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

Pro-Stereo	0.21 58	0.05 29	0.20 5	0.01 38	0.00 1	1.17 210	0.01 133	0.21 5	0.61 121	0.01 6	0.01 1	0.01 2	0.01 19	1.55 284	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 544	0.01 73	0.01 126

BStereo	0.34 130	0.17 251	2.86 451	0.00 1	0.10 406	0.41 35	0.03 263	2.16 179	0.62 139	0.07 81	0.01 1	0.04 77	0.02 55	0.08 30	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.02 524	0.02 426	0.01 73	0.01 126

MatchStereo	0.17 33	0.17 251	0.97 164	0.01 38	0.00 1	0.18 5	0.00 1	1.06 85	0.59 98	0.01 6	0.01 1	0.05 109	0.07 201	0.14 71	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wave_Phase_stereo	0.55 227	0.17 251	2.86 451	0.00 1	0.10 406	4.86 539	0.03 263	2.09 174	0.62 139	0.07 81	0.01 1	0.04 77	0.02 55	0.08 30	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.02 524	0.02 426	0.01 73	0.01 126

WQFJA1	0.50 205	0.06 51	0.28 41	0.03 198	0.53 540	1.17 210	0.04 293	4.55 466	2.45 514	0.10 124	0.01 1	0.14 188	0.11 249	0.15 79	0.33 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.01 126

NLMM	0.50 205	0.06 51	0.28 41	0.03 198	0.53 540	1.17 210	0.04 293	4.54 464	2.45 514	0.10 124	0.01 1	0.14 188	0.11 249	0.15 79	0.33 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.01 126

MonSter++	0.09 3	0.04 11	0.24 21	0.01 38	0.00 1	0.56 49	0.00 1	0.20 3	0.60 110	0.00 1	0.01 1	0.02 20	0.02 55	0.07 22	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.14 16	0.04 11	0.23 17	0.01 38	0.00 1	1.14 190	0.00 1	0.51 34	0.61 121	0.01 6	0.01 1	0.02 20	0.04 132	0.07 22	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 16	0.04 11	0.24 21	0.02 133	0.00 1	1.15 198	0.00 1	0.44 29	0.61 121	0.08 94	0.01 1	0.01 2	0.05 153	0.08 30	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 11	0.04 11	0.22 9	0.00 1	0.00 1	1.13 187	0.00 1	0.30 12	0.61 121	0.01 6	0.01 1	0.02 20	0.04 132	0.08 30	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

BridgeDepth	0.11 7	0.07 81	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 58	0.00 1	0.14 1	0.62 139	0.08 94	0.01 1	0.08 151	0.04 132	0.14 71	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.18 44	0.08 105	0.45 69	0.08 329	0.11 416	1.11 170	0.12 397	0.75 69	0.16 20	0.07 81	0.01 1	0.01 2	0.06 183	0.18 94	0.09 133	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.00 1	0.20 490	0.11 468

MonStereo	0.19 47	0.07 81	0.24 21	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.00 1	2.16 179	0.63 150	0.03 47	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.09 36	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.01 126

Wavelet-MonSter	0.10 6	0.03 2	0.24 21	0.01 38	0.00 1	0.91 76	0.00 1	0.20 3	0.23 53	0.14 160	0.01 1	0.01 2	0.02 55	0.11 53	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

FSD	0.09 3	0.06 51	0.25 34	0.03 198	0.00 1	0.25 9	0.05 318	0.32 15	0.61 121	0.03 47	0.01 1	0.06 126	0.02 55	0.13 68	0.05 34	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

Monster-pub-eth3d	0.19 47	0.07 81	0.24 21	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.00 1	2.16 179	0.64 162	0.03 47	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.10 46	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.01 126

GASTEREO	0.39 156	0.45 419	0.47 78	0.11 364	0.24 483	1.06 139	0.03 263	3.16 291	0.66 181	0.10 124	0.01 1	0.01 2	0.28 328	0.66 235	0.18 214	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.32 567	0.03 241	0.02 255

MSCF	0.38 155	0.45 419	0.49 80	0.12 367	0.24 483	1.05 125	0.03 263	3.14 283	0.68 201	0.02 21	0.01 1	0.02 20	0.23 313	0.65 234	0.18 214	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.32 567	0.03 241	0.02 255

S2M2_XL	0.06 1	0.19 270	0.39 64	0.04 237	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 17	0.07 1	0.01 6	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.21 58	0.08 105	0.22 9	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	1.80 150	0.74 249	0.13 154	0.01 1	0.02 20	0.02 55	0.10 46	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 47	0.06 51	0.22 9	0.00 1	0.00 1	0.82 64	0.00 1	1.54 121	0.78 274	0.14 160	0.01 1	0.02 20	0.05 153	0.04 5	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 86	0.08 105	0.24 21	0.00 1	0.00 1	1.06 139	0.00 1	2.14 176	0.79 278	0.13 154	0.01 1	0.01 2	0.02 55	0.09 36	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 58	0.07 81	0.23 17	0.01 38	0.00 1	0.81 62	0.00 1	2.00 168	0.75 253	0.09 104	0.01 1	0.02 20	0.03 98	0.06 18	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.29 111	0.04 11	0.24 21	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	3.00 259	0.71 233	0.19 187	0.01 1	0.02 20	0.28 328	0.12 60	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 106	0.06 51	0.35 57	0.03 198	0.00 1	1.07 144	0.00 1	2.95 251	0.67 192	0.26 193	0.01 1	0.02 20	0.02 55	0.04 5	0.07 97	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 76	0.06 51	0.21 7	0.01 38	0.03 318	1.06 139	0.00 1	1.73 146	0.72 241	0.19 187	0.01 1	0.02 20	0.04 132	0.24 134	0.06 78	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 16	0.05 29	0.34 56	0.01 38	0.00 1	1.09 158	0.01 133	0.31 14	0.68 201	0.09 104	0.01 1	0.02 20	0.02 55	0.04 5	0.06 78	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 58	0.06 51	0.29 44	0.02 133	0.00 1	1.11 170	0.02 214	1.46 114	0.70 229	0.16 170	0.01 1	0.01 2	0.04 132	0.12 60	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 26	0.13 197	0.42 66	0.04 237	0.00 1	1.05 125	0.15 405	0.57 50	0.38 80	0.06 77	0.01 1	0.02 20	0.00 1	0.07 22	0.19 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

LG-Stereo_L1	0.14 16	0.13 197	0.45 69	0.04 237	0.00 1	0.35 22	0.14 402	0.80 73	0.61 121	0.06 77	0.01 1	0.02 20	0.00 1	0.07 22	0.20 225	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

MLG-Stereo_test3	0.14 16	0.10 149	0.20 5	0.00 1	0.00 1	1.04 112	0.00 1	0.47 32	0.69 217	0.09 104	0.01 1	0.02 20	0.01 19	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

MLG-Stereo_test2	0.16 26	0.11 175	0.23 17	0.02 133	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.27 10	1.26 378	0.02 21	0.01 1	0.08 151	0.00 1	0.07 22	0.15 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

MLG-Stereo_test1	0.15 25	0.06 51	0.31 48	0.02 133	0.01 201	1.05 125	0.00 1	0.19 2	1.26 378	0.02 21	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

MLG-Stereo	0.17 33	0.06 51	0.25 34	0.02 133	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.50 33	1.29 389	0.01 6	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

LG-G_1	0.23 86	0.11 175	0.32 51	0.02 133	0.00 1	1.29 285	0.00 1	1.82 152	0.71 233	0.10 124	0.01 1	0.05 109	0.01 19	0.07 22	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

LG-G	0.23 86	0.11 175	0.32 51	0.02 133	0.00 1	1.29 285	0.00 1	1.82 152	0.71 233	0.10 124	0.01 1	0.05 109	0.01 19	0.07 22	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

LGtest1	0.13 11	0.14 210	0.30 45	0.01 38	0.00 1	0.40 33	0.00 1	0.54 45	0.73 242	0.06 77	0.01 1	0.03 57	0.00 1	0.04 5	0.21 233	0.00 1	0.05 487	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

SGD-Stereo	0.12 9	0.10 149	0.25 34	0.03 198	0.00 1	1.03 102	0.00 1	0.24 8	0.59 98	0.01 6	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.06 18	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

HI	0.54 223	0.37 377	1.50 289	0.13 375	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.68 140	0.62 139	1.34 368	0.01 1	2.67 442	0.66 410	0.36 186	0.20 225	0.00 1	0.04 472	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.00 1

CoSv	0.54 223	0.37 377	1.50 289	0.13 375	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.68 140	0.62 139	1.34 368	0.01 1	2.67 442	0.66 410	0.36 186	0.20 225	0.00 1	0.04 472	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.00 1

SCV_C0	0.34 130	0.20 283	0.96 158	0.02 133	0.00 1	0.41 35	0.02 214	3.62 367	0.65 170	0.12 146	0.01 1	0.07 143	0.09 229	0.18 94	0.13 167	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.19 524	0.12 420	0.04 357

SCV	0.42 166	0.28 337	0.68 108	0.26 445	0.16 448	0.26 10	0.05 318	4.98 503	0.63 150	0.10 124	0.01 1	0.02 20	0.05 153	0.26 148	0.13 167	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.18 520	0.25 508	0.18 515

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 47	0.03 2	0.46 73	0.03 198	0.00 1	0.36 29	0.02 214	1.68 140	0.67 192	0.01 6	0.01 1	0.05 109	0.00 1	0.12 60	0.22 237	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.15 498	0.01 73	0.00 1

FoundationStereo	0.08 2	0.12 186	0.24 21	0.02 133	0.01 201	0.12 2	0.04 293	0.24 8	0.59 98	0.00 1	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.11 53	0.07 97	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.66 259	1.49 560	1.08 200	0.01 38	0.01 201	0.37 30	0.05 318	2.93 249	0.63 150	0.08 94	0.01 1	0.00 1	0.02 55	0.17 90	0.04 13	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.00 1	6.28 584	0.01 126

AIO_rvc	0.21 58	0.32 356	0.50 81	0.09 342	0.03 318	0.43 43	0.06 345	1.25 96	0.63 150	0.03 47	0.01 1	0.09 159	0.04 132	0.28 159	0.16 197	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.03 437	0.10 402	0.10 460

HUF	0.25 100	0.32 356	1.18 230	0.06 285	0.11 416	0.31 11	0.08 364	0.73 65	0.62 139	0.10 124	0.01 1	0.02 20	0.03 98	0.16 85	0.14 178	0.00 1	0.58 582	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.37 550

AIO_test	0.17 33	0.11 175	0.55 89	0.08 329	0.06 365	0.42 42	0.06 345	0.35 20	0.38 80	0.03 47	0.01 1	0.86 313	0.03 98	0.21 123	0.10 148	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.08 477	0.03 241	0.02 255

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castereo	0.32 124	0.28 337	0.46 73	0.01 38	0.05 352	0.81 62	0.04 293	3.37 325	0.61 121	0.08 94	0.01 1	0.08 151	0.14 274	0.10 46	0.11 158	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.22 537	0.02 182	0.01 126

MonSter	0.19 47	0.07 81	0.24 21	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.00 1	2.16 179	0.64 162	0.03 47	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.09 36	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.01 126

GIP-stereo	0.31 121	0.03 2	0.78 119	0.00 1	0.00 1	1.06 139	0.03 263	2.98 256	0.66 181	0.05 66	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.18 94	0.24 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.00 1

fffft	0.22 76	0.03 2	0.46 73	0.01 38	0.00 1	0.93 85	0.01 133	1.42 104	0.61 121	0.02 21	0.01 1	0.04 77	0.01 19	0.21 123	0.34 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.07 433
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.14 16	0.04 11	0.38 60	0.05 265	0.00 1	1.04 112	0.00 1	0.32 15	0.63 150	0.00 1	0.01 1	0.04 77	0.03 98	0.20 114	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.18 44	0.06 51	0.53 86	0.02 133	0.00 1	1.03 102	0.04 293	0.38 23	0.64 162	0.07 81	0.01 1	0.04 77	0.02 55	0.26 148	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.10 460

tt45	0.47 192	0.06 51	0.70 112	0.02 133	0.00 1	1.30 291	0.05 318	0.85 78	0.60 110	0.05 66	0.01 1	0.09 159	0.03 98	5.40 447	0.18 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.01 126

fffy	0.14 16	0.06 51	0.88 135	0.02 133	0.00 1	0.33 16	0.01 133	0.79 71	0.13 5	0.02 21	0.01 1	0.06 126	0.01 19	0.16 85	0.03 6	0.00 1	0.04 472	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.06 413

dual_stereo	0.29 111	0.05 29	0.31 48	0.03 198	0.00 1	0.31 11	0.02 214	3.31 319	0.61 121	0.01 6	0.01 1	0.02 20	0.03 98	0.79 243	0.13 167	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.08 477	0.00 1	0.01 126

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rvit_stereo_0081_aga	0.17 33	0.11 175	0.81 122	0.00 1	0.00 1	0.80 58	0.01 133	0.79 71	0.59 98	0.02 21	0.01 1	0.05 109	0.03 98	0.19 102	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 33	0.04 11	0.25 34	0.00 1	0.00 1	0.75 55	0.01 133	1.22 93	0.79 278	0.07 81	0.01 1	0.03 57	0.02 55	0.17 90	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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ACV-stereo	1.64 471	0.27 326	2.94 454	0.04 237	0.04 338	6.31 557	0.18 418	1.81 151	0.22 49	0.23 191	0.01 1	10.52 570	5.41 565	4.07 373	0.77 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 255

rvit_stereo_0082	0.17 33	0.04 11	0.25 34	0.00 1	0.00 1	0.75 55	0.01 133	1.22 93	0.79 278	0.07 81	0.01 1	0.03 57	0.02 55	0.17 90	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 53	0.05 29	0.22 9	0.01 38	0.00 1	1.11 170	0.00 1	1.84 154	0.34 75	0.08 94	0.01 1	0.02 20	0.03 98	0.19 102	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 126

Pointernet	0.34 130	0.10 149	1.09 203	0.01 38	0.08 388	1.18 220	0.05 318	2.99 257	0.62 139	0.03 47	0.01 1	0.15 193	0.05 153	0.24 134	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 490	0.01 73	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.43 173	0.17 251	0.46 73	0.14 390	1.06 559	0.63 52	0.02 214	0.30 12	0.24 59	0.09 104	0.01 1	0.04 77	0.03 98	1.86 296	0.05 34	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.15 498	1.83 574	1.61 578

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RSM++	0.17 33	0.07 81	0.42 66	0.03 198	0.00 1	0.40 33	0.00 1	1.18 92	0.59 98	0.02 21	0.01 1	0.01 2	0.05 153	0.20 114	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 517	0.09 386	0.07 433

RSM	0.18 44	0.05 29	0.39 64	0.03 198	0.02 293	0.38 31	0.00 1	1.33 101	0.59 98	0.09 104	0.01 1	0.03 57	0.04 132	0.19 102	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.06 329	0.04 357

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CAS++	0.32 124	0.22 302	0.69 110	0.04 237	0.00 1	0.35 22	0.01 133	4.32 448	0.48 90	0.02 21	0.01 1	0.07 143	0.00 1	0.19 102	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.27 104	0.27 326	0.64 101	0.02 133	0.01 201	1.64 417	0.01 133	1.41 103	0.73 242	0.10 124	0.01 1	0.03 57	0.10 238	0.24 134	0.04 13	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.06 413

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ffff	0.23 86	0.21 292	1.02 176	0.02 133	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.53 37	0.75 253	0.09 104	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.44 199	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.07 347	0.01 126

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CASnet	0.16 26	0.14 210	0.52 85	0.01 38	0.00 1	0.86 69	0.00 1	0.51 34	0.75 253	0.10 124	0.01 1	0.04 77	0.02 55	0.22 126	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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qqq	0.50 205	0.04 11	0.78 119	0.02 133	0.00 1	1.05 125	0.00 1	3.15 286	0.68 201	0.46 237	0.01 1	0.73 296	0.12 262	2.95 324	0.07 97	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

ccc-4	0.23 86	0.21 292	1.02 176	0.02 133	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.53 37	0.75 253	0.09 104	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.44 199	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.07 347	0.01 126

x	0.41 163	0.04 11	0.74 116	0.54 508	0.00 1	0.98 95	0.00 1	3.07 272	0.67 192	0.48 239	0.01 1	0.48 254	0.07 201	0.93 249	0.07 97	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

raft_robust	0.98 357	0.57 466	1.21 241	0.06 285	0.17 452	1.36 311	0.02 214	3.46 345	2.18 500	0.33 202	0.01 1	1.54 365	1.42 464	6.77 518	0.15 188	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.18 520	0.11 412	0.09 452

IGEV-Stereo	0.21 58	0.21 292	0.63 98	0.02 133	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.73 65	0.77 270	0.09 104	0.01 1	0.04 77	0.07 201	0.24 134	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.08 364	0.03 327
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.42 166	0.28 337	1.02 176	0.05 265	0.18 456	1.04 112	0.02 214	2.40 195	0.16 20	2.25 461	0.01 1	0.32 229	0.03 98	0.09 36	0.15 188	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.02 255

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test-3	0.63 248	0.06 51	1.00 168	0.07 314	0.13 426	0.99 96	0.01 133	2.46 207	0.20 39	1.96 437	0.01 1	1.10 345	0.05 153	3.75 355	0.23 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 551	0.15 446	0.13 489

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cross-raft	0.53 220	0.12 186	1.78 343	0.03 198	0.01 201	1.04 112	0.10 385	3.21 306	0.23 53	0.37 222	0.01 1	2.86 457	0.04 132	0.24 134	0.24 249	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.16 508	0.01 73	0.02 255

CFNet-RSSM	0.51 210	0.12 186	1.26 247	0.03 198	0.14 432	1.24 261	0.02 214	4.12 424	0.15 14	0.31 198	0.01 1	1.96 402	0.04 132	0.19 102	0.25 257	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.27 554	0.01 73	0.01 126

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FENet	0.52 214	0.07 81	1.62 316	0.04 237	0.00 1	1.19 226	0.05 318	3.10 277	0.98 319	0.89 294	0.01 1	1.63 378	0.09 229	0.47 208	0.28 280	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

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Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX1	0.56 229	0.10 149	0.35 57	0.02 133	0.41 526	1.18 220	0.07 356	5.08 512	2.44 513	0.11 141	0.02 105	0.20 210	0.20 302	0.60 226	0.32 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.02 255

WQFJX	0.51 210	0.07 81	0.27 39	0.04 237	0.47 535	1.16 205	0.05 318	4.75 486	1.98 482	0.15 164	0.02 105	0.17 201	0.10 238	0.58 224	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.02 255

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252Zero-FE	0.17 33	0.09 125	0.32 51	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.00 1	0.35 20	0.68 201	1.07 336	0.02 105	0.02 20	0.00 1	0.08 30	0.31 295	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

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DA	0.34 130	0.10 149	0.58 93	0.02 133	0.04 338	1.15 198	0.00 1	3.56 359	0.71 233	0.05 66	0.02 105	0.01 2	0.05 153	0.23 129	0.05 34	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.16 502

Monster-pub-mixall	0.14 16	0.15 226	0.32 51	0.01 38	0.01 201	0.31 11	0.00 1	0.40 27	0.24 59	0.11 141	0.02 105	0.03 57	0.00 1	0.93 249	0.21 233	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

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FlowAnything_test	0.12 9	0.10 149	0.30 45	0.00 1	0.01 201	1.11 170	0.00 1	0.61 53	0.13 5	0.04 59	0.02 105	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.00 1

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IGEV++	0.36 145	0.19 270	0.57 92	0.09 342	0.00 1	0.35 22	0.03 263	4.62 473	0.24 59	0.12 146	0.02 105	0.03 57	0.17 286	0.24 134	0.23 243	0.00 1	0.05 487	0.00 1	0.04 449	0.09 386	0.08 446

MyStereo05	0.79 300	0.19 270	3.17 469	0.02 133	0.00 1	1.51 373	0.01 133	3.56 359	2.48 517	1.34 368	0.02 105	1.25 352	0.38 355	1.19 263	0.50 374	0.00 1	0.06 496	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.07 433

MyStereo04	0.78 299	0.27 326	3.19 470	0.02 133	0.01 201	1.64 417	0.01 133	3.64 370	2.20 502	0.98 317	0.02 105	1.29 354	0.57 387	1.10 260	0.53 381	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.06 413

whm_eth	0.30 117	0.23 310	1.20 238	0.00 1	0.00 1	0.90 74	0.01 133	2.79 234	0.60 110	0.02 21	0.02 105	0.06 126	0.01 19	0.12 60	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 255

MIM_Stereo	0.45 182	0.43 410	1.18 230	0.51 505	0.04 338	1.26 274	0.02 214	2.38 193	0.65 170	0.07 81	0.02 105	0.70 290	0.20 302	1.01 257	0.13 167	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.10 460

DLNR_Zeroshot_test	23.05 612	49.79 618	87.94 621	97.52 635	94.73 629	1.18 220	0.00 1	20.60 605	0.14 9	0.02 21	0.02 105	0.02 20	0.02 55	4.35 388	0.10 148	32.22 619	0.04 472	0.00 1	0.27 554	72.00 625	0.06 413

LL-Strereo2	0.36 145	0.47 433	1.08 200	0.09 342	0.03 318	1.12 180	0.07 356	1.66 138	0.93 312	0.43 230	0.02 105	0.51 261	0.08 217	0.23 129	0.29 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 437	0.04 281	0.04 357

LoS_RVC	0.19 47	0.48 435	0.51 82	0.12 367	0.10 406	1.01 99	0.01 133	0.81 75	0.19 32	0.07 81	0.02 105	0.06 126	0.05 153	0.31 169	0.05 34	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.04 357

CAS	0.85 320	0.09 125	0.67 106	6.43 589	0.05 352	1.12 180	0.00 1	0.88 79	0.69 217	0.02 21	0.02 105	0.06 126	0.06 183	0.26 148	0.12 163	6.37 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 526

CES	0.43 173	0.14 210	0.85 129	0.05 265	1.52 569	1.22 245	0.05 318	1.01 83	0.59 98	0.03 47	0.02 105	0.14 188	0.10 238	0.40 193	0.10 148	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	2.45 585

knoymous	0.35 141	0.05 29	1.11 207	0.05 265	0.01 201	1.15 198	0.01 133	2.06 171	0.14 9	0.40 226	0.02 105	1.67 382	0.00 1	0.31 169	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

riskmin	0.47 192	0.03 2	1.01 171	0.08 329	0.01 201	1.12 180	0.01 133	3.00 259	0.21 44	0.46 237	0.02 105	2.08 408	1.06 437	0.26 148	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

MC-Stereo	0.24 96	0.12 186	0.71 113	0.04 237	0.02 293	1.07 144	0.00 1	1.30 98	0.17 27	0.59 248	0.02 105	0.08 151	0.11 249	0.18 94	0.05 34	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.17 517	0.06 329	0.02 255

GLC_STEREO	0.13 11	0.08 105	0.61 96	0.01 38	0.00 1	0.94 87	0.03 263	0.29 11	0.21 44	0.05 66	0.02 105	0.06 126	0.04 132	0.26 148	0.07 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

CroCo-Stereo	0.39 156	0.40 394	1.67 328	0.07 314	0.00 1	0.19 7	0.01 133	3.55 358	0.75 253	0.08 94	0.02 105	0.46 250	0.08 217	0.28 159	0.18 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raftrobust	0.46 185	0.42 403	1.05 196	0.01 38	0.21 472	1.17 210	0.05 318	2.07 173	0.19 32	2.98 504	0.02 105	0.12 176	0.15 277	0.25 140	0.31 295	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.06 413

PMTNet	0.21 58	0.19 270	0.85 129	0.02 133	0.02 293	1.14 190	0.30 468	0.88 79	0.11 2	0.03 47	0.02 105	0.07 143	0.02 55	0.37 188	0.12 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.86 324	0.50 443	1.80 346	0.01 38	0.00 1	1.57 388	0.17 413	3.48 348	0.42 85	3.31 514	0.02 105	2.09 410	0.17 286	3.01 326	0.61 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 420	0.01 126

NLMM1	0.55 227	0.08 105	0.35 57	0.03 198	0.10 406	1.19 226	0.01 133	4.94 501	3.06 530	0.15 164	0.03 146	0.13 181	0.08 217	0.48 209	0.36 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.02 255

NLSM3	0.29 111	0.14 210	0.38 60	0.02 133	0.00 1	1.21 241	0.01 133	2.99 257	0.65 170	0.02 21	0.03 146	0.05 109	0.15 277	0.06 18	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

GEAStereo	0.16 26	0.08 105	0.38 60	0.08 329	0.04 338	1.11 170	0.00 1	0.75 69	0.16 20	0.07 81	0.03 146	0.01 2	0.03 98	0.14 71	0.06 78	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.11 468

GSStereo	0.30 117	0.08 105	0.38 60	0.06 285	0.04 338	1.11 170	0.00 1	2.95 251	0.59 98	0.09 104	0.03 146	0.01 2	0.03 98	0.14 71	0.06 78	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.06 465	0.16 452	0.12 479

GS-Stereo							0.00 1	2.95 251	0.59 98	0.09 104	0.03 146	0.01 2	0.03 98	0.14 71	0.06 78	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.06 465	0.16 452	0.12 479

2.75w_new	0.23 86	0.07 81	0.22 9	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	2.15 177	0.74 249	0.15 164	0.03 146	0.01 2	0.03 98	0.18 94	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 86	0.05 29	0.21 7	0.01 38	0.00 1	1.00 98	0.00 1	2.24 185	0.71 233	0.15 164	0.03 146	0.02 20	0.08 217	0.11 53	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_6	0.34 130	0.10 149	1.37 274	0.01 38	0.00 1	0.86 69	0.00 1	2.78 233	1.32 396	0.04 59	0.03 146	0.07 143	0.02 55	0.19 102	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 327

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 487	19.48 610	12.37 587	0.06 285	0.00 1	0.47 45	0.05 318	0.46 31	0.31 70	0.13 154	0.03 146	0.03 57	0.00 1	0.07 22	0.41 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 465	0.07 347	0.92 569

rvit_stereo_ft	0.31 121	0.32 356	1.63 318	0.01 38	0.00 1	0.19 7	0.00 1	2.84 240	0.79 278	0.02 21	0.03 146	0.08 151	0.02 55	0.19 102	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 327

testlalala2	0.77 291	0.13 197	1.72 335	3.72 581	2.44 577	1.10 164	0.01 133	3.27 316	0.73 242	0.09 104	0.03 146	1.38 359	0.08 217	0.12 60	0.09 133	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.37 574	0.01 73	0.01 126

IGEVStereo-DCA	0.46 185	0.09 125	1.02 176	0.02 133	0.00 1	0.82 64	0.00 1	0.53 37	0.75 253	0.09 104	0.03 146	0.03 57	0.06 183	5.04 428	0.51 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.05 309	0.01 126

rrr	0.62 246	0.09 125	2.07 381	0.02 133	0.00 1	0.82 64	0.06 345	2.29 188	0.85 301	0.09 104	0.03 146	0.03 57	0.06 183	5.04 428	0.51 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 524	0.05 309	0.07 433

MaDis-Stereo	0.22 76	0.29 347	0.87 133	0.05 265	0.18 456	0.41 35	0.01 133	1.24 95	0.56 95	0.02 21	0.03 146	0.13 181	0.05 153	0.32 175	0.24 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

4D-IteraStereo	0.35 141	0.60 473	1.93 353	0.02 133	0.09 396	1.03 102	0.07 356	1.25 96	0.34 75	0.02 21	0.03 146	0.84 312	0.10 238	0.31 169	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.07 433

LoS	0.28 106	0.16 240	0.95 156	0.07 314	0.01 201	1.32 297	0.07 356	1.30 98	0.60 110	0.04 59	0.03 146	0.28 225	0.11 249	0.48 209	0.11 158	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TestStereo	0.61 239	0.55 458	1.84 350	0.00 1	0.00 1	0.94 87	0.00 1	1.65 134	0.23 53	0.12 146	0.03 146	0.08 151	0.06 183	6.59 503	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.25 100	0.60 473	1.28 252	0.01 38	0.00 1	0.48 46	0.00 1	0.74 67	1.24 376	0.16 170	0.03 146	0.07 143	0.09 229	0.22 126	0.10 148	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
NLCSM	0.64 251	0.15 226	0.32 51	0.04 237	0.48 537	1.18 220	0.09 376	3.93 405	1.65 454	0.11 141	0.04 164	0.20 210	0.22 312	3.93 368	0.25 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.02 255

xyz-stereo-finetune	0.49 201	0.22 302	0.51 82	0.03 198	0.00 1	1.30 291	0.01 133	1.97 166	0.71 233	0.04 59	0.04 164	0.08 151	0.04 132	4.32 384	0.54 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.40 161	0.13 197	1.31 263	0.64 523	0.07 378	0.92 83	0.03 263	3.08 274	0.80 285	0.35 214	0.04 164	0.05 109	0.02 55	0.20 114	0.13 167	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.26 511	0.02 255

RAStereo	0.17 33	0.21 292	1.18 230	0.04 237	0.01 201	0.18 5	0.00 1	0.81 75	0.34 75	0.07 81	0.04 164	0.05 109	0.05 153	0.19 102	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

AnonymousM	0.34 130	0.07 81	0.63 98	0.02 133	0.01 201	1.09 158	0.03 263	1.54 121	0.68 201	0.17 179	0.04 164	0.02 20	0.24 316	0.25 140	0.04 13	0.00 1	0.01 345	1.93 585	0.00 1	0.01 73	0.00 1

test_xeample3	0.35 141	0.10 149	1.95 358	0.02 133	0.00 1	0.93 85	0.07 356	1.70 143	0.86 303	0.09 104	0.04 164	0.05 109	0.05 153	0.23 129	0.51 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 544	0.06 329	0.08 446

UDGNet	0.35 141	0.50 443	1.14 215	0.02 133	0.00 1	1.12 180	0.02 214	0.70 61	1.57 445	0.31 198	0.05 170	0.06 126	0.02 55	1.45 282	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.34 130	0.67 491	1.55 300	0.04 237	0.01 201	1.22 245	0.03 263	0.84 77	1.16 362	0.18 182	0.05 170	0.12 176	0.05 153	0.29 162	0.44 354	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.00 1

sAnonymous2	0.37 149	0.32 356	3.21 473	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.08 364	1.96 164	0.90 305	0.03 47	0.05 170	0.04 77	0.11 249	0.11 53	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.18 515

CroCo_RVC	0.37 149	0.32 356	3.21 473	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.08 364	1.96 164	0.90 305	0.03 47	0.05 170	0.04 77	0.11 249	0.11 53	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.18 515

sCroCo_RVC	0.21 58	0.14 210	1.54 298	0.01 38	0.00 1	0.13 3	0.04 293	1.10 87	0.65 170	0.10 124	0.05 170	0.03 57	0.04 132	0.23 129	0.05 34	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

VIP-Stereo	0.21 58	0.42 403	0.92 146	0.06 285	0.00 1	1.09 158	0.02 214	0.59 52	0.65 170	0.02 21	0.06 175	0.07 143	0.01 19	0.06 18	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.11 468

zero-FE	0.34 130	0.09 125	1.27 249	0.05 265	0.14 432	0.85 67	0.06 345	1.57 127	0.39 83	0.05 66	0.06 175	0.16 198	0.13 269	1.35 274	0.54 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 449	0.01 73	0.02 255

water-stereo	0.17 33	0.03 2	0.91 144	0.04 237	0.02 293	1.04 112	0.00 1	0.43 28	0.26 64	0.10 124	0.06 175	0.06 126	0.06 183	0.13 68	0.23 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.01 73	0.01 126

3.25w_new	0.20 53	0.06 51	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.04 112	0.00 1	1.64 132	0.78 274	0.10 124	0.06 175	0.02 20	0.02 55	0.03 1	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 53	0.06 51	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.04 112	0.00 1	1.64 132	0.78 274	0.10 124	0.06 175	0.02 20	0.02 55	0.03 1	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_4	0.39 156	0.16 240	1.66 324	0.01 38	0.00 1	0.85 67	0.00 1	3.15 286	1.33 398	0.07 81	0.06 175	0.10 169	0.03 98	0.29 162	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

FADNet	1.20 416	0.93 530	4.51 528	0.03 198	0.06 365	2.56 475	0.16 410	4.02 413	1.42 413	0.32 200	0.06 175	1.66 381	1.07 439	5.56 457	0.87 421	0.19 555	0.02 423	0.01 499	0.01 400	0.50 558	0.03 327

asda	0.22 76	0.09 125	0.28 41	0.01 38	0.00 1	1.11 170	0.00 1	1.57 127	0.76 264	0.15 164	0.07 182	0.03 57	0.08 217	0.11 53	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.91 345	0.54 455	1.97 364	0.01 38	0.00 1	1.45 353	0.00 1	3.38 328	1.31 394	1.36 379	0.07 182	3.25 487	0.01 19	4.39 393	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.01 126

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 145	0.14 210	1.14 215	0.04 237	0.05 352	1.39 326	0.05 318	1.87 158	0.77 270	0.13 154	0.07 182	0.48 254	0.02 55	0.41 196	0.45 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 520	0.01 73	0.10 460

plain	0.41 163	0.28 337	2.26 406	0.07 314	0.00 1	0.50 47	0.01 133	2.84 240	0.92 308	0.05 66	0.07 182	0.13 181	0.17 286	0.43 197	0.20 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 536	0.01 126

CREStereo	0.22 76	0.17 251	0.64 101	0.00 1	0.01 201	1.22 245	0.01 133	1.15 90	0.56 95	0.10 124	0.07 182	0.04 77	0.00 1	0.32 175	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FADNet-RVC	1.10 394	1.07 542	4.79 536	0.03 198	0.00 1	1.60 403	0.08 364	3.77 382	1.70 459	0.35 214	0.07 182	0.61 271	0.66 410	5.32 443	1.11 435	0.01 490	0.08 518	0.00 1	0.00 1	0.48 556	0.18 515

3.5w_stereo	0.20 53	0.05 29	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	1.54 121	0.81 290	0.01 6	0.08 188	0.02 20	0.03 98	0.09 36	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 273	0.04 11	1.69 331	0.07 314	0.01 201	1.27 278	0.04 293	1.85 155	0.14 9	3.56 522	0.08 188	3.07 471	0.60 390	1.35 274	0.11 158	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.02 182	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 149	0.13 197	2.43 419	0.02 133	0.00 1	1.12 180	0.02 214	1.66 138	1.15 360	0.16 170	0.08 188	0.02 20	0.05 153	0.40 193	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.10 460

trnet	0.22 76	0.14 210	0.67 106	0.00 1	0.00 1	1.24 261	0.01 133	1.16 91	0.56 95	0.09 104	0.08 188	0.05 109	0.00 1	0.29 162	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.27 104	0.18 262	1.14 215	0.01 38	0.00 1	0.43 43	0.02 214	1.97 166	0.39 83	0.11 141	0.08 188	0.07 143	0.06 183	0.44 199	0.33 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.02 255

LG-Stereo	0.34 130	0.07 81	1.33 267	0.03 198	0.01 201	1.06 139	0.00 1	2.93 249	0.66 181	0.01 6	0.09 193	0.14 188	0.07 201	0.10 46	0.16 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.01 126

rvit_0105_5	0.41 163	0.20 283	1.94 357	0.01 38	0.00 1	0.91 76	0.00 1	3.18 296	1.27 384	0.08 94	0.09 193	0.10 169	0.02 55	0.35 184	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 327

test_for_model	4.23 557	22.88 613	0.91 144	12.40 604	10.47 604	1.08 153	0.06 345	4.08 419	1.36 401	1.91 430	0.09 193	0.15 193	0.03 98	0.10 46	0.22 237	7.44 593	1.43 590	0.00 1	0.01 400	18.08 613	1.99 583

RAFT	0.60 236	0.50 443	1.01 171	0.50 501	0.04 338	0.94 87	0.08 364	3.01 262	0.65 170	0.22 190	0.09 193	3.41 489	0.27 327	0.53 216	0.37 333	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.01 400	0.40 546	0.03 327

DMCA-RVC	0.90 343	0.64 484	3.30 478	0.03 198	0.04 338	1.30 291	0.06 345	2.65 223	0.73 242	3.21 511	0.09 193	0.99 332	0.66 410	3.14 329	0.99 431	0.01 490	0.04 472	0.02 524	0.01 400	0.07 347	0.01 126

4.25_new	0.21 58	0.07 81	0.24 21	0.01 38	0.00 1	1.08 153	0.00 1	1.56 124	0.76 264	0.16 170	0.10 198	0.03 57	0.05 153	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 58	0.07 81	0.24 21	0.01 38	0.00 1	1.08 153	0.00 1	1.56 124	0.76 264	0.16 170	0.10 198	0.03 57	0.05 153	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 58	0.07 81	0.24 21	0.01 38	0.00 1	1.08 153	0.00 1	1.56 124	0.76 264	0.16 170	0.10 198	0.03 57	0.05 153	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

testlalala	0.46 185	0.13 197	0.82 124	0.17 406	0.10 406	1.13 187	0.03 263	2.63 220	1.13 356	2.04 447	0.10 198	0.29 227	0.04 132	0.15 79	0.27 272	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.26 551	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	1.30 427	0.85 522	6.26 563	0.02 133	0.03 318	4.02 519	0.13 398	4.21 431	1.12 354	0.77 275	0.10 198	3.60 494	1.11 443	2.68 316	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

MIPNet	0.64 251	0.42 403	2.01 370	0.08 329	0.07 378	1.29 285	0.11 388	3.47 347	1.29 389	0.67 259	0.10 198	0.63 277	0.97 435	1.25 267	0.25 257	0.00 1	0.01 345	0.01 499	0.01 400	0.11 412	0.04 357

UPFNet	0.87 331	0.09 125	2.05 379	0.00 1	0.00 1	1.90 443	0.11 388	3.41 335	0.83 294	2.15 452	0.10 198	1.92 397	0.09 229	3.94 369	0.70 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

G2L-Stereo_test	0.97 354	0.60 473	1.95 358	0.21 423	0.01 201	1.63 416	0.10 385	3.19 301	1.01 326	1.98 439	0.11 205	3.22 484	0.51 378	4.38 392	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 470	0.02 255

RAFT-Test	0.61 239	0.16 240	2.27 409	0.04 237	0.15 440	1.80 437	0.17 413	2.52 213	0.65 170	0.56 246	0.11 205	2.76 450	0.02 55	0.27 157	0.34 317	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.29 562	0.01 73	0.01 126

DIP-Stereo	0.58 233	0.23 310	0.90 140	0.08 329	0.00 1	1.43 343	0.01 133	6.01 555	1.38 403	0.92 301	0.11 205	0.04 77	0.19 296	0.12 60	0.07 97	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 126
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WCG-NET（raft）	0.29 111	0.24 314	0.51 82	0.01 38	0.00 1	0.91 76	0.05 318	0.56 46	1.12 354	0.21 189	0.12 208	1.54 365	0.14 274	0.14 71	0.07 97	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.03 327

asd	0.14 16	0.07 81	0.23 17	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.22 6	0.75 253	0.16 170	0.13 209	0.03 57	0.05 153	0.08 30	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous_2	1.69 482	0.05 29	1.31 263	0.08 329	0.03 318	1.22 245	0.01 133	3.25 308	0.19 32	0.76 273	0.13 209	2.68 445	1.99 498	0.39 192	0.13 167	0.05 529	0.25 567	3.27 588	14.54 615	3.40 578	0.01 126

S2M2_L	0.13 11	0.15 226	0.45 69	0.02 133	0.01 201	0.32 14	0.00 1	0.52 36	0.60 110	0.00 1	0.14 211	0.03 57	0.01 19	0.20 114	0.16 197	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	1.04 372	0.55 458	2.62 437	0.02 133	0.11 416	1.41 332	0.02 214	3.45 342	0.99 323	1.37 381	0.14 211	3.10 474	0.24 316	5.96 471	0.66 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.04 357

IGEV-RUCA	0.28 106	0.05 29	0.53 86	0.12 367	0.11 416	1.25 270	0.32 473	0.80 73	0.20 39	0.10 124	0.14 211	0.16 198	0.25 321	0.29 162	0.25 257	0.05 529	0.19 564	0.20 560	0.23 541	0.18 470	0.19 520

ToySt	0.47 192	0.25 318	2.47 426	0.04 237	0.01 201	1.17 210	0.00 1	2.01 169	0.63 150	0.08 94	0.14 211	1.16 347	0.05 153	0.80 245	0.46 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 437	0.10 402	0.04 357

DCANet-4	0.69 270	0.15 226	3.76 499	0.03 198	0.01 201	1.22 245	0.01 133	3.14 283	1.90 475	2.34 471	0.14 211	0.11 171	0.25 321	0.34 179	0.29 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380

fff	0.66 259	0.42 403	2.21 392	0.01 38	0.01 201	1.22 245	0.02 214	3.26 310	1.04 331	2.34 471	0.14 211	0.09 159	1.83 491	0.34 179	0.29 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380

csc	0.66 259	0.42 403	2.21 392	0.01 38	0.01 201	1.22 245	0.02 214	3.26 310	1.04 331	2.34 471	0.14 211	0.09 159	1.83 491	0.34 179	0.29 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380

cscssc	0.66 259	0.42 403	2.21 392	0.01 38	0.01 201	1.22 245	0.02 214	3.26 310	1.04 331	2.34 471	0.14 211	0.09 159	1.83 491	0.34 179	0.29 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380

UNet	1.13 402	0.24 314	4.21 515	0.01 38	0.02 293	2.31 463	0.02 214	3.06 270	0.76 264	1.17 348	0.14 211	2.73 448	1.58 478	4.48 403	1.92 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

anonymousdsp2	0.52 214	0.06 51	1.51 295	0.10 354	0.00 1	1.19 226	0.01 133	4.32 448	0.63 150	0.33 202	0.15 220	0.78 309	0.09 229	1.01 257	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 490	0.04 281	0.05 380

DMCA	0.68 268	0.22 302	1.96 362	0.01 38	0.01 201	1.28 280	0.02 214	3.02 263	1.54 437	2.14 451	0.15 220	1.74 384	0.10 238	0.45 204	0.95 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

Reg-Stereo(zero)	0.46 185	0.04 11	1.77 340	0.01 38	0.14 432	1.20 237	0.13 398	1.13 89	0.26 64	0.05 66	0.16 222	1.75 386	1.10 442	0.67 236	0.45 358	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.12 495	0.01 73	0.09 452

UniTT-Stereo	0.16 26	0.11 175	1.13 213	0.03 198	0.17 452	0.32 14	0.02 214	0.38 23	0.32 73	0.03 47	0.16 222	0.05 109	0.07 201	0.16 85	0.16 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.00 1

gwcnet-sp	0.98 357	0.38 382	4.06 510	0.04 237	0.00 1	2.60 477	0.15 405	3.51 350	1.13 356	1.75 416	0.16 222	0.68 284	0.39 358	3.69 350	0.90 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.03 327

scenet	0.98 357	0.38 382	4.06 510	0.04 237	0.00 1	2.60 477	0.15 405	3.51 350	1.13 356	1.75 416	0.16 222	0.68 284	0.39 358	3.69 350	0.90 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.03 327

ssnet	0.98 357	0.38 382	4.06 510	0.04 237	0.00 1	2.60 477	0.15 405	3.51 350	1.13 356	1.75 416	0.16 222	0.68 284	0.39 358	3.69 350	0.90 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.03 327

rafts_anoy	0.39 156	0.44 415	1.15 219	0.06 285	0.03 318	1.12 180	0.04 293	2.75 231	0.33 74	0.10 124	0.16 222	0.11 171	0.19 296	0.74 241	0.31 295	0.00 1	0.14 553	0.00 1	0.01 400	0.02 182	0.05 380

HITNet	0.80 304	0.58 468	2.14 387	0.69 528	0.00 1	1.35 309	0.02 214	4.50 462	1.15 360	1.76 419	0.16 222	0.60 270	0.30 332	1.13 262	1.64 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
4.5_new	0.21 58	0.06 51	0.22 9	0.01 38	0.00 1	0.95 90	0.00 1	1.52 118	0.79 278	0.18 182	0.17 229	0.02 20	0.01 19	0.10 46	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 58	0.06 51	0.22 9	0.01 38	0.00 1	0.95 90	0.00 1	1.52 118	0.79 278	0.18 182	0.17 229	0.02 20	0.01 19	0.10 46	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

999	0.48 199	0.07 81	0.55 89	0.01 38	0.00 1	1.27 278	0.09 376	0.33 17	0.61 121	0.01 6	0.17 229	0.03 57	0.02 55	5.79 467	0.51 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.00 1

test_5	0.74 279	0.50 443	1.55 300	0.44 486	0.25 488	1.45 353	0.01 133	4.16 426	0.78 274	0.79 280	0.17 229	0.42 246	0.64 403	3.06 328	0.18 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.21 528

NRIStereo	0.74 279	0.08 105	0.88 135	0.47 495	0.05 352	1.58 392	0.49 497	1.38 102	0.61 121	0.88 291	0.17 229	0.66 283	0.03 98	6.96 535	0.22 237	0.00 1	0.06 496	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.17 509

STTStereo	0.83 312	0.34 365	2.44 421	0.24 435	0.15 440	1.41 332	0.10 385	3.02 263	1.55 438	1.34 368	0.17 229	1.77 389	0.45 369	3.42 338	0.30 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 86	0.13 197	0.62 97	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.63 56	0.80 285	0.76 273	0.18 235	0.09 159	0.06 183	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 380

Patchmatch Stereo++	0.50 205	0.09 125	1.01 171	0.06 285	0.07 378	1.60 403	0.27 449	1.45 112	0.68 201	0.98 317	0.18 235	0.77 304	0.03 98	2.58 309	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 380
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 185	0.09 125	1.01 171	0.06 285	0.09 396	1.61 407	0.30 468	1.43 105	0.69 217	0.97 308	0.18 235	0.77 304	0.02 55	1.67 290	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 380

HUI-Stereo	0.45 182	0.09 125	1.08 200	0.06 285	0.08 388	1.61 407	0.32 473	1.43 105	0.70 229	0.97 308	0.18 235	0.77 304	0.02 55	1.44 281	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 380

iRAFT	0.50 205	0.09 125	1.01 171	0.06 285	0.07 378	1.60 403	0.27 449	1.45 112	0.68 201	0.98 317	0.18 235	0.77 304	0.03 98	2.58 309	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 380

RAFT-IKP	0.45 182	0.09 125	1.06 197	0.06 285	0.06 365	1.44 347	0.31 472	1.44 109	0.69 217	0.97 308	0.18 235	0.76 300	0.02 55	1.65 289	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.04 357

CFNet-ft	0.77 291	0.46 425	1.34 268	0.01 38	0.27 497	1.32 297	0.02 214	2.40 195	0.68 201	0.63 254	0.18 235	3.23 485	0.21 309	3.97 370	0.54 384	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.03 241	0.02 255

CFNet_RVC	0.77 291	0.46 425	1.34 268	0.01 38	0.27 497	1.32 297	0.02 214	2.40 195	0.68 201	0.63 254	0.18 235	3.23 485	0.21 309	3.97 370	0.54 384	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.03 241	0.02 255

qwe	0.21 58	0.07 81	0.24 21	0.01 38	0.00 1	1.04 112	0.00 1	1.65 134	0.76 264	0.16 170	0.19 243	0.02 20	0.01 19	0.05 9	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.43 173	0.09 125	1.00 168	0.06 285	0.08 388	1.57 388	0.33 476	1.44 109	0.67 192	0.97 308	0.19 243	0.77 304	0.02 55	1.23 266	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 380

ROB_FTStereo	0.47 192	0.09 125	1.04 191	0.06 285	0.08 388	1.59 399	0.33 476	1.43 105	0.68 201	0.97 308	0.19 243	0.76 300	0.03 98	1.86 296	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 380

iGMRVC	0.51 210	0.09 125	1.04 191	0.06 285	0.08 388	1.61 407	0.27 449	1.44 109	0.69 217	0.97 308	0.19 243	0.76 300	0.03 98	2.69 317	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.04 357

FADNet-RVC-Resample	1.08 382	1.00 536	5.32 545	0.10 354	0.14 432	1.53 381	0.25 441	3.62 367	1.18 364	0.51 244	0.19 243	1.04 336	0.28 328	5.20 435	0.44 354	0.10 544	0.16 559	0.09 547	0.06 465	0.24 501	0.21 528

DilatedVolume-Stereo	0.16 26	0.04 11	0.55 89	0.02 133	0.00 1	0.87 71	0.05 318	0.53 37	0.26 64	0.02 21	0.20 248	0.06 126	0.16 282	0.17 90	0.26 266	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.03 437	0.03 241	0.02 255

ADStereo(finetuned)	0.83 312	0.43 410	3.68 496	0.03 198	0.00 1	1.22 245	0.01 133	3.26 310	1.86 471	2.61 489	0.20 248	0.09 159	2.39 510	0.34 179	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.06 413

CBFPSM	1.39 440	0.61 478	4.29 519	0.01 38	0.01 201	3.64 512	0.03 263	3.39 331	0.80 285	0.64 257	0.21 250	6.18 546	3.70 542	2.38 306	1.82 474	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.01 126

LCNet	0.87 331	0.18 262	0.97 164	0.14 390	0.26 491	1.19 226	0.22 434	2.36 191	0.71 233	1.82 424	0.21 250	0.11 171	2.56 512	5.56 457	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 446	0.81 565

HCRNet	0.73 277	0.19 270	1.10 205	0.01 38	0.00 1	1.17 210	0.01 133	3.07 272	1.97 481	0.60 249	0.21 250	0.56 265	0.11 249	5.34 445	0.20 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 255

DCANet	0.66 259	0.43 410	2.21 392	0.03 198	0.00 1	1.22 245	0.01 133	3.26 310	1.85 470	2.61 489	0.21 250	0.09 159	0.49 376	0.33 178	0.39 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.06 413

UGAM-zero	1.60 465	0.15 226	2.43 419	0.12 367	0.28 507	1.07 144	0.04 293	5.96 554	0.26 64	1.18 350	0.22 254	8.02 559	4.54 551	6.89 529	0.27 272	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.29 562	0.01 73	0.15 499

iRaftStereo_RVC	0.36 145	0.27 326	0.76 117	0.01 38	0.00 1	1.20 237	0.01 133	2.15 177	0.62 139	0.15 164	0.22 254	0.69 287	0.12 262	0.28 159	0.18 214	0.00 1	0.06 496	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.22 531

Anonymous3	0.49 201	0.12 186	2.21 392	0.01 38	0.00 1	2.53 474	0.09 376	3.16 291	0.65 170	0.12 146	0.22 254	0.12 176	0.05 153	0.37 188	0.08 115	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.03 327

BEATNet_4x	0.97 354	0.77 509	3.36 481	0.46 492	0.01 201	1.32 297	0.09 376	4.57 471	1.26 378	1.88 429	0.22 254	1.09 343	0.42 363	1.79 294	2.09 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.06 413

rvit_0105_3	0.47 192	0.28 337	2.20 391	0.01 38	0.00 1	1.13 187	0.00 1	3.20 304	1.26 378	0.08 94	0.26 258	0.09 159	0.03 98	0.62 231	0.11 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

rvit_105_1	0.60 236	0.33 363	2.37 416	0.01 38	0.00 1	1.16 205	0.00 1	3.38 328	1.20 368	0.16 170	0.26 258	0.13 181	0.04 132	2.66 315	0.24 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.03 327

Any-RAFT	0.64 251	0.08 105	1.07 198	0.03 198	0.00 1	2.77 487	0.08 364	3.57 362	1.23 371	0.96 306	0.26 258	1.61 373	0.31 336	0.72 239	0.06 78	0.00 1	0.10 532	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

AACVNet	0.87 331	0.44 415	1.19 235	0.17 406	0.00 1	1.76 432	0.00 1	3.60 366	0.60 110	1.03 328	0.26 258	1.31 355	0.17 286	6.33 489	0.28 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 461	0.01 126

ICVP	0.46 185	0.08 105	1.58 310	0.01 38	0.01 201	1.10 164	0.21 428	3.80 388	0.52 92	0.42 229	0.27 262	0.33 233	0.06 183	0.57 221	0.13 167	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.01 126
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	2.87 524	0.98 533	8.75 576	0.07 314	0.16 448	5.93 554	2.90 561	4.00 411	1.84 467	1.52 395	0.27 262	3.81 502	3.22 531	6.05 475	17.38 597	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.30 540

PCWNet_CMD	0.65 254	0.14 210	2.02 372	0.01 38	0.01 201	1.10 164	0.00 1	2.80 237	0.97 317	0.48 239	0.28 264	2.31 430	1.50 469	1.19 263	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

MSMDNet	0.65 254	0.14 210	2.02 372	0.01 38	0.01 201	1.11 170	0.00 1	2.88 244	0.98 319	0.49 242	0.28 264	2.32 431	1.49 466	1.19 263	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

AIO-test1	0.53 220	0.38 382	1.50 289	0.02 133	0.03 318	1.12 180	0.01 133	3.13 282	0.69 217	0.44 231	0.30 266	0.06 126	0.06 183	2.52 307	0.13 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.13 426	0.09 452

CRE-IMP	0.40 161	0.06 51	1.04 191	0.07 314	0.05 352	1.45 353	0.46 491	1.48 116	0.63 150	0.90 296	0.30 266	0.88 315	0.01 19	0.26 148	0.22 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.17 509

RALCasStereoNet	0.44 178	0.44 415	1.03 187	0.03 198	0.00 1	1.10 164	0.03 263	2.46 207	0.90 305	0.07 81	0.32 268	0.12 176	0.20 302	1.28 269	0.25 257	0.00 1	0.31 572	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.12 479

GES	0.61 239	0.08 105	1.78 343	0.00 1	0.00 1	1.59 399	0.07 356	5.32 525	0.13 5	0.62 250	0.32 268	0.37 237	0.67 415	0.68 238	0.49 372	0.03 520	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.02 182	0.01 126

MMNet	1.20 416	0.27 326	3.59 492	0.09 342	0.00 1	4.15 522	0.01 133	3.63 369	1.19 366	1.93 436	0.32 268	1.35 358	1.23 451	4.42 395	1.84 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

GANet-RSSM	0.88 335	0.38 382	1.45 285	0.60 516	0.00 1	1.36 311	0.02 214	4.55 466	0.69 217	0.71 265	0.32 268	1.56 367	0.61 393	4.55 408	0.64 404	0.00 1	0.00 1	0.05 539	0.00 1	0.08 364	0.02 255

FADNet_RVC	1.15 408	1.06 541	4.34 523	0.02 133	0.06 365	2.77 487	0.04 293	3.50 349	0.80 285	0.35 214	0.32 268	0.65 280	0.09 229	5.20 435	1.56 459	0.24 561	0.34 574	0.11 553	0.33 570	0.65 565	0.60 558

GANetREF_RVC	1.10 394	0.95 531	2.98 456	0.06 285	0.00 1	2.23 458	0.18 418	3.95 408	2.53 520	0.56 246	0.32 268	1.89 396	0.66 410	5.03 427	0.51 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.04 357
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PSMNet_ROB	1.09 390	0.69 497	2.92 453	0.03 198	0.07 378	1.68 424	0.16 410	3.44 341	1.30 392	0.96 306	0.32 268	2.81 451	0.63 399	4.23 380	2.48 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.04 357

WCG-NET	0.22 76	0.17 251	0.54 88	0.01 38	0.00 1	0.91 76	0.05 318	0.61 53	1.09 346	0.17 179	0.33 275	0.03 57	0.13 269	0.20 114	0.07 97	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.02 255

IPLGR	0.76 289	0.21 292	2.98 456	0.06 285	0.07 378	1.24 261	0.05 318	3.09 276	1.38 403	0.62 250	0.34 276	0.75 299	0.78 422	3.35 333	0.22 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.06 413

RYNet	1.52 453	0.35 367	3.38 482	0.25 438	0.04 338	2.31 463	0.03 263	4.62 473	1.47 423	1.14 343	0.34 276	4.52 522	1.38 462	6.36 491	4.23 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

NCCL2	1.30 427	0.63 483	2.31 412	0.02 133	0.03 318	1.57 388	3.41 566	3.91 404	1.39 405	3.14 509	0.34 276	3.90 503	0.30 332	3.75 355	1.19 442	0.00 1	0.00 1	0.02 524	0.00 1	0.03 241	0.05 380

ITSA-stereo	1.13 402	0.14 210	1.59 314	0.17 406	0.04 338	1.40 327	0.14 402	5.66 543	3.10 531	0.74 269	0.35 279	0.62 274	1.06 437	5.53 453	1.63 463	0.03 520	0.00 1	0.09 547	0.06 465	0.07 347	0.07 433

dad	0.88 335	0.62 480	2.26 406	0.06 285	0.01 201	1.24 261	0.00 1	0.98 82	2.17 498	1.29 363	0.35 279	0.37 237	0.04 132	5.80 468	1.06 434	0.01 490	0.00 1	1.13 578	0.11 490	0.05 309	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 372	0.55 458	2.52 429	0.56 512	1.00 556	1.37 316	0.00 1	3.43 339	1.35 400	2.24 460	0.35 279	2.18 422	0.58 389	4.28 382	0.34 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	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.
DualNet (step1)	0.96 352	0.41 397	2.03 374	0.02 133	0.01 201	2.14 452	0.01 133	4.31 444	1.07 342	1.35 374	0.36 282	0.70 290	0.44 365	2.58 309	0.34 317	0.53 569	0.00 1	1.82 581	1.10 592	0.02 182	0.02 255

test_sample9	2.36 515	0.41 397	2.03 374	0.02 133	0.01 201	2.14 452	0.01 133	4.31 444	1.07 342	1.35 374	0.36 282	0.70 290	0.44 365	5.58 461	8.70 566	0.53 569	16.52 617	1.82 581	1.10 592	0.02 182	0.02 255

test_sample7	0.72 275	0.18 262	1.23 244	0.55 510	0.01 201	1.21 241	0.00 1	4.31 444	1.07 342	1.35 374	0.36 282	0.70 290	0.44 365	2.58 309	0.34 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 255

NVstereo2D	1.09 390	0.17 251	4.40 525	0.00 1	0.00 1	1.59 399	0.18 418	4.29 442	1.40 409	0.85 288	0.36 282	2.30 428	0.62 398	5.26 438	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

iRaft-Stereo_20w	0.92 347	0.15 226	2.68 440	0.24 435	0.06 365	1.36 311	0.28 457	7.46 577	0.34 75	1.56 405	0.37 286	0.62 274	1.24 454	1.25 267	0.34 317	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.16 508	0.02 182	0.13 489

AdaStereo	0.65 254	0.09 125	1.12 209	0.02 133	0.00 1	1.45 353	0.23 438	4.38 450	1.44 418	1.17 348	0.37 286	1.56 367	0.18 290	0.56 220	0.37 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PSM-softLoss	0.85 320	0.10 149	1.50 289	1.14 558	0.03 318	1.47 362	0.27 449	2.48 210	0.69 217	1.30 364	0.38 288	0.39 242	0.01 19	6.88 526	0.33 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

KMStereo	0.85 320	0.10 149	1.50 289	1.14 558	0.03 318	1.47 362	0.27 449	2.48 210	0.69 217	1.30 364	0.38 288	0.39 242	0.01 19	6.88 526	0.33 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

RALAANet	0.54 223	0.62 480	1.41 278	0.01 38	0.01 201	0.92 83	0.02 214	2.39 194	1.87 473	1.13 342	0.38 288	0.15 193	0.30 332	1.00 256	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 449	0.14 433	0.01 126

RAFT+CT+SA	0.66 259	0.45 419	1.22 242	0.10 354	0.30 511	1.24 261	0.02 214	4.21 431	0.67 192	0.62 250	0.39 291	0.33 233	0.05 153	2.69 317	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 573	0.13 426	0.30 540

tg	0.34 130	0.26 322	0.68 108	0.01 38	0.00 1	1.25 270	0.01 133	1.75 147	0.65 170	0.11 141	0.40 292	0.74 298	0.11 249	0.29 162	0.08 115	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.29 527	0.21 528

EKT-Stereo	0.74 279	0.18 262	1.23 244	0.81 537	4.25 584	1.19 226	0.03 263	2.17 184	0.13 5	0.35 214	0.40 292	0.97 330	0.08 217	2.61 314	0.09 133	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.07 472	0.04 281	0.03 327

psm_up	0.84 318	0.32 356	1.44 284	0.02 133	0.00 1	1.98 445	0.05 318	3.40 333	1.04 331	2.06 448	0.40 292	1.74 384	0.45 369	3.47 342	0.24 249	0.06 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.00 1

DSFCA	1.30 427	0.14 210	1.82 347	0.01 38	0.03 318	3.74 515	0.86 517	2.71 230	1.23 371	3.09 507	0.41 295	2.93 461	1.49 466	6.12 478	1.35 453	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

Select-FE	1.23 420	0.35 367	4.62 533	0.32 465	0.26 491	1.02 101	0.00 1	4.88 497	0.70 229	1.79 422	0.42 296	4.48 520	3.90 546	0.72 239	0.46 364	0.00 1	0.10 532	0.00 1	0.37 574	0.02 182	0.19 520

raft+_RVC	0.42 166	0.48 435	1.11 207	0.51 505	0.17 452	1.16 205	0.04 293	2.25 186	0.59 98	0.12 146	0.42 296	0.08 151	0.15 277	0.60 226	0.28 280	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.19 520

GwcNet-RSSM	1.02 368	0.69 497	2.70 442	0.22 427	0.02 293	1.42 340	0.05 318	4.02 413	1.01 326	0.90 296	0.42 296	2.89 459	0.26 324	4.43 396	1.17 440	0.00 1	0.00 1	0.02 524	0.00 1	0.13 426	0.05 380

R-Stereo Train	0.44 178	0.09 125	0.94 152	0.02 133	0.00 1	1.24 261	0.09 376	3.65 371	0.11 2	1.87 427	0.42 296	0.06 126	0.01 19	0.25 140	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 255

RAFT-Stereo	0.44 178	0.09 125	0.94 152	0.02 133	0.00 1	1.24 261	0.09 376	3.65 371	0.11 2	1.87 427	0.42 296	0.06 126	0.01 19	0.25 140	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 255
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample3	0.84 318	0.15 226	2.22 399	0.48 496	0.01 201	1.37 316	0.01 133	4.63 476	1.17 363	1.43 388	0.43 301	0.80 311	0.10 238	3.48 343	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 255

MoCha-V2	0.33 127	0.11 175	0.92 146	0.09 342	0.06 365	0.34 20	0.00 1	2.56 217	0.64 162	0.32 200	0.43 301	0.17 201	0.09 229	0.26 148	0.10 148	0.00 1	0.14 553	0.00 1	0.22 537	0.05 309	0.01 126

DeepPrunerF	2.50 517	0.87 524	14.90 591	0.17 406	0.31 517	1.41 332	0.29 460	5.62 540	9.97 579	1.02 323	0.43 301	2.01 403	1.65 482	6.85 522	3.99 525	0.00 1	0.01 345	0.07 541	0.10 486	0.24 501	0.12 479

GCST	0.81 306	0.64 484	1.41 278	0.44 486	0.01 201	0.91 76	0.08 364	3.75 379	1.04 331	0.12 146	0.44 304	0.27 223	0.35 348	5.12 432	0.38 336	1.19 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.05 380

GwcNet-ADL	0.62 246	0.20 283	2.03 374	0.05 265	0.01 201	1.29 285	0.02 214	3.16 291	1.39 405	0.97 308	0.44 304	1.48 361	0.23 313	0.78 242	0.27 272	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 327

ccs_rob	0.65 254	0.17 251	2.09 384	0.00 1	0.01 201	1.22 245	0.00 1	2.77 232	0.73 242	0.75 270	0.44 304	2.32 431	0.64 403	1.76 292	0.15 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

PASM	1.58 464	1.05 540	7.51 569	0.56 512	0.09 396	1.37 316	0.28 457	2.85 242	1.44 418	3.91 531	0.44 304	3.02 468	0.64 403	6.38 492	1.59 462	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.03 437	0.26 511	0.15 499

ac_64	1.12 400	0.18 262	1.64 319	0.18 412	0.25 488	1.48 368	0.02 214	4.97 502	1.47 423	0.69 262	0.45 308	4.94 532	0.46 372	4.87 420	0.74 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.00 1

PFNet+	0.54 223	0.10 149	1.31 263	0.16 403	0.05 352	1.44 347	0.56 502	1.60 131	0.98 319	1.35 374	0.46 309	0.37 237	0.01 19	2.18 304	0.22 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

Pruner-Stereo	0.53 220	0.10 149	1.02 176	0.89 547	0.10 406	1.57 388	0.36 482	2.06 171	0.63 150	2.23 459	0.46 309	0.25 218	0.01 19	0.45 204	0.37 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

CFNet_pseudo	0.66 259	0.17 251	2.08 383	0.00 1	0.01 201	1.22 245	0.00 1	2.79 234	0.73 242	0.78 278	0.46 309	2.32 431	0.63 399	1.77 293	0.15 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

GREAT-IGEV	0.24 96	0.10 149	0.92 146	0.06 285	0.33 522	1.11 170	0.06 345	0.36 22	0.19 32	0.02 21	0.47 312	0.02 20	0.06 183	0.13 68	0.16 197	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.20 529	0.09 386	0.36 549

RCA-Stereo	0.37 149	0.14 210	0.76 117	0.01 38	0.00 1	1.17 210	0.00 1	3.14 283	0.61 121	0.71 265	0.47 312	0.05 109	0.13 269	0.19 102	0.03 6	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.01 126

PSMNet-RSSM	0.90 343	0.44 415	1.35 272	0.13 375	0.00 1	1.37 316	0.03 263	4.79 492	0.85 301	1.11 340	0.49 314	2.15 415	0.35 348	4.09 377	0.73 412	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.03 241	0.01 126

XX-Stereo	1.04 372	0.20 283	4.94 540	0.85 541	0.04 338	1.25 270	0.00 1	3.37 325	0.45 89	1.22 359	0.50 315	3.70 499	0.02 55	3.91 367	0.05 34	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.20 529	0.03 241	0.02 255

Occ-G	0.24 96	0.10 149	0.59 95	0.01 38	0.01 201	0.80 58	0.04 293	0.62 55	0.15 14	0.01 6	0.51 316	1.34 357	0.04 132	0.09 36	0.21 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 498	0.15 446	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.39 156	0.07 81	0.81 122	0.07 314	0.02 293	1.34 305	0.05 318	3.15 286	0.31 70	0.94 303	0.52 317	0.26 221	0.01 19	0.19 102	0.07 97	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

MM-Stereo_test3	0.43 173	0.33 363	0.92 146	0.75 532	0.04 338	0.96 93	0.05 318	3.11 279	0.79 278	0.12 146	0.53 318	0.26 221	0.06 183	0.26 148	0.13 167	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.28 525	0.01 126

DN-CSS_ROB	0.77 291	0.90 528	2.01 370	0.85 541	0.00 1	1.47 362	0.01 133	2.92 248	0.93 312	0.12 146	0.53 318	0.44 248	0.16 282	4.33 385	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 532	0.01 126

gcap-zeroshot	0.70 273	0.26 322	1.98 366	0.19 420	0.27 497	1.43 343	0.02 214	4.23 435	0.82 291	0.75 270	0.54 320	2.19 423	0.03 98	0.63 232	0.25 257	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.20 529	0.00 1	0.01 126

SQANet	2.28 513	1.25 552	2.39 418	4.17 585	2.91 578	2.60 477	0.24 440	4.17 428	0.83 294	2.42 481	0.57 321	1.59 369	0.88 429	3.30 332	0.68 408	7.35 592	0.12 544	0.47 570	0.02 426	6.56 585	3.00 588

ARAFT	1.12 400	0.82 520	4.11 513	0.04 237	0.00 1	1.64 417	0.03 263	4.85 495	1.69 458	2.78 495	0.57 321	0.47 253	0.11 249	4.81 419	0.24 249	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.00 1	0.24 501	0.05 380

FE-Mocha	0.48 199	0.12 186	1.34 268	0.11 364	0.09 396	0.64 53	0.01 133	3.94 407	0.22 49	0.49 242	0.58 323	0.59 268	0.53 380	0.29 162	0.38 336	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.15 498	0.02 182	0.02 255

test_sample8	3.62 544	0.41 397	2.03 374	0.02 133	0.01 201	2.14 452	0.01 133	4.38 450	1.04 331	6.51 556	0.58 323	14.04 580	6.94 573	5.58 461	8.70 566	0.53 569	16.52 617	1.82 581	1.10 592	0.02 182	0.02 255

mmm	0.52 214	0.04 11	1.14 215	0.61 519	0.00 1	1.14 190	0.00 1	3.45 342	0.75 253	1.24 361	0.58 323	0.20 210	0.18 290	0.93 249	0.08 115	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

GMStereo_Zeroshot	0.63 248	0.14 210	1.54 298	0.75 532	0.00 1	1.26 274	0.01 133	1.85 155	0.31 70	1.44 391	0.58 323	1.76 387	0.19 296	2.55 308	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1

iinet-f	1.68 481	0.61 478	11.37 584	0.29 455	0.03 318	4.39 529	0.04 293	3.18 296	1.10 347	1.16 347	0.58 323	2.96 465	2.76 517	2.13 302	2.46 503	0.00 1	0.02 423	0.02 524	0.00 1	0.46 552	0.01 126

Wz-Net-TNSev	3.91 550	5.20 596	20.57 597	0.15 395	0.01 201	7.14 562	3.57 567	6.70 568	3.57 538	1.74 415	0.58 323	7.39 557	4.33 549	8.86 567	7.99 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.24 501	0.16 502

NF-Stereo	0.82 308	0.10 149	1.12 209	1.19 563	0.01 201	1.52 378	0.29 460	2.67 228	0.66 181	1.20 353	0.58 323	0.24 214	0.01 19	6.38 492	0.32 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

OCTAStereo	0.82 308	0.10 149	1.15 219	1.19 563	0.01 201	1.53 381	0.29 460	2.66 224	0.66 181	1.20 353	0.58 323	0.25 218	0.01 19	6.38 492	0.33 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

RE-Stereo	0.82 308	0.10 149	1.15 219	1.19 563	0.01 201	1.52 378	0.29 460	2.66 224	0.66 181	1.20 353	0.58 323	0.24 214	0.01 19	6.38 492	0.32 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

TVStereo	0.82 308	0.10 149	1.15 219	1.19 563	0.01 201	1.52 378	0.29 460	2.66 224	0.66 181	1.20 353	0.58 323	0.24 214	0.01 19	6.38 492	0.32 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

cf-r	0.98 357	0.51 447	2.04 378	0.25 438	0.01 201	1.40 327	0.03 263	4.47 460	1.65 454	0.95 304	0.58 323	2.63 440	0.24 316	4.19 379	0.58 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.04 357

xyz-stereo-finetune2	0.61 239	0.19 270	0.84 128	0.06 285	0.00 1	1.28 280	0.04 293	1.89 159	0.69 217	0.10 124	0.59 334	0.07 143	0.67 415	5.30 441	0.47 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

HH	0.88 335	0.37 377	1.93 353	0.25 438	0.10 406	0.62 50	0.00 1	3.79 385	0.18 29	0.33 202	0.59 334	3.94 504	0.81 425	4.44 397	0.09 133	0.00 1	0.06 496	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 255

HanStereo	0.88 335	0.37 377	1.93 353	0.25 438	0.10 406	0.62 50	0.00 1	3.79 385	0.18 29	0.33 202	0.59 334	3.94 504	0.81 425	4.44 397	0.09 133	0.00 1	0.06 496	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 255

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 457	0.68 493	4.62 533	0.01 38	0.00 1	5.13 543	0.30 468	4.64 477	1.23 371	2.39 480	0.59 334	2.12 413	2.00 499	4.94 423	2.19 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

PSMNet-ADL	0.77 291	0.08 105	0.90 140	0.07 314	0.01 201	2.01 446	0.02 214	2.55 216	1.11 349	0.33 202	0.59 334	2.15 415	0.69 417	4.07 373	0.85 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

LALA_ROB	1.33 433	0.59 471	1.74 337	0.02 133	0.06 365	3.25 498	0.50 500	3.45 342	1.39 405	3.70 524	0.59 334	4.59 524	0.25 321	3.58 347	2.79 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.02 255

NINENet	1.03 370	0.22 302	1.30 260	0.10 354	0.01 201	5.85 551	0.03 263	4.41 455	1.25 377	1.55 404	0.60 340	2.39 435	0.06 183	2.72 319	0.05 34	0.00 1	0.01 345	0.01 499	0.00 1	0.04 281	0.00 1

StereoDRNet	1.48 449	0.75 503	4.58 532	0.05 265	0.10 406	2.49 471	1.10 528	4.62 473	1.47 423	3.38 519	0.62 341	2.29 426	0.65 408	4.52 405	2.89 514	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.01 400	0.05 309	0.07 433

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 394	0.35 367	4.53 529	0.18 412	0.37 523	0.79 57	0.00 1	5.71 546	0.74 249	0.40 226	0.64 342	4.47 519	1.41 463	1.42 276	0.30 292	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.28 558	0.17 461	0.14 496

MyStereo8	0.85 320	0.52 448	3.20 472	0.20 422	0.00 1	1.47 362	0.01 133	3.53 356	1.91 476	1.34 368	0.65 343	1.22 350	0.31 336	0.57 221	1.38 456	0.00 1	0.14 553	0.00 1	0.06 465	0.09 386	0.30 540

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 469	0.45 419	2.21 392	1.53 569	0.18 456	4.33 527	0.41 486	3.37 325	1.40 409	0.54 245	0.65 343	3.10 474	0.11 249	4.93 422	0.60 399	4.57 585	0.51 578	0.00 1	0.00 1	1.37 571	2.39 584

coex_refinement	1.13 402	0.54 455	1.58 310	0.12 367	0.02 293	1.51 373	0.06 345	4.01 412	1.51 434	2.61 489	0.66 345	4.40 516	0.48 375	3.67 348	1.30 451	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.03 327

test_sample4	0.86 324	0.16 240	2.28 410	0.50 501	0.01 201	1.42 340	0.01 133	4.65 478	1.27 384	1.52 395	0.66 345	0.69 287	0.08 217	3.50 344	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 255

tt1	0.88 335	0.27 326	1.25 246	0.08 329	0.00 1	3.36 504	0.02 214	3.03 265	6.40 565	0.33 202	0.66 345	0.05 109	0.40 361	1.59 285	0.05 34	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.03 327

BUS	0.97 354	0.10 149	0.96 158	0.01 38	0.00 1	5.85 551	0.03 263	5.40 528	0.93 312	2.26 465	0.66 345	2.39 435	0.06 183	0.61 228	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 312	0.10 149	0.96 158	0.01 38	0.00 1	3.32 501	0.21 428	5.40 528	0.93 312	2.26 465	0.66 345	1.81 392	0.10 238	0.61 228	0.18 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

hknet	1.08 382	0.13 197	2.07 381	0.01 38	0.00 1	3.32 501	0.21 428	5.40 528	0.92 308	2.26 465	0.66 345	3.43 490	0.05 153	2.81 320	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

test-1	0.52 214	0.25 318	0.94 152	0.03 198	0.22 474	1.20 237	0.08 364	4.03 415	0.25 63	0.70 263	0.66 345	0.71 294	0.03 98	0.30 168	0.43 351	0.00 1	0.18 562	0.00 1	0.07 472	0.01 73	0.25 536

ACVNet	0.57 232	0.21 292	1.34 268	0.09 342	0.00 1	1.36 311	0.22 434	2.40 195	1.05 337	0.63 254	0.66 345	1.94 399	0.26 324	0.31 169	0.79 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.00 1

acv_ft	0.79 300	0.21 292	1.28 252	0.01 38	1.08 560	1.68 424	0.01 133	3.75 379	1.05 337	1.31 367	0.66 345	1.94 399	0.46 372	0.31 169	1.68 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.00 1

CoDeX	0.94 349	0.34 365	2.09 384	0.05 265	0.20 467	1.49 369	0.20 426	5.89 550	1.57 445	0.66 258	0.67 354	1.05 337	0.32 341	3.82 362	0.33 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 394	0.42 403	1.72 335	0.28 453	0.01 201	1.37 316	0.11 388	6.25 560	0.84 297	1.05 331	0.67 354	1.61 373	0.79 423	6.11 477	0.63 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.04 357

MyStereo06	0.80 304	0.19 270	2.53 430	0.02 133	0.00 1	1.51 373	0.01 133	4.61 472	0.24 59	0.89 294	0.69 356	3.14 477	1.18 448	0.58 224	0.33 306	0.00 1	0.06 496	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.07 433

ACVNet-DCA	0.61 239	0.27 326	1.28 252	0.13 375	0.00 1	3.44 506	0.01 133	3.15 286	0.68 201	0.33 202	0.69 356	0.04 77	0.61 393	1.43 277	0.05 34	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.03 437	0.01 73	0.01 126

xx1	0.95 351	0.27 326	1.28 252	0.13 375	0.00 1	3.44 506	0.01 133	3.18 296	7.23 574	0.33 202	0.69 356	0.73 296	0.12 262	1.43 277	0.05 34	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

1test111	0.69 270	0.27 326	1.28 252	0.13 375	0.00 1	3.44 506	0.01 133	3.15 286	0.68 201	0.33 202	0.69 356	0.04 77	0.61 393	2.95 324	0.07 97	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.03 437	0.01 73	0.01 126

cc1	0.94 349	0.27 326	1.28 252	0.13 375	0.00 1	3.44 506	0.01 133	3.18 296	7.23 574	0.33 202	0.69 356	0.04 77	0.61 393	1.43 277	0.05 34	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.03 437	0.09 386	0.04 357

CFNet	1.08 382	0.62 480	2.26 406	0.26 445	0.03 318	1.40 327	0.04 293	4.45 459	2.09 489	0.48 239	0.69 356	1.31 355	0.24 316	6.63 507	0.83 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 461	0.04 357

CRFU-Net	1.32 432	0.27 326	2.46 425	1.17 562	0.03 318	4.08 520	0.05 318	5.61 538	0.67 192	1.53 397	0.70 362	3.47 492	2.62 515	3.24 331	0.24 249	0.01 490	0.01 345	0.11 553	0.00 1	0.13 426	0.00 1

IGEV-FE	0.74 279	0.20 283	3.00 458	0.26 445	0.02 293	1.10 164	0.05 318	3.72 376	0.19 32	0.88 291	0.71 363	2.81 451	0.63 399	0.52 213	0.33 306	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.16 508	0.04 281	0.00 1

z-ln-s-r	1.57 462	0.58 468	5.36 548	0.19 420	0.01 201	1.62 412	0.06 345	3.52 353	1.56 443	1.06 334	0.71 363	1.69 383	0.24 316	5.49 451	9.29 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.01 126

IGEV_Zeroshot_test	0.74 279	0.20 283	3.00 458	0.26 445	0.02 293	1.10 164	0.05 318	3.72 376	0.19 32	0.88 291	0.71 363	2.84 454	0.63 399	0.53 216	0.33 306	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.16 508	0.04 281	0.00 1

UCFNet_RVC	0.66 259	0.35 367	1.20 238	0.02 133	0.30 511	1.53 381	0.01 133	3.42 337	0.67 192	1.12 341	0.73 366	1.26 353	0.20 302	1.84 295	0.46 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DRN-Test	1.62 466	0.23 310	3.72 497	0.18 412	0.13 426	3.34 503	0.19 424	5.93 553	2.01 487	4.14 534	0.76 367	2.12 413	1.78 488	5.22 437	2.62 511	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.01 400	0.03 241	0.01 126

HBP-ISP	1.45 445	0.75 503	3.02 460	0.30 457	0.10 406	4.28 526	1.49 537	4.68 479	1.29 389	3.43 520	0.78 368	0.93 323	1.01 436	6.48 500	0.36 331	0.04 523	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.03 327

SFCPSM	0.81 306	0.11 175	2.53 430	0.01 38	0.07 378	2.45 469	0.18 418	4.99 504	1.18 364	0.77 275	0.78 368	0.69 287	0.31 336	1.72 291	0.20 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 455	0.06 329	0.01 126

SACVNet	0.96 352	0.36 373	1.49 288	0.05 265	0.00 1	1.62 412	0.28 457	3.86 399	1.28 388	1.79 422	0.80 370	1.59 369	0.07 201	5.29 440	0.48 370	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 498	0.01 126

DDVS	0.92 347	0.16 240	1.39 276	0.21 423	0.27 497	3.17 494	0.26 445	2.56 217	0.62 139	0.70 263	0.81 371	2.17 421	0.45 369	5.26 438	0.29 284	0.00 1	0.01 345	0.01 499	0.00 1	0.04 281	0.02 255

IRAFT_RVC	1.02 368	0.20 283	1.58 310	1.39 567	0.26 491	1.33 303	0.32 473	2.52 213	0.66 181	1.58 406	0.81 371	1.16 347	1.58 478	6.51 501	0.43 351	0.00 1	0.12 544	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.03 327

AE-Stereo	0.47 192	0.11 175	1.03 187	0.04 237	0.09 396	1.11 170	0.03 263	4.16 426	0.34 75	0.35 214	0.82 373	0.15 193	0.16 282	0.45 204	0.05 34	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.26 551	0.09 386	0.05 380

AAGNet	1.54 457	0.07 81	0.88 135	1.04 553	0.27 497	1.47 362	0.66 509	1.57 127	0.61 121	1.68 412	0.82 373	1.62 375	2.29 504	6.18 479	11.63 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

MSAF-DinoV2	4.41 560	3.43 589	8.07 572	1.16 560	0.06 365	3.21 496	0.59 506	6.94 572	4.44 552	2.00 441	0.83 375	16.58 585	5.59 567	13.48 593	17.17 596	0.06 537	0.04 472	0.09 547	0.76 585	1.94 575	1.78 581

DisPM	0.86 324	0.09 125	1.10 205	0.76 535	0.02 293	1.51 373	0.57 504	1.75 147	0.70 229	2.43 483	0.83 375	0.38 241	0.01 19	6.89 529	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

CSP-Net	1.01 366	0.52 448	0.92 146	0.01 38	0.00 1	2.83 489	0.05 318	4.99 504	0.69 217	0.91 299	0.85 377	1.82 394	0.23 313	6.04 474	0.29 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.01 126

DeepStereo_RVC	0.52 214	0.08 105	1.37 274	0.06 285	0.06 365	1.34 305	0.41 486	1.43 105	0.68 201	1.03 328	0.85 377	0.49 257	1.56 474	0.79 243	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.13 489

ssnet_v2	1.14 405	0.28 337	1.77 340	0.03 198	0.00 1	2.07 449	0.37 483	5.20 515	1.87 473	2.00 441	0.87 379	3.09 473	0.55 384	1.31 270	3.02 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 470	0.12 479

DPSNet	3.38 540	0.60 473	9.55 578	0.61 519	0.46 533	5.10 542	1.44 536	11.17 588	3.92 545	2.57 486	0.88 380	5.90 543	9.68 586	7.63 554	7.25 557	0.08 540	0.16 559	0.01 499	0.07 472	0.34 536	0.17 509

GCAP-BAT	0.37 149	0.13 197	1.16 224	0.10 354	0.12 420	1.59 399	0.04 293	0.67 59	0.43 87	0.84 286	0.89 381	0.39 242	0.07 201	0.27 157	0.49 372	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.19 524	0.00 1	0.00 1

test_sample5	0.86 324	0.16 240	2.25 402	0.49 498	0.01 201	1.41 332	0.01 133	4.55 466	1.27 384	1.35 374	0.89 381	0.58 266	0.11 249	3.75 355	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 255

111	0.79 300	0.70 501	2.21 392	0.01 38	0.01 201	1.19 226	0.16 410	3.78 384	1.98 482	1.22 359	0.91 383	2.01 403	0.32 341	0.32 175	0.64 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.17 509

DISCO	1.93 497	0.18 262	2.44 421	0.67 527	0.53 540	5.25 544	0.00 1	5.43 532	1.56 443	2.09 450	0.91 383	6.48 549	0.89 430	8.55 565	3.60 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.01 126

CASS	0.56 229	0.13 197	1.40 277	0.03 198	0.01 201	1.65 421	0.04 293	3.03 265	0.63 150	1.96 437	0.93 385	0.28 225	0.36 350	0.52 213	0.18 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TDLM	1.08 382	0.49 440	1.43 282	0.27 451	0.00 1	1.56 387	2.12 546	3.10 277	1.75 462	1.36 379	0.93 385	1.06 339	0.49 376	6.21 481	0.70 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 452	0.02 255

IER	0.75 285	0.12 186	1.93 353	0.01 38	0.00 1	2.31 463	0.02 214	2.96 254	0.98 319	1.30 364	0.96 387	1.40 360	1.19 449	1.31 270	0.45 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

SA	0.83 312	0.41 397	1.17 227	0.00 1	0.20 467	1.28 280	0.01 133	3.98 409	1.86 471	0.41 228	0.96 387	0.27 223	1.33 460	4.07 373	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 517	0.14 433	0.01 126

GANet-ADL	0.52 214	0.09 125	1.43 282	0.13 375	0.02 293	1.43 343	0.02 214	3.22 307	0.59 98	0.34 213	0.98 389	1.09 343	0.19 296	0.40 193	0.34 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.01 126

FACV-RUCA	0.49 201	0.10 149	1.30 260	0.06 285	0.12 420	1.14 190	0.07 356	3.57 362	0.92 308	0.18 182	0.99 390	0.19 206	0.31 336	0.25 140	0.16 197	0.00 1	0.00 1	0.08 544	0.02 426	0.24 501	0.12 479

IPLG	0.86 324	0.41 397	2.31 412	0.06 285	0.06 365	1.36 311	0.11 388	3.17 294	0.83 294	0.62 250	1.00 391	0.46 250	0.61 393	5.57 460	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 470	0.01 126

XPNet_ROB	1.17 411	0.41 397	1.68 329	0.04 237	0.01 201	1.65 421	0.17 413	3.46 345	1.39 405	3.89 530	1.01 392	1.60 371	0.53 380	4.35 388	3.07 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 255

XX-TBD	0.28 106	0.39 389	0.97 164	0.05 265	0.00 1	1.09 158	0.00 1	0.71 63	0.54 93	0.44 231	1.04 393	0.06 126	0.06 183	0.19 102	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

APVNet	1.52 453	0.31 352	4.00 506	0.09 342	0.00 1	4.64 535	0.08 364	4.41 455	1.21 369	1.25 362	1.05 394	2.90 460	0.93 433	6.70 513	2.48 504	0.01 490	0.00 1	0.07 541	0.00 1	0.27 516	0.05 380

w-ln-seven-2	1.97 502	1.04 539	11.90 585	0.15 395	0.06 365	1.38 322	0.48 493	3.80 388	2.17 498	2.73 493	1.06 395	2.29 426	1.69 485	6.32 488	4.15 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.17 461	0.04 357

SST-Stereo	1.04 372	0.05 29	1.16 224	0.72 530	0.23 479	1.70 428	0.58 505	1.92 160	1.46 421	1.19 351	1.09 396	1.60 371	1.93 496	6.92 533	0.21 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

iResNet	1.00 365	0.45 419	3.08 464	0.86 545	0.01 201	1.97 444	0.01 133	3.67 374	1.49 429	1.77 420	1.09 396	0.35 235	0.13 269	3.83 363	1.27 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.01 126

PAM	1.34 434	0.13 197	2.83 448	0.30 457	0.31 517	2.21 457	0.30 468	5.05 509	0.23 53	0.82 284	1.11 398	9.08 565	2.34 507	0.90 248	0.44 354	0.00 1	0.13 549	0.00 1	0.31 564	0.03 241	0.28 538

hitnet-ft	1.09 390	0.39 389	1.45 285	0.04 237	0.00 1	1.34 305	0.22 434	3.34 324	2.25 505	1.48 393	1.11 398	4.17 509	0.37 352	4.73 416	0.79 417	0.01 490	0.00 1	0.03 531	0.00 1	0.09 386	0.01 126

test_sample6	0.89 342	0.17 251	2.23 401	0.48 496	0.01 201	1.43 343	0.01 133	4.49 461	1.40 409	1.43 388	1.12 400	0.64 279	0.14 274	3.86 364	0.42 348	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 255

DualNet	0.88 335	0.16 240	2.25 402	0.49 498	0.01 201	1.41 332	0.01 133	4.55 466	1.27 384	1.43 388	1.12 400	0.58 266	0.11 249	3.75 355	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 255

CFNet_ucs	0.77 291	0.20 283	2.22 399	0.01 38	0.01 201	1.32 297	0.00 1	3.30 318	1.31 394	1.15 344	1.14 402	2.19 423	0.42 363	2.04 300	0.12 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

RAFT_R40	0.99 364	0.05 29	1.26 247	0.71 529	0.20 467	1.65 421	0.67 510	1.94 163	0.61 121	1.05 331	1.15 403	1.80 391	1.47 465	6.91 531	0.31 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

iResNetv2_ROB	1.08 382	1.12 544	4.68 535	1.09 557	0.00 1	1.38 322	0.05 318	3.83 393	1.11 349	0.80 282	1.15 403	1.02 335	0.12 262	4.52 405	0.45 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 533	0.03 327

OMP-Stereo	1.20 416	0.54 455	0.96 158	2.39 574	0.29 509	1.58 392	0.33 476	2.01 169	0.68 201	2.68 492	1.16 405	3.10 474	0.18 290	7.40 549	0.56 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.01 126

PA-Net	1.31 431	0.59 471	3.65 493	0.06 285	0.15 440	1.44 347	0.54 501	4.08 419	2.71 524	0.78 278	1.16 405	2.32 431	0.64 403	5.96 471	1.92 483	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.06 413
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DFGA-Net	0.91 345	1.43 559	2.72 446	0.06 285	0.16 448	1.16 205	0.00 1	2.26 187	0.77 270	1.02 323	1.17 407	0.25 218	0.04 132	5.17 433	1.71 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.02 255

delet	1.14 405	0.32 356	1.56 307	0.03 198	0.17 452	2.86 491	1.03 525	4.25 436	2.14 496	1.03 328	1.17 407	1.64 380	0.92 432	4.35 388	1.27 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.00 1

ETE_ROB	1.16 410	0.52 448	1.71 334	0.01 38	0.02 293	1.79 436	0.22 434	4.10 422	1.32 396	4.68 544	1.18 409	2.81 451	0.08 217	3.56 346	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.06 413

iResNet_ROB	1.05 380	0.76 507	2.06 380	0.07 314	0.00 1	1.35 309	0.03 263	6.80 571	2.57 522	0.79 280	1.20 410	0.94 326	0.12 262	3.81 360	0.41 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.01 126

CVANet_RVC	1.10 394	0.39 389	1.69 331	0.28 453	0.00 1	1.45 353	0.48 493	3.26 310	1.64 453	2.93 498	1.22 411	1.51 362	0.37 352	6.09 476	0.50 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 470	0.01 126

anonymity	0.74 279	0.15 226	1.17 227	0.16 403	0.27 497	0.71 54	0.01 133	4.70 480	1.78 464	1.15 344	1.23 412	0.31 228	1.65 482	0.54 218	0.53 381	0.02 512	0.02 423	0.00 1	0.27 554	0.02 182	0.06 413

PFNet	1.06 381	0.19 270	2.95 455	1.16 560	0.56 545	1.58 392	0.25 441	1.50 117	0.60 110	2.38 479	1.23 412	0.63 277	0.30 332	6.85 522	0.43 351	0.16 552	0.01 345	0.00 1	0.07 472	0.18 470	0.18 515

Wz-Net-MNSev	1.85 492	1.19 548	5.61 553	0.01 38	0.00 1	4.74 536	2.16 548	4.93 500	1.48 427	3.77 526	1.24 414	1.77 389	2.56 512	4.94 423	2.61 510	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.01 126

TANstereo	0.30 117	0.28 337	0.86 131	0.03 198	0.01 201	1.14 190	0.00 1	0.53 37	0.44 88	1.06 334	1.24 414	0.06 126	0.05 153	0.25 140	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.83 312	0.12 186	1.18 230	0.02 133	0.01 201	1.31 296	0.00 1	3.33 321	1.07 342	1.92 432	1.24 414	2.48 437	0.18 290	1.86 296	1.67 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.05 380
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CREStereo++_RVC	0.29 111	0.19 270	0.83 127	0.05 265	0.00 1	1.19 226	0.00 1	0.66 58	0.99 323	0.25 192	1.26 417	0.05 109	0.07 201	0.20 114	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RASNet	1.53 455	0.31 352	1.97 364	0.09 342	3.20 579	1.69 426	0.06 345	3.27 316	2.12 491	0.77 275	1.29 418	5.32 541	1.69 485	6.60 504	2.17 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 255

CC-Net-ROB	1.86 493	0.64 484	2.55 432	1.42 568	0.19 463	3.38 505	0.04 293	4.41 455	2.45 514	0.90 296	1.31 419	0.98 331	0.18 290	6.60 504	0.53 381	1.14 576	1.60 591	7.16 590	0.00 1	1.33 570	0.32 545

SuperB	3.70 546	1.77 567	15.73 593	0.31 461	0.05 352	4.37 528	1.67 540	3.58 365	11.57 580	2.36 476	1.32 420	2.03 406	1.91 495	6.95 534	9.01 570	0.05 529	0.03 454	0.10 552	0.08 477	11.00 603	0.10 460

HSM	1.36 436	0.40 394	1.07 198	0.01 38	0.30 511	1.73 431	0.03 263	5.89 550	1.22 370	1.83 425	1.36 421	4.78 529	1.30 459	6.61 506	0.57 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

GASNet	1.43 443	1.53 561	4.54 531	0.31 461	0.02 293	1.49 369	0.20 426	3.86 399	1.95 479	0.75 270	1.37 422	2.11 411	1.57 477	5.82 469	2.60 509	0.00 1	0.05 487	0.00 1	0.00 1	0.43 548	0.10 460

PSMNet-RUCA	0.66 259	0.48 435	1.68 329	0.01 38	0.02 293	2.02 447	0.25 441	3.93 405	1.50 432	0.37 222	1.38 423	0.11 171	0.12 262	0.64 233	0.31 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.00 1

DStereoRT	3.77 548	0.60 473	4.37 524	0.09 342	0.15 440	5.27 545	0.46 491	4.05 417	1.49 429	1.91 430	1.39 424	0.89 316	3.47 535	6.42 498	1.75 471	0.00 1	0.09 522	37.58 620	4.88 608	0.07 347	0.50 555

s12784h	0.56 229	0.14 210	1.22 242	0.02 133	0.00 1	1.14 190	0.03 263	3.43 339	1.47 423	1.02 323	1.41 425	0.05 109	0.02 55	1.08 259	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

psmg	0.83 312	0.10 149	0.96 158	0.01 38	0.00 1	3.28 499	0.27 449	4.83 494	0.93 312	1.92 432	1.46 426	1.81 392	0.10 238	0.61 228	0.18 214	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.01 73	0.00 1

AIO-test2	0.76 289	0.80 513	1.47 287	0.12 367	0.15 440	1.22 245	0.01 133	3.17 294	0.73 242	0.36 221	1.50 427	0.16 198	0.05 153	2.37 305	0.16 197	2.85 583	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.04 281	0.07 433

DANet	1.74 485	0.22 302	3.06 462	0.75 532	0.44 529	2.46 470	0.35 481	3.40 333	1.41 412	4.22 535	1.56 428	5.03 534	0.56 385	6.29 486	5.00 540	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.04 281	0.08 446
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DispNO	1.25 422	0.52 448	3.40 483	0.11 364	0.05 352	1.45 353	0.01 133	3.73 378	1.68 457	1.34 368	1.59 429	3.15 478	1.12 446	5.56 457	1.14 439	0.00 1	0.02 423	0.03 531	0.12 495	0.05 309	0.03 327

RAFT_CTSACE	0.68 268	0.52 448	1.74 337	0.50 501	0.05 352	1.16 205	0.00 1	2.68 229	0.66 181	0.68 261	1.60 430	1.76 387	0.80 424	0.94 252	0.13 167	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 277	0.13 197	1.56 307	0.02 133	0.14 432	1.34 305	0.04 293	3.00 259	0.23 53	0.67 259	1.64 431	0.89 316	0.00 1	4.55 408	0.10 148	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.21 535	0.03 241	0.01 126

FINET	1.36 436	0.46 425	4.05 509	0.22 427	0.73 551	1.03 102	0.00 1	3.57 362	5.71 560	1.59 407	1.64 431	0.49 257	0.19 296	5.53 453	1.90 480	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.03 327

GwcNet	1.67 477	0.81 517	5.52 550	0.23 433	1.21 561	4.21 524	0.62 508	3.71 375	1.57 445	1.01 322	1.65 433	3.99 506	0.52 379	5.46 449	2.30 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.35 539	0.13 489

1111x	1.53 455	0.06 51	1.77 340	0.27 451	0.00 1	2.12 451	0.01 133	5.63 541	1.65 454	1.53 397	1.67 434	0.92 318	0.64 403	6.18 479	8.17 563	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

TestStereo1	0.77 291	0.46 425	1.12 209	0.15 395	0.19 463	1.29 285	0.01 133	3.33 321	1.55 438	0.45 234	1.67 434	0.13 181	1.23 451	3.39 336	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 461	0.07 433

SA-5K	0.77 291	0.46 425	1.12 209	0.15 395	0.19 463	1.29 285	0.01 133	3.33 321	1.55 438	0.45 234	1.67 434	0.13 181	1.23 451	3.39 336	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 461	0.07 433

ADCRef	2.29 514	0.65 488	5.67 554	0.10 354	0.09 396	4.81 537	0.76 515	4.75 486	1.37 402	2.88 497	1.67 434	1.62 375	2.30 505	3.77 359	14.93 590	0.02 512	0.00 1	0.01 499	0.10 486	0.20 490	0.11 468

PDISCO_ROB	2.21 511	0.78 510	3.43 485	0.96 549	2.04 575	7.04 561	0.09 376	7.36 576	5.72 562	1.21 358	1.67 434	3.16 479	1.28 457	7.52 552	1.37 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 536	0.13 489

ISRNet	0.88 335	0.19 270	2.71 444	0.05 265	0.00 1	1.17 210	0.03 263	2.96 254	0.80 285	2.17 454	1.70 439	2.59 439	0.20 302	2.58 309	0.46 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.00 1

NaN_ROB	2.02 505	0.58 468	2.65 439	0.29 455	0.28 507	3.19 495	5.19 587	3.84 394	2.55 521	5.31 551	1.73 440	2.30 428	1.96 497	6.78 519	3.09 518	0.01 490	0.06 496	0.03 531	0.10 486	0.10 402	0.37 550

CBMV	1.56 459	0.24 314	1.92 352	0.31 461	0.03 318	2.90 492	4.33 577	3.79 385	1.81 465	4.98 548	1.73 440	2.70 446	1.68 484	3.81 360	0.92 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.08 446
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LMCR-Stereo	1.10 394	0.69 497	1.95 358	0.50 501	0.01 201	2.73 482	0.09 376	6.20 559	0.64 162	2.37 477	1.76 442	0.13 181	1.59 480	2.94 323	0.23 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 420	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 425	0.22 302	1.35 272	0.64 523	0.16 448	2.56 475	0.00 1	4.14 425	2.37 509	2.29 470	1.76 442	2.84 454	0.02 55	6.80 521	0.45 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.11 468

Ntro	3.24 532	1.34 554	2.83 448	7.27 590	4.43 585	6.22 556	0.74 514	4.73 482	1.48 427	0.39 225	1.77 444	2.70 446	1.28 457	4.59 412	1.25 446	8.06 595	0.28 571	2.12 587	0.05 455	8.11 590	5.16 595

H2IRNET	0.47 192	0.22 302	1.27 249	0.15 395	0.01 201	1.18 220	0.01 133	1.65 134	0.48 90	0.02 21	1.80 445	0.46 250	0.04 132	1.62 288	0.35 324	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.01 400	0.16 452	0.02 255

RAFT + AFF	1.63 469	1.13 545	2.62 437	0.04 237	0.80 552	2.29 462	1.03 525	5.54 537	2.06 488	1.77 420	1.81 446	1.22 350	3.65 541	6.23 483	1.57 461	0.01 490	0.35 575	0.00 1	0.01 400	0.33 533	0.12 479

MLCV	1.01 366	0.53 453	2.17 389	0.03 198	0.00 1	1.60 403	0.03 263	2.90 246	1.30 392	2.60 488	1.85 447	1.00 333	0.40 361	4.88 421	0.74 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.01 126

AASNet	0.86 324	0.53 453	1.96 362	0.04 237	0.00 1	1.70 428	0.05 318	5.13 514	1.84 467	0.93 302	1.88 448	0.96 327	0.19 296	0.67 236	0.91 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.09 452

xxxx	1.78 489	0.07 81	1.02 176	0.00 1	0.01 201	1.44 347	0.00 1	5.81 549	1.53 436	1.37 381	1.91 449	1.08 341	0.05 153	4.37 391	16.98 595	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

PSM-AAD	1.15 408	0.04 11	0.88 135	0.10 354	0.27 497	1.32 297	3.25 563	2.41 202	0.64 162	2.93 498	1.92 450	0.15 193	5.39 564	3.42 338	0.19 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.05 380

XQC	2.57 519	1.20 549	6.33 565	0.18 412	0.01 201	3.84 516	0.33 476	5.24 517	3.83 544	4.43 538	1.94 451	4.58 523	3.19 529	7.19 544	8.67 565	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.03 437	0.27 516	0.19 520

AFF-stereo	0.65 254	0.46 425	0.82 124	0.37 480	0.00 1	1.19 226	0.00 1	3.04 269	1.42 413	0.72 267	1.95 452	1.16 347	0.26 324	0.97 254	0.31 295	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.21 492	0.02 255

ADCPNet	3.63 545	0.82 520	13.20 589	0.08 329	0.43 528	7.02 560	2.23 550	4.77 489	2.41 510	4.31 537	1.96 453	7.57 558	5.16 559	6.45 499	13.80 587	0.02 512	0.75 583	0.04 535	0.90 591	0.16 452	0.53 556

HART	0.44 178	0.24 314	1.41 278	0.01 38	0.00 1	0.33 16	0.00 1	2.91 247	0.61 121	0.26 193	1.98 454	0.35 235	0.03 98	0.20 114	0.14 178	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.05 380

pcwnet_v2	1.29 425	0.17 251	5.98 558	0.10 354	0.01 201	1.76 432	0.02 214	5.08 512	2.90 527	1.54 403	1.98 454	2.03 406	0.81 425	3.01 326	0.28 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.03 241	0.03 327

iRaft-Stereo_5w	1.08 382	0.56 463	2.70 442	0.02 133	0.02 293	1.20 237	0.01 133	3.18 296	0.63 150	0.14 160	2.00 456	1.62 375	1.54 472	6.69 512	1.01 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 498	0.01 126

DLCB_ROB	1.17 411	0.22 302	1.28 252	0.08 329	0.00 1	1.51 373	0.23 438	3.39 331	1.52 435	3.43 520	2.00 456	3.40 488	0.31 336	4.29 383	1.82 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PAM_32	1.45 445	0.13 197	2.69 441	0.26 445	0.30 511	2.15 455	0.29 460	4.92 499	0.22 49	0.84 286	2.02 458	9.57 568	3.27 533	0.97 254	0.56 389	0.00 1	0.12 544	0.00 1	0.31 564	0.04 281	0.27 537

ffm	1.04 372	0.05 29	1.65 320	0.34 473	0.01 201	1.58 392	0.02 214	3.03 265	6.40 565	1.39 383	2.07 459	2.15 415	0.34 343	1.59 285	0.05 34	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.03 327

ff1	1.65 472	0.05 29	1.65 320	0.34 473	0.01 201	1.58 392	0.02 214	3.03 265	6.40 565	1.39 383	2.07 459	2.15 415	0.34 343	6.68 509	7.08 553	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.09 386	0.03 327

mmx	1.56 459	0.05 29	1.65 320	0.34 473	0.01 201	1.58 392	0.02 214	5.51 535	2.25 505	1.39 383	2.07 459	2.15 415	0.34 343	6.68 509	7.08 553	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

xxx	1.56 459	0.05 29	1.65 320	0.34 473	0.01 201	1.58 392	0.02 214	5.51 535	2.25 505	1.39 383	2.07 459	2.15 415	0.34 343	6.68 509	7.08 553	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

222	2.69 521	0.09 125	1.03 187	0.00 1	0.00 1	1.54 385	0.00 1	5.61 538	1.55 438	1.51 394	2.10 463	0.53 262	0.07 201	4.54 407	35.09 614	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

Wz-Net-SNSev	2.53 518	2.49 579	10.66 582	0.39 482	0.01 201	2.73 482	0.40 484	5.02 507	1.50 432	2.15 452	2.12 464	6.48 549	1.11 443	9.47 573	5.84 547	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.21 492	0.06 413

Syn2CoEx	1.66 473	1.17 546	4.29 519	0.04 237	0.00 1	1.44 347	0.56 502	5.33 526	1.98 482	2.01 445	2.12 464	2.08 408	2.81 519	6.55 502	2.42 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 533	0.06 413

w-ln-seven	2.97 527	1.40 558	12.49 588	0.25 438	0.14 432	7.22 563	0.48 493	5.24 517	4.82 555	4.96 547	2.13 466	4.00 507	1.33 460	5.95 470	8.81 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 446	0.02 255

SMFormer	1.04 372	0.16 240	1.55 300	0.33 467	0.01 201	1.03 102	0.00 1	5.24 517	2.12 491	1.53 397	2.16 467	0.92 318	0.02 55	4.46 399	1.24 444	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 255

tta	1.04 372	0.16 240	1.55 300	0.33 467	0.01 201	1.03 102	0.00 1	5.24 517	2.12 491	1.53 397	2.16 467	0.92 318	0.02 55	4.46 399	1.24 444	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 126

qqq1	0.98 357	0.16 240	1.55 300	0.33 467	0.01 201	1.03 102	0.00 1	5.24 517	2.12 491	1.53 397	2.16 467	0.92 318	0.02 55	4.46 399	0.07 97	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 126

fff1	0.98 357	0.16 240	1.55 300	0.33 467	0.01 201	1.03 102	0.00 1	5.24 517	2.12 491	1.53 397	2.16 467	0.92 318	0.02 55	4.46 399	0.07 97	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 126

test_xeample	1.79 490	0.08 105	1.03 187	0.02 133	0.00 1	1.44 347	0.00 1	5.48 533	1.84 467	1.65 410	2.17 471	0.37 237	0.06 183	4.00 372	17.67 598	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

ADLNet	1.20 416	0.29 347	1.98 366	0.00 1	0.02 293	2.20 456	0.11 388	4.39 453	2.52 519	2.19 457	2.20 472	2.66 441	0.70 418	3.42 338	1.25 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.04 357

anonymousa	0.79 300	0.26 322	1.91 351	0.03 198	0.29 509	1.46 361	0.02 214	3.76 381	0.97 317	0.72 267	2.25 473	3.21 482	0.56 385	0.15 79	0.12 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 449	0.00 1	0.02 255

IIG-Stereo	1.30 427	0.48 435	1.04 191	2.41 575	0.05 352	1.61 407	0.14 402	2.59 219	0.68 201	2.97 503	2.28 474	3.08 472	0.57 387	7.41 550	0.65 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 448	0.31 352	3.22 476	0.66 525	0.08 388	1.54 385	0.09 376	3.84 394	1.58 449	1.66 411	2.32 475	3.60 494	3.12 527	6.99 537	0.42 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

DAS	1.26 423	0.08 105	2.25 402	0.04 237	0.01 201	1.28 280	1.18 529	3.80 388	1.58 449	4.60 541	2.37 476	1.53 363	0.53 380	5.36 446	0.59 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

SepStereo	1.28 424	0.08 105	2.25 402	0.04 237	0.01 201	1.28 280	1.18 529	3.80 388	1.58 449	4.60 541	2.37 476	1.53 363	0.53 380	5.63 463	0.59 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

UGAM	1.08 382	0.19 270	2.83 448	0.05 265	0.01 201	1.09 158	0.11 388	2.89 245	0.64 162	0.08 94	2.46 478	3.64 496	0.08 217	6.99 537	0.25 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.27 516	0.04 357

IPLGR_C	0.75 285	0.88 525	2.58 434	0.13 375	0.02 293	1.40 327	0.27 449	3.19 301	0.84 297	1.92 432	2.46 478	0.18 205	0.11 249	0.49 211	0.26 266	0.00 1	0.05 487	0.01 499	0.05 455	0.19 479	0.06 413

ACRE	0.75 285	0.78 510	2.72 446	0.13 375	0.02 293	1.40 327	0.26 445	3.20 304	0.82 291	1.84 426	2.46 478	0.19 206	0.10 238	0.52 213	0.26 266	0.00 1	0.04 472	0.01 499	0.05 455	0.19 479	0.05 380

DGSMNet	2.23 512	0.80 513	6.10 560	0.96 549	1.73 570	3.22 497	4.12 573	5.30 524	1.11 349	1.19 351	2.48 481	3.18 480	0.65 408	4.57 411	1.33 452	1.11 575	1.37 589	1.55 579	1.26 595	1.37 571	1.28 575

otaku	3.17 531	1.32 553	2.49 427	6.07 588	3.26 580	4.62 534	2.15 547	5.35 527	1.34 399	2.00 441	2.54 482	3.50 493	1.49 466	3.68 349	1.11 435	7.89 594	0.23 566	1.88 584	0.03 437	7.74 589	4.78 593

CIPLG	0.75 285	0.81 517	2.38 417	0.13 375	0.03 318	1.41 332	0.27 449	3.19 301	0.84 297	1.98 439	2.56 483	0.19 206	0.10 238	0.54 218	0.26 266	0.00 1	0.05 487	0.01 499	0.05 455	0.19 479	0.05 380

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 236	0.36 373	0.96 158	0.03 198	0.02 293	1.21 241	0.02 214	2.80 237	1.55 438	1.08 337	2.63 484	0.43 247	0.16 282	0.37 188	0.25 257	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.01 126

PS-NSSS	1.08 382	0.45 419	1.70 333	0.02 133	0.01 201	1.37 316	0.01 133	4.38 450	2.09 489	1.15 344	2.65 485	0.65 280	0.07 201	6.35 490	0.56 389	0.16 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.00 1

DStereoO	3.24 532	1.24 550	4.53 529	2.49 576	1.28 562	2.49 471	3.35 564	3.86 399	3.39 534	1.92 432	2.66 486	3.72 501	9.18 582	3.46 341	4.30 530	10.11 609	0.42 577	0.03 531	0.75 584	5.03 582	0.56 557

NCC-stereo	1.67 477	0.56 463	3.10 465	0.08 329	0.22 474	2.24 459	0.13 398	5.05 509	1.42 413	2.27 468	2.72 487	4.29 513	3.53 537	5.76 465	2.01 489	0.04 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 255

Abc-Net	1.67 477	0.56 463	3.10 465	0.08 329	0.22 474	2.24 459	0.13 398	5.05 509	1.42 413	2.27 468	2.72 487	4.29 513	3.53 537	5.76 465	2.01 489	0.04 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 255
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LL-Strereo	1.93 497	0.97 532	3.83 503	0.55 510	2.19 576	1.49 369	0.05 318	4.09 421	1.00 325	2.59 487	2.77 489	5.17 537	5.63 568	7.19 544	0.63 402	0.00 1	0.10 532	0.00 1	0.00 1	0.25 508	0.20 526

FBW_ROB	2.36 515	0.36 373	3.16 468	0.37 480	0.14 432	4.42 531	0.18 418	6.64 565	3.05 529	2.98 504	2.85 490	4.86 531	1.11 443	11.00 588	4.53 533	0.16 552	0.05 487	0.37 568	0.09 482	0.19 479	0.78 564

STrans-v2	1.67 477	0.36 373	3.28 477	0.02 133	0.19 463	1.45 353	0.08 364	6.69 567	1.49 429	2.00 441	2.86 491	3.67 498	3.88 545	7.04 541	0.45 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

MGS-Stereo	0.31 121	0.10 149	0.89 139	0.02 133	0.00 1	0.50 47	0.00 1	0.39 26	0.61 121	0.02 21	2.91 492	0.04 77	0.03 98	0.21 123	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 549	0.00 1

AnyNet_C32	3.93 551	2.58 580	12.07 586	0.39 482	0.49 538	5.50 547	6.45 598	4.44 458	2.19 501	6.86 561	2.94 493	5.28 539	3.20 530	6.63 507	18.37 600	0.08 540	0.04 472	0.20 560	0.09 482	0.57 561	0.19 520

TCMNet	1.49 451	0.57 466	5.20 543	0.13 375	1.39 565	1.81 438	0.17 413	4.03 415	1.26 378	1.72 414	2.98 494	1.95 401	0.46 372	5.01 426	2.55 508	0.00 1	0.06 496	0.06 540	0.00 1	0.37 543	0.16 502

RainbowNet	4.74 563	3.21 587	3.07 463	9.34 596	6.01 588	4.89 540	3.60 568	7.09 573	4.39 550	1.63 409	3.01 495	4.72 528	2.96 523	5.53 453	1.19 442	8.95 597	2.12 594	8.48 593	0.19 524	8.75 593	5.73 596

HGLStereo	1.03 370	0.18 262	1.50 289	0.01 38	0.01 201	1.41 332	0.01 133	3.41 335	0.82 291	1.05 331	3.09 496	2.11 411	1.24 454	4.51 404	1.18 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.03 327

GMM-Stereo	1.09 390	0.05 29	1.62 316	0.13 375	0.22 474	1.41 332	0.87 518	2.31 189	0.62 139	2.75 494	3.14 497	0.54 264	0.90 431	5.33 444	0.13 167	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.01 73	1.80 582

psmorigin	2.01 504	0.37 377	10.25 580	0.22 427	0.03 318	1.62 412	0.19 424	3.31 319	1.05 337	4.92 546	3.14 497	5.85 542	2.21 503	5.31 442	1.71 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.02 255

RTSC	2.66 520	1.24 550	6.04 559	0.18 412	0.02 293	4.40 530	0.08 364	4.29 442	4.98 556	6.00 554	3.15 499	2.97 466	1.56 474	6.71 514	10.89 578	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.05 455	0.40 546	0.24 535

ADLNet2	1.38 439	0.39 389	3.13 467	0.00 1	0.70 550	1.23 260	0.26 445	4.19 429	2.36 508	1.45 392	3.16 500	4.23 512	0.82 428	4.56 410	0.88 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 426	0.02 255

DDUNet	3.28 535	10.54 606	2.29 411	3.50 580	3.31 581	4.21 524	0.21 428	3.77 382	1.03 329	2.54 485	3.17 501	3.20 481	0.21 309	3.89 366	0.69 409	1.94 580	0.05 487	9.87 595	3.53 601	5.03 582	2.55 586

MFN_U_SF_RVC	3.76 547	1.77 567	9.85 579	0.84 538	0.27 497	9.50 575	0.49 497	8.07 579	3.41 535	4.81 545	3.28 502	9.40 566	3.49 536	7.76 558	8.31 564	0.41 565	0.54 579	0.52 572	0.80 588	0.89 566	0.84 566

SAMSARA	3.32 539	1.07 542	6.25 562	0.86 545	0.31 517	7.55 567	3.87 571	5.26 523	4.20 547	7.43 565	3.35 503	10.04 569	3.83 544	6.98 536	4.83 537	0.00 1	0.14 553	0.00 1	0.05 455	0.17 461	0.22 531

SHD	3.01 528	1.02 538	5.52 550	0.45 491	0.39 525	4.12 521	0.17 413	6.68 566	12.04 582	7.20 563	3.36 504	4.40 516	2.58 514	4.69 413	7.17 556	0.01 490	0.04 472	0.00 1	0.03 437	0.22 495	0.17 509

ADCL	3.30 536	0.81 517	6.76 567	0.25 438	0.25 488	6.93 559	4.65 581	4.79 492	2.62 523	4.61 543	3.36 504	5.22 538	4.55 552	5.54 456	14.91 589	0.05 529	0.01 345	0.11 553	0.13 497	0.28 525	0.10 460

test_4	0.51 210	0.10 149	1.27 249	0.01 38	0.06 365	0.97 94	0.03 263	1.12 88	0.16 20	0.27 195	3.42 506	0.65 280	0.09 229	1.59 285	0.26 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 477	0.14 433	0.00 1

WZ-Net	4.16 556	1.75 566	23.59 600	0.08 329	0.04 338	2.62 481	2.16 548	5.89 550	4.74 554	5.73 553	3.51 507	6.99 556	4.89 557	10.82 584	10.11 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 420	0.11 468

fast-acv-ft	1.41 442	0.46 425	4.29 519	0.10 354	0.13 426	3.97 517	0.29 460	2.42 203	1.91 476	0.81 283	3.55 508	3.02 468	1.26 456	3.35 333	2.05 492	0.04 523	0.01 345	0.04 535	0.04 449	0.39 545	0.05 380

ADCMid	3.95 553	1.34 554	10.91 583	0.18 412	0.38 524	5.02 541	1.27 534	4.87 496	2.94 528	11.15 582	3.60 509	6.76 553	5.21 562	6.40 497	16.96 594	0.12 547	0.08 518	0.55 574	0.46 576	0.53 560	0.19 520

HSM-Net_RVC	1.40 441	0.07 81	1.58 310	0.00 1	0.01 201	1.88 441	0.05 318	7.24 574	1.71 461	3.63 523	3.63 510	3.21 482	0.36 350	4.25 381	0.44 354	0.01 490	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UDG	2.86 523	8.81 603	1.57 309	2.60 577	0.89 555	2.39 467	0.11 388	3.42 337	1.02 328	2.18 456	3.64 511	5.04 535	1.60 481	4.17 378	2.09 493	1.21 578	0.04 472	7.69 591	3.67 602	4.10 580	0.93 571

CrosDoStereo	1.66 473	0.15 226	1.66 324	0.02 133	0.07 378	1.38 322	6.16 594	3.12 280	1.06 340	0.97 308	3.74 512	0.96 327	4.79 555	7.00 539	1.92 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 473	0.15 226	1.66 324	0.02 133	0.07 378	1.38 322	6.16 594	3.12 280	1.06 340	0.97 308	3.74 512	0.96 327	4.79 555	7.00 539	1.92 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.00 1

SGM-Forest	1.84 491	0.08 105	1.31 263	0.15 395	0.22 474	3.52 510	2.46 557	3.85 396	2.16 497	5.29 550	3.90 514	3.71 500	1.56 474	6.28 485	1.90 480	0.01 490	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.30 540
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	1.94 499	0.40 394	3.82 502	0.15 395	0.09 396	1.81 438	0.45 490	4.77 489	2.21 503	3.36 515	3.94 515	8.39 561	1.72 487	5.75 464	1.69 468	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.17 461	0.01 126

ccnet	1.70 483	0.20 283	1.95 358	0.26 445	0.18 456	3.72 514	1.22 531	4.22 434	1.43 417	2.37 477	3.96 516	3.45 491	1.51 470	4.69 413	4.47 532	0.06 537	0.00 1	0.09 547	0.01 400	0.10 402	0.01 126

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 536	2.61 581	7.84 570	0.09 342	0.26 491	12.92 583	7.62 602	4.25 436	3.64 541	2.95 502	3.99 517	4.61 527	1.22 450	8.36 562	1.77 472	0.59 572	1.15 588	0.04 535	0.85 590	0.48 556	0.67 562

GrayStereo	1.46 447	0.03 2	0.87 133	0.63 522	0.20 467	1.24 261	4.61 580	2.85 242	0.62 139	4.98 548	4.00 518	0.45 249	4.67 553	3.37 335	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 579	0.01 73	0.01 126

THIR-Stereo	1.48 449	0.29 347	1.51 295	0.01 38	0.02 293	1.05 125	4.32 576	2.11 175	0.22 49	1.08 337	4.24 519	1.93 398	4.19 548	6.76 517	1.87 478	0.00 1	0.00 1	0.04 535	0.00 1	0.05 309	0.00 1

AANet_RVC	1.66 473	0.88 525	3.52 488	0.06 285	0.00 1	1.22 245	0.00 1	3.25 308	2.51 518	2.21 458	4.49 520	3.65 497	0.20 302	7.10 542	3.42 521	0.50 568	0.04 472	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.05 380

RGC	1.86 493	0.67 491	3.45 487	0.07 314	0.26 491	3.29 500	0.11 388	4.78 491	1.46 421	3.26 513	4.51 521	5.14 536	2.68 516	5.46 449	1.94 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.09 452

stereogan	2.13 508	0.31 352	3.75 498	0.01 38	0.09 396	7.44 566	0.60 507	4.27 439	3.29 533	3.91 531	4.62 522	6.41 547	1.84 494	5.17 433	0.58 395	0.00 1	0.01 345	0.01 499	0.00 1	0.24 501	0.05 380

FAT-Stereo	1.86 493	0.19 270	3.31 479	0.17 406	0.03 318	1.78 435	0.97 522	4.76 488	2.79 525	4.22 535	4.87 523	5.31 540	2.83 521	5.06 430	0.90 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.01 126

YMNet	1.62 466	0.68 493	3.67 494	0.14 390	0.30 511	4.52 532	0.21 428	3.52 353	1.23 371	2.94 500	4.94 524	4.18 510	0.38 355	2.85 321	2.12 495	0.05 529	0.13 549	0.08 544	0.01 400	0.44 549	0.09 452

YMNet_1	1.62 466	0.68 493	3.67 494	0.14 390	0.30 511	4.52 532	0.21 428	3.52 353	1.23 371	2.94 500	4.94 524	4.18 510	0.38 355	2.85 321	2.12 495	0.05 529	0.13 549	0.08 544	0.01 400	0.44 549	0.09 452

DispFullNet	7.91 581	23.96 614	13.67 590	14.71 607	7.88 598	4.83 538	0.04 293	5.01 506	2.89 526	8.86 576	4.96 526	6.11 544	10.72 588	10.18 580	3.51 523	2.44 582	0.33 573	15.15 604	4.65 605	12.33 605	5.95 597

CBMV_ROB	1.70 483	0.11 175	1.98 366	0.46 492	0.00 1	2.85 490	0.91 521	4.27 439	2.21 503	4.02 533	5.00 527	2.97 466	2.32 506	5.40 447	1.35 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.06 413

RP	1.76 488	0.55 458	2.59 436	0.22 427	0.60 548	1.70 428	0.98 524	4.31 444	1.99 485	3.12 508	5.04 528	4.41 518	2.96 523	4.72 415	1.90 480	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.14 433	0.01 126

STTRV1_RVC	1.94 499	0.35 367	4.85 538	0.32 465	0.01 201	2.41 468	0.34 480	5.79 547	3.55 537	0.82 284	5.11 529	1.63 378	1.08 440	7.63 554	1.41 457	0.91 573	2.53 603	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.04 357

DRaft	1.34 434	0.12 186	1.19 235	0.06 285	0.01 201	1.64 417	0.43 488	1.86 157	0.14 9	3.76 525	5.27 530	0.41 245	4.38 550	5.49 451	1.68 466	0.01 490	0.06 496	0.00 1	0.07 472	0.07 347	0.11 468

Sa-1000	1.04 372	0.39 389	1.17 227	0.00 1	0.20 467	1.33 303	0.03 263	4.19 429	1.81 465	0.99 321	5.33 531	0.61 271	0.15 277	4.07 373	0.30 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 508	0.13 426	0.00 1

ACVNet_1	6.16 572	1.86 571	4.43 526	9.52 598	7.22 596	7.59 568	2.37 553	9.99 586	6.71 569	3.84 528	5.35 532	13.23 578	4.90 558	6.25 484	1.94 487	9.06 599	2.40 598	10.88 601	0.11 490	9.58 600	6.03 599

EAI-Stereo	1.14 405	0.12 186	1.19 235	0.21 423	0.32 520	1.84 440	2.32 552	5.42 531	1.19 366	1.02 323	5.66 533	0.48 254	0.60 390	0.86 246	0.62 401	0.00 1	0.13 549	0.00 1	0.65 583	0.02 182	0.17 509

S-Stereo	2.00 503	0.30 351	5.74 555	0.24 435	0.23 479	2.51 473	1.90 542	4.74 483	5.15 557	2.42 481	5.80 534	2.85 456	0.72 419	5.08 431	2.17 497	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.04 357

HHNet	0.87 331	0.25 318	1.78 343	0.16 403	0.08 388	1.30 291	0.44 489	1.93 161	0.64 162	1.41 387	5.92 535	0.14 188	1.79 489	0.35 184	0.95 429	0.05 529	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.14 433	0.01 126

MADNet+	10.71 592	14.57 608	70.07 618	0.58 515	0.47 535	19.89 599	4.20 574	11.05 587	6.87 570	3.03 506	5.99 536	9.01 564	6.35 571	31.95 615	28.31 613	0.22 556	0.26 570	0.01 499	0.04 449	0.46 552	0.87 567

ADCS	5.09 566	2.15 574	16.58 595	0.34 473	0.07 378	5.91 553	4.26 575	6.73 569	6.99 571	9.44 577	6.09 537	6.57 551	5.17 561	9.54 574	21.38 609	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 541	0.23 534

Consistency-Raft	1.36 436	0.65 488	4.81 537	0.33 467	0.32 520	1.62 412	0.11 388	3.65 371	3.80 543	0.33 202	6.12 538	0.86 313	2.14 502	0.94 252	1.25 446	0.02 512	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.24 501	0.01 126

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 462	0.69 497	7.27 568	0.30 457	0.44 529	0.87 71	0.02 214	6.19 557	0.84 297	0.45 234	6.17 539	4.35 515	1.17 447	1.32 273	0.48 370	0.00 1	0.09 522	0.00 1	0.34 572	0.26 511	0.12 479

CSAN	2.70 522	0.75 503	3.41 484	0.18 412	0.12 420	4.18 523	4.05 572	4.11 423	4.36 548	6.03 555	6.24 540	4.60 525	4.74 554	7.29 547	3.43 522	0.02 512	0.03 454	0.01 499	0.02 426	0.18 470	0.22 531

DEmStereo	1.51 452	0.08 105	2.17 389	0.09 342	0.02 293	1.76 432	0.90 520	1.47 115	0.60 110	2.46 484	6.42 541	1.08 341	5.16 559	6.21 481	1.86 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 126

ACVNet-4b	5.67 568	1.65 563	4.43 526	9.46 597	7.11 595	8.72 574	1.68 541	6.61 564	5.76 563	0.27 195	6.49 542	11.67 571	2.43 511	8.40 563	1.56 459	9.06 599	2.34 596	10.49 599	0.02 426	9.22 598	5.98 598

StereoVision	0.86 324	0.38 382	1.75 339	0.03 198	0.01 201	1.14 190	0.02 214	3.38 328	0.92 308	0.13 154	6.89 543	0.50 259	0.12 262	1.10 260	0.78 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.02 255

MFMNet_re	2.02 505	0.98 533	4.27 518	2.74 579	0.88 553	1.47 362	0.15 405	4.21 431	3.18 532	6.63 559	6.93 544	1.87 395	3.63 540	2.13 302	0.99 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 498	0.05 380

KYRaft	1.19 413	0.05 29	0.94 152	0.06 285	0.24 483	1.25 270	0.78 516	2.48 210	0.61 121	3.23 512	7.13 545	1.00 333	2.77 518	1.43 277	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	1.71 579

DCRE	0.69 270	0.35 367	1.16 224	0.06 285	0.02 293	0.91 76	0.00 1	1.05 84	0.30 69	0.98 317	7.63 546	0.72 295	0.02 55	0.16 85	0.07 97	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.21 535	0.02 182	0.03 327

RAFT-345	1.19 413	0.06 51	1.55 300	0.54 508	0.13 426	1.53 381	0.25 441	0.56 46	1.76 463	1.20 353	7.85 547	0.93 323	0.05 153	6.87 525	0.46 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

Nwc_Net	1.94 499	0.55 458	3.79 500	0.07 314	0.08 388	2.73 482	0.04 293	6.75 570	1.11 349	2.03 446	7.92 548	4.82 530	2.11 501	4.78 417	2.01 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.01 126

MultiAttention	6.26 574	0.14 210	1.30 260	1.04 553	1.50 568	42.66 615	15.75 613	6.19 557	1.92 478	3.14 509	7.95 549	6.41 547	0.37 352	28.21 613	3.39 520	0.13 549	0.01 345	0.67 576	0.81 589	1.99 576	1.71 579

SPS-STEREO	3.08 530	0.49 440	2.49 427	0.21 423	0.24 483	3.67 513	1.24 532	5.80 548	2.43 512	10.68 580	8.00 550	9.48 567	3.59 539	8.11 561	5.08 541	0.01 490	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.11 468
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MDST_ROB	3.50 542	0.07 81	3.94 504	2.66 578	1.46 566	12.94 584	0.97 522	7.32 575	2.42 511	14.82 596	8.08 551	2.74 449	1.51 470	8.44 564	2.48 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.11 468

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 567	2.33 575	8.42 573	0.33 467	0.27 497	24.60 608	8.84 606	5.50 534	9.75 578	3.82 527	8.16 552	8.53 562	1.82 490	9.44 572	5.18 542	1.02 574	1.65 592	0.33 567	0.47 578	1.06 568	0.90 568

AnyNet_C01	6.59 577	4.31 593	36.24 607	0.96 549	0.46 533	9.96 576	5.74 591	6.02 556	3.63 540	7.59 566	8.56 553	8.83 563	3.14 528	13.74 595	20.83 607	0.12 547	0.08 518	0.25 565	0.09 482	1.01 567	0.34 546

Prome-Stereo	1.23 420	0.06 51	0.93 151	0.12 367	0.24 483	1.26 274	0.67 510	2.53 215	0.69 217	2.08 449	8.70 554	0.76 300	2.91 522	2.12 301	0.11 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 577

DStereoFS	6.87 578	4.36 594	5.33 546	4.05 584	3.78 583	10.15 578	3.17 562	7.95 578	7.68 576	7.62 567	8.86 555	11.78 572	20.97 608	15.16 596	8.10 562	2.06 581	3.13 609	1.72 580	5.49 610	1.19 569	4.86 594

SGM_RVC	4.07 554	0.38 382	1.98 366	0.84 538	0.26 491	6.20 555	2.37 553	6.45 562	3.57 538	11.56 585	9.27 556	15.55 583	6.78 572	10.07 579	4.60 535	0.22 556	0.25 567	0.20 560	0.23 541	0.26 511	0.34 546
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GANet	1.90 496	0.43 410	1.83 348	0.39 482	0.00 1	2.24 459	3.37 565	3.90 403	1.44 418	2.17 454	9.66 557	2.57 438	1.09 441	6.88 526	1.81 473	0.00 1	0.00 1	0.02 524	0.00 1	0.10 402	0.03 327

EDNetEfficient	6.54 576	1.17 546	33.15 604	0.66 525	1.96 572	2.07 449	3.72 569	2.80 237	14.85 588	20.02 604	9.69 558	6.59 552	10.19 587	7.19 544	15.49 592	0.03 520	0.10 532	0.01 499	0.20 529	0.62 564	0.29 539

zh-sn7	3.94 552	3.36 588	15.78 594	0.13 375	0.00 1	4.01 518	2.24 551	4.54 464	2.00 486	3.86 529	9.77 559	4.11 508	5.45 566	9.93 578	13.33 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 495	0.12 479

AF-Net	2.17 510	0.65 488	3.53 489	0.00 1	0.09 396	2.02 447	0.48 493	6.44 561	1.70 459	3.36 515	10.22 560	4.95 533	2.81 519	4.34 386	2.66 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 426	0.01 126

aanetorigin	2.87 524	0.73 502	8.74 575	0.23 433	0.23 479	1.61 407	2.07 544	1.76 149	1.10 347	14.21 594	10.25 561	2.93 461	3.38 534	4.98 425	4.06 526	0.10 544	0.05 487	0.09 547	0.11 490	0.57 561	0.15 499

tt	68.65 621	0.15 226	99.57 631	50.64 618	14.90 611	100.00 633	100.00 633	100.00 637	99.76 632	27.80 611	10.52 562	99.97 637	98.63 631	99.61 632	100.00 637	90.62 627	98.21 630	46.66 622	52.02 623	62.86 623	21.04 618

SDNR	3.31 538	0.91 529	6.28 564	0.44 486	0.02 293	26.11 609	0.01 133	3.81 392	1.62 452	2.82 496	11.06 563	2.93 461	0.60 390	7.95 559	1.52 458	0.01 490	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.06 329	0.12 479

pmcnn	3.61 543	0.68 493	5.38 549	0.61 519	1.46 566	2.75 486	1.26 533	5.04 508	1.57 445	8.77 575	11.67 564	18.69 590	2.38 509	6.03 473	5.61 545	0.00 1	0.07 506	0.00 1	0.00 1	0.21 492	0.07 433

ASMatch	1.44 444	0.14 210	2.15 388	0.60 516	0.21 472	1.21 241	0.26 445	0.96 81	0.66 181	0.29 197	11.75 565	0.93 323	2.37 508	6.73 515	0.54 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.04 357

G-Net	3.49 541	0.47 433	4.03 508	1.61 570	1.91 571	10.78 580	1.92 543	3.06 270	1.26 378	8.59 574	12.06 566	6.13 545	7.82 577	4.78 417	4.77 536	0.08 540	0.12 544	0.07 541	0.15 498	0.16 452	0.11 468

PWCK	8.72 584	5.37 597	16.61 596	5.74 587	0.12 420	19.88 598	11.41 609	11.31 589	13.42 585	14.07 591	12.84 567	13.20 577	8.05 579	15.44 597	10.25 575	5.95 588	0.22 565	2.09 586	0.05 455	7.50 586	0.92 569

SANet	4.63 562	0.89 527	5.34 547	0.30 457	0.09 396	7.43 565	3.75 570	6.53 563	16.16 591	6.79 560	13.29 568	12.44 574	7.74 575	7.38 548	4.11 527	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.31 544

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SGM+DAISY	4.39 559	1.34 554	5.18 542	1.01 552	0.88 553	5.61 549	2.86 560	4.88 497	3.53 536	13.29 590	13.95 570	12.66 575	7.55 574	7.98 560	5.39 544	0.23 560	0.18 562	0.15 557	0.24 544	0.29 527	0.64 560

NVStereoNet_ROB	3.25 534	0.46 425	2.71 444	0.34 473	0.56 545	2.36 466	0.87 518	4.56 470	4.47 553	4.55 540	14.09 571	11.93 573	3.23 532	9.79 576	3.14 519	0.43 566	0.03 454	0.53 573	0.31 564	0.36 541	0.38 552
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
xyz-stereo	4.23 557	0.09 125	35.65 606	0.02 133	0.00 1	17.93 594	0.01 133	1.93 161	0.42 85	1.61 408	14.74 572	2.67 442	0.15 277	7.15 543	1.87 478	0.00 1	0.01 345	0.24 564	0.00 1	0.04 281	0.01 126

DStereoSA	6.36 575	2.38 577	9.01 577	3.89 582	5.88 587	5.84 550	7.80 604	5.63 541	5.71 560	4.45 539	15.09 573	2.93 461	16.15 600	8.58 566	10.70 577	1.64 579	4.94 612	0.39 569	6.56 612	3.39 577	6.28 601

EDNetEfficientorigin	10.31 591	1.90 572	98.96 630	0.22 427	0.23 479	2.73 482	0.71 512	4.50 462	16.94 592	18.72 597	15.36 574	12.74 576	10.73 589	8.96 568	11.94 583	0.01 490	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.25 508	1.31 576

PWC_ROB	2.90 526	1.01 537	6.12 561	0.53 507	0.57 547	1.30 291	0.40 484	3.85 396	4.42 551	7.37 564	15.40 575	3.03 470	1.55 473	6.31 487	5.74 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 552	0.05 380

zh-mn7	3.86 549	3.10 586	15.43 592	0.10 354	0.05 352	1.45 353	0.29 460	4.05 417	6.06 564	7.81 568	15.68 576	2.86 457	0.76 421	10.58 581	8.76 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 420	0.02 255

coex-ft	12.01 597	5.60 598	80.23 620	0.15 395	0.15 440	1.88 441	0.73 513	2.66 224	30.12 606	49.31 619	16.59 577	15.97 584	14.42 596	6.79 520	14.50 588	0.05 529	0.08 518	0.01 499	0.05 455	0.37 543	0.61 559

JetBlue	13.83 600	5.03 595	33.82 605	0.84 538	6.92 593	50.14 616	20.02 615	15.09 593	8.92 577	11.33 583	17.05 578	28.25 603	18.01 606	32.60 616	18.53 602	0.32 563	0.12 544	0.15 557	0.23 541	4.59 581	4.64 592

UNDER WATER-64	20.03 611	10.28 605	31.50 603	20.05 611	13.64 608	32.81 613	23.45 616	16.01 594	33.44 610	22.01 609	17.25 579	40.58 614	32.20 616	24.50 607	22.36 611	10.06 607	2.70 607	18.37 608	4.24 604	14.84 609	10.24 614

z-mn7	4.12 555	2.40 578	8.71 574	0.13 375	0.00 1	8.56 573	0.49 497	3.85 396	13.78 586	3.36 515	17.56 580	4.60 525	0.95 434	10.97 586	6.77 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.06 413

FTStereo	2.16 509	0.03 2	1.42 281	0.17 406	0.13 426	1.42 340	4.67 582	2.44 204	0.63 150	3.36 515	17.95 581	0.78 309	4.17 547	4.41 394	0.14 178	0.15 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	1.25 574

IMH-64-1	9.55 586	2.76 584	2.44 421	11.17 601	9.13 601	12.03 581	5.45 588	18.33 598	15.78 589	6.59 557	18.69 582	16.95 586	6.20 569	10.63 582	8.06 560	9.46 602	2.46 599	15.42 606	1.61 596	10.89 601	6.88 605

IMH-64	9.55 586	2.76 584	2.44 421	11.17 601	9.13 601	12.03 581	5.45 588	18.33 598	15.78 589	6.59 557	18.69 582	16.95 586	6.20 569	10.63 582	8.06 560	9.46 602	2.46 599	15.42 606	1.61 596	10.89 601	6.88 605

RTS	9.75 588	2.69 582	65.25 616	0.85 541	1.99 573	14.36 586	4.75 583	5.69 544	17.29 593	7.97 569	19.00 584	6.83 554	3.02 525	26.15 611	18.62 603	0.00 1	0.15 557	0.00 1	0.00 1	0.29 527	0.16 502

RTSA	9.75 588	2.69 582	65.25 616	0.85 541	1.99 573	14.36 586	4.75 583	5.69 544	17.29 593	7.97 569	19.00 584	6.83 554	3.02 525	26.15 611	18.62 603	0.00 1	0.15 557	0.00 1	0.00 1	0.29 527	0.16 502

WCMA_ROB	4.54 561	0.48 435	3.19 470	0.49 498	0.63 549	5.38 546	2.57 558	4.70 480	3.77 542	14.17 593	19.02 586	15.47 582	9.03 581	6.73 515	4.85 538	0.01 490	0.05 487	0.01 499	0.01 400	0.08 364	0.16 502

MeshStereo	5.78 569	0.75 503	3.04 461	0.25 438	0.14 432	7.88 570	2.09 545	9.64 583	5.18 558	20.48 605	19.06 587	22.80 595	9.54 585	9.64 575	4.88 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 527	0.03 327
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
UNDER WATER	19.61 610	12.37 607	31.14 602	20.44 612	14.31 609	28.63 612	18.15 614	16.43 595	34.24 611	20.82 606	19.14 588	38.83 611	30.09 612	24.31 606	20.97 608	10.09 608	2.68 606	19.51 611	4.70 607	15.52 610	9.93 612

PVD	5.81 570	0.99 535	5.56 552	0.72 530	0.51 539	6.72 558	0.18 418	9.90 585	23.69 598	11.45 584	19.26 589	8.18 560	9.46 584	9.24 570	9.49 573	0.02 512	0.16 559	0.00 1	0.08 477	0.18 470	0.40 553

WAO-6	11.09 593	1.69 565	3.21 473	7.54 591	7.10 594	16.34 591	6.63 599	20.12 603	38.64 614	9.67 578	19.28 590	27.53 602	10.97 590	12.43 591	11.57 581	4.26 584	2.35 597	10.54 600	0.02 426	7.59 587	4.29 591

ACVNet_2	8.69 583	1.80 570	5.09 541	8.55 595	6.72 592	13.47 585	4.34 578	13.70 591	23.86 599	6.89 562	19.74 591	20.52 591	5.36 563	7.70 557	2.48 504	8.53 596	1.67 593	7.99 592	0.32 567	8.79 596	6.29 603

ELAS_RVC	7.69 580	0.80 513	4.90 539	1.06 555	1.02 557	10.00 577	9.43 607	9.75 584	14.69 587	21.83 608	20.27 592	17.88 588	16.41 601	13.01 592	10.44 576	0.22 556	0.55 580	0.28 566	0.19 524	0.35 539	0.65 561
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT-RH_RVC	2.05 507	0.15 226	1.66 324	0.60 516	0.27 497	1.49 369	0.02 214	0.58 51	0.65 170	5.35 552	21.66 593	1.06 339	0.07 201	6.85 522	0.57 393	0.04 523	0.00 1	0.00 1	0.03 437	0.01 73	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 565	0.15 226	1.83 348	0.22 427	0.44 529	5.60 548	1.66 539	5.22 516	4.37 549	14.49 595	21.86 594	20.65 593	11.88 591	7.66 556	4.55 534	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.05 380
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	6.09 571	0.18 262	2.35 415	0.42 485	0.53 540	7.80 569	1.42 535	8.14 580	7.07 572	19.05 602	22.10 595	22.85 596	13.84 594	9.42 571	6.44 549	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.06 413

Dean	11.46 596	2.03 573	5.20 543	10.73 600	8.20 600	18.71 597	5.73 590	21.10 608	41.49 617	11.12 581	22.16 596	25.92 600	7.74 575	7.52 552	4.31 531	9.01 598	2.27 595	9.95 598	0.61 582	9.18 597	6.22 600

KSHMR	14.27 604	6.95 601	5.79 556	15.08 608	12.84 607	17.44 592	10.61 608	18.88 600	30.94 607	18.81 599	22.21 597	28.54 604	8.85 580	15.56 598	9.24 571	10.34 610	3.60 610	21.61 612	4.68 606	14.48 608	8.94 610

FC-DCNN v2	6.25 573	0.19 270	2.31 412	0.44 486	0.55 544	8.05 571	1.51 538	8.71 581	7.22 573	19.24 603	22.98 598	24.00 599	13.47 593	9.80 577	6.51 550	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.05 380

LVE	11.10 594	2.36 576	3.34 480	9.94 599	8.13 599	21.22 601	7.75 603	16.47 596	32.55 609	8.55 573	23.64 599	23.22 597	7.93 578	10.98 587	6.65 551	9.45 601	2.55 605	11.08 602	0.58 581	9.35 599	6.28 601

PWCDC_ROB	3.06 529	1.38 557	3.81 501	0.14 390	0.00 1	3.14 493	0.02 214	4.40 454	12.35 583	1.08 337	23.69 600	2.01 403	2.01 500	3.87 365	2.43 502	0.24 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 563	0.08 446

IMH	11.11 595	3.50 590	2.56 433	11.25 603	9.13 601	14.49 588	5.10 586	20.68 607	26.30 602	8.28 571	23.85 601	20.63 592	9.19 583	12.39 590	7.96 558	9.50 604	2.50 601	15.28 605	1.66 598	11.07 604	6.96 607

LE_ROB	12.79 599	0.64 484	10.26 581	2.13 572	1.29 563	7.25 564	5.81 592	9.09 582	49.27 620	57.55 620	24.58 602	23.68 598	31.13 614	9.00 569	23.57 612	0.04 523	0.06 496	0.13 556	0.20 529	0.08 364	0.11 468

MSMD_ROB	4.94 564	0.43 410	2.58 434	0.12 367	0.01 201	8.43 572	1.09 527	4.25 436	4.11 546	13.11 589	26.36 603	13.95 579	13.88 595	7.45 551	2.92 515	0.10 544	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 255

ktn	19.15 609	18.52 609	6.39 566	22.64 614	17.26 612	24.47 606	12.11 610	24.52 615	34.74 612	18.75 598	27.70 604	32.54 605	17.85 605	15.71 599	16.67 593	22.09 614	3.64 611	28.95 616	10.91 614	17.40 612	10.22 613

notaker	17.52 607	21.54 612	7.84 570	18.05 610	14.44 610	17.58 593	6.43 597	20.13 604	24.44 601	21.34 607	27.71 605	39.12 612	18.78 607	19.63 604	20.40 606	11.95 611	2.71 608	25.51 614	5.85 611	17.10 611	9.78 611

ELAS	8.05 582	0.76 507	4.02 507	0.95 548	1.02 557	14.85 590	6.99 601	12.80 590	11.73 581	22.43 610	27.75 606	17.88 588	15.19 597	10.96 585	11.31 579	0.22 556	0.56 581	0.23 563	0.22 537	0.50 558	0.71 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	9.09 585	1.79 569	3.55 491	0.80 536	0.15 440	18.67 596	4.36 579	23.07 614	26.68 603	12.59 588	27.90 607	22.52 594	13.03 592	13.53 594	11.47 580	0.09 543	0.03 454	0.58 575	0.10 486	0.47 555	0.34 546

TorneroNet-64	15.45 605	5.66 599	3.44 486	13.86 605	12.03 606	28.15 611	6.27 596	19.89 602	38.68 615	12.16 587	28.06 608	35.76 610	15.44 598	19.56 603	15.40 591	9.71 605	2.52 602	19.13 609	2.70 599	12.55 606	7.94 609

DPSimNet_ROB	25.03 614	19.56 611	24.93 601	24.36 615	17.85 613	22.25 603	25.93 617	28.52 616	29.10 605	32.61 613	28.25 609	32.87 606	26.42 609	24.51 608	40.42 615	16.75 613	13.93 616	25.19 613	22.38 617	19.96 614	24.75 619

MonStereo1	9.96 590	1.60 562	3.97 505	7.74 592	6.62 591	14.53 589	2.83 559	14.16 592	22.18 596	11.83 586	28.49 610	26.76 601	16.14 599	11.07 589	6.43 548	6.17 589	0.03 454	3.80 589	0.46 576	8.16 592	6.30 604

SGM-ForestM	12.56 598	0.80 513	4.31 522	1.07 556	0.41 526	21.56 602	8.57 605	17.42 597	19.67 595	29.93 612	28.49 610	45.83 616	27.22 611	26.05 610	18.40 601	0.14 550	0.25 567	0.18 559	0.28 558	0.18 470	0.42 554

TorneroNet	16.10 606	5.74 600	4.12 514	13.88 606	11.97 605	26.89 610	6.85 600	21.13 609	38.32 613	14.15 592	33.36 612	33.52 609	17.49 604	18.89 602	19.64 605	9.77 606	2.53 603	19.43 610	3.35 600	13.21 607	7.86 608

WAO-8	13.93 601	3.75 591	4.23 516	7.74 592	6.54 589	22.81 604	2.39 555	22.66 611	45.98 618	18.88 600	35.42 613	33.21 607	16.91 602	16.55 600	12.78 584	5.01 586	0.81 585	9.89 596	0.77 586	8.77 595	3.61 589

Venus	13.93 601	3.75 591	4.23 516	7.74 592	6.54 589	22.81 604	2.39 555	22.66 611	45.98 618	18.88 600	35.42 613	33.21 607	16.91 602	16.55 600	12.78 584	5.01 586	0.81 585	9.89 596	0.77 586	8.76 594	3.61 589

BEATNet-Init1	17.91 608	7.45 602	36.82 608	1.88 571	1.38 564	37.29 614	14.71 612	21.90 610	24.20 600	38.07 615	36.59 615	50.41 617	32.00 615	29.42 614	21.83 610	0.33 564	0.39 576	0.47 570	0.54 580	1.50 573	1.07 573

MANE	14.02 603	0.85 522	3.53 489	2.13 572	3.75 582	18.44 595	6.14 593	22.67 613	27.90 604	33.01 614	41.08 616	41.26 615	30.90 613	23.39 605	17.99 599	0.47 567	0.76 584	0.91 577	4.04 603	0.17 461	1.00 572

HanzoNet	29.69 615	29.33 615	21.66 598	21.75 613	19.07 614	24.58 607	12.99 611	28.87 617	40.49 616	43.09 617	44.02 617	55.65 619	44.93 618	43.17 618	44.44 616	27.88 617	9.47 615	29.77 617	15.86 616	20.94 615	15.84 616

JetRed	34.54 616	39.28 617	62.16 614	15.62 609	26.51 615	69.20 618	40.79 619	31.43 618	32.41 608	46.06 618	44.55 618	40.19 613	26.50 610	38.43 617	56.06 619	12.76 612	37.49 622	13.23 603	9.38 613	29.52 616	19.34 617

TCMNet-wrong-test	55.95 619	78.75 625	71.85 619	90.95 626	89.50 626	78.08 619	71.33 620	38.19 619	12.35 583	40.71 616	51.28 619	59.53 621	35.38 617	64.04 622	52.16 618	38.10 620	6.00 613	47.22 623	41.12 621	82.64 627	69.84 626

MADNet++	47.78 617	34.15 616	37.11 609	42.94 616	41.23 617	64.94 617	30.63 618	60.79 622	53.26 621	72.08 622	61.65 620	57.68 620	54.96 619	58.03 619	59.24 620	43.01 621	36.17 621	36.07 618	22.50 618	47.50 618	41.67 621

ASD4	55.28 618	67.10 624	50.57 612	44.24 617	57.82 619	92.00 623	98.23 631	54.95 620	86.61 625	58.30 621	64.61 621	50.57 618	63.33 621	58.83 620	67.37 621	25.76 616	29.60 619	26.82 615	29.01 619	42.42 617	37.42 620

xxxxx1	76.92 623	82.43 626	93.26 625	61.67 619	66.92 620	95.84 626	95.11 626	75.84 623	80.96 622	82.71 624	86.75 622	89.18 626	87.35 624	85.27 626	87.18 625	55.08 623	54.60 623	60.31 624	72.71 625	62.51 620	62.73 623

tt_ll	76.92 623	82.43 626	93.26 625	61.67 619	66.92 620	95.84 626	95.11 626	75.84 623	80.96 622	82.71 624	86.75 622	89.18 626	87.35 624	85.27 626	87.18 625	55.08 623	54.60 623	60.31 624	72.71 625	62.51 620	62.73 623

ff	76.92 623	82.43 626	93.26 625	61.67 619	66.92 620	95.84 626	95.11 626	75.84 623	80.96 622	82.71 624	86.75 622	89.18 626	87.35 624	85.27 626	87.18 625	55.08 623	54.60 623	60.31 624	72.71 625	62.51 620	62.73 623

LRCNet_RVC	60.63 620	63.16 623	62.94 615	69.09 622	50.21 618	19.92 600	0.07 356	58.32 621	5.21 559	75.67 623	86.75 622	74.68 622	62.48 620	59.01 621	49.80 617	93.38 630	56.36 626	93.48 630	92.95 630	67.44 624	71.73 628

PML	89.08 628	99.72 632	92.85 624	94.72 628	94.92 630	99.54 631	97.42 630	93.50 628	95.96 630	99.77 635	92.33 626	95.35 630	93.51 628	99.96 637	91.15 628	99.98 641	31.71 620	100.00 636	45.94 622	93.46 631	69.88 627

ccccc	98.51 632	94.69 629	100.00 636	100.00 643	100.00 636	92.59 624	97.15 629	98.75 633	95.78 629	98.59 634	95.17 627	98.60 632	99.67 632	99.86 635	99.84 632	100.00 643	100.00 635	99.91 634	99.54 633	100.00 643	100.00 643

RSGM-EC	80.84 626	55.04 620	42.42 610	74.68 624	80.19 624	84.60 620	87.59 621	88.17 626	89.98 626	86.62 627	95.72 628	81.57 624	74.73 622	73.44 623	69.93 622	92.23 628	97.38 628	85.31 627	90.67 628	84.14 628	82.34 629

acva	80.84 626	55.04 620	42.42 610	74.68 624	80.19 624	84.60 620	87.59 621	88.17 626	89.98 626	86.62 627	95.72 628	81.57 624	74.73 622	73.44 623	69.93 622	92.23 628	97.38 628	85.31 627	90.67 628	84.14 628	82.34 629

MEDIAN_ROB	96.83 629	99.41 630	98.66 629	94.75 629	94.23 628	93.08 625	90.54 624	95.61 630	94.75 628	97.65 632	97.73 630	98.30 631	96.57 630	94.51 629	93.74 630	99.78 640	98.24 631	99.99 635	99.89 634	99.48 634	99.67 634

USTest	75.36 622	57.99 622	56.43 613	72.82 623	69.93 623	99.96 632	100.00 633	98.57 632	99.18 631	94.19 629	97.90 631	78.26 623	95.05 629	75.90 625	76.21 624	48.70 622	80.65 627	39.01 621	52.97 624	57.66 619	55.76 622

Anonymous_1	97.10 630	99.72 632	99.64 632	92.33 627	93.91 627	100.00 633	100.00 633	99.20 634	99.90 633	98.57 633	99.75 632	99.14 633	99.94 633	98.50 631	99.54 631	87.90 626	98.87 632	90.88 629	96.91 631	92.22 630	95.12 631

HaxPig	97.68 631	99.63 631	91.34 623	99.82 640	99.97 634	88.15 622	88.00 623	98.28 631	99.93 634	99.98 636	99.99 633	99.95 636	99.99 634	96.29 630	92.24 629	99.99 642	99.98 634	100.00 636	99.99 635	100.00 643	99.98 641

RAFT-FEzeroshot	99.94 639	100.00 638	100.00 636	99.72 636	100.00 636	100.00 633	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 637	99.21 635	100.00 635	100.00 636	100.00 636	99.97 638	99.95 636

RAFT-FE	99.94 639	100.00 638	100.00 636	99.72 636	100.00 636	100.00 633	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 637	99.21 635	100.00 635	100.00 636	100.00 636	99.97 638	99.95 636

FlowAnything	99.97 643	100.00 638	100.00 636	99.74 639	100.00 636	100.00 633	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 637	99.71 639	100.00 635	100.00 636	100.00 636	99.98 640	99.95 636

Selective-RAFT-Error	100.00 644	100.00 638	100.00 636	100.00 643	100.00 636	100.00 633	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 637	100.00 643	100.00 635	100.00 636	100.00 636	99.99 641	99.95 636

CasAABBNet	99.94 639	100.00 638	100.00 636	99.72 636	100.00 636	100.00 633	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 637	99.21 635	100.00 635	100.00 636	100.00 636	99.96 637	99.95 636

test_example2	98.83 633	99.97 637	99.97 633	99.96 642	99.97 634	99.46 630	99.97 632	95.54 629	100.00 635	100.00 637	100.00 634	93.37 629	93.47 627	99.93 636	99.91 633	100.00 643	99.79 633	96.64 631	98.71 632	100.00 643	100.00 643

LSM0	99.94 639	100.00 638	100.00 636	99.84 641	100.00 636	100.00 633	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 637	99.22 638	100.00 635	100.00 636	100.00 636	99.99 641	99.83 635

DPSMNet_ROB	99.46 638	99.94 635	99.98 634	96.59 633	100.00 636	100.00 633	100.00 633	99.81 635	100.00 635	95.87 631	100.00 634	99.32 634	100.00 635	99.79 633	99.99 635	98.46 634	100.00 635	99.86 632	100.00 636	99.52 635	100.00 643

DGTPSM_ROB	99.45 637	99.94 635	99.98 634	96.58 632	100.00 636	100.00 633	100.00 633	99.81 635	100.00 635	95.86 630	100.00 634	99.32 634	100.00 635	99.79 633	99.99 635	98.34 633	100.00 635	99.86 632	100.00 636	99.52 635	99.99 642

DPSM_ROB	99.17 634	100.00 638	100.00 636	96.28 630	98.84 632	100.00 633	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 637	93.66 631	100.00 635	100.00 636	100.00 636	96.31 632	98.27 632

DPSM	99.17 634	100.00 638	100.00 636	96.28 630	98.84 632	100.00 633	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 637	93.66 631	100.00 635	100.00 636	100.00 636	96.31 632	98.27 632

AVERAGE_ROB	99.23 636	99.81 634	97.56 628	100.00 643	100.00 636	96.24 629	91.02 625	100.00 637	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 638	100.00 635	99.98 638	99.97 634	100.00 643	100.00 635	100.00 636	100.00 636	100.00 643	100.00 643

FADE		10.20 604		4.76 586	4.82 586			19.13 601	23.28 597	8.35 572		14.63 581		25.45 609		24.52 615	8.46 614	36.14 619	36.87 620	3.46 579	2.72 587

Low-res two-view benchmark