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

1w_stereo	0.02 3	0.02 13	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.16 91	0.00 1	0.01 2	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.03 184	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.07 71	0.05 104	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.61 247	0.00 1	0.02 34	0.61 436	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

MLG-Stereo	0.06 56	0.05 104	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.46 192	0.00 1	0.02 34	0.60 417	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 143	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.04 62	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.00 1

3.25w_new	0.02 3	0.04 63	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.05 31	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 3	0.04 63	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.05 31	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 3	0.03 39	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.05 39	0.02 13	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.20 100	0.00 1	0.06 89	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.02 3	0.06 143	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.00 1	0.01 2	0.08 71	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 3	0.04 63	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 3	0.04 63	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 360	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 3	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.13 164	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.02 3	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.05 75	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.03 21	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	0.02 34	0.03 5	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.05 39	0.06 143	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.03 50	0.57 326	0.06 405	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.08 82	0.06 143	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.75 295	0.00 1	0.03 50	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

2.75w_new	0.02 3	0.05 104	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.10 126	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.02 151	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 32	0.02 13	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 2	0.54 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.04 32	0.02 13	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 2	0.54 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.02 3	0.05 104	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.13 86	0.00 1	0.01 2	0.05 31	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 21	0.04 63	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.02 329	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 21	0.04 63	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.02 329	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.03 21	0.06 143	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 3	0.05 104	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 360	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 360	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 360	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.06 56	0.07 176	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.02 34	0.56 282	0.06 405	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.03 184	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

LG-G	0.06 56	0.07 176	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.02 34	0.56 282	0.06 405	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.03 184	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

LGtest1	0.06 56	0.07 176	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.00 1	0.12 168	0.57 326	0.03 360	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

IGEV-Stereo++	0.05 39	0.03 39	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.59 244	0.00 1	0.05 75	0.07 52	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.06 218	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.01 197

MonSter	0.02 3	0.05 104	0.17 34	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

FoundationStereo	0.05 39	0.04 63	0.18 35	0.00 1	0.01 352	0.01 8	0.00 1	0.08 120	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.03 21	0.02 13	0.19 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 134	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.02 151	0.20 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

SGD-Stereo	0.04 32	0.06 143	0.19 36	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.02 34	0.25 214	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

asda	0.03 21	0.07 176	0.20 38	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.07 52	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2	0.05 39	0.03 39	0.21 39	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.15 184	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 39	0.05 104	0.21 39	0.00 1	0.00 1	0.09 55	0.02 377	0.17 195	0.12 155	0.06 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

IGEV	0.03 21	0.04 63	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.18 95	0.00 1	0.02 34	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.05 39	0.03 39	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.33 148	0.00 1	0.04 62	0.08 71	0.07 415	0.00 1	0.01 26	0.02 235	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 39	0.17 282	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 2	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

whm_eth	0.05 39	0.17 282	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 2	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_XL	0.03 21	0.04 63	0.27 45	0.00 1	0.00 1	0.06 45	0.00 1	0.10 151	0.04 21	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.03 21	0.05 104	0.28 46	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.06 437	0.07 109	0.03 5	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CroCo-Stereo	0.13 149	0.16 274	0.40 64	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.98 369	0.57 326	0.00 1	0.01 328	0.31 370	0.03 292	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
tt45	0.08 82	0.03 39	0.41 68	0.00 1	0.00 1	0.83 321	0.00 1	0.02 34	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.01 165	0.00 1	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.01 197

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fffy	0.05 39	0.04 63	0.49 87	0.01 364	0.00 1	0.26 116	0.00 1	0.03 50	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.04 416

test_sample2	0.24 250	0.02 13	0.49 87	0.00 1	0.00 1	0.32 142	0.00 1	1.12 390	0.52 252	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	2.29 357	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

AEACV	0.10 107	0.02 13	0.49 87	0.00 1	0.02 406	0.75 295	0.00 1	0.07 109	0.02 1	0.09 435	0.00 1	0.01 26	0.08 388	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.24 547	0.07 365	0.05 437

FACV-RUCA	0.11 125	0.06 143	0.50 92	0.03 415	0.10 491	0.10 58	0.00 1	0.07 109	0.62 491	0.03 360	0.04 423	0.03 158	0.14 412	0.03 184	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.06 540	0.00 1	0.20 495	0.11 503

Occ-G	0.06 56	0.06 143	0.51 93	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.17 195	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 235	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 481	0.14 450	0.00 1

Selective-RAFT	0.13 149	0.04 63	0.51 93	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.04 62	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.06 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 527	0.04 305	0.00 1

x	0.10 107	0.01 1	0.51 93	0.00 1	0.00 1	0.09 55	0.00 1	0.67 322	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

CREStereo	0.10 107	0.06 143	0.51 93	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.20 217	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	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
tg	0.14 162	0.17 282	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.03 382	0.00 1	0.07 109	0.52 252	0.00 1	0.01 328	0.07 252	0.02 235	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.26 513	0.18 527

trnet	0.10 107	0.05 104	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.17 195	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ff7	0.11 125	0.18 290	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.07 365	0.01 197

IGEVStereo-DCA	0.10 107	0.06 143	0.52 97	0.01 364	0.00 1	0.32 142	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.04 327	0.14 258	0.44 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.05 327	0.01 197

ffff	0.11 125	0.18 290	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.07 365	0.01 197

11t	0.11 125	0.18 290	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.07 365	0.01 197

qqq	0.17 197	0.01 1	0.52 97	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.95 364	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	1.23 327	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

ccc-4	0.11 125	0.18 290	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.07 365	0.01 197

GLC_STEREO	0.04 32	0.05 104	0.52 97	0.00 1	0.00 1	0.06 45	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

ProNet	0.09 93	0.20 305	0.53 106	0.00 1	0.00 1	0.80 308	0.00 1	0.04 62	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.01 197

depthmonostereo	0.06 56	0.02 13	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.12 168	0.10 126	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.02 235	0.04 198	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

11t1	0.08 82	0.01 1	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.09 55	0.00 1	0.44 280	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

BUS	0.33 310	0.05 104	0.54 107	0.00 1	0.00 1	1.87 529	0.00 1	2.43 517	0.58 380	0.30 483	0.09 445	0.65 449	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 274	0.05 104	0.54 107	0.00 1	0.00 1	1.07 439	0.00 1	2.43 517	0.58 380	0.30 483	0.09 445	0.36 385	0.03 292	0.01 72	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 234	0.05 104	0.54 107	0.00 1	0.00 1	1.05 393	0.00 1	1.73 475	0.58 380	0.00 1	0.00 1	0.36 385	0.03 292	0.01 72	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

CSP-Net	0.37 336	0.10 212	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.50 204	0.00 1	0.64 318	0.13 164	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.02 235	5.27 480	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.00 1

xxxx	1.04 492	0.02 13	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.53 218	0.00 1	2.53 524	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	2.04 343	14.52 565	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

rvit_stereo_ft	0.07 71	0.25 341	0.56 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.43 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

AnonymousM	0.10 107	0.04 63	0.56 114	0.00 1	0.00 1	1.02 376	0.00 1	0.19 206	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.10 107	0.20 305	0.57 116	0.00 1	0.00 1	0.52 213	0.00 1	0.05 75	0.07 52	0.00 1	0.01 328	0.14 299	0.03 292	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.00 1	0.25 511	0.20 534

anonymousdsp	0.11 125	0.18 290	0.58 117	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.08 120	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.04 327	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 495	0.07 365	0.03 381

IGEV-Stereo	0.11 125	0.18 290	0.58 117	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.08 120	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.04 327	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 495	0.07 365	0.03 381
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample	1.14 499	0.02 13	0.58 117	0.00 1	0.00 1	0.57 235	0.00 1	2.57 527	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.02 235	3.45 414	15.00 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

SCV	0.09 93	0.23 326	0.59 120	0.00 1	0.02 406	0.03 25	0.02 377	0.35 261	0.07 52	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 507	0.18 486	0.12 513

CAS++	0.06 56	0.06 143	0.59 120	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.25 237	0.13 164	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.10 107	0.12 246	0.59 120	0.00 1	0.00 1	0.98 364	0.00 1	0.03 50	0.10 126	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.05 356	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.04 416

MC-Stereo	0.10 107	0.10 212	0.59 120	0.01 364	0.01 352	1.06 402	0.00 1	0.03 50	0.09 99	0.02 329	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.02 450	0.05 327	0.01 197

PMTNet	0.11 125	0.07 176	0.60 124	0.00 1	0.00 1	1.05 393	0.04 420	0.16 187	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.00 1	0.03 184	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 186	0.09 205	0.61 125	0.00 1	0.01 352	0.90 340	0.00 1	0.14 180	0.14 170	0.08 426	0.00 1	0.39 398	0.02 235	0.15 263	0.38 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 517	0.01 104	0.03 381

Pointernet	0.10 107	0.04 63	0.61 125	0.00 1	0.05 460	0.54 225	0.00 1	0.02 34	0.59 392	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.01 104	0.00 1

MoCha-V2	0.09 93	0.08 191	0.61 125	0.05 443	0.06 470	0.15 89	0.00 1	0.11 159	0.08 71	0.07 415	0.00 1	0.13 292	0.00 1	0.02 151	0.04 247	0.00 1	0.13 547	0.00 1	0.20 530	0.04 305	0.01 197

SCV_C0	0.09 93	0.16 274	0.63 128	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	0.12 168	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.03 292	0.07 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 513	0.09 407	0.02 336

rvit_0105_4	0.06 56	0.08 191	0.63 128	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.03 50	0.50 247	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RCA-Stereo	0.18 206	0.11 234	0.63 128	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	1.48 447	0.07 52	0.07 415	0.00 1	0.02 96	0.05 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.01 197

NOSS_ROB	0.61 443	0.17 282	0.63 128	0.19 531	0.00 1	0.67 274	0.00 1	2.38 515	0.57 326	0.13 452	0.00 1	0.94 472	0.00 1	6.27 532	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.10 500

GIP-stereo	0.06 56	0.02 13	0.64 132	0.00 1	0.00 1	0.20 100	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.00 1

DDVS	0.30 293	0.10 212	0.64 132	0.03 415	0.13 507	0.25 112	0.24 487	0.18 201	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.49 427	0.05 356	3.62 420	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 336

GREAT-IGEV	0.11 125	0.07 176	0.65 134	0.00 1	0.11 498	0.53 218	0.00 1	0.06 89	0.09 99	0.00 1	0.01 328	0.01 26	0.01 165	0.02 151	0.03 200	0.00 1	0.08 533	0.00 1	0.17 520	0.07 365	0.28 541

rvit_0105_5	0.07 71	0.10 212	0.65 134	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.05 75	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

PSMNet-ADL	0.35 324	0.05 104	0.65 134	0.00 1	0.00 1	1.03 382	0.00 1	0.59 308	0.09 99	0.00 1	0.07 441	0.47 417	0.01 165	3.66 425	0.30 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 336

rvit_105_1	0.09 93	0.21 308	0.66 137	0.00 1	0.00 1	0.16 91	0.00 1	0.13 175	0.61 436	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.02 336

MaDis-Stereo	0.06 56	0.16 274	0.66 137	0.00 1	0.00 1	0.05 42	0.01 331	0.06 89	0.12 155	0.00 1	0.01 328	0.04 195	0.02 235	0.02 151	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

LoS	0.14 162	0.07 176	0.66 137	0.02 395	0.00 1	1.05 393	0.01 331	0.07 109	0.57 326	0.01 199	0.01 328	0.16 317	0.04 327	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-1	0.19 212	0.13 254	0.67 140	0.00 1	0.15 514	0.57 235	0.00 1	1.01 374	0.11 138	0.04 386	0.48 489	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.30 418	0.00 1	0.07 527	0.00 1	0.06 478	0.01 104	0.18 527

rvit_0105_3	0.08 82	0.16 274	0.68 141	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.08 120	0.61 436	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

RAStereo	0.05 39	0.15 265	0.68 141	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.06 89	0.06 37	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.02 235	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.14 162	0.03 39	0.68 141	0.01 364	0.02 406	1.20 501	0.00 1	0.63 316	0.11 138	0.05 396	0.05 427	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.24 250	0.08 191	0.68 141	0.00 1	0.00 1	0.83 321	0.00 1	0.66 320	0.61 436	0.00 1	0.00 1	0.50 431	0.02 235	1.28 330	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 418	0.04 416
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCAP-Stereo	0.11 125	0.28 356	0.71 145	0.00 1	0.00 1	0.83 321	0.00 1	0.08 120	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.02 471	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.01 197

GrayStereo	0.46 373	0.01 1	0.71 145	0.10 492	0.00 1	1.12 482	2.67 559	0.20 217	0.59 392	0.00 1	0.00 1	0.08 259	3.76 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

DLCB_ROB	0.27 268	0.16 274	0.71 145	0.00 1	0.00 1	0.44 185	0.00 1	0.43 278	0.57 326	0.02 329	0.04 423	0.63 444	0.04 327	2.18 352	0.24 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.14 162	0.48 451	0.72 148	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.05 75	0.28 218	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

OMP-Stereo	0.66 452	0.33 375	0.72 148	0.18 530	0.06 470	1.17 496	0.00 1	1.45 434	0.59 392	0.12 448	0.60 495	0.50 431	0.00 1	7.09 550	0.26 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.00 1

CASS	0.07 71	0.06 143	0.73 150	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.01 331	0.15 184	0.12 155	0.16 463	0.00 1	0.02 96	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.13 149	0.04 63	0.73 150	0.05 443	0.01 352	1.06 402	0.08 452	0.06 89	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.17 197	0.03 39	0.73 150	0.04 433	0.01 352	1.15 489	0.33 510	0.03 50	0.59 392	0.04 386	0.01 328	0.11 279	0.01 165	0.10 246	0.03 200	0.00 1	0.02 471	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.09 492

PSM-adaLoss	0.14 162	0.04 63	0.73 150	0.05 443	0.02 406	1.06 402	0.08 452	0.05 75	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.07 252	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 162	0.04 63	0.73 150	0.05 443	0.01 352	1.06 402	0.06 437	0.05 75	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.07 252	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 149	0.04 63	0.73 150	0.05 443	0.02 406	1.06 402	0.07 443	0.06 89	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

DRaft	0.56 423	0.08 191	0.73 150	0.00 1	0.00 1	0.92 350	0.19 480	0.05 75	0.09 99	0.03 360	0.26 469	0.06 244	2.55 533	4.61 463	1.38 488	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.02 450	0.03 281	0.08 479

Pruner-Stereo	0.16 186	0.04 63	0.73 150	0.19 531	0.00 1	1.08 452	0.21 483	0.16 187	0.59 392	0.03 360	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.02 151	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

iRAFT	0.13 149	0.04 63	0.73 150	0.05 443	0.01 352	1.06 402	0.08 452	0.06 89	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.09 93	0.23 326	0.74 159	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.07 109	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.01 197

test-3	0.17 197	0.03 39	0.74 159	0.03 415	0.10 491	0.43 181	0.00 1	1.36 415	0.07 52	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.08 237	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 530	0.12 435	0.11 503

LCNet	0.22 234	0.11 234	0.74 159	0.11 502	0.00 1	0.97 362	0.00 1	0.09 134	0.59 392	0.01 199	0.00 1	0.02 96	1.10 503	0.43 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.01 197

AAGNet	0.96 489	0.05 104	0.74 159	0.09 488	0.27 540	1.11 475	0.28 501	0.05 75	0.59 392	0.01 199	0.00 1	0.01 26	1.00 497	3.68 426	11.30 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

KYRaft	0.21 229	0.03 39	0.74 159	0.04 433	0.00 1	1.16 493	0.12 470	0.08 120	0.60 417	0.01 199	0.30 474	0.03 158	0.77 486	0.37 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

SST-Stereo	0.51 405	0.02 13	0.74 159	0.05 443	0.19 529	1.09 461	0.49 526	0.26 241	0.61 436	0.04 386	0.00 1	0.05 223	0.58 469	6.12 518	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

RAFT_R40	0.49 389	0.03 39	0.74 159	0.05 443	0.15 514	1.09 461	0.32 506	0.27 247	0.59 392	0.02 329	0.03 418	0.07 252	0.30 448	6.12 518	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

iGMRVC	0.14 162	0.04 63	0.74 159	0.05 443	0.02 406	1.06 402	0.07 443	0.06 89	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

testlalala	0.14 162	0.08 191	0.75 167	0.00 1	0.08 482	1.06 402	0.01 331	0.23 229	0.29 222	0.12 448	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.13 505	0.00 1	0.00 1

test_1	0.17 197	0.03 39	0.75 167	0.03 415	0.10 491	0.43 181	0.00 1	1.36 415	0.07 52	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.07 225	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 530	0.12 435	0.11 503

PSM-AAD	0.49 389	0.02 13	0.75 167	0.06 467	0.00 1	1.19 499	2.19 554	0.12 168	0.59 392	0.01 199	0.45 485	0.13 292	4.04 548	0.22 273	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

HUI-Stereo	0.14 162	0.04 63	0.75 167	0.05 443	0.02 406	1.06 402	0.08 452	0.06 89	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.07 252	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

CRE-IMP	0.16 186	0.03 39	0.75 167	0.05 443	0.01 352	1.11 475	0.34 511	0.04 62	0.56 282	0.02 329	0.00 1	0.12 285	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.08 479

RAFT-IKP	0.14 162	0.04 63	0.75 167	0.05 443	0.01 352	1.06 402	0.08 452	0.05 75	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

test_sample7	0.28 274	0.08 191	0.76 173	0.02 395	0.00 1	0.19 97	0.00 1	2.28 509	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.00 1	1.45 332	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

test_3	0.19 212	0.02 13	0.76 173	0.03 415	0.10 491	0.53 218	0.00 1	1.42 426	0.07 52	0.13 452	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.07 225	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 530	0.12 435	0.11 503

Prome-Stereo	0.23 241	0.04 63	0.76 173	0.10 492	0.00 1	1.15 489	0.02 377	0.27 247	0.65 502	0.01 199	0.54 491	0.04 195	0.71 478	0.27 280	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

StereoAnything_RVC	0.14 162	0.80 514	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.02 34	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 541	0.01 197

PSMNet-RUCA	0.12 139	0.26 349	0.77 176	0.00 1	0.01 352	0.44 185	0.01 331	0.25 237	0.53 257	0.03 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 407	0.00 1

IIG-Stereo	0.65 450	0.34 382	0.77 176	0.05 443	0.03 433	1.17 496	0.00 1	1.46 444	0.60 417	0.01 199	0.57 493	0.54 438	0.01 165	7.03 549	0.39 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

NF-Stereo	0.47 375	0.03 39	0.77 176	0.12 506	0.00 1	1.07 439	0.26 493	0.19 206	0.60 417	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	6.18 522	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

OCTAStereo	0.47 375	0.03 39	0.77 176	0.12 506	0.00 1	1.07 439	0.26 493	0.19 206	0.60 417	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	6.16 521	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

RE-Stereo	0.47 375	0.03 39	0.77 176	0.12 506	0.00 1	1.07 439	0.26 493	0.19 206	0.60 417	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	6.18 522	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

TVStereo	0.47 375	0.03 39	0.77 176	0.12 506	0.00 1	1.07 439	0.26 493	0.19 206	0.60 417	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	6.18 522	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

AFF-stereo	0.18 206	0.42 429	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.91 348	0.00 1	0.41 275	0.65 502	0.05 396	0.00 1	0.04 195	0.05 356	0.06 218	0.04 247	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.01 197

DIP-Stereo	0.22 234	0.10 212	0.77 176	0.00 1	0.00 1	1.09 461	0.00 1	1.68 469	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.07 383	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.15 180	0.03 39	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.74 290	0.00 1	1.36 415	0.09 99	0.02 329	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

RAFT-Stereo	0.15 180	0.03 39	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.74 290	0.00 1	1.36 415	0.09 99	0.02 329	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_0075_2	0.05 39	0.08 191	0.78 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 458

ttt	0.70 456	0.02 13	0.78 187	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.00 1	2.50 520	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.29 364	0.01 165	4.18 447	5.00 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

CREStereo++_RVC	0.10 107	0.06 143	0.78 187	0.00 1	0.00 1	1.00 372	0.00 1	0.10 151	0.08 71	0.00 1	0.01 328	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.03 200	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
TANstereo	0.12 139	0.15 265	0.78 187	0.00 1	0.00 1	1.03 382	0.00 1	0.07 109	0.08 71	0.01 199	0.15 457	0.04 195	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AE-Stereo	0.17 197	0.05 104	0.79 191	0.03 415	0.09 487	1.06 402	0.00 1	0.57 303	0.06 37	0.08 426	0.00 1	0.13 292	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.06 526	0.00 1	0.23 540	0.08 388	0.04 416

anonymity	0.17 197	0.06 143	0.79 191	0.00 1	0.09 487	0.03 25	0.00 1	0.54 297	0.07 52	0.41 497	0.13 454	0.11 279	0.58 469	0.02 151	0.31 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 540	0.01 104	0.02 336

PFNet+	0.23 241	0.06 143	0.79 191	0.07 473	0.01 352	1.11 475	0.42 521	0.11 159	0.59 392	0.08 426	0.01 328	0.02 96	0.00 1	1.21 325	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

RAFT	0.12 139	0.43 432	0.79 191	0.01 364	0.02 406	0.10 58	0.07 443	0.06 89	0.27 217	0.00 1	0.01 328	0.18 324	0.04 327	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.02 471	0.00 1	0.01 432	0.37 531	0.01 197

XX-TBD	0.12 139	0.25 341	0.79 191	0.00 1	0.00 1	0.92 350	0.00 1	0.18 201	0.08 71	0.00 1	0.21 465	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_for_model	0.57 429	0.39 422	0.80 196	1.74 559	0.02 406	0.80 308	0.02 377	0.30 255	0.22 206	0.11 445	0.00 1	0.00 1	0.02 235	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 571	0.01 197

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NINENet	0.45 369	0.09 205	0.81 199	0.06 467	0.00 1	1.87 529	0.00 1	2.69 535	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.65 449	0.00 1	2.15 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

s12784h	0.21 229	0.05 104	0.81 199	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.02 377	1.36 415	0.56 282	0.01 199	0.34 479	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

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MM-Stereo_test3	0.12 139	0.25 341	0.82 202	0.01 364	0.01 352	0.33 148	0.03 400	0.08 120	0.40 239	0.00 1	0.00 1	0.06 244	0.03 292	0.02 151	0.04 247	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.24 507	0.01 197

MGS-Stereo	0.10 107	0.08 191	0.82 202	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.00 1	0.20 217	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 534	0.00 1

DisPM	0.16 186	0.05 104	0.82 202	0.07 473	0.00 1	1.14 486	0.41 519	0.08 120	0.54 261	0.03 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 218	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

dad	0.17 197	0.54 471	0.82 202	0.00 1	0.00 1	1.03 382	0.00 1	0.02 34	0.23 212	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.63 306	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

UniTT-Stereo	0.06 56	0.06 143	0.83 206	0.00 1	0.00 1	0.08 53	0.01 331	0.06 89	0.03 5	0.00 1	0.08 444	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.00 1

GMOStereo	0.13 149	0.24 335	0.83 206	0.00 1	0.14 510	0.86 330	0.01 331	0.09 134	0.11 138	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 534	0.00 1	0.00 1	0.16 470	0.01 197

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TestStereo1	0.20 221	0.30 366	0.84 211	0.00 1	0.16 517	1.12 482	0.01 331	0.69 323	0.57 326	0.00 1	0.05 427	0.04 195	0.01 165	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 461	0.06 458

SA-5K	0.20 221	0.30 366	0.84 211	0.00 1	0.16 517	1.12 482	0.01 331	0.69 323	0.57 326	0.00 1	0.05 427	0.04 195	0.01 165	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 461	0.06 458

RALCasStereoNet	0.16 186	0.35 393	0.84 211	0.00 1	0.00 1	0.32 142	0.03 400	0.16 187	0.56 282	0.02 329	0.07 441	0.05 223	0.08 388	0.13 256	0.08 304	0.00 1	0.31 555	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.11 503

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DSFCA	0.40 350	0.09 205	0.84 211	0.00 1	0.01 352	0.98 364	0.37 515	0.29 252	0.62 491	0.02 329	0.32 476	0.03 158	0.24 441	3.91 434	0.34 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

dd	0.16 186	0.52 467	0.86 217	0.01 364	0.00 1	1.03 382	0.00 1	0.09 134	0.52 252	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.00 1

ADLNet	0.38 341	0.21 308	0.86 217	0.00 1	0.00 1	0.67 274	0.00 1	0.86 348	0.60 417	0.18 467	0.01 328	1.01 478	0.02 235	2.92 382	0.26 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 407	0.02 336

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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.
PS-NSSS	0.54 418	0.44 436	0.86 217	0.00 1	0.00 1	1.04 390	0.00 1	2.37 514	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.11 279	0.01 165	5.32 482	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

riskmin	0.11 125	0.01 1	0.87 221	0.01 364	0.00 1	0.13 86	0.00 1	0.30 255	0.09 99	0.00 1	0.01 328	0.76 461	0.00 1	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

raft_robust	0.56 423	0.36 400	0.87 221	0.00 1	0.15 514	0.64 268	0.00 1	2.20 505	0.56 282	0.00 1	0.01 328	0.44 409	1.18 509	4.46 458	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 513	0.09 407	0.03 381

DeepStereo_RVC	0.22 234	0.04 63	0.87 221	0.05 443	0.02 406	1.07 439	0.32 506	0.04 62	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.00 1	1.25 511	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.05 437

GES	0.18 206	0.05 104	0.87 221	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.02 377	0.60 310	0.08 71	0.00 1	0.02 412	0.11 279	0.09 392	0.44 293	0.16 363	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

HART	0.12 139	0.17 282	0.88 225	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.09 134	0.57 326	0.07 415	0.01 328	0.21 340	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.11 542	0.00 1	0.00 1	0.17 477	0.03 381

HI	0.09 93	0.33 375	0.88 225	0.00 1	0.00 1	0.33 148	0.00 1	0.07 109	0.06 37	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.01 165	0.04 198	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.00 1

CoSv	0.09 93	0.33 375	0.88 225	0.00 1	0.00 1	0.33 148	0.00 1	0.07 109	0.06 37	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.01 165	0.04 198	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 221	0.32 371	0.88 225	0.00 1	0.00 1	1.02 376	0.00 1	0.20 217	0.29 222	0.01 199	0.00 1	0.34 377	0.02 235	0.81 310	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HSM	0.63 446	0.36 400	0.89 229	0.00 1	0.00 1	0.52 213	0.01 331	0.98 369	0.56 282	0.00 1	0.01 328	2.27 527	0.65 477	6.18 522	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

ETE_ROB	0.31 299	0.34 382	0.89 229	0.00 1	0.00 1	0.97 362	0.01 331	1.45 434	0.57 326	0.02 329	0.00 1	0.17 321	0.02 235	1.75 338	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GCAP-BAT	0.19 212	0.08 191	0.90 231	0.01 364	0.07 476	0.87 334	0.03 400	0.16 187	0.06 37	0.36 491	0.45 485	0.15 308	0.05 356	0.08 237	0.31 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 507	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.10 107	0.32 371	0.90 231	0.00 1	0.03 433	0.29 125	0.00 1	0.11 159	0.11 138	0.02 329	0.00 1	0.04 195	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.08 479

AACVNet	0.40 350	0.36 400	0.90 231	0.00 1	0.00 1	0.53 218	0.00 1	0.18 201	0.41 241	0.02 329	0.00 1	0.11 279	0.01 165	5.33 484	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 461	0.00 1

GMStereo	0.08 82	0.54 471	0.90 231	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.04 62	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 235	0.00 1	0.03 200	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
SGM-Forest	0.84 474	0.07 176	0.90 231	0.02 395	0.07 476	1.10 467	0.68 535	2.12 500	0.61 436	1.14 523	0.78 504	1.36 501	0.98 496	5.55 495	1.31 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.06 458
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AIO-test2	0.30 293	0.63 487	0.91 236	0.08 481	0.13 507	0.55 230	0.01 331	1.15 395	0.60 417	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.04 327	0.89 317	0.04 247	0.87 555	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.03 281	0.05 437

LL-Strereo2	0.12 139	0.41 427	0.91 236	0.05 443	0.03 433	0.51 207	0.04 420	0.13 175	0.11 138	0.01 199	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.06 218	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.03 281	0.03 381

LALA_ROB	0.31 299	0.38 417	0.91 236	0.00 1	0.01 352	1.00 372	0.01 331	1.60 461	0.61 436	0.15 462	0.00 1	0.09 270	0.01 165	1.04 321	0.41 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

ToySt	0.12 139	0.15 265	0.92 239	0.00 1	0.00 1	0.46 192	0.00 1	0.41 275	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.00 1	0.07 225	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.04 305	0.02 336

Any-RAFT	0.17 197	0.04 63	0.93 240	0.00 1	0.00 1	1.10 467	0.00 1	0.99 371	0.03 5	0.01 199	0.00 1	0.21 340	0.00 1	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.31 299	0.26 349	0.93 240	0.00 1	0.18 525	1.08 452	0.01 331	2.59 531	0.56 282	0.00 1	0.09 445	0.03 158	0.00 1	0.18 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 505	0.11 425	0.00 1

PSMNet-RSSM	0.36 329	0.36 400	0.93 240	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.50 292	0.53 257	0.04 386	0.00 1	0.40 401	0.00 1	3.33 410	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

raftrobust	0.13 149	0.36 400	0.94 243	0.00 1	0.18 525	0.62 253	0.02 377	0.07 109	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.03 292	0.03 184	0.05 262	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.04 416

RALAANet	0.13 149	0.51 461	0.95 244	0.00 1	0.00 1	0.32 142	0.01 331	0.38 267	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.09 392	0.02 151	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.10 418	0.00 1

acv_ft	0.21 229	0.14 260	0.95 244	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.00 1	0.58 306	0.60 417	0.19 469	0.01 328	0.71 457	0.12 408	0.05 211	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 507	0.00 1

model_zeroshot	0.20 221	0.23 326	0.96 246	0.01 364	0.00 1	0.77 299	0.02 377	0.31 258	0.14 170	0.75 513	0.00 1	0.12 285	0.01 165	0.58 301	0.02 167	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.11 495	0.01 104	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.08 82	0.11 234	0.96 246	0.00 1	0.00 1	0.08 53	0.00 1	0.19 206	0.08 71	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.02 235	0.02 151	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.01 197

DCRE	0.51 405	0.25 341	0.96 246	0.00 1	0.01 352	0.43 181	0.00 1	0.25 237	0.21 203	0.33 488	7.49 544	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.17 520	0.02 221	0.01 197

raft+_RVC	0.14 162	0.37 407	0.96 246	0.00 1	0.16 517	0.64 268	0.03 400	0.05 75	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.03 292	0.03 184	0.07 289	0.00 1	0.07 527	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.16 524

ACVNet	0.20 221	0.14 260	0.96 246	0.01 364	0.00 1	1.05 393	0.11 467	0.19 206	0.60 417	0.01 199	0.01 328	0.71 457	0.00 1	0.05 211	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.00 1

CFNet-ft	0.31 299	0.34 382	0.96 246	0.00 1	0.00 1	1.08 452	0.00 1	0.19 206	0.15 182	0.01 199	0.00 1	0.48 419	0.00 1	2.95 384	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.01 104	0.01 197

CFNet_RVC	0.31 299	0.34 382	0.96 246	0.00 1	0.00 1	1.08 452	0.00 1	0.19 206	0.15 182	0.01 199	0.00 1	0.48 419	0.00 1	2.95 384	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.01 104	0.01 197

coex_refinement	0.33 310	0.44 436	0.97 253	0.05 443	0.00 1	0.54 225	0.04 420	0.72 327	0.15 182	0.02 329	0.00 1	0.36 385	0.16 420	3.05 389	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

ITSA-stereo	0.44 367	0.06 143	0.97 253	0.03 415	0.00 1	1.08 452	0.06 437	1.42 426	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.21 340	0.50 462	3.91 434	0.38 434	0.00 1	0.00 1	0.02 515	0.01 432	0.03 281	0.01 197

SA	0.30 293	0.27 351	0.97 253	0.00 1	0.17 523	1.10 467	0.00 1	2.50 520	0.56 282	0.00 1	0.01 328	0.03 158	0.01 165	0.16 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 507	0.12 435	0.00 1

GANet-RSSM	0.34 318	0.29 362	0.97 253	0.00 1	0.00 1	1.05 393	0.00 1	0.22 228	0.15 182	0.03 360	0.00 1	0.31 370	0.00 1	3.62 420	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.05 327	0.01 197

anonymousdsp2	0.10 107	0.04 63	0.98 257	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.00 1	0.09 134	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.04 305	0.03 381

rafts_anoy	0.14 162	0.35 393	0.99 258	0.00 1	0.02 406	0.49 202	0.03 400	0.11 159	0.07 52	0.00 1	0.01 328	0.06 244	0.06 373	0.24 276	0.06 278	0.00 1	0.14 548	0.00 1	0.01 432	0.02 221	0.03 381

XPNet_ROB	0.37 336	0.34 382	1.01 259	0.01 364	0.00 1	0.96 360	0.00 1	1.11 388	0.46 244	0.00 1	0.00 1	0.17 321	0.02 235	2.73 371	0.54 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

sCroCo_RVC	0.09 93	0.05 104	1.02 260	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.12 168	0.48 245	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

TDLM	0.49 389	0.39 422	1.02 260	0.00 1	0.00 1	1.08 452	0.01 331	0.36 264	0.58 380	0.14 460	0.00 1	0.27 360	0.19 428	5.46 492	0.20 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 446	0.01 197

gcap-zeroshot	0.18 206	0.22 316	1.03 262	0.07 473	0.10 491	0.77 299	0.00 1	0.26 241	0.63 496	0.00 1	0.00 1	0.21 340	0.01 165	0.15 263	0.02 167	0.00 1	0.04 498	0.00 1	0.17 520	0.00 1	0.00 1

EKT-Stereo	0.46 373	0.12 246	1.03 262	0.75 552	4.21 570	1.06 402	0.00 1	0.83 343	0.04 21	0.02 329	0.00 1	0.08 259	0.00 1	0.89 317	0.01 119	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.05 475	0.04 305	0.01 197

SMFormer	0.33 310	0.10 212	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.45 434	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.00 1	3.24 400	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 336

tta	0.33 310	0.10 212	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.45 434	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.00 1	3.24 400	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

qqq1	0.33 310	0.10 212	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.45 434	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.00 1	3.24 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

fff1	0.33 310	0.10 212	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.45 434	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.00 1	3.24 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

knoymous	0.09 93	0.04 63	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.23 229	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.23 347	0.00 1	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.60 440	0.75 504	1.04 264	0.00 1	0.00 1	1.10 467	0.06 437	1.45 434	0.57 326	0.02 329	0.00 1	0.18 324	1.43 515	4.80 468	0.15 360	0.00 1	0.17 552	0.00 1	0.00 1	0.27 519	0.08 479

psm_up	0.39 345	0.25 341	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.82 315	0.00 1	1.88 482	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.28 363	0.01 165	2.78 374	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.00 1

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 375	0.43 432	1.04 264	0.11 502	0.00 1	1.10 467	0.00 1	0.80 337	0.54 261	0.00 1	0.05 427	0.38 396	0.03 292	3.50 416	0.14 355	0.88 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.20 534

HUF	0.15 180	0.29 362	1.05 272	0.02 395	0.11 498	0.04 35	0.00 1	0.16 187	0.09 99	0.03 360	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.08 237	0.00 1	0.00 1	0.58 563	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.37 547

delet	0.33 310	0.24 335	1.05 272	0.00 1	0.00 1	0.60 246	0.00 1	0.53 294	0.59 392	0.03 360	0.01 328	0.52 436	0.19 428	2.68 370	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

ffm	0.25 257	0.02 13	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.00 1	1.42 426	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.67 452	0.02 235	0.57 299	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.03 381

ff1	0.80 470	0.02 13	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.00 1	1.42 426	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.67 452	0.02 235	5.57 496	5.86 538	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.03 381

mmx	0.85 476	0.02 13	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.00 1	2.50 520	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.67 452	0.02 235	5.57 496	5.86 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

xxx	0.85 476	0.02 13	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.00 1	2.50 520	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.67 452	0.02 235	5.57 496	5.86 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

Anonymous_2	0.88 482	0.02 13	1.06 274	0.01 364	0.00 1	0.19 97	0.00 1	0.14 180	0.08 71	0.01 199	0.04 423	1.07 484	0.00 1	0.02 151	0.02 167	0.01 494	0.04 498	2.31 569	11.16 576	1.35 552	0.01 197

DDUNet	0.34 318	0.20 305	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.79 305	0.01 331	0.91 354	0.54 261	0.04 386	0.01 328	1.11 488	0.01 165	1.89 341	0.17 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.00 1

StereoVision	0.16 186	0.25 341	1.07 280	0.00 1	0.00 1	0.47 196	0.01 331	0.18 201	0.61 436	0.00 1	0.29 473	0.15 308	0.02 235	0.07 225	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.01 197

SACVNet	0.42 356	0.29 362	1.10 281	0.00 1	0.00 1	1.02 376	0.00 1	0.78 332	0.29 222	0.03 360	0.00 1	0.24 349	0.02 235	4.27 453	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 495	0.01 197

PSM-softLoss	0.48 382	0.04 63	1.10 281	0.17 524	0.00 1	1.07 439	0.25 490	0.12 168	0.61 436	0.03 360	0.01 328	0.02 96	0.01 165	6.03 514	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

KMStereo	0.48 382	0.04 63	1.10 281	0.17 524	0.00 1	1.07 439	0.25 490	0.12 168	0.61 436	0.03 360	0.01 328	0.02 96	0.01 165	6.03 514	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 363	0.38 417	1.10 281	0.01 364	0.00 1	1.02 376	0.00 1	1.94 487	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.01 165	3.25 405	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.02 336

H2IRNET	0.14 162	0.19 301	1.11 285	0.00 1	0.00 1	1.07 439	0.01 331	0.13 175	0.14 170	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.01 165	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 461	0.01 197

RAFT+CT+SA	0.26 262	0.34 382	1.11 285	0.02 395	0.27 540	1.10 467	0.00 1	0.70 326	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.01 165	0.36 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 559	0.11 425	0.22 540

UPFNet	0.18 206	0.05 104	1.11 285	0.00 1	0.00 1	0.48 199	0.00 1	1.11 388	0.48 245	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.00 1	0.10 246	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

test_4	0.13 149	0.07 176	1.12 288	0.00 1	0.05 460	0.82 315	0.00 1	0.04 62	0.08 71	0.10 441	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.02 151	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.11 425	0.00 1

CC-Net-ROB	0.64 448	0.50 456	1.13 289	0.07 473	0.00 1	1.08 452	0.01 331	2.58 529	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.14 299	0.01 165	5.73 504	0.12 339	0.50 547	0.00 1	0.21 554	0.00 1	0.09 407	0.02 336

IRAFT_RVC	0.51 405	0.13 254	1.14 290	0.10 492	0.00 1	1.17 496	0.10 463	0.28 251	0.61 436	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.12 408	6.22 530	0.22 392	0.00 1	0.09 534	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

ac_64	0.39 345	0.12 246	1.15 291	0.04 433	0.01 352	0.43 181	0.02 377	0.25 237	0.59 392	0.12 448	0.01 328	0.89 470	0.04 327	3.92 436	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.00 1

HGLStereo	0.28 274	0.12 246	1.15 291	0.00 1	0.00 1	0.65 271	0.00 1	0.57 303	0.25 214	0.02 329	0.01 328	0.47 417	0.03 292	2.17 351	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.01 197

hitnet-ft	0.42 356	0.30 366	1.15 291	0.00 1	0.00 1	0.73 289	0.11 467	0.30 255	0.19 200	0.04 386	0.14 455	0.75 460	0.17 426	4.33 456	0.10 321	0.01 494	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.04 305	0.01 197

MLCV	0.23 241	0.46 443	1.15 291	0.00 1	0.00 1	0.45 187	0.00 1	0.57 303	0.15 182	0.09 435	0.00 1	0.27 360	0.03 292	1.09 322	0.25 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.00 1

CFNet-RSSM	0.17 197	0.06 143	1.16 295	0.00 1	0.12 504	0.61 247	0.00 1	0.90 352	0.08 71	0.01 199	0.00 1	0.09 270	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 540	0.00 1	0.00 1

tt1	0.27 268	0.23 326	1.17 296	0.00 1	0.00 1	1.29 509	0.00 1	1.42 426	0.57 326	0.07 415	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.57 299	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.03 381

UDG	0.42 356	0.43 432	1.17 296	0.00 1	0.00 1	0.99 370	0.00 1	1.70 472	0.60 417	0.05 396	0.00 1	1.51 510	0.19 428	1.20 324	0.61 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 139	0.06 143	1.17 296	0.00 1	0.11 498	0.41 168	0.00 1	0.20 217	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.18 324	0.00 1	0.01 72	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 524	0.01 104	0.00 1

ssnet_v2	0.28 274	0.17 282	1.18 299	0.00 1	0.00 1	0.81 312	0.00 1	1.05 378	0.59 392	0.09 435	0.01 328	0.88 469	0.09 392	0.43 291	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 435	0.09 492

GANet-ADL	0.16 186	0.06 143	1.18 299	0.00 1	0.01 352	0.83 321	0.00 1	0.23 229	0.07 52	0.00 1	0.30 474	0.35 381	0.00 1	0.07 225	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.01 197

ACVNet-DCA	0.25 257	0.22 316	1.20 301	0.00 1	0.00 1	1.31 511	0.00 1	0.95 364	0.55 267	0.07 415	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.59 302	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

xx1	0.28 274	0.22 316	1.20 301	0.00 1	0.00 1	1.31 511	0.00 1	1.41 423	0.69 512	0.07 415	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.59 302	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

1test111	0.28 274	0.22 316	1.20 301	0.00 1	0.00 1	1.31 511	0.00 1	0.95 364	0.55 267	0.07 415	0.00 1	0.03 158	0.02 235	1.23 327	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

cc1	0.28 274	0.22 316	1.20 301	0.00 1	0.00 1	1.31 511	0.00 1	1.41 423	0.69 512	0.07 415	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.59 302	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.04 416

1111x	0.87 481	0.02 13	1.20 301	0.00 1	0.00 1	0.70 280	0.00 1	2.60 532	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.01 165	5.36 488	6.80 542	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

fff	0.28 274	0.37 407	1.20 301	0.00 1	0.01 352	1.05 393	0.00 1	1.48 447	0.61 436	0.13 452	0.00 1	0.04 195	0.60 472	0.02 151	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 437

DCANet	0.25 257	0.37 407	1.20 301	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	1.49 453	0.61 436	0.08 426	0.00 1	0.04 195	0.00 1	0.02 151	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.05 437

csc	0.28 274	0.37 407	1.20 301	0.00 1	0.01 352	1.05 393	0.00 1	1.48 447	0.61 436	0.13 452	0.00 1	0.04 195	0.60 472	0.02 151	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 437

cscssc	0.28 274	0.37 407	1.20 301	0.00 1	0.01 352	1.05 393	0.00 1	1.48 447	0.61 436	0.13 452	0.00 1	0.04 195	0.60 472	0.02 151	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 437

111	0.30 293	0.66 491	1.20 301	0.00 1	0.01 352	1.06 402	0.03 400	1.60 461	0.59 392	0.27 479	0.00 1	0.20 335	0.05 356	0.08 237	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.12 513

plain	0.11 125	0.17 282	1.21 311	0.00 1	0.00 1	0.05 42	0.00 1	0.16 187	0.32 228	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.01 165	0.03 184	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 513	0.01 197

GCST	0.28 274	0.46 443	1.23 312	0.00 1	0.01 352	0.31 136	0.03 400	0.15 184	0.05 31	0.01 199	0.37 481	0.05 223	0.04 327	2.76 373	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.03 381

RAFT_CTSACE	0.14 162	0.33 375	1.23 312	0.00 1	0.01 352	0.47 196	0.00 1	0.27 247	0.11 138	0.01 199	0.00 1	0.04 195	0.00 1	0.08 237	0.00 1	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.24 507	0.00 1

ICVP	0.15 180	0.03 39	1.23 312	0.00 1	0.01 352	1.02 376	0.09 458	0.19 206	0.10 126	0.00 1	0.02 412	0.07 252	0.01 165	0.18 268	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MM-Stereo_test1	0.12 139	0.10 212	1.26 315	0.02 395	0.04 451	0.28 122	0.02 377	0.06 89	0.28 218	0.01 199	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.05 211	0.01 119	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.23 505	0.01 197

RAFT-345	0.49 389	0.04 63	1.26 315	0.10 492	0.07 476	1.16 493	0.19 480	0.14 180	0.57 326	0.00 1	0.01 328	0.09 270	0.01 165	6.00 512	0.20 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

ccnet	0.49 389	0.05 104	1.26 315	0.01 364	0.08 482	0.72 287	0.18 477	1.18 400	0.35 231	0.45 500	0.68 498	0.13 292	0.39 457	3.54 418	0.74 468	0.01 494	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.02 221	0.01 197

CVANet_RVC	0.53 416	0.32 371	1.26 315	0.00 1	0.00 1	0.98 364	0.00 1	0.72 327	0.55 267	0.35 490	0.12 453	0.36 385	0.14 412	5.53 494	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 470	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 241	0.37 407	1.26 315	0.00 1	0.00 1	1.11 475	0.03 400	0.20 217	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.39 398	0.03 292	1.12 323	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.00 1

FTStereo	0.78 468	0.01 1	1.27 320	0.12 506	0.00 1	1.15 489	2.80 560	0.09 134	0.61 436	0.16 463	5.93 539	0.36 385	2.56 534	0.53 298	0.01 119	0.07 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-Stereo_test	0.35 324	0.51 461	1.28 321	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.03 400	0.37 266	0.13 164	0.01 199	0.00 1	0.56 440	0.00 1	3.27 406	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 435	0.01 197

IER	0.14 162	0.09 205	1.29 322	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.00 1	0.17 195	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.40 401	0.02 235	0.11 252	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

DAS	0.49 389	0.05 104	1.29 322	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	1.25 405	0.61 436	1.18 525	0.00 1	0.24 349	0.03 292	4.76 466	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

SepStereo	0.45 369	0.05 104	1.29 322	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	1.25 405	0.61 436	1.18 525	0.00 1	0.24 349	0.03 292	3.93 437	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

AIO-test1	0.27 268	0.33 375	1.30 325	0.00 1	0.01 352	0.52 213	0.01 331	1.16 397	0.61 436	0.00 1	0.01 328	0.03 158	0.02 235	1.24 329	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 435	0.06 458

RASNet	0.58 434	0.27 351	1.30 325	0.00 1	0.00 1	0.61 247	0.01 331	0.47 286	0.60 417	0.08 426	0.06 437	1.52 512	0.04 327	6.18 522	0.48 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

DualNet (step1)	0.44 367	0.23 326	1.31 327	0.00 1	0.00 1	0.95 357	0.00 1	2.28 509	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.00 1	1.45 332	0.07 289	0.32 543	0.00 1	1.06 563	0.33 560	0.01 104	0.01 197

test_sample9	1.51 516	0.23 326	1.31 327	0.00 1	0.00 1	0.95 357	0.00 1	2.28 509	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.00 1	3.30 407	7.04 543	0.32 543	12.66 576	1.06 563	0.33 560	0.01 104	0.01 197

test_sample8	2.11 532	0.23 326	1.31 327	0.00 1	0.00 1	0.95 357	0.00 1	2.06 494	0.55 267	1.95 536	0.00 1	7.32 549	3.15 540	3.30 407	7.04 543	0.32 543	12.66 576	1.06 563	0.33 560	0.01 104	0.01 197

hknet	0.38 341	0.07 176	1.32 330	0.00 1	0.00 1	1.07 439	0.00 1	2.43 517	0.58 380	0.30 483	0.09 445	0.63 444	0.00 1	0.96 319	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous3	0.19 212	0.07 176	1.33 331	0.00 1	0.00 1	1.12 482	0.00 1	0.56 301	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.06 244	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

DN-CSS_ROB	0.26 262	0.75 504	1.33 331	0.00 1	0.00 1	0.99 370	0.00 1	1.04 377	0.61 436	0.01 199	0.00 1	0.19 331	0.02 235	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 501	0.01 197

DFGA-Net	0.37 336	0.77 512	1.34 333	0.00 1	0.01 352	0.72 287	0.00 1	0.21 223	0.21 203	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.01 165	3.85 432	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 495	0.01 197

RAFT-Test	0.20 221	0.09 205	1.34 333	0.00 1	0.12 504	0.39 165	0.10 463	0.72 327	0.25 214	0.08 426	0.00 1	0.44 409	0.00 1	0.05 211	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 547	0.01 104	0.01 197

THIR-Stereo	0.93 486	0.18 290	1.34 333	0.00 1	0.01 352	0.53 218	3.86 563	0.10 151	0.10 126	0.10 441	1.50 520	0.76 461	2.90 537	5.73 504	1.45 489	0.00 1	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.01 104	0.00 1

test_5	0.26 262	0.35 393	1.35 336	0.01 364	0.22 536	0.80 308	0.01 331	0.81 339	0.58 380	0.12 448	0.00 1	0.06 244	0.01 165	0.61 305	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.16 524

RAFT-RH_RVC	0.96 489	0.13 254	1.35 336	0.02 395	0.05 460	1.06 402	0.00 1	0.06 89	0.55 267	0.01 199	9.57 556	0.10 274	0.00 1	6.00 512	0.30 418	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.01 104	0.00 1

sAnonymous2	0.10 107	0.22 316	1.35 336	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.03 50	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.15 520

CroCo_RVC	0.10 107	0.22 316	1.35 336	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.03 50	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.15 520

TestStereo	0.31 299	0.22 316	1.36 340	0.00 1	0.00 1	0.27 119	0.00 1	0.06 89	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.03 158	0.01 165	4.27 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.19 212	0.55 477	1.36 340	0.00 1	0.00 1	0.25 112	0.00 1	1.09 386	0.23 212	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.02 235	0.02 151	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	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
GMM-Stereo	0.18 206	0.02 13	1.37 342	0.08 481	0.00 1	1.11 475	0.13 471	0.09 134	0.60 417	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.10 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

test_sample6	0.41 353	0.11 234	1.38 343	0.00 1	0.00 1	0.48 199	0.00 1	2.33 513	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.00 1	3.18 397	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

PCWNet_CMD	0.19 212	0.10 212	1.38 343	0.00 1	0.01 352	0.75 295	0.00 1	0.35 261	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.48 419	0.51 464	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

ccs_rob	0.22 234	0.10 212	1.38 343	0.00 1	0.01 352	0.98 364	0.00 1	0.94 362	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.48 419	0.36 455	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CoDeX	0.36 329	0.24 335	1.39 346	0.00 1	0.01 352	0.29 125	0.00 1	1.58 460	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.25 354	0.07 383	2.82 376	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

CFNet_pseudo	0.22 234	0.10 212	1.39 346	0.00 1	0.01 352	0.98 364	0.00 1	0.94 362	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.48 419	0.36 455	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FENet	0.23 241	0.05 104	1.39 346	0.00 1	0.00 1	1.00 372	0.00 1	0.80 337	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.24 349	0.04 327	0.23 275	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

DMCA	0.19 212	0.16 274	1.39 346	0.00 1	0.01 352	1.00 372	0.01 331	0.38 267	0.57 326	0.01 199	0.01 328	0.05 223	0.00 1	0.05 211	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

MSMDNet	0.19 212	0.10 212	1.39 346	0.00 1	0.01 352	0.75 295	0.00 1	0.35 261	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.48 419	0.50 462	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

GANet	0.55 420	0.35 393	1.40 351	0.00 1	0.00 1	0.77 299	0.08 452	0.36 264	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.68 456	0.11 405	5.52 493	1.07 476	0.00 1	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.09 407	0.03 381

test_sample3	0.37 336	0.09 205	1.41 352	0.00 1	0.00 1	0.46 192	0.00 1	1.95 488	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	2.79 375	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

TRStereo	0.37 336	0.23 326	1.41 352	0.03 415	0.00 1	1.07 439	0.02 377	3.07 541	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.11 279	0.40 458	0.06 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 538	0.01 104	0.08 479

iResNet_ROB	0.30 293	0.66 491	1.41 352	0.00 1	0.00 1	0.70 280	0.00 1	0.79 335	0.57 326	0.04 386	0.01 328	0.08 259	0.01 165	1.55 336	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.00 1

test_sample5	0.39 345	0.10 212	1.42 355	0.00 1	0.00 1	0.45 187	0.00 1	2.14 501	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.00 1	3.06 390	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

test_sample4	0.38 341	0.10 212	1.42 355	0.00 1	0.00 1	0.45 187	0.00 1	2.09 497	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.00 1	2.83 377	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

DualNet	0.39 345	0.10 212	1.42 355	0.00 1	0.00 1	0.45 187	0.00 1	2.14 501	0.57 326	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.00 1	3.06 390	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

LMCR-Stereo	0.27 268	0.34 382	1.42 355	0.00 1	0.00 1	0.79 305	0.00 1	2.15 503	0.61 436	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.04 327	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.00 1

CrosDoStereo	1.10 495	0.08 191	1.43 359	0.00 1	0.05 460	0.63 264	5.86 567	0.60 310	0.38 234	0.26 475	1.21 513	0.19 331	3.02 538	6.61 542	1.64 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 495	0.08 191	1.43 359	0.00 1	0.05 460	0.63 264	5.86 567	0.60 310	0.38 234	0.26 475	1.21 513	0.19 331	3.02 538	6.61 542	1.64 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.00 1

ISRNet	0.16 186	0.11 234	1.44 361	0.00 1	0.00 1	0.50 204	0.00 1	0.44 280	0.60 417	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.05 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	0.50 400	0.51 461	1.44 361	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	0.63 316	0.59 392	0.00 1	0.00 1	0.08 259	0.01 165	6.14 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 501	0.01 197

cf-r	0.35 324	0.41 427	1.45 363	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.43 278	0.38 234	0.05 396	0.00 1	0.65 449	0.00 1	2.53 365	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.02 336

HSM-Net_RVC	0.52 415	0.06 143	1.45 363	0.00 1	0.00 1	0.61 247	0.00 1	3.83 546	0.52 252	0.14 460	0.00 1	0.22 346	0.03 292	3.50 416	0.04 247	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
IMH-64-1	1.98 526	0.88 520	1.46 365	1.92 560	0.54 549	2.90 538	1.64 547	5.24 550	0.91 527	0.97 517	4.83 533	2.10 522	2.00 526	5.33 484	2.83 511	3.56 565	0.04 498	0.02 515	0.00 1	1.90 555	0.50 553

IMH-64	1.98 526	0.88 520	1.46 365	1.92 560	0.54 549	2.90 538	1.64 547	5.24 550	0.91 527	0.97 517	4.83 533	2.10 522	2.00 526	5.33 484	2.83 511	3.56 565	0.04 498	0.02 515	0.00 1	1.90 555	0.50 553

MSKI-zero shot	0.22 234	0.08 191	1.46 365	0.00 1	0.12 504	1.08 452	0.03 400	0.85 346	0.16 189	0.22 471	0.05 427	0.06 244	0.00 1	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.02 471	0.00 1	0.18 524	0.02 221	0.01 197

cross-raft	0.15 180	0.05 104	1.46 365	0.00 1	0.01 352	0.37 162	0.07 443	0.40 272	0.02 1	0.02 329	0.00 1	0.38 396	0.00 1	0.02 151	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 495	0.01 104	0.02 336

G2L-ROB	0.29 290	0.47 448	1.48 369	0.00 1	0.00 1	0.80 308	0.00 1	0.08 120	0.16 189	0.00 1	0.00 1	0.16 317	0.00 1	2.60 366	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.14 162	0.06 143	1.48 369	0.07 473	0.00 1	0.52 213	0.00 1	0.08 120	0.03 5	0.13 452	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.02 151	0.07 289	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.01 432	0.19 488	0.04 416

FBW_ROB	0.83 473	0.31 370	1.48 369	0.10 492	0.01 352	0.62 253	0.01 331	1.91 484	0.59 392	0.01 199	0.01 328	1.10 486	0.05 356	7.84 553	2.07 502	0.05 521	0.01 429	0.03 526	0.01 432	0.01 104	0.47 550

CRFU-Net	0.40 350	0.12 246	1.50 372	0.14 515	0.01 352	0.90 340	0.00 1	0.42 277	0.14 170	0.00 1	0.00 1	0.42 406	1.94 524	2.15 348	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.03 281	0.00 1

RP	0.42 356	0.44 436	1.52 373	0.00 1	0.01 352	0.61 247	0.02 377	1.06 380	0.39 238	0.03 360	0.01 328	0.99 476	0.16 420	2.89 381	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 418	0.00 1

NCCL2	0.29 290	0.50 456	1.52 373	0.00 1	0.00 1	0.81 312	0.00 1	0.45 282	0.22 206	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.03 292	2.14 346	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.01 104	0.03 381

CFNet_ucs	0.26 262	0.14 260	1.53 375	0.00 1	0.01 352	0.84 325	0.00 1	1.78 479	0.17 194	0.00 1	0.00 1	0.49 427	0.30 448	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

Reg-Stereo(zero)	0.23 241	0.02 13	1.54 376	0.00 1	0.07 476	0.81 312	0.09 458	0.10 151	0.16 189	0.00 1	0.11 450	0.20 335	0.82 489	0.17 267	0.28 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 487	0.01 104	0.06 458

MIPNet	0.34 318	0.35 393	1.56 377	0.02 395	0.00 1	1.11 475	0.09 458	1.57 458	0.65 502	0.11 445	0.05 427	0.18 324	0.19 428	0.74 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.06 349	0.01 197

AASNet	0.27 268	0.47 448	1.56 377	0.00 1	0.00 1	0.91 348	0.00 1	0.58 306	0.58 380	0.00 1	0.00 1	0.39 398	0.02 235	0.33 282	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 511	0.06 458

DCVSM-stereo	0.16 186	0.03 39	1.58 379	0.00 1	0.00 1	0.74 290	0.04 420	0.02 34	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.60 441	0.07 383	0.06 218	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

CFNet	0.56 423	0.50 456	1.58 379	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.01 331	1.08 384	0.57 326	0.00 1	0.01 328	0.12 285	0.01 165	5.87 509	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 446	0.02 336

SFCPSM	0.21 229	0.04 63	1.59 381	0.00 1	0.05 460	0.34 155	0.00 1	1.24 404	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.12 285	0.02 235	0.05 211	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.02 221	0.00 1

IPLG	0.51 405	0.38 417	1.60 382	0.02 395	0.00 1	1.11 475	0.07 443	1.48 447	0.57 326	0.05 396	0.00 1	0.12 285	0.15 418	4.58 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.00 1

HHNet	0.48 382	0.21 308	1.60 382	0.10 492	0.00 1	1.14 486	0.26 493	0.47 286	0.59 392	0.01 199	3.56 528	0.04 195	0.71 478	0.00 1	0.73 467	0.02 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.00 1

SGM_RVC	1.54 518	0.35 393	1.60 382	0.15 518	0.17 523	1.25 505	0.77 538	1.97 489	0.88 526	4.31 546	2.46 523	4.36 537	2.37 532	6.98 548	1.78 496	0.21 536	0.23 553	0.20 551	0.23 540	0.26 513	0.31 544
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.57 429	0.22 316	1.61 385	0.00 1	0.00 1	0.84 325	0.78 540	2.58 529	0.61 436	0.38 494	0.00 1	1.25 491	0.63 476	2.07 345	0.38 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.08 479
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NaN_ROB	0.80 470	0.47 448	1.63 386	0.17 524	0.19 529	0.58 238	0.38 517	2.11 498	0.80 524	0.53 506	0.33 477	0.48 419	1.13 505	4.98 473	1.94 498	0.00 1	0.02 471	0.01 499	0.05 475	0.06 349	0.14 519

testlalala2	0.25 257	0.07 176	1.64 387	0.00 1	0.00 1	0.82 315	0.00 1	1.66 468	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.04 195	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 547	0.01 104	0.00 1

FCDSN-DC	2.66 540	0.08 191	1.65 388	0.00 1	0.00 1	1.73 525	0.37 515	1.64 467	1.35 536	8.08 561	11.18 562	11.78 557	7.59 558	4.76 466	2.80 510	0.02 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.05 437
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
STrans-v2	0.85 476	0.28 356	1.66 389	0.00 1	0.01 352	0.85 328	0.04 420	2.05 491	0.67 510	0.48 503	0.87 508	1.12 489	2.12 530	6.64 544	0.25 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

ASMatch	0.59 438	0.10 212	1.66 389	0.13 513	0.04 451	1.07 439	0.00 1	0.10 151	0.64 499	0.06 405	0.44 484	0.05 223	0.87 492	6.32 533	0.27 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.00 1	0.00 1

STTStereo	0.24 250	0.28 356	1.68 391	0.00 1	0.00 1	0.84 325	0.03 400	0.16 187	0.08 71	0.02 329	0.00 1	0.20 335	0.03 292	1.54 335	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet	0.25 257	0.27 351	1.68 391	0.00 1	0.00 1	0.69 279	0.00 1	1.22 402	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.03 292	0.12 254	0.30 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.01 197

HH	0.23 241	0.21 308	1.69 393	0.16 520	0.08 482	0.11 64	0.00 1	0.24 234	0.06 37	0.30 483	0.18 459	1.47 507	0.04 327	0.04 198	0.01 119	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

HanStereo	0.23 241	0.21 308	1.69 393	0.16 520	0.08 482	0.11 64	0.00 1	0.24 234	0.06 37	0.30 483	0.18 459	1.47 507	0.04 327	0.04 198	0.01 119	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

PSMNet_ROB	0.41 353	0.54 471	1.69 393	0.00 1	0.00 1	0.92 350	0.00 1	0.27 247	0.53 257	0.00 1	0.00 1	0.25 354	0.03 292	3.43 413	0.47 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.03 381

BEATNet_4x	0.24 250	0.51 461	1.71 396	0.00 1	0.00 1	0.31 136	0.00 1	0.99 371	0.31 227	0.00 1	0.00 1	0.29 364	0.03 292	0.22 273	0.35 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.02 336

4D-IteraStereo	0.16 186	0.51 461	1.73 397	0.00 1	0.00 1	0.38 164	0.03 400	0.08 120	0.08 71	0.02 329	0.01 328	0.00 1	0.01 165	0.06 218	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.06 458

DEmStereo	0.75 465	0.06 143	1.73 397	0.04 433	0.00 1	0.78 303	0.52 529	0.05 75	0.57 326	0.05 396	0.72 500	0.02 96	3.42 543	5.79 507	1.29 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

DISCO	0.31 299	0.11 234	1.73 397	0.16 520	0.16 517	0.31 136	0.00 1	0.09 134	0.17 194	0.00 1	0.01 328	1.51 510	0.00 1	1.21 325	0.62 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.01 197

CBMV_ROB	0.84 474	0.06 143	1.73 397	0.00 1	0.00 1	1.37 516	0.47 522	2.57 527	0.58 380	2.13 537	0.76 501	1.06 482	1.38 514	4.04 441	0.54 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.05 437

anonymousa	0.14 162	0.15 265	1.74 401	0.00 1	0.00 1	0.28 122	0.00 1	0.01 2	0.11 138	0.00 1	0.01 328	0.42 406	0.02 235	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 473	0.00 1	0.02 336

GwcNet-RSSM	0.45 369	0.56 479	1.74 401	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.65 319	0.55 267	0.18 467	0.00 1	0.37 393	0.00 1	3.70 427	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.02 336

UGAM-zero	0.68 454	0.10 212	1.78 403	0.07 473	0.16 517	0.34 155	0.03 400	0.92 357	0.18 198	0.37 493	0.00 1	2.23 526	0.74 483	6.20 528	0.01 119	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.26 551	0.01 104	0.09 492

GwcNet-ADL	0.30 293	0.19 301	1.78 403	0.00 1	0.00 1	1.03 382	0.00 1	2.08 496	0.28 218	0.00 1	0.00 1	0.37 393	0.04 327	0.02 151	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

CIPLG	0.33 310	0.75 504	1.79 405	0.10 492	0.01 352	0.93 355	0.21 483	1.45 434	0.61 436	0.02 329	0.01 328	0.14 299	0.06 373	0.13 256	0.17 367	0.00 1	0.04 498	0.01 499	0.01 432	0.17 477	0.04 416

RYNet	0.53 416	0.19 301	1.79 405	0.00 1	0.00 1	0.55 230	0.00 1	1.12 390	0.61 436	0.02 329	0.00 1	0.83 466	0.04 327	5.05 475	0.45 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

UGAM	0.51 405	0.12 246	1.83 407	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.00 1	0.06 89	0.11 138	0.00 1	0.23 466	0.35 381	0.04 327	6.42 538	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 513	0.03 381

RainbowNet	0.61 443	1.13 536	1.83 407	0.10 492	0.04 451	1.23 503	0.07 443	1.74 476	0.57 326	0.01 199	0.02 412	1.14 490	0.25 444	2.29 357	0.48 451	0.61 549	0.05 513	0.00 1	0.00 1	0.47 538	0.20 534

test_xeample3	0.24 250	0.06 143	1.84 409	0.02 395	0.00 1	0.33 148	0.05 431	1.33 412	0.14 170	0.00 1	0.03 418	0.03 158	0.03 292	0.10 246	0.43 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 540	0.05 327	0.06 458

MMNet	0.23 241	0.18 290	1.84 409	0.00 1	0.00 1	0.67 274	0.00 1	0.59 308	0.59 392	0.00 1	0.01 328	0.18 324	0.09 392	0.26 279	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

WAO-7	2.46 538	0.92 526	1.85 411	0.03 415	0.05 460	4.73 549	0.54 530	5.67 553	4.50 551	1.49 529	7.64 547	5.52 541	2.69 535	8.48 556	4.51 524	0.00 1	0.00 1	0.33 556	0.02 450	0.19 488	0.06 458

SQANet	0.42 356	1.14 538	1.86 412	0.04 433	0.48 547	0.36 160	0.03 400	0.40 272	0.56 282	0.02 329	0.24 467	0.49 427	0.06 373	2.14 346	0.21 391	0.02 510	0.02 471	0.01 499	0.00 1	0.19 488	0.03 381

DANet	0.58 434	0.19 301	1.87 413	0.26 538	0.06 470	0.51 207	0.11 467	1.41 423	0.52 252	0.22 471	0.06 437	1.06 482	0.02 235	4.25 451	0.92 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.06 458
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IMH	2.83 543	1.28 544	1.89 414	1.96 563	0.60 551	5.22 552	0.24 487	6.28 555	4.13 550	1.90 535	7.52 546	6.39 544	3.40 542	6.59 541	2.53 508	3.92 567	0.12 544	0.05 537	0.00 1	2.06 558	0.47 550

WCMA_ROB	2.01 529	0.34 382	1.89 414	0.04 433	0.00 1	1.07 439	0.60 532	1.09 386	1.21 533	5.12 551	9.87 558	8.09 552	4.48 553	3.74 430	2.55 509	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.02 221	0.13 516

G2L-Stereo	0.41 353	0.45 441	1.90 416	0.00 1	0.00 1	0.58 238	0.00 1	0.40 272	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.33 373	0.05 356	4.09 443	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.00 1

otaku	0.59 438	1.12 534	1.90 416	0.08 481	0.11 498	0.89 338	0.05 431	0.60 310	0.57 326	0.01 199	1.41 518	1.03 480	0.14 412	2.39 361	0.56 460	0.06 523	0.03 483	0.01 499	0.00 1	0.61 542	0.21 538

rrr	0.24 250	0.06 143	1.91 418	0.01 364	0.00 1	0.32 142	0.04 420	1.34 413	0.15 182	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.04 327	0.14 258	0.44 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 524	0.05 327	0.05 437

iRaft-Stereo_20w	0.38 341	0.11 234	1.91 418	0.12 506	0.04 451	0.70 280	0.24 487	1.72 474	0.16 189	0.41 497	0.00 1	0.26 356	1.04 499	0.41 290	0.24 401	0.00 1	0.04 498	0.00 1	0.14 507	0.02 221	0.09 492

NVstereo2D	0.45 369	0.11 234	1.91 418	0.00 1	0.00 1	0.59 244	0.00 1	1.39 422	0.61 436	0.03 360	0.00 1	0.33 373	0.00 1	3.94 438	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WAO-6	2.38 534	0.69 494	1.93 421	0.00 1	0.00 1	3.94 546	0.29 503	5.62 552	7.23 558	0.34 489	6.76 541	7.73 551	1.96 525	5.88 510	5.07 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 461	0.03 381

FC-DCNN v2	3.59 548	0.10 212	1.95 422	0.00 1	0.00 1	3.24 542	0.59 531	3.55 545	3.05 546	11.72 567	12.90 567	15.18 565	8.62 561	6.26 531	4.54 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.05 437

DRN-Test	0.43 363	0.13 254	1.95 422	0.03 415	0.09 487	0.61 247	0.00 1	1.43 431	0.61 436	0.00 1	0.00 1	0.18 324	0.04 327	3.32 409	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 324	0.49 455	2.00 424	0.00 1	0.02 406	0.96 360	0.00 1	0.55 300	0.18 198	0.03 360	0.00 1	0.35 381	0.10 400	2.37 359	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SPS-STEREO	0.88 482	0.40 425	2.01 425	0.00 1	0.01 352	0.42 175	0.17 475	0.50 292	0.61 436	2.19 538	0.79 505	2.04 521	0.27 446	5.10 476	2.89 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.11 503
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PAM	0.48 382	0.08 191	2.03 426	0.19 531	0.24 538	0.54 225	0.26 493	0.24 234	0.11 138	0.54 507	0.96 510	2.39 530	0.72 481	0.48 295	0.25 405	0.00 1	0.07 527	0.00 1	0.26 551	0.01 104	0.18 527

IPLGR_C	0.35 324	0.81 516	2.03 426	0.10 492	0.01 352	0.90 340	0.21 483	1.46 444	0.61 436	0.02 329	0.01 328	0.13 292	0.07 383	0.14 258	0.17 367	0.00 1	0.05 513	0.01 499	0.02 450	0.17 477	0.04 416

FC-DCNN	3.42 547	0.11 234	2.03 426	0.00 1	0.00 1	3.18 541	0.60 532	3.13 542	2.98 545	11.40 566	12.28 564	13.93 562	8.68 562	5.70 502	4.27 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.06 458

DispNO	0.64 448	0.48 451	2.04 429	0.00 1	0.00 1	0.71 284	0.01 331	1.47 446	0.56 282	0.00 1	0.54 491	1.34 499	0.06 373	5.12 477	0.31 425	0.00 1	0.00 1	0.03 526	0.12 500	0.01 104	0.02 336

NCC-stereo	0.49 389	0.46 443	2.04 429	0.03 415	0.03 433	1.06 402	0.01 331	0.78 332	0.22 206	0.06 405	0.19 461	0.64 447	0.05 356	3.65 423	0.63 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

Abc-Net	0.49 389	0.46 443	2.04 429	0.03 415	0.03 433	1.06 402	0.01 331	0.78 332	0.22 206	0.06 405	0.19 461	0.64 447	0.05 356	3.65 423	0.63 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLGR	0.43 363	0.17 282	2.05 432	0.02 395	0.02 406	1.08 452	0.04 420	1.62 466	0.57 326	0.09 435	0.00 1	0.15 308	0.22 437	2.62 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.00 1

AF-Net	0.47 375	0.53 469	2.05 432	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.01 331	1.18 400	0.40 239	0.13 452	0.05 427	1.30 496	0.45 460	2.43 363	0.30 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 407	0.00 1

GANetREF_RVC	0.54 418	0.70 496	2.06 434	0.00 1	0.00 1	1.14 486	0.00 1	1.61 463	0.58 380	0.00 1	0.01 328	0.29 364	0.04 327	4.21 450	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.02 336
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
PDISCO_ROB	0.56 423	0.57 480	2.07 435	0.17 524	0.00 1	1.56 520	0.01 331	2.27 508	0.51 250	0.08 426	0.01 328	0.74 459	0.28 447	2.37 359	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 529	0.00 1

PFNet	0.60 440	0.11 234	2.08 436	0.00 1	0.30 542	1.16 493	0.00 1	0.29 252	0.59 392	0.01 199	0.24 467	0.02 96	0.00 1	6.58 540	0.23 397	0.10 529	0.00 1	0.00 1	0.04 473	0.14 450	0.05 437

ACRE	0.34 318	0.70 496	2.13 437	0.10 492	0.00 1	0.90 340	0.20 482	1.45 434	0.61 436	0.02 329	0.01 328	0.13 292	0.05 356	0.14 258	0.17 367	0.00 1	0.03 483	0.01 499	0.02 450	0.17 477	0.04 416

MSMD_ROB	2.04 530	0.40 425	2.13 437	0.00 1	0.00 1	4.88 550	0.22 486	0.93 361	1.82 542	5.71 554	7.79 548	7.39 550	3.72 545	4.62 464	1.22 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

NVStereoNet_ROB	1.08 494	0.39 422	2.15 439	0.08 481	0.02 406	0.45 187	0.02 377	0.89 351	0.67 510	0.10 441	5.85 537	1.90 517	1.11 504	6.20 528	1.14 478	0.20 535	0.00 1	0.03 526	0.07 481	0.12 435	0.13 516
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CBFPSM	0.36 329	0.54 471	2.16 440	0.00 1	0.00 1	0.30 132	0.00 1	0.26 241	0.62 491	0.01 199	0.01 328	1.68 513	1.03 498	0.27 280	0.33 429	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

MyStereo06	0.36 329	0.13 254	2.17 441	0.01 364	0.00 1	1.09 461	0.00 1	0.23 229	0.09 99	0.49 504	0.41 483	1.01 478	1.05 500	0.21 272	0.24 401	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.04 416

TorneroNet	6.97 563	1.37 549	2.22 442	1.95 562	1.12 560	19.47 571	0.47 522	13.04 571	26.32 575	7.90 560	17.10 569	17.67 569	4.62 554	10.46 564	7.94 545	1.98 561	0.03 483	0.11 547	0.00 1	4.15 564	1.49 565

PAM_32	0.49 389	0.07 176	2.23 443	0.17 524	0.23 537	0.54 225	0.25 490	0.26 241	0.13 164	0.49 504	0.93 509	2.21 525	0.87 492	0.51 296	0.31 425	0.00 1	0.07 527	0.00 1	0.27 555	0.01 104	0.19 531

TorneroNet-64	6.39 561	1.31 547	2.23 443	1.99 564	0.65 553	18.82 570	0.28 501	11.98 568	26.18 574	5.99 555	12.75 566	19.37 570	4.08 549	9.94 562	5.95 541	0.89 557	0.00 1	0.11 547	0.00 1	3.44 562	1.81 568

ACV-stereo	0.63 446	0.16 274	2.24 445	0.00 1	0.00 1	1.79 528	0.07 443	0.06 89	0.10 126	0.00 1	0.00 1	3.53 534	1.24 510	3.12 392	0.17 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

Ntro	0.57 429	1.13 536	2.24 445	0.04 433	0.36 544	1.04 390	0.02 377	0.74 331	0.57 326	0.01 199	0.00 1	0.76 461	0.08 388	3.01 386	0.47 449	0.07 524	0.04 498	0.01 499	0.00 1	0.76 547	0.02 336

ADStereo(finetuned)	0.34 318	0.37 407	2.24 445	0.00 1	0.00 1	1.04 390	0.00 1	1.49 453	0.61 436	0.08 426	0.00 1	0.04 195	0.74 483	0.03 184	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.05 437

LVE	2.75 541	1.12 534	2.30 448	0.46 544	0.45 546	1.87 529	0.06 437	7.19 557	9.72 562	0.03 360	11.08 561	9.01 553	1.26 512	6.93 547	0.91 472	1.86 559	0.16 551	0.04 534	0.24 547	0.22 501	0.13 516

MFMNet_re	0.24 250	0.74 503	2.31 449	0.53 547	0.00 1	0.17 94	0.01 331	0.02 34	0.59 392	0.01 199	0.03 418	0.12 285	0.00 1	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.01 197

STTRV1_RVC	0.67 453	0.21 308	2.32 450	0.00 1	0.00 1	0.58 238	0.01 331	1.05 378	0.59 392	0.01 199	0.51 490	0.26 356	0.18 427	6.05 516	0.27 413	0.26 539	1.07 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

YMNet	0.36 329	0.38 417	2.34 451	0.03 415	0.03 433	0.92 350	0.15 473	0.53 294	0.65 502	0.09 435	0.01 328	0.44 409	0.06 373	0.82 311	0.30 418	0.01 494	0.00 1	0.04 534	0.00 1	0.27 519	0.04 416

YMNet_1	0.36 329	0.38 417	2.34 451	0.03 415	0.03 433	0.92 350	0.15 473	0.53 294	0.65 502	0.09 435	0.01 328	0.44 409	0.06 373	0.82 311	0.30 418	0.01 494	0.00 1	0.04 534	0.00 1	0.27 519	0.04 416

MyStereo04	0.26 262	0.12 246	2.34 451	0.00 1	0.00 1	0.98 364	0.00 1	0.84 344	0.20 201	0.06 405	0.01 328	0.33 373	0.11 405	0.00 1	0.06 278	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.04 416

WAO-8	5.13 557	1.91 558	2.34 451	0.60 549	0.10 491	12.98 563	0.34 511	11.65 566	24.58 572	4.87 548	10.60 560	13.32 558	4.10 550	8.85 557	3.55 516	0.75 552	0.32 556	0.71 561	0.12 500	0.70 544	0.11 503

Venus	5.12 556	1.91 558	2.34 451	0.60 549	0.10 491	12.98 563	0.34 511	11.65 566	24.58 572	4.87 548	10.54 559	13.32 558	4.10 550	8.85 557	3.55 516	0.75 552	0.32 556	0.71 561	0.12 500	0.70 544	0.11 503

MyStereo05	0.28 274	0.13 254	2.37 456	0.01 364	0.00 1	1.09 461	0.00 1	1.02 375	0.45 243	0.04 386	0.01 328	0.26 356	0.14 412	0.00 1	0.06 278	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.04 416

stereogan	0.49 389	0.22 316	2.39 457	0.00 1	0.00 1	0.63 264	0.02 377	0.79 335	0.72 516	0.06 405	0.00 1	1.68 513	0.46 461	2.63 369	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.00 1

LL-Strereo	0.71 459	0.88 520	2.40 458	0.00 1	0.00 1	0.63 264	0.01 331	1.57 458	0.58 380	0.45 500	0.00 1	0.54 438	0.30 448	6.37 536	0.07 289	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.00 1	0.22 501	0.17 526

FINET	0.51 405	0.36 400	2.40 458	0.00 1	0.00 1	0.27 119	0.00 1	2.06 494	1.49 539	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.04 327	3.38 412	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.02 336

ktn	4.96 555	1.21 541	2.41 460	3.20 567	1.02 558	8.36 559	2.08 553	9.00 562	17.02 565	5.18 552	12.71 565	13.69 560	3.51 544	8.05 554	3.68 519	5.30 571	0.02 471	0.00 1	0.00 1	2.14 559	0.55 556

UNet	0.26 262	0.18 290	2.41 460	0.00 1	0.00 1	0.71 284	0.00 1	0.39 270	0.60 417	0.00 1	0.00 1	0.37 393	0.02 235	0.45 294	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

FADNet	0.55 420	0.75 504	2.42 462	0.00 1	0.01 352	0.82 315	0.00 1	0.88 349	0.54 261	0.01 199	0.01 328	0.16 317	0.16 420	4.49 459	0.09 310	0.18 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 537	0.00 1

RGC	0.50 400	0.53 469	2.42 462	0.00 1	0.01 352	0.65 271	0.00 1	1.07 382	0.17 194	0.01 199	0.62 496	1.00 477	0.19 428	3.03 388	0.28 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.02 336

APVNet	0.51 405	0.21 308	2.43 464	0.00 1	0.00 1	0.94 356	0.00 1	0.45 282	0.62 491	0.01 199	0.01 328	0.34 377	0.03 292	4.59 461	0.27 413	0.00 1	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.15 461	0.02 336

CSAN	1.05 493	0.61 485	2.46 465	0.09 488	0.08 482	0.71 284	0.71 537	2.20 505	0.93 529	0.85 515	2.92 524	0.79 464	1.46 516	5.37 489	1.58 492	0.01 494	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.09 407	0.05 437

DMCA-RVC	0.31 299	0.48 451	2.47 466	0.00 1	0.03 433	0.78 303	0.03 400	0.06 89	0.08 71	0.01 199	0.01 328	0.08 259	0.33 453	1.59 337	0.16 363	0.00 1	0.02 471	0.01 499	0.00 1	0.01 104	0.01 197

FADNet-RVC	0.51 405	0.80 514	2.47 466	0.01 364	0.00 1	0.48 199	0.00 1	1.32 411	0.14 170	0.00 1	0.01 328	0.12 285	0.06 373	4.07 442	0.15 360	0.00 1	0.04 498	0.00 1	0.00 1	0.38 532	0.08 479

FADNet_RVC	0.60 440	0.83 518	2.50 468	0.00 1	0.00 1	1.09 461	0.00 1	1.29 407	0.50 247	0.02 329	0.05 427	0.26 356	0.03 292	3.17 396	0.25 405	0.21 536	0.26 554	0.08 544	0.28 557	0.53 540	0.55 556

StereoDRNet	0.42 356	0.50 456	2.50 468	0.02 395	0.06 470	0.51 207	0.00 1	0.34 260	0.61 436	0.00 1	0.00 1	0.33 373	0.02 235	2.87 379	0.50 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.02 336

FAT-Stereo	0.50 400	0.14 260	2.51 470	0.00 1	0.00 1	0.33 148	0.09 458	1.88 482	0.61 436	0.05 396	0.76 501	0.60 441	0.52 466	2.46 364	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

AANet_RVC	0.75 465	0.65 489	2.52 471	0.01 364	0.00 1	0.66 273	0.00 1	0.61 314	0.13 164	0.00 1	1.29 517	0.96 474	0.04 327	5.98 511	1.82 497	0.13 530	0.02 471	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.04 416

PWCDC_ROB	0.94 487	0.91 525	2.52 471	0.00 1	0.00 1	1.15 489	0.00 1	2.11 498	1.18 532	0.00 1	8.99 551	0.35 381	0.09 392	0.64 307	0.40 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 539	0.03 381

Consistency-Raft	0.39 345	0.30 366	2.53 473	0.14 515	0.03 433	0.90 340	0.04 420	1.36 415	0.59 392	0.00 1	0.02 412	0.02 96	1.15 507	0.33 282	0.43 443	0.02 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

ADLNet2	0.55 420	0.33 375	2.54 474	0.00 1	0.00 1	0.88 336	0.00 1	0.69 323	0.65 502	0.00 1	0.07 441	1.47 507	0.02 235	4.12 446	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 446	0.01 197

MyStereo8	0.28 274	0.37 407	2.57 475	0.02 395	0.00 1	1.23 503	0.00 1	0.26 241	0.15 182	0.02 329	0.05 427	0.14 299	0.04 327	0.24 276	0.05 262	0.00 1	0.11 542	0.00 1	0.01 432	0.04 305	0.21 538

GASNet	0.56 423	1.09 531	2.57 475	0.00 1	0.00 1	0.52 213	0.02 377	1.12 390	0.22 206	0.01 199	0.14 455	0.50 431	0.12 408	4.09 443	0.39 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 527	0.08 479

IGEV_Zeroshot_test	0.32 308	0.10 212	2.61 477	0.01 364	0.01 352	0.50 204	0.04 420	0.21 223	0.09 99	0.45 500	0.45 485	0.81 465	0.51 464	0.20 271	0.23 397	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.14 507	0.03 281	0.00 1

DCANet-4	0.31 299	0.05 104	2.61 477	0.00 1	0.00 1	1.05 393	0.00 1	1.49 453	0.61 436	0.13 452	0.00 1	0.03 158	0.05 356	0.03 184	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 437

Nwc_Net	0.43 363	0.42 429	2.64 479	0.00 1	0.00 1	0.67 274	0.00 1	0.82 342	0.28 218	0.00 1	0.01 328	0.90 471	0.10 400	2.62 367	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.00 1

ELAS	2.75 541	0.35 393	2.67 480	0.05 443	0.04 451	6.72 556	1.83 550	2.84 538	3.38 547	8.25 563	9.14 552	3.95 535	6.15 557	3.73 429	5.70 536	0.00 1	0.04 498	0.01 499	0.01 432	0.10 418	0.08 479
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	2.61 539	0.65 489	2.71 481	0.02 395	0.02 406	1.55 519	0.94 545	3.02 539	1.29 535	11.21 565	7.34 543	11.54 556	2.74 536	6.34 534	2.43 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 522	0.03 381
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
TransformOpticalFlow	0.85 476	0.27 351	2.72 482	0.30 541	0.03 433	1.25 505	0.05 431	1.53 457	0.61 436	0.28 480	0.38 482	1.27 494	1.54 517	6.53 539	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

PA-Net	0.57 429	0.50 456	2.73 483	0.03 415	0.06 470	0.89 338	0.02 377	0.66 320	0.63 496	0.00 1	0.00 1	0.43 408	0.07 383	4.82 469	0.55 459	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.04 416
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
gwcnet-sp	0.28 274	0.15 265	2.75 484	0.00 1	0.00 1	0.51 207	0.02 377	0.49 289	0.57 326	0.01 199	0.01 328	0.08 259	0.04 327	0.87 314	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

scenet	0.28 274	0.15 265	2.75 484	0.00 1	0.00 1	0.51 207	0.02 377	0.49 289	0.57 326	0.01 199	0.01 328	0.08 259	0.04 327	0.87 314	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

ssnet	0.28 274	0.15 265	2.75 484	0.00 1	0.00 1	0.51 207	0.02 377	0.49 289	0.57 326	0.01 199	0.01 328	0.08 259	0.04 327	0.87 314	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

ARAFT	0.58 434	0.75 504	2.78 487	0.00 1	0.00 1	1.20 501	0.00 1	2.26 507	0.57 326	0.05 396	0.00 1	0.18 324	0.03 292	3.54 418	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.04 416

ACVNet_2	1.32 508	1.30 546	2.83 488	0.11 502	0.07 476	1.30 510	0.18 477	2.29 512	0.75 520	0.26 475	3.44 527	6.65 546	0.16 420	5.12 477	1.08 477	0.13 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 532	0.32 545

HBP-ISP	0.80 470	0.70 496	2.86 489	0.02 395	0.01 352	1.67 523	0.48 524	2.63 533	0.56 282	1.11 522	0.06 437	0.50 431	0.74 483	4.60 462	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.03 381

Syn2CoEx	0.56 423	0.78 513	2.86 489	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.01 331	0.91 354	0.61 436	0.02 329	0.00 1	0.49 427	0.21 434	5.03 474	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.03 381

edge stereo	0.58 434	0.29 362	2.86 489	0.01 364	0.03 433	0.33 148	0.03 400	0.97 368	0.50 247	0.21 470	0.33 477	1.31 497	0.16 420	4.20 449	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.01 197

MANE	9.96 568	0.69 494	2.88 492	1.22 555	0.61 552	13.15 565	3.46 561	15.62 573	22.27 570	22.74 572	30.00 575	29.74 572	23.22 570	17.17 568	13.78 564	0.29 541	0.56 562	0.09 545	0.61 565	0.15 461	1.00 562

z-ln-s-r	0.71 459	0.44 436	2.91 493	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	1.77 478	0.61 436	0.00 1	0.00 1	0.16 317	0.00 1	4.44 457	3.56 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.00 1

G-Net	1.20 503	0.28 356	2.96 494	0.05 443	0.49 548	1.73 525	0.48 524	0.23 229	0.35 231	1.35 528	9.14 552	2.33 528	0.81 488	2.40 362	1.15 479	0.01 494	0.03 483	0.02 515	0.09 487	0.07 365	0.05 437

iResNetv2_ROB	0.36 329	1.03 529	2.96 494	0.00 1	0.00 1	0.58 238	0.00 1	1.51 456	0.58 380	0.01 199	0.00 1	0.08 259	0.02 235	0.07 225	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 524	0.02 336

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 356	0.52 467	3.02 496	0.00 1	0.00 1	0.57 235	0.00 1	1.15 395	0.60 417	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.14 412	1.51 334	0.76 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DGSMNet	1.21 506	0.37 407	3.02 496	0.71 551	1.33 563	1.61 521	3.53 562	1.45 434	0.33 229	0.00 1	0.79 505	0.48 419	0.24 441	3.22 399	0.53 455	0.98 558	1.21 568	1.35 566	1.09 569	1.03 549	0.92 560

TCMNet	0.49 389	0.43 432	3.03 498	0.06 467	0.01 352	0.58 238	0.04 420	0.92 357	0.62 491	0.00 1	0.00 1	0.20 335	0.02 235	3.64 422	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.18 486	0.07 473

KSHMR	3.68 549	1.11 533	3.06 499	2.84 566	1.78 564	5.33 553	0.41 519	8.64 560	14.09 564	1.85 534	9.32 554	7.19 548	1.93 523	5.45 491	2.30 505	1.95 560	0.41 560	0.50 559	0.21 535	3.53 563	1.76 567

PASM	0.51 405	0.32 371	3.07 500	0.00 1	0.00 1	0.31 136	0.00 1	0.46 285	0.12 155	0.03 360	0.00 1	0.44 409	0.02 235	5.22 479	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 435	0.03 381

FADNet-RVC-Resample	0.51 405	0.82 517	3.08 501	0.04 433	0.04 451	0.42 175	0.09 458	1.16 397	0.34 230	0.00 1	0.03 418	0.24 349	0.05 356	3.16 394	0.13 346	0.07 524	0.12 544	0.05 537	0.02 450	0.08 388	0.20 534

Wz-Net-MNSev	0.48 382	0.76 510	3.11 502	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	1.07 382	0.61 436	0.01 199	0.01 328	0.13 292	0.13 411	3.12 392	0.34 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.01 197

RTSC	0.70 456	0.71 500	3.19 503	0.01 364	0.00 1	0.20 100	0.00 1	0.81 339	0.60 417	0.29 481	0.36 480	0.36 385	0.04 327	2.04 343	4.87 531	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.02 450	0.28 522	0.11 503

SDNR	1.15 501	0.21 308	3.21 504	0.01 364	0.01 352	3.30 544	0.01 331	2.55 525	0.75 520	1.80 533	1.49 519	1.40 503	0.20 433	7.24 551	0.68 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.04 416

PWC_ROB	0.62 445	0.54 471	3.22 505	0.00 1	0.00 1	0.22 105	0.00 1	2.18 504	0.61 436	0.00 1	0.20 463	0.29 364	0.03 292	3.46 415	1.22 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 534	0.01 197

SAMSARA	1.01 491	0.70 496	3.29 506	0.20 535	0.06 470	1.65 522	0.05 431	0.48 288	0.53 257	2.91 544	0.68 498	2.97 532	1.08 502	3.89 433	1.54 491	0.00 1	0.04 498	0.00 1	0.02 450	0.05 327	0.03 381

ADCRef	0.92 485	0.48 451	3.35 507	0.02 395	0.02 406	0.90 340	0.32 506	0.61 314	0.65 502	0.72 510	0.17 458	0.17 321	0.82 489	2.15 348	7.95 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.03 381

SANet	1.99 528	0.71 500	3.37 508	0.03 415	0.03 433	2.85 537	0.85 543	2.42 516	8.33 560	1.55 530	4.13 530	4.29 536	3.23 541	5.39 490	2.47 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.06 458

PVD	0.73 463	0.57 480	3.38 509	0.04 433	0.19 529	0.74 290	0.00 1	0.29 252	0.79 523	2.37 539	0.00 1	0.53 437	0.09 392	2.19 353	3.20 514	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.02 450	0.08 388	0.15 520

MDST_ROB	1.54 518	0.06 143	3.42 510	0.14 515	0.16 517	5.42 554	0.32 506	4.33 549	0.61 436	6.08 556	1.25 516	1.04 481	1.16 508	5.81 508	0.83 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.11 503

S-Stereo	0.65 450	0.25 341	3.44 511	0.00 1	0.00 1	0.56 232	0.05 431	1.86 481	0.61 436	0.00 1	0.76 501	0.84 467	0.11 405	4.28 455	0.11 329	0.00 1	0.01 429	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.03 381

aanetorigin	0.86 480	0.36 400	3.45 512	0.11 502	0.13 507	0.39 165	0.93 544	0.13 175	0.14 170	3.38 545	1.21 513	0.29 364	2.01 528	2.87 379	1.35 487	0.02 510	0.00 1	0.02 515	0.05 475	0.30 525	0.08 479

DispFullNet	1.20 503	0.63 487	3.58 513	1.00 553	0.82 554	0.41 168	0.00 1	1.44 432	0.61 436	2.55 540	0.64 497	1.10 486	8.95 564	0.84 313	1.22 482	0.00 1	0.02 471	0.00 1	0.00 1	0.24 507	0.02 336

SHD	0.50 400	0.51 461	3.61 514	0.05 443	0.00 1	0.01 8	0.01 331	0.72 327	0.61 436	1.57 531	0.00 1	0.34 377	0.09 392	1.79 340	0.49 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.09 407	0.03 381

SGM-ForestM	8.89 566	0.68 493	3.61 514	0.57 548	0.18 525	14.89 568	5.99 569	9.62 565	10.59 563	20.43 571	17.16 570	39.22 574	20.29 569	20.63 570	13.19 562	0.04 518	0.14 548	0.00 1	0.07 481	0.15 461	0.36 546

Dean	2.41 536	1.16 540	3.63 516	0.36 543	0.40 545	1.19 499	0.50 527	7.85 558	8.44 561	1.17 524	8.12 549	7.07 547	1.13 505	4.11 445	1.04 474	0.70 550	0.00 1	0.01 499	0.00 1	1.07 550	0.29 543

notaker	4.30 552	1.28 544	3.70 517	3.71 569	0.90 557	4.91 551	0.39 518	6.90 556	1.96 543	5.39 553	11.82 563	16.90 567	3.75 546	7.59 552	5.65 535	5.23 570	0.01 429	0.10 546	0.06 478	4.57 565	1.22 563

fast-acv-ft	0.29 290	0.37 407	3.76 518	0.06 467	0.01 352	0.28 122	0.17 475	0.06 89	0.21 203	0.00 1	0.00 1	0.08 259	0.09 392	0.10 246	0.23 397	0.01 494	0.00 1	0.03 526	0.01 432	0.26 513	0.01 197

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 522	1.81 557	3.81 519	0.01 364	0.02 406	12.12 562	0.50 527	2.74 536	0.71 515	0.07 415	0.20 463	2.17 524	0.15 418	6.82 546	1.19 480	0.74 551	0.80 566	0.20 551	0.27 555	0.73 546	0.70 558

XQC	0.68 454	0.72 502	3.82 520	0.06 467	0.00 1	0.39 165	0.01 331	1.92 485	0.61 436	0.03 360	0.01 328	0.46 416	0.21 434	2.84 378	2.26 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.15 461	0.05 437

ELAS_RVC	2.84 544	0.34 382	3.86 521	0.05 443	0.05 460	1.52 518	5.02 566	1.93 486	5.28 553	7.10 559	6.96 542	6.26 543	8.34 559	4.96 472	4.90 532	0.00 1	0.04 498	0.01 499	0.01 432	0.10 418	0.09 492
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AIO-Stereo-zeroshot	0.48 382	0.27 351	3.90 522	0.08 481	0.20 534	0.32 142	0.00 1	1.02 375	0.09 99	0.38 494	0.10 449	1.72 515	0.83 491	0.33 282	0.01 119	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.23 540	0.11 425	0.01 197

GwcNet	0.50 400	0.46 443	3.90 522	0.00 1	0.00 1	0.42 175	0.10 463	0.38 267	0.74 518	0.03 360	0.00 1	0.63 444	0.05 356	2.92 382	0.16 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 477	0.05 437

ACVNet-4b	1.14 499	1.34 548	3.96 524	0.17 524	0.03 433	1.03 382	0.01 331	1.31 410	0.65 502	0.01 199	0.97 511	1.98 520	0.32 452	6.18 522	1.20 481	2.52 563	0.02 471	0.00 1	0.00 1	0.82 548	0.28 541

ACVNet_1	1.10 495	1.42 551	4.00 525	0.31 542	0.02 406	1.25 505	0.10 463	1.69 470	0.61 436	0.26 475	0.01 328	4.39 538	1.29 513	4.75 465	0.57 461	0.79 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 527	0.18 527

Wz-Net-LNSev	0.34 318	0.61 485	4.26 526	0.00 1	0.00 1	0.49 202	0.00 1	0.26 241	0.61 436	0.00 1	0.01 328	0.23 347	0.03 292	0.10 246	0.16 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

XX-Stereo	0.57 429	0.15 265	4.26 526	0.08 481	0.03 433	1.10 467	0.00 1	2.55 525	0.11 138	0.11 445	0.00 1	1.43 505	0.01 165	1.34 331	0.00 1	0.00 1	0.04 498	0.00 1	0.16 517	0.03 281	0.01 197

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 462	0.42 429	4.27 528	0.20 535	0.26 539	0.47 196	0.00 1	0.54 297	0.16 189	0.40 496	5.35 536	0.45 414	0.97 495	0.25 278	0.25 405	0.00 1	0.05 513	0.00 1	0.26 551	0.12 435	0.02 336

SGM+DAISY	2.38 534	0.98 527	4.37 529	0.48 545	0.33 543	2.24 534	1.94 551	1.16 397	1.47 538	6.62 557	5.89 538	5.77 542	5.09 555	5.76 506	4.39 523	0.16 533	0.15 550	0.06 540	0.14 507	0.26 513	0.40 548

iinet-f	0.48 382	0.57 480	4.45 530	0.00 1	0.01 352	0.77 299	0.00 1	1.48 447	0.61 436	0.01 199	0.00 1	0.40 401	0.44 459	0.38 288	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 530	0.01 197

MFN_U_SF_RVC	0.95 488	1.40 550	4.49 531	0.16 520	0.11 498	0.56 232	0.07 443	1.12 390	0.36 233	0.43 499	0.27 471	1.27 494	0.73 482	3.98 440	1.47 490	0.29 541	0.34 559	0.36 557	0.55 564	0.63 543	0.46 549

pmcnn	2.10 531	0.59 483	4.52 532	0.27 539	0.86 556	0.34 155	0.29 503	1.69 470	0.75 520	0.36 491	7.50 545	14.39 564	0.56 468	4.90 470	4.69 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 470	0.04 416

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 502	2.03 560	4.57 533	0.02 395	0.04 451	3.52 545	0.27 499	1.80 480	0.58 380	0.22 471	0.28 472	1.38 502	0.02 235	6.08 517	0.42 442	0.14 532	0.68 564	0.01 499	0.26 551	0.39 534	0.47 550

ADCL	1.52 517	0.44 436	4.70 534	0.07 473	0.03 433	2.21 533	2.35 557	0.92 357	0.80 524	1.57 531	1.11 512	1.25 491	1.55 518	1.77 339	11.53 558	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 418	0.01 197

w-ln-seven	0.71 459	0.83 518	4.88 535	0.00 1	0.00 1	1.25 505	0.00 1	0.85 346	0.60 417	0.17 466	0.00 1	0.51 435	0.02 235	3.18 397	1.74 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 418	0.02 336

pcwnet_v2	0.47 375	0.11 234	5.03 536	0.00 1	0.00 1	0.70 280	0.00 1	1.98 490	0.61 436	0.01 199	0.00 1	0.36 385	0.33 453	0.18 268	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 336

w-ln-seven-2	0.73 463	0.75 504	5.30 537	0.00 1	0.00 1	0.35 158	0.00 1	0.91 354	0.64 499	0.00 1	0.00 1	0.27 360	0.05 356	4.19 448	1.96 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 446	0.02 336

DPSNet	1.25 507	0.28 356	5.34 538	0.28 540	0.07 476	1.50 517	0.00 1	3.53 544	0.69 512	0.03 360	0.00 1	0.45 414	2.10 529	5.67 501	4.61 528	0.02 510	0.04 498	0.00 1	0.02 450	0.23 505	0.09 492

z-mn7	0.88 482	1.64 553	5.54 539	0.00 1	0.00 1	0.56 232	0.07 443	0.92 357	0.61 436	0.00 1	0.06 437	0.36 385	0.05 356	5.64 499	1.97 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.02 336

AnyNet_C32	1.44 514	1.47 552	6.09 540	0.12 506	0.19 529	1.74 527	1.11 546	0.84 344	0.56 282	1.30 527	0.46 488	0.21 340	0.59 471	2.74 372	11.09 556	0.02 510	0.00 1	0.06 540	0.00 1	0.16 470	0.05 437

MSAF-DinoV2	1.81 523	2.41 566	6.15 541	0.49 546	0.02 406	1.06 402	0.34 511	2.76 537	1.69 541	0.29 481	0.26 469	2.37 529	1.82 522	8.06 555	4.80 530	0.00 1	0.01 429	0.05 537	0.71 568	1.56 553	1.34 564

ADCMid	1.38 511	0.90 524	6.15 541	0.04 433	0.03 433	1.67 523	0.18 477	1.13 394	0.93 529	0.89 516	0.58 494	0.86 468	0.71 478	1.03 320	11.96 559	0.01 494	0.00 1	0.29 555	0.08 486	0.17 477	0.03 381

Wz-Net-SNSev	0.78 468	1.10 532	6.27 543	0.00 1	0.00 1	0.27 119	0.00 1	0.95 364	0.61 436	0.00 1	0.01 328	0.41 404	0.10 400	4.92 471	0.81 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 477	0.03 381

ADCP+	1.36 510	0.76 510	6.73 544	0.01 364	0.02 406	1.32 515	0.80 542	0.81 339	0.72 516	0.01 199	0.01 328	0.96 474	1.05 500	0.33 282	13.50 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.02 336

psmorigin	0.75 465	0.25 341	7.10 545	0.00 1	0.00 1	0.19 97	0.00 1	0.10 151	0.12 155	0.65 508	0.00 1	2.74 531	0.23 440	3.02 387	0.54 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

MADNet++	9.87 567	2.12 561	7.11 546	7.99 574	4.58 571	14.38 567	6.90 570	9.23 563	5.88 554	16.88 569	17.47 571	11.07 555	15.72 568	24.26 572	19.76 570	8.52 572	6.39 574	4.85 571	2.69 570	5.96 568	5.73 573

PWCK	2.44 537	1.65 554	7.31 547	0.22 537	0.02 406	3.12 540	4.74 565	3.06 540	3.48 548	0.72 510	4.42 531	3.40 533	1.67 520	9.06 560	3.36 515	0.39 546	0.01 429	0.00 1	0.00 1	2.19 560	0.08 479

ADCPNet	1.44 514	0.55 477	7.88 548	0.01 364	0.19 529	2.78 536	0.27 499	0.90 352	0.38 234	0.04 386	0.02 412	1.43 505	1.81 521	2.22 354	9.08 551	0.00 1	0.47 561	0.00 1	0.64 566	0.04 305	0.15 520

ADCS	1.72 521	1.22 542	8.11 549	0.00 1	0.01 352	0.88 336	0.68 535	1.44 432	0.63 496	2.60 541	0.11 450	1.42 504	0.26 445	1.97 342	14.92 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.07 473

UNDER WATER	6.24 560	0.99 528	8.13 550	4.62 572	2.68 566	8.66 560	0.77 538	8.37 559	22.50 571	4.55 547	6.36 540	15.93 566	8.89 563	8.99 559	8.85 550	3.25 564	0.04 498	1.36 567	0.02 450	6.24 570	3.56 570

zh-sn7	1.20 503	2.23 565	8.48 551	0.00 1	0.00 1	0.68 278	0.05 431	1.30 409	0.61 436	0.00 1	0.04 423	0.41 404	0.21 434	5.33 484	4.51 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.07 473

DeepPrunerF	1.33 509	0.59 483	8.62 552	0.02 395	0.09 487	0.90 340	0.00 1	1.34 413	6.72 555	0.22 471	0.01 328	0.21 340	0.14 412	5.64 499	1.99 501	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.02 450	0.14 450	0.02 336

LE_ROB	9.96 568	0.54 471	9.62 553	1.40 558	1.24 562	3.29 543	4.64 564	4.31 548	43.01 576	51.54 577	13.34 568	14.15 563	24.60 572	6.66 545	20.28 571	0.04 518	0.05 513	0.12 549	0.20 530	0.07 365	0.09 492

UNDER WATER-64	6.84 562	1.25 543	9.68 554	4.53 571	3.53 569	16.61 569	1.79 549	8.72 561	22.23 569	5.11 550	5.07 535	17.34 568	10.14 565	9.19 561	8.21 548	2.00 562	0.03 483	1.52 568	0.11 495	6.09 569	3.62 571

zh-mn7	1.13 498	2.13 562	10.00 555	0.00 1	0.00 1	0.74 290	0.01 331	1.22 402	0.61 436	0.07 415	0.00 1	0.20 335	0.06 373	5.32 482	2.13 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.01 197

WZ-Net	1.38 511	1.14 538	10.22 556	0.00 1	0.00 1	0.82 315	0.00 1	1.37 421	0.61 436	0.01 199	0.01 328	1.09 485	2.20 531	6.39 537	3.68 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.02 336

SuperB	1.85 524	1.06 530	10.54 557	0.02 395	0.01 352	0.90 340	0.78 540	1.75 477	0.64 499	0.05 396	0.05 427	0.34 377	0.89 494	5.29 481	5.80 537	0.01 494	0.00 1	0.02 515	0.02 450	8.71 573	0.06 458

Wz-Net-TNSev	1.42 513	2.41 566	11.01 558	0.00 1	0.00 1	0.42 175	0.14 472	2.05 491	0.61 436	0.06 405	0.01 328	1.34 499	0.16 420	5.70 502	4.19 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.19 488	0.10 500

HanzoNet	12.77 570	4.55 570	11.74 559	5.35 573	2.79 567	7.59 558	0.66 534	12.97 570	20.40 568	25.99 573	28.61 574	34.05 573	25.08 573	25.93 575	14.98 567	10.77 574	3.91 572	3.00 570	3.73 571	8.16 572	5.15 572

DPSimNet_ROB	7.90 564	5.46 571	13.55 560	3.66 568	5.16 572	7.26 557	9.60 571	6.11 554	7.46 559	13.33 568	9.50 555	11.03 554	11.89 567	10.08 563	12.35 560	4.36 569	5.55 573	5.35 572	5.34 573	4.96 566	5.98 574

JetBlue	5.71 558	2.18 564	16.18 561	0.00 1	2.13 565	29.20 572	14.20 573	3.90 547	0.74 518	0.71 509	2.30 522	6.42 545	5.97 556	17.84 569	8.74 549	0.09 528	0.01 429	0.00 1	0.00 1	2.62 561	0.96 561

LSM	4.58 553	0.88 520	17.79 562	3.73 570	38.79 575	0.85 328	2.37 558	0.54 297	1.64 540	2.88 543	3.09 525	0.62 443	0.60 472	3.16 394	1.06 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 435	13.55 576

AnyNet_C01	2.33 533	2.14 563	18.59 563	0.15 518	0.18 525	2.43 535	2.34 556	1.29 407	1.24 534	1.03 519	0.83 507	1.25 491	0.78 487	3.75 431	10.06 552	0.05 521	0.00 1	0.07 543	0.00 1	0.30 525	0.12 513

EDNetEfficient	2.96 545	0.23 326	19.99 564	0.19 531	0.85 555	1.02 376	2.03 552	0.56 301	5.14 552	8.09 562	1.81 521	0.94 472	4.14 552	3.72 428	10.22 555	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.06 478	0.05 327	0.03 381

tt	48.25 576	0.05 104	28.22 565	1.29 557	0.00 1	100.00 589	100.00 586	100.00 590	97.19 584	0.08 426	0.00 1	97.99 589	86.70 583	2.26 355	99.92 588	83.66 584	94.83 583	16.47 577	21.27 578	35.05 575	0.01 197

ASD4	35.17 574	42.77 575	34.00 566	20.47 575	35.77 574	80.11 577	95.20 584	26.58 575	69.14 577	27.82 574	35.84 576	27.05 571	44.35 575	37.95 576	53.20 576	10.25 573	10.28 575	12.30 575	11.09 575	16.01 574	13.25 575

BEATNet-Init1	14.52 572	6.56 573	34.32 567	1.10 554	1.02 558	31.53 573	11.99 572	15.58 572	17.42 566	30.17 575	27.03 572	43.14 575	24.36 571	24.41 573	18.27 569	0.27 540	0.32 556	0.36 557	0.46 563	1.26 551	0.76 559

xyz-stereo	3.26 546	0.05 104	35.32 568	0.00 1	0.00 1	13.52 566	0.00 1	0.02 34	0.05 31	0.01 199	9.71 557	0.03 158	0.01 165	6.34 534	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.12 549	0.00 1	0.02 221	0.00 1

JetRed	13.51 571	18.77 574	42.38 569	1.28 556	1.18 561	54.67 574	25.60 574	12.87 569	6.75 556	8.50 564	8.61 550	13.77 561	10.87 566	24.50 574	30.67 572	0.24 538	0.68 564	0.53 560	0.02 450	5.93 567	2.43 569

USTest	58.46 578	44.12 576	43.29 570	60.68 579	67.35 580	99.15 588	100.00 586	91.40 582	98.36 585	67.56 578	90.15 582	66.93 577	68.34 578	62.46 579	57.68 577	4.00 568	35.83 578	16.32 576	22.03 579	41.21 576	32.38 578

RTS	4.10 550	1.68 555	43.40 571	0.09 488	0.02 406	3.95 547	0.00 1	1.61 463	0.61 436	1.09 520	0.01 328	1.97 518	0.22 437	16.87 566	10.15 553	0.00 1	0.09 534	0.00 1	0.00 1	0.20 495	0.05 437

RTSA	4.10 550	1.68 555	43.40 571	0.09 488	0.02 406	3.95 547	0.00 1	1.61 463	0.61 436	1.09 520	0.01 328	1.97 518	0.22 437	16.87 566	10.15 553	0.00 1	0.09 534	0.00 1	0.00 1	0.20 495	0.05 437

MADNet+	4.65 554	2.70 569	46.68 573	0.01 364	0.02 406	2.06 532	0.03 400	3.17 543	1.07 531	0.02 329	0.01 328	1.84 516	0.31 451	21.62 571	13.04 561	0.00 1	0.03 483	0.00 1	0.00 1	0.20 495	0.19 531

TCMNet-wrong-test	39.28 575	63.11 584	48.46 574	81.72 584	79.79 583	56.34 575	48.75 575	31.17 576	3.83 549	19.05 570	28.27 573	58.68 576	34.68 574	46.64 577	47.27 575	16.88 576	2.02 569	7.72 573	0.67 567	64.26 582	46.25 582

LRCNet_RVC	55.44 577	60.56 581	57.70 575	66.68 582	44.91 576	6.22 555	0.00 1	52.80 577	1.37 537	70.44 579	81.09 580	67.07 578	55.41 576	51.59 578	46.24 574	90.66 587	41.89 582	90.95 588	90.04 584	64.32 583	68.75 583

PML	71.49 582	88.65 588	73.56 576	82.49 585	75.59 581	85.39 578	79.41 578	71.62 581	87.17 581	90.48 585	85.96 581	90.50 585	60.21 577	91.76 588	73.85 578	96.01 592	2.36 570	86.79 587	6.59 574	83.59 586	17.83 577

coex-ft	8.40 565	2.59 568	75.27 577	0.00 1	0.00 1	0.18 95	0.04 420	0.13 175	20.18 567	39.66 576	4.06 529	4.68 539	8.53 560	3.94 438	7.96 547	0.02 510	0.07 527	0.00 1	0.02 450	0.14 450	0.50 553

xxxxx1	63.71 579	58.10 578	78.65 578	43.63 576	48.97 577	92.61 581	92.18 581	60.44 578	69.38 578	73.77 582	76.42 577	77.82 581	76.45 579	72.33 580	77.46 579	35.89 580	37.06 579	48.26 581	62.63 580	48.72 579	43.44 579

tt_ll	63.71 579	58.10 578	78.65 578	43.63 576	48.97 577	92.61 581	92.18 581	60.44 578	69.38 578	73.77 582	76.42 577	77.82 581	76.45 579	72.33 580	77.46 579	35.89 580	37.06 579	48.26 581	62.63 580	48.72 579	43.44 579

ff	63.71 579	58.10 578	78.65 578	43.63 576	48.97 577	92.61 581	92.18 581	60.44 578	69.38 578	73.77 582	76.42 577	77.82 581	76.45 579	72.33 580	77.46 579	35.89 580	37.06 579	48.26 581	62.63 580	48.72 579	43.44 579

DLNR_Zeroshot_test	21.09 573	47.65 577	85.43 581	96.34 591	87.67 588	0.31 136	0.00 1	17.86 574	0.07 52	0.01 199	0.01 328	0.00 1	0.00 1	0.70 308	0.01 119	15.78 575	0.01 429	0.00 1	0.21 535	69.62 584	0.04 416

HaxPig	95.46 589	97.61 590	87.80 582	97.80 594	99.17 594	77.55 576	75.28 576	96.76 588	99.61 586	99.97 589	99.97 586	99.62 590	99.97 587	91.02 586	87.28 583	99.98 595	99.98 592	99.98 592	99.99 592	99.97 594	99.97 595

AVERAGE_ROB	98.45 592	99.13 592	95.46 583	100.00 596	100.00 596	93.36 584	81.95 579	100.00 590	99.97 588	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	99.72 590	99.40 586	100.00 596	100.00 594	100.00 593	100.00 593	100.00 595	100.00 596

MEDIAN_ROB	93.37 586	98.75 591	96.05 584	90.90 588	90.53 589	85.63 579	76.45 577	92.03 584	89.53 582	95.05 586	94.99 584	96.02 586	93.85 584	90.36 585	87.21 582	98.36 593	95.79 584	99.61 590	98.77 588	98.80 593	98.72 593

Anonymous_1	89.88 585	75.38 585	97.81 585	74.49 583	78.39 582	100.00 589	100.00 586	98.09 589	99.76 587	96.82 588	99.37 585	97.66 588	99.77 586	91.14 587	98.89 585	81.73 583	97.25 585	59.96 584	85.38 583	77.37 585	88.27 584

EDNetEfficientorigin	6.23 559	0.45 441	98.39 586	0.02 395	0.04 451	0.42 175	0.02 377	0.33 259	2.90 544	7.07 558	3.12 526	1.31 497	1.61 519	4.26 452	4.55 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.02 336

test_example2	97.61 591	99.96 593	99.93 587	99.83 595	99.97 595	98.84 585	99.76 585	91.98 583	100.00 591	100.00 590	100.00 587	89.18 584	86.51 582	99.29 589	96.54 584	99.97 594	99.55 590	92.92 589	98.06 587	100.00 595	99.95 594

DPSMNet_ROB	81.54 584	60.77 583	99.95 588	61.42 581	87.05 587	99.11 586	100.00 586	95.93 587	99.99 589	73.11 581	100.00 587	70.84 580	100.00 588	77.43 584	99.98 589	35.39 579	97.54 589	35.21 580	99.89 590	46.30 578	90.94 586

DGTPSM_ROB	81.49 583	60.74 582	99.95 588	61.20 580	86.99 586	99.11 586	100.00 586	95.92 586	99.99 589	73.08 580	100.00 587	70.81 579	100.00 588	77.39 583	99.98 589	35.10 578	97.48 588	35.12 579	99.89 590	46.16 577	90.85 585

FlowAnything	99.21 596	100.00 595	100.00 590	96.24 590	98.66 591	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 591	93.92 591	100.00 594	100.00 593	100.00 593	96.91 592	98.41 592

ccccc	97.05 590	91.21 589	100.00 590	100.00 596	100.00 596	89.04 580	91.39 580	95.61 585	91.93 583	96.66 587	90.86 583	96.55 587	99.37 585	99.78 591	99.57 587	100.00 596	100.00 594	99.83 591	99.27 589	100.00 595	100.00 596

Selective-RAFT-Error	99.17 595	100.00 595	100.00 590	96.65 593	98.79 593	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 591	93.64 588	100.00 594	100.00 593	100.00 593	96.25 589	98.10 591

CasAABBNet	99.15 594	100.00 595	100.00 590	96.37 592	98.76 592	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 591	93.65 589	99.99 593	100.00 593	100.00 593	96.27 590	97.93 590

LSM0	99.11 593	99.97 594	100.00 590	95.93 589	98.59 590	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 591	93.89 590	99.97 591	100.00 593	100.00 593	96.64 591	97.25 589

DPSM_ROB	94.00 587	79.32 586	100.00 590	83.19 586	85.69 584	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 591	89.53 585	97.42 586	74.97 585	95.13 585	83.79 587	90.98 587

DPSM	94.00 587	79.32 586	100.00 590	83.19 586	85.69 584	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 591	89.53 585	97.42 586	74.97 585	95.13 585	83.79 587	90.98 587

FADE		5.89 572		2.64 565	2.97 568			9.60 564	6.84 557	2.66 542		5.28 540		13.53 565		16.99 577	2.70 571	18.19 578	20.39 577	1.88 554	1.60 566

Low-res two-view benchmark