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

uiiii_40	0.02 11	0.02 21	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.09 87	0.00 1	0.02 54	0.03 6	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_L	0.02 11	0.02 21	0.16 53	0.00 1	0.00 1	0.10 92	0.00 1	0.01 2	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StePilot	0.01 1	0.02 21	0.15 43	0.00 1	0.00 1	0.05 72	0.00 1	0.02 54	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SteFusion	0.01 1	0.00 1	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	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

PyraSte	0.01 1	0.01 2	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.08 108	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

tim_s	0.02 11	0.01 2	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.13 212	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xxxad45	0.04 74	0.01 2	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.57 384	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACW_4w	0.04 74	0.01 2	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.56 336	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

5w_v4	0.04 74	0.01 2	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.57 384	0.01 239	0.00 1	0.01 40	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

ITERv30	0.02 11	0.02 21	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 89	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.02 189	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qyd29nn	0.03 51	0.03 71	0.16 53	0.00 1	0.00 1	0.27 162	0.00 1	0.05 121	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ITERv28	0.03 51	0.02 21	0.16 53	0.00 1	0.00 1	0.27 162	0.00 1	0.04 104	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

yuret106	0.03 51	0.02 21	0.16 53	0.00 1	0.00 1	0.29 174	0.00 1	0.02 54	0.06 50	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

oiu110	0.02 11	0.03 71	0.21 83	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	0.02 54	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ITERv24	0.03 51	0.02 21	0.18 71	0.00 1	0.00 1	0.26 157	0.00 1	0.02 54	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd23bbn	0.02 11	0.03 71	0.20 79	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 54	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hj116sk	0.02 11	0.03 71	0.20 79	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.01 2	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ITERv21	0.02 11	0.03 71	0.15 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

v20iiwwt	0.03 51	0.02 21	0.15 43	0.00 1	0.00 1	0.27 162	0.00 1	0.02 54	0.06 50	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ITERv19	0.03 51	0.03 71	0.18 71	0.00 1	0.00 1	0.27 162	0.00 1	0.01 2	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.02 189	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ITER124	0.03 51	0.03 71	0.15 43	0.00 1	0.00 1	0.26 157	0.00 1	0.02 54	0.06 50	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dddd17k	0.01 1	0.02 21	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

zxcv128	0.01 1	0.02 21	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 54	0.06 50	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iked130	0.02 11	0.03 71	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ITERv14	0.01 1	0.02 21	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

v134_o9	0.02 11	0.02 21	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ITERv12	0.01 1	0.02 21	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 54	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

vnu138km	0.01 1	0.02 21	0.12 17	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.01 2	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.02 189	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ITERv10	0.02 11	0.02 21	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.01 2	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.02 189	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

99wein	0.02 11	0.02 21	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.01 2	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.02 189	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ITERv8	0.02 11	0.02 21	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.01 2	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ITERv7	0.02 11	0.02 21	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.01 2	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

s6wercc	0.02 11	0.02 21	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.01 2	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

a5sdf	0.02 11	0.02 21	0.15 43	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.01 2	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.12 190	0.30 423	0.77 230	0.00 1	0.00 1	0.58 292	0.01 388	0.08 173	0.56 336	0.01 239	0.00 1	0.04 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.10 551

GEAStereo	0.10 153	0.05 145	0.34 102	0.04 486	0.04 503	1.06 456	0.00 1	0.06 139	0.04 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.00 1	0.00 1	0.03 542	0.00 1	0.00 1	0.15 516	0.10 551

OmniDepth	0.03 51	0.04 103	0.09 2	0.00 1	0.00 1	0.27 162	0.00 1	0.03 89	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.04 249	0.00 1	0.05 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GSStereo	0.12 190	0.05 145	0.34 102	0.01 410	0.04 503	1.06 456	0.00 1	0.05 121	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 516	0.11 557

GS-Stereo							0.00 1	0.05 121	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 516	0.11 557

gasm-f	0.11 175	0.06 193	0.31 99	0.04 486	0.07 531	1.06 456	0.04 478	0.06 139	0.04 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 277	0.03 230	0.00 1	0.03 542	0.00 1	0.00 1	0.19 546	0.10 551

DLNR-FE	21.10 633	47.73 636	85.45 640	96.28 648	88.16 647	0.31 186	0.00 1	18.28 635	0.07 70	0.01 239	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.21 329	0.01 129	15.59 635	0.01 484	0.00 1	0.21 594	69.68 644	0.04 466

DDF-Stereo	0.10 153	0.05 145	0.31 99	0.02 445	0.03 482	0.05 72	0.01 388	0.13 230	0.16 240	0.01 239	0.00 1	0.05 279	0.00 1	0.64 367	0.45 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 528	0.00 1	0.02 384

252Zero-FE	0.08 127	0.05 145	0.24 90	0.00 1	0.00 1	0.13 124	0.00 1	0.02 54	0.08 108	0.78 574	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.24 456	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

Zero-FE251	0.12 190	0.06 193	0.69 198	0.03 466	0.00 1	0.37 213	0.00 1	0.12 222	0.06 50	0.84 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.24 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.02 384

MonStereo	0.02 11	0.05 145	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.12 111	0.00 1	0.01 2	0.03 6	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.01 78	0.04 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

Wavelet-MonSter	0.02 11	0.02 21	0.08 1	0.00 1	0.00 1	0.09 87	0.00 1	0.03 89	0.03 6	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

Monster-pub-eth3d	0.02 11	0.05 145	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.12 111	0.00 1	0.01 2	0.03 6	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.01 78	0.04 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

Monster-pub-mixall	0.02 11	0.05 145	0.19 75	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.04 104	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

Replicate-Monster	0.02 11	0.05 145	0.20 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.10 172	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

zero-FE	0.13 203	0.05 145	0.89 284	0.03 466	0.10 547	0.00 1	0.00 1	0.13 230	0.16 240	0.00 1	0.03 476	0.05 279	0.00 1	0.59 361	0.42 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 505	0.00 1	0.02 384

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 193	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.04 104	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	0.03 335	0.00 1

GASTEREO	0.09 139	0.34 440	0.36 107	0.05 499	0.01 400	0.54 279	0.02 435	0.11 213	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.17 579	0.02 274	0.01 239

MSCF	0.09 139	0.34 440	0.37 108	0.05 499	0.01 400	0.53 272	0.01 388	0.11 213	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.19 586	0.02 274	0.02 384

z-ln-s-r	0.71 516	0.44 495	2.91 551	0.00 1	0.00 1	0.29 174	0.00 1	1.77 537	0.61 497	0.00 1	0.00 1	0.16 376	0.00 1	4.44 518	3.56 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.00 1

S2M2_XL	0.03 51	0.04 103	0.27 91	0.00 1	0.00 1	0.06 77	0.00 1	0.10 205	0.04 29	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.03 51	0.07 231	0.20 79	0.00 1	0.00 1	0.12 111	0.00 1	0.01 2	0.07 70	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 11	0.05 145	0.16 53	0.00 1	0.00 1	0.12 111	0.00 1	0.01 2	0.04 29	0.01 239	0.00 1	0.02 142	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 11	0.05 145	0.15 43	0.00 1	0.00 1	0.13 124	0.00 1	0.01 2	0.05 41	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.03 51	0.02 21	0.19 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.11 185	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.02 189	0.20 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.01 239

2.25w	0.02 11	0.06 193	0.12 17	0.00 1	0.00 1	0.10 92	0.00 1	0.01 2	0.08 108	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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4.5w_new	0.02 11	0.05 145	0.16 53	0.00 1	0.00 1	0.12 111	0.00 1	0.01 2	0.03 6	0.03 416	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 51	0.04 103	0.15 43	0.00 1	0.00 1	0.12 111	0.00 1	0.01 2	0.14 219	0.02 384	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 51	0.04 103	0.15 43	0.00 1	0.00 1	0.12 111	0.00 1	0.01 2	0.14 219	0.02 384	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 11	0.05 145	0.16 53	0.00 1	0.00 1	0.12 111	0.00 1	0.01 2	0.03 6	0.03 416	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 11	0.04 103	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.11 99	0.00 1	0.01 2	0.13 212	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.03 51	0.06 193	0.15 43	0.00 1	0.00 1	0.11 99	0.00 1	0.01 2	0.14 219	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 11	0.05 145	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.11 99	0.00 1	0.01 2	0.10 172	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.02 189	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 11	0.04 103	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.11 99	0.00 1	0.01 2	0.05 41	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 11	0.04 103	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.11 99	0.00 1	0.01 2	0.05 41	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.02 11	0.04 103	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.12 111	0.00 1	0.05 121	0.04 29	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 11	0.04 103	0.12 17	0.00 1	0.00 1	0.11 99	0.00 1	0.01 2	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 11	0.05 145	0.15 43	0.00 1	0.00 1	0.11 99	0.00 1	0.01 2	0.04 29	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 11	0.03 71	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.11 99	0.00 1	0.01 2	0.03 6	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 11	0.02 21	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.16 131	0.00 1	0.01 2	0.09 144	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.03 231	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 11	0.04 103	0.12 17	0.00 1	0.00 1	0.11 99	0.00 1	0.01 2	0.03 6	0.03 416	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.03 51	0.04 103	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.29 174	0.00 1	0.02 54	0.03 6	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.29 346	0.47 507	1.48 427	0.00 1	0.00 1	0.80 362	0.00 1	0.08 173	0.16 240	0.00 1	0.00 1	0.16 376	0.00 1	2.60 427	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 404	0.00 1

IGEV	0.03 51	0.04 103	0.22 86	0.00 1	0.00 1	0.18 136	0.00 1	0.02 54	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.03 51	0.05 145	0.28 92	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.06 498	0.07 162	0.03 6	0.02 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

LG-Stereo_L1	0.03 51	0.05 145	0.31 99	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.06 498	0.08 173	0.04 29	0.04 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

MLG-Stereo_test3	0.05 84	0.06 193	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.07 79	0.00 1	0.03 89	0.57 384	0.06 461	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.08 127	0.06 193	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.75 349	0.00 1	0.03 89	0.57 384	0.01 239	0.00 1	0.05 279	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

MLG-Stereo_test1	0.07 116	0.05 145	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.61 301	0.00 1	0.02 54	0.61 497	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

MLG-Stereo	0.06 101	0.05 145	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.46 245	0.00 1	0.02 54	0.60 478	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

LG-G_1	0.06 101	0.07 231	0.16 53	0.00 1	0.00 1	0.23 147	0.00 1	0.02 54	0.56 336	0.06 461	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.03 231	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

LG-G	0.06 101	0.07 231	0.16 53	0.00 1	0.00 1	0.23 147	0.00 1	0.02 54	0.56 336	0.06 461	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.03 231	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

G2L-Stereo_test	0.35 381	0.51 520	1.28 378	0.00 1	0.00 1	0.62 307	0.03 458	0.37 326	0.13 212	0.01 239	0.00 1	0.56 498	0.00 1	3.27 467	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 490	0.01 239

LGtest1	0.06 101	0.07 231	0.16 53	0.00 1	0.00 1	0.10 92	0.00 1	0.12 222	0.57 384	0.03 416	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.13 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

S2M2_L	0.05 84	0.03 71	0.21 83	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.15 241	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.01 78	0.07 342	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 74	0.06 193	0.19 75	0.00 1	0.00 1	0.23 147	0.00 1	0.02 54	0.25 268	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.12 190	0.10 267	1.26 372	0.02 445	0.04 503	0.28 170	0.02 435	0.06 139	0.28 272	0.01 239	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.05 259	0.01 129	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.23 564	0.01 239

ISRNet	0.16 242	0.11 290	1.44 419	0.00 1	0.00 1	0.50 257	0.00 1	0.44 340	0.60 478	0.00 1	0.00 1	0.05 279	0.00 1	0.05 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 116	0.01 2	0.37 108	0.01 410	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.16 244	0.57 384	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 558	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 84	0.04 103	0.18 71	0.00 1	0.01 400	0.01 23	0.00 1	0.08 173	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.02 189	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HUF	0.15 236	0.29 419	1.05 328	0.02 445	0.11 555	0.04 65	0.00 1	0.16 244	0.09 144	0.03 416	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.08 290	0.00 1	0.00 1	0.58 626	0.00 1	0.00 1	0.14 505	0.37 606

castereo++	0.09 139	0.11 290	0.28 92	0.03 466	0.00 1	0.36 211	0.00 1	0.21 280	0.56 336	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	0.21 594	0.02 274	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.12 190	0.26 405	0.77 230	0.00 1	0.01 400	0.44 238	0.01 388	0.25 296	0.53 311	0.03 416	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	0.09 462	0.00 1

MonSter	0.02 11	0.05 145	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.12 111	0.00 1	0.01 2	0.03 6	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.01 78	0.04 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

GIP-stereo	0.06 101	0.02 21	0.64 185	0.00 1	0.00 1	0.20 141	0.00 1	0.01 2	0.14 219	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.19 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.00 1

fffft	0.07 116	0.01 2	0.39 115	0.00 1	0.00 1	0.26 157	0.00 1	0.03 89	0.20 255	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.26 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 480	0.06 509
1: 1. 1
ours_stereo	0.05 84	0.03 71	0.40 116	0.00 1	0.00 1	0.26 157	0.00 1	0.03 89	0.10 172	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.03 432

fffy	0.05 84	0.04 103	0.49 139	0.01 410	0.00 1	0.26 157	0.00 1	0.03 89	0.10 172	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.04 466

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 2	0.12 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 50	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	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 11	0.07 231	0.29 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 74	0.02 21	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.01 2	0.54 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.04 74	0.02 21	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.01 2	0.54 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.05 84	0.03 71	0.16 53	0.00 1	0.00 1	0.59 298	0.00 1	0.05 121	0.07 70	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.06 270	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 335	0.01 239

rvit_stereo_0075_2	0.05 84	0.08 246	0.78 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 509

U	1.61 577	0.01 2	0.28 92	0.00 1	7.20 632	9.87 621	0.00 1	0.04 104	0.02 1	0.01 239	0.00 1	0.09 328	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.00 1	9.53 636	5.08 634	0.01 151	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 84	0.05 145	0.21 83	0.00 1	0.00 1	0.09 87	0.02 435	0.17 252	0.12 202	0.06 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 74	0.06 193	0.29 95	0.01 410	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.11 213	0.14 219	0.01 239	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 547	0.01 151	0.01 239

AIO-Stereo	0.07 116	0.06 193	0.41 120	0.00 1	0.03 482	0.30 182	0.00 1	0.10 205	0.04 29	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 600	0.04 360	0.07 524

RSM++	0.08 127	0.06 193	0.38 114	0.00 1	0.00 1	0.30 182	0.00 1	0.06 139	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 576	0.09 462	0.03 432

RSM	0.08 127	0.05 145	0.37 108	0.00 1	0.02 455	0.30 182	0.00 1	0.11 213	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 572	0.05 382	0.02 384

RAFT-Stereo-weight	0.14 217	0.03 71	0.68 194	0.01 410	0.02 455	1.20 560	0.00 1	0.63 376	0.11 185	0.05 452	0.05 486	0.02 142	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DualNet (step1)	0.44 425	0.23 382	1.31 384	0.00 1	0.00 1	0.95 411	0.00 1	2.28 568	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.14 358	0.00 1	1.45 393	0.07 342	0.32 603	0.00 1	1.06 625	0.33 621	0.01 151	0.01 239

test_sample9	1.51 573	0.23 382	1.31 384	0.00 1	0.00 1	0.95 411	0.00 1	2.28 568	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.14 358	0.00 1	3.30 468	7.04 605	0.32 603	12.66 636	1.06 625	0.33 621	0.01 151	0.01 239

test_sample7	0.28 330	0.08 246	0.76 227	0.02 445	0.00 1	0.19 138	0.00 1	2.28 568	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.14 358	0.00 1	1.45 393	0.07 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

test_sample6	0.41 410	0.11 290	1.38 400	0.00 1	0.00 1	0.48 252	0.00 1	2.33 572	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.10 332	0.00 1	3.18 458	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

test_sample5	0.39 402	0.10 267	1.42 412	0.00 1	0.00 1	0.45 240	0.00 1	2.14 560	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.04 249	0.00 1	3.06 451	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

test_sample4	0.38 398	0.10 267	1.42 412	0.00 1	0.00 1	0.45 240	0.00 1	2.09 556	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.05 279	0.00 1	2.83 438	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

test_sample3	0.37 393	0.09 260	1.41 409	0.00 1	0.00 1	0.46 245	0.00 1	1.95 547	0.56 336	0.01 239	0.00 1	0.05 279	0.00 1	2.79 436	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

test_sample2	0.24 306	0.02 21	0.49 139	0.00 1	0.00 1	0.32 193	0.00 1	1.12 449	0.52 306	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	2.29 418	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

test_sample1	0.21 285	0.01 2	0.41 120	0.00 1	0.00 1	0.14 127	0.00 1	0.99 431	0.30 280	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.00 1	2.26 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

CAS++	0.06 101	0.06 193	0.59 172	0.00 1	0.00 1	0.07 79	0.00 1	0.25 296	0.13 212	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.10 153	0.05 145	0.52 149	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.00 1	0.17 252	0.09 144	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.09 139	0.08 246	0.61 178	0.05 499	0.06 524	0.15 129	0.00 1	0.11 213	0.08 108	0.07 471	0.00 1	0.13 350	0.00 1	0.02 189	0.04 298	0.00 1	0.13 610	0.00 1	0.20 589	0.04 360	0.01 239

SMFormer	0.33 367	0.10 267	1.04 320	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	1.45 493	0.55 321	0.00 1	0.00 1	0.15 367	0.00 1	3.24 461	0.09 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.02 384

tta	0.33 367	0.10 267	1.04 320	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	1.45 493	0.55 321	0.00 1	0.00 1	0.15 367	0.00 1	3.24 461	0.09 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.01 239

qqq1	0.33 367	0.10 267	1.04 320	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	1.45 493	0.55 321	0.00 1	0.00 1	0.15 367	0.00 1	3.24 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.01 239

fff1	0.33 367	0.10 267	1.04 320	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	1.45 493	0.55 321	0.00 1	0.00 1	0.15 367	0.00 1	3.24 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.01 239

AE-Stereo	0.17 253	0.05 145	0.79 246	0.03 466	0.09 543	1.06 456	0.00 1	0.57 363	0.06 50	0.08 482	0.00 1	0.13 350	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.06 589	0.00 1	0.23 600	0.08 443	0.04 466

xx1	0.28 330	0.22 372	1.20 358	0.00 1	0.00 1	1.31 570	0.00 1	1.41 482	0.69 573	0.07 471	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.59 361	0.01 129	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

11t1	0.08 127	0.01 2	0.54 159	0.00 1	0.00 1	0.09 87	0.00 1	0.44 340	0.55 321	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

DualNet	0.39 402	0.10 267	1.42 412	0.00 1	0.00 1	0.45 240	0.00 1	2.14 560	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.04 249	0.00 1	3.06 451	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

MSKI-zero shot	0.22 290	0.08 246	1.46 423	0.00 1	0.12 561	1.08 511	0.03 458	0.85 406	0.16 240	0.22 528	0.05 486	0.06 302	0.00 1	0.07 277	0.01 129	0.00 1	0.02 530	0.00 1	0.18 583	0.02 274	0.01 239

UniTT-Stereo	0.06 101	0.06 193	0.83 261	0.00 1	0.00 1	0.08 85	0.01 388	0.06 139	0.03 6	0.00 1	0.08 503	0.02 142	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.00 1

EKT-Stereo	0.46 431	0.12 302	1.03 318	0.75 610	4.21 629	1.06 456	0.00 1	0.83 403	0.04 29	0.02 384	0.00 1	0.08 317	0.00 1	0.89 378	0.01 129	0.00 1	0.03 542	0.00 1	0.05 532	0.04 360	0.01 239

DLNR_Zeroshot_test	21.09 632	47.65 635	85.43 639	96.34 649	87.67 646	0.31 186	0.00 1	17.86 634	0.07 70	0.01 239	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.70 369	0.01 129	15.78 636	0.01 484	0.00 1	0.21 594	69.62 643	0.04 466

CASnet	0.08 127	0.05 145	0.40 116	0.00 1	0.00 1	0.82 369	0.00 1	0.14 237	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 335	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala_base	0.27 324	0.06 193	0.80 251	0.00 1	0.00 1	0.64 322	0.00 1	1.08 443	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 298	0.52 608	0.00 1	0.00 1	0.12 558	2.02 617	0.00 1

GCAP-Stereo	0.11 175	0.28 413	0.71 199	0.00 1	0.00 1	0.83 375	0.00 1	0.08 173	0.09 144	0.01 239	0.00 1	0.05 279	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.02 530	0.00 1	0.00 1	0.06 404	0.01 239

Any-RAFT	0.17 253	0.04 103	0.93 296	0.00 1	0.00 1	1.10 526	0.00 1	0.99 431	0.03 6	0.01 239	0.00 1	0.21 399	0.00 1	0.07 277	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Test	0.20 277	0.09 260	1.34 390	0.00 1	0.12 561	0.39 217	0.10 524	0.72 387	0.25 268	0.08 482	0.00 1	0.44 467	0.00 1	0.05 259	0.13 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 607	0.01 151	0.01 239

ToySt	0.12 190	0.15 322	0.92 295	0.00 1	0.00 1	0.46 245	0.00 1	0.41 335	0.10 172	0.00 1	0.00 1	0.10 332	0.00 1	0.07 277	0.19 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 505	0.04 360	0.02 384

DCRE	0.51 463	0.25 397	0.96 302	0.00 1	0.01 400	0.43 234	0.00 1	0.25 296	0.21 257	0.33 545	7.49 605	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.17 579	0.02 274	0.01 239

knoymous	0.09 139	0.04 103	1.04 320	0.00 1	0.00 1	0.11 99	0.00 1	0.23 288	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.23 406	0.00 1	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

riskmin	0.11 175	0.01 2	0.87 276	0.01 410	0.00 1	0.13 124	0.00 1	0.30 314	0.09 144	0.00 1	0.01 385	0.76 519	0.00 1	0.02 189	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

Anonymous_2	0.88 539	0.02 21	1.06 330	0.01 410	0.00 1	0.19 138	0.00 1	0.14 237	0.08 108	0.01 239	0.04 482	1.07 543	0.00 1	0.02 189	0.02 190	0.01 554	0.04 559	2.31 631	11.16 637	1.35 612	0.01 239

Selective-RAFT	0.13 203	0.04 103	0.51 145	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.00 1	0.04 104	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.06 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 586	0.04 360	0.00 1

ProNet	0.09 139	0.20 362	0.53 158	0.00 1	0.00 1	0.80 362	0.00 1	0.04 104	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.01 239

qqq	0.17 253	0.01 2	0.52 149	0.00 1	0.00 1	0.12 111	0.00 1	0.95 424	0.55 321	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	1.23 388	0.00 1	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

x	0.10 153	0.01 2	0.51 145	0.00 1	0.00 1	0.09 87	0.00 1	0.67 382	0.55 321	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.09 295	0.00 1	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

DisPM	0.16 242	0.05 145	0.82 257	0.07 529	0.00 1	1.14 545	0.41 580	0.08 173	0.54 315	0.03 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 270	0.05 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

BUS	0.33 367	0.05 145	0.54 159	0.00 1	0.00 1	1.87 588	0.00 1	2.43 576	0.58 442	0.30 540	0.09 504	0.65 507	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 217	0.33 433	1.23 369	0.00 1	0.01 400	0.47 249	0.00 1	0.27 306	0.11 185	0.01 239	0.00 1	0.04 249	0.00 1	0.08 290	0.00 1	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.24 566	0.00 1

NINENet	0.45 427	0.09 260	0.81 254	0.06 523	0.00 1	1.87 588	0.00 1	2.69 594	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.65 507	0.00 1	2.15 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

hknet	0.38 398	0.07 231	1.32 387	0.00 1	0.00 1	1.07 498	0.00 1	2.43 576	0.58 442	0.30 540	0.09 504	0.63 502	0.00 1	0.96 380	0.07 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.31 355	0.26 405	0.93 296	0.00 1	0.18 582	1.08 511	0.01 388	2.59 590	0.56 336	0.00 1	0.09 504	0.03 212	0.00 1	0.18 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 563	0.11 480	0.00 1

UDGNet	0.14 217	0.48 510	0.72 202	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.00 1	0.05 121	0.28 272	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.09 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-3	0.17 253	0.03 71	0.74 213	0.03 466	0.10 547	0.43 234	0.00 1	1.36 474	0.07 70	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.08 290	0.19 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 589	0.12 490	0.11 557

test_1	0.17 253	0.03 71	0.75 221	0.03 466	0.10 547	0.43 234	0.00 1	1.36 474	0.07 70	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.07 277	0.19 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 589	0.12 490	0.11 557

test_3	0.19 268	0.02 21	0.76 227	0.03 466	0.10 547	0.53 272	0.00 1	1.42 485	0.07 70	0.13 508	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.07 277	0.19 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 589	0.12 490	0.11 557

GANet-ADL	0.16 242	0.06 193	1.18 356	0.00 1	0.01 400	0.83 375	0.00 1	0.23 288	0.07 70	0.00 1	0.30 534	0.35 439	0.00 1	0.07 277	0.10 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.01 239

PFNet+	0.23 297	0.06 193	0.79 246	0.07 529	0.01 400	1.11 534	0.42 582	0.11 213	0.59 454	0.08 482	0.01 385	0.02 142	0.00 1	1.21 386	0.04 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 203	0.04 103	0.73 204	0.05 499	0.01 400	1.06 456	0.08 513	0.06 139	0.56 336	0.01 239	0.00 1	0.05 279	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.66 510	0.33 433	0.72 202	0.18 586	0.06 524	1.17 555	0.00 1	1.45 493	0.59 454	0.12 504	0.60 555	0.50 489	0.00 1	7.09 611	0.26 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 335	0.00 1

NF-Stereo	0.47 433	0.03 71	0.77 230	0.12 562	0.00 1	1.07 498	0.26 554	0.19 263	0.60 478	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.00 1	6.18 583	0.18 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

OCTAStereo	0.47 433	0.03 71	0.77 230	0.12 562	0.00 1	1.07 498	0.26 554	0.19 263	0.60 478	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.00 1	6.16 581	0.18 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 217	0.04 103	0.73 204	0.05 499	0.02 455	1.06 456	0.08 513	0.05 121	0.56 336	0.01 239	0.00 1	0.07 310	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 217	0.04 103	0.73 204	0.05 499	0.01 400	1.06 456	0.06 498	0.05 121	0.56 336	0.01 239	0.00 1	0.07 310	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 203	0.04 103	0.73 204	0.05 499	0.02 455	1.06 456	0.07 504	0.06 139	0.56 336	0.01 239	0.00 1	0.03 212	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 217	0.04 103	0.75 221	0.05 499	0.02 455	1.06 456	0.08 513	0.06 139	0.57 384	0.01 239	0.00 1	0.07 310	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

PFNet	0.60 498	0.11 290	2.08 494	0.00 1	0.30 600	1.16 552	0.00 1	0.29 311	0.59 454	0.01 239	0.24 526	0.02 142	0.00 1	6.58 601	0.23 451	0.10 590	0.00 1	0.00 1	0.04 530	0.14 505	0.05 488

RE-Stereo	0.47 433	0.03 71	0.77 230	0.12 562	0.00 1	1.07 498	0.26 554	0.19 263	0.60 478	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.00 1	6.18 583	0.18 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 242	0.04 103	0.73 204	0.19 587	0.00 1	1.08 511	0.21 544	0.16 244	0.59 454	0.03 416	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.02 189	0.22 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

TVStereo	0.47 433	0.03 71	0.77 230	0.12 562	0.00 1	1.07 498	0.26 554	0.19 263	0.60 478	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.00 1	6.18 583	0.18 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

iGMRVC	0.14 217	0.04 103	0.74 213	0.05 499	0.02 455	1.06 456	0.07 504	0.06 139	0.56 336	0.01 239	0.00 1	0.05 279	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 546	0.13 311	1.35 393	0.02 445	0.05 514	1.06 456	0.00 1	0.06 139	0.55 321	0.01 239	9.57 617	0.10 332	0.00 1	6.00 573	0.30 475	0.01 554	0.00 1	0.00 1	0.02 505	0.01 151	0.00 1

iRAFT	0.13 203	0.04 103	0.73 204	0.05 499	0.01 400	1.06 456	0.08 513	0.06 139	0.56 336	0.01 239	0.00 1	0.05 279	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

AnonymousM	0.10 153	0.04 103	0.56 166	0.00 1	0.00 1	1.02 430	0.00 1	0.19 263	0.11 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 277	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

CRE-IMP	0.16 242	0.03 71	0.75 221	0.05 499	0.01 400	1.11 534	0.34 572	0.04 104	0.56 336	0.02 384	0.00 1	0.12 343	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.08 530

cross-raft	0.15 236	0.05 145	1.46 423	0.00 1	0.01 400	0.37 213	0.07 504	0.40 332	0.02 1	0.02 384	0.00 1	0.38 454	0.00 1	0.02 189	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 553	0.01 151	0.02 384

test-1	0.19 268	0.13 311	0.67 193	0.00 1	0.15 571	0.57 289	0.00 1	1.01 434	0.11 185	0.04 442	0.48 550	0.05 279	0.00 1	0.01 78	0.30 475	0.00 1	0.07 590	0.00 1	0.06 535	0.01 151	0.18 586

RAFT-IKP	0.14 217	0.04 103	0.75 221	0.05 499	0.01 400	1.06 456	0.08 513	0.05 121	0.56 336	0.01 239	0.00 1	0.05 279	0.00 1	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

Anonymous3	0.19 268	0.07 231	1.33 388	0.00 1	0.00 1	1.12 541	0.00 1	0.56 361	0.56 336	0.01 239	0.00 1	0.06 302	0.00 1	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

CREStereo++_RVC	0.10 153	0.06 193	0.78 242	0.00 1	0.00 1	1.00 426	0.00 1	0.10 205	0.08 108	0.00 1	0.01 385	0.03 212	0.00 1	0.01 78	0.03 230	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
s12784h	0.21 285	0.05 145	0.81 254	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.02 435	1.36 474	0.56 336	0.01 239	0.34 539	0.02 142	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

TANstereo	0.12 190	0.15 322	0.78 242	0.00 1	0.00 1	1.03 436	0.00 1	0.07 162	0.08 108	0.01 239	0.15 516	0.04 249	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 190	0.25 397	0.79 246	0.00 1	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.18 258	0.08 108	0.00 1	0.21 524	0.03 212	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	0.10 153	0.22 372	1.35 393	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.00 1	0.03 89	0.06 50	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.15 579

CroCo_RVC	0.10 153	0.22 372	1.35 393	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.00 1	0.03 89	0.06 50	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.15 579

sCroCo_RVC	0.09 139	0.05 145	1.02 316	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.12 222	0.48 299	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

DCANet	0.25 313	0.37 466	1.20 358	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.00 1	1.49 512	0.61 497	0.08 482	0.00 1	0.04 249	0.00 1	0.02 189	0.10 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.05 488

CFNet-RSSM	0.17 253	0.06 193	1.16 351	0.00 1	0.12 561	0.61 301	0.00 1	0.90 412	0.08 108	0.01 239	0.00 1	0.09 328	0.00 1	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 600	0.00 1	0.00 1

UPFNet	0.18 262	0.05 145	1.11 341	0.00 1	0.00 1	0.48 252	0.00 1	1.11 447	0.48 299	0.00 1	0.00 1	0.10 332	0.00 1	0.10 299	0.10 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 190	0.06 193	1.17 352	0.00 1	0.11 555	0.41 221	0.00 1	0.20 274	0.04 29	0.01 239	0.00 1	0.18 383	0.00 1	0.01 78	0.06 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 583	0.01 151	0.00 1

CREStereo	0.10 153	0.06 193	0.51 145	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.00 1	0.20 274	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	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
ACVNet	0.20 277	0.14 317	0.96 302	0.01 410	0.00 1	1.05 447	0.11 528	0.19 263	0.60 478	0.01 239	0.01 385	0.71 515	0.00 1	0.05 259	0.10 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.00 1

cf-r	0.35 381	0.41 486	1.45 421	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.00 1	0.43 338	0.38 288	0.05 452	0.00 1	0.65 507	0.00 1	2.53 426	0.04 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.02 384

GANet-RSSM	0.34 375	0.29 419	0.97 309	0.00 1	0.00 1	1.05 447	0.00 1	0.22 286	0.15 232	0.03 416	0.00 1	0.31 428	0.00 1	3.62 481	0.14 409	0.00 1	0.00 1	0.03 586	0.00 1	0.05 382	0.01 239

PSMNet-RSSM	0.36 386	0.36 459	0.93 296	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.00 1	0.50 352	0.53 311	0.04 442	0.00 1	0.40 459	0.00 1	3.33 471	0.06 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.01 239

GwcNet-RSSM	0.45 427	0.56 538	1.74 459	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.00 1	0.65 379	0.55 321	0.18 524	0.00 1	0.37 451	0.00 1	3.70 488	0.04 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.02 384

CFNet-ft	0.31 355	0.34 440	0.96 302	0.00 1	0.00 1	1.08 511	0.00 1	0.19 263	0.15 232	0.01 239	0.00 1	0.48 477	0.00 1	2.95 445	0.05 315	0.00 1	0.00 1	0.01 559	0.00 1	0.01 151	0.01 239

PMTNet	0.11 175	0.07 231	0.60 177	0.00 1	0.00 1	1.05 447	0.04 478	0.16 244	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.04 249	0.00 1	0.03 231	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

DMCA	0.19 268	0.16 331	1.39 403	0.00 1	0.01 400	1.00 426	0.01 388	0.38 327	0.57 384	0.01 239	0.01 385	0.05 279	0.00 1	0.05 259	0.12 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 236	0.03 71	0.77 230	0.00 1	0.00 1	0.74 344	0.00 1	1.36 474	0.09 144	0.02 384	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

RAFT-Stereo	0.15 236	0.03 71	0.77 230	0.00 1	0.00 1	0.74 344	0.00 1	1.36 474	0.09 144	0.02 384	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	0.31 355	0.34 440	0.96 302	0.00 1	0.00 1	1.08 511	0.00 1	0.19 263	0.15 232	0.01 239	0.00 1	0.48 477	0.00 1	2.95 445	0.05 315	0.00 1	0.00 1	0.01 559	0.00 1	0.01 151	0.01 239

NVstereo2D	0.45 427	0.11 290	1.91 476	0.00 1	0.00 1	0.59 298	0.00 1	1.39 481	0.61 497	0.03 416	0.00 1	0.33 431	0.00 1	3.94 499	0.07 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MFMNet_re	0.24 306	0.74 562	2.31 507	0.53 605	0.00 1	0.17 135	0.01 388	0.02 54	0.59 454	0.01 239	0.03 476	0.12 343	0.00 1	0.07 277	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 546	0.01 239

DISCO	0.31 355	0.11 290	1.73 455	0.16 576	0.16 574	0.31 186	0.00 1	0.09 188	0.17 247	0.00 1	0.01 385	1.51 570	0.00 1	1.21 386	0.62 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 335	0.01 239

NOSS_ROB	0.61 501	0.17 339	0.63 181	0.19 587	0.00 1	0.67 328	0.00 1	2.38 574	0.57 384	0.13 508	0.00 1	0.94 531	0.00 1	6.27 593	0.10 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.10 551

uio108cc	0.03 51	0.02 21	0.19 75	0.00 1	0.00 1	0.28 170	0.00 1	0.02 54	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 215	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD					0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.06 139	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 215	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151

xyz-stereo	3.26 604	0.05 145	35.32 626	0.00 1	0.00 1	13.52 626	0.00 1	0.02 54	0.05 41	0.01 239	9.71 618	0.03 212	0.01 215	6.34 595	0.04 298	0.00 1	0.00 1	0.12 610	0.00 1	0.02 274	0.00 1

DFGA-Net	0.37 393	0.77 571	1.34 390	0.00 1	0.01 400	0.72 341	0.00 1	0.21 280	0.21 257	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.01 215	3.85 493	0.09 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 554	0.01 239

HART	0.12 190	0.17 339	0.88 280	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.00 1	0.09 188	0.57 384	0.07 471	0.01 385	0.21 399	0.01 215	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.11 605	0.00 1	0.00 1	0.17 535	0.03 432

GREAT-IGEV	0.11 175	0.07 231	0.65 187	0.00 1	0.11 555	0.53 272	0.00 1	0.06 139	0.09 144	0.00 1	0.01 385	0.01 40	0.01 215	0.02 189	0.03 230	0.00 1	0.08 596	0.00 1	0.17 579	0.07 420	0.28 600

HI	0.09 139	0.33 433	0.88 280	0.00 1	0.00 1	0.33 199	0.00 1	0.07 162	0.06 50	0.00 1	0.01 385	0.02 142	0.01 215	0.04 246	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.00 1

CoSv	0.09 139	0.33 433	0.88 280	0.00 1	0.00 1	0.33 199	0.00 1	0.07 162	0.06 50	0.00 1	0.01 385	0.02 142	0.01 215	0.04 246	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.00 1

SCV	0.09 139	0.23 382	0.59 172	0.00 1	0.02 455	0.03 53	0.02 435	0.35 321	0.07 70	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.01 215	0.10 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 565	0.18 544	0.12 570

StereoAnything_RVC	0.14 217	0.80 573	0.77 230	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 54	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 215	0.03 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 600	0.01 239

AIO_test	0.07 116	0.09 260	0.42 126	0.05 499	0.05 514	0.07 79	0.03 458	0.17 252	0.09 144	0.03 416	0.00 1	0.03 212	0.01 215	0.14 314	0.01 129	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.07 539	0.02 274	0.02 384

DEFOM-Stereo	0.04 74	0.02 21	0.30 97	0.00 1	0.00 1	0.41 221	0.00 1	0.10 205	0.04 29	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.06 101	0.03 71	0.35 105	0.00 1	0.00 1	0.42 228	0.00 1	0.02 54	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.01 215	0.00 1	0.24 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.07 524

tt45	0.08 127	0.03 71	0.41 120	0.00 1	0.00 1	0.83 375	0.00 1	0.02 54	0.06 50	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.01 215	0.00 1	0.13 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 404	0.01 239

999	0.06 101	0.04 103	0.42 126	0.00 1	0.00 1	0.35 209	0.00 1	0.02 54	0.06 50	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 215	0.00 1	0.15 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.00 1

dual_stereo	0.05 84	0.02 21	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.20 141	0.00 1	0.06 139	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.01 215	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 84	0.04 103	0.46 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 304	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 384

rvit_0105_5	0.07 116	0.10 267	0.65 187	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.05 121	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

rvit_0105_4	0.06 101	0.08 246	0.63 181	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.03 89	0.50 301	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.01 215	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	0.08 127	0.16 331	0.68 194	0.00 1	0.00 1	0.07 79	0.00 1	0.08 173	0.61 497	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 215	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

rvit_105_1	0.09 139	0.21 365	0.66 190	0.00 1	0.00 1	0.16 131	0.00 1	0.13 230	0.61 497	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.01 215	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.02 384

model_zeroshot	0.20 277	0.23 382	0.96 302	0.01 410	0.00 1	0.77 353	0.02 435	0.31 317	0.14 219	0.75 572	0.00 1	0.12 343	0.01 215	0.58 360	0.02 190	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.11 553	0.01 151	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 84	0.17 339	0.22 86	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.01 2	0.55 321	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 215	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_ft	0.07 116	0.25 397	0.56 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.43 296	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 384

gcap-zeroshot	0.18 262	0.22 372	1.03 318	0.07 529	0.10 547	0.77 353	0.00 1	0.26 300	0.63 557	0.00 1	0.00 1	0.21 399	0.01 215	0.15 319	0.02 190	0.00 1	0.04 559	0.00 1	0.17 579	0.00 1	0.00 1

testlalala2	0.25 313	0.07 231	1.64 445	0.00 1	0.00 1	0.82 369	0.00 1	1.66 527	0.57 384	0.01 239	0.00 1	0.04 249	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 607	0.01 151	0.00 1

H2IRNET	0.14 217	0.19 358	1.11 341	0.00 1	0.00 1	1.07 498	0.01 388	0.13 230	0.14 219	0.00 1	0.00 1	0.05 279	0.01 215	0.01 78	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 516	0.01 239

MGS-Stereo	0.10 153	0.08 246	0.82 257	0.00 1	0.00 1	0.41 221	0.00 1	0.20 274	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 215	0.04 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 593	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 127	0.06 193	0.41 120	0.00 1	0.00 1	0.05 72	0.00 1	0.11 213	0.22 260	0.75 572	0.00 1	0.02 142	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.03 432

mmm	0.13 203	0.02 21	0.42 126	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.00 1	0.88 409	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 215	0.51 355	0.00 1	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

ttt	0.70 513	0.02 21	0.78 242	0.00 1	0.00 1	0.62 307	0.00 1	2.50 579	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.29 422	0.01 215	4.18 508	5.00 595	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

1111x	0.87 538	0.02 21	1.20 358	0.00 1	0.00 1	0.70 334	0.00 1	2.60 591	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.04 249	0.01 215	5.36 549	6.80 604	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

whm_eth	0.05 84	0.17 339	0.22 86	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.01 2	0.55 321	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

plain	0.11 175	0.17 339	1.21 368	0.00 1	0.00 1	0.05 72	0.00 1	0.16 244	0.32 282	0.01 239	0.01 385	0.02 142	0.01 215	0.03 231	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 572	0.01 239

MIM_Stereo	0.10 153	0.32 429	0.90 287	0.00 1	0.03 482	0.29 174	0.00 1	0.11 213	0.11 185	0.02 384	0.00 1	0.04 249	0.01 215	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.03 542	0.00 1	0.00 1	0.11 480	0.08 530

4D-IteraStereo	0.16 242	0.51 520	1.73 455	0.00 1	0.00 1	0.38 216	0.03 458	0.08 173	0.08 108	0.02 384	0.01 385	0.00 1	0.01 215	0.06 270	0.09 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.06 509

LoS_RVC	0.05 84	0.05 145	0.41 120	0.00 1	0.00 1	0.16 131	0.00 1	0.17 252	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.04 249	0.01 215	0.04 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

CAS	0.10 153	0.05 145	0.46 135	0.00 1	0.00 1	1.03 436	0.00 1	0.21 280	0.09 144	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.01 215	0.01 78	0.02 190	0.08 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 153	0.04 103	0.98 313	0.00 1	0.00 1	0.62 307	0.00 1	0.09 188	0.11 185	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 215	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 505	0.04 360	0.03 432

TestStereo1	0.20 277	0.30 423	0.84 266	0.00 1	0.16 574	1.12 541	0.01 388	0.69 383	0.57 384	0.00 1	0.05 486	0.04 249	0.01 215	0.09 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 516	0.06 509

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test_5	0.26 318	0.35 452	1.35 393	0.01 410	0.22 594	0.80 362	0.01 388	0.81 399	0.58 442	0.12 504	0.00 1	0.06 302	0.01 215	0.61 365	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 505	0.16 583

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SA	0.30 349	0.27 408	0.97 309	0.00 1	0.17 580	1.10 526	0.00 1	2.50 579	0.56 336	0.00 1	0.01 385	0.03 212	0.01 215	0.16 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 565	0.12 490	0.00 1

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DDUNet	0.34 375	0.20 362	1.06 330	0.00 1	0.00 1	0.79 359	0.01 388	0.91 414	0.54 315	0.04 442	0.01 385	1.11 547	0.01 215	1.89 402	0.17 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 404	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 74	0.05 145	0.52 149	0.00 1	0.00 1	0.06 77	0.00 1	0.01 2	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 215	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

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test-v	0.13 203	0.24 391	0.83 261	0.00 1	0.14 567	0.86 384	0.01 388	0.09 188	0.11 185	0.01 239	0.01 385	0.02 142	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 597	0.00 1	0.00 1	0.16 528	0.01 239

AACVNet	0.40 407	0.36 459	0.90 287	0.00 1	0.00 1	0.53 272	0.00 1	0.18 258	0.41 295	0.02 384	0.00 1	0.11 337	0.01 215	5.33 545	0.07 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 516	0.00 1

PSMNet-ADL	0.35 381	0.05 145	0.65 187	0.00 1	0.00 1	1.03 436	0.00 1	0.59 368	0.09 144	0.00 1	0.07 500	0.47 475	0.01 215	3.66 486	0.30 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.02 384

IIG-Stereo	0.65 508	0.34 440	0.77 230	0.05 499	0.03 482	1.17 555	0.00 1	1.46 503	0.60 478	0.01 239	0.57 553	0.54 496	0.01 215	7.03 610	0.39 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 440	0.04 103	1.10 337	0.17 580	0.00 1	1.07 498	0.25 551	0.12 222	0.61 497	0.03 416	0.01 385	0.02 142	0.01 215	6.03 575	0.18 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

KMStereo	0.48 440	0.04 103	1.10 337	0.17 580	0.00 1	1.07 498	0.25 551	0.12 222	0.61 497	0.03 416	0.01 385	0.02 142	0.01 215	6.03 575	0.18 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

NRIStereo	0.17 253	0.03 71	0.73 204	0.04 486	0.01 400	1.15 548	0.33 571	0.03 89	0.59 454	0.04 442	0.01 385	0.11 337	0.01 215	0.10 299	0.03 230	0.00 1	0.02 530	0.00 1	0.00 1	0.06 404	0.09 543

RAFT-345	0.49 447	0.04 103	1.26 372	0.10 548	0.07 531	1.16 552	0.19 541	0.14 237	0.57 384	0.00 1	0.01 385	0.09 328	0.01 215	6.00 573	0.20 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

test-2	0.13 203	0.24 391	0.83 261	0.00 1	0.14 567	0.86 384	0.01 388	0.09 188	0.11 185	0.01 239	0.01 385	0.02 142	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 597	0.00 1	0.00 1	0.16 528	0.01 239

ICVP	0.15 236	0.03 71	1.23 369	0.00 1	0.01 400	1.02 430	0.09 519	0.19 263	0.10 172	0.00 1	0.02 470	0.07 310	0.01 215	0.18 324	0.01 129	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.43 420	0.38 476	1.10 337	0.01 410	0.00 1	1.02 430	0.00 1	1.94 546	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.14 358	0.01 215	3.25 466	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.02 384

TestStereo	0.31 355	0.22 372	1.36 397	0.00 1	0.00 1	0.27 162	0.00 1	0.06 139	0.04 29	0.01 239	0.00 1	0.03 212	0.01 215	4.27 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	0.57 487	0.15 322	4.26 585	0.08 537	0.03 482	1.10 526	0.00 1	2.55 584	0.11 185	0.11 501	0.00 1	1.43 565	0.01 215	1.34 392	0.00 1	0.00 1	0.04 559	0.00 1	0.16 576	0.03 335	0.01 239

xxxx	1.04 549	0.02 21	0.54 159	0.00 1	0.00 1	0.53 272	0.00 1	2.53 583	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 215	2.04 404	14.52 627	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

psm_up	0.39 402	0.25 397	1.04 320	0.00 1	0.00 1	0.82 369	0.00 1	1.88 541	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.28 421	0.01 215	2.78 435	0.09 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 404	0.00 1

CC-Net-ROB	0.64 506	0.50 515	1.13 345	0.07 529	0.00 1	1.08 511	0.01 388	2.58 588	0.56 336	0.01 239	0.00 1	0.14 358	0.01 215	5.73 565	0.12 393	0.50 607	0.00 1	0.21 615	0.00 1	0.09 462	0.02 384

CFNet	0.56 481	0.50 515	1.58 437	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.01 388	1.08 443	0.57 384	0.00 1	0.01 385	0.12 343	0.01 215	5.87 570	0.19 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 501	0.02 384

AdaStereo	0.20 277	0.06 193	0.86 272	0.00 1	0.00 1	0.25 153	0.00 1	1.71 532	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.31 428	0.01 215	0.11 306	0.11 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	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.
PS-NSSS	0.54 476	0.44 495	0.86 272	0.00 1	0.00 1	1.04 444	0.00 1	2.37 573	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.11 337	0.01 215	5.32 543	0.13 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

iResNet_ROB	0.30 349	0.66 550	1.41 409	0.00 1	0.00 1	0.70 334	0.00 1	0.79 395	0.57 384	0.04 442	0.01 385	0.08 317	0.01 215	1.55 397	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 404	0.00 1

LALA_ROB	0.31 355	0.38 476	0.91 292	0.00 1	0.01 400	1.00 426	0.01 388	1.60 520	0.61 497	0.15 519	0.00 1	0.09 328	0.01 215	1.04 382	0.41 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

ITERv2	0.03 51	0.02 21	0.18 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.12 202	0.13 508	0.00 1	0.00 1	0.02 287	0.02 189	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

AdaDepth	0.05 84	0.01 2	0.43 129	0.00 1	0.00 1	0.29 174	0.00 1	0.04 104	0.06 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 572	0.01 151	0.00 1

w-ln-seven	0.71 516	0.83 577	4.88 594	0.00 1	0.00 1	1.25 564	0.00 1	0.85 406	0.60 478	0.17 523	0.00 1	0.51 493	0.02 287	3.18 458	1.74 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 473	0.02 384

depthmonostereo	0.06 101	0.02 21	0.54 159	0.00 1	0.00 1	0.23 147	0.00 1	0.12 222	0.10 172	0.00 1	0.01 385	0.02 142	0.02 287	0.04 246	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.11 175	0.18 347	0.37 108	0.00 1	0.00 1	0.53 272	0.00 1	0.00 1	0.56 336	0.01 239	0.00 1	0.04 249	0.02 287	0.00 1	0.38 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

111111	0.05 84	0.03 71	0.22 86	0.00 1	0.00 1	0.33 199	0.00 1	0.04 104	0.08 108	0.07 471	0.00 1	0.01 40	0.02 287	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.00 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 242	0.09 260	0.61 178	0.00 1	0.01 400	0.90 394	0.00 1	0.14 237	0.14 219	0.08 482	0.00 1	0.39 456	0.02 287	0.15 319	0.38 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 576	0.01 151	0.03 432

TCMNet	0.49 447	0.43 491	3.03 556	0.06 523	0.01 400	0.58 292	0.04 478	0.92 417	0.62 552	0.00 1	0.00 1	0.20 394	0.02 287	3.64 483	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.02 575	0.00 1	0.18 544	0.07 524

MM-Stereo_test2	0.14 217	0.06 193	1.48 427	0.07 529	0.00 1	0.52 267	0.00 1	0.08 173	0.03 6	0.13 508	0.00 1	0.03 212	0.02 287	0.02 189	0.07 342	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.01 487	0.19 546	0.04 466

AIO_rvc	0.11 175	0.28 413	0.45 133	0.05 499	0.02 455	0.15 129	0.03 458	0.19 263	0.57 384	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.02 287	0.12 308	0.01 129	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.02 505	0.09 462	0.10 551

AIO-test1	0.27 324	0.33 433	1.30 382	0.00 1	0.01 400	0.52 267	0.01 388	1.16 456	0.61 497	0.00 1	0.01 385	0.03 212	0.02 287	1.24 390	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 490	0.06 509

mms	0.04 74	0.04 103	0.35 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 121	0.10 172	0.00 1	0.00 1	0.04 249	0.02 287	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.06 404	0.09 543

tg	0.14 217	0.17 339	0.52 149	0.00 1	0.00 1	1.03 436	0.00 1	0.07 162	0.52 306	0.00 1	0.01 385	0.07 310	0.02 287	0.02 189	0.01 129	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.26 572	0.18 586

RAStereo	0.05 84	0.15 322	0.68 194	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	0.06 139	0.06 50	0.01 239	0.01 385	0.02 142	0.02 287	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

Occ-G	0.06 101	0.06 193	0.51 145	0.00 1	0.00 1	0.23 147	0.00 1	0.17 252	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 287	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 539	0.14 505	0.00 1

Pointernet	0.10 153	0.04 103	0.61 178	0.00 1	0.05 514	0.54 279	0.00 1	0.02 54	0.59 454	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 487	0.01 151	0.00 1

test_for_model	0.57 487	0.39 481	0.80 251	1.74 618	0.02 455	0.80 362	0.02 435	0.30 314	0.22 260	0.11 501	0.00 1	0.00 1	0.02 287	0.00 1	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 631	0.01 239

ACVNet-DCA	0.25 313	0.22 372	1.20 358	0.00 1	0.00 1	1.31 570	0.00 1	0.95 424	0.55 321	0.07 471	0.00 1	0.03 212	0.02 287	0.59 361	0.01 129	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

1test111	0.28 330	0.22 372	1.20 358	0.00 1	0.00 1	1.31 570	0.00 1	0.95 424	0.55 321	0.07 471	0.00 1	0.03 212	0.02 287	1.23 388	0.00 1	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

cc1	0.28 330	0.22 372	1.20 358	0.00 1	0.00 1	1.31 570	0.00 1	1.41 482	0.69 573	0.07 471	0.00 1	0.03 212	0.02 287	0.59 361	0.01 129	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.04 466

ffm	0.25 313	0.02 21	1.06 330	0.00 1	0.00 1	0.62 307	0.00 1	1.42 485	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.67 510	0.02 287	0.57 358	0.01 129	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.03 432

ff1	0.80 527	0.02 21	1.06 330	0.00 1	0.00 1	0.62 307	0.00 1	1.42 485	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.67 510	0.02 287	5.57 557	5.86 600	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.03 432

mmx	0.85 533	0.02 21	1.06 330	0.00 1	0.00 1	0.62 307	0.00 1	2.50 579	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.67 510	0.02 287	5.57 557	5.86 600	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

tt1	0.27 324	0.23 382	1.17 352	0.00 1	0.00 1	1.29 568	0.00 1	1.42 485	0.57 384	0.07 471	0.00 1	0.03 212	0.02 287	0.57 358	0.01 129	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.03 432

xxx	0.85 533	0.02 21	1.06 330	0.00 1	0.00 1	0.62 307	0.00 1	2.50 579	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.67 510	0.02 287	5.57 557	5.86 600	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

MaDis-Stereo	0.06 101	0.16 331	0.66 190	0.00 1	0.00 1	0.05 72	0.01 388	0.06 139	0.12 202	0.00 1	0.01 385	0.04 249	0.02 287	0.02 189	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

StereoVision	0.16 242	0.25 397	1.07 336	0.00 1	0.00 1	0.47 249	0.01 388	0.18 258	0.61 497	0.00 1	0.29 533	0.15 367	0.02 287	0.07 277	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 335	0.01 239

MIF-Stereo (partial)	0.08 127	0.11 290	0.96 302	0.00 1	0.00 1	0.08 85	0.00 1	0.19 263	0.08 108	0.00 1	0.01 385	0.02 142	0.02 287	0.02 189	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.01 239

testlalala	0.14 217	0.08 246	0.75 221	0.00 1	0.08 538	1.06 456	0.01 388	0.23 288	0.29 276	0.12 504	0.00 1	0.03 212	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.13 563	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 190	0.41 486	0.91 292	0.05 499	0.03 482	0.51 261	0.04 478	0.13 230	0.11 185	0.01 239	0.00 1	0.03 212	0.02 287	0.06 270	0.10 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 487	0.03 335	0.03 432

Selective-IGEV	0.05 84	0.04 103	0.43 129	0.00 1	0.04 503	0.25 153	0.00 1	0.01 2	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 287	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 539	0.03 335	0.08 530

EGLCR-Stereo	0.15 236	0.05 145	0.47 138	0.07 529	0.03 482	1.06 456	0.01 388	1.06 439	0.12 202	0.16 520	0.00 1	0.00 1	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 384

CASS	0.07 116	0.06 193	0.73 204	0.00 1	0.00 1	0.10 92	0.01 388	0.15 241	0.12 202	0.16 520	0.00 1	0.02 142	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.14 217	0.15 322	1.74 459	0.00 1	0.00 1	0.28 170	0.00 1	0.01 2	0.11 185	0.00 1	0.01 385	0.42 464	0.02 287	0.01 78	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 530	0.00 1	0.02 384

MC-Stereo	0.10 153	0.10 267	0.59 172	0.01 410	0.01 400	1.06 456	0.00 1	0.03 89	0.09 144	0.02 384	0.00 1	0.03 212	0.02 287	0.03 231	0.00 1	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.02 505	0.05 382	0.01 239

IER	0.14 217	0.09 260	1.29 379	0.00 1	0.00 1	0.62 307	0.00 1	0.17 252	0.10 172	0.00 1	0.00 1	0.40 459	0.02 287	0.11 306	0.04 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

CSP-Net	0.37 393	0.10 267	0.54 159	0.00 1	0.00 1	0.50 257	0.00 1	0.64 378	0.13 212	0.00 1	0.00 1	0.15 367	0.02 287	5.27 541	0.06 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.00 1

dd	0.16 242	0.52 526	0.86 272	0.01 410	0.00 1	1.03 436	0.00 1	0.09 188	0.52 306	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.01 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 335	0.00 1

AASNet	0.27 324	0.47 507	1.56 435	0.00 1	0.00 1	0.91 402	0.00 1	0.58 366	0.58 442	0.00 1	0.00 1	0.39 456	0.02 287	0.33 341	0.13 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 570	0.06 509

SACVNet	0.42 413	0.29 419	1.10 337	0.00 1	0.00 1	1.02 430	0.00 1	0.78 392	0.29 276	0.03 416	0.00 1	0.24 408	0.02 287	4.27 514	0.07 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 554	0.01 239

ADLNet2	0.55 478	0.33 433	2.54 531	0.00 1	0.00 1	0.88 390	0.00 1	0.69 383	0.65 563	0.00 1	0.07 500	1.47 567	0.02 287	4.12 507	0.11 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 501	0.01 239

ADLNet	0.38 398	0.21 365	0.86 272	0.00 1	0.00 1	0.67 328	0.00 1	0.86 408	0.60 478	0.18 524	0.01 385	1.01 537	0.02 287	2.92 443	0.26 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 462	0.02 384

222	1.95 582	0.03 71	0.41 120	0.00 1	0.00 1	0.58 292	0.00 1	2.64 593	0.57 384	0.02 384	0.00 1	0.05 279	0.02 287	3.34 472	31.23 635	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 384

test_xeample	1.14 556	0.02 21	0.58 169	0.00 1	0.00 1	0.57 289	0.00 1	2.57 586	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.02 287	3.45 475	15.00 630	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 384

GMStereo	0.08 127	0.54 530	0.90 287	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	0.04 104	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 287	0.00 1	0.03 230	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
SFCPSM	0.21 285	0.04 103	1.59 439	0.00 1	0.05 514	0.34 206	0.00 1	1.24 463	0.57 384	0.01 239	0.00 1	0.12 343	0.02 287	0.05 259	0.05 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 505	0.02 274	0.00 1

UNet	0.26 318	0.18 347	2.41 517	0.00 1	0.00 1	0.71 338	0.00 1	0.39 330	0.60 478	0.00 1	0.00 1	0.37 451	0.02 287	0.45 353	0.09 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 559	2.03 619	4.57 592	0.02 445	0.04 503	3.52 604	0.27 560	1.80 539	0.58 442	0.22 528	0.28 532	1.38 561	0.02 287	6.08 577	0.42 500	0.14 593	0.68 627	0.01 559	0.26 611	0.39 593	0.47 609

DANet	0.58 492	0.19 358	1.87 471	0.26 595	0.06 524	0.51 261	0.11 528	1.41 482	0.52 306	0.22 528	0.06 496	1.06 541	0.02 287	4.25 512	0.92 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.06 509
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UCFNet_RVC	0.20 277	0.32 429	0.88 280	0.00 1	0.00 1	1.02 430	0.00 1	0.20 274	0.29 276	0.01 239	0.00 1	0.34 435	0.02 287	0.81 371	0.05 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.19 268	0.55 536	1.36 397	0.00 1	0.00 1	0.25 153	0.00 1	1.09 445	0.23 266	0.00 1	0.00 1	0.14 358	0.02 287	0.02 189	0.14 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	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
PASM	0.51 463	0.32 429	3.07 558	0.00 1	0.00 1	0.31 186	0.00 1	0.46 345	0.12 202	0.03 416	0.00 1	0.44 467	0.02 287	5.22 540	0.04 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 490	0.03 432

iResNetv2_ROB	0.36 386	1.03 588	2.96 552	0.00 1	0.00 1	0.58 292	0.00 1	1.51 515	0.58 442	0.01 239	0.00 1	0.08 317	0.02 287	0.07 277	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 583	0.02 384

StereoDRNet-Refined	0.24 306	0.08 246	0.68 194	0.00 1	0.00 1	0.83 375	0.00 1	0.66 380	0.61 497	0.00 1	0.00 1	0.50 489	0.02 287	1.28 391	0.08 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 473	0.04 466
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.42 413	0.50 515	2.50 525	0.02 445	0.06 524	0.51 261	0.00 1	0.34 319	0.61 497	0.00 1	0.00 1	0.33 431	0.02 287	2.87 440	0.50 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.02 384

XPNet_ROB	0.37 393	0.34 440	1.01 315	0.01 410	0.00 1	0.96 414	0.00 1	1.11 447	0.46 298	0.00 1	0.00 1	0.17 380	0.02 287	2.73 432	0.54 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

ETE_ROB	0.31 355	0.34 440	0.89 284	0.00 1	0.00 1	0.97 416	0.01 388	1.45 493	0.57 384	0.02 384	0.00 1	0.17 380	0.02 287	1.75 399	0.07 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 318	0.75 563	1.33 388	0.00 1	0.00 1	0.99 424	0.00 1	1.04 437	0.61 497	0.01 239	0.00 1	0.19 390	0.02 287	0.07 277	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 560	0.01 239

DA	0.10 153	0.06 193	0.37 108	0.01 410	0.03 482	1.06 456	0.00 1	0.02 54	0.08 108	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.03 345	0.13 310	0.01 129	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 570

GGEV	0.10 153	0.06 193	0.37 108	0.01 410	0.03 482	1.06 456	0.00 1	0.02 54	0.08 108	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.03 345	0.13 310	0.01 129	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 570

LG-Stereo	0.06 101	0.04 103	0.40 116	0.00 1	0.00 1	0.31 186	0.00 1	0.06 139	0.08 108	0.00 1	0.01 385	0.10 332	0.03 345	0.04 246	0.09 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.01 239

MM-Stereo_test3	0.12 190	0.25 397	0.82 257	0.01 410	0.01 400	0.33 199	0.03 458	0.08 173	0.40 293	0.00 1	0.00 1	0.06 302	0.03 345	0.02 189	0.04 298	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.24 566	0.01 239

SCV_C0	0.09 139	0.16 331	0.63 181	0.00 1	0.00 1	0.29 174	0.00 1	0.12 222	0.09 144	0.01 239	0.00 1	0.05 279	0.03 345	0.07 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 572	0.09 462	0.02 384

WCG-NET（raft）	0.07 116	0.18 347	0.43 129	0.00 1	0.00 1	0.37 213	0.00 1	0.07 162	0.06 50	0.01 239	0.01 385	0.05 279	0.03 345	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.09 597	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.01 239

ff7	0.11 175	0.18 347	0.52 149	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.00 1	0.09 188	0.09 144	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.03 345	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 547	0.07 420	0.01 239

ffff	0.11 175	0.18 347	0.52 149	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.00 1	0.09 188	0.09 144	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.03 345	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 547	0.07 420	0.01 239

11t	0.11 175	0.18 347	0.52 149	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.00 1	0.09 188	0.09 144	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.03 345	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 547	0.07 420	0.01 239

GMStereo_Zeroshot	0.07 116	0.04 103	0.80 251	0.08 537	0.00 1	0.03 53	0.00 1	0.05 121	0.10 172	0.00 1	0.03 476	0.19 390	0.03 345	0.00 1	0.05 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.09 139	0.23 382	0.74 213	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 162	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.03 345	0.02 189	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 404	0.01 239

ccc-4	0.11 175	0.18 347	0.52 149	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.00 1	0.09 188	0.09 144	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.03 345	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 547	0.07 420	0.01 239

Wz-Net-LNSev	0.34 375	0.61 544	4.26 585	0.00 1	0.00 1	0.49 255	0.00 1	0.26 300	0.61 497	0.00 1	0.01 385	0.23 406	0.03 345	0.10 299	0.16 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

BSDual-CNN	0.28 330	0.05 145	0.54 159	0.00 1	0.00 1	1.07 498	0.00 1	2.43 576	0.58 442	0.30 540	0.09 504	0.36 443	0.03 345	0.01 78	0.08 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 290	0.05 145	0.54 159	0.00 1	0.00 1	1.05 447	0.00 1	1.73 534	0.58 442	0.00 1	0.00 1	0.36 443	0.03 345	0.01 78	0.08 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

DAS	0.49 447	0.05 145	1.29 379	0.00 1	0.00 1	0.07 79	0.00 1	1.25 464	0.61 497	1.18 586	0.00 1	0.24 408	0.03 345	4.76 527	0.22 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.01 239

SepStereo	0.45 427	0.05 145	1.29 379	0.00 1	0.00 1	0.07 79	0.00 1	1.25 464	0.61 497	1.18 586	0.00 1	0.24 408	0.03 345	3.93 498	0.22 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.01 239

CroCo-Stereo	0.13 203	0.16 331	0.40 116	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	0.98 429	0.57 384	0.00 1	0.01 385	0.31 428	0.03 345	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	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
iRaftStereo_RVC	0.10 153	0.20 362	0.57 168	0.00 1	0.00 1	0.52 267	0.00 1	0.05 121	0.07 70	0.00 1	0.01 385	0.14 358	0.03 345	0.02 189	0.01 129	0.00 1	0.03 542	0.00 1	0.00 1	0.25 570	0.20 593

raft+_RVC	0.14 217	0.37 466	0.96 302	0.00 1	0.16 574	0.64 322	0.03 458	0.05 121	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.03 345	0.03 231	0.07 342	0.00 1	0.07 590	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.16 583

raftrobust	0.13 203	0.36 459	0.94 299	0.00 1	0.18 582	0.62 307	0.02 435	0.07 162	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.03 345	0.03 231	0.05 315	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.06 404	0.04 466

HCRNet	0.32 364	0.10 267	0.81 254	0.00 1	0.00 1	1.10 526	0.00 1	0.39 330	0.59 454	0.01 239	0.01 385	0.06 302	0.03 345	3.24 461	0.05 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.02 384

test_xeample3	0.24 306	0.06 193	1.84 467	0.02 445	0.00 1	0.33 199	0.05 492	1.33 471	0.14 219	0.00 1	0.03 476	0.03 212	0.03 345	0.10 299	0.43 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 600	0.05 382	0.06 509

ARAFT	0.58 492	0.75 563	2.78 545	0.00 1	0.00 1	1.20 560	0.00 1	2.26 566	0.57 384	0.05 452	0.00 1	0.18 383	0.03 345	3.54 479	0.04 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 546	0.04 466

APVNet	0.51 463	0.21 365	2.43 521	0.00 1	0.00 1	0.94 410	0.00 1	0.45 342	0.62 552	0.01 239	0.01 385	0.34 435	0.03 345	4.59 522	0.27 471	0.00 1	0.00 1	0.03 586	0.00 1	0.15 516	0.02 384

HGLStereo	0.28 330	0.12 302	1.15 347	0.00 1	0.00 1	0.65 325	0.00 1	0.57 363	0.25 268	0.02 384	0.01 385	0.47 475	0.03 345	2.17 412	0.14 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 335	0.01 239

FADNet_RVC	0.60 498	0.83 577	2.50 525	0.00 1	0.00 1	1.09 520	0.00 1	1.29 466	0.50 301	0.02 384	0.05 486	0.26 415	0.03 345	3.17 457	0.25 462	0.21 597	0.26 617	0.08 605	0.28 617	0.53 599	0.55 616

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 433	0.43 491	1.04 320	0.11 558	0.00 1	1.10 526	0.00 1	0.80 397	0.54 315	0.00 1	0.05 486	0.38 454	0.03 345	3.50 477	0.14 409	0.88 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 480	0.20 593

STTStereo	0.24 306	0.28 413	1.68 449	0.00 1	0.00 1	0.84 379	0.03 458	0.16 244	0.08 108	0.02 384	0.00 1	0.20 394	0.03 345	1.54 396	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 306	0.51 520	1.71 454	0.00 1	0.00 1	0.31 186	0.00 1	0.99 431	0.31 281	0.00 1	0.00 1	0.29 422	0.03 345	0.22 331	0.35 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.02 384

HSM-Net_RVC	0.52 473	0.06 193	1.45 421	0.00 1	0.00 1	0.61 301	0.00 1	3.83 606	0.52 306	0.14 517	0.00 1	0.22 405	0.03 345	3.50 477	0.04 298	0.01 554	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
DeepPruner_ROB	0.23 297	0.37 466	1.26 372	0.00 1	0.00 1	1.11 534	0.03 458	0.20 274	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.39 456	0.03 345	1.12 384	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.00 1

MLCV	0.23 297	0.46 502	1.15 347	0.00 1	0.00 1	0.45 240	0.00 1	0.57 363	0.15 232	0.09 491	0.00 1	0.27 418	0.03 345	1.09 383	0.25 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.00 1

iResNet	0.25 313	0.27 408	1.68 449	0.00 1	0.00 1	0.69 333	0.00 1	1.22 461	0.56 336	0.00 1	0.00 1	0.04 249	0.03 345	0.12 308	0.30 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.01 239

NCCL2	0.29 346	0.50 515	1.52 431	0.00 1	0.00 1	0.81 366	0.00 1	0.45 342	0.22 260	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.03 345	2.14 407	0.06 331	0.00 1	0.00 1	0.02 575	0.00 1	0.01 151	0.03 432

PWC_ROB	0.62 503	0.54 530	3.22 563	0.00 1	0.00 1	0.22 146	0.00 1	2.18 563	0.61 497	0.00 1	0.20 522	0.29 422	0.03 345	3.46 476	1.22 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 593	0.01 239

PSMNet_ROB	0.41 410	0.54 530	1.69 451	0.00 1	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.27 306	0.53 311	0.00 1	0.00 1	0.25 413	0.03 345	3.43 474	0.47 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.03 432

ITERv4	0.02 11	0.01 2	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	0.02 54	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 382	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.30 349	0.63 546	0.91 292	0.08 537	0.13 564	0.55 284	0.01 388	1.15 454	0.60 478	0.00 1	0.00 1	0.03 212	0.04 382	0.89 378	0.04 298	0.87 615	0.00 1	0.00 1	0.01 487	0.03 335	0.05 488

UGAM	0.51 463	0.12 302	1.83 465	0.00 1	0.00 1	0.62 307	0.00 1	0.06 139	0.11 185	0.00 1	0.23 525	0.35 439	0.04 382	6.42 599	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 572	0.03 432

WCG-NET	0.09 139	0.12 302	0.45 133	0.00 1	0.00 1	0.41 221	0.03 458	0.08 173	0.57 384	0.00 1	0.01 385	0.01 40	0.04 382	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.02 530	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.01 239

GCST	0.28 330	0.46 502	1.23 369	0.00 1	0.01 400	0.31 186	0.03 458	0.15 241	0.05 41	0.01 239	0.37 541	0.05 279	0.04 382	2.76 434	0.05 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.03 432

MyStereo8	0.28 330	0.37 466	2.57 532	0.02 445	0.00 1	1.23 562	0.00 1	0.26 300	0.15 232	0.02 384	0.05 486	0.14 358	0.04 382	0.24 334	0.05 315	0.00 1	0.11 605	0.00 1	0.01 487	0.04 360	0.21 597

IGEVStereo-DCA	0.10 153	0.06 193	0.52 149	0.01 410	0.00 1	0.32 193	0.00 1	0.09 188	0.09 144	0.01 239	0.01 385	0.02 142	0.04 382	0.14 314	0.44 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 547	0.05 382	0.01 239

rrr	0.24 306	0.06 193	1.91 476	0.01 410	0.00 1	0.32 193	0.04 478	1.34 472	0.15 232	0.01 239	0.01 385	0.02 142	0.04 382	0.14 314	0.44 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 583	0.05 382	0.05 488

HH	0.23 297	0.21 365	1.69 451	0.16 576	0.08 538	0.11 99	0.00 1	0.24 293	0.06 50	0.30 540	0.18 518	1.47 567	0.04 382	0.04 246	0.01 129	0.00 1	0.03 542	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.01 239

HanStereo	0.23 297	0.21 365	1.69 451	0.16 576	0.08 538	0.11 99	0.00 1	0.24 293	0.06 50	0.30 540	0.18 518	1.47 567	0.04 382	0.04 246	0.01 129	0.00 1	0.03 542	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.01 239

anonymousdsp	0.11 175	0.18 347	0.58 169	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.00 1	0.08 173	0.09 144	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.04 382	0.03 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 553	0.07 420	0.03 432

LoS	0.14 217	0.07 231	0.66 190	0.02 445	0.00 1	1.05 447	0.01 388	0.07 162	0.57 384	0.01 239	0.01 385	0.16 376	0.04 382	0.04 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 335	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 127	0.07 231	0.43 129	0.00 1	0.00 1	0.21 145	0.01 388	0.08 173	0.56 336	0.01 239	0.00 1	0.08 317	0.04 382	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 330	0.15 322	2.75 542	0.00 1	0.00 1	0.51 261	0.02 435	0.49 349	0.57 384	0.01 239	0.01 385	0.08 317	0.04 382	0.87 375	0.11 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

scenet	0.28 330	0.15 322	2.75 542	0.00 1	0.00 1	0.51 261	0.02 435	0.49 349	0.57 384	0.01 239	0.01 385	0.08 317	0.04 382	0.87 375	0.11 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

ssnet	0.28 330	0.15 322	2.75 542	0.00 1	0.00 1	0.51 261	0.02 435	0.49 349	0.57 384	0.01 239	0.01 385	0.08 317	0.04 382	0.87 375	0.11 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

IGEV-Stereo	0.11 175	0.18 347	0.58 169	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.00 1	0.08 173	0.09 144	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.04 382	0.03 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 553	0.07 420	0.03 432
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GwcNet-ADL	0.30 349	0.19 358	1.78 461	0.00 1	0.00 1	1.03 436	0.00 1	2.08 555	0.28 272	0.00 1	0.00 1	0.37 451	0.04 382	0.02 189	0.09 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 432

RAFT	0.12 190	0.43 491	0.79 246	0.01 410	0.02 455	0.10 92	0.07 504	0.06 139	0.27 271	0.00 1	0.01 385	0.18 383	0.04 382	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.02 530	0.00 1	0.01 487	0.37 590	0.01 239

LMCR-Stereo	0.27 324	0.34 440	1.42 412	0.00 1	0.00 1	0.79 359	0.00 1	2.15 562	0.61 497	0.00 1	0.00 1	0.04 249	0.04 382	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.00 1

FINET	0.51 463	0.36 459	2.40 515	0.00 1	0.00 1	0.27 162	0.00 1	2.06 553	1.49 600	0.00 1	0.00 1	0.04 249	0.04 382	3.38 473	0.10 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 335	0.02 384

FENet	0.23 297	0.05 145	1.39 403	0.00 1	0.00 1	1.00 426	0.00 1	0.80 397	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.24 408	0.04 382	0.23 333	0.18 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

ac_64	0.39 402	0.12 302	1.15 347	0.04 486	0.01 400	0.43 234	0.02 435	0.25 296	0.59 454	0.12 504	0.01 385	0.89 529	0.04 382	3.92 497	0.12 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.00 1

RTSC	0.70 513	0.71 559	3.19 561	0.01 410	0.00 1	0.20 141	0.00 1	0.81 399	0.60 478	0.29 538	0.36 540	0.36 443	0.04 382	2.04 404	4.87 593	0.00 1	0.03 542	0.00 1	0.02 505	0.28 581	0.11 557

RASNet	0.58 492	0.27 408	1.30 382	0.00 1	0.00 1	0.61 301	0.01 388	0.47 346	0.60 478	0.08 482	0.06 496	1.52 572	0.04 382	6.18 583	0.48 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

RYNet	0.53 474	0.19 358	1.79 463	0.00 1	0.00 1	0.55 284	0.00 1	1.12 449	0.61 497	0.02 384	0.00 1	0.83 525	0.04 382	5.05 536	0.45 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 384

GANetREF_RVC	0.54 476	0.70 555	2.06 492	0.00 1	0.00 1	1.14 545	0.00 1	1.61 522	0.58 442	0.00 1	0.01 385	0.29 422	0.04 382	4.21 511	0.06 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 335	0.02 384
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
AANet_RVC	0.75 522	0.65 548	2.52 528	0.01 410	0.00 1	0.66 327	0.00 1	0.61 374	0.13 212	0.00 1	1.29 577	0.96 533	0.04 382	5.98 572	1.82 558	0.13 591	0.02 530	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.04 466

DRN-Test	0.43 420	0.13 311	1.95 480	0.03 466	0.09 543	0.61 301	0.00 1	1.43 490	0.61 497	0.00 1	0.00 1	0.18 383	0.04 382	3.32 470	0.11 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

DLCB_ROB	0.27 324	0.16 331	0.71 199	0.00 1	0.00 1	0.44 238	0.00 1	0.43 338	0.57 384	0.02 384	0.04 482	0.63 502	0.04 382	2.18 413	0.24 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

z-mn7	0.88 539	1.64 612	5.54 598	0.00 1	0.00 1	0.56 286	0.07 504	0.92 417	0.61 497	0.00 1	0.06 496	0.36 443	0.05 412	5.64 560	1.97 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 480	0.02 384

w-ln-seven-2	0.73 520	0.75 563	5.30 596	0.00 1	0.00 1	0.35 209	0.00 1	0.91 414	0.64 560	0.00 1	0.00 1	0.27 418	0.05 412	4.19 509	1.96 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 501	0.02 384

water-stereo	0.03 51	0.02 21	0.34 102	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.00 1	0.04 104	0.06 50	0.01 239	0.02 470	0.04 249	0.05 412	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

G2L-Stereo	0.41 410	0.45 500	1.90 474	0.00 1	0.00 1	0.58 292	0.00 1	0.40 332	0.12 202	0.00 1	0.00 1	0.33 431	0.05 412	4.09 504	0.05 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 505	0.00 1

DDVS	0.30 349	0.10 267	0.64 185	0.03 466	0.13 564	0.25 153	0.24 548	0.18 258	0.11 185	0.00 1	0.00 1	0.49 485	0.05 412	3.62 481	0.07 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.02 384

GCAP-BAT	0.19 268	0.08 246	0.90 287	0.01 410	0.07 531	0.87 388	0.03 458	0.16 244	0.06 50	0.36 548	0.45 545	0.15 367	0.05 412	0.08 290	0.31 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 565	0.00 1	0.00 1

MyStereo07	0.10 153	0.12 302	0.59 172	0.00 1	0.00 1	0.98 418	0.00 1	0.03 89	0.10 172	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.05 412	0.04 246	0.00 1	0.00 1	0.05 574	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.04 466

RCA-Stereo	0.18 262	0.11 290	0.63 181	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.00 1	1.48 506	0.07 70	0.07 471	0.00 1	0.02 142	0.05 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.01 239

DCANet-4	0.31 355	0.05 145	2.61 534	0.00 1	0.00 1	1.05 447	0.00 1	1.49 512	0.61 497	0.13 508	0.00 1	0.03 212	0.05 412	0.03 231	0.05 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 488

ACRE	0.34 375	0.70 555	2.13 495	0.10 548	0.00 1	0.90 394	0.20 543	1.45 493	0.61 497	0.02 384	0.01 385	0.13 350	0.05 412	0.14 314	0.17 421	0.00 1	0.03 542	0.01 559	0.02 505	0.17 535	0.04 466

111	0.30 349	0.66 550	1.20 358	0.00 1	0.01 400	1.06 456	0.03 458	1.60 520	0.59 454	0.27 536	0.00 1	0.20 394	0.05 412	0.08 290	0.07 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.12 570

AFF-stereo	0.18 262	0.42 488	0.77 230	0.00 1	0.00 1	0.91 402	0.00 1	0.41 335	0.65 563	0.05 452	0.00 1	0.04 249	0.05 412	0.06 270	0.04 298	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.19 546	0.01 239

GwcNet	0.50 458	0.46 502	3.90 581	0.00 1	0.00 1	0.42 228	0.10 524	0.38 327	0.74 579	0.03 416	0.00 1	0.63 502	0.05 412	2.92 443	0.16 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 535	0.05 488

FADNet-RVC-Resample	0.51 463	0.82 576	3.08 559	0.04 486	0.04 503	0.42 228	0.09 519	1.16 456	0.34 284	0.00 1	0.03 476	0.24 408	0.05 412	3.16 455	0.13 400	0.07 584	0.12 607	0.05 598	0.02 505	0.08 443	0.20 593

NCC-stereo	0.49 447	0.46 502	2.04 487	0.03 466	0.03 482	1.06 456	0.01 388	0.78 392	0.22 260	0.06 461	0.19 520	0.64 505	0.05 412	3.65 484	0.63 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

Abc-Net	0.49 447	0.46 502	2.04 487	0.03 466	0.03 482	1.06 456	0.01 388	0.78 392	0.22 260	0.06 461	0.19 520	0.64 505	0.05 412	3.65 484	0.63 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	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
FBW_ROB	0.83 530	0.31 428	1.48 427	0.10 548	0.01 400	0.62 307	0.01 388	1.91 543	0.59 454	0.01 239	0.01 385	1.10 545	0.05 412	7.84 614	2.07 564	0.05 581	0.01 484	0.03 586	0.01 487	0.01 151	0.47 609

zaero_v3	0.03 51	0.02 21	0.16 53	0.00 1	0.00 1	0.12 111	0.00 1	0.05 121	0.14 219	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.06 429	0.02 189	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ITER	0.03 51	0.01 2	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.14 127	0.00 1	0.04 104	0.07 70	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.06 429	0.03 231	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

zh-mn7	1.13 555	2.13 621	10.00 614	0.00 1	0.00 1	0.74 344	0.01 388	1.22 461	0.61 497	0.07 471	0.00 1	0.20 394	0.06 429	5.32 543	2.13 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.01 239

YMNet	0.36 386	0.38 476	2.34 508	0.03 466	0.03 482	0.92 404	0.15 534	0.53 354	0.65 563	0.09 491	0.01 385	0.44 467	0.06 429	0.82 372	0.30 475	0.01 554	0.00 1	0.04 595	0.00 1	0.27 578	0.04 466

YMNet_1	0.36 386	0.38 476	2.34 508	0.03 466	0.03 482	0.92 404	0.15 534	0.53 354	0.65 563	0.09 491	0.01 385	0.44 467	0.06 429	0.82 372	0.30 475	0.01 554	0.00 1	0.04 595	0.00 1	0.27 578	0.04 466

IGEV++	0.06 101	0.14 317	0.46 135	0.03 466	0.00 1	0.04 65	0.00 1	0.03 89	0.08 108	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.06 429	0.04 246	0.03 230	0.00 1	0.04 559	0.00 1	0.03 528	0.08 443	0.07 524

DispNO	0.64 506	0.48 510	2.04 487	0.00 1	0.00 1	0.71 338	0.01 388	1.47 505	0.56 336	0.00 1	0.54 551	1.34 558	0.06 429	5.12 538	0.31 482	0.00 1	0.00 1	0.03 586	0.12 558	0.01 151	0.02 384

SQANet	0.42 413	1.14 597	1.86 470	0.04 486	0.48 605	0.36 211	0.03 458	0.40 332	0.56 336	0.02 384	0.24 526	0.49 485	0.06 429	2.14 407	0.21 445	0.02 570	0.02 530	0.01 559	0.00 1	0.19 546	0.03 432

CIPLG	0.33 367	0.75 563	1.79 463	0.10 548	0.01 400	0.93 409	0.21 544	1.45 493	0.61 497	0.02 384	0.01 385	0.14 358	0.06 429	0.13 310	0.17 421	0.00 1	0.04 559	0.01 559	0.01 487	0.17 535	0.04 466

rafts_anoy	0.14 217	0.35 452	0.99 314	0.00 1	0.02 455	0.49 255	0.03 458	0.11 213	0.07 70	0.00 1	0.01 385	0.06 302	0.06 429	0.24 334	0.06 331	0.00 1	0.14 611	0.00 1	0.01 487	0.02 274	0.03 432

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 268	0.33 433	0.84 266	0.00 1	0.02 455	1.06 456	0.00 1	0.45 342	0.59 454	0.03 416	0.00 1	0.05 279	0.06 429	0.04 246	0.07 342	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.17 535	0.01 239

FADNet-RVC	0.51 463	0.80 573	2.47 523	0.01 410	0.00 1	0.48 252	0.00 1	1.32 470	0.14 219	0.00 1	0.01 385	0.12 343	0.06 429	4.07 503	0.15 414	0.00 1	0.04 559	0.00 1	0.00 1	0.38 591	0.08 530

DCVSM-stereo	0.16 242	0.03 71	1.58 437	0.00 1	0.00 1	0.74 344	0.04 478	0.02 54	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.60 499	0.07 441	0.06 270	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

CoDeX	0.36 386	0.24 391	1.39 403	0.00 1	0.01 400	0.29 174	0.00 1	1.58 519	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.25 413	0.07 441	2.82 437	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

IPLGR_C	0.35 381	0.81 575	2.03 484	0.10 548	0.01 400	0.90 394	0.21 544	1.46 503	0.61 497	0.02 384	0.01 385	0.13 350	0.07 441	0.14 314	0.17 421	0.00 1	0.05 574	0.01 559	0.02 505	0.17 535	0.04 466

DIP-Stereo	0.22 290	0.10 267	0.77 230	0.00 1	0.00 1	1.09 520	0.00 1	1.68 528	0.57 384	0.01 239	0.00 1	0.01 40	0.07 441	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.01 239
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PA-Net	0.57 487	0.50 515	2.73 541	0.03 466	0.06 524	0.89 392	0.02 435	0.66 380	0.63 557	0.00 1	0.00 1	0.43 466	0.07 441	4.82 530	0.55 519	0.01 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.04 466
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
xyz-stereo-finetune2	0.10 153	0.16 331	0.49 139	0.00 1	0.00 1	0.46 245	0.00 1	0.01 2	0.59 454	0.01 239	0.00 1	0.04 249	0.08 446	0.01 78	0.23 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

Ntro	0.57 487	1.13 595	2.24 503	0.04 486	0.36 602	1.04 444	0.02 435	0.74 391	0.57 384	0.01 239	0.00 1	0.76 519	0.08 446	3.01 447	0.47 509	0.07 584	0.04 559	0.01 559	0.00 1	0.76 606	0.02 384

AEACV	0.10 153	0.02 21	0.49 139	0.00 1	0.02 455	0.75 349	0.00 1	0.07 162	0.02 1	0.09 491	0.00 1	0.01 40	0.08 446	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.03 542	0.00 1	0.24 607	0.07 420	0.05 488

RALCasStereoNet	0.16 242	0.35 452	0.84 266	0.00 1	0.00 1	0.32 193	0.03 458	0.16 244	0.56 336	0.02 384	0.07 500	0.05 279	0.08 446	0.13 310	0.08 357	0.00 1	0.31 618	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.11 557

fast-acv-ft	0.29 346	0.37 466	3.76 577	0.06 523	0.01 400	0.28 170	0.17 536	0.06 139	0.21 257	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.09 450	0.10 299	0.23 451	0.01 554	0.00 1	0.03 586	0.01 487	0.26 572	0.01 239

ssnet_v2	0.28 330	0.17 339	1.18 356	0.00 1	0.00 1	0.81 366	0.00 1	1.05 438	0.59 454	0.09 491	0.01 385	0.88 528	0.09 450	0.43 350	0.08 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 490	0.09 543

RALAANet	0.13 203	0.51 520	0.95 300	0.00 1	0.00 1	0.32 193	0.01 388	0.38 327	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.05 279	0.09 450	0.02 189	0.12 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 505	0.10 473	0.00 1

GES	0.18 262	0.05 145	0.87 276	0.00 1	0.00 1	1.06 456	0.02 435	0.60 370	0.08 108	0.00 1	0.02 470	0.11 337	0.09 450	0.44 352	0.16 417	0.01 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

MMNet	0.23 297	0.18 347	1.84 467	0.00 1	0.00 1	0.67 328	0.00 1	0.59 368	0.59 454	0.00 1	0.01 385	0.18 383	0.09 450	0.26 337	0.12 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

PVD	0.73 520	0.57 539	3.38 567	0.04 486	0.19 587	0.74 344	0.00 1	0.29 311	0.79 584	2.37 601	0.00 1	0.53 495	0.09 450	2.19 414	3.20 576	0.00 1	0.05 574	0.00 1	0.02 505	0.08 443	0.15 579

SHD	0.50 458	0.51 520	3.61 572	0.05 499	0.00 1	0.01 23	0.01 388	0.72 387	0.61 497	1.57 592	0.00 1	0.34 435	0.09 450	1.79 401	0.49 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 487	0.09 462	0.03 432

PWCDC_ROB	0.94 544	0.91 584	2.52 528	0.00 1	0.00 1	1.15 548	0.00 1	2.11 557	1.18 593	0.00 1	8.99 612	0.35 439	0.09 450	0.64 367	0.40 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 598	0.03 432

castereo	0.07 116	0.15 322	0.30 97	0.00 1	0.05 514	0.20 141	0.02 435	0.18 258	0.08 108	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.10 458	0.00 1	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 586	0.01 151	0.01 239

Wz-Net-SNSev	0.78 525	1.10 591	6.27 602	0.00 1	0.00 1	0.27 162	0.00 1	0.95 424	0.61 497	0.00 1	0.01 385	0.41 462	0.10 458	4.92 532	0.81 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 535	0.03 432

GMM-Stereo	0.18 262	0.02 21	1.37 399	0.08 537	0.00 1	1.11 534	0.13 532	0.09 188	0.60 478	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.10 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

Nwc_Net	0.43 420	0.42 488	2.64 537	0.00 1	0.00 1	0.67 328	0.00 1	0.82 402	0.28 272	0.00 1	0.01 385	0.90 530	0.10 458	2.62 428	0.05 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 335	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 381	0.49 514	2.00 482	0.00 1	0.02 455	0.96 414	0.00 1	0.55 360	0.18 252	0.03 416	0.00 1	0.35 439	0.10 458	2.37 420	0.01 129	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.
MyStereo04	0.26 318	0.12 302	2.34 508	0.00 1	0.00 1	0.98 418	0.00 1	0.84 404	0.20 255	0.06 461	0.01 385	0.33 431	0.11 463	0.00 1	0.06 331	0.00 1	0.05 574	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.04 466

S-Stereo	0.65 508	0.25 397	3.44 569	0.00 1	0.00 1	0.56 286	0.05 492	1.86 540	0.61 497	0.00 1	0.76 561	0.84 526	0.11 463	4.28 516	0.11 383	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.03 432

GANet	0.55 478	0.35 452	1.40 408	0.00 1	0.00 1	0.77 353	0.08 513	0.36 324	0.57 384	0.01 239	0.00 1	0.68 514	0.11 463	5.52 554	1.07 536	0.00 1	0.00 1	0.02 575	0.00 1	0.09 462	0.03 432

GASNet	0.56 481	1.09 590	2.57 532	0.00 1	0.00 1	0.52 267	0.02 435	1.12 449	0.22 260	0.01 239	0.14 514	0.50 489	0.12 466	4.09 504	0.39 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 586	0.08 530

IRAFT_RVC	0.51 463	0.13 311	1.14 346	0.10 548	0.00 1	1.17 555	0.10 524	0.28 310	0.61 497	0.01 239	0.00 1	0.02 142	0.12 466	6.22 591	0.22 446	0.00 1	0.09 597	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.01 239

acv_ft	0.21 285	0.14 317	0.95 300	0.00 1	0.00 1	0.41 221	0.00 1	0.58 366	0.60 478	0.19 526	0.01 385	0.71 515	0.12 466	0.05 259	0.12 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 566	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.48 440	0.76 569	3.11 560	0.00 1	0.00 1	0.23 147	0.00 1	1.07 441	0.61 497	0.01 239	0.01 385	0.13 350	0.13 469	3.12 453	0.34 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.01 239

FACV-RUCA	0.11 175	0.06 193	0.50 144	0.03 466	0.10 547	0.10 92	0.00 1	0.07 162	0.62 552	0.03 416	0.04 482	0.03 212	0.14 470	0.03 231	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.06 601	0.00 1	0.20 554	0.11 557

MyStereo05	0.28 330	0.13 311	2.37 513	0.01 410	0.00 1	1.09 520	0.00 1	1.02 435	0.45 297	0.04 442	0.01 385	0.26 415	0.14 470	0.00 1	0.06 331	0.00 1	0.05 574	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.04 466

otaku	0.59 496	1.12 593	1.90 474	0.08 537	0.11 555	0.89 392	0.05 492	0.60 370	0.57 384	0.01 239	1.41 578	1.03 539	0.14 470	2.39 422	0.56 520	0.06 583	0.03 542	0.01 559	0.00 1	0.61 601	0.21 597

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 413	0.52 526	3.02 554	0.00 1	0.00 1	0.57 289	0.00 1	1.15 454	0.60 478	0.00 1	0.00 1	0.04 249	0.14 470	1.51 395	0.76 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 566	0.59 542	8.62 611	0.02 445	0.09 543	0.90 394	0.00 1	1.34 472	6.72 616	0.22 528	0.01 385	0.21 399	0.14 470	5.64 560	1.99 562	0.00 1	0.00 1	0.01 559	0.02 505	0.14 505	0.02 384

CVANet_RVC	0.53 474	0.32 429	1.26 372	0.00 1	0.00 1	0.98 418	0.00 1	0.72 387	0.55 321	0.35 547	0.12 512	0.36 443	0.14 470	5.53 555	0.08 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 528	0.00 1

IPLG	0.51 463	0.38 476	1.60 440	0.02 445	0.00 1	1.11 534	0.07 504	1.48 506	0.57 384	0.05 452	0.00 1	0.12 343	0.15 476	4.58 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 480	0.00 1

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 579	1.81 616	3.81 578	0.01 410	0.02 455	12.12 622	0.50 588	2.74 595	0.71 576	0.07 471	0.20 522	2.17 585	0.15 476	6.82 607	1.19 540	0.74 611	0.80 629	0.20 612	0.27 615	0.73 605	0.70 618

coex_refinement	0.33 367	0.44 495	0.97 309	0.05 499	0.00 1	0.54 279	0.04 478	0.72 387	0.15 232	0.02 384	0.00 1	0.36 443	0.16 478	3.05 450	0.13 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.01 239

ACVNet_2	1.32 565	1.30 605	2.83 546	0.11 558	0.07 531	1.30 569	0.18 538	2.29 571	0.75 581	0.26 532	3.44 588	6.65 606	0.16 478	5.12 538	1.08 537	0.13 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 591	0.32 604

Wz-Net-TNSev	1.42 570	2.41 625	11.01 617	0.00 1	0.00 1	0.42 228	0.14 533	2.05 550	0.61 497	0.06 461	0.01 385	1.34 558	0.16 478	5.70 563	4.19 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 487	0.19 546	0.10 551

FADNet	0.55 478	0.75 563	2.42 519	0.00 1	0.01 400	0.82 369	0.00 1	0.88 409	0.54 315	0.01 239	0.01 385	0.16 376	0.16 478	4.49 520	0.09 363	0.18 595	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 596	0.00 1

RP	0.42 413	0.44 495	1.52 431	0.00 1	0.01 400	0.61 301	0.02 435	1.06 439	0.39 292	0.03 416	0.01 385	0.99 535	0.16 478	2.89 442	0.18 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 473	0.00 1

edge stereo	0.58 492	0.29 419	2.86 547	0.01 410	0.03 482	0.33 199	0.03 458	0.97 428	0.50 301	0.21 527	0.33 537	1.31 556	0.16 478	4.20 510	0.18 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 480	0.01 239

hitnet-ft	0.42 413	0.30 423	1.15 347	0.00 1	0.00 1	0.73 343	0.11 528	0.30 314	0.19 254	0.04 442	0.14 514	0.75 518	0.17 484	4.33 517	0.10 375	0.01 554	0.00 1	0.03 586	0.00 1	0.04 360	0.01 239

MultiAttention	3.54 606	0.12 302	1.17 352	0.27 596	1.16 620	23.19 632	6.27 631	3.03 599	0.56 336	0.01 239	2.05 582	2.14 584	0.19 485	24.28 633	2.04 563	0.07 584	0.00 1	0.47 620	0.76 630	1.66 614	1.39 625

UDG	0.42 413	0.43 491	1.17 352	0.00 1	0.00 1	0.99 424	0.00 1	1.70 531	0.60 478	0.05 452	0.00 1	1.51 570	0.19 485	1.20 385	0.61 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.00 1

MIPNet	0.34 375	0.35 452	1.56 435	0.02 445	0.00 1	1.11 534	0.09 519	1.57 517	0.65 563	0.11 501	0.05 486	0.18 383	0.19 485	0.74 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 487	0.06 404	0.01 239

delet	0.33 367	0.24 391	1.05 328	0.00 1	0.00 1	0.60 300	0.00 1	0.53 354	0.59 454	0.03 416	0.01 385	0.52 494	0.19 485	2.68 431	0.13 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

RGC	0.50 458	0.53 528	2.42 519	0.00 1	0.01 400	0.65 325	0.00 1	1.07 441	0.17 247	0.01 239	0.62 556	1.00 536	0.19 485	3.03 449	0.28 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.02 384

TDLM	0.49 447	0.39 481	1.02 316	0.00 1	0.00 1	1.08 511	0.01 388	0.36 324	0.58 442	0.14 517	0.00 1	0.27 418	0.19 485	5.46 553	0.20 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 501	0.01 239

SDNR	1.15 558	0.21 365	3.21 562	0.01 410	0.01 400	3.30 603	0.01 388	2.55 584	0.75 581	1.80 594	1.49 579	1.40 562	0.20 491	7.24 612	0.68 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.04 466

zh-sn7	1.20 560	2.23 624	8.48 610	0.00 1	0.00 1	0.68 332	0.05 492	1.30 468	0.61 497	0.00 1	0.04 482	0.41 462	0.21 492	5.33 545	4.51 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 505	0.07 524

Syn2CoEx	0.56 481	0.78 572	2.86 547	0.00 1	0.00 1	0.10 92	0.01 388	0.91 414	0.61 497	0.02 384	0.00 1	0.49 485	0.21 492	5.03 535	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 505	0.03 432

XQC	0.68 511	0.72 561	3.82 579	0.06 523	0.00 1	0.39 217	0.01 388	1.92 544	0.61 497	0.03 416	0.01 385	0.46 474	0.21 492	2.84 439	2.26 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 487	0.15 516	0.05 488

IPLGR	0.43 420	0.17 339	2.05 490	0.02 445	0.02 455	1.08 511	0.04 478	1.62 525	0.57 384	0.09 491	0.00 1	0.15 367	0.22 495	2.62 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.00 1

RTS	4.10 609	1.68 614	43.40 629	0.09 544	0.02 455	3.95 606	0.00 1	1.61 522	0.61 497	1.09 581	0.01 385	1.97 578	0.22 495	16.87 626	10.15 615	0.00 1	0.09 597	0.00 1	0.00 1	0.20 554	0.05 488

RTSA	4.10 609	1.68 614	43.40 629	0.09 544	0.02 455	3.95 606	0.00 1	1.61 522	0.61 497	1.09 581	0.01 385	1.97 578	0.22 495	16.87 626	10.15 615	0.00 1	0.09 597	0.00 1	0.00 1	0.20 554	0.05 488

psmorigin	0.75 522	0.25 397	7.10 604	0.00 1	0.00 1	0.19 138	0.00 1	0.10 205	0.12 202	0.65 567	0.00 1	2.74 592	0.23 498	3.02 448	0.54 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.01 239

IGEV-RUCA	0.20 277	0.04 103	0.49 139	0.06 523	0.11 555	0.79 359	0.31 566	0.21 280	0.17 247	0.10 497	0.11 509	0.15 367	0.24 499	0.16 321	0.20 441	0.04 578	0.12 607	0.20 612	0.22 598	0.17 535	0.19 590

DGSMNet	1.21 563	0.37 466	3.02 554	0.71 609	1.33 623	1.61 580	3.53 623	1.45 493	0.33 283	0.00 1	0.79 565	0.48 477	0.24 499	3.22 460	0.53 515	0.98 618	1.21 630	1.35 628	1.09 631	1.03 609	0.92 620

DSFCA	0.40 407	0.09 260	0.84 266	0.00 1	0.01 400	0.98 418	0.37 576	0.29 311	0.62 552	0.02 384	0.32 536	0.03 212	0.24 499	3.91 495	0.34 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

RainbowNet	0.61 501	1.13 595	1.83 465	0.10 548	0.04 503	1.23 562	0.07 504	1.74 535	0.57 384	0.01 239	0.02 470	1.14 549	0.25 502	2.29 418	0.48 511	0.61 609	0.05 574	0.00 1	0.00 1	0.47 597	0.20 593

ADCS	1.72 578	1.22 601	8.11 608	0.00 1	0.01 400	0.88 390	0.68 596	1.44 491	0.63 557	2.60 603	0.11 509	1.42 563	0.26 503	1.97 403	14.92 628	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.07 524

SPS-STEREO	0.88 539	0.40 484	2.01 483	0.00 1	0.01 400	0.42 228	0.17 536	0.50 352	0.61 497	2.19 600	0.79 565	2.04 581	0.27 504	5.10 537	2.89 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 335	0.11 557
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PDISCO_ROB	0.56 481	0.57 539	2.07 493	0.17 580	0.00 1	1.56 579	0.01 388	2.27 567	0.51 304	0.08 482	0.01 385	0.74 517	0.28 505	2.37 420	0.13 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 588	0.00 1

CFNet_ucs	0.26 318	0.14 317	1.53 433	0.00 1	0.01 400	0.84 379	0.00 1	1.78 538	0.17 247	0.00 1	0.00 1	0.49 485	0.30 506	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

LL-Strereo	0.71 516	0.88 579	2.40 515	0.00 1	0.00 1	0.63 318	0.01 388	1.57 517	0.58 442	0.45 557	0.00 1	0.54 496	0.30 506	6.37 597	0.07 342	0.00 1	0.05 574	0.00 1	0.00 1	0.22 560	0.17 585

RAFT_R40	0.49 447	0.03 71	0.74 213	0.05 499	0.15 571	1.09 520	0.32 567	0.27 306	0.59 454	0.02 384	0.03 476	0.07 310	0.30 506	6.12 578	0.11 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

MADNet+	4.65 613	2.70 628	46.68 631	0.01 410	0.02 455	2.06 591	0.03 458	3.17 603	1.07 592	0.02 384	0.01 385	1.84 576	0.31 509	21.62 631	13.04 623	0.00 1	0.03 542	0.00 1	0.00 1	0.20 554	0.19 590

ACVNet-4b	1.14 556	1.34 607	3.96 583	0.17 580	0.03 482	1.03 436	0.01 388	1.31 469	0.65 563	0.01 239	0.97 571	1.98 580	0.32 510	6.18 583	1.20 541	2.52 624	0.02 530	0.00 1	0.00 1	0.82 607	0.28 600

pcwnet_v2	0.47 433	0.11 290	5.03 595	0.00 1	0.00 1	0.70 334	0.00 1	1.98 549	0.61 497	0.01 239	0.00 1	0.36 443	0.33 511	0.18 324	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.02 384

DMCA-RVC	0.31 355	0.48 510	2.47 523	0.00 1	0.03 482	0.78 357	0.03 458	0.06 139	0.08 108	0.01 239	0.01 385	0.08 317	0.33 511	1.59 398	0.16 417	0.00 1	0.02 530	0.01 559	0.00 1	0.01 151	0.01 239

CFNet_pseudo	0.22 290	0.10 267	1.39 403	0.00 1	0.01 400	0.98 418	0.00 1	0.94 422	0.09 144	0.00 1	0.00 1	0.48 477	0.36 513	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ccs_rob	0.22 290	0.10 267	1.38 400	0.00 1	0.01 400	0.98 418	0.00 1	0.94 422	0.09 144	0.00 1	0.00 1	0.48 477	0.36 513	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ccnet	0.49 447	0.05 145	1.26 372	0.01 410	0.08 538	0.72 341	0.18 538	1.18 459	0.35 285	0.45 557	0.68 558	0.13 350	0.39 515	3.54 479	0.74 528	0.01 554	0.00 1	0.02 575	0.00 1	0.02 274	0.01 239

TRStereo	0.37 393	0.23 382	1.41 409	0.03 466	0.00 1	1.07 498	0.02 435	3.07 601	0.57 384	0.01 239	0.00 1	0.11 337	0.40 516	0.06 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 598	0.01 151	0.08 530

iinet-f	0.48 440	0.57 539	4.45 589	0.00 1	0.01 400	0.77 353	0.00 1	1.48 506	0.61 497	0.01 239	0.00 1	0.40 459	0.44 517	0.38 347	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 589	0.01 239

FE-Mocha	0.14 217	0.06 193	0.59 172	0.04 486	0.06 524	0.16 131	0.00 1	0.34 319	0.15 232	0.02 384	0.27 530	0.13 350	0.45 518	0.10 299	0.25 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 535	0.01 151	0.01 239

AF-Net	0.47 433	0.53 528	2.05 490	0.00 1	0.00 1	0.41 221	0.01 388	1.18 459	0.40 293	0.13 508	0.05 486	1.30 555	0.45 518	2.43 424	0.30 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 462	0.00 1

stereogan	0.49 447	0.22 372	2.39 514	0.00 1	0.00 1	0.63 318	0.02 435	0.79 395	0.72 577	0.06 461	0.00 1	1.68 573	0.46 520	2.63 430	0.04 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 505	0.00 1

Select-FE	0.43 420	0.26 405	3.74 576	0.19 587	0.18 582	0.39 217	0.00 1	0.22 286	0.17 247	0.50 564	0.00 1	1.42 563	0.49 521	0.26 337	0.31 482	0.00 1	0.05 574	0.00 1	0.32 620	0.01 151	0.11 557

ITSA-stereo	0.44 425	0.06 193	0.97 309	0.03 466	0.00 1	1.08 511	0.06 498	1.42 485	0.09 144	0.01 239	0.00 1	0.21 399	0.50 522	3.91 495	0.38 492	0.00 1	0.00 1	0.02 575	0.01 487	0.03 335	0.01 239

MSMDNet	0.19 268	0.10 267	1.39 403	0.00 1	0.01 400	0.75 349	0.00 1	0.35 321	0.12 202	0.00 1	0.00 1	0.48 477	0.50 522	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

IGEV-FE	0.32 364	0.10 267	2.61 534	0.01 410	0.01 400	0.50 257	0.04 478	0.21 280	0.09 144	0.45 557	0.45 545	0.80 523	0.51 524	0.20 327	0.23 451	0.00 1	0.05 574	0.00 1	0.14 565	0.03 335	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 364	0.10 267	2.61 534	0.01 410	0.01 400	0.50 257	0.04 478	0.21 280	0.09 144	0.45 557	0.45 545	0.81 524	0.51 524	0.20 327	0.23 451	0.00 1	0.05 574	0.00 1	0.14 565	0.03 335	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 268	0.10 267	1.38 400	0.00 1	0.01 400	0.75 349	0.00 1	0.35 321	0.12 202	0.00 1	0.00 1	0.48 477	0.51 524	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

FAT-Stereo	0.50 458	0.14 317	2.51 527	0.00 1	0.00 1	0.33 199	0.09 519	1.88 541	0.61 497	0.05 452	0.76 561	0.60 499	0.52 527	2.46 425	0.06 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

EAI-Stereo	0.70 513	0.03 71	0.84 266	0.13 569	0.20 592	0.87 388	2.23 616	2.05 550	0.29 276	0.72 569	4.60 593	0.29 422	0.55 528	0.39 348	0.44 504	0.00 1	0.07 590	0.00 1	0.29 618	0.01 151	0.08 530

pmcnn	2.10 588	0.59 542	4.52 591	0.27 596	0.86 615	0.34 206	0.29 564	1.69 529	0.75 581	0.36 548	7.50 606	14.39 625	0.56 529	4.90 531	4.69 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 528	0.04 466

anonymity	0.17 253	0.06 193	0.79 246	0.00 1	0.09 543	0.03 53	0.00 1	0.54 357	0.07 70	0.41 554	0.13 513	0.11 337	0.58 530	0.02 189	0.31 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 600	0.01 151	0.02 384

SST-Stereo	0.51 463	0.02 21	0.74 213	0.05 499	0.19 587	1.09 520	0.49 587	0.26 300	0.61 497	0.04 442	0.00 1	0.05 279	0.58 530	6.12 578	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.00 1

AnyNet_C32	1.44 571	1.47 611	6.09 599	0.12 562	0.19 587	1.74 586	1.11 607	0.84 404	0.56 336	1.30 588	0.46 549	0.21 399	0.59 532	2.74 433	11.09 618	0.02 570	0.00 1	0.06 601	0.00 1	0.16 528	0.05 488

fff	0.28 330	0.37 466	1.20 358	0.00 1	0.01 400	1.05 447	0.00 1	1.48 506	0.61 497	0.13 508	0.00 1	0.04 249	0.60 533	0.02 189	0.05 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 488

csc	0.28 330	0.37 466	1.20 358	0.00 1	0.01 400	1.05 447	0.00 1	1.48 506	0.61 497	0.13 508	0.00 1	0.04 249	0.60 533	0.02 189	0.05 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 488

cscssc	0.28 330	0.37 466	1.20 358	0.00 1	0.01 400	1.05 447	0.00 1	1.48 506	0.61 497	0.13 508	0.00 1	0.04 249	0.60 533	0.02 189	0.05 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 488

LSM	4.58 612	0.88 579	17.79 621	3.73 628	38.79 633	0.85 382	2.37 619	0.54 357	1.64 601	2.88 604	3.09 586	0.62 501	0.60 533	3.16 455	1.06 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 490	13.55 635

CBMV	0.57 487	0.22 372	1.61 443	0.00 1	0.00 1	0.84 379	0.78 601	2.58 588	0.61 497	0.38 551	0.00 1	1.25 550	0.63 537	2.07 406	0.38 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.08 530
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HSM	0.63 504	0.36 459	0.89 284	0.00 1	0.00 1	0.52 267	0.01 388	0.98 429	0.56 336	0.00 1	0.01 385	2.27 588	0.65 538	6.18 583	0.11 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

HHNet	0.48 440	0.21 365	1.60 440	0.10 548	0.00 1	1.14 545	0.26 554	0.47 346	0.59 454	0.01 239	3.56 589	0.04 249	0.71 539	0.00 1	0.73 527	0.02 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 335	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 297	0.04 103	0.76 227	0.10 548	0.00 1	1.15 548	0.02 435	0.27 306	0.65 563	0.01 239	0.54 551	0.04 249	0.71 539	0.27 339	0.07 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 239

ADCMid	1.38 568	0.90 583	6.15 600	0.04 486	0.03 482	1.67 582	0.18 538	1.13 453	0.93 590	0.89 577	0.58 554	0.86 527	0.71 539	1.03 381	11.96 621	0.01 554	0.00 1	0.29 616	0.08 544	0.17 535	0.03 432

PAM	0.48 440	0.08 246	2.03 484	0.19 587	0.24 596	0.54 279	0.26 554	0.24 293	0.11 185	0.54 566	0.96 570	2.39 591	0.72 542	0.48 354	0.25 462	0.00 1	0.07 590	0.00 1	0.26 611	0.01 151	0.18 586

MFN_U_SF_RVC	0.95 545	1.40 609	4.49 590	0.16 576	0.11 555	0.56 286	0.07 504	1.12 449	0.36 287	0.43 556	0.27 530	1.27 553	0.73 543	3.98 501	1.47 550	0.29 601	0.34 622	0.36 618	0.55 625	0.63 602	0.46 608

UGAM-zero	0.68 511	0.10 267	1.78 461	0.07 529	0.16 574	0.34 206	0.03 458	0.92 417	0.18 252	0.37 550	0.00 1	2.23 587	0.74 544	6.20 589	0.01 129	0.00 1	0.05 574	0.00 1	0.26 611	0.01 151	0.09 543

HBP-ISP	0.80 527	0.70 555	2.86 547	0.02 445	0.01 400	1.67 582	0.48 585	2.63 592	0.56 336	1.11 583	0.06 496	0.50 489	0.74 544	4.60 523	0.09 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.03 432

ADStereo(finetuned)	0.34 375	0.37 466	2.24 503	0.00 1	0.00 1	1.04 444	0.00 1	1.49 512	0.61 497	0.08 482	0.00 1	0.04 249	0.74 544	0.03 231	0.09 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.05 488

KYRaft	0.21 285	0.03 71	0.74 213	0.04 486	0.00 1	1.16 552	0.12 531	0.08 173	0.60 478	0.01 239	0.30 534	0.03 212	0.77 547	0.37 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

AnyNet_C01	2.33 590	2.14 622	18.59 622	0.15 574	0.18 582	2.43 594	2.34 617	1.29 466	1.24 595	1.03 580	0.83 567	1.25 550	0.78 548	3.75 492	10.06 614	0.05 581	0.00 1	0.07 604	0.00 1	0.30 584	0.12 570

G-Net	1.20 560	0.28 413	2.96 552	0.05 499	0.49 606	1.73 584	0.48 585	0.23 288	0.35 285	1.35 589	9.14 613	2.33 589	0.81 549	2.40 423	1.15 539	0.01 554	0.03 542	0.02 575	0.09 545	0.07 420	0.05 488

Reg-Stereo(zero)	0.23 297	0.02 21	1.54 434	0.00 1	0.07 531	0.81 366	0.09 519	0.10 205	0.16 240	0.00 1	0.11 509	0.20 394	0.82 550	0.17 323	0.28 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 545	0.01 151	0.06 509

ADCRef	0.92 542	0.48 510	3.35 565	0.02 445	0.02 455	0.90 394	0.32 567	0.61 374	0.65 563	0.72 569	0.17 517	0.17 380	0.82 550	2.15 409	7.95 608	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.03 432

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 440	0.27 408	3.90 581	0.08 537	0.20 592	0.32 193	0.00 1	1.02 435	0.09 144	0.38 551	0.10 508	1.72 575	0.83 552	0.33 341	0.01 129	0.00 1	0.05 574	0.00 1	0.23 600	0.11 480	0.01 239

PAM_32	0.49 447	0.07 231	2.23 501	0.17 580	0.23 595	0.54 279	0.25 551	0.26 300	0.13 212	0.49 562	0.93 569	2.21 586	0.87 553	0.51 355	0.31 482	0.00 1	0.07 590	0.00 1	0.27 615	0.01 151	0.19 590

ASMatch	0.59 496	0.10 267	1.66 447	0.13 569	0.04 503	1.07 498	0.00 1	0.10 205	0.64 560	0.06 461	0.44 544	0.05 279	0.87 553	6.32 594	0.27 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 487	0.00 1	0.00 1

SuperB	1.85 581	1.06 589	10.54 616	0.02 445	0.01 400	0.90 394	0.78 601	1.75 536	0.64 560	0.05 452	0.05 486	0.34 435	0.89 555	5.29 542	5.80 599	0.01 554	0.00 1	0.02 575	0.02 505	8.71 633	0.06 509

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 519	0.42 488	4.27 587	0.20 592	0.26 597	0.47 249	0.00 1	0.54 357	0.16 240	0.40 553	5.35 597	0.45 472	0.97 556	0.25 336	0.25 462	0.00 1	0.05 574	0.00 1	0.26 611	0.12 490	0.02 384

SGM-Forest	0.84 531	0.07 231	0.90 287	0.02 445	0.07 531	1.10 526	0.68 596	2.12 559	0.61 497	1.14 584	0.78 564	1.36 560	0.98 557	5.55 556	1.31 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.06 509
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AAGNet	0.96 546	0.05 145	0.74 213	0.09 544	0.27 598	1.11 534	0.28 562	0.05 121	0.59 454	0.01 239	0.00 1	0.01 40	1.00 558	3.68 487	11.30 619	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

CBFPSM	0.36 386	0.54 530	2.16 498	0.00 1	0.00 1	0.30 182	0.00 1	0.26 300	0.62 552	0.01 239	0.01 385	1.68 573	1.03 559	0.27 339	0.33 487	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

iRaft-Stereo_20w	0.38 398	0.11 290	1.91 476	0.12 562	0.04 503	0.70 334	0.24 548	1.72 533	0.16 240	0.41 554	0.00 1	0.26 415	1.04 560	0.41 349	0.24 456	0.00 1	0.04 559	0.00 1	0.14 565	0.02 274	0.09 543

MyStereo06	0.36 386	0.13 311	2.17 499	0.01 410	0.00 1	1.09 520	0.00 1	0.23 288	0.09 144	0.49 562	0.41 543	1.01 537	1.05 561	0.21 329	0.24 456	0.00 1	0.05 574	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.04 466

ADCP+	1.36 567	0.76 569	6.73 603	0.01 410	0.02 455	1.32 574	0.80 603	0.81 399	0.72 577	0.01 239	0.01 385	0.96 533	1.05 561	0.33 341	13.50 625	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 404	0.02 384

SAMSARA	1.01 548	0.70 555	3.29 564	0.20 592	0.06 524	1.65 581	0.05 492	0.48 348	0.53 311	2.91 605	0.68 558	2.97 593	1.08 563	3.89 494	1.54 551	0.00 1	0.04 559	0.00 1	0.02 505	0.05 382	0.03 432

LCNet	0.22 290	0.11 290	0.74 213	0.11 558	0.00 1	0.97 416	0.00 1	0.09 188	0.59 454	0.01 239	0.00 1	0.02 142	1.10 564	0.43 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 505	0.01 239

NVStereoNet_ROB	1.08 551	0.39 481	2.15 497	0.08 537	0.02 455	0.45 240	0.02 435	0.89 411	0.67 571	0.10 497	5.85 598	1.90 577	1.11 565	6.20 589	1.14 538	0.20 596	0.00 1	0.03 586	0.07 539	0.12 490	0.13 575
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	2.41 593	1.16 599	3.63 574	0.36 601	0.40 603	1.19 558	0.50 588	7.85 619	8.44 622	1.17 585	8.12 610	7.07 607	1.13 566	4.11 506	1.04 534	0.70 610	0.00 1	0.01 559	0.00 1	1.07 610	0.29 602

NaN_ROB	0.80 527	0.47 507	1.63 444	0.17 580	0.19 587	0.58 292	0.38 578	2.11 557	0.80 585	0.53 565	0.33 537	0.48 477	1.13 566	4.98 534	1.94 559	0.00 1	0.02 530	0.01 559	0.05 532	0.06 404	0.14 578

Consistency-Raft	0.39 402	0.30 423	2.53 530	0.14 571	0.03 482	0.90 394	0.04 478	1.36 474	0.59 454	0.00 1	0.02 470	0.02 142	1.15 568	0.33 341	0.43 502	0.02 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

MDST_ROB	1.54 575	0.06 193	3.42 568	0.14 571	0.16 574	5.42 613	0.32 567	4.33 610	0.61 497	6.08 617	1.25 576	1.04 540	1.16 569	5.81 569	0.83 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.11 557

raft_robust	0.56 481	0.36 459	0.87 276	0.00 1	0.15 571	0.64 322	0.00 1	2.20 564	0.56 336	0.00 1	0.01 385	0.44 467	1.18 570	4.46 519	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 572	0.09 462	0.03 432

ACV-stereo	0.63 504	0.16 331	2.24 503	0.00 1	0.00 1	1.79 587	0.07 504	0.06 139	0.10 172	0.00 1	0.00 1	3.53 595	1.24 571	3.12 453	0.17 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.01 239

DeepStereo_RVC	0.22 290	0.04 103	0.87 276	0.05 499	0.02 455	1.07 498	0.32 567	0.04 104	0.56 336	0.01 239	0.00 1	0.00 1	1.25 572	0.01 78	0.03 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.05 488

LVE	2.75 598	1.12 593	2.30 506	0.46 602	0.45 604	1.87 588	0.06 498	7.19 618	9.72 623	0.03 416	11.08 622	9.01 614	1.26 573	6.93 608	0.91 532	1.86 620	0.16 614	0.04 595	0.24 607	0.22 560	0.13 575

ACVNet_1	1.10 552	1.42 610	4.00 584	0.31 600	0.02 455	1.25 564	0.10 524	1.69 529	0.61 497	0.26 532	0.01 385	4.39 599	1.29 574	4.75 526	0.57 521	0.79 614	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 586	0.18 586

CBMV_ROB	0.84 531	0.06 193	1.73 455	0.00 1	0.00 1	1.37 575	0.47 583	2.57 586	0.58 442	2.13 599	0.76 561	1.06 541	1.38 575	4.04 502	0.54 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 335	0.05 488

RAFT + AFF	0.60 498	0.75 563	1.04 320	0.00 1	0.00 1	1.10 526	0.06 498	1.45 493	0.57 384	0.02 384	0.00 1	0.18 383	1.43 576	4.80 529	0.15 414	0.00 1	0.17 615	0.00 1	0.00 1	0.27 578	0.08 530

CSAN	1.05 550	0.61 544	2.46 522	0.09 544	0.08 538	0.71 338	0.71 598	2.20 564	0.93 590	0.85 576	2.92 585	0.79 522	1.46 577	5.37 550	1.58 553	0.01 554	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.09 462	0.05 488

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ADCL	1.52 574	0.44 495	4.70 593	0.07 529	0.03 482	2.21 592	2.35 618	0.92 417	0.80 585	1.57 592	1.11 572	1.25 550	1.55 579	1.77 400	11.53 620	0.01 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 473	0.01 239

EDNetEfficientorigin	6.23 618	0.45 500	98.39 645	0.02 445	0.04 503	0.42 228	0.02 435	0.33 318	2.90 605	7.07 619	3.12 587	1.31 556	1.61 580	4.26 513	4.55 589	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.02 384

PWCK	2.44 594	1.65 613	7.31 606	0.22 594	0.02 455	3.12 599	4.74 626	3.06 600	3.48 609	0.72 569	4.42 592	3.40 594	1.67 581	9.06 621	3.36 577	0.39 606	0.01 484	0.00 1	0.00 1	2.19 620	0.08 530

ADCPNet	1.44 571	0.55 536	7.88 607	0.01 410	0.19 587	2.78 595	0.27 560	0.90 412	0.38 288	0.04 442	0.02 470	1.43 565	1.81 582	2.22 415	9.08 613	0.00 1	0.47 624	0.00 1	0.64 627	0.04 360	0.15 579

MSAF-DinoV2	1.81 580	2.41 625	6.15 600	0.49 604	0.02 455	1.06 456	0.34 572	2.76 596	1.69 602	0.29 538	0.26 528	2.37 590	1.82 583	8.06 616	4.80 592	0.00 1	0.01 484	0.05 598	0.71 629	1.56 613	1.34 624

KSHMR	3.68 608	1.11 592	3.06 557	2.84 624	1.78 624	5.33 612	0.41 580	8.64 621	14.09 625	1.85 595	9.32 615	7.19 608	1.93 584	5.45 552	2.30 567	1.95 621	0.41 623	0.50 621	0.21 594	3.53 623	1.76 627

CRFU-Net	0.40 407	0.12 302	1.50 430	0.14 571	0.01 400	0.90 394	0.00 1	0.42 337	0.14 219	0.00 1	0.00 1	0.42 464	1.94 585	2.15 409	0.12 393	0.00 1	0.00 1	0.03 586	0.00 1	0.03 335	0.00 1

WAO-6	2.38 591	0.69 553	1.93 479	0.00 1	0.00 1	3.94 605	0.29 564	5.62 613	7.23 618	0.34 546	6.76 602	7.73 612	1.96 586	5.88 571	5.07 596	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 516	0.03 432

IMH-64-1	1.98 583	0.88 579	1.46 423	1.92 619	0.54 607	2.90 597	1.64 608	5.24 611	0.91 588	0.97 578	4.83 594	2.10 582	2.00 587	5.33 545	2.83 573	3.56 626	0.04 559	0.02 575	0.00 1	1.90 615	0.50 613

IMH-64	1.98 583	0.88 579	1.46 423	1.92 619	0.54 607	2.90 597	1.64 608	5.24 611	0.91 588	0.97 578	4.83 594	2.10 582	2.00 587	5.33 545	2.83 573	3.56 626	0.04 559	0.02 575	0.00 1	1.90 615	0.50 613

aanetorigin	0.86 537	0.36 459	3.45 570	0.11 558	0.13 564	0.39 217	0.93 605	0.13 230	0.14 219	3.38 606	1.21 573	0.29 422	2.01 589	2.87 440	1.35 547	0.02 570	0.00 1	0.02 575	0.05 532	0.30 584	0.08 530

DPSNet	1.25 564	0.28 413	5.34 597	0.28 598	0.07 531	1.50 576	0.00 1	3.53 604	0.69 573	0.03 416	0.00 1	0.45 472	2.10 590	5.67 562	4.61 590	0.02 570	0.04 559	0.00 1	0.02 505	0.23 564	0.09 543

STrans-v2	0.85 533	0.28 413	1.66 447	0.00 1	0.01 400	0.85 382	0.04 478	2.05 550	0.67 571	0.48 561	0.87 568	1.12 548	2.12 591	6.64 605	0.25 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

WZ-Net	1.38 568	1.14 597	10.22 615	0.00 1	0.00 1	0.82 369	0.00 1	1.37 480	0.61 497	0.01 239	0.01 385	1.09 544	2.20 592	6.39 598	3.68 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 420	0.02 384

SGM_RVC	1.54 575	0.35 452	1.60 440	0.15 574	0.17 580	1.25 564	0.77 599	1.97 548	0.88 587	4.31 607	2.46 584	4.36 598	2.37 593	6.98 609	1.78 557	0.21 597	0.23 616	0.20 612	0.23 600	0.26 572	0.31 603
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DRaft	0.56 481	0.08 246	0.73 204	0.00 1	0.00 1	0.92 404	0.19 541	0.05 121	0.09 144	0.03 416	0.26 528	0.06 302	2.55 594	4.61 524	1.38 548	0.00 1	0.03 542	0.00 1	0.02 505	0.03 335	0.08 530

FTStereo	0.78 525	0.01 2	1.27 377	0.12 562	0.00 1	1.15 548	2.80 621	0.09 188	0.61 497	0.16 520	5.93 600	0.36 443	2.56 595	0.53 357	0.01 129	0.07 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WAO-7	2.46 595	0.92 585	1.85 469	0.03 466	0.05 514	4.73 608	0.54 591	5.67 614	4.50 612	1.49 590	7.64 608	5.52 601	2.69 596	8.48 617	4.51 586	0.00 1	0.00 1	0.33 617	0.02 505	0.19 546	0.06 509

MeshStereo	2.61 596	0.65 548	2.71 539	0.02 445	0.02 455	1.55 578	0.94 606	3.02 598	1.29 596	11.21 626	7.34 604	11.54 617	2.74 597	6.34 595	2.43 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 581	0.03 432
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
THIR-Stereo	0.93 543	0.18 347	1.34 390	0.00 1	0.01 400	0.53 272	3.86 624	0.10 205	0.10 172	0.10 497	1.50 580	0.76 519	2.90 598	5.73 565	1.45 549	0.00 1	0.00 1	0.02 575	0.00 1	0.01 151	0.00 1

CrosDoStereo	1.10 552	0.08 246	1.43 417	0.00 1	0.05 514	0.63 318	5.86 628	0.60 370	0.38 288	0.26 532	1.21 573	0.19 390	3.02 599	6.61 603	1.64 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 404	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 552	0.08 246	1.43 417	0.00 1	0.05 514	0.63 318	5.86 628	0.60 370	0.38 288	0.26 532	1.21 573	0.19 390	3.02 599	6.61 603	1.64 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 404	0.00 1

test_sample8	2.11 589	0.23 382	1.31 384	0.00 1	0.00 1	0.95 411	0.00 1	2.06 553	0.55 321	1.95 597	0.00 1	7.32 610	3.15 601	3.30 468	7.04 605	0.32 603	12.66 636	1.06 625	0.33 621	0.01 151	0.01 239

SANet	1.99 585	0.71 559	3.37 566	0.03 466	0.03 482	2.85 596	0.85 604	2.42 575	8.33 621	1.55 591	4.13 591	4.29 597	3.23 602	5.39 551	2.47 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 404	0.06 509

IMH	2.83 600	1.28 603	1.89 472	1.96 622	0.60 609	5.22 611	0.24 548	6.28 616	4.13 611	1.90 596	7.52 607	6.39 604	3.40 603	6.59 602	2.53 570	3.92 628	0.12 607	0.05 598	0.00 1	2.06 618	0.47 609

DEmStereo	0.75 522	0.06 193	1.73 455	0.04 486	0.00 1	0.78 357	0.52 590	0.05 121	0.57 384	0.05 452	0.72 560	0.02 142	3.42 604	5.79 568	1.29 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

ktn	4.96 614	1.21 600	2.41 517	3.20 625	1.02 617	8.36 619	2.08 614	9.00 623	17.02 626	5.18 613	12.71 627	13.69 621	3.51 605	8.05 615	3.68 581	5.30 632	0.02 530	0.00 1	0.00 1	2.14 619	0.55 616

MSMD_ROB	2.04 587	0.40 484	2.13 495	0.00 1	0.00 1	4.88 609	0.22 547	0.93 421	1.82 603	5.71 615	7.79 609	7.39 611	3.72 606	4.62 525	1.22 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 384

notaker	4.30 611	1.28 603	3.70 575	3.71 627	0.90 616	4.91 610	0.39 579	6.90 617	1.96 604	5.39 614	11.82 625	16.90 628	3.75 607	7.59 613	5.65 597	5.23 631	0.01 484	0.10 607	0.06 535	4.57 625	1.22 623

GrayStereo	0.46 431	0.01 2	0.71 199	0.10 548	0.00 1	1.12 541	2.67 620	0.20 274	0.59 454	0.00 1	0.00 1	0.08 317	3.76 608	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

MonStereo1	2.90 602	0.34 440	1.42 412	1.45 617	0.72 612	6.98 616	0.04 478	3.93 608	7.69 620	2.03 598	11.25 624	7.28 609	4.03 609	6.16 581	1.56 552	1.60 619	0.00 1	0.03 586	0.00 1	0.94 608	0.48 612

PSM-AAD	0.49 447	0.02 21	0.75 221	0.06 523	0.00 1	1.19 558	2.19 615	0.12 222	0.59 454	0.01 239	0.45 545	0.13 350	4.04 610	0.22 331	0.06 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.01 239

TorneroNet-64	6.39 620	1.31 606	2.23 501	1.99 623	0.65 611	18.82 630	0.28 562	11.98 628	26.18 635	5.99 616	12.75 628	19.37 631	4.08 611	9.94 623	5.95 603	0.89 617	0.00 1	0.11 608	0.00 1	3.44 622	1.81 628

WAO-8	5.13 616	1.91 617	2.34 508	0.60 607	0.10 547	12.98 623	0.34 572	11.65 626	24.58 633	4.87 609	10.60 621	13.32 619	4.10 612	8.85 618	3.55 578	0.75 612	0.32 619	0.71 623	0.12 558	0.70 603	0.11 557

Venus	5.12 615	1.91 617	2.34 508	0.60 607	0.10 547	12.98 623	0.34 572	11.65 626	24.58 633	4.87 609	10.54 620	13.32 619	4.10 612	8.85 618	3.55 578	0.75 612	0.32 619	0.71 623	0.12 558	0.70 603	0.11 557

EDNetEfficient	2.96 603	0.23 382	19.99 623	0.19 587	0.85 614	1.02 430	2.03 613	0.56 361	5.14 613	8.09 623	1.81 581	0.94 531	4.14 614	3.72 489	10.22 617	0.00 1	0.03 542	0.00 1	0.06 535	0.05 382	0.03 432

WCMA_ROB	2.01 586	0.34 440	1.89 472	0.04 486	0.00 1	1.07 498	0.60 593	1.09 445	1.21 594	5.12 612	9.87 619	8.09 613	4.48 615	3.74 491	2.55 571	0.00 1	0.00 1	0.01 559	0.00 1	0.02 274	0.13 575

TorneroNet	6.97 622	1.37 608	2.22 500	1.95 621	1.12 619	19.47 631	0.47 583	13.04 631	26.32 636	7.90 621	17.10 631	17.67 630	4.62 616	10.46 625	7.94 607	1.98 622	0.03 542	0.11 608	0.00 1	4.15 624	1.49 626

SGM+DAISY	2.38 591	0.98 586	4.37 588	0.48 603	0.33 601	2.24 593	1.94 612	1.16 456	1.47 599	6.62 618	5.89 599	5.77 602	5.09 617	5.76 567	4.39 585	0.16 594	0.15 613	0.06 601	0.14 565	0.26 572	0.40 607

JetBlue	5.71 617	2.18 623	16.18 620	0.00 1	2.13 625	29.20 633	14.20 635	3.90 607	0.74 579	0.71 568	2.30 583	6.42 605	5.97 618	17.84 629	8.74 611	0.09 589	0.01 484	0.00 1	0.00 1	2.62 621	0.96 621

ELAS	2.75 598	0.35 452	2.67 538	0.05 499	0.04 503	6.72 615	1.83 611	2.84 597	3.38 608	8.25 624	9.14 613	3.95 596	6.15 619	3.73 490	5.70 598	0.00 1	0.04 559	0.01 559	0.01 487	0.10 473	0.08 530
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	2.66 597	0.08 246	1.65 446	0.00 1	0.00 1	1.73 584	0.37 576	1.64 526	1.35 597	8.08 622	11.18 623	11.78 618	7.59 620	4.76 527	2.80 572	0.02 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 335	0.05 488
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	2.84 601	0.34 440	3.86 580	0.05 499	0.05 514	1.52 577	5.02 627	1.93 545	5.28 614	7.10 620	6.96 603	6.26 603	8.34 621	4.96 533	4.90 594	0.00 1	0.04 559	0.01 559	0.01 487	0.10 473	0.09 543
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	8.40 624	2.59 627	75.27 635	0.00 1	0.00 1	0.18 136	0.04 478	0.13 230	20.18 628	39.66 636	4.06 590	4.68 600	8.53 622	3.94 499	7.96 609	0.02 570	0.07 590	0.00 1	0.02 505	0.14 505	0.50 613

FC-DCNN v2	3.59 607	0.10 267	1.95 480	0.00 1	0.00 1	3.24 601	0.59 592	3.55 605	3.05 607	11.72 628	12.90 629	15.18 626	8.62 623	6.26 592	4.54 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.05 488

FC-DCNN	3.42 605	0.11 290	2.03 484	0.00 1	0.00 1	3.18 600	0.60 593	3.13 602	2.98 606	11.40 627	12.28 626	13.93 623	8.68 624	5.70 563	4.27 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.06 509

UNDER WATER	6.24 619	0.99 587	8.13 609	4.62 630	2.68 626	8.66 620	0.77 599	8.37 620	22.50 632	4.55 608	6.36 601	15.93 627	8.89 625	8.99 620	8.85 612	3.25 625	0.04 559	1.36 629	0.02 505	6.24 630	3.56 630

DispFullNet	1.20 560	0.63 546	3.58 571	1.00 611	0.82 613	0.41 221	0.00 1	1.44 491	0.61 497	2.55 602	0.64 557	1.10 545	8.95 626	0.84 374	1.22 542	0.00 1	0.02 530	0.00 1	0.00 1	0.24 566	0.02 384

UNDER WATER-64	6.84 621	1.25 602	9.68 613	4.53 629	3.53 628	16.61 629	1.79 610	8.72 622	22.23 630	5.11 611	5.07 596	17.34 629	10.14 627	9.19 622	8.21 610	2.00 623	0.03 542	1.52 630	0.11 553	6.09 629	3.62 631

JetRed	13.51 630	18.77 632	42.38 627	1.28 614	1.18 621	54.67 635	25.60 636	12.87 629	6.75 617	8.50 625	8.61 611	13.77 622	10.87 628	24.50 635	30.67 634	0.24 599	0.68 627	0.53 622	0.02 505	5.93 627	2.43 629

DPSimNet_ROB	7.90 623	5.46 630	13.55 619	3.66 626	5.16 631	7.26 617	9.60 633	6.11 615	7.46 619	13.33 629	9.50 616	11.03 615	11.89 629	10.08 624	12.35 622	4.36 630	5.55 634	5.35 634	5.34 635	4.96 626	5.98 634

MADNet++	9.87 626	2.12 620	7.11 605	7.99 632	4.58 630	14.38 627	6.90 632	9.23 624	5.88 615	16.88 630	17.47 633	11.07 616	15.72 630	24.26 632	19.76 632	8.52 633	6.39 635	4.85 633	2.69 632	5.96 628	5.73 633

SGM-ForestM	8.89 625	0.68 552	3.61 572	0.57 606	0.18 582	14.89 628	5.99 630	9.62 625	10.59 624	20.43 632	17.16 632	39.22 634	20.29 631	20.63 630	13.19 624	0.04 578	0.14 611	0.00 1	0.07 539	0.15 516	0.36 605

MANE	9.96 627	0.69 553	2.88 550	1.22 613	0.61 610	13.15 625	3.46 622	15.62 633	22.27 631	22.74 633	30.00 637	29.74 632	23.22 632	17.17 628	13.78 626	0.29 601	0.56 625	0.09 606	0.61 626	0.15 516	1.00 622

BEATNet-Init1	14.52 631	6.56 631	34.32 625	1.10 612	1.02 617	31.53 634	11.99 634	15.58 632	17.42 627	30.17 635	27.03 634	43.14 635	24.36 633	24.41 634	18.27 631	0.27 600	0.32 619	0.36 618	0.46 624	1.26 611	0.76 619

LE_ROB	9.96 627	0.54 530	9.62 612	1.40 616	1.24 622	3.29 602	4.64 625	4.31 609	43.01 637	51.54 637	13.34 630	14.15 624	24.60 634	6.66 606	20.28 633	0.04 578	0.05 574	0.12 610	0.20 589	0.07 420	0.09 543

HanzoNet	12.77 629	4.55 629	11.74 618	5.35 631	2.79 627	7.59 618	0.66 595	12.97 630	20.40 629	25.99 634	28.61 636	34.05 633	25.08 635	25.93 636	14.98 629	10.77 634	3.91 633	3.00 632	3.73 633	8.16 632	5.15 632

TCMNet-wrong-test	39.28 634	63.11 643	48.46 632	81.72 641	79.79 641	56.34 636	48.75 637	31.17 636	3.83 610	19.05 631	28.27 635	58.68 636	34.68 636	46.64 637	47.27 637	16.88 637	2.02 631	7.72 635	0.67 628	64.26 641	46.25 641

LRCNet_RVC	55.44 636	60.56 640	57.70 633	66.68 639	44.91 634	6.22 614	0.00 1	52.80 637	1.37 598	70.44 639	81.09 641	67.07 638	55.41 637	51.59 638	46.24 636	90.66 647	41.89 642	90.95 648	90.04 644	64.32 642	68.75 642

PML	71.49 641	88.65 647	73.56 634	82.49 642	75.59 639	85.39 638	79.41 640	71.62 641	87.17 641	90.48 645	85.96 642	90.50 645	60.21 638	91.76 648	73.85 639	96.01 654	2.36 632	86.79 647	6.59 636	83.59 646	17.83 636

USTest	58.46 637	44.12 634	43.29 628	60.68 636	67.35 638	99.15 648	100.00 646	91.40 642	98.36 644	67.56 638	90.15 643	66.93 637	68.34 639	62.46 639	57.68 638	4.00 629	35.83 638	16.32 637	22.03 639	41.21 635	32.38 637

xxxxx1	63.71 638	58.10 637	78.65 636	43.63 633	48.97 635	92.61 641	92.18 642	60.44 638	69.38 638	73.77 642	76.42 638	77.82 641	76.45 640	72.33 640	77.46 640	35.89 640	37.06 639	48.26 641	62.63 640	48.72 638	43.44 638

tt_ll	63.71 638	58.10 637	78.65 636	43.63 633	48.97 635	92.61 641	92.18 642	60.44 638	69.38 638	73.77 642	76.42 638	77.82 641	76.45 640	72.33 640	77.46 640	35.89 640	37.06 639	48.26 641	62.63 640	48.72 638	43.44 638

ff	63.71 638	58.10 637	78.65 636	43.63 633	48.97 635	92.61 641	92.18 642	60.44 638	69.38 638	73.77 642	76.42 638	77.82 641	76.45 640	72.33 640	77.46 640	35.89 640	37.06 639	48.26 641	62.63 640	48.72 638	43.44 638

test_example2	97.61 649	99.96 652	99.93 646	99.83 655	99.97 656	98.84 645	99.76 645	91.98 643	100.00 650	100.00 650	100.00 647	89.18 644	86.51 643	99.29 649	96.54 645	99.97 656	99.55 650	92.92 649	98.06 647	100.00 657	99.95 655

tt	48.25 635	0.05 145	28.22 624	1.29 615	0.00 1	100.00 649	100.00 646	100.00 650	97.19 643	0.08 482	0.00 1	97.99 649	86.70 644	2.26 416	99.92 648	83.66 644	94.83 643	16.47 638	21.27 638	35.05 634	0.01 239

MEDIAN_ROB	93.37 645	98.75 650	96.05 643	90.90 645	90.53 648	85.63 639	76.45 639	92.03 644	89.53 642	95.05 646	94.99 644	96.02 646	93.85 645	90.36 645	87.21 643	98.36 655	95.79 644	99.61 650	98.77 648	98.80 655	98.72 654

Anonymous_1	89.88 644	75.38 644	97.81 644	74.49 640	78.39 640	100.00 649	100.00 646	98.09 649	99.76 646	96.82 648	99.37 645	97.66 648	99.77 646	91.14 647	98.89 646	81.73 643	97.25 645	59.96 644	85.38 643	77.37 645	88.27 643

HaxPig	95.46 648	97.61 649	87.80 641	97.80 654	99.17 655	77.55 637	75.28 638	96.76 648	99.61 645	99.97 649	99.97 646	99.62 650	99.97 647	91.02 646	87.28 644	99.98 657	99.98 652	99.98 652	99.99 652	99.97 656	99.97 656

RAFT-FEzeroshot	99.15 652	100.00 654	100.00 649	96.40 651	98.80 653	100.00 649	100.00 646	100.00 650	100.00 650	100.00 650	100.00 647	100.00 651	100.00 648	100.00 652	100.00 651	93.65 649	99.99 653	100.00 653	100.00 653	96.28 651	97.98 650

RAFT-FE	99.15 652	100.00 654	100.00 649	96.40 651	98.80 653	100.00 649	100.00 646	100.00 650	100.00 650	100.00 650	100.00 647	100.00 651	100.00 648	100.00 652	100.00 651	93.65 649	99.99 653	100.00 653	100.00 653	96.28 651	97.98 650

FlowAnything	99.21 656	100.00 654	100.00 649	96.24 647	98.66 650	100.00 649	100.00 646	100.00 650	100.00 650	100.00 650	100.00 647	100.00 651	100.00 648	100.00 652	100.00 651	93.92 653	100.00 656	100.00 653	100.00 653	96.91 654	98.41 653

Selective-RAFT-Error	99.17 655	100.00 654	100.00 649	96.65 653	98.79 652	100.00 649	100.00 646	100.00 650	100.00 650	100.00 650	100.00 647	100.00 651	100.00 648	100.00 652	100.00 651	93.64 648	100.00 656	100.00 653	100.00 653	96.25 649	98.10 652

CasAABBNet	99.15 652	100.00 654	100.00 649	96.37 650	98.76 651	100.00 649	100.00 646	100.00 650	100.00 650	100.00 650	100.00 647	100.00 651	100.00 648	100.00 652	100.00 651	93.65 649	99.99 653	100.00 653	100.00 653	96.27 650	97.93 649

LSM0	99.11 651	99.97 653	100.00 649	95.93 646	98.59 649	100.00 649	100.00 646	100.00 650	100.00 650	100.00 650	100.00 647	100.00 651	100.00 648	100.00 652	100.00 651	93.89 652	99.97 651	100.00 653	100.00 653	96.64 653	97.25 648

DPSMNet_ROB	81.54 643	60.77 642	99.95 647	61.42 638	87.05 645	99.11 646	100.00 646	95.93 647	99.99 648	73.11 641	100.00 647	70.84 640	100.00 648	77.43 644	99.98 649	35.39 639	97.54 649	35.21 640	99.89 650	46.30 637	90.94 645

DGTPSM_ROB	81.49 642	60.74 641	99.95 647	61.20 637	86.99 644	99.11 646	100.00 646	95.92 646	99.99 648	73.08 640	100.00 647	70.81 639	100.00 648	77.39 643	99.98 649	35.10 638	97.48 648	35.12 639	99.89 650	46.16 636	90.85 644

DPSM_ROB	94.00 646	79.32 645	100.00 649	83.19 643	85.69 642	100.00 649	100.00 646	100.00 650	100.00 650	100.00 650	100.00 647	100.00 651	100.00 648	100.00 652	100.00 651	89.53 645	97.42 646	74.97 645	95.13 645	83.79 647	90.98 646

DPSM	94.00 646	79.32 645	100.00 649	83.19 643	85.69 642	100.00 649	100.00 646	100.00 650	100.00 650	100.00 650	100.00 647	100.00 651	100.00 648	100.00 652	100.00 651	89.53 645	97.42 646	74.97 645	95.13 645	83.79 647	90.98 646

AVERAGE_ROB	98.45 650	99.13 651	95.46 642	100.00 656	100.00 657	93.36 644	81.95 641	100.00 650	99.97 647	100.00 650	100.00 647	100.00 651	100.00 648	99.72 650	99.40 647	100.00 658	100.00 656	100.00 653	100.00 653	100.00 657	100.00 657

ccccc		91.21 648		100.00 656	100.00 657	89.04 640		95.61 645		96.66 647		96.55 647		99.78 651		100.00 658	100.00 656	99.83 651	99.27 649	100.00 657

ASD4		42.77 633

Low-res two-view benchmark