Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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

rvit_stereo_0083	0.13 15	0.02 1	0.30 47	0.00 1	0.00 1	0.14 5	0.01 137	0.56 51	1.11 359	0.05 70	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.25 146	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

BTL-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 124	0.00 1	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.01 1	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

Wavelet-MonSter	0.10 7	0.03 2	0.24 23	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.00 1	0.20 5	0.23 54	0.14 168	0.01 1	0.01 2	0.02 60	0.11 57	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

water-stereo	0.17 38	0.03 2	0.91 147	0.04 246	0.02 302	1.04 116	0.00 1	0.43 32	0.26 65	0.10 132	0.06 184	0.06 135	0.06 190	0.13 72	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.01 76	0.01 128

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 52	0.03 2	0.46 75	0.03 206	0.00 1	0.36 31	0.02 222	1.68 145	0.67 197	0.01 8	0.01 1	0.05 118	0.00 1	0.12 65	0.22 247	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.15 510	0.01 76	0.00 1

GIP-stereo	0.31 127	0.03 2	0.78 124	0.00 1	0.00 1	1.06 144	0.03 273	2.98 263	0.66 186	0.05 70	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.18 100	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.00 1

fffft	0.22 81	0.03 2	0.46 75	0.01 42	0.00 1	0.93 89	0.01 137	1.42 109	0.61 124	0.02 25	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.21 129	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.07 439
1: 1. 1
U	1.74 495	0.03 2	0.99 169	0.03 206	7.39 607	10.20 588	0.00 1	0.71 68	0.20 40	0.02 25	0.02 108	0.12 186	0.02 60	0.11 57	0.04 15	0.00 1	0.00 1	9.67 603	5.13 618	0.01 76	0.00 1

riskmin	0.47 201	0.03 2	1.01 173	0.08 337	0.01 210	1.12 184	0.01 137	3.00 266	0.21 45	0.46 246	0.02 108	2.08 417	1.06 446	0.26 154	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

FTStereo	2.16 519	0.03 2	1.42 286	0.17 414	0.13 433	1.42 348	4.67 591	2.44 210	0.63 155	3.36 524	17.95 591	0.78 318	4.17 556	4.41 402	0.14 188	0.15 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	1.25 584

GrayStereo	1.46 457	0.03 2	0.87 137	0.63 533	0.20 474	1.24 268	4.61 589	2.85 247	0.62 143	4.98 557	4.00 526	0.45 258	4.67 562	3.37 343	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 588	0.01 76	0.01 128

MonSter++	0.09 4	0.04 12	0.24 23	0.01 42	0.00 1	0.56 52	0.00 1	0.20 5	0.60 113	0.00 1	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.07 27	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.14 20	0.04 12	0.23 19	0.01 42	0.00 1	1.14 193	0.00 1	0.51 39	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.04 141	0.07 27	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 20	0.04 12	0.24 23	0.02 140	0.00 1	1.15 201	0.00 1	0.44 34	0.61 124	0.08 103	0.01 1	0.01 2	0.05 160	0.08 35	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 15	0.04 12	0.22 11	0.00 1	0.00 1	1.13 191	0.00 1	0.30 16	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.04 141	0.08 35	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

AdaDepth	0.17 38	0.04 12	0.65 108	0.02 140	0.00 1	1.26 282	0.01 137	0.33 21	0.27 69	0.06 84	0.02 108	0.01 2	0.08 225	0.50 219	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 532	0.01 76	0.01 128

depthmonostereo	0.29 117	0.04 12	1.15 222	0.05 274	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.67 64	0.21 45	0.04 64	0.02 108	0.17 212	0.28 337	2.00 306	0.08 125	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.16 31	0.04 12	0.55 92	0.02 140	0.00 1	0.87 75	0.05 328	0.53 42	0.26 65	0.02 25	0.20 256	0.06 135	0.16 291	0.17 95	0.26 275	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 449	0.03 250	0.02 257

1w_stereo	0.29 117	0.04 12	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	3.00 266	0.71 241	0.19 195	0.01 1	0.02 25	0.28 337	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Reg-Stereo(zero)	0.46 195	0.04 12	1.77 346	0.01 42	0.14 439	1.20 244	0.13 407	1.13 94	0.26 65	0.05 70	0.16 230	1.75 395	1.10 451	0.67 243	0.45 367	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.12 507	0.01 76	0.09 459

DEFOM-Stereo	0.14 20	0.04 12	0.38 62	0.05 274	0.00 1	1.04 116	0.00 1	0.32 19	0.63 155	0.00 1	0.01 1	0.04 83	0.03 108	0.20 120	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 38	0.04 12	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.75 58	0.01 137	1.22 98	0.79 288	0.07 89	0.01 1	0.03 63	0.02 60	0.17 95	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 283	0.04 12	1.69 338	0.07 323	0.01 210	1.27 286	0.04 303	1.85 160	0.14 10	3.56 531	0.08 197	3.07 480	0.60 399	1.35 281	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.02 186	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 38	0.04 12	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.75 58	0.01 137	1.22 98	0.79 288	0.07 89	0.01 1	0.03 63	0.02 60	0.17 95	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample1	0.61 248	0.04 12	0.90 144	0.34 484	0.00 1	1.09 163	0.00 1	3.54 367	0.88 314	0.86 298	0.01 1	0.53 271	0.34 352	3.51 353	0.20 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

mmm	0.52 223	0.04 12	1.14 218	0.61 530	0.00 1	1.14 193	0.00 1	3.45 352	0.75 260	1.24 370	0.58 331	0.20 221	0.18 299	0.93 256	0.08 125	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

qqq	0.50 214	0.04 12	0.78 124	0.02 140	0.00 1	1.05 130	0.00 1	3.15 297	0.68 207	0.46 246	0.01 1	0.73 305	0.12 270	2.95 332	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

x	0.41 173	0.04 12	0.74 121	0.54 519	0.00 1	0.98 99	0.00 1	3.07 283	0.67 197	0.48 248	0.01 1	0.48 263	0.07 208	0.93 256	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

PSM-AAD	1.15 419	0.04 12	0.88 139	0.10 362	0.27 505	1.32 305	3.25 572	2.41 208	0.64 167	2.93 507	1.92 458	0.15 204	5.39 573	3.42 346	0.19 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.05 383

Pro-Stereo	0.21 63	0.05 30	0.20 7	0.01 42	0.00 1	1.17 213	0.01 137	0.21 8	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.01 2	0.01 22	1.55 291	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 556	0.01 76	0.01 128

BridgeDepth_RVC	0.09 4	0.05 30	0.27 41	0.00 1	0.00 1	0.33 18	0.00 1	0.23 10	0.67 197	0.01 8	0.02 108	0.03 63	0.03 108	0.05 10	0.07 102	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
3.5w_stereo	0.20 58	0.05 30	0.19 4	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	1.54 126	0.81 300	0.01 8	0.08 197	0.02 25	0.03 108	0.09 41	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 91	0.05 30	0.21 9	0.01 42	0.00 1	1.00 102	0.00 1	2.24 191	0.71 241	0.15 172	0.03 153	0.02 25	0.08 225	0.11 57	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 20	0.05 30	0.34 58	0.01 42	0.00 1	1.09 163	0.01 137	0.31 18	0.68 207	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.04 6	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 112	0.05 30	0.53 88	0.12 375	0.11 423	1.25 278	0.32 482	0.80 78	0.20 40	0.10 132	0.14 219	0.16 209	0.25 330	0.29 168	0.25 266	0.05 540	0.19 575	0.20 569	0.23 553	0.18 480	0.19 530

dual_stereo	0.29 117	0.05 30	0.31 50	0.03 206	0.00 1	0.31 13	0.02 222	3.31 329	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.79 250	0.13 177	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.08 489	0.00 1	0.01 128

IGEV-Stereo++	0.20 58	0.05 30	0.22 11	0.01 42	0.00 1	1.11 174	0.00 1	1.84 159	0.34 76	0.08 103	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.19 108	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.01 128

RSM	0.18 49	0.05 30	0.39 66	0.03 206	0.02 302	0.38 34	0.00 1	1.33 106	0.59 100	0.09 113	0.01 1	0.03 63	0.04 141	0.19 108	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 520	0.06 338	0.04 360

test_sample2	0.63 257	0.05 30	1.13 216	0.31 472	0.01 210	1.22 252	0.00 1	3.87 413	1.03 339	0.91 308	0.02 108	0.50 268	0.13 277	3.16 338	0.26 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

11t1	0.33 133	0.05 30	0.86 135	0.44 497	0.00 1	1.04 116	0.00 1	2.45 211	0.60 113	0.44 240	0.01 1	0.05 118	0.05 160	0.43 204	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

ffm	1.04 383	0.05 30	1.65 325	0.34 484	0.01 210	1.58 400	0.02 222	3.03 272	6.40 574	1.39 393	2.07 467	2.15 424	0.34 352	1.59 292	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.03 330

ff1	1.65 482	0.05 30	1.65 325	0.34 484	0.01 210	1.58 400	0.02 222	3.03 272	6.40 574	1.39 393	2.07 467	2.15 424	0.34 352	6.68 518	7.08 562	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.03 330

mmx	1.56 469	0.05 30	1.65 325	0.34 484	0.01 210	1.58 400	0.02 222	5.51 544	2.25 514	1.39 393	2.07 467	2.15 424	0.34 352	6.68 518	7.08 562	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

xxx	1.56 469	0.05 30	1.65 325	0.34 484	0.01 210	1.58 400	0.02 222	5.51 544	2.25 514	1.39 393	2.07 467	2.15 424	0.34 352	6.68 518	7.08 562	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

AEACV	0.22 81	0.05 30	0.66 110	0.02 140	0.03 327	0.87 75	0.00 1	1.07 91	0.15 15	0.18 190	0.01 1	0.02 25	0.72 428	0.15 85	0.09 143	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.27 564	0.08 373	0.07 439

knoymous	0.35 147	0.05 30	1.11 210	0.05 274	0.01 210	1.15 201	0.01 137	2.06 177	0.14 10	0.40 235	0.02 108	1.67 391	0.00 1	0.31 175	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

Anonymous_2	1.69 492	0.05 30	1.31 267	0.08 337	0.03 327	1.22 252	0.01 137	3.25 319	0.19 33	0.76 282	0.13 217	2.68 454	1.99 507	0.39 199	0.13 177	0.05 540	0.25 578	3.27 597	14.54 624	3.40 589	0.01 128

KYRaft	1.19 424	0.05 30	0.94 154	0.06 294	0.24 491	1.25 278	0.78 525	2.48 216	0.61 124	3.23 521	7.13 554	1.00 342	2.77 527	1.43 284	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	1.71 589

SST-Stereo	1.04 383	0.05 30	1.16 227	0.72 541	0.23 487	1.70 436	0.58 514	1.92 166	1.46 430	1.19 360	1.09 404	1.60 380	1.93 505	6.92 542	0.21 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

RAFT_R40	0.99 375	0.05 30	1.26 250	0.71 540	0.20 474	1.65 429	0.67 519	1.94 169	0.61 124	1.05 340	1.15 411	1.80 400	1.47 474	6.91 540	0.31 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

GMM-Stereo	1.09 401	0.05 30	1.62 321	0.13 383	0.22 482	1.41 340	0.87 527	2.31 195	0.62 143	2.75 503	3.14 505	0.54 273	0.90 440	5.33 452	0.13 177	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.02 438	0.01 76	1.80 592

WQFJA1++	0.72 285	0.06 52	1.09 206	0.06 294	0.06 373	0.39 35	0.01 137	1.31 105	0.21 45	2.34 480	0.02 108	0.19 217	0.00 1	0.14 76	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 601	0.05 383

WQFJA1	0.50 214	0.06 52	0.28 43	0.03 206	0.53 551	1.17 213	0.04 303	4.55 475	2.45 523	0.10 132	0.01 1	0.14 198	0.11 257	0.15 85	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 128

NLMM	0.50 214	0.06 52	0.28 43	0.03 206	0.53 551	1.17 213	0.04 303	4.54 473	2.45 523	0.10 132	0.01 1	0.14 198	0.11 257	0.15 85	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 128

FSD	0.09 4	0.06 52	0.25 36	0.03 206	0.00 1	0.25 10	0.05 328	0.32 19	0.61 124	0.03 52	0.01 1	0.06 135	0.02 60	0.13 72	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

Replicate-Monster	0.43 183	0.06 52	5.91 566	0.01 42	0.00 1	1.03 106	0.00 1	0.56 51	0.74 256	0.07 89	0.02 108	0.02 25	0.00 1	0.14 76	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

4.5_new	0.21 63	0.06 52	0.22 11	0.01 42	0.00 1	0.95 94	0.00 1	1.52 123	0.79 288	0.18 190	0.17 237	0.02 25	0.01 22	0.10 51	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 63	0.06 52	0.22 11	0.01 42	0.00 1	0.95 94	0.00 1	1.52 123	0.79 288	0.18 190	0.17 237	0.02 25	0.01 22	0.10 51	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 52	0.06 52	0.22 11	0.00 1	0.00 1	0.82 67	0.00 1	1.54 126	0.78 284	0.14 168	0.01 1	0.02 25	0.05 160	0.04 6	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 58	0.06 52	0.19 4	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	1.64 137	0.78 284	0.10 132	0.06 184	0.02 25	0.02 60	0.03 2	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 58	0.06 52	0.19 4	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	1.64 137	0.78 284	0.10 132	0.06 184	0.02 25	0.02 60	0.03 2	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 63	0.06 52	0.22 11	0.00 1	0.00 1	1.15 201	0.00 1	1.70 148	0.75 260	0.14 168	0.02 108	0.02 25	0.02 60	0.15 85	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 112	0.06 52	0.35 59	0.03 206	0.00 1	1.07 149	0.00 1	2.95 258	0.67 197	0.26 202	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.04 6	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 81	0.06 52	0.21 9	0.01 42	0.03 327	1.06 144	0.00 1	1.73 151	0.72 249	0.19 195	0.01 1	0.02 25	0.04 141	0.24 140	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 63	0.06 52	0.29 46	0.02 140	0.00 1	1.11 174	0.02 222	1.46 119	0.70 236	0.16 178	0.01 1	0.01 2	0.04 141	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.15 29	0.06 52	0.31 50	0.02 140	0.01 210	1.05 130	0.00 1	0.19 4	1.26 387	0.02 25	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.05 10	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

MLG-Stereo	0.17 38	0.06 52	0.25 36	0.02 140	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.50 38	1.29 398	0.01 8	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.05 10	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

SMoEStereo_RVC	0.18 49	0.06 52	0.53 88	0.02 140	0.00 1	1.03 106	0.04 303	0.38 27	0.64 167	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.26 154	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.10 470

tt45	0.47 201	0.06 52	0.70 117	0.02 140	0.00 1	1.30 299	0.05 328	0.85 83	0.60 113	0.05 70	0.01 1	0.09 169	0.03 108	5.40 455	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.01 128

ours_stereo	0.16 31	0.06 52	0.73 119	0.00 1	0.00 1	0.80 61	0.04 303	0.44 34	0.54 95	0.05 70	0.02 108	0.06 135	0.03 108	0.19 108	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.06 417

fffy	0.14 20	0.06 52	0.88 139	0.02 140	0.00 1	0.33 18	0.01 137	0.79 76	0.13 5	0.02 25	0.01 1	0.06 135	0.01 22	0.16 90	0.03 8	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.06 417

1111x	1.53 465	0.06 52	1.77 346	0.27 462	0.00 1	2.12 459	0.01 137	5.63 550	1.65 463	1.53 407	1.67 442	0.92 327	0.64 412	6.18 488	8.17 572	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

anonymousdsp2	0.52 223	0.06 52	1.51 300	0.10 362	0.00 1	1.19 230	0.01 137	4.32 457	0.63 155	0.33 211	0.15 228	0.78 318	0.09 236	1.01 264	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 502	0.04 290	0.05 383

Selective-IGEV	0.22 81	0.06 52	0.46 75	0.05 274	0.04 347	0.34 22	0.04 303	2.16 185	0.59 100	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.05 160	0.18 100	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 494	0.03 250	0.09 459

Selective-RAFT	0.37 156	0.06 52	0.65 108	0.03 206	0.01 210	1.17 213	0.02 222	2.63 226	0.66 186	0.01 8	0.01 1	0.22 224	0.18 299	1.31 277	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 541	0.04 290	0.00 1

test-3	0.63 257	0.06 52	1.00 170	0.07 323	0.13 433	0.99 100	0.01 137	2.46 213	0.20 40	1.96 446	0.01 1	1.10 354	0.05 160	3.75 363	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 562	0.15 456	0.13 499

test_1	0.61 248	0.06 52	1.00 170	0.07 323	0.12 427	0.99 100	0.01 137	2.46 213	0.20 40	1.71 423	0.01 1	1.10 354	0.04 141	3.71 361	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 560	0.15 456	0.13 499

test_3	0.58 242	0.06 52	1.04 193	0.07 323	0.12 427	1.01 103	0.01 137	2.45 211	0.20 40	0.95 313	0.01 1	1.05 346	0.05 160	3.74 362	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 560	0.15 456	0.13 499

RAFT-345	1.19 424	0.06 52	1.55 305	0.54 519	0.13 433	1.53 389	0.25 450	0.56 51	1.76 472	1.20 362	7.85 556	0.93 332	0.05 160	6.87 534	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

CRE-IMP	0.40 168	0.06 52	1.04 193	0.07 323	0.05 361	1.45 361	0.46 500	1.48 121	0.63 155	0.90 305	0.30 274	0.88 324	0.01 22	0.26 154	0.22 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.17 519

Prome-Stereo	1.23 430	0.06 52	0.93 153	0.12 375	0.24 491	1.26 282	0.67 519	2.53 221	0.69 224	2.08 458	8.70 563	0.76 309	2.91 531	2.12 308	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 587

WQFJX	0.51 219	0.07 82	0.27 41	0.04 246	0.47 546	1.16 208	0.05 328	4.75 495	1.98 491	0.15 172	0.02 108	0.17 212	0.10 245	0.58 231	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.02 257

BridgeDepth	0.11 9	0.07 82	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 61	0.00 1	0.14 1	0.62 143	0.08 103	0.01 1	0.08 161	0.04 141	0.14 76	0.05 38	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
MonStereo	0.19 52	0.07 82	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.41 38	0.00 1	2.16 185	0.63 155	0.03 52	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.09 41	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.01 128

Monster-pub-eth3d	0.19 52	0.07 82	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.41 38	0.00 1	2.16 185	0.64 167	0.03 52	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.10 51	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.01 128

asd	0.14 20	0.07 82	0.23 19	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.22 9	0.75 260	0.16 178	0.13 217	0.03 63	0.05 160	0.08 35	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.21 63	0.07 82	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	1.65 139	0.76 271	0.16 178	0.19 251	0.02 25	0.01 22	0.05 10	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 63	0.07 82	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.08 159	0.00 1	1.56 129	0.76 271	0.16 178	0.10 207	0.03 63	0.05 160	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 63	0.07 82	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.08 159	0.00 1	1.56 129	0.76 271	0.16 178	0.10 207	0.03 63	0.05 160	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 63	0.07 82	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.08 159	0.00 1	1.56 129	0.76 271	0.16 178	0.10 207	0.03 63	0.05 160	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 91	0.07 82	0.22 11	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	2.15 183	0.74 256	0.15 172	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.18 100	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 63	0.07 82	0.23 19	0.01 42	0.00 1	0.81 65	0.00 1	2.00 174	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.06 20	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo	0.34 136	0.07 82	1.33 271	0.03 206	0.01 210	1.06 144	0.00 1	2.93 256	0.66 186	0.01 8	0.09 203	0.14 198	0.07 208	0.10 51	0.16 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.01 128

MonSter	0.19 52	0.07 82	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.41 38	0.00 1	2.16 185	0.64 167	0.03 52	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.09 41	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.01 128

999	0.48 208	0.07 82	0.55 92	0.01 42	0.00 1	1.27 286	0.09 385	0.33 21	0.61 124	0.01 8	0.17 237	0.03 63	0.02 60	5.79 476	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.00 1

mms	0.11 9	0.07 82	0.45 71	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.01 137	0.38 27	0.15 15	0.05 70	0.02 108	0.06 135	0.05 160	0.20 120	0.04 15	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.14 506

AIO-Stereo	0.21 63	0.07 82	0.44 70	0.03 206	0.03 327	0.41 38	0.01 137	1.65 139	0.65 175	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.04 141	0.22 132	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 580	0.05 318	0.08 452

RSM++	0.17 38	0.07 82	0.42 68	0.03 206	0.00 1	0.40 36	0.00 1	1.18 97	0.59 100	0.02 25	0.01 1	0.01 2	0.05 160	0.20 120	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 529	0.09 395	0.07 439

RAFT-Stereo-weight	0.39 163	0.07 82	0.81 127	0.07 323	0.02 302	1.34 313	0.05 328	3.15 297	0.31 71	0.94 312	0.52 325	0.26 231	0.01 22	0.19 108	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

AAGNet	1.54 467	0.07 82	0.88 139	1.04 564	0.27 505	1.47 370	0.66 518	1.57 132	0.61 124	1.68 422	0.82 381	1.62 384	2.29 513	6.18 488	11.63 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

AnonymousM	0.34 136	0.07 82	0.63 103	0.02 140	0.01 210	1.09 163	0.03 273	1.54 126	0.68 207	0.17 187	0.04 171	0.02 25	0.24 325	0.25 146	0.04 15	0.00 1	0.01 351	1.93 594	0.00 1	0.01 76	0.00 1

xxxx	1.78 499	0.07 82	1.02 178	0.00 1	0.01 210	1.44 355	0.00 1	5.81 558	1.53 445	1.37 391	1.91 457	1.08 350	0.05 160	4.37 399	16.98 604	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

FENet	0.52 223	0.07 82	1.62 321	0.04 246	0.00 1	1.19 230	0.05 328	3.10 288	0.98 329	0.89 303	0.01 1	1.63 387	0.09 236	0.47 215	0.28 288	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

HSM-Net_RVC	1.40 451	0.07 82	1.58 315	0.00 1	0.01 210	1.88 449	0.05 328	7.24 583	1.71 470	3.63 532	3.63 518	3.21 491	0.36 359	4.25 389	0.44 363	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	3.50 552	0.07 82	3.94 513	2.66 589	1.46 577	12.94 594	0.97 531	7.32 584	2.42 520	14.82 605	8.08 560	2.74 458	1.51 479	8.44 573	2.48 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.11 478

NLMM1	0.55 236	0.08 106	0.35 59	0.03 206	0.10 414	1.19 230	0.01 137	4.94 510	3.06 539	0.15 172	0.03 153	0.13 191	0.08 225	0.48 216	0.36 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.02 257

NLSM1	0.46 195	0.08 106	0.31 50	0.03 206	0.44 540	1.19 230	0.01 137	3.99 421	1.96 489	0.13 162	0.02 108	0.11 181	0.09 236	0.26 154	0.42 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.01 128

GEAStereo	0.16 31	0.08 106	0.38 62	0.08 337	0.04 347	1.11 174	0.00 1	0.75 74	0.16 20	0.07 89	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.14 76	0.06 83	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.16 462	0.11 478

GSStereo	0.30 123	0.08 106	0.38 62	0.06 294	0.04 347	1.11 174	0.00 1	2.95 258	0.59 100	0.09 113	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.14 76	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.06 477	0.16 462	0.12 489

gasm-f	0.18 49	0.08 106	0.45 71	0.08 337	0.11 423	1.11 174	0.12 406	0.75 74	0.16 20	0.07 89	0.01 1	0.01 2	0.06 190	0.18 100	0.09 143	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.20 500	0.11 478

2.25w	0.21 63	0.08 106	0.22 11	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	1.80 155	0.74 256	0.13 162	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.10 51	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 91	0.08 106	0.24 23	0.00 1	0.00 1	1.06 144	0.00 1	2.14 182	0.79 288	0.13 162	0.01 1	0.01 2	0.02 60	0.09 41	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.26 109	0.08 106	1.52 302	0.46 503	0.00 1	1.14 193	0.01 137	0.63 61	0.21 45	0.38 233	0.02 108	0.04 83	0.06 190	0.18 100	0.20 235	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.05 467	0.22 506	0.04 360

Any-RAFT	0.64 260	0.08 106	1.07 200	0.03 206	0.00 1	2.77 495	0.08 373	3.57 373	1.23 380	0.96 315	0.26 266	1.61 382	0.31 345	0.72 246	0.06 83	0.00 1	0.10 542	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 15	0.08 106	0.61 101	0.01 42	0.00 1	0.94 91	0.03 273	0.29 15	0.21 45	0.05 70	0.02 108	0.06 135	0.04 141	0.26 154	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

DAS	1.26 433	0.08 106	2.25 411	0.04 246	0.01 210	1.28 288	1.18 538	3.80 399	1.58 458	4.60 550	2.37 484	1.53 371	0.53 389	5.36 454	0.59 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

SepStereo	1.28 434	0.08 106	2.25 411	0.04 246	0.01 210	1.28 288	1.18 538	3.80 399	1.58 458	4.60 550	2.37 484	1.53 371	0.53 389	5.63 472	0.59 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

PSMNet-ADL	0.77 301	0.08 106	0.90 144	0.07 323	0.01 210	2.01 454	0.02 222	2.55 222	1.11 359	0.33 211	0.59 342	2.15 424	0.69 426	4.07 381	0.85 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

NRIStereo	0.74 289	0.08 106	0.88 139	0.47 506	0.05 361	1.58 400	0.49 506	1.38 107	0.61 124	0.88 300	0.17 237	0.66 292	0.03 108	6.96 544	0.22 247	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.17 519

DEmStereo	1.51 462	0.08 106	2.17 398	0.09 350	0.02 302	1.76 440	0.90 529	1.47 120	0.60 113	2.46 493	6.42 550	1.08 350	5.16 568	6.21 490	1.86 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

DeepStereo_RVC	0.52 223	0.08 106	1.37 278	0.06 294	0.06 373	1.34 313	0.41 495	1.43 110	0.68 207	1.03 337	0.85 385	0.49 266	1.56 483	0.79 250	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.13 499

ICVP	0.46 195	0.08 106	1.58 315	0.01 42	0.01 210	1.10 169	0.21 437	3.80 399	0.52 94	0.42 238	0.27 270	0.33 242	0.06 190	0.57 228	0.13 177	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 128
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.61 248	0.08 106	1.78 349	0.00 1	0.00 1	1.59 407	0.07 365	5.32 534	0.13 5	0.62 259	0.32 276	0.37 246	0.67 424	0.68 245	0.49 381	0.03 531	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.02 186	0.01 128

test_xeample	1.79 500	0.08 106	1.03 189	0.02 140	0.00 1	1.44 355	0.00 1	5.48 542	1.84 476	1.65 420	2.17 479	0.37 246	0.06 190	4.00 380	17.67 607	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

SGM-Forest	1.84 501	0.08 106	1.31 267	0.15 403	0.22 482	3.52 519	2.46 566	3.85 407	2.16 506	5.29 559	3.90 522	3.71 509	1.56 483	6.28 494	1.90 489	0.01 501	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.30 550
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDF-Stereo	0.32 130	0.09 126	0.69 115	0.05 274	0.15 447	0.91 80	0.06 355	1.58 135	0.38 82	0.04 64	0.02 108	0.17 212	0.20 311	1.46 290	0.56 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 477	0.01 76	0.02 257

252Zero-FE	0.17 38	0.09 126	0.32 53	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.00 1	0.35 24	0.68 207	1.07 345	0.02 108	0.02 25	0.00 1	0.08 35	0.31 304	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

zero-FE	0.34 136	0.09 126	1.27 252	0.05 274	0.14 439	0.85 71	0.06 355	1.57 132	0.39 85	0.05 70	0.06 184	0.16 209	0.13 277	1.35 281	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 461	0.01 76	0.02 257

asda	0.22 81	0.09 126	0.28 43	0.01 42	0.00 1	1.11 174	0.00 1	1.57 132	0.76 271	0.15 172	0.07 191	0.03 63	0.08 225	0.11 57	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo	4.23 567	0.09 126	35.65 615	0.02 140	0.00 1	17.93 604	0.01 137	1.93 167	0.42 87	1.61 418	14.74 582	2.67 451	0.15 286	7.15 552	1.87 487	0.00 1	0.01 351	0.24 573	0.00 1	0.04 290	0.01 128

test_for_model	0.65 263	0.09 126	1.65 325	0.20 429	0.21 479	1.17 213	0.01 137	3.06 277	0.70 236	0.06 84	0.05 178	0.06 135	0.01 22	5.55 465	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 417

IGEVStereo-DCA	0.46 195	0.09 126	1.02 178	0.02 140	0.00 1	0.82 67	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.03 153	0.03 63	0.06 190	5.04 436	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 510	0.05 318	0.01 128

rrr	0.62 255	0.09 126	2.07 390	0.02 140	0.00 1	0.82 67	0.06 355	2.29 194	0.85 311	0.09 113	0.03 153	0.03 63	0.06 190	5.04 436	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 536	0.05 318	0.07 439

CAS	0.85 330	0.09 126	0.67 111	6.43 599	0.05 361	1.12 184	0.00 1	0.88 84	0.69 224	0.02 25	0.02 108	0.06 135	0.06 190	0.26 154	0.12 173	6.37 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 536

EGLCR-Stereo	0.28 112	0.09 126	0.73 119	0.18 419	0.05 361	1.17 213	0.04 303	2.37 198	0.17 28	0.35 223	0.01 1	0.01 2	0.02 60	0.38 198	0.04 15	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 330

DisPM	0.86 334	0.09 126	1.10 208	0.76 546	0.02 302	1.51 381	0.57 513	1.75 152	0.70 236	2.43 492	0.83 383	0.38 250	0.01 22	6.89 538	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

GANet-ADL	0.52 223	0.09 126	1.43 287	0.13 383	0.02 302	1.43 351	0.02 222	3.22 318	0.59 100	0.34 222	0.98 397	1.09 352	0.19 305	0.40 200	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 128

Patchmatch Stereo++	0.50 214	0.09 126	1.01 173	0.06 294	0.07 386	1.60 411	0.27 458	1.45 117	0.68 207	0.98 326	0.18 243	0.77 313	0.03 108	2.58 317	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383
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
PSM-adaLoss	0.46 195	0.09 126	1.01 173	0.06 294	0.09 404	1.61 415	0.30 477	1.43 110	0.69 224	0.97 317	0.18 243	0.77 313	0.02 60	1.67 297	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

ROB_FTStereo_v2	0.43 183	0.09 126	1.00 170	0.06 294	0.08 396	1.57 396	0.33 485	1.44 114	0.67 197	0.97 317	0.19 251	0.77 313	0.02 60	1.23 273	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

ROB_FTStereo	0.47 201	0.09 126	1.04 193	0.06 294	0.08 396	1.59 407	0.33 485	1.43 110	0.68 207	0.97 317	0.19 251	0.76 309	0.03 108	1.86 303	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

HUI-Stereo	0.45 192	0.09 126	1.08 203	0.06 294	0.08 396	1.61 415	0.32 482	1.43 110	0.70 236	0.97 317	0.18 243	0.77 313	0.02 60	1.44 288	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

iGMRVC	0.51 219	0.09 126	1.04 193	0.06 294	0.08 396	1.61 415	0.27 458	1.44 114	0.69 224	0.97 317	0.19 251	0.76 309	0.03 108	2.69 325	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.04 360

iRAFT	0.50 214	0.09 126	1.01 173	0.06 294	0.07 386	1.60 411	0.27 458	1.45 117	0.68 207	0.98 326	0.18 243	0.77 313	0.03 108	2.58 317	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

RAFT-IKP	0.45 192	0.09 126	1.06 199	0.06 294	0.06 373	1.44 355	0.31 481	1.44 114	0.69 224	0.97 317	0.18 243	0.76 309	0.02 60	1.65 296	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.04 360

222	2.69 531	0.09 126	1.03 189	0.00 1	0.00 1	1.54 393	0.00 1	5.61 547	1.55 447	1.51 404	2.10 471	0.53 271	0.07 208	4.54 415	35.09 624	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

UPFNet	0.87 341	0.09 126	2.05 388	0.00 1	0.00 1	1.90 451	0.11 397	3.41 345	0.83 304	2.15 461	0.10 207	1.92 406	0.09 236	3.94 377	0.70 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

R-Stereo Train	0.44 188	0.09 126	0.94 154	0.02 140	0.00 1	1.24 268	0.09 385	3.65 382	0.11 2	1.87 437	0.42 304	0.06 135	0.01 22	0.25 146	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257

RAFT-Stereo	0.44 188	0.09 126	0.94 154	0.02 140	0.00 1	1.24 268	0.09 385	3.65 382	0.11 2	1.87 437	0.42 304	0.06 135	0.01 22	0.25 146	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.65 263	0.09 126	1.12 212	0.02 140	0.00 1	1.45 361	0.23 447	4.38 459	1.44 427	1.17 357	0.37 294	1.56 375	0.18 299	0.56 227	0.37 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	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.
VMStereo-Base	0.12 11	0.10 151	0.60 100	0.00 1	0.00 1	0.84 70	0.02 222	0.24 11	0.13 5	0.02 25	0.02 108	0.14 198	0.07 208	0.13 72	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gcap_with_dpt	0.36 151	0.10 151	1.66 330	0.00 1	0.00 1	1.19 230	0.02 222	2.89 250	0.67 197	0.21 197	0.08 197	0.04 83	0.02 60	0.12 65	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 417

WQFJX1	0.56 238	0.10 151	0.35 59	0.02 140	0.41 537	1.18 224	0.07 365	5.08 521	2.44 522	0.11 149	0.02 108	0.20 221	0.20 311	0.60 233	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.02 257

Zero-FE251	0.22 81	0.10 151	0.95 158	0.04 246	0.00 1	1.04 116	0.04 303	0.53 42	0.19 33	0.87 299	0.02 108	0.02 25	0.01 22	0.16 90	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.05 383

DA	0.34 136	0.10 151	0.58 97	0.02 140	0.04 347	1.15 201	0.00 1	3.56 370	0.71 241	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.05 160	0.23 135	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.16 512

GGEV	0.34 136	0.10 151	0.58 97	0.02 140	0.04 347	1.15 201	0.00 1	3.56 370	0.71 241	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.05 160	0.23 135	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.16 512

FlowAnything_test	0.12 11	0.10 151	0.30 47	0.00 1	0.01 210	1.11 174	0.00 1	0.61 58	0.13 5	0.04 64	0.02 108	0.01 2	0.00 1	0.03 2	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.14 20	0.10 151	0.20 7	0.00 1	0.00 1	1.04 116	0.00 1	0.47 37	0.69 224	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.01 22	0.03 2	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

SGD-Stereo	0.12 11	0.10 151	0.25 36	0.03 206	0.00 1	1.03 106	0.00 1	0.24 11	0.59 100	0.01 8	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.06 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

GREAT-IGEV	0.24 102	0.10 151	0.92 148	0.06 294	0.33 530	1.11 174	0.06 355	0.36 26	0.19 33	0.02 25	0.47 320	0.02 25	0.06 190	0.13 72	0.16 207	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.20 541	0.09 395	0.36 559
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FACV-RUCA	0.49 210	0.10 151	1.30 264	0.06 294	0.12 427	1.14 193	0.07 365	3.57 373	0.92 318	0.18 190	0.99 398	0.19 217	0.31 345	0.25 146	0.16 207	0.00 1	0.00 1	0.08 553	0.02 438	0.24 512	0.12 489

rvit_0105_6	0.34 136	0.10 151	1.37 278	0.01 42	0.00 1	0.86 73	0.00 1	2.78 238	1.32 406	0.04 64	0.03 153	0.07 153	0.02 60	0.19 108	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 330

Occ-G	0.24 102	0.10 151	0.59 99	0.01 42	0.01 210	0.80 61	0.04 303	0.62 60	0.15 15	0.01 8	0.51 324	1.34 366	0.04 141	0.09 41	0.21 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 510	0.15 456	0.00 1

Pointernet	0.34 136	0.10 151	1.09 206	0.01 42	0.08 396	1.18 224	0.05 328	2.99 264	0.62 143	0.03 52	0.01 1	0.15 204	0.05 160	0.24 140	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 502	0.01 76	0.00 1

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 168	0.10 151	1.87 358	0.21 431	0.39 533	1.19 230	0.01 137	3.06 277	0.77 277	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.02 60	0.06 20	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.09 459

MGS-Stereo	0.31 127	0.10 151	0.89 143	0.02 140	0.00 1	0.50 50	0.00 1	0.39 30	0.61 124	0.02 25	2.91 500	0.04 83	0.03 108	0.21 129	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 560	0.00 1

testlalala	0.40 168	0.10 151	1.88 359	0.22 436	0.39 533	1.19 230	0.01 137	3.06 277	0.77 277	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.02 60	0.06 20	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.09 459

GCAPDPT-zeroshot	0.40 168	0.10 151	1.86 357	0.22 436	0.39 533	1.19 230	0.01 137	3.06 277	0.77 277	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.02 60	0.06 20	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.09 459

BUS	0.97 365	0.10 151	0.96 160	0.01 42	0.00 1	5.85 560	0.03 273	5.40 537	0.93 322	2.26 474	0.66 353	2.39 444	0.06 190	0.61 235	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 322	0.10 151	0.96 160	0.01 42	0.00 1	3.32 509	0.21 437	5.40 537	0.93 322	2.26 474	0.66 353	1.81 401	0.10 245	0.61 235	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

test_4	0.51 219	0.10 151	1.27 252	0.01 42	0.06 373	0.97 98	0.03 273	1.12 93	0.16 20	0.27 204	3.42 514	0.65 289	0.09 236	1.59 292	0.26 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 489	0.14 443	0.00 1

psmg	0.83 322	0.10 151	0.96 160	0.01 42	0.00 1	3.28 507	0.27 458	4.83 503	0.93 322	1.92 441	1.46 434	1.81 401	0.10 245	0.61 235	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.01 76	0.00 1

PFNet+	0.54 232	0.10 151	1.31 267	0.16 411	0.05 361	1.44 355	0.56 511	1.60 136	0.98 329	1.35 384	0.46 317	0.37 246	0.01 22	2.18 311	0.22 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

NF-Stereo	0.82 317	0.10 151	1.12 212	1.19 574	0.01 210	1.52 386	0.29 469	2.67 233	0.66 186	1.20 362	0.58 331	0.24 225	0.01 22	6.38 501	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

OCTAStereo	0.82 317	0.10 151	1.15 222	1.19 574	0.01 210	1.53 389	0.29 469	2.66 229	0.66 186	1.20 362	0.58 331	0.25 228	0.01 22	6.38 501	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 330	0.10 151	1.50 294	1.14 569	0.03 327	1.47 370	0.27 458	2.48 216	0.69 224	1.30 374	0.38 296	0.39 251	0.01 22	6.88 535	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

KMStereo	0.85 330	0.10 151	1.50 294	1.14 569	0.03 327	1.47 370	0.27 458	2.48 216	0.69 224	1.30 374	0.38 296	0.39 251	0.01 22	6.88 535	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

RE-Stereo	0.82 317	0.10 151	1.15 222	1.19 574	0.01 210	1.52 386	0.29 469	2.66 229	0.66 186	1.20 362	0.58 331	0.24 225	0.01 22	6.38 501	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 229	0.10 151	1.02 178	0.89 558	0.10 414	1.57 396	0.36 491	2.06 177	0.63 155	2.23 468	0.46 317	0.25 228	0.01 22	0.45 211	0.37 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

TVStereo	0.82 317	0.10 151	1.15 222	1.19 574	0.01 210	1.52 386	0.29 469	2.66 229	0.66 186	1.20 362	0.58 331	0.24 225	0.01 22	6.38 501	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

test_xeample3	0.35 147	0.10 151	1.95 367	0.02 140	0.00 1	0.93 89	0.07 365	1.70 148	0.86 313	0.09 113	0.04 171	0.05 118	0.05 160	0.23 135	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 556	0.06 338	0.08 452

MLG-Stereo_test2	0.16 31	0.11 182	0.23 19	0.02 140	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.27 14	1.26 387	0.02 25	0.01 1	0.08 161	0.00 1	0.07 27	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

LG-G_1	0.23 91	0.11 182	0.32 53	0.02 140	0.00 1	1.29 293	0.00 1	1.82 157	0.71 241	0.10 132	0.01 1	0.05 118	0.01 22	0.07 27	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

LG-G	0.23 91	0.11 182	0.32 53	0.02 140	0.00 1	1.29 293	0.00 1	1.82 157	0.71 241	0.10 132	0.01 1	0.05 118	0.01 22	0.07 27	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

AIO_test	0.17 38	0.11 182	0.55 92	0.08 337	0.06 373	0.42 45	0.06 355	0.35 24	0.38 82	0.03 52	0.01 1	0.86 322	0.03 108	0.21 129	0.10 157	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.08 489	0.03 250	0.02 257

rvit_stereo_0081_aga	0.17 38	0.11 182	0.81 127	0.00 1	0.00 1	0.80 61	0.01 137	0.79 76	0.59 100	0.02 25	0.01 1	0.05 118	0.03 108	0.19 108	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.33 133	0.11 182	0.92 148	0.09 350	0.06 373	0.34 22	0.00 1	2.56 223	0.64 167	0.32 209	0.43 309	0.17 212	0.09 236	0.26 154	0.10 157	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.22 549	0.05 318	0.01 128

AE-Stereo	0.47 201	0.11 182	1.03 189	0.04 246	0.09 404	1.11 174	0.03 273	4.16 436	0.34 76	0.35 223	0.82 381	0.15 204	0.16 291	0.45 211	0.05 38	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.26 562	0.09 395	0.05 383

UniTT-Stereo	0.16 31	0.11 182	1.13 216	0.03 206	0.17 459	0.32 16	0.02 222	0.38 27	0.32 74	0.03 52	0.16 230	0.05 118	0.07 208	0.16 90	0.16 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.00 1

SFCPSM	0.81 315	0.11 182	2.53 439	0.01 42	0.07 386	2.45 477	0.18 427	4.99 513	1.18 373	0.77 284	0.78 376	0.69 296	0.31 345	1.72 298	0.20 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 467	0.06 338	0.01 128

CBMV_ROB	1.70 493	0.11 182	1.98 375	0.46 503	0.00 1	2.85 498	0.91 530	4.27 449	2.21 512	4.02 542	5.00 535	2.97 475	2.32 515	5.40 455	1.35 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.06 417

Test_v1	0.10 7	0.12 192	0.54 90	0.02 140	0.00 1	0.37 32	0.01 137	0.43 32	0.16 20	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.00 1	0.14 76	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

FE-Mocha	0.48 208	0.12 192	1.34 272	0.11 372	0.09 404	0.64 56	0.01 137	3.94 418	0.22 50	0.49 251	0.58 331	0.59 277	0.53 389	0.29 168	0.38 345	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.15 510	0.02 186	0.02 257

FoundationStereo	0.08 3	0.12 192	0.24 23	0.02 140	0.01 210	0.12 3	0.04 303	0.24 11	0.59 100	0.00 1	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.11 57	0.07 102	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	0.24 102	0.12 192	0.71 118	0.04 246	0.02 302	1.07 149	0.00 1	1.30 103	0.17 28	0.59 257	0.02 108	0.08 161	0.11 257	0.18 100	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.17 529	0.06 338	0.02 257

IER	0.75 295	0.12 192	1.93 362	0.01 42	0.00 1	2.31 471	0.02 222	2.96 261	0.98 329	1.30 374	0.96 395	1.40 368	1.19 458	1.31 277	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

DRaft	1.34 444	0.12 192	1.19 238	0.06 294	0.01 210	1.64 425	0.43 497	1.86 162	0.14 10	3.76 534	5.27 538	0.41 254	4.38 559	5.49 459	1.68 475	0.01 501	0.06 506	0.00 1	0.07 484	0.07 356	0.11 478

cross-raft	0.53 229	0.12 192	1.78 349	0.03 206	0.01 210	1.04 116	0.10 394	3.21 317	0.23 54	0.37 231	0.01 1	2.86 466	0.04 141	0.24 140	0.24 258	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.16 520	0.01 76	0.02 257

Anonymous3	0.49 210	0.12 192	2.21 401	0.01 42	0.00 1	2.53 482	0.09 385	3.16 302	0.65 175	0.12 154	0.22 262	0.12 186	0.05 160	0.37 195	0.08 125	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.03 330

EAI-Stereo	1.14 416	0.12 192	1.19 238	0.21 431	0.32 528	1.84 448	2.32 561	5.42 540	1.19 375	1.02 332	5.66 541	0.48 263	0.60 399	0.86 253	0.62 410	0.00 1	0.13 559	0.00 1	0.65 592	0.02 186	0.17 519

CFNet-RSSM	0.51 219	0.12 192	1.26 250	0.03 206	0.14 439	1.24 268	0.02 222	4.12 434	0.15 15	0.31 207	0.01 1	1.96 411	0.04 141	0.19 108	0.25 266	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.27 564	0.01 76	0.01 128

Gwc-CoAtRS	0.42 176	0.12 192	1.28 255	0.03 206	0.13 433	1.03 106	0.02 222	2.33 196	0.15 15	0.35 223	0.01 1	2.27 434	0.03 108	0.20 120	0.25 266	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.22 549	0.01 76	0.01 128

StereoDRNet-Refined	0.83 322	0.12 192	1.18 233	0.02 140	0.01 210	1.31 304	0.00 1	3.33 331	1.07 352	1.92 441	1.24 422	2.48 446	0.18 299	1.86 303	1.67 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.05 383
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LACA1	0.12 11	0.13 204	0.16 2	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	0.20 5	0.62 143	0.00 1	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.17 95	0.04 15	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 31	0.13 204	0.42 68	0.04 246	0.00 1	1.05 130	0.15 414	0.57 55	0.38 82	0.06 84	0.01 1	0.02 25	0.00 1	0.07 27	0.19 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

LG-Stereo_L1	0.14 20	0.13 204	0.45 71	0.04 246	0.00 1	0.35 24	0.14 411	0.80 78	0.61 124	0.06 84	0.01 1	0.02 25	0.00 1	0.07 27	0.20 235	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

MM-Stereo_test1	0.40 168	0.13 204	1.31 267	0.64 534	0.07 386	0.92 87	0.03 273	3.08 285	0.80 295	0.35 223	0.04 171	0.05 118	0.02 60	0.20 120	0.13 177	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.26 522	0.02 257

PAM_32	1.45 455	0.13 204	2.69 450	0.26 456	0.30 519	2.15 463	0.29 469	4.92 508	0.22 50	0.84 295	2.02 466	9.57 577	3.27 542	0.97 261	0.56 398	0.00 1	0.12 554	0.00 1	0.31 574	0.04 290	0.27 547

PAM	1.34 444	0.13 204	2.83 457	0.30 468	0.31 525	2.21 465	0.30 477	5.05 518	0.23 54	0.82 293	1.11 406	9.08 574	2.34 516	0.90 255	0.44 363	0.00 1	0.13 559	0.00 1	0.31 574	0.03 250	0.28 548

GCAP-BAT	0.37 156	0.13 204	1.16 227	0.10 362	0.12 427	1.59 407	0.04 303	0.67 64	0.43 89	0.84 295	0.89 389	0.39 251	0.07 208	0.27 163	0.49 381	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.19 536	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 156	0.13 204	2.43 428	0.02 140	0.00 1	1.12 184	0.02 222	1.66 143	1.15 369	0.16 178	0.08 197	0.02 25	0.05 160	0.40 200	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.10 470

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 91	0.13 204	0.62 102	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.63 61	0.80 295	0.76 282	0.18 243	0.09 169	0.06 190	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 383

MSKI-zero shot	0.73 287	0.13 204	1.56 312	0.02 140	0.14 439	1.34 313	0.04 303	3.00 266	0.23 54	0.67 268	1.64 439	0.89 325	0.00 1	4.55 416	0.10 157	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.21 547	0.03 250	0.01 128

CASS	0.56 238	0.13 204	1.40 281	0.03 206	0.01 210	1.65 429	0.04 303	3.03 272	0.63 155	1.96 446	0.93 393	0.28 235	0.36 359	0.52 220	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
hknet	1.08 393	0.13 204	2.07 390	0.01 42	0.00 1	3.32 509	0.21 437	5.40 537	0.92 318	2.26 474	0.66 353	3.43 499	0.05 160	2.81 328	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

NLSM3	0.29 117	0.14 216	0.38 62	0.02 140	0.00 1	1.21 248	0.01 137	2.99 264	0.65 175	0.02 25	0.03 153	0.05 118	0.15 286	0.06 20	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

MultiAttention	6.26 583	0.14 216	1.30 264	1.04 564	1.50 579	42.66 625	15.75 623	6.19 566	1.92 487	3.14 518	7.95 558	6.41 556	0.37 361	28.21 622	3.39 529	0.13 560	0.01 351	0.67 585	0.81 598	1.99 587	1.71 589

LGtest1	0.13 15	0.14 216	0.30 47	0.01 42	0.00 1	0.40 36	0.00 1	0.54 50	0.73 250	0.06 84	0.01 1	0.03 63	0.00 1	0.04 6	0.21 243	0.00 1	0.05 497	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 151	0.14 216	1.14 218	0.04 246	0.05 361	1.39 334	0.05 328	1.87 163	0.77 277	0.13 162	0.07 191	0.48 263	0.02 60	0.41 203	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 532	0.01 76	0.10 470

ITSA-stereo	1.13 413	0.14 216	1.59 319	0.17 414	0.04 347	1.40 335	0.14 411	5.66 552	3.10 540	0.74 278	0.35 287	0.62 283	1.06 446	5.53 461	1.63 472	0.03 531	0.00 1	0.09 556	0.06 477	0.07 356	0.07 439

trnet	0.22 81	0.14 216	0.67 111	0.00 1	0.00 1	1.24 268	0.01 137	1.16 96	0.56 97	0.09 113	0.08 197	0.05 118	0.00 1	0.29 168	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

GMStereo_Zeroshot	0.63 257	0.14 216	1.54 303	0.75 543	0.00 1	1.26 282	0.01 137	1.85 160	0.31 71	1.44 401	0.58 331	1.76 396	0.19 305	2.55 316	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1

CASnet	0.16 31	0.14 216	0.52 87	0.01 42	0.00 1	0.86 73	0.00 1	0.51 39	0.75 260	0.10 132	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.22 132	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 263	0.14 216	2.02 381	0.01 42	0.01 210	1.10 169	0.00 1	2.80 242	0.97 327	0.48 248	0.28 272	2.31 439	1.50 478	1.19 270	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

CES	0.43 183	0.14 216	0.85 133	0.05 274	1.52 580	1.22 252	0.05 328	1.01 88	0.59 100	0.03 52	0.02 108	0.14 198	0.10 245	0.40 200	0.10 157	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	2.45 594

RCA-Stereo	0.37 156	0.14 216	0.76 122	0.01 42	0.00 1	1.17 213	0.00 1	3.14 294	0.61 124	0.71 274	0.47 320	0.05 118	0.13 277	0.19 108	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.01 128

ASMatch	1.44 454	0.14 216	2.15 397	0.60 527	0.21 479	1.21 248	0.26 454	0.96 86	0.66 186	0.29 206	11.75 575	0.93 332	2.37 517	6.73 524	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.04 360

s12784h	0.56 238	0.14 216	1.22 245	0.02 140	0.00 1	1.14 193	0.03 273	3.43 349	1.47 432	1.02 332	1.41 433	0.05 118	0.02 60	1.08 266	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

sCroCo_RVC	0.21 63	0.14 216	1.54 303	0.01 42	0.00 1	0.13 4	0.04 303	1.10 92	0.65 175	0.10 132	0.05 178	0.03 63	0.04 141	0.23 135	0.05 38	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

DSFCA	1.30 437	0.14 216	1.82 353	0.01 42	0.03 327	3.74 524	0.86 526	2.71 235	1.23 380	3.09 516	0.41 303	2.93 470	1.49 475	6.12 487	1.35 462	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

MSMDNet	0.65 263	0.14 216	2.02 381	0.01 42	0.01 210	1.11 174	0.00 1	2.88 249	0.98 329	0.49 251	0.28 272	2.32 440	1.49 475	1.19 270	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

NLCSM	0.64 260	0.15 232	0.32 53	0.04 246	0.48 548	1.18 224	0.09 385	3.93 416	1.65 463	0.11 149	0.04 171	0.20 221	0.22 321	3.93 376	0.25 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 462	0.02 257

Monster-pub-mixall	0.14 20	0.15 232	0.32 53	0.01 42	0.01 210	0.31 13	0.00 1	0.40 31	0.24 60	0.11 149	0.02 108	0.03 63	0.00 1	0.93 256	0.21 243	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

S2M2_L	0.13 15	0.15 232	0.45 71	0.02 140	0.01 210	0.32 16	0.00 1	0.52 41	0.60 113	0.00 1	0.14 219	0.03 63	0.01 22	0.20 120	0.16 207	0.00 1	0.01 351	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
castereo++	0.25 106	0.15 232	0.48 81	0.09 350	0.00 1	1.08 159	0.03 273	1.53 125	0.67 197	0.00 1	0.01 1	0.59 277	0.00 1	0.09 41	0.06 83	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.28 568	0.02 186	0.00 1

UGAM-zero	1.60 475	0.15 232	2.43 428	0.12 375	0.28 515	1.07 149	0.04 303	5.96 563	0.26 65	1.18 359	0.22 262	8.02 568	4.54 560	6.89 538	0.27 281	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.29 572	0.01 76	0.15 509

test_sample3	0.84 328	0.15 232	2.22 408	0.48 507	0.01 210	1.37 324	0.01 137	4.63 485	1.17 372	1.43 398	0.43 309	0.80 320	0.10 245	3.48 351	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

DCANet-4	0.69 280	0.15 232	3.76 508	0.03 206	0.01 210	1.22 252	0.01 137	3.14 294	1.90 484	2.34 480	0.14 219	0.11 181	0.25 330	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 383

tt	68.65 631	0.15 232	99.57 641	50.64 627	14.90 620	100.00 643	100.00 643	100.00 646	99.76 641	27.80 620	10.52 572	99.97 646	98.63 641	99.61 641	100.00 647	90.62 636	98.21 639	46.66 631	52.02 632	62.86 632	21.04 627

anonymity	0.74 289	0.15 232	1.17 230	0.16 411	0.27 505	0.71 57	0.01 137	4.70 489	1.78 473	1.15 353	1.23 420	0.31 237	1.65 491	0.54 225	0.53 390	0.02 523	0.02 433	0.00 1	0.27 564	0.02 186	0.06 417

iRaft-Stereo_20w	0.92 357	0.15 232	2.68 449	0.24 446	0.06 373	1.36 319	0.28 466	7.46 586	0.34 76	1.56 415	0.37 294	0.62 283	1.24 463	1.25 274	0.34 326	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.16 520	0.02 186	0.13 499

CrosDoStereo	1.66 483	0.15 232	1.66 330	0.02 140	0.07 386	1.38 330	6.16 604	3.12 291	1.06 350	0.97 317	3.74 520	0.96 336	4.79 564	7.00 548	1.92 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 483	0.15 232	1.66 330	0.02 140	0.07 386	1.38 330	6.16 604	3.12 291	1.06 350	0.97 317	3.74 520	0.96 336	4.79 564	7.00 548	1.92 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.00 1

RAFT-RH_RVC	2.05 517	0.15 232	1.66 330	0.60 527	0.27 505	1.49 377	0.02 222	0.58 56	0.65 175	5.35 561	21.66 603	1.06 348	0.07 208	6.85 531	0.57 402	0.04 534	0.00 1	0.00 1	0.03 449	0.01 76	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 574	0.15 232	1.83 354	0.22 436	0.44 540	5.60 557	1.66 548	5.22 525	4.37 558	14.49 604	21.86 604	20.65 602	11.88 600	7.66 565	4.55 543	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.05 383
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DDVS	0.92 357	0.16 246	1.39 280	0.21 431	0.27 505	3.17 502	0.26 454	2.56 223	0.62 143	0.70 272	0.81 379	2.17 430	0.45 378	5.26 446	0.29 292	0.00 1	0.01 351	0.01 508	0.00 1	0.04 290	0.02 257

rvit_0105_4	0.39 163	0.16 246	1.66 330	0.01 42	0.00 1	0.85 71	0.00 1	3.15 297	1.33 408	0.07 89	0.06 184	0.10 179	0.03 108	0.29 168	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

test_sample5	0.86 334	0.16 246	2.25 411	0.49 509	0.01 210	1.41 340	0.01 137	4.55 475	1.27 393	1.35 384	0.89 389	0.58 275	0.11 257	3.75 363	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

test_sample4	0.86 334	0.16 246	2.28 419	0.50 512	0.01 210	1.42 348	0.01 137	4.65 487	1.27 393	1.52 405	0.66 353	0.69 296	0.08 225	3.50 352	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

SMFormer	1.04 383	0.16 246	1.55 305	0.33 478	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 407	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	1.24 453	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

tta	1.04 383	0.16 246	1.55 305	0.33 478	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 407	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	1.24 453	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.01 128

qqq1	0.98 368	0.16 246	1.55 305	0.33 478	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 407	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.01 128

fff1	0.98 368	0.16 246	1.55 305	0.33 478	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 407	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.01 128

DualNet	0.88 345	0.16 246	2.25 411	0.49 509	0.01 210	1.41 340	0.01 137	4.55 475	1.27 393	1.43 398	1.12 408	0.58 275	0.11 257	3.75 363	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

RAFT-Test	0.61 248	0.16 246	2.27 418	0.04 246	0.15 447	1.80 445	0.17 422	2.52 219	0.65 175	0.56 255	0.11 213	2.76 459	0.02 60	0.27 163	0.34 326	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.29 572	0.01 76	0.01 128

LoS	0.28 112	0.16 246	0.95 158	0.07 323	0.01 210	1.32 305	0.07 365	1.30 103	0.60 113	0.04 64	0.03 153	0.28 235	0.11 257	0.48 216	0.11 168	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
BStereo	0.34 136	0.17 257	2.86 460	0.00 1	0.10 414	0.41 38	0.03 273	2.16 185	0.62 143	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.08 35	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.02 533	0.02 438	0.01 76	0.01 128

MatchStereo	0.17 38	0.17 257	0.97 166	0.01 42	0.00 1	0.18 6	0.00 1	1.06 90	0.59 100	0.01 8	0.01 1	0.05 118	0.07 208	0.14 76	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.55 236	0.17 257	2.86 460	0.00 1	0.10 414	4.86 548	0.03 273	2.09 180	0.62 143	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.08 35	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.02 533	0.02 438	0.01 76	0.01 128

WCG-NET	0.22 81	0.17 257	0.54 90	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.05 328	0.61 58	1.09 356	0.17 187	0.33 283	0.03 63	0.13 277	0.20 120	0.07 102	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.02 257

IGEV-Stereo+	0.43 183	0.17 257	0.46 75	0.14 398	1.06 570	0.63 55	0.02 222	0.30 16	0.24 60	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.03 108	1.86 303	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.15 510	1.83 585	1.61 588

test_sample6	0.89 352	0.17 257	2.23 410	0.48 507	0.01 210	1.43 351	0.01 137	4.49 470	1.40 418	1.43 398	1.12 408	0.64 288	0.14 282	3.86 372	0.42 357	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

CFNet_pseudo	0.66 269	0.17 257	2.08 392	0.00 1	0.01 210	1.22 252	0.00 1	2.79 239	0.73 250	0.78 287	0.46 317	2.32 440	0.63 408	1.77 300	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

pcwnet_v2	1.29 435	0.17 257	5.98 567	0.10 362	0.01 210	1.76 440	0.02 222	5.08 521	2.90 536	1.54 413	1.98 462	2.03 415	0.81 434	3.01 334	0.28 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.03 250	0.03 330

CREStereo	0.22 81	0.17 257	0.64 106	0.00 1	0.01 210	1.22 252	0.01 137	1.15 95	0.56 97	0.10 132	0.07 191	0.04 83	0.00 1	0.32 181	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	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
ccs_rob	0.65 263	0.17 257	2.09 393	0.00 1	0.01 210	1.22 252	0.00 1	2.77 237	0.73 250	0.75 279	0.44 312	2.32 440	0.64 412	1.76 299	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

NVstereo2D	1.09 401	0.17 257	4.40 534	0.00 1	0.00 1	1.59 407	0.18 427	4.29 451	1.40 418	0.85 297	0.36 290	2.30 437	0.62 407	5.26 446	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

test_sample7	0.72 285	0.18 268	1.23 247	0.55 521	0.01 210	1.21 248	0.00 1	4.31 453	1.07 352	1.35 384	0.36 290	0.70 299	0.44 374	2.58 317	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

MIF-Stereo (partial)	0.27 110	0.18 268	1.14 218	0.01 42	0.00 1	0.43 46	0.02 222	1.97 172	0.39 85	0.11 149	0.08 197	0.07 153	0.06 190	0.44 206	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.02 257

EKT-Stereo	0.74 289	0.18 268	1.23 247	0.81 548	4.25 594	1.19 230	0.03 273	2.17 190	0.13 5	0.35 223	0.40 300	0.97 339	0.08 225	2.61 322	0.09 143	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.07 484	0.04 290	0.03 330

LCNet	0.87 341	0.18 268	0.97 166	0.14 398	0.26 499	1.19 230	0.22 443	2.36 197	0.71 241	1.82 434	0.21 258	0.11 181	2.56 521	5.56 466	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.81 575

ac_64	1.12 411	0.18 268	1.64 324	0.18 419	0.25 496	1.48 376	0.02 222	4.97 511	1.47 432	0.69 271	0.45 316	4.94 541	0.46 381	4.87 428	0.74 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.00 1

HGLStereo	1.03 381	0.18 268	1.50 294	0.01 42	0.01 210	1.41 340	0.01 137	3.41 345	0.82 301	1.05 340	3.09 504	2.11 420	1.24 463	4.51 412	1.18 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.03 330

FC-DCNN	6.09 580	0.18 268	2.35 424	0.42 496	0.53 551	7.80 578	1.42 544	8.14 589	7.07 581	19.05 611	22.10 605	22.85 605	13.84 603	9.42 580	6.44 558	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.06 417

DISCO	1.93 507	0.18 268	2.44 430	0.67 538	0.53 551	5.25 553	0.00 1	5.43 541	1.56 452	2.09 459	0.91 391	6.48 558	0.89 439	8.55 574	3.60 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.01 128

S2M2_XL	0.06 1	0.19 276	0.39 66	0.04 246	0.00 1	0.08 2	0.00 1	0.33 21	0.07 1	0.01 8	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 10	0.07 102	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
xyz-stereo-finetune2	0.61 248	0.19 276	0.84 132	0.06 294	0.00 1	1.28 288	0.04 303	1.89 165	0.69 224	0.10 132	0.59 342	0.07 153	0.67 424	5.30 449	0.47 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

ISRNet	0.88 345	0.19 276	2.71 453	0.05 274	0.00 1	1.17 213	0.03 273	2.96 261	0.80 295	2.17 463	1.70 447	2.59 448	0.20 311	2.58 317	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.00 1

UGAM	1.08 393	0.19 276	2.83 457	0.05 274	0.01 210	1.09 163	0.11 397	2.89 250	0.64 167	0.08 103	2.46 486	3.64 505	0.08 225	6.99 546	0.25 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 438	0.27 527	0.04 360

FC-DCNN v2	6.25 582	0.19 276	2.31 421	0.44 497	0.55 555	8.05 580	1.51 547	8.71 590	7.22 582	19.24 612	22.98 608	24.00 608	13.47 602	9.80 586	6.51 559	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.05 383

IGEV++	0.36 151	0.19 276	0.57 95	0.09 350	0.00 1	0.35 24	0.03 273	4.62 482	0.24 60	0.12 154	0.02 108	0.03 63	0.17 295	0.24 140	0.23 252	0.00 1	0.05 497	0.00 1	0.04 461	0.09 395	0.08 452

MyStereo06	0.80 313	0.19 276	2.53 439	0.02 140	0.00 1	1.51 381	0.01 137	4.61 481	0.24 60	0.89 303	0.69 364	3.14 486	1.18 457	0.58 231	0.33 315	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.07 439

MyStereo05	0.79 309	0.19 276	3.17 478	0.02 140	0.00 1	1.51 381	0.01 137	3.56 370	2.48 526	1.34 378	0.02 108	1.25 361	0.38 364	1.19 270	0.50 383	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.07 439

PFNet	1.06 392	0.19 276	2.95 464	1.16 571	0.56 556	1.58 400	0.25 450	1.50 122	0.60 113	2.38 488	1.23 420	0.63 286	0.30 341	6.85 531	0.43 360	0.16 563	0.01 351	0.00 1	0.07 484	0.18 480	0.18 525

CREStereo++_RVC	0.29 117	0.19 276	0.83 131	0.05 274	0.00 1	1.19 230	0.00 1	0.66 63	0.99 333	0.25 201	1.26 425	0.05 118	0.07 208	0.20 120	0.09 143	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
HCRNet	0.73 287	0.19 276	1.10 208	0.01 42	0.00 1	1.17 213	0.01 137	3.07 283	1.97 490	0.60 258	0.21 258	0.56 274	0.11 257	5.34 453	0.20 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

FAT-Stereo	1.86 503	0.19 276	3.31 488	0.17 414	0.03 327	1.78 443	0.97 531	4.76 497	2.79 534	4.22 544	4.87 531	5.31 549	2.83 530	5.06 438	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 128

PMTNet	0.21 63	0.19 276	0.85 133	0.02 140	0.02 302	1.14 193	0.30 477	0.88 84	0.11 2	0.03 52	0.02 108	0.07 153	0.02 60	0.37 195	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1

IGEV-FE	0.74 289	0.20 289	3.00 467	0.26 456	0.02 302	1.10 169	0.05 328	3.72 387	0.19 33	0.88 300	0.71 371	2.81 460	0.63 408	0.52 220	0.33 315	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.16 520	0.04 290	0.00 1

SCV_C0	0.34 136	0.20 289	0.96 160	0.02 140	0.00 1	0.41 38	0.02 222	3.62 378	0.65 175	0.12 154	0.01 1	0.07 153	0.09 236	0.18 100	0.13 177	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.19 536	0.12 429	0.04 360

rvit_0105_5	0.41 173	0.20 289	1.94 366	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.00 1	3.18 307	1.27 393	0.08 103	0.09 203	0.10 179	0.02 60	0.35 191	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.03 330

IGEV_Zeroshot_test	0.74 289	0.20 289	3.00 467	0.26 456	0.02 302	1.10 169	0.05 328	3.72 387	0.19 33	0.88 300	0.71 371	2.84 463	0.63 408	0.53 223	0.33 315	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.16 520	0.04 290	0.00 1

CFNet_ucs	0.77 301	0.20 289	2.22 408	0.01 42	0.01 210	1.32 305	0.00 1	3.30 328	1.31 403	1.15 353	1.14 410	2.19 432	0.42 372	2.04 307	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

GwcNet-ADL	0.62 255	0.20 289	2.03 383	0.05 274	0.01 210	1.29 293	0.02 222	3.16 302	1.39 414	0.97 317	0.44 312	1.48 369	0.23 322	0.78 249	0.27 281	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.03 330

IRAFT_RVC	1.02 379	0.20 289	1.58 315	1.39 578	0.26 499	1.33 311	0.32 482	2.52 219	0.66 186	1.58 416	0.81 379	1.16 356	1.58 487	6.51 510	0.43 360	0.00 1	0.12 554	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.03 330

XX-Stereo	1.04 383	0.20 289	4.94 549	0.85 552	0.04 347	1.25 278	0.00 1	3.37 335	0.45 91	1.22 368	0.50 323	3.70 508	0.02 60	3.91 375	0.05 38	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.20 541	0.03 250	0.02 257

ccnet	1.70 493	0.20 289	1.95 367	0.26 456	0.18 463	3.72 523	1.22 540	4.22 444	1.43 426	2.37 486	3.96 524	3.45 500	1.51 479	4.69 421	4.47 541	0.06 548	0.00 1	0.09 556	0.01 412	0.10 411	0.01 128

RAStereo	0.17 38	0.21 298	1.18 233	0.04 246	0.01 210	0.18 6	0.00 1	0.81 80	0.34 76	0.07 89	0.04 171	0.05 118	0.05 160	0.19 108	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

ff7	0.23 91	0.21 298	1.02 178	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.44 206	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 510	0.07 356	0.01 128

ffff	0.23 91	0.21 298	1.02 178	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.44 206	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 510	0.07 356	0.01 128

11t	0.23 91	0.21 298	1.02 178	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.44 206	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 510	0.07 356	0.01 128

anonymousdsp	0.21 63	0.21 298	0.63 103	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.74 72	0.77 277	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.25 146	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 520	0.08 373	0.03 330

ccc-4	0.23 91	0.21 298	1.02 178	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.44 206	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 510	0.07 356	0.01 128

IGEV-Stereo	0.21 63	0.21 298	0.63 103	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.73 70	0.77 277	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.24 140	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 520	0.08 373	0.03 330
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLGR	0.76 299	0.21 298	2.98 465	0.06 294	0.07 386	1.24 268	0.05 328	3.09 287	1.38 412	0.62 259	0.34 284	0.75 308	0.78 431	3.35 341	0.22 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.06 417

ACVNet	0.57 241	0.21 298	1.34 272	0.09 350	0.00 1	1.36 319	0.22 443	2.40 201	1.05 347	0.63 263	0.66 353	1.94 408	0.26 333	0.31 175	0.79 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.00 1

acv_ft	0.79 309	0.21 298	1.28 255	0.01 42	1.08 571	1.68 432	0.01 137	3.75 390	1.05 347	1.31 377	0.66 353	1.94 408	0.46 381	0.31 175	1.68 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 210	0.22 308	0.51 84	0.03 206	0.00 1	1.30 299	0.01 137	1.97 172	0.71 241	0.04 64	0.04 171	0.08 161	0.04 141	4.32 392	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

CAS++	0.32 130	0.22 308	0.69 115	0.04 246	0.00 1	0.35 24	0.01 137	4.32 457	0.48 92	0.02 25	0.01 1	0.07 153	0.00 1	0.19 108	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.47 201	0.22 308	1.27 252	0.15 403	0.01 210	1.18 224	0.01 137	1.65 139	0.48 92	0.02 25	1.80 453	0.46 259	0.04 141	1.62 295	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.01 412	0.16 462	0.02 257

NINENet	1.03 381	0.22 308	1.30 264	0.10 362	0.01 210	5.85 560	0.03 273	4.41 464	1.25 386	1.55 414	0.60 348	2.39 444	0.06 190	2.72 327	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.01 508	0.00 1	0.04 290	0.00 1

DMCA	0.68 278	0.22 308	1.96 371	0.01 42	0.01 210	1.28 288	0.02 222	3.02 270	1.54 446	2.14 460	0.15 228	1.74 393	0.10 245	0.45 211	0.95 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 128

DANet	1.74 495	0.22 308	3.06 471	0.75 543	0.44 540	2.46 478	0.35 490	3.40 343	1.41 421	4.22 544	1.56 436	5.03 543	0.56 394	6.29 495	5.00 549	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.04 290	0.08 452
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	1.17 422	0.22 308	1.28 255	0.08 337	0.00 1	1.51 381	0.23 447	3.39 341	1.52 444	3.43 529	2.00 464	3.40 497	0.31 345	4.29 391	1.82 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 435	0.22 308	1.35 276	0.64 534	0.16 455	2.56 483	0.00 1	4.14 435	2.37 518	2.29 479	1.76 450	2.84 463	0.02 60	6.80 530	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.11 478

DispViT+	0.23 91	0.23 316	1.28 255	0.01 42	0.00 1	0.26 11	0.01 137	1.87 163	0.59 100	0.01 8	0.03 153	0.04 83	0.02 60	0.11 57	0.02 1	0.00 1	0.17 572	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.30 123	0.23 316	1.20 241	0.00 1	0.00 1	0.90 78	0.01 137	2.79 239	0.60 113	0.02 25	0.02 108	0.06 135	0.01 22	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257

whm_eth	0.30 123	0.23 316	1.20 241	0.00 1	0.00 1	0.90 78	0.01 137	2.79 239	0.60 113	0.02 25	0.02 108	0.06 135	0.01 22	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257

DIP-Stereo	0.58 242	0.23 316	0.90 144	0.08 337	0.00 1	1.43 351	0.01 137	6.01 564	1.38 412	0.92 310	0.11 213	0.04 83	0.19 305	0.12 65	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.01 128
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DRN-Test	1.62 476	0.23 316	3.72 506	0.18 419	0.13 433	3.34 511	0.19 433	5.93 562	2.01 496	4.14 543	0.76 375	2.12 422	1.78 497	5.22 445	2.62 520	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.01 412	0.03 250	0.01 128

HART	0.44 188	0.24 321	1.41 283	0.01 42	0.00 1	0.33 18	0.00 1	2.91 254	0.61 124	0.26 202	1.98 462	0.35 244	0.03 108	0.20 120	0.14 188	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.05 383

WCG-NET（raft）	0.29 117	0.24 321	0.51 84	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.05 328	0.56 51	1.12 364	0.21 197	0.12 216	1.54 373	0.14 282	0.14 76	0.07 102	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.03 330

UNet	1.13 413	0.24 321	4.21 524	0.01 42	0.02 302	2.31 471	0.02 222	3.06 277	0.76 271	1.17 357	0.14 219	2.73 457	1.58 487	4.48 411	1.92 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

CBMV	1.56 469	0.24 321	1.92 361	0.31 472	0.03 327	2.90 500	4.33 586	3.79 396	1.81 474	4.98 557	1.73 448	2.70 455	1.68 493	3.81 368	0.92 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.08 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ToySt	0.47 201	0.25 325	2.47 435	0.04 246	0.01 210	1.17 213	0.00 1	2.01 175	0.63 155	0.08 103	0.14 219	1.16 356	0.05 160	0.80 252	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 449	0.10 411	0.04 360

ProNet	0.20 58	0.25 325	0.78 124	0.01 42	0.01 210	0.95 94	0.00 1	0.70 66	0.68 207	0.02 25	0.01 1	0.05 118	0.03 108	0.31 175	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.12 429	0.04 360

HHNet	0.87 341	0.25 325	1.78 349	0.16 411	0.08 396	1.30 299	0.44 498	1.93 167	0.64 167	1.41 397	5.92 543	0.14 198	1.79 498	0.35 191	0.95 438	0.05 540	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.14 443	0.01 128

test-1	0.52 223	0.25 325	0.94 154	0.03 206	0.22 482	1.20 244	0.08 373	4.03 426	0.25 64	0.70 272	0.66 353	0.71 303	0.03 108	0.30 174	0.43 360	0.00 1	0.18 573	0.00 1	0.07 484	0.01 76	0.25 546

tg	0.34 136	0.26 329	0.68 113	0.01 42	0.00 1	1.25 278	0.01 137	1.75 152	0.65 175	0.11 149	0.40 300	0.74 307	0.11 257	0.29 168	0.08 125	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.29 538	0.21 538

model_zeroshot	0.49 210	0.26 329	2.10 395	0.03 206	0.01 210	1.69 434	0.08 373	2.63 226	0.18 30	1.02 332	0.01 1	0.61 280	0.06 190	0.86 253	0.14 188	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.16 520	0.02 186	0.01 128

gcap-zeroshot	0.70 283	0.26 329	1.98 375	0.19 427	0.27 505	1.43 351	0.02 222	4.23 445	0.82 301	0.75 279	0.54 328	2.19 432	0.03 108	0.63 239	0.25 266	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.20 541	0.00 1	0.01 128

anonymousa	0.79 309	0.26 329	1.91 360	0.03 206	0.29 517	1.46 369	0.02 222	3.76 392	0.97 327	0.72 276	2.25 481	3.21 491	0.56 394	0.15 85	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 461	0.00 1	0.02 257

ACV-stereo	1.64 481	0.27 333	2.94 463	0.04 246	0.04 347	6.31 566	0.18 427	1.81 156	0.22 50	0.23 200	0.01 1	10.52 579	5.41 574	4.07 381	0.77 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

MyStereo07	0.27 110	0.27 333	0.64 106	0.02 140	0.01 210	1.64 425	0.01 137	1.41 108	0.73 250	0.10 132	0.01 1	0.03 63	0.10 245	0.24 140	0.04 15	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.06 417

MyStereo04	0.78 308	0.27 333	3.19 479	0.02 140	0.01 210	1.64 425	0.01 137	3.64 381	2.20 511	0.98 326	0.02 108	1.29 363	0.57 396	1.10 267	0.53 390	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.06 417

ACVNet-DCA	0.61 248	0.27 333	1.28 255	0.13 383	0.00 1	3.44 514	0.01 137	3.15 297	0.68 207	0.33 211	0.69 364	0.04 83	0.61 402	1.43 284	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.03 449	0.01 76	0.01 128

xx1	0.95 362	0.27 333	1.28 255	0.13 383	0.00 1	3.44 514	0.01 137	3.18 307	7.23 583	0.33 211	0.69 364	0.73 305	0.12 270	1.43 284	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

1test111	0.69 280	0.27 333	1.28 255	0.13 383	0.00 1	3.44 514	0.01 137	3.15 297	0.68 207	0.33 211	0.69 364	0.04 83	0.61 402	2.95 332	0.07 102	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.03 449	0.01 76	0.01 128

cc1	0.94 360	0.27 333	1.28 255	0.13 383	0.00 1	3.44 514	0.01 137	3.18 307	7.23 583	0.33 211	0.69 364	0.04 83	0.61 402	1.43 284	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.03 449	0.09 395	0.04 360

tt1	0.88 345	0.27 333	1.25 249	0.08 337	0.00 1	3.36 512	0.02 222	3.03 272	6.40 574	0.33 211	0.66 353	0.05 118	0.40 370	1.59 292	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.03 330

CRFU-Net	1.32 442	0.27 333	2.46 434	1.17 573	0.03 327	4.08 529	0.05 328	5.61 547	0.67 197	1.53 407	0.70 370	3.47 501	2.62 524	3.24 339	0.24 258	0.01 501	0.01 351	0.11 562	0.00 1	0.13 436	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.36 151	0.27 333	0.76 122	0.01 42	0.00 1	1.20 244	0.01 137	2.15 183	0.62 143	0.15 172	0.22 262	0.69 296	0.12 270	0.28 165	0.18 224	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.22 541

MMNet	1.20 426	0.27 333	3.59 501	0.09 350	0.00 1	4.15 531	0.01 137	3.63 380	1.19 375	1.93 445	0.32 276	1.35 367	1.23 460	4.42 403	1.84 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

SCV	0.42 176	0.28 344	0.68 113	0.26 456	0.16 455	0.26 11	0.05 328	4.98 512	0.63 155	0.10 132	0.01 1	0.02 25	0.05 160	0.26 154	0.13 177	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.18 532	0.25 519	0.18 525

castereo	0.32 130	0.28 344	0.46 75	0.01 42	0.05 361	0.81 65	0.04 303	3.37 335	0.61 124	0.08 103	0.01 1	0.08 161	0.14 282	0.10 51	0.11 168	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.22 549	0.02 186	0.01 128

rvit_0105_3	0.47 201	0.28 344	2.20 400	0.01 42	0.00 1	1.13 191	0.00 1	3.20 315	1.26 387	0.08 103	0.26 266	0.09 169	0.03 108	0.62 238	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

plain	0.41 173	0.28 344	2.26 415	0.07 323	0.00 1	0.50 50	0.01 137	2.84 245	0.92 318	0.05 70	0.07 191	0.13 191	0.17 295	0.43 204	0.20 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 547	0.01 128

ssnet_v2	1.14 416	0.28 344	1.77 346	0.03 206	0.00 1	2.07 457	0.37 492	5.20 524	1.87 482	2.00 450	0.87 387	3.09 482	0.55 393	1.31 277	3.02 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 480	0.12 489

GMOStereo	0.42 176	0.28 344	1.02 178	0.05 274	0.18 463	1.04 116	0.02 222	2.40 201	0.16 20	2.25 470	0.01 1	0.32 238	0.03 108	0.09 41	0.15 198	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.02 257

error version	0.42 176	0.28 344	1.02 178	0.05 274	0.18 463	1.04 116	0.02 222	2.40 201	0.16 20	2.25 470	0.01 1	0.32 238	0.03 108	0.09 41	0.15 198	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.02 257

test-v	0.42 176	0.28 344	1.02 178	0.05 274	0.18 463	1.04 116	0.02 222	2.40 201	0.16 20	2.25 470	0.01 1	0.32 238	0.03 108	0.09 41	0.15 198	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.02 257

test-2	0.42 176	0.28 344	1.02 178	0.05 274	0.18 463	1.04 116	0.02 222	2.40 201	0.16 20	2.25 470	0.01 1	0.32 238	0.03 108	0.09 41	0.15 198	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.02 257

TANstereo	0.30 123	0.28 344	0.86 135	0.03 206	0.01 210	1.14 193	0.00 1	0.53 42	0.44 90	1.06 343	1.24 422	0.06 135	0.05 160	0.25 146	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 81	0.29 354	0.87 137	0.05 274	0.18 463	0.41 38	0.01 137	1.24 100	0.56 97	0.02 25	0.03 153	0.13 191	0.05 160	0.32 181	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

GCAP-Stereo	0.24 102	0.29 354	0.82 129	0.01 42	0.00 1	1.24 268	0.00 1	1.70 148	0.23 54	0.02 25	0.01 1	0.09 169	0.10 245	0.18 100	0.05 38	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.01 128

THIR-Stereo	1.48 459	0.29 354	1.51 300	0.01 42	0.02 302	1.05 130	4.32 585	2.11 181	0.22 50	1.08 346	4.24 527	1.93 407	4.19 557	6.76 526	1.87 487	0.00 1	0.00 1	0.04 544	0.00 1	0.05 318	0.00 1

ADLNet	1.20 426	0.29 354	1.98 375	0.00 1	0.02 302	2.20 464	0.11 397	4.39 462	2.52 528	2.19 466	2.20 480	2.66 450	0.70 427	3.42 346	1.25 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.04 360

S-Stereo	2.00 513	0.30 358	5.74 564	0.24 446	0.23 487	2.51 481	1.90 551	4.74 492	5.15 566	2.42 490	5.80 542	2.85 465	0.72 428	5.08 439	2.17 506	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.04 360

LACA2	0.15 29	0.31 359	0.57 95	0.00 1	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.17 3	0.68 207	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.01 22	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 458	0.31 359	3.22 485	0.66 536	0.08 396	1.54 393	0.09 385	3.84 405	1.58 458	1.66 421	2.32 483	3.60 503	3.12 536	6.99 546	0.42 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

APVNet	1.52 463	0.31 359	4.00 515	0.09 350	0.00 1	4.64 544	0.08 373	4.41 464	1.21 378	1.25 371	1.05 402	2.90 469	0.93 442	6.70 522	2.48 513	0.01 501	0.00 1	0.07 550	0.00 1	0.27 527	0.05 383

stereogan	2.13 518	0.31 359	3.75 507	0.01 42	0.09 404	7.44 575	0.60 516	4.27 449	3.29 542	3.91 540	4.62 530	6.41 556	1.84 503	5.17 441	0.58 404	0.00 1	0.01 351	0.01 508	0.00 1	0.24 512	0.05 383

RASNet	1.53 465	0.31 359	1.97 373	0.09 350	3.20 589	1.69 434	0.06 355	3.27 327	2.12 500	0.77 284	1.29 426	5.32 550	1.69 494	6.60 513	2.17 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 257

AIO_rvc	0.21 63	0.32 364	0.50 83	0.09 350	0.03 327	0.43 46	0.06 355	1.25 101	0.63 155	0.03 52	0.01 1	0.09 169	0.04 141	0.28 165	0.16 207	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 449	0.10 411	0.10 470

HUF	0.25 106	0.32 364	1.18 233	0.06 294	0.11 423	0.31 13	0.08 373	0.73 70	0.62 143	0.10 132	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.16 90	0.14 188	0.00 1	0.58 593	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.37 560

rvit_stereo_ft	0.31 127	0.32 364	1.63 323	0.01 42	0.00 1	0.19 8	0.00 1	2.84 245	0.79 288	0.02 25	0.03 153	0.08 161	0.02 60	0.19 108	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.03 330

sAnonymous2	0.37 156	0.32 364	3.21 482	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.08 373	1.96 170	0.90 315	0.03 52	0.05 178	0.04 83	0.11 257	0.11 57	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.18 525

CroCo_RVC	0.37 156	0.32 364	3.21 482	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.08 373	1.96 170	0.90 315	0.03 52	0.05 178	0.04 83	0.11 257	0.11 57	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.18 525

delet	1.14 416	0.32 364	1.56 312	0.03 206	0.17 459	2.86 499	1.03 534	4.25 446	2.14 505	1.03 337	1.17 415	1.64 389	0.92 441	4.35 396	1.27 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.00 1

psm_up	0.84 328	0.32 364	1.44 289	0.02 140	0.00 1	1.98 453	0.05 328	3.40 343	1.04 341	2.06 456	0.40 300	1.74 393	0.45 378	3.47 350	0.24 258	0.06 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 183	0.33 371	0.92 148	0.75 543	0.04 347	0.96 97	0.05 328	3.11 290	0.79 288	0.12 154	0.53 326	0.26 231	0.06 190	0.26 154	0.13 177	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.28 536	0.01 128

rvit_105_1	0.60 245	0.33 371	2.37 425	0.01 42	0.00 1	1.16 208	0.00 1	3.38 338	1.20 377	0.16 178	0.26 266	0.13 191	0.04 141	2.66 323	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.03 330

CoDeX	0.94 360	0.34 373	2.09 393	0.05 274	0.20 474	1.49 377	0.20 435	5.89 559	1.57 454	0.66 267	0.67 362	1.05 346	0.32 350	3.82 370	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.00 1

STTStereo	0.83 322	0.34 373	2.44 430	0.24 446	0.15 447	1.41 340	0.10 394	3.02 270	1.55 447	1.34 378	0.17 237	1.77 398	0.45 378	3.42 346	0.30 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

Select-FE	1.23 430	0.35 375	4.62 542	0.32 476	0.26 499	1.02 105	0.00 1	4.88 506	0.70 236	1.79 432	0.42 304	4.48 529	3.90 555	0.72 246	0.46 373	0.00 1	0.10 542	0.00 1	0.37 584	0.02 186	0.19 530

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 405	0.35 375	4.53 538	0.18 419	0.37 531	0.79 60	0.00 1	5.71 555	0.74 256	0.40 235	0.64 350	4.47 528	1.41 472	1.42 283	0.30 300	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.28 568	0.17 471	0.14 506

DCRE	0.69 280	0.35 375	1.16 227	0.06 294	0.02 302	0.91 80	0.00 1	1.05 89	0.30 70	0.98 326	7.63 555	0.72 304	0.02 60	0.16 90	0.07 102	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.21 547	0.02 186	0.03 330

STTRV1_RVC	1.94 509	0.35 375	4.85 547	0.32 476	0.01 210	2.41 476	0.34 489	5.79 556	3.55 546	0.82 293	5.11 537	1.63 387	1.08 449	7.63 563	1.41 466	0.91 584	2.53 612	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.04 360

RYNet	1.52 463	0.35 375	3.38 491	0.25 449	0.04 347	2.31 471	0.03 273	4.62 482	1.47 432	1.14 352	0.34 284	4.52 531	1.38 471	6.36 500	4.23 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

UCFNet_RVC	0.66 269	0.35 375	1.20 241	0.02 140	0.30 519	1.53 389	0.01 137	3.42 347	0.67 197	1.12 350	0.73 374	1.26 362	0.20 311	1.84 302	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.96 363	0.36 381	1.49 293	0.05 274	0.00 1	1.62 420	0.28 466	3.86 410	1.28 397	1.79 432	0.80 378	1.59 378	0.07 208	5.29 448	0.48 379	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 509	0.01 128

STrans-v2	1.67 487	0.36 381	3.28 486	0.02 140	0.19 470	1.45 361	0.08 373	6.69 576	1.49 438	2.00 450	2.86 499	3.67 507	3.88 554	7.04 550	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 245	0.36 381	0.96 160	0.03 206	0.02 302	1.21 248	0.02 222	2.80 242	1.55 447	1.08 346	2.63 492	0.43 256	0.16 291	0.37 195	0.25 266	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.01 128

FBW_ROB	2.36 525	0.36 381	3.16 477	0.37 491	0.14 439	4.42 540	0.18 427	6.64 574	3.05 538	2.98 513	2.85 498	4.86 540	1.11 452	11.00 597	4.53 542	0.16 563	0.05 497	0.37 577	0.09 494	0.19 489	0.78 574

HI	0.54 232	0.37 385	1.50 294	0.13 383	0.00 1	1.15 201	0.00 1	1.68 145	0.62 143	1.34 378	0.01 1	2.67 451	0.66 419	0.36 193	0.20 235	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.00 1

CoSv	0.54 232	0.37 385	1.50 294	0.13 383	0.00 1	1.15 201	0.00 1	1.68 145	0.62 143	1.34 378	0.01 1	2.67 451	0.66 419	0.36 193	0.20 235	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.00 1

HH	0.88 345	0.37 385	1.93 362	0.25 449	0.10 414	0.62 53	0.00 1	3.79 396	0.18 30	0.33 211	0.59 342	3.94 513	0.81 434	4.44 405	0.09 143	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

HanStereo	0.88 345	0.37 385	1.93 362	0.25 449	0.10 414	0.62 53	0.00 1	3.79 396	0.18 30	0.33 211	0.59 342	3.94 513	0.81 434	4.44 405	0.09 143	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

psmorigin	2.01 514	0.37 385	10.25 589	0.22 436	0.03 327	1.62 420	0.19 433	3.31 329	1.05 347	4.92 555	3.14 505	5.85 551	2.21 512	5.31 450	1.71 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.02 257

AIO-test1	0.53 229	0.38 390	1.50 294	0.02 140	0.03 327	1.12 184	0.01 137	3.13 293	0.69 224	0.44 240	0.30 274	0.06 135	0.06 190	2.52 315	0.13 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 438	0.13 436	0.09 459

StereoVision	0.86 334	0.38 390	1.75 345	0.03 206	0.01 210	1.14 193	0.02 222	3.38 338	0.92 318	0.13 162	6.89 552	0.50 268	0.12 270	1.10 267	0.78 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.02 257

gwcnet-sp	0.98 368	0.38 390	4.06 519	0.04 246	0.00 1	2.60 485	0.15 414	3.51 360	1.13 366	1.75 426	0.16 230	0.68 293	0.39 367	3.69 358	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.03 330

scenet	0.98 368	0.38 390	4.06 519	0.04 246	0.00 1	2.60 485	0.15 414	3.51 360	1.13 366	1.75 426	0.16 230	0.68 293	0.39 367	3.69 358	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.03 330

ssnet	0.98 368	0.38 390	4.06 519	0.04 246	0.00 1	2.60 485	0.15 414	3.51 360	1.13 366	1.75 426	0.16 230	0.68 293	0.39 367	3.69 358	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.03 330

GANet-RSSM	0.88 345	0.38 390	1.45 290	0.60 527	0.00 1	1.36 319	0.02 222	4.55 475	0.69 224	0.71 274	0.32 276	1.56 375	0.61 402	4.55 416	0.64 413	0.00 1	0.00 1	0.05 548	0.00 1	0.08 373	0.02 257

SGM_RVC	4.07 564	0.38 390	1.98 375	0.84 549	0.26 499	6.20 564	2.37 562	6.45 571	3.57 547	11.56 594	9.27 566	15.55 592	6.78 581	10.07 588	4.60 544	0.22 567	0.25 578	0.20 569	0.23 553	0.26 522	0.34 556
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Sa-1000	1.04 383	0.39 397	1.17 230	0.00 1	0.20 474	1.33 311	0.03 273	4.19 439	1.81 474	0.99 330	5.33 539	0.61 280	0.15 286	4.07 381	0.30 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 520	0.13 436	0.00 1

ADLNet2	1.38 449	0.39 397	3.13 476	0.00 1	0.70 561	1.23 267	0.26 454	4.19 439	2.36 517	1.45 402	3.16 508	4.23 521	0.82 437	4.56 418	0.88 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 436	0.02 257

XX-TBD	0.28 112	0.39 397	0.97 166	0.05 274	0.00 1	1.09 163	0.00 1	0.71 68	0.54 95	0.44 240	1.04 401	0.06 135	0.06 190	0.19 108	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hitnet-ft	1.09 401	0.39 397	1.45 290	0.04 246	0.00 1	1.34 313	0.22 443	3.34 334	2.25 514	1.48 403	1.11 406	4.17 518	0.37 361	4.73 424	0.79 426	0.01 501	0.00 1	0.03 540	0.00 1	0.09 395	0.01 128

CVANet_RVC	1.10 405	0.39 397	1.69 338	0.28 464	0.00 1	1.45 361	0.48 502	3.26 321	1.64 462	2.93 507	1.22 419	1.51 370	0.37 361	6.09 485	0.50 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 480	0.01 128

Hybrid-DGEV-03	0.92 357	0.40 402	1.07 200	0.01 42	0.00 1	1.24 268	0.03 273	2.90 252	0.36 81	2.06 456	9.12 565	0.15 204	0.14 282	0.34 185	0.30 300	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.21 502	0.08 452

CroCo-Stereo	0.39 163	0.40 402	1.67 335	0.07 323	0.00 1	0.19 8	0.01 137	3.55 368	0.75 260	0.08 103	0.02 108	0.46 259	0.08 225	0.28 165	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128
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
edge stereo	1.94 509	0.40 402	3.82 511	0.15 403	0.09 404	1.81 446	0.45 499	4.77 498	2.21 512	3.36 524	3.94 523	8.39 570	1.72 496	5.75 473	1.69 477	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.17 471	0.01 128

HSM	1.36 446	0.40 402	1.07 200	0.01 42	0.30 519	1.73 439	0.03 273	5.89 559	1.22 379	1.83 435	1.36 429	4.78 538	1.30 468	6.61 515	0.57 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

DualNet (step1)	0.96 363	0.41 406	2.03 383	0.02 140	0.01 210	2.14 460	0.01 137	4.31 453	1.07 352	1.35 384	0.36 290	0.70 299	0.44 374	2.58 317	0.34 326	0.53 580	0.00 1	1.82 590	1.10 601	0.02 186	0.02 257

test_sample9	2.36 525	0.41 406	2.03 383	0.02 140	0.01 210	2.14 460	0.01 137	4.31 453	1.07 352	1.35 384	0.36 290	0.70 299	0.44 374	5.58 470	8.70 575	0.53 580	16.52 626	1.82 590	1.10 601	0.02 186	0.02 257

test_sample8	3.62 554	0.41 406	2.03 383	0.02 140	0.01 210	2.14 460	0.01 137	4.38 459	1.04 341	6.51 565	0.58 331	14.04 589	6.94 582	5.58 470	8.70 575	0.53 580	16.52 626	1.82 590	1.10 601	0.02 186	0.02 257

SA	0.83 322	0.41 406	1.17 230	0.00 1	0.20 474	1.28 288	0.01 137	3.98 420	1.86 480	0.41 237	0.96 395	0.27 233	1.33 469	4.07 381	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 529	0.14 443	0.01 128

IPLG	0.86 334	0.41 406	2.31 421	0.06 294	0.06 373	1.36 319	0.11 397	3.17 305	0.83 304	0.62 259	1.00 399	0.46 259	0.61 402	5.57 469	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 480	0.01 128

XPNet_ROB	1.17 422	0.41 406	1.68 336	0.04 246	0.01 210	1.65 429	0.17 422	3.46 355	1.39 414	3.89 539	1.01 400	1.60 380	0.53 389	4.35 396	3.07 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

VIP-Stereo	0.21 63	0.42 412	0.92 148	0.06 294	0.00 1	1.09 163	0.02 222	0.59 57	0.65 175	0.02 25	0.06 184	0.07 153	0.01 22	0.06 20	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.11 478

fff	0.66 269	0.42 412	2.21 401	0.01 42	0.01 210	1.22 252	0.02 222	3.26 321	1.04 341	2.34 480	0.14 219	0.09 169	1.83 500	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 383

MIPNet	0.64 260	0.42 412	2.01 379	0.08 337	0.07 386	1.29 293	0.11 397	3.47 357	1.29 398	0.67 268	0.10 207	0.63 286	0.97 444	1.25 274	0.25 266	0.00 1	0.01 351	0.01 508	0.01 412	0.11 421	0.04 360

GEStereo_RVC	1.10 405	0.42 412	1.72 342	0.28 464	0.01 210	1.37 324	0.11 397	6.25 569	0.84 307	1.05 340	0.67 362	1.61 382	0.79 432	6.11 486	0.63 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.04 360

raftrobust	0.46 195	0.42 412	1.05 198	0.01 42	0.21 479	1.17 213	0.05 328	2.07 179	0.19 33	2.98 513	0.02 108	0.12 186	0.15 286	0.25 146	0.31 304	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.06 417

csc	0.66 269	0.42 412	2.21 401	0.01 42	0.01 210	1.22 252	0.02 222	3.26 321	1.04 341	2.34 480	0.14 219	0.09 169	1.83 500	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 383

cscssc	0.66 269	0.42 412	2.21 401	0.01 42	0.01 210	1.22 252	0.02 222	3.26 321	1.04 341	2.34 480	0.14 219	0.09 169	1.83 500	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 383

MIM_Stereo	0.45 192	0.43 419	1.18 233	0.51 516	0.04 347	1.26 282	0.02 222	2.38 199	0.65 175	0.07 89	0.02 108	0.70 299	0.20 311	1.01 264	0.13 177	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.10 470

ADStereo(finetuned)	0.83 322	0.43 419	3.68 505	0.03 206	0.00 1	1.22 252	0.01 137	3.26 321	1.86 480	2.61 498	0.20 256	0.09 169	2.39 519	0.34 185	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 417

DCANet	0.66 269	0.43 419	2.21 401	0.03 206	0.00 1	1.22 252	0.01 137	3.26 321	1.85 479	2.61 498	0.21 258	0.09 169	0.49 385	0.33 184	0.39 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 417

GANet	1.90 506	0.43 419	1.83 354	0.39 493	0.00 1	2.24 467	3.37 574	3.90 414	1.44 427	2.17 463	9.66 567	2.57 447	1.09 450	6.88 535	1.81 482	0.00 1	0.00 1	0.02 533	0.00 1	0.10 411	0.03 330

MSMD_ROB	4.94 573	0.43 419	2.58 443	0.12 375	0.01 210	8.43 581	1.09 536	4.25 446	4.11 555	13.11 598	26.36 613	13.95 588	13.88 604	7.45 560	2.92 524	0.10 555	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

AACVNet	0.87 341	0.44 424	1.19 238	0.17 414	0.00 1	1.76 440	0.00 1	3.60 377	0.60 113	1.03 337	0.26 266	1.31 364	0.17 295	6.33 498	0.28 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 471	0.01 128

rafts_anoy	0.39 163	0.44 424	1.15 222	0.06 294	0.03 327	1.12 184	0.04 303	2.75 236	0.33 75	0.10 132	0.16 230	0.11 181	0.19 305	0.74 248	0.31 304	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.01 412	0.02 186	0.05 383

RALCasStereoNet	0.44 188	0.44 424	1.03 189	0.03 206	0.00 1	1.10 169	0.03 273	2.46 213	0.90 315	0.07 89	0.32 276	0.12 186	0.20 311	1.28 276	0.25 266	0.00 1	0.31 583	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.12 489

PSMNet-RSSM	0.90 353	0.44 424	1.35 276	0.13 383	0.00 1	1.37 324	0.03 273	4.79 501	0.85 311	1.11 349	0.49 322	2.15 424	0.35 357	4.09 385	0.73 421	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.03 250	0.01 128

GASTEREO	0.39 163	0.45 428	0.47 80	0.11 372	0.24 491	1.06 144	0.03 273	3.16 302	0.66 186	0.10 132	0.01 1	0.01 2	0.28 337	0.66 242	0.18 224	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.32 577	0.03 250	0.02 257

MSCF	0.38 162	0.45 428	0.49 82	0.12 375	0.24 491	1.05 130	0.03 273	3.14 294	0.68 207	0.02 25	0.01 1	0.02 25	0.23 322	0.65 241	0.18 224	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.32 577	0.03 250	0.02 257

RAFT+CT+SA	0.66 269	0.45 428	1.22 245	0.10 362	0.30 519	1.24 268	0.02 222	4.21 441	0.67 197	0.62 259	0.39 299	0.33 242	0.05 160	2.69 325	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 583	0.13 436	0.30 550

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 479	0.45 428	2.21 401	1.53 580	0.18 463	4.33 536	0.41 495	3.37 335	1.40 418	0.54 254	0.65 351	3.10 483	0.11 257	4.93 430	0.60 408	4.57 596	0.51 589	0.00 1	0.00 1	1.37 582	2.39 593

PS-NSSS	1.08 393	0.45 428	1.70 340	0.02 140	0.01 210	1.37 324	0.01 137	4.38 459	2.09 498	1.15 353	2.65 493	0.65 289	0.07 208	6.35 499	0.56 398	0.16 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.00 1

iResNet	1.00 376	0.45 428	3.08 473	0.86 556	0.01 210	1.97 452	0.01 137	3.67 385	1.49 438	1.77 430	1.09 404	0.35 244	0.13 277	3.83 371	1.27 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.01 128

fast-acv-ft	1.41 452	0.46 434	4.29 528	0.10 362	0.13 433	3.97 526	0.29 469	2.42 209	1.91 485	0.81 292	3.55 516	3.02 477	1.26 465	3.35 341	2.05 501	0.04 534	0.01 351	0.04 544	0.04 461	0.39 556	0.05 383

TestStereo1	0.77 301	0.46 434	1.12 212	0.15 403	0.19 470	1.29 293	0.01 137	3.33 331	1.55 447	0.45 243	1.67 442	0.13 191	1.23 460	3.39 344	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 471	0.07 439

SA-5K	0.77 301	0.46 434	1.12 212	0.15 403	0.19 470	1.29 293	0.01 137	3.33 331	1.55 447	0.45 243	1.67 442	0.13 191	1.23 460	3.39 344	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 471	0.07 439

AFF-stereo	0.65 263	0.46 434	0.82 129	0.37 491	0.00 1	1.19 230	0.00 1	3.04 276	1.42 422	0.72 276	1.95 460	1.16 356	0.26 333	0.97 261	0.31 304	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.21 502	0.02 257

FINET	1.36 446	0.46 434	4.05 518	0.22 436	0.73 562	1.03 106	0.00 1	3.57 373	5.71 569	1.59 417	1.64 439	0.49 266	0.19 305	5.53 461	1.90 489	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.03 330

CFNet-ft	0.77 301	0.46 434	1.34 272	0.01 42	0.27 505	1.32 305	0.02 222	2.40 201	0.68 207	0.63 263	0.18 243	3.23 494	0.21 318	3.97 378	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.03 250	0.02 257

CFNet_RVC	0.77 301	0.46 434	1.34 272	0.01 42	0.27 505	1.32 305	0.02 222	2.40 201	0.68 207	0.63 263	0.18 243	3.23 494	0.21 318	3.97 378	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.01 508	0.00 1	0.03 250	0.02 257

NVStereoNet_ROB	3.25 544	0.46 434	2.71 453	0.34 484	0.56 556	2.36 474	0.87 527	4.56 479	4.47 562	4.55 549	14.09 581	11.93 582	3.23 541	9.79 585	3.14 528	0.43 577	0.03 463	0.53 582	0.31 574	0.36 552	0.38 562
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LL-Strereo2	0.36 151	0.47 442	1.08 203	0.09 350	0.03 327	1.12 184	0.07 365	1.66 143	0.93 322	0.43 239	0.02 108	0.51 270	0.08 225	0.23 135	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 449	0.04 290	0.04 360

G-Net	3.49 551	0.47 442	4.03 517	1.61 581	1.91 582	10.78 590	1.92 552	3.06 277	1.26 387	8.59 583	12.06 576	6.13 554	7.82 586	4.78 425	4.77 545	0.08 551	0.12 554	0.07 550	0.15 510	0.16 462	0.11 478

PSMNet-RUCA	0.66 269	0.48 444	1.68 336	0.01 42	0.02 302	2.02 455	0.25 450	3.93 416	1.50 441	0.37 231	1.38 431	0.11 181	0.12 270	0.64 240	0.31 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.00 1

LoS_RVC	0.19 52	0.48 444	0.51 84	0.12 375	0.10 414	1.01 103	0.01 137	0.81 80	0.19 33	0.07 89	0.02 108	0.06 135	0.05 160	0.31 175	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.04 360

IIG-Stereo	1.30 437	0.48 444	1.04 193	2.41 586	0.05 361	1.61 415	0.14 411	2.59 225	0.68 207	2.97 512	2.28 482	3.08 481	0.57 396	7.41 559	0.65 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

raft+_RVC	0.42 176	0.48 444	1.11 210	0.51 516	0.17 459	1.16 208	0.04 303	2.25 192	0.59 100	0.12 154	0.42 304	0.08 161	0.15 286	0.60 233	0.28 288	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.19 530

WCMA_ROB	4.54 570	0.48 444	3.19 479	0.49 509	0.63 560	5.38 555	2.57 567	4.70 489	3.77 551	14.17 602	19.02 596	15.47 591	9.03 590	6.73 524	4.85 547	0.01 501	0.05 497	0.01 508	0.01 412	0.08 373	0.16 512

CroCo-Stereo Lap2	0.33 133	0.49 449	1.18 233	0.02 140	0.00 1	0.33 18	0.00 1	3.08 285	0.61 124	0.02 25	0.01 1	0.04 83	0.08 225	0.45 211	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.02 257

TDLM	1.08 393	0.49 449	1.43 287	0.27 462	0.00 1	1.56 395	2.12 555	3.10 288	1.75 471	1.36 389	0.93 393	1.06 348	0.49 385	6.21 490	0.70 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 462	0.02 257

SPS-STEREO	3.08 540	0.49 449	2.49 436	0.21 431	0.24 491	3.67 522	1.24 541	5.80 557	2.43 521	10.68 589	8.00 559	9.48 576	3.59 548	8.11 570	5.08 550	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.11 478
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_5	0.74 289	0.50 452	1.55 305	0.44 497	0.25 496	1.45 361	0.01 137	4.16 436	0.78 284	0.79 289	0.17 237	0.42 255	0.64 412	3.06 336	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 462	0.21 538

UDGNet	0.35 147	0.50 452	1.14 218	0.02 140	0.00 1	1.12 184	0.02 222	0.70 66	1.57 454	0.31 207	0.05 178	0.06 135	0.02 60	1.45 289	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.60 245	0.50 452	1.01 173	0.50 512	0.04 347	0.94 91	0.08 373	3.01 269	0.65 175	0.22 199	0.09 203	3.41 498	0.27 336	0.53 223	0.37 342	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.01 412	0.40 557	0.03 330

DeepPruner_ROB	0.86 334	0.50 452	1.80 352	0.01 42	0.00 1	1.57 396	0.17 422	3.48 358	0.42 87	3.31 523	0.02 108	2.09 419	0.17 295	3.01 334	0.61 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 429	0.01 128

cf-r	0.98 368	0.51 456	2.04 387	0.25 449	0.01 210	1.40 335	0.03 273	4.47 469	1.65 463	0.95 313	0.58 331	2.63 449	0.24 325	4.19 387	0.58 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.04 360

DispNO	1.25 432	0.52 457	3.40 492	0.11 372	0.05 361	1.45 361	0.01 137	3.73 389	1.68 466	1.34 378	1.59 437	3.15 487	1.12 455	5.56 466	1.14 448	0.00 1	0.02 433	0.03 540	0.12 507	0.05 318	0.03 330

MyStereo8	0.85 330	0.52 457	3.20 481	0.20 429	0.00 1	1.47 370	0.01 137	3.53 366	1.91 485	1.34 378	0.65 351	1.22 359	0.31 345	0.57 228	1.38 465	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.06 477	0.09 395	0.30 550

RAFT_CTSACE	0.68 278	0.52 457	1.74 343	0.50 512	0.05 361	1.16 208	0.00 1	2.68 234	0.66 186	0.68 270	1.60 438	1.76 396	0.80 433	0.94 259	0.13 177	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.00 1

CSP-Net	1.01 377	0.52 457	0.92 148	0.01 42	0.00 1	2.83 497	0.05 328	4.99 513	0.69 224	0.91 308	0.85 385	1.82 403	0.23 322	6.04 483	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.01 128

ETE_ROB	1.16 421	0.52 457	1.71 341	0.01 42	0.02 302	1.79 444	0.22 443	4.10 432	1.32 406	4.68 553	1.18 417	2.81 460	0.08 225	3.56 354	1.12 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.06 417

AASNet	0.86 334	0.53 462	1.96 371	0.04 246	0.00 1	1.70 436	0.05 328	5.13 523	1.84 476	0.93 311	1.88 456	0.96 336	0.19 305	0.67 243	0.91 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.09 459

MLCV	1.01 377	0.53 462	2.17 398	0.03 206	0.00 1	1.60 411	0.03 273	2.90 252	1.30 401	2.60 497	1.85 455	1.00 342	0.40 370	4.88 429	0.74 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.01 128

G2L-ROB	0.91 355	0.54 464	1.97 373	0.01 42	0.00 1	1.45 361	0.00 1	3.38 338	1.31 403	1.36 389	0.07 191	3.25 496	0.01 22	4.39 401	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.01 128

coex_refinement	1.13 413	0.54 464	1.58 315	0.12 375	0.02 302	1.51 381	0.06 355	4.01 423	1.51 443	2.61 498	0.66 353	4.40 525	0.48 384	3.67 356	1.30 460	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.03 330

OMP-Stereo	1.20 426	0.54 464	0.96 160	2.39 585	0.29 517	1.58 400	0.33 485	2.01 175	0.68 207	2.68 501	1.16 413	3.10 483	0.18 299	7.40 558	0.56 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.01 128

G2L-Stereo	1.04 383	0.55 467	2.62 446	0.02 140	0.11 423	1.41 340	0.02 222	3.45 352	0.99 333	1.37 391	0.14 219	3.10 483	0.24 325	5.96 480	0.66 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.04 360

TestStereo	0.61 248	0.55 467	1.84 356	0.00 1	0.00 1	0.94 91	0.00 1	1.65 139	0.23 54	0.12 154	0.03 153	0.08 161	0.06 190	6.59 512	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	1.76 498	0.55 467	2.59 445	0.22 436	0.60 559	1.70 436	0.98 533	4.31 453	1.99 494	3.12 517	5.04 536	4.41 527	2.96 532	4.72 423	1.90 489	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.14 443	0.01 128

Nwc_Net	1.94 509	0.55 467	3.79 509	0.07 323	0.08 396	2.73 490	0.04 303	6.75 579	1.11 359	2.03 455	7.92 557	4.82 539	2.11 510	4.78 425	2.01 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.01 128

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 383	0.55 467	2.52 438	0.56 523	1.00 567	1.37 324	0.00 1	3.43 349	1.35 410	2.24 469	0.35 287	2.18 431	0.58 398	4.28 390	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	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.
iRaft-Stereo_5w	1.08 393	0.56 472	2.70 451	0.02 140	0.02 302	1.20 244	0.01 137	3.18 307	0.63 155	0.14 168	2.00 464	1.62 384	1.54 481	6.69 521	1.01 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 509	0.01 128

NCC-stereo	1.67 487	0.56 472	3.10 474	0.08 337	0.22 482	2.24 467	0.13 407	5.05 518	1.42 422	2.27 477	2.72 495	4.29 522	3.53 546	5.76 474	2.01 498	0.04 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257

Abc-Net	1.67 487	0.56 472	3.10 474	0.08 337	0.22 482	2.24 467	0.13 407	5.05 518	1.42 422	2.27 477	2.72 495	4.29 522	3.53 546	5.76 474	2.01 498	0.04 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 250	0.02 257
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TCMNet	1.49 461	0.57 475	5.20 552	0.13 383	1.39 576	1.81 446	0.17 422	4.03 426	1.26 387	1.72 424	2.98 502	1.95 410	0.46 381	5.01 434	2.55 517	0.00 1	0.06 506	0.06 549	0.00 1	0.37 554	0.16 512

raft_robust	0.98 368	0.57 475	1.21 244	0.06 294	0.17 459	1.36 319	0.02 222	3.46 355	2.18 509	0.33 211	0.01 1	1.54 373	1.42 473	6.77 527	0.15 198	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.18 532	0.11 421	0.09 459

z-ln-s-r	1.57 472	0.58 477	5.36 557	0.19 427	0.01 210	1.62 420	0.06 355	3.52 363	1.56 452	1.06 343	0.71 371	1.69 392	0.24 325	5.49 459	9.29 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.01 128

HITNet	0.80 313	0.58 477	2.14 396	0.69 539	0.00 1	1.35 317	0.02 222	4.50 471	1.15 369	1.76 429	0.16 230	0.60 279	0.30 341	1.13 269	1.64 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 338	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
NaN_ROB	2.02 515	0.58 477	2.65 448	0.29 466	0.28 515	3.19 503	5.19 597	3.84 405	2.55 530	5.31 560	1.73 448	2.30 437	1.96 506	6.78 528	3.09 527	0.01 501	0.06 506	0.03 540	0.10 498	0.10 411	0.37 560

PA-Net	1.31 441	0.59 480	3.65 502	0.06 294	0.15 447	1.44 355	0.54 510	4.08 430	2.71 533	0.78 287	1.16 413	2.32 440	0.64 412	5.96 480	1.92 492	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.06 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.33 443	0.59 480	1.74 343	0.02 140	0.06 373	3.25 506	0.50 509	3.45 352	1.39 414	3.70 533	0.59 342	4.59 533	0.25 330	3.58 355	2.79 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.02 257

DStereoRT	3.77 558	0.60 482	4.37 533	0.09 350	0.15 447	5.27 554	0.46 500	4.05 428	1.49 438	1.91 440	1.39 432	0.89 325	3.47 544	6.42 507	1.75 480	0.00 1	0.09 532	37.58 629	4.88 617	0.07 356	0.50 565

G2L-Stereo_test	0.97 365	0.60 482	1.95 367	0.21 431	0.01 210	1.63 424	0.10 394	3.19 312	1.01 336	1.98 448	0.11 213	3.22 493	0.51 387	4.38 400	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 480	0.02 257

4D-IteraStereo	0.35 147	0.60 482	1.93 362	0.02 140	0.09 404	1.03 106	0.07 365	1.25 101	0.34 76	0.02 25	0.03 153	0.84 321	0.10 245	0.31 175	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.07 439

GMStereo	0.25 106	0.60 482	1.28 255	0.01 42	0.00 1	0.48 49	0.00 1	0.74 72	1.24 385	0.16 178	0.03 153	0.07 153	0.09 236	0.22 132	0.10 157	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
DPSNet	3.38 550	0.60 482	9.55 587	0.61 530	0.46 544	5.10 551	1.44 545	11.17 597	3.92 554	2.57 495	0.88 388	5.90 552	9.68 595	7.63 563	7.25 566	0.08 551	0.16 569	0.01 508	0.07 484	0.34 547	0.17 519

CBFPSM	1.39 450	0.61 487	4.29 528	0.01 42	0.01 210	3.64 521	0.03 273	3.39 341	0.80 295	0.64 266	0.21 258	6.18 555	3.70 551	2.38 314	1.82 483	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.01 128

iinet-f	1.68 491	0.61 487	11.37 593	0.29 466	0.03 327	4.39 538	0.04 303	3.18 307	1.10 357	1.16 356	0.58 331	2.96 474	2.76 526	2.13 309	2.46 512	0.00 1	0.02 433	0.02 533	0.00 1	0.46 563	0.01 128

dad	0.88 345	0.62 489	2.26 415	0.06 294	0.01 210	1.24 268	0.00 1	0.98 87	2.17 507	1.29 373	0.35 287	0.37 246	0.04 141	5.80 477	1.06 443	0.01 501	0.00 1	1.13 587	0.11 502	0.05 318	0.00 1

RALAANet	0.54 232	0.62 489	1.41 283	0.01 42	0.01 210	0.92 87	0.02 222	2.39 200	1.87 482	1.13 351	0.38 296	0.15 204	0.30 341	1.00 263	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 461	0.14 443	0.01 128

CFNet	1.08 393	0.62 489	2.26 415	0.26 456	0.03 327	1.40 335	0.04 303	4.45 468	2.09 498	0.48 248	0.69 364	1.31 364	0.24 325	6.63 516	0.83 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 471	0.04 360

NCCL2	1.30 437	0.63 492	2.31 421	0.02 140	0.03 327	1.57 396	3.41 575	3.91 415	1.39 414	3.14 518	0.34 284	3.90 512	0.30 341	3.75 363	1.19 451	0.00 1	0.00 1	0.02 533	0.00 1	0.03 250	0.05 383

GCST	0.81 315	0.64 493	1.41 283	0.44 497	0.01 210	0.91 80	0.08 373	3.75 390	1.04 341	0.12 154	0.44 312	0.27 233	0.35 357	5.12 440	0.38 345	1.19 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.05 383

DMCA-RVC	0.90 353	0.64 493	3.30 487	0.03 206	0.04 347	1.30 299	0.06 355	2.65 228	0.73 250	3.21 520	0.09 203	0.99 341	0.66 419	3.14 337	0.99 440	0.01 501	0.04 482	0.02 533	0.01 412	0.07 356	0.01 128

CC-Net-ROB	1.86 503	0.64 493	2.55 441	1.42 579	0.19 470	3.38 513	0.04 303	4.41 464	2.45 523	0.90 305	1.31 427	0.98 340	0.18 299	6.60 513	0.53 390	1.14 587	1.60 600	7.16 599	0.00 1	1.33 581	0.32 555

LE_ROB	12.79 608	0.64 493	10.26 590	2.13 583	1.29 574	7.25 573	5.81 602	9.09 591	49.27 629	57.55 629	24.58 612	23.68 607	31.13 624	9.00 578	23.57 622	0.04 534	0.06 506	0.13 565	0.20 541	0.08 373	0.11 478

Consistency-Raft	1.36 446	0.65 497	4.81 546	0.33 478	0.32 528	1.62 420	0.11 397	3.65 382	3.80 552	0.33 211	6.12 547	0.86 322	2.14 511	0.94 259	1.25 455	0.02 523	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.24 512	0.01 128

AF-Net	2.17 520	0.65 497	3.53 498	0.00 1	0.09 404	2.02 455	0.48 502	6.44 570	1.70 468	3.36 524	10.22 570	4.95 542	2.81 528	4.34 394	2.66 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 436	0.01 128

ADCRef	2.29 524	0.65 497	5.67 563	0.10 362	0.09 404	4.81 546	0.76 524	4.75 495	1.37 411	2.88 506	1.67 442	1.62 384	2.30 514	3.77 367	14.93 599	0.02 523	0.00 1	0.01 508	0.10 498	0.20 500	0.11 478

dd	0.34 136	0.67 500	1.55 305	0.04 246	0.01 210	1.22 252	0.03 273	0.84 82	1.16 371	0.18 190	0.05 178	0.12 186	0.05 160	0.29 168	0.44 363	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.00 1

RGC	1.86 503	0.67 500	3.45 496	0.07 323	0.26 499	3.29 508	0.11 397	4.78 500	1.46 430	3.26 522	4.51 529	5.14 545	2.68 525	5.46 457	1.94 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.09 459

YMNet	1.62 476	0.68 502	3.67 503	0.14 398	0.30 519	4.52 541	0.21 437	3.52 363	1.23 380	2.94 509	4.94 532	4.18 519	0.38 364	2.85 329	2.12 504	0.05 540	0.13 559	0.08 553	0.01 412	0.44 560	0.09 459

YMNet_1	1.62 476	0.68 502	3.67 503	0.14 398	0.30 519	4.52 541	0.21 437	3.52 363	1.23 380	2.94 509	4.94 532	4.18 519	0.38 364	2.85 329	2.12 504	0.05 540	0.13 559	0.08 553	0.01 412	0.44 560	0.09 459

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 467	0.68 502	4.62 542	0.01 42	0.00 1	5.13 552	0.30 477	4.64 486	1.23 380	2.39 489	0.59 342	2.12 422	2.00 508	4.94 431	2.19 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 128

pmcnn	3.61 553	0.68 502	5.38 558	0.61 530	1.46 577	2.75 494	1.26 542	5.04 517	1.57 454	8.77 584	11.67 574	18.69 599	2.38 518	6.03 482	5.61 554	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.21 502	0.07 439

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 472	0.69 506	7.27 577	0.30 468	0.44 540	0.87 75	0.02 222	6.19 566	0.84 307	0.45 243	6.17 548	4.35 524	1.17 456	1.32 280	0.48 379	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.34 582	0.26 522	0.12 489

LMCR-Stereo	1.10 405	0.69 506	1.95 367	0.50 512	0.01 210	2.73 490	0.09 385	6.20 568	0.64 167	2.37 486	1.76 450	0.13 191	1.59 489	2.94 331	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 429	0.00 1

GwcNet-RSSM	1.02 379	0.69 506	2.70 451	0.22 436	0.02 302	1.42 348	0.05 328	4.02 424	1.01 336	0.90 305	0.42 304	2.89 468	0.26 333	4.43 404	1.17 449	0.00 1	0.00 1	0.02 533	0.00 1	0.13 436	0.05 383

PSMNet_ROB	1.09 401	0.69 506	2.92 462	0.03 206	0.07 386	1.68 432	0.16 419	3.44 351	1.30 401	0.96 315	0.32 276	2.81 460	0.63 408	4.23 388	2.48 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.04 360

111	0.79 309	0.70 510	2.21 401	0.01 42	0.01 210	1.19 230	0.16 419	3.78 395	1.98 491	1.22 368	0.91 391	2.01 412	0.32 350	0.32 181	0.64 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.17 519

aanetorigin	2.87 534	0.73 511	8.74 584	0.23 444	0.23 487	1.61 415	2.07 553	1.76 154	1.10 357	14.21 603	10.25 571	2.93 470	3.38 543	4.98 433	4.06 535	0.10 555	0.05 497	0.09 556	0.11 502	0.57 572	0.15 509

HBP-ISP	1.45 455	0.75 512	3.02 469	0.30 468	0.10 414	4.28 535	1.49 546	4.68 488	1.29 398	3.43 529	0.78 376	0.93 332	1.01 445	6.48 509	0.36 340	0.04 534	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.03 330

StereoDRNet	1.48 459	0.75 512	4.58 541	0.05 274	0.10 414	2.49 479	1.10 537	4.62 482	1.47 432	3.38 528	0.62 349	2.29 435	0.65 417	4.52 413	2.89 523	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.01 412	0.05 318	0.07 439

CSAN	2.70 532	0.75 512	3.41 493	0.18 419	0.12 427	4.18 532	4.05 581	4.11 433	4.36 557	6.03 564	6.24 549	4.60 534	4.74 563	7.29 556	3.43 531	0.02 523	0.03 463	0.01 508	0.02 438	0.18 480	0.22 541

MeshStereo	5.78 578	0.75 512	3.04 470	0.25 449	0.14 439	7.88 579	2.09 554	9.64 592	5.18 567	20.48 614	19.06 597	22.80 604	9.54 594	9.64 584	4.88 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 538	0.03 330
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
iResNet_ROB	1.05 391	0.76 516	2.06 389	0.07 323	0.00 1	1.35 317	0.03 273	6.80 580	2.57 531	0.79 289	1.20 418	0.94 335	0.12 270	3.81 368	0.41 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.01 128

ELAS	8.05 591	0.76 516	4.02 516	0.95 559	1.02 568	14.85 600	6.99 611	12.80 599	11.73 590	22.43 619	27.75 616	17.88 597	15.19 606	10.96 594	11.31 588	0.22 567	0.56 592	0.23 572	0.22 549	0.50 569	0.71 573
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet_4x	0.97 365	0.77 518	3.36 490	0.46 503	0.01 210	1.32 305	0.09 385	4.57 480	1.26 387	1.88 439	0.22 262	1.09 352	0.42 372	1.79 301	2.09 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.06 417

ACRE	0.75 295	0.78 519	2.72 455	0.13 383	0.02 302	1.40 335	0.26 454	3.20 315	0.82 301	1.84 436	2.46 486	0.19 217	0.10 245	0.52 220	0.26 275	0.00 1	0.04 482	0.01 508	0.05 467	0.19 489	0.05 383

PDISCO_ROB	2.21 521	0.78 519	3.43 494	0.96 560	2.04 586	7.04 570	0.09 385	7.36 585	5.72 571	1.21 367	1.67 442	3.16 488	1.28 466	7.52 561	1.37 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 547	0.13 499

TRStereo	0.59 244	0.79 521	1.59 319	0.56 523	0.01 210	1.19 230	0.03 273	4.74 492	0.60 113	0.17 187	0.01 1	0.62 283	0.44 374	0.57 228	0.07 102	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.24 556	0.01 76	0.14 506

AIO-test2	0.76 299	0.80 522	1.47 292	0.12 375	0.15 447	1.22 252	0.01 137	3.17 305	0.73 250	0.36 230	1.50 435	0.16 209	0.05 160	2.37 312	0.16 207	2.85 594	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.04 290	0.07 439

DGSMNet	2.23 522	0.80 522	6.10 569	0.96 560	1.73 581	3.22 505	4.12 582	5.30 533	1.11 359	1.19 360	2.48 489	3.18 489	0.65 417	4.57 419	1.33 461	1.11 586	1.37 599	1.55 588	1.26 604	1.37 582	1.28 585

SGM-ForestM	12.56 607	0.80 522	4.31 531	1.07 567	0.41 537	21.56 612	8.57 615	17.42 606	19.67 604	29.93 621	28.49 620	45.83 625	27.22 621	26.05 619	18.40 610	0.14 561	0.25 578	0.18 568	0.28 568	0.18 480	0.42 564

ELAS_RVC	7.69 589	0.80 522	4.90 548	1.06 566	1.02 568	10.00 586	9.43 617	9.75 593	14.69 596	21.83 617	20.27 602	17.88 597	16.41 610	13.01 601	10.44 585	0.22 567	0.55 591	0.28 575	0.19 536	0.35 550	0.65 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Hybrid-DGEV-2	0.82 317	0.81 526	1.40 281	0.03 206	0.00 1	3.50 518	0.00 1	3.55 368	1.31 403	1.26 372	0.04 171	1.58 377	0.10 245	2.37 312	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.12 429	0.05 383

CIPLG	0.75 295	0.81 526	2.38 426	0.13 383	0.03 327	1.41 340	0.27 458	3.19 312	0.84 307	1.98 448	2.56 491	0.19 217	0.10 245	0.54 225	0.26 275	0.00 1	0.05 497	0.01 508	0.05 467	0.19 489	0.05 383

GwcNet	1.67 487	0.81 526	5.52 559	0.23 444	1.21 572	4.21 533	0.62 517	3.71 386	1.57 454	1.01 331	1.65 441	3.99 515	0.52 388	5.46 457	2.30 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.35 550	0.13 499

ADCL	3.30 546	0.81 526	6.76 576	0.25 449	0.25 496	6.93 568	4.65 590	4.79 501	2.62 532	4.61 552	3.36 512	5.22 547	4.55 561	5.54 464	14.91 598	0.05 540	0.01 351	0.11 562	0.13 509	0.28 536	0.10 470

ARAFT	1.12 411	0.82 530	4.11 522	0.04 246	0.00 1	1.64 425	0.03 273	4.85 504	1.69 467	2.78 504	0.57 329	0.47 262	0.11 257	4.81 427	0.24 258	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.24 512	0.05 383

ADCPNet	3.63 555	0.82 530	13.20 598	0.08 337	0.43 539	7.02 569	2.23 559	4.77 498	2.41 519	4.31 546	1.96 461	7.57 567	5.16 568	6.45 508	13.80 596	0.02 523	0.75 594	0.04 544	0.90 600	0.16 462	0.53 566

Wz-Net-LNSev	1.30 437	0.85 532	6.26 572	0.02 140	0.03 327	4.02 528	0.13 407	4.21 441	1.12 364	0.77 284	0.10 207	3.60 503	1.11 452	2.68 324	1.12 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 257

MANE	14.02 612	0.85 532	3.53 498	2.13 583	3.75 592	18.44 605	6.14 603	22.67 622	27.90 613	33.01 623	41.08 626	41.26 624	30.90 623	23.39 614	17.99 608	0.47 578	0.76 595	0.91 586	4.04 612	0.17 471	1.00 582

DeepPrunerF	2.50 527	0.87 534	14.90 600	0.17 414	0.31 525	1.41 340	0.29 469	5.62 549	9.97 588	1.02 332	0.43 309	2.01 412	1.65 491	6.85 531	3.99 534	0.00 1	0.01 351	0.07 550	0.10 498	0.24 512	0.12 489

IPLGR_C	0.75 295	0.88 535	2.58 443	0.13 383	0.02 302	1.40 335	0.27 458	3.19 312	0.84 307	1.92 441	2.46 486	0.18 216	0.11 257	0.49 218	0.26 275	0.00 1	0.05 497	0.01 508	0.05 467	0.19 489	0.06 417

AANet_RVC	1.66 483	0.88 535	3.52 497	0.06 294	0.00 1	1.22 252	0.00 1	3.25 319	2.51 527	2.21 467	4.49 528	3.65 506	0.20 311	7.10 551	3.42 530	0.50 579	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.08 373	0.05 383

SANet	4.63 571	0.89 537	5.34 556	0.30 468	0.09 404	7.43 574	3.75 579	6.53 572	16.16 600	6.79 569	13.29 578	12.44 583	7.74 584	7.38 557	4.11 536	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.10 411	0.31 554

DN-CSS_ROB	0.77 301	0.90 538	2.01 379	0.85 552	0.00 1	1.47 370	0.01 137	2.92 255	0.93 322	0.12 154	0.53 326	0.44 257	0.16 291	4.33 393	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 543	0.01 128

SDNR	3.31 548	0.91 539	6.28 573	0.44 497	0.02 302	26.11 619	0.01 137	3.81 403	1.62 461	2.82 505	11.06 573	2.93 470	0.60 399	7.95 568	1.52 467	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.06 338	0.12 489

FADNet	1.20 426	0.93 540	4.51 537	0.03 206	0.06 373	2.56 483	0.16 419	4.02 424	1.42 422	0.32 209	0.06 184	1.66 390	1.07 448	5.56 466	0.87 430	0.19 566	0.02 433	0.01 508	0.01 412	0.50 569	0.03 330

GANetREF_RVC	1.10 405	0.95 541	2.98 465	0.06 294	0.00 1	2.23 466	0.18 427	3.95 419	2.53 529	0.56 255	0.32 276	1.89 405	0.66 419	5.03 435	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.04 360
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
LL-Strereo	1.93 507	0.97 542	3.83 512	0.55 521	2.19 587	1.49 377	0.05 328	4.09 431	1.00 335	2.59 496	2.77 497	5.17 546	5.63 577	7.19 553	0.63 411	0.00 1	0.10 542	0.00 1	0.00 1	0.25 519	0.20 536

ADCP+	2.87 534	0.98 543	8.75 585	0.07 323	0.16 455	5.93 563	2.90 570	4.00 422	1.84 476	1.52 405	0.27 270	3.81 511	3.22 540	6.05 484	17.38 606	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.30 550

MFMNet_re	2.02 515	0.98 543	4.27 527	2.74 590	0.88 564	1.47 370	0.15 414	4.21 441	3.18 541	6.63 568	6.93 553	1.87 404	3.63 549	2.13 309	0.99 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 509	0.05 383

PVD	5.81 579	0.99 545	5.56 561	0.72 541	0.51 550	6.72 567	0.18 427	9.90 594	23.69 607	11.45 593	19.26 599	8.18 569	9.46 593	9.24 579	9.49 582	0.02 523	0.16 569	0.00 1	0.08 489	0.18 480	0.40 563

FADNet-RVC-Resample	1.08 393	1.00 546	5.32 554	0.10 362	0.14 439	1.53 389	0.25 450	3.62 378	1.18 373	0.51 253	0.19 251	1.04 345	0.28 337	5.20 443	0.44 363	0.10 555	0.16 569	0.09 556	0.06 477	0.24 512	0.21 538

PWC_ROB	2.90 536	1.01 547	6.12 570	0.53 518	0.57 558	1.30 299	0.40 493	3.85 407	4.42 560	7.37 573	15.40 585	3.03 479	1.55 482	6.31 496	5.74 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 563	0.05 383

SHD	3.01 538	1.02 548	5.52 559	0.45 502	0.39 533	4.12 530	0.17 422	6.68 575	12.04 591	7.20 572	3.36 512	4.40 525	2.58 523	4.69 421	7.17 565	0.01 501	0.04 482	0.00 1	0.03 449	0.22 506	0.17 519

w-ln-seven-2	1.97 512	1.04 549	11.90 594	0.15 403	0.06 373	1.38 330	0.48 502	3.80 399	2.17 507	2.73 502	1.06 403	2.29 435	1.69 494	6.32 497	4.15 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.17 471	0.04 360

PASM	1.58 474	1.05 550	7.51 578	0.56 523	0.09 404	1.37 324	0.28 466	2.85 247	1.44 427	3.91 540	0.44 312	3.02 477	0.64 412	6.38 501	1.59 471	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 449	0.26 522	0.15 509

FADNet_RVC	1.15 419	1.06 551	4.34 532	0.02 140	0.06 373	2.77 495	0.04 303	3.50 359	0.80 295	0.35 223	0.32 276	0.65 289	0.09 236	5.20 443	1.56 468	0.24 572	0.34 585	0.11 562	0.33 580	0.65 576	0.60 568

FADNet-RVC	1.10 405	1.07 552	4.79 545	0.03 206	0.00 1	1.60 411	0.08 373	3.77 393	1.70 468	0.35 223	0.07 191	0.61 280	0.66 419	5.32 451	1.11 444	0.01 501	0.08 528	0.00 1	0.00 1	0.48 567	0.18 525

SAMSARA	3.32 549	1.07 552	6.25 571	0.86 556	0.31 525	7.55 576	3.87 580	5.26 532	4.20 556	7.43 574	3.35 511	10.04 578	3.83 553	6.98 545	4.83 546	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.05 467	0.17 471	0.22 541

iResNetv2_ROB	1.08 393	1.12 554	4.68 544	1.09 568	0.00 1	1.38 330	0.05 328	3.83 404	1.11 359	0.80 291	1.15 411	1.02 344	0.12 270	4.52 413	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 544	0.03 330

RAFT + AFF	1.63 479	1.13 555	2.62 446	0.04 246	0.80 563	2.29 470	1.03 534	5.54 546	2.06 497	1.77 430	1.81 454	1.22 359	3.65 550	6.23 492	1.57 470	0.01 501	0.35 586	0.00 1	0.01 412	0.33 544	0.12 489

Syn2CoEx	1.66 483	1.17 556	4.29 528	0.04 246	0.00 1	1.44 355	0.56 511	5.33 535	1.98 491	2.01 454	2.12 472	2.08 417	2.81 528	6.55 511	2.42 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 544	0.06 417

EDNetEfficient	6.54 585	1.17 556	33.15 613	0.66 536	1.96 583	2.07 457	3.72 578	2.80 242	14.85 597	20.02 613	9.69 568	6.59 561	10.19 596	7.19 553	15.49 601	0.03 531	0.10 542	0.01 508	0.20 541	0.62 575	0.29 549

Wz-Net-MNSev	1.85 502	1.19 558	5.61 562	0.01 42	0.00 1	4.74 545	2.16 557	4.93 509	1.48 436	3.77 535	1.24 422	1.77 398	2.56 521	4.94 431	2.61 519	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.01 128

XQC	2.57 529	1.20 559	6.33 574	0.18 419	0.01 210	3.84 525	0.33 485	5.24 526	3.83 553	4.43 547	1.94 459	4.58 532	3.19 538	7.19 553	8.67 574	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.03 449	0.27 527	0.19 530

DStereoO	3.24 542	1.24 560	4.53 538	2.49 587	1.28 573	2.49 479	3.35 573	3.86 410	3.39 543	1.92 441	2.66 494	3.72 510	9.18 591	3.46 349	4.30 539	10.11 618	0.42 588	0.03 540	0.75 593	5.03 593	0.56 567

RTSC	2.66 530	1.24 560	6.04 568	0.18 419	0.02 302	4.40 539	0.08 373	4.29 451	4.98 565	6.00 563	3.15 507	2.97 475	1.56 483	6.71 523	10.89 587	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.05 467	0.40 557	0.24 545

SQANet	2.28 523	1.25 562	2.39 427	4.17 595	2.91 588	2.60 485	0.24 449	4.17 438	0.83 304	2.42 490	0.57 329	1.59 378	0.88 438	3.30 340	0.68 417	7.35 602	0.12 554	0.47 579	0.02 438	6.56 596	3.00 597

otaku	3.17 541	1.32 563	2.49 436	6.07 598	3.26 590	4.62 543	2.15 556	5.35 536	1.34 409	2.00 450	2.54 490	3.50 502	1.49 475	3.68 357	1.11 444	7.89 603	0.23 577	1.88 593	0.03 449	7.74 599	4.78 602

Ntro	3.24 542	1.34 564	2.83 457	7.27 600	4.43 595	6.22 565	0.74 523	4.73 491	1.48 436	0.39 234	1.77 452	2.70 455	1.28 466	4.59 420	1.25 455	8.06 604	0.28 582	2.12 596	0.05 467	8.11 600	5.16 604

ADCMid	3.95 563	1.34 564	10.91 592	0.18 419	0.38 532	5.02 550	1.27 543	4.87 505	2.94 537	11.15 591	3.60 517	6.76 562	5.21 571	6.40 506	16.96 603	0.12 558	0.08 528	0.55 583	0.46 585	0.53 571	0.19 530

SGM+DAISY	4.39 568	1.34 564	5.18 551	1.01 563	0.88 564	5.61 558	2.86 569	4.88 506	3.53 545	13.29 599	13.95 580	12.66 584	7.55 583	7.98 569	5.39 553	0.23 571	0.18 573	0.15 566	0.24 556	0.29 538	0.64 570

PWCDC_ROB	3.06 539	1.38 567	3.81 510	0.14 398	0.00 1	3.14 501	0.02 222	4.40 463	12.35 592	1.08 346	23.69 610	2.01 412	2.01 509	3.87 373	2.43 511	0.24 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 574	0.08 452

w-ln-seven	2.97 537	1.40 568	12.49 597	0.25 449	0.14 439	7.22 572	0.48 502	5.24 526	4.82 564	4.96 556	2.13 474	4.00 516	1.33 469	5.95 479	8.81 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.02 257

DFGA-Net	0.91 355	1.43 569	2.72 455	0.06 294	0.16 455	1.16 208	0.00 1	2.26 193	0.77 277	1.02 332	1.17 415	0.25 228	0.04 141	5.17 441	1.71 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 527	0.02 257

StereoAnything_RVC	0.66 269	1.49 570	1.08 203	0.01 42	0.01 210	0.37 32	0.05 328	2.93 256	0.63 155	0.08 103	0.01 1	0.00 1	0.02 60	0.17 95	0.04 15	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	6.28 595	0.01 128

GASNet	1.43 453	1.53 571	4.54 540	0.31 472	0.02 302	1.49 377	0.20 435	3.86 410	1.95 488	0.75 279	1.37 430	2.11 420	1.57 486	5.82 478	2.60 518	0.00 1	0.05 497	0.00 1	0.00 1	0.43 559	0.10 470

MonStereo1	9.96 599	1.60 572	3.97 514	7.74 602	6.62 601	14.53 599	2.83 568	14.16 601	22.18 605	11.83 595	28.49 620	26.76 610	16.14 608	11.07 598	6.43 557	6.17 600	0.03 463	3.80 598	0.46 585	8.16 602	6.30 613

ACVNet-4b	5.67 577	1.65 573	4.43 535	9.46 607	7.11 605	8.72 583	1.68 550	6.61 573	5.76 572	0.27 204	6.49 551	11.67 580	2.43 520	8.40 572	1.56 468	9.06 608	2.34 605	10.49 608	0.02 438	9.22 608	5.98 607

LSM	7.38 588	1.68 574	22.24 608	3.99 593	40.72 625	3.54 520	4.79 594	4.74 492	6.65 577	10.25 588	13.51 579	4.49 530	3.81 552	6.91 540	5.31 552	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.26 522	14.60 624

WAO-6	11.09 602	1.69 575	3.21 482	7.54 601	7.10 604	16.34 601	6.63 609	20.12 612	38.64 623	9.67 587	19.28 600	27.53 611	10.97 599	12.43 600	11.57 590	4.26 595	2.35 606	10.54 609	0.02 438	7.59 598	4.29 600

WZ-Net	4.16 566	1.75 576	23.59 609	0.08 337	0.04 347	2.62 489	2.16 557	5.89 559	4.74 563	5.73 562	3.51 515	6.99 565	4.89 566	10.82 593	10.11 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 429	0.11 478

MFN_U_SF_RVC	3.76 557	1.77 577	9.85 588	0.84 549	0.27 505	9.50 584	0.49 506	8.07 588	3.41 544	4.81 554	3.28 510	9.40 575	3.49 545	7.76 567	8.31 573	0.41 576	0.54 590	0.52 581	0.80 597	0.89 577	0.84 576

SuperB	3.70 556	1.77 577	15.73 602	0.31 472	0.05 361	4.37 537	1.67 549	3.58 376	11.57 589	2.36 485	1.32 428	2.03 415	1.91 504	6.95 543	9.01 579	0.05 540	0.03 463	0.10 561	0.08 489	11.00 613	0.10 470

WAO-7	9.09 594	1.79 579	3.55 500	0.80 547	0.15 447	18.67 606	4.36 588	23.07 623	26.68 612	12.59 597	27.90 617	22.52 603	13.03 601	13.53 603	11.47 589	0.09 554	0.03 463	0.58 584	0.10 498	0.47 566	0.34 556

ACVNet_2	8.69 592	1.80 580	5.09 550	8.55 605	6.72 602	13.47 595	4.34 587	13.70 600	23.86 608	6.89 571	19.74 601	20.52 600	5.36 572	7.70 566	2.48 513	8.53 605	1.67 602	7.99 601	0.32 577	8.79 606	6.29 612

ACVNet_1	6.16 581	1.86 581	4.43 535	9.52 608	7.22 606	7.59 577	2.37 562	9.99 595	6.71 578	3.84 537	5.35 540	13.23 587	4.90 567	6.25 493	1.94 496	9.06 608	2.40 607	10.88 610	0.11 502	9.58 610	6.03 608

EDNetEfficientorigin	10.31 600	1.90 582	98.96 640	0.22 436	0.23 487	2.73 490	0.71 521	4.50 471	16.94 601	18.72 606	15.36 584	12.74 585	10.73 598	8.96 577	11.94 592	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.25 519	1.31 586

Dean	11.46 605	2.03 583	5.20 552	10.73 610	8.20 610	18.71 607	5.73 600	21.10 617	41.49 626	11.12 590	22.16 606	25.92 609	7.74 584	7.52 561	4.31 540	9.01 607	2.27 604	9.95 607	0.61 591	9.18 607	6.22 609

ADCS	5.09 575	2.15 584	16.58 604	0.34 484	0.07 386	5.91 562	4.26 584	6.73 578	6.99 580	9.44 586	6.09 545	6.57 560	5.17 570	9.54 583	21.38 619	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 552	0.23 544

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 576	2.33 585	8.42 582	0.33 478	0.27 505	24.60 618	8.84 616	5.50 543	9.75 587	3.82 536	8.16 561	8.53 571	1.82 499	9.44 581	5.18 551	1.02 585	1.65 601	0.33 576	0.47 587	1.06 579	0.90 578

LVE	11.10 603	2.36 586	3.34 489	9.94 609	8.13 609	21.22 611	7.75 613	16.47 605	32.55 618	8.55 582	23.64 609	23.22 606	7.93 587	10.98 596	6.65 560	9.45 610	2.55 614	11.08 611	0.58 590	9.35 609	6.28 610

DStereoSA	6.36 584	2.38 587	9.01 586	3.89 592	5.88 597	5.84 559	7.80 614	5.63 550	5.71 569	4.45 548	15.09 583	2.93 470	16.15 609	8.58 575	10.70 586	1.64 590	4.94 621	0.39 578	6.56 621	3.39 588	6.28 610

z-mn7	4.12 565	2.40 588	8.71 583	0.13 383	0.00 1	8.56 582	0.49 506	3.85 407	13.78 595	3.36 524	17.56 590	4.60 534	0.95 443	10.97 595	6.77 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 443	0.06 417

Wz-Net-SNSev	2.53 528	2.49 589	10.66 591	0.39 493	0.01 210	2.73 490	0.40 493	5.02 516	1.50 441	2.15 461	2.12 472	6.48 558	1.11 452	9.47 582	5.84 556	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.21 502	0.06 417

AnyNet_C32	3.93 561	2.58 590	12.07 595	0.39 493	0.49 549	5.50 556	6.45 608	4.44 467	2.19 510	6.86 570	2.94 501	5.28 548	3.20 539	6.63 516	18.37 609	0.08 551	0.04 482	0.20 569	0.09 494	0.57 572	0.19 530

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 546	2.61 591	7.84 579	0.09 350	0.26 499	12.92 593	7.62 612	4.25 446	3.64 550	2.95 511	3.99 525	4.61 536	1.22 459	8.36 571	1.77 481	0.59 583	1.15 598	0.04 544	0.85 599	0.48 567	0.67 572

RTS	9.75 597	2.69 592	65.25 626	0.85 552	1.99 584	14.36 596	4.75 592	5.69 553	17.29 602	7.97 578	19.00 594	6.83 563	3.02 534	26.15 620	18.62 612	0.00 1	0.15 567	0.00 1	0.00 1	0.29 538	0.16 512

RTSA	9.75 597	2.69 592	65.25 626	0.85 552	1.99 584	14.36 596	4.75 592	5.69 553	17.29 602	7.97 578	19.00 594	6.83 563	3.02 534	26.15 620	18.62 612	0.00 1	0.15 567	0.00 1	0.00 1	0.29 538	0.16 512

IMH-64-1	9.55 595	2.76 594	2.44 430	11.17 611	9.13 611	12.03 591	5.45 598	18.33 607	15.78 598	6.59 566	18.69 592	16.95 595	6.20 578	10.63 591	8.06 569	9.46 611	2.46 608	15.42 615	1.61 605	10.89 611	6.88 614

IMH-64	9.55 595	2.76 594	2.44 430	11.17 611	9.13 611	12.03 591	5.45 598	18.33 607	15.78 598	6.59 566	18.69 592	16.95 595	6.20 578	10.63 591	8.06 569	9.46 611	2.46 608	15.42 615	1.61 605	10.89 611	6.88 614

zh-mn7	3.86 559	3.10 596	15.43 601	0.10 362	0.05 361	1.45 361	0.29 469	4.05 428	6.06 573	7.81 577	15.68 586	2.86 466	0.76 430	10.58 590	8.76 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 429	0.02 257

RainbowNet	4.74 572	3.21 597	3.07 472	9.34 606	6.01 598	4.89 549	3.60 577	7.09 582	4.39 559	1.63 419	3.01 503	4.72 537	2.96 532	5.53 461	1.19 451	8.95 606	2.12 603	8.48 602	0.19 536	8.75 603	5.73 605

zh-sn7	3.94 562	3.36 598	15.78 603	0.13 383	0.00 1	4.01 527	2.24 560	4.54 473	2.00 495	3.86 538	9.77 569	4.11 517	5.45 575	9.93 587	13.33 595	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 506	0.12 489

MSAF-DinoV2	4.41 569	3.43 599	8.07 581	1.16 571	0.06 373	3.21 504	0.59 515	6.94 581	4.44 561	2.00 450	0.83 383	16.58 594	5.59 576	13.48 602	17.17 605	0.06 548	0.04 482	0.09 556	0.76 594	1.94 586	1.78 591

IMH	11.11 604	3.50 600	2.56 442	11.25 613	9.13 611	14.49 598	5.10 596	20.68 616	26.30 611	8.28 580	23.85 611	20.63 601	9.19 592	12.39 599	7.96 567	9.50 613	2.50 610	15.28 614	1.66 607	11.07 614	6.96 616

WAO-8	13.93 610	3.75 601	4.23 525	7.74 602	6.54 599	22.81 614	2.39 564	22.66 620	45.98 627	18.88 609	35.42 623	33.21 616	16.91 611	16.55 609	12.78 593	5.01 597	0.81 596	9.89 605	0.77 595	8.77 605	3.61 598

Venus	13.93 610	3.75 601	4.23 525	7.74 602	6.54 599	22.81 614	2.39 564	22.66 620	45.98 627	18.88 609	35.42 623	33.21 616	16.91 611	16.55 609	12.78 593	5.01 597	0.81 596	9.89 605	0.77 595	8.76 604	3.61 598

AnyNet_C01	6.59 586	4.31 603	36.24 616	0.96 560	0.46 544	9.96 585	5.74 601	6.02 565	3.63 549	7.59 575	8.56 562	8.83 572	3.14 537	13.74 604	20.83 617	0.12 558	0.08 528	0.25 574	0.09 494	1.01 578	0.34 556

DStereoFS	6.87 587	4.36 604	5.33 555	4.05 594	3.78 593	10.15 587	3.17 571	7.95 587	7.68 585	7.62 576	8.86 564	11.78 581	20.97 617	15.16 605	8.10 571	2.06 592	3.13 618	1.72 589	5.49 619	1.19 580	4.86 603

JetBlue	13.83 609	5.03 605	33.82 614	0.84 549	6.92 603	50.14 626	20.02 625	15.09 602	8.92 586	11.33 592	17.05 588	28.25 612	18.01 615	32.60 625	18.53 611	0.32 574	0.12 554	0.15 566	0.23 553	4.59 592	4.64 601

Wz-Net-TNSev	3.91 560	5.20 606	20.57 606	0.15 403	0.01 210	7.14 571	3.57 576	6.70 577	3.57 547	1.74 425	0.58 331	7.39 566	4.33 558	8.86 576	7.99 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 438	0.24 512	0.16 512

PWCK	8.72 593	5.37 607	16.61 605	5.74 597	0.12 427	19.88 608	11.41 619	11.31 598	13.42 594	14.07 600	12.84 577	13.20 586	8.05 588	15.44 606	10.25 584	5.95 599	0.22 576	2.09 595	0.05 467	7.50 597	0.92 579

coex-ft	12.01 606	5.60 608	80.23 630	0.15 403	0.15 447	1.88 449	0.73 522	2.66 229	30.12 615	49.31 628	16.59 587	15.97 593	14.42 605	6.79 529	14.50 597	0.05 540	0.08 528	0.01 508	0.05 467	0.37 554	0.61 569

TorneroNet-64	15.45 614	5.66 609	3.44 495	13.86 614	12.03 615	28.15 621	6.27 606	19.89 611	38.68 624	12.16 596	28.06 618	35.76 619	15.44 607	19.56 612	15.40 600	9.71 614	2.52 611	19.13 618	2.70 608	12.55 616	7.94 618

TorneroNet	16.10 615	5.74 610	4.12 523	13.88 615	11.97 614	26.89 620	6.85 610	21.13 618	38.32 622	14.15 601	33.36 622	33.52 618	17.49 613	18.89 611	19.64 614	9.77 615	2.53 612	19.43 619	3.35 609	13.21 617	7.86 617

KSHMR	14.27 613	6.95 611	5.79 565	15.08 617	12.84 616	17.44 602	10.61 618	18.88 609	30.94 616	18.81 608	22.21 607	28.54 613	8.85 589	15.56 607	9.24 580	10.34 619	3.60 619	21.61 621	4.68 615	14.48 618	8.94 619

BEATNet-Init1	17.91 618	7.45 612	36.82 617	1.88 582	1.38 575	37.29 624	14.71 622	21.90 619	24.20 609	38.07 624	36.59 625	50.41 626	32.00 625	29.42 623	21.83 620	0.33 575	0.39 587	0.47 579	0.54 589	1.50 584	1.07 583

UDG	2.86 533	8.81 613	1.57 314	2.60 588	0.89 566	2.39 475	0.11 397	3.42 347	1.02 338	2.18 465	3.64 519	5.04 544	1.60 490	4.17 386	2.09 502	1.21 589	0.04 482	7.69 600	3.67 611	4.10 591	0.93 581

FADE	16.19 616	10.20 614	37.43 619	4.76 596	4.82 596	10.62 589	5.00 595	19.13 610	23.28 606	8.35 581	6.09 545	14.63 590	21.62 618	25.45 618	20.32 615	24.52 624	8.46 623	36.14 628	36.87 629	3.46 590	2.72 596

UNDER WATER-64	20.03 621	10.28 615	31.50 612	20.05 620	13.64 617	32.81 623	23.45 626	16.01 603	33.44 619	22.01 618	17.25 589	40.58 623	32.20 626	24.50 616	22.36 621	10.06 616	2.70 616	18.37 617	4.24 613	14.84 619	10.24 623

DDUNet	3.28 545	10.54 616	2.29 420	3.50 591	3.31 591	4.21 533	0.21 437	3.77 393	1.03 339	2.54 494	3.17 509	3.20 490	0.21 318	3.89 374	0.69 418	1.94 591	0.05 497	9.87 604	3.53 610	5.03 593	2.55 595

UNDER WATER	19.61 620	12.37 617	31.14 611	20.44 621	14.31 618	28.63 622	18.15 624	16.43 604	34.24 620	20.82 615	19.14 598	38.83 620	30.09 622	24.31 615	20.97 618	10.09 617	2.68 615	19.51 620	4.70 616	15.52 620	9.93 621

MADNet+	10.71 601	14.57 618	70.07 628	0.58 526	0.47 546	19.89 609	4.20 583	11.05 596	6.87 579	3.03 515	5.99 544	9.01 573	6.35 580	31.95 624	28.31 623	0.22 567	0.26 581	0.01 508	0.04 461	0.46 563	0.87 577

ktn	19.15 619	18.52 619	6.39 575	22.64 623	17.26 621	24.47 616	12.11 620	24.52 624	34.74 621	18.75 607	27.70 614	32.54 614	17.85 614	15.71 608	16.67 602	22.09 623	3.64 620	28.95 625	10.91 623	17.40 622	10.22 622

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 497	19.48 620	12.37 596	0.06 294	0.00 1	0.47 48	0.05 328	0.46 36	0.31 71	0.13 162	0.03 153	0.03 63	0.00 1	0.07 27	0.41 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 477	0.07 356	0.92 579

DPSimNet_ROB	25.03 624	19.56 621	24.93 610	24.36 624	17.85 622	22.25 613	25.93 627	28.52 625	29.10 614	32.61 622	28.25 619	32.87 615	26.42 619	24.51 617	40.42 625	16.75 622	13.93 625	25.19 622	22.38 626	19.96 623	24.75 628

notaker	17.52 617	21.54 622	7.84 579	18.05 619	14.44 619	17.58 603	6.43 607	20.13 613	24.44 610	21.34 616	27.71 615	39.12 621	18.78 616	19.63 613	20.40 616	11.95 620	2.71 617	25.51 623	5.85 620	17.10 621	9.78 620

DispFullNet	7.91 590	23.96 623	13.67 599	14.71 616	7.88 608	4.83 547	0.04 303	5.01 515	2.89 535	8.86 585	4.96 534	6.11 553	10.72 597	10.18 589	3.51 532	2.44 593	0.33 584	15.15 613	4.65 614	12.33 615	5.95 606

HanzoNet	29.69 625	29.33 624	21.66 607	21.75 622	19.07 623	24.58 617	12.99 621	28.87 626	40.49 625	43.09 626	44.02 627	55.65 628	44.93 628	43.17 627	44.44 626	27.88 626	9.47 624	29.77 626	15.86 625	20.94 624	15.84 625

MADNet++	47.78 627	34.15 625	37.11 618	42.94 625	41.23 626	64.94 627	30.63 628	60.79 631	53.26 630	72.08 631	61.65 630	57.68 629	54.96 629	58.03 628	59.24 630	43.01 630	36.17 630	36.07 627	22.50 627	47.50 627	41.67 630

JetRed	34.54 626	39.28 626	62.16 624	15.62 618	26.51 624	69.20 628	40.79 629	31.43 627	32.41 617	46.06 627	44.55 628	40.19 622	26.50 620	38.43 626	56.06 629	12.76 621	37.49 631	13.23 612	9.38 622	29.52 625	19.34 626

DLNR_Zeroshot_test	23.05 622	49.79 627	87.94 631	97.52 644	94.73 638	1.18 224	0.00 1	20.60 614	0.14 10	0.02 25	0.02 108	0.02 25	0.02 60	4.35 396	0.10 157	32.22 628	0.04 482	0.00 1	0.27 564	72.00 634	0.06 417

DLNR-FE	23.09 623	49.81 628	87.98 632	97.51 643	95.30 640	1.18 224	0.00 1	20.61 615	0.14 10	0.02 25	0.02 108	0.02 25	0.02 60	4.34 394	0.10 157	32.12 627	0.04 482	0.00 1	0.28 568	72.27 635	0.06 417

RSGM-EC	80.84 636	55.04 629	42.42 620	74.68 633	80.19 633	84.60 630	87.59 631	88.17 635	89.98 635	86.62 636	95.72 638	81.57 633	74.73 632	73.44 632	69.93 632	92.23 637	97.38 637	85.31 636	90.67 637	84.14 637	82.34 638

acva	80.84 636	55.04 629	42.42 620	74.68 633	80.19 633	84.60 630	87.59 631	88.17 635	89.98 635	86.62 636	95.72 638	81.57 633	74.73 632	73.44 632	69.93 632	92.23 637	97.38 637	85.31 636	90.67 637	84.14 637	82.34 638

USTest	75.36 632	57.99 631	56.43 623	72.82 632	69.93 632	99.96 642	100.00 643	98.57 641	99.18 640	94.19 638	97.90 641	78.26 632	95.05 639	75.90 634	76.21 634	48.70 631	80.65 636	39.01 630	52.97 633	57.66 628	55.76 631

LRCNet_RVC	60.63 630	63.16 632	62.94 625	69.09 631	50.21 627	19.92 610	0.07 365	58.32 630	5.21 568	75.67 632	86.75 632	74.68 631	62.48 630	59.01 630	49.80 627	93.38 639	56.36 635	93.48 639	92.95 639	67.44 633	71.73 637

ASD4	55.28 628	67.10 633	50.57 622	44.24 626	57.82 628	92.00 633	98.23 641	54.95 629	86.61 634	58.30 630	64.61 631	50.57 627	63.33 631	58.83 629	67.37 631	25.76 625	29.60 628	26.82 624	29.01 628	42.42 626	37.42 629

TCMNet-wrong-test	55.95 629	78.75 634	71.85 629	90.95 635	89.50 635	78.08 629	71.33 630	38.19 628	12.35 592	40.71 625	51.28 629	59.53 630	35.38 627	64.04 631	52.16 628	38.10 629	6.00 622	47.22 632	41.12 630	82.64 636	69.84 635

xxxxx1	76.92 633	82.43 635	93.26 635	61.67 628	66.92 629	95.84 636	95.11 636	75.84 632	80.96 631	82.71 633	86.75 632	89.18 635	87.35 634	85.27 635	87.18 635	55.08 632	54.60 632	60.31 633	72.71 634	62.51 629	62.73 632

tt_ll	76.92 633	82.43 635	93.26 635	61.67 628	66.92 629	95.84 636	95.11 636	75.84 632	80.96 631	82.71 633	86.75 632	89.18 635	87.35 634	85.27 635	87.18 635	55.08 632	54.60 632	60.31 633	72.71 634	62.51 629	62.73 632

ff	76.92 633	82.43 635	93.26 635	61.67 628	66.92 629	95.84 636	95.11 636	75.84 632	80.96 631	82.71 633	86.75 632	89.18 635	87.35 634	85.27 635	87.18 635	55.08 632	54.60 632	60.31 633	72.71 634	62.51 629	62.73 632

ccccc	98.51 642	94.69 638	100.00 646	100.00 653	100.00 645	92.59 634	97.15 639	98.75 642	95.78 638	98.59 643	95.17 637	98.60 641	99.67 642	99.86 644	99.84 642	100.00 653	100.00 644	99.91 643	99.54 642	100.00 653	100.00 653

MEDIAN_ROB	96.83 639	99.41 639	98.66 639	94.75 638	94.23 637	93.08 635	90.54 634	95.61 639	94.75 637	97.65 641	97.73 640	98.30 640	96.57 640	94.51 638	93.74 640	99.78 650	98.24 640	99.99 644	99.89 643	99.48 643	99.67 643

HaxPig	97.68 641	99.63 640	91.34 633	99.82 650	99.97 643	88.15 632	88.00 633	98.28 640	99.93 643	99.98 645	99.99 643	99.95 645	99.99 644	96.29 639	92.24 639	99.99 652	99.98 643	100.00 645	99.99 644	100.00 653	99.98 651

Anonymous_1	97.10 640	99.72 641	99.64 642	92.33 636	93.91 636	100.00 643	100.00 643	99.20 643	99.90 642	98.57 642	99.75 642	99.14 642	99.94 643	98.50 640	99.54 641	87.90 635	98.87 641	90.88 638	96.91 640	92.22 639	95.12 640

PML	89.08 638	99.72 641	92.85 634	94.72 637	94.92 639	99.54 641	97.42 640	93.50 637	95.96 639	99.77 644	92.33 636	95.35 639	93.51 638	99.96 646	91.15 638	99.98 651	31.71 629	100.00 645	45.94 631	93.46 640	69.88 636

AVERAGE_ROB	99.23 646	99.81 643	97.56 638	100.00 653	100.00 645	96.24 639	91.02 635	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 647	100.00 645	99.98 647	99.97 644	100.00 653	100.00 644	100.00 645	100.00 645	100.00 653	100.00 653

DPSMNet_ROB	99.46 648	99.94 644	99.98 644	96.59 642	100.00 645	100.00 643	100.00 643	99.81 644	100.00 644	95.87 640	100.00 644	99.32 643	100.00 645	99.79 642	99.99 645	98.46 643	100.00 644	99.86 641	100.00 645	99.52 644	100.00 653

DGTPSM_ROB	99.45 647	99.94 644	99.98 644	96.58 641	100.00 645	100.00 643	100.00 643	99.81 644	100.00 644	95.86 639	100.00 644	99.32 643	100.00 645	99.79 642	99.99 645	98.34 642	100.00 644	99.86 641	100.00 645	99.52 644	99.99 652

test_example2	98.83 643	99.97 646	99.97 643	99.96 652	99.97 643	99.46 640	99.97 642	95.54 638	100.00 644	100.00 646	100.00 644	93.37 638	93.47 637	99.93 645	99.91 643	100.00 653	99.79 642	96.64 640	98.71 641	100.00 653	100.00 653

Hybrid-DGEV	99.96 653	100.00 647	100.00 646	99.75 649	100.00 645	100.00 643	100.00 643	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 647	100.00 645	100.00 648	100.00 647	99.43 648	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.97 647	99.95 645

RAFT-FEzeroshot	99.94 649	100.00 647	100.00 646	99.72 645	100.00 645	100.00 643	100.00 643	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 647	100.00 645	100.00 648	100.00 647	99.21 644	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.97 647	99.95 645

RAFT-FE	99.94 649	100.00 647	100.00 646	99.72 645	100.00 645	100.00 643	100.00 643	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 647	100.00 645	100.00 648	100.00 647	99.21 644	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.97 647	99.95 645

FlowAnything	99.97 654	100.00 647	100.00 646	99.74 648	100.00 645	100.00 643	100.00 643	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 647	100.00 645	100.00 648	100.00 647	99.71 649	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.98 650	99.95 645

Selective-RAFT-Error	100.00 655	100.00 647	100.00 646	100.00 653	100.00 645	100.00 643	100.00 643	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 647	100.00 645	100.00 648	100.00 647	100.00 653	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.99 651	99.95 645

CasAABBNet	99.94 649	100.00 647	100.00 646	99.72 645	100.00 645	100.00 643	100.00 643	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 647	100.00 645	100.00 648	100.00 647	99.21 644	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.96 646	99.95 645

LSM0	99.94 649	100.00 647	100.00 646	99.84 651	100.00 645	100.00 643	100.00 643	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 647	100.00 645	100.00 648	100.00 647	99.22 647	100.00 644	100.00 645	100.00 645	99.99 651	99.83 644

DPSM_ROB	99.17 644	100.00 647	100.00 646	96.28 639	98.84 641	100.00 643	100.00 643	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 647	100.00 645	100.00 648	100.00 647	93.66 640	100.00 644	100.00 645	100.00 645	96.31 641	98.27 641

DPSM	99.17 644	100.00 647	100.00 646	96.28 639	98.84 641	100.00 643	100.00 643	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 647	100.00 645	100.00 648	100.00 647	93.66 640	100.00 644	100.00 645	100.00 645	96.31 641	98.27 641

GS-Stereo							0.00 1	2.95 258	0.59 100	0.09 113	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.14 76	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.06 477	0.16 462	0.12 489

Low-res two-view benchmark