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

MGA	0.02 10	0.04 92	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.03 97	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 270	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

CAR	0.04 57	0.04 92	0.36 107	0.00 1	0.00 1	0.24 184	0.00 1	0.04 130	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

MSE-Stereo	0.04 57	0.04 92	0.36 107	0.00 1	0.00 1	0.24 184	0.00 1	0.04 130	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 270	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

aanet-new-60k	0.08 151	0.26 448	0.94 339	0.00 1	0.00 1	0.35 247	0.00 1	0.03 97	0.04 44	0.01 266	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	0.01 170	0.03 455

aanet-new-70k	0.07 126	0.25 437	0.75 247	0.00 1	0.00 1	0.18 161	0.00 1	0.04 130	0.04 44	0.01 266	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	0.01 170	0.02 395

aanet-new-40k	0.06 97	0.16 365	0.79 273	0.00 1	0.00 1	0.10 103	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.03 466	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	0.03 455

aanet-new-36k	0.07 126	0.23 419	0.89 322	0.00 1	0.00 1	0.16 154	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.03 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 455

aanet-new-34k	0.06 97	0.27 453	0.76 253	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 455

aanet-new-28k	0.08 151	0.27 453	0.96 344	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.01 2	0.03 5	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	0.20 641	0.00 1	0.02 395

aanet-new-24k	0.08 151	0.26 448	0.77 257	0.00 1	0.13 618	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	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	0.16 624	0.00 1	0.01 223

aanet-new-16k	0.06 97	0.22 409	0.86 305	0.00 1	0.00 1	0.10 103	0.00 1	0.01 2	0.04 44	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	0.01 223

aanet-new-10k	0.08 151	0.24 429	0.74 236	0.00 1	0.01 439	0.39 260	0.00 1	0.02 55	0.08 139	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	0.02 395

aanet-new-12k	0.07 126	0.04 92	0.84 296	0.00 1	0.00 1	0.33 236	0.00 1	0.04 130	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

aanet-new-14k	0.06 97	0.09 287	0.84 296	0.00 1	0.00 1	0.10 103	0.00 1	0.01 2	0.06 90	0.01 266	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	0.01 223

aanet-new-8k	0.06 97	0.17 374	0.88 314	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.02 55	0.08 139	0.01 266	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	0.01 223

aanet-new	0.06 97	0.06 210	0.97 353	0.00 1	0.00 1	0.08 87	0.00 1	0.01 2	0.04 44	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	0.01 223

GCAP-Stereo-cres-4k	0.06 97	0.07 252	0.81 282	0.00 1	0.01 439	0.10 103	0.00 1	0.04 130	0.06 90	0.01 266	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	0.01 170	0.01 223

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.05 73	0.04 92	0.47 149	0.01 458	0.00 1	0.36 251	0.00 1	0.02 55	0.08 139	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	0.01 223

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.07 126	0.08 270	0.53 171	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.05 154	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.02 584	0.00 1	0.33 677	0.00 1	0.18 643

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 126	0.08 270	0.85 304	0.00 1	0.00 1	0.08 87	0.00 1	0.04 130	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 611	0.00 1	0.13 625

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.06 97	0.06 210	0.40 118	0.00 1	0.07 582	0.10 103	0.00 1	0.02 55	0.04 44	0.06 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 677	0.00 1	0.14 632

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.06 97	0.07 252	0.43 137	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.03 97	0.06 90	0.05 506	0.00 1	0.00 1	0.03 389	0.03 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 675	0.00 1	0.12 619

PipStereo	0.04 57	0.03 51	0.20 70	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.06 175	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

PSi22b	0.04 57	0.03 51	0.21 75	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.05 154	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

Foundation-i1c-attn	0.01 1	0.02 15	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.03 97	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

Foundation-i1b	0.01 1	0.02 15	0.18 62	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 2	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Foundation-i1a	0.01 1	0.01 1	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 437	0.01 2	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

DepthFocus	0.02 10	0.03 51	0.19 66	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.13 274	0.05 73	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA1	0.06 97	0.09 287	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.31 221	0.00 1	0.04 130	0.54 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BLMT-Stereo	0.04 57	0.02 15	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.03 97	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

MatchStereo	0.04 57	0.10 297	0.66 209	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.03 97	0.04 44	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
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GEAStereo	0.10 191	0.05 150	0.34 102	0.04 539	0.04 548	1.06 512	0.00 1	0.06 175	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 304	0.00 1	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.00 1	0.15 572	0.10 599

GSStereo	0.12 229	0.05 150	0.34 102	0.01 458	0.04 548	1.06 512	0.00 1	0.05 154	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 572	0.11 605

GS-Stereo							0.00 1	0.05 154	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 572	0.11 605

gasm-f	0.11 213	0.06 210	0.31 98	0.04 539	0.07 582	1.06 512	0.04 532	0.06 175	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 324	0.03 288	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.00 1	0.19 606	0.10 599

DLNR-FE	21.10 696	47.73 700	85.45 708	96.28 719	88.16 717	0.31 221	0.00 1	18.28 698	0.07 111	0.01 266	0.01 433	0.00 1	0.00 1	0.21 377	0.01 168	15.59 698	0.01 534	0.00 1	0.21 647	69.68 710	0.04 504

Zero-FE251	0.12 229	0.06 210	0.69 219	0.03 519	0.00 1	0.37 254	0.00 1	0.12 266	0.06 90	0.84 631	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.24 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.02 395

Wavelet-MonSter	0.02 10	0.02 15	0.08 1	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.03 97	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

DA	0.10 191	0.06 210	0.37 110	0.01 458	0.03 527	1.06 512	0.00 1	0.02 55	0.08 139	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.03 389	0.13 357	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 619

GGEV	0.10 191	0.06 210	0.37 110	0.01 458	0.03 527	1.06 512	0.00 1	0.02 55	0.08 139	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.03 389	0.13 357	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 619

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 210	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.04 130	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	0.03 377	0.00 1

AdaDepth	0.05 73	0.01 1	0.43 137	0.00 1	0.00 1	0.29 210	0.00 1	0.04 130	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 620	0.01 170	0.00 1

GASTEREO	0.09 175	0.34 494	0.36 107	0.05 553	0.01 439	0.54 327	0.02 488	0.11 257	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.17 631	0.02 312	0.01 223

MSCF	0.09 175	0.34 494	0.37 110	0.05 553	0.01 439	0.53 320	0.01 437	0.11 257	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.19 637	0.02 312	0.02 395

2.5w	0.03 41	0.06 210	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.14 257	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.03 41	0.05 150	0.28 91	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 553	0.07 203	0.03 5	0.02 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

LG-Stereo_L1	0.03 41	0.05 150	0.31 98	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 553	0.08 216	0.04 44	0.04 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

SCV	0.09 175	0.23 419	0.59 191	0.00 1	0.02 498	0.03 57	0.02 488	0.35 365	0.07 111	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.10 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 614	0.18 603	0.12 619

StereoAnything_RVC	0.14 259	0.80 633	0.77 257	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.02 55	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.03 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 661	0.01 223

castereo++	0.09 175	0.11 324	0.28 91	0.03 519	0.00 1	0.36 251	0.00 1	0.21 326	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 647	0.02 312	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.12 229	0.26 448	0.77 257	0.00 1	0.01 439	0.44 285	0.01 437	0.25 342	0.53 351	0.03 466	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	0.09 514	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 57	0.02 15	0.14 38	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.01 2	0.54 355	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

GCAP-BAT	0.13 243	0.06 210	1.80 518	0.19 645	0.37 660	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.09 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.06 553

rvit_stereo_0082	0.04 57	0.02 15	0.14 38	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.01 2	0.54 355	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_0075_2	0.05 73	0.08 270	0.78 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 553

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 73	0.05 150	0.21 75	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.02 488	0.17 297	0.12 241	0.06 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

RSM++	0.08 151	0.06 210	0.38 116	0.00 1	0.00 1	0.30 217	0.00 1	0.06 175	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 624	0.09 514	0.03 455

RSM	0.08 151	0.05 150	0.37 110	0.00 1	0.02 498	0.30 217	0.00 1	0.11 257	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 620	0.05 429	0.02 395

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 126	0.08 270	0.83 290	0.00 1	0.00 1	0.08 87	0.00 1	0.04 130	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 611	0.00 1	0.13 625

DLNR_Zeroshot_test	21.09 695	47.65 699	85.43 707	96.34 720	87.67 716	0.31 221	0.00 1	17.86 697	0.07 111	0.01 266	0.01 433	0.00 1	0.00 1	0.70 421	0.01 168	15.78 699	0.01 534	0.00 1	0.21 647	69.62 709	0.04 504

GCAPDPT-zeroshot	0.13 243	0.06 210	1.79 515	0.19 645	0.37 660	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.09 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.07 570

4D-IteraStereo	0.16 286	0.51 579	1.73 506	0.00 1	0.00 1	0.38 259	0.03 513	0.08 216	0.08 139	0.02 431	0.01 433	0.00 1	0.01 251	0.06 316	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.06 553

EGLCR-Stereo	0.15 279	0.05 150	0.47 149	0.07 584	0.03 527	1.06 512	0.01 437	1.06 487	0.12 241	0.16 576	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 395

DisPM	0.16 286	0.05 150	0.82 286	0.07 584	0.00 1	1.14 600	0.41 639	0.08 216	0.54 355	0.03 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 316	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 338	0.04 92	0.87 310	0.05 553	0.02 498	1.07 553	0.32 625	0.04 130	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.00 1	1.25 628	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.05 527

AnonymousM	0.10 191	0.04 92	0.56 184	0.00 1	0.00 1	1.02 485	0.00 1	0.19 308	0.11 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 324	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

mm2	0.01 1	0.02 15	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.02 55	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.02 10	0.02 15	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.06 175	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qqai	0.05 73	0.01 1	0.11 7	0.15 630	0.00 1	0.35 247	0.00 1	0.06 175	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 624	0.00 1	0.00 1

PointNet	0.03 41	0.02 15	0.18 62	0.00 1	0.00 1	0.25 188	0.00 1	0.03 97	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TS12	0.06 97	0.03 51	0.20 70	0.00 1	0.00 1	0.42 273	0.00 1	0.02 55	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

LiteMatch*	0.02 10	0.03 51	0.24 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-new-90k	0.07 126	0.25 437	0.80 280	0.00 1	0.00 1	0.13 146	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 527

aanet-new-78k	0.09 175	0.24 429	1.30 432	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 455

aanet-32k-new	0.08 151	0.30 475	0.93 335	0.00 1	0.00 1	0.24 184	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 504

aanet-new-32k	0.07 126	0.27 453	0.99 360	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 395

aanet-new-30k	0.07 126	0.27 453	0.98 358	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 395

aanet-new-22k	0.08 151	0.29 470	0.96 344	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.02 55	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.06 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 455

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.09 175	0.07 252	0.88 314	0.00 1	0.08 589	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.07 111	0.06 517	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 677	0.00 1	0.13 625

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.05 73	0.08 270	0.40 118	0.00 1	0.00 1	0.42 273	0.00 1	0.02 55	0.04 44	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 395

RT-Monster	0.08 151	0.04 92	0.69 219	0.01 458	0.02 498	0.24 184	0.00 1	0.07 203	0.50 340	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.01 223

PSi22a	0.04 57	0.04 92	0.21 75	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.05 154	0.49 339	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 331	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

LACA3	0.01 1	0.03 51	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.04 130	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

LiteMatch	0.04 57	0.40 540	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.06 481	0.01 112	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

Foundation-i32	0.05 73	0.03 51	0.21 75	0.01 458	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.06 175	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

Selective-IGEV-i32	0.05 73	0.04 92	0.43 137	0.00 1	0.04 548	0.25 188	0.00 1	0.01 2	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 331	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 585	0.03 377	0.08 577

GeoVLM	0.01 1	0.02 15	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pro-Stereo	0.06 97	0.03 51	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.62 357	0.00 1	0.06 175	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 647	0.00 1	0.01 223

BStereo	0.07 126	0.10 297	1.03 366	0.00 1	0.04 548	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 431	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.01 615	0.02 547	0.01 170	0.01 223

Wave_Phase_stereo	0.19 315	0.10 297	1.03 366	0.00 1	0.04 548	2.52 654	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 431	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.01 615	0.02 547	0.01 170	0.01 223

MonSter++	0.01 1	0.02 15	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.02 10	0.02 15	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.02 55	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.02 226	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.02 10	0.02 15	0.14 38	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.02 55	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.03 41	0.03 51	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.27 198	0.00 1	0.02 55	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

252Zero-FE	0.08 151	0.05 150	0.24 87	0.00 1	0.00 1	0.13 146	0.00 1	0.02 55	0.08 139	0.78 630	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.24 511	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

FSD	0.05 73	0.03 51	0.20 70	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.06 175	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

Replicate-Monster	0.02 10	0.05 150	0.20 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	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 41	0.04 92	0.27 90	0.00 1	0.00 1	0.06 78	0.00 1	0.10 248	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.02 10	0.05 150	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.13 146	0.00 1	0.01 2	0.05 73	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.02 10	0.06 210	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.10 103	0.00 1	0.01 2	0.08 139	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 10	0.05 150	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 466	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 10	0.05 150	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 466	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 41	0.04 92	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.14 257	0.02 431	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 41	0.04 92	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.14 257	0.02 431	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 10	0.05 150	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 466	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 10	0.04 92	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.13 251	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 10	0.05 150	0.14 38	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.10 209	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 10	0.04 92	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.05 73	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 10	0.04 92	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.05 73	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.02 10	0.04 92	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.05 154	0.04 44	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 10	0.04 92	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 10	0.05 150	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 10	0.03 51	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 10	0.02 15	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.16 154	0.00 1	0.01 2	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.03 270	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 10	0.04 92	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 466	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.03 41	0.04 92	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.29 210	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.03 41	0.04 92	0.22 82	0.00 1	0.00 1	0.18 161	0.00 1	0.02 55	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.05 73	0.03 51	0.22 82	0.00 1	0.00 1	0.33 236	0.00 1	0.04 130	0.08 139	0.07 530	0.00 1	0.01 67	0.02 331	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 495	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.05 73	0.06 210	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.00 1	0.03 97	0.57 428	0.06 517	0.00 1	0.01 67	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

LGtest1	0.06 97	0.07 252	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.10 103	0.00 1	0.12 266	0.57 428	0.03 466	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

GREAT-IGEV	0.11 213	0.07 252	0.65 206	0.00 1	0.11 607	0.53 320	0.00 1	0.06 175	0.09 176	0.00 1	0.01 433	0.01 67	0.01 251	0.02 226	0.03 288	0.00 1	0.08 652	0.00 1	0.17 631	0.07 471	0.28 658
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HUF	0.15 279	0.29 470	1.05 377	0.02 497	0.11 607	0.04 67	0.00 1	0.16 290	0.09 176	0.03 466	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.08 338	0.00 1	0.00 1	0.58 684	0.00 1	0.00 1	0.14 561	0.37 665

DEFOM-Stereo	0.04 57	0.02 15	0.30 96	0.00 1	0.00 1	0.41 266	0.00 1	0.10 248	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

999	0.06 97	0.04 92	0.42 132	0.00 1	0.00 1	0.35 247	0.00 1	0.02 55	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.00 1	0.15 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 495	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 73	0.04 92	0.46 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 344	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 395

rvit_0105_3	0.08 151	0.16 365	0.68 215	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.00 1	0.08 216	0.61 546	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.02 10	0.07 252	0.29 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.01 67	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

WCG-NET	0.09 175	0.12 336	0.45 144	0.00 1	0.00 1	0.41 266	0.03 513	0.08 216	0.57 428	0.00 1	0.01 433	0.01 67	0.04 429	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.02 584	0.00 1	0.00 1	0.07 471	0.01 223

IGEV-Stereo++	0.05 73	0.03 51	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.59 348	0.00 1	0.05 154	0.07 111	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.06 316	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.01 223

Occ-G	0.06 97	0.06 210	0.51 158	0.00 1	0.00 1	0.23 178	0.00 1	0.17 297	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 331	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 585	0.14 561	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 73	0.17 374	0.22 82	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.01 2	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.07 126	0.06 210	0.41 124	0.00 1	0.03 527	0.30 217	0.00 1	0.10 248	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 654	0.04 404	0.07 570

rvit_stereo_ft	0.07 126	0.25 437	0.56 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.43 334	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 395

MGS-Stereo	0.10 191	0.08 270	0.82 286	0.00 1	0.00 1	0.41 266	0.00 1	0.20 320	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.04 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 653	0.00 1

MyStereo07	0.10 191	0.12 336	0.59 191	0.00 1	0.00 1	0.98 472	0.00 1	0.03 97	0.10 209	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.05 463	0.04 289	0.00 1	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.04 504

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11t1	0.08 151	0.01 1	0.54 174	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.44 384	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

ff7	0.11 213	0.18 383	0.52 162	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.00 1	0.09 231	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.03 389	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 595	0.07 471	0.01 223

ffff	0.11 213	0.18 383	0.52 162	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.00 1	0.09 231	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.03 389	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 595	0.07 471	0.01 223

11t	0.11 213	0.18 383	0.52 162	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.00 1	0.09 231	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.03 389	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 595	0.07 471	0.01 223

whm_eth	0.05 73	0.17 374	0.22 82	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.01 2	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.10 191	0.02 15	0.49 152	0.00 1	0.02 498	0.75 399	0.00 1	0.07 203	0.02 1	0.09 550	0.00 1	0.01 67	0.08 499	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.24 661	0.07 471	0.05 527

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DCRE	0.51 518	0.25 437	0.96 344	0.00 1	0.01 439	0.43 281	0.00 1	0.25 342	0.21 294	0.33 602	7.49 665	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.17 631	0.02 312	0.01 223

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x	0.10 191	0.01 1	0.51 158	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.67 429	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.04 57	0.05 150	0.52 162	0.00 1	0.00 1	0.06 78	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

AAGNet	0.96 602	0.05 150	0.74 236	0.09 598	0.27 655	1.11 589	0.28 620	0.05 154	0.59 502	0.01 266	0.00 1	0.01 67	1.00 613	3.68 543	11.30 681	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

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sCroCo_RVC	0.09 175	0.05 150	1.02 364	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.12 266	0.48 337	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

xxxx	1.04 607	0.02 15	0.54 174	0.00 1	0.00 1	0.53 320	0.00 1	2.53 639	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	2.04 458	14.52 689	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

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Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.22 338	0.10 297	0.77 257	0.00 1	0.00 1	1.09 575	0.00 1	1.68 579	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.07 494	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.01 223
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	0.15 279	0.03 51	0.77 257	0.00 1	0.00 1	0.74 394	0.00 1	1.36 524	0.09 176	0.02 431	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

RAFT-Stereo	0.15 279	0.03 51	0.77 257	0.00 1	0.00 1	0.74 394	0.00 1	1.36 524	0.09 176	0.02 431	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
monster-pro	0.02 10	0.05 150	0.17 58	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

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Test_v1	0.02 10	0.05 150	0.25 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

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Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.02 10	0.05 150	0.17 58	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

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MLG-Stereo_test1	0.07 126	0.05 150	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.61 351	0.00 1	0.02 55	0.61 546	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

MLG-Stereo	0.06 97	0.05 150	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.46 292	0.00 1	0.02 55	0.60 527	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

S2M2_L	0.05 73	0.03 51	0.21 75	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.15 287	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.04 57	0.06 210	0.19 66	0.00 1	0.00 1	0.23 178	0.00 1	0.02 55	0.25 304	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

HI	0.09 175	0.33 486	0.88 314	0.00 1	0.00 1	0.33 236	0.00 1	0.07 203	0.06 90	0.00 1	0.01 433	0.02 168	0.01 251	0.04 289	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.00 1

CoSv	0.09 175	0.33 486	0.88 314	0.00 1	0.00 1	0.33 236	0.00 1	0.07 203	0.06 90	0.00 1	0.01 433	0.02 168	0.01 251	0.04 289	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 126	0.01 1	0.37 110	0.01 458	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.16 290	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.14 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 606	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 73	0.04 92	0.18 62	0.00 1	0.01 439	0.01 19	0.00 1	0.08 216	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.02 226	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.11 213	0.28 463	0.45 144	0.05 553	0.02 498	0.15 152	0.03 513	0.19 308	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.02 331	0.12 355	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.02 547	0.09 514	0.10 599

castereo	0.07 126	0.15 356	0.30 96	0.00 1	0.05 562	0.20 169	0.02 488	0.18 303	0.08 139	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.10 511	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 637	0.01 170	0.01 223

MonSter	0.02 10	0.05 150	0.17 58	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

GIP-stereo	0.06 97	0.02 15	0.64 204	0.00 1	0.00 1	0.20 169	0.00 1	0.01 2	0.14 257	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.00 1

fffft	0.07 126	0.01 1	0.39 117	0.00 1	0.00 1	0.26 194	0.00 1	0.03 97	0.20 292	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.26 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 535	0.06 553
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.06 97	0.03 51	0.35 105	0.00 1	0.00 1	0.42 273	0.00 1	0.02 55	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.01 251	0.00 1	0.24 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 429	0.07 570

dual_stereo	0.05 73	0.02 15	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.20 169	0.00 1	0.06 175	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.01 251	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_5	0.07 126	0.10 297	0.65 206	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.05 154	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

rvit_0105_4	0.06 97	0.08 270	0.63 200	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.03 97	0.50 340	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.01 251	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_105_1	0.09 175	0.21 401	0.66 209	0.00 1	0.00 1	0.16 154	0.00 1	0.13 274	0.61 546	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.01 251	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.02 395

RAStereo	0.05 73	0.15 356	0.68 215	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.00 1	0.06 175	0.06 90	0.01 266	0.01 433	0.02 168	0.02 331	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.14 259	0.03 51	0.68 215	0.01 458	0.02 498	1.20 615	0.00 1	0.63 423	0.11 223	0.05 506	0.05 539	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample2	0.24 355	0.02 15	0.49 152	0.00 1	0.00 1	0.32 230	0.00 1	1.12 496	0.52 346	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	2.29 472	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

CAS++	0.06 97	0.06 210	0.59 191	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.00 1	0.25 342	0.13 251	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.10 191	0.05 150	0.52 162	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.00 1	0.17 297	0.09 176	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV++	0.06 97	0.14 351	0.46 146	0.03 519	0.00 1	0.04 67	0.00 1	0.03 97	0.08 139	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.06 481	0.04 289	0.03 288	0.00 1	0.04 614	0.00 1	0.03 573	0.08 495	0.07 570

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 151	0.06 210	0.41 124	0.00 1	0.00 1	0.05 74	0.00 1	0.11 257	0.22 297	0.75 628	0.00 1	0.02 168	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.03 455

IGEVStereo-DCA	0.10 191	0.06 210	0.52 162	0.01 458	0.00 1	0.32 230	0.00 1	0.09 231	0.09 176	0.01 266	0.01 433	0.02 168	0.04 429	0.14 361	0.44 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 595	0.05 429	0.01 223

rrr	0.24 355	0.06 210	1.91 530	0.01 458	0.00 1	0.32 230	0.04 532	1.34 522	0.15 269	0.01 266	0.01 433	0.02 168	0.04 429	0.14 361	0.44 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 634	0.05 429	0.05 527

plain	0.11 213	0.17 374	1.21 418	0.00 1	0.00 1	0.05 74	0.00 1	0.16 290	0.32 317	0.01 266	0.01 433	0.02 168	0.01 251	0.03 270	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 632	0.01 223

MIF-Stereo (partial)	0.08 151	0.11 324	0.96 344	0.00 1	0.00 1	0.08 87	0.00 1	0.19 308	0.08 139	0.00 1	0.01 433	0.02 168	0.02 331	0.02 226	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.01 223

UniTT-Stereo	0.06 97	0.06 210	0.83 290	0.00 1	0.00 1	0.08 87	0.01 437	0.06 175	0.03 5	0.00 1	0.08 557	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 495	0.00 1

CASS	0.07 126	0.06 210	0.73 227	0.00 1	0.00 1	0.10 103	0.01 437	0.15 287	0.12 241	0.16 576	0.00 1	0.02 168	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RCA-Stereo	0.18 309	0.11 324	0.63 200	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.00 1	1.48 557	0.07 111	0.07 530	0.00 1	0.02 168	0.05 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.05 429	0.01 223

UDGNet	0.14 259	0.48 569	0.72 224	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.00 1	0.05 154	0.28 308	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 286	0.52 585	0.86 305	0.01 458	0.00 1	1.03 491	0.00 1	0.09 231	0.52 346	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.01 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.00 1

dad	0.17 298	0.54 589	0.82 286	0.00 1	0.00 1	1.03 491	0.00 1	0.02 55	0.23 302	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.01 251	0.63 418	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

GMOStereo	0.13 243	0.24 429	0.83 290	0.00 1	0.14 622	0.86 434	0.01 437	0.09 231	0.11 223	0.01 266	0.01 433	0.02 168	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 654	0.00 1	0.00 1	0.16 585	0.01 223

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test_1	0.17 298	0.03 51	0.75 247	0.03 519	0.10 599	0.43 281	0.00 1	1.36 524	0.07 111	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.07 324	0.19 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 641	0.12 546	0.11 605

test_3	0.19 315	0.02 15	0.76 253	0.03 519	0.10 599	0.53 320	0.00 1	1.42 535	0.07 111	0.13 565	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.07 324	0.19 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 641	0.12 546	0.11 605

PFNet+	0.23 345	0.06 210	0.79 273	0.07 584	0.01 439	1.11 589	0.42 641	0.11 257	0.59 502	0.08 541	0.01 433	0.02 168	0.00 1	1.21 439	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

LCNet	0.22 338	0.11 324	0.74 236	0.11 612	0.00 1	0.97 469	0.00 1	0.09 231	0.59 502	0.01 266	0.00 1	0.02 168	1.10 620	0.43 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 561	0.01 223

NF-Stereo	0.47 488	0.03 51	0.77 257	0.12 616	0.00 1	1.07 553	0.26 612	0.19 308	0.60 527	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	6.18 640	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

OCTAStereo	0.47 488	0.03 51	0.77 257	0.12 616	0.00 1	1.07 553	0.26 612	0.19 308	0.60 527	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	6.16 638	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 495	0.04 92	1.10 386	0.17 637	0.00 1	1.07 553	0.25 608	0.12 266	0.61 546	0.03 466	0.01 433	0.02 168	0.01 251	6.03 630	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

KMStereo	0.48 495	0.04 92	1.10 386	0.17 637	0.00 1	1.07 553	0.25 608	0.12 266	0.61 546	0.03 466	0.01 433	0.02 168	0.01 251	6.03 630	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

Consistency-Raft	0.39 456	0.30 475	2.53 586	0.14 627	0.03 527	0.90 445	0.04 532	1.36 524	0.59 502	0.00 1	0.02 523	0.02 168	1.15 624	0.33 390	0.43 558	0.02 626	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

DEmStereo	0.75 577	0.06 210	1.73 506	0.04 539	0.00 1	0.78 406	0.52 649	0.05 154	0.57 428	0.05 506	0.72 615	0.02 168	3.42 664	5.79 623	1.29 604	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

PFNet	0.60 553	0.11 324	2.08 548	0.00 1	0.30 657	1.16 607	0.00 1	0.29 356	0.59 502	0.01 266	0.24 581	0.02 168	0.00 1	6.58 660	0.23 506	0.10 648	0.00 1	0.00 1	0.04 576	0.14 561	0.05 527

RE-Stereo	0.47 488	0.03 51	0.77 257	0.12 616	0.00 1	1.07 553	0.26 612	0.19 308	0.60 527	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	6.18 640	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

TVStereo	0.47 488	0.03 51	0.77 257	0.12 616	0.00 1	1.07 553	0.26 612	0.19 308	0.60 527	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	6.18 640	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 518	0.13 345	1.14 395	0.10 602	0.00 1	1.17 610	0.10 580	0.28 355	0.61 546	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.12 520	6.22 648	0.22 501	0.00 1	0.09 654	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.01 223

test-2	0.13 243	0.24 429	0.83 290	0.00 1	0.14 622	0.86 434	0.01 437	0.09 231	0.11 223	0.01 266	0.01 433	0.02 168	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 654	0.00 1	0.00 1	0.16 585	0.01 223

GMM-Stereo	0.18 309	0.02 15	1.37 451	0.08 591	0.00 1	1.11 589	0.13 588	0.09 231	0.60 527	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.10 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

s12784h	0.21 333	0.05 150	0.81 282	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.02 488	1.36 524	0.56 379	0.01 266	0.34 594	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

raft+_RVC	0.14 259	0.37 522	0.96 344	0.00 1	0.16 630	0.64 372	0.03 513	0.05 154	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.03 389	0.03 270	0.07 389	0.00 1	0.07 646	0.00 1	0.00 1	0.05 429	0.16 639

CREStereo	0.10 191	0.06 210	0.51 158	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.00 1	0.20 320	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	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
NCCL2	0.29 396	0.50 574	1.52 483	0.00 1	0.00 1	0.81 414	0.00 1	0.45 387	0.22 297	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.03 389	2.14 461	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.02 634	0.00 1	0.01 170	0.03 455

DF	0.14 259	0.05 150	0.42 132	0.01 458	0.11 607	0.31 221	0.00 1	1.26 514	0.10 209	0.01 266	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.04 289	0.17 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 624	0.00 1	0.05 527

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.07 126	0.05 150	0.41 124	0.00 1	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.03 97	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 455

Foundation-i1	0.04 57	0.04 92	0.18 62	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 488	0.02 55	0.41 332	0.00 1	0.01 433	0.03 239	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

gcap_with_dpt	0.08 151	0.04 92	0.55 181	0.00 1	0.00 1	0.83 424	0.00 1	0.03 97	0.04 44	0.01 266	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 395

DispViT+	0.03 41	0.03 51	0.33 101	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.02 55	0.09 176	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.06 97	0.10 297	0.23 86	0.00 1	0.00 1	0.20 169	0.00 1	0.05 154	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.05 463	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.03 41	0.02 15	0.19 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 231	0.11 223	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.02 226	0.20 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.01 223

xyz-stereo	3.26 664	0.05 150	35.32 692	0.00 1	0.00 1	13.52 688	0.00 1	0.02 55	0.05 73	0.01 266	9.71 678	0.03 239	0.01 251	6.34 652	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.12 670	0.00 1	0.02 312	0.00 1

LG-G_1	0.06 97	0.07 252	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.23 178	0.00 1	0.02 55	0.56 379	0.06 517	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.03 270	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

LG-G	0.06 97	0.07 252	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.23 178	0.00 1	0.02 55	0.56 379	0.06 517	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.03 270	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

DFGA-Net	0.37 447	0.77 631	1.34 441	0.00 1	0.01 439	0.72 391	0.00 1	0.21 326	0.21 294	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.01 251	3.85 549	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 614	0.01 223

MM-Stereo_test2	0.14 259	0.06 210	1.48 479	0.07 584	0.00 1	0.52 315	0.00 1	0.08 216	0.03 5	0.13 565	0.00 1	0.03 239	0.02 331	0.02 226	0.07 389	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.01 527	0.19 606	0.04 504

MM-Stereo_test1	0.12 229	0.10 297	1.26 422	0.02 497	0.04 548	0.28 206	0.02 488	0.06 175	0.28 308	0.01 266	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.05 304	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.23 624	0.01 223

AIO_test	0.07 126	0.09 287	0.42 132	0.05 553	0.05 562	0.07 81	0.03 513	0.17 297	0.09 176	0.03 466	0.00 1	0.03 239	0.01 251	0.14 361	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.07 585	0.02 312	0.02 395

AIO-test2	0.30 401	0.63 605	0.91 331	0.08 591	0.13 618	0.55 332	0.01 437	1.15 501	0.60 527	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.04 429	0.89 430	0.04 342	0.87 673	0.00 1	0.00 1	0.01 527	0.03 377	0.05 527

AIO-test1	0.27 375	0.33 486	1.30 432	0.00 1	0.01 439	0.52 315	0.01 437	1.16 503	0.61 546	0.00 1	0.01 433	0.03 239	0.02 331	1.24 443	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 546	0.06 553

FACV-RUCA	0.11 213	0.06 210	0.50 157	0.03 519	0.10 599	0.10 103	0.00 1	0.07 203	0.62 601	0.03 466	0.04 535	0.03 239	0.14 524	0.03 270	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.06 661	0.00 1	0.20 614	0.11 605

tt45	0.08 151	0.03 51	0.41 124	0.00 1	0.00 1	0.83 424	0.00 1	0.02 55	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.01 251	0.00 1	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.01 223

ours_stereo	0.05 73	0.03 51	0.40 118	0.00 1	0.00 1	0.26 194	0.00 1	0.03 97	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 471	0.03 455

fffy	0.05 73	0.04 92	0.49 152	0.01 458	0.00 1	0.26 194	0.00 1	0.03 97	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 471	0.04 504

Pointernet	0.10 191	0.04 92	0.61 197	0.00 1	0.05 562	0.54 327	0.00 1	0.02 55	0.59 502	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 527	0.01 170	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 57	0.06 210	0.29 94	0.01 458	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.11 257	0.14 257	0.01 266	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 595	0.01 170	0.01 223

test_sample1	0.21 333	0.01 1	0.41 124	0.00 1	0.00 1	0.14 151	0.00 1	0.99 478	0.30 315	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1	2.26 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

test_for_model	0.07 126	0.05 150	0.41 124	0.00 1	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.03 97	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 455

ACVNet-DCA	0.25 363	0.22 409	1.20 408	0.00 1	0.00 1	1.31 626	0.00 1	0.95 471	0.55 362	0.07 530	0.00 1	0.03 239	0.02 331	0.59 413	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

1test111	0.28 380	0.22 409	1.20 408	0.00 1	0.00 1	1.31 626	0.00 1	0.95 471	0.55 362	0.07 530	0.00 1	0.03 239	0.02 331	1.23 441	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

cc1	0.28 380	0.22 409	1.20 408	0.00 1	0.00 1	1.31 626	0.00 1	1.41 532	0.69 624	0.07 530	0.00 1	0.03 239	0.02 331	0.59 413	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.08 495	0.04 504

tt1	0.27 375	0.23 419	1.17 401	0.00 1	0.00 1	1.29 624	0.00 1	1.42 535	0.57 428	0.07 530	0.00 1	0.03 239	0.02 331	0.57 410	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.08 495	0.03 455

LL-Strereo2	0.12 229	0.41 544	0.91 331	0.05 553	0.03 527	0.51 309	0.04 532	0.13 274	0.11 223	0.01 266	0.00 1	0.03 239	0.02 331	0.06 316	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 527	0.03 377	0.03 455

CAS	0.10 191	0.05 150	0.46 146	0.00 1	0.00 1	1.03 491	0.00 1	0.21 326	0.09 176	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.01 251	0.01 112	0.02 251	0.08 646	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	0.10 191	0.10 297	0.59 191	0.01 458	0.01 439	1.06 512	0.00 1	0.03 97	0.09 176	0.02 431	0.00 1	0.03 239	0.02 331	0.03 270	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.02 547	0.05 429	0.01 223

DCANet-4	0.31 407	0.05 150	2.61 591	0.00 1	0.00 1	1.05 503	0.00 1	1.49 563	0.61 546	0.13 565	0.00 1	0.03 239	0.05 463	0.03 270	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 527

Sa-1000	0.31 407	0.26 448	0.93 335	0.00 1	0.18 638	1.08 566	0.01 437	2.59 646	0.56 379	0.00 1	0.09 558	0.03 239	0.00 1	0.18 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 611	0.11 535	0.00 1

SA	0.30 401	0.27 453	0.97 353	0.00 1	0.17 636	1.10 581	0.00 1	2.50 636	0.56 379	0.00 1	0.01 433	0.03 239	0.01 251	0.16 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 614	0.12 546	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 243	0.04 92	0.73 227	0.05 553	0.02 498	1.06 512	0.07 560	0.06 175	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

KYRaft	0.21 333	0.03 51	0.74 236	0.04 539	0.00 1	1.16 607	0.12 587	0.08 216	0.60 527	0.01 266	0.30 589	0.03 239	0.77 602	0.37 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

CREStereo++_RVC	0.10 191	0.06 210	0.78 270	0.00 1	0.00 1	1.00 481	0.00 1	0.10 248	0.08 139	0.00 1	0.01 433	0.03 239	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.31 407	0.22 409	1.36 448	0.00 1	0.00 1	0.27 198	0.00 1	0.06 175	0.04 44	0.01 266	0.00 1	0.03 239	0.01 251	4.27 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 229	0.25 437	0.79 273	0.00 1	0.00 1	0.92 455	0.00 1	0.18 303	0.08 139	0.00 1	0.21 579	0.03 239	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.13 243	0.36 514	0.94 339	0.00 1	0.18 638	0.62 357	0.02 488	0.07 203	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.03 389	0.03 270	0.05 359	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.04 504

test_xeample3	0.24 355	0.06 210	1.84 521	0.02 497	0.00 1	0.33 236	0.05 547	1.33 521	0.14 257	0.00 1	0.03 529	0.03 239	0.03 389	0.10 346	0.43 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 654	0.05 429	0.06 553

test_xeample	1.14 614	0.02 15	0.58 188	0.00 1	0.00 1	0.57 337	0.00 1	2.57 642	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.02 331	3.45 529	15.00 692	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 395

DSFCA	0.40 461	0.09 287	0.84 296	0.00 1	0.01 439	0.98 472	0.37 635	0.29 356	0.62 601	0.02 431	0.32 591	0.03 239	0.24 554	3.91 551	0.34 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

quiztm	0.12 229	0.38 532	0.66 209	0.13 623	0.02 498	0.27 198	0.01 437	0.04 130	0.58 488	0.01 266	0.01 433	0.04 282	0.04 429	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 585	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.07 126	0.05 150	0.56 184	0.00 1	0.00 1	0.66 376	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 395

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 151	0.05 150	0.53 171	0.00 1	0.00 1	0.82 418	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 395

VIP-Stereo	0.12 229	0.30 475	0.77 257	0.00 1	0.00 1	0.58 341	0.01 437	0.08 216	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.10 599

BridgeDepth	0.03 41	0.04 92	0.09 2	0.00 1	0.00 1	0.27 198	0.00 1	0.03 97	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.05 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
water-stereo	0.03 41	0.02 15	0.34 102	0.00 1	0.00 1	0.04 67	0.00 1	0.04 130	0.06 90	0.01 266	0.02 523	0.04 282	0.05 463	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.10 191	0.16 365	0.49 152	0.00 1	0.00 1	0.46 292	0.00 1	0.01 2	0.59 502	0.01 266	0.00 1	0.04 282	0.08 499	0.01 112	0.23 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.11 213	0.18 383	0.37 110	0.00 1	0.00 1	0.53 320	0.00 1	0.00 1	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.04 282	0.02 331	0.00 1	0.38 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

mms	0.04 57	0.04 92	0.35 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 154	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.02 331	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.09 591

test_sample5	0.39 456	0.10 297	1.42 464	0.00 1	0.00 1	0.45 287	0.00 1	2.14 612	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1	3.06 505	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

gcap-zeroshot	0.08 151	0.05 150	0.55 181	0.00 1	0.00 1	0.94 461	0.00 1	0.03 97	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 455

DualNet	0.39 456	0.10 297	1.42 464	0.00 1	0.00 1	0.45 287	0.00 1	2.14 612	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1	3.06 505	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

1111x	0.87 593	0.02 15	1.20 408	0.00 1	0.00 1	0.70 384	0.00 1	2.60 647	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.01 251	5.36 604	6.80 665	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

MaDis-Stereo	0.06 97	0.16 365	0.66 209	0.00 1	0.00 1	0.05 74	0.01 437	0.06 175	0.12 241	0.00 1	0.01 433	0.04 282	0.02 331	0.02 226	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

MIM_Stereo	0.10 191	0.32 482	0.90 326	0.00 1	0.03 527	0.29 210	0.00 1	0.11 257	0.11 223	0.02 431	0.00 1	0.04 282	0.01 251	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.00 1	0.11 535	0.08 577

testlalala	0.08 151	0.05 150	0.55 181	0.00 1	0.00 1	0.94 461	0.00 1	0.03 97	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 455

LoS_RVC	0.05 73	0.05 150	0.41 124	0.00 1	0.00 1	0.16 154	0.00 1	0.17 297	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.01 251	0.04 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

TestStereo1	0.20 325	0.30 475	0.84 296	0.00 1	0.16 630	1.12 596	0.01 437	0.69 430	0.57 428	0.00 1	0.05 539	0.04 282	0.01 251	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 572	0.06 553

fff	0.28 380	0.37 522	1.20 408	0.00 1	0.01 439	1.05 503	0.00 1	1.48 557	0.61 546	0.13 565	0.00 1	0.04 282	0.60 588	0.02 226	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 527

ADStereo(finetuned)	0.34 427	0.37 522	2.24 557	0.00 1	0.00 1	1.04 500	0.00 1	1.49 563	0.61 546	0.08 541	0.00 1	0.04 282	0.74 599	0.03 270	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.05 527

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 467	0.52 585	3.02 611	0.00 1	0.00 1	0.57 337	0.00 1	1.15 501	0.60 527	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.14 524	1.51 448	0.76 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 259	0.33 486	1.23 419	0.00 1	0.01 439	0.47 296	0.00 1	0.27 351	0.11 223	0.01 266	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.08 338	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.24 626	0.00 1

SA-5K	0.20 325	0.30 475	0.84 296	0.00 1	0.16 630	1.12 596	0.01 437	0.69 430	0.57 428	0.00 1	0.05 539	0.04 282	0.01 251	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 572	0.06 553

HHNet	0.48 495	0.21 401	1.60 492	0.10 602	0.00 1	1.14 600	0.26 612	0.47 391	0.59 502	0.01 266	3.56 648	0.04 282	0.71 594	0.00 1	0.73 585	0.02 626	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 345	0.04 92	0.76 253	0.10 602	0.00 1	1.15 603	0.02 488	0.27 351	0.65 611	0.01 266	0.54 606	0.04 282	0.71 594	0.27 388	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

LMCR-Stereo	0.27 375	0.34 494	1.42 464	0.00 1	0.00 1	0.79 408	0.00 1	2.15 614	0.61 546	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.04 429	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 429	0.00 1

TANstereo	0.12 229	0.15 356	0.78 270	0.00 1	0.00 1	1.03 491	0.00 1	0.07 203	0.08 139	0.01 266	0.15 570	0.04 282	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCANet	0.25 363	0.37 522	1.20 408	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.00 1	1.49 563	0.61 546	0.08 541	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.02 226	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.05 527

csc	0.28 380	0.37 522	1.20 408	0.00 1	0.01 439	1.05 503	0.00 1	1.48 557	0.61 546	0.13 565	0.00 1	0.04 282	0.60 588	0.02 226	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 527

cscssc	0.28 380	0.37 522	1.20 408	0.00 1	0.01 439	1.05 503	0.00 1	1.48 557	0.61 546	0.13 565	0.00 1	0.04 282	0.60 588	0.02 226	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 527

AFF-stereo	0.18 309	0.42 547	0.77 257	0.00 1	0.00 1	0.91 453	0.00 1	0.41 379	0.65 611	0.05 506	0.00 1	0.04 282	0.05 463	0.06 316	0.04 342	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.19 606	0.01 223

FINET	0.51 518	0.36 514	2.40 570	0.00 1	0.00 1	0.27 198	0.00 1	2.06 605	1.49 653	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.04 429	3.38 527	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.02 395

PMTNet	0.11 213	0.07 252	0.60 196	0.00 1	0.00 1	1.05 503	0.04 532	0.16 290	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.03 270	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

iResNet	0.25 363	0.27 453	1.68 500	0.00 1	0.00 1	0.69 383	0.00 1	1.22 509	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.03 389	0.12 355	0.30 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 429	0.01 223

DN	0.11 213	0.03 51	0.90 326	0.05 553	0.10 599	0.27 198	0.00 1	0.05 154	0.07 111	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.36 394	0.17 473	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.19 637	0.00 1	0.05 527

PSi22	0.16 286	0.36 514	0.74 236	0.00 1	0.00 1	0.57 337	0.00 1	0.07 203	0.58 488	0.00 1	0.00 1	0.05 316	0.01 251	0.56 409	0.05 359	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.11 535	0.01 223

VMStereo-Base	0.05 73	0.04 92	0.42 132	0.00 1	0.00 1	0.39 260	0.00 1	0.03 97	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.05 316	0.02 331	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJA1	0.25 363	0.03 51	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.22 175	0.00 1	2.27 620	2.16 661	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.04 429	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.01 223

NLMM	0.25 363	0.03 51	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.22 175	0.00 1	2.25 618	2.13 660	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.04 429	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.01 223

DDF-Stereo	0.10 191	0.05 150	0.31 98	0.02 497	0.03 527	0.05 74	0.01 437	0.13 274	0.16 277	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.64 419	0.45 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 573	0.00 1	0.02 395

zero-FE	0.13 243	0.05 150	0.89 322	0.03 519	0.10 599	0.00 1	0.00 1	0.13 274	0.16 277	0.00 1	0.03 529	0.05 316	0.00 1	0.59 413	0.42 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 547	0.00 1	0.02 395

MLG-Stereo_test2	0.08 151	0.06 210	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.75 399	0.00 1	0.03 97	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

ISRNet	0.16 286	0.11 324	1.44 471	0.00 1	0.00 1	0.50 304	0.00 1	0.44 384	0.60 527	0.00 1	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.05 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

SCV_C0	0.09 175	0.16 365	0.63 200	0.00 1	0.00 1	0.29 210	0.00 1	0.12 266	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.03 389	0.07 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 620	0.09 514	0.02 395

WCG-NET（raft）	0.07 126	0.18 383	0.43 137	0.00 1	0.00 1	0.37 254	0.00 1	0.07 203	0.06 90	0.01 266	0.01 433	0.05 316	0.03 389	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.09 654	0.00 1	0.00 1	0.07 471	0.01 223

GCST	0.28 380	0.46 561	1.23 419	0.00 1	0.01 439	0.31 221	0.03 513	0.15 287	0.05 73	0.01 266	0.37 596	0.05 316	0.04 429	2.76 488	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 471	0.03 455

test_sample4	0.38 452	0.10 297	1.42 464	0.00 1	0.00 1	0.45 287	0.00 1	2.09 608	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.05 316	0.00 1	2.83 492	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

test_sample3	0.37 447	0.09 287	1.41 461	0.00 1	0.00 1	0.46 292	0.00 1	1.95 599	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	2.79 490	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

H2IRNET	0.14 259	0.19 394	1.11 390	0.00 1	0.00 1	1.07 553	0.01 437	0.13 274	0.14 257	0.00 1	0.00 1	0.05 316	0.01 251	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 572	0.01 223

GCAP-Stereo	0.11 213	0.28 463	0.71 221	0.00 1	0.00 1	0.83 424	0.00 1	0.08 216	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.02 584	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.01 223

Patchmatch Stereo++	0.13 243	0.04 92	0.73 227	0.05 553	0.01 439	1.06 512	0.08 569	0.06 175	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	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
ASMatch	0.59 551	0.10 297	1.66 498	0.13 623	0.04 548	1.07 553	0.00 1	0.10 248	0.64 608	0.06 517	0.44 599	0.05 316	0.87 608	6.32 651	0.27 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 527	0.00 1	0.00 1

SST-Stereo	0.51 518	0.02 15	0.74 236	0.05 553	0.19 643	1.09 575	0.49 646	0.26 346	0.61 546	0.04 495	0.00 1	0.05 316	0.58 585	6.12 635	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

iGMRVC	0.14 259	0.04 92	0.74 236	0.05 553	0.02 498	1.06 512	0.07 560	0.06 175	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

iRAFT	0.13 243	0.04 92	0.73 227	0.05 553	0.01 439	1.06 512	0.08 569	0.06 175	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

test-1	0.19 315	0.13 345	0.67 214	0.00 1	0.15 627	0.57 337	0.00 1	1.01 481	0.11 223	0.04 495	0.48 604	0.05 316	0.00 1	0.01 112	0.30 531	0.00 1	0.07 646	0.00 1	0.06 581	0.01 170	0.18 643

RAFT-IKP	0.14 259	0.04 92	0.75 247	0.05 553	0.01 439	1.06 512	0.08 569	0.05 154	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

RALCasStereoNet	0.16 286	0.35 506	0.84 296	0.00 1	0.00 1	0.32 230	0.03 513	0.16 290	0.56 379	0.02 431	0.07 554	0.05 316	0.08 499	0.13 357	0.08 406	0.00 1	0.31 676	0.00 1	0.00 1	0.07 471	0.11 605

RALAANet	0.13 243	0.51 579	0.95 342	0.00 1	0.00 1	0.32 230	0.01 437	0.38 371	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.05 316	0.09 503	0.02 226	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 547	0.10 527	0.00 1

222	1.95 642	0.03 51	0.41 124	0.00 1	0.00 1	0.58 341	0.00 1	2.64 649	0.57 428	0.02 431	0.00 1	0.05 316	0.02 331	3.34 526	31.23 697	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 395

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 315	0.33 486	0.84 296	0.00 1	0.02 498	1.06 512	0.00 1	0.45 387	0.59 502	0.03 466	0.00 1	0.05 316	0.06 481	0.04 289	0.07 389	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.17 593	0.01 223

DMCA	0.19 315	0.16 365	1.39 455	0.00 1	0.01 439	1.00 481	0.01 437	0.38 371	0.57 428	0.01 266	0.01 433	0.05 316	0.00 1	0.05 304	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

Hybrid-DGEV-03	0.17 298	0.35 506	0.94 339	0.00 1	0.00 1	0.97 469	0.02 488	0.48 393	0.09 176	0.04 495	0.01 433	0.06 344	0.03 389	0.07 324	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 603	0.06 553

WQFJX	0.23 345	0.03 51	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 437	2.42 630	1.86 658	0.01 266	0.00 1	0.06 344	0.04 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.02 395

NLMM1	0.35 433	0.04 92	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.28 206	0.00 1	3.45 662	2.88 663	0.01 266	0.01 433	0.06 344	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.02 395

NLSM1	0.18 309	0.04 92	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.06 78	0.00 1	1.75 587	1.39 651	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.05 463	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 429	0.01 223

MM-Stereo_test3	0.12 229	0.25 437	0.82 286	0.01 458	0.01 439	0.33 236	0.03 513	0.08 216	0.40 330	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.03 389	0.02 226	0.04 342	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.24 626	0.01 223

MSKI-zero shot	0.22 338	0.08 270	1.46 475	0.00 1	0.12 614	1.08 566	0.03 513	0.85 453	0.16 277	0.22 584	0.05 539	0.06 344	0.00 1	0.07 324	0.01 168	0.00 1	0.02 584	0.00 1	0.18 634	0.02 312	0.01 223

Selective-RAFT	0.13 243	0.04 92	0.51 158	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.00 1	0.04 130	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 637	0.04 404	0.00 1

test_5	0.26 369	0.35 506	1.35 444	0.01 458	0.22 651	0.80 411	0.01 437	0.81 446	0.58 488	0.12 562	0.00 1	0.06 344	0.01 251	0.61 417	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 561	0.16 639

DRaft	0.56 537	0.08 270	0.73 227	0.00 1	0.00 1	0.92 455	0.19 598	0.05 154	0.09 176	0.03 466	0.26 583	0.06 344	2.55 653	4.61 579	1.38 607	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.02 547	0.03 377	0.08 577

rafts_anoy	0.14 259	0.35 506	0.99 360	0.00 1	0.02 498	0.49 302	0.03 513	0.11 257	0.07 111	0.00 1	0.01 433	0.06 344	0.06 481	0.24 382	0.06 377	0.00 1	0.14 668	0.00 1	0.01 527	0.02 312	0.03 455

Anonymous3	0.19 315	0.07 252	1.33 439	0.00 1	0.00 1	1.12 596	0.00 1	0.56 407	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.06 344	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

HCRNet	0.32 416	0.10 297	0.81 282	0.00 1	0.00 1	1.10 581	0.00 1	0.39 374	0.59 502	0.01 266	0.01 433	0.06 344	0.03 389	3.24 515	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.02 395

tg	0.14 259	0.17 374	0.52 162	0.00 1	0.00 1	1.03 491	0.00 1	0.07 203	0.52 346	0.00 1	0.01 433	0.07 356	0.02 331	0.02 226	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.26 632	0.18 643

RAFT+CT+SA	0.26 369	0.34 494	1.11 390	0.02 497	0.27 655	1.10 581	0.00 1	0.70 433	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.01 251	0.36 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 673	0.11 535	0.22 657

PSM-adaLoss	0.14 259	0.04 92	0.73 227	0.05 553	0.02 498	1.06 512	0.08 569	0.05 154	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.07 356	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 259	0.04 92	0.73 227	0.05 553	0.01 439	1.06 512	0.06 553	0.05 154	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.07 356	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 259	0.04 92	0.75 247	0.05 553	0.02 498	1.06 512	0.08 569	0.06 175	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.07 356	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

RAFT_R40	0.49 502	0.03 51	0.74 236	0.05 553	0.15 627	1.09 575	0.32 625	0.27 351	0.59 502	0.02 431	0.03 529	0.07 356	0.30 561	6.12 635	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

ICVP	0.15 279	0.03 51	1.23 419	0.00 1	0.01 439	1.02 485	0.09 575	0.19 308	0.10 209	0.00 1	0.02 523	0.07 356	0.01 251	0.18 371	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DNS	0.24 355	0.04 92	0.72 224	0.13 623	0.06 574	0.37 254	0.00 1	0.10 248	0.09 176	2.56 662	0.18 572	0.08 363	0.00 1	0.03 270	0.31 538	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 625

EKT-Stereo	0.46 486	0.12 336	1.03 366	0.75 671	4.21 693	1.06 512	0.00 1	0.83 450	0.04 44	0.02 431	0.00 1	0.08 363	0.00 1	0.89 430	0.01 168	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.05 578	0.04 404	0.01 223

fast-acv-ft	0.29 396	0.37 522	3.76 635	0.06 578	0.01 439	0.28 206	0.17 592	0.06 175	0.21 294	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.09 503	0.10 346	0.23 506	0.01 610	0.00 1	0.03 645	0.01 527	0.26 632	0.01 223

CES	0.08 151	0.07 252	0.43 137	0.00 1	0.00 1	0.21 174	0.01 437	0.08 216	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.08 363	0.04 429	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 380	0.15 356	2.75 599	0.00 1	0.00 1	0.51 309	0.02 488	0.49 395	0.57 428	0.01 266	0.01 433	0.08 363	0.04 429	0.87 427	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

scenet	0.28 380	0.15 356	2.75 599	0.00 1	0.00 1	0.51 309	0.02 488	0.49 395	0.57 428	0.01 266	0.01 433	0.08 363	0.04 429	0.87 427	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

ssnet	0.28 380	0.15 356	2.75 599	0.00 1	0.00 1	0.51 309	0.02 488	0.49 395	0.57 428	0.01 266	0.01 433	0.08 363	0.04 429	0.87 427	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

iRaft-Stereo_5w	0.50 513	0.51 579	1.44 471	0.00 1	0.00 1	0.29 210	0.00 1	0.63 423	0.59 502	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.01 251	6.14 637	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 620	0.01 223

GrayStereo	0.46 486	0.01 1	0.71 221	0.10 602	0.00 1	1.12 596	2.67 681	0.20 320	0.59 502	0.00 1	0.00 1	0.08 363	3.76 668	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 407	0.48 569	2.47 578	0.00 1	0.03 527	0.78 406	0.03 513	0.06 175	0.08 139	0.01 266	0.01 433	0.08 363	0.33 566	1.59 451	0.16 469	0.00 1	0.02 584	0.01 615	0.00 1	0.01 170	0.01 223

iResNetv2_ROB	0.36 439	1.03 648	2.96 609	0.00 1	0.00 1	0.58 341	0.00 1	1.51 566	0.58 488	0.01 266	0.00 1	0.08 363	0.02 331	0.07 324	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 643	0.02 395

iResNet_ROB	0.30 401	0.66 610	1.41 461	0.00 1	0.00 1	0.70 384	0.00 1	0.79 442	0.57 428	0.04 495	0.01 433	0.08 363	0.01 251	1.55 450	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.00 1

WQFJX1	0.29 396	0.04 92	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.17 159	0.01 437	2.96 655	2.31 662	0.01 266	0.00 1	0.09 375	0.06 481	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.01 223

U	1.61 637	0.01 1	0.28 91	0.00 1	7.20 696	9.87 683	0.00 1	0.04 130	0.02 1	0.01 266	0.00 1	0.09 375	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	9.53 698	5.08 697	0.01 170	0.00 1

RAFT-345	0.49 502	0.04 92	1.26 422	0.10 602	0.07 582	1.16 607	0.19 598	0.14 283	0.57 428	0.00 1	0.01 433	0.09 375	0.01 251	6.00 628	0.20 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

CFNet-RSSM	0.17 298	0.06 210	1.16 400	0.00 1	0.12 614	0.61 351	0.00 1	0.90 459	0.08 139	0.01 266	0.00 1	0.09 375	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 654	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.31 407	0.38 532	0.91 331	0.00 1	0.01 439	1.00 481	0.01 437	1.60 572	0.61 546	0.15 575	0.00 1	0.09 375	0.01 251	1.04 434	0.41 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

IGEV_i1	0.14 259	0.05 150	1.36 448	0.00 1	0.01 439	0.37 254	0.00 1	0.44 384	0.11 223	0.00 1	0.00 1	0.10 380	0.01 251	0.25 384	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 527	0.03 377	0.03 455

NLCSM	0.36 439	0.09 287	0.21 75	0.00 1	0.00 1	0.26 194	0.02 488	1.20 508	1.55 654	0.01 266	0.00 1	0.10 380	0.10 511	3.53 533	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 572	0.01 223

LG-Stereo	0.06 97	0.04 92	0.40 118	0.00 1	0.00 1	0.31 221	0.00 1	0.06 175	0.08 139	0.00 1	0.01 433	0.10 380	0.03 389	0.04 289	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 495	0.01 223

test_sample6	0.41 464	0.11 324	1.38 452	0.00 1	0.00 1	0.48 299	0.00 1	2.33 626	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.10 380	0.00 1	3.18 512	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

ToySt	0.12 229	0.15 356	0.92 334	0.00 1	0.00 1	0.46 292	0.00 1	0.41 379	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.10 380	0.00 1	0.07 324	0.19 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 547	0.04 404	0.02 395

RAFT-RH_RVC	0.96 602	0.13 345	1.35 444	0.02 497	0.05 562	1.06 512	0.00 1	0.06 175	0.55 362	0.01 266	9.57 677	0.10 380	0.00 1	6.00 628	0.30 531	0.01 610	0.00 1	0.00 1	0.02 547	0.01 170	0.00 1

UPFNet	0.18 309	0.05 150	1.11 390	0.00 1	0.00 1	0.48 299	0.00 1	1.11 494	0.48 337	0.00 1	0.00 1	0.10 380	0.00 1	0.10 346	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

Selective-IGEV-i16pc	0.97 604	0.06 210	7.75 667	0.00 1	0.00 1	1.77 644	0.17 592	2.35 627	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.11 387	0.01 251	6.36 654	0.00 1	0.02 626	0.06 644	0.00 1	0.02 547	0.04 404	0.02 395

anonymity	0.17 298	0.06 210	0.79 273	0.00 1	0.09 595	0.03 57	0.00 1	0.54 403	0.07 111	0.41 610	0.13 567	0.11 387	0.58 585	0.02 226	0.31 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 654	0.01 170	0.02 395

AACVNet	0.40 461	0.36 514	0.90 326	0.00 1	0.00 1	0.53 320	0.00 1	0.18 303	0.41 332	0.02 431	0.00 1	0.11 387	0.01 251	5.33 600	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 572	0.00 1

TRStereo	0.37 447	0.23 419	1.41 461	0.03 519	0.00 1	1.07 553	0.02 488	3.07 659	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.11 387	0.40 571	0.06 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 652	0.01 170	0.08 577

NRIStereo	0.17 298	0.03 51	0.73 227	0.04 539	0.01 439	1.15 603	0.33 629	0.03 97	0.59 502	0.04 495	0.01 433	0.11 387	0.01 251	0.10 346	0.03 288	0.00 1	0.02 584	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.09 591

GES	0.18 309	0.05 150	0.87 310	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.02 488	0.60 417	0.08 139	0.00 1	0.02 523	0.11 387	0.09 503	0.44 402	0.16 469	0.01 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

PS-NSSS	0.54 531	0.44 554	0.86 305	0.00 1	0.00 1	1.04 500	0.00 1	2.37 628	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.11 387	0.01 251	5.32 598	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

model_zeroshot	0.20 325	0.23 419	0.96 344	0.01 458	0.00 1	0.77 403	0.02 488	0.31 361	0.14 257	0.75 628	0.00 1	0.12 394	0.01 251	0.58 412	0.02 251	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.11 601	0.01 170	0.00 1

IPLG	0.51 518	0.38 532	1.60 492	0.02 497	0.00 1	1.11 589	0.07 560	1.48 557	0.57 428	0.05 506	0.00 1	0.12 394	0.15 530	4.58 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 535	0.00 1

CRE-IMP	0.16 286	0.03 51	0.75 247	0.05 553	0.01 439	1.11 589	0.34 631	0.04 130	0.56 379	0.02 431	0.00 1	0.12 394	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.08 577

SFCPSM	0.21 333	0.04 92	1.59 491	0.00 1	0.05 562	0.34 244	0.00 1	1.24 511	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.12 394	0.02 331	0.05 304	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 547	0.02 312	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 518	0.80 633	2.47 578	0.01 458	0.00 1	0.48 299	0.00 1	1.32 520	0.14 257	0.00 1	0.01 433	0.12 394	0.06 481	4.07 559	0.15 466	0.00 1	0.04 614	0.00 1	0.00 1	0.38 651	0.08 577

CFNet	0.56 537	0.50 574	1.58 489	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.01 437	1.08 491	0.57 428	0.00 1	0.01 433	0.12 394	0.01 251	5.87 625	0.19 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 557	0.02 395

MFMNet_re	0.24 355	0.74 622	2.31 561	0.53 666	0.00 1	0.17 159	0.01 437	0.02 55	0.59 502	0.01 266	0.03 529	0.12 394	0.00 1	0.07 324	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 606	0.01 223

FE-Mocha	0.14 259	0.06 210	0.59 191	0.04 539	0.06 574	0.16 154	0.00 1	0.34 363	0.15 269	0.02 431	0.27 585	0.13 401	0.45 573	0.10 346	0.25 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 581	0.01 170	0.01 223

MoCha-V2	0.09 175	0.08 270	0.61 197	0.05 553	0.06 574	0.15 152	0.00 1	0.11 257	0.08 139	0.07 530	0.00 1	0.13 401	0.00 1	0.02 226	0.04 342	0.00 1	0.13 667	0.00 1	0.20 641	0.04 404	0.01 223

AE-Stereo	0.17 298	0.05 150	0.79 273	0.03 519	0.09 595	1.06 512	0.00 1	0.57 410	0.06 90	0.08 541	0.00 1	0.13 401	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.06 644	0.00 1	0.23 654	0.08 495	0.04 504

Wz-Net-MNSev	0.48 495	0.76 629	3.11 617	0.00 1	0.00 1	0.23 178	0.00 1	1.07 489	0.61 546	0.01 266	0.01 433	0.13 401	0.13 523	3.12 507	0.34 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 429	0.01 223

IPLGR_C	0.35 433	0.81 635	2.03 538	0.10 602	0.01 439	0.90 445	0.21 601	1.46 554	0.61 546	0.02 431	0.01 433	0.13 401	0.07 494	0.14 361	0.17 473	0.00 1	0.05 629	0.01 615	0.02 547	0.17 593	0.04 504

ACRE	0.34 427	0.70 615	2.13 549	0.10 602	0.00 1	0.90 445	0.20 600	1.45 543	0.61 546	0.02 431	0.01 433	0.13 401	0.05 463	0.14 361	0.17 473	0.00 1	0.03 597	0.01 615	0.02 547	0.17 593	0.04 504

PSM-AAD	0.49 502	0.02 15	0.75 247	0.06 578	0.00 1	1.19 613	2.19 675	0.12 266	0.59 502	0.01 266	0.45 600	0.13 401	4.04 670	0.22 379	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

ccnet	0.49 502	0.05 150	1.26 422	0.01 458	0.08 589	0.72 391	0.18 595	1.18 506	0.35 320	0.45 613	0.68 613	0.13 401	0.39 570	3.54 534	0.74 586	0.01 610	0.00 1	0.02 634	0.00 1	0.02 312	0.01 223

DualNet (step1)	0.44 479	0.23 419	1.31 435	0.00 1	0.00 1	0.95 464	0.00 1	2.28 622	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.14 409	0.00 1	1.45 446	0.07 389	0.32 662	0.00 1	1.06 686	0.33 677	0.01 170	0.01 223

test_sample9	1.51 633	0.23 419	1.31 435	0.00 1	0.00 1	0.95 464	0.00 1	2.28 622	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.14 409	0.00 1	3.30 522	7.04 666	0.32 662	12.66 702	1.06 686	0.33 677	0.01 170	0.01 223

test_sample7	0.28 380	0.08 270	0.76 253	0.02 497	0.00 1	0.19 166	0.00 1	2.28 622	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.14 409	0.00 1	1.45 446	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

MyStereo8	0.28 380	0.37 522	2.57 589	0.02 497	0.00 1	1.23 617	0.00 1	0.26 346	0.15 269	0.02 431	0.05 539	0.14 409	0.04 429	0.24 382	0.05 359	0.00 1	0.11 662	0.00 1	0.01 527	0.04 404	0.21 655

CIPLG	0.33 419	0.75 623	1.79 515	0.10 602	0.01 439	0.93 460	0.21 601	1.45 543	0.61 546	0.02 431	0.01 433	0.14 409	0.06 481	0.13 357	0.17 473	0.00 1	0.04 614	0.01 615	0.01 527	0.17 593	0.04 504

iRaftStereo_RVC	0.10 191	0.20 398	0.57 187	0.00 1	0.00 1	0.52 315	0.00 1	0.05 154	0.07 111	0.00 1	0.01 433	0.14 409	0.03 389	0.02 226	0.01 168	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.00 1	0.25 630	0.20 651

GEStereo_RVC	0.43 474	0.38 532	1.10 386	0.01 458	0.00 1	1.02 485	0.00 1	1.94 598	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.14 409	0.01 251	3.25 520	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 495	0.02 395

CC-Net-ROB	0.64 561	0.50 574	1.13 394	0.07 584	0.00 1	1.08 566	0.01 437	2.58 644	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.14 409	0.01 251	5.73 620	0.12 442	0.50 666	0.00 1	0.21 676	0.00 1	0.09 514	0.02 395

HITNet	0.19 315	0.55 595	1.36 448	0.00 1	0.00 1	0.25 188	0.00 1	1.09 492	0.23 302	0.00 1	0.00 1	0.14 409	0.02 331	0.02 226	0.14 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 429	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
DStereoO	1.02 606	0.28 463	2.49 580	1.23 675	0.79 672	1.03 491	1.44 667	2.47 635	0.68 623	0.06 517	0.75 616	0.15 418	3.00 658	1.08 435	2.58 631	1.23 678	0.17 672	0.00 1	0.42 683	0.17 593	0.37 665

IGEV-RUCA	0.20 325	0.04 92	0.49 152	0.06 578	0.11 607	0.79 408	0.31 624	0.21 326	0.17 284	0.10 556	0.11 563	0.15 418	0.24 554	0.16 368	0.20 495	0.04 636	0.12 664	0.20 673	0.22 652	0.17 593	0.19 648

SMFormer	0.33 419	0.10 297	1.04 369	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.00 1	1.45 543	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.00 1	3.24 515	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.02 395

tta	0.33 419	0.10 297	1.04 369	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.00 1	1.45 543	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.00 1	3.24 515	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.01 223

qqq1	0.33 419	0.10 297	1.04 369	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.00 1	1.45 543	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.00 1	3.24 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.01 223

fff1	0.33 419	0.10 297	1.04 369	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.00 1	1.45 543	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.00 1	3.24 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.01 223

StereoVision	0.16 286	0.25 437	1.07 385	0.00 1	0.00 1	0.47 296	0.01 437	0.18 303	0.61 546	0.00 1	0.29 588	0.15 418	0.02 331	0.07 324	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.01 223

CSP-Net	0.37 447	0.10 297	0.54 174	0.00 1	0.00 1	0.50 304	0.00 1	0.64 425	0.13 251	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.02 331	5.27 596	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 429	0.00 1

IPLGR	0.43 474	0.17 374	2.05 544	0.02 497	0.02 498	1.08 566	0.04 532	1.62 577	0.57 428	0.09 550	0.00 1	0.15 418	0.22 550	2.62 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.00 1

z-ln-s-r	0.71 571	0.44 554	2.91 608	0.00 1	0.00 1	0.29 210	0.00 1	1.77 589	0.61 546	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.00 1	4.44 573	3.56 641	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 471	0.00 1

G2L-ROB	0.29 396	0.47 566	1.48 479	0.00 1	0.00 1	0.80 411	0.00 1	0.08 216	0.16 277	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.00 1	2.60 481	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.00 1

LoS	0.14 259	0.07 252	0.66 209	0.02 497	0.00 1	1.05 503	0.01 437	0.07 203	0.57 428	0.01 266	0.01 433	0.16 427	0.04 429	0.04 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
FADNet	0.55 534	0.75 623	2.42 574	0.00 1	0.01 439	0.82 418	0.00 1	0.88 456	0.54 355	0.01 266	0.01 433	0.16 427	0.16 532	4.49 575	0.09 412	0.18 653	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 657	0.00 1

WQFJA1++	0.54 531	0.04 92	0.79 273	0.04 539	0.05 562	0.02 35	0.00 1	0.02 55	0.04 44	2.09 657	0.00 1	0.17 431	0.00 1	0.03 270	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	7.42 696	0.03 455

ADCRef	0.92 597	0.48 569	3.35 622	0.02 497	0.02 498	0.90 445	0.32 625	0.61 421	0.65 611	0.72 625	0.17 571	0.17 431	0.82 605	2.15 463	7.95 669	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 471	0.03 455

XPNet_ROB	0.37 447	0.34 494	1.01 362	0.01 458	0.00 1	0.96 467	0.00 1	1.11 494	0.46 336	0.00 1	0.00 1	0.17 431	0.02 331	2.73 486	0.54 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

ETE_ROB	0.31 407	0.34 494	0.89 322	0.00 1	0.00 1	0.97 469	0.01 437	1.45 543	0.57 428	0.02 431	0.00 1	0.17 431	0.02 331	1.75 452	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIPNet	0.34 427	0.35 506	1.56 487	0.02 497	0.00 1	1.11 589	0.09 575	1.57 569	0.65 611	0.11 560	0.05 539	0.18 435	0.19 540	0.74 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 527	0.06 452	0.01 223

RAFT	0.12 229	0.43 550	0.79 273	0.01 458	0.02 498	0.10 103	0.07 560	0.06 175	0.27 307	0.00 1	0.01 433	0.18 435	0.04 429	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.02 584	0.00 1	0.01 527	0.37 650	0.01 223

ARAFT	0.58 547	0.75 623	2.78 602	0.00 1	0.00 1	1.20 615	0.00 1	2.26 619	0.57 428	0.05 506	0.00 1	0.18 435	0.03 389	3.54 534	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 606	0.04 504

RAFT + AFF	0.60 553	0.75 623	1.04 369	0.00 1	0.00 1	1.10 581	0.06 553	1.45 543	0.57 428	0.02 431	0.00 1	0.18 435	1.43 632	4.80 584	0.15 466	0.00 1	0.17 672	0.00 1	0.00 1	0.27 638	0.08 577

MMNet	0.23 345	0.18 383	1.84 521	0.00 1	0.00 1	0.67 378	0.00 1	0.59 415	0.59 502	0.00 1	0.01 433	0.18 435	0.09 503	0.26 386	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

Gwc-CoAtRS	0.12 229	0.06 210	1.17 401	0.00 1	0.11 607	0.41 266	0.00 1	0.20 320	0.04 44	0.01 266	0.00 1	0.18 435	0.00 1	0.01 112	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 634	0.01 170	0.00 1

DRN-Test	0.43 474	0.13 345	1.95 534	0.03 519	0.09 595	0.61 351	0.00 1	1.43 540	0.61 546	0.00 1	0.00 1	0.18 435	0.04 429	3.32 524	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

GMStereo_Zeroshot	0.07 126	0.04 92	0.80 280	0.08 591	0.00 1	0.03 57	0.00 1	0.05 154	0.10 209	0.00 1	0.03 529	0.19 442	0.03 389	0.00 1	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

CrosDoStereo	1.10 610	0.08 270	1.43 469	0.00 1	0.05 562	0.63 368	5.86 690	0.60 417	0.38 324	0.26 588	1.21 631	0.19 442	3.02 659	6.61 662	1.64 613	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 610	0.08 270	1.43 469	0.00 1	0.05 562	0.63 368	5.86 690	0.60 417	0.38 324	0.26 588	1.21 631	0.19 442	3.02 659	6.61 662	1.64 613	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 369	0.75 623	1.33 439	0.00 1	0.00 1	0.99 479	0.00 1	1.04 484	0.61 546	0.01 266	0.00 1	0.19 442	0.02 331	0.07 324	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 620	0.01 223

zh-mn7	1.13 613	2.13 683	10.00 675	0.00 1	0.00 1	0.74 394	0.01 437	1.22 509	0.61 546	0.07 530	0.00 1	0.20 446	0.06 481	5.32 598	2.13 624	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 495	0.01 223

TCMNet	0.49 502	0.43 550	3.03 613	0.06 578	0.01 439	0.58 341	0.04 532	0.92 464	0.62 601	0.00 1	0.00 1	0.20 446	0.02 331	3.64 538	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.02 634	0.00 1	0.18 603	0.07 570

Reg-Stereo(zero)	0.23 345	0.02 15	1.54 486	0.00 1	0.07 582	0.81 414	0.09 575	0.10 248	0.16 277	0.00 1	0.11 563	0.20 446	0.82 605	0.17 370	0.28 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 592	0.01 170	0.06 553

111	0.30 401	0.66 610	1.20 408	0.00 1	0.01 439	1.06 512	0.03 513	1.60 572	0.59 502	0.27 592	0.00 1	0.20 446	0.05 463	0.08 338	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 471	0.12 619

STTStereo	0.24 355	0.28 463	1.68 500	0.00 1	0.00 1	0.84 429	0.03 513	0.16 290	0.08 139	0.02 431	0.00 1	0.20 446	0.03 389	1.54 449	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Lsterematch	0.17 298	0.40 540	1.01 362	0.00 1	0.00 1	0.81 414	0.00 1	0.22 332	0.38 324	0.03 466	0.00 1	0.21 451	0.06 481	0.14 361	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

HART	0.12 229	0.17 374	0.88 314	0.00 1	0.00 1	0.04 67	0.00 1	0.09 231	0.57 428	0.07 530	0.01 433	0.21 451	0.01 251	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.11 662	0.00 1	0.00 1	0.17 593	0.03 455

ITSA-stereo	0.44 479	0.06 210	0.97 353	0.03 519	0.00 1	1.08 566	0.06 553	1.42 535	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.21 451	0.50 577	3.91 551	0.38 548	0.00 1	0.00 1	0.02 634	0.01 527	0.03 377	0.01 223

Any-RAFT	0.17 298	0.04 92	0.93 335	0.00 1	0.00 1	1.10 581	0.00 1	0.99 478	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.21 451	0.00 1	0.07 324	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 626	0.59 601	8.62 672	0.02 497	0.09 595	0.90 445	0.00 1	1.34 522	6.72 677	0.22 584	0.01 433	0.21 451	0.14 524	5.64 615	1.99 621	0.00 1	0.00 1	0.01 615	0.02 547	0.14 561	0.02 395

AnyNet_C32	1.44 631	1.47 672	6.09 657	0.12 616	0.19 643	1.74 642	1.11 666	0.84 451	0.56 379	1.30 645	0.46 603	0.21 451	0.59 587	2.74 487	11.09 680	0.02 626	0.00 1	0.06 661	0.00 1	0.16 585	0.05 527

Hybrid-DGEV-2	0.29 396	0.41 544	0.88 314	0.00 1	0.00 1	1.24 619	0.00 1	1.45 543	0.57 428	0.05 506	0.01 433	0.22 457	0.01 251	0.53 407	0.21 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 514	0.05 527

HSM-Net_RVC	0.52 528	0.06 210	1.45 473	0.00 1	0.00 1	0.61 351	0.00 1	3.83 666	0.52 346	0.14 573	0.00 1	0.22 457	0.03 389	3.50 531	0.04 342	0.01 610	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
knoymous	0.09 175	0.04 92	1.04 369	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.23 335	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.23 459	0.00 1	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.34 427	0.61 603	4.26 643	0.00 1	0.00 1	0.49 302	0.00 1	0.26 346	0.61 546	0.00 1	0.01 433	0.23 459	0.03 389	0.10 346	0.16 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

Selective-IGEV-i1	0.15 279	0.03 51	0.74 236	0.02 497	0.12 614	0.50 304	0.00 1	0.56 407	0.36 322	0.00 1	0.00 1	0.24 461	0.01 251	0.05 304	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 606	0.01 170	0.11 605

DAS	0.49 502	0.05 150	1.29 429	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.00 1	1.25 512	0.61 546	1.18 642	0.00 1	0.24 461	0.03 389	4.76 582	0.22 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.01 223

SepStereo	0.45 481	0.05 150	1.29 429	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.00 1	1.25 512	0.61 546	1.18 642	0.00 1	0.24 461	0.03 389	3.93 554	0.22 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.01 223

SACVNet	0.42 467	0.29 470	1.10 386	0.00 1	0.00 1	1.02 485	0.00 1	0.78 439	0.29 312	0.03 466	0.00 1	0.24 461	0.02 331	4.27 569	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 614	0.01 223

FENet	0.23 345	0.05 150	1.39 455	0.00 1	0.00 1	1.00 481	0.00 1	0.80 444	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.24 461	0.04 429	0.23 381	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

FADNet-RVC-Resample	0.51 518	0.82 636	3.08 616	0.04 539	0.04 548	0.42 273	0.09 575	1.16 503	0.34 319	0.00 1	0.03 529	0.24 461	0.05 463	3.16 509	0.13 451	0.07 642	0.12 664	0.05 658	0.02 547	0.08 495	0.20 651

CoDeX	0.36 439	0.24 429	1.39 455	0.00 1	0.01 439	0.29 210	0.00 1	1.58 571	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.25 467	0.07 494	2.82 491	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 464	0.54 589	1.69 502	0.00 1	0.00 1	0.92 455	0.00 1	0.27 351	0.53 351	0.00 1	0.00 1	0.25 467	0.03 389	3.43 528	0.47 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 429	0.03 455

MyStereo05	0.28 380	0.13 345	2.37 568	0.01 458	0.00 1	1.09 575	0.00 1	1.02 482	0.45 335	0.04 495	0.01 433	0.26 469	0.14 524	0.00 1	0.06 377	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.04 504

iRaft-Stereo_20w	0.38 452	0.11 324	1.91 530	0.12 616	0.04 548	0.70 384	0.24 605	1.72 584	0.16 277	0.41 610	0.00 1	0.26 469	1.04 616	0.41 399	0.24 511	0.00 1	0.04 614	0.00 1	0.14 614	0.02 312	0.09 591

FADNet_RVC	0.60 553	0.83 637	2.50 581	0.00 1	0.00 1	1.09 575	0.00 1	1.29 515	0.50 340	0.02 431	0.05 539	0.26 469	0.03 389	3.17 511	0.25 517	0.21 655	0.26 675	0.08 665	0.28 671	0.53 660	0.55 676

STTRV1_RVC	0.67 566	0.21 401	2.32 562	0.00 1	0.00 1	0.58 341	0.01 437	1.05 485	0.59 502	0.01 266	0.51 605	0.26 469	0.18 539	6.05 632	0.27 526	0.26 658	1.07 688	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 455

w-ln-seven-2	0.73 575	0.75 623	5.30 654	0.00 1	0.00 1	0.35 247	0.00 1	0.91 461	0.64 608	0.00 1	0.00 1	0.27 473	0.05 463	4.19 564	1.96 619	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 557	0.02 395

TDLM	0.49 502	0.39 538	1.02 364	0.00 1	0.00 1	1.08 566	0.01 437	0.36 368	0.58 488	0.14 573	0.00 1	0.27 473	0.19 540	5.46 608	0.20 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 557	0.01 223

MLCV	0.23 345	0.46 561	1.15 396	0.00 1	0.00 1	0.45 287	0.00 1	0.57 410	0.15 269	0.09 550	0.00 1	0.27 473	0.03 389	1.09 436	0.25 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 429	0.00 1

psm_up	0.39 456	0.25 437	1.04 369	0.00 1	0.00 1	0.82 418	0.00 1	1.88 593	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.28 476	0.01 251	2.78 489	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.00 1

CCAANet	0.19 315	0.05 150	1.18 405	0.00 1	0.00 1	0.13 146	0.00 1	0.19 308	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.28 476	0.00 1	1.76 453	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EAI-Stereo	0.70 569	0.03 51	0.84 296	0.13 623	0.20 648	0.87 438	2.23 676	2.05 602	0.29 312	0.72 625	4.60 652	0.29 478	0.55 583	0.39 398	0.44 560	0.00 1	0.07 646	0.00 1	0.29 672	0.01 170	0.08 577

aanetorigin	0.86 592	0.36 514	3.45 627	0.11 612	0.13 618	0.39 260	0.93 664	0.13 274	0.14 257	3.38 667	1.21 631	0.29 478	2.01 647	2.87 494	1.35 606	0.02 626	0.00 1	0.02 634	0.05 578	0.30 644	0.08 577

BEATNet_4x	0.24 355	0.51 579	1.71 505	0.00 1	0.00 1	0.31 221	0.00 1	0.99 478	0.31 316	0.00 1	0.00 1	0.29 478	0.03 389	0.22 379	0.35 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.02 395

GANetREF_RVC	0.54 531	0.70 615	2.06 546	0.00 1	0.00 1	1.14 600	0.00 1	1.61 574	0.58 488	0.00 1	0.01 433	0.29 478	0.04 429	4.21 566	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.02 395
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
PWC_ROB	0.62 558	0.54 589	3.22 620	0.00 1	0.00 1	0.22 175	0.00 1	2.18 615	0.61 546	0.00 1	0.20 577	0.29 478	0.03 389	3.46 530	1.22 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 653	0.01 223

Selective-IGEV-i16pb	1.19 618	0.08 270	11.12 679	0.00 1	0.00 1	0.98 472	0.33 629	2.66 650	0.57 428	0.01 266	0.84 625	0.30 483	0.04 429	6.37 655	0.14 460	0.03 635	0.08 652	0.01 615	0.03 573	0.07 471	0.05 527

CroCo-Stereo	0.13 243	0.16 365	0.40 118	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.00 1	0.98 476	0.57 428	0.00 1	0.01 433	0.31 484	0.03 389	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	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
GANet-RSSM	0.34 427	0.29 470	0.97 353	0.00 1	0.00 1	1.05 503	0.00 1	0.22 332	0.15 269	0.03 466	0.00 1	0.31 484	0.00 1	3.62 536	0.14 460	0.00 1	0.00 1	0.03 645	0.00 1	0.05 429	0.01 223

AdaStereo	0.20 325	0.06 210	0.86 305	0.00 1	0.00 1	0.25 188	0.00 1	1.71 583	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.31 484	0.01 251	0.11 353	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
G2L-Stereo	0.41 464	0.45 559	1.90 528	0.00 1	0.00 1	0.58 341	0.00 1	0.40 376	0.12 241	0.00 1	0.00 1	0.33 487	0.05 463	4.09 560	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 561	0.00 1

MyStereo04	0.26 369	0.12 336	2.34 563	0.00 1	0.00 1	0.98 472	0.00 1	0.84 451	0.20 292	0.06 517	0.01 433	0.33 487	0.11 517	0.00 1	0.06 377	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.04 504

NVstereo2D	0.45 481	0.11 324	1.91 530	0.00 1	0.00 1	0.59 348	0.00 1	1.39 531	0.61 546	0.03 466	0.00 1	0.33 487	0.00 1	3.94 555	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet	0.42 467	0.50 574	2.50 581	0.02 497	0.06 574	0.51 309	0.00 1	0.34 363	0.61 546	0.00 1	0.00 1	0.33 487	0.02 331	2.87 494	0.50 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.02 395

APVNet	0.51 518	0.21 401	2.43 576	0.00 1	0.00 1	0.94 461	0.00 1	0.45 387	0.62 601	0.01 266	0.01 433	0.34 491	0.03 389	4.59 577	0.27 526	0.00 1	0.00 1	0.03 645	0.00 1	0.15 572	0.02 395

SuperB	1.85 641	1.06 649	10.54 677	0.02 497	0.01 439	0.90 445	0.78 660	1.75 587	0.64 608	0.05 506	0.05 539	0.34 491	0.89 610	5.29 597	5.80 660	0.01 610	0.00 1	0.02 634	0.02 547	8.71 698	0.06 553

SHD	0.50 513	0.51 579	3.61 629	0.05 553	0.00 1	0.01 19	0.01 437	0.72 434	0.61 546	1.57 649	0.00 1	0.34 491	0.09 503	1.79 455	0.49 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 527	0.09 514	0.03 455

UCFNet_RVC	0.20 325	0.32 482	0.88 314	0.00 1	0.00 1	1.02 485	0.00 1	0.20 320	0.29 312	0.01 266	0.00 1	0.34 491	0.02 331	0.81 423	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	0.51 518	0.12 336	1.83 519	0.00 1	0.00 1	0.62 357	0.00 1	0.06 175	0.11 223	0.00 1	0.23 580	0.35 495	0.04 429	6.42 658	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 632	0.03 455

GANet-ADL	0.16 286	0.06 210	1.18 405	0.00 1	0.01 439	0.83 424	0.00 1	0.23 335	0.07 111	0.00 1	0.30 589	0.35 495	0.00 1	0.07 324	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.01 223

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 433	0.49 573	2.00 536	0.00 1	0.02 498	0.96 467	0.00 1	0.55 406	0.18 289	0.03 466	0.00 1	0.35 495	0.10 511	2.37 474	0.01 168	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.
PWCDC_ROB	0.94 599	0.91 644	2.52 584	0.00 1	0.00 1	1.15 603	0.00 1	2.11 609	1.18 645	0.00 1	8.99 672	0.35 495	0.09 503	0.64 419	0.40 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 659	0.03 455

DStereoRT	1.32 624	0.33 486	2.53 586	0.01 458	0.05 562	1.74 642	0.06 553	1.53 567	0.82 638	0.01 266	0.05 539	0.36 499	2.43 652	6.10 634	0.46 565	0.00 1	0.00 1	9.53 698	0.00 1	0.02 312	0.28 658

z-mn7	0.88 594	1.64 673	5.54 656	0.00 1	0.00 1	0.56 334	0.07 560	0.92 464	0.61 546	0.00 1	0.06 550	0.36 499	0.05 463	5.64 615	1.97 620	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 535	0.02 395

coex_refinement	0.33 419	0.44 554	0.97 353	0.05 553	0.00 1	0.54 327	0.04 532	0.72 434	0.15 269	0.02 431	0.00 1	0.36 499	0.16 532	3.05 504	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.01 223

BSDual-CNN	0.28 380	0.05 150	0.54 174	0.00 1	0.00 1	1.07 553	0.00 1	2.43 632	0.58 488	0.30 597	0.09 558	0.36 499	0.03 389	0.01 112	0.08 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 338	0.05 150	0.54 174	0.00 1	0.00 1	1.05 503	0.00 1	1.73 585	0.58 488	0.00 1	0.00 1	0.36 499	0.03 389	0.01 112	0.08 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

FTStereo	0.78 580	0.01 1	1.27 427	0.12 616	0.00 1	1.15 603	2.80 682	0.09 231	0.61 546	0.16 576	5.93 660	0.36 499	2.56 654	0.53 407	0.01 168	0.07 642	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 488	0.11 324	5.03 653	0.00 1	0.00 1	0.70 384	0.00 1	1.98 601	0.61 546	0.01 266	0.00 1	0.36 499	0.33 566	0.18 371	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.02 395

RTSC	0.70 569	0.71 619	3.19 618	0.01 458	0.00 1	0.20 169	0.00 1	0.81 446	0.60 527	0.29 595	0.36 595	0.36 499	0.04 429	2.04 458	4.87 654	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.02 547	0.28 641	0.11 605

CVANet_RVC	0.53 529	0.32 482	1.26 422	0.00 1	0.00 1	0.98 472	0.00 1	0.72 434	0.55 362	0.35 604	0.12 566	0.36 499	0.14 524	5.53 610	0.08 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 585	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 401	0.19 394	1.78 512	0.00 1	0.00 1	1.03 491	0.00 1	2.08 607	0.28 308	0.00 1	0.00 1	0.37 508	0.04 429	0.02 226	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 455

UNet	0.26 369	0.18 383	2.41 572	0.00 1	0.00 1	0.71 388	0.00 1	0.39 374	0.60 527	0.00 1	0.00 1	0.37 508	0.02 331	0.45 403	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.45 481	0.56 597	1.74 510	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.00 1	0.65 426	0.55 362	0.18 580	0.00 1	0.37 508	0.00 1	3.70 544	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 495	0.02 395

cross-raft	0.15 279	0.05 150	1.46 475	0.00 1	0.01 439	0.37 254	0.07 560	0.40 376	0.02 1	0.02 431	0.00 1	0.38 511	0.00 1	0.02 226	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 601	0.01 170	0.02 395

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 488	0.43 550	1.04 369	0.11 612	0.00 1	1.10 581	0.00 1	0.80 444	0.54 355	0.00 1	0.05 539	0.38 511	0.03 389	3.50 531	0.14 460	0.88 674	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 535	0.20 651

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 286	0.09 287	0.61 197	0.00 1	0.01 439	0.90 445	0.00 1	0.14 283	0.14 257	0.08 541	0.00 1	0.39 513	0.02 331	0.15 367	0.38 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 624	0.01 170	0.03 455

AASNet	0.27 375	0.47 566	1.56 487	0.00 1	0.00 1	0.91 453	0.00 1	0.58 413	0.58 488	0.00 1	0.00 1	0.39 513	0.02 331	0.33 390	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 630	0.06 553

DeepPruner_ROB	0.23 345	0.37 522	1.26 422	0.00 1	0.00 1	1.11 589	0.03 513	0.20 320	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.39 513	0.03 389	1.12 437	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.00 1

iinet-f	0.48 495	0.57 598	4.45 647	0.00 1	0.01 439	0.77 403	0.00 1	1.48 557	0.61 546	0.01 266	0.00 1	0.40 516	0.44 572	0.38 397	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 649	0.01 223

IER	0.14 259	0.09 287	1.29 429	0.00 1	0.00 1	0.62 357	0.00 1	0.17 297	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.40 516	0.02 331	0.11 353	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

PSMNet-RSSM	0.36 439	0.36 514	0.93 335	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.00 1	0.50 398	0.53 351	0.04 495	0.00 1	0.40 516	0.00 1	3.33 525	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.01 223

zh-sn7	1.20 619	2.23 686	8.48 671	0.00 1	0.00 1	0.68 382	0.05 547	1.30 517	0.61 546	0.00 1	0.04 535	0.41 519	0.21 547	5.33 600	4.51 647	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 561	0.07 570

Wz-Net-SNSev	0.78 580	1.10 651	6.27 660	0.00 1	0.00 1	0.27 198	0.00 1	0.95 471	0.61 546	0.00 1	0.01 433	0.41 519	0.10 511	4.92 587	0.81 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 593	0.03 455

anonymousa	0.14 259	0.15 356	1.74 510	0.00 1	0.00 1	0.28 206	0.00 1	0.01 2	0.11 223	0.00 1	0.01 433	0.42 521	0.02 331	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 576	0.00 1	0.02 395

CRFU-Net	0.40 461	0.12 336	1.50 482	0.14 627	0.01 439	0.90 445	0.00 1	0.42 381	0.14 257	0.00 1	0.00 1	0.42 521	1.94 643	2.15 463	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.03 645	0.00 1	0.03 377	0.00 1

PA-Net	0.57 543	0.50 574	2.73 598	0.03 519	0.06 574	0.89 443	0.02 488	0.66 427	0.63 606	0.00 1	0.00 1	0.43 523	0.07 494	4.82 585	0.55 577	0.01 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.04 504
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.36 439	0.38 532	2.34 563	0.03 519	0.03 527	0.92 455	0.15 590	0.53 400	0.65 611	0.09 550	0.01 433	0.44 524	0.06 481	0.82 424	0.30 531	0.01 610	0.00 1	0.04 654	0.00 1	0.27 638	0.04 504

YMNet_1	0.36 439	0.38 532	2.34 563	0.03 519	0.03 527	0.92 455	0.15 590	0.53 400	0.65 611	0.09 550	0.01 433	0.44 524	0.06 481	0.82 424	0.30 531	0.01 610	0.00 1	0.04 654	0.00 1	0.27 638	0.04 504

RAFT-Test	0.20 325	0.09 287	1.34 441	0.00 1	0.12 614	0.39 260	0.10 580	0.72 434	0.25 304	0.08 541	0.00 1	0.44 524	0.00 1	0.05 304	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 661	0.01 170	0.01 223

raft_robust	0.56 537	0.36 514	0.87 310	0.00 1	0.15 627	0.64 372	0.00 1	2.20 616	0.56 379	0.00 1	0.01 433	0.44 524	1.18 626	4.46 574	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 620	0.09 514	0.03 455

PASM	0.51 518	0.32 482	3.07 615	0.00 1	0.00 1	0.31 221	0.00 1	0.46 390	0.12 241	0.03 466	0.00 1	0.44 524	0.02 331	5.22 595	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 546	0.03 455

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 574	0.42 547	4.27 645	0.20 652	0.26 654	0.47 296	0.00 1	0.54 403	0.16 277	0.40 609	5.35 656	0.45 529	0.97 611	0.25 384	0.25 517	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.26 665	0.12 546	0.02 395

DPSNet	1.25 623	0.28 463	5.34 655	0.28 658	0.07 582	1.50 632	0.00 1	3.53 663	0.69 624	0.03 466	0.00 1	0.45 529	2.10 648	5.67 617	4.61 651	0.02 626	0.04 614	0.00 1	0.02 547	0.23 624	0.09 591

XQC	0.68 567	0.72 621	3.82 637	0.06 578	0.00 1	0.39 260	0.01 437	1.92 596	0.61 546	0.03 466	0.01 433	0.46 531	0.21 547	2.84 493	2.26 625	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 527	0.15 572	0.05 527

PSMNet-ADL	0.35 433	0.05 150	0.65 206	0.00 1	0.00 1	1.03 491	0.00 1	0.59 415	0.09 176	0.00 1	0.07 554	0.47 532	0.01 251	3.66 541	0.30 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.02 395

HGLStereo	0.28 380	0.12 336	1.15 396	0.00 1	0.00 1	0.65 374	0.00 1	0.57 410	0.25 304	0.02 431	0.01 433	0.47 532	0.03 389	2.17 466	0.14 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.01 223

PCWNet_CMD	0.19 315	0.10 297	1.38 452	0.00 1	0.01 439	0.75 399	0.00 1	0.35 365	0.12 241	0.00 1	0.00 1	0.48 534	0.51 579	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

CFNet_pseudo	0.22 338	0.10 297	1.39 455	0.00 1	0.01 439	0.98 472	0.00 1	0.94 469	0.09 176	0.00 1	0.00 1	0.48 534	0.36 568	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DGSMNet	1.21 622	0.37 522	3.02 611	0.71 670	1.33 683	1.61 636	3.53 684	1.45 543	0.33 318	0.00 1	0.79 622	0.48 534	0.24 554	3.22 514	0.53 573	0.98 676	1.21 689	1.35 689	1.09 691	1.03 671	0.92 680

CFNet-ft	0.31 407	0.34 494	0.96 344	0.00 1	0.00 1	1.08 566	0.00 1	0.19 308	0.15 269	0.01 266	0.00 1	0.48 534	0.00 1	2.95 499	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.01 615	0.00 1	0.01 170	0.01 223

MSMDNet	0.19 315	0.10 297	1.39 455	0.00 1	0.01 439	0.75 399	0.00 1	0.35 365	0.12 241	0.00 1	0.00 1	0.48 534	0.50 577	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

CFNet_RVC	0.31 407	0.34 494	0.96 344	0.00 1	0.00 1	1.08 566	0.00 1	0.19 308	0.15 269	0.01 266	0.00 1	0.48 534	0.00 1	2.95 499	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.01 615	0.00 1	0.01 170	0.01 223

ccs_rob	0.22 338	0.10 297	1.38 452	0.00 1	0.01 439	0.98 472	0.00 1	0.94 469	0.09 176	0.00 1	0.00 1	0.48 534	0.36 568	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NaN_ROB	0.80 582	0.47 566	1.63 496	0.17 637	0.19 643	0.58 341	0.38 637	2.11 609	0.80 636	0.53 621	0.33 592	0.48 534	1.13 622	4.98 589	1.94 618	0.00 1	0.02 584	0.01 615	0.05 578	0.06 452	0.14 632

DDVS	0.30 401	0.10 297	0.64 204	0.03 519	0.13 618	0.25 188	0.24 605	0.18 303	0.11 223	0.00 1	0.00 1	0.49 542	0.05 463	3.62 536	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.02 395

SQANet	0.42 467	1.14 657	1.86 524	0.04 539	0.48 664	0.36 251	0.03 513	0.40 376	0.56 379	0.02 431	0.24 581	0.49 542	0.06 481	2.14 461	0.21 499	0.02 626	0.02 584	0.01 615	0.00 1	0.19 606	0.03 455

CFNet_ucs	0.26 369	0.14 351	1.53 485	0.00 1	0.01 439	0.84 429	0.00 1	1.78 590	0.17 284	0.00 1	0.00 1	0.49 542	0.30 561	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

Syn2CoEx	0.56 537	0.78 632	2.86 604	0.00 1	0.00 1	0.10 103	0.01 437	0.91 461	0.61 546	0.02 431	0.00 1	0.49 542	0.21 547	5.03 590	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 561	0.03 455

GASNet	0.56 537	1.09 650	2.57 589	0.00 1	0.00 1	0.52 315	0.02 488	1.12 496	0.22 297	0.01 266	0.14 568	0.50 546	0.12 520	4.09 560	0.39 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 646	0.08 577

HBP-ISP	0.80 582	0.70 615	2.86 604	0.02 497	0.01 439	1.67 638	0.48 644	2.63 648	0.56 379	1.11 639	0.06 550	0.50 546	0.74 599	4.60 578	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 429	0.03 455

OMP-Stereo	0.66 565	0.33 486	0.72 224	0.18 644	0.06 574	1.17 610	0.00 1	1.45 543	0.59 502	0.12 562	0.60 610	0.50 546	0.00 1	7.09 671	0.26 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.24 355	0.08 270	0.68 215	0.00 1	0.00 1	0.83 424	0.00 1	0.66 427	0.61 546	0.00 1	0.00 1	0.50 546	0.02 331	1.28 444	0.08 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 527	0.04 504
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
w-ln-seven	0.71 571	0.83 637	4.88 652	0.00 1	0.00 1	1.25 620	0.00 1	0.85 453	0.60 527	0.17 579	0.00 1	0.51 550	0.02 331	3.18 512	1.74 615	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 527	0.02 395

delet	0.33 419	0.24 429	1.05 377	0.00 1	0.00 1	0.60 350	0.00 1	0.53 400	0.59 502	0.03 466	0.01 433	0.52 551	0.19 540	2.68 485	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

PVD	0.73 575	0.57 598	3.38 624	0.04 539	0.19 643	0.74 394	0.00 1	0.29 356	0.79 635	2.37 660	0.00 1	0.53 552	0.09 503	2.19 468	3.20 637	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.02 547	0.08 495	0.15 634

LL-Strereo	0.71 571	0.88 639	2.40 570	0.00 1	0.00 1	0.63 368	0.01 437	1.57 569	0.58 488	0.45 613	0.00 1	0.54 553	0.30 561	6.37 655	0.07 389	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.00 1	0.22 620	0.17 642

IIG-Stereo	0.65 563	0.34 494	0.77 257	0.05 553	0.03 527	1.17 610	0.00 1	1.46 554	0.60 527	0.01 266	0.57 608	0.54 553	0.01 251	7.03 670	0.39 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

G2L-Stereo_test	0.35 433	0.51 579	1.28 428	0.00 1	0.00 1	0.62 357	0.03 513	0.37 370	0.13 251	0.01 266	0.00 1	0.56 555	0.00 1	3.27 521	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 546	0.01 223

DCVSM-stereo	0.16 286	0.03 51	1.58 489	0.00 1	0.00 1	0.74 394	0.04 532	0.02 55	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.60 556	0.07 494	0.06 316	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 513	0.14 351	2.51 583	0.00 1	0.00 1	0.33 236	0.09 575	1.88 593	0.61 546	0.05 506	0.76 617	0.60 556	0.52 582	2.46 479	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

LSM	4.58 674	0.88 639	17.79 684	3.73 693	38.79 699	0.85 432	2.37 680	0.54 403	1.64 655	2.88 665	3.09 645	0.62 558	0.60 588	3.16 509	1.06 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 546	13.55 700

hknet	0.38 452	0.07 252	1.32 438	0.00 1	0.00 1	1.07 553	0.00 1	2.43 632	0.58 488	0.30 597	0.09 558	0.63 559	0.00 1	0.96 432	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GwcNet	0.50 513	0.46 561	3.90 639	0.00 1	0.00 1	0.42 273	0.10 580	0.38 371	0.74 630	0.03 466	0.00 1	0.63 559	0.05 463	2.92 497	0.16 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 593	0.05 527

DLCB_ROB	0.27 375	0.16 365	0.71 221	0.00 1	0.00 1	0.44 285	0.00 1	0.43 382	0.57 428	0.02 431	0.04 535	0.63 559	0.04 429	2.18 467	0.24 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.49 502	0.46 561	2.04 541	0.03 519	0.03 527	1.06 512	0.01 437	0.78 439	0.22 297	0.06 517	0.19 575	0.64 562	0.05 463	3.65 539	0.63 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

Abc-Net	0.49 502	0.46 561	2.04 541	0.03 519	0.03 527	1.06 512	0.01 437	0.78 439	0.22 297	0.06 517	0.19 575	0.64 562	0.05 463	3.65 539	0.63 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	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
BUS	0.33 419	0.05 150	0.54 174	0.00 1	0.00 1	1.87 646	0.00 1	2.43 632	0.58 488	0.30 597	0.09 558	0.65 564	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NINENet	0.45 481	0.09 287	0.81 282	0.06 578	0.00 1	1.87 646	0.00 1	2.69 651	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.65 564	0.00 1	2.15 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

cf-r	0.35 433	0.41 544	1.45 473	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.00 1	0.43 382	0.38 324	0.05 506	0.00 1	0.65 564	0.00 1	2.53 480	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.02 395

ffm	0.25 363	0.02 15	1.06 379	0.00 1	0.00 1	0.62 357	0.00 1	1.42 535	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.67 567	0.02 331	0.57 410	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.08 495	0.03 455

ff1	0.80 582	0.02 15	1.06 379	0.00 1	0.00 1	0.62 357	0.00 1	1.42 535	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.67 567	0.02 331	5.57 612	5.86 661	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.08 495	0.03 455

mmx	0.85 588	0.02 15	1.06 379	0.00 1	0.00 1	0.62 357	0.00 1	2.50 636	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.67 567	0.02 331	5.57 612	5.86 661	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

xxx	0.85 588	0.02 15	1.06 379	0.00 1	0.00 1	0.62 357	0.00 1	2.50 636	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.67 567	0.02 331	5.57 612	5.86 661	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

GANet	0.55 534	0.35 506	1.40 460	0.00 1	0.00 1	0.77 403	0.08 569	0.36 368	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.68 571	0.11 517	5.52 609	1.07 595	0.00 1	0.00 1	0.02 634	0.00 1	0.09 514	0.03 455

ACVNet	0.20 325	0.14 351	0.96 344	0.01 458	0.00 1	1.05 503	0.11 584	0.19 308	0.60 527	0.01 266	0.01 433	0.71 572	0.00 1	0.05 304	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 429	0.00 1

acv_ft	0.21 333	0.14 351	0.95 342	0.00 1	0.00 1	0.41 266	0.00 1	0.58 413	0.60 527	0.19 582	0.01 433	0.71 572	0.12 520	0.05 304	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 626	0.00 1

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hitnet-ft	0.42 467	0.30 475	1.15 396	0.00 1	0.00 1	0.73 393	0.11 584	0.30 359	0.19 291	0.04 495	0.14 568	0.75 575	0.17 538	4.33 572	0.10 424	0.01 610	0.00 1	0.03 645	0.00 1	0.04 404	0.01 223

Ntro	0.57 543	1.13 655	2.24 557	0.04 539	0.36 659	1.04 500	0.02 488	0.74 438	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.76 577	0.08 499	3.01 501	0.47 566	0.07 642	0.04 614	0.01 615	0.00 1	0.76 667	0.02 395

riskmin	0.11 213	0.01 1	0.87 310	0.01 458	0.00 1	0.13 146	0.00 1	0.30 359	0.09 176	0.00 1	0.01 433	0.76 577	0.00 1	0.02 226	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

THIR-Stereo	0.93 598	0.18 383	1.34 441	0.00 1	0.01 439	0.53 320	3.86 685	0.10 248	0.10 209	0.10 556	1.50 638	0.76 577	2.90 657	5.73 620	1.45 608	0.00 1	0.00 1	0.02 634	0.00 1	0.01 170	0.00 1

CSAN	1.05 608	0.61 603	2.46 577	0.09 598	0.08 589	0.71 388	0.71 657	2.20 616	0.93 642	0.85 632	2.92 644	0.79 580	1.46 634	5.37 605	1.58 612	0.01 610	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.09 514	0.05 527

IGEV-FE	0.32 416	0.10 297	2.61 591	0.01 458	0.01 439	0.50 304	0.04 532	0.21 326	0.09 176	0.45 613	0.45 600	0.80 581	0.51 579	0.20 374	0.23 506	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.14 614	0.03 377	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 416	0.10 297	2.61 591	0.01 458	0.01 439	0.50 304	0.04 532	0.21 326	0.09 176	0.45 613	0.45 600	0.81 582	0.51 579	0.20 374	0.23 506	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.14 614	0.03 377	0.00 1

RYNet	0.53 529	0.19 394	1.79 515	0.00 1	0.00 1	0.55 332	0.00 1	1.12 496	0.61 546	0.02 431	0.00 1	0.83 583	0.04 429	5.05 591	0.45 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 395

S-Stereo	0.65 563	0.25 437	3.44 626	0.00 1	0.00 1	0.56 334	0.05 547	1.86 592	0.61 546	0.00 1	0.76 617	0.84 584	0.11 517	4.28 571	0.11 432	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.07 471	0.03 455

ADCMid	1.38 628	0.90 643	6.15 658	0.04 539	0.03 527	1.67 638	0.18 595	1.13 500	0.93 642	0.89 633	0.58 609	0.86 585	0.71 594	1.03 433	11.96 683	0.01 610	0.00 1	0.29 677	0.08 591	0.17 593	0.03 455

ssnet_v2	0.28 380	0.17 374	1.18 405	0.00 1	0.00 1	0.81 414	0.00 1	1.05 485	0.59 502	0.09 550	0.01 433	0.88 586	0.09 503	0.43 400	0.08 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 546	0.09 591

ac_64	0.39 456	0.12 336	1.15 396	0.04 539	0.01 439	0.43 281	0.02 488	0.25 342	0.59 502	0.12 562	0.01 433	0.89 587	0.04 429	3.92 553	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.00 1

Nwc_Net	0.43 474	0.42 547	2.64 594	0.00 1	0.00 1	0.67 378	0.00 1	0.82 449	0.28 308	0.00 1	0.01 433	0.90 588	0.10 511	2.62 482	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.00 1

EDNetEfficient	2.96 663	0.23 419	19.99 686	0.19 645	0.85 674	1.02 485	2.03 673	0.56 407	5.14 673	8.09 685	1.81 639	0.94 589	4.14 674	3.72 545	10.22 679	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.06 581	0.05 429	0.03 455

NOSS_ROB	0.61 556	0.17 374	0.63 200	0.19 645	0.00 1	0.67 378	0.00 1	2.38 629	0.57 428	0.13 565	0.00 1	0.94 589	0.00 1	6.27 650	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.10 599

ADCP+	1.36 627	0.76 629	6.73 662	0.01 458	0.02 498	1.32 630	0.80 662	0.81 446	0.72 628	0.01 266	0.01 433	0.96 591	1.05 617	0.33 390	13.50 687	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.02 395

AANet_RVC	0.75 577	0.65 608	2.52 584	0.01 458	0.00 1	0.66 376	0.00 1	0.61 421	0.13 251	0.00 1	1.29 635	0.96 591	0.04 429	5.98 627	1.82 617	0.13 649	0.02 584	0.00 1	0.00 1	0.07 471	0.04 504

RP	0.42 467	0.44 554	1.52 483	0.00 1	0.01 439	0.61 351	0.02 488	1.06 487	0.39 329	0.03 466	0.01 433	0.99 593	0.16 532	2.89 496	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 527	0.00 1

RGC	0.50 513	0.53 587	2.42 574	0.00 1	0.01 439	0.65 374	0.00 1	1.07 489	0.17 284	0.01 266	0.62 611	1.00 594	0.19 540	3.03 503	0.28 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 429	0.02 395

MyStereo06	0.36 439	0.13 345	2.17 553	0.01 458	0.00 1	1.09 575	0.00 1	0.23 335	0.09 176	0.49 618	0.41 598	1.01 595	1.05 617	0.21 377	0.24 511	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.04 504

ADLNet	0.38 452	0.21 401	0.86 305	0.00 1	0.00 1	0.67 378	0.00 1	0.86 455	0.60 527	0.18 580	0.01 433	1.01 595	0.02 331	2.92 497	0.26 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 514	0.02 395

otaku	0.59 551	1.12 653	1.90 528	0.08 591	0.11 607	0.89 443	0.05 547	0.60 417	0.57 428	0.01 266	1.41 636	1.03 597	0.14 524	2.39 476	0.56 578	0.06 641	0.03 597	0.01 615	0.00 1	0.61 662	0.21 655

MDST_ROB	1.54 635	0.06 210	3.42 625	0.14 627	0.16 630	5.42 674	0.32 625	4.33 670	0.61 546	6.08 679	1.25 634	1.04 598	1.16 625	5.81 624	0.83 589	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.11 605

DANet	0.58 547	0.19 394	1.87 525	0.26 655	0.06 574	0.51 309	0.11 584	1.41 532	0.52 346	0.22 584	0.06 550	1.06 599	0.02 331	4.25 567	0.92 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.06 553
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.84 586	0.06 210	1.73 506	0.00 1	0.00 1	1.37 631	0.47 642	2.57 642	0.58 488	2.13 658	0.76 617	1.06 599	1.38 631	4.04 558	0.54 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.05 527

Anonymous_2	0.88 594	0.02 15	1.06 379	0.01 458	0.00 1	0.19 166	0.00 1	0.14 283	0.08 139	0.01 266	0.04 535	1.07 601	0.00 1	0.02 226	0.02 251	0.01 610	0.04 614	2.31 692	11.16 702	1.35 674	0.01 223

WZ-Net	1.38 628	1.14 657	10.22 676	0.00 1	0.00 1	0.82 418	0.00 1	1.37 530	0.61 546	0.01 266	0.01 433	1.09 602	2.20 650	6.39 657	3.68 642	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 471	0.02 395

FBW_ROB	0.83 585	0.31 481	1.48 479	0.10 602	0.01 439	0.62 357	0.01 437	1.91 595	0.59 502	0.01 266	0.01 433	1.10 603	0.05 463	7.84 674	2.07 623	0.05 639	0.01 534	0.03 645	0.01 527	0.01 170	0.47 669

DispFullNet	1.20 619	0.63 605	3.58 628	1.00 672	0.82 673	0.41 266	0.00 1	1.44 541	0.61 546	2.55 661	0.64 612	1.10 603	8.95 686	0.84 426	1.22 601	0.00 1	0.02 584	0.00 1	0.00 1	0.24 626	0.02 395

DDUNet	0.34 427	0.20 398	1.06 379	0.00 1	0.00 1	0.79 408	0.01 437	0.91 461	0.54 355	0.04 495	0.01 433	1.11 605	0.01 251	1.89 456	0.17 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.00 1

STrans-v2	0.85 588	0.28 463	1.66 498	0.00 1	0.01 439	0.85 432	0.04 532	2.05 602	0.67 620	0.48 617	0.87 626	1.12 606	2.12 649	6.64 664	0.25 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

RainbowNet	0.61 556	1.13 655	1.83 519	0.10 602	0.04 548	1.23 617	0.07 560	1.74 586	0.57 428	0.01 266	0.02 523	1.14 607	0.25 557	2.29 472	0.48 568	0.61 667	0.05 629	0.00 1	0.00 1	0.47 658	0.20 651

AANet	0.94 599	0.63 605	6.45 661	0.00 1	0.01 439	0.18 161	0.00 1	0.13 274	0.65 611	1.22 644	1.96 640	1.23 608	1.54 635	3.67 542	0.89 590	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.01 527	0.10 527	0.03 455

ADCL	1.52 634	0.44 554	4.70 651	0.07 584	0.03 527	2.21 650	2.35 679	0.92 464	0.80 636	1.57 649	1.11 630	1.25 609	1.55 637	1.77 454	11.53 682	0.01 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 527	0.01 223

AnyNet_C01	2.33 650	2.14 684	18.59 685	0.15 630	0.18 638	2.43 653	2.34 678	1.29 515	1.24 647	1.03 636	0.83 624	1.25 609	0.78 603	3.75 548	10.06 676	0.05 639	0.00 1	0.07 664	0.00 1	0.30 644	0.12 619

CBMV	0.57 543	0.22 409	1.61 495	0.00 1	0.00 1	0.84 429	0.78 660	2.58 644	0.61 546	0.38 607	0.00 1	1.25 609	0.63 592	2.07 460	0.38 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.08 577
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TransformOpticalFlow	0.85 588	0.27 453	2.72 597	0.30 659	0.03 527	1.25 620	0.05 547	1.53 567	0.61 546	0.28 594	0.38 597	1.27 612	1.54 635	6.53 659	0.22 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

MFN_U_SF_RVC	0.95 601	1.40 670	4.49 648	0.16 633	0.11 607	0.56 334	0.07 560	1.12 496	0.36 322	0.43 612	0.27 585	1.27 612	0.73 598	3.98 557	1.47 609	0.29 660	0.34 680	0.36 679	0.55 685	0.63 663	0.46 668

AF-Net	0.47 488	0.53 587	2.05 544	0.00 1	0.00 1	0.41 266	0.01 437	1.18 506	0.40 330	0.13 565	0.05 539	1.30 614	0.45 573	2.43 478	0.30 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 514	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 680	0.45 559	98.39 715	0.02 497	0.04 548	0.42 273	0.02 488	0.33 362	2.90 664	7.07 681	3.12 646	1.31 615	1.61 638	4.26 568	4.55 650	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 471	0.02 395

edge stereo	0.58 547	0.29 470	2.86 604	0.01 458	0.03 527	0.33 236	0.03 513	0.97 475	0.50 340	0.21 583	0.33 592	1.31 615	0.16 532	4.20 565	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 535	0.01 223

DispNO	0.64 561	0.48 569	2.04 541	0.00 1	0.00 1	0.71 388	0.01 437	1.47 556	0.56 379	0.00 1	0.54 606	1.34 617	0.06 481	5.12 593	0.31 538	0.00 1	0.00 1	0.03 645	0.12 606	0.01 170	0.02 395

Wz-Net-TNSev	1.42 630	2.41 687	11.01 678	0.00 1	0.00 1	0.42 273	0.14 589	2.05 602	0.61 546	0.06 517	0.01 433	1.34 617	0.16 532	5.70 618	4.19 644	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 527	0.19 606	0.10 599

SGM-Forest	0.84 586	0.07 252	0.90 326	0.02 497	0.07 582	1.10 581	0.68 655	2.12 611	0.61 546	1.14 640	0.78 621	1.36 619	0.98 612	5.55 611	1.31 605	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.06 553
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 617	2.03 681	4.57 650	0.02 497	0.04 548	3.52 664	0.27 618	1.80 591	0.58 488	0.22 584	0.28 587	1.38 620	0.02 331	6.08 633	0.42 556	0.14 651	0.68 685	0.01 615	0.26 665	0.39 653	0.47 669

SDNR	1.15 616	0.21 401	3.21 619	0.01 458	0.01 439	3.30 663	0.01 437	2.55 640	0.75 632	1.80 651	1.49 637	1.40 621	0.20 546	7.24 672	0.68 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.04 504

Select-FE	0.43 474	0.26 448	3.74 634	0.19 645	0.18 638	0.39 260	0.00 1	0.22 332	0.17 284	0.50 620	0.00 1	1.42 622	0.49 576	0.26 386	0.31 538	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.32 675	0.01 170	0.11 605

ADCS	1.72 638	1.22 662	8.11 669	0.00 1	0.01 439	0.88 439	0.68 655	1.44 541	0.63 606	2.60 663	0.11 563	1.42 622	0.26 558	1.97 457	14.92 690	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 495	0.07 570

XX-Stereo	0.57 543	0.15 356	4.26 643	0.08 591	0.03 527	1.10 581	0.00 1	2.55 640	0.11 223	0.11 560	0.00 1	1.43 624	0.01 251	1.34 445	0.00 1	0.00 1	0.04 614	0.00 1	0.16 624	0.03 377	0.01 223

ADCPNet	1.44 631	0.55 595	7.88 668	0.01 458	0.19 643	2.78 655	0.27 618	0.90 459	0.38 324	0.04 495	0.02 523	1.43 624	1.81 640	2.22 469	9.08 675	0.00 1	0.47 682	0.00 1	0.64 687	0.04 404	0.15 634

HH	0.23 345	0.21 401	1.69 502	0.16 633	0.08 589	0.11 114	0.00 1	0.24 339	0.06 90	0.30 597	0.18 572	1.47 626	0.04 429	0.04 289	0.01 168	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.01 223

HanStereo	0.23 345	0.21 401	1.69 502	0.16 633	0.08 589	0.11 114	0.00 1	0.24 339	0.06 90	0.30 597	0.18 572	1.47 626	0.04 429	0.04 289	0.01 168	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.01 223

ADLNet2	0.55 534	0.33 486	2.54 588	0.00 1	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.69 430	0.65 611	0.00 1	0.07 554	1.47 626	0.02 331	4.12 563	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 557	0.01 223

UDG	0.42 467	0.43 550	1.17 401	0.00 1	0.00 1	0.99 479	0.00 1	1.70 582	0.60 527	0.05 506	0.00 1	1.51 629	0.19 540	1.20 438	0.61 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 429	0.00 1

DISCO	0.31 407	0.11 324	1.73 506	0.16 633	0.16 630	0.31 221	0.00 1	0.09 231	0.17 284	0.00 1	0.01 433	1.51 629	0.00 1	1.21 439	0.62 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.01 223

RASNet	0.58 547	0.27 453	1.30 432	0.00 1	0.00 1	0.61 351	0.01 437	0.47 391	0.60 527	0.08 541	0.06 550	1.52 631	0.04 429	6.18 640	0.48 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.00 1

DStereoSA	4.40 673	1.20 660	7.33 666	2.18 685	3.69 692	2.39 652	6.91 695	3.77 665	3.64 669	2.07 656	12.11 687	1.65 632	12.09 690	6.98 668	8.51 672	1.22 677	3.45 694	0.19 672	4.18 695	0.80 668	3.59 693

CBFPSM	0.36 439	0.54 589	2.16 552	0.00 1	0.00 1	0.30 217	0.00 1	0.26 346	0.62 601	0.01 266	0.01 433	1.68 633	1.03 615	0.27 388	0.33 543	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

stereogan	0.49 502	0.22 409	2.39 569	0.00 1	0.00 1	0.63 368	0.02 488	0.79 442	0.72 628	0.06 517	0.00 1	1.68 633	0.46 575	2.63 484	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 561	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 495	0.27 453	3.90 639	0.08 591	0.20 648	0.32 230	0.00 1	1.02 482	0.09 176	0.38 607	0.10 562	1.72 635	0.83 607	0.33 390	0.01 168	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.23 654	0.11 535	0.01 223

MADNet+	4.65 675	2.70 690	46.68 699	0.01 458	0.02 498	2.06 649	0.03 513	3.17 661	1.07 644	0.02 431	0.01 433	1.84 636	0.31 564	21.62 694	13.04 685	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.00 1	0.20 614	0.19 648

NVStereoNet_ROB	1.08 609	0.39 538	2.15 551	0.08 591	0.02 498	0.45 287	0.02 488	0.89 458	0.67 620	0.10 556	5.85 658	1.90 637	1.11 621	6.20 646	1.14 597	0.20 654	0.00 1	0.03 645	0.07 585	0.12 546	0.13 625
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RTS	4.10 669	1.68 675	43.40 697	0.09 598	0.02 498	3.95 666	0.00 1	1.61 574	0.61 546	1.09 637	0.01 433	1.97 638	0.22 550	16.87 689	10.15 677	0.00 1	0.09 654	0.00 1	0.00 1	0.20 614	0.05 527

RTSA	4.10 669	1.68 675	43.40 697	0.09 598	0.02 498	3.95 666	0.00 1	1.61 574	0.61 546	1.09 637	0.01 433	1.97 638	0.22 550	16.87 689	10.15 677	0.00 1	0.09 654	0.00 1	0.00 1	0.20 614	0.05 527

ACVNet-4b	1.14 614	1.34 668	3.96 641	0.17 637	0.03 527	1.03 491	0.01 437	1.31 518	0.65 611	0.01 266	0.97 629	1.98 640	0.32 565	6.18 640	1.20 600	2.52 686	0.02 584	0.00 1	0.00 1	0.82 669	0.28 658

SPS-STEREO	0.88 594	0.40 540	2.01 537	0.00 1	0.01 439	0.42 273	0.17 592	0.50 398	0.61 546	2.19 659	0.79 622	2.04 641	0.27 559	5.10 592	2.89 635	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.11 605
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	1.98 643	0.88 639	1.46 475	1.92 680	0.54 666	2.90 657	1.64 668	5.24 672	0.91 640	0.97 634	4.83 653	2.10 642	2.00 645	5.33 600	2.83 633	3.56 688	0.04 614	0.02 634	0.00 1	1.90 679	0.50 673

IMH-64	1.98 643	0.88 639	1.46 475	1.92 680	0.54 666	2.90 657	1.64 668	5.24 672	0.91 640	0.97 634	4.83 653	2.10 642	2.00 645	5.33 600	2.83 633	3.56 688	0.04 614	0.02 634	0.00 1	1.90 679	0.50 673

MultiAttention	3.54 666	0.12 336	1.17 401	0.27 656	1.16 680	23.19 694	6.27 693	3.03 657	0.56 379	0.01 266	2.05 641	2.14 644	0.19 540	24.28 696	2.04 622	0.07 642	0.00 1	0.47 681	0.76 690	1.66 677	1.39 685

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 639	1.81 677	3.81 636	0.01 458	0.02 498	12.12 684	0.50 647	2.74 652	0.71 627	0.07 530	0.20 577	2.17 645	0.15 530	6.82 666	1.19 599	0.74 669	0.80 687	0.20 673	0.27 669	0.73 666	0.70 678

PAM_32	0.49 502	0.07 252	2.23 555	0.17 637	0.23 652	0.54 327	0.25 608	0.26 346	0.13 251	0.49 618	0.93 627	2.21 646	0.87 608	0.51 405	0.31 538	0.00 1	0.07 646	0.00 1	0.27 669	0.01 170	0.19 648

UGAM-zero	0.68 567	0.10 297	1.78 512	0.07 584	0.16 630	0.34 244	0.03 513	0.92 464	0.18 289	0.37 606	0.00 1	2.23 647	0.74 599	6.20 646	0.01 168	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.26 665	0.01 170	0.09 591

HSM	0.63 559	0.36 514	0.89 322	0.00 1	0.00 1	0.52 315	0.01 437	0.98 476	0.56 379	0.00 1	0.01 433	2.27 648	0.65 593	6.18 640	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.00 1

G-Net	1.20 619	0.28 463	2.96 609	0.05 553	0.49 665	1.73 640	0.48 644	0.23 335	0.35 320	1.35 646	9.14 673	2.33 649	0.81 604	2.40 477	1.15 598	0.01 610	0.03 597	0.02 634	0.09 592	0.07 471	0.05 527

MSAF-DinoV2	1.81 640	2.41 687	6.15 658	0.49 664	0.02 498	1.06 512	0.34 631	2.76 653	1.69 656	0.29 595	0.26 583	2.37 650	1.82 641	8.06 676	4.80 653	0.00 1	0.01 534	0.05 658	0.71 689	1.56 676	1.34 684

PAM	0.48 495	0.08 270	2.03 538	0.19 645	0.24 653	0.54 327	0.26 612	0.24 339	0.11 223	0.54 622	0.96 628	2.39 651	0.72 597	0.48 404	0.25 517	0.00 1	0.07 646	0.00 1	0.26 665	0.01 170	0.18 643

psmorigin	0.75 577	0.25 437	7.10 663	0.00 1	0.00 1	0.19 166	0.00 1	0.10 248	0.12 241	0.65 623	0.00 1	2.74 652	0.23 553	3.02 502	0.54 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.01 223

SAMSARA	1.01 605	0.70 615	3.29 621	0.20 652	0.06 574	1.65 637	0.05 547	0.48 393	0.53 351	2.91 666	0.68 613	2.97 653	1.08 619	3.89 550	1.54 610	0.00 1	0.04 614	0.00 1	0.02 547	0.05 429	0.03 455

PWCK	2.44 654	1.65 674	7.31 665	0.22 654	0.02 498	3.12 659	4.74 688	3.06 658	3.48 668	0.72 625	4.42 651	3.40 654	1.67 639	9.06 681	3.36 638	0.39 665	0.01 534	0.00 1	0.00 1	2.19 683	0.08 577

ACV-stereo	0.63 559	0.16 365	2.24 557	0.00 1	0.00 1	1.79 645	0.07 560	0.06 175	0.10 209	0.00 1	0.00 1	3.53 655	1.24 627	3.12 507	0.17 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 312	0.01 223

ELAS	2.75 658	0.35 506	2.67 595	0.05 553	0.04 548	6.72 676	1.83 671	2.84 654	3.38 667	8.25 686	9.14 673	3.95 656	6.15 679	3.73 546	5.70 659	0.00 1	0.04 614	0.01 615	0.01 527	0.10 527	0.08 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	1.99 645	0.71 619	3.37 623	0.03 519	0.03 527	2.85 656	0.85 663	2.42 630	8.33 684	1.55 648	4.13 650	4.29 657	3.23 662	5.39 606	2.47 628	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.06 553

SGM_RVC	1.54 635	0.35 506	1.60 492	0.15 630	0.17 636	1.25 620	0.77 658	1.97 600	0.88 639	4.31 669	2.46 643	4.36 658	2.37 651	6.98 668	1.78 616	0.21 655	0.23 674	0.20 673	0.23 654	0.26 632	0.31 662
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	1.10 610	1.42 671	4.00 642	0.31 660	0.02 498	1.25 620	0.10 580	1.69 580	0.61 546	0.26 588	0.01 433	4.39 659	1.29 630	4.75 581	0.57 579	0.79 672	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 646	0.18 643

coex-ft	8.40 687	2.59 689	75.27 703	0.00 1	0.00 1	0.18 161	0.04 532	0.13 274	20.18 691	39.66 700	4.06 649	4.68 660	8.53 682	3.94 555	7.96 670	0.02 626	0.07 646	0.00 1	0.02 547	0.14 561	0.50 673

FADE		5.89 694		2.64 686	2.97 690			9.60 687	6.84 679	2.66 664		5.28 661		13.53 688		16.99 701	2.70 693	18.19 704	20.39 703	1.88 678	1.60 687

WAO-7	2.46 655	0.92 645	1.85 523	0.03 519	0.05 562	4.73 668	0.54 650	5.67 675	4.50 672	1.49 647	7.64 668	5.52 662	2.69 655	8.48 677	4.51 647	0.00 1	0.00 1	0.33 678	0.02 547	0.19 606	0.06 553

SGM+DAISY	2.38 651	0.98 646	4.37 646	0.48 663	0.33 658	2.24 651	1.94 672	1.16 503	1.47 652	6.62 680	5.89 659	5.77 663	5.09 677	5.76 622	4.39 646	0.16 652	0.15 670	0.06 661	0.14 614	0.26 632	0.40 667

DStereoFS	4.32 672	3.41 691	3.71 633	3.08 688	2.36 687	5.39 673	2.25 677	4.61 671	6.40 676	3.78 668	5.37 657	5.84 664	15.74 692	9.80 683	5.23 657	1.55 680	2.19 691	0.04 654	2.63 692	0.41 656	2.58 691

ELAS_RVC	2.84 661	0.34 494	3.86 638	0.05 553	0.05 562	1.52 633	5.02 689	1.93 597	5.28 674	7.10 682	6.96 663	6.26 665	8.34 681	4.96 588	4.90 655	0.00 1	0.04 614	0.01 615	0.01 527	0.10 527	0.09 591
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.83 660	1.28 664	1.89 526	1.96 683	0.60 668	5.22 671	0.24 605	6.28 677	4.13 671	1.90 653	7.52 667	6.39 666	3.40 663	6.59 661	2.53 629	3.92 690	0.12 664	0.05 658	0.00 1	2.06 681	0.47 669

JetBlue	5.71 679	2.18 685	16.18 682	0.00 1	2.13 686	29.20 695	14.20 698	3.90 667	0.74 630	0.71 624	2.30 642	6.42 667	5.97 678	17.84 692	8.74 673	0.09 647	0.01 534	0.00 1	0.00 1	2.62 684	0.96 681

ACVNet_2	1.32 624	1.30 666	2.83 603	0.11 612	0.07 582	1.30 625	0.18 595	2.29 625	0.75 632	0.26 588	3.44 647	6.65 668	0.16 532	5.12 593	1.08 596	0.13 649	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 651	0.32 663

Dean	2.41 653	1.16 659	3.63 631	0.36 661	0.40 662	1.19 613	0.50 647	7.85 680	8.44 685	1.17 641	8.12 670	7.07 669	1.13 622	4.11 562	1.04 593	0.70 668	0.00 1	0.01 615	0.00 1	1.07 672	0.29 661

KSHMR	3.68 668	1.11 652	3.06 614	2.84 687	1.78 684	5.33 672	0.41 639	8.64 682	14.09 688	1.85 652	9.32 675	7.19 670	1.93 642	5.45 607	2.30 626	1.95 683	0.41 681	0.50 682	0.21 647	3.53 686	1.76 688

MonStereo1	2.90 662	0.34 494	1.42 464	1.45 679	0.72 671	6.98 677	0.04 532	3.93 668	7.69 683	2.03 655	11.25 685	7.28 671	4.03 669	6.16 638	1.56 611	1.60 681	0.00 1	0.03 645	0.00 1	0.94 670	0.48 672

test_sample8	2.11 649	0.23 419	1.31 435	0.00 1	0.00 1	0.95 464	0.00 1	2.06 605	0.55 362	1.95 654	0.00 1	7.32 672	3.15 661	3.30 522	7.04 666	0.32 662	12.66 702	1.06 686	0.33 677	0.01 170	0.01 223

MSMD_ROB	2.04 647	0.40 540	2.13 549	0.00 1	0.00 1	4.88 669	0.22 604	0.93 468	1.82 657	5.71 677	7.79 669	7.39 673	3.72 666	4.62 580	1.22 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 395

WAO-6	2.38 651	0.69 613	1.93 533	0.00 1	0.00 1	3.94 665	0.29 622	5.62 674	7.23 680	0.34 603	6.76 662	7.73 674	1.96 644	5.88 626	5.07 656	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 572	0.03 455

WCMA_ROB	2.01 646	0.34 494	1.89 526	0.04 539	0.00 1	1.07 553	0.60 652	1.09 492	1.21 646	5.12 674	9.87 679	8.09 675	4.48 675	3.74 547	2.55 630	0.00 1	0.00 1	0.01 615	0.00 1	0.02 312	0.13 625

LVE	2.75 658	1.12 653	2.30 560	0.46 662	0.45 663	1.87 646	0.06 553	7.19 679	9.72 686	0.03 466	11.08 683	9.01 676	1.26 629	6.93 667	0.91 591	1.86 682	0.16 671	0.04 654	0.24 661	0.22 620	0.13 625

DPSimNet_ROB	7.90 686	5.46 693	13.55 681	3.66 691	5.16 695	7.26 678	9.60 696	6.11 676	7.46 682	13.33 692	9.50 676	11.03 677	11.89 689	10.08 685	12.35 684	4.36 692	5.55 697	5.35 695	5.34 698	4.96 691	5.98 698

MADNet++	9.87 689	2.12 682	7.11 664	7.99 697	4.58 694	14.38 689	6.90 694	9.23 685	5.88 675	16.88 693	17.47 695	11.07 678	15.72 691	24.26 695	19.76 694	8.52 695	6.39 698	4.85 694	2.69 693	5.96 693	5.73 697

MeshStereo	2.61 656	0.65 608	2.71 596	0.02 497	0.02 498	1.55 634	0.94 665	3.02 656	1.29 648	11.21 689	7.34 664	11.54 679	2.74 656	6.34 652	2.43 627	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 641	0.03 455
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
FCDSN-DC	2.66 657	0.08 270	1.65 497	0.00 1	0.00 1	1.73 640	0.37 635	1.64 578	1.35 649	8.08 684	11.18 684	11.78 680	7.59 680	4.76 582	2.80 632	0.02 626	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.05 527
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
light-stereo	6.97 684	1.96 680	17.58 683	16.63 698	14.17 697	7.30 679	0.04 532	9.29 686	7.28 681	11.20 688	10.96 682	12.65 681	1.00 613	12.47 687	2.97 636	1.31 679	3.64 695	0.00 1	0.09 592	4.27 689	4.52 695

WAO-8	5.13 678	1.91 678	2.34 563	0.60 668	0.10 599	12.98 685	0.34 631	11.65 689	24.58 696	4.87 671	10.60 681	13.32 682	4.10 672	8.85 678	3.55 639	0.75 670	0.32 677	0.71 684	0.12 606	0.70 664	0.11 605

Venus	5.12 677	1.91 678	2.34 563	0.60 668	0.10 599	12.98 685	0.34 631	11.65 689	24.58 696	4.87 671	10.54 680	13.32 682	4.10 672	8.85 678	3.55 639	0.75 670	0.32 677	0.71 684	0.12 606	0.70 664	0.11 605

ktn	4.96 676	1.21 661	2.41 572	3.20 689	1.02 677	8.36 681	2.08 674	9.00 684	17.02 689	5.18 675	12.71 689	13.69 684	3.51 665	8.05 675	3.68 642	5.30 694	0.02 584	0.00 1	0.00 1	2.14 682	0.55 676

JetRed	13.51 693	18.77 696	42.38 695	1.28 676	1.18 681	54.67 697	25.60 700	12.87 692	6.75 678	8.50 687	8.61 671	13.77 685	10.87 688	24.50 698	30.67 696	0.24 657	0.68 685	0.53 683	0.02 547	5.93 692	2.43 690

FC-DCNN	3.42 665	0.11 324	2.03 538	0.00 1	0.00 1	3.18 660	0.60 652	3.13 660	2.98 665	11.40 690	12.28 688	13.93 686	8.68 684	5.70 618	4.27 645	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.06 553

LE_ROB	9.96 690	0.54 589	9.62 673	1.40 678	1.24 682	3.29 662	4.64 687	4.31 669	43.01 700	51.54 703	13.34 692	14.15 687	24.60 696	6.66 665	20.28 695	0.04 636	0.05 629	0.12 670	0.20 641	0.07 471	0.09 591

pmcnn	2.10 648	0.59 601	4.52 649	0.27 656	0.86 675	0.34 244	0.29 622	1.69 580	0.75 632	0.36 605	7.50 666	14.39 688	0.56 584	4.90 586	4.69 652	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 585	0.04 504

FC-DCNN v2	3.59 667	0.10 297	1.95 534	0.00 1	0.00 1	3.24 661	0.59 651	3.55 664	3.05 666	11.72 691	12.90 691	15.18 689	8.62 683	6.26 649	4.54 649	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.05 527

UNDER WATER	6.24 681	0.99 647	8.13 670	4.62 695	2.68 688	8.66 682	0.77 658	8.37 681	22.50 695	4.55 670	6.36 661	15.93 690	8.89 685	8.99 680	8.85 674	3.25 687	0.04 614	1.36 690	0.02 547	6.24 695	3.56 692

notaker	4.30 671	1.28 664	3.70 632	3.71 692	0.90 676	4.91 670	0.39 638	6.90 678	1.96 659	5.39 676	11.82 686	16.90 691	3.75 667	7.59 673	5.65 658	5.23 693	0.01 534	0.10 667	0.06 581	4.57 690	1.22 683

UNDER WATER-64	6.84 683	1.25 663	9.68 674	4.53 694	3.53 691	16.61 691	1.79 670	8.72 683	22.23 693	5.11 673	5.07 655	17.34 692	10.14 687	9.19 682	8.21 671	2.00 685	0.03 597	1.52 691	0.11 601	6.09 694	3.62 694

TorneroNet	6.97 684	1.37 669	2.22 554	1.95 682	1.12 679	19.47 693	0.47 642	13.04 694	26.32 699	7.90 683	17.10 693	17.67 693	4.62 676	10.46 686	7.94 668	1.98 684	0.03 597	0.11 668	0.00 1	4.15 688	1.49 686

TorneroNet-64	6.39 682	1.31 667	2.23 555	1.99 684	0.65 670	18.82 692	0.28 620	11.98 691	26.18 698	5.99 678	12.75 690	19.37 694	4.08 671	9.94 684	5.95 664	0.89 675	0.00 1	0.11 668	0.00 1	3.44 685	1.81 689

ASD4	35.17 698	42.77 697	34.00 690	20.47 699	35.77 698	80.11 703	95.20 712	26.58 699	69.14 702	27.82 698	35.84 700	27.05 695	44.35 700	37.95 700	53.20 701	10.25 696	10.28 701	12.30 700	11.09 701	16.01 699	13.25 699

MANE	9.96 690	0.69 613	2.88 607	1.22 674	0.61 669	13.15 687	3.46 683	15.62 696	22.27 694	22.74 696	30.00 699	29.74 696	23.22 694	17.17 691	13.78 688	0.29 660	0.56 683	0.09 666	0.61 686	0.15 572	1.00 682

HanzoNet	12.77 692	4.55 692	11.74 680	5.35 696	2.79 689	7.59 680	0.66 654	12.97 693	20.40 692	25.99 697	28.61 698	34.05 697	25.08 697	25.93 699	14.98 691	10.77 697	3.91 696	3.00 693	3.73 694	8.16 697	5.15 696

SGM-ForestM	8.89 688	0.68 612	3.61 629	0.57 667	0.18 638	14.89 690	5.99 692	9.62 688	10.59 687	20.43 695	17.16 694	39.22 698	20.29 693	20.63 693	13.19 686	0.04 636	0.14 668	0.00 1	0.07 585	0.15 572	0.36 664

BEATNet-Init1	14.52 694	6.56 695	34.32 691	1.10 673	1.02 677	31.53 696	11.99 697	15.58 695	17.42 690	30.17 699	27.03 696	43.14 699	24.36 695	24.41 697	18.27 693	0.27 659	0.32 677	0.36 679	0.46 684	1.26 673	0.76 679

Selective-IGEV-i1pa	32.74 697	48.19 701	26.48 688	3.42 690	1.98 685	72.89 699	21.05 699	51.00 701	48.11 701	46.88 701	60.29 701	48.16 700	42.19 699	78.44 711	37.98 698	21.93 702	7.59 699	13.66 701	5.38 699	3.84 687	15.25 702

Selective-IGEV-i16pa	35.95 699	49.40 702	24.18 687	0.51 665	0.21 650	84.46 704	4.01 686	56.50 703	80.58 706	50.65 702	68.09 702	54.62 701	45.33 701	85.63 712	54.71 702	23.27 703	7.59 699	8.70 697	4.82 696	1.36 675	14.45 701

TCMNet-wrong-test	39.28 700	63.11 711	48.46 700	81.72 712	79.79 709	56.34 698	48.75 701	31.17 700	3.83 670	19.05 694	28.27 697	58.68 702	34.68 698	46.64 701	47.27 700	16.88 700	2.02 690	7.72 696	0.67 688	64.26 707	46.25 708

USTest	58.46 703	44.12 698	43.29 696	60.68 703	67.35 704	99.15 715	100.00 714	91.40 710	98.36 713	67.56 704	90.15 710	66.93 703	68.34 704	62.46 703	57.68 703	4.00 691	35.83 704	16.32 702	22.03 705	41.21 701	32.38 704

LRCNet_RVC	55.44 702	60.56 708	57.70 701	66.68 706	44.91 700	6.22 675	0.00 1	52.80 702	1.37 650	70.44 705	81.09 706	67.07 704	55.41 702	51.59 702	46.24 699	90.66 715	41.89 708	90.95 718	90.04 712	64.32 708	68.75 709

DGTPSM_ROB	81.49 710	60.74 709	99.95 717	61.20 704	86.99 714	99.11 713	100.00 714	95.92 714	99.99 717	73.08 706	100.00 717	70.81 705	100.00 716	77.39 709	99.98 719	35.10 704	97.48 718	35.12 705	99.89 720	46.16 702	90.85 715

DPSMNet_ROB	81.54 711	60.77 710	99.95 717	61.42 705	87.05 715	99.11 713	100.00 714	95.93 715	99.99 717	73.11 707	100.00 717	70.84 706	100.00 716	77.43 710	99.98 719	35.39 705	97.54 719	35.21 706	99.89 720	46.30 703	90.94 716

xxxxx1	63.71 704	58.10 705	78.65 704	43.63 700	48.97 701	92.61 708	92.18 709	60.44 704	69.38 703	73.77 708	76.42 703	77.82 707	76.45 707	72.33 706	77.46 707	35.89 706	37.06 705	48.26 707	62.63 706	48.72 704	43.44 705

tt_ll	63.71 704	58.10 705	78.65 704	43.63 700	48.97 701	92.61 708	92.18 709	60.44 704	69.38 703	73.77 708	76.42 703	77.82 707	76.45 707	72.33 706	77.46 707	35.89 706	37.06 705	48.26 707	62.63 706	48.72 704	43.44 705

ff	63.71 704	58.10 705	78.65 704	43.63 700	48.97 701	92.61 708	92.18 709	60.44 704	69.38 703	73.77 708	76.42 703	77.82 707	76.45 707	72.33 706	77.46 707	35.89 706	37.06 705	48.26 707	62.63 706	48.72 704	43.44 705

RSGM-EC	76.89 708	51.15 703	39.09 693	72.58 707	77.74 706	78.33 701	84.96 706	80.43 708	82.42 707	82.13 711	88.64 708	78.83 710	69.73 705	70.82 704	67.49 704	91.42 716	97.07 711	82.52 715	88.25 710	77.86 712	76.31 710

acva	76.89 708	51.15 703	39.09 693	72.58 707	77.74 706	78.33 701	84.96 706	80.43 708	82.42 707	82.13 711	88.64 708	78.83 710	69.73 705	70.82 704	67.49 704	91.42 716	97.07 711	82.52 715	88.25 710	77.86 712	76.31 710

test_example2	97.61 720	99.96 722	99.93 716	99.83 727	99.97 727	98.84 712	99.76 713	91.98 711	100.00 719	100.00 720	100.00 717	89.18 712	86.51 710	99.29 719	96.54 712	99.97 727	99.55 720	92.92 719	98.06 717	100.00 728	99.95 727

PML	71.49 707	88.65 717	73.56 702	82.49 713	75.59 705	85.39 705	79.41 704	71.62 707	87.17 709	90.48 713	85.96 707	90.50 713	60.21 703	91.76 716	73.85 706	96.01 725	2.36 692	86.79 717	6.59 700	83.59 716	17.83 703

MEDIAN_ROB	93.37 715	98.75 720	96.05 711	90.90 716	90.53 718	85.63 706	76.45 703	92.03 712	89.53 710	95.05 714	94.99 712	96.02 714	93.85 712	90.36 713	87.21 710	98.36 726	95.79 710	99.61 720	98.77 718	98.80 726	98.72 726

ccccc	97.05 719	91.21 718	100.00 719	100.00 728	100.00 728	89.04 707	91.39 708	95.61 713	91.93 711	96.66 715	90.86 711	96.55 715	99.37 713	99.78 721	99.57 717	100.00 729	100.00 726	99.83 721	99.27 719	100.00 728	100.00 729

Anonymous_1	89.88 712	75.38 712	97.81 714	74.49 709	78.39 708	100.00 716	100.00 714	98.09 717	99.76 715	96.82 716	99.37 713	97.66 716	99.77 714	91.14 715	98.89 713	81.73 709	97.25 713	59.96 710	85.38 709	77.37 711	88.27 712

iinet-test	92.59 713	76.72 714	96.91 713	77.75 710	83.92 710	100.00 716	100.00 714	100.00 718	100.00 719	99.93 717	99.99 715	97.81 717	100.00 716	98.48 717	99.00 714	88.63 711	97.39 714	70.07 711	93.99 713	80.96 714	90.32 713

IINet	92.59 713	76.71 713	96.86 712	77.75 710	83.92 710	100.00 716	100.00 714	100.00 718	100.00 719	99.93 717	99.99 715	97.83 718	100.00 716	98.48 717	99.00 714	88.63 711	97.39 714	70.07 711	93.99 713	80.96 714	90.33 714

tt	48.25 701	0.05 150	28.22 689	1.29 677	0.00 1	100.00 716	100.00 714	100.00 718	97.19 712	0.08 541	0.00 1	97.99 719	86.70 711	2.26 470	99.92 718	83.66 710	94.83 709	16.47 703	21.27 704	35.05 700	0.01 223

HaxPig	95.46 718	97.61 719	87.80 709	97.80 726	99.17 726	77.55 700	75.28 702	96.76 716	99.61 714	99.97 719	99.97 714	99.62 720	99.97 715	91.02 714	87.28 711	99.98 728	99.98 722	99.98 722	99.99 722	99.97 727	99.97 728

Hybrid-DGEV	99.17 726	100.00 724	100.00 719	96.36 721	98.76 721	100.00 716	100.00 714	100.00 718	100.00 719	100.00 720	100.00 717	100.00 721	100.00 716	100.00 722	100.00 721	93.64 718	100.00 726	100.00 723	100.00 723	96.38 723	98.18 724

RAFT-FEzeroshot	99.15 723	100.00 724	100.00 719	96.40 723	98.80 724	100.00 716	100.00 714	100.00 718	100.00 719	100.00 720	100.00 717	100.00 721	100.00 716	100.00 722	100.00 721	93.65 720	99.99 723	100.00 723	100.00 723	96.28 721	97.98 721

RAFT-FE	99.15 723	100.00 724	100.00 719	96.40 723	98.80 724	100.00 716	100.00 714	100.00 718	100.00 719	100.00 720	100.00 717	100.00 721	100.00 716	100.00 722	100.00 721	93.65 720	99.99 723	100.00 723	100.00 723	96.28 721	97.98 721

FlowAnything	99.21 728	100.00 724	100.00 719	96.24 718	98.66 720	100.00 716	100.00 714	100.00 718	100.00 719	100.00 720	100.00 717	100.00 721	100.00 716	100.00 722	100.00 721	93.92 724	100.00 726	100.00 723	100.00 723	96.91 725	98.41 725

Selective-RAFT-Error	99.17 726	100.00 724	100.00 719	96.65 725	98.79 723	100.00 716	100.00 714	100.00 718	100.00 719	100.00 720	100.00 717	100.00 721	100.00 716	100.00 722	100.00 721	93.64 718	100.00 726	100.00 723	100.00 723	96.25 719	98.10 723

CasAABBNet	99.15 723	100.00 724	100.00 719	96.37 722	98.76 721	100.00 716	100.00 714	100.00 718	100.00 719	100.00 720	100.00 717	100.00 721	100.00 716	100.00 722	100.00 721	93.65 720	99.99 723	100.00 723	100.00 723	96.27 720	97.93 720

LSM0	99.11 722	99.97 723	100.00 719	95.93 717	98.59 719	100.00 716	100.00 714	100.00 718	100.00 719	100.00 720	100.00 717	100.00 721	100.00 716	100.00 722	100.00 721	93.89 723	99.97 721	100.00 723	100.00 723	96.64 724	97.25 719

DPSM_ROB	94.00 716	79.32 715	100.00 719	83.19 714	85.69 712	100.00 716	100.00 714	100.00 718	100.00 719	100.00 720	100.00 717	100.00 721	100.00 716	100.00 722	100.00 721	89.53 713	97.42 716	74.97 713	95.13 715	83.79 717	90.98 717

DPSM	94.00 716	79.32 715	100.00 719	83.19 714	85.69 712	100.00 716	100.00 714	100.00 718	100.00 719	100.00 720	100.00 717	100.00 721	100.00 716	100.00 722	100.00 721	89.53 713	97.42 716	74.97 713	95.13 715	83.79 717	90.98 717

AVERAGE_ROB	98.45 721	99.13 721	95.46 710	100.00 728	100.00 728	93.36 711	81.95 705	100.00 718	99.97 716	100.00 720	100.00 717	100.00 721	100.00 716	99.72 720	99.40 716	100.00 729	100.00 726	100.00 723	100.00 723	100.00 728	100.00 729

Low-res two-view benchmark