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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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-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-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-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-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

GCAP-Stereo-DPT26K	0.08 151	0.25 437	0.88 314	0.00 1	0.02 498	0.09 92	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.04 289	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 624	0.00 1	0.03 455

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-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

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-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-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-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

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

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.06 97	0.07 252	0.44 143	0.00 1	0.08 589	0.09 92	0.00 1	0.03 97	0.05 73	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.31 673	0.00 1	0.15 634

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

BridgeDepth_RVC	0.03 41	0.03 51	0.21 75	0.00 1	0.00 1	0.18 161	0.00 1	0.03 97	0.12 241	0.00 1	0.00 1	0.02 168	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
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

Monster-pub-eth3d	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

Monster-pub-mixall	0.02 10	0.05 150	0.19 66	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.04 130	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

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

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

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

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

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

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
asda	0.03 41	0.07 252	0.20 70	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.07 111	0.01 266	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	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 10	0.05 150	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.01 266	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	0.00 1	0.00 1

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

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

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

2.5w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

xx1	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	0.01 67	0.00 1	0.59 413	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

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

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

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

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

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

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

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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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

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

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

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

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

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

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

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

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

ProNet	0.09 175	0.20 398	0.53 171	0.00 1	0.00 1	0.80 411	0.00 1	0.04 130	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	0.08 495	0.01 223

qqq	0.17 298	0.01 1	0.52 162	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.95 471	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	1.23 441	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223

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

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

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

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

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

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

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

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

test-3	0.17 298	0.03 51	0.74 236	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	0.08 338	0.19 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 641	0.12 546	0.11 605

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

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

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

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
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

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-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

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

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

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

Pruner-Stereo	0.16 286	0.04 92	0.73 227	0.19 645	0.00 1	1.08 566	0.21 601	0.16 290	0.59 502	0.03 466	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.22 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.01 223

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

sAnonymous2	0.10 191	0.22 409	1.35 444	0.00 1	0.00 1	0.04 67	0.00 1	0.03 97	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 495	0.15 634

CroCo_RVC	0.10 191	0.22 409	1.35 444	0.00 1	0.00 1	0.04 67	0.00 1	0.03 97	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 495	0.15 634

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LACA2	0.07 126	0.27 453	0.47 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.56 379	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	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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_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_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

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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_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

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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_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

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

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

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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

mmm	0.13 243	0.02 15	0.42 132	0.00 1	0.00 1	0.04 67	0.00 1	0.88 456	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.51 405	0.00 1	0.00 1	0.01 534	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

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

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

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

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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

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

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anonymousdsp2	0.10 191	0.04 92	0.98 358	0.00 1	0.00 1	0.62 357	0.00 1	0.09 231	0.11 223	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	0.02 547	0.04 404	0.03 455

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

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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

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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

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

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test-v	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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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-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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

depthmonostereo	0.06 97	0.02 15	0.54 174	0.00 1	0.00 1	0.23 178	0.00 1	0.12 266	0.10 209	0.00 1	0.01 433	0.02 168	0.02 331	0.04 289	0.03 288	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-IGEV	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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.08 151	0.54 589	0.90 326	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.00 1	0.04 130	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 331	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
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

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

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

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
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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo Lap2	0.09 175	0.23 419	0.74 236	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.07 203	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.03 389	0.02 226	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 452	0.01 223

ccc-4	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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

anonymousdsp	0.11 213	0.18 383	0.58 188	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.00 1	0.08 216	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.04 429	0.03 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 601	0.07 471	0.03 455

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.
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

IGEV-Stereo	0.11 213	0.18 383	0.58 188	0.00 1	0.00 1	1.06 512	0.00 1	0.08 216	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.04 429	0.03 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 601	0.07 471	0.03 455
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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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

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

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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

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

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

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

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

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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

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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

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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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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

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

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

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

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

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

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

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
PDISCO_ROB	0.56 537	0.57 598	2.07 547	0.17 637	0.00 1	1.56 635	0.01 437	2.27 620	0.51 344	0.08 541	0.01 433	0.74 574	0.28 560	2.37 474	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 648	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RT-IGEV	0.45 481	0.05 150	1.78 512	0.17 637	0.14 622	0.27 198	0.25 608	1.31 518	0.67 620	0.27 592	0.77 620	0.75 575	1.45 633	0.20 374	0.49 570	0.00 1	0.04 614	0.00 1	0.24 661	0.09 514	0.16 639

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark