Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

mm2	0.08 4	0.04 13	0.23 21	0.01 53	0.00 1	0.25 15	0.00 1	0.19 7	0.60 132	0.02 35	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.07 49	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.08 4	0.04 13	0.23 21	0.01 53	0.00 1	0.25 15	0.00 1	0.30 28	0.60 132	0.02 35	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.07 49	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monster-pro	0.19 75	0.07 101	0.24 29	0.00 1	0.00 1	0.41 50	0.00 1	2.16 235	0.64 208	0.03 73	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.09 79	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.00 1	0.01 137

PointNet	0.11 16	0.04 13	0.23 21	0.00 1	0.00 1	0.86 97	0.00 1	0.28 25	0.62 173	0.04 98	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.02 2	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1

TS12	0.19 75	0.07 101	0.27 52	0.02 164	0.00 1	1.11 218	0.00 1	1.46 152	0.66 233	0.01 11	0.01 1	0.03 100	0.02 94	0.09 79	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

LiteMatch*	0.14 34	0.07 101	1.24 312	0.00 1	0.00 1	0.53 68	0.00 1	0.17 4	0.61 150	0.03 73	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.08 65	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

aanet-new-36k	0.27 156	0.26 379	0.94 201	0.05 327	0.00 1	1.11 218	0.00 1	2.04 221	0.66 233	0.05 109	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.11 104	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 433

aanet-new-28k	0.18 70	0.31 420	1.03 243	0.02 164	0.00 1	0.94 122	0.00 1	0.25 21	0.63 192	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.03 149	0.07 49	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 615	0.00 1	0.02 284

aanet-new-24k	0.22 112	0.30 415	0.85 172	0.01 53	0.23 554	1.06 183	0.00 1	0.94 112	0.64 208	0.03 73	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.16 143	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 593	0.00 1	0.01 137

aanet-new-22k	0.15 44	0.39 460	1.05 253	0.03 241	0.04 399	0.41 50	0.00 1	0.18 6	0.64 208	0.03 73	0.01 1	0.05 165	0.00 1	0.15 137	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.04 407

aanet-new-10k	0.31 185	0.27 383	0.81 164	0.06 350	0.06 430	1.19 289	0.00 1	2.60 287	0.66 233	0.08 153	0.02 158	0.04 124	0.01 31	0.33 243	0.06 127	0.00 1	0.04 545	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

aanet-new-12k	0.30 179	0.06 62	0.95 208	0.03 241	0.00 1	1.19 289	0.00 1	2.68 297	0.67 249	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.22 190	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

aanet-new-8k	0.27 156	0.20 337	0.94 201	0.02 164	0.00 1	1.19 289	0.00 1	2.10 228	0.61 150	0.03 73	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.10 95	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

aanet-new	0.22 112	0.09 154	1.06 255	0.00 1	0.21 546	1.17 264	0.00 1	0.97 114	0.61 150	0.03 73	0.01 1	0.01 3	0.11 318	0.02 2	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

GCAP-Stereo-cres-4k	0.19 75	0.09 154	0.93 198	0.00 1	0.17 524	1.16 257	0.00 1	0.44 57	0.57 116	0.10 191	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.07 49	0.03 11	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.04 407

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.33 192	0.11 219	1.06 255	0.03 241	0.13 494	1.06 183	0.00 1	2.59 284	0.70 291	0.08 153	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.10 95	0.05 73	0.00 1	0.04 545	0.00 1	0.36 649	0.01 101	0.18 587

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.24 139	0.08 132	0.55 118	0.03 241	0.11 483	1.04 152	0.00 1	1.92 206	0.19 41	0.14 229	0.01 1	0.01 3	0.03 149	0.12 113	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 651	0.01 101	0.18 587

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.24 139	0.07 101	0.53 111	0.00 1	0.00 1	1.19 289	0.00 1	2.06 222	0.57 116	0.06 126	0.08 250	0.06 185	0.03 149	0.03 7	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.22 112	0.06 62	0.68 143	0.02 164	0.00 1	1.18 276	0.00 1	1.87 201	0.16 22	0.09 169	0.10 263	0.06 185	0.03 149	0.02 2	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.22 112	0.06 62	0.66 138	0.00 1	0.00 1	1.18 276	0.00 1	1.88 203	0.16 22	0.06 126	0.07 243	0.06 185	0.02 94	0.03 7	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.20 85	0.11 219	0.73 153	0.04 293	0.01 248	1.05 167	0.00 1	1.21 129	0.65 219	0.02 35	0.01 1	0.03 100	0.01 31	0.03 7	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

LACA3	0.11 16	0.05 35	0.20 8	0.00 1	0.00 1	1.03 141	0.00 1	0.24 17	0.60 132	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

PSi22	0.36 213	0.40 466	0.78 160	0.11 434	0.00 1	0.91 109	0.00 1	2.98 327	0.65 219	0.01 11	0.01 1	0.10 237	0.04 193	0.93 319	0.12 230	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.14 508	0.01 137

DepthFocus	0.07 3	0.12 236	0.33 75	0.02 164	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.51 64	0.13 5	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.06 127	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GeoVLM	0.09 10	0.04 13	0.23 21	0.01 53	0.00 1	0.56 69	0.00 1	0.20 9	0.60 132	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.08 65	0.07 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA2	0.15 44	0.31 420	0.57 122	0.00 1	0.00 1	1.07 191	0.00 1	0.17 4	0.68 259	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.05 26	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA1	0.12 21	0.13 250	0.16 2	0.01 53	0.00 1	1.04 152	0.00 1	0.20 9	0.62 173	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.17 149	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gcap_with_dpt	0.24 139	0.06 62	0.67 140	0.01 53	0.00 1	1.18 276	0.00 1	2.16 235	0.37 96	0.08 153	0.11 270	0.05 165	0.02 94	0.02 2	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

Hybrid-DGEV-2	0.82 381	0.81 594	1.40 346	0.03 241	0.00 1	3.50 585	0.00 1	3.55 431	1.31 469	1.26 438	0.04 222	1.58 442	0.10 306	2.37 377	0.29 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.12 493	0.05 433

DispViT+	0.27 156	0.05 35	0.43 88	0.01 53	3.12 658	0.22 14	0.00 1	1.02 118	0.17 33	0.02 35	0.04 222	0.04 124	0.02 94	0.09 79	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

BLMT-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 150	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.01 1	0.10 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

MatchStereo	0.17 56	0.17 305	0.97 217	0.01 53	0.00 1	0.18 10	0.00 1	1.06 120	0.59 119	0.01 11	0.01 1	0.05 165	0.07 266	0.14 127	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.09 10	0.05 35	0.27 52	0.00 1	0.00 1	0.33 28	0.00 1	0.23 16	0.67 249	0.01 11	0.02 158	0.03 100	0.03 149	0.05 26	0.07 150	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
MonSter++	0.09 10	0.04 13	0.24 29	0.01 53	0.00 1	0.56 69	0.00 1	0.20 9	0.60 132	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.07 49	0.07 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.14 34	0.04 13	0.23 21	0.01 53	0.00 1	1.14 241	0.00 1	0.51 64	0.61 150	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.04 193	0.07 49	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 34	0.04 13	0.24 29	0.02 164	0.00 1	1.15 250	0.00 1	0.44 57	0.61 150	0.08 153	0.01 1	0.01 3	0.05 216	0.08 65	0.07 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 28	0.04 13	0.22 13	0.00 1	0.00 1	1.13 239	0.00 1	0.30 28	0.61 150	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.04 193	0.08 65	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

GEAStereo	0.16 49	0.08 132	0.38 80	0.08 398	0.04 399	1.11 218	0.00 1	0.75 100	0.16 22	0.07 134	0.03 205	0.01 3	0.03 149	0.14 127	0.06 127	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.00 1	0.16 528	0.11 534

BridgeDepth	0.11 16	0.07 101	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 80	0.00 1	0.14 1	0.62 173	0.08 153	0.01 1	0.08 218	0.04 193	0.14 127	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.30 179	0.08 132	0.38 80	0.06 350	0.04 399	1.11 218	0.00 1	2.95 322	0.59 119	0.09 169	0.03 205	0.01 3	0.03 149	0.14 127	0.06 127	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.06 529	0.16 528	0.12 545

GS-Stereo							0.00 1	2.95 322	0.59 119	0.09 169	0.03 205	0.01 3	0.03 149	0.14 127	0.06 127	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.06 529	0.16 528	0.12 545

DLNR-FE	23.09 692	49.81 698	87.98 703	97.51 717	95.30 712	1.18 276	0.00 1	20.61 685	0.14 11	0.02 35	0.02 158	0.02 43	0.02 94	4.34 461	0.10 208	32.12 699	0.04 545	0.00 1	0.28 631	72.27 707	0.06 470

Select-FE	1.23 496	0.35 437	4.62 607	0.32 543	0.26 567	1.02 138	0.00 1	4.88 572	0.70 291	1.79 499	0.42 367	4.48 597	3.90 623	0.72 308	0.46 440	0.00 1	0.10 610	0.00 1	0.37 651	0.02 245	0.19 595

252Zero-FE	0.17 56	0.09 154	0.32 70	0.01 53	0.00 1	0.35 36	0.00 1	0.35 41	0.68 259	1.07 411	0.02 158	0.02 43	0.00 1	0.08 65	0.31 369	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

MonStereo	0.19 75	0.07 101	0.24 29	0.00 1	0.00 1	0.41 50	0.00 1	2.16 235	0.63 192	0.03 73	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.09 79	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.00 1	0.01 137

Wavelet-MonSter	0.10 14	0.03 2	0.24 29	0.01 53	0.00 1	0.91 109	0.00 1	0.20 9	0.23 64	0.14 229	0.01 1	0.01 3	0.02 94	0.11 104	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

DA	0.34 198	0.10 185	0.58 124	0.02 164	0.04 399	1.15 250	0.00 1	3.56 433	0.71 296	0.05 109	0.02 158	0.01 3	0.05 216	0.23 195	0.05 73	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.16 571

Monster-pub-eth3d	0.19 75	0.07 101	0.24 29	0.00 1	0.00 1	0.41 50	0.00 1	2.16 235	0.64 208	0.03 73	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.10 95	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.00 1	0.01 137

Monster-pub-mixall	0.14 34	0.15 280	0.32 70	0.01 53	0.01 248	0.31 21	0.00 1	0.40 53	0.24 72	0.11 210	0.02 158	0.03 100	0.00 1	0.93 319	0.21 303	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

Replicate-Monster	0.43 245	0.06 62	5.91 631	0.01 53	0.00 1	1.03 141	0.00 1	0.56 77	0.74 314	0.07 134	0.02 158	0.02 43	0.00 1	0.14 127	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

GGEV	0.34 198	0.10 185	0.58 124	0.02 164	0.04 399	1.15 250	0.00 1	3.56 433	0.71 296	0.05 109	0.02 158	0.01 3	0.05 216	0.23 195	0.05 73	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.16 571

FlowAnything_test	0.12 21	0.10 185	0.30 61	0.00 1	0.01 248	1.11 218	0.00 1	0.61 85	0.13 5	0.04 98	0.02 158	0.01 3	0.00 1	0.03 7	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 419	0.00 1

S2M2_XL	0.06 1	0.19 324	0.39 84	0.04 293	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 37	0.07 1	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.07 150	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
water-stereo	0.17 56	0.03 2	0.91 192	0.04 293	0.02 346	1.04 152	0.00 1	0.43 55	0.26 77	0.10 191	0.06 236	0.06 185	0.06 247	0.13 122	0.23 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.01 101	0.01 137

asda	0.22 112	0.09 154	0.28 57	0.01 53	0.00 1	1.11 218	0.00 1	1.57 167	0.76 329	0.15 234	0.07 243	0.03 100	0.08 284	0.11 104	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.14 34	0.07 101	0.23 21	0.01 53	0.00 1	1.05 167	0.00 1	0.22 15	0.75 318	0.16 240	0.13 276	0.03 100	0.05 216	0.08 65	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.21 94	0.07 101	0.24 29	0.01 53	0.00 1	1.04 152	0.00 1	1.65 174	0.76 329	0.16 240	0.19 311	0.02 43	0.01 31	0.05 26	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	0.29 172	0.04 13	1.15 282	0.05 327	0.00 1	1.05 167	0.00 1	0.67 91	0.21 55	0.04 98	0.02 158	0.17 272	0.28 401	2.00 371	0.08 174	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

2.25w	0.21 94	0.08 132	0.22 13	0.01 53	0.00 1	1.05 167	0.00 1	1.80 192	0.74 314	0.13 223	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.10 95	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 94	0.07 101	0.24 29	0.01 53	0.00 1	1.08 202	0.00 1	1.56 164	0.76 329	0.16 240	0.10 263	0.03 100	0.05 216	0.05 26	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 94	0.07 101	0.24 29	0.01 53	0.00 1	1.08 202	0.00 1	1.56 164	0.76 329	0.16 240	0.10 263	0.03 100	0.05 216	0.05 26	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 94	0.06 62	0.22 13	0.01 53	0.00 1	0.95 126	0.00 1	1.52 158	0.79 349	0.18 252	0.17 297	0.02 43	0.01 31	0.10 95	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 94	0.06 62	0.22 13	0.01 53	0.00 1	0.95 126	0.00 1	1.52 158	0.79 349	0.18 252	0.17 297	0.02 43	0.01 31	0.10 95	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 94	0.07 101	0.24 29	0.01 53	0.00 1	1.08 202	0.00 1	1.56 164	0.76 329	0.16 240	0.10 263	0.03 100	0.05 216	0.05 26	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 75	0.06 62	0.22 13	0.00 1	0.00 1	0.82 86	0.00 1	1.54 161	0.78 343	0.14 229	0.01 1	0.02 43	0.05 216	0.04 20	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 129	0.08 132	0.24 29	0.00 1	0.00 1	1.06 183	0.00 1	2.14 230	0.79 349	0.13 223	0.01 1	0.01 3	0.02 94	0.09 79	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 129	0.07 101	0.22 13	0.01 53	0.00 1	1.05 167	0.00 1	2.15 231	0.74 314	0.15 234	0.03 205	0.01 3	0.03 149	0.18 155	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 85	0.06 62	0.19 5	0.01 53	0.00 1	1.04 152	0.00 1	1.64 172	0.78 343	0.10 191	0.06 236	0.02 43	0.02 94	0.03 7	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 85	0.06 62	0.19 5	0.01 53	0.00 1	1.04 152	0.00 1	1.64 172	0.78 343	0.10 191	0.06 236	0.02 43	0.02 94	0.03 7	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 94	0.06 62	0.22 13	0.00 1	0.00 1	1.15 250	0.00 1	1.70 183	0.75 318	0.14 229	0.02 158	0.02 43	0.02 94	0.15 137	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 85	0.05 35	0.19 5	0.01 53	0.00 1	1.05 167	0.00 1	1.54 161	0.81 362	0.01 11	0.08 250	0.02 43	0.03 149	0.09 79	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 94	0.07 101	0.23 21	0.01 53	0.00 1	0.81 84	0.00 1	2.00 217	0.75 318	0.09 169	0.01 1	0.02 43	0.03 149	0.06 41	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 129	0.05 35	0.21 11	0.01 53	0.00 1	1.00 135	0.00 1	2.24 246	0.71 296	0.15 234	0.03 205	0.02 43	0.08 284	0.11 104	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.29 172	0.04 13	0.24 29	0.01 53	0.00 1	1.05 167	0.00 1	3.00 331	0.71 296	0.19 257	0.01 1	0.02 43	0.28 401	0.12 113	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 165	0.06 62	0.35 77	0.03 241	0.00 1	1.07 191	0.00 1	2.95 322	0.67 249	0.26 264	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.04 20	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 112	0.06 62	0.21 11	0.01 53	0.03 375	1.06 183	0.00 1	1.73 186	0.72 305	0.19 257	0.01 1	0.02 43	0.04 193	0.24 200	0.06 127	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.91 420	0.54 532	1.97 437	0.01 53	0.00 1	1.45 428	0.00 1	3.38 401	1.31 469	1.36 455	0.07 243	3.25 563	0.01 31	4.39 468	0.38 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 458	0.01 137

MLG-Stereo_test3	0.14 34	0.10 185	0.20 8	0.00 1	0.00 1	1.04 152	0.00 1	0.47 62	0.69 279	0.09 169	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.03 7	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

MLG-Stereo_test2	0.16 49	0.11 219	0.23 21	0.02 164	0.00 1	1.05 167	0.00 1	0.27 24	1.26 453	0.02 35	0.01 1	0.08 218	0.00 1	0.07 49	0.15 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

MLG-Stereo_test1	0.15 44	0.06 62	0.31 65	0.02 164	0.01 248	1.05 167	0.00 1	0.19 7	1.26 453	0.02 35	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

MLG-Stereo	0.17 56	0.06 62	0.25 45	0.02 164	0.00 1	1.05 167	0.00 1	0.50 63	1.29 464	0.01 11	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

LG-G_1	0.23 129	0.11 219	0.32 70	0.02 164	0.00 1	1.29 359	0.00 1	1.82 194	0.71 296	0.10 191	0.01 1	0.05 165	0.01 31	0.07 49	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

LG-G	0.23 129	0.11 219	0.32 70	0.02 164	0.00 1	1.29 359	0.00 1	1.82 194	0.71 296	0.10 191	0.01 1	0.05 165	0.01 31	0.07 49	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

DFGA-Net	0.91 420	1.43 637	2.72 520	0.06 350	0.16 519	1.16 257	0.00 1	2.26 248	0.77 337	1.02 398	1.17 481	0.25 289	0.04 193	5.17 508	1.71 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 596	0.02 284

LGtest1	0.13 28	0.14 263	0.30 61	0.01 53	0.00 1	0.40 48	0.00 1	0.54 76	0.73 307	0.06 126	0.01 1	0.03 100	0.00 1	0.04 20	0.21 303	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

LG-Stereo	0.34 198	0.07 101	1.33 336	0.03 241	0.01 248	1.06 183	0.00 1	2.93 319	0.66 233	0.01 11	0.09 259	0.14 258	0.07 266	0.10 95	0.16 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 458	0.01 137

S2M2_L	0.13 28	0.15 280	0.45 90	0.02 164	0.01 248	0.32 25	0.00 1	0.52 67	0.60 132	0.00 1	0.14 278	0.03 100	0.01 31	0.20 177	0.16 267	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.12 21	0.10 185	0.25 45	0.03 241	0.00 1	1.03 141	0.00 1	0.24 17	0.59 119	0.01 11	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.06 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

HART	0.44 250	0.24 370	1.41 348	0.01 53	0.00 1	0.33 28	0.00 1	2.91 317	0.61 150	0.26 264	1.98 528	0.35 306	0.03 149	0.20 177	0.14 248	0.00 1	0.11 614	0.00 1	0.00 1	0.19 556	0.05 433

HI	0.54 295	0.37 447	1.50 360	0.13 448	0.00 1	1.15 250	0.00 1	1.68 180	0.62 173	1.34 444	0.01 1	2.67 518	0.66 483	0.36 253	0.20 295	0.00 1	0.04 545	0.00 1	0.00 1	0.05 381	0.00 1

CoSv	0.54 295	0.37 447	1.50 360	0.13 448	0.00 1	1.15 250	0.00 1	1.68 180	0.62 173	1.34 444	0.01 1	2.67 518	0.66 483	0.36 253	0.20 295	0.00 1	0.04 545	0.00 1	0.00 1	0.05 381	0.00 1

MonSter	0.19 75	0.07 101	0.24 29	0.00 1	0.00 1	0.41 50	0.00 1	2.16 235	0.64 208	0.03 73	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.09 79	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.00 1	0.01 137

DEFOM-Stereo	0.14 34	0.04 13	0.38 80	0.05 327	0.00 1	1.04 152	0.00 1	0.32 34	0.63 192	0.00 1	0.01 1	0.04 124	0.03 149	0.20 177	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

rvit_0105_6	0.34 198	0.10 185	1.37 343	0.01 53	0.00 1	0.86 97	0.00 1	2.78 302	1.32 472	0.04 98	0.03 205	0.07 210	0.02 94	0.19 164	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368

rvit_0105_5	0.41 233	0.20 337	1.94 430	0.01 53	0.00 1	0.91 109	0.00 1	3.18 370	1.27 459	0.08 153	0.09 259	0.10 237	0.02 94	0.35 251	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.03 368

rvit_0105_4	0.39 224	0.16 294	1.66 396	0.01 53	0.00 1	0.85 95	0.00 1	3.15 360	1.33 474	0.07 134	0.06 236	0.10 237	0.03 149	0.29 227	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

rvit_0105_3	0.47 264	0.28 399	2.20 464	0.01 53	0.00 1	1.13 239	0.00 1	3.20 378	1.26 453	0.08 153	0.26 326	0.09 226	0.03 149	0.62 301	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

rvit_105_1	0.60 309	0.33 433	2.37 490	0.01 53	0.00 1	1.16 257	0.00 1	3.38 401	1.20 443	0.16 240	0.26 326	0.13 251	0.04 193	2.66 388	0.24 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.03 368

IGEV-Stereo++	0.20 85	0.05 35	0.22 13	0.01 53	0.00 1	1.11 218	0.00 1	1.84 197	0.34 90	0.08 153	0.01 1	0.02 43	0.03 149	0.19 164	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.01 137

RAStereo	0.17 56	0.21 347	1.18 295	0.04 293	0.01 248	0.18 10	0.00 1	0.81 106	0.34 90	0.07 134	0.04 222	0.05 165	0.05 216	0.19 164	0.10 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 470	0.35 437	4.53 603	0.18 485	0.37 600	0.79 79	0.00 1	5.71 623	0.74 314	0.40 301	0.64 415	4.47 596	1.41 539	1.42 347	0.30 365	0.00 1	0.11 614	0.00 1	0.28 631	0.17 537	0.14 565

U	1.74 561	0.03 2	0.99 220	0.03 241	7.39 678	10.20 657	0.00 1	0.71 94	0.20 49	0.02 35	0.02 158	0.12 246	0.02 94	0.11 104	0.04 40	0.00 1	0.00 1	9.67 673	5.13 688	0.01 101	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 185	0.32 426	1.63 390	0.01 53	0.00 1	0.19 12	0.00 1	2.84 309	0.79 349	0.02 35	0.03 205	0.08 218	0.02 94	0.19 164	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.03 368

RSM++	0.17 56	0.07 101	0.42 86	0.03 241	0.00 1	0.40 48	0.00 1	1.18 128	0.59 119	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.05 216	0.20 177	0.14 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 586	0.09 458	0.07 493

RSM	0.18 70	0.05 35	0.39 84	0.03 241	0.02 346	0.38 46	0.00 1	1.33 139	0.59 119	0.09 169	0.01 1	0.03 100	0.04 193	0.19 164	0.14 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 577	0.06 401	0.04 407

test_sample7	0.72 348	0.18 316	1.23 310	0.55 590	0.01 248	1.21 313	0.00 1	4.31 517	1.07 418	1.35 450	0.36 352	0.70 362	0.44 438	2.58 382	0.34 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.02 284

test_sample2	0.63 321	0.05 35	1.13 276	0.31 539	0.01 248	1.22 317	0.00 1	3.87 477	1.03 405	0.91 374	0.02 158	0.50 329	0.13 340	3.16 404	0.26 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

test_sample1	0.61 312	0.04 13	0.90 188	0.34 551	0.00 1	1.09 206	0.00 1	3.54 430	0.88 375	0.86 364	0.01 1	0.53 332	0.34 416	3.51 419	0.20 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

gcap-zeroshot	0.26 152	0.07 101	0.68 143	0.00 1	0.00 1	1.18 276	0.00 1	2.15 231	0.63 192	0.07 134	0.08 250	0.06 185	0.03 149	0.03 7	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368

test_for_model	0.24 139	0.07 101	0.53 111	0.00 1	0.00 1	1.19 289	0.00 1	2.06 222	0.57 116	0.06 126	0.08 250	0.06 185	0.03 149	0.03 7	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368

MGS-Stereo	0.31 185	0.10 185	0.89 186	0.02 164	0.00 1	0.50 66	0.00 1	0.39 52	0.61 150	0.02 35	2.91 567	0.04 124	0.03 149	0.21 187	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 629	0.00 1

MoCha-V2	0.33 192	0.11 219	0.92 193	0.09 412	0.06 430	0.34 33	0.00 1	2.56 280	0.64 208	0.32 275	0.43 373	0.17 272	0.09 297	0.26 214	0.10 208	0.00 1	0.14 631	0.00 1	0.22 607	0.05 381	0.01 137

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 129	0.13 250	0.62 130	0.01 53	0.00 1	1.05 167	0.00 1	0.63 88	0.80 356	0.76 349	0.18 303	0.09 226	0.06 247	0.05 26	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.05 433

SMFormer	1.04 448	0.16 294	1.55 372	0.33 545	0.01 248	1.03 141	0.00 1	5.24 594	2.12 567	1.53 473	2.16 541	0.92 390	0.02 94	4.46 474	1.24 520	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.02 284

tta	1.04 448	0.16 294	1.55 372	0.33 545	0.01 248	1.03 141	0.00 1	5.24 594	2.12 567	1.53 473	2.16 541	0.92 390	0.02 94	4.46 474	1.24 520	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.01 137

qqq1	0.98 433	0.16 294	1.55 372	0.33 545	0.01 248	1.03 141	0.00 1	5.24 594	2.12 567	1.53 473	2.16 541	0.92 390	0.02 94	4.46 474	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.01 137

fff1	0.98 433	0.16 294	1.55 372	0.33 545	0.01 248	1.03 141	0.00 1	5.24 594	2.12 567	1.53 473	2.16 541	0.92 390	0.02 94	4.46 474	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.01 137

mmm	0.52 286	0.04 13	1.14 278	0.61 599	0.00 1	1.14 241	0.00 1	3.45 415	0.75 318	1.24 436	0.58 395	0.20 282	0.18 363	0.93 319	0.08 174	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 137

11t1	0.33 192	0.05 35	0.86 176	0.44 565	0.00 1	1.04 152	0.00 1	2.45 267	0.60 132	0.44 307	0.01 1	0.05 165	0.05 216	0.43 265	0.06 127	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 137

ff7	0.23 129	0.21 347	1.02 231	0.02 164	0.00 1	1.07 191	0.00 1	0.53 68	0.75 318	0.09 169	0.01 1	0.04 124	0.07 266	0.44 268	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 565	0.07 419	0.01 137

IGEVStereo-DCA	0.46 258	0.09 154	1.02 231	0.02 164	0.00 1	0.82 86	0.00 1	0.53 68	0.75 318	0.09 169	0.03 205	0.03 100	0.06 247	5.04 503	0.51 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 565	0.05 381	0.01 137

ffff	0.23 129	0.21 347	1.02 231	0.02 164	0.00 1	1.07 191	0.00 1	0.53 68	0.75 318	0.09 169	0.01 1	0.04 124	0.07 266	0.44 268	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 565	0.07 419	0.01 137

11t	0.23 129	0.21 347	1.02 231	0.02 164	0.00 1	1.07 191	0.00 1	0.53 68	0.75 318	0.09 169	0.01 1	0.04 124	0.07 266	0.44 268	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 565	0.07 419	0.01 137

DLNR_Zeroshot_test	23.05 691	49.79 697	87.94 702	97.52 718	94.73 710	1.18 276	0.00 1	20.60 684	0.14 11	0.02 35	0.02 158	0.02 43	0.02 94	4.35 463	0.10 208	32.22 700	0.04 545	0.00 1	0.27 627	72.00 706	0.06 470

CASnet	0.16 49	0.14 263	0.52 110	0.01 53	0.00 1	0.86 97	0.00 1	0.51 64	0.75 318	0.10 191	0.01 1	0.04 124	0.02 94	0.22 190	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 327	0.14 263	2.02 444	0.01 53	0.01 248	1.10 212	0.00 1	2.80 306	0.97 390	0.48 315	0.28 334	2.31 505	1.50 545	1.19 334	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 137

CFNet_ucs	0.77 364	0.20 337	2.22 472	0.01 53	0.01 248	1.32 371	0.00 1	3.30 391	1.31 469	1.15 419	1.14 476	2.19 499	0.42 436	2.04 372	0.12 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 137

testlalala	0.26 152	0.07 101	0.68 143	0.00 1	0.00 1	1.18 276	0.00 1	2.15 231	0.63 192	0.07 134	0.08 250	0.06 185	0.03 149	0.03 7	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368

AEACV	0.22 112	0.05 35	0.66 138	0.02 164	0.03 375	0.87 103	0.00 1	1.07 122	0.15 17	0.18 252	0.01 1	0.02 43	0.72 494	0.15 137	0.09 193	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.27 627	0.08 436	0.07 493

GCAP-Stereo	0.24 139	0.29 409	0.82 168	0.01 53	0.00 1	1.24 333	0.00 1	1.70 183	0.23 64	0.02 35	0.01 1	0.09 226	0.10 306	0.18 155	0.05 73	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.01 137

HH	0.88 409	0.37 447	1.93 426	0.25 514	0.10 474	0.62 72	0.00 1	3.79 459	0.18 38	0.33 277	0.59 406	3.94 581	0.81 500	4.44 472	0.09 193	0.00 1	0.06 573	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.02 284

HanStereo	0.88 409	0.37 447	1.93 426	0.25 514	0.10 474	0.62 72	0.00 1	3.79 459	0.18 38	0.33 277	0.59 406	3.94 581	0.81 500	4.44 472	0.09 193	0.00 1	0.06 573	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.02 284

CAS	0.85 394	0.09 154	0.67 140	6.43 669	0.05 417	1.12 231	0.00 1	0.88 110	0.69 279	0.02 35	0.02 158	0.06 185	0.06 247	0.26 214	0.12 230	6.37 671	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 601

anonymousdsp	0.21 94	0.21 347	0.63 131	0.02 164	0.00 1	1.07 191	0.00 1	0.74 98	0.77 337	0.09 169	0.01 1	0.04 124	0.07 266	0.25 206	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 577	0.08 436	0.03 368

ToySt	0.47 264	0.25 375	2.47 500	0.04 293	0.01 248	1.17 264	0.00 1	2.01 219	0.63 192	0.08 153	0.14 278	1.16 419	0.05 216	0.80 314	0.46 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 501	0.10 474	0.04 407

DCRE	0.69 344	0.35 437	1.16 287	0.06 350	0.02 346	0.91 109	0.00 1	1.05 119	0.30 83	0.98 392	7.63 622	0.72 367	0.02 94	0.16 143	0.07 150	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.21 605	0.02 245	0.03 368

ProNet	0.20 85	0.25 375	0.78 160	0.01 53	0.01 248	0.95 126	0.00 1	0.70 92	0.68 259	0.02 35	0.01 1	0.05 165	0.03 149	0.31 234	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.12 493	0.04 407

MC-Stereo	0.24 139	0.12 236	0.71 152	0.04 293	0.02 346	1.07 191	0.00 1	1.30 136	0.17 33	0.59 325	0.02 158	0.08 218	0.11 318	0.18 155	0.05 73	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.17 586	0.06 401	0.02 284

RCA-Stereo	0.37 218	0.14 263	0.76 157	0.01 53	0.00 1	1.17 264	0.00 1	3.14 357	0.61 150	0.71 342	0.47 384	0.05 165	0.13 340	0.19 164	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.06 401	0.01 137

CroCo-Stereo Lap2	0.33 192	0.49 517	1.18 295	0.02 164	0.00 1	0.33 28	0.00 1	3.08 348	0.61 150	0.02 35	0.01 1	0.04 124	0.08 284	0.45 273	0.15 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 419	0.02 284

qqq	0.50 277	0.04 13	0.78 160	0.02 164	0.00 1	1.05 167	0.00 1	3.15 360	0.68 259	0.46 313	0.01 1	0.73 368	0.12 332	2.95 398	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

ccc-4	0.23 129	0.21 347	1.02 231	0.02 164	0.00 1	1.07 191	0.00 1	0.53 68	0.75 318	0.09 169	0.01 1	0.04 124	0.07 266	0.44 268	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 565	0.07 419	0.01 137

x	0.41 233	0.04 13	0.74 156	0.54 588	0.00 1	0.98 132	0.00 1	3.07 346	0.67 249	0.48 315	0.01 1	0.48 324	0.07 266	0.93 319	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

RAFT_CTSACE	0.68 342	0.52 525	1.74 408	0.50 581	0.05 417	1.16 257	0.00 1	2.68 297	0.66 233	0.68 338	1.60 504	1.76 462	0.80 499	0.94 323	0.13 236	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.27 596	0.00 1

IGEV-Stereo	0.21 94	0.21 347	0.63 131	0.02 164	0.00 1	1.07 191	0.00 1	0.73 96	0.77 337	0.09 169	0.01 1	0.04 124	0.07 266	0.24 200	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 577	0.08 436	0.03 368
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.88 409	0.62 557	2.26 480	0.06 350	0.01 248	1.24 333	0.00 1	0.98 115	2.17 574	1.29 439	0.35 349	0.37 308	0.04 193	5.80 543	1.06 510	0.01 568	0.00 1	1.13 657	0.11 556	0.05 381	0.00 1

AACVNet	0.87 405	0.44 490	1.19 300	0.17 480	0.00 1	1.76 507	0.00 1	3.60 440	0.60 132	1.03 403	0.26 326	1.31 427	0.17 359	6.33 565	0.28 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 537	0.01 137

CREStereo++_RVC	0.29 172	0.19 324	0.83 170	0.05 327	0.00 1	1.19 289	0.00 1	0.66 90	0.99 397	0.25 263	1.26 491	0.05 165	0.07 266	0.20 177	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.61 312	0.55 535	1.84 421	0.00 1	0.00 1	0.94 122	0.00 1	1.65 174	0.23 64	0.12 215	0.03 205	0.08 218	0.06 247	6.59 579	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.30 179	0.28 399	0.86 176	0.03 241	0.01 248	1.14 241	0.00 1	0.53 68	0.44 104	1.06 409	1.24 488	0.06 185	0.05 216	0.25 206	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.28 165	0.39 460	0.97 217	0.05 327	0.00 1	1.09 206	0.00 1	0.71 94	0.54 111	0.44 307	1.04 466	0.06 185	0.06 247	0.19 164	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 332	0.17 305	2.08 456	0.00 1	0.01 248	1.22 317	0.00 1	2.79 303	0.73 307	0.78 354	0.46 381	2.32 506	0.63 472	1.77 365	0.15 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

XX-Stereo	1.04 448	0.20 337	4.94 614	0.85 621	0.04 399	1.25 343	0.00 1	3.37 398	0.45 106	1.22 434	0.50 387	3.70 575	0.02 94	3.91 442	0.05 73	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.20 598	0.03 310	0.02 284

222	2.69 599	0.09 154	1.03 243	0.00 1	0.00 1	1.54 460	0.00 1	5.61 615	1.55 514	1.51 470	2.10 537	0.53 332	0.07 266	4.54 482	35.09 693	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

xxxx	1.78 565	0.07 101	1.02 231	0.00 1	0.01 248	1.44 422	0.00 1	5.81 626	1.53 512	1.37 457	1.91 523	1.08 413	0.05 216	4.37 466	16.98 674	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

test_xeample	1.79 566	0.08 132	1.03 243	0.02 164	0.00 1	1.44 422	0.00 1	5.48 610	1.84 543	1.65 486	2.17 545	0.37 308	0.06 247	4.00 447	17.67 677	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

AFF-stereo	0.65 327	0.46 502	0.82 168	0.37 558	0.00 1	1.19 289	0.00 1	3.04 341	1.42 489	0.72 344	1.95 526	1.16 419	0.26 397	0.97 325	0.31 369	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.21 569	0.02 284

GMStereo	0.25 148	0.60 550	1.28 319	0.01 53	0.00 1	0.48 63	0.00 1	0.74 98	1.24 451	0.16 240	0.03 205	0.07 210	0.09 297	0.22 190	0.10 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	1.36 512	0.46 502	4.05 583	0.22 501	0.73 630	1.03 141	0.00 1	3.57 436	5.71 637	1.59 483	1.64 505	0.49 327	0.19 369	5.53 528	1.90 557	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.03 368

CCAANet	0.56 301	0.06 62	1.44 354	0.00 1	0.00 1	1.20 306	0.00 1	2.57 282	0.14 11	0.26 264	0.15 287	1.62 449	0.03 149	3.55 420	0.13 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

MSMDNet	0.65 327	0.14 263	2.02 444	0.01 53	0.01 248	1.11 218	0.00 1	2.88 313	0.98 393	0.49 318	0.28 334	2.32 506	1.49 542	1.19 334	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 137

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 448	0.55 535	2.52 503	0.56 592	1.00 635	1.37 390	0.00 1	3.43 412	1.35 476	2.24 536	0.35 349	2.18 498	0.58 462	4.28 457	0.34 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	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.
ccs_rob	0.65 327	0.17 305	2.09 457	0.00 1	0.01 248	1.22 317	0.00 1	2.77 301	0.73 307	0.75 347	0.44 376	2.32 506	0.64 476	1.76 364	0.15 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

AANet_RVC	1.66 549	0.88 603	3.52 562	0.06 350	0.00 1	1.22 317	0.00 1	3.25 382	2.51 594	2.21 534	4.49 596	3.65 573	0.20 375	7.10 620	3.42 598	0.50 648	0.04 545	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.05 433

StereoDRNet-Refined	0.83 386	0.12 236	1.18 295	0.02 164	0.01 248	1.31 370	0.00 1	3.33 394	1.07 418	1.92 508	1.24 488	2.48 513	0.18 363	1.86 368	1.67 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 508	0.05 433
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	1.93 574	0.18 316	2.44 495	0.67 607	0.53 619	5.25 620	0.00 1	5.43 609	1.56 519	2.09 526	0.91 456	6.48 626	0.89 505	8.55 643	3.60 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 401	0.01 137

NOSS_ROB	1.29 501	0.22 357	1.35 341	0.64 603	0.16 519	2.56 550	0.00 1	4.14 500	2.37 585	2.29 546	1.76 516	2.84 530	0.02 94	6.80 597	0.45 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.11 534

DNS	0.42 237	0.09 154	0.94 201	0.15 468	0.08 454	1.17 264	0.01 168	1.74 187	0.23 64	2.61 565	0.39 361	0.19 277	0.01 31	0.22 190	0.43 426	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.02 486	0.01 101	0.13 557

MGA	0.11 16	0.11 219	0.47 100	0.01 53	0.03 375	0.84 91	0.01 168	0.32 34	0.16 22	0.08 153	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.08 65	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

CAR	0.12 21	0.12 236	0.49 103	0.01 53	0.00 1	1.02 138	0.01 168	0.35 41	0.17 33	0.09 169	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.12 113	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

MSE-Stereo	0.12 21	0.11 219	0.49 103	0.01 53	0.00 1	1.02 138	0.01 168	0.35 41	0.17 33	0.08 153	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.08 65	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

DF	0.27 156	0.10 185	0.85 172	0.03 241	0.13 494	0.49 65	0.01 168	1.93 209	0.23 64	0.03 73	0.42 367	0.09 226	0.03 149	0.43 265	0.22 308	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.20 598	0.00 1	0.08 506

DN	0.33 192	0.06 62	1.21 306	0.07 383	0.27 573	1.25 343	0.01 168	1.91 205	0.20 49	0.02 35	0.01 1	0.10 237	0.01 31	0.85 315	0.21 303	0.00 1	0.01 395	0.01 573	0.23 611	0.01 101	0.06 470

aanet-new-40k	0.15 44	0.29 409	0.87 178	0.02 164	0.03 375	0.88 106	0.01 168	0.45 60	0.28 82	0.06 126	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.08 65	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.05 433

aanet-new-34k	0.15 44	0.30 415	0.88 181	0.01 53	0.00 1	0.86 97	0.01 168	0.15 2	0.63 192	0.05 109	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.05 26	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.03 368

GCAP-Stereo-DPT26K	0.20 85	0.27 383	1.02 231	0.02 164	0.11 483	1.07 191	0.01 168	0.60 84	0.44 104	0.04 98	0.02 158	0.04 124	0.01 31	0.14 127	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 598	0.01 101	0.03 368

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.18 70	0.11 219	0.69 148	0.04 293	0.04 399	0.82 86	0.01 168	0.31 32	0.68 259	0.04 98	0.05 230	0.01 3	0.03 149	0.10 95	0.03 11	0.00 1	0.08 595	0.00 1	0.37 651	0.01 101	0.21 603

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 156	0.11 219	1.17 291	0.04 293	0.01 248	0.84 91	0.01 168	0.38 47	0.78 343	0.07 134	0.01 1	0.02 43	0.08 284	0.03 7	0.05 73	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.15 565	0.01 101	1.62 656

IGEV_i1	0.77 364	0.09 154	2.06 452	0.42 563	0.05 417	1.39 401	0.01 168	4.94 576	0.48 107	0.26 264	0.60 412	1.51 434	0.12 332	2.93 396	0.22 308	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.28 631	0.04 352	0.06 470

Test_v1	0.10 14	0.12 236	0.54 115	0.02 164	0.00 1	0.37 44	0.01 168	0.43 55	0.16 22	0.07 134	0.01 1	0.04 124	0.00 1	0.14 127	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

Pro-Stereo	0.21 94	0.05 35	0.20 8	0.01 53	0.00 1	1.17 264	0.01 168	0.21 14	0.61 150	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.01 31	1.55 356	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 615	0.01 101	0.01 137

WQFJA1++	0.72 348	0.06 62	1.09 266	0.06 350	0.06 430	0.39 47	0.01 168	1.31 138	0.21 55	2.34 547	0.02 158	0.19 277	0.00 1	0.14 127	0.33 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 671	0.05 433

NLMM1	0.55 299	0.08 132	0.35 77	0.03 241	0.10 474	1.19 289	0.01 168	4.94 576	3.06 606	0.15 234	0.03 205	0.13 251	0.08 284	0.48 278	0.36 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 401	0.02 284

NLSM3	0.29 172	0.14 263	0.38 80	0.02 164	0.00 1	1.21 313	0.01 168	2.99 329	0.65 219	0.02 35	0.03 205	0.05 165	0.15 349	0.06 41	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

NLSM1	0.46 258	0.08 132	0.31 65	0.03 241	0.44 608	1.19 289	0.01 168	3.99 486	1.96 556	0.13 223	0.02 158	0.11 241	0.09 297	0.26 214	0.42 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 401	0.01 137

FE-Mocha	0.48 271	0.12 236	1.34 337	0.11 434	0.09 464	0.64 75	0.01 168	3.94 483	0.22 60	0.49 318	0.58 395	0.59 339	0.53 453	0.29 227	0.38 411	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.15 565	0.02 245	0.02 284

AdaDepth	0.17 56	0.04 13	0.65 136	0.02 164	0.00 1	1.26 348	0.01 168	0.33 37	0.27 81	0.06 126	0.02 158	0.01 3	0.08 284	0.50 281	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 589	0.01 101	0.01 137

IGEV	0.14 34	0.05 35	0.34 76	0.01 53	0.00 1	1.09 206	0.01 168	0.31 32	0.68 259	0.09 169	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.04 20	0.06 127	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 273	0.22 357	0.51 107	0.03 241	0.00 1	1.30 365	0.01 168	1.97 215	0.71 296	0.04 98	0.04 222	0.08 218	0.04 193	4.32 459	0.54 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

xyz-stereo	4.23 635	0.09 154	35.65 687	0.02 164	0.00 1	17.93 673	0.01 168	1.93 209	0.42 102	1.61 484	14.74 650	2.67 518	0.15 349	7.15 621	1.87 555	0.00 1	0.01 395	0.24 643	0.00 1	0.04 352	0.01 137

MM-Stereo_test2	0.26 152	0.08 132	1.52 369	0.46 571	0.00 1	1.14 241	0.01 168	0.63 88	0.21 55	0.38 299	0.02 158	0.04 124	0.06 247	0.18 155	0.20 295	0.00 1	0.04 545	0.00 1	0.05 519	0.22 573	0.04 407

AIO-test2	0.76 362	0.80 590	1.47 358	0.12 438	0.15 511	1.22 317	0.01 168	3.17 368	0.73 307	0.36 296	1.50 501	0.16 269	0.05 216	2.37 377	0.16 267	2.85 663	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.04 352	0.07 493

AIO-test1	0.53 292	0.38 453	1.50 360	0.02 164	0.03 375	1.12 231	0.01 168	3.13 356	0.69 279	0.44 307	0.30 336	0.06 185	0.06 247	2.52 380	0.13 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.13 501	0.09 514

fffft	0.22 112	0.03 2	0.46 94	0.01 53	0.00 1	0.93 120	0.01 168	1.42 142	0.61 150	0.02 35	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.21 187	0.34 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 508	0.07 493
1: 1. 1
mms	0.11 16	0.07 101	0.45 90	0.01 53	0.00 1	0.35 36	0.01 168	0.38 47	0.15 17	0.05 109	0.02 158	0.06 185	0.05 216	0.20 177	0.04 40	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.10 474	0.14 565

fffy	0.14 34	0.06 62	0.88 181	0.02 164	0.00 1	0.33 28	0.01 168	0.79 102	0.13 5	0.02 35	0.01 1	0.06 185	0.01 31	0.16 143	0.03 11	0.00 1	0.04 545	0.00 1	0.00 1	0.09 458	0.06 470

tg	0.34 198	0.26 379	0.68 143	0.01 53	0.00 1	1.25 343	0.01 168	1.75 188	0.65 219	0.11 210	0.40 363	0.74 370	0.11 318	0.29 227	0.08 174	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.29 607	0.21 603

rvit_stereo_0083	0.13 28	0.02 1	0.30 61	0.00 1	0.00 1	0.14 9	0.01 168	0.56 77	1.11 425	0.05 109	0.01 1	0.04 124	0.02 94	0.25 206	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

rvit_stereo_0081_aga	0.17 56	0.11 219	0.81 164	0.00 1	0.00 1	0.80 80	0.01 168	0.79 102	0.59 119	0.02 35	0.01 1	0.05 165	0.03 149	0.19 164	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 56	0.04 13	0.25 45	0.00 1	0.00 1	0.75 77	0.01 168	1.22 130	0.79 349	0.07 134	0.01 1	0.03 100	0.02 94	0.17 149	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GCAP-BAT	0.40 229	0.10 185	1.89 423	0.22 501	0.39 602	1.19 289	0.01 168	3.06 342	0.77 337	0.05 109	0.02 158	0.01 3	0.02 94	0.06 41	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.09 514

rvit_stereo_0082	0.17 56	0.04 13	0.25 45	0.00 1	0.00 1	0.75 77	0.01 168	1.22 130	0.79 349	0.07 134	0.01 1	0.03 100	0.02 94	0.17 149	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.30 179	0.23 365	1.20 303	0.00 1	0.00 1	0.90 107	0.01 168	2.79 303	0.60 132	0.02 35	0.02 158	0.06 185	0.01 31	0.12 113	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

AIO-Stereo	0.21 94	0.07 101	0.44 89	0.03 241	0.03 375	0.41 50	0.01 168	1.65 174	0.65 219	0.09 169	0.01 1	0.02 43	0.04 193	0.22 190	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 644	0.05 381	0.08 506

DualNet (step1)	0.96 428	0.41 471	2.03 446	0.02 164	0.01 248	2.14 527	0.01 168	4.31 517	1.07 418	1.35 450	0.36 352	0.70 362	0.44 438	2.58 382	0.34 391	0.53 649	0.00 1	1.82 660	1.10 671	0.02 245	0.02 284

test_sample9	2.36 592	0.41 471	2.03 446	0.02 164	0.01 248	2.14 527	0.01 168	4.31 517	1.07 418	1.35 450	0.36 352	0.70 362	0.44 438	5.58 536	8.70 645	0.53 649	16.52 698	1.82 660	1.10 671	0.02 245	0.02 284

test_sample8	3.62 622	0.41 471	2.03 446	0.02 164	0.01 248	2.14 527	0.01 168	4.38 523	1.04 407	6.51 633	0.58 395	14.04 658	6.94 652	5.58 536	8.70 645	0.53 649	16.52 698	1.82 660	1.10 671	0.02 245	0.02 284

test_sample6	0.89 417	0.17 305	2.23 474	0.48 576	0.01 248	1.43 419	0.01 168	4.49 534	1.40 485	1.43 464	1.12 474	0.64 351	0.14 345	3.86 439	0.42 423	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.02 284

test_sample5	0.86 398	0.16 294	2.25 476	0.49 578	0.01 248	1.41 408	0.01 168	4.55 539	1.27 459	1.35 450	0.89 455	0.58 337	0.11 318	3.75 430	0.38 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.02 284

test_sample4	0.86 398	0.16 294	2.28 484	0.50 581	0.01 248	1.42 416	0.01 168	4.65 553	1.27 459	1.52 471	0.66 418	0.69 359	0.08 284	3.50 418	0.38 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.02 284

test_sample3	0.84 392	0.15 280	2.22 472	0.48 576	0.01 248	1.37 390	0.01 168	4.63 551	1.17 438	1.43 464	0.43 373	0.80 383	0.10 306	3.48 417	0.38 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.02 284

CAS++	0.32 189	0.22 357	0.69 148	0.04 293	0.00 1	0.35 36	0.01 168	4.32 521	0.48 107	0.02 35	0.01 1	0.07 210	0.00 1	0.19 164	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.22 112	0.14 263	0.67 140	0.00 1	0.00 1	1.24 333	0.01 168	1.16 127	0.56 113	0.09 169	0.08 250	0.05 165	0.00 1	0.29 227	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 156	0.11 219	1.16 287	0.04 293	0.01 248	0.84 91	0.01 168	0.38 47	0.78 343	0.07 134	0.01 1	0.02 43	0.08 284	0.03 7	0.05 73	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.15 565	0.01 101	1.62 656

H2IRNET	0.47 264	0.22 357	1.27 316	0.15 468	0.01 248	1.18 276	0.01 168	1.65 174	0.48 107	0.02 35	1.80 519	0.46 320	0.04 193	1.62 360	0.35 398	0.00 1	0.00 1	0.01 573	0.01 459	0.16 528	0.02 284

DispNO	1.25 498	0.52 525	3.40 557	0.11 434	0.05 417	1.45 428	0.01 168	3.73 452	1.68 533	1.34 444	1.59 503	3.15 554	1.12 521	5.56 532	1.14 515	0.00 1	0.02 493	0.03 608	0.12 561	0.05 381	0.03 368

MyStereo8	0.85 394	0.52 525	3.20 546	0.20 495	0.00 1	1.47 437	0.01 168	3.53 429	1.91 552	1.34 444	0.65 416	1.22 422	0.31 409	0.57 290	1.38 533	0.00 1	0.14 631	0.00 1	0.06 529	0.09 458	0.30 617

MyStereo07	0.27 156	0.27 383	0.64 134	0.02 164	0.01 248	1.64 492	0.01 168	1.41 141	0.73 307	0.10 191	0.01 1	0.03 100	0.10 306	0.24 200	0.04 40	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.06 470

MyStereo06	0.80 377	0.19 324	2.53 504	0.02 164	0.00 1	1.51 448	0.01 168	4.61 546	0.24 72	0.89 369	0.69 429	3.14 553	1.18 523	0.58 294	0.33 380	0.00 1	0.06 573	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.07 493

MyStereo05	0.79 373	0.19 324	3.17 543	0.02 164	0.00 1	1.51 448	0.01 168	3.56 433	2.48 593	1.34 444	0.02 158	1.25 424	0.38 428	1.19 334	0.50 449	0.00 1	0.06 573	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.07 493

MyStereo04	0.78 372	0.27 383	3.19 544	0.02 164	0.01 248	1.64 492	0.01 168	3.64 444	2.20 578	0.98 392	0.02 158	1.29 426	0.57 460	1.10 331	0.53 456	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.06 470

ACVNet-DCA	0.61 312	0.27 383	1.28 319	0.13 448	0.00 1	3.44 581	0.01 168	3.15 360	0.68 259	0.33 277	0.69 429	0.04 124	0.61 466	1.43 348	0.05 73	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.03 501	0.01 101	0.01 137

xx1	0.95 427	0.27 383	1.28 319	0.13 448	0.00 1	3.44 581	0.01 168	3.18 370	7.23 651	0.33 277	0.69 429	0.73 368	0.12 332	1.43 348	0.05 73	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

1test111	0.69 344	0.27 383	1.28 319	0.13 448	0.00 1	3.44 581	0.01 168	3.15 360	0.68 259	0.33 277	0.69 429	0.04 124	0.61 466	2.95 398	0.07 150	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.03 501	0.01 101	0.01 137

cc1	0.94 425	0.27 383	1.28 319	0.13 448	0.00 1	3.44 581	0.01 168	3.18 370	7.23 651	0.33 277	0.69 429	0.04 124	0.61 466	1.43 348	0.05 73	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.03 501	0.09 458	0.04 407

DualNet	0.88 409	0.16 294	2.25 476	0.49 578	0.01 248	1.41 408	0.01 168	4.55 539	1.27 459	1.43 464	1.12 474	0.58 337	0.11 318	3.75 430	0.38 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.02 284

1111x	1.53 531	0.06 62	1.77 411	0.27 527	0.00 1	2.12 526	0.01 168	5.63 618	1.65 530	1.53 473	1.67 508	0.92 390	0.64 476	6.18 555	8.17 642	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

whm_eth	0.30 179	0.23 365	1.20 303	0.00 1	0.00 1	0.90 107	0.01 168	2.79 303	0.60 132	0.02 35	0.02 158	0.06 185	0.01 31	0.12 113	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

GMStereo_Zeroshot	0.63 321	0.14 263	1.54 370	0.75 612	0.00 1	1.26 348	0.01 168	1.85 198	0.31 84	1.44 467	0.58 395	1.76 462	0.19 369	2.55 381	0.10 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.00 1

plain	0.41 233	0.28 399	2.26 480	0.07 383	0.00 1	0.50 66	0.01 168	2.84 309	0.92 381	0.05 109	0.07 243	0.13 251	0.17 359	0.43 265	0.20 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 616	0.01 137

MaDis-Stereo	0.22 112	0.29 409	0.87 178	0.05 327	0.18 530	0.41 50	0.01 168	1.24 132	0.56 113	0.02 35	0.03 205	0.13 251	0.05 216	0.32 240	0.24 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

GCAPDPT-zeroshot	0.40 229	0.10 185	1.86 422	0.22 501	0.39 602	1.19 289	0.01 168	3.06 342	0.77 337	0.05 109	0.02 158	0.01 3	0.02 94	0.06 41	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.09 514

SDNR	3.31 616	0.91 607	6.28 638	0.44 565	0.02 346	26.11 688	0.01 168	3.81 466	1.62 528	2.82 573	11.06 640	2.93 537	0.60 463	7.95 637	1.52 535	0.01 568	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.06 401	0.12 545

LoS_RVC	0.19 75	0.48 512	0.51 107	0.12 438	0.10 474	1.01 136	0.01 168	0.81 106	0.19 41	0.07 134	0.02 158	0.06 185	0.05 216	0.31 234	0.05 73	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.04 407

anonymousdsp2	0.52 286	0.06 62	1.51 366	0.10 424	0.00 1	1.19 289	0.01 168	4.32 521	0.63 192	0.33 277	0.15 287	0.78 381	0.09 297	1.01 328	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 556	0.04 352	0.05 433

knoymous	0.35 209	0.05 35	1.11 270	0.05 327	0.01 248	1.15 250	0.01 168	2.06 222	0.14 11	0.40 301	0.02 158	1.67 457	0.00 1	0.31 234	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

riskmin	0.47 264	0.03 2	1.01 225	0.08 398	0.01 248	1.12 231	0.01 168	3.00 331	0.21 55	0.46 313	0.02 158	2.08 484	1.06 512	0.26 214	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

Anonymous_2	1.69 558	0.05 35	1.31 331	0.08 398	0.03 375	1.22 317	0.01 168	3.25 382	0.19 41	0.76 349	0.13 276	2.68 521	1.99 574	0.39 259	0.13 236	0.05 607	0.25 646	3.27 667	14.54 696	3.40 658	0.01 137

TestStereo1	0.77 364	0.46 502	1.12 272	0.15 468	0.19 537	1.29 359	0.01 168	3.33 394	1.55 514	0.45 310	1.67 508	0.13 251	1.23 526	3.39 410	0.27 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 537	0.07 493

DCANet-4	0.69 344	0.15 280	3.76 573	0.03 241	0.01 248	1.22 317	0.01 168	3.14 357	1.90 551	2.34 547	0.14 278	0.11 241	0.25 394	0.34 245	0.29 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 433

anonymity	0.74 352	0.15 280	1.17 291	0.16 477	0.27 573	0.71 76	0.01 168	4.70 555	1.78 540	1.15 419	1.23 486	0.31 299	1.65 558	0.54 287	0.53 456	0.02 590	0.02 493	0.00 1	0.27 627	0.02 245	0.06 470

ADStereo(finetuned)	0.83 386	0.43 484	3.68 570	0.03 241	0.00 1	1.22 317	0.01 168	3.26 384	1.86 547	2.61 565	0.20 316	0.09 226	2.39 587	0.34 245	0.38 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.06 470

test_5	0.74 352	0.50 520	1.55 372	0.44 565	0.25 564	1.45 428	0.01 168	4.16 501	0.78 343	0.79 356	0.17 297	0.42 316	0.64 476	3.06 402	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 528	0.21 603

SA-5K	0.77 364	0.46 502	1.12 272	0.15 468	0.19 537	1.29 359	0.01 168	3.33 394	1.55 514	0.45 310	1.67 508	0.13 251	1.23 526	3.39 410	0.27 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 537	0.07 493

SA	0.83 386	0.41 471	1.17 291	0.00 1	0.20 541	1.28 354	0.01 168	3.98 485	1.86 547	0.41 303	0.96 460	0.27 294	1.33 536	4.07 448	0.35 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 586	0.14 508	0.01 137

iRaft-Stereo_5w	1.08 458	0.56 540	2.70 516	0.02 164	0.02 346	1.20 306	0.01 168	3.18 370	0.63 192	0.14 229	2.00 530	1.62 449	1.54 548	6.69 588	1.01 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 576	0.01 137

test-3	0.63 321	0.06 62	1.00 221	0.07 383	0.13 494	0.99 133	0.01 168	2.46 269	0.20 49	1.96 513	0.01 1	1.10 417	0.05 216	3.75 430	0.23 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 624	0.15 522	0.13 557

test_1	0.61 312	0.06 62	1.00 221	0.07 383	0.12 489	0.99 133	0.01 168	2.46 269	0.20 49	1.71 489	0.01 1	1.10 417	0.04 193	3.71 428	0.23 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 621	0.15 522	0.13 557

test_3	0.58 306	0.06 62	1.04 248	0.07 383	0.12 489	1.01 136	0.01 168	2.45 267	0.20 49	0.95 379	0.01 1	1.05 409	0.05 216	3.74 429	0.23 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 621	0.15 522	0.13 557

CroCo-Stereo	0.39 224	0.40 466	1.67 400	0.07 383	0.00 1	0.19 12	0.01 168	3.55 431	0.75 318	0.08 153	0.02 158	0.46 320	0.08 284	0.28 224	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.36 213	0.27 383	0.76 157	0.01 53	0.00 1	1.20 306	0.01 168	2.15 231	0.62 173	0.15 234	0.22 322	0.69 359	0.12 332	0.28 224	0.18 284	0.00 1	0.06 573	0.00 1	0.00 1	0.27 596	0.22 607

HCRNet	0.73 350	0.19 324	1.10 268	0.01 53	0.00 1	1.17 264	0.01 168	3.07 346	1.97 557	0.60 326	0.21 318	0.56 335	0.11 318	5.34 520	0.20 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.02 284

DCANet	0.66 332	0.43 484	2.21 465	0.03 241	0.00 1	1.22 317	0.01 168	3.26 384	1.85 546	2.61 565	0.21 318	0.09 226	0.49 449	0.33 243	0.39 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.06 470

MMNet	1.20 491	0.27 383	3.59 566	0.09 412	0.00 1	4.15 598	0.01 168	3.63 443	1.19 441	1.93 512	0.32 338	1.35 430	1.23 526	4.42 470	1.84 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

CREStereo	0.22 112	0.17 305	0.64 134	0.00 1	0.01 248	1.22 317	0.01 168	1.15 126	0.56 113	0.10 191	0.07 243	0.04 124	0.00 1	0.32 240	0.10 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	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
acv_ft	0.79 373	0.21 347	1.28 319	0.01 53	1.08 639	1.68 499	0.01 168	3.75 453	1.05 413	1.31 443	0.66 418	1.94 474	0.46 445	0.31 234	1.68 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 596	0.00 1

HGLStereo	1.03 446	0.18 316	1.50 360	0.01 53	0.01 248	1.41 408	0.01 168	3.41 408	0.82 363	1.05 406	3.09 572	2.11 487	1.24 529	4.51 479	1.18 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.03 368

DIP-Stereo	0.58 306	0.23 365	0.90 188	0.08 398	0.00 1	1.43 419	0.01 168	6.01 632	1.38 479	0.92 376	0.11 270	0.04 124	0.19 369	0.12 113	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.01 137
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
UCFNet_RVC	0.66 332	0.35 437	1.20 303	0.02 164	0.30 587	1.53 456	0.01 168	3.42 410	0.67 249	1.12 416	0.73 440	1.26 425	0.20 375	1.84 367	0.46 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PS-NSSS	1.08 458	0.45 496	1.70 405	0.02 164	0.01 248	1.37 390	0.01 168	4.38 523	2.09 565	1.15 419	2.65 560	0.65 352	0.07 266	6.35 566	0.56 464	0.16 632	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381	0.00 1

iResNet	1.00 441	0.45 496	3.08 538	0.86 625	0.01 248	1.97 519	0.01 168	3.67 448	1.49 505	1.77 497	1.09 470	0.35 306	0.13 340	3.83 438	1.27 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 419	0.01 137

DN-CSS_ROB	0.77 364	0.90 606	2.01 442	0.85 621	0.00 1	1.47 437	0.01 168	2.92 318	0.93 385	0.12 215	0.53 390	0.44 318	0.16 355	4.33 460	0.35 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 612	0.01 137

aanet-32k-new	0.25 148	0.37 447	1.01 225	0.02 164	0.00 1	1.20 306	0.02 263	1.50 156	0.60 132	0.03 73	0.01 1	0.03 100	0.01 31	0.19 164	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 433

aanet-new-14k	0.24 139	0.13 250	0.89 186	0.06 350	0.00 1	0.95 126	0.02 263	1.83 196	0.62 173	0.02 35	0.01 1	0.05 165	0.15 349	0.05 26	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.26 152	0.06 62	0.54 115	0.02 164	0.17 524	1.16 257	0.02 263	2.57 282	0.62 173	0.03 73	0.02 158	0.01 3	0.01 31	0.02 2	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

VMStereo-Base	0.12 21	0.10 185	0.60 128	0.00 1	0.00 1	0.84 91	0.02 263	0.24 17	0.13 5	0.02 35	0.02 158	0.14 258	0.07 266	0.13 122	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.21 94	0.42 477	0.92 193	0.06 350	0.00 1	1.09 206	0.02 263	0.59 83	0.65 219	0.02 35	0.06 236	0.07 210	0.01 31	0.06 41	0.14 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.11 534

111111	0.21 94	0.06 62	0.29 60	0.02 164	0.00 1	1.11 218	0.02 263	1.46 152	0.70 291	0.16 240	0.01 1	0.01 3	0.04 193	0.12 113	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 458	0.00 1

G2L-Stereo	1.04 448	0.55 535	2.62 511	0.02 164	0.11 483	1.41 408	0.02 263	3.45 415	0.99 397	1.37 457	0.14 278	3.10 550	0.24 389	5.96 547	0.66 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 556	0.04 407

SCV_C0	0.34 198	0.20 337	0.96 211	0.02 164	0.00 1	0.41 50	0.02 263	3.62 441	0.65 219	0.12 215	0.01 1	0.07 210	0.09 297	0.18 155	0.13 236	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.19 593	0.12 493	0.04 407

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 75	0.03 2	0.46 94	0.03 241	0.00 1	0.36 43	0.02 263	1.68 180	0.67 249	0.01 11	0.01 1	0.05 165	0.00 1	0.12 113	0.22 308	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.15 565	0.01 101	0.00 1

dual_stereo	0.29 172	0.05 35	0.31 65	0.03 241	0.00 1	0.31 21	0.02 263	3.31 392	0.61 150	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.03 149	0.79 312	0.13 236	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.08 542	0.00 1	0.01 137

rvit_stereo_0075_2	0.37 218	0.13 250	2.43 493	0.02 164	0.00 1	1.12 231	0.02 263	1.66 178	1.15 435	0.16 240	0.08 250	0.02 43	0.05 216	0.40 260	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.10 526

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 538	0.69 574	7.27 642	0.30 535	0.44 608	0.87 103	0.02 263	6.19 634	0.84 368	0.45 310	6.17 615	4.35 592	1.17 522	1.32 344	0.48 446	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.34 646	0.26 591	0.12 545

IGEV-Stereo+	0.43 245	0.17 305	0.46 94	0.14 463	1.06 638	0.63 74	0.02 263	0.30 28	0.24 72	0.09 169	0.01 1	0.04 124	0.03 149	1.86 368	0.05 73	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.15 565	1.83 654	1.61 655

ffm	1.04 448	0.05 35	1.65 392	0.34 551	0.01 248	1.58 468	0.02 263	3.03 337	6.40 642	1.39 459	2.07 533	2.15 491	0.34 416	1.59 357	0.05 73	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.09 458	0.03 368

ff1	1.65 548	0.05 35	1.65 392	0.34 551	0.01 248	1.58 468	0.02 263	3.03 337	6.40 642	1.39 459	2.07 533	2.15 491	0.34 416	6.68 585	7.08 632	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.09 458	0.03 368

mmx	1.56 535	0.05 35	1.65 392	0.34 551	0.01 248	1.58 468	0.02 263	5.51 612	2.25 581	1.39 459	2.07 533	2.15 491	0.34 416	6.68 585	7.08 632	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

tt1	0.88 409	0.27 383	1.25 313	0.08 398	0.00 1	3.36 579	0.02 263	3.03 337	6.40 642	0.33 277	0.66 418	0.05 165	0.40 434	1.59 357	0.05 73	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.09 458	0.03 368

xxx	1.56 535	0.05 35	1.65 392	0.34 551	0.01 248	1.58 468	0.02 263	5.51 612	2.25 581	1.39 459	2.07 533	2.15 491	0.34 416	6.68 585	7.08 632	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

StereoVision	0.86 398	0.38 453	1.75 410	0.03 241	0.01 248	1.14 241	0.02 263	3.38 401	0.92 381	0.13 223	6.89 619	0.50 329	0.12 332	1.10 331	0.78 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.02 284

MIF-Stereo (partial)	0.27 156	0.18 316	1.14 278	0.01 53	0.00 1	0.43 60	0.02 263	1.97 215	0.39 100	0.11 210	0.08 250	0.07 210	0.06 247	0.44 268	0.33 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381	0.02 284

UniTT-Stereo	0.16 49	0.11 219	1.13 276	0.03 241	0.17 524	0.32 25	0.02 263	0.38 47	0.32 87	0.03 73	0.16 290	0.05 165	0.07 266	0.16 143	0.16 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 485	0.00 1

MIM_Stereo	0.45 254	0.43 484	1.18 295	0.51 585	0.04 399	1.26 348	0.02 263	2.38 255	0.65 219	0.07 134	0.02 158	0.70 362	0.20 375	1.01 328	0.13 236	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.00 1	0.14 508	0.10 526

anonymousa	0.79 373	0.26 379	1.91 424	0.03 241	0.29 585	1.46 436	0.02 263	3.76 455	0.97 390	0.72 344	2.25 548	3.21 558	0.56 458	0.15 137	0.12 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 513	0.00 1	0.02 284

Selective-RAFT	0.37 218	0.06 62	0.65 136	0.03 241	0.01 248	1.17 264	0.02 263	2.63 289	0.66 233	0.01 11	0.01 1	0.22 285	0.18 363	1.31 341	0.24 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 598	0.04 352	0.00 1

fff	0.66 332	0.42 477	2.21 465	0.01 53	0.01 248	1.22 317	0.02 263	3.26 384	1.04 407	2.34 547	0.14 278	0.09 226	1.83 567	0.34 245	0.29 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 433

IER	0.75 358	0.12 236	1.93 426	0.01 53	0.00 1	2.31 538	0.02 263	2.96 325	0.98 393	1.30 440	0.96 460	1.40 431	1.19 524	1.31 341	0.45 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

raft_robust	0.98 433	0.57 543	1.21 306	0.06 350	0.17 524	1.36 385	0.02 263	3.46 418	2.18 576	0.33 277	0.01 1	1.54 438	1.42 540	6.77 594	0.15 258	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.18 589	0.11 485	0.09 514

RAFT+CT+SA	0.66 332	0.45 496	1.22 308	0.10 424	0.30 587	1.24 333	0.02 263	4.21 506	0.67 249	0.62 327	0.39 361	0.33 304	0.05 216	2.69 390	0.14 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 648	0.13 501	0.30 617

UDGNet	0.35 209	0.50 520	1.14 278	0.02 164	0.00 1	1.12 231	0.02 263	0.70 92	1.57 521	0.31 273	0.05 230	0.06 185	0.02 94	1.45 353	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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PSMNet-ADL	0.77 364	0.08 132	0.90 188	0.07 383	0.01 248	2.01 521	0.02 263	2.55 278	1.11 425	0.33 277	0.59 406	2.15 491	0.69 492	4.07 448	0.85 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

GANet-ADL	0.52 286	0.09 154	1.43 352	0.13 448	0.02 346	1.43 419	0.02 263	3.22 381	0.59 119	0.34 288	0.98 462	1.09 415	0.19 369	0.40 260	0.34 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.01 137

RAFT-RH_RVC	2.05 584	0.15 280	1.66 396	0.60 596	0.27 573	1.49 444	0.02 263	0.58 82	0.65 219	5.35 629	21.66 672	1.06 411	0.07 266	6.85 598	0.57 468	0.04 601	0.00 1	0.00 1	0.03 501	0.01 101	0.00 1

test-2	0.42 237	0.28 399	1.02 231	0.05 327	0.18 530	1.04 152	0.02 263	2.40 257	0.16 22	2.25 537	0.01 1	0.32 300	0.03 149	0.09 79	0.15 258	0.00 1	0.11 614	0.00 1	0.00 1	0.19 556	0.02 284

pcwnet_v2	1.29 501	0.17 305	5.98 632	0.10 424	0.01 248	1.76 507	0.02 263	5.08 588	2.90 603	1.54 479	1.98 528	2.03 482	0.81 500	3.01 400	0.28 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.03 310	0.03 368

RALAANet	0.54 295	0.62 557	1.41 348	0.01 53	0.01 248	0.92 118	0.02 263	2.39 256	1.87 549	1.13 417	0.38 358	0.15 264	0.30 405	1.00 327	0.38 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 513	0.14 508	0.01 137

csc	0.66 332	0.42 477	2.21 465	0.01 53	0.01 248	1.22 317	0.02 263	3.26 384	1.04 407	2.34 547	0.14 278	0.09 226	1.83 567	0.34 245	0.29 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 433

cscssc	0.66 332	0.42 477	2.21 465	0.01 53	0.01 248	1.22 317	0.02 263	3.26 384	1.04 407	2.34 547	0.14 278	0.09 226	1.83 567	0.34 245	0.29 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 433

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 309	0.36 443	0.96 211	0.03 241	0.02 346	1.21 313	0.02 263	2.80 306	1.55 514	1.08 412	2.63 559	0.43 317	0.16 355	0.37 255	0.25 329	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.19 556	0.01 137

CFNet-RSSM	0.51 282	0.12 236	1.26 314	0.03 241	0.14 502	1.24 333	0.02 263	4.12 499	0.15 17	0.31 273	0.01 1	1.96 477	0.04 193	0.19 164	0.25 329	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.27 627	0.01 101	0.01 137

UNet	1.13 478	0.24 370	4.21 589	0.01 53	0.02 346	2.31 538	0.02 263	3.06 342	0.76 329	1.17 423	0.14 278	2.73 524	1.58 554	4.48 478	1.92 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.42 237	0.12 236	1.28 319	0.03 241	0.13 494	1.03 141	0.02 263	2.33 252	0.15 17	0.35 289	0.01 1	2.27 500	0.03 149	0.20 177	0.25 329	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.22 607	0.01 101	0.01 137

ac_64	1.12 476	0.18 316	1.64 391	0.18 485	0.25 564	1.48 443	0.02 263	4.97 578	1.47 499	0.69 339	0.45 380	4.94 609	0.46 445	4.87 495	0.74 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 401	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 409	0.38 453	1.45 356	0.60 596	0.00 1	1.36 385	0.02 263	4.55 539	0.69 279	0.71 342	0.32 338	1.56 440	0.61 466	4.55 483	0.64 479	0.00 1	0.00 1	0.05 616	0.00 1	0.08 436	0.02 284

CFNet-ft	0.77 364	0.46 502	1.34 337	0.01 53	0.27 573	1.32 371	0.02 263	2.40 257	0.68 259	0.63 331	0.18 303	3.23 561	0.21 382	3.97 445	0.54 459	0.00 1	0.00 1	0.01 573	0.00 1	0.03 310	0.02 284

DMCA	0.68 342	0.22 357	1.96 435	0.01 53	0.01 248	1.28 354	0.02 263	3.02 335	1.54 513	2.14 527	0.15 287	1.74 459	0.10 306	0.45 273	0.95 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 137

CFNet_RVC	0.77 364	0.46 502	1.34 337	0.01 53	0.27 573	1.32 371	0.02 263	2.40 257	0.68 259	0.63 331	0.18 303	3.23 561	0.21 382	3.97 445	0.54 459	0.00 1	0.00 1	0.01 573	0.00 1	0.03 310	0.02 284

HITNet	0.80 377	0.58 545	2.14 460	0.69 608	0.00 1	1.35 383	0.02 263	4.50 535	1.15 435	1.76 496	0.16 290	0.60 341	0.30 405	1.13 333	1.64 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 401	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
PWCDC_ROB	3.06 607	1.38 635	3.81 575	0.14 463	0.00 1	3.14 568	0.02 263	4.40 527	12.35 660	1.08 412	23.69 679	2.01 478	2.01 576	3.87 440	2.43 579	0.24 641	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 643	0.08 506

aanet-new-60k	0.27 156	0.29 409	1.00 221	0.03 241	0.00 1	1.06 183	0.03 315	2.20 245	0.66 233	0.04 98	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.03 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.04 407

aanet-new-32k	0.17 56	0.30 415	1.08 262	0.04 293	0.00 1	0.86 97	0.03 315	0.26 22	0.62 173	0.03 73	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.06 41	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

aanet-new-30k	0.17 56	0.30 415	1.07 258	0.04 293	0.00 1	0.86 97	0.03 315	0.26 22	0.62 173	0.03 73	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.06 41	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

aanet-new-16k	0.22 112	0.24 370	0.93 198	0.02 164	0.00 1	1.18 276	0.03 315	1.06 120	0.68 259	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.08 65	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.88 409	0.09 154	13.04 665	0.03 241	0.14 502	1.05 167	0.03 315	1.77 191	0.73 307	0.07 134	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.08 65	0.03 11	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.34 646	0.01 101	0.17 579

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.20 85	0.09 154	0.58 124	0.03 241	0.01 248	0.82 86	0.03 315	1.27 135	0.33 88	0.10 191	0.01 1	0.01 3	0.04 193	0.17 149	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.36 649	0.01 101	0.16 571

RT-Monster	0.29 172	0.14 263	1.16 287	0.06 350	0.03 375	1.18 276	0.03 315	1.92 206	0.89 376	0.05 109	0.12 274	0.01 3	0.04 193	0.12 113	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 137

Foundation-i1c-attn	0.19 75	0.05 35	0.26 50	0.02 164	0.00 1	0.26 19	0.03 315	2.00 217	0.89 376	0.02 35	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.07 49	0.07 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

Foundation-i1b	0.20 85	0.06 62	0.31 65	0.01 53	0.00 1	0.32 25	0.03 315	2.16 235	0.80 356	0.01 11	0.01 1	0.03 100	0.02 94	0.05 26	0.07 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Foundation-i1a	0.22 112	0.05 35	0.30 61	0.01 53	0.00 1	0.33 28	0.03 315	2.28 249	0.97 390	0.08 153	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.13 122	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

Foundation-i1	0.28 165	0.10 185	0.31 65	0.01 53	0.00 1	0.31 21	0.03 315	2.94 321	0.76 329	0.02 35	0.26 326	0.63 348	0.04 193	0.09 79	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

Selective-IGEV-i1	0.67 341	0.05 35	1.30 327	0.03 241	0.16 519	1.38 396	0.03 315	4.59 545	1.35 476	0.41 303	0.71 436	2.02 481	0.07 266	0.41 263	0.12 230	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.50 657	0.03 310	0.17 579

Hybrid-DGEV-03	0.92 422	0.40 466	1.07 258	0.01 53	0.00 1	1.24 333	0.03 315	2.90 315	0.36 95	2.06 523	9.12 632	0.15 264	0.14 345	0.34 245	0.30 365	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.00 1	0.21 569	0.08 506

BStereo	0.34 198	0.17 305	2.86 525	0.00 1	0.10 474	0.41 50	0.03 315	2.16 235	0.62 173	0.07 134	0.01 1	0.04 124	0.02 94	0.08 65	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.02 601	0.02 486	0.01 101	0.01 137

Wave_Phase_stereo	0.55 299	0.17 305	2.86 525	0.00 1	0.10 474	4.86 615	0.03 315	2.09 227	0.62 173	0.07 134	0.01 1	0.04 124	0.02 94	0.08 65	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.02 601	0.02 486	0.01 101	0.01 137

GASTEREO	0.39 224	0.45 496	0.47 100	0.11 434	0.24 559	1.06 183	0.03 315	3.16 365	0.66 233	0.10 191	0.01 1	0.01 3	0.28 401	0.66 304	0.18 284	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.32 641	0.03 310	0.02 284

MSCF	0.38 223	0.45 496	0.49 103	0.12 438	0.24 559	1.05 167	0.03 315	3.14 357	0.68 259	0.02 35	0.01 1	0.02 43	0.23 386	0.65 303	0.18 284	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.32 641	0.03 310	0.02 284

MM-Stereo_test1	0.40 229	0.13 250	1.31 331	0.64 603	0.07 444	0.92 118	0.03 315	3.08 348	0.80 356	0.35 289	0.04 222	0.05 165	0.02 94	0.20 177	0.13 236	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.26 591	0.02 284

ISRNet	0.88 409	0.19 324	2.71 518	0.05 327	0.00 1	1.17 264	0.03 315	2.96 325	0.80 356	2.17 530	1.70 513	2.59 515	0.20 375	2.58 382	0.46 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.00 1

castereo++	0.25 148	0.15 280	0.48 102	0.09 412	0.00 1	1.08 202	0.03 315	1.53 160	0.67 249	0.00 1	0.01 1	0.59 339	0.00 1	0.09 79	0.06 127	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.28 631	0.02 245	0.00 1

GIP-stereo	0.31 185	0.03 2	0.78 160	0.00 1	0.00 1	1.06 183	0.03 315	2.98 327	0.66 233	0.05 109	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.18 155	0.24 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.00 1

IGEV++	0.36 213	0.19 324	0.57 122	0.09 412	0.00 1	0.35 36	0.03 315	4.62 547	0.24 72	0.12 215	0.02 158	0.03 100	0.17 359	0.24 200	0.23 315	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.04 513	0.09 458	0.08 506

AE-Stereo	0.47 264	0.11 219	1.03 243	0.04 293	0.09 464	1.11 218	0.03 315	4.16 501	0.34 90	0.35 289	0.82 447	0.15 264	0.16 355	0.45 273	0.05 73	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.26 624	0.09 458	0.05 433

EKT-Stereo	0.74 352	0.18 316	1.23 310	0.81 617	4.25 665	1.19 289	0.03 315	2.17 243	0.13 5	0.35 289	0.40 363	0.97 402	0.08 284	2.61 387	0.09 193	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.07 536	0.04 352	0.03 368

CBFPSM	1.39 516	0.61 555	4.29 593	0.01 53	0.01 248	3.64 588	0.03 315	3.39 404	0.80 356	0.64 334	0.21 318	6.18 623	3.70 619	2.38 379	1.82 551	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.01 137

BUS	0.97 430	0.10 185	0.96 211	0.01 53	0.00 1	5.85 627	0.03 315	5.40 605	0.93 385	2.26 541	0.66 418	2.39 510	0.06 247	0.61 298	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

NINENet	1.03 446	0.22 357	1.30 327	0.10 424	0.01 248	5.85 627	0.03 315	4.41 528	1.25 452	1.55 480	0.60 412	2.39 510	0.06 247	2.72 392	0.05 73	0.00 1	0.01 395	0.01 573	0.00 1	0.04 352	0.00 1

Sa-1000	1.04 448	0.39 460	1.17 291	0.00 1	0.20 541	1.33 377	0.03 315	4.19 504	1.81 541	0.99 396	5.33 607	0.61 342	0.15 349	4.07 448	0.30 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 577	0.13 501	0.00 1

test_4	0.51 282	0.10 185	1.27 316	0.01 53	0.06 430	0.97 131	0.03 315	1.12 124	0.16 22	0.27 268	3.42 582	0.65 352	0.09 297	1.59 357	0.26 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 542	0.14 508	0.00 1

dd	0.34 198	0.67 568	1.55 372	0.04 293	0.01 248	1.22 317	0.03 315	0.84 108	1.16 437	0.18 252	0.05 230	0.12 246	0.05 216	0.29 227	0.44 430	0.02 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 28	0.08 132	0.61 129	0.01 53	0.00 1	0.94 122	0.03 315	0.29 26	0.21 55	0.05 109	0.02 158	0.06 185	0.04 193	0.26 214	0.07 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 137

TRStereo	0.59 308	0.79 589	1.59 386	0.56 592	0.01 248	1.19 289	0.03 315	4.74 558	0.60 132	0.17 249	0.01 1	0.62 345	0.44 438	0.57 290	0.07 150	0.00 1	0.04 545	0.00 1	0.24 615	0.01 101	0.14 565

AnonymousM	0.34 198	0.07 101	0.63 131	0.02 164	0.01 248	1.09 206	0.03 315	1.54 161	0.68 259	0.17 249	0.04 222	0.02 43	0.24 389	0.25 206	0.04 40	0.00 1	0.01 395	1.93 664	0.00 1	0.01 101	0.00 1

s12784h	0.56 301	0.14 263	1.22 308	0.02 164	0.00 1	1.14 241	0.03 315	3.43 412	1.47 499	1.02 398	1.41 499	0.05 165	0.02 94	1.08 330	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

RALCasStereoNet	0.44 250	0.44 490	1.03 243	0.03 241	0.00 1	1.10 212	0.03 315	2.46 269	0.90 378	0.07 134	0.32 338	0.12 246	0.20 375	1.28 340	0.25 329	0.00 1	0.31 652	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.12 545

ARAFT	1.12 476	0.82 598	4.11 587	0.04 293	0.00 1	1.64 492	0.03 315	4.85 570	1.69 534	2.78 572	0.57 393	0.47 323	0.11 318	4.81 494	0.24 321	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.00 1	0.24 580	0.05 433

cf-r	0.98 433	0.51 524	2.04 450	0.25 514	0.01 248	1.40 403	0.03 315	4.47 533	1.65 530	0.95 379	0.58 395	2.63 516	0.24 389	4.19 454	0.58 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 401	0.04 407

PSMNet-RSSM	0.90 418	0.44 490	1.35 341	0.13 448	0.00 1	1.37 390	0.03 315	4.79 567	0.85 372	1.11 415	0.49 386	2.15 491	0.35 421	4.09 452	0.73 488	0.00 1	0.00 1	0.01 573	0.00 1	0.03 310	0.01 137

RYNet	1.52 529	0.35 437	3.38 556	0.25 514	0.04 399	2.31 538	0.03 315	4.62 547	1.47 499	1.14 418	0.34 346	4.52 599	1.38 538	6.36 567	4.23 606	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

MLCV	1.01 442	0.53 530	2.17 462	0.03 241	0.00 1	1.60 478	0.03 315	2.90 315	1.30 467	2.60 564	1.85 521	1.00 405	0.40 434	4.88 496	0.74 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 419	0.01 137

HSM	1.36 512	0.40 466	1.07 258	0.01 53	0.30 587	1.73 506	0.03 315	5.89 627	1.22 445	1.83 502	1.36 495	4.78 606	1.30 534	6.61 582	0.57 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

iResNet_ROB	1.05 456	0.76 584	2.06 452	0.07 383	0.00 1	1.35 383	0.03 315	6.80 648	2.57 598	0.79 356	1.20 484	0.94 398	0.12 332	3.81 435	0.41 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.01 137

quiztm	0.45 254	0.43 484	0.77 159	0.20 495	0.08 454	1.20 306	0.04 357	3.88 478	0.72 305	0.30 272	0.56 392	0.06 185	0.06 247	0.20 177	0.27 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.17 537	0.01 137

aanet-new-90k	0.30 179	0.27 383	0.90 188	0.12 438	0.04 399	1.11 218	0.04 357	2.59 284	0.68 259	0.05 109	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.07 49	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 545

aanet-new-70k	0.28 165	0.27 383	0.81 164	0.05 327	0.01 248	1.10 212	0.04 357	2.55 278	0.65 219	0.04 98	0.01 1	0.01 3	0.02 94	0.04 20	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.03 368

aanet-new-78k	0.33 192	0.27 383	1.51 366	0.12 438	0.03 375	1.12 231	0.04 357	2.61 288	0.66 233	0.03 73	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.04 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.09 514

LiteMatch	0.17 56	0.44 490	0.24 29	0.28 529	0.02 346	0.56 69	0.04 357	0.20 9	0.60 132	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.68 490	0.07 49	0.28 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 137

Lsterematch	0.41 233	0.44 490	1.31 331	0.28 529	0.02 346	0.91 109	0.04 357	1.01 116	1.02 403	0.24 262	1.06 468	0.30 298	0.68 490	0.57 290	0.28 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 137

Selective-IGEV-i32	0.22 112	0.06 62	0.46 94	0.05 327	0.04 399	0.34 33	0.04 357	2.18 244	0.59 119	0.09 169	0.01 1	0.02 43	0.05 216	0.18 155	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 547	0.03 310	0.09 514

WQFJA1	0.50 277	0.06 62	0.28 57	0.03 241	0.53 619	1.17 264	0.04 357	4.55 539	2.45 590	0.10 191	0.01 1	0.14 258	0.11 318	0.15 137	0.33 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.01 137

NLMM	0.50 277	0.06 62	0.28 57	0.03 241	0.53 619	1.17 264	0.04 357	4.54 537	2.45 590	0.10 191	0.01 1	0.14 258	0.11 318	0.15 137	0.33 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.01 137

Zero-FE251	0.22 112	0.10 185	0.95 208	0.04 293	0.00 1	1.04 152	0.04 357	0.53 68	0.19 41	0.87 365	0.02 158	0.02 43	0.01 31	0.16 143	0.32 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.05 433

xyz-stereo-finetune2	0.61 312	0.19 324	0.84 171	0.06 350	0.00 1	1.28 354	0.04 357	1.89 204	0.69 279	0.10 191	0.59 406	0.07 210	0.67 488	5.30 516	0.47 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

FoundationStereo	0.08 4	0.12 236	0.24 29	0.02 164	0.01 248	0.12 6	0.04 357	0.24 17	0.59 119	0.00 1	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.11 104	0.07 150	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo	0.32 189	0.28 399	0.46 94	0.01 53	0.05 417	0.81 84	0.04 357	3.37 398	0.61 150	0.08 153	0.01 1	0.08 218	0.14 345	0.10 95	0.11 219	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.22 607	0.02 245	0.01 137

SMoEStereo_RVC	0.18 70	0.06 62	0.53 111	0.02 164	0.00 1	1.03 141	0.04 357	0.38 47	0.64 208	0.07 134	0.01 1	0.04 124	0.02 94	0.26 214	0.27 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 419	0.10 526

ours_stereo	0.16 49	0.06 62	0.73 153	0.00 1	0.00 1	0.80 80	0.04 357	0.44 57	0.54 111	0.05 109	0.02 158	0.06 185	0.03 149	0.19 164	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 485	0.06 470

UGAM-zero	1.60 541	0.15 280	2.43 493	0.12 438	0.28 583	1.07 191	0.04 357	5.96 631	0.26 77	1.18 425	0.22 322	8.02 636	4.54 629	6.89 605	0.27 343	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.29 636	0.01 101	0.15 568

DCVSM-stereo	0.70 347	0.04 13	1.69 403	0.07 383	0.01 248	1.27 352	0.04 357	1.85 198	0.14 11	3.56 599	0.08 250	3.07 547	0.60 463	1.35 345	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.01 573	0.00 1	0.02 245	0.00 1

Occ-G	0.24 139	0.10 185	0.59 127	0.01 53	0.01 248	0.80 80	0.04 357	0.62 87	0.15 17	0.01 11	0.51 388	1.34 429	0.04 193	0.09 79	0.21 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 565	0.15 522	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 350	0.13 250	1.56 379	0.02 164	0.14 502	1.34 379	0.04 357	3.00 331	0.23 64	0.67 336	1.64 505	0.89 388	0.00 1	4.55 483	0.10 208	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.21 605	0.03 310	0.01 137

iinet-f	1.68 557	0.61 555	11.37 659	0.29 533	0.03 375	4.39 605	0.04 357	3.18 370	1.10 423	1.16 422	0.58 395	2.96 541	2.76 594	2.13 374	2.46 580	0.00 1	0.02 493	0.02 601	0.00 1	0.46 632	0.01 137

Selective-IGEV	0.22 112	0.06 62	0.46 94	0.05 327	0.04 399	0.34 33	0.04 357	2.16 235	0.59 119	0.09 169	0.01 1	0.02 43	0.05 216	0.18 155	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 547	0.03 310	0.09 514

EGLCR-Stereo	0.28 165	0.09 154	0.73 153	0.18 485	0.05 417	1.17 264	0.04 357	2.37 254	0.17 33	0.35 289	0.01 1	0.01 3	0.02 94	0.38 258	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368

CASS	0.56 301	0.13 250	1.40 346	0.03 241	0.01 248	1.65 496	0.04 357	3.03 337	0.63 192	1.96 513	0.93 458	0.28 296	0.36 423	0.52 282	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
rafts_anoy	0.39 224	0.44 490	1.15 282	0.06 350	0.03 375	1.12 231	0.04 357	2.75 300	0.33 88	0.10 191	0.16 290	0.11 241	0.19 369	0.74 310	0.31 369	0.00 1	0.14 631	0.00 1	0.01 459	0.02 245	0.05 433

raft+_RVC	0.42 237	0.48 512	1.11 270	0.51 585	0.17 524	1.16 257	0.04 357	2.25 247	0.59 119	0.12 215	0.42 367	0.08 218	0.15 349	0.60 296	0.28 351	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.00 1	0.06 401	0.19 595

sCroCo_RVC	0.21 94	0.14 263	1.54 370	0.01 53	0.00 1	0.13 7	0.04 357	1.10 123	0.65 219	0.10 191	0.05 230	0.03 100	0.04 193	0.23 195	0.05 73	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

FADNet_RVC	1.15 484	1.06 619	4.34 597	0.02 164	0.06 430	2.77 562	0.04 357	3.50 422	0.80 356	0.35 289	0.32 338	0.65 352	0.09 297	5.20 510	1.56 536	0.24 641	0.34 654	0.11 631	0.33 644	0.65 645	0.60 635

Nwc_Net	1.94 576	0.55 535	3.79 574	0.07 383	0.08 454	2.73 557	0.04 357	6.75 647	1.11 425	2.03 522	7.92 624	4.82 607	2.11 577	4.78 492	2.01 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381	0.01 137

CC-Net-ROB	1.86 569	0.64 561	2.55 506	1.42 648	0.19 537	3.38 580	0.04 357	4.41 528	2.45 590	0.90 371	1.31 493	0.98 403	0.18 363	6.60 580	0.53 456	1.14 656	1.60 669	7.16 669	0.00 1	1.33 650	0.32 622

CFNet	1.08 458	0.62 557	2.26 480	0.26 521	0.03 375	1.40 403	0.04 357	4.45 532	2.09 565	0.48 315	0.69 429	1.31 427	0.24 389	6.63 583	0.83 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 537	0.04 407

DispFullNet	7.91 659	23.96 693	13.67 667	14.71 687	7.88 679	4.83 614	0.04 357	5.01 582	2.89 602	8.86 653	4.96 602	6.11 621	10.72 667	10.18 658	3.51 600	2.44 662	0.33 653	15.15 684	4.65 684	12.33 687	5.95 675

qqai	0.13 28	0.03 2	0.16 2	0.18 485	0.02 346	0.48 63	0.05 388	0.42 54	0.76 329	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.03 149	0.11 104	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 615	0.00 1	0.01 137

PipStereo	0.08 4	0.10 185	0.26 50	0.03 241	0.00 1	0.07 3	0.05 388	0.35 41	0.62 173	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.09 79	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

PSi22b	0.08 4	0.10 185	0.27 52	0.03 241	0.00 1	0.08 4	0.05 388	0.34 40	0.62 173	0.01 11	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.09 79	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

Foundation-i32	0.12 21	0.09 154	0.27 52	0.03 241	0.00 1	0.25 15	0.05 388	0.30 28	0.61 150	0.03 73	0.01 1	0.57 336	0.01 31	0.08 65	0.05 73	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

WQFJX	0.51 282	0.07 101	0.27 52	0.04 293	0.47 614	1.16 257	0.05 388	4.75 561	1.98 558	0.15 234	0.02 158	0.17 272	0.10 306	0.58 294	0.35 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 419	0.02 284

IGEV-FE	0.74 352	0.20 337	3.00 532	0.26 521	0.02 346	1.10 212	0.05 388	3.72 450	0.19 41	0.88 366	0.71 436	2.81 527	0.63 472	0.52 282	0.33 380	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.16 577	0.04 352	0.00 1

FSD	0.09 10	0.06 62	0.25 45	0.03 241	0.00 1	0.25 15	0.05 388	0.32 34	0.61 150	0.03 73	0.01 1	0.06 185	0.02 94	0.13 122	0.05 73	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.16 49	0.04 13	0.55 118	0.02 164	0.00 1	0.87 103	0.05 388	0.53 68	0.26 77	0.02 35	0.20 316	0.06 185	0.16 355	0.17 149	0.26 337	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.03 501	0.03 310	0.02 284

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 213	0.14 263	1.14 278	0.04 293	0.05 417	1.39 401	0.05 388	1.87 201	0.77 337	0.13 223	0.07 243	0.48 324	0.02 94	0.41 263	0.45 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 589	0.01 101	0.10 526

MM-Stereo_test3	0.43 245	0.33 433	0.92 193	0.75 612	0.04 399	0.96 130	0.05 388	3.11 353	0.79 349	0.12 215	0.53 390	0.26 292	0.06 247	0.26 214	0.13 236	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.28 605	0.01 137

SCV	0.42 237	0.28 399	0.68 143	0.26 521	0.16 519	0.26 19	0.05 388	4.98 579	0.63 192	0.10 191	0.01 1	0.02 43	0.05 216	0.26 214	0.13 236	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.18 589	0.25 588	0.18 587

StereoAnything_RVC	0.66 332	1.49 638	1.08 262	0.01 53	0.01 248	0.37 44	0.05 388	2.93 319	0.63 192	0.08 153	0.01 1	0.00 1	0.02 94	0.17 149	0.04 40	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.00 1	6.28 665	0.01 137

tt45	0.47 264	0.06 62	0.70 151	0.02 164	0.00 1	1.30 365	0.05 388	0.85 109	0.60 132	0.05 109	0.01 1	0.09 226	0.03 149	5.40 522	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 458	0.01 137

WCG-NET	0.22 112	0.17 305	0.54 115	0.01 53	0.00 1	0.91 109	0.05 388	0.61 85	1.09 422	0.17 249	0.33 345	0.03 100	0.13 340	0.20 177	0.07 150	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.00 1	0.09 458	0.02 284

Pointernet	0.34 198	0.10 185	1.09 266	0.01 53	0.08 454	1.18 276	0.05 388	2.99 329	0.62 173	0.03 73	0.01 1	0.15 264	0.05 216	0.24 200	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 556	0.01 101	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 563	19.48 690	12.37 662	0.06 350	0.00 1	0.47 62	0.05 388	0.46 61	0.31 84	0.13 223	0.03 205	0.03 100	0.00 1	0.07 49	0.41 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 529	0.07 419	0.92 646

WCG-NET（raft）	0.29 172	0.24 370	0.51 107	0.01 53	0.00 1	0.91 109	0.05 388	0.56 77	1.12 430	0.21 259	0.12 274	1.54 438	0.14 345	0.14 127	0.07 150	0.00 1	0.11 614	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.03 368

RAFT-Stereo-weight	0.39 224	0.07 101	0.81 164	0.07 383	0.02 346	1.34 379	0.05 388	3.15 360	0.31 84	0.94 378	0.52 389	0.26 292	0.01 31	0.19 164	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

IGEV_Zeroshot_test	0.74 352	0.20 337	3.00 532	0.26 521	0.02 346	1.10 212	0.05 388	3.72 450	0.19 41	0.88 366	0.71 436	2.84 530	0.63 472	0.53 285	0.33 380	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.16 577	0.04 352	0.00 1

LL-Strereo	1.93 574	0.97 610	3.83 577	0.55 590	2.19 656	1.49 444	0.05 388	4.09 496	1.00 399	2.59 563	2.77 564	5.17 614	5.63 647	7.19 622	0.63 477	0.00 1	0.10 610	0.00 1	0.00 1	0.25 588	0.20 601

CES	0.43 245	0.14 263	0.85 172	0.05 327	1.52 649	1.22 317	0.05 388	1.01 116	0.59 119	0.03 73	0.02 158	0.14 258	0.10 306	0.40 260	0.10 208	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	2.45 663

CRFU-Net	1.32 508	0.27 383	2.46 499	1.17 642	0.03 375	4.08 596	0.05 388	5.61 615	0.67 249	1.53 473	0.70 435	3.47 568	2.62 592	3.24 405	0.24 321	0.01 568	0.01 395	0.11 631	0.00 1	0.13 501	0.00 1

CSP-Net	1.01 442	0.52 525	0.92 193	0.01 53	0.00 1	2.83 564	0.05 388	4.99 580	0.69 279	0.91 374	0.85 451	1.82 469	0.23 386	6.04 550	0.29 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 474	0.01 137

IPLGR	0.76 362	0.21 347	2.98 530	0.06 350	0.07 444	1.24 333	0.05 388	3.09 350	1.38 479	0.62 327	0.34 346	0.75 371	0.78 497	3.35 407	0.22 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381	0.06 470

AASNet	0.86 398	0.53 530	1.96 435	0.04 293	0.00 1	1.70 503	0.05 388	5.13 590	1.84 543	0.93 377	1.88 522	0.96 399	0.19 369	0.67 305	0.91 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 596	0.09 514

raftrobust	0.46 258	0.42 477	1.05 253	0.01 53	0.21 546	1.17 264	0.05 388	2.07 226	0.19 41	2.98 581	0.02 158	0.12 246	0.15 349	0.25 206	0.31 369	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.06 470

psm_up	0.84 392	0.32 426	1.44 354	0.02 164	0.00 1	1.98 520	0.05 388	3.40 406	1.04 407	2.06 523	0.40 363	1.74 459	0.45 442	3.47 416	0.24 321	0.06 615	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.00 1

FENet	0.52 286	0.07 101	1.62 388	0.04 293	0.00 1	1.19 289	0.05 388	3.10 351	0.98 393	0.89 369	0.01 1	1.63 453	0.09 297	0.47 277	0.28 351	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

GwcNet-RSSM	1.02 444	0.69 574	2.70 516	0.22 501	0.02 346	1.42 416	0.05 388	4.02 489	1.01 400	0.90 371	0.42 367	2.89 535	0.26 397	4.43 471	1.17 516	0.00 1	0.00 1	0.02 601	0.00 1	0.13 501	0.05 433

HSM-Net_RVC	1.40 517	0.07 101	1.58 382	0.00 1	0.01 248	1.88 516	0.05 388	7.24 652	1.71 537	3.63 600	3.63 586	3.21 558	0.36 423	4.25 456	0.44 430	0.01 568	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	1.08 458	1.12 622	4.68 609	1.09 637	0.00 1	1.38 396	0.05 388	3.83 468	1.11 425	0.80 358	1.15 477	1.02 407	0.12 332	4.52 480	0.45 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 613	0.03 368

PSi22a	0.08 4	0.08 132	0.24 29	0.01 53	0.01 248	0.06 1	0.06 419	0.29 26	0.60 132	0.00 1	0.01 1	0.06 185	0.03 149	0.07 49	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

DDF-Stereo	0.32 189	0.09 154	0.69 148	0.05 327	0.15 511	0.91 109	0.06 419	1.58 170	0.38 97	0.04 98	0.02 158	0.17 272	0.20 375	1.46 354	0.56 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 529	0.01 101	0.02 284

zero-FE	0.34 198	0.09 154	1.27 316	0.05 327	0.14 502	0.85 95	0.06 419	1.57 167	0.39 100	0.05 109	0.06 236	0.16 269	0.13 340	1.35 345	0.54 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 513	0.01 101	0.02 284

z-ln-s-r	1.57 538	0.58 545	5.36 622	0.19 494	0.01 248	1.62 487	0.06 419	3.52 426	1.56 519	1.06 409	0.71 436	1.69 458	0.24 389	5.49 526	9.29 651	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 485	0.01 137

coex_refinement	1.13 478	0.54 532	1.58 382	0.12 438	0.02 346	1.51 448	0.06 419	4.01 488	1.51 510	2.61 565	0.66 418	4.40 593	0.48 448	3.67 423	1.30 527	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.03 368

GREAT-IGEV	0.24 139	0.10 185	0.92 193	0.06 350	0.33 599	1.11 218	0.06 419	0.36 46	0.19 41	0.02 35	0.47 384	0.02 43	0.06 247	0.13 122	0.16 267	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.20 598	0.09 458	0.36 626
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.21 94	0.32 426	0.50 106	0.09 412	0.03 375	0.43 60	0.06 419	1.25 133	0.63 192	0.03 73	0.01 1	0.09 226	0.04 193	0.28 224	0.16 267	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.03 501	0.10 474	0.10 526

AIO_test	0.17 56	0.11 219	0.55 118	0.08 398	0.06 430	0.42 59	0.06 419	0.35 41	0.38 97	0.03 73	0.01 1	0.86 385	0.03 149	0.21 187	0.10 208	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.08 542	0.03 310	0.02 284

rrr	0.62 319	0.09 154	2.07 454	0.02 164	0.00 1	0.82 86	0.06 419	2.29 250	0.85 372	0.09 169	0.03 205	0.03 100	0.06 247	5.04 503	0.51 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 593	0.05 381	0.07 493

DMCA-RVC	0.90 418	0.64 561	3.30 552	0.03 241	0.04 399	1.30 365	0.06 419	2.65 291	0.73 307	3.21 588	0.09 259	0.99 404	0.66 483	3.14 403	0.99 507	0.01 568	0.04 545	0.02 601	0.01 459	0.07 419	0.01 137

RASNet	1.53 531	0.31 420	1.97 437	0.09 412	3.20 659	1.69 501	0.06 419	3.27 390	2.12 567	0.77 351	1.29 492	5.32 618	1.69 561	6.60 580	2.17 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.02 284

WQFJX1	0.56 301	0.10 185	0.35 77	0.02 164	0.41 605	1.18 276	0.07 430	5.08 588	2.44 589	0.11 210	0.02 158	0.20 282	0.20 375	0.60 296	0.32 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 401	0.02 284

FACV-RUCA	0.49 273	0.10 185	1.30 327	0.06 350	0.12 489	1.14 241	0.07 430	3.57 436	0.92 381	0.18 252	0.99 463	0.19 277	0.31 409	0.25 206	0.16 267	0.00 1	0.00 1	0.08 622	0.02 486	0.24 580	0.12 545

LL-Strereo2	0.36 213	0.47 510	1.08 262	0.09 412	0.03 375	1.12 231	0.07 430	1.66 178	0.93 385	0.43 306	0.02 158	0.51 331	0.08 284	0.23 195	0.29 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 501	0.04 352	0.04 407

4D-IteraStereo	0.35 209	0.60 550	1.93 426	0.02 164	0.09 464	1.03 141	0.07 430	1.25 133	0.34 90	0.02 35	0.03 205	0.84 384	0.10 306	0.31 234	0.35 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381	0.07 493

LoS	0.28 165	0.16 294	0.95 208	0.07 383	0.01 248	1.32 371	0.07 430	1.30 136	0.60 132	0.04 98	0.03 205	0.28 296	0.11 318	0.48 278	0.11 219	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LRCNet_RVC	60.63 701	63.16 704	62.94 696	69.09 703	50.21 699	19.92 679	0.07 430	58.32 700	5.21 636	75.67 704	86.75 703	74.68 703	62.48 701	59.01 700	49.80 696	93.38 713	56.36 707	93.48 711	92.95 711	67.44 705	71.73 709

GES	0.61 312	0.08 132	1.78 414	0.00 1	0.00 1	1.59 475	0.07 430	5.32 602	0.13 5	0.62 327	0.32 338	0.37 308	0.67 488	0.68 307	0.49 448	0.03 598	0.00 1	0.01 573	0.00 1	0.02 245	0.01 137

test_xeample3	0.35 209	0.10 185	1.95 431	0.02 164	0.00 1	0.93 120	0.07 430	1.70 183	0.86 374	0.09 169	0.04 222	0.05 165	0.05 216	0.23 195	0.51 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 615	0.06 401	0.08 506

HUF	0.25 148	0.32 426	1.18 295	0.06 350	0.11 483	0.31 21	0.08 438	0.73 96	0.62 173	0.10 191	0.01 1	0.02 43	0.03 149	0.16 143	0.14 248	0.00 1	0.58 662	0.00 1	0.00 1	0.14 508	0.37 627

model_zeroshot	0.49 273	0.26 379	2.10 459	0.03 241	0.01 248	1.69 501	0.08 438	2.63 289	0.18 38	1.02 398	0.01 1	0.61 342	0.06 247	0.86 316	0.14 248	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.16 577	0.02 245	0.01 137

GCST	0.81 379	0.64 561	1.41 348	0.44 565	0.01 248	0.91 109	0.08 438	3.75 453	1.04 407	0.12 215	0.44 376	0.27 294	0.35 421	5.12 507	0.38 411	1.19 657	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.05 433

Any-RAFT	0.64 324	0.08 132	1.07 258	0.03 241	0.00 1	2.77 562	0.08 438	3.57 436	1.23 446	0.96 381	0.26 326	1.61 447	0.31 409	0.72 308	0.06 127	0.00 1	0.10 610	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

STrans-v2	1.67 553	0.36 443	3.28 551	0.02 164	0.19 537	1.45 428	0.08 438	6.69 644	1.49 505	2.00 517	2.86 566	3.67 574	3.88 622	7.04 618	0.45 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

RAFT	0.60 309	0.50 520	1.01 225	0.50 581	0.04 399	0.94 122	0.08 438	3.01 334	0.65 219	0.22 260	0.09 259	3.41 565	0.27 400	0.53 285	0.37 408	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.01 459	0.40 626	0.03 368

test-1	0.52 286	0.25 375	0.94 201	0.03 241	0.22 549	1.20 306	0.08 438	4.03 491	0.25 76	0.70 340	0.66 418	0.71 366	0.03 149	0.30 233	0.43 426	0.00 1	0.18 640	0.00 1	0.07 536	0.01 101	0.25 613

sAnonymous2	0.37 218	0.32 426	3.21 547	0.01 53	0.00 1	0.35 36	0.08 438	1.96 213	0.90 378	0.03 73	0.05 230	0.04 124	0.11 318	0.11 104	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 508	0.18 587

CroCo_RVC	0.37 218	0.32 426	3.21 547	0.01 53	0.00 1	0.35 36	0.08 438	1.96 213	0.90 378	0.03 73	0.05 230	0.04 124	0.11 318	0.11 104	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 508	0.18 587

APVNet	1.52 529	0.31 420	4.00 580	0.09 412	0.00 1	4.64 611	0.08 438	4.41 528	1.21 444	1.25 437	1.05 467	2.90 536	0.93 508	6.70 589	2.48 581	0.01 568	0.00 1	0.07 619	0.00 1	0.27 596	0.05 433

FADNet-RVC	1.10 470	1.07 620	4.79 610	0.03 241	0.00 1	1.60 478	0.08 438	3.77 456	1.70 535	0.35 289	0.07 243	0.61 342	0.66 483	5.32 518	1.11 511	0.01 568	0.08 595	0.00 1	0.00 1	0.48 636	0.18 587

RTSC	2.66 598	1.24 628	6.04 633	0.18 485	0.02 346	4.40 606	0.08 438	4.29 515	4.98 633	6.00 631	3.15 575	2.97 542	1.56 550	6.71 590	10.89 657	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.05 519	0.40 626	0.24 611

NLCSM	0.64 324	0.15 280	0.32 70	0.04 293	0.48 616	1.18 276	0.09 450	3.93 481	1.65 530	0.11 210	0.04 222	0.20 282	0.22 385	3.93 443	0.25 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 528	0.02 284

999	0.48 271	0.07 101	0.55 118	0.01 53	0.00 1	1.27 352	0.09 450	0.33 37	0.61 150	0.01 11	0.17 297	0.03 100	0.02 94	5.79 542	0.51 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 485	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 524	0.31 420	3.22 550	0.66 605	0.08 454	1.54 460	0.09 450	3.84 469	1.58 525	1.66 487	2.32 550	3.60 570	3.12 604	6.99 614	0.42 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

LMCR-Stereo	1.10 470	0.69 574	1.95 431	0.50 581	0.01 248	2.73 557	0.09 450	6.20 636	0.64 208	2.37 553	1.76 516	0.13 251	1.59 556	2.94 397	0.23 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 493	0.00 1

Anonymous3	0.49 273	0.12 236	2.21 465	0.01 53	0.00 1	2.53 549	0.09 450	3.16 365	0.65 219	0.12 215	0.22 322	0.12 246	0.05 216	0.37 255	0.08 174	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.03 368

BEATNet_4x	0.97 430	0.77 586	3.36 555	0.46 571	0.01 248	1.32 371	0.09 450	4.57 544	1.26 453	1.88 506	0.22 322	1.09 415	0.42 436	1.79 366	2.09 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.06 470

R-Stereo Train	0.44 250	0.09 154	0.94 201	0.02 164	0.00 1	1.24 333	0.09 450	3.65 445	0.11 2	1.87 504	0.42 367	0.06 185	0.01 31	0.25 206	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

RAFT-Stereo	0.44 250	0.09 154	0.94 201	0.02 164	0.00 1	1.24 333	0.09 450	3.65 445	0.11 2	1.87 504	0.42 367	0.06 185	0.01 31	0.25 206	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PDISCO_ROB	2.21 588	0.78 587	3.43 559	0.96 629	2.04 655	7.04 637	0.09 450	7.36 654	5.72 639	1.21 433	1.67 508	3.16 555	1.28 532	7.52 630	1.37 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 616	0.13 557

G2L-Stereo_test	0.97 430	0.60 550	1.95 431	0.21 497	0.01 248	1.63 491	0.10 459	3.19 375	1.01 400	1.98 515	0.11 270	3.22 560	0.51 451	4.38 467	0.27 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 547	0.02 284

cross-raft	0.53 292	0.12 236	1.78 414	0.03 241	0.01 248	1.04 152	0.10 459	3.21 380	0.23 64	0.37 297	0.01 1	2.86 533	0.04 193	0.24 200	0.24 321	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.16 577	0.01 101	0.02 284

STTStereo	0.83 386	0.34 435	2.44 495	0.24 511	0.15 511	1.41 408	0.10 459	3.02 335	1.55 514	1.34 444	0.17 297	1.77 464	0.45 442	3.42 412	0.30 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137

UGAM	1.08 458	0.19 324	2.83 522	0.05 327	0.01 248	1.09 206	0.11 462	2.89 314	0.64 208	0.08 153	2.46 553	3.64 572	0.08 284	6.99 614	0.25 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.27 596	0.04 407

UDG	2.86 601	8.81 683	1.57 381	2.60 657	0.89 634	2.39 542	0.11 462	3.42 410	1.02 403	2.18 532	3.64 587	5.04 612	1.60 557	4.17 453	2.09 570	1.21 658	0.04 545	7.69 670	3.67 681	4.10 660	0.93 648

IPLG	0.86 398	0.41 471	2.31 486	0.06 350	0.06 430	1.36 385	0.11 462	3.17 368	0.83 365	0.62 327	1.00 464	0.46 320	0.61 466	5.57 535	0.35 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 547	0.01 137

MIPNet	0.64 324	0.42 477	2.01 442	0.08 398	0.07 444	1.29 359	0.11 462	3.47 420	1.29 464	0.67 336	0.10 263	0.63 348	0.97 510	1.25 338	0.25 329	0.00 1	0.01 395	0.01 573	0.01 459	0.11 485	0.04 407

Consistency-Raft	1.36 512	0.65 565	4.81 611	0.33 545	0.32 597	1.62 487	0.11 462	3.65 445	3.80 620	0.33 277	6.12 614	0.86 385	2.14 578	0.94 323	1.25 522	0.02 590	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.24 580	0.01 137

GEStereo_RVC	1.10 470	0.42 477	1.72 407	0.28 529	0.01 248	1.37 390	0.11 462	6.25 637	0.84 368	1.05 406	0.67 427	1.61 447	0.79 498	6.11 553	0.63 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 474	0.04 407

ADLNet	1.20 491	0.29 409	1.98 439	0.00 1	0.02 346	2.20 531	0.11 462	4.39 526	2.52 595	2.19 533	2.20 546	2.66 517	0.70 493	3.42 412	1.25 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 474	0.04 407

UPFNet	0.87 405	0.09 154	2.05 451	0.00 1	0.00 1	1.90 518	0.11 462	3.41 408	0.83 365	2.15 528	0.10 263	1.92 472	0.09 297	3.94 444	0.70 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

RGC	1.86 569	0.67 568	3.45 561	0.07 383	0.26 567	3.29 575	0.11 462	4.78 566	1.46 497	3.26 590	4.51 597	5.14 613	2.68 593	5.46 524	1.94 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.09 514

gasm-f	0.18 70	0.08 132	0.45 90	0.08 398	0.11 483	1.11 218	0.12 471	0.75 100	0.16 22	0.07 134	0.01 1	0.01 3	0.06 247	0.18 155	0.09 193	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.00 1	0.20 567	0.11 534

Reg-Stereo(zero)	0.46 258	0.04 13	1.77 411	0.01 53	0.14 502	1.20 306	0.13 472	1.13 125	0.26 77	0.05 109	0.16 290	1.75 461	1.10 517	0.67 305	0.45 434	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.12 561	0.01 101	0.09 514

Wz-Net-LNSev	1.30 503	0.85 600	6.26 637	0.02 164	0.03 375	4.02 595	0.13 472	4.21 506	1.12 430	0.77 351	0.10 263	3.60 570	1.11 518	2.68 389	1.12 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

NCC-stereo	1.67 553	0.56 540	3.10 539	0.08 398	0.22 549	2.24 534	0.13 472	5.05 585	1.42 489	2.27 544	2.72 562	4.29 590	3.53 614	5.76 540	2.01 566	0.04 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.02 284

Abc-Net	1.67 553	0.56 540	3.10 539	0.08 398	0.22 549	2.24 534	0.13 472	5.05 585	1.42 489	2.27 544	2.72 562	4.29 590	3.53 614	5.76 540	2.01 566	0.04 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.02 284
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LG-Stereo_L1	0.14 34	0.13 250	0.45 90	0.04 293	0.00 1	0.35 36	0.14 476	0.80 104	0.61 150	0.06 126	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.07 49	0.20 295	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

ITSA-stereo	1.13 478	0.14 263	1.59 386	0.17 480	0.04 399	1.40 403	0.14 476	5.66 620	3.10 607	0.74 346	0.35 349	0.62 345	1.06 512	5.53 528	1.63 540	0.03 598	0.00 1	0.09 625	0.06 529	0.07 419	0.07 493

IIG-Stereo	1.30 503	0.48 512	1.04 248	2.41 655	0.05 417	1.61 482	0.14 476	2.59 284	0.68 259	2.97 580	2.28 549	3.08 548	0.57 460	7.41 628	0.65 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 49	0.13 250	0.42 86	0.04 293	0.00 1	1.05 167	0.15 479	0.57 81	0.38 97	0.06 126	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.07 49	0.19 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

gwcnet-sp	0.98 433	0.38 453	4.06 584	0.04 293	0.00 1	2.60 552	0.15 479	3.51 423	1.13 432	1.75 493	0.16 290	0.68 356	0.39 431	3.69 425	0.90 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 401	0.03 368

scenet	0.98 433	0.38 453	4.06 584	0.04 293	0.00 1	2.60 552	0.15 479	3.51 423	1.13 432	1.75 493	0.16 290	0.68 356	0.39 431	3.69 425	0.90 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 401	0.03 368

ssnet	0.98 433	0.38 453	4.06 584	0.04 293	0.00 1	2.60 552	0.15 479	3.51 423	1.13 432	1.75 493	0.16 290	0.68 356	0.39 431	3.69 425	0.90 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 401	0.03 368

MFMNet_re	2.02 582	0.98 611	4.27 592	2.74 659	0.88 632	1.47 437	0.15 479	4.21 506	3.18 608	6.63 636	6.93 620	1.87 470	3.63 617	2.13 374	0.99 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 576	0.05 433

111	0.79 373	0.70 578	2.21 465	0.01 53	0.01 248	1.19 289	0.16 484	3.78 458	1.98 558	1.22 434	0.91 456	2.01 478	0.32 414	0.32 240	0.64 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.17 579

FADNet	1.20 491	0.93 608	4.51 602	0.03 241	0.06 430	2.56 550	0.16 484	4.02 489	1.42 489	0.32 275	0.06 236	1.66 456	1.07 514	5.56 532	0.87 497	0.19 635	0.02 493	0.01 573	0.01 459	0.50 638	0.03 368

PSMNet_ROB	1.09 466	0.69 574	2.92 527	0.03 241	0.07 444	1.68 499	0.16 484	3.44 414	1.30 467	0.96 381	0.32 338	2.81 527	0.63 472	4.23 455	2.48 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.04 407

TCMNet	1.49 527	0.57 543	5.20 617	0.13 448	1.39 645	1.81 513	0.17 487	4.03 491	1.26 453	1.72 490	2.98 570	1.95 476	0.46 445	5.01 501	2.55 585	0.00 1	0.06 573	0.06 617	0.00 1	0.37 623	0.16 571

RAFT-Test	0.61 312	0.16 294	2.27 483	0.04 293	0.15 511	1.80 512	0.17 487	2.52 275	0.65 219	0.56 322	0.11 270	2.76 526	0.02 94	0.27 223	0.34 391	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.29 636	0.01 101	0.01 137

SHD	3.01 606	1.02 616	5.52 624	0.45 570	0.39 602	4.12 597	0.17 487	6.68 643	12.04 659	7.20 640	3.36 580	4.40 593	2.58 591	4.69 488	7.17 635	0.01 568	0.04 545	0.00 1	0.03 501	0.22 573	0.17 579

DeepPruner_ROB	0.86 398	0.50 520	1.80 417	0.01 53	0.00 1	1.57 464	0.17 487	3.48 421	0.42 102	3.31 591	0.02 158	2.09 486	0.17 359	3.01 400	0.61 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 493	0.01 137

XPNet_ROB	1.17 487	0.41 471	1.68 401	0.04 293	0.01 248	1.65 496	0.17 487	3.46 418	1.39 481	3.89 607	1.01 465	1.60 445	0.53 453	4.35 463	3.07 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.02 284

ACV-stereo	1.64 547	0.27 383	2.94 528	0.04 293	0.04 399	6.31 633	0.18 492	1.81 193	0.22 60	0.23 261	0.01 1	10.52 647	5.41 644	4.07 448	0.77 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.02 284

SFCPSM	0.81 379	0.11 219	2.53 504	0.01 53	0.07 444	2.45 544	0.18 492	4.99 580	1.18 439	0.77 351	0.78 442	0.69 359	0.31 409	1.72 363	0.20 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 519	0.06 401	0.01 137

PVD	5.81 648	0.99 613	5.56 626	0.72 610	0.51 618	6.72 634	0.18 492	9.90 663	23.69 677	11.45 661	19.26 668	8.18 637	9.46 663	9.24 648	9.49 652	0.02 590	0.16 637	0.00 1	0.08 542	0.18 547	0.40 630

GANetREF_RVC	1.10 470	0.95 609	2.98 530	0.06 350	0.00 1	2.23 533	0.18 492	3.95 484	2.53 596	0.56 322	0.32 338	1.89 471	0.66 483	5.03 502	0.51 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381	0.04 407
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
NVstereo2D	1.09 466	0.17 305	4.40 599	0.00 1	0.00 1	1.59 475	0.18 492	4.29 515	1.40 485	0.85 363	0.36 352	2.30 503	0.62 471	5.26 513	0.35 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

FBW_ROB	2.36 592	0.36 443	3.16 542	0.37 558	0.14 502	4.42 607	0.18 492	6.64 642	3.05 605	2.98 581	2.85 565	4.86 608	1.11 518	11.00 666	4.53 610	0.16 632	0.05 562	0.37 647	0.09 547	0.19 556	0.78 641

psmorigin	2.01 581	0.37 447	10.25 655	0.22 501	0.03 375	1.62 487	0.19 498	3.31 392	1.05 413	4.92 623	3.14 573	5.85 619	2.21 579	5.31 517	1.71 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381	0.02 284

DRN-Test	1.62 542	0.23 365	3.72 571	0.18 485	0.13 494	3.34 578	0.19 498	5.93 630	2.01 563	4.14 611	0.76 441	2.12 489	1.78 564	5.22 512	2.62 588	0.00 1	0.00 1	0.01 573	0.01 459	0.03 310	0.01 137

CoDeX	0.94 425	0.34 435	2.09 457	0.05 327	0.20 541	1.49 444	0.20 500	5.89 627	1.57 521	0.66 335	0.67 427	1.05 409	0.32 414	3.82 437	0.33 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.00 1

GASNet	1.43 519	1.53 639	4.54 605	0.31 539	0.02 346	1.49 444	0.20 500	3.86 474	1.95 555	0.75 347	1.37 496	2.11 487	1.57 553	5.82 545	2.60 586	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.00 1	0.43 628	0.10 526

YMNet	1.62 542	0.68 570	3.67 568	0.14 463	0.30 587	4.52 608	0.21 502	3.52 426	1.23 446	2.94 577	4.94 600	4.18 587	0.38 428	2.85 394	2.12 572	0.05 607	0.13 627	0.08 622	0.01 459	0.44 629	0.09 514

YMNet_1	1.62 542	0.68 570	3.67 568	0.14 463	0.30 587	4.52 608	0.21 502	3.52 426	1.23 446	2.94 577	4.94 600	4.18 587	0.38 428	2.85 394	2.12 572	0.05 607	0.13 627	0.08 622	0.01 459	0.44 629	0.09 514

BSDual-CNN	0.83 386	0.10 185	0.96 211	0.01 53	0.00 1	3.32 576	0.21 502	5.40 605	0.93 385	2.26 541	0.66 418	1.81 467	0.10 306	0.61 298	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

hknet	1.08 458	0.13 250	2.07 454	0.01 53	0.00 1	3.32 576	0.21 502	5.40 605	0.92 381	2.26 541	0.66 418	3.43 566	0.05 216	2.81 393	0.27 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

DDUNet	3.28 613	10.54 686	2.29 485	3.50 661	3.31 661	4.21 600	0.21 502	3.77 456	1.03 405	2.54 561	3.17 577	3.20 557	0.21 382	3.89 441	0.69 485	1.94 660	0.05 562	9.87 674	3.53 680	5.03 662	2.55 664

ICVP	0.46 258	0.08 132	1.58 382	0.01 53	0.01 248	1.10 212	0.21 502	3.80 462	0.52 110	0.42 305	0.27 331	0.33 304	0.06 247	0.57 290	0.13 236	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.01 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LCNet	0.87 405	0.18 316	0.97 217	0.14 463	0.26 567	1.19 289	0.22 508	2.36 253	0.71 296	1.82 501	0.21 318	0.11 241	2.56 589	5.56 532	0.14 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 522	0.81 642

ACVNet	0.57 305	0.21 347	1.34 337	0.09 412	0.00 1	1.36 385	0.22 508	2.40 257	1.05 413	0.63 331	0.66 418	1.94 474	0.26 397	0.31 234	0.79 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.00 1

hitnet-ft	1.09 466	0.39 460	1.45 356	0.04 293	0.00 1	1.34 379	0.22 508	3.34 397	2.25 581	1.48 469	1.11 472	4.17 586	0.37 425	4.73 491	0.79 493	0.01 568	0.00 1	0.03 608	0.00 1	0.09 458	0.01 137

ETE_ROB	1.16 486	0.52 525	1.71 406	0.01 53	0.02 346	1.79 511	0.22 508	4.10 497	1.32 472	4.68 621	1.18 483	2.81 527	0.08 284	3.56 421	1.12 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.06 470

AdaStereo	0.65 327	0.09 154	1.12 272	0.02 164	0.00 1	1.45 428	0.23 512	4.38 523	1.44 494	1.17 423	0.37 356	1.56 440	0.18 363	0.56 289	0.37 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	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.
DLCB_ROB	1.17 487	0.22 357	1.28 319	0.08 398	0.00 1	1.51 448	0.23 512	3.39 404	1.52 511	3.43 597	2.00 530	3.40 564	0.31 409	4.29 458	1.82 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SQANet	2.28 590	1.25 630	2.39 492	4.17 665	2.91 657	2.60 552	0.24 514	4.17 503	0.83 365	2.42 557	0.57 393	1.59 443	0.88 504	3.30 406	0.68 484	7.35 672	0.12 622	0.47 649	0.02 486	6.56 666	3.00 666

light-stereo	11.29 674	3.16 666	24.06 679	24.68 696	20.24 695	10.39 658	0.25 515	15.08 671	14.15 665	17.95 675	16.96 656	22.77 673	4.34 627	17.38 680	5.86 626	3.06 664	6.95 692	0.11 631	0.26 624	8.83 678	9.33 689

PSMNet-RUCA	0.66 332	0.48 512	1.68 401	0.01 53	0.02 346	2.02 522	0.25 515	3.93 481	1.50 508	0.37 297	1.38 497	0.11 241	0.12 332	0.64 302	0.31 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 596	0.00 1

PFNet	1.06 457	0.19 324	2.95 529	1.16 640	0.56 624	1.58 468	0.25 515	1.50 156	0.60 132	2.38 555	1.23 486	0.63 348	0.30 405	6.85 598	0.43 426	0.16 632	0.01 395	0.00 1	0.07 536	0.18 547	0.18 587

RAFT-345	1.19 489	0.06 62	1.55 372	0.54 588	0.13 494	1.53 456	0.25 515	0.56 77	1.76 539	1.20 428	7.85 623	0.93 395	0.05 216	6.87 601	0.46 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	1.08 458	1.00 614	5.32 619	0.10 424	0.14 502	1.53 456	0.25 515	3.62 441	1.18 439	0.51 320	0.19 311	1.04 408	0.28 401	5.20 510	0.44 430	0.10 622	0.16 637	0.09 625	0.06 529	0.24 580	0.21 603

DDVS	0.92 422	0.16 294	1.39 345	0.21 497	0.27 573	3.17 569	0.26 520	2.56 280	0.62 173	0.70 340	0.81 445	2.17 497	0.45 442	5.26 513	0.29 357	0.00 1	0.01 395	0.01 573	0.00 1	0.04 352	0.02 284

ACRE	0.75 358	0.78 587	2.72 520	0.13 448	0.02 346	1.40 403	0.26 520	3.20 378	0.82 363	1.84 503	2.46 553	0.19 277	0.10 306	0.52 282	0.26 337	0.00 1	0.04 545	0.01 573	0.05 519	0.19 556	0.05 433

ADLNet2	1.38 515	0.39 460	3.13 541	0.00 1	0.70 629	1.23 332	0.26 520	4.19 504	2.36 584	1.45 468	3.16 576	4.23 589	0.82 503	4.56 485	0.88 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 501	0.02 284

ASMatch	1.44 520	0.14 263	2.15 461	0.60 596	0.21 546	1.21 313	0.26 520	0.96 113	0.66 233	0.29 271	11.75 642	0.93 395	2.37 585	6.73 591	0.54 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.00 1	0.04 407

psmg	0.83 386	0.10 185	0.96 211	0.01 53	0.00 1	3.28 574	0.27 524	4.83 569	0.93 385	1.92 508	1.46 500	1.81 467	0.10 306	0.61 298	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.01 573	0.00 1	0.01 101	0.00 1

CIPLG	0.75 358	0.81 594	2.38 491	0.13 448	0.03 375	1.41 408	0.27 524	3.19 375	0.84 368	1.98 515	2.56 558	0.19 277	0.10 306	0.54 287	0.26 337	0.00 1	0.05 562	0.01 573	0.05 519	0.19 556	0.05 433

IPLGR_C	0.75 358	0.88 603	2.58 508	0.13 448	0.02 346	1.40 403	0.27 524	3.19 375	0.84 368	1.92 508	2.46 553	0.18 276	0.11 318	0.49 280	0.26 337	0.00 1	0.05 562	0.01 573	0.05 519	0.19 556	0.06 470

Patchmatch Stereo++	0.50 277	0.09 154	1.01 225	0.06 350	0.07 444	1.60 478	0.27 524	1.45 150	0.68 259	0.98 392	0.18 303	0.77 376	0.03 149	2.58 382	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.05 433
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.85 394	0.10 185	1.50 360	1.14 638	0.03 375	1.47 437	0.27 524	2.48 272	0.69 279	1.30 440	0.38 358	0.39 313	0.01 31	6.88 602	0.33 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

KMStereo	0.85 394	0.10 185	1.50 360	1.14 638	0.03 375	1.47 437	0.27 524	2.48 272	0.69 279	1.30 440	0.38 358	0.39 313	0.01 31	6.88 602	0.33 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

iGMRVC	0.51 282	0.09 154	1.04 248	0.06 350	0.08 454	1.61 482	0.27 524	1.44 147	0.69 279	0.97 383	0.19 311	0.76 372	0.03 149	2.69 390	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.04 407

iRAFT	0.50 277	0.09 154	1.01 225	0.06 350	0.07 444	1.60 478	0.27 524	1.45 150	0.68 259	0.98 392	0.18 303	0.77 376	0.03 149	2.58 382	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.05 433

AANet	4.76 641	1.55 640	16.94 674	0.08 398	0.02 346	1.55 462	0.28 532	4.62 547	13.81 664	13.14 667	13.93 647	12.23 651	5.40 643	5.81 544	5.54 622	0.00 1	0.01 395	0.01 573	0.02 486	0.23 576	0.06 470

iRaft-Stereo_20w	0.92 422	0.15 280	2.68 514	0.24 511	0.06 430	1.36 385	0.28 532	7.46 655	0.34 90	1.56 481	0.37 356	0.62 345	1.24 529	1.25 338	0.34 391	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.16 577	0.02 245	0.13 557

SACVNet	0.96 428	0.36 443	1.49 359	0.05 327	0.00 1	1.62 487	0.28 532	3.86 474	1.28 463	1.79 499	0.80 444	1.59 443	0.07 266	5.29 515	0.48 446	0.01 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 576	0.01 137

PASM	1.58 540	1.05 618	7.51 643	0.56 592	0.09 464	1.37 390	0.28 532	2.85 311	1.44 494	3.91 608	0.44 376	3.02 544	0.64 476	6.38 568	1.59 539	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.03 501	0.26 591	0.15 568

zh-mn7	3.86 627	3.10 665	15.43 669	0.10 424	0.05 417	1.45 428	0.29 536	4.05 493	6.06 641	7.81 645	15.68 654	2.86 533	0.76 496	10.58 659	8.76 647	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 493	0.02 284

PAM_32	1.45 521	0.13 250	2.69 515	0.26 521	0.30 587	2.15 530	0.29 536	4.92 574	0.22 60	0.84 362	2.02 532	9.57 645	3.27 610	0.97 325	0.56 464	0.00 1	0.12 622	0.00 1	0.31 638	0.04 352	0.27 614

fast-acv-ft	1.41 518	0.46 502	4.29 593	0.10 424	0.13 494	3.97 593	0.29 536	2.42 265	1.91 552	0.81 359	3.55 584	3.02 544	1.26 531	3.35 407	2.05 569	0.04 601	0.01 395	0.04 612	0.04 513	0.39 625	0.05 433

NF-Stereo	0.82 381	0.10 185	1.12 272	1.19 643	0.01 248	1.52 453	0.29 536	2.67 296	0.66 233	1.20 428	0.58 395	0.24 286	0.01 31	6.38 568	0.32 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

OCTAStereo	0.82 381	0.10 185	1.15 282	1.19 643	0.01 248	1.53 456	0.29 536	2.66 292	0.66 233	1.20 428	0.58 395	0.25 289	0.01 31	6.38 568	0.33 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

RE-Stereo	0.82 381	0.10 185	1.15 282	1.19 643	0.01 248	1.52 453	0.29 536	2.66 292	0.66 233	1.20 428	0.58 395	0.24 286	0.01 31	6.38 568	0.32 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

TVStereo	0.82 381	0.10 185	1.15 282	1.19 643	0.01 248	1.52 453	0.29 536	2.66 292	0.66 233	1.20 428	0.58 395	0.24 286	0.01 31	6.38 568	0.32 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

DeepPrunerF	2.50 594	0.87 602	14.90 668	0.17 480	0.31 594	1.41 408	0.29 536	5.62 617	9.97 656	1.02 398	0.43 373	2.01 478	1.65 558	6.85 598	3.99 602	0.00 1	0.01 395	0.07 619	0.10 552	0.24 580	0.12 545

PAM	1.34 510	0.13 250	2.83 522	0.30 535	0.31 594	2.21 532	0.30 544	5.05 585	0.23 64	0.82 360	1.11 472	9.08 642	2.34 584	0.90 318	0.44 430	0.00 1	0.13 627	0.00 1	0.31 638	0.03 310	0.28 615

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 533	0.68 570	4.62 607	0.01 53	0.00 1	5.13 619	0.30 544	4.64 552	1.23 446	2.39 556	0.59 406	2.12 489	2.00 575	4.94 498	2.19 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

PSM-adaLoss	0.46 258	0.09 154	1.01 225	0.06 350	0.09 464	1.61 482	0.30 544	1.43 143	0.69 279	0.97 383	0.18 303	0.77 376	0.02 94	1.67 362	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.05 433

PMTNet	0.21 94	0.19 324	0.85 172	0.02 164	0.02 346	1.14 241	0.30 544	0.88 110	0.11 2	0.03 73	0.02 158	0.07 210	0.02 94	0.37 255	0.12 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.00 1

RAFT-IKP	0.45 254	0.09 154	1.06 255	0.06 350	0.06 430	1.44 422	0.31 548	1.44 147	0.69 279	0.97 383	0.18 303	0.76 372	0.02 94	1.65 361	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.04 407

IGEV-RUCA	0.28 165	0.05 35	0.53 111	0.12 438	0.11 483	1.25 343	0.32 549	0.80 104	0.20 49	0.10 191	0.14 278	0.16 269	0.25 394	0.29 227	0.25 329	0.05 607	0.19 642	0.20 639	0.23 611	0.18 547	0.19 595

HUI-Stereo	0.45 254	0.09 154	1.08 262	0.06 350	0.08 454	1.61 482	0.32 549	1.43 143	0.70 291	0.97 383	0.18 303	0.77 376	0.02 94	1.44 352	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.05 433

IRAFT_RVC	1.02 444	0.20 337	1.58 382	1.39 647	0.26 567	1.33 377	0.32 549	2.52 275	0.66 233	1.58 482	0.81 445	1.16 419	1.58 554	6.51 577	0.43 426	0.00 1	0.12 622	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.03 368

OMP-Stereo	1.20 491	0.54 532	0.96 211	2.39 654	0.29 585	1.58 468	0.33 552	2.01 219	0.68 259	2.68 569	1.16 479	3.10 550	0.18 363	7.40 627	0.56 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 419	0.01 137

ROB_FTStereo_v2	0.43 245	0.09 154	1.00 221	0.06 350	0.08 454	1.57 464	0.33 552	1.44 147	0.67 249	0.97 383	0.19 311	0.77 376	0.02 94	1.23 337	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.05 433

ROB_FTStereo	0.47 264	0.09 154	1.04 248	0.06 350	0.08 454	1.59 475	0.33 552	1.43 143	0.68 259	0.97 383	0.19 311	0.76 372	0.03 149	1.86 368	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.05 433

XQC	2.57 596	1.20 627	6.33 639	0.18 485	0.01 248	3.84 592	0.33 552	5.24 594	3.83 621	4.43 615	1.94 525	4.58 600	3.19 606	7.19 622	8.67 644	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.03 501	0.27 596	0.19 595

STTRV1_RVC	1.94 576	0.35 437	4.85 612	0.32 543	0.01 248	2.41 543	0.34 556	5.79 624	3.55 613	0.82 360	5.11 605	1.63 453	1.08 515	7.63 632	1.41 534	0.91 653	2.53 681	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.04 407

DANet	1.74 561	0.22 357	3.06 536	0.75 612	0.44 608	2.46 545	0.35 557	3.40 406	1.41 488	4.22 612	1.56 502	5.03 611	0.56 458	6.29 562	5.00 617	0.01 568	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.04 352	0.08 506
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Pruner-Stereo	0.53 292	0.10 185	1.02 231	0.89 627	0.10 474	1.57 464	0.36 558	2.06 222	0.63 192	2.23 535	0.46 381	0.25 289	0.01 31	0.45 273	0.37 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

RT-IGEV	1.20 491	0.10 185	2.23 474	0.46 571	0.30 587	1.14 241	0.37 559	5.13 590	0.71 296	1.74 491	2.95 569	3.86 579	2.33 583	1.50 355	0.64 479	0.00 1	0.11 614	0.00 1	0.25 621	0.10 474	0.18 587

ssnet_v2	1.14 481	0.28 399	1.77 411	0.03 241	0.00 1	2.07 524	0.37 559	5.20 592	1.87 549	2.00 517	0.87 453	3.09 549	0.55 457	1.31 341	3.02 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 547	0.12 545

Wz-Net-SNSev	2.53 595	2.49 658	10.66 657	0.39 560	0.01 248	2.73 557	0.40 561	5.02 583	1.50 508	2.15 528	2.12 538	6.48 626	1.11 518	9.47 651	5.84 625	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.21 569	0.06 470

PWC_ROB	2.90 604	1.01 615	6.12 635	0.53 587	0.57 626	1.30 365	0.40 561	3.85 471	4.42 628	7.37 641	15.40 653	3.03 546	1.55 549	6.31 563	5.74 624	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 632	0.05 433

DeepStereo_RVC	0.52 286	0.08 132	1.37 343	0.06 350	0.06 430	1.34 379	0.41 563	1.43 143	0.68 259	1.03 403	0.85 451	0.49 327	1.56 550	0.79 312	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.13 557

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 545	0.45 496	2.21 465	1.53 649	0.18 530	4.33 603	0.41 563	3.37 398	1.40 485	0.54 321	0.65 416	3.10 550	0.11 318	4.93 497	0.60 474	4.57 666	0.51 658	0.00 1	0.00 1	1.37 651	2.39 662

DRaft	1.34 510	0.12 236	1.19 300	0.06 350	0.01 248	1.64 492	0.43 565	1.86 200	0.14 11	3.76 602	5.27 606	0.41 315	4.38 628	5.49 526	1.68 543	0.01 568	0.06 573	0.00 1	0.07 536	0.07 419	0.11 534

HHNet	0.87 405	0.25 375	1.78 414	0.16 477	0.08 454	1.30 365	0.44 566	1.93 209	0.64 208	1.41 463	5.92 611	0.14 258	1.79 565	0.35 251	0.95 505	0.05 607	0.00 1	0.01 573	0.00 1	0.14 508	0.01 137

edge stereo	1.94 576	0.40 466	3.82 576	0.15 468	0.09 464	1.81 513	0.45 567	4.77 564	2.21 579	3.36 592	3.94 591	8.39 638	1.72 563	5.75 539	1.69 545	0.00 1	0.00 1	0.01 573	0.00 1	0.17 537	0.01 137

DStereoRT	3.77 626	0.60 550	4.37 598	0.09 412	0.15 511	5.27 621	0.46 568	4.05 493	1.49 505	1.91 507	1.39 498	0.89 388	3.47 612	6.42 574	1.75 548	0.00 1	0.09 600	37.58 701	4.88 687	0.07 419	0.50 632

CRE-IMP	0.40 229	0.06 62	1.04 248	0.07 383	0.05 417	1.45 428	0.46 568	1.48 155	0.63 192	0.90 371	0.30 336	0.88 387	0.01 31	0.26 214	0.22 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.17 579

w-ln-seven-2	1.97 579	1.04 617	11.90 660	0.15 468	0.06 430	1.38 396	0.48 570	3.80 462	2.17 574	2.73 570	1.06 468	2.29 501	1.69 561	6.32 564	4.15 605	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.17 537	0.04 407

w-ln-seven	2.97 605	1.40 636	12.49 663	0.25 514	0.14 502	7.22 639	0.48 570	5.24 594	4.82 632	4.96 624	2.13 540	4.00 584	1.33 536	5.95 546	8.81 648	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 522	0.02 284

AF-Net	2.17 587	0.65 565	3.53 563	0.00 1	0.09 464	2.02 522	0.48 570	6.44 638	1.70 535	3.36 592	10.22 637	4.95 610	2.81 596	4.34 461	2.66 589	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 501	0.01 137

CVANet_RVC	1.10 470	0.39 460	1.69 403	0.28 529	0.00 1	1.45 428	0.48 570	3.26 384	1.64 529	2.93 575	1.22 485	1.51 434	0.37 425	6.09 552	0.50 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 547	0.01 137

z-mn7	4.12 633	2.40 657	8.71 648	0.13 448	0.00 1	8.56 650	0.49 574	3.85 471	13.78 663	3.36 592	17.56 659	4.60 602	0.95 509	10.97 664	6.77 631	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 508	0.06 470

NRIStereo	0.74 352	0.08 132	0.88 181	0.47 575	0.05 417	1.58 468	0.49 574	1.38 140	0.61 150	0.88 366	0.17 297	0.66 355	0.03 149	6.96 612	0.22 308	0.00 1	0.06 573	0.00 1	0.00 1	0.06 401	0.17 579

MFN_U_SF_RVC	3.76 625	1.77 646	9.85 654	0.84 618	0.27 573	9.50 652	0.49 574	8.07 657	3.41 611	4.81 622	3.28 578	9.40 643	3.49 613	7.76 636	8.31 643	0.41 645	0.54 659	0.52 651	0.80 667	0.89 646	0.84 643

LALA_ROB	1.33 509	0.59 548	1.74 408	0.02 164	0.06 430	3.25 573	0.50 577	3.45 415	1.39 481	3.70 601	0.59 406	4.59 601	0.25 394	3.58 422	2.79 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.02 284

PA-Net	1.31 507	0.59 548	3.65 567	0.06 350	0.15 511	1.44 422	0.54 578	4.08 495	2.71 600	0.78 354	1.16 479	2.32 506	0.64 476	5.96 547	1.92 560	0.01 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.06 470
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PFNet+	0.54 295	0.10 185	1.31 331	0.16 477	0.05 417	1.44 422	0.56 579	1.60 171	0.98 393	1.35 450	0.46 381	0.37 308	0.01 31	2.18 376	0.22 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

Syn2CoEx	1.66 549	1.17 624	4.29 593	0.04 293	0.00 1	1.44 422	0.56 579	5.33 603	1.98 558	2.01 521	2.12 538	2.08 484	2.81 596	6.55 578	2.42 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 613	0.06 470

DisPM	0.86 398	0.09 154	1.10 268	0.76 615	0.02 346	1.51 448	0.57 581	1.75 188	0.70 291	2.43 559	0.83 449	0.38 312	0.01 31	6.89 605	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

SST-Stereo	1.04 448	0.05 35	1.16 287	0.72 610	0.23 554	1.70 503	0.58 582	1.92 206	1.46 497	1.19 426	1.09 470	1.60 445	1.93 572	6.92 610	0.21 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 137

MSAF-DinoV2	4.41 637	3.43 669	8.07 646	1.16 640	0.06 430	3.21 571	0.59 583	6.94 649	4.44 629	2.00 517	0.83 449	16.58 663	5.59 646	13.48 671	17.17 675	0.06 615	0.04 545	0.09 625	0.76 664	1.94 655	1.78 660

stereogan	2.13 585	0.31 420	3.75 572	0.01 53	0.09 464	7.44 642	0.60 584	4.27 513	3.29 609	3.91 608	4.62 598	6.41 624	1.84 570	5.17 508	0.58 470	0.00 1	0.01 395	0.01 573	0.00 1	0.24 580	0.05 433

GwcNet	1.67 553	0.81 594	5.52 624	0.23 509	1.21 640	4.21 600	0.62 585	3.71 449	1.57 521	1.01 397	1.65 507	3.99 583	0.52 452	5.46 524	2.30 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.35 619	0.13 557

AAGNet	1.54 533	0.07 101	0.88 181	1.04 633	0.27 573	1.47 437	0.66 586	1.57 167	0.61 150	1.68 488	0.82 447	1.62 449	2.29 580	6.18 555	11.63 661	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

RAFT_R40	0.99 440	0.05 35	1.26 314	0.71 609	0.20 541	1.65 496	0.67 587	1.94 212	0.61 150	1.05 406	1.15 477	1.80 466	1.47 541	6.91 608	0.31 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 137

Prome-Stereo	1.23 496	0.06 62	0.93 198	0.12 438	0.24 559	1.26 348	0.67 587	2.53 277	0.69 279	2.08 525	8.70 630	0.76 372	2.91 599	2.12 373	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 654

EDNetEfficientorigin	10.31 669	1.90 651	98.96 711	0.22 501	0.23 554	2.73 557	0.71 589	4.50 535	16.94 671	18.72 676	15.36 652	12.74 654	10.73 668	8.96 646	11.94 662	0.01 568	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.25 588	1.31 653

coex-ft	12.01 676	5.60 678	80.23 701	0.15 468	0.15 511	1.88 516	0.73 590	2.66 292	30.12 685	49.31 698	16.59 655	15.97 662	14.42 675	6.79 596	14.50 667	0.05 607	0.08 595	0.01 573	0.05 519	0.37 623	0.61 636

Ntro	3.24 610	1.34 632	2.83 522	7.27 670	4.43 666	6.22 632	0.74 591	4.73 557	1.48 503	0.39 300	1.77 518	2.70 522	1.28 532	4.59 487	1.25 522	8.06 674	0.28 651	2.12 666	0.05 519	8.11 670	5.16 673

ADCRef	2.29 591	0.65 565	5.67 628	0.10 424	0.09 464	4.81 613	0.76 592	4.75 561	1.37 478	2.88 574	1.67 508	1.62 449	2.30 581	3.77 434	14.93 669	0.02 590	0.00 1	0.01 573	0.10 552	0.20 567	0.11 534

KYRaft	1.19 489	0.05 35	0.94 201	0.06 350	0.24 559	1.25 343	0.78 593	2.48 272	0.61 150	3.23 589	7.13 621	1.00 405	2.77 595	1.43 348	0.14 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	1.71 658

DSFCA	1.30 503	0.14 263	1.82 418	0.01 53	0.03 375	3.74 591	0.86 594	2.71 299	1.23 446	3.09 584	0.41 366	2.93 537	1.49 542	6.12 554	1.35 529	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 137

GMM-Stereo	1.09 466	0.05 35	1.62 388	0.13 448	0.22 549	1.41 408	0.87 595	2.31 251	0.62 173	2.75 571	3.14 573	0.54 334	0.90 506	5.33 519	0.13 236	0.01 568	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.01 101	1.80 661

NVStereoNet_ROB	3.25 612	0.46 502	2.71 518	0.34 551	0.56 624	2.36 541	0.87 595	4.56 543	4.47 630	4.55 617	14.09 649	11.93 650	3.23 609	9.79 654	3.14 596	0.43 646	0.03 525	0.53 652	0.31 638	0.36 621	0.38 629
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	1.51 528	0.08 132	2.17 462	0.09 412	0.02 346	1.76 507	0.90 597	1.47 154	0.60 132	2.46 560	6.42 617	1.08 413	5.16 637	6.21 557	1.86 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 137

CBMV_ROB	1.70 559	0.11 219	1.98 439	0.46 571	0.00 1	2.85 565	0.91 598	4.27 513	2.21 579	4.02 610	5.00 603	2.97 542	2.32 582	5.40 522	1.35 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.06 470

FAT-Stereo	1.86 569	0.19 324	3.31 553	0.17 480	0.03 375	1.78 510	0.97 599	4.76 563	2.79 601	4.22 612	4.87 599	5.31 617	2.83 598	5.06 505	0.90 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.01 137

MDST_ROB	3.50 620	0.07 101	3.94 578	2.66 658	1.46 646	12.94 663	0.97 599	7.32 653	2.42 587	14.82 674	8.08 627	2.74 525	1.51 546	8.44 642	2.48 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.11 534

RP	1.76 564	0.55 535	2.59 510	0.22 501	0.60 627	1.70 503	0.98 601	4.31 517	1.99 561	3.12 585	5.04 604	4.41 595	2.96 600	4.72 490	1.90 557	0.01 568	0.00 1	0.00 1	0.01 459	0.14 508	0.01 137

RAFT + AFF	1.63 545	1.13 623	2.62 511	0.04 293	0.80 631	2.29 537	1.03 602	5.54 614	2.06 564	1.77 497	1.81 520	1.22 422	3.65 618	6.23 559	1.57 538	0.01 568	0.35 655	0.00 1	0.01 459	0.33 613	0.12 545

delet	1.14 481	0.32 426	1.56 379	0.03 241	0.17 524	2.86 566	1.03 602	4.25 510	2.14 572	1.03 403	1.17 481	1.64 455	0.92 507	4.35 463	1.27 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.00 1

MSMD_ROB	4.94 642	0.43 484	2.58 508	0.12 438	0.01 248	8.43 649	1.09 604	4.25 510	4.11 623	13.11 666	26.36 682	13.95 657	13.88 674	7.45 629	2.92 592	0.10 622	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 284

StereoDRNet	1.48 525	0.75 580	4.58 606	0.05 327	0.10 474	2.49 546	1.10 605	4.62 547	1.47 499	3.38 596	0.62 414	2.29 501	0.65 481	4.52 480	2.89 591	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.01 459	0.05 381	0.07 493

DAS	1.26 499	0.08 132	2.25 476	0.04 293	0.01 248	1.28 354	1.18 606	3.80 462	1.58 525	4.60 618	2.37 551	1.53 436	0.53 453	5.36 521	0.59 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 137

SepStereo	1.28 500	0.08 132	2.25 476	0.04 293	0.01 248	1.28 354	1.18 606	3.80 462	1.58 525	4.60 618	2.37 551	1.53 436	0.53 453	5.63 538	0.59 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 137

ccnet	1.70 559	0.20 337	1.95 431	0.26 521	0.18 530	3.72 590	1.22 608	4.22 509	1.43 493	2.37 553	3.96 592	3.45 567	1.51 546	4.69 488	4.47 609	0.06 615	0.00 1	0.09 625	0.01 459	0.10 474	0.01 137

SPS-STEREO	3.08 608	0.49 517	2.49 501	0.21 497	0.24 559	3.67 589	1.24 609	5.80 625	2.43 588	10.68 657	8.00 626	9.48 644	3.59 616	8.11 639	5.08 618	0.01 568	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.04 352	0.11 534
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pmcnn	3.61 621	0.68 570	5.38 623	0.61 599	1.46 646	2.75 561	1.26 610	5.04 584	1.57 521	8.77 652	11.67 641	18.69 668	2.38 586	6.03 549	5.61 623	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.00 1	0.21 569	0.07 493

ADCMid	3.95 631	1.34 632	10.91 658	0.18 485	0.38 601	5.02 617	1.27 611	4.87 571	2.94 604	11.15 659	3.60 585	6.76 630	5.21 640	6.40 573	16.96 673	0.12 626	0.08 595	0.55 653	0.46 654	0.53 640	0.19 595

FC-DCNN	6.09 649	0.18 316	2.35 489	0.42 563	0.53 619	7.80 645	1.42 612	8.14 658	7.07 649	19.05 681	22.10 674	22.85 675	13.84 673	9.42 649	6.44 628	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.06 470

DPSNet	3.38 618	0.60 550	9.55 653	0.61 599	0.46 612	5.10 618	1.44 613	11.17 666	3.92 622	2.57 562	0.88 454	5.90 620	9.68 665	7.63 632	7.25 636	0.08 618	0.16 637	0.01 573	0.07 536	0.34 616	0.17 579

HBP-ISP	1.45 521	0.75 580	3.02 534	0.30 535	0.10 474	4.28 602	1.49 614	4.68 554	1.29 464	3.43 597	0.78 442	0.93 395	1.01 511	6.48 576	0.36 406	0.04 601	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.05 381	0.03 368

FC-DCNN v2	6.25 651	0.19 324	2.31 486	0.44 565	0.55 623	8.05 647	1.51 615	8.71 659	7.22 650	19.24 682	22.98 677	24.00 678	13.47 672	9.80 655	6.51 629	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.05 433

FCDSN-DC	5.04 643	0.15 280	1.83 419	0.22 501	0.44 608	5.60 624	1.66 616	5.22 593	4.37 626	14.49 673	21.86 673	20.65 671	11.88 670	7.66 634	4.55 611	0.02 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.05 433
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	3.70 624	1.77 646	15.73 670	0.31 539	0.05 417	4.37 604	1.67 617	3.58 439	11.57 657	2.36 552	1.32 494	2.03 482	1.91 571	6.95 611	9.01 649	0.05 607	0.03 525	0.10 630	0.08 542	11.00 685	0.10 526

ACVNet-4b	5.67 646	1.65 642	4.43 600	9.46 678	7.11 676	8.72 651	1.68 618	6.61 641	5.76 640	0.27 268	6.49 618	11.67 648	2.43 588	8.40 641	1.56 536	9.06 678	2.34 674	10.49 678	0.02 486	9.22 680	5.98 676

S-Stereo	2.00 580	0.30 415	5.74 629	0.24 511	0.23 554	2.51 548	1.90 619	4.74 558	5.15 634	2.42 557	5.80 610	2.85 532	0.72 494	5.08 506	2.17 574	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.04 407

G-Net	3.49 619	0.47 510	4.03 582	1.61 650	1.91 651	10.78 659	1.92 620	3.06 342	1.26 453	8.59 651	12.06 643	6.13 622	7.82 656	4.78 492	4.77 613	0.08 618	0.12 622	0.07 619	0.15 565	0.16 528	0.11 534

aanetorigin	2.87 602	0.73 579	8.74 649	0.23 509	0.23 554	1.61 482	2.07 621	1.76 190	1.10 423	14.21 672	10.25 638	2.93 537	3.38 611	4.98 500	4.06 603	0.10 622	0.05 562	0.09 625	0.11 556	0.57 641	0.15 568

MeshStereo	5.78 647	0.75 580	3.04 535	0.25 514	0.14 502	7.88 646	2.09 622	9.64 661	5.18 635	20.48 684	19.06 666	22.80 674	9.54 664	9.64 653	4.88 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 607	0.03 368
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
TDLM	1.08 458	0.49 517	1.43 352	0.27 527	0.00 1	1.56 463	2.12 623	3.10 351	1.75 538	1.36 455	0.93 458	1.06 411	0.49 449	6.21 557	0.70 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 528	0.02 284

otaku	3.17 609	1.32 631	2.49 501	6.07 668	3.26 660	4.62 610	2.15 624	5.35 604	1.34 475	2.00 517	2.54 557	3.50 569	1.49 542	3.68 424	1.11 511	7.89 673	0.23 645	1.88 663	0.03 501	7.74 669	4.78 671

Wz-Net-MNSev	1.85 568	1.19 626	5.61 627	0.01 53	0.00 1	4.74 612	2.16 625	4.93 575	1.48 503	3.77 603	1.24 488	1.77 464	2.56 589	4.94 498	2.61 587	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.07 419	0.01 137

WZ-Net	4.16 634	1.75 645	23.59 678	0.08 398	0.04 399	2.62 556	2.16 625	5.89 627	4.74 631	5.73 630	3.51 583	6.99 633	4.89 635	10.82 662	10.11 653	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 493	0.11 534

ADCPNet	3.63 623	0.82 598	13.20 666	0.08 398	0.43 607	7.02 636	2.23 627	4.77 564	2.41 586	4.31 614	1.96 527	7.57 635	5.16 637	6.45 575	13.80 666	0.02 590	0.75 663	0.04 612	0.90 670	0.16 528	0.53 633

zh-sn7	3.94 630	3.36 668	15.78 671	0.13 448	0.00 1	4.01 594	2.24 628	4.54 537	2.00 562	3.86 606	9.77 636	4.11 585	5.45 645	9.93 656	13.33 665	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 573	0.12 545

EAI-Stereo	1.14 481	0.12 236	1.19 300	0.21 497	0.32 597	1.84 515	2.32 629	5.42 608	1.19 441	1.02 398	5.66 609	0.48 324	0.60 463	0.86 316	0.62 476	0.00 1	0.13 627	0.00 1	0.65 662	0.02 245	0.17 579

ACVNet_1	6.16 650	1.86 650	4.43 600	9.52 679	7.22 677	7.59 644	2.37 630	9.99 664	6.71 646	3.84 605	5.35 608	13.23 656	4.90 636	6.25 560	1.94 564	9.06 678	2.40 676	10.88 680	0.11 556	9.58 682	6.03 677

SGM_RVC	4.07 632	0.38 453	1.98 439	0.84 618	0.26 567	6.20 631	2.37 630	6.45 639	3.57 614	11.56 662	9.27 633	15.55 661	6.78 651	10.07 657	4.60 612	0.22 636	0.25 646	0.20 639	0.23 611	0.26 591	0.34 623
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-8	13.93 680	3.75 671	4.23 590	7.74 672	6.54 670	22.81 683	2.39 632	22.66 690	45.98 697	18.88 679	35.42 692	33.21 686	16.91 681	16.55 678	12.78 663	5.01 667	0.81 665	9.89 675	0.77 665	8.77 676	3.61 667

Venus	13.93 680	3.75 671	4.23 590	7.74 672	6.54 670	22.81 683	2.39 632	22.66 690	45.98 697	18.88 679	35.42 692	33.21 686	16.91 681	16.55 678	12.78 663	5.01 667	0.81 665	9.89 675	0.77 665	8.76 675	3.61 667

SGM-Forest	1.84 567	0.08 132	1.31 331	0.15 468	0.22 549	3.52 586	2.46 634	3.85 471	2.16 573	5.29 627	3.90 590	3.71 576	1.56 550	6.28 561	1.90 557	0.01 568	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.30 617
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WCMA_ROB	4.54 638	0.48 512	3.19 544	0.49 578	0.63 628	5.38 622	2.57 635	4.70 555	3.77 619	14.17 671	19.02 665	15.47 660	9.03 660	6.73 591	4.85 615	0.01 568	0.05 562	0.01 573	0.01 459	0.08 436	0.16 571

MonStereo1	9.96 668	1.60 641	3.97 579	7.74 672	6.62 672	14.53 668	2.83 636	14.16 670	22.18 675	11.83 663	28.49 689	26.76 680	16.14 678	11.07 667	6.43 627	6.17 670	0.03 525	3.80 668	0.46 654	8.16 672	6.30 682

SGM+DAISY	4.39 636	1.34 632	5.18 616	1.01 632	0.88 632	5.61 625	2.86 637	4.88 572	3.53 612	13.29 668	13.95 648	12.66 653	7.55 653	7.98 638	5.39 621	0.23 640	0.18 640	0.15 636	0.24 615	0.29 607	0.64 637

ADCP+	2.87 602	0.98 611	8.75 650	0.07 383	0.16 519	5.93 630	2.90 638	4.00 487	1.84 543	1.52 471	0.27 331	3.81 578	3.22 608	6.05 551	17.38 676	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 508	0.30 617

Selective-IGEV-i16pc	1.86 569	0.13 250	9.28 652	0.06 350	0.00 1	9.97 654	2.94 639	3.81 466	1.01 400	0.28 270	0.27 331	1.48 432	0.07 266	6.90 607	0.35 398	0.10 622	0.19 642	0.01 573	0.07 536	0.12 493	0.12 545

DStereoFS	6.87 656	4.36 674	5.33 620	4.05 664	3.78 664	10.15 656	3.17 640	7.95 656	7.68 653	7.62 644	8.86 631	11.78 649	20.97 687	15.16 674	8.10 641	2.06 661	3.13 687	1.72 659	5.49 689	1.19 649	4.86 672

PSM-AAD	1.15 484	0.04 13	0.88 181	0.10 424	0.27 573	1.32 371	3.25 641	2.41 264	0.64 208	2.93 575	1.92 524	0.15 264	5.39 642	3.42 412	0.19 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.05 433

DStereoO	3.24 610	1.24 628	4.53 603	2.49 656	1.28 641	2.49 546	3.35 642	3.86 474	3.39 610	1.92 508	2.66 561	3.72 577	9.18 661	3.46 415	4.30 607	10.11 688	0.42 657	0.03 608	0.75 663	5.03 662	0.56 634

GANet	1.90 573	0.43 484	1.83 419	0.39 560	0.00 1	2.24 534	3.37 643	3.90 479	1.44 494	2.17 530	9.66 634	2.57 514	1.09 516	6.88 602	1.81 550	0.00 1	0.00 1	0.02 601	0.00 1	0.10 474	0.03 368

NCCL2	1.30 503	0.63 560	2.31 486	0.02 164	0.03 375	1.57 464	3.41 644	3.91 480	1.39 481	3.14 586	0.34 346	3.90 580	0.30 405	3.75 430	1.19 518	0.00 1	0.00 1	0.02 601	0.00 1	0.03 310	0.05 433

Selective-IGEV-i16pb	2.59 597	0.23 365	12.90 664	0.10 424	0.00 1	8.27 648	3.43 645	6.97 650	3.73 618	0.56 322	2.20 546	2.46 512	1.32 535	7.09 619	1.35 529	0.15 630	0.26 649	0.06 617	0.13 563	0.24 580	0.24 611

Wz-Net-TNSev	3.91 628	5.20 676	20.57 675	0.15 468	0.01 248	7.14 638	3.57 646	6.70 645	3.57 614	1.74 491	0.58 395	7.39 634	4.33 626	8.86 645	7.99 638	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.24 580	0.16 571

RainbowNet	4.74 640	3.21 667	3.07 537	9.34 677	6.01 669	4.89 616	3.60 647	7.09 651	4.39 627	1.63 485	3.01 571	4.72 605	2.96 600	5.53 528	1.19 518	8.95 676	2.12 672	8.48 672	0.19 593	8.75 674	5.73 674

EDNetEfficient	6.54 654	1.17 624	33.15 683	0.66 605	1.96 652	2.07 524	3.72 648	2.80 306	14.85 667	20.02 683	9.69 635	6.59 629	10.19 666	7.19 622	15.49 671	0.03 598	0.10 610	0.01 573	0.20 598	0.62 644	0.29 616

SANet	4.63 639	0.89 605	5.34 621	0.30 535	0.09 464	7.43 641	3.75 649	6.53 640	16.16 670	6.79 637	13.29 645	12.44 652	7.74 654	7.38 626	4.11 604	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.10 474	0.31 621

SAMSARA	3.32 617	1.07 620	6.25 636	0.86 625	0.31 594	7.55 643	3.87 650	5.26 600	4.20 624	7.43 642	3.35 579	10.04 646	3.83 621	6.98 613	4.83 614	0.00 1	0.14 631	0.00 1	0.05 519	0.17 537	0.22 607

CSAN	2.70 600	0.75 580	3.41 558	0.18 485	0.12 489	4.18 599	4.05 651	4.11 498	4.36 625	6.03 632	6.24 616	4.60 602	4.74 632	7.29 625	3.43 599	0.02 590	0.03 525	0.01 573	0.02 486	0.18 547	0.22 607

DGSMNet	2.23 589	0.80 590	6.10 634	0.96 629	1.73 650	3.22 572	4.12 652	5.30 601	1.11 425	1.19 426	2.48 556	3.18 556	0.65 481	4.57 486	1.33 528	1.11 655	1.37 668	1.55 658	1.26 674	1.37 651	1.28 652

MADNet+	10.71 670	14.57 688	70.07 699	0.58 595	0.47 614	19.89 678	4.20 653	11.05 665	6.87 647	3.03 583	5.99 612	9.01 641	6.35 650	31.95 694	28.31 692	0.22 636	0.26 649	0.01 573	0.04 513	0.46 632	0.87 644

ADCS	5.09 644	2.15 653	16.58 672	0.34 551	0.07 444	5.91 629	4.26 654	6.73 646	6.99 648	9.44 654	6.09 613	6.57 628	5.17 639	9.54 652	21.38 688	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 621	0.23 610

THIR-Stereo	1.48 525	0.29 409	1.51 366	0.01 53	0.02 346	1.05 167	4.32 655	2.11 229	0.22 60	1.08 412	4.24 595	1.93 473	4.19 625	6.76 593	1.87 555	0.00 1	0.00 1	0.04 612	0.00 1	0.05 381	0.00 1

CBMV	1.56 535	0.24 370	1.92 425	0.31 539	0.03 375	2.90 567	4.33 656	3.79 459	1.81 541	4.98 625	1.73 514	2.70 522	1.68 560	3.81 435	0.92 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381	0.08 506
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACVNet_2	8.69 661	1.80 649	5.09 615	8.55 676	6.72 673	13.47 664	4.34 657	13.70 669	23.86 678	6.89 639	19.74 670	20.52 669	5.36 641	7.70 635	2.48 581	8.53 675	1.67 671	7.99 671	0.32 641	8.79 677	6.29 681

WAO-7	9.09 663	1.79 648	3.55 565	0.80 616	0.15 511	18.67 675	4.36 658	23.07 693	26.68 682	12.59 665	27.90 686	22.52 672	13.03 671	13.53 672	11.47 659	0.09 621	0.03 525	0.58 654	0.10 552	0.47 635	0.34 623

GrayStereo	1.46 523	0.03 2	0.87 178	0.63 602	0.20 541	1.24 333	4.61 659	2.85 311	0.62 173	4.98 625	4.00 594	0.45 319	4.67 631	3.37 409	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 657	0.01 101	0.01 137

ADCL	3.30 614	0.81 594	6.76 641	0.25 514	0.25 564	6.93 635	4.65 660	4.79 567	2.62 599	4.61 620	3.36 580	5.22 615	4.55 630	5.54 531	14.91 668	0.05 607	0.01 395	0.11 631	0.13 563	0.28 605	0.10 526

FTStereo	2.16 586	0.03 2	1.42 351	0.17 480	0.13 494	1.42 416	4.67 661	2.44 266	0.63 192	3.36 592	17.95 660	0.78 381	4.17 624	4.41 469	0.14 248	0.15 630	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	1.25 651

RTS	9.75 666	2.69 661	65.25 697	0.85 621	1.99 653	14.36 665	4.75 662	5.69 621	17.29 672	7.97 646	19.00 663	6.83 631	3.02 602	26.15 690	18.62 682	0.00 1	0.15 635	0.00 1	0.00 1	0.29 607	0.16 571

RTSA	9.75 666	2.69 661	65.25 697	0.85 621	1.99 653	14.36 665	4.75 662	5.69 621	17.29 672	7.97 646	19.00 663	6.83 631	3.02 602	26.15 690	18.62 682	0.00 1	0.15 635	0.00 1	0.00 1	0.29 607	0.16 571

LSM	7.38 657	1.68 643	22.24 677	3.99 663	40.72 697	3.54 587	4.79 664	4.74 558	6.65 645	10.25 656	13.51 646	4.49 598	3.81 620	6.91 608	5.31 620	0.00 1	0.04 545	0.00 1	0.00 1	0.26 591	14.60 694

IMH	11.11 673	3.50 670	2.56 507	11.25 684	9.13 682	14.49 667	5.10 665	20.68 686	26.30 681	8.28 648	23.85 680	20.63 670	9.19 662	12.39 668	7.96 637	9.50 683	2.50 679	15.28 685	1.66 677	11.07 686	6.96 685

NaN_ROB	2.02 582	0.58 545	2.65 513	0.29 533	0.28 583	3.19 570	5.19 666	3.84 469	2.55 597	5.31 628	1.73 514	2.30 503	1.96 573	6.78 595	3.09 595	0.01 568	0.06 573	0.03 608	0.10 552	0.10 474	0.37 627

IMH-64-1	9.55 664	2.76 663	2.44 495	11.17 682	9.13 682	12.03 660	5.45 667	18.33 677	15.78 668	6.59 634	18.69 661	16.95 664	6.20 648	10.63 660	8.06 639	9.46 681	2.46 677	15.42 686	1.61 675	10.89 683	6.88 683

IMH-64	9.55 664	2.76 663	2.44 495	11.17 682	9.13 682	12.03 660	5.45 667	18.33 677	15.78 668	6.59 634	18.69 661	16.95 664	6.20 648	10.63 660	8.06 639	9.46 681	2.46 677	15.42 686	1.61 675	10.89 683	6.88 683

Dean	11.46 675	2.03 652	5.20 617	10.73 681	8.20 681	18.71 676	5.73 669	21.10 687	41.49 696	11.12 658	22.16 675	25.92 679	7.74 654	7.52 630	4.31 608	9.01 677	2.27 673	9.95 677	0.61 661	9.18 679	6.22 678

AnyNet_C01	6.59 655	4.31 673	36.24 688	0.96 629	0.46 612	9.96 653	5.74 670	6.02 633	3.63 616	7.59 643	8.56 629	8.83 640	3.14 605	13.74 673	20.83 686	0.12 626	0.08 595	0.25 644	0.09 547	1.01 647	0.34 623

LE_ROB	12.79 678	0.64 561	10.26 656	2.13 652	1.29 642	7.25 640	5.81 671	9.09 660	49.27 699	57.55 699	24.58 681	23.68 677	31.13 693	9.00 647	23.57 691	0.04 601	0.06 573	0.13 635	0.20 598	0.08 436	0.11 534

MANE	14.02 682	0.85 600	3.53 563	2.13 652	3.75 662	18.44 674	6.14 672	22.67 692	27.90 683	33.01 693	41.08 695	41.26 694	30.90 692	23.39 684	17.99 678	0.47 647	0.76 664	0.91 656	4.04 682	0.17 537	1.00 649

CrosDoStereo	1.66 549	0.15 280	1.66 396	0.02 164	0.07 444	1.38 396	6.16 673	3.12 354	1.06 416	0.97 383	3.74 588	0.96 399	4.79 633	7.00 616	1.92 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 485	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 549	0.15 280	1.66 396	0.02 164	0.07 444	1.38 396	6.16 673	3.12 354	1.06 416	0.97 383	3.74 588	0.96 399	4.79 633	7.00 616	1.92 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 485	0.00 1

TorneroNet-64	15.45 684	5.66 679	3.44 560	13.86 685	12.03 686	28.15 690	6.27 675	19.89 681	38.68 694	12.16 664	28.06 687	35.76 689	15.44 677	19.56 682	15.40 670	9.71 684	2.52 680	19.13 690	2.70 678	12.55 688	7.94 687

notaker	17.52 686	21.54 692	7.84 644	18.05 690	14.44 690	17.58 672	6.43 676	20.13 683	24.44 680	21.34 686	27.71 684	39.12 691	18.78 686	19.63 683	20.40 685	11.95 690	2.71 686	25.51 695	5.85 691	17.10 693	9.78 690

AnyNet_C32	3.93 629	2.58 659	12.07 661	0.39 560	0.49 617	5.50 623	6.45 677	4.44 531	2.19 577	6.86 638	2.94 568	5.28 616	3.20 607	6.63 583	18.37 679	0.08 618	0.04 545	0.20 639	0.09 547	0.57 641	0.19 595

WAO-6	11.09 671	1.69 644	3.21 547	7.54 671	7.10 675	16.34 670	6.63 678	20.12 682	38.64 693	9.67 655	19.28 669	27.53 681	10.97 669	12.43 669	11.57 660	4.26 665	2.35 675	10.54 679	0.02 486	7.59 668	4.29 669

TorneroNet	16.10 685	5.74 680	4.12 588	13.88 686	11.97 685	26.89 689	6.85 679	21.13 688	38.32 692	14.15 670	33.36 691	33.52 688	17.49 683	18.89 681	19.64 684	9.77 685	2.53 681	19.43 691	3.35 679	13.21 689	7.86 686

ELAS	8.05 660	0.76 584	4.02 581	0.95 628	1.02 636	14.85 669	6.99 680	12.80 668	11.73 658	22.43 689	27.75 685	17.88 666	15.19 676	10.96 663	11.31 658	0.22 636	0.56 661	0.23 642	0.22 607	0.50 638	0.71 640
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 614	2.61 660	7.84 644	0.09 412	0.26 567	12.92 662	7.62 681	4.25 510	3.64 617	2.95 579	3.99 593	4.61 604	1.22 525	8.36 640	1.77 549	0.59 652	1.15 667	0.04 612	0.85 669	0.48 636	0.67 639

LVE	11.10 672	2.36 655	3.34 554	9.94 680	8.13 680	21.22 680	7.75 682	16.47 675	32.55 688	8.55 650	23.64 678	23.22 676	7.93 657	10.98 665	6.65 630	9.45 680	2.55 683	11.08 682	0.58 660	9.35 681	6.28 679

DStereoSA	6.36 653	2.38 656	9.01 651	3.89 662	5.88 668	5.84 626	7.80 683	5.63 618	5.71 637	4.45 616	15.09 651	2.93 537	16.15 679	8.58 644	10.70 656	1.64 659	4.94 690	0.39 648	6.56 692	3.39 657	6.28 679

SGM-ForestM	12.56 677	0.80 590	4.31 596	1.07 636	0.41 605	21.56 681	8.57 684	17.42 676	19.67 674	29.93 691	28.49 689	45.83 695	27.22 690	26.05 689	18.40 680	0.14 629	0.25 646	0.18 638	0.28 631	0.18 547	0.42 631

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 645	2.33 654	8.42 647	0.33 545	0.27 573	24.60 687	8.84 685	5.50 611	9.75 655	3.82 604	8.16 628	8.53 639	1.82 566	9.44 650	5.18 619	1.02 654	1.65 670	0.33 646	0.47 656	1.06 648	0.90 645

ELAS_RVC	7.69 658	0.80 590	4.90 613	1.06 635	1.02 636	10.00 655	9.43 686	9.75 662	14.69 666	21.83 687	20.27 671	17.88 666	16.41 680	13.01 670	10.44 655	0.22 636	0.55 660	0.28 645	0.19 593	0.35 619	0.65 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	14.27 683	6.95 681	5.79 630	15.08 688	12.84 687	17.44 671	10.61 687	18.88 679	30.94 686	18.81 678	22.21 676	28.54 683	8.85 659	15.56 676	9.24 650	10.34 689	3.60 688	21.61 693	4.68 685	14.48 690	8.94 688

Selective-IGEV-i16pa	40.86 697	51.67 699	34.61 686	3.07 660	1.33 643	89.22 703	10.65 688	60.73 702	84.73 705	63.74 701	79.54 702	61.32 702	52.55 699	90.03 709	62.63 701	25.32 695	8.92 694	10.93 681	5.64 690	5.06 664	15.56 695

PWCK	8.72 662	5.37 677	16.61 673	5.74 667	0.12 489	19.88 677	11.41 689	11.31 667	13.42 662	14.07 669	12.84 644	13.20 655	8.05 658	15.44 675	10.25 654	5.95 669	0.22 644	2.09 665	0.05 519	7.50 667	0.92 646

ktn	19.15 688	18.52 689	6.39 640	22.64 694	17.26 692	24.47 685	12.11 690	24.52 694	34.74 691	18.75 677	27.70 683	32.54 684	17.85 684	15.71 677	16.67 672	22.09 693	3.64 689	28.95 697	10.91 695	17.40 694	10.22 692

HanzoNet	29.69 694	29.33 694	21.66 676	21.75 693	19.07 694	24.58 686	12.99 691	28.87 696	40.49 695	43.09 696	44.02 696	55.65 698	44.93 697	43.17 697	44.44 695	27.88 697	9.47 695	29.77 698	15.86 697	20.94 696	15.84 696

BEATNet-Init1	17.91 687	7.45 682	36.82 689	1.88 651	1.38 644	37.29 693	14.71 692	21.90 689	24.20 679	38.07 694	36.59 694	50.41 696	32.00 694	29.42 693	21.83 689	0.33 644	0.39 656	0.47 649	0.54 659	1.50 653	1.07 650

MultiAttention	6.26 652	0.14 263	1.30 327	1.04 633	1.50 648	42.66 694	15.75 693	6.19 634	1.92 554	3.14 586	7.95 625	6.41 624	0.37 425	28.21 692	3.39 597	0.13 628	0.01 395	0.67 655	0.81 668	1.99 656	1.71 658

UNDER WATER	19.61 689	12.37 687	31.14 681	20.44 692	14.31 689	28.63 691	18.15 694	16.43 674	34.24 690	20.82 685	19.14 667	38.83 690	30.09 691	24.31 685	20.97 687	10.09 687	2.68 684	19.51 692	4.70 686	15.52 692	9.93 691

JetBlue	13.83 679	5.03 675	33.82 685	0.84 618	6.92 674	50.14 695	20.02 695	15.09 672	8.92 654	11.33 660	17.05 657	28.25 682	18.01 685	32.60 695	18.53 681	0.32 643	0.12 622	0.15 636	0.23 611	4.59 661	4.64 670

UNDER WATER-64	20.03 690	10.28 685	31.50 682	20.05 691	13.64 688	32.81 692	23.45 696	16.01 673	33.44 689	22.01 688	17.25 658	40.58 693	32.20 695	24.50 686	22.36 690	10.06 686	2.70 685	18.37 689	4.24 683	14.84 691	10.24 693

DPSimNet_ROB	25.03 693	19.56 691	24.93 680	24.36 695	17.85 693	22.25 682	25.93 697	28.52 695	29.10 684	32.61 692	28.25 688	32.87 685	26.42 688	24.51 687	40.42 694	16.75 692	13.93 697	25.19 694	22.38 698	19.96 695	24.75 700

Selective-IGEV-i1pa	40.68 696	57.40 702	33.39 684	8.30 675	3.75 662	82.83 699	29.61 698	60.13 701	65.07 701	63.77 702	70.36 701	56.61 699	49.84 698	85.92 708	52.37 698	29.08 698	12.73 696	17.95 688	7.74 693	8.68 673	18.01 697

MADNet++	47.78 698	34.15 695	37.11 690	42.94 697	41.23 698	64.94 696	30.63 699	60.79 703	53.26 700	72.08 703	61.65 699	57.68 700	54.96 700	58.03 698	59.24 700	43.01 702	36.17 702	36.07 699	22.50 699	47.50 699	41.67 702

JetRed	34.54 695	39.28 696	62.16 695	15.62 689	26.51 696	69.20 697	40.79 700	31.43 697	32.41 687	46.06 697	44.55 697	40.19 692	26.50 689	38.43 696	56.06 699	12.76 691	37.49 703	13.23 683	9.38 694	29.52 697	19.34 698

TCMNet-wrong-test	55.95 700	78.75 706	71.85 700	90.95 707	89.50 707	78.08 698	71.33 701	38.19 698	12.35 660	40.71 695	51.28 698	59.53 701	35.38 696	64.04 701	52.16 697	38.10 701	6.00 691	47.22 704	41.12 702	82.64 708	69.84 707

RSGM-EC	80.84 707	55.04 700	42.42 691	74.68 705	80.19 705	84.60 700	87.59 702	88.17 707	89.98 707	86.62 708	95.72 709	81.57 705	74.73 703	73.44 702	69.93 703	92.23 709	97.38 709	85.31 708	90.67 709	84.14 709	82.34 710

acva	80.84 707	55.04 700	42.42 691	74.68 705	80.19 705	84.60 700	87.59 702	88.17 707	89.98 707	86.62 708	95.72 709	81.57 705	74.73 703	73.44 702	69.93 703	92.23 709	97.38 709	85.31 708	90.67 709	84.14 709	82.34 710

HaxPig	97.68 712	99.63 712	91.34 704	99.82 724	99.97 717	88.15 702	88.00 704	98.28 712	99.93 715	99.98 717	99.99 714	99.95 719	99.99 715	96.29 711	92.24 710	99.99 726	99.98 715	100.00 717	99.99 718	100.00 727	99.98 725

MEDIAN_ROB	96.83 710	99.41 711	98.66 710	94.75 710	94.23 709	93.08 706	90.54 705	95.61 711	94.75 709	97.65 713	97.73 711	98.30 712	96.57 711	94.51 710	93.74 711	99.78 724	98.24 712	99.99 716	99.89 715	99.48 717	99.67 717

AVERAGE_ROB	99.23 719	99.81 715	97.56 709	100.00 727	100.00 719	96.24 710	91.02 706	100.00 718	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 721	100.00 716	99.98 719	99.97 715	100.00 727	100.00 716	100.00 717	100.00 719	100.00 727	100.00 727

xxxxx1	76.92 704	82.43 707	93.26 706	61.67 700	66.92 701	95.84 707	95.11 707	75.84 704	80.96 702	82.71 705	86.75 703	89.18 707	87.35 705	85.27 705	87.18 706	55.08 704	54.60 704	60.31 705	72.71 706	62.51 701	62.73 704

tt_ll	76.92 704	82.43 707	93.26 706	61.67 700	66.92 701	95.84 707	95.11 707	75.84 704	80.96 702	82.71 705	86.75 703	89.18 707	87.35 705	85.27 705	87.18 706	55.08 704	54.60 704	60.31 705	72.71 706	62.51 701	62.73 704

ff	76.92 704	82.43 707	93.26 706	61.67 700	66.92 701	95.84 707	95.11 707	75.84 704	80.96 702	82.71 705	86.75 703	89.18 707	87.35 705	85.27 705	87.18 706	55.08 704	54.60 704	60.31 705	72.71 706	62.51 701	62.73 704

ccccc	98.51 713	94.69 710	100.00 717	100.00 727	100.00 719	92.59 705	97.15 710	98.75 714	95.78 710	98.59 715	95.17 708	98.60 713	99.67 713	99.86 716	99.84 713	100.00 727	100.00 716	99.91 715	99.54 714	100.00 727	100.00 727

PML	89.08 709	99.72 713	92.85 705	94.72 709	94.92 711	99.54 712	97.42 711	93.50 709	95.96 711	99.77 716	92.33 707	95.35 711	93.51 709	99.96 718	91.15 709	99.98 725	31.71 701	100.00 717	45.94 703	93.46 712	69.88 708

ASD4	55.28 699	67.10 705	50.57 693	44.24 698	57.82 700	92.00 704	98.23 712	54.95 699	86.61 706	58.30 700	64.61 700	50.57 697	63.33 702	58.83 699	67.37 702	25.76 696	29.60 700	26.82 696	29.01 700	42.42 698	37.42 701

test_example2	98.83 714	99.97 718	99.97 714	99.96 726	99.97 717	99.46 711	99.97 713	95.54 710	100.00 716	100.00 718	100.00 715	93.37 710	93.47 708	99.93 717	99.91 714	100.00 727	99.79 714	96.64 712	98.71 713	100.00 727	100.00 727

iinet-test	98.92 715	100.00 719	100.00 717	95.24 711	98.00 713	100.00 714	100.00 714	100.00 718	100.00 716	100.00 718	100.00 715	99.94 717	100.00 716	100.00 720	100.00 718	92.94 711	100.00 716	100.00 717	99.97 716	95.07 713	97.30 713

IINet	98.92 715	100.00 719	100.00 717	95.24 711	98.00 713	100.00 714	100.00 714	100.00 718	100.00 716	100.00 718	100.00 715	99.94 717	100.00 716	100.00 720	100.00 718	92.94 711	100.00 716	100.00 717	99.97 716	95.07 713	97.31 714

Hybrid-DGEV	99.96 726	100.00 719	100.00 717	99.75 723	100.00 719	100.00 714	100.00 714	100.00 718	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 721	100.00 716	100.00 720	100.00 718	99.43 722	100.00 716	100.00 717	100.00 719	99.97 721	99.95 719

RAFT-FEzeroshot	99.94 722	100.00 719	100.00 717	99.72 719	100.00 719	100.00 714	100.00 714	100.00 718	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 721	100.00 716	100.00 720	100.00 718	99.21 718	100.00 716	100.00 717	100.00 719	99.97 721	99.95 719

RAFT-FE	99.94 722	100.00 719	100.00 717	99.72 719	100.00 719	100.00 714	100.00 714	100.00 718	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 721	100.00 716	100.00 720	100.00 718	99.21 718	100.00 716	100.00 717	100.00 719	99.97 721	99.95 719

FlowAnything	99.97 727	100.00 719	100.00 717	99.74 722	100.00 719	100.00 714	100.00 714	100.00 718	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 721	100.00 716	100.00 720	100.00 718	99.71 723	100.00 716	100.00 717	100.00 719	99.98 724	99.95 719

USTest	75.36 703	57.99 703	56.43 694	72.82 704	69.93 704	99.96 713	100.00 714	98.57 713	99.18 712	94.19 710	97.90 712	78.26 704	95.05 710	75.90 704	76.21 705	48.70 703	80.65 708	39.01 702	52.97 705	57.66 700	55.76 703

Selective-RAFT-Error	100.00 728	100.00 719	100.00 717	100.00 727	100.00 719	100.00 714	100.00 714	100.00 718	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 721	100.00 716	100.00 720	100.00 718	100.00 727	100.00 716	100.00 717	100.00 719	99.99 725	99.95 719

Anonymous_1	97.10 711	99.72 713	99.64 713	92.33 708	93.91 708	100.00 714	100.00 714	99.20 715	99.90 714	98.57 714	99.75 713	99.14 714	99.94 714	98.50 712	99.54 712	87.90 707	98.87 713	90.88 710	96.91 712	92.22 711	95.12 712

tt	68.65 702	0.15 280	99.57 712	50.64 699	14.90 691	100.00 714	100.00 714	100.00 718	99.76 713	27.80 690	10.52 639	99.97 720	98.63 712	99.61 713	100.00 718	90.62 708	98.21 711	46.66 703	52.02 704	62.86 704	21.04 699

CasAABBNet	99.94 722	100.00 719	100.00 717	99.72 719	100.00 719	100.00 714	100.00 714	100.00 718	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 721	100.00 716	100.00 720	100.00 718	99.21 718	100.00 716	100.00 717	100.00 719	99.96 720	99.95 719

LSM0	99.94 722	100.00 719	100.00 717	99.84 725	100.00 719	100.00 714	100.00 714	100.00 718	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 721	100.00 716	100.00 720	100.00 718	99.22 721	100.00 716	100.00 717	100.00 719	99.99 725	99.83 718

DPSMNet_ROB	99.46 721	99.94 716	99.98 715	96.59 716	100.00 719	100.00 714	100.00 714	99.81 716	100.00 716	95.87 712	100.00 715	99.32 715	100.00 716	99.79 714	99.99 716	98.46 717	100.00 716	99.86 713	100.00 719	99.52 718	100.00 727

DGTPSM_ROB	99.45 720	99.94 716	99.98 715	96.58 715	100.00 719	100.00 714	100.00 714	99.81 716	100.00 716	95.86 711	100.00 715	99.32 715	100.00 716	99.79 714	99.99 716	98.34 716	100.00 716	99.86 713	100.00 719	99.52 718	99.99 726

DPSM_ROB	99.17 717	100.00 719	100.00 717	96.28 713	98.84 715	100.00 714	100.00 714	100.00 718	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 721	100.00 716	100.00 720	100.00 718	93.66 714	100.00 716	100.00 717	100.00 719	96.31 715	98.27 715

DPSM	99.17 717	100.00 719	100.00 717	96.28 713	98.84 715	100.00 714	100.00 714	100.00 718	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 721	100.00 716	100.00 720	100.00 718	93.66 714	100.00 716	100.00 717	100.00 719	96.31 715	98.27 715

FADE		10.20 684		4.76 666	4.82 667			19.13 680	23.28 676	8.35 649		14.63 659		25.45 688		24.52 694	8.46 693	36.14 700	36.87 701	3.46 659	2.72 665

Low-res two-view benchmark