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

FSD	0.09 3	0.06 45	0.25 26	0.03 183	0.00 1	0.25 8	0.05 292	0.32 9	0.61 108	0.03 38	0.01 1	0.06 107	0.02 49	0.13 56	0.05 35	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

GGEV	0.35 121	0.10 130	0.65 81	0.02 121	0.03 304	1.19 197	0.02 193	3.58 342	0.74 222	0.05 55	0.02 91	0.01 2	0.04 117	0.36 161	0.04 13	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.10 434

Monster-pub-mixall	0.14 11	0.15 203	0.32 38	0.01 32	0.01 187	0.31 10	0.00 1	0.40 20	0.24 51	0.11 120	0.02 91	0.03 44	0.00 1	0.93 220	0.21 214	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

Replicate-Monster	0.43 154	0.06 45	5.91 523	0.01 32	0.00 1	1.03 90	0.00 1	0.56 36	0.74 222	0.07 70	0.02 91	0.02 13	0.00 1	0.14 59	0.03 6	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

DA2	0.34 112	0.10 130	0.58 72	0.02 121	0.04 325	1.15 178	0.00 1	3.56 337	0.71 207	0.05 55	0.02 91	0.01 2	0.05 136	0.23 107	0.05 35	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.16 472

FlowAnything_test	0.12 5	0.10 130	0.30 33	0.00 1	0.01 187	1.11 155	0.00 1	0.61 42	0.13 5	0.04 49	0.02 91	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.00 1

zh-sn7	3.94 520	3.36 554	15.78 559	0.13 345	0.00 1	4.01 487	2.24 518	4.54 436	2.00 457	3.86 495	9.77 524	4.11 474	5.45 533	9.93 543	13.33 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 464	0.12 451

zh-mn7	3.86 517	3.10 552	15.43 557	0.10 325	0.05 336	1.45 322	0.29 428	4.05 390	6.06 529	7.81 532	15.68 540	2.86 425	0.76 390	10.58 546	8.76 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 394	0.02 237

z-mn7	4.12 523	2.40 544	8.71 540	0.13 345	0.00 1	8.56 539	0.49 464	3.85 373	13.78 550	3.36 481	17.56 544	4.60 490	0.95 403	10.97 551	6.77 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 407	0.06 388

z-ln-s-r	1.57 432	0.58 438	5.36 514	0.19 390	0.01 187	1.62 382	0.06 317	3.52 331	1.56 416	1.06 304	0.71 331	1.69 352	0.24 287	5.49 418	9.29 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 386	0.01 118

w-ln-seven	2.97 497	1.40 526	12.49 553	0.25 408	0.14 410	7.22 529	0.48 460	5.24 483	4.82 521	4.96 512	2.13 433	4.00 473	1.33 429	5.95 437	8.81 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 420	0.02 237

S2M2_XL	0.06 1	0.19 243	0.39 44	0.04 218	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 11	0.07 1	0.01 5	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 89	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
asda	0.22 62	0.09 108	0.28 31	0.01 32	0.00 1	1.11 155	0.00 1	1.57 112	0.76 238	0.15 139	0.07 152	0.03 44	0.08 196	0.11 42	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.14 11	0.07 72	0.23 14	0.01 32	0.00 1	1.05 112	0.00 1	0.22 2	0.75 227	0.16 143	0.13 179	0.03 44	0.05 136	0.08 25	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.21 46	0.07 72	0.24 17	0.01 32	0.00 1	1.04 100	0.00 1	1.65 118	0.76 238	0.16 143	0.19 213	0.02 13	0.01 17	0.05 9	0.06 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	0.29 96	0.04 10	1.15 194	0.05 243	0.00 1	1.05 112	0.00 1	0.67 48	0.21 39	0.04 49	0.02 91	0.17 176	0.28 299	2.00 268	0.08 104	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

2.25w	0.21 46	0.08 93	0.22 7	0.01 32	0.00 1	1.05 112	0.00 1	1.80 134	0.74 222	0.13 131	0.01 1	0.02 13	0.02 49	0.10 35	0.06 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 46	0.07 72	0.24 17	0.01 32	0.00 1	1.08 140	0.00 1	1.56 109	0.76 238	0.16 143	0.10 168	0.03 44	0.05 136	0.05 9	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 46	0.07 72	0.24 17	0.01 32	0.00 1	1.08 140	0.00 1	1.56 109	0.76 238	0.16 143	0.10 168	0.03 44	0.05 136	0.05 9	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 46	0.06 45	0.22 7	0.01 32	0.00 1	0.95 79	0.00 1	1.52 103	0.79 252	0.18 155	0.17 199	0.02 13	0.01 17	0.10 35	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 46	0.06 45	0.22 7	0.01 32	0.00 1	0.95 79	0.00 1	1.52 103	0.79 252	0.18 155	0.17 199	0.02 13	0.01 17	0.10 35	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 46	0.07 72	0.24 17	0.01 32	0.00 1	1.08 140	0.00 1	1.56 109	0.76 238	0.16 143	0.10 168	0.03 44	0.05 136	0.05 9	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 36	0.06 45	0.22 7	0.00 1	0.00 1	0.82 55	0.00 1	1.54 106	0.78 248	0.14 136	0.01 1	0.02 13	0.05 136	0.04 5	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 71	0.08 93	0.24 17	0.00 1	0.00 1	1.06 126	0.00 1	2.14 159	0.79 252	0.13 131	0.01 1	0.01 2	0.02 49	0.09 26	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 71	0.07 72	0.22 7	0.01 32	0.00 1	1.05 112	0.00 1	2.15 160	0.74 222	0.15 139	0.03 123	0.01 2	0.03 87	0.18 73	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 41	0.06 45	0.19 1	0.01 32	0.00 1	1.04 100	0.00 1	1.64 116	0.78 248	0.10 105	0.06 146	0.02 13	0.02 49	0.03 1	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 41	0.06 45	0.19 1	0.01 32	0.00 1	1.04 100	0.00 1	1.64 116	0.78 248	0.10 105	0.06 146	0.02 13	0.02 49	0.03 1	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 46	0.06 45	0.22 7	0.00 1	0.00 1	1.15 178	0.00 1	1.70 127	0.75 227	0.14 136	0.02 91	0.02 13	0.02 49	0.15 61	0.06 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 41	0.05 24	0.19 1	0.01 32	0.00 1	1.05 112	0.00 1	1.54 106	0.81 264	0.01 5	0.08 158	0.02 13	0.03 87	0.09 26	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 46	0.07 72	0.23 14	0.01 32	0.00 1	0.81 53	0.00 1	2.00 152	0.75 227	0.09 87	0.01 1	0.02 13	0.03 87	0.06 17	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 71	0.05 24	0.21 5	0.01 32	0.00 1	1.00 87	0.00 1	2.24 166	0.71 207	0.15 139	0.03 123	0.02 13	0.08 196	0.11 42	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.29 96	0.04 10	0.24 17	0.01 32	0.00 1	1.05 112	0.00 1	3.00 237	0.71 207	0.19 160	0.01 1	0.02 13	0.28 299	0.12 48	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 91	0.06 45	0.35 42	0.03 183	0.00 1	1.07 131	0.00 1	2.95 232	0.67 169	0.26 166	0.01 1	0.02 13	0.02 49	0.04 5	0.07 89	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 62	0.06 45	0.21 5	0.01 32	0.03 304	1.06 126	0.00 1	1.73 130	0.72 214	0.19 160	0.01 1	0.02 13	0.04 117	0.24 111	0.06 76	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.91 315	0.54 425	1.97 338	0.01 32	0.00 1	1.45 322	0.00 1	3.38 306	1.31 368	1.36 348	0.07 152	3.25 454	0.01 17	4.39 359	0.38 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 360	0.01 118

IGEV	0.14 11	0.05 24	0.34 41	0.01 32	0.00 1	1.09 145	0.01 118	0.31 8	0.68 177	0.09 87	0.01 1	0.02 13	0.02 49	0.04 5	0.06 76	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.61 212	0.19 243	0.84 106	0.06 262	0.00 1	1.28 249	0.04 270	1.89 143	0.69 192	0.10 105	0.59 302	0.07 124	0.67 384	5.30 408	0.47 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 180	0.22 274	0.51 61	0.03 183	0.00 1	1.30 260	0.01 118	1.97 150	0.71 207	0.04 49	0.04 136	0.08 131	0.04 117	4.32 351	0.54 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.00 1

xyz-stereo	4.23 525	0.09 108	35.65 571	0.02 121	0.00 1	17.93 558	0.01 118	1.93 145	0.42 76	1.61 377	14.74 537	2.67 411	0.15 252	7.15 509	1.87 444	0.00 1	0.01 321	0.24 531	0.00 1	0.04 263	0.01 118

111111	0.21 46	0.06 45	0.29 32	0.02 121	0.00 1	1.11 155	0.02 193	1.46 99	0.70 204	0.16 143	0.01 1	0.01 2	0.04 117	0.12 48	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 360	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 19	0.13 175	0.42 46	0.04 218	0.00 1	1.05 112	0.15 373	0.57 40	0.38 72	0.06 66	0.01 1	0.02 13	0.00 1	0.07 19	0.19 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

LG-Stereo_L1	0.14 11	0.13 175	0.45 49	0.04 218	0.00 1	0.35 20	0.14 370	0.80 60	0.61 108	0.06 66	0.01 1	0.02 13	0.00 1	0.07 19	0.20 206	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

MLG-Stereo_test3	0.14 11	0.10 130	0.20 4	0.00 1	0.00 1	1.04 100	0.00 1	0.47 24	0.69 192	0.09 87	0.01 1	0.02 13	0.01 17	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

MLG-Stereo_test2	0.16 19	0.11 154	0.23 14	0.02 121	0.00 1	1.05 112	0.00 1	0.27 5	1.26 352	0.02 15	0.01 1	0.08 131	0.00 1	0.07 19	0.15 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

MLG-Stereo_test1	0.15 18	0.06 45	0.31 36	0.02 121	0.01 187	1.05 112	0.00 1	0.19 1	1.26 352	0.02 15	0.01 1	0.04 63	0.01 17	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

MLG-Stereo	0.17 25	0.06 45	0.25 26	0.02 121	0.00 1	1.05 112	0.00 1	0.50 25	1.29 363	0.01 5	0.01 1	0.04 63	0.01 17	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

LG-G_1	0.23 71	0.11 154	0.32 38	0.02 121	0.00 1	1.29 254	0.00 1	1.82 136	0.71 207	0.10 105	0.01 1	0.05 92	0.01 17	0.07 19	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

LG-G	0.23 71	0.11 154	0.32 38	0.02 121	0.00 1	1.29 254	0.00 1	1.82 136	0.71 207	0.10 105	0.01 1	0.05 92	0.01 17	0.07 19	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

DFGA-Net	0.91 315	1.43 527	2.72 420	0.06 262	0.16 424	1.16 183	0.00 1	2.26 168	0.77 244	1.02 293	1.17 374	0.25 188	0.04 117	5.17 400	1.71 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 485	0.02 237

G2L-Stereo_test	0.97 324	0.60 443	1.95 332	0.21 393	0.01 187	1.63 386	0.10 354	3.19 279	1.01 300	1.98 406	0.11 175	3.22 451	0.51 349	4.38 358	0.27 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 440	0.02 237

LGtest1	0.13 7	0.14 188	0.30 33	0.01 32	0.00 1	0.40 29	0.00 1	0.54 35	0.73 215	0.06 66	0.01 1	0.03 44	0.00 1	0.04 5	0.21 214	0.00 1	0.05 456	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

coex_refinement	1.13 372	0.54 425	1.58 284	0.12 337	0.02 280	1.51 342	0.06 317	4.01 385	1.51 407	2.61 455	0.66 313	4.40 482	0.48 346	3.67 316	1.30 418	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.03 304

LG-Stereo	0.34 112	0.07 72	1.33 242	0.03 183	0.01 187	1.06 126	0.00 1	2.93 230	0.66 158	0.01 5	0.09 163	0.14 165	0.07 181	0.10 35	0.16 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 360	0.01 118

S2M2_L	0.13 7	0.15 203	0.45 49	0.02 121	0.01 187	0.32 13	0.00 1	0.52 27	0.60 98	0.00 1	0.14 181	0.03 44	0.01 17	0.20 92	0.16 178	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.12 5	0.10 130	0.25 26	0.03 183	0.00 1	1.03 90	0.00 1	0.24 3	0.59 89	0.01 5	0.01 1	0.04 63	0.01 17	0.06 17	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

G2L-Stereo	1.04 342	0.55 428	2.62 411	0.02 121	0.11 395	1.41 301	0.02 193	3.45 320	0.99 297	1.37 350	0.14 181	3.10 441	0.24 287	5.96 438	0.66 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 449	0.04 334

TCMNet	1.49 421	0.57 436	5.20 510	0.13 345	1.39 533	1.81 408	0.17 381	4.03 388	1.26 352	1.72 383	2.98 460	1.95 370	0.46 343	5.01 393	2.55 474	0.00 1	0.06 465	0.06 507	0.00 1	0.37 512	0.16 472

MM-Stereo_test3	0.43 154	0.33 335	0.92 124	0.75 501	0.04 325	0.96 82	0.05 292	3.11 257	0.79 252	0.12 123	0.53 287	0.26 191	0.06 164	0.26 125	0.13 149	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.28 494	0.01 118

MM-Stereo_test1	0.40 142	0.13 175	1.31 238	0.64 492	0.07 361	0.92 72	0.03 242	3.08 252	0.80 259	0.35 187	0.04 136	0.05 92	0.02 49	0.20 92	0.13 149	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.26 480	0.02 237

HART	0.44 159	0.24 286	1.41 252	0.01 32	0.00 1	0.33 15	0.00 1	2.91 228	0.61 108	0.26 166	1.98 420	0.35 205	0.03 87	0.20 92	0.14 160	0.00 1	0.11 502	0.00 1	0.00 1	0.19 449	0.05 357

HI	0.54 199	0.37 348	1.50 263	0.13 345	0.00 1	1.15 178	0.00 1	1.68 124	0.62 122	1.34 337	0.01 1	2.67 411	0.66 379	0.36 161	0.20 206	0.00 1	0.04 442	0.00 1	0.00 1	0.05 288	0.00 1

CoSv	0.54 199	0.37 348	1.50 263	0.13 345	0.00 1	1.15 178	0.00 1	1.68 124	0.62 122	1.34 337	0.01 1	2.67 411	0.66 379	0.36 161	0.20 206	0.00 1	0.04 442	0.00 1	0.00 1	0.05 288	0.00 1

ISRNet	0.88 305	0.19 243	2.71 418	0.05 243	0.00 1	1.17 187	0.03 242	2.96 233	0.80 259	2.17 421	1.70 405	2.59 408	0.20 276	2.58 278	0.46 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.00 1

FoundationStereo	0.08 2	0.12 165	0.24 17	0.02 121	0.01 187	0.12 2	0.04 270	0.24 3	0.59 89	0.00 1	0.01 1	0.04 63	0.01 17	0.11 42	0.07 89	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.66 231	1.49 528	1.08 175	0.01 32	0.01 187	0.37 27	0.05 292	2.93 230	0.63 130	0.08 79	0.01 1	0.00 1	0.02 49	0.17 69	0.04 13	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.00 1	6.28 550	0.01 118

HUF	0.25 85	0.32 328	1.18 205	0.06 262	0.11 395	0.31 10	0.08 334	0.73 54	0.62 122	0.10 105	0.01 1	0.02 13	0.03 87	0.16 65	0.14 160	0.00 1	0.58 547	0.00 1	0.00 1	0.14 407	0.37 518

PSMNet-RUCA	0.66 231	0.48 405	1.68 303	0.01 32	0.02 280	2.02 417	0.25 409	3.93 381	1.50 405	0.37 195	1.38 390	0.11 150	0.12 237	0.64 205	0.31 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 485	0.00 1

GIP-stereo	0.31 104	0.03 2	0.78 97	0.00 1	0.00 1	1.06 126	0.03 242	2.98 235	0.66 158	0.05 55	0.01 1	0.04 63	0.01 17	0.18 73	0.24 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.00 1

fffft	0.22 62	0.03 2	0.46 52	0.01 32	0.00 1	0.93 74	0.01 118	1.42 89	0.61 108	0.02 15	0.01 1	0.04 63	0.01 17	0.21 101	0.34 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 407	0.07 407
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.14 11	0.04 10	0.38 43	0.05 243	0.00 1	1.04 100	0.00 1	0.32 9	0.63 130	0.00 1	0.01 1	0.04 63	0.03 87	0.20 92	0.06 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.18 34	0.06 45	0.53 65	0.02 121	0.00 1	1.03 90	0.04 270	0.38 16	0.64 141	0.07 70	0.01 1	0.04 63	0.02 49	0.26 125	0.27 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.10 434

tt45	0.47 172	0.06 45	0.70 90	0.02 121	0.00 1	1.30 260	0.05 292	0.85 65	0.60 98	0.05 55	0.01 1	0.09 138	0.03 87	5.40 414	0.18 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 360	0.01 118

999	0.48 179	0.07 72	0.55 68	0.01 32	0.00 1	1.27 247	0.09 346	0.33 11	0.61 108	0.01 5	0.17 199	0.03 44	0.02 49	5.79 434	0.51 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 386	0.00 1

mms	0.11 4	0.07 72	0.45 49	0.01 32	0.00 1	0.35 20	0.01 118	0.38 16	0.15 13	0.05 55	0.02 91	0.06 107	0.05 136	0.20 92	0.04 13	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.10 376	0.14 466

ours_stereo	0.16 19	0.06 45	0.73 92	0.00 1	0.00 1	0.80 50	0.04 270	0.44 22	0.54 84	0.05 55	0.02 91	0.06 107	0.03 87	0.19 80	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 386	0.06 388

fffy	0.14 11	0.06 45	0.88 113	0.02 121	0.00 1	0.33 15	0.01 118	0.79 58	0.13 5	0.02 15	0.01 1	0.06 107	0.01 17	0.16 65	0.03 6	0.00 1	0.04 442	0.00 1	0.00 1	0.09 360	0.06 388

tg	0.34 112	0.26 294	0.68 87	0.01 32	0.00 1	1.25 239	0.01 118	1.75 131	0.65 149	0.11 120	0.40 262	0.74 267	0.11 225	0.29 138	0.08 104	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.29 496	0.21 496

DDVS	0.92 317	0.16 216	1.39 250	0.21 393	0.27 472	3.17 463	0.26 413	2.56 198	0.62 122	0.70 235	0.81 338	2.17 390	0.45 340	5.26 405	0.29 264	0.00 1	0.01 321	0.01 469	0.00 1	0.04 263	0.02 237

rvit_0105_6	0.34 112	0.10 130	1.37 248	0.01 32	0.00 1	0.86 60	0.00 1	2.78 214	1.32 370	0.04 49	0.03 123	0.07 124	0.02 49	0.19 80	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 304

rvit_0105_5	0.41 144	0.20 256	1.94 331	0.01 32	0.00 1	0.91 67	0.00 1	3.18 274	1.27 358	0.08 79	0.09 163	0.10 148	0.02 49	0.35 159	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.03 304

rvit_0105_4	0.39 137	0.16 216	1.66 298	0.01 32	0.00 1	0.85 58	0.00 1	3.15 264	1.33 372	0.07 70	0.06 146	0.10 148	0.03 87	0.29 138	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 237

rvit_0105_3	0.47 172	0.28 309	2.20 365	0.01 32	0.00 1	1.13 169	0.00 1	3.20 282	1.26 352	0.08 79	0.26 228	0.09 138	0.03 87	0.62 203	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 237

rvit_105_1	0.60 209	0.33 335	2.37 390	0.01 32	0.00 1	1.16 183	0.00 1	3.38 306	1.20 342	0.16 143	0.26 228	0.13 159	0.04 117	2.66 284	0.24 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.03 304

rvit_stereo_0083	0.13 7	0.02 1	0.30 33	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 118	0.56 36	1.11 323	0.05 55	0.01 1	0.04 63	0.02 49	0.25 117	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118

rvit_stereo_0081_aga	0.17 25	0.11 154	0.81 100	0.00 1	0.00 1	0.80 50	0.01 118	0.79 58	0.59 89	0.02 15	0.01 1	0.05 92	0.03 87	0.19 80	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCG-NET	0.22 62	0.17 227	0.54 67	0.01 32	0.00 1	0.91 67	0.05 292	0.61 42	1.09 320	0.17 152	0.33 245	0.03 44	0.13 244	0.20 92	0.07 89	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.00 1	0.09 360	0.02 237

rvit_stereo_0081	0.17 25	0.04 10	0.25 26	0.00 1	0.00 1	0.75 47	0.01 118	1.22 79	0.79 252	0.07 70	0.01 1	0.03 44	0.02 49	0.17 69	0.06 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FC-DCNN v2	6.25 541	0.19 243	2.31 386	0.44 454	0.55 513	8.05 537	1.51 505	8.71 546	7.22 538	19.24 566	22.98 562	24.00 563	13.47 559	9.80 542	6.51 515	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.05 357

DCVSM-stereo	0.70 245	0.04 10	1.69 305	0.07 288	0.01 187	1.27 247	0.04 270	1.85 139	0.14 9	3.56 488	0.08 158	3.07 438	0.60 360	1.35 245	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.01 469	0.00 1	0.02 167	0.00 1

ACV-stereo	1.64 441	0.27 298	2.94 426	0.04 218	0.04 325	6.31 523	0.18 386	1.81 135	0.22 43	0.23 164	0.01 1	10.52 535	5.41 532	4.07 340	0.77 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.02 237

rvit_stereo_0082	0.17 25	0.04 10	0.25 26	0.00 1	0.00 1	0.75 47	0.01 118	1.22 79	0.79 252	0.07 70	0.01 1	0.03 44	0.02 49	0.17 69	0.06 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 41	0.05 24	0.22 7	0.01 32	0.00 1	1.11 155	0.00 1	1.84 138	0.34 67	0.08 79	0.01 1	0.02 13	0.03 87	0.19 80	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.01 118

rvit_stereo_0075_2	0.37 130	0.13 175	2.43 393	0.02 121	0.00 1	1.12 162	0.02 193	1.66 122	1.15 334	0.16 143	0.08 158	0.02 13	0.05 136	0.40 169	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.10 434

RAStereo	0.17 25	0.21 264	1.18 205	0.04 218	0.01 187	0.18 5	0.00 1	0.81 62	0.34 67	0.07 70	0.04 136	0.05 92	0.05 136	0.19 80	0.10 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.30 101	0.23 282	1.20 213	0.00 1	0.00 1	0.90 65	0.01 118	2.79 215	0.60 98	0.02 15	0.02 91	0.06 107	0.01 17	0.12 48	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 237

rvit_stereo_ft	0.31 104	0.32 328	1.63 292	0.01 32	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 221	0.79 252	0.02 15	0.03 123	0.08 131	0.02 49	0.19 80	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.03 304

WCG-NET（raft）	0.29 96	0.24 286	0.51 61	0.01 32	0.00 1	0.91 67	0.05 292	0.56 36	1.12 328	0.21 162	0.12 178	1.54 334	0.14 249	0.14 59	0.07 89	0.00 1	0.11 502	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.03 304

GCST	0.81 276	0.64 453	1.41 252	0.44 454	0.01 187	0.91 67	0.08 334	3.75 356	1.04 305	0.12 123	0.44 273	0.27 193	0.35 319	5.12 399	0.38 307	1.19 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.05 357

RAFT-Stereo-weight	0.39 137	0.07 72	0.81 100	0.07 288	0.02 280	1.34 274	0.05 292	3.15 264	0.31 62	0.94 273	0.52 286	0.26 191	0.01 17	0.19 80	0.07 89	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118

test_sample7	0.72 247	0.18 235	1.23 219	0.55 479	0.01 187	1.21 211	0.00 1	4.31 416	1.07 316	1.35 343	0.36 252	0.70 259	0.44 336	2.58 278	0.34 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.02 237

test_sample6	0.89 312	0.17 227	2.23 375	0.48 465	0.01 187	1.43 312	0.01 118	4.49 433	1.40 383	1.43 357	1.12 367	0.64 248	0.14 249	3.86 332	0.42 318	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.02 237

test_sample5	0.86 294	0.16 216	2.25 376	0.49 467	0.01 187	1.41 301	0.01 118	4.55 437	1.27 358	1.35 343	0.89 348	0.58 236	0.11 225	3.75 323	0.38 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.02 237

test_sample4	0.86 294	0.16 216	2.28 384	0.50 470	0.01 187	1.42 309	0.01 118	4.65 448	1.27 358	1.52 364	0.66 313	0.69 256	0.08 196	3.50 312	0.38 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.02 237

test_sample3	0.84 288	0.15 203	2.22 373	0.48 465	0.01 187	1.37 285	0.01 118	4.63 446	1.17 337	1.43 357	0.43 270	0.80 280	0.10 215	3.48 311	0.38 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.02 237

test_sample2	0.63 221	0.05 24	1.13 188	0.31 430	0.01 187	1.22 214	0.00 1	3.87 378	1.03 303	0.91 269	0.02 91	0.50 229	0.13 244	3.16 299	0.26 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 237

test_sample1	0.61 212	0.04 10	0.90 118	0.34 441	0.00 1	1.09 145	0.00 1	3.54 335	0.88 278	0.86 261	0.01 1	0.53 232	0.34 314	3.51 313	0.20 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

CAS++	0.32 107	0.22 274	0.69 89	0.04 218	0.00 1	0.35 20	0.01 118	4.32 420	0.48 81	0.02 15	0.01 1	0.07 124	0.00 1	0.19 80	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.22 62	0.14 188	0.67 85	0.00 1	0.00 1	1.24 230	0.01 118	1.16 77	0.56 86	0.09 87	0.08 158	0.05 92	0.00 1	0.29 138	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

MGS-Stereo	0.31 104	0.10 130	0.89 117	0.02 121	0.00 1	0.50 41	0.00 1	0.39 19	0.61 108	0.02 15	2.91 458	0.04 63	0.03 87	0.21 101	0.06 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 518	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 71	0.13 175	0.62 75	0.01 32	0.00 1	1.05 112	0.00 1	0.63 45	0.80 259	0.76 245	0.18 205	0.09 138	0.06 164	0.05 9	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.05 357

SMFormer	1.04 342	0.16 216	1.55 274	0.33 435	0.01 187	1.03 90	0.00 1	5.24 483	2.12 462	1.53 366	2.16 434	0.92 286	0.02 49	4.46 365	1.24 411	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.02 237

tta	1.04 342	0.16 216	1.55 274	0.33 435	0.01 187	1.03 90	0.00 1	5.24 483	2.12 462	1.53 366	2.16 434	0.92 286	0.02 49	4.46 365	1.24 411	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.01 118

qqq1	0.98 327	0.16 216	1.55 274	0.33 435	0.01 187	1.03 90	0.00 1	5.24 483	2.12 462	1.53 366	2.16 434	0.92 286	0.02 49	4.46 365	0.07 89	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.01 118

fff1	0.98 327	0.16 216	1.55 274	0.33 435	0.01 187	1.03 90	0.00 1	5.24 483	2.12 462	1.53 366	2.16 434	0.92 286	0.02 49	4.46 365	0.07 89	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.01 118

MyStereo07	0.27 89	0.27 298	0.64 79	0.02 121	0.01 187	1.64 387	0.01 118	1.41 88	0.73 215	0.10 105	0.01 1	0.03 44	0.10 215	0.24 111	0.04 13	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.06 388

MyStereo06	0.80 274	0.19 243	2.53 404	0.02 121	0.00 1	1.51 342	0.01 118	4.61 442	0.24 51	0.89 264	0.69 324	3.14 444	1.18 417	0.58 198	0.33 283	0.00 1	0.06 465	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.07 407

MyStereo05	0.79 270	0.19 243	3.17 440	0.02 121	0.00 1	1.51 342	0.01 118	3.56 337	2.48 485	1.34 337	0.02 91	1.25 320	0.38 326	1.19 234	0.50 342	0.00 1	0.06 465	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.07 407

MyStereo04	0.78 269	0.27 298	3.19 441	0.02 121	0.01 187	1.64 387	0.01 118	3.64 348	2.20 473	0.98 287	0.02 91	1.29 322	0.57 357	1.10 231	0.53 349	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.06 388

CoDeX	0.94 319	0.34 337	2.09 358	0.05 243	0.20 443	1.49 338	0.20 394	5.89 516	1.57 418	0.66 230	0.67 322	1.05 305	0.32 312	3.82 330	0.33 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1

xx1	0.95 321	0.27 298	1.28 227	0.13 345	0.00 1	3.44 475	0.01 118	3.18 274	7.23 539	0.33 175	0.69 324	0.73 265	0.12 237	1.43 248	0.05 35	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

mmm	0.52 190	0.04 10	1.14 190	0.61 488	0.00 1	1.14 171	0.00 1	3.45 320	0.75 227	1.24 330	0.58 292	0.20 182	0.18 264	0.93 220	0.08 104	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.01 118

11t1	0.33 109	0.05 24	0.86 109	0.44 454	0.00 1	1.04 100	0.00 1	2.45 186	0.60 98	0.44 204	0.01 1	0.05 92	0.05 136	0.43 173	0.06 76	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.01 118

DualNet	0.88 305	0.16 216	2.25 376	0.49 467	0.01 187	1.41 301	0.01 118	4.55 437	1.27 358	1.43 357	1.12 367	0.58 236	0.11 225	3.75 323	0.38 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.02 237

ffm	1.04 342	0.05 24	1.65 294	0.34 441	0.01 187	1.58 361	0.02 193	3.03 243	6.40 530	1.39 352	2.07 425	2.15 384	0.34 314	1.59 254	0.05 35	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.09 360	0.03 304

ff1	1.65 442	0.05 24	1.65 294	0.34 441	0.01 187	1.58 361	0.02 193	3.03 243	6.40 530	1.39 352	2.07 425	2.15 384	0.34 314	6.68 475	7.08 518	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.09 360	0.03 304

mmx	1.56 429	0.05 24	1.65 294	0.34 441	0.01 187	1.58 361	0.02 193	5.51 501	2.25 476	1.39 352	2.07 425	2.15 384	0.34 314	6.68 475	7.08 518	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

tt1	0.88 305	0.27 298	1.25 221	0.08 303	0.00 1	3.36 473	0.02 193	3.03 243	6.40 530	0.33 175	0.66 313	0.05 92	0.40 332	1.59 254	0.05 35	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.09 360	0.03 304

ttt	1.35 405	0.05 24	1.09 178	0.46 460	0.01 187	1.61 376	0.00 1	5.61 504	1.97 452	1.75 385	2.10 429	1.40 328	0.11 225	4.81 385	6.07 513	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 237

1111x	1.53 425	0.06 45	1.77 314	0.27 420	0.00 1	2.12 421	0.01 118	5.63 508	1.65 427	1.53 366	1.67 400	0.92 286	0.64 372	6.18 446	8.17 527	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118

whm_eth	0.30 101	0.23 282	1.20 213	0.00 1	0.00 1	0.90 65	0.01 118	2.79 215	0.60 98	0.02 15	0.02 91	0.06 107	0.01 17	0.12 48	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 237

xxx	1.56 429	0.05 24	1.65 294	0.34 441	0.01 187	1.58 361	0.02 193	5.51 501	2.25 476	1.39 352	2.07 425	2.15 384	0.34 314	6.68 475	7.08 518	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

GMStereo_Zeroshot	0.63 221	0.14 188	1.54 272	0.75 501	0.00 1	1.26 243	0.01 118	1.85 139	0.31 62	1.44 360	0.58 292	1.76 356	0.19 270	2.55 277	0.10 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1

plain	0.41 144	0.28 309	2.26 380	0.07 288	0.00 1	0.50 41	0.01 118	2.84 221	0.92 282	0.05 55	0.07 152	0.13 159	0.17 260	0.43 173	0.20 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 505	0.01 118

MaDis-Stereo	0.22 62	0.29 319	0.87 111	0.05 243	0.18 432	0.41 31	0.01 118	1.24 81	0.56 86	0.02 15	0.03 123	0.13 159	0.05 136	0.32 150	0.24 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

StereoVision	0.86 294	0.38 353	1.75 313	0.03 183	0.01 187	1.14 171	0.02 193	3.38 306	0.92 282	0.13 131	6.89 509	0.50 229	0.12 237	1.10 231	0.78 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.02 237

MIF-Stereo (partial)	0.27 89	0.18 235	1.14 190	0.01 32	0.00 1	0.43 37	0.02 193	1.97 150	0.39 74	0.11 120	0.08 158	0.07 124	0.06 164	0.44 175	0.33 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 288	0.02 237

UniTT-Stereo	0.16 19	0.11 154	1.13 188	0.03 183	0.17 428	0.32 13	0.02 193	0.38 16	0.32 65	0.03 38	0.16 192	0.05 92	0.07 181	0.16 65	0.16 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 386	0.00 1

MIM_Stereo	0.45 163	0.43 380	1.18 205	0.51 474	0.04 325	1.26 243	0.02 193	2.38 174	0.65 149	0.07 70	0.02 91	0.70 259	0.20 276	1.01 228	0.13 149	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.00 1	0.14 407	0.10 434

CASnet	0.16 19	0.14 188	0.52 64	0.01 32	0.00 1	0.86 60	0.00 1	0.51 26	0.75 227	0.10 105	0.01 1	0.04 63	0.02 49	0.22 104	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 226	0.14 188	2.02 346	0.01 32	0.01 187	1.10 150	0.00 1	2.80 218	0.97 291	0.48 212	0.28 234	2.31 399	1.50 438	1.19 234	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.01 118

CFNet_ucs	0.77 261	0.20 256	2.22 373	0.01 32	0.01 187	1.32 266	0.00 1	3.30 296	1.31 368	1.15 313	1.14 369	2.19 392	0.42 334	2.04 269	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.01 118

GCAP-Stereo	0.24 81	0.29 319	0.82 102	0.01 32	0.00 1	1.24 230	0.00 1	1.70 127	0.23 46	0.02 15	0.01 1	0.09 138	0.10 215	0.18 73	0.05 35	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.01 118

Any-RAFT	0.64 224	0.08 93	1.07 173	0.03 183	0.00 1	2.77 456	0.08 334	3.57 339	1.23 345	0.96 276	0.26 228	1.61 342	0.31 307	0.72 211	0.06 76	0.00 1	0.10 499	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

HH	0.88 305	0.37 348	1.93 327	0.25 408	0.10 388	0.62 43	0.00 1	3.79 362	0.18 26	0.33 175	0.59 302	3.94 470	0.81 394	4.44 363	0.09 119	0.00 1	0.06 465	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.02 237

HanStereo	0.88 305	0.37 348	1.93 327	0.25 408	0.10 388	0.62 43	0.00 1	3.79 362	0.18 26	0.33 175	0.59 302	3.94 470	0.81 394	4.44 363	0.09 119	0.00 1	0.06 465	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.02 237

LL-Strereo	1.93 467	0.97 501	3.83 474	0.55 479	2.19 544	1.49 338	0.05 292	4.09 393	1.00 299	2.59 453	2.77 455	5.17 502	5.63 535	7.19 510	0.63 369	0.00 1	0.10 499	0.00 1	0.00 1	0.25 477	0.20 494

SDNR	3.31 507	0.91 498	6.28 530	0.44 454	0.02 280	26.11 573	0.01 118	3.81 369	1.62 425	2.82 462	11.06 528	2.93 429	0.60 360	7.95 525	1.52 425	0.01 458	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.12 451

4D-IteraStereo	0.35 121	0.60 443	1.93 327	0.02 121	0.09 379	1.03 90	0.07 327	1.25 82	0.34 67	0.02 15	0.03 123	0.84 281	0.10 215	0.31 144	0.35 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 288	0.07 407

LoS_RVC	0.19 36	0.48 405	0.51 61	0.12 337	0.10 388	1.01 88	0.01 118	0.81 62	0.19 29	0.07 70	0.02 91	0.06 107	0.05 136	0.31 144	0.05 35	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.04 334

CAS	0.85 290	0.09 108	0.67 85	6.43 555	0.05 336	1.12 162	0.00 1	0.88 66	0.69 192	0.02 15	0.02 91	0.06 107	0.06 164	0.26 125	0.12 145	6.37 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 494

CBFPSM	1.39 410	0.61 447	4.29 489	0.01 32	0.01 187	3.64 481	0.03 242	3.39 309	0.80 259	0.64 229	0.21 220	6.18 511	3.70 510	2.38 275	1.82 440	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.01 118

iinet-f	1.68 451	0.61 447	11.37 549	0.29 424	0.03 304	4.39 498	0.04 270	3.18 274	1.10 321	1.16 316	0.58 292	2.96 432	2.76 486	2.13 271	2.46 469	0.00 1	0.02 395	0.02 494	0.00 1	0.46 521	0.01 118

LoS	0.28 91	0.16 216	0.95 133	0.07 288	0.01 187	1.32 266	0.07 327	1.30 84	0.60 98	0.04 49	0.03 123	0.28 195	0.11 225	0.48 185	0.11 140	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.43 154	0.14 188	0.85 107	0.05 243	1.52 537	1.22 214	0.05 292	1.01 70	0.59 89	0.03 38	0.02 91	0.14 165	0.10 215	0.40 169	0.10 131	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	2.45 551

EGLCR-Stereo	0.28 91	0.09 108	0.73 92	0.18 382	0.05 336	1.17 187	0.04 270	2.37 173	0.17 24	0.35 187	0.01 1	0.01 2	0.02 49	0.38 167	0.04 13	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 304

GASNet	1.43 413	1.53 529	4.54 499	0.31 430	0.02 280	1.49 338	0.20 394	3.86 376	1.95 451	0.75 242	1.37 389	2.11 380	1.57 446	5.82 436	2.60 475	0.00 1	0.05 456	0.00 1	0.00 1	0.43 517	0.10 434

gwcnet-sp	0.98 327	0.38 353	4.06 480	0.04 218	0.00 1	2.60 446	0.15 373	3.51 328	1.13 330	1.75 385	0.16 192	0.68 253	0.39 329	3.69 318	0.90 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.03 304

scenet	0.98 327	0.38 353	4.06 480	0.04 218	0.00 1	2.60 446	0.15 373	3.51 328	1.13 330	1.75 385	0.16 192	0.68 253	0.39 329	3.69 318	0.90 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.03 304

CASS	0.56 203	0.13 175	1.40 251	0.03 183	0.01 187	1.65 391	0.04 270	3.03 243	0.63 130	1.96 404	0.93 352	0.28 195	0.36 321	0.52 188	0.18 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.35 121	0.05 24	1.11 182	0.05 243	0.01 187	1.15 178	0.01 118	2.06 155	0.14 9	0.40 199	0.02 91	1.67 351	0.00 1	0.31 144	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

riskmin	0.47 172	0.03 2	1.01 146	0.08 303	0.01 187	1.12 162	0.01 118	3.00 237	0.21 39	0.46 210	0.02 91	2.08 377	1.06 406	0.26 125	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118

ProNet	0.20 41	0.25 290	0.78 97	0.01 32	0.01 187	0.95 79	0.00 1	0.70 50	0.68 177	0.02 15	0.01 1	0.05 92	0.03 87	0.31 144	0.03 6	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.12 394	0.04 334

ssnet_v2	1.14 375	0.28 309	1.77 314	0.03 183	0.00 1	2.07 419	0.37 451	5.20 481	1.87 445	2.00 408	0.87 346	3.09 440	0.55 354	1.31 241	3.02 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 440	0.12 451

RCA-Stereo	0.37 130	0.14 188	0.76 95	0.01 32	0.00 1	1.17 187	0.00 1	3.14 261	0.61 108	0.71 237	0.47 281	0.05 92	0.13 244	0.19 80	0.03 6	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.01 118

ssnet	0.98 327	0.38 353	4.06 480	0.04 218	0.00 1	2.60 446	0.15 373	3.51 328	1.13 330	1.75 385	0.16 192	0.68 253	0.39 329	3.69 318	0.90 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.03 304

CroCo-Stereo Lap2	0.33 109	0.49 410	1.18 205	0.02 121	0.00 1	0.33 15	0.00 1	3.08 252	0.61 108	0.02 15	0.01 1	0.04 63	0.08 196	0.45 180	0.15 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.02 237

HBP-ISP	1.45 415	0.75 472	3.02 431	0.30 426	0.10 388	4.28 495	1.49 504	4.68 449	1.29 363	3.43 486	0.78 335	0.93 291	1.01 405	6.48 466	0.36 303	0.04 491	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.05 288	0.03 304

TestStereo1	0.77 261	0.46 395	1.12 184	0.15 365	0.19 439	1.29 254	0.01 118	3.33 299	1.55 411	0.45 207	1.67 400	0.13 159	1.23 420	3.39 305	0.27 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 431	0.07 407

DCANet-4	0.69 242	0.15 203	3.76 470	0.03 183	0.01 187	1.22 214	0.01 118	3.14 261	1.90 447	2.34 438	0.14 181	0.11 150	0.25 292	0.34 154	0.29 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 357

qqq	0.50 184	0.04 10	0.78 97	0.02 121	0.00 1	1.05 112	0.00 1	3.15 264	0.68 177	0.46 210	0.01 1	0.73 265	0.12 237	2.95 293	0.07 89	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

fff	0.66 231	0.42 374	2.21 366	0.01 32	0.01 187	1.22 214	0.02 193	3.26 288	1.04 305	2.34 438	0.14 181	0.09 138	1.83 460	0.34 154	0.29 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 357

ADStereo(finetuned)	0.83 282	0.43 380	3.68 467	0.03 183	0.00 1	1.22 214	0.01 118	3.26 288	1.86 443	2.61 455	0.20 218	0.09 138	2.39 479	0.34 154	0.38 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.06 388

x	0.41 144	0.04 10	0.74 94	0.54 477	0.00 1	0.98 84	0.00 1	3.07 250	0.67 169	0.48 212	0.01 1	0.48 224	0.07 181	0.93 220	0.07 89	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

DisPM	0.86 294	0.09 108	1.10 180	0.76 504	0.02 280	1.51 342	0.57 471	1.75 131	0.70 204	2.43 449	0.83 342	0.38 211	0.01 17	6.89 495	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

Wz-Net-SNSev	2.53 488	2.49 545	10.66 547	0.39 450	0.01 187	2.73 451	0.40 452	5.02 474	1.50 405	2.15 419	2.12 431	6.48 514	1.11 412	9.47 538	5.84 512	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.21 461	0.06 388

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 427	0.68 462	4.62 501	0.01 32	0.00 1	5.13 511	0.30 436	4.64 447	1.23 345	2.39 446	0.59 302	2.12 382	2.00 468	4.94 390	2.19 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

BUS	0.97 324	0.10 130	0.96 134	0.01 32	0.00 1	5.85 517	0.03 242	5.40 494	0.93 286	2.26 432	0.66 313	2.39 404	0.06 164	0.61 200	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

Wz-Net-LNSev	1.30 396	0.85 491	6.26 529	0.02 121	0.03 304	4.02 488	0.13 366	4.21 403	1.12 328	0.77 247	0.10 168	3.60 461	1.11 412	2.68 285	1.12 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 237

Wz-Net-MNSev	1.85 462	1.19 517	5.61 519	0.01 32	0.00 1	4.74 505	2.16 515	4.93 468	1.48 401	3.77 492	1.24 381	1.77 358	2.56 481	4.94 390	2.61 476	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.01 118

IER	0.75 255	0.12 165	1.93 327	0.01 32	0.00 1	2.31 433	0.02 193	2.96 233	0.98 293	1.30 333	0.96 354	1.40 328	1.19 418	1.31 241	0.45 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 240	0.52 418	1.74 311	0.50 470	0.05 336	1.16 183	0.00 1	2.68 210	0.66 158	0.68 233	1.60 396	1.76 356	0.80 393	0.94 223	0.13 149	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.27 485	0.00 1

CRFU-Net	1.32 401	0.27 298	2.46 399	1.17 531	0.03 304	4.08 489	0.05 292	5.61 504	0.67 169	1.53 366	0.70 330	3.47 459	2.62 484	3.24 300	0.24 230	0.01 458	0.01 321	0.11 520	0.00 1	0.13 400	0.00 1

test_5	0.74 250	0.50 413	1.55 274	0.44 454	0.25 464	1.45 322	0.01 118	4.16 398	0.78 248	0.79 252	0.17 199	0.42 216	0.64 372	3.06 297	0.18 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 426	0.21 496

NINENet	1.03 340	0.22 274	1.30 235	0.10 325	0.01 187	5.85 517	0.03 242	4.41 427	1.25 351	1.55 373	0.60 308	2.39 404	0.06 164	2.72 288	0.05 35	0.00 1	0.01 321	0.01 469	0.00 1	0.04 263	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 282	0.10 130	0.96 134	0.01 32	0.00 1	3.32 470	0.21 396	5.40 494	0.93 286	2.26 432	0.66 313	1.81 361	0.10 215	0.61 200	0.18 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

hknet	1.08 352	0.13 175	2.07 355	0.01 32	0.00 1	3.32 470	0.21 396	5.40 494	0.92 282	2.26 432	0.66 313	3.43 457	0.05 136	2.81 289	0.27 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

SA-5K	0.77 261	0.46 395	1.12 184	0.15 365	0.19 439	1.29 254	0.01 118	3.33 299	1.55 411	0.45 207	1.67 400	0.13 159	1.23 420	3.39 305	0.27 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 431	0.07 407

iRaft-Stereo_5w	1.08 352	0.56 433	2.70 416	0.02 121	0.02 280	1.20 207	0.01 118	3.18 274	0.63 130	0.14 136	2.00 422	1.62 344	1.54 441	6.69 478	1.01 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 467	0.01 118

psmg	0.83 282	0.10 130	0.96 134	0.01 32	0.00 1	3.28 468	0.27 417	4.83 463	0.93 286	1.92 400	1.46 392	1.81 361	0.10 215	0.61 200	0.18 195	0.00 1	0.00 1	0.01 469	0.00 1	0.01 64	0.00 1

CSP-Net	1.01 336	0.52 418	0.92 124	0.01 32	0.00 1	2.83 458	0.05 292	4.99 471	0.69 192	0.91 269	0.85 344	1.82 363	0.23 284	6.04 441	0.29 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 376	0.01 118

WZ-Net	4.16 524	1.75 533	23.59 565	0.08 303	0.04 325	2.62 450	2.16 515	5.89 516	4.74 520	5.73 518	3.51 473	6.99 521	4.89 524	10.82 549	10.11 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 394	0.11 443

UDGNet	0.35 121	0.50 413	1.14 190	0.02 121	0.00 1	1.12 162	0.02 193	0.70 50	1.57 418	0.31 171	0.05 141	0.06 107	0.02 49	1.45 253	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.34 112	0.67 460	1.55 274	0.04 218	0.01 187	1.22 214	0.03 242	0.84 64	1.16 336	0.18 155	0.05 141	0.12 154	0.05 136	0.29 138	0.44 323	0.02 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 288	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 7	0.08 93	0.61 74	0.01 32	0.00 1	0.94 76	0.03 242	0.29 6	0.21 39	0.05 55	0.02 91	0.06 107	0.04 117	0.26 125	0.07 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.01 118

DAS	1.26 392	0.08 93	2.25 376	0.04 218	0.01 187	1.28 249	1.18 496	3.80 365	1.58 422	4.60 506	2.37 443	1.53 332	0.53 351	5.36 413	0.59 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.01 118

SepStereo	1.28 393	0.08 93	2.25 376	0.04 218	0.01 187	1.28 249	1.18 496	3.80 365	1.58 422	4.60 506	2.37 443	1.53 332	0.53 351	5.63 430	0.59 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.01 118

IPLG	0.86 294	0.41 368	2.31 386	0.06 262	0.06 349	1.36 280	0.11 357	3.17 272	0.83 268	0.62 222	1.00 358	0.46 220	0.61 363	5.57 427	0.35 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 440	0.01 118

IPLGR	0.76 259	0.21 264	2.98 428	0.06 262	0.07 361	1.24 230	0.05 292	3.09 254	1.38 377	0.62 222	0.34 246	0.75 268	0.78 391	3.35 302	0.22 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 288	0.06 388

AASNet	0.86 294	0.53 423	1.96 336	0.04 218	0.00 1	1.70 398	0.05 292	5.13 480	1.84 439	0.93 272	1.88 414	0.96 295	0.19 270	0.67 208	0.91 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 485	0.09 426

GMOStereo	0.42 147	0.28 309	1.02 151	0.05 243	0.18 432	1.04 100	0.02 193	2.40 176	0.16 19	2.25 428	0.01 1	0.32 199	0.03 87	0.09 26	0.15 169	0.00 1	0.11 502	0.00 1	0.00 1	0.19 449	0.02 237

error version	0.42 147	0.28 309	1.02 151	0.05 243	0.18 432	1.04 100	0.02 193	2.40 176	0.16 19	2.25 428	0.01 1	0.32 199	0.03 87	0.09 26	0.15 169	0.00 1	0.11 502	0.00 1	0.00 1	0.19 449	0.02 237

test-v	0.42 147	0.28 309	1.02 151	0.05 243	0.18 432	1.04 100	0.02 193	2.40 176	0.16 19	2.25 428	0.01 1	0.32 199	0.03 87	0.09 26	0.15 169	0.00 1	0.11 502	0.00 1	0.00 1	0.19 449	0.02 237

SACVNet	0.96 322	0.36 344	1.49 262	0.05 243	0.00 1	1.62 382	0.28 425	3.86 376	1.28 362	1.79 392	0.80 337	1.59 338	0.07 181	5.29 407	0.48 338	0.01 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 467	0.01 118

AACVNet	0.87 301	0.44 385	1.19 210	0.17 376	0.00 1	1.76 402	0.00 1	3.60 344	0.60 98	1.03 298	0.26 228	1.31 323	0.17 260	6.33 456	0.28 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 431	0.01 118

GwcNet-ADL	0.62 219	0.20 256	2.03 348	0.05 243	0.01 187	1.29 254	0.02 193	3.16 269	1.39 379	0.97 278	0.44 273	1.48 330	0.23 284	0.78 213	0.27 252	0.01 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.03 304

PSMNet-ADL	0.77 261	0.08 93	0.90 118	0.07 288	0.01 187	2.01 416	0.02 193	2.55 197	1.11 323	0.33 175	0.59 302	2.15 384	0.69 386	4.07 340	0.85 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 237

GANet-ADL	0.52 190	0.09 108	1.43 256	0.13 345	0.02 280	1.43 312	0.02 193	3.22 285	0.59 89	0.34 186	0.98 356	1.09 311	0.19 270	0.40 169	0.34 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.01 118

ADLNet2	1.38 409	0.39 360	3.13 438	0.00 1	0.70 519	1.23 229	0.26 413	4.19 401	2.36 479	1.45 361	3.16 466	4.23 478	0.82 397	4.56 376	0.88 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 400	0.02 237

CrosDoStereo	1.66 443	0.15 203	1.66 298	0.02 121	0.07 361	1.38 291	6.16 558	3.12 258	1.06 314	0.97 278	3.74 478	0.96 295	4.79 522	7.00 505	1.92 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 386	0.00 1

PFNet+	0.54 199	0.10 130	1.31 238	0.16 373	0.05 336	1.44 316	0.56 469	1.60 115	0.98 293	1.35 343	0.46 278	0.37 207	0.01 17	2.18 273	0.22 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

LCNet	0.87 301	0.18 235	0.97 140	0.14 360	0.26 467	1.19 197	0.22 402	2.36 172	0.71 207	1.82 393	0.21 220	0.11 150	2.56 481	5.56 424	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 420	0.81 531

HHNet	0.87 301	0.25 290	1.78 317	0.16 373	0.08 371	1.30 260	0.44 457	1.93 145	0.64 141	1.41 356	5.92 501	0.14 165	1.79 458	0.35 159	0.95 396	0.05 497	0.00 1	0.01 469	0.00 1	0.14 407	0.01 118

Patchmatch Stereo++	0.50 184	0.09 108	1.01 146	0.06 262	0.07 361	1.60 372	0.27 417	1.45 97	0.68 177	0.98 287	0.18 205	0.77 273	0.03 87	2.58 278	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.05 357
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
AAGNet	1.54 427	0.07 72	0.88 113	1.04 522	0.27 472	1.47 331	0.66 476	1.57 112	0.61 108	1.68 381	0.82 340	1.62 344	2.29 473	6.18 446	11.63 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

STrans-v2	1.67 447	0.36 344	3.28 448	0.02 121	0.19 439	1.45 322	0.08 334	6.69 533	1.49 403	2.00 408	2.86 457	3.67 465	3.88 513	7.04 507	0.45 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 418	0.31 324	3.22 447	0.66 494	0.08 371	1.54 354	0.09 346	3.84 371	1.58 422	1.66 380	2.32 442	3.60 461	3.12 496	6.99 503	0.42 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

OMP-Stereo	1.20 386	0.54 425	0.96 134	2.39 543	0.29 484	1.58 361	0.33 444	2.01 153	0.68 177	2.68 458	1.16 372	3.10 441	0.18 264	7.40 515	0.56 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.01 118

IIG-Stereo	1.30 396	0.48 405	1.04 166	2.41 544	0.05 336	1.61 376	0.14 370	2.59 200	0.68 177	2.97 469	2.28 441	3.08 439	0.57 357	7.41 516	0.65 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.00 1

NF-Stereo	0.82 278	0.10 130	1.12 184	1.19 532	0.01 187	1.52 347	0.29 428	2.67 209	0.66 158	1.20 322	0.58 292	0.24 184	0.01 17	6.38 459	0.32 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

OCTAStereo	0.82 278	0.10 130	1.15 194	1.19 532	0.01 187	1.53 350	0.29 428	2.66 205	0.66 158	1.20 322	0.58 292	0.25 188	0.01 17	6.38 459	0.33 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 290	0.10 130	1.50 263	1.14 527	0.03 304	1.47 331	0.27 417	2.48 191	0.69 192	1.30 333	0.38 258	0.39 212	0.01 17	6.88 492	0.33 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

KMStereo	0.85 290	0.10 130	1.50 263	1.14 527	0.03 304	1.47 331	0.27 417	2.48 191	0.69 192	1.30 333	0.38 258	0.39 212	0.01 17	6.88 492	0.33 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

NRIStereo	0.74 250	0.08 93	0.88 113	0.47 464	0.05 336	1.58 361	0.49 464	1.38 87	0.61 108	0.88 262	0.17 199	0.66 252	0.03 87	6.96 501	0.22 218	0.00 1	0.06 465	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.17 478

PSM-adaLoss	0.46 166	0.09 108	1.01 146	0.06 262	0.09 379	1.61 376	0.30 436	1.43 90	0.69 192	0.97 278	0.18 205	0.77 273	0.02 49	1.67 259	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.05 357

PSM-AAD	1.15 378	0.04 10	0.88 113	0.10 325	0.27 472	1.32 266	3.25 528	2.41 183	0.64 141	2.93 464	1.92 416	0.15 168	5.39 531	3.42 307	0.19 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.05 357

FTStereo	2.16 479	0.03 2	1.42 255	0.17 376	0.13 404	1.42 309	4.67 546	2.44 185	0.63 130	3.36 481	17.95 545	0.78 278	4.17 514	4.41 360	0.14 160	0.15 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	1.25 540

ROB_FTStereo_v2	0.43 154	0.09 108	1.00 143	0.06 262	0.08 371	1.57 357	0.33 444	1.44 94	0.67 169	0.97 278	0.19 213	0.77 273	0.02 49	1.23 237	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.05 357

ROB_FTStereo	0.47 172	0.09 108	1.04 166	0.06 262	0.08 371	1.59 368	0.33 444	1.43 90	0.68 177	0.97 278	0.19 213	0.76 269	0.03 87	1.86 265	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.05 357

Consistency-Raft	1.36 406	0.65 457	4.81 504	0.33 435	0.32 495	1.62 382	0.11 357	3.65 349	3.80 509	0.33 175	6.12 504	0.86 282	2.14 471	0.94 223	1.25 413	0.02 480	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.24 470	0.01 118

KYRaft	1.19 383	0.05 24	0.94 129	0.06 262	0.24 459	1.25 239	0.78 483	2.48 191	0.61 108	3.23 478	7.13 511	1.00 301	2.77 487	1.43 248	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	1.71 545

HUI-Stereo	0.45 163	0.09 108	1.08 175	0.06 262	0.08 371	1.61 376	0.32 441	1.43 90	0.70 204	0.97 278	0.18 205	0.77 273	0.02 49	1.44 252	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.05 357

DeepStereo_LL	1.66 443	0.15 203	1.66 298	0.02 121	0.07 361	1.38 291	6.16 558	3.12 258	1.06 314	0.97 278	3.74 478	0.96 295	4.79 522	7.00 505	1.92 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 386	0.00 1

DEmStereo	1.51 422	0.08 93	2.17 363	0.09 314	0.02 280	1.76 402	0.90 487	1.47 100	0.60 98	2.46 450	6.42 507	1.08 309	5.16 526	6.21 448	1.86 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

SST-Stereo	1.04 342	0.05 24	1.16 199	0.72 499	0.23 455	1.70 398	0.58 472	1.92 144	1.46 395	1.19 320	1.09 363	1.60 340	1.93 465	6.92 499	0.21 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.01 118

THIR-Stereo	1.48 419	0.29 319	1.51 269	0.01 32	0.02 280	1.05 112	4.32 540	2.11 158	0.22 43	1.08 306	4.24 485	1.93 367	4.19 515	6.76 483	1.87 444	0.00 1	0.00 1	0.04 502	0.00 1	0.05 288	0.00 1

RAFT_R40	0.99 334	0.05 24	1.26 222	0.71 498	0.20 443	1.65 391	0.67 477	1.94 147	0.61 108	1.05 301	1.15 370	1.80 360	1.47 434	6.91 497	0.31 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.01 118

RE-Stereo	0.82 278	0.10 130	1.15 194	1.19 532	0.01 187	1.52 347	0.29 428	2.66 205	0.66 158	1.20 322	0.58 292	0.24 184	0.01 17	6.38 459	0.32 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 196	0.10 130	1.02 151	0.89 516	0.10 388	1.57 357	0.36 450	2.06 155	0.63 130	2.23 426	0.46 278	0.25 188	0.01 17	0.45 180	0.37 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 237

TVStereo	0.82 278	0.10 130	1.15 194	1.19 532	0.01 187	1.52 347	0.29 428	2.66 205	0.66 158	1.20 322	0.58 292	0.24 184	0.01 17	6.38 459	0.32 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.52 190	0.08 93	1.37 248	0.06 262	0.06 349	1.34 274	0.41 454	1.43 90	0.68 177	1.03 298	0.85 344	0.49 227	1.56 443	0.79 214	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.13 459

iGMRVC	0.51 187	0.09 108	1.04 166	0.06 262	0.08 371	1.61 376	0.27 417	1.44 94	0.69 192	0.97 278	0.19 213	0.76 269	0.03 87	2.69 286	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.04 334

IRAFT_RVC	1.02 338	0.20 256	1.58 284	1.39 536	0.26 467	1.33 272	0.32 441	2.52 194	0.66 158	1.58 375	0.81 338	1.16 315	1.58 447	6.51 467	0.43 320	0.00 1	0.12 510	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.03 304

RAFT-345	1.19 383	0.06 45	1.55 274	0.54 477	0.13 404	1.53 350	0.25 409	0.56 36	1.76 435	1.20 322	7.85 513	0.93 291	0.05 136	6.87 491	0.46 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

iRAFT	0.50 184	0.09 108	1.01 146	0.06 262	0.07 361	1.60 372	0.27 417	1.45 97	0.68 177	0.98 287	0.18 205	0.77 273	0.03 87	2.58 278	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.05 357

AnonymousM	0.34 112	0.07 72	0.63 76	0.02 121	0.01 187	1.09 145	0.03 242	1.54 106	0.68 177	0.17 152	0.04 136	0.02 13	0.24 287	0.25 117	0.04 13	0.00 1	0.01 321	1.93 550	0.00 1	0.01 64	0.00 1

CRE-IMP	0.40 142	0.06 45	1.04 166	0.07 288	0.05 336	1.45 322	0.46 459	1.48 101	0.63 130	0.90 266	0.30 236	0.88 284	0.01 17	0.26 125	0.22 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.17 478

CroCo-Stereo	0.39 137	0.40 365	1.67 302	0.07 288	0.00 1	0.19 6	0.01 118	3.55 336	0.75 227	0.08 79	0.02 91	0.46 220	0.08 196	0.28 135	0.18 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118
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
test-2	0.42 147	0.28 309	1.02 151	0.05 243	0.18 432	1.04 100	0.02 193	2.40 176	0.16 19	2.25 428	0.01 1	0.32 199	0.03 87	0.09 26	0.15 169	0.00 1	0.11 502	0.00 1	0.00 1	0.19 449	0.02 237

RAFT-IKP	0.45 163	0.09 108	1.06 172	0.06 262	0.06 349	1.44 316	0.31 440	1.44 94	0.69 192	0.97 278	0.18 205	0.76 269	0.02 49	1.65 258	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.04 334

Prome-Stereo	1.23 390	0.06 45	0.93 128	0.12 337	0.24 459	1.26 243	0.67 477	2.53 196	0.69 192	2.08 416	8.70 520	0.76 269	2.91 491	2.12 270	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 543

LMCR-Stereo	1.10 364	0.69 466	1.95 332	0.50 470	0.01 187	2.73 451	0.09 346	6.20 525	0.64 141	2.37 443	1.76 408	0.13 159	1.59 449	2.94 292	0.23 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 394	0.00 1

ICVP	0.46 166	0.08 93	1.58 284	0.01 32	0.01 187	1.10 150	0.21 396	3.80 365	0.52 83	0.42 202	0.27 232	0.33 203	0.06 164	0.57 195	0.13 149	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.01 118
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.36 126	0.27 298	0.76 95	0.01 32	0.00 1	1.20 207	0.01 118	2.15 160	0.62 122	0.15 139	0.22 224	0.69 256	0.12 237	0.28 135	0.18 195	0.00 1	0.06 465	0.00 1	0.00 1	0.27 485	0.22 499

GEStereo_RVC	1.10 364	0.42 374	1.72 309	0.28 422	0.01 187	1.37 285	0.11 357	6.25 526	0.84 271	1.05 301	0.67 322	1.61 342	0.79 392	6.11 444	0.63 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 376	0.04 334

Anonymous3	0.49 180	0.12 165	2.21 366	0.01 32	0.00 1	2.53 443	0.09 346	3.16 269	0.65 149	0.12 123	0.22 224	0.12 154	0.05 136	0.37 164	0.08 104	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.03 304

CREStereo++_RVC	0.29 96	0.19 243	0.83 105	0.05 243	0.00 1	1.19 197	0.00 1	0.66 47	0.99 297	0.25 165	1.26 384	0.05 92	0.07 181	0.20 92	0.09 119	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
s12784h	0.56 203	0.14 188	1.22 217	0.02 121	0.00 1	1.14 171	0.03 242	3.43 317	1.47 397	1.02 293	1.41 391	0.05 92	0.02 49	1.08 230	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.00 1

TestStereo	0.61 212	0.55 428	1.84 324	0.00 1	0.00 1	0.94 76	0.00 1	1.65 118	0.23 46	0.12 123	0.03 123	0.08 131	0.06 164	6.59 469	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.42 147	0.48 405	1.11 182	0.51 474	0.17 428	1.16 183	0.04 270	2.25 167	0.59 89	0.12 123	0.42 266	0.08 131	0.15 252	0.60 199	0.28 260	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.19 489

TANstereo	0.30 101	0.28 309	0.86 109	0.03 183	0.01 187	1.14 171	0.00 1	0.53 28	0.44 79	1.06 304	1.24 381	0.06 107	0.05 136	0.25 117	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.28 91	0.39 360	0.97 140	0.05 243	0.00 1	1.09 145	0.00 1	0.71 52	0.54 84	0.44 204	1.04 360	0.06 107	0.06 164	0.19 80	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.46 166	0.42 374	1.05 171	0.01 32	0.21 448	1.17 187	0.05 292	2.07 157	0.19 29	2.98 470	0.02 91	0.12 154	0.15 252	0.25 117	0.31 275	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.06 388

sAnonymous2	0.37 130	0.32 328	3.21 444	0.01 32	0.00 1	0.35 20	0.08 334	1.96 148	0.90 279	0.03 38	0.05 141	0.04 63	0.11 225	0.11 42	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 407	0.18 484

CroCo_RVC	0.37 130	0.32 328	3.21 444	0.01 32	0.00 1	0.35 20	0.08 334	1.96 148	0.90 279	0.03 38	0.05 141	0.04 63	0.11 225	0.11 42	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 407	0.18 484

CFNet_pseudo	0.66 231	0.17 227	2.08 357	0.00 1	0.01 187	1.22 214	0.00 1	2.79 215	0.73 215	0.78 250	0.46 278	2.32 400	0.63 369	1.77 262	0.15 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

RALCasStereoNet	0.44 159	0.44 385	1.03 162	0.03 183	0.00 1	1.10 150	0.03 242	2.46 188	0.90 279	0.07 70	0.32 238	0.12 154	0.20 276	1.28 240	0.25 238	0.00 1	0.31 538	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.12 451

sCroCo_RVC	0.21 46	0.14 188	1.54 272	0.01 32	0.00 1	0.13 3	0.04 270	1.10 73	0.65 149	0.10 105	0.05 141	0.03 44	0.04 117	0.23 107	0.05 35	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

ADLNet	1.20 386	0.29 319	1.98 340	0.00 1	0.02 280	2.20 426	0.11 357	4.39 425	2.52 487	2.19 424	2.20 439	2.66 410	0.70 387	3.42 307	1.25 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 376	0.04 334

GES	0.61 212	0.08 93	1.78 317	0.00 1	0.00 1	1.59 368	0.07 327	5.32 491	0.13 5	0.62 222	0.32 238	0.37 207	0.67 384	0.68 210	0.49 340	0.03 488	0.00 1	0.01 469	0.00 1	0.02 167	0.01 118

HCRNet	0.73 248	0.19 243	1.10 180	0.01 32	0.00 1	1.17 187	0.01 118	3.07 250	1.97 452	0.60 221	0.21 220	0.56 235	0.11 225	5.34 412	0.20 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.02 237

DCANet	0.66 231	0.43 380	2.21 366	0.03 183	0.00 1	1.22 214	0.01 118	3.26 288	1.85 442	2.61 455	0.21 220	0.09 138	0.49 347	0.33 153	0.39 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.06 388

csc	0.66 231	0.42 374	2.21 366	0.01 32	0.01 187	1.22 214	0.02 193	3.26 288	1.04 305	2.34 438	0.14 181	0.09 138	1.83 460	0.34 154	0.29 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 357

cscssc	0.66 231	0.42 374	2.21 366	0.01 32	0.01 187	1.22 214	0.02 193	3.26 288	1.04 305	2.34 438	0.14 181	0.09 138	1.83 460	0.34 154	0.29 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 357

222	2.69 491	0.09 108	1.03 162	0.00 1	0.00 1	1.54 354	0.00 1	5.61 504	1.55 411	1.51 363	2.10 429	0.53 232	0.07 181	4.54 373	35.09 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 237

111	0.79 270	0.70 470	2.21 366	0.01 32	0.01 187	1.19 197	0.16 378	3.78 361	1.98 454	1.22 328	0.91 350	2.01 372	0.32 312	0.32 150	0.64 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.17 478

xxxx	1.78 459	0.07 72	1.02 151	0.00 1	0.01 187	1.44 316	0.00 1	5.81 515	1.53 409	1.37 350	1.91 415	1.08 309	0.05 136	4.37 357	16.98 558	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 237

test_xeample	1.79 460	0.08 93	1.03 162	0.02 121	0.00 1	1.44 316	0.00 1	5.48 499	1.84 439	1.65 379	2.17 438	0.37 207	0.06 164	4.00 339	17.67 561	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 237

ARAFT	1.12 370	0.82 489	4.11 483	0.04 218	0.00 1	1.64 387	0.03 242	4.85 464	1.69 430	2.78 461	0.57 290	0.47 223	0.11 225	4.81 385	0.24 230	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.00 1	0.24 470	0.05 357

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 209	0.36 344	0.96 134	0.03 183	0.02 280	1.21 211	0.02 193	2.80 218	1.55 411	1.08 306	2.63 451	0.43 217	0.16 256	0.37 164	0.25 238	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.19 449	0.01 118

AFF-stereo	0.65 226	0.46 395	0.82 102	0.37 448	0.00 1	1.19 197	0.00 1	3.04 247	1.42 387	0.72 239	1.95 418	1.16 315	0.26 295	0.97 225	0.31 275	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.21 461	0.02 237

GMStereo	0.25 85	0.60 443	1.28 227	0.01 32	0.00 1	0.48 40	0.00 1	0.74 56	1.24 350	0.16 143	0.03 123	0.07 124	0.09 207	0.22 104	0.10 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	1.36 406	0.46 395	4.05 479	0.22 397	0.73 520	1.03 90	0.00 1	3.57 339	5.71 526	1.59 376	1.64 397	0.49 227	0.19 270	5.53 420	1.90 446	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.03 304

APVNet	1.52 423	0.31 324	4.00 476	0.09 314	0.00 1	4.64 504	0.08 334	4.41 427	1.21 343	1.25 331	1.05 361	2.90 428	0.93 402	6.70 479	2.48 470	0.01 458	0.00 1	0.07 508	0.00 1	0.27 485	0.05 357

Syn2CoEx	1.66 443	1.17 515	4.29 489	0.04 218	0.00 1	1.44 316	0.56 469	5.33 492	1.98 454	2.01 412	2.12 431	2.08 377	2.81 488	6.55 468	2.42 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 502	0.06 388

MMNet	1.20 386	0.27 298	3.59 463	0.09 314	0.00 1	4.15 491	0.01 118	3.63 347	1.19 340	1.93 403	0.32 238	1.35 326	1.23 420	4.42 361	1.84 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 237

delet	1.14 375	0.32 328	1.56 281	0.03 183	0.17 428	2.86 460	1.03 492	4.25 408	2.14 467	1.03 298	1.17 374	1.64 349	0.92 401	4.35 354	1.27 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.00 1

psm_up	0.84 288	0.32 328	1.44 258	0.02 121	0.00 1	1.98 415	0.05 292	3.40 311	1.04 305	2.06 415	0.40 262	1.74 353	0.45 340	3.47 310	0.24 230	0.06 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.00 1

UNet	1.13 372	0.24 286	4.21 485	0.01 32	0.02 280	2.31 433	0.02 193	3.06 248	0.76 238	1.17 317	0.14 181	2.73 417	1.58 447	4.48 369	1.92 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

UPFNet	0.87 301	0.09 108	2.05 353	0.00 1	0.00 1	1.90 413	0.11 357	3.41 313	0.83 268	2.15 419	0.10 168	1.92 366	0.09 207	3.94 336	0.70 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 533	0.15 203	1.83 322	0.22 397	0.44 503	5.60 515	1.66 506	5.22 482	4.37 515	14.49 558	21.86 558	20.65 557	11.88 557	7.66 522	4.55 499	0.02 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.05 357
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	2.01 474	0.37 348	10.25 545	0.22 397	0.03 304	1.62 382	0.19 392	3.31 297	1.05 311	4.92 511	3.14 463	5.85 507	2.21 472	5.31 409	1.71 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 288	0.02 237

EDNetEfficientorigin	10.31 556	1.90 539	98.96 592	0.22 397	0.23 455	2.73 451	0.71 479	4.50 434	16.94 556	18.72 560	15.36 538	12.74 540	10.73 555	8.96 533	11.94 546	0.01 458	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.25 477	1.31 542

CREStereo	0.22 62	0.17 227	0.64 79	0.00 1	0.01 187	1.22 214	0.01 118	1.15 76	0.56 86	0.10 105	0.07 152	0.04 63	0.00 1	0.32 150	0.10 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	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
FENet	0.52 190	0.07 72	1.62 290	0.04 218	0.00 1	1.19 197	0.05 292	3.10 255	0.98 293	0.89 264	0.01 1	1.63 347	0.09 207	0.47 184	0.28 260	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118

ac_64	1.12 370	0.18 235	1.64 293	0.18 382	0.25 464	1.48 337	0.02 193	4.97 469	1.47 397	0.69 234	0.45 277	4.94 497	0.46 343	4.87 387	0.74 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.00 1

ACVNet	0.57 205	0.21 264	1.34 243	0.09 314	0.00 1	1.36 280	0.22 402	2.40 176	1.05 311	0.63 226	0.66 313	1.94 368	0.26 295	0.31 144	0.79 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.00 1

acv_ft	0.79 270	0.21 264	1.28 227	0.01 32	1.08 529	1.68 394	0.01 118	3.75 356	1.05 311	1.31 336	0.66 313	1.94 368	0.46 343	0.31 144	1.68 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 485	0.00 1

HGLStereo	1.03 340	0.18 235	1.50 263	0.01 32	0.01 187	1.41 301	0.01 118	3.41 313	0.82 265	1.05 301	3.09 462	2.11 380	1.24 423	4.51 370	1.18 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.03 304

cf-r	0.98 327	0.51 417	2.04 352	0.25 408	0.01 187	1.40 296	0.03 242	4.47 432	1.65 427	0.95 274	0.58 292	2.63 409	0.24 287	4.19 346	0.58 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.04 334

hitnet-ft	1.09 360	0.39 360	1.45 259	0.04 218	0.00 1	1.34 274	0.22 402	3.34 302	2.25 476	1.48 362	1.11 365	4.17 475	0.37 323	4.73 382	0.79 384	0.01 458	0.00 1	0.03 499	0.00 1	0.09 360	0.01 118

GANet-RSSM	0.88 305	0.38 353	1.45 259	0.60 485	0.00 1	1.36 280	0.02 193	4.55 437	0.69 192	0.71 237	0.32 238	1.56 336	0.61 363	4.55 374	0.64 371	0.00 1	0.00 1	0.05 506	0.00 1	0.08 338	0.02 237

PSMNet-RSSM	0.90 313	0.44 385	1.35 246	0.13 345	0.00 1	1.37 285	0.03 242	4.79 461	0.85 275	1.11 309	0.49 283	2.15 384	0.35 319	4.09 344	0.73 379	0.00 1	0.00 1	0.01 469	0.00 1	0.03 224	0.01 118

GwcNet-RSSM	1.02 338	0.69 466	2.70 416	0.22 397	0.02 280	1.42 309	0.05 292	4.02 386	1.01 300	0.90 266	0.42 266	2.89 427	0.26 295	4.43 362	1.17 407	0.00 1	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.13 400	0.05 357

CFNet-ft	0.77 261	0.46 395	1.34 243	0.01 32	0.27 472	1.32 266	0.02 193	2.40 176	0.68 177	0.63 226	0.18 205	3.23 452	0.21 281	3.97 337	0.54 352	0.00 1	0.00 1	0.01 469	0.00 1	0.03 224	0.02 237

FAT-Stereo	1.86 463	0.19 243	3.31 450	0.17 376	0.03 304	1.78 405	0.97 489	4.76 457	2.79 493	4.22 501	4.87 489	5.31 505	2.83 490	5.06 397	0.90 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.01 118

DSFCA	1.30 396	0.14 188	1.82 321	0.01 32	0.03 304	3.74 484	0.86 484	2.71 211	1.23 345	3.09 473	0.41 265	2.93 429	1.49 435	6.12 445	1.35 420	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.01 118

PMTNet	0.21 46	0.19 243	0.85 107	0.02 121	0.02 280	1.14 171	0.30 436	0.88 66	0.11 2	0.03 38	0.02 91	0.07 124	0.02 49	0.37 164	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1

DMCA	0.68 240	0.22 274	1.96 336	0.01 32	0.01 187	1.28 249	0.02 193	3.02 241	1.54 410	2.14 418	0.15 190	1.74 353	0.10 215	0.45 180	0.95 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.01 118

FADNet-RVC	1.10 364	1.07 511	4.79 503	0.03 183	0.00 1	1.60 372	0.08 334	3.77 359	1.70 431	0.35 187	0.07 152	0.61 240	0.66 379	5.32 410	1.11 402	0.01 458	0.08 486	0.00 1	0.00 1	0.48 525	0.18 484

S-Stereo	2.00 473	0.30 323	5.74 521	0.24 405	0.23 455	2.51 442	1.90 509	4.74 453	5.15 523	2.42 447	5.80 500	2.85 424	0.72 388	5.08 398	2.17 463	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.04 334

DIP-Stereo	0.58 206	0.23 282	0.90 118	0.08 303	0.00 1	1.43 312	0.01 118	6.01 521	1.38 377	0.92 271	0.11 175	0.04 63	0.19 270	0.12 48	0.07 89	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.01 118
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MaskLacGwcNet_RVC	1.63 439	0.45 389	2.21 366	1.53 538	0.18 432	4.33 496	0.41 454	3.37 303	1.40 383	0.54 217	0.65 311	3.10 441	0.11 225	4.93 389	0.60 366	4.57 551	0.51 543	0.00 1	0.00 1	1.37 539	2.39 550

STTStereo	0.83 282	0.34 337	2.44 395	0.24 405	0.15 418	1.41 301	0.10 354	3.02 241	1.55 411	1.34 337	0.17 199	1.77 358	0.45 340	3.42 307	0.30 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118

BEATNet_4x	0.97 324	0.77 478	3.36 452	0.46 460	0.01 187	1.32 266	0.09 346	4.57 441	1.26 352	1.88 398	0.22 224	1.09 311	0.42 334	1.79 263	2.09 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.06 388

AF-Net	2.17 480	0.65 457	3.53 460	0.00 1	0.09 379	2.02 417	0.48 460	6.44 527	1.70 431	3.36 481	10.22 525	4.95 498	2.81 488	4.34 353	2.66 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 400	0.01 118

RGC	1.86 463	0.67 460	3.45 458	0.07 288	0.26 467	3.29 469	0.11 357	4.78 460	1.46 395	3.26 479	4.51 487	5.14 501	2.68 485	5.46 416	1.94 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.09 426

NCC-stereo	1.67 447	0.56 433	3.10 436	0.08 303	0.22 450	2.24 429	0.13 366	5.05 476	1.42 387	2.27 435	2.72 453	4.29 479	3.53 505	5.76 432	2.01 455	0.04 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.02 237

stereogan	2.13 478	0.31 324	3.75 469	0.01 32	0.09 379	7.44 532	0.60 474	4.27 411	3.29 500	3.91 497	4.62 488	6.41 512	1.84 463	5.17 400	0.58 362	0.00 1	0.01 321	0.01 469	0.00 1	0.24 470	0.05 357

edge stereo	1.94 469	0.40 365	3.82 473	0.15 365	0.09 379	1.81 408	0.45 458	4.77 458	2.21 474	3.36 481	3.94 481	8.39 526	1.72 456	5.75 431	1.69 435	0.00 1	0.00 1	0.01 469	0.00 1	0.17 431	0.01 118

Nwc_Net	1.94 469	0.55 428	3.79 471	0.07 288	0.08 371	2.73 451	0.04 270	6.75 536	1.11 323	2.03 413	7.92 514	4.82 495	2.11 470	4.78 383	2.01 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 288	0.01 118

Abc-Net	1.67 447	0.56 433	3.10 436	0.08 303	0.22 450	2.24 429	0.13 366	5.05 476	1.42 387	2.27 435	2.72 453	4.29 479	3.53 505	5.76 432	2.01 455	0.04 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.02 237
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
R-Stereo Train	0.44 159	0.09 108	0.94 129	0.02 121	0.00 1	1.24 230	0.09 346	3.65 349	0.11 2	1.87 396	0.42 266	0.06 107	0.01 17	0.25 117	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 237

RTS	9.75 554	2.69 548	65.25 579	0.85 510	1.99 541	14.36 551	4.75 547	5.69 510	17.29 557	7.97 533	19.00 548	6.83 519	3.02 494	26.15 574	18.62 566	0.00 1	0.15 523	0.00 1	0.00 1	0.29 496	0.16 472

RTSA	9.75 554	2.69 548	65.25 579	0.85 510	1.99 541	14.36 551	4.75 547	5.69 510	17.29 557	7.97 533	19.00 548	6.83 519	3.02 494	26.15 574	18.62 566	0.00 1	0.15 523	0.00 1	0.00 1	0.29 496	0.16 472

ADCS	5.09 534	2.15 541	16.58 560	0.34 441	0.07 361	5.91 519	4.26 539	6.73 535	6.99 536	9.44 541	6.09 503	6.57 516	5.17 528	9.54 539	21.38 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 510	0.23 502

ADCP+	2.87 494	0.98 502	8.75 542	0.07 288	0.16 424	5.93 520	2.90 527	4.00 384	1.84 439	1.52 364	0.27 232	3.81 468	3.22 500	6.05 442	17.38 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 407	0.30 508

RAFT-Stereo	0.44 159	0.09 108	0.94 129	0.02 121	0.00 1	1.24 230	0.09 346	3.65 349	0.11 2	1.87 396	0.42 266	0.06 107	0.01 17	0.25 117	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 237
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	1.53 425	0.31 324	1.97 338	0.09 314	3.20 547	1.69 396	0.06 317	3.27 294	2.12 462	0.77 247	1.29 385	5.32 506	1.69 454	6.60 470	2.17 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.02 237

MSMDNet	0.65 226	0.14 188	2.02 346	0.01 32	0.01 187	1.11 155	0.00 1	2.88 225	0.98 293	0.49 215	0.28 234	2.32 400	1.49 435	1.19 234	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.01 118

HSM-Net_RVC	1.40 411	0.07 72	1.58 284	0.00 1	0.01 187	1.88 411	0.05 292	7.24 540	1.71 433	3.63 489	3.63 476	3.21 449	0.36 321	4.25 348	0.44 323	0.01 458	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
STTRV1_RVC	1.94 469	0.35 339	4.85 505	0.32 434	0.01 187	2.41 438	0.34 448	5.79 513	3.55 503	0.82 256	5.11 495	1.63 347	1.08 409	7.63 520	1.41 424	0.91 541	2.53 568	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.04 334

RYNet	1.52 423	0.35 339	3.38 453	0.25 408	0.04 325	2.31 433	0.03 242	4.62 443	1.47 397	1.14 312	0.34 246	4.52 487	1.38 431	6.36 458	4.23 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 237

PA-Net	1.31 400	0.59 441	3.65 464	0.06 262	0.15 418	1.44 316	0.54 468	4.08 391	2.71 492	0.78 250	1.16 372	2.32 400	0.64 372	5.96 438	1.92 449	0.01 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.06 388
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	1.86 463	0.64 453	2.55 406	1.42 537	0.19 439	3.38 474	0.04 270	4.41 427	2.45 484	0.90 266	1.31 386	0.98 299	0.18 264	6.60 470	0.53 349	1.14 544	1.60 556	7.16 554	0.00 1	1.33 538	0.32 513

GANetREF_RVC	1.10 364	0.95 500	2.98 428	0.06 262	0.00 1	2.23 428	0.18 386	3.95 382	2.53 488	0.56 218	0.32 238	1.89 365	0.66 379	5.03 394	0.51 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 288	0.04 334
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
GANet	1.90 466	0.43 380	1.83 322	0.39 450	0.00 1	2.24 429	3.37 529	3.90 379	1.44 392	2.17 421	9.66 522	2.57 407	1.09 410	6.88 492	1.81 439	0.00 1	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.10 376	0.03 304

TDLM	1.08 352	0.49 410	1.43 256	0.27 420	0.00 1	1.56 356	2.12 513	3.10 255	1.75 434	1.36 348	0.93 352	1.06 307	0.49 347	6.21 448	0.70 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 426	0.02 237

CFNet	1.08 352	0.62 449	2.26 380	0.26 415	0.03 304	1.40 296	0.04 270	4.45 431	2.09 460	0.48 212	0.69 324	1.31 323	0.24 287	6.63 473	0.83 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 431	0.04 334

CFNet_RVC	0.77 261	0.46 395	1.34 243	0.01 32	0.27 472	1.32 266	0.02 193	2.40 176	0.68 177	0.63 226	0.18 205	3.23 452	0.21 281	3.97 337	0.54 352	0.00 1	0.00 1	0.01 469	0.00 1	0.03 224	0.02 237

CVANet_RVC	1.10 364	0.39 360	1.69 305	0.28 422	0.00 1	1.45 322	0.48 460	3.26 288	1.64 426	2.93 464	1.22 378	1.51 331	0.37 323	6.09 443	0.50 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 440	0.01 118

ccs_rob	0.65 226	0.17 227	2.09 358	0.00 1	0.01 187	1.22 214	0.00 1	2.77 213	0.73 215	0.75 242	0.44 273	2.32 400	0.64 372	1.76 261	0.15 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

UCFNet_RVC	0.66 231	0.35 339	1.20 213	0.02 121	0.30 486	1.53 350	0.01 118	3.42 315	0.67 169	1.12 310	0.73 333	1.26 321	0.20 276	1.84 264	0.46 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	1.66 443	0.88 494	3.52 459	0.06 262	0.00 1	1.22 214	0.00 1	3.25 286	2.51 486	2.21 425	4.49 486	3.65 464	0.20 276	7.10 508	3.42 487	0.50 536	0.04 442	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.05 357

FC-DCNN	6.09 539	0.18 235	2.35 389	0.42 453	0.53 511	7.80 535	1.42 502	8.14 545	7.07 537	19.05 565	22.10 559	22.85 560	13.84 560	9.42 536	6.44 514	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.06 388

HITNet	0.80 274	0.58 438	2.14 361	0.69 497	0.00 1	1.35 278	0.02 193	4.50 434	1.15 334	1.76 389	0.16 192	0.60 239	0.30 303	1.13 233	1.64 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	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
AdaStereo	0.65 226	0.09 108	1.12 184	0.02 121	0.00 1	1.45 322	0.23 406	4.38 422	1.44 392	1.17 317	0.37 256	1.56 336	0.18 264	0.56 194	0.37 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	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.
NVstereo2D	1.09 360	0.17 227	4.40 494	0.00 1	0.00 1	1.59 368	0.18 386	4.29 414	1.40 383	0.85 260	0.36 252	2.30 397	0.62 368	5.26 405	0.35 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 118

DeepPruner_ROB	0.86 294	0.50 413	1.80 320	0.01 32	0.00 1	1.57 357	0.17 381	3.48 326	0.42 76	3.31 480	0.02 91	2.09 379	0.17 260	3.01 295	0.61 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 394	0.01 118

LSM	7.38 545	1.68 531	22.24 564	3.99 550	40.72 581	3.54 480	4.79 549	4.74 453	6.65 533	10.25 543	13.51 534	4.49 486	3.81 511	6.91 497	5.31 508	0.00 1	0.04 442	0.00 1	0.00 1	0.26 480	14.60 578

PS-NSSS	1.08 352	0.45 389	1.70 307	0.02 121	0.01 187	1.37 285	0.01 118	4.38 422	2.09 460	1.15 313	2.65 452	0.65 249	0.07 181	6.35 457	0.56 357	0.16 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 288	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 352	1.12 513	4.68 502	1.09 526	0.00 1	1.38 291	0.05 292	3.83 370	1.11 323	0.80 254	1.15 370	1.02 303	0.12 237	4.52 371	0.45 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 502	0.03 304

MLCV	1.01 336	0.53 423	2.17 363	0.03 183	0.00 1	1.60 372	0.03 242	2.90 227	1.30 366	2.60 454	1.85 413	1.00 301	0.40 332	4.88 388	0.74 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.01 118

HSM	1.36 406	0.40 365	1.07 173	0.01 32	0.30 486	1.73 401	0.03 242	5.89 516	1.22 344	1.83 394	1.36 388	4.78 494	1.30 428	6.61 472	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.83 282	0.12 165	1.18 205	0.02 121	0.01 187	1.31 265	0.00 1	3.33 299	1.07 316	1.92 400	1.24 381	2.48 406	0.18 264	1.86 265	1.67 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 407	0.05 357
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	1.00 335	0.45 389	3.08 435	0.86 514	0.01 187	1.97 414	0.01 118	3.67 352	1.49 403	1.77 390	1.09 363	0.35 205	0.13 244	3.83 331	1.27 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.01 118

MFMNet_re	2.02 475	0.98 502	4.27 488	2.74 547	0.88 522	1.47 331	0.15 373	4.21 403	3.18 499	6.63 524	6.93 510	1.87 364	3.63 508	2.13 271	0.99 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 467	0.05 357

DISCO	1.93 467	0.18 235	2.44 395	0.67 496	0.53 511	5.25 512	0.00 1	5.43 498	1.56 416	2.09 417	0.91 350	6.48 514	0.89 399	8.55 531	3.60 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.01 118

NCCL2	1.30 396	0.63 452	2.31 386	0.02 121	0.03 304	1.57 357	3.41 530	3.91 380	1.39 379	3.14 475	0.34 246	3.90 469	0.30 303	3.75 323	1.19 409	0.00 1	0.00 1	0.02 494	0.00 1	0.03 224	0.05 357

MDST_ROB	3.50 511	0.07 72	3.94 475	2.66 546	1.46 534	12.94 549	0.97 489	7.32 541	2.42 482	14.82 559	8.08 517	2.74 418	1.51 439	8.44 530	2.48 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.11 443

CBMV_ROB	1.70 453	0.11 154	1.98 340	0.46 460	0.00 1	2.85 459	0.91 488	4.27 411	2.21 474	4.02 499	5.00 493	2.97 433	2.32 475	5.40 414	1.35 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.06 388

SANet	4.63 530	0.89 496	5.34 513	0.30 426	0.09 379	7.43 531	3.75 534	6.53 529	16.16 555	6.79 525	13.29 533	12.44 538	7.74 542	7.38 514	4.11 493	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.10 376	0.31 512

DLCB_ROB	1.17 381	0.22 274	1.28 227	0.08 303	0.00 1	1.51 342	0.23 406	3.39 309	1.52 408	3.43 486	2.00 422	3.40 455	0.31 307	4.29 350	1.82 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet_ROB	1.05 350	0.76 476	2.06 354	0.07 288	0.00 1	1.35 278	0.03 242	6.80 537	2.57 490	0.79 252	1.20 377	0.94 294	0.12 237	3.81 328	0.41 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.01 118

NOSS_ROB	1.29 394	0.22 274	1.35 246	0.64 492	0.16 424	2.56 444	0.00 1	4.14 397	2.37 480	2.29 437	1.76 408	2.84 422	0.02 49	6.80 487	0.45 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.11 443

XPNet_ROB	1.17 381	0.41 368	1.68 303	0.04 218	0.01 187	1.65 391	0.17 381	3.46 323	1.39 379	3.89 496	1.01 359	1.60 340	0.53 351	4.35 354	3.07 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.02 237

ETE_ROB	1.16 380	0.52 418	1.71 308	0.01 32	0.02 280	1.79 406	0.22 402	4.10 394	1.32 370	4.68 509	1.18 376	2.81 420	0.08 196	3.56 314	1.12 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.06 388

PDISCO_ROB	2.21 481	0.78 479	3.43 456	0.96 518	2.04 543	7.04 527	0.09 346	7.36 542	5.72 527	1.21 327	1.67 400	3.16 446	1.28 426	7.52 518	1.37 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 505	0.13 459

DN-CSS_ROB	0.77 261	0.90 497	2.01 344	0.85 510	0.00 1	1.47 331	0.01 118	2.92 229	0.93 286	0.12 123	0.53 287	0.44 218	0.16 256	4.33 352	0.35 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 501	0.01 118

LALA_ROB	1.33 402	0.59 441	1.74 311	0.02 121	0.06 349	3.25 467	0.50 467	3.45 320	1.39 379	3.70 490	0.59 302	4.59 489	0.25 292	3.58 315	2.79 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.02 237

MSMD_ROB	4.94 532	0.43 380	2.58 408	0.12 337	0.01 187	8.43 538	1.09 494	4.25 408	4.11 512	13.11 552	26.36 567	13.95 543	13.88 561	7.45 517	2.92 481	0.10 512	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 237

PWC_ROB	2.90 496	1.01 506	6.12 527	0.53 476	0.57 516	1.30 260	0.40 452	3.85 373	4.42 517	7.37 529	15.40 539	3.03 437	1.55 442	6.31 454	5.74 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 521	0.05 357

PWCDC_ROB	3.06 499	1.38 525	3.81 472	0.14 360	0.00 1	3.14 462	0.02 193	4.40 426	12.35 547	1.08 306	23.69 564	2.01 372	2.01 469	3.87 333	2.43 468	0.24 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 532	0.08 420

PSMNet_ROB	1.09 360	0.69 466	2.92 425	0.03 183	0.07 361	1.68 394	0.16 378	3.44 319	1.30 366	0.96 276	0.32 238	2.81 420	0.63 369	4.23 347	2.48 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.04 334

SGM-Forest	1.84 461	0.08 93	1.31 238	0.15 365	0.22 450	3.52 479	2.46 524	3.85 373	2.16 468	5.29 515	3.90 480	3.71 467	1.56 443	6.28 452	1.90 446	0.01 458	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.30 508
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	3.61 512	0.68 462	5.38 515	0.61 488	1.46 534	2.75 455	1.26 500	5.04 475	1.57 418	8.77 539	11.67 529	18.69 554	2.38 478	6.03 440	5.61 510	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.00 1	0.21 461	0.07 407

CBMV	1.56 429	0.24 286	1.92 326	0.31 430	0.03 304	2.90 461	4.33 541	3.79 362	1.81 437	4.98 513	1.73 406	2.70 415	1.68 453	3.81 328	0.92 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 288	0.08 420
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SPS-STEREO	3.08 500	0.49 410	2.49 401	0.21 393	0.24 459	3.67 482	1.24 499	5.80 514	2.43 483	10.68 544	8.00 516	9.48 532	3.59 507	8.11 527	5.08 506	0.01 458	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.04 263	0.11 443
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	5.78 537	0.75 472	3.04 432	0.25 408	0.14 410	7.88 536	2.09 512	9.64 548	5.18 524	20.48 568	19.06 551	22.80 559	9.54 551	9.64 540	4.88 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 496	0.03 304
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
Monster-pub-eth3d	0.19 36	0.07 72	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 31	0.00 1	2.16 162	0.64 141	0.03 38	0.01 1	0.04 63	0.01 17	0.10 35	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 379	0.00 1	0.01 118

w-ln-seven-2	1.97 472	1.04 508	11.90 550	0.15 365	0.06 349	1.38 291	0.48 460	3.80 365	2.17 469	2.73 459	1.06 362	2.29 395	1.69 454	6.32 455	4.15 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 379	0.17 431	0.04 334

water-stereo	0.17 25	0.03 2	0.91 122	0.04 218	0.02 280	1.04 100	0.00 1	0.43 21	0.26 56	0.10 105	0.06 146	0.06 107	0.06 164	0.13 56	0.23 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 379	0.01 64	0.01 118

YMNet	1.62 436	0.68 462	3.67 465	0.14 360	0.30 486	4.52 501	0.21 396	3.52 331	1.23 345	2.94 466	4.94 490	4.18 476	0.38 326	2.85 290	2.12 461	0.05 497	0.13 515	0.08 511	0.01 379	0.44 518	0.09 426

YMNet_1	1.62 436	0.68 462	3.67 465	0.14 360	0.30 486	4.52 501	0.21 396	3.52 331	1.23 345	2.94 466	4.94 490	4.18 476	0.38 326	2.85 290	2.12 461	0.05 497	0.13 515	0.08 511	0.01 379	0.44 518	0.09 426

AIO-test2	0.76 259	0.80 482	1.47 261	0.12 337	0.15 418	1.22 214	0.01 118	3.17 272	0.73 215	0.36 194	1.50 393	0.16 173	0.05 136	2.37 274	0.16 178	2.85 549	0.00 1	0.00 1	0.01 379	0.04 263	0.07 407

MonSter	0.19 36	0.07 72	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 31	0.00 1	2.16 162	0.64 141	0.03 38	0.01 1	0.04 63	0.01 17	0.09 26	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 379	0.00 1	0.01 118

test_for_model	4.23 525	22.88 578	0.91 122	12.40 569	10.47 569	1.08 140	0.06 317	4.08 391	1.36 375	1.91 399	0.09 163	0.15 168	0.03 87	0.10 35	0.22 218	7.44 558	1.43 555	0.00 1	0.01 379	18.08 577	1.99 549

H2IRNET	0.47 172	0.22 274	1.27 224	0.15 365	0.01 187	1.18 194	0.01 118	1.65 118	0.48 81	0.02 15	1.80 411	0.46 220	0.04 117	1.62 257	0.35 297	0.00 1	0.00 1	0.01 469	0.01 379	0.16 426	0.02 237

MIPNet	0.64 224	0.42 374	2.01 344	0.08 303	0.07 361	1.29 254	0.11 357	3.47 325	1.29 363	0.67 231	0.10 168	0.63 246	0.97 404	1.25 238	0.25 238	0.00 1	0.01 321	0.01 469	0.01 379	0.11 386	0.04 334

ASMatch	1.44 414	0.14 188	2.15 362	0.60 485	0.21 448	1.21 211	0.26 413	0.96 68	0.66 158	0.29 170	11.75 530	0.93 291	2.37 477	6.73 481	0.54 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 379	0.00 1	0.04 334

RAFT	0.60 209	0.50 413	1.01 146	0.50 470	0.04 325	0.94 76	0.08 334	3.01 240	0.65 149	0.22 163	0.09 163	3.41 456	0.27 298	0.53 190	0.37 304	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.01 379	0.40 515	0.03 304

rafts_anoy	0.39 137	0.44 385	1.15 194	0.06 262	0.03 304	1.12 162	0.04 270	2.75 212	0.33 66	0.10 105	0.16 192	0.11 150	0.19 270	0.74 212	0.31 275	0.00 1	0.14 519	0.00 1	0.01 379	0.02 167	0.05 357

pcwnet_v2	1.29 394	0.17 227	5.98 524	0.10 325	0.01 187	1.76 402	0.02 193	5.08 479	2.90 495	1.54 372	1.98 420	2.03 375	0.81 394	3.01 295	0.28 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 379	0.03 224	0.03 304

RAFT + AFF	1.63 439	1.13 514	2.62 411	0.04 218	0.80 521	2.29 432	1.03 492	5.54 503	2.06 459	1.77 390	1.81 412	1.22 318	3.65 509	6.23 450	1.57 428	0.01 458	0.35 541	0.00 1	0.01 379	0.33 502	0.12 451

ccnet	1.70 453	0.20 256	1.95 332	0.26 415	0.18 432	3.72 483	1.22 498	4.22 406	1.43 391	2.37 443	3.96 482	3.45 458	1.51 439	4.69 379	4.47 497	0.06 505	0.00 1	0.09 514	0.01 379	0.10 376	0.01 118

GwcNet	1.67 447	0.81 486	5.52 516	0.23 403	1.21 530	4.21 493	0.62 475	3.71 353	1.57 418	1.01 292	1.65 399	3.99 472	0.52 350	5.46 416	2.30 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 379	0.35 508	0.13 459

DMCA-RVC	0.90 313	0.64 453	3.30 449	0.03 183	0.04 325	1.30 260	0.06 317	2.65 204	0.73 215	3.21 477	0.09 163	0.99 300	0.66 379	3.14 298	0.99 398	0.01 458	0.04 442	0.02 494	0.01 379	0.07 323	0.01 118

FADNet	1.20 386	0.93 499	4.51 497	0.03 183	0.06 349	2.56 444	0.16 378	4.02 386	1.42 387	0.32 173	0.06 146	1.66 350	1.07 408	5.56 424	0.87 388	0.19 523	0.02 395	0.01 469	0.01 379	0.50 527	0.03 304

RP	1.76 458	0.55 428	2.59 410	0.22 397	0.60 517	1.70 398	0.98 491	4.31 416	1.99 456	3.12 474	5.04 494	4.41 484	2.96 492	4.72 381	1.90 446	0.01 458	0.00 1	0.00 1	0.01 379	0.14 407	0.01 118

DANet	1.74 455	0.22 274	3.06 433	0.75 501	0.44 503	2.46 440	0.35 449	3.40 311	1.41 386	4.22 501	1.56 394	5.03 499	0.56 355	6.29 453	5.00 505	0.01 458	0.00 1	0.00 1	0.01 379	0.04 263	0.08 420
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NLCA_NET_v2_RVC	1.04 342	0.55 428	2.52 403	0.56 481	1.00 525	1.37 285	0.00 1	3.43 317	1.35 374	2.24 427	0.35 249	2.18 391	0.58 359	4.28 349	0.34 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 379	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.
DRN-Test	1.62 436	0.23 282	3.72 468	0.18 382	0.13 404	3.34 472	0.19 392	5.93 519	2.01 458	4.14 500	0.76 334	2.12 382	1.78 457	5.22 404	2.62 477	0.00 1	0.00 1	0.01 469	0.01 379	0.03 224	0.01 118

StereoDRNet	1.48 419	0.75 472	4.58 500	0.05 243	0.10 388	2.49 441	1.10 495	4.62 443	1.47 397	3.38 485	0.62 309	2.29 395	0.65 377	4.52 371	2.89 480	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.01 379	0.05 288	0.07 407

WCMA_ROB	4.54 529	0.48 405	3.19 441	0.49 467	0.63 518	5.38 513	2.57 525	4.70 450	3.77 508	14.17 556	19.02 550	15.47 546	9.03 548	6.73 481	4.85 503	0.01 458	0.05 456	0.01 469	0.01 379	0.08 338	0.16 472

AIO-test1	0.53 196	0.38 353	1.50 263	0.02 121	0.03 304	1.12 162	0.01 118	3.13 260	0.69 192	0.44 204	0.30 236	0.06 107	0.06 164	2.52 276	0.13 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 404	0.13 400	0.09 426

FACV-RUCA	0.49 180	0.10 130	1.30 235	0.06 262	0.12 398	1.14 171	0.07 327	3.57 339	0.92 282	0.18 155	0.99 357	0.19 179	0.31 307	0.25 117	0.16 178	0.00 1	0.00 1	0.08 511	0.02 404	0.24 470	0.12 451

UGAM	1.08 352	0.19 243	2.83 422	0.05 243	0.01 187	1.09 145	0.11 357	2.89 226	0.64 141	0.08 79	2.46 445	3.64 463	0.08 196	6.99 503	0.25 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 404	0.27 485	0.04 334

WAO-6	11.09 558	1.69 532	3.21 444	7.54 557	7.10 559	16.34 555	6.63 563	20.12 567	38.64 577	9.67 542	19.28 554	27.53 565	10.97 556	12.43 555	11.57 544	4.26 550	2.35 562	10.54 564	0.02 404	7.59 553	4.29 557

SQANet	2.28 483	1.25 520	2.39 392	4.17 551	2.91 546	2.60 446	0.24 408	4.17 400	0.83 268	2.42 447	0.57 290	1.59 338	0.88 398	3.30 301	0.68 375	7.35 557	0.12 510	0.47 536	0.02 404	6.56 551	3.00 554

ACVNet-4b	5.67 536	1.65 530	4.43 495	9.46 562	7.11 560	8.72 540	1.68 508	6.61 530	5.76 528	0.27 168	6.49 508	11.67 536	2.43 480	8.40 529	1.56 426	9.06 564	2.34 561	10.49 563	0.02 404	9.22 562	5.98 563

Wz-Net-TNSev	3.91 518	5.20 561	20.57 562	0.15 365	0.01 187	7.14 528	3.57 531	6.70 534	3.57 504	1.74 384	0.58 292	7.39 522	4.33 516	8.86 532	7.99 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 404	0.24 470	0.16 472

GMM-Stereo	1.09 360	0.05 24	1.62 290	0.13 345	0.22 450	1.41 301	0.87 485	2.31 170	0.62 122	2.75 460	3.14 463	0.54 234	0.90 400	5.33 411	0.13 149	0.01 458	0.00 1	0.00 1	0.02 404	0.01 64	1.80 548

CSAN	2.70 492	0.75 472	3.41 455	0.18 382	0.12 398	4.18 492	4.05 536	4.11 395	4.36 514	6.03 520	6.24 506	4.60 490	4.74 521	7.29 513	3.43 488	0.02 480	0.03 427	0.01 469	0.02 404	0.18 440	0.22 499

DilatedVolume-Stereo	0.16 19	0.04 10	0.55 68	0.02 121	0.00 1	0.87 62	0.05 292	0.53 28	0.26 56	0.02 15	0.20 218	0.06 107	0.16 256	0.17 69	0.26 246	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.03 413	0.03 224	0.02 237

AIO_rvc	0.21 46	0.32 328	0.50 60	0.09 314	0.03 304	0.43 37	0.06 317	1.25 82	0.63 130	0.03 38	0.01 1	0.09 138	0.04 117	0.28 135	0.16 178	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.03 413	0.10 376	0.10 434

ACVNet-DCA	0.61 212	0.27 298	1.28 227	0.13 345	0.00 1	3.44 475	0.01 118	3.15 264	0.68 177	0.33 175	0.69 324	0.04 63	0.61 363	1.43 248	0.05 35	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.03 413	0.01 64	0.01 118

1test111	0.69 242	0.27 298	1.28 227	0.13 345	0.00 1	3.44 475	0.01 118	3.15 264	0.68 177	0.33 175	0.69 324	0.04 63	0.61 363	2.95 293	0.07 89	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.03 413	0.01 64	0.01 118

cc1	0.94 319	0.27 298	1.28 227	0.13 345	0.00 1	3.44 475	0.01 118	3.18 274	7.23 539	0.33 175	0.69 324	0.04 63	0.61 363	1.43 248	0.05 35	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.03 413	0.09 360	0.04 334

otaku	3.17 501	1.32 521	2.49 401	6.07 554	3.26 548	4.62 503	2.15 514	5.35 493	1.34 373	2.00 408	2.54 449	3.50 460	1.49 435	3.68 317	1.11 402	7.89 559	0.23 532	1.88 549	0.03 413	7.74 555	4.78 559

LL-Strereo2	0.36 126	0.47 403	1.08 175	0.09 314	0.03 304	1.12 162	0.07 327	1.66 122	0.93 286	0.43 203	0.02 91	0.51 231	0.08 196	0.23 107	0.29 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 413	0.04 263	0.04 334

ToySt	0.47 172	0.25 290	2.47 400	0.04 218	0.01 187	1.17 187	0.00 1	2.01 153	0.63 130	0.08 79	0.14 181	1.16 315	0.05 136	0.80 216	0.46 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 413	0.10 376	0.04 334

RAFT-RH_RVC	2.05 477	0.15 203	1.66 298	0.60 485	0.27 472	1.49 338	0.02 193	0.58 41	0.65 149	5.35 517	21.66 557	1.06 307	0.07 181	6.85 488	0.57 360	0.04 491	0.00 1	0.00 1	0.03 413	0.01 64	0.00 1

SHD	3.01 498	1.02 507	5.52 516	0.45 459	0.39 500	4.12 490	0.17 381	6.68 532	12.04 546	7.20 528	3.36 470	4.40 482	2.58 483	4.69 379	7.17 521	0.01 458	0.04 442	0.00 1	0.03 413	0.22 464	0.17 478

XQC	2.57 489	1.20 518	6.33 531	0.18 382	0.01 187	3.84 485	0.33 444	5.24 483	3.83 510	4.43 504	1.94 417	4.58 488	3.19 498	7.19 510	8.67 529	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.03 413	0.27 485	0.19 489

PASM	1.58 434	1.05 509	7.51 535	0.56 481	0.09 379	1.37 285	0.28 425	2.85 223	1.44 392	3.91 497	0.44 273	3.02 435	0.64 372	6.38 459	1.59 429	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.03 413	0.26 480	0.15 469

zero-FE	0.34 112	0.09 108	1.27 224	0.05 243	0.14 410	0.85 58	0.06 317	1.57 112	0.39 74	0.05 55	0.06 146	0.16 173	0.13 244	1.35 245	0.54 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 425	0.01 64	0.02 237

IGEV++	0.36 126	0.19 243	0.57 71	0.09 314	0.00 1	0.35 20	0.03 242	4.62 443	0.24 51	0.12 123	0.02 91	0.03 44	0.17 260	0.24 111	0.23 224	0.00 1	0.05 456	0.00 1	0.04 425	0.09 360	0.08 420

fast-acv-ft	1.41 412	0.46 395	4.29 489	0.10 325	0.13 404	3.97 486	0.29 428	2.42 184	1.91 448	0.81 255	3.55 474	3.02 435	1.26 425	3.35 302	2.05 458	0.04 491	0.01 321	0.04 502	0.04 425	0.39 514	0.05 357

anonymousa	0.79 270	0.26 294	1.91 325	0.03 183	0.29 484	1.46 330	0.02 193	3.76 358	0.97 291	0.72 239	2.25 440	3.21 449	0.56 355	0.15 61	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 425	0.00 1	0.02 237

RALAANet	0.54 199	0.62 449	1.41 252	0.01 32	0.01 187	0.92 72	0.02 193	2.39 175	1.87 445	1.13 311	0.38 258	0.15 168	0.30 303	1.00 227	0.38 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 425	0.14 407	0.01 118

MADNet+	10.71 557	14.57 573	70.07 581	0.58 484	0.47 508	19.89 563	4.20 538	11.05 552	6.87 535	3.03 472	5.99 502	9.01 529	6.35 538	31.95 578	28.31 576	0.22 524	0.26 536	0.01 469	0.04 425	0.46 521	0.87 533

MM-Stereo_test2	0.26 88	0.08 93	1.52 271	0.46 460	0.00 1	1.14 171	0.01 118	0.63 45	0.21 39	0.38 197	0.02 91	0.04 63	0.06 164	0.18 73	0.20 206	0.00 1	0.04 442	0.00 1	0.05 431	0.22 464	0.04 334

Ntro	3.24 502	1.34 522	2.83 422	7.27 556	4.43 552	6.22 522	0.74 481	4.73 452	1.48 401	0.39 198	1.77 410	2.70 415	1.28 426	4.59 378	1.25 413	8.06 560	0.28 537	2.12 552	0.05 431	8.11 556	5.16 560

coex-ft	12.01 562	5.60 563	80.23 583	0.15 365	0.15 418	1.88 411	0.73 480	2.66 205	30.12 569	49.31 582	16.59 541	15.97 548	14.42 562	6.79 486	14.50 551	0.05 497	0.08 486	0.01 469	0.05 431	0.37 512	0.61 525

CIPLG	0.75 255	0.81 486	2.38 391	0.13 345	0.03 304	1.41 301	0.27 417	3.19 279	0.84 271	1.98 406	2.56 450	0.19 179	0.10 215	0.54 192	0.26 246	0.00 1	0.05 456	0.01 469	0.05 431	0.19 449	0.05 357

IPLGR_C	0.75 255	0.88 494	2.58 408	0.13 345	0.02 280	1.40 296	0.27 417	3.19 279	0.84 271	1.92 400	2.46 445	0.18 178	0.11 225	0.49 186	0.26 246	0.00 1	0.05 456	0.01 469	0.05 431	0.19 449	0.06 388

ACRE	0.75 255	0.78 479	2.72 420	0.13 345	0.02 280	1.40 296	0.26 413	3.20 282	0.82 265	1.84 395	2.46 445	0.19 179	0.10 215	0.52 188	0.26 246	0.00 1	0.04 442	0.01 469	0.05 431	0.19 449	0.05 357

SFCPSM	0.81 276	0.11 154	2.53 404	0.01 32	0.07 361	2.45 439	0.18 386	4.99 471	1.18 338	0.77 247	0.78 335	0.69 256	0.31 307	1.72 260	0.20 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 431	0.06 308	0.01 118

SAMSARA	3.32 508	1.07 511	6.25 528	0.86 514	0.31 492	7.55 533	3.87 535	5.26 489	4.20 513	7.43 530	3.35 469	10.04 534	3.83 512	6.98 502	4.83 502	0.00 1	0.14 519	0.00 1	0.05 431	0.17 431	0.22 499

RTSC	2.66 490	1.24 519	6.04 525	0.18 382	0.02 280	4.40 499	0.08 334	4.29 414	4.98 522	6.00 519	3.15 465	2.97 433	1.56 443	6.71 480	10.89 541	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.05 431	0.40 515	0.24 503

PWCK	8.72 550	5.37 562	16.61 561	5.74 553	0.12 398	19.88 562	11.41 572	11.31 554	13.42 549	14.07 554	12.84 532	13.20 541	8.05 546	15.44 560	10.25 539	5.95 554	0.22 531	2.09 551	0.05 431	7.50 552	0.92 535

ITSA-stereo	1.13 372	0.14 188	1.59 288	0.17 376	0.04 325	1.40 296	0.14 370	5.66 509	3.10 498	0.74 241	0.35 249	0.62 243	1.06 406	5.53 420	1.63 430	0.03 488	0.00 1	0.09 514	0.06 441	0.07 323	0.07 407

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 457	19.48 575	12.37 552	0.06 262	0.00 1	0.47 39	0.05 292	0.46 23	0.31 62	0.13 131	0.03 123	0.03 44	0.00 1	0.07 19	0.41 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 441	0.07 323	0.92 535

MyStereo8	0.85 290	0.52 418	3.20 443	0.20 392	0.00 1	1.47 331	0.01 118	3.53 334	1.91 448	1.34 337	0.65 311	1.22 318	0.31 307	0.57 195	1.38 423	0.00 1	0.14 519	0.00 1	0.06 441	0.09 360	0.30 508

FADNet-RVC-Resample	1.08 352	1.00 505	5.32 512	0.10 325	0.14 410	1.53 350	0.25 409	3.62 345	1.18 338	0.51 216	0.19 213	1.04 304	0.28 299	5.20 402	0.44 323	0.10 512	0.16 525	0.09 514	0.06 441	0.24 470	0.21 496

EKT-Stereo	0.74 250	0.18 235	1.23 219	0.81 506	4.25 551	1.19 197	0.03 242	2.17 165	0.13 5	0.35 187	0.40 262	0.97 298	0.08 196	2.61 283	0.09 119	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.07 445	0.04 263	0.03 304

DRaft	1.34 403	0.12 165	1.19 210	0.06 262	0.01 187	1.64 387	0.43 456	1.86 141	0.14 9	3.76 491	5.27 496	0.41 215	4.38 517	5.49 418	1.68 433	0.01 458	0.06 465	0.00 1	0.07 445	0.07 323	0.11 443

PFNet	1.06 351	0.19 243	2.95 427	1.16 529	0.56 514	1.58 361	0.25 409	1.50 102	0.60 98	2.38 445	1.23 379	0.63 246	0.30 303	6.85 488	0.43 320	0.16 520	0.01 321	0.00 1	0.07 445	0.18 440	0.18 484

test-1	0.52 190	0.25 290	0.94 129	0.03 183	0.22 450	1.20 207	0.08 334	4.03 388	0.25 55	0.70 235	0.66 313	0.71 263	0.03 87	0.30 143	0.43 320	0.00 1	0.18 528	0.00 1	0.07 445	0.01 64	0.25 504

DPSNet	3.38 509	0.60 443	9.55 543	0.61 488	0.46 506	5.10 510	1.44 503	11.17 553	3.92 511	2.57 452	0.88 347	5.90 508	9.68 552	7.63 520	7.25 522	0.08 508	0.16 525	0.01 469	0.07 445	0.34 505	0.17 478

AIO_test	0.17 25	0.11 154	0.55 68	0.08 303	0.06 349	0.42 36	0.06 317	0.35 14	0.38 72	0.03 38	0.01 1	0.86 282	0.03 87	0.21 101	0.10 131	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.08 450	0.03 224	0.02 237

dual_stereo	0.29 96	0.05 24	0.31 36	0.03 183	0.00 1	0.31 10	0.02 193	3.31 297	0.61 108	0.01 5	0.01 1	0.02 13	0.03 87	0.79 214	0.13 149	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.08 450	0.00 1	0.01 118

test_4	0.51 187	0.10 130	1.27 224	0.01 32	0.06 349	0.97 83	0.03 242	1.12 74	0.16 19	0.27 168	3.42 472	0.65 249	0.09 207	1.59 254	0.26 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 450	0.14 407	0.00 1

SuperB	3.70 515	1.77 534	15.73 558	0.31 430	0.05 336	4.37 497	1.67 507	3.58 342	11.57 544	2.36 442	1.32 387	2.03 375	1.91 464	6.95 500	9.01 534	0.05 497	0.03 427	0.10 519	0.08 450	11.00 567	0.10 434

PVD	5.81 538	0.99 504	5.56 518	0.72 499	0.51 510	6.72 524	0.18 386	9.90 550	23.69 561	11.45 548	19.26 553	8.18 525	9.46 550	9.24 535	9.49 537	0.02 480	0.16 525	0.00 1	0.08 450	0.18 440	0.40 521

Selective-IGEV	0.22 62	0.06 45	0.46 52	0.05 243	0.04 325	0.34 18	0.04 270	2.16 162	0.59 89	0.09 87	0.01 1	0.02 13	0.05 136	0.18 73	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 455	0.03 224	0.09 426

AnyNet_C01	6.59 544	4.31 559	36.24 572	0.96 518	0.46 506	9.96 542	5.74 555	6.02 522	3.63 506	7.59 531	8.56 519	8.83 528	3.14 497	13.74 559	20.83 570	0.12 515	0.08 486	0.25 532	0.09 455	1.01 536	0.34 514

AnyNet_C32	3.93 519	2.58 546	12.07 551	0.39 450	0.49 509	5.50 514	6.45 562	4.44 430	2.19 472	6.86 526	2.94 459	5.28 504	3.20 499	6.63 473	18.37 563	0.08 508	0.04 442	0.20 527	0.09 455	0.57 530	0.19 489

FBW_ROB	2.36 485	0.36 344	3.16 439	0.37 448	0.14 410	4.42 500	0.18 386	6.64 531	3.05 497	2.98 470	2.85 456	4.86 496	1.11 412	11.00 553	4.53 498	0.16 520	0.05 456	0.37 535	0.09 455	0.19 449	0.78 530

WAO-7	9.09 551	1.79 536	3.55 462	0.80 505	0.15 418	18.67 560	4.36 543	23.07 577	26.68 566	12.59 551	27.90 571	22.52 558	13.03 558	13.53 558	11.47 543	0.09 511	0.03 427	0.58 541	0.10 459	0.47 524	0.34 514

ADCRef	2.29 484	0.65 457	5.67 520	0.10 325	0.09 379	4.81 506	0.76 482	4.75 456	1.37 376	2.88 463	1.67 400	1.62 344	2.30 474	3.77 327	14.93 553	0.02 480	0.00 1	0.01 469	0.10 459	0.20 460	0.11 443

DeepPrunerF	2.50 487	0.87 493	14.90 556	0.17 376	0.31 492	1.41 301	0.29 428	5.62 507	9.97 543	1.02 293	0.43 270	2.01 372	1.65 451	6.85 488	3.99 491	0.00 1	0.01 321	0.07 508	0.10 459	0.24 470	0.12 451

NaN_ROB	2.02 475	0.58 438	2.65 413	0.29 424	0.28 482	3.19 464	5.19 551	3.84 371	2.55 489	5.31 516	1.73 406	2.30 397	1.96 466	6.78 485	3.09 484	0.01 458	0.06 465	0.03 499	0.10 459	0.10 376	0.37 518

Pointernet	0.34 112	0.10 130	1.09 178	0.01 32	0.08 371	1.18 194	0.05 292	2.99 236	0.62 122	0.03 38	0.01 1	0.15 168	0.05 136	0.24 111	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 463	0.01 64	0.00 1

ACVNet_1	6.16 540	1.86 538	4.43 495	9.52 563	7.22 561	7.59 534	2.37 520	9.99 551	6.71 534	3.84 494	5.35 498	13.23 542	4.90 525	6.25 451	1.94 453	9.06 564	2.40 563	10.88 565	0.11 463	9.58 564	6.03 564

anonymousdsp2	0.52 190	0.06 45	1.51 269	0.10 325	0.00 1	1.19 197	0.01 118	4.32 420	0.63 130	0.33 175	0.15 190	0.78 278	0.09 207	1.01 228	0.06 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 463	0.04 263	0.05 357

dad	0.88 305	0.62 449	2.26 380	0.06 262	0.01 187	1.24 230	0.00 1	0.98 69	2.17 469	1.29 332	0.35 249	0.37 207	0.04 117	5.80 435	1.06 401	0.01 458	0.00 1	1.13 544	0.11 463	0.05 288	0.00 1

aanetorigin	2.87 494	0.73 471	8.74 541	0.23 403	0.23 455	1.61 376	2.07 511	1.76 133	1.10 321	14.21 557	10.25 526	2.93 429	3.38 503	4.98 392	4.06 492	0.10 512	0.05 456	0.09 514	0.11 463	0.57 530	0.15 469

Reg-Stereo(zero)	0.46 166	0.04 10	1.77 314	0.01 32	0.14 410	1.20 207	0.13 366	1.13 75	0.26 56	0.05 55	0.16 192	1.75 355	1.10 411	0.67 208	0.45 327	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.12 468	0.01 64	0.09 426

DispNO	1.25 391	0.52 418	3.40 454	0.11 335	0.05 336	1.45 322	0.01 118	3.73 355	1.68 429	1.34 337	1.59 395	3.15 445	1.12 415	5.56 424	1.14 406	0.00 1	0.02 395	0.03 499	0.12 468	0.05 288	0.03 304

ADCL	3.30 505	0.81 486	6.76 533	0.25 408	0.25 464	6.93 525	4.65 545	4.79 461	2.62 491	4.61 508	3.36 470	5.22 503	4.55 519	5.54 423	14.91 552	0.05 497	0.01 321	0.11 520	0.13 470	0.28 494	0.10 434

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 36	0.03 2	0.46 52	0.03 183	0.00 1	0.36 26	0.02 193	1.68 124	0.67 169	0.01 5	0.01 1	0.05 92	0.00 1	0.12 48	0.22 218	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.15 471	0.01 64	0.00 1

Occ-G	0.24 81	0.10 130	0.59 73	0.01 32	0.01 187	0.80 50	0.04 270	0.62 44	0.15 13	0.01 5	0.51 285	1.34 325	0.04 117	0.09 26	0.21 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 471	0.15 420	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.43 154	0.17 227	0.46 52	0.14 360	1.06 528	0.63 45	0.02 193	0.30 7	0.24 51	0.09 87	0.01 1	0.04 63	0.03 87	1.86 265	0.05 35	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.15 471	1.83 542	1.61 544

ff7	0.23 71	0.21 264	1.02 151	0.02 121	0.00 1	1.07 131	0.00 1	0.53 28	0.75 227	0.09 87	0.01 1	0.04 63	0.07 181	0.44 175	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 471	0.07 323	0.01 118

IGEVStereo-DCA	0.46 166	0.09 108	1.02 151	0.02 121	0.00 1	0.82 55	0.00 1	0.53 28	0.75 227	0.09 87	0.03 123	0.03 44	0.06 164	5.04 395	0.51 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 471	0.05 288	0.01 118

ffff	0.23 71	0.21 264	1.02 151	0.02 121	0.00 1	1.07 131	0.00 1	0.53 28	0.75 227	0.09 87	0.01 1	0.04 63	0.07 181	0.44 175	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 471	0.07 323	0.01 118

11t	0.23 71	0.21 264	1.02 151	0.02 121	0.00 1	1.07 131	0.00 1	0.53 28	0.75 227	0.09 87	0.01 1	0.04 63	0.07 181	0.44 175	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 471	0.07 323	0.01 118

ccc-4	0.23 71	0.21 264	1.02 151	0.02 121	0.00 1	1.07 131	0.00 1	0.53 28	0.75 227	0.09 87	0.01 1	0.04 63	0.07 181	0.44 175	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 471	0.07 323	0.01 118

G-Net	3.49 510	0.47 403	4.03 478	1.61 539	1.91 539	10.78 545	1.92 510	3.06 248	1.26 352	8.59 538	12.06 531	6.13 510	7.82 544	4.78 383	4.77 501	0.08 508	0.12 510	0.07 508	0.15 471	0.16 426	0.11 443

model_zeroshot	0.49 180	0.26 294	2.10 360	0.03 183	0.01 187	1.69 396	0.08 334	2.63 201	0.18 26	1.02 293	0.01 1	0.61 240	0.06 164	0.86 217	0.14 160	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.16 480	0.02 167	0.01 118

RSM	0.18 34	0.05 24	0.39 44	0.03 183	0.02 280	0.38 28	0.00 1	1.33 86	0.59 89	0.09 87	0.01 1	0.03 44	0.04 117	0.19 80	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 480	0.06 308	0.04 334

IGEV_Zeroshot_test	0.74 250	0.20 256	3.00 430	0.26 415	0.02 280	1.10 150	0.05 292	3.72 354	0.19 29	0.88 262	0.71 331	2.84 422	0.63 369	0.53 190	0.33 283	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.16 480	0.04 263	0.00 1

anonymousdsp	0.21 46	0.21 264	0.63 76	0.02 121	0.00 1	1.07 131	0.00 1	0.74 56	0.77 244	0.09 87	0.01 1	0.04 63	0.07 181	0.25 117	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 480	0.08 338	0.03 304

Sa-1000	1.04 342	0.39 360	1.17 202	0.00 1	0.20 443	1.33 272	0.03 242	4.19 401	1.81 437	0.99 291	5.33 497	0.61 240	0.15 252	4.07 340	0.30 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 480	0.13 400	0.00 1

IGEV-Stereo	0.21 46	0.21 264	0.63 76	0.02 121	0.00 1	1.07 131	0.00 1	0.73 54	0.77 244	0.09 87	0.01 1	0.04 63	0.07 181	0.24 111	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 480	0.08 338	0.03 304
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.92 317	0.15 203	2.68 414	0.24 405	0.06 349	1.36 280	0.28 425	7.46 543	0.34 67	1.56 374	0.37 256	0.62 243	1.24 423	1.25 238	0.34 290	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.16 480	0.02 167	0.13 459

cross-raft	0.53 196	0.12 165	1.78 317	0.03 183	0.01 187	1.04 100	0.10 354	3.21 284	0.23 46	0.37 195	0.01 1	2.86 425	0.04 117	0.24 111	0.24 230	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.16 480	0.01 64	0.02 237

RSM++	0.17 25	0.07 72	0.42 46	0.03 183	0.00 1	0.40 29	0.00 1	1.18 78	0.59 89	0.02 15	0.01 1	0.01 2	0.05 136	0.20 92	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 488	0.09 360	0.07 407

MC-Stereo	0.24 81	0.12 165	0.71 91	0.04 218	0.02 280	1.07 131	0.00 1	1.30 84	0.17 24	0.59 220	0.02 91	0.08 131	0.11 225	0.18 73	0.05 35	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.17 488	0.06 308	0.02 237

SA	0.83 282	0.41 368	1.17 202	0.00 1	0.20 443	1.28 249	0.01 118	3.98 383	1.86 443	0.41 201	0.96 354	0.27 193	1.33 429	4.07 340	0.35 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 488	0.14 407	0.01 118

AdaDepth	0.17 25	0.04 10	0.65 81	0.02 121	0.00 1	1.26 243	0.01 118	0.33 11	0.27 60	0.06 66	0.02 91	0.01 2	0.08 196	0.50 187	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 491	0.01 64	0.01 118

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 126	0.14 188	1.14 190	0.04 218	0.05 336	1.39 295	0.05 292	1.87 142	0.77 244	0.13 131	0.07 152	0.48 224	0.02 49	0.41 172	0.45 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 491	0.01 64	0.10 434

SCV	0.42 147	0.28 309	0.68 87	0.26 415	0.16 424	0.26 9	0.05 292	4.98 470	0.63 130	0.10 105	0.01 1	0.02 13	0.05 136	0.26 125	0.13 149	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.18 491	0.25 477	0.18 484

raft_robust	0.98 327	0.57 436	1.21 216	0.06 262	0.17 428	1.36 280	0.02 193	3.46 323	2.18 471	0.33 175	0.01 1	1.54 334	1.42 433	6.77 484	0.15 169	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.18 491	0.11 386	0.09 426

SCV_C0	0.34 112	0.20 256	0.96 134	0.02 121	0.00 1	0.41 31	0.02 193	3.62 345	0.65 149	0.12 123	0.01 1	0.07 124	0.09 207	0.18 73	0.13 149	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.19 495	0.12 394	0.04 334

GCAP-BAT	0.37 130	0.13 175	1.16 199	0.10 325	0.12 398	1.59 368	0.04 270	0.67 48	0.43 78	0.84 258	0.89 348	0.39 212	0.07 181	0.27 133	0.49 340	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.19 495	0.00 1	0.00 1

rrr	0.62 219	0.09 108	2.07 355	0.02 121	0.00 1	0.82 55	0.06 317	2.29 169	0.85 275	0.09 87	0.03 123	0.03 44	0.06 164	5.04 395	0.51 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 495	0.05 288	0.07 407

RainbowNet	4.74 531	3.21 553	3.07 434	9.34 561	6.01 554	4.89 508	3.60 532	7.09 539	4.39 516	1.63 378	3.01 461	4.72 493	2.96 492	5.53 420	1.19 409	8.95 562	2.12 559	8.48 557	0.19 495	8.75 557	5.73 561

ELAS_RVC	7.69 546	0.80 482	4.90 506	1.06 524	1.02 526	10.00 543	9.43 570	9.75 549	14.69 551	21.83 571	20.27 556	17.88 552	16.41 565	13.01 556	10.44 540	0.22 524	0.55 545	0.28 533	0.19 495	0.35 508	0.65 527
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GREAT-IGEV	0.24 81	0.10 130	0.92 124	0.06 262	0.33 497	1.11 155	0.06 317	0.36 15	0.19 29	0.02 15	0.47 281	0.02 13	0.06 164	0.13 56	0.16 178	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.20 500	0.09 360	0.36 517

gcap-zeroshot	0.70 245	0.26 294	1.98 340	0.19 390	0.27 472	1.43 312	0.02 193	4.23 407	0.82 265	0.75 242	0.54 289	2.19 392	0.03 87	0.63 204	0.25 238	0.00 1	0.11 502	0.00 1	0.20 500	0.00 1	0.01 118

Selective-RAFT	0.37 130	0.06 45	0.65 81	0.03 183	0.01 187	1.17 187	0.02 193	2.63 201	0.66 158	0.01 5	0.01 1	0.22 183	0.18 264	1.31 241	0.24 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 500	0.04 263	0.00 1

XX-Stereo	1.04 342	0.20 256	4.94 507	0.85 510	0.04 325	1.25 239	0.00 1	3.37 303	0.45 80	1.22 328	0.50 284	3.70 466	0.02 49	3.91 335	0.05 35	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.20 500	0.03 224	0.02 237

EDNetEfficient	6.54 543	1.17 515	33.15 569	0.66 494	1.96 540	2.07 419	3.72 533	2.80 218	14.85 552	20.02 567	9.69 523	6.59 517	10.19 553	7.19 510	15.49 555	0.03 488	0.10 499	0.01 469	0.20 500	0.62 533	0.29 507

LE_ROB	12.79 564	0.64 453	10.26 546	2.13 541	1.29 531	7.25 530	5.81 556	9.09 547	49.27 583	57.55 583	24.58 566	23.68 562	31.13 577	9.00 534	23.57 575	0.04 491	0.06 465	0.13 523	0.20 500	0.08 338	0.11 443

MSKI-zero shot	0.73 248	0.13 175	1.56 281	0.02 121	0.14 410	1.34 274	0.04 270	3.00 237	0.23 46	0.67 231	1.64 397	0.89 285	0.00 1	4.55 374	0.10 131	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.21 506	0.03 224	0.01 118

DCRE	0.69 242	0.35 339	1.16 199	0.06 262	0.02 280	0.91 67	0.00 1	1.05 71	0.30 61	0.98 287	7.63 512	0.72 264	0.02 49	0.16 65	0.07 89	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.21 506	0.02 167	0.03 304

castereo	0.32 107	0.28 309	0.46 52	0.01 32	0.05 336	0.81 53	0.04 270	3.37 303	0.61 108	0.08 79	0.01 1	0.08 131	0.14 249	0.10 35	0.11 140	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.22 508	0.02 167	0.01 118

MoCha-V2	0.33 109	0.11 154	0.92 124	0.09 314	0.06 349	0.34 18	0.00 1	2.56 198	0.64 141	0.32 173	0.43 270	0.17 176	0.09 207	0.26 125	0.10 131	0.00 1	0.14 519	0.00 1	0.22 508	0.05 288	0.01 118

Gwc-CoAtRS	0.42 147	0.12 165	1.28 227	0.03 183	0.13 404	1.03 90	0.02 193	2.33 171	0.15 13	0.35 187	0.01 1	2.27 394	0.03 87	0.20 92	0.25 238	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.22 508	0.01 64	0.01 118

ELAS	8.05 548	0.76 476	4.02 477	0.95 517	1.02 526	14.85 554	6.99 565	12.80 555	11.73 545	22.43 573	27.75 570	17.88 552	15.19 563	10.96 550	11.31 542	0.22 524	0.56 546	0.23 530	0.22 508	0.50 527	0.71 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-RUCA	0.28 91	0.05 24	0.53 65	0.12 337	0.11 395	1.25 239	0.32 441	0.80 60	0.20 34	0.10 105	0.14 181	0.16 173	0.25 292	0.29 138	0.25 238	0.05 497	0.19 530	0.20 527	0.23 512	0.18 440	0.19 489

JetBlue	13.83 565	5.03 560	33.82 570	0.84 507	6.92 558	50.14 580	20.02 578	15.09 557	8.92 541	11.33 547	17.05 542	28.25 566	18.01 570	32.60 579	18.53 565	0.32 531	0.12 510	0.15 524	0.23 512	4.59 548	4.64 558

SGM_RVC	4.07 522	0.38 353	1.98 340	0.84 507	0.26 467	6.20 521	2.37 520	6.45 528	3.57 504	11.56 549	9.27 521	15.55 547	6.78 539	10.07 544	4.60 500	0.22 524	0.25 533	0.20 527	0.23 512	0.26 480	0.34 514
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TRStereo	0.59 208	0.79 481	1.59 288	0.56 481	0.01 187	1.19 197	0.03 242	4.74 453	0.60 98	0.17 152	0.01 1	0.62 243	0.44 336	0.57 195	0.07 89	0.00 1	0.04 442	0.00 1	0.24 515	0.01 64	0.14 466

test_xeample3	0.35 121	0.10 130	1.95 332	0.02 121	0.00 1	0.93 74	0.07 327	1.70 127	0.86 277	0.09 87	0.04 136	0.05 92	0.05 136	0.23 107	0.51 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 515	0.06 308	0.08 420

SGM+DAISY	4.39 527	1.34 522	5.18 509	1.01 521	0.88 522	5.61 516	2.86 526	4.88 466	3.53 502	13.29 553	13.95 535	12.66 539	7.55 541	7.98 526	5.39 509	0.23 528	0.18 528	0.15 524	0.24 515	0.29 496	0.64 526

testlalala_base	1.19 383	0.11 154	0.90 118	0.07 288	0.05 336	1.19 197	0.01 118	4.28 413	0.15 13	0.04 49	0.01 1	0.24 184	0.04 117	0.12 48	0.29 264	7.21 556	1.13 552	0.00 1	0.25 518	7.61 554	0.00 1

test_1	0.61 212	0.06 45	1.00 143	0.07 288	0.12 398	0.99 85	0.01 118	2.46 188	0.20 34	1.71 382	0.01 1	1.10 313	0.04 117	3.71 321	0.23 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 518	0.15 420	0.13 459

test_3	0.58 206	0.06 45	1.04 166	0.07 288	0.12 398	1.01 88	0.01 118	2.45 186	0.20 34	0.95 274	0.01 1	1.05 305	0.05 136	3.74 322	0.23 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 518	0.15 420	0.13 459

AE-Stereo	0.47 172	0.11 154	1.03 162	0.04 218	0.09 379	1.11 155	0.03 242	4.16 398	0.34 67	0.35 187	0.82 340	0.15 168	0.16 256	0.45 180	0.05 35	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.26 521	0.09 360	0.05 357

testlalala	0.46 166	0.13 175	0.82 102	0.17 376	0.10 388	1.13 169	0.03 242	2.63 201	1.13 330	2.04 414	0.10 168	0.29 197	0.04 117	0.15 61	0.27 252	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.26 521	0.00 1	0.00 1

test-3	0.63 221	0.06 45	1.00 143	0.07 288	0.13 404	0.99 85	0.01 118	2.46 188	0.20 34	1.96 404	0.01 1	1.10 313	0.05 136	3.75 323	0.23 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 521	0.15 420	0.13 459

DLNR_Zeroshot_test	23.05 577	49.79 583	87.94 584	97.52 597	94.73 592	1.18 194	0.00 1	20.60 569	0.14 9	0.02 15	0.02 91	0.02 13	0.02 49	4.35 354	0.10 131	32.22 582	0.04 442	0.00 1	0.27 524	72.00 589	0.06 388

AEACV	0.22 62	0.05 24	0.66 84	0.02 121	0.03 304	0.87 62	0.00 1	1.07 72	0.15 13	0.18 155	0.01 1	0.02 13	0.72 388	0.15 61	0.09 119	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.27 524	0.08 338	0.07 407

anonymity	0.74 250	0.15 203	1.17 202	0.16 373	0.27 472	0.71 46	0.01 118	4.70 450	1.78 436	1.15 313	1.23 379	0.31 198	1.65 451	0.54 192	0.53 349	0.02 480	0.02 395	0.00 1	0.27 524	0.02 167	0.06 388

CFNet-RSSM	0.51 187	0.12 165	1.26 222	0.03 183	0.14 410	1.24 230	0.02 193	4.12 396	0.15 13	0.31 171	0.01 1	1.96 371	0.04 117	0.19 80	0.25 238	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.27 524	0.01 64	0.01 118

castereo++	0.25 85	0.15 203	0.48 58	0.09 314	0.00 1	1.08 140	0.03 242	1.53 105	0.67 169	0.00 1	0.01 1	0.59 238	0.00 1	0.09 26	0.06 76	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.28 528	0.02 167	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 364	0.35 339	4.53 498	0.18 382	0.37 498	0.79 49	0.00 1	5.71 512	0.74 222	0.40 199	0.64 310	4.47 485	1.41 432	1.42 247	0.30 272	0.00 1	0.11 502	0.00 1	0.28 528	0.17 431	0.14 466

SGM-ForestM	12.56 563	0.80 482	4.31 492	1.07 525	0.41 501	21.56 566	8.57 568	17.42 561	19.67 559	29.93 575	28.49 574	45.83 579	27.22 574	26.05 573	18.40 564	0.14 518	0.25 533	0.18 526	0.28 528	0.18 440	0.42 522

UGAM-zero	1.60 435	0.15 203	2.43 393	0.12 337	0.28 482	1.07 131	0.04 270	5.96 520	0.26 56	1.18 319	0.22 224	8.02 524	4.54 518	6.89 495	0.27 252	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.29 531	0.01 64	0.15 469

RAFT-Test	0.61 212	0.16 216	2.27 383	0.04 218	0.15 418	1.80 407	0.17 381	2.52 194	0.65 149	0.56 218	0.11 175	2.76 419	0.02 49	0.27 133	0.34 290	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.29 531	0.01 64	0.01 118

PAM_32	1.45 415	0.13 175	2.69 415	0.26 415	0.30 486	2.15 425	0.29 428	4.92 467	0.22 43	0.84 258	2.02 424	9.57 533	3.27 502	0.97 225	0.56 357	0.00 1	0.12 510	0.00 1	0.31 533	0.04 263	0.27 505

PAM	1.34 403	0.13 175	2.83 422	0.30 426	0.31 492	2.21 427	0.30 436	5.05 476	0.23 46	0.82 256	1.11 365	9.08 530	2.34 476	0.90 219	0.44 323	0.00 1	0.13 515	0.00 1	0.31 533	0.03 224	0.28 506

NVStereoNet_ROB	3.25 503	0.46 395	2.71 418	0.34 441	0.56 514	2.36 436	0.87 485	4.56 440	4.47 519	4.55 505	14.09 536	11.93 537	3.23 501	9.79 541	3.14 485	0.43 534	0.03 427	0.53 539	0.31 533	0.36 510	0.38 520
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GASTEREO	0.39 137	0.45 389	0.47 57	0.11 335	0.24 459	1.06 126	0.03 242	3.16 269	0.66 158	0.10 105	0.01 1	0.01 2	0.28 299	0.66 207	0.18 195	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.32 536	0.03 224	0.02 237

MSCF	0.38 136	0.45 389	0.49 59	0.12 337	0.24 459	1.05 112	0.03 242	3.14 261	0.68 177	0.02 15	0.01 1	0.02 13	0.23 284	0.65 206	0.18 195	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.32 536	0.03 224	0.02 237

ACVNet_2	8.69 549	1.80 537	5.09 508	8.55 560	6.72 557	13.47 550	4.34 542	13.70 556	23.86 562	6.89 527	19.74 555	20.52 555	5.36 530	7.70 523	2.48 470	8.53 561	1.67 558	7.99 556	0.32 536	8.79 560	6.29 567

AIO-Stereo	0.21 46	0.07 72	0.44 48	0.03 183	0.03 304	0.41 31	0.01 118	1.65 118	0.65 149	0.09 87	0.01 1	0.02 13	0.04 117	0.22 104	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 539	0.05 288	0.08 420

FADNet_RVC	1.15 378	1.06 510	4.34 493	0.02 121	0.06 349	2.77 456	0.04 270	3.50 327	0.80 259	0.35 187	0.32 238	0.65 249	0.09 207	5.20 402	1.56 426	0.24 529	0.34 540	0.11 520	0.33 539	0.65 534	0.60 524

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 432	0.69 466	7.27 534	0.30 426	0.44 503	0.87 62	0.02 193	6.19 523	0.84 271	0.45 207	6.17 505	4.35 481	1.17 416	1.32 244	0.48 338	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.34 541	0.26 480	0.12 451

RAFT+CT+SA	0.66 231	0.45 389	1.22 217	0.10 325	0.30 486	1.24 230	0.02 193	4.21 403	0.67 169	0.62 222	0.39 261	0.33 203	0.05 136	2.69 286	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 542	0.13 400	0.30 508

testlalala2	0.77 261	0.13 175	1.72 309	3.72 549	2.44 545	1.10 150	0.01 118	3.27 294	0.73 215	0.09 87	0.03 123	1.38 327	0.08 196	0.12 48	0.09 119	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.37 543	0.01 64	0.01 118

ADCMid	3.95 521	1.34 522	10.91 548	0.18 382	0.38 499	5.02 509	1.27 501	4.87 465	2.94 496	11.15 546	3.60 475	6.76 518	5.21 529	6.40 464	16.96 557	0.12 515	0.08 486	0.55 540	0.46 544	0.53 529	0.19 489

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 535	2.33 542	8.42 539	0.33 435	0.27 472	24.60 572	8.84 569	5.50 500	9.75 542	3.82 493	8.16 518	8.53 527	1.82 459	9.44 537	5.18 507	1.02 542	1.65 557	0.33 534	0.47 545	1.06 537	0.90 534

GrayStereo	1.46 417	0.03 2	0.87 111	0.63 491	0.20 443	1.24 230	4.61 544	2.85 223	0.62 122	4.98 513	4.00 484	0.45 219	4.67 520	3.37 304	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 546	0.01 64	0.01 118

BEATNet-Init1	17.91 573	7.45 567	36.82 573	1.88 540	1.38 532	37.29 578	14.71 575	21.90 573	24.20 563	38.07 578	36.59 578	50.41 580	32.00 578	29.42 577	21.83 573	0.33 532	0.39 542	0.47 536	0.54 547	1.50 541	1.07 539

LVE	11.10 559	2.36 543	3.34 451	9.94 564	8.13 564	21.22 565	7.75 567	16.47 560	32.55 572	8.55 537	23.64 563	23.22 561	7.93 545	10.98 552	6.65 516	9.45 566	2.55 570	11.08 566	0.58 548	9.35 563	6.28 566

Dean	11.46 561	2.03 540	5.20 510	10.73 565	8.20 565	18.71 561	5.73 554	21.10 571	41.49 580	11.12 545	22.16 560	25.92 564	7.74 542	7.52 518	4.31 496	9.01 563	2.27 560	9.95 562	0.61 549	9.18 561	6.22 565

EAI-Stereo	1.14 375	0.12 165	1.19 210	0.21 393	0.32 495	1.84 410	2.32 519	5.42 497	1.19 340	1.02 293	5.66 499	0.48 224	0.60 360	0.86 217	0.62 368	0.00 1	0.13 515	0.00 1	0.65 550	0.02 167	0.17 478

MSAF-DinoV2	4.41 528	3.43 555	8.07 538	1.16 529	0.06 349	3.21 465	0.59 473	6.94 538	4.44 518	2.00 408	0.83 342	16.58 549	5.59 534	13.48 557	17.17 559	0.06 505	0.04 442	0.09 514	0.76 551	1.94 543	1.78 547

WAO-8	13.93 566	3.75 557	4.23 486	7.74 558	6.54 555	22.81 568	2.39 522	22.66 574	45.98 581	18.88 563	35.42 576	33.21 570	16.91 566	16.55 563	12.78 547	5.01 552	0.81 550	9.89 560	0.77 552	8.77 559	3.61 555

Venus	13.93 566	3.75 557	4.23 486	7.74 558	6.54 555	22.81 568	2.39 522	22.66 574	45.98 581	18.88 563	35.42 576	33.21 570	16.91 566	16.55 563	12.78 547	5.01 552	0.81 550	9.89 560	0.77 552	8.76 558	3.61 555

MFN_U_SF_RVC	3.76 516	1.77 534	9.85 544	0.84 507	0.27 472	9.50 541	0.49 464	8.07 544	3.41 501	4.81 510	3.28 468	9.40 531	3.49 504	7.76 524	8.31 528	0.41 533	0.54 544	0.52 538	0.80 554	0.89 535	0.84 532

MultiAttention	6.26 542	0.14 188	1.30 235	1.04 522	1.50 536	42.66 579	15.75 576	6.19 523	1.92 450	3.14 475	7.95 515	6.41 512	0.37 323	28.21 576	3.39 486	0.13 517	0.01 321	0.67 542	0.81 555	1.99 544	1.71 545

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 505	2.61 547	7.84 536	0.09 314	0.26 467	12.92 548	7.62 566	4.25 408	3.64 507	2.95 468	3.99 483	4.61 492	1.22 419	8.36 528	1.77 438	0.59 540	1.15 553	0.04 502	0.85 556	0.48 525	0.67 528

ADCPNet	3.63 514	0.82 489	13.20 554	0.08 303	0.43 502	7.02 526	2.23 517	4.77 458	2.41 481	4.31 503	1.96 419	7.57 523	5.16 526	6.45 465	13.80 550	0.02 480	0.75 548	0.04 502	0.90 557	0.16 426	0.53 523

DualNet (step1)	0.96 322	0.41 368	2.03 348	0.02 121	0.01 187	2.14 422	0.01 118	4.31 416	1.07 316	1.35 343	0.36 252	0.70 259	0.44 336	2.58 278	0.34 290	0.53 537	0.00 1	1.82 546	1.10 558	0.02 167	0.02 237

test_sample9	2.36 485	0.41 368	2.03 348	0.02 121	0.01 187	2.14 422	0.01 118	4.31 416	1.07 316	1.35 343	0.36 252	0.70 259	0.44 336	5.58 428	8.70 530	0.53 537	16.52 580	1.82 546	1.10 558	0.02 167	0.02 237

test_sample8	3.62 513	0.41 368	2.03 348	0.02 121	0.01 187	2.14 422	0.01 118	4.38 422	1.04 305	6.51 521	0.58 292	14.04 544	6.94 540	5.58 428	8.70 530	0.53 537	16.52 580	1.82 546	1.10 558	0.02 167	0.02 237

DGSMNet	2.23 482	0.80 482	6.10 526	0.96 518	1.73 538	3.22 466	4.12 537	5.30 490	1.11 323	1.19 320	2.48 448	3.18 447	0.65 377	4.57 377	1.33 419	1.11 543	1.37 554	1.55 545	1.26 561	1.37 539	1.28 541

IMH-64-1	9.55 552	2.76 550	2.44 395	11.17 566	9.13 566	12.03 546	5.45 552	18.33 562	15.78 553	6.59 522	18.69 546	16.95 550	6.20 536	10.63 547	8.06 525	9.46 567	2.46 564	15.42 570	1.61 562	10.89 565	6.88 568

IMH-64	9.55 552	2.76 550	2.44 395	11.17 566	9.13 566	12.03 546	5.45 552	18.33 562	15.78 553	6.59 522	18.69 546	16.95 550	6.20 536	10.63 547	8.06 525	9.46 567	2.46 564	15.42 570	1.61 562	10.89 565	6.88 568

IMH	11.11 560	3.50 556	2.56 407	11.25 568	9.13 566	14.49 553	5.10 550	20.68 570	26.30 565	8.28 535	23.85 565	20.63 556	9.19 549	12.39 554	7.96 523	9.50 569	2.50 566	15.28 569	1.66 564	11.07 568	6.96 570

TorneroNet-64	15.45 570	5.66 564	3.44 457	13.86 570	12.03 571	28.15 575	6.27 560	19.89 566	38.68 578	12.16 550	28.06 572	35.76 573	15.44 564	19.56 566	15.40 554	9.71 570	2.52 567	19.13 573	2.70 565	12.55 570	7.94 572

TorneroNet	16.10 571	5.74 565	4.12 484	13.88 571	11.97 570	26.89 574	6.85 564	21.13 572	38.32 576	14.15 555	33.36 575	33.52 572	17.49 568	18.89 565	19.64 568	9.77 571	2.53 568	19.43 574	3.35 566	13.21 571	7.86 571

DDUNet	3.28 504	10.54 571	2.29 385	3.50 548	3.31 549	4.21 493	0.21 396	3.77 359	1.03 303	2.54 451	3.17 467	3.20 448	0.21 281	3.89 334	0.69 376	1.94 547	0.05 456	9.87 559	3.53 567	5.03 549	2.55 552

UDG	2.86 493	8.81 568	1.57 283	2.60 545	0.89 524	2.39 437	0.11 357	3.42 315	1.02 302	2.18 423	3.64 477	5.04 500	1.60 450	4.17 345	2.09 459	1.21 546	0.04 442	7.69 555	3.67 568	4.10 547	0.93 537

MANE	14.02 568	0.85 491	3.53 460	2.13 541	3.75 550	18.44 559	6.14 557	22.67 576	27.90 567	33.01 577	41.08 579	41.26 578	30.90 576	23.39 568	17.99 562	0.47 535	0.76 549	0.91 543	4.04 569	0.17 431	1.00 538

UNDER WATER-64	20.03 576	10.28 570	31.50 568	20.05 576	13.64 573	32.81 577	23.45 579	16.01 558	33.44 573	22.01 572	17.25 543	40.58 577	32.20 579	24.50 570	22.36 574	10.06 572	2.70 572	18.37 572	4.24 570	14.84 573	10.24 577

DispFullNet	7.91 547	23.96 579	13.67 555	14.71 572	7.88 563	4.83 507	0.04 270	5.01 473	2.89 494	8.86 540	4.96 492	6.11 509	10.72 554	10.18 545	3.51 489	2.44 548	0.33 539	15.15 568	4.65 571	12.33 569	5.95 562

KSHMR	14.27 569	6.95 566	5.79 522	15.08 573	12.84 572	17.44 556	10.61 571	18.88 564	30.94 570	18.81 562	22.21 561	28.54 567	8.85 547	15.56 561	9.24 535	10.34 574	3.60 574	21.61 576	4.68 572	14.48 572	8.94 573

UNDER WATER	19.61 575	12.37 572	31.14 567	20.44 577	14.31 574	28.63 576	18.15 577	16.43 559	34.24 574	20.82 569	19.14 552	38.83 574	30.09 575	24.31 569	20.97 571	10.09 573	2.68 571	19.51 575	4.70 573	15.52 574	9.93 575

U	1.74 455	0.03 2	0.99 142	0.03 183	7.39 562	10.20 544	0.00 1	0.71 52	0.20 34	0.02 15	0.02 91	0.12 154	0.02 49	0.11 42	0.04 13	0.00 1	0.00 1	9.67 558	5.13 574	0.01 64	0.00 1

notaker	17.52 572	21.54 577	7.84 536	18.05 575	14.44 575	17.58 557	6.43 561	20.13 568	24.44 564	21.34 570	27.71 569	39.12 575	18.78 571	19.63 567	20.40 569	11.95 575	2.71 573	25.51 578	5.85 575	17.10 575	9.78 574

JetRed	34.54 580	39.28 582	62.16 577	15.62 574	26.51 580	69.20 582	40.79 582	31.43 581	32.41 571	46.06 581	44.55 581	40.19 576	26.50 573	38.43 580	56.06 582	12.76 576	37.49 585	13.23 567	9.38 576	29.52 580	19.34 580

ktn	19.15 574	18.52 574	6.39 532	22.64 579	17.26 577	24.47 570	12.11 573	24.52 578	34.74 575	18.75 561	27.70 568	32.54 568	17.85 569	15.71 562	16.67 556	22.09 578	3.64 575	28.95 580	10.91 577	17.40 576	10.22 576

Anonymous_2	1.69 452	0.05 24	1.31 238	0.08 303	0.03 304	1.22 214	0.01 118	3.25 286	0.19 29	0.76 245	0.13 179	2.68 414	1.99 467	0.39 168	0.13 149	0.05 497	0.25 533	3.27 553	14.54 578	3.40 545	0.01 118

HanzoNet	29.69 579	29.33 580	21.66 563	21.75 578	19.07 579	24.58 571	12.99 574	28.87 580	40.49 579	43.09 580	44.02 580	55.65 582	44.93 581	43.17 581	44.44 579	27.88 581	9.47 578	29.77 581	15.86 579	20.94 579	15.84 579

DPSimNet_ROB	25.03 578	19.56 576	24.93 566	24.36 580	17.85 578	22.25 567	25.93 580	28.52 579	29.10 568	32.61 576	28.25 573	32.87 569	26.42 572	24.51 571	40.42 578	16.75 577	13.93 579	25.19 577	22.38 580	19.96 578	24.75 582

MADNet++	47.78 581	34.15 581	37.11 574	42.94 581	41.23 582	64.94 581	30.63 581	60.79 585	53.26 584	72.08 585	61.65 583	57.68 583	54.96 582	58.03 582	59.24 583	43.01 584	36.17 584	36.07 582	22.50 581	47.50 582	41.67 584

ASD4	55.28 582	67.10 586	50.57 575	44.24 582	57.82 584	92.00 585	98.23 592	54.95 583	86.61 588	58.30 584	64.61 584	50.57 581	63.33 584	58.83 583	67.37 584	25.76 580	29.60 582	26.82 579	29.01 582	42.42 581	37.42 583

FADE		10.20 569		4.76 552	4.82 553			19.13 565	23.28 560	8.35 536		14.63 545		25.45 572		24.52 579	8.46 577	36.14 583	36.87 583	3.46 546	2.72 553

TCMNet-wrong-test	55.95 583	78.75 587	71.85 582	90.95 589	89.50 589	78.08 583	71.33 583	38.19 582	12.35 547	40.71 579	51.28 582	59.53 584	35.38 580	64.04 585	52.16 581	38.10 583	6.00 576	47.22 586	41.12 584	82.64 590	69.84 589

PML	89.08 590	99.72 594	92.85 586	94.72 591	94.92 593	99.54 593	97.42 591	93.50 589	95.96 591	99.77 596	92.33 589	95.35 591	93.51 589	99.96 598	91.15 589	99.98 600	31.71 583	100.00 597	45.94 585	93.46 592	69.88 590

tt	68.65 585	0.15 203	99.57 593	50.64 583	14.90 576	100.00 595	100.00 594	100.00 598	99.76 593	27.80 574	10.52 527	99.97 598	98.63 592	99.61 593	100.00 598	90.62 590	98.21 591	46.66 585	52.02 586	62.86 587	21.04 581

USTest	75.36 586	57.99 584	56.43 576	72.82 588	69.93 588	99.96 594	100.00 594	98.57 593	99.18 592	94.19 590	97.90 592	78.26 586	95.05 590	75.90 586	76.21 585	48.70 585	80.65 590	39.01 584	52.97 587	57.66 583	55.76 585

xxxxx1	76.92 587	82.43 588	93.26 587	61.67 584	66.92 585	95.84 588	95.11 587	75.84 586	80.96 585	82.71 587	86.75 585	89.18 587	87.35 585	85.27 587	87.18 586	55.08 586	54.60 586	60.31 587	72.71 588	62.51 584	62.73 586

tt_ll	76.92 587	82.43 588	93.26 587	61.67 584	66.92 585	95.84 588	95.11 587	75.84 586	80.96 585	82.71 587	86.75 585	89.18 587	87.35 585	85.27 587	87.18 586	55.08 586	54.60 586	60.31 587	72.71 588	62.51 584	62.73 586

ff	76.92 587	82.43 588	93.26 587	61.67 584	66.92 585	95.84 588	95.11 587	75.84 586	80.96 585	82.71 587	86.75 585	89.18 587	87.35 585	85.27 587	87.18 586	55.08 586	54.60 586	60.31 587	72.71 588	62.51 584	62.73 586

LRCNet_RVC	60.63 584	63.16 585	62.94 578	69.09 587	50.21 583	19.92 564	0.07 327	58.32 584	5.21 525	75.67 586	86.75 585	74.68 585	62.48 583	59.01 584	49.80 580	93.38 591	56.36 589	93.48 591	92.95 591	67.44 588	71.73 591

Anonymous_1	97.10 592	99.72 594	99.64 594	92.33 590	93.91 590	100.00 595	100.00 594	99.20 595	99.90 594	98.57 594	99.75 593	99.14 594	99.94 594	98.50 592	99.54 592	87.90 589	98.87 593	90.88 590	96.91 592	92.22 591	95.12 592

test_example2	98.83 595	99.97 599	99.97 595	99.96 602	99.97 596	99.46 592	99.97 593	95.54 590	100.00 596	100.00 598	100.00 595	93.37 590	93.47 588	99.93 597	99.91 594	100.00 602	99.79 594	96.64 592	98.71 593	100.00 602	100.00 602

ccccc	98.51 594	94.69 591	100.00 598	100.00 603	100.00 598	92.59 586	97.15 590	98.75 594	95.78 590	98.59 595	95.17 590	98.60 593	99.67 593	99.86 596	99.84 593	100.00 602	100.00 596	99.91 595	99.54 594	100.00 602	100.00 602

MEDIAN_ROB	96.83 591	99.41 592	98.66 591	94.75 592	94.23 591	93.08 587	90.54 585	95.61 591	94.75 589	97.65 593	97.73 591	98.30 592	96.57 591	94.51 590	93.74 591	99.78 599	98.24 592	99.99 596	99.89 595	99.48 595	99.67 595

HaxPig	97.68 593	99.63 593	91.34 585	99.82 600	99.97 596	88.15 584	88.00 584	98.28 592	99.93 595	99.98 597	99.99 594	99.95 597	99.99 595	96.29 591	92.24 590	99.99 601	99.98 595	100.00 597	99.99 596	100.00 602	99.98 600

FlowAnything	99.97 603	100.00 600	100.00 598	99.74 599	100.00 598	100.00 595	100.00 594	100.00 598	100.00 596	100.00 598	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 600	100.00 598	99.71 598	100.00 596	100.00 597	100.00 597	99.98 599	99.95 597

Selective-RAFT-Error	100.00 604	100.00 600	100.00 598	100.00 603	100.00 598	100.00 595	100.00 594	100.00 598	100.00 596	100.00 598	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 600	100.00 598	100.00 602	100.00 596	100.00 597	100.00 597	99.99 600	99.95 597

CasAABBNet	99.94 601	100.00 600	100.00 598	99.72 598	100.00 598	100.00 595	100.00 594	100.00 598	100.00 596	100.00 598	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 600	100.00 598	99.21 596	100.00 596	100.00 597	100.00 597	99.96 598	99.95 597

LSM0	99.94 601	100.00 600	100.00 598	99.84 601	100.00 598	100.00 595	100.00 594	100.00 598	100.00 596	100.00 598	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 600	100.00 598	99.22 597	100.00 596	100.00 597	100.00 597	99.99 600	99.83 596

DPSMNet_ROB	99.46 600	99.94 597	99.98 596	96.59 596	100.00 598	100.00 595	100.00 594	99.81 596	100.00 596	95.87 592	100.00 595	99.32 595	100.00 596	99.79 594	99.99 596	98.46 595	100.00 596	99.86 593	100.00 597	99.52 596	100.00 602

DGTPSM_ROB	99.45 599	99.94 597	99.98 596	96.58 595	100.00 598	100.00 595	100.00 594	99.81 596	100.00 596	95.86 591	100.00 595	99.32 595	100.00 596	99.79 594	99.99 596	98.34 594	100.00 596	99.86 593	100.00 597	99.52 596	99.99 601

DPSM_ROB	99.17 596	100.00 600	100.00 598	96.28 593	98.84 594	100.00 595	100.00 594	100.00 598	100.00 596	100.00 598	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 600	100.00 598	93.66 592	100.00 596	100.00 597	100.00 597	96.31 593	98.27 593

DPSM	99.17 596	100.00 600	100.00 598	96.28 593	98.84 594	100.00 595	100.00 594	100.00 598	100.00 596	100.00 598	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 600	100.00 598	93.66 592	100.00 596	100.00 597	100.00 597	96.31 593	98.27 593

AVERAGE_ROB	99.23 598	99.81 596	97.56 590	100.00 603	100.00 598	96.24 591	91.02 586	100.00 598	100.00 596	100.00 598	100.00 595	100.00 599	100.00 596	99.98 599	99.97 595	100.00 602	100.00 596	100.00 597	100.00 597	100.00 602	100.00 602

Low-res two-view benchmark