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

MatchStereo	0.04 44	0.10 238	0.66 164	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.03 63	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GEAStereo	0.10 129	0.05 112	0.34 75	0.04 467	0.04 481	1.06 435	0.00 1	0.06 112	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.15 496	0.10 532

GSStereo	0.12 166	0.05 112	0.34 75	0.01 391	0.04 481	1.06 435	0.00 1	0.05 93	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 496	0.11 538

GS-Stereo							0.00 1	0.05 93	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 496	0.11 538

gasm-f	0.11 151	0.06 161	0.31 72	0.04 467	0.07 511	1.06 435	0.04 457	0.06 112	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.03 223	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.10 532

DLNR-FE	21.10 614	47.73 618	85.45 624	96.28 633	88.16 631	0.31 161	0.00 1	18.28 615	0.07 63	0.01 222	0.01 362	0.00 1	0.00 1	0.21 307	0.01 134	15.59 616	0.01 463	0.00 1	0.21 574	69.68 626	0.04 445

Zero-FE251	0.12 166	0.06 161	0.69 173	0.03 447	0.00 1	0.37 188	0.00 1	0.12 200	0.06 47	0.84 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.24 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.02 361

Wavelet-MonSter	0.02 4	0.02 13	0.08 1	0.00 1	0.00 1	0.09 66	0.00 1	0.03 63	0.03 5	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

DA	0.10 129	0.06 161	0.37 81	0.01 391	0.03 460	1.06 435	0.00 1	0.02 38	0.08 87	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 324	0.13 288	0.01 134	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 551

GGEV	0.10 129	0.06 161	0.37 81	0.01 391	0.03 460	1.06 435	0.00 1	0.02 38	0.08 87	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 324	0.13 288	0.01 134	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 551

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 161	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.04 79	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.00 1

AdaDepth	0.05 52	0.01 1	0.43 102	0.00 1	0.00 1	0.29 150	0.00 1	0.04 79	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 552	0.01 122	0.00 1

GASTEREO	0.09 115	0.34 420	0.36 80	0.05 480	0.01 378	0.54 256	0.02 414	0.11 191	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.02 188	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.17 559	0.02 249	0.01 211

MSCF	0.09 115	0.34 420	0.37 81	0.05 480	0.01 378	0.53 249	0.01 364	0.11 191	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.02 188	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.19 566	0.02 249	0.02 361

2.5w	0.03 30	0.06 161	0.15 28	0.00 1	0.00 1	0.11 78	0.00 1	0.01 2	0.14 193	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.03 30	0.05 112	0.28 65	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.06 478	0.07 137	0.03 5	0.02 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

LG-Stereo_L1	0.03 30	0.05 112	0.31 72	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.06 478	0.08 150	0.04 27	0.04 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

SCV	0.09 115	0.23 360	0.59 146	0.00 1	0.02 433	0.03 35	0.02 414	0.35 300	0.07 63	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 191	0.10 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 545	0.18 524	0.12 551

StereoAnything_RVC	0.14 193	0.80 554	0.77 205	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.02 38	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 191	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 580	0.01 211

castereo++	0.09 115	0.11 265	0.28 65	0.03 447	0.00 1	0.36 186	0.00 1	0.21 258	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 574	0.02 249	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.12 166	0.26 383	0.77 205	0.00 1	0.01 378	0.44 215	0.01 364	0.25 274	0.53 284	0.03 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 442	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 44	0.02 13	0.14 24	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.01 2	0.54 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.04 44	0.02 13	0.14 24	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.01 2	0.54 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.05 52	0.08 214	0.78 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 224	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 490

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 52	0.05 112	0.21 51	0.00 1	0.00 1	0.09 66	0.02 414	0.17 230	0.12 177	0.06 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

RSM++	0.08 102	0.06 161	0.38 87	0.00 1	0.00 1	0.30 157	0.00 1	0.06 112	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 556	0.09 442	0.03 410

RSM	0.08 102	0.05 112	0.37 81	0.00 1	0.02 433	0.30 157	0.00 1	0.11 191	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 552	0.05 361	0.02 361

test_for_model	0.57 467	0.39 461	0.80 226	1.74 599	0.02 433	0.80 341	0.02 414	0.30 292	0.22 233	0.11 482	0.00 1	0.00 1	0.02 265	0.00 1	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 612	0.01 211

DLNR_Zeroshot_test	21.09 613	47.65 617	85.43 623	96.34 634	87.67 630	0.31 161	0.00 1	17.86 614	0.07 63	0.01 222	0.01 362	0.00 1	0.00 1	0.70 347	0.01 134	15.78 617	0.01 463	0.00 1	0.21 574	69.62 625	0.04 445

testlalala_base	0.27 303	0.06 161	0.80 226	0.00 1	0.00 1	0.64 300	0.00 1	1.08 423	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 277	0.52 588	0.00 1	0.00 1	0.12 538	2.02 598	0.00 1

4D-IteraStereo	0.16 220	0.51 501	1.73 435	0.00 1	0.00 1	0.38 191	0.03 437	0.08 150	0.08 87	0.02 363	0.01 362	0.00 1	0.01 191	0.06 248	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 339	0.06 490

EGLCR-Stereo	0.15 214	0.05 112	0.47 111	0.07 510	0.03 460	1.06 435	0.01 364	1.06 419	0.12 177	0.16 500	0.00 1	0.00 1	0.02 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 361

DisPM	0.16 220	0.05 112	0.82 232	0.07 510	0.00 1	1.14 524	0.41 560	0.08 150	0.54 288	0.03 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 248	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 269	0.04 70	0.87 251	0.05 480	0.02 433	1.07 477	0.32 547	0.04 79	0.56 309	0.01 222	0.00 1	0.00 1	1.25 552	0.01 81	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.05 469

AnonymousM	0.10 129	0.04 70	0.56 140	0.00 1	0.00 1	1.02 409	0.00 1	0.19 241	0.11 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

BStereo	0.07 90	0.10 238	1.03 296	0.00 1	0.04 481	0.12 91	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 363	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.02 483	0.01 122	0.01 211

FS-TRT-Baseline	0.05 52	0.08 214	0.24 61	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.06 112	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1
1853532: FS-TRT-Baseline: No-Enhancement Baseline for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
FS-TRT-Harmonizegood	0.05 52	0.08 214	0.24 61	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.06 112	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1
1853532: FS-TRT-Harmonize: Photometric Harmonization for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
Wave_Phase_stereo	0.19 246	0.10 238	1.03 296	0.00 1	0.04 481	2.52 574	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 363	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.02 483	0.01 122	0.01 211

MS-F	0.01 1	0.02 13	0.13 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.05 40	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 171	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.02 4	0.02 13	0.13 17	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.02 38	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 191	0.02 171	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.02 4	0.02 13	0.14 24	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.02 38	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 171	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.03 30	0.03 43	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.27 142	0.00 1	0.02 38	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 171	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

252Zero-FE	0.08 102	0.05 112	0.24 61	0.00 1	0.00 1	0.13 104	0.00 1	0.02 38	0.08 87	0.78 554	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.24 435	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

FSD	0.05 52	0.03 43	0.20 48	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.06 112	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 191	0.01 81	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

Replicate-Monster	0.02 4	0.05 112	0.20 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_XL	0.03 30	0.04 70	0.27 64	0.00 1	0.00 1	0.06 56	0.00 1	0.10 182	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 223	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
qwe	0.02 4	0.05 112	0.15 28	0.00 1	0.00 1	0.13 104	0.00 1	0.01 2	0.05 40	0.01 222	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.02 4	0.06 161	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.10 70	0.00 1	0.01 2	0.08 87	0.01 222	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 4	0.05 112	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.12 91	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 397	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 4	0.05 112	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.12 91	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 397	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 30	0.04 70	0.15 28	0.00 1	0.00 1	0.12 91	0.00 1	0.01 2	0.14 193	0.02 363	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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4.25w-stereo	0.02 4	0.05 112	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.12 91	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 397	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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2.75w_new	0.02 4	0.05 112	0.14 24	0.00 1	0.00 1	0.11 78	0.00 1	0.01 2	0.10 147	0.01 222	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 171	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 4	0.04 70	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 78	0.00 1	0.01 2	0.05 40	0.01 222	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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3.75w	0.02 4	0.04 70	0.13 17	0.00 1	0.00 1	0.12 91	0.00 1	0.05 93	0.04 27	0.01 222	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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2w_stereo	0.02 4	0.03 43	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 78	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 222	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 4	0.02 13	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.16 110	0.00 1	0.01 2	0.09 119	0.01 222	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.03 210	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 4	0.04 70	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.11 78	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 397	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.03 30	0.04 70	0.13 17	0.00 1	0.00 1	0.29 150	0.00 1	0.02 38	0.03 5	0.01 222	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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MLG-Stereo_test3	0.05 52	0.06 161	0.13 17	0.00 1	0.00 1	0.07 58	0.00 1	0.03 63	0.57 362	0.06 442	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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HUF	0.15 214	0.29 397	1.05 308	0.02 426	0.11 535	0.04 45	0.00 1	0.16 222	0.09 119	0.03 397	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.08 268	0.00 1	0.00 1	0.58 605	0.00 1	0.00 1	0.14 485	0.37 587

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rvit_0105_3	0.08 102	0.16 307	0.68 169	0.00 1	0.00 1	0.07 58	0.00 1	0.08 150	0.61 476	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 191	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

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rvit_stereo_0081_aga	0.02 4	0.07 199	0.29 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCG-NET	0.09 115	0.12 277	0.45 106	0.00 1	0.00 1	0.41 196	0.03 437	0.08 150	0.57 362	0.00 1	0.01 362	0.01 36	0.04 362	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.07 399	0.01 211

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AIO-Stereo	0.07 90	0.06 161	0.41 93	0.00 1	0.03 460	0.30 157	0.00 1	0.10 182	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 580	0.04 339	0.07 505

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ffff	0.11 151	0.18 323	0.52 123	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.09 165	0.09 119	0.01 222	0.00 1	0.01 36	0.03 324	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 527	0.07 399	0.01 211

11t	0.11 151	0.18 323	0.52 123	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.09 165	0.09 119	0.01 222	0.00 1	0.01 36	0.03 324	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 527	0.07 399	0.01 211

whm_eth	0.05 52	0.17 315	0.22 54	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.01 2	0.55 294	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.10 129	0.02 13	0.49 112	0.00 1	0.02 433	0.75 328	0.00 1	0.07 137	0.02 1	0.09 472	0.00 1	0.01 36	0.08 424	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.24 587	0.07 399	0.05 469

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IGEV-Stereo	0.11 151	0.18 323	0.58 143	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.08 150	0.09 119	0.01 222	0.00 1	0.01 36	0.04 362	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 533	0.07 399	0.03 410
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.04 44	0.05 112	0.52 123	0.00 1	0.00 1	0.06 56	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 191	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

AAGNet	0.96 527	0.05 112	0.74 188	0.09 525	0.27 578	1.11 513	0.28 542	0.05 93	0.59 432	0.01 222	0.00 1	0.01 36	1.00 538	3.68 465	11.30 599	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

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sCroCo_RVC	0.09 115	0.05 112	1.02 294	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.12 200	0.48 272	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

xxxx	1.04 530	0.02 13	0.54 133	0.00 1	0.00 1	0.53 249	0.00 1	2.53 563	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 191	2.04 382	14.52 607	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

GMStereo	0.08 102	0.54 511	0.90 262	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.04 79	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 265	0.00 1	0.03 223	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
DIP-Stereo	0.22 269	0.10 238	0.77 205	0.00 1	0.00 1	1.09 499	0.00 1	1.68 508	0.57 362	0.01 222	0.00 1	0.01 36	0.07 419	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.01 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.15 214	0.03 43	0.77 205	0.00 1	0.00 1	0.74 323	0.00 1	1.36 454	0.09 119	0.02 363	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

RAFT-Stereo	0.15 214	0.03 43	0.77 205	0.00 1	0.00 1	0.74 323	0.00 1	1.36 454	0.09 119	0.02 363	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
BridgeDepth_RVC	0.03 30	0.03 43	0.21 51	0.00 1	0.00 1	0.18 115	0.00 1	0.03 63	0.12 177	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.01 81	0.01 134	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
WQFJA1	0.14 193	0.33 411	0.97 285	0.00 1	0.00 1	0.43 209	0.01 364	0.07 137	0.57 362	0.01 222	0.39 520	0.02 117	0.01 191	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.04 445

WQFJX1	0.14 193	0.33 411	0.97 285	0.00 1	0.00 1	0.43 209	0.01 364	0.07 137	0.57 362	0.01 222	0.39 520	0.02 117	0.01 191	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.04 445

NLSM1	0.02 4	0.05 112	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.10 70	0.00 1	0.02 38	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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Monster-pub-eth3d	0.02 4	0.05 112	0.17 41	0.00 1	0.00 1	0.12 91	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.01 81	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

Monster-pub-mixall	0.02 4	0.05 112	0.19 45	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.04 79	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

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asd	0.02 4	0.05 112	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.12 91	0.00 1	0.01 2	0.04 27	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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MLG-Stereo	0.06 72	0.05 112	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.46 222	0.00 1	0.02 38	0.60 457	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

S2M2_L	0.05 52	0.03 43	0.21 51	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.15 219	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.01 81	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.04 44	0.06 161	0.19 45	0.00 1	0.00 1	0.23 128	0.00 1	0.02 38	0.25 241	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

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CoSv	0.09 115	0.33 411	0.88 255	0.00 1	0.00 1	0.33 174	0.00 1	0.07 137	0.06 47	0.00 1	0.01 362	0.02 117	0.01 191	0.04 224	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 339	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 90	0.01 1	0.37 81	0.01 391	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.16 222	0.57 362	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.00 1	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 538	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 52	0.04 70	0.18 44	0.00 1	0.01 378	0.01 11	0.00 1	0.08 150	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.02 171	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.11 151	0.28 391	0.45 106	0.05 480	0.02 433	0.15 108	0.03 437	0.19 241	0.57 362	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.02 265	0.12 286	0.01 134	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.02 483	0.09 442	0.10 532

castereo	0.07 90	0.15 298	0.30 70	0.00 1	0.05 494	0.20 121	0.02 414	0.18 236	0.08 87	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.10 436	0.00 1	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 566	0.01 122	0.01 211

MonSter	0.02 4	0.05 112	0.17 41	0.00 1	0.00 1	0.12 91	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.01 81	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

GIP-stereo	0.06 72	0.02 13	0.64 159	0.00 1	0.00 1	0.20 121	0.00 1	0.01 2	0.14 193	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.00 1	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 339	0.00 1

fffft	0.07 90	0.01 1	0.39 88	0.00 1	0.00 1	0.26 139	0.00 1	0.03 63	0.20 228	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.00 1	0.26 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 460	0.06 490
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.06 72	0.03 43	0.35 78	0.00 1	0.00 1	0.42 203	0.00 1	0.02 38	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.01 191	0.00 1	0.24 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.07 505

dual_stereo	0.05 52	0.02 13	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.20 121	0.00 1	0.06 112	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.01 191	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_5	0.07 90	0.10 238	0.65 161	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.05 93	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.01 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

rvit_0105_4	0.06 72	0.08 214	0.63 155	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.03 63	0.50 274	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.01 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_105_1	0.09 115	0.21 341	0.66 164	0.00 1	0.00 1	0.16 110	0.00 1	0.13 208	0.61 476	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.01 191	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.02 361

RAStereo	0.05 52	0.15 298	0.68 169	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.06 112	0.06 47	0.01 222	0.01 362	0.02 117	0.02 265	0.00 1	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.14 193	0.03 43	0.68 169	0.01 391	0.02 433	1.20 539	0.00 1	0.63 355	0.11 160	0.05 433	0.05 463	0.02 117	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample2	0.24 285	0.02 13	0.49 112	0.00 1	0.00 1	0.32 168	0.00 1	1.12 429	0.52 279	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.00 1	2.29 396	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

CAS++	0.06 72	0.06 161	0.59 146	0.00 1	0.00 1	0.07 58	0.00 1	0.25 274	0.13 187	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.10 129	0.05 112	0.52 123	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.17 230	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV++	0.06 72	0.14 293	0.46 108	0.03 447	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.03 63	0.08 87	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.06 409	0.04 224	0.03 223	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.03 508	0.08 423	0.07 505

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 102	0.06 161	0.41 93	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.00 1	0.11 191	0.22 233	0.75 552	0.00 1	0.02 117	0.01 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.03 410

IGEVStereo-DCA	0.10 129	0.06 161	0.52 123	0.01 391	0.00 1	0.32 168	0.00 1	0.09 165	0.09 119	0.01 222	0.01 362	0.02 117	0.04 362	0.14 292	0.44 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 527	0.05 361	0.01 211

rrr	0.24 285	0.06 161	1.91 456	0.01 391	0.00 1	0.32 168	0.04 457	1.34 452	0.15 205	0.01 222	0.01 362	0.02 117	0.04 362	0.14 292	0.44 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 563	0.05 361	0.05 469

plain	0.11 151	0.17 315	1.21 348	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.00 1	0.16 222	0.32 255	0.01 222	0.01 362	0.02 117	0.01 191	0.03 210	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 552	0.01 211

MIF-Stereo (partial)	0.08 102	0.11 265	0.96 278	0.00 1	0.00 1	0.08 64	0.00 1	0.19 241	0.08 87	0.00 1	0.01 362	0.02 117	0.02 265	0.02 171	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 339	0.01 211

UniTT-Stereo	0.06 72	0.06 161	0.83 236	0.00 1	0.00 1	0.08 64	0.01 364	0.06 112	0.03 5	0.00 1	0.08 480	0.02 117	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 423	0.00 1

CASS	0.07 90	0.06 161	0.73 179	0.00 1	0.00 1	0.10 70	0.01 364	0.15 219	0.12 177	0.16 500	0.00 1	0.02 117	0.02 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RCA-Stereo	0.18 240	0.11 265	0.63 155	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	1.48 486	0.07 63	0.07 452	0.00 1	0.02 117	0.05 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.01 211

UDGNet	0.14 193	0.48 491	0.72 177	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.05 93	0.28 245	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.09 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 220	0.52 507	0.86 247	0.01 391	0.00 1	1.03 415	0.00 1	0.09 165	0.52 279	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.02 265	0.00 1	0.00 1	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.00 1

dad	0.17 231	0.54 511	0.82 232	0.00 1	0.00 1	1.03 415	0.00 1	0.02 38	0.23 239	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.01 191	0.63 344	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

GMOStereo	0.13 179	0.24 369	0.83 236	0.00 1	0.14 547	0.86 363	0.01 364	0.09 165	0.11 160	0.01 222	0.01 362	0.02 117	0.01 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.01 211

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test-v	0.13 179	0.24 369	0.83 236	0.00 1	0.14 547	0.86 363	0.01 364	0.09 165	0.11 160	0.01 222	0.01 362	0.02 117	0.01 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.01 211

test-3	0.17 231	0.03 43	0.74 188	0.03 447	0.10 527	0.43 209	0.00 1	1.36 454	0.07 63	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.08 268	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 569	0.12 470	0.11 538

test_1	0.17 231	0.03 43	0.75 196	0.03 447	0.10 527	0.43 209	0.00 1	1.36 454	0.07 63	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.07 255	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 569	0.12 470	0.11 538

test_3	0.19 246	0.02 13	0.76 202	0.03 447	0.10 527	0.53 249	0.00 1	1.42 465	0.07 63	0.13 489	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.07 255	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 569	0.12 470	0.11 538

PFNet+	0.23 276	0.06 161	0.79 221	0.07 510	0.01 378	1.11 513	0.42 562	0.11 191	0.59 432	0.08 463	0.01 362	0.02 117	0.00 1	1.21 364	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

LCNet	0.22 269	0.11 265	0.74 188	0.11 539	0.00 1	0.97 395	0.00 1	0.09 165	0.59 432	0.01 222	0.00 1	0.02 117	1.10 544	0.43 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 485	0.01 211

NF-Stereo	0.47 413	0.03 43	0.77 205	0.12 543	0.00 1	1.07 477	0.26 534	0.19 241	0.60 457	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.00 1	6.18 563	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

OCTAStereo	0.47 413	0.03 43	0.77 205	0.12 543	0.00 1	1.07 477	0.26 534	0.19 241	0.60 457	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.00 1	6.16 561	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 420	0.04 70	1.10 317	0.17 561	0.00 1	1.07 477	0.25 531	0.12 200	0.61 476	0.03 397	0.01 362	0.02 117	0.01 191	6.03 554	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

KMStereo	0.48 420	0.04 70	1.10 317	0.17 561	0.00 1	1.07 477	0.25 531	0.12 200	0.61 476	0.03 397	0.01 362	0.02 117	0.01 191	6.03 554	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

Consistency-Raft	0.39 381	0.30 401	2.53 511	0.14 552	0.03 460	0.90 373	0.04 457	1.36 454	0.59 432	0.00 1	0.02 447	0.02 117	1.15 548	0.33 319	0.43 482	0.02 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

DEmStereo	0.75 503	0.06 161	1.73 435	0.04 467	0.00 1	0.78 336	0.52 570	0.05 93	0.57 362	0.05 433	0.72 540	0.02 117	3.42 584	5.79 547	1.29 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

PFNet	0.60 478	0.11 265	2.08 474	0.00 1	0.30 580	1.16 531	0.00 1	0.29 289	0.59 432	0.01 222	0.24 503	0.02 117	0.00 1	6.58 581	0.23 430	0.10 569	0.00 1	0.00 1	0.04 510	0.14 485	0.05 469

RE-Stereo	0.47 413	0.03 43	0.77 205	0.12 543	0.00 1	1.07 477	0.26 534	0.19 241	0.60 457	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.00 1	6.18 563	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

TVStereo	0.47 413	0.03 43	0.77 205	0.12 543	0.00 1	1.07 477	0.26 534	0.19 241	0.60 457	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.00 1	6.18 563	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 443	0.13 286	1.14 326	0.10 529	0.00 1	1.17 534	0.10 504	0.28 288	0.61 476	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.12 444	6.22 571	0.22 425	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.01 211

test-2	0.13 179	0.24 369	0.83 236	0.00 1	0.14 547	0.86 363	0.01 364	0.09 165	0.11 160	0.01 222	0.01 362	0.02 117	0.01 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.01 211

GMM-Stereo	0.18 240	0.02 13	1.37 379	0.08 518	0.00 1	1.11 513	0.13 512	0.09 165	0.60 457	0.01 222	0.00 1	0.02 117	0.10 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

s12784h	0.21 264	0.05 112	0.81 229	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.02 414	1.36 454	0.56 309	0.01 222	0.34 516	0.02 117	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

raft+_RVC	0.14 193	0.37 446	0.96 278	0.00 1	0.16 554	0.64 300	0.03 437	0.05 93	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.03 324	0.03 210	0.07 321	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.16 564

CREStereo	0.10 129	0.06 161	0.51 119	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.20 252	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	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
NCCL2	0.29 325	0.50 496	1.52 411	0.00 1	0.00 1	0.81 345	0.00 1	0.45 321	0.22 233	0.00 1	0.00 1	0.02 117	0.03 324	2.14 385	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.02 555	0.00 1	0.01 122	0.03 410

NLMM	0.06 72	0.08 214	0.23 59	0.00 1	0.00 1	0.10 70	0.00 1	0.05 93	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.03 186	0.03 324	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

NLSM3	0.06 72	0.10 238	0.23 59	0.00 1	0.00 1	0.20 121	0.00 1	0.05 93	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.03 186	0.05 391	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.03 30	0.02 13	0.19 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 165	0.11 160	0.00 1	0.00 1	0.03 186	0.00 1	0.02 171	0.20 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.01 211

xyz-stereo	3.26 585	0.05 112	35.32 608	0.00 1	0.00 1	13.52 606	0.00 1	0.02 38	0.05 40	0.01 222	9.71 598	0.03 186	0.01 191	6.34 575	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.12 590	0.00 1	0.02 249	0.00 1

LG-G_1	0.06 72	0.07 199	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.23 128	0.00 1	0.02 38	0.56 309	0.06 442	0.00 1	0.03 186	0.00 1	0.03 210	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

LG-G	0.06 72	0.07 199	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.23 128	0.00 1	0.02 38	0.56 309	0.06 442	0.00 1	0.03 186	0.00 1	0.03 210	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

DFGA-Net	0.37 372	0.77 552	1.34 370	0.00 1	0.01 378	0.72 320	0.00 1	0.21 258	0.21 230	0.00 1	0.00 1	0.03 186	0.01 191	3.85 471	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 534	0.01 211

MM-Stereo_test2	0.14 193	0.06 161	1.48 407	0.07 510	0.00 1	0.52 244	0.00 1	0.08 150	0.03 5	0.13 489	0.00 1	0.03 186	0.02 265	0.02 171	0.07 321	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.01 465	0.19 526	0.04 445

MM-Stereo_test1	0.12 166	0.10 238	1.26 352	0.02 426	0.04 481	0.28 147	0.02 414	0.06 112	0.28 245	0.01 222	0.00 1	0.03 186	0.00 1	0.05 237	0.01 134	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.23 544	0.01 211

AIO_test	0.07 90	0.09 231	0.42 99	0.05 480	0.05 494	0.07 58	0.03 437	0.17 230	0.09 119	0.03 397	0.00 1	0.03 186	0.01 191	0.14 292	0.01 134	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.07 519	0.02 249	0.02 361

AIO-test2	0.30 328	0.63 527	0.91 267	0.08 518	0.13 544	0.55 261	0.01 364	1.15 434	0.60 457	0.00 1	0.00 1	0.03 186	0.04 362	0.89 356	0.04 277	0.87 595	0.00 1	0.00 1	0.01 465	0.03 312	0.05 469

AIO-test1	0.27 303	0.33 411	1.30 362	0.00 1	0.01 378	0.52 244	0.01 364	1.16 436	0.61 476	0.00 1	0.01 362	0.03 186	0.02 265	1.24 368	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 470	0.06 490

FACV-RUCA	0.11 151	0.06 161	0.50 118	0.03 447	0.10 527	0.10 70	0.00 1	0.07 137	0.62 532	0.03 397	0.04 459	0.03 186	0.14 448	0.03 210	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.06 581	0.00 1	0.20 534	0.11 538

tt45	0.08 102	0.03 43	0.41 93	0.00 1	0.00 1	0.83 354	0.00 1	0.02 38	0.06 47	0.00 1	0.00 1	0.03 186	0.01 191	0.00 1	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 383	0.01 211

ours_stereo	0.05 52	0.03 43	0.40 89	0.00 1	0.00 1	0.26 139	0.00 1	0.03 63	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.03 186	0.00 1	0.01 81	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 399	0.03 410

fffy	0.05 52	0.04 70	0.49 112	0.01 391	0.00 1	0.26 139	0.00 1	0.03 63	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.03 186	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 399	0.04 445

Pointernet	0.10 129	0.04 70	0.61 152	0.00 1	0.05 494	0.54 256	0.00 1	0.02 38	0.59 432	0.00 1	0.00 1	0.03 186	0.02 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 465	0.01 122	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 44	0.06 161	0.29 68	0.01 391	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.11 191	0.14 193	0.01 222	0.00 1	0.03 186	0.00 1	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 527	0.01 122	0.01 211

test_sample1	0.21 264	0.01 1	0.41 93	0.00 1	0.00 1	0.14 107	0.00 1	0.99 410	0.30 253	0.00 1	0.00 1	0.03 186	0.00 1	2.26 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

ACVNet-DCA	0.25 292	0.22 350	1.20 338	0.00 1	0.00 1	1.31 549	0.00 1	0.95 403	0.55 294	0.07 452	0.00 1	0.03 186	0.02 265	0.59 339	0.01 134	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

1test111	0.28 309	0.22 350	1.20 338	0.00 1	0.00 1	1.31 549	0.00 1	0.95 403	0.55 294	0.07 452	0.00 1	0.03 186	0.02 265	1.23 366	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

cc1	0.28 309	0.22 350	1.20 338	0.00 1	0.00 1	1.31 549	0.00 1	1.41 462	0.69 553	0.07 452	0.00 1	0.03 186	0.02 265	0.59 339	0.01 134	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.08 423	0.04 445

tt1	0.27 303	0.23 360	1.17 332	0.00 1	0.00 1	1.29 547	0.00 1	1.42 465	0.57 362	0.07 452	0.00 1	0.03 186	0.02 265	0.57 336	0.01 134	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.08 423	0.03 410

testlalala	0.14 193	0.08 214	0.75 196	0.00 1	0.08 518	1.06 435	0.01 364	0.23 266	0.29 249	0.12 485	0.00 1	0.03 186	0.02 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.13 543	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 166	0.41 467	0.91 267	0.05 480	0.03 460	0.51 238	0.04 457	0.13 208	0.11 160	0.01 222	0.00 1	0.03 186	0.02 265	0.06 248	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 465	0.03 312	0.03 410

CAS	0.10 129	0.05 112	0.46 108	0.00 1	0.00 1	1.03 415	0.00 1	0.21 258	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.03 186	0.01 191	0.01 81	0.02 188	0.08 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	0.10 129	0.10 238	0.59 146	0.01 391	0.01 378	1.06 435	0.00 1	0.03 63	0.09 119	0.02 363	0.00 1	0.03 186	0.02 265	0.03 210	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.02 483	0.05 361	0.01 211

DCANet-4	0.31 334	0.05 112	2.61 515	0.00 1	0.00 1	1.05 426	0.00 1	1.49 492	0.61 476	0.13 489	0.00 1	0.03 186	0.05 391	0.03 210	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 469

Sa-1000	0.31 334	0.26 383	0.93 271	0.00 1	0.18 562	1.08 490	0.01 364	2.59 570	0.56 309	0.00 1	0.09 481	0.03 186	0.00 1	0.18 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 543	0.11 460	0.00 1

SA	0.30 328	0.27 386	0.97 285	0.00 1	0.17 560	1.10 505	0.00 1	2.50 559	0.56 309	0.00 1	0.01 362	0.03 186	0.01 191	0.16 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 545	0.12 470	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 179	0.04 70	0.73 179	0.05 480	0.02 433	1.06 435	0.07 484	0.06 112	0.56 309	0.01 222	0.00 1	0.03 186	0.00 1	0.01 81	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

KYRaft	0.21 264	0.03 43	0.74 188	0.04 467	0.00 1	1.16 531	0.12 511	0.08 150	0.60 457	0.01 222	0.30 511	0.03 186	0.77 527	0.37 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

CREStereo++_RVC	0.10 129	0.06 161	0.78 217	0.00 1	0.00 1	1.00 405	0.00 1	0.10 182	0.08 87	0.00 1	0.01 362	0.03 186	0.00 1	0.01 81	0.03 223	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
TestStereo	0.31 334	0.22 350	1.36 377	0.00 1	0.00 1	0.27 142	0.00 1	0.06 112	0.04 27	0.01 222	0.00 1	0.03 186	0.01 191	4.27 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 166	0.25 375	0.79 221	0.00 1	0.00 1	0.92 383	0.00 1	0.18 236	0.08 87	0.00 1	0.21 501	0.03 186	0.00 1	0.01 81	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.13 179	0.36 439	0.94 274	0.00 1	0.18 562	0.62 285	0.02 414	0.07 137	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.03 186	0.03 324	0.03 210	0.05 294	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.06 383	0.04 445

test_xeample3	0.24 285	0.06 161	1.84 447	0.02 426	0.00 1	0.33 174	0.05 472	1.33 451	0.14 193	0.00 1	0.03 453	0.03 186	0.03 324	0.10 277	0.43 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 580	0.05 361	0.06 490

test_xeample	1.14 537	0.02 13	0.58 143	0.00 1	0.00 1	0.57 266	0.00 1	2.57 566	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.03 186	0.02 265	3.45 453	15.00 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 361

DSFCA	0.40 386	0.09 231	0.84 241	0.00 1	0.01 378	0.98 397	0.37 556	0.29 289	0.62 532	0.02 363	0.32 513	0.03 186	0.24 479	3.91 473	0.34 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

NLMM1	0.06 72	0.13 286	0.22 54	0.00 1	0.00 1	0.24 134	0.00 1	0.05 93	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.02 265	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.12 166	0.30 401	0.77 205	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.01 364	0.08 150	0.56 309	0.01 222	0.00 1	0.04 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.10 532

BridgeDepth	0.03 30	0.04 70	0.09 2	0.00 1	0.00 1	0.27 142	0.00 1	0.03 63	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
water-stereo	0.03 30	0.02 13	0.34 75	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.04 79	0.06 47	0.01 222	0.02 447	0.04 225	0.05 391	0.01 81	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.10 129	0.16 307	0.49 112	0.00 1	0.00 1	0.46 222	0.00 1	0.01 2	0.59 432	0.01 222	0.00 1	0.04 225	0.08 424	0.01 81	0.23 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.11 151	0.18 323	0.37 81	0.00 1	0.00 1	0.53 249	0.00 1	0.00 1	0.56 309	0.01 222	0.00 1	0.04 225	0.02 265	0.00 1	0.38 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

mms	0.04 44	0.04 70	0.35 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.02 265	0.01 81	0.01 134	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.06 383	0.09 524

test_sample5	0.39 381	0.10 238	1.42 392	0.00 1	0.00 1	0.45 217	0.00 1	2.14 540	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.00 1	3.06 429	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

testlalala2	0.25 292	0.07 199	1.64 425	0.00 1	0.00 1	0.82 348	0.00 1	1.66 507	0.57 362	0.01 222	0.00 1	0.04 225	0.01 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 587	0.01 122	0.00 1

DualNet	0.39 381	0.10 238	1.42 392	0.00 1	0.00 1	0.45 217	0.00 1	2.14 540	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.00 1	3.06 429	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

1111x	0.87 519	0.02 13	1.20 338	0.00 1	0.00 1	0.70 313	0.00 1	2.60 571	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.01 191	5.36 528	6.80 584	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

MaDis-Stereo	0.06 72	0.16 307	0.66 164	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.01 364	0.06 112	0.12 177	0.00 1	0.01 362	0.04 225	0.02 265	0.02 171	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

MIM_Stereo	0.10 129	0.32 407	0.90 262	0.00 1	0.03 460	0.29 150	0.00 1	0.11 191	0.11 160	0.02 363	0.00 1	0.04 225	0.01 191	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.11 460	0.08 511

LoS_RVC	0.05 52	0.05 112	0.41 93	0.00 1	0.00 1	0.16 110	0.00 1	0.17 230	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.01 191	0.04 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

TestStereo1	0.20 256	0.30 401	0.84 241	0.00 1	0.16 554	1.12 520	0.01 364	0.69 362	0.57 362	0.00 1	0.05 463	0.04 225	0.01 191	0.09 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 496	0.06 490

fff	0.28 309	0.37 446	1.20 338	0.00 1	0.01 378	1.05 426	0.00 1	1.48 486	0.61 476	0.13 489	0.00 1	0.04 225	0.60 513	0.02 171	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 469

ADStereo(finetuned)	0.34 354	0.37 446	2.24 483	0.00 1	0.00 1	1.04 423	0.00 1	1.49 492	0.61 476	0.08 463	0.00 1	0.04 225	0.74 524	0.03 210	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.05 469

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 393	0.52 507	3.02 535	0.00 1	0.00 1	0.57 266	0.00 1	1.15 434	0.60 457	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.14 448	1.51 373	0.76 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 193	0.33 411	1.23 349	0.00 1	0.01 378	0.47 226	0.00 1	0.27 284	0.11 160	0.01 222	0.00 1	0.04 225	0.00 1	0.08 268	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.24 546	0.00 1

SA-5K	0.20 256	0.30 401	0.84 241	0.00 1	0.16 554	1.12 520	0.01 364	0.69 362	0.57 362	0.00 1	0.05 463	0.04 225	0.01 191	0.09 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 496	0.06 490

HHNet	0.48 420	0.21 341	1.60 420	0.10 529	0.00 1	1.14 524	0.26 534	0.47 325	0.59 432	0.01 222	3.56 569	0.04 225	0.71 519	0.00 1	0.73 507	0.02 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 276	0.04 70	0.76 202	0.10 529	0.00 1	1.15 527	0.02 414	0.27 284	0.65 543	0.01 222	0.54 531	0.04 225	0.71 519	0.27 317	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

LMCR-Stereo	0.27 303	0.34 420	1.42 392	0.00 1	0.00 1	0.79 338	0.00 1	2.15 542	0.61 476	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.04 362	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.00 1

TANstereo	0.12 166	0.15 298	0.78 217	0.00 1	0.00 1	1.03 415	0.00 1	0.07 137	0.08 87	0.01 222	0.15 493	0.04 225	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCANet	0.25 292	0.37 446	1.20 338	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	1.49 492	0.61 476	0.08 463	0.00 1	0.04 225	0.00 1	0.02 171	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.05 469

csc	0.28 309	0.37 446	1.20 338	0.00 1	0.01 378	1.05 426	0.00 1	1.48 486	0.61 476	0.13 489	0.00 1	0.04 225	0.60 513	0.02 171	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 469

cscssc	0.28 309	0.37 446	1.20 338	0.00 1	0.01 378	1.05 426	0.00 1	1.48 486	0.61 476	0.13 489	0.00 1	0.04 225	0.60 513	0.02 171	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 469

AFF-stereo	0.18 240	0.42 469	0.77 205	0.00 1	0.00 1	0.91 381	0.00 1	0.41 314	0.65 543	0.05 433	0.00 1	0.04 225	0.05 391	0.06 248	0.04 277	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.01 211

FINET	0.51 443	0.36 439	2.40 496	0.00 1	0.00 1	0.27 142	0.00 1	2.06 533	1.49 580	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.04 362	3.38 451	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.02 361

PMTNet	0.11 151	0.07 199	0.60 151	0.00 1	0.00 1	1.05 426	0.04 457	0.16 222	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.00 1	0.03 210	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

iResNet	0.25 292	0.27 386	1.68 429	0.00 1	0.00 1	0.69 312	0.00 1	1.22 441	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.03 324	0.12 286	0.30 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.01 211

NLCSM	0.08 102	0.21 341	0.49 112	0.00 1	0.00 1	0.11 78	0.00 1	0.10 182	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.02 265	0.01 81	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

DDF-Stereo	0.10 129	0.05 112	0.31 72	0.02 426	0.03 460	0.05 52	0.01 364	0.13 208	0.16 213	0.01 222	0.00 1	0.05 256	0.00 1	0.64 345	0.45 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.02 361

zero-FE	0.13 179	0.05 112	0.89 259	0.03 447	0.10 527	0.00 1	0.00 1	0.13 208	0.16 213	0.00 1	0.03 453	0.05 256	0.00 1	0.59 339	0.42 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.00 1	0.02 361

MLG-Stereo_test2	0.08 102	0.06 161	0.13 17	0.00 1	0.00 1	0.75 328	0.00 1	0.03 63	0.57 362	0.01 222	0.00 1	0.05 256	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

ISRNet	0.16 220	0.11 265	1.44 399	0.00 1	0.00 1	0.50 234	0.00 1	0.44 319	0.60 457	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

SCV_C0	0.09 115	0.16 307	0.63 155	0.00 1	0.00 1	0.29 150	0.00 1	0.12 200	0.09 119	0.01 222	0.00 1	0.05 256	0.03 324	0.07 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 552	0.09 442	0.02 361

WCG-NET（raft）	0.07 90	0.18 323	0.43 102	0.00 1	0.00 1	0.37 188	0.00 1	0.07 137	0.06 47	0.01 222	0.01 362	0.05 256	0.03 324	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.07 399	0.01 211

GCST	0.28 309	0.46 483	1.23 349	0.00 1	0.01 378	0.31 161	0.03 437	0.15 219	0.05 40	0.01 222	0.37 518	0.05 256	0.04 362	2.76 412	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 399	0.03 410

test_sample4	0.38 377	0.10 238	1.42 392	0.00 1	0.00 1	0.45 217	0.00 1	2.09 536	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.00 1	2.83 416	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

test_sample3	0.37 372	0.09 231	1.41 389	0.00 1	0.00 1	0.46 222	0.00 1	1.95 527	0.56 309	0.01 222	0.00 1	0.05 256	0.00 1	2.79 414	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

H2IRNET	0.14 193	0.19 334	1.11 321	0.00 1	0.00 1	1.07 477	0.01 364	0.13 208	0.14 193	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.01 191	0.01 81	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 496	0.01 211

GCAP-Stereo	0.11 151	0.28 391	0.71 174	0.00 1	0.00 1	0.83 354	0.00 1	0.08 150	0.09 119	0.01 222	0.00 1	0.05 256	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.06 383	0.01 211

Patchmatch Stereo++	0.13 179	0.04 70	0.73 179	0.05 480	0.01 378	1.06 435	0.08 493	0.06 112	0.56 309	0.01 222	0.00 1	0.05 256	0.00 1	0.01 81	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ASMatch	0.59 476	0.10 238	1.66 427	0.13 550	0.04 481	1.07 477	0.00 1	0.10 182	0.64 540	0.06 442	0.44 523	0.05 256	0.87 533	6.32 574	0.27 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 465	0.00 1	0.00 1

SST-Stereo	0.51 443	0.02 13	0.74 188	0.05 480	0.19 567	1.09 499	0.49 567	0.26 278	0.61 476	0.04 423	0.00 1	0.05 256	0.58 510	6.12 558	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

iGMRVC	0.14 193	0.04 70	0.74 188	0.05 480	0.02 433	1.06 435	0.07 484	0.06 112	0.56 309	0.01 222	0.00 1	0.05 256	0.00 1	0.01 81	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

iRAFT	0.13 179	0.04 70	0.73 179	0.05 480	0.01 378	1.06 435	0.08 493	0.06 112	0.56 309	0.01 222	0.00 1	0.05 256	0.00 1	0.01 81	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

test-1	0.19 246	0.13 286	0.67 168	0.00 1	0.15 551	0.57 266	0.00 1	1.01 413	0.11 160	0.04 423	0.48 529	0.05 256	0.00 1	0.01 81	0.30 455	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.06 515	0.01 122	0.18 567

RAFT-IKP	0.14 193	0.04 70	0.75 196	0.05 480	0.01 378	1.06 435	0.08 493	0.05 93	0.56 309	0.01 222	0.00 1	0.05 256	0.00 1	0.01 81	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

RALCasStereoNet	0.16 220	0.35 432	0.84 241	0.00 1	0.00 1	0.32 168	0.03 437	0.16 222	0.56 309	0.02 363	0.07 477	0.05 256	0.08 424	0.13 288	0.08 336	0.00 1	0.31 597	0.00 1	0.00 1	0.07 399	0.11 538

RALAANet	0.13 179	0.51 501	0.95 275	0.00 1	0.00 1	0.32 168	0.01 364	0.38 306	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.09 428	0.02 171	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.10 453	0.00 1

222	1.95 563	0.03 43	0.41 93	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.00 1	2.64 573	0.57 362	0.02 363	0.00 1	0.05 256	0.02 265	3.34 450	31.23 615	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 361

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 246	0.33 411	0.84 241	0.00 1	0.02 433	1.06 435	0.00 1	0.45 321	0.59 432	0.03 397	0.00 1	0.05 256	0.06 409	0.04 224	0.07 321	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.17 515	0.01 211

DMCA	0.19 246	0.16 307	1.39 383	0.00 1	0.01 378	1.00 405	0.01 364	0.38 306	0.57 362	0.01 222	0.01 362	0.05 256	0.00 1	0.05 237	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.12 166	0.25 375	0.82 232	0.01 391	0.01 378	0.33 174	0.03 437	0.08 150	0.40 266	0.00 1	0.00 1	0.06 280	0.03 324	0.02 171	0.04 277	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.24 546	0.01 211

MSKI-zero shot	0.22 269	0.08 214	1.46 403	0.00 1	0.12 541	1.08 490	0.03 437	0.85 385	0.16 213	0.22 508	0.05 463	0.06 280	0.00 1	0.07 255	0.01 134	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.18 563	0.02 249	0.01 211

Selective-RAFT	0.13 179	0.04 70	0.51 119	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.04 79	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.06 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 566	0.04 339	0.00 1

test_5	0.26 297	0.35 432	1.35 373	0.01 391	0.22 574	0.80 341	0.01 364	0.81 378	0.58 420	0.12 485	0.00 1	0.06 280	0.01 191	0.61 343	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 485	0.16 564

DRaft	0.56 461	0.08 214	0.73 179	0.00 1	0.00 1	0.92 383	0.19 521	0.05 93	0.09 119	0.03 397	0.26 505	0.06 280	2.55 574	4.61 502	1.38 528	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.02 483	0.03 312	0.08 511

rafts_anoy	0.14 193	0.35 432	0.99 292	0.00 1	0.02 433	0.49 232	0.03 437	0.11 191	0.07 63	0.00 1	0.01 362	0.06 280	0.06 409	0.24 312	0.06 310	0.00 1	0.14 590	0.00 1	0.01 465	0.02 249	0.03 410

Anonymous3	0.19 246	0.07 199	1.33 368	0.00 1	0.00 1	1.12 520	0.00 1	0.56 340	0.56 309	0.01 222	0.00 1	0.06 280	0.00 1	0.01 81	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

HCRNet	0.32 343	0.10 238	0.81 229	0.00 1	0.00 1	1.10 505	0.00 1	0.39 309	0.59 432	0.01 222	0.01 362	0.06 280	0.03 324	3.24 439	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.02 361

tg	0.14 193	0.17 315	0.52 123	0.00 1	0.00 1	1.03 415	0.00 1	0.07 137	0.52 279	0.00 1	0.01 362	0.07 288	0.02 265	0.02 171	0.01 134	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.26 552	0.18 567

RAFT+CT+SA	0.26 297	0.34 420	1.11 321	0.02 426	0.27 578	1.10 505	0.00 1	0.70 365	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.07 288	0.01 191	0.36 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 599	0.11 460	0.22 580

PSM-adaLoss	0.14 193	0.04 70	0.73 179	0.05 480	0.02 433	1.06 435	0.08 493	0.05 93	0.56 309	0.01 222	0.00 1	0.07 288	0.00 1	0.01 81	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 193	0.04 70	0.73 179	0.05 480	0.01 378	1.06 435	0.06 478	0.05 93	0.56 309	0.01 222	0.00 1	0.07 288	0.00 1	0.01 81	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 193	0.04 70	0.75 196	0.05 480	0.02 433	1.06 435	0.08 493	0.06 112	0.57 362	0.01 222	0.00 1	0.07 288	0.00 1	0.01 81	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

RAFT_R40	0.49 427	0.03 43	0.74 188	0.05 480	0.15 551	1.09 499	0.32 547	0.27 284	0.59 432	0.02 363	0.03 453	0.07 288	0.30 486	6.12 558	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

ICVP	0.15 214	0.03 43	1.23 349	0.00 1	0.01 378	1.02 409	0.09 499	0.19 241	0.10 147	0.00 1	0.02 447	0.07 288	0.01 191	0.18 302	0.01 134	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
WQFJX	0.41 389	0.40 464	0.95 275	0.00 1	0.00 1	0.65 303	0.04 457	0.33 296	0.61 476	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.21 471	4.89 509	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 399	0.02 361

EKT-Stereo	0.46 411	0.12 277	1.03 296	0.75 591	4.21 610	1.06 435	0.00 1	0.83 382	0.04 27	0.02 363	0.00 1	0.08 295	0.00 1	0.89 356	0.01 134	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.05 512	0.04 339	0.01 211

fast-acv-ft	0.29 325	0.37 446	3.76 558	0.06 504	0.01 378	0.28 147	0.17 516	0.06 112	0.21 230	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.09 428	0.10 277	0.23 430	0.01 533	0.00 1	0.03 566	0.01 465	0.26 552	0.01 211

CES	0.08 102	0.07 199	0.43 102	0.00 1	0.00 1	0.21 126	0.01 364	0.08 150	0.56 309	0.01 222	0.00 1	0.08 295	0.04 362	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 309	0.15 298	2.75 523	0.00 1	0.00 1	0.51 238	0.02 414	0.49 328	0.57 362	0.01 222	0.01 362	0.08 295	0.04 362	0.87 353	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

scenet	0.28 309	0.15 298	2.75 523	0.00 1	0.00 1	0.51 238	0.02 414	0.49 328	0.57 362	0.01 222	0.01 362	0.08 295	0.04 362	0.87 353	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

ssnet	0.28 309	0.15 298	2.75 523	0.00 1	0.00 1	0.51 238	0.02 414	0.49 328	0.57 362	0.01 222	0.01 362	0.08 295	0.04 362	0.87 353	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

iRaft-Stereo_5w	0.50 438	0.51 501	1.44 399	0.00 1	0.00 1	0.29 150	0.00 1	0.63 355	0.59 432	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.01 191	6.14 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 540	0.01 211

GrayStereo	0.46 411	0.01 1	0.71 174	0.10 529	0.00 1	1.12 520	2.67 600	0.20 252	0.59 432	0.00 1	0.00 1	0.08 295	3.76 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 334	0.48 491	2.47 504	0.00 1	0.03 460	0.78 336	0.03 437	0.06 112	0.08 87	0.01 222	0.01 362	0.08 295	0.33 491	1.59 376	0.16 396	0.00 1	0.02 509	0.01 537	0.00 1	0.01 122	0.01 211

iResNetv2_ROB	0.36 365	1.03 569	2.96 533	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.00 1	1.51 495	0.58 420	0.01 222	0.00 1	0.08 295	0.02 265	0.07 255	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 563	0.02 361

iResNet_ROB	0.30 328	0.66 531	1.41 389	0.00 1	0.00 1	0.70 313	0.00 1	0.79 374	0.57 362	0.04 423	0.01 362	0.08 295	0.01 191	1.55 375	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 383	0.00 1

U	1.61 558	0.01 1	0.28 65	0.00 1	7.20 613	9.87 601	0.00 1	0.04 79	0.02 1	0.01 222	0.00 1	0.09 307	0.00 1	0.01 81	0.01 134	0.00 1	0.00 1	9.53 616	5.08 614	0.01 122	0.00 1

RAFT-345	0.49 427	0.04 70	1.26 352	0.10 529	0.07 511	1.16 531	0.19 521	0.14 215	0.57 362	0.00 1	0.01 362	0.09 307	0.01 191	6.00 552	0.20 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

CFNet-RSSM	0.17 231	0.06 161	1.16 331	0.00 1	0.12 541	0.61 279	0.00 1	0.90 391	0.08 87	0.01 222	0.00 1	0.09 307	0.00 1	0.01 81	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 580	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.31 334	0.38 456	0.91 267	0.00 1	0.01 378	1.00 405	0.01 364	1.60 500	0.61 476	0.15 499	0.00 1	0.09 307	0.01 191	1.04 360	0.41 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

LG-Stereo	0.06 72	0.04 70	0.40 89	0.00 1	0.00 1	0.31 161	0.00 1	0.06 112	0.08 87	0.00 1	0.01 362	0.10 311	0.03 324	0.04 224	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 423	0.01 211

test_sample6	0.41 389	0.11 265	1.38 380	0.00 1	0.00 1	0.48 229	0.00 1	2.33 552	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.00 1	3.18 436	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

ToySt	0.12 166	0.15 298	0.92 270	0.00 1	0.00 1	0.46 222	0.00 1	0.41 314	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.00 1	0.07 255	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.04 339	0.02 361

RAFT-RH_RVC	0.96 527	0.13 286	1.35 373	0.02 426	0.05 494	1.06 435	0.00 1	0.06 112	0.55 294	0.01 222	9.57 597	0.10 311	0.00 1	6.00 552	0.30 455	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.01 122	0.00 1

UPFNet	0.18 240	0.05 112	1.11 321	0.00 1	0.00 1	0.48 229	0.00 1	1.11 427	0.48 272	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.00 1	0.10 277	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

anonymity	0.17 231	0.06 161	0.79 221	0.00 1	0.09 523	0.03 35	0.00 1	0.54 336	0.07 63	0.41 534	0.13 490	0.11 316	0.58 510	0.02 171	0.31 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 580	0.01 122	0.02 361

AACVNet	0.40 386	0.36 439	0.90 262	0.00 1	0.00 1	0.53 249	0.00 1	0.18 236	0.41 268	0.02 363	0.00 1	0.11 316	0.01 191	5.33 524	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 496	0.00 1

TRStereo	0.37 372	0.23 360	1.41 389	0.03 447	0.00 1	1.07 477	0.02 414	3.07 581	0.57 362	0.01 222	0.00 1	0.11 316	0.40 496	0.06 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 578	0.01 122	0.08 511

NRIStereo	0.17 231	0.03 43	0.73 179	0.04 467	0.01 378	1.15 527	0.33 551	0.03 63	0.59 432	0.04 423	0.01 362	0.11 316	0.01 191	0.10 277	0.03 223	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.06 383	0.09 524

GES	0.18 240	0.05 112	0.87 251	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.02 414	0.60 349	0.08 87	0.00 1	0.02 447	0.11 316	0.09 428	0.44 330	0.16 396	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

PS-NSSS	0.54 456	0.44 476	0.86 247	0.00 1	0.00 1	1.04 423	0.00 1	2.37 553	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.11 316	0.01 191	5.32 522	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

model_zeroshot	0.20 256	0.23 360	0.96 278	0.01 391	0.00 1	0.77 332	0.02 414	0.31 295	0.14 193	0.75 552	0.00 1	0.12 322	0.01 191	0.58 338	0.02 188	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.11 533	0.01 122	0.00 1

IPLG	0.51 443	0.38 456	1.60 420	0.02 426	0.00 1	1.11 513	0.07 484	1.48 486	0.57 362	0.05 433	0.00 1	0.12 322	0.15 454	4.58 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 460	0.00 1

CRE-IMP	0.16 220	0.03 43	0.75 196	0.05 480	0.01 378	1.11 513	0.34 552	0.04 79	0.56 309	0.02 363	0.00 1	0.12 322	0.00 1	0.01 81	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.08 511

SFCPSM	0.21 264	0.04 70	1.59 419	0.00 1	0.05 494	0.34 181	0.00 1	1.24 443	0.57 362	0.01 222	0.00 1	0.12 322	0.02 265	0.05 237	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.02 249	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 443	0.80 554	2.47 504	0.01 391	0.00 1	0.48 229	0.00 1	1.32 450	0.14 193	0.00 1	0.01 362	0.12 322	0.06 409	4.07 481	0.15 393	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.00 1	0.38 571	0.08 511

CFNet	0.56 461	0.50 496	1.58 417	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.01 364	1.08 423	0.57 362	0.00 1	0.01 362	0.12 322	0.01 191	5.87 549	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 481	0.02 361

MFMNet_re	0.24 285	0.74 543	2.31 487	0.53 586	0.00 1	0.17 114	0.01 364	0.02 38	0.59 432	0.01 222	0.03 453	0.12 322	0.00 1	0.07 255	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.01 211

FE-Mocha	0.14 193	0.06 161	0.59 146	0.04 467	0.06 504	0.16 110	0.00 1	0.34 298	0.15 205	0.02 363	0.27 507	0.13 329	0.45 498	0.10 277	0.25 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 515	0.01 122	0.01 211

MoCha-V2	0.09 115	0.08 214	0.61 152	0.05 480	0.06 504	0.15 108	0.00 1	0.11 191	0.08 87	0.07 452	0.00 1	0.13 329	0.00 1	0.02 171	0.04 277	0.00 1	0.13 589	0.00 1	0.20 569	0.04 339	0.01 211

AE-Stereo	0.17 231	0.05 112	0.79 221	0.03 447	0.09 523	1.06 435	0.00 1	0.57 342	0.06 47	0.08 463	0.00 1	0.13 329	0.00 1	0.01 81	0.01 134	0.00 1	0.06 568	0.00 1	0.23 580	0.08 423	0.04 445

Wz-Net-MNSev	0.48 420	0.76 550	3.11 541	0.00 1	0.00 1	0.23 128	0.00 1	1.07 421	0.61 476	0.01 222	0.01 362	0.13 329	0.13 447	3.12 431	0.34 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.01 211

IPLGR_C	0.35 360	0.81 556	2.03 464	0.10 529	0.01 378	0.90 373	0.21 524	1.46 483	0.61 476	0.02 363	0.01 362	0.13 329	0.07 419	0.14 292	0.17 400	0.00 1	0.05 553	0.01 537	0.02 483	0.17 515	0.04 445

ACRE	0.34 354	0.70 536	2.13 475	0.10 529	0.00 1	0.90 373	0.20 523	1.45 473	0.61 476	0.02 363	0.01 362	0.13 329	0.05 391	0.14 292	0.17 400	0.00 1	0.03 521	0.01 537	0.02 483	0.17 515	0.04 445

PSM-AAD	0.49 427	0.02 13	0.75 196	0.06 504	0.00 1	1.19 537	2.19 595	0.12 200	0.59 432	0.01 222	0.45 524	0.13 329	4.04 590	0.22 309	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

ccnet	0.49 427	0.05 112	1.26 352	0.01 391	0.08 518	0.72 320	0.18 518	1.18 439	0.35 258	0.45 537	0.68 538	0.13 329	0.39 495	3.54 457	0.74 508	0.01 533	0.00 1	0.02 555	0.00 1	0.02 249	0.01 211

DualNet (step1)	0.44 405	0.23 360	1.31 364	0.00 1	0.00 1	0.95 390	0.00 1	2.28 548	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.14 337	0.00 1	1.45 371	0.07 321	0.32 583	0.00 1	1.06 605	0.33 601	0.01 122	0.01 211

test_sample9	1.51 554	0.23 360	1.31 364	0.00 1	0.00 1	0.95 390	0.00 1	2.28 548	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.14 337	0.00 1	3.30 446	7.04 585	0.32 583	12.66 618	1.06 605	0.33 601	0.01 122	0.01 211

test_sample7	0.28 309	0.08 214	0.76 202	0.02 426	0.00 1	0.19 118	0.00 1	2.28 548	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.14 337	0.00 1	1.45 371	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

MyStereo8	0.28 309	0.37 446	2.57 513	0.02 426	0.00 1	1.23 541	0.00 1	0.26 278	0.15 205	0.02 363	0.05 463	0.14 337	0.04 362	0.24 312	0.05 294	0.00 1	0.11 584	0.00 1	0.01 465	0.04 339	0.21 578

CIPLG	0.33 346	0.75 544	1.79 443	0.10 529	0.01 378	0.93 388	0.21 524	1.45 473	0.61 476	0.02 363	0.01 362	0.14 337	0.06 409	0.13 288	0.17 400	0.00 1	0.04 538	0.01 537	0.01 465	0.17 515	0.04 445

iRaftStereo_RVC	0.10 129	0.20 338	0.57 142	0.00 1	0.00 1	0.52 244	0.00 1	0.05 93	0.07 63	0.00 1	0.01 362	0.14 337	0.03 324	0.02 171	0.01 134	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.25 550	0.20 574

GEStereo_RVC	0.43 400	0.38 456	1.10 317	0.01 391	0.00 1	1.02 409	0.00 1	1.94 526	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.14 337	0.01 191	3.25 444	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 423	0.02 361

CC-Net-ROB	0.64 486	0.50 496	1.13 325	0.07 510	0.00 1	1.08 490	0.01 364	2.58 568	0.56 309	0.01 222	0.00 1	0.14 337	0.01 191	5.73 544	0.12 372	0.50 587	0.00 1	0.21 595	0.00 1	0.09 442	0.02 361

HITNet	0.19 246	0.55 517	1.36 377	0.00 1	0.00 1	0.25 135	0.00 1	1.09 425	0.23 239	0.00 1	0.00 1	0.14 337	0.02 265	0.02 171	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 361	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
IGEV-RUCA	0.20 256	0.04 70	0.49 112	0.06 504	0.11 535	0.79 338	0.31 546	0.21 258	0.17 220	0.10 478	0.11 486	0.15 346	0.24 479	0.16 299	0.20 420	0.04 557	0.12 586	0.20 592	0.22 578	0.17 515	0.19 571

GCAP-BAT	0.19 246	0.08 214	0.90 262	0.01 391	0.07 511	0.87 367	0.03 437	0.16 222	0.06 47	0.36 528	0.45 524	0.15 346	0.05 391	0.08 268	0.31 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 545	0.00 1	0.00 1

SMFormer	0.33 346	0.10 238	1.04 300	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	1.45 473	0.55 294	0.00 1	0.00 1	0.15 346	0.00 1	3.24 439	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.02 361

tta	0.33 346	0.10 238	1.04 300	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	1.45 473	0.55 294	0.00 1	0.00 1	0.15 346	0.00 1	3.24 439	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.01 211

qqq1	0.33 346	0.10 238	1.04 300	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	1.45 473	0.55 294	0.00 1	0.00 1	0.15 346	0.00 1	3.24 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.01 211

fff1	0.33 346	0.10 238	1.04 300	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	1.45 473	0.55 294	0.00 1	0.00 1	0.15 346	0.00 1	3.24 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.01 211

StereoVision	0.16 220	0.25 375	1.07 316	0.00 1	0.00 1	0.47 226	0.01 364	0.18 236	0.61 476	0.00 1	0.29 510	0.15 346	0.02 265	0.07 255	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.01 211

CSP-Net	0.37 372	0.10 238	0.54 133	0.00 1	0.00 1	0.50 234	0.00 1	0.64 357	0.13 187	0.00 1	0.00 1	0.15 346	0.02 265	5.27 520	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.00 1

IPLGR	0.43 400	0.17 315	2.05 470	0.02 426	0.02 433	1.08 490	0.04 457	1.62 505	0.57 362	0.09 472	0.00 1	0.15 346	0.22 475	2.62 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 339	0.00 1

z-ln-s-r	0.71 497	0.44 476	2.91 532	0.00 1	0.00 1	0.29 150	0.00 1	1.77 517	0.61 476	0.00 1	0.00 1	0.16 355	0.00 1	4.44 496	3.56 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 399	0.00 1

G2L-ROB	0.29 325	0.47 488	1.48 407	0.00 1	0.00 1	0.80 341	0.00 1	0.08 150	0.16 213	0.00 1	0.00 1	0.16 355	0.00 1	2.60 405	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 383	0.00 1

LoS	0.14 193	0.07 199	0.66 164	0.02 426	0.00 1	1.05 426	0.01 364	0.07 137	0.57 362	0.01 222	0.01 362	0.16 355	0.04 362	0.04 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
FADNet	0.55 458	0.75 544	2.42 500	0.00 1	0.01 378	0.82 348	0.00 1	0.88 388	0.54 288	0.01 222	0.01 362	0.16 355	0.16 456	4.49 498	0.09 342	0.18 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 576	0.00 1

ADCRef	0.92 523	0.48 491	3.35 546	0.02 426	0.02 433	0.90 373	0.32 547	0.61 353	0.65 543	0.72 549	0.17 494	0.17 359	0.82 530	2.15 387	7.95 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 399	0.03 410

XPNet_ROB	0.37 372	0.34 420	1.01 293	0.01 391	0.00 1	0.96 393	0.00 1	1.11 427	0.46 271	0.00 1	0.00 1	0.17 359	0.02 265	2.73 410	0.54 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

ETE_ROB	0.31 334	0.34 420	0.89 259	0.00 1	0.00 1	0.97 395	0.01 364	1.45 473	0.57 362	0.02 363	0.00 1	0.17 359	0.02 265	1.75 377	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIPNet	0.34 354	0.35 432	1.56 415	0.02 426	0.00 1	1.11 513	0.09 499	1.57 497	0.65 543	0.11 482	0.05 463	0.18 362	0.19 464	0.74 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 465	0.06 383	0.01 211

RAFT	0.12 166	0.43 472	0.79 221	0.01 391	0.02 433	0.10 70	0.07 484	0.06 112	0.27 244	0.00 1	0.01 362	0.18 362	0.04 362	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.01 465	0.37 570	0.01 211

ARAFT	0.58 472	0.75 544	2.78 526	0.00 1	0.00 1	1.20 539	0.00 1	2.26 546	0.57 362	0.05 433	0.00 1	0.18 362	0.03 324	3.54 457	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.04 445

RAFT + AFF	0.60 478	0.75 544	1.04 300	0.00 1	0.00 1	1.10 505	0.06 478	1.45 473	0.57 362	0.02 363	0.00 1	0.18 362	1.43 556	4.80 507	0.15 393	0.00 1	0.17 594	0.00 1	0.00 1	0.27 558	0.08 511

MMNet	0.23 276	0.18 323	1.84 447	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.00 1	0.59 347	0.59 432	0.00 1	0.01 362	0.18 362	0.09 428	0.26 315	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

Gwc-CoAtRS	0.12 166	0.06 161	1.17 332	0.00 1	0.11 535	0.41 196	0.00 1	0.20 252	0.04 27	0.01 222	0.00 1	0.18 362	0.00 1	0.01 81	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 563	0.01 122	0.00 1

DRN-Test	0.43 400	0.13 286	1.95 460	0.03 447	0.09 523	0.61 279	0.00 1	1.43 470	0.61 476	0.00 1	0.00 1	0.18 362	0.04 362	3.32 448	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

GMStereo_Zeroshot	0.07 90	0.04 70	0.80 226	0.08 518	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.05 93	0.10 147	0.00 1	0.03 453	0.19 369	0.03 324	0.00 1	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

CrosDoStereo	1.10 533	0.08 214	1.43 397	0.00 1	0.05 494	0.63 296	5.86 608	0.60 349	0.38 261	0.26 512	1.21 553	0.19 369	3.02 579	6.61 583	1.64 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 383	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 533	0.08 214	1.43 397	0.00 1	0.05 494	0.63 296	5.86 608	0.60 349	0.38 261	0.26 512	1.21 553	0.19 369	3.02 579	6.61 583	1.64 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 383	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 297	0.75 544	1.33 368	0.00 1	0.00 1	0.99 403	0.00 1	1.04 416	0.61 476	0.01 222	0.00 1	0.19 369	0.02 265	0.07 255	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 540	0.01 211

zh-mn7	1.13 536	2.13 602	10.00 595	0.00 1	0.00 1	0.74 323	0.01 364	1.22 441	0.61 476	0.07 452	0.00 1	0.20 373	0.06 409	5.32 522	2.13 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 423	0.01 211

TCMNet	0.49 427	0.43 472	3.03 537	0.06 504	0.01 378	0.58 269	0.04 457	0.92 396	0.62 532	0.00 1	0.00 1	0.20 373	0.02 265	3.64 461	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.02 555	0.00 1	0.18 524	0.07 505

Reg-Stereo(zero)	0.23 276	0.02 13	1.54 414	0.00 1	0.07 511	0.81 345	0.09 499	0.10 182	0.16 213	0.00 1	0.11 486	0.20 373	0.82 530	0.17 301	0.28 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 525	0.01 122	0.06 490

111	0.30 328	0.66 531	1.20 338	0.00 1	0.01 378	1.06 435	0.03 437	1.60 500	0.59 432	0.27 516	0.00 1	0.20 373	0.05 391	0.08 268	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 399	0.12 551

STTStereo	0.24 285	0.28 391	1.68 429	0.00 1	0.00 1	0.84 358	0.03 437	0.16 222	0.08 87	0.02 363	0.00 1	0.20 373	0.03 324	1.54 374	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HART	0.12 166	0.17 315	0.88 255	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.09 165	0.57 362	0.07 452	0.01 362	0.21 378	0.01 191	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.11 584	0.00 1	0.00 1	0.17 515	0.03 410

ITSA-stereo	0.44 405	0.06 161	0.97 285	0.03 447	0.00 1	1.08 490	0.06 478	1.42 465	0.09 119	0.01 222	0.00 1	0.21 378	0.50 502	3.91 473	0.38 472	0.00 1	0.00 1	0.02 555	0.01 465	0.03 312	0.01 211

gcap-zeroshot	0.18 240	0.22 350	1.03 296	0.07 510	0.10 527	0.77 332	0.00 1	0.26 278	0.63 537	0.00 1	0.00 1	0.21 378	0.01 191	0.15 297	0.02 188	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.17 559	0.00 1	0.00 1

Any-RAFT	0.17 231	0.04 70	0.93 271	0.00 1	0.00 1	1.10 505	0.00 1	0.99 410	0.03 5	0.01 222	0.00 1	0.21 378	0.00 1	0.07 255	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 547	0.59 523	8.62 592	0.02 426	0.09 523	0.90 373	0.00 1	1.34 452	6.72 596	0.22 508	0.01 362	0.21 378	0.14 448	5.64 539	1.99 542	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.02 483	0.14 485	0.02 361

AnyNet_C32	1.44 552	1.47 592	6.09 580	0.12 543	0.19 567	1.74 565	1.11 587	0.84 383	0.56 309	1.30 568	0.46 528	0.21 378	0.59 512	2.74 411	11.09 598	0.02 549	0.00 1	0.06 581	0.00 1	0.16 508	0.05 469

HSM-Net_RVC	0.52 453	0.06 161	1.45 401	0.00 1	0.00 1	0.61 279	0.00 1	3.83 586	0.52 279	0.14 497	0.00 1	0.22 384	0.03 324	3.50 455	0.04 277	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
knoymous	0.09 115	0.04 70	1.04 300	0.00 1	0.00 1	0.11 78	0.00 1	0.23 266	0.05 40	0.00 1	0.00 1	0.23 385	0.00 1	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.34 354	0.61 525	4.26 566	0.00 1	0.00 1	0.49 232	0.00 1	0.26 278	0.61 476	0.00 1	0.01 362	0.23 385	0.03 324	0.10 277	0.16 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

DAS	0.49 427	0.05 112	1.29 359	0.00 1	0.00 1	0.07 58	0.00 1	1.25 444	0.61 476	1.18 566	0.00 1	0.24 387	0.03 324	4.76 505	0.22 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.01 211

SepStereo	0.45 407	0.05 112	1.29 359	0.00 1	0.00 1	0.07 58	0.00 1	1.25 444	0.61 476	1.18 566	0.00 1	0.24 387	0.03 324	3.93 476	0.22 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.01 211

SACVNet	0.42 393	0.29 397	1.10 317	0.00 1	0.00 1	1.02 409	0.00 1	0.78 371	0.29 249	0.03 397	0.00 1	0.24 387	0.02 265	4.27 492	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 534	0.01 211

FENet	0.23 276	0.05 112	1.39 383	0.00 1	0.00 1	1.00 405	0.00 1	0.80 376	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.24 387	0.04 362	0.23 311	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

FADNet-RVC-Resample	0.51 443	0.82 557	3.08 540	0.04 467	0.04 481	0.42 203	0.09 499	1.16 436	0.34 257	0.00 1	0.03 453	0.24 387	0.05 391	3.16 433	0.13 379	0.07 563	0.12 586	0.05 578	0.02 483	0.08 423	0.20 574

CoDeX	0.36 365	0.24 369	1.39 383	0.00 1	0.01 378	0.29 150	0.00 1	1.58 499	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.25 392	0.07 419	2.82 415	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 389	0.54 511	1.69 431	0.00 1	0.00 1	0.92 383	0.00 1	0.27 284	0.53 284	0.00 1	0.00 1	0.25 392	0.03 324	3.43 452	0.47 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.03 410

MyStereo05	0.28 309	0.13 286	2.37 494	0.01 391	0.00 1	1.09 499	0.00 1	1.02 414	0.45 270	0.04 423	0.01 362	0.26 394	0.14 448	0.00 1	0.06 310	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.04 445

iRaft-Stereo_20w	0.38 377	0.11 265	1.91 456	0.12 543	0.04 481	0.70 313	0.24 528	1.72 513	0.16 213	0.41 534	0.00 1	0.26 394	1.04 540	0.41 327	0.24 435	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.14 545	0.02 249	0.09 524

FADNet_RVC	0.60 478	0.83 558	2.50 506	0.00 1	0.00 1	1.09 499	0.00 1	1.29 446	0.50 274	0.02 363	0.05 463	0.26 394	0.03 324	3.17 435	0.25 441	0.21 576	0.26 596	0.08 585	0.28 597	0.53 579	0.55 597

STTRV1_RVC	0.67 491	0.21 341	2.32 488	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.01 364	1.05 417	0.59 432	0.01 222	0.51 530	0.26 394	0.18 463	6.05 556	0.27 450	0.26 579	1.07 609	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 410

w-ln-seven-2	0.73 501	0.75 544	5.30 577	0.00 1	0.00 1	0.35 184	0.00 1	0.91 393	0.64 540	0.00 1	0.00 1	0.27 398	0.05 391	4.19 487	1.96 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 481	0.02 361

TDLM	0.49 427	0.39 461	1.02 294	0.00 1	0.00 1	1.08 490	0.01 364	0.36 303	0.58 420	0.14 497	0.00 1	0.27 398	0.19 464	5.46 532	0.20 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 481	0.01 211

MLCV	0.23 276	0.46 483	1.15 327	0.00 1	0.00 1	0.45 217	0.00 1	0.57 342	0.15 205	0.09 472	0.00 1	0.27 398	0.03 324	1.09 361	0.25 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.00 1

psm_up	0.39 381	0.25 375	1.04 300	0.00 1	0.00 1	0.82 348	0.00 1	1.88 521	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.28 401	0.01 191	2.78 413	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 383	0.00 1

ttt	0.70 494	0.02 13	0.78 217	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	2.50 559	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.29 402	0.01 191	4.18 486	5.00 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

EAI-Stereo	0.70 494	0.03 43	0.84 241	0.13 550	0.20 572	0.87 367	2.23 596	2.05 530	0.29 249	0.72 549	4.60 573	0.29 402	0.55 508	0.39 326	0.44 484	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.29 598	0.01 122	0.08 511

aanetorigin	0.86 518	0.36 439	3.45 551	0.11 539	0.13 544	0.39 192	0.93 585	0.13 208	0.14 193	3.38 586	1.21 553	0.29 402	2.01 569	2.87 418	1.35 527	0.02 549	0.00 1	0.02 555	0.05 512	0.30 564	0.08 511

BEATNet_4x	0.24 285	0.51 501	1.71 434	0.00 1	0.00 1	0.31 161	0.00 1	0.99 410	0.31 254	0.00 1	0.00 1	0.29 402	0.03 324	0.22 309	0.35 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.02 361

GANetREF_RVC	0.54 456	0.70 536	2.06 472	0.00 1	0.00 1	1.14 524	0.00 1	1.61 502	0.58 420	0.00 1	0.01 362	0.29 402	0.04 362	4.21 489	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.02 361
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
PWC_ROB	0.62 483	0.54 511	3.22 544	0.00 1	0.00 1	0.22 127	0.00 1	2.18 543	0.61 476	0.00 1	0.20 499	0.29 402	0.03 324	3.46 454	1.22 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 573	0.01 211

CroCo-Stereo	0.13 179	0.16 307	0.40 89	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.98 408	0.57 362	0.00 1	0.01 362	0.31 408	0.03 324	0.01 81	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GANet-RSSM	0.34 354	0.29 397	0.97 285	0.00 1	0.00 1	1.05 426	0.00 1	0.22 264	0.15 205	0.03 397	0.00 1	0.31 408	0.00 1	3.62 459	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.03 566	0.00 1	0.05 361	0.01 211

AdaStereo	0.20 256	0.06 161	0.86 247	0.00 1	0.00 1	0.25 135	0.00 1	1.71 512	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.31 408	0.01 191	0.11 284	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	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.
G2L-Stereo	0.41 389	0.45 481	1.90 454	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.00 1	0.40 311	0.12 177	0.00 1	0.00 1	0.33 411	0.05 391	4.09 482	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 485	0.00 1

MyStereo04	0.26 297	0.12 277	2.34 489	0.00 1	0.00 1	0.98 397	0.00 1	0.84 383	0.20 228	0.06 442	0.01 362	0.33 411	0.11 441	0.00 1	0.06 310	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.04 445

NVstereo2D	0.45 407	0.11 265	1.91 456	0.00 1	0.00 1	0.59 276	0.00 1	1.39 461	0.61 476	0.03 397	0.00 1	0.33 411	0.00 1	3.94 477	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet	0.42 393	0.50 496	2.50 506	0.02 426	0.06 504	0.51 238	0.00 1	0.34 298	0.61 476	0.00 1	0.00 1	0.33 411	0.02 265	2.87 418	0.50 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.02 361

APVNet	0.51 443	0.21 341	2.43 502	0.00 1	0.00 1	0.94 389	0.00 1	0.45 321	0.62 532	0.01 222	0.01 362	0.34 415	0.03 324	4.59 500	0.27 450	0.00 1	0.00 1	0.03 566	0.00 1	0.15 496	0.02 361

SuperB	1.85 562	1.06 570	10.54 597	0.02 426	0.01 378	0.90 373	0.78 581	1.75 516	0.64 540	0.05 433	0.05 463	0.34 415	0.89 535	5.29 521	5.80 579	0.01 533	0.00 1	0.02 555	0.02 483	8.71 614	0.06 490

SHD	0.50 438	0.51 501	3.61 553	0.05 480	0.00 1	0.01 11	0.01 364	0.72 366	0.61 476	1.57 572	0.00 1	0.34 415	0.09 428	1.79 379	0.49 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 465	0.09 442	0.03 410

UCFNet_RVC	0.20 256	0.32 407	0.88 255	0.00 1	0.00 1	1.02 409	0.00 1	0.20 252	0.29 249	0.01 222	0.00 1	0.34 415	0.02 265	0.81 349	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	0.51 443	0.12 277	1.83 445	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	0.06 112	0.11 160	0.00 1	0.23 502	0.35 419	0.04 362	6.42 579	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 552	0.03 410

GANet-ADL	0.16 220	0.06 161	1.18 336	0.00 1	0.01 378	0.83 354	0.00 1	0.23 266	0.07 63	0.00 1	0.30 511	0.35 419	0.00 1	0.07 255	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 339	0.01 211

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 360	0.49 495	2.00 462	0.00 1	0.02 433	0.96 393	0.00 1	0.55 339	0.18 225	0.03 397	0.00 1	0.35 419	0.10 436	2.37 398	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	0.94 525	0.91 565	2.52 509	0.00 1	0.00 1	1.15 527	0.00 1	2.11 537	1.18 573	0.00 1	8.99 592	0.35 419	0.09 428	0.64 345	0.40 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 578	0.03 410

z-mn7	0.88 520	1.64 593	5.54 579	0.00 1	0.00 1	0.56 263	0.07 484	0.92 396	0.61 476	0.00 1	0.06 473	0.36 423	0.05 391	5.64 539	1.97 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 460	0.02 361

coex_refinement	0.33 346	0.44 476	0.97 285	0.05 480	0.00 1	0.54 256	0.04 457	0.72 366	0.15 205	0.02 363	0.00 1	0.36 423	0.16 456	3.05 428	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.01 211

BSDual-CNN	0.28 309	0.05 112	0.54 133	0.00 1	0.00 1	1.07 477	0.00 1	2.43 556	0.58 420	0.30 520	0.09 481	0.36 423	0.03 324	0.01 81	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 269	0.05 112	0.54 133	0.00 1	0.00 1	1.05 426	0.00 1	1.73 514	0.58 420	0.00 1	0.00 1	0.36 423	0.03 324	0.01 81	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

FTStereo	0.78 506	0.01 1	1.27 357	0.12 543	0.00 1	1.15 527	2.80 601	0.09 165	0.61 476	0.16 500	5.93 580	0.36 423	2.56 575	0.53 335	0.01 134	0.07 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 413	0.11 265	5.03 576	0.00 1	0.00 1	0.70 313	0.00 1	1.98 529	0.61 476	0.01 222	0.00 1	0.36 423	0.33 491	0.18 302	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.02 361

RTSC	0.70 494	0.71 540	3.19 542	0.01 391	0.00 1	0.20 121	0.00 1	0.81 378	0.60 457	0.29 518	0.36 517	0.36 423	0.04 362	2.04 382	4.87 573	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.02 483	0.28 561	0.11 538

CVANet_RVC	0.53 454	0.32 407	1.26 352	0.00 1	0.00 1	0.98 397	0.00 1	0.72 366	0.55 294	0.35 527	0.12 489	0.36 423	0.14 448	5.53 534	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 328	0.19 334	1.78 441	0.00 1	0.00 1	1.03 415	0.00 1	2.08 535	0.28 245	0.00 1	0.00 1	0.37 431	0.04 362	0.02 171	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 410

UNet	0.26 297	0.18 323	2.41 498	0.00 1	0.00 1	0.71 317	0.00 1	0.39 309	0.60 457	0.00 1	0.00 1	0.37 431	0.02 265	0.45 331	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.45 407	0.56 519	1.74 439	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.65 358	0.55 294	0.18 504	0.00 1	0.37 431	0.00 1	3.70 466	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 423	0.02 361

cross-raft	0.15 214	0.05 112	1.46 403	0.00 1	0.01 378	0.37 188	0.07 484	0.40 311	0.02 1	0.02 363	0.00 1	0.38 434	0.00 1	0.02 171	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 533	0.01 122	0.02 361

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 413	0.43 472	1.04 300	0.11 539	0.00 1	1.10 505	0.00 1	0.80 376	0.54 288	0.00 1	0.05 463	0.38 434	0.03 324	3.50 455	0.14 388	0.88 596	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 460	0.20 574

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 220	0.09 231	0.61 152	0.00 1	0.01 378	0.90 373	0.00 1	0.14 215	0.14 193	0.08 463	0.00 1	0.39 436	0.02 265	0.15 297	0.38 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 556	0.01 122	0.03 410

AASNet	0.27 303	0.47 488	1.56 415	0.00 1	0.00 1	0.91 381	0.00 1	0.58 345	0.58 420	0.00 1	0.00 1	0.39 436	0.02 265	0.33 319	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 550	0.06 490

DeepPruner_ROB	0.23 276	0.37 446	1.26 352	0.00 1	0.00 1	1.11 513	0.03 437	0.20 252	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.39 436	0.03 324	1.12 362	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 339	0.00 1

iinet-f	0.48 420	0.57 520	4.45 570	0.00 1	0.01 378	0.77 332	0.00 1	1.48 486	0.61 476	0.01 222	0.00 1	0.40 439	0.44 497	0.38 325	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 569	0.01 211

IER	0.14 193	0.09 231	1.29 359	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	0.17 230	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.40 439	0.02 265	0.11 284	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

PSMNet-RSSM	0.36 365	0.36 439	0.93 271	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.50 331	0.53 284	0.04 423	0.00 1	0.40 439	0.00 1	3.33 449	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.01 211

zh-sn7	1.20 541	2.23 605	8.48 591	0.00 1	0.00 1	0.68 311	0.05 472	1.30 448	0.61 476	0.00 1	0.04 459	0.41 442	0.21 471	5.33 524	4.51 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 485	0.07 505

Wz-Net-SNSev	0.78 506	1.10 572	6.27 583	0.00 1	0.00 1	0.27 142	0.00 1	0.95 403	0.61 476	0.00 1	0.01 362	0.41 442	0.10 436	4.92 511	0.81 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 515	0.03 410

anonymousa	0.14 193	0.15 298	1.74 439	0.00 1	0.00 1	0.28 147	0.00 1	0.01 2	0.11 160	0.00 1	0.01 362	0.42 444	0.02 265	0.01 81	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 510	0.00 1	0.02 361

CRFU-Net	0.40 386	0.12 277	1.50 410	0.14 552	0.01 378	0.90 373	0.00 1	0.42 316	0.14 193	0.00 1	0.00 1	0.42 444	1.94 565	2.15 387	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.03 566	0.00 1	0.03 312	0.00 1

PA-Net	0.57 467	0.50 496	2.73 522	0.03 447	0.06 504	0.89 371	0.02 414	0.66 359	0.63 537	0.00 1	0.00 1	0.43 446	0.07 419	4.82 508	0.55 499	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.04 445
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.36 365	0.38 456	2.34 489	0.03 447	0.03 460	0.92 383	0.15 514	0.53 333	0.65 543	0.09 472	0.01 362	0.44 447	0.06 409	0.82 350	0.30 455	0.01 533	0.00 1	0.04 575	0.00 1	0.27 558	0.04 445

YMNet_1	0.36 365	0.38 456	2.34 489	0.03 447	0.03 460	0.92 383	0.15 514	0.53 333	0.65 543	0.09 472	0.01 362	0.44 447	0.06 409	0.82 350	0.30 455	0.01 533	0.00 1	0.04 575	0.00 1	0.27 558	0.04 445

RAFT-Test	0.20 256	0.09 231	1.34 370	0.00 1	0.12 541	0.39 192	0.10 504	0.72 366	0.25 241	0.08 463	0.00 1	0.44 447	0.00 1	0.05 237	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 587	0.01 122	0.01 211

raft_robust	0.56 461	0.36 439	0.87 251	0.00 1	0.15 551	0.64 300	0.00 1	2.20 544	0.56 309	0.00 1	0.01 362	0.44 447	1.18 550	4.46 497	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 552	0.09 442	0.03 410

PASM	0.51 443	0.32 407	3.07 539	0.00 1	0.00 1	0.31 161	0.00 1	0.46 324	0.12 177	0.03 397	0.00 1	0.44 447	0.02 265	5.22 519	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 470	0.03 410

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 500	0.42 469	4.27 568	0.20 573	0.26 577	0.47 226	0.00 1	0.54 336	0.16 213	0.40 533	5.35 577	0.45 452	0.97 536	0.25 314	0.25 441	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.26 591	0.12 470	0.02 361

DPSNet	1.25 545	0.28 391	5.34 578	0.28 579	0.07 511	1.50 555	0.00 1	3.53 584	0.69 553	0.03 397	0.00 1	0.45 452	2.10 570	5.67 541	4.61 570	0.02 549	0.04 538	0.00 1	0.02 483	0.23 544	0.09 524

XQC	0.68 492	0.72 542	3.82 560	0.06 504	0.00 1	0.39 192	0.01 364	1.92 524	0.61 476	0.03 397	0.01 362	0.46 454	0.21 471	2.84 417	2.26 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 465	0.15 496	0.05 469

PSMNet-ADL	0.35 360	0.05 112	0.65 161	0.00 1	0.00 1	1.03 415	0.00 1	0.59 347	0.09 119	0.00 1	0.07 477	0.47 455	0.01 191	3.66 464	0.30 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.02 361

HGLStereo	0.28 309	0.12 277	1.15 327	0.00 1	0.00 1	0.65 303	0.00 1	0.57 342	0.25 241	0.02 363	0.01 362	0.47 455	0.03 324	2.17 390	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.01 211

PCWNet_CMD	0.19 246	0.10 238	1.38 380	0.00 1	0.01 378	0.75 328	0.00 1	0.35 300	0.12 177	0.00 1	0.00 1	0.48 457	0.51 504	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

CFNet_pseudo	0.22 269	0.10 238	1.39 383	0.00 1	0.01 378	0.98 397	0.00 1	0.94 401	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.48 457	0.36 493	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DGSMNet	1.21 544	0.37 446	3.02 535	0.71 590	1.33 603	1.61 559	3.53 603	1.45 473	0.33 256	0.00 1	0.79 545	0.48 457	0.24 479	3.22 438	0.53 495	0.98 598	1.21 610	1.35 608	1.09 611	1.03 589	0.92 601

CFNet-ft	0.31 334	0.34 420	0.96 278	0.00 1	0.00 1	1.08 490	0.00 1	0.19 241	0.15 205	0.01 222	0.00 1	0.48 457	0.00 1	2.95 423	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.00 1	0.01 122	0.01 211

MSMDNet	0.19 246	0.10 238	1.39 383	0.00 1	0.01 378	0.75 328	0.00 1	0.35 300	0.12 177	0.00 1	0.00 1	0.48 457	0.50 502	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

CFNet_RVC	0.31 334	0.34 420	0.96 278	0.00 1	0.00 1	1.08 490	0.00 1	0.19 241	0.15 205	0.01 222	0.00 1	0.48 457	0.00 1	2.95 423	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.00 1	0.01 122	0.01 211

ccs_rob	0.22 269	0.10 238	1.38 380	0.00 1	0.01 378	0.98 397	0.00 1	0.94 401	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.48 457	0.36 493	0.02 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NaN_ROB	0.80 508	0.47 488	1.63 424	0.17 561	0.19 567	0.58 269	0.38 558	2.11 537	0.80 565	0.53 545	0.33 514	0.48 457	1.13 546	4.98 513	1.94 539	0.00 1	0.02 509	0.01 537	0.05 512	0.06 383	0.14 559

DDVS	0.30 328	0.10 238	0.64 159	0.03 447	0.13 544	0.25 135	0.24 528	0.18 236	0.11 160	0.00 1	0.00 1	0.49 465	0.05 391	3.62 459	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.02 361

SQANet	0.42 393	1.14 578	1.86 450	0.04 467	0.48 585	0.36 186	0.03 437	0.40 311	0.56 309	0.02 363	0.24 503	0.49 465	0.06 409	2.14 385	0.21 424	0.02 549	0.02 509	0.01 537	0.00 1	0.19 526	0.03 410

CFNet_ucs	0.26 297	0.14 293	1.53 413	0.00 1	0.01 378	0.84 358	0.00 1	1.78 518	0.17 220	0.00 1	0.00 1	0.49 465	0.30 486	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

Syn2CoEx	0.56 461	0.78 553	2.86 528	0.00 1	0.00 1	0.10 70	0.01 364	0.91 393	0.61 476	0.02 363	0.00 1	0.49 465	0.21 471	5.03 514	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 485	0.03 410

GASNet	0.56 461	1.09 571	2.57 513	0.00 1	0.00 1	0.52 244	0.02 414	1.12 429	0.22 233	0.01 222	0.14 491	0.50 469	0.12 444	4.09 482	0.39 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 566	0.08 511

HBP-ISP	0.80 508	0.70 536	2.86 528	0.02 426	0.01 378	1.67 561	0.48 565	2.63 572	0.56 309	1.11 563	0.06 473	0.50 469	0.74 524	4.60 501	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.03 410

OMP-Stereo	0.66 490	0.33 411	0.72 177	0.18 567	0.06 504	1.17 534	0.00 1	1.45 473	0.59 432	0.12 485	0.60 535	0.50 469	0.00 1	7.09 591	0.26 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.24 285	0.08 214	0.68 169	0.00 1	0.00 1	0.83 354	0.00 1	0.66 359	0.61 476	0.00 1	0.00 1	0.50 469	0.02 265	1.28 369	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 453	0.04 445
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
w-ln-seven	0.71 497	0.83 558	4.88 575	0.00 1	0.00 1	1.25 543	0.00 1	0.85 385	0.60 457	0.17 503	0.00 1	0.51 473	0.02 265	3.18 436	1.74 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 453	0.02 361

delet	0.33 346	0.24 369	1.05 308	0.00 1	0.00 1	0.60 278	0.00 1	0.53 333	0.59 432	0.03 397	0.01 362	0.52 474	0.19 464	2.68 409	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

PVD	0.73 501	0.57 520	3.38 548	0.04 467	0.19 567	0.74 323	0.00 1	0.29 289	0.79 564	2.37 581	0.00 1	0.53 475	0.09 428	2.19 392	3.20 556	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.02 483	0.08 423	0.15 560

LL-Strereo	0.71 497	0.88 560	2.40 496	0.00 1	0.00 1	0.63 296	0.01 364	1.57 497	0.58 420	0.45 537	0.00 1	0.54 476	0.30 486	6.37 577	0.07 321	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.22 540	0.17 566

IIG-Stereo	0.65 488	0.34 420	0.77 205	0.05 480	0.03 460	1.17 534	0.00 1	1.46 483	0.60 457	0.01 222	0.57 533	0.54 476	0.01 191	7.03 590	0.39 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

G2L-Stereo_test	0.35 360	0.51 501	1.28 358	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.03 437	0.37 305	0.13 187	0.01 222	0.00 1	0.56 478	0.00 1	3.27 445	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 470	0.01 211

DCVSM-stereo	0.16 220	0.03 43	1.58 417	0.00 1	0.00 1	0.74 323	0.04 457	0.02 38	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.60 479	0.07 419	0.06 248	0.02 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 438	0.14 293	2.51 508	0.00 1	0.00 1	0.33 174	0.09 499	1.88 521	0.61 476	0.05 433	0.76 541	0.60 479	0.52 507	2.46 403	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

LSM	4.58 593	0.88 560	17.79 602	3.73 610	38.79 615	0.85 361	2.37 599	0.54 336	1.64 581	2.88 584	3.09 566	0.62 481	0.60 513	3.16 433	1.06 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 470	13.55 617

hknet	0.38 377	0.07 199	1.32 367	0.00 1	0.00 1	1.07 477	0.00 1	2.43 556	0.58 420	0.30 520	0.09 481	0.63 482	0.00 1	0.96 358	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GwcNet	0.50 438	0.46 483	3.90 562	0.00 1	0.00 1	0.42 203	0.10 504	0.38 306	0.74 559	0.03 397	0.00 1	0.63 482	0.05 391	2.92 421	0.16 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 515	0.05 469

DLCB_ROB	0.27 303	0.16 307	0.71 174	0.00 1	0.00 1	0.44 215	0.00 1	0.43 317	0.57 362	0.02 363	0.04 459	0.63 482	0.04 362	2.18 391	0.24 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.49 427	0.46 483	2.04 467	0.03 447	0.03 460	1.06 435	0.01 364	0.78 371	0.22 233	0.06 442	0.19 497	0.64 485	0.05 391	3.65 462	0.63 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

Abc-Net	0.49 427	0.46 483	2.04 467	0.03 447	0.03 460	1.06 435	0.01 364	0.78 371	0.22 233	0.06 442	0.19 497	0.64 485	0.05 391	3.65 462	0.63 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
BUS	0.33 346	0.05 112	0.54 133	0.00 1	0.00 1	1.87 567	0.00 1	2.43 556	0.58 420	0.30 520	0.09 481	0.65 487	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NINENet	0.45 407	0.09 231	0.81 229	0.06 504	0.00 1	1.87 567	0.00 1	2.69 574	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.65 487	0.00 1	2.15 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

cf-r	0.35 360	0.41 467	1.45 401	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.43 317	0.38 261	0.05 433	0.00 1	0.65 487	0.00 1	2.53 404	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 339	0.02 361

ffm	0.25 292	0.02 13	1.06 310	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	1.42 465	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.67 490	0.02 265	0.57 336	0.01 134	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.08 423	0.03 410

ff1	0.80 508	0.02 13	1.06 310	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	1.42 465	0.57 362	0.00 1	0.00 1	0.67 490	0.02 265	5.57 536	5.86 580	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.08 423	0.03 410

mmx	0.85 514	0.02 13	1.06 310	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	2.50 559	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.67 490	0.02 265	5.57 536	5.86 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

xxx	0.85 514	0.02 13	1.06 310	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	2.50 559	0.56 309	0.00 1	0.00 1	0.67 490	0.02 265	5.57 536	5.86 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

GANet	0.55 458	0.35 432	1.40 388	0.00 1	0.00 1	0.77 332	0.08 493	0.36 303	0.57 362	0.01 222	0.00 1	0.68 494	0.11 441	5.52 533	1.07 516	0.00 1	0.00 1	0.02 555	0.00 1	0.09 442	0.03 410

ACVNet	0.20 256	0.14 293	0.96 278	0.01 391	0.00 1	1.05 426	0.11 508	0.19 241	0.60 457	0.01 222	0.01 362	0.71 495	0.00 1	0.05 237	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.00 1

acv_ft	0.21 264	0.14 293	0.95 275	0.00 1	0.00 1	0.41 196	0.00 1	0.58 345	0.60 457	0.19 506	0.01 362	0.71 495	0.12 444	0.05 237	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 546	0.00 1

PDISCO_ROB	0.56 461	0.57 520	2.07 473	0.17 561	0.00 1	1.56 558	0.01 364	2.27 547	0.51 277	0.08 463	0.01 362	0.74 497	0.28 485	2.37 398	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 568	0.00 1

hitnet-ft	0.42 393	0.30 401	1.15 327	0.00 1	0.00 1	0.73 322	0.11 508	0.30 292	0.19 227	0.04 423	0.14 491	0.75 498	0.17 462	4.33 495	0.10 354	0.01 533	0.00 1	0.03 566	0.00 1	0.04 339	0.01 211

Ntro	0.57 467	1.13 576	2.24 483	0.04 467	0.36 582	1.04 423	0.02 414	0.74 370	0.57 362	0.01 222	0.00 1	0.76 499	0.08 424	3.01 425	0.47 489	0.07 563	0.04 538	0.01 537	0.00 1	0.76 586	0.02 361

riskmin	0.11 151	0.01 1	0.87 251	0.01 391	0.00 1	0.13 104	0.00 1	0.30 292	0.09 119	0.00 1	0.01 362	0.76 499	0.00 1	0.02 171	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 211

THIR-Stereo	0.93 524	0.18 323	1.34 370	0.00 1	0.01 378	0.53 249	3.86 604	0.10 182	0.10 147	0.10 478	1.50 560	0.76 499	2.90 578	5.73 544	1.45 529	0.00 1	0.00 1	0.02 555	0.00 1	0.01 122	0.00 1

CSAN	1.05 531	0.61 525	2.46 503	0.09 525	0.08 518	0.71 317	0.71 578	2.20 544	0.93 570	0.85 556	2.92 565	0.79 502	1.46 557	5.37 529	1.58 533	0.01 533	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.09 442	0.05 469

IGEV-FE	0.32 343	0.10 238	2.61 515	0.01 391	0.01 378	0.50 234	0.04 457	0.21 258	0.09 119	0.45 537	0.45 524	0.80 503	0.51 504	0.20 305	0.23 430	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.14 545	0.03 312	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 343	0.10 238	2.61 515	0.01 391	0.01 378	0.50 234	0.04 457	0.21 258	0.09 119	0.45 537	0.45 524	0.81 504	0.51 504	0.20 305	0.23 430	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.14 545	0.03 312	0.00 1

RYNet	0.53 454	0.19 334	1.79 443	0.00 1	0.00 1	0.55 261	0.00 1	1.12 429	0.61 476	0.02 363	0.00 1	0.83 505	0.04 362	5.05 515	0.45 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 361

S-Stereo	0.65 488	0.25 375	3.44 550	0.00 1	0.00 1	0.56 263	0.05 472	1.86 520	0.61 476	0.00 1	0.76 541	0.84 506	0.11 441	4.28 494	0.11 362	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.07 399	0.03 410

ADCMid	1.38 549	0.90 564	6.15 581	0.04 467	0.03 460	1.67 561	0.18 518	1.13 433	0.93 570	0.89 557	0.58 534	0.86 507	0.71 519	1.03 359	11.96 601	0.01 533	0.00 1	0.29 596	0.08 524	0.17 515	0.03 410

ssnet_v2	0.28 309	0.17 315	1.18 336	0.00 1	0.00 1	0.81 345	0.00 1	1.05 417	0.59 432	0.09 472	0.01 362	0.88 508	0.09 428	0.43 328	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 470	0.09 524

ac_64	0.39 381	0.12 277	1.15 327	0.04 467	0.01 378	0.43 209	0.02 414	0.25 274	0.59 432	0.12 485	0.01 362	0.89 509	0.04 362	3.92 475	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 339	0.00 1

Nwc_Net	0.43 400	0.42 469	2.64 518	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.00 1	0.82 381	0.28 245	0.00 1	0.01 362	0.90 510	0.10 436	2.62 406	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.00 1

EDNetEfficient	2.96 584	0.23 360	19.99 604	0.19 568	0.85 594	1.02 409	2.03 593	0.56 340	5.14 593	8.09 603	1.81 561	0.94 511	4.14 594	3.72 467	10.22 597	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.06 515	0.05 361	0.03 410

NOSS_ROB	0.61 481	0.17 315	0.63 155	0.19 568	0.00 1	0.67 307	0.00 1	2.38 554	0.57 362	0.13 489	0.00 1	0.94 511	0.00 1	6.27 573	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 339	0.10 532

ADCP+	1.36 548	0.76 550	6.73 584	0.01 391	0.02 433	1.32 553	0.80 583	0.81 378	0.72 557	0.01 222	0.01 362	0.96 513	1.05 541	0.33 319	13.50 605	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 383	0.02 361

AANet_RVC	0.75 503	0.65 529	2.52 509	0.01 391	0.00 1	0.66 306	0.00 1	0.61 353	0.13 187	0.00 1	1.29 557	0.96 513	0.04 362	5.98 551	1.82 538	0.13 570	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.07 399	0.04 445

RP	0.42 393	0.44 476	1.52 411	0.00 1	0.01 378	0.61 279	0.02 414	1.06 419	0.39 265	0.03 397	0.01 362	0.99 515	0.16 456	2.89 420	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 453	0.00 1

RGC	0.50 438	0.53 509	2.42 500	0.00 1	0.01 378	0.65 303	0.00 1	1.07 421	0.17 220	0.01 222	0.62 536	1.00 516	0.19 464	3.03 427	0.28 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.02 361

MyStereo06	0.36 365	0.13 286	2.17 479	0.01 391	0.00 1	1.09 499	0.00 1	0.23 266	0.09 119	0.49 542	0.41 522	1.01 517	1.05 541	0.21 307	0.24 435	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.04 445

ADLNet	0.38 377	0.21 341	0.86 247	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.00 1	0.86 387	0.60 457	0.18 504	0.01 362	1.01 517	0.02 265	2.92 421	0.26 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 442	0.02 361

otaku	0.59 476	1.12 574	1.90 454	0.08 518	0.11 535	0.89 371	0.05 472	0.60 349	0.57 362	0.01 222	1.41 558	1.03 519	0.14 448	2.39 400	0.56 500	0.06 562	0.03 521	0.01 537	0.00 1	0.61 581	0.21 578

MDST_ROB	1.54 556	0.06 161	3.42 549	0.14 552	0.16 554	5.42 593	0.32 547	4.33 590	0.61 476	6.08 597	1.25 556	1.04 520	1.16 549	5.81 548	0.83 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.11 538

DANet	0.58 472	0.19 334	1.87 451	0.26 576	0.06 504	0.51 238	0.11 508	1.41 462	0.52 279	0.22 508	0.06 473	1.06 521	0.02 265	4.25 490	0.92 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.06 490
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.84 512	0.06 161	1.73 435	0.00 1	0.00 1	1.37 554	0.47 563	2.57 566	0.58 420	2.13 579	0.76 541	1.06 521	1.38 555	4.04 480	0.54 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.05 469

Anonymous_2	0.88 520	0.02 13	1.06 310	0.01 391	0.00 1	0.19 118	0.00 1	0.14 215	0.08 87	0.01 222	0.04 459	1.07 523	0.00 1	0.02 171	0.02 188	0.01 533	0.04 538	2.31 611	11.16 618	1.35 592	0.01 211

WZ-Net	1.38 549	1.14 578	10.22 596	0.00 1	0.00 1	0.82 348	0.00 1	1.37 460	0.61 476	0.01 222	0.01 362	1.09 524	2.20 572	6.39 578	3.68 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 399	0.02 361

FBW_ROB	0.83 511	0.31 406	1.48 407	0.10 529	0.01 378	0.62 285	0.01 364	1.91 523	0.59 432	0.01 222	0.01 362	1.10 525	0.05 391	7.84 594	2.07 544	0.05 560	0.01 463	0.03 566	0.01 465	0.01 122	0.47 590

DispFullNet	1.20 541	0.63 527	3.58 552	1.00 592	0.82 593	0.41 196	0.00 1	1.44 471	0.61 476	2.55 582	0.64 537	1.10 525	8.95 606	0.84 352	1.22 522	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.24 546	0.02 361

DDUNet	0.34 354	0.20 338	1.06 310	0.00 1	0.00 1	0.79 338	0.01 364	0.91 393	0.54 288	0.04 423	0.01 362	1.11 527	0.01 191	1.89 380	0.17 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 383	0.00 1

STrans-v2	0.85 514	0.28 391	1.66 427	0.00 1	0.01 378	0.85 361	0.04 457	2.05 530	0.67 551	0.48 541	0.87 548	1.12 528	2.12 571	6.64 585	0.25 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

RainbowNet	0.61 481	1.13 576	1.83 445	0.10 529	0.04 481	1.23 541	0.07 484	1.74 515	0.57 362	0.01 222	0.02 447	1.14 529	0.25 482	2.29 396	0.48 491	0.61 589	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.47 577	0.20 574

ADCL	1.52 555	0.44 476	4.70 574	0.07 510	0.03 460	2.21 571	2.35 598	0.92 396	0.80 565	1.57 572	1.11 552	1.25 530	1.55 559	1.77 378	11.53 600	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 453	0.01 211

AnyNet_C01	2.33 571	2.14 603	18.59 603	0.15 555	0.18 562	2.43 573	2.34 597	1.29 446	1.24 575	1.03 560	0.83 547	1.25 530	0.78 528	3.75 470	10.06 594	0.05 560	0.00 1	0.07 584	0.00 1	0.30 564	0.12 551

CBMV	0.57 467	0.22 350	1.61 423	0.00 1	0.00 1	0.84 358	0.78 581	2.58 568	0.61 476	0.38 531	0.00 1	1.25 530	0.63 517	2.07 384	0.38 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 339	0.08 511
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TransformOpticalFlow	0.85 514	0.27 386	2.72 521	0.30 580	0.03 460	1.25 543	0.05 472	1.53 496	0.61 476	0.28 517	0.38 519	1.27 533	1.54 558	6.53 580	0.22 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

MFN_U_SF_RVC	0.95 526	1.40 590	4.49 571	0.16 557	0.11 535	0.56 263	0.07 484	1.12 429	0.36 260	0.43 536	0.27 507	1.27 533	0.73 523	3.98 479	1.47 530	0.29 581	0.34 601	0.36 598	0.55 605	0.63 582	0.46 589

AF-Net	0.47 413	0.53 509	2.05 470	0.00 1	0.00 1	0.41 196	0.01 364	1.18 439	0.40 266	0.13 489	0.05 463	1.30 535	0.45 498	2.43 402	0.30 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 442	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 599	0.45 481	98.39 629	0.02 426	0.04 481	0.42 203	0.02 414	0.33 296	2.90 585	7.07 599	3.12 567	1.31 536	1.61 560	4.26 491	4.55 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 399	0.02 361

edge stereo	0.58 472	0.29 397	2.86 528	0.01 391	0.03 460	0.33 174	0.03 437	0.97 407	0.50 274	0.21 507	0.33 514	1.31 536	0.16 456	4.20 488	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 460	0.01 211

DispNO	0.64 486	0.48 491	2.04 467	0.00 1	0.00 1	0.71 317	0.01 364	1.47 485	0.56 309	0.00 1	0.54 531	1.34 538	0.06 409	5.12 517	0.31 462	0.00 1	0.00 1	0.03 566	0.12 538	0.01 122	0.02 361

Wz-Net-TNSev	1.42 551	2.41 606	11.01 598	0.00 1	0.00 1	0.42 203	0.14 513	2.05 530	0.61 476	0.06 442	0.01 362	1.34 538	0.16 456	5.70 542	4.19 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 465	0.19 526	0.10 532

SGM-Forest	0.84 512	0.07 199	0.90 262	0.02 426	0.07 511	1.10 505	0.68 576	2.12 539	0.61 476	1.14 564	0.78 544	1.36 540	0.98 537	5.55 535	1.31 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.06 490
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 540	2.03 600	4.57 573	0.02 426	0.04 481	3.52 584	0.27 540	1.80 519	0.58 420	0.22 508	0.28 509	1.38 541	0.02 265	6.08 557	0.42 480	0.14 572	0.68 606	0.01 537	0.26 591	0.39 573	0.47 590

SDNR	1.15 539	0.21 341	3.21 543	0.01 391	0.01 378	3.30 583	0.01 364	2.55 564	0.75 561	1.80 574	1.49 559	1.40 542	0.20 470	7.24 592	0.68 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 339	0.04 445

Select-FE	0.43 400	0.26 383	3.74 557	0.19 568	0.18 562	0.39 192	0.00 1	0.22 264	0.17 220	0.50 544	0.00 1	1.42 543	0.49 501	0.26 315	0.31 462	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.32 600	0.01 122	0.11 538

ADCS	1.72 559	1.22 582	8.11 589	0.00 1	0.01 378	0.88 369	0.68 576	1.44 471	0.63 537	2.60 583	0.11 486	1.42 543	0.26 483	1.97 381	14.92 608	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 423	0.07 505

XX-Stereo	0.57 467	0.15 298	4.26 566	0.08 518	0.03 460	1.10 505	0.00 1	2.55 564	0.11 160	0.11 482	0.00 1	1.43 545	0.01 191	1.34 370	0.00 1	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.16 556	0.03 312	0.01 211

ADCPNet	1.44 552	0.55 517	7.88 588	0.01 391	0.19 567	2.78 575	0.27 540	0.90 391	0.38 261	0.04 423	0.02 447	1.43 545	1.81 562	2.22 393	9.08 593	0.00 1	0.47 603	0.00 1	0.64 607	0.04 339	0.15 560

HH	0.23 276	0.21 341	1.69 431	0.16 557	0.08 518	0.11 78	0.00 1	0.24 271	0.06 47	0.30 520	0.18 495	1.47 547	0.04 362	0.04 224	0.01 134	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.01 211

HanStereo	0.23 276	0.21 341	1.69 431	0.16 557	0.08 518	0.11 78	0.00 1	0.24 271	0.06 47	0.30 520	0.18 495	1.47 547	0.04 362	0.04 224	0.01 134	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.01 211

ADLNet2	0.55 458	0.33 411	2.54 512	0.00 1	0.00 1	0.88 369	0.00 1	0.69 362	0.65 543	0.00 1	0.07 477	1.47 547	0.02 265	4.12 485	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 481	0.01 211

UDG	0.42 393	0.43 472	1.17 332	0.00 1	0.00 1	0.99 403	0.00 1	1.70 511	0.60 457	0.05 433	0.00 1	1.51 550	0.19 464	1.20 363	0.61 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.00 1

DISCO	0.31 334	0.11 265	1.73 435	0.16 557	0.16 554	0.31 161	0.00 1	0.09 165	0.17 220	0.00 1	0.01 362	1.51 550	0.00 1	1.21 364	0.62 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.01 211

RASNet	0.58 472	0.27 386	1.30 362	0.00 1	0.00 1	0.61 279	0.01 364	0.47 325	0.60 457	0.08 463	0.06 473	1.52 552	0.04 362	6.18 563	0.48 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.00 1

CBFPSM	0.36 365	0.54 511	2.16 478	0.00 1	0.00 1	0.30 157	0.00 1	0.26 278	0.62 532	0.01 222	0.01 362	1.68 553	1.03 539	0.27 317	0.33 467	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 211

stereogan	0.49 427	0.22 350	2.39 495	0.00 1	0.00 1	0.63 296	0.02 414	0.79 374	0.72 557	0.06 442	0.00 1	1.68 553	0.46 500	2.63 408	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 485	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 420	0.27 386	3.90 562	0.08 518	0.20 572	0.32 168	0.00 1	1.02 414	0.09 119	0.38 531	0.10 485	1.72 555	0.83 532	0.33 319	0.01 134	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.23 580	0.11 460	0.01 211

MADNet+	4.65 594	2.70 609	46.68 615	0.01 391	0.02 433	2.06 570	0.03 437	3.17 583	1.07 572	0.02 363	0.01 362	1.84 556	0.31 489	21.62 611	13.04 603	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.20 534	0.19 571

NVStereoNet_ROB	1.08 532	0.39 461	2.15 477	0.08 518	0.02 433	0.45 217	0.02 414	0.89 390	0.67 551	0.10 478	5.85 578	1.90 557	1.11 545	6.20 569	1.14 518	0.20 575	0.00 1	0.03 566	0.07 519	0.12 470	0.13 556
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RTS	4.10 590	1.68 595	43.40 613	0.09 525	0.02 433	3.95 586	0.00 1	1.61 502	0.61 476	1.09 561	0.01 362	1.97 558	0.22 475	16.87 606	10.15 595	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.20 534	0.05 469

RTSA	4.10 590	1.68 595	43.40 613	0.09 525	0.02 433	3.95 586	0.00 1	1.61 502	0.61 476	1.09 561	0.01 362	1.97 558	0.22 475	16.87 606	10.15 595	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.20 534	0.05 469

ACVNet-4b	1.14 537	1.34 588	3.96 564	0.17 561	0.03 460	1.03 415	0.01 364	1.31 449	0.65 543	0.01 222	0.97 551	1.98 560	0.32 490	6.18 563	1.20 521	2.52 604	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.82 587	0.28 581

SPS-STEREO	0.88 520	0.40 464	2.01 463	0.00 1	0.01 378	0.42 203	0.17 516	0.50 331	0.61 476	2.19 580	0.79 545	2.04 561	0.27 484	5.10 516	2.89 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.11 538
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	1.98 564	0.88 560	1.46 403	1.92 600	0.54 587	2.90 577	1.64 588	5.24 591	0.91 568	0.97 558	4.83 574	2.10 562	2.00 567	5.33 524	2.83 553	3.56 606	0.04 538	0.02 555	0.00 1	1.90 596	0.50 594

IMH-64	1.98 564	0.88 560	1.46 403	1.92 600	0.54 587	2.90 577	1.64 588	5.24 591	0.91 568	0.97 558	4.83 574	2.10 562	2.00 567	5.33 524	2.83 553	3.56 606	0.04 538	0.02 555	0.00 1	1.90 596	0.50 594

MultiAttention	3.54 587	0.12 277	1.17 332	0.27 577	1.16 600	23.19 612	6.27 611	3.03 579	0.56 309	0.01 222	2.05 562	2.14 564	0.19 464	24.28 613	2.04 543	0.07 563	0.00 1	0.47 600	0.76 610	1.66 594	1.39 606

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 560	1.81 597	3.81 559	0.01 391	0.02 433	12.12 602	0.50 568	2.74 575	0.71 556	0.07 452	0.20 499	2.17 565	0.15 454	6.82 587	1.19 520	0.74 591	0.80 608	0.20 592	0.27 595	0.73 585	0.70 599

PAM_32	0.49 427	0.07 199	2.23 481	0.17 561	0.23 575	0.54 256	0.25 531	0.26 278	0.13 187	0.49 542	0.93 549	2.21 566	0.87 533	0.51 333	0.31 462	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.27 595	0.01 122	0.19 571

UGAM-zero	0.68 492	0.10 238	1.78 441	0.07 510	0.16 554	0.34 181	0.03 437	0.92 396	0.18 225	0.37 530	0.00 1	2.23 567	0.74 524	6.20 569	0.01 134	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.26 591	0.01 122	0.09 524

HSM	0.63 484	0.36 439	0.89 259	0.00 1	0.00 1	0.52 244	0.01 364	0.98 408	0.56 309	0.00 1	0.01 362	2.27 568	0.65 518	6.18 563	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

G-Net	1.20 541	0.28 391	2.96 533	0.05 480	0.49 586	1.73 563	0.48 565	0.23 266	0.35 258	1.35 569	9.14 593	2.33 569	0.81 529	2.40 401	1.15 519	0.01 533	0.03 521	0.02 555	0.09 525	0.07 399	0.05 469

MSAF-DinoV2	1.81 561	2.41 606	6.15 581	0.49 585	0.02 433	1.06 435	0.34 552	2.76 576	1.69 582	0.29 518	0.26 505	2.37 570	1.82 563	8.06 596	4.80 572	0.00 1	0.01 463	0.05 578	0.71 609	1.56 593	1.34 605

PAM	0.48 420	0.08 214	2.03 464	0.19 568	0.24 576	0.54 256	0.26 534	0.24 271	0.11 160	0.54 546	0.96 550	2.39 571	0.72 522	0.48 332	0.25 441	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.26 591	0.01 122	0.18 567

psmorigin	0.75 503	0.25 375	7.10 585	0.00 1	0.00 1	0.19 118	0.00 1	0.10 182	0.12 177	0.65 547	0.00 1	2.74 572	0.23 478	3.02 426	0.54 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.01 211

SAMSARA	1.01 529	0.70 536	3.29 545	0.20 573	0.06 504	1.65 560	0.05 472	0.48 327	0.53 284	2.91 585	0.68 538	2.97 573	1.08 543	3.89 472	1.54 531	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.02 483	0.05 361	0.03 410

PWCK	2.44 575	1.65 594	7.31 587	0.22 575	0.02 433	3.12 579	4.74 606	3.06 580	3.48 589	0.72 549	4.42 572	3.40 574	1.67 561	9.06 601	3.36 557	0.39 586	0.01 463	0.00 1	0.00 1	2.19 601	0.08 511

ACV-stereo	0.63 484	0.16 307	2.24 483	0.00 1	0.00 1	1.79 566	0.07 484	0.06 112	0.10 147	0.00 1	0.00 1	3.53 575	1.24 551	3.12 431	0.17 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 249	0.01 211

ELAS	2.75 579	0.35 432	2.67 519	0.05 480	0.04 481	6.72 595	1.83 591	2.84 577	3.38 588	8.25 604	9.14 593	3.95 576	6.15 599	3.73 468	5.70 578	0.00 1	0.04 538	0.01 537	0.01 465	0.10 453	0.08 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	1.99 566	0.71 540	3.37 547	0.03 447	0.03 460	2.85 576	0.85 584	2.42 555	8.33 601	1.55 571	4.13 571	4.29 577	3.23 582	5.39 530	2.47 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 383	0.06 490

SGM_RVC	1.54 556	0.35 432	1.60 420	0.15 555	0.17 560	1.25 543	0.77 579	1.97 528	0.88 567	4.31 587	2.46 564	4.36 578	2.37 573	6.98 589	1.78 537	0.21 576	0.23 595	0.20 592	0.23 580	0.26 552	0.31 584
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	1.10 533	1.42 591	4.00 565	0.31 581	0.02 433	1.25 543	0.10 504	1.69 509	0.61 476	0.26 512	0.01 362	4.39 579	1.29 554	4.75 504	0.57 501	0.79 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 566	0.18 567

coex-ft	8.40 605	2.59 608	75.27 619	0.00 1	0.00 1	0.18 115	0.04 457	0.13 208	20.18 608	39.66 617	4.06 570	4.68 580	8.53 602	3.94 477	7.96 589	0.02 549	0.07 569	0.00 1	0.02 483	0.14 485	0.50 594

FADE		5.89 612		2.64 605	2.97 608							5.28 581				16.99 619	2.70 613	18.19 620	20.39 619	1.88 595

WAO-7	2.46 576	0.92 566	1.85 449	0.03 447	0.05 494	4.73 588	0.54 571	5.67 594	4.50 592	1.49 570	7.64 588	5.52 582	2.69 576	8.48 597	4.51 566	0.00 1	0.00 1	0.33 597	0.02 483	0.19 526	0.06 490

SGM+DAISY	2.38 572	0.98 567	4.37 569	0.48 584	0.33 581	2.24 572	1.94 592	1.16 436	1.47 579	6.62 598	5.89 579	5.77 583	5.09 597	5.76 546	4.39 565	0.16 573	0.15 592	0.06 581	0.14 545	0.26 552	0.40 588

ELAS_RVC	2.84 582	0.34 420	3.86 561	0.05 480	0.05 494	1.52 556	5.02 607	1.93 525	5.28 594	7.10 600	6.96 583	6.26 584	8.34 601	4.96 512	4.90 574	0.00 1	0.04 538	0.01 537	0.01 465	0.10 453	0.09 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.83 581	1.28 584	1.89 452	1.96 603	0.60 589	5.22 591	0.24 528	6.28 596	4.13 591	1.90 576	7.52 587	6.39 585	3.40 583	6.59 582	2.53 550	3.92 608	0.12 586	0.05 578	0.00 1	2.06 599	0.47 590

JetBlue	5.71 598	2.18 604	16.18 601	0.00 1	2.13 605	29.20 613	14.20 615	3.90 587	0.74 559	0.71 548	2.30 563	6.42 586	5.97 598	17.84 609	8.74 591	0.09 568	0.01 463	0.00 1	0.00 1	2.62 602	0.96 602

ACVNet_2	1.32 546	1.30 586	2.83 527	0.11 539	0.07 511	1.30 548	0.18 518	2.29 551	0.75 561	0.26 512	3.44 568	6.65 587	0.16 456	5.12 517	1.08 517	0.13 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 571	0.32 585

Dean	2.41 574	1.16 580	3.63 555	0.36 582	0.40 583	1.19 537	0.50 568	7.85 599	8.44 602	1.17 565	8.12 590	7.07 588	1.13 546	4.11 484	1.04 514	0.70 590	0.00 1	0.01 537	0.00 1	1.07 590	0.29 583

KSHMR	3.68 589	1.11 573	3.06 538	2.84 606	1.78 604	5.33 592	0.41 560	8.64 601	14.09 605	1.85 575	9.32 595	7.19 589	1.93 564	5.45 531	2.30 547	1.95 601	0.41 602	0.50 601	0.21 574	3.53 604	1.76 608

MonStereo1	2.90 583	0.34 420	1.42 392	1.45 598	0.72 592	6.98 596	0.04 457	3.93 588	7.69 600	2.03 578	11.25 604	7.28 590	4.03 589	6.16 561	1.56 532	1.60 599	0.00 1	0.03 566	0.00 1	0.94 588	0.48 593

test_sample8	2.11 570	0.23 360	1.31 364	0.00 1	0.00 1	0.95 390	0.00 1	2.06 533	0.55 294	1.95 577	0.00 1	7.32 591	3.15 581	3.30 446	7.04 585	0.32 583	12.66 618	1.06 605	0.33 601	0.01 122	0.01 211

MSMD_ROB	2.04 568	0.40 464	2.13 475	0.00 1	0.00 1	4.88 589	0.22 527	0.93 400	1.82 583	5.71 595	7.79 589	7.39 592	3.72 586	4.62 503	1.22 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 361

WAO-6	2.38 572	0.69 534	1.93 459	0.00 1	0.00 1	3.94 585	0.29 544	5.62 593	7.23 598	0.34 526	6.76 582	7.73 593	1.96 566	5.88 550	5.07 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 496	0.03 410

WCMA_ROB	2.01 567	0.34 420	1.89 452	0.04 467	0.00 1	1.07 477	0.60 573	1.09 425	1.21 574	5.12 592	9.87 599	8.09 594	4.48 595	3.74 469	2.55 551	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.00 1	0.02 249	0.13 556

LVE	2.75 579	1.12 574	2.30 486	0.46 583	0.45 584	1.87 567	0.06 478	7.19 598	9.72 603	0.03 397	11.08 602	9.01 595	1.26 553	6.93 588	0.91 512	1.86 600	0.16 593	0.04 575	0.24 587	0.22 540	0.13 556

DPSimNet_ROB	7.90 604	5.46 611	13.55 600	3.66 608	5.16 612	7.26 597	9.60 613	6.11 595	7.46 599	13.33 609	9.50 596	11.03 596	11.89 609	10.08 604	12.35 602	4.36 610	5.55 615	5.35 614	5.34 615	4.96 607	5.98 615

MADNet++	9.87 607	2.12 601	7.11 586	7.99 614	4.58 611	14.38 607	6.90 612	9.23 604	5.88 595	16.88 610	17.47 613	11.07 597	15.72 610	24.26 612	19.76 612	8.52 613	6.39 616	4.85 613	2.69 612	5.96 609	5.73 614

MeshStereo	2.61 577	0.65 529	2.71 520	0.02 426	0.02 433	1.55 557	0.94 586	3.02 578	1.29 576	11.21 606	7.34 584	11.54 598	2.74 577	6.34 575	2.43 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 561	0.03 410
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
FCDSN-DC	2.66 578	0.08 214	1.65 426	0.00 1	0.00 1	1.73 563	0.37 556	1.64 506	1.35 577	8.08 602	11.18 603	11.78 599	7.59 600	4.76 505	2.80 552	0.02 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.05 469
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-8	5.13 597	1.91 598	2.34 489	0.60 588	0.10 527	12.98 603	0.34 552	11.65 606	24.58 613	4.87 589	10.60 601	13.32 600	4.10 592	8.85 598	3.55 558	0.75 592	0.32 598	0.71 603	0.12 538	0.70 583	0.11 538

Venus	5.12 596	1.91 598	2.34 489	0.60 588	0.10 527	12.98 603	0.34 552	11.65 606	24.58 613	4.87 589	10.54 600	13.32 600	4.10 592	8.85 598	3.55 558	0.75 592	0.32 598	0.71 603	0.12 538	0.70 583	0.11 538

ktn	4.96 595	1.21 581	2.41 498	3.20 607	1.02 597	8.36 599	2.08 594	9.00 603	17.02 606	5.18 593	12.71 607	13.69 602	3.51 585	8.05 595	3.68 561	5.30 612	0.02 509	0.00 1	0.00 1	2.14 600	0.55 597

JetRed	13.51 611	18.77 614	42.38 611	1.28 595	1.18 601	54.67 615	25.60 616	12.87 609	6.75 597	8.50 605	8.61 591	13.77 603	10.87 608	24.50 615	30.67 614	0.24 578	0.68 606	0.53 602	0.02 483	5.93 608	2.43 610

FC-DCNN	3.42 586	0.11 265	2.03 464	0.00 1	0.00 1	3.18 580	0.60 573	3.13 582	2.98 586	11.40 607	12.28 606	13.93 604	8.68 604	5.70 542	4.27 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.06 490

LE_ROB	9.96 608	0.54 511	9.62 593	1.40 597	1.24 602	3.29 582	4.64 605	4.31 589	43.01 617	51.54 618	13.34 610	14.15 605	24.60 614	6.66 586	20.28 613	0.04 557	0.05 553	0.12 590	0.20 569	0.07 399	0.09 524

pmcnn	2.10 569	0.59 523	4.52 572	0.27 577	0.86 595	0.34 181	0.29 544	1.69 509	0.75 561	0.36 528	7.50 586	14.39 606	0.56 509	4.90 510	4.69 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.04 445

FC-DCNN v2	3.59 588	0.10 238	1.95 460	0.00 1	0.00 1	3.24 581	0.59 572	3.55 585	3.05 587	11.72 608	12.90 609	15.18 607	8.62 603	6.26 572	4.54 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.05 469

UNDER WATER	6.24 600	0.99 568	8.13 590	4.62 612	2.68 606	8.66 600	0.77 579	8.37 600	22.50 612	4.55 588	6.36 581	15.93 608	8.89 605	8.99 600	8.85 592	3.25 605	0.04 538	1.36 609	0.02 483	6.24 611	3.56 611

notaker	4.30 592	1.28 584	3.70 556	3.71 609	0.90 596	4.91 590	0.39 559	6.90 597	1.96 584	5.39 594	11.82 605	16.90 609	3.75 587	7.59 593	5.65 577	5.23 611	0.01 463	0.10 587	0.06 515	4.57 606	1.22 604

UNDER WATER-64	6.84 602	1.25 583	9.68 594	4.53 611	3.53 609	16.61 609	1.79 590	8.72 602	22.23 610	5.11 591	5.07 576	17.34 610	10.14 607	9.19 602	8.21 590	2.00 603	0.03 521	1.52 610	0.11 533	6.09 610	3.62 612

TorneroNet	6.97 603	1.37 589	2.22 480	1.95 602	1.12 599	19.47 611	0.47 563	13.04 611	26.32 616	7.90 601	17.10 611	17.67 611	4.62 596	10.46 605	7.94 587	1.98 602	0.03 521	0.11 588	0.00 1	4.15 605	1.49 607

TorneroNet-64	6.39 601	1.31 587	2.23 481	1.99 604	0.65 591	18.82 610	0.28 542	11.98 608	26.18 615	5.99 596	12.75 608	19.37 612	4.08 591	9.94 603	5.95 583	0.89 597	0.00 1	0.11 588	0.00 1	3.44 603	1.81 609

ASD4	35.17 615	42.77 615	34.00 606	20.47 615	35.77 614	80.11 620	95.20 628	26.58 616	69.14 618	27.82 615	35.84 618	27.05 613	44.35 617	37.95 617	53.20 618	10.25 614	10.28 617	12.30 617	11.09 617	16.01 615	13.25 616

MANE	9.96 608	0.69 534	2.88 531	1.22 594	0.61 590	13.15 605	3.46 602	15.62 613	22.27 611	22.74 613	30.00 617	29.74 614	23.22 612	17.17 608	13.78 606	0.29 581	0.56 604	0.09 586	0.61 606	0.15 496	1.00 603

HanzoNet	12.77 610	4.55 610	11.74 599	5.35 613	2.79 607	7.59 598	0.66 575	12.97 610	20.40 609	25.99 614	28.61 616	34.05 615	25.08 615	25.93 616	14.98 609	10.77 615	3.91 614	3.00 612	3.73 613	8.16 613	5.15 613

SGM-ForestM	8.89 606	0.68 533	3.61 553	0.57 587	0.18 562	14.89 608	5.99 610	9.62 605	10.59 604	20.43 612	17.16 612	39.22 616	20.29 611	20.63 610	13.19 604	0.04 557	0.14 590	0.00 1	0.07 519	0.15 496	0.36 586

BEATNet-Init1	14.52 612	6.56 613	34.32 607	1.10 593	1.02 597	31.53 614	11.99 614	15.58 612	17.42 607	30.17 616	27.03 614	43.14 617	24.36 613	24.41 614	18.27 611	0.27 580	0.32 598	0.36 598	0.46 604	1.26 591	0.76 600

TCMNet-wrong-test	39.28 616	63.11 627	48.46 616	81.72 626	79.79 625	56.34 616	48.75 617	31.17 617	3.83 590	19.05 611	28.27 615	58.68 618	34.68 616	46.64 618	47.27 617	16.88 618	2.02 611	7.72 615	0.67 608	64.26 623	46.25 623

USTest	58.46 619	44.12 616	43.29 612	60.68 619	67.35 620	99.15 631	100.00 630	91.40 625	98.36 628	67.56 619	90.15 626	66.93 619	68.34 620	62.46 620	57.68 619	4.00 609	35.83 620	16.32 618	22.03 621	41.21 617	32.38 619

LRCNet_RVC	55.44 618	60.56 624	57.70 617	66.68 622	44.91 616	6.22 594	0.00 1	52.80 618	1.37 578	70.44 620	81.09 622	67.07 620	55.41 618	51.59 619	46.24 616	90.66 629	41.89 624	90.95 632	90.04 628	64.32 624	68.75 624

DGTPSM_ROB	81.49 626	60.74 625	99.95 631	61.20 620	86.99 628	99.11 629	100.00 630	95.92 629	99.99 632	73.08 621	100.00 631	70.81 621	100.00 632	77.39 626	99.98 633	35.10 620	97.48 632	35.12 621	99.89 634	46.16 618	90.85 628

DPSMNet_ROB	81.54 627	60.77 626	99.95 631	61.42 621	87.05 629	99.11 629	100.00 630	95.93 630	99.99 632	73.11 622	100.00 631	70.84 622	100.00 632	77.43 627	99.98 633	35.39 621	97.54 633	35.21 622	99.89 634	46.30 619	90.94 629

xxxxx1	63.71 620	58.10 621	78.65 620	43.63 616	48.97 617	92.61 624	92.18 625	60.44 619	69.38 619	73.77 623	76.42 619	77.82 623	76.45 623	72.33 623	77.46 623	35.89 622	37.06 621	48.26 623	62.63 622	48.72 620	43.44 620

tt_ll	63.71 620	58.10 621	78.65 620	43.63 616	48.97 617	92.61 624	92.18 625	60.44 619	69.38 619	73.77 623	76.42 619	77.82 623	76.45 623	72.33 623	77.46 623	35.89 622	37.06 621	48.26 623	62.63 622	48.72 620	43.44 620

ff	63.71 620	58.10 621	78.65 620	43.63 616	48.97 617	92.61 624	92.18 625	60.44 619	69.38 619	73.77 623	76.42 619	77.82 623	76.45 623	72.33 623	77.46 623	35.89 622	37.06 621	48.26 623	62.63 622	48.72 620	43.44 620

RSGM-EC	76.89 624	51.15 619	39.09 609	72.58 623	77.74 622	78.33 618	84.96 622	80.43 623	82.42 622	82.13 626	88.64 624	78.83 626	69.73 621	70.82 621	67.49 620	91.42 630	97.07 627	82.52 629	88.25 626	77.86 628	76.31 625

acva	76.89 624	51.15 619	39.09 609	72.58 623	77.74 622	78.33 618	84.96 622	80.43 623	82.42 622	82.13 626	88.64 624	78.83 626	69.73 621	70.82 621	67.49 620	91.42 630	97.07 627	82.52 629	88.25 626	77.86 628	76.31 625

test_example2	97.61 634	99.96 636	99.93 630	99.83 640	99.97 640	98.84 628	99.76 629	91.98 626	100.00 634	100.00 633	100.00 631	89.18 628	86.51 626	99.29 632	96.54 628	99.97 640	99.55 634	92.92 633	98.06 631	100.00 641	99.95 639

PML	71.49 623	88.65 631	73.56 618	82.49 627	75.59 621	85.39 621	79.41 620	71.62 622	87.17 624	90.48 628	85.96 623	90.50 629	60.21 619	91.76 631	73.85 622	96.01 638	2.36 612	86.79 631	6.59 616	83.59 630	17.83 618

MEDIAN_ROB	93.37 629	98.75 634	96.05 627	90.90 630	90.53 632	85.63 622	76.45 619	92.03 627	89.53 625	95.05 629	94.99 628	96.02 630	93.85 628	90.36 628	87.21 626	98.36 639	95.79 626	99.61 634	98.77 632	98.80 639	98.72 638

ccccc	97.05 633	91.21 632	100.00 633	100.00 641	100.00 641	89.04 623	91.39 624	95.61 628	91.93 626	96.66 630	90.86 627	96.55 631	99.37 629	99.78 634	99.57 631	100.00 642	100.00 640	99.83 635	99.27 633	100.00 641	100.00 641

Anonymous_1	89.88 628	75.38 628	97.81 628	74.49 625	78.39 624	100.00 632	100.00 630	98.09 632	99.76 630	96.82 631	99.37 629	97.66 632	99.77 630	91.14 630	98.89 629	81.73 625	97.25 629	59.96 626	85.38 625	77.37 627	88.27 627

tt	48.25 617	0.05 112	28.22 605	1.29 596	0.00 1	100.00 632	100.00 630	100.00 633	97.19 627	0.08 463	0.00 1	97.99 633	86.70 627	2.26 394	99.92 632	83.66 626	94.83 625	16.47 619	21.27 620	35.05 616	0.01 211

HaxPig	95.46 632	97.61 633	87.80 625	97.80 639	99.17 639	77.55 617	75.28 618	96.76 631	99.61 629	99.97 632	99.97 630	99.62 634	99.97 631	91.02 629	87.28 627	99.98 641	99.98 636	99.98 636	99.99 636	99.97 640	99.97 640

RAFT-FEzeroshot	99.15 637	100.00 638	100.00 633	96.40 636	98.80 637	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 634	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 635	100.00 635	93.65 633	99.99 637	100.00 637	100.00 637	96.28 635	97.98 634

RAFT-FE	99.15 637	100.00 638	100.00 633	96.40 636	98.80 637	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 634	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 635	100.00 635	93.65 633	99.99 637	100.00 637	100.00 637	96.28 635	97.98 634

FlowAnything	99.21 641	100.00 638	100.00 633	96.24 632	98.66 634	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 634	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 635	100.00 635	93.92 637	100.00 640	100.00 637	100.00 637	96.91 638	98.41 637

Selective-RAFT-Error	99.17 640	100.00 638	100.00 633	96.65 638	98.79 636	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 634	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 635	100.00 635	93.64 632	100.00 640	100.00 637	100.00 637	96.25 633	98.10 636

CasAABBNet	99.15 637	100.00 638	100.00 633	96.37 635	98.76 635	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 634	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 635	100.00 635	93.65 633	99.99 637	100.00 637	100.00 637	96.27 634	97.93 633

LSM0	99.11 636	99.97 637	100.00 633	95.93 631	98.59 633	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 634	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 635	100.00 635	93.89 636	99.97 635	100.00 637	100.00 637	96.64 637	97.25 632

DPSM_ROB	94.00 630	79.32 629	100.00 633	83.19 628	85.69 626	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 634	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 635	100.00 635	89.53 627	97.42 630	74.97 627	95.13 629	83.79 631	90.98 630

DPSM	94.00 630	79.32 629	100.00 633	83.19 628	85.69 626	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 634	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 635	100.00 635	89.53 627	97.42 630	74.97 627	95.13 629	83.79 631	90.98 630

AVERAGE_ROB	98.45 635	99.13 635	95.46 626	100.00 641	100.00 641	93.36 627	81.95 621	100.00 633	99.97 631	100.00 633	100.00 631	100.00 635	100.00 632	99.72 633	99.40 630	100.00 642	100.00 640	100.00 637	100.00 637	100.00 641	100.00 641

Low-res two-view benchmark