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

LACA2	0.13 57	0.64 429	1.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.75 305	0.01 151	0.00 1	0.02 96	0.01 192	0.06 127	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.00 1

Test_v1	0.03 2	0.07 51	0.30 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 45	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.02 26	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.19 296

WQFJX	0.29 209	0.10 130	0.31 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 326	2.81 558	2.17 585	0.01 151	0.01 296	0.07 274	0.04 353	0.01 6	0.01 52	0.00 1	0.01 327	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.19 296

MonSter++	0.12 48	0.04 2	0.31 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.11 56	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.17 197	0.20 313	0.00 1	0.52 455	0.00 1	0.21 559	0.00 1	0.86 510

Replicate-Monster	0.17 97	0.12 163	0.77 65	0.00 1	0.11 418	0.00 1	0.00 1	0.04 68	0.14 72	0.05 344	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.43 301	0.00 1	0.00 1	0.98 566	0.00 1	0.11 490	0.00 1	0.60 469

zero-FE	0.28 202	0.08 93	1.62 276	0.22 499	0.38 498	0.00 1	0.00 1	0.15 194	0.16 104	0.23 479	0.05 431	0.06 255	0.00 1	0.69 344	0.42 432	0.04 564	0.71 487	0.00 1	0.19 542	0.00 1	0.54 455

DilatedVolume-Stereo	0.10 26	0.09 116	0.82 85	0.00 1	0.05 380	0.00 1	0.00 1	0.09 141	0.15 89	0.00 1	0.04 424	0.05 228	0.00 1	0.14 176	0.23 334	0.00 1	0.10 384	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.25 340

mms	0.19 127	0.21 245	0.67 46	0.10 432	0.34 491	0.00 1	0.00 1	0.05 87	0.17 115	0.06 371	0.00 1	0.04 199	0.02 268	0.33 258	0.01 52	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.09 405	1.70 570

rvit_0105_6	0.10 26	0.22 253	0.94 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 68	0.67 272	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 192	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 179

rvit_stereo_0083	0.03 2	0.11 150	0.34 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 56	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.08 13	0.35 325	1.07 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 26	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 106

rvit_stereo_0075_2	0.10 26	0.11 150	1.51 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 114	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 118	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 301

rvit_stereo_ft	0.14 66	0.63 427	1.32 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 114	0.57 247	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 192	0.02 26	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.13 232

GCAPDPT-zeroshot4090	0.24 170	0.08 93	2.66 451	0.34 528	0.54 528	0.00 1	0.00 1	0.11 155	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 192	0.21 212	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.76 491

testlalala	0.24 170	0.08 93	2.66 451	0.34 528	0.55 530	0.00 1	0.00 1	0.11 155	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 192	0.21 212	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.75 488

GCAPDPT-zeroshot	0.24 170	0.08 93	2.65 450	0.34 528	0.55 530	0.00 1	0.00 1	0.11 155	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 192	0.21 212	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.76 491

DispViT+	0.13 57	0.51 395	1.19 151	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.01 1	0.75 305	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

HiDET	0.13 57	0.04 2	0.39 22	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.02 20	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 192	0.27 240	0.32 382	0.00 1	0.46 440	0.00 1	0.17 527	0.00 1	0.80 496

FlowAnything_test	0.02 1	0.11 150	0.20 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.04 68	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1

S2M2_L	0.08 13	0.04 2	0.56 33	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.14 190	0.76 333	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.02 26	0.08 216	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
FoundationStereo	0.21 145	0.07 51	0.36 20	0.48 551	0.89 576	0.01 17	0.00 1	0.08 124	1.15 553	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.00 1	0.22 219	0.05 182	0.00 1	0.80 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 106

StereoAnything_RVC	0.49 363	1.49 563	2.29 414	0.40 543	0.87 573	0.01 17	0.00 1	0.02 20	1.06 518	0.05 344	0.26 486	0.07 274	0.01 192	0.30 252	0.18 292	0.00 1	0.73 494	0.00 1	0.00 1	0.58 590	1.53 562

rvit_0105_4	0.12 48	0.31 300	1.22 154	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.06 99	0.65 266	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 192	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 165

SHD	0.76 484	1.05 522	4.19 540	0.65 575	0.21 461	0.01 17	0.01 326	1.48 439	0.83 423	1.69 577	0.00 1	0.63 476	0.09 435	2.22 392	1.51 521	0.00 1	0.21 401	0.00 1	0.07 465	0.15 480	0.11 212

MatchStereo	0.06 7	0.12 163	0.99 118	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.00 1	0.04 68	0.07 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.15 76	0.05 11	0.39 22	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.00 1	0.02 20	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.36 270	0.34 390	0.00 1	0.52 455	0.00 1	0.18 536	0.00 1	0.96 517

LG-Stereo_L2	0.10 26	0.10 130	0.59 38	0.12 447	0.11 418	0.02 25	0.06 470	0.08 124	0.05 17	0.04 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 176	0.02 95	0.00 1	0.48 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 268

LG-Stereo_L1	0.10 26	0.10 130	0.63 43	0.11 442	0.12 423	0.02 25	0.06 470	0.08 124	0.05 17	0.06 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 170	0.02 95	0.00 1	0.52 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 268

rvit_0105_5	0.14 66	0.38 339	1.41 206	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.00 1	0.08 124	0.74 295	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 192	0.02 26	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.13 232

rvit_stereo_0081	0.08 13	0.16 207	0.59 38	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.00 1	0.01 1	0.72 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 26	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 13	0.16 207	0.59 38	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.00 1	0.01 1	0.72 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.11 40	0.49 378	0.83 87	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.00 1	0.02 20	0.71 285	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 192	0.02 26	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 106

IGEV-Stereo+	0.16 88	0.08 93	0.84 92	0.01 326	0.12 423	0.02 25	0.00 1	0.10 149	0.15 89	0.25 487	0.03 412	0.04 199	0.00 1	0.10 160	0.36 406	0.00 1	0.54 466	0.00 1	0.11 490	0.01 85	0.40 401

whm_eth	0.11 40	0.49 378	0.83 87	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.00 1	0.02 20	0.71 285	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 192	0.02 26	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 106

CroCo-Stereo Lap2	0.14 66	0.44 355	1.26 158	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.00 1	0.08 124	0.75 305	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.03 320	0.03 74	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.01 59

sCroCo_RVC	0.13 57	0.09 116	1.61 272	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.00 1	0.11 155	0.64 263	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

BTL-Stereo	0.07 10	0.04 2	0.35 18	0.00 1	0.00 1	0.03 37	0.00 1	0.04 68	0.74 295	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 196

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 48	0.06 26	0.50 30	0.01 326	0.00 1	0.03 37	0.00 1	0.21 224	1.16 556	0.01 151	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.02 26	0.15 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 497	0.02 189	0.14 244

GMStereo_Zeroshot	0.10 26	0.09 116	1.06 128	0.14 458	0.00 1	0.03 37	0.00 1	0.05 87	0.17 115	0.00 1	0.03 412	0.19 355	0.02 268	0.01 6	0.05 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.08 165

CroCo-Stereo	0.18 112	0.32 306	0.94 104	0.00 1	0.00 1	0.03 37	0.00 1	1.17 396	0.76 333	0.00 1	0.01 296	0.31 397	0.03 320	0.03 74	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	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
GMStereo	0.14 66	0.90 501	1.71 302	0.00 1	0.00 1	0.03 37	0.00 1	0.04 68	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.02 268	0.02 26	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	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
DDF-Stereo	0.22 151	0.08 93	0.94 104	0.18 477	0.26 480	0.04 42	0.01 326	0.15 194	0.16 104	0.05 344	0.00 1	0.06 255	0.00 1	0.75 349	0.45 438	0.03 560	0.70 485	0.00 1	0.08 470	0.00 1	0.52 447

water-stereo	0.14 66	0.20 238	1.43 214	0.00 1	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.04 68	0.09 47	0.05 344	0.02 399	0.05 228	0.05 391	0.17 197	0.07 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.48 432

RAStereo	0.10 26	0.34 321	1.29 167	0.00 1	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.07 114	0.12 63	0.01 151	0.01 296	0.02 96	0.01 192	0.02 26	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1

anonymity	0.27 198	0.08 93	1.16 144	0.10 432	0.30 486	0.04 42	0.00 1	0.55 300	0.08 38	0.42 530	0.13 467	0.49 455	0.57 515	0.27 240	0.30 371	0.00 1	0.33 419	0.00 1	0.23 568	0.01 85	0.43 412

sAnonymous2	0.17 97	0.42 348	2.46 429	0.00 1	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.04 68	0.10 54	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 379	0.32 372

CroCo_RVC	0.17 97	0.42 348	2.46 429	0.00 1	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.04 68	0.10 54	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 379	0.32 372

Monster-pub-mixall	0.13 57	0.07 51	0.60 42	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.00 1	0.04 68	0.03 1	0.05 344	0.00 1	0.03 161	0.00 1	0.24 226	0.26 356	0.00 1	0.96 565	0.00 1	0.13 498	0.00 1	0.18 280

SMFormer	0.52 380	0.16 207	1.37 184	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.00 1	1.78 482	1.11 531	0.00 1	0.27 491	0.15 324	0.00 1	3.31 451	0.65 468	0.00 1	0.82 510	0.00 1	0.10 483	0.02 189	0.66 483

tta	0.52 380	0.16 207	1.37 184	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.00 1	1.78 482	1.11 531	0.00 1	0.27 491	0.15 324	0.00 1	3.31 451	0.65 468	0.00 1	0.82 510	0.00 1	0.10 483	0.05 306	0.51 443

qqq1	0.52 380	0.16 207	1.37 184	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.00 1	1.78 482	1.11 531	0.00 1	0.27 491	0.15 324	0.00 1	3.31 451	0.66 472	0.00 1	0.82 510	0.00 1	0.09 479	0.05 306	0.51 443

fff1	0.52 380	0.16 207	1.37 184	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.00 1	1.78 482	1.11 531	0.00 1	0.27 491	0.15 324	0.00 1	3.31 451	0.66 472	0.00 1	0.82 510	0.00 1	0.09 479	0.05 306	0.51 443

MaDis-Stereo	0.11 40	0.41 346	1.31 169	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.01 326	0.08 124	0.23 158	0.01 151	0.01 296	0.04 199	0.02 268	0.03 74	0.04 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.01 59

NLSM1	0.23 164	0.14 190	0.37 21	0.00 1	0.00 1	0.06 54	0.01 326	2.11 514	1.55 576	0.00 1	0.00 1	0.07 274	0.05 391	0.01 6	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.05 127

S2M2_XL	0.04 4	0.05 11	0.40 25	0.00 1	0.00 1	0.06 54	0.00 1	0.10 149	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 26	0.03 122	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
HART	0.44 330	0.33 312	1.50 227	0.29 516	0.86 571	0.06 54	0.00 1	0.15 194	1.16 556	0.07 386	0.01 296	0.25 378	0.01 192	0.20 209	0.25 348	0.00 1	1.42 611	0.00 1	0.00 1	0.21 530	1.93 598

HUF	0.65 459	0.53 399	2.77 461	0.68 580	1.21 601	0.06 54	0.00 1	0.86 352	0.57 247	0.38 522	0.00 1	0.50 459	0.00 1	0.67 341	0.22 327	0.00 1	2.00 619	0.00 1	0.00 1	0.14 472	2.39 614

IGEV++	0.38 275	0.31 300	1.34 173	0.69 581	0.86 571	0.06 54	0.00 1	0.08 124	0.15 89	0.14 446	0.04 424	0.02 96	0.06 409	0.54 323	0.05 182	0.00 1	1.15 597	0.00 1	0.03 444	0.11 435	1.94 599

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 40	0.18 225	0.67 46	0.00 1	0.00 1	0.06 54	0.00 1	0.11 155	0.26 169	0.74 553	0.00 1	0.03 161	0.01 192	0.03 74	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.03 88

mmm	0.47 352	0.20 238	1.18 150	0.02 354	0.79 562	0.06 54	0.00 1	1.11 390	1.16 556	0.06 371	0.30 506	0.14 317	0.03 320	0.68 342	0.67 477	0.00 1	1.12 588	0.00 1	0.22 566	0.03 248	1.63 567

plain	0.17 97	0.35 325	1.92 357	0.00 1	0.00 1	0.06 54	0.01 326	0.18 215	0.43 205	0.01 151	0.01 296	0.02 96	0.01 192	0.05 118	0.05 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 556	0.01 59

FSD					0.82 565	0.07 62	0.00 1	0.06 99	0.76 333	0.00 1	0.01 296	0.02 96	0.01 192	0.38 286	0.19 307	0.00 1	1.02 571	0.00 1	0.00 1	0.01 85

MLG-Stereo_test3	0.14 66	0.10 130	0.70 51	0.23 501	0.14 437	0.07 62	0.00 1	0.03 45	0.76 333	0.18 467	0.04 424	0.01 29	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.45 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 244

AIO_test	0.43 321	0.29 286	1.84 337	0.71 585	1.07 594	0.07 62	0.03 427	0.62 313	0.57 247	0.37 520	0.01 296	0.03 161	0.01 192	0.69 344	0.07 206	0.00 1	0.93 552	0.00 1	0.07 465	0.03 248	1.17 530

rvit_0105_3	0.17 97	0.53 399	1.67 290	0.00 1	0.00 1	0.07 62	0.00 1	0.13 184	0.84 435	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 192	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.06 140

CAS++	0.08 13	0.09 116	0.97 113	0.00 1	0.00 1	0.07 62	0.00 1	0.25 245	0.18 131	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 6	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.01 59
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GLC_STEREO	0.06 7	0.07 51	0.85 94	0.00 1	0.00 1	0.07 62	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 192	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.03 88

MIF-Stereo (partial)	0.14 66	0.28 283	1.74 309	0.00 1	0.00 1	0.08 68	0.00 1	0.23 238	0.17 115	0.00 1	0.01 296	0.02 96	0.02 268	0.04 93	0.04 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.01 59

LGtest1	0.09 24	0.10 130	0.23 2	0.00 1	0.07 396	0.09 69	0.00 1	0.12 170	0.77 358	0.07 386	0.03 412	0.01 29	0.00 1	0.08 148	0.13 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.15 255

IGEV-BASED-STEREO-	0.08 13	0.09 116	0.28 5	0.00 1	0.00 1	0.09 69	0.02 401	0.17 209	0.17 115	0.09 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.33 385	0.00 1	0.34 421	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.09 179

DAS	0.55 410	0.08 93	1.79 324	0.00 1	0.00 1	0.09 69	0.00 1	1.54 443	0.85 460	1.16 569	0.00 1	0.24 375	0.03 320	4.66 511	0.31 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.14 244

SepStereo	0.50 371	0.08 93	1.79 324	0.00 1	0.00 1	0.09 69	0.00 1	1.54 443	0.85 460	1.16 569	0.00 1	0.24 375	0.03 320	3.84 479	0.31 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.14 244

2.25w	0.18 112	0.08 93	0.92 101	0.00 1	0.00 1	0.10 73	0.00 1	0.01 1	0.09 47	0.01 151	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.39 289	0.18 292	0.00 1	0.93 552	0.00 1	0.26 584	0.00 1	0.59 465

4w-stereo	0.19 127	0.05 11	0.95 107	0.00 1	0.09 406	0.10 73	0.00 1	0.02 20	0.13 67	0.01 151	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.43 301	0.20 313	0.00 1	0.91 538	0.00 1	0.26 584	0.00 1	0.70 485

3w_stereo	0.16 88	0.07 51	1.02 126	0.00 1	0.06 389	0.10 73	0.00 1	0.01 1	0.05 17	0.01 151	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.32 256	0.04 166	0.00 1	0.95 563	0.00 1	0.19 542	0.00 1	0.41 402

UniTT-Stereo	0.11 40	0.20 238	1.58 262	0.00 1	0.00 1	0.10 73	0.02 401	0.07 114	0.05 17	0.00 1	0.08 451	0.02 96	0.01 192	0.03 74	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.00 1

asda	0.16 88	0.09 116	0.78 73	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 1	0.08 38	0.01 151	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.34 261	0.03 122	0.00 1	0.95 563	0.00 1	0.09 479	0.00 1	0.62 474

asd	0.14 66	0.07 51	0.85 94	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.03 45	0.05 17	0.01 151	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.31 254	0.01 52	0.00 1	0.76 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 429

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3.5w_stereo	0.08 13	0.07 51	0.44 28	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.02 20	0.08 38	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.18 203	0.03 122	0.00 1	0.53 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 280

2w_stereo	0.10 26	0.06 26	0.56 33	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.01 151	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.15 183	0.03 122	0.00 1	0.64 476	0.00 1	0.08 470	0.00 1	0.22 311

monsterstereo	0.15 76	0.11 150	0.39 22	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 1	0.05 17	0.03 299	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.37 276	0.28 364	0.00 1	1.05 575	0.00 1	0.31 599	0.00 1	0.18 280

FACV-RUCA	0.14 66	0.09 116	0.77 65	0.03 370	0.10 413	0.11 77	0.01 326	0.07 114	0.85 460	0.03 299	0.04 424	0.04 199	0.13 454	0.04 93	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.06 587	0.00 1	0.20 523	0.15 255

11t1	0.39 285	0.17 221	1.36 179	0.00 1	0.47 513	0.11 77	0.00 1	0.59 306	1.12 535	0.05 344	0.29 504	0.03 161	0.00 1	0.26 236	0.66 472	0.00 1	1.05 575	0.00 1	0.14 506	0.03 248	1.45 555

knoymous	0.10 26	0.06 26	1.25 156	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.27 255	0.06 29	0.00 1	0.00 1	0.23 372	0.00 1	0.04 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88

Wavelet-MonSter	0.20 136	0.06 26	0.95 107	0.00 1	0.00 1	0.12 91	0.00 1	0.03 45	0.13 67	0.06 371	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.41 295	0.30 371	0.00 1	0.92 544	0.00 1	0.23 568	0.00 1	0.77 494

4.25_new	0.17 97	0.07 51	0.77 65	0.00 1	0.00 1	0.12 91	0.00 1	0.03 45	0.04 5	0.09 413	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.39 289	0.18 292	0.00 1	0.93 552	0.00 1	0.19 542	0.00 1	0.50 439

4.5w_new	0.17 97	0.07 51	0.77 65	0.00 1	0.00 1	0.12 91	0.00 1	0.03 45	0.04 5	0.09 413	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.39 289	0.18 292	0.00 1	0.93 552	0.00 1	0.19 542	0.00 1	0.50 439

4.25w-stereo	0.17 97	0.07 51	0.78 73	0.00 1	0.00 1	0.12 91	0.00 1	0.03 45	0.04 5	0.09 413	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.39 289	0.18 292	0.00 1	0.93 552	0.00 1	0.19 542	0.00 1	0.50 439

3.75w	0.11 40	0.05 11	0.57 36	0.00 1	0.00 1	0.12 91	0.00 1	0.06 99	0.05 17	0.01 151	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.14 176	0.04 166	0.00 1	0.88 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 280

x	0.42 306	0.26 274	1.38 190	0.00 1	0.44 505	0.12 91	0.00 1	0.90 356	1.14 544	0.07 386	0.30 506	0.03 161	0.00 1	0.26 236	0.72 483	0.00 1	1.06 581	0.00 1	0.17 527	0.03 248	1.49 557

RAFT	0.32 232	0.87 489	1.48 221	0.29 516	0.41 503	0.12 91	0.07 478	0.12 170	0.51 222	0.00 1	0.01 296	0.47 443	0.04 353	0.04 93	0.02 95	0.00 1	0.70 485	0.00 1	0.01 412	0.42 581	0.75 488

Syn2CoEx	0.71 471	1.32 551	4.61 551	0.00 1	0.00 1	0.12 91	0.01 326	1.08 386	0.84 435	0.04 323	0.00 1	0.49 455	0.21 475	4.92 516	0.04 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 472	0.32 372

252Zero-FE	0.23 164	0.06 26	0.76 59	0.01 326	0.09 406	0.13 99	0.00 1	0.03 45	0.53 227	0.82 558	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.25 228	0.37 409	0.00 1	0.94 559	0.00 1	0.25 582	0.01 85	0.41 402

qwe	0.15 76	0.07 51	0.88 98	0.00 1	0.01 290	0.13 99	0.00 1	0.02 20	0.06 29	0.01 151	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.35 266	0.03 122	0.00 1	0.89 530	0.00 1	0.16 523	0.00 1	0.46 421

CASS	0.10 26	0.08 93	1.10 139	0.00 1	0.00 1	0.13 99	0.01 326	0.15 194	0.18 131	0.21 471	0.00 1	0.02 96	0.02 268	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.03 88
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.49 363	0.28 283	1.37 184	0.00 1	0.49 519	0.14 102	0.00 1	1.23 404	1.14 544	0.07 386	0.31 511	0.01 29	0.00 1	1.38 379	0.69 479	0.00 1	1.06 581	0.00 1	0.19 542	0.03 248	1.44 551

AIO_rvc	0.50 371	0.57 412	1.92 357	0.73 586	1.08 595	0.15 103	0.03 427	0.25 245	1.13 537	0.37 520	0.02 399	0.02 96	0.03 320	0.65 339	0.09 226	0.01 528	1.06 581	0.00 1	0.02 429	0.10 428	1.77 580

WQFJA1++	0.74 480	0.05 11	1.56 253	0.36 535	0.46 512	0.16 104	0.00 1	0.03 45	0.44 207	2.34 588	0.00 1	0.17 342	0.00 1	0.32 256	0.21 317	0.03 560	0.84 519	0.00 1	0.29 595	7.08 621	0.46 421

1w_stereo	0.08 13	0.05 11	0.27 4	0.00 1	0.00 1	0.16 104	0.00 1	0.01 1	0.13 67	0.01 151	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.16 187	0.02 95	0.00 1	0.52 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 311

rvit_105_1	0.19 127	0.57 412	1.79 324	0.00 1	0.00 1	0.16 104	0.00 1	0.21 224	0.84 435	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 192	0.04 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.04 106

test_sample1	0.44 330	0.16 207	1.07 129	0.00 1	0.09 406	0.16 104	0.00 1	1.22 400	0.76 333	0.05 344	0.24 483	0.15 324	0.00 1	2.28 394	0.59 462	0.00 1	0.84 519	0.00 1	0.08 470	0.02 189	1.19 531

LoS_RVC	0.08 13	0.06 26	1.05 127	0.00 1	0.01 290	0.16 104	0.00 1	0.17 209	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.01 192	0.05 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.05 5	0.14 190	0.31 9	0.00 1	0.00 1	0.17 109	0.00 1	0.03 45	0.22 153	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.06 127	0.03 122	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
WQFJX1	0.36 258	0.15 200	0.32 14	0.00 1	0.00 1	0.17 109	0.02 401	3.41 584	2.64 590	0.01 151	0.00 1	0.10 300	0.05 391	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.17 268

MFMNet_re	0.38 275	1.27 544	3.38 505	0.65 575	0.00 1	0.17 109	0.02 401	0.07 114	1.02 509	0.03 299	0.03 412	0.12 310	0.00 1	0.27 240	0.37 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 518	0.11 212

IGEV	0.10 26	0.06 26	0.33 15	0.00 1	0.00 1	0.18 112	0.00 1	0.02 20	0.14 72	0.06 371	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.14 176	0.21 317	0.00 1	0.53 461	0.00 1	0.19 542	0.00 1	0.14 244

coex-ft	8.51 614	3.17 614	75.56 628	0.00 1	0.00 1	0.18 112	0.25 530	0.14 190	19.76 619	39.57 627	4.11 580	4.60 589	9.69 612	4.10 488	7.91 594	0.02 550	0.07 375	0.00 1	0.02 429	0.13 453	0.91 512

psmorigin	0.81 498	0.57 412	7.49 586	0.00 1	0.00 1	0.18 112	0.00 1	0.12 170	0.20 146	0.65 547	0.00 1	2.69 581	0.27 487	2.98 431	0.79 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.18 280

NLSM3	0.11 40	0.24 265	0.65 44	0.00 1	0.00 1	0.20 115	0.00 1	0.06 99	0.71 285	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.05 391	0.01 6	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.20 301

MoCha-V2	0.41 298	0.37 334	1.31 169	0.55 558	1.05 592	0.20 115	0.00 1	0.13 184	0.21 150	0.11 432	0.00 1	0.17 342	0.00 1	0.49 318	0.27 361	0.00 1	1.44 613	0.00 1	0.20 554	0.04 290	1.58 564

CES	0.10 26	0.08 93	0.73 56	0.00 1	0.00 1	0.20 115	0.01 326	0.08 124	0.75 305	0.01 151	0.00 1	0.08 285	0.03 320	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

WQFJA1	0.30 220	0.11 150	0.31 9	0.00 1	0.00 1	0.21 118	0.00 1	2.62 543	2.43 589	0.01 151	0.00 1	0.06 255	0.04 353	0.01 6	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.17 268

FE-Mocha	0.28 202	0.08 93	1.09 135	0.49 554	0.06 389	0.21 118	0.00 1	0.33 269	0.57 247	0.04 323	0.26 486	0.63 476	0.44 502	0.41 295	0.39 422	0.00 1	0.34 421	0.00 1	0.06 458	0.01 85	0.17 268

SCV	0.42 306	0.32 306	1.46 218	0.37 536	0.87 573	0.21 118	0.02 401	0.51 293	0.55 233	0.30 500	0.00 1	0.00 1	0.01 192	0.57 325	0.03 122	0.00 1	0.80 504	0.00 1	0.14 506	0.18 509	2.00 600

GIP-stereo	0.26 192	0.24 265	1.01 125	0.28 514	0.56 534	0.21 118	0.00 1	0.03 45	0.38 193	0.01 151	0.00 1	0.02 96	0.01 192	0.27 240	0.29 365	0.00 1	0.30 417	0.00 1	0.00 1	0.04 290	1.51 559

test_sample7	0.52 380	0.12 163	1.34 173	0.02 354	0.00 1	0.21 118	0.00 1	2.79 554	1.10 527	0.05 344	0.28 499	0.31 397	0.00 1	1.55 382	0.33 385	0.00 1	0.91 538	0.00 1	0.00 1	0.01 85	1.37 543

PWC_ROB	0.84 500	1.08 528	5.06 564	0.00 1	0.00 1	0.21 118	0.00 1	2.71 550	0.82 414	0.00 1	0.20 477	0.29 392	0.03 320	3.58 467	2.10 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 577	0.26 349

BStereo	0.12 48	0.12 163	1.17 147	0.00 1	0.04 368	0.22 124	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.02 245	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.07 137	0.23 334	0.00 1	0.06 370	0.01 543	0.02 429	0.01 85	0.29 358

NLMM	0.30 220	0.11 150	0.31 9	0.00 1	0.00 1	0.22 124	0.00 1	2.61 540	2.40 588	0.01 151	0.00 1	0.06 255	0.04 353	0.01 6	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.17 268

MonStereo	0.20 136	0.07 51	0.83 87	0.00 1	0.00 1	0.22 124	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.07 386	0.00 1	0.03 161	0.00 1	0.47 311	0.24 341	0.00 1	0.90 531	0.00 1	0.32 600	0.00 1	0.80 496

Monster-pub-eth3d	0.20 136	0.07 51	0.83 87	0.00 1	0.00 1	0.22 124	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.08 400	0.00 1	0.03 161	0.00 1	0.48 314	0.24 341	0.00 1	0.90 531	0.00 1	0.32 600	0.00 1	0.80 496

depthmonostereo	0.15 76	0.26 274	1.67 290	0.01 326	0.00 1	0.22 124	0.00 1	0.13 184	0.11 56	0.01 151	0.01 296	0.03 161	0.02 268	0.15 183	0.09 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.20 301

LG-G_1	0.17 97	0.10 130	0.67 46	0.20 491	0.12 423	0.22 124	0.00 1	0.02 20	0.75 305	0.16 455	0.03 412	0.03 161	0.00 1	0.17 197	0.05 182	0.00 1	0.43 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 397

LG-G	0.17 97	0.10 130	0.67 46	0.20 491	0.12 423	0.22 124	0.00 1	0.02 20	0.75 305	0.16 455	0.03 412	0.03 161	0.00 1	0.17 197	0.05 182	0.00 1	0.43 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 397

castereo	0.09 24	0.17 221	0.42 27	0.00 1	0.05 380	0.22 124	0.02 401	0.18 215	0.17 115	0.01 151	0.00 1	0.02 96	0.10 440	0.02 26	0.02 95	0.00 1	0.11 387	0.00 1	0.19 542	0.01 85	0.16 262

MonSter	0.20 136	0.07 51	0.83 87	0.00 1	0.00 1	0.22 124	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.08 400	0.00 1	0.03 161	0.00 1	0.46 309	0.24 341	0.00 1	0.90 531	0.00 1	0.32 600	0.00 1	0.80 496

Wz-Net-MNSev	0.63 448	1.38 556	4.48 548	0.00 1	0.00 1	0.22 124	0.01 326	1.31 416	1.13 537	0.01 151	0.05 431	0.14 317	0.16 463	3.05 435	0.40 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.23 322

RTSC	0.99 513	1.38 556	4.55 550	0.22 499	0.19 450	0.23 134	0.01 326	1.46 435	0.84 435	0.31 506	0.35 520	0.58 470	0.04 353	2.47 406	5.88 582	0.00 1	0.53 461	0.00 1	0.14 506	0.35 571	0.29 358

SGD-Stereo	0.05 5	0.07 51	0.25 3	0.00 1	0.00 1	0.24 135	0.00 1	0.03 45	0.34 187	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

HITNet	0.31 230	0.97 509	2.32 419	0.00 1	0.00 1	0.24 135	0.01 326	1.38 429	0.37 192	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.02 268	0.05 118	0.19 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.41 402
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
NLCSM	0.41 298	0.23 256	0.41 26	0.00 1	0.00 1	0.25 137	0.03 427	1.36 427	1.82 582	0.01 151	0.00 1	0.11 305	0.10 440	3.44 459	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 495	0.18 280

fffft	0.12 48	0.25 268	0.74 58	0.00 1	0.00 1	0.25 137	0.00 1	0.03 45	0.32 183	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.02 26	0.25 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 480	0.31 369
1: 1. 1
ours_stereo	0.11 40	0.23 256	0.70 51	0.07 417	0.25 477	0.25 137	0.00 1	0.04 68	0.17 115	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.00 1	0.15 183	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.31 369

DDVS	0.33 237	0.14 190	0.96 111	0.03 370	0.13 431	0.25 137	0.23 527	0.22 229	0.18 131	0.00 1	0.00 1	0.48 447	0.05 391	3.55 464	0.16 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.15 255

CSFM-Stereo	0.14 66	0.05 11	0.30 7	0.00 1	0.00 1	0.26 141	0.00 1	0.02 20	0.13 67	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.21 212	0.29 365	0.00 1	0.53 461	0.00 1	0.17 527	0.00 1	0.83 504

BridgeDepth	0.06 7	0.19 229	0.48 29	0.00 1	0.00 1	0.26 141	0.00 1	0.04 68	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.05 228	0.00 1	0.07 137	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
fffy	0.18 112	0.26 274	0.87 97	0.18 477	0.37 495	0.26 141	0.00 1	0.06 99	0.17 115	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.00 1	0.02 26	0.02 95	0.00 1	0.15 394	0.00 1	0.00 1	0.10 428	1.16 529

dual_stereo	0.34 241	0.04 2	0.56 33	0.23 501	0.97 584	0.26 141	0.00 1	0.11 155	1.15 553	0.08 400	0.04 424	0.02 96	0.01 192	0.23 224	0.16 281	0.00 1	1.18 600	0.00 1	0.05 453	0.00 1	1.77 580

AdaStereo	0.25 185	0.09 116	1.34 173	0.00 1	0.00 1	0.26 141	0.00 1	1.95 504	0.75 305	0.00 1	0.00 1	0.30 394	0.01 192	0.14 176	0.13 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.05 127
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.
Selective-IGEV	0.28 202	0.11 150	1.31 169	0.64 573	0.60 545	0.27 146	0.00 1	0.05 87	0.56 238	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.03 320	0.25 228	0.25 348	0.00 1	0.79 500	0.00 1	0.07 465	0.06 335	0.62 474

TestStereo	0.35 248	0.54 406	1.74 309	0.00 1	0.00 1	0.27 146	0.00 1	0.06 99	0.05 17	0.01 151	0.00 1	0.03 161	0.01 192	4.17 491	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM1	0.42 306	0.13 180	0.35 18	0.00 1	0.00 1	0.28 148	0.00 1	4.04 592	3.20 594	0.01 151	0.01 296	0.07 274	0.03 320	0.01 6	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.20 301

AdaDepth	0.19 127	0.10 130	1.46 218	0.00 1	0.00 1	0.28 148	0.00 1	0.04 68	0.51 222	0.04 323	0.00 1	0.01 29	0.02 268	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.68 481	0.00 1	0.14 506	0.01 85	0.51 443

monsters	0.17 97	0.10 130	0.78 73	0.00 1	0.06 389	0.28 148	0.00 1	0.02 20	0.05 17	0.01 151	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.35 266	0.27 361	0.00 1	0.92 544	0.00 1	0.28 593	0.00 1	0.24 333

Occ-G	0.37 266	0.20 238	1.68 293	0.39 541	0.51 524	0.28 148	0.00 1	0.24 244	0.74 295	0.17 465	0.01 296	0.01 29	0.03 320	0.27 240	0.59 462	0.00 1	0.64 476	0.00 1	0.07 465	0.15 480	1.40 548

fast-acv-ft	0.34 241	0.71 448	4.20 541	0.06 410	0.01 290	0.28 148	0.17 511	0.11 155	0.34 187	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.09 435	0.13 170	0.27 361	0.01 528	0.00 1	0.03 569	0.01 412	0.27 549	0.04 106

anonymousa	0.44 330	0.23 256	2.16 393	0.67 579	1.21 601	0.28 148	0.00 1	0.02 20	0.18 131	0.01 151	0.30 506	0.58 470	0.02 268	0.26 236	0.38 418	0.00 1	1.12 588	0.00 1	0.54 612	0.03 248	0.78 495

MM-Stereo_test1	0.32 232	0.23 256	1.53 241	0.13 454	0.17 445	0.29 154	0.02 401	0.13 184	0.44 207	0.05 344	0.00 1	0.03 161	0.00 1	0.45 307	0.22 327	0.00 1	0.98 566	0.00 1	0.00 1	0.26 546	1.51 559

MIM_Stereo	0.29 209	0.65 431	1.73 307	0.00 1	1.03 591	0.30 155	0.00 1	0.16 205	0.18 131	0.12 439	0.00 1	0.05 228	0.01 192	0.12 167	0.01 52	0.00 1	0.03 346	0.00 1	0.00 1	0.13 453	1.24 535

Wz-Net-SNSev	1.00 516	1.84 577	7.92 588	0.00 1	0.00 1	0.30 155	0.00 1	1.27 410	0.85 460	0.01 151	0.01 296	0.40 431	0.10 440	5.27 527	1.29 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 534	0.45 420

BEATNet_4x	0.39 285	1.05 522	2.97 473	0.00 1	0.00 1	0.30 155	0.01 326	1.22 400	0.46 212	0.00 1	0.00 1	0.31 397	0.03 320	0.37 276	0.64 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.42 406

LG-Stereo	0.13 57	0.19 229	0.66 45	0.00 1	0.18 447	0.31 158	0.00 1	0.09 141	0.15 89	0.04 323	0.01 296	0.32 402	0.04 353	0.05 118	0.10 231	0.00 1	0.07 375	0.00 1	0.00 1	0.08 379	0.26 349

CoDeX	0.39 285	0.31 300	1.50 227	0.00 1	0.01 290	0.31 158	0.00 1	1.81 490	0.76 333	0.00 1	0.00 1	0.25 378	0.06 409	2.77 422	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.04 106

iRaft-Stereo_5w	0.60 437	0.85 485	1.83 334	0.01 326	0.59 541	0.31 158	0.00 1	0.72 330	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.10 300	0.01 192	6.12 568	0.03 122	0.00 1	0.12 388	0.00 1	0.00 1	0.24 541	0.26 349

PASM	0.66 460	0.70 447	4.95 563	0.02 354	0.00 1	0.31 158	0.04 450	0.60 309	0.35 190	0.19 470	0.01 296	0.46 442	0.04 353	5.16 521	0.05 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 453	0.15 255

LACA1	0.08 13	0.27 280	0.28 5	0.00 1	0.00 1	0.32 162	0.00 1	0.04 68	0.69 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

DLNR-FE	21.35 624	48.23 626	86.23 633	95.96 641	88.10 640	0.32 162	0.00 1	18.50 626	0.52 224	0.04 323	0.01 296	0.00 1	0.00 1	0.31 254	0.07 206	15.96 626	0.91 538	0.00 1	0.21 559	70.24 635	1.39 544

z-ln-s-r	0.92 506	1.04 520	4.07 536	0.00 1	0.00 1	0.32 162	0.01 326	2.23 520	0.97 503	0.00 1	0.00 1	0.16 333	0.00 1	4.86 515	4.48 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 435	0.16 262

111111	0.18 112	0.05 11	0.57 36	0.05 391	0.20 456	0.32 162	0.00 1	0.08 124	0.14 72	0.10 422	0.02 399	0.01 29	0.04 353	0.17 197	0.02 95	0.00 1	0.72 490	0.00 1	0.00 1	0.08 379	1.02 522

AIO-Stereo	0.29 209	0.19 229	0.68 50	0.51 555	0.69 551	0.32 162	0.00 1	0.11 155	0.50 221	0.05 344	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.11 165	0.34 390	0.00 1	0.76 498	0.00 1	0.23 568	0.07 356	1.25 537

RSM++	0.22 151	0.16 207	0.76 59	0.58 564	0.44 505	0.32 162	0.00 1	0.09 141	1.08 524	0.02 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 137	0.00 1	0.00 1	0.02 338	0.00 1	0.16 523	0.13 453	0.62 474

RSM	0.22 151	0.14 190	0.72 55	0.54 556	0.47 513	0.32 162	0.00 1	0.17 209	1.04 517	0.02 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 384	0.00 1	0.15 513	0.09 405	0.54 455

GCST	0.46 348	0.99 514	2.56 443	0.00 1	0.82 565	0.32 162	0.03 427	0.23 238	0.08 38	0.05 344	0.41 526	0.14 317	0.04 353	3.09 440	0.30 371	0.00 1	0.01 327	0.00 1	0.00 1	0.11 435	0.10 196

IGEVStereo-DCA	0.47 352	0.71 448	1.28 162	0.16 466	0.15 438	0.32 162	0.00 1	0.12 170	0.56 238	0.24 484	0.01 296	0.05 228	0.07 425	1.19 368	2.07 533	0.00 1	0.47 442	0.00 1	0.10 483	0.15 480	1.75 575

rrr	0.72 474	0.71 448	4.76 556	0.16 466	0.15 438	0.32 162	0.04 450	1.80 489	0.61 258	0.24 484	0.01 296	0.05 228	0.07 425	1.19 368	2.07 533	0.00 1	0.47 442	0.00 1	0.18 536	0.15 480	1.48 556

DLNR_Zeroshot_test	21.33 623	48.16 625	86.21 632	96.01 643	87.63 639	0.32 162	0.00 1	18.10 625	0.52 224	0.04 323	0.01 296	0.00 1	0.00 1	0.78 350	0.07 206	16.15 627	0.90 531	0.00 1	0.21 559	70.18 634	1.39 544

CBFPSM	0.42 306	0.89 496	2.62 449	0.00 1	0.00 1	0.32 162	0.00 1	0.37 275	0.82 414	0.01 151	0.01 296	1.65 561	1.00 543	0.27 240	0.34 390	0.00 1	0.01 327	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.10 196

edge stereo	0.62 445	0.30 293	3.04 475	0.01 326	0.03 354	0.32 162	0.03 427	1.28 411	0.69 279	0.21 471	0.32 518	1.29 543	0.19 470	4.12 489	0.40 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 435	0.14 244

FAT-Stereo	0.55 410	0.18 225	2.58 447	0.00 1	0.00 1	0.33 175	0.08 487	2.26 522	0.84 435	0.06 371	0.88 552	0.60 473	0.51 513	2.43 403	0.08 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.16 262

DISCO	0.35 248	0.31 300	1.99 373	0.16 466	0.16 444	0.33 175	0.00 1	0.15 194	0.30 180	0.00 1	0.01 296	1.49 557	0.00 1	1.21 372	0.63 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.12 224

MM-Stereo_test3	0.26 192	0.43 351	1.36 179	0.08 422	0.02 334	0.34 177	0.03 427	0.14 190	0.94 497	0.04 323	0.00 1	0.05 228	0.03 320	0.20 209	0.17 286	0.00 1	0.79 500	0.00 1	0.00 1	0.28 556	0.25 340

999	0.10 26	0.29 286	0.76 59	0.00 1	0.00 1	0.34 177	0.00 1	0.02 20	0.12 63	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 192	0.02 26	0.15 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 435	0.07 146

test_xeample3	0.77 488	0.71 448	4.91 562	0.18 477	0.22 464	0.34 177	0.05 463	1.81 490	0.61 258	0.23 479	0.03 412	0.06 255	0.05 391	1.26 373	2.12 537	0.00 1	0.69 482	0.00 1	0.23 568	0.15 480	1.78 582

HI	0.15 76	0.48 373	1.79 324	0.00 1	0.00 1	0.35 180	0.00 1	0.09 141	0.07 35	0.00 1	0.01 296	0.03 161	0.01 192	0.06 127	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.07 146

CoSv	0.15 76	0.48 373	1.79 324	0.00 1	0.00 1	0.35 180	0.00 1	0.09 141	0.07 35	0.00 1	0.01 296	0.03 161	0.01 192	0.06 127	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.07 146

test_sample2	0.44 330	0.15 200	1.11 140	0.00 1	0.00 1	0.35 180	0.00 1	1.38 429	0.90 489	0.01 151	0.22 480	0.02 96	0.00 1	2.30 395	0.56 457	0.00 1	0.83 515	0.00 1	0.08 470	0.01 85	0.84 505

RALAANet	0.22 151	0.93 506	1.77 317	0.00 1	0.00 1	0.35 180	0.01 326	0.45 285	0.06 29	0.01 151	0.00 1	0.05 228	0.09 435	0.07 137	0.22 327	0.00 1	0.24 405	0.00 1	0.04 449	0.14 472	0.01 59

SFCPSM	0.24 170	0.11 150	1.53 241	0.00 1	0.05 380	0.35 180	0.01 326	1.54 443	0.77 358	0.01 151	0.00 1	0.12 310	0.02 268	0.06 127	0.05 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 429	0.03 248	0.06 140

pmcnn	2.36 576	0.83 479	6.15 580	0.33 525	0.84 569	0.35 180	0.27 540	2.18 516	1.42 571	0.48 535	7.35 592	14.60 616	0.75 530	5.45 530	5.37 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 495	0.63 479

castereo++	0.17 97	0.37 334	0.59 38	0.03 370	0.00 1	0.36 186	0.00 1	0.21 224	1.16 556	0.02 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 216	0.00 1	0.19 398	0.00 1	0.21 559	0.03 248	0.20 301

WCG-NET（raft）	0.19 127	0.53 399	0.84 92	0.00 1	0.05 380	0.36 186	0.01 326	0.08 124	0.09 47	0.06 371	0.01 296	0.05 228	0.03 320	0.08 148	0.06 200	0.00 1	1.24 605	0.00 1	0.00 1	0.13 453	0.18 280

SQANet	0.58 428	1.73 572	3.08 480	0.05 391	0.48 517	0.36 186	0.03 427	0.52 295	0.74 295	0.04 323	0.23 481	0.50 459	0.06 409	2.37 398	0.97 495	0.02 550	0.03 346	0.01 543	0.00 1	0.21 530	0.11 212

RALCasStereoNet	0.47 352	0.74 460	1.56 253	0.21 496	0.97 584	0.36 186	0.03 427	0.20 221	0.77 358	0.10 422	0.07 447	0.05 228	0.08 431	0.35 266	0.38 418	0.00 1	1.68 617	0.00 1	0.00 1	0.10 428	1.83 588

Zero-FE251	0.27 198	0.09 116	1.56 253	0.03 370	0.10 413	0.37 190	0.00 1	0.12 170	0.06 29	1.25 571	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.12 167	0.25 348	0.00 1	0.51 452	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.91 512

w-ln-seven-2	1.01 518	1.32 551	7.65 587	0.00 1	0.00 1	0.37 190	0.00 1	1.22 400	0.90 489	0.00 1	0.00 1	0.28 389	0.05 391	4.77 512	3.13 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 495	0.35 387

VMStereo-Base	0.08 13	0.10 130	0.77 65	0.00 1	0.00 1	0.38 192	0.00 1	0.03 45	0.11 56	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.02 268	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 106

SCV_C0	0.45 338	0.35 325	1.61 272	0.62 568	0.74 554	0.38 192	0.00 1	0.41 283	0.58 256	0.30 500	0.05 431	0.06 255	0.04 353	0.48 314	0.26 356	0.00 1	0.94 559	0.00 1	0.15 513	0.09 405	1.83 588

WCG-NET	0.19 127	0.35 325	0.81 81	0.00 1	0.00 1	0.40 194	0.03 427	0.09 141	0.75 305	0.05 344	0.09 454	0.01 29	0.04 353	0.08 148	0.03 122	0.00 1	0.90 531	0.00 1	0.00 1	0.12 447	0.13 232

aanetorigin	0.91 505	0.59 417	3.76 526	0.11 442	0.12 423	0.40 194	0.90 591	0.15 194	0.23 158	3.44 595	1.19 563	0.35 412	1.96 569	2.81 424	1.30 512	0.02 550	0.00 1	0.02 559	0.05 453	0.28 556	0.47 429

EDNetEfficientorigin	6.27 608	0.89 496	98.14 638	0.02 354	0.04 368	0.40 194	0.02 401	0.35 271	2.94 591	6.98 609	3.06 575	1.29 543	1.87 565	4.32 500	4.60 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.35 387

SPS-STEREO	1.19 530	1.27 544	3.45 509	0.00 1	0.01 290	0.40 194	0.16 510	0.71 329	1.03 510	2.41 590	0.77 548	2.13 571	0.44 502	5.68 542	4.06 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 379	1.24 535
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DEFOM-Stereo	0.07 10	0.19 229	0.51 31	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.00 1	0.10 149	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 192	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.02 78

SMoEStereo_RVC	0.12 48	0.36 330	0.71 53	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.00 1	0.03 45	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 192	0.02 26	0.23 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.29 358

cross-raft	0.21 145	0.09 116	1.42 210	0.48 551	0.50 521	0.41 198	0.07 478	0.50 291	0.03 1	0.02 245	0.00 1	0.38 427	0.00 1	0.08 148	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 490	0.01 85	0.09 179

GwcNet	0.64 455	0.99 514	5.43 570	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.10 496	0.50 291	0.97 503	0.05 344	0.00 1	0.63 476	0.05 391	2.87 428	0.55 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 518	0.13 232

FADNet-RVC-Resample	0.62 445	1.24 541	4.23 542	0.03 370	0.04 368	0.41 198	0.09 492	1.32 418	0.52 224	0.01 151	0.03 412	0.44 439	0.05 391	3.11 441	0.21 317	0.07 570	0.12 388	0.05 583	0.02 429	0.11 435	0.35 387

AF-Net	0.60 437	0.87 489	3.34 499	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.01 326	1.52 442	0.64 263	0.17 465	0.05 431	1.28 542	0.46 505	2.51 407	0.52 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 447	0.10 196

4D-IteraStereo	0.34 241	0.84 481	2.31 418	0.00 1	0.00 1	0.42 204	0.04 450	0.10 149	0.09 47	0.02 245	0.01 296	0.00 1	0.01 192	0.36 270	0.49 447	0.00 1	0.36 426	0.00 1	0.00 1	0.07 356	1.72 571

acv_ft	0.30 220	0.44 355	1.83 334	0.00 1	0.00 1	0.42 204	0.01 326	0.69 322	0.83 423	0.23 479	0.01 296	0.70 493	0.12 450	0.08 148	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 549	0.17 268

XQC	0.94 507	1.30 550	4.44 547	0.65 575	0.07 396	0.42 204	0.01 326	2.88 562	0.85 460	0.28 495	0.01 296	0.67 487	0.21 475	3.24 448	3.25 555	0.00 1	0.24 405	0.00 1	0.04 449	0.20 523	0.11 212

MGS-Stereo	0.13 57	0.17 221	1.07 129	0.00 1	0.00 1	0.43 207	0.00 1	0.28 256	0.15 89	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 192	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 576	0.00 1

RAFT-Test	0.37 266	0.11 150	1.68 293	0.57 563	0.93 579	0.43 207	0.10 496	1.03 375	0.49 219	0.16 455	0.00 1	0.87 509	0.00 1	0.27 240	0.12 246	0.00 1	0.33 419	0.00 1	0.24 579	0.01 85	0.05 127

Gwc-CoAtRS	0.15 76	0.09 116	1.42 210	0.00 1	0.11 418	0.43 207	0.00 1	0.32 265	0.08 38	0.02 245	0.00 1	0.18 347	0.00 1	0.05 118	0.06 200	0.00 1	0.06 370	0.00 1	0.18 536	0.01 85	0.08 165

DispFullNet	1.25 532	0.95 508	3.73 524	1.00 597	0.79 562	0.43 207	0.01 326	1.70 463	0.82 414	2.55 591	0.63 543	1.08 526	8.75 610	0.84 356	1.36 518	0.00 1	0.02 338	0.00 1	0.00 1	0.24 541	0.19 296

test-3	0.30 220	0.10 130	1.49 224	0.20 491	0.38 498	0.44 211	0.01 326	1.59 452	0.08 38	0.04 323	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.08 148	0.24 341	0.00 1	0.47 442	0.00 1	0.20 554	0.13 453	0.43 412

test_1	0.30 220	0.10 130	1.50 227	0.21 496	0.38 498	0.44 211	0.01 326	1.58 451	0.08 38	0.04 323	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.07 137	0.24 341	0.00 1	0.47 442	0.00 1	0.20 554	0.13 453	0.43 412

ac_64	0.48 357	0.32 306	2.27 410	0.04 385	0.01 290	0.44 211	0.02 401	0.36 273	0.83 423	0.15 452	0.01 296	0.88 511	0.04 353	3.90 483	0.21 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.06 140

Wz-Net-TNSev	1.74 561	3.45 616	13.44 608	0.00 1	0.00 1	0.45 214	0.14 507	2.57 538	0.84 435	0.09 413	0.01 296	1.33 546	0.18 468	6.16 569	5.38 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.26 546	0.41 402

DLCB_ROB	0.36 258	0.46 365	1.27 160	0.00 1	0.00 1	0.45 214	0.00 1	0.66 317	0.81 407	0.03 299	0.04 424	0.66 486	0.04 353	2.35 397	0.37 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.10 196

MLG-Stereo	0.16 88	0.09 116	0.77 65	0.00 1	0.18 447	0.46 216	0.00 1	0.02 20	0.79 388	0.11 432	0.03 412	0.02 96	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.66 479	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.13 232

PSMNet-RUCA	0.19 127	0.54 406	1.55 248	0.00 1	0.01 290	0.47 217	0.01 326	0.30 259	0.69 279	0.04 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.05 127

StereoVision	0.24 170	0.59 417	1.92 357	0.00 1	0.00 1	0.47 217	0.01 326	0.22 229	0.84 435	0.00 1	0.30 506	0.15 324	0.02 268	0.09 155	0.04 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.01 59

FADNet-RVC	0.63 448	1.29 548	3.79 527	0.01 326	0.00 1	0.47 217	0.00 1	1.51 441	0.23 158	0.00 1	0.01 296	0.12 310	0.06 409	4.05 486	0.36 406	0.00 1	0.03 346	0.00 1	0.00 1	0.42 581	0.17 268

xyz-stereo-finetune2	0.16 88	0.48 373	0.88 98	0.00 1	0.00 1	0.48 220	0.00 1	0.03 45	0.78 373	0.02 245	0.01 296	0.05 228	0.08 431	0.02 26	0.34 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.01 59

test_sample5	0.55 410	0.16 207	1.91 353	0.00 1	0.00 1	0.48 220	0.00 1	2.61 540	1.03 510	0.00 1	0.09 454	0.04 199	0.00 1	3.07 438	0.35 398	0.00 1	0.74 496	0.00 1	0.06 458	0.01 85	0.54 455

test_sample4	0.53 395	0.16 207	1.92 357	0.00 1	0.00 1	0.48 220	0.00 1	2.55 535	0.96 501	0.00 1	0.00 1	0.05 228	0.00 1	2.79 423	0.31 377	0.00 1	0.73 494	0.00 1	0.06 458	0.01 85	0.53 450

DualNet	0.55 410	0.16 207	1.91 353	0.00 1	0.00 1	0.48 220	0.00 1	2.61 540	1.03 510	0.00 1	0.07 447	0.04 199	0.00 1	3.07 438	0.35 398	0.00 1	0.74 496	0.00 1	0.06 458	0.01 85	0.54 455

MLCV	0.35 248	0.84 481	1.96 369	0.00 1	0.00 1	0.48 220	0.00 1	0.81 347	0.29 179	0.10 422	0.00 1	0.28 389	0.03 320	1.32 377	0.80 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.09 179

test_sample3	0.52 380	0.15 200	1.92 357	0.00 1	0.00 1	0.49 225	0.00 1	2.35 525	0.95 498	0.01 151	0.01 296	0.04 199	0.00 1	2.76 421	0.34 390	0.00 1	0.72 490	0.00 1	0.06 458	0.01 85	0.52 447

RAFT_CTSACE	0.25 185	0.71 448	2.06 384	0.00 1	0.01 290	0.49 225	0.00 1	0.37 275	0.18 131	0.01 151	0.00 1	0.34 406	0.00 1	0.25 228	0.07 206	0.00 1	0.20 400	0.00 1	0.00 1	0.25 545	0.11 212

ISRNet	0.21 145	0.23 256	1.91 353	0.00 1	0.00 1	0.50 227	0.00 1	0.59 306	0.83 423	0.00 1	0.00 1	0.05 228	0.00 1	0.07 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.10 196

UPFNet	0.23 164	0.24 265	1.56 253	0.00 1	0.00 1	0.50 227	0.00 1	1.28 411	0.68 274	0.00 1	0.00 1	0.10 300	0.01 192	0.13 170	0.11 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.03 88

DANet	0.67 464	0.21 245	2.33 420	0.25 505	0.06 389	0.50 227	0.11 503	1.62 455	0.74 295	0.22 475	0.06 444	1.07 525	0.02 268	4.45 503	1.22 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.53 450
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample6	0.57 425	0.16 207	1.84 337	0.00 1	0.00 1	0.51 230	0.00 1	2.86 560	1.03 510	0.00 1	0.07 447	0.10 300	0.00 1	3.13 442	0.39 422	0.00 1	0.71 487	0.00 1	0.05 453	0.01 85	0.53 450

gwcnet-sp	0.35 248	0.37 334	3.29 492	0.00 1	0.00 1	0.51 230	0.03 427	0.74 335	0.76 333	0.01 151	0.01 296	0.09 293	0.04 353	0.88 358	0.13 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.04 106

scenet	0.35 248	0.37 334	3.29 492	0.00 1	0.00 1	0.51 230	0.03 427	0.74 335	0.76 333	0.01 151	0.01 296	0.09 293	0.04 353	0.88 358	0.13 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.04 106

ssnet	0.35 248	0.37 334	3.29 492	0.00 1	0.00 1	0.51 230	0.03 427	0.74 335	0.76 333	0.01 151	0.01 296	0.09 293	0.04 353	0.88 358	0.13 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.04 106

Wz-Net-LNSev	0.46 348	1.11 531	5.46 571	0.00 1	0.00 1	0.51 230	0.00 1	0.41 283	0.91 491	0.00 1	0.01 296	0.23 372	0.03 320	0.12 167	0.25 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.15 255

StereoDRNet	0.50 371	0.89 496	2.96 472	0.02 354	0.06 389	0.51 230	0.00 1	0.45 285	0.84 435	0.00 1	0.00 1	0.33 403	0.02 268	2.82 425	0.69 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 379	0.28 356

iRaftStereo_RVC	0.24 170	0.45 361	0.99 118	0.00 1	0.00 1	0.52 236	0.00 1	0.08 124	0.15 89	0.01 151	0.01 296	0.16 333	0.03 320	0.04 93	0.02 95	0.00 1	1.06 581	0.00 1	0.00 1	0.29 564	1.01 521

CSP-Net	0.42 306	0.25 268	1.07 129	0.00 1	0.00 1	0.53 237	0.00 1	0.78 342	0.27 173	0.01 151	0.00 1	0.16 333	0.02 268	5.19 523	0.08 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.02 78

rafts_anoy	0.37 266	0.77 470	1.68 293	0.43 547	0.99 586	0.53 237	0.04 450	0.16 205	0.14 72	0.08 400	0.01 296	0.06 255	0.06 409	0.58 332	0.21 317	0.00 1	1.44 613	0.00 1	0.01 412	0.05 306	0.14 244

IGEV-FE	0.56 419	0.12 163	3.25 489	0.16 466	0.47 513	0.54 239	0.45 564	0.53 298	0.38 193	0.70 550	0.49 534	1.06 523	0.49 508	0.36 270	0.32 382	0.00 1	0.37 427	0.00 1	0.13 498	0.03 248	1.33 539

MM-Stereo_test2	0.32 232	0.13 180	1.68 293	0.18 477	0.00 1	0.54 239	0.00 1	0.13 184	0.20 146	0.18 467	0.00 1	0.03 161	0.03 320	0.14 176	0.18 292	0.00 1	0.86 524	0.00 1	0.01 412	0.22 534	1.90 597

Pointernet	0.16 88	0.06 26	0.99 118	0.00 1	0.36 494	0.54 239	0.00 1	0.03 45	0.76 333	0.00 1	0.00 1	0.05 228	0.02 268	0.04 93	0.01 52	0.00 1	0.14 392	0.00 1	0.01 412	0.01 85	0.20 301

LL-Strereo2	0.34 241	0.87 489	1.70 300	0.64 573	0.84 569	0.54 239	0.04 450	0.15 194	0.18 131	0.02 245	0.00 1	0.03 161	0.02 268	0.26 236	0.26 356	0.00 1	0.13 391	0.00 1	0.01 412	0.04 290	0.98 520

riskmin	0.49 363	0.04 2	1.45 217	0.70 583	0.80 564	0.54 239	0.20 518	1.05 381	0.20 146	0.24 484	0.27 491	1.13 533	0.00 1	0.43 301	0.41 429	0.00 1	0.80 504	0.00 1	0.26 584	0.00 1	1.23 534

test_3	0.31 230	0.10 130	1.52 236	0.20 491	0.40 502	0.54 239	0.01 326	1.68 460	0.08 38	0.16 455	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.07 137	0.24 341	0.00 1	0.50 448	0.00 1	0.20 554	0.13 453	0.38 395

HSM	0.68 466	0.52 398	1.54 245	0.00 1	0.00 1	0.54 239	0.01 326	1.08 386	0.77 358	0.00 1	0.01 296	2.23 573	0.63 521	6.04 561	0.14 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.08 165

xyz-stereo-finetune	0.17 97	0.53 399	0.81 81	0.00 1	0.00 1	0.55 246	0.00 1	0.02 20	0.75 305	0.02 245	0.00 1	0.05 228	0.02 268	0.02 26	0.51 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.01 59

coex_refinement	0.43 321	0.83 479	1.64 279	0.05 391	0.00 1	0.55 246	0.04 450	0.85 351	0.27 173	0.02 245	0.00 1	0.36 417	0.16 463	3.01 434	0.56 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.12 224

AIO-test1	0.43 321	0.82 474	2.09 385	0.38 537	0.77 560	0.55 246	0.01 326	1.43 434	0.79 388	0.03 299	0.01 296	0.03 161	0.02 268	1.26 373	0.04 166	0.00 1	0.05 366	0.00 1	0.00 1	0.15 480	0.10 196

IGEV_Zeroshot_test	0.56 419	0.12 163	3.25 489	0.16 466	0.47 513	0.55 246	0.46 566	0.53 298	0.38 193	0.70 550	0.49 534	1.08 526	0.49 508	0.36 270	0.31 377	0.00 1	0.37 427	0.00 1	0.13 498	0.03 248	1.33 539

GASNet	0.78 493	1.91 583	4.72 554	0.00 1	0.00 1	0.55 246	0.02 401	1.39 431	0.47 213	0.01 151	0.13 467	0.50 459	0.12 450	4.27 497	0.96 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 580	0.09 179

ToySt	0.42 306	0.33 312	2.09 385	0.08 422	0.55 530	0.55 246	0.00 1	0.72 330	0.55 233	0.05 344	0.26 486	0.37 422	0.00 1	0.30 252	0.54 454	0.01 528	0.58 467	0.00 1	0.14 506	0.04 290	1.33 539

AACVNet	0.48 357	0.74 460	1.81 332	0.00 1	0.00 1	0.55 246	0.00 1	0.22 229	0.55 233	0.03 299	0.00 1	0.11 305	0.01 192	5.22 525	0.09 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 509	0.04 106

THIR-Stereo	0.94 507	0.33 312	1.66 287	0.00 1	0.01 290	0.55 246	3.72 609	0.13 184	0.18 131	0.10 422	1.46 566	0.74 496	2.82 580	5.60 535	1.39 519	0.00 1	0.00 1	0.02 559	0.00 1	0.02 189	0.03 88

MSCF	0.41 298	0.50 388	1.00 123	0.78 592	1.02 589	0.56 254	0.01 326	0.15 194	0.55 233	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 270	0.22 327	0.01 528	0.92 544	0.00 1	0.19 542	0.06 335	1.88 596

z-mn7	1.14 529	2.43 601	7.48 585	0.00 1	0.00 1	0.56 254	0.07 478	1.33 421	0.85 460	0.01 151	0.14 471	0.36 417	0.05 391	5.98 556	3.07 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 472	0.26 349

GREAT-IGEV	0.47 352	0.20 238	1.52 236	0.34 528	1.09 596	0.56 254	0.00 1	0.06 99	0.58 256	0.32 508	0.08 451	0.01 29	0.01 192	0.33 258	0.43 434	0.00 1	1.43 612	0.00 1	0.17 527	0.09 405	2.28 611
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test2	0.43 321	1.13 534	1.82 333	0.34 528	0.22 464	0.56 254	0.01 326	1.30 415	0.77 358	0.00 1	0.00 1	0.19 355	0.04 353	0.91 361	0.05 182	0.89 599	0.06 370	0.00 1	0.01 412	0.07 356	0.22 311

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 402	0.84 481	3.67 521	0.00 1	0.00 1	0.56 254	0.00 1	1.40 432	0.80 398	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.13 454	1.76 385	1.42 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.08 165

xxxx	1.42 545	0.28 283	1.49 224	0.00 1	0.59 541	0.56 254	0.00 1	3.13 572	1.14 544	0.06 371	0.01 296	0.02 96	0.02 268	2.26 393	16.08 619	0.00 1	1.09 587	0.00 1	0.15 513	0.03 248	1.42 550

MFN_U_SF_RVC	1.09 524	1.88 580	5.37 568	0.15 461	0.10 413	0.56 254	0.10 496	1.29 414	0.47 213	0.45 533	0.27 491	1.30 545	0.72 527	4.08 487	2.28 539	0.29 585	0.34 421	0.35 608	0.55 613	0.63 591	0.60 469

GASTEREO	0.41 298	0.49 378	0.99 118	0.78 592	1.02 589	0.57 261	0.02 401	0.15 194	0.55 233	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 276	0.21 317	0.01 528	0.92 544	0.00 1	0.17 527	0.06 335	1.87 595

S-Stereo	0.70 470	0.27 280	3.29 492	0.00 1	0.00 1	0.57 261	0.06 470	2.35 525	0.84 435	0.00 1	0.90 553	0.83 504	0.11 447	4.19 492	0.14 265	0.00 1	0.01 327	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.34 381

RYNet	0.63 448	0.53 399	2.18 395	0.00 1	0.00 1	0.57 261	0.00 1	1.34 423	0.85 460	0.04 323	0.00 1	0.85 506	0.04 353	5.13 519	0.77 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.27 355

NaN_ROB	1.04 519	1.12 532	3.41 507	0.17 475	0.19 450	0.57 261	0.37 560	2.65 544	0.98 507	0.55 539	0.32 518	0.47 443	1.16 551	5.20 524	2.78 545	0.00 1	0.02 338	0.01 543	0.05 453	0.13 453	0.54 455

VIP-Stereo	0.25 185	0.54 406	1.25 156	0.00 1	0.15 438	0.58 265	0.01 326	0.08 124	0.75 305	0.05 344	0.00 1	0.05 228	0.00 1	0.19 206	0.14 265	0.00 1	0.80 504	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.38 395

G2L-Stereo	0.48 357	0.89 496	2.57 445	0.00 1	0.00 1	0.58 265	0.01 326	0.48 290	0.24 164	0.00 1	0.00 1	0.33 403	0.06 409	4.03 484	0.10 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 472	0.10 196

TCMNet	0.58 428	0.73 455	3.56 517	0.06 410	0.01 290	0.58 265	0.05 463	1.24 407	0.85 460	0.00 1	0.00 1	0.21 362	0.02 268	3.63 471	0.10 231	0.00 1	0.00 1	0.02 559	0.00 1	0.21 530	0.36 391

NVstereo2D	0.53 395	0.22 253	2.52 440	0.00 1	0.00 1	0.58 265	0.03 427	1.62 455	0.99 508	0.05 344	0.00 1	0.48 447	0.00 1	3.88 482	0.08 216	0.00 1	0.05 366	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.06 140

IGEV-Stereo++	0.25 185	0.05 11	0.71 53	0.15 461	0.23 474	0.60 269	0.00 1	0.08 124	0.09 47	0.25 487	0.01 296	0.01 29	0.00 1	0.39 289	0.06 200	0.00 1	0.72 490	0.00 1	0.00 1	0.03 248	1.52 561

test-1	0.36 258	0.18 225	1.36 179	0.00 1	0.83 567	0.60 269	0.00 1	1.07 385	0.18 131	0.07 386	0.49 534	0.34 406	0.00 1	0.10 160	0.51 448	0.00 1	0.64 476	0.00 1	0.06 458	0.01 85	0.84 505

222	2.28 572	0.25 268	1.15 141	0.00 1	0.37 495	0.60 269	0.00 1	3.25 578	1.13 537	0.09 413	0.00 1	0.05 228	0.02 268	3.52 463	32.29 626	0.00 1	1.03 572	0.00 1	0.15 513	0.03 248	1.59 565

test_xeample	1.52 548	0.30 293	1.50 227	0.00 1	0.58 539	0.60 269	0.00 1	3.16 573	1.14 544	0.07 386	0.08 451	0.03 161	0.02 268	3.67 474	16.54 621	0.00 1	1.08 585	0.00 1	0.15 513	0.04 290	1.50 558

RASNet	0.68 466	0.62 426	2.10 387	0.02 354	0.02 334	0.60 269	0.09 492	0.64 316	0.84 435	0.11 432	0.06 444	1.51 559	0.04 353	6.07 565	0.65 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.22 311

iResNetv2_ROB	0.51 377	1.70 569	3.96 532	0.00 1	0.00 1	0.60 269	0.00 1	1.81 490	0.82 414	0.03 299	0.00 1	0.08 285	0.02 268	0.16 187	0.59 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 568	0.09 179

DRN-Test	0.52 380	0.35 325	2.75 459	0.03 370	0.09 406	0.60 269	0.00 1	1.72 465	0.84 435	0.01 151	0.00 1	0.18 347	0.04 353	3.27 449	0.23 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.25 340

Pro-Stereo	0.07 10	0.05 11	0.33 15	0.00 1	0.00 1	0.61 276	0.00 1	0.06 99	0.08 38	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 6	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 559	0.00 1	0.07 146

MLG-Stereo_test1	0.16 88	0.10 130	0.76 59	0.00 1	0.15 438	0.61 276	0.00 1	0.03 45	0.81 407	0.07 386	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.59 469	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.14 244

Anonymous_2	1.27 533	0.19 229	1.80 329	0.70 583	0.78 561	0.61 276	0.20 518	0.92 359	0.48 217	0.22 475	0.30 506	1.44 553	0.00 1	0.43 301	0.40 424	0.01 528	0.84 519	2.29 621	11.27 628	1.29 603	1.20 532

IER	0.20 136	0.30 293	1.87 344	0.00 1	0.00 1	0.61 276	0.00 1	0.25 245	0.23 158	0.00 1	0.00 1	0.40 431	0.02 268	0.22 219	0.07 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 59

delet	0.42 306	0.47 368	1.99 373	0.00 1	0.00 1	0.61 276	0.00 1	0.68 320	0.83 423	0.06 371	0.01 296	0.51 465	0.19 470	2.68 418	0.21 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.07 146

RP	0.52 380	0.68 438	2.56 443	0.00 1	0.01 290	0.61 276	0.02 401	1.31 416	0.62 261	0.05 344	0.01 296	0.98 517	0.17 467	2.86 427	0.33 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 453	0.09 179

LL-Strereo	0.97 510	1.43 558	3.41 507	0.01 326	0.50 521	0.63 282	0.01 326	2.00 508	0.77 358	0.48 535	0.00 1	0.54 467	0.29 489	6.25 575	0.10 231	0.01 528	0.93 552	0.00 1	0.00 1	0.28 556	1.72 571

CFNet-RSSM	0.21 145	0.08 93	1.39 194	0.00 1	0.12 423	0.63 282	0.00 1	1.32 418	0.15 89	0.01 151	0.00 1	0.09 293	0.00 1	0.11 165	0.04 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 568	0.01 85	0.08 165

HSM-Net_RVC	0.57 425	0.08 93	1.74 309	0.00 1	0.00 1	0.63 282	0.00 1	4.21 594	0.71 285	0.14 446	0.00 1	0.21 362	0.03 320	3.43 458	0.05 182	0.01 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 196
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo_test	0.45 338	0.88 495	2.16 393	0.00 1	0.00 1	0.64 285	0.03 427	0.47 287	0.23 158	0.01 151	0.00 1	0.56 469	0.00 1	3.31 451	0.29 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 453	0.24 333

UGAM	0.64 455	0.39 342	2.47 431	0.09 429	0.00 1	0.64 285	0.01 326	0.07 114	0.66 271	0.00 1	0.23 481	0.84 505	0.04 353	6.35 579	0.05 182	0.00 1	0.41 432	0.00 1	0.00 1	0.28 556	0.28 356

ffm	0.61 442	0.33 312	3.52 511	0.00 1	0.00 1	0.64 285	0.00 1	1.74 469	1.17 562	0.00 1	0.31 511	0.68 488	0.02 268	0.57 325	0.01 52	0.00 1	1.12 588	0.00 1	0.15 513	0.08 379	1.86 591

ff1	1.27 533	0.33 312	3.52 511	0.00 1	0.00 1	0.64 285	0.00 1	1.74 469	1.17 562	0.00 1	0.31 511	0.68 488	0.02 268	6.27 576	7.45 591	0.00 1	1.12 588	0.00 1	0.15 513	0.08 379	1.86 591

mmx	1.28 535	0.33 312	3.52 511	0.00 1	0.00 1	0.64 285	0.00 1	3.05 569	1.07 521	0.00 1	0.31 511	0.68 488	0.02 268	6.27 576	7.45 591	0.00 1	1.05 575	0.00 1	0.15 513	0.03 248	1.08 523

xxx	1.28 535	0.33 312	3.52 511	0.00 1	0.00 1	0.64 285	0.00 1	3.05 569	1.07 521	0.00 1	0.31 511	0.68 488	0.02 268	6.27 576	7.45 591	0.00 1	1.05 575	0.00 1	0.15 513	0.03 248	1.08 523

RGC	0.61 442	0.74 460	3.31 496	0.00 1	0.01 290	0.64 285	0.00 1	1.34 423	0.26 169	0.03 299	0.61 542	0.99 518	0.19 470	3.06 436	0.81 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.10 196

stereogan	0.57 425	0.38 339	3.12 483	0.01 326	0.01 290	0.64 285	0.02 401	1.11 390	0.96 501	0.08 400	0.01 296	1.66 562	0.45 504	2.60 413	0.05 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 495	0.07 146

FBW_ROB	1.04 519	0.84 481	2.48 434	0.10 432	0.01 290	0.64 285	0.01 326	2.37 527	0.83 423	0.01 151	0.01 296	1.09 529	0.05 391	8.21 604	2.94 550	0.05 567	0.01 327	0.09 592	0.01 412	0.06 335	0.97 519

anonymousdsp2	0.40 293	0.07 51	1.78 321	0.28 514	0.74 554	0.65 294	0.00 1	0.16 205	0.61 258	0.31 506	0.01 296	0.17 342	0.01 192	0.41 295	0.17 286	0.00 1	0.88 526	0.00 1	0.02 429	0.04 290	1.73 574

HGLStereo	0.35 248	0.40 344	1.83 334	0.00 1	0.00 1	0.65 294	0.01 326	0.68 320	0.39 199	0.03 299	0.01 296	0.47 443	0.03 320	2.14 391	0.17 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 379	0.04 106

DCRE	0.76 484	0.40 344	1.17 147	0.21 496	0.90 577	0.66 296	0.00 1	0.79 345	0.39 199	0.36 519	7.60 594	0.03 161	0.00 1	0.09 155	0.32 382	0.00 1	0.58 467	0.00 1	0.17 527	0.02 189	1.53 562

CrosDoStereo	1.11 526	0.16 207	1.64 279	0.00 1	0.05 380	0.66 296	5.65 615	0.70 323	0.54 228	0.25 487	1.18 561	0.19 355	2.94 582	6.48 585	1.58 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.08 165

DeepStereo_LL	1.11 526	0.16 207	1.64 279	0.00 1	0.05 380	0.66 296	5.65 615	0.70 323	0.54 228	0.25 487	1.18 561	0.19 355	2.94 582	6.48 585	1.58 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.08 165

raftrobust	0.30 220	0.78 471	1.65 284	0.00 1	1.25 603	0.66 296	0.03 427	0.10 149	0.32 183	0.02 245	0.00 1	0.03 161	0.03 320	0.22 219	0.13 256	0.00 1	0.44 436	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.22 311

ADLNet	0.48 357	0.43 351	1.71 302	0.00 1	0.00 1	0.66 296	0.01 326	1.16 394	0.84 435	0.21 471	0.01 296	1.00 519	0.02 268	2.88 429	0.34 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 453	0.24 333

Nwc_Net	0.54 402	0.75 466	3.72 523	0.00 1	0.00 1	0.66 296	0.00 1	1.05 381	0.41 204	0.01 151	0.02 399	0.88 511	0.11 447	2.65 417	0.40 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 379	0.05 127

zh-sn7	1.46 547	3.09 613	10.86 603	0.00 1	0.00 1	0.67 302	0.05 463	1.68 460	0.85 460	0.01 151	0.04 424	0.41 433	0.21 475	5.58 534	5.16 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 518	0.42 406

raft+_RVC	0.35 248	0.89 496	1.67 290	0.00 1	1.28 604	0.67 302	0.04 450	0.08 124	0.15 89	0.01 151	0.00 1	0.02 96	0.04 353	0.16 187	0.18 292	0.00 1	1.39 608	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.44 417

NVStereoNet_ROB	1.74 561	1.83 576	4.79 560	0.81 595	0.29 485	0.67 302	0.03 427	1.46 435	1.75 580	0.65 547	5.98 588	2.38 576	2.95 585	6.77 590	2.70 544	0.69 591	0.37 427	0.04 581	0.19 542	0.27 549	0.24 333
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
raft_robust	0.73 477	0.81 472	1.55 248	0.00 1	0.22 464	0.68 305	0.00 1	2.56 536	0.75 305	0.01 151	0.01 296	1.12 532	1.15 550	4.56 510	0.14 265	0.00 1	0.71 487	0.00 1	0.15 513	0.08 379	0.11 212

pcwnet_v2	0.49 363	0.14 190	4.76 556	0.00 1	0.00 1	0.68 305	0.00 1	2.39 528	0.81 407	0.01 151	0.00 1	0.35 412	0.32 493	0.19 206	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.22 311

AANet_RVC	0.94 507	1.27 544	3.68 522	0.01 326	0.00 1	0.68 305	0.01 326	0.92 359	0.22 153	0.02 245	1.41 565	0.95 515	0.04 353	5.97 554	3.10 553	0.16 577	0.10 384	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.26 349

NOSS_ROB	0.73 477	0.44 355	1.26 158	0.55 558	0.00 1	0.68 305	0.00 1	2.93 564	0.77 358	0.13 444	0.00 1	0.92 513	0.00 1	6.16 569	0.11 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.66 483

MMNet	0.29 209	0.53 399	2.13 391	0.00 1	0.00 1	0.69 309	0.00 1	0.74 335	0.80 398	0.01 151	0.01 296	0.18 347	0.09 435	0.28 249	0.14 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.04 106

ccnet	0.59 433	0.26 274	2.24 407	0.01 326	0.08 404	0.70 310	0.18 514	1.35 425	0.43 205	0.45 533	0.66 544	0.13 315	0.38 499	3.57 466	1.09 502	0.01 528	0.00 1	0.02 559	0.00 1	0.03 248	0.16 262

iResNet	0.34 241	0.50 388	1.65 284	0.00 1	0.00 1	0.70 310	0.00 1	1.60 453	0.78 373	0.01 151	0.00 1	0.04 199	0.03 320	0.15 183	1.11 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.20 301

DFGA-Net	0.49 363	1.32 551	2.51 438	0.00 1	0.02 334	0.71 312	0.01 326	0.37 275	0.34 187	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.01 192	3.87 481	0.46 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 534	0.02 78

DCVSM-stereo	0.18 112	0.07 51	1.59 264	0.00 1	0.00 1	0.71 312	0.04 450	0.02 20	0.12 63	0.00 1	0.00 1	0.58 470	0.07 425	0.09 155	0.30 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1

UNet	0.29 209	0.26 274	2.47 431	0.00 1	0.00 1	0.71 312	0.01 326	0.52 295	0.81 407	0.00 1	0.00 1	0.37 422	0.02 268	0.46 309	0.10 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.04 106

CSAN	1.34 539	1.48 562	4.78 558	0.15 461	0.08 404	0.71 312	0.68 583	2.81 558	1.12 535	0.96 564	2.86 573	0.79 501	1.67 560	5.61 537	2.61 543	0.01 528	0.01 327	0.00 1	0.00 1	0.15 480	0.26 349

1111x	1.36 541	0.43 351	3.64 520	0.00 1	0.51 524	0.72 316	0.00 1	3.21 576	1.10 527	0.05 344	0.26 486	0.07 274	0.01 192	6.09 567	8.46 597	0.00 1	1.15 597	0.00 1	0.26 584	0.04 290	1.10 527

PVD	1.08 521	1.09 529	4.07 536	0.61 566	1.15 600	0.72 316	0.01 326	0.93 363	1.18 565	2.39 589	0.00 1	0.65 484	0.11 447	2.60 413	4.29 567	0.00 1	0.82 510	0.00 1	0.13 498	0.12 447	0.75 488

DispNO	0.79 494	0.92 505	3.35 502	0.00 1	0.00 1	0.73 318	0.02 401	1.72 465	0.76 333	0.01 151	0.53 538	1.33 546	0.06 409	5.13 519	0.92 493	0.00 1	0.00 1	0.03 569	0.11 490	0.05 306	0.07 146

PCWNet_CMD	0.20 136	0.13 180	1.38 190	0.00 1	0.01 290	0.73 318	0.00 1	0.39 278	0.19 144	0.00 1	0.01 296	0.47 443	0.50 511	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.17 268

hitnet-ft	0.49 363	0.56 411	1.96 369	0.00 1	0.00 1	0.73 318	0.10 496	0.36 273	0.26 169	0.05 344	0.13 467	0.73 495	0.16 463	4.26 496	0.41 429	0.01 528	0.00 1	0.03 569	0.00 1	0.05 306	0.06 140

MSMDNet	0.20 136	0.13 180	1.39 194	0.00 1	0.01 290	0.73 318	0.00 1	0.39 278	0.18 131	0.00 1	0.01 296	0.48 447	0.48 507	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.17 268

iResNet_ROB	0.40 293	1.20 539	1.77 317	0.00 1	0.00 1	0.73 318	0.00 1	1.03 375	0.77 358	0.07 386	0.01 296	0.08 285	0.01 192	1.85 387	0.38 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.09 179

gcap_with_dpt	0.22 151	0.08 93	2.30 417	0.01 326	0.12 423	0.74 323	0.00 1	0.11 155	0.21 150	0.06 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 170	0.14 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.48 432

zh-mn7	1.39 544	2.94 611	12.38 607	0.00 1	0.00 1	0.74 323	0.01 326	1.63 457	0.84 435	0.07 386	0.02 399	0.20 360	0.06 409	5.55 533	2.89 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 453	0.29 358

DMCA-RVC	0.44 330	0.94 507	4.10 539	0.00 1	0.03 354	0.76 325	0.03 427	0.11 155	0.15 89	0.01 151	0.01 296	0.08 285	0.32 493	1.61 384	0.51 448	0.00 1	0.02 338	0.01 543	0.00 1	0.03 248	0.05 127

R-Stereo Train	0.22 151	0.06 26	1.64 279	0.00 1	0.00 1	0.76 325	0.00 1	1.57 448	0.17 115	0.02 245	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 26	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88

RAFT-Stereo	0.22 151	0.06 26	1.64 279	0.00 1	0.00 1	0.76 325	0.00 1	1.57 448	0.17 115	0.02 245	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 26	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gcap-zeroshot	0.33 237	0.41 346	1.90 351	0.07 417	0.49 519	0.78 328	0.00 1	0.30 259	0.80 398	0.02 245	0.00 1	0.62 474	0.02 268	0.42 299	0.06 200	0.00 1	0.25 409	0.00 1	0.17 527	0.00 1	0.25 340

iinet-f	0.59 433	0.91 502	5.57 572	0.00 1	0.01 290	0.78 328	0.00 1	1.81 490	0.84 435	0.03 299	0.00 1	0.41 433	0.43 501	0.42 299	0.12 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 574	0.08 165

IGEV-RUCA	0.23 164	0.07 51	0.78 73	0.07 417	0.11 418	0.79 330	0.30 545	0.22 229	0.24 164	0.10 422	0.11 462	0.16 333	0.24 484	0.17 197	0.20 313	0.04 564	0.12 388	0.19 602	0.22 566	0.18 509	0.31 369

FADNet	0.64 455	1.21 540	3.32 498	0.00 1	0.01 290	0.79 330	0.01 326	1.01 370	0.65 266	0.01 151	0.01 296	0.17 342	0.15 460	4.45 503	0.37 409	0.17 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 583	0.12 224

GANet	0.75 482	0.69 444	2.47 431	0.00 1	0.00 1	0.79 330	0.08 487	0.61 310	0.76 333	0.13 444	0.16 473	0.68 488	0.46 505	5.61 537	2.02 532	0.00 1	0.03 346	0.01 543	0.00 1	0.11 435	0.37 393

NCCL2	0.38 275	1.00 517	2.12 390	0.00 1	0.01 290	0.79 330	0.00 1	0.59 306	0.38 193	0.01 151	0.00 1	0.02 96	0.03 320	2.31 396	0.21 317	0.00 1	0.00 1	0.02 559	0.00 1	0.04 290	0.13 232

DDUNet	0.51 377	0.87 489	2.33 420	0.00 1	0.00 1	0.80 334	0.01 326	1.16 394	0.77 358	0.08 400	0.01 296	1.11 531	0.01 192	2.02 388	0.77 487	0.02 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.10 196

DEmStereo	0.76 484	0.10 130	1.95 367	0.04 385	0.00 1	0.80 334	0.50 574	0.06 99	0.76 333	0.05 344	0.72 547	0.02 96	3.33 587	5.67 541	1.24 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.38 275	0.85 485	2.28 412	0.00 1	0.00 1	0.81 336	0.00 1	0.10 149	0.28 177	0.00 1	0.00 1	0.16 333	0.00 1	2.57 411	0.40 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 379	0.11 212

MLG-Stereo_test2	0.22 151	0.12 163	0.81 81	0.26 507	0.30 486	0.81 336	0.00 1	0.04 68	0.76 333	0.25 487	0.02 399	0.06 255	0.00 1	0.20 209	0.00 1	0.00 1	0.52 455	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.33 378

tt45	0.12 48	0.36 330	0.76 59	0.00 1	0.00 1	0.81 336	0.00 1	0.02 20	0.12 63	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.01 192	0.02 26	0.13 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.09 179

UGAM-zero	0.87 501	0.13 180	1.99 373	0.10 432	0.31 489	0.81 336	0.34 557	1.28 411	0.32 183	0.56 541	0.00 1	2.63 580	0.72 527	6.21 572	0.20 313	0.00 1	0.51 452	0.00 1	0.26 584	0.01 85	0.96 517

ssnet_v2	0.39 285	0.47 368	2.11 388	0.00 1	0.00 1	0.81 336	0.00 1	1.33 421	0.86 475	0.12 439	0.01 296	0.87 509	0.10 440	0.60 336	0.35 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 495	0.09 179

StereoDRNet-Refined	0.30 220	0.19 229	1.19 151	0.00 1	0.00 1	0.81 336	0.00 1	0.92 359	0.84 435	0.00 1	0.00 1	0.50 459	0.02 268	1.27 375	0.10 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 435	0.05 127
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AIO-Stereo-zeroshot	0.74 480	0.49 378	4.66 552	0.08 422	0.61 546	0.82 342	0.24 528	1.47 437	0.11 56	0.55 539	0.10 460	2.30 575	0.81 536	0.64 338	0.31 377	0.00 1	0.53 461	0.00 1	0.29 595	0.11 435	0.59 465

CASnet	0.10 26	0.10 130	0.81 81	0.00 1	0.00 1	0.82 342	0.00 1	0.14 190	0.13 67	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	0.03 248	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LMCR-Stereo	0.38 275	0.65 431	1.77 317	0.00 1	0.00 1	0.82 342	0.00 1	2.33 523	0.84 435	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.04 353	0.29 251	0.72 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.01 59

CFNet_ucs	0.29 209	0.17 221	1.53 241	0.00 1	0.01 290	0.83 345	0.00 1	2.07 512	0.24 164	0.00 1	0.00 1	0.48 447	0.29 489	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 244

WZ-Net	1.68 557	1.91 583	12.17 605	0.00 1	0.00 1	0.83 345	0.00 1	1.68 460	0.84 435	0.05 344	0.01 296	1.08 526	2.88 581	6.91 595	4.78 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 472	0.24 333

psm_up	0.48 357	0.57 412	1.86 343	0.00 1	0.00 1	0.83 345	0.00 1	2.33 523	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.27 386	0.01 192	2.73 419	0.12 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 428	0.04 106

STTStereo	0.33 237	0.49 378	2.91 471	0.00 1	0.00 1	0.83 345	0.03 427	0.28 256	0.16 104	0.02 245	0.00 1	0.20 360	0.03 320	1.52 381	0.08 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.03 88

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ProNet	0.25 185	0.25 268	1.15 141	0.08 422	0.41 503	0.84 349	0.00 1	0.06 99	0.39 199	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.13 170	0.01 52	0.00 1	0.23 403	0.00 1	0.00 1	0.09 405	1.34 542

test_5	0.39 285	0.73 455	2.28 412	0.01 326	0.22 464	0.84 349	0.01 326	1.02 372	0.77 358	0.12 439	0.00 1	0.30 394	0.01 192	0.82 352	0.03 122	0.00 1	0.04 356	0.00 1	0.00 1	0.15 480	0.46 421

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CBMV	0.80 496	0.46 365	2.11 388	0.00 1	0.00 1	0.84 349	0.76 587	3.17 574	0.84 435	0.61 545	0.00 1	1.23 537	1.88 566	2.46 405	0.97 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.56 463
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
model_zeroshot	0.47 352	0.43 351	1.54 245	0.61 566	0.72 553	0.85 354	0.02 401	0.88 355	0.57 247	0.92 562	0.00 1	0.43 437	0.01 192	0.78 350	0.10 231	0.00 1	0.63 473	0.00 1	0.11 490	0.01 85	0.71 486

STrans-v2	0.88 502	0.32 306	1.71 302	0.00 1	0.01 290	0.85 354	0.04 450	2.45 529	0.89 487	0.48 535	0.85 551	1.10 530	2.06 570	6.49 587	0.25 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.09 179

LSM	4.80 601	1.52 565	19.84 613	4.35 618	38.64 624	0.85 354	2.31 603	0.86 352	1.78 581	3.14 594	3.02 574	0.62 474	0.69 522	3.61 470	1.28 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 453	13.38 626

GCAP-Stereo	0.38 275	0.68 438	1.41 206	0.27 509	1.00 588	0.86 357	0.00 1	0.11 155	0.56 238	0.22 475	0.31 511	0.06 255	0.00 1	0.34 261	0.35 398	0.00 1	1.04 573	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.24 333

GMOStereo	0.29 209	0.49 378	1.56 253	0.00 1	0.56 534	0.87 358	0.02 401	0.18 215	0.17 115	0.01 151	0.01 296	0.25 378	0.01 192	0.04 93	0.01 52	0.00 1	1.23 601	0.00 1	0.00 1	0.18 509	0.18 280

error version	0.29 209	0.49 378	1.56 253	0.00 1	0.56 534	0.87 358	0.02 401	0.18 215	0.17 115	0.01 151	0.01 296	0.25 378	0.01 192	0.04 93	0.01 52	0.00 1	1.23 601	0.00 1	0.00 1	0.18 509	0.18 280

test-v	0.29 209	0.49 378	1.56 253	0.00 1	0.56 534	0.87 358	0.02 401	0.18 215	0.17 115	0.01 151	0.01 296	0.25 378	0.01 192	0.04 93	0.01 52	0.00 1	1.23 601	0.00 1	0.00 1	0.18 509	0.18 280

test-2	0.29 209	0.49 378	1.56 253	0.00 1	0.56 534	0.87 358	0.02 401	0.18 215	0.17 115	0.01 151	0.01 296	0.25 378	0.01 192	0.04 93	0.01 52	0.00 1	1.23 601	0.00 1	0.00 1	0.18 509	0.18 280

SuperB	1.87 565	1.70 569	10.02 599	0.02 354	0.01 290	0.87 358	0.75 586	2.15 515	0.87 479	0.05 344	0.05 431	0.33 403	0.87 539	5.17 522	5.60 580	0.01 528	0.00 1	0.02 559	0.01 412	8.38 623	0.42 406

ADCS	1.99 567	2.50 604	10.09 600	0.00 1	0.01 290	0.87 358	0.66 582	1.81 490	0.89 487	2.57 592	0.11 462	1.41 551	0.26 486	2.62 415	15.48 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 453	0.43 412

ADCRef	1.10 525	1.10 530	4.78 558	0.02 354	0.02 334	0.87 358	0.31 546	0.76 340	0.88 482	0.71 552	0.17 474	0.18 347	0.80 534	2.63 416	8.56 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 435	0.11 212

PA-Net	0.72 474	0.91 502	3.91 529	0.03 370	0.07 396	0.87 358	0.02 401	0.78 342	0.83 423	0.01 151	0.00 1	0.43 437	0.06 409	5.10 518	1.30 512	0.01 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.12 224
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
otaku	0.77 488	1.78 574	3.28 491	0.09 429	0.13 431	0.88 366	0.05 463	0.78 342	0.76 333	0.03 299	1.37 564	1.03 520	0.14 456	2.73 419	1.34 517	0.06 569	0.04 356	0.01 543	0.00 1	0.63 591	0.34 381

ACRE	0.45 338	1.14 535	3.22 486	0.12 447	0.00 1	0.90 367	0.20 518	1.77 480	0.84 435	0.04 323	0.01 296	0.15 324	0.06 409	0.16 187	0.18 292	0.00 1	0.03 346	0.01 543	0.02 429	0.17 502	0.04 106

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DeepPrunerF	1.44 546	1.17 537	9.82 597	0.02 354	0.09 406	0.90 367	0.00 1	1.42 433	6.76 605	0.23 479	0.01 296	0.22 368	0.14 456	5.71 543	1.94 530	0.00 1	0.00 1	0.01 543	0.02 429	0.20 523	0.14 244

Select-FE	0.66 460	0.50 388	4.37 546	0.19 483	0.45 510	0.91 370	0.27 540	0.83 350	0.24 164	0.63 546	0.00 1	1.95 564	0.49 508	0.48 314	0.43 434	0.00 1	0.38 430	0.00 1	0.32 600	0.01 85	0.74 487

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YMNet_1	0.42 306	0.60 421	2.73 455	0.03 370	0.03 354	0.91 370	0.15 508	0.67 318	0.88 482	0.08 400	0.01 296	0.44 439	0.06 409	0.82 352	0.46 439	0.01 528	0.00 1	0.03 569	0.00 1	0.30 566	0.20 301

AEACV	0.45 338	0.04 2	1.15 141	0.69 581	0.94 580	0.91 370	0.00 1	0.70 323	0.27 173	0.39 528	0.05 431	0.01 29	0.10 440	0.45 307	0.04 166	0.00 1	0.90 531	0.00 1	0.32 600	0.08 379	2.01 601

CRFU-Net	0.43 321	0.15 200	1.89 347	0.26 507	0.01 290	0.91 370	0.00 1	0.47 287	0.27 173	0.00 1	0.00 1	0.41 433	1.89 567	2.11 389	0.14 265	0.00 1	0.00 1	0.03 569	0.00 1	0.03 248	0.03 88

IPLGR_C	0.45 338	1.25 542	3.05 476	0.10 432	0.01 290	0.91 370	0.20 518	1.77 480	0.86 475	0.04 323	0.01 296	0.15 324	0.07 425	0.16 187	0.19 307	0.00 1	0.04 356	0.01 543	0.02 429	0.17 502	0.04 106

Consistency-Raft	0.45 338	0.60 421	3.05 476	0.13 454	0.03 354	0.91 370	0.04 450	1.55 446	0.78 373	0.00 1	0.02 399	0.03 161	1.12 549	0.35 266	0.42 432	0.02 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.01 59

PSMNet_ROB	0.54 402	1.05 522	2.53 441	0.00 1	0.00 1	0.91 370	0.00 1	0.33 269	0.75 305	0.01 151	0.00 1	0.25 378	0.03 320	3.45 460	1.31 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.10 196

XX-TBD	0.18 112	0.44 355	1.52 236	0.00 1	0.00 1	0.92 378	0.00 1	0.17 209	0.14 72	0.00 1	0.21 479	0.03 161	0.00 1	0.02 26	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78

AFF-stereo	0.36 258	0.98 510	1.62 276	0.00 1	0.09 406	0.92 378	0.00 1	0.62 313	0.84 435	0.08 400	0.00 1	0.05 228	0.05 391	0.16 187	0.06 200	0.00 1	0.63 473	0.00 1	0.00 1	0.24 541	0.84 505

CIPLG	0.44 330	1.17 537	2.82 464	0.10 432	0.01 290	0.93 380	0.20 518	1.76 477	0.85 460	0.04 323	0.01 296	0.16 333	0.06 409	0.16 187	0.19 307	0.00 1	0.04 356	0.01 543	0.01 412	0.17 502	0.04 106

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APVNet	0.58 428	0.59 417	3.15 485	0.00 1	0.00 1	0.93 380	0.01 326	0.62 313	0.86 475	0.03 299	0.01 296	0.34 406	0.04 353	4.50 506	0.33 385	0.00 1	0.00 1	0.03 569	0.00 1	0.18 509	0.05 127

DRaft	0.58 428	0.13 180	1.34 173	0.00 1	0.00 1	0.94 383	0.18 514	0.08 124	0.16 104	0.03 299	0.25 485	0.06 255	2.49 577	4.51 508	1.32 515	0.00 1	0.03 346	0.00 1	0.02 429	0.03 248	0.08 165

XPNet_ROB	0.46 348	0.67 435	1.69 297	0.01 326	0.00 1	0.94 383	0.01 326	1.32 418	0.65 266	0.03 299	0.00 1	0.17 342	0.02 268	2.82 425	0.66 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.18 280

ETE_ROB	0.43 321	0.73 455	1.87 344	0.00 1	0.00 1	0.94 383	0.01 326	1.75 474	0.79 388	0.03 299	0.00 1	0.16 333	0.02 268	1.81 386	0.36 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.08 165

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 338	0.72 454	3.22 486	0.00 1	0.02 334	0.95 386	0.00 1	0.70 323	0.26 169	0.03 299	0.00 1	0.34 406	0.10 440	2.45 404	0.12 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.03 88
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LG-Stereo_Zeroshot	0.24 170	0.10 130	0.73 56	0.12 447	0.04 368	0.96 387	0.00 1	0.20 221	0.21 150	0.32 508	0.03 412	0.54 467	0.02 268	0.37 276	0.43 434	0.00 1	0.27 412	0.00 1	0.20 554	0.01 85	0.15 255

CFNet_pseudo	0.24 170	0.13 180	1.40 196	0.00 1	0.01 290	0.96 387	0.00 1	1.08 386	0.16 104	0.00 1	0.01 296	0.48 447	0.35 495	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 212

DSFCA	0.49 363	0.39 342	1.59 264	0.00 1	0.01 290	0.96 387	0.36 558	0.40 281	0.80 398	0.03 299	0.31 511	0.04 199	0.23 482	3.83 478	0.81 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.09 179

LCNet	0.26 192	0.14 190	1.38 190	0.10 432	0.00 1	0.97 390	0.00 1	0.12 170	0.78 373	0.01 151	0.00 1	0.02 96	1.07 548	0.43 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 480	0.03 88

ccs_rob	0.24 170	0.13 180	1.40 196	0.00 1	0.01 290	0.97 390	0.00 1	1.08 386	0.16 104	0.00 1	0.01 296	0.48 447	0.35 495	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 212

Hybrid-DGEV-03	0.25 185	0.68 438	1.54 245	0.00 1	0.00 1	0.98 392	0.02 401	0.73 333	0.18 131	0.08 400	0.01 296	0.06 255	0.03 320	0.09 155	0.11 241	0.00 1	0.07 375	0.00 1	0.00 1	0.21 530	0.23 322

MyStereo07	0.30 220	0.34 321	1.49 224	0.00 1	0.25 477	0.98 392	0.01 326	0.06 99	0.57 247	0.35 517	0.00 1	0.01 29	0.06 409	0.49 318	0.09 226	0.00 1	0.79 500	0.00 1	0.08 470	0.02 189	0.32 372

MyStereo04	0.37 266	0.34 321	2.41 426	0.00 1	0.25 477	0.98 392	0.01 326	1.05 381	0.28 177	0.09 413	0.01 296	0.36 417	0.12 450	0.05 118	0.35 398	0.00 1	0.79 500	0.00 1	0.08 470	0.02 189	0.32 372

UDG	0.55 410	0.86 487	2.15 392	0.00 1	0.00 1	0.98 392	0.00 1	2.09 513	0.83 423	0.08 400	0.00 1	1.49 557	0.18 468	1.20 371	1.07 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 379	0.09 179

DMCA	0.30 220	0.38 339	2.48 434	0.00 1	0.01 290	0.98 392	0.01 326	0.47 287	0.80 398	0.02 245	0.01 296	0.05 228	0.00 1	0.25 228	0.29 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.10 196

LALA_ROB	0.45 338	0.73 455	1.91 353	0.00 1	0.01 290	0.98 392	0.01 326	1.99 507	0.84 435	0.15 452	0.00 1	0.09 293	0.01 192	1.06 363	1.01 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.05 127

CVANet_RVC	0.66 460	0.68 438	2.61 448	0.01 326	0.00 1	0.99 398	0.00 1	0.95 366	0.78 373	0.60 543	0.11 462	0.37 422	0.14 456	5.50 532	0.14 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 444	0.16 495	0.19 296

EDNetEfficient	2.95 586	0.33 312	20.38 614	0.19 483	0.83 567	1.00 399	1.95 598	0.58 305	5.15 601	8.01 612	1.79 570	0.93 514	4.16 596	3.66 473	9.80 605	0.00 1	0.03 346	0.00 1	0.06 458	0.05 306	0.13 232

UCFNet_RVC	0.26 192	0.61 424	1.59 264	0.00 1	0.00 1	1.00 399	0.00 1	0.26 252	0.39 199	0.01 151	0.00 1	0.42 436	0.02 268	0.84 356	0.07 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.04 106

ACVNet-4b	1.38 542	1.94 585	5.73 575	0.20 491	0.04 368	1.01 401	0.01 326	1.70 463	0.86 475	0.04 323	0.95 557	1.95 564	0.31 492	6.69 588	2.11 536	2.78 615	0.02 338	0.00 1	0.00 1	0.89 598	0.34 381

CAS	0.13 57	0.07 51	0.86 96	0.00 1	0.00 1	1.01 401	0.00 1	0.26 252	0.16 104	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.01 192	0.02 26	0.04 166	0.09 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ICVP	0.16 88	0.05 11	1.22 154	0.00 1	0.01 290	1.01 401	0.09 492	0.28 256	0.17 115	0.00 1	0.02 399	0.07 274	0.01 192	0.21 212	0.05 182	0.00 1	0.01 327	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.09 179
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.15 76	0.10 130	1.55 248	0.00 1	0.00 1	1.01 401	0.00 1	0.15 194	0.15 89	0.00 1	0.01 296	0.04 199	0.00 1	0.02 26	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 106
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
FENet	0.27 198	0.19 229	1.51 233	0.00 1	0.00 1	1.01 401	0.00 1	1.02 372	0.77 358	0.00 1	0.00 1	0.24 375	0.04 353	0.27 240	0.22 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.07 146

DN-CSS_ROB	0.38 275	1.27 544	2.50 437	0.01 326	0.00 1	1.01 401	0.00 1	1.21 398	0.83 423	0.02 245	0.00 1	0.19 355	0.02 268	0.10 160	0.19 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 546	0.03 88

tg	0.24 170	0.42 348	0.92 101	0.00 1	0.00 1	1.02 407	0.00 1	0.11 155	0.70 283	0.00 1	0.01 296	0.07 274	0.02 268	0.03 74	0.04 166	0.00 1	0.29 415	0.00 1	0.00 1	0.29 564	0.90 511

dd	0.23 164	0.91 502	1.69 297	0.01 326	0.00 1	1.02 407	0.00 1	0.09 141	0.68 274	0.01 151	0.00 1	0.02 96	0.02 268	0.01 6	0.00 1	0.01 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.01 59

SACVNet	0.51 377	0.61 424	1.98 371	0.00 1	0.00 1	1.02 407	0.01 326	1.04 380	0.44 207	0.07 386	0.00 1	0.23 372	0.02 268	4.19 492	0.29 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 534	0.13 232

GwcNet-ADL	0.33 237	0.20 238	1.73 307	0.00 1	0.00 1	1.02 407	0.00 1	2.51 532	0.40 203	0.00 1	0.00 1	0.37 422	0.04 353	0.03 74	0.24 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.13 232

PSMNet-ADL	0.39 285	0.08 93	0.96 111	0.00 1	0.00 1	1.02 407	0.00 1	0.72 330	0.16 104	0.00 1	0.10 460	0.48 447	0.01 192	3.60 468	0.37 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.23 322

MSAF-DinoV2	2.22 570	3.82 618	9.11 595	0.48 551	0.02 334	1.03 412	0.33 552	3.27 579	1.84 583	0.29 497	0.26 486	2.47 577	1.95 568	8.97 607	6.43 585	0.00 1	0.01 327	0.05 583	0.70 617	1.62 605	1.80 584

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 516	0.65 431	4.67 553	0.54 556	0.58 539	1.03 412	0.18 514	0.99 368	0.54 228	0.48 535	5.23 586	1.13 533	0.95 541	0.52 320	0.65 468	0.01 528	0.59 469	0.00 1	0.25 582	0.11 435	0.85 509

Ntro	0.75 482	1.79 575	3.54 516	0.05 391	0.37 495	1.03 412	0.02 401	0.99 368	0.76 333	0.02 245	0.00 1	0.76 497	0.08 431	3.23 447	1.32 515	0.07 570	0.04 356	0.01 543	0.00 1	0.84 597	0.13 232

dad	0.24 170	0.98 510	1.61 272	0.00 1	0.00 1	1.03 412	0.00 1	0.03 45	0.38 193	0.01 151	0.00 1	0.02 96	0.01 192	0.65 339	0.11 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1

AnonymousM	0.18 112	0.07 51	0.80 80	0.04 385	0.00 1	1.03 412	0.00 1	0.20 221	0.65 266	0.06 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 258	0.02 95	0.00 1	0.19 398	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.18 280

GEStereo_RVC	0.52 380	0.69 444	1.93 363	0.01 326	0.00 1	1.03 412	0.00 1	2.22 519	0.78 373	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.01 192	3.19 445	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 428	0.18 280

TANstereo	0.17 97	0.32 306	1.51 233	0.00 1	0.00 1	1.03 412	0.00 1	0.07 114	0.14 72	0.01 151	0.15 472	0.04 199	0.00 1	0.05 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78

LoS	0.16 88	0.10 130	0.97 113	0.02 354	0.00 1	1.04 419	0.01 326	0.07 114	0.75 305	0.01 151	0.01 296	0.16 333	0.04 353	0.07 137	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ADStereo(finetuned)	0.42 306	0.51 395	2.79 463	0.00 1	0.00 1	1.04 419	0.00 1	1.90 498	0.85 460	0.10 422	0.00 1	0.04 199	0.72 527	0.04 93	0.12 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.25 340

test_4	0.20 136	0.33 312	1.50 227	0.08 422	0.13 431	1.04 419	0.00 1	0.05 87	0.09 47	0.10 422	0.00 1	0.02 96	0.01 192	0.27 240	0.14 265	0.00 1	0.08 379	0.00 1	0.02 429	0.13 453	0.07 146

NCC-stereo	0.63 448	0.82 474	3.34 499	0.03 370	0.03 354	1.04 419	0.01 326	1.03 375	0.31 181	0.14 446	0.19 475	0.64 480	0.05 391	3.67 474	1.18 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.07 146

Abc-Net	0.63 448	0.82 474	3.34 499	0.03 370	0.03 354	1.04 419	0.01 326	1.03 375	0.31 181	0.14 446	0.19 475	0.64 480	0.05 391	3.67 474	1.18 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.07 146
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DStereoO	1.82 564	0.45 361	4.23 542	2.07 606	2.17 613	1.05 424	5.01 612	3.03 567	2.21 586	0.06 371	0.94 556	0.22 368	5.13 603	1.06 363	3.29 556	1.49 607	1.40 610	0.00 1	0.43 609	0.27 549	1.85 590

ITSA-stereo	0.49 363	0.11 150	1.35 178	0.03 370	0.00 1	1.05 424	0.05 463	1.78 482	0.16 104	0.01 151	0.00 1	0.21 362	0.50 511	3.86 480	0.61 465	0.00 1	0.00 1	0.02 559	0.01 412	0.03 248	0.06 140

PMTNet	0.13 57	0.08 93	0.99 118	0.00 1	0.00 1	1.05 424	0.04 450	0.21 224	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.00 1	0.04 93	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.01 59

PS-NSSS	0.62 445	0.82 474	1.58 262	0.00 1	0.00 1	1.05 424	0.00 1	2.76 553	0.74 295	0.00 1	0.00 1	0.11 305	0.01 192	5.22 525	0.15 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.00 1

WCMA_ROB	2.37 578	0.75 466	2.53 441	0.05 391	0.00 1	1.05 424	0.59 579	1.47 437	1.40 570	5.47 603	9.84 608	8.10 604	5.87 606	4.38 501	3.93 563	0.16 577	0.21 401	0.18 600	0.18 536	0.06 335	1.08 523

gasm-f	0.50 371	0.25 268	1.34 173	0.74 588	1.09 596	1.06 429	0.04 450	0.25 245	0.47 213	0.27 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.53 321	0.66 472	0.00 1	1.05 575	0.00 1	0.00 1	0.22 534	2.10 605

trnet	0.12 48	0.07 51	0.78 73	0.00 1	0.00 1	1.06 429	0.00 1	0.22 229	0.15 89	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.02 26	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 59

MC-Stereo	0.38 275	0.12 163	1.30 168	0.65 575	0.70 552	1.06 429	0.00 1	0.03 45	0.14 72	0.23 479	0.00 1	0.04 199	0.02 268	0.38 286	0.12 246	0.00 1	1.08 585	0.00 1	0.02 429	0.08 379	1.72 571

RCA-Stereo	0.28 202	0.14 190	1.00 123	0.00 1	0.13 431	1.06 429	0.00 1	1.76 477	0.16 104	0.07 386	0.00 1	0.02 96	0.06 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 515	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.23 322

DCANet-4	0.37 266	0.07 51	3.11 482	0.00 1	0.00 1	1.06 429	0.00 1	1.82 495	0.85 460	0.16 455	0.00 1	0.04 199	0.05 391	0.04 93	0.08 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 322

fff	0.37 266	0.50 388	2.02 376	0.00 1	0.02 334	1.06 429	0.00 1	1.90 498	0.84 435	0.16 455	0.00 1	0.04 199	0.59 518	0.04 93	0.08 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 322

UDGNet	0.19 127	0.81 472	1.42 210	0.00 1	0.00 1	1.06 429	0.00 1	0.05 87	0.38 193	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.10 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

s12784h	0.27 198	0.08 93	1.46 218	0.00 1	0.00 1	1.06 429	0.02 401	1.66 458	0.75 305	0.01 151	0.36 521	0.02 96	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.02 78

DCANet	0.35 248	0.50 388	2.02 376	0.00 1	0.00 1	1.06 429	0.00 1	1.90 498	0.85 460	0.10 422	0.00 1	0.04 199	0.00 1	0.04 93	0.12 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.25 340

csc	0.37 266	0.50 388	2.02 376	0.00 1	0.02 334	1.06 429	0.00 1	1.90 498	0.84 435	0.16 455	0.00 1	0.04 199	0.59 518	0.04 93	0.08 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 322

cscssc	0.37 266	0.50 388	2.02 376	0.00 1	0.02 334	1.06 429	0.00 1	1.90 498	0.84 435	0.16 455	0.00 1	0.04 199	0.59 518	0.04 93	0.08 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 322

111	0.42 306	0.98 510	2.02 376	0.00 1	0.02 334	1.06 429	0.03 427	1.98 506	0.83 423	0.30 500	0.01 296	0.21 362	0.05 391	0.13 170	0.09 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 379	0.65 482

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 298	0.87 489	1.78 321	0.00 1	0.91 578	1.06 429	0.00 1	0.70 323	0.77 358	0.05 344	0.00 1	0.06 255	0.06 409	0.06 127	0.26 356	0.00 1	0.69 482	0.00 1	0.00 1	0.20 523	0.80 496

CREStereo	0.12 48	0.07 51	0.76 59	0.00 1	0.00 1	1.06 429	0.00 1	0.25 245	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.02 26	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.01 59
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ACVNet	0.30 220	0.44 355	1.74 309	0.01 326	0.00 1	1.06 429	0.10 496	0.23 238	0.83 423	0.02 245	0.01 296	0.70 493	0.00 1	0.08 148	0.41 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.17 268

cf-r	0.46 348	0.87 489	2.51 438	0.00 1	0.00 1	1.06 429	0.00 1	0.52 295	0.64 263	0.09 413	0.00 1	0.65 484	0.00 1	2.51 407	0.12 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.09 179

GANet-RSSM	0.42 306	0.66 434	1.78 321	0.00 1	0.00 1	1.06 429	0.00 1	0.26 252	0.23 158	0.05 344	0.00 1	0.34 406	0.00 1	3.56 465	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.03 569	0.00 1	0.09 405	0.08 165

PSMNet-RSSM	0.44 330	0.73 455	1.65 284	0.00 1	0.00 1	1.06 429	0.00 1	0.61 310	0.70 283	0.06 371	0.01 296	0.39 429	0.00 1	3.29 450	0.12 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.07 146

GwcNet-RSSM	0.53 395	1.04 520	2.48 434	0.00 1	0.00 1	1.06 429	0.00 1	0.74 335	0.76 333	0.21 471	0.01 296	0.36 417	0.00 1	3.65 472	0.11 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 453	0.07 146

CFNet	0.66 460	1.12 532	2.37 422	0.00 1	0.00 1	1.06 429	0.01 326	1.36 427	0.74 295	0.01 151	0.01 296	0.13 315	0.01 192	5.85 544	0.30 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 509	0.07 146

GEAStereo	0.45 338	0.12 163	0.95 107	0.74 588	0.96 581	1.07 449	0.00 1	0.25 245	0.47 213	0.27 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 261	0.57 459	0.00 1	1.05 575	0.00 1	0.00 1	0.15 480	2.10 605

GSStereo	0.48 357	0.12 163	0.95 107	0.63 571	0.96 581	1.07 449	0.00 1	0.55 300	1.14 544	0.02 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 261	0.57 459	0.02 550	0.91 538	0.00 1	0.00 1	0.15 480	2.09 603

ff7	0.36 258	0.21 245	1.28 162	0.16 466	0.22 464	1.07 449	0.00 1	0.12 170	0.56 238	0.32 508	0.00 1	0.01 29	0.04 353	0.25 228	0.03 122	0.00 1	0.92 544	0.00 1	0.10 483	0.08 379	1.75 575

ffff	0.36 258	0.21 245	1.28 162	0.16 466	0.22 464	1.07 449	0.00 1	0.12 170	0.56 238	0.32 508	0.00 1	0.01 29	0.04 353	0.25 228	0.03 122	0.00 1	0.92 544	0.00 1	0.10 483	0.08 379	1.75 575

11t	0.36 258	0.21 245	1.28 162	0.16 466	0.22 464	1.07 449	0.00 1	0.12 170	0.56 238	0.32 508	0.00 1	0.01 29	0.04 353	0.25 228	0.03 122	0.00 1	0.92 544	0.00 1	0.10 483	0.08 379	1.75 575

HH	0.52 380	0.23 256	1.71 302	0.77 590	0.35 492	1.07 449	0.00 1	0.30 259	0.68 274	0.29 497	0.45 530	1.45 554	0.04 353	0.37 276	0.37 409	0.00 1	0.84 519	0.00 1	0.00 1	0.02 189	1.39 544

HanStereo	0.52 380	0.23 256	1.71 302	0.77 590	0.35 492	1.07 449	0.00 1	0.30 259	0.68 274	0.29 497	0.45 530	1.45 554	0.04 353	0.37 276	0.37 409	0.00 1	0.84 519	0.00 1	0.00 1	0.02 189	1.39 544

anonymousdsp	0.41 298	0.21 245	1.52 236	0.43 547	0.54 528	1.07 449	0.00 1	0.11 155	0.56 238	0.34 514	0.00 1	0.01 29	0.05 391	0.47 311	0.03 122	0.00 1	0.81 508	0.00 1	0.11 490	0.08 379	1.81 586

ccc-4	0.36 258	0.21 245	1.28 162	0.16 466	0.22 464	1.07 449	0.00 1	0.12 170	0.56 238	0.32 508	0.00 1	0.01 29	0.04 353	0.25 228	0.03 122	0.00 1	0.92 544	0.00 1	0.10 483	0.08 379	1.75 575

IGEV-Stereo	0.41 298	0.21 245	1.53 241	0.43 547	0.55 530	1.07 449	0.00 1	0.11 155	0.56 238	0.34 514	0.00 1	0.01 29	0.05 391	0.47 311	0.03 122	0.00 1	0.81 508	0.00 1	0.11 490	0.08 379	1.81 586
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.29 209	0.07 51	0.98 115	0.00 1	0.00 1	1.07 449	0.00 1	1.92 503	0.82 414	0.00 1	0.00 1	0.35 412	0.03 320	0.06 127	0.51 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.01 59

RAFT-RH_RVC	0.99 513	0.26 274	1.93 363	0.04 385	0.04 368	1.07 449	0.00 1	0.07 114	0.69 279	0.01 151	9.36 605	0.10 300	0.00 1	5.86 545	0.29 365	0.01 528	0.00 1	0.00 1	0.02 429	0.01 85	0.00 1

GES	0.23 164	0.19 229	1.56 253	0.00 1	0.00 1	1.07 449	0.02 401	0.73 333	0.15 89	0.00 1	0.02 399	0.11 305	0.08 431	0.44 306	0.16 281	0.01 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.09 179

H2IRNET	0.21 145	0.51 395	1.84 337	0.00 1	0.00 1	1.08 462	0.01 326	0.15 194	0.25 168	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.01 192	0.03 74	0.05 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 534	0.07 146

EKT-Stereo	0.55 410	0.15 200	1.80 329	0.73 586	4.21 619	1.08 462	0.00 1	1.17 396	0.32 183	0.02 245	0.00 1	0.08 285	0.00 1	1.01 362	0.13 256	0.00 1	0.03 346	0.00 1	0.05 453	0.03 248	0.29 358

Selective-RAFT	0.21 145	0.13 180	0.82 85	0.00 1	0.00 1	1.08 462	0.00 1	0.06 99	0.77 358	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.00 1	0.01 6	0.03 122	0.00 1	0.90 531	0.00 1	0.18 536	0.04 290	0.16 262

IPLGR	0.50 371	0.22 253	2.74 458	0.03 370	0.02 334	1.08 462	0.03 427	1.95 504	0.75 305	0.09 413	0.00 1	0.18 347	0.22 480	2.57 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.05 127

Patchmatch Stereo++	0.18 112	0.07 51	1.40 196	0.05 391	0.01 290	1.08 462	0.07 478	0.05 87	0.75 305	0.02 245	0.00 1	0.05 228	0.00 1	0.03 74	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.55 410	0.06 26	1.89 347	0.27 509	0.00 1	1.08 462	0.25 530	0.12 170	1.06 518	0.03 299	0.01 296	0.02 96	0.01 192	5.92 551	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

KMStereo	0.55 410	0.06 26	1.89 347	0.27 509	0.00 1	1.08 462	0.25 530	0.12 170	1.06 518	0.03 299	0.01 296	0.02 96	0.01 192	5.92 551	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

PSM-adaLoss	0.18 112	0.07 51	1.40 196	0.05 391	0.02 334	1.08 462	0.08 487	0.05 87	0.75 305	0.02 245	0.00 1	0.07 274	0.00 1	0.04 93	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 112	0.07 51	1.40 196	0.05 391	0.02 334	1.08 462	0.06 470	0.05 87	0.75 305	0.02 245	0.00 1	0.07 274	0.00 1	0.04 93	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 112	0.07 51	1.40 196	0.05 391	0.02 334	1.08 462	0.06 470	0.05 87	0.75 305	0.02 245	0.00 1	0.03 161	0.00 1	0.04 93	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 127	0.07 51	1.41 206	0.05 391	0.02 334	1.08 462	0.08 487	0.06 99	0.76 333	0.02 245	0.00 1	0.07 274	0.00 1	0.04 93	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1

ASMatch	0.60 437	0.12 163	1.85 341	0.14 458	0.04 368	1.08 462	0.00 1	0.12 170	0.87 479	0.06 371	0.43 528	0.06 255	0.85 537	6.18 571	0.26 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 170	0.07 51	1.16 144	0.06 410	0.02 334	1.08 462	0.31 546	0.04 68	0.75 305	0.02 245	0.00 1	0.00 1	1.22 553	0.03 74	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.05 127

iGMRVC	0.18 112	0.07 51	1.40 196	0.05 391	0.03 354	1.08 462	0.07 478	0.06 99	0.75 305	0.02 245	0.00 1	0.05 228	0.00 1	0.04 93	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1

iRAFT	0.18 112	0.07 51	1.40 196	0.05 391	0.01 290	1.08 462	0.07 478	0.05 87	0.75 305	0.02 245	0.00 1	0.05 228	0.00 1	0.03 74	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1

RAFT-IKP	0.18 112	0.07 51	1.41 206	0.05 391	0.01 290	1.08 462	0.08 487	0.05 87	0.75 305	0.02 245	0.00 1	0.05 228	0.00 1	0.04 93	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1

AE-Stereo	0.43 321	0.07 51	1.90 351	0.05 391	0.21 461	1.09 478	0.00 1	1.02 372	0.48 217	0.39 528	0.28 499	0.18 347	0.00 1	0.18 203	0.05 182	0.00 1	0.83 515	0.00 1	0.23 568	0.07 356	1.64 568

BSDual-CNN	0.35 248	0.07 51	0.98 115	0.00 1	0.00 1	1.09 478	0.00 1	2.67 545	0.82 414	0.30 500	0.09 454	0.35 412	0.03 320	0.06 127	0.51 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.45 338	0.14 190	1.89 347	0.00 1	0.00 1	1.09 478	0.00 1	2.67 545	0.82 414	0.30 500	0.09 454	0.63 476	0.00 1	1.06 363	0.38 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.44 330	0.58 416	1.85 341	0.00 1	0.22 464	1.09 478	0.01 326	2.98 565	0.75 305	0.00 1	0.09 454	0.04 199	0.00 1	0.21 212	0.00 1	0.00 1	0.50 448	0.00 1	0.13 498	0.12 447	0.12 224

NF-Stereo	0.54 402	0.06 26	1.59 264	0.19 483	0.00 1	1.09 478	0.25 530	0.22 229	1.13 537	0.02 245	0.00 1	0.02 96	0.00 1	6.05 562	0.17 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

OCTAStereo	0.54 402	0.06 26	1.59 264	0.19 483	0.00 1	1.09 478	0.25 530	0.22 229	1.13 537	0.02 245	0.00 1	0.02 96	0.00 1	6.03 560	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

RE-Stereo	0.54 402	0.06 26	1.59 264	0.19 483	0.00 1	1.09 478	0.25 530	0.22 229	1.13 537	0.02 245	0.00 1	0.02 96	0.00 1	6.05 562	0.17 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

TVStereo	0.54 402	0.06 26	1.59 264	0.19 483	0.00 1	1.09 478	0.25 530	0.22 229	1.13 537	0.02 245	0.00 1	0.02 96	0.00 1	6.05 562	0.17 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

HCRNet	0.37 266	0.27 280	1.27 160	0.00 1	0.00 1	1.09 478	0.00 1	0.56 303	0.80 398	0.01 151	0.01 296	0.06 255	0.03 320	3.22 446	0.07 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.03 88

CFNet-ft	0.40 293	0.74 460	1.74 309	0.00 1	0.00 1	1.09 478	0.00 1	0.23 238	0.22 153	0.02 245	0.00 1	0.76 497	0.00 1	2.98 431	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.01 543	0.00 1	0.03 248	0.08 165

CC-Net-ROB	0.77 488	0.99 514	2.18 395	0.07 417	0.00 1	1.09 478	0.01 326	3.10 571	0.75 305	0.01 151	0.00 1	0.14 317	0.01 192	5.65 540	0.34 390	0.56 590	0.00 1	0.21 605	0.00 1	0.17 502	0.02 78

CFNet_RVC	0.40 293	0.74 460	1.74 309	0.00 1	0.00 1	1.09 478	0.00 1	0.23 238	0.22 153	0.02 245	0.00 1	0.76 497	0.00 1	2.97 430	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.01 543	0.00 1	0.03 248	0.08 165

SGM-Forest	1.08 521	0.45 361	1.80 329	0.02 354	0.07 396	1.09 478	0.65 581	2.57 538	0.85 460	1.33 573	0.92 554	1.36 548	1.62 559	5.94 553	2.34 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.52 447
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSKI-zero shot	0.34 241	0.12 163	1.70 300	0.55 558	0.44 505	1.10 491	0.03 427	0.91 357	0.22 153	0.22 475	0.05 431	0.06 255	0.00 1	0.16 187	0.04 166	0.00 1	0.87 525	0.00 1	0.18 536	0.02 189	0.22 311

SST-Stereo	0.56 419	0.05 11	1.55 248	0.06 410	0.19 450	1.10 491	0.47 570	0.32 265	0.80 398	0.04 323	0.00 1	0.05 228	0.57 515	5.98 556	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1

RAFT_R40	0.54 402	0.06 26	1.55 248	0.06 410	0.15 438	1.10 491	0.31 546	0.31 264	0.78 373	0.02 245	0.03 412	0.07 274	0.29 489	5.98 556	0.10 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1

Pruner-Stereo	0.22 151	0.09 116	1.50 227	0.23 501	0.00 1	1.10 491	0.20 518	0.17 209	0.78 373	0.03 299	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.04 93	0.21 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.01 59

FADNet_RVC	0.69 469	1.26 543	3.48 510	0.00 1	0.00 1	1.10 491	0.01 326	1.57 448	0.65 266	0.02 245	0.05 431	0.26 385	0.03 320	3.16 443	0.30 371	0.21 582	0.25 409	0.08 591	0.28 593	0.53 586	0.62 474

TDLM	0.60 437	0.76 469	1.77 317	0.05 391	0.00 1	1.10 491	0.01 326	0.51 293	0.79 388	0.34 514	0.01 296	0.27 386	0.22 480	5.44 529	0.35 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 480	0.19 296

MyStereo06	0.53 395	0.36 330	2.90 469	0.01 326	0.00 1	1.11 497	0.01 326	0.56 303	0.49 219	0.74 553	0.45 530	1.24 540	1.02 544	0.39 289	0.34 390	0.00 1	0.60 471	0.00 1	0.08 470	0.01 85	0.33 378

MyStereo05	0.39 285	0.36 330	2.43 428	0.01 326	0.00 1	1.11 497	0.01 326	1.25 408	0.57 247	0.06 371	0.01 296	0.29 392	0.15 460	0.07 137	0.37 409	0.00 1	0.60 471	0.00 1	0.08 470	0.01 85	0.33 378

SA	0.43 321	0.63 427	1.92 357	0.00 1	0.22 464	1.11 497	0.00 1	2.87 561	0.75 305	0.00 1	0.01 296	0.04 199	0.01 192	0.21 212	0.00 1	0.00 1	0.40 431	0.00 1	0.14 506	0.14 472	0.22 311

MIPNet	0.42 306	0.59 417	2.22 399	0.02 354	0.00 1	1.11 497	0.09 492	1.88 497	0.88 482	0.11 432	0.06 444	0.22 368	0.19 470	0.74 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 412	0.08 379	0.12 224

DIP-Stereo	0.28 202	0.19 229	1.62 276	0.00 1	0.00 1	1.11 497	0.00 1	1.67 459	0.74 295	0.01 151	0.00 1	0.01 29	0.07 425	0.01 6	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.13 232
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RAFT+CT+SA	0.38 275	0.74 460	1.84 337	0.02 354	0.27 482	1.12 502	0.00 1	0.91 357	0.75 305	0.00 1	0.00 1	0.27 386	0.01 192	0.56 324	0.00 1	0.00 1	0.16 395	0.00 1	0.30 598	0.13 453	0.42 406

IPLG	0.59 433	0.69 444	2.25 409	0.02 354	0.00 1	1.12 502	0.07 478	1.75 474	0.79 388	0.05 344	0.00 1	0.16 333	0.14 456	4.49 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 472	0.07 146

PFNet+	0.28 202	0.10 130	1.61 272	0.08 422	0.01 290	1.12 502	0.41 563	0.12 170	0.80 398	0.08 400	0.01 296	0.02 96	0.00 1	1.19 368	0.04 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

CRE-IMP	0.22 151	0.06 26	1.43 214	0.05 391	0.02 334	1.12 502	0.33 552	0.04 68	1.08 524	0.02 245	0.00 1	0.12 310	0.00 1	0.03 74	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.09 179

GMM-Stereo	0.22 151	0.05 11	2.03 381	0.08 422	0.00 1	1.12 502	0.13 505	0.09 141	0.79 388	0.01 151	0.00 1	0.03 161	0.10 440	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.01 59

Anonymous3	0.24 170	0.14 190	1.98 371	0.00 1	0.00 1	1.12 502	0.00 1	0.61 310	0.77 358	0.01 151	0.00 1	0.06 255	0.00 1	0.02 26	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.02 78

RAFT + AFF	0.79 494	1.36 554	2.40 425	0.00 1	0.04 368	1.12 502	0.06 470	1.73 468	0.81 407	0.02 245	0.00 1	0.18 347	1.49 556	4.97 517	0.67 477	0.00 1	0.17 396	0.00 1	0.00 1	0.33 570	0.46 421

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 419	0.82 474	1.94 366	0.12 447	0.00 1	1.12 502	0.01 326	0.96 367	0.72 291	0.00 1	0.05 431	0.37 422	0.03 320	3.45 460	0.15 277	1.07 603	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 495	0.25 340

DeepPruner_ROB	0.34 241	0.75 466	2.38 424	0.00 1	0.00 1	1.12 502	0.03 427	0.30 259	0.16 104	0.00 1	0.00 1	0.39 429	0.03 320	1.27 375	0.14 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.10 196

Any-RAFT	0.24 170	0.07 51	1.16 144	0.00 1	0.01 290	1.13 511	0.00 1	1.21 398	0.36 191	0.02 245	0.00 1	0.49 455	0.00 1	0.19 206	0.03 122	0.00 1	0.08 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88

TestStereo1	0.32 232	0.67 435	1.66 287	0.00 1	0.23 474	1.13 511	0.01 326	0.94 364	0.76 333	0.00 1	0.05 431	0.05 228	0.01 192	0.16 187	0.05 182	0.00 1	0.24 405	0.00 1	0.00 1	0.17 502	0.23 322

SA-5K	0.32 232	0.67 435	1.66 287	0.00 1	0.23 474	1.13 511	0.01 326	0.94 364	0.76 333	0.00 1	0.05 431	0.05 228	0.01 192	0.16 187	0.05 182	0.00 1	0.24 405	0.00 1	0.00 1	0.17 502	0.23 322

GrayStereo	0.52 380	0.03 1	1.36 179	0.10 432	0.00 1	1.13 511	2.57 605	0.32 265	1.03 510	0.00 1	0.00 1	0.08 285	3.66 589	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.17 268

XX-Stereo	0.73 477	0.18 225	5.35 566	0.38 537	0.26 480	1.13 511	0.00 1	3.03 567	0.18 131	0.14 446	0.01 296	1.40 550	0.01 192	1.36 378	0.04 166	0.00 1	0.50 448	0.00 1	0.16 523	0.03 248	0.43 412

AAGNet	0.99 513	0.08 93	1.59 264	0.15 461	0.27 482	1.14 516	0.27 540	0.06 99	0.78 373	0.01 151	0.00 1	0.01 29	0.97 542	3.60 468	10.81 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1

DA	0.42 306	0.12 163	1.07 129	0.40 543	0.75 556	1.15 517	0.00 1	0.03 45	0.57 247	0.12 439	0.36 521	0.04 199	0.04 353	0.57 325	0.16 281	0.00 1	0.98 566	0.00 1	0.00 1	0.01 85	2.11 607

GGEV	0.42 306	0.12 163	1.07 129	0.40 543	0.75 556	1.15 517	0.00 1	0.03 45	0.57 247	0.12 439	0.36 521	0.04 199	0.04 353	0.57 325	0.16 281	0.00 1	0.98 566	0.00 1	0.00 1	0.01 85	2.11 607

HHNet	0.53 395	0.23 256	2.29 414	0.11 442	0.00 1	1.15 517	0.25 530	0.70 323	0.78 373	0.01 151	3.49 578	0.04 199	0.69 522	0.02 26	0.70 482	0.03 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.03 88

FTStereo	0.82 499	0.06 26	1.88 346	0.12 447	0.00 1	1.15 517	2.70 606	0.16 205	0.84 435	0.16 455	5.80 587	0.36 417	2.49 577	0.53 321	0.01 52	0.07 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

PWCDC_ROB	1.13 528	1.70 569	3.52 511	0.00 1	0.00 1	1.15 517	0.00 1	2.49 530	1.39 569	0.02 245	8.80 602	0.34 406	0.09 435	1.11 366	1.20 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 588	0.21 310

DisPM	0.22 151	0.09 116	1.74 309	0.11 442	0.00 1	1.16 522	0.40 562	0.08 124	0.68 274	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 137	0.04 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

NRIStereo	0.22 151	0.06 26	1.40 196	0.05 391	0.01 290	1.16 522	0.32 551	0.04 68	0.81 407	0.04 323	0.01 296	0.11 305	0.01 192	0.14 176	0.02 95	0.00 1	0.02 338	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.10 196

KYRaft	0.26 192	0.05 11	1.37 184	0.04 385	0.00 1	1.16 522	0.12 504	0.11 155	0.78 373	0.01 151	0.29 504	0.03 161	0.75 530	0.37 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.03 88

Prome-Stereo	0.28 202	0.06 26	1.40 196	0.10 432	0.00 1	1.16 522	0.02 401	0.39 278	0.88 482	0.02 245	0.52 537	0.05 228	0.69 522	0.28 249	0.07 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.03 88

GANetREF_RVC	0.63 448	1.05 522	3.03 474	0.00 1	0.00 1	1.16 522	0.01 326	2.03 510	0.75 305	0.00 1	0.01 296	0.28 389	0.04 353	4.13 490	0.10 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.05 127
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
Reg-Stereo(zero)	0.41 298	0.04 2	1.95 367	0.00 1	0.88 575	1.17 527	0.33 552	0.25 245	0.67 272	0.11 432	0.11 462	0.21 362	0.80 534	0.18 203	0.35 398	0.00 1	0.43 433	0.00 1	0.21 559	0.01 85	0.46 421

PFNet	0.63 448	0.15 200	2.41 426	0.00 1	0.30 486	1.17 527	0.00 1	0.35 271	0.92 494	0.01 151	0.24 483	0.03 161	0.00 1	6.43 583	0.23 334	0.09 574	0.00 1	0.00 1	0.04 449	0.13 453	0.10 196

RAFT-345	0.52 380	0.07 51	1.75 316	0.11 442	0.07 396	1.17 527	0.18 514	0.21 224	0.78 373	0.00 1	0.01 296	0.09 293	0.01 192	5.87 546	0.19 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.77 488	0.13 180	2.90 469	0.63 571	0.50 521	1.18 530	0.58 577	2.56 536	0.71 285	0.85 559	0.05 431	0.78 500	1.02 544	0.82 352	0.76 485	0.00 1	0.52 455	0.00 1	0.14 506	0.02 189	1.25 537

OMP-Stereo	0.71 471	0.47 368	1.36 179	0.18 477	0.06 389	1.18 530	0.00 1	1.76 477	0.78 373	0.11 432	0.59 541	0.49 455	0.00 1	6.94 597	0.25 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.07 146

IIG-Stereo	0.71 471	0.48 373	1.42 210	0.05 391	0.03 354	1.18 530	0.00 1	1.75 474	0.79 388	0.01 151	0.56 539	0.53 466	0.01 192	6.87 594	0.37 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.07 146

IRAFT_RVC	0.56 419	0.25 268	1.93 363	0.10 432	0.00 1	1.18 530	0.10 496	0.32 265	0.79 388	0.02 245	0.00 1	0.02 96	0.12 450	6.07 565	0.23 334	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.02 78

EAI-Stereo	0.98 511	0.06 26	1.09 135	0.17 475	0.67 550	1.19 534	4.84 611	2.67 545	0.91 491	0.95 563	4.52 582	0.30 394	0.53 514	0.57 325	0.46 439	0.00 1	0.07 375	0.00 1	0.29 595	0.01 85	0.34 381

PSM-AAD	0.53 395	0.04 2	1.38 190	0.06 410	0.00 1	1.20 535	2.11 600	0.17 209	0.78 373	0.01 151	0.44 529	0.14 317	3.94 592	0.23 224	0.06 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.02 78

Dean	2.72 581	2.05 590	6.17 581	0.39 541	0.44 505	1.21 536	0.48 572	8.36 610	8.46 611	1.48 575	8.08 599	6.95 596	1.44 555	4.50 506	2.00 531	0.79 594	0.00 1	0.01 543	0.00 1	1.11 602	0.39 397

ARAFT	0.68 466	1.29 548	3.36 503	0.00 1	0.00 1	1.21 536	0.00 1	2.71 550	0.81 407	0.07 386	0.00 1	0.18 347	0.03 320	3.47 462	0.05 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 518	0.22 311

MyStereo8	0.50 371	0.68 438	3.08 480	0.43 547	0.01 290	1.22 538	0.00 1	0.82 348	0.20 146	0.03 299	0.41 526	0.15 324	0.04 353	0.68 342	0.12 246	0.00 1	1.39 608	0.00 1	0.03 444	0.04 290	0.63 479

w-ln-seven	0.98 511	1.47 561	6.86 583	0.00 1	0.00 1	1.23 539	0.00 1	1.22 400	0.83 423	0.18 467	0.01 296	0.50 459	0.02 268	3.79 477	2.93 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 480	0.32 372

GCAP-BAT	0.53 395	0.12 163	1.52 236	0.56 561	0.51 524	1.23 539	0.03 427	0.76 340	0.44 207	0.57 542	0.69 546	0.85 506	0.07 425	0.41 295	0.35 398	0.00 1	1.04 573	0.00 1	0.40 608	0.05 306	0.95 516

Hybrid-DGEV-2	0.39 285	0.71 448	1.69 297	0.00 1	0.00 1	1.25 541	0.00 1	1.74 469	0.76 333	0.14 446	0.03 412	0.22 368	0.01 192	0.57 325	0.22 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.36 391

RAFT-Stereo-weight	0.26 192	0.05 11	1.09 135	0.01 326	0.19 450	1.25 541	0.00 1	0.87 354	0.63 262	0.10 422	0.05 431	0.03 161	0.00 1	0.10 160	0.02 95	0.00 1	0.45 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 381

DualNet (step1)	0.67 464	0.30 293	2.23 404	0.00 1	0.00 1	1.25 541	0.00 1	2.79 554	1.10 527	0.05 344	0.28 499	0.31 397	0.00 1	1.55 382	0.33 385	0.40 586	0.91 538	1.05 615	0.33 605	0.01 85	0.46 421

test_sample9	1.78 563	0.30 293	2.23 404	0.00 1	0.00 1	1.25 541	0.00 1	2.79 554	1.10 527	0.05 344	0.28 499	0.31 397	0.00 1	3.37 456	8.13 595	0.40 586	13.58 627	1.05 615	0.33 605	0.01 85	0.46 421

test_sample8	2.36 576	0.30 293	2.23 404	0.00 1	0.00 1	1.25 541	0.00 1	2.50 531	0.97 503	1.99 583	0.27 491	7.36 601	3.06 586	3.37 456	8.13 595	0.40 586	13.58 627	1.05 615	0.33 605	0.01 85	0.46 421

TransformOpticalFlow	0.88 502	0.30 293	2.86 465	0.30 518	0.03 354	1.25 541	0.05 463	1.87 496	0.80 398	0.28 495	0.37 525	1.25 541	1.50 557	6.38 581	0.22 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.07 146

ACVNet_1	1.38 542	2.15 594	6.35 582	0.35 533	0.03 354	1.26 547	0.10 496	2.02 509	0.85 460	0.35 517	0.01 296	4.32 587	1.77 562	4.85 514	1.67 527	0.92 600	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 571	0.30 366

ADCP+	1.56 549	1.51 564	8.93 594	0.01 326	0.03 354	1.27 548	0.77 589	1.03 375	0.95 498	0.02 245	0.01 296	0.95 515	1.02 544	0.48 314	14.01 613	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 428	0.15 255

RainbowNet	0.80 496	1.85 578	3.31 496	0.13 454	0.05 380	1.30 549	0.07 478	2.03 510	0.76 333	0.02 245	0.02 399	1.13 533	0.25 485	2.40 402	1.07 500	0.72 592	0.05 366	0.00 1	0.00 1	0.53 586	0.30 366

tt1	0.58 428	0.31 300	2.24 407	0.30 518	0.38 498	1.32 550	0.00 1	1.74 469	1.17 562	0.38 522	0.00 1	0.03 161	0.02 268	0.57 325	0.01 52	0.00 1	1.12 588	0.00 1	0.00 1	0.08 379	1.86 591

ACVNet-DCA	0.52 380	0.29 286	2.22 399	0.31 521	0.20 456	1.33 551	0.00 1	1.23 404	1.14 544	0.38 522	0.00 1	0.03 161	0.02 268	0.59 333	0.02 95	0.00 1	1.12 588	0.00 1	0.00 1	0.03 248	1.44 551

xx1	0.55 410	0.29 286	2.22 399	0.31 521	0.20 456	1.33 551	0.00 1	1.78 482	1.03 510	0.38 522	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.59 333	0.02 95	0.00 1	1.12 588	0.00 1	0.19 542	0.03 248	1.44 551

1test111	0.59 433	0.29 286	2.22 399	0.31 521	0.20 456	1.33 551	0.00 1	1.23 404	1.14 544	0.38 522	0.00 1	0.03 161	0.02 268	1.38 379	0.69 479	0.00 1	1.12 588	0.00 1	0.00 1	0.03 248	1.44 551

cc1	0.56 419	0.29 286	2.22 399	0.31 521	0.20 456	1.33 551	0.00 1	1.78 482	1.03 510	0.38 522	0.00 1	0.03 161	0.02 268	0.59 333	0.02 95	0.00 1	1.12 588	0.00 1	0.00 1	0.09 405	1.86 591

ACVNet_2	1.59 552	2.07 591	5.42 569	0.12 447	0.09 406	1.36 555	0.17 511	2.72 552	0.97 503	0.44 532	3.37 577	6.53 594	0.16 463	5.48 531	1.87 528	0.16 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 577	0.47 429

CBMV_ROB	1.08 521	0.23 256	2.20 397	0.01 326	0.00 1	1.37 556	0.46 566	3.27 579	0.78 373	2.21 585	1.13 560	1.06 523	2.45 576	4.29 499	1.64 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.48 432

TRStereo	0.60 437	0.44 355	2.21 398	0.19 483	0.03 354	1.38 557	0.02 401	3.93 590	0.92 494	0.01 151	0.28 499	0.12 310	0.39 500	0.36 270	0.04 166	0.00 1	0.30 417	0.00 1	0.23 568	0.01 85	1.08 523

MeshStereo	2.79 583	0.86 487	3.12 483	0.02 354	0.02 334	1.51 558	0.91 592	3.50 585	1.54 575	11.28 617	7.62 596	11.49 606	2.94 582	6.81 592	3.45 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 556	0.39 397
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
DPSNet	1.65 556	0.46 365	7.31 584	0.30 518	0.11 418	1.54 559	0.01 326	4.48 596	1.14 544	0.11 432	0.01 296	0.82 503	3.51 588	5.89 547	5.84 581	0.02 550	0.29 415	0.03 569	0.23 568	0.23 540	0.59 465

PDISCO_ROB	0.72 474	1.06 527	3.39 506	0.18 477	0.00 1	1.54 559	0.01 326	2.80 557	0.73 294	0.16 455	0.01 296	0.80 502	0.28 488	2.38 400	0.48 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 574	0.18 280

ELAS_RVC	3.35 591	0.45 361	4.75 555	0.25 505	0.07 396	1.56 561	7.12 620	2.23 520	5.68 603	7.77 611	7.71 598	6.55 595	10.27 614	5.63 539	6.24 584	0.00 1	0.04 356	0.03 569	0.01 412	0.11 435	0.48 432
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DGSMNet	1.31 537	0.55 410	3.74 525	0.80 594	1.48 607	1.60 562	3.41 608	1.72 465	0.54 228	0.01 151	0.78 549	0.48 447	0.23 482	3.16 443	0.55 455	0.98 601	1.26 606	1.34 618	1.11 620	1.06 600	1.41 549

ADCMid	1.62 553	1.76 573	8.67 592	0.04 385	0.03 354	1.61 563	0.17 511	1.49 440	1.15 553	0.88 560	0.57 540	0.86 508	0.69 522	1.18 367	12.53 612	0.01 528	0.00 1	0.29 606	0.08 470	0.20 523	0.24 333

EGLCR-Stereo	0.43 321	0.07 51	1.21 153	0.58 564	0.65 547	1.64 564	0.31 546	1.15 392	0.19 144	0.43 531	0.02 399	0.00 1	0.02 268	0.38 286	0.14 265	0.00 1	0.66 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 528

HBP-ISP	0.90 504	1.05 522	3.07 479	0.14 458	0.01 290	1.67 565	0.47 570	3.22 577	0.76 333	1.13 568	0.11 462	0.50 459	0.91 540	4.51 508	0.10 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.22 311

G-Net	1.24 531	0.34 321	3.85 528	0.05 391	0.48 517	1.68 566	0.46 566	0.23 238	0.44 207	1.33 573	8.94 603	2.28 574	0.79 533	2.37 398	1.18 504	0.01 528	0.03 346	0.02 559	0.09 479	0.07 356	0.11 212

AnyNet_C32	1.69 558	2.27 597	8.60 591	0.12 447	0.19 450	1.68 566	1.08 594	1.06 384	0.74 295	1.28 572	0.45 530	0.21 362	0.57 515	2.99 433	11.73 610	0.02 550	0.00 1	0.06 587	0.00 1	0.20 523	0.55 461

ACV-stereo	0.64 455	0.29 286	2.27 410	0.00 1	0.00 1	1.74 568	0.07 478	0.08 124	0.18 131	0.00 1	0.00 1	3.47 585	1.22 553	3.06 436	0.25 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.13 232

DStereoRT	1.63 554	0.53 399	4.52 549	0.01 326	0.12 423	1.75 569	0.06 470	1.74 469	1.63 578	0.02 245	0.13 467	1.04 522	2.37 573	5.97 554	0.47 444	0.00 1	0.48 446	9.52 627	0.00 1	0.01 85	2.27 610

FCDSN-DC	2.93 585	0.54 406	2.88 468	0.00 1	0.01 290	1.78 570	0.36 558	2.20 518	1.51 573	8.28 613	10.99 612	11.61 607	8.55 609	5.36 528	4.05 565	0.02 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.48 432
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BUS	0.38 275	0.07 51	0.98 115	0.00 1	0.00 1	1.88 571	0.00 1	2.67 545	0.82 414	0.30 500	0.09 454	0.64 480	0.00 1	0.06 127	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NINENet	0.52 380	0.14 190	1.48 221	0.06 410	0.00 1	1.88 571	0.00 1	3.28 581	0.76 333	0.00 1	0.00 1	0.64 480	0.00 1	2.11 389	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

PAM_32	0.77 488	0.11 150	2.37 422	0.38 537	0.52 527	1.89 573	0.63 580	0.92 359	0.91 491	0.69 549	0.92 554	2.58 579	0.85 537	0.72 347	0.48 445	0.00 1	0.51 452	0.00 1	0.27 591	0.01 85	0.58 464

MADNet+	4.94 602	3.56 617	47.46 624	0.42 546	0.27 482	1.99 574	0.04 450	4.45 595	1.30 568	0.07 386	0.02 399	1.81 563	0.36 497	21.82 622	14.17 614	0.00 1	0.26 411	0.00 1	0.00 1	0.28 556	0.54 455

LVE	3.01 587	1.95 587	4.27 545	0.56 561	0.45 510	2.06 575	0.06 470	7.66 608	9.65 613	0.08 400	10.94 611	8.86 605	1.82 563	7.24 601	1.62 524	2.04 609	0.17 396	0.04 581	0.24 579	0.24 541	0.23 322

ADCL	1.70 559	1.00 517	5.82 577	0.07 417	0.04 368	2.14 576	2.27 602	1.26 409	1.09 526	1.55 576	1.08 559	1.23 537	1.53 558	2.38 400	12.21 611	0.01 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 447	0.16 262

PAM	0.76 484	0.11 150	2.04 382	0.38 537	0.44 505	2.22 577	0.69 584	1.01 370	0.71 285	0.74 553	0.95 557	2.76 582	0.70 526	0.70 346	0.46 439	0.00 1	0.50 448	0.00 1	0.26 584	0.01 85	0.50 439

Wave_Phase_stereo	0.24 170	0.12 163	1.17 147	0.00 1	0.04 368	2.64 578	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.02 245	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.07 137	0.23 334	0.00 1	0.06 370	0.01 543	0.02 429	0.01 85	0.29 358

ADCPNet	1.58 551	1.00 517	8.71 593	0.01 326	0.19 450	2.69 579	0.26 538	1.15 392	0.54 228	0.04 323	0.02 399	1.41 551	1.76 561	2.52 409	9.78 604	0.00 1	0.46 440	0.00 1	0.64 615	0.07 356	0.34 381

SANet	2.30 575	1.58 566	5.68 574	0.03 370	0.04 368	2.78 580	0.82 590	2.99 566	8.32 610	1.70 578	4.04 579	4.26 586	4.02 593	5.90 548	3.42 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 379	0.37 393

IMH-64-1	2.28 572	1.45 559	2.87 466	2.19 609	0.59 541	2.82 581	1.58 595	5.84 601	1.16 556	1.09 566	4.77 583	2.07 568	2.42 574	5.90 548	3.91 561	4.00 617	0.04 356	0.02 559	0.00 1	2.07 607	0.82 501

IMH-64	2.28 572	1.45 559	2.87 466	2.19 609	0.59 541	2.82 581	1.58 595	5.84 601	1.16 556	1.09 566	4.77 583	2.07 568	2.42 574	5.90 548	3.91 561	4.00 617	0.04 356	0.02 559	0.00 1	2.07 607	0.82 501

AnyNet_C01	2.55 579	3.02 612	19.30 612	0.15 461	0.18 447	2.97 583	2.35 604	1.56 447	1.47 572	1.01 565	0.81 550	1.23 537	0.76 532	4.28 498	10.78 606	0.04 564	0.00 1	0.07 590	0.00 1	0.35 571	0.61 473

SGM_RVC	2.03 568	0.49 378	2.04 382	0.27 509	0.17 445	3.07 584	1.00 593	2.70 549	1.62 577	5.12 599	3.09 576	4.77 590	4.08 594	7.38 602	2.86 547	0.21 582	0.23 403	0.20 604	0.23 568	0.28 556	0.84 505
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN	3.67 593	0.32 306	2.78 462	0.00 1	0.01 290	3.09 585	0.58 577	3.68 587	3.04 592	11.64 618	12.38 616	13.84 614	9.79 613	6.23 574	5.39 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.60 469

FC-DCNN v2	3.83 595	0.31 300	2.73 455	0.00 1	0.01 290	3.14 586	0.57 576	4.11 593	3.11 593	11.94 619	13.03 619	15.10 617	9.65 611	6.77 590	5.54 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.59 465

SDNR	1.35 540	0.47 368	4.08 538	0.09 429	0.21 461	3.25 587	0.01 326	3.18 575	1.52 574	1.87 582	1.66 569	1.52 560	0.36 497	7.18 599	1.05 498	0.03 560	0.08 379	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.49 438

LE_ROB	10.29 616	1.64 567	11.96 604	1.47 601	1.36 606	3.30 588	4.79 610	5.05 599	42.09 628	51.68 628	13.28 620	14.08 615	25.92 624	7.21 600	21.19 624	0.05 567	0.06 370	0.13 598	0.19 542	0.08 379	0.35 387

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 537	2.80 606	5.36 567	0.02 354	0.04 368	3.44 589	0.26 538	2.19 517	0.77 358	0.25 487	0.27 491	1.37 549	0.02 268	5.99 559	1.05 498	0.16 577	0.72 490	0.01 543	0.26 584	0.40 579	0.82 501

FINET	2.05 569	1.88 580	5.76 576	0.81 595	0.99 586	3.54 590	3.33 607	3.89 589	3.81 596	0.89 561	1.55 568	1.21 536	2.31 572	4.20 494	2.42 541	0.81 598	1.36 607	0.00 1	0.21 559	0.27 549	1.80 584

PWCK	2.83 584	2.64 605	10.25 601	0.23 501	0.02 334	3.59 591	5.56 614	3.75 588	3.56 595	0.75 557	4.42 581	3.35 584	1.86 564	9.10 608	4.03 564	0.44 589	0.01 327	0.00 1	0.00 1	2.72 611	0.29 358

RTS	4.38 598	2.34 598	44.27 622	0.33 525	0.13 431	3.83 592	0.21 524	2.51 532	1.22 566	1.82 580	0.01 296	1.95 564	0.21 475	16.90 617	10.87 608	0.00 1	0.27 412	0.00 1	0.00 1	0.27 549	0.44 417

RTSA	4.38 598	2.34 598	44.27 622	0.33 525	0.13 431	3.83 592	0.21 524	2.51 532	1.22 566	1.82 580	0.01 296	1.95 564	0.21 475	16.90 617	10.87 608	0.00 1	0.27 412	0.00 1	0.00 1	0.27 549	0.44 417

WAO-6	2.63 580	1.16 536	3.22 486	0.00 1	0.00 1	3.86 594	0.28 543	6.13 603	7.35 606	0.60 543	6.78 590	7.62 603	2.68 579	6.42 582	6.11 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 502	0.12 224

SAMSARA	1.56 549	1.37 555	4.23 542	1.04 598	0.75 556	4.48 595	0.13 505	1.61 454	0.74 295	3.69 596	0.66 544	3.16 583	1.06 547	4.44 502	2.82 546	0.00 1	0.63 473	0.00 1	0.13 498	0.10 428	0.22 311

WAO-7	2.74 582	1.65 568	3.36 503	0.03 370	0.05 380	4.68 596	0.53 575	6.21 604	4.59 600	1.73 579	7.61 595	5.56 591	3.68 590	8.96 606	5.50 578	0.00 1	0.00 1	0.33 607	0.02 429	0.19 518	0.18 280

notaker	4.71 600	2.04 589	5.58 573	4.15 616	0.96 581	4.99 597	0.39 561	7.65 607	2.25 587	5.67 605	11.58 615	16.87 619	4.26 597	8.06 603	6.65 587	5.74 622	0.02 338	0.10 593	0.07 465	5.45 617	1.65 569

MSMD_ROB	2.26 571	0.47 368	2.67 453	0.01 326	0.00 1	5.00 598	0.21 524	1.35 425	1.87 584	6.37 607	8.46 600	7.34 600	4.30 598	4.84 513	1.91 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.30 366

IMH	3.15 588	1.88 580	3.60 518	2.20 611	0.66 549	5.10 599	0.24 528	6.87 606	4.29 599	2.29 587	7.42 593	6.28 592	3.90 591	7.15 598	3.65 560	4.34 620	0.14 392	0.05 583	0.00 1	2.16 609	0.76 491

KSHMR	3.98 596	1.95 587	4.86 561	3.06 613	1.84 610	5.37 600	0.45 564	9.03 612	13.93 616	2.07 584	9.17 604	7.12 597	2.12 571	5.60 535	3.40 557	2.12 612	0.44 436	0.53 611	0.23 568	4.01 613	2.35 613

DStereoSA	5.70 606	2.09 592	9.16 596	3.43 614	5.08 621	5.41 601	10.28 623	5.20 600	6.11 604	2.27 586	13.77 621	2.48 578	14.20 619	6.83 593	9.62 602	2.07 610	4.80 624	0.18 600	4.60 624	1.01 599	5.48 622

MDST_ROB	1.73 560	0.11 150	3.61 519	0.13 454	0.15 438	5.47 602	0.31 546	4.97 598	0.87 479	6.33 606	1.52 567	1.03 520	1.19 552	6.22 573	2.13 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.60 469

SGM+DAISY	4.17 597	2.85 610	8.55 590	1.77 603	1.74 609	5.81 603	5.49 613	2.88 562	3.97 597	7.67 610	7.66 597	7.25 598	7.42 607	6.92 596	7.09 590	1.14 605	1.57 616	0.11 594	0.59 614	0.56 588	2.43 615

LRCNet_RVC	55.59 627	61.31 634	59.16 626	66.84 630	44.81 625	6.17 604	0.00 1	52.46 628	1.68 579	70.67 630	80.07 632	66.39 628	55.67 628	51.56 629	46.75 627	90.67 638	41.65 633	91.10 641	90.19 637	65.65 633	68.96 633

MonStereo1	3.15 588	0.64 429	2.71 454	1.66 602	0.76 559	6.85 605	0.05 463	3.94 591	7.66 608	2.60 593	11.26 614	7.38 602	4.50 599	6.37 580	2.52 542	1.77 608	0.01 327	0.03 569	0.00 1	1.07 601	1.20 532

ELAS	3.20 590	0.48 373	3.06 478	0.19 483	0.06 389	7.89 606	2.23 601	3.33 582	4.19 598	8.91 616	9.70 607	4.40 588	7.69 608	4.25 495	6.87 588	0.00 1	0.04 356	0.03 569	0.04 449	0.12 447	0.48 432
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	5.26 603	1.94 585	3.97 533	3.50 615	1.06 593	8.17 607	2.01 599	9.53 614	16.88 617	5.28 602	12.55 618	13.68 612	4.08 594	8.46 605	4.61 570	5.84 623	0.02 338	0.00 1	0.00 1	2.63 610	0.92 514

HanzoNet	13.47 620	5.89 620	14.41 609	5.91 622	2.90 616	8.50 608	0.74 585	13.81 621	20.12 620	26.53 625	28.55 626	34.06 624	26.75 626	26.27 627	15.82 617	11.42 625	4.01 623	3.29 622	3.94 623	9.72 624	6.77 623

UNDER WATER	6.65 610	1.86 579	10.48 602	4.84 619	2.74 615	8.59 609	0.76 587	8.83 611	22.15 622	4.99 598	6.27 589	15.66 618	10.39 615	9.52 611	9.42 601	3.50 616	0.05 366	1.34 618	0.03 444	7.17 622	4.42 620

DStereoFS	5.85 607	4.29 619	5.99 578	4.33 617	3.76 618	8.84 610	5.79 617	6.55 605	8.81 612	4.72 597	7.16 591	7.29 599	17.75 621	10.78 614	6.48 586	2.53 614	3.57 622	0.05 583	3.06 622	0.63 591	4.51 621

U	1.64 555	0.06 26	0.52 32	0.00 1	7.15 623	10.37 611	0.00 1	0.04 68	0.05 17	0.01 151	0.00 1	0.09 293	0.00 1	0.02 26	0.01 52	0.00 1	0.00 1	9.39 626	5.01 625	0.01 85	0.00 1

DPSimNet_ROB	9.66 615	7.29 621	17.52 610	4.88 621	6.56 622	10.41 612	12.88 624	8.12 609	9.88 614	14.26 620	11.22 613	12.39 609	14.01 618	11.20 616	14.85 615	5.50 621	6.97 626	5.75 624	5.94 626	5.31 616	8.26 625

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 566	2.49 603	5.12 565	0.01 326	0.02 334	12.00 613	0.49 573	3.33 582	0.95 498	0.10 422	0.20 477	2.15 572	0.15 460	6.72 589	1.65 526	0.78 593	0.83 515	0.19 602	0.27 591	0.72 594	0.92 514

WAO-8	5.42 604	2.80 606	3.98 534	0.62 568	0.10 413	13.77 614	0.33 552	11.99 617	24.10 623	5.25 600	10.38 610	13.44 610	4.55 600	9.38 609	4.72 571	0.80 595	0.34 421	0.71 613	0.13 498	0.74 595	0.25 340

Venus	5.42 604	2.80 606	3.98 534	0.62 568	0.10 413	13.77 614	0.33 552	11.99 617	24.10 623	5.25 600	10.32 609	13.44 610	4.55 600	9.38 609	4.72 571	0.80 595	0.34 421	0.71 613	0.13 498	0.74 595	0.25 340

xyz-stereo	3.45 592	0.20 238	36.90 617	0.00 1	0.00 1	14.78 616	0.00 1	0.02 20	0.11 56	0.02 245	9.49 606	0.04 199	0.01 192	6.47 584	0.76 485	0.00 1	0.00 1	0.12 595	0.00 1	0.02 189	0.05 127

MANE	11.54 619	2.46 602	6.07 579	2.50 612	2.04 611	16.31 617	6.95 619	17.25 624	24.11 625	23.59 624	31.25 628	30.75 623	25.07 623	18.16 620	16.24 620	1.28 606	1.98 618	0.15 599	1.07 619	0.46 584	3.04 617

MADNet++	10.85 618	2.36 600	10.00 598	8.59 623	4.61 620	16.78 618	10.26 622	10.11 615	7.51 607	17.63 621	18.35 623	12.04 608	17.73 620	24.51 624	20.75 623	8.81 624	6.67 625	4.84 623	2.67 621	5.77 618	6.96 624

UNDER WATER-64	7.33 613	2.16 595	12.17 605	4.84 619	3.62 617	17.94 619	1.74 597	9.16 613	21.94 621	5.53 604	5.01 585	17.03 620	11.84 617	9.72 612	8.83 599	2.09 611	0.04 356	1.54 620	0.16 523	6.89 620	4.37 619

SGM-ForestM	10.58 617	2.80 606	7.93 589	1.86 604	1.59 608	17.97 620	9.39 621	11.57 616	12.75 615	21.30 623	18.68 624	40.07 625	22.22 622	21.60 621	15.86 618	0.99 602	1.53 615	0.06 587	0.52 611	0.47 585	2.43 615

TorneroNet-64	6.70 611	2.13 593	3.92 530	2.14 607	0.65 547	19.09 621	0.28 543	12.19 619	25.73 626	6.44 608	12.54 617	19.33 622	4.76 602	10.25 613	6.87 588	1.10 604	0.00 1	0.12 595	0.00 1	4.20 614	2.19 609

TorneroNet	7.29 612	2.19 596	3.95 531	2.15 608	1.14 598	19.79 622	0.46 566	13.22 620	25.82 627	8.31 614	16.76 622	17.46 621	5.75 604	10.79 615	8.91 600	2.32 613	0.03 346	0.12 595	0.00 1	4.70 615	2.01 601

MultiAttention	3.74 594	0.15 200	1.48 221	0.27 509	1.14 598	25.31 623	6.04 618	3.51 586	0.76 333	0.01 151	2.10 571	2.11 570	0.20 474	23.89 623	3.08 552	0.07 570	0.00 1	0.46 610	0.74 618	1.72 606	1.79 583

JetBlue	6.27 608	3.44 615	18.17 611	0.00 1	2.21 614	30.58 624	17.31 626	4.77 597	1.07 521	0.74 553	2.25 572	6.31 593	5.82 605	18.12 619	9.68 603	0.10 576	0.01 327	0.00 1	0.00 1	3.12 612	1.61 566

BEATNet-Init1	15.75 622	8.48 622	36.75 616	2.06 605	2.07 612	33.60 625	14.96 625	17.15 623	19.08 618	30.69 626	28.08 625	43.61 626	25.98 625	25.17 626	20.68 622	0.80 595	1.17 599	0.36 609	0.51 610	1.53 604	2.28 611

JetRed	14.06 621	19.59 623	43.42 621	1.43 600	1.30 605	55.87 626	28.29 627	13.94 622	7.85 609	8.61 615	8.73 601	13.68 612	10.59 616	24.60 625	30.87 625	0.27 584	0.69 482	0.62 612	0.03 444	6.63 619	4.19 618

TCMNet-wrong-test	39.54 625	63.38 635	48.73 625	81.81 634	79.70 634	57.23 627	48.25 628	31.99 627	5.36 602	19.52 622	29.10 627	57.71 627	33.81 627	46.65 628	46.93 628	17.06 628	2.02 620	7.62 625	0.68 616	65.24 632	47.97 632

HaxPig	95.45 641	97.64 641	88.42 634	97.81 648	99.08 649	77.94 628	74.31 629	96.67 641	99.54 638	99.87 642	99.92 639	99.60 643	99.75 639	91.22 639	87.67 637	99.94 650	99.97 644	99.98 645	99.99 645	99.96 650	99.80 649

RSGM-EC	76.71 633	51.00 627	38.98 618	72.55 631	77.73 631	78.14 629	85.35 633	79.92 633	82.09 632	82.21 636	88.66 634	79.17 635	70.44 631	70.50 631	67.81 630	90.81 639	96.97 636	82.39 638	87.69 635	76.31 637	75.52 634

acva	76.71 633	51.00 627	38.98 618	72.55 631	77.73 631	78.14 629	85.35 633	79.92 633	82.09 632	82.21 636	88.66 634	79.17 635	70.44 631	70.50 631	67.81 630	90.81 639	96.97 636	82.39 638	87.69 635	76.31 637	75.52 634

PML	71.00 632	88.39 639	73.68 627	82.04 635	74.55 630	83.63 631	76.92 630	72.05 632	85.95 634	89.82 638	84.57 633	90.63 638	58.80 629	91.54 641	73.58 632	95.93 648	2.38 621	86.91 640	6.48 627	84.07 641	18.14 627

MEDIAN_ROB	93.48 638	98.75 642	96.24 636	90.99 638	90.62 641	85.89 632	77.23 631	92.20 637	89.67 635	95.04 639	94.93 637	96.04 639	93.85 638	90.48 638	87.58 636	98.40 649	95.87 635	99.62 643	98.78 641	98.85 649	98.49 648

ccccc		90.96 640		100.00 650	100.00 651	87.89 633		95.50 638		96.70 640		96.32 640		99.79 644		100.00 652	100.00 649	99.83 644	99.29 642	100.00 652

xxxxx1	63.64 629	58.31 629	78.27 629	43.96 624	49.40 626	92.70 634	92.25 635	60.45 629	69.51 629	73.81 633	76.39 629	77.95 632	76.95 633	71.68 633	77.08 633	36.01 631	37.36 630	48.24 632	62.44 631	47.16 629	42.90 629

tt_ll	63.64 629	58.31 629	78.27 629	43.96 624	49.40 626	92.70 634	92.25 635	60.45 629	69.51 629	73.81 633	76.39 629	77.95 632	76.95 633	71.68 633	77.08 633	36.01 631	37.36 630	48.24 632	62.44 631	47.16 629	42.90 629

ff	63.64 629	58.31 629	78.27 629	43.96 624	49.40 626	92.70 634	92.25 635	60.45 629	69.51 629	73.81 633	76.39 629	77.95 632	76.95 633	71.68 633	77.08 633	36.01 631	37.36 630	48.24 632	62.44 631	47.16 629	42.90 629

AVERAGE_ROB	98.51 643	99.16 643	95.72 635	100.00 650	100.00 651	93.61 637	82.61 632	100.00 643	99.97 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	99.73 643	99.43 640	100.00 652	100.00 649	100.00 646	100.00 646	100.00 652	100.00 651

test_example2	97.59 642	99.97 644	99.93 639	99.80 649	99.96 650	98.80 638	99.76 638	91.09 636	100.00 643	100.00 643	100.00 640	89.37 637	86.85 636	99.31 642	96.67 638	99.97 651	99.51 643	92.94 642	97.98 640	99.99 651	99.94 650

USTest	58.12 628	43.63 624	41.85 620	60.45 627	67.22 629	98.85 639	99.88 639	90.22 635	98.00 637	67.60 629	90.12 636	66.95 629	69.04 630	61.69 630	57.27 629	4.12 619	35.22 629	16.39 629	21.99 630	39.59 626	32.41 628

DGTPSM_ROB	81.37 635	61.03 632	99.95 640	61.17 628	86.95 637	99.14 640	100.00 640	95.87 639	99.99 641	73.32 631	100.00 640	71.15 630	100.00 641	77.35 636	99.98 642	35.35 629	97.41 641	34.62 630	99.89 643	44.61 627	89.54 637

DPSMNet_ROB	81.42 636	61.07 633	99.95 640	61.38 629	87.01 638	99.15 641	100.00 640	95.87 639	99.99 641	73.35 632	100.00 640	71.18 631	100.00 641	77.40 637	99.98 642	35.68 630	97.47 642	34.71 631	99.89 643	44.74 628	89.65 638

Hybrid-DGEV	99.05 648	100.00 646	100.00 642	96.00 642	98.69 644	100.00 642	100.00 640	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	93.08 641	100.00 649	100.00 646	100.00 646	95.53 646	97.65 646

RAFT-FEzeroshot	99.04 646	100.00 646	100.00 642	96.04 645	98.74 647	100.00 642	100.00 640	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	93.08 641	99.99 646	100.00 646	100.00 646	95.42 644	97.47 643

RAFT-FE	99.04 646	100.00 646	100.00 642	96.04 645	98.74 647	100.00 642	100.00 640	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	93.08 641	99.99 646	100.00 646	100.00 646	95.42 644	97.47 643

FlowAnything	99.09 650	100.00 646	100.00 642	95.88 640	98.58 643	100.00 642	100.00 640	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	93.36 647	100.00 649	100.00 646	100.00 646	96.09 648	97.87 647

Selective-RAFT-Error	99.05 648	100.00 646	100.00 642	96.31 647	98.73 646	100.00 642	100.00 640	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	93.08 641	100.00 649	100.00 646	100.00 646	95.40 642	97.58 645

Anonymous_1	89.55 637	74.57 636	97.70 637	74.52 633	78.35 633	100.00 642	100.00 640	98.05 642	99.77 639	96.85 641	99.38 638	97.67 641	99.78 640	91.23 640	98.87 639	81.02 634	97.18 638	59.55 635	84.83 634	74.77 636	86.89 636

tt	48.09 626	0.07 51	27.39 615	1.35 599	0.00 1	100.00 642	100.00 640	100.00 643	96.65 636	0.15 452	0.01 296	97.98 642	87.03 637	2.52 409	99.87 641	82.90 635	94.64 634	16.21 628	20.93 629	33.72 625	0.29 358

CasAABBNet	99.03 645	100.00 646	100.00 642	96.02 644	98.70 645	100.00 642	100.00 640	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	93.08 641	99.99 646	100.00 646	100.00 646	95.40 642	97.41 642

LSM0	98.99 644	99.97 644	100.00 642	95.58 639	98.52 642	100.00 642	100.00 640	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	93.32 646	99.97 644	100.00 646	100.00 646	95.80 647	96.62 641

DPSM_ROB	93.70 639	78.60 637	100.00 642	83.05 636	85.63 635	100.00 642	100.00 640	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	88.93 636	97.35 639	74.49 636	94.98 638	81.33 639	89.69 639

DPSM	93.70 639	78.60 637	100.00 642	83.05 636	85.63 635	100.00 642	100.00 640	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	88.93 636	97.35 639	74.49 636	94.98 638	81.33 639	89.69 639

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Low-res two-view benchmark