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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

xyz-stereo-finetune	0.11 146	0.18 326	0.37 84	0.00 1	0.00 1	0.53 249	0.00 1	0.00 1	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.04 220	0.02 261	0.00 1	0.38 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

BStereo	0.07 86	0.10 242	1.03 295	0.00 1	0.04 479	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 362	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.02 482	0.01 120	0.01 207

Wave_Phase_stereo	0.19 240	0.10 242	1.03 295	0.00 1	0.04 479	2.52 576	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 362	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.02 482	0.01 120	0.01 207

MonStereo	0.02 4	0.05 119	0.17 47	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

Monster-pub-eth3d	0.02 4	0.05 119	0.17 47	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

asda	0.03 29	0.07 205	0.20 54	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.07 65	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 4	0.05 119	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.04 27	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.02 4	0.05 119	0.15 33	0.00 1	0.00 1	0.13 102	0.00 1	0.01 2	0.05 41	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.02 4	0.06 167	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.10 71	0.00 1	0.01 2	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 4	0.05 119	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 396	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 4	0.05 119	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 396	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 29	0.04 73	0.15 33	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.14 194	0.02 362	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 29	0.04 73	0.15 33	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.14 194	0.02 362	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 4	0.05 119	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 396	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 4	0.04 73	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.13 188	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.03 29	0.06 167	0.15 33	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.14 194	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 4	0.05 119	0.14 29	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.10 148	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.02 189	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 73	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.05 41	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 4	0.04 73	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.05 41	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 4	0.04 73	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 4	0.05 119	0.15 33	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.04 27	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 4	0.03 42	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	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	0.16 108	0.00 1	0.01 2	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.03 209	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 4	0.04 73	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 396	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.10 124	0.16 310	0.49 115	0.00 1	0.00 1	0.46 222	0.00 1	0.01 2	0.59 425	0.01 216	0.00 1	0.04 220	0.08 423	0.01 81	0.23 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

MonSter	0.02 4	0.05 119	0.17 47	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

GIP-stereo	0.06 69	0.02 13	0.64 161	0.00 1	0.00 1	0.20 120	0.00 1	0.01 2	0.14 194	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 51	0.04 73	0.46 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 278	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 360

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 49	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	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.02 4	0.07 205	0.29 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 65	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

rvit_stereo_0081	0.04 43	0.02 13	0.14 29	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.01 2	0.54 289	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 43	0.02 13	0.14 29	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.01 2	0.54 289	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_0080	0.05 51	0.17 318	0.22 61	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.01 2	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

whm_eth	0.05 51	0.17 318	0.22 61	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.01 2	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 51	0.04 73	0.43 105	0.00 1	0.04 479	0.25 135	0.00 1	0.01 2	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 261	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 518	0.03 307	0.08 510

anonymousa	0.14 188	0.15 301	1.74 438	0.00 1	0.00 1	0.28 148	0.00 1	0.01 2	0.11 161	0.00 1	0.01 362	0.42 445	0.02 261	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 509	0.00 1	0.02 360

GLC_STEREO	0.04 43	0.05 119	0.52 125	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	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

WQFJA1++	0.54 455	0.04 73	0.79 222	0.04 466	0.05 492	0.02 20	0.00 1	0.02 38	0.04 27	2.09 580	0.00 1	0.17 359	0.00 1	0.03 209	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	7.42 615	0.03 410

MonSter++	0.01 1	0.02 13	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.02 189	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 20	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.02 38	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.02 169	0.03 224	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 29	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.02 38	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.03 29	0.03 42	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.27 143	0.00 1	0.02 38	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

252Zero-FE	0.08 98	0.05 119	0.24 66	0.00 1	0.00 1	0.13 102	0.00 1	0.02 38	0.08 88	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	0.01 120	0.01 207

DA	0.10 124	0.06 167	0.37 84	0.01 389	0.03 458	1.06 435	0.00 1	0.02 38	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.03 318	0.13 288	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 550

Replicate-Monster	0.02 4	0.05 119	0.20 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GGEV	0.10 124	0.06 167	0.37 84	0.01 389	0.03 458	1.06 435	0.00 1	0.02 38	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.03 318	0.13 288	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 550

monsters	0.03 29	0.04 73	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.29 152	0.00 1	0.02 38	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.03 29	0.04 73	0.22 61	0.00 1	0.00 1	0.18 114	0.00 1	0.02 38	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo	3.26 586	0.05 119	35.32 611	0.00 1	0.00 1	13.52 609	0.00 1	0.02 38	0.05 41	0.01 216	9.71 600	0.03 182	0.01 190	6.34 576	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.12 591	0.00 1	0.02 245	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.07 86	0.05 119	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.61 279	0.00 1	0.02 38	0.61 469	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

MLG-Stereo	0.06 69	0.05 119	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.46 222	0.00 1	0.02 38	0.60 450	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

LG-G_1	0.06 69	0.07 205	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.23 129	0.00 1	0.02 38	0.56 310	0.06 441	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.03 209	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

LG-G	0.06 69	0.07 205	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.23 129	0.00 1	0.02 38	0.56 310	0.06 441	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.03 209	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

SGD-Stereo	0.04 43	0.06 167	0.19 51	0.00 1	0.00 1	0.23 129	0.00 1	0.02 38	0.25 242	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.14 188	0.80 555	0.77 207	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.02 38	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 190	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 581	0.01 207

SMoEStereo_RVC	0.06 69	0.03 42	0.35 81	0.00 1	0.00 1	0.42 205	0.00 1	0.02 38	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.24 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.07 504

tt45	0.08 98	0.03 42	0.41 96	0.00 1	0.00 1	0.83 353	0.00 1	0.02 38	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.01 190	0.00 1	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.01 207

999	0.06 69	0.04 73	0.42 102	0.00 1	0.00 1	0.35 186	0.00 1	0.02 38	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.15 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.00 1

DCVSM-stereo	0.16 213	0.03 42	1.58 416	0.00 1	0.00 1	0.74 322	0.04 457	0.02 38	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.60 480	0.07 418	0.06 248	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

Pointernet	0.10 124	0.04 73	0.61 154	0.00 1	0.05 492	0.54 256	0.00 1	0.02 38	0.59 425	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 464	0.01 120	0.00 1

dad	0.17 224	0.54 512	0.82 234	0.00 1	0.00 1	1.03 414	0.00 1	0.02 38	0.23 240	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.63 344	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

MFMNet_re	0.24 280	0.74 544	2.31 486	0.53 586	0.00 1	0.17 112	0.01 363	0.02 38	0.59 425	0.01 216	0.03 454	0.12 321	0.00 1	0.07 255	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.01 207

MatchStereo	0.04 43	0.10 242	0.66 166	0.00 1	0.00 1	0.02 20	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

BridgeDepth_RVC	0.03 29	0.03 42	0.21 57	0.00 1	0.00 1	0.18 114	0.00 1	0.03 63	0.12 178	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.01 133	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
BridgeDepth	0.03 29	0.04 73	0.09 2	0.00 1	0.00 1	0.27 143	0.00 1	0.03 63	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.04 220	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
Wavelet-MonSter	0.02 4	0.02 13	0.08 1	0.00 1	0.00 1	0.09 67	0.00 1	0.03 63	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

MLG-Stereo_test3	0.05 51	0.06 167	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.00 1	0.03 63	0.57 357	0.06 441	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

MLG-Stereo_test2	0.08 98	0.06 167	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.75 327	0.00 1	0.03 63	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

fffft	0.07 86	0.01 1	0.39 91	0.00 1	0.00 1	0.26 139	0.00 1	0.03 63	0.20 229	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.26 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.06 489
1: 1. 1
ours_stereo	0.05 51	0.03 42	0.40 92	0.00 1	0.00 1	0.26 139	0.00 1	0.03 63	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.03 410

fffy	0.05 51	0.04 73	0.49 115	0.01 389	0.00 1	0.26 139	0.00 1	0.03 63	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.04 446

rvit_0105_4	0.06 69	0.08 220	0.63 157	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.03 63	0.50 275	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV++	0.06 69	0.14 296	0.46 111	0.03 446	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.03 63	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.06 407	0.04 224	0.03 224	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.03 507	0.08 421	0.07 504

MyStereo07	0.10 124	0.12 281	0.59 148	0.00 1	0.00 1	0.98 396	0.00 1	0.03 63	0.10 148	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.05 388	0.04 224	0.00 1	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.04 446

MC-Stereo	0.10 124	0.10 242	0.59 148	0.01 389	0.01 376	1.06 435	0.00 1	0.03 63	0.09 120	0.02 362	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.02 482	0.05 356	0.01 207

NRIStereo	0.17 224	0.03 42	0.73 181	0.04 466	0.01 376	1.15 527	0.33 551	0.03 63	0.59 425	0.04 422	0.01 362	0.11 315	0.01 190	0.10 277	0.03 224	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.09 523

sAnonymous2	0.10 124	0.22 352	1.35 372	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.03 63	0.06 49	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	0.08 421	0.15 559

CroCo_RVC	0.10 124	0.22 352	1.35 372	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.03 63	0.06 49	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	0.08 421	0.15 559

Monster-pub-mixall	0.02 4	0.05 119	0.19 51	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 79	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 167	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.01 12	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	0.03 307	0.00 1

AdaDepth	0.05 51	0.01 1	0.43 105	0.00 1	0.00 1	0.29 152	0.00 1	0.04 79	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 551	0.01 120	0.00 1

water-stereo	0.03 29	0.02 13	0.34 78	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.04 79	0.06 49	0.01 216	0.02 448	0.04 220	0.05 388	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

111111	0.05 51	0.03 42	0.22 61	0.00 1	0.00 1	0.33 176	0.00 1	0.04 79	0.08 88	0.07 452	0.00 1	0.01 36	0.02 261	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.05 51	0.08 220	0.78 219	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	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 489

U	1.61 559	0.01 1	0.28 68	0.00 1	7.20 616	9.87 604	0.00 1	0.04 79	0.02 1	0.01 216	0.00 1	0.09 304	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	9.53 618	5.08 617	0.01 120	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.07 86	0.25 377	0.56 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.43 270	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 360

Selective-RAFT	0.13 174	0.04 73	0.51 121	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.04 79	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.06 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 565	0.04 332	0.00 1

ProNet	0.09 110	0.20 341	0.53 134	0.00 1	0.00 1	0.80 340	0.00 1	0.04 79	0.07 65	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	0.08 421	0.01 207

test_4	0.13 174	0.07 205	1.12 323	0.00 1	0.05 492	0.82 347	0.00 1	0.04 79	0.08 88	0.10 478	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.02 169	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.11 458	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 263	0.04 73	0.87 253	0.05 480	0.02 431	1.07 477	0.32 547	0.04 79	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.00 1	1.25 551	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.05 468

CRE-IMP	0.16 213	0.03 42	0.75 198	0.05 480	0.01 376	1.11 513	0.34 552	0.04 79	0.56 310	0.02 362	0.00 1	0.12 321	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.08 510

GMStereo	0.08 98	0.54 512	0.90 264	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	0.02 261	0.00 1	0.03 224	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
NLSM3	0.06 69	0.10 242	0.23 65	0.00 1	0.00 1	0.20 120	0.00 1	0.05 93	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.05 388	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

GSStereo	0.12 161	0.05 119	0.34 78	0.01 389	0.04 479	1.06 435	0.00 1	0.05 93	0.57 357	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	0.15 494	0.11 537

GS-Stereo							0.00 1	0.05 93	0.57 357	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	0.15 494	0.11 537

3.75w	0.02 4	0.04 73	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.05 93	0.04 27	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mms	0.04 43	0.04 73	0.35 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.02 261	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.09 523

rvit_0105_5	0.07 86	0.10 242	0.65 163	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.05 93	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

IGEV-Stereo++	0.05 51	0.03 42	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.59 276	0.00 1	0.05 93	0.07 65	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.06 248	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.01 207

GMStereo_Zeroshot	0.07 86	0.04 73	0.80 228	0.08 518	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.05 93	0.10 148	0.00 1	0.03 454	0.19 370	0.03 318	0.00 1	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

UDGNet	0.14 188	0.48 492	0.72 179	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.05 93	0.28 246	0.00 1	0.00 1	0.02 116	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

AAGNet	0.96 526	0.05 119	0.74 190	0.09 525	0.27 578	1.11 513	0.28 542	0.05 93	0.59 425	0.01 216	0.00 1	0.01 36	1.00 537	3.68 467	11.30 602	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 188	0.04 73	0.73 181	0.05 480	0.02 431	1.06 435	0.08 493	0.05 93	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.07 286	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 188	0.04 73	0.73 181	0.05 480	0.01 376	1.06 435	0.06 477	0.05 93	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.07 286	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

DEmStereo	0.75 502	0.06 167	1.73 434	0.04 466	0.00 1	0.78 335	0.52 570	0.05 93	0.57 357	0.05 432	0.72 540	0.02 116	3.42 585	5.79 547	1.29 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

DRaft	0.56 461	0.08 220	0.73 181	0.00 1	0.00 1	0.92 382	0.19 521	0.05 93	0.09 120	0.03 396	0.26 507	0.06 275	2.55 574	4.61 503	1.38 529	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.02 482	0.03 307	0.08 510

RAFT-IKP	0.14 188	0.04 73	0.75 198	0.05 480	0.01 376	1.06 435	0.08 493	0.05 93	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.10 124	0.20 341	0.57 144	0.00 1	0.00 1	0.52 244	0.00 1	0.05 93	0.07 65	0.00 1	0.01 362	0.14 336	0.03 318	0.02 169	0.01 133	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.25 550	0.20 573

raft+_RVC	0.14 188	0.37 448	0.96 279	0.00 1	0.16 554	0.64 300	0.03 437	0.05 93	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.03 318	0.03 209	0.07 321	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.16 563

Pro-Stereo	0.06 69	0.03 42	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	0.06 110	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 573	0.00 1	0.01 207

GEAStereo	0.10 124	0.05 119	0.34 78	0.04 466	0.04 479	1.06 435	0.00 1	0.06 110	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	0.15 494	0.10 531

gasm-f	0.11 146	0.06 167	0.31 75	0.04 466	0.07 511	1.06 435	0.04 457	0.06 110	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.03 224	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.10 531

FSD	0.05 51	0.03 42	0.20 54	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.06 110	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

LG-Stereo	0.06 69	0.04 73	0.40 92	0.00 1	0.00 1	0.31 163	0.00 1	0.06 110	0.08 88	0.00 1	0.01 362	0.10 309	0.03 318	0.04 224	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.01 207

MM-Stereo_test1	0.12 161	0.10 242	1.26 351	0.02 425	0.04 479	0.28 148	0.02 413	0.06 110	0.28 246	0.01 216	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.05 237	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.23 544	0.01 207

GREAT-IGEV	0.11 146	0.07 205	0.65 163	0.00 1	0.11 535	0.53 249	0.00 1	0.06 110	0.09 120	0.00 1	0.01 362	0.01 36	0.01 190	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.08 575	0.00 1	0.17 558	0.07 398	0.28 580

dual_stereo	0.05 51	0.02 13	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.20 120	0.00 1	0.06 110	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	0.51 442	0.12 281	1.83 444	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	0.06 110	0.11 161	0.00 1	0.23 504	0.35 419	0.04 356	6.42 580	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 552	0.03 410

ACV-stereo	0.63 484	0.16 310	2.24 482	0.00 1	0.00 1	1.79 567	0.07 484	0.06 110	0.10 148	0.00 1	0.00 1	3.53 577	1.24 550	3.12 432	0.17 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

RAStereo	0.05 51	0.15 301	0.68 171	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.06 110	0.06 49	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.02 261	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

RSM++	0.08 98	0.06 167	0.38 90	0.00 1	0.00 1	0.30 159	0.00 1	0.06 110	0.56 310	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	0.16 555	0.09 440	0.03 410

MaDis-Stereo	0.06 69	0.16 310	0.66 166	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.01 363	0.06 110	0.12 178	0.00 1	0.01 362	0.04 220	0.02 261	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

UniTT-Stereo	0.06 69	0.06 167	0.83 238	0.00 1	0.00 1	0.08 65	0.01 363	0.06 110	0.03 5	0.00 1	0.08 482	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.00 1

fast-acv-ft	0.29 322	0.37 448	3.76 560	0.06 504	0.01 376	0.28 148	0.17 516	0.06 110	0.21 231	0.00 1	0.00 1	0.08 293	0.09 427	0.10 277	0.23 430	0.01 533	0.00 1	0.03 566	0.01 464	0.26 552	0.01 207

Patchmatch Stereo++	0.13 174	0.04 73	0.73 181	0.05 480	0.01 376	1.06 435	0.08 493	0.06 110	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	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
ROB_FTStereo	0.13 174	0.04 73	0.73 181	0.05 480	0.02 431	1.06 435	0.07 484	0.06 110	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 188	0.04 73	0.75 198	0.05 480	0.02 431	1.06 435	0.08 493	0.06 110	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.07 286	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

iGMRVC	0.14 188	0.04 73	0.74 190	0.05 480	0.02 431	1.06 435	0.07 484	0.06 110	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 526	0.13 290	1.35 372	0.02 425	0.05 492	1.06 435	0.00 1	0.06 110	0.55 295	0.01 216	9.57 599	0.10 309	0.00 1	6.00 552	0.30 455	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.01 120	0.00 1

iRAFT	0.13 174	0.04 73	0.73 181	0.05 480	0.01 376	1.06 435	0.08 493	0.06 110	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

RAFT	0.12 161	0.43 473	0.79 222	0.01 389	0.02 431	0.10 71	0.07 484	0.06 110	0.27 245	0.00 1	0.01 362	0.18 363	0.04 356	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.01 464	0.37 570	0.01 207

TestStereo	0.31 332	0.22 352	1.36 376	0.00 1	0.00 1	0.27 143	0.00 1	0.06 110	0.04 27	0.01 216	0.00 1	0.03 182	0.01 190	4.27 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 332	0.48 492	2.47 503	0.00 1	0.03 458	0.78 335	0.03 437	0.06 110	0.08 88	0.01 216	0.01 362	0.08 293	0.33 490	1.59 377	0.16 396	0.00 1	0.02 509	0.01 537	0.00 1	0.01 120	0.01 207

LG-Stereo_L2	0.03 29	0.05 119	0.28 68	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.06 477	0.07 134	0.03 5	0.02 362	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	0.01 207

HI	0.09 110	0.33 414	0.88 257	0.00 1	0.00 1	0.33 176	0.00 1	0.07 134	0.06 49	0.00 1	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.04 224	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.00 1

CoSv	0.09 110	0.33 414	0.88 257	0.00 1	0.00 1	0.33 176	0.00 1	0.07 134	0.06 49	0.00 1	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.04 224	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.00 1

FACV-RUCA	0.11 146	0.06 167	0.50 120	0.03 446	0.10 527	0.10 71	0.00 1	0.07 134	0.62 524	0.03 396	0.04 460	0.03 182	0.14 448	0.03 209	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.06 582	0.00 1	0.20 534	0.11 537

tg	0.14 188	0.17 318	0.52 125	0.00 1	0.00 1	1.03 414	0.00 1	0.07 134	0.52 280	0.00 1	0.01 362	0.07 286	0.02 261	0.02 169	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.26 552	0.18 566

WCG-NET（raft）	0.07 86	0.18 326	0.43 105	0.00 1	0.00 1	0.37 190	0.00 1	0.07 134	0.06 49	0.01 216	0.01 362	0.05 250	0.03 318	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.01 207

AEACV	0.10 124	0.02 13	0.49 115	0.00 1	0.02 431	0.75 327	0.00 1	0.07 134	0.02 1	0.09 472	0.00 1	0.01 36	0.08 423	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.24 587	0.07 398	0.05 468

LoS	0.14 188	0.07 205	0.66 166	0.02 425	0.00 1	1.05 426	0.01 363	0.07 134	0.57 357	0.01 216	0.01 362	0.16 355	0.04 356	0.04 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.09 110	0.23 362	0.74 190	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.07 134	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 318	0.02 169	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.01 207

TANstereo	0.12 161	0.15 301	0.78 219	0.00 1	0.00 1	1.03 414	0.00 1	0.07 134	0.08 88	0.01 216	0.15 495	0.04 220	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

raftrobust	0.13 174	0.36 441	0.94 276	0.00 1	0.18 562	0.62 285	0.02 413	0.07 134	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.03 318	0.03 209	0.05 294	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.04 446

VIP-Stereo	0.12 161	0.30 404	0.77 207	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.01 363	0.08 145	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.10 531

G2L-ROB	0.29 322	0.47 489	1.48 406	0.00 1	0.00 1	0.80 340	0.00 1	0.08 145	0.16 214	0.00 1	0.00 1	0.16 355	0.00 1	2.60 406	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.03 29	0.05 119	0.31 75	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.06 477	0.08 145	0.04 27	0.04 422	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	0.01 207

MM-Stereo_test3	0.12 161	0.25 377	0.82 234	0.01 389	0.01 376	0.33 176	0.03 437	0.08 145	0.40 267	0.00 1	0.00 1	0.06 275	0.03 318	0.02 169	0.04 277	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.24 546	0.01 207

MM-Stereo_test2	0.14 188	0.06 167	1.48 406	0.07 510	0.00 1	0.52 244	0.00 1	0.08 145	0.03 5	0.13 489	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.02 169	0.07 321	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.01 464	0.19 526	0.04 446

FoundationStereo	0.05 51	0.04 73	0.18 50	0.00 1	0.01 376	0.01 12	0.00 1	0.08 145	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.02 169	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_3	0.08 98	0.16 310	0.68 171	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.00 1	0.08 145	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

WCG-NET	0.09 110	0.12 281	0.45 109	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.03 437	0.08 145	0.57 357	0.00 1	0.01 362	0.01 36	0.04 356	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.01 207

GCAP-Stereo	0.11 146	0.28 393	0.71 176	0.00 1	0.00 1	0.83 353	0.00 1	0.08 145	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.01 207

4D-IteraStereo	0.16 213	0.51 502	1.73 434	0.00 1	0.00 1	0.38 193	0.03 437	0.08 145	0.08 88	0.02 362	0.01 362	0.00 1	0.01 190	0.06 248	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.06 489

anonymousdsp	0.11 146	0.18 326	0.58 145	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.08 145	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.04 356	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 532	0.07 398	0.03 410

CES	0.08 98	0.07 205	0.43 105	0.00 1	0.00 1	0.21 125	0.01 363	0.08 145	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.08 293	0.04 356	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

DisPM	0.16 213	0.05 119	0.82 234	0.07 510	0.00 1	1.14 524	0.41 560	0.08 145	0.54 289	0.03 396	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	0.01 120	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 146	0.18 326	0.58 145	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.08 145	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.04 356	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 532	0.07 398	0.03 410
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.21 258	0.03 42	0.74 190	0.04 466	0.00 1	1.16 531	0.12 511	0.08 145	0.60 450	0.01 216	0.30 513	0.03 182	0.77 526	0.37 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

DilatedVolume-Stereo	0.03 29	0.02 13	0.19 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 160	0.11 161	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.02 169	0.20 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

HART	0.12 161	0.17 318	0.88 257	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.09 160	0.57 357	0.07 452	0.01 362	0.21 379	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.11 584	0.00 1	0.00 1	0.17 514	0.03 410

ff7	0.11 146	0.18 326	0.52 125	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.09 160	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.03 318	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 526	0.07 398	0.01 207

IGEVStereo-DCA	0.10 124	0.06 167	0.52 125	0.01 389	0.00 1	0.32 170	0.00 1	0.09 160	0.09 120	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.04 356	0.14 292	0.44 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 526	0.05 356	0.01 207

ffff	0.11 146	0.18 326	0.52 125	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.09 160	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.03 318	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 526	0.07 398	0.01 207

11t	0.11 146	0.18 326	0.52 125	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.09 160	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.03 318	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 526	0.07 398	0.01 207

anonymousdsp2	0.10 124	0.04 73	0.98 290	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	0.09 160	0.11 161	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.04 332	0.03 410

ccc-4	0.11 146	0.18 326	0.52 125	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.09 160	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.03 318	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 526	0.07 398	0.01 207

dd	0.16 213	0.52 508	0.86 249	0.01 389	0.00 1	1.03 414	0.00 1	0.09 160	0.52 280	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.00 1

GMOStereo	0.13 174	0.24 371	0.83 238	0.00 1	0.14 547	0.86 362	0.01 363	0.09 160	0.11 161	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.01 207

error version	0.13 174	0.24 371	0.83 238	0.00 1	0.14 547	0.86 362	0.01 363	0.09 160	0.11 161	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.01 207

test-v	0.13 174	0.24 371	0.83 238	0.00 1	0.14 547	0.86 362	0.01 363	0.09 160	0.11 161	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.01 207

LCNet	0.22 263	0.11 269	0.74 190	0.11 539	0.00 1	0.97 394	0.00 1	0.09 160	0.59 425	0.01 216	0.00 1	0.02 116	1.10 543	0.43 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.01 207

FTStereo	0.78 505	0.01 1	1.27 356	0.12 543	0.00 1	1.15 527	2.80 603	0.09 160	0.61 469	0.16 500	5.93 582	0.36 423	2.56 575	0.53 335	0.01 133	0.07 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-2	0.13 174	0.24 371	0.83 238	0.00 1	0.14 547	0.86 362	0.01 363	0.09 160	0.11 161	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.01 207

GMM-Stereo	0.18 233	0.02 13	1.37 378	0.08 518	0.00 1	1.11 513	0.13 512	0.09 160	0.60 450	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.10 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

DISCO	0.31 332	0.11 269	1.73 434	0.16 557	0.16 554	0.31 163	0.00 1	0.09 160	0.17 221	0.00 1	0.01 362	1.51 551	0.00 1	1.21 365	0.62 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.01 207

S2M2_XL	0.03 29	0.04 73	0.27 67	0.00 1	0.00 1	0.06 56	0.00 1	0.10 177	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	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
Reg-Stereo(zero)	0.23 270	0.02 13	1.54 413	0.00 1	0.07 511	0.81 344	0.09 499	0.10 177	0.16 214	0.00 1	0.11 488	0.20 374	0.82 529	0.17 301	0.28 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 524	0.01 120	0.06 489

DEFOM-Stereo	0.04 43	0.02 13	0.30 73	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.00 1	0.10 177	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

AIO-Stereo	0.07 86	0.06 167	0.41 96	0.00 1	0.03 458	0.30 159	0.00 1	0.10 177	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 580	0.04 332	0.07 504

ASMatch	0.59 476	0.10 242	1.66 426	0.13 550	0.04 479	1.07 477	0.00 1	0.10 177	0.64 532	0.06 441	0.44 523	0.05 250	0.87 532	6.32 575	0.27 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 464	0.00 1	0.00 1

THIR-Stereo	0.93 523	0.18 326	1.34 369	0.00 1	0.01 376	0.53 249	3.86 606	0.10 177	0.10 148	0.10 478	1.50 561	0.76 500	2.90 578	5.73 544	1.45 530	0.00 1	0.00 1	0.02 555	0.00 1	0.01 120	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.10 124	0.06 167	0.78 219	0.00 1	0.00 1	1.00 404	0.00 1	0.10 177	0.08 88	0.00 1	0.01 362	0.03 182	0.00 1	0.01 81	0.03 224	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
psmorigin	0.75 502	0.25 377	7.10 587	0.00 1	0.00 1	0.19 117	0.00 1	0.10 177	0.12 178	0.65 547	0.00 1	2.74 574	0.23 477	3.02 427	0.54 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

GASTEREO	0.09 110	0.34 422	0.36 83	0.05 480	0.01 376	0.54 256	0.02 413	0.11 185	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.17 558	0.02 245	0.01 207

MSCF	0.09 110	0.34 422	0.37 84	0.05 480	0.01 376	0.53 249	0.01 363	0.11 185	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.19 565	0.02 245	0.02 360

IGEV-Stereo+	0.04 43	0.06 167	0.29 71	0.01 389	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.11 185	0.14 194	0.01 216	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 526	0.01 120	0.01 207

RSM	0.08 98	0.05 119	0.37 84	0.00 1	0.02 431	0.30 159	0.00 1	0.11 185	0.56 310	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	0.15 551	0.05 356	0.02 360

MoCha-V2	0.09 110	0.08 220	0.61 154	0.05 480	0.06 504	0.15 106	0.00 1	0.11 185	0.08 88	0.07 452	0.00 1	0.13 328	0.00 1	0.02 169	0.04 277	0.00 1	0.13 589	0.00 1	0.20 568	0.04 332	0.01 207

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 98	0.06 167	0.41 96	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.00 1	0.11 185	0.22 234	0.75 552	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.03 410

MIM_Stereo	0.10 124	0.32 410	0.90 264	0.00 1	0.03 458	0.29 152	0.00 1	0.11 185	0.11 161	0.02 362	0.00 1	0.04 220	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.08 510

PFNet+	0.23 270	0.06 167	0.79 222	0.07 510	0.01 376	1.11 513	0.42 562	0.11 185	0.59 425	0.08 463	0.01 362	0.02 116	0.00 1	1.21 365	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

rafts_anoy	0.14 188	0.35 434	0.99 291	0.00 1	0.02 431	0.49 232	0.03 437	0.11 185	0.07 65	0.00 1	0.01 362	0.06 275	0.06 407	0.24 312	0.06 310	0.00 1	0.14 590	0.00 1	0.01 464	0.02 245	0.03 410

Zero-FE251	0.12 161	0.06 167	0.69 175	0.03 446	0.00 1	0.37 190	0.00 1	0.12 194	0.06 49	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	0.01 120	0.02 360

depthmonostereo	0.06 69	0.02 13	0.54 135	0.00 1	0.00 1	0.23 129	0.00 1	0.12 194	0.10 148	0.00 1	0.01 362	0.02 116	0.02 261	0.04 224	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

LGtest1	0.06 69	0.07 205	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.10 71	0.00 1	0.12 194	0.57 357	0.03 396	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

SCV_C0	0.09 110	0.16 310	0.63 157	0.00 1	0.00 1	0.29 152	0.00 1	0.12 194	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.03 318	0.07 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 551	0.09 440	0.02 360

PSM-softLoss	0.48 419	0.04 73	1.10 316	0.17 561	0.00 1	1.07 477	0.25 531	0.12 194	0.61 469	0.03 396	0.01 362	0.02 116	0.01 190	6.03 554	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

KMStereo	0.48 419	0.04 73	1.10 316	0.17 561	0.00 1	1.07 477	0.25 531	0.12 194	0.61 469	0.03 396	0.01 362	0.02 116	0.01 190	6.03 554	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

PSM-AAD	0.49 426	0.02 13	0.75 198	0.06 504	0.00 1	1.19 537	2.19 596	0.12 194	0.59 425	0.01 216	0.45 524	0.13 328	4.04 591	0.22 309	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

sCroCo_RVC	0.09 110	0.05 119	1.02 293	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.12 194	0.48 273	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	0.01 120	0.00 1

DDF-Stereo	0.10 124	0.05 119	0.31 75	0.02 425	0.03 458	0.05 52	0.01 363	0.13 202	0.16 214	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.64 345	0.45 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 507	0.00 1	0.02 360

zero-FE	0.13 174	0.05 119	0.89 261	0.03 446	0.10 527	0.00 1	0.00 1	0.13 202	0.16 214	0.00 1	0.03 454	0.05 250	0.00 1	0.59 339	0.42 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.00 1	0.02 360

rvit_105_1	0.09 110	0.21 344	0.66 166	0.00 1	0.00 1	0.16 108	0.00 1	0.13 202	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.02 360

H2IRNET	0.14 188	0.19 337	1.11 320	0.00 1	0.00 1	1.07 477	0.01 363	0.13 202	0.14 194	0.00 1	0.00 1	0.05 250	0.01 190	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.01 207

LL-Strereo2	0.12 161	0.41 468	0.91 269	0.05 480	0.03 458	0.51 238	0.04 457	0.13 202	0.11 161	0.01 216	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.06 248	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 464	0.03 307	0.03 410

coex-ft	8.40 608	2.59 610	75.27 622	0.00 1	0.00 1	0.18 114	0.04 457	0.13 202	20.18 611	39.66 620	4.06 571	4.68 582	8.53 603	3.94 479	7.96 591	0.02 549	0.07 569	0.00 1	0.02 482	0.14 483	0.50 595

aanetorigin	0.86 517	0.36 441	3.45 552	0.11 539	0.13 544	0.39 194	0.93 585	0.13 202	0.14 194	3.38 588	1.21 554	0.29 403	2.01 568	2.87 419	1.35 528	0.02 549	0.00 1	0.02 555	0.05 511	0.30 564	0.08 510

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 213	0.09 234	0.61 154	0.00 1	0.01 376	0.90 372	0.00 1	0.14 209	0.14 194	0.08 463	0.00 1	0.39 437	0.02 261	0.15 297	0.38 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 555	0.01 120	0.03 410

CASnet	0.08 98	0.05 119	0.40 92	0.00 1	0.00 1	0.82 347	0.00 1	0.14 209	0.08 88	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	0.03 307	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Anonymous_2	0.88 519	0.02 13	1.06 309	0.01 389	0.00 1	0.19 117	0.00 1	0.14 209	0.08 88	0.01 216	0.04 460	1.07 524	0.00 1	0.02 169	0.02 189	0.01 533	0.04 538	2.31 613	11.16 621	1.35 594	0.01 207

RAFT-345	0.49 426	0.04 73	1.26 351	0.10 529	0.07 511	1.16 531	0.19 521	0.14 209	0.57 357	0.00 1	0.01 362	0.09 304	0.01 190	6.00 552	0.20 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

S2M2_L	0.05 51	0.03 42	0.21 57	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.15 213	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.02 116	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
GCST	0.28 306	0.46 484	1.23 348	0.00 1	0.01 376	0.31 163	0.03 437	0.15 213	0.05 41	0.01 216	0.37 520	0.05 250	0.04 356	2.76 413	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.03 410

CASS	0.07 86	0.06 167	0.73 181	0.00 1	0.00 1	0.10 71	0.01 363	0.15 213	0.12 178	0.16 500	0.00 1	0.02 116	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DEFOM-Stereo_RVC	0.07 86	0.01 1	0.37 84	0.01 389	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.16 216	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 537	0.00 1	0.00 1

HUF	0.15 207	0.29 400	1.05 307	0.02 425	0.11 535	0.04 45	0.00 1	0.16 216	0.09 120	0.03 396	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.08 268	0.00 1	0.00 1	0.58 606	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.37 587

GCAP-BAT	0.19 240	0.08 220	0.90 264	0.01 389	0.07 511	0.87 366	0.03 437	0.16 216	0.06 49	0.36 528	0.45 524	0.15 345	0.05 388	0.08 268	0.31 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 544	0.00 1	0.00 1

plain	0.11 146	0.17 318	1.21 347	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.00 1	0.16 216	0.32 256	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.03 209	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 552	0.01 207

Pruner-Stereo	0.16 213	0.04 73	0.73 181	0.19 568	0.00 1	1.08 490	0.21 524	0.16 216	0.59 425	0.03 396	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.22 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

RALCasStereoNet	0.16 213	0.35 434	0.84 243	0.00 1	0.00 1	0.32 170	0.03 437	0.16 216	0.56 310	0.02 362	0.07 479	0.05 250	0.08 423	0.13 288	0.08 336	0.00 1	0.31 598	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.11 537

PMTNet	0.11 146	0.07 205	0.60 153	0.00 1	0.00 1	1.05 426	0.04 457	0.16 216	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.03 209	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

STTStereo	0.24 280	0.28 393	1.68 428	0.00 1	0.00 1	0.84 357	0.03 437	0.16 216	0.08 88	0.02 362	0.00 1	0.20 374	0.03 318	1.54 375	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_test	0.07 86	0.09 234	0.42 102	0.05 480	0.05 492	0.07 59	0.03 437	0.17 224	0.09 120	0.03 396	0.00 1	0.03 182	0.01 190	0.14 292	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.07 518	0.02 245	0.02 360

Occ-G	0.06 69	0.06 167	0.51 121	0.00 1	0.00 1	0.23 129	0.00 1	0.17 224	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 261	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 518	0.14 483	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 51	0.05 119	0.21 57	0.00 1	0.00 1	0.09 67	0.02 413	0.17 224	0.12 178	0.06 441	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	0.01 120	0.00 1

trnet	0.10 124	0.05 119	0.52 125	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.17 224	0.09 120	0.00 1	0.00 1	0.02 116	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

LoS_RVC	0.05 51	0.05 119	0.41 96	0.00 1	0.00 1	0.16 108	0.00 1	0.17 224	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.01 190	0.04 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

IER	0.14 188	0.09 234	1.29 358	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	0.17 224	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.40 440	0.02 261	0.11 284	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

castereo	0.07 86	0.15 301	0.30 73	0.00 1	0.05 492	0.20 120	0.02 413	0.18 230	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.10 435	0.00 1	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 565	0.01 120	0.01 207

DDVS	0.30 326	0.10 242	0.64 161	0.03 446	0.13 544	0.25 135	0.24 528	0.18 230	0.11 161	0.00 1	0.00 1	0.49 466	0.05 388	3.62 461	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.02 360

StereoVision	0.16 213	0.25 377	1.07 315	0.00 1	0.00 1	0.47 226	0.01 363	0.18 230	0.61 469	0.00 1	0.29 512	0.15 345	0.02 261	0.07 255	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.01 207

AACVNet	0.40 386	0.36 441	0.90 264	0.00 1	0.00 1	0.53 249	0.00 1	0.18 230	0.41 269	0.02 362	0.00 1	0.11 315	0.01 190	5.33 524	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.00 1

XX-TBD	0.12 161	0.25 377	0.79 222	0.00 1	0.00 1	0.92 382	0.00 1	0.18 230	0.08 88	0.00 1	0.21 503	0.03 182	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.11 146	0.28 393	0.45 109	0.05 480	0.02 431	0.15 106	0.03 437	0.19 235	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.02 261	0.12 286	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.02 482	0.09 440	0.10 531

MIF-Stereo (partial)	0.08 98	0.11 269	0.96 279	0.00 1	0.00 1	0.08 65	0.00 1	0.19 235	0.08 88	0.00 1	0.01 362	0.02 116	0.02 261	0.02 169	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.01 207

NF-Stereo	0.47 412	0.03 42	0.77 207	0.12 543	0.00 1	1.07 477	0.26 534	0.19 235	0.60 450	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	6.18 564	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

OCTAStereo	0.47 412	0.03 42	0.77 207	0.12 543	0.00 1	1.07 477	0.26 534	0.19 235	0.60 450	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	6.16 562	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

RE-Stereo	0.47 412	0.03 42	0.77 207	0.12 543	0.00 1	1.07 477	0.26 534	0.19 235	0.60 450	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	6.18 564	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

TVStereo	0.47 412	0.03 42	0.77 207	0.12 543	0.00 1	1.07 477	0.26 534	0.19 235	0.60 450	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	6.18 564	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

AnonymousM	0.10 124	0.04 73	0.56 142	0.00 1	0.00 1	1.02 408	0.00 1	0.19 235	0.11 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

ICVP	0.15 207	0.03 42	1.23 348	0.00 1	0.01 376	1.02 408	0.09 499	0.19 235	0.10 148	0.00 1	0.02 448	0.07 286	0.01 190	0.18 302	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.20 250	0.14 296	0.96 279	0.01 389	0.00 1	1.05 426	0.11 508	0.19 235	0.60 450	0.01 216	0.01 362	0.71 496	0.00 1	0.05 237	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.00 1

CFNet-ft	0.31 332	0.34 422	0.96 279	0.00 1	0.00 1	1.08 490	0.00 1	0.19 235	0.15 206	0.01 216	0.00 1	0.48 458	0.00 1	2.95 424	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.00 1	0.01 120	0.01 207

CFNet_RVC	0.31 332	0.34 422	0.96 279	0.00 1	0.00 1	1.08 490	0.00 1	0.19 235	0.15 206	0.01 216	0.00 1	0.48 458	0.00 1	2.95 424	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.00 1	0.01 120	0.01 207

MGS-Stereo	0.10 124	0.08 220	0.82 234	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.00 1	0.20 246	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.04 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 573	0.00 1

GrayStereo	0.46 410	0.01 1	0.71 176	0.10 529	0.00 1	1.12 520	2.67 602	0.20 246	0.59 425	0.00 1	0.00 1	0.08 293	3.76 589	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 161	0.06 167	1.17 331	0.00 1	0.11 535	0.41 198	0.00 1	0.20 246	0.04 27	0.01 216	0.00 1	0.18 363	0.00 1	0.01 81	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 562	0.01 120	0.00 1

CREStereo	0.10 124	0.06 167	0.51 121	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.20 246	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	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
UCFNet_RVC	0.20 250	0.32 410	0.88 257	0.00 1	0.00 1	1.02 408	0.00 1	0.20 246	0.29 250	0.01 216	0.00 1	0.34 415	0.02 261	0.81 349	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 270	0.37 448	1.26 351	0.00 1	0.00 1	1.11 513	0.03 437	0.20 246	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.39 437	0.03 318	1.12 363	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.00 1

IGEV-FE	0.32 341	0.10 242	2.61 516	0.01 389	0.01 376	0.50 234	0.04 457	0.21 252	0.09 120	0.45 537	0.45 524	0.80 504	0.51 503	0.20 305	0.23 430	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.14 544	0.03 307	0.00 1

DFGA-Net	0.37 372	0.77 553	1.34 369	0.00 1	0.01 376	0.72 319	0.00 1	0.21 252	0.21 231	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.01 190	3.85 473	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 534	0.01 207

castereo++	0.09 110	0.11 269	0.28 68	0.03 446	0.00 1	0.36 188	0.00 1	0.21 252	0.56 310	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	0.21 573	0.02 245	0.00 1

IGEV-RUCA	0.20 250	0.04 73	0.49 115	0.06 504	0.11 535	0.79 337	0.31 546	0.21 252	0.17 221	0.10 478	0.11 488	0.15 345	0.24 478	0.16 299	0.20 420	0.04 557	0.12 586	0.20 594	0.22 578	0.17 514	0.19 570

IGEV_Zeroshot_test	0.32 341	0.10 242	2.61 516	0.01 389	0.01 376	0.50 234	0.04 457	0.21 252	0.09 120	0.45 537	0.45 524	0.81 505	0.51 503	0.20 305	0.23 430	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.14 544	0.03 307	0.00 1

CAS	0.10 124	0.05 119	0.46 111	0.00 1	0.00 1	1.03 414	0.00 1	0.21 252	0.09 120	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.01 190	0.01 81	0.02 189	0.08 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Select-FE	0.43 399	0.26 385	3.74 559	0.19 568	0.18 562	0.39 194	0.00 1	0.22 258	0.17 221	0.50 544	0.00 1	1.42 544	0.49 500	0.26 315	0.31 462	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.32 600	0.01 120	0.11 537

GANet-RSSM	0.34 352	0.29 400	0.97 286	0.00 1	0.00 1	1.05 426	0.00 1	0.22 258	0.15 206	0.03 396	0.00 1	0.31 408	0.00 1	3.62 461	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.03 566	0.00 1	0.05 356	0.01 207

MyStereo06	0.36 364	0.13 290	2.17 478	0.01 389	0.00 1	1.09 499	0.00 1	0.23 260	0.09 120	0.49 542	0.41 522	1.01 518	1.05 540	0.21 307	0.24 435	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.04 446

testlalala	0.14 188	0.08 220	0.75 198	0.00 1	0.08 518	1.06 435	0.01 363	0.23 260	0.29 250	0.12 485	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.13 542	0.00 1	0.00 1

knoymous	0.09 110	0.04 73	1.04 299	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.23 260	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.23 386	0.00 1	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-ADL	0.16 213	0.06 167	1.18 335	0.00 1	0.01 376	0.83 353	0.00 1	0.23 260	0.07 65	0.00 1	0.30 513	0.35 419	0.00 1	0.07 255	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.01 207

G-Net	1.20 541	0.28 393	2.96 534	0.05 480	0.49 586	1.73 563	0.48 565	0.23 260	0.35 259	1.35 569	9.14 595	2.33 571	0.81 528	2.40 402	1.15 520	0.01 533	0.03 521	0.02 555	0.09 524	0.07 398	0.05 468

PAM	0.48 419	0.08 220	2.03 463	0.19 568	0.24 576	0.54 256	0.26 534	0.24 265	0.11 161	0.54 546	0.96 551	2.39 573	0.72 521	0.48 332	0.25 441	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.26 591	0.01 120	0.18 566

HH	0.23 270	0.21 344	1.69 430	0.16 557	0.08 518	0.11 77	0.00 1	0.24 265	0.06 49	0.30 520	0.18 497	1.47 548	0.04 356	0.04 224	0.01 133	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

HanStereo	0.23 270	0.21 344	1.69 430	0.16 557	0.08 518	0.11 77	0.00 1	0.24 265	0.06 49	0.30 520	0.18 497	1.47 548	0.04 356	0.04 224	0.01 133	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

PSMNet-RUCA	0.12 161	0.26 385	0.77 207	0.00 1	0.01 376	0.44 215	0.01 363	0.25 268	0.53 285	0.03 396	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	0.09 440	0.00 1

CAS++	0.06 69	0.06 167	0.59 148	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.00 1	0.25 268	0.13 188	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.51 442	0.25 377	0.96 279	0.00 1	0.01 376	0.43 211	0.00 1	0.25 268	0.21 231	0.33 525	7.49 587	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.17 558	0.02 245	0.01 207

ac_64	0.39 381	0.12 281	1.15 326	0.04 466	0.01 376	0.43 211	0.02 413	0.25 268	0.59 425	0.12 485	0.01 362	0.89 510	0.04 356	3.92 477	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.00 1

PAM_32	0.49 426	0.07 205	2.23 480	0.17 561	0.23 575	0.54 256	0.25 531	0.26 272	0.13 188	0.49 542	0.93 550	2.21 568	0.87 532	0.51 333	0.31 462	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.27 595	0.01 120	0.19 570

gcap-zeroshot	0.18 233	0.22 352	1.03 295	0.07 510	0.10 527	0.77 331	0.00 1	0.26 272	0.63 529	0.00 1	0.00 1	0.21 379	0.01 190	0.15 297	0.02 189	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.17 558	0.00 1	0.00 1

MyStereo8	0.28 306	0.37 448	2.57 514	0.02 425	0.00 1	1.23 541	0.00 1	0.26 272	0.15 206	0.02 362	0.05 464	0.14 336	0.04 356	0.24 312	0.05 294	0.00 1	0.11 584	0.00 1	0.01 464	0.04 332	0.21 577

CBFPSM	0.36 364	0.54 512	2.16 477	0.00 1	0.00 1	0.30 159	0.00 1	0.26 272	0.62 524	0.01 216	0.01 362	1.68 555	1.03 538	0.27 317	0.33 467	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

Wz-Net-LNSev	0.34 352	0.61 526	4.26 568	0.00 1	0.00 1	0.49 232	0.00 1	0.26 272	0.61 469	0.00 1	0.01 362	0.23 386	0.03 318	0.10 277	0.16 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

SST-Stereo	0.51 442	0.02 13	0.74 190	0.05 480	0.19 567	1.09 499	0.49 567	0.26 272	0.61 469	0.04 422	0.00 1	0.05 250	0.58 509	6.12 559	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 188	0.33 414	1.23 348	0.00 1	0.01 376	0.47 226	0.00 1	0.27 278	0.11 161	0.01 216	0.00 1	0.04 220	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

RAFT_R40	0.49 426	0.03 42	0.74 190	0.05 480	0.15 551	1.09 499	0.32 547	0.27 278	0.59 425	0.02 362	0.03 454	0.07 286	0.30 485	6.12 559	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 270	0.04 73	0.76 204	0.10 529	0.00 1	1.15 527	0.02 413	0.27 278	0.65 535	0.01 216	0.54 531	0.04 220	0.71 518	0.27 317	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

PSMNet_ROB	0.41 389	0.54 512	1.69 430	0.00 1	0.00 1	0.92 382	0.00 1	0.27 278	0.53 285	0.00 1	0.00 1	0.25 393	0.03 318	3.43 453	0.47 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.03 410

IRAFT_RVC	0.51 442	0.13 290	1.14 325	0.10 529	0.00 1	1.17 534	0.10 504	0.28 282	0.61 469	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.12 444	6.22 572	0.22 425	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

PFNet	0.60 478	0.11 269	2.08 473	0.00 1	0.30 580	1.16 531	0.00 1	0.29 283	0.59 425	0.01 216	0.24 505	0.02 116	0.00 1	6.58 582	0.23 430	0.10 569	0.00 1	0.00 1	0.04 509	0.14 483	0.05 468

DSFCA	0.40 386	0.09 234	0.84 243	0.00 1	0.01 376	0.98 396	0.37 556	0.29 283	0.62 524	0.02 362	0.32 515	0.03 182	0.24 478	3.91 475	0.34 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

PVD	0.73 500	0.57 521	3.38 549	0.04 466	0.19 567	0.74 322	0.00 1	0.29 283	0.79 557	2.37 583	0.00 1	0.53 476	0.09 427	2.19 393	3.20 558	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.02 482	0.08 421	0.15 559

test_for_model	0.57 467	0.39 463	0.80 228	1.74 600	0.02 431	0.80 340	0.02 413	0.30 286	0.22 234	0.11 482	0.00 1	0.00 1	0.02 261	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 614	0.01 207

riskmin	0.11 146	0.01 1	0.87 253	0.01 389	0.00 1	0.13 102	0.00 1	0.30 286	0.09 120	0.00 1	0.01 362	0.76 500	0.00 1	0.02 169	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

hitnet-ft	0.42 392	0.30 404	1.15 326	0.00 1	0.00 1	0.73 321	0.11 508	0.30 286	0.19 228	0.04 422	0.14 493	0.75 499	0.17 462	4.33 496	0.10 354	0.01 533	0.00 1	0.03 566	0.00 1	0.04 332	0.01 207

model_zeroshot	0.20 250	0.23 362	0.96 279	0.01 389	0.00 1	0.77 331	0.02 413	0.31 289	0.14 194	0.75 552	0.00 1	0.12 321	0.01 190	0.58 338	0.02 189	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.11 532	0.01 120	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 602	0.45 482	98.39 632	0.02 425	0.04 479	0.42 205	0.02 413	0.33 290	2.90 586	7.07 602	3.12 568	1.31 537	1.61 559	4.26 492	4.55 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.02 360

FE-Mocha	0.14 188	0.06 167	0.59 148	0.04 466	0.06 504	0.16 108	0.00 1	0.34 291	0.15 206	0.02 362	0.27 509	0.13 328	0.45 497	0.10 277	0.25 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 514	0.01 120	0.01 207

StereoDRNet	0.42 392	0.50 497	2.50 506	0.02 425	0.06 504	0.51 238	0.00 1	0.34 291	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.33 411	0.02 261	2.87 419	0.50 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.02 360

SCV	0.09 110	0.23 362	0.59 148	0.00 1	0.02 431	0.03 35	0.02 413	0.35 293	0.07 65	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.01 190	0.10 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 544	0.18 524	0.12 550

PCWNet_CMD	0.19 240	0.10 242	1.38 379	0.00 1	0.01 376	0.75 327	0.00 1	0.35 293	0.12 178	0.00 1	0.00 1	0.48 458	0.51 503	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

MSMDNet	0.19 240	0.10 242	1.39 382	0.00 1	0.01 376	0.75 327	0.00 1	0.35 293	0.12 178	0.00 1	0.00 1	0.48 458	0.50 501	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

GANet	0.55 458	0.35 434	1.40 387	0.00 1	0.00 1	0.77 331	0.08 493	0.36 296	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.68 495	0.11 441	5.52 533	1.07 517	0.00 1	0.00 1	0.02 555	0.00 1	0.09 440	0.03 410

TDLM	0.49 426	0.39 463	1.02 293	0.00 1	0.00 1	1.08 490	0.01 363	0.36 296	0.58 413	0.14 497	0.00 1	0.27 399	0.19 464	5.46 532	0.20 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 479	0.01 207

G2L-Stereo_test	0.35 358	0.51 502	1.28 357	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.03 437	0.37 298	0.13 188	0.01 216	0.00 1	0.56 479	0.00 1	3.27 446	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 468	0.01 207

RALAANet	0.13 174	0.51 502	0.95 277	0.00 1	0.00 1	0.32 170	0.01 363	0.38 299	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.05 250	0.09 427	0.02 169	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.10 451	0.00 1

GwcNet	0.50 437	0.46 484	3.90 564	0.00 1	0.00 1	0.42 205	0.10 504	0.38 299	0.74 552	0.03 396	0.00 1	0.63 483	0.05 388	2.92 422	0.16 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 514	0.05 468

DMCA	0.19 240	0.16 310	1.39 382	0.00 1	0.01 376	1.00 404	0.01 363	0.38 299	0.57 357	0.01 216	0.01 362	0.05 250	0.00 1	0.05 237	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

HCRNet	0.32 341	0.10 242	0.81 231	0.00 1	0.00 1	1.10 505	0.00 1	0.39 302	0.59 425	0.01 216	0.01 362	0.06 275	0.03 318	3.24 440	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.02 360

UNet	0.26 294	0.18 326	2.41 497	0.00 1	0.00 1	0.71 316	0.00 1	0.39 302	0.60 450	0.00 1	0.00 1	0.37 432	0.02 261	0.45 331	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

G2L-Stereo	0.41 389	0.45 482	1.90 453	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.00 1	0.40 304	0.12 178	0.00 1	0.00 1	0.33 411	0.05 388	4.09 484	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.00 1

SQANet	0.42 392	1.14 579	1.86 449	0.04 466	0.48 585	0.36 188	0.03 437	0.40 304	0.56 310	0.02 362	0.24 505	0.49 466	0.06 407	2.14 386	0.21 424	0.02 549	0.02 509	0.01 537	0.00 1	0.19 526	0.03 410

cross-raft	0.15 207	0.05 119	1.46 402	0.00 1	0.01 376	0.37 190	0.07 484	0.40 304	0.02 1	0.02 362	0.00 1	0.38 435	0.00 1	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 532	0.01 120	0.02 360

ToySt	0.12 161	0.15 301	0.92 272	0.00 1	0.00 1	0.46 222	0.00 1	0.41 307	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.00 1	0.07 255	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.04 332	0.02 360

AFF-stereo	0.18 233	0.42 470	0.77 207	0.00 1	0.00 1	0.91 380	0.00 1	0.41 307	0.65 535	0.05 432	0.00 1	0.04 220	0.05 388	0.06 248	0.04 277	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.01 207

CRFU-Net	0.40 386	0.12 281	1.50 409	0.14 552	0.01 376	0.90 372	0.00 1	0.42 309	0.14 194	0.00 1	0.00 1	0.42 445	1.94 564	2.15 388	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.03 566	0.00 1	0.03 307	0.00 1

cf-r	0.35 358	0.41 468	1.45 400	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.43 310	0.38 262	0.05 432	0.00 1	0.65 488	0.00 1	2.53 405	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.02 360

DLCB_ROB	0.27 300	0.16 310	0.71 176	0.00 1	0.00 1	0.44 215	0.00 1	0.43 310	0.57 357	0.02 362	0.04 460	0.63 483	0.04 356	2.18 392	0.24 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ISRNet	0.16 213	0.11 269	1.44 398	0.00 1	0.00 1	0.50 234	0.00 1	0.44 312	0.60 450	0.00 1	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

11t1	0.08 98	0.01 1	0.54 135	0.00 1	0.00 1	0.09 67	0.00 1	0.44 312	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 240	0.33 414	0.84 243	0.00 1	0.02 431	1.06 435	0.00 1	0.45 314	0.59 425	0.03 396	0.00 1	0.05 250	0.06 407	0.04 224	0.07 321	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.17 514	0.01 207

APVNet	0.51 442	0.21 344	2.43 501	0.00 1	0.00 1	0.94 388	0.00 1	0.45 314	0.62 524	0.01 216	0.01 362	0.34 415	0.03 318	4.59 501	0.27 450	0.00 1	0.00 1	0.03 566	0.00 1	0.15 494	0.02 360

NCCL2	0.29 322	0.50 497	1.52 410	0.00 1	0.00 1	0.81 344	0.00 1	0.45 314	0.22 234	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.03 318	2.14 386	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.02 555	0.00 1	0.01 120	0.03 410

PASM	0.51 442	0.32 410	3.07 540	0.00 1	0.00 1	0.31 163	0.00 1	0.46 317	0.12 178	0.03 396	0.00 1	0.44 448	0.02 261	5.22 519	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 468	0.03 410

HHNet	0.48 419	0.21 344	1.60 419	0.10 529	0.00 1	1.14 524	0.26 534	0.47 318	0.59 425	0.01 216	3.56 570	0.04 220	0.71 518	0.00 1	0.73 508	0.02 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.00 1

RASNet	0.58 472	0.27 388	1.30 361	0.00 1	0.00 1	0.61 279	0.01 363	0.47 318	0.60 450	0.08 463	0.06 475	1.52 553	0.04 356	6.18 564	0.48 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

SAMSARA	1.01 528	0.70 537	3.29 546	0.20 573	0.06 504	1.65 560	0.05 471	0.48 320	0.53 285	2.91 587	0.68 538	2.97 575	1.08 542	3.89 474	1.54 532	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.02 482	0.05 356	0.03 410

gwcnet-sp	0.28 306	0.15 301	2.75 524	0.00 1	0.00 1	0.51 238	0.02 413	0.49 321	0.57 357	0.01 216	0.01 362	0.08 293	0.04 356	0.87 353	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

scenet	0.28 306	0.15 301	2.75 524	0.00 1	0.00 1	0.51 238	0.02 413	0.49 321	0.57 357	0.01 216	0.01 362	0.08 293	0.04 356	0.87 353	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

ssnet	0.28 306	0.15 301	2.75 524	0.00 1	0.00 1	0.51 238	0.02 413	0.49 321	0.57 357	0.01 216	0.01 362	0.08 293	0.04 356	0.87 353	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

PSMNet-RSSM	0.36 364	0.36 441	0.93 273	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.50 324	0.53 285	0.04 422	0.00 1	0.40 440	0.00 1	3.33 450	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

SPS-STEREO	0.88 519	0.40 466	2.01 462	0.00 1	0.01 376	0.42 205	0.17 516	0.50 324	0.61 469	2.19 582	0.79 546	2.04 563	0.27 483	5.10 516	2.89 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.11 537
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
YMNet	0.36 364	0.38 458	2.34 488	0.03 446	0.03 458	0.92 382	0.15 514	0.53 326	0.65 535	0.09 472	0.01 362	0.44 448	0.06 407	0.82 350	0.30 455	0.01 533	0.00 1	0.04 575	0.00 1	0.27 558	0.04 446

YMNet_1	0.36 364	0.38 458	2.34 488	0.03 446	0.03 458	0.92 382	0.15 514	0.53 326	0.65 535	0.09 472	0.01 362	0.44 448	0.06 407	0.82 350	0.30 455	0.01 533	0.00 1	0.04 575	0.00 1	0.27 558	0.04 446

delet	0.33 344	0.24 371	1.05 307	0.00 1	0.00 1	0.60 278	0.00 1	0.53 326	0.59 425	0.03 396	0.01 362	0.52 475	0.19 464	2.68 410	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 499	0.42 470	4.27 570	0.20 573	0.26 577	0.47 226	0.00 1	0.54 329	0.16 214	0.40 533	5.35 578	0.45 453	0.97 535	0.25 314	0.25 441	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.26 591	0.12 468	0.02 360

anonymity	0.17 224	0.06 167	0.79 222	0.00 1	0.09 523	0.03 35	0.00 1	0.54 329	0.07 65	0.41 534	0.13 492	0.11 315	0.58 509	0.02 169	0.31 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 580	0.01 120	0.02 360

LSM	4.58 596	0.88 561	17.79 605	3.73 613	38.79 618	0.85 360	2.37 601	0.54 329	1.64 577	2.88 586	3.09 567	0.62 482	0.60 512	3.16 434	1.06 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 468	13.55 620

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 358	0.49 496	2.00 461	0.00 1	0.02 431	0.96 392	0.00 1	0.55 332	0.18 226	0.03 396	0.00 1	0.35 419	0.10 435	2.37 399	0.01 133	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.
Anonymous3	0.19 240	0.07 205	1.33 367	0.00 1	0.00 1	1.12 520	0.00 1	0.56 333	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.06 275	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

EDNetEfficient	2.96 585	0.23 362	19.99 607	0.19 568	0.85 595	1.02 408	2.03 594	0.56 333	5.14 595	8.09 606	1.81 562	0.94 512	4.14 595	3.72 469	10.22 600	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.06 514	0.05 356	0.03 410

AE-Stereo	0.17 224	0.05 119	0.79 222	0.03 446	0.09 523	1.06 435	0.00 1	0.57 335	0.06 49	0.08 463	0.00 1	0.13 328	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.06 568	0.00 1	0.23 580	0.08 421	0.04 446

HGLStereo	0.28 306	0.12 281	1.15 326	0.00 1	0.00 1	0.65 303	0.00 1	0.57 335	0.25 242	0.02 362	0.01 362	0.47 456	0.03 318	2.17 391	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.01 207

MLCV	0.23 270	0.46 484	1.15 326	0.00 1	0.00 1	0.45 217	0.00 1	0.57 335	0.15 206	0.09 472	0.00 1	0.27 399	0.03 318	1.09 362	0.25 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.00 1

AASNet	0.27 300	0.47 489	1.56 414	0.00 1	0.00 1	0.91 380	0.00 1	0.58 338	0.58 413	0.00 1	0.00 1	0.39 437	0.02 261	0.33 319	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 550	0.06 489

acv_ft	0.21 258	0.14 296	0.95 277	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.00 1	0.58 338	0.60 450	0.19 506	0.01 362	0.71 496	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

PSMNet-ADL	0.35 358	0.05 119	0.65 163	0.00 1	0.00 1	1.03 414	0.00 1	0.59 340	0.09 120	0.00 1	0.07 479	0.47 456	0.01 190	3.66 466	0.30 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.02 360

MMNet	0.23 270	0.18 326	1.84 446	0.00 1	0.00 1	0.67 306	0.00 1	0.59 340	0.59 425	0.00 1	0.01 362	0.18 363	0.09 427	0.26 315	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

otaku	0.59 476	1.12 575	1.90 453	0.08 518	0.11 535	0.89 370	0.05 471	0.60 342	0.57 357	0.01 216	1.41 559	1.03 520	0.14 448	2.39 401	0.56 501	0.06 562	0.03 521	0.01 537	0.00 1	0.61 582	0.21 577

CrosDoStereo	1.10 533	0.08 220	1.43 396	0.00 1	0.05 492	0.63 296	5.86 610	0.60 342	0.38 262	0.26 512	1.21 554	0.19 370	3.02 580	6.61 584	1.64 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 533	0.08 220	1.43 396	0.00 1	0.05 492	0.63 296	5.86 610	0.60 342	0.38 262	0.26 512	1.21 554	0.19 370	3.02 580	6.61 584	1.64 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.00 1

GES	0.18 233	0.05 119	0.87 253	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.02 413	0.60 342	0.08 88	0.00 1	0.02 448	0.11 315	0.09 427	0.44 330	0.16 396	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

ADCRef	0.92 522	0.48 492	3.35 547	0.02 425	0.02 431	0.90 372	0.32 547	0.61 346	0.65 535	0.72 549	0.17 496	0.17 359	0.82 529	2.15 388	7.95 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.03 410

AANet_RVC	0.75 502	0.65 530	2.52 509	0.01 389	0.00 1	0.66 305	0.00 1	0.61 346	0.13 188	0.00 1	1.29 558	0.96 514	0.04 356	5.98 551	1.82 539	0.13 570	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.04 446

RAFT-Stereo-weight	0.14 188	0.03 42	0.68 171	0.01 389	0.02 431	1.20 539	0.00 1	0.63 348	0.11 161	0.05 432	0.05 464	0.02 116	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

iRaft-Stereo_5w	0.50 437	0.51 502	1.44 398	0.00 1	0.00 1	0.29 152	0.00 1	0.63 348	0.59 425	0.00 1	0.00 1	0.08 293	0.01 190	6.14 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 540	0.01 207

CSP-Net	0.37 372	0.10 242	0.54 135	0.00 1	0.00 1	0.50 234	0.00 1	0.64 350	0.13 188	0.00 1	0.00 1	0.15 345	0.02 261	5.27 520	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.45 406	0.56 520	1.74 438	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.65 351	0.55 295	0.18 504	0.00 1	0.37 432	0.00 1	3.70 468	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.02 360

PA-Net	0.57 467	0.50 497	2.73 523	0.03 446	0.06 504	0.89 370	0.02 413	0.66 352	0.63 529	0.00 1	0.00 1	0.43 447	0.07 418	4.82 509	0.55 500	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.04 446
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.24 280	0.08 220	0.68 171	0.00 1	0.00 1	0.83 353	0.00 1	0.66 352	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.50 470	0.02 261	1.28 370	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 451	0.04 446
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
x	0.10 124	0.01 1	0.51 121	0.00 1	0.00 1	0.09 67	0.00 1	0.67 354	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.09 273	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

TestStereo1	0.20 250	0.30 404	0.84 243	0.00 1	0.16 554	1.12 520	0.01 363	0.69 355	0.57 357	0.00 1	0.05 464	0.04 220	0.01 190	0.09 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.06 489

SA-5K	0.20 250	0.30 404	0.84 243	0.00 1	0.16 554	1.12 520	0.01 363	0.69 355	0.57 357	0.00 1	0.05 464	0.04 220	0.01 190	0.09 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.06 489

ADLNet2	0.55 458	0.33 414	2.54 513	0.00 1	0.00 1	0.88 368	0.00 1	0.69 355	0.65 535	0.00 1	0.07 479	1.47 548	0.02 261	4.12 487	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 479	0.01 207

RAFT+CT+SA	0.26 294	0.34 422	1.11 320	0.02 425	0.27 578	1.10 505	0.00 1	0.70 358	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.07 286	0.01 190	0.36 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 599	0.11 458	0.22 579

coex_refinement	0.33 344	0.44 477	0.97 286	0.05 480	0.00 1	0.54 256	0.04 457	0.72 359	0.15 206	0.02 362	0.00 1	0.36 423	0.16 456	3.05 429	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

RAFT-Test	0.20 250	0.09 234	1.34 369	0.00 1	0.12 541	0.39 194	0.10 504	0.72 359	0.25 242	0.08 463	0.00 1	0.44 448	0.00 1	0.05 237	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 587	0.01 120	0.01 207

SHD	0.50 437	0.51 502	3.61 554	0.05 480	0.00 1	0.01 12	0.01 363	0.72 359	0.61 469	1.57 572	0.00 1	0.34 415	0.09 427	1.79 380	0.49 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 464	0.09 440	0.03 410

CVANet_RVC	0.53 453	0.32 410	1.26 351	0.00 1	0.00 1	0.98 396	0.00 1	0.72 359	0.55 295	0.35 527	0.12 491	0.36 423	0.14 448	5.53 534	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.00 1

Ntro	0.57 467	1.13 577	2.24 482	0.04 466	0.36 582	1.04 423	0.02 413	0.74 363	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.76 500	0.08 423	3.01 426	0.47 490	0.07 563	0.04 538	0.01 537	0.00 1	0.76 587	0.02 360

SACVNet	0.42 392	0.29 400	1.10 316	0.00 1	0.00 1	1.02 408	0.00 1	0.78 364	0.29 250	0.03 396	0.00 1	0.24 388	0.02 261	4.27 493	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 534	0.01 207

NCC-stereo	0.49 426	0.46 484	2.04 466	0.03 446	0.03 458	1.06 435	0.01 363	0.78 364	0.22 234	0.06 441	0.19 499	0.64 486	0.05 388	3.65 464	0.63 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

Abc-Net	0.49 426	0.46 484	2.04 466	0.03 446	0.03 458	1.06 435	0.01 363	0.78 364	0.22 234	0.06 441	0.19 499	0.64 486	0.05 388	3.65 464	0.63 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	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
stereogan	0.49 426	0.22 352	2.39 494	0.00 1	0.00 1	0.63 296	0.02 413	0.79 367	0.72 550	0.06 441	0.00 1	1.68 555	0.46 499	2.63 409	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.00 1

iResNet_ROB	0.30 326	0.66 532	1.41 388	0.00 1	0.00 1	0.70 312	0.00 1	0.79 367	0.57 357	0.04 422	0.01 362	0.08 293	0.01 190	1.55 376	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.00 1

FENet	0.23 270	0.05 119	1.39 382	0.00 1	0.00 1	1.00 404	0.00 1	0.80 369	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.24 388	0.04 356	0.23 311	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 412	0.43 473	1.04 299	0.11 539	0.00 1	1.10 505	0.00 1	0.80 369	0.54 289	0.00 1	0.05 464	0.38 435	0.03 318	3.50 456	0.14 388	0.88 596	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.20 573

test_5	0.26 294	0.35 434	1.35 372	0.01 389	0.22 574	0.80 340	0.01 363	0.81 371	0.58 413	0.12 485	0.00 1	0.06 275	0.01 190	0.61 343	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.16 563

RTSC	0.70 494	0.71 541	3.19 543	0.01 389	0.00 1	0.20 120	0.00 1	0.81 371	0.60 450	0.29 518	0.36 519	0.36 423	0.04 356	2.04 383	4.87 575	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.02 482	0.28 561	0.11 537

ADCP+	1.36 549	0.76 551	6.73 586	0.01 389	0.02 431	1.32 553	0.80 583	0.81 371	0.72 550	0.01 216	0.01 362	0.96 514	1.05 540	0.33 319	13.50 608	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.02 360

Nwc_Net	0.43 399	0.42 470	2.64 519	0.00 1	0.00 1	0.67 306	0.00 1	0.82 374	0.28 246	0.00 1	0.01 362	0.90 511	0.10 435	2.62 407	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.00 1

EKT-Stereo	0.46 410	0.12 281	1.03 295	0.75 591	4.21 613	1.06 435	0.00 1	0.83 375	0.04 27	0.02 362	0.00 1	0.08 293	0.00 1	0.89 356	0.01 133	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.05 511	0.04 332	0.01 207

MyStereo04	0.26 294	0.12 281	2.34 488	0.00 1	0.00 1	0.98 396	0.00 1	0.84 376	0.20 229	0.06 441	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	0.02 245	0.04 446

AnyNet_C32	1.44 553	1.47 594	6.09 582	0.12 543	0.19 567	1.74 565	1.11 587	0.84 376	0.56 310	1.30 568	0.46 528	0.21 379	0.59 511	2.74 412	11.09 601	0.02 549	0.00 1	0.06 582	0.00 1	0.16 507	0.05 468

w-ln-seven	0.71 496	0.83 559	4.88 577	0.00 1	0.00 1	1.25 543	0.00 1	0.85 378	0.60 450	0.17 503	0.00 1	0.51 474	0.02 261	3.18 437	1.74 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 451	0.02 360

MSKI-zero shot	0.22 263	0.08 220	1.46 402	0.00 1	0.12 541	1.08 490	0.03 437	0.85 378	0.16 214	0.22 508	0.05 464	0.06 275	0.00 1	0.07 255	0.01 133	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.18 562	0.02 245	0.01 207

ADLNet	0.38 377	0.21 344	0.86 249	0.00 1	0.00 1	0.67 306	0.00 1	0.86 380	0.60 450	0.18 504	0.01 362	1.01 518	0.02 261	2.92 422	0.26 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 440	0.02 360

mmm	0.13 174	0.02 13	0.42 102	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.88 381	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.51 333	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

FADNet	0.55 458	0.75 545	2.42 499	0.00 1	0.01 376	0.82 347	0.00 1	0.88 381	0.54 289	0.01 216	0.01 362	0.16 355	0.16 456	4.49 499	0.09 342	0.18 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 577	0.00 1

NVStereoNet_ROB	1.08 532	0.39 463	2.15 476	0.08 518	0.02 431	0.45 217	0.02 413	0.89 383	0.67 543	0.10 478	5.85 580	1.90 559	1.11 544	6.20 570	1.14 519	0.20 575	0.00 1	0.03 566	0.07 518	0.12 468	0.13 555
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CFNet-RSSM	0.17 224	0.06 167	1.16 330	0.00 1	0.12 541	0.61 279	0.00 1	0.90 384	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.09 304	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 580	0.00 1	0.00 1

ADCPNet	1.44 553	0.55 518	7.88 591	0.01 389	0.19 567	2.78 577	0.27 540	0.90 384	0.38 262	0.04 422	0.02 448	1.43 546	1.81 561	2.22 394	9.08 596	0.00 1	0.47 604	0.00 1	0.64 608	0.04 332	0.15 559

w-ln-seven-2	0.73 500	0.75 545	5.30 579	0.00 1	0.00 1	0.35 186	0.00 1	0.91 386	0.64 532	0.00 1	0.00 1	0.27 399	0.05 388	4.19 488	1.96 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 479	0.02 360

DDUNet	0.34 352	0.20 341	1.06 309	0.00 1	0.00 1	0.79 337	0.01 363	0.91 386	0.54 289	0.04 422	0.01 362	1.11 528	0.01 190	1.89 381	0.17 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.00 1

Syn2CoEx	0.56 461	0.78 554	2.86 529	0.00 1	0.00 1	0.10 71	0.01 363	0.91 386	0.61 469	0.02 362	0.00 1	0.49 466	0.21 471	5.03 514	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.03 410

z-mn7	0.88 519	1.64 595	5.54 581	0.00 1	0.00 1	0.56 263	0.07 484	0.92 389	0.61 469	0.00 1	0.06 475	0.36 423	0.05 388	5.64 539	1.97 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.02 360

TCMNet	0.49 426	0.43 473	3.03 538	0.06 504	0.01 376	0.58 269	0.04 457	0.92 389	0.62 524	0.00 1	0.00 1	0.20 374	0.02 261	3.64 463	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.02 555	0.00 1	0.18 524	0.07 504

UGAM-zero	0.68 492	0.10 242	1.78 440	0.07 510	0.16 554	0.34 183	0.03 437	0.92 389	0.18 226	0.37 530	0.00 1	2.23 569	0.74 523	6.20 570	0.01 133	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.26 591	0.01 120	0.09 523

ADCL	1.52 556	0.44 477	4.70 576	0.07 510	0.03 458	2.21 572	2.35 600	0.92 389	0.80 558	1.57 572	1.11 553	1.25 531	1.55 558	1.77 379	11.53 603	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 451	0.01 207

MSMD_ROB	2.04 569	0.40 466	2.13 474	0.00 1	0.00 1	4.88 591	0.22 527	0.93 393	1.82 579	5.71 598	7.79 591	7.39 595	3.72 587	4.62 504	1.22 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 360

CFNet_pseudo	0.22 263	0.10 242	1.39 382	0.00 1	0.01 376	0.98 396	0.00 1	0.94 394	0.09 120	0.00 1	0.00 1	0.48 458	0.36 492	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ccs_rob	0.22 263	0.10 242	1.38 379	0.00 1	0.01 376	0.98 396	0.00 1	0.94 394	0.09 120	0.00 1	0.00 1	0.48 458	0.36 492	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACVNet-DCA	0.25 287	0.22 352	1.20 337	0.00 1	0.00 1	1.31 549	0.00 1	0.95 396	0.55 295	0.07 452	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.59 339	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

1test111	0.28 306	0.22 352	1.20 337	0.00 1	0.00 1	1.31 549	0.00 1	0.95 396	0.55 295	0.07 452	0.00 1	0.03 182	0.02 261	1.23 367	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

qqq	0.17 224	0.01 1	0.52 125	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.95 396	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	1.23 367	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

Wz-Net-SNSev	0.78 505	1.10 573	6.27 585	0.00 1	0.00 1	0.27 143	0.00 1	0.95 396	0.61 469	0.00 1	0.01 362	0.41 443	0.10 435	4.92 511	0.81 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 514	0.03 410

edge stereo	0.58 472	0.29 400	2.86 529	0.01 389	0.03 458	0.33 176	0.03 437	0.97 400	0.50 275	0.21 507	0.33 516	1.31 537	0.16 456	4.20 489	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.01 207

CroCo-Stereo	0.13 174	0.16 310	0.40 92	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.98 401	0.57 357	0.00 1	0.01 362	0.31 408	0.03 318	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	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
HSM	0.63 484	0.36 441	0.89 261	0.00 1	0.00 1	0.52 244	0.01 363	0.98 401	0.56 310	0.00 1	0.01 362	2.27 570	0.65 517	6.18 564	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

test_sample1	0.21 258	0.01 1	0.41 96	0.00 1	0.00 1	0.14 105	0.00 1	0.99 403	0.30 254	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1	2.26 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

Any-RAFT	0.17 224	0.04 73	0.93 273	0.00 1	0.00 1	1.10 505	0.00 1	0.99 403	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.21 379	0.00 1	0.07 255	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 280	0.51 502	1.71 433	0.00 1	0.00 1	0.31 163	0.00 1	0.99 403	0.31 255	0.00 1	0.00 1	0.29 403	0.03 318	0.22 309	0.35 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.02 360

test-1	0.19 240	0.13 290	0.67 170	0.00 1	0.15 551	0.57 266	0.00 1	1.01 406	0.11 161	0.04 422	0.48 529	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.30 455	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.06 514	0.01 120	0.18 566

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 419	0.27 388	3.90 564	0.08 518	0.20 572	0.32 170	0.00 1	1.02 407	0.09 120	0.38 531	0.10 487	1.72 557	0.83 531	0.33 319	0.01 133	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.23 580	0.11 458	0.01 207

MyStereo05	0.28 306	0.13 290	2.37 493	0.01 389	0.00 1	1.09 499	0.00 1	1.02 407	0.45 271	0.04 422	0.01 362	0.26 395	0.14 448	0.00 1	0.06 310	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.04 446

DN-CSS_ROB	0.26 294	0.75 545	1.33 367	0.00 1	0.00 1	0.99 402	0.00 1	1.04 409	0.61 469	0.01 216	0.00 1	0.19 370	0.02 261	0.07 255	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 540	0.01 207

ssnet_v2	0.28 306	0.17 318	1.18 335	0.00 1	0.00 1	0.81 344	0.00 1	1.05 410	0.59 425	0.09 472	0.01 362	0.88 509	0.09 427	0.43 328	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 468	0.09 523

STTRV1_RVC	0.67 491	0.21 344	2.32 487	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.01 363	1.05 410	0.59 425	0.01 216	0.51 530	0.26 395	0.18 463	6.05 556	0.27 450	0.26 579	1.07 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 410

EGLCR-Stereo	0.15 207	0.05 119	0.47 114	0.07 510	0.03 458	1.06 435	0.01 363	1.06 412	0.12 178	0.16 500	0.00 1	0.00 1	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 360

RP	0.42 392	0.44 477	1.52 410	0.00 1	0.01 376	0.61 279	0.02 413	1.06 412	0.39 266	0.03 396	0.01 362	0.99 516	0.16 456	2.89 421	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 451	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.48 419	0.76 551	3.11 542	0.00 1	0.00 1	0.23 129	0.00 1	1.07 414	0.61 469	0.01 216	0.01 362	0.13 328	0.13 447	3.12 432	0.34 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.01 207

RGC	0.50 437	0.53 510	2.42 499	0.00 1	0.01 376	0.65 303	0.00 1	1.07 414	0.17 221	0.01 216	0.62 536	1.00 517	0.19 464	3.03 428	0.28 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.02 360

testlalala_base	0.27 300	0.06 167	0.80 228	0.00 1	0.00 1	0.64 300	0.00 1	1.08 416	0.08 88	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	0.12 537	2.02 600	0.00 1

CFNet	0.56 461	0.50 497	1.58 416	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.01 363	1.08 416	0.57 357	0.00 1	0.01 362	0.12 321	0.01 190	5.87 549	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 479	0.02 360

HITNet	0.19 240	0.55 518	1.36 376	0.00 1	0.00 1	0.25 135	0.00 1	1.09 418	0.23 240	0.00 1	0.00 1	0.14 336	0.02 261	0.02 169	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	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
WCMA_ROB	2.01 568	0.34 422	1.89 451	0.04 466	0.00 1	1.07 477	0.60 573	1.09 418	1.21 568	5.12 595	9.87 601	8.09 597	4.48 596	3.74 471	2.55 552	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.00 1	0.02 245	0.13 555

UPFNet	0.18 233	0.05 119	1.11 320	0.00 1	0.00 1	0.48 229	0.00 1	1.11 420	0.48 273	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.00 1	0.10 277	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

XPNet_ROB	0.37 372	0.34 422	1.01 292	0.01 389	0.00 1	0.96 392	0.00 1	1.11 420	0.46 272	0.00 1	0.00 1	0.17 359	0.02 261	2.73 411	0.54 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

test_sample2	0.24 280	0.02 13	0.49 115	0.00 1	0.00 1	0.32 170	0.00 1	1.12 422	0.52 280	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	2.29 397	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

GASNet	0.56 461	1.09 572	2.57 514	0.00 1	0.00 1	0.52 244	0.02 413	1.12 422	0.22 234	0.01 216	0.14 493	0.50 470	0.12 444	4.09 484	0.39 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 566	0.08 510

MFN_U_SF_RVC	0.95 525	1.40 592	4.49 573	0.16 557	0.11 535	0.56 263	0.07 484	1.12 422	0.36 261	0.43 536	0.27 509	1.27 534	0.73 522	3.98 481	1.47 531	0.29 581	0.34 602	0.36 600	0.55 606	0.63 583	0.46 590

RYNet	0.53 453	0.19 337	1.79 442	0.00 1	0.00 1	0.55 261	0.00 1	1.12 422	0.61 469	0.02 362	0.00 1	0.83 506	0.04 356	5.05 515	0.45 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 360

ADCMid	1.38 550	0.90 565	6.15 583	0.04 466	0.03 458	1.67 561	0.18 518	1.13 426	0.93 564	0.89 557	0.58 534	0.86 508	0.71 518	1.03 359	11.96 604	0.01 533	0.00 1	0.29 598	0.08 523	0.17 514	0.03 410

AIO-test2	0.30 326	0.63 528	0.91 269	0.08 518	0.13 544	0.55 261	0.01 363	1.15 427	0.60 450	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.04 356	0.89 356	0.04 277	0.87 595	0.00 1	0.00 1	0.01 464	0.03 307	0.05 468

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 392	0.52 508	3.02 536	0.00 1	0.00 1	0.57 266	0.00 1	1.15 427	0.60 450	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.14 448	1.51 374	0.76 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.27 300	0.33 414	1.30 361	0.00 1	0.01 376	0.52 244	0.01 363	1.16 429	0.61 469	0.00 1	0.01 362	0.03 182	0.02 261	1.24 369	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 468	0.06 489

FADNet-RVC-Resample	0.51 442	0.82 558	3.08 541	0.04 466	0.04 479	0.42 205	0.09 499	1.16 429	0.34 258	0.00 1	0.03 454	0.24 388	0.05 388	3.16 434	0.13 379	0.07 563	0.12 586	0.05 579	0.02 482	0.08 421	0.20 573

SGM+DAISY	2.38 573	0.98 568	4.37 571	0.48 584	0.33 581	2.24 573	1.94 593	1.16 429	1.47 574	6.62 601	5.89 581	5.77 585	5.09 598	5.76 546	4.39 567	0.16 573	0.15 592	0.06 582	0.14 544	0.26 552	0.40 589

ccnet	0.49 426	0.05 119	1.26 351	0.01 389	0.08 518	0.72 319	0.18 518	1.18 432	0.35 259	0.45 537	0.68 538	0.13 328	0.39 494	3.54 459	0.74 509	0.01 533	0.00 1	0.02 555	0.00 1	0.02 245	0.01 207

AF-Net	0.47 412	0.53 510	2.05 469	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.01 363	1.18 432	0.40 267	0.13 489	0.05 464	1.30 536	0.45 497	2.43 403	0.30 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 440	0.00 1

NLCSM	0.36 364	0.09 234	0.21 57	0.00 1	0.00 1	0.26 139	0.02 413	1.20 434	1.55 576	0.01 216	0.00 1	0.10 309	0.10 435	3.53 458	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.01 207

zh-mn7	1.13 536	2.13 604	10.00 598	0.00 1	0.00 1	0.74 322	0.01 363	1.22 435	0.61 469	0.07 452	0.00 1	0.20 374	0.06 407	5.32 522	2.13 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.01 207

iResNet	0.25 287	0.27 388	1.68 428	0.00 1	0.00 1	0.69 311	0.00 1	1.22 435	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.03 318	0.12 286	0.30 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.01 207

SFCPSM	0.21 258	0.04 73	1.59 418	0.00 1	0.05 492	0.34 183	0.00 1	1.24 437	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.12 321	0.02 261	0.05 237	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.02 245	0.00 1

DAS	0.49 426	0.05 119	1.29 358	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.00 1	1.25 438	0.61 469	1.18 566	0.00 1	0.24 388	0.03 318	4.76 506	0.22 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

SepStereo	0.45 406	0.05 119	1.29 358	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.00 1	1.25 438	0.61 469	1.18 566	0.00 1	0.24 388	0.03 318	3.93 478	0.22 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

FADNet_RVC	0.60 478	0.83 559	2.50 506	0.00 1	0.00 1	1.09 499	0.00 1	1.29 440	0.50 275	0.02 362	0.05 464	0.26 395	0.03 318	3.17 436	0.25 441	0.21 576	0.26 597	0.08 586	0.28 597	0.53 580	0.55 598

AnyNet_C01	2.33 572	2.14 605	18.59 606	0.15 555	0.18 562	2.43 575	2.34 599	1.29 440	1.24 569	1.03 560	0.83 548	1.25 531	0.78 527	3.75 472	10.06 597	0.05 560	0.00 1	0.07 585	0.00 1	0.30 564	0.12 550

zh-sn7	1.20 541	2.23 607	8.48 594	0.00 1	0.00 1	0.68 310	0.05 471	1.30 442	0.61 469	0.00 1	0.04 460	0.41 443	0.21 471	5.33 524	4.51 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.07 504

ACVNet-4b	1.14 537	1.34 590	3.96 566	0.17 561	0.03 458	1.03 414	0.01 363	1.31 443	0.65 535	0.01 216	0.97 552	1.98 562	0.32 489	6.18 564	1.20 522	2.52 607	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.82 589	0.28 580

FADNet-RVC	0.51 442	0.80 555	2.47 503	0.01 389	0.00 1	0.48 229	0.00 1	1.32 444	0.14 194	0.00 1	0.01 362	0.12 321	0.06 407	4.07 483	0.15 393	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.00 1	0.38 571	0.08 510

test_xeample3	0.24 280	0.06 167	1.84 446	0.02 425	0.00 1	0.33 176	0.05 471	1.33 445	0.14 194	0.00 1	0.03 454	0.03 182	0.03 318	0.10 277	0.43 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 580	0.05 356	0.06 489

rrr	0.24 280	0.06 167	1.91 455	0.01 389	0.00 1	0.32 170	0.04 457	1.34 446	0.15 206	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.04 356	0.14 292	0.44 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 562	0.05 356	0.05 468

DeepPrunerF	1.33 548	0.59 524	8.62 595	0.02 425	0.09 523	0.90 372	0.00 1	1.34 446	6.72 599	0.22 508	0.01 362	0.21 379	0.14 448	5.64 539	1.99 543	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.02 482	0.14 483	0.02 360

test-3	0.17 224	0.03 42	0.74 190	0.03 446	0.10 527	0.43 211	0.00 1	1.36 448	0.07 65	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.08 268	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 568	0.12 468	0.11 537

test_1	0.17 224	0.03 42	0.75 198	0.03 446	0.10 527	0.43 211	0.00 1	1.36 448	0.07 65	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.07 255	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 568	0.12 468	0.11 537

Consistency-Raft	0.39 381	0.30 404	2.53 511	0.14 552	0.03 458	0.90 372	0.04 457	1.36 448	0.59 425	0.00 1	0.02 448	0.02 116	1.15 547	0.33 319	0.43 482	0.02 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

s12784h	0.21 258	0.05 119	0.81 231	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.02 413	1.36 448	0.56 310	0.01 216	0.34 518	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 207	0.03 42	0.77 207	0.00 1	0.00 1	0.74 322	0.00 1	1.36 448	0.09 120	0.02 362	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	0.01 207

RAFT-Stereo	0.15 207	0.03 42	0.77 207	0.00 1	0.00 1	0.74 322	0.00 1	1.36 448	0.09 120	0.02 362	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	0.01 207
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WZ-Net	1.38 550	1.14 579	10.22 599	0.00 1	0.00 1	0.82 347	0.00 1	1.37 454	0.61 469	0.01 216	0.01 362	1.09 525	2.20 571	6.39 579	3.68 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.02 360

NVstereo2D	0.45 406	0.11 269	1.91 455	0.00 1	0.00 1	0.59 276	0.00 1	1.39 455	0.61 469	0.03 396	0.00 1	0.33 411	0.00 1	3.94 479	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xx1	0.28 306	0.22 352	1.20 337	0.00 1	0.00 1	1.31 549	0.00 1	1.41 456	0.69 546	0.07 452	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.59 339	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

cc1	0.28 306	0.22 352	1.20 337	0.00 1	0.00 1	1.31 549	0.00 1	1.41 456	0.69 546	0.07 452	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.59 339	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.04 446

DANet	0.58 472	0.19 337	1.87 450	0.26 576	0.06 504	0.51 238	0.11 508	1.41 456	0.52 280	0.22 508	0.06 475	1.06 522	0.02 261	4.25 491	0.92 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.06 489
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ITSA-stereo	0.44 404	0.06 167	0.97 286	0.03 446	0.00 1	1.08 490	0.06 477	1.42 459	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.21 379	0.50 501	3.91 475	0.38 472	0.00 1	0.00 1	0.02 555	0.01 464	0.03 307	0.01 207

ffm	0.25 287	0.02 13	1.06 309	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	1.42 459	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.67 491	0.02 261	0.57 336	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.03 410

ff1	0.80 507	0.02 13	1.06 309	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	1.42 459	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.67 491	0.02 261	5.57 536	5.86 582	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.03 410

tt1	0.27 300	0.23 362	1.17 331	0.00 1	0.00 1	1.29 547	0.00 1	1.42 459	0.57 357	0.07 452	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.57 336	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.03 410

test_3	0.19 240	0.02 13	0.76 204	0.03 446	0.10 527	0.53 249	0.00 1	1.42 459	0.07 65	0.13 489	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.07 255	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 568	0.12 468	0.11 537

DRN-Test	0.43 399	0.13 290	1.95 459	0.03 446	0.09 523	0.61 279	0.00 1	1.43 464	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.18 363	0.04 356	3.32 449	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

ADCS	1.72 560	1.22 584	8.11 592	0.00 1	0.01 376	0.88 368	0.68 576	1.44 465	0.63 529	2.60 585	0.11 488	1.42 544	0.26 482	1.97 382	14.92 611	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.07 504

DispFullNet	1.20 541	0.63 528	3.58 553	1.00 592	0.82 594	0.41 198	0.00 1	1.44 465	0.61 469	2.55 584	0.64 537	1.10 526	8.95 607	0.84 352	1.22 523	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.24 546	0.02 360

SMFormer	0.33 344	0.10 242	1.04 299	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	1.45 467	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.15 345	0.00 1	3.24 440	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.02 360

tta	0.33 344	0.10 242	1.04 299	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	1.45 467	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.15 345	0.00 1	3.24 440	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

qqq1	0.33 344	0.10 242	1.04 299	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	1.45 467	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.15 345	0.00 1	3.24 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

fff1	0.33 344	0.10 242	1.04 299	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	1.45 467	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.15 345	0.00 1	3.24 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

CIPLG	0.33 344	0.75 545	1.79 442	0.10 529	0.01 376	0.93 387	0.21 524	1.45 467	0.61 469	0.02 362	0.01 362	0.14 336	0.06 407	0.13 288	0.17 400	0.00 1	0.04 538	0.01 537	0.01 464	0.17 514	0.04 446

ACRE	0.34 352	0.70 537	2.13 474	0.10 529	0.00 1	0.90 372	0.20 523	1.45 467	0.61 469	0.02 362	0.01 362	0.13 328	0.05 388	0.14 292	0.17 400	0.00 1	0.03 521	0.01 537	0.02 482	0.17 514	0.04 446

OMP-Stereo	0.66 490	0.33 414	0.72 179	0.18 567	0.06 504	1.17 534	0.00 1	1.45 467	0.59 425	0.12 485	0.60 535	0.50 470	0.00 1	7.09 593	0.26 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.00 1

DGSMNet	1.21 544	0.37 448	3.02 536	0.71 590	1.33 604	1.61 559	3.53 605	1.45 467	0.33 257	0.00 1	0.79 546	0.48 458	0.24 478	3.22 439	0.53 496	0.98 598	1.21 611	1.35 610	1.09 612	1.03 591	0.92 602

RAFT + AFF	0.60 478	0.75 545	1.04 299	0.00 1	0.00 1	1.10 505	0.06 477	1.45 467	0.57 357	0.02 362	0.00 1	0.18 363	1.43 555	4.80 508	0.15 393	0.00 1	0.17 594	0.00 1	0.00 1	0.27 558	0.08 510

ETE_ROB	0.31 332	0.34 422	0.89 261	0.00 1	0.00 1	0.97 394	0.01 363	1.45 467	0.57 357	0.02 362	0.00 1	0.17 359	0.02 261	1.75 378	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR_C	0.35 358	0.81 557	2.03 463	0.10 529	0.01 376	0.90 372	0.21 524	1.46 477	0.61 469	0.02 362	0.01 362	0.13 328	0.07 418	0.14 292	0.17 400	0.00 1	0.05 553	0.01 537	0.02 482	0.17 514	0.04 446

IIG-Stereo	0.65 488	0.34 422	0.77 207	0.05 480	0.03 458	1.17 534	0.00 1	1.46 477	0.60 450	0.01 216	0.57 533	0.54 477	0.01 190	7.03 592	0.39 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

DispNO	0.64 486	0.48 492	2.04 466	0.00 1	0.00 1	0.71 316	0.01 363	1.47 479	0.56 310	0.00 1	0.54 531	1.34 539	0.06 407	5.12 517	0.31 462	0.00 1	0.00 1	0.03 566	0.12 537	0.01 120	0.02 360

iinet-f	0.48 419	0.57 521	4.45 572	0.00 1	0.01 376	0.77 331	0.00 1	1.48 480	0.61 469	0.01 216	0.00 1	0.40 440	0.44 496	0.38 325	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 569	0.01 207

RCA-Stereo	0.18 233	0.11 269	0.63 157	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	1.48 480	0.07 65	0.07 452	0.00 1	0.02 116	0.05 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.01 207

fff	0.28 306	0.37 448	1.20 337	0.00 1	0.01 376	1.05 426	0.00 1	1.48 480	0.61 469	0.13 489	0.00 1	0.04 220	0.60 512	0.02 169	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 468

IPLG	0.51 442	0.38 458	1.60 419	0.02 425	0.00 1	1.11 513	0.07 484	1.48 480	0.57 357	0.05 432	0.00 1	0.12 321	0.15 454	4.58 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.00 1

csc	0.28 306	0.37 448	1.20 337	0.00 1	0.01 376	1.05 426	0.00 1	1.48 480	0.61 469	0.13 489	0.00 1	0.04 220	0.60 512	0.02 169	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 468

cscssc	0.28 306	0.37 448	1.20 337	0.00 1	0.01 376	1.05 426	0.00 1	1.48 480	0.61 469	0.13 489	0.00 1	0.04 220	0.60 512	0.02 169	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 468

DCANet-4	0.31 332	0.05 119	2.61 516	0.00 1	0.00 1	1.05 426	0.00 1	1.49 486	0.61 469	0.13 489	0.00 1	0.03 182	0.05 388	0.03 209	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 468

ADStereo(finetuned)	0.34 352	0.37 448	2.24 482	0.00 1	0.00 1	1.04 423	0.00 1	1.49 486	0.61 469	0.08 463	0.00 1	0.04 220	0.74 523	0.03 209	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.05 468

DCANet	0.25 287	0.37 448	1.20 337	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	1.49 486	0.61 469	0.08 463	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.02 169	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.05 468

iResNetv2_ROB	0.36 364	1.03 570	2.96 534	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.00 1	1.51 489	0.58 413	0.01 216	0.00 1	0.08 293	0.02 261	0.07 255	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 563	0.02 360

DStereoRT	1.32 546	0.33 414	2.53 511	0.01 389	0.05 492	1.74 565	0.06 477	1.53 490	0.82 560	0.01 216	0.05 464	0.36 423	2.43 573	6.10 558	0.46 489	0.00 1	0.00 1	9.53 618	0.00 1	0.02 245	0.28 580

TransformOpticalFlow	0.85 513	0.27 388	2.72 522	0.30 580	0.03 458	1.25 543	0.05 471	1.53 490	0.61 469	0.28 517	0.38 521	1.27 534	1.54 557	6.53 581	0.22 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

LL-Strereo	0.71 496	0.88 561	2.40 495	0.00 1	0.00 1	0.63 296	0.01 363	1.57 492	0.58 413	0.45 537	0.00 1	0.54 477	0.30 485	6.37 578	0.07 321	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.22 540	0.17 565

MIPNet	0.34 352	0.35 434	1.56 414	0.02 425	0.00 1	1.11 513	0.09 499	1.57 492	0.65 535	0.11 482	0.05 464	0.18 363	0.19 464	0.74 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 464	0.06 379	0.01 207

CoDeX	0.36 364	0.24 371	1.39 382	0.00 1	0.01 376	0.29 152	0.00 1	1.58 494	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.25 393	0.07 418	2.82 416	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

111	0.30 326	0.66 532	1.20 337	0.00 1	0.01 376	1.06 435	0.03 437	1.60 495	0.59 425	0.27 516	0.00 1	0.20 374	0.05 388	0.08 268	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.12 550

LALA_ROB	0.31 332	0.38 458	0.91 269	0.00 1	0.01 376	1.00 404	0.01 363	1.60 495	0.61 469	0.15 499	0.00 1	0.09 304	0.01 190	1.04 360	0.41 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

RTS	4.10 591	1.68 597	43.40 616	0.09 525	0.02 431	3.95 588	0.00 1	1.61 497	0.61 469	1.09 561	0.01 362	1.97 560	0.22 474	16.87 609	10.15 598	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.20 534	0.05 468

RTSA	4.10 591	1.68 597	43.40 616	0.09 525	0.02 431	3.95 588	0.00 1	1.61 497	0.61 469	1.09 561	0.01 362	1.97 560	0.22 474	16.87 609	10.15 598	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.20 534	0.05 468

GANetREF_RVC	0.54 455	0.70 537	2.06 471	0.00 1	0.00 1	1.14 524	0.00 1	1.61 497	0.58 413	0.00 1	0.01 362	0.29 403	0.04 356	4.21 490	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.02 360
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
IPLGR	0.43 399	0.17 318	2.05 469	0.02 425	0.02 431	1.08 490	0.04 457	1.62 500	0.57 357	0.09 472	0.00 1	0.15 345	0.22 474	2.62 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.00 1

FCDSN-DC	2.66 579	0.08 220	1.65 425	0.00 1	0.00 1	1.73 563	0.37 556	1.64 501	1.35 571	8.08 605	11.18 605	11.78 602	7.59 601	4.76 506	2.80 554	0.02 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.05 468
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
testlalala2	0.25 287	0.07 205	1.64 424	0.00 1	0.00 1	0.82 347	0.00 1	1.66 502	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.04 220	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 587	0.01 120	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 263	0.10 242	0.77 207	0.00 1	0.00 1	1.09 499	0.00 1	1.68 503	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.07 418	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet_1	1.10 533	1.42 593	4.00 567	0.31 581	0.02 431	1.25 543	0.10 504	1.69 504	0.61 469	0.26 512	0.01 362	4.39 581	1.29 553	4.75 505	0.57 502	0.79 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 566	0.18 566

pmcnn	2.10 570	0.59 524	4.52 574	0.27 577	0.86 596	0.34 183	0.29 544	1.69 504	0.75 554	0.36 528	7.50 588	14.39 609	0.56 508	4.90 510	4.69 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.04 446

UDG	0.42 392	0.43 473	1.17 331	0.00 1	0.00 1	0.99 402	0.00 1	1.70 506	0.60 450	0.05 432	0.00 1	1.51 551	0.19 464	1.20 364	0.61 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.00 1

AdaStereo	0.20 250	0.06 167	0.86 249	0.00 1	0.00 1	0.25 135	0.00 1	1.71 507	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.31 408	0.01 190	0.11 284	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	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.
iRaft-Stereo_20w	0.38 377	0.11 269	1.91 455	0.12 543	0.04 479	0.70 312	0.24 528	1.72 508	0.16 214	0.41 534	0.00 1	0.26 395	1.04 539	0.41 327	0.24 435	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.14 544	0.02 245	0.09 523

psmg	0.22 263	0.05 119	0.54 135	0.00 1	0.00 1	1.05 426	0.00 1	1.73 509	0.58 413	0.00 1	0.00 1	0.36 423	0.03 318	0.01 81	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

RainbowNet	0.61 481	1.13 577	1.83 444	0.10 529	0.04 479	1.23 541	0.07 484	1.74 510	0.57 357	0.01 216	0.02 448	1.14 530	0.25 481	2.29 397	0.48 492	0.61 589	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.47 578	0.20 573

NLSM1	0.18 233	0.04 73	0.15 33	0.00 1	0.00 1	0.06 56	0.00 1	1.75 511	1.39 573	0.00 1	0.00 1	0.06 275	0.05 388	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.01 207

SuperB	1.85 563	1.06 571	10.54 600	0.02 425	0.01 376	0.90 372	0.78 581	1.75 511	0.64 532	0.05 432	0.05 464	0.34 415	0.89 534	5.29 521	5.80 581	0.01 533	0.00 1	0.02 555	0.02 482	8.71 617	0.06 489

z-ln-s-r	0.71 496	0.44 477	2.91 533	0.00 1	0.00 1	0.29 152	0.00 1	1.77 513	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.16 355	0.00 1	4.44 497	3.56 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.00 1

CFNet_ucs	0.26 294	0.14 296	1.53 412	0.00 1	0.01 376	0.84 357	0.00 1	1.78 514	0.17 221	0.00 1	0.00 1	0.49 466	0.30 485	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 540	2.03 602	4.57 575	0.02 425	0.04 479	3.52 586	0.27 540	1.80 515	0.58 413	0.22 508	0.28 511	1.38 542	0.02 261	6.08 557	0.42 480	0.14 572	0.68 607	0.01 537	0.26 591	0.39 573	0.47 591

S-Stereo	0.65 488	0.25 377	3.44 551	0.00 1	0.00 1	0.56 263	0.05 471	1.86 516	0.61 469	0.00 1	0.76 542	0.84 507	0.11 441	4.28 495	0.11 362	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.03 410

psm_up	0.39 381	0.25 377	1.04 299	0.00 1	0.00 1	0.82 347	0.00 1	1.88 517	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.28 402	0.01 190	2.78 414	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 437	0.14 296	2.51 508	0.00 1	0.00 1	0.33 176	0.09 499	1.88 517	0.61 469	0.05 432	0.76 542	0.60 480	0.52 506	2.46 404	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

FBW_ROB	0.83 510	0.31 409	1.48 406	0.10 529	0.01 376	0.62 285	0.01 363	1.91 519	0.59 425	0.01 216	0.01 362	1.10 526	0.05 388	7.84 596	2.07 545	0.05 560	0.01 463	0.03 566	0.01 464	0.01 120	0.47 591

XQC	0.68 492	0.72 543	3.82 562	0.06 504	0.00 1	0.39 194	0.01 363	1.92 520	0.61 469	0.03 396	0.01 362	0.46 455	0.21 471	2.84 418	2.26 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 464	0.15 494	0.05 468

ELAS_RVC	2.84 583	0.34 422	3.86 563	0.05 480	0.05 492	1.52 556	5.02 609	1.93 521	5.28 596	7.10 603	6.96 585	6.26 587	8.34 602	4.96 512	4.90 576	0.00 1	0.04 538	0.01 537	0.01 464	0.10 451	0.09 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GEStereo_RVC	0.43 399	0.38 458	1.10 316	0.01 389	0.00 1	1.02 408	0.00 1	1.94 522	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.14 336	0.01 190	3.25 445	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.02 360

test_sample3	0.37 372	0.09 234	1.41 388	0.00 1	0.00 1	0.46 222	0.00 1	1.95 523	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	2.79 415	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

SGM_RVC	1.54 557	0.35 434	1.60 419	0.15 555	0.17 560	1.25 543	0.77 579	1.97 524	0.88 561	4.31 590	2.46 565	4.36 580	2.37 572	6.98 590	1.78 538	0.21 576	0.23 596	0.20 594	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
pcwnet_v2	0.47 412	0.11 269	5.03 578	0.00 1	0.00 1	0.70 312	0.00 1	1.98 525	0.61 469	0.01 216	0.00 1	0.36 423	0.33 490	0.18 302	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.02 360

Wz-Net-TNSev	1.42 552	2.41 608	11.01 601	0.00 1	0.00 1	0.42 205	0.14 513	2.05 526	0.61 469	0.06 441	0.01 362	1.34 539	0.16 456	5.70 542	4.19 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 464	0.19 526	0.10 531

STrans-v2	0.85 513	0.28 393	1.66 426	0.00 1	0.01 376	0.85 360	0.04 457	2.05 526	0.67 543	0.48 541	0.87 549	1.12 529	2.12 570	6.64 586	0.25 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

EAI-Stereo	0.70 494	0.03 42	0.84 243	0.13 550	0.20 572	0.87 366	2.23 597	2.05 526	0.29 250	0.72 549	4.60 574	0.29 403	0.55 507	0.39 326	0.44 484	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.29 598	0.01 120	0.08 510

test_sample8	2.11 571	0.23 362	1.31 363	0.00 1	0.00 1	0.95 389	0.00 1	2.06 529	0.55 295	1.95 577	0.00 1	7.32 594	3.15 582	3.30 447	7.04 587	0.32 583	12.66 621	1.06 607	0.33 601	0.01 120	0.01 207

FINET	0.51 442	0.36 441	2.40 495	0.00 1	0.00 1	0.27 143	0.00 1	2.06 529	1.49 575	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.04 356	3.38 452	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.02 360

GwcNet-ADL	0.30 326	0.19 337	1.78 440	0.00 1	0.00 1	1.03 414	0.00 1	2.08 531	0.28 246	0.00 1	0.00 1	0.37 432	0.04 356	0.02 169	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 410

test_sample4	0.38 377	0.10 242	1.42 391	0.00 1	0.00 1	0.45 217	0.00 1	2.09 532	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.05 250	0.00 1	2.83 417	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

NaN_ROB	0.80 507	0.47 489	1.63 423	0.17 561	0.19 567	0.58 269	0.38 558	2.11 533	0.80 558	0.53 545	0.33 516	0.48 458	1.13 545	4.98 513	1.94 540	0.00 1	0.02 509	0.01 537	0.05 511	0.06 379	0.14 558

PWCDC_ROB	0.94 524	0.91 566	2.52 509	0.00 1	0.00 1	1.15 527	0.00 1	2.11 533	1.18 567	0.00 1	8.99 594	0.35 419	0.09 427	0.64 345	0.40 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 579	0.03 410

SGM-Forest	0.84 511	0.07 205	0.90 264	0.02 425	0.07 511	1.10 505	0.68 576	2.12 535	0.61 469	1.14 564	0.78 545	1.36 541	0.98 536	5.55 535	1.31 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.06 489
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample5	0.39 381	0.10 242	1.42 391	0.00 1	0.00 1	0.45 217	0.00 1	2.14 536	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.00 1	3.06 430	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

DualNet	0.39 381	0.10 242	1.42 391	0.00 1	0.00 1	0.45 217	0.00 1	2.14 536	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.00 1	3.06 430	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

LMCR-Stereo	0.27 300	0.34 422	1.42 391	0.00 1	0.00 1	0.79 337	0.00 1	2.15 538	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.04 356	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.00 1

PWC_ROB	0.62 483	0.54 512	3.22 545	0.00 1	0.00 1	0.22 126	0.00 1	2.18 539	0.61 469	0.00 1	0.20 501	0.29 403	0.03 318	3.46 455	1.22 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 573	0.01 207

raft_robust	0.56 461	0.36 441	0.87 253	0.00 1	0.15 551	0.64 300	0.00 1	2.20 540	0.56 310	0.00 1	0.01 362	0.44 448	1.18 549	4.46 498	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 551	0.09 440	0.03 410

CSAN	1.05 531	0.61 526	2.46 502	0.09 525	0.08 518	0.71 316	0.71 578	2.20 540	0.93 564	0.85 556	2.92 566	0.79 503	1.46 556	5.37 529	1.58 534	0.01 533	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.09 440	0.05 468

NLMM	0.25 287	0.03 42	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.22 126	0.00 1	2.25 542	2.13 582	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.04 356	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.01 207

ARAFT	0.58 472	0.75 545	2.78 527	0.00 1	0.00 1	1.20 539	0.00 1	2.26 543	0.57 357	0.05 432	0.00 1	0.18 363	0.03 318	3.54 459	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.04 446

WQFJA1	0.25 287	0.03 42	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.22 126	0.00 1	2.27 544	2.16 583	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.04 356	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.01 207

PDISCO_ROB	0.56 461	0.57 521	2.07 472	0.17 561	0.00 1	1.56 558	0.01 363	2.27 544	0.51 278	0.08 463	0.01 362	0.74 498	0.28 484	2.37 399	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 568	0.00 1

DualNet (step1)	0.44 404	0.23 362	1.31 363	0.00 1	0.00 1	0.95 389	0.00 1	2.28 546	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.14 336	0.00 1	1.45 372	0.07 321	0.32 583	0.00 1	1.06 607	0.33 601	0.01 120	0.01 207

test_sample9	1.51 555	0.23 362	1.31 363	0.00 1	0.00 1	0.95 389	0.00 1	2.28 546	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.14 336	0.00 1	3.30 447	7.04 587	0.32 583	12.66 621	1.06 607	0.33 601	0.01 120	0.01 207

test_sample7	0.28 306	0.08 220	0.76 204	0.02 425	0.00 1	0.19 117	0.00 1	2.28 546	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.14 336	0.00 1	1.45 372	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

ACVNet_2	1.32 546	1.30 588	2.83 528	0.11 539	0.07 511	1.30 548	0.18 518	2.29 549	0.75 554	0.26 512	3.44 569	6.65 590	0.16 456	5.12 517	1.08 518	0.13 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 571	0.32 585

test_sample6	0.41 389	0.11 269	1.38 379	0.00 1	0.00 1	0.48 229	0.00 1	2.33 550	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.00 1	3.18 437	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

PS-NSSS	0.54 455	0.44 477	0.86 249	0.00 1	0.00 1	1.04 423	0.00 1	2.37 551	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.11 315	0.01 190	5.32 522	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 481	0.17 318	0.63 157	0.19 568	0.00 1	0.67 306	0.00 1	2.38 552	0.57 357	0.13 489	0.00 1	0.94 512	0.00 1	6.27 574	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.10 531

WQFJX	0.23 270	0.03 42	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 363	2.42 553	1.86 580	0.01 216	0.00 1	0.06 275	0.04 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.02 360

SANet	1.99 567	0.71 541	3.37 548	0.03 446	0.03 458	2.85 578	0.85 584	2.42 553	8.33 604	1.55 571	4.13 572	4.29 579	3.23 583	5.39 530	2.47 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.06 489

BUS	0.33 344	0.05 119	0.54 135	0.00 1	0.00 1	1.87 568	0.00 1	2.43 555	0.58 413	0.30 520	0.09 483	0.65 488	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

BSDual-CNN	0.28 306	0.05 119	0.54 135	0.00 1	0.00 1	1.07 477	0.00 1	2.43 555	0.58 413	0.30 520	0.09 483	0.36 423	0.03 318	0.01 81	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 377	0.07 205	1.32 366	0.00 1	0.00 1	1.07 477	0.00 1	2.43 555	0.58 413	0.30 520	0.09 483	0.63 483	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

DStereoO	1.02 529	0.28 393	2.49 505	1.23 595	0.79 593	1.03 414	1.44 588	2.47 558	0.68 545	0.06 441	0.75 541	0.15 345	3.00 579	1.08 361	2.58 553	1.23 600	0.17 594	0.00 1	0.42 604	0.17 514	0.37 587

mmx	0.85 513	0.02 13	1.06 309	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	2.50 559	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.67 491	0.02 261	5.57 536	5.86 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

xxx	0.85 513	0.02 13	1.06 309	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	2.50 559	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.67 491	0.02 261	5.57 536	5.86 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

SA	0.30 326	0.27 388	0.97 286	0.00 1	0.17 560	1.10 505	0.00 1	2.50 559	0.56 310	0.00 1	0.01 362	0.03 182	0.01 190	0.16 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 544	0.12 468	0.00 1

xxxx	1.04 530	0.02 13	0.54 135	0.00 1	0.00 1	0.53 249	0.00 1	2.53 562	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	2.04 383	14.52 610	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

SDNR	1.15 539	0.21 344	3.21 544	0.01 389	0.01 376	3.30 585	0.01 363	2.55 563	0.75 554	1.80 574	1.49 560	1.40 543	0.20 470	7.24 594	0.68 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.04 446

XX-Stereo	0.57 467	0.15 301	4.26 568	0.08 518	0.03 458	1.10 505	0.00 1	2.55 563	0.11 161	0.11 482	0.00 1	1.43 546	0.01 190	1.34 371	0.00 1	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.16 555	0.03 307	0.01 207

test_xeample	1.14 537	0.02 13	0.58 145	0.00 1	0.00 1	0.57 266	0.00 1	2.57 565	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.02 261	3.45 454	15.00 613	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 360

CBMV_ROB	0.84 511	0.06 167	1.73 434	0.00 1	0.00 1	1.37 554	0.47 563	2.57 565	0.58 413	2.13 581	0.76 542	1.06 522	1.38 554	4.04 482	0.54 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.05 468

CC-Net-ROB	0.64 486	0.50 497	1.13 324	0.07 510	0.00 1	1.08 490	0.01 363	2.58 567	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.14 336	0.01 190	5.73 544	0.12 372	0.50 587	0.00 1	0.21 597	0.00 1	0.09 440	0.02 360

CBMV	0.57 467	0.22 352	1.61 422	0.00 1	0.00 1	0.84 357	0.78 581	2.58 567	0.61 469	0.38 531	0.00 1	1.25 531	0.63 516	2.07 385	0.38 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.08 510
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Sa-1000	0.31 332	0.26 385	0.93 273	0.00 1	0.18 562	1.08 490	0.01 363	2.59 569	0.56 310	0.00 1	0.09 483	0.03 182	0.00 1	0.18 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 542	0.11 458	0.00 1

1111x	0.87 518	0.02 13	1.20 337	0.00 1	0.00 1	0.70 312	0.00 1	2.60 570	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.01 190	5.36 528	6.80 586	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

HBP-ISP	0.80 507	0.70 537	2.86 529	0.02 425	0.01 376	1.67 561	0.48 565	2.63 571	0.56 310	1.11 563	0.06 475	0.50 470	0.74 523	4.60 502	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.03 410

222	1.95 564	0.03 42	0.41 96	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.00 1	2.64 572	0.57 357	0.02 362	0.00 1	0.05 250	0.02 261	3.34 451	31.23 618	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 360

NINENet	0.45 406	0.09 234	0.81 231	0.06 504	0.00 1	1.87 568	0.00 1	2.69 573	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.65 488	0.00 1	2.15 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 561	1.81 599	3.81 561	0.01 389	0.02 431	12.12 605	0.50 568	2.74 574	0.71 549	0.07 452	0.20 501	2.17 567	0.15 454	6.82 588	1.19 521	0.74 591	0.80 609	0.20 594	0.27 595	0.73 586	0.70 600

MSAF-DinoV2	1.81 562	2.41 608	6.15 583	0.49 585	0.02 431	1.06 435	0.34 552	2.76 575	1.69 578	0.29 518	0.26 507	2.37 572	1.82 562	8.06 598	4.80 574	0.00 1	0.01 463	0.05 579	0.71 610	1.56 595	1.34 606

ELAS	2.75 580	0.35 434	2.67 520	0.05 480	0.04 479	6.72 598	1.83 592	2.84 576	3.38 589	8.25 607	9.14 595	3.95 578	6.15 600	3.73 470	5.70 580	0.00 1	0.04 538	0.01 537	0.01 464	0.10 451	0.08 510
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WQFJX1	0.29 322	0.04 73	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.17 112	0.01 363	2.96 577	2.31 584	0.01 216	0.00 1	0.09 304	0.06 407	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.01 207

MeshStereo	2.61 578	0.65 530	2.71 521	0.02 425	0.02 431	1.55 557	0.94 586	3.02 578	1.29 570	11.21 609	7.34 586	11.54 601	2.74 577	6.34 576	2.43 549	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
MultiAttention	3.54 588	0.12 281	1.17 331	0.27 577	1.16 601	23.19 615	6.27 613	3.03 579	0.56 310	0.01 216	2.05 563	2.14 566	0.19 464	24.28 616	2.04 544	0.07 563	0.00 1	0.47 602	0.76 611	1.66 596	1.39 607

PWCK	2.44 576	1.65 596	7.31 589	0.22 575	0.02 431	3.12 581	4.74 608	3.06 580	3.48 590	0.72 549	4.42 573	3.40 576	1.67 560	9.06 603	3.36 559	0.39 586	0.01 463	0.00 1	0.00 1	2.19 603	0.08 510

TRStereo	0.37 372	0.23 362	1.41 388	0.03 446	0.00 1	1.07 477	0.02 413	3.07 581	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.11 315	0.40 495	0.06 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 578	0.01 120	0.08 510

FC-DCNN	3.42 587	0.11 269	2.03 463	0.00 1	0.00 1	3.18 582	0.60 573	3.13 582	2.98 587	11.40 610	12.28 609	13.93 607	8.68 605	5.70 542	4.27 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.06 489

MADNet+	4.65 597	2.70 611	46.68 618	0.01 389	0.02 431	2.06 571	0.03 437	3.17 583	1.07 566	0.02 362	0.01 362	1.84 558	0.31 488	21.62 614	13.04 606	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.20 534	0.19 570

NLMM1	0.35 358	0.04 73	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.28 148	0.00 1	3.45 584	2.88 585	0.01 216	0.01 362	0.06 275	0.03 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.02 360

DPSNet	1.25 545	0.28 393	5.34 580	0.28 579	0.07 511	1.50 555	0.00 1	3.53 585	0.69 546	0.03 396	0.00 1	0.45 453	2.10 569	5.67 541	4.61 572	0.02 549	0.04 538	0.00 1	0.02 482	0.23 544	0.09 523

FC-DCNN v2	3.59 589	0.10 242	1.95 459	0.00 1	0.00 1	3.24 583	0.59 572	3.55 586	3.05 588	11.72 611	12.90 612	15.18 610	8.62 604	6.26 573	4.54 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.05 468

DStereoSA	4.40 595	1.20 582	7.33 590	2.18 606	3.69 612	2.39 574	6.91 615	3.77 587	3.64 591	2.07 579	12.11 608	1.65 554	12.09 611	6.98 590	8.51 593	1.22 599	3.45 616	0.19 593	4.18 616	0.80 588	3.59 614

HSM-Net_RVC	0.52 452	0.06 167	1.45 400	0.00 1	0.00 1	0.61 279	0.00 1	3.83 588	0.52 280	0.14 497	0.00 1	0.22 385	0.03 318	3.50 456	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
JetBlue	5.71 601	2.18 606	16.18 604	0.00 1	2.13 606	29.20 616	14.20 618	3.90 589	0.74 552	0.71 548	2.30 564	6.42 589	5.97 599	17.84 612	8.74 594	0.09 568	0.01 463	0.00 1	0.00 1	2.62 604	0.96 603

MonStereo1	2.90 584	0.34 422	1.42 391	1.45 599	0.72 592	6.98 599	0.04 457	3.93 590	7.69 603	2.03 578	11.25 606	7.28 593	4.03 590	6.16 562	1.56 533	1.60 602	0.00 1	0.03 566	0.00 1	0.94 590	0.48 594

LE_ROB	9.96 611	0.54 512	9.62 596	1.40 598	1.24 603	3.29 584	4.64 607	4.31 591	43.01 620	51.54 621	13.34 613	14.15 608	24.60 617	6.66 587	20.28 616	0.04 557	0.05 553	0.12 591	0.20 568	0.07 398	0.09 523

MDST_ROB	1.54 557	0.06 167	3.42 550	0.14 552	0.16 554	5.42 596	0.32 547	4.33 592	0.61 469	6.08 600	1.25 557	1.04 521	1.16 548	5.81 548	0.83 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.11 537

DStereoFS	4.32 594	3.41 612	3.71 558	3.08 609	2.36 607	5.39 595	2.25 598	4.61 593	6.40 598	3.78 589	5.37 579	5.84 586	15.74 613	9.80 605	5.23 578	1.55 601	2.19 613	0.04 575	2.63 613	0.41 576	2.58 612

IMH-64-1	1.98 565	0.88 561	1.46 402	1.92 601	0.54 587	2.90 579	1.64 589	5.24 594	0.91 562	0.97 558	4.83 575	2.10 564	2.00 566	5.33 524	2.83 555	3.56 609	0.04 538	0.02 555	0.00 1	1.90 598	0.50 595

IMH-64	1.98 565	0.88 561	1.46 402	1.92 601	0.54 587	2.90 579	1.64 589	5.24 594	0.91 562	0.97 558	4.83 575	2.10 564	2.00 566	5.33 524	2.83 555	3.56 609	0.04 538	0.02 555	0.00 1	1.90 598	0.50 595

WAO-6	2.38 573	0.69 535	1.93 458	0.00 1	0.00 1	3.94 587	0.29 544	5.62 596	7.23 601	0.34 526	6.76 584	7.73 596	1.96 565	5.88 550	5.07 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.03 410

WAO-7	2.46 577	0.92 567	1.85 448	0.03 446	0.05 492	4.73 590	0.54 571	5.67 597	4.50 594	1.49 570	7.64 590	5.52 584	2.69 576	8.48 599	4.51 568	0.00 1	0.00 1	0.33 599	0.02 482	0.19 526	0.06 489

DPSimNet_ROB	7.90 607	5.46 614	13.55 603	3.66 611	5.16 615	7.26 600	9.60 616	6.11 598	7.46 602	13.33 612	9.50 598	11.03 599	11.89 610	10.08 607	12.35 605	4.36 613	5.55 618	5.35 616	5.34 618	4.96 609	5.98 618

IMH	2.83 582	1.28 586	1.89 451	1.96 604	0.60 589	5.22 593	0.24 528	6.28 599	4.13 593	1.90 576	7.52 589	6.39 588	3.40 584	6.59 583	2.53 551	3.92 611	0.12 586	0.05 579	0.00 1	2.06 601	0.47 591

notaker	4.30 593	1.28 586	3.70 557	3.71 612	0.90 597	4.91 592	0.39 559	6.90 600	1.96 581	5.39 597	11.82 607	16.90 612	3.75 588	7.59 595	5.65 579	5.23 614	0.01 463	0.10 588	0.06 514	4.57 608	1.22 605

LVE	2.75 580	1.12 575	2.30 485	0.46 583	0.45 584	1.87 568	0.06 477	7.19 601	9.72 606	0.03 396	11.08 604	9.01 598	1.26 552	6.93 589	0.91 513	1.86 603	0.16 593	0.04 575	0.24 587	0.22 540	0.13 555

Dean	2.41 575	1.16 581	3.63 556	0.36 582	0.40 583	1.19 537	0.50 568	7.85 602	8.44 605	1.17 565	8.12 592	7.07 591	1.13 545	4.11 486	1.04 515	0.70 590	0.00 1	0.01 537	0.00 1	1.07 592	0.29 583

UNDER WATER	6.24 603	0.99 569	8.13 593	4.62 615	2.68 608	8.66 603	0.77 579	8.37 603	22.50 615	4.55 591	6.36 583	15.93 611	8.89 606	8.99 602	8.85 595	3.25 608	0.04 538	1.36 611	0.02 482	6.24 613	3.56 613

KSHMR	3.68 590	1.11 574	3.06 539	2.84 608	1.78 605	5.33 594	0.41 560	8.64 604	14.09 608	1.85 575	9.32 597	7.19 592	1.93 563	5.45 531	2.30 548	1.95 604	0.41 603	0.50 603	0.21 573	3.53 606	1.76 609

UNDER WATER-64	6.84 605	1.25 585	9.68 597	4.53 614	3.53 611	16.61 612	1.79 591	8.72 605	22.23 613	5.11 594	5.07 577	17.34 613	10.14 608	9.19 604	8.21 592	2.00 606	0.03 521	1.52 612	0.11 532	6.09 612	3.62 615

ktn	4.96 598	1.21 583	2.41 497	3.20 610	1.02 598	8.36 602	2.08 595	9.00 606	17.02 609	5.18 596	12.71 610	13.69 605	3.51 586	8.05 597	3.68 563	5.30 615	0.02 509	0.00 1	0.00 1	2.14 602	0.55 598

MADNet++	9.87 610	2.12 603	7.11 588	7.99 617	4.58 614	14.38 610	6.90 614	9.23 607	5.88 597	16.88 613	17.47 616	11.07 600	15.72 612	24.26 615	19.76 615	8.52 616	6.39 619	4.85 615	2.69 614	5.96 611	5.73 617

SGM-ForestM	8.89 609	0.68 534	3.61 554	0.57 587	0.18 562	14.89 611	5.99 612	9.62 608	10.59 607	20.43 615	17.16 615	39.22 619	20.29 614	20.63 613	13.19 607	0.04 557	0.14 590	0.00 1	0.07 518	0.15 494	0.36 586

WAO-8	5.13 600	1.91 600	2.34 488	0.60 588	0.10 527	12.98 606	0.34 552	11.65 609	24.58 616	4.87 592	10.60 603	13.32 603	4.10 593	8.85 600	3.55 560	0.75 592	0.32 599	0.71 605	0.12 537	0.70 584	0.11 537

Venus	5.12 599	1.91 600	2.34 488	0.60 588	0.10 527	12.98 606	0.34 552	11.65 609	24.58 616	4.87 592	10.54 602	13.32 603	4.10 593	8.85 600	3.55 560	0.75 592	0.32 599	0.71 605	0.12 537	0.70 584	0.11 537

TorneroNet-64	6.39 604	1.31 589	2.23 480	1.99 605	0.65 591	18.82 613	0.28 542	11.98 611	26.18 618	5.99 599	12.75 611	19.37 615	4.08 592	9.94 606	5.95 585	0.89 597	0.00 1	0.11 589	0.00 1	3.44 605	1.81 610

JetRed	13.51 614	18.77 617	42.38 614	1.28 596	1.18 602	54.67 618	25.60 619	12.87 612	6.75 600	8.50 608	8.61 593	13.77 606	10.87 609	24.50 618	30.67 617	0.24 578	0.68 607	0.53 604	0.02 482	5.93 610	2.43 611

HanzoNet	12.77 613	4.55 613	11.74 602	5.35 616	2.79 609	7.59 601	0.66 575	12.97 613	20.40 612	25.99 617	28.61 619	34.05 618	25.08 618	25.93 619	14.98 612	10.77 618	3.91 617	3.00 614	3.73 615	8.16 616	5.15 616

TorneroNet	6.97 606	1.37 591	2.22 479	1.95 603	1.12 600	19.47 614	0.47 563	13.04 614	26.32 619	7.90 604	17.10 614	17.67 614	4.62 597	10.46 608	7.94 589	1.98 605	0.03 521	0.11 589	0.00 1	4.15 607	1.49 608

BEATNet-Init1	14.52 615	6.56 616	34.32 610	1.10 593	1.02 598	31.53 617	11.99 617	15.58 615	17.42 610	30.17 619	27.03 617	43.14 620	24.36 616	24.41 617	18.27 614	0.27 580	0.32 599	0.36 600	0.46 605	1.26 593	0.76 601

MANE	9.96 611	0.69 535	2.88 532	1.22 594	0.61 590	13.15 608	3.46 604	15.62 616	22.27 614	22.74 616	30.00 620	29.74 617	23.22 615	17.17 611	13.78 609	0.29 581	0.56 605	0.09 587	0.61 607	0.15 494	1.00 604

DLNR_Zeroshot_test	21.09 616	47.65 620	85.43 626	96.34 637	87.67 633	0.31 163	0.00 1	17.86 617	0.07 65	0.01 216	0.01 362	0.00 1	0.00 1	0.70 347	0.01 133	15.78 620	0.01 463	0.00 1	0.21 573	69.62 628	0.04 446

DLNR-FE	21.10 617	47.73 621	85.45 627	96.28 636	88.16 634	0.31 163	0.00 1	18.28 618	0.07 65	0.01 216	0.01 362	0.00 1	0.00 1	0.21 307	0.01 133	15.59 619	0.01 463	0.00 1	0.21 573	69.68 629	0.04 446

ASD4	35.17 618	42.77 618	34.00 609	20.47 618	35.77 617	80.11 623	95.20 631	26.58 619	69.14 621	27.82 618	35.84 621	27.05 616	44.35 620	37.95 620	53.20 621	10.25 617	10.28 620	12.30 620	11.09 620	16.01 618	13.25 619

TCMNet-wrong-test	39.28 619	63.11 630	48.46 619	81.72 629	79.79 628	56.34 619	48.75 620	31.17 620	3.83 592	19.05 614	28.27 618	58.68 621	34.68 619	46.64 621	47.27 620	16.88 621	2.02 612	7.72 617	0.67 609	64.26 626	46.25 626

LRCNet_RVC	55.44 621	60.56 627	57.70 620	66.68 625	44.91 619	6.22 597	0.00 1	52.80 621	1.37 572	70.44 623	81.09 625	67.07 623	55.41 621	51.59 622	46.24 619	90.66 632	41.89 627	90.95 635	90.04 631	64.32 627	68.75 627

xxxxx1	63.71 623	58.10 624	78.65 623	43.63 619	48.97 620	92.61 627	92.18 628	60.44 622	69.38 622	73.77 626	76.42 622	77.82 626	76.45 626	72.33 626	77.46 626	35.89 625	37.06 624	48.26 626	62.63 625	48.72 623	43.44 623

tt_ll	63.71 623	58.10 624	78.65 623	43.63 619	48.97 620	92.61 627	92.18 628	60.44 622	69.38 622	73.77 626	76.42 622	77.82 626	76.45 626	72.33 626	77.46 626	35.89 625	37.06 624	48.26 626	62.63 625	48.72 623	43.44 623

ff	63.71 623	58.10 624	78.65 623	43.63 619	48.97 620	92.61 627	92.18 628	60.44 622	69.38 622	73.77 626	76.42 622	77.82 626	76.45 626	72.33 626	77.46 626	35.89 625	37.06 624	48.26 626	62.63 625	48.72 623	43.44 623

PML	71.49 626	88.65 634	73.56 621	82.49 630	75.59 624	85.39 624	79.41 623	71.62 625	87.17 627	90.48 631	85.96 626	90.50 632	60.21 622	91.76 634	73.85 625	96.01 641	2.36 614	86.79 634	6.59 619	83.59 633	17.83 621

RSGM-EC	76.89 627	51.15 622	39.09 612	72.58 626	77.74 625	78.33 621	84.96 625	80.43 626	82.42 625	82.13 629	88.64 627	78.83 629	69.73 624	70.82 624	67.49 623	91.42 633	97.07 630	82.52 632	88.25 629	77.86 631	76.31 628

acva	76.89 627	51.15 622	39.09 612	72.58 626	77.74 625	78.33 621	84.96 625	80.43 626	82.42 625	82.13 629	88.64 627	78.83 629	69.73 624	70.82 624	67.49 623	91.42 633	97.07 630	82.52 632	88.25 629	77.86 631	76.31 628

USTest	58.46 622	44.12 619	43.29 615	60.68 622	67.35 623	99.15 634	100.00 633	91.40 628	98.36 631	67.56 622	90.15 629	66.93 622	68.34 623	62.46 623	57.68 622	4.00 612	35.83 623	16.32 621	22.03 624	41.21 620	32.38 622

test_example2	97.61 637	99.96 639	99.93 633	99.83 643	99.97 643	98.84 631	99.76 632	91.98 629	100.00 637	100.00 636	100.00 634	89.18 631	86.51 629	99.29 635	96.54 631	99.97 643	99.55 637	92.92 636	98.06 634	100.00 644	99.95 642

MEDIAN_ROB	93.37 632	98.75 637	96.05 630	90.90 633	90.53 635	85.63 625	76.45 622	92.03 630	89.53 628	95.05 632	94.99 631	96.02 633	93.85 631	90.36 631	87.21 629	98.36 642	95.79 629	99.61 637	98.77 635	98.80 642	98.72 641

ccccc	97.05 636	91.21 635	100.00 636	100.00 644	100.00 644	89.04 626	91.39 627	95.61 631	91.93 629	96.66 633	90.86 630	96.55 634	99.37 632	99.78 637	99.57 634	100.00 645	100.00 643	99.83 638	99.27 636	100.00 644	100.00 644

DGTPSM_ROB	81.49 629	60.74 628	99.95 634	61.20 623	86.99 631	99.11 632	100.00 633	95.92 632	99.99 635	73.08 624	100.00 634	70.81 624	100.00 635	77.39 629	99.98 636	35.10 623	97.48 635	35.12 624	99.89 637	46.16 621	90.85 631

DPSMNet_ROB	81.54 630	60.77 629	99.95 634	61.42 624	87.05 632	99.11 632	100.00 633	95.93 633	99.99 635	73.11 625	100.00 634	70.84 625	100.00 635	77.43 630	99.98 636	35.39 624	97.54 636	35.21 625	99.89 637	46.30 622	90.94 632

HaxPig	95.46 635	97.61 636	87.80 628	97.80 642	99.17 642	77.55 620	75.28 621	96.76 634	99.61 632	99.97 635	99.97 633	99.62 637	99.97 634	91.02 632	87.28 630	99.98 644	99.98 639	99.98 639	99.99 639	99.97 643	99.97 643

Anonymous_1	89.88 631	75.38 631	97.81 631	74.49 628	78.39 627	100.00 635	100.00 633	98.09 635	99.76 633	96.82 634	99.37 632	97.66 635	99.77 633	91.14 633	98.89 632	81.73 628	97.25 632	59.96 629	85.38 628	77.37 630	88.27 630

RAFT-FEzeroshot	99.15 640	100.00 641	100.00 636	96.40 639	98.80 640	100.00 635	100.00 633	100.00 636	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 638	93.65 636	99.99 640	100.00 640	100.00 640	96.28 638	97.98 637

RAFT-FE	99.15 640	100.00 641	100.00 636	96.40 639	98.80 640	100.00 635	100.00 633	100.00 636	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 638	93.65 636	99.99 640	100.00 640	100.00 640	96.28 638	97.98 637

FlowAnything	99.21 644	100.00 641	100.00 636	96.24 635	98.66 637	100.00 635	100.00 633	100.00 636	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 638	93.92 640	100.00 643	100.00 640	100.00 640	96.91 641	98.41 640

Selective-RAFT-Error	99.17 643	100.00 641	100.00 636	96.65 641	98.79 639	100.00 635	100.00 633	100.00 636	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 638	93.64 635	100.00 643	100.00 640	100.00 640	96.25 636	98.10 639

tt	48.25 620	0.05 119	28.22 608	1.29 597	0.00 1	100.00 635	100.00 633	100.00 636	97.19 630	0.08 463	0.00 1	97.99 636	86.70 630	2.26 395	99.92 635	83.66 629	94.83 628	16.47 622	21.27 623	35.05 619	0.01 207

CasAABBNet	99.15 640	100.00 641	100.00 636	96.37 638	98.76 638	100.00 635	100.00 633	100.00 636	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 638	93.65 636	99.99 640	100.00 640	100.00 640	96.27 637	97.93 636

LSM0	99.11 639	99.97 640	100.00 636	95.93 634	98.59 636	100.00 635	100.00 633	100.00 636	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 638	93.89 639	99.97 638	100.00 640	100.00 640	96.64 640	97.25 635

DPSM_ROB	94.00 633	79.32 632	100.00 636	83.19 631	85.69 629	100.00 635	100.00 633	100.00 636	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 638	89.53 630	97.42 633	74.97 630	95.13 632	83.79 634	90.98 633

DPSM	94.00 633	79.32 632	100.00 636	83.19 631	85.69 629	100.00 635	100.00 633	100.00 636	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 638	89.53 630	97.42 633	74.97 630	95.13 632	83.79 634	90.98 633

AVERAGE_ROB	98.45 638	99.13 638	95.46 629	100.00 644	100.00 644	93.36 630	81.95 624	100.00 636	99.97 634	100.00 636	100.00 634	100.00 638	100.00 635	99.72 636	99.40 633	100.00 645	100.00 643	100.00 640	100.00 640	100.00 644	100.00 644

FADE		5.89 615		2.64 607	2.97 610							5.28 583				16.99 622	2.70 615	18.19 623	20.39 622	1.88 597

Low-res two-view benchmark