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	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

mm2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GFORCE	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.09 38	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.01 7	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FORCE_4.7	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 26	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.05 64	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

F4.4	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.09 19	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.02 34	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FORCE_4.6	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 19	0.10 46	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.01 7	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

F5.5	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 19	0.12 59	0.01 78	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.01 7	0.03 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

F8.5	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.09 38	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.01 7	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FORCE_9	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.09 38	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.01 7	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FORCE_8	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 10	0.09 38	0.01 78	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.01 7	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

F7	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 13	0.08 32	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.01 7	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FORCE_4.5	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 31	0.10 46	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.03 45	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FORCE_4	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.11 24	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.03 45	0.17 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FORCE_5	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 13	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.02 34	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FORCE_6	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 11	0.10 46	0.01 78	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.03 45	0.11 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

over-6	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.09 19	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

over v1	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.07 11	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

over-8	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.08 13	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.01 7	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

over-9	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.08 13	0.07 30	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.01 7	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA2	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 3	0.12 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA1	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.14 28	0.15 76	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.01 7	0.03 19	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DispViT+	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.14 28	0.06 25	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.02 34	0.03 19	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.12 59	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.01 7	0.02 6	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
CoSv	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.08 13	0.25 117	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.01 7	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AASNet	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.01 94	0.11 24	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.15 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.12 26	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.04 95	0.00 1	0.06 70	0.04 24	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
delet	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1	0.00 1	0.17 33	0.08 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 4	0.02 3	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.14 28	0.04 12	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CR-Stereo	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.22 41	0.12 59	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.03 45	0.03 19	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CR-RVC	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 49	0.18 89	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.04 59	0.05 34	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA_dic	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.11 289	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.20 37	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.03 45	0.04 24	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PointNet	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 188	0.00 1	0.00 1	0.01 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 273	0.08 13	0.06 25	0.10 225	0.00 1	0.12 149	0.04 131	0.01 7	0.03 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 282	0.00 1	0.00 1

TS12	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.11 289	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.20 37	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.03 45	0.04 24	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.12 59	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.02 34	0.04 24	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.27 51	0.13 66	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.03 45	0.04 24	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.02 282	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
NLSM3	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 56	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 141	0.01 7	0.19 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.00 1	0.01 94	0.24 45	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 64	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.00 1	0.00 1	0.21 39	0.24 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 91	0.05 34	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.00 1	0.01 94	0.34 68	0.08 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.09 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UPFNet	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.04 207	0.33 65	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.11 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NBS	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 198	0.09 248	0.01 94	0.28 53	0.11 52	0.01 78	0.01 143	0.02 74	0.01 90	0.16 123	0.11 54	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TS	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 229	0.03 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.34 68	0.24 112	0.01 78	0.00 1	0.04 95	0.00 1	0.08 85	0.05 34	0.00 1	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DFGA-Net	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.01 94	0.24 45	0.07 30	0.01 78	0.00 1	0.16 166	0.02 103	0.06 70	0.13 58	0.00 1	0.06 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1	0.00 1	0.30 56	0.24 112	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.07 80	0.07 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TestStereo	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.01 151	0.01 94	0.21 39	0.06 25	0.06 180	0.00 1	0.07 124	0.00 1	0.17 126	0.14 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UNet	0.03 42	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.02 293	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.12 289	0.25 47	0.09 38	0.01 78	0.00 1	0.03 90	0.00 1	0.12 103	0.08 47	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HGLStereo	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.01 163	0.03 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1	0.02 157	0.34 68	0.15 76	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 111	0.16 65	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.00 1	0.01 94	0.30 56	0.20 95	0.01 78	0.02 170	0.01 41	0.00 1	0.06 70	0.07 41	0.00 1	0.00 1	0.01 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1

derf	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.90 152	0.20 95	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qqai	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.93 155	0.10 46	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.07 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1	0.01 94	0.35 73	0.21 101	0.03 122	0.00 1	0.10 135	0.00 1	0.27 150	0.07 41	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.15 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 131	0.00 1	0.59 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.01 151	0.00 1	0.31 61	0.34 164	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 97	0.14 59	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.03 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 90	0.10 46	0.00 1	0.01 143	0.01 41	0.12 190	0.06 70	0.07 41	0.03 272	0.15 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.65 117	0.11 52	0.04 140	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.04 59	0.15 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CCAANet	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.12 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.25 47	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.00 1	0.03 45	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.60 328	0.00 1

CFNet	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1	0.03 185	0.56 108	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 90	0.14 111	0.22 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CVANet_RVC	0.04 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.02 322	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.01 94	0.05 5	0.03 8	0.06 180	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.01 7	0.90 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

quiztm	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 324	0.83 141	0.08 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 90	0.00 1	0.09 51	0.04 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 168	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.04 95	0.00 1	0.10 93	0.07 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1

IER	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.03 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.01 94	0.94 156	0.06 25	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.01 90	0.05 64	0.06 40	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_5	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1	0.00 1	0.26 49	0.19 92	0.00 1	0.00 1	0.13 156	0.00 1	0.04 59	0.52 102	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-Stereo	0.06 64	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.01 246	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.04 207	0.64 116	0.11 52	0.03 122	0.00 1	0.12 149	0.01 90	0.22 139	0.30 82	0.01 250	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.06 64	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.01 151	0.01 94	0.35 73	0.30 148	0.03 122	0.00 1	0.33 205	0.00 1	0.33 170	0.25 78	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DSFCA	0.06 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 339	0.01 163	0.08 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.01 94	0.40 81	0.21 101	0.02 110	0.01 143	0.02 74	0.02 103	0.20 132	0.33 85	0.00 1	0.01 100	0.04 300	0.03 288	0.12 296	0.08 288

STTStereo	0.06 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.00 1	0.23 291	0.00 1	0.11 327	0.00 1	0.01 223	0.02 111	0.00 1	0.01 94	0.51 97	0.05 17	0.02 110	0.00 1	0.06 116	0.02 103	0.11 97	0.39 92	0.04 276	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.06 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1	0.01 94	0.47 90	0.05 17	0.01 78	0.00 1	0.02 74	0.02 103	0.12 103	0.47 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Nwc_Net	0.06 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1	0.01 94	0.47 90	0.05 17	0.01 78	0.00 1	0.02 74	0.02 103	0.12 103	0.47 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.06 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 293	0.00 1	0.09 241	0.00 1	0.47 353	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.00 1	0.01 94	0.33 65	0.05 17	0.03 122	0.00 1	0.06 116	0.02 103	0.08 85	0.31 84	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.10 314	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.
AMNet	0.06 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 183	0.10 255	0.43 355	0.22 41	0.25 117	0.06 180	0.00 1	0.04 95	0.00 1	0.13 108	0.05 34	0.00 1	0.03 241	0.00 1	0.09 311	0.00 1	0.00 1

DISCO	0.06 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.01 163	0.13 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.00 1	0.01 94	0.43 85	0.16 81	0.02 110	0.00 1	0.10 135	0.00 1	0.07 80	0.65 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DLCB_ROB	0.06 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.01 60	0.00 1	0.04 207	0.16 32	0.14 71	0.07 193	0.02 170	0.03 90	0.00 1	0.28 155	0.53 103	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.02 282	0.02 258	0.02 276

ProNet	0.07 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 289	0.53 102	0.28 140	0.07 193	0.00 1	0.00 1	0.01 90	0.03 45	0.44 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 250	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.07 74	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.01 151	0.00 1	0.54 105	0.18 89	0.00 1	0.00 1	0.18 174	0.03 122	0.17 126	0.53 103	0.00 1	0.01 100	0.13 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.07 74	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.18 34	0.09 38	0.04 140	0.00 1	0.01 41	0.04 131	0.13 108	1.39 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PDISCO_ROB	0.07 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 293	0.00 1	0.22 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.01 151	0.01 94	0.30 56	0.25 117	0.05 163	0.03 184	0.24 185	0.00 1	0.34 172	0.29 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.08 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.29 55	0.33 159	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.02 103	0.03 45	1.54 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.76 128	0.88 252	0.00 1	0.00 1	0.08 129	0.06 155	0.12 103	0.12 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.08 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 185	0.55 106	0.38 178	0.00 1	0.13 273	0.00 1	0.15 216	0.00 1	0.71 114	0.15 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

plain	0.08 78	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 233	0.00 1	0.03 185	0.38 77	0.35 167	0.03 122	0.05 214	0.07 124	0.00 1	0.53 194	0.56 106	0.00 1	0.05 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.08 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.00 1	0.02 157	0.33 65	0.36 169	0.03 122	0.02 170	0.16 166	0.01 90	0.48 185	0.50 101	0.00 1	0.04 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UniTT-Stereo	0.08 78	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.00 1	0.04 207	0.34 68	0.36 169	0.04 140	0.00 1	0.66 237	0.00 1	0.43 183	0.21 75	0.00 1	0.04 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.08 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 285	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.01 94	1.61 230	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 178	0.01 7	0.10 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.08 78	0.01 251	0.00 1	0.01 318	0.03 313	0.01 163	0.54 326	0.03 329	0.00 1	0.00 1	0.16 277	0.01 60	0.00 1	0.02 157	0.81 137	0.10 46	0.04 140	0.01 143	0.01 41	0.07 165	0.07 80	0.15 61	0.00 1	0.04 268	0.03 296	0.01 273	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.09 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.72 125	0.83 244	0.00 1	0.00 1	0.08 129	0.06 155	0.12 103	0.47 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TESTraft	0.09 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 261	0.01 151	0.01 94	0.55 106	0.33 159	0.04 140	0.00 1	0.39 212	0.02 103	0.24 144	0.71 114	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AACVNet	0.09 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.06 243	1.25 194	0.26 128	0.04 140	0.00 1	0.10 135	0.00 1	0.13 108	0.55 105	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.09 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.01 151	0.02 157	0.81 137	0.08 32	0.00 1	0.00 1	0.04 95	0.05 141	0.11 97	0.85 122	0.01 250	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Abc-Net	0.09 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.01 151	0.02 157	0.81 137	0.08 32	0.00 1	0.00 1	0.04 95	0.05 141	0.11 97	0.85 122	0.01 250	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RASNet	0.09 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1	0.06 243	0.30 56	0.32 155	0.01 78	0.00 1	0.03 90	0.00 1	0.29 159	1.12 137	0.00 1	0.02 167	0.01 278	0.00 1	0.00 1	0.12 291

GANetREF_RVC	0.09 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.01 163	0.03 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 281	0.01 151	0.04 207	0.32 63	0.12 59	0.31 311	0.00 1	0.05 105	0.06 155	0.53 194	0.61 109	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
LG-Stereo	0.10 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.00 1	0.00 1	0.01 258	0.00 1	0.18 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.45 217	0.51 188	0.00 1	0.00 1	0.15 163	0.13 199	0.06 70	0.08 47	0.03 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.10 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.00 1	0.16 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 254	0.00 1	0.10 281	0.66 118	0.14 71	0.02 110	0.06 224	0.55 222	0.11 182	0.35 174	0.35 89	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	0.10 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.00 1	0.02 157	0.90 152	0.06 25	0.01 78	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.03 45	1.42 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PS-NSSS	0.10 93	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 229	0.18 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 314	0.01 151	0.06 243	0.34 68	0.13 66	0.06 180	0.00 1	0.24 185	0.00 1	0.16 123	0.30 82	0.22 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 325	0.00 1

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.11 97	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 157	1.25 194	0.28 140	0.00 1	0.00 1	0.28 192	0.25 257	0.10 93	0.69 113	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.01 94	1.12 179	0.78 234	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.14 207	0.02 34	0.71 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 308	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 290	0.01 60	0.02 191	0.00 1	1.00 165	0.72 224	0.03 122	0.04 200	0.05 105	0.11 182	0.08 85	0.59 107	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

coex_refinement	0.11 97	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.00 1	0.05 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.00 1	0.04 207	1.06 172	0.16 81	0.01 78	0.00 1	0.89 256	0.01 90	0.21 134	0.34 86	0.00 1	0.03 241	0.01 278	0.00 1	0.05 277	0.00 1

RSM++	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 41	0.11 52	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.46 309	0.04 59	2.00 187	0.08 294	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 53	0.11 52	0.04 140	0.00 1	0.02 74	0.24 252	0.02 34	2.05 196	0.04 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iinet-f	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.00 1	0.06 216	0.00 1	0.00 1	0.04 267	0.00 1	0.01 60	0.01 151	0.01 94	0.98 163	0.38 178	0.05 163	0.03 184	0.18 174	0.12 190	0.27 150	0.72 117	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo1	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 261	0.00 1	0.01 94	0.51 97	0.36 169	0.04 140	0.00 1	0.38 210	0.02 103	0.25 146	1.24 142	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA-5K	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 261	0.00 1	0.01 94	0.51 97	0.36 169	0.04 140	0.00 1	0.38 210	0.02 103	0.25 146	1.24 142	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.11 97	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.02 191	0.06 243	0.43 85	0.25 117	0.08 202	0.01 143	0.32 204	0.00 1	0.72 208	1.04 130	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
HSM	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.01 163	0.03 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 254	0.02 191	0.02 157	1.26 199	0.20 95	0.01 78	0.00 1	0.13 156	0.08 171	0.50 188	0.47 95	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

YMNet	0.12 108	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.64 333	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.00 1	0.03 146	0.00 1	0.00 1	1.45 217	0.36 169	0.04 140	0.03 184	0.07 124	0.04 131	0.01 7	0.04 24	0.00 1	0.01 100	0.14 337	0.01 273	0.10 291	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.12 108	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.00 1	0.00 1	0.27 51	0.44 183	0.01 78	0.01 143	0.29 194	0.00 1	0.18 128	2.00 187	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LMCR-Stereo	0.12 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 229	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.05 234	0.22 322	0.78 133	0.30 148	0.08 202	0.03 184	0.10 135	0.13 199	0.34 172	1.06 131	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADLNet	0.12 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 314	0.00 1	0.06 243	2.00 255	0.14 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 85	0.49 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SCION-MonSter(vits)	0.13 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.01 94	1.21 191	0.92 261	0.00 1	0.07 231	0.09 132	0.26 259	0.18 128	0.77 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonStereo	0.13 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.01 94	1.21 191	0.92 261	0.00 1	0.07 231	0.09 132	0.26 259	0.18 128	0.77 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.13 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.00 1	0.02 157	0.90 152	0.71 222	0.04 140	0.01 143	0.12 149	0.16 224	0.27 150	1.16 140	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.13 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.00 1	0.02 157	0.89 151	0.74 226	0.03 122	0.01 143	0.19 178	0.17 230	0.28 155	1.12 137	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.13 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.40 213	1.17 293	0.07 193	0.00 1	0.00 1	0.08 171	0.04 59	0.76 118	0.00 1	0.00 1	0.01 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDUNet	0.13 112	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.00 1	0.09 241	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.00 1	0.03 146	0.00 1	0.03 185	0.51 97	0.20 95	0.05 163	0.00 1	0.11 142	0.02 103	0.15 116	1.95 185	0.00 1	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.25 308	0.00 1

ARAFT	0.13 112	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 277	0.01 151	0.04 207	0.37 75	0.25 117	0.02 110	0.01 143	0.29 194	0.00 1	0.41 181	1.74 172	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet_ROB	0.13 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.01 163	0.08 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 214	0.00 1	0.03 185	1.29 202	0.38 178	0.03 122	0.00 1	0.65 236	0.00 1	0.65 204	0.34 86	0.00 1	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DF_test	0.14 120	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 214	0.12 267	0.00 1	0.47 90	0.59 204	0.10 225	0.07 231	0.04 95	0.13 199	1.00 221	1.07 133	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_XL	0.14 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 214	0.11 259	0.00 1	0.37 75	0.54 196	0.14 254	0.12 270	0.06 116	0.05 141	1.15 229	1.07 133	0.00 1	0.02 167	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
SA	0.14 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 285	0.01 151	0.02 157	0.31 61	0.60 207	0.04 140	0.13 273	0.56 224	0.05 141	0.41 181	1.40 152	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.14 120	0.00 1	0.01 295	0.00 1	0.01 247	0.01 163	0.03 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.01 151	0.00 1	1.39 212	0.32 155	0.13 243	0.06 224	0.29 194	0.13 199	0.60 200	0.86 124	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

stereogan	0.14 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.05 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.00 1	0.02 157	0.63 114	0.18 89	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.16 123	2.60 225	0.00 1	0.00 1	0.01 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RYNet	0.14 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1	0.00 1	3.65 333	0.13 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_L	0.15 126	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.00 1	0.11 225	0.06 239	0.01 94	0.39 79	0.55 199	0.15 261	0.11 260	0.06 116	0.13 199	1.08 223	1.42 153	0.00 1	0.02 167	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
APVNet	0.15 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 223	0.01 60	0.00 1	0.03 185	0.87 146	0.20 95	0.05 163	0.04 200	0.84 253	0.03 122	0.27 150	1.63 166	0.00 1	0.04 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RGC	0.15 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.02 229	0.07 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.00 1	0.04 207	1.02 168	0.04 12	0.06 180	0.00 1	0.09 132	0.05 141	0.30 160	2.26 201	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLCSM	0.16 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.95 362	0.00 1	0.51 298	0.00 1	2.03 349	0.00 1	0.59 110	0.12 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 141	0.03 45	0.15 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.16 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.77 131	0.75 227	0.01 78	0.01 143	0.26 190	0.18 235	0.14 111	1.88 181	0.14 304	0.01 100	0.01 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.16 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 273	0.81 137	0.88 252	0.03 122	0.15 292	0.00 1	0.33 280	0.01 7	1.89 182	0.18 315	0.00 1	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.16 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.04 171	0.14 71	0.36 316	0.00 1	0.05 105	0.69 345	0.01 7	2.09 198	0.04 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_RVC	0.16 129	0.00 1	0.01 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.00 1	0.06 243	2.00 255	0.27 133	0.13 243	0.00 1	0.82 249	0.00 1	0.35 174	0.64 110	0.01 250	0.08 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX1	0.17 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.10 369	0.00 1	0.56 304	0.00 1	2.24 350	0.00 1	0.23 44	0.15 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.18 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.01 60	0.02 191	0.01 94	1.20 187	0.34 164	0.06 180	0.02 170	0.16 166	0.03 122	0.27 150	2.42 217	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.17 134	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.00 1	0.09 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 198	0.04 223	0.06 243	0.87 146	0.24 112	0.06 180	0.01 143	0.42 216	0.00 1	0.47 184	2.31 210	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.17 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.18 268	0.00 1	0.01 94	1.49 220	0.26 128	0.06 180	0.01 143	1.34 278	0.00 1	0.23 141	0.45 94	0.39 354	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.17 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 254	0.01 151	0.01 94	3.83 342	0.20 95	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1	0.15 116	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PA-Net	0.17 134	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.00 1	0.15 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.01 60	0.01 151	0.08 267	1.09 175	0.14 71	0.03 122	0.00 1	0.07 124	0.02 103	0.11 97	2.00 187	0.40 356	0.01 100	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.38 321
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.17 134	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.04 254	0.00 1	0.13 344	0.00 1	0.01 246	2.05 348	0.32 300	0.16 287	0.01 94	0.09 19	0.02 3	0.17 271	0.04 200	0.01 41	0.04 131	0.08 85	1.27 144	0.00 1	0.00 1	0.05 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DepthFocus	0.18 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 225	0.09 248	0.00 1	0.44 88	0.70 219	0.15 261	0.03 184	0.13 156	0.21 245	1.40 246	1.54 159	0.00 1	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.18 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	1.31 205	0.87 249	0.00 1	0.08 247	0.22 180	0.52 331	0.24 144	1.30 146	0.25 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MGS-Stereo	0.18 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.02 191	0.00 1	3.83 342	0.13 66	0.03 122	0.00 1	0.12 149	0.00 1	0.14 111	0.49 99	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.18 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1	0.04 207	0.32 63	0.26 128	0.04 140	0.00 1	0.58 227	0.01 90	0.37 179	3.29 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.19 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.01 258	0.00 1	0.03 241	0.10 214	0.12 267	0.00 1	0.41 84	0.81 239	0.15 261	0.08 247	0.03 90	0.22 248	1.45 254	1.71 169	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depth_test_26	0.19 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 275	0.00 1	0.00 1	0.10 214	0.11 259	0.00 1	0.45 89	0.58 203	0.12 240	0.05 214	0.12 149	0.24 252	1.42 248	1.91 183	0.00 1	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MatchAttention (ZS)	0.19 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.01 246	0.00 1	0.08 198	0.11 259	0.01 94	0.39 79	0.54 196	0.14 254	0.16 306	0.02 74	0.16 224	1.79 274	1.58 163	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
WQFJX	0.19 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.15 372	0.00 1	0.57 305	0.00 1	2.28 351	0.00 1	0.60 111	0.19 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 131	0.06 70	0.20 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.19 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 193	0.01 151	0.01 94	3.97 349	0.38 178	0.06 180	0.01 143	0.16 166	0.12 190	0.23 141	0.20 73	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CAS	0.19 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.20 284	0.00 1	0.03 293	0.38 322	0.05 256	0.13 240	0.08 244	0.10 281	0.66 118	0.55 199	0.08 202	0.13 273	0.18 174	0.13 199	0.95 217	1.43 155	0.00 1	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.19 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 288	0.01 151	0.04 207	0.38 77	0.54 196	0.05 163	0.13 273	0.59 230	0.00 1	0.70 206	2.34 213	0.00 1	0.04 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR_C	0.19 145	0.01 251	0.03 321	0.00 1	0.04 324	0.00 1	0.10 246	0.02 322	0.07 316	0.01 246	0.03 241	0.02 111	0.01 151	0.23 324	0.48 95	0.29 143	0.08 202	0.00 1	0.31 203	0.00 1	0.32 168	2.88 248	0.00 1	0.01 100	0.07 310	0.00 1	0.08 285	0.01 270

sAnonymous2	0.19 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 183	0.09 248	0.02 157	0.40 81	0.52 190	0.07 193	0.09 253	0.82 249	0.12 190	1.29 237	1.71 169	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo_RVC	0.19 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 183	0.09 248	0.02 157	0.40 81	0.52 190	0.07 193	0.09 253	0.82 249	0.12 190	1.29 237	1.71 169	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NVstereo2D	0.19 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 310	0.01 223	0.02 111	0.00 1	0.01 94	3.78 336	0.27 133	0.04 140	0.00 1	0.10 135	0.00 1	0.15 116	0.38 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.19 145	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.02 293	0.00 1	0.04 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 233	0.00 1	0.04 207	1.22 193	0.27 133	0.06 180	0.00 1	1.23 275	0.03 122	1.75 271	0.35 89	0.00 1	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.19 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 293	0.01 163	0.08 236	0.00 1	0.00 1	0.04 267	0.00 1	0.10 214	0.02 191	0.05 233	0.84 143	0.25 117	0.05 163	0.00 1	1.63 291	0.04 131	1.10 226	0.77 119	0.00 1	0.15 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MCSU-Stereo	0.20 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.30 203	0.79 235	0.00 1	0.23 348	0.00 1	0.47 312	0.08 85	2.28 204	0.21 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.20 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.01 94	0.87 146	0.77 231	0.02 110	0.01 143	0.12 149	0.07 165	0.21 134	3.03 260	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G	0.20 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.01 94	0.87 146	0.77 231	0.02 110	0.01 143	0.12 149	0.07 165	0.21 134	3.03 260	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.20 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.17 185	0.81 239	0.00 1	0.16 306	0.22 180	0.42 299	0.06 70	2.24 200	0.21 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 303	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.06 183	0.12 267	0.01 94	1.01 166	0.59 204	0.05 163	0.06 224	0.08 129	0.16 224	0.36 177	2.72 234	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.09 311	0.00 1	0.00 1

trnet	0.20 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 293	0.01 163	0.03 171	0.00 1	0.00 1	0.01 246	0.03 241	0.11 225	0.11 259	0.01 94	1.56 227	0.79 235	0.09 216	0.10 255	0.07 124	0.34 283	0.99 219	0.99 129	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft_robust	0.20 158	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.03 213	0.04 207	0.87 146	0.71 222	0.05 163	0.13 273	1.35 279	0.11 182	0.60 200	1.14 139	0.00 1	0.10 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CIPLG	0.20 158	0.01 251	0.03 321	0.00 1	0.04 324	0.00 1	0.09 241	0.02 322	0.08 319	0.01 246	0.03 241	0.02 111	0.01 151	0.23 324	0.67 120	0.30 148	0.09 216	0.00 1	0.29 194	0.02 103	0.33 170	2.90 249	0.00 1	0.01 100	0.07 310	0.00 1	0.08 285	0.01 270

ACRE	0.20 158	0.01 251	0.02 308	0.00 1	0.04 324	0.00 1	0.10 246	0.02 322	0.08 319	0.01 246	0.06 258	0.02 111	0.01 151	0.24 330	0.47 90	0.29 143	0.08 202	0.00 1	0.40 214	0.02 103	0.36 177	2.90 249	0.00 1	0.01 100	0.07 310	0.00 1	0.08 285	0.01 270

UCFNet_RVC	0.20 158	0.01 251	0.02 308	0.00 1	0.06 339	0.01 163	0.09 241	0.00 1	0.00 1	0.03 261	0.00 1	0.15 249	0.01 151	0.05 233	1.81 243	0.27 133	0.06 180	0.00 1	1.15 270	0.00 1	0.48 185	0.68 112	0.48 363	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.21 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	1.47 219	1.01 273	0.00 1	0.00 1	0.05 105	0.65 343	0.03 45	2.45 218	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJA1	0.21 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.12 370	0.00 1	0.80 316	0.00 1	2.53 355	0.00 1	0.78 133	0.09 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 103	0.07 80	0.18 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.21 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.12 370	0.00 1	0.80 316	0.00 1	2.53 355	0.00 1	0.78 133	0.09 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 103	0.07 80	0.18 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	0.21 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.28 375	0.00 1	0.84 318	0.00 1	2.49 354	0.00 1	0.76 128	0.13 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 70	0.16 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.21 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.74 127	0.79 235	0.00 1	0.00 1	0.61 233	0.06 155	0.15 116	3.16 268	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.21 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.08 173	1.16 292	0.00 1	0.02 170	0.00 1	0.41 298	0.01 7	2.68 232	0.14 304	0.00 1	0.00 1	0.17 326	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.21 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.49 220	0.89 256	0.09 216	0.00 1	0.00 1	0.39 294	0.05 64	2.61 226	0.00 1	0.00 1	0.01 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet	0.21 168	0.02 308	0.01 295	0.00 1	0.01 247	0.02 229	0.10 246	0.00 1	0.02 275	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.04 223	0.04 207	2.69 308	0.15 76	0.07 193	0.10 255	0.11 142	0.23 250	0.67 205	1.37 149	0.02 267	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCCL2	0.21 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 366	0.01 163	0.23 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.00 1	0.13 293	1.02 168	0.30 148	0.21 289	0.04 200	0.04 95	0.03 122	0.56 197	1.60 165	0.17 313	0.05 279	0.00 1	0.00 1	0.90 346	0.02 276

NLMM1	0.22 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.42 377	0.00 1	0.62 307	0.00 1	2.45 353	0.00 1	0.86 145	0.28 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 141	0.14 111	0.21 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.22 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	1.32 206	1.10 284	0.01 78	0.04 200	0.05 105	0.55 336	0.09 91	2.64 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.22 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1	1.77 240	0.29 143	0.00 1	0.18 319	0.01 41	0.86 358	0.01 7	2.63 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASnet	0.22 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 277	0.08 244	0.00 1	0.80 136	0.27 133	0.11 236	0.07 231	0.13 156	0.12 190	2.00 284	1.82 178	0.00 1	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Stereo + iAFF	0.22 177	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.09 285	0.35 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 290	0.02 191	0.02 157	2.03 264	0.21 101	0.05 163	0.00 1	0.17 171	0.05 141	0.81 210	1.81 177	0.00 1	0.04 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GEAStereo	0.23 182	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1	0.24 330	1.67 234	1.14 289	0.10 225	0.03 184	0.13 156	0.50 323	0.15 116	1.79 173	0.16 309	0.00 1	0.12 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gasm-f	0.23 182	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1	0.24 330	1.67 234	1.14 289	0.10 225	0.03 184	0.13 156	0.50 323	0.15 116	1.79 173	0.16 309	0.00 1	0.12 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.23 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	1.28 201	0.81 239	0.00 1	0.21 341	0.27 191	0.46 309	0.10 93	2.67 231	0.26 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.23 182	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.00 1	0.05 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.02 157	1.40 213	1.43 308	0.01 78	0.00 1	0.28 192	0.32 277	0.28 155	2.30 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AFF-stereo	0.23 182	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.06 268	0.31 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 293	0.01 151	0.02 157	2.05 265	0.27 133	0.02 110	0.02 170	0.10 135	0.05 141	1.04 222	1.79 173	0.00 1	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	0.23 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.02 229	0.11 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.33 342	0.01 151	0.06 243	0.67 120	0.26 128	0.36 316	0.01 143	0.04 95	0.06 155	0.55 196	2.36 214	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.42 316	0.00 1

testmc14	0.24 188	0.00 1	0.01 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	1.20 187	0.99 271	0.28 308	0.23 348	0.15 163	0.45 304	0.21 134	2.56 223	0.26 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.24 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.02 275	0.04 267	0.09 267	0.16 254	0.16 287	0.01 94	1.57 229	1.08 280	0.13 243	0.08 247	0.06 116	0.32 277	1.42 248	1.27 144	0.00 1	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
FADNet-RVC	0.24 188	0.02 308	0.05 328	0.00 1	0.01 247	0.01 163	0.46 318	0.00 1	0.04 301	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.08 244	0.05 233	3.01 315	0.26 128	0.15 261	0.03 184	0.29 194	0.24 252	0.64 203	1.07 133	0.01 250	0.05 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 289

DeepPruner_ROB	0.24 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 293	0.02 229	1.21 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.00 1	0.07 262	1.08 173	0.22 105	0.05 163	0.00 1	0.37 209	0.00 1	1.71 268	1.53 158	0.01 250	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 258	0.00 1

PWCDC_ROB	0.24 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 254	0.04 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 270	0.11 225	0.00 1	0.17 311	2.36 289	0.34 164	0.08 202	0.03 184	0.02 74	0.00 1	0.73 209	2.38 215	0.00 1	0.15 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MSCF	0.25 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.64 232	1.43 308	0.01 78	0.00 1	0.01 41	0.39 294	0.06 70	2.79 241	0.00 1	0.28 358	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.00 1

CES	0.25 193	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.06 216	0.00 1	0.02 275	0.03 261	0.00 1	0.17 261	0.19 296	0.18 314	1.92 249	0.67 216	0.28 308	0.21 341	0.05 105	0.21 245	1.27 233	1.39 150	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dad	0.25 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 263	1.12 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	0.95 157	0.25 117	0.01 78	0.01 143	0.01 41	0.09 174	0.23 141	0.17 67	0.00 1	0.16 313	0.27 349	0.00 1	2.74 380	0.73 333

ICVP	0.25 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.14 264	0.00 1	0.00 1	0.10 286	0.01 223	0.12 233	0.03 213	0.03 185	0.77 131	0.51 188	0.22 292	0.43 376	0.53 221	0.24 252	0.96 218	2.77 239	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TANstereo	0.25 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 293	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.01 258	0.04 267	0.08 261	0.06 183	0.05 234	0.01 94	0.53 102	0.75 227	0.13 243	0.05 214	0.06 116	0.01 90	1.31 240	1.36 147	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	2.10 366	0.00 1

XX-TBD	0.25 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 293	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.01 258	0.04 267	0.08 261	0.06 183	0.05 234	0.01 94	0.53 102	0.75 227	0.13 243	0.05 214	0.06 116	0.01 90	1.31 240	1.36 147	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	2.10 366	0.00 1

GASTEREO	0.26 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	1.63 231	1.47 312	0.01 78	0.04 200	0.01 41	0.37 287	0.05 64	2.79 241	0.18 315	0.28 358	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.26 199	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.00 1	0.06 243	0.56 108	1.58 322	0.01 78	0.00 1	0.18 174	0.01 90	0.60 200	3.97 294	0.01 250	0.02 167	0.06 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ManiGeoR	0.27 201	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.02 154	0.07 341	0.00 1	0.04 267	0.00 1	0.08 198	0.01 151	0.04 207	3.10 319	0.22 105	0.04 140	0.01 143	1.12 266	0.06 155	0.52 191	1.86 179	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HLf10	0.27 201	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.02 154	0.07 341	0.00 1	0.04 267	0.00 1	0.08 198	0.01 151	0.04 207	3.10 319	0.22 105	0.04 140	0.01 143	1.12 266	0.06 155	0.52 191	1.86 179	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.27 201	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.26 295	0.00 1	0.00 1	0.09 285	0.00 1	0.06 183	0.00 1	0.04 207	2.27 285	0.36 169	0.18 274	0.00 1	0.25 187	0.11 182	0.85 214	2.49 220	0.01 250	0.14 305	0.00 1	0.00 1	0.03 266	0.00 1

MIPNet	0.27 201	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.01 247	0.00 1	0.03 171	0.00 1	0.04 301	0.00 1	0.27 289	0.04 168	0.04 223	0.19 316	2.16 276	0.45 186	0.16 269	0.03 184	0.40 214	0.33 280	0.57 198	2.33 211	0.00 1	0.06 285	0.03 296	0.00 1	0.06 280	0.00 1

PMTNet	0.27 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.12 259	0.00 1	0.02 275	0.03 261	0.07 259	0.10 214	0.17 293	0.01 94	1.80 241	1.08 280	0.20 283	0.04 200	0.23 184	0.21 245	1.61 263	1.55 161	0.00 1	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GSStereo	0.28 206	0.01 251	0.01 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	1.22 373	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1	0.00 1	1.50 222	1.06 279	0.42 328	0.19 325	0.11 142	0.33 280	0.10 93	2.53 222	0.02 267	0.00 1	0.13 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 206	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 193	0.03 213	0.01 94	1.55 226	1.38 302	0.05 163	0.07 231	0.06 116	0.17 230	0.35 174	3.59 284	0.06 286	0.02 167	0.00 1	0.08 300	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.28 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 268	0.03 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.03 146	0.02 191	0.02 157	1.66 233	1.78 345	0.01 78	0.01 143	0.20 179	0.29 272	0.31 166	2.93 255	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.10 314	0.01 250	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	0.28 206	0.10 347	0.21 359	0.07 340	0.21 365	0.00 1	0.16 270	0.11 343	0.11 327	0.08 282	0.08 261	0.04 168	0.04 223	0.09 273	2.30 286	0.17 87	0.15 261	0.05 214	0.17 171	0.20 242	0.32 168	2.51 221	0.06 286	0.13 299	0.03 296	0.00 1	0.01 250	0.11 289

CC-Net-ROB	0.28 206	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.27 343	0.29 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.55 357	0.62 332	0.11 285	0.51 97	0.16 81	0.08 202	0.00 1	0.60 231	0.00 1	0.22 139	0.34 86	0.84 369	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

small-0shot	0.29 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.02 275	0.00 1	0.00 1	0.24 286	0.22 307	0.03 185	0.43 85	1.52 316	0.22 292	0.21 341	0.11 142	0.17 230	2.01 285	2.74 237	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS_RVC	0.29 211	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.01 258	0.06 279	0.03 241	0.22 281	0.12 267	0.03 185	1.12 179	0.88 252	0.13 243	0.14 283	0.76 243	0.14 207	1.83 277	2.26 201	0.01 250	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

tt_ll	0.29 211	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.01 258	0.06 279	0.03 241	0.22 281	0.12 267	0.03 185	1.12 179	0.88 252	0.13 243	0.14 283	0.76 243	0.14 207	1.83 277	2.26 201	0.01 250	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS	0.29 211	0.01 251	0.01 295	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.02 275	0.11 289	0.00 1	0.30 297	0.30 319	0.08 267	1.01 166	0.82 243	0.30 310	0.18 319	0.70 239	0.17 230	1.82 276	2.03 195	0.00 1	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.29 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.00 1	0.03 171	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.12 270	0.03 146	0.02 191	0.23 324	3.89 345	0.49 187	0.10 225	0.02 170	0.69 238	0.18 235	0.50 188	1.45 156	0.00 1	0.05 279	0.02 289	0.00 1	0.01 250	0.00 1

rafts_anoy	0.29 211	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.00 1	0.05 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 183	0.01 151	0.02 157	1.75 239	1.74 342	0.08 202	0.00 1	0.39 212	0.10 178	0.52 191	2.95 256	0.00 1	0.01 100	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo_HL2	0.30 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 229	0.00 1	0.00 1	0.18 299	0.04 252	0.13 240	0.02 191	0.04 207	2.68 307	0.37 175	0.02 110	0.02 170	0.95 257	0.14 207	1.08 223	2.30 206	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.03 288	0.04 272	0.00 1

GGDA	0.30 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.23 308	0.03 241	0.14 243	0.01 151	0.04 207	2.88 313	0.37 175	0.02 110	0.02 170	0.84 253	0.15 216	1.12 228	1.93 184	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.03 288	0.05 277	0.00 1

anonymousdsp	0.30 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	2.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.30 203	0.61 208	0.06 180	0.00 1	0.15 163	0.52 331	0.11 97	2.85 244	0.30 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.30 217	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.01 163	0.20 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 272	0.02 111	0.00 1	0.08 267	2.06 267	2.23 361	0.01 78	0.13 273	0.11 142	0.11 182	0.31 166	1.59 164	0.00 1	0.02 167	0.04 300	0.16 321	0.80 334	0.15 293

pcwnet_v2	0.30 217	0.01 251	0.06 333	0.00 1	0.09 346	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.26 310	0.16 277	0.39 308	0.00 1	0.01 94	2.01 259	0.33 159	0.08 202	0.08 247	1.72 292	0.03 122	0.83 212	1.07 133	0.74 367	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 312

RALAANet	0.30 217	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.02 293	0.01 163	0.06 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 214	0.02 191	0.05 233	1.89 248	0.17 87	0.07 193	0.00 1	0.80 246	0.13 199	0.87 215	3.88 289	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ETE_ROB	0.30 217	0.01 251	0.00 1	0.01 318	0.02 293	0.01 163	0.21 287	0.00 1	0.01 258	0.00 1	0.28 290	0.43 312	0.01 151	0.08 267	1.25 194	0.24 112	0.66 346	0.04 200	0.83 252	0.05 141	1.09 225	2.71 233	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.30 217	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.01 163	0.13 261	0.00 1	0.00 1	0.01 246	0.26 288	0.60 325	0.01 151	0.07 262	1.27 200	0.25 117	0.06 180	0.01 143	0.58 227	0.04 131	0.89 216	2.98 257	0.00 1	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.86 344	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.31 225	0.34 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.59 340	0.03 146	0.13 274	0.01 94	0.84 143	0.92 261	0.00 1	0.05 214	0.34 206	0.42 299	0.26 148	2.85 244	0.19 319	0.01 100	0.00 1	0.17 326	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.31 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.01 163	0.10 246	0.00 1	0.01 258	0.03 261	0.00 1	0.05 178	0.04 223	0.01 94	0.60 111	0.72 224	0.09 216	0.08 247	0.22 180	0.12 190	1.31 240	1.47 157	0.00 1	0.03 241	0.00 1	0.00 1	3.50 387	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
RALCasStereoNet	0.31 225	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.00 1	0.08 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.01 151	0.03 185	1.80 241	1.99 350	0.02 110	0.00 1	0.11 142	0.45 304	0.49 187	3.21 271	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.31 225	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.04 254	0.15 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 214	0.02 191	0.13 293	1.81 243	0.44 183	0.34 315	0.33 368	0.50 220	0.01 90	1.47 255	3.03 260	0.00 1	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AE-Stereo	0.33 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 343	0.01 163	0.04 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 198	0.09 248	0.02 157	0.67 120	1.01 273	0.10 225	0.07 231	0.35 207	0.46 309	1.20 230	4.74 323	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.12 319	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.33 229	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 268	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 207	1.93 250	2.03 351	0.00 1	0.29 362	0.49 218	0.68 344	0.18 128	2.72 234	0.20 321	0.00 1	0.00 1	0.16 321	0.00 1	0.00 1

GES	0.33 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.32 305	0.00 1	0.09 322	0.00 1	0.02 237	0.03 146	0.03 213	0.01 94	1.42 215	0.32 155	0.05 163	0.01 143	2.64 322	0.05 141	1.11 227	1.95 185	0.00 1	0.04 268	0.01 278	0.00 1	0.09 289	0.72 332

NaN_ROB	0.33 229	0.09 345	0.16 349	0.04 329	0.18 361	0.12 303	0.80 342	0.01 315	1.50 379	0.02 257	0.52 299	0.47 313	0.03 213	0.07 262	1.25 194	0.29 143	0.08 202	0.11 260	0.17 171	0.25 257	0.51 190	0.87 125	0.12 299	0.24 348	0.12 321	0.37 336	0.16 304	0.44 325

GREAT-IGEV	0.34 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.00 1	0.00 1	1.24 374	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1	0.00 1	1.67 234	1.50 314	0.05 163	0.20 334	0.04 95	0.50 323	0.15 116	2.73 236	0.23 331	0.74 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GEStereo_RVC	0.34 233	0.00 1	0.01 295	0.00 1	0.01 247	0.01 163	0.21 287	0.02 322	0.00 1	0.00 1	0.01 223	0.02 111	0.01 151	0.04 207	0.49 96	0.59 204	0.09 216	0.02 170	1.14 268	0.10 178	1.36 244	5.09 334	0.00 1	0.06 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.35 235	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 308	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.06 243	2.19 281	2.19 359	0.00 1	0.43 376	0.81 248	0.47 312	0.05 64	2.86 246	0.30 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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RTSC	0.42 250	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.32 305	0.04 334	0.00 1	0.08 282	0.13 272	0.06 183	0.01 151	0.06 243	5.56 376	0.77 231	0.18 274	0.20 334	1.10 264	0.09 174	0.81 210	1.66 168	0.00 1	0.21 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo_HLe17	0.43 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.03 171	0.59 365	0.00 1	0.15 297	0.01 223	0.10 214	0.01 151	0.06 243	4.03 351	0.33 159	0.04 140	0.01 143	1.17 271	0.05 141	1.78 273	3.22 272	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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castereo	0.44 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 308	0.04 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 243	0.19 296	0.03 185	2.50 299	1.34 301	0.20 283	0.13 273	0.25 187	0.20 242	2.22 297	4.36 309	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.08 300	0.11 294	0.00 1

CASS	0.44 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	1.34 353	0.00 1	0.00 1	0.22 305	0.32 294	0.27 290	0.13 274	0.01 94	0.83 141	0.53 194	0.42 328	0.20 334	0.61 233	0.00 1	4.28 367	2.77 239	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HLf8	0.45 256	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.01 163	0.04 188	0.46 358	0.00 1	0.00 1	0.01 223	0.09 205	0.03 213	0.06 243	3.80 339	0.31 154	0.04 140	0.00 1	2.82 327	0.06 155	1.66 265	2.58 224	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.06 298	0.06 280	0.02 276

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GCAP-BAT	0.46 257	0.08 343	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.02 229	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 237	0.19 271	0.10 255	0.05 233	2.65 304	1.63 325	0.50 336	0.66 386	1.21 273	0.38 289	1.55 258	3.37 276	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 258	0.04 282

DNS	0.47 259	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.01 223	0.18 268	0.16 287	0.16 305	1.14 182	1.66 331	0.39 322	0.20 334	1.40 282	0.48 316	2.35 303	4.01 296	0.14 304	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.33 313	0.00 1

Anonymous3	0.47 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 314	0.34 324	0.22 322	1.19 186	2.36 365	0.19 277	0.18 319	1.46 284	0.36 285	1.94 281	3.83 287	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
castereo++	0.49 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 338	0.07 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 249	0.15 284	0.01 94	2.05 265	1.46 311	0.19 277	0.11 260	0.25 187	0.22 248	2.09 291	3.91 290	0.12 299	0.02 167	0.00 1	0.03 288	2.20 369	0.00 1

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test_3	0.56 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 268	0.06 216	0.00 1	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.02 191	0.02 157	2.45 295	2.05 352	0.05 163	0.10 255	2.40 312	0.18 235	1.42 248	5.91 362	0.00 1	0.01 100	0.13 326	0.00 1	0.04 272	0.30 315

SHD	0.56 268	0.00 1	0.27 366	0.00 1	0.00 1	0.04 254	0.28 298	0.03 329	0.00 1	0.22 305	0.55 303	0.09 205	0.00 1	0.12 289	6.36 383	0.94 268	0.11 236	0.15 292	1.19 272	0.15 216	1.91 279	2.47 219	0.00 1	0.31 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-3	0.57 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 268	0.06 216	0.00 1	0.02 275	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.02 191	0.02 157	2.32 287	2.06 353	0.05 163	0.10 255	2.53 318	0.18 235	1.44 252	5.92 363	0.00 1	0.01 100	0.13 326	0.00 1	0.00 1	0.30 315

test_1	0.57 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 268	0.06 216	0.00 1	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.02 191	0.02 157	2.34 288	2.06 353	0.05 163	0.10 255	2.53 318	0.18 235	1.44 252	5.92 363	0.00 1	0.01 100	0.13 326	0.00 1	0.01 250	0.30 315

GwcNet-ADL	0.57 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 293	0.02 229	0.24 293	0.00 1	0.00 1	0.53 336	5.52 379	0.21 280	0.09 248	0.03 185	0.99 164	1.20 295	0.14 254	0.19 325	1.53 286	0.83 353	1.51 257	2.29 205	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

R-Stereo Train	0.57 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.02 154	0.00 1	0.01 258	0.47 331	1.12 327	0.16 254	0.11 259	0.13 293	1.70 237	1.11 286	0.36 316	0.29 362	2.91 330	0.48 316	2.48 309	3.94 291	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo	0.57 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.02 154	0.00 1	0.01 258	0.47 331	1.12 327	0.16 254	0.11 259	0.13 293	1.70 237	1.11 286	0.36 316	0.29 362	2.91 330	0.48 316	2.48 309	3.94 291	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.59 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 293	0.01 163	0.16 270	0.00 1	0.00 1	0.41 325	1.16 330	0.34 303	0.02 191	0.02 157	2.42 290	1.50 314	0.07 193	0.07 231	5.24 347	0.47 312	2.40 306	1.22 141	0.00 1	0.22 339	0.00 1	0.00 1	0.13 298	0.00 1

Any-RAFT	0.60 276	0.00 1	0.01 295	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.03 171	0.01 315	0.00 1	0.20 302	2.51 355	0.24 286	0.12 267	0.09 273	1.44 216	0.84 245	0.33 314	0.15 292	2.66 323	0.14 207	3.42 340	2.75 238	0.01 250	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.22 339

FCDSN-DC	0.60 276	0.03 325	0.45 376	0.00 1	0.00 1	0.23 341	0.64 333	0.00 1	0.00 1	0.34 319	0.16 277	0.63 326	0.07 241	0.17 311	4.12 352	0.66 215	0.15 261	0.12 270	0.57 226	0.06 155	2.15 293	5.03 331	0.00 1	0.44 378	0.00 1	0.05 297	0.15 300	0.00 1
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EGLCR-Stereo	0.61 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 254	0.05 206	0.00 1	0.44 352	0.00 1	0.98 320	0.15 249	0.07 241	0.00 1	1.09 175	1.60 323	0.13 243	0.18 319	0.73 240	0.37 287	1.29 237	4.83 327	0.17 313	0.46 379	0.00 1	0.38 339	3.60 388	0.00 1

PWC_ROB	0.61 278	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.06 268	0.27 296	0.00 1	0.01 258	0.13 294	0.78 315	0.11 225	0.02 191	0.03 185	4.29 358	1.10 284	0.21 289	0.19 325	0.77 245	0.11 182	2.82 322	4.62 320	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.01 273	0.32 312	0.62 329

DAS	0.66 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 254	0.05 206	0.05 338	0.02 275	0.74 356	1.61 341	0.29 293	0.27 316	0.01 94	1.37 209	1.65 329	0.43 330	0.18 319	2.17 305	0.27 261	4.03 359	4.36 309	0.00 1	0.15 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SepStereo	0.66 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 254	0.05 206	0.05 338	0.02 275	0.74 356	1.61 341	0.29 293	0.27 316	0.01 94	1.37 209	1.65 329	0.43 330	0.18 319	2.17 305	0.27 261	4.03 359	4.36 309	0.00 1	0.15 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPrunerF	0.66 280	0.17 355	0.00 1	0.07 340	1.52 392	0.07 278	0.21 287	0.06 340	0.98 364	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1	0.04 207	2.79 310	0.29 143	0.01 78	0.00 1	0.14 162	0.00 1	0.21 134	0.27 79	0.00 1	0.00 1	10.65 403	0.31 335	0.08 285	0.00 1

ADCRef	0.67 283	0.00 1	0.20 358	0.00 1	0.05 333	0.04 254	0.17 274	0.04 334	1.57 382	0.00 1	0.00 1	0.12 233	0.00 1	0.07 262	3.82 341	0.30 148	0.01 78	0.02 170	0.95 257	0.56 337	0.26 148	1.06 131	0.42 360	0.11 294	0.70 364	1.21 356	0.81 336	5.65 374

DF	0.69 284	0.00 1	0.00 1	0.04 329	0.00 1	0.10 292	0.01 85	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.03 241	0.13 240	0.18 294	0.04 207	2.10 269	1.41 306	0.15 261	0.23 348	6.12 352	0.61 339	2.36 304	4.25 302	0.13 302	0.14 305	0.09 314	0.27 332	0.10 291	0.16 294

MFMNet_re	0.69 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 283	0.61 330	0.00 1	0.20 335	0.06 279	0.01 223	0.95 333	0.33 322	0.10 281	3.15 323	1.04 275	0.51 338	0.01 143	4.75 345	0.28 264	4.09 361	1.63 166	0.00 1	0.17 319	0.00 1	0.00 1	0.61 329	0.00 1

PSMNet-ADL	0.70 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.02 229	0.31 303	0.58 364	0.00 1	0.56 340	5.66 381	0.28 292	0.54 330	0.04 207	2.43 291	1.70 336	0.19 277	0.14 283	1.80 294	0.16 224	1.49 256	2.84 243	0.12 299	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-ADL	0.70 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.02 229	0.32 305	0.00 1	0.00 1	0.91 361	2.22 352	0.07 193	0.05 234	0.02 157	1.87 246	1.19 294	0.22 292	0.17 316	2.70 324	0.79 351	2.11 292	5.40 340	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.69 332	0.00 1

cross-raft	0.70 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 315	0.06 216	0.00 1	0.00 1	0.39 323	0.24 287	0.15 249	0.13 274	0.19 316	2.12 271	1.89 347	0.10 225	0.15 292	2.89 329	0.85 357	3.53 343	5.76 359	0.00 1	0.02 167	0.10 316	0.01 273	0.03 266	0.19 296

LG-Stereo_Zeroshot	0.71 289	0.50 369	0.05 328	0.54 361	0.33 371	0.67 354	0.03 171	0.00 1	0.30 342	1.68 384	2.14 349	2.41 353	0.20 305	0.04 207	1.20 187	1.38 302	0.25 305	0.07 231	0.60 231	0.42 299	1.71 268	4.31 306	0.04 276	0.03 241	0.04 300	0.00 1	0.07 282	0.23 304

ADCP+	0.72 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 346	0.12 303	0.40 315	0.00 1	0.00 1	0.99 364	0.00 1	0.48 314	0.00 1	0.03 185	3.81 340	0.30 148	0.01 78	0.02 170	1.11 265	0.50 323	0.30 160	0.89 126	0.00 1	0.01 100	0.47 358	3.79 379	1.31 347	4.90 370

MSMDNet	0.76 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 315	0.07 229	0.00 1	0.00 1	0.67 346	0.28 290	0.15 249	1.73 342	0.16 305	1.88 247	2.78 373	0.09 216	0.14 283	2.36 311	0.48 316	3.45 342	5.58 352	0.00 1	0.02 167	0.10 316	0.27 332	0.03 266	0.18 295

FADNet_RVC	0.77 292	0.04 330	0.21 359	0.06 336	0.24 367	0.07 278	0.47 321	0.03 329	0.21 336	0.22 305	0.11 269	0.39 308	0.12 267	0.17 311	3.32 325	0.85 246	0.24 302	0.69 389	3.79 344	0.38 289	2.02 288	3.31 275	0.28 343	0.37 370	0.19 342	0.02 282	2.55 377	0.38 321

test_for_model	0.78 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.04 223	0.33 342	0.97 158	1.70 336	12.26 399	0.07 231	0.05 105	0.28 264	2.89 325	2.01 190	0.00 1	0.02 167	0.02 289	0.08 300	0.00 1	0.25 305

GCAPDPT-zeroshot4090	0.78 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.04 223	0.33 342	0.97 158	1.70 336	12.26 399	0.07 231	0.05 105	0.28 264	2.89 325	2.01 190	0.00 1	0.02 167	0.02 289	0.08 300	0.00 1	0.25 305

testlalala	0.78 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.04 223	0.33 342	0.97 158	1.70 336	12.26 399	0.07 231	0.05 105	0.28 264	2.89 325	2.01 190	0.00 1	0.02 167	0.02 289	0.08 300	0.00 1	0.25 305

GCAPDPT-zeroshot	0.78 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.04 223	0.33 342	0.97 158	1.70 336	12.26 399	0.07 231	0.05 105	0.28 264	2.89 325	2.01 190	0.00 1	0.02 167	0.02 289	0.08 300	0.00 1	0.25 305

GCAP-Stereo	0.78 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.04 223	0.33 342	0.97 158	1.70 336	12.26 399	0.07 231	0.05 105	0.28 264	2.89 325	2.01 190	0.00 1	0.02 167	0.02 289	0.08 300	0.00 1	0.25 305

DCVSM-stereo	0.80 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 229	0.04 188	0.75 369	0.02 275	0.67 346	4.89 376	4.40 362	0.25 311	0.11 285	1.50 222	1.05 278	0.17 271	0.08 247	2.21 307	0.97 362	1.75 271	1.79 173	0.00 1	0.13 299	0.01 278	0.04 294	0.48 321	0.22 303

RTS	0.80 298	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.03 247	0.79 338	0.00 1	0.00 1	0.01 246	0.01 223	0.14 243	0.01 151	0.29 335	6.89 388	0.70 219	0.14 254	0.16 306	1.06 261	0.04 131	1.28 234	2.30 206	0.00 1	0.16 313	0.00 1	7.66 396	0.00 1	0.00 1

RTSA	0.80 298	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.03 247	0.79 338	0.00 1	0.00 1	0.01 246	0.01 223	0.14 243	0.01 151	0.29 335	6.89 388	0.70 219	0.14 254	0.16 306	1.06 261	0.04 131	1.28 234	2.30 206	0.00 1	0.16 313	0.00 1	7.66 396	0.00 1	0.00 1

EKT-Stereo	0.81 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 293	0.02 229	0.20 284	0.00 1	0.02 275	0.17 298	1.71 344	0.30 297	0.26 315	0.36 349	3.05 317	3.07 384	0.19 277	0.23 348	1.35 279	1.45 380	3.11 334	6.25 372	0.01 250	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PVD	0.81 301	0.00 1	0.33 369	0.00 1	0.03 313	0.03 247	0.33 308	0.29 355	0.00 1	0.42 328	1.15 329	0.19 271	1.00 337	0.12 289	6.88 387	0.89 256	0.22 292	0.20 334	1.54 287	0.38 289	2.63 317	3.96 293	0.01 250	0.27 353	0.46 357	0.00 1	0.30 311	0.21 300

AnonymousM	0.88 303	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 328	0.00 1	0.00 1	0.02 275	0.00 1	1.26 333	0.06 183	0.14 278	0.31 341	0.63 114	0.92 261	0.22 292	0.11 260	0.11 142	0.84 355	1.35 243	3.11 264	0.11 298	0.22 339	0.00 1	0.18 328	4.00 389	10.10 391

test-1	0.89 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 333	0.28 298	0.00 1	0.00 1	1.00 365	2.41 354	0.19 271	0.18 294	0.14 299	3.38 327	2.90 379	0.13 243	0.27 359	1.77 293	1.15 368	3.11 334	6.90 384	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGM-Forest	0.90 305	0.02 308	0.02 308	0.05 332	0.10 349	0.14 315	0.07 229	0.47 359	0.41 348	1.33 378	0.74 313	0.48 314	1.81 344	0.09 273	2.60 303	0.92 261	0.23 298	0.14 283	2.08 301	0.03 122	2.23 298	5.50 348	0.24 333	0.18 322	0.15 338	0.18 328	1.52 352	2.66 352
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.91 306	0.07 337	0.05 328	0.02 324	0.02 293	0.02 229	0.10 246	0.00 1	1.93 388	0.51 333	0.01 223	0.12 233	0.01 151	0.04 207	3.79 338	0.23 109	0.07 193	0.23 348	0.56 224	0.38 289	0.71 207	0.92 128	0.00 1	0.19 329	2.80 381	2.46 370	2.09 365	7.10 381

RAFT-Test	0.92 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 328	0.06 216	0.00 1	0.00 1	0.72 354	4.88 375	0.16 254	0.23 310	0.19 316	2.44 294	2.65 369	0.10 225	0.14 283	3.04 333	0.39 294	3.33 338	4.47 318	0.00 1	0.02 167	0.11 319	1.51 362	0.03 266	0.25 305

Reg-Stereo(zero)	0.94 308	0.00 1	0.06 333	0.00 1	0.05 333	0.11 296	0.35 309	0.99 379	0.22 338	0.71 352	6.36 387	0.37 304	0.14 278	0.59 363	1.11 177	1.33 299	0.62 343	0.03 184	2.01 299	0.49 320	1.59 260	5.45 344	0.38 352	0.02 167	0.06 307	0.16 321	1.35 348	0.70 330

FLISNet	0.94 308	0.00 1	0.06 333	0.00 1	0.05 333	0.11 296	0.35 309	0.99 379	0.22 338	0.71 352	6.36 387	0.37 304	0.14 278	0.59 363	1.11 177	1.33 299	0.62 343	0.03 184	2.01 299	0.49 320	1.59 260	5.45 344	0.38 352	0.02 167	0.06 307	0.16 321	1.35 348	0.70 330

TestStereo_HL3	0.96 310	1.60 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.85 373	0.00 1	0.54 338	1.29 334	2.17 348	0.19 296	0.03 185	3.06 318	1.96 348	3.03 380	0.14 283	2.85 328	0.15 216	2.73 319	5.36 338	0.00 1	0.01 100	0.00 1	0.00 1	0.02 258	0.01 270

HH	0.96 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.06 308	1.33 378	1.20 331	0.11 225	0.19 296	0.16 305	2.43 291	4.09 393	0.08 202	0.15 292	3.12 336	0.94 359	4.67 375	5.49 346	0.18 315	0.47 380	0.13 326	0.00 1	0.85 341	0.19 296

HanStereo	0.96 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163	0.01 85	0.00 1	0.06 308	1.33 378	1.20 331	0.11 225	0.19 296	0.16 305	2.43 291	4.09 393	0.08 202	0.15 292	3.12 336	0.94 359	4.67 375	5.49 346	0.18 315	0.47 380	0.13 326	0.00 1	0.85 341	0.19 296

MSKI-zero shot	0.98 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 315	0.06 216	0.00 1	0.05 305	0.21 303	3.38 360	0.19 271	0.16 287	0.01 94	3.20 324	3.21 386	0.24 302	0.23 348	3.62 341	1.47 382	3.17 336	6.09 369	0.13 302	0.02 167	0.13 326	0.30 334	0.16 304	0.30 315

FC-DCNN	1.00 314	0.07 337	1.07 384	0.47 360	0.05 333	0.99 361	1.73 360	0.84 371	0.21 336	0.58 342	0.73 311	1.02 337	0.66 333	0.13 293	1.52 224	0.64 212	0.49 335	0.12 270	1.95 297	0.10 178	2.42 307	4.29 304	0.00 1	0.32 364	1.24 368	0.44 345	1.57 356	3.28 360

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 315	0.12 349	0.02 308	0.05 332	0.04 324	0.14 315	2.62 368	0.00 1	0.10 325	0.10 286	0.04 252	0.40 310	1.26 339	1.62 383	5.44 375	0.37 175	0.19 277	0.03 184	2.24 309	0.09 174	3.66 349	4.73 322	0.10 295	0.04 268	0.22 345	0.43 344	0.44 317	3.15 359

NOSS_ROB	1.03 316	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.06 268	0.04 188	0.98 378	0.09 322	1.07 369	1.69 343	1.63 345	0.34 324	1.01 377	3.86 344	2.78 373	0.36 316	0.22 346	0.62 235	0.13 199	3.93 357	6.57 380	0.03 272	0.27 353	0.00 1	1.98 367	0.04 272	0.00 1

EAI-Stereo	1.04 317	0.04 330	0.43 375	0.34 355	0.14 356	0.68 355	0.55 327	0.00 1	0.84 359	0.00 1	4.59 372	0.14 243	0.19 296	0.03 185	3.60 331	3.02 383	0.23 298	0.36 371	3.53 340	0.39 294	2.29 300	3.55 281	0.24 333	0.79 391	0.35 351	0.78 352	0.54 324	0.42 323

model_zeroshot	1.05 318	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.04 324	0.14 315	0.07 229	0.00 1	0.02 275	0.78 359	3.35 359	0.17 261	0.11 259	0.05 233	3.78 336	2.74 371	0.10 225	0.34 370	3.72 343	0.24 252	3.00 331	3.87 288	0.06 286	0.02 167	2.39 377	0.40 342	0.25 308	2.70 353

TRStereo	1.05 318	0.01 251	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.18 333	0.06 216	0.00 1	0.41 348	1.44 381	0.75 314	0.20 277	0.15 284	0.03 185	2.85 311	2.54 368	0.09 216	0.16 306	1.56 289	0.83 353	2.01 285	5.63 354	0.21 325	0.02 167	0.09 314	8.70 399	0.39 315	0.01 270

FC-DCNN v2	1.09 320	0.13 351	1.07 384	0.59 364	0.05 333	1.11 364	1.64 358	0.92 375	0.36 343	0.64 345	0.73 311	1.07 338	0.93 336	0.13 293	1.56 227	0.64 212	0.51 338	0.11 260	2.13 302	0.08 171	2.43 308	4.29 304	0.00 1	0.31 362	1.74 372	0.80 353	2.00 364	3.57 363

ADCMid	1.09 320	0.07 337	0.24 364	0.00 1	0.50 381	0.22 340	1.24 352	0.04 334	0.12 329	0.13 294	0.13 272	0.48 314	0.72 334	0.06 243	4.25 357	0.93 266	0.09 216	0.11 260	3.03 332	0.36 285	1.68 266	3.02 258	0.41 357	0.20 333	0.20 343	2.24 369	1.54 354	7.37 382

ITSA-stereo	1.11 322	0.00 1	0.09 340	0.00 1	0.02 293	0.01 163	1.02 347	0.03 329	0.14 332	0.88 360	3.97 368	0.17 261	0.15 284	0.02 157	2.73 309	1.67 333	0.31 311	0.71 391	2.25 310	1.04 365	2.32 301	3.41 278	0.42 360	0.18 322	0.13 326	1.24 357	2.17 368	4.94 371

MADNet+	1.12 323	0.01 251	0.07 337	0.00 1	0.11 350	0.17 331	2.26 365	0.00 1	0.00 1	0.19 300	0.03 241	1.07 338	0.19 296	0.21 320	8.91 395	1.68 335	1.11 351	0.15 292	1.51 285	0.73 348	5.60 381	5.28 336	0.00 1	0.64 387	0.13 326	0.00 1	0.11 294	0.06 284

FBW_ROB	1.12 323	0.02 308	0.13 345	0.04 329	0.35 374	0.38 346	2.30 366	0.00 1	0.00 1	0.13 294	0.61 306	1.62 344	1.22 338	1.98 387	2.00 255	0.27 133	0.40 325	0.02 170	11.14 369	0.30 275	3.31 337	2.92 252	1.12 375	0.04 268	0.00 1	0.02 282	0.00 1	0.00 1

IGEV-FE	1.16 325	0.00 1	0.17 350	0.15 347	0.00 1	0.88 360	0.60 328	0.00 1	0.38 344	1.01 366	5.40 378	0.51 321	0.25 311	0.15 303	2.49 297	2.80 375	0.12 240	0.16 306	2.62 320	1.22 375	2.78 320	6.65 381	0.07 290	0.03 241	0.18 340	0.08 300	2.36 372	0.29 313

IGEV_Zeroshot_test	1.16 325	0.00 1	0.17 350	0.15 347	0.00 1	0.87 359	0.60 328	0.00 1	0.39 345	1.02 367	5.37 377	0.51 321	0.25 311	0.15 303	2.49 297	2.80 375	0.12 240	0.16 306	2.62 320	1.22 375	2.79 321	6.65 381	0.06 286	0.03 241	0.18 340	0.08 300	2.36 372	0.29 313

S-Stereo	1.21 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 229	0.63 332	0.15 345	0.06 308	0.30 315	5.55 380	5.23 367	0.30 319	0.05 233	3.55 330	2.94 380	0.18 274	0.19 325	2.49 316	1.73 386	2.19 294	5.50 348	0.20 321	0.22 339	0.00 1	0.01 273	0.56 325	0.61 328

FAT-Stereo	1.26 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 247	0.02 229	0.15 266	0.55 363	0.04 301	0.51 333	7.88 391	3.62 360	0.74 335	0.06 243	1.96 253	2.12 355	0.20 283	0.16 306	1.45 283	1.16 371	3.81 353	5.59 353	0.10 295	0.24 348	0.00 1	0.00 1	0.57 327	2.96 357

SFCPSM	1.28 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.08 236	0.00 1	0.07 316	0.52 335	2.83 356	2.32 351	5.43 368	0.09 273	3.44 328	1.42 307	0.27 306	0.14 283	10.39 365	1.15 368	2.02 288	3.06 263	0.05 282	0.08 289	0.00 1	0.16 321	0.45 318	0.43 324

ccs_rob	1.28 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 229	0.02 154	0.18 347	0.01 258	1.16 374	9.90 401	9.16 377	0.10 255	0.21 320	2.12 271	1.66 331	0.19 277	0.14 283	1.59 290	0.42 299	3.07 333	4.42 312	0.01 250	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 286

SAMSARA	1.30 331	0.00 1	0.19 354	0.00 1	0.01 247	0.05 263	0.90 344	0.03 329	0.00 1	0.39 323	0.72 310	0.14 243	3.44 360	0.11 285	7.13 390	1.57 321	0.21 289	0.21 341	2.14 304	0.29 272	2.69 318	3.74 285	0.00 1	0.40 372	1.24 368	5.51 388	1.44 350	2.54 349

DDVS	1.31 332	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.03 313	0.00 1	0.04 188	0.45 357	0.06 308	0.41 325	12.03 404	4.64 363	0.25 311	0.16 305	1.54 225	1.74 342	0.31 311	0.22 346	1.99 298	1.46 381	3.40 339	4.68 321	0.05 282	0.04 268	0.00 1	0.06 298	1.58 357	0.13 292

gcap-zeroshot	1.31 332	0.00 1	0.00 1	0.56 362	0.00 1	0.14 315	0.53 325	0.02 322	0.00 1	1.23 376	4.68 374	0.19 271	0.19 296	0.39 353	2.52 300	2.81 377	0.46 332	0.05 214	13.03 375	0.43 303	1.97 283	4.95 330	0.96 373	0.02 167	0.17 339	0.00 1	0.03 266	0.03 281

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 334	0.74 378	0.19 354	0.31 354	0.18 361	0.35 345	3.68 376	0.01 315	0.09 322	0.67 346	0.03 241	0.94 332	1.35 340	2.37 390	5.01 364	0.79 235	0.61 342	0.40 373	8.70 359	0.63 341	2.38 305	4.03 298	0.42 360	0.27 353	0.24 347	0.20 330	0.04 272	2.71 354

AnyNet_C32	1.39 335	0.12 349	0.01 295	0.05 332	0.01 247	0.19 335	0.79 338	0.00 1	3.06 393	0.32 318	1.39 336	0.22 281	0.02 191	0.07 262	5.20 367	0.85 246	0.15 261	0.15 292	0.87 255	0.51 328	2.56 312	4.20 301	0.01 250	0.34 368	1.73 371	3.43 376	1.55 355	9.84 390

HBP-ISP	1.40 336	0.02 308	0.09 340	0.00 1	0.01 247	0.19 335	0.06 216	0.00 1	0.05 305	1.19 375	3.51 362	0.26 289	0.31 321	1.83 384	6.48 384	5.66 401	0.37 321	0.33 368	1.24 276	1.06 366	4.19 364	8.59 392	0.00 1	0.35 369	0.28 350	0.00 1	0.85 341	0.83 335

DDF-Stereo	1.41 337	0.04 330	0.02 308	7.89 392	0.00 1	9.79 394	0.01 85	0.00 1	0.05 305	0.00 1	0.71 309	7.18 372	0.14 278	0.14 299	1.94 251	1.40 305	0.46 332	0.13 273	1.55 288	0.45 304	1.70 267	3.54 280	0.19 319	0.08 289	0.00 1	0.39 340	0.04 272	0.21 300

anonymity	1.44 338	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 335	0.05 206	0.00 1	0.41 348	0.75 358	16.60 407	0.38 306	0.36 326	0.09 273	2.45 295	2.74 371	0.13 243	0.16 306	2.13 302	0.29 272	2.21 296	5.94 366	0.05 282	0.22 339	0.22 345	0.44 345	2.67 379	0.33 319

CBMV	1.45 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 347	0.86 343	1.00 381	0.00 1	0.68 349	1.56 338	4.25 361	1.84 346	0.61 367	2.90 314	1.98 349	0.73 347	0.15 292	3.62 341	0.62 340	3.93 357	6.49 379	0.00 1	0.22 339	0.00 1	0.00 1	1.68 358	5.62 373
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iRaft-Stereo_20w	1.56 340	0.30 362	0.61 380	0.16 349	0.09 346	0.12 303	0.45 317	0.00 1	0.89 360	1.89 389	7.46 390	0.33 302	0.27 316	0.43 355	2.09 268	2.35 364	0.23 298	0.31 367	1.92 296	1.34 379	2.52 311	5.50 348	0.34 350	0.27 353	0.40 354	7.30 395	1.97 361	2.62 351

SPS-STEREO	1.63 341	0.03 325	0.01 295	0.29 353	0.00 1	0.61 351	1.62 357	0.34 356	0.00 1	0.53 336	4.46 370	1.94 347	0.50 329	0.45 358	5.14 366	1.67 333	0.83 350	0.28 361	10.36 363	0.53 333	5.64 382	6.27 373	0.28 343	0.53 386	0.26 348	0.41 343	0.83 338	0.19 296
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
edge stereo	1.64 342	0.00 1	0.05 328	0.06 336	0.00 1	0.34 344	0.79 338	1.40 388	0.56 355	0.97 363	3.06 358	6.44 370	3.97 362	0.30 339	3.51 329	2.36 365	0.27 306	0.20 334	7.11 354	1.19 373	2.20 295	5.65 357	0.25 337	0.16 313	0.04 300	0.00 1	0.63 330	2.74 355

ADCS	1.65 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 324	0.05 263	0.67 336	0.19 348	0.93 361	0.25 309	0.52 299	0.74 328	4.52 365	0.24 330	4.79 363	3.21 386	0.57 341	0.15 292	3.06 335	0.07 165	4.66 373	5.64 356	0.00 1	0.26 352	0.47 358	5.52 389	1.50 351	6.48 377

SQANet	1.66 344	1.66 387	0.18 353	2.67 376	0.02 293	1.98 368	1.09 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 277	0.49 320	0.02 191	0.30 339	4.19 355	0.22 105	1.87 367	0.05 214	16.18 380	0.11 182	2.89 325	4.79 326	3.70 382	0.11 294	0.00 1	0.00 1	0.12 296	1.92 344

RainbowNet	1.66 344	0.40 367	0.10 342	1.85 372	0.06 339	2.14 369	2.19 364	0.00 1	0.13 331	0.00 1	0.00 1	0.92 331	0.05 234	0.65 369	3.74 334	0.69 218	1.17 352	0.00 1	8.35 358	1.67 385	3.75 350	5.43 342	8.08 389	0.20 333	0.00 1	0.00 1	0.09 289	3.05 358

MFN_U_SF_RVC	1.66 344	0.61 374	0.63 381	0.42 358	0.48 380	0.59 350	2.71 369	0.48 360	0.39 345	1.15 373	2.87 357	1.09 340	0.43 327	1.56 382	5.82 380	0.94 268	0.47 334	0.44 379	12.96 374	0.84 355	4.25 366	2.62 227	0.29 346	0.98 396	0.11 319	0.83 354	0.01 250	0.91 337

AIO-Stereo-zeroshot	1.69 347	0.14 353	0.60 379	0.03 327	0.20 364	0.16 328	0.38 314	0.00 1	1.46 378	0.73 355	10.99 403	0.32 300	0.59 331	0.03 185	1.83 245	3.14 385	0.10 225	0.20 334	2.81 325	1.57 383	3.90 356	6.34 376	0.24 333	0.28 358	0.12 321	4.04 380	3.32 384	2.03 346

FINET	1.70 348	0.35 366	0.46 377	0.12 346	0.27 369	0.55 348	0.66 335	0.52 361	1.67 383	0.21 303	3.44 361	0.57 323	2.00 348	0.58 362	11.54 398	1.64 327	0.51 338	0.26 357	1.08 263	1.00 364	1.37 245	3.28 273	0.26 340	0.83 392	2.98 382	5.65 390	0.83 338	3.31 361

ADCPNet	1.79 349	0.02 308	0.70 383	0.06 336	0.57 382	0.05 263	2.94 371	0.71 368	0.42 351	1.08 370	2.32 353	0.58 324	7.16 371	0.35 348	5.08 365	0.87 249	0.22 292	0.01 143	5.26 348	0.74 349	1.96 282	4.04 300	1.16 376	0.02 167	0.93 366	1.41 361	0.89 345	8.87 388

XX-Stereo	1.82 350	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 308	0.18 277	0.00 1	0.00 1	1.23 376	6.05 384	0.11 225	0.22 307	0.03 185	3.13 321	3.50 390	0.11 236	0.17 316	3.33 339	0.18 235	1.64 264	3.58 283	0.25 337	0.03 241	24.54 408	0.02 282	0.24 307	0.56 326

DN	1.86 351	0.00 1	0.00 1	0.02 324	0.00 1	14.11 397	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.57 341	0.22 285	20.34 388	0.16 287	0.06 243	2.15 274	1.74 342	0.17 271	0.07 231	2.41 313	0.72 346	1.92 280	4.01 296	0.04 276	0.42 375	0.10 316	0.21 331	0.15 300	0.60 327

otaku	1.95 352	2.11 388	0.26 365	3.13 378	0.04 324	3.09 375	1.08 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 282	0.95 333	0.04 223	0.67 371	4.60 360	0.23 109	1.99 368	0.06 224	17.97 384	0.17 230	3.44 341	5.06 332	5.32 384	0.11 294	0.00 1	0.00 1	0.07 282	2.05 347

pmcnn	1.98 353	0.01 251	0.07 337	0.10 344	0.24 367	0.07 278	2.48 367	0.65 366	0.12 329	0.30 315	3.74 364	5.24 368	7.02 370	0.66 370	2.87 312	2.98 382	1.24 357	0.74 392	5.27 349	1.79 387	6.31 389	5.65 357	1.27 377	0.23 345	0.00 1	0.65 348	1.68 358	2.16 348

ACVNet-4b	2.02 354	1.03 383	0.15 347	2.62 375	0.01 247	2.86 373	4.11 379	0.00 1	0.00 1	0.02 257	0.14 276	1.87 346	3.70 361	0.36 349	3.75 335	0.25 117	4.13 385	0.03 184	11.89 371	0.28 264	4.50 371	5.37 339	5.43 385	0.33 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.65 342

Ntro	2.04 355	3.29 395	0.33 369	3.27 380	0.03 313	3.34 376	2.11 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.85 330	0.16 287	0.60 365	3.94 347	0.19 92	2.41 372	0.07 231	18.02 386	0.16 224	3.89 355	5.52 351	5.26 383	0.12 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.58 341

SANet	2.05 356	0.25 359	0.19 354	0.17 350	0.33 371	0.78 358	1.59 355	1.14 385	1.92 387	0.26 310	1.04 323	23.65 395	7.24 372	0.29 335	2.22 282	0.33 159	1.51 359	0.07 231	1.31 277	0.12 190	2.28 299	3.02 258	0.01 250	0.23 345	0.05 305	1.90 366	0.63 330	2.80 356

AnyNet_C01	2.09 357	0.26 360	0.14 346	0.38 357	0.08 345	0.17 331	4.00 377	0.93 377	2.97 392	0.43 329	1.34 335	2.45 354	3.18 358	0.36 349	5.27 368	4.78 397	2.60 375	0.75 393	2.46 314	0.32 277	5.67 383	7.18 385	0.10 295	0.42 375	1.82 374	0.67 349	2.30 371	5.33 372

G-Net	2.17 358	0.21 357	0.19 354	0.01 318	0.18 361	0.06 268	0.25 294	1.13 383	1.79 385	0.35 320	2.16 350	20.14 387	1.93 347	0.06 243	2.15 274	2.27 363	0.20 283	0.40 373	2.81 325	2.74 395	2.84 323	3.14 265	0.00 1	0.23 345	0.20 343	2.47 371	3.03 382	7.71 383

ACVNet_1	2.23 359	0.68 377	0.04 326	6.25 388	0.14 356	3.83 382	5.73 386	0.00 1	0.02 275	0.00 1	0.00 1	2.20 349	0.11 259	1.13 379	2.00 255	0.25 117	3.66 381	0.02 170	14.19 376	0.03 122	4.29 368	4.84 328	10.23 392	0.22 339	0.00 1	0.00 1	0.03 266	0.21 300

zero-FE	2.48 360	0.04 330	0.02 308	15.69 403	1.70 393	18.03 401	4.34 381	0.00 1	0.08 319	0.12 292	0.98 320	8.83 375	1.78 343	0.20 319	2.13 273	1.39 304	0.64 345	0.88 394	1.86 295	0.49 320	2.84 323	4.32 307	0.20 321	0.08 289	0.00 1	0.39 340	0.01 250	0.00 1

Dean	2.52 361	0.34 363	0.32 368	7.13 390	1.22 387	2.53 371	4.00 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.59 358	7.47 374	0.45 358	2.26 284	0.53 194	3.80 382	0.01 143	10.37 364	0.14 207	4.18 363	5.89 361	12.78 394	0.27 353	0.53 361	0.09 311	0.13 298	0.02 276

WAO-6	2.57 362	0.02 308	0.01 295	3.30 381	0.03 313	1.06 363	3.44 374	0.01 315	0.76 358	0.04 267	0.00 1	5.14 366	15.63 386	0.53 360	4.67 362	0.57 202	5.23 389	0.00 1	5.98 351	0.00 1	3.85 354	5.63 354	0.00 1	0.16 313	2.10 376	3.67 377	1.53 353	5.98 376

ACVNet_2	2.57 362	0.17 355	0.05 328	5.63 385	0.07 343	2.53 371	2.79 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 296	1.17 341	0.33 322	0.29 335	2.52 300	0.21 101	7.71 394	0.00 1	26.78 397	0.09 174	3.57 347	5.07 333	8.69 391	0.25 350	0.41 355	0.00 1	0.51 323	0.25 305

CBMV_ROB	2.62 364	0.01 251	0.03 321	0.00 1	0.01 247	0.58 349	0.61 330	1.17 386	0.10 325	1.52 383	3.55 363	13.49 380	8.67 376	0.23 324	5.62 377	1.82 346	0.82 349	0.19 325	7.12 355	0.28 264	5.11 378	5.42 341	0.22 328	0.17 319	2.45 378	4.56 384	2.22 370	4.68 368

AIO-Stereo-zeroshot1	2.64 365	0.24 358	0.42 374	0.03 327	0.12 351	0.15 323	0.46 318	0.01 315	2.82 390	0.69 351	9.00 396	0.38 306	0.43 327	0.03 185	2.25 283	3.45 389	0.08 202	0.44 379	31.28 402	1.64 384	2.62 316	6.67 383	0.24 333	0.18 322	0.12 321	5.47 387	0.35 314	1.69 343

ACV-stereo	2.69 366	0.65 375	0.00 1	0.23 351	0.00 1	0.66 353	0.17 274	0.17 346	0.02 275	0.45 330	1.56 338	1.00 335	11.61 380	0.16 305	5.30 369	4.80 398	0.39 322	0.27 359	33.44 403	1.15 368	4.85 377	4.75 324	0.03 272	0.05 279	0.01 278	0.08 300	0.80 334	0.02 276

WAO-7	2.84 367	0.40 367	2.88 397	5.89 386	0.12 351	1.03 362	3.56 375	0.04 334	1.07 368	2.02 393	8.76 394	6.92 371	12.90 384	0.42 354	3.95 348	0.56 201	2.54 373	0.11 260	9.58 362	0.14 207	3.02 332	4.44 313	0.00 1	0.49 382	0.37 353	2.51 373	0.25 308	2.59 350

DGSMNet	2.85 368	0.58 372	0.17 350	0.34 355	0.06 339	0.63 352	0.14 264	0.84 371	0.28 340	2.25 398	12.81 406	1.00 335	3.19 359	2.09 388	6.10 381	4.89 399	6.10 391	2.34 399	7.39 356	1.17 372	8.04 398	10.60 401	1.36 378	0.74 389	0.45 356	1.39 358	0.47 320	1.55 340

SGM_RVC	2.97 369	0.34 363	0.33 369	0.43 359	0.30 370	1.27 367	1.61 356	1.90 391	0.97 363	2.00 392	3.87 367	7.68 373	4.72 366	0.26 334	1.38 211	0.85 246	2.13 369	0.62 385	11.93 372	1.12 367	4.33 369	4.59 319	0.77 368	0.87 394	2.63 379	2.81 374	7.59 400	12.95 397
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LVE	3.06 370	0.52 371	0.04 326	10.78 397	1.39 390	4.74 383	9.40 393	0.00 1	0.06 308	0.02 257	0.00 1	2.39 352	5.42 367	0.75 373	2.10 269	0.64 212	2.59 374	0.06 224	18.00 385	0.05 141	4.19 364	6.16 370	8.39 390	0.40 372	0.67 363	0.12 319	0.15 300	3.61 364

PSMNet_ROB	3.06 370	3.25 394	0.21 359	0.24 352	0.12 351	5.74 385	4.73 382	0.00 1	0.00 1	1.03 368	4.58 371	4.73 364	10.29 378	5.90 394	4.24 356	0.32 155	1.61 361	0.17 316	14.51 377	0.72 346	3.76 351	2.39 216	11.05 393	0.38 371	0.73 365	0.76 351	0.46 319	0.73 333

MonStereo1	3.48 372	0.91 381	0.02 308	4.66 383	3.56 396	3.65 381	4.13 380	0.25 354	0.00 1	1.84 388	0.35 295	11.15 378	15.93 387	0.95 375	2.16 276	0.25 117	0.73 347	0.66 386	9.26 361	0.74 349	3.56 346	5.15 335	17.96 395	0.12 297	1.57 370	0.10 314	3.37 385	0.90 336

MDST_ROB	3.56 373	2.70 392	0.07 337	4.84 384	0.14 356	2.89 374	0.98 345	1.00 381	0.07 316	0.96 362	1.94 346	0.79 329	16.25 389	0.14 299	9.09 396	0.43 182	0.23 298	0.13 273	5.06 346	0.14 207	4.41 370	6.17 371	0.41 357	0.13 299	9.02 401	3.68 378	16.78 407	7.76 384

DispFullNet	3.59 374	0.27 361	6.92 404	0.11 345	0.14 356	0.01 163	0.07 229	3.86 398	0.40 347	6.90 408	8.04 392	11.36 379	7.39 373	0.04 207	3.32 325	6.96 403	1.17 352	0.24 354	17.95 383	2.49 393	5.44 380	5.79 360	0.28 343	0.13 299	1.07 367	0.10 314	2.52 376	3.87 365

MaskLacGwcNet_RVC	3.71 375	0.58 372	0.28 367	0.57 363	0.46 379	0.74 356	1.00 346	0.70 367	0.72 356	1.50 382	5.80 383	50.24 408	4.14 363	1.16 380	2.18 280	1.09 283	1.19 354	1.86 396	7.46 357	0.45 304	4.66 373	6.00 367	0.16 309	0.21 337	0.57 362	1.70 363	2.80 381	1.97 345

IMH-64-1	4.04 376	0.07 337	0.39 372	1.52 370	0.35 374	3.43 377	6.11 387	0.23 352	0.06 308	0.00 1	0.00 1	2.67 355	12.82 382	1.93 385	4.14 353	1.04 275	1.66 362	0.05 214	10.44 367	0.02 103	2.58 313	6.40 377	41.84 401	0.18 322	3.39 383	1.40 359	1.99 362	4.47 366

IMH-64	4.04 376	0.07 337	0.39 372	1.52 370	0.35 374	3.43 377	6.11 387	0.23 352	0.06 308	0.00 1	0.00 1	2.67 355	12.82 382	1.93 385	4.14 353	1.04 275	1.66 362	0.05 214	10.44 367	0.02 103	2.58 313	6.40 377	41.84 401	0.18 322	3.39 383	1.40 359	1.99 362	4.47 366

DPSNet	4.06 378	0.07 337	0.22 363	0.06 336	0.13 355	0.21 339	0.41 316	0.02 322	0.06 308	0.03 261	1.39 336	25.44 399	5.76 369	2.92 391	7.42 392	3.93 391	1.67 364	0.70 390	40.06 404	2.28 392	6.33 390	8.22 390	0.92 372	0.52 385	0.04 300	0.61 347	0.05 277	0.06 284

ELAS_RVC	4.48 379	0.50 369	1.51 390	1.20 366	0.61 384	8.62 393	1.89 361	2.53 392	0.50 354	2.07 395	6.95 389	23.23 394	17.25 390	0.81 374	4.60 360	1.13 288	2.25 370	1.97 398	5.84 350	0.57 338	6.29 388	8.67 394	0.41 357	1.12 397	8.55 400	4.47 382	2.66 378	4.85 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	4.56 380	0.11 348	0.12 343	1.27 367	0.12 351	1.23 366	0.71 337	3.35 395	1.76 384	2.05 394	6.20 385	21.68 391	13.85 385	0.34 347	7.91 394	4.04 392	1.21 356	0.58 384	11.76 370	0.79 351	10.78 403	9.27 397	0.20 321	0.42 375	3.91 387	1.74 364	6.97 399	10.66 393
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
SGM+DAISY	4.62 381	0.93 382	1.45 389	0.76 365	0.86 385	2.14 369	1.72 359	2.62 393	3.96 396	2.63 401	9.38 399	7.72 374	8.53 375	0.56 361	12.76 401	4.59 396	1.53 360	0.88 394	16.97 382	2.63 394	6.55 391	7.92 389	0.39 354	2.07 401	5.22 393	7.27 394	4.16 390	8.66 387

ELAS	4.74 382	0.65 375	1.22 388	1.96 373	1.44 391	3.61 380	2.03 362	3.18 394	0.99 365	1.89 389	8.93 395	24.86 398	15.94 388	1.00 376	5.30 369	1.14 289	2.38 371	1.91 397	6.23 353	0.47 312	6.16 386	8.76 395	0.34 350	0.89 395	8.00 399	6.07 392	4.43 393	8.19 385
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	4.81 383	0.13 351	0.48 378	1.42 368	0.40 377	3.60 379	6.61 389	0.19 348	0.03 293	0.04 267	0.13 272	4.94 365	22.28 398	6.44 395	2.58 302	0.81 239	1.72 365	0.04 200	12.36 373	0.11 182	2.61 315	6.07 368	42.84 403	0.18 322	3.92 388	2.17 368	0.83 338	6.91 380

WQFJA1++	4.94 384	0.00 1	0.01 295	33.82 409	0.00 1	33.24 409	35.32 407	0.00 1	0.28 340	1.80 385	0.04 252	3.60 359	4.35 364	0.18 314	1.99 254	1.62 324	0.14 254	0.30 366	2.23 308	0.98 363	1.42 248	3.55 281	0.16 309	0.01 100	0.00 1	8.33 398	0.00 1	0.00 1

PWCK	5.12 385	0.87 380	0.06 333	2.99 377	0.40 377	6.48 390	7.66 392	0.91 374	1.54 381	2.65 402	6.35 386	16.63 383	9.54 377	0.60 365	3.98 350	0.68 217	2.63 376	0.21 341	44.24 406	1.93 389	5.68 384	5.44 343	0.65 366	0.17 319	3.48 385	4.08 381	2.45 375	5.96 375

SGM-ForestM	5.72 386	5.63 397	2.27 394	2.02 374	0.59 383	5.23 384	5.67 385	3.80 397	3.21 394	1.82 387	5.72 382	15.89 382	11.10 379	1.01 377	12.95 402	2.16 357	2.99 379	0.47 381	15.00 378	1.80 388	5.23 379	4.76 325	0.90 370	1.23 399	9.60 402	10.11 401	11.76 404	11.41 394

WAO-8	6.18 387	2.25 389	1.92 391	12.07 401	1.25 388	6.29 388	6.66 390	0.21 350	6.47 397	2.21 396	3.84 365	18.73 384	20.59 395	7.84 399	5.41 373	0.90 259	3.87 383	0.04 200	20.01 390	2.05 390	3.55 344	6.33 374	3.03 379	0.50 383	7.25 397	5.10 385	4.59 396	13.89 398

Venus	6.18 387	2.25 389	1.92 391	12.06 400	1.25 388	6.29 388	6.66 390	0.21 350	6.47 397	2.21 396	3.84 365	18.73 384	20.59 395	7.84 399	5.41 373	0.90 259	3.87 383	0.04 200	20.01 390	2.05 390	3.55 344	6.33 374	3.03 379	0.50 383	7.25 397	5.10 385	4.59 396	13.89 398

STStereo	6.99 389	0.84 379	7.77 405	6.18 387	2.41 395	6.26 387	3.34 373	9.31 405	6.81 399	2.25 398	12.05 405	30.71 405	18.67 391	0.62 368	12.19 400	2.67 370	1.19 354	0.55 383	21.89 393	1.27 377	3.78 352	5.33 337	0.53 365	2.44 403	6.45 395	6.98 393	4.53 395	11.76 396

JetBlue	7.11 390	4.59 396	3.27 398	10.04 396	6.40 399	12.46 395	10.75 395	3.50 396	1.03 366	0.30 315	1.00 322	28.50 402	2.29 352	8.13 401	5.68 379	4.20 395	4.26 387	2.54 400	10.43 366	0.95 361	10.83 404	11.44 402	6.36 388	0.69 388	6.83 396	10.82 402	4.28 391	20.40 406

ktn	7.56 391	1.06 384	2.72 396	7.84 391	1.70 393	8.57 392	14.39 398	1.71 389	7.05 400	0.26 310	1.10 325	20.09 386	35.01 402	4.38 392	3.63 332	0.89 256	6.52 392	0.19 325	19.79 389	2.83 396	4.53 372	4.90 329	38.36 397	0.19 329	1.80 373	2.47 371	2.43 374	9.60 389

KSHMR	7.70 392	5.69 398	1.09 386	14.60 402	4.71 398	13.91 396	12.87 396	0.54 362	1.32 376	0.55 339	0.53 302	9.07 376	20.05 392	13.43 408	4.39 359	0.99 271	2.75 377	0.29 362	21.13 392	0.23 250	6.95 393	7.30 386	44.94 406	0.25 350	3.87 386	1.75 365	3.06 383	11.74 395

notaker	8.68 393	8.42 402	3.82 399	16.17 404	6.93 400	18.17 402	16.15 401	0.92 375	0.75 357	0.04 267	0.07 259	24.47 397	34.20 401	4.95 393	5.35 372	0.62 209	5.54 390	0.04 200	22.92 396	0.50 323	6.71 392	7.86 388	44.31 405	0.40 372	0.35 351	0.71 350	0.73 333	3.32 362

LSM0	9.34 394	0.02 308	0.21 359	0.05 332	0.05 333	0.77 357	3.14 372	1.24 387	1.06 367	0.68 349	4.67 373	5.31 369	11.74 381	0.23 324	69.22 407	79.55 409	1.31 358	0.24 354	27.04 398	1.21 374	7.64 397	11.85 404	0.00 1	0.32 364	0.51 360	4.55 383	4.44 394	15.15 402

TorneroNet	9.72 395	6.86 399	0.63 381	8.75 393	1.06 386	15.85 399	15.49 400	1.13 383	15.31 406	0.29 314	4.00 369	21.70 392	37.44 404	8.74 403	5.64 378	0.87 249	6.95 393	0.00 1	29.50 401	3.96 399	7.51 395	8.23 391	43.91 404	0.18 322	4.34 389	3.26 375	0.49 322	10.32 392

TorneroNet-64	10.09 396	7.47 400	1.20 387	11.62 399	0.33 371	14.30 398	14.79 399	0.75 369	18.10 408	0.12 292	1.06 324	22.44 393	41.62 405	9.94 406	6.33 382	0.93 266	7.76 395	0.03 184	27.31 400	4.24 400	7.12 394	8.60 393	39.34 398	0.20 333	4.35 390	5.76 391	0.81 336	15.90 403

MANE	10.46 397	3.24 393	8.60 406	3.13 378	3.62 397	5.94 386	5.57 384	7.92 402	10.02 402	2.26 400	8.45 393	24.17 396	23.37 399	0.74 372	15.07 403	6.56 402	4.21 386	13.92 405	15.53 379	2.83 396	7.54 396	7.54 387	0.91 371	3.82 405	17.28 405	20.19 407	28.35 408	31.64 408

MADNet++	12.10 398	1.28 385	4.40 401	1.48 369	8.50 403	1.11 364	5.07 383	7.06 400	12.42 404	6.23 407	9.13 397	20.82 389	20.22 393	8.46 402	7.60 393	10.79 406	9.78 396	5.25 404	22.57 395	14.99 407	38.05 408	39.35 407	1.04 374	9.28 408	5.42 394	41.02 410	8.51 402	6.75 378

UNDER WATER	12.19 399	10.83 403	2.25 393	26.39 407	16.71 406	26.12 405	24.17 402	6.35 399	3.67 395	1.08 370	0.09 267	29.96 404	20.43 394	15.39 409	6.64 386	2.23 361	10.80 397	0.39 372	18.71 388	5.04 401	8.23 400	9.10 396	49.56 409	1.60 400	4.76 392	9.28 400	4.35 392	15.05 401

UNDER WATER-64	13.05 400	13.19 404	2.40 395	28.46 408	17.88 407	27.50 406	25.23 403	7.52 401	1.83 386	1.13 372	0.22 285	32.29 406	22.09 397	17.20 410	7.26 391	2.95 381	11.18 398	0.40 373	18.46 387	5.41 402	8.15 399	9.27 397	49.88 410	1.15 398	4.54 391	11.66 403	6.05 398	18.96 405

BEATNet-Init1	15.68 401	15.37 406	4.22 400	25.55 406	7.71 402	24.21 404	13.55 397	8.44 403	9.06 401	3.20 404	10.36 402	27.54 400	36.19 403	2.18 389	19.22 405	8.06 404	4.32 388	2.98 401	44.80 407	16.05 408	10.19 401	11.52 403	3.07 381	4.37 406	21.55 407	12.93 406	43.41 410	33.28 409

JetRed	15.87 402	13.60 405	20.44 408	3.42 382	11.29 404	23.79 403	29.72 405	12.02 406	2.83 391	3.02 403	0.31 293	21.58 390	2.68 357	20.97 411	6.58 385	9.76 405	27.42 406	35.45 408	8.79 360	5.60 404	27.44 407	19.62 406	26.79 396	2.32 402	19.14 406	34.58 409	13.51 405	25.87 407

LE_ROB	16.32 403	2.57 391	5.86 402	11.41 398	30.07 408	16.13 400	26.42 404	14.50 407	12.65 405	1.89 389	9.24 398	37.07 407	44.08 406	1.50 381	9.30 397	1.08 280	1.80 366	0.52 382	27.22 399	5.56 403	6.26 387	5.92 363	6.17 387	22.01 409	27.20 409	30.51 408	38.45 409	45.15 410

DLNR_Zeroshot_test	19.81 404	69.68 411	0.00 1	88.82 413	0.03 313	0.09 285	98.82 417	0.00 1	0.03 293	1.81 386	0.62 307	0.12 233	0.19 296	11.89 407	96.41 410	100.00 415	20.55 405	18.03 406	16.18 380	1.33 378	6.11 385	4.03 298	0.00 1	0.16 313	0.00 1	0.00 1	0.02 258	0.00 1

HanzoNet	19.84 405	18.17 407	10.58 407	22.57 405	16.38 405	37.12 410	34.30 406	16.26 408	16.72 407	3.72 405	9.70 400	53.35 409	44.36 407	36.91 412	11.75 399	5.26 400	13.63 404	3.09 402	43.98 405	12.13 406	10.40 402	9.38 400	49.42 408	2.80 404	12.25 404	11.86 404	11.40 403	18.18 404

LRCNet_RVC	50.00 406	67.84 410	36.01 409	88.29 412	86.84 414	83.88 413	78.12 412	40.94 411	24.64 409	95.76 411	65.47 410	84.33 412	48.35 408	95.65 415	24.33 406	2.81 377	57.17 409	40.32 409	91.02 412	50.19 409	17.89 406	9.27 397	89.98 416	44.88 410	2.67 380	0.08 300	14.90 406	8.33 386

DGTPSM_ROB	71.58 407	40.03 408	96.20 415	8.95 394	79.88 411	31.06 407	64.15 410	26.12 409	99.99 414	12.80 409	97.52 412	28.38 401	91.83 410	8.83 404	99.75 414	99.93 413	47.30 407	93.42 411	68.62 408	98.69 414	78.39 410	97.76 414	63.91 414	99.24 413	100.00 414	100.00 415	100.00 415	100.00 415

DPSMNet_ROB	71.67 408	40.12 409	96.20 415	9.00 395	79.91 412	31.07 408	64.17 411	26.13 410	99.99 414	12.99 410	97.51 411	28.51 403	92.15 411	9.07 405	99.72 413	99.93 413	47.41 408	93.44 412	69.36 409	98.70 415	78.48 411	97.88 415	64.00 415	99.24 413	100.00 414	100.00 415	100.00 415	100.00 415

PML	75.37 409	92.44 414	42.92 410	100.00 419	86.00 413	99.81 417	85.15 413	100.00 414	89.00 410	98.90 412	43.95 409	99.77 417	99.44 414	88.99 413	75.51 408	48.25 408	83.78 410	29.10 407	98.88 414	64.95 410	43.54 409	49.20 408	49.21 407	55.67 411	70.87 412	60.82 411	99.78 414	78.94 412

DPSM_ROB	83.17 410	70.36 412	91.77 411	52.54 410	63.28 409	52.84 411	40.20 408	100.00 414	100.00 416	100.00 415	100.00 415	82.17 410	95.65 412	6.84 397	100.00 415	100.00 415	89.07 411	95.30 414	81.25 410	92.14 411	94.32 415	97.20 412	40.55 399	100.00 416	100.00 414	100.00 415	100.00 415	100.00 415

DPSM	83.17 410	70.36 412	91.77 411	52.54 410	63.28 409	52.84 411	40.20 408	100.00 414	100.00 416	100.00 415	100.00 415	82.17 410	95.65 412	6.84 397	100.00 415	100.00 415	89.07 411	95.30 414	81.25 410	92.14 411	94.32 415	97.20 412	40.55 399	100.00 416	100.00 414	100.00 415	100.00 415	100.00 415

MEDIAN_ROB	92.37 412	96.59 415	94.45 414	99.95 416	99.21 415	99.95 418	100.00 419	97.09 412	94.18 411	99.60 413	99.40 413	92.66 413	88.89 409	99.91 418	96.18 409	92.98 410	95.99 413	94.85 413	98.03 413	94.74 413	82.45 413	82.74 410	100.00 418	90.40 412	66.48 411	80.60 413	68.82 411	87.95 413

HaxPig	94.58 413	99.96 419	92.40 413	99.98 417	99.99 416	99.97 419	99.97 418	99.93 413	99.73 412	99.99 414	99.91 414	99.98 418	99.83 415	99.98 419	98.37 411	96.68 411	97.41 414	91.67 410	99.97 416	99.96 416	81.23 412	76.11 409	99.96 417	99.94 415	54.73 410	97.09 414	74.37 412	94.53 414

AVERAGE_ROB	95.63 414	99.92 418	98.77 417	100.00 419	100.00 417	100.00 420	100.00 419	100.00 414	99.96 413	100.00 415	100.00 415	100.00 419	100.00 418	100.00 420	99.12 412	99.23 412	99.82 415	99.14 416	100.00 418	100.00 417	92.61 414	96.41 411	100.00 418	100.00 416	73.24 413	74.63 412	75.72 413	73.35 411

CasAABBNet	97.21 415	99.36 417	100.00 419	98.86 414	100.00 417	91.21 414	91.28 414	100.00 414	100.00 416	100.00 415	100.00 415	94.01 414	99.86 417	95.51 414	100.00 415	100.00 415	99.99 418	100.00 417	99.99 417	100.00 417	100.00 417	100.00 416	54.59 411	100.00 416	100.00 414	100.00 415	100.00 415	100.00 415

FlowAnything	97.32 416	99.16 416	99.84 418	99.15 415	100.00 417	91.54 415	91.95 415	100.00 414	100.00 416	100.00 415	100.00 415	94.56 415	100.00 418	96.68 416	100.00 415	100.00 415	99.95 416	100.00 417	100.00 418	100.00 417	100.00 417	100.00 416	54.70 412	100.00 416	100.00 414	100.00 415	100.00 415	100.00 415

fast-reg	98.31 417	100.00 420	100.00 419	99.98 417	100.00 417	97.53 416	98.78 416	100.00 414	100.00 416	100.00 415	100.00 415	98.88 416	99.85 416	98.67 417	100.00 415	100.00 415	99.98 417	100.00 417	99.83 415	100.00 417	100.00 417	100.00 416	60.91 413	100.00 416	100.00 414	100.00 415	100.00 415	100.00 415

GS-Stereo																							0.02 267	0.00 1	0.13 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD		0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.04 301	0.00 1	0.04 252			0.00 1	0.72 125	1.23 297			0.49 218	0.54 334				0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

STTRV1_RVC		0.15 354	0.12 343	0.09 343	0.04 324	0.26 342	0.46 318	0.00 1	0.19 334	0.08 282	0.52 299	0.65 327	1.81 344	0.38 352		1.47 312	2.84 378	0.25 356		3.92 398	4.13 362			0.30 361	1.97 375	0.37 336	1.76 360	6.75 378

DPSimNet_ROB		8.39 401	6.44 403	6.54 389	7.18 401	6.86 391	10.05 394	8.72 404	11.16 403	5.28 406	22.63 408	14.54 381	25.46 400	6.79 396	15.19 404	11.37 407		5.20 403	21.98 394	8.92 405	12.11 405	12.60 405	5.83 386	6.72 407		11.87 405	8.32 401	14.55 400

Low-res two-view benchmark