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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

Pro-Stereo	0.06 69	0.03 42	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	0.06 110	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 573	0.00 1	0.01 207

WQFJA1++	0.54 455	0.04 73	0.79 222	0.04 466	0.05 492	0.02 20	0.00 1	0.02 38	0.04 27	2.09 580	0.00 1	0.17 359	0.00 1	0.03 209	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	7.42 615	0.03 410

BStereo	0.07 86	0.10 242	1.03 295	0.00 1	0.04 479	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 362	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.02 482	0.01 120	0.01 207

MatchStereo	0.04 43	0.10 242	0.66 166	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.03 63	0.04 27	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

Wave_Phase_stereo	0.19 240	0.10 242	1.03 295	0.00 1	0.04 479	2.52 577	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 362	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.02 482	0.01 120	0.01 207

BridgeDepth_RVC	0.03 29	0.03 42	0.21 57	0.00 1	0.00 1	0.18 114	0.00 1	0.03 63	0.12 178	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.01 133	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
WQFJA1	0.25 287	0.03 42	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.22 126	0.00 1	2.27 544	2.16 583	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.04 356	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.01 207

WQFJX1	0.29 322	0.04 73	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.17 112	0.01 363	2.96 577	2.31 584	0.01 216	0.00 1	0.09 304	0.06 407	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.01 207

WQFJX	0.23 270	0.03 42	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 363	2.42 553	1.86 580	0.01 216	0.00 1	0.06 275	0.04 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.02 360

NLMM	0.25 287	0.03 42	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.22 126	0.00 1	2.25 542	2.13 582	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.04 356	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.01 207

NLSM3	0.06 69	0.10 242	0.23 65	0.00 1	0.00 1	0.20 120	0.00 1	0.05 93	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.05 388	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

NLSM1	0.18 233	0.04 73	0.15 33	0.00 1	0.00 1	0.06 56	0.00 1	1.75 511	1.39 573	0.00 1	0.00 1	0.06 275	0.05 388	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.01 207

MonSter++	0.01 1	0.02 13	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.02 4	0.02 13	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.02 38	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.02 4	0.02 13	0.14 29	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.02 38	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.03 29	0.03 42	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.27 143	0.00 1	0.02 38	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

NLCSM	0.36 364	0.09 234	0.21 57	0.00 1	0.00 1	0.26 139	0.02 413	1.20 434	1.55 576	0.01 216	0.00 1	0.10 309	0.10 435	3.53 458	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.01 207

VIP-Stereo	0.12 161	0.30 404	0.77 207	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.01 363	0.08 145	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.10 531

GEAStereo	0.10 124	0.05 119	0.34 78	0.04 466	0.04 479	1.06 435	0.00 1	0.06 110	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.10 531

BridgeDepth	0.03 29	0.04 73	0.09 2	0.00 1	0.00 1	0.27 143	0.00 1	0.03 63	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.05 237	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	0.12 161	0.05 119	0.34 78	0.01 389	0.04 479	1.06 435	0.00 1	0.05 93	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.11 537

GS-Stereo							0.00 1	0.05 93	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.11 537

gasm-f	0.11 146	0.06 167	0.31 75	0.04 466	0.07 511	1.06 435	0.04 457	0.06 110	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.03 224	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.10 531

Select-FE	0.43 399	0.26 385	3.74 559	0.19 568	0.18 562	0.39 194	0.00 1	0.22 258	0.17 221	0.50 544	0.00 1	1.42 544	0.49 500	0.26 315	0.31 462	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.32 600	0.01 120	0.11 537

DDF-Stereo	0.10 124	0.05 119	0.31 75	0.02 425	0.03 458	0.05 52	0.01 363	0.13 202	0.16 214	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.64 345	0.45 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 507	0.00 1	0.02 360

252Zero-FE	0.08 98	0.05 119	0.24 66	0.00 1	0.00 1	0.13 102	0.00 1	0.02 38	0.08 88	0.78 554	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.24 435	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

Zero-FE251	0.12 161	0.06 167	0.69 175	0.03 446	0.00 1	0.37 190	0.00 1	0.12 194	0.06 49	0.84 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.24 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.02 360

MonStereo	0.02 4	0.05 119	0.17 47	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

Wavelet-MonSter	0.02 4	0.02 13	0.08 1	0.00 1	0.00 1	0.09 67	0.00 1	0.03 63	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

FSD	0.05 51	0.03 42	0.20 54	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.06 110	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

DA	0.10 124	0.06 167	0.37 84	0.01 389	0.03 458	1.06 435	0.00 1	0.02 38	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.03 318	0.13 288	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 550

Monster-pub-eth3d	0.02 4	0.05 119	0.17 47	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

Monster-pub-mixall	0.02 4	0.05 119	0.19 51	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 79	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

Replicate-Monster	0.02 4	0.05 119	0.20 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GGEV	0.10 124	0.06 167	0.37 84	0.01 389	0.03 458	1.06 435	0.00 1	0.02 38	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.03 318	0.13 288	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 550

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 167	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 79	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	0.03 307	0.00 1

AdaDepth	0.05 51	0.01 1	0.43 105	0.00 1	0.00 1	0.29 152	0.00 1	0.04 79	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 551	0.01 120	0.00 1

GASTEREO	0.09 110	0.34 422	0.36 83	0.05 480	0.01 376	0.54 256	0.02 413	0.11 185	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.17 558	0.02 245	0.01 207

MSCF	0.09 110	0.34 422	0.37 84	0.05 480	0.01 376	0.53 249	0.01 363	0.11 185	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.19 565	0.02 245	0.02 360

zh-mn7	1.13 536	2.13 604	10.00 598	0.00 1	0.00 1	0.74 322	0.01 363	1.22 435	0.61 469	0.07 452	0.00 1	0.20 374	0.06 407	5.32 522	2.13 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.01 207

z-ln-s-r	0.71 496	0.44 477	2.91 533	0.00 1	0.00 1	0.29 152	0.00 1	1.77 513	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.16 355	0.00 1	4.44 497	3.56 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.00 1

w-ln-seven-2	0.73 500	0.75 545	5.30 579	0.00 1	0.00 1	0.35 186	0.00 1	0.91 386	0.64 532	0.00 1	0.00 1	0.27 399	0.05 388	4.19 488	1.96 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 479	0.02 360

w-ln-seven	0.71 496	0.83 559	4.88 577	0.00 1	0.00 1	1.25 543	0.00 1	0.85 378	0.60 450	0.17 503	0.00 1	0.51 474	0.02 261	3.18 437	1.74 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 451	0.02 360

S2M2_XL	0.03 29	0.04 73	0.27 67	0.00 1	0.00 1	0.06 56	0.00 1	0.10 177	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	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 29	0.07 205	0.20 54	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.07 65	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 4	0.05 119	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.04 27	0.01 216	0.00 1	0.02 116	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 4	0.05 119	0.15 33	0.00 1	0.00 1	0.13 102	0.00 1	0.01 2	0.05 41	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.03 29	0.02 13	0.19 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 160	0.11 161	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.02 169	0.20 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

2.25w	0.02 4	0.06 167	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.10 71	0.00 1	0.01 2	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 4	0.05 119	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 396	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 4	0.05 119	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 396	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 29	0.04 73	0.15 33	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.14 194	0.02 362	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 29	0.04 73	0.15 33	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.14 194	0.02 362	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 4	0.05 119	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 396	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 4	0.04 73	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.13 188	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.03 29	0.06 167	0.15 33	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.14 194	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 4	0.05 119	0.14 29	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.10 148	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 4	0.04 73	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.05 41	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 4	0.04 73	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.05 41	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.02 4	0.04 73	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.05 93	0.04 27	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 4	0.04 73	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 4	0.05 119	0.15 33	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.04 27	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 4	0.03 42	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 4	0.02 13	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.16 108	0.00 1	0.01 2	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.03 209	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 4	0.04 73	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 396	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.03 29	0.04 73	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.29 152	0.00 1	0.02 38	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.29 322	0.47 489	1.48 406	0.00 1	0.00 1	0.80 340	0.00 1	0.08 145	0.16 214	0.00 1	0.00 1	0.16 355	0.00 1	2.60 406	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.00 1

IGEV	0.03 29	0.04 73	0.22 61	0.00 1	0.00 1	0.18 114	0.00 1	0.02 38	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.10 124	0.16 310	0.49 115	0.00 1	0.00 1	0.46 222	0.00 1	0.01 2	0.59 425	0.01 216	0.00 1	0.04 220	0.08 423	0.01 81	0.23 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.11 146	0.18 326	0.37 84	0.00 1	0.00 1	0.53 249	0.00 1	0.00 1	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.04 220	0.02 261	0.00 1	0.38 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

111111	0.05 51	0.03 42	0.22 61	0.00 1	0.00 1	0.33 176	0.00 1	0.04 79	0.08 88	0.07 452	0.00 1	0.01 36	0.02 261	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.03 29	0.05 119	0.28 68	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.06 477	0.07 134	0.03 5	0.02 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

LG-Stereo_L1	0.03 29	0.05 119	0.31 75	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.06 477	0.08 145	0.04 27	0.04 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

MLG-Stereo_test3	0.05 51	0.06 167	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.00 1	0.03 63	0.57 357	0.06 441	0.00 1	0.01 36	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 98	0.06 167	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.75 327	0.00 1	0.03 63	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

MLG-Stereo_test1	0.07 86	0.05 119	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.61 279	0.00 1	0.02 38	0.61 469	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

MLG-Stereo	0.06 69	0.05 119	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.46 222	0.00 1	0.02 38	0.60 450	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

LG-G_1	0.06 69	0.07 205	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.23 129	0.00 1	0.02 38	0.56 310	0.06 441	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.03 209	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

LG-G	0.06 69	0.07 205	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.23 129	0.00 1	0.02 38	0.56 310	0.06 441	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.03 209	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

DFGA-Net	0.37 372	0.77 553	1.34 369	0.00 1	0.01 376	0.72 319	0.00 1	0.21 252	0.21 231	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.01 190	3.85 473	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 534	0.01 207

G2L-Stereo_test	0.35 358	0.51 502	1.28 357	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.03 437	0.37 298	0.13 188	0.01 216	0.00 1	0.56 479	0.00 1	3.27 446	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 468	0.01 207

LGtest1	0.06 69	0.07 205	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.10 71	0.00 1	0.12 194	0.57 357	0.03 396	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

coex_refinement	0.33 344	0.44 477	0.97 286	0.05 480	0.00 1	0.54 256	0.04 457	0.72 359	0.15 206	0.02 362	0.00 1	0.36 423	0.16 456	3.05 429	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 213	0.09 234	0.61 154	0.00 1	0.01 376	0.90 372	0.00 1	0.14 209	0.14 194	0.08 463	0.00 1	0.39 437	0.02 261	0.15 297	0.38 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 555	0.01 120	0.03 410

S2M2_L	0.05 51	0.03 42	0.21 57	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.15 213	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.07 321	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 43	0.06 167	0.19 51	0.00 1	0.00 1	0.23 129	0.00 1	0.02 38	0.25 242	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

G2L-Stereo	0.41 389	0.45 482	1.90 453	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.00 1	0.40 304	0.12 178	0.00 1	0.00 1	0.33 411	0.05 388	4.09 484	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.00 1

TCMNet	0.49 426	0.43 473	3.03 538	0.06 504	0.01 376	0.58 269	0.04 457	0.92 389	0.62 524	0.00 1	0.00 1	0.20 374	0.02 261	3.64 463	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.02 555	0.00 1	0.18 524	0.07 504

MM-Stereo_test3	0.12 161	0.25 377	0.82 234	0.01 389	0.01 376	0.33 176	0.03 437	0.08 145	0.40 267	0.00 1	0.00 1	0.06 275	0.03 318	0.02 169	0.04 277	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.24 546	0.01 207

MM-Stereo_test2	0.14 188	0.06 167	1.48 406	0.07 510	0.00 1	0.52 244	0.00 1	0.08 145	0.03 5	0.13 489	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.02 169	0.07 321	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.01 464	0.19 526	0.04 446

MM-Stereo_test1	0.12 161	0.10 242	1.26 351	0.02 425	0.04 479	0.28 148	0.02 413	0.06 110	0.28 246	0.01 216	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.05 237	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.23 544	0.01 207

ISRNet	0.16 213	0.11 269	1.44 398	0.00 1	0.00 1	0.50 234	0.00 1	0.44 312	0.60 450	0.00 1	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

SCV_C0	0.09 110	0.16 310	0.63 157	0.00 1	0.00 1	0.29 152	0.00 1	0.12 194	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.03 318	0.07 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 551	0.09 440	0.02 360

SCV	0.09 110	0.23 362	0.59 148	0.00 1	0.02 431	0.03 35	0.02 413	0.35 293	0.07 65	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.01 190	0.10 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 544	0.18 524	0.12 550

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 86	0.01 1	0.37 84	0.01 389	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.16 216	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 537	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 51	0.04 73	0.18 50	0.00 1	0.01 376	0.01 12	0.00 1	0.08 145	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.02 169	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.14 188	0.80 555	0.77 207	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.02 38	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 190	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 581	0.01 207

AIO_rvc	0.11 146	0.28 393	0.45 109	0.05 480	0.02 431	0.15 106	0.03 437	0.19 235	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.02 261	0.12 286	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.02 482	0.09 440	0.10 531

HUF	0.15 207	0.29 400	1.05 307	0.02 425	0.11 535	0.04 45	0.00 1	0.16 216	0.09 120	0.03 396	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.08 268	0.00 1	0.00 1	0.58 606	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.37 587

AIO_test	0.07 86	0.09 234	0.42 102	0.05 480	0.05 492	0.07 59	0.03 437	0.17 224	0.09 120	0.03 396	0.00 1	0.03 182	0.01 190	0.14 292	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.07 518	0.02 245	0.02 360

AIO-test2	0.30 326	0.63 528	0.91 269	0.08 518	0.13 544	0.55 261	0.01 363	1.15 427	0.60 450	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.04 356	0.89 356	0.04 277	0.87 595	0.00 1	0.00 1	0.01 464	0.03 307	0.05 468

castereo++	0.09 110	0.11 269	0.28 68	0.03 446	0.00 1	0.36 188	0.00 1	0.21 252	0.56 310	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	0.21 573	0.02 245	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.12 161	0.26 385	0.77 207	0.00 1	0.01 376	0.44 215	0.01 363	0.25 268	0.53 285	0.03 396	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	0.09 440	0.00 1

castereo	0.07 86	0.15 301	0.30 73	0.00 1	0.05 492	0.20 120	0.02 413	0.18 230	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.10 435	0.00 1	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 565	0.01 120	0.01 207

MonSter	0.02 4	0.05 119	0.17 47	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

GIP-stereo	0.06 69	0.02 13	0.64 161	0.00 1	0.00 1	0.20 120	0.00 1	0.01 2	0.14 194	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.00 1

fffft	0.07 86	0.01 1	0.39 91	0.00 1	0.00 1	0.26 139	0.00 1	0.03 63	0.20 229	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.26 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.06 489
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.04 43	0.02 13	0.30 73	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.00 1	0.10 177	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.06 69	0.03 42	0.35 81	0.00 1	0.00 1	0.42 205	0.00 1	0.02 38	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.24 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.07 504

tt45	0.08 98	0.03 42	0.41 96	0.00 1	0.00 1	0.83 353	0.00 1	0.02 38	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.01 190	0.00 1	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.01 207

999	0.06 69	0.04 73	0.42 102	0.00 1	0.00 1	0.35 186	0.00 1	0.02 38	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.15 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.00 1

mms	0.04 43	0.04 73	0.35 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.02 261	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.09 523

ours_stereo	0.05 51	0.03 42	0.40 92	0.00 1	0.00 1	0.26 139	0.00 1	0.03 63	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.03 410

fffy	0.05 51	0.04 73	0.49 115	0.01 389	0.00 1	0.26 139	0.00 1	0.03 63	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.04 446

dual_stereo	0.05 51	0.02 13	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.20 120	0.00 1	0.06 110	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDVS	0.30 326	0.10 242	0.64 161	0.03 446	0.13 544	0.25 135	0.24 528	0.18 230	0.11 161	0.00 1	0.00 1	0.49 466	0.05 388	3.62 461	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.02 360

rvit_0105_6	0.05 51	0.04 73	0.46 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 278	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 360

rvit_0105_5	0.07 86	0.10 242	0.65 163	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.05 93	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

rvit_0105_4	0.06 69	0.08 220	0.63 157	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.03 63	0.50 275	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 190	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_0105_3	0.08 98	0.16 310	0.68 171	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.00 1	0.08 145	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

rvit_105_1	0.09 110	0.21 344	0.66 166	0.00 1	0.00 1	0.16 108	0.00 1	0.13 202	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.02 360

UGAM-zero	0.68 492	0.10 242	1.78 440	0.07 510	0.16 554	0.34 183	0.03 437	0.92 389	0.18 226	0.37 530	0.00 1	2.23 569	0.74 523	6.20 570	0.01 133	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.26 591	0.01 120	0.09 523

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	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 4	0.07 205	0.29 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.01 36	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 43	0.02 13	0.14 29	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.01 2	0.54 289	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

model_zeroshot	0.20 250	0.23 362	0.96 279	0.01 389	0.00 1	0.77 331	0.02 413	0.31 289	0.14 194	0.75 552	0.00 1	0.12 321	0.01 190	0.58 338	0.02 189	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.11 532	0.01 120	0.00 1

DCVSM-stereo	0.16 213	0.03 42	1.58 416	0.00 1	0.00 1	0.74 322	0.04 457	0.02 38	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.60 480	0.07 418	0.06 248	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

ACV-stereo	0.63 484	0.16 310	2.24 482	0.00 1	0.00 1	1.79 568	0.07 484	0.06 110	0.10 148	0.00 1	0.00 1	3.53 577	1.24 550	3.12 432	0.17 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

ITSA-stereo	0.44 404	0.06 167	0.97 286	0.03 446	0.00 1	1.08 490	0.06 477	1.42 459	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.21 379	0.50 501	3.91 475	0.38 472	0.00 1	0.00 1	0.02 555	0.01 464	0.03 307	0.01 207

rvit_stereo_0082	0.04 43	0.02 13	0.14 29	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.01 2	0.54 289	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 51	0.03 42	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.59 276	0.00 1	0.05 93	0.07 65	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.06 248	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.01 207

rvit_stereo_0075_2	0.05 51	0.08 220	0.78 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 224	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 489

Occ-G	0.06 69	0.06 167	0.51 121	0.00 1	0.00 1	0.23 129	0.00 1	0.17 224	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 261	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 518	0.14 483	0.00 1

Pointernet	0.10 124	0.04 73	0.61 154	0.00 1	0.05 492	0.54 256	0.00 1	0.02 38	0.59 425	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 464	0.01 120	0.00 1

U	1.61 559	0.01 1	0.28 68	0.00 1	7.20 616	9.87 605	0.00 1	0.04 79	0.02 1	0.01 216	0.00 1	0.09 304	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	9.53 618	5.08 617	0.01 120	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 51	0.17 318	0.22 61	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.01 2	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	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-BASED-STEREO-	0.05 51	0.05 119	0.21 57	0.00 1	0.00 1	0.09 67	0.02 413	0.17 224	0.12 178	0.06 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 43	0.06 167	0.29 71	0.01 389	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.11 185	0.14 194	0.01 216	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 526	0.01 120	0.01 207

AIO-Stereo	0.07 86	0.06 167	0.41 96	0.00 1	0.03 458	0.30 159	0.00 1	0.10 177	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 580	0.04 332	0.07 504

rvit_stereo_ft	0.07 86	0.25 377	0.56 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.43 270	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 360

RSM++	0.08 98	0.06 167	0.38 90	0.00 1	0.00 1	0.30 159	0.00 1	0.06 110	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 555	0.09 440	0.03 410

RSM	0.08 98	0.05 119	0.37 84	0.00 1	0.02 431	0.30 159	0.00 1	0.11 185	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 551	0.05 356	0.02 360

DualNet (step1)	0.44 404	0.23 362	1.31 363	0.00 1	0.00 1	0.95 389	0.00 1	2.28 546	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.14 336	0.00 1	1.45 372	0.07 321	0.32 583	0.00 1	1.06 607	0.33 601	0.01 120	0.01 207

test_sample9	1.51 555	0.23 362	1.31 363	0.00 1	0.00 1	0.95 389	0.00 1	2.28 546	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.14 336	0.00 1	3.30 447	7.04 587	0.32 583	12.66 621	1.06 607	0.33 601	0.01 120	0.01 207

test_sample8	2.11 571	0.23 362	1.31 363	0.00 1	0.00 1	0.95 389	0.00 1	2.06 529	0.55 295	1.95 577	0.00 1	7.32 594	3.15 582	3.30 447	7.04 587	0.32 583	12.66 621	1.06 607	0.33 601	0.01 120	0.01 207

test_sample7	0.28 306	0.08 220	0.76 204	0.02 425	0.00 1	0.19 117	0.00 1	2.28 546	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.14 336	0.00 1	1.45 372	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

test_sample6	0.41 389	0.11 269	1.38 379	0.00 1	0.00 1	0.48 229	0.00 1	2.33 550	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.00 1	3.18 437	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

test_sample5	0.39 381	0.10 242	1.42 391	0.00 1	0.00 1	0.45 217	0.00 1	2.14 536	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.00 1	3.06 430	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

test_sample4	0.38 377	0.10 242	1.42 391	0.00 1	0.00 1	0.45 217	0.00 1	2.09 532	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.05 250	0.00 1	2.83 417	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

test_sample3	0.37 372	0.09 234	1.41 388	0.00 1	0.00 1	0.46 222	0.00 1	1.95 523	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	2.79 415	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

test_sample2	0.24 280	0.02 13	0.49 115	0.00 1	0.00 1	0.32 170	0.00 1	1.12 422	0.52 280	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	2.29 397	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

test_sample1	0.21 258	0.01 1	0.41 96	0.00 1	0.00 1	0.14 105	0.00 1	0.99 403	0.30 254	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1	2.26 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

CAS++	0.06 69	0.06 167	0.59 148	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.00 1	0.25 268	0.13 188	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.18 233	0.22 352	1.03 295	0.07 510	0.10 527	0.77 331	0.00 1	0.26 272	0.63 529	0.00 1	0.00 1	0.21 379	0.01 190	0.15 297	0.02 189	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.17 558	0.00 1	0.00 1

test_for_model	0.57 467	0.39 463	0.80 228	1.74 600	0.02 431	0.80 340	0.02 413	0.30 286	0.22 234	0.11 482	0.00 1	0.00 1	0.02 261	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 614	0.01 207

trnet	0.10 124	0.05 119	0.52 125	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.17 224	0.09 120	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

testlalala2	0.25 287	0.07 205	1.64 424	0.00 1	0.00 1	0.82 347	0.00 1	1.66 502	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.04 220	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 587	0.01 120	0.00 1

H2IRNET	0.14 188	0.19 337	1.11 320	0.00 1	0.00 1	1.07 477	0.01 363	0.13 202	0.14 194	0.00 1	0.00 1	0.05 250	0.01 190	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.01 207

MGS-Stereo	0.10 124	0.08 220	0.82 234	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.00 1	0.20 246	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.04 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 573	0.00 1

MoCha-V2	0.09 110	0.08 220	0.61 154	0.05 480	0.06 504	0.15 106	0.00 1	0.11 185	0.08 88	0.07 452	0.00 1	0.13 328	0.00 1	0.02 169	0.04 277	0.00 1	0.13 589	0.00 1	0.20 568	0.04 332	0.01 207

IGEV++	0.06 69	0.14 296	0.46 111	0.03 446	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.03 63	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.06 407	0.04 224	0.03 224	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.03 507	0.08 421	0.07 504

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 98	0.06 167	0.41 96	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.00 1	0.11 185	0.22 234	0.75 552	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.03 410

SMFormer	0.33 344	0.10 242	1.04 299	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	1.45 467	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.15 345	0.00 1	3.24 440	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.02 360

tta	0.33 344	0.10 242	1.04 299	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	1.45 467	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.15 345	0.00 1	3.24 440	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

qqq1	0.33 344	0.10 242	1.04 299	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	1.45 467	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.15 345	0.00 1	3.24 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

fff1	0.33 344	0.10 242	1.04 299	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	1.45 467	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.15 345	0.00 1	3.24 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

MyStereo07	0.10 124	0.12 281	0.59 148	0.00 1	0.00 1	0.98 396	0.00 1	0.03 63	0.10 148	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.05 388	0.04 224	0.00 1	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.04 446

AE-Stereo	0.17 224	0.05 119	0.79 222	0.03 446	0.09 523	1.06 435	0.00 1	0.57 335	0.06 49	0.08 463	0.00 1	0.13 328	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.06 568	0.00 1	0.23 580	0.08 421	0.04 446

CoDeX	0.36 364	0.24 371	1.39 382	0.00 1	0.01 376	0.29 152	0.00 1	1.58 494	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.25 393	0.07 418	2.82 416	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

ACVNet-DCA	0.25 287	0.22 352	1.20 337	0.00 1	0.00 1	1.31 550	0.00 1	0.95 396	0.55 295	0.07 452	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.59 339	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

xx1	0.28 306	0.22 352	1.20 337	0.00 1	0.00 1	1.31 550	0.00 1	1.41 456	0.69 546	0.07 452	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.59 339	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

1test111	0.28 306	0.22 352	1.20 337	0.00 1	0.00 1	1.31 550	0.00 1	0.95 396	0.55 295	0.07 452	0.00 1	0.03 182	0.02 261	1.23 367	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

cc1	0.28 306	0.22 352	1.20 337	0.00 1	0.00 1	1.31 550	0.00 1	1.41 456	0.69 546	0.07 452	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.59 339	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.04 446

mmm	0.13 174	0.02 13	0.42 102	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.88 381	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.51 333	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

11t1	0.08 98	0.01 1	0.54 135	0.00 1	0.00 1	0.09 67	0.00 1	0.44 312	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

ff7	0.11 146	0.18 326	0.52 125	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.09 160	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.03 318	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 526	0.07 398	0.01 207

ffff	0.11 146	0.18 326	0.52 125	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.09 160	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.03 318	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 526	0.07 398	0.01 207

DualNet	0.39 381	0.10 242	1.42 391	0.00 1	0.00 1	0.45 217	0.00 1	2.14 536	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.00 1	3.06 430	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

ffm	0.25 287	0.02 13	1.06 309	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	1.42 459	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.67 491	0.02 261	0.57 336	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.03 410

ff1	0.80 507	0.02 13	1.06 309	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	1.42 459	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.67 491	0.02 261	5.57 536	5.86 582	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.03 410

mmx	0.85 513	0.02 13	1.06 309	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	2.50 559	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.67 491	0.02 261	5.57 536	5.86 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

11t	0.11 146	0.18 326	0.52 125	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.09 160	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.03 318	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 526	0.07 398	0.01 207

tt1	0.27 300	0.23 362	1.17 331	0.00 1	0.00 1	1.29 548	0.00 1	1.42 459	0.57 357	0.07 452	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.57 336	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.03 410

1111x	0.87 518	0.02 13	1.20 337	0.00 1	0.00 1	0.70 312	0.00 1	2.60 570	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.01 190	5.36 528	6.80 586	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

whm_eth	0.05 51	0.17 318	0.22 61	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.01 2	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xxx	0.85 513	0.02 13	1.06 309	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	2.50 559	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.67 491	0.02 261	5.57 536	5.86 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

EKT-Stereo	0.46 410	0.12 281	1.03 295	0.75 591	4.21 613	1.06 435	0.00 1	0.83 375	0.04 27	0.02 362	0.00 1	0.08 293	0.00 1	0.89 356	0.01 133	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.05 511	0.04 332	0.01 207

MIM_Stereo	0.10 124	0.32 410	0.90 264	0.00 1	0.03 458	0.29 152	0.00 1	0.11 185	0.11 161	0.02 362	0.00 1	0.04 220	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.08 510

Ntro	0.57 467	1.13 577	2.24 482	0.04 466	0.36 582	1.04 423	0.02 413	0.74 363	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.76 500	0.08 423	3.01 426	0.47 490	0.07 563	0.04 538	0.01 537	0.00 1	0.76 587	0.02 360

CASnet	0.08 98	0.05 119	0.40 92	0.00 1	0.00 1	0.82 347	0.00 1	0.14 209	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.19 240	0.10 242	1.38 379	0.00 1	0.01 376	0.75 327	0.00 1	0.35 293	0.12 178	0.00 1	0.00 1	0.48 458	0.51 503	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

CFNet_ucs	0.26 294	0.14 296	1.53 412	0.00 1	0.01 376	0.84 357	0.00 1	1.78 514	0.17 221	0.00 1	0.00 1	0.49 466	0.30 485	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

testlalala	0.14 188	0.08 220	0.75 198	0.00 1	0.08 518	1.06 435	0.01 363	0.23 260	0.29 250	0.12 485	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.13 542	0.00 1	0.00 1

testlalala_base	0.27 300	0.06 167	0.80 228	0.00 1	0.00 1	0.64 300	0.00 1	1.08 416	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 277	0.52 588	0.00 1	0.00 1	0.12 537	2.02 600	0.00 1

AEACV	0.10 124	0.02 13	0.49 115	0.00 1	0.02 431	0.75 327	0.00 1	0.07 134	0.02 1	0.09 472	0.00 1	0.01 36	0.08 423	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.24 587	0.07 398	0.05 468

GCAP-Stereo	0.11 146	0.28 393	0.71 176	0.00 1	0.00 1	0.83 353	0.00 1	0.08 145	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.01 207

Any-RAFT	0.17 224	0.04 73	0.93 273	0.00 1	0.00 1	1.10 505	0.00 1	0.99 403	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.21 379	0.00 1	0.07 255	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Test	0.20 250	0.09 234	1.34 369	0.00 1	0.12 541	0.39 194	0.10 504	0.72 359	0.25 242	0.08 463	0.00 1	0.44 448	0.00 1	0.05 237	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 587	0.01 120	0.01 207

LL-Strereo2	0.12 161	0.41 468	0.91 269	0.05 480	0.03 458	0.51 238	0.04 457	0.13 202	0.11 161	0.01 216	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.06 248	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 464	0.03 307	0.03 410

LL-Strereo	0.71 496	0.88 561	2.40 495	0.00 1	0.00 1	0.63 296	0.01 363	1.57 492	0.58 413	0.45 537	0.00 1	0.54 477	0.30 485	6.37 578	0.07 321	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.22 540	0.17 565

LoS_RVC	0.05 51	0.05 119	0.41 96	0.00 1	0.00 1	0.16 108	0.00 1	0.17 224	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.01 190	0.04 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

CAS	0.10 124	0.05 119	0.46 111	0.00 1	0.00 1	1.03 414	0.00 1	0.21 252	0.09 120	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.01 190	0.01 81	0.02 189	0.08 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 124	0.04 73	0.98 290	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	0.09 160	0.11 161	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.04 332	0.03 410

anonymousdsp	0.11 146	0.18 326	0.58 145	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.08 145	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.04 356	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 532	0.07 398	0.03 410

fast-acv-ft	0.29 322	0.37 448	3.76 560	0.06 504	0.01 376	0.28 148	0.17 516	0.06 110	0.21 231	0.00 1	0.00 1	0.08 293	0.09 427	0.10 277	0.23 430	0.01 533	0.00 1	0.03 566	0.01 464	0.26 552	0.01 207

iinet-f	0.48 419	0.57 521	4.45 572	0.00 1	0.01 376	0.77 331	0.00 1	1.48 480	0.61 469	0.01 216	0.00 1	0.40 440	0.44 496	0.38 325	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 569	0.01 207

CES	0.08 98	0.07 205	0.43 105	0.00 1	0.00 1	0.21 125	0.01 363	0.08 145	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.08 293	0.04 356	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 51	0.04 73	0.43 105	0.00 1	0.04 479	0.25 135	0.00 1	0.01 2	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 261	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 518	0.03 307	0.08 510

EGLCR-Stereo	0.15 207	0.05 119	0.47 114	0.07 510	0.03 458	1.06 435	0.01 363	1.06 412	0.12 178	0.16 500	0.00 1	0.00 1	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 360

CASS	0.07 86	0.06 167	0.73 181	0.00 1	0.00 1	0.10 71	0.01 363	0.15 213	0.12 178	0.16 500	0.00 1	0.02 116	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.12 161	0.15 301	0.92 272	0.00 1	0.00 1	0.46 222	0.00 1	0.41 307	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.00 1	0.07 255	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.04 332	0.02 360

knoymous	0.09 110	0.04 73	1.04 299	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.23 260	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.23 386	0.00 1	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-RAFT	0.13 174	0.04 73	0.51 121	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.04 79	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.06 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 565	0.04 332	0.00 1

ProNet	0.09 110	0.20 341	0.53 134	0.00 1	0.00 1	0.80 340	0.00 1	0.04 79	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.01 207

MC-Stereo	0.10 124	0.10 242	0.59 148	0.01 389	0.01 376	1.06 435	0.00 1	0.03 63	0.09 120	0.02 362	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.02 482	0.05 356	0.01 207

RCA-Stereo	0.18 233	0.11 269	0.63 157	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	1.48 480	0.07 65	0.07 452	0.00 1	0.02 116	0.05 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.01 207

CroCo-Stereo Lap2	0.09 110	0.23 362	0.74 190	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.07 134	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 318	0.02 169	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.01 207

DCANet-4	0.31 332	0.05 119	2.61 516	0.00 1	0.00 1	1.05 426	0.00 1	1.49 486	0.61 469	0.13 489	0.00 1	0.03 182	0.05 388	0.03 209	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 468

qqq	0.17 224	0.01 1	0.52 125	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.95 396	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	1.23 367	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

ccc-4	0.11 146	0.18 326	0.52 125	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.09 160	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.03 318	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 526	0.07 398	0.01 207

fff	0.28 306	0.37 448	1.20 337	0.00 1	0.01 376	1.05 426	0.00 1	1.48 480	0.61 469	0.13 489	0.00 1	0.04 220	0.60 512	0.02 169	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 468

tt	48.25 621	0.05 119	28.22 609	1.29 597	0.00 1	100.00 636	100.00 634	100.00 637	97.19 631	0.08 463	0.00 1	97.99 636	86.70 631	2.26 395	99.92 636	83.66 629	94.83 628	16.47 622	21.27 623	35.05 619	0.01 207

ADStereo(finetuned)	0.34 352	0.37 448	2.24 482	0.00 1	0.00 1	1.04 423	0.00 1	1.49 486	0.61 469	0.08 463	0.00 1	0.04 220	0.74 523	0.03 209	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.05 468

x	0.10 124	0.01 1	0.51 121	0.00 1	0.00 1	0.09 67	0.00 1	0.67 354	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.09 273	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

DisPM	0.16 213	0.05 119	0.82 234	0.07 510	0.00 1	1.14 524	0.41 560	0.08 145	0.54 289	0.03 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 248	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 392	0.52 508	3.02 536	0.00 1	0.00 1	0.57 266	0.00 1	1.15 427	0.60 450	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.14 448	1.51 374	0.76 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IER	0.14 188	0.09 234	1.29 358	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	0.17 224	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.40 440	0.02 261	0.11 284	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 188	0.33 414	1.23 348	0.00 1	0.01 376	0.47 226	0.00 1	0.27 278	0.11 161	0.01 216	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.08 268	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.24 546	0.00 1

CRFU-Net	0.40 386	0.12 281	1.50 409	0.14 552	0.01 376	0.90 372	0.00 1	0.42 309	0.14 194	0.00 1	0.00 1	0.42 445	1.94 564	2.15 388	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.03 566	0.00 1	0.03 307	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.26 294	0.34 422	1.11 320	0.02 425	0.27 578	1.10 505	0.00 1	0.70 358	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.07 286	0.01 190	0.36 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 599	0.11 458	0.22 579

test_5	0.26 294	0.35 434	1.35 372	0.01 389	0.22 574	0.80 340	0.01 363	0.81 371	0.58 413	0.12 485	0.00 1	0.06 275	0.01 190	0.61 343	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.16 563

NINENet	0.45 406	0.09 234	0.81 231	0.06 504	0.00 1	1.87 569	0.00 1	2.69 573	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.65 488	0.00 1	2.15 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

test_4	0.13 174	0.07 205	1.12 323	0.00 1	0.05 492	0.82 347	0.00 1	0.04 79	0.08 88	0.10 478	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.02 169	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.11 458	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 146	0.18 326	0.58 145	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.08 145	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.04 356	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 532	0.07 398	0.03 410
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.50 437	0.51 502	1.44 398	0.00 1	0.00 1	0.29 152	0.00 1	0.63 348	0.59 425	0.00 1	0.00 1	0.08 293	0.01 190	6.14 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 540	0.01 207

psmg	0.22 263	0.05 119	0.54 135	0.00 1	0.00 1	1.05 426	0.00 1	1.73 509	0.58 413	0.00 1	0.00 1	0.36 423	0.03 318	0.01 81	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

CSP-Net	0.37 372	0.10 242	0.54 135	0.00 1	0.00 1	0.50 234	0.00 1	0.64 350	0.13 188	0.00 1	0.00 1	0.15 345	0.02 261	5.27 520	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.38 377	0.11 269	1.91 455	0.12 543	0.04 479	0.70 312	0.24 528	1.72 508	0.16 214	0.41 534	0.00 1	0.26 395	1.04 539	0.41 327	0.24 435	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.14 544	0.02 245	0.09 523

UDGNet	0.14 188	0.48 492	0.72 179	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.05 93	0.28 246	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.09 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 213	0.52 508	0.86 249	0.01 389	0.00 1	1.03 414	0.00 1	0.09 160	0.52 280	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.00 1

dad	0.17 224	0.54 512	0.82 234	0.00 1	0.00 1	1.03 414	0.00 1	0.02 38	0.23 240	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.63 344	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

UDG	0.42 392	0.43 473	1.17 331	0.00 1	0.00 1	0.99 402	0.00 1	1.70 506	0.60 450	0.05 432	0.00 1	1.51 551	0.19 464	1.20 364	0.61 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 43	0.05 119	0.52 125	0.00 1	0.00 1	0.06 56	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

DAS	0.49 426	0.05 119	1.29 358	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.00 1	1.25 438	0.61 469	1.18 566	0.00 1	0.24 388	0.03 318	4.76 506	0.22 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

SepStereo	0.45 406	0.05 119	1.29 358	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.00 1	1.25 438	0.61 469	1.18 566	0.00 1	0.24 388	0.03 318	3.93 478	0.22 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

IPLG	0.51 442	0.38 458	1.60 419	0.02 425	0.00 1	1.11 513	0.07 484	1.48 480	0.57 357	0.05 432	0.00 1	0.12 321	0.15 454	4.58 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.00 1

IPLGR	0.43 399	0.17 318	2.05 469	0.02 425	0.02 431	1.08 490	0.04 457	1.62 500	0.57 357	0.09 472	0.00 1	0.15 345	0.22 474	2.62 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.00 1

AASNet	0.27 300	0.47 489	1.56 414	0.00 1	0.00 1	0.91 380	0.00 1	0.58 338	0.58 413	0.00 1	0.00 1	0.39 437	0.02 261	0.33 319	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 550	0.06 489

test-3	0.17 224	0.03 42	0.74 190	0.03 446	0.10 527	0.43 211	0.00 1	1.36 448	0.07 65	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.08 268	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 568	0.12 468	0.11 537

test_1	0.17 224	0.03 42	0.75 198	0.03 446	0.10 527	0.43 211	0.00 1	1.36 448	0.07 65	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.07 255	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 568	0.12 468	0.11 537

SACVNet	0.42 392	0.29 400	1.10 316	0.00 1	0.00 1	1.02 408	0.00 1	0.78 364	0.29 250	0.03 396	0.00 1	0.24 388	0.02 261	4.27 493	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 534	0.01 207

AACVNet	0.40 386	0.36 441	0.90 264	0.00 1	0.00 1	0.53 249	0.00 1	0.18 230	0.41 269	0.02 362	0.00 1	0.11 315	0.01 190	5.33 524	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.00 1

test_3	0.19 240	0.02 13	0.76 204	0.03 446	0.10 527	0.53 249	0.00 1	1.42 459	0.07 65	0.13 489	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.07 255	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 568	0.12 468	0.11 537

GwcNet-ADL	0.30 326	0.19 337	1.78 440	0.00 1	0.00 1	1.03 414	0.00 1	2.08 531	0.28 246	0.00 1	0.00 1	0.37 432	0.04 356	0.02 169	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 410

TRStereo	0.37 372	0.23 362	1.41 388	0.03 446	0.00 1	1.07 477	0.02 413	3.07 581	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.11 315	0.40 495	0.06 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 578	0.01 120	0.08 510

LCNet	0.22 263	0.11 269	0.74 190	0.11 539	0.00 1	0.97 394	0.00 1	0.09 160	0.59 425	0.01 216	0.00 1	0.02 116	1.10 543	0.43 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.01 207

Patchmatch Stereo++	0.13 174	0.04 73	0.73 181	0.05 480	0.01 376	1.06 435	0.08 493	0.06 110	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	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
AAGNet	0.96 526	0.05 119	0.74 190	0.09 525	0.27 578	1.11 513	0.28 542	0.05 93	0.59 425	0.01 216	0.00 1	0.01 36	1.00 537	3.68 467	11.30 603	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

NF-Stereo	0.47 412	0.03 42	0.77 207	0.12 543	0.00 1	1.07 477	0.26 534	0.19 235	0.60 450	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	6.18 564	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

OCTAStereo	0.47 412	0.03 42	0.77 207	0.12 543	0.00 1	1.07 477	0.26 534	0.19 235	0.60 450	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	6.16 562	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 188	0.04 73	0.73 181	0.05 480	0.02 431	1.06 435	0.08 493	0.05 93	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.07 286	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 188	0.04 73	0.73 181	0.05 480	0.01 376	1.06 435	0.06 477	0.05 93	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.07 286	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 174	0.04 73	0.73 181	0.05 480	0.02 431	1.06 435	0.07 484	0.06 110	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 188	0.04 73	0.75 198	0.05 480	0.02 431	1.06 435	0.08 493	0.06 110	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.07 286	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

SST-Stereo	0.51 442	0.02 13	0.74 190	0.05 480	0.19 567	1.09 499	0.49 567	0.26 272	0.61 469	0.04 422	0.00 1	0.05 250	0.58 509	6.12 559	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

GrayStereo	0.46 410	0.01 1	0.71 176	0.10 529	0.00 1	1.12 520	2.67 603	0.20 246	0.59 425	0.00 1	0.00 1	0.08 293	3.76 589	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

RE-Stereo	0.47 412	0.03 42	0.77 207	0.12 543	0.00 1	1.07 477	0.26 534	0.19 235	0.60 450	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	6.18 564	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 213	0.04 73	0.73 181	0.19 568	0.00 1	1.08 490	0.21 524	0.16 216	0.59 425	0.03 396	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.22 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

TVStereo	0.47 412	0.03 42	0.77 207	0.12 543	0.00 1	1.07 477	0.26 534	0.19 235	0.60 450	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	6.18 564	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 263	0.04 73	0.87 253	0.05 480	0.02 431	1.07 477	0.32 547	0.04 79	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.00 1	1.25 551	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.05 468

iGMRVC	0.14 188	0.04 73	0.74 190	0.05 480	0.02 431	1.06 435	0.07 484	0.06 110	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 442	0.13 290	1.14 325	0.10 529	0.00 1	1.17 534	0.10 504	0.28 282	0.61 469	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.12 444	6.22 572	0.22 425	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

iRAFT	0.13 174	0.04 73	0.73 181	0.05 480	0.01 376	1.06 435	0.08 493	0.06 110	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

AnonymousM	0.10 124	0.04 73	0.56 142	0.00 1	0.00 1	1.02 408	0.00 1	0.19 235	0.11 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

CRE-IMP	0.16 213	0.03 42	0.75 198	0.05 480	0.01 376	1.11 513	0.34 552	0.04 79	0.56 310	0.02 362	0.00 1	0.12 321	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.08 510

cross-raft	0.15 207	0.05 119	1.46 402	0.00 1	0.01 376	0.37 190	0.07 484	0.40 304	0.02 1	0.02 362	0.00 1	0.38 435	0.00 1	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 532	0.01 120	0.02 360

GMM-Stereo	0.18 233	0.02 13	1.37 378	0.08 518	0.00 1	1.11 513	0.13 512	0.09 160	0.60 450	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.10 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 188	0.04 73	0.75 198	0.05 480	0.01 376	1.06 435	0.08 493	0.05 93	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 300	0.34 422	1.42 391	0.00 1	0.00 1	0.79 337	0.00 1	2.15 538	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.04 356	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 399	0.38 458	1.10 316	0.01 389	0.00 1	1.02 408	0.00 1	1.94 522	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.14 336	0.01 190	3.25 445	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.02 360

Anonymous3	0.19 240	0.07 205	1.33 367	0.00 1	0.00 1	1.12 520	0.00 1	0.56 333	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.06 275	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

TestStereo	0.31 332	0.22 352	1.36 376	0.00 1	0.00 1	0.27 143	0.00 1	0.06 110	0.04 27	0.01 216	0.00 1	0.03 182	0.01 190	4.27 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.14 188	0.37 448	0.96 279	0.00 1	0.16 554	0.64 300	0.03 437	0.05 93	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.03 318	0.03 209	0.07 321	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.16 563

raftrobust	0.13 174	0.36 441	0.94 276	0.00 1	0.18 562	0.62 285	0.02 413	0.07 134	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.03 318	0.03 209	0.05 294	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.04 446

sAnonymous2	0.10 124	0.22 352	1.35 372	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.03 63	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.15 559

CroCo_RVC	0.10 124	0.22 352	1.35 372	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.03 63	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.15 559

CFNet_pseudo	0.22 263	0.10 242	1.39 382	0.00 1	0.01 376	0.98 396	0.00 1	0.94 394	0.09 120	0.00 1	0.00 1	0.48 458	0.36 492	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 412	0.11 269	5.03 578	0.00 1	0.00 1	0.70 312	0.00 1	1.98 525	0.61 469	0.01 216	0.00 1	0.36 423	0.33 490	0.18 302	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.02 360

RALAANet	0.13 174	0.51 502	0.95 277	0.00 1	0.00 1	0.32 170	0.01 363	0.38 299	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.05 250	0.09 427	0.02 169	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.10 451	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 110	0.05 119	1.02 293	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.12 194	0.48 273	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

XX-Stereo	0.57 467	0.15 301	4.26 568	0.08 518	0.03 458	1.10 505	0.00 1	2.55 563	0.11 161	0.11 482	0.00 1	1.43 546	0.01 190	1.34 371	0.00 1	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.16 555	0.03 307	0.01 207

DCANet	0.25 287	0.37 448	1.20 337	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	1.49 486	0.61 469	0.08 463	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.02 169	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.05 468

csc	0.28 306	0.37 448	1.20 337	0.00 1	0.01 376	1.05 426	0.00 1	1.48 480	0.61 469	0.13 489	0.00 1	0.04 220	0.60 512	0.02 169	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 468

cscssc	0.28 306	0.37 448	1.20 337	0.00 1	0.01 376	1.05 426	0.00 1	1.48 480	0.61 469	0.13 489	0.00 1	0.04 220	0.60 512	0.02 169	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 468

222	1.95 564	0.03 42	0.41 96	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.00 1	2.64 572	0.57 357	0.02 362	0.00 1	0.05 250	0.02 261	3.34 451	31.23 619	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 360

111	0.30 326	0.66 532	1.20 337	0.00 1	0.01 376	1.06 435	0.03 437	1.60 495	0.59 425	0.27 516	0.00 1	0.20 374	0.05 388	0.08 268	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.12 550

xxxx	1.04 530	0.02 13	0.54 135	0.00 1	0.00 1	0.53 249	0.00 1	2.53 562	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	2.04 383	14.52 611	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

test_xeample	1.14 537	0.02 13	0.58 145	0.00 1	0.00 1	0.57 266	0.00 1	2.57 565	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.02 261	3.45 454	15.00 614	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 360

ARAFT	0.58 472	0.75 545	2.78 527	0.00 1	0.00 1	1.20 539	0.00 1	2.26 543	0.57 357	0.05 432	0.00 1	0.18 363	0.03 318	3.54 459	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.04 446

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 240	0.33 414	0.84 243	0.00 1	0.02 431	1.06 435	0.00 1	0.45 314	0.59 425	0.03 396	0.00 1	0.05 250	0.06 407	0.04 224	0.07 321	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.17 514	0.01 207

AFF-stereo	0.18 233	0.42 470	0.77 207	0.00 1	0.00 1	0.91 380	0.00 1	0.41 307	0.65 535	0.05 432	0.00 1	0.04 220	0.05 388	0.06 248	0.04 277	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.01 207

RAFT + AFF	0.60 478	0.75 545	1.04 299	0.00 1	0.00 1	1.10 505	0.06 477	1.45 467	0.57 357	0.02 362	0.00 1	0.18 363	1.43 555	4.80 508	0.15 393	0.00 1	0.17 594	0.00 1	0.00 1	0.27 558	0.08 510

GMStereo	0.08 98	0.54 512	0.90 264	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.04 79	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 261	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.51 442	0.36 441	2.40 495	0.00 1	0.00 1	0.27 143	0.00 1	2.06 529	1.49 575	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.04 356	3.38 452	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.02 360

CFNet-RSSM	0.17 224	0.06 167	1.16 330	0.00 1	0.12 541	0.61 279	0.00 1	0.90 384	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.09 304	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 580	0.00 1	0.00 1

SFCPSM	0.21 258	0.04 73	1.59 418	0.00 1	0.05 492	0.34 183	0.00 1	1.24 437	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.12 321	0.02 261	0.05 237	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.02 245	0.00 1

Syn2CoEx	0.56 461	0.78 554	2.86 529	0.00 1	0.00 1	0.10 71	0.01 363	0.91 386	0.61 469	0.02 362	0.00 1	0.49 466	0.21 471	5.03 514	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.03 410

psm_up	0.39 381	0.25 377	1.04 299	0.00 1	0.00 1	0.82 347	0.00 1	1.88 517	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.28 402	0.01 190	2.78 414	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.00 1

UNet	0.26 294	0.18 326	2.41 497	0.00 1	0.00 1	0.71 316	0.00 1	0.39 302	0.60 450	0.00 1	0.00 1	0.37 432	0.02 261	0.45 331	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

UPFNet	0.18 233	0.05 119	1.11 320	0.00 1	0.00 1	0.48 229	0.00 1	1.11 420	0.48 273	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.00 1	0.10 277	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

psmorigin	0.75 502	0.25 377	7.10 587	0.00 1	0.00 1	0.19 117	0.00 1	0.10 177	0.12 178	0.65 547	0.00 1	2.74 574	0.23 477	3.02 427	0.54 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

Gwc-CoAtRS	0.12 161	0.06 167	1.17 331	0.00 1	0.11 535	0.41 198	0.00 1	0.20 246	0.04 27	0.01 216	0.00 1	0.18 363	0.00 1	0.01 81	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 562	0.01 120	0.00 1

CREStereo	0.10 124	0.06 167	0.51 121	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.20 246	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	0.23 270	0.05 119	1.39 382	0.00 1	0.00 1	1.00 404	0.00 1	0.80 369	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.24 388	0.04 356	0.23 311	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

GwcNet	0.50 437	0.46 484	3.90 564	0.00 1	0.00 1	0.42 205	0.10 504	0.38 299	0.74 552	0.03 396	0.00 1	0.63 483	0.05 388	2.92 422	0.16 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 514	0.05 468

cf-r	0.35 358	0.41 468	1.45 400	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.43 310	0.38 262	0.05 432	0.00 1	0.65 488	0.00 1	2.53 405	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.02 360

GANet-RSSM	0.34 352	0.29 400	0.97 286	0.00 1	0.00 1	1.05 426	0.00 1	0.22 258	0.15 206	0.03 396	0.00 1	0.31 408	0.00 1	3.62 461	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.03 566	0.00 1	0.05 356	0.01 207

PSMNet-RSSM	0.36 364	0.36 441	0.93 273	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.50 324	0.53 285	0.04 422	0.00 1	0.40 440	0.00 1	3.33 450	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

GwcNet-RSSM	0.45 406	0.56 520	1.74 438	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.00 1	0.65 351	0.55 295	0.18 504	0.00 1	0.37 432	0.00 1	3.70 468	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.02 360

CFNet-ft	0.31 332	0.34 422	0.96 279	0.00 1	0.00 1	1.08 490	0.00 1	0.19 235	0.15 206	0.01 216	0.00 1	0.48 458	0.00 1	2.95 424	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.00 1	0.01 120	0.01 207

PMTNet	0.11 146	0.07 205	0.60 153	0.00 1	0.00 1	1.05 426	0.04 457	0.16 216	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.03 209	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 263	0.10 242	0.77 207	0.00 1	0.00 1	1.09 499	0.00 1	1.68 503	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.07 418	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
STTStereo	0.24 280	0.28 393	1.68 428	0.00 1	0.00 1	0.84 357	0.03 437	0.16 216	0.08 88	0.02 362	0.00 1	0.20 374	0.03 318	1.54 375	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 280	0.51 502	1.71 433	0.00 1	0.00 1	0.31 163	0.00 1	0.99 403	0.31 255	0.00 1	0.00 1	0.29 403	0.03 318	0.22 309	0.35 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.02 360

stereogan	0.49 426	0.22 352	2.39 494	0.00 1	0.00 1	0.63 296	0.02 413	0.79 367	0.72 550	0.06 441	0.00 1	1.68 555	0.46 499	2.63 409	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 207	0.03 42	0.77 207	0.00 1	0.00 1	0.74 322	0.00 1	1.36 448	0.09 120	0.02 362	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

PVD	0.73 500	0.57 521	3.38 549	0.04 466	0.19 567	0.74 322	0.00 1	0.29 283	0.79 557	2.37 583	0.00 1	0.53 476	0.09 427	2.19 393	3.20 558	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.02 482	0.08 421	0.15 559

SHD	0.50 437	0.51 502	3.61 554	0.05 480	0.00 1	0.01 12	0.01 363	0.72 359	0.61 469	1.57 572	0.00 1	0.34 415	0.09 427	1.79 380	0.49 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 464	0.09 440	0.03 410

RAFT-Stereo	0.15 207	0.03 42	0.77 207	0.00 1	0.00 1	0.74 322	0.00 1	1.36 448	0.09 120	0.02 362	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.19 240	0.10 242	1.39 382	0.00 1	0.01 376	0.75 327	0.00 1	0.35 293	0.12 178	0.00 1	0.00 1	0.48 458	0.50 501	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

HSM-Net_RVC	0.52 452	0.06 167	1.45 400	0.00 1	0.00 1	0.61 279	0.00 1	3.83 588	0.52 280	0.14 497	0.00 1	0.22 385	0.03 318	3.50 456	0.04 277	0.01 533	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
RYNet	0.53 453	0.19 337	1.79 442	0.00 1	0.00 1	0.55 261	0.00 1	1.12 422	0.61 469	0.02 362	0.00 1	0.83 506	0.04 356	5.05 515	0.45 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 360

PA-Net	0.57 467	0.50 497	2.73 523	0.03 446	0.06 504	0.89 370	0.02 413	0.66 352	0.63 529	0.00 1	0.00 1	0.43 447	0.07 418	4.82 509	0.55 500	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.04 446
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.64 486	0.50 497	1.13 324	0.07 510	0.00 1	1.08 490	0.01 363	2.58 567	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.14 336	0.01 190	5.73 544	0.12 372	0.50 587	0.00 1	0.21 597	0.00 1	0.09 440	0.02 360

GANet	0.55 458	0.35 434	1.40 387	0.00 1	0.00 1	0.77 331	0.08 493	0.36 296	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.68 495	0.11 441	5.52 533	1.07 517	0.00 1	0.00 1	0.02 555	0.00 1	0.09 440	0.03 410

TDLM	0.49 426	0.39 463	1.02 293	0.00 1	0.00 1	1.08 490	0.01 363	0.36 296	0.58 413	0.14 497	0.00 1	0.27 399	0.19 464	5.46 532	0.20 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 479	0.01 207

CFNet_RVC	0.31 332	0.34 422	0.96 279	0.00 1	0.00 1	1.08 490	0.00 1	0.19 235	0.15 206	0.01 216	0.00 1	0.48 458	0.00 1	2.95 424	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.00 1	0.01 120	0.01 207

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 358	0.49 496	2.00 461	0.00 1	0.02 431	0.96 392	0.00 1	0.55 332	0.18 226	0.03 396	0.00 1	0.35 419	0.10 435	2.37 399	0.01 133	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.
ccs_rob	0.22 263	0.10 242	1.38 379	0.00 1	0.01 376	0.98 396	0.00 1	0.94 394	0.09 120	0.00 1	0.00 1	0.48 458	0.36 492	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 250	0.32 410	0.88 257	0.00 1	0.00 1	1.02 408	0.00 1	0.20 246	0.29 250	0.01 216	0.00 1	0.34 415	0.02 261	0.81 349	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.19 240	0.55 518	1.36 376	0.00 1	0.00 1	0.25 135	0.00 1	1.09 418	0.23 240	0.00 1	0.00 1	0.14 336	0.02 261	0.02 169	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.20 250	0.06 167	0.86 249	0.00 1	0.00 1	0.25 135	0.00 1	1.71 507	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.31 408	0.01 190	0.11 284	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	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.
PASM	0.51 442	0.32 410	3.07 540	0.00 1	0.00 1	0.31 163	0.00 1	0.46 317	0.12 178	0.03 396	0.00 1	0.44 448	0.02 261	5.22 519	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 468	0.03 410

NVstereo2D	0.45 406	0.11 269	1.91 455	0.00 1	0.00 1	0.59 276	0.00 1	1.39 455	0.61 469	0.03 396	0.00 1	0.33 411	0.00 1	3.94 479	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 270	0.37 448	1.26 351	0.00 1	0.00 1	1.11 513	0.03 437	0.20 246	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.39 437	0.03 318	1.12 363	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.00 1

PS-NSSS	0.54 455	0.44 477	0.86 249	0.00 1	0.00 1	1.04 423	0.00 1	2.37 551	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.11 315	0.01 190	5.32 522	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.36 364	1.03 570	2.96 534	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.00 1	1.51 489	0.58 413	0.01 216	0.00 1	0.08 293	0.02 261	0.07 255	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 563	0.02 360

MLCV	0.23 270	0.46 484	1.15 326	0.00 1	0.00 1	0.45 217	0.00 1	0.57 335	0.15 206	0.09 472	0.00 1	0.27 399	0.03 318	1.09 362	0.25 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.00 1

DPSNet	1.25 545	0.28 393	5.34 580	0.28 579	0.07 511	1.50 556	0.00 1	3.53 585	0.69 546	0.03 396	0.00 1	0.45 453	2.10 569	5.67 541	4.61 572	0.02 549	0.04 538	0.00 1	0.02 482	0.23 544	0.09 523

StereoDRNet-Refined	0.24 280	0.08 220	0.68 171	0.00 1	0.00 1	0.83 353	0.00 1	0.66 352	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.50 470	0.02 261	1.28 370	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 451	0.04 446
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.43 399	0.13 290	1.95 459	0.03 446	0.09 523	0.61 279	0.00 1	1.43 464	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.18 363	0.04 356	3.32 449	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

StereoDRNet	0.42 392	0.50 497	2.50 506	0.02 425	0.06 504	0.51 238	0.00 1	0.34 291	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.33 411	0.02 261	2.87 419	0.50 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.02 360

iResNet	0.25 287	0.27 388	1.68 428	0.00 1	0.00 1	0.69 311	0.00 1	1.22 435	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.03 318	0.12 286	0.30 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.01 207

NCCL2	0.29 322	0.50 497	1.52 410	0.00 1	0.00 1	0.81 344	0.00 1	0.45 314	0.22 234	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.03 318	2.14 386	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.02 555	0.00 1	0.01 120	0.03 410

NOSS_ROB	0.61 481	0.17 318	0.63 157	0.19 568	0.00 1	0.67 306	0.00 1	2.38 552	0.57 357	0.13 489	0.00 1	0.94 512	0.00 1	6.27 574	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.10 531

XPNet_ROB	0.37 372	0.34 422	1.01 292	0.01 389	0.00 1	0.96 392	0.00 1	1.11 420	0.46 272	0.00 1	0.00 1	0.17 359	0.02 261	2.73 411	0.54 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

ETE_ROB	0.31 332	0.34 422	0.89 261	0.00 1	0.00 1	0.97 394	0.01 363	1.45 467	0.57 357	0.02 362	0.00 1	0.17 359	0.02 261	1.75 378	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 294	0.75 545	1.33 367	0.00 1	0.00 1	0.99 402	0.00 1	1.04 409	0.61 469	0.01 216	0.00 1	0.19 370	0.02 261	0.07 255	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 540	0.01 207

LALA_ROB	0.31 332	0.38 458	0.91 269	0.00 1	0.01 376	1.00 404	0.01 363	1.60 495	0.61 469	0.15 499	0.00 1	0.09 304	0.01 190	1.04 360	0.41 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 389	0.54 512	1.69 430	0.00 1	0.00 1	0.92 382	0.00 1	0.27 278	0.53 285	0.00 1	0.00 1	0.25 393	0.03 318	3.43 453	0.47 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.03 410

CBMV	0.57 467	0.22 352	1.61 422	0.00 1	0.00 1	0.84 357	0.78 581	2.58 567	0.61 469	0.38 531	0.00 1	1.25 531	0.63 516	2.07 385	0.38 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.08 510
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NLMM1	0.35 358	0.04 73	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.28 148	0.00 1	3.45 584	2.88 585	0.01 216	0.01 362	0.06 275	0.03 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.02 360

DLNR-FE	21.10 618	47.73 621	85.45 628	96.28 636	88.16 634	0.31 163	0.00 1	18.28 619	0.07 65	0.01 216	0.01 362	0.00 1	0.00 1	0.21 307	0.01 133	15.59 619	0.01 463	0.00 1	0.21 573	69.68 629	0.04 446

depthmonostereo	0.06 69	0.02 13	0.54 135	0.00 1	0.00 1	0.23 129	0.00 1	0.12 194	0.10 148	0.00 1	0.01 362	0.02 116	0.02 261	0.04 224	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

LG-Stereo	0.06 69	0.04 73	0.40 92	0.00 1	0.00 1	0.31 163	0.00 1	0.06 110	0.08 88	0.00 1	0.01 362	0.10 309	0.03 318	0.04 224	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.01 207

YMNet	0.36 364	0.38 458	2.34 488	0.03 446	0.03 458	0.92 382	0.15 514	0.53 326	0.65 535	0.09 472	0.01 362	0.44 448	0.06 407	0.82 350	0.30 455	0.01 533	0.00 1	0.04 575	0.00 1	0.27 558	0.04 446

YMNet_1	0.36 364	0.38 458	2.34 488	0.03 446	0.03 458	0.92 382	0.15 514	0.53 326	0.65 535	0.09 472	0.01 362	0.44 448	0.06 407	0.82 350	0.30 455	0.01 533	0.00 1	0.04 575	0.00 1	0.27 558	0.04 446

HART	0.12 161	0.17 318	0.88 257	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.09 160	0.57 357	0.07 452	0.01 362	0.21 379	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.11 584	0.00 1	0.00 1	0.17 514	0.03 410

GREAT-IGEV	0.11 146	0.07 205	0.65 163	0.00 1	0.11 535	0.53 249	0.00 1	0.06 110	0.09 120	0.00 1	0.01 362	0.01 36	0.01 190	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.08 575	0.00 1	0.17 558	0.07 398	0.28 580

HI	0.09 110	0.33 414	0.88 257	0.00 1	0.00 1	0.33 176	0.00 1	0.07 134	0.06 49	0.00 1	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.04 224	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.00 1

CoSv	0.09 110	0.33 414	0.88 257	0.00 1	0.00 1	0.33 176	0.00 1	0.07 134	0.06 49	0.00 1	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.04 224	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.00 1

AIO-test1	0.27 300	0.33 414	1.30 361	0.00 1	0.01 376	0.52 244	0.01 363	1.16 429	0.61 469	0.00 1	0.01 362	0.03 182	0.02 261	1.24 369	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 468	0.06 489

tg	0.14 188	0.17 318	0.52 125	0.00 1	0.00 1	1.03 414	0.00 1	0.07 134	0.52 280	0.00 1	0.01 362	0.07 286	0.02 261	0.02 169	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.26 552	0.18 566

WCG-NET	0.09 110	0.12 281	0.45 109	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.03 437	0.08 145	0.57 357	0.00 1	0.01 362	0.01 36	0.04 356	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.01 207

RAStereo	0.05 51	0.15 301	0.68 171	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.06 110	0.06 49	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.02 261	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

WCG-NET（raft）	0.07 86	0.18 326	0.43 105	0.00 1	0.00 1	0.37 190	0.00 1	0.07 134	0.06 49	0.01 216	0.01 362	0.05 250	0.03 318	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.01 207

MyStereo05	0.28 306	0.13 290	2.37 493	0.01 389	0.00 1	1.09 499	0.00 1	1.02 407	0.45 271	0.04 422	0.01 362	0.26 395	0.14 448	0.00 1	0.06 310	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.04 446

MyStereo04	0.26 294	0.12 281	2.34 488	0.00 1	0.00 1	0.98 396	0.00 1	0.84 376	0.20 229	0.06 441	0.01 362	0.33 411	0.11 441	0.00 1	0.06 310	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.04 446

IGEVStereo-DCA	0.10 124	0.06 167	0.52 125	0.01 389	0.00 1	0.32 170	0.00 1	0.09 160	0.09 120	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.04 356	0.14 292	0.44 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 526	0.05 356	0.01 207

rrr	0.24 280	0.06 167	1.91 455	0.01 389	0.00 1	0.32 170	0.04 457	1.34 446	0.15 206	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.04 356	0.14 292	0.44 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 562	0.05 356	0.05 468

plain	0.11 146	0.17 318	1.21 347	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.00 1	0.16 216	0.32 256	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.03 209	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 552	0.01 207

MaDis-Stereo	0.06 69	0.16 310	0.66 166	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.01 363	0.06 110	0.12 178	0.00 1	0.01 362	0.04 220	0.02 261	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

MIF-Stereo (partial)	0.08 98	0.11 269	0.96 279	0.00 1	0.00 1	0.08 65	0.00 1	0.19 235	0.08 88	0.00 1	0.01 362	0.02 116	0.02 261	0.02 169	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.01 207

DLNR_Zeroshot_test	21.09 617	47.65 620	85.43 627	96.34 637	87.67 633	0.31 163	0.00 1	17.86 618	0.07 65	0.01 216	0.01 362	0.00 1	0.00 1	0.70 347	0.01 133	15.78 620	0.01 463	0.00 1	0.21 573	69.62 628	0.04 446

ACVNet_1	1.10 533	1.42 593	4.00 567	0.31 581	0.02 431	1.25 543	0.10 504	1.69 504	0.61 469	0.26 512	0.01 362	4.39 581	1.29 553	4.75 505	0.57 502	0.79 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 566	0.18 566

4D-IteraStereo	0.16 213	0.51 502	1.73 434	0.00 1	0.00 1	0.38 193	0.03 437	0.08 145	0.08 88	0.02 362	0.01 362	0.00 1	0.01 190	0.06 248	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.06 489

CBFPSM	0.36 364	0.54 512	2.16 477	0.00 1	0.00 1	0.30 159	0.00 1	0.26 272	0.62 524	0.01 216	0.01 362	1.68 555	1.03 538	0.27 317	0.33 467	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

LoS	0.14 188	0.07 205	0.66 166	0.02 425	0.00 1	1.05 426	0.01 363	0.07 134	0.57 357	0.01 216	0.01 362	0.16 355	0.04 356	0.04 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.28 306	0.15 301	2.75 524	0.00 1	0.00 1	0.51 238	0.02 413	0.49 321	0.57 357	0.01 216	0.01 362	0.08 293	0.04 356	0.87 353	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

scenet	0.28 306	0.15 301	2.75 524	0.00 1	0.00 1	0.51 238	0.02 413	0.49 321	0.57 357	0.01 216	0.01 362	0.08 293	0.04 356	0.87 353	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

anonymousa	0.14 188	0.15 301	1.74 438	0.00 1	0.00 1	0.28 148	0.00 1	0.01 2	0.11 161	0.00 1	0.01 362	0.42 445	0.02 261	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 509	0.00 1	0.02 360

riskmin	0.11 146	0.01 1	0.87 253	0.01 389	0.00 1	0.13 102	0.00 1	0.30 286	0.09 120	0.00 1	0.01 362	0.76 500	0.00 1	0.02 169	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

Wz-Net-TNSev	1.42 552	2.41 608	11.01 601	0.00 1	0.00 1	0.42 205	0.14 513	2.05 526	0.61 469	0.06 441	0.01 362	1.34 539	0.16 456	5.70 542	4.19 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 464	0.19 526	0.10 531

ssnet_v2	0.28 306	0.17 318	1.18 335	0.00 1	0.00 1	0.81 344	0.00 1	1.05 410	0.59 425	0.09 472	0.01 362	0.88 509	0.09 427	0.43 328	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 468	0.09 523

ssnet	0.28 306	0.15 301	2.75 524	0.00 1	0.00 1	0.51 238	0.02 413	0.49 321	0.57 357	0.01 216	0.01 362	0.08 293	0.04 356	0.87 353	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

Wz-Net-SNSev	0.78 505	1.10 573	6.27 585	0.00 1	0.00 1	0.27 143	0.00 1	0.95 396	0.61 469	0.00 1	0.01 362	0.41 443	0.10 435	4.92 511	0.81 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 514	0.03 410

Wz-Net-LNSev	0.34 352	0.61 526	4.26 568	0.00 1	0.00 1	0.49 232	0.00 1	0.26 272	0.61 469	0.00 1	0.01 362	0.23 386	0.03 318	0.10 277	0.16 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

Wz-Net-MNSev	0.48 419	0.76 551	3.11 542	0.00 1	0.00 1	0.23 129	0.00 1	1.07 414	0.61 469	0.01 216	0.01 362	0.13 328	0.13 447	3.12 432	0.34 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.01 207

raft_robust	0.56 461	0.36 441	0.87 253	0.00 1	0.15 551	0.64 300	0.00 1	2.20 540	0.56 310	0.00 1	0.01 362	0.44 448	1.18 549	4.46 498	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 551	0.09 440	0.03 410

SA	0.30 326	0.27 388	0.97 286	0.00 1	0.17 560	1.10 505	0.00 1	2.50 559	0.56 310	0.00 1	0.01 362	0.03 182	0.01 190	0.16 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 544	0.12 468	0.00 1

WZ-Net	1.38 550	1.14 579	10.22 599	0.00 1	0.00 1	0.82 347	0.00 1	1.37 454	0.61 469	0.01 216	0.01 362	1.09 525	2.20 571	6.39 579	3.68 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.02 360

CIPLG	0.33 344	0.75 545	1.79 442	0.10 529	0.01 376	0.93 387	0.21 524	1.45 467	0.61 469	0.02 362	0.01 362	0.14 336	0.06 407	0.13 288	0.17 400	0.00 1	0.04 538	0.01 537	0.01 464	0.17 514	0.04 446

DDUNet	0.34 352	0.20 341	1.06 309	0.00 1	0.00 1	0.79 337	0.01 363	0.91 386	0.54 289	0.04 422	0.01 362	1.11 528	0.01 190	1.89 381	0.17 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.00 1

IPLGR_C	0.35 358	0.81 557	2.03 463	0.10 529	0.01 376	0.90 372	0.21 524	1.46 477	0.61 469	0.02 362	0.01 362	0.13 328	0.07 418	0.14 292	0.17 400	0.00 1	0.05 553	0.01 537	0.02 482	0.17 514	0.04 446

GMOStereo	0.13 174	0.24 371	0.83 238	0.00 1	0.14 547	0.86 362	0.01 363	0.09 160	0.11 161	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.01 207

error version	0.13 174	0.24 371	0.83 238	0.00 1	0.14 547	0.86 362	0.01 363	0.09 160	0.11 161	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.01 207

test-v	0.13 174	0.24 371	0.83 238	0.00 1	0.14 547	0.86 362	0.01 363	0.09 160	0.11 161	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.01 207

ACRE	0.34 352	0.70 537	2.13 474	0.10 529	0.00 1	0.90 372	0.20 523	1.45 467	0.61 469	0.02 362	0.01 362	0.13 328	0.05 388	0.14 292	0.17 400	0.00 1	0.03 521	0.01 537	0.02 482	0.17 514	0.04 446

PFNet+	0.23 270	0.06 167	0.79 222	0.07 510	0.01 376	1.11 513	0.42 562	0.11 185	0.59 425	0.08 463	0.01 362	0.02 116	0.00 1	1.21 365	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 419	0.04 73	1.10 316	0.17 561	0.00 1	1.07 477	0.25 531	0.12 194	0.61 469	0.03 396	0.01 362	0.02 116	0.01 190	6.03 554	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

KMStereo	0.48 419	0.04 73	1.10 316	0.17 561	0.00 1	1.07 477	0.25 531	0.12 194	0.61 469	0.03 396	0.01 362	0.02 116	0.01 190	6.03 554	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

NRIStereo	0.17 224	0.03 42	0.73 181	0.04 466	0.01 376	1.15 527	0.33 551	0.03 63	0.59 425	0.04 422	0.01 362	0.11 315	0.01 190	0.10 277	0.03 224	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.09 523

RAFT-345	0.49 426	0.04 73	1.26 351	0.10 529	0.07 511	1.16 531	0.19 521	0.14 209	0.57 357	0.00 1	0.01 362	0.09 304	0.01 190	6.00 552	0.20 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

CroCo-Stereo	0.13 174	0.16 310	0.40 92	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.98 401	0.57 357	0.00 1	0.01 362	0.31 408	0.03 318	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	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
test-2	0.13 174	0.24 371	0.83 238	0.00 1	0.14 547	0.86 362	0.01 363	0.09 160	0.11 161	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.01 207

RAFT	0.12 161	0.43 473	0.79 222	0.01 389	0.02 431	0.10 71	0.07 484	0.06 110	0.27 245	0.00 1	0.01 362	0.18 363	0.04 356	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.01 464	0.37 570	0.01 207

rafts_anoy	0.14 188	0.35 434	0.99 291	0.00 1	0.02 431	0.49 232	0.03 437	0.11 185	0.07 65	0.00 1	0.01 362	0.06 275	0.06 407	0.24 312	0.06 310	0.00 1	0.14 590	0.00 1	0.01 464	0.02 245	0.03 410

iRaftStereo_RVC	0.10 124	0.20 341	0.57 144	0.00 1	0.00 1	0.52 244	0.00 1	0.05 93	0.07 65	0.00 1	0.01 362	0.14 336	0.03 318	0.02 169	0.01 133	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.25 550	0.20 573

CREStereo++_RVC	0.10 124	0.06 167	0.78 219	0.00 1	0.00 1	1.00 404	0.00 1	0.10 177	0.08 88	0.00 1	0.01 362	0.03 182	0.00 1	0.01 81	0.03 224	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
ADLNet	0.38 377	0.21 344	0.86 249	0.00 1	0.00 1	0.67 306	0.00 1	0.86 380	0.60 450	0.18 504	0.01 362	1.01 518	0.02 261	2.92 422	0.26 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 440	0.02 360

HCRNet	0.32 341	0.10 242	0.81 231	0.00 1	0.00 1	1.10 505	0.00 1	0.39 302	0.59 425	0.01 216	0.01 362	0.06 275	0.03 318	3.24 440	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.02 360

APVNet	0.51 442	0.21 344	2.43 501	0.00 1	0.00 1	0.94 388	0.00 1	0.45 314	0.62 524	0.01 216	0.01 362	0.34 415	0.03 318	4.59 501	0.27 450	0.00 1	0.00 1	0.03 566	0.00 1	0.15 494	0.02 360

MMNet	0.23 270	0.18 326	1.84 446	0.00 1	0.00 1	0.67 306	0.00 1	0.59 340	0.59 425	0.00 1	0.01 362	0.18 363	0.09 427	0.26 315	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

delet	0.33 344	0.24 371	1.05 307	0.00 1	0.00 1	0.60 278	0.00 1	0.53 326	0.59 425	0.03 396	0.01 362	0.52 475	0.19 464	2.68 410	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

ac_64	0.39 381	0.12 281	1.15 326	0.04 466	0.01 376	0.43 211	0.02 413	0.25 268	0.59 425	0.12 485	0.01 362	0.89 510	0.04 356	3.92 477	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.00 1

ACVNet	0.20 250	0.14 296	0.96 279	0.01 389	0.00 1	1.05 426	0.11 508	0.19 235	0.60 450	0.01 216	0.01 362	0.71 496	0.00 1	0.05 237	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.00 1

acv_ft	0.21 258	0.14 296	0.95 277	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.00 1	0.58 338	0.60 450	0.19 506	0.01 362	0.71 496	0.12 444	0.05 237	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 546	0.00 1

HGLStereo	0.28 306	0.12 281	1.15 326	0.00 1	0.00 1	0.65 303	0.00 1	0.57 335	0.25 242	0.02 362	0.01 362	0.47 456	0.03 318	2.17 391	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.01 207

DMCA-RVC	0.31 332	0.48 492	2.47 503	0.00 1	0.03 458	0.78 335	0.03 437	0.06 110	0.08 88	0.01 216	0.01 362	0.08 293	0.33 490	1.59 377	0.16 396	0.00 1	0.02 509	0.01 537	0.00 1	0.01 120	0.01 207

DMCA	0.19 240	0.16 310	1.39 382	0.00 1	0.01 376	1.00 404	0.01 363	0.38 299	0.57 357	0.01 216	0.01 362	0.05 250	0.00 1	0.05 237	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 442	0.80 555	2.47 503	0.01 389	0.00 1	0.48 229	0.00 1	1.32 444	0.14 194	0.00 1	0.01 362	0.12 321	0.06 407	4.07 483	0.15 393	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.00 1	0.38 571	0.08 510

FADNet	0.55 458	0.75 545	2.42 499	0.00 1	0.01 376	0.82 347	0.00 1	0.88 381	0.54 289	0.01 216	0.01 362	0.16 355	0.16 456	4.49 499	0.09 342	0.18 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 577	0.00 1

RP	0.42 392	0.44 477	1.52 410	0.00 1	0.01 376	0.61 279	0.02 413	1.06 412	0.39 266	0.03 396	0.01 362	0.99 516	0.16 456	2.89 421	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 451	0.00 1

Nwc_Net	0.43 399	0.42 470	2.64 519	0.00 1	0.00 1	0.67 306	0.00 1	0.82 374	0.28 246	0.00 1	0.01 362	0.90 511	0.10 435	2.62 407	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.00 1

XQC	0.68 492	0.72 543	3.82 562	0.06 504	0.00 1	0.39 194	0.01 363	1.92 520	0.61 469	0.03 396	0.01 362	0.46 455	0.21 471	2.84 418	2.26 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 464	0.15 494	0.05 468

RTS	4.10 591	1.68 597	43.40 617	0.09 525	0.02 431	3.95 589	0.00 1	1.61 497	0.61 469	1.09 561	0.01 362	1.97 560	0.22 474	16.87 610	10.15 599	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.20 534	0.05 468

RTSA	4.10 591	1.68 597	43.40 617	0.09 525	0.02 431	3.95 589	0.00 1	1.61 497	0.61 469	1.09 561	0.01 362	1.97 560	0.22 474	16.87 610	10.15 599	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.20 534	0.05 468

DeepPrunerF	1.33 548	0.59 524	8.62 595	0.02 425	0.09 523	0.90 372	0.00 1	1.34 446	6.72 599	0.22 508	0.01 362	0.21 379	0.14 448	5.64 539	1.99 543	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.02 482	0.14 483	0.02 360

MADNet+	4.65 597	2.70 611	46.68 619	0.01 389	0.02 431	2.06 572	0.03 437	3.17 583	1.07 566	0.02 362	0.01 362	1.84 558	0.31 488	21.62 615	13.04 607	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.20 534	0.19 570

ADCP+	1.36 549	0.76 551	6.73 586	0.01 389	0.02 431	1.32 554	0.80 583	0.81 371	0.72 550	0.01 216	0.01 362	0.96 514	1.05 540	0.33 319	13.50 609	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.02 360

GANetREF_RVC	0.54 455	0.70 537	2.06 471	0.00 1	0.00 1	1.14 524	0.00 1	1.61 497	0.58 413	0.00 1	0.01 362	0.29 403	0.04 356	4.21 490	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.02 360
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
CFNet	0.56 461	0.50 497	1.58 416	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.01 363	1.08 416	0.57 357	0.00 1	0.01 362	0.12 321	0.01 190	5.87 549	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 479	0.02 360

HSM	0.63 484	0.36 441	0.89 261	0.00 1	0.00 1	0.52 244	0.01 363	0.98 401	0.56 310	0.00 1	0.01 362	2.27 570	0.65 517	6.18 564	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

DISCO	0.31 332	0.11 269	1.73 434	0.16 557	0.16 554	0.31 163	0.00 1	0.09 160	0.17 221	0.00 1	0.01 362	1.51 551	0.00 1	1.21 365	0.62 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.01 207

FBW_ROB	0.83 510	0.31 409	1.48 406	0.10 529	0.01 376	0.62 285	0.01 363	1.91 519	0.59 425	0.01 216	0.01 362	1.10 526	0.05 388	7.84 596	2.07 545	0.05 560	0.01 463	0.03 566	0.01 464	0.01 120	0.47 591

iResNet_ROB	0.30 326	0.66 532	1.41 388	0.00 1	0.00 1	0.70 312	0.00 1	0.79 367	0.57 357	0.04 422	0.01 362	0.08 293	0.01 190	1.55 376	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.00 1

PDISCO_ROB	0.56 461	0.57 521	2.07 472	0.17 561	0.00 1	1.56 559	0.01 363	2.27 544	0.51 278	0.08 463	0.01 362	0.74 498	0.28 484	2.37 399	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 568	0.00 1

water-stereo	0.03 29	0.02 13	0.34 78	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.04 79	0.06 49	0.01 216	0.02 448	0.04 220	0.05 388	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

RainbowNet	0.61 481	1.13 577	1.83 444	0.10 529	0.04 479	1.23 541	0.07 484	1.74 510	0.57 357	0.01 216	0.02 448	1.14 530	0.25 481	2.29 397	0.48 492	0.61 589	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.47 578	0.20 573

Consistency-Raft	0.39 381	0.30 404	2.53 511	0.14 552	0.03 458	0.90 372	0.04 457	1.36 448	0.59 425	0.00 1	0.02 448	0.02 116	1.15 547	0.33 319	0.43 482	0.02 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

ICVP	0.15 207	0.03 42	1.23 348	0.00 1	0.01 376	1.02 408	0.09 499	0.19 235	0.10 148	0.00 1	0.02 448	0.07 286	0.01 190	0.18 302	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.18 233	0.05 119	0.87 253	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.02 413	0.60 342	0.08 88	0.00 1	0.02 448	0.11 315	0.09 427	0.44 330	0.16 396	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

ADCPNet	1.44 553	0.55 518	7.88 591	0.01 389	0.19 567	2.78 578	0.27 540	0.90 384	0.38 262	0.04 422	0.02 448	1.43 546	1.81 561	2.22 394	9.08 596	0.00 1	0.47 604	0.00 1	0.64 608	0.04 332	0.15 559

zero-FE	0.13 174	0.05 119	0.89 261	0.03 446	0.10 527	0.00 1	0.00 1	0.13 202	0.16 214	0.00 1	0.03 454	0.05 250	0.00 1	0.59 339	0.42 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.00 1	0.02 360

GMStereo_Zeroshot	0.07 86	0.04 73	0.80 228	0.08 518	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.05 93	0.10 148	0.00 1	0.03 454	0.19 370	0.03 318	0.00 1	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

RAFT_R40	0.49 426	0.03 42	0.74 190	0.05 480	0.15 551	1.09 499	0.32 547	0.27 278	0.59 425	0.02 362	0.03 454	0.07 286	0.30 485	6.12 559	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

test_xeample3	0.24 280	0.06 167	1.84 446	0.02 425	0.00 1	0.33 176	0.05 471	1.33 445	0.14 194	0.00 1	0.03 454	0.03 182	0.03 318	0.10 277	0.43 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 580	0.05 356	0.06 489

FADNet-RVC-Resample	0.51 442	0.82 558	3.08 541	0.04 466	0.04 479	0.42 205	0.09 499	1.16 429	0.34 258	0.00 1	0.03 454	0.24 388	0.05 388	3.16 434	0.13 379	0.07 563	0.12 586	0.05 579	0.02 482	0.08 421	0.20 573

MFMNet_re	0.24 280	0.74 544	2.31 486	0.53 586	0.00 1	0.17 112	0.01 363	0.02 38	0.59 425	0.01 216	0.03 454	0.12 321	0.00 1	0.07 255	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.01 207

zh-sn7	1.20 541	2.23 607	8.48 594	0.00 1	0.00 1	0.68 310	0.05 471	1.30 442	0.61 469	0.00 1	0.04 460	0.41 443	0.21 471	5.33 524	4.51 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 483	0.07 504

FACV-RUCA	0.11 146	0.06 167	0.50 120	0.03 446	0.10 527	0.10 71	0.00 1	0.07 134	0.62 524	0.03 396	0.04 460	0.03 182	0.14 448	0.03 209	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.06 582	0.00 1	0.20 534	0.11 537

Anonymous_2	0.88 519	0.02 13	1.06 309	0.01 389	0.00 1	0.19 117	0.00 1	0.14 209	0.08 88	0.01 216	0.04 460	1.07 524	0.00 1	0.02 169	0.02 189	0.01 533	0.04 538	2.31 613	11.16 621	1.35 594	0.01 207

DLCB_ROB	0.27 300	0.16 310	0.71 176	0.00 1	0.00 1	0.44 215	0.00 1	0.43 310	0.57 357	0.02 362	0.04 460	0.63 483	0.04 356	2.18 392	0.24 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DStereoRT	1.32 546	0.33 414	2.53 511	0.01 389	0.05 492	1.74 566	0.06 477	1.53 490	0.82 560	0.01 216	0.05 464	0.36 423	2.43 573	6.10 558	0.46 489	0.00 1	0.00 1	9.53 618	0.00 1	0.02 245	0.28 580

RAFT-Stereo-weight	0.14 188	0.03 42	0.68 171	0.01 389	0.02 431	1.20 539	0.00 1	0.63 348	0.11 161	0.05 432	0.05 464	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo8	0.28 306	0.37 448	2.57 514	0.02 425	0.00 1	1.23 541	0.00 1	0.26 272	0.15 206	0.02 362	0.05 464	0.14 336	0.04 356	0.24 312	0.05 294	0.00 1	0.11 584	0.00 1	0.01 464	0.04 332	0.21 577

MSKI-zero shot	0.22 263	0.08 220	1.46 402	0.00 1	0.12 541	1.08 490	0.03 437	0.85 378	0.16 214	0.22 508	0.05 464	0.06 275	0.00 1	0.07 255	0.01 133	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.18 562	0.02 245	0.01 207

TestStereo1	0.20 250	0.30 404	0.84 243	0.00 1	0.16 554	1.12 520	0.01 363	0.69 355	0.57 357	0.00 1	0.05 464	0.04 220	0.01 190	0.09 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.06 489

SA-5K	0.20 250	0.30 404	0.84 243	0.00 1	0.16 554	1.12 520	0.01 363	0.69 355	0.57 357	0.00 1	0.05 464	0.04 220	0.01 190	0.09 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.06 489

MIPNet	0.34 352	0.35 434	1.56 414	0.02 425	0.00 1	1.11 513	0.09 499	1.57 492	0.65 535	0.11 482	0.05 464	0.18 363	0.19 464	0.74 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 464	0.06 379	0.01 207

FADNet_RVC	0.60 478	0.83 559	2.50 506	0.00 1	0.00 1	1.09 499	0.00 1	1.29 440	0.50 275	0.02 362	0.05 464	0.26 395	0.03 318	3.17 436	0.25 441	0.21 576	0.26 597	0.08 586	0.28 597	0.53 580	0.55 598

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 412	0.43 473	1.04 299	0.11 539	0.00 1	1.10 505	0.00 1	0.80 369	0.54 289	0.00 1	0.05 464	0.38 435	0.03 318	3.50 456	0.14 388	0.88 596	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.20 573

SuperB	1.85 563	1.06 571	10.54 600	0.02 425	0.01 376	0.90 372	0.78 581	1.75 511	0.64 532	0.05 432	0.05 464	0.34 415	0.89 534	5.29 521	5.80 581	0.01 533	0.00 1	0.02 555	0.02 482	8.71 617	0.06 489

AF-Net	0.47 412	0.53 510	2.05 469	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.01 363	1.18 432	0.40 267	0.13 489	0.05 464	1.30 536	0.45 497	2.43 403	0.30 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 440	0.00 1

z-mn7	0.88 519	1.64 595	5.54 581	0.00 1	0.00 1	0.56 263	0.07 484	0.92 389	0.61 469	0.00 1	0.06 475	0.36 423	0.05 388	5.64 539	1.97 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.02 360

HBP-ISP	0.80 507	0.70 537	2.86 529	0.02 425	0.01 376	1.67 562	0.48 565	2.63 571	0.56 310	1.11 563	0.06 475	0.50 470	0.74 523	4.60 502	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.03 410

RASNet	0.58 472	0.27 388	1.30 361	0.00 1	0.00 1	0.61 279	0.01 363	0.47 318	0.60 450	0.08 463	0.06 475	1.52 553	0.04 356	6.18 564	0.48 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

DANet	0.58 472	0.19 337	1.87 450	0.26 576	0.06 504	0.51 238	0.11 508	1.41 456	0.52 280	0.22 508	0.06 475	1.06 522	0.02 261	4.25 491	0.92 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.06 489
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-ADL	0.35 358	0.05 119	0.65 163	0.00 1	0.00 1	1.03 414	0.00 1	0.59 340	0.09 120	0.00 1	0.07 479	0.47 456	0.01 190	3.66 466	0.30 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.02 360

ADLNet2	0.55 458	0.33 414	2.54 513	0.00 1	0.00 1	0.88 368	0.00 1	0.69 355	0.65 535	0.00 1	0.07 479	1.47 548	0.02 261	4.12 487	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 479	0.01 207

RALCasStereoNet	0.16 213	0.35 434	0.84 243	0.00 1	0.00 1	0.32 170	0.03 437	0.16 216	0.56 310	0.02 362	0.07 479	0.05 250	0.08 423	0.13 288	0.08 336	0.00 1	0.31 598	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.11 537

UniTT-Stereo	0.06 69	0.06 167	0.83 238	0.00 1	0.00 1	0.08 65	0.01 363	0.06 110	0.03 5	0.00 1	0.08 482	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.00 1

BUS	0.33 344	0.05 119	0.54 135	0.00 1	0.00 1	1.87 569	0.00 1	2.43 555	0.58 413	0.30 520	0.09 483	0.65 488	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 306	0.05 119	0.54 135	0.00 1	0.00 1	1.07 477	0.00 1	2.43 555	0.58 413	0.30 520	0.09 483	0.36 423	0.03 318	0.01 81	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 377	0.07 205	1.32 366	0.00 1	0.00 1	1.07 477	0.00 1	2.43 555	0.58 413	0.30 520	0.09 483	0.63 483	0.00 1	0.96 358	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.31 332	0.26 385	0.93 273	0.00 1	0.18 562	1.08 490	0.01 363	2.59 569	0.56 310	0.00 1	0.09 483	0.03 182	0.00 1	0.18 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 542	0.11 458	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 419	0.27 388	3.90 564	0.08 518	0.20 572	0.32 170	0.00 1	1.02 407	0.09 120	0.38 531	0.10 487	1.72 557	0.83 531	0.33 319	0.01 133	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.23 580	0.11 458	0.01 207

Reg-Stereo(zero)	0.23 270	0.02 13	1.54 413	0.00 1	0.07 511	0.81 344	0.09 499	0.10 177	0.16 214	0.00 1	0.11 488	0.20 374	0.82 529	0.17 301	0.28 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 524	0.01 120	0.06 489

IGEV-RUCA	0.20 250	0.04 73	0.49 115	0.06 504	0.11 535	0.79 337	0.31 546	0.21 252	0.17 221	0.10 478	0.11 488	0.15 345	0.24 478	0.16 299	0.20 420	0.04 557	0.12 586	0.20 594	0.22 578	0.17 514	0.19 570

ADCS	1.72 560	1.22 584	8.11 592	0.00 1	0.01 376	0.88 368	0.68 576	1.44 465	0.63 529	2.60 585	0.11 488	1.42 544	0.26 482	1.97 382	14.92 612	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.07 504

CVANet_RVC	0.53 453	0.32 410	1.26 351	0.00 1	0.00 1	0.98 396	0.00 1	0.72 359	0.55 295	0.35 527	0.12 491	0.36 423	0.14 448	5.53 534	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.00 1

anonymity	0.17 224	0.06 167	0.79 222	0.00 1	0.09 523	0.03 35	0.00 1	0.54 329	0.07 65	0.41 534	0.13 492	0.11 315	0.58 509	0.02 169	0.31 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 580	0.01 120	0.02 360

GASNet	0.56 461	1.09 572	2.57 514	0.00 1	0.00 1	0.52 244	0.02 413	1.12 422	0.22 234	0.01 216	0.14 493	0.50 470	0.12 444	4.09 484	0.39 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 566	0.08 510

hitnet-ft	0.42 392	0.30 404	1.15 326	0.00 1	0.00 1	0.73 321	0.11 508	0.30 286	0.19 228	0.04 422	0.14 493	0.75 499	0.17 462	4.33 496	0.10 354	0.01 533	0.00 1	0.03 566	0.00 1	0.04 332	0.01 207

TANstereo	0.12 161	0.15 301	0.78 219	0.00 1	0.00 1	1.03 414	0.00 1	0.07 134	0.08 88	0.01 216	0.15 495	0.04 220	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCRef	0.92 522	0.48 492	3.35 547	0.02 425	0.02 431	0.90 372	0.32 547	0.61 346	0.65 535	0.72 549	0.17 496	0.17 359	0.82 529	2.15 388	7.95 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.03 410

HH	0.23 270	0.21 344	1.69 430	0.16 557	0.08 518	0.11 77	0.00 1	0.24 265	0.06 49	0.30 520	0.18 497	1.47 548	0.04 356	0.04 224	0.01 133	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

HanStereo	0.23 270	0.21 344	1.69 430	0.16 557	0.08 518	0.11 77	0.00 1	0.24 265	0.06 49	0.30 520	0.18 497	1.47 548	0.04 356	0.04 224	0.01 133	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.01 207

NCC-stereo	0.49 426	0.46 484	2.04 466	0.03 446	0.03 458	1.06 435	0.01 363	0.78 364	0.22 234	0.06 441	0.19 499	0.64 486	0.05 388	3.65 464	0.63 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

Abc-Net	0.49 426	0.46 484	2.04 466	0.03 446	0.03 458	1.06 435	0.01 363	0.78 364	0.22 234	0.06 441	0.19 499	0.64 486	0.05 388	3.65 464	0.63 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 561	1.81 599	3.81 561	0.01 389	0.02 431	12.12 606	0.50 568	2.74 574	0.71 549	0.07 452	0.20 501	2.17 567	0.15 454	6.82 588	1.19 521	0.74 591	0.80 609	0.20 594	0.27 595	0.73 586	0.70 600

PWC_ROB	0.62 483	0.54 512	3.22 545	0.00 1	0.00 1	0.22 126	0.00 1	2.18 539	0.61 469	0.00 1	0.20 501	0.29 403	0.03 318	3.46 455	1.22 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 573	0.01 207

XX-TBD	0.12 161	0.25 377	0.79 222	0.00 1	0.00 1	0.92 382	0.00 1	0.18 230	0.08 88	0.00 1	0.21 503	0.03 182	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	0.51 442	0.12 281	1.83 444	0.00 1	0.00 1	0.62 285	0.00 1	0.06 110	0.11 161	0.00 1	0.23 504	0.35 419	0.04 356	6.42 580	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 552	0.03 410

SQANet	0.42 392	1.14 579	1.86 449	0.04 466	0.48 585	0.36 188	0.03 437	0.40 304	0.56 310	0.02 362	0.24 505	0.49 466	0.06 407	2.14 386	0.21 424	0.02 549	0.02 509	0.01 537	0.00 1	0.19 526	0.03 410

PFNet	0.60 478	0.11 269	2.08 473	0.00 1	0.30 580	1.16 531	0.00 1	0.29 283	0.59 425	0.01 216	0.24 505	0.02 116	0.00 1	6.58 582	0.23 430	0.10 569	0.00 1	0.00 1	0.04 509	0.14 483	0.05 468

MSAF-DinoV2	1.81 562	2.41 608	6.15 583	0.49 585	0.02 431	1.06 435	0.34 552	2.76 575	1.69 578	0.29 518	0.26 507	2.37 572	1.82 562	8.06 598	4.80 574	0.00 1	0.01 463	0.05 579	0.71 610	1.56 595	1.34 606

DRaft	0.56 461	0.08 220	0.73 181	0.00 1	0.00 1	0.92 382	0.19 521	0.05 93	0.09 120	0.03 396	0.26 507	0.06 275	2.55 574	4.61 503	1.38 529	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.02 482	0.03 307	0.08 510

FE-Mocha	0.14 188	0.06 167	0.59 148	0.04 466	0.06 504	0.16 108	0.00 1	0.34 291	0.15 206	0.02 362	0.27 509	0.13 328	0.45 497	0.10 277	0.25 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 514	0.01 120	0.01 207

MFN_U_SF_RVC	0.95 525	1.40 592	4.49 573	0.16 557	0.11 535	0.56 263	0.07 484	1.12 422	0.36 261	0.43 536	0.27 509	1.27 534	0.73 522	3.98 481	1.47 531	0.29 581	0.34 602	0.36 600	0.55 606	0.63 583	0.46 590

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 540	2.03 602	4.57 575	0.02 425	0.04 479	3.52 587	0.27 540	1.80 515	0.58 413	0.22 508	0.28 511	1.38 542	0.02 261	6.08 557	0.42 480	0.14 572	0.68 607	0.01 537	0.26 591	0.39 573	0.47 591

StereoVision	0.16 213	0.25 377	1.07 315	0.00 1	0.00 1	0.47 226	0.01 363	0.18 230	0.61 469	0.00 1	0.29 512	0.15 345	0.02 261	0.07 255	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.01 207

GANet-ADL	0.16 213	0.06 167	1.18 335	0.00 1	0.01 376	0.83 353	0.00 1	0.23 260	0.07 65	0.00 1	0.30 513	0.35 419	0.00 1	0.07 255	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.01 207

KYRaft	0.21 258	0.03 42	0.74 190	0.04 466	0.00 1	1.16 531	0.12 511	0.08 145	0.60 450	0.01 216	0.30 513	0.03 182	0.77 526	0.37 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

DSFCA	0.40 386	0.09 234	0.84 243	0.00 1	0.01 376	0.98 396	0.37 556	0.29 283	0.62 524	0.02 362	0.32 515	0.03 182	0.24 478	3.91 475	0.34 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

edge stereo	0.58 472	0.29 400	2.86 529	0.01 389	0.03 458	0.33 176	0.03 437	0.97 400	0.50 275	0.21 507	0.33 516	1.31 537	0.16 456	4.20 489	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.01 207

NaN_ROB	0.80 507	0.47 489	1.63 423	0.17 561	0.19 567	0.58 269	0.38 558	2.11 533	0.80 558	0.53 545	0.33 516	0.48 458	1.13 545	4.98 513	1.94 540	0.00 1	0.02 509	0.01 537	0.05 511	0.06 379	0.14 558

s12784h	0.21 258	0.05 119	0.81 231	0.00 1	0.00 1	1.06 435	0.02 413	1.36 448	0.56 310	0.01 216	0.34 518	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

RTSC	0.70 494	0.71 541	3.19 543	0.01 389	0.00 1	0.20 120	0.00 1	0.81 371	0.60 450	0.29 518	0.36 519	0.36 423	0.04 356	2.04 383	4.87 575	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.02 482	0.28 561	0.11 537

GCST	0.28 306	0.46 484	1.23 348	0.00 1	0.01 376	0.31 163	0.03 437	0.15 213	0.05 41	0.01 216	0.37 520	0.05 250	0.04 356	2.76 413	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.03 410

TransformOpticalFlow	0.85 513	0.27 388	2.72 522	0.30 580	0.03 458	1.25 543	0.05 471	1.53 490	0.61 469	0.28 517	0.38 521	1.27 534	1.54 557	6.53 581	0.22 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

MyStereo06	0.36 364	0.13 290	2.17 478	0.01 389	0.00 1	1.09 499	0.00 1	0.23 260	0.09 120	0.49 542	0.41 522	1.01 518	1.05 540	0.21 307	0.24 435	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.04 446

ASMatch	0.59 476	0.10 242	1.66 426	0.13 550	0.04 479	1.07 477	0.00 1	0.10 177	0.64 532	0.06 441	0.44 523	0.05 250	0.87 532	6.32 575	0.27 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 464	0.00 1	0.00 1

IGEV-FE	0.32 341	0.10 242	2.61 516	0.01 389	0.01 376	0.50 234	0.04 457	0.21 252	0.09 120	0.45 537	0.45 524	0.80 504	0.51 503	0.20 305	0.23 430	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.14 544	0.03 307	0.00 1

GCAP-BAT	0.19 240	0.08 220	0.90 264	0.01 389	0.07 511	0.87 366	0.03 437	0.16 216	0.06 49	0.36 528	0.45 524	0.15 345	0.05 388	0.08 268	0.31 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 544	0.00 1	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 341	0.10 242	2.61 516	0.01 389	0.01 376	0.50 234	0.04 457	0.21 252	0.09 120	0.45 537	0.45 524	0.81 505	0.51 503	0.20 305	0.23 430	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.14 544	0.03 307	0.00 1

PSM-AAD	0.49 426	0.02 13	0.75 198	0.06 504	0.00 1	1.19 537	2.19 597	0.12 194	0.59 425	0.01 216	0.45 524	0.13 328	4.04 591	0.22 309	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 207

AnyNet_C32	1.44 553	1.47 594	6.09 582	0.12 543	0.19 567	1.74 566	1.11 587	0.84 376	0.56 310	1.30 568	0.46 528	0.21 379	0.59 511	2.74 412	11.09 602	0.02 549	0.00 1	0.06 582	0.00 1	0.16 507	0.05 468

test-1	0.19 240	0.13 290	0.67 170	0.00 1	0.15 551	0.57 266	0.00 1	1.01 406	0.11 161	0.04 422	0.48 529	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.30 455	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.06 514	0.01 120	0.18 566

STTRV1_RVC	0.67 491	0.21 344	2.32 487	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.01 363	1.05 410	0.59 425	0.01 216	0.51 530	0.26 395	0.18 463	6.05 556	0.27 450	0.26 579	1.07 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 410

DispNO	0.64 486	0.48 492	2.04 466	0.00 1	0.00 1	0.71 316	0.01 363	1.47 479	0.56 310	0.00 1	0.54 531	1.34 539	0.06 407	5.12 517	0.31 462	0.00 1	0.00 1	0.03 566	0.12 537	0.01 120	0.02 360

Prome-Stereo	0.23 270	0.04 73	0.76 204	0.10 529	0.00 1	1.15 527	0.02 413	0.27 278	0.65 535	0.01 216	0.54 531	0.04 220	0.71 518	0.27 317	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

IIG-Stereo	0.65 488	0.34 422	0.77 207	0.05 480	0.03 458	1.17 534	0.00 1	1.46 477	0.60 450	0.01 216	0.57 533	0.54 477	0.01 190	7.03 592	0.39 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

ADCMid	1.38 550	0.90 565	6.15 583	0.04 466	0.03 458	1.67 562	0.18 518	1.13 426	0.93 564	0.89 557	0.58 534	0.86 508	0.71 518	1.03 359	11.96 605	0.01 533	0.00 1	0.29 598	0.08 523	0.17 514	0.03 410

OMP-Stereo	0.66 490	0.33 414	0.72 179	0.18 567	0.06 504	1.17 534	0.00 1	1.45 467	0.59 425	0.12 485	0.60 535	0.50 470	0.00 1	7.09 593	0.26 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.00 1

RGC	0.50 437	0.53 510	2.42 499	0.00 1	0.01 376	0.65 303	0.00 1	1.07 414	0.17 221	0.01 216	0.62 536	1.00 517	0.19 464	3.03 428	0.28 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 356	0.02 360

DispFullNet	1.20 541	0.63 528	3.58 553	1.00 592	0.82 594	0.41 198	0.00 1	1.44 465	0.61 469	2.55 584	0.64 537	1.10 526	8.95 607	0.84 352	1.22 523	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.24 546	0.02 360

ccnet	0.49 426	0.05 119	1.26 351	0.01 389	0.08 518	0.72 319	0.18 518	1.18 432	0.35 259	0.45 537	0.68 538	0.13 328	0.39 494	3.54 459	0.74 509	0.01 533	0.00 1	0.02 555	0.00 1	0.02 245	0.01 207

SAMSARA	1.01 528	0.70 537	3.29 546	0.20 573	0.06 504	1.65 561	0.05 471	0.48 320	0.53 285	2.91 588	0.68 538	2.97 575	1.08 542	3.89 474	1.54 532	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.02 482	0.05 356	0.03 410

DEmStereo	0.75 502	0.06 167	1.73 434	0.04 466	0.00 1	0.78 335	0.52 570	0.05 93	0.57 357	0.05 432	0.72 540	0.02 116	3.42 585	5.79 547	1.29 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

DStereoO	1.02 529	0.28 393	2.49 505	1.23 595	0.79 593	1.03 414	1.44 589	2.47 558	0.68 545	0.06 441	0.75 541	0.15 345	3.00 579	1.08 361	2.58 553	1.23 600	0.17 594	0.00 1	0.42 604	0.17 514	0.37 587

FAT-Stereo	0.50 437	0.14 296	2.51 508	0.00 1	0.00 1	0.33 176	0.09 499	1.88 517	0.61 469	0.05 432	0.76 542	0.60 480	0.52 506	2.46 404	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.00 1

S-Stereo	0.65 488	0.25 377	3.44 551	0.00 1	0.00 1	0.56 263	0.05 471	1.86 516	0.61 469	0.00 1	0.76 542	0.84 507	0.11 441	4.28 495	0.11 362	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.03 410

CBMV_ROB	0.84 511	0.06 167	1.73 434	0.00 1	0.00 1	1.37 555	0.47 563	2.57 565	0.58 413	2.13 581	0.76 542	1.06 522	1.38 554	4.04 482	0.54 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.05 468

SGM-Forest	0.84 511	0.07 205	0.90 264	0.02 425	0.07 511	1.10 505	0.68 576	2.12 535	0.61 469	1.14 564	0.78 545	1.36 541	0.98 536	5.55 535	1.31 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 245	0.06 489
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DGSMNet	1.21 544	0.37 448	3.02 536	0.71 590	1.33 604	1.61 560	3.53 606	1.45 467	0.33 257	0.00 1	0.79 546	0.48 458	0.24 478	3.22 439	0.53 496	0.98 598	1.21 611	1.35 610	1.09 612	1.03 591	0.92 602

SPS-STEREO	0.88 519	0.40 466	2.01 462	0.00 1	0.01 376	0.42 205	0.17 516	0.50 324	0.61 469	2.19 582	0.79 546	2.04 563	0.27 483	5.10 516	2.89 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.11 537
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	2.33 572	2.14 605	18.59 606	0.15 555	0.18 562	2.43 576	2.34 600	1.29 440	1.24 569	1.03 560	0.83 548	1.25 531	0.78 527	3.75 472	10.06 598	0.05 560	0.00 1	0.07 585	0.00 1	0.30 564	0.12 550

STrans-v2	0.85 513	0.28 393	1.66 426	0.00 1	0.01 376	0.85 360	0.04 457	2.05 526	0.67 543	0.48 541	0.87 549	1.12 529	2.12 570	6.64 586	0.25 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1

PAM_32	0.49 426	0.07 205	2.23 480	0.17 561	0.23 575	0.54 256	0.25 531	0.26 272	0.13 188	0.49 542	0.93 550	2.21 568	0.87 532	0.51 333	0.31 462	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.27 595	0.01 120	0.19 570

FADE	8.29 608	5.89 615	27.26 608	2.64 607	2.97 610	1.26 547	1.13 588	9.60 608	6.84 601	2.66 586	0.94 551	5.28 583	14.22 612	13.53 609	9.84 597	16.99 622	2.70 615	18.19 623	20.39 622	1.88 597	1.60 609

PAM	0.48 419	0.08 220	2.03 463	0.19 568	0.24 576	0.54 256	0.26 534	0.24 265	0.11 161	0.54 546	0.96 552	2.39 573	0.72 521	0.48 332	0.25 441	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.26 591	0.01 120	0.18 566

ACVNet-4b	1.14 537	1.34 590	3.96 566	0.17 561	0.03 458	1.03 414	0.01 363	1.31 443	0.65 535	0.01 216	0.97 553	1.98 562	0.32 489	6.18 564	1.20 522	2.52 607	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.82 589	0.28 580

ADCL	1.52 556	0.44 477	4.70 576	0.07 510	0.03 458	2.21 573	2.35 601	0.92 389	0.80 558	1.57 572	1.11 554	1.25 531	1.55 558	1.77 379	11.53 604	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 451	0.01 207

CrosDoStereo	1.10 533	0.08 220	1.43 396	0.00 1	0.05 492	0.63 296	5.86 611	0.60 342	0.38 262	0.26 512	1.21 555	0.19 370	3.02 580	6.61 584	1.64 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 533	0.08 220	1.43 396	0.00 1	0.05 492	0.63 296	5.86 611	0.60 342	0.38 262	0.26 512	1.21 555	0.19 370	3.02 580	6.61 584	1.64 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.00 1

aanetorigin	0.86 517	0.36 441	3.45 552	0.11 539	0.13 544	0.39 194	0.93 585	0.13 202	0.14 194	3.38 589	1.21 555	0.29 403	2.01 568	2.87 419	1.35 528	0.02 549	0.00 1	0.02 555	0.05 511	0.30 564	0.08 510

MDST_ROB	1.54 557	0.06 167	3.42 550	0.14 552	0.16 554	5.42 597	0.32 547	4.33 592	0.61 469	6.08 601	1.25 558	1.04 521	1.16 548	5.81 548	0.83 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.11 537

AANet_RVC	0.75 502	0.65 530	2.52 509	0.01 389	0.00 1	0.66 305	0.00 1	0.61 346	0.13 188	0.00 1	1.29 559	0.96 514	0.04 356	5.98 551	1.82 539	0.13 570	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.04 446

otaku	0.59 476	1.12 575	1.90 453	0.08 518	0.11 535	0.89 370	0.05 471	0.60 342	0.57 357	0.01 216	1.41 560	1.03 520	0.14 448	2.39 401	0.56 501	0.06 562	0.03 521	0.01 537	0.00 1	0.61 582	0.21 577

SDNR	1.15 539	0.21 344	3.21 544	0.01 389	0.01 376	3.30 586	0.01 363	2.55 563	0.75 554	1.80 574	1.49 561	1.40 543	0.20 470	7.24 594	0.68 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 332	0.04 446

THIR-Stereo	0.93 523	0.18 326	1.34 369	0.00 1	0.01 376	0.53 249	3.86 607	0.10 177	0.10 148	0.10 478	1.50 562	0.76 500	2.90 578	5.73 544	1.45 530	0.00 1	0.00 1	0.02 555	0.00 1	0.01 120	0.00 1

EDNetEfficient	2.96 585	0.23 362	19.99 607	0.19 568	0.85 595	1.02 408	2.03 595	0.56 333	5.14 595	8.09 607	1.81 563	0.94 512	4.14 595	3.72 469	10.22 601	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.06 514	0.05 356	0.03 410

MultiAttention	3.54 588	0.12 281	1.17 331	0.27 577	1.16 601	23.19 616	6.27 614	3.03 579	0.56 310	0.01 216	2.05 564	2.14 566	0.19 464	24.28 617	2.04 544	0.07 563	0.00 1	0.47 602	0.76 611	1.66 596	1.39 607

JetBlue	5.71 601	2.18 606	16.18 604	0.00 1	2.13 606	29.20 617	14.20 619	3.90 589	0.74 552	0.71 548	2.30 565	6.42 589	5.97 599	17.84 613	8.74 594	0.09 568	0.01 463	0.00 1	0.00 1	2.62 604	0.96 603

SGM_RVC	1.54 557	0.35 434	1.60 419	0.15 555	0.17 560	1.25 543	0.77 579	1.97 524	0.88 561	4.31 591	2.46 566	4.36 580	2.37 572	6.98 590	1.78 538	0.21 576	0.23 596	0.20 594	0.23 580	0.26 552	0.31 584
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CSAN	1.05 531	0.61 526	2.46 502	0.09 525	0.08 518	0.71 316	0.71 578	2.20 540	0.93 564	0.85 556	2.92 567	0.79 503	1.46 556	5.37 529	1.58 534	0.01 533	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.09 440	0.05 468

LSM	4.58 596	0.88 561	17.79 605	3.73 613	38.79 618	0.85 360	2.37 602	0.54 329	1.64 577	2.88 587	3.09 568	0.62 482	0.60 512	3.16 434	1.06 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 468	13.55 621

EDNetEfficientorigin	6.23 602	0.45 482	98.39 633	0.02 425	0.04 479	0.42 205	0.02 413	0.33 290	2.90 586	7.07 603	3.12 569	1.31 537	1.61 559	4.26 492	4.55 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 398	0.02 360

ACVNet_2	1.32 546	1.30 588	2.83 528	0.11 539	0.07 511	1.30 549	0.18 518	2.29 549	0.75 554	0.26 512	3.44 570	6.65 590	0.16 456	5.12 517	1.08 518	0.13 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 571	0.32 585

HHNet	0.48 419	0.21 344	1.60 419	0.10 529	0.00 1	1.14 524	0.26 534	0.47 318	0.59 425	0.01 216	3.56 571	0.04 220	0.71 518	0.00 1	0.73 508	0.02 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.00 1

coex-ft	8.40 609	2.59 610	75.27 623	0.00 1	0.00 1	0.18 114	0.04 457	0.13 202	20.18 612	39.66 621	4.06 572	4.68 582	8.53 603	3.94 479	7.96 591	0.02 549	0.07 569	0.00 1	0.02 482	0.14 483	0.50 595

SANet	1.99 567	0.71 541	3.37 548	0.03 446	0.03 458	2.85 579	0.85 584	2.42 553	8.33 605	1.55 571	4.13 573	4.29 579	3.23 583	5.39 530	2.47 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.06 489

PWCK	2.44 576	1.65 596	7.31 589	0.22 575	0.02 431	3.12 582	4.74 609	3.06 580	3.48 590	0.72 549	4.42 574	3.40 576	1.67 560	9.06 603	3.36 559	0.39 586	0.01 463	0.00 1	0.00 1	2.19 603	0.08 510

EAI-Stereo	0.70 494	0.03 42	0.84 243	0.13 550	0.20 572	0.87 366	2.23 598	2.05 526	0.29 250	0.72 549	4.60 575	0.29 403	0.55 507	0.39 326	0.44 484	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.29 598	0.01 120	0.08 510

IMH-64-1	1.98 565	0.88 561	1.46 402	1.92 601	0.54 587	2.90 580	1.64 590	5.24 594	0.91 562	0.97 558	4.83 576	2.10 564	2.00 566	5.33 524	2.83 555	3.56 609	0.04 538	0.02 555	0.00 1	1.90 598	0.50 595

IMH-64	1.98 565	0.88 561	1.46 402	1.92 601	0.54 587	2.90 580	1.64 590	5.24 594	0.91 562	0.97 558	4.83 576	2.10 564	2.00 566	5.33 524	2.83 555	3.56 609	0.04 538	0.02 555	0.00 1	1.90 598	0.50 595

UNDER WATER-64	6.84 605	1.25 585	9.68 597	4.53 614	3.53 611	16.61 613	1.79 592	8.72 605	22.23 614	5.11 595	5.07 578	17.34 613	10.14 608	9.19 604	8.21 592	2.00 606	0.03 521	1.52 612	0.11 532	6.09 612	3.62 616

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 499	0.42 470	4.27 570	0.20 573	0.26 577	0.47 226	0.00 1	0.54 329	0.16 214	0.40 533	5.35 579	0.45 453	0.97 535	0.25 314	0.25 441	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.26 591	0.12 468	0.02 360

DStereoFS	4.32 594	3.41 612	3.71 558	3.08 609	2.36 607	5.39 596	2.25 599	4.61 593	6.40 598	3.78 590	5.37 580	5.84 586	15.74 614	9.80 605	5.23 578	1.55 601	2.19 613	0.04 575	2.63 613	0.41 576	2.58 613

NVStereoNet_ROB	1.08 532	0.39 463	2.15 476	0.08 518	0.02 431	0.45 217	0.02 413	0.89 383	0.67 543	0.10 478	5.85 581	1.90 559	1.11 544	6.20 570	1.14 519	0.20 575	0.00 1	0.03 566	0.07 518	0.12 468	0.13 555
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	2.38 573	0.98 568	4.37 571	0.48 584	0.33 581	2.24 574	1.94 594	1.16 429	1.47 574	6.62 602	5.89 582	5.77 585	5.09 598	5.76 546	4.39 567	0.16 573	0.15 592	0.06 582	0.14 544	0.26 552	0.40 589

FTStereo	0.78 505	0.01 1	1.27 356	0.12 543	0.00 1	1.15 527	2.80 604	0.09 160	0.61 469	0.16 500	5.93 583	0.36 423	2.56 575	0.53 335	0.01 133	0.07 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UNDER WATER	6.24 603	0.99 569	8.13 593	4.62 615	2.68 608	8.66 604	0.77 579	8.37 603	22.50 616	4.55 592	6.36 584	15.93 611	8.89 606	8.99 602	8.85 595	3.25 608	0.04 538	1.36 611	0.02 482	6.24 613	3.56 614

WAO-6	2.38 573	0.69 535	1.93 458	0.00 1	0.00 1	3.94 588	0.29 544	5.62 596	7.23 602	0.34 526	6.76 585	7.73 596	1.96 565	5.88 550	5.07 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 494	0.03 410

ELAS_RVC	2.84 583	0.34 422	3.86 563	0.05 480	0.05 492	1.52 557	5.02 610	1.93 521	5.28 596	7.10 604	6.96 586	6.26 587	8.34 602	4.96 512	4.90 576	0.00 1	0.04 538	0.01 537	0.01 464	0.10 451	0.09 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	2.61 578	0.65 530	2.71 521	0.02 425	0.02 431	1.55 558	0.94 586	3.02 578	1.29 570	11.21 610	7.34 587	11.54 601	2.74 577	6.34 576	2.43 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 561	0.03 410
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
DCRE	0.51 442	0.25 377	0.96 279	0.00 1	0.01 376	0.43 211	0.00 1	0.25 268	0.21 231	0.33 525	7.49 588	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.17 558	0.02 245	0.01 207

pmcnn	2.10 570	0.59 524	4.52 574	0.27 577	0.86 596	0.34 183	0.29 544	1.69 504	0.75 554	0.36 528	7.50 589	14.39 609	0.56 508	4.90 510	4.69 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.04 446

IMH	2.83 582	1.28 586	1.89 451	1.96 604	0.60 589	5.22 594	0.24 528	6.28 599	4.13 593	1.90 576	7.52 590	6.39 588	3.40 584	6.59 583	2.53 551	3.92 611	0.12 586	0.05 579	0.00 1	2.06 601	0.47 591

WAO-7	2.46 577	0.92 567	1.85 448	0.03 446	0.05 492	4.73 591	0.54 571	5.67 597	4.50 594	1.49 570	7.64 591	5.52 584	2.69 576	8.48 599	4.51 568	0.00 1	0.00 1	0.33 599	0.02 482	0.19 526	0.06 489

MSMD_ROB	2.04 569	0.40 466	2.13 474	0.00 1	0.00 1	4.88 592	0.22 527	0.93 393	1.82 579	5.71 599	7.79 592	7.39 595	3.72 587	4.62 504	1.22 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 360

Dean	2.41 575	1.16 581	3.63 556	0.36 582	0.40 583	1.19 537	0.50 568	7.85 602	8.44 606	1.17 565	8.12 593	7.07 591	1.13 545	4.11 486	1.04 515	0.70 590	0.00 1	0.01 537	0.00 1	1.07 592	0.29 583

JetRed	13.51 615	18.77 617	42.38 615	1.28 596	1.18 602	54.67 619	25.60 620	12.87 613	6.75 600	8.50 609	8.61 594	13.77 606	10.87 609	24.50 619	30.67 618	0.24 578	0.68 607	0.53 604	0.02 482	5.93 610	2.43 612

PWCDC_ROB	0.94 524	0.91 566	2.52 509	0.00 1	0.00 1	1.15 527	0.00 1	2.11 533	1.18 567	0.00 1	8.99 595	0.35 419	0.09 427	0.64 345	0.40 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 579	0.03 410

G-Net	1.20 541	0.28 393	2.96 534	0.05 480	0.49 586	1.73 564	0.48 565	0.23 260	0.35 259	1.35 569	9.14 596	2.33 571	0.81 528	2.40 402	1.15 520	0.01 533	0.03 521	0.02 555	0.09 524	0.07 398	0.05 468

ELAS	2.75 580	0.35 434	2.67 520	0.05 480	0.04 479	6.72 599	1.83 593	2.84 576	3.38 589	8.25 608	9.14 596	3.95 578	6.15 600	3.73 470	5.70 580	0.00 1	0.04 538	0.01 537	0.01 464	0.10 451	0.08 510
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	3.68 590	1.11 574	3.06 539	2.84 608	1.78 605	5.33 595	0.41 560	8.64 604	14.09 609	1.85 575	9.32 598	7.19 592	1.93 563	5.45 531	2.30 548	1.95 604	0.41 603	0.50 603	0.21 573	3.53 606	1.76 610

DPSimNet_ROB	7.90 607	5.46 614	13.55 603	3.66 611	5.16 615	7.26 601	9.60 617	6.11 598	7.46 603	13.33 613	9.50 599	11.03 599	11.89 610	10.08 607	12.35 606	4.36 613	5.55 618	5.35 616	5.34 618	4.96 609	5.98 619

RAFT-RH_RVC	0.96 526	0.13 290	1.35 372	0.02 425	0.05 492	1.06 435	0.00 1	0.06 110	0.55 295	0.01 216	9.57 600	0.10 309	0.00 1	6.00 552	0.30 455	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.01 120	0.00 1

xyz-stereo	3.26 586	0.05 119	35.32 612	0.00 1	0.00 1	13.52 610	0.00 1	0.02 38	0.05 41	0.01 216	9.71 601	0.03 182	0.01 190	6.34 576	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.12 591	0.00 1	0.02 245	0.00 1

WCMA_ROB	2.01 568	0.34 422	1.89 451	0.04 466	0.00 1	1.07 477	0.60 573	1.09 418	1.21 568	5.12 596	9.87 602	8.09 597	4.48 596	3.74 471	2.55 552	0.00 1	0.00 1	0.01 537	0.00 1	0.02 245	0.13 555

Venus	5.12 599	1.91 600	2.34 488	0.60 588	0.10 527	12.98 607	0.34 552	11.65 610	24.58 617	4.87 593	10.54 603	13.32 603	4.10 593	8.85 600	3.55 560	0.75 592	0.32 599	0.71 605	0.12 537	0.70 584	0.11 537

WAO-8	5.13 600	1.91 600	2.34 488	0.60 588	0.10 527	12.98 607	0.34 552	11.65 610	24.58 617	4.87 593	10.60 604	13.32 603	4.10 593	8.85 600	3.55 560	0.75 592	0.32 599	0.71 605	0.12 537	0.70 584	0.11 537

LVE	2.75 580	1.12 575	2.30 485	0.46 583	0.45 584	1.87 569	0.06 477	7.19 601	9.72 607	0.03 396	11.08 605	9.01 598	1.26 552	6.93 589	0.91 513	1.86 603	0.16 593	0.04 575	0.24 587	0.22 540	0.13 555

FCDSN-DC	2.66 579	0.08 220	1.65 425	0.00 1	0.00 1	1.73 564	0.37 556	1.64 501	1.35 571	8.08 606	11.18 606	11.78 602	7.59 601	4.76 506	2.80 554	0.02 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.05 468
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MonStereo1	2.90 584	0.34 422	1.42 391	1.45 599	0.72 592	6.98 600	0.04 457	3.93 590	7.69 604	2.03 578	11.25 607	7.28 593	4.03 590	6.16 562	1.56 533	1.60 602	0.00 1	0.03 566	0.00 1	0.94 590	0.48 594

notaker	4.30 593	1.28 586	3.70 557	3.71 612	0.90 597	4.91 593	0.39 559	6.90 600	1.96 581	5.39 598	11.82 608	16.90 612	3.75 588	7.59 595	5.65 579	5.23 614	0.01 463	0.10 588	0.06 514	4.57 608	1.22 605

DStereoSA	4.40 595	1.20 582	7.33 590	2.18 606	3.69 612	2.39 575	6.91 616	3.77 587	3.64 591	2.07 579	12.11 609	1.65 554	12.09 611	6.98 590	8.51 593	1.22 599	3.45 616	0.19 593	4.18 616	0.80 588	3.59 615

FC-DCNN	3.42 587	0.11 269	2.03 463	0.00 1	0.00 1	3.18 583	0.60 573	3.13 582	2.98 587	11.40 611	12.28 610	13.93 607	8.68 605	5.70 542	4.27 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.06 489

ktn	4.96 598	1.21 583	2.41 497	3.20 610	1.02 598	8.36 603	2.08 596	9.00 606	17.02 610	5.18 597	12.71 611	13.69 605	3.51 586	8.05 597	3.68 563	5.30 615	0.02 509	0.00 1	0.00 1	2.14 602	0.55 598

TorneroNet-64	6.39 604	1.31 589	2.23 480	1.99 605	0.65 591	18.82 614	0.28 542	11.98 612	26.18 619	5.99 600	12.75 612	19.37 615	4.08 592	9.94 606	5.95 585	0.89 597	0.00 1	0.11 589	0.00 1	3.44 605	1.81 611

FC-DCNN v2	3.59 589	0.10 242	1.95 459	0.00 1	0.00 1	3.24 584	0.59 572	3.55 586	3.05 588	11.72 612	12.90 613	15.18 610	8.62 604	6.26 573	4.54 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.05 468

LE_ROB	9.96 612	0.54 512	9.62 596	1.40 598	1.24 603	3.29 585	4.64 608	4.31 591	43.01 621	51.54 622	13.34 614	14.15 608	24.60 618	6.66 587	20.28 617	0.04 557	0.05 553	0.12 591	0.20 568	0.07 398	0.09 523

TorneroNet	6.97 606	1.37 591	2.22 479	1.95 603	1.12 600	19.47 615	0.47 563	13.04 615	26.32 620	7.90 605	17.10 615	17.67 614	4.62 597	10.46 608	7.94 589	1.98 605	0.03 521	0.11 589	0.00 1	4.15 607	1.49 608

SGM-ForestM	8.89 610	0.68 534	3.61 554	0.57 587	0.18 562	14.89 612	5.99 613	9.62 609	10.59 608	20.43 616	17.16 616	39.22 619	20.29 615	20.63 614	13.19 608	0.04 557	0.14 590	0.00 1	0.07 518	0.15 494	0.36 586

MADNet++	9.87 611	2.12 603	7.11 588	7.99 617	4.58 614	14.38 611	6.90 615	9.23 607	5.88 597	16.88 614	17.47 617	11.07 600	15.72 613	24.26 616	19.76 616	8.52 616	6.39 619	4.85 615	2.69 614	5.96 611	5.73 618

BEATNet-Init1	14.52 616	6.56 616	34.32 611	1.10 593	1.02 598	31.53 618	11.99 618	15.58 616	17.42 611	30.17 620	27.03 618	43.14 620	24.36 617	24.41 618	18.27 615	0.27 580	0.32 599	0.36 600	0.46 605	1.26 593	0.76 601

TCMNet-wrong-test	39.28 620	63.11 630	48.46 620	81.72 629	79.79 628	56.34 620	48.75 621	31.17 621	3.83 592	19.05 615	28.27 619	58.68 621	34.68 620	46.64 622	47.27 621	16.88 621	2.02 612	7.72 617	0.67 609	64.26 626	46.25 627

HanzoNet	12.77 614	4.55 613	11.74 602	5.35 616	2.79 609	7.59 602	0.66 575	12.97 614	20.40 613	25.99 618	28.61 620	34.05 618	25.08 619	25.93 620	14.98 613	10.77 618	3.91 617	3.00 614	3.73 615	8.16 616	5.15 617

MANE	9.96 612	0.69 535	2.88 532	1.22 594	0.61 590	13.15 609	3.46 605	15.62 617	22.27 615	22.74 617	30.00 621	29.74 617	23.22 616	17.17 612	13.78 610	0.29 581	0.56 605	0.09 587	0.61 607	0.15 494	1.00 604

ASD4	35.17 619	42.77 618	34.00 610	20.47 618	35.77 617	80.11 624	95.20 632	26.58 620	69.14 622	27.82 619	35.84 622	27.05 616	44.35 621	37.95 621	53.20 622	10.25 617	10.28 620	12.30 620	11.09 620	16.01 618	13.25 620

xxxxx1	63.71 624	58.10 624	78.65 624	43.63 619	48.97 620	92.61 628	92.18 629	60.44 623	69.38 623	73.77 627	76.42 623	77.82 626	76.45 627	72.33 627	77.46 627	35.89 625	37.06 624	48.26 626	62.63 625	48.72 623	43.44 624

tt_ll	63.71 624	58.10 624	78.65 624	43.63 619	48.97 620	92.61 628	92.18 629	60.44 623	69.38 623	73.77 627	76.42 623	77.82 626	76.45 627	72.33 627	77.46 627	35.89 625	37.06 624	48.26 626	62.63 625	48.72 623	43.44 624

ff	63.71 624	58.10 624	78.65 624	43.63 619	48.97 620	92.61 628	92.18 629	60.44 623	69.38 623	73.77 627	76.42 623	77.82 626	76.45 627	72.33 627	77.46 627	35.89 625	37.06 624	48.26 626	62.63 625	48.72 623	43.44 624

LRCNet_RVC	55.44 622	60.56 627	57.70 621	66.68 625	44.91 619	6.22 598	0.00 1	52.80 622	1.37 572	70.44 624	81.09 626	67.07 623	55.41 622	51.59 623	46.24 620	90.66 632	41.89 627	90.95 635	90.04 631	64.32 627	68.75 628

PML	71.49 627	88.65 634	73.56 622	82.49 630	75.59 624	85.39 625	79.41 624	71.62 626	87.17 628	90.48 632	85.96 627	90.50 632	60.21 623	91.76 635	73.85 626	96.01 641	2.36 614	86.79 634	6.59 619	83.59 633	17.83 622

RSGM-EC	76.89 628	51.15 622	39.09 613	72.58 626	77.74 625	78.33 622	84.96 626	80.43 627	82.42 626	82.13 630	88.64 628	78.83 629	69.73 625	70.82 625	67.49 624	91.42 633	97.07 630	82.52 632	88.25 629	77.86 631	76.31 629

acva	76.89 628	51.15 622	39.09 613	72.58 626	77.74 625	78.33 622	84.96 626	80.43 627	82.42 626	82.13 630	88.64 628	78.83 629	69.73 625	70.82 625	67.49 624	91.42 633	97.07 630	82.52 632	88.25 629	77.86 631	76.31 629

USTest	58.46 623	44.12 619	43.29 616	60.68 622	67.35 623	99.15 635	100.00 634	91.40 629	98.36 632	67.56 623	90.15 630	66.93 622	68.34 624	62.46 624	57.68 623	4.00 612	35.83 623	16.32 621	22.03 624	41.21 620	32.38 623

ccccc	97.05 637	91.21 635	100.00 637	100.00 644	100.00 644	89.04 627	91.39 628	95.61 632	91.93 630	96.66 634	90.86 631	96.55 634	99.37 633	99.78 638	99.57 635	100.00 645	100.00 643	99.83 638	99.27 636	100.00 644	100.00 645

MEDIAN_ROB	93.37 633	98.75 637	96.05 631	90.90 633	90.53 635	85.63 626	76.45 623	92.03 631	89.53 629	95.05 633	94.99 632	96.02 633	93.85 632	90.36 632	87.21 630	98.36 642	95.79 629	99.61 637	98.77 635	98.80 642	98.72 642

Anonymous_1	89.88 632	75.38 631	97.81 632	74.49 628	78.39 627	100.00 636	100.00 634	98.09 636	99.76 634	96.82 635	99.37 633	97.66 635	99.77 634	91.14 634	98.89 633	81.73 628	97.25 632	59.96 629	85.38 628	77.37 630	88.27 631

HaxPig	95.46 636	97.61 636	87.80 629	97.80 642	99.17 642	77.55 621	75.28 622	96.76 635	99.61 633	99.97 636	99.97 634	99.62 637	99.97 635	91.02 633	87.28 631	99.98 644	99.98 639	99.98 639	99.99 639	99.97 643	99.97 644

RAFT-FEzeroshot	99.15 641	100.00 641	100.00 637	96.40 639	98.80 640	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 638	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 636	100.00 639	100.00 639	93.65 636	99.99 640	100.00 640	100.00 640	96.28 638	97.98 638

RAFT-FE	99.15 641	100.00 641	100.00 637	96.40 639	98.80 640	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 638	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 636	100.00 639	100.00 639	93.65 636	99.99 640	100.00 640	100.00 640	96.28 638	97.98 638

FlowAnything	99.21 645	100.00 641	100.00 637	96.24 635	98.66 637	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 638	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 636	100.00 639	100.00 639	93.92 640	100.00 643	100.00 640	100.00 640	96.91 641	98.41 641

Selective-RAFT-Error	99.17 644	100.00 641	100.00 637	96.65 641	98.79 639	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 638	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 636	100.00 639	100.00 639	93.64 635	100.00 643	100.00 640	100.00 640	96.25 636	98.10 640

CasAABBNet	99.15 641	100.00 641	100.00 637	96.37 638	98.76 638	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 638	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 636	100.00 639	100.00 639	93.65 636	99.99 640	100.00 640	100.00 640	96.27 637	97.93 637

test_example2	97.61 638	99.96 639	99.93 634	99.83 643	99.97 643	98.84 632	99.76 633	91.98 630	100.00 638	100.00 637	100.00 635	89.18 631	86.51 630	99.29 636	96.54 632	99.97 643	99.55 637	92.92 636	98.06 634	100.00 644	99.95 643

LSM0	99.11 640	99.97 640	100.00 637	95.93 634	98.59 636	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 638	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 636	100.00 639	100.00 639	93.89 639	99.97 638	100.00 640	100.00 640	96.64 640	97.25 636

DPSMNet_ROB	81.54 631	60.77 629	99.95 635	61.42 624	87.05 632	99.11 633	100.00 634	95.93 634	99.99 636	73.11 626	100.00 635	70.84 625	100.00 636	77.43 631	99.98 637	35.39 624	97.54 636	35.21 625	99.89 637	46.30 622	90.94 633

DGTPSM_ROB	81.49 630	60.74 628	99.95 635	61.20 623	86.99 631	99.11 633	100.00 634	95.92 633	99.99 636	73.08 625	100.00 635	70.81 624	100.00 636	77.39 630	99.98 637	35.10 623	97.48 635	35.12 624	99.89 637	46.16 621	90.85 632

DPSM_ROB	94.00 634	79.32 632	100.00 637	83.19 631	85.69 629	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 638	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 636	100.00 639	100.00 639	89.53 630	97.42 633	74.97 630	95.13 632	83.79 634	90.98 634

DPSM	94.00 634	79.32 632	100.00 637	83.19 631	85.69 629	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 638	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 636	100.00 639	100.00 639	89.53 630	97.42 633	74.97 630	95.13 632	83.79 634	90.98 634

AVERAGE_ROB	98.45 639	99.13 638	95.46 630	100.00 644	100.00 644	93.36 631	81.95 625	100.00 637	99.97 635	100.00 637	100.00 635	100.00 638	100.00 636	99.72 637	99.40 634	100.00 645	100.00 643	100.00 640	100.00 640	100.00 644	100.00 645

Low-res two-view benchmark