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

VeloStereo	0.06 1	0.05 39	0.32 78	0.01 62	0.00 1	0.10 6	0.00 1	0.32 39	0.12 7	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.02 101	0.08 68	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

flow	0.06 1	0.05 39	0.32 78	0.01 62	0.00 1	0.10 6	0.00 1	0.32 39	0.12 7	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.02 101	0.06 42	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.18 85	0.25 393	0.81 192	0.02 179	0.00 1	1.19 322	0.01 188	0.20 9	0.65 240	0.06 147	0.01 1	0.03 108	0.04 205	0.16 156	0.09 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.04 432

small-0shot	0.11 21	0.21 361	0.37 93	0.03 260	0.01 270	0.22 19	0.04 391	0.42 65	0.60 142	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.00 1	0.10 100	0.07 162	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 6	0.12 244	0.35 89	0.02 179	0.01 270	0.10 6	0.01 188	0.40 63	0.17 38	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.06 42	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

Anonymus	0.10 17	0.07 105	0.28 61	0.04 315	0.00 1	0.41 57	0.00 1	0.29 29	0.61 162	0.01 12	0.01 1	0.07 230	0.01 36	0.10 100	0.09 211	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

PhaseNet	0.13 36	0.10 190	0.44 104	0.04 315	0.01 270	0.43 68	0.00 1	0.25 22	0.61 162	0.07 158	0.01 1	0.11 266	0.06 267	0.25 224	0.08 190	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.07 521

LGCAT	0.13 36	0.04 14	0.24 30	0.01 62	0.00 1	0.98 146	0.00 1	0.49 77	0.07 1	0.01 12	0.01 1	0.08 241	0.02 101	0.10 100	0.07 162	0.00 1	0.24 685	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 651

MCSU-Stereo	0.15 55	0.04 14	0.27 55	0.06 375	0.07 480	1.06 205	0.03 346	0.31 36	0.80 386	0.02 44	0.01 1	0.05 181	0.03 159	0.19 178	0.12 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 155

derf	0.11 21	0.03 2	0.17 5	0.17 516	0.00 1	0.48 72	0.04 391	0.32 39	0.73 333	0.02 44	0.01 1	0.02 46	0.03 159	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.17 625	0.00 1	0.01 155

mm2	0.08 8	0.04 14	0.23 22	0.01 62	0.00 1	0.25 21	0.00 1	0.19 7	0.60 142	0.02 44	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.07 52	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.08 8	0.04 14	0.23 22	0.01 62	0.00 1	0.25 21	0.00 1	0.30 32	0.60 142	0.02 44	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.07 52	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qqai	0.13 36	0.03 2	0.16 2	0.18 522	0.02 375	0.48 72	0.05 427	0.42 65	0.76 358	0.02 44	0.01 1	0.01 3	0.03 159	0.11 112	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 655	0.00 1	0.01 155

MGA	0.11 21	0.11 226	0.47 118	0.01 62	0.03 409	0.84 102	0.01 188	0.32 39	0.16 26	0.08 179	0.01 1	0.02 46	0.00 1	0.08 68	0.04 42	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

CAR	0.12 29	0.12 244	0.49 122	0.01 62	0.00 1	1.02 154	0.01 188	0.35 49	0.17 38	0.09 195	0.01 1	0.02 46	0.00 1	0.12 123	0.03 12	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

MSE-Stereo	0.12 29	0.11 226	0.49 122	0.01 62	0.00 1	1.02 154	0.01 188	0.35 49	0.17 38	0.08 179	0.01 1	0.02 46	0.00 1	0.08 68	0.04 42	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

monster-pro	0.19 91	0.07 105	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.41 57	0.00 1	2.16 263	0.64 228	0.03 88	0.01 1	0.04 136	0.01 36	0.09 84	0.08 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 495	0.00 1	0.01 155

PointNet	0.11 21	0.04 14	0.23 22	0.00 1	0.00 1	0.86 109	0.00 1	0.28 28	0.62 187	0.04 113	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.02 2	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.00 1

TS12	0.19 91	0.07 105	0.27 55	0.02 179	0.00 1	1.11 249	0.00 1	1.46 177	0.66 255	0.01 12	0.01 1	0.03 108	0.02 101	0.09 84	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

LiteMatch*	0.14 44	0.07 105	1.24 344	0.00 1	0.00 1	0.53 78	0.00 1	0.17 4	0.61 162	0.03 88	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.08 68	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

DN	0.33 215	0.06 68	1.21 337	0.07 410	0.27 612	1.25 379	0.01 188	1.91 232	0.20 55	0.02 44	0.01 1	0.10 262	0.01 36	0.85 342	0.21 330	0.00 1	0.01 427	0.01 614	0.23 651	0.01 111	0.06 498

aanet-new-90k	0.30 199	0.27 403	0.90 218	0.12 470	0.04 434	1.11 249	0.04 391	2.59 311	0.68 282	0.05 126	0.01 1	0.02 46	0.02 101	0.07 52	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 578

aanet-new-60k	0.27 175	0.29 429	1.00 251	0.03 260	0.00 1	1.06 205	0.03 346	2.20 273	0.66 255	0.04 113	0.01 1	0.01 3	0.01 36	0.03 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.04 432

aanet-new-70k	0.28 184	0.27 403	0.81 192	0.05 352	0.01 270	1.10 241	0.04 391	2.55 306	0.65 240	0.04 113	0.01 1	0.01 3	0.02 101	0.04 20	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.03 392

aanet-new-78k	0.33 215	0.27 403	1.51 398	0.12 470	0.03 409	1.12 262	0.04 391	2.61 315	0.66 255	0.03 88	0.01 1	0.02 46	0.02 101	0.04 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.09 546

aanet-new-40k	0.15 55	0.29 429	0.87 207	0.02 179	0.03 409	0.88 119	0.01 188	0.45 72	0.28 91	0.06 147	0.01 1	0.01 3	0.01 36	0.08 68	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.05 459

aanet-new-36k	0.27 175	0.26 399	0.94 231	0.05 352	0.00 1	1.11 249	0.00 1	2.04 249	0.66 255	0.05 126	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.11 112	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 459

aanet-new-34k	0.15 55	0.30 435	0.88 211	0.01 62	0.00 1	0.86 109	0.01 188	0.15 2	0.63 210	0.05 126	0.01 1	0.01 3	0.01 36	0.05 26	0.04 42	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.03 392

aanet-32k-new	0.25 165	0.37 473	1.01 255	0.02 179	0.00 1	1.20 341	0.02 288	1.50 182	0.60 142	0.03 88	0.01 1	0.03 108	0.01 36	0.19 178	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 459

aanet-new-32k	0.17 69	0.30 435	1.08 292	0.04 315	0.00 1	0.86 109	0.03 346	0.26 25	0.62 187	0.03 88	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.06 42	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307

aanet-new-30k	0.17 69	0.30 435	1.07 288	0.04 315	0.00 1	0.86 109	0.03 346	0.26 25	0.62 187	0.03 88	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.06 42	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307

aanet-new-28k	0.18 85	0.31 441	1.03 273	0.02 179	0.00 1	0.94 136	0.00 1	0.25 22	0.63 210	0.02 44	0.01 1	0.01 3	0.03 159	0.07 52	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 655	0.00 1	0.02 307

aanet-new-24k	0.22 129	0.30 435	0.85 201	0.01 62	0.23 592	1.06 205	0.00 1	0.94 134	0.64 228	0.03 88	0.01 1	0.01 3	0.01 36	0.16 156	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 633	0.00 1	0.01 155

aanet-new-22k	0.15 55	0.39 486	1.05 283	0.03 260	0.04 434	0.41 57	0.00 1	0.18 6	0.64 228	0.03 88	0.01 1	0.05 181	0.00 1	0.15 149	0.03 12	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.04 432

aanet-new-16k	0.22 129	0.24 388	0.93 228	0.02 179	0.00 1	1.18 308	0.03 346	1.06 142	0.68 282	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.08 68	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

aanet-new-12k	0.30 199	0.06 68	0.95 237	0.03 260	0.00 1	1.19 322	0.00 1	2.68 325	0.67 272	0.02 44	0.01 1	0.01 3	0.01 36	0.22 208	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

aanet-new-14k	0.24 156	0.13 259	0.89 216	0.06 375	0.00 1	0.95 140	0.02 288	1.83 223	0.62 187	0.02 44	0.01 1	0.05 181	0.15 378	0.05 26	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 307

aanet-new-8k	0.27 175	0.20 349	0.94 231	0.02 179	0.00 1	1.19 322	0.00 1	2.10 256	0.61 162	0.03 88	0.01 1	0.04 136	0.01 36	0.10 100	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307

aanet-new	0.22 129	0.09 159	1.06 285	0.00 1	0.21 584	1.17 297	0.00 1	0.97 136	0.61 162	0.03 88	0.01 1	0.01 3	0.11 344	0.02 2	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307

GCAP-Stereo-cres-4k	0.19 91	0.09 159	0.93 228	0.00 1	0.17 562	1.16 290	0.00 1	0.44 69	0.57 125	0.10 221	0.01 1	0.04 136	0.01 36	0.07 52	0.03 12	0.00 1	0.05 601	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.04 432

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.33 215	0.11 226	1.06 285	0.03 260	0.13 532	1.06 205	0.00 1	2.59 311	0.70 315	0.08 179	0.01 1	0.04 136	0.01 36	0.10 100	0.05 79	0.00 1	0.04 584	0.00 1	0.36 690	0.01 111	0.18 620

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 175	0.11 226	1.17 322	0.04 315	0.01 270	0.84 102	0.01 188	0.38 56	0.78 373	0.07 158	0.01 1	0.02 46	0.08 307	0.03 7	0.05 79	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.15 603	0.01 111	1.62 694

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.24 156	0.08 137	0.55 142	0.03 260	0.11 521	1.04 172	0.00 1	1.92 233	0.19 47	0.14 264	0.01 1	0.01 3	0.03 159	0.12 123	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 692	0.01 111	0.18 620

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.88 446	0.09 159	13.04 705	0.03 260	0.14 540	1.05 189	0.03 346	1.77 218	0.73 333	0.07 158	0.01 1	0.04 136	0.01 36	0.08 68	0.03 12	0.00 1	0.05 601	0.00 1	0.34 687	0.01 111	0.17 612

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.20 102	0.09 159	0.58 148	0.03 260	0.01 270	0.82 97	0.03 346	1.27 158	0.33 97	0.10 221	0.01 1	0.01 3	0.04 205	0.17 163	0.04 42	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.36 690	0.01 111	0.16 604

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.20 102	0.11 226	0.73 180	0.04 315	0.01 270	1.05 189	0.00 1	1.21 152	0.65 240	0.02 44	0.01 1	0.03 108	0.01 36	0.03 7	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 307

PipStereo	0.08 8	0.10 190	0.26 53	0.03 260	0.00 1	0.07 3	0.05 427	0.35 49	0.62 187	0.01 12	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.09 84	0.04 42	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

PSi22b	0.08 8	0.10 190	0.27 55	0.03 260	0.00 1	0.08 4	0.05 427	0.34 48	0.62 187	0.01 12	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.09 84	0.04 42	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

PSi22a	0.08 8	0.08 137	0.24 30	0.01 62	0.01 270	0.06 1	0.06 458	0.29 29	0.60 142	0.00 1	0.01 1	0.06 203	0.03 159	0.07 52	0.04 42	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

LACA3	0.11 21	0.05 39	0.20 9	0.00 1	0.00 1	1.03 159	0.00 1	0.24 18	0.60 142	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.00 1	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

PSi22	0.36 237	0.40 492	0.78 187	0.11 464	0.00 1	0.91 123	0.00 1	2.98 357	0.65 240	0.01 12	0.01 1	0.10 262	0.04 205	0.93 346	0.12 254	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.14 537	0.01 155

Foundation-i1c-attn	0.19 91	0.05 39	0.26 53	0.02 179	0.00 1	0.26 25	0.03 346	2.00 244	0.89 408	0.02 44	0.01 1	0.02 46	0.02 101	0.07 52	0.07 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307

Foundation-i1b	0.20 102	0.06 68	0.31 71	0.01 62	0.00 1	0.32 32	0.03 346	2.16 263	0.80 386	0.01 12	0.01 1	0.03 108	0.02 101	0.05 26	0.07 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Foundation-i1a	0.22 129	0.05 39	0.30 67	0.01 62	0.00 1	0.33 35	0.03 346	2.28 277	0.97 422	0.08 179	0.01 1	0.01 3	0.01 36	0.13 134	0.07 162	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

DepthFocus	0.07 6	0.12 244	0.33 87	0.02 179	0.00 1	0.13 11	0.00 1	0.51 79	0.13 10	0.01 12	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.06 137	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LiteMatch	0.17 69	0.44 517	0.24 30	0.28 568	0.02 375	0.56 79	0.04 391	0.20 9	0.60 142	0.00 1	0.01 1	0.02 46	0.68 527	0.07 52	0.28 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 155

Foundation-i32	0.12 29	0.09 159	0.27 55	0.03 260	0.00 1	0.25 21	0.05 427	0.30 32	0.61 162	0.03 88	0.01 1	0.57 374	0.01 36	0.08 68	0.05 79	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

Selective-IGEV-i32	0.22 129	0.06 68	0.46 112	0.05 352	0.04 434	0.34 40	0.04 391	2.18 272	0.59 129	0.09 195	0.01 1	0.02 46	0.05 235	0.18 169	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 585	0.03 334	0.09 546

GeoVLM	0.09 14	0.04 14	0.23 22	0.01 62	0.00 1	0.56 79	0.00 1	0.20 9	0.60 142	0.00 1	0.01 1	0.02 46	0.02 101	0.08 68	0.07 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA2	0.15 55	0.31 441	0.57 146	0.00 1	0.00 1	1.07 216	0.00 1	0.17 4	0.68 282	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.05 26	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA1	0.12 29	0.13 259	0.16 2	0.01 62	0.00 1	1.04 172	0.00 1	0.20 9	0.62 187	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.17 163	0.04 42	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Test_v1	0.10 17	0.12 244	0.54 138	0.02 179	0.00 1	0.37 51	0.01 188	0.43 67	0.16 26	0.07 158	0.01 1	0.04 136	0.00 1	0.14 139	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 307

BLMT-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 162	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.01 1	0.10 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 155

Pro-Stereo	0.21 111	0.05 39	0.20 9	0.01 62	0.00 1	1.17 297	0.01 188	0.21 15	0.61 162	0.01 12	0.01 1	0.01 3	0.01 36	1.55 383	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 655	0.01 111	0.01 155

BStereo	0.34 221	0.17 316	2.86 558	0.00 1	0.10 511	0.41 57	0.03 346	2.16 263	0.62 187	0.07 158	0.01 1	0.04 136	0.02 101	0.08 68	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.02 642	0.02 523	0.01 111	0.01 155

MatchStereo	0.17 69	0.17 316	0.97 246	0.01 62	0.00 1	0.18 15	0.00 1	1.06 142	0.59 129	0.01 12	0.01 1	0.05 181	0.07 287	0.14 139	0.08 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.55 324	0.17 316	2.86 558	0.00 1	0.10 511	4.86 656	0.03 346	2.09 255	0.62 187	0.07 158	0.01 1	0.04 136	0.02 101	0.08 68	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.02 642	0.02 523	0.01 111	0.01 155

WQFJA1	0.50 301	0.06 68	0.28 61	0.03 260	0.53 659	1.17 297	0.04 391	4.55 581	2.45 632	0.10 221	0.01 1	0.14 285	0.11 344	0.15 149	0.33 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 381	0.01 155

NLMM	0.50 301	0.06 68	0.28 61	0.03 260	0.53 659	1.17 297	0.04 391	4.54 579	2.45 632	0.10 221	0.01 1	0.14 285	0.11 344	0.15 149	0.33 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 381	0.01 155

MonSter++	0.09 14	0.04 14	0.24 30	0.01 62	0.00 1	0.56 79	0.00 1	0.20 9	0.60 142	0.00 1	0.01 1	0.02 46	0.02 101	0.07 52	0.07 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.14 44	0.04 14	0.23 22	0.01 62	0.00 1	1.14 274	0.00 1	0.51 79	0.61 162	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.04 205	0.07 52	0.09 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 44	0.04 14	0.24 30	0.02 179	0.00 1	1.15 283	0.00 1	0.44 69	0.61 162	0.08 179	0.01 1	0.01 3	0.05 235	0.08 68	0.07 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 36	0.04 14	0.22 14	0.00 1	0.00 1	1.13 271	0.00 1	0.30 32	0.61 162	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.04 205	0.08 68	0.08 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 155

BridgeDepth	0.11 21	0.07 105	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 91	0.00 1	0.14 1	0.62 187	0.08 179	0.01 1	0.08 241	0.04 205	0.14 139	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.18 85	0.08 137	0.45 108	0.08 427	0.11 521	1.11 249	0.12 511	0.75 120	0.16 26	0.07 158	0.01 1	0.01 3	0.06 267	0.18 169	0.09 211	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.00 1	0.20 597	0.11 567

MonStereo	0.19 91	0.07 105	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.41 57	0.00 1	2.16 263	0.63 210	0.03 88	0.01 1	0.04 136	0.01 36	0.09 84	0.08 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 495	0.00 1	0.01 155

Wavelet-MonSter	0.10 17	0.03 2	0.24 30	0.01 62	0.00 1	0.91 123	0.00 1	0.20 9	0.23 71	0.14 264	0.01 1	0.01 3	0.02 101	0.11 112	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 155

FSD					0.00 1	0.25 21	0.05 427	0.32 39	0.61 162	0.03 88	0.01 1	0.06 203	0.02 101	0.13 134	0.05 79	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.01 111

Monster-pub-eth3d	0.19 91	0.07 105	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.41 57	0.00 1	2.16 263	0.64 228	0.03 88	0.01 1	0.04 136	0.01 36	0.10 100	0.08 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 495	0.00 1	0.01 155

GASTEREO	0.39 248	0.45 523	0.47 118	0.11 464	0.24 597	1.06 205	0.03 346	3.16 402	0.66 255	0.10 221	0.01 1	0.01 3	0.28 434	0.66 331	0.18 311	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.32 682	0.03 334	0.02 307

MSCF	0.38 247	0.45 523	0.49 122	0.12 470	0.24 597	1.05 189	0.03 346	3.14 391	0.68 282	0.02 44	0.01 1	0.02 46	0.23 419	0.65 329	0.18 311	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.32 682	0.03 334	0.02 307

S2M2_XL	0.06 1	0.19 336	0.39 99	0.04 315	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 45	0.07 1	0.01 12	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.07 162	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
2.25w	0.21 111	0.08 137	0.22 14	0.01 62	0.00 1	1.05 189	0.00 1	1.80 219	0.74 342	0.13 258	0.01 1	0.02 46	0.02 101	0.10 100	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 91	0.06 68	0.22 14	0.00 1	0.00 1	0.82 97	0.00 1	1.54 187	0.78 373	0.14 264	0.01 1	0.02 46	0.05 235	0.04 20	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 146	0.08 137	0.24 30	0.00 1	0.00 1	1.06 205	0.00 1	2.14 258	0.79 379	0.13 258	0.01 1	0.01 3	0.02 101	0.09 84	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 111	0.07 105	0.23 22	0.01 62	0.00 1	0.81 95	0.00 1	2.00 244	0.75 346	0.09 195	0.01 1	0.02 46	0.03 159	0.06 42	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.29 192	0.04 14	0.24 30	0.01 62	0.00 1	1.05 189	0.00 1	3.00 361	0.71 321	0.19 292	0.01 1	0.02 46	0.28 434	0.12 123	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 184	0.06 68	0.35 89	0.03 260	0.00 1	1.07 216	0.00 1	2.95 352	0.67 272	0.26 300	0.01 1	0.02 46	0.02 101	0.04 20	0.07 162	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 129	0.06 68	0.21 12	0.01 62	0.03 409	1.06 205	0.00 1	1.73 213	0.72 330	0.19 292	0.01 1	0.02 46	0.04 205	0.24 217	0.06 137	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 44	0.05 39	0.34 88	0.01 62	0.00 1	1.09 234	0.01 188	0.31 36	0.68 282	0.09 195	0.01 1	0.02 46	0.02 101	0.04 20	0.06 137	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 111	0.06 68	0.29 66	0.02 179	0.00 1	1.11 249	0.02 288	1.46 177	0.70 315	0.16 275	0.01 1	0.01 3	0.04 205	0.12 123	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 487	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 61	0.13 259	0.42 101	0.04 315	0.00 1	1.05 189	0.15 520	0.57 96	0.38 106	0.06 147	0.01 1	0.02 46	0.00 1	0.07 52	0.19 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

LG-Stereo_L1	0.14 44	0.13 259	0.45 108	0.04 315	0.00 1	0.35 43	0.14 516	0.80 126	0.61 162	0.06 147	0.01 1	0.02 46	0.00 1	0.07 52	0.20 322	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

MLG-Stereo_test3	0.14 44	0.10 190	0.20 9	0.00 1	0.00 1	1.04 172	0.00 1	0.47 76	0.69 302	0.09 195	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.03 7	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

MLG-Stereo_test2	0.16 61	0.11 226	0.23 22	0.02 179	0.00 1	1.05 189	0.00 1	0.27 27	1.26 488	0.02 44	0.01 1	0.08 241	0.00 1	0.07 52	0.15 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

MLG-Stereo_test1	0.15 55	0.06 68	0.31 71	0.02 179	0.01 270	1.05 189	0.00 1	0.19 7	1.26 488	0.02 44	0.01 1	0.04 136	0.01 36	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

MLG-Stereo	0.17 69	0.06 68	0.25 47	0.02 179	0.00 1	1.05 189	0.00 1	0.50 78	1.29 499	0.01 12	0.01 1	0.04 136	0.01 36	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

LG-G_1	0.23 146	0.11 226	0.32 78	0.02 179	0.00 1	1.29 398	0.00 1	1.82 221	0.71 321	0.10 221	0.01 1	0.05 181	0.01 36	0.07 52	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

LG-G	0.23 146	0.11 226	0.32 78	0.02 179	0.00 1	1.29 398	0.00 1	1.82 221	0.71 321	0.10 221	0.01 1	0.05 181	0.01 36	0.07 52	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

LGtest1	0.13 36	0.14 273	0.30 67	0.01 62	0.00 1	0.40 55	0.00 1	0.54 91	0.73 333	0.06 147	0.01 1	0.03 108	0.00 1	0.04 20	0.21 330	0.00 1	0.05 601	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

SGD-Stereo	0.12 29	0.10 190	0.25 47	0.03 260	0.00 1	1.03 159	0.00 1	0.24 18	0.59 129	0.01 12	0.01 1	0.04 136	0.01 36	0.06 42	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

FLISNet	0.54 320	0.37 473	1.50 392	0.13 481	0.00 1	1.15 283	0.00 1	1.68 207	0.62 187	1.34 486	0.01 1	2.67 559	0.66 520	0.36 278	0.20 322	0.00 1	0.04 584	0.00 1	0.00 1	0.05 410	0.00 1

CoSv	0.54 320	0.37 473	1.50 392	0.13 481	0.00 1	1.15 283	0.00 1	1.68 207	0.62 187	1.34 486	0.01 1	2.67 559	0.66 520	0.36 278	0.20 322	0.00 1	0.04 584	0.00 1	0.00 1	0.05 410	0.00 1

SCV_C0	0.34 221	0.20 349	0.96 240	0.02 179	0.00 1	0.41 57	0.02 288	3.62 479	0.65 240	0.12 250	0.01 1	0.07 230	0.09 322	0.18 169	0.13 261	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.19 633	0.12 522	0.04 432

SCV	0.42 262	0.28 419	0.68 170	0.26 560	0.16 557	0.26 25	0.05 427	4.98 621	0.63 210	0.10 221	0.01 1	0.02 46	0.05 235	0.26 234	0.13 261	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.18 629	0.25 619	0.18 620

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 91	0.03 2	0.46 112	0.03 260	0.00 1	0.36 50	0.02 288	1.68 207	0.67 272	0.01 12	0.01 1	0.05 181	0.00 1	0.12 123	0.22 335	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.15 603	0.01 111	0.00 1

FoundationStereo	0.08 8	0.12 244	0.24 30	0.02 179	0.01 270	0.12 9	0.04 391	0.24 18	0.59 129	0.00 1	0.01 1	0.04 136	0.01 36	0.11 112	0.07 162	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.66 361	1.49 675	1.08 292	0.01 62	0.01 270	0.37 51	0.05 427	2.93 349	0.63 210	0.08 179	0.01 1	0.00 1	0.02 101	0.17 163	0.04 42	0.00 1	0.07 622	0.00 1	0.00 1	6.28 703	0.01 155

AIO_rvc	0.21 111	0.32 449	0.50 127	0.09 441	0.03 409	0.43 68	0.06 458	1.25 156	0.63 210	0.03 88	0.01 1	0.09 251	0.04 205	0.28 246	0.16 292	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.03 537	0.10 503	0.10 558

HUF	0.25 165	0.32 449	1.18 326	0.06 375	0.11 521	0.31 28	0.08 478	0.73 116	0.62 187	0.10 221	0.01 1	0.02 46	0.03 159	0.16 156	0.14 273	0.00 1	0.58 702	0.00 1	0.00 1	0.14 537	0.37 664

AIO_test	0.17 69	0.11 226	0.55 142	0.08 427	0.06 466	0.42 67	0.06 458	0.35 49	0.38 106	0.03 88	0.01 1	0.86 426	0.03 159	0.21 204	0.10 230	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.08 579	0.03 334	0.02 307

castereo++	0.25 165	0.15 290	0.48 121	0.09 441	0.00 1	1.08 228	0.03 346	1.53 186	0.67 272	0.00 1	0.01 1	0.59 377	0.00 1	0.09 84	0.06 137	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.28 671	0.02 264	0.00 1

castereo	0.32 211	0.28 419	0.46 112	0.01 62	0.05 453	0.81 95	0.04 391	3.37 435	0.61 162	0.08 179	0.01 1	0.08 241	0.14 374	0.10 100	0.11 243	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.22 647	0.02 264	0.01 155

MonSter	0.19 91	0.07 105	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.41 57	0.00 1	2.16 263	0.64 228	0.03 88	0.01 1	0.04 136	0.01 36	0.09 84	0.08 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 495	0.00 1	0.01 155

GIP-stereo	0.31 206	0.03 2	0.78 187	0.00 1	0.00 1	1.06 205	0.03 346	2.98 357	0.66 255	0.05 126	0.01 1	0.04 136	0.01 36	0.18 169	0.24 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 381	0.00 1

fffft	0.22 129	0.03 2	0.46 112	0.01 62	0.00 1	0.93 134	0.01 188	1.42 166	0.61 162	0.02 44	0.01 1	0.04 136	0.01 36	0.21 204	0.34 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 537	0.07 521
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.14 44	0.04 14	0.38 95	0.05 352	0.00 1	1.04 172	0.00 1	0.32 39	0.63 210	0.00 1	0.01 1	0.04 136	0.03 159	0.20 193	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.18 85	0.06 68	0.53 132	0.02 179	0.00 1	1.03 159	0.04 391	0.38 56	0.64 228	0.07 158	0.01 1	0.04 136	0.02 101	0.26 234	0.27 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 448	0.10 558

tt45	0.47 288	0.06 68	0.70 178	0.02 179	0.00 1	1.30 404	0.05 427	0.85 131	0.60 142	0.05 126	0.01 1	0.09 251	0.03 159	5.40 561	0.18 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 487	0.01 155

fffy	0.14 44	0.06 68	0.88 211	0.02 179	0.00 1	0.33 35	0.01 188	0.79 123	0.13 10	0.02 44	0.01 1	0.06 203	0.01 36	0.16 156	0.03 12	0.00 1	0.04 584	0.00 1	0.00 1	0.09 487	0.06 498

dual_stereo	0.29 192	0.05 39	0.31 71	0.03 260	0.00 1	0.31 28	0.02 288	3.31 429	0.61 162	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.03 159	0.79 339	0.13 261	0.00 1	0.07 622	0.00 1	0.08 579	0.00 1	0.01 155

rvit_stereo_0083	0.13 36	0.02 1	0.30 67	0.00 1	0.00 1	0.14 14	0.01 188	0.56 92	1.11 457	0.05 126	0.01 1	0.04 136	0.02 101	0.25 224	0.08 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 155

rvit_stereo_0081_aga	0.17 69	0.11 226	0.81 192	0.00 1	0.00 1	0.80 91	0.01 188	0.79 123	0.59 129	0.02 44	0.01 1	0.05 181	0.03 159	0.19 178	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 69	0.04 14	0.25 47	0.00 1	0.00 1	0.75 87	0.01 188	1.22 153	0.79 379	0.07 158	0.01 1	0.03 108	0.02 101	0.17 163	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

model_zeroshot	0.49 297	0.26 399	2.10 492	0.03 260	0.01 270	1.69 542	0.08 478	2.63 316	0.18 44	1.02 439	0.01 1	0.61 380	0.06 267	0.86 343	0.14 273	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.16 615	0.02 264	0.01 155

ACV-stereo	1.64 586	0.27 403	2.94 561	0.04 315	0.04 434	6.31 674	0.18 534	1.81 220	0.22 67	0.23 296	0.01 1	10.52 688	5.41 685	4.07 482	0.77 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.02 307

rvit_stereo_0082	0.17 69	0.04 14	0.25 47	0.00 1	0.00 1	0.75 87	0.01 188	1.22 153	0.79 379	0.07 158	0.01 1	0.03 108	0.02 101	0.17 163	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 102	0.05 39	0.22 14	0.01 62	0.00 1	1.11 249	0.00 1	1.84 224	0.34 99	0.08 179	0.01 1	0.02 46	0.03 159	0.19 178	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.01 155

Pointernet	0.34 221	0.10 190	1.09 296	0.01 62	0.08 491	1.18 308	0.05 427	2.99 359	0.62 187	0.03 88	0.01 1	0.15 291	0.05 235	0.24 217	0.09 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 594	0.01 111	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.43 269	0.17 316	0.46 112	0.14 498	1.06 678	0.63 84	0.02 288	0.30 32	0.24 78	0.09 195	0.01 1	0.04 136	0.03 159	1.86 395	0.05 79	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.15 603	1.83 693	1.61 693

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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over-8	0.14 44	0.30 435	0.28 61	0.00 1	0.01 270	0.85 106	0.00 1	0.38 56	0.62 187	0.02 44	0.02 168	0.04 136	0.04 205	0.11 112	0.17 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

over-9	0.16 61	0.32 449	0.31 71	0.00 1	0.01 270	1.03 159	0.00 1	0.46 74	0.63 210	0.01 12	0.02 168	0.04 136	0.04 205	0.12 123	0.13 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

anonymous	0.11 21	0.18 327	0.44 104	0.04 315	0.00 1	0.29 27	0.02 288	0.66 106	0.16 26	0.11 244	0.02 168	0.01 3	0.01 36	0.26 234	0.04 42	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307

testmc14	0.17 69	0.04 14	0.25 47	0.13 481	0.10 511	1.07 216	0.01 188	0.61 100	0.81 393	0.02 44	0.02 168	0.03 108	0.04 205	0.15 149	0.09 211	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.05 459

ManiGeoR	0.70 376	0.59 580	3.01 568	0.00 1	0.00 1	1.06 205	0.00 1	3.15 394	1.50 544	0.06 147	0.02 168	0.18 305	0.15 378	4.07 482	0.25 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

HLF11	0.71 381	0.53 560	3.15 578	0.00 1	0.00 1	1.04 172	0.00 1	3.07 378	1.41 523	0.42 344	0.02 168	0.16 297	0.12 358	4.13 489	0.23 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.00 1

HLf10	0.70 376	0.59 580	3.01 568	0.00 1	0.00 1	1.06 205	0.00 1	3.15 394	1.50 544	0.06 147	0.02 168	0.18 305	0.15 378	4.07 482	0.25 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

HLf8	0.70 376	0.67 602	2.99 565	0.00 1	0.00 1	1.09 234	0.00 1	3.37 435	1.58 563	0.37 335	0.02 168	0.26 326	0.18 395	3.36 438	0.10 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.00 1

TestStereo_HLe17	0.79 408	0.77 622	3.85 615	0.00 1	0.00 1	1.08 228	0.00 1	3.65 483	1.61 567	0.32 312	0.02 168	0.27 329	0.13 368	3.93 475	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.00 1

TestStereo_HL2	0.59 334	0.51 552	1.36 375	0.11 464	0.00 1	1.21 347	0.03 346	2.79 331	1.18 472	0.10 221	0.02 168	0.19 308	0.08 307	4.22 492	0.08 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

GGDA	0.58 331	0.51 552	1.23 341	0.07 410	0.00 1	1.25 379	0.02 288	2.86 342	1.23 480	0.09 195	0.02 168	0.15 291	0.07 287	3.95 478	0.07 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.20 102	0.27 403	1.02 261	0.02 179	0.11 521	1.07 216	0.01 188	0.60 99	0.44 113	0.04 113	0.02 168	0.04 136	0.01 36	0.14 139	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 638	0.01 111	0.03 392

aanet-new-10k	0.31 206	0.27 403	0.81 192	0.06 375	0.06 466	1.19 322	0.00 1	2.60 314	0.66 255	0.08 179	0.02 168	0.04 136	0.01 36	0.33 268	0.06 137	0.00 1	0.04 584	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 307

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.26 170	0.06 68	0.54 138	0.02 179	0.17 562	1.16 290	0.02 288	2.57 310	0.62 187	0.03 88	0.02 168	0.01 3	0.01 36	0.02 2	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 307

VMStereo-Base	0.12 29	0.10 190	0.60 153	0.00 1	0.00 1	0.84 102	0.02 288	0.24 18	0.13 10	0.02 44	0.02 168	0.14 285	0.07 287	0.13 134	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJA1++	0.72 382	0.06 68	1.09 296	0.06 375	0.06 466	0.39 54	0.01 188	1.31 162	0.21 61	2.34 589	0.02 168	0.19 308	0.00 1	0.14 139	0.33 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 709	0.05 459

BridgeDepth_RVC	0.09 14	0.05 39	0.27 55	0.00 1	0.00 1	0.33 35	0.00 1	0.23 17	0.67 272	0.01 12	0.02 168	0.03 108	0.03 159	0.05 26	0.07 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX1	0.56 326	0.10 190	0.35 89	0.02 179	0.41 645	1.18 308	0.07 470	5.08 630	2.44 631	0.11 244	0.02 168	0.20 313	0.20 408	0.60 322	0.32 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 430	0.02 307

WQFJX	0.51 306	0.07 105	0.27 55	0.04 315	0.47 654	1.16 290	0.05 427	4.75 603	1.98 599	0.15 269	0.02 168	0.17 301	0.10 332	0.58 320	0.35 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 448	0.02 307

NLSM1	0.46 282	0.08 137	0.31 71	0.03 260	0.44 648	1.19 322	0.01 188	3.99 527	1.96 596	0.13 258	0.02 168	0.11 266	0.09 322	0.26 234	0.42 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 430	0.01 155

DLNR-FE	23.09 732	49.81 737	87.98 747	97.51 762	95.30 758	1.18 308	0.00 1	20.61 725	0.14 16	0.02 44	0.02 168	0.02 46	0.02 101	4.34 499	0.10 230	32.12 738	0.04 584	0.00 1	0.28 671	72.27 746	0.06 498

DDF-Stereo	0.32 211	0.09 159	0.69 175	0.05 352	0.15 549	0.91 123	0.06 458	1.58 197	0.38 106	0.04 113	0.02 168	0.17 301	0.20 408	1.46 381	0.56 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 566	0.01 111	0.02 307

252Zero-FE	0.17 69	0.09 159	0.32 78	0.01 62	0.00 1	0.35 43	0.00 1	0.35 49	0.68 282	1.07 452	0.02 168	0.02 46	0.00 1	0.08 68	0.31 401	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

Zero-FE251	0.22 129	0.10 190	0.95 237	0.04 315	0.00 1	1.04 172	0.04 391	0.53 83	0.19 47	0.87 406	0.02 168	0.02 46	0.01 36	0.16 156	0.32 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.05 459

DA	0.34 221	0.10 190	0.58 148	0.02 179	0.04 434	1.15 283	0.00 1	3.56 471	0.71 321	0.05 126	0.02 168	0.01 3	0.05 235	0.23 212	0.05 79	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.16 604

Monster-pub-mixall	0.14 44	0.15 290	0.32 78	0.01 62	0.01 270	0.31 28	0.00 1	0.40 63	0.24 78	0.11 244	0.02 168	0.03 108	0.00 1	0.93 346	0.21 330	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

Replicate-Monster	0.43 269	0.06 68	5.91 669	0.01 62	0.00 1	1.03 159	0.00 1	0.56 92	0.74 342	0.07 158	0.02 168	0.02 46	0.00 1	0.14 139	0.03 12	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

GGEV	0.34 221	0.10 190	0.58 148	0.02 179	0.04 434	1.15 283	0.00 1	3.56 471	0.71 321	0.05 126	0.02 168	0.01 3	0.05 235	0.23 212	0.05 79	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.16 604

FlowAnything_test	0.12 29	0.10 190	0.30 67	0.00 1	0.01 270	1.11 249	0.00 1	0.61 100	0.13 10	0.04 113	0.02 168	0.01 3	0.00 1	0.03 7	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 448	0.00 1

AdaDepth	0.17 69	0.04 14	0.65 162	0.02 179	0.00 1	1.26 385	0.01 188	0.33 45	0.27 90	0.06 147	0.02 168	0.01 3	0.08 307	0.50 306	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 629	0.01 111	0.01 155

depthmonostereo	0.29 192	0.04 14	1.15 312	0.05 352	0.00 1	1.05 189	0.00 1	0.67 108	0.21 61	0.04 113	0.02 168	0.17 301	0.28 434	2.00 398	0.08 190	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

3.75w	0.21 111	0.06 68	0.22 14	0.00 1	0.00 1	1.15 283	0.00 1	1.70 210	0.75 346	0.14 264	0.02 168	0.02 46	0.02 101	0.15 149	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.26 170	0.08 137	1.52 401	0.46 610	0.00 1	1.14 274	0.01 188	0.63 104	0.21 61	0.38 338	0.02 168	0.04 136	0.06 267	0.18 169	0.20 322	0.00 1	0.04 584	0.00 1	0.05 556	0.22 603	0.04 432

mms	0.11 21	0.07 105	0.45 108	0.01 62	0.00 1	0.35 43	0.01 188	0.38 56	0.15 21	0.05 126	0.02 168	0.06 203	0.05 235	0.20 193	0.04 42	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.10 503	0.14 598

ours_stereo	0.16 61	0.06 68	0.73 180	0.00 1	0.00 1	0.80 91	0.04 391	0.44 69	0.54 120	0.05 126	0.02 168	0.06 203	0.03 159	0.19 178	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 514	0.06 498

GCAP-BAT	0.40 253	0.10 190	1.89 456	0.22 540	0.39 642	1.19 322	0.01 188	3.06 374	0.77 367	0.05 126	0.02 168	0.01 3	0.02 101	0.06 42	0.07 162	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.09 546

U	1.74 600	0.03 2	0.99 249	0.03 260	7.39 718	10.20 698	0.00 1	0.71 112	0.20 55	0.02 44	0.02 168	0.12 272	0.02 101	0.11 112	0.04 42	0.00 1	0.00 1	9.67 714	5.13 729	0.01 111	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.30 199	0.23 383	1.20 334	0.00 1	0.00 1	0.90 121	0.01 188	2.79 331	0.60 142	0.02 44	0.02 168	0.06 203	0.01 36	0.12 123	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307

test_sample2	0.63 350	0.05 39	1.13 306	0.31 578	0.01 270	1.22 352	0.00 1	3.87 518	1.03 437	0.91 415	0.02 168	0.50 367	0.13 368	3.16 433	0.26 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 307

IGEV++	0.36 237	0.19 336	0.57 146	0.09 441	0.00 1	0.35 43	0.03 346	4.62 589	0.24 78	0.12 250	0.02 168	0.03 108	0.17 391	0.24 217	0.23 342	0.00 1	0.05 601	0.00 1	0.04 550	0.09 487	0.08 537

MyStereo05	0.79 408	0.19 336	3.17 580	0.02 179	0.00 1	1.51 488	0.01 188	3.56 471	2.48 635	1.34 486	0.02 168	1.25 465	0.38 462	1.19 361	0.50 486	0.00 1	0.06 612	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.07 521

MyStereo04	0.78 407	0.27 403	3.19 581	0.02 179	0.01 270	1.64 533	0.01 188	3.64 482	2.20 619	0.98 433	0.02 168	1.29 467	0.57 496	1.10 358	0.53 493	0.00 1	0.07 622	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.06 498

whm_eth	0.30 199	0.23 383	1.20 334	0.00 1	0.00 1	0.90 121	0.01 188	2.79 331	0.60 142	0.02 44	0.02 168	0.06 203	0.01 36	0.12 123	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307

MIM_Stereo	0.45 278	0.43 511	1.18 326	0.51 624	0.04 434	1.26 385	0.02 288	2.38 283	0.65 240	0.07 158	0.02 168	0.70 401	0.20 408	1.01 355	0.13 261	0.00 1	0.09 639	0.00 1	0.00 1	0.14 537	0.10 558

DLNR_Zeroshot_test	23.05 731	49.79 736	87.94 746	97.52 763	94.73 756	1.18 308	0.00 1	20.60 724	0.14 16	0.02 44	0.02 168	0.02 46	0.02 101	4.35 501	0.10 230	32.22 739	0.04 584	0.00 1	0.27 667	72.00 745	0.06 498

GCAPDPT-zeroshot	0.40 253	0.10 190	1.86 454	0.22 540	0.39 642	1.19 322	0.01 188	3.06 374	0.77 367	0.05 126	0.02 168	0.01 3	0.02 101	0.06 42	0.07 162	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.09 546

LL-Strereo2	0.36 237	0.47 538	1.08 292	0.09 441	0.03 409	1.12 262	0.07 470	1.66 205	0.93 417	0.43 346	0.02 168	0.51 369	0.08 307	0.23 212	0.29 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 537	0.04 381	0.04 432

LoS_RVC	0.19 91	0.48 540	0.51 128	0.12 470	0.10 511	1.01 152	0.01 188	0.81 128	0.19 47	0.07 158	0.02 168	0.06 203	0.05 235	0.31 258	0.05 79	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.04 432

CAS	0.85 430	0.09 159	0.67 167	6.43 708	0.05 453	1.12 262	0.00 1	0.88 132	0.69 302	0.02 44	0.02 168	0.06 203	0.06 267	0.26 234	0.12 254	6.37 712	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 635

CES	0.43 269	0.14 273	0.85 201	0.05 352	1.52 689	1.22 352	0.05 427	1.01 138	0.59 129	0.03 88	0.02 168	0.14 285	0.10 332	0.40 285	0.10 230	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	2.45 701

knoymous	0.35 232	0.05 39	1.11 300	0.05 352	0.01 270	1.15 283	0.01 188	2.06 250	0.14 16	0.40 340	0.02 168	1.67 498	0.00 1	0.31 258	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

riskmin	0.47 288	0.03 2	1.01 255	0.08 427	0.01 270	1.12 262	0.01 188	3.00 361	0.21 61	0.46 353	0.02 168	2.08 525	1.06 553	0.26 234	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 155

MC-Stereo	0.24 156	0.12 244	0.71 179	0.04 315	0.02 375	1.07 216	0.00 1	1.30 160	0.17 38	0.59 365	0.02 168	0.08 241	0.11 344	0.18 169	0.05 79	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.17 625	0.06 430	0.02 307

GLC_STEREO	0.13 36	0.08 137	0.61 154	0.01 62	0.00 1	0.94 136	0.03 346	0.29 29	0.21 61	0.05 126	0.02 168	0.06 203	0.04 205	0.26 234	0.07 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 155

CroCo-Stereo	0.39 248	0.40 492	1.67 432	0.07 410	0.00 1	0.19 17	0.01 188	3.55 469	0.75 346	0.08 179	0.02 168	0.46 357	0.08 307	0.28 246	0.18 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155
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
raftrobust	0.46 282	0.42 504	1.05 283	0.01 62	0.21 584	1.17 297	0.05 427	2.07 254	0.19 47	2.98 622	0.02 168	0.12 272	0.15 378	0.25 224	0.31 401	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.06 498

PMTNet	0.21 111	0.19 336	0.85 201	0.02 179	0.02 375	1.14 274	0.30 586	0.88 132	0.11 3	0.03 88	0.02 168	0.07 230	0.02 101	0.37 280	0.12 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.86 434	0.50 548	1.80 449	0.01 62	0.00 1	1.57 505	0.17 528	3.48 459	0.42 111	3.31 632	0.02 168	2.09 527	0.17 391	3.01 429	0.61 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 522	0.01 155

TestStereo-Hl	0.57 329	0.25 393	1.16 317	0.01 62	0.00 1	1.27 389	0.00 1	3.15 394	1.12 462	0.23 296	0.03 231	0.38 348	0.08 307	3.60 452	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

NLMM1	0.55 324	0.08 137	0.35 89	0.03 260	0.10 511	1.19 322	0.01 188	4.94 618	3.06 648	0.15 269	0.03 231	0.13 278	0.08 307	0.48 303	0.36 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 430	0.02 307

NLSM3	0.29 192	0.14 273	0.38 95	0.02 179	0.00 1	1.21 347	0.01 188	2.99 359	0.65 240	0.02 44	0.03 231	0.05 181	0.15 378	0.06 42	0.09 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

GEAStereo	0.16 61	0.08 137	0.38 95	0.08 427	0.04 434	1.11 249	0.00 1	0.75 120	0.16 26	0.07 158	0.03 231	0.01 3	0.03 159	0.14 139	0.06 137	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.00 1	0.16 558	0.11 567

GSStereo	0.30 199	0.08 137	0.38 95	0.06 375	0.04 434	1.11 249	0.00 1	2.95 352	0.59 129	0.09 195	0.03 231	0.01 3	0.03 159	0.14 139	0.06 137	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.06 566	0.16 558	0.12 578

GS-Stereo							0.00 1	2.95 352	0.59 129	0.09 195	0.03 231	0.01 3	0.03 159	0.14 139	0.06 137	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.06 566	0.16 558	0.12 578

2.75w_new	0.23 146	0.07 105	0.22 14	0.01 62	0.00 1	1.05 189	0.00 1	2.15 259	0.74 342	0.15 269	0.03 231	0.01 3	0.03 159	0.18 169	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 146	0.05 39	0.21 12	0.01 62	0.00 1	1.00 150	0.00 1	2.24 274	0.71 321	0.15 269	0.03 231	0.02 46	0.08 307	0.11 112	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_6	0.34 221	0.10 190	1.37 376	0.01 62	0.00 1	0.86 109	0.00 1	2.78 330	1.32 507	0.04 113	0.03 231	0.07 230	0.02 101	0.19 178	0.08 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 392

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 602	19.48 729	12.37 700	0.06 375	0.00 1	0.47 71	0.05 427	0.46 74	0.31 93	0.13 258	0.03 231	0.03 108	0.00 1	0.07 52	0.41 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 566	0.07 448	0.92 684

rvit_stereo_ft	0.31 206	0.32 449	1.63 422	0.01 62	0.00 1	0.19 17	0.00 1	2.84 338	0.79 379	0.02 44	0.03 231	0.08 241	0.02 101	0.19 178	0.08 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.03 392

IGEVStereo-DCA	0.46 282	0.09 159	1.02 261	0.02 179	0.00 1	0.82 97	0.00 1	0.53 83	0.75 346	0.09 195	0.03 231	0.03 108	0.06 267	5.04 542	0.51 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 603	0.05 410	0.01 155

rrr	0.62 348	0.09 159	2.07 487	0.02 179	0.00 1	0.82 97	0.06 458	2.29 278	0.85 404	0.09 195	0.03 231	0.03 108	0.06 267	5.04 542	0.51 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 633	0.05 410	0.07 521

MaDis-Stereo	0.22 129	0.29 429	0.87 207	0.05 352	0.18 568	0.41 57	0.01 188	1.24 155	0.56 122	0.02 44	0.03 231	0.13 278	0.05 235	0.32 264	0.24 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

4D-IteraStereo	0.35 232	0.60 584	1.93 459	0.02 179	0.09 501	1.03 159	0.07 470	1.25 156	0.34 99	0.02 44	0.03 231	0.84 425	0.10 332	0.31 258	0.35 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 410	0.07 521

LoS	0.28 184	0.16 304	0.95 237	0.07 410	0.01 270	1.32 410	0.07 470	1.30 160	0.60 142	0.04 113	0.03 231	0.28 332	0.11 344	0.48 303	0.11 243	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TestStereo	0.61 339	0.55 567	1.84 453	0.00 1	0.00 1	0.94 136	0.00 1	1.65 201	0.23 71	0.12 250	0.03 231	0.08 241	0.06 267	6.59 619	0.08 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.25 165	0.60 584	1.28 351	0.01 62	0.00 1	0.48 72	0.00 1	0.74 118	1.24 486	0.16 275	0.03 231	0.07 230	0.09 322	0.22 208	0.10 230	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
Hybrid-DGEV-2	0.82 417	0.81 631	1.40 379	0.03 260	0.00 1	3.50 626	0.00 1	3.55 469	1.31 504	1.26 479	0.04 249	1.58 485	0.10 332	2.37 405	0.29 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 495	0.12 522	0.05 459

DispViT+	0.27 175	0.05 39	0.43 103	0.01 62	3.12 699	0.22 19	0.00 1	1.02 140	0.17 38	0.02 44	0.04 249	0.04 136	0.02 101	0.09 84	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 155

NLCSM	0.64 353	0.15 290	0.32 78	0.04 315	0.48 656	1.18 308	0.09 490	3.93 522	1.65 570	0.11 244	0.04 249	0.20 313	0.22 418	3.93 475	0.25 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 558	0.02 307

xyz-stereo-finetune	0.49 297	0.22 374	0.51 128	0.03 260	0.00 1	1.30 404	0.01 188	1.97 242	0.71 321	0.04 113	0.04 249	0.08 241	0.04 205	4.32 497	0.54 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.40 253	0.13 259	1.31 363	0.64 643	0.07 480	0.92 132	0.03 346	3.08 381	0.80 386	0.35 327	0.04 249	0.05 181	0.02 101	0.20 193	0.13 261	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.26 622	0.02 307

RAStereo	0.17 69	0.21 361	1.18 326	0.04 315	0.01 270	0.18 15	0.00 1	0.81 128	0.34 99	0.07 158	0.04 249	0.05 181	0.05 235	0.19 178	0.10 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

AnonymousM	0.34 221	0.07 105	0.63 156	0.02 179	0.01 270	1.09 234	0.03 346	1.54 187	0.68 282	0.17 284	0.04 249	0.02 46	0.24 422	0.25 224	0.04 42	0.00 1	0.01 427	1.93 705	0.00 1	0.01 111	0.00 1

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asda	0.22 129	0.09 159	0.28 61	0.01 62	0.00 1	1.11 249	0.00 1	1.57 193	0.76 358	0.15 269	0.07 272	0.03 108	0.08 307	0.11 112	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.91 457	0.54 563	1.97 470	0.01 62	0.00 1	1.45 468	0.00 1	3.38 439	1.31 504	1.36 497	0.07 272	3.25 604	0.01 36	4.39 506	0.38 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 487	0.01 155

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CREStereo	0.22 129	0.17 316	0.64 159	0.00 1	0.01 270	1.22 352	0.01 188	1.15 148	0.56 122	0.10 221	0.07 272	0.04 136	0.00 1	0.32 264	0.10 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	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
FADNet-RVC	1.10 507	1.07 657	4.79 649	0.03 260	0.00 1	1.60 519	0.08 478	3.77 495	1.70 575	0.35 327	0.07 272	0.61 380	0.66 520	5.32 557	1.11 550	0.01 604	0.08 634	0.00 1	0.00 1	0.48 675	0.18 620

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4.25w-stereo	0.21 111	0.07 105	0.24 30	0.01 62	0.00 1	1.08 228	0.00 1	1.56 190	0.76 358	0.16 275	0.10 293	0.03 108	0.05 235	0.05 26	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	1.30 540	0.85 637	6.26 675	0.02 179	0.03 409	4.02 636	0.13 512	4.21 548	1.12 462	0.77 393	0.10 293	3.60 611	1.11 558	2.68 417	1.12 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 307

MIPNet	0.64 353	0.42 504	2.01 475	0.08 427	0.07 480	1.29 398	0.11 502	3.47 458	1.29 499	0.67 377	0.10 293	0.63 386	0.97 551	1.25 365	0.25 358	0.00 1	0.01 427	0.01 614	0.01 495	0.11 514	0.04 432

UPFNet	0.87 442	0.09 159	2.05 484	0.00 1	0.00 1	1.90 559	0.11 502	3.41 446	0.83 397	2.15 570	0.10 293	1.92 513	0.09 322	3.94 477	0.70 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

GELT-Stereo	0.31 206	0.09 159	0.32 78	0.03 260	0.25 602	1.18 308	0.00 1	3.00 361	0.69 302	0.07 158	0.11 300	0.04 136	0.04 205	0.21 204	0.10 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gcap_with_dpt	0.24 156	0.06 68	0.67 167	0.01 62	0.00 1	1.18 308	0.00 1	2.16 263	0.37 105	0.08 179	0.11 300	0.05 181	0.02 101	0.02 2	0.09 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307

G2L-Stereo_test	0.97 467	0.60 584	1.95 464	0.21 535	0.01 270	1.63 532	0.10 499	3.19 412	1.01 432	1.98 557	0.11 300	3.22 601	0.51 486	4.38 505	0.27 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 577	0.02 307

RAFT-Test	0.61 339	0.16 304	2.27 516	0.04 315	0.15 549	1.80 553	0.17 528	2.52 303	0.65 240	0.56 362	0.11 300	2.76 567	0.02 101	0.27 244	0.34 424	0.00 1	0.07 622	0.00 1	0.29 676	0.01 111	0.01 155

DIP-Stereo	0.58 331	0.23 383	0.90 218	0.08 427	0.00 1	1.43 459	0.01 188	6.01 673	1.38 514	0.92 417	0.11 300	0.04 136	0.19 402	0.12 123	0.07 162	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.01 155
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RT-Monster	0.29 192	0.14 273	1.16 317	0.06 375	0.03 409	1.18 308	0.03 346	1.92 233	0.89 408	0.05 126	0.12 305	0.01 3	0.04 205	0.12 123	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 155

WCG-NET（raft）	0.29 192	0.24 388	0.51 128	0.01 62	0.00 1	0.91 123	0.05 427	0.56 92	1.12 462	0.21 294	0.12 305	1.54 481	0.14 374	0.14 139	0.07 162	0.00 1	0.11 653	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.03 392

asd	0.14 44	0.07 105	0.23 22	0.01 62	0.00 1	1.05 189	0.00 1	0.22 16	0.75 346	0.16 275	0.13 307	0.03 108	0.05 235	0.08 68	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous_2	1.69 597	0.05 39	1.31 363	0.08 427	0.03 409	1.22 352	0.01 188	3.25 419	0.19 47	0.76 391	0.13 307	2.68 562	1.99 615	0.39 284	0.13 261	0.05 646	0.25 686	3.27 708	14.54 737	3.40 697	0.01 155

S2M2_L	0.13 36	0.15 290	0.45 108	0.02 179	0.01 270	0.32 32	0.00 1	0.52 82	0.60 142	0.00 1	0.14 309	0.03 108	0.01 36	0.20 193	0.16 292	0.00 1	0.01 427	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
G2L-Stereo	1.04 485	0.55 567	2.62 544	0.02 179	0.11 521	1.41 448	0.02 288	3.45 453	0.99 429	1.37 499	0.14 309	3.10 591	0.24 422	5.96 586	0.66 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 586	0.04 432

IGEV-RUCA	0.28 184	0.05 39	0.53 132	0.12 470	0.11 521	1.25 379	0.32 591	0.80 126	0.20 55	0.10 221	0.14 309	0.16 297	0.25 427	0.29 249	0.25 358	0.05 646	0.19 681	0.20 680	0.23 651	0.18 577	0.19 629

ToySt	0.47 288	0.25 393	2.47 533	0.04 315	0.01 270	1.17 297	0.00 1	2.01 246	0.63 210	0.08 179	0.14 309	1.16 460	0.05 235	0.80 341	0.46 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 537	0.10 503	0.04 432

DCANet-4	0.69 373	0.15 290	3.76 610	0.03 260	0.01 270	1.22 352	0.01 188	3.14 391	1.90 591	2.34 589	0.14 309	0.11 266	0.25 427	0.34 270	0.29 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 459

fff	0.66 361	0.42 504	2.21 498	0.01 62	0.01 270	1.22 352	0.02 288	3.26 421	1.04 439	2.34 589	0.14 309	0.09 251	1.83 608	0.34 270	0.29 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 459

csc	0.66 361	0.42 504	2.21 498	0.01 62	0.01 270	1.22 352	0.02 288	3.26 421	1.04 439	2.34 589	0.14 309	0.09 251	1.83 608	0.34 270	0.29 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 459

cscssc	0.66 361	0.42 504	2.21 498	0.01 62	0.01 270	1.22 352	0.02 288	3.26 421	1.04 439	2.34 589	0.14 309	0.09 251	1.83 608	0.34 270	0.29 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 459

UNet	1.13 515	0.24 388	4.21 627	0.01 62	0.02 375	2.31 579	0.02 288	3.06 374	0.76 358	1.17 464	0.14 309	2.73 565	1.58 595	4.48 516	1.92 599	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

anonymousdsp2	0.52 310	0.06 68	1.51 398	0.10 454	0.00 1	1.19 322	0.01 188	4.32 563	0.63 210	0.33 315	0.15 318	0.78 420	0.09 322	1.01 355	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 594	0.04 381	0.05 459

DMCA	0.68 371	0.22 374	1.96 468	0.01 62	0.01 270	1.28 392	0.02 288	3.02 367	1.54 551	2.14 569	0.15 318	1.74 500	0.10 332	0.45 298	0.95 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 155

Reg-Stereo(zero)	0.46 282	0.04 14	1.77 443	0.01 62	0.14 540	1.20 341	0.13 512	1.13 147	0.26 85	0.05 126	0.16 320	1.75 502	1.10 557	0.67 332	0.45 471	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.12 599	0.01 111	0.09 546

UniTT-Stereo	0.16 61	0.11 226	1.13 306	0.03 260	0.17 562	0.32 32	0.02 288	0.38 56	0.32 96	0.03 88	0.16 320	0.05 181	0.07 287	0.16 156	0.16 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 514	0.00 1

gwcnet-sp	0.98 470	0.38 479	4.06 622	0.04 315	0.00 1	2.60 593	0.15 520	3.51 461	1.13 465	1.75 535	0.16 320	0.68 395	0.39 465	3.69 456	0.90 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 430	0.03 392

scenet	0.98 470	0.38 479	4.06 622	0.04 315	0.00 1	2.60 593	0.15 520	3.51 461	1.13 465	1.75 535	0.16 320	0.68 395	0.39 465	3.69 456	0.90 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 430	0.03 392

ssnet	0.98 470	0.38 479	4.06 622	0.04 315	0.00 1	2.60 593	0.15 520	3.51 461	1.13 465	1.75 535	0.16 320	0.68 395	0.39 465	3.69 456	0.90 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 430	0.03 392

rafts_anoy	0.39 248	0.44 517	1.15 312	0.06 375	0.03 409	1.12 262	0.04 391	2.75 328	0.33 97	0.10 221	0.16 320	0.11 266	0.19 402	0.74 337	0.31 401	0.00 1	0.14 670	0.00 1	0.01 495	0.02 264	0.05 459

HITNet	0.80 413	0.58 577	2.14 493	0.69 648	0.00 1	1.35 422	0.02 288	4.50 577	1.15 468	1.76 538	0.16 320	0.60 379	0.30 438	1.13 360	1.64 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 430	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
4.5_new	0.21 111	0.06 68	0.22 14	0.01 62	0.00 1	0.95 140	0.00 1	1.52 184	0.79 379	0.18 287	0.17 327	0.02 46	0.01 36	0.10 100	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 111	0.06 68	0.22 14	0.01 62	0.00 1	0.95 140	0.00 1	1.52 184	0.79 379	0.18 287	0.17 327	0.02 46	0.01 36	0.10 100	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

999	0.48 295	0.07 105	0.55 142	0.01 62	0.00 1	1.27 389	0.09 490	0.33 45	0.61 162	0.01 12	0.17 327	0.03 108	0.02 101	5.79 581	0.51 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 514	0.00 1

test_5	0.74 386	0.50 548	1.55 404	0.44 604	0.25 602	1.45 468	0.01 188	4.16 543	0.78 373	0.79 398	0.17 327	0.42 353	0.64 513	3.06 431	0.18 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 558	0.21 637

NRIStereo	0.74 386	0.08 137	0.88 211	0.47 614	0.05 453	1.58 509	0.49 615	1.38 164	0.61 162	0.88 407	0.17 327	0.66 393	0.03 159	6.96 652	0.22 335	0.00 1	0.06 612	0.00 1	0.00 1	0.06 430	0.17 612

STTStereo	0.83 422	0.34 460	2.44 528	0.24 550	0.15 549	1.41 448	0.10 499	3.02 367	1.55 552	1.34 486	0.17 327	1.77 505	0.45 476	3.42 442	0.30 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 155

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 146	0.13 259	0.62 155	0.01 62	0.00 1	1.05 189	0.00 1	0.63 104	0.80 386	0.76 391	0.18 333	0.09 251	0.06 267	0.05 26	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.05 459

Patchmatch Stereo++	0.50 301	0.09 159	1.01 255	0.06 375	0.07 480	1.60 519	0.27 566	1.45 175	0.68 282	0.98 433	0.18 333	0.77 415	0.03 159	2.58 410	0.17 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.05 459
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 282	0.09 159	1.01 255	0.06 375	0.09 501	1.61 523	0.30 586	1.43 167	0.69 302	0.97 424	0.18 333	0.77 415	0.02 101	1.67 389	0.17 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.05 459

HUI-Stereo	0.45 278	0.09 159	1.08 292	0.06 375	0.08 491	1.61 523	0.32 591	1.43 167	0.70 315	0.97 424	0.18 333	0.77 415	0.02 101	1.44 379	0.17 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.05 459

iRAFT	0.50 301	0.09 159	1.01 255	0.06 375	0.07 480	1.60 519	0.27 566	1.45 175	0.68 282	0.98 433	0.18 333	0.77 415	0.03 159	2.58 410	0.17 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.05 459

RAFT-IKP	0.45 278	0.09 159	1.06 285	0.06 375	0.06 466	1.44 462	0.31 590	1.44 171	0.69 302	0.97 424	0.18 333	0.76 411	0.02 101	1.65 388	0.17 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.04 432

CFNet-ft	0.77 399	0.46 529	1.34 369	0.01 62	0.27 612	1.32 410	0.02 288	2.40 285	0.68 282	0.63 372	0.18 333	3.23 602	0.21 415	3.97 479	0.54 496	0.00 1	0.00 1	0.01 614	0.00 1	0.03 334	0.02 307

CFNet_RVC	0.77 399	0.46 529	1.34 369	0.01 62	0.27 612	1.32 410	0.02 288	2.40 285	0.68 282	0.63 372	0.18 333	3.23 602	0.21 415	3.97 479	0.54 496	0.00 1	0.00 1	0.01 614	0.00 1	0.03 334	0.02 307

zzzzzzz1	1.63 583	4.55 714	12.65 702	0.32 582	0.08 491	1.36 424	0.14 516	3.77 495	1.97 597	0.04 113	0.19 341	1.32 470	0.94 549	2.82 422	1.98 605	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 647	0.18 620

qwe	0.21 111	0.07 105	0.24 30	0.01 62	0.00 1	1.04 172	0.00 1	1.65 201	0.76 358	0.16 275	0.19 341	0.02 46	0.01 36	0.05 26	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.43 269	0.09 159	1.00 251	0.06 375	0.08 491	1.57 505	0.33 594	1.44 171	0.67 272	0.97 424	0.19 341	0.77 415	0.02 101	1.23 364	0.17 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.05 459

ROB_FTStereo	0.47 288	0.09 159	1.04 278	0.06 375	0.08 491	1.59 516	0.33 594	1.43 167	0.68 282	0.97 424	0.19 341	0.76 411	0.03 159	1.86 395	0.17 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.05 459

iGMRVC	0.51 306	0.09 159	1.04 278	0.06 375	0.08 491	1.61 523	0.27 566	1.44 171	0.69 302	0.97 424	0.19 341	0.76 411	0.03 159	2.69 418	0.17 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.04 432

FADNet-RVC-Resample	1.08 495	1.00 651	5.32 657	0.10 454	0.14 540	1.53 497	0.25 557	3.62 479	1.18 472	0.51 360	0.19 341	1.04 449	0.28 434	5.20 549	0.44 466	0.10 662	0.16 676	0.09 666	0.06 566	0.24 611	0.21 637

DVStereo	0.16 61	0.04 14	0.55 142	0.02 179	0.00 1	0.87 116	0.05 427	0.53 83	0.26 85	0.02 44	0.20 347	0.06 203	0.16 386	0.17 163	0.26 368	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.03 537	0.03 334	0.02 307

ADStereo(finetuned)	0.83 422	0.43 511	3.68 607	0.03 260	0.00 1	1.22 352	0.01 188	3.26 421	1.86 587	2.61 607	0.20 347	0.09 251	2.39 628	0.34 270	0.38 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.06 498

CBFPSM	1.39 553	0.61 589	4.29 631	0.01 62	0.01 270	3.64 629	0.03 346	3.39 442	0.80 386	0.64 375	0.21 349	6.18 664	3.70 660	2.38 407	1.82 590	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.01 155

LCNet	0.87 442	0.18 327	0.97 246	0.14 498	0.26 606	1.19 322	0.22 550	2.36 281	0.71 321	1.82 543	0.21 349	0.11 266	2.56 630	5.56 571	0.14 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 552	0.81 680

HCRNet	0.73 384	0.19 336	1.10 298	0.01 62	0.00 1	1.17 297	0.01 188	3.07 378	1.97 597	0.60 366	0.21 349	0.56 373	0.11 344	5.34 559	0.20 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.02 307

DCANet	0.66 361	0.43 511	2.21 498	0.03 260	0.00 1	1.22 352	0.01 188	3.26 421	1.85 586	2.61 607	0.21 349	0.09 251	0.49 484	0.33 268	0.39 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.06 498

UGAM-zero	1.60 579	0.15 290	2.43 526	0.12 470	0.28 622	1.07 216	0.04 391	5.96 672	0.26 85	1.18 466	0.22 353	8.02 677	4.54 670	6.89 645	0.27 374	0.00 1	0.09 639	0.00 1	0.29 676	0.01 111	0.15 601

iRaftStereo_RVC	0.36 237	0.27 403	0.76 184	0.01 62	0.00 1	1.20 341	0.01 188	2.15 259	0.62 187	0.15 269	0.22 353	0.69 398	0.12 358	0.28 246	0.18 311	0.00 1	0.06 612	0.00 1	0.00 1	0.27 627	0.22 641

Anonymous3	0.49 297	0.12 244	2.21 498	0.01 62	0.00 1	2.53 590	0.09 490	3.16 402	0.65 240	0.12 250	0.22 353	0.12 272	0.05 235	0.37 280	0.08 190	0.00 1	0.07 622	0.00 1	0.00 1	0.04 381	0.03 392

BEATNet_4x	0.97 467	0.77 622	3.36 592	0.46 610	0.01 270	1.32 410	0.09 490	4.57 586	1.26 488	1.88 548	0.22 353	1.09 456	0.42 470	1.79 393	2.09 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.06 498

Foundation-i1	0.28 184	0.10 190	0.31 71	0.01 62	0.00 1	0.31 28	0.03 346	2.94 351	0.76 358	0.02 44	0.26 357	0.63 386	0.04 205	0.09 84	0.03 12	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

rvit_0105_3	0.47 288	0.28 419	2.20 497	0.01 62	0.00 1	1.13 271	0.00 1	3.20 415	1.26 488	0.08 179	0.26 357	0.09 251	0.03 159	0.62 327	0.11 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 307

rvit_105_1	0.60 336	0.33 457	2.37 523	0.01 62	0.00 1	1.16 290	0.00 1	3.38 439	1.20 477	0.16 275	0.26 357	0.13 278	0.04 205	2.66 416	0.24 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.03 392

Any-RAFT	0.64 353	0.08 137	1.07 288	0.03 260	0.00 1	2.77 603	0.08 478	3.57 474	1.23 480	0.96 422	0.26 357	1.61 490	0.31 442	0.72 335	0.06 137	0.00 1	0.10 649	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

AACVNet	0.87 442	0.44 517	1.19 331	0.17 516	0.00 1	1.76 548	0.00 1	3.60 478	0.60 142	1.03 444	0.26 357	1.31 468	0.17 391	6.33 605	0.28 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 567	0.01 155

Selective-IGEV-i16pc	1.86 608	0.13 259	9.28 690	0.06 375	0.00 1	9.97 695	2.94 680	3.81 506	1.01 432	0.28 306	0.27 362	1.48 475	0.07 287	6.90 647	0.35 431	0.10 662	0.19 681	0.01 614	0.07 573	0.12 522	0.12 578

ICVP	0.46 282	0.08 137	1.58 414	0.01 62	0.01 270	1.10 241	0.21 544	3.80 502	0.52 119	0.42 344	0.27 362	0.33 340	0.06 267	0.57 316	0.13 261	0.00 1	0.07 622	0.00 1	0.00 1	0.04 381	0.01 155
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	2.87 640	0.98 648	8.75 688	0.07 410	0.16 557	5.93 671	2.90 679	4.00 528	1.84 583	1.52 513	0.27 362	3.81 619	3.22 649	6.05 590	17.38 717	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 537	0.30 653

PCWNet_CMD	0.65 356	0.14 273	2.02 477	0.01 62	0.01 270	1.10 241	0.00 1	2.80 335	0.97 422	0.48 355	0.28 365	2.31 546	1.50 586	1.19 361	0.08 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 155

MSMDNet	0.65 356	0.14 273	2.02 477	0.01 62	0.01 270	1.11 249	0.00 1	2.88 343	0.98 425	0.49 358	0.28 365	2.32 547	1.49 583	1.19 361	0.08 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 155

AIO-test1	0.53 317	0.38 479	1.50 392	0.02 179	0.03 409	1.12 262	0.01 188	3.13 390	0.69 302	0.44 347	0.30 367	0.06 203	0.06 267	2.52 408	0.13 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.13 530	0.09 546

CRE-IMP	0.40 253	0.06 68	1.04 278	0.07 410	0.05 453	1.45 468	0.46 609	1.48 180	0.63 210	0.90 412	0.30 367	0.88 428	0.01 36	0.26 234	0.22 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.17 612

TestStereo_HL3	0.70 376	0.33 457	4.35 636	0.03 260	0.00 1	1.24 368	0.01 188	3.08 381	0.24 78	0.62 367	0.31 369	0.12 272	0.00 1	3.67 453	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

RALCasStereoNet	0.44 274	0.44 517	1.03 273	0.03 260	0.00 1	1.10 241	0.03 346	2.46 297	0.90 410	0.07 158	0.32 370	0.12 272	0.20 408	1.28 367	0.25 358	0.00 1	0.31 692	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.12 578

GES	0.61 339	0.08 137	1.78 446	0.00 1	0.00 1	1.59 516	0.07 470	5.32 644	0.13 10	0.62 367	0.32 370	0.37 344	0.67 525	0.68 334	0.49 485	0.03 637	0.00 1	0.01 614	0.00 1	0.02 264	0.01 155

MMNet	1.20 528	0.27 403	3.59 603	0.09 441	0.00 1	4.15 639	0.01 188	3.63 481	1.19 475	1.93 554	0.32 370	1.35 472	1.23 567	4.42 508	1.84 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 307

GANet-RSSM	0.88 446	0.38 479	1.45 388	0.60 636	0.00 1	1.36 424	0.02 288	4.55 581	0.69 302	0.71 383	0.32 370	1.56 483	0.61 503	4.55 521	0.64 516	0.00 1	0.00 1	0.05 657	0.00 1	0.08 465	0.02 307

FADNet_RVC	1.15 521	1.06 656	4.34 635	0.02 179	0.06 466	2.77 603	0.04 391	3.50 460	0.80 386	0.35 327	0.32 370	0.65 390	0.09 322	5.20 549	1.56 574	0.24 681	0.34 694	0.11 672	0.33 685	0.65 684	0.60 673

GANetREF_RVC	1.10 507	0.95 646	2.98 563	0.06 375	0.00 1	2.23 574	0.18 534	3.95 525	2.53 638	0.56 362	0.32 370	1.89 512	0.66 520	5.03 541	0.51 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 410	0.04 432
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
PSMNet_ROB	1.09 503	0.69 609	2.92 560	0.03 260	0.07 480	1.68 540	0.16 525	3.44 452	1.30 502	0.96 422	0.32 370	2.81 568	0.63 509	4.23 493	2.48 621	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.04 432

WCG-NET	0.22 129	0.17 316	0.54 138	0.01 62	0.00 1	0.91 123	0.05 427	0.61 100	1.09 454	0.17 284	0.33 377	0.03 108	0.13 368	0.20 193	0.07 162	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.00 1	0.09 487	0.02 307

IPLGR	0.76 397	0.21 361	2.98 563	0.06 375	0.07 480	1.24 368	0.05 427	3.09 384	1.38 514	0.62 367	0.34 378	0.75 410	0.78 537	3.35 436	0.22 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 410	0.06 498

RYNet	1.52 566	0.35 462	3.38 593	0.25 553	0.04 434	2.31 579	0.03 346	4.62 589	1.47 535	1.14 459	0.34 378	4.52 640	1.38 579	6.36 607	4.23 646	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 307

NCCL2	1.30 540	0.63 594	2.31 519	0.02 179	0.03 409	1.57 505	3.41 685	3.91 521	1.39 516	3.14 627	0.34 378	3.90 621	0.30 438	3.75 462	1.19 557	0.00 1	0.00 1	0.02 642	0.00 1	0.03 334	0.05 459

ITSA-stereo	1.13 515	0.14 273	1.59 418	0.17 516	0.04 434	1.40 443	0.14 516	5.66 662	3.10 649	0.74 388	0.35 381	0.62 383	1.06 553	5.53 567	1.63 579	0.03 637	0.00 1	0.09 666	0.06 566	0.07 448	0.07 521

dad	0.88 446	0.62 591	2.26 513	0.06 375	0.01 270	1.24 368	0.00 1	0.98 137	2.17 615	1.29 481	0.35 381	0.37 344	0.04 205	5.80 582	1.06 549	0.01 604	0.00 1	1.13 698	0.11 594	0.05 410	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 485	0.55 567	2.52 536	0.56 632	1.00 675	1.37 430	0.00 1	3.43 450	1.35 511	2.24 578	0.35 381	2.18 539	0.58 499	4.28 495	0.34 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 495	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.
noway7	1.54 570	4.31 711	12.69 703	0.54 627	0.04 434	1.51 488	0.17 528	3.85 511	2.37 626	0.26 300	0.36 384	0.81 424	1.16 562	0.65 329	1.57 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 603	0.22 641

DualNet (step1)	0.96 465	0.41 498	2.03 479	0.02 179	0.01 270	2.14 568	0.01 188	4.31 559	1.07 450	1.35 492	0.36 384	0.70 401	0.44 472	2.58 410	0.34 424	0.53 689	0.00 1	1.82 701	1.10 712	0.02 264	0.02 307

test_sample9	2.36 630	0.41 498	2.03 479	0.02 179	0.01 270	2.14 568	0.01 188	4.31 559	1.07 450	1.35 492	0.36 384	0.70 401	0.44 472	5.58 575	8.70 686	0.53 689	16.52 743	1.82 701	1.10 712	0.02 264	0.02 307

test_sample7	0.72 382	0.18 327	1.23 341	0.55 630	0.01 270	1.21 347	0.00 1	4.31 559	1.07 450	1.35 492	0.36 384	0.70 401	0.44 472	2.58 410	0.34 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.02 307

NVstereo2D	1.09 503	0.17 316	4.40 638	0.00 1	0.00 1	1.59 516	0.18 534	4.29 557	1.40 520	0.85 404	0.36 384	2.30 544	0.62 508	5.26 552	0.35 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

iRaft-Stereo_20w	0.92 459	0.15 290	2.68 547	0.24 550	0.06 466	1.36 424	0.28 574	7.46 696	0.34 99	1.56 523	0.37 389	0.62 383	1.24 570	1.25 365	0.34 424	0.00 1	0.09 639	0.00 1	0.16 615	0.02 264	0.13 591

AdaStereo	0.65 356	0.09 159	1.12 302	0.02 179	0.00 1	1.45 468	0.23 554	4.38 565	1.44 530	1.17 464	0.37 389	1.56 483	0.18 395	0.56 315	0.37 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	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.
PSM-softLoss	0.85 430	0.10 190	1.50 392	1.14 678	0.03 409	1.47 477	0.27 566	2.48 300	0.69 302	1.30 482	0.38 391	0.39 350	0.01 36	6.88 642	0.33 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

KMStereo	0.85 430	0.10 190	1.50 392	1.14 678	0.03 409	1.47 477	0.27 566	2.48 300	0.69 302	1.30 482	0.38 391	0.39 350	0.01 36	6.88 642	0.33 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

RALAANet	0.54 320	0.62 591	1.41 381	0.01 62	0.01 270	0.92 132	0.02 288	2.39 284	1.87 589	1.13 458	0.38 391	0.15 291	0.30 438	1.00 354	0.38 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 550	0.14 537	0.01 155

RAFT+CT+SA	0.66 361	0.45 523	1.22 339	0.10 454	0.30 626	1.24 368	0.02 288	4.21 548	0.67 272	0.62 367	0.39 394	0.33 340	0.05 235	2.69 418	0.14 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 689	0.13 530	0.30 653

tg	0.34 221	0.26 399	0.68 170	0.01 62	0.00 1	1.25 379	0.01 188	1.75 214	0.65 240	0.11 244	0.40 395	0.74 409	0.11 344	0.29 249	0.08 190	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.29 639	0.21 637

EKT-Stereo	0.74 386	0.18 327	1.23 341	0.81 657	4.25 706	1.19 322	0.03 346	2.17 271	0.13 10	0.35 327	0.40 395	0.97 443	0.08 307	2.61 415	0.09 211	0.00 1	0.09 639	0.00 1	0.07 573	0.04 381	0.03 392

psm_up	0.84 428	0.32 449	1.44 387	0.02 179	0.00 1	1.98 561	0.05 427	3.40 444	1.04 439	2.06 565	0.40 395	1.74 500	0.45 476	3.47 446	0.24 349	0.06 654	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.00 1

DSFCA	1.30 540	0.14 273	1.82 450	0.01 62	0.03 409	3.74 632	0.86 635	2.71 327	1.23 480	3.09 625	0.41 398	2.93 578	1.49 583	6.12 593	1.35 568	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 155

DF	0.27 175	0.10 190	0.85 201	0.03 260	0.13 532	0.49 75	0.01 188	1.93 236	0.23 71	0.03 88	0.42 399	0.09 251	0.03 159	0.43 290	0.22 335	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.20 638	0.00 1	0.08 537

Select-FE	1.23 533	0.35 462	4.62 646	0.32 582	0.26 606	1.02 154	0.00 1	4.88 614	0.70 315	1.79 541	0.42 399	4.48 638	3.90 664	0.72 335	0.46 477	0.00 1	0.10 649	0.00 1	0.37 692	0.02 264	0.19 629

raft+_RVC	0.42 262	0.48 540	1.11 300	0.51 624	0.17 562	1.16 290	0.04 391	2.25 275	0.59 129	0.12 250	0.42 399	0.08 241	0.15 378	0.60 322	0.28 382	0.00 1	0.09 639	0.00 1	0.00 1	0.06 430	0.19 629

GwcNet-RSSM	1.02 481	0.69 609	2.70 549	0.22 540	0.02 375	1.42 456	0.05 427	4.02 530	1.01 432	0.90 412	0.42 399	2.89 576	0.26 430	4.43 509	1.17 555	0.00 1	0.00 1	0.02 642	0.00 1	0.13 530	0.05 459

R-Stereo Train	0.44 274	0.09 159	0.94 231	0.02 179	0.00 1	1.24 368	0.09 490	3.65 483	0.11 3	1.87 546	0.42 399	0.06 203	0.01 36	0.25 224	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307

RAFT-Stereo	0.44 274	0.09 159	0.94 231	0.02 179	0.00 1	1.24 368	0.09 490	3.65 483	0.11 3	1.87 546	0.42 399	0.06 203	0.01 36	0.25 224	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 307
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample3	0.84 428	0.15 290	2.22 505	0.48 615	0.01 270	1.37 430	0.01 188	4.63 593	1.17 471	1.43 506	0.43 405	0.80 423	0.10 332	3.48 447	0.38 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.02 307

MoCha-V2	0.33 215	0.11 226	0.92 223	0.09 441	0.06 466	0.34 40	0.00 1	2.56 308	0.64 228	0.32 312	0.43 405	0.17 301	0.09 322	0.26 234	0.10 230	0.00 1	0.14 670	0.00 1	0.22 647	0.05 410	0.01 155

CCAANet	0.86 434	0.31 441	1.86 454	0.01 62	0.00 1	1.19 322	0.02 288	4.04 534	0.70 315	0.29 307	0.43 405	1.40 473	0.07 287	6.12 593	0.84 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

DeepPrunerF	2.50 632	0.87 639	14.90 708	0.17 516	0.31 633	1.41 448	0.29 578	5.62 659	9.97 697	1.02 439	0.43 405	2.01 519	1.65 599	6.85 638	3.99 642	0.00 1	0.01 427	0.07 660	0.10 590	0.24 611	0.12 578

GCST	0.81 415	0.64 595	1.41 381	0.44 604	0.01 270	0.91 123	0.08 478	3.75 492	1.04 439	0.12 250	0.44 409	0.27 329	0.35 455	5.12 546	0.38 444	1.19 697	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.05 459

GwcNet-ADL	0.62 348	0.20 349	2.03 479	0.05 352	0.01 270	1.29 398	0.02 288	3.16 402	1.39 516	0.97 424	0.44 409	1.48 475	0.23 419	0.78 338	0.27 374	0.01 604	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.03 392

ccs_rob	0.65 356	0.17 316	2.09 490	0.00 1	0.01 270	1.22 352	0.00 1	2.77 329	0.73 333	0.75 389	0.44 409	2.32 547	0.64 513	1.76 391	0.15 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

PASM	1.58 578	1.05 655	7.51 681	0.56 632	0.09 501	1.37 430	0.28 574	2.85 340	1.44 530	3.91 649	0.44 409	3.02 585	0.64 513	6.38 608	1.59 578	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.03 537	0.26 622	0.15 601

ac_64	1.12 513	0.18 327	1.64 423	0.18 522	0.25 602	1.48 483	0.02 288	4.97 620	1.47 535	0.69 380	0.45 413	4.94 650	0.46 480	4.87 534	0.74 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 430	0.00 1

PFNet+	0.54 320	0.10 190	1.31 363	0.16 513	0.05 453	1.44 462	0.56 620	1.60 198	0.98 425	1.35 492	0.46 414	0.37 344	0.01 36	2.18 404	0.22 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

Pruner-Stereo	0.53 317	0.10 190	1.02 261	0.89 667	0.10 511	1.57 505	0.36 599	2.06 250	0.63 210	2.23 577	0.46 414	0.25 323	0.01 36	0.45 298	0.37 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 307

CFNet_pseudo	0.66 361	0.17 316	2.08 489	0.00 1	0.01 270	1.22 352	0.00 1	2.79 331	0.73 333	0.78 396	0.46 414	2.32 547	0.63 509	1.77 392	0.15 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

GREAT-IGEV	0.24 156	0.10 190	0.92 223	0.06 375	0.33 638	1.11 249	0.06 458	0.36 55	0.19 47	0.02 44	0.47 417	0.02 46	0.06 267	0.13 134	0.16 292	0.00 1	0.09 639	0.00 1	0.20 638	0.09 487	0.36 663
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RCA-Stereo	0.37 242	0.14 273	0.76 184	0.01 62	0.00 1	1.17 297	0.00 1	3.14 391	0.61 162	0.71 383	0.47 417	0.05 181	0.13 368	0.19 178	0.03 12	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.06 430	0.01 155

PSMNet-RSSM	0.90 455	0.44 517	1.35 373	0.13 481	0.00 1	1.37 430	0.03 346	4.79 609	0.85 404	1.11 456	0.49 419	2.15 532	0.35 455	4.09 488	0.73 525	0.00 1	0.00 1	0.01 614	0.00 1	0.03 334	0.01 155

XX-Stereo	1.04 485	0.20 349	4.94 652	0.85 661	0.04 434	1.25 379	0.00 1	3.37 435	0.45 115	1.22 475	0.50 420	3.70 616	0.02 101	3.91 474	0.05 79	0.00 1	0.09 639	0.00 1	0.20 638	0.03 334	0.02 307

Occ-G	0.24 156	0.10 190	0.59 152	0.01 62	0.01 270	0.80 91	0.04 391	0.62 103	0.15 21	0.01 12	0.51 421	1.34 471	0.04 205	0.09 84	0.21 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 603	0.15 552	0.00 1

SMOE	0.26 170	0.11 226	0.78 187	0.18 522	0.00 1	1.13 271	0.02 288	0.78 122	0.26 85	0.10 221	0.52 422	0.06 203	0.16 386	0.24 217	0.40 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 495	0.37 659	0.04 432

RAFT-Stereo-weight	0.39 248	0.07 105	0.81 192	0.07 410	0.02 375	1.34 418	0.05 427	3.15 394	0.31 93	0.94 419	0.52 422	0.26 326	0.01 36	0.19 178	0.07 162	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 155

MM-Stereo_test3	0.43 269	0.33 457	0.92 223	0.75 652	0.04 434	0.96 144	0.05 427	3.11 387	0.79 379	0.12 250	0.53 424	0.26 326	0.06 267	0.26 234	0.13 261	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.28 637	0.01 155

DN-CSS_ROB	0.77 399	0.90 643	2.01 475	0.85 661	0.00 1	1.47 477	0.01 188	2.92 348	0.93 417	0.12 250	0.53 424	0.44 355	0.16 386	4.33 498	0.35 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 645	0.01 155

quiztm	0.45 278	0.43 511	0.77 186	0.20 533	0.08 491	1.20 341	0.04 391	3.88 519	0.72 330	0.30 309	0.56 426	0.06 203	0.06 267	0.20 193	0.27 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.17 567	0.01 155

SQANet	2.28 628	1.25 667	2.39 525	4.17 705	2.91 698	2.60 593	0.24 556	4.17 545	0.83 397	2.42 599	0.57 427	1.59 486	0.88 544	3.30 435	0.68 521	7.35 713	0.12 661	0.47 690	0.02 523	6.56 704	3.00 703

ARAFT	1.12 513	0.82 635	4.11 625	0.04 315	0.00 1	1.64 533	0.03 346	4.85 612	1.69 574	2.78 613	0.57 427	0.47 360	0.11 344	4.81 533	0.24 349	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.00 1	0.24 611	0.05 459

FE-Mocha	0.48 295	0.12 244	1.34 369	0.11 464	0.09 501	0.64 85	0.01 188	3.94 524	0.22 67	0.49 358	0.58 429	0.59 377	0.53 488	0.29 249	0.38 444	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.15 603	0.02 264	0.02 307

test_sample8	3.62 661	0.41 498	2.03 479	0.02 179	0.01 270	2.14 568	0.01 188	4.38 565	1.04 439	6.51 674	0.58 429	14.04 699	6.94 693	5.58 575	8.70 686	0.53 689	16.52 743	1.82 701	1.10 712	0.02 264	0.02 307

mmm	0.52 310	0.04 14	1.14 308	0.61 639	0.00 1	1.14 274	0.00 1	3.45 453	0.75 346	1.24 477	0.58 429	0.20 313	0.18 395	0.93 346	0.08 190	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 155

GMStereo_Zeroshot	0.63 350	0.14 273	1.54 402	0.75 652	0.00 1	1.26 385	0.01 188	1.85 225	0.31 93	1.44 509	0.58 429	1.76 503	0.19 402	2.55 409	0.10 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.00 1

iinet-f	1.68 596	0.61 589	11.37 697	0.29 572	0.03 409	4.39 646	0.04 391	3.18 407	1.10 455	1.16 463	0.58 429	2.96 582	2.76 635	2.13 402	2.46 620	0.00 1	0.02 532	0.02 642	0.00 1	0.46 671	0.01 155

Wz-Net-TNSev	3.91 668	5.20 716	20.57 715	0.15 504	0.01 270	7.14 679	3.57 687	6.70 686	3.57 655	1.74 533	0.58 429	7.39 675	4.33 667	8.86 684	7.99 678	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.24 611	0.16 604

NF-Stereo	0.82 417	0.10 190	1.12 302	1.19 683	0.01 270	1.52 494	0.29 578	2.67 324	0.66 255	1.20 469	0.58 429	0.24 320	0.01 36	6.38 608	0.32 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

OCTAStereo	0.82 417	0.10 190	1.15 312	1.19 683	0.01 270	1.53 497	0.29 578	2.66 320	0.66 255	1.20 469	0.58 429	0.25 323	0.01 36	6.38 608	0.33 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

RE-Stereo	0.82 417	0.10 190	1.15 312	1.19 683	0.01 270	1.52 494	0.29 578	2.66 320	0.66 255	1.20 469	0.58 429	0.24 320	0.01 36	6.38 608	0.32 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

TVStereo	0.82 417	0.10 190	1.15 312	1.19 683	0.01 270	1.52 494	0.29 578	2.66 320	0.66 255	1.20 469	0.58 429	0.24 320	0.01 36	6.38 608	0.32 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

cf-r	0.98 470	0.51 552	2.04 483	0.25 553	0.01 270	1.40 443	0.03 346	4.47 575	1.65 570	0.95 420	0.58 429	2.63 557	0.24 422	4.19 491	0.58 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 430	0.04 432

xyz-stereo-finetune2	0.61 339	0.19 336	0.84 200	0.06 375	0.00 1	1.28 392	0.04 391	1.89 231	0.69 302	0.10 221	0.59 440	0.07 230	0.67 525	5.30 555	0.47 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

HH	0.88 446	0.37 473	1.93 459	0.25 553	0.10 511	0.62 82	0.00 1	3.79 499	0.18 44	0.33 315	0.59 440	3.94 622	0.81 540	4.44 510	0.09 211	0.00 1	0.06 612	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.02 307

HanStereo	0.88 446	0.37 473	1.93 459	0.25 553	0.10 511	0.62 82	0.00 1	3.79 499	0.18 44	0.33 315	0.59 440	3.94 622	0.81 540	4.44 510	0.09 211	0.00 1	0.06 612	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.02 307

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 570	0.68 605	4.62 646	0.01 62	0.00 1	5.13 660	0.30 586	4.64 594	1.23 480	2.39 598	0.59 440	2.12 530	2.00 616	4.94 537	2.19 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

PSMNet-ADL	0.77 399	0.08 137	0.90 218	0.07 410	0.01 270	2.01 562	0.02 288	2.55 306	1.11 457	0.33 315	0.59 440	2.15 532	0.69 529	4.07 482	0.85 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 307

LALA_ROB	1.33 546	0.59 580	1.74 440	0.02 179	0.06 466	3.25 614	0.50 618	3.45 453	1.39 516	3.70 642	0.59 440	4.59 642	0.25 427	3.58 451	2.79 630	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 381	0.02 307

IGEV_i1	0.77 399	0.09 159	2.06 485	0.42 602	0.05 453	1.39 441	0.01 188	4.94 618	0.48 116	0.26 300	0.60 446	1.51 477	0.12 358	2.93 425	0.22 335	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.28 671	0.04 381	0.06 498

NINENet	1.03 483	0.22 374	1.30 359	0.10 454	0.01 270	5.85 668	0.03 346	4.41 570	1.25 487	1.55 522	0.60 446	2.39 551	0.06 267	2.72 420	0.05 79	0.00 1	0.01 427	0.01 614	0.00 1	0.04 381	0.00 1

DNSM	3.81 666	2.91 702	0.44 104	0.14 498	0.02 375	1.10 241	0.03 346	1.49 181	0.72 330	0.05 126	0.62 448	0.06 203	0.04 205	18.10 721	8.64 684	0.00 1	2.59 723	0.00 1	0.16 615	26.40 736	12.65 731

DNS	2.99 644	0.46 529	0.47 118	0.12 470	0.34 639	1.10 241	0.04 391	1.27 158	0.76 358	0.05 126	0.62 448	0.07 230	0.05 235	17.58 720	0.05 79	0.00 1	2.59 723	0.00 1	0.29 676	21.26 735	12.71 732

StereoDRNet	1.48 562	0.75 616	4.58 645	0.05 352	0.10 511	2.49 586	1.10 646	4.62 589	1.47 535	3.38 637	0.62 448	2.29 542	0.65 518	4.52 518	2.89 631	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.01 495	0.05 410	0.07 521

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 507	0.35 462	4.53 642	0.18 522	0.37 640	0.79 90	0.00 1	5.71 665	0.74 342	0.40 340	0.64 451	4.47 637	1.41 580	1.42 374	0.30 396	0.00 1	0.11 653	0.00 1	0.28 671	0.17 567	0.14 598

MyStereo8	0.85 430	0.52 555	3.20 583	0.20 533	0.00 1	1.47 477	0.01 188	3.53 467	1.91 592	1.34 486	0.65 452	1.22 463	0.31 442	0.57 316	1.38 572	0.00 1	0.14 670	0.00 1	0.06 566	0.09 487	0.30 653

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 583	0.45 523	2.21 498	1.53 689	0.18 568	4.33 644	0.41 604	3.37 435	1.40 520	0.54 361	0.65 452	3.10 591	0.11 344	4.93 536	0.60 511	4.57 707	0.51 698	0.00 1	0.00 1	1.37 690	2.39 700

coex_refinement	1.13 515	0.54 563	1.58 414	0.12 470	0.02 375	1.51 488	0.06 458	4.01 529	1.51 548	2.61 607	0.66 454	4.40 634	0.48 483	3.67 453	1.30 566	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.04 381	0.03 392

test_sample4	0.86 434	0.16 304	2.28 517	0.50 620	0.01 270	1.42 456	0.01 188	4.65 595	1.27 494	1.52 513	0.66 454	0.69 398	0.08 307	3.50 448	0.38 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.02 307

tt1	0.88 446	0.27 403	1.25 345	0.08 427	0.00 1	3.36 620	0.02 288	3.03 369	6.40 683	0.33 315	0.66 454	0.05 181	0.40 468	1.59 384	0.05 79	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.09 487	0.03 392

BUS	0.97 467	0.10 190	0.96 240	0.01 62	0.00 1	5.85 668	0.03 346	5.40 647	0.93 417	2.26 583	0.66 454	2.39 551	0.06 267	0.61 324	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 422	0.10 190	0.96 240	0.01 62	0.00 1	3.32 617	0.21 544	5.40 647	0.93 417	2.26 583	0.66 454	1.81 508	0.10 332	0.61 324	0.18 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

hknet	1.08 495	0.13 259	2.07 487	0.01 62	0.00 1	3.32 617	0.21 544	5.40 647	0.92 413	2.26 583	0.66 454	3.43 607	0.05 235	2.81 421	0.27 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

test-1	0.52 310	0.25 393	0.94 231	0.03 260	0.22 587	1.20 341	0.08 478	4.03 532	0.25 83	0.70 381	0.66 454	0.71 405	0.03 159	0.30 255	0.43 462	0.00 1	0.18 679	0.00 1	0.07 573	0.01 111	0.25 648

ACVNet	0.57 329	0.21 361	1.34 369	0.09 441	0.00 1	1.36 424	0.22 550	2.40 285	1.05 445	0.63 372	0.66 454	1.94 515	0.26 430	0.31 258	0.79 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.00 1

acv_ft	0.79 408	0.21 361	1.28 351	0.01 62	1.08 679	1.68 540	0.01 188	3.75 492	1.05 445	1.31 485	0.66 454	1.94 515	0.46 480	0.31 258	1.68 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 627	0.00 1

CoDeX	0.94 462	0.34 460	2.09 490	0.05 352	0.20 579	1.49 484	0.20 542	5.89 668	1.57 559	0.66 376	0.67 463	1.05 450	0.32 447	3.82 469	0.33 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 507	0.42 504	1.72 439	0.28 568	0.01 270	1.37 430	0.11 502	6.25 678	0.84 400	1.05 447	0.67 463	1.61 490	0.79 538	6.11 592	0.63 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 503	0.04 432

MyStereo06	0.80 413	0.19 336	2.53 537	0.02 179	0.00 1	1.51 488	0.01 188	4.61 588	0.24 78	0.89 410	0.69 465	3.14 594	1.18 564	0.58 320	0.33 413	0.00 1	0.06 612	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.07 521

ACVNet-DCA	0.61 339	0.27 403	1.28 351	0.13 481	0.00 1	3.44 622	0.01 188	3.15 394	0.68 282	0.33 315	0.69 465	0.04 136	0.61 503	1.43 375	0.05 79	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.03 537	0.01 111	0.01 155

xx1	0.95 464	0.27 403	1.28 351	0.13 481	0.00 1	3.44 622	0.01 188	3.18 407	7.23 692	0.33 315	0.69 465	0.73 407	0.12 358	1.43 375	0.05 79	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

1test111	0.69 373	0.27 403	1.28 351	0.13 481	0.00 1	3.44 622	0.01 188	3.15 394	0.68 282	0.33 315	0.69 465	0.04 136	0.61 503	2.95 427	0.07 162	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.03 537	0.01 111	0.01 155

cc1	0.94 462	0.27 403	1.28 351	0.13 481	0.00 1	3.44 622	0.01 188	3.18 407	7.23 692	0.33 315	0.69 465	0.04 136	0.61 503	1.43 375	0.05 79	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.03 537	0.09 487	0.04 432

CFNet	1.08 495	0.62 591	2.26 513	0.26 560	0.03 409	1.40 443	0.04 391	4.45 574	2.09 606	0.48 355	0.69 465	1.31 468	0.24 422	6.63 623	0.83 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 567	0.04 432

CRFU-Net	1.32 545	0.27 403	2.46 532	1.17 682	0.03 409	4.08 637	0.05 427	5.61 657	0.67 272	1.53 515	0.70 471	3.47 609	2.62 633	3.24 434	0.24 349	0.01 604	0.01 427	0.11 672	0.00 1	0.13 530	0.00 1

Selective-IGEV-i1	0.67 370	0.05 39	1.30 359	0.03 260	0.16 557	1.38 436	0.03 346	4.59 587	1.35 511	0.41 342	0.71 472	2.02 522	0.07 287	0.41 288	0.12 254	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.50 698	0.03 334	0.17 612

IGEV-FE	0.74 386	0.20 349	3.00 566	0.26 560	0.02 375	1.10 241	0.05 427	3.72 489	0.19 47	0.88 407	0.71 472	2.81 568	0.63 509	0.52 307	0.33 413	0.00 1	0.07 622	0.00 1	0.16 615	0.04 381	0.00 1

z-ln-s-r	1.57 576	0.58 577	5.36 660	0.19 532	0.01 270	1.62 528	0.06 458	3.52 464	1.56 557	1.06 450	0.71 472	1.69 499	0.24 422	5.49 565	9.29 692	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 514	0.01 155

IGEV_Zeroshot_test	0.74 386	0.20 349	3.00 566	0.26 560	0.02 375	1.10 241	0.05 427	3.72 489	0.19 47	0.88 407	0.71 472	2.84 571	0.63 509	0.53 311	0.33 413	0.00 1	0.07 622	0.00 1	0.16 615	0.04 381	0.00 1

SE	0.32 211	0.21 361	0.49 122	0.21 535	0.00 1	1.04 172	0.02 288	1.57 193	0.21 61	0.09 195	0.73 476	0.08 241	0.71 531	0.25 224	0.40 455	0.02 627	0.00 1	0.00 1	0.08 579	0.27 627	0.07 521

UCFNet_RVC	0.66 361	0.35 462	1.20 334	0.02 179	0.30 626	1.53 497	0.01 188	3.42 448	0.67 272	1.12 457	0.73 476	1.26 466	0.20 408	1.84 394	0.46 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DRN-Test	1.62 580	0.23 383	3.72 608	0.18 522	0.13 532	3.34 619	0.19 540	5.93 671	2.01 604	4.14 652	0.76 478	2.12 530	1.78 605	5.22 551	2.62 628	0.00 1	0.00 1	0.01 614	0.01 495	0.03 334	0.01 155

HBP-ISP	1.45 558	0.75 616	3.02 570	0.30 574	0.10 511	4.28 643	1.49 655	4.68 596	1.29 499	3.43 638	0.78 479	0.93 436	1.01 552	6.48 616	0.36 439	0.04 640	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.05 410	0.03 392

SFCPSM	0.81 415	0.11 226	2.53 537	0.01 62	0.07 480	2.45 584	0.18 534	4.99 622	1.18 472	0.77 393	0.78 479	0.69 398	0.31 442	1.72 390	0.20 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 556	0.06 430	0.01 155

SACVNet	0.96 465	0.36 468	1.49 391	0.05 352	0.00 1	1.62 528	0.28 574	3.86 515	1.28 498	1.79 541	0.80 481	1.59 486	0.07 287	5.29 554	0.48 483	0.01 604	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 607	0.01 155

DDVS	0.92 459	0.16 304	1.39 378	0.21 535	0.27 612	3.17 610	0.26 562	2.56 308	0.62 187	0.70 381	0.81 482	2.17 538	0.45 476	5.26 552	0.29 388	0.00 1	0.01 427	0.01 614	0.00 1	0.04 381	0.02 307

IRAFT_RVC	1.02 481	0.20 349	1.58 414	1.39 687	0.26 606	1.33 416	0.32 591	2.52 303	0.66 255	1.58 524	0.81 482	1.16 460	1.58 595	6.51 617	0.43 462	0.00 1	0.12 661	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.03 392

AE-Stereo	0.47 288	0.11 226	1.03 273	0.04 315	0.09 501	1.11 249	0.03 346	4.16 543	0.34 99	0.35 327	0.82 484	0.15 291	0.16 386	0.45 298	0.05 79	0.00 1	0.09 639	0.00 1	0.26 664	0.09 487	0.05 459

AAGNet	1.54 570	0.07 105	0.88 211	1.04 673	0.27 612	1.47 477	0.66 627	1.57 193	0.61 162	1.68 530	0.82 484	1.62 492	2.29 621	6.18 595	11.63 702	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

MSAF-DinoV2	4.41 677	3.43 707	8.07 684	1.16 680	0.06 466	3.21 612	0.59 624	6.94 690	4.44 670	2.00 559	0.83 486	16.58 703	5.59 687	13.48 710	17.17 716	0.06 654	0.04 584	0.09 666	0.76 705	1.94 694	1.78 698

DisPM	0.86 434	0.09 159	1.10 298	0.76 655	0.02 375	1.51 488	0.57 622	1.75 214	0.70 315	2.43 601	0.83 486	0.38 348	0.01 36	6.89 645	0.17 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

CSP-Net	1.01 479	0.52 555	0.92 223	0.01 62	0.00 1	2.83 605	0.05 427	4.99 622	0.69 302	0.91 415	0.85 488	1.82 510	0.23 419	6.04 589	0.29 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 503	0.01 155

DeepStereo_RVC	0.52 310	0.08 137	1.37 376	0.06 375	0.06 466	1.34 418	0.41 604	1.43 167	0.68 282	1.03 444	0.85 488	0.49 364	1.56 591	0.79 339	0.17 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.13 591

ssnet_v2	1.14 518	0.28 419	1.77 443	0.03 260	0.00 1	2.07 565	0.37 600	5.20 634	1.87 589	2.00 559	0.87 490	3.09 590	0.55 493	1.31 368	3.02 633	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 577	0.12 578

DPSNet	3.38 657	0.60 584	9.55 691	0.61 639	0.46 652	5.10 659	1.44 654	11.17 707	3.92 663	2.57 604	0.88 491	5.90 661	9.68 706	7.63 672	7.25 676	0.08 658	0.16 676	0.01 614	0.07 573	0.34 651	0.17 612

test_sample5	0.86 434	0.16 304	2.25 509	0.49 617	0.01 270	1.41 448	0.01 188	4.55 581	1.27 494	1.35 492	0.89 492	0.58 375	0.11 344	3.75 462	0.38 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.02 307

111	0.79 408	0.70 613	2.21 498	0.01 62	0.01 270	1.19 322	0.16 525	3.78 498	1.98 599	1.22 475	0.91 493	2.01 519	0.32 447	0.32 264	0.64 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.17 612

DISCO	1.93 613	0.18 327	2.44 528	0.67 647	0.53 659	5.25 661	0.00 1	5.43 651	1.56 557	2.09 568	0.91 493	6.48 667	0.89 545	8.55 682	3.60 641	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 430	0.01 155

CASS	0.56 326	0.13 259	1.40 379	0.03 260	0.01 270	1.65 537	0.04 391	3.03 369	0.63 210	1.96 555	0.93 495	0.28 332	0.36 457	0.52 307	0.18 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TDLM	1.08 495	0.49 545	1.43 385	0.27 566	0.00 1	1.56 504	2.12 664	3.10 385	1.75 578	1.36 497	0.93 495	1.06 452	0.49 484	6.21 597	0.70 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 558	0.02 307

IER	0.75 393	0.12 244	1.93 459	0.01 62	0.00 1	2.31 579	0.02 288	2.96 355	0.98 425	1.30 482	0.96 497	1.40 473	1.19 565	1.31 368	0.45 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

SA	0.83 422	0.41 498	1.17 322	0.00 1	0.20 579	1.28 392	0.01 188	3.98 526	1.86 587	0.41 342	0.96 497	0.27 329	1.33 577	4.07 482	0.35 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 625	0.14 537	0.01 155

GANet-ADL	0.52 310	0.09 159	1.43 385	0.13 481	0.02 375	1.43 459	0.02 288	3.22 418	0.59 129	0.34 326	0.98 499	1.09 456	0.19 402	0.40 285	0.34 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 381	0.01 155

FACV-RUCA	0.49 297	0.10 190	1.30 359	0.06 375	0.12 527	1.14 274	0.07 470	3.57 474	0.92 413	0.18 287	0.99 500	0.19 308	0.31 442	0.25 224	0.16 292	0.00 1	0.00 1	0.08 663	0.02 523	0.24 611	0.12 578

IPLG	0.86 434	0.41 498	2.31 519	0.06 375	0.06 466	1.36 424	0.11 502	3.17 405	0.83 397	0.62 367	1.00 501	0.46 357	0.61 503	5.57 574	0.35 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 577	0.01 155

SME	0.74 386	0.73 614	0.99 249	0.07 410	0.02 375	1.00 150	0.01 188	2.65 318	0.25 83	1.26 479	1.01 502	0.23 319	0.12 358	4.58 525	0.94 543	0.62 693	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 639	0.08 537

XPNet_ROB	1.17 524	0.41 498	1.68 433	0.04 315	0.01 270	1.65 537	0.17 528	3.46 456	1.39 516	3.89 648	1.01 502	1.60 488	0.53 488	4.35 501	3.07 634	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.02 307

XX-TBD	0.28 184	0.39 486	0.97 246	0.05 352	0.00 1	1.09 234	0.00 1	0.71 112	0.54 120	0.44 347	1.04 504	0.06 203	0.06 267	0.19 178	0.09 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

APVNet	1.52 566	0.31 441	4.00 618	0.09 441	0.00 1	4.64 652	0.08 478	4.41 570	1.21 478	1.25 478	1.05 505	2.90 577	0.93 548	6.70 629	2.48 621	0.01 604	0.00 1	0.07 660	0.00 1	0.27 627	0.05 459

Lsterematch	0.41 258	0.44 517	1.31 363	0.28 568	0.02 375	0.91 123	0.04 391	1.01 138	1.02 435	0.24 298	1.06 506	0.30 334	0.68 527	0.57 316	0.28 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 155

w-ln-seven-2	1.97 617	1.04 654	11.90 698	0.15 504	0.06 466	1.38 436	0.48 611	3.80 502	2.17 615	2.73 611	1.06 506	2.29 542	1.69 602	6.32 604	4.15 645	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 495	0.17 567	0.04 432

SST-Stereo	1.04 485	0.05 39	1.16 317	0.72 650	0.23 592	1.70 544	0.58 623	1.92 233	1.46 533	1.19 467	1.09 508	1.60 488	1.93 613	6.92 650	0.21 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 155

iResNet	1.00 478	0.45 523	3.08 574	0.86 665	0.01 270	1.97 560	0.01 188	3.67 487	1.49 541	1.77 539	1.09 508	0.35 342	0.13 368	3.83 470	1.27 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 448	0.01 155

PAM	1.34 547	0.13 259	2.83 555	0.30 574	0.31 633	2.21 573	0.30 586	5.05 627	0.23 71	0.82 402	1.11 510	9.08 683	2.34 625	0.90 345	0.44 466	0.00 1	0.13 666	0.00 1	0.31 679	0.03 334	0.28 650

hitnet-ft	1.09 503	0.39 486	1.45 388	0.04 315	0.00 1	1.34 418	0.22 550	3.34 434	2.25 622	1.48 511	1.11 510	4.17 627	0.37 459	4.73 530	0.79 530	0.01 604	0.00 1	0.03 649	0.00 1	0.09 487	0.01 155

test_sample6	0.89 454	0.17 316	2.23 507	0.48 615	0.01 270	1.43 459	0.01 188	4.49 576	1.40 520	1.43 506	1.12 512	0.64 389	0.14 374	3.86 471	0.42 459	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.02 307

DualNet	0.88 446	0.16 304	2.25 509	0.49 617	0.01 270	1.41 448	0.01 188	4.55 581	1.27 494	1.43 506	1.12 512	0.58 375	0.11 344	3.75 462	0.38 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.02 307

CFNet_ucs	0.77 399	0.20 349	2.22 505	0.01 62	0.01 270	1.32 410	0.00 1	3.30 428	1.31 504	1.15 460	1.14 514	2.19 540	0.42 470	2.04 400	0.12 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 155

RAFT_R40	0.99 477	0.05 39	1.26 346	0.71 649	0.20 579	1.65 537	0.67 628	1.94 239	0.61 162	1.05 447	1.15 515	1.80 507	1.47 582	6.91 648	0.31 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 155

iResNetv2_ROB	1.08 495	1.12 659	4.68 648	1.09 677	0.00 1	1.38 436	0.05 427	3.83 508	1.11 457	0.80 400	1.15 515	1.02 448	0.12 358	4.52 518	0.45 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 647	0.03 392

OMP-Stereo	1.20 528	0.54 563	0.96 240	2.39 694	0.29 624	1.58 509	0.33 594	2.01 246	0.68 282	2.68 610	1.16 517	3.10 591	0.18 395	7.40 667	0.56 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 448	0.01 155

PA-Net	1.31 544	0.59 580	3.65 604	0.06 375	0.15 549	1.44 462	0.54 619	4.08 537	2.71 642	0.78 396	1.16 517	2.32 547	0.64 513	5.96 586	1.92 599	0.01 604	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 381	0.06 498
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DFGA-Net	0.91 457	1.43 674	2.72 553	0.06 375	0.16 557	1.16 290	0.00 1	2.26 276	0.77 367	1.02 439	1.17 519	0.25 323	0.04 205	5.17 547	1.71 585	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 627	0.02 307

delet	1.14 518	0.32 449	1.56 411	0.03 260	0.17 562	2.86 607	1.03 643	4.25 552	2.14 613	1.03 444	1.17 519	1.64 496	0.92 547	4.35 501	1.27 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 381	0.00 1

ETE_ROB	1.16 523	0.52 555	1.71 438	0.01 62	0.02 375	1.79 552	0.22 550	4.10 539	1.32 507	4.68 662	1.18 521	2.81 568	0.08 307	3.56 450	1.12 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.06 498

iResNet_ROB	1.05 493	0.76 620	2.06 485	0.07 410	0.00 1	1.35 422	0.03 346	6.80 689	2.57 640	0.79 398	1.20 522	0.94 439	0.12 358	3.81 467	0.41 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.01 155

CVANet_RVC	1.10 507	0.39 486	1.69 435	0.28 568	0.00 1	1.45 468	0.48 611	3.26 421	1.64 569	2.93 616	1.22 523	1.51 477	0.37 459	6.09 591	0.50 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 577	0.01 155

anonymity	0.74 386	0.15 290	1.17 322	0.16 513	0.27 612	0.71 86	0.01 188	4.70 597	1.78 580	1.15 460	1.23 524	0.31 335	1.65 599	0.54 313	0.53 493	0.02 627	0.02 532	0.00 1	0.27 667	0.02 264	0.06 498

PFNet	1.06 494	0.19 336	2.95 562	1.16 680	0.56 664	1.58 509	0.25 557	1.50 182	0.60 142	2.38 597	1.23 524	0.63 386	0.30 438	6.85 638	0.43 462	0.16 672	0.01 427	0.00 1	0.07 573	0.18 577	0.18 620

Wz-Net-MNSev	1.85 607	1.19 663	5.61 665	0.01 62	0.00 1	4.74 653	2.16 666	4.93 617	1.48 539	3.77 644	1.24 526	1.77 505	2.56 630	4.94 537	2.61 627	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.07 448	0.01 155

TANstereo	0.30 199	0.28 419	0.86 205	0.03 260	0.01 270	1.14 274	0.00 1	0.53 83	0.44 113	1.06 450	1.24 526	0.06 203	0.05 235	0.25 224	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.83 422	0.12 244	1.18 326	0.02 179	0.01 270	1.31 409	0.00 1	3.33 431	1.07 450	1.92 550	1.24 526	2.48 554	0.18 395	1.86 395	1.67 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 537	0.05 459
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CREStereo++_RVC	0.29 192	0.19 336	0.83 199	0.05 352	0.00 1	1.19 322	0.00 1	0.66 106	0.99 429	0.25 299	1.26 529	0.05 181	0.07 287	0.20 193	0.09 211	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
RASNet	1.53 568	0.31 441	1.97 470	0.09 441	3.20 700	1.69 542	0.06 458	3.27 427	2.12 608	0.77 393	1.29 530	5.32 659	1.69 602	6.60 620	2.17 614	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.02 307

CC-Net-ROB	1.86 608	0.64 595	2.55 539	1.42 688	0.19 575	3.38 621	0.04 391	4.41 570	2.45 632	0.90 412	1.31 531	0.98 444	0.18 395	6.60 620	0.53 493	1.14 696	1.60 709	7.16 710	0.00 1	1.33 689	0.32 658

SuperB	3.70 663	1.77 683	15.73 710	0.31 578	0.05 453	4.37 645	1.67 658	3.58 477	11.57 702	2.36 594	1.32 532	2.03 523	1.91 612	6.95 651	9.01 690	0.05 646	0.03 564	0.10 671	0.08 579	11.00 723	0.10 558

HSM	1.36 549	0.40 492	1.07 288	0.01 62	0.30 626	1.73 547	0.03 346	5.89 668	1.22 479	1.83 544	1.36 533	4.78 647	1.30 575	6.61 622	0.57 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

GASNet	1.43 556	1.53 676	4.54 644	0.31 578	0.02 375	1.49 484	0.20 542	3.86 515	1.95 595	0.75 389	1.37 534	2.11 528	1.57 594	5.82 584	2.60 626	0.00 1	0.05 601	0.00 1	0.00 1	0.43 666	0.10 558

PSMNet-RUCA	0.66 361	0.48 540	1.68 433	0.01 62	0.02 375	2.02 563	0.25 557	3.93 522	1.50 544	0.37 335	1.38 535	0.11 266	0.12 358	0.64 328	0.31 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 627	0.00 1

DStereoRT	3.77 665	0.60 584	4.37 637	0.09 441	0.15 549	5.27 662	0.46 609	4.05 535	1.49 541	1.91 549	1.39 536	0.89 429	3.47 653	6.42 614	1.75 587	0.00 1	0.09 639	37.58 740	4.88 728	0.07 448	0.50 670

s12784h	0.56 326	0.14 273	1.22 339	0.02 179	0.00 1	1.14 274	0.03 346	3.43 450	1.47 535	1.02 439	1.41 537	0.05 181	0.02 101	1.08 357	0.09 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

psmg	0.83 422	0.10 190	0.96 240	0.01 62	0.00 1	3.28 615	0.27 566	4.83 611	0.93 417	1.92 550	1.46 538	1.81 508	0.10 332	0.61 324	0.18 311	0.00 1	0.00 1	0.01 614	0.00 1	0.01 111	0.00 1

S0	0.35 232	0.36 468	0.58 148	0.15 504	0.01 270	1.28 392	0.04 391	1.15 148	0.11 3	0.10 221	1.50 539	0.20 313	0.45 476	0.30 255	0.39 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 537	0.31 646	0.10 558

AIO-test2	0.76 397	0.80 627	1.47 390	0.12 470	0.15 549	1.22 352	0.01 188	3.17 405	0.73 333	0.36 334	1.50 539	0.16 297	0.05 235	2.37 405	0.16 292	2.85 704	0.00 1	0.00 1	0.01 495	0.04 381	0.07 521

DANet	1.74 600	0.22 374	3.06 572	0.75 652	0.44 648	2.46 585	0.35 598	3.40 444	1.41 523	4.22 653	1.56 541	5.03 652	0.56 494	6.29 602	5.00 657	0.01 604	0.00 1	0.00 1	0.01 495	0.04 381	0.08 537
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
S	0.52 310	0.16 304	0.53 132	0.03 260	0.02 375	2.50 588	0.02 288	1.76 216	0.62 187	0.71 383	1.57 542	0.49 364	0.71 531	0.20 193	0.30 396	0.02 627	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 665	0.34 659

DispNO	1.25 535	0.52 555	3.40 594	0.11 464	0.05 453	1.45 468	0.01 188	3.73 491	1.68 573	1.34 486	1.59 543	3.15 595	1.12 561	5.56 571	1.14 554	0.00 1	0.02 532	0.03 649	0.12 599	0.05 410	0.03 392

RAFT_CTSACE	0.68 371	0.52 555	1.74 440	0.50 620	0.05 453	1.16 290	0.00 1	2.68 325	0.66 255	0.68 379	1.60 544	1.76 503	0.80 539	0.94 350	0.13 261	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.27 627	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 384	0.13 259	1.56 411	0.02 179	0.14 540	1.34 418	0.04 391	3.00 361	0.23 71	0.67 377	1.64 545	0.89 429	0.00 1	4.55 521	0.10 230	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.21 645	0.03 334	0.01 155

FINET	1.36 549	0.46 529	4.05 621	0.22 540	0.73 670	1.03 159	0.00 1	3.57 474	5.71 678	1.59 525	1.64 545	0.49 364	0.19 402	5.53 567	1.90 596	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.03 392

GwcNet	1.67 592	0.81 631	5.52 662	0.23 548	1.21 680	4.21 641	0.62 626	3.71 488	1.57 559	1.01 438	1.65 547	3.99 624	0.52 487	5.46 563	2.30 617	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 495	0.35 655	0.13 591

1111x	1.53 568	0.06 68	1.77 443	0.27 566	0.00 1	2.12 567	0.01 188	5.63 660	1.65 570	1.53 515	1.67 548	0.92 431	0.64 513	6.18 595	8.17 682	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 155

TestStereo1	0.77 399	0.46 529	1.12 302	0.15 504	0.19 575	1.29 398	0.01 188	3.33 431	1.55 552	0.45 350	1.67 548	0.13 278	1.23 567	3.39 440	0.27 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 567	0.07 521

SA-5K	0.77 399	0.46 529	1.12 302	0.15 504	0.19 575	1.29 398	0.01 188	3.33 431	1.55 552	0.45 350	1.67 548	0.13 278	1.23 567	3.39 440	0.27 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 567	0.07 521

ADCRef	2.29 629	0.65 599	5.67 666	0.10 454	0.09 501	4.81 654	0.76 633	4.75 603	1.37 513	2.88 615	1.67 548	1.62 492	2.30 622	3.77 466	14.93 710	0.02 627	0.00 1	0.01 614	0.10 590	0.20 597	0.11 567

PDISCO_ROB	2.21 626	0.78 624	3.43 596	0.96 669	2.04 696	7.04 678	0.09 490	7.36 695	5.72 680	1.21 474	1.67 548	3.16 596	1.28 573	7.52 670	1.37 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 651	0.13 591

ISRNet	0.88 446	0.19 336	2.71 551	0.05 352	0.00 1	1.17 297	0.03 346	2.96 355	0.80 386	2.17 572	1.70 553	2.59 556	0.20 408	2.58 410	0.46 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 381	0.00 1

NaN_ROB	2.02 620	0.58 577	2.65 546	0.29 572	0.28 622	3.19 611	5.19 707	3.84 509	2.55 639	5.31 669	1.73 554	2.30 544	1.96 614	6.78 635	3.09 635	0.01 604	0.06 612	0.03 649	0.10 590	0.10 503	0.37 664

CBMV	1.56 573	0.24 388	1.92 458	0.31 578	0.03 409	2.90 608	4.33 697	3.79 499	1.81 581	4.98 666	1.73 554	2.70 563	1.68 601	3.81 467	0.92 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 410	0.08 537
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LMCR-Stereo	1.10 507	0.69 609	1.95 464	0.50 620	0.01 270	2.73 598	0.09 490	6.20 677	0.64 228	2.37 595	1.76 556	0.13 278	1.59 597	2.94 426	0.23 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 522	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 538	0.22 374	1.35 373	0.64 643	0.16 557	2.56 591	0.00 1	4.14 542	2.37 626	2.29 588	1.76 556	2.84 571	0.02 101	6.80 637	0.45 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 381	0.11 567

Ntro	3.24 649	1.34 669	2.83 555	7.27 709	4.43 707	6.22 673	0.74 632	4.73 599	1.48 539	0.39 339	1.77 558	2.70 563	1.28 573	4.59 526	1.25 561	8.06 715	0.28 691	2.12 707	0.05 556	8.11 708	5.16 710

H2IRNET	0.47 288	0.22 374	1.27 348	0.15 504	0.01 270	1.18 308	0.01 188	1.65 201	0.48 116	0.02 44	1.80 559	0.46 357	0.04 205	1.62 387	0.35 431	0.00 1	0.00 1	0.01 614	0.01 495	0.16 558	0.02 307

RAFT + AFF	1.63 583	1.13 660	2.62 544	0.04 315	0.80 671	2.29 578	1.03 643	5.54 656	2.06 605	1.77 539	1.81 560	1.22 463	3.65 659	6.23 599	1.57 576	0.01 604	0.35 695	0.00 1	0.01 495	0.33 647	0.12 578

MLCV	1.01 479	0.53 560	2.17 495	0.03 260	0.00 1	1.60 519	0.03 346	2.90 345	1.30 502	2.60 606	1.85 561	1.00 446	0.40 468	4.88 535	0.74 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 448	0.01 155

AASNet	0.86 434	0.53 560	1.96 468	0.04 315	0.00 1	1.70 544	0.05 427	5.13 632	1.84 583	0.93 418	1.88 562	0.96 440	0.19 402	0.67 332	0.91 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 627	0.09 546

xxxx	1.78 604	0.07 105	1.02 261	0.00 1	0.01 270	1.44 462	0.00 1	5.81 667	1.53 550	1.37 499	1.91 563	1.08 454	0.05 235	4.37 504	16.98 715	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 307

PSM-AAD	1.15 521	0.04 14	0.88 211	0.10 454	0.27 612	1.32 410	3.25 682	2.41 292	0.64 228	2.93 616	1.92 564	0.15 291	5.39 683	3.42 442	0.19 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.05 459

XQC	2.57 634	1.20 664	6.33 677	0.18 522	0.01 270	3.84 633	0.33 594	5.24 636	3.83 662	4.43 656	1.94 565	4.58 641	3.19 647	7.19 662	8.67 685	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.03 537	0.27 627	0.19 629

AFF-stereo	0.65 356	0.46 529	0.82 197	0.37 597	0.00 1	1.19 322	0.00 1	3.04 373	1.42 525	0.72 386	1.95 566	1.16 460	0.26 430	0.97 352	0.31 401	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.21 599	0.02 307

ADCPNet	3.63 662	0.82 635	13.20 706	0.08 427	0.43 647	7.02 677	2.23 668	4.77 606	2.41 628	4.31 655	1.96 567	7.57 676	5.16 678	6.45 615	13.80 707	0.02 627	0.75 703	0.04 653	0.90 711	0.16 558	0.53 671

HART	0.44 274	0.24 388	1.41 381	0.01 62	0.00 1	0.33 35	0.00 1	2.91 347	0.61 162	0.26 300	1.98 568	0.35 342	0.03 159	0.20 193	0.14 273	0.00 1	0.11 653	0.00 1	0.00 1	0.19 586	0.05 459

pcwnet_v2	1.29 538	0.17 316	5.98 670	0.10 454	0.01 270	1.76 548	0.02 288	5.08 630	2.90 645	1.54 521	1.98 568	2.03 523	0.81 540	3.01 429	0.28 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 495	0.03 334	0.03 392

iRaft-Stereo_5w	1.08 495	0.56 572	2.70 549	0.02 179	0.02 375	1.20 341	0.01 188	3.18 407	0.63 210	0.14 264	2.00 570	1.62 492	1.54 589	6.69 628	1.01 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 607	0.01 155

DLCB_ROB	1.17 524	0.22 374	1.28 351	0.08 427	0.00 1	1.51 488	0.23 554	3.39 442	1.52 549	3.43 638	2.00 570	3.40 605	0.31 442	4.29 496	1.82 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PAM_32	1.45 558	0.13 259	2.69 548	0.26 560	0.30 626	2.15 571	0.29 578	4.92 616	0.22 67	0.84 403	2.02 572	9.57 686	3.27 651	0.97 352	0.56 501	0.00 1	0.12 661	0.00 1	0.31 679	0.04 381	0.27 649

ffm	1.04 485	0.05 39	1.65 424	0.34 590	0.01 270	1.58 509	0.02 288	3.03 369	6.40 683	1.39 501	2.07 573	2.15 532	0.34 450	1.59 384	0.05 79	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.09 487	0.03 392

ff1	1.65 587	0.05 39	1.65 424	0.34 590	0.01 270	1.58 509	0.02 288	3.03 369	6.40 683	1.39 501	2.07 573	2.15 532	0.34 450	6.68 625	7.08 672	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.09 487	0.03 392

mmx	1.56 573	0.05 39	1.65 424	0.34 590	0.01 270	1.58 509	0.02 288	5.51 654	2.25 622	1.39 501	2.07 573	2.15 532	0.34 450	6.68 625	7.08 672	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

xxx	1.56 573	0.05 39	1.65 424	0.34 590	0.01 270	1.58 509	0.02 288	5.51 654	2.25 622	1.39 501	2.07 573	2.15 532	0.34 450	6.68 625	7.08 672	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

222	2.69 637	0.09 159	1.03 273	0.00 1	0.00 1	1.54 501	0.00 1	5.61 657	1.55 552	1.51 512	2.10 577	0.53 370	0.07 287	4.54 520	35.09 734	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 307

Wz-Net-SNSev	2.53 633	2.49 695	10.66 695	0.39 599	0.01 270	2.73 598	0.40 602	5.02 625	1.50 544	2.15 570	2.12 578	6.48 667	1.11 558	9.47 690	5.84 665	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.21 599	0.06 498

Syn2CoEx	1.66 588	1.17 661	4.29 631	0.04 315	0.00 1	1.44 462	0.56 620	5.33 645	1.98 599	2.01 563	2.12 578	2.08 525	2.81 637	6.55 618	2.42 618	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 647	0.06 498

w-ln-seven	2.97 643	1.40 673	12.49 701	0.25 553	0.14 540	7.22 680	0.48 611	5.24 636	4.82 673	4.96 665	2.13 580	4.00 625	1.33 577	5.95 585	8.81 689	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 552	0.02 307

SMFormer	1.04 485	0.16 304	1.55 404	0.33 584	0.01 270	1.03 159	0.00 1	5.24 636	2.12 608	1.53 515	2.16 581	0.92 431	0.02 101	4.46 512	1.24 559	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.02 307

tta	1.04 485	0.16 304	1.55 404	0.33 584	0.01 270	1.03 159	0.00 1	5.24 636	2.12 608	1.53 515	2.16 581	0.92 431	0.02 101	4.46 512	1.24 559	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.01 155

qqq1	0.98 470	0.16 304	1.55 404	0.33 584	0.01 270	1.03 159	0.00 1	5.24 636	2.12 608	1.53 515	2.16 581	0.92 431	0.02 101	4.46 512	0.07 162	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.01 155

fff1	0.98 470	0.16 304	1.55 404	0.33 584	0.01 270	1.03 159	0.00 1	5.24 636	2.12 608	1.53 515	2.16 581	0.92 431	0.02 101	4.46 512	0.07 162	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.01 155

test_xeample	1.79 605	0.08 137	1.03 273	0.02 179	0.00 1	1.44 462	0.00 1	5.48 652	1.84 583	1.65 528	2.17 585	0.37 344	0.06 267	4.00 481	17.67 718	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 307

Selective-IGEV-i16pb	2.59 635	0.23 383	12.90 704	0.10 454	0.00 1	8.27 689	3.43 686	6.97 691	3.73 659	0.56 362	2.20 586	2.46 553	1.32 576	7.09 659	1.35 568	0.15 670	0.26 689	0.06 658	0.13 601	0.24 611	0.24 646

ADLNet	1.20 528	0.29 429	1.98 472	0.00 1	0.02 375	2.20 572	0.11 502	4.39 568	2.52 637	2.19 575	2.20 586	2.66 558	0.70 530	3.42 442	1.25 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 503	0.04 432

anonymousa	0.79 408	0.26 399	1.91 457	0.03 260	0.29 624	1.46 476	0.02 288	3.76 494	0.97 422	0.72 386	2.25 588	3.21 599	0.56 494	0.15 149	0.12 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 550	0.00 1	0.02 307

IIG-Stereo	1.30 540	0.48 540	1.04 278	2.41 695	0.05 453	1.61 523	0.14 516	2.59 311	0.68 282	2.97 621	2.28 589	3.08 589	0.57 496	7.41 668	0.65 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 561	0.31 441	3.22 587	0.66 645	0.08 491	1.54 501	0.09 490	3.84 509	1.58 563	1.66 529	2.32 590	3.60 611	3.12 645	6.99 654	0.42 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

DAS	1.26 536	0.08 137	2.25 509	0.04 315	0.01 270	1.28 392	1.18 647	3.80 502	1.58 563	4.60 659	2.37 591	1.53 479	0.53 488	5.36 560	0.59 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 155

SepStereo	1.28 537	0.08 137	2.25 509	0.04 315	0.01 270	1.28 392	1.18 647	3.80 502	1.58 563	4.60 659	2.37 591	1.53 479	0.53 488	5.63 577	0.59 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 155

UGAM	1.08 495	0.19 336	2.83 555	0.05 352	0.01 270	1.09 234	0.11 502	2.89 344	0.64 228	0.08 179	2.46 593	3.64 613	0.08 307	6.99 654	0.25 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.27 627	0.04 432

IPLGR_C	0.75 393	0.88 640	2.58 541	0.13 481	0.02 375	1.40 443	0.27 566	3.19 412	0.84 400	1.92 550	2.46 593	0.18 305	0.11 344	0.49 305	0.26 368	0.00 1	0.05 601	0.01 614	0.05 556	0.19 586	0.06 498

ACRE	0.75 393	0.78 624	2.72 553	0.13 481	0.02 375	1.40 443	0.26 562	3.20 415	0.82 395	1.84 545	2.46 593	0.19 308	0.10 332	0.52 307	0.26 368	0.00 1	0.04 584	0.01 614	0.05 556	0.19 586	0.05 459

DGSMNet	2.23 627	0.80 627	6.10 672	0.96 669	1.73 690	3.22 613	4.12 693	5.30 643	1.11 457	1.19 467	2.48 596	3.18 597	0.65 518	4.57 524	1.33 567	1.11 695	1.37 708	1.55 699	1.26 715	1.37 690	1.28 690

otaku	3.17 648	1.32 668	2.49 534	6.07 707	3.26 701	4.62 651	2.15 665	5.35 646	1.34 510	2.00 559	2.54 597	3.50 610	1.49 583	3.68 455	1.11 550	7.89 714	0.23 684	1.88 704	0.03 537	7.74 707	4.78 708

CIPLG	0.75 393	0.81 631	2.38 524	0.13 481	0.03 409	1.41 448	0.27 566	3.19 412	0.84 400	1.98 557	2.56 598	0.19 308	0.10 332	0.54 313	0.26 368	0.00 1	0.05 601	0.01 614	0.05 556	0.19 586	0.05 459

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 336	0.36 468	0.96 240	0.03 260	0.02 375	1.21 347	0.02 288	2.80 335	1.55 552	1.08 453	2.63 599	0.43 354	0.16 386	0.37 280	0.25 358	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.19 586	0.01 155

PS-NSSS	1.08 495	0.45 523	1.70 437	0.02 179	0.01 270	1.37 430	0.01 188	4.38 565	2.09 606	1.15 460	2.65 600	0.65 390	0.07 287	6.35 606	0.56 501	0.16 672	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 410	0.00 1

DStereoO	3.24 649	1.24 665	4.53 642	2.49 696	1.28 681	2.49 586	3.35 683	3.86 515	3.39 652	1.92 550	2.66 601	3.72 618	9.18 702	3.46 445	4.30 647	10.11 729	0.42 697	0.03 649	0.75 704	5.03 700	0.56 672

NCC-stereo	1.67 592	0.56 572	3.10 575	0.08 427	0.22 587	2.24 575	0.13 512	5.05 627	1.42 525	2.27 586	2.72 602	4.29 631	3.53 655	5.76 579	2.01 606	0.04 640	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.02 307

Abc-Net	1.67 592	0.56 572	3.10 575	0.08 427	0.22 587	2.24 575	0.13 512	5.05 627	1.42 525	2.27 586	2.72 602	4.29 631	3.53 655	5.76 579	2.01 606	0.04 640	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.02 307
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Weightmod	0.61 339	0.40 492	0.53 132	0.11 464	0.03 409	1.12 262	0.01 188	0.79 123	0.62 187	0.09 195	2.76 604	0.67 394	0.33 449	3.73 460	0.44 466	0.06 654	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 670	0.12 578

LL-Strereo	1.93 613	0.97 647	3.83 614	0.55 630	2.19 697	1.49 484	0.05 427	4.09 538	1.00 431	2.59 605	2.77 605	5.17 655	5.63 688	7.19 662	0.63 514	0.00 1	0.10 649	0.00 1	0.00 1	0.25 619	0.20 635

FBW_ROB	2.36 630	0.36 468	3.16 579	0.37 597	0.14 540	4.42 648	0.18 534	6.64 683	3.05 647	2.98 622	2.85 606	4.86 649	1.11 558	11.00 705	4.53 650	0.16 672	0.05 601	0.37 688	0.09 585	0.19 586	0.78 679

STrans-v2	1.67 592	0.36 468	3.28 588	0.02 179	0.19 575	1.45 468	0.08 478	6.69 685	1.49 541	2.00 559	2.86 607	3.67 615	3.88 663	7.04 658	0.45 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

MGS-Stereo	0.31 206	0.10 190	0.89 216	0.02 179	0.00 1	0.50 76	0.00 1	0.39 62	0.61 162	0.02 44	2.91 608	0.04 136	0.03 159	0.21 204	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 667	0.00 1

AnyNet_C32	3.93 669	2.58 696	12.07 699	0.39 599	0.49 657	5.50 664	6.45 718	4.44 573	2.19 618	6.86 679	2.94 609	5.28 657	3.20 648	6.63 623	18.37 720	0.08 658	0.04 584	0.20 680	0.09 585	0.57 680	0.19 629

RT-IGEV	1.20 528	0.10 190	2.23 507	0.46 610	0.30 626	1.14 274	0.37 600	5.13 632	0.71 321	1.74 533	2.95 610	3.86 620	2.33 624	1.50 382	0.64 516	0.00 1	0.11 653	0.00 1	0.25 661	0.10 503	0.18 620

TCMNet	1.49 564	0.57 575	5.20 655	0.13 481	1.39 685	1.81 554	0.17 528	4.03 532	1.26 488	1.72 532	2.98 611	1.95 517	0.46 480	5.01 540	2.55 625	0.00 1	0.06 612	0.06 658	0.00 1	0.37 659	0.16 604

RainbowNet	4.74 680	3.21 705	3.07 573	9.34 716	6.01 709	4.89 657	3.60 688	7.09 692	4.39 668	1.63 527	3.01 612	4.72 646	2.96 641	5.53 567	1.19 557	8.95 717	2.12 712	8.48 713	0.19 633	8.75 712	5.73 711

HGLStereo	1.03 483	0.18 327	1.50 392	0.01 62	0.01 270	1.41 448	0.01 188	3.41 446	0.82 395	1.05 447	3.09 613	2.11 528	1.24 570	4.51 517	1.18 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 381	0.03 392

GMM-Stereo	1.09 503	0.05 39	1.62 420	0.13 481	0.22 587	1.41 448	0.87 636	2.31 279	0.62 187	2.75 612	3.14 614	0.54 372	0.90 546	5.33 558	0.13 261	0.01 604	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.01 111	1.80 699

psmorigin	2.01 619	0.37 473	10.25 693	0.22 540	0.03 409	1.62 528	0.19 540	3.31 429	1.05 445	4.92 664	3.14 614	5.85 660	2.21 620	5.31 556	1.71 585	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 410	0.02 307

RTSC	2.66 636	1.24 665	6.04 671	0.18 522	0.02 375	4.40 647	0.08 478	4.29 557	4.98 674	6.00 672	3.15 616	2.97 583	1.56 591	6.71 630	10.89 698	0.00 1	0.07 622	0.00 1	0.05 556	0.40 663	0.24 646

ADLNet2	1.38 552	0.39 486	3.13 577	0.00 1	0.70 669	1.23 367	0.26 562	4.19 546	2.36 625	1.45 510	3.16 617	4.23 630	0.82 543	4.56 523	0.88 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 530	0.02 307

DDUNet	3.28 652	10.54 725	2.29 518	3.50 701	3.31 702	4.21 641	0.21 544	3.77 495	1.03 437	2.54 603	3.17 618	3.20 598	0.21 415	3.89 473	0.69 522	1.94 701	0.05 601	9.87 715	3.53 721	5.03 700	2.55 702

MFN_U_SF_RVC	3.76 664	1.77 683	9.85 692	0.84 658	0.27 612	9.50 693	0.49 615	8.07 698	3.41 653	4.81 663	3.28 619	9.40 684	3.49 654	7.76 675	8.31 683	0.41 685	0.54 699	0.52 692	0.80 708	0.89 685	0.84 681

SAMSARA	3.32 656	1.07 657	6.25 674	0.86 665	0.31 633	7.55 684	3.87 691	5.26 642	4.20 665	7.43 683	3.35 620	10.04 687	3.83 662	6.98 653	4.83 654	0.00 1	0.14 670	0.00 1	0.05 556	0.17 567	0.22 641

SHD	3.01 645	1.02 653	5.52 662	0.45 609	0.39 642	4.12 638	0.17 528	6.68 684	12.04 705	7.20 681	3.36 621	4.40 634	2.58 632	4.69 527	7.17 675	0.01 604	0.04 584	0.00 1	0.03 537	0.22 603	0.17 612

ADCL	3.30 653	0.81 631	6.76 679	0.25 553	0.25 602	6.93 676	4.65 701	4.79 609	2.62 641	4.61 661	3.36 621	5.22 656	4.55 671	5.54 570	14.91 709	0.05 646	0.01 427	0.11 672	0.13 601	0.28 637	0.10 558

test_4	0.51 306	0.10 190	1.27 348	0.01 62	0.06 466	0.97 145	0.03 346	1.12 146	0.16 26	0.27 304	3.42 623	0.65 390	0.09 322	1.59 384	0.26 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 579	0.14 537	0.00 1

WZ-Net	4.16 674	1.75 682	23.59 718	0.08 427	0.04 434	2.62 597	2.16 666	5.89 668	4.74 672	5.73 671	3.51 624	6.99 674	4.89 676	10.82 701	10.11 694	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 522	0.11 567

fast-acv-ft	1.41 555	0.46 529	4.29 631	0.10 454	0.13 532	3.97 634	0.29 578	2.42 293	1.91 592	0.81 401	3.55 625	3.02 585	1.26 572	3.35 436	2.05 609	0.04 640	0.01 427	0.04 653	0.04 550	0.39 662	0.05 459

ADCMid	3.95 671	1.34 669	10.91 696	0.18 522	0.38 641	5.02 658	1.27 652	4.87 613	2.94 646	11.15 699	3.60 626	6.76 671	5.21 681	6.40 613	16.96 714	0.12 666	0.08 634	0.55 694	0.46 695	0.53 679	0.19 629

HSM-Net_RVC	1.40 554	0.07 105	1.58 414	0.00 1	0.01 270	1.88 557	0.05 427	7.24 693	1.71 577	3.63 641	3.63 627	3.21 599	0.36 457	4.25 494	0.44 466	0.01 604	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UDG	2.86 639	8.81 723	1.57 413	2.60 697	0.89 674	2.39 583	0.11 502	3.42 448	1.02 435	2.18 574	3.64 628	5.04 653	1.60 598	4.17 490	2.09 610	1.21 698	0.04 584	7.69 711	3.67 722	4.10 698	0.93 686

Weightmod_eth	0.61 339	0.20 349	0.54 138	0.09 441	0.00 1	0.86 109	0.04 391	0.72 114	0.62 187	0.10 221	3.72 629	0.21 317	0.53 488	2.03 399	0.24 349	1.85 700	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 651	0.07 521

CrosDoStereo	1.66 588	0.15 290	1.66 428	0.02 179	0.07 480	1.38 436	6.16 714	3.12 388	1.06 448	0.97 424	3.74 630	0.96 440	4.79 674	7.00 656	1.92 599	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 514	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 588	0.15 290	1.66 428	0.02 179	0.07 480	1.38 436	6.16 714	3.12 388	1.06 448	0.97 424	3.74 630	0.96 440	4.79 674	7.00 656	1.92 599	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 514	0.00 1

SGM-Forest	1.84 606	0.08 137	1.31 363	0.15 504	0.22 587	3.52 627	2.46 675	3.85 511	2.16 614	5.29 668	3.90 632	3.71 617	1.56 591	6.28 601	1.90 596	0.01 604	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.30 653
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	1.94 615	0.40 492	3.82 613	0.15 504	0.09 501	1.81 554	0.45 608	4.77 606	2.21 620	3.36 633	3.94 633	8.39 679	1.72 604	5.75 578	1.69 584	0.00 1	0.00 1	0.01 614	0.00 1	0.17 567	0.01 155

ccnet	1.70 598	0.20 349	1.95 464	0.26 560	0.18 568	3.72 631	1.22 649	4.22 551	1.43 529	2.37 595	3.96 634	3.45 608	1.51 587	4.69 527	4.47 649	0.06 654	0.00 1	0.09 666	0.01 495	0.10 503	0.01 155

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 653	2.61 697	7.84 682	0.09 441	0.26 606	12.92 703	7.62 722	4.25 552	3.64 658	2.95 620	3.99 635	4.61 645	1.22 566	8.36 679	1.77 588	0.59 692	1.15 707	0.04 653	0.85 710	0.48 675	0.67 677

GrayStereo	1.46 560	0.03 2	0.87 207	0.63 642	0.20 579	1.24 368	4.61 700	2.85 340	0.62 187	4.98 666	4.00 636	0.45 356	4.67 672	3.37 439	0.08 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 698	0.01 111	0.01 155

THIR-Stereo	1.48 562	0.29 429	1.51 398	0.01 62	0.02 375	1.05 189	4.32 696	2.11 257	0.22 67	1.08 453	4.24 637	1.93 514	4.19 666	6.76 633	1.87 594	0.00 1	0.00 1	0.04 653	0.00 1	0.05 410	0.00 1

AANet_RVC	1.66 588	0.88 640	3.52 599	0.06 375	0.00 1	1.22 352	0.00 1	3.25 419	2.51 636	2.21 576	4.49 638	3.65 614	0.20 408	7.10 660	3.42 638	0.50 688	0.04 584	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.05 459

RGC	1.86 608	0.67 602	3.45 598	0.07 410	0.26 606	3.29 616	0.11 502	4.78 608	1.46 533	3.26 631	4.51 639	5.14 654	2.68 634	5.46 563	1.94 603	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.09 546

stereogan	2.13 623	0.31 441	3.75 609	0.01 62	0.09 501	7.44 683	0.60 625	4.27 555	3.29 651	3.91 649	4.62 640	6.41 665	1.84 611	5.17 547	0.58 507	0.00 1	0.01 427	0.01 614	0.00 1	0.24 611	0.05 459

FAT-Stereo	1.86 608	0.19 336	3.31 590	0.17 516	0.03 409	1.78 551	0.97 640	4.76 605	2.79 643	4.22 653	4.87 641	5.31 658	2.83 639	5.06 544	0.90 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 381	0.01 155

YMNet	1.62 580	0.68 605	3.67 605	0.14 498	0.30 626	4.52 649	0.21 544	3.52 464	1.23 480	2.94 618	4.94 642	4.18 628	0.38 462	2.85 423	2.12 612	0.05 646	0.13 666	0.08 663	0.01 495	0.44 667	0.09 546

YMNet_1	1.62 580	0.68 605	3.67 605	0.14 498	0.30 626	4.52 649	0.21 544	3.52 464	1.23 480	2.94 618	4.94 642	4.18 628	0.38 462	2.85 423	2.12 612	0.05 646	0.13 666	0.08 663	0.01 495	0.44 667	0.09 546

DispFullNet	7.91 699	23.96 732	13.67 707	14.71 726	7.88 719	4.83 655	0.04 391	5.01 624	2.89 644	8.86 693	4.96 644	6.11 662	10.72 708	10.18 697	3.51 640	2.44 703	0.33 693	15.15 725	4.65 725	12.33 725	5.95 712

CBMV_ROB	1.70 598	0.11 226	1.98 472	0.46 610	0.00 1	2.85 606	0.91 639	4.27 555	2.21 620	4.02 651	5.00 645	2.97 583	2.32 623	5.40 561	1.35 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.06 498

RP	1.76 603	0.55 567	2.59 543	0.22 540	0.60 667	1.70 544	0.98 642	4.31 559	1.99 602	3.12 626	5.04 646	4.41 636	2.96 641	4.72 529	1.90 596	0.01 604	0.00 1	0.00 1	0.01 495	0.14 537	0.01 155

DRaft	1.34 547	0.12 244	1.19 331	0.06 375	0.01 270	1.64 533	0.43 606	1.86 227	0.14 16	3.76 643	5.27 647	0.41 352	4.38 669	5.49 565	1.68 582	0.01 604	0.06 612	0.00 1	0.07 573	0.07 448	0.11 567

Sa-1000	1.04 485	0.39 486	1.17 322	0.00 1	0.20 579	1.33 416	0.03 346	4.19 546	1.81 581	0.99 437	5.33 648	0.61 380	0.15 378	4.07 482	0.30 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 615	0.13 530	0.00 1

ACVNet_1	6.16 690	1.86 687	4.43 639	9.52 718	7.22 717	7.59 685	2.37 671	9.99 705	6.71 687	3.84 646	5.35 649	13.23 697	4.90 677	6.25 600	1.94 603	9.06 719	2.40 716	10.88 721	0.11 594	9.58 720	6.03 714

EAI-Stereo	1.14 518	0.12 244	1.19 331	0.21 535	0.32 636	1.84 556	2.32 670	5.42 650	1.19 475	1.02 439	5.66 650	0.48 361	0.60 500	0.86 343	0.62 513	0.00 1	0.13 666	0.00 1	0.65 703	0.02 264	0.17 612

S-Stereo	2.00 618	0.30 435	5.74 667	0.24 550	0.23 592	2.51 589	1.90 660	4.74 600	5.15 675	2.42 599	5.80 651	2.85 573	0.72 533	5.08 545	2.17 614	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.00 1	0.08 465	0.04 432

HHNet	0.87 442	0.25 393	1.78 446	0.16 513	0.08 491	1.30 404	0.44 607	1.93 236	0.64 228	1.41 505	5.92 652	0.14 285	1.79 606	0.35 276	0.95 544	0.05 646	0.00 1	0.01 614	0.00 1	0.14 537	0.01 155

MADNet+	10.71 710	14.57 727	70.07 740	0.58 635	0.47 654	19.89 719	4.20 694	11.05 706	6.87 688	3.03 624	5.99 653	9.01 682	6.35 691	31.95 734	28.31 733	0.22 676	0.26 689	0.01 614	0.04 550	0.46 671	0.87 682

ADCS	5.09 684	2.15 690	16.58 712	0.34 590	0.07 480	5.91 670	4.26 695	6.73 687	6.99 689	9.44 694	6.09 654	6.57 669	5.17 680	9.54 691	21.38 729	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 657	0.23 645

Consistency-Raft	1.36 549	0.65 599	4.81 650	0.33 584	0.32 636	1.62 528	0.11 502	3.65 483	3.80 661	0.33 315	6.12 655	0.86 426	2.14 619	0.94 350	1.25 561	0.02 627	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.24 611	0.01 155

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 576	0.69 609	7.27 680	0.30 574	0.44 648	0.87 116	0.02 288	6.19 675	0.84 400	0.45 350	6.17 656	4.35 633	1.17 563	1.32 371	0.48 483	0.00 1	0.09 639	0.00 1	0.34 687	0.26 622	0.12 578

CSAN	2.70 638	0.75 616	3.41 595	0.18 522	0.12 527	4.18 640	4.05 692	4.11 540	4.36 666	6.03 673	6.24 657	4.60 643	4.74 673	7.29 665	3.43 639	0.02 627	0.03 564	0.01 614	0.02 523	0.18 577	0.22 641

DEmStereo	1.51 565	0.08 137	2.17 495	0.09 441	0.02 375	1.76 548	0.90 638	1.47 179	0.60 142	2.46 602	6.42 658	1.08 454	5.16 678	6.21 597	1.86 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.01 155

ACVNet-4b	5.67 686	1.65 679	4.43 639	9.46 717	7.11 716	8.72 692	1.68 659	6.61 682	5.76 681	0.27 304	6.49 659	11.67 689	2.43 629	8.40 680	1.56 574	9.06 719	2.34 714	10.49 719	0.02 523	9.22 718	5.98 713

StereoVision	0.86 434	0.38 479	1.75 442	0.03 260	0.01 270	1.14 274	0.02 288	3.38 439	0.92 413	0.13 258	6.89 660	0.50 367	0.12 358	1.10 358	0.78 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 381	0.02 307

MFMNet_re	2.02 620	0.98 648	4.27 630	2.74 699	0.88 672	1.47 477	0.15 520	4.21 548	3.18 650	6.63 677	6.93 661	1.87 511	3.63 658	2.13 402	0.99 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 607	0.05 459

KYRaft	1.19 526	0.05 39	0.94 231	0.06 375	0.24 597	1.25 379	0.78 634	2.48 300	0.61 162	3.23 630	7.13 662	1.00 446	2.77 636	1.43 375	0.14 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	1.71 696

DCRE	0.69 373	0.35 462	1.16 317	0.06 375	0.02 375	0.91 123	0.00 1	1.05 141	0.30 92	0.98 433	7.63 663	0.72 406	0.02 101	0.16 156	0.07 162	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.21 645	0.02 264	0.03 392

RAFT-345	1.19 526	0.06 68	1.55 404	0.54 627	0.13 532	1.53 497	0.25 557	0.56 92	1.76 579	1.20 469	7.85 664	0.93 436	0.05 235	6.87 641	0.46 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.00 1

Nwc_Net	1.94 615	0.55 567	3.79 611	0.07 410	0.08 491	2.73 598	0.04 391	6.75 688	1.11 457	2.03 564	7.92 665	4.82 648	2.11 618	4.78 531	2.01 606	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 410	0.01 155

MultiAttention	6.26 692	0.14 273	1.30 359	1.04 673	1.50 688	42.66 735	15.75 734	6.19 675	1.92 594	3.14 627	7.95 666	6.41 665	0.37 459	28.21 732	3.39 637	0.13 668	0.01 427	0.67 696	0.81 709	1.99 695	1.71 696

SPS-STEREO	3.08 647	0.49 545	2.49 534	0.21 535	0.24 597	3.67 630	1.24 650	5.80 666	2.43 630	10.68 697	8.00 667	9.48 685	3.59 657	8.11 678	5.08 658	0.01 604	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.04 381	0.11 567
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MDST_ROB	3.50 659	0.07 105	3.94 616	2.66 698	1.46 686	12.94 704	0.97 640	7.32 694	2.42 629	14.82 714	8.08 668	2.74 566	1.51 587	8.44 681	2.48 621	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.11 567

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 685	2.33 691	8.42 685	0.33 584	0.27 612	24.60 728	8.84 726	5.50 653	9.75 696	3.82 645	8.16 669	8.53 680	1.82 607	9.44 689	5.18 659	1.02 694	1.65 710	0.33 687	0.47 697	1.06 687	0.90 683

AnyNet_C01	6.59 695	4.31 711	36.24 728	0.96 669	0.46 652	9.96 694	5.74 711	6.02 674	3.63 657	7.59 684	8.56 670	8.83 681	3.14 646	13.74 712	20.83 727	0.12 666	0.08 634	0.25 685	0.09 585	1.01 686	0.34 659

Prome-Stereo	1.23 533	0.06 68	0.93 228	0.12 470	0.24 597	1.26 385	0.67 628	2.53 305	0.69 302	2.08 567	8.70 671	0.76 411	2.91 640	2.12 401	0.11 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 692

DStereoFS	6.87 696	4.36 713	5.33 658	4.05 704	3.78 705	10.15 697	3.17 681	7.95 697	7.68 694	7.62 685	8.86 672	11.78 690	20.97 728	15.16 713	8.10 681	2.06 702	3.13 728	1.72 700	5.49 730	1.19 688	4.86 709

Hybrid-DGEV-03	0.92 459	0.40 492	1.07 288	0.01 62	0.00 1	1.24 368	0.03 346	2.90 345	0.36 104	2.06 565	9.12 673	0.15 291	0.14 374	0.34 270	0.30 396	0.00 1	0.03 564	0.00 1	0.00 1	0.21 599	0.08 537

SGM_RVC	4.07 672	0.38 479	1.98 472	0.84 658	0.26 606	6.20 672	2.37 671	6.45 680	3.57 655	11.56 702	9.27 674	15.55 701	6.78 692	10.07 696	4.60 652	0.22 676	0.25 686	0.20 680	0.23 651	0.26 622	0.34 659
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GANet	1.90 612	0.43 511	1.83 451	0.39 599	0.00 1	2.24 575	3.37 684	3.90 520	1.44 530	2.17 572	9.66 675	2.57 555	1.09 556	6.88 642	1.81 589	0.00 1	0.00 1	0.02 642	0.00 1	0.10 503	0.03 392

EDNetEfficient	6.54 694	1.17 661	33.15 723	0.66 645	1.96 693	2.07 565	3.72 689	2.80 335	14.85 713	20.02 723	9.69 676	6.59 670	10.19 707	7.19 662	15.49 712	0.03 637	0.10 649	0.01 614	0.20 638	0.62 683	0.29 651

zh-sn7	3.94 670	3.36 706	15.78 711	0.13 481	0.00 1	4.01 635	2.24 669	4.54 579	2.00 603	3.86 647	9.77 677	4.11 626	5.45 686	9.93 695	13.33 706	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 603	0.12 578

AF-Net	2.17 625	0.65 599	3.53 600	0.00 1	0.09 501	2.02 563	0.48 611	6.44 679	1.70 575	3.36 633	10.22 678	4.95 651	2.81 637	4.34 499	2.66 629	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 530	0.01 155

aanetorigin	2.87 640	0.73 614	8.74 687	0.23 548	0.23 592	1.61 523	2.07 662	1.76 216	1.10 455	14.21 712	10.25 679	2.93 578	3.38 652	4.98 539	4.06 643	0.10 662	0.05 601	0.09 666	0.11 594	0.57 680	0.15 601

tt	68.65 746	0.15 290	99.57 756	50.64 737	14.90 731	100.00 759	100.00 758	100.00 764	99.76 756	27.80 730	10.52 680	99.97 766	98.63 757	99.61 757	100.00 762	90.62 752	98.21 755	46.66 742	52.02 748	62.86 743	21.04 738

SDNR	3.31 655	0.91 644	6.28 676	0.44 604	0.02 375	26.11 729	0.01 188	3.81 506	1.62 568	2.82 614	11.06 681	2.93 578	0.60 500	7.95 676	1.52 573	0.01 604	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.06 430	0.12 578

pmcnn	3.61 660	0.68 605	5.38 661	0.61 639	1.46 686	2.75 602	1.26 651	5.04 626	1.57 559	8.77 692	11.67 682	18.69 708	2.38 627	6.03 588	5.61 663	0.00 1	0.07 622	0.00 1	0.00 1	0.21 599	0.07 521

ASMatch	1.44 557	0.14 273	2.15 494	0.60 636	0.21 584	1.21 347	0.26 562	0.96 135	0.66 255	0.29 307	11.75 683	0.93 436	2.37 626	6.73 631	0.54 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 495	0.00 1	0.04 432

G-Net	3.49 658	0.47 538	4.03 620	1.61 690	1.91 692	10.78 700	1.92 661	3.06 374	1.26 488	8.59 691	12.06 684	6.13 663	7.82 697	4.78 531	4.77 653	0.08 658	0.12 661	0.07 660	0.15 603	0.16 558	0.11 567

PWCK	8.72 702	5.37 717	16.61 713	5.74 706	0.12 527	19.88 718	11.41 730	11.31 708	13.42 708	14.07 709	12.84 685	13.20 696	8.05 699	15.44 714	10.25 695	5.95 710	0.22 683	2.09 706	0.05 556	7.50 705	0.92 684

SANet	4.63 679	0.89 642	5.34 659	0.30 574	0.09 501	7.43 682	3.75 690	6.53 681	16.16 716	6.79 678	13.29 686	12.44 693	7.74 695	7.38 666	4.11 644	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.10 503	0.31 657

LSM	7.38 697	1.68 680	22.24 717	3.99 703	40.72 737	3.54 628	4.79 705	4.74 600	6.65 686	10.25 696	13.51 687	4.49 639	3.81 661	6.91 648	5.31 660	0.00 1	0.04 584	0.00 1	0.00 1	0.26 622	14.60 733

AANet	4.76 681	1.55 677	16.94 714	0.08 427	0.02 375	1.55 503	0.28 574	4.62 589	13.81 710	13.14 707	13.93 688	12.23 692	5.40 684	5.81 583	5.54 662	0.00 1	0.01 427	0.01 614	0.02 523	0.23 607	0.06 498

SGM+DAISY	4.39 676	1.34 669	5.18 654	1.01 672	0.88 672	5.61 666	2.86 678	4.88 614	3.53 654	13.29 708	13.95 689	12.66 694	7.55 694	7.98 677	5.39 661	0.23 680	0.18 679	0.15 677	0.24 655	0.29 639	0.64 675

NVStereoNet_ROB	3.25 651	0.46 529	2.71 551	0.34 590	0.56 664	2.36 582	0.87 636	4.56 585	4.47 671	4.55 658	14.09 690	11.93 691	3.23 650	9.79 693	3.14 636	0.43 686	0.03 564	0.53 693	0.31 679	0.36 657	0.38 666
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
xyz-stereo	4.23 675	0.09 159	35.65 727	0.02 179	0.00 1	17.93 714	0.01 188	1.93 236	0.42 111	1.61 526	14.74 691	2.67 559	0.15 378	7.15 661	1.87 594	0.00 1	0.01 427	0.24 684	0.00 1	0.04 381	0.01 155

DStereoSA	6.36 693	2.38 693	9.01 689	3.89 702	5.88 708	5.84 667	7.80 724	5.63 660	5.71 678	4.45 657	15.09 692	2.93 578	16.15 720	8.58 683	10.70 697	1.64 699	4.94 731	0.39 689	6.56 733	3.39 696	6.28 716

EDNetEfficientorigin	10.31 709	1.90 688	98.96 755	0.22 540	0.23 592	2.73 598	0.71 630	4.50 577	16.94 717	18.72 716	15.36 693	12.74 695	10.73 709	8.96 685	11.94 703	0.01 604	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.25 619	1.31 691

PWC_ROB	2.90 642	1.01 652	6.12 673	0.53 626	0.57 666	1.30 404	0.40 602	3.85 511	4.42 669	7.37 682	15.40 694	3.03 587	1.55 590	6.31 603	5.74 664	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 671	0.05 459

zh-mn7	3.86 667	3.10 703	15.43 709	0.10 454	0.05 453	1.45 468	0.29 578	4.05 535	6.06 682	7.81 686	15.68 695	2.86 574	0.76 536	10.58 698	8.76 688	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 522	0.02 307

coex-ft	12.01 716	5.60 718	80.23 745	0.15 504	0.15 549	1.88 557	0.73 631	2.66 320	30.12 730	49.31 743	16.59 696	15.97 702	14.42 716	6.79 636	14.50 708	0.05 646	0.08 634	0.01 614	0.05 556	0.37 659	0.61 674

light-stereo	11.29 714	3.16 704	24.06 719	24.68 735	20.24 735	10.39 699	0.25 557	15.08 712	14.15 711	17.95 715	16.96 697	22.77 713	4.34 668	17.38 719	5.86 666	3.06 705	6.95 738	0.11 672	0.26 664	8.83 716	9.33 726

JetBlue	13.83 719	5.03 715	33.82 725	0.84 658	6.92 714	50.14 736	20.02 736	15.09 713	8.92 695	11.33 700	17.05 698	28.25 722	18.01 726	32.60 735	18.53 722	0.32 683	0.12 661	0.15 677	0.23 651	4.59 699	4.64 707

UNDER WATER-64	20.03 730	10.28 724	31.50 722	20.05 730	13.64 728	32.81 733	23.45 737	16.01 714	33.44 734	22.01 728	17.25 699	40.58 733	32.20 736	24.50 727	22.36 731	10.06 727	2.70 726	18.37 730	4.24 724	14.84 729	10.24 730

z-mn7	4.12 673	2.40 694	8.71 686	0.13 481	0.00 1	8.56 691	0.49 615	3.85 511	13.78 709	3.36 633	17.56 700	4.60 643	0.95 550	10.97 703	6.77 671	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 537	0.06 498

FTStereo	2.16 624	0.03 2	1.42 384	0.17 516	0.13 532	1.42 456	4.67 702	2.44 294	0.63 210	3.36 633	17.95 701	0.78 420	4.17 665	4.41 507	0.14 273	0.15 670	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111	1.25 689

IMH-64-1	9.55 704	2.76 700	2.44 528	11.17 721	9.13 722	12.03 701	5.45 708	18.33 718	15.78 714	6.59 675	18.69 702	16.95 704	6.20 689	10.63 699	8.06 679	9.46 722	2.46 717	15.42 727	1.61 716	10.89 721	6.88 720

IMH-64	9.55 704	2.76 700	2.44 528	11.17 721	9.13 722	12.03 701	5.45 708	18.33 718	15.78 714	6.59 675	18.69 702	16.95 704	6.20 689	10.63 699	8.06 679	9.46 722	2.46 717	15.42 727	1.61 716	10.89 721	6.88 720

RTS	9.75 706	2.69 698	65.25 736	0.85 661	1.99 694	14.36 706	4.75 703	5.69 663	17.29 718	7.97 687	19.00 704	6.83 672	3.02 643	26.15 730	18.62 723	0.00 1	0.15 674	0.00 1	0.00 1	0.29 639	0.16 604

RTSA	9.75 706	2.69 698	65.25 736	0.85 661	1.99 694	14.36 706	4.75 703	5.69 663	17.29 718	7.97 687	19.00 704	6.83 672	3.02 643	26.15 730	18.62 723	0.00 1	0.15 674	0.00 1	0.00 1	0.29 639	0.16 604

WCMA_ROB	4.54 678	0.48 540	3.19 581	0.49 617	0.63 668	5.38 663	2.57 676	4.70 597	3.77 660	14.17 711	19.02 706	15.47 700	9.03 701	6.73 631	4.85 655	0.01 604	0.05 601	0.01 614	0.01 495	0.08 465	0.16 604

MeshStereo	5.78 687	0.75 616	3.04 571	0.25 553	0.14 540	7.88 687	2.09 663	9.64 702	5.18 676	20.48 724	19.06 707	22.80 714	9.54 705	9.64 692	4.88 656	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 639	0.03 392
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
UNDER WATER	19.61 729	12.37 726	31.14 721	20.44 731	14.31 729	28.63 732	18.15 735	16.43 715	34.24 735	20.82 725	19.14 708	38.83 730	30.09 732	24.31 726	20.97 728	10.09 728	2.68 725	19.51 733	4.70 727	15.52 730	9.93 728

PVD	5.81 688	0.99 650	5.56 664	0.72 650	0.51 658	6.72 675	0.18 534	9.90 704	23.69 722	11.45 701	19.26 709	8.18 678	9.46 704	9.24 687	9.49 693	0.02 627	0.16 676	0.00 1	0.08 579	0.18 577	0.40 668

WAO-6	11.09 711	1.69 681	3.21 584	7.54 710	7.10 715	16.34 711	6.63 719	20.12 722	38.64 738	9.67 695	19.28 710	27.53 721	10.97 710	12.43 708	11.57 701	4.26 706	2.35 715	10.54 720	0.02 523	7.59 706	4.29 706

ACVNet_2	8.69 701	1.80 686	5.09 653	8.55 715	6.72 713	13.47 705	4.34 698	13.70 710	23.86 723	6.89 680	19.74 711	20.52 709	5.36 682	7.70 674	2.48 621	8.53 716	1.67 711	7.99 712	0.32 682	8.79 715	6.29 718

ELAS_RVC	7.69 698	0.80 627	4.90 651	1.06 675	1.02 676	10.00 696	9.43 727	9.75 703	14.69 712	21.83 727	20.27 712	17.88 706	16.41 721	13.01 709	10.44 696	0.22 676	0.55 700	0.28 686	0.19 633	0.35 655	0.65 676
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT-RH_RVC	2.05 622	0.15 290	1.66 428	0.60 636	0.27 612	1.49 484	0.02 288	0.58 97	0.65 240	5.35 670	21.66 713	1.06 452	0.07 287	6.85 638	0.57 505	0.04 640	0.00 1	0.00 1	0.03 537	0.01 111	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 683	0.15 290	1.83 451	0.22 540	0.44 648	5.60 665	1.66 657	5.22 635	4.37 667	14.49 713	21.86 714	20.65 711	11.88 711	7.66 673	4.55 651	0.02 627	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.05 459
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	6.09 689	0.18 327	2.35 522	0.42 602	0.53 659	7.80 686	1.42 653	8.14 699	7.07 690	19.05 721	22.10 715	22.85 715	13.84 714	9.42 688	6.44 668	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.06 498

Dean	11.46 715	2.03 689	5.20 655	10.73 720	8.20 721	18.71 717	5.73 710	21.10 727	41.49 741	11.12 698	22.16 716	25.92 719	7.74 695	7.52 670	4.31 648	9.01 718	2.27 713	9.95 718	0.61 702	9.18 717	6.22 715

KSHMR	14.27 723	6.95 721	5.79 668	15.08 727	12.84 727	17.44 712	10.61 728	18.88 720	30.94 731	18.81 718	22.21 717	28.54 723	8.85 700	15.56 715	9.24 691	10.34 730	3.60 729	21.61 734	4.68 726	14.48 728	8.94 725

FC-DCNN v2	6.25 691	0.19 336	2.31 519	0.44 604	0.55 663	8.05 688	1.51 656	8.71 700	7.22 691	19.24 722	22.98 718	24.00 718	13.47 713	9.80 694	6.51 669	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.05 459

LVE	11.10 712	2.36 692	3.34 591	9.94 719	8.13 720	21.22 721	7.75 723	16.47 716	32.55 733	8.55 690	23.64 719	23.22 716	7.93 698	10.98 704	6.65 670	9.45 721	2.55 722	11.08 723	0.58 701	9.35 719	6.28 716

PWCDC_ROB	3.06 646	1.38 672	3.81 612	0.14 498	0.00 1	3.14 609	0.02 288	4.40 569	12.35 706	1.08 453	23.69 720	2.01 519	2.01 617	3.87 472	2.43 619	0.24 681	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 682	0.08 537

IMH	11.11 713	3.50 708	2.56 540	11.25 723	9.13 722	14.49 708	5.10 706	20.68 726	26.30 726	8.28 689	23.85 721	20.63 710	9.19 703	12.39 707	7.96 677	9.50 724	2.50 719	15.28 726	1.66 718	11.07 724	6.96 722

LE_ROB	12.79 718	0.64 595	10.26 694	2.13 692	1.29 682	7.25 681	5.81 712	9.09 701	49.27 744	57.55 744	24.58 722	23.68 717	31.13 734	9.00 686	23.57 732	0.04 640	0.06 612	0.13 676	0.20 638	0.08 465	0.11 567

MSMD_ROB	4.94 682	0.43 511	2.58 541	0.12 470	0.01 270	8.43 690	1.09 645	4.25 552	4.11 664	13.11 706	26.36 723	13.95 698	13.88 715	7.45 669	2.92 632	0.10 662	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 111	0.02 307

ktn	19.15 728	18.52 728	6.39 678	22.64 733	17.26 732	24.47 726	12.11 731	24.52 734	34.74 736	18.75 717	27.70 724	32.54 724	17.85 725	15.71 716	16.67 713	22.09 734	3.64 730	28.95 737	10.91 736	17.40 732	10.22 729

notaker	17.52 726	21.54 731	7.84 682	18.05 729	14.44 730	17.58 713	6.43 717	20.13 723	24.44 725	21.34 726	27.71 725	39.12 731	18.78 727	19.63 724	20.40 726	11.95 731	2.71 727	25.51 736	5.85 732	17.10 731	9.78 727

ELAS	8.05 700	0.76 620	4.02 619	0.95 668	1.02 676	14.85 710	6.99 721	12.80 709	11.73 704	22.43 729	27.75 726	17.88 706	15.19 717	10.96 702	11.31 699	0.22 676	0.56 701	0.23 683	0.22 647	0.50 677	0.71 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	9.09 703	1.79 685	3.55 602	0.80 656	0.15 549	18.67 716	4.36 699	23.07 733	26.68 727	12.59 705	27.90 727	22.52 712	13.03 712	13.53 711	11.47 700	0.09 661	0.03 564	0.58 695	0.10 590	0.47 674	0.34 659

TorneroNet-64	15.45 724	5.66 719	3.44 597	13.86 724	12.03 726	28.15 731	6.27 716	19.89 721	38.68 739	12.16 704	28.06 728	35.76 729	15.44 718	19.56 723	15.40 711	9.71 725	2.52 720	19.13 731	2.70 719	12.55 726	7.94 724

DPSimNet_ROB	25.03 733	19.56 730	24.93 720	24.36 734	17.85 733	22.25 723	25.93 738	28.52 735	29.10 729	32.61 732	28.25 729	32.87 725	26.42 729	24.51 728	40.42 735	16.75 733	13.93 742	25.19 735	22.38 739	19.96 733	24.75 739

MonStereo1	9.96 708	1.60 678	3.97 617	7.74 711	6.62 712	14.53 709	2.83 677	14.16 711	22.18 721	11.83 703	28.49 730	26.76 720	16.14 719	11.07 706	6.43 667	6.17 711	0.03 564	3.80 709	0.46 695	8.16 710	6.30 719

SGM-ForestM	12.56 717	0.80 627	4.31 634	1.07 676	0.41 645	21.56 722	8.57 725	17.42 717	19.67 720	29.93 731	28.49 730	45.83 735	27.22 731	26.05 729	18.40 721	0.14 669	0.25 686	0.18 679	0.28 671	0.18 577	0.42 669

TorneroNet	16.10 725	5.74 720	4.12 626	13.88 725	11.97 725	26.89 730	6.85 720	21.13 728	38.32 737	14.15 710	33.36 732	33.52 728	17.49 724	18.89 722	19.64 725	9.77 726	2.53 721	19.43 732	3.35 720	13.21 727	7.86 723

WAO-8	13.93 720	3.75 709	4.23 628	7.74 711	6.54 710	22.81 724	2.39 673	22.66 730	45.98 742	18.88 719	35.42 733	33.21 726	16.91 722	16.55 717	12.78 704	5.01 708	0.81 705	9.89 716	0.77 706	8.77 714	3.61 704

Venus	13.93 720	3.75 709	4.23 628	7.74 711	6.54 710	22.81 724	2.39 673	22.66 730	45.98 742	18.88 719	35.42 733	33.21 726	16.91 722	16.55 717	12.78 704	5.01 708	0.81 705	9.89 716	0.77 706	8.76 713	3.61 704

BEATNet-Init1	17.91 727	7.45 722	36.82 729	1.88 691	1.38 684	37.29 734	14.71 733	21.90 729	24.20 724	38.07 734	36.59 735	50.41 736	32.00 735	29.42 733	21.83 730	0.33 684	0.39 696	0.47 690	0.54 700	1.50 692	1.07 688

MANE	14.02 722	0.85 637	3.53 600	2.13 692	3.75 703	18.44 715	6.14 713	22.67 732	27.90 728	33.01 733	41.08 736	41.26 734	30.90 733	23.39 725	17.99 719	0.47 687	0.76 704	0.91 697	4.04 723	0.17 567	1.00 687

HanzoNet	29.69 734	29.33 733	21.66 716	21.75 732	19.07 734	24.58 727	12.99 732	28.87 736	40.49 740	43.09 741	44.02 737	55.65 737	44.93 743	43.17 737	44.44 736	27.88 736	9.47 740	29.77 738	15.86 738	20.94 734	15.84 735

JetRed	34.54 735	39.28 735	62.16 734	15.62 728	26.51 736	69.20 738	40.79 741	31.43 737	32.41 732	46.06 742	44.55 738	40.19 732	26.50 730	38.43 736	56.06 745	12.76 732	37.49 747	13.23 724	9.38 735	29.52 737	19.34 737

noway2	55.44 739	76.53 745	69.82 739	90.85 746	89.37 750	76.24 740	71.75 743	37.96 738	11.21 698	39.33 739	49.84 739	60.36 745	36.74 742	57.85 738	51.98 741	38.57 741	6.05 734	48.26 744	43.42 743	82.40 747	70.26 747

noway3	55.67 743	76.79 746	69.77 738	90.94 747	89.31 748	76.32 742	72.19 745	38.48 740	11.25 699	38.91 736	49.87 740	60.30 744	36.09 741	60.59 744	52.62 744	38.65 742	5.93 732	48.64 748	43.57 744	82.63 748	70.49 751

zzzz4	55.66 742	79.10 749	71.31 743	90.95 748	89.26 746	76.21 739	72.17 744	39.58 742	11.68 703	39.00 738	50.04 741	59.50 741	34.91 738	58.10 741	51.34 738	38.69 743	6.11 736	48.54 746	43.61 746	82.67 750	70.40 749

noway4	55.64 740	79.46 750	70.81 741	90.83 745	89.31 748	76.49 743	72.20 746	40.12 743	11.42 700	38.25 735	50.06 742	59.40 740	34.71 737	58.40 742	51.76 740	38.74 745	6.20 737	48.51 745	42.87 742	82.83 752	70.48 750

noway1	55.64 740	79.05 748	70.95 742	90.95 748	89.26 746	76.25 741	72.25 747	39.52 741	11.56 701	38.99 737	50.06 742	59.50 741	34.91 738	58.08 740	51.37 739	38.69 743	6.10 735	48.55 747	43.60 745	82.67 750	70.39 748

TCMNet-wrong-test	55.95 744	78.75 747	71.85 744	90.95 748	89.50 751	78.08 744	71.33 742	38.19 739	12.35 706	40.71 740	51.28 744	59.53 743	35.38 740	64.04 745	52.16 742	38.10 740	6.00 733	47.22 743	41.12 741	82.64 749	69.84 745

MADNet++	47.78 738	34.15 734	37.11 730	42.94 736	41.23 738	64.94 737	30.63 740	60.79 747	53.26 745	72.08 747	61.65 745	57.68 739	54.96 746	58.03 739	59.24 746	43.01 746	36.17 746	36.07 739	22.50 740	47.50 738	41.67 740

Selective-IGEV-i1pa	40.68 736	57.40 741	33.39 724	8.30 714	3.75 703	82.83 745	29.61 739	60.13 745	65.07 746	63.77 746	70.36 746	56.61 738	49.84 744	85.92 752	52.37 743	29.08 737	12.73 741	17.95 729	7.74 734	8.68 711	18.01 736

Selective-IGEV-i16pa	40.86 737	51.67 738	34.61 726	3.07 700	1.33 683	89.22 749	10.65 729	60.73 746	84.73 750	63.74 745	79.54 747	61.32 746	52.55 745	90.03 753	62.63 747	25.32 735	8.92 739	10.93 722	5.64 731	5.06 702	15.56 734

xxxxx1	76.92 748	82.43 751	93.26 750	61.67 738	66.92 740	95.84 752	95.11 753	75.84 748	80.96 747	82.71 749	86.75 748	89.18 751	87.35 750	85.27 749	87.18 751	55.08 748	54.60 748	60.31 749	72.71 750	62.51 740	62.73 742

tt_ll	76.92 748	82.43 751	93.26 750	61.67 738	66.92 740	95.84 752	95.11 753	75.84 748	80.96 747	82.71 749	86.75 748	89.18 751	87.35 750	85.27 749	87.18 751	55.08 748	54.60 748	60.31 749	72.71 750	62.51 740	62.73 742

ff	76.92 748	82.43 751	93.26 750	61.67 738	66.92 740	95.84 752	95.11 753	75.84 748	80.96 747	82.71 749	86.75 748	89.18 751	87.35 750	85.27 749	87.18 751	55.08 748	54.60 748	60.31 749	72.71 750	62.51 740	62.73 742

LRCNet_RVC	60.63 745	63.16 743	62.94 735	69.09 741	50.21 739	19.92 720	0.07 470	58.32 744	5.21 677	75.67 748	86.75 748	74.68 747	62.48 747	59.01 743	49.80 737	93.38 759	56.36 751	93.48 755	92.95 755	67.44 744	71.73 752

PML	89.08 753	99.72 759	92.85 749	94.72 752	94.92 757	99.54 757	97.42 756	93.50 753	95.96 754	99.77 760	92.33 752	95.35 755	93.51 754	99.96 762	91.15 754	99.98 771	31.71 745	100.00 761	45.94 747	93.46 758	69.88 746

RSGM-EC	80.84 751	55.04 739	42.42 731	74.68 743	80.19 744	84.60 746	87.59 748	88.17 751	89.98 751	86.62 752	95.72 753	81.57 749	74.73 748	73.44 746	69.93 748	92.23 753	97.38 753	85.31 752	90.67 753	84.14 753	82.34 753

acva	80.84 751	55.04 739	42.42 731	74.68 743	80.19 744	84.60 746	87.59 748	88.17 751	89.98 751	86.62 752	95.72 753	81.57 749	74.73 748	73.44 746	69.93 748	92.23 753	97.38 753	85.31 752	90.67 753	84.14 753	82.34 753

MEDIAN_ROB	96.83 754	99.41 757	98.66 754	94.75 753	94.23 755	93.08 751	90.54 751	95.61 755	94.75 753	97.65 757	97.73 755	98.30 758	96.57 756	94.51 754	93.74 756	99.78 770	98.24 756	99.99 760	99.89 759	99.48 763	99.67 762

USTest	75.36 747	57.99 742	56.43 733	72.82 742	69.93 743	99.96 758	100.00 758	98.57 757	99.18 755	94.19 754	97.90 756	78.26 748	95.05 755	75.90 748	76.21 750	48.70 747	80.65 752	39.01 741	52.97 749	57.66 739	55.76 741

Anonymous_1	97.10 755	99.72 759	99.64 757	92.33 751	93.91 754	100.00 759	100.00 758	99.20 759	99.90 757	98.57 758	99.75 757	99.14 760	99.94 758	98.50 756	99.54 757	87.90 751	98.87 757	90.88 754	96.91 756	92.22 755	95.12 757

HaxPig	97.68 756	99.63 758	91.34 748	99.82 769	99.97 763	88.15 748	88.00 750	98.28 756	99.93 758	99.98 761	99.99 758	99.95 765	99.99 761	96.29 755	92.24 755	99.99 772	99.98 761	100.00 761	99.99 762	100.00 773	99.98 770

zzzzzz3	98.03 757	92.48 754	99.67 758	96.82 761	93.88 752	100.00 759	100.00 758	99.94 762	100.00 759	100.00 762	100.00 759	97.21 756	99.97 759	100.00 764	100.00 762	93.31 757	99.91 759	100.00 761	100.00 763	92.56 756	94.88 755

zzzz2	100.00 773	100.00 765	100.00 763	100.00 772	100.00 765	100.00 759	100.00 758	100.00 764	100.00 759	100.00 762	100.00 759	100.00 767	100.00 762	100.00 764	100.00 762	100.00 774	100.00 762	100.00 761	100.00 763	100.00 773	100.00 772

zzz1	98.05 758	92.58 755	99.77 759	96.81 760	93.88 752	100.00 759	100.00 758	99.94 762	100.00 759	100.00 762	100.00 759	97.22 757	99.97 759	100.00 764	100.00 762	93.31 757	99.91 759	100.00 761	100.00 763	92.57 757	94.95 756

noway5	100.00 773	100.00 765	100.00 763	100.00 772	100.00 765	100.00 759	100.00 758	100.00 764	100.00 759	100.00 762	100.00 759	100.00 767	100.00 762	100.00 764	100.00 762	100.00 774	100.00 762	100.00 761	100.00 763	100.00 773	100.00 772

fast-reg	100.00 773	100.00 765	100.00 763	100.00 772	100.00 765	100.00 759	100.00 758	100.00 764	100.00 759	100.00 762	100.00 759	100.00 767	100.00 762	100.00 764	100.00 762	99.99 772	100.00 762	100.00 761	100.00 763	100.00 773	100.00 772

iinet-test	98.92 760	100.00 765	100.00 763	95.24 754	98.00 759	100.00 759	100.00 758	100.00 764	100.00 759	100.00 762	100.00 759	99.94 763	100.00 762	100.00 764	100.00 762	92.94 755	100.00 762	100.00 761	99.97 760	95.07 759	97.30 758

IINet	98.92 760	100.00 765	100.00 763	95.24 754	98.00 759	100.00 759	100.00 758	100.00 764	100.00 759	100.00 762	100.00 759	99.94 763	100.00 762	100.00 764	100.00 762	92.94 755	100.00 762	100.00 761	99.97 760	95.07 759	97.31 759

Hybrid-DGEV	99.96 771	100.00 765	100.00 763	99.75 768	100.00 765	100.00 759	100.00 758	100.00 764	100.00 759	100.00 762	100.00 759	100.00 767	100.00 762	100.00 764	100.00 762	99.43 768	100.00 762	100.00 761	100.00 763	99.97 767	99.95 764

RAFT-FEzeroshot	99.94 767	100.00 765	100.00 763	99.72 764	100.00 765	100.00 759	100.00 758	100.00 764	100.00 759	100.00 762	100.00 759	100.00 767	100.00 762	100.00 764	100.00 762	99.21 764	100.00 762	100.00 761	100.00 763	99.97 767	99.95 764

RAFT-FE	99.94 767	100.00 765	100.00 763	99.72 764	100.00 765	100.00 759	100.00 758	100.00 764	100.00 759	100.00 762	100.00 759	100.00 767	100.00 762	100.00 764	100.00 762	99.21 764	100.00 762	100.00 761	100.00 763	99.97 767	99.95 764

FlowAnything	99.97 772	100.00 765	100.00 763	99.74 767	100.00 765	100.00 759	100.00 758	100.00 764	100.00 759	100.00 762	100.00 759	100.00 767	100.00 762	100.00 764	100.00 762	99.71 769	100.00 762	100.00 761	100.00 763	99.98 770	99.95 764

Selective-RAFT-Error	100.00 773	100.00 765	100.00 763	100.00 772	100.00 765	100.00 759	100.00 758	100.00 764	100.00 759	100.00 762	100.00 759	100.00 767	100.00 762	100.00 764	100.00 762	100.00 774	100.00 762	100.00 761	100.00 763	99.99 771	99.95 764

CasAABBNet	99.94 767	100.00 765	100.00 763	99.72 764	100.00 765	100.00 759	100.00 758	100.00 764	100.00 759	100.00 762	100.00 759	100.00 767	100.00 762	100.00 764	100.00 762	99.21 764	100.00 762	100.00 761	100.00 763	99.96 766	99.95 764

test_example2	98.83 759	99.97 764	99.97 760	99.96 771	99.97 763	99.46 756	99.97 757	95.54 754	100.00 759	100.00 762	100.00 759	93.37 754	93.47 753	99.93 761	99.91 758	100.00 774	99.79 758	96.64 756	98.71 757	100.00 773	100.00 772

LSM0	99.94 767	100.00 765	100.00 763	99.84 770	100.00 765	100.00 759	100.00 758	100.00 764	100.00 759	100.00 762	100.00 759	100.00 767	100.00 762	100.00 764	100.00 762	99.22 767	100.00 762	100.00 761	100.00 763	99.99 771	99.83 763

DPSMNet_ROB	99.46 766	99.94 762	99.98 761	96.59 759	100.00 765	100.00 759	100.00 758	99.81 760	100.00 759	95.87 756	100.00 759	99.32 761	100.00 762	99.79 758	99.99 760	98.46 763	100.00 762	99.86 757	100.00 763	99.52 764	100.00 772

DGTPSM_ROB	99.45 765	99.94 762	99.98 761	96.58 758	100.00 765	100.00 759	100.00 758	99.81 760	100.00 759	95.86 755	100.00 759	99.32 761	100.00 762	99.79 758	99.99 760	98.34 762	100.00 762	99.86 757	100.00 763	99.52 764	99.99 771

DPSM_ROB	99.17 762	100.00 765	100.00 763	96.28 756	98.84 761	100.00 759	100.00 758	100.00 764	100.00 759	100.00 762	100.00 759	100.00 767	100.00 762	100.00 764	100.00 762	93.66 760	100.00 762	100.00 761	100.00 763	96.31 761	98.27 760

DPSM	99.17 762	100.00 765	100.00 763	96.28 756	98.84 761	100.00 759	100.00 758	100.00 764	100.00 759	100.00 762	100.00 759	100.00 767	100.00 762	100.00 764	100.00 762	93.66 760	100.00 762	100.00 761	100.00 763	96.31 761	98.27 760

AVERAGE_ROB	99.23 764	99.81 761	97.56 753	100.00 772	100.00 765	96.24 755	91.02 752	100.00 764	100.00 759	100.00 762	100.00 759	100.00 767	100.00 762	99.98 763	99.97 759	100.00 774	100.00 762	100.00 761	100.00 763	100.00 773	100.00 772

ccccc		94.69 756		100.00 772	100.00 765	92.59 750		98.75 758		98.59 759		98.60 759		99.86 760		100.00 774	100.00 762	99.91 759	99.54 758	100.00 773

ASD4		67.10 744

Low-res two-view benchmark