Low-res two-view results

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

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

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

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

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

GrayStereo	0.52 370	0.03 1	1.36 173	0.10 426	0.00 1	1.13 503	2.57 596	0.32 254	1.03 501	0.00 1	0.00 1	0.08 277	3.66 580	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.17 265

MonSter++	0.12 44	0.04 2	0.31 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.11 55	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.17 192	0.20 305	0.00 1	0.52 443	0.00 1	0.21 549	0.00 1	0.86 500

HiDET	0.13 53	0.04 2	0.39 19	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.02 19	0.14 70	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 186	0.27 232	0.32 373	0.00 1	0.46 428	0.00 1	0.17 517	0.00 1	0.80 486

S2M2_L	0.08 11	0.04 2	0.56 30	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.14 179	0.76 324	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.02 28	0.08 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.41 287	0.04 2	1.95 363	0.00 1	0.88 566	1.17 519	0.33 543	0.25 234	0.67 265	0.11 422	0.11 452	0.21 354	0.80 525	0.18 198	0.35 389	0.00 1	0.43 421	0.00 1	0.21 549	0.01 84	0.46 415

dual_stereo	0.34 231	0.04 2	0.56 30	0.23 495	0.97 575	0.26 134	0.00 1	0.11 148	1.15 544	0.08 390	0.04 413	0.02 92	0.01 186	0.23 216	0.16 272	0.00 1	1.18 591	0.00 1	0.05 441	0.00 1	1.77 571

AEACV	0.45 328	0.04 2	1.15 136	0.69 571	0.94 571	0.91 362	0.00 1	0.70 313	0.27 166	0.39 519	0.05 420	0.01 29	0.10 431	0.45 299	0.04 158	0.00 1	0.90 521	0.00 1	0.32 591	0.08 370	2.01 592

riskmin	0.49 353	0.04 2	1.45 213	0.70 573	0.80 555	0.54 230	0.20 509	1.05 371	0.20 139	0.24 475	0.27 481	1.13 524	0.00 1	0.43 293	0.41 420	0.00 1	0.80 493	0.00 1	0.26 575	0.00 1	1.23 525

PSM-AAD	0.53 385	0.04 2	1.38 184	0.06 404	0.00 1	1.20 527	2.11 591	0.17 198	0.78 363	0.01 143	0.44 520	0.14 309	3.94 583	0.23 216	0.06 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.02 75

Pro-Stereo	0.07 9	0.05 10	0.33 13	0.00 1	0.00 1	0.61 267	0.00 1	0.06 92	0.08 37	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 6	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 549	0.00 1	0.07 142

WQFJA1++	0.74 470	0.05 10	1.56 249	0.36 525	0.46 506	0.16 97	0.00 1	0.03 44	0.44 200	2.34 579	0.00 1	0.17 334	0.00 1	0.32 248	0.21 309	0.03 550	0.84 508	0.00 1	0.29 586	7.08 611	0.46 415

LCMNet	0.15 70	0.05 10	0.39 19	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.02 19	0.14 70	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.36 262	0.34 381	0.00 1	0.52 443	0.00 1	0.18 526	0.00 1	0.96 507

CSFM-Stereo	0.14 60	0.05 10	0.30 6	0.00 1	0.00 1	0.26 134	0.00 1	0.02 19	0.13 65	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.21 207	0.29 356	0.00 1	0.53 449	0.00 1	0.17 517	0.00 1	0.83 494

S2M2_XL	0.04 3	0.05 10	0.40 22	0.00 1	0.00 1	0.06 47	0.00 1	0.10 142	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 28	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4w-stereo	0.19 121	0.05 10	0.95 103	0.00 1	0.09 400	0.10 66	0.00 1	0.02 19	0.13 65	0.01 143	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.43 293	0.20 305	0.00 1	0.91 528	0.00 1	0.26 575	0.00 1	0.70 478

3.75w	0.11 36	0.05 10	0.57 33	0.00 1	0.00 1	0.12 84	0.00 1	0.06 92	0.05 16	0.01 143	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.14 171	0.04 158	0.00 1	0.88 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 277

1w_stereo	0.08 11	0.05 10	0.27 4	0.00 1	0.00 1	0.16 97	0.00 1	0.01 1	0.13 65	0.01 143	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.16 182	0.02 87	0.00 1	0.52 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 307

111111	0.18 106	0.05 10	0.57 33	0.05 385	0.20 451	0.32 155	0.00 1	0.08 117	0.14 70	0.10 412	0.02 389	0.01 29	0.04 343	0.17 192	0.02 87	0.00 1	0.72 478	0.00 1	0.00 1	0.08 370	1.02 512

IGEV-Stereo++	0.25 175	0.05 10	0.71 50	0.15 455	0.23 469	0.60 260	0.00 1	0.08 117	0.09 46	0.25 478	0.01 287	0.01 29	0.00 1	0.39 281	0.06 194	0.00 1	0.72 478	0.00 1	0.00 1	0.03 240	1.52 552

RAFT-Stereo-weight	0.26 180	0.05 10	1.09 131	0.01 321	0.19 445	1.25 533	0.00 1	0.87 344	0.63 255	0.10 412	0.05 420	0.03 154	0.00 1	0.10 156	0.02 87	0.00 1	0.45 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 376

KYRaft	0.26 180	0.05 10	1.37 178	0.04 379	0.00 1	1.16 514	0.12 495	0.11 148	0.78 363	0.01 143	0.29 495	0.03 154	0.75 521	0.37 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.03 85

SST-Stereo	0.56 409	0.05 10	1.55 244	0.06 404	0.19 445	1.10 483	0.47 561	0.32 254	0.80 388	0.04 314	0.00 1	0.05 222	0.57 506	5.98 547	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1

GMM-Stereo	0.22 145	0.05 10	2.03 377	0.08 416	0.00 1	1.12 494	0.13 496	0.09 134	0.79 378	0.01 143	0.00 1	0.03 154	0.10 431	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.01 56

ICVP	0.16 82	0.05 10	1.22 148	0.00 1	0.01 283	1.01 392	0.09 483	0.28 245	0.17 110	0.00 1	0.02 389	0.07 266	0.01 186	0.21 207	0.05 176	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.09 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
252Zero-FE	0.23 157	0.06 25	0.76 56	0.01 321	0.09 400	0.13 92	0.00 1	0.03 44	0.53 220	0.82 549	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.25 220	0.37 400	0.00 1	0.94 549	0.00 1	0.25 573	0.01 84	0.41 396

Wavelet-MonSter	0.20 130	0.06 25	0.95 103	0.00 1	0.00 1	0.12 84	0.00 1	0.03 44	0.13 65	0.06 362	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.41 287	0.30 362	0.00 1	0.92 534	0.00 1	0.23 558	0.00 1	0.77 484

4.5_new	0.15 70	0.06 25	0.78 69	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.02 19	0.15 84	0.02 236	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.37 268	0.03 114	0.00 1	0.94 549	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.42 400

4.5w-stereo	0.15 70	0.06 25	0.78 69	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.02 19	0.15 84	0.02 236	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.37 268	0.03 114	0.00 1	0.94 549	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.42 400

2w_stereo	0.10 22	0.06 25	0.56 30	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.01 143	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.15 178	0.03 114	0.00 1	0.64 464	0.00 1	0.08 458	0.00 1	0.22 307

IGEV	0.10 22	0.06 25	0.33 13	0.00 1	0.00 1	0.18 105	0.00 1	0.02 19	0.14 70	0.06 362	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.14 171	0.21 309	0.00 1	0.53 449	0.00 1	0.19 532	0.00 1	0.14 239

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 44	0.06 25	0.50 27	0.01 321	0.00 1	0.03 31	0.00 1	0.21 213	1.16 547	0.01 143	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.02 28	0.15 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 485	0.02 184	0.14 239

Pointernet	0.16 82	0.06 25	0.99 114	0.00 1	0.36 488	0.54 230	0.00 1	0.03 44	0.76 324	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.02 259	0.04 91	0.01 50	0.00 1	0.14 380	0.00 1	0.01 400	0.01 84	0.20 297

U	1.64 546	0.06 25	0.52 29	0.00 1	7.15 614	10.37 602	0.00 1	0.04 64	0.05 16	0.01 143	0.00 1	0.09 285	0.00 1	0.02 28	0.01 50	0.00 1	0.00 1	9.39 617	5.01 616	0.01 84	0.00 1

LoS_RVC	0.08 11	0.06 25	1.05 123	0.00 1	0.01 283	0.16 97	0.00 1	0.17 198	0.09 46	0.00 1	0.00 1	0.04 192	0.01 186	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1

knoymous	0.10 22	0.06 25	1.25 150	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.27 244	0.06 28	0.00 1	0.00 1	0.23 363	0.00 1	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85

NF-Stereo	0.54 392	0.06 25	1.59 261	0.19 477	0.00 1	1.09 470	0.25 521	0.22 218	1.13 528	0.02 236	0.00 1	0.02 92	0.00 1	6.05 553	0.17 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1

OCTAStereo	0.54 392	0.06 25	1.59 261	0.19 477	0.00 1	1.09 470	0.25 521	0.22 218	1.13 528	0.02 236	0.00 1	0.02 92	0.00 1	6.03 551	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1

PSM-softLoss	0.55 400	0.06 25	1.89 343	0.27 503	0.00 1	1.08 454	0.25 521	0.12 159	1.06 509	0.03 290	0.01 287	0.02 92	0.01 186	5.92 542	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1

KMStereo	0.55 400	0.06 25	1.89 343	0.27 503	0.00 1	1.08 454	0.25 521	0.12 159	1.06 509	0.03 290	0.01 287	0.02 92	0.01 186	5.92 542	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1

NRIStereo	0.22 145	0.06 25	1.40 192	0.05 385	0.01 283	1.16 514	0.32 542	0.04 64	0.81 397	0.04 314	0.01 287	0.11 297	0.01 186	0.14 171	0.02 87	0.00 1	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.10 192

FTStereo	0.82 489	0.06 25	1.88 342	0.12 441	0.00 1	1.15 509	2.70 597	0.16 194	0.84 425	0.16 445	5.80 578	0.36 408	2.49 568	0.53 313	0.01 50	0.07 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1

RAFT_R40	0.54 392	0.06 25	1.55 244	0.06 404	0.15 433	1.10 483	0.31 537	0.31 253	0.78 363	0.02 236	0.03 402	0.07 266	0.29 480	5.98 547	0.10 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1

RE-Stereo	0.54 392	0.06 25	1.59 261	0.19 477	0.00 1	1.09 470	0.25 521	0.22 218	1.13 528	0.02 236	0.00 1	0.02 92	0.00 1	6.05 553	0.17 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1

TVStereo	0.54 392	0.06 25	1.59 261	0.19 477	0.00 1	1.09 470	0.25 521	0.22 218	1.13 528	0.02 236	0.00 1	0.02 92	0.00 1	6.05 553	0.17 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1

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Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MonStereo	0.20 130	0.07 50	0.83 83	0.00 1	0.00 1	0.22 117	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.07 376	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.47 303	0.24 332	0.00 1	0.90 521	0.00 1	0.32 591	0.00 1	0.80 486

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Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 106	0.07 50	1.40 192	0.05 385	0.02 327	1.08 454	0.08 478	0.05 81	0.75 298	0.02 236	0.00 1	0.07 266	0.00 1	0.04 91	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1

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iGMRVC	0.18 106	0.07 50	1.40 192	0.05 385	0.03 347	1.08 454	0.07 469	0.06 92	0.75 298	0.02 236	0.00 1	0.05 222	0.00 1	0.04 91	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1

RAFT-345	0.52 370	0.07 50	1.75 312	0.11 436	0.07 389	1.17 519	0.18 505	0.21 213	0.78 363	0.00 1	0.01 287	0.09 285	0.01 186	5.87 537	0.19 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1

iRAFT	0.18 106	0.07 50	1.40 192	0.05 385	0.01 283	1.08 454	0.07 469	0.05 81	0.75 298	0.02 236	0.00 1	0.05 222	0.00 1	0.03 73	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1

AnonymousM	0.18 106	0.07 50	0.80 76	0.04 379	0.00 1	1.03 403	0.00 1	0.20 210	0.65 259	0.06 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 250	0.02 87	0.00 1	0.19 386	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.18 277

RAFT-IKP	0.18 106	0.07 50	1.41 202	0.05 385	0.01 283	1.08 454	0.08 478	0.05 81	0.75 298	0.02 236	0.00 1	0.05 222	0.00 1	0.04 91	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1

CREStereo	0.12 44	0.07 50	0.76 56	0.00 1	0.00 1	1.06 420	0.00 1	0.25 234	0.14 70	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.02 28	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.01 56
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
FE-Mocha	0.28 190	0.08 91	1.09 131	0.49 544	0.06 382	0.21 111	0.00 1	0.33 258	0.57 240	0.04 314	0.26 476	0.63 467	0.44 493	0.41 287	0.39 413	0.00 1	0.34 409	0.00 1	0.06 446	0.01 84	0.17 265

DDF-Stereo	0.22 145	0.08 91	0.94 100	0.18 471	0.26 475	0.04 35	0.01 316	0.15 183	0.16 99	0.05 334	0.00 1	0.06 249	0.00 1	0.75 340	0.45 429	0.03 550	0.70 473	0.00 1	0.08 458	0.00 1	0.52 440

zero-FE	0.28 190	0.08 91	1.62 273	0.22 493	0.38 492	0.00 1	0.00 1	0.15 183	0.16 99	0.23 470	0.05 420	0.06 249	0.00 1	0.69 335	0.42 423	0.04 554	0.71 475	0.00 1	0.19 532	0.00 1	0.54 448

2.25w	0.18 106	0.08 91	0.92 97	0.00 1	0.00 1	0.10 66	0.00 1	0.01 1	0.09 46	0.01 143	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.39 281	0.18 284	0.00 1	0.93 542	0.00 1	0.26 575	0.00 1	0.59 458

2.5w	0.17 91	0.08 91	0.92 97	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.01 1	0.15 84	0.01 143	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.24 218	0.03 114	0.00 1	0.99 560	0.00 1	0.24 570	0.00 1	0.62 467

2.75w_new	0.18 106	0.08 91	0.90 96	0.00 1	0.05 373	0.11 70	0.00 1	0.01 1	0.11 55	0.01 143	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.37 268	0.21 309	0.00 1	0.93 542	0.00 1	0.23 558	0.00 1	0.55 454

IGEV-Stereo+	0.16 82	0.08 91	0.84 88	0.01 321	0.12 419	0.02 19	0.00 1	0.10 142	0.15 84	0.25 478	0.03 402	0.04 192	0.00 1	0.10 156	0.36 397	0.00 1	0.54 454	0.00 1	0.11 478	0.01 84	0.40 395

testlalala_base	0.41 287	0.08 91	1.39 188	0.00 1	0.09 400	0.65 285	0.00 1	1.12 382	0.24 156	0.08 390	0.00 1	0.00 1	0.01 186	0.01 6	0.17 277	0.60 581	0.73 482	0.00 1	0.12 485	2.19 599	0.62 467

CES	0.10 22	0.08 91	0.73 53	0.00 1	0.00 1	0.20 108	0.01 316	0.08 117	0.75 298	0.01 143	0.00 1	0.08 277	0.03 310	0.03 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1

CASS	0.10 22	0.08 91	1.10 134	0.00 1	0.00 1	0.13 92	0.01 316	0.15 183	0.18 125	0.21 462	0.00 1	0.02 92	0.02 259	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.03 85
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.27 186	0.08 91	1.16 139	0.10 426	0.30 481	0.04 35	0.00 1	0.55 290	0.08 37	0.42 521	0.13 457	0.49 446	0.57 506	0.27 232	0.30 362	0.00 1	0.33 407	0.00 1	0.23 558	0.01 84	0.43 406

DAS	0.55 400	0.08 91	1.79 320	0.00 1	0.00 1	0.09 62	0.00 1	1.54 434	0.85 450	1.16 560	0.00 1	0.24 366	0.03 310	4.66 502	0.31 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.14 239

SepStereo	0.50 361	0.08 91	1.79 320	0.00 1	0.00 1	0.09 62	0.00 1	1.54 434	0.85 450	1.16 560	0.00 1	0.24 366	0.03 310	3.84 470	0.31 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.14 239

PSMNet-ADL	0.39 275	0.08 91	0.96 107	0.00 1	0.00 1	1.02 398	0.00 1	0.72 321	0.16 99	0.00 1	0.10 450	0.48 438	0.01 186	3.60 459	0.37 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.23 318

AAGNet	0.99 504	0.08 91	1.59 261	0.15 455	0.27 477	1.14 508	0.27 531	0.06 92	0.78 363	0.01 143	0.00 1	0.01 29	0.97 533	3.60 459	10.81 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1

s12784h	0.27 186	0.08 91	1.46 215	0.00 1	0.00 1	1.06 420	0.02 392	1.66 449	0.75 298	0.01 143	0.36 512	0.02 92	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.02 75

CFNet-RSSM	0.21 139	0.08 91	1.39 188	0.00 1	0.12 419	0.63 273	0.00 1	1.32 409	0.15 84	0.01 143	0.00 1	0.09 285	0.00 1	0.11 161	0.04 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 558	0.01 84	0.08 161

PMTNet	0.13 53	0.08 91	0.99 114	0.00 1	0.00 1	1.05 415	0.04 441	0.21 213	0.14 70	0.00 1	0.00 1	0.04 192	0.00 1	0.04 91	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.01 56

HSM-Net_RVC	0.57 415	0.08 91	1.74 305	0.00 1	0.00 1	0.63 273	0.00 1	4.21 585	0.71 278	0.14 436	0.00 1	0.21 354	0.03 310	3.43 449	0.05 176	0.01 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 192
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Zero-FE251	0.27 186	0.09 110	1.56 249	0.03 364	0.10 408	0.37 182	0.00 1	0.12 159	0.06 28	1.25 562	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.12 163	0.25 339	0.00 1	0.51 440	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.91 502

asda	0.16 82	0.09 110	0.78 69	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.01 1	0.08 37	0.01 143	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.34 253	0.03 114	0.00 1	0.95 553	0.00 1	0.09 467	0.00 1	0.62 467

DilatedVolume-Stereo	0.10 22	0.09 110	0.82 81	0.00 1	0.05 373	0.00 1	0.00 1	0.09 134	0.15 84	0.00 1	0.04 413	0.05 222	0.00 1	0.14 171	0.23 325	0.00 1	0.10 372	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.25 335

MLG-Stereo	0.16 82	0.09 110	0.77 62	0.00 1	0.18 442	0.46 207	0.00 1	0.02 19	0.79 378	0.11 422	0.03 402	0.02 92	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.66 467	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.13 227

FACV-RUCA	0.14 60	0.09 110	0.77 62	0.03 364	0.10 408	0.11 70	0.01 316	0.07 107	0.85 450	0.03 290	0.04 413	0.04 192	0.13 445	0.04 91	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.06 578	0.00 1	0.20 513	0.15 252

IGEV-BASED-STEREO-	0.08 11	0.09 110	0.28 5	0.00 1	0.00 1	0.09 62	0.02 392	0.17 198	0.17 110	0.09 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.33 376	0.00 1	0.34 409	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.09 175

CAS++	0.08 11	0.09 110	0.97 109	0.00 1	0.00 1	0.07 55	0.00 1	0.25 234	0.18 125	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 6	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.01 56
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.10 22	0.09 110	1.06 124	0.14 452	0.00 1	0.03 31	0.00 1	0.05 81	0.17 110	0.00 1	0.03 402	0.19 347	0.02 259	0.01 6	0.05 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.08 161

DisPM	0.22 145	0.09 110	1.74 305	0.11 436	0.00 1	1.16 514	0.40 553	0.08 117	0.68 267	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 134	0.04 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1

Pruner-Stereo	0.22 145	0.09 110	1.50 224	0.23 495	0.00 1	1.10 483	0.20 509	0.17 198	0.78 363	0.03 290	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.04 91	0.21 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.01 56

cross-raft	0.21 139	0.09 110	1.42 206	0.48 541	0.50 515	0.41 189	0.07 469	0.50 281	0.03 1	0.02 236	0.00 1	0.38 418	0.00 1	0.08 145	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 478	0.01 84	0.09 175

sCroCo_RVC	0.13 53	0.09 110	1.61 269	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.11 148	0.64 256	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.15 70	0.09 110	1.42 206	0.00 1	0.11 413	0.43 198	0.00 1	0.32 254	0.08 37	0.02 236	0.00 1	0.18 339	0.00 1	0.05 116	0.06 194	0.00 1	0.06 359	0.00 1	0.18 526	0.01 84	0.08 161

AdaStereo	0.25 175	0.09 110	1.34 167	0.00 1	0.00 1	0.26 134	0.00 1	1.95 495	0.75 298	0.00 1	0.00 1	0.30 385	0.01 186	0.14 171	0.13 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.05 123
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
WQFJX	0.29 197	0.10 124	0.31 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 316	2.81 549	2.17 576	0.01 143	0.01 287	0.07 266	0.04 343	0.01 6	0.01 50	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.19 293

AdaDepth	0.19 121	0.10 124	1.46 215	0.00 1	0.00 1	0.28 141	0.00 1	0.04 64	0.51 215	0.04 314	0.00 1	0.01 29	0.02 259	0.00 1	0.01 50	0.00 1	0.68 469	0.00 1	0.14 496	0.01 84	0.51 436

monsters	0.17 91	0.10 124	0.78 69	0.00 1	0.06 382	0.28 141	0.00 1	0.02 19	0.05 16	0.01 143	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.35 258	0.27 352	0.00 1	0.92 534	0.00 1	0.28 584	0.00 1	0.24 328

LG-Stereo_L2	0.10 22	0.10 124	0.59 35	0.12 441	0.11 413	0.02 19	0.06 461	0.08 117	0.05 16	0.04 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 171	0.02 87	0.00 1	0.48 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 265

LG-Stereo_L1	0.10 22	0.10 124	0.63 40	0.11 436	0.12 419	0.02 19	0.06 461	0.08 117	0.05 16	0.06 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 166	0.02 87	0.00 1	0.52 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 265

MLG-Stereo_test3	0.14 60	0.10 124	0.70 48	0.23 495	0.14 432	0.07 55	0.00 1	0.03 44	0.76 324	0.18 457	0.04 413	0.01 29	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.45 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 239

MLG-Stereo_test1	0.16 82	0.10 124	0.76 56	0.00 1	0.15 433	0.61 267	0.00 1	0.03 44	0.81 397	0.07 376	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.59 457	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.14 239

LG-G_1	0.17 91	0.10 124	0.67 43	0.20 485	0.12 419	0.22 117	0.00 1	0.02 19	0.75 298	0.16 445	0.03 402	0.03 154	0.00 1	0.17 192	0.05 176	0.00 1	0.43 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 391

LG-G	0.17 91	0.10 124	0.67 43	0.20 485	0.12 419	0.22 117	0.00 1	0.02 19	0.75 298	0.16 445	0.03 402	0.03 154	0.00 1	0.17 192	0.05 176	0.00 1	0.43 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 391

LGtest1	0.09 20	0.10 124	0.23 2	0.00 1	0.07 389	0.09 62	0.00 1	0.12 159	0.77 348	0.07 376	0.03 402	0.01 29	0.00 1	0.08 145	0.13 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.15 252

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 163	0.10 124	0.73 53	0.12 441	0.04 361	0.96 379	0.00 1	0.20 210	0.21 143	0.32 499	0.03 402	0.54 458	0.02 259	0.37 268	0.43 425	0.00 1	0.27 400	0.00 1	0.20 544	0.01 84	0.15 252

testlalala2	0.31 219	0.10 124	1.57 258	0.00 1	0.00 1	0.83 337	0.00 1	1.93 494	0.95 488	0.05 334	0.27 481	0.04 192	0.01 186	0.01 6	0.04 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 558	0.01 84	0.14 239

CASnet	0.10 22	0.10 124	0.81 77	0.00 1	0.00 1	0.82 334	0.00 1	0.14 179	0.13 65	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.16 82	0.10 124	0.97 109	0.02 348	0.00 1	1.04 410	0.01 316	0.07 107	0.75 298	0.01 143	0.01 287	0.16 325	0.04 343	0.07 134	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.30 209	0.10 124	1.49 221	0.20 485	0.38 492	0.44 202	0.01 316	1.59 443	0.08 37	0.04 314	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.08 145	0.24 332	0.00 1	0.47 430	0.00 1	0.20 544	0.13 443	0.43 406

test_1	0.30 209	0.10 124	1.50 224	0.21 490	0.38 492	0.44 202	0.01 316	1.58 442	0.08 37	0.04 314	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.07 134	0.24 332	0.00 1	0.47 430	0.00 1	0.20 544	0.13 443	0.43 406

test_3	0.31 219	0.10 124	1.52 233	0.20 485	0.40 496	0.54 230	0.01 316	1.68 451	0.08 37	0.16 445	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.07 134	0.24 332	0.00 1	0.50 436	0.00 1	0.20 544	0.13 443	0.38 389

PFNet+	0.28 190	0.10 124	1.61 269	0.08 416	0.01 283	1.12 494	0.41 554	0.12 159	0.80 388	0.08 390	0.01 287	0.02 92	0.00 1	1.19 359	0.04 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1

DEmStereo	0.76 474	0.10 124	1.95 363	0.04 379	0.00 1	0.80 325	0.50 565	0.06 92	0.76 324	0.05 334	0.72 538	0.02 92	3.33 578	5.67 532	1.24 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.15 70	0.10 124	1.55 244	0.00 1	0.00 1	1.01 392	0.00 1	0.15 183	0.15 84	0.00 1	0.01 287	0.04 192	0.00 1	0.02 28	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103
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
WQFJA1	0.30 209	0.11 144	0.31 7	0.00 1	0.00 1	0.21 111	0.00 1	2.62 534	2.43 580	0.01 143	0.00 1	0.06 249	0.04 343	0.01 6	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.17 265

NLMM	0.30 209	0.11 144	0.31 7	0.00 1	0.00 1	0.22 117	0.00 1	2.61 531	2.40 579	0.01 143	0.00 1	0.06 249	0.04 343	0.01 6	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.17 265

FlowAnything_test	0.02 1	0.11 144	0.20 1	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 64	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1

monsterstereo	0.15 70	0.11 144	0.39 19	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.01 1	0.05 16	0.03 290	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.37 268	0.28 355	0.00 1	1.05 565	0.00 1	0.31 590	0.00 1	0.18 277

PAM_32	0.77 478	0.11 144	2.37 416	0.38 527	0.52 521	1.89 564	0.63 571	0.92 349	0.91 481	0.69 540	0.92 545	2.58 570	0.85 528	0.72 338	0.48 436	0.00 1	0.51 440	0.00 1	0.27 582	0.01 84	0.58 457

PAM	0.76 474	0.11 144	2.04 378	0.38 527	0.44 499	2.22 568	0.69 575	1.01 360	0.71 278	0.74 544	0.95 548	2.76 573	0.70 517	0.70 337	0.46 430	0.00 1	0.50 436	0.00 1	0.26 575	0.01 84	0.50 432

rvit_stereo_0083	0.03 2	0.11 144	0.34 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 55	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.03 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ITSA-stereo	0.49 353	0.11 144	1.35 172	0.03 364	0.00 1	1.05 415	0.05 454	1.78 472	0.16 99	0.01 143	0.00 1	0.21 354	0.50 502	3.86 471	0.61 456	0.00 1	0.00 1	0.02 550	0.01 400	0.03 240	0.06 136

rvit_stereo_0075_2	0.10 22	0.11 144	1.51 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 107	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 297

testlalala	0.29 197	0.11 144	1.39 188	0.00 1	0.11 413	1.06 420	0.01 316	0.71 319	0.74 288	0.14 436	0.08 440	0.04 192	0.04 343	0.06 124	0.03 114	0.00 1	1.11 578	0.00 1	0.12 485	0.00 1	0.14 239

RAFT-Test	0.37 256	0.11 144	1.68 290	0.57 553	0.93 570	0.43 198	0.10 487	1.03 365	0.49 212	0.16 445	0.00 1	0.87 500	0.00 1	0.27 232	0.12 238	0.00 1	0.33 407	0.00 1	0.24 570	0.01 84	0.05 123

Selective-IGEV	0.28 190	0.11 144	1.31 163	0.64 563	0.60 536	0.27 139	0.00 1	0.05 81	0.56 231	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.03 310	0.25 220	0.25 339	0.00 1	0.79 489	0.00 1	0.07 453	0.06 326	0.62 467

SFCPSM	0.24 163	0.11 144	1.53 238	0.00 1	0.05 373	0.35 172	0.01 316	1.54 434	0.77 348	0.01 143	0.00 1	0.12 302	0.02 259	0.06 124	0.05 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.03 240	0.06 136

MDST_ROB	1.73 551	0.11 144	3.61 510	0.13 448	0.15 433	5.47 593	0.31 537	4.97 589	0.87 469	6.33 597	1.52 558	1.03 511	1.19 543	6.22 564	2.13 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.60 462

BStereo	0.12 44	0.12 158	1.17 142	0.00 1	0.04 361	0.22 117	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.02 236	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.07 134	0.23 325	0.00 1	0.06 359	0.01 534	0.02 417	0.01 84	0.29 353

MatchStereo	0.06 6	0.12 158	0.99 114	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.04 64	0.07 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wave_Phase_stereo	0.24 163	0.12 158	1.17 142	0.00 1	0.04 361	2.64 569	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.02 236	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.07 134	0.23 325	0.00 1	0.06 359	0.01 534	0.02 417	0.01 84	0.29 353

GEAStereo	0.45 328	0.12 158	0.95 103	0.74 578	0.96 572	1.07 441	0.00 1	0.25 234	0.47 206	0.27 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 253	0.57 450	0.00 1	1.05 565	0.00 1	0.00 1	0.15 470	2.10 596

GSStereo	0.48 347	0.12 158	0.95 103	0.63 561	0.96 572	1.07 441	0.00 1	0.55 290	1.14 535	0.02 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 253	0.57 450	0.02 540	0.91 528	0.00 1	0.00 1	0.15 470	2.09 594

IGEV-FE	0.56 409	0.12 158	3.25 480	0.16 460	0.47 507	0.54 230	0.45 555	0.53 288	0.38 186	0.70 541	0.49 525	1.06 514	0.49 499	0.36 262	0.32 373	0.00 1	0.37 415	0.00 1	0.13 488	0.03 240	1.33 530

DA	0.42 296	0.12 158	1.07 125	0.40 533	0.75 547	1.15 509	0.00 1	0.03 44	0.57 240	0.12 429	0.36 512	0.04 192	0.04 343	0.57 317	0.16 272	0.00 1	0.98 556	0.00 1	0.00 1	0.01 84	2.11 598

Replicate-Monster	0.17 91	0.12 158	0.77 62	0.00 1	0.11 413	0.00 1	0.00 1	0.04 64	0.14 70	0.05 334	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.43 293	0.00 1	0.00 1	0.98 556	0.00 1	0.11 478	0.00 1	0.60 462

GGEV	0.42 296	0.12 158	1.07 125	0.40 533	0.75 547	1.15 509	0.00 1	0.03 44	0.57 240	0.12 429	0.36 512	0.04 192	0.04 343	0.57 317	0.16 272	0.00 1	0.98 556	0.00 1	0.00 1	0.01 84	2.11 598

MLG-Stereo_test2	0.22 145	0.12 158	0.81 77	0.26 501	0.30 481	0.81 327	0.00 1	0.04 64	0.76 324	0.25 478	0.02 389	0.06 249	0.00 1	0.20 204	0.00 1	0.00 1	0.52 443	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.33 373

GCAP-BAT	0.53 385	0.12 158	1.52 233	0.56 551	0.51 518	1.23 531	0.03 418	0.76 330	0.44 200	0.57 533	0.69 537	0.85 497	0.07 416	0.41 287	0.35 389	0.00 1	1.04 563	0.00 1	0.40 599	0.05 297	0.95 506

test_sample7	0.52 370	0.12 158	1.34 167	0.02 348	0.00 1	0.21 111	0.00 1	2.79 545	1.10 518	0.05 334	0.28 490	0.31 388	0.00 1	1.55 373	0.33 376	0.00 1	0.91 528	0.00 1	0.00 1	0.01 84	1.37 534

IGEV_Zeroshot_test	0.56 409	0.12 158	3.25 480	0.16 460	0.47 507	0.55 237	0.46 557	0.53 288	0.38 186	0.70 541	0.49 525	1.08 517	0.49 499	0.36 262	0.31 368	0.00 1	0.37 415	0.00 1	0.13 488	0.03 240	1.33 530

MSKI-zero shot	0.34 231	0.12 158	1.70 296	0.55 548	0.44 499	1.10 483	0.03 418	0.91 347	0.22 145	0.22 466	0.05 420	0.06 249	0.00 1	0.16 182	0.04 158	0.00 1	0.87 514	0.00 1	0.18 526	0.02 184	0.22 307

MC-Stereo	0.38 265	0.12 158	1.30 162	0.65 565	0.70 543	1.06 420	0.00 1	0.03 44	0.14 70	0.23 470	0.00 1	0.04 192	0.02 259	0.38 278	0.12 238	0.00 1	1.08 575	0.00 1	0.02 417	0.08 370	1.72 562

GANet-ADL	0.20 130	0.12 158	1.43 210	0.00 1	0.01 283	0.84 342	0.00 1	0.40 271	0.17 110	0.00 1	0.36 512	0.35 403	0.00 1	0.09 152	0.14 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.12 219

ASMatch	0.60 427	0.12 158	1.85 337	0.14 452	0.04 361	1.08 454	0.00 1	0.12 159	0.87 469	0.06 362	0.43 519	0.06 249	0.85 528	6.18 562	0.26 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.00 1

NLMM1	0.42 296	0.13 175	0.35 16	0.00 1	0.00 1	0.28 141	0.00 1	4.04 583	3.20 585	0.01 143	0.01 287	0.07 266	0.03 310	0.01 6	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.20 297

MM-Stereo_test2	0.32 222	0.13 175	1.68 290	0.18 471	0.00 1	0.54 230	0.00 1	0.13 173	0.20 139	0.18 457	0.00 1	0.03 154	0.03 310	0.14 171	0.18 284	0.00 1	0.86 513	0.00 1	0.01 400	0.22 523	1.90 588

UGAM-zero	0.87 492	0.13 175	1.99 369	0.10 426	0.31 484	0.81 327	0.34 548	1.28 402	0.32 176	0.56 532	0.00 1	2.63 571	0.72 518	6.21 563	0.20 305	0.00 1	0.51 440	0.00 1	0.26 575	0.01 84	0.96 507

PCWNet_CMD	0.20 130	0.13 175	1.38 184	0.00 1	0.01 283	0.73 310	0.00 1	0.39 268	0.19 137	0.00 1	0.01 287	0.47 434	0.50 502	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.17 265

Selective-RAFT	0.21 139	0.13 175	0.82 81	0.00 1	0.00 1	1.08 454	0.00 1	0.06 92	0.77 348	0.00 1	0.00 1	0.08 277	0.00 1	0.01 6	0.03 114	0.00 1	0.90 521	0.00 1	0.18 526	0.04 281	0.16 259

iRaft-Stereo_20w	0.77 478	0.13 175	2.90 460	0.63 561	0.50 515	1.18 522	0.58 568	2.56 527	0.71 278	0.85 550	0.05 420	0.78 491	1.02 535	0.82 343	0.76 476	0.00 1	0.52 443	0.00 1	0.14 496	0.02 184	1.25 528

DRaft	0.58 418	0.13 175	1.34 167	0.00 1	0.00 1	0.94 375	0.18 505	0.08 117	0.16 99	0.03 290	0.25 475	0.06 249	2.49 568	4.51 499	1.32 506	0.00 1	0.03 335	0.00 1	0.02 417	0.03 240	0.08 161

CFNet_pseudo	0.24 163	0.13 175	1.40 192	0.00 1	0.01 283	0.96 379	0.00 1	1.08 376	0.16 99	0.00 1	0.01 287	0.48 438	0.35 486	0.03 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 207

MSMDNet	0.20 130	0.13 175	1.39 188	0.00 1	0.01 283	0.73 310	0.00 1	0.39 268	0.18 125	0.00 1	0.01 287	0.48 438	0.48 498	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.17 265

ccs_rob	0.24 163	0.13 175	1.40 192	0.00 1	0.01 283	0.97 382	0.00 1	1.08 376	0.16 99	0.00 1	0.01 287	0.48 438	0.35 486	0.03 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 207

BridgeDepth_RVC	0.05 4	0.14 185	0.31 7	0.00 1	0.00 1	0.17 102	0.00 1	0.03 44	0.22 145	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.06 124	0.03 114	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
NLSM1	0.23 157	0.14 185	0.37 18	0.00 1	0.00 1	0.06 47	0.01 316	2.11 505	1.55 567	0.00 1	0.00 1	0.07 266	0.05 382	0.01 6	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.05 123

DDVS	0.33 227	0.14 185	0.96 107	0.03 364	0.13 426	0.25 130	0.23 518	0.22 218	0.18 125	0.00 1	0.00 1	0.48 438	0.05 382	3.55 455	0.16 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.15 252

RSM	0.22 145	0.14 185	0.72 52	0.54 546	0.47 507	0.32 155	0.00 1	0.17 198	1.04 508	0.02 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 372	0.00 1	0.15 503	0.09 396	0.54 448

RCA-Stereo	0.28 190	0.14 185	1.00 119	0.00 1	0.13 426	1.06 420	0.00 1	1.76 467	0.16 99	0.07 376	0.00 1	0.02 92	0.06 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 504	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.23 318

NINENet	0.52 370	0.14 185	1.48 218	0.06 404	0.00 1	1.88 562	0.00 1	3.28 572	0.76 324	0.00 1	0.00 1	0.64 471	0.00 1	2.11 380	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1

hknet	0.45 328	0.14 185	1.89 343	0.00 1	0.00 1	1.09 470	0.00 1	2.67 536	0.82 404	0.30 491	0.09 444	0.63 467	0.00 1	1.06 354	0.38 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCNet	0.26 180	0.14 185	1.38 184	0.10 426	0.00 1	0.97 382	0.00 1	0.12 159	0.78 363	0.01 143	0.00 1	0.02 92	1.07 539	0.43 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 470	0.03 85

Anonymous3	0.24 163	0.14 185	1.98 367	0.00 1	0.00 1	1.12 494	0.00 1	0.61 300	0.77 348	0.01 143	0.00 1	0.06 249	0.00 1	0.02 28	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.02 75

pcwnet_v2	0.49 353	0.14 185	4.76 547	0.00 1	0.00 1	0.68 297	0.00 1	2.39 519	0.81 397	0.01 143	0.00 1	0.35 403	0.32 484	0.19 201	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.22 307

WQFJX1	0.36 248	0.15 195	0.32 12	0.00 1	0.00 1	0.17 102	0.02 392	3.41 575	2.64 581	0.01 143	0.00 1	0.10 292	0.05 382	0.03 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.17 265

MultiAttention	3.74 585	0.15 195	1.48 218	0.27 503	1.14 589	25.31 614	6.04 609	3.51 577	0.76 324	0.01 143	2.10 562	2.11 561	0.20 465	23.89 614	3.08 543	0.07 560	0.00 1	0.46 601	0.74 609	1.72 595	1.79 574

test_sample3	0.52 370	0.15 195	1.92 353	0.00 1	0.00 1	0.49 216	0.00 1	2.35 516	0.95 488	0.01 143	0.01 287	0.04 192	0.00 1	2.76 412	0.34 381	0.00 1	0.72 478	0.00 1	0.06 446	0.01 84	0.52 440

test_sample2	0.44 320	0.15 195	1.11 135	0.00 1	0.00 1	0.35 172	0.00 1	1.38 420	0.90 479	0.01 143	0.22 470	0.02 92	0.00 1	2.30 386	0.56 448	0.00 1	0.83 504	0.00 1	0.08 458	0.01 84	0.84 495

EKT-Stereo	0.55 400	0.15 195	1.80 325	0.73 576	4.21 610	1.08 454	0.00 1	1.17 387	0.32 176	0.02 236	0.00 1	0.08 277	0.00 1	1.01 353	0.13 248	0.00 1	0.03 335	0.00 1	0.05 441	0.03 240	0.29 353

CRFU-Net	0.43 311	0.15 195	1.89 343	0.26 501	0.01 283	0.91 362	0.00 1	0.47 277	0.27 166	0.00 1	0.00 1	0.41 424	1.89 558	2.11 380	0.14 257	0.00 1	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.03 240	0.03 85

PFNet	0.63 438	0.15 195	2.41 420	0.00 1	0.30 481	1.17 519	0.00 1	0.35 261	0.92 484	0.01 143	0.24 473	0.03 154	0.00 1	6.43 574	0.23 325	0.09 564	0.00 1	0.00 1	0.04 437	0.13 443	0.10 192

rvit_stereo_0081	0.08 11	0.16 202	0.59 35	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.01 1	0.72 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.08 11	0.16 202	0.59 35	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.01 1	0.72 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.22 145	0.16 202	0.76 56	0.58 554	0.44 499	0.32 155	0.00 1	0.09 134	1.08 515	0.02 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 134	0.00 1	0.00 1	0.02 327	0.00 1	0.16 513	0.13 443	0.62 467

test_sample6	0.57 415	0.16 202	1.84 333	0.00 1	0.00 1	0.51 221	0.00 1	2.86 551	1.03 501	0.00 1	0.07 436	0.10 292	0.00 1	3.13 433	0.39 413	0.00 1	0.71 475	0.00 1	0.05 441	0.01 84	0.53 443

test_sample5	0.55 400	0.16 202	1.91 349	0.00 1	0.00 1	0.48 211	0.00 1	2.61 531	1.03 501	0.00 1	0.09 444	0.04 192	0.00 1	3.07 429	0.35 389	0.00 1	0.74 485	0.00 1	0.06 446	0.01 84	0.54 448

test_sample4	0.53 385	0.16 202	1.92 353	0.00 1	0.00 1	0.48 211	0.00 1	2.55 526	0.96 492	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.00 1	2.79 414	0.31 368	0.00 1	0.73 482	0.00 1	0.06 446	0.01 84	0.53 443

test_sample1	0.44 320	0.16 202	1.07 125	0.00 1	0.09 400	0.16 97	0.00 1	1.22 391	0.76 324	0.05 334	0.24 473	0.15 316	0.00 1	2.28 385	0.59 453	0.00 1	0.84 508	0.00 1	0.08 458	0.02 184	1.19 522

SMFormer	0.52 370	0.16 202	1.37 178	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.00 1	1.78 472	1.11 522	0.00 1	0.27 481	0.15 316	0.00 1	3.31 442	0.65 459	0.00 1	0.82 499	0.00 1	0.10 471	0.02 184	0.66 476

tta	0.52 370	0.16 202	1.37 178	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.00 1	1.78 472	1.11 522	0.00 1	0.27 481	0.15 316	0.00 1	3.31 442	0.65 459	0.00 1	0.82 499	0.00 1	0.10 471	0.05 297	0.51 436

qqq1	0.52 370	0.16 202	1.37 178	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.00 1	1.78 472	1.11 522	0.00 1	0.27 481	0.15 316	0.00 1	3.31 442	0.66 463	0.00 1	0.82 499	0.00 1	0.09 467	0.05 297	0.51 436

fff1	0.52 370	0.16 202	1.37 178	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.00 1	1.78 472	1.11 522	0.00 1	0.27 481	0.15 316	0.00 1	3.31 442	0.66 463	0.00 1	0.82 499	0.00 1	0.09 467	0.05 297	0.51 436

DualNet	0.55 400	0.16 202	1.91 349	0.00 1	0.00 1	0.48 211	0.00 1	2.61 531	1.03 501	0.00 1	0.07 436	0.04 192	0.00 1	3.07 429	0.35 389	0.00 1	0.74 485	0.00 1	0.06 446	0.01 84	0.54 448

CrosDoStereo	1.11 517	0.16 202	1.64 276	0.00 1	0.05 373	0.66 288	5.65 606	0.70 313	0.54 221	0.25 478	1.18 552	0.19 347	2.94 573	6.48 576	1.58 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.08 161

DeepStereo_LL	1.11 517	0.16 202	1.64 276	0.00 1	0.05 373	0.66 288	5.65 606	0.70 313	0.54 221	0.25 478	1.18 552	0.19 347	2.94 573	6.48 576	1.58 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.08 161

castereo	0.09 20	0.17 216	0.42 24	0.00 1	0.05 373	0.22 117	0.02 392	0.18 204	0.17 110	0.01 143	0.00 1	0.02 92	0.10 431	0.02 28	0.02 87	0.00 1	0.11 375	0.00 1	0.19 532	0.01 84	0.16 259

MGS-Stereo	0.13 53	0.17 216	1.07 125	0.00 1	0.00 1	0.43 198	0.00 1	0.28 245	0.15 84	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 186	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 565	0.00 1

11t1	0.39 275	0.17 216	1.36 173	0.00 1	0.47 507	0.11 70	0.00 1	0.59 296	1.12 526	0.05 334	0.29 495	0.03 154	0.00 1	0.26 228	0.66 463	0.00 1	1.05 565	0.00 1	0.14 496	0.03 240	1.45 546

CFNet_ucs	0.29 197	0.17 216	1.53 238	0.00 1	0.01 283	0.83 337	0.00 1	2.07 503	0.24 156	0.00 1	0.00 1	0.48 438	0.29 480	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 239

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 36	0.18 220	0.67 43	0.00 1	0.00 1	0.06 47	0.00 1	0.11 148	0.26 162	0.74 544	0.00 1	0.03 154	0.01 186	0.03 73	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.03 85

test-1	0.36 248	0.18 220	1.36 173	0.00 1	0.83 558	0.60 260	0.00 1	1.07 375	0.18 125	0.07 376	0.49 525	0.34 397	0.00 1	0.10 156	0.51 439	0.00 1	0.64 464	0.00 1	0.06 446	0.01 84	0.84 495

XX-Stereo	0.73 467	0.18 220	5.35 557	0.38 527	0.26 475	1.13 503	0.00 1	3.03 558	0.18 125	0.14 436	0.01 287	1.40 541	0.01 186	1.36 369	0.04 158	0.00 1	0.50 436	0.00 1	0.16 513	0.03 240	0.43 406

FAT-Stereo	0.55 400	0.18 220	2.58 441	0.00 1	0.00 1	0.33 167	0.08 478	2.26 513	0.84 425	0.06 362	0.88 543	0.60 464	0.51 504	2.43 394	0.08 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.16 259

BridgeDepth	0.06 6	0.19 224	0.48 26	0.00 1	0.00 1	0.26 134	0.00 1	0.04 64	0.14 70	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.00 1	0.07 134	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo	0.13 53	0.19 224	0.66 42	0.00 1	0.18 442	0.31 151	0.00 1	0.09 134	0.15 84	0.04 314	0.01 287	0.32 393	0.04 343	0.05 116	0.10 224	0.00 1	0.07 364	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.26 344

DEFOM-Stereo	0.07 9	0.19 224	0.51 28	0.00 1	0.00 1	0.41 189	0.00 1	0.10 142	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 186	0.00 1	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.02 75

AIO-Stereo	0.29 197	0.19 224	0.68 47	0.51 545	0.69 542	0.32 155	0.00 1	0.11 148	0.50 214	0.05 334	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.11 161	0.34 381	0.00 1	0.76 487	0.00 1	0.23 558	0.07 347	1.25 528

Anonymous_2	1.27 524	0.19 224	1.80 325	0.70 573	0.78 552	0.61 267	0.20 509	0.92 349	0.48 210	0.22 466	0.30 497	1.44 544	0.00 1	0.43 293	0.40 415	0.01 518	0.84 508	2.29 612	11.27 619	1.29 592	1.20 523

GES	0.23 157	0.19 224	1.56 249	0.00 1	0.00 1	1.07 441	0.02 392	0.73 324	0.15 84	0.00 1	0.02 389	0.11 297	0.08 422	0.44 298	0.16 272	0.01 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.09 175

FENet	0.27 186	0.19 224	1.51 230	0.00 1	0.00 1	1.01 392	0.00 1	1.02 362	0.77 348	0.00 1	0.00 1	0.24 366	0.04 343	0.27 232	0.22 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.07 142

DIP-Stereo	0.28 190	0.19 224	1.62 273	0.00 1	0.00 1	1.11 489	0.00 1	1.67 450	0.74 288	0.01 143	0.00 1	0.01 29	0.07 416	0.01 6	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.13 227
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.30 209	0.19 224	1.19 146	0.00 1	0.00 1	0.81 327	0.00 1	0.92 349	0.84 425	0.00 1	0.00 1	0.50 450	0.02 259	1.27 366	0.10 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.05 123
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
water-stereo	0.14 60	0.20 233	1.43 210	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.04 64	0.09 46	0.05 334	0.02 389	0.05 222	0.05 382	0.17 192	0.07 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.48 426

xyz-stereo	3.45 583	0.20 233	36.90 608	0.00 1	0.00 1	14.78 607	0.00 1	0.02 19	0.11 55	0.02 236	9.49 597	0.04 192	0.01 186	6.47 575	0.76 476	0.00 1	0.00 1	0.12 586	0.00 1	0.02 184	0.05 123

GREAT-IGEV	0.47 342	0.20 233	1.52 233	0.34 522	1.09 587	0.56 245	0.00 1	0.06 92	0.58 249	0.32 499	0.08 440	0.01 29	0.01 186	0.33 250	0.43 425	0.00 1	1.43 603	0.00 1	0.17 517	0.09 396	2.28 602

Occ-G	0.37 256	0.20 233	1.68 290	0.39 531	0.51 518	0.28 141	0.00 1	0.24 233	0.74 288	0.17 455	0.01 287	0.01 29	0.03 310	0.27 232	0.59 453	0.00 1	0.64 464	0.00 1	0.07 453	0.15 470	1.40 539

mmm	0.47 342	0.20 233	1.18 145	0.02 348	0.79 553	0.06 47	0.00 1	1.11 380	1.16 547	0.06 362	0.30 497	0.14 309	0.03 310	0.68 333	0.67 468	0.00 1	1.12 579	0.00 1	0.22 556	0.03 240	1.63 558

UniTT-Stereo	0.11 36	0.20 233	1.58 259	0.00 1	0.00 1	0.10 66	0.02 392	0.07 107	0.05 16	0.00 1	0.08 440	0.02 92	0.01 186	0.03 73	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.00 1

GwcNet-ADL	0.33 227	0.20 233	1.73 303	0.00 1	0.00 1	1.02 398	0.00 1	2.51 523	0.40 196	0.00 1	0.00 1	0.37 413	0.04 343	0.03 73	0.24 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.13 227

mms	0.19 121	0.21 240	0.67 43	0.10 426	0.34 485	0.00 1	0.00 1	0.05 81	0.17 110	0.06 362	0.00 1	0.04 192	0.02 259	0.33 250	0.01 50	0.00 1	0.09 370	0.00 1	0.00 1	0.09 396	1.70 561

ff7	0.36 248	0.21 240	1.28 156	0.16 460	0.22 459	1.07 441	0.00 1	0.12 159	0.56 231	0.32 499	0.00 1	0.01 29	0.04 343	0.25 220	0.03 114	0.00 1	0.92 534	0.00 1	0.10 471	0.08 370	1.75 566

ffff	0.36 248	0.21 240	1.28 156	0.16 460	0.22 459	1.07 441	0.00 1	0.12 159	0.56 231	0.32 499	0.00 1	0.01 29	0.04 343	0.25 220	0.03 114	0.00 1	0.92 534	0.00 1	0.10 471	0.08 370	1.75 566

11t	0.36 248	0.21 240	1.28 156	0.16 460	0.22 459	1.07 441	0.00 1	0.12 159	0.56 231	0.32 499	0.00 1	0.01 29	0.04 343	0.25 220	0.03 114	0.00 1	0.92 534	0.00 1	0.10 471	0.08 370	1.75 566

anonymousdsp	0.41 287	0.21 240	1.52 233	0.43 537	0.54 522	1.07 441	0.00 1	0.11 148	0.56 231	0.34 505	0.00 1	0.01 29	0.05 382	0.47 303	0.03 114	0.00 1	0.81 497	0.00 1	0.11 478	0.08 370	1.81 577

ccc-4	0.36 248	0.21 240	1.28 156	0.16 460	0.22 459	1.07 441	0.00 1	0.12 159	0.56 231	0.32 499	0.00 1	0.01 29	0.04 343	0.25 220	0.03 114	0.00 1	0.92 534	0.00 1	0.10 471	0.08 370	1.75 566

IGEV-Stereo	0.41 287	0.21 240	1.53 238	0.43 537	0.55 523	1.07 441	0.00 1	0.11 148	0.56 231	0.34 505	0.00 1	0.01 29	0.05 382	0.47 303	0.03 114	0.00 1	0.81 497	0.00 1	0.11 478	0.08 370	1.81 577
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DANet	0.67 454	0.21 240	2.33 414	0.25 499	0.06 382	0.50 218	0.11 494	1.62 446	0.74 288	0.22 466	0.06 433	1.07 516	0.02 259	4.45 494	1.22 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.53 443
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
rvit_0105_6	0.10 22	0.22 248	0.94 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 64	0.67 265	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 186	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 175

IPLGR	0.50 361	0.22 248	2.74 449	0.03 364	0.02 327	1.08 454	0.03 418	1.95 495	0.75 298	0.09 403	0.00 1	0.18 339	0.22 471	2.57 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.05 123

NVstereo2D	0.53 385	0.22 248	2.52 434	0.00 1	0.00 1	0.58 256	0.03 418	1.62 446	0.99 499	0.05 334	0.00 1	0.48 438	0.00 1	3.88 473	0.08 209	0.00 1	0.05 355	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.06 136

NLCSM	0.41 287	0.23 251	0.41 23	0.00 1	0.00 1	0.25 130	0.03 418	1.36 418	1.82 573	0.01 143	0.00 1	0.11 297	0.10 431	3.44 450	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 485	0.18 277

MM-Stereo_test1	0.32 222	0.23 251	1.53 238	0.13 448	0.17 440	0.29 147	0.02 392	0.13 173	0.44 200	0.05 334	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.45 299	0.22 319	0.00 1	0.98 556	0.00 1	0.00 1	0.26 535	1.51 550

ISRNet	0.21 139	0.23 251	1.91 349	0.00 1	0.00 1	0.50 218	0.00 1	0.59 296	0.83 413	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.00 1	0.07 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.10 192

ours_stereo	0.11 36	0.23 251	0.70 48	0.07 411	0.25 472	0.25 130	0.00 1	0.04 64	0.17 110	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.15 178	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.31 364

HH	0.52 370	0.23 251	1.71 298	0.77 580	0.35 486	1.07 441	0.00 1	0.30 248	0.68 267	0.29 488	0.45 521	1.45 545	0.04 343	0.37 268	0.37 400	0.00 1	0.84 508	0.00 1	0.00 1	0.02 184	1.39 535

HanStereo	0.52 370	0.23 251	1.71 298	0.77 580	0.35 486	1.07 441	0.00 1	0.30 248	0.68 267	0.29 488	0.45 521	1.45 545	0.04 343	0.37 268	0.37 400	0.00 1	0.84 508	0.00 1	0.00 1	0.02 184	1.39 535

anonymousa	0.44 320	0.23 251	2.16 389	0.67 569	1.21 592	0.28 141	0.00 1	0.02 19	0.18 125	0.01 143	0.30 497	0.58 461	0.02 259	0.26 228	0.38 409	0.00 1	1.12 579	0.00 1	0.54 603	0.03 240	0.78 485

HHNet	0.53 385	0.23 251	2.29 410	0.11 436	0.00 1	1.15 509	0.25 521	0.70 313	0.78 363	0.01 143	3.49 569	0.04 192	0.69 513	0.02 28	0.70 473	0.03 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.03 85

CBMV_ROB	1.08 512	0.23 251	2.20 393	0.01 321	0.00 1	1.37 547	0.46 557	3.27 570	0.78 363	2.21 576	1.13 551	1.06 514	2.45 567	4.29 490	1.64 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.48 426

NLSM3	0.11 36	0.24 260	0.65 41	0.00 1	0.00 1	0.20 108	0.00 1	0.06 92	0.71 278	0.00 1	0.00 1	0.04 192	0.05 382	0.01 6	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.20 297

GIP-stereo	0.26 180	0.24 260	1.01 121	0.28 508	0.56 525	0.21 111	0.00 1	0.03 44	0.38 186	0.01 143	0.00 1	0.02 92	0.01 186	0.27 232	0.29 356	0.00 1	0.30 405	0.00 1	0.00 1	0.04 281	1.51 550

UPFNet	0.23 157	0.24 260	1.56 249	0.00 1	0.00 1	0.50 218	0.00 1	1.28 402	0.68 267	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.01 186	0.13 166	0.11 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.03 85

gasm-f	0.50 361	0.25 263	1.34 167	0.74 578	1.09 587	1.06 420	0.04 441	0.25 234	0.47 206	0.27 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.53 313	0.66 463	0.00 1	1.05 565	0.00 1	0.00 1	0.22 523	2.10 596

fffft	0.12 44	0.25 263	0.74 55	0.00 1	0.00 1	0.25 130	0.00 1	0.03 44	0.32 176	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.02 28	0.25 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 470	0.31 364
1: 1. 1
ProNet	0.25 175	0.25 263	1.15 136	0.08 416	0.41 497	0.84 342	0.00 1	0.06 92	0.39 192	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.13 166	0.01 50	0.00 1	0.23 391	0.00 1	0.00 1	0.09 396	1.34 533

CSP-Net	0.42 296	0.25 263	1.07 125	0.00 1	0.00 1	0.53 228	0.00 1	0.78 332	0.27 166	0.01 143	0.00 1	0.16 325	0.02 259	5.19 514	0.08 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.02 75

IRAFT_RVC	0.56 409	0.25 263	1.93 359	0.10 426	0.00 1	1.18 522	0.10 487	0.32 254	0.79 378	0.02 236	0.00 1	0.02 92	0.12 441	6.07 556	0.23 325	0.00 1	0.09 370	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.02 75

222	2.28 563	0.25 263	1.15 136	0.00 1	0.37 489	0.60 260	0.00 1	3.25 569	1.13 528	0.09 403	0.00 1	0.05 222	0.02 259	3.52 454	32.29 617	0.00 1	1.03 562	0.00 1	0.15 503	0.03 240	1.59 556

depthmonostereo	0.15 70	0.26 269	1.67 287	0.01 321	0.00 1	0.22 117	0.00 1	0.13 173	0.11 55	0.01 143	0.01 287	0.03 154	0.02 259	0.15 178	0.09 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.20 297

fffy	0.18 106	0.26 269	0.87 93	0.18 471	0.37 489	0.26 134	0.00 1	0.06 92	0.17 110	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.02 28	0.02 87	0.00 1	0.15 382	0.00 1	0.00 1	0.10 418	1.16 520

x	0.42 296	0.26 269	1.38 184	0.00 1	0.44 499	0.12 84	0.00 1	0.90 346	1.14 535	0.07 376	0.30 497	0.03 154	0.00 1	0.26 228	0.72 474	0.00 1	1.06 571	0.00 1	0.17 517	0.03 240	1.49 548

RAFT-RH_RVC	0.99 504	0.26 269	1.93 359	0.04 379	0.04 361	1.07 441	0.00 1	0.07 107	0.69 272	0.01 143	9.36 596	0.10 292	0.00 1	5.86 536	0.29 356	0.01 518	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.01 84	0.00 1

ccnet	0.59 423	0.26 269	2.24 403	0.01 321	0.08 397	0.70 302	0.18 505	1.35 416	0.43 198	0.45 524	0.66 535	0.13 307	0.38 490	3.57 457	1.09 493	0.01 518	0.00 1	0.02 550	0.00 1	0.03 240	0.16 259

UNet	0.29 197	0.26 269	2.47 425	0.00 1	0.00 1	0.71 304	0.01 316	0.52 285	0.81 397	0.00 1	0.00 1	0.37 413	0.02 259	0.46 301	0.10 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.04 103

HCRNet	0.37 256	0.27 275	1.27 154	0.00 1	0.00 1	1.09 470	0.00 1	0.56 293	0.80 388	0.01 143	0.01 287	0.06 249	0.03 310	3.22 437	0.07 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.03 85

S-Stereo	0.70 460	0.27 275	3.29 483	0.00 1	0.00 1	0.57 252	0.06 461	2.35 516	0.84 425	0.00 1	0.90 544	0.83 495	0.11 438	4.19 483	0.14 257	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.34 376

MIF-Stereo (partial)	0.14 60	0.28 277	1.74 305	0.00 1	0.00 1	0.08 61	0.00 1	0.23 227	0.17 110	0.00 1	0.01 287	0.02 92	0.02 259	0.04 91	0.04 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.01 56

qqq	0.49 353	0.28 277	1.37 178	0.00 1	0.49 513	0.14 95	0.00 1	1.23 395	1.14 535	0.07 376	0.31 502	0.01 29	0.00 1	1.38 370	0.69 470	0.00 1	1.06 571	0.00 1	0.19 532	0.03 240	1.44 542

xxxx	1.42 536	0.28 277	1.49 221	0.00 1	0.59 532	0.56 245	0.00 1	3.13 563	1.14 535	0.06 362	0.01 287	0.02 92	0.02 259	2.26 384	16.08 610	0.00 1	1.09 577	0.00 1	0.15 503	0.03 240	1.42 541

AIO_test	0.43 311	0.29 280	1.84 333	0.71 575	1.07 585	0.07 55	0.03 418	0.62 303	0.57 240	0.37 511	0.01 287	0.03 154	0.01 186	0.69 335	0.07 200	0.00 1	0.93 542	0.00 1	0.07 453	0.03 240	1.17 521

999	0.10 22	0.29 280	0.76 56	0.00 1	0.00 1	0.34 169	0.00 1	0.02 19	0.12 61	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 186	0.02 28	0.15 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.07 142

ACV-stereo	0.64 445	0.29 280	2.27 406	0.00 1	0.00 1	1.74 559	0.07 469	0.08 117	0.18 125	0.00 1	0.00 1	3.47 576	1.22 544	3.06 427	0.25 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.13 227

ACVNet-DCA	0.52 370	0.29 280	2.22 395	0.31 515	0.20 451	1.33 542	0.00 1	1.23 395	1.14 535	0.38 513	0.00 1	0.03 154	0.02 259	0.59 324	0.02 87	0.00 1	1.12 579	0.00 1	0.00 1	0.03 240	1.44 542

xx1	0.55 400	0.29 280	2.22 395	0.31 515	0.20 451	1.33 542	0.00 1	1.78 472	1.03 501	0.38 513	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.59 324	0.02 87	0.00 1	1.12 579	0.00 1	0.19 532	0.03 240	1.44 542

1test111	0.59 423	0.29 280	2.22 395	0.31 515	0.20 451	1.33 542	0.00 1	1.23 395	1.14 535	0.38 513	0.00 1	0.03 154	0.02 259	1.38 370	0.69 470	0.00 1	1.12 579	0.00 1	0.00 1	0.03 240	1.44 542

cc1	0.56 409	0.29 280	2.22 395	0.31 515	0.20 451	1.33 542	0.00 1	1.78 472	1.03 501	0.38 513	0.00 1	0.03 154	0.02 259	0.59 324	0.02 87	0.00 1	1.12 579	0.00 1	0.00 1	0.09 396	1.86 582

DualNet (step1)	0.67 454	0.30 287	2.23 400	0.00 1	0.00 1	1.25 533	0.00 1	2.79 545	1.10 518	0.05 334	0.28 490	0.31 388	0.00 1	1.55 373	0.33 376	0.40 576	0.91 528	1.05 606	0.33 596	0.01 84	0.46 415

test_sample9	1.78 554	0.30 287	2.23 400	0.00 1	0.00 1	1.25 533	0.00 1	2.79 545	1.10 518	0.05 334	0.28 490	0.31 388	0.00 1	3.37 447	8.13 586	0.40 576	13.58 618	1.05 606	0.33 596	0.01 84	0.46 415

test_sample8	2.36 567	0.30 287	2.23 400	0.00 1	0.00 1	1.25 533	0.00 1	2.50 522	0.97 494	1.99 574	0.27 481	7.36 592	3.06 577	3.37 447	8.13 586	0.40 576	13.58 618	1.05 606	0.33 596	0.01 84	0.46 415

IER	0.20 130	0.30 287	1.87 340	0.00 1	0.00 1	0.61 267	0.00 1	0.25 234	0.23 150	0.00 1	0.00 1	0.40 422	0.02 259	0.22 211	0.07 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.01 56

TransformOpticalFlow	0.88 493	0.30 287	2.86 456	0.30 512	0.03 347	1.25 533	0.05 454	1.87 486	0.80 388	0.28 486	0.37 516	1.25 532	1.50 548	6.38 572	0.22 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.07 142

test_xeample	1.52 539	0.30 287	1.50 224	0.00 1	0.58 530	0.60 260	0.00 1	3.16 564	1.14 535	0.07 376	0.08 440	0.03 154	0.02 259	3.67 465	16.54 612	0.00 1	1.08 575	0.00 1	0.15 503	0.04 281	1.50 549

edge stereo	0.62 435	0.30 287	3.04 466	0.01 321	0.03 347	0.32 155	0.03 418	1.28 402	0.69 272	0.21 462	0.32 509	1.29 534	0.19 461	4.12 480	0.40 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.14 239

rvit_0105_4	0.12 44	0.31 294	1.22 148	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.06 92	0.65 259	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 186	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 161

FC-DCNN v2	3.83 586	0.31 294	2.73 446	0.00 1	0.01 283	3.14 577	0.57 567	4.11 584	3.11 584	11.94 610	13.03 610	15.10 608	9.65 602	6.77 581	5.54 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.59 458

IGEV++	0.38 265	0.31 294	1.34 167	0.69 571	0.86 562	0.06 47	0.00 1	0.08 117	0.15 84	0.14 436	0.04 413	0.02 92	0.06 400	0.54 315	0.05 176	0.00 1	1.15 588	0.00 1	0.03 432	0.11 425	1.94 590

CoDeX	0.39 275	0.31 294	1.50 224	0.00 1	0.01 283	0.31 151	0.00 1	1.81 480	0.76 324	0.00 1	0.00 1	0.25 369	0.06 400	2.77 413	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.04 103

tt1	0.58 418	0.31 294	2.24 403	0.30 512	0.38 492	1.32 541	0.00 1	1.74 460	1.17 553	0.38 513	0.00 1	0.03 154	0.02 259	0.57 317	0.01 50	0.00 1	1.12 579	0.00 1	0.00 1	0.08 370	1.86 582

DISCO	0.35 238	0.31 294	1.99 369	0.16 460	0.16 439	0.33 167	0.00 1	0.15 183	0.30 173	0.00 1	0.01 287	1.49 548	0.00 1	1.21 363	0.63 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.12 219

SCV	0.42 296	0.32 300	1.46 215	0.37 526	0.87 564	0.21 111	0.02 392	0.51 283	0.55 226	0.30 491	0.00 1	0.00 1	0.01 186	0.57 317	0.03 114	0.00 1	0.80 493	0.00 1	0.14 496	0.18 499	2.00 591

STrans-v2	0.88 493	0.32 300	1.71 298	0.00 1	0.01 283	0.85 346	0.04 441	2.45 520	0.89 477	0.48 526	0.85 542	1.10 521	2.06 561	6.49 578	0.25 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.09 175

CroCo-Stereo	0.18 106	0.32 300	0.94 100	0.00 1	0.00 1	0.03 31	0.00 1	1.17 387	0.76 324	0.00 1	0.01 287	0.31 388	0.03 310	0.03 73	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	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
TANstereo	0.17 91	0.32 300	1.51 230	0.00 1	0.00 1	1.03 403	0.00 1	0.07 107	0.14 70	0.01 143	0.15 462	0.04 192	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 75

ac_64	0.48 347	0.32 300	2.27 406	0.04 379	0.01 283	0.44 202	0.02 392	0.36 263	0.83 413	0.15 442	0.01 287	0.88 502	0.04 343	3.90 474	0.21 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.06 136

FC-DCNN	3.67 584	0.32 300	2.78 453	0.00 1	0.01 283	3.09 576	0.58 568	3.68 578	3.04 583	11.64 609	12.38 607	13.84 605	9.79 604	6.23 565	5.39 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.60 462

HART	0.44 320	0.33 306	1.50 224	0.29 510	0.86 562	0.06 47	0.00 1	0.15 183	1.16 547	0.07 376	0.01 287	0.25 369	0.01 186	0.20 204	0.25 339	0.00 1	1.42 602	0.00 1	0.00 1	0.21 520	1.93 589

ffm	0.61 432	0.33 306	3.52 502	0.00 1	0.00 1	0.64 276	0.00 1	1.74 460	1.17 553	0.00 1	0.31 502	0.68 479	0.02 259	0.57 317	0.01 50	0.00 1	1.12 579	0.00 1	0.15 503	0.08 370	1.86 582

ff1	1.27 524	0.33 306	3.52 502	0.00 1	0.00 1	0.64 276	0.00 1	1.74 460	1.17 553	0.00 1	0.31 502	0.68 479	0.02 259	6.27 567	7.45 582	0.00 1	1.12 579	0.00 1	0.15 503	0.08 370	1.86 582

mmx	1.28 526	0.33 306	3.52 502	0.00 1	0.00 1	0.64 276	0.00 1	3.05 560	1.07 512	0.00 1	0.31 502	0.68 479	0.02 259	6.27 567	7.45 582	0.00 1	1.05 565	0.00 1	0.15 503	0.03 240	1.08 514

xxx	1.28 526	0.33 306	3.52 502	0.00 1	0.00 1	0.64 276	0.00 1	3.05 560	1.07 512	0.00 1	0.31 502	0.68 479	0.02 259	6.27 567	7.45 582	0.00 1	1.05 565	0.00 1	0.15 503	0.03 240	1.08 514

ToySt	0.42 296	0.33 306	2.09 381	0.08 416	0.55 523	0.55 237	0.00 1	0.72 321	0.55 226	0.05 334	0.26 476	0.37 413	0.00 1	0.30 244	0.54 445	0.01 518	0.58 455	0.00 1	0.14 496	0.04 281	1.33 530

test_4	0.20 130	0.33 306	1.50 224	0.08 416	0.13 426	1.04 410	0.00 1	0.05 81	0.09 46	0.10 412	0.00 1	0.02 92	0.01 186	0.27 232	0.14 257	0.00 1	0.08 367	0.00 1	0.02 417	0.13 443	0.07 142

THIR-Stereo	0.94 498	0.33 306	1.66 284	0.00 1	0.01 283	0.55 237	3.72 600	0.13 173	0.18 125	0.10 412	1.46 557	0.74 487	2.82 571	5.60 526	1.39 510	0.00 1	0.00 1	0.02 550	0.00 1	0.02 184	0.03 85

EDNetEfficient	2.95 577	0.33 306	20.38 605	0.19 477	0.83 558	1.00 390	1.95 589	0.58 295	5.15 592	8.01 603	1.79 561	0.93 505	4.16 587	3.66 464	9.80 596	0.00 1	0.03 335	0.00 1	0.06 446	0.05 297	0.13 227

RAStereo	0.10 22	0.34 315	1.29 161	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.07 107	0.12 61	0.01 143	0.01 287	0.02 92	0.01 186	0.02 28	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1

MyStereo07	0.30 209	0.34 315	1.49 221	0.00 1	0.25 472	0.98 384	0.01 316	0.06 92	0.57 240	0.35 508	0.00 1	0.01 29	0.06 400	0.49 310	0.09 219	0.00 1	0.79 489	0.00 1	0.08 458	0.02 184	0.32 367

MyStereo04	0.37 256	0.34 315	2.41 420	0.00 1	0.25 472	0.98 384	0.01 316	1.05 371	0.28 170	0.09 403	0.01 287	0.36 408	0.12 441	0.05 116	0.35 389	0.00 1	0.79 489	0.00 1	0.08 458	0.02 184	0.32 367

G-Net	1.24 522	0.34 315	3.85 519	0.05 385	0.48 511	1.68 557	0.46 557	0.23 227	0.44 200	1.33 564	8.94 594	2.28 565	0.79 524	2.37 389	1.18 495	0.01 518	0.03 335	0.02 550	0.09 467	0.07 347	0.11 207

SCV_C0	0.45 328	0.35 319	1.61 269	0.62 558	0.74 545	0.38 184	0.00 1	0.41 273	0.58 249	0.30 491	0.05 420	0.06 249	0.04 343	0.48 306	0.26 347	0.00 1	0.94 549	0.00 1	0.15 503	0.09 396	1.83 579

rvit_stereo_0081_aga	0.08 11	0.35 319	1.07 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.14 70	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 28	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103

WCG-NET	0.19 121	0.35 319	0.81 77	0.00 1	0.00 1	0.40 185	0.03 418	0.09 134	0.75 298	0.05 334	0.09 444	0.01 29	0.04 343	0.08 145	0.03 114	0.00 1	0.90 521	0.00 1	0.00 1	0.12 437	0.13 227

plain	0.17 91	0.35 319	1.92 353	0.00 1	0.00 1	0.06 47	0.01 316	0.18 204	0.43 198	0.01 143	0.01 287	0.02 92	0.01 186	0.05 116	0.05 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 545	0.01 56

DRN-Test	0.52 370	0.35 319	2.75 450	0.03 364	0.09 400	0.60 260	0.00 1	1.72 456	0.84 425	0.01 143	0.00 1	0.18 339	0.04 343	3.27 440	0.23 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.25 335

SMoEStereo_RVC	0.12 44	0.36 324	0.71 50	0.00 1	0.00 1	0.41 189	0.00 1	0.03 44	0.14 70	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 186	0.02 28	0.23 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.29 353

tt45	0.12 44	0.36 324	0.76 56	0.00 1	0.00 1	0.81 327	0.00 1	0.02 19	0.12 61	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.01 186	0.02 28	0.13 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.09 175

MyStereo06	0.53 385	0.36 324	2.90 460	0.01 321	0.00 1	1.11 489	0.01 316	0.56 293	0.49 212	0.74 544	0.45 521	1.24 531	1.02 535	0.39 281	0.34 381	0.00 1	0.60 459	0.00 1	0.08 458	0.01 84	0.33 373

MyStereo05	0.39 275	0.36 324	2.43 422	0.01 321	0.00 1	1.11 489	0.01 316	1.25 399	0.57 240	0.06 362	0.01 287	0.29 383	0.15 451	0.07 134	0.37 400	0.00 1	0.60 459	0.00 1	0.08 458	0.01 84	0.33 373

castereo++	0.17 91	0.37 328	0.59 35	0.03 364	0.00 1	0.36 178	0.00 1	0.21 213	1.16 547	0.02 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 209	0.00 1	0.19 386	0.00 1	0.21 549	0.03 240	0.20 297

MoCha-V2	0.41 287	0.37 328	1.31 163	0.55 548	1.05 583	0.20 108	0.00 1	0.13 173	0.21 143	0.11 422	0.00 1	0.17 334	0.00 1	0.49 310	0.27 352	0.00 1	1.44 604	0.00 1	0.20 544	0.04 281	1.58 555

gwcnet-sp	0.35 238	0.37 328	3.29 483	0.00 1	0.00 1	0.51 221	0.03 418	0.74 325	0.76 324	0.01 143	0.01 287	0.09 285	0.04 343	0.88 349	0.13 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.04 103

scenet	0.35 238	0.37 328	3.29 483	0.00 1	0.00 1	0.51 221	0.03 418	0.74 325	0.76 324	0.01 143	0.01 287	0.09 285	0.04 343	0.88 349	0.13 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.04 103

ssnet	0.35 238	0.37 328	3.29 483	0.00 1	0.00 1	0.51 221	0.03 418	0.74 325	0.76 324	0.01 143	0.01 287	0.09 285	0.04 343	0.88 349	0.13 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.04 103

rvit_0105_5	0.14 60	0.38 333	1.41 202	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.08 117	0.74 288	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 186	0.02 28	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.13 227

DMCA	0.30 209	0.38 333	2.48 428	0.00 1	0.01 283	0.98 384	0.01 316	0.47 277	0.80 388	0.02 236	0.01 287	0.05 222	0.00 1	0.25 220	0.29 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.10 192

stereogan	0.57 415	0.38 333	3.12 474	0.01 321	0.01 283	0.64 276	0.02 392	1.11 380	0.96 492	0.08 390	0.01 287	1.66 553	0.45 495	2.60 404	0.05 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 485	0.07 142

UGAM	0.64 445	0.39 336	2.47 425	0.09 423	0.00 1	0.64 276	0.01 316	0.07 107	0.66 264	0.00 1	0.23 471	0.84 496	0.04 343	6.35 570	0.05 176	0.00 1	0.41 420	0.00 1	0.00 1	0.28 545	0.28 351

DSFCA	0.49 353	0.39 336	1.59 261	0.00 1	0.01 283	0.96 379	0.36 549	0.40 271	0.80 388	0.03 290	0.31 502	0.04 192	0.23 473	3.83 469	0.81 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.09 175

DCRE	0.76 474	0.40 338	1.17 142	0.21 490	0.90 568	0.66 288	0.00 1	0.79 335	0.39 192	0.36 510	7.60 585	0.03 154	0.00 1	0.09 152	0.32 373	0.00 1	0.58 455	0.00 1	0.17 517	0.02 184	1.53 553

HGLStereo	0.35 238	0.40 338	1.83 330	0.00 1	0.00 1	0.65 285	0.01 316	0.68 310	0.39 192	0.03 290	0.01 287	0.47 434	0.03 310	2.14 382	0.17 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.04 103

gcap-zeroshot	0.33 227	0.41 340	1.90 347	0.07 411	0.49 513	0.78 319	0.00 1	0.30 248	0.80 388	0.02 236	0.00 1	0.62 465	0.02 259	0.42 291	0.06 194	0.00 1	0.25 397	0.00 1	0.17 517	0.00 1	0.25 335

test_for_model	0.85 491	0.41 340	1.45 213	2.49 602	0.08 397	0.81 327	0.02 392	0.34 260	0.70 275	0.18 457	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.00 1	0.04 158	0.00 1	0.89 519	0.00 1	0.00 1	8.43 614	1.07 513

MaDis-Stereo	0.11 36	0.41 340	1.31 163	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.01 316	0.08 117	0.23 150	0.01 143	0.01 287	0.04 192	0.02 259	0.03 73	0.04 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.01 56

tg	0.24 163	0.42 343	0.92 97	0.00 1	0.00 1	1.02 398	0.00 1	0.11 148	0.70 275	0.00 1	0.01 287	0.07 266	0.02 259	0.03 73	0.04 158	0.00 1	0.29 403	0.00 1	0.00 1	0.29 553	0.90 501

sAnonymous2	0.17 91	0.42 343	2.46 423	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.04 64	0.10 53	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.32 367

CroCo_RVC	0.17 91	0.42 343	2.46 423	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.04 64	0.10 53	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.32 367

MM-Stereo_test3	0.26 180	0.43 346	1.36 173	0.08 416	0.02 327	0.34 169	0.03 418	0.14 179	0.94 487	0.04 314	0.00 1	0.05 222	0.03 310	0.20 204	0.17 277	0.00 1	0.79 489	0.00 1	0.00 1	0.28 545	0.25 335

model_zeroshot	0.47 342	0.43 346	1.54 242	0.61 556	0.72 544	0.85 346	0.02 392	0.88 345	0.57 240	0.92 553	0.00 1	0.43 428	0.01 186	0.78 341	0.10 224	0.00 1	0.63 461	0.00 1	0.11 478	0.01 84	0.71 479

1111x	1.36 532	0.43 346	3.64 511	0.00 1	0.51 518	0.72 308	0.00 1	3.21 567	1.10 518	0.05 334	0.26 476	0.07 266	0.01 186	6.09 558	8.46 588	0.00 1	1.15 588	0.00 1	0.26 575	0.04 281	1.10 518

ADLNet	0.48 347	0.43 346	1.71 298	0.00 1	0.00 1	0.66 288	0.01 316	1.16 385	0.84 425	0.21 462	0.01 287	1.00 510	0.02 259	2.88 420	0.34 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 443	0.24 328

CroCo-Stereo Lap2	0.14 60	0.44 350	1.26 152	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.08 117	0.75 298	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.03 310	0.03 73	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.01 56

TRStereo	0.60 427	0.44 350	2.21 394	0.19 477	0.03 347	1.38 548	0.02 392	3.93 581	0.92 484	0.01 143	0.28 490	0.12 302	0.39 491	0.36 262	0.04 158	0.00 1	0.30 405	0.00 1	0.23 558	0.01 84	1.08 514

XX-TBD	0.18 106	0.44 350	1.52 233	0.00 1	0.00 1	0.92 370	0.00 1	0.17 198	0.14 70	0.00 1	0.21 469	0.03 154	0.00 1	0.02 28	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 75

ACVNet	0.30 209	0.44 350	1.74 305	0.01 321	0.00 1	1.06 420	0.10 487	0.23 227	0.83 413	0.02 236	0.01 287	0.70 484	0.00 1	0.08 145	0.41 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.17 265

acv_ft	0.30 209	0.44 350	1.83 330	0.00 1	0.00 1	0.42 195	0.01 316	0.69 312	0.83 413	0.23 470	0.01 287	0.70 484	0.12 441	0.08 145	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 538	0.17 265

NOSS_ROB	0.73 467	0.44 350	1.26 152	0.55 548	0.00 1	0.68 297	0.00 1	2.93 555	0.77 348	0.13 434	0.00 1	0.92 504	0.00 1	6.16 560	0.11 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.66 476

DStereoO	1.82 555	0.45 356	4.23 533	2.07 596	2.17 604	1.05 415	5.01 603	3.03 558	2.21 577	0.06 362	0.94 547	0.22 360	5.13 594	1.06 354	3.29 547	1.49 598	1.40 601	0.00 1	0.43 600	0.27 538	1.85 581

iRaftStereo_RVC	0.24 163	0.45 356	0.99 114	0.00 1	0.00 1	0.52 227	0.00 1	0.08 117	0.15 84	0.01 143	0.01 287	0.16 325	0.03 310	0.04 91	0.02 87	0.00 1	1.06 571	0.00 1	0.00 1	0.29 553	1.01 511

ELAS_RVC	3.35 582	0.45 356	4.75 546	0.25 499	0.07 389	1.56 552	7.12 611	2.23 511	5.68 594	7.77 602	7.71 589	6.55 586	10.27 605	5.63 530	6.24 575	0.00 1	0.04 345	0.03 560	0.01 400	0.11 425	0.48 426
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-Forest	1.08 512	0.45 356	1.80 325	0.02 348	0.07 389	1.09 470	0.65 572	2.57 529	0.85 450	1.33 564	0.92 545	1.36 539	1.62 550	5.94 544	2.34 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.52 440
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DPSNet	1.65 547	0.46 360	7.31 575	0.30 512	0.11 413	1.54 550	0.01 316	4.48 587	1.14 535	0.11 422	0.01 287	0.82 494	3.51 579	5.89 538	5.84 572	0.02 540	0.29 403	0.03 560	0.23 558	0.23 529	0.59 458

DLCB_ROB	0.36 248	0.46 360	1.27 154	0.00 1	0.00 1	0.45 205	0.00 1	0.66 307	0.81 397	0.03 290	0.04 413	0.66 477	0.04 343	2.35 388	0.37 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.10 192

CBMV	0.80 486	0.46 360	2.11 384	0.00 1	0.00 1	0.84 342	0.76 578	3.17 565	0.84 425	0.61 536	0.00 1	1.23 528	1.88 557	2.46 396	0.97 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.56 456
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SDNR	1.35 531	0.47 363	4.08 529	0.09 423	0.21 456	3.25 578	0.01 316	3.18 566	1.52 565	1.87 573	1.66 560	1.52 551	0.36 488	7.18 590	1.05 489	0.03 550	0.08 367	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.49 431

ssnet_v2	0.39 275	0.47 363	2.11 384	0.00 1	0.00 1	0.81 327	0.00 1	1.33 412	0.86 465	0.12 429	0.01 287	0.87 500	0.10 431	0.60 327	0.35 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 485	0.09 175

OMP-Stereo	0.71 461	0.47 363	1.36 173	0.18 471	0.06 382	1.18 522	0.00 1	1.76 467	0.78 363	0.11 422	0.59 532	0.49 446	0.00 1	6.94 588	0.25 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.07 142

delet	0.42 296	0.47 363	1.99 369	0.00 1	0.00 1	0.61 267	0.00 1	0.68 310	0.83 413	0.06 362	0.01 287	0.51 456	0.19 461	2.68 409	0.21 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.07 142

MSMD_ROB	2.26 562	0.47 363	2.67 444	0.01 321	0.00 1	5.00 589	0.21 515	1.35 416	1.87 575	6.37 598	8.46 591	7.34 591	4.30 589	4.84 504	1.91 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.30 361

xyz-stereo-finetune2	0.16 82	0.48 368	0.88 94	0.00 1	0.00 1	0.48 211	0.00 1	0.03 44	0.78 363	0.02 236	0.01 287	0.05 222	0.08 422	0.02 28	0.34 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.01 56

HI	0.15 70	0.48 368	1.79 320	0.00 1	0.00 1	0.35 172	0.00 1	0.09 134	0.07 34	0.00 1	0.01 287	0.03 154	0.01 186	0.06 124	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.07 142

CoSv	0.15 70	0.48 368	1.79 320	0.00 1	0.00 1	0.35 172	0.00 1	0.09 134	0.07 34	0.00 1	0.01 287	0.03 154	0.01 186	0.06 124	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.07 142

IIG-Stereo	0.71 461	0.48 368	1.42 206	0.05 385	0.03 347	1.18 522	0.00 1	1.75 464	0.79 378	0.01 143	0.56 530	0.53 457	0.01 186	6.87 585	0.37 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.07 142

ELAS	3.20 581	0.48 368	3.06 469	0.19 477	0.06 382	7.89 597	2.23 592	3.33 573	4.19 589	8.91 607	9.70 598	4.40 579	7.69 599	4.25 486	6.87 579	0.00 1	0.04 345	0.03 560	0.04 437	0.12 437	0.48 426
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASTEREO	0.41 287	0.49 373	0.99 114	0.78 582	1.02 580	0.57 252	0.02 392	0.15 183	0.55 226	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 268	0.21 309	0.01 518	0.92 534	0.00 1	0.17 517	0.06 326	1.87 586

AIO-Stereo-zeroshot	0.74 470	0.49 373	4.66 543	0.08 416	0.61 537	0.82 334	0.24 519	1.47 428	0.11 55	0.55 530	0.10 450	2.30 566	0.81 527	0.64 329	0.31 368	0.00 1	0.53 449	0.00 1	0.29 586	0.11 425	0.59 458

rvit_stereo_0080	0.11 36	0.49 373	0.83 83	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.02 19	0.71 278	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 186	0.02 28	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103

whm_eth	0.11 36	0.49 373	0.83 83	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.02 19	0.71 278	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 186	0.02 28	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103

GMOStereo	0.29 197	0.49 373	1.56 249	0.00 1	0.56 525	0.87 350	0.02 392	0.18 204	0.17 110	0.01 143	0.01 287	0.25 369	0.01 186	0.04 91	0.01 50	0.00 1	1.23 592	0.00 1	0.00 1	0.18 499	0.18 277

error version	0.29 197	0.49 373	1.56 249	0.00 1	0.56 525	0.87 350	0.02 392	0.18 204	0.17 110	0.01 143	0.01 287	0.25 369	0.01 186	0.04 91	0.01 50	0.00 1	1.23 592	0.00 1	0.00 1	0.18 499	0.18 277

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test-2	0.29 197	0.49 373	1.56 249	0.00 1	0.56 525	0.87 350	0.02 392	0.18 204	0.17 110	0.01 143	0.01 287	0.25 369	0.01 186	0.04 91	0.01 50	0.00 1	1.23 592	0.00 1	0.00 1	0.18 499	0.18 277

STTStereo	0.33 227	0.49 373	2.91 462	0.00 1	0.00 1	0.83 337	0.03 418	0.28 245	0.16 99	0.02 236	0.00 1	0.20 352	0.03 310	1.52 372	0.08 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.03 85

SGM_RVC	2.03 559	0.49 373	2.04 378	0.27 503	0.17 440	3.07 575	1.00 584	2.70 540	1.62 568	5.12 590	3.09 567	4.77 581	4.08 585	7.38 593	2.86 538	0.21 572	0.23 391	0.20 595	0.23 558	0.28 545	0.84 495
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Select-FE	0.66 450	0.50 383	4.37 537	0.19 477	0.45 504	0.91 362	0.27 531	0.83 340	0.24 156	0.63 537	0.00 1	1.95 555	0.49 499	0.48 306	0.43 425	0.00 1	0.38 418	0.00 1	0.32 591	0.01 84	0.74 480

MSCF	0.41 287	0.50 383	1.00 119	0.78 582	1.02 580	0.56 245	0.01 316	0.15 183	0.55 226	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 262	0.22 319	0.01 518	0.92 534	0.00 1	0.19 532	0.06 326	1.88 587

fff	0.37 256	0.50 383	2.02 372	0.00 1	0.02 327	1.06 420	0.00 1	1.90 488	0.84 425	0.16 445	0.00 1	0.04 192	0.59 509	0.04 91	0.08 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 318

DCANet	0.35 238	0.50 383	2.02 372	0.00 1	0.00 1	1.06 420	0.00 1	1.90 488	0.85 450	0.10 412	0.00 1	0.04 192	0.00 1	0.04 91	0.12 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.25 335

csc	0.37 256	0.50 383	2.02 372	0.00 1	0.02 327	1.06 420	0.00 1	1.90 488	0.84 425	0.16 445	0.00 1	0.04 192	0.59 509	0.04 91	0.08 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 318

cscssc	0.37 256	0.50 383	2.02 372	0.00 1	0.02 327	1.06 420	0.00 1	1.90 488	0.84 425	0.16 445	0.00 1	0.04 192	0.59 509	0.04 91	0.08 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 318

iResNet	0.34 231	0.50 383	1.65 281	0.00 1	0.00 1	0.70 302	0.00 1	1.60 444	0.78 363	0.01 143	0.00 1	0.04 192	0.03 310	0.15 178	1.11 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.20 297

H2IRNET	0.21 139	0.51 390	1.84 333	0.00 1	0.00 1	1.08 454	0.01 316	0.15 183	0.25 161	0.00 1	0.00 1	0.06 249	0.01 186	0.03 73	0.05 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 523	0.07 142

ADStereo(finetuned)	0.42 296	0.51 390	2.79 454	0.00 1	0.00 1	1.04 410	0.00 1	1.90 488	0.85 450	0.10 412	0.00 1	0.04 192	0.72 518	0.04 91	0.12 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.25 335

HSM	0.68 456	0.52 392	1.54 242	0.00 1	0.00 1	0.54 230	0.01 316	1.08 376	0.77 348	0.00 1	0.01 287	2.23 564	0.63 512	6.04 552	0.14 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.08 161

DStereoRT	1.63 545	0.53 393	4.52 540	0.01 321	0.12 419	1.75 560	0.06 461	1.74 460	1.63 569	0.02 236	0.13 457	1.04 513	2.37 564	5.97 545	0.47 435	0.00 1	0.48 434	9.52 618	0.00 1	0.01 84	2.27 601

xyz-stereo-finetune	0.17 91	0.53 393	0.81 77	0.00 1	0.00 1	0.55 237	0.00 1	0.02 19	0.75 298	0.02 236	0.00 1	0.05 222	0.02 259	0.02 28	0.51 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.01 56

HUF	0.65 449	0.53 393	2.77 452	0.68 570	1.21 592	0.06 47	0.00 1	0.86 342	0.57 240	0.38 513	0.00 1	0.50 450	0.00 1	0.67 332	0.22 319	0.00 1	2.00 610	0.00 1	0.00 1	0.14 462	2.39 605

rvit_0105_3	0.17 91	0.53 393	1.67 287	0.00 1	0.00 1	0.07 55	0.00 1	0.13 173	0.84 425	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 186	0.03 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.06 136

WCG-NET（raft）	0.19 121	0.53 393	0.84 88	0.00 1	0.05 373	0.36 178	0.01 316	0.08 117	0.09 46	0.06 362	0.01 287	0.05 222	0.03 310	0.08 145	0.06 194	0.00 1	1.24 596	0.00 1	0.00 1	0.13 443	0.18 277

MMNet	0.29 197	0.53 393	2.13 387	0.00 1	0.00 1	0.69 301	0.00 1	0.74 325	0.80 388	0.01 143	0.01 287	0.18 339	0.09 426	0.28 241	0.14 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.04 103

RYNet	0.63 438	0.53 393	2.18 391	0.00 1	0.00 1	0.57 252	0.00 1	1.34 414	0.85 450	0.04 314	0.00 1	0.85 497	0.04 343	5.13 510	0.77 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.27 350

VIP-Stereo	0.25 175	0.54 400	1.25 150	0.00 1	0.15 433	0.58 256	0.01 316	0.08 117	0.75 298	0.05 334	0.00 1	0.05 222	0.00 1	0.19 201	0.14 257	0.00 1	0.80 493	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.38 389

PSMNet-RUCA	0.19 121	0.54 400	1.55 244	0.00 1	0.01 283	0.47 208	0.01 316	0.30 248	0.69 272	0.04 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.05 123

TestStereo	0.35 238	0.54 400	1.74 305	0.00 1	0.00 1	0.27 139	0.00 1	0.06 92	0.05 16	0.01 143	0.00 1	0.03 154	0.01 186	4.17 482	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FCDSN-DC	2.93 576	0.54 400	2.88 459	0.00 1	0.01 283	1.78 561	0.36 549	2.20 509	1.51 564	8.28 604	10.99 603	11.61 598	8.55 600	5.36 519	4.05 556	0.02 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.48 426
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DGSMNet	1.31 528	0.55 404	3.74 516	0.80 584	1.48 598	1.60 553	3.41 599	1.72 456	0.54 221	0.01 143	0.78 540	0.48 438	0.23 473	3.16 434	0.55 446	0.98 592	1.26 597	1.34 609	1.11 611	1.06 589	1.41 540

hitnet-ft	0.49 353	0.56 405	1.96 365	0.00 1	0.00 1	0.73 310	0.10 487	0.36 263	0.26 162	0.05 334	0.13 457	0.73 486	0.16 454	4.26 487	0.41 420	0.01 518	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.05 297	0.06 136

AIO_rvc	0.50 361	0.57 406	1.92 353	0.73 576	1.08 586	0.15 96	0.03 418	0.25 234	1.13 528	0.37 511	0.02 389	0.02 92	0.03 310	0.65 330	0.09 219	0.01 518	1.06 571	0.00 1	0.02 417	0.10 418	1.77 571

rvit_105_1	0.19 121	0.57 406	1.79 320	0.00 1	0.00 1	0.16 97	0.00 1	0.21 213	0.84 425	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 186	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.04 103

psm_up	0.48 347	0.57 406	1.86 339	0.00 1	0.00 1	0.83 337	0.00 1	2.33 514	0.79 378	0.00 1	0.00 1	0.27 377	0.01 186	2.73 410	0.12 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 418	0.04 103

psmorigin	0.81 488	0.57 406	7.49 577	0.00 1	0.00 1	0.18 105	0.00 1	0.12 159	0.20 139	0.65 538	0.00 1	2.69 572	0.27 478	2.98 422	0.79 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.18 277

Sa-1000	0.44 320	0.58 410	1.85 337	0.00 1	0.22 459	1.09 470	0.01 316	2.98 556	0.75 298	0.00 1	0.09 444	0.04 192	0.00 1	0.21 207	0.00 1	0.00 1	0.50 436	0.00 1	0.13 488	0.12 437	0.12 219

StereoVision	0.24 163	0.59 411	1.92 353	0.00 1	0.00 1	0.47 208	0.01 316	0.22 218	0.84 425	0.00 1	0.30 497	0.15 316	0.02 259	0.09 152	0.04 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.01 56

MIPNet	0.42 296	0.59 411	2.22 395	0.02 348	0.00 1	1.11 489	0.09 483	1.88 487	0.88 472	0.11 422	0.06 433	0.22 360	0.19 461	0.74 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.08 370	0.12 219

APVNet	0.58 418	0.59 411	3.15 476	0.00 1	0.00 1	0.93 372	0.01 316	0.62 303	0.86 465	0.03 290	0.01 287	0.34 397	0.04 343	4.50 497	0.33 376	0.00 1	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.18 499	0.05 123

aanetorigin	0.91 496	0.59 411	3.76 517	0.11 436	0.12 419	0.40 185	0.90 582	0.15 183	0.23 150	3.44 586	1.19 554	0.35 403	1.96 560	2.81 415	1.30 503	0.02 540	0.00 1	0.02 550	0.05 441	0.28 545	0.47 423

YMNet	0.42 296	0.60 415	2.73 446	0.03 364	0.03 347	0.91 362	0.15 499	0.67 308	0.88 472	0.08 390	0.01 287	0.44 430	0.06 400	0.82 343	0.46 430	0.01 518	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.30 555	0.20 297

YMNet_1	0.42 296	0.60 415	2.73 446	0.03 364	0.03 347	0.91 362	0.15 499	0.67 308	0.88 472	0.08 390	0.01 287	0.44 430	0.06 400	0.82 343	0.46 430	0.01 518	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.30 555	0.20 297

Consistency-Raft	0.45 328	0.60 415	3.05 467	0.13 448	0.03 347	0.91 362	0.04 441	1.55 437	0.78 363	0.00 1	0.02 389	0.03 154	1.12 540	0.35 258	0.42 423	0.02 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.01 56

SACVNet	0.51 367	0.61 418	1.98 367	0.00 1	0.00 1	1.02 398	0.01 316	1.04 370	0.44 200	0.07 376	0.00 1	0.23 363	0.02 259	4.19 483	0.29 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 523	0.13 227

UCFNet_RVC	0.26 180	0.61 418	1.59 261	0.00 1	0.00 1	1.00 390	0.00 1	0.26 241	0.39 192	0.01 143	0.00 1	0.42 427	0.02 259	0.84 347	0.07 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.04 103

RASNet	0.68 456	0.62 420	2.10 383	0.02 348	0.02 327	0.60 260	0.09 483	0.64 306	0.84 425	0.11 422	0.06 433	1.51 550	0.04 343	6.07 556	0.65 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.22 307

rvit_stereo_ft	0.14 60	0.63 421	1.32 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 107	0.57 240	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 186	0.02 28	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.13 227

SA	0.43 311	0.63 421	1.92 353	0.00 1	0.22 459	1.11 489	0.00 1	2.87 552	0.75 298	0.00 1	0.01 287	0.04 192	0.01 186	0.21 207	0.00 1	0.00 1	0.40 419	0.00 1	0.14 496	0.14 462	0.22 307

MonStereo1	3.15 579	0.64 423	2.71 445	1.66 592	0.76 550	6.85 596	0.05 454	3.94 582	7.66 599	2.60 584	11.26 605	7.38 593	4.50 590	6.37 571	2.52 533	1.77 599	0.01 316	0.03 560	0.00 1	1.07 590	1.20 523

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 507	0.65 424	4.67 544	0.54 546	0.58 530	1.03 403	0.18 505	0.99 358	0.54 221	0.48 526	5.23 577	1.13 524	0.95 532	0.52 312	0.65 459	0.01 518	0.59 457	0.00 1	0.25 573	0.11 425	0.85 499

MIM_Stereo	0.29 197	0.65 424	1.73 303	0.00 1	1.03 582	0.30 148	0.00 1	0.16 194	0.18 125	0.12 429	0.00 1	0.05 222	0.01 186	0.12 163	0.01 50	0.00 1	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.13 443	1.24 526

LMCR-Stereo	0.38 265	0.65 424	1.77 313	0.00 1	0.00 1	0.82 334	0.00 1	2.33 514	0.84 425	0.00 1	0.00 1	0.04 192	0.04 343	0.29 243	0.72 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.01 56

GANet-RSSM	0.42 296	0.66 427	1.78 317	0.00 1	0.00 1	1.06 420	0.00 1	0.26 241	0.23 150	0.05 334	0.00 1	0.34 397	0.00 1	3.56 456	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.09 396	0.08 161

TestStereo1	0.32 222	0.67 428	1.66 284	0.00 1	0.23 469	1.13 503	0.01 316	0.94 354	0.76 324	0.00 1	0.05 420	0.05 222	0.01 186	0.16 182	0.05 176	0.00 1	0.24 393	0.00 1	0.00 1	0.17 492	0.23 318

SA-5K	0.32 222	0.67 428	1.66 284	0.00 1	0.23 469	1.13 503	0.01 316	0.94 354	0.76 324	0.00 1	0.05 420	0.05 222	0.01 186	0.16 182	0.05 176	0.00 1	0.24 393	0.00 1	0.00 1	0.17 492	0.23 318

XPNet_ROB	0.46 338	0.67 428	1.69 294	0.01 321	0.00 1	0.94 375	0.01 316	1.32 409	0.65 259	0.03 290	0.00 1	0.17 334	0.02 259	2.82 416	0.66 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.18 277

MyStereo8	0.50 361	0.68 431	3.08 471	0.43 537	0.01 283	1.22 530	0.00 1	0.82 338	0.20 139	0.03 290	0.41 517	0.15 316	0.04 343	0.68 333	0.12 238	0.00 1	1.39 599	0.00 1	0.03 432	0.04 281	0.63 473

GCAP-Stereo	0.38 265	0.68 431	1.41 202	0.27 503	1.00 579	0.86 349	0.00 1	0.11 148	0.56 231	0.22 466	0.31 502	0.06 249	0.00 1	0.34 253	0.35 389	0.00 1	1.04 563	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.24 328

ADLNet2	0.61 432	0.68 431	2.76 451	0.00 1	0.00 1	0.90 359	0.01 316	0.82 338	0.92 484	0.00 1	0.07 436	1.45 545	0.02 259	4.04 476	0.13 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 513	0.11 207

RP	0.52 370	0.68 431	2.56 437	0.00 1	0.01 283	0.61 267	0.02 392	1.31 407	0.62 254	0.05 334	0.01 287	0.98 508	0.17 458	2.86 418	0.33 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 443	0.09 175

CVANet_RVC	0.66 450	0.68 431	2.61 442	0.01 321	0.00 1	0.99 389	0.00 1	0.95 356	0.78 363	0.60 534	0.11 452	0.37 413	0.14 447	5.50 523	0.14 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 432	0.16 485	0.19 293

IPLG	0.59 423	0.69 436	2.25 405	0.02 348	0.00 1	1.12 494	0.07 469	1.75 464	0.79 378	0.05 334	0.00 1	0.16 325	0.14 447	4.49 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 462	0.07 142

GEStereo_RVC	0.52 370	0.69 436	1.93 359	0.01 321	0.00 1	1.03 403	0.00 1	2.22 510	0.78 363	0.00 1	0.00 1	0.14 309	0.01 186	3.19 436	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 418	0.18 277

GANet	0.75 472	0.69 436	2.47 425	0.00 1	0.00 1	0.79 321	0.08 478	0.61 300	0.76 324	0.13 434	0.16 463	0.68 479	0.46 496	5.61 528	2.02 523	0.00 1	0.03 335	0.01 534	0.00 1	0.11 425	0.37 387

PASM	0.66 450	0.70 439	4.95 554	0.02 348	0.00 1	0.31 151	0.04 441	0.60 299	0.35 183	0.19 461	0.01 287	0.46 433	0.04 343	5.16 512	0.05 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 443	0.15 252

IGEVStereo-DCA	0.47 342	0.71 440	1.28 156	0.16 460	0.15 433	0.32 155	0.00 1	0.12 159	0.56 231	0.24 475	0.01 287	0.05 222	0.07 416	1.19 359	2.07 524	0.00 1	0.47 430	0.00 1	0.10 471	0.15 470	1.75 566

rrr	0.72 464	0.71 440	4.76 547	0.16 460	0.15 433	0.32 155	0.04 441	1.80 479	0.61 251	0.24 475	0.01 287	0.05 222	0.07 416	1.19 359	2.07 524	0.00 1	0.47 430	0.00 1	0.18 526	0.15 470	1.48 547

fast-acv-ft	0.34 231	0.71 440	4.20 532	0.06 404	0.01 283	0.28 141	0.17 502	0.11 148	0.34 180	0.00 1	0.00 1	0.08 277	0.09 426	0.13 166	0.27 352	0.01 518	0.00 1	0.03 560	0.01 400	0.27 538	0.04 103

RAFT_CTSACE	0.25 175	0.71 440	2.06 380	0.00 1	0.01 283	0.49 216	0.00 1	0.37 265	0.18 125	0.01 143	0.00 1	0.34 397	0.00 1	0.25 220	0.07 200	0.00 1	0.20 388	0.00 1	0.00 1	0.25 534	0.11 207

test_xeample3	0.77 478	0.71 440	4.91 553	0.18 471	0.22 459	0.34 169	0.05 454	1.81 480	0.61 251	0.23 470	0.03 402	0.06 249	0.05 382	1.26 364	2.12 528	0.00 1	0.69 470	0.00 1	0.23 558	0.15 470	1.78 573

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 328	0.72 445	3.22 477	0.00 1	0.02 327	0.95 378	0.00 1	0.70 313	0.26 162	0.03 290	0.00 1	0.34 397	0.10 431	2.45 395	0.12 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.03 85
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TCMNet	0.58 418	0.73 446	3.56 508	0.06 404	0.01 283	0.58 256	0.05 454	1.24 398	0.85 450	0.00 1	0.00 1	0.21 354	0.02 259	3.63 462	0.10 224	0.00 1	0.00 1	0.02 550	0.00 1	0.21 520	0.36 386

test_5	0.39 275	0.73 446	2.28 408	0.01 321	0.22 459	0.84 342	0.01 316	1.02 362	0.77 348	0.12 429	0.00 1	0.30 385	0.01 186	0.82 343	0.03 114	0.00 1	0.04 345	0.00 1	0.00 1	0.15 470	0.46 415

PSMNet-RSSM	0.44 320	0.73 446	1.65 281	0.00 1	0.00 1	1.06 420	0.00 1	0.61 300	0.70 275	0.06 362	0.01 287	0.39 420	0.00 1	3.29 441	0.12 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.07 142

ETE_ROB	0.43 311	0.73 446	1.87 340	0.00 1	0.00 1	0.94 375	0.01 316	1.75 464	0.79 378	0.03 290	0.00 1	0.16 325	0.02 259	1.81 377	0.36 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.08 161

LALA_ROB	0.45 328	0.73 446	1.91 349	0.00 1	0.01 283	0.98 384	0.01 316	1.99 498	0.84 425	0.15 442	0.00 1	0.09 285	0.01 186	1.06 354	1.01 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.05 123

RAFT+CT+SA	0.38 265	0.74 451	1.84 333	0.02 348	0.27 477	1.12 494	0.00 1	0.91 347	0.75 298	0.00 1	0.00 1	0.27 377	0.01 186	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.16 383	0.00 1	0.30 589	0.13 443	0.42 400

AACVNet	0.48 347	0.74 451	1.81 328	0.00 1	0.00 1	0.55 237	0.00 1	0.22 218	0.55 226	0.03 290	0.00 1	0.11 297	0.01 186	5.22 516	0.09 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 499	0.04 103

RALCasStereoNet	0.47 342	0.74 451	1.56 249	0.21 490	0.97 575	0.36 178	0.03 418	0.20 210	0.77 348	0.10 412	0.07 436	0.05 222	0.08 422	0.35 258	0.38 409	0.00 1	1.68 608	0.00 1	0.00 1	0.10 418	1.83 579

CFNet-ft	0.40 282	0.74 451	1.74 305	0.00 1	0.00 1	1.09 470	0.00 1	0.23 227	0.22 145	0.02 236	0.00 1	0.76 488	0.00 1	2.98 422	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.03 240	0.08 161

RGC	0.61 432	0.74 451	3.31 487	0.00 1	0.01 283	0.64 276	0.00 1	1.34 414	0.26 162	0.03 290	0.61 533	0.99 509	0.19 461	3.06 427	0.81 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.10 192

CFNet_RVC	0.40 282	0.74 451	1.74 305	0.00 1	0.00 1	1.09 470	0.00 1	0.23 227	0.22 145	0.02 236	0.00 1	0.76 488	0.00 1	2.97 421	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.03 240	0.08 161

Nwc_Net	0.54 392	0.75 457	3.72 514	0.00 1	0.00 1	0.66 288	0.00 1	1.05 371	0.41 197	0.01 143	0.02 389	0.88 502	0.11 438	2.65 408	0.40 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.05 123

DeepPruner_ROB	0.34 231	0.75 457	2.38 418	0.00 1	0.00 1	1.12 494	0.03 418	0.30 248	0.16 99	0.00 1	0.00 1	0.39 420	0.03 310	1.27 366	0.14 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.10 192

WCMA_ROB	2.37 569	0.75 457	2.53 435	0.05 385	0.00 1	1.05 415	0.59 570	1.47 428	1.40 561	5.47 594	9.84 599	8.10 595	5.87 597	4.38 492	3.93 554	0.16 567	0.21 389	0.18 591	0.18 526	0.06 326	1.08 514

TDLM	0.60 427	0.76 460	1.77 313	0.05 385	0.00 1	1.10 483	0.01 316	0.51 283	0.79 378	0.34 505	0.01 287	0.27 377	0.22 471	5.44 520	0.35 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 470	0.19 293

rafts_anoy	0.37 256	0.77 461	1.68 290	0.43 537	0.99 577	0.53 228	0.04 441	0.16 194	0.14 70	0.08 390	0.01 287	0.06 249	0.06 400	0.58 323	0.21 309	0.00 1	1.44 604	0.00 1	0.01 400	0.05 297	0.14 239

raftrobust	0.30 209	0.78 462	1.65 281	0.00 1	1.25 594	0.66 288	0.03 418	0.10 142	0.32 176	0.02 236	0.00 1	0.03 154	0.03 310	0.22 211	0.13 248	0.00 1	0.44 424	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.22 307

raft_robust	0.73 467	0.81 463	1.55 244	0.00 1	0.22 459	0.68 297	0.00 1	2.56 527	0.75 298	0.01 143	0.01 287	1.12 523	1.15 541	4.56 501	0.14 257	0.00 1	0.71 475	0.00 1	0.15 503	0.08 370	0.11 207

UDGNet	0.19 121	0.81 463	1.42 206	0.00 1	0.00 1	1.06 420	0.00 1	0.05 81	0.38 186	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.10 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1

AIO-test1	0.43 311	0.82 465	2.09 381	0.38 527	0.77 551	0.55 237	0.01 316	1.43 425	0.79 378	0.03 290	0.01 287	0.03 154	0.02 259	1.26 364	0.04 158	0.00 1	0.05 355	0.00 1	0.00 1	0.15 470	0.10 192

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 409	0.82 465	1.94 362	0.12 441	0.00 1	1.12 494	0.01 316	0.96 357	0.72 284	0.00 1	0.05 420	0.37 413	0.03 310	3.45 451	0.15 268	1.07 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 485	0.25 335

NCC-stereo	0.63 438	0.82 465	3.34 490	0.03 364	0.03 347	1.04 410	0.01 316	1.03 365	0.31 174	0.14 436	0.19 465	0.64 471	0.05 382	3.67 465	1.18 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.07 142

Abc-Net	0.63 438	0.82 465	3.34 490	0.03 364	0.03 347	1.04 410	0.01 316	1.03 365	0.31 174	0.14 436	0.19 465	0.64 471	0.05 382	3.67 465	1.18 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.07 142
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.62 435	0.82 465	1.58 259	0.00 1	0.00 1	1.05 415	0.00 1	2.76 544	0.74 288	0.00 1	0.00 1	0.11 297	0.01 186	5.22 516	0.15 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.00 1

coex_refinement	0.43 311	0.83 470	1.64 276	0.05 385	0.00 1	0.55 237	0.04 441	0.85 341	0.27 166	0.02 236	0.00 1	0.36 408	0.16 454	3.01 425	0.56 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.12 219

pmcnn	2.36 567	0.83 470	6.15 571	0.33 519	0.84 560	0.35 172	0.27 531	2.18 507	1.42 562	0.48 526	7.35 583	14.60 607	0.75 521	5.45 521	5.37 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 485	0.63 473

4D-IteraStereo	0.34 231	0.84 472	2.31 412	0.00 1	0.00 1	0.42 195	0.04 441	0.10 142	0.09 46	0.02 236	0.01 287	0.00 1	0.01 186	0.36 262	0.49 438	0.00 1	0.36 414	0.00 1	0.00 1	0.07 347	1.72 562

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 392	0.84 472	3.67 512	0.00 1	0.00 1	0.56 245	0.00 1	1.40 423	0.80 388	0.00 1	0.00 1	0.06 249	0.13 445	1.76 376	1.42 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.08 161

MLCV	0.35 238	0.84 472	1.96 365	0.00 1	0.00 1	0.48 211	0.00 1	0.81 337	0.29 172	0.10 412	0.00 1	0.28 380	0.03 310	1.32 368	0.80 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.09 175

FBW_ROB	1.04 510	0.84 472	2.48 428	0.10 426	0.01 283	0.64 276	0.01 316	2.37 518	0.83 413	0.01 143	0.01 287	1.09 520	0.05 382	8.21 595	2.94 541	0.05 557	0.01 316	0.09 583	0.01 400	0.06 326	0.97 509

G2L-ROB	0.38 265	0.85 476	2.28 408	0.00 1	0.00 1	0.81 327	0.00 1	0.10 142	0.28 170	0.00 1	0.00 1	0.16 325	0.00 1	2.57 402	0.40 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.11 207

iRaft-Stereo_5w	0.60 427	0.85 476	1.83 330	0.01 321	0.59 532	0.31 151	0.00 1	0.72 321	0.79 378	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.01 186	6.12 559	0.03 114	0.00 1	0.12 376	0.00 1	0.00 1	0.24 530	0.26 344

UDG	0.55 400	0.86 478	2.15 388	0.00 1	0.00 1	0.98 384	0.00 1	2.09 504	0.83 413	0.08 390	0.00 1	1.49 548	0.18 459	1.20 362	1.07 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.09 175

MeshStereo	2.79 574	0.86 478	3.12 474	0.02 348	0.02 327	1.51 549	0.91 583	3.50 576	1.54 566	11.28 608	7.62 587	11.49 597	2.94 573	6.81 583	3.45 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 545	0.39 391
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
LL-Strereo2	0.34 231	0.87 480	1.70 296	0.64 563	0.84 560	0.54 230	0.04 441	0.15 183	0.18 125	0.02 236	0.00 1	0.03 154	0.02 259	0.26 228	0.26 347	0.00 1	0.13 379	0.00 1	0.01 400	0.04 281	0.98 510

DDUNet	0.51 367	0.87 480	2.33 414	0.00 1	0.00 1	0.80 325	0.01 316	1.16 385	0.77 348	0.08 390	0.01 287	1.11 522	0.01 186	2.02 379	0.77 478	0.02 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.10 192

RAFT	0.32 222	0.87 480	1.48 218	0.29 510	0.41 497	0.12 84	0.07 469	0.12 159	0.51 215	0.00 1	0.01 287	0.47 434	0.04 343	0.04 91	0.02 87	0.00 1	0.70 473	0.00 1	0.01 400	0.42 570	0.75 481

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 287	0.87 480	1.78 317	0.00 1	0.91 569	1.06 420	0.00 1	0.70 313	0.77 348	0.05 334	0.00 1	0.06 249	0.06 400	0.06 124	0.26 347	0.00 1	0.69 470	0.00 1	0.00 1	0.20 513	0.80 486

cf-r	0.46 338	0.87 480	2.51 432	0.00 1	0.00 1	1.06 420	0.00 1	0.52 285	0.64 256	0.09 403	0.00 1	0.65 475	0.00 1	2.51 398	0.12 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.09 175

AF-Net	0.60 427	0.87 480	3.34 490	0.00 1	0.00 1	0.41 189	0.01 316	1.52 433	0.64 256	0.17 455	0.05 420	1.28 533	0.46 496	2.51 398	0.52 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 437	0.10 192

G2L-Stereo_test	0.45 328	0.88 486	2.16 389	0.00 1	0.00 1	0.64 276	0.03 418	0.47 277	0.23 150	0.01 143	0.00 1	0.56 460	0.00 1	3.31 442	0.29 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 443	0.24 328

G2L-Stereo	0.48 347	0.89 487	2.57 439	0.00 1	0.00 1	0.58 256	0.01 316	0.48 280	0.24 156	0.00 1	0.00 1	0.33 394	0.06 400	4.03 475	0.10 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 462	0.10 192

CBFPSM	0.42 296	0.89 487	2.62 443	0.00 1	0.00 1	0.32 155	0.00 1	0.37 265	0.82 404	0.01 143	0.01 287	1.65 552	1.00 534	0.27 232	0.34 381	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.10 192

raft+_RVC	0.35 238	0.89 487	1.67 287	0.00 1	1.28 595	0.67 294	0.04 441	0.08 117	0.15 84	0.01 143	0.00 1	0.02 92	0.04 343	0.16 182	0.18 284	0.00 1	1.39 599	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.44 411

EDNetEfficientorigin	6.27 599	0.89 487	98.14 629	0.02 348	0.04 361	0.40 185	0.02 392	0.35 261	2.94 582	6.98 600	3.06 566	1.29 534	1.87 556	4.32 491	4.60 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.35 382

StereoDRNet	0.50 361	0.89 487	2.96 463	0.02 348	0.06 382	0.51 221	0.00 1	0.45 275	0.84 425	0.00 1	0.00 1	0.33 394	0.02 259	2.82 416	0.69 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.28 351

GMStereo	0.14 60	0.90 492	1.71 298	0.00 1	0.00 1	0.03 31	0.00 1	0.04 64	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.02 259	0.02 28	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	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
iinet-f	0.59 423	0.91 493	5.57 563	0.00 1	0.01 283	0.78 319	0.00 1	1.81 480	0.84 425	0.03 290	0.00 1	0.41 424	0.43 492	0.42 291	0.12 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 563	0.08 161

dd	0.23 157	0.91 493	1.69 294	0.01 321	0.00 1	1.02 398	0.00 1	0.09 134	0.68 267	0.01 143	0.00 1	0.02 92	0.02 259	0.01 6	0.00 1	0.01 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.01 56

PA-Net	0.72 464	0.91 493	3.91 520	0.03 364	0.07 389	0.87 350	0.02 392	0.78 332	0.83 413	0.01 143	0.00 1	0.43 428	0.06 400	5.10 509	1.30 503	0.01 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.12 219
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispNO	0.79 484	0.92 496	3.35 493	0.00 1	0.00 1	0.73 310	0.02 392	1.72 456	0.76 324	0.01 143	0.53 529	1.33 537	0.06 400	5.13 510	0.92 484	0.00 1	0.00 1	0.03 560	0.11 478	0.05 297	0.07 142

RALAANet	0.22 145	0.93 497	1.77 313	0.00 1	0.00 1	0.35 172	0.01 316	0.45 275	0.06 28	0.01 143	0.00 1	0.05 222	0.09 426	0.07 134	0.22 319	0.00 1	0.24 393	0.00 1	0.04 437	0.14 462	0.01 56

DMCA-RVC	0.44 320	0.94 498	4.10 530	0.00 1	0.03 347	0.76 316	0.03 418	0.11 148	0.15 84	0.01 143	0.01 287	0.08 277	0.32 484	1.61 375	0.51 439	0.00 1	0.02 327	0.01 534	0.00 1	0.03 240	0.05 123

DispFullNet	1.25 523	0.95 499	3.73 515	1.00 587	0.79 553	0.43 198	0.01 316	1.70 454	0.82 404	2.55 582	0.63 534	1.08 517	8.75 601	0.84 347	1.36 509	0.00 1	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.24 530	0.19 293

HITNet	0.31 219	0.97 500	2.32 413	0.00 1	0.00 1	0.24 128	0.01 316	1.38 420	0.37 185	0.00 1	0.00 1	0.14 309	0.02 259	0.05 116	0.19 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.41 396
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
dad	0.24 163	0.98 501	1.61 269	0.00 1	0.00 1	1.03 403	0.00 1	0.03 44	0.38 186	0.01 143	0.00 1	0.02 92	0.01 186	0.65 330	0.11 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1

AASNet	0.40 282	0.98 501	2.57 439	0.00 1	0.00 1	0.93 372	0.01 316	0.79 335	0.82 404	0.01 143	0.00 1	0.38 418	0.02 259	0.62 328	0.43 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 557	0.14 239

111	0.42 296	0.98 501	2.02 372	0.00 1	0.02 327	1.06 420	0.03 418	1.98 497	0.83 413	0.30 491	0.01 287	0.21 354	0.05 382	0.13 166	0.09 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.65 475

AFF-stereo	0.36 248	0.98 501	1.62 273	0.00 1	0.09 400	0.92 370	0.00 1	0.62 303	0.84 425	0.08 390	0.00 1	0.05 222	0.05 382	0.16 182	0.06 194	0.00 1	0.63 461	0.00 1	0.00 1	0.24 530	0.84 495

GCST	0.46 338	0.99 505	2.56 437	0.00 1	0.82 556	0.32 155	0.03 418	0.23 227	0.08 37	0.05 334	0.41 517	0.14 309	0.04 343	3.09 431	0.30 362	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.10 192

GwcNet	0.64 445	0.99 505	5.43 561	0.00 1	0.00 1	0.41 189	0.10 487	0.50 281	0.97 494	0.05 334	0.00 1	0.63 467	0.05 382	2.87 419	0.55 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 508	0.13 227

CC-Net-ROB	0.77 478	0.99 505	2.18 391	0.07 411	0.00 1	1.09 470	0.01 316	3.10 562	0.75 298	0.01 143	0.00 1	0.14 309	0.01 186	5.65 531	0.34 381	0.56 580	0.00 1	0.21 596	0.00 1	0.17 492	0.02 75

ADCL	1.70 550	1.00 508	5.82 568	0.07 411	0.04 361	2.14 567	2.27 593	1.26 400	1.09 517	1.55 567	1.08 550	1.23 528	1.53 549	2.38 391	12.21 602	0.01 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 437	0.16 259

ADCPNet	1.58 542	1.00 508	8.71 584	0.01 321	0.19 445	2.69 570	0.26 529	1.15 383	0.54 221	0.04 314	0.02 389	1.41 542	1.76 552	2.52 400	9.78 595	0.00 1	0.46 428	0.00 1	0.64 606	0.07 347	0.34 376

NCCL2	0.38 265	1.00 508	2.12 386	0.00 1	0.01 283	0.79 321	0.00 1	0.59 296	0.38 186	0.01 143	0.00 1	0.02 92	0.03 310	2.31 387	0.21 309	0.00 1	0.00 1	0.02 550	0.00 1	0.04 281	0.13 227

z-ln-s-r	0.92 497	1.04 511	4.07 527	0.00 1	0.00 1	0.32 155	0.01 316	2.23 511	0.97 494	0.00 1	0.00 1	0.16 325	0.00 1	4.86 506	4.48 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.16 259

GwcNet-RSSM	0.53 385	1.04 511	2.48 428	0.00 1	0.00 1	1.06 420	0.00 1	0.74 325	0.76 324	0.21 462	0.01 287	0.36 408	0.00 1	3.65 463	0.11 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 443	0.07 142

HBP-ISP	0.90 495	1.05 513	3.07 470	0.14 452	0.01 283	1.67 556	0.47 561	3.22 568	0.76 324	1.13 559	0.11 452	0.50 450	0.91 531	4.51 499	0.10 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.22 307

BEATNet_4x	0.39 275	1.05 513	2.97 464	0.00 1	0.00 1	0.30 148	0.01 316	1.22 391	0.46 205	0.00 1	0.00 1	0.31 388	0.03 310	0.37 268	0.64 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.42 400

SHD	0.76 474	1.05 513	4.19 531	0.65 565	0.21 456	0.01 12	0.01 316	1.48 430	0.83 413	1.69 568	0.00 1	0.63 467	0.09 426	2.22 383	1.51 512	0.00 1	0.21 389	0.00 1	0.07 453	0.15 470	0.11 207

GANetREF_RVC	0.63 438	1.05 513	3.03 465	0.00 1	0.00 1	1.16 514	0.01 316	2.03 501	0.75 298	0.00 1	0.01 287	0.28 380	0.04 343	4.13 481	0.10 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.05 123
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
PSMNet_ROB	0.54 392	1.05 513	2.53 435	0.00 1	0.00 1	0.91 362	0.00 1	0.33 258	0.75 298	0.01 143	0.00 1	0.25 369	0.03 310	3.45 451	1.31 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.10 192

PDISCO_ROB	0.72 464	1.06 518	3.39 497	0.18 471	0.00 1	1.54 550	0.01 316	2.80 548	0.73 287	0.16 445	0.01 287	0.80 493	0.28 479	2.38 391	0.48 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 563	0.18 277

PWC_ROB	0.84 490	1.08 519	5.06 555	0.00 1	0.00 1	0.21 111	0.00 1	2.71 541	0.82 404	0.00 1	0.20 467	0.29 383	0.03 310	3.58 458	2.10 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 566	0.26 344

PVD	1.08 512	1.09 520	4.07 527	0.61 556	1.15 591	0.72 308	0.01 316	0.93 353	1.18 556	2.39 580	0.00 1	0.65 475	0.11 438	2.60 404	4.29 558	0.00 1	0.82 499	0.00 1	0.13 488	0.12 437	0.75 481

ADCRef	1.10 516	1.10 521	4.78 549	0.02 348	0.02 327	0.87 350	0.31 537	0.76 330	0.88 472	0.71 543	0.17 464	0.18 339	0.80 525	2.63 407	8.56 589	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.11 207

Wz-Net-LNSev	0.46 338	1.11 522	5.46 562	0.00 1	0.00 1	0.51 221	0.00 1	0.41 273	0.91 481	0.00 1	0.01 287	0.23 363	0.03 310	0.12 163	0.25 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.15 252

CFNet	0.66 450	1.12 523	2.37 416	0.00 1	0.00 1	1.06 420	0.01 316	1.36 418	0.74 288	0.01 143	0.01 287	0.13 307	0.01 186	5.85 535	0.30 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 499	0.07 142

NaN_ROB	1.04 510	1.12 523	3.41 498	0.17 469	0.19 445	0.57 252	0.37 551	2.65 535	0.98 498	0.55 530	0.32 509	0.47 434	1.16 542	5.20 515	2.78 536	0.00 1	0.02 327	0.01 534	0.05 441	0.13 443	0.54 448

AIO-test2	0.43 311	1.13 525	1.82 329	0.34 522	0.22 459	0.56 245	0.01 316	1.30 406	0.77 348	0.00 1	0.00 1	0.19 347	0.04 343	0.91 352	0.05 176	0.89 590	0.06 359	0.00 1	0.01 400	0.07 347	0.22 307

ACRE	0.45 328	1.14 526	3.22 477	0.12 441	0.00 1	0.90 359	0.20 509	1.77 470	0.84 425	0.04 314	0.01 287	0.15 316	0.06 400	0.16 182	0.18 284	0.00 1	0.03 335	0.01 534	0.02 417	0.17 492	0.04 103

WAO-6	2.63 571	1.16 527	3.22 477	0.00 1	0.00 1	3.86 585	0.28 534	6.13 594	7.35 597	0.60 534	6.78 581	7.62 594	2.68 570	6.42 573	6.11 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 492	0.12 219

CIPLG	0.44 320	1.17 528	2.82 455	0.10 426	0.01 283	0.93 372	0.20 509	1.76 467	0.85 450	0.04 314	0.01 287	0.16 325	0.06 400	0.16 182	0.19 299	0.00 1	0.04 345	0.01 534	0.01 400	0.17 492	0.04 103

DeepPrunerF	1.44 537	1.17 528	9.82 588	0.02 348	0.09 400	0.90 359	0.00 1	1.42 424	6.76 596	0.23 470	0.01 287	0.22 360	0.14 447	5.71 534	1.94 521	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.02 417	0.20 513	0.14 239

iResNet_ROB	0.40 282	1.20 530	1.77 313	0.00 1	0.00 1	0.73 310	0.00 1	1.03 365	0.77 348	0.07 376	0.01 287	0.08 277	0.01 186	1.85 378	0.38 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.09 175

FADNet	0.64 445	1.21 531	3.32 489	0.00 1	0.01 283	0.79 321	0.01 316	1.01 360	0.65 259	0.01 143	0.01 287	0.17 334	0.15 451	4.45 494	0.37 400	0.17 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 572	0.12 219

FADNet-RVC-Resample	0.62 435	1.24 532	4.23 533	0.03 364	0.04 361	0.41 189	0.09 483	1.32 409	0.52 217	0.01 143	0.03 402	0.44 430	0.05 382	3.11 432	0.21 309	0.07 560	0.12 376	0.05 574	0.02 417	0.11 425	0.35 382

IPLGR_C	0.45 328	1.25 533	3.05 467	0.10 426	0.01 283	0.91 362	0.20 509	1.77 470	0.86 465	0.04 314	0.01 287	0.15 316	0.07 416	0.16 182	0.19 299	0.00 1	0.04 345	0.01 534	0.02 417	0.17 492	0.04 103

FADNet_RVC	0.69 459	1.26 534	3.48 501	0.00 1	0.00 1	1.10 483	0.01 316	1.57 439	0.65 259	0.02 236	0.05 420	0.26 376	0.03 310	3.16 434	0.30 362	0.21 572	0.25 397	0.08 582	0.28 584	0.53 575	0.62 467

AANet_RVC	0.94 498	1.27 535	3.68 513	0.01 321	0.00 1	0.68 297	0.01 316	0.92 349	0.22 145	0.02 236	1.41 556	0.95 506	0.04 343	5.97 545	3.10 544	0.16 567	0.10 372	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.26 344

MFMNet_re	0.38 265	1.27 535	3.38 496	0.65 565	0.00 1	0.17 102	0.02 392	0.07 107	1.02 500	0.03 290	0.03 402	0.12 302	0.00 1	0.27 232	0.37 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 508	0.11 207

DN-CSS_ROB	0.38 265	1.27 535	2.50 431	0.01 321	0.00 1	1.01 392	0.00 1	1.21 389	0.83 413	0.02 236	0.00 1	0.19 347	0.02 259	0.10 156	0.19 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 535	0.03 85

SPS-STEREO	1.19 521	1.27 535	3.45 500	0.00 1	0.01 283	0.40 185	0.16 501	0.71 319	1.03 501	2.41 581	0.77 539	2.13 562	0.44 493	5.68 533	4.06 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	1.24 526
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ARAFT	0.68 456	1.29 539	3.36 494	0.00 1	0.00 1	1.21 528	0.00 1	2.71 541	0.81 397	0.07 376	0.00 1	0.18 339	0.03 310	3.47 453	0.05 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 508	0.22 307

FADNet-RVC	0.63 438	1.29 539	3.79 518	0.01 321	0.00 1	0.47 208	0.00 1	1.51 432	0.23 150	0.00 1	0.01 287	0.12 302	0.06 400	4.05 477	0.36 397	0.00 1	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.42 570	0.17 265

XQC	0.94 498	1.30 541	4.44 538	0.65 565	0.07 389	0.42 195	0.01 316	2.88 553	0.85 450	0.28 486	0.01 287	0.67 478	0.21 466	3.24 439	3.25 546	0.00 1	0.24 393	0.00 1	0.04 437	0.20 513	0.11 207

w-ln-seven-2	1.01 509	1.32 542	7.65 578	0.00 1	0.00 1	0.37 182	0.00 1	1.22 391	0.90 479	0.00 1	0.00 1	0.28 380	0.05 382	4.77 503	3.13 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 485	0.35 382

DFGA-Net	0.49 353	1.32 542	2.51 432	0.00 1	0.02 327	0.71 304	0.01 316	0.37 265	0.34 180	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.01 186	3.87 472	0.46 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 523	0.02 75

Syn2CoEx	0.71 461	1.32 542	4.61 542	0.00 1	0.00 1	0.12 84	0.01 316	1.08 376	0.84 425	0.04 314	0.00 1	0.49 446	0.21 466	4.92 507	0.04 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 462	0.32 367

RAFT + AFF	0.79 484	1.36 545	2.40 419	0.00 1	0.04 361	1.12 494	0.06 461	1.73 459	0.81 397	0.02 236	0.00 1	0.18 339	1.49 547	4.97 508	0.67 468	0.00 1	0.17 384	0.00 1	0.00 1	0.33 559	0.46 415

SAMSARA	1.56 540	1.37 546	4.23 533	1.04 588	0.75 547	4.48 586	0.13 496	1.61 445	0.74 288	3.69 587	0.66 535	3.16 574	1.06 538	4.44 493	2.82 537	0.00 1	0.63 461	0.00 1	0.13 488	0.10 418	0.22 307

Wz-Net-MNSev	0.63 438	1.38 547	4.48 539	0.00 1	0.00 1	0.22 117	0.01 316	1.31 407	1.13 528	0.01 143	0.05 420	0.14 309	0.16 454	3.05 426	0.40 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.23 318

RTSC	0.99 504	1.38 547	4.55 541	0.22 493	0.19 445	0.23 127	0.01 316	1.46 426	0.84 425	0.31 497	0.35 511	0.58 461	0.04 343	2.47 397	5.88 573	0.00 1	0.53 449	0.00 1	0.14 496	0.35 560	0.29 353

LL-Strereo	0.97 501	1.43 549	3.41 498	0.01 321	0.50 515	0.63 273	0.01 316	2.00 499	0.77 348	0.48 526	0.00 1	0.54 458	0.29 480	6.25 566	0.10 224	0.01 518	0.93 542	0.00 1	0.00 1	0.28 545	1.72 562

IMH-64-1	2.28 563	1.45 550	2.87 457	2.19 599	0.59 532	2.82 572	1.58 586	5.84 592	1.16 547	1.09 557	4.77 574	2.07 559	2.42 565	5.90 539	3.91 552	4.00 608	0.04 345	0.02 550	0.00 1	2.07 596	0.82 491

IMH-64	2.28 563	1.45 550	2.87 457	2.19 599	0.59 532	2.82 572	1.58 586	5.84 592	1.16 547	1.09 557	4.77 574	2.07 559	2.42 565	5.90 539	3.91 552	4.00 608	0.04 345	0.02 550	0.00 1	2.07 596	0.82 491

w-ln-seven	0.98 502	1.47 552	6.86 574	0.00 1	0.00 1	1.23 531	0.00 1	1.22 391	0.83 413	0.18 457	0.01 287	0.50 450	0.02 259	3.79 468	2.93 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 470	0.32 367

CSAN	1.34 530	1.48 553	4.78 549	0.15 455	0.08 397	0.71 304	0.68 574	2.81 549	1.12 526	0.96 555	2.86 564	0.79 492	1.67 551	5.61 528	2.61 534	0.01 518	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.15 470	0.26 344

StereoAnything_RVC	0.49 353	1.49 554	2.29 410	0.40 533	0.87 564	0.01 12	0.00 1	0.02 19	1.06 509	0.05 334	0.26 476	0.07 266	0.01 186	0.30 244	0.18 284	0.00 1	0.73 482	0.00 1	0.00 1	0.58 579	1.53 553

ADCP+	1.56 540	1.51 555	8.93 585	0.01 321	0.03 347	1.27 539	0.77 580	1.03 365	0.95 488	0.02 236	0.01 287	0.95 506	1.02 535	0.48 306	14.01 604	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 418	0.15 252

LSM	4.80 592	1.52 556	19.84 604	4.35 609	38.64 615	0.85 346	2.31 594	0.86 342	1.78 572	3.14 585	3.02 565	0.62 465	0.69 513	3.61 461	1.28 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 443	13.38 617

SANet	2.30 566	1.58 557	5.68 565	0.03 364	0.04 361	2.78 571	0.82 581	2.99 557	8.32 601	1.70 569	4.04 570	4.26 577	4.02 584	5.90 539	3.42 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.37 387

LE_ROB	10.29 607	1.64 558	11.96 595	1.47 591	1.36 597	3.30 579	4.79 601	5.05 590	42.09 619	51.68 619	13.28 611	14.08 606	25.92 615	7.21 591	21.19 615	0.05 557	0.06 359	0.13 589	0.19 532	0.08 370	0.35 382

WAO-7	2.74 573	1.65 559	3.36 494	0.03 364	0.05 373	4.68 587	0.53 566	6.21 595	4.59 591	1.73 570	7.61 586	5.56 582	3.68 581	8.96 597	5.50 569	0.00 1	0.00 1	0.33 598	0.02 417	0.19 508	0.18 277

SuperB	1.87 556	1.70 560	10.02 590	0.02 348	0.01 283	0.87 350	0.75 577	2.15 506	0.87 469	0.05 334	0.05 420	0.33 394	0.87 530	5.17 513	5.60 571	0.01 518	0.00 1	0.02 550	0.01 400	8.38 613	0.42 400

iResNetv2_ROB	0.51 367	1.70 560	3.96 523	0.00 1	0.00 1	0.60 260	0.00 1	1.81 480	0.82 404	0.03 290	0.00 1	0.08 277	0.02 259	0.16 182	0.59 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 557	0.09 175

PWCDC_ROB	1.13 519	1.70 560	3.52 502	0.00 1	0.00 1	1.15 509	0.00 1	2.49 521	1.39 560	0.02 236	8.80 593	0.34 397	0.09 426	1.11 357	1.20 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 577	0.21 306

SQANet	0.58 418	1.73 563	3.08 471	0.05 385	0.48 511	0.36 178	0.03 418	0.52 285	0.74 288	0.04 314	0.23 471	0.50 450	0.06 400	2.37 389	0.97 486	0.02 540	0.03 335	0.01 534	0.00 1	0.21 520	0.11 207

ADCMid	1.62 544	1.76 564	8.67 583	0.04 379	0.03 347	1.61 554	0.17 502	1.49 431	1.15 544	0.88 551	0.57 531	0.86 499	0.69 513	1.18 358	12.53 603	0.01 518	0.00 1	0.29 597	0.08 458	0.20 513	0.24 328

otaku	0.77 478	1.78 565	3.28 482	0.09 423	0.13 426	0.88 358	0.05 454	0.78 332	0.76 324	0.03 290	1.37 555	1.03 511	0.14 447	2.73 410	1.34 508	0.06 559	0.04 345	0.01 534	0.00 1	0.63 580	0.34 376

Ntro	0.75 472	1.79 566	3.54 507	0.05 385	0.37 489	1.03 403	0.02 392	0.99 358	0.76 324	0.02 236	0.00 1	0.76 488	0.08 422	3.23 438	1.32 506	0.07 560	0.04 345	0.01 534	0.00 1	0.84 586	0.13 227

NVStereoNet_ROB	1.74 552	1.83 567	4.79 551	0.81 585	0.29 480	0.67 294	0.03 418	1.46 426	1.75 571	0.65 538	5.98 579	2.38 567	2.95 576	6.77 581	2.70 535	0.69 582	0.37 415	0.04 572	0.19 532	0.27 538	0.24 328
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Wz-Net-SNSev	1.00 507	1.84 568	7.92 579	0.00 1	0.00 1	0.30 148	0.00 1	1.27 401	0.85 450	0.01 143	0.01 287	0.40 422	0.10 431	5.27 518	1.29 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 523	0.45 414

RainbowNet	0.80 486	1.85 569	3.31 487	0.13 448	0.05 373	1.30 540	0.07 469	2.03 501	0.76 324	0.02 236	0.02 389	1.13 524	0.25 476	2.40 393	1.07 491	0.72 583	0.05 355	0.00 1	0.00 1	0.53 575	0.30 361

UNDER WATER	6.65 601	1.86 570	10.48 593	4.84 610	2.74 606	8.59 600	0.76 578	8.83 602	22.15 613	4.99 589	6.27 580	15.66 609	10.39 606	9.52 602	9.42 592	3.50 607	0.05 355	1.34 609	0.03 432	7.17 612	4.42 611

IMH	3.15 579	1.88 571	3.60 509	2.20 601	0.66 540	5.10 590	0.24 519	6.87 597	4.29 590	2.29 578	7.42 584	6.28 583	3.90 582	7.15 589	3.65 551	4.34 611	0.14 380	0.05 574	0.00 1	2.16 598	0.76 483

FINET	2.05 560	1.88 571	5.76 567	0.81 585	0.99 577	3.54 581	3.33 598	3.89 580	3.81 587	0.89 552	1.55 559	1.21 527	2.31 563	4.20 485	2.42 532	0.81 589	1.36 598	0.00 1	0.21 549	0.27 538	1.80 575

MFN_U_SF_RVC	1.09 515	1.88 571	5.37 559	0.15 455	0.10 408	0.56 245	0.10 487	1.29 405	0.47 206	0.45 524	0.27 481	1.30 536	0.72 518	4.08 478	2.28 530	0.29 575	0.34 409	0.35 599	0.55 604	0.63 580	0.60 462

GASNet	0.78 483	1.91 574	4.72 545	0.00 1	0.00 1	0.55 237	0.02 392	1.39 422	0.47 206	0.01 143	0.13 457	0.50 450	0.12 441	4.27 488	0.96 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 569	0.09 175

WZ-Net	1.68 548	1.91 574	12.17 596	0.00 1	0.00 1	0.83 337	0.00 1	1.68 451	0.84 425	0.05 334	0.01 287	1.08 517	2.88 572	6.91 586	4.78 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 462	0.24 328

ktn	5.26 594	1.94 576	3.97 524	3.50 606	1.06 584	8.17 598	2.01 590	9.53 605	16.88 608	5.28 593	12.55 609	13.68 603	4.08 585	8.46 596	4.61 561	5.84 614	0.02 327	0.00 1	0.00 1	2.63 600	0.92 504

ACVNet-4b	1.38 533	1.94 576	5.73 566	0.20 485	0.04 361	1.01 392	0.01 316	1.70 454	0.86 465	0.04 314	0.95 548	1.95 555	0.31 483	6.69 579	2.11 527	2.78 606	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.89 587	0.34 376

KSHMR	3.98 587	1.95 578	4.86 552	3.06 604	1.84 601	5.37 591	0.45 555	9.03 603	13.93 607	2.07 575	9.17 595	7.12 588	2.12 562	5.60 526	3.40 548	2.12 603	0.44 424	0.53 602	0.23 558	4.01 603	2.35 604

LVE	3.01 578	1.95 578	4.27 536	0.56 551	0.45 504	2.06 566	0.06 461	7.66 599	9.65 604	0.08 390	10.94 602	8.86 596	1.82 554	7.24 592	1.62 515	2.04 600	0.17 384	0.04 572	0.24 570	0.24 530	0.23 318

notaker	4.71 591	2.04 580	5.58 564	4.15 607	0.96 572	4.99 588	0.39 552	7.65 598	2.25 578	5.67 596	11.58 606	16.87 610	4.26 588	8.06 594	6.65 578	5.74 613	0.02 327	0.10 584	0.07 453	5.45 607	1.65 560

Dean	2.72 572	2.05 581	6.17 572	0.39 531	0.44 499	1.21 528	0.48 563	8.36 601	8.46 602	1.48 566	8.08 590	6.95 587	1.44 546	4.50 497	2.00 522	0.79 585	0.00 1	0.01 534	0.00 1	1.11 591	0.39 391

ACVNet_2	1.59 543	2.07 582	5.42 560	0.12 441	0.09 400	1.36 546	0.17 502	2.72 543	0.97 494	0.44 523	3.37 568	6.53 585	0.16 454	5.48 522	1.87 519	0.16 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 566	0.47 423

DStereoSA	5.70 597	2.09 583	9.16 587	3.43 605	5.08 612	5.41 592	10.28 614	5.20 591	6.11 595	2.27 577	13.77 612	2.48 569	14.20 610	6.83 584	9.62 593	2.07 601	4.80 615	0.18 591	4.60 615	1.01 588	5.48 613

TorneroNet-64	6.70 602	2.13 584	3.92 521	2.14 597	0.65 538	19.09 612	0.28 534	12.19 610	25.73 617	6.44 599	12.54 608	19.33 613	4.76 593	10.25 604	6.87 579	1.10 595	0.00 1	0.12 586	0.00 1	4.20 604	2.19 600

ACVNet_1	1.38 533	2.15 585	6.35 573	0.35 524	0.03 347	1.26 538	0.10 487	2.02 500	0.85 450	0.35 508	0.01 287	4.32 578	1.77 553	4.85 505	1.67 518	0.92 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 560	0.30 361

UNDER WATER-64	7.33 604	2.16 586	12.17 596	4.84 610	3.62 608	17.94 610	1.74 588	9.16 604	21.94 612	5.53 595	5.01 576	17.03 611	11.84 608	9.72 603	8.83 590	2.09 602	0.04 345	1.54 611	0.16 513	6.89 610	4.37 610

TorneroNet	7.29 603	2.19 587	3.95 522	2.15 598	1.14 589	19.79 613	0.46 557	13.22 611	25.82 618	8.31 605	16.76 613	17.46 612	5.75 595	10.79 606	8.91 591	2.32 604	0.03 335	0.12 586	0.00 1	4.70 605	2.01 592

AnyNet_C32	1.69 549	2.27 588	8.60 582	0.12 441	0.19 445	1.68 557	1.08 585	1.06 374	0.74 288	1.28 563	0.45 521	0.21 354	0.57 506	2.99 424	11.73 601	0.02 540	0.00 1	0.06 578	0.00 1	0.20 513	0.55 454

RTS	4.38 589	2.34 589	44.27 613	0.33 519	0.13 426	3.83 583	0.21 515	2.51 523	1.22 557	1.82 571	0.01 287	1.95 555	0.21 466	16.90 608	10.87 599	0.00 1	0.27 400	0.00 1	0.00 1	0.27 538	0.44 411

RTSA	4.38 589	2.34 589	44.27 613	0.33 519	0.13 426	3.83 583	0.21 515	2.51 523	1.22 557	1.82 571	0.01 287	1.95 555	0.21 466	16.90 608	10.87 599	0.00 1	0.27 400	0.00 1	0.00 1	0.27 538	0.44 411

MADNet++	10.85 609	2.36 591	10.00 589	8.59 614	4.61 611	16.78 609	10.26 613	10.11 606	7.51 598	17.63 612	18.35 614	12.04 599	17.73 611	24.51 615	20.75 614	8.81 615	6.67 616	4.84 614	2.67 612	5.77 608	6.96 615

z-mn7	1.14 520	2.43 592	7.48 576	0.00 1	0.00 1	0.56 245	0.07 469	1.33 412	0.85 450	0.01 143	0.14 461	0.36 408	0.05 382	5.98 547	3.07 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 462	0.26 344

MANE	11.54 610	2.46 593	6.07 570	2.50 603	2.04 602	16.31 608	6.95 610	17.25 615	24.11 616	23.59 615	31.25 619	30.75 614	25.07 614	18.16 611	16.24 611	1.28 597	1.98 609	0.15 590	1.07 610	0.46 573	3.04 608

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 557	2.49 594	5.12 556	0.01 321	0.02 327	12.00 604	0.49 564	3.33 573	0.95 488	0.10 412	0.20 467	2.15 563	0.15 451	6.72 580	1.65 517	0.78 584	0.83 504	0.19 593	0.27 582	0.72 583	0.92 504

ADCS	1.99 558	2.50 595	10.09 591	0.00 1	0.01 283	0.87 350	0.66 573	1.81 480	0.89 477	2.57 583	0.11 452	1.41 542	0.26 477	2.62 406	15.48 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 443	0.43 406

PWCK	2.83 575	2.64 596	10.25 592	0.23 495	0.02 327	3.59 582	5.56 605	3.75 579	3.56 586	0.75 548	4.42 572	3.35 575	1.86 555	9.10 599	4.03 555	0.44 579	0.01 316	0.00 1	0.00 1	2.72 601	0.29 353

WAO-8	5.42 595	2.80 597	3.98 525	0.62 558	0.10 408	13.77 605	0.33 543	11.99 608	24.10 614	5.25 591	10.38 601	13.44 601	4.55 591	9.38 600	4.72 562	0.80 586	0.34 409	0.71 604	0.13 488	0.74 584	0.25 335

Venus	5.42 595	2.80 597	3.98 525	0.62 558	0.10 408	13.77 605	0.33 543	11.99 608	24.10 614	5.25 591	10.32 600	13.44 601	4.55 591	9.38 600	4.72 562	0.80 586	0.34 409	0.71 604	0.13 488	0.74 584	0.25 335

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 528	2.80 597	5.36 558	0.02 348	0.04 361	3.44 580	0.26 529	2.19 508	0.77 348	0.25 478	0.27 481	1.37 540	0.02 259	5.99 550	1.05 489	0.16 567	0.72 478	0.01 534	0.26 575	0.40 568	0.82 491

SGM-ForestM	10.58 608	2.80 597	7.93 580	1.86 594	1.59 599	17.97 611	9.39 612	11.57 607	12.75 606	21.30 614	18.68 615	40.07 616	22.22 613	21.60 612	15.86 609	0.99 593	1.53 606	0.06 578	0.52 602	0.47 574	2.43 606

SGM+DAISY	4.17 588	2.85 601	8.55 581	1.77 593	1.74 600	5.81 594	5.49 604	2.88 553	3.97 588	7.67 601	7.66 588	7.25 589	7.42 598	6.92 587	7.09 581	1.14 596	1.57 607	0.11 585	0.59 605	0.56 577	2.43 606

zh-mn7	1.39 535	2.94 602	12.38 598	0.00 1	0.00 1	0.74 315	0.01 316	1.63 448	0.84 425	0.07 376	0.02 389	0.20 352	0.06 400	5.55 524	2.89 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 443	0.29 353

AnyNet_C01	2.55 570	3.02 603	19.30 603	0.15 455	0.18 442	2.97 574	2.35 595	1.56 438	1.47 563	1.01 556	0.81 541	1.23 528	0.76 523	4.28 489	10.78 597	0.04 554	0.00 1	0.07 581	0.00 1	0.35 560	0.61 466

zh-sn7	1.46 538	3.09 604	10.86 594	0.00 1	0.00 1	0.67 294	0.05 454	1.68 451	0.85 450	0.01 143	0.04 413	0.41 424	0.21 466	5.58 525	5.16 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 508	0.42 400

coex-ft	8.51 605	3.17 605	75.56 619	0.00 1	0.00 1	0.18 105	0.25 521	0.14 179	19.76 610	39.57 618	4.11 571	4.60 580	9.69 603	4.10 479	7.91 585	0.02 540	0.07 364	0.00 1	0.02 417	0.13 443	0.91 502

JetBlue	6.27 599	3.44 606	18.17 602	0.00 1	2.21 605	30.58 615	17.31 617	4.77 588	1.07 512	0.74 544	2.25 563	6.31 584	5.82 596	18.12 610	9.68 594	0.10 566	0.01 316	0.00 1	0.00 1	3.12 602	1.61 557

Wz-Net-TNSev	1.74 552	3.45 607	13.44 599	0.00 1	0.00 1	0.45 205	0.14 498	2.57 529	0.84 425	0.09 403	0.01 287	1.33 537	0.18 459	6.16 560	5.38 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.26 535	0.41 396

MADNet+	4.94 593	3.56 608	47.46 615	0.42 536	0.27 477	1.99 565	0.04 441	4.45 586	1.30 559	0.07 376	0.02 389	1.81 554	0.36 488	21.82 613	14.17 605	0.00 1	0.26 399	0.00 1	0.00 1	0.28 545	0.54 448

MSAF-DinoV2	2.22 561	3.82 609	9.11 586	0.48 541	0.02 327	1.03 403	0.33 543	3.27 570	1.84 574	0.29 488	0.26 476	2.47 568	1.95 559	8.97 598	6.43 576	0.00 1	0.01 316	0.05 574	0.70 608	1.62 594	1.80 575

DStereoFS	5.85 598	4.29 610	5.99 569	4.33 608	3.76 609	8.84 601	5.79 608	6.55 596	8.81 603	4.72 588	7.16 582	7.29 590	17.75 612	10.78 605	6.48 577	2.53 605	3.57 613	0.05 574	3.06 613	0.63 580	4.51 612

HanzoNet	13.47 611	5.89 611	14.41 600	5.91 613	2.90 607	8.50 599	0.74 576	13.81 612	20.12 611	26.53 616	28.55 617	34.06 615	26.75 617	26.27 618	15.82 608	11.42 616	4.01 614	3.29 613	3.94 614	9.72 615	6.77 614

DPSimNet_ROB	9.66 606	7.29 612	17.52 601	4.88 612	6.56 613	10.41 603	12.88 615	8.12 600	9.88 605	14.26 611	11.22 604	12.39 600	14.01 609	11.20 607	14.85 606	5.50 612	6.97 617	5.75 615	5.94 617	5.31 606	8.26 616

BEATNet-Init1	15.75 613	8.48 613	36.75 607	2.06 595	2.07 603	33.60 616	14.96 616	17.15 614	19.08 609	30.69 617	28.08 616	43.61 617	25.98 616	25.17 617	20.68 613	0.80 586	1.17 590	0.36 600	0.51 601	1.53 593	2.28 602

JetRed	14.06 612	19.59 614	43.42 612	1.43 590	1.30 596	55.87 617	28.29 618	13.94 613	7.85 600	8.61 606	8.73 592	13.68 603	10.59 607	24.60 616	30.87 616	0.27 574	0.69 470	0.62 603	0.03 432	6.63 609	4.19 609

USTest	58.12 619	43.63 615	41.85 611	60.45 618	67.22 620	98.85 630	99.88 630	90.22 626	98.00 628	67.60 620	90.12 627	66.95 620	69.04 621	61.69 621	57.27 620	4.12 610	35.22 620	16.39 620	21.99 621	39.59 617	32.41 619

DLNR_Zeroshot_test	21.33 614	48.16 616	86.21 623	96.01 633	87.63 630	0.32 155	0.00 1	18.10 616	0.52 217	0.04 314	0.01 287	0.00 1	0.00 1	0.78 341	0.07 200	16.15 618	0.90 521	0.00 1	0.21 549	70.18 625	1.39 535

DLNR-FE	21.35 615	48.23 617	86.23 624	95.96 632	88.10 631	0.32 155	0.00 1	18.50 617	0.52 217	0.04 314	0.01 287	0.00 1	0.00 1	0.31 246	0.07 200	15.96 617	0.91 528	0.00 1	0.21 549	70.24 626	1.39 535

RSGM-EC	76.71 624	51.00 618	38.98 609	72.55 622	77.73 622	78.14 620	85.35 624	79.92 624	82.09 623	82.21 627	88.66 625	79.17 626	70.44 622	70.50 622	67.81 621	90.81 630	96.97 627	82.39 629	87.69 626	76.31 628	75.52 625

acva	76.71 624	51.00 618	38.98 609	72.55 622	77.73 622	78.14 620	85.35 624	79.92 624	82.09 623	82.21 627	88.66 625	79.17 626	70.44 622	70.50 622	67.81 621	90.81 630	96.97 627	82.39 629	87.69 626	76.31 628	75.52 625

xxxxx1	63.64 620	58.31 620	78.27 620	43.96 615	49.40 617	92.70 625	92.25 626	60.45 620	69.51 620	73.81 624	76.39 620	77.95 623	76.95 624	71.68 624	77.08 624	36.01 622	37.36 621	48.24 623	62.44 622	47.16 620	42.90 620

tt_ll	63.64 620	58.31 620	78.27 620	43.96 615	49.40 617	92.70 625	92.25 626	60.45 620	69.51 620	73.81 624	76.39 620	77.95 623	76.95 624	71.68 624	77.08 624	36.01 622	37.36 621	48.24 623	62.44 622	47.16 620	42.90 620

ff	63.64 620	58.31 620	78.27 620	43.96 615	49.40 617	92.70 625	92.25 626	60.45 620	69.51 620	73.81 624	76.39 620	77.95 623	76.95 624	71.68 624	77.08 624	36.01 622	37.36 621	48.24 623	62.44 622	47.16 620	42.90 620

DGTPSM_ROB	81.37 626	61.03 623	99.95 631	61.17 619	86.95 628	99.14 631	100.00 631	95.87 630	99.99 632	73.32 622	100.00 631	71.15 621	100.00 632	77.35 627	99.98 633	35.35 620	97.41 632	34.62 621	99.89 634	44.61 618	89.54 628

DPSMNet_ROB	81.42 627	61.07 624	99.95 631	61.38 620	87.01 629	99.15 632	100.00 631	95.87 630	99.99 632	73.35 623	100.00 631	71.18 622	100.00 632	77.40 628	99.98 633	35.68 621	97.47 633	34.71 622	99.89 634	44.74 619	89.65 629

LRCNet_RVC	55.59 618	61.31 625	59.16 617	66.84 621	44.81 616	6.17 595	0.00 1	52.46 619	1.68 570	70.67 621	80.07 623	66.39 619	55.67 619	51.56 620	46.75 618	90.67 629	41.65 624	91.10 632	90.19 628	65.65 624	68.96 624

TCMNet-wrong-test	39.54 616	63.38 626	48.73 616	81.81 625	79.70 625	57.23 618	48.25 619	31.99 618	5.36 593	19.52 613	29.10 618	57.71 618	33.81 618	46.65 619	46.93 619	17.06 619	2.02 611	7.62 616	0.68 607	65.24 623	47.97 623

Anonymous_1	89.55 628	74.57 627	97.70 628	74.52 624	78.35 624	100.00 633	100.00 631	98.05 633	99.77 630	96.85 632	99.38 629	97.67 632	99.78 631	91.23 631	98.87 630	81.02 625	97.18 629	59.55 626	84.83 625	74.77 627	86.89 627

DPSM_ROB	93.70 630	78.60 628	100.00 633	83.05 627	85.63 626	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 635	88.93 627	97.35 630	74.49 627	94.98 629	81.33 630	89.69 630

DPSM	93.70 630	78.60 628	100.00 633	83.05 627	85.63 626	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 635	88.93 627	97.35 630	74.49 627	94.98 629	81.33 630	89.69 630

PML	71.00 623	88.39 630	73.68 618	82.04 626	74.55 621	83.63 622	76.92 621	72.05 623	85.95 625	89.82 629	84.57 624	90.63 629	58.80 620	91.54 632	73.58 623	95.93 638	2.38 612	86.91 631	6.48 618	84.07 632	18.14 618

ccccc		90.96 631		100.00 640	100.00 641	87.89 624		95.50 629		96.70 631		96.32 631		99.79 635		100.00 642	100.00 640	99.83 635	99.29 633	100.00 642

HaxPig	95.45 632	97.64 632	88.42 625	97.81 638	99.08 639	77.94 619	74.31 620	96.67 632	99.54 629	99.87 633	99.92 630	99.60 634	99.75 630	91.22 630	87.67 628	99.94 640	99.97 635	99.98 636	99.99 636	99.96 640	99.80 639

MEDIAN_ROB	93.48 629	98.75 633	96.24 627	90.99 629	90.62 632	85.89 623	77.23 622	92.20 628	89.67 626	95.04 630	94.93 628	96.04 630	93.85 629	90.48 629	87.58 627	98.40 639	95.87 626	99.62 634	98.78 632	98.85 639	98.49 638

AVERAGE_ROB	98.51 634	99.16 634	95.72 626	100.00 640	100.00 641	93.61 628	82.61 623	100.00 634	99.97 631	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	99.73 634	99.43 631	100.00 642	100.00 640	100.00 637	100.00 637	100.00 642	100.00 641

test_example2	97.59 633	99.97 635	99.93 630	99.80 639	99.96 640	98.80 629	99.76 629	91.09 627	100.00 634	100.00 634	100.00 631	89.37 628	86.85 627	99.31 633	96.67 629	99.97 641	99.51 634	92.94 633	97.98 631	99.99 641	99.94 640

LSM0	98.99 635	99.97 635	100.00 633	95.58 630	98.52 633	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 635	93.32 636	99.97 635	100.00 637	100.00 637	95.80 637	96.62 632

RAFT-FEzeroshot	99.04 637	100.00 637	100.00 633	96.04 635	98.74 637	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 635	93.08 632	99.99 637	100.00 637	100.00 637	95.42 635	97.47 634

RAFT-FE	99.04 637	100.00 637	100.00 633	96.04 635	98.74 637	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 635	93.08 632	99.99 637	100.00 637	100.00 637	95.42 635	97.47 634

FlowAnything	99.09 640	100.00 637	100.00 633	95.88 631	98.58 634	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 635	93.36 637	100.00 640	100.00 637	100.00 637	96.09 638	97.87 637

Selective-RAFT-Error	99.05 639	100.00 637	100.00 633	96.31 637	98.73 636	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 635	93.08 632	100.00 640	100.00 637	100.00 637	95.40 633	97.58 636

CasAABBNet	99.03 636	100.00 637	100.00 633	96.02 634	98.70 635	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 635	93.08 632	99.99 637	100.00 637	100.00 637	95.40 633	97.41 633

GS-Stereo							0.00 1	0.55 290	1.14 535	0.02 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 253	0.57 450	0.02 540	0.91 528	0.00 1	0.00 1	0.15 470	2.09 594

FSD					0.82 556	0.07 55	0.00 1	0.06 92	0.76 324	0.00 1	0.01 287	0.02 92	0.01 186	0.38 278	0.19 299	0.00 1	1.02 561	0.00 1	0.00 1	0.01 84

Low-res two-view benchmark