MANE	9.96 595	0.69 521	2.88 518	1.22 581	0.61 577	13.15 592	3.46 589	15.62 601	22.27 599	22.74 601	30.00 604	29.74 601	23.22 599	17.17 596	13.78 593	0.29 568	0.56 591	0.09 573	0.61 593	0.15 483	1.00 590

ASD4	35.17 602	42.77 602	34.00 593	20.47 602	35.77 601	80.11 607	95.20 615	26.58 604	69.14 606	27.82 603	35.84 605	27.05 600	44.35 604	37.95 605	53.20 605	10.25 601	10.28 604	12.30 604	11.09 604	16.01 602	13.25 604

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

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

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

LRCNet_RVC	55.44 605	60.56 611	57.70 604	66.68 609	44.91 603	6.22 581	0.00 1	52.80 606	1.37 565	70.44 608	81.09 609	67.07 607	55.41 605	51.59 607	46.24 603	90.66 616	41.89 611	90.95 619	90.04 615	64.32 611	68.75 612

PML	71.49 610	88.65 618	73.56 605	82.49 614	75.59 608	85.39 608	79.41 607	71.62 610	87.17 612	90.48 616	85.96 610	90.50 616	60.21 606	91.76 619	73.85 609	96.01 625	2.36 599	86.79 618	6.59 603	83.59 617	17.83 606

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

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

USTest	58.46 606	44.12 603	43.29 599	60.68 606	67.35 607	99.15 618	100.00 617	91.40 613	98.36 616	67.56 607	90.15 613	66.93 606	68.34 607	62.46 608	57.68 606	4.00 596	35.83 607	16.32 605	22.03 608	41.21 604	32.38 607

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

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

Anonymous_1	89.88 615	75.38 615	97.81 615	74.49 612	78.39 611	100.00 619	100.00 617	98.09 620	99.76 618	96.82 619	99.37 616	97.66 619	99.77 617	91.14 618	98.89 616	81.73 612	97.25 616	59.96 613	85.38 612	77.37 614	88.27 615

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

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

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

FlowAnything	99.21 628	100.00 625	100.00 620	96.24 619	98.66 621	100.00 619	100.00 617	100.00 621	100.00 622	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 622	93.92 624	100.00 627	100.00 624	100.00 624	96.91 625	98.41 625

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

CasAABBNet	99.15 624	100.00 625	100.00 620	96.37 622	98.76 622	100.00 619	100.00 617	100.00 621	100.00 622	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 622	93.65 620	99.99 624	100.00 624	100.00 624	96.27 621	97.93 621

test_example2	97.61 621	99.96 623	99.93 617	99.83 627	99.97 627	98.84 615	99.76 616	91.98 614	100.00 622	100.00 621	100.00 618	89.18 615	86.51 613	99.29 620	96.54 615	99.97 627	99.55 621	92.92 620	98.06 618	100.00 628	99.95 627

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

DPSMNet_ROB	81.54 614	60.77 613	99.95 618	61.42 608	87.05 616	99.11 616	100.00 617	95.93 618	99.99 620	73.11 610	100.00 618	70.84 609	100.00 619	77.43 615	99.98 620	35.39 608	97.54 620	35.21 609	99.89 621	46.30 606	90.94 617

DGTPSM_ROB	81.49 613	60.74 612	99.95 618	61.20 607	86.99 615	99.11 616	100.00 617	95.92 617	99.99 620	73.08 609	100.00 618	70.81 608	100.00 619	77.39 614	99.98 620	35.10 607	97.48 619	35.12 608	99.89 621	46.16 605	90.85 616

DPSM_ROB	94.00 617	79.32 616	100.00 620	83.19 615	85.69 613	100.00 619	100.00 617	100.00 621	100.00 622	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 622	89.53 614	97.42 617	74.97 614	95.13 616	83.79 618	90.98 618

DPSM	94.00 617	79.32 616	100.00 620	83.19 615	85.69 613	100.00 619	100.00 617	100.00 621	100.00 622	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 623	100.00 622	89.53 614	97.42 617	74.97 614	95.13 616	83.79 618	90.98 618

AVERAGE_ROB	98.45 622	99.13 622	95.46 613	100.00 628	100.00 628	93.36 614	81.95 608	100.00 621	99.97 619	100.00 621	100.00 618	100.00 622	100.00 619	99.72 621	99.40 617	100.00 629	100.00 627	100.00 624	100.00 624	100.00 628	100.00 629

FADE		5.89 599		2.64 592	2.97 595			9.60 592	6.84 585	2.66 571		5.28 568		13.53 593		16.99 606	2.70 600	18.19 607	20.39 606	1.88 582	1.60 595

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