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

MGA	0.02 9	0.04 88	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.03 96	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 266	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

CAR	0.04 55	0.04 88	0.36 103	0.00 1	0.00 1	0.24 182	0.00 1	0.04 129	0.06 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 224	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

MSE-Stereo	0.04 55	0.04 88	0.36 103	0.00 1	0.00 1	0.24 182	0.00 1	0.04 129	0.06 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 266	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

PointNet	0.03 39	0.02 14	0.18 59	0.00 1	0.00 1	0.25 186	0.00 1	0.03 96	0.06 88	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TS12	0.06 93	0.03 48	0.20 67	0.00 1	0.00 1	0.42 268	0.00 1	0.02 55	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

LiteMatch*	0.02 9	0.03 48	0.24 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-32k-new	0.08 147	0.30 469	0.93 329	0.00 1	0.00 1	0.24 182	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 498

aanet-new-32k	0.07 122	0.27 447	0.99 354	0.00 1	0.00 1	0.09 90	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390

aanet-new-30k	0.07 122	0.27 447	0.98 352	0.00 1	0.00 1	0.09 90	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390

aanet-new-28k	0.08 147	0.27 447	0.96 338	0.00 1	0.00 1	0.09 90	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 635	0.00 1	0.02 390

GCAP-Stereo-DPT26K	0.08 147	0.25 431	0.88 308	0.00 1	0.02 494	0.09 90	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.04 284	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 619	0.00 1	0.03 450

aanet-new-24k	0.08 147	0.26 442	0.77 251	0.00 1	0.13 612	0.12 129	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 619	0.00 1	0.01 218

aanet-new-22k	0.08 147	0.29 464	0.96 338	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.02 55	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.06 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 450

aanet-new-16k	0.06 93	0.22 403	0.86 299	0.00 1	0.00 1	0.10 101	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

aanet-new-10k	0.08 147	0.24 423	0.74 230	0.00 1	0.01 435	0.39 255	0.00 1	0.02 55	0.08 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390

aanet-new-12k	0.07 122	0.04 88	0.84 290	0.00 1	0.00 1	0.33 233	0.00 1	0.04 129	0.07 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

aanet-new	0.06 93	0.06 205	0.97 347	0.00 1	0.00 1	0.08 85	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.05 71	0.04 88	0.47 145	0.01 454	0.00 1	0.36 247	0.00 1	0.02 55	0.08 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.07 122	0.05 145	0.41 120	0.00 1	0.00 1	0.88 433	0.00 1	0.03 96	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 450

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.07 122	0.05 145	0.56 180	0.00 1	0.00 1	0.66 370	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.00 1	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 147	0.05 145	0.53 167	0.00 1	0.00 1	0.82 412	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.00 1	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390

IGEV_i1	0.14 254	0.05 145	1.36 442	0.00 1	0.01 435	0.37 250	0.00 1	0.44 379	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.10 375	0.01 247	0.25 379	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 522	0.03 372	0.03 450

PipStereo	0.04 55	0.03 48	0.20 67	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.00 1	0.06 173	0.55 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

PSi22b	0.04 55	0.03 48	0.21 71	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.00 1	0.05 152	0.55 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

PSi22a	0.04 55	0.04 88	0.21 71	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.00 1	0.05 152	0.49 335	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 327	0.01 111	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

LACA3	0.01 1	0.03 48	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.04 129	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

PSi22	0.16 281	0.36 508	0.74 230	0.00 1	0.00 1	0.57 332	0.00 1	0.07 199	0.58 484	0.00 1	0.00 1	0.05 312	0.01 247	0.56 404	0.05 355	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.11 530	0.01 218

Foundation-i1c-attn	0.01 1	0.02 14	0.16 46	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.00 1	0.03 96	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

Foundation-i1b	0.01 1	0.02 14	0.18 59	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 2	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Foundation-i1a	0.01 1	0.01 1	0.15 39	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.01 433	0.01 2	0.07 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

Selective-IGEV-i16pc	0.97 597	0.06 205	7.75 660	0.00 1	0.00 1	1.77 638	0.17 586	2.35 621	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.11 382	0.01 247	6.36 648	0.00 1	0.02 621	0.06 639	0.00 1	0.02 542	0.04 399	0.02 390

LiteMatch	0.04 55	0.40 533	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.06 476	0.01 111	0.12 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

Foundation-i1	0.04 55	0.04 88	0.18 59	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 482	0.02 55	0.41 328	0.00 1	0.01 430	0.03 236	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

Foundation-i32	0.05 71	0.03 48	0.21 71	0.01 454	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.06 173	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

Selective-IGEV-i1	0.15 274	0.03 48	0.74 230	0.02 493	0.12 608	0.50 299	0.00 1	0.56 402	0.36 318	0.00 1	0.00 1	0.24 456	0.01 247	0.05 299	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 601	0.01 165	0.11 599

Selective-IGEV-i32	0.05 71	0.04 88	0.43 133	0.00 1	0.04 543	0.25 186	0.00 1	0.01 2	0.08 137	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 327	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 580	0.03 372	0.08 571

GeoVLM	0.01 1	0.02 14	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 224	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA2	0.07 122	0.27 447	0.47 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 96	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.01 247	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA1	0.06 93	0.09 282	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.31 218	0.00 1	0.04 129	0.54 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Test_v1	0.02 9	0.05 145	0.25 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 96	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

VMStereo-Base	0.05 71	0.04 88	0.42 128	0.00 1	0.00 1	0.39 255	0.00 1	0.03 96	0.07 109	0.00 1	0.00 1	0.05 312	0.02 327	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DispViT+	0.03 39	0.03 48	0.33 97	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.02 55	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BLMT-Stereo	0.04 55	0.02 14	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.00 1	0.03 96	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

Pro-Stereo	0.06 93	0.03 48	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.62 351	0.00 1	0.06 173	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 641	0.00 1	0.01 218

MatchStereo	0.04 55	0.10 292	0.66 205	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.00 1	0.03 96	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.03 39	0.03 48	0.21 71	0.00 1	0.00 1	0.18 159	0.00 1	0.03 96	0.12 237	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.01 111	0.01 167	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
NLSM3	0.06 93	0.10 292	0.23 82	0.00 1	0.00 1	0.20 167	0.00 1	0.05 152	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.05 458	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

NLSM1	0.18 304	0.04 88	0.15 39	0.00 1	0.00 1	0.06 76	0.00 1	1.75 581	1.39 645	0.00 1	0.00 1	0.06 340	0.05 458	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 424	0.01 218

MonSter++	0.01 1	0.02 14	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 224	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.02 9	0.02 14	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.02 55	0.07 109	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 247	0.02 224	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.02 9	0.02 14	0.14 35	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.00 1	0.02 55	0.07 109	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 224	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.03 39	0.03 48	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.27 196	0.00 1	0.02 55	0.07 109	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 224	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

GEAStereo	0.10 187	0.05 145	0.34 98	0.04 535	0.04 543	1.06 506	0.00 1	0.06 173	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299	0.00 1	0.00 1	0.03 592	0.00 1	0.00 1	0.15 567	0.10 593

BridgeDepth	0.03 39	0.04 88	0.09 2	0.00 1	0.00 1	0.27 196	0.00 1	0.03 96	0.08 137	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.00 1	0.05 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 225	0.05 145	0.34 98	0.01 454	0.04 543	1.06 506	0.00 1	0.05 152	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 567	0.11 599

GS-Stereo							0.00 1	0.05 152	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 567	0.11 599

gasm-f	0.11 209	0.06 205	0.31 94	0.04 535	0.07 576	1.06 506	0.04 526	0.06 173	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 319	0.03 284	0.00 1	0.03 592	0.00 1	0.00 1	0.19 600	0.10 593

FSD					0.00 1	0.02 33	0.00 1	0.06 173	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 247	0.01 111	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165

Monster-pub-mixall	0.02 9	0.05 145	0.19 63	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.04 129	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.09 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

Replicate-Monster	0.02 9	0.05 145	0.20 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.10 205	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

zero-FE	0.13 238	0.05 145	0.89 316	0.03 515	0.10 593	0.00 1	0.00 1	0.13 269	0.16 273	0.00 1	0.03 525	0.05 312	0.00 1	0.59 408	0.42 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 542	0.00 1	0.02 390

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 205	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.04 129	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.00 1

AdaDepth	0.05 71	0.01 1	0.43 133	0.00 1	0.00 1	0.29 207	0.00 1	0.04 129	0.06 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 615	0.01 165	0.00 1

GASTEREO	0.09 171	0.34 488	0.36 103	0.05 549	0.01 435	0.54 322	0.02 482	0.11 252	0.08 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 247	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.17 625	0.02 307	0.01 218

MSCF	0.09 171	0.34 488	0.37 106	0.05 549	0.01 435	0.53 315	0.01 433	0.11 252	0.08 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 247	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.19 631	0.02 307	0.02 390

zh-sn7	1.20 612	2.23 679	8.48 664	0.00 1	0.00 1	0.68 376	0.05 541	1.30 511	0.61 540	0.00 1	0.04 531	0.41 513	0.21 541	5.33 595	4.51 641	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 556	0.07 564

z-mn7	0.88 587	1.64 666	5.54 649	0.00 1	0.00 1	0.56 329	0.07 554	0.92 459	0.61 540	0.00 1	0.06 546	0.36 493	0.05 458	5.64 610	1.97 614	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 530	0.02 390

z-ln-s-r	0.71 564	0.44 547	2.91 601	0.00 1	0.00 1	0.29 207	0.00 1	1.77 583	0.61 540	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.00 1	4.44 568	3.56 635	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 466	0.00 1

w-ln-seven-2	0.73 568	0.75 616	5.30 647	0.00 1	0.00 1	0.35 244	0.00 1	0.91 456	0.64 602	0.00 1	0.00 1	0.27 467	0.05 458	4.19 559	1.96 613	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 552	0.02 390

S2M2_XL	0.03 39	0.04 88	0.27 86	0.00 1	0.00 1	0.06 76	0.00 1	0.10 244	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 284	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
depthmonostereo	0.06 93	0.02 14	0.54 170	0.00 1	0.00 1	0.23 176	0.00 1	0.12 261	0.10 205	0.00 1	0.01 430	0.02 165	0.02 327	0.04 284	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.03 39	0.02 14	0.19 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 227	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1	0.02 224	0.20 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.01 218

3.5w_stereo	0.02 9	0.04 88	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.01 2	0.07 109	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.29 390	0.47 559	1.48 473	0.00 1	0.00 1	0.80 405	0.00 1	0.08 212	0.16 273	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.00 1	2.60 476	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.00 1

IGEV	0.03 39	0.04 88	0.22 78	0.00 1	0.00 1	0.18 159	0.00 1	0.02 55	0.08 137	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DFGA-Net	0.37 441	0.77 624	1.34 435	0.00 1	0.01 435	0.72 385	0.00 1	0.21 321	0.21 290	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 247	3.85 544	0.09 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 608	0.01 218

LG-Stereo	0.06 93	0.04 88	0.40 114	0.00 1	0.00 1	0.31 218	0.00 1	0.06 173	0.08 137	0.00 1	0.01 430	0.10 375	0.03 385	0.04 284	0.09 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 490	0.01 218

S2M2_L	0.05 71	0.03 48	0.21 71	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.15 282	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.01 111	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.04 55	0.06 205	0.19 63	0.00 1	0.00 1	0.23 176	0.00 1	0.02 55	0.25 300	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

G2L-Stereo	0.41 458	0.45 552	1.90 522	0.00 1	0.00 1	0.58 336	0.00 1	0.40 371	0.12 237	0.00 1	0.00 1	0.33 481	0.05 458	4.09 555	0.05 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 556	0.00 1

TCMNet	0.49 496	0.43 543	3.03 606	0.06 574	0.01 435	0.58 336	0.04 526	0.92 459	0.62 595	0.00 1	0.00 1	0.20 441	0.02 327	3.64 533	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 628	0.00 1	0.18 597	0.07 564

MM-Stereo_test3	0.12 225	0.25 431	0.82 280	0.01 454	0.01 435	0.33 233	0.03 507	0.08 212	0.40 326	0.00 1	0.00 1	0.06 340	0.03 385	0.02 224	0.04 338	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.24 620	0.01 218

GREAT-IGEV	0.11 209	0.07 247	0.65 202	0.00 1	0.11 601	0.53 315	0.00 1	0.06 173	0.09 173	0.00 1	0.01 430	0.01 67	0.01 247	0.02 224	0.03 284	0.00 1	0.08 647	0.00 1	0.17 625	0.07 466	0.28 651
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.23 340	0.02 14	1.54 480	0.00 1	0.07 576	0.81 408	0.09 569	0.10 244	0.16 273	0.00 1	0.11 559	0.20 441	0.82 599	0.17 365	0.28 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 587	0.01 165	0.06 547

HI	0.09 171	0.33 480	0.88 308	0.00 1	0.00 1	0.33 233	0.00 1	0.07 199	0.06 88	0.00 1	0.01 430	0.02 165	0.01 247	0.04 284	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 399	0.00 1

CoSv	0.09 171	0.33 480	0.88 308	0.00 1	0.00 1	0.33 233	0.00 1	0.07 199	0.06 88	0.00 1	0.01 430	0.02 165	0.01 247	0.04 284	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 399	0.00 1

ISRNet	0.16 281	0.11 319	1.44 465	0.00 1	0.00 1	0.50 299	0.00 1	0.44 379	0.60 521	0.00 1	0.00 1	0.05 312	0.00 1	0.05 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

FoundationStereo	0.05 71	0.04 88	0.18 59	0.00 1	0.01 435	0.01 19	0.00 1	0.08 212	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.02 224	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.14 254	0.80 626	0.77 251	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.02 55	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.03 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 655	0.01 218

AIO-test2	0.30 395	0.63 598	0.91 325	0.08 587	0.13 612	0.55 327	0.01 433	1.15 495	0.60 521	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.04 425	0.89 425	0.04 338	0.87 667	0.00 1	0.00 1	0.01 522	0.03 372	0.05 521

AIO-test1	0.27 369	0.33 480	1.30 426	0.00 1	0.01 435	0.52 310	0.01 433	1.16 497	0.61 540	0.00 1	0.01 430	0.03 236	0.02 327	1.24 438	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 541	0.06 547

castereo++	0.09 171	0.11 319	0.28 87	0.03 515	0.00 1	0.36 247	0.00 1	0.21 321	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 641	0.02 307	0.00 1

fffft	0.07 122	0.01 1	0.39 113	0.00 1	0.00 1	0.26 192	0.00 1	0.03 96	0.20 288	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.26 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 530	0.06 547
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.04 55	0.02 14	0.30 92	0.00 1	0.00 1	0.41 261	0.00 1	0.10 244	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.06 93	0.03 48	0.35 101	0.00 1	0.00 1	0.42 268	0.00 1	0.02 55	0.07 109	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.01 247	0.00 1	0.24 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 424	0.07 564

tt45	0.08 147	0.03 48	0.41 120	0.00 1	0.00 1	0.83 418	0.00 1	0.02 55	0.06 88	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 247	0.00 1	0.13 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.01 218

999	0.06 93	0.04 88	0.42 128	0.00 1	0.00 1	0.35 244	0.00 1	0.02 55	0.06 88	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 247	0.00 1	0.15 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 490	0.00 1

mms	0.04 55	0.04 88	0.35 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 152	0.10 205	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.02 327	0.01 111	0.01 167	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.09 585

ours_stereo	0.05 71	0.03 48	0.40 114	0.00 1	0.00 1	0.26 192	0.00 1	0.03 96	0.10 205	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1	0.01 111	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 466	0.03 450

fffy	0.05 71	0.04 88	0.49 148	0.01 454	0.00 1	0.26 192	0.00 1	0.03 96	0.10 205	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 466	0.04 498

tg	0.14 254	0.17 369	0.52 158	0.00 1	0.00 1	1.03 485	0.00 1	0.07 199	0.52 342	0.00 1	0.01 430	0.07 352	0.02 327	0.02 224	0.01 167	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.26 626	0.18 636

dual_stereo	0.05 71	0.02 14	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.20 167	0.00 1	0.06 173	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.01 247	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDVS	0.30 395	0.10 292	0.64 200	0.03 515	0.13 612	0.25 186	0.24 599	0.18 298	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.49 536	0.05 458	3.62 531	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.02 390

rvit_0105_6	0.05 71	0.04 88	0.46 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 340	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390

rvit_0105_5	0.07 122	0.10 292	0.65 202	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.00 1	0.05 152	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

rvit_0105_4	0.06 93	0.08 265	0.63 196	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.03 96	0.50 336	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_3	0.08 147	0.16 360	0.68 210	0.00 1	0.00 1	0.07 79	0.00 1	0.08 212	0.61 540	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 247	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

rvit_105_1	0.09 171	0.21 396	0.66 205	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.00 1	0.13 269	0.61 540	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.01 247	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.02 390

UGAM	0.51 512	0.12 331	1.83 513	0.00 1	0.00 1	0.62 351	0.00 1	0.06 173	0.11 219	0.00 1	0.23 575	0.35 489	0.04 425	6.42 652	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 626	0.03 450

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 88	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.02 9	0.07 247	0.29 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 109	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCG-NET	0.09 171	0.12 331	0.45 140	0.00 1	0.00 1	0.41 261	0.03 507	0.08 212	0.57 424	0.00 1	0.01 430	0.01 67	0.04 425	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.02 579	0.00 1	0.00 1	0.07 466	0.01 218

rvit_stereo_0081	0.04 55	0.02 14	0.14 35	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.00 1	0.01 2	0.54 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GCAP-BAT	0.13 238	0.06 205	1.80 512	0.19 638	0.37 654	0.00 1	0.00 1	0.03 96	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.01 111	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.06 547

DCVSM-stereo	0.16 281	0.03 48	1.58 483	0.00 1	0.00 1	0.74 388	0.04 526	0.02 55	0.08 137	0.00 1	0.00 1	0.60 550	0.07 489	0.06 311	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.00 1

ACV-stereo	0.63 553	0.16 360	2.24 551	0.00 1	0.00 1	1.79 639	0.07 554	0.06 173	0.10 205	0.00 1	0.00 1	3.53 649	1.24 621	3.12 502	0.17 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.01 218

rvit_stereo_0082	0.04 55	0.02 14	0.14 35	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.00 1	0.01 2	0.54 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.05 71	0.08 265	0.78 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 129	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 284	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 547

Occ-G	0.06 93	0.06 205	0.51 154	0.00 1	0.00 1	0.23 176	0.00 1	0.17 292	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 327	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 580	0.14 556	0.00 1

Pointernet	0.10 187	0.04 88	0.61 193	0.00 1	0.05 557	0.54 322	0.00 1	0.02 55	0.59 497	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 522	0.01 165	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 71	0.17 369	0.22 78	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.00 1	0.01 2	0.55 358	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.07 122	0.06 205	0.41 120	0.00 1	0.03 522	0.30 214	0.00 1	0.10 244	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 648	0.04 399	0.07 564

rvit_stereo_ft	0.07 122	0.25 431	0.56 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 129	0.43 330	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390

RSM++	0.08 147	0.06 205	0.38 112	0.00 1	0.00 1	0.30 214	0.00 1	0.06 173	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 619	0.09 509	0.03 450

RSM	0.08 147	0.05 145	0.37 106	0.00 1	0.02 494	0.30 214	0.00 1	0.11 252	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 615	0.05 424	0.02 390

DualNet (step1)	0.44 473	0.23 413	1.31 429	0.00 1	0.00 1	0.95 458	0.00 1	2.28 616	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.14 404	0.00 1	1.45 441	0.07 385	0.32 656	0.00 1	1.06 680	0.33 671	0.01 165	0.01 218

test_sample9	1.51 626	0.23 413	1.31 429	0.00 1	0.00 1	0.95 458	0.00 1	2.28 616	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.14 404	0.00 1	3.30 517	7.04 660	0.32 656	12.66 694	1.06 680	0.33 671	0.01 165	0.01 218

test_sample7	0.28 374	0.08 265	0.76 247	0.02 493	0.00 1	0.19 164	0.00 1	2.28 616	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.14 404	0.00 1	1.45 441	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

test_sample6	0.41 458	0.11 319	1.38 446	0.00 1	0.00 1	0.48 294	0.00 1	2.33 620	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.10 375	0.00 1	3.18 507	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

test_sample5	0.39 450	0.10 292	1.42 458	0.00 1	0.00 1	0.45 282	0.00 1	2.14 606	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.00 1	3.06 500	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

test_sample4	0.38 446	0.10 292	1.42 458	0.00 1	0.00 1	0.45 282	0.00 1	2.09 602	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.05 312	0.00 1	2.83 487	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

test_sample2	0.24 350	0.02 14	0.49 148	0.00 1	0.00 1	0.32 227	0.00 1	1.12 490	0.52 342	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.00 1	2.29 467	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

test_sample1	0.21 328	0.01 1	0.41 120	0.00 1	0.00 1	0.14 149	0.00 1	0.99 473	0.30 311	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1	2.26 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

CAS++	0.06 93	0.06 205	0.59 187	0.00 1	0.00 1	0.07 79	0.00 1	0.25 337	0.13 247	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
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fff1	0.33 413	0.10 292	1.04 363	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.00 1	1.45 537	0.55 358	0.00 1	0.00 1	0.15 413	0.00 1	3.24 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.01 218

CoDeX	0.36 433	0.24 423	1.39 449	0.00 1	0.01 435	0.29 207	0.00 1	1.58 565	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.25 462	0.07 489	2.82 486	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

mmm	0.13 238	0.02 14	0.42 128	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.00 1	0.88 451	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 247	0.51 400	0.00 1	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

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ff1	0.80 575	0.02 14	1.06 373	0.00 1	0.00 1	0.62 351	0.00 1	1.42 529	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.67 561	0.02 327	5.57 607	5.86 655	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.08 490	0.03 450

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GMStereo_Zeroshot	0.07 122	0.04 88	0.80 274	0.08 587	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.05 152	0.10 205	0.00 1	0.03 525	0.19 437	0.03 385	0.00 1	0.05 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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knoymous	0.09 171	0.04 88	1.04 363	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.23 330	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.23 454	0.00 1	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousa	0.14 254	0.15 351	1.74 504	0.00 1	0.00 1	0.28 203	0.00 1	0.01 2	0.11 219	0.00 1	0.01 430	0.42 515	0.02 327	0.01 111	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 571	0.00 1	0.02 390

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x	0.10 187	0.01 1	0.51 154	0.00 1	0.00 1	0.09 90	0.00 1	0.67 424	0.55 358	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.09 337	0.00 1	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

Wz-Net-SNSev	0.78 573	1.10 644	6.27 653	0.00 1	0.00 1	0.27 196	0.00 1	0.95 466	0.61 540	0.00 1	0.01 430	0.41 513	0.10 506	4.92 582	0.81 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 587	0.03 450

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 461	0.52 578	3.02 604	0.00 1	0.00 1	0.57 332	0.00 1	1.15 495	0.60 521	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.14 519	1.51 443	0.76 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.34 421	0.61 596	4.26 636	0.00 1	0.00 1	0.49 297	0.00 1	0.26 341	0.61 540	0.00 1	0.01 430	0.23 454	0.03 385	0.10 341	0.16 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

IER	0.14 254	0.09 282	1.29 423	0.00 1	0.00 1	0.62 351	0.00 1	0.17 292	0.10 205	0.00 1	0.00 1	0.40 510	0.02 327	0.11 348	0.04 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

raft_robust	0.56 531	0.36 508	0.87 304	0.00 1	0.15 621	0.64 366	0.00 1	2.20 610	0.56 375	0.00 1	0.01 430	0.44 518	1.18 620	4.46 569	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 615	0.09 509	0.03 450

CRFU-Net	0.40 455	0.12 331	1.50 476	0.14 621	0.01 435	0.90 439	0.00 1	0.42 376	0.14 253	0.00 1	0.00 1	0.42 515	1.94 637	2.15 458	0.12 438	0.00 1	0.00 1	0.03 639	0.00 1	0.03 372	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.26 363	0.34 488	1.11 384	0.02 493	0.27 649	1.10 575	0.00 1	0.70 428	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.07 352	0.01 247	0.36 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 667	0.11 530	0.22 650

NINENet	0.45 475	0.09 282	0.81 276	0.06 574	0.00 1	1.87 640	0.00 1	2.69 645	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.65 558	0.00 1	2.15 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

SA-5K	0.20 320	0.30 469	0.84 290	0.00 1	0.16 624	1.12 590	0.01 433	0.69 425	0.57 424	0.00 1	0.05 535	0.04 279	0.01 247	0.09 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 567	0.06 547

Sa-1000	0.31 401	0.26 442	0.93 329	0.00 1	0.18 632	1.08 560	0.01 433	2.59 640	0.56 375	0.00 1	0.09 554	0.03 236	0.00 1	0.18 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 606	0.11 530	0.00 1

SA	0.30 395	0.27 447	0.97 347	0.00 1	0.17 630	1.10 575	0.00 1	2.50 630	0.56 375	0.00 1	0.01 430	0.03 236	0.01 247	0.16 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 609	0.12 541	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	0.50 507	0.51 572	1.44 465	0.00 1	0.00 1	0.29 207	0.00 1	0.63 418	0.59 497	0.00 1	0.00 1	0.08 359	0.01 247	6.14 631	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 614	0.01 218

psmg	0.22 333	0.05 145	0.54 170	0.00 1	0.00 1	1.05 497	0.00 1	1.73 579	0.58 484	0.00 1	0.00 1	0.36 493	0.03 385	0.01 111	0.08 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

CSP-Net	0.37 441	0.10 292	0.54 170	0.00 1	0.00 1	0.50 299	0.00 1	0.64 420	0.13 247	0.00 1	0.00 1	0.15 413	0.02 327	5.27 591	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 424	0.00 1

UDGNet	0.14 254	0.48 562	0.72 219	0.00 1	0.00 1	1.06 506	0.00 1	0.05 152	0.28 304	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.09 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 55	0.05 145	0.52 158	0.00 1	0.00 1	0.06 76	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 247	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

AASNet	0.27 369	0.47 559	1.56 481	0.00 1	0.00 1	0.91 447	0.00 1	0.58 408	0.58 484	0.00 1	0.00 1	0.39 507	0.02 327	0.33 385	0.13 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 624	0.06 547

GwcNet-ADL	0.30 395	0.19 389	1.78 506	0.00 1	0.00 1	1.03 485	0.00 1	2.08 601	0.28 304	0.00 1	0.00 1	0.37 502	0.04 425	0.02 224	0.09 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 450

PSMNet-ADL	0.35 427	0.05 145	0.65 202	0.00 1	0.00 1	1.03 485	0.00 1	0.59 410	0.09 173	0.00 1	0.07 550	0.47 526	0.01 247	3.66 536	0.30 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.02 390

GANet-ADL	0.16 281	0.06 205	1.18 399	0.00 1	0.01 435	0.83 418	0.00 1	0.23 330	0.07 109	0.00 1	0.30 584	0.35 489	0.00 1	0.07 319	0.10 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 399	0.01 218

ADLNet2	0.55 528	0.33 480	2.54 581	0.00 1	0.00 1	0.88 433	0.00 1	0.69 425	0.65 605	0.00 1	0.07 550	1.47 620	0.02 327	4.12 558	0.11 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 552	0.01 218

Consistency-Raft	0.39 450	0.30 469	2.53 579	0.14 621	0.03 522	0.90 439	0.04 526	1.36 518	0.59 497	0.00 1	0.02 519	0.02 165	1.15 618	0.33 385	0.43 552	0.02 621	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

GrayStereo	0.46 480	0.01 1	0.71 216	0.10 598	0.00 1	1.12 590	2.67 675	0.20 315	0.59 497	0.00 1	0.00 1	0.08 359	3.76 662	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

RAFT-345	0.49 496	0.04 88	1.26 416	0.10 598	0.07 576	1.16 601	0.19 592	0.14 278	0.57 424	0.00 1	0.01 430	0.09 370	0.01 247	6.00 623	0.20 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

AnonymousM	0.10 187	0.04 88	0.56 180	0.00 1	0.00 1	1.02 479	0.00 1	0.19 303	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 319	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

CroCo-Stereo	0.13 238	0.16 360	0.40 114	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.98 471	0.57 424	0.00 1	0.01 430	0.31 478	0.03 385	0.01 111	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.12 225	0.43 543	0.79 267	0.01 454	0.02 494	0.10 101	0.07 554	0.06 173	0.27 303	0.00 1	0.01 430	0.18 430	0.04 425	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.02 579	0.00 1	0.01 522	0.37 644	0.01 218

LMCR-Stereo	0.27 369	0.34 488	1.42 458	0.00 1	0.00 1	0.79 402	0.00 1	2.15 608	0.61 540	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.04 425	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 424	0.00 1

ICVP	0.15 274	0.03 48	1.23 413	0.00 1	0.01 435	1.02 479	0.09 569	0.19 303	0.10 205	0.00 1	0.02 519	0.07 352	0.01 247	0.18 366	0.01 167	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.14 254	0.35 500	0.99 354	0.00 1	0.02 494	0.49 297	0.03 507	0.11 252	0.07 109	0.00 1	0.01 430	0.06 340	0.06 476	0.24 377	0.06 373	0.00 1	0.14 663	0.00 1	0.01 522	0.02 307	0.03 450

iRaftStereo_RVC	0.10 187	0.20 393	0.57 183	0.00 1	0.00 1	0.52 310	0.00 1	0.05 152	0.07 109	0.00 1	0.01 430	0.14 404	0.03 385	0.02 224	0.01 167	0.00 1	0.03 592	0.00 1	0.00 1	0.25 624	0.20 644

GEStereo_RVC	0.43 468	0.38 526	1.10 380	0.01 454	0.00 1	1.02 479	0.00 1	1.94 592	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.14 404	0.01 247	3.25 515	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 490	0.02 390

CREStereo++_RVC	0.10 187	0.06 205	0.78 264	0.00 1	0.00 1	1.00 475	0.00 1	0.10 244	0.08 137	0.00 1	0.01 430	0.03 236	0.00 1	0.01 111	0.03 284	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
raft+_RVC	0.14 254	0.37 516	0.96 338	0.00 1	0.16 624	0.64 366	0.03 507	0.05 152	0.08 137	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.03 385	0.03 266	0.07 385	0.00 1	0.07 641	0.00 1	0.00 1	0.05 424	0.16 632

XX-TBD	0.12 225	0.25 431	0.79 267	0.00 1	0.00 1	0.92 449	0.00 1	0.18 298	0.08 137	0.00 1	0.21 574	0.03 236	0.00 1	0.01 111	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.13 238	0.36 508	0.94 333	0.00 1	0.18 632	0.62 351	0.02 482	0.07 199	0.07 109	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.03 385	0.03 266	0.05 355	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.04 498

sAnonymous2	0.10 187	0.22 403	1.35 438	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.00 1	0.03 96	0.06 88	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 490	0.15 627

CroCo_RVC	0.10 187	0.22 403	1.35 438	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.00 1	0.03 96	0.06 88	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 490	0.15 627

CFNet_pseudo	0.22 333	0.10 292	1.39 449	0.00 1	0.01 435	0.98 466	0.00 1	0.94 464	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.48 528	0.36 562	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALAANet	0.13 238	0.51 572	0.95 336	0.00 1	0.00 1	0.32 227	0.01 433	0.38 366	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.05 312	0.09 498	0.02 224	0.12 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 542	0.10 522	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 171	0.05 145	1.02 358	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.00 1	0.12 261	0.48 333	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

GES	0.18 304	0.05 145	0.87 304	0.00 1	0.00 1	1.06 506	0.02 482	0.60 412	0.08 137	0.00 1	0.02 519	0.11 382	0.09 498	0.44 397	0.16 465	0.01 605	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

DGSMNet	1.21 615	0.37 516	3.02 604	0.71 663	1.33 677	1.61 630	3.53 678	1.45 537	0.33 314	0.00 1	0.79 616	0.48 528	0.24 548	3.22 509	0.53 567	0.98 670	1.21 683	1.35 683	1.09 685	1.03 665	0.92 673

test_xeample3	0.24 350	0.06 205	1.84 515	0.02 493	0.00 1	0.33 233	0.05 541	1.33 515	0.14 253	0.00 1	0.03 525	0.03 236	0.03 385	0.10 341	0.43 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 648	0.05 424	0.06 547

xxxx	1.04 600	0.02 14	0.54 170	0.00 1	0.00 1	0.53 315	0.00 1	2.53 633	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 247	2.04 453	14.52 683	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

test_xeample	1.14 607	0.02 14	0.58 184	0.00 1	0.00 1	0.57 332	0.00 1	2.57 636	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 327	3.45 524	15.00 686	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390

GMStereo	0.08 147	0.54 582	0.90 320	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.04 129	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 327	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.51 512	0.36 508	2.40 563	0.00 1	0.00 1	0.27 196	0.00 1	2.06 599	1.49 647	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.04 425	3.38 522	0.10 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.02 390

MMNet	0.23 340	0.18 378	1.84 515	0.00 1	0.00 1	0.67 372	0.00 1	0.59 410	0.59 497	0.00 1	0.01 430	0.18 430	0.09 498	0.26 381	0.12 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

psm_up	0.39 450	0.25 431	1.04 363	0.00 1	0.00 1	0.82 412	0.00 1	1.88 587	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.28 470	0.01 247	2.78 484	0.09 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.00 1

UNet	0.26 363	0.18 378	2.41 565	0.00 1	0.00 1	0.71 382	0.00 1	0.39 369	0.60 521	0.00 1	0.00 1	0.37 502	0.02 327	0.45 398	0.09 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

UPFNet	0.18 304	0.05 145	1.11 384	0.00 1	0.00 1	0.48 294	0.00 1	1.11 488	0.48 333	0.00 1	0.00 1	0.10 375	0.00 1	0.10 341	0.10 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

CREStereo	0.10 187	0.06 205	0.51 154	0.00 1	0.00 1	1.06 506	0.00 1	0.20 315	0.08 137	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	0.23 340	0.05 145	1.39 449	0.00 1	0.00 1	1.00 475	0.00 1	0.80 439	0.57 424	0.00 1	0.00 1	0.24 456	0.04 425	0.23 376	0.18 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

PMTNet	0.11 209	0.07 247	0.60 192	0.00 1	0.00 1	1.05 497	0.04 526	0.16 285	0.08 137	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.00 1	0.03 266	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.00 1

CCAANet	0.19 310	0.05 145	1.18 399	0.00 1	0.00 1	0.13 144	0.00 1	0.19 303	0.08 137	0.00 1	0.00 1	0.28 470	0.00 1	1.76 448	0.05 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	0.51 512	0.82 629	3.08 609	0.04 535	0.04 543	0.42 268	0.09 569	1.16 497	0.34 315	0.00 1	0.03 525	0.24 456	0.05 458	3.16 504	0.13 447	0.07 637	0.12 659	0.05 652	0.02 542	0.08 490	0.20 644

FADNet-RVC	0.51 512	0.80 626	2.47 571	0.01 454	0.00 1	0.48 294	0.00 1	1.32 514	0.14 253	0.00 1	0.01 430	0.12 389	0.06 476	4.07 554	0.15 462	0.00 1	0.04 609	0.00 1	0.00 1	0.38 645	0.08 571

S-Stereo	0.65 557	0.25 431	3.44 619	0.00 1	0.00 1	0.56 329	0.05 541	1.86 586	0.61 540	0.00 1	0.76 611	0.84 578	0.11 512	4.28 566	0.11 428	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.07 466	0.03 450

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 482	0.43 543	1.04 363	0.11 608	0.00 1	1.10 575	0.00 1	0.80 439	0.54 351	0.00 1	0.05 535	0.38 505	0.03 385	3.50 526	0.14 456	0.88 668	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 530	0.20 644

BEATNet_4x	0.24 350	0.51 572	1.71 499	0.00 1	0.00 1	0.31 218	0.00 1	0.99 473	0.31 312	0.00 1	0.00 1	0.29 472	0.03 385	0.22 374	0.35 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.02 390

Nwc_Net	0.43 468	0.42 540	2.64 587	0.00 1	0.00 1	0.67 372	0.00 1	0.82 444	0.28 304	0.00 1	0.01 430	0.90 582	0.10 506	2.62 477	0.05 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.00 1

MSMDNet	0.19 310	0.10 292	1.39 449	0.00 1	0.01 435	0.75 393	0.00 1	0.35 360	0.12 237	0.00 1	0.00 1	0.48 528	0.50 571	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

PA-Net	0.57 537	0.50 567	2.73 591	0.03 515	0.06 569	0.89 437	0.02 482	0.66 422	0.63 600	0.00 1	0.00 1	0.43 517	0.07 489	4.82 580	0.55 571	0.01 605	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.04 498
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	0.54 525	0.70 608	2.06 540	0.00 1	0.00 1	1.14 594	0.00 1	1.61 568	0.58 484	0.00 1	0.01 430	0.29 472	0.04 425	4.21 561	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.02 390
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CFNet	0.56 531	0.50 567	1.58 483	0.00 1	0.00 1	1.06 506	0.01 433	1.08 485	0.57 424	0.00 1	0.01 430	0.12 389	0.01 247	5.87 620	0.19 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 552	0.02 390

ccs_rob	0.22 333	0.10 292	1.38 446	0.00 1	0.01 435	0.98 466	0.00 1	0.94 464	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.48 528	0.36 562	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	0.75 570	0.65 601	2.52 577	0.01 454	0.00 1	0.66 370	0.00 1	0.61 416	0.13 247	0.00 1	1.29 629	0.96 585	0.04 425	5.98 622	1.82 611	0.13 644	0.02 579	0.00 1	0.00 1	0.07 466	0.04 498

HITNet	0.19 310	0.55 588	1.36 442	0.00 1	0.00 1	0.25 186	0.00 1	1.09 486	0.23 298	0.00 1	0.00 1	0.14 404	0.02 327	0.02 224	0.14 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 424	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.20 320	0.06 205	0.86 299	0.00 1	0.00 1	0.25 186	0.00 1	1.71 577	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.31 478	0.01 247	0.11 348	0.11 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	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.
DeepPruner_ROB	0.23 340	0.37 516	1.26 416	0.00 1	0.00 1	1.11 583	0.03 507	0.20 315	0.07 109	0.00 1	0.00 1	0.39 507	0.03 385	1.12 432	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 399	0.00 1

PS-NSSS	0.54 525	0.44 547	0.86 299	0.00 1	0.00 1	1.04 494	0.00 1	2.37 622	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.11 382	0.01 247	5.32 593	0.13 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.00 1

HSM	0.63 553	0.36 508	0.89 316	0.00 1	0.00 1	0.52 310	0.01 433	0.98 471	0.56 375	0.00 1	0.01 430	2.27 642	0.65 587	6.18 634	0.11 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.24 350	0.08 265	0.68 210	0.00 1	0.00 1	0.83 418	0.00 1	0.66 422	0.61 540	0.00 1	0.00 1	0.50 540	0.02 327	1.28 439	0.08 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 522	0.04 498
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.43 468	0.13 340	1.95 528	0.03 515	0.09 589	0.61 345	0.00 1	1.43 534	0.61 540	0.00 1	0.00 1	0.18 430	0.04 425	3.32 519	0.11 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

StereoDRNet	0.42 461	0.50 567	2.50 574	0.02 493	0.06 569	0.51 304	0.00 1	0.34 358	0.61 540	0.00 1	0.00 1	0.33 481	0.02 327	2.87 489	0.50 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.02 390

iResNet	0.25 357	0.27 447	1.68 494	0.00 1	0.00 1	0.69 377	0.00 1	1.22 503	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.03 385	0.12 350	0.30 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 424	0.01 218

DISCO	0.31 401	0.11 319	1.73 500	0.16 626	0.16 624	0.31 218	0.00 1	0.09 227	0.17 280	0.00 1	0.01 430	1.51 623	0.00 1	1.21 434	0.62 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.01 218

NCCL2	0.29 390	0.50 567	1.52 477	0.00 1	0.00 1	0.81 408	0.00 1	0.45 382	0.22 293	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.03 385	2.14 456	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.02 628	0.00 1	0.01 165	0.03 450

XPNet_ROB	0.37 441	0.34 488	1.01 356	0.01 454	0.00 1	0.96 461	0.00 1	1.11 488	0.46 332	0.00 1	0.00 1	0.17 426	0.02 327	2.73 481	0.54 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

PWC_ROB	0.62 552	0.54 582	3.22 613	0.00 1	0.00 1	0.22 173	0.00 1	2.18 609	0.61 540	0.00 1	0.20 572	0.29 472	0.03 385	3.46 525	1.22 595	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 647	0.01 218

PWCDC_ROB	0.94 592	0.91 637	2.52 577	0.00 1	0.00 1	1.15 597	0.00 1	2.11 603	1.18 639	0.00 1	8.99 666	0.35 489	0.09 498	0.64 414	0.40 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 653	0.03 450

PSMNet_ROB	0.41 458	0.54 582	1.69 496	0.00 1	0.00 1	0.92 449	0.00 1	0.27 346	0.53 347	0.00 1	0.00 1	0.25 462	0.03 385	3.43 523	0.47 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 424	0.03 450

monster-pro	0.02 9	0.05 145	0.17 55	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.01 111	0.04 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

DF	0.14 254	0.05 145	0.42 128	0.01 454	0.11 601	0.31 218	0.00 1	1.26 508	0.10 205	0.01 263	0.00 1	0.03 236	0.00 1	0.04 284	0.17 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 619	0.00 1	0.05 521

DN	0.11 209	0.03 48	0.90 320	0.05 549	0.10 593	0.27 196	0.00 1	0.05 152	0.07 109	0.01 263	0.00 1	0.05 312	0.00 1	0.36 389	0.17 469	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.19 631	0.00 1	0.05 521

aanet-new-90k	0.07 122	0.25 431	0.80 274	0.00 1	0.00 1	0.13 144	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 521

aanet-new-60k	0.08 147	0.26 442	0.94 333	0.00 1	0.00 1	0.35 244	0.00 1	0.03 96	0.04 44	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.03 450

aanet-new-70k	0.07 122	0.25 431	0.75 241	0.00 1	0.00 1	0.18 159	0.00 1	0.04 129	0.04 44	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.02 390

aanet-new-78k	0.09 171	0.24 423	1.30 426	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 450

aanet-new-14k	0.06 93	0.09 282	0.84 290	0.00 1	0.00 1	0.10 101	0.00 1	0.01 2	0.06 88	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

aanet-new-8k	0.06 93	0.17 369	0.88 308	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.02 55	0.08 137	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

GCAP-Stereo-cres-4k	0.06 93	0.07 247	0.81 276	0.00 1	0.01 435	0.10 101	0.00 1	0.04 129	0.06 88	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.07 122	0.08 265	0.53 167	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.05 152	0.03 5	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.02 579	0.00 1	0.33 671	0.00 1	0.18 636

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 122	0.08 265	0.85 298	0.00 1	0.00 1	0.08 85	0.00 1	0.04 129	0.03 5	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 606	0.00 1	0.13 619

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.06 93	0.07 247	0.44 139	0.00 1	0.08 583	0.09 90	0.00 1	0.03 96	0.05 73	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.31 667	0.00 1	0.15 627

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.05 71	0.08 265	0.40 114	0.00 1	0.00 1	0.42 268	0.00 1	0.02 55	0.04 44	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390

RT-Monster	0.08 147	0.04 88	0.69 214	0.01 454	0.02 494	0.24 182	0.00 1	0.07 199	0.50 336	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.01 218

Selective-IGEV-i16pb	1.19 611	0.08 265	11.12 672	0.00 1	0.00 1	0.98 466	0.33 623	2.66 644	0.57 424	0.01 263	0.84 619	0.30 477	0.04 425	6.37 649	0.14 456	0.03 630	0.08 647	0.01 609	0.03 568	0.07 466	0.05 521

DepthFocus	0.02 9	0.03 48	0.19 63	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.00 1	0.13 269	0.05 73	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gcap_with_dpt	0.08 147	0.04 88	0.55 177	0.00 1	0.00 1	0.83 418	0.00 1	0.03 96	0.04 44	0.01 263	0.00 1	0.03 236	0.00 1	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390

DStereoRT	1.32 617	0.33 480	2.53 579	0.01 454	0.05 557	1.74 636	0.06 547	1.53 561	0.82 632	0.01 263	0.05 535	0.36 493	2.43 646	6.10 628	0.46 559	0.00 1	0.00 1	9.53 692	0.00 1	0.02 307	0.28 651

WQFJA1	0.25 357	0.03 48	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.22 173	0.00 1	2.27 614	2.16 655	0.01 263	0.00 1	0.05 312	0.04 425	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 399	0.01 218

WQFJX1	0.29 390	0.04 88	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.17 157	0.01 433	2.96 649	2.31 656	0.01 263	0.00 1	0.09 370	0.06 476	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.01 218

WQFJX	0.23 340	0.03 48	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 433	2.42 624	1.86 652	0.01 263	0.00 1	0.06 340	0.04 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.02 390

NLMM1	0.35 427	0.04 88	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.28 203	0.00 1	3.45 656	2.88 657	0.01 263	0.01 430	0.06 340	0.03 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.02 390

NLMM	0.25 357	0.03 48	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.22 173	0.00 1	2.25 612	2.13 654	0.01 263	0.00 1	0.05 312	0.04 425	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 399	0.01 218

NLCSM	0.36 433	0.09 282	0.21 71	0.00 1	0.00 1	0.26 192	0.02 482	1.20 502	1.55 648	0.01 263	0.00 1	0.10 375	0.10 506	3.53 528	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 567	0.01 218

VIP-Stereo	0.12 225	0.30 469	0.77 251	0.00 1	0.00 1	0.58 336	0.01 433	0.08 212	0.56 375	0.01 263	0.00 1	0.04 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.10 593

DLNR-FE	21.10 689	47.73 692	85.45 700	96.28 710	88.16 709	0.31 218	0.00 1	18.28 691	0.07 109	0.01 263	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.21 372	0.01 167	15.59 691	0.01 530	0.00 1	0.21 641	69.68 702	0.04 498

DDF-Stereo	0.10 187	0.05 145	0.31 94	0.02 493	0.03 522	0.05 72	0.01 433	0.13 269	0.16 273	0.01 263	0.00 1	0.05 312	0.00 1	0.64 414	0.45 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 568	0.00 1	0.02 390

MonStereo	0.02 9	0.05 145	0.17 55	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.01 111	0.04 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

Wavelet-MonSter	0.02 9	0.02 14	0.08 1	0.00 1	0.00 1	0.09 90	0.00 1	0.03 96	0.03 5	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

DA	0.10 187	0.06 205	0.37 106	0.01 454	0.03 522	1.06 506	0.00 1	0.02 55	0.08 137	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.03 385	0.13 352	0.01 167	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 613

Monster-pub-eth3d	0.02 9	0.05 145	0.17 55	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.01 111	0.04 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

GGEV	0.10 187	0.06 205	0.37 106	0.01 454	0.03 522	1.06 506	0.00 1	0.02 55	0.08 137	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.03 385	0.13 352	0.01 167	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 613

MultiAttention	3.54 659	0.12 331	1.17 395	0.27 649	1.16 674	23.19 688	6.27 687	3.03 651	0.56 375	0.01 263	2.05 635	2.14 638	0.19 534	24.28 689	2.04 616	0.07 637	0.00 1	0.47 675	0.76 684	1.66 671	1.39 678

water-stereo	0.03 39	0.02 14	0.34 98	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.00 1	0.04 129	0.06 88	0.01 263	0.02 519	0.04 279	0.05 458	0.01 111	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

asda	0.03 39	0.07 247	0.20 67	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.01 2	0.07 109	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 9	0.05 145	0.16 46	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.02 9	0.05 145	0.15 39	0.00 1	0.00 1	0.13 144	0.00 1	0.01 2	0.05 73	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.02 9	0.06 205	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.10 101	0.00 1	0.01 2	0.08 137	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 9	0.04 88	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.01 2	0.13 247	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.03 39	0.06 205	0.15 39	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.01 2	0.14 253	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 9	0.05 145	0.14 35	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.01 2	0.10 205	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 224	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 9	0.04 88	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.01 2	0.05 73	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 9	0.04 88	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.01 2	0.05 73	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.02 9	0.04 88	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.05 152	0.04 44	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 9	0.05 145	0.15 39	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 9	0.03 48	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 9	0.02 14	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.00 1	0.01 2	0.09 173	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.03 266	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.03 39	0.04 88	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.29 207	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.10 187	0.16 360	0.49 148	0.00 1	0.00 1	0.46 287	0.00 1	0.01 2	0.59 497	0.01 263	0.00 1	0.04 279	0.08 494	0.01 111	0.23 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.11 209	0.18 378	0.37 106	0.00 1	0.00 1	0.53 315	0.00 1	0.00 1	0.56 375	0.01 263	0.00 1	0.04 279	0.02 327	0.00 1	0.38 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.00 1

xyz-stereo	3.26 657	0.05 145	35.32 684	0.00 1	0.00 1	13.52 682	0.00 1	0.02 55	0.05 73	0.01 263	9.71 672	0.03 236	0.01 247	6.34 646	0.04 338	0.00 1	0.00 1	0.12 664	0.00 1	0.02 307	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.08 147	0.06 205	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.75 393	0.00 1	0.03 96	0.57 424	0.01 263	0.00 1	0.05 312	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

MLG-Stereo_test1	0.07 122	0.05 145	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.61 345	0.00 1	0.02 55	0.61 540	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

MLG-Stereo	0.06 93	0.05 145	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.46 287	0.00 1	0.02 55	0.60 521	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

G2L-Stereo_test	0.35 427	0.51 572	1.28 422	0.00 1	0.00 1	0.62 351	0.03 507	0.37 365	0.13 247	0.01 263	0.00 1	0.56 549	0.00 1	3.27 516	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 541	0.01 218

MM-Stereo_test1	0.12 225	0.10 292	1.26 416	0.02 493	0.04 543	0.28 203	0.02 482	0.06 173	0.28 304	0.01 263	0.00 1	0.03 236	0.00 1	0.05 299	0.01 167	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.23 618	0.01 218

SCV_C0	0.09 171	0.16 360	0.63 196	0.00 1	0.00 1	0.29 207	0.00 1	0.12 261	0.09 173	0.01 263	0.00 1	0.05 312	0.03 385	0.07 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 615	0.09 509	0.02 390

SCV	0.09 171	0.23 413	0.59 187	0.00 1	0.02 494	0.03 55	0.02 482	0.35 360	0.07 109	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.10 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 609	0.18 597	0.12 613

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 122	0.01 1	0.37 106	0.01 454	0.00 1	0.02 33	0.00 1	0.16 285	0.57 424	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.14 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 601	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.11 209	0.28 457	0.45 140	0.05 549	0.02 494	0.15 150	0.03 507	0.19 303	0.57 424	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.02 327	0.12 350	0.01 167	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.02 542	0.09 509	0.10 593

castereo	0.07 122	0.15 351	0.30 92	0.00 1	0.05 557	0.20 167	0.02 482	0.18 298	0.08 137	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.10 506	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 631	0.01 165	0.01 218

MonSter	0.02 9	0.05 145	0.17 55	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.01 111	0.04 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

GIP-stereo	0.06 93	0.02 14	0.64 200	0.00 1	0.00 1	0.20 167	0.00 1	0.01 2	0.14 253	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.19 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 399	0.00 1

ITSA-stereo	0.44 473	0.06 205	0.97 347	0.03 515	0.00 1	1.08 560	0.06 547	1.42 529	0.09 173	0.01 263	0.00 1	0.21 446	0.50 571	3.91 546	0.38 542	0.00 1	0.00 1	0.02 628	0.01 522	0.03 372	0.01 218

IGEV-Stereo++	0.05 71	0.03 48	0.16 46	0.00 1	0.00 1	0.59 342	0.00 1	0.05 152	0.07 109	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.06 311	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.01 218

RAStereo	0.05 71	0.15 351	0.68 210	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.06 173	0.06 88	0.01 263	0.01 430	0.02 165	0.02 327	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

U	1.61 630	0.01 1	0.28 87	0.00 1	7.20 689	9.87 677	0.00 1	0.04 129	0.02 1	0.01 263	0.00 1	0.09 370	0.00 1	0.01 111	0.01 167	0.00 1	0.00 1	9.53 692	5.08 691	0.01 165	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 55	0.06 205	0.29 90	0.01 454	0.00 1	0.02 33	0.00 1	0.11 252	0.14 253	0.01 263	0.00 1	0.03 236	0.00 1	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 590	0.01 165	0.01 218

WCG-NET（raft）	0.07 122	0.18 378	0.43 133	0.00 1	0.00 1	0.37 250	0.00 1	0.07 199	0.06 88	0.01 263	0.01 430	0.05 312	0.03 385	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.09 649	0.00 1	0.00 1	0.07 466	0.01 218

GCST	0.28 374	0.46 554	1.23 413	0.00 1	0.01 435	0.31 218	0.03 507	0.15 282	0.05 73	0.01 263	0.37 591	0.05 312	0.04 425	2.76 483	0.05 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 466	0.03 450

test_sample3	0.37 441	0.09 282	1.41 455	0.00 1	0.00 1	0.46 287	0.00 1	1.95 593	0.56 375	0.01 263	0.00 1	0.05 312	0.00 1	2.79 485	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 122	0.08 265	0.83 284	0.00 1	0.00 1	0.08 85	0.00 1	0.04 129	0.03 5	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 606	0.00 1	0.13 619

IGEV++	0.06 93	0.14 346	0.46 142	0.03 515	0.00 1	0.04 65	0.00 1	0.03 96	0.08 137	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.06 476	0.04 284	0.03 284	0.00 1	0.04 609	0.00 1	0.03 568	0.08 490	0.07 564

MyStereo07	0.10 187	0.12 331	0.59 187	0.00 1	0.00 1	0.98 466	0.00 1	0.03 96	0.10 205	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.05 458	0.04 284	0.00 1	0.00 1	0.05 624	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.04 498

ff7	0.11 209	0.18 378	0.52 158	0.00 1	0.00 1	1.06 506	0.00 1	0.09 227	0.09 173	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.03 385	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 590	0.07 466	0.01 218

IGEVStereo-DCA	0.10 187	0.06 205	0.52 158	0.01 454	0.00 1	0.32 227	0.00 1	0.09 227	0.09 173	0.01 263	0.01 430	0.02 165	0.04 425	0.14 356	0.44 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 590	0.05 424	0.01 218

ffff	0.11 209	0.18 378	0.52 158	0.00 1	0.00 1	1.06 506	0.00 1	0.09 227	0.09 173	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.03 385	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 590	0.07 466	0.01 218

rrr	0.24 350	0.06 205	1.91 524	0.01 454	0.00 1	0.32 227	0.04 526	1.34 516	0.15 265	0.01 263	0.01 430	0.02 165	0.04 425	0.14 356	0.44 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 628	0.05 424	0.05 521

11t	0.11 209	0.18 378	0.52 158	0.00 1	0.00 1	1.06 506	0.00 1	0.09 227	0.09 173	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.03 385	0.02 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 590	0.07 466	0.01 218

plain	0.11 209	0.17 369	1.21 412	0.00 1	0.00 1	0.05 72	0.00 1	0.16 285	0.32 313	0.01 263	0.01 430	0.02 165	0.01 247	0.03 266	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 626	0.01 218

DLNR_Zeroshot_test	21.09 688	47.65 691	85.43 699	96.34 711	87.67 708	0.31 218	0.00 1	17.86 690	0.07 109	0.01 263	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.70 416	0.01 167	15.78 692	0.01 530	0.00 1	0.21 641	69.62 701	0.04 498

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RainbowNet	0.61 550	1.13 648	1.83 513	0.10 598	0.04 543	1.23 611	0.07 554	1.74 580	0.57 424	0.01 263	0.02 519	1.14 601	0.25 551	2.29 467	0.48 562	0.61 661	0.05 624	0.00 1	0.00 1	0.47 652	0.20 644

ACVNet-4b	1.14 607	1.34 661	3.96 634	0.17 630	0.03 522	1.03 485	0.01 433	1.31 512	0.65 605	0.01 263	0.97 623	1.98 634	0.32 559	6.18 634	1.20 594	2.52 680	0.02 579	0.00 1	0.00 1	0.82 663	0.28 651

GCAP-Stereo	0.11 209	0.28 457	0.71 216	0.00 1	0.00 1	0.83 418	0.00 1	0.08 212	0.09 173	0.01 263	0.00 1	0.05 312	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.02 579	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.01 218

Any-RAFT	0.17 293	0.04 88	0.93 329	0.00 1	0.00 1	1.10 575	0.00 1	0.99 473	0.03 5	0.01 263	0.00 1	0.21 446	0.00 1	0.07 319	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 225	0.41 537	0.91 325	0.05 549	0.03 522	0.51 304	0.04 526	0.13 269	0.11 219	0.01 263	0.00 1	0.03 236	0.02 327	0.06 311	0.10 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 522	0.03 372	0.03 450

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Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
WZ-Net	1.38 621	1.14 650	10.22 669	0.00 1	0.00 1	0.82 412	0.00 1	1.37 524	0.61 540	0.01 263	0.01 430	1.09 596	2.20 644	6.39 651	3.68 636	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 466	0.02 390

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dad	0.17 293	0.54 582	0.82 280	0.00 1	0.00 1	1.03 485	0.00 1	0.02 55	0.23 298	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.01 247	0.63 413	0.11 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

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HHNet	0.48 489	0.21 396	1.60 486	0.10 598	0.00 1	1.14 594	0.26 606	0.47 386	0.59 497	0.01 263	3.56 642	0.04 279	0.71 588	0.00 1	0.73 579	0.02 621	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.00 1

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Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.96 595	0.05 145	0.74 230	0.09 594	0.27 649	1.11 583	0.28 614	0.05 152	0.59 497	0.01 263	0.00 1	0.01 67	1.00 607	3.68 538	11.30 675	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

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OCTAStereo	0.47 482	0.03 48	0.77 251	0.12 612	0.00 1	1.07 547	0.26 606	0.19 303	0.60 521	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.00 1	6.16 632	0.18 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

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ROB_FTStereo	0.13 238	0.04 88	0.73 221	0.05 549	0.02 494	1.06 506	0.07 554	0.06 173	0.56 375	0.01 263	0.00 1	0.03 236	0.00 1	0.01 111	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.00 1

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TVStereo	0.47 482	0.03 48	0.77 251	0.12 612	0.00 1	1.07 547	0.26 606	0.19 303	0.60 521	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.00 1	6.18 634	0.18 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

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IRAFT_RVC	0.51 512	0.13 340	1.14 389	0.10 598	0.00 1	1.17 604	0.10 574	0.28 350	0.61 540	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.12 515	6.22 642	0.22 497	0.00 1	0.09 649	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.01 218

iRAFT	0.13 238	0.04 88	0.73 221	0.05 549	0.01 435	1.06 506	0.08 563	0.06 173	0.56 375	0.01 263	0.00 1	0.05 312	0.00 1	0.01 111	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.00 1

test-2	0.13 238	0.24 423	0.83 284	0.00 1	0.14 616	0.86 428	0.01 433	0.09 227	0.11 219	0.01 263	0.01 430	0.02 165	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 649	0.00 1	0.00 1	0.16 580	0.01 218

GMM-Stereo	0.18 304	0.02 14	1.37 445	0.08 587	0.00 1	1.11 583	0.13 582	0.09 227	0.60 521	0.01 263	0.00 1	0.02 165	0.10 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 254	0.04 88	0.75 241	0.05 549	0.01 435	1.06 506	0.08 563	0.05 152	0.56 375	0.01 263	0.00 1	0.05 312	0.00 1	0.01 111	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 340	0.04 88	0.76 247	0.10 598	0.00 1	1.15 597	0.02 482	0.27 346	0.65 605	0.01 263	0.54 600	0.04 279	0.71 588	0.27 383	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

Anonymous3	0.19 310	0.07 247	1.33 433	0.00 1	0.00 1	1.12 590	0.00 1	0.56 402	0.56 375	0.01 263	0.00 1	0.06 340	0.00 1	0.01 111	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

s12784h	0.21 328	0.05 145	0.81 276	0.00 1	0.00 1	1.06 506	0.02 482	1.36 518	0.56 375	0.01 263	0.34 589	0.02 165	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.00 1

TestStereo	0.31 401	0.22 403	1.36 442	0.00 1	0.00 1	0.27 196	0.00 1	0.06 173	0.04 44	0.01 263	0.00 1	0.03 236	0.01 247	4.27 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.12 225	0.15 351	0.78 264	0.00 1	0.00 1	1.03 485	0.00 1	0.07 199	0.08 137	0.01 263	0.15 566	0.04 279	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 482	0.11 319	5.03 646	0.00 1	0.00 1	0.70 378	0.00 1	1.98 595	0.61 540	0.01 263	0.00 1	0.36 493	0.33 560	0.18 366	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.02 390

HCRNet	0.32 410	0.10 292	0.81 276	0.00 1	0.00 1	1.10 575	0.00 1	0.39 369	0.59 497	0.01 263	0.01 430	0.06 340	0.03 385	3.24 510	0.05 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.02 390

CFNet-RSSM	0.17 293	0.06 205	1.16 394	0.00 1	0.12 608	0.61 345	0.00 1	0.90 454	0.08 137	0.01 263	0.00 1	0.09 370	0.00 1	0.01 111	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 648	0.00 1	0.00 1

APVNet	0.51 512	0.21 396	2.43 569	0.00 1	0.00 1	0.94 455	0.00 1	0.45 382	0.62 595	0.01 263	0.01 430	0.34 485	0.03 385	4.59 572	0.27 522	0.00 1	0.00 1	0.03 639	0.00 1	0.15 567	0.02 390

SFCPSM	0.21 328	0.04 88	1.59 485	0.00 1	0.05 557	0.34 241	0.00 1	1.24 505	0.57 424	0.01 263	0.00 1	0.12 389	0.02 327	0.05 299	0.05 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 542	0.02 307	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 225	0.06 205	1.17 395	0.00 1	0.11 601	0.41 261	0.00 1	0.20 315	0.04 44	0.01 263	0.00 1	0.18 430	0.00 1	0.01 111	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 628	0.01 165	0.00 1

ACVNet	0.20 320	0.14 346	0.96 338	0.01 454	0.00 1	1.05 497	0.11 578	0.19 303	0.60 521	0.01 263	0.01 430	0.71 566	0.00 1	0.05 299	0.10 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 424	0.00 1

CFNet-ft	0.31 401	0.34 488	0.96 338	0.00 1	0.00 1	1.08 560	0.00 1	0.19 303	0.15 265	0.01 263	0.00 1	0.48 528	0.00 1	2.95 494	0.05 355	0.00 1	0.00 1	0.01 609	0.00 1	0.01 165	0.01 218

DMCA-RVC	0.31 401	0.48 562	2.47 571	0.00 1	0.03 522	0.78 400	0.03 507	0.06 173	0.08 137	0.01 263	0.01 430	0.08 359	0.33 560	1.59 446	0.16 465	0.00 1	0.02 579	0.01 609	0.00 1	0.01 165	0.01 218

DMCA	0.19 310	0.16 360	1.39 449	0.00 1	0.01 435	1.00 475	0.01 433	0.38 366	0.57 424	0.01 263	0.01 430	0.05 312	0.00 1	0.05 299	0.12 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

FADNet	0.55 528	0.75 616	2.42 567	0.00 1	0.01 435	0.82 412	0.00 1	0.88 451	0.54 351	0.01 263	0.01 430	0.16 422	0.16 527	4.49 570	0.09 408	0.18 648	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 651	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 333	0.10 292	0.77 251	0.00 1	0.00 1	1.09 569	0.00 1	1.68 573	0.57 424	0.01 263	0.00 1	0.01 67	0.07 489	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.01 218
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RGC	0.50 507	0.53 580	2.42 567	0.00 1	0.01 435	0.65 368	0.00 1	1.07 483	0.17 280	0.01 263	0.62 605	1.00 588	0.19 534	3.03 498	0.28 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 424	0.02 390

ADCP+	1.36 620	0.76 622	6.73 655	0.01 454	0.02 494	1.32 624	0.80 656	0.81 441	0.72 622	0.01 263	0.01 430	0.96 585	1.05 611	0.33 385	13.50 681	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.02 390

CC-Net-ROB	0.64 555	0.50 567	1.13 388	0.07 580	0.00 1	1.08 560	0.01 433	2.58 638	0.56 375	0.01 263	0.00 1	0.14 404	0.01 247	5.73 615	0.12 438	0.50 660	0.00 1	0.21 670	0.00 1	0.09 509	0.02 390

GANet	0.55 528	0.35 500	1.40 454	0.00 1	0.00 1	0.77 397	0.08 563	0.36 363	0.57 424	0.01 263	0.00 1	0.68 565	0.11 512	5.52 604	1.07 589	0.00 1	0.00 1	0.02 628	0.00 1	0.09 509	0.03 450

CFNet_RVC	0.31 401	0.34 488	0.96 338	0.00 1	0.00 1	1.08 560	0.00 1	0.19 303	0.15 265	0.01 263	0.00 1	0.48 528	0.00 1	2.95 494	0.05 355	0.00 1	0.00 1	0.01 609	0.00 1	0.01 165	0.01 218

UCFNet_RVC	0.20 320	0.32 476	0.88 308	0.00 1	0.00 1	1.02 479	0.00 1	0.20 315	0.29 308	0.01 263	0.00 1	0.34 485	0.02 327	0.81 418	0.05 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.36 433	1.03 641	2.96 602	0.00 1	0.00 1	0.58 336	0.00 1	1.51 560	0.58 484	0.01 263	0.00 1	0.08 359	0.02 327	0.07 319	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 637	0.02 390

MFMNet_re	0.24 350	0.74 615	2.31 555	0.53 659	0.00 1	0.17 157	0.01 433	0.02 55	0.59 497	0.01 263	0.03 525	0.12 389	0.00 1	0.07 319	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 600	0.01 218

FBW_ROB	0.83 578	0.31 475	1.48 473	0.10 598	0.01 435	0.62 351	0.01 433	1.91 589	0.59 497	0.01 263	0.01 430	1.10 597	0.05 458	7.84 668	2.07 617	0.05 634	0.01 530	0.03 639	0.01 522	0.01 165	0.47 662

DN-CSS_ROB	0.26 363	0.75 616	1.33 433	0.00 1	0.00 1	0.99 473	0.00 1	1.04 479	0.61 540	0.01 263	0.00 1	0.19 437	0.02 327	0.07 319	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 614	0.01 218

aanet-new-34k	0.06 93	0.27 447	0.76 247	0.00 1	0.00 1	0.09 90	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 450

BStereo	0.07 122	0.10 292	1.03 360	0.00 1	0.04 543	0.12 129	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 426	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.01 609	0.02 542	0.01 165	0.01 218

Wave_Phase_stereo	0.19 310	0.10 292	1.03 360	0.00 1	0.04 543	2.52 648	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 426	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.01 609	0.02 542	0.01 165	0.01 218

FE-Mocha	0.14 254	0.06 205	0.59 187	0.04 535	0.06 569	0.16 152	0.00 1	0.34 358	0.15 265	0.02 426	0.27 580	0.13 396	0.45 567	0.10 341	0.25 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 576	0.01 165	0.01 218

4.5_new	0.03 39	0.04 88	0.15 39	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.01 2	0.14 253	0.02 426	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 39	0.04 88	0.15 39	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.01 2	0.14 253	0.02 426	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.03 39	0.05 145	0.28 87	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.06 547	0.07 199	0.03 5	0.02 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

coex_refinement	0.33 413	0.44 547	0.97 347	0.05 549	0.00 1	0.54 322	0.04 526	0.72 429	0.15 265	0.02 426	0.00 1	0.36 493	0.16 527	3.05 499	0.13 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.01 218

MyStereo8	0.28 374	0.37 516	2.57 582	0.02 493	0.00 1	1.23 611	0.00 1	0.26 341	0.15 265	0.02 426	0.05 535	0.14 404	0.04 425	0.24 377	0.05 355	0.00 1	0.11 657	0.00 1	0.01 522	0.04 399	0.21 648

EKT-Stereo	0.46 480	0.12 331	1.03 360	0.75 664	4.21 686	1.06 506	0.00 1	0.83 445	0.04 44	0.02 426	0.00 1	0.08 359	0.00 1	0.89 425	0.01 167	0.00 1	0.03 592	0.00 1	0.05 573	0.04 399	0.01 218

MIM_Stereo	0.10 187	0.32 476	0.90 320	0.00 1	0.03 522	0.29 207	0.00 1	0.11 252	0.11 219	0.02 426	0.00 1	0.04 279	0.01 247	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.03 592	0.00 1	0.00 1	0.11 530	0.08 571

SQANet	0.42 461	1.14 650	1.86 518	0.04 535	0.48 658	0.36 247	0.03 507	0.40 371	0.56 375	0.02 426	0.24 576	0.49 536	0.06 476	2.14 456	0.21 495	0.02 621	0.02 579	0.01 609	0.00 1	0.19 600	0.03 450

4D-IteraStereo	0.16 281	0.51 572	1.73 500	0.00 1	0.00 1	0.38 254	0.03 507	0.08 212	0.08 137	0.02 426	0.01 430	0.00 1	0.01 247	0.06 311	0.09 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 399	0.06 547

MC-Stereo	0.10 187	0.10 292	0.59 187	0.01 454	0.01 435	1.06 506	0.00 1	0.03 96	0.09 173	0.02 426	0.00 1	0.03 236	0.02 327	0.03 266	0.00 1	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.02 542	0.05 424	0.01 218

CIPLG	0.33 413	0.75 616	1.79 509	0.10 598	0.01 435	0.93 454	0.21 595	1.45 537	0.61 540	0.02 426	0.01 430	0.14 404	0.06 476	0.13 352	0.17 469	0.00 1	0.04 609	0.01 609	0.01 522	0.17 587	0.04 498

IPLGR_C	0.35 427	0.81 628	2.03 532	0.10 598	0.01 435	0.90 439	0.21 595	1.46 548	0.61 540	0.02 426	0.01 430	0.13 396	0.07 489	0.14 356	0.17 469	0.00 1	0.05 624	0.01 609	0.02 542	0.17 587	0.04 498

ACRE	0.34 421	0.70 608	2.13 543	0.10 598	0.00 1	0.90 439	0.20 594	1.45 537	0.61 540	0.02 426	0.01 430	0.13 396	0.05 458	0.14 356	0.17 469	0.00 1	0.03 592	0.01 609	0.02 542	0.17 587	0.04 498

AACVNet	0.40 455	0.36 508	0.90 320	0.00 1	0.00 1	0.53 315	0.00 1	0.18 298	0.41 328	0.02 426	0.00 1	0.11 382	0.01 247	5.33 595	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 567	0.00 1

RAFT_R40	0.49 496	0.03 48	0.74 230	0.05 549	0.15 621	1.09 569	0.32 619	0.27 346	0.59 497	0.02 426	0.03 525	0.07 352	0.30 555	6.12 629	0.11 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.00 1

CRE-IMP	0.16 281	0.03 48	0.75 241	0.05 549	0.01 435	1.11 583	0.34 625	0.04 129	0.56 375	0.02 426	0.00 1	0.12 389	0.00 1	0.01 111	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.08 571

cross-raft	0.15 274	0.05 145	1.46 469	0.00 1	0.01 435	0.37 250	0.07 554	0.40 371	0.02 1	0.02 426	0.00 1	0.38 505	0.00 1	0.02 224	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 596	0.01 165	0.02 390

RALCasStereoNet	0.16 281	0.35 500	0.84 290	0.00 1	0.00 1	0.32 227	0.03 507	0.16 285	0.56 375	0.02 426	0.07 550	0.05 312	0.08 494	0.13 352	0.08 402	0.00 1	0.31 671	0.00 1	0.00 1	0.07 466	0.11 599

222	1.95 635	0.03 48	0.41 120	0.00 1	0.00 1	0.58 336	0.00 1	2.64 643	0.57 424	0.02 426	0.00 1	0.05 312	0.02 327	3.34 521	31.23 691	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390

RAFT + AFF	0.60 547	0.75 616	1.04 363	0.00 1	0.00 1	1.10 575	0.06 547	1.45 537	0.57 424	0.02 426	0.00 1	0.18 430	1.43 626	4.80 579	0.15 462	0.00 1	0.17 667	0.00 1	0.00 1	0.27 632	0.08 571

Syn2CoEx	0.56 531	0.78 625	2.86 597	0.00 1	0.00 1	0.10 101	0.01 433	0.91 456	0.61 540	0.02 426	0.00 1	0.49 536	0.21 541	5.03 585	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 556	0.03 450

HGLStereo	0.28 374	0.12 331	1.15 390	0.00 1	0.00 1	0.65 368	0.00 1	0.57 405	0.25 300	0.02 426	0.01 430	0.47 526	0.03 385	2.17 461	0.14 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.01 218

DSFCA	0.40 455	0.09 282	0.84 290	0.00 1	0.01 435	0.98 466	0.37 629	0.29 351	0.62 595	0.02 426	0.32 586	0.03 236	0.24 548	3.91 546	0.34 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

FADNet_RVC	0.60 547	0.83 630	2.50 574	0.00 1	0.00 1	1.09 569	0.00 1	1.29 509	0.50 336	0.02 426	0.05 535	0.26 464	0.03 385	3.17 506	0.25 513	0.21 650	0.26 670	0.08 659	0.28 665	0.53 654	0.55 669

STTStereo	0.24 350	0.28 457	1.68 494	0.00 1	0.00 1	0.84 423	0.03 507	0.16 285	0.08 137	0.02 426	0.00 1	0.20 441	0.03 385	1.54 444	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 274	0.03 48	0.77 251	0.00 1	0.00 1	0.74 388	0.00 1	1.36 518	0.09 173	0.02 426	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

MADNet+	4.65 668	2.70 683	46.68 691	0.01 454	0.02 494	2.06 643	0.03 507	3.17 655	1.07 638	0.02 426	0.01 430	1.84 630	0.31 558	21.62 687	13.04 679	0.00 1	0.03 592	0.00 1	0.00 1	0.20 608	0.19 641

RAFT-Stereo	0.15 274	0.03 48	0.77 251	0.00 1	0.00 1	0.74 388	0.00 1	1.36 518	0.09 173	0.02 426	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RYNet	0.53 523	0.19 389	1.79 509	0.00 1	0.00 1	0.55 327	0.00 1	1.12 490	0.61 540	0.02 426	0.00 1	0.83 577	0.04 425	5.05 586	0.45 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390

DLCB_ROB	0.27 369	0.16 360	0.71 216	0.00 1	0.00 1	0.44 280	0.00 1	0.43 377	0.57 424	0.02 426	0.04 531	0.63 553	0.04 425	2.18 462	0.24 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ETE_ROB	0.31 401	0.34 488	0.89 316	0.00 1	0.00 1	0.97 463	0.01 433	1.45 537	0.57 424	0.02 426	0.00 1	0.17 426	0.02 327	1.75 447	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-new-40k	0.06 93	0.16 360	0.79 267	0.00 1	0.00 1	0.10 101	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.03 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 450

aanet-new-36k	0.07 122	0.23 413	0.89 316	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.03 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 450

Lsterematch	0.17 293	0.40 533	1.01 356	0.00 1	0.00 1	0.81 408	0.00 1	0.22 327	0.38 320	0.03 461	0.00 1	0.21 446	0.06 476	0.14 356	0.12 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

4.25_new	0.02 9	0.05 145	0.16 46	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 461	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 9	0.05 145	0.16 46	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 461	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 9	0.05 145	0.16 46	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 461	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 9	0.04 88	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 461	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.06 93	0.07 247	0.16 46	0.00 1	0.00 1	0.10 101	0.00 1	0.12 261	0.57 424	0.03 461	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.13 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

HUF	0.15 274	0.29 464	1.05 371	0.02 493	0.11 601	0.04 65	0.00 1	0.16 285	0.09 173	0.03 461	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.08 333	0.00 1	0.00 1	0.58 679	0.00 1	0.00 1	0.14 556	0.37 658

AIO_test	0.07 122	0.09 282	0.42 128	0.05 549	0.05 557	0.07 79	0.03 507	0.17 292	0.09 173	0.03 461	0.00 1	0.03 236	0.01 247	0.14 356	0.01 167	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.07 580	0.02 307	0.02 390

PSMNet-RUCA	0.12 225	0.26 442	0.77 251	0.00 1	0.01 435	0.44 280	0.01 433	0.25 337	0.53 347	0.03 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 509	0.00 1

FACV-RUCA	0.11 209	0.06 205	0.50 153	0.03 515	0.10 593	0.10 101	0.00 1	0.07 199	0.62 595	0.03 461	0.04 531	0.03 236	0.14 519	0.03 266	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.06 655	0.00 1	0.20 608	0.11 599

LVE	2.75 651	1.12 646	2.30 554	0.46 655	0.45 657	1.87 640	0.06 547	7.19 673	9.72 679	0.03 461	11.08 677	9.01 669	1.26 623	6.93 661	0.91 585	1.86 676	0.16 666	0.04 648	0.24 655	0.22 614	0.13 619

DisPM	0.16 281	0.05 145	0.82 280	0.07 580	0.00 1	1.14 594	0.41 633	0.08 212	0.54 351	0.03 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 311	0.05 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

SACVNet	0.42 461	0.29 464	1.10 380	0.00 1	0.00 1	1.02 479	0.00 1	0.78 434	0.29 308	0.03 461	0.00 1	0.24 456	0.02 327	4.27 564	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 608	0.01 218

PSM-softLoss	0.48 489	0.04 88	1.10 380	0.17 630	0.00 1	1.07 547	0.25 602	0.12 261	0.61 540	0.03 461	0.01 430	0.02 165	0.01 247	6.03 625	0.18 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

KMStereo	0.48 489	0.04 88	1.10 380	0.17 630	0.00 1	1.07 547	0.25 602	0.12 261	0.61 540	0.03 461	0.01 430	0.02 165	0.01 247	6.03 625	0.18 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

DRaft	0.56 531	0.08 265	0.73 221	0.00 1	0.00 1	0.92 449	0.19 592	0.05 152	0.09 173	0.03 461	0.26 578	0.06 340	2.55 647	4.61 574	1.38 601	0.00 1	0.03 592	0.00 1	0.02 542	0.03 372	0.08 571

Pruner-Stereo	0.16 281	0.04 88	0.73 221	0.19 638	0.00 1	1.08 560	0.21 595	0.16 285	0.59 497	0.03 461	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 224	0.22 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 310	0.33 480	0.84 290	0.00 1	0.02 494	1.06 506	0.00 1	0.45 382	0.59 497	0.03 461	0.00 1	0.05 312	0.06 476	0.04 284	0.07 385	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.17 587	0.01 218

delet	0.33 413	0.24 423	1.05 371	0.00 1	0.00 1	0.60 344	0.00 1	0.53 395	0.59 497	0.03 461	0.01 430	0.52 545	0.19 534	2.68 480	0.13 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.00 1

GwcNet	0.50 507	0.46 554	3.90 632	0.00 1	0.00 1	0.42 268	0.10 574	0.38 366	0.74 624	0.03 461	0.00 1	0.63 553	0.05 458	2.92 492	0.16 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 587	0.05 521

GANet-RSSM	0.34 421	0.29 464	0.97 347	0.00 1	0.00 1	1.05 497	0.00 1	0.22 327	0.15 265	0.03 461	0.00 1	0.31 478	0.00 1	3.62 531	0.14 456	0.00 1	0.00 1	0.03 639	0.00 1	0.05 424	0.01 218

RP	0.42 461	0.44 547	1.52 477	0.00 1	0.01 435	0.61 345	0.02 482	1.06 481	0.39 325	0.03 461	0.01 430	0.99 587	0.16 527	2.89 491	0.18 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 522	0.00 1

XQC	0.68 560	0.72 614	3.82 630	0.06 574	0.00 1	0.39 255	0.01 433	1.92 590	0.61 540	0.03 461	0.01 430	0.46 525	0.21 541	2.84 488	2.26 619	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 522	0.15 567	0.05 521

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 427	0.49 566	2.00 530	0.00 1	0.02 494	0.96 461	0.00 1	0.55 401	0.18 285	0.03 461	0.00 1	0.35 489	0.10 506	2.37 469	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.51 512	0.32 476	3.07 608	0.00 1	0.00 1	0.31 218	0.00 1	0.46 385	0.12 237	0.03 461	0.00 1	0.44 518	0.02 327	5.22 590	0.04 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 541	0.03 450

NVstereo2D	0.45 475	0.11 319	1.91 524	0.00 1	0.00 1	0.59 342	0.00 1	1.39 525	0.61 540	0.03 461	0.00 1	0.33 481	0.00 1	3.94 550	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DPSNet	1.25 616	0.28 457	5.34 648	0.28 651	0.07 576	1.50 626	0.00 1	3.53 657	0.69 618	0.03 461	0.00 1	0.45 523	2.10 642	5.67 612	4.61 645	0.02 621	0.04 609	0.00 1	0.02 542	0.23 618	0.09 585

Hybrid-DGEV-03	0.17 293	0.35 500	0.94 333	0.00 1	0.00 1	0.97 463	0.02 482	0.48 388	0.09 173	0.04 490	0.01 430	0.06 340	0.03 385	0.07 319	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 597	0.06 547

LG-Stereo_L1	0.03 39	0.05 145	0.31 94	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.06 547	0.08 212	0.04 44	0.04 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

MyStereo05	0.28 374	0.13 340	2.37 561	0.01 454	0.00 1	1.09 569	0.00 1	1.02 477	0.45 331	0.04 490	0.01 430	0.26 464	0.14 519	0.00 1	0.06 373	0.00 1	0.05 624	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.04 498

DDUNet	0.34 421	0.20 393	1.06 373	0.00 1	0.00 1	0.79 402	0.01 433	0.91 456	0.54 351	0.04 490	0.01 430	1.11 599	0.01 247	1.89 451	0.17 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.00 1

NRIStereo	0.17 293	0.03 48	0.73 221	0.04 535	0.01 435	1.15 597	0.33 623	0.03 96	0.59 497	0.04 490	0.01 430	0.11 382	0.01 247	0.10 341	0.03 284	0.00 1	0.02 579	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.09 585

SST-Stereo	0.51 512	0.02 14	0.74 230	0.05 549	0.19 637	1.09 569	0.49 640	0.26 341	0.61 540	0.04 490	0.00 1	0.05 312	0.58 579	6.12 629	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.00 1

test-1	0.19 310	0.13 340	0.67 209	0.00 1	0.15 621	0.57 332	0.00 1	1.01 476	0.11 219	0.04 490	0.48 599	0.05 312	0.00 1	0.01 111	0.30 526	0.00 1	0.07 641	0.00 1	0.06 576	0.01 165	0.18 636

hitnet-ft	0.42 461	0.30 469	1.15 390	0.00 1	0.00 1	0.73 387	0.11 578	0.30 354	0.19 287	0.04 490	0.14 564	0.75 569	0.17 533	4.33 567	0.10 420	0.01 605	0.00 1	0.03 639	0.00 1	0.04 399	0.01 218

PSMNet-RSSM	0.36 433	0.36 508	0.93 329	0.00 1	0.00 1	1.06 506	0.00 1	0.50 393	0.53 347	0.04 490	0.00 1	0.40 510	0.00 1	3.33 520	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.01 218

ADCPNet	1.44 624	0.55 588	7.88 661	0.01 454	0.19 637	2.78 649	0.27 612	0.90 454	0.38 320	0.04 490	0.02 519	1.43 618	1.81 634	2.22 464	9.08 669	0.00 1	0.47 677	0.00 1	0.64 681	0.04 399	0.15 627

iResNet_ROB	0.30 395	0.66 603	1.41 455	0.00 1	0.00 1	0.70 378	0.00 1	0.79 437	0.57 424	0.04 490	0.01 430	0.08 359	0.01 247	1.55 445	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.06 93	0.07 247	0.43 133	0.00 1	0.00 1	0.09 90	0.00 1	0.03 96	0.06 88	0.05 501	0.00 1	0.00 1	0.03 385	0.03 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 669	0.00 1	0.12 613

Hybrid-DGEV-2	0.29 390	0.41 537	0.88 308	0.00 1	0.00 1	1.24 613	0.00 1	1.45 537	0.57 424	0.05 501	0.01 430	0.22 452	0.01 247	0.53 402	0.21 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 509	0.05 521

RAFT-Stereo-weight	0.14 254	0.03 48	0.68 210	0.01 454	0.02 494	1.20 609	0.00 1	0.63 418	0.11 219	0.05 501	0.05 535	0.02 165	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.42 461	0.43 543	1.17 395	0.00 1	0.00 1	0.99 473	0.00 1	1.70 576	0.60 521	0.05 501	0.00 1	1.51 623	0.19 534	1.20 433	0.61 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 424	0.00 1

IPLG	0.51 512	0.38 526	1.60 486	0.02 493	0.00 1	1.11 583	0.07 554	1.48 551	0.57 424	0.05 501	0.00 1	0.12 389	0.15 525	4.58 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 530	0.00 1

DEmStereo	0.75 570	0.06 205	1.73 500	0.04 535	0.00 1	0.78 400	0.52 643	0.05 152	0.57 424	0.05 501	0.72 609	0.02 165	3.42 658	5.79 618	1.29 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

ARAFT	0.58 541	0.75 616	2.78 595	0.00 1	0.00 1	1.20 609	0.00 1	2.26 613	0.57 424	0.05 501	0.00 1	0.18 430	0.03 385	3.54 529	0.04 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 600	0.04 498

AFF-stereo	0.18 304	0.42 540	0.77 251	0.00 1	0.00 1	0.91 447	0.00 1	0.41 374	0.65 605	0.05 501	0.00 1	0.04 279	0.05 458	0.06 311	0.04 338	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.19 600	0.01 218

cf-r	0.35 427	0.41 537	1.45 467	0.00 1	0.00 1	1.06 506	0.00 1	0.43 377	0.38 320	0.05 501	0.00 1	0.65 558	0.00 1	2.53 475	0.04 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 399	0.02 390

FAT-Stereo	0.50 507	0.14 346	2.51 576	0.00 1	0.00 1	0.33 233	0.09 569	1.88 587	0.61 540	0.05 501	0.76 611	0.60 550	0.52 576	2.46 474	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.00 1

SuperB	1.85 634	1.06 642	10.54 670	0.02 493	0.01 435	0.90 439	0.78 654	1.75 581	0.64 602	0.05 501	0.05 535	0.34 485	0.89 604	5.29 592	5.80 654	0.01 605	0.00 1	0.02 628	0.02 542	8.71 691	0.06 547

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.09 171	0.07 247	0.88 308	0.00 1	0.08 583	0.11 112	0.00 1	0.01 2	0.07 109	0.06 512	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 671	0.00 1	0.13 619

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.06 93	0.06 205	0.40 114	0.00 1	0.07 576	0.10 101	0.00 1	0.02 55	0.04 44	0.06 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 671	0.00 1	0.14 625

DStereoO	1.02 599	0.28 457	2.49 573	1.23 668	0.79 666	1.03 485	1.44 661	2.47 629	0.68 617	0.06 512	0.75 610	0.15 413	3.00 652	1.08 430	2.58 625	1.23 672	0.17 667	0.00 1	0.42 677	0.17 587	0.37 658

MLG-Stereo_test3	0.05 71	0.06 205	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.07 79	0.00 1	0.03 96	0.57 424	0.06 512	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.06 93	0.07 247	0.16 46	0.00 1	0.00 1	0.23 176	0.00 1	0.02 55	0.56 375	0.06 512	0.00 1	0.03 236	0.00 1	0.03 266	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

LG-G	0.06 93	0.07 247	0.16 46	0.00 1	0.00 1	0.23 176	0.00 1	0.02 55	0.56 375	0.06 512	0.00 1	0.03 236	0.00 1	0.03 266	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 71	0.05 145	0.21 71	0.00 1	0.00 1	0.09 90	0.02 482	0.17 292	0.12 237	0.06 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

MyStereo04	0.26 363	0.12 331	2.34 556	0.00 1	0.00 1	0.98 466	0.00 1	0.84 446	0.20 288	0.06 512	0.01 430	0.33 481	0.11 512	0.00 1	0.06 373	0.00 1	0.05 624	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.04 498

Wz-Net-TNSev	1.42 623	2.41 680	11.01 671	0.00 1	0.00 1	0.42 268	0.14 583	2.05 596	0.61 540	0.06 512	0.01 430	1.34 611	0.16 527	5.70 613	4.19 638	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 522	0.19 600	0.10 593

ASMatch	0.59 545	0.10 292	1.66 492	0.13 619	0.04 543	1.07 547	0.00 1	0.10 244	0.64 602	0.06 512	0.44 594	0.05 312	0.87 602	6.32 645	0.27 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 522	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.49 496	0.46 554	2.04 535	0.03 515	0.03 522	1.06 506	0.01 433	0.78 434	0.22 293	0.06 512	0.19 570	0.64 556	0.05 458	3.65 534	0.63 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.00 1

stereogan	0.49 496	0.22 403	2.39 562	0.00 1	0.00 1	0.63 362	0.02 482	0.79 437	0.72 622	0.06 512	0.00 1	1.68 627	0.46 569	2.63 479	0.04 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 556	0.00 1

Abc-Net	0.49 496	0.46 554	2.04 535	0.03 515	0.03 522	1.06 506	0.01 433	0.78 434	0.22 293	0.06 512	0.19 570	0.64 556	0.05 458	3.65 534	0.63 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zh-mn7	1.13 606	2.13 676	10.00 668	0.00 1	0.00 1	0.74 388	0.01 433	1.22 503	0.61 540	0.07 525	0.00 1	0.20 441	0.06 476	5.32 593	2.13 618	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 490	0.01 218

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1test111	0.28 374	0.22 403	1.20 402	0.00 1	0.00 1	1.31 620	0.00 1	0.95 466	0.55 358	0.07 525	0.00 1	0.03 236	0.02 327	1.23 436	0.00 1	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 218

cc1	0.28 374	0.22 403	1.20 402	0.00 1	0.00 1	1.31 620	0.00 1	1.41 526	0.69 618	0.07 525	0.00 1	0.03 236	0.02 327	0.59 408	0.01 167	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.08 490	0.04 498

tt1	0.27 369	0.23 413	1.17 395	0.00 1	0.00 1	1.29 618	0.00 1	1.42 529	0.57 424	0.07 525	0.00 1	0.03 236	0.02 327	0.57 405	0.01 167	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.08 490	0.03 450

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Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MIPNet	0.34 421	0.35 500	1.56 481	0.02 493	0.00 1	1.11 583	0.09 569	1.57 563	0.65 605	0.11 555	0.05 535	0.18 430	0.19 534	0.74 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 522	0.06 447	0.01 218

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cscssc	0.28 374	0.37 516	1.20 402	0.00 1	0.01 435	1.05 497	0.00 1	1.48 551	0.61 540	0.13 560	0.00 1	0.04 279	0.60 582	0.02 224	0.05 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 521

AF-Net	0.47 482	0.53 580	2.05 538	0.00 1	0.00 1	0.41 261	0.01 433	1.18 500	0.40 326	0.13 560	0.05 535	1.30 608	0.45 567	2.43 473	0.30 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 509	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 550	0.17 369	0.63 196	0.19 638	0.00 1	0.67 372	0.00 1	2.38 623	0.57 424	0.13 560	0.00 1	0.94 583	0.00 1	6.27 644	0.10 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 399	0.10 593

HSM-Net_RVC	0.52 522	0.06 205	1.45 467	0.00 1	0.00 1	0.61 345	0.00 1	3.83 660	0.52 342	0.14 568	0.00 1	0.22 452	0.03 385	3.50 526	0.04 338	0.01 605	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.49 496	0.39 531	1.02 358	0.00 1	0.00 1	1.08 560	0.01 433	0.36 363	0.58 484	0.14 568	0.00 1	0.27 467	0.19 534	5.46 603	0.20 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 552	0.01 218

LALA_ROB	0.31 401	0.38 526	0.91 325	0.00 1	0.01 435	1.00 475	0.01 433	1.60 566	0.61 540	0.15 570	0.00 1	0.09 370	0.01 247	1.04 429	0.41 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.15 274	0.05 145	0.47 145	0.07 580	0.03 522	1.06 506	0.01 433	1.06 481	0.12 237	0.16 571	0.00 1	0.00 1	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390

CASS	0.07 122	0.06 205	0.73 221	0.00 1	0.00 1	0.10 101	0.01 433	0.15 282	0.12 237	0.16 571	0.00 1	0.02 165	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FTStereo	0.78 573	0.01 1	1.27 421	0.12 612	0.00 1	1.15 597	2.80 676	0.09 227	0.61 540	0.16 571	5.93 654	0.36 493	2.56 648	0.53 402	0.01 167	0.07 637	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

w-ln-seven	0.71 564	0.83 630	4.88 645	0.00 1	0.00 1	1.25 614	0.00 1	0.85 448	0.60 521	0.17 574	0.00 1	0.51 544	0.02 327	3.18 507	1.74 609	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 522	0.02 390

ADLNet	0.38 446	0.21 396	0.86 299	0.00 1	0.00 1	0.67 372	0.00 1	0.86 450	0.60 521	0.18 575	0.01 430	1.01 589	0.02 327	2.92 492	0.26 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 509	0.02 390

GwcNet-RSSM	0.45 475	0.56 590	1.74 504	0.00 1	0.00 1	1.06 506	0.00 1	0.65 421	0.55 358	0.18 575	0.00 1	0.37 502	0.00 1	3.70 539	0.04 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 490	0.02 390

acv_ft	0.21 328	0.14 346	0.95 336	0.00 1	0.00 1	0.41 261	0.00 1	0.58 408	0.60 521	0.19 577	0.01 430	0.71 566	0.12 515	0.05 299	0.12 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 620	0.00 1

edge stereo	0.58 541	0.29 464	2.86 597	0.01 454	0.03 522	0.33 233	0.03 507	0.97 470	0.50 336	0.21 578	0.33 587	1.31 609	0.16 527	4.20 560	0.18 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 530	0.01 218

MSKI-zero shot	0.22 333	0.08 265	1.46 469	0.00 1	0.12 608	1.08 560	0.03 507	0.85 448	0.16 273	0.22 579	0.05 535	0.06 340	0.00 1	0.07 319	0.01 167	0.00 1	0.02 579	0.00 1	0.18 628	0.02 307	0.01 218

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 610	2.03 674	4.57 643	0.02 493	0.04 543	3.52 658	0.27 612	1.80 585	0.58 484	0.22 579	0.28 582	1.38 614	0.02 327	6.08 627	0.42 550	0.14 646	0.68 680	0.01 609	0.26 659	0.39 647	0.47 662

DeepPrunerF	1.33 619	0.59 594	8.62 665	0.02 493	0.09 589	0.90 439	0.00 1	1.34 516	6.72 671	0.22 579	0.01 430	0.21 446	0.14 519	5.64 610	1.99 615	0.00 1	0.00 1	0.01 609	0.02 542	0.14 556	0.02 390

DANet	0.58 541	0.19 389	1.87 519	0.26 648	0.06 569	0.51 304	0.11 578	1.41 526	0.52 342	0.22 579	0.06 546	1.06 593	0.02 327	4.25 562	0.92 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.06 547
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ACVNet_2	1.32 617	1.30 659	2.83 596	0.11 608	0.07 576	1.30 619	0.18 589	2.29 619	0.75 626	0.26 583	3.44 641	6.65 661	0.16 527	5.12 588	1.08 590	0.13 644	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 645	0.32 656

ACVNet_1	1.10 603	1.42 664	4.00 635	0.31 653	0.02 494	1.25 614	0.10 574	1.69 574	0.61 540	0.26 583	0.01 430	4.39 653	1.29 624	4.75 576	0.57 573	0.79 666	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 640	0.18 636

CrosDoStereo	1.10 603	0.08 265	1.43 463	0.00 1	0.05 557	0.63 362	5.86 684	0.60 412	0.38 320	0.26 583	1.21 625	0.19 437	3.02 653	6.61 656	1.64 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 603	0.08 265	1.43 463	0.00 1	0.05 557	0.63 362	5.86 684	0.60 412	0.38 320	0.26 583	1.21 625	0.19 437	3.02 653	6.61 656	1.64 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.00 1

RT-IGEV	0.45 475	0.05 145	1.78 506	0.17 630	0.14 616	0.27 196	0.25 602	1.31 512	0.67 614	0.27 587	0.77 614	0.75 569	1.45 627	0.20 369	0.49 564	0.00 1	0.04 609	0.00 1	0.24 655	0.09 509	0.16 632

111	0.30 395	0.66 603	1.20 402	0.00 1	0.01 435	1.06 506	0.03 507	1.60 566	0.59 497	0.27 587	0.00 1	0.20 441	0.05 458	0.08 333	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 466	0.12 613

TransformOpticalFlow	0.85 581	0.27 447	2.72 590	0.30 652	0.03 522	1.25 614	0.05 541	1.53 561	0.61 540	0.28 589	0.38 592	1.27 606	1.54 629	6.53 653	0.22 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

MSAF-DinoV2	1.81 633	2.41 680	6.15 651	0.49 657	0.02 494	1.06 506	0.34 625	2.76 647	1.69 650	0.29 590	0.26 578	2.37 644	1.82 635	8.06 670	4.80 647	0.00 1	0.01 530	0.05 652	0.71 683	1.56 670	1.34 677

RTSC	0.70 562	0.71 612	3.19 611	0.01 454	0.00 1	0.20 167	0.00 1	0.81 441	0.60 521	0.29 590	0.36 590	0.36 493	0.04 425	2.04 453	4.87 648	0.00 1	0.03 592	0.00 1	0.02 542	0.28 635	0.11 599

HH	0.23 340	0.21 396	1.69 496	0.16 626	0.08 583	0.11 112	0.00 1	0.24 334	0.06 88	0.30 592	0.18 568	1.47 620	0.04 425	0.04 284	0.01 167	0.00 1	0.03 592	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.01 218

HanStereo	0.23 340	0.21 396	1.69 496	0.16 626	0.08 583	0.11 112	0.00 1	0.24 334	0.06 88	0.30 592	0.18 568	1.47 620	0.04 425	0.04 284	0.01 167	0.00 1	0.03 592	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.01 218

BUS	0.33 413	0.05 145	0.54 170	0.00 1	0.00 1	1.87 640	0.00 1	2.43 626	0.58 484	0.30 592	0.09 554	0.65 558	0.00 1	0.01 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 374	0.05 145	0.54 170	0.00 1	0.00 1	1.07 547	0.00 1	2.43 626	0.58 484	0.30 592	0.09 554	0.36 493	0.03 385	0.01 111	0.08 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 446	0.07 247	1.32 432	0.00 1	0.00 1	1.07 547	0.00 1	2.43 626	0.58 484	0.30 592	0.09 554	0.63 553	0.00 1	0.96 427	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCRE	0.51 512	0.25 431	0.96 338	0.00 1	0.01 435	0.43 276	0.00 1	0.25 337	0.21 290	0.33 597	7.49 659	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.17 625	0.02 307	0.01 218

WAO-6	2.38 644	0.69 606	1.93 527	0.00 1	0.00 1	3.94 659	0.29 616	5.62 668	7.23 673	0.34 598	6.76 656	7.73 667	1.96 638	5.88 621	5.07 650	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 567	0.03 450

CVANet_RVC	0.53 523	0.32 476	1.26 416	0.00 1	0.00 1	0.98 466	0.00 1	0.72 429	0.55 358	0.35 599	0.12 562	0.36 493	0.14 519	5.53 605	0.08 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 580	0.00 1

pmcnn	2.10 641	0.59 594	4.52 642	0.27 649	0.86 669	0.34 241	0.29 616	1.69 574	0.75 626	0.36 600	7.50 660	14.39 681	0.56 578	4.90 581	4.69 646	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 580	0.04 498

UGAM-zero	0.68 560	0.10 292	1.78 506	0.07 580	0.16 624	0.34 241	0.03 507	0.92 459	0.18 285	0.37 601	0.00 1	2.23 641	0.74 593	6.20 640	0.01 167	0.00 1	0.05 624	0.00 1	0.26 659	0.01 165	0.09 585

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 489	0.27 447	3.90 632	0.08 587	0.20 642	0.32 227	0.00 1	1.02 477	0.09 173	0.38 602	0.10 558	1.72 629	0.83 601	0.33 385	0.01 167	0.00 1	0.05 624	0.00 1	0.23 648	0.11 530	0.01 218

CBMV	0.57 537	0.22 403	1.61 489	0.00 1	0.00 1	0.84 423	0.78 654	2.58 638	0.61 540	0.38 602	0.00 1	1.25 603	0.63 586	2.07 455	0.38 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 399	0.08 571
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 567	0.42 540	4.27 638	0.20 645	0.26 648	0.47 291	0.00 1	0.54 398	0.16 273	0.40 604	5.35 650	0.45 523	0.97 605	0.25 379	0.25 513	0.00 1	0.05 624	0.00 1	0.26 659	0.12 541	0.02 390

anonymity	0.17 293	0.06 205	0.79 267	0.00 1	0.09 589	0.03 55	0.00 1	0.54 398	0.07 109	0.41 605	0.13 563	0.11 382	0.58 579	0.02 224	0.31 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 648	0.01 165	0.02 390

iRaft-Stereo_20w	0.38 446	0.11 319	1.91 524	0.12 612	0.04 543	0.70 378	0.24 599	1.72 578	0.16 273	0.41 605	0.00 1	0.26 464	1.04 610	0.41 394	0.24 507	0.00 1	0.04 609	0.00 1	0.14 609	0.02 307	0.09 585

MFN_U_SF_RVC	0.95 594	1.40 663	4.49 641	0.16 626	0.11 601	0.56 329	0.07 554	1.12 490	0.36 318	0.43 607	0.27 580	1.27 606	0.73 592	3.98 552	1.47 603	0.29 654	0.34 675	0.36 673	0.55 679	0.63 657	0.46 661

IGEV-FE	0.32 410	0.10 292	2.61 584	0.01 454	0.01 435	0.50 299	0.04 526	0.21 321	0.09 173	0.45 608	0.45 595	0.80 575	0.51 573	0.20 369	0.23 502	0.00 1	0.05 624	0.00 1	0.14 609	0.03 372	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 410	0.10 292	2.61 584	0.01 454	0.01 435	0.50 299	0.04 526	0.21 321	0.09 173	0.45 608	0.45 595	0.81 576	0.51 573	0.20 369	0.23 502	0.00 1	0.05 624	0.00 1	0.14 609	0.03 372	0.00 1

LL-Strereo	0.71 564	0.88 632	2.40 563	0.00 1	0.00 1	0.63 362	0.01 433	1.57 563	0.58 484	0.45 608	0.00 1	0.54 547	0.30 555	6.37 649	0.07 385	0.00 1	0.05 624	0.00 1	0.00 1	0.22 614	0.17 635

ccnet	0.49 496	0.05 145	1.26 416	0.01 454	0.08 583	0.72 385	0.18 589	1.18 500	0.35 316	0.45 608	0.68 607	0.13 396	0.39 564	3.54 529	0.74 580	0.01 605	0.00 1	0.02 628	0.00 1	0.02 307	0.01 218

STrans-v2	0.85 581	0.28 457	1.66 492	0.00 1	0.01 435	0.85 426	0.04 526	2.05 596	0.67 614	0.48 612	0.87 620	1.12 600	2.12 643	6.64 658	0.25 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1

PAM_32	0.49 496	0.07 247	2.23 549	0.17 630	0.23 646	0.54 322	0.25 602	0.26 341	0.13 247	0.49 613	0.93 621	2.21 640	0.87 602	0.51 400	0.31 533	0.00 1	0.07 641	0.00 1	0.27 663	0.01 165	0.19 641

MyStereo06	0.36 433	0.13 340	2.17 547	0.01 454	0.00 1	1.09 569	0.00 1	0.23 330	0.09 173	0.49 613	0.41 593	1.01 589	1.05 611	0.21 372	0.24 507	0.00 1	0.05 624	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.04 498

Select-FE	0.43 468	0.26 442	3.74 627	0.19 638	0.18 632	0.39 255	0.00 1	0.22 327	0.17 280	0.50 615	0.00 1	1.42 616	0.49 570	0.26 381	0.31 533	0.00 1	0.05 624	0.00 1	0.32 669	0.01 165	0.11 599

NaN_ROB	0.80 575	0.47 559	1.63 490	0.17 630	0.19 637	0.58 336	0.38 631	2.11 603	0.80 630	0.53 616	0.33 587	0.48 528	1.13 616	4.98 584	1.94 612	0.00 1	0.02 579	0.01 609	0.05 573	0.06 447	0.14 625

PAM	0.48 489	0.08 265	2.03 532	0.19 638	0.24 647	0.54 322	0.26 606	0.24 334	0.11 219	0.54 617	0.96 622	2.39 645	0.72 591	0.48 399	0.25 513	0.00 1	0.07 641	0.00 1	0.26 659	0.01 165	0.18 636

psmorigin	0.75 570	0.25 431	7.10 656	0.00 1	0.00 1	0.19 164	0.00 1	0.10 244	0.12 237	0.65 618	0.00 1	2.74 646	0.23 547	3.02 497	0.54 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.01 218

JetBlue	5.71 672	2.18 678	16.18 675	0.00 1	2.13 680	29.20 689	14.20 692	3.90 661	0.74 624	0.71 619	2.30 636	6.42 660	5.97 672	17.84 685	8.74 667	0.09 642	0.01 530	0.00 1	0.00 1	2.62 677	0.96 674

EAI-Stereo	0.70 562	0.03 48	0.84 290	0.13 619	0.20 642	0.87 432	2.23 670	2.05 596	0.29 308	0.72 620	4.60 646	0.29 472	0.55 577	0.39 393	0.44 554	0.00 1	0.07 641	0.00 1	0.29 666	0.01 165	0.08 571

ADCRef	0.92 590	0.48 562	3.35 615	0.02 493	0.02 494	0.90 439	0.32 619	0.61 416	0.65 605	0.72 620	0.17 567	0.17 426	0.82 599	2.15 458	7.95 663	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 466	0.03 450

PWCK	2.44 647	1.65 667	7.31 658	0.22 647	0.02 494	3.12 653	4.74 682	3.06 652	3.48 662	0.72 620	4.42 645	3.40 648	1.67 633	9.06 675	3.36 632	0.39 659	0.01 530	0.00 1	0.00 1	2.19 676	0.08 571

model_zeroshot	0.20 320	0.23 413	0.96 338	0.01 454	0.00 1	0.77 397	0.02 482	0.31 356	0.14 253	0.75 623	0.00 1	0.12 389	0.01 247	0.58 407	0.02 247	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.11 596	0.01 165	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 147	0.06 205	0.41 120	0.00 1	0.00 1	0.05 72	0.00 1	0.11 252	0.22 293	0.75 623	0.00 1	0.02 165	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.03 450

252Zero-FE	0.08 147	0.05 145	0.24 83	0.00 1	0.00 1	0.13 144	0.00 1	0.02 55	0.08 137	0.78 625	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 111	0.24 507	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 218

Zero-FE251	0.12 225	0.06 205	0.69 214	0.03 515	0.00 1	0.37 250	0.00 1	0.12 261	0.06 88	0.84 626	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.24 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.02 390

CSAN	1.05 601	0.61 596	2.46 570	0.09 594	0.08 583	0.71 382	0.71 651	2.20 610	0.93 636	0.85 627	2.92 638	0.79 574	1.46 628	5.37 600	1.58 606	0.01 605	0.01 530	0.00 1	0.00 1	0.09 509	0.05 521

ADCMid	1.38 621	0.90 636	6.15 651	0.04 535	0.03 522	1.67 632	0.18 589	1.13 494	0.93 636	0.89 628	0.58 603	0.86 579	0.71 588	1.03 428	11.96 677	0.01 605	0.00 1	0.29 671	0.08 586	0.17 587	0.03 450

IMH-64-1	1.98 636	0.88 632	1.46 469	1.92 673	0.54 660	2.90 651	1.64 662	5.24 666	0.91 634	0.97 629	4.83 647	2.10 636	2.00 639	5.33 595	2.83 627	3.56 682	0.04 609	0.02 628	0.00 1	1.90 672	0.50 666

IMH-64	1.98 636	0.88 632	1.46 469	1.92 673	0.54 660	2.90 651	1.64 662	5.24 666	0.91 634	0.97 629	4.83 647	2.10 636	2.00 639	5.33 595	2.83 627	3.56 682	0.04 609	0.02 628	0.00 1	1.90 672	0.50 666

AnyNet_C01	2.33 643	2.14 677	18.59 678	0.15 624	0.18 632	2.43 647	2.34 672	1.29 509	1.24 641	1.03 631	0.83 618	1.25 603	0.78 597	3.75 543	10.06 670	0.05 634	0.00 1	0.07 658	0.00 1	0.30 638	0.12 613

RTS	4.10 662	1.68 668	43.40 689	0.09 594	0.02 494	3.95 660	0.00 1	1.61 568	0.61 540	1.09 632	0.01 430	1.97 632	0.22 544	16.87 682	10.15 671	0.00 1	0.09 649	0.00 1	0.00 1	0.20 608	0.05 521

RTSA	4.10 662	1.68 668	43.40 689	0.09 594	0.02 494	3.95 660	0.00 1	1.61 568	0.61 540	1.09 632	0.01 430	1.97 632	0.22 544	16.87 682	10.15 671	0.00 1	0.09 649	0.00 1	0.00 1	0.20 608	0.05 521

HBP-ISP	0.80 575	0.70 608	2.86 597	0.02 493	0.01 435	1.67 632	0.48 638	2.63 642	0.56 375	1.11 634	0.06 546	0.50 540	0.74 593	4.60 573	0.09 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 424	0.03 450

SGM-Forest	0.84 579	0.07 247	0.90 320	0.02 493	0.07 576	1.10 575	0.68 649	2.12 605	0.61 540	1.14 635	0.78 615	1.36 613	0.98 606	5.55 606	1.31 599	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.06 547
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Dean	2.41 646	1.16 652	3.63 624	0.36 654	0.40 656	1.19 607	0.50 641	7.85 674	8.44 678	1.17 636	8.12 664	7.07 662	1.13 616	4.11 557	1.04 587	0.70 662	0.00 1	0.01 609	0.00 1	1.07 666	0.29 654

DAS	0.49 496	0.05 145	1.29 423	0.00 1	0.00 1	0.07 79	0.00 1	1.25 506	0.61 540	1.18 637	0.00 1	0.24 456	0.03 385	4.76 577	0.22 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.01 218

SepStereo	0.45 475	0.05 145	1.29 423	0.00 1	0.00 1	0.07 79	0.00 1	1.25 506	0.61 540	1.18 637	0.00 1	0.24 456	0.03 385	3.93 549	0.22 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307	0.01 218

AANet	0.94 592	0.63 598	6.45 654	0.00 1	0.01 435	0.18 159	0.00 1	0.13 269	0.65 605	1.22 639	1.96 634	1.23 602	1.54 629	3.67 537	0.89 584	0.00 1	0.01 530	0.00 1	0.01 522	0.10 522	0.03 450

AnyNet_C32	1.44 624	1.47 665	6.09 650	0.12 612	0.19 637	1.74 636	1.11 660	0.84 446	0.56 375	1.30 640	0.46 598	0.21 446	0.59 581	2.74 482	11.09 674	0.02 621	0.00 1	0.06 655	0.00 1	0.16 580	0.05 521

G-Net	1.20 612	0.28 457	2.96 602	0.05 549	0.49 659	1.73 634	0.48 638	0.23 330	0.35 316	1.35 641	9.14 667	2.33 643	0.81 598	2.40 472	1.15 592	0.01 605	0.03 592	0.02 628	0.09 587	0.07 466	0.05 521

WAO-7	2.46 648	0.92 638	1.85 517	0.03 515	0.05 557	4.73 662	0.54 644	5.67 669	4.50 666	1.49 642	7.64 662	5.52 655	2.69 649	8.48 671	4.51 641	0.00 1	0.00 1	0.33 672	0.02 542	0.19 600	0.06 547

SANet	1.99 638	0.71 612	3.37 616	0.03 515	0.03 522	2.85 650	0.85 657	2.42 624	8.33 677	1.55 643	4.13 644	4.29 651	3.23 656	5.39 601	2.47 622	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 447	0.06 547

SHD	0.50 507	0.51 572	3.61 622	0.05 549	0.00 1	0.01 19	0.01 433	0.72 429	0.61 540	1.57 644	0.00 1	0.34 485	0.09 498	1.79 450	0.49 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 522	0.09 509	0.03 450

ADCL	1.52 627	0.44 547	4.70 644	0.07 580	0.03 522	2.21 644	2.35 673	0.92 459	0.80 630	1.57 644	1.11 624	1.25 603	1.55 631	1.77 449	11.53 676	0.01 605	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 522	0.01 218

SDNR	1.15 609	0.21 396	3.21 612	0.01 454	0.01 435	3.30 657	0.01 433	2.55 634	0.75 626	1.80 646	1.49 631	1.40 615	0.20 540	7.24 666	0.68 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 399	0.04 498

KSHMR	3.68 661	1.11 645	3.06 607	2.84 679	1.78 678	5.33 666	0.41 633	8.64 676	14.09 681	1.85 647	9.32 669	7.19 663	1.93 636	5.45 602	2.30 620	1.95 677	0.41 676	0.50 676	0.21 641	3.53 679	1.76 680

IMH	2.83 653	1.28 657	1.89 520	1.96 676	0.60 662	5.22 665	0.24 599	6.28 671	4.13 665	1.90 648	7.52 661	6.39 659	3.40 657	6.59 655	2.53 623	3.92 684	0.12 659	0.05 652	0.00 1	2.06 674	0.47 662

test_sample8	2.11 642	0.23 413	1.31 429	0.00 1	0.00 1	0.95 458	0.00 1	2.06 599	0.55 358	1.95 649	0.00 1	7.32 665	3.15 655	3.30 517	7.04 660	0.32 656	12.66 694	1.06 680	0.33 671	0.01 165	0.01 218

MonStereo1	2.90 655	0.34 488	1.42 458	1.45 672	0.72 665	6.98 671	0.04 526	3.93 662	7.69 676	2.03 650	11.25 679	7.28 664	4.03 663	6.16 632	1.56 605	1.60 675	0.00 1	0.03 639	0.00 1	0.94 664	0.48 665

DStereoSA	4.40 666	1.20 653	7.33 659	2.18 678	3.69 685	2.39 646	6.91 689	3.77 659	3.64 663	2.07 651	12.11 681	1.65 626	12.09 684	6.98 662	8.51 666	1.22 671	3.45 687	0.19 666	4.18 689	0.80 662	3.59 685

WQFJA1++	0.54 525	0.04 88	0.79 267	0.04 535	0.05 557	0.02 33	0.00 1	0.02 55	0.04 44	2.09 652	0.00 1	0.17 426	0.00 1	0.03 266	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	7.42 689	0.03 450

CBMV_ROB	0.84 579	0.06 205	1.73 500	0.00 1	0.00 1	1.37 625	0.47 636	2.57 636	0.58 484	2.13 653	0.76 611	1.06 593	1.38 625	4.04 553	0.54 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.05 521

SPS-STEREO	0.88 587	0.40 533	2.01 531	0.00 1	0.01 435	0.42 268	0.17 586	0.50 393	0.61 540	2.19 654	0.79 616	2.04 635	0.27 553	5.10 587	2.89 629	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.11 599
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	0.73 568	0.57 591	3.38 617	0.04 535	0.19 637	0.74 388	0.00 1	0.29 351	0.79 629	2.37 655	0.00 1	0.53 546	0.09 498	2.19 463	3.20 631	0.00 1	0.05 624	0.00 1	0.02 542	0.08 490	0.15 627

DispFullNet	1.20 612	0.63 598	3.58 621	1.00 665	0.82 667	0.41 261	0.00 1	1.44 535	0.61 540	2.55 656	0.64 606	1.10 597	8.95 680	0.84 421	1.22 595	0.00 1	0.02 579	0.00 1	0.00 1	0.24 620	0.02 390

ADCS	1.72 631	1.22 655	8.11 662	0.00 1	0.01 435	0.88 433	0.68 649	1.44 535	0.63 600	2.60 657	0.11 559	1.42 616	0.26 552	1.97 452	14.92 684	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 490	0.07 564

LSM	4.58 667	0.88 632	17.79 677	3.73 685	38.79 691	0.85 426	2.37 674	0.54 398	1.64 649	2.88 658	3.09 639	0.62 552	0.60 582	3.16 504	1.06 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 541	13.55 691

SAMSARA	1.01 598	0.70 608	3.29 614	0.20 645	0.06 569	1.65 631	0.05 541	0.48 388	0.53 347	2.91 659	0.68 607	2.97 647	1.08 613	3.89 545	1.54 604	0.00 1	0.04 609	0.00 1	0.02 542	0.05 424	0.03 450

aanetorigin	0.86 585	0.36 508	3.45 620	0.11 608	0.13 612	0.39 255	0.93 658	0.13 269	0.14 253	3.38 660	1.21 625	0.29 472	2.01 641	2.87 489	1.35 600	0.02 621	0.00 1	0.02 628	0.05 573	0.30 638	0.08 571

DStereoFS	4.32 665	3.41 684	3.71 626	3.08 680	2.36 681	5.39 667	2.25 671	4.61 665	6.40 670	3.78 661	5.37 651	5.84 657	15.74 686	9.80 677	5.23 651	1.55 674	2.19 685	0.04 648	2.63 686	0.41 650	2.58 683

SGM_RVC	1.54 628	0.35 500	1.60 486	0.15 624	0.17 630	1.25 614	0.77 652	1.97 594	0.88 633	4.31 662	2.46 637	4.36 652	2.37 645	6.98 662	1.78 610	0.21 650	0.23 669	0.20 667	0.23 648	0.26 626	0.31 655
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER	6.24 674	0.99 640	8.13 663	4.62 687	2.68 682	8.66 676	0.77 652	8.37 675	22.50 688	4.55 663	6.36 655	15.93 683	8.89 679	8.99 674	8.85 668	3.25 681	0.04 609	1.36 684	0.02 542	6.24 688	3.56 684

WAO-8	5.13 671	1.91 671	2.34 556	0.60 661	0.10 593	12.98 679	0.34 625	11.65 682	24.58 689	4.87 664	10.60 675	13.32 675	4.10 666	8.85 672	3.55 633	0.75 664	0.32 672	0.71 678	0.12 601	0.70 658	0.11 599

Venus	5.12 670	1.91 671	2.34 556	0.60 661	0.10 593	12.98 679	0.34 625	11.65 682	24.58 689	4.87 664	10.54 674	13.32 675	4.10 666	8.85 672	3.55 633	0.75 664	0.32 672	0.71 678	0.12 601	0.70 658	0.11 599

UNDER WATER-64	6.84 676	1.25 656	9.68 667	4.53 686	3.53 684	16.61 685	1.79 664	8.72 677	22.23 686	5.11 666	5.07 649	17.34 685	10.14 681	9.19 676	8.21 665	2.00 679	0.03 592	1.52 685	0.11 596	6.09 687	3.62 686

WCMA_ROB	2.01 639	0.34 488	1.89 520	0.04 535	0.00 1	1.07 547	0.60 646	1.09 486	1.21 640	5.12 667	9.87 673	8.09 668	4.48 669	3.74 542	2.55 624	0.00 1	0.00 1	0.01 609	0.00 1	0.02 307	0.13 619

ktn	4.96 669	1.21 654	2.41 565	3.20 681	1.02 671	8.36 675	2.08 668	9.00 678	17.02 682	5.18 668	12.71 683	13.69 677	3.51 659	8.05 669	3.68 636	5.30 688	0.02 579	0.00 1	0.00 1	2.14 675	0.55 669

notaker	4.30 664	1.28 657	3.70 625	3.71 684	0.90 670	4.91 664	0.39 632	6.90 672	1.96 653	5.39 669	11.82 680	16.90 684	3.75 661	7.59 667	5.65 652	5.23 687	0.01 530	0.10 661	0.06 576	4.57 683	1.22 676

MSMD_ROB	2.04 640	0.40 533	2.13 543	0.00 1	0.00 1	4.88 663	0.22 598	0.93 463	1.82 651	5.71 670	7.79 663	7.39 666	3.72 660	4.62 575	1.22 595	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390

TorneroNet-64	6.39 675	1.31 660	2.23 549	1.99 677	0.65 664	18.82 686	0.28 614	11.98 684	26.18 691	5.99 671	12.75 684	19.37 687	4.08 665	9.94 678	5.95 658	0.89 669	0.00 1	0.11 662	0.00 1	3.44 678	1.81 681

MDST_ROB	1.54 628	0.06 205	3.42 618	0.14 621	0.16 624	5.42 668	0.32 619	4.33 664	0.61 540	6.08 672	1.25 628	1.04 592	1.16 619	5.81 619	0.83 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.11 599

SGM+DAISY	2.38 644	0.98 639	4.37 639	0.48 656	0.33 652	2.24 645	1.94 666	1.16 497	1.47 646	6.62 673	5.89 653	5.77 656	5.09 671	5.76 617	4.39 640	0.16 647	0.15 665	0.06 655	0.14 609	0.26 626	0.40 660

EDNetEfficientorigin	6.23 673	0.45 552	98.39 707	0.02 493	0.04 543	0.42 268	0.02 482	0.33 357	2.90 658	7.07 674	3.12 640	1.31 609	1.61 632	4.26 563	4.55 644	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 466	0.02 390

ELAS_RVC	2.84 654	0.34 488	3.86 631	0.05 549	0.05 557	1.52 627	5.02 683	1.93 591	5.28 668	7.10 675	6.96 657	6.26 658	8.34 675	4.96 583	4.90 649	0.00 1	0.04 609	0.01 609	0.01 522	0.10 522	0.09 585
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet	6.97 677	1.37 662	2.22 548	1.95 675	1.12 673	19.47 687	0.47 636	13.04 687	26.32 692	7.90 676	17.10 687	17.67 686	4.62 670	10.46 680	7.94 662	1.98 678	0.03 592	0.11 662	0.00 1	4.15 681	1.49 679

FCDSN-DC	2.66 650	0.08 265	1.65 491	0.00 1	0.00 1	1.73 634	0.37 629	1.64 572	1.35 643	8.08 677	11.18 678	11.78 673	7.59 674	4.76 577	2.80 626	0.02 621	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.05 521
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	2.96 656	0.23 413	19.99 679	0.19 638	0.85 668	1.02 479	2.03 667	0.56 402	5.14 667	8.09 678	1.81 633	0.94 583	4.14 668	3.72 540	10.22 673	0.00 1	0.03 592	0.00 1	0.06 576	0.05 424	0.03 450

ELAS	2.75 651	0.35 500	2.67 588	0.05 549	0.04 543	6.72 670	1.83 665	2.84 648	3.38 661	8.25 679	9.14 667	3.95 650	6.15 673	3.73 541	5.70 653	0.00 1	0.04 609	0.01 609	0.01 522	0.10 522	0.08 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	13.51 686	18.77 688	42.38 687	1.28 669	1.18 675	54.67 691	25.60 694	12.87 685	6.75 672	8.50 680	8.61 665	13.77 678	10.87 682	24.50 691	30.67 690	0.24 652	0.68 680	0.53 677	0.02 542	5.93 685	2.43 682

light-stereo	6.97 677	1.96 673	17.58 676	16.63 690	14.17 690	7.30 673	0.04 526	9.29 680	7.28 674	11.20 681	10.96 676	12.65 674	1.00 607	12.47 681	2.97 630	1.31 673	3.64 688	0.00 1	0.09 587	4.27 682	4.52 687

MeshStereo	2.61 649	0.65 601	2.71 589	0.02 493	0.02 494	1.55 628	0.94 659	3.02 650	1.29 642	11.21 682	7.34 658	11.54 672	2.74 650	6.34 646	2.43 621	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 635	0.03 450
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
FC-DCNN	3.42 658	0.11 319	2.03 532	0.00 1	0.00 1	3.18 654	0.60 646	3.13 654	2.98 659	11.40 683	12.28 682	13.93 679	8.68 678	5.70 613	4.27 639	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.06 547

FC-DCNN v2	3.59 660	0.10 292	1.95 528	0.00 1	0.00 1	3.24 655	0.59 645	3.55 658	3.05 660	11.72 684	12.90 685	15.18 682	8.62 677	6.26 643	4.54 643	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.05 521

DPSimNet_ROB	7.90 679	5.46 686	13.55 674	3.66 683	5.16 688	7.26 672	9.60 690	6.11 670	7.46 675	13.33 685	9.50 670	11.03 670	11.89 683	10.08 679	12.35 678	4.36 686	5.55 690	5.35 689	5.34 692	4.96 684	5.98 690

MADNet++	9.87 682	2.12 675	7.11 657	7.99 689	4.58 687	14.38 683	6.90 688	9.23 679	5.88 669	16.88 686	17.47 689	11.07 671	15.72 685	24.26 688	19.76 688	8.52 689	6.39 691	4.85 688	2.69 687	5.96 686	5.73 689

TCMNet-wrong-test	39.28 692	63.11 703	48.46 692	81.72 703	79.79 701	56.34 692	48.75 695	31.17 692	3.83 664	19.05 687	28.27 691	58.68 694	34.68 692	46.64 693	47.27 694	16.88 693	2.02 684	7.72 690	0.67 682	64.26 699	46.25 699

SGM-ForestM	8.89 681	0.68 605	3.61 622	0.57 660	0.18 632	14.89 684	5.99 686	9.62 681	10.59 680	20.43 688	17.16 688	39.22 690	20.29 687	20.63 686	13.19 680	0.04 631	0.14 663	0.00 1	0.07 580	0.15 567	0.36 657

MANE	9.96 683	0.69 606	2.88 600	1.22 667	0.61 663	13.15 681	3.46 677	15.62 689	22.27 687	22.74 689	30.00 693	29.74 688	23.22 688	17.17 684	13.78 682	0.29 654	0.56 678	0.09 660	0.61 680	0.15 567	1.00 675

HanzoNet	12.77 685	4.55 685	11.74 673	5.35 688	2.79 683	7.59 674	0.66 648	12.97 686	20.40 685	25.99 690	28.61 692	34.05 689	25.08 691	25.93 692	14.98 685	10.77 690	3.91 689	3.00 687	3.73 688	8.16 690	5.15 688

BEATNet-Init1	14.52 687	6.56 687	34.32 683	1.10 666	1.02 671	31.53 690	11.99 691	15.58 688	17.42 683	30.17 691	27.03 690	43.14 691	24.36 689	24.41 690	18.27 687	0.27 653	0.32 672	0.36 673	0.46 678	1.26 667	0.76 672

coex-ft	8.40 680	2.59 682	75.27 695	0.00 1	0.00 1	0.18 159	0.04 526	0.13 269	20.18 684	39.66 692	4.06 643	4.68 654	8.53 676	3.94 550	7.96 664	0.02 621	0.07 641	0.00 1	0.02 542	0.14 556	0.50 666

Selective-IGEV-i1pa	32.74 690	48.19 693	26.48 681	3.42 682	1.98 679	72.89 693	21.05 693	51.00 693	48.11 694	46.88 693	60.29 694	48.16 692	42.19 693	78.44 703	37.98 692	21.93 694	7.59 692	13.66 694	5.38 693	3.84 680	15.25 693

Selective-IGEV-i16pa	35.95 691	49.40 694	24.18 680	0.51 658	0.21 644	84.46 697	4.01 680	56.50 695	80.58 698	50.65 694	68.09 695	54.62 693	45.33 694	85.63 704	54.71 695	23.27 695	7.59 692	8.70 691	4.82 690	1.36 669	14.45 692

LE_ROB	9.96 683	0.54 582	9.62 666	1.40 671	1.24 676	3.29 656	4.64 681	4.31 663	43.01 693	51.54 695	13.34 686	14.15 680	24.60 690	6.66 659	20.28 689	0.04 631	0.05 624	0.12 664	0.20 635	0.07 466	0.09 585

USTest	58.46 695	44.12 690	43.29 688	60.68 694	67.35 696	99.15 708	100.00 706	91.40 702	98.36 704	67.56 696	90.15 703	66.93 695	68.34 697	62.46 695	57.68 696	4.00 685	35.83 696	16.32 695	22.03 697	41.21 693	32.38 695

LRCNet_RVC	55.44 694	60.56 700	57.70 693	66.68 697	44.91 692	6.22 669	0.00 1	52.80 694	1.37 644	70.44 697	81.09 699	67.07 696	55.41 695	51.59 694	46.24 693	90.66 707	41.89 700	90.95 710	90.04 704	64.32 700	68.75 700

DGTPSM_ROB	81.49 702	60.74 701	99.95 709	61.20 695	86.99 706	99.11 706	100.00 706	95.92 706	99.99 708	73.08 698	100.00 709	70.81 697	100.00 708	77.39 701	99.98 711	35.10 696	97.48 710	35.12 697	99.89 712	46.16 694	90.85 706

DPSMNet_ROB	81.54 703	60.77 702	99.95 709	61.42 696	87.05 707	99.11 706	100.00 706	95.93 707	99.99 708	73.11 699	100.00 709	70.84 698	100.00 708	77.43 702	99.98 711	35.39 697	97.54 711	35.21 698	99.89 712	46.30 695	90.94 707

xxxxx1	63.71 696	58.10 697	78.65 696	43.63 691	48.97 693	92.61 701	92.18 702	60.44 696	69.38 695	73.77 700	76.42 696	77.82 699	76.45 700	72.33 698	77.46 700	35.89 698	37.06 697	48.26 699	62.63 698	48.72 696	43.44 696

tt_ll	63.71 696	58.10 697	78.65 696	43.63 691	48.97 693	92.61 701	92.18 702	60.44 696	69.38 695	73.77 700	76.42 696	77.82 699	76.45 700	72.33 698	77.46 700	35.89 698	37.06 697	48.26 699	62.63 698	48.72 696	43.44 696

ff	63.71 696	58.10 697	78.65 696	43.63 691	48.97 693	92.61 701	92.18 702	60.44 696	69.38 695	73.77 700	76.42 696	77.82 699	76.45 700	72.33 698	77.46 700	35.89 698	37.06 697	48.26 699	62.63 698	48.72 696	43.44 696

RSGM-EC	76.89 700	51.15 695	39.09 685	72.58 698	77.74 698	78.33 695	84.96 700	80.43 700	82.42 699	82.13 703	88.64 701	78.83 702	69.73 698	70.82 696	67.49 697	91.42 708	97.07 703	82.52 707	88.25 702	77.86 704	76.31 701

acva	76.89 700	51.15 695	39.09 685	72.58 698	77.74 698	78.33 695	84.96 700	80.43 700	82.42 699	82.13 703	88.64 701	78.83 702	69.73 698	70.82 696	67.49 697	91.42 708	97.07 703	82.52 707	88.25 702	77.86 704	76.31 701

PML	71.49 699	88.65 709	73.56 694	82.49 704	75.59 697	85.39 698	79.41 698	71.62 699	87.17 701	90.48 705	85.96 700	90.50 705	60.21 696	91.76 708	73.85 699	96.01 717	2.36 686	86.79 709	6.59 694	83.59 708	17.83 694

MEDIAN_ROB	93.37 707	98.75 712	96.05 703	90.90 707	90.53 710	85.63 699	76.45 697	92.03 704	89.53 702	95.05 706	94.99 704	96.02 706	93.85 705	90.36 705	87.21 703	98.36 718	95.79 702	99.61 712	98.77 710	98.80 718	98.72 717

ccccc		91.21 710		100.00 719	100.00 720	89.04 700		95.61 705		96.66 707		96.55 707		99.78 713		100.00 721	100.00 718	99.83 713	99.27 711	100.00 720

Anonymous_1	89.88 704	75.38 704	97.81 706	74.49 700	78.39 700	100.00 709	100.00 706	98.09 709	99.76 706	96.82 708	99.37 705	97.66 708	99.77 706	91.14 707	98.89 706	81.73 701	97.25 705	59.96 702	85.38 701	77.37 703	88.27 703

iinet-test	92.59 705	76.72 706	96.91 705	77.75 701	83.92 702	100.00 709	100.00 706	100.00 710	100.00 710	99.93 709	99.99 707	97.81 709	100.00 708	98.48 709	99.00 707	88.63 703	97.39 706	70.07 703	93.99 705	80.96 706	90.32 704

IINet	92.59 705	76.71 705	96.86 704	77.75 701	83.92 702	100.00 709	100.00 706	100.00 710	100.00 710	99.93 709	99.99 707	97.83 710	100.00 708	98.48 709	99.00 707	88.63 703	97.39 706	70.07 703	93.99 705	80.96 706	90.33 705

HaxPig	95.46 710	97.61 711	87.80 701	97.80 717	99.17 718	77.55 694	75.28 696	96.76 708	99.61 705	99.97 711	99.97 706	99.62 712	99.97 707	91.02 706	87.28 704	99.98 720	99.98 714	99.98 714	99.99 714	99.97 719	99.97 719

Hybrid-DGEV	99.17 717	100.00 716	100.00 711	96.36 712	98.76 713	100.00 709	100.00 706	100.00 710	100.00 710	100.00 712	100.00 709	100.00 713	100.00 708	100.00 714	100.00 713	93.64 710	100.00 718	100.00 715	100.00 715	96.38 715	98.18 715

RAFT-FEzeroshot	99.15 714	100.00 716	100.00 711	96.40 714	98.80 716	100.00 709	100.00 706	100.00 710	100.00 710	100.00 712	100.00 709	100.00 713	100.00 708	100.00 714	100.00 713	93.65 712	99.99 715	100.00 715	100.00 715	96.28 713	97.98 712

RAFT-FE	99.15 714	100.00 716	100.00 711	96.40 714	98.80 716	100.00 709	100.00 706	100.00 710	100.00 710	100.00 712	100.00 709	100.00 713	100.00 708	100.00 714	100.00 713	93.65 712	99.99 715	100.00 715	100.00 715	96.28 713	97.98 712

FlowAnything	99.21 719	100.00 716	100.00 711	96.24 709	98.66 712	100.00 709	100.00 706	100.00 710	100.00 710	100.00 712	100.00 709	100.00 713	100.00 708	100.00 714	100.00 713	93.92 716	100.00 718	100.00 715	100.00 715	96.91 717	98.41 716

Selective-RAFT-Error	99.17 717	100.00 716	100.00 711	96.65 716	98.79 715	100.00 709	100.00 706	100.00 710	100.00 710	100.00 712	100.00 709	100.00 713	100.00 708	100.00 714	100.00 713	93.64 710	100.00 718	100.00 715	100.00 715	96.25 711	98.10 714

CasAABBNet	99.15 714	100.00 716	100.00 711	96.37 713	98.76 713	100.00 709	100.00 706	100.00 710	100.00 710	100.00 712	100.00 709	100.00 713	100.00 708	100.00 714	100.00 713	93.65 712	99.99 715	100.00 715	100.00 715	96.27 712	97.93 711

test_example2	97.61 711	99.96 714	99.93 708	99.83 718	99.97 719	98.84 705	99.76 705	91.98 703	100.00 710	100.00 712	100.00 709	89.18 704	86.51 703	99.29 711	96.54 705	99.97 719	99.55 712	92.92 711	98.06 709	100.00 720	99.95 718

LSM0	99.11 713	99.97 715	100.00 711	95.93 708	98.59 711	100.00 709	100.00 706	100.00 710	100.00 710	100.00 712	100.00 709	100.00 713	100.00 708	100.00 714	100.00 713	93.89 715	99.97 713	100.00 715	100.00 715	96.64 716	97.25 710

DPSM_ROB	94.00 708	79.32 707	100.00 711	83.19 705	85.69 704	100.00 709	100.00 706	100.00 710	100.00 710	100.00 712	100.00 709	100.00 713	100.00 708	100.00 714	100.00 713	89.53 705	97.42 708	74.97 705	95.13 707	83.79 709	90.98 708

DPSM	94.00 708	79.32 707	100.00 711	83.19 705	85.69 704	100.00 709	100.00 706	100.00 710	100.00 710	100.00 712	100.00 709	100.00 713	100.00 708	100.00 714	100.00 713	89.53 705	97.42 708	74.97 705	95.13 707	83.79 709	90.98 708

AVERAGE_ROB	98.45 712	99.13 713	95.46 702	100.00 719	100.00 720	93.36 704	81.95 699	100.00 710	99.97 707	100.00 712	100.00 709	100.00 713	100.00 708	99.72 712	99.40 709	100.00 721	100.00 718	100.00 715	100.00 715	100.00 720	100.00 720

ASD4		42.77 689

Low-res two-view benchmark