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

BridgeDepth	0.11 13	0.07 97	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 77	0.00 1	0.14 1	0.62 170	0.08 150	0.01 1	0.08 214	0.04 189	0.14 124	0.05 72	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: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA1	0.12 18	0.13 245	0.16 2	0.01 53	0.00 1	1.04 149	0.00 1	0.20 8	0.62 170	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.17 146	0.04 39	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BLMT-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 147	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.01 1	0.10 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

3.25w_new	0.20 81	0.06 59	0.19 4	0.01 53	0.00 1	1.04 149	0.00 1	1.64 169	0.78 338	0.10 188	0.06 233	0.02 42	0.02 91	0.03 7	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 81	0.06 59	0.19 4	0.01 53	0.00 1	1.04 149	0.00 1	1.64 169	0.78 338	0.10 188	0.06 233	0.02 42	0.02 91	0.03 7	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 81	0.05 32	0.19 4	0.01 53	0.00 1	1.05 164	0.00 1	1.54 158	0.81 357	0.01 11	0.08 247	0.02 42	0.03 146	0.09 77	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.11 13	0.05 32	0.20 7	0.00 1	0.00 1	1.03 138	0.00 1	0.24 16	0.60 131	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.00 1	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

Pro-Stereo	0.21 90	0.05 32	0.20 7	0.01 53	0.00 1	1.17 261	0.01 166	0.21 13	0.61 147	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.01 31	1.55 351	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 610	0.01 98	0.01 134

MLG-Stereo_test3	0.14 30	0.10 180	0.20 7	0.00 1	0.00 1	1.04 149	0.00 1	0.47 59	0.69 276	0.09 166	0.01 1	0.02 42	0.01 31	0.03 7	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

2w_stereo	0.23 125	0.05 32	0.21 10	0.01 53	0.00 1	1.00 132	0.00 1	2.24 242	0.71 293	0.15 231	0.03 202	0.02 42	0.08 279	0.11 102	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 108	0.06 59	0.21 10	0.01 53	0.03 371	1.06 180	0.00 1	1.73 183	0.72 302	0.19 254	0.01 1	0.02 42	0.04 189	0.24 195	0.06 124	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 25	0.04 12	0.22 12	0.00 1	0.00 1	1.13 236	0.00 1	0.30 27	0.61 147	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.04 189	0.08 63	0.08 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

2.25w	0.21 90	0.08 128	0.22 12	0.01 53	0.00 1	1.05 164	0.00 1	1.80 188	0.74 310	0.13 220	0.01 1	0.02 42	0.02 91	0.10 93	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 90	0.06 59	0.22 12	0.01 53	0.00 1	0.95 123	0.00 1	1.52 155	0.79 344	0.18 249	0.17 294	0.02 42	0.01 31	0.10 93	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 90	0.06 59	0.22 12	0.01 53	0.00 1	0.95 123	0.00 1	1.52 155	0.79 344	0.18 249	0.17 294	0.02 42	0.01 31	0.10 93	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 71	0.06 59	0.22 12	0.00 1	0.00 1	0.82 83	0.00 1	1.54 158	0.78 338	0.14 226	0.01 1	0.02 42	0.05 212	0.04 20	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 125	0.07 97	0.22 12	0.01 53	0.00 1	1.05 164	0.00 1	2.15 227	0.74 310	0.15 231	0.03 202	0.01 3	0.03 146	0.18 152	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 90	0.06 59	0.22 12	0.00 1	0.00 1	1.15 247	0.00 1	1.70 180	0.75 314	0.14 226	0.02 155	0.02 42	0.02 91	0.15 134	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 81	0.05 32	0.22 12	0.01 53	0.00 1	1.11 215	0.00 1	1.84 193	0.34 89	0.08 150	0.01 1	0.02 42	0.03 146	0.19 161	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.01 134

PointNet	0.11 13	0.04 12	0.23 20	0.00 1	0.00 1	0.86 94	0.00 1	0.28 24	0.62 170	0.04 95	0.01 1	0.02 42	0.01 31	0.02 2	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.00 1	0.00 1

GeoVLM	0.09 8	0.04 12	0.23 20	0.01 53	0.00 1	0.56 66	0.00 1	0.20 8	0.60 131	0.00 1	0.01 1	0.02 42	0.02 91	0.08 63	0.07 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.14 30	0.04 12	0.23 20	0.01 53	0.00 1	1.14 238	0.00 1	0.51 61	0.61 147	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.04 189	0.07 49	0.09 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.14 30	0.07 97	0.23 20	0.01 53	0.00 1	1.05 164	0.00 1	0.22 14	0.75 314	0.16 237	0.13 273	0.03 97	0.05 212	0.08 63	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 90	0.07 97	0.23 20	0.01 53	0.00 1	0.81 81	0.00 1	2.00 213	0.75 314	0.09 166	0.01 1	0.02 42	0.03 146	0.06 41	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.16 45	0.11 214	0.23 20	0.02 162	0.00 1	1.05 164	0.00 1	0.27 23	1.26 448	0.02 35	0.01 1	0.08 214	0.00 1	0.07 49	0.15 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

monster-pro	0.19 71	0.07 97	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.41 48	0.00 1	2.16 231	0.64 205	0.03 70	0.01 1	0.04 121	0.01 31	0.09 77	0.08 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 456	0.00 1	0.01 134

PSi22a	0.08 4	0.08 128	0.24 26	0.01 53	0.01 246	0.06 1	0.06 414	0.29 25	0.60 131	0.00 1	0.01 1	0.06 182	0.03 146	0.07 49	0.04 39	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

LiteMatch	0.17 52	0.44 483	0.24 26	0.28 523	0.02 343	0.56 66	0.04 354	0.20 8	0.60 131	0.00 1	0.01 1	0.02 42	0.68 485	0.07 49	0.28 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 134

MonSter++	0.09 8	0.04 12	0.24 26	0.01 53	0.00 1	0.56 66	0.00 1	0.20 8	0.60 131	0.00 1	0.01 1	0.02 42	0.02 91	0.07 49	0.07 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 30	0.04 12	0.24 26	0.02 162	0.00 1	1.15 247	0.00 1	0.44 54	0.61 147	0.08 150	0.01 1	0.01 3	0.05 212	0.08 63	0.07 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonStereo	0.19 71	0.07 97	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.41 48	0.00 1	2.16 231	0.63 189	0.03 70	0.01 1	0.04 121	0.01 31	0.09 77	0.08 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 456	0.00 1	0.01 134

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.03 2	0.24 26	0.01 53	0.00 1	0.91 106	0.00 1	0.20 8	0.23 64	0.14 226	0.01 1	0.01 3	0.02 91	0.11 102	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

Monster-pub-eth3d	0.19 71	0.07 97	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.41 48	0.00 1	2.16 231	0.64 205	0.03 70	0.01 1	0.04 121	0.01 31	0.10 93	0.08 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 456	0.00 1	0.01 134

qwe	0.21 90	0.07 97	0.24 26	0.01 53	0.00 1	1.04 149	0.00 1	1.65 171	0.76 325	0.16 237	0.19 308	0.02 42	0.01 31	0.05 26	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 90	0.07 97	0.24 26	0.01 53	0.00 1	1.08 199	0.00 1	1.56 161	0.76 325	0.16 237	0.10 260	0.03 97	0.05 212	0.05 26	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 90	0.07 97	0.24 26	0.01 53	0.00 1	1.08 199	0.00 1	1.56 161	0.76 325	0.16 237	0.10 260	0.03 97	0.05 212	0.05 26	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 90	0.07 97	0.24 26	0.01 53	0.00 1	1.08 199	0.00 1	1.56 161	0.76 325	0.16 237	0.10 260	0.03 97	0.05 212	0.05 26	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 125	0.08 128	0.24 26	0.00 1	0.00 1	1.06 180	0.00 1	2.14 226	0.79 344	0.13 220	0.01 1	0.01 3	0.02 91	0.09 77	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.29 168	0.04 12	0.24 26	0.01 53	0.00 1	1.05 164	0.00 1	3.00 327	0.71 293	0.19 254	0.01 1	0.02 42	0.28 396	0.12 110	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.08 4	0.12 231	0.24 26	0.02 162	0.01 246	0.12 6	0.04 354	0.24 16	0.59 118	0.00 1	0.01 1	0.04 121	0.01 31	0.11 102	0.07 147	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonSter	0.19 71	0.07 97	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.41 48	0.00 1	2.16 231	0.64 205	0.03 70	0.01 1	0.04 121	0.01 31	0.09 77	0.08 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 456	0.00 1	0.01 134

MLG-Stereo	0.17 52	0.06 59	0.25 42	0.02 162	0.00 1	1.05 164	0.00 1	0.50 60	1.29 459	0.01 11	0.01 1	0.04 121	0.01 31	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

SGD-Stereo	0.12 18	0.10 180	0.25 42	0.03 239	0.00 1	1.03 138	0.00 1	0.24 16	0.59 118	0.01 11	0.01 1	0.04 121	0.01 31	0.06 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 52	0.04 12	0.25 42	0.00 1	0.00 1	0.75 74	0.01 166	1.22 127	0.79 344	0.07 131	0.01 1	0.03 97	0.02 91	0.17 146	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 52	0.04 12	0.25 42	0.00 1	0.00 1	0.75 74	0.01 166	1.22 127	0.79 344	0.07 131	0.01 1	0.03 97	0.02 91	0.17 146	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PipStereo	0.08 4	0.10 180	0.26 46	0.03 239	0.00 1	0.07 3	0.05 384	0.35 39	0.62 170	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.09 77	0.04 39	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

Foundation-i1c-attn	0.19 71	0.05 32	0.26 46	0.02 162	0.00 1	0.26 17	0.03 312	2.00 213	0.89 371	0.02 35	0.01 1	0.02 42	0.02 91	0.07 49	0.07 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 279

TS12	0.19 71	0.07 97	0.27 48	0.02 162	0.00 1	1.11 215	0.00 1	1.46 149	0.66 230	0.01 11	0.01 1	0.03 97	0.02 91	0.09 77	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

PSi22b	0.08 4	0.10 180	0.27 48	0.03 239	0.00 1	0.08 4	0.05 384	0.34 38	0.62 170	0.01 11	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.09 77	0.04 39	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

Foundation-i32	0.12 18	0.09 150	0.27 48	0.03 239	0.00 1	0.25 15	0.05 384	0.30 27	0.61 147	0.03 70	0.01 1	0.57 331	0.01 31	0.08 63	0.05 72	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

BridgeDepth_RVC	0.09 8	0.05 32	0.27 48	0.00 1	0.00 1	0.33 26	0.00 1	0.23 15	0.67 246	0.01 11	0.02 155	0.03 97	0.03 146	0.05 26	0.07 147	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: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.51 276	0.07 97	0.27 48	0.04 290	0.47 608	1.16 254	0.05 384	4.75 556	1.98 553	0.15 231	0.02 155	0.17 268	0.10 301	0.58 289	0.35 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 414	0.02 279

WQFJA1	0.50 271	0.06 59	0.28 53	0.03 239	0.53 613	1.17 261	0.04 354	4.55 534	2.45 585	0.10 188	0.01 1	0.14 254	0.11 313	0.15 134	0.33 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.01 134

NLMM	0.50 271	0.06 59	0.28 53	0.03 239	0.53 613	1.17 261	0.04 354	4.54 532	2.45 585	0.10 188	0.01 1	0.14 254	0.11 313	0.15 134	0.33 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.01 134

asda	0.22 108	0.09 150	0.28 53	0.01 53	0.00 1	1.11 215	0.00 1	1.57 164	0.76 325	0.15 231	0.07 240	0.03 97	0.08 279	0.11 102	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 90	0.06 59	0.29 56	0.02 162	0.00 1	1.11 215	0.02 260	1.46 149	0.70 288	0.16 237	0.01 1	0.01 3	0.04 189	0.12 110	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 453	0.00 1

Foundation-i1a	0.22 108	0.05 32	0.30 57	0.01 53	0.00 1	0.33 26	0.03 312	2.28 245	0.97 385	0.08 150	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.13 119	0.07 147	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

FlowAnything_test	0.12 18	0.10 180	0.30 57	0.00 1	0.01 246	1.11 215	0.00 1	0.61 82	0.13 5	0.04 95	0.02 155	0.01 3	0.00 1	0.03 7	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 414	0.00 1

LGtest1	0.13 25	0.14 258	0.30 57	0.01 53	0.00 1	0.40 46	0.00 1	0.54 73	0.73 303	0.06 123	0.01 1	0.03 97	0.00 1	0.04 20	0.21 300	0.00 1	0.05 557	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

rvit_stereo_0083	0.13 25	0.02 1	0.30 57	0.00 1	0.00 1	0.14 9	0.01 166	0.56 74	1.11 420	0.05 106	0.01 1	0.04 121	0.02 91	0.25 201	0.08 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

Foundation-i1b	0.20 81	0.06 59	0.31 61	0.01 53	0.00 1	0.32 23	0.03 312	2.16 231	0.80 351	0.01 11	0.01 1	0.03 97	0.02 91	0.05 26	0.07 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Foundation-i1	0.28 161	0.10 180	0.31 61	0.01 53	0.00 1	0.31 19	0.03 312	2.94 317	0.76 325	0.02 35	0.26 323	0.63 343	0.04 189	0.09 77	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

NLSM1	0.46 252	0.08 128	0.31 61	0.03 239	0.44 602	1.19 285	0.01 166	3.99 481	1.96 551	0.13 220	0.02 155	0.11 237	0.09 292	0.26 209	0.42 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 396	0.01 134

MLG-Stereo_test1	0.15 40	0.06 59	0.31 61	0.02 162	0.01 246	1.05 164	0.00 1	0.19 7	1.26 448	0.02 35	0.01 1	0.04 121	0.01 31	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

dual_stereo	0.29 168	0.05 32	0.31 61	0.03 239	0.00 1	0.31 19	0.02 260	3.31 388	0.61 147	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.03 146	0.79 307	0.13 233	0.00 1	0.07 578	0.00 1	0.08 537	0.00 1	0.01 134

NLCSM	0.64 318	0.15 275	0.32 66	0.04 290	0.48 610	1.18 272	0.09 445	3.93 476	1.65 525	0.11 207	0.04 219	0.20 277	0.22 380	3.93 438	0.25 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 523	0.02 279

252Zero-FE	0.17 52	0.09 150	0.32 66	0.01 53	0.00 1	0.35 34	0.00 1	0.35 39	0.68 256	1.07 406	0.02 155	0.02 42	0.00 1	0.08 63	0.31 365	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

Monster-pub-mixall	0.14 30	0.15 275	0.32 66	0.01 53	0.01 246	0.31 19	0.00 1	0.40 51	0.24 71	0.11 207	0.02 155	0.03 97	0.00 1	0.93 314	0.21 300	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

LG-G_1	0.23 125	0.11 214	0.32 66	0.02 162	0.00 1	1.29 354	0.00 1	1.82 190	0.71 293	0.10 188	0.01 1	0.05 162	0.01 31	0.07 49	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

LG-G	0.23 125	0.11 214	0.32 66	0.02 162	0.00 1	1.29 354	0.00 1	1.82 190	0.71 293	0.10 188	0.01 1	0.05 162	0.01 31	0.07 49	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

DepthFocus	0.07 3	0.12 231	0.33 71	0.02 162	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.51 61	0.13 5	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.06 124	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 30	0.05 32	0.34 72	0.01 53	0.00 1	1.09 203	0.01 166	0.31 30	0.68 256	0.09 166	0.01 1	0.02 42	0.02 91	0.04 20	0.06 124	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX1	0.56 295	0.10 180	0.35 73	0.02 162	0.41 599	1.18 272	0.07 425	5.08 583	2.44 584	0.11 207	0.02 155	0.20 277	0.20 370	0.60 291	0.32 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 396	0.02 279

NLMM1	0.55 293	0.08 128	0.35 73	0.03 239	0.10 468	1.19 285	0.01 166	4.94 571	3.06 601	0.15 231	0.03 202	0.13 247	0.08 279	0.48 273	0.36 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 396	0.02 279

monsterstereo	0.28 161	0.06 59	0.35 73	0.03 239	0.00 1	1.07 188	0.00 1	2.95 318	0.67 246	0.26 261	0.01 1	0.02 42	0.02 91	0.04 20	0.07 147	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.29 168	0.14 258	0.38 76	0.02 162	0.00 1	1.21 308	0.01 166	2.99 325	0.65 216	0.02 35	0.03 202	0.05 162	0.15 344	0.06 41	0.09 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

GEAStereo	0.16 45	0.08 128	0.38 76	0.08 395	0.04 395	1.11 215	0.00 1	0.75 97	0.16 22	0.07 131	0.03 202	0.01 3	0.03 146	0.14 124	0.06 124	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.00 1	0.16 523	0.11 528

GSStereo	0.30 175	0.08 128	0.38 76	0.06 347	0.04 395	1.11 215	0.00 1	2.95 318	0.59 118	0.09 166	0.03 202	0.01 3	0.03 146	0.14 124	0.06 124	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.06 524	0.16 523	0.12 539

DEFOM-Stereo	0.14 30	0.04 12	0.38 76	0.05 324	0.00 1	1.04 149	0.00 1	0.32 32	0.63 189	0.00 1	0.01 1	0.04 121	0.03 146	0.20 174	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

S2M2_XL	0.06 1	0.19 319	0.39 80	0.04 290	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 35	0.07 1	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.07 147	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
RSM	0.18 66	0.05 32	0.39 80	0.03 239	0.02 343	0.38 44	0.00 1	1.33 136	0.59 118	0.09 166	0.01 1	0.03 97	0.04 189	0.19 161	0.14 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 572	0.06 396	0.04 402

LG-Stereo_L2	0.16 45	0.13 245	0.42 82	0.04 290	0.00 1	1.05 164	0.15 474	0.57 78	0.38 96	0.06 123	0.01 1	0.02 42	0.00 1	0.07 49	0.19 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

RSM++	0.17 52	0.07 97	0.42 82	0.03 239	0.00 1	0.40 46	0.00 1	1.18 125	0.59 118	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.05 212	0.20 174	0.14 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 581	0.09 453	0.07 487

DispViT+	0.27 152	0.05 32	0.43 84	0.01 53	3.12 652	0.22 14	0.00 1	1.02 115	0.17 33	0.02 35	0.04 219	0.04 121	0.02 91	0.09 77	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

AIO-Stereo	0.21 90	0.07 97	0.44 85	0.03 239	0.03 371	0.41 48	0.01 166	1.65 171	0.65 216	0.09 166	0.01 1	0.02 42	0.04 189	0.22 186	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 638	0.05 376	0.08 500

gasm-f	0.18 66	0.08 128	0.45 86	0.08 395	0.11 477	1.11 215	0.12 466	0.75 97	0.16 22	0.07 131	0.01 1	0.01 3	0.06 243	0.18 152	0.09 190	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.00 1	0.20 561	0.11 528

LG-Stereo_L1	0.14 30	0.13 245	0.45 86	0.04 290	0.00 1	0.35 34	0.14 471	0.80 101	0.61 147	0.06 123	0.01 1	0.02 42	0.00 1	0.07 49	0.20 292	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

S2M2_L	0.13 25	0.15 275	0.45 86	0.02 162	0.01 246	0.32 23	0.00 1	0.52 64	0.60 131	0.00 1	0.14 275	0.03 97	0.01 31	0.20 174	0.16 264	0.00 1	0.01 391	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
mms	0.11 13	0.07 97	0.45 86	0.01 53	0.00 1	0.35 34	0.01 166	0.38 45	0.15 17	0.05 106	0.02 155	0.06 182	0.05 212	0.20 174	0.04 39	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.10 469	0.14 558

Selective-IGEV-i32	0.22 108	0.06 59	0.46 90	0.05 324	0.04 395	0.34 31	0.04 354	2.18 240	0.59 118	0.09 166	0.01 1	0.02 42	0.05 212	0.18 152	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 542	0.03 305	0.09 508

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 71	0.03 2	0.46 90	0.03 239	0.00 1	0.36 41	0.02 260	1.68 177	0.67 246	0.01 11	0.01 1	0.05 162	0.00 1	0.12 110	0.22 305	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.15 560	0.01 98	0.00 1

castereo	0.32 185	0.28 394	0.46 90	0.01 53	0.05 413	0.81 81	0.04 354	3.37 394	0.61 147	0.08 150	0.01 1	0.08 214	0.14 340	0.10 93	0.11 216	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.22 602	0.02 240	0.01 134

fffft	0.22 108	0.03 2	0.46 90	0.01 53	0.00 1	0.93 117	0.01 166	1.42 139	0.61 147	0.02 35	0.01 1	0.04 121	0.01 31	0.21 183	0.34 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 503	0.07 487
1: 1. 1
IGEV-Stereo+	0.43 240	0.17 300	0.46 90	0.14 460	1.06 632	0.63 71	0.02 260	0.30 27	0.24 71	0.09 166	0.01 1	0.04 121	0.03 146	1.86 363	0.05 72	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.15 560	1.83 648	1.61 648

Selective-IGEV	0.22 108	0.06 59	0.46 90	0.05 324	0.04 395	0.34 31	0.04 354	2.16 231	0.59 118	0.09 166	0.01 1	0.02 42	0.05 212	0.18 152	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 542	0.03 305	0.09 508

MGA	0.11 13	0.11 214	0.47 96	0.01 53	0.03 371	0.84 88	0.01 166	0.32 32	0.16 22	0.08 150	0.01 1	0.02 42	0.00 1	0.08 63	0.04 39	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

GASTEREO	0.39 220	0.45 489	0.47 96	0.11 431	0.24 553	1.06 180	0.03 312	3.16 361	0.66 230	0.10 188	0.01 1	0.01 3	0.28 396	0.66 299	0.18 281	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.32 635	0.03 305	0.02 279

castereo++	0.25 144	0.15 275	0.48 98	0.09 409	0.00 1	1.08 199	0.03 312	1.53 157	0.67 246	0.00 1	0.01 1	0.59 334	0.00 1	0.09 77	0.06 124	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.28 625	0.02 240	0.00 1

CAR	0.12 18	0.12 231	0.49 99	0.01 53	0.00 1	1.02 135	0.01 166	0.35 39	0.17 33	0.09 166	0.01 1	0.02 42	0.00 1	0.12 110	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

MSE-Stereo	0.12 18	0.11 214	0.49 99	0.01 53	0.00 1	1.02 135	0.01 166	0.35 39	0.17 33	0.08 150	0.01 1	0.02 42	0.00 1	0.08 63	0.04 39	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

MSCF	0.38 219	0.45 489	0.49 99	0.12 435	0.24 553	1.05 164	0.03 312	3.14 353	0.68 256	0.02 35	0.01 1	0.02 42	0.23 381	0.65 298	0.18 281	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.32 635	0.03 305	0.02 279

AIO_rvc	0.21 90	0.32 421	0.50 102	0.09 409	0.03 371	0.43 58	0.06 414	1.25 130	0.63 189	0.03 70	0.01 1	0.09 222	0.04 189	0.28 219	0.16 264	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.03 496	0.10 469	0.10 520

xyz-stereo-finetune	0.49 267	0.22 352	0.51 103	0.03 239	0.00 1	1.30 360	0.01 166	1.97 211	0.71 293	0.04 95	0.04 219	0.08 214	0.04 189	4.32 454	0.54 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

WCG-NET（raft）	0.29 168	0.24 365	0.51 103	0.01 53	0.00 1	0.91 106	0.05 384	0.56 74	1.12 425	0.21 256	0.12 271	1.54 433	0.14 340	0.14 124	0.07 147	0.00 1	0.11 609	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.03 363

LoS_RVC	0.19 71	0.48 505	0.51 103	0.12 435	0.10 468	1.01 133	0.01 166	0.81 103	0.19 41	0.07 131	0.02 155	0.06 182	0.05 212	0.31 229	0.05 72	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.04 402

CASnet	0.16 45	0.14 258	0.52 106	0.01 53	0.00 1	0.86 94	0.00 1	0.51 61	0.75 314	0.10 188	0.01 1	0.04 121	0.02 91	0.22 186	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo-DPT-5K	0.24 135	0.07 97	0.53 107	0.00 1	0.00 1	1.19 285	0.00 1	2.06 218	0.57 115	0.06 123	0.08 247	0.06 182	0.03 146	0.03 7	0.11 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 363

IGEV-RUCA	0.28 161	0.05 32	0.53 107	0.12 435	0.11 477	1.25 338	0.32 544	0.80 101	0.20 49	0.10 188	0.14 275	0.16 265	0.25 389	0.29 222	0.25 326	0.05 602	0.19 637	0.20 633	0.23 606	0.18 541	0.19 588

SMoEStereo_RVC	0.18 66	0.06 59	0.53 107	0.02 162	0.00 1	1.03 138	0.04 354	0.38 45	0.64 205	0.07 131	0.01 1	0.04 121	0.02 91	0.26 209	0.27 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 414	0.10 520

test_for_model	0.24 135	0.07 97	0.53 107	0.00 1	0.00 1	1.19 285	0.00 1	2.06 218	0.57 115	0.06 123	0.08 247	0.06 182	0.03 146	0.03 7	0.11 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 363

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.26 148	0.06 59	0.54 111	0.02 162	0.17 518	1.16 254	0.02 260	2.57 278	0.62 170	0.03 70	0.02 155	0.01 3	0.01 31	0.02 2	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 279

Test_v1	0.10 11	0.12 231	0.54 111	0.02 162	0.00 1	0.37 42	0.01 166	0.43 52	0.16 22	0.07 131	0.01 1	0.04 121	0.00 1	0.14 124	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 279

WCG-NET	0.22 108	0.17 300	0.54 111	0.01 53	0.00 1	0.91 106	0.05 384	0.61 82	1.09 417	0.17 246	0.33 342	0.03 97	0.13 335	0.20 174	0.07 147	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.00 1	0.09 453	0.02 279

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.24 135	0.08 128	0.55 114	0.03 239	0.11 477	1.04 149	0.00 1	1.92 202	0.19 41	0.14 226	0.01 1	0.01 3	0.03 146	0.12 110	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 645	0.01 98	0.18 580

DilatedVolume-Stereo	0.16 45	0.04 12	0.55 114	0.02 162	0.00 1	0.87 100	0.05 384	0.53 65	0.26 76	0.02 35	0.20 313	0.06 182	0.16 350	0.17 146	0.26 334	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.03 496	0.03 305	0.02 279

AIO_test	0.17 52	0.11 214	0.55 114	0.08 395	0.06 426	0.42 57	0.06 414	0.35 39	0.38 96	0.03 70	0.01 1	0.86 380	0.03 146	0.21 183	0.10 205	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.08 537	0.03 305	0.02 279

999	0.48 265	0.07 97	0.55 114	0.01 53	0.00 1	1.27 347	0.09 445	0.33 35	0.61 147	0.01 11	0.17 294	0.03 97	0.02 91	5.79 537	0.51 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 480	0.00 1

LACA2	0.15 40	0.31 415	0.57 118	0.00 1	0.00 1	1.07 188	0.00 1	0.17 4	0.68 256	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.01 31	0.05 26	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV++	0.36 209	0.19 319	0.57 118	0.09 409	0.00 1	0.35 34	0.03 312	4.62 542	0.24 71	0.12 212	0.02 155	0.03 97	0.17 354	0.24 195	0.23 312	0.00 1	0.05 557	0.00 1	0.04 508	0.09 453	0.08 500

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.20 81	0.09 150	0.58 120	0.03 239	0.01 246	0.82 83	0.03 312	1.27 132	0.33 87	0.10 188	0.01 1	0.01 3	0.04 189	0.17 146	0.04 39	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.36 643	0.01 98	0.16 564

DA	0.34 194	0.10 180	0.58 120	0.02 162	0.04 395	1.15 247	0.00 1	3.56 429	0.71 293	0.05 106	0.02 155	0.01 3	0.05 212	0.23 190	0.05 72	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.16 564

GGEV	0.34 194	0.10 180	0.58 120	0.02 162	0.04 395	1.15 247	0.00 1	3.56 429	0.71 293	0.05 106	0.02 155	0.01 3	0.05 212	0.23 190	0.05 72	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.16 564

Occ-G	0.24 135	0.10 180	0.59 123	0.01 53	0.01 246	0.80 77	0.04 354	0.62 84	0.15 17	0.01 11	0.51 384	1.34 424	0.04 189	0.09 77	0.21 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 560	0.15 517	0.00 1

VMStereo-Base	0.12 18	0.10 180	0.60 124	0.00 1	0.00 1	0.84 88	0.02 260	0.24 16	0.13 5	0.02 35	0.02 155	0.14 254	0.07 261	0.13 119	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 25	0.08 128	0.61 125	0.01 53	0.00 1	0.94 119	0.03 312	0.29 25	0.21 55	0.05 106	0.02 155	0.06 182	0.04 189	0.26 209	0.07 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 134

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 125	0.13 245	0.62 126	0.01 53	0.00 1	1.05 164	0.00 1	0.63 85	0.80 351	0.76 345	0.18 300	0.09 222	0.06 243	0.05 26	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.05 427

anonymousdsp	0.21 90	0.21 342	0.63 127	0.02 162	0.00 1	1.07 188	0.00 1	0.74 95	0.77 332	0.09 166	0.01 1	0.04 121	0.07 261	0.25 201	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 572	0.08 431	0.03 363

IGEV-Stereo	0.21 90	0.21 342	0.63 127	0.02 162	0.00 1	1.07 188	0.00 1	0.73 93	0.77 332	0.09 166	0.01 1	0.04 121	0.07 261	0.24 195	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 572	0.08 431	0.03 363
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AnonymousM	0.34 194	0.07 97	0.63 127	0.02 162	0.01 246	1.09 203	0.03 312	1.54 158	0.68 256	0.17 246	0.04 219	0.02 42	0.24 384	0.25 201	0.04 39	0.00 1	0.01 391	1.93 658	0.00 1	0.01 98	0.00 1

MyStereo07	0.27 152	0.27 378	0.64 130	0.02 162	0.01 246	1.64 487	0.01 166	1.41 138	0.73 303	0.10 188	0.01 1	0.03 97	0.10 301	0.24 195	0.04 39	0.00 1	0.07 578	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.06 464

CREStereo	0.22 108	0.17 300	0.64 130	0.00 1	0.01 246	1.22 312	0.01 166	1.15 123	0.56 112	0.10 188	0.07 240	0.04 121	0.00 1	0.32 235	0.10 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	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
AdaDepth	0.17 52	0.04 12	0.65 132	0.02 162	0.00 1	1.26 343	0.01 166	0.33 35	0.27 80	0.06 123	0.02 155	0.01 3	0.08 279	0.50 276	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 584	0.01 98	0.01 134

Selective-RAFT	0.37 214	0.06 59	0.65 132	0.03 239	0.01 246	1.17 261	0.02 260	2.63 285	0.66 230	0.01 11	0.01 1	0.22 280	0.18 358	1.31 336	0.24 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 593	0.04 347	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.22 108	0.06 59	0.66 134	0.00 1	0.00 1	1.18 272	0.00 1	1.88 199	0.16 22	0.06 123	0.07 240	0.06 182	0.02 91	0.03 7	0.11 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 363

AEACV	0.22 108	0.05 32	0.66 134	0.02 162	0.03 371	0.87 100	0.00 1	1.07 119	0.15 17	0.18 249	0.01 1	0.02 42	0.72 489	0.15 134	0.09 190	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.27 621	0.08 431	0.07 487

gcap_with_dpt	0.24 135	0.06 59	0.67 136	0.01 53	0.00 1	1.18 272	0.00 1	2.16 231	0.37 95	0.08 150	0.11 267	0.05 162	0.02 91	0.02 2	0.09 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 279

trnet	0.22 108	0.14 258	0.67 136	0.00 1	0.00 1	1.24 328	0.01 166	1.16 124	0.56 112	0.09 166	0.08 247	0.05 162	0.00 1	0.29 222	0.08 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

CAS	0.85 388	0.09 150	0.67 136	6.43 661	0.05 413	1.12 228	0.00 1	0.88 107	0.69 276	0.02 35	0.02 155	0.06 182	0.06 243	0.26 209	0.12 227	6.37 665	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 594

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.22 108	0.06 59	0.68 139	0.02 162	0.00 1	1.18 272	0.00 1	1.87 197	0.16 22	0.09 166	0.10 260	0.06 182	0.03 146	0.02 2	0.11 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 363

SCV	0.42 233	0.28 394	0.68 139	0.26 515	0.16 513	0.26 17	0.05 384	4.98 574	0.63 189	0.10 188	0.01 1	0.02 42	0.05 212	0.26 209	0.13 233	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.18 584	0.25 582	0.18 580

tg	0.34 194	0.26 374	0.68 139	0.01 53	0.00 1	1.25 338	0.01 166	1.75 184	0.65 216	0.11 207	0.40 359	0.74 365	0.11 313	0.29 222	0.08 171	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.29 601	0.21 596

gcap-zeroshot	0.26 148	0.07 97	0.68 139	0.00 1	0.00 1	1.18 272	0.00 1	2.15 227	0.63 189	0.07 131	0.08 247	0.06 182	0.03 146	0.03 7	0.11 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 363

testlalala	0.26 148	0.07 97	0.68 139	0.00 1	0.00 1	1.18 272	0.00 1	2.15 227	0.63 189	0.07 131	0.08 247	0.06 182	0.03 146	0.03 7	0.11 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 363

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.18 66	0.11 214	0.69 144	0.04 290	0.04 395	0.82 83	0.01 166	0.31 30	0.68 256	0.04 95	0.05 227	0.01 3	0.03 146	0.10 93	0.03 11	0.00 1	0.08 590	0.00 1	0.37 645	0.01 98	0.21 596

DDF-Stereo	0.32 185	0.09 150	0.69 144	0.05 324	0.15 505	0.91 106	0.06 414	1.58 167	0.38 96	0.04 95	0.02 155	0.17 268	0.20 370	1.46 349	0.56 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 524	0.01 98	0.02 279

CAS++	0.32 185	0.22 352	0.69 144	0.04 290	0.00 1	0.35 34	0.01 166	4.32 516	0.48 106	0.02 35	0.01 1	0.07 206	0.00 1	0.19 161	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt45	0.47 258	0.06 59	0.70 147	0.02 162	0.00 1	1.30 360	0.05 384	0.85 106	0.60 131	0.05 106	0.01 1	0.09 222	0.03 146	5.40 517	0.18 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 453	0.01 134

MC-Stereo	0.24 135	0.12 231	0.71 148	0.04 290	0.02 343	1.07 188	0.00 1	1.30 133	0.17 33	0.59 321	0.02 155	0.08 214	0.11 313	0.18 152	0.05 72	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.17 581	0.06 396	0.02 279

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.20 81	0.11 214	0.73 149	0.04 290	0.01 246	1.05 164	0.00 1	1.21 126	0.65 216	0.02 35	0.01 1	0.03 97	0.01 31	0.03 7	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 279

ours_stereo	0.16 45	0.06 59	0.73 149	0.00 1	0.00 1	0.80 77	0.04 354	0.44 54	0.54 110	0.05 106	0.02 155	0.06 182	0.03 146	0.19 161	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 480	0.06 464

EGLCR-Stereo	0.28 161	0.09 150	0.73 149	0.18 481	0.05 413	1.17 261	0.04 354	2.37 250	0.17 33	0.35 285	0.01 1	0.01 3	0.02 91	0.38 253	0.04 39	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 363

x	0.41 229	0.04 12	0.74 152	0.54 581	0.00 1	0.98 129	0.00 1	3.07 342	0.67 246	0.48 311	0.01 1	0.48 319	0.07 261	0.93 314	0.07 147	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

RCA-Stereo	0.37 214	0.14 258	0.76 153	0.01 53	0.00 1	1.17 261	0.00 1	3.14 353	0.61 147	0.71 338	0.47 380	0.05 162	0.13 335	0.19 161	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.06 396	0.01 134

iRaftStereo_RVC	0.36 209	0.27 378	0.76 153	0.01 53	0.00 1	1.20 302	0.01 166	2.15 227	0.62 170	0.15 231	0.22 319	0.69 354	0.12 327	0.28 219	0.18 281	0.00 1	0.06 568	0.00 1	0.00 1	0.27 590	0.22 600

PSi22	0.36 209	0.40 460	0.78 155	0.11 431	0.00 1	0.91 106	0.00 1	2.98 323	0.65 216	0.01 11	0.01 1	0.10 233	0.04 189	0.93 314	0.12 227	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.14 503	0.01 134

GIP-stereo	0.31 181	0.03 2	0.78 155	0.00 1	0.00 1	1.06 180	0.03 312	2.98 323	0.66 230	0.05 106	0.01 1	0.04 121	0.01 31	0.18 152	0.24 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.00 1

ProNet	0.20 81	0.25 370	0.78 155	0.01 53	0.01 246	0.95 123	0.00 1	0.70 89	0.68 256	0.02 35	0.01 1	0.05 162	0.03 146	0.31 229	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.12 488	0.04 402

qqq	0.50 271	0.04 12	0.78 155	0.02 162	0.00 1	1.05 164	0.00 1	3.15 356	0.68 256	0.46 309	0.01 1	0.73 363	0.12 327	2.95 393	0.07 147	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

aanet-new-70k	0.28 161	0.27 378	0.81 159	0.05 324	0.01 246	1.10 209	0.04 354	2.55 274	0.65 216	0.04 95	0.01 1	0.01 3	0.02 91	0.04 20	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.03 363

aanet-new-10k	0.31 181	0.27 378	0.81 159	0.06 347	0.06 426	1.19 285	0.00 1	2.60 283	0.66 230	0.08 150	0.02 155	0.04 121	0.01 31	0.33 238	0.06 124	0.00 1	0.04 540	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 279

rvit_stereo_0081_aga	0.17 52	0.11 214	0.81 159	0.00 1	0.00 1	0.80 77	0.01 166	0.79 99	0.59 118	0.02 35	0.01 1	0.05 162	0.03 146	0.19 161	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.39 220	0.07 97	0.81 159	0.07 380	0.02 343	1.34 374	0.05 384	3.15 356	0.31 83	0.94 373	0.52 385	0.26 287	0.01 31	0.19 161	0.07 147	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

GCAP-Stereo	0.24 135	0.29 404	0.82 163	0.01 53	0.00 1	1.24 328	0.00 1	1.70 180	0.23 64	0.02 35	0.01 1	0.09 222	0.10 301	0.18 152	0.05 72	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.01 134

AFF-stereo	0.65 321	0.46 495	0.82 163	0.37 551	0.00 1	1.19 285	0.00 1	3.04 337	1.42 484	0.72 340	1.95 521	1.16 414	0.26 392	0.97 320	0.31 365	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.21 563	0.02 279

CREStereo++_RVC	0.29 168	0.19 319	0.83 165	0.05 324	0.00 1	1.19 285	0.00 1	0.66 87	0.99 392	0.25 260	1.26 486	0.05 162	0.07 261	0.20 174	0.09 190	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
xyz-stereo-finetune2	0.61 306	0.19 319	0.84 166	0.06 347	0.00 1	1.28 349	0.04 354	1.89 200	0.69 276	0.10 188	0.59 401	0.07 206	0.67 483	5.30 511	0.47 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

DF	0.27 152	0.10 180	0.85 167	0.03 239	0.13 488	0.49 62	0.01 166	1.93 205	0.23 64	0.03 70	0.42 363	0.09 222	0.03 146	0.43 260	0.22 305	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.20 593	0.00 1	0.08 500

aanet-new-24k	0.22 108	0.30 410	0.85 167	0.01 53	0.23 548	1.06 180	0.00 1	0.94 109	0.64 205	0.03 70	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.16 140	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 588	0.00 1	0.01 134

CES	0.43 240	0.14 258	0.85 167	0.05 324	1.52 643	1.22 312	0.05 384	1.01 113	0.59 118	0.03 70	0.02 155	0.14 254	0.10 301	0.40 255	0.10 205	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	2.45 656

PMTNet	0.21 90	0.19 319	0.85 167	0.02 162	0.02 343	1.14 238	0.30 539	0.88 107	0.11 2	0.03 70	0.02 155	0.07 206	0.02 91	0.37 250	0.12 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.00 1

11t1	0.33 188	0.05 32	0.86 171	0.44 558	0.00 1	1.04 149	0.00 1	2.45 263	0.60 131	0.44 303	0.01 1	0.05 162	0.05 212	0.43 260	0.06 124	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 134

TANstereo	0.30 175	0.28 394	0.86 171	0.03 239	0.01 246	1.14 238	0.00 1	0.53 65	0.44 103	1.06 404	1.24 483	0.06 182	0.05 212	0.25 201	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-new-40k	0.15 40	0.29 404	0.87 173	0.02 162	0.03 371	0.88 103	0.01 166	0.45 57	0.28 81	0.06 123	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.08 63	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.05 427

MaDis-Stereo	0.22 108	0.29 404	0.87 173	0.05 324	0.18 524	0.41 48	0.01 166	1.24 129	0.56 112	0.02 35	0.03 202	0.13 247	0.05 212	0.32 235	0.24 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

GrayStereo	1.46 517	0.03 2	0.87 173	0.63 595	0.20 535	1.24 328	4.61 653	2.85 307	0.62 170	4.98 619	4.00 589	0.45 314	4.67 625	3.37 404	0.08 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 651	0.01 98	0.01 134

aanet-new-34k	0.15 40	0.30 410	0.88 176	0.01 53	0.00 1	0.86 94	0.01 166	0.15 2	0.63 189	0.05 106	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.05 26	0.04 39	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.03 363

fffy	0.14 30	0.06 59	0.88 176	0.02 162	0.00 1	0.33 26	0.01 166	0.79 99	0.13 5	0.02 35	0.01 1	0.06 182	0.01 31	0.16 140	0.03 11	0.00 1	0.04 540	0.00 1	0.00 1	0.09 453	0.06 464

AAGNet	1.54 527	0.07 97	0.88 176	1.04 626	0.27 567	1.47 432	0.66 580	1.57 164	0.61 147	1.68 483	0.82 442	1.62 444	2.29 574	6.18 550	11.63 655	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

NRIStereo	0.74 346	0.08 128	0.88 176	0.47 568	0.05 413	1.58 463	0.49 568	1.38 137	0.61 147	0.88 361	0.17 294	0.66 350	0.03 146	6.96 607	0.22 305	0.00 1	0.06 568	0.00 1	0.00 1	0.06 396	0.17 572

PSM-AAD	1.15 478	0.04 12	0.88 176	0.10 421	0.27 567	1.32 366	3.25 635	2.41 260	0.64 205	2.93 569	1.92 519	0.15 260	5.39 636	3.42 407	0.19 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.05 427

aanet-new-14k	0.24 135	0.13 245	0.89 181	0.06 347	0.00 1	0.95 123	0.02 260	1.83 192	0.62 170	0.02 35	0.01 1	0.05 162	0.15 344	0.05 26	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 279

MGS-Stereo	0.31 181	0.10 180	0.89 181	0.02 162	0.00 1	0.50 63	0.00 1	0.39 50	0.61 147	0.02 35	2.91 562	0.04 121	0.03 146	0.21 183	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 623	0.00 1

aanet-new-90k	0.30 175	0.27 378	0.90 183	0.12 435	0.04 395	1.11 215	0.04 354	2.59 280	0.68 256	0.05 106	0.01 1	0.02 42	0.02 91	0.07 49	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 539

test_sample1	0.61 306	0.04 12	0.90 183	0.34 544	0.00 1	1.09 203	0.00 1	3.54 426	0.88 370	0.86 359	0.01 1	0.53 327	0.34 411	3.51 414	0.20 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

PSMNet-ADL	0.77 358	0.08 128	0.90 183	0.07 380	0.01 246	2.01 516	0.02 260	2.55 274	1.11 420	0.33 273	0.59 401	2.15 485	0.69 487	4.07 443	0.85 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 279

DIP-Stereo	0.58 300	0.23 360	0.90 183	0.08 395	0.00 1	1.43 414	0.01 166	6.01 626	1.38 474	0.92 371	0.11 267	0.04 121	0.19 364	0.12 110	0.07 147	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.01 134
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
water-stereo	0.17 52	0.03 2	0.91 187	0.04 290	0.02 343	1.04 149	0.00 1	0.43 52	0.26 76	0.10 188	0.06 233	0.06 182	0.06 243	0.13 119	0.23 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 456	0.01 98	0.01 134

VIP-Stereo	0.21 90	0.42 471	0.92 188	0.06 347	0.00 1	1.09 203	0.02 260	0.59 80	0.65 216	0.02 35	0.06 233	0.07 206	0.01 31	0.06 41	0.14 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.11 528

MM-Stereo_test3	0.43 240	0.33 428	0.92 188	0.75 605	0.04 395	0.96 127	0.05 384	3.11 349	0.79 344	0.12 212	0.53 386	0.26 287	0.06 243	0.26 209	0.13 233	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.28 599	0.01 134

GREAT-IGEV	0.24 135	0.10 180	0.92 188	0.06 347	0.33 593	1.11 215	0.06 414	0.36 44	0.19 41	0.02 35	0.47 380	0.02 42	0.06 243	0.13 119	0.16 264	0.00 1	0.09 595	0.00 1	0.20 593	0.09 453	0.36 619
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MoCha-V2	0.33 188	0.11 214	0.92 188	0.09 409	0.06 426	0.34 31	0.00 1	2.56 276	0.64 205	0.32 271	0.43 369	0.17 268	0.09 292	0.26 209	0.10 205	0.00 1	0.14 626	0.00 1	0.22 602	0.05 376	0.01 134

CSP-Net	1.01 436	0.52 518	0.92 188	0.01 53	0.00 1	2.83 558	0.05 384	4.99 575	0.69 276	0.91 369	0.85 446	1.82 463	0.23 381	6.04 545	0.29 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 469	0.01 134

aanet-new-16k	0.22 108	0.24 365	0.93 193	0.02 162	0.00 1	1.18 272	0.03 312	1.06 117	0.68 256	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.01 31	0.08 63	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

GCAP-Stereo-cres-4k	0.19 71	0.09 150	0.93 193	0.00 1	0.17 518	1.16 254	0.00 1	0.44 54	0.57 115	0.10 188	0.01 1	0.04 121	0.01 31	0.07 49	0.03 11	0.00 1	0.05 557	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.04 402

Prome-Stereo	1.23 490	0.06 59	0.93 193	0.12 435	0.24 553	1.26 343	0.67 581	2.53 273	0.69 276	2.08 520	8.70 624	0.76 367	2.91 593	2.12 368	0.11 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 647

aanet-new-36k	0.27 152	0.26 374	0.94 196	0.05 324	0.00 1	1.11 215	0.00 1	2.04 217	0.66 230	0.05 106	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.11 102	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 427

aanet-new-8k	0.27 152	0.20 332	0.94 196	0.02 162	0.00 1	1.19 285	0.00 1	2.10 224	0.61 147	0.03 70	0.01 1	0.04 121	0.01 31	0.10 93	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 279

KYRaft	1.19 483	0.05 32	0.94 196	0.06 347	0.24 553	1.25 338	0.78 587	2.48 268	0.61 147	3.23 583	7.13 615	1.00 400	2.77 589	1.43 343	0.14 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	1.71 651

test-1	0.52 280	0.25 370	0.94 196	0.03 239	0.22 543	1.20 302	0.08 433	4.03 486	0.25 75	0.70 336	0.66 413	0.71 361	0.03 146	0.30 228	0.43 422	0.00 1	0.18 635	0.00 1	0.07 531	0.01 98	0.25 606

R-Stereo Train	0.44 245	0.09 150	0.94 196	0.02 162	0.00 1	1.24 328	0.09 445	3.65 441	0.11 2	1.87 499	0.42 363	0.06 182	0.01 31	0.25 201	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 279

RAFT-Stereo	0.44 245	0.09 150	0.94 196	0.02 162	0.00 1	1.24 328	0.09 445	3.65 441	0.11 2	1.87 499	0.42 363	0.06 182	0.01 31	0.25 201	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 279
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-12k	0.30 175	0.06 59	0.95 202	0.03 239	0.00 1	1.19 285	0.00 1	2.68 293	0.67 246	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.22 186	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

Zero-FE251	0.22 108	0.10 180	0.95 202	0.04 290	0.00 1	1.04 149	0.04 354	0.53 65	0.19 41	0.87 360	0.02 155	0.02 42	0.01 31	0.16 140	0.32 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.05 427

LoS	0.28 161	0.16 289	0.95 202	0.07 380	0.01 246	1.32 366	0.07 425	1.30 133	0.60 131	0.04 95	0.03 202	0.28 291	0.11 313	0.48 273	0.11 216	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SCV_C0	0.34 194	0.20 332	0.96 205	0.02 162	0.00 1	0.41 48	0.02 260	3.62 437	0.65 216	0.12 212	0.01 1	0.07 206	0.09 292	0.18 152	0.13 233	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.19 588	0.12 488	0.04 402

BUS	0.97 424	0.10 180	0.96 205	0.01 53	0.00 1	5.85 621	0.03 312	5.40 600	0.93 380	2.26 536	0.66 413	2.39 504	0.06 243	0.61 293	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 380	0.10 180	0.96 205	0.01 53	0.00 1	3.32 570	0.21 497	5.40 600	0.93 380	2.26 536	0.66 413	1.81 461	0.10 301	0.61 293	0.18 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

psmg	0.83 380	0.10 180	0.96 205	0.01 53	0.00 1	3.28 568	0.27 519	4.83 564	0.93 380	1.92 503	1.46 495	1.81 461	0.10 301	0.61 293	0.18 281	0.00 1	0.00 1	0.01 567	0.00 1	0.01 98	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 485	0.54 525	0.96 205	2.39 647	0.29 579	1.58 463	0.33 547	2.01 215	0.68 256	2.68 563	1.16 474	3.10 544	0.18 358	7.40 622	0.56 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 414	0.01 134

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 303	0.36 437	0.96 205	0.03 239	0.02 343	1.21 308	0.02 260	2.80 302	1.55 509	1.08 407	2.63 554	0.43 312	0.16 350	0.37 250	0.25 326	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.19 550	0.01 134

MatchStereo	0.17 52	0.17 300	0.97 211	0.01 53	0.00 1	0.18 10	0.00 1	1.06 117	0.59 118	0.01 11	0.01 1	0.05 162	0.07 261	0.14 124	0.08 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCNet	0.87 399	0.18 311	0.97 211	0.14 460	0.26 561	1.19 285	0.22 503	2.36 249	0.71 293	1.82 496	0.21 315	0.11 237	2.56 583	5.56 527	0.14 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 517	0.81 635

XX-TBD	0.28 161	0.39 454	0.97 211	0.05 324	0.00 1	1.09 203	0.00 1	0.71 91	0.54 110	0.44 303	1.04 461	0.06 182	0.06 243	0.19 161	0.09 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	1.74 555	0.03 2	0.99 214	0.03 239	7.39 671	10.20 651	0.00 1	0.71 91	0.20 49	0.02 35	0.02 155	0.12 242	0.02 91	0.11 102	0.04 39	0.00 1	0.00 1	9.67 667	5.13 682	0.01 98	0.00 1

aanet-new-60k	0.27 152	0.29 404	1.00 215	0.03 239	0.00 1	1.06 180	0.03 312	2.20 241	0.66 230	0.04 95	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.03 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.04 402

test-3	0.63 315	0.06 59	1.00 215	0.07 380	0.13 488	0.99 130	0.01 166	2.46 265	0.20 49	1.96 508	0.01 1	1.10 412	0.05 212	3.75 425	0.23 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 618	0.15 517	0.13 551

test_1	0.61 306	0.06 59	1.00 215	0.07 380	0.12 483	0.99 130	0.01 166	2.46 265	0.20 49	1.71 484	0.01 1	1.10 412	0.04 189	3.71 423	0.23 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 615	0.15 517	0.13 551

ROB_FTStereo_v2	0.43 240	0.09 150	1.00 215	0.06 347	0.08 450	1.57 459	0.33 547	1.44 144	0.67 246	0.97 378	0.19 308	0.77 371	0.02 91	1.23 332	0.17 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.05 427

aanet-32k-new	0.25 144	0.37 441	1.01 219	0.02 162	0.00 1	1.20 302	0.02 260	1.50 153	0.60 131	0.03 70	0.01 1	0.03 97	0.01 31	0.19 161	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 427

riskmin	0.47 258	0.03 2	1.01 219	0.08 395	0.01 246	1.12 228	0.01 166	3.00 327	0.21 55	0.46 309	0.02 155	2.08 478	1.06 507	0.26 209	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

Patchmatch Stereo++	0.50 271	0.09 150	1.01 219	0.06 347	0.07 440	1.60 473	0.27 519	1.45 147	0.68 256	0.98 387	0.18 300	0.77 371	0.03 146	2.58 377	0.17 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.05 427
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 252	0.09 150	1.01 219	0.06 347	0.09 458	1.61 477	0.30 539	1.43 140	0.69 276	0.97 378	0.18 300	0.77 371	0.02 91	1.67 357	0.17 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.05 427

iRAFT	0.50 271	0.09 150	1.01 219	0.06 347	0.07 440	1.60 473	0.27 519	1.45 147	0.68 256	0.98 387	0.18 300	0.77 371	0.03 146	2.58 377	0.17 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.05 427

RAFT	0.60 303	0.50 513	1.01 219	0.50 574	0.04 395	0.94 119	0.08 433	3.01 330	0.65 216	0.22 257	0.09 256	3.41 559	0.27 395	0.53 280	0.37 404	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.01 456	0.40 620	0.03 363

GCAP-Stereo-DPT26K	0.20 81	0.27 378	1.02 225	0.02 162	0.11 477	1.07 188	0.01 166	0.60 81	0.44 103	0.04 95	0.02 155	0.04 121	0.01 31	0.14 124	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 593	0.01 98	0.03 363

ff7	0.23 125	0.21 342	1.02 225	0.02 162	0.00 1	1.07 188	0.00 1	0.53 65	0.75 314	0.09 166	0.01 1	0.04 121	0.07 261	0.44 263	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 560	0.07 414	0.01 134

IGEVStereo-DCA	0.46 252	0.09 150	1.02 225	0.02 162	0.00 1	0.82 83	0.00 1	0.53 65	0.75 314	0.09 166	0.03 202	0.03 97	0.06 243	5.04 498	0.51 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 560	0.05 376	0.01 134

ffff	0.23 125	0.21 342	1.02 225	0.02 162	0.00 1	1.07 188	0.00 1	0.53 65	0.75 314	0.09 166	0.01 1	0.04 121	0.07 261	0.44 263	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 560	0.07 414	0.01 134

11t	0.23 125	0.21 342	1.02 225	0.02 162	0.00 1	1.07 188	0.00 1	0.53 65	0.75 314	0.09 166	0.01 1	0.04 121	0.07 261	0.44 263	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 560	0.07 414	0.01 134

ccc-4	0.23 125	0.21 342	1.02 225	0.02 162	0.00 1	1.07 188	0.00 1	0.53 65	0.75 314	0.09 166	0.01 1	0.04 121	0.07 261	0.44 263	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 560	0.07 414	0.01 134

GMOStereo	0.42 233	0.28 394	1.02 225	0.05 324	0.18 524	1.04 149	0.02 260	2.40 253	0.16 22	2.25 532	0.01 1	0.32 295	0.03 146	0.09 77	0.15 255	0.00 1	0.11 609	0.00 1	0.00 1	0.19 550	0.02 279

error version	0.42 233	0.28 394	1.02 225	0.05 324	0.18 524	1.04 149	0.02 260	2.40 253	0.16 22	2.25 532	0.01 1	0.32 295	0.03 146	0.09 77	0.15 255	0.00 1	0.11 609	0.00 1	0.00 1	0.19 550	0.02 279

test-v	0.42 233	0.28 394	1.02 225	0.05 324	0.18 524	1.04 149	0.02 260	2.40 253	0.16 22	2.25 532	0.01 1	0.32 295	0.03 146	0.09 77	0.15 255	0.00 1	0.11 609	0.00 1	0.00 1	0.19 550	0.02 279

Pruner-Stereo	0.53 286	0.10 180	1.02 225	0.89 620	0.10 468	1.57 459	0.36 552	2.06 218	0.63 189	2.23 530	0.46 377	0.25 284	0.01 31	0.45 268	0.37 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 279

test-2	0.42 233	0.28 394	1.02 225	0.05 324	0.18 524	1.04 149	0.02 260	2.40 253	0.16 22	2.25 532	0.01 1	0.32 295	0.03 146	0.09 77	0.15 255	0.00 1	0.11 609	0.00 1	0.00 1	0.19 550	0.02 279

xxxx	1.78 559	0.07 97	1.02 225	0.00 1	0.01 246	1.44 417	0.00 1	5.81 620	1.53 507	1.37 452	1.91 518	1.08 408	0.05 212	4.37 461	16.98 668	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 279

aanet-new-28k	0.18 66	0.31 415	1.03 237	0.02 162	0.00 1	0.94 119	0.00 1	0.25 20	0.63 189	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.03 146	0.07 49	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 610	0.00 1	0.02 279

AE-Stereo	0.47 258	0.11 214	1.03 237	0.04 290	0.09 458	1.11 215	0.03 312	4.16 496	0.34 89	0.35 285	0.82 442	0.15 260	0.16 350	0.45 268	0.05 72	0.00 1	0.09 595	0.00 1	0.26 618	0.09 453	0.05 427

RALCasStereoNet	0.44 245	0.44 483	1.03 237	0.03 239	0.00 1	1.10 209	0.03 312	2.46 265	0.90 373	0.07 131	0.32 335	0.12 242	0.20 370	1.28 335	0.25 326	0.00 1	0.31 647	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.12 539

222	2.69 592	0.09 150	1.03 237	0.00 1	0.00 1	1.54 455	0.00 1	5.61 610	1.55 509	1.51 465	2.10 532	0.53 327	0.07 261	4.54 477	35.09 687	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 279

test_xeample	1.79 560	0.08 128	1.03 237	0.02 162	0.00 1	1.44 417	0.00 1	5.48 605	1.84 538	1.65 481	2.17 540	0.37 303	0.06 243	4.00 442	17.67 671	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 279

test_3	0.58 300	0.06 59	1.04 242	0.07 380	0.12 483	1.01 133	0.01 166	2.45 263	0.20 49	0.95 374	0.01 1	1.05 404	0.05 212	3.74 424	0.23 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 615	0.15 517	0.13 551

IIG-Stereo	1.30 497	0.48 505	1.04 242	2.41 648	0.05 413	1.61 477	0.14 471	2.59 280	0.68 256	2.97 574	2.28 544	3.08 542	0.57 455	7.41 623	0.65 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

ROB_FTStereo	0.47 258	0.09 150	1.04 242	0.06 347	0.08 450	1.59 470	0.33 547	1.43 140	0.68 256	0.97 378	0.19 308	0.76 367	0.03 146	1.86 363	0.17 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.05 427

iGMRVC	0.51 276	0.09 150	1.04 242	0.06 347	0.08 450	1.61 477	0.27 519	1.44 144	0.69 276	0.97 378	0.19 308	0.76 367	0.03 146	2.69 385	0.17 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.04 402

CRE-IMP	0.40 225	0.06 59	1.04 242	0.07 380	0.05 413	1.45 423	0.46 562	1.48 152	0.63 189	0.90 366	0.30 333	0.88 382	0.01 31	0.26 209	0.22 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.17 572

aanet-new-22k	0.15 40	0.39 454	1.05 247	0.03 239	0.04 395	0.41 48	0.00 1	0.18 6	0.64 205	0.03 70	0.01 1	0.05 162	0.00 1	0.15 134	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.04 402

raftrobust	0.46 252	0.42 471	1.05 247	0.01 53	0.21 540	1.17 261	0.05 384	2.07 222	0.19 41	2.98 575	0.02 155	0.12 242	0.15 344	0.25 201	0.31 365	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.06 464

aanet-new	0.22 108	0.09 150	1.06 249	0.00 1	0.21 540	1.17 261	0.00 1	0.97 111	0.61 147	0.03 70	0.01 1	0.01 3	0.11 313	0.02 2	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 279

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.33 188	0.11 214	1.06 249	0.03 239	0.13 488	1.06 180	0.00 1	2.59 280	0.70 288	0.08 150	0.01 1	0.04 121	0.01 31	0.10 93	0.05 72	0.00 1	0.04 540	0.00 1	0.36 643	0.01 98	0.18 580

RAFT-IKP	0.45 249	0.09 150	1.06 249	0.06 347	0.06 426	1.44 417	0.31 543	1.44 144	0.69 276	0.97 378	0.18 300	0.76 367	0.02 91	1.65 356	0.17 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.04 402

aanet-new-30k	0.17 52	0.30 410	1.07 252	0.04 290	0.00 1	0.86 94	0.03 312	0.26 21	0.62 170	0.03 70	0.01 1	0.02 42	0.01 31	0.06 41	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 279

Hybrid-DGEV-03	0.92 416	0.40 460	1.07 252	0.01 53	0.00 1	1.24 328	0.03 312	2.90 311	0.36 94	2.06 518	9.12 626	0.15 260	0.14 340	0.34 240	0.30 361	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.00 1	0.21 563	0.08 500

Any-RAFT	0.64 318	0.08 128	1.07 252	0.03 239	0.00 1	2.77 556	0.08 433	3.57 432	1.23 441	0.96 376	0.26 323	1.61 442	0.31 404	0.72 303	0.06 124	0.00 1	0.10 605	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

HSM	1.36 506	0.40 460	1.07 252	0.01 53	0.30 581	1.73 501	0.03 312	5.89 621	1.22 440	1.83 497	1.36 490	4.78 600	1.30 528	6.61 577	0.57 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

aanet-new-32k	0.17 52	0.30 410	1.08 256	0.04 290	0.00 1	0.86 94	0.03 312	0.26 21	0.62 170	0.03 70	0.01 1	0.02 42	0.01 31	0.06 41	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 279

StereoAnything_RVC	0.66 326	1.49 631	1.08 256	0.01 53	0.01 246	0.37 42	0.05 384	2.93 315	0.63 189	0.08 150	0.01 1	0.00 1	0.02 91	0.17 146	0.04 39	0.00 1	0.07 578	0.00 1	0.00 1	6.28 658	0.01 134

LL-Strereo2	0.36 209	0.47 503	1.08 256	0.09 409	0.03 371	1.12 228	0.07 425	1.66 175	0.93 380	0.43 302	0.02 155	0.51 326	0.08 279	0.23 190	0.29 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 496	0.04 347	0.04 402

HUI-Stereo	0.45 249	0.09 150	1.08 256	0.06 347	0.08 450	1.61 477	0.32 544	1.43 140	0.70 288	0.97 378	0.18 300	0.77 371	0.02 91	1.44 347	0.17 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.05 427

WQFJA1++	0.72 342	0.06 59	1.09 260	0.06 347	0.06 426	0.39 45	0.01 166	1.31 135	0.21 55	2.34 542	0.02 155	0.19 273	0.00 1	0.14 124	0.33 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 664	0.05 427

Pointernet	0.34 194	0.10 180	1.09 260	0.01 53	0.08 450	1.18 272	0.05 384	2.99 325	0.62 170	0.03 70	0.01 1	0.15 260	0.05 212	0.24 195	0.09 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 551	0.01 98	0.00 1

DisPM	0.86 392	0.09 150	1.10 262	0.76 608	0.02 343	1.51 443	0.57 575	1.75 184	0.70 288	2.43 554	0.83 444	0.38 307	0.01 31	6.89 600	0.17 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

HCRNet	0.73 344	0.19 319	1.10 262	0.01 53	0.00 1	1.17 261	0.01 166	3.07 342	1.97 552	0.60 322	0.21 315	0.56 330	0.11 313	5.34 515	0.20 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.02 279

knoymous	0.35 205	0.05 32	1.11 264	0.05 324	0.01 246	1.15 247	0.01 166	2.06 218	0.14 11	0.40 297	0.02 155	1.67 451	0.00 1	0.31 229	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

raft+_RVC	0.42 233	0.48 505	1.11 264	0.51 578	0.17 518	1.16 254	0.04 354	2.25 243	0.59 118	0.12 212	0.42 363	0.08 214	0.15 344	0.60 291	0.28 347	0.00 1	0.09 595	0.00 1	0.00 1	0.06 396	0.19 588

TestStereo1	0.77 358	0.46 495	1.12 266	0.15 465	0.19 531	1.29 354	0.01 166	3.33 390	1.55 509	0.45 306	1.67 503	0.13 247	1.23 520	3.39 405	0.27 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 532	0.07 487

SA-5K	0.77 358	0.46 495	1.12 266	0.15 465	0.19 531	1.29 354	0.01 166	3.33 390	1.55 509	0.45 306	1.67 503	0.13 247	1.23 520	3.39 405	0.27 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 532	0.07 487

NF-Stereo	0.82 375	0.10 180	1.12 266	1.19 636	0.01 246	1.52 448	0.29 531	2.67 292	0.66 230	1.20 423	0.58 390	0.24 281	0.01 31	6.38 563	0.32 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

AdaStereo	0.65 321	0.09 150	1.12 266	0.02 162	0.00 1	1.45 423	0.23 507	4.38 518	1.44 489	1.17 418	0.37 353	1.56 435	0.18 358	0.56 284	0.37 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	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.
test_sample2	0.63 315	0.05 32	1.13 270	0.31 533	0.01 246	1.22 312	0.00 1	3.87 473	1.03 400	0.91 369	0.02 155	0.50 324	0.13 335	3.16 399	0.26 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 279

UniTT-Stereo	0.16 45	0.11 214	1.13 270	0.03 239	0.17 518	0.32 23	0.02 260	0.38 45	0.32 86	0.03 70	0.16 287	0.05 162	0.07 261	0.16 140	0.16 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 480	0.00 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 209	0.14 258	1.14 272	0.04 290	0.05 413	1.39 396	0.05 384	1.87 197	0.77 332	0.13 220	0.07 240	0.48 319	0.02 91	0.41 258	0.45 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 584	0.01 98	0.10 520

mmm	0.52 280	0.04 12	1.14 272	0.61 592	0.00 1	1.14 238	0.00 1	3.45 411	0.75 314	1.24 431	0.58 390	0.20 277	0.18 358	0.93 314	0.08 171	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 134

MIF-Stereo (partial)	0.27 152	0.18 311	1.14 272	0.01 53	0.00 1	0.43 58	0.02 260	1.97 211	0.39 99	0.11 207	0.08 247	0.07 206	0.06 243	0.44 263	0.33 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 376	0.02 279

UDGNet	0.35 205	0.50 513	1.14 272	0.02 162	0.00 1	1.12 228	0.02 260	0.70 89	1.57 516	0.31 269	0.05 227	0.06 182	0.02 91	1.45 348	0.09 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	0.29 168	0.04 12	1.15 276	0.05 324	0.00 1	1.05 164	0.00 1	0.67 88	0.21 55	0.04 95	0.02 155	0.17 268	0.28 396	2.00 366	0.08 171	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

OCTAStereo	0.82 375	0.10 180	1.15 276	1.19 636	0.01 246	1.53 451	0.29 531	2.66 288	0.66 230	1.20 423	0.58 390	0.25 284	0.01 31	6.38 563	0.33 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

RE-Stereo	0.82 375	0.10 180	1.15 276	1.19 636	0.01 246	1.52 448	0.29 531	2.66 288	0.66 230	1.20 423	0.58 390	0.24 281	0.01 31	6.38 563	0.32 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

TVStereo	0.82 375	0.10 180	1.15 276	1.19 636	0.01 246	1.52 448	0.29 531	2.66 288	0.66 230	1.20 423	0.58 390	0.24 281	0.01 31	6.38 563	0.32 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

rafts_anoy	0.39 220	0.44 483	1.15 276	0.06 347	0.03 371	1.12 228	0.04 354	2.75 296	0.33 87	0.10 188	0.16 287	0.11 237	0.19 364	0.74 305	0.31 365	0.00 1	0.14 626	0.00 1	0.01 456	0.02 240	0.05 427

RT-Monster	0.29 168	0.14 258	1.16 281	0.06 347	0.03 371	1.18 272	0.03 312	1.92 202	0.89 371	0.05 106	0.12 271	0.01 3	0.04 189	0.12 110	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 134

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 152	0.11 214	1.16 281	0.04 290	0.01 246	0.84 88	0.01 166	0.38 45	0.78 338	0.07 131	0.01 1	0.02 42	0.08 279	0.03 7	0.05 72	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.15 560	0.01 98	1.62 649

DCRE	0.69 338	0.35 432	1.16 281	0.06 347	0.02 343	0.91 106	0.00 1	1.05 116	0.30 82	0.98 387	7.63 616	0.72 362	0.02 91	0.16 140	0.07 147	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.21 600	0.02 240	0.03 363

SST-Stereo	1.04 442	0.05 32	1.16 281	0.72 603	0.23 548	1.70 498	0.58 576	1.92 202	1.46 492	1.19 421	1.09 465	1.60 440	1.93 566	6.92 605	0.21 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 134

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 152	0.11 214	1.17 285	0.04 290	0.01 246	0.84 88	0.01 166	0.38 45	0.78 338	0.07 131	0.01 1	0.02 42	0.08 279	0.03 7	0.05 72	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.15 560	0.01 98	1.62 649

anonymity	0.74 346	0.15 275	1.17 285	0.16 473	0.27 567	0.71 73	0.01 166	4.70 550	1.78 535	1.15 414	1.23 481	0.31 294	1.65 552	0.54 282	0.53 451	0.02 585	0.02 488	0.00 1	0.27 621	0.02 240	0.06 464

Sa-1000	1.04 442	0.39 454	1.17 285	0.00 1	0.20 535	1.33 372	0.03 312	4.19 499	1.81 536	0.99 391	5.33 601	0.61 337	0.15 344	4.07 443	0.30 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 572	0.13 496	0.00 1

SA	0.83 380	0.41 465	1.17 285	0.00 1	0.20 535	1.28 349	0.01 166	3.98 480	1.86 542	0.41 299	0.96 455	0.27 289	1.33 530	4.07 443	0.35 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 581	0.14 503	0.01 134

HUF	0.25 144	0.32 421	1.18 289	0.06 347	0.11 477	0.31 19	0.08 433	0.73 93	0.62 170	0.10 188	0.01 1	0.02 42	0.03 146	0.16 140	0.14 245	0.00 1	0.58 657	0.00 1	0.00 1	0.14 503	0.37 620

RAStereo	0.17 52	0.21 342	1.18 289	0.04 290	0.01 246	0.18 10	0.00 1	0.81 103	0.34 89	0.07 131	0.04 219	0.05 162	0.05 212	0.19 161	0.10 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

MIM_Stereo	0.45 249	0.43 478	1.18 289	0.51 578	0.04 395	1.26 343	0.02 260	2.38 251	0.65 216	0.07 131	0.02 155	0.70 357	0.20 370	1.01 323	0.13 233	0.00 1	0.09 595	0.00 1	0.00 1	0.14 503	0.10 520

CroCo-Stereo Lap2	0.33 188	0.49 510	1.18 289	0.02 162	0.00 1	0.33 26	0.00 1	3.08 344	0.61 147	0.02 35	0.01 1	0.04 121	0.08 279	0.45 268	0.15 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 414	0.02 279

StereoDRNet-Refined	0.83 380	0.12 231	1.18 289	0.02 162	0.01 246	1.31 365	0.00 1	3.33 390	1.07 413	1.92 503	1.24 483	2.48 507	0.18 358	1.86 363	1.67 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 503	0.05 427
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AACVNet	0.87 399	0.44 483	1.19 294	0.17 476	0.00 1	1.76 502	0.00 1	3.60 436	0.60 131	1.03 398	0.26 323	1.31 422	0.17 354	6.33 560	0.28 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 532	0.01 134

DRaft	1.34 504	0.12 231	1.19 294	0.06 347	0.01 246	1.64 487	0.43 559	1.86 196	0.14 11	3.76 596	5.27 600	0.41 310	4.38 622	5.49 521	1.68 537	0.01 563	0.06 568	0.00 1	0.07 531	0.07 414	0.11 528

EAI-Stereo	1.14 475	0.12 231	1.19 294	0.21 491	0.32 591	1.84 510	2.32 623	5.42 603	1.19 436	1.02 393	5.66 603	0.48 319	0.60 458	0.86 311	0.62 471	0.00 1	0.13 622	0.00 1	0.65 656	0.02 240	0.17 572

rvit_stereo_0080	0.30 175	0.23 360	1.20 297	0.00 1	0.00 1	0.90 104	0.01 166	2.79 299	0.60 131	0.02 35	0.02 155	0.06 182	0.01 31	0.12 110	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 279

whm_eth	0.30 175	0.23 360	1.20 297	0.00 1	0.00 1	0.90 104	0.01 166	2.79 299	0.60 131	0.02 35	0.02 155	0.06 182	0.01 31	0.12 110	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 279

UCFNet_RVC	0.66 326	0.35 432	1.20 297	0.02 162	0.30 581	1.53 451	0.01 166	3.42 406	0.67 246	1.12 411	0.73 435	1.26 420	0.20 370	1.84 362	0.46 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN	0.33 188	0.06 59	1.21 300	0.07 380	0.27 567	1.25 338	0.01 166	1.91 201	0.20 49	0.02 35	0.01 1	0.10 233	0.01 31	0.85 310	0.21 300	0.00 1	0.01 391	0.01 567	0.23 606	0.01 98	0.06 464

raft_robust	0.98 427	0.57 536	1.21 300	0.06 347	0.17 518	1.36 380	0.02 260	3.46 414	2.18 571	0.33 273	0.01 1	1.54 433	1.42 534	6.77 589	0.15 255	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.18 584	0.11 480	0.09 508

RAFT+CT+SA	0.66 326	0.45 489	1.22 302	0.10 421	0.30 581	1.24 328	0.02 260	4.21 501	0.67 246	0.62 323	0.39 358	0.33 299	0.05 212	2.69 385	0.14 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 642	0.13 496	0.30 610

s12784h	0.56 295	0.14 258	1.22 302	0.02 162	0.00 1	1.14 238	0.03 312	3.43 408	1.47 494	1.02 393	1.41 494	0.05 162	0.02 91	1.08 325	0.09 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

test_sample7	0.72 342	0.18 311	1.23 304	0.55 583	0.01 246	1.21 308	0.00 1	4.31 512	1.07 413	1.35 445	0.36 349	0.70 357	0.44 433	2.58 377	0.34 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.02 279

EKT-Stereo	0.74 346	0.18 311	1.23 304	0.81 610	4.25 659	1.19 285	0.03 312	2.17 239	0.13 5	0.35 285	0.40 359	0.97 397	0.08 279	2.61 382	0.09 190	0.00 1	0.09 595	0.00 1	0.07 531	0.04 347	0.03 363

LiteMatch*	0.14 30	0.07 97	1.24 306	0.00 1	0.00 1	0.53 65	0.00 1	0.17 4	0.61 147	0.03 70	0.01 1	0.02 42	0.01 31	0.08 63	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

tt1	0.88 403	0.27 378	1.25 307	0.08 395	0.00 1	3.36 573	0.02 260	3.03 333	6.40 636	0.33 273	0.66 413	0.05 162	0.40 429	1.59 352	0.05 72	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.09 453	0.03 363

RAFT_R40	0.99 434	0.05 32	1.26 308	0.71 602	0.20 535	1.65 491	0.67 581	1.94 208	0.61 147	1.05 401	1.15 472	1.80 460	1.47 535	6.91 603	0.31 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 134

CFNet-RSSM	0.51 276	0.12 231	1.26 308	0.03 239	0.14 496	1.24 328	0.02 260	4.12 494	0.15 17	0.31 269	0.01 1	1.96 471	0.04 189	0.19 161	0.25 326	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.27 621	0.01 98	0.01 134

zero-FE	0.34 194	0.09 150	1.27 310	0.05 324	0.14 496	0.85 92	0.06 414	1.57 164	0.39 99	0.05 106	0.06 233	0.16 265	0.13 335	1.35 340	0.54 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 508	0.01 98	0.02 279

H2IRNET	0.47 258	0.22 352	1.27 310	0.15 465	0.01 246	1.18 272	0.01 166	1.65 171	0.48 106	0.02 35	1.80 514	0.46 315	0.04 189	1.62 355	0.35 394	0.00 1	0.00 1	0.01 567	0.01 456	0.16 523	0.02 279

test_4	0.51 276	0.10 180	1.27 310	0.01 53	0.06 426	0.97 128	0.03 312	1.12 121	0.16 22	0.27 265	3.42 577	0.65 347	0.09 292	1.59 352	0.26 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 537	0.14 503	0.00 1

ACVNet-DCA	0.61 306	0.27 378	1.28 313	0.13 445	0.00 1	3.44 575	0.01 166	3.15 356	0.68 256	0.33 273	0.69 424	0.04 121	0.61 461	1.43 343	0.05 72	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.03 496	0.01 98	0.01 134

xx1	0.95 421	0.27 378	1.28 313	0.13 445	0.00 1	3.44 575	0.01 166	3.18 366	7.23 645	0.33 273	0.69 424	0.73 363	0.12 327	1.43 343	0.05 72	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

1test111	0.69 338	0.27 378	1.28 313	0.13 445	0.00 1	3.44 575	0.01 166	3.15 356	0.68 256	0.33 273	0.69 424	0.04 121	0.61 461	2.95 393	0.07 147	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.03 496	0.01 98	0.01 134

cc1	0.94 419	0.27 378	1.28 313	0.13 445	0.00 1	3.44 575	0.01 166	3.18 366	7.23 645	0.33 273	0.69 424	0.04 121	0.61 461	1.43 343	0.05 72	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.03 496	0.09 453	0.04 402

GMStereo	0.25 144	0.60 543	1.28 313	0.01 53	0.00 1	0.48 61	0.00 1	0.74 95	1.24 446	0.16 237	0.03 202	0.07 206	0.09 292	0.22 186	0.10 205	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
Gwc-CoAtRS	0.42 233	0.12 231	1.28 313	0.03 239	0.13 488	1.03 138	0.02 260	2.33 248	0.15 17	0.35 285	0.01 1	2.27 494	0.03 146	0.20 174	0.25 326	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.22 602	0.01 98	0.01 134

acv_ft	0.79 367	0.21 342	1.28 313	0.01 53	1.08 633	1.68 494	0.01 166	3.75 449	1.05 408	1.31 438	0.66 413	1.94 468	0.46 440	0.31 229	1.68 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 590	0.00 1

DLCB_ROB	1.17 481	0.22 352	1.28 313	0.08 395	0.00 1	1.51 443	0.23 507	3.39 400	1.52 506	3.43 591	2.00 525	3.40 558	0.31 404	4.29 453	1.82 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV-i1	0.67 335	0.05 32	1.30 321	0.03 239	0.16 513	1.38 391	0.03 312	4.59 540	1.35 471	0.41 299	0.71 431	2.02 475	0.07 261	0.41 258	0.12 227	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.50 651	0.03 305	0.17 572

MultiAttention	6.26 645	0.14 258	1.30 321	1.04 626	1.50 642	42.66 688	15.75 687	6.19 628	1.92 549	3.14 580	7.95 619	6.41 618	0.37 420	28.21 685	3.39 591	0.13 623	0.01 391	0.67 649	0.81 662	1.99 650	1.71 651

FACV-RUCA	0.49 267	0.10 180	1.30 321	0.06 347	0.12 483	1.14 238	0.07 425	3.57 432	0.92 376	0.18 249	0.99 458	0.19 273	0.31 404	0.25 201	0.16 264	0.00 1	0.00 1	0.08 616	0.02 483	0.24 574	0.12 539

NINENet	1.03 440	0.22 352	1.30 321	0.10 421	0.01 246	5.85 621	0.03 312	4.41 523	1.25 447	1.55 475	0.60 407	2.39 504	0.06 243	2.72 387	0.05 72	0.00 1	0.01 391	0.01 567	0.00 1	0.04 347	0.00 1

Lsterematch	0.41 229	0.44 483	1.31 325	0.28 523	0.02 343	0.91 106	0.04 354	1.01 113	1.02 398	0.24 259	1.06 463	0.30 293	0.68 485	0.57 285	0.28 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 134

MM-Stereo_test1	0.40 225	0.13 245	1.31 325	0.64 596	0.07 440	0.92 115	0.03 312	3.08 344	0.80 351	0.35 285	0.04 219	0.05 162	0.02 91	0.20 174	0.13 233	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.26 585	0.02 279

Anonymous_2	1.69 552	0.05 32	1.31 325	0.08 395	0.03 371	1.22 312	0.01 166	3.25 378	0.19 41	0.76 345	0.13 273	2.68 515	1.99 568	0.39 254	0.13 233	0.05 602	0.25 641	3.27 661	14.54 690	3.40 652	0.01 134

PFNet+	0.54 289	0.10 180	1.31 325	0.16 473	0.05 413	1.44 417	0.56 573	1.60 168	0.98 388	1.35 445	0.46 377	0.37 303	0.01 31	2.18 371	0.22 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

SGM-Forest	1.84 561	0.08 128	1.31 325	0.15 465	0.22 543	3.52 580	2.46 628	3.85 467	2.16 568	5.29 621	3.90 585	3.71 570	1.56 544	6.28 556	1.90 551	0.01 563	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.30 610
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LG-Stereo	0.34 194	0.07 97	1.33 330	0.03 239	0.01 246	1.06 180	0.00 1	2.93 315	0.66 230	0.01 11	0.09 256	0.14 254	0.07 261	0.10 93	0.16 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 453	0.01 134

FE-Mocha	0.48 265	0.12 231	1.34 331	0.11 431	0.09 458	0.64 72	0.01 166	3.94 478	0.22 60	0.49 314	0.58 390	0.59 334	0.53 448	0.29 222	0.38 407	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.15 560	0.02 240	0.02 279

ACVNet	0.57 299	0.21 342	1.34 331	0.09 409	0.00 1	1.36 380	0.22 503	2.40 253	1.05 408	0.63 327	0.66 413	1.94 468	0.26 392	0.31 229	0.79 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.00 1

CFNet-ft	0.77 358	0.46 495	1.34 331	0.01 53	0.27 567	1.32 366	0.02 260	2.40 253	0.68 256	0.63 327	0.18 300	3.23 555	0.21 377	3.97 440	0.54 454	0.00 1	0.00 1	0.01 567	0.00 1	0.03 305	0.02 279

CFNet_RVC	0.77 358	0.46 495	1.34 331	0.01 53	0.27 567	1.32 366	0.02 260	2.40 253	0.68 256	0.63 327	0.18 300	3.23 555	0.21 377	3.97 440	0.54 454	0.00 1	0.00 1	0.01 567	0.00 1	0.03 305	0.02 279

PSMNet-RSSM	0.90 412	0.44 483	1.35 335	0.13 445	0.00 1	1.37 385	0.03 312	4.79 562	0.85 367	1.11 410	0.49 382	2.15 485	0.35 416	4.09 447	0.73 483	0.00 1	0.00 1	0.01 567	0.00 1	0.03 305	0.01 134

NOSS_ROB	1.29 495	0.22 352	1.35 335	0.64 596	0.16 513	2.56 544	0.00 1	4.14 495	2.37 580	2.29 541	1.76 511	2.84 524	0.02 91	6.80 592	0.45 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.11 528

rvit_0105_6	0.34 194	0.10 180	1.37 337	0.01 53	0.00 1	0.86 94	0.00 1	2.78 298	1.32 467	0.04 95	0.03 202	0.07 206	0.02 91	0.19 161	0.08 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 363

DeepStereo_RVC	0.52 280	0.08 128	1.37 337	0.06 347	0.06 426	1.34 374	0.41 557	1.43 140	0.68 256	1.03 398	0.85 446	0.49 322	1.56 544	0.79 307	0.17 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.13 551

DDVS	0.92 416	0.16 289	1.39 339	0.21 491	0.27 567	3.17 563	0.26 515	2.56 276	0.62 170	0.70 336	0.81 440	2.17 491	0.45 437	5.26 508	0.29 353	0.00 1	0.01 391	0.01 567	0.00 1	0.04 347	0.02 279

Hybrid-DGEV-2	0.82 375	0.81 587	1.40 340	0.03 239	0.00 1	3.50 579	0.00 1	3.55 427	1.31 464	1.26 433	0.04 219	1.58 437	0.10 301	2.37 372	0.29 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 456	0.12 488	0.05 427

CASS	0.56 295	0.13 245	1.40 340	0.03 239	0.01 246	1.65 491	0.04 354	3.03 333	0.63 189	1.96 508	0.93 453	0.28 291	0.36 418	0.52 277	0.18 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HART	0.44 245	0.24 365	1.41 342	0.01 53	0.00 1	0.33 26	0.00 1	2.91 313	0.61 147	0.26 261	1.98 523	0.35 301	0.03 146	0.20 174	0.14 245	0.00 1	0.11 609	0.00 1	0.00 1	0.19 550	0.05 427

GCST	0.81 373	0.64 554	1.41 342	0.44 558	0.01 246	0.91 106	0.08 433	3.75 449	1.04 402	0.12 212	0.44 372	0.27 289	0.35 416	5.12 502	0.38 407	1.19 651	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.05 427

RALAANet	0.54 289	0.62 550	1.41 342	0.01 53	0.01 246	0.92 115	0.02 260	2.39 252	1.87 544	1.13 412	0.38 355	0.15 260	0.30 400	1.00 322	0.38 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 508	0.14 503	0.01 134

FTStereo	2.16 579	0.03 2	1.42 345	0.17 476	0.13 488	1.42 411	4.67 655	2.44 262	0.63 189	3.36 586	17.95 654	0.78 376	4.17 618	4.41 464	0.14 245	0.15 625	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	1.25 644

GANet-ADL	0.52 280	0.09 150	1.43 346	0.13 445	0.02 343	1.43 414	0.02 260	3.22 377	0.59 118	0.34 284	0.98 457	1.09 410	0.19 364	0.40 255	0.34 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.01 134

TDLM	1.08 452	0.49 510	1.43 346	0.27 521	0.00 1	1.56 458	2.12 617	3.10 347	1.75 533	1.36 450	0.93 453	1.06 406	0.49 444	6.21 552	0.70 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 523	0.02 279

psm_up	0.84 386	0.32 421	1.44 348	0.02 162	0.00 1	1.98 515	0.05 384	3.40 402	1.04 402	2.06 518	0.40 359	1.74 453	0.45 437	3.47 411	0.24 318	0.06 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.00 1

CCAANet	0.56 295	0.06 59	1.44 348	0.00 1	0.00 1	1.20 302	0.00 1	2.57 278	0.14 11	0.26 261	0.15 284	1.62 444	0.03 146	3.55 415	0.13 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

hitnet-ft	1.09 460	0.39 454	1.45 350	0.04 290	0.00 1	1.34 374	0.22 503	3.34 393	2.25 576	1.48 464	1.11 467	4.17 580	0.37 420	4.73 486	0.79 488	0.01 563	0.00 1	0.03 602	0.00 1	0.09 453	0.01 134

GANet-RSSM	0.88 403	0.38 447	1.45 350	0.60 589	0.00 1	1.36 380	0.02 260	4.55 534	0.69 276	0.71 338	0.32 335	1.56 435	0.61 461	4.55 478	0.64 474	0.00 1	0.00 1	0.05 610	0.00 1	0.08 431	0.02 279

AIO-test2	0.76 356	0.80 583	1.47 352	0.12 435	0.15 505	1.22 312	0.01 166	3.17 364	0.73 303	0.36 292	1.50 496	0.16 265	0.05 212	2.37 372	0.16 264	2.85 657	0.00 1	0.00 1	0.01 456	0.04 347	0.07 487

SACVNet	0.96 422	0.36 437	1.49 353	0.05 324	0.00 1	1.62 482	0.28 527	3.86 470	1.28 458	1.79 494	0.80 439	1.59 438	0.07 261	5.29 510	0.48 441	0.01 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 570	0.01 134

HI	0.54 289	0.37 441	1.50 354	0.13 445	0.00 1	1.15 247	0.00 1	1.68 177	0.62 170	1.34 439	0.01 1	2.67 512	0.66 478	0.36 248	0.20 292	0.00 1	0.04 540	0.00 1	0.00 1	0.05 376	0.00 1

CoSv	0.54 289	0.37 441	1.50 354	0.13 445	0.00 1	1.15 247	0.00 1	1.68 177	0.62 170	1.34 439	0.01 1	2.67 512	0.66 478	0.36 248	0.20 292	0.00 1	0.04 540	0.00 1	0.00 1	0.05 376	0.00 1

AIO-test1	0.53 286	0.38 447	1.50 354	0.02 162	0.03 371	1.12 228	0.01 166	3.13 352	0.69 276	0.44 303	0.30 333	0.06 182	0.06 243	2.52 375	0.13 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.13 496	0.09 508

PSM-softLoss	0.85 388	0.10 180	1.50 354	1.14 631	0.03 371	1.47 432	0.27 519	2.48 268	0.69 276	1.30 435	0.38 355	0.39 308	0.01 31	6.88 597	0.33 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

KMStereo	0.85 388	0.10 180	1.50 354	1.14 631	0.03 371	1.47 432	0.27 519	2.48 268	0.69 276	1.30 435	0.38 355	0.39 308	0.01 31	6.88 597	0.33 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

HGLStereo	1.03 440	0.18 311	1.50 354	0.01 53	0.01 246	1.41 403	0.01 166	3.41 404	0.82 358	1.05 401	3.09 567	2.11 481	1.24 523	4.51 474	1.18 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.03 363

aanet-new-78k	0.33 188	0.27 378	1.51 360	0.12 435	0.03 371	1.12 228	0.04 354	2.61 284	0.66 230	0.03 70	0.01 1	0.02 42	0.02 91	0.04 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.09 508

anonymousdsp2	0.52 280	0.06 59	1.51 360	0.10 421	0.00 1	1.19 285	0.01 166	4.32 516	0.63 189	0.33 273	0.15 284	0.78 376	0.09 292	1.01 323	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 551	0.04 347	0.05 427

THIR-Stereo	1.48 519	0.29 404	1.51 360	0.01 53	0.02 343	1.05 164	4.32 649	2.11 225	0.22 60	1.08 407	4.24 590	1.93 467	4.19 619	6.76 588	1.87 549	0.00 1	0.00 1	0.04 606	0.00 1	0.05 376	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.26 148	0.08 128	1.52 363	0.46 564	0.00 1	1.14 238	0.01 166	0.63 85	0.21 55	0.38 295	0.02 155	0.04 121	0.06 243	0.18 152	0.20 292	0.00 1	0.04 540	0.00 1	0.05 514	0.22 567	0.04 402

GMStereo_Zeroshot	0.63 315	0.14 258	1.54 364	0.75 605	0.00 1	1.26 343	0.01 166	1.85 194	0.31 83	1.44 462	0.58 390	1.76 456	0.19 364	2.55 376	0.10 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.00 1

sCroCo_RVC	0.21 90	0.14 258	1.54 364	0.01 53	0.00 1	0.13 7	0.04 354	1.10 120	0.65 216	0.10 188	0.05 227	0.03 97	0.04 189	0.23 190	0.05 72	0.00 1	0.07 578	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

SMFormer	1.04 442	0.16 289	1.55 366	0.33 538	0.01 246	1.03 138	0.00 1	5.24 589	2.12 562	1.53 468	2.16 536	0.92 385	0.02 91	4.46 469	1.24 515	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.02 279

tta	1.04 442	0.16 289	1.55 366	0.33 538	0.01 246	1.03 138	0.00 1	5.24 589	2.12 562	1.53 468	2.16 536	0.92 385	0.02 91	4.46 469	1.24 515	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.01 134

qqq1	0.98 427	0.16 289	1.55 366	0.33 538	0.01 246	1.03 138	0.00 1	5.24 589	2.12 562	1.53 468	2.16 536	0.92 385	0.02 91	4.46 469	0.07 147	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.01 134

fff1	0.98 427	0.16 289	1.55 366	0.33 538	0.01 246	1.03 138	0.00 1	5.24 589	2.12 562	1.53 468	2.16 536	0.92 385	0.02 91	4.46 469	0.07 147	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.01 134

test_5	0.74 346	0.50 513	1.55 366	0.44 558	0.25 558	1.45 423	0.01 166	4.16 496	0.78 338	0.79 352	0.17 294	0.42 311	0.64 471	3.06 397	0.18 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 523	0.21 596

dd	0.34 194	0.67 561	1.55 366	0.04 290	0.01 246	1.22 312	0.03 312	0.84 105	1.16 432	0.18 249	0.05 227	0.12 242	0.05 212	0.29 222	0.44 425	0.02 585	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 376	0.00 1

RAFT-345	1.19 483	0.06 59	1.55 366	0.54 581	0.13 488	1.53 451	0.25 510	0.56 74	1.76 534	1.20 423	7.85 617	0.93 390	0.05 212	6.87 596	0.46 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 344	0.13 245	1.56 373	0.02 162	0.14 496	1.34 374	0.04 354	3.00 327	0.23 64	0.67 332	1.64 500	0.89 383	0.00 1	4.55 478	0.10 205	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.21 600	0.03 305	0.01 134

delet	1.14 475	0.32 421	1.56 373	0.03 239	0.17 518	2.86 560	1.03 596	4.25 505	2.14 567	1.03 398	1.17 476	1.64 449	0.92 502	4.35 458	1.27 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.00 1

UDG	2.86 594	8.81 676	1.57 375	2.60 650	0.89 628	2.39 537	0.11 457	3.42 406	1.02 398	2.18 527	3.64 582	5.04 606	1.60 551	4.17 448	2.09 564	1.21 652	0.04 540	7.69 664	3.67 675	4.10 653	0.93 641

coex_refinement	1.13 472	0.54 525	1.58 376	0.12 435	0.02 343	1.51 443	0.06 414	4.01 483	1.51 505	2.61 560	0.66 413	4.40 587	0.48 443	3.67 418	1.30 522	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.03 363

IRAFT_RVC	1.02 438	0.20 332	1.58 376	1.39 640	0.26 561	1.33 372	0.32 544	2.52 271	0.66 230	1.58 477	0.81 440	1.16 414	1.58 548	6.51 572	0.43 422	0.00 1	0.12 617	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.03 363

ICVP	0.46 252	0.08 128	1.58 376	0.01 53	0.01 246	1.10 209	0.21 497	3.80 458	0.52 109	0.42 301	0.27 328	0.33 299	0.06 243	0.57 285	0.13 233	0.00 1	0.07 578	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.01 134
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM-Net_RVC	1.40 511	0.07 97	1.58 376	0.00 1	0.01 246	1.88 511	0.05 384	7.24 646	1.71 532	3.63 594	3.63 581	3.21 552	0.36 418	4.25 451	0.44 425	0.01 563	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ITSA-stereo	1.13 472	0.14 258	1.59 380	0.17 476	0.04 395	1.40 398	0.14 471	5.66 615	3.10 602	0.74 342	0.35 346	0.62 340	1.06 507	5.53 523	1.63 534	0.03 593	0.00 1	0.09 619	0.06 524	0.07 414	0.07 487

TRStereo	0.59 302	0.79 582	1.59 380	0.56 585	0.01 246	1.19 285	0.03 312	4.74 553	0.60 131	0.17 246	0.01 1	0.62 340	0.44 433	0.57 285	0.07 147	0.00 1	0.04 540	0.00 1	0.24 610	0.01 98	0.14 558

GMM-Stereo	1.09 460	0.05 32	1.62 382	0.13 445	0.22 543	1.41 403	0.87 589	2.31 247	0.62 170	2.75 565	3.14 568	0.54 329	0.90 501	5.33 514	0.13 233	0.01 563	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.01 98	1.80 654

FENet	0.52 280	0.07 97	1.62 382	0.04 290	0.00 1	1.19 285	0.05 384	3.10 347	0.98 388	0.89 364	0.01 1	1.63 448	0.09 292	0.47 272	0.28 347	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

rvit_stereo_ft	0.31 181	0.32 421	1.63 384	0.01 53	0.00 1	0.19 12	0.00 1	2.84 305	0.79 344	0.02 35	0.03 202	0.08 214	0.02 91	0.19 161	0.08 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.03 363

ac_64	1.12 470	0.18 311	1.64 385	0.18 481	0.25 558	1.48 438	0.02 260	4.97 573	1.47 494	0.69 335	0.45 376	4.94 603	0.46 440	4.87 490	0.74 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 396	0.00 1

ffm	1.04 442	0.05 32	1.65 386	0.34 544	0.01 246	1.58 463	0.02 260	3.03 333	6.40 636	1.39 454	2.07 528	2.15 485	0.34 411	1.59 352	0.05 72	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.09 453	0.03 363

ff1	1.65 542	0.05 32	1.65 386	0.34 544	0.01 246	1.58 463	0.02 260	3.03 333	6.40 636	1.39 454	2.07 528	2.15 485	0.34 411	6.68 580	7.08 626	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.09 453	0.03 363

mmx	1.56 529	0.05 32	1.65 386	0.34 544	0.01 246	1.58 463	0.02 260	5.51 607	2.25 576	1.39 454	2.07 528	2.15 485	0.34 411	6.68 580	7.08 626	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

xxx	1.56 529	0.05 32	1.65 386	0.34 544	0.01 246	1.58 463	0.02 260	5.51 607	2.25 576	1.39 454	2.07 528	2.15 485	0.34 411	6.68 580	7.08 626	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

rvit_0105_4	0.39 220	0.16 289	1.66 390	0.01 53	0.00 1	0.85 92	0.00 1	3.15 356	1.33 469	0.07 131	0.06 233	0.10 233	0.03 146	0.29 222	0.08 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 279

CrosDoStereo	1.66 543	0.15 275	1.66 390	0.02 162	0.07 440	1.38 391	6.16 667	3.12 350	1.06 411	0.97 378	3.74 583	0.96 394	4.79 627	7.00 611	1.92 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 480	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 543	0.15 275	1.66 390	0.02 162	0.07 440	1.38 391	6.16 667	3.12 350	1.06 411	0.97 378	3.74 583	0.96 394	4.79 627	7.00 611	1.92 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 480	0.00 1

RAFT-RH_RVC	2.05 577	0.15 275	1.66 390	0.60 589	0.27 567	1.49 439	0.02 260	0.58 79	0.65 216	5.35 623	21.66 666	1.06 406	0.07 261	6.85 593	0.57 463	0.04 596	0.00 1	0.00 1	0.03 496	0.01 98	0.00 1

CroCo-Stereo	0.39 220	0.40 460	1.67 394	0.07 380	0.00 1	0.19 12	0.01 166	3.55 427	0.75 314	0.08 150	0.02 155	0.46 315	0.08 279	0.28 219	0.18 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134
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
PSMNet-RUCA	0.66 326	0.48 505	1.68 395	0.01 53	0.02 343	2.02 517	0.25 510	3.93 476	1.50 503	0.37 293	1.38 492	0.11 237	0.12 327	0.64 297	0.31 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 590	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 481	0.41 465	1.68 395	0.04 290	0.01 246	1.65 491	0.17 482	3.46 414	1.39 476	3.89 601	1.01 460	1.60 440	0.53 448	4.35 458	3.07 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.02 279

DCVSM-stereo	0.70 341	0.04 12	1.69 397	0.07 380	0.01 246	1.27 347	0.04 354	1.85 194	0.14 11	3.56 593	0.08 247	3.07 541	0.60 458	1.35 340	0.11 216	0.00 1	0.00 1	0.01 567	0.00 1	0.02 240	0.00 1

CVANet_RVC	1.10 464	0.39 454	1.69 397	0.28 523	0.00 1	1.45 423	0.48 564	3.26 380	1.64 524	2.93 569	1.22 480	1.51 429	0.37 420	6.09 547	0.50 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 541	0.01 134

PS-NSSS	1.08 452	0.45 489	1.70 399	0.02 162	0.01 246	1.37 385	0.01 166	4.38 518	2.09 560	1.15 414	2.65 555	0.65 347	0.07 261	6.35 561	0.56 459	0.16 627	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 376	0.00 1

ETE_ROB	1.16 480	0.52 518	1.71 400	0.01 53	0.02 343	1.79 506	0.22 503	4.10 492	1.32 467	4.68 615	1.18 478	2.81 521	0.08 279	3.56 416	1.12 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.06 464

GEStereo_RVC	1.10 464	0.42 471	1.72 401	0.28 523	0.01 246	1.37 385	0.11 457	6.25 631	0.84 363	1.05 401	0.67 422	1.61 442	0.79 493	6.11 548	0.63 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 469	0.04 402

RAFT_CTSACE	0.68 336	0.52 518	1.74 402	0.50 574	0.05 413	1.16 254	0.00 1	2.68 293	0.66 230	0.68 334	1.60 499	1.76 456	0.80 494	0.94 318	0.13 233	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.27 590	0.00 1

LALA_ROB	1.33 503	0.59 541	1.74 402	0.02 162	0.06 426	3.25 567	0.50 571	3.45 411	1.39 476	3.70 595	0.59 401	4.59 595	0.25 389	3.58 417	2.79 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.02 279

StereoVision	0.86 392	0.38 447	1.75 404	0.03 239	0.01 246	1.14 238	0.02 260	3.38 397	0.92 376	0.13 220	6.89 613	0.50 324	0.12 327	1.10 326	0.78 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.02 279

Reg-Stereo(zero)	0.46 252	0.04 12	1.77 405	0.01 53	0.14 496	1.20 302	0.13 467	1.13 122	0.26 76	0.05 106	0.16 287	1.75 455	1.10 511	0.67 300	0.45 429	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.12 556	0.01 98	0.09 508

1111x	1.53 525	0.06 59	1.77 405	0.27 521	0.00 1	2.12 521	0.01 166	5.63 613	1.65 525	1.53 468	1.67 503	0.92 385	0.64 471	6.18 550	8.17 636	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

ssnet_v2	1.14 475	0.28 394	1.77 405	0.03 239	0.00 1	2.07 519	0.37 553	5.20 587	1.87 544	2.00 512	0.87 448	3.09 543	0.55 452	1.31 336	3.02 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 541	0.12 539

HHNet	0.87 399	0.25 370	1.78 408	0.16 473	0.08 450	1.30 360	0.44 560	1.93 205	0.64 205	1.41 458	5.92 605	0.14 254	1.79 559	0.35 246	0.95 500	0.05 602	0.00 1	0.01 567	0.00 1	0.14 503	0.01 134

cross-raft	0.53 286	0.12 231	1.78 408	0.03 239	0.01 246	1.04 149	0.10 454	3.21 376	0.23 64	0.37 293	0.01 1	2.86 527	0.04 189	0.24 195	0.24 318	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.16 572	0.01 98	0.02 279

GES	0.61 306	0.08 128	1.78 408	0.00 1	0.00 1	1.59 470	0.07 425	5.32 597	0.13 5	0.62 323	0.32 335	0.37 303	0.67 483	0.68 302	0.49 443	0.03 593	0.00 1	0.01 567	0.00 1	0.02 240	0.01 134

DeepPruner_ROB	0.86 392	0.50 513	1.80 411	0.01 53	0.00 1	1.57 459	0.17 482	3.48 417	0.42 101	3.31 585	0.02 155	2.09 480	0.17 354	3.01 395	0.61 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 488	0.01 134

DSFCA	1.30 497	0.14 258	1.82 412	0.01 53	0.03 371	3.74 585	0.86 588	2.71 295	1.23 441	3.09 578	0.41 362	2.93 531	1.49 536	6.12 549	1.35 524	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 134

FCDSN-DC	5.04 636	0.15 275	1.83 413	0.22 495	0.44 602	5.60 618	1.66 610	5.22 588	4.37 620	14.49 666	21.86 667	20.65 664	11.88 664	7.66 628	4.55 605	0.02 585	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.05 427
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GANet	1.90 567	0.43 478	1.83 413	0.39 553	0.00 1	2.24 529	3.37 637	3.90 474	1.44 489	2.17 525	9.66 628	2.57 508	1.09 510	6.88 597	1.81 544	0.00 1	0.00 1	0.02 595	0.00 1	0.10 469	0.03 363

TestStereo	0.61 306	0.55 528	1.84 415	0.00 1	0.00 1	0.94 119	0.00 1	1.65 171	0.23 64	0.12 212	0.03 202	0.08 214	0.06 243	6.59 574	0.08 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GCAPDPT-zeroshot	0.40 225	0.10 180	1.86 416	0.22 495	0.39 596	1.19 285	0.01 166	3.06 338	0.77 332	0.05 106	0.02 155	0.01 3	0.02 91	0.06 41	0.07 147	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.09 508

GCAP-BAT	0.40 225	0.10 180	1.89 417	0.22 495	0.39 596	1.19 285	0.01 166	3.06 338	0.77 332	0.05 106	0.02 155	0.01 3	0.02 91	0.06 41	0.07 147	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.09 508

anonymousa	0.79 367	0.26 374	1.91 418	0.03 239	0.29 579	1.46 431	0.02 260	3.76 451	0.97 385	0.72 340	2.25 543	3.21 552	0.56 453	0.15 134	0.12 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 508	0.00 1	0.02 279

CBMV	1.56 529	0.24 365	1.92 419	0.31 533	0.03 371	2.90 561	4.33 650	3.79 455	1.81 536	4.98 619	1.73 509	2.70 516	1.68 554	3.81 430	0.92 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 376	0.08 500
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HH	0.88 403	0.37 441	1.93 420	0.25 508	0.10 468	0.62 69	0.00 1	3.79 455	0.18 38	0.33 273	0.59 401	3.94 575	0.81 495	4.44 467	0.09 190	0.00 1	0.06 568	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.02 279

HanStereo	0.88 403	0.37 441	1.93 420	0.25 508	0.10 468	0.62 69	0.00 1	3.79 455	0.18 38	0.33 273	0.59 401	3.94 575	0.81 495	4.44 467	0.09 190	0.00 1	0.06 568	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.02 279

4D-IteraStereo	0.35 205	0.60 543	1.93 420	0.02 162	0.09 458	1.03 138	0.07 425	1.25 130	0.34 89	0.02 35	0.03 202	0.84 379	0.10 301	0.31 229	0.35 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 376	0.07 487

IER	0.75 352	0.12 231	1.93 420	0.01 53	0.00 1	2.31 533	0.02 260	2.96 321	0.98 388	1.30 435	0.96 455	1.40 426	1.19 518	1.31 336	0.45 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

rvit_0105_5	0.41 229	0.20 332	1.94 424	0.01 53	0.00 1	0.91 106	0.00 1	3.18 366	1.27 454	0.08 150	0.09 256	0.10 233	0.02 91	0.35 246	0.09 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.03 363

G2L-Stereo_test	0.97 424	0.60 543	1.95 425	0.21 491	0.01 246	1.63 486	0.10 454	3.19 371	1.01 395	1.98 510	0.11 267	3.22 554	0.51 446	4.38 462	0.27 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 541	0.02 279

LMCR-Stereo	1.10 464	0.69 567	1.95 425	0.50 574	0.01 246	2.73 551	0.09 445	6.20 630	0.64 205	2.37 548	1.76 511	0.13 247	1.59 550	2.94 392	0.23 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 488	0.00 1

test_xeample3	0.35 205	0.10 180	1.95 425	0.02 162	0.00 1	0.93 117	0.07 425	1.70 180	0.86 369	0.09 166	0.04 219	0.05 162	0.05 212	0.23 190	0.51 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 610	0.06 396	0.08 500

ccnet	1.70 553	0.20 332	1.95 425	0.26 515	0.18 524	3.72 584	1.22 602	4.22 504	1.43 488	2.37 548	3.96 587	3.45 561	1.51 540	4.69 483	4.47 603	0.06 610	0.00 1	0.09 619	0.01 456	0.10 469	0.01 134

AASNet	0.86 392	0.53 523	1.96 429	0.04 290	0.00 1	1.70 498	0.05 384	5.13 585	1.84 538	0.93 372	1.88 517	0.96 394	0.19 364	0.67 300	0.91 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 590	0.09 508

DMCA	0.68 336	0.22 352	1.96 429	0.01 53	0.01 246	1.28 349	0.02 260	3.02 331	1.54 508	2.14 522	0.15 284	1.74 453	0.10 301	0.45 268	0.95 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 134

G2L-ROB	0.91 414	0.54 525	1.97 431	0.01 53	0.00 1	1.45 423	0.00 1	3.38 397	1.31 464	1.36 450	0.07 240	3.25 557	0.01 31	4.39 463	0.38 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 453	0.01 134

RASNet	1.53 525	0.31 415	1.97 431	0.09 409	3.20 653	1.69 496	0.06 414	3.27 386	2.12 562	0.77 347	1.29 487	5.32 612	1.69 555	6.60 575	2.17 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.02 279

ADLNet	1.20 485	0.29 404	1.98 433	0.00 1	0.02 343	2.20 526	0.11 457	4.39 521	2.52 590	2.19 528	2.20 541	2.66 511	0.70 488	3.42 407	1.25 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 469	0.04 402

CBMV_ROB	1.70 553	0.11 214	1.98 433	0.46 564	0.00 1	2.85 559	0.91 592	4.27 508	2.21 574	4.02 604	5.00 598	2.97 536	2.32 576	5.40 517	1.35 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.06 464

SGM_RVC	4.07 625	0.38 447	1.98 433	0.84 611	0.26 561	6.20 625	2.37 624	6.45 633	3.57 608	11.56 655	9.27 627	15.55 654	6.78 645	10.07 651	4.60 606	0.22 631	0.25 641	0.20 633	0.23 606	0.26 585	0.34 616
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.64 318	0.42 471	2.01 436	0.08 395	0.07 440	1.29 354	0.11 457	3.47 416	1.29 459	0.67 332	0.10 260	0.63 343	0.97 505	1.25 333	0.25 326	0.00 1	0.01 391	0.01 567	0.01 456	0.11 480	0.04 402

DN-CSS_ROB	0.77 358	0.90 599	2.01 436	0.85 614	0.00 1	1.47 432	0.01 166	2.92 314	0.93 380	0.12 212	0.53 386	0.44 313	0.16 350	4.33 455	0.35 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 606	0.01 134

PCWNet_CMD	0.65 321	0.14 258	2.02 438	0.01 53	0.01 246	1.10 209	0.00 1	2.80 302	0.97 385	0.48 311	0.28 331	2.31 499	1.50 539	1.19 329	0.08 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 134

MSMDNet	0.65 321	0.14 258	2.02 438	0.01 53	0.01 246	1.11 215	0.00 1	2.88 309	0.98 388	0.49 314	0.28 331	2.32 500	1.49 536	1.19 329	0.08 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 134

DualNet (step1)	0.96 422	0.41 465	2.03 440	0.02 162	0.01 246	2.14 522	0.01 166	4.31 512	1.07 413	1.35 445	0.36 349	0.70 357	0.44 433	2.58 377	0.34 387	0.53 644	0.00 1	1.82 654	1.10 665	0.02 240	0.02 279

test_sample9	2.36 585	0.41 465	2.03 440	0.02 162	0.01 246	2.14 522	0.01 166	4.31 512	1.07 413	1.35 445	0.36 349	0.70 357	0.44 433	5.58 531	8.70 639	0.53 644	16.52 691	1.82 654	1.10 665	0.02 240	0.02 279

test_sample8	3.62 615	0.41 465	2.03 440	0.02 162	0.01 246	2.14 522	0.01 166	4.38 518	1.04 402	6.51 627	0.58 390	14.04 652	6.94 646	5.58 531	8.70 639	0.53 644	16.52 691	1.82 654	1.10 665	0.02 240	0.02 279

GwcNet-ADL	0.62 313	0.20 332	2.03 440	0.05 324	0.01 246	1.29 354	0.02 260	3.16 361	1.39 476	0.97 378	0.44 372	1.48 427	0.23 381	0.78 306	0.27 340	0.01 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.03 363

cf-r	0.98 427	0.51 517	2.04 444	0.25 508	0.01 246	1.40 398	0.03 312	4.47 528	1.65 525	0.95 374	0.58 390	2.63 510	0.24 384	4.19 449	0.58 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 396	0.04 402

UPFNet	0.87 399	0.09 150	2.05 445	0.00 1	0.00 1	1.90 513	0.11 457	3.41 404	0.83 360	2.15 523	0.10 260	1.92 466	0.09 292	3.94 439	0.70 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

IGEV_i1	0.77 358	0.09 150	2.06 446	0.42 556	0.05 413	1.39 396	0.01 166	4.94 571	0.48 106	0.26 261	0.60 407	1.51 429	0.12 327	2.93 391	0.22 305	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.28 625	0.04 347	0.06 464

iResNet_ROB	1.05 450	0.76 577	2.06 446	0.07 380	0.00 1	1.35 378	0.03 312	6.80 642	2.57 593	0.79 352	1.20 479	0.94 393	0.12 327	3.81 430	0.41 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.01 134

rrr	0.62 313	0.09 150	2.07 448	0.02 162	0.00 1	0.82 83	0.06 414	2.29 246	0.85 367	0.09 166	0.03 202	0.03 97	0.06 243	5.04 498	0.51 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 588	0.05 376	0.07 487

hknet	1.08 452	0.13 245	2.07 448	0.01 53	0.00 1	3.32 570	0.21 497	5.40 600	0.92 376	2.26 536	0.66 413	3.43 560	0.05 212	2.81 388	0.27 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 326	0.17 300	2.08 450	0.00 1	0.01 246	1.22 312	0.00 1	2.79 299	0.73 303	0.78 350	0.46 377	2.32 500	0.63 467	1.77 360	0.15 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

CoDeX	0.94 419	0.34 430	2.09 451	0.05 324	0.20 535	1.49 439	0.20 495	5.89 621	1.57 516	0.66 331	0.67 422	1.05 404	0.32 409	3.82 432	0.33 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.00 1

ccs_rob	0.65 321	0.17 300	2.09 451	0.00 1	0.01 246	1.22 312	0.00 1	2.77 297	0.73 303	0.75 343	0.44 372	2.32 500	0.64 471	1.76 359	0.15 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

model_zeroshot	0.49 267	0.26 374	2.10 453	0.03 239	0.01 246	1.69 496	0.08 433	2.63 285	0.18 38	1.02 393	0.01 1	0.61 337	0.06 243	0.86 311	0.14 245	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.16 572	0.02 240	0.01 134

HITNet	0.80 371	0.58 538	2.14 454	0.69 601	0.00 1	1.35 378	0.02 260	4.50 530	1.15 430	1.76 491	0.16 287	0.60 336	0.30 400	1.13 328	1.64 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 396	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
ASMatch	1.44 514	0.14 258	2.15 455	0.60 589	0.21 540	1.21 308	0.26 515	0.96 110	0.66 230	0.29 268	11.75 636	0.93 390	2.37 579	6.73 586	0.54 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 456	0.00 1	0.04 402

DEmStereo	1.51 522	0.08 128	2.17 456	0.09 409	0.02 343	1.76 502	0.90 591	1.47 151	0.60 131	2.46 555	6.42 611	1.08 408	5.16 631	6.21 552	1.86 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

MLCV	1.01 436	0.53 523	2.17 456	0.03 239	0.00 1	1.60 473	0.03 312	2.90 311	1.30 462	2.60 559	1.85 516	1.00 400	0.40 429	4.88 491	0.74 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 414	0.01 134

rvit_0105_3	0.47 258	0.28 394	2.20 458	0.01 53	0.00 1	1.13 236	0.00 1	3.20 374	1.26 448	0.08 150	0.26 323	0.09 222	0.03 146	0.62 296	0.11 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 279

fff	0.66 326	0.42 471	2.21 459	0.01 53	0.01 246	1.22 312	0.02 260	3.26 380	1.04 402	2.34 542	0.14 275	0.09 222	1.83 561	0.34 240	0.29 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 427

Anonymous3	0.49 267	0.12 231	2.21 459	0.01 53	0.00 1	2.53 543	0.09 445	3.16 361	0.65 216	0.12 212	0.22 319	0.12 242	0.05 212	0.37 250	0.08 171	0.00 1	0.07 578	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.03 363

DCANet	0.66 326	0.43 478	2.21 459	0.03 239	0.00 1	1.22 312	0.01 166	3.26 380	1.85 541	2.61 560	0.21 315	0.09 222	0.49 444	0.33 238	0.39 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.06 464

csc	0.66 326	0.42 471	2.21 459	0.01 53	0.01 246	1.22 312	0.02 260	3.26 380	1.04 402	2.34 542	0.14 275	0.09 222	1.83 561	0.34 240	0.29 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 427

cscssc	0.66 326	0.42 471	2.21 459	0.01 53	0.01 246	1.22 312	0.02 260	3.26 380	1.04 402	2.34 542	0.14 275	0.09 222	1.83 561	0.34 240	0.29 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 427

111	0.79 367	0.70 571	2.21 459	0.01 53	0.01 246	1.19 285	0.16 479	3.78 454	1.98 553	1.22 429	0.91 451	2.01 472	0.32 409	0.32 235	0.64 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.17 572

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 539	0.45 489	2.21 459	1.53 642	0.18 524	4.33 597	0.41 557	3.37 394	1.40 480	0.54 317	0.65 411	3.10 544	0.11 313	4.93 492	0.60 469	4.57 660	0.51 653	0.00 1	0.00 1	1.37 645	2.39 655

test_sample3	0.84 386	0.15 275	2.22 466	0.48 569	0.01 246	1.37 385	0.01 166	4.63 546	1.17 433	1.43 459	0.43 369	0.80 378	0.10 301	3.48 412	0.38 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.02 279

CFNet_ucs	0.77 358	0.20 332	2.22 466	0.01 53	0.01 246	1.32 366	0.00 1	3.30 387	1.31 464	1.15 414	1.14 471	2.19 493	0.42 431	2.04 367	0.12 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 134

RT-IGEV	1.20 485	0.10 180	2.23 468	0.46 564	0.30 581	1.14 238	0.37 553	5.13 585	0.71 293	1.74 486	2.95 564	3.86 573	2.33 577	1.50 350	0.64 474	0.00 1	0.11 609	0.00 1	0.25 615	0.10 469	0.18 580

test_sample6	0.89 411	0.17 300	2.23 468	0.48 569	0.01 246	1.43 414	0.01 166	4.49 529	1.40 480	1.43 459	1.12 469	0.64 346	0.14 340	3.86 434	0.42 419	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.02 279

test_sample5	0.86 392	0.16 289	2.25 470	0.49 571	0.01 246	1.41 403	0.01 166	4.55 534	1.27 454	1.35 445	0.89 450	0.58 332	0.11 313	3.75 425	0.38 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.02 279

DualNet	0.88 403	0.16 289	2.25 470	0.49 571	0.01 246	1.41 403	0.01 166	4.55 534	1.27 454	1.43 459	1.12 469	0.58 332	0.11 313	3.75 425	0.38 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.02 279

DAS	1.26 493	0.08 128	2.25 470	0.04 290	0.01 246	1.28 349	1.18 600	3.80 458	1.58 520	4.60 612	2.37 546	1.53 431	0.53 448	5.36 516	0.59 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 134

SepStereo	1.28 494	0.08 128	2.25 470	0.04 290	0.01 246	1.28 349	1.18 600	3.80 458	1.58 520	4.60 612	2.37 546	1.53 431	0.53 448	5.63 533	0.59 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 134

plain	0.41 229	0.28 394	2.26 474	0.07 380	0.00 1	0.50 63	0.01 166	2.84 305	0.92 376	0.05 106	0.07 240	0.13 247	0.17 354	0.43 260	0.20 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 610	0.01 134

dad	0.88 403	0.62 550	2.26 474	0.06 347	0.01 246	1.24 328	0.00 1	0.98 112	2.17 569	1.29 434	0.35 346	0.37 303	0.04 189	5.80 538	1.06 505	0.01 563	0.00 1	1.13 651	0.11 551	0.05 376	0.00 1

CFNet	1.08 452	0.62 550	2.26 474	0.26 515	0.03 371	1.40 398	0.04 354	4.45 527	2.09 560	0.48 311	0.69 424	1.31 422	0.24 384	6.63 578	0.83 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 532	0.04 402

RAFT-Test	0.61 306	0.16 289	2.27 477	0.04 290	0.15 505	1.80 507	0.17 482	2.52 271	0.65 216	0.56 318	0.11 267	2.76 520	0.02 91	0.27 218	0.34 387	0.00 1	0.07 578	0.00 1	0.29 630	0.01 98	0.01 134

test_sample4	0.86 392	0.16 289	2.28 478	0.50 574	0.01 246	1.42 411	0.01 166	4.65 548	1.27 454	1.52 466	0.66 413	0.69 354	0.08 279	3.50 413	0.38 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.02 279

DDUNet	3.28 606	10.54 678	2.29 479	3.50 654	3.31 655	4.21 594	0.21 497	3.77 452	1.03 400	2.54 556	3.17 572	3.20 551	0.21 377	3.89 436	0.69 480	1.94 654	0.05 557	9.87 668	3.53 674	5.03 655	2.55 657

FC-DCNN v2	6.25 644	0.19 319	2.31 480	0.44 558	0.55 617	8.05 641	1.51 609	8.71 653	7.22 644	19.24 675	22.98 671	24.00 671	13.47 666	9.80 649	6.51 623	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.05 427

IPLG	0.86 392	0.41 465	2.31 480	0.06 347	0.06 426	1.36 380	0.11 457	3.17 364	0.83 360	0.62 323	1.00 459	0.46 315	0.61 461	5.57 530	0.35 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 541	0.01 134

NCCL2	1.30 497	0.63 553	2.31 480	0.02 162	0.03 371	1.57 459	3.41 638	3.91 475	1.39 476	3.14 580	0.34 343	3.90 574	0.30 400	3.75 425	1.19 513	0.00 1	0.00 1	0.02 595	0.00 1	0.03 305	0.05 427

FC-DCNN	6.09 642	0.18 311	2.35 483	0.42 556	0.53 613	7.80 639	1.42 606	8.14 652	7.07 643	19.05 674	22.10 668	22.85 668	13.84 667	9.42 643	6.44 622	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.06 464

rvit_105_1	0.60 303	0.33 428	2.37 484	0.01 53	0.00 1	1.16 254	0.00 1	3.38 397	1.20 438	0.16 237	0.26 323	0.13 247	0.04 189	2.66 383	0.24 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.03 363

CIPLG	0.75 352	0.81 587	2.38 485	0.13 445	0.03 371	1.41 403	0.27 519	3.19 371	0.84 363	1.98 510	2.56 553	0.19 273	0.10 301	0.54 282	0.26 334	0.00 1	0.05 557	0.01 567	0.05 514	0.19 550	0.05 427

SQANet	2.28 583	1.25 623	2.39 486	4.17 658	2.91 651	2.60 546	0.24 509	4.17 498	0.83 360	2.42 552	0.57 388	1.59 438	0.88 499	3.30 401	0.68 479	7.35 666	0.12 617	0.47 643	0.02 483	6.56 659	3.00 658

UGAM-zero	1.60 535	0.15 275	2.43 487	0.12 435	0.28 577	1.07 188	0.04 354	5.96 625	0.26 76	1.18 420	0.22 319	8.02 630	4.54 623	6.89 600	0.27 340	0.00 1	0.09 595	0.00 1	0.29 630	0.01 98	0.15 561

rvit_stereo_0075_2	0.37 214	0.13 245	2.43 487	0.02 162	0.00 1	1.12 228	0.02 260	1.66 175	1.15 430	0.16 237	0.08 247	0.02 42	0.05 212	0.40 255	0.09 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.10 520

IMH-64-1	9.55 657	2.76 656	2.44 489	11.17 674	9.13 675	12.03 654	5.45 661	18.33 671	15.78 662	6.59 628	18.69 655	16.95 657	6.20 642	10.63 654	8.06 633	9.46 675	2.46 672	15.42 680	1.61 669	10.89 676	6.88 675

IMH-64	9.55 657	2.76 656	2.44 489	11.17 674	9.13 675	12.03 654	5.45 661	18.33 671	15.78 662	6.59 628	18.69 655	16.95 657	6.20 642	10.63 654	8.06 633	9.46 675	2.46 672	15.42 680	1.61 669	10.89 676	6.88 675

STTStereo	0.83 380	0.34 430	2.44 489	0.24 505	0.15 505	1.41 403	0.10 454	3.02 331	1.55 509	1.34 439	0.17 294	1.77 458	0.45 437	3.42 407	0.30 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

DISCO	1.93 568	0.18 311	2.44 489	0.67 600	0.53 613	5.25 614	0.00 1	5.43 604	1.56 514	2.09 521	0.91 451	6.48 620	0.89 500	8.55 637	3.60 595	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 396	0.01 134

CRFU-Net	1.32 502	0.27 378	2.46 493	1.17 635	0.03 371	4.08 590	0.05 384	5.61 610	0.67 246	1.53 468	0.70 430	3.47 562	2.62 586	3.24 400	0.24 318	0.01 563	0.01 391	0.11 625	0.00 1	0.13 496	0.00 1

ToySt	0.47 258	0.25 370	2.47 494	0.04 290	0.01 246	1.17 261	0.00 1	2.01 215	0.63 189	0.08 150	0.14 275	1.16 414	0.05 212	0.80 309	0.46 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 496	0.10 469	0.04 402

otaku	3.17 602	1.32 624	2.49 495	6.07 660	3.26 654	4.62 604	2.15 618	5.35 599	1.34 470	2.00 512	2.54 552	3.50 563	1.49 536	3.68 419	1.11 506	7.89 667	0.23 640	1.88 657	0.03 496	7.74 662	4.78 663

SPS-STEREO	3.08 601	0.49 510	2.49 495	0.21 491	0.24 553	3.67 583	1.24 603	5.80 619	2.43 583	10.68 650	8.00 620	9.48 638	3.59 610	8.11 633	5.08 612	0.01 563	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.11 528
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NLCA_NET_v2_RVC	1.04 442	0.55 528	2.52 497	0.56 585	1.00 629	1.37 385	0.00 1	3.43 408	1.35 471	2.24 531	0.35 346	2.18 492	0.58 457	4.28 452	0.34 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 456	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.
MyStereo06	0.80 371	0.19 319	2.53 498	0.02 162	0.00 1	1.51 443	0.01 166	4.61 541	0.24 71	0.89 364	0.69 424	3.14 547	1.18 517	0.58 289	0.33 376	0.00 1	0.06 568	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.07 487

SFCPSM	0.81 373	0.11 214	2.53 498	0.01 53	0.07 440	2.45 538	0.18 487	4.99 575	1.18 434	0.77 347	0.78 437	0.69 354	0.31 404	1.72 358	0.20 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 514	0.06 396	0.01 134

CC-Net-ROB	1.86 563	0.64 554	2.55 500	1.42 641	0.19 531	3.38 574	0.04 354	4.41 523	2.45 585	0.90 366	1.31 488	0.98 398	0.18 358	6.60 575	0.53 451	1.14 650	1.60 664	7.16 663	0.00 1	1.33 644	0.32 615

IMH	11.11 666	3.50 663	2.56 501	11.25 676	9.13 675	14.49 661	5.10 659	20.68 679	26.30 674	8.28 642	23.85 674	20.63 663	9.19 656	12.39 662	7.96 631	9.50 677	2.50 674	15.28 679	1.66 671	11.07 679	6.96 677

IPLGR_C	0.75 352	0.88 596	2.58 502	0.13 445	0.02 343	1.40 398	0.27 519	3.19 371	0.84 363	1.92 503	2.46 548	0.18 272	0.11 313	0.49 275	0.26 334	0.00 1	0.05 557	0.01 567	0.05 514	0.19 550	0.06 464

MSMD_ROB	4.94 635	0.43 478	2.58 502	0.12 435	0.01 246	8.43 643	1.09 598	4.25 505	4.11 617	13.11 659	26.36 676	13.95 651	13.88 668	7.45 624	2.92 586	0.10 617	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 279

RP	1.76 558	0.55 528	2.59 504	0.22 495	0.60 621	1.70 498	0.98 595	4.31 512	1.99 556	3.12 579	5.04 599	4.41 589	2.96 594	4.72 485	1.90 551	0.01 563	0.00 1	0.00 1	0.01 456	0.14 503	0.01 134

G2L-Stereo	1.04 442	0.55 528	2.62 505	0.02 162	0.11 477	1.41 403	0.02 260	3.45 411	0.99 392	1.37 452	0.14 275	3.10 544	0.24 384	5.96 542	0.66 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 550	0.04 402

RAFT + AFF	1.63 539	1.13 616	2.62 505	0.04 290	0.80 625	2.29 532	1.03 596	5.54 609	2.06 559	1.77 492	1.81 515	1.22 417	3.65 612	6.23 554	1.57 532	0.01 563	0.35 650	0.00 1	0.01 456	0.33 607	0.12 539

NaN_ROB	2.02 575	0.58 538	2.65 507	0.29 527	0.28 577	3.19 564	5.19 660	3.84 465	2.55 592	5.31 622	1.73 509	2.30 497	1.96 567	6.78 590	3.09 589	0.01 563	0.06 568	0.03 602	0.10 547	0.10 469	0.37 620

iRaft-Stereo_20w	0.92 416	0.15 275	2.68 508	0.24 505	0.06 426	1.36 380	0.28 527	7.46 649	0.34 89	1.56 476	0.37 353	0.62 340	1.24 523	1.25 333	0.34 387	0.00 1	0.09 595	0.00 1	0.16 572	0.02 240	0.13 551

PAM_32	1.45 515	0.13 245	2.69 509	0.26 515	0.30 581	2.15 525	0.29 531	4.92 569	0.22 60	0.84 357	2.02 527	9.57 639	3.27 604	0.97 320	0.56 459	0.00 1	0.12 617	0.00 1	0.31 632	0.04 347	0.27 607

iRaft-Stereo_5w	1.08 452	0.56 533	2.70 510	0.02 162	0.02 343	1.20 302	0.01 166	3.18 366	0.63 189	0.14 226	2.00 525	1.62 444	1.54 542	6.69 583	1.01 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 570	0.01 134

GwcNet-RSSM	1.02 438	0.69 567	2.70 510	0.22 495	0.02 343	1.42 411	0.05 384	4.02 484	1.01 395	0.90 366	0.42 363	2.89 529	0.26 392	4.43 466	1.17 511	0.00 1	0.00 1	0.02 595	0.00 1	0.13 496	0.05 427

ISRNet	0.88 403	0.19 319	2.71 512	0.05 324	0.00 1	1.17 261	0.03 312	2.96 321	0.80 351	2.17 525	1.70 508	2.59 509	0.20 370	2.58 377	0.46 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.00 1

NVStereoNet_ROB	3.25 605	0.46 495	2.71 512	0.34 544	0.56 618	2.36 536	0.87 589	4.56 538	4.47 624	4.55 611	14.09 643	11.93 644	3.23 603	9.79 648	3.14 590	0.43 641	0.03 520	0.53 646	0.31 632	0.36 615	0.38 622
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DFGA-Net	0.91 414	1.43 630	2.72 514	0.06 347	0.16 513	1.16 254	0.00 1	2.26 244	0.77 332	1.02 393	1.17 476	0.25 284	0.04 189	5.17 503	1.71 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 590	0.02 279

ACRE	0.75 352	0.78 580	2.72 514	0.13 445	0.02 343	1.40 398	0.26 515	3.20 374	0.82 358	1.84 498	2.46 548	0.19 273	0.10 301	0.52 277	0.26 334	0.00 1	0.04 540	0.01 567	0.05 514	0.19 550	0.05 427

PAM	1.34 504	0.13 245	2.83 516	0.30 529	0.31 588	2.21 527	0.30 539	5.05 580	0.23 64	0.82 356	1.11 467	9.08 636	2.34 578	0.90 313	0.44 425	0.00 1	0.13 622	0.00 1	0.31 632	0.03 305	0.28 608

UGAM	1.08 452	0.19 319	2.83 516	0.05 324	0.01 246	1.09 203	0.11 457	2.89 310	0.64 205	0.08 150	2.46 548	3.64 566	0.08 279	6.99 609	0.25 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.27 590	0.04 402

Ntro	3.24 603	1.34 625	2.83 516	7.27 662	4.43 660	6.22 626	0.74 585	4.73 552	1.48 498	0.39 296	1.77 513	2.70 516	1.28 526	4.59 482	1.25 517	8.06 668	0.28 646	2.12 660	0.05 514	8.11 663	5.16 665

BStereo	0.34 194	0.17 300	2.86 519	0.00 1	0.10 468	0.41 48	0.03 312	2.16 231	0.62 170	0.07 131	0.01 1	0.04 121	0.02 91	0.08 63	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.02 595	0.02 483	0.01 98	0.01 134

Wave_Phase_stereo	0.55 293	0.17 300	2.86 519	0.00 1	0.10 468	4.86 609	0.03 312	2.09 223	0.62 170	0.07 131	0.01 1	0.04 121	0.02 91	0.08 63	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.02 595	0.02 483	0.01 98	0.01 134

PSMNet_ROB	1.09 460	0.69 567	2.92 521	0.03 239	0.07 440	1.68 494	0.16 479	3.44 410	1.30 462	0.96 376	0.32 335	2.81 521	0.63 467	4.23 450	2.48 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.04 402

ACV-stereo	1.64 541	0.27 378	2.94 522	0.04 290	0.04 395	6.31 627	0.18 487	1.81 189	0.22 60	0.23 258	0.01 1	10.52 641	5.41 638	4.07 443	0.77 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.02 279

PFNet	1.06 451	0.19 319	2.95 523	1.16 633	0.56 618	1.58 463	0.25 510	1.50 153	0.60 131	2.38 550	1.23 481	0.63 343	0.30 400	6.85 593	0.43 422	0.16 627	0.01 391	0.00 1	0.07 531	0.18 541	0.18 580

IPLGR	0.76 356	0.21 342	2.98 524	0.06 347	0.07 440	1.24 328	0.05 384	3.09 346	1.38 474	0.62 323	0.34 343	0.75 366	0.78 492	3.35 402	0.22 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 376	0.06 464

GANetREF_RVC	1.10 464	0.95 602	2.98 524	0.06 347	0.00 1	2.23 528	0.18 487	3.95 479	2.53 591	0.56 318	0.32 335	1.89 465	0.66 478	5.03 497	0.51 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 376	0.04 402
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
IGEV-FE	0.74 346	0.20 332	3.00 526	0.26 515	0.02 343	1.10 209	0.05 384	3.72 446	0.19 41	0.88 361	0.71 431	2.81 521	0.63 467	0.52 277	0.33 376	0.00 1	0.07 578	0.00 1	0.16 572	0.04 347	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 346	0.20 332	3.00 526	0.26 515	0.02 343	1.10 209	0.05 384	3.72 446	0.19 41	0.88 361	0.71 431	2.84 524	0.63 467	0.53 280	0.33 376	0.00 1	0.07 578	0.00 1	0.16 572	0.04 347	0.00 1

HBP-ISP	1.45 515	0.75 573	3.02 528	0.30 529	0.10 468	4.28 596	1.49 608	4.68 549	1.29 459	3.43 591	0.78 437	0.93 390	1.01 506	6.48 571	0.36 402	0.04 596	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.05 376	0.03 363

MeshStereo	5.78 640	0.75 573	3.04 529	0.25 508	0.14 496	7.88 640	2.09 616	9.64 655	5.18 629	20.48 677	19.06 660	22.80 667	9.54 658	9.64 647	4.88 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 601	0.03 363
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
DANet	1.74 555	0.22 352	3.06 530	0.75 605	0.44 602	2.46 539	0.35 551	3.40 402	1.41 483	4.22 606	1.56 497	5.03 605	0.56 453	6.29 557	5.00 611	0.01 563	0.00 1	0.00 1	0.01 456	0.04 347	0.08 500
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RainbowNet	4.74 633	3.21 660	3.07 531	9.34 669	6.01 662	4.89 610	3.60 641	7.09 645	4.39 621	1.63 480	3.01 566	4.72 599	2.96 594	5.53 523	1.19 513	8.95 670	2.12 667	8.48 666	0.19 588	8.75 667	5.73 666

iResNet	1.00 435	0.45 489	3.08 532	0.86 618	0.01 246	1.97 514	0.01 166	3.67 444	1.49 500	1.77 492	1.09 465	0.35 301	0.13 335	3.83 433	1.27 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 414	0.01 134

NCC-stereo	1.67 547	0.56 533	3.10 533	0.08 395	0.22 543	2.24 529	0.13 467	5.05 580	1.42 484	2.27 539	2.72 557	4.29 584	3.53 608	5.76 535	2.01 560	0.04 596	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.02 279

Abc-Net	1.67 547	0.56 533	3.10 533	0.08 395	0.22 543	2.24 529	0.13 467	5.05 580	1.42 484	2.27 539	2.72 557	4.29 584	3.53 608	5.76 535	2.01 560	0.04 596	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.02 279
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADLNet2	1.38 509	0.39 454	3.13 535	0.00 1	0.70 623	1.23 327	0.26 515	4.19 499	2.36 579	1.45 463	3.16 571	4.23 583	0.82 498	4.56 480	0.88 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 496	0.02 279

FBW_ROB	2.36 585	0.36 437	3.16 536	0.37 551	0.14 496	4.42 601	0.18 487	6.64 636	3.05 600	2.98 575	2.85 560	4.86 602	1.11 512	11.00 660	4.53 604	0.16 627	0.05 557	0.37 641	0.09 542	0.19 550	0.78 634

MyStereo05	0.79 367	0.19 319	3.17 537	0.02 162	0.00 1	1.51 443	0.01 166	3.56 429	2.48 588	1.34 439	0.02 155	1.25 419	0.38 423	1.19 329	0.50 444	0.00 1	0.06 568	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.07 487

MyStereo04	0.78 366	0.27 378	3.19 538	0.02 162	0.01 246	1.64 487	0.01 166	3.64 440	2.20 573	0.98 387	0.02 155	1.29 421	0.57 455	1.10 326	0.53 451	0.00 1	0.07 578	0.00 1	0.00 1	0.03 305	0.06 464

WCMA_ROB	4.54 631	0.48 505	3.19 538	0.49 571	0.63 622	5.38 616	2.57 629	4.70 550	3.77 613	14.17 664	19.02 659	15.47 653	9.03 654	6.73 586	4.85 609	0.01 563	0.05 557	0.01 567	0.01 456	0.08 431	0.16 564

MyStereo8	0.85 388	0.52 518	3.20 540	0.20 490	0.00 1	1.47 432	0.01 166	3.53 425	1.91 547	1.34 439	0.65 411	1.22 417	0.31 404	0.57 285	1.38 528	0.00 1	0.14 626	0.00 1	0.06 524	0.09 453	0.30 610

WAO-6	11.09 664	1.69 637	3.21 541	7.54 663	7.10 668	16.34 664	6.63 672	20.12 675	38.64 686	9.67 648	19.28 663	27.53 674	10.97 663	12.43 663	11.57 654	4.26 659	2.35 670	10.54 673	0.02 483	7.59 661	4.29 661

sAnonymous2	0.37 214	0.32 421	3.21 541	0.01 53	0.00 1	0.35 34	0.08 433	1.96 209	0.90 373	0.03 70	0.05 227	0.04 121	0.11 313	0.11 102	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 503	0.18 580

CroCo_RVC	0.37 214	0.32 421	3.21 541	0.01 53	0.00 1	0.35 34	0.08 433	1.96 209	0.90 373	0.03 70	0.05 227	0.04 121	0.11 313	0.11 102	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 503	0.18 580

TransformOpticalFlow	1.47 518	0.31 415	3.22 544	0.66 598	0.08 450	1.54 455	0.09 445	3.84 465	1.58 520	1.66 482	2.32 545	3.60 564	3.12 598	6.99 609	0.42 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

STrans-v2	1.67 547	0.36 437	3.28 545	0.02 162	0.19 531	1.45 423	0.08 433	6.69 638	1.49 500	2.00 512	2.86 561	3.67 568	3.88 616	7.04 613	0.45 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

DMCA-RVC	0.90 412	0.64 554	3.30 546	0.03 239	0.04 395	1.30 360	0.06 414	2.65 287	0.73 303	3.21 582	0.09 256	0.99 399	0.66 478	3.14 398	0.99 502	0.01 563	0.04 540	0.02 595	0.01 456	0.07 414	0.01 134

FAT-Stereo	1.86 563	0.19 319	3.31 547	0.17 476	0.03 371	1.78 505	0.97 593	4.76 558	2.79 596	4.22 606	4.87 594	5.31 611	2.83 592	5.06 500	0.90 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.01 134

LVE	11.10 665	2.36 648	3.34 548	9.94 672	8.13 673	21.22 674	7.75 676	16.47 669	32.55 681	8.55 643	23.64 672	23.22 669	7.93 651	10.98 659	6.65 624	9.45 674	2.55 677	11.08 676	0.58 654	9.35 674	6.28 671

BEATNet_4x	0.97 424	0.77 579	3.36 549	0.46 564	0.01 246	1.32 366	0.09 445	4.57 539	1.26 448	1.88 501	0.22 319	1.09 410	0.42 431	1.79 361	2.09 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.06 464

RYNet	1.52 523	0.35 432	3.38 550	0.25 508	0.04 395	2.31 533	0.03 312	4.62 542	1.47 494	1.14 413	0.34 343	4.52 593	1.38 532	6.36 562	4.23 600	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 279

DispNO	1.25 492	0.52 518	3.40 551	0.11 431	0.05 413	1.45 423	0.01 166	3.73 448	1.68 528	1.34 439	1.59 498	3.15 548	1.12 515	5.56 527	1.14 510	0.00 1	0.02 488	0.03 602	0.12 556	0.05 376	0.03 363

CSAN	2.70 593	0.75 573	3.41 552	0.18 481	0.12 483	4.18 593	4.05 645	4.11 493	4.36 619	6.03 626	6.24 610	4.60 596	4.74 626	7.29 620	3.43 593	0.02 585	0.03 520	0.01 567	0.02 483	0.18 541	0.22 600

PDISCO_ROB	2.21 581	0.78 580	3.43 553	0.96 622	2.04 649	7.04 631	0.09 445	7.36 648	5.72 633	1.21 428	1.67 503	3.16 549	1.28 526	7.52 625	1.37 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 610	0.13 551

TorneroNet-64	15.45 677	5.66 672	3.44 554	13.86 677	12.03 679	28.15 684	6.27 669	19.89 674	38.68 687	12.16 657	28.06 681	35.76 682	15.44 671	19.56 676	15.40 664	9.71 678	2.52 675	19.13 684	2.70 672	12.55 681	7.94 679

RGC	1.86 563	0.67 561	3.45 555	0.07 380	0.26 561	3.29 569	0.11 457	4.78 561	1.46 492	3.26 584	4.51 592	5.14 607	2.68 587	5.46 519	1.94 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.09 508

AANet_RVC	1.66 543	0.88 596	3.52 556	0.06 347	0.00 1	1.22 312	0.00 1	3.25 378	2.51 589	2.21 529	4.49 591	3.65 567	0.20 370	7.10 615	3.42 592	0.50 643	0.04 540	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.05 427

AF-Net	2.17 580	0.65 558	3.53 557	0.00 1	0.09 458	2.02 517	0.48 564	6.44 632	1.70 530	3.36 586	10.22 631	4.95 604	2.81 590	4.34 456	2.66 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 496	0.01 134

MANE	14.02 675	0.85 593	3.53 557	2.13 645	3.75 656	18.44 668	6.14 666	22.67 685	27.90 676	33.01 686	41.08 689	41.26 687	30.90 686	23.39 678	17.99 672	0.47 642	0.76 659	0.91 650	4.04 676	0.17 532	1.00 642

WAO-7	9.09 656	1.79 641	3.55 559	0.80 609	0.15 505	18.67 669	4.36 652	23.07 686	26.68 675	12.59 658	27.90 680	22.52 665	13.03 665	13.53 666	11.47 653	0.09 616	0.03 520	0.58 648	0.10 547	0.47 629	0.34 616

MMNet	1.20 485	0.27 378	3.59 560	0.09 409	0.00 1	4.15 592	0.01 166	3.63 439	1.19 436	1.93 507	0.32 335	1.35 425	1.23 520	4.42 465	1.84 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 279

PA-Net	1.31 501	0.59 541	3.65 561	0.06 347	0.15 505	1.44 417	0.54 572	4.08 490	2.71 595	0.78 350	1.16 474	2.32 500	0.64 471	5.96 542	1.92 554	0.01 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.06 464
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	1.62 536	0.68 563	3.67 562	0.14 460	0.30 581	4.52 602	0.21 497	3.52 422	1.23 441	2.94 571	4.94 595	4.18 581	0.38 423	2.85 389	2.12 566	0.05 602	0.13 622	0.08 616	0.01 456	0.44 623	0.09 508

YMNet_1	1.62 536	0.68 563	3.67 562	0.14 460	0.30 581	4.52 602	0.21 497	3.52 422	1.23 441	2.94 571	4.94 595	4.18 581	0.38 423	2.85 389	2.12 566	0.05 602	0.13 622	0.08 616	0.01 456	0.44 623	0.09 508

ADStereo(finetuned)	0.83 380	0.43 478	3.68 564	0.03 239	0.00 1	1.22 312	0.01 166	3.26 380	1.86 542	2.61 560	0.20 313	0.09 222	2.39 581	0.34 240	0.38 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.06 464

DRN-Test	1.62 536	0.23 360	3.72 565	0.18 481	0.13 488	3.34 572	0.19 493	5.93 624	2.01 558	4.14 605	0.76 436	2.12 483	1.78 558	5.22 507	2.62 582	0.00 1	0.00 1	0.01 567	0.01 456	0.03 305	0.01 134

stereogan	2.13 578	0.31 415	3.75 566	0.01 53	0.09 458	7.44 636	0.60 578	4.27 508	3.29 604	3.91 602	4.62 593	6.41 618	1.84 564	5.17 503	0.58 465	0.00 1	0.01 391	0.01 567	0.00 1	0.24 574	0.05 427

DCANet-4	0.69 338	0.15 275	3.76 567	0.03 239	0.01 246	1.22 312	0.01 166	3.14 353	1.90 546	2.34 542	0.14 275	0.11 237	0.25 389	0.34 240	0.29 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 427

Nwc_Net	1.94 570	0.55 528	3.79 568	0.07 380	0.08 450	2.73 551	0.04 354	6.75 641	1.11 420	2.03 517	7.92 618	4.82 601	2.11 571	4.78 487	2.01 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 376	0.01 134

PWCDC_ROB	3.06 600	1.38 628	3.81 569	0.14 460	0.00 1	3.14 562	0.02 260	4.40 522	12.35 654	1.08 407	23.69 673	2.01 472	2.01 570	3.87 435	2.43 573	0.24 636	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 637	0.08 500

edge stereo	1.94 570	0.40 460	3.82 570	0.15 465	0.09 458	1.81 508	0.45 561	4.77 559	2.21 574	3.36 586	3.94 586	8.39 632	1.72 557	5.75 534	1.69 539	0.00 1	0.00 1	0.01 567	0.00 1	0.17 532	0.01 134

LL-Strereo	1.93 568	0.97 603	3.83 571	0.55 583	2.19 650	1.49 439	0.05 384	4.09 491	1.00 394	2.59 558	2.77 559	5.17 608	5.63 641	7.19 617	0.63 472	0.00 1	0.10 605	0.00 1	0.00 1	0.25 582	0.20 594

MDST_ROB	3.50 613	0.07 97	3.94 572	2.66 651	1.46 640	12.94 657	0.97 593	7.32 647	2.42 582	14.82 667	8.08 621	2.74 519	1.51 540	8.44 636	2.48 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.11 528

MonStereo1	9.96 661	1.60 634	3.97 573	7.74 664	6.62 665	14.53 662	2.83 630	14.16 664	22.18 669	11.83 656	28.49 683	26.76 673	16.14 672	11.07 661	6.43 621	6.17 664	0.03 520	3.80 662	0.46 648	8.16 665	6.30 674

APVNet	1.52 523	0.31 415	4.00 574	0.09 409	0.00 1	4.64 605	0.08 433	4.41 523	1.21 439	1.25 432	1.05 462	2.90 530	0.93 503	6.70 584	2.48 575	0.01 563	0.00 1	0.07 613	0.00 1	0.27 590	0.05 427

ELAS	8.05 653	0.76 577	4.02 575	0.95 621	1.02 630	14.85 663	6.99 674	12.80 662	11.73 652	22.43 682	27.75 679	17.88 659	15.19 670	10.96 657	11.31 652	0.22 631	0.56 656	0.23 636	0.22 602	0.50 632	0.71 633
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	3.49 612	0.47 503	4.03 576	1.61 643	1.91 645	10.78 653	1.92 614	3.06 338	1.26 448	8.59 644	12.06 637	6.13 616	7.82 650	4.78 487	4.77 607	0.08 613	0.12 617	0.07 613	0.15 560	0.16 523	0.11 528

FINET	1.36 506	0.46 495	4.05 577	0.22 495	0.73 624	1.03 138	0.00 1	3.57 432	5.71 631	1.59 478	1.64 500	0.49 322	0.19 364	5.53 523	1.90 551	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.03 363

gwcnet-sp	0.98 427	0.38 447	4.06 578	0.04 290	0.00 1	2.60 546	0.15 474	3.51 419	1.13 427	1.75 488	0.16 287	0.68 351	0.39 426	3.69 420	0.90 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 396	0.03 363

scenet	0.98 427	0.38 447	4.06 578	0.04 290	0.00 1	2.60 546	0.15 474	3.51 419	1.13 427	1.75 488	0.16 287	0.68 351	0.39 426	3.69 420	0.90 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 396	0.03 363

ssnet	0.98 427	0.38 447	4.06 578	0.04 290	0.00 1	2.60 546	0.15 474	3.51 419	1.13 427	1.75 488	0.16 287	0.68 351	0.39 426	3.69 420	0.90 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 396	0.03 363

ARAFT	1.12 470	0.82 591	4.11 581	0.04 290	0.00 1	1.64 487	0.03 312	4.85 565	1.69 529	2.78 566	0.57 388	0.47 318	0.11 313	4.81 489	0.24 318	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.00 1	0.24 574	0.05 427

TorneroNet	16.10 678	5.74 673	4.12 582	13.88 678	11.97 678	26.89 683	6.85 673	21.13 681	38.32 685	14.15 663	33.36 685	33.52 681	17.49 677	18.89 675	19.64 678	9.77 679	2.53 676	19.43 685	3.35 673	13.21 682	7.86 678

UNet	1.13 472	0.24 365	4.21 583	0.01 53	0.02 343	2.31 533	0.02 260	3.06 338	0.76 325	1.17 418	0.14 275	2.73 518	1.58 548	4.48 473	1.92 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

WAO-8	13.93 673	3.75 664	4.23 584	7.74 664	6.54 663	22.81 677	2.39 626	22.66 683	45.98 690	18.88 672	35.42 686	33.21 679	16.91 675	16.55 672	12.78 657	5.01 661	0.81 660	9.89 669	0.77 659	8.77 669	3.61 659

Venus	13.93 673	3.75 664	4.23 584	7.74 664	6.54 663	22.81 677	2.39 626	22.66 683	45.98 690	18.88 672	35.42 686	33.21 679	16.91 675	16.55 672	12.78 657	5.01 661	0.81 660	9.89 669	0.77 659	8.76 668	3.61 659

MFMNet_re	2.02 575	0.98 604	4.27 586	2.74 652	0.88 626	1.47 432	0.15 474	4.21 501	3.18 603	6.63 630	6.93 614	1.87 464	3.63 611	2.13 369	0.99 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 570	0.05 427

fast-acv-ft	1.41 512	0.46 495	4.29 587	0.10 421	0.13 488	3.97 587	0.29 531	2.42 261	1.91 547	0.81 355	3.55 579	3.02 538	1.26 525	3.35 402	2.05 563	0.04 596	0.01 391	0.04 606	0.04 508	0.39 619	0.05 427

CBFPSM	1.39 510	0.61 548	4.29 587	0.01 53	0.01 246	3.64 582	0.03 312	3.39 400	0.80 351	0.64 330	0.21 315	6.18 617	3.70 613	2.38 374	1.82 545	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.01 134

Syn2CoEx	1.66 543	1.17 617	4.29 587	0.04 290	0.00 1	1.44 417	0.56 573	5.33 598	1.98 553	2.01 516	2.12 533	2.08 478	2.81 590	6.55 573	2.42 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 607	0.06 464

SGM-ForestM	12.56 670	0.80 583	4.31 590	1.07 629	0.41 599	21.56 675	8.57 678	17.42 670	19.67 668	29.93 684	28.49 683	45.83 688	27.22 684	26.05 682	18.40 674	0.14 624	0.25 641	0.18 632	0.28 625	0.18 541	0.42 624

FADNet_RVC	1.15 478	1.06 612	4.34 591	0.02 162	0.06 426	2.77 556	0.04 354	3.50 418	0.80 351	0.35 285	0.32 335	0.65 347	0.09 292	5.20 505	1.56 530	0.24 636	0.34 649	0.11 625	0.33 638	0.65 639	0.60 628

DStereoRT	3.77 619	0.60 543	4.37 592	0.09 409	0.15 505	5.27 615	0.46 562	4.05 488	1.49 500	1.91 502	1.39 493	0.89 383	3.47 606	6.42 569	1.75 542	0.00 1	0.09 595	37.58 693	4.88 681	0.07 414	0.50 625

NVstereo2D	1.09 460	0.17 300	4.40 593	0.00 1	0.00 1	1.59 470	0.18 487	4.29 510	1.40 480	0.85 358	0.36 349	2.30 497	0.62 466	5.26 508	0.35 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

ACVNet_1	6.16 643	1.86 643	4.43 594	9.52 671	7.22 670	7.59 638	2.37 624	9.99 658	6.71 640	3.84 599	5.35 602	13.23 650	4.90 630	6.25 555	1.94 558	9.06 672	2.40 671	10.88 674	0.11 551	9.58 675	6.03 669

ACVNet-4b	5.67 639	1.65 635	4.43 594	9.46 670	7.11 669	8.72 645	1.68 612	6.61 635	5.76 634	0.27 265	6.49 612	11.67 642	2.43 582	8.40 635	1.56 530	9.06 672	2.34 669	10.49 672	0.02 483	9.22 673	5.98 668

FADNet	1.20 485	0.93 601	4.51 596	0.03 239	0.06 426	2.56 544	0.16 479	4.02 484	1.42 484	0.32 271	0.06 233	1.66 450	1.07 509	5.56 527	0.87 492	0.19 630	0.02 488	0.01 567	0.01 456	0.50 632	0.03 363

DStereoO	3.24 603	1.24 621	4.53 597	2.49 649	1.28 635	2.49 540	3.35 636	3.86 470	3.39 605	1.92 503	2.66 556	3.72 571	9.18 655	3.46 410	4.30 601	10.11 682	0.42 652	0.03 602	0.75 657	5.03 655	0.56 627

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 464	0.35 432	4.53 597	0.18 481	0.37 594	0.79 76	0.00 1	5.71 618	0.74 310	0.40 297	0.64 410	4.47 590	1.41 533	1.42 342	0.30 361	0.00 1	0.11 609	0.00 1	0.28 625	0.17 532	0.14 558

GASNet	1.43 513	1.53 632	4.54 599	0.31 533	0.02 343	1.49 439	0.20 495	3.86 470	1.95 550	0.75 343	1.37 491	2.11 481	1.57 547	5.82 540	2.60 580	0.00 1	0.05 557	0.00 1	0.00 1	0.43 622	0.10 520

StereoDRNet	1.48 519	0.75 573	4.58 600	0.05 324	0.10 468	2.49 540	1.10 599	4.62 542	1.47 494	3.38 590	0.62 409	2.29 495	0.65 476	4.52 475	2.89 585	0.00 1	0.03 520	0.00 1	0.01 456	0.05 376	0.07 487

Select-FE	1.23 490	0.35 432	4.62 601	0.32 537	0.26 561	1.02 135	0.00 1	4.88 567	0.70 288	1.79 494	0.42 363	4.48 591	3.90 617	0.72 303	0.46 435	0.00 1	0.10 605	0.00 1	0.37 645	0.02 240	0.19 588

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 527	0.68 563	4.62 601	0.01 53	0.00 1	5.13 613	0.30 539	4.64 547	1.23 441	2.39 551	0.59 401	2.12 483	2.00 569	4.94 493	2.19 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

iResNetv2_ROB	1.08 452	1.12 615	4.68 603	1.09 630	0.00 1	1.38 391	0.05 384	3.83 464	1.11 420	0.80 354	1.15 472	1.02 402	0.12 327	4.52 475	0.45 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 607	0.03 363

FADNet-RVC	1.10 464	1.07 613	4.79 604	0.03 239	0.00 1	1.60 473	0.08 433	3.77 452	1.70 530	0.35 285	0.07 240	0.61 337	0.66 478	5.32 513	1.11 506	0.01 563	0.08 590	0.00 1	0.00 1	0.48 630	0.18 580

Consistency-Raft	1.36 506	0.65 558	4.81 605	0.33 538	0.32 591	1.62 482	0.11 457	3.65 441	3.80 614	0.33 273	6.12 608	0.86 380	2.14 572	0.94 318	1.25 517	0.02 585	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.24 574	0.01 134

ELAS_RVC	7.69 651	0.80 583	4.90 606	1.06 628	1.02 630	10.00 649	9.43 680	9.75 656	14.69 660	21.83 680	20.27 665	17.88 659	16.41 674	13.01 664	10.44 649	0.22 631	0.55 655	0.28 639	0.19 588	0.35 613	0.65 631
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
XX-Stereo	1.04 442	0.20 332	4.94 607	0.85 614	0.04 395	1.25 338	0.00 1	3.37 394	0.45 105	1.22 429	0.50 383	3.70 569	0.02 91	3.91 437	0.05 72	0.00 1	0.09 595	0.00 1	0.20 593	0.03 305	0.02 279

ACVNet_2	8.69 654	1.80 642	5.09 608	8.55 668	6.72 666	13.47 658	4.34 651	13.70 663	23.86 671	6.89 633	19.74 664	20.52 662	5.36 635	7.70 629	2.48 575	8.53 669	1.67 666	7.99 665	0.32 635	8.79 670	6.29 673

SGM+DAISY	4.39 629	1.34 625	5.18 609	1.01 625	0.88 626	5.61 619	2.86 631	4.88 567	3.53 607	13.29 661	13.95 642	12.66 647	7.55 647	7.98 632	5.39 615	0.23 635	0.18 635	0.15 630	0.24 610	0.29 601	0.64 630

TCMNet	1.49 521	0.57 536	5.20 610	0.13 445	1.39 639	1.81 508	0.17 482	4.03 486	1.26 448	1.72 485	2.98 565	1.95 470	0.46 440	5.01 496	2.55 579	0.00 1	0.06 568	0.06 611	0.00 1	0.37 617	0.16 564

Dean	11.46 668	2.03 645	5.20 610	10.73 673	8.20 674	18.71 670	5.73 663	21.10 680	41.49 689	11.12 651	22.16 669	25.92 672	7.74 648	7.52 625	4.31 602	9.01 671	2.27 668	9.95 671	0.61 655	9.18 672	6.22 670

FADNet-RVC-Resample	1.08 452	1.00 607	5.32 612	0.10 421	0.14 496	1.53 451	0.25 510	3.62 437	1.18 434	0.51 316	0.19 308	1.04 403	0.28 396	5.20 505	0.44 425	0.10 617	0.16 632	0.09 619	0.06 524	0.24 574	0.21 596

DStereoFS	6.87 649	4.36 667	5.33 613	4.05 657	3.78 658	10.15 650	3.17 634	7.95 650	7.68 647	7.62 638	8.86 625	11.78 643	20.97 681	15.16 668	8.10 635	2.06 655	3.13 681	1.72 653	5.49 683	1.19 643	4.86 664

SANet	4.63 632	0.89 598	5.34 614	0.30 529	0.09 458	7.43 635	3.75 643	6.53 634	16.16 664	6.79 631	13.29 639	12.44 646	7.74 648	7.38 621	4.11 598	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.10 469	0.31 614

z-ln-s-r	1.57 532	0.58 538	5.36 615	0.19 489	0.01 246	1.62 482	0.06 414	3.52 422	1.56 514	1.06 404	0.71 431	1.69 452	0.24 384	5.49 521	9.29 645	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 480	0.01 134

pmcnn	3.61 614	0.68 563	5.38 616	0.61 592	1.46 640	2.75 555	1.26 604	5.04 579	1.57 516	8.77 645	11.67 635	18.69 661	2.38 580	6.03 544	5.61 617	0.00 1	0.07 578	0.00 1	0.00 1	0.21 563	0.07 487

GwcNet	1.67 547	0.81 587	5.52 617	0.23 503	1.21 634	4.21 594	0.62 579	3.71 445	1.57 516	1.01 392	1.65 502	3.99 577	0.52 447	5.46 519	2.30 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 456	0.35 613	0.13 551

SHD	3.01 599	1.02 609	5.52 617	0.45 563	0.39 596	4.12 591	0.17 482	6.68 637	12.04 653	7.20 634	3.36 575	4.40 587	2.58 585	4.69 483	7.17 629	0.01 563	0.04 540	0.00 1	0.03 496	0.22 567	0.17 572

PVD	5.81 641	0.99 606	5.56 619	0.72 603	0.51 612	6.72 628	0.18 487	9.90 657	23.69 670	11.45 654	19.26 662	8.18 631	9.46 657	9.24 642	9.49 646	0.02 585	0.16 632	0.00 1	0.08 537	0.18 541	0.40 623

Wz-Net-MNSev	1.85 562	1.19 619	5.61 620	0.01 53	0.00 1	4.74 606	2.16 619	4.93 570	1.48 498	3.77 597	1.24 483	1.77 458	2.56 583	4.94 493	2.61 581	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.07 414	0.01 134

ADCRef	2.29 584	0.65 558	5.67 621	0.10 421	0.09 458	4.81 607	0.76 586	4.75 556	1.37 473	2.88 568	1.67 503	1.62 444	2.30 575	3.77 429	14.93 663	0.02 585	0.00 1	0.01 567	0.10 547	0.20 561	0.11 528

S-Stereo	2.00 573	0.30 410	5.74 622	0.24 505	0.23 548	2.51 542	1.90 613	4.74 553	5.15 628	2.42 552	5.80 604	2.85 526	0.72 489	5.08 501	2.17 568	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.08 431	0.04 402

KSHMR	14.27 676	6.95 674	5.79 623	15.08 680	12.84 680	17.44 665	10.61 681	18.88 673	30.94 679	18.81 671	22.21 670	28.54 676	8.85 653	15.56 670	9.24 644	10.34 683	3.60 682	21.61 687	4.68 679	14.48 683	8.94 680

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PWC_ROB	2.90 597	1.01 608	6.12 628	0.53 580	0.57 620	1.30 360	0.40 555	3.85 467	4.42 622	7.37 635	15.40 647	3.03 540	1.55 543	6.31 558	5.74 618	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 626	0.05 427

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ADCL	3.30 607	0.81 587	6.76 634	0.25 508	0.25 558	6.93 629	4.65 654	4.79 562	2.62 594	4.61 614	3.36 575	5.22 609	4.55 624	5.54 526	14.91 662	0.05 602	0.01 391	0.11 625	0.13 558	0.28 599	0.10 520

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MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 607	2.61 653	7.84 637	0.09 409	0.26 561	12.92 656	7.62 675	4.25 505	3.64 611	2.95 573	3.99 588	4.61 598	1.22 519	8.36 634	1.77 543	0.59 647	1.15 662	0.04 606	0.85 663	0.48 630	0.67 632

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MFN_U_SF_RVC	3.76 618	1.77 639	9.85 647	0.84 611	0.27 567	9.50 646	0.49 568	8.07 651	3.41 606	4.81 616	3.28 573	9.40 637	3.49 607	7.76 630	8.31 637	0.41 640	0.54 654	0.52 645	0.80 661	0.89 640	0.84 636

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LE_ROB	12.79 671	0.64 554	10.26 649	2.13 645	1.29 636	7.25 634	5.81 665	9.09 654	49.27 692	57.55 692	24.58 675	23.68 670	31.13 687	9.00 641	23.57 685	0.04 596	0.06 568	0.13 629	0.20 593	0.08 431	0.11 528

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w-ln-seven	2.97 598	1.40 629	12.49 656	0.25 508	0.14 496	7.22 633	0.48 564	5.24 589	4.82 626	4.96 618	2.13 535	4.00 578	1.33 530	5.95 541	8.81 642	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 517	0.02 279

Selective-IGEV-i16pb	2.59 590	0.23 360	12.90 657	0.10 421	0.00 1	8.27 642	3.43 639	6.97 644	3.73 612	0.56 318	2.20 541	2.46 506	1.32 529	7.09 614	1.35 524	0.15 625	0.26 644	0.06 611	0.13 558	0.24 574	0.24 604

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.88 403	0.09 150	13.04 658	0.03 239	0.14 496	1.05 164	0.03 312	1.77 187	0.73 303	0.07 131	0.01 1	0.04 121	0.01 31	0.08 63	0.03 11	0.00 1	0.05 557	0.00 1	0.34 640	0.01 98	0.17 572

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DeepPrunerF	2.50 587	0.87 595	14.90 661	0.17 476	0.31 588	1.41 403	0.29 531	5.62 612	9.97 650	1.02 393	0.43 369	2.01 472	1.65 552	6.85 593	3.99 596	0.00 1	0.01 391	0.07 613	0.10 547	0.24 574	0.12 539

zh-mn7	3.86 620	3.10 658	15.43 662	0.10 421	0.05 413	1.45 423	0.29 531	4.05 488	6.06 635	7.81 639	15.68 648	2.86 527	0.76 491	10.58 653	8.76 641	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 488	0.02 279

SuperB	3.70 617	1.77 639	15.73 663	0.31 533	0.05 413	4.37 598	1.67 611	3.58 435	11.57 651	2.36 547	1.32 489	2.03 476	1.91 565	6.95 606	9.01 643	0.05 602	0.03 520	0.10 624	0.08 537	11.00 678	0.10 520

zh-sn7	3.94 623	3.36 661	15.78 664	0.13 445	0.00 1	4.01 588	2.24 622	4.54 532	2.00 557	3.86 600	9.77 630	4.11 579	5.45 639	9.93 650	13.33 659	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 567	0.12 539

ADCS	5.09 637	2.15 646	16.58 665	0.34 544	0.07 440	5.91 623	4.26 648	6.73 640	6.99 642	9.44 647	6.09 607	6.57 622	5.17 633	9.54 646	21.38 682	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 615	0.23 603

PWCK	8.72 655	5.37 670	16.61 666	5.74 659	0.12 483	19.88 671	11.41 683	11.31 661	13.42 656	14.07 662	12.84 638	13.20 649	8.05 652	15.44 669	10.25 648	5.95 663	0.22 639	2.09 659	0.05 514	7.50 660	0.92 639

AANet	4.76 634	1.55 633	16.94 667	0.08 395	0.02 343	1.55 457	0.28 527	4.62 542	13.81 658	13.14 660	13.93 641	12.23 645	5.40 637	5.81 539	5.54 616	0.00 1	0.01 391	0.01 567	0.02 483	0.23 570	0.06 464

Wz-Net-TNSev	3.91 621	5.20 669	20.57 668	0.15 465	0.01 246	7.14 632	3.57 640	6.70 639	3.57 608	1.74 486	0.58 390	7.39 628	4.33 620	8.86 639	7.99 632	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.24 574	0.16 564

HanzoNet	29.69 687	29.33 686	21.66 669	21.75 685	19.07 687	24.58 680	12.99 685	28.87 689	40.49 688	43.09 689	44.02 690	55.65 690	44.93 691	43.17 690	44.44 689	27.88 689	9.47 688	29.77 691	15.86 691	20.94 689	15.84 688

LSM	7.38 650	1.68 636	22.24 670	3.99 656	40.72 690	3.54 581	4.79 658	4.74 553	6.65 639	10.25 649	13.51 640	4.49 592	3.81 614	6.91 603	5.31 614	0.00 1	0.04 540	0.00 1	0.00 1	0.26 585	14.60 686

WZ-Net	4.16 627	1.75 638	23.59 671	0.08 395	0.04 395	2.62 550	2.16 619	5.89 621	4.74 625	5.73 624	3.51 578	6.99 627	4.89 629	10.82 656	10.11 647	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 488	0.11 528

light-stereo	11.29 667	3.16 659	24.06 672	24.68 688	20.24 688	10.39 652	0.25 510	15.08 665	14.15 659	17.95 668	16.96 650	22.77 666	4.34 621	17.38 674	5.86 620	3.06 658	6.95 686	0.11 625	0.26 618	8.83 671	9.33 681

DPSimNet_ROB	25.03 686	19.56 683	24.93 673	24.36 687	17.85 686	22.25 676	25.93 691	28.52 688	29.10 677	32.61 685	28.25 682	32.87 678	26.42 682	24.51 681	40.42 688	16.75 686	13.93 690	25.19 688	22.38 692	19.96 688	24.75 692

UNDER WATER	19.61 682	12.37 679	31.14 674	20.44 684	14.31 682	28.63 685	18.15 688	16.43 668	34.24 683	20.82 678	19.14 661	38.83 683	30.09 685	24.31 679	20.97 681	10.09 681	2.68 678	19.51 686	4.70 680	15.52 685	9.93 683

UNDER WATER-64	20.03 683	10.28 677	31.50 675	20.05 683	13.64 681	32.81 686	23.45 690	16.01 667	33.44 682	22.01 681	17.25 652	40.58 686	32.20 689	24.50 680	22.36 684	10.06 680	2.70 679	18.37 683	4.24 677	14.84 684	10.24 685

EDNetEfficient	6.54 647	1.17 617	33.15 676	0.66 598	1.96 646	2.07 519	3.72 642	2.80 302	14.85 661	20.02 676	9.69 629	6.59 623	10.19 660	7.19 617	15.49 665	0.03 593	0.10 605	0.01 567	0.20 593	0.62 638	0.29 609

Selective-IGEV-i1pa	40.68 689	57.40 694	33.39 677	8.30 667	3.75 656	82.83 693	29.61 692	60.13 693	65.07 694	63.77 694	70.36 694	56.61 691	49.84 692	85.92 700	52.37 692	29.08 690	12.73 689	17.95 682	7.74 687	8.68 666	18.01 689

JetBlue	13.83 672	5.03 668	33.82 678	0.84 611	6.92 667	50.14 689	20.02 689	15.09 666	8.92 648	11.33 653	17.05 651	28.25 675	18.01 679	32.60 688	18.53 675	0.32 638	0.12 617	0.15 630	0.23 606	4.59 654	4.64 662

Selective-IGEV-i16pa	40.86 690	51.67 691	34.61 679	3.07 653	1.33 637	89.22 697	10.65 682	60.73 694	84.73 698	63.74 693	79.54 695	61.32 694	52.55 693	90.03 701	62.63 695	25.32 688	8.92 687	10.93 675	5.64 684	5.06 657	15.56 687

xyz-stereo	4.23 628	0.09 150	35.65 680	0.02 162	0.00 1	17.93 667	0.01 166	1.93 205	0.42 101	1.61 479	14.74 644	2.67 512	0.15 344	7.15 616	1.87 549	0.00 1	0.01 391	0.24 637	0.00 1	0.04 347	0.01 134

AnyNet_C01	6.59 648	4.31 666	36.24 681	0.96 622	0.46 606	9.96 647	5.74 664	6.02 627	3.63 610	7.59 637	8.56 623	8.83 634	3.14 599	13.74 667	20.83 680	0.12 621	0.08 590	0.25 638	0.09 542	1.01 641	0.34 616

BEATNet-Init1	17.91 680	7.45 675	36.82 682	1.88 644	1.38 638	37.29 687	14.71 686	21.90 682	24.20 672	38.07 687	36.59 688	50.41 689	32.00 688	29.42 686	21.83 683	0.33 639	0.39 651	0.47 643	0.54 653	1.50 647	1.07 643

MADNet++	47.78 691	34.15 687	37.11 683	42.94 689	41.23 691	64.94 690	30.63 693	60.79 695	53.26 693	72.08 695	61.65 693	57.68 692	54.96 694	58.03 691	59.24 694	43.01 694	36.17 694	36.07 692	22.50 693	47.50 691	41.67 693

RSGM-EC	80.84 699	55.04 692	42.42 684	74.68 696	80.19 697	84.60 694	87.59 696	88.17 699	89.98 699	86.62 700	95.72 701	81.57 697	74.73 696	73.44 694	69.93 696	92.23 701	97.38 701	85.31 700	90.67 701	84.14 701	82.34 701

acva	80.84 699	55.04 692	42.42 684	74.68 696	80.19 697	84.60 694	87.59 696	88.17 699	89.98 699	86.62 700	95.72 701	81.57 697	74.73 696	73.44 694	69.93 696	92.23 701	97.38 701	85.31 700	90.67 701	84.14 701	82.34 701

USTest	75.36 695	57.99 695	56.43 686	72.82 695	69.93 696	99.96 706	100.00 706	98.57 705	99.18 703	94.19 702	97.90 704	78.26 696	95.05 703	75.90 696	76.21 698	48.70 695	80.65 700	39.01 694	52.97 697	57.66 692	55.76 694

JetRed	34.54 688	39.28 688	62.16 687	15.62 681	26.51 689	69.20 691	40.79 694	31.43 690	32.41 680	46.06 690	44.55 691	40.19 685	26.50 683	38.43 689	56.06 693	12.76 685	37.49 695	13.23 677	9.38 688	29.52 690	19.34 690

LRCNet_RVC	60.63 693	63.16 696	62.94 688	69.09 694	50.21 692	19.92 673	0.07 425	58.32 692	5.21 630	75.67 696	86.75 696	74.68 695	62.48 695	59.01 692	49.80 690	93.38 705	56.36 699	93.48 703	92.95 703	67.44 697	71.73 700

RTS	9.75 659	2.69 654	65.25 689	0.85 614	1.99 647	14.36 659	4.75 656	5.69 616	17.29 666	7.97 640	19.00 657	6.83 625	3.02 596	26.15 683	18.62 676	0.00 1	0.15 630	0.00 1	0.00 1	0.29 601	0.16 564

RTSA	9.75 659	2.69 654	65.25 689	0.85 614	1.99 647	14.36 659	4.75 656	5.69 616	17.29 666	7.97 640	19.00 657	6.83 625	3.02 596	26.15 683	18.62 676	0.00 1	0.15 630	0.00 1	0.00 1	0.29 601	0.16 564

MADNet+	10.71 663	14.57 680	70.07 691	0.58 588	0.47 608	19.89 672	4.20 647	11.05 659	6.87 641	3.03 577	5.99 606	9.01 635	6.35 644	31.95 687	28.31 686	0.22 631	0.26 644	0.01 567	0.04 508	0.46 626	0.87 637

TCMNet-wrong-test	55.95 692	78.75 698	71.85 692	90.95 698	89.50 699	78.08 692	71.33 695	38.19 691	12.35 654	40.71 688	51.28 692	59.53 693	35.38 690	64.04 693	52.16 691	38.10 693	6.00 685	47.22 696	41.12 694	82.64 700	69.84 698

coex-ft	12.01 669	5.60 671	80.23 693	0.15 465	0.15 505	1.88 511	0.73 584	2.66 288	30.12 678	49.31 691	16.59 649	15.97 655	14.42 669	6.79 591	14.50 661	0.05 602	0.08 590	0.01 567	0.05 514	0.37 617	0.61 629

DLNR_Zeroshot_test	23.05 684	49.79 689	87.94 694	97.52 709	94.73 702	1.18 272	0.00 1	20.60 677	0.14 11	0.02 35	0.02 155	0.02 42	0.02 91	4.35 458	0.10 205	32.22 692	0.04 540	0.00 1	0.27 621	72.00 698	0.06 464

DLNR-FE	23.09 685	49.81 690	87.98 695	97.51 708	95.30 704	1.18 272	0.00 1	20.61 678	0.14 11	0.02 35	0.02 155	0.02 42	0.02 91	4.34 456	0.10 205	32.12 691	0.04 540	0.00 1	0.28 625	72.27 699	0.06 464

HaxPig	97.68 704	99.63 704	91.34 696	99.82 715	99.97 709	88.15 696	88.00 698	98.28 704	99.93 706	99.98 709	99.99 706	99.95 711	99.99 707	96.29 703	92.24 703	99.99 718	99.98 707	100.00 709	99.99 710	100.00 719	99.98 716

PML	89.08 701	99.72 705	92.85 697	94.72 700	94.92 703	99.54 705	97.42 704	93.50 701	95.96 702	99.77 708	92.33 700	95.35 703	93.51 702	99.96 710	91.15 702	99.98 717	31.71 693	100.00 709	45.94 695	93.46 704	69.88 699

xxxxx1	76.92 696	82.43 699	93.26 698	61.67 691	66.92 693	95.84 700	95.11 701	75.84 696	80.96 695	82.71 697	86.75 696	89.18 699	87.35 698	85.27 697	87.18 699	55.08 696	54.60 696	60.31 697	72.71 698	62.51 693	62.73 695

tt_ll	76.92 696	82.43 699	93.26 698	61.67 691	66.92 693	95.84 700	95.11 701	75.84 696	80.96 695	82.71 697	86.75 696	89.18 699	87.35 698	85.27 697	87.18 699	55.08 696	54.60 696	60.31 697	72.71 698	62.51 693	62.73 695

ff	76.92 696	82.43 699	93.26 698	61.67 691	66.92 693	95.84 700	95.11 701	75.84 696	80.96 695	82.71 697	86.75 696	89.18 699	87.35 698	85.27 697	87.18 699	55.08 696	54.60 696	60.31 697	72.71 698	62.51 693	62.73 695

AVERAGE_ROB	99.23 710	99.81 707	97.56 701	100.00 718	100.00 711	96.24 703	91.02 700	100.00 710	100.00 707	100.00 710	100.00 707	100.00 713	100.00 708	99.98 711	99.97 707	100.00 719	100.00 708	100.00 709	100.00 711	100.00 719	100.00 718

MEDIAN_ROB	96.83 702	99.41 703	98.66 702	94.75 701	94.23 701	93.08 699	90.54 699	95.61 703	94.75 701	97.65 705	97.73 703	98.30 704	96.57 704	94.51 702	93.74 704	99.78 716	98.24 704	99.99 708	99.89 707	99.48 709	99.67 708

EDNetEfficientorigin	10.31 662	1.90 644	98.96 703	0.22 495	0.23 548	2.73 551	0.71 583	4.50 530	16.94 665	18.72 669	15.36 646	12.74 648	10.73 662	8.96 640	11.94 656	0.01 563	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.25 582	1.31 646

tt	68.65 694	0.15 275	99.57 704	50.64 690	14.90 684	100.00 707	100.00 706	100.00 710	99.76 704	27.80 683	10.52 633	99.97 712	98.63 705	99.61 705	100.00 710	90.62 700	98.21 703	46.66 695	52.02 696	62.86 696	21.04 691

Anonymous_1	97.10 703	99.72 705	99.64 705	92.33 699	93.91 700	100.00 707	100.00 706	99.20 707	99.90 705	98.57 706	99.75 705	99.14 706	99.94 706	98.50 704	99.54 705	87.90 699	98.87 705	90.88 702	96.91 704	92.22 703	95.12 703

test_example2	98.83 705	99.97 710	99.97 706	99.96 717	99.97 709	99.46 704	99.97 705	95.54 702	100.00 707	100.00 710	100.00 707	93.37 702	93.47 701	99.93 709	99.91 706	100.00 719	99.79 706	96.64 704	98.71 705	100.00 719	100.00 718

DPSMNet_ROB	99.46 712	99.94 708	99.98 707	96.59 707	100.00 711	100.00 707	100.00 706	99.81 708	100.00 707	95.87 704	100.00 707	99.32 707	100.00 708	99.79 706	99.99 708	98.46 709	100.00 708	99.86 705	100.00 711	99.52 710	100.00 718

DGTPSM_ROB	99.45 711	99.94 708	99.98 707	96.58 706	100.00 711	100.00 707	100.00 706	99.81 708	100.00 707	95.86 703	100.00 707	99.32 707	100.00 708	99.79 706	99.99 708	98.34 708	100.00 708	99.86 705	100.00 711	99.52 710	99.99 717

iinet-test	98.92 706	100.00 711	100.00 709	95.24 702	98.00 705	100.00 707	100.00 706	100.00 710	100.00 707	100.00 710	100.00 707	99.94 709	100.00 708	100.00 712	100.00 710	92.94 703	100.00 708	100.00 709	99.97 708	95.07 705	97.30 704

IINet	98.92 706	100.00 711	100.00 709	95.24 702	98.00 705	100.00 707	100.00 706	100.00 710	100.00 707	100.00 710	100.00 707	99.94 709	100.00 708	100.00 712	100.00 710	92.94 703	100.00 708	100.00 709	99.97 708	95.07 705	97.31 705

Hybrid-DGEV	99.96 717	100.00 711	100.00 709	99.75 714	100.00 711	100.00 707	100.00 706	100.00 710	100.00 707	100.00 710	100.00 707	100.00 713	100.00 708	100.00 712	100.00 710	99.43 714	100.00 708	100.00 709	100.00 711	99.97 713	99.95 710

RAFT-FEzeroshot	99.94 713	100.00 711	100.00 709	99.72 710	100.00 711	100.00 707	100.00 706	100.00 710	100.00 707	100.00 710	100.00 707	100.00 713	100.00 708	100.00 712	100.00 710	99.21 710	100.00 708	100.00 709	100.00 711	99.97 713	99.95 710

RAFT-FE	99.94 713	100.00 711	100.00 709	99.72 710	100.00 711	100.00 707	100.00 706	100.00 710	100.00 707	100.00 710	100.00 707	100.00 713	100.00 708	100.00 712	100.00 710	99.21 710	100.00 708	100.00 709	100.00 711	99.97 713	99.95 710

FlowAnything	99.97 718	100.00 711	100.00 709	99.74 713	100.00 711	100.00 707	100.00 706	100.00 710	100.00 707	100.00 710	100.00 707	100.00 713	100.00 708	100.00 712	100.00 710	99.71 715	100.00 708	100.00 709	100.00 711	99.98 716	99.95 710

Selective-RAFT-Error	100.00 719	100.00 711	100.00 709	100.00 718	100.00 711	100.00 707	100.00 706	100.00 710	100.00 707	100.00 710	100.00 707	100.00 713	100.00 708	100.00 712	100.00 710	100.00 719	100.00 708	100.00 709	100.00 711	99.99 717	99.95 710

CasAABBNet	99.94 713	100.00 711	100.00 709	99.72 710	100.00 711	100.00 707	100.00 706	100.00 710	100.00 707	100.00 710	100.00 707	100.00 713	100.00 708	100.00 712	100.00 710	99.21 710	100.00 708	100.00 709	100.00 711	99.96 712	99.95 710

LSM0	99.94 713	100.00 711	100.00 709	99.84 716	100.00 711	100.00 707	100.00 706	100.00 710	100.00 707	100.00 710	100.00 707	100.00 713	100.00 708	100.00 712	100.00 710	99.22 713	100.00 708	100.00 709	100.00 711	99.99 717	99.83 709

DPSM_ROB	99.17 708	100.00 711	100.00 709	96.28 704	98.84 707	100.00 707	100.00 706	100.00 710	100.00 707	100.00 710	100.00 707	100.00 713	100.00 708	100.00 712	100.00 710	93.66 706	100.00 708	100.00 709	100.00 711	96.31 707	98.27 706

DPSM	99.17 708	100.00 711	100.00 709	96.28 704	98.84 707	100.00 707	100.00 706	100.00 710	100.00 707	100.00 710	100.00 707	100.00 713	100.00 708	100.00 712	100.00 710	93.66 706	100.00 708	100.00 709	100.00 711	96.31 707	98.27 706

GS-Stereo							0.00 1	2.95 318	0.59 118	0.09 166	0.03 202	0.01 3	0.03 146	0.14 124	0.06 124	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.06 524	0.16 523	0.12 539

FSD					0.00 1	0.25 15	0.05 384	0.32 32	0.61 147	0.03 70	0.01 1	0.06 182	0.02 91	0.13 119	0.05 72	0.00 1	0.02 488	0.00 1	0.00 1	0.01 98

ccccc		94.69 702		100.00 718	100.00 711	92.59 698		98.75 706		98.59 707		98.60 705		99.86 708		100.00 719	100.00 708	99.91 707	99.54 706	100.00 719

ASD4		67.10 697

Low-res two-view benchmark