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

WQFJA1++	0.74 469	0.05 10	1.56 248	0.36 524	0.46 505	0.16 97	0.00 1	0.03 44	0.44 199	2.34 578	0.00 1	0.17 333	0.00 1	0.32 247	0.21 308	0.03 549	0.84 507	0.00 1	0.29 585	7.08 610	0.46 414

BStereo	0.12 43	0.12 157	1.17 141	0.00 1	0.04 360	0.22 117	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.02 235	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.07 133	0.23 324	0.00 1	0.06 358	0.01 533	0.02 417	0.01 83	0.29 352

MatchStereo	0.06 6	0.12 157	0.99 113	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.04 64	0.07 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wave_Phase_stereo	0.24 162	0.12 157	1.17 141	0.00 1	0.04 360	2.64 568	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.02 235	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.07 133	0.23 324	0.00 1	0.06 358	0.01 533	0.02 417	0.01 83	0.29 352

BridgeDepth_RVC	0.05 4	0.14 184	0.31 7	0.00 1	0.00 1	0.17 102	0.00 1	0.03 44	0.22 144	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.06 123	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.30 208	0.11 143	0.31 7	0.00 1	0.00 1	0.21 111	0.00 1	2.62 533	2.43 579	0.01 142	0.00 1	0.06 248	0.04 342	0.01 6	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.17 264

NLMM1	0.42 295	0.13 174	0.35 15	0.00 1	0.00 1	0.28 141	0.00 1	4.04 582	3.20 584	0.01 142	0.01 286	0.07 265	0.03 309	0.01 6	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.20 296

NLMM	0.30 208	0.11 143	0.31 7	0.00 1	0.00 1	0.22 117	0.00 1	2.61 530	2.40 578	0.01 142	0.00 1	0.06 248	0.04 342	0.01 6	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.17 264

NLSM3	0.11 35	0.24 259	0.65 40	0.00 1	0.00 1	0.20 108	0.00 1	0.06 92	0.71 277	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.05 381	0.01 6	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.20 296

MonSter++	0.12 43	0.04 2	0.31 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.11 54	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.17 191	0.20 304	0.00 1	0.52 442	0.00 1	0.21 549	0.00 1	0.86 499

HiDET	0.13 52	0.04 2	0.39 18	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.02 19	0.14 69	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 185	0.27 231	0.32 372	0.00 1	0.46 427	0.00 1	0.17 517	0.00 1	0.80 485

LCMNet	0.15 69	0.05 10	0.39 18	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.02 19	0.14 69	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.36 261	0.34 380	0.00 1	0.52 442	0.00 1	0.18 526	0.00 1	0.96 506

CSFM-Stereo	0.14 59	0.05 10	0.30 6	0.00 1	0.00 1	0.26 134	0.00 1	0.02 19	0.13 64	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.21 206	0.29 355	0.00 1	0.53 448	0.00 1	0.17 517	0.00 1	0.83 493

GEAStereo	0.45 327	0.12 157	0.95 102	0.74 577	0.96 571	1.07 440	0.00 1	0.25 233	0.47 205	0.27 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 252	0.57 449	0.00 1	1.05 564	0.00 1	0.00 1	0.15 469	2.10 595

BridgeDepth	0.06 6	0.19 223	0.48 25	0.00 1	0.00 1	0.26 134	0.00 1	0.04 64	0.14 69	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1	0.07 133	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.48 346	0.12 157	0.95 102	0.63 560	0.96 571	1.07 440	0.00 1	0.55 289	1.14 534	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 252	0.57 449	0.02 539	0.91 527	0.00 1	0.00 1	0.15 469	2.09 593

GS-Stereo							0.00 1	0.55 289	1.14 534	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 252	0.57 449	0.02 539	0.91 527	0.00 1	0.00 1	0.15 469	2.09 593

FE-Mocha	0.28 189	0.08 90	1.09 130	0.49 543	0.06 381	0.21 111	0.00 1	0.33 257	0.57 239	0.04 313	0.26 475	0.63 466	0.44 492	0.41 286	0.39 412	0.00 1	0.34 408	0.00 1	0.06 446	0.01 83	0.17 264

DLNR-FE	21.35 614	48.23 616	86.23 623	95.96 631	88.10 630	0.32 155	0.00 1	18.50 616	0.52 216	0.04 313	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.31 245	0.07 199	15.96 616	0.91 527	0.00 1	0.21 549	70.24 625	1.39 534

252Zero-FE	0.23 156	0.06 24	0.76 55	0.01 320	0.09 399	0.13 92	0.00 1	0.03 44	0.53 219	0.82 548	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.25 219	0.37 399	0.00 1	0.94 548	0.00 1	0.25 572	0.01 83	0.41 395

Zero-FE251	0.27 185	0.09 109	1.56 248	0.03 363	0.10 407	0.37 182	0.00 1	0.12 158	0.06 28	1.25 561	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.12 162	0.25 338	0.00 1	0.51 439	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.91 501

MonStereo	0.20 129	0.07 49	0.83 82	0.00 1	0.00 1	0.22 117	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.07 375	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.47 302	0.24 331	0.00 1	0.90 520	0.00 1	0.32 590	0.00 1	0.80 485

Wavelet-MonSter	0.20 129	0.06 24	0.95 102	0.00 1	0.00 1	0.12 84	0.00 1	0.03 44	0.13 64	0.06 361	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.41 286	0.30 361	0.00 1	0.92 533	0.00 1	0.23 557	0.00 1	0.77 483

FSD					0.82 555	0.07 55	0.00 1	0.06 92	0.76 323	0.00 1	0.01 286	0.02 92	0.01 185	0.38 277	0.19 298	0.00 1	1.02 560	0.00 1	0.00 1	0.01 83

DA	0.42 295	0.12 157	1.07 124	0.40 532	0.75 546	1.15 508	0.00 1	0.03 44	0.57 239	0.12 428	0.36 511	0.04 191	0.04 342	0.57 316	0.16 271	0.00 1	0.98 555	0.00 1	0.00 1	0.01 83	2.11 597

Monster-pub-eth3d	0.20 129	0.07 49	0.83 82	0.00 1	0.00 1	0.22 117	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.08 389	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.48 305	0.24 331	0.00 1	0.90 520	0.00 1	0.32 590	0.00 1	0.80 485

Monster-pub-mixall	0.13 52	0.07 49	0.60 38	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.00 1	0.04 64	0.03 1	0.05 333	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.24 217	0.26 346	0.00 1	0.96 554	0.00 1	0.13 488	0.00 1	0.18 276

Replicate-Monster	0.17 90	0.12 157	0.77 61	0.00 1	0.11 412	0.00 1	0.00 1	0.04 64	0.14 69	0.05 333	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.43 292	0.00 1	0.00 1	0.98 555	0.00 1	0.11 478	0.00 1	0.60 461

zero-FE	0.28 189	0.08 90	1.62 272	0.22 492	0.38 491	0.00 1	0.00 1	0.15 182	0.16 98	0.23 469	0.05 419	0.06 248	0.00 1	0.69 334	0.42 422	0.04 553	0.71 474	0.00 1	0.19 532	0.00 1	0.54 447

GGEV	0.42 295	0.12 157	1.07 124	0.40 532	0.75 546	1.15 508	0.00 1	0.03 44	0.57 239	0.12 428	0.36 511	0.04 191	0.04 342	0.57 316	0.16 271	0.00 1	0.98 555	0.00 1	0.00 1	0.01 83	2.11 597

FlowAnything_test	0.02 1	0.11 143	0.20 1	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 64	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

AdaDepth	0.19 120	0.10 123	1.46 214	0.00 1	0.00 1	0.28 141	0.00 1	0.04 64	0.51 214	0.04 313	0.00 1	0.01 29	0.02 258	0.00 1	0.01 50	0.00 1	0.68 468	0.00 1	0.14 496	0.01 83	0.51 435

w-ln-seven-2	1.01 508	1.32 541	7.65 577	0.00 1	0.00 1	0.37 182	0.00 1	1.22 390	0.90 478	0.00 1	0.00 1	0.28 379	0.05 381	4.77 502	3.13 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 484	0.35 381

w-ln-seven	0.98 501	1.47 551	6.86 573	0.00 1	0.00 1	1.23 530	0.00 1	1.22 390	0.83 412	0.18 456	0.01 286	0.50 449	0.02 258	3.79 467	2.93 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 469	0.32 366

S2M2_XL	0.04 3	0.05 10	0.40 21	0.00 1	0.00 1	0.06 47	0.00 1	0.10 141	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 27	0.03 113	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
water-stereo	0.14 59	0.20 232	1.43 209	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.04 64	0.09 45	0.05 333	0.02 388	0.05 221	0.05 381	0.17 191	0.07 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.48 425

asda	0.16 81	0.09 109	0.78 68	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.01 1	0.08 37	0.01 142	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.34 252	0.03 113	0.00 1	0.95 552	0.00 1	0.09 467	0.00 1	0.62 466

asd	0.14 59	0.07 49	0.85 89	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.03 44	0.05 16	0.01 142	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.31 245	0.01 50	0.00 1	0.76 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 422

qwe	0.15 69	0.07 49	0.88 93	0.00 1	0.01 282	0.13 92	0.00 1	0.02 19	0.06 28	0.01 142	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.35 257	0.03 113	0.00 1	0.89 518	0.00 1	0.16 513	0.00 1	0.46 414

depthmonostereo	0.15 69	0.26 268	1.67 286	0.01 320	0.00 1	0.22 117	0.00 1	0.13 172	0.11 54	0.01 142	0.01 286	0.03 153	0.02 258	0.15 177	0.09 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.20 296

DilatedVolume-Stereo	0.10 21	0.09 109	0.82 80	0.00 1	0.05 372	0.00 1	0.00 1	0.09 133	0.15 83	0.00 1	0.04 412	0.05 221	0.00 1	0.14 170	0.23 324	0.00 1	0.10 371	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.25 334

2.25w	0.18 105	0.08 90	0.92 96	0.00 1	0.00 1	0.10 66	0.00 1	0.01 1	0.09 45	0.01 142	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.39 280	0.18 283	0.00 1	0.93 541	0.00 1	0.26 574	0.00 1	0.59 457

4.25_new	0.17 90	0.07 49	0.77 61	0.00 1	0.00 1	0.12 84	0.00 1	0.03 44	0.04 4	0.09 402	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.39 280	0.18 283	0.00 1	0.93 541	0.00 1	0.19 532	0.00 1	0.50 431

4.5w_new	0.17 90	0.07 49	0.77 61	0.00 1	0.00 1	0.12 84	0.00 1	0.03 44	0.04 4	0.09 402	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.39 280	0.18 283	0.00 1	0.93 541	0.00 1	0.19 532	0.00 1	0.50 431

4.5_new	0.15 69	0.06 24	0.78 68	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.02 19	0.15 83	0.02 235	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.37 267	0.03 113	0.00 1	0.94 548	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.42 399

4.5w-stereo	0.15 69	0.06 24	0.78 68	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.02 19	0.15 83	0.02 235	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.37 267	0.03 113	0.00 1	0.94 548	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.42 399

4.25w-stereo	0.17 90	0.07 49	0.78 68	0.00 1	0.00 1	0.12 84	0.00 1	0.03 44	0.04 4	0.09 402	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.39 280	0.18 283	0.00 1	0.93 541	0.00 1	0.19 532	0.00 1	0.50 431

4w-stereo	0.19 120	0.05 10	0.95 102	0.00 1	0.09 399	0.10 66	0.00 1	0.02 19	0.13 64	0.01 142	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.43 292	0.20 304	0.00 1	0.91 527	0.00 1	0.26 574	0.00 1	0.70 477

2.5w	0.17 90	0.08 90	0.92 96	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.01 1	0.15 83	0.01 142	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.24 217	0.03 113	0.00 1	0.99 559	0.00 1	0.24 569	0.00 1	0.62 466

2.75w_new	0.18 105	0.08 90	0.90 95	0.00 1	0.05 372	0.11 70	0.00 1	0.01 1	0.11 54	0.01 142	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.37 267	0.21 308	0.00 1	0.93 541	0.00 1	0.23 557	0.00 1	0.55 453

3.25w_new	0.15 69	0.07 49	0.77 61	0.00 1	0.07 388	0.11 70	0.00 1	0.02 19	0.06 28	0.01 142	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.22 210	0.03 113	0.00 1	0.88 514	0.00 1	0.17 517	0.00 1	0.53 442

3.25w	0.15 69	0.07 49	0.77 61	0.00 1	0.07 388	0.11 70	0.00 1	0.02 19	0.06 28	0.01 142	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.22 210	0.03 113	0.00 1	0.88 514	0.00 1	0.17 517	0.00 1	0.53 442

3.75w	0.11 35	0.05 10	0.57 32	0.00 1	0.00 1	0.12 84	0.00 1	0.06 92	0.05 16	0.01 142	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.14 170	0.04 157	0.00 1	0.88 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 276

3.5w_stereo	0.08 10	0.07 49	0.44 24	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.02 19	0.08 37	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.18 197	0.03 113	0.00 1	0.53 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 276

3w_stereo	0.16 81	0.07 49	1.02 121	0.00 1	0.06 381	0.10 66	0.00 1	0.01 1	0.05 16	0.01 142	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.32 247	0.04 157	0.00 1	0.95 552	0.00 1	0.19 532	0.00 1	0.41 395

2w_stereo	0.10 21	0.06 24	0.56 29	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.01 142	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.15 177	0.03 113	0.00 1	0.64 463	0.00 1	0.08 458	0.00 1	0.22 306

1w_stereo	0.08 10	0.05 10	0.27 4	0.00 1	0.00 1	0.16 97	0.00 1	0.01 1	0.13 64	0.01 142	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.16 181	0.02 87	0.00 1	0.52 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 306

monsterstereo	0.15 69	0.11 143	0.39 18	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.01 1	0.05 16	0.03 289	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.37 267	0.28 354	0.00 1	1.05 564	0.00 1	0.31 589	0.00 1	0.18 276

monsters	0.17 90	0.10 123	0.78 68	0.00 1	0.06 381	0.28 141	0.00 1	0.02 19	0.05 16	0.01 142	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.35 257	0.27 351	0.00 1	0.92 533	0.00 1	0.28 583	0.00 1	0.24 327

G2L-ROB	0.38 264	0.85 475	2.28 407	0.00 1	0.00 1	0.81 326	0.00 1	0.10 141	0.28 169	0.00 1	0.00 1	0.16 324	0.00 1	2.57 401	0.40 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 369	0.11 206

IGEV	0.10 21	0.06 24	0.33 13	0.00 1	0.00 1	0.18 105	0.00 1	0.02 19	0.14 69	0.06 361	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.14 170	0.21 308	0.00 1	0.53 448	0.00 1	0.19 532	0.00 1	0.14 238

xyz-stereo-finetune2	0.16 81	0.48 367	0.88 93	0.00 1	0.00 1	0.48 211	0.00 1	0.03 44	0.78 362	0.02 235	0.01 286	0.05 221	0.08 421	0.02 27	0.34 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.01 56

xyz-stereo-finetune	0.17 90	0.53 392	0.81 76	0.00 1	0.00 1	0.55 237	0.00 1	0.02 19	0.75 297	0.02 235	0.00 1	0.05 221	0.02 258	0.02 27	0.51 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.01 56

xyz-stereo	3.45 582	0.20 232	36.90 607	0.00 1	0.00 1	14.78 606	0.00 1	0.02 19	0.11 54	0.02 235	9.49 596	0.04 191	0.01 185	6.47 574	0.76 475	0.00 1	0.00 1	0.12 585	0.00 1	0.02 183	0.05 123

111111	0.18 105	0.05 10	0.57 32	0.05 384	0.20 450	0.32 155	0.00 1	0.08 116	0.14 69	0.10 411	0.02 388	0.01 29	0.04 342	0.17 191	0.02 87	0.00 1	0.72 477	0.00 1	0.00 1	0.08 369	1.02 511

MLG-Stereo_test3	0.14 59	0.10 123	0.70 47	0.23 494	0.14 431	0.07 55	0.00 1	0.03 44	0.76 323	0.18 456	0.04 412	0.01 29	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.45 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 238

MLG-Stereo_test2	0.22 144	0.12 157	0.81 76	0.26 500	0.30 480	0.81 326	0.00 1	0.04 64	0.76 323	0.25 477	0.02 388	0.06 248	0.00 1	0.20 203	0.00 1	0.00 1	0.52 442	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.33 372

MLG-Stereo_test1	0.16 81	0.10 123	0.76 55	0.00 1	0.15 432	0.61 267	0.00 1	0.03 44	0.81 396	0.07 375	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.59 456	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.14 238

MLG-Stereo	0.16 81	0.09 109	0.77 61	0.00 1	0.18 441	0.46 207	0.00 1	0.02 19	0.79 377	0.11 421	0.03 401	0.02 92	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.66 466	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.13 226

LG-G_1	0.17 90	0.10 123	0.67 42	0.20 484	0.12 418	0.22 117	0.00 1	0.02 19	0.75 297	0.16 444	0.03 401	0.03 153	0.00 1	0.17 191	0.05 175	0.00 1	0.43 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 390

LG-G	0.17 90	0.10 123	0.67 42	0.20 484	0.12 418	0.22 117	0.00 1	0.02 19	0.75 297	0.16 444	0.03 401	0.03 153	0.00 1	0.17 191	0.05 175	0.00 1	0.43 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 390

LGtest1	0.09 19	0.10 123	0.23 2	0.00 1	0.07 388	0.09 62	0.00 1	0.12 158	0.77 347	0.07 375	0.03 401	0.01 29	0.00 1	0.08 144	0.13 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.15 251

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 162	0.10 123	0.73 52	0.12 440	0.04 360	0.96 378	0.00 1	0.20 209	0.21 142	0.32 498	0.03 401	0.54 457	0.02 258	0.37 267	0.43 424	0.00 1	0.27 399	0.00 1	0.20 544	0.01 83	0.15 251

LG-Stereo	0.13 52	0.19 223	0.66 41	0.00 1	0.18 441	0.31 151	0.00 1	0.09 133	0.15 83	0.04 313	0.01 286	0.32 392	0.04 342	0.05 115	0.10 223	0.00 1	0.07 363	0.00 1	0.00 1	0.08 369	0.26 343

S2M2_L	0.08 10	0.04 2	0.56 29	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.14 178	0.76 323	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.02 27	0.08 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.05 4	0.07 49	0.25 3	0.00 1	0.00 1	0.24 128	0.00 1	0.03 44	0.34 179	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.32 221	0.13 174	1.68 289	0.18 470	0.00 1	0.54 230	0.00 1	0.13 172	0.20 138	0.18 456	0.00 1	0.03 153	0.03 309	0.14 170	0.18 283	0.00 1	0.86 512	0.00 1	0.01 400	0.22 522	1.90 587

HART	0.44 319	0.33 305	1.50 223	0.29 509	0.86 561	0.06 47	0.00 1	0.15 182	1.16 546	0.07 375	0.01 286	0.25 368	0.01 185	0.20 203	0.25 338	0.00 1	1.42 601	0.00 1	0.00 1	0.21 519	1.93 588

GREAT-IGEV	0.47 341	0.20 232	1.52 232	0.34 521	1.09 586	0.56 245	0.00 1	0.06 92	0.58 248	0.32 498	0.08 439	0.01 29	0.01 185	0.33 249	0.43 424	0.00 1	1.43 602	0.00 1	0.17 517	0.09 395	2.28 601

HI	0.15 69	0.48 367	1.79 319	0.00 1	0.00 1	0.35 172	0.00 1	0.09 133	0.07 34	0.00 1	0.01 286	0.03 153	0.01 185	0.06 123	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.07 142

CoSv	0.15 69	0.48 367	1.79 319	0.00 1	0.00 1	0.35 172	0.00 1	0.09 133	0.07 34	0.00 1	0.01 286	0.03 153	0.01 185	0.06 123	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.07 142

ISRNet	0.21 138	0.23 250	1.91 348	0.00 1	0.00 1	0.50 218	0.00 1	0.59 295	0.83 412	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1	0.07 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.10 191

SCV_C0	0.45 327	0.35 318	1.61 268	0.62 557	0.74 544	0.38 184	0.00 1	0.41 272	0.58 248	0.30 490	0.05 419	0.06 248	0.04 342	0.48 305	0.26 346	0.00 1	0.94 548	0.00 1	0.15 503	0.09 395	1.83 578

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 43	0.06 24	0.50 26	0.01 320	0.00 1	0.03 31	0.00 1	0.21 212	1.16 546	0.01 142	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.02 27	0.15 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 485	0.02 183	0.14 238

FoundationStereo	0.21 138	0.07 49	0.36 16	0.48 540	0.89 566	0.01 12	0.00 1	0.08 116	1.15 543	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.22 210	0.05 175	0.00 1	0.80 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103

StereoAnything_RVC	0.49 352	1.49 553	2.29 409	0.40 532	0.87 563	0.01 12	0.00 1	0.02 19	1.06 508	0.05 333	0.26 475	0.07 265	0.01 185	0.30 243	0.18 283	0.00 1	0.73 481	0.00 1	0.00 1	0.58 578	1.53 552

HUF	0.65 448	0.53 392	2.77 451	0.68 569	1.21 591	0.06 47	0.00 1	0.86 341	0.57 239	0.38 512	0.00 1	0.50 449	0.00 1	0.67 331	0.22 318	0.00 1	2.00 609	0.00 1	0.00 1	0.14 461	2.39 604

castereo++	0.17 90	0.37 327	0.59 34	0.03 363	0.00 1	0.36 178	0.00 1	0.21 212	1.16 546	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 208	0.00 1	0.19 385	0.00 1	0.21 549	0.03 239	0.20 296

MonSter	0.20 129	0.07 49	0.83 82	0.00 1	0.00 1	0.22 117	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.08 389	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.46 300	0.24 331	0.00 1	0.90 520	0.00 1	0.32 590	0.00 1	0.80 485

GIP-stereo	0.26 179	0.24 259	1.01 120	0.28 507	0.56 524	0.21 111	0.00 1	0.03 44	0.38 185	0.01 142	0.00 1	0.02 92	0.01 185	0.27 231	0.29 355	0.00 1	0.30 404	0.00 1	0.00 1	0.04 280	1.51 549

fffft	0.12 43	0.25 262	0.74 54	0.00 1	0.00 1	0.25 130	0.00 1	0.03 44	0.32 175	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.02 27	0.25 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 469	0.31 363
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 9	0.19 223	0.51 27	0.00 1	0.00 1	0.41 189	0.00 1	0.10 141	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 185	0.00 1	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.02 75

SMoEStereo_RVC	0.12 43	0.36 323	0.71 49	0.00 1	0.00 1	0.41 189	0.00 1	0.03 44	0.14 69	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 185	0.02 27	0.23 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.29 352

tt45	0.12 43	0.36 323	0.76 55	0.00 1	0.00 1	0.81 326	0.00 1	0.02 19	0.12 60	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.01 185	0.02 27	0.13 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.09 174

999	0.10 21	0.29 279	0.76 55	0.00 1	0.00 1	0.34 169	0.00 1	0.02 19	0.12 60	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 185	0.02 27	0.15 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.07 142

mms	0.19 120	0.21 239	0.67 42	0.10 425	0.34 484	0.00 1	0.00 1	0.05 81	0.17 109	0.06 361	0.00 1	0.04 191	0.02 258	0.33 249	0.01 50	0.00 1	0.09 369	0.00 1	0.00 1	0.09 395	1.70 560

ours_stereo	0.11 35	0.23 250	0.70 47	0.07 410	0.25 471	0.25 130	0.00 1	0.04 64	0.17 109	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.15 177	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.31 363

fffy	0.18 105	0.26 268	0.87 92	0.18 470	0.37 488	0.26 134	0.00 1	0.06 92	0.17 109	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.02 27	0.02 87	0.00 1	0.15 381	0.00 1	0.00 1	0.10 417	1.16 519

tg	0.24 162	0.42 342	0.92 96	0.00 1	0.00 1	1.02 397	0.00 1	0.11 147	0.70 274	0.00 1	0.01 286	0.07 265	0.02 258	0.03 72	0.04 157	0.00 1	0.29 402	0.00 1	0.00 1	0.29 552	0.90 500

dual_stereo	0.34 230	0.04 2	0.56 29	0.23 494	0.97 574	0.26 134	0.00 1	0.11 147	1.15 543	0.08 389	0.04 412	0.02 92	0.01 185	0.23 215	0.16 271	0.00 1	1.18 590	0.00 1	0.05 441	0.00 1	1.77 570

rvit_0105_6	0.10 21	0.22 247	0.94 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 64	0.67 264	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 185	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 174

rvit_0105_5	0.14 59	0.38 332	1.41 201	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.08 116	0.74 287	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 185	0.02 27	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.13 226

rvit_0105_4	0.12 43	0.31 293	1.22 147	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.06 92	0.65 258	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 185	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 160

rvit_0105_3	0.17 90	0.53 392	1.67 286	0.00 1	0.00 1	0.07 55	0.00 1	0.13 172	0.84 424	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 185	0.03 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.06 136

rvit_105_1	0.19 120	0.57 405	1.79 319	0.00 1	0.00 1	0.16 97	0.00 1	0.21 212	0.84 424	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 185	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.04 103

rvit_stereo_0083	0.03 2	0.11 143	0.34 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 54	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.03 72	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 10	0.35 318	1.07 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.14 69	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 27	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103

rvit_stereo_0081	0.08 10	0.16 201	0.59 34	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.01 1	0.72 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	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 10	0.16 201	0.59 34	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.01 1	0.72 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.25 174	0.05 10	0.71 49	0.15 454	0.23 468	0.60 260	0.00 1	0.08 116	0.09 45	0.25 477	0.01 286	0.01 29	0.00 1	0.39 280	0.06 193	0.00 1	0.72 477	0.00 1	0.00 1	0.03 239	1.52 551

rvit_stereo_0075_2	0.10 21	0.11 143	1.51 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 106	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 115	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 296

RAStereo	0.10 21	0.34 314	1.29 160	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.07 106	0.12 60	0.01 142	0.01 286	0.02 92	0.01 185	0.02 27	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

Occ-G	0.37 255	0.20 232	1.68 289	0.39 530	0.51 517	0.28 141	0.00 1	0.24 232	0.74 287	0.17 454	0.01 286	0.01 29	0.03 309	0.27 231	0.59 452	0.00 1	0.64 463	0.00 1	0.07 453	0.15 469	1.40 538

Pointernet	0.16 81	0.06 24	0.99 113	0.00 1	0.36 487	0.54 230	0.00 1	0.03 44	0.76 323	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.02 258	0.04 90	0.01 50	0.00 1	0.14 379	0.00 1	0.01 400	0.01 83	0.20 296

U	1.64 545	0.06 24	0.52 28	0.00 1	7.15 613	10.37 601	0.00 1	0.04 64	0.05 16	0.01 142	0.00 1	0.09 284	0.00 1	0.02 27	0.01 50	0.00 1	0.00 1	9.39 616	5.01 615	0.01 83	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.11 35	0.49 372	0.83 82	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.02 19	0.71 277	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 185	0.02 27	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103

IGEV-Stereo+	0.16 81	0.08 90	0.84 87	0.01 320	0.12 418	0.02 19	0.00 1	0.10 141	0.15 83	0.25 477	0.03 401	0.04 191	0.00 1	0.10 155	0.36 396	0.00 1	0.54 453	0.00 1	0.11 478	0.01 83	0.40 394

AIO-Stereo	0.29 196	0.19 223	0.68 46	0.51 544	0.69 541	0.32 155	0.00 1	0.11 147	0.50 213	0.05 333	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.11 160	0.34 380	0.00 1	0.76 486	0.00 1	0.23 557	0.07 346	1.25 527

rvit_stereo_ft	0.14 59	0.63 420	1.32 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 106	0.57 239	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 185	0.02 27	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.13 226

RSM++	0.22 144	0.16 201	0.76 55	0.58 553	0.44 498	0.32 155	0.00 1	0.09 133	1.08 514	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 133	0.00 1	0.00 1	0.02 326	0.00 1	0.16 513	0.13 442	0.62 466

RSM	0.22 144	0.14 184	0.72 51	0.54 545	0.47 506	0.32 155	0.00 1	0.17 197	1.04 507	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 371	0.00 1	0.15 503	0.09 395	0.54 447

RAFT-Stereo-weight	0.26 179	0.05 10	1.09 130	0.01 320	0.19 444	1.25 532	0.00 1	0.87 343	0.63 254	0.10 411	0.05 419	0.03 153	0.00 1	0.10 155	0.02 87	0.00 1	0.45 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 375

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test_sample9	1.78 553	0.30 286	2.23 399	0.00 1	0.00 1	1.25 532	0.00 1	2.79 544	1.10 517	0.05 333	0.28 489	0.31 387	0.00 1	3.37 446	8.13 585	0.40 575	13.58 617	1.05 605	0.33 595	0.01 83	0.46 414

test_sample8	2.36 566	0.30 286	2.23 399	0.00 1	0.00 1	1.25 532	0.00 1	2.50 521	0.97 493	1.99 573	0.27 480	7.36 591	3.06 576	3.37 446	8.13 585	0.40 575	13.58 617	1.05 605	0.33 595	0.01 83	0.46 414

test_sample7	0.52 369	0.12 157	1.34 166	0.02 347	0.00 1	0.21 111	0.00 1	2.79 544	1.10 517	0.05 333	0.28 489	0.31 387	0.00 1	1.55 372	0.33 375	0.00 1	0.91 527	0.00 1	0.00 1	0.01 83	1.37 533

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test_sample5	0.55 399	0.16 201	1.91 348	0.00 1	0.00 1	0.48 211	0.00 1	2.61 530	1.03 500	0.00 1	0.09 443	0.04 191	0.00 1	3.07 428	0.35 388	0.00 1	0.74 484	0.00 1	0.06 446	0.01 83	0.54 447

test_sample4	0.53 384	0.16 201	1.92 352	0.00 1	0.00 1	0.48 211	0.00 1	2.55 525	0.96 491	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1	2.79 413	0.31 367	0.00 1	0.73 481	0.00 1	0.06 446	0.01 83	0.53 442

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test_sample2	0.44 319	0.15 194	1.11 134	0.00 1	0.00 1	0.35 172	0.00 1	1.38 419	0.90 478	0.01 142	0.22 469	0.02 92	0.00 1	2.30 385	0.56 447	0.00 1	0.83 503	0.00 1	0.08 458	0.01 83	0.84 494

test_sample1	0.44 319	0.16 201	1.07 124	0.00 1	0.09 399	0.16 97	0.00 1	1.22 390	0.76 323	0.05 333	0.24 472	0.15 315	0.00 1	2.28 384	0.59 452	0.00 1	0.84 507	0.00 1	0.08 458	0.02 183	1.19 521

CAS++	0.08 10	0.09 109	0.97 108	0.00 1	0.00 1	0.07 55	0.00 1	0.25 233	0.18 124	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 6	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.01 56
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
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testlalala2	0.31 218	0.10 123	1.57 257	0.00 1	0.00 1	0.83 336	0.00 1	1.93 493	0.95 487	0.05 333	0.27 480	0.04 191	0.01 185	0.01 6	0.04 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 557	0.01 83	0.14 238

MGS-Stereo	0.13 52	0.17 215	1.07 124	0.00 1	0.00 1	0.43 198	0.00 1	0.28 244	0.15 83	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 185	0.06 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 564	0.00 1

MoCha-V2	0.41 286	0.37 327	1.31 162	0.55 547	1.05 582	0.20 108	0.00 1	0.13 172	0.21 142	0.11 421	0.00 1	0.17 333	0.00 1	0.49 309	0.27 351	0.00 1	1.44 603	0.00 1	0.20 544	0.04 280	1.58 554

IGEV++	0.38 264	0.31 293	1.34 166	0.69 570	0.86 561	0.06 47	0.00 1	0.08 116	0.15 83	0.14 435	0.04 412	0.02 92	0.06 399	0.54 314	0.05 175	0.00 1	1.15 587	0.00 1	0.03 432	0.11 424	1.94 589

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 35	0.18 219	0.67 42	0.00 1	0.00 1	0.06 47	0.00 1	0.11 147	0.26 161	0.74 543	0.00 1	0.03 153	0.01 185	0.03 72	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.03 85

MyStereo8	0.50 360	0.68 430	3.08 470	0.43 536	0.01 282	1.22 529	0.00 1	0.82 337	0.20 138	0.03 289	0.41 516	0.15 315	0.04 342	0.68 332	0.12 237	0.00 1	1.39 598	0.00 1	0.03 432	0.04 280	0.63 472

SMFormer	0.52 369	0.16 201	1.37 177	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.00 1	1.78 471	1.11 521	0.00 1	0.27 480	0.15 315	0.00 1	3.31 441	0.65 458	0.00 1	0.82 498	0.00 1	0.10 471	0.02 183	0.66 475

tta	0.52 369	0.16 201	1.37 177	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.00 1	1.78 471	1.11 521	0.00 1	0.27 480	0.15 315	0.00 1	3.31 441	0.65 458	0.00 1	0.82 498	0.00 1	0.10 471	0.05 296	0.51 435

qqq1	0.52 369	0.16 201	1.37 177	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.00 1	1.78 471	1.11 521	0.00 1	0.27 480	0.15 315	0.00 1	3.31 441	0.66 462	0.00 1	0.82 498	0.00 1	0.09 467	0.05 296	0.51 435

fff1	0.52 369	0.16 201	1.37 177	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.00 1	1.78 471	1.11 521	0.00 1	0.27 480	0.15 315	0.00 1	3.31 441	0.66 462	0.00 1	0.82 498	0.00 1	0.09 467	0.05 296	0.51 435

AE-Stereo	0.43 310	0.07 49	1.90 346	0.05 384	0.21 455	1.09 469	0.00 1	1.02 361	0.48 209	0.39 518	0.28 489	0.18 338	0.00 1	0.18 197	0.05 175	0.00 1	0.83 503	0.00 1	0.23 557	0.07 346	1.64 558

CoDeX	0.39 274	0.31 293	1.50 223	0.00 1	0.01 282	0.31 151	0.00 1	1.81 479	0.76 323	0.00 1	0.00 1	0.25 368	0.06 399	2.77 412	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.04 103

ACVNet-DCA	0.52 369	0.29 279	2.22 394	0.31 514	0.20 450	1.33 541	0.00 1	1.23 394	1.14 534	0.38 512	0.00 1	0.03 153	0.02 258	0.59 323	0.02 87	0.00 1	1.12 578	0.00 1	0.00 1	0.03 239	1.44 541

xx1	0.55 399	0.29 279	2.22 394	0.31 514	0.20 450	1.33 541	0.00 1	1.78 471	1.03 500	0.38 512	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.59 323	0.02 87	0.00 1	1.12 578	0.00 1	0.19 532	0.03 239	1.44 541

1test111	0.59 422	0.29 279	2.22 394	0.31 514	0.20 450	1.33 541	0.00 1	1.23 394	1.14 534	0.38 512	0.00 1	0.03 153	0.02 258	1.38 369	0.69 469	0.00 1	1.12 578	0.00 1	0.00 1	0.03 239	1.44 541

cc1	0.56 408	0.29 279	2.22 394	0.31 514	0.20 450	1.33 541	0.00 1	1.78 471	1.03 500	0.38 512	0.00 1	0.03 153	0.02 258	0.59 323	0.02 87	0.00 1	1.12 578	0.00 1	0.00 1	0.09 395	1.86 581

mmm	0.47 341	0.20 232	1.18 144	0.02 347	0.79 552	0.06 47	0.00 1	1.11 379	1.16 546	0.06 361	0.30 496	0.14 308	0.03 309	0.68 332	0.67 467	0.00 1	1.12 578	0.00 1	0.22 555	0.03 239	1.63 557

11t1	0.39 274	0.17 215	1.36 172	0.00 1	0.47 506	0.11 70	0.00 1	0.59 295	1.12 525	0.05 333	0.29 494	0.03 153	0.00 1	0.26 227	0.66 462	0.00 1	1.05 564	0.00 1	0.14 496	0.03 239	1.45 545

ff7	0.36 247	0.21 239	1.28 155	0.16 459	0.22 458	1.07 440	0.00 1	0.12 158	0.56 230	0.32 498	0.00 1	0.01 29	0.04 342	0.25 219	0.03 113	0.00 1	0.92 533	0.00 1	0.10 471	0.08 369	1.75 565

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ffff	0.36 247	0.21 239	1.28 155	0.16 459	0.22 458	1.07 440	0.00 1	0.12 158	0.56 230	0.32 498	0.00 1	0.01 29	0.04 342	0.25 219	0.03 113	0.00 1	0.92 533	0.00 1	0.10 471	0.08 369	1.75 565

DualNet	0.55 399	0.16 201	1.91 348	0.00 1	0.00 1	0.48 211	0.00 1	2.61 530	1.03 500	0.00 1	0.07 435	0.04 191	0.00 1	3.07 428	0.35 388	0.00 1	0.74 484	0.00 1	0.06 446	0.01 83	0.54 447

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ff1	1.27 523	0.33 305	3.52 501	0.00 1	0.00 1	0.64 275	0.00 1	1.74 459	1.17 552	0.00 1	0.31 501	0.68 478	0.02 258	6.27 566	7.45 581	0.00 1	1.12 578	0.00 1	0.15 503	0.08 369	1.86 581

mmx	1.28 525	0.33 305	3.52 501	0.00 1	0.00 1	0.64 275	0.00 1	3.05 559	1.07 511	0.00 1	0.31 501	0.68 478	0.02 258	6.27 566	7.45 581	0.00 1	1.05 564	0.00 1	0.15 503	0.03 239	1.08 513

11t	0.36 247	0.21 239	1.28 155	0.16 459	0.22 458	1.07 440	0.00 1	0.12 158	0.56 230	0.32 498	0.00 1	0.01 29	0.04 342	0.25 219	0.03 113	0.00 1	0.92 533	0.00 1	0.10 471	0.08 369	1.75 565

tt1	0.58 417	0.31 293	2.24 402	0.30 511	0.38 491	1.32 540	0.00 1	1.74 459	1.17 552	0.38 512	0.00 1	0.03 153	0.02 258	0.57 316	0.01 50	0.00 1	1.12 578	0.00 1	0.00 1	0.08 369	1.86 581

1111x	1.36 531	0.43 345	3.64 510	0.00 1	0.51 517	0.72 307	0.00 1	3.21 566	1.10 517	0.05 333	0.26 475	0.07 265	0.01 185	6.09 557	8.46 587	0.00 1	1.15 587	0.00 1	0.26 574	0.04 280	1.10 517

whm_eth	0.11 35	0.49 372	0.83 82	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.02 19	0.71 277	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 185	0.02 27	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103

xxx	1.28 525	0.33 305	3.52 501	0.00 1	0.00 1	0.64 275	0.00 1	3.05 559	1.07 511	0.00 1	0.31 501	0.68 478	0.02 258	6.27 566	7.45 581	0.00 1	1.05 564	0.00 1	0.15 503	0.03 239	1.08 513

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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CFNet_ucs	0.29 196	0.17 215	1.53 237	0.00 1	0.01 282	0.83 336	0.00 1	2.07 502	0.24 155	0.00 1	0.00 1	0.48 437	0.29 479	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 238

testlalala_base	0.41 286	0.08 90	1.39 187	0.00 1	0.09 399	0.65 284	0.00 1	1.12 381	0.24 155	0.08 389	0.00 1	0.00 1	0.01 185	0.01 6	0.17 276	0.60 580	0.73 481	0.00 1	0.12 485	2.19 598	0.62 466

AEACV	0.45 327	0.04 2	1.15 135	0.69 570	0.94 570	0.91 361	0.00 1	0.70 312	0.27 165	0.39 518	0.05 419	0.01 29	0.10 430	0.45 298	0.04 157	0.00 1	0.90 520	0.00 1	0.32 590	0.08 369	2.01 591

GCAP-Stereo	0.38 264	0.68 430	1.41 201	0.27 502	1.00 578	0.86 348	0.00 1	0.11 147	0.56 230	0.22 465	0.31 501	0.06 248	0.00 1	0.34 252	0.35 388	0.00 1	1.04 562	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.24 327

Any-RAFT	0.24 162	0.07 49	1.16 138	0.00 1	0.01 282	1.13 502	0.00 1	1.21 388	0.36 183	0.02 235	0.00 1	0.49 445	0.00 1	0.19 200	0.03 113	0.00 1	0.08 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85

HH	0.52 369	0.23 250	1.71 297	0.77 579	0.35 485	1.07 440	0.00 1	0.30 247	0.68 266	0.29 487	0.45 520	1.45 544	0.04 342	0.37 267	0.37 399	0.00 1	0.84 507	0.00 1	0.00 1	0.02 183	1.39 534

HanStereo	0.52 369	0.23 250	1.71 297	0.77 579	0.35 485	1.07 440	0.00 1	0.30 247	0.68 266	0.29 487	0.45 520	1.45 544	0.04 342	0.37 267	0.37 399	0.00 1	0.84 507	0.00 1	0.00 1	0.02 183	1.39 534

LoS_RVC	0.08 10	0.06 24	1.05 122	0.00 1	0.01 282	0.16 97	0.00 1	0.17 197	0.09 45	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.01 185	0.05 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1

CAS	0.13 52	0.07 49	0.86 91	0.00 1	0.00 1	1.01 391	0.00 1	0.26 240	0.16 98	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.01 185	0.02 27	0.04 157	0.09 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.40 281	0.07 49	1.78 316	0.28 507	0.74 544	0.65 284	0.00 1	0.16 193	0.61 250	0.31 496	0.01 286	0.17 333	0.01 185	0.41 286	0.17 276	0.00 1	0.88 514	0.00 1	0.02 417	0.04 280	1.73 564

anonymousdsp	0.41 286	0.21 239	1.52 232	0.43 536	0.54 521	1.07 440	0.00 1	0.11 147	0.56 230	0.34 504	0.00 1	0.01 29	0.05 381	0.47 302	0.03 113	0.00 1	0.81 496	0.00 1	0.11 478	0.08 369	1.81 576

CBFPSM	0.42 295	0.89 486	2.62 442	0.00 1	0.00 1	0.32 155	0.00 1	0.37 264	0.82 403	0.01 142	0.01 286	1.65 551	1.00 533	0.27 231	0.34 380	0.00 1	0.01 315	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.10 191

iinet-f	0.59 422	0.91 492	5.57 562	0.00 1	0.01 282	0.78 318	0.00 1	1.81 479	0.84 424	0.03 289	0.00 1	0.41 423	0.43 491	0.42 290	0.12 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 562	0.08 160

Selective-IGEV	0.28 189	0.11 143	1.31 162	0.64 562	0.60 535	0.27 139	0.00 1	0.05 81	0.56 230	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.03 309	0.25 219	0.25 338	0.00 1	0.79 488	0.00 1	0.07 453	0.06 325	0.62 466

ToySt	0.42 295	0.33 305	2.09 380	0.08 415	0.55 522	0.55 237	0.00 1	0.72 320	0.55 225	0.05 333	0.26 475	0.37 412	0.00 1	0.30 243	0.54 444	0.01 517	0.58 454	0.00 1	0.14 496	0.04 280	1.33 529

DCRE	0.76 473	0.40 337	1.17 141	0.21 489	0.90 567	0.66 287	0.00 1	0.79 334	0.39 191	0.36 509	7.60 584	0.03 153	0.00 1	0.09 151	0.32 372	0.00 1	0.58 454	0.00 1	0.17 517	0.02 183	1.53 552

knoymous	0.10 21	0.06 24	1.25 149	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.27 243	0.06 28	0.00 1	0.00 1	0.23 362	0.00 1	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85

anonymousa	0.44 319	0.23 250	2.16 388	0.67 568	1.21 591	0.28 141	0.00 1	0.02 19	0.18 124	0.01 142	0.30 496	0.58 460	0.02 258	0.26 227	0.38 408	0.00 1	1.12 578	0.00 1	0.54 602	0.03 239	0.78 484

Selective-RAFT	0.21 138	0.13 174	0.82 80	0.00 1	0.00 1	1.08 453	0.00 1	0.06 92	0.77 347	0.00 1	0.00 1	0.08 276	0.00 1	0.01 6	0.03 113	0.00 1	0.90 520	0.00 1	0.18 526	0.04 280	0.16 258

ProNet	0.25 174	0.25 262	1.15 135	0.08 415	0.41 496	0.84 341	0.00 1	0.06 92	0.39 191	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.13 165	0.01 50	0.00 1	0.23 390	0.00 1	0.00 1	0.09 395	1.34 532

ssnet_v2	0.39 274	0.47 362	2.11 383	0.00 1	0.00 1	0.81 326	0.00 1	1.33 411	0.86 464	0.12 428	0.01 286	0.87 499	0.10 430	0.60 326	0.35 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 484	0.09 174

MC-Stereo	0.38 264	0.12 157	1.30 161	0.65 564	0.70 542	1.06 419	0.00 1	0.03 44	0.14 69	0.23 469	0.00 1	0.04 191	0.02 258	0.38 277	0.12 237	0.00 1	1.08 574	0.00 1	0.02 417	0.08 369	1.72 561

RCA-Stereo	0.28 189	0.14 184	1.00 118	0.00 1	0.13 425	1.06 419	0.00 1	1.76 466	0.16 98	0.07 375	0.00 1	0.02 92	0.06 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 503	0.00 1	0.00 1	0.06 325	0.23 317

CroCo-Stereo Lap2	0.14 59	0.44 349	1.26 151	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.08 116	0.75 297	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.03 309	0.03 72	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 325	0.01 56

DCANet-4	0.37 255	0.07 49	3.11 472	0.00 1	0.00 1	1.06 419	0.00 1	1.82 484	0.85 449	0.16 444	0.00 1	0.04 191	0.05 381	0.04 90	0.08 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 317

qqq	0.49 352	0.28 276	1.37 177	0.00 1	0.49 512	0.14 95	0.00 1	1.23 394	1.14 534	0.07 375	0.31 501	0.01 29	0.00 1	1.38 369	0.69 469	0.00 1	1.06 570	0.00 1	0.19 532	0.03 239	1.44 541

ccc-4	0.36 247	0.21 239	1.28 155	0.16 459	0.22 458	1.07 440	0.00 1	0.12 158	0.56 230	0.32 498	0.00 1	0.01 29	0.04 342	0.25 219	0.03 113	0.00 1	0.92 533	0.00 1	0.10 471	0.08 369	1.75 565

fff	0.37 255	0.50 382	2.02 371	0.00 1	0.02 326	1.06 419	0.00 1	1.90 487	0.84 424	0.16 444	0.00 1	0.04 191	0.59 508	0.04 90	0.08 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 317

anonymity	0.27 185	0.08 90	1.16 138	0.10 425	0.30 480	0.04 35	0.00 1	0.55 289	0.08 37	0.42 520	0.13 456	0.49 445	0.57 505	0.27 231	0.30 361	0.00 1	0.33 406	0.00 1	0.23 557	0.01 83	0.43 405

ADStereo(finetuned)	0.42 295	0.51 389	2.79 453	0.00 1	0.00 1	1.04 409	0.00 1	1.90 487	0.85 449	0.10 411	0.00 1	0.04 191	0.72 517	0.04 90	0.12 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.25 334

x	0.42 295	0.26 268	1.38 183	0.00 1	0.44 498	0.12 84	0.00 1	0.90 345	1.14 534	0.07 375	0.30 496	0.03 153	0.00 1	0.26 227	0.72 473	0.00 1	1.06 570	0.00 1	0.17 517	0.03 239	1.49 547

Wz-Net-SNSev	1.00 506	1.84 567	7.92 578	0.00 1	0.00 1	0.30 148	0.00 1	1.27 400	0.85 449	0.01 142	0.01 286	0.40 421	0.10 430	5.27 517	1.29 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 522	0.45 413

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 391	0.84 471	3.67 511	0.00 1	0.00 1	0.56 245	0.00 1	1.40 422	0.80 387	0.00 1	0.00 1	0.06 248	0.13 444	1.76 375	1.42 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.08 160

BUS	0.38 264	0.07 49	0.98 110	0.00 1	0.00 1	1.88 561	0.00 1	2.67 535	0.82 403	0.30 490	0.09 443	0.64 470	0.00 1	0.06 123	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.46 337	1.11 521	5.46 561	0.00 1	0.00 1	0.51 221	0.00 1	0.41 272	0.91 480	0.00 1	0.01 286	0.23 362	0.03 309	0.12 162	0.25 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.15 251

IER	0.20 129	0.30 286	1.87 339	0.00 1	0.00 1	0.61 267	0.00 1	0.25 233	0.23 149	0.00 1	0.00 1	0.40 421	0.02 258	0.22 210	0.07 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.01 56

raft_robust	0.73 466	0.81 462	1.55 243	0.00 1	0.22 458	0.68 296	0.00 1	2.56 526	0.75 297	0.01 142	0.01 286	1.12 522	1.15 540	4.56 500	0.14 256	0.00 1	0.71 474	0.00 1	0.15 503	0.08 369	0.11 206

RAFT_CTSACE	0.25 174	0.71 439	2.06 379	0.00 1	0.01 282	0.49 216	0.00 1	0.37 264	0.18 124	0.01 142	0.00 1	0.34 396	0.00 1	0.25 219	0.07 199	0.00 1	0.20 387	0.00 1	0.00 1	0.25 533	0.11 206

CRFU-Net	0.43 310	0.15 194	1.89 342	0.26 500	0.01 282	0.91 361	0.00 1	0.47 276	0.27 165	0.00 1	0.00 1	0.41 423	1.89 557	2.11 379	0.14 256	0.00 1	0.00 1	0.03 559	0.00 1	0.03 239	0.03 85

RAFT+CT+SA	0.38 264	0.74 450	1.84 332	0.02 347	0.27 476	1.12 493	0.00 1	0.91 346	0.75 297	0.00 1	0.00 1	0.27 376	0.01 185	0.56 315	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.00 1	0.30 588	0.13 442	0.42 399

NINENet	0.52 369	0.14 184	1.48 217	0.06 403	0.00 1	1.88 561	0.00 1	3.28 571	0.76 323	0.00 1	0.00 1	0.64 470	0.00 1	2.11 379	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1

BSDual-CNN	0.35 237	0.07 49	0.98 110	0.00 1	0.00 1	1.09 469	0.00 1	2.67 535	0.82 403	0.30 490	0.09 443	0.35 402	0.03 309	0.06 123	0.51 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.45 327	0.14 184	1.89 342	0.00 1	0.00 1	1.09 469	0.00 1	2.67 535	0.82 403	0.30 490	0.09 443	0.63 466	0.00 1	1.06 353	0.38 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA	0.43 310	0.63 420	1.92 352	0.00 1	0.22 458	1.11 488	0.00 1	2.87 551	0.75 297	0.00 1	0.01 286	0.04 191	0.01 185	0.21 206	0.00 1	0.00 1	0.40 418	0.00 1	0.14 496	0.14 461	0.22 306

test_4	0.20 129	0.33 305	1.50 223	0.08 415	0.13 425	1.04 409	0.00 1	0.05 81	0.09 45	0.10 411	0.00 1	0.02 92	0.01 185	0.27 231	0.14 256	0.00 1	0.08 366	0.00 1	0.02 417	0.13 442	0.07 142

IGEV-Stereo	0.41 286	0.21 239	1.53 237	0.43 536	0.55 522	1.07 440	0.00 1	0.11 147	0.56 230	0.34 504	0.00 1	0.01 29	0.05 381	0.47 302	0.03 113	0.00 1	0.81 496	0.00 1	0.11 478	0.08 369	1.81 576
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.60 426	0.85 475	1.83 329	0.01 320	0.59 531	0.31 151	0.00 1	0.72 320	0.79 377	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.01 185	6.12 558	0.03 113	0.00 1	0.12 375	0.00 1	0.00 1	0.24 529	0.26 343

psmg	0.29 196	0.07 49	0.98 110	0.00 1	0.00 1	1.07 440	0.00 1	1.92 492	0.82 403	0.00 1	0.00 1	0.35 402	0.03 309	0.06 123	0.51 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.01 56

CSP-Net	0.42 295	0.25 262	1.07 124	0.00 1	0.00 1	0.53 228	0.00 1	0.78 331	0.27 165	0.01 142	0.00 1	0.16 324	0.02 258	5.19 513	0.08 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 325	0.02 75

WZ-Net	1.68 547	1.91 573	12.17 595	0.00 1	0.00 1	0.83 336	0.00 1	1.68 450	0.84 424	0.05 333	0.01 286	1.08 516	2.88 571	6.91 585	4.78 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 461	0.24 327

UDGNet	0.19 120	0.81 462	1.42 205	0.00 1	0.00 1	1.06 419	0.00 1	0.05 81	0.38 185	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.10 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1

dd	0.23 156	0.91 492	1.69 293	0.01 320	0.00 1	1.02 397	0.00 1	0.09 133	0.68 266	0.01 142	0.00 1	0.02 92	0.02 258	0.01 6	0.00 1	0.01 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.01 56

dad	0.24 162	0.98 500	1.61 268	0.00 1	0.00 1	1.03 402	0.00 1	0.03 44	0.38 185	0.01 142	0.00 1	0.02 92	0.01 185	0.65 329	0.11 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

UDG	0.55 399	0.86 477	2.15 387	0.00 1	0.00 1	0.98 383	0.00 1	2.09 503	0.83 412	0.08 389	0.00 1	1.49 547	0.18 458	1.20 361	1.07 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 369	0.09 174

GLC_STEREO	0.06 6	0.07 49	0.85 89	0.00 1	0.00 1	0.07 55	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 185	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.03 85

DAS	0.55 399	0.08 90	1.79 319	0.00 1	0.00 1	0.09 62	0.00 1	1.54 433	0.85 449	1.16 559	0.00 1	0.24 365	0.03 309	4.66 501	0.31 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.14 238

SepStereo	0.50 360	0.08 90	1.79 319	0.00 1	0.00 1	0.09 62	0.00 1	1.54 433	0.85 449	1.16 559	0.00 1	0.24 365	0.03 309	3.84 469	0.31 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.14 238

AACVNet	0.48 346	0.74 450	1.81 327	0.00 1	0.00 1	0.55 237	0.00 1	0.22 217	0.55 225	0.03 289	0.00 1	0.11 296	0.01 185	5.22 515	0.09 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 498	0.04 103

GwcNet-ADL	0.33 226	0.20 232	1.73 302	0.00 1	0.00 1	1.02 397	0.00 1	2.51 522	0.40 195	0.00 1	0.00 1	0.37 412	0.04 342	0.03 72	0.24 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.13 226

PSMNet-ADL	0.39 274	0.08 90	0.96 106	0.00 1	0.00 1	1.02 397	0.00 1	0.72 320	0.16 98	0.00 1	0.10 449	0.48 437	0.01 185	3.60 458	0.37 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.23 317

GANet-ADL	0.20 129	0.12 157	1.43 209	0.00 1	0.01 282	0.84 341	0.00 1	0.40 270	0.17 109	0.00 1	0.36 511	0.35 402	0.00 1	0.09 151	0.14 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.12 218

LCNet	0.26 179	0.14 184	1.38 183	0.10 425	0.00 1	0.97 381	0.00 1	0.12 158	0.78 362	0.01 142	0.00 1	0.02 92	1.07 538	0.43 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 469	0.03 85

OMP-Stereo	0.71 460	0.47 362	1.36 172	0.18 470	0.06 381	1.18 521	0.00 1	1.76 466	0.78 362	0.11 421	0.59 531	0.49 445	0.00 1	6.94 587	0.25 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.07 142

IIG-Stereo	0.71 460	0.48 367	1.42 205	0.05 384	0.03 346	1.18 521	0.00 1	1.75 463	0.79 377	0.01 142	0.56 529	0.53 456	0.01 185	6.87 584	0.37 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.07 142

ASMatch	0.60 426	0.12 157	1.85 336	0.14 451	0.04 360	1.08 453	0.00 1	0.12 158	0.87 468	0.06 361	0.43 518	0.06 248	0.85 527	6.18 561	0.26 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.00 1

PFNet	0.63 437	0.15 194	2.41 419	0.00 1	0.30 480	1.17 518	0.00 1	0.35 260	0.92 483	0.01 142	0.24 472	0.03 153	0.00 1	6.43 573	0.23 324	0.09 563	0.00 1	0.00 1	0.04 437	0.13 442	0.10 191

RAFT-RH_RVC	0.99 503	0.26 268	1.93 358	0.04 378	0.04 360	1.07 440	0.00 1	0.07 106	0.69 271	0.01 142	9.36 595	0.10 291	0.00 1	5.86 535	0.29 355	0.01 517	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.01 83	0.00 1

AnonymousM	0.18 105	0.07 49	0.80 75	0.04 378	0.00 1	1.03 402	0.00 1	0.20 209	0.65 258	0.06 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 249	0.02 87	0.00 1	0.19 385	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.18 276

CroCo-Stereo	0.18 105	0.32 299	0.94 99	0.00 1	0.00 1	0.03 31	0.00 1	1.17 386	0.76 323	0.00 1	0.01 286	0.31 387	0.03 309	0.03 72	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-1	0.36 247	0.18 219	1.36 172	0.00 1	0.83 557	0.60 260	0.00 1	1.07 374	0.18 124	0.07 375	0.49 524	0.34 396	0.00 1	0.10 155	0.51 438	0.00 1	0.64 463	0.00 1	0.06 446	0.01 83	0.84 494

LMCR-Stereo	0.38 264	0.65 423	1.77 312	0.00 1	0.00 1	0.82 333	0.00 1	2.33 513	0.84 424	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.04 342	0.29 242	0.72 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.01 56

LRCNet_RVC	55.59 617	61.31 624	59.16 616	66.84 620	44.81 615	6.17 594	0.00 1	52.46 618	1.68 569	70.67 620	80.07 622	66.39 618	55.67 618	51.56 619	46.75 617	90.67 628	41.65 623	91.10 631	90.19 627	65.65 623	68.96 623

iRaftStereo_RVC	0.24 162	0.45 355	0.99 113	0.00 1	0.00 1	0.52 227	0.00 1	0.08 116	0.15 83	0.01 142	0.01 286	0.16 324	0.03 309	0.04 90	0.02 87	0.00 1	1.06 570	0.00 1	0.00 1	0.29 552	1.01 510

GEStereo_RVC	0.52 369	0.69 435	1.93 358	0.01 320	0.00 1	1.03 402	0.00 1	2.22 509	0.78 362	0.00 1	0.00 1	0.14 308	0.01 185	3.19 435	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 417	0.18 276

Anonymous3	0.24 162	0.14 184	1.98 366	0.00 1	0.00 1	1.12 493	0.00 1	0.61 299	0.77 347	0.01 142	0.00 1	0.06 248	0.00 1	0.02 27	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.02 75

CREStereo++_RVC	0.15 69	0.10 123	1.55 243	0.00 1	0.00 1	1.01 391	0.00 1	0.15 182	0.15 83	0.00 1	0.01 286	0.04 191	0.00 1	0.02 27	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.35 237	0.54 399	1.74 304	0.00 1	0.00 1	0.27 139	0.00 1	0.06 92	0.05 16	0.01 142	0.00 1	0.03 153	0.01 185	4.17 481	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.17 90	0.32 299	1.51 229	0.00 1	0.00 1	1.03 402	0.00 1	0.07 106	0.14 69	0.01 142	0.15 461	0.04 191	0.00 1	0.05 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 75

XX-TBD	0.18 105	0.44 349	1.52 232	0.00 1	0.00 1	0.92 369	0.00 1	0.17 197	0.14 69	0.00 1	0.21 468	0.03 153	0.00 1	0.02 27	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 75

sAnonymous2	0.17 90	0.42 342	2.46 422	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.04 64	0.10 52	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 369	0.32 366

CroCo_RVC	0.17 90	0.42 342	2.46 422	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.04 64	0.10 52	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 369	0.32 366

CFNet_pseudo	0.24 162	0.13 174	1.40 191	0.00 1	0.01 282	0.96 378	0.00 1	1.08 375	0.16 98	0.00 1	0.01 286	0.48 437	0.35 485	0.03 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 206

pcwnet_v2	0.49 352	0.14 184	4.76 546	0.00 1	0.00 1	0.68 296	0.00 1	2.39 518	0.81 396	0.01 142	0.00 1	0.35 402	0.32 483	0.19 200	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.22 306

sCroCo_RVC	0.13 52	0.09 109	1.61 268	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.11 147	0.64 255	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1

XX-Stereo	0.73 466	0.18 219	5.35 556	0.38 526	0.26 474	1.13 502	0.00 1	3.03 557	0.18 124	0.14 435	0.01 286	1.40 540	0.01 185	1.36 368	0.04 157	0.00 1	0.50 435	0.00 1	0.16 513	0.03 239	0.43 405

HCRNet	0.37 255	0.27 274	1.27 153	0.00 1	0.00 1	1.09 469	0.00 1	0.56 292	0.80 387	0.01 142	0.01 286	0.06 248	0.03 309	3.22 436	0.07 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 325	0.03 85

DCANet	0.35 237	0.50 382	2.02 371	0.00 1	0.00 1	1.06 419	0.00 1	1.90 487	0.85 449	0.10 411	0.00 1	0.04 191	0.00 1	0.04 90	0.12 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.25 334

csc	0.37 255	0.50 382	2.02 371	0.00 1	0.02 326	1.06 419	0.00 1	1.90 487	0.84 424	0.16 444	0.00 1	0.04 191	0.59 508	0.04 90	0.08 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 317

cscssc	0.37 255	0.50 382	2.02 371	0.00 1	0.02 326	1.06 419	0.00 1	1.90 487	0.84 424	0.16 444	0.00 1	0.04 191	0.59 508	0.04 90	0.08 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 317

222	2.28 562	0.25 262	1.15 135	0.00 1	0.37 488	0.60 260	0.00 1	3.25 568	1.13 527	0.09 402	0.00 1	0.05 221	0.02 258	3.52 453	32.29 616	0.00 1	1.03 561	0.00 1	0.15 503	0.03 239	1.59 555

xxxx	1.42 535	0.28 276	1.49 220	0.00 1	0.59 531	0.56 245	0.00 1	3.13 562	1.14 534	0.06 361	0.01 286	0.02 92	0.02 258	2.26 383	16.08 609	0.00 1	1.09 576	0.00 1	0.15 503	0.03 239	1.42 540

test_xeample	1.52 538	0.30 286	1.50 223	0.00 1	0.58 529	0.60 260	0.00 1	3.16 563	1.14 534	0.07 375	0.08 439	0.03 153	0.02 258	3.67 464	16.54 611	0.00 1	1.08 574	0.00 1	0.15 503	0.04 280	1.50 548

ARAFT	0.68 455	1.29 538	3.36 493	0.00 1	0.00 1	1.21 527	0.00 1	2.71 540	0.81 396	0.07 375	0.00 1	0.18 338	0.03 309	3.47 452	0.05 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 507	0.22 306

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 286	0.87 479	1.78 316	0.00 1	0.91 568	1.06 419	0.00 1	0.70 312	0.77 347	0.05 333	0.00 1	0.06 248	0.06 399	0.06 123	0.26 346	0.00 1	0.69 469	0.00 1	0.00 1	0.20 512	0.80 485

AFF-stereo	0.36 247	0.98 500	1.62 272	0.00 1	0.09 399	0.92 369	0.00 1	0.62 302	0.84 424	0.08 389	0.00 1	0.05 221	0.05 381	0.16 181	0.06 193	0.00 1	0.63 460	0.00 1	0.00 1	0.24 529	0.84 494

GMStereo	0.14 59	0.90 491	1.71 297	0.00 1	0.00 1	0.03 31	0.00 1	0.04 64	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.02 258	0.02 27	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	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
CFNet-RSSM	0.21 138	0.08 90	1.39 187	0.00 1	0.12 418	0.63 272	0.00 1	1.32 408	0.15 83	0.01 142	0.00 1	0.09 284	0.00 1	0.11 160	0.04 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 557	0.01 83	0.08 160

MMNet	0.29 196	0.53 392	2.13 386	0.00 1	0.00 1	0.69 300	0.00 1	0.74 324	0.80 387	0.01 142	0.01 286	0.18 338	0.09 425	0.28 240	0.14 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.04 103

delet	0.42 295	0.47 362	1.99 368	0.00 1	0.00 1	0.61 267	0.00 1	0.68 309	0.83 412	0.06 361	0.01 286	0.51 455	0.19 460	2.68 408	0.21 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.07 142

psm_up	0.48 346	0.57 405	1.86 338	0.00 1	0.00 1	0.83 336	0.00 1	2.33 513	0.79 377	0.00 1	0.00 1	0.27 376	0.01 185	2.73 409	0.12 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 417	0.04 103

UPFNet	0.23 156	0.24 259	1.56 248	0.00 1	0.00 1	0.50 218	0.00 1	1.28 401	0.68 266	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.01 185	0.13 165	0.11 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.03 85

psmorigin	0.81 487	0.57 405	7.49 576	0.00 1	0.00 1	0.18 105	0.00 1	0.12 158	0.20 138	0.65 537	0.00 1	2.69 571	0.27 477	2.98 421	0.79 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.18 276

Gwc-CoAtRS	0.15 69	0.09 109	1.42 205	0.00 1	0.11 412	0.43 198	0.00 1	0.32 253	0.08 37	0.02 235	0.00 1	0.18 338	0.00 1	0.05 115	0.06 193	0.00 1	0.06 358	0.00 1	0.18 526	0.01 83	0.08 160

CREStereo	0.12 43	0.07 49	0.76 55	0.00 1	0.00 1	1.06 419	0.00 1	0.25 233	0.14 69	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.02 27	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.01 56
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	0.27 185	0.19 223	1.51 229	0.00 1	0.00 1	1.01 391	0.00 1	1.02 361	0.77 347	0.00 1	0.00 1	0.24 365	0.04 342	0.27 231	0.22 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.07 142

cf-r	0.46 337	0.87 479	2.51 431	0.00 1	0.00 1	1.06 419	0.00 1	0.52 284	0.64 255	0.09 402	0.00 1	0.65 474	0.00 1	2.51 397	0.12 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.09 174

GANet-RSSM	0.42 295	0.66 426	1.78 316	0.00 1	0.00 1	1.06 419	0.00 1	0.26 240	0.23 149	0.05 333	0.00 1	0.34 396	0.00 1	3.56 455	0.18 283	0.00 1	0.00 1	0.03 559	0.00 1	0.09 395	0.08 160

PSMNet-RSSM	0.44 319	0.73 445	1.65 280	0.00 1	0.00 1	1.06 419	0.00 1	0.61 299	0.70 274	0.06 361	0.01 286	0.39 419	0.00 1	3.29 440	0.12 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.07 142

GwcNet-RSSM	0.53 384	1.04 510	2.48 427	0.00 1	0.00 1	1.06 419	0.00 1	0.74 324	0.76 323	0.21 461	0.01 286	0.36 407	0.00 1	3.65 462	0.11 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 442	0.07 142

CFNet-ft	0.40 281	0.74 450	1.74 304	0.00 1	0.00 1	1.09 469	0.00 1	0.23 226	0.22 144	0.02 235	0.00 1	0.76 487	0.00 1	2.98 421	0.18 283	0.00 1	0.00 1	0.01 533	0.00 1	0.03 239	0.08 160

FADNet-RVC	0.63 437	1.29 538	3.79 517	0.01 320	0.00 1	0.47 208	0.00 1	1.51 431	0.23 149	0.00 1	0.01 286	0.12 301	0.06 399	4.05 476	0.36 396	0.00 1	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.42 569	0.17 264

DIP-Stereo	0.28 189	0.19 223	1.62 272	0.00 1	0.00 1	1.11 488	0.00 1	1.67 449	0.74 287	0.01 142	0.00 1	0.01 29	0.07 415	0.01 6	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.13 226
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RGC	0.61 431	0.74 450	3.31 486	0.00 1	0.01 282	0.64 275	0.00 1	1.34 413	0.26 161	0.03 289	0.61 532	0.99 508	0.19 460	3.06 426	0.81 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.10 191

Nwc_Net	0.54 391	0.75 456	3.72 513	0.00 1	0.00 1	0.66 287	0.00 1	1.05 370	0.41 196	0.01 142	0.02 388	0.88 501	0.11 437	2.65 407	0.40 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 369	0.05 123

R-Stereo Train	0.22 144	0.06 24	1.64 275	0.00 1	0.00 1	0.76 315	0.00 1	1.57 438	0.17 109	0.02 235	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 27	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85

DeepPrunerF	1.44 536	1.17 527	9.82 587	0.02 347	0.09 399	0.90 358	0.00 1	1.42 423	6.76 595	0.23 469	0.01 286	0.22 359	0.14 446	5.71 533	1.94 520	0.00 1	0.00 1	0.01 533	0.02 417	0.20 512	0.14 238

RAFT-Stereo	0.22 144	0.06 24	1.64 275	0.00 1	0.00 1	0.76 315	0.00 1	1.57 438	0.17 109	0.02 235	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 27	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.20 129	0.13 174	1.39 187	0.00 1	0.01 282	0.73 309	0.00 1	0.39 267	0.18 124	0.00 1	0.01 286	0.48 437	0.48 497	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.17 264

HSM-Net_RVC	0.57 414	0.08 90	1.74 304	0.00 1	0.00 1	0.63 272	0.00 1	4.21 584	0.71 277	0.14 435	0.00 1	0.21 353	0.03 309	3.43 448	0.05 175	0.01 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 191
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.63 437	0.53 392	2.18 390	0.00 1	0.00 1	0.57 252	0.00 1	1.34 413	0.85 449	0.04 313	0.00 1	0.85 496	0.04 342	5.13 509	0.77 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.27 349

CFNet_RVC	0.40 281	0.74 450	1.74 304	0.00 1	0.00 1	1.09 469	0.00 1	0.23 226	0.22 144	0.02 235	0.00 1	0.76 487	0.00 1	2.97 420	0.18 283	0.00 1	0.00 1	0.01 533	0.00 1	0.03 239	0.08 160

CVANet_RVC	0.66 449	0.68 430	2.61 441	0.01 320	0.00 1	0.99 388	0.00 1	0.95 355	0.78 362	0.60 533	0.11 451	0.37 412	0.14 446	5.50 522	0.14 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 432	0.16 484	0.19 292

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 327	0.72 444	3.22 476	0.00 1	0.02 326	0.95 377	0.00 1	0.70 312	0.26 161	0.03 289	0.00 1	0.34 396	0.10 430	2.45 394	0.12 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.03 85
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.24 162	0.13 174	1.40 191	0.00 1	0.01 282	0.97 381	0.00 1	1.08 375	0.16 98	0.00 1	0.01 286	0.48 437	0.35 485	0.03 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 206

UCFNet_RVC	0.26 179	0.61 417	1.59 260	0.00 1	0.00 1	1.00 389	0.00 1	0.26 240	0.39 191	0.01 142	0.00 1	0.42 426	0.02 258	0.84 346	0.07 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.04 103

AdaStereo	0.25 174	0.09 109	1.34 166	0.00 1	0.00 1	0.26 134	0.00 1	1.95 494	0.75 297	0.00 1	0.00 1	0.30 384	0.01 185	0.14 170	0.13 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.05 123
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.62 434	0.82 464	1.58 258	0.00 1	0.00 1	1.05 414	0.00 1	2.76 543	0.74 287	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.01 185	5.22 515	0.15 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.51 366	1.70 559	3.96 522	0.00 1	0.00 1	0.60 260	0.00 1	1.81 479	0.82 403	0.03 289	0.00 1	0.08 276	0.02 258	0.16 181	0.59 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 556	0.09 174

MLCV	0.35 237	0.84 471	1.96 364	0.00 1	0.00 1	0.48 211	0.00 1	0.81 336	0.29 171	0.10 411	0.00 1	0.28 379	0.03 309	1.32 367	0.80 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.09 174

StereoDRNet-Refined	0.30 208	0.19 223	1.19 145	0.00 1	0.00 1	0.81 326	0.00 1	0.92 348	0.84 424	0.00 1	0.00 1	0.50 449	0.02 258	1.27 365	0.10 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.05 123
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.52 369	0.35 318	2.75 449	0.03 363	0.09 399	0.60 260	0.00 1	1.72 455	0.84 424	0.01 142	0.00 1	0.18 338	0.04 342	3.27 439	0.23 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 325	0.25 334

StereoDRNet	0.50 360	0.89 486	2.96 462	0.02 347	0.06 381	0.51 221	0.00 1	0.45 274	0.84 424	0.00 1	0.00 1	0.33 393	0.02 258	2.82 415	0.69 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 369	0.28 350

iResNet	0.34 230	0.50 382	1.65 280	0.00 1	0.00 1	0.70 301	0.00 1	1.60 443	0.78 362	0.01 142	0.00 1	0.04 191	0.03 309	0.15 177	1.11 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 325	0.20 296

DISCO	0.35 237	0.31 293	1.99 368	0.16 459	0.16 438	0.33 167	0.00 1	0.15 182	0.30 172	0.00 1	0.01 286	1.49 547	0.00 1	1.21 362	0.63 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.12 218

NCCL2	0.38 264	1.00 507	2.12 385	0.00 1	0.01 282	0.79 320	0.00 1	0.59 295	0.38 185	0.01 142	0.00 1	0.02 92	0.03 309	2.31 386	0.21 308	0.00 1	0.00 1	0.02 549	0.00 1	0.04 280	0.13 226

DLCB_ROB	0.36 247	0.46 359	1.27 153	0.00 1	0.00 1	0.45 205	0.00 1	0.66 306	0.81 396	0.03 289	0.04 412	0.66 476	0.04 342	2.35 387	0.37 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.10 191

iResNet_ROB	0.40 281	1.20 529	1.77 312	0.00 1	0.00 1	0.73 309	0.00 1	1.03 364	0.77 347	0.07 375	0.01 286	0.08 276	0.01 185	1.85 377	0.38 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.09 174

NOSS_ROB	0.73 466	0.44 349	1.26 151	0.55 547	0.00 1	0.68 296	0.00 1	2.93 554	0.77 347	0.13 433	0.00 1	0.92 503	0.00 1	6.16 559	0.11 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 325	0.66 475

DN-CSS_ROB	0.38 264	1.27 534	2.50 430	0.01 320	0.00 1	1.01 391	0.00 1	1.21 388	0.83 412	0.02 235	0.00 1	0.19 346	0.02 258	0.10 155	0.19 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 534	0.03 85

PWC_ROB	0.84 489	1.08 518	5.06 554	0.00 1	0.00 1	0.21 111	0.00 1	2.71 540	0.82 403	0.00 1	0.20 466	0.29 382	0.03 309	3.58 457	2.10 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 565	0.26 343

PWCDC_ROB	1.13 518	1.70 559	3.52 501	0.00 1	0.00 1	1.15 508	0.00 1	2.49 520	1.39 559	0.02 235	8.80 592	0.34 396	0.09 425	1.11 356	1.20 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 576	0.21 305

PSMNet_ROB	0.54 391	1.05 512	2.53 434	0.00 1	0.00 1	0.91 361	0.00 1	0.33 257	0.75 297	0.01 142	0.00 1	0.25 368	0.03 309	3.45 450	1.31 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.10 191

WQFJX	0.29 196	0.10 123	0.31 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	2.81 548	2.17 575	0.01 142	0.01 286	0.07 265	0.04 342	0.01 6	0.01 50	0.00 1	0.01 315	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.19 292

NLSM1	0.23 156	0.14 184	0.37 17	0.00 1	0.00 1	0.06 47	0.01 315	2.11 504	1.55 566	0.00 1	0.00 1	0.07 265	0.05 381	0.01 6	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 325	0.05 123

VIP-Stereo	0.25 174	0.54 399	1.25 149	0.00 1	0.15 432	0.58 256	0.01 315	0.08 116	0.75 297	0.05 333	0.00 1	0.05 221	0.00 1	0.19 200	0.14 256	0.00 1	0.80 492	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.38 388

DDF-Stereo	0.22 144	0.08 90	0.94 99	0.18 470	0.26 474	0.04 35	0.01 315	0.15 182	0.16 98	0.05 333	0.00 1	0.06 248	0.00 1	0.75 339	0.45 428	0.03 549	0.70 472	0.00 1	0.08 458	0.00 1	0.52 439

MSCF	0.41 286	0.50 382	1.00 118	0.78 581	1.02 579	0.56 245	0.01 315	0.15 182	0.55 225	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 261	0.22 318	0.01 517	0.92 533	0.00 1	0.19 532	0.06 325	1.88 586

zh-mn7	1.39 534	2.94 601	12.38 597	0.00 1	0.00 1	0.74 314	0.01 315	1.63 447	0.84 424	0.07 375	0.02 388	0.20 351	0.06 399	5.55 523	2.89 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 442	0.29 352

z-ln-s-r	0.92 496	1.04 510	4.07 526	0.00 1	0.00 1	0.32 155	0.01 315	2.23 510	0.97 493	0.00 1	0.00 1	0.16 324	0.00 1	4.86 505	4.48 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.16 258

DFGA-Net	0.49 352	1.32 541	2.51 431	0.00 1	0.02 326	0.71 303	0.01 315	0.37 264	0.34 179	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.01 185	3.87 471	0.46 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 522	0.02 75

G2L-Stereo	0.48 346	0.89 486	2.57 438	0.00 1	0.00 1	0.58 256	0.01 315	0.48 279	0.24 155	0.00 1	0.00 1	0.33 393	0.06 399	4.03 474	0.10 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 461	0.10 191

AIO-test2	0.43 310	1.13 524	1.82 328	0.34 521	0.22 458	0.56 245	0.01 315	1.30 405	0.77 347	0.00 1	0.00 1	0.19 346	0.04 342	0.91 351	0.05 175	0.89 589	0.06 358	0.00 1	0.01 400	0.07 346	0.22 306

AIO-test1	0.43 310	0.82 464	2.09 380	0.38 526	0.77 550	0.55 237	0.01 315	1.43 424	0.79 377	0.03 289	0.01 286	0.03 153	0.02 258	1.26 363	0.04 157	0.00 1	0.05 354	0.00 1	0.00 1	0.15 469	0.10 191

PSMNet-RUCA	0.19 120	0.54 399	1.55 243	0.00 1	0.01 282	0.47 208	0.01 315	0.30 247	0.69 271	0.04 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.05 123

FACV-RUCA	0.14 59	0.09 109	0.77 61	0.03 363	0.10 407	0.11 70	0.01 315	0.07 106	0.85 449	0.03 289	0.04 412	0.04 191	0.13 444	0.04 90	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.06 577	0.00 1	0.20 512	0.15 251

UGAM	0.64 444	0.39 335	2.47 424	0.09 422	0.00 1	0.64 275	0.01 315	0.07 106	0.66 263	0.00 1	0.23 470	0.84 495	0.04 342	6.35 569	0.05 175	0.00 1	0.41 419	0.00 1	0.00 1	0.28 544	0.28 350

WCG-NET（raft）	0.19 120	0.53 392	0.84 87	0.00 1	0.05 372	0.36 178	0.01 315	0.08 116	0.09 45	0.06 361	0.01 286	0.05 221	0.03 309	0.08 144	0.06 193	0.00 1	1.24 595	0.00 1	0.00 1	0.13 442	0.18 276

H2IRNET	0.21 138	0.51 389	1.84 332	0.00 1	0.00 1	1.08 453	0.01 315	0.15 182	0.25 160	0.00 1	0.00 1	0.06 248	0.01 185	0.03 72	0.05 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 522	0.07 142

MyStereo07	0.30 208	0.34 314	1.49 220	0.00 1	0.25 471	0.98 383	0.01 315	0.06 92	0.57 239	0.35 507	0.00 1	0.01 29	0.06 399	0.49 309	0.09 218	0.00 1	0.79 488	0.00 1	0.08 458	0.02 183	0.32 366

MyStereo06	0.53 384	0.36 323	2.90 459	0.01 320	0.00 1	1.11 488	0.01 315	0.56 292	0.49 211	0.74 543	0.45 520	1.24 530	1.02 534	0.39 280	0.34 380	0.00 1	0.60 458	0.00 1	0.08 458	0.01 83	0.33 372

MyStereo05	0.39 274	0.36 323	2.43 421	0.01 320	0.00 1	1.11 488	0.01 315	1.25 398	0.57 239	0.06 361	0.01 286	0.29 382	0.15 450	0.07 133	0.37 399	0.00 1	0.60 458	0.00 1	0.08 458	0.01 83	0.33 372

MyStereo04	0.37 255	0.34 314	2.41 419	0.00 1	0.25 471	0.98 383	0.01 315	1.05 370	0.28 169	0.09 402	0.01 286	0.36 407	0.12 440	0.05 115	0.35 388	0.00 1	0.79 488	0.00 1	0.08 458	0.02 183	0.32 366

plain	0.17 90	0.35 318	1.92 352	0.00 1	0.00 1	0.06 47	0.01 315	0.18 203	0.43 197	0.01 142	0.01 286	0.02 92	0.01 185	0.05 115	0.05 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 544	0.01 56

MaDis-Stereo	0.11 35	0.41 339	1.31 162	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.01 315	0.08 116	0.23 149	0.01 142	0.01 286	0.04 191	0.02 258	0.03 72	0.04 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.01 56

StereoVision	0.24 162	0.59 410	1.92 352	0.00 1	0.00 1	0.47 208	0.01 315	0.22 217	0.84 424	0.00 1	0.30 496	0.15 315	0.02 258	0.09 151	0.04 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.01 56

ACVNet-4b	1.38 532	1.94 575	5.73 565	0.20 484	0.04 360	1.01 391	0.01 315	1.70 453	0.86 464	0.04 313	0.95 547	1.95 554	0.31 482	6.69 578	2.11 526	2.78 605	0.02 326	0.00 1	0.00 1	0.89 586	0.34 375

testlalala	0.29 196	0.11 143	1.39 187	0.00 1	0.11 412	1.06 419	0.01 315	0.71 318	0.74 287	0.14 435	0.08 439	0.04 191	0.04 342	0.06 123	0.03 113	0.00 1	1.11 577	0.00 1	0.12 485	0.00 1	0.14 238

LL-Strereo	0.97 500	1.43 548	3.41 497	0.01 320	0.50 514	0.63 272	0.01 315	2.00 498	0.77 347	0.48 525	0.00 1	0.54 457	0.29 479	6.25 565	0.10 223	0.01 517	0.93 541	0.00 1	0.00 1	0.28 544	1.72 561

SDNR	1.35 530	0.47 362	4.08 528	0.09 422	0.21 455	3.25 577	0.01 315	3.18 565	1.52 564	1.87 572	1.66 559	1.52 550	0.36 487	7.18 589	1.05 488	0.03 549	0.08 366	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.49 430

LoS	0.16 81	0.10 123	0.97 108	0.02 347	0.00 1	1.04 409	0.01 315	0.07 106	0.75 297	0.01 142	0.01 286	0.16 324	0.04 342	0.07 133	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.10 21	0.08 90	0.73 52	0.00 1	0.00 1	0.20 108	0.01 315	0.08 116	0.75 297	0.01 142	0.00 1	0.08 276	0.03 309	0.03 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1

CASS	0.10 21	0.08 90	1.10 133	0.00 1	0.00 1	0.13 92	0.01 315	0.15 182	0.18 124	0.21 461	0.00 1	0.02 92	0.02 258	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.03 85
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.32 221	0.67 427	1.66 283	0.00 1	0.23 468	1.13 502	0.01 315	0.94 353	0.76 323	0.00 1	0.05 419	0.05 221	0.01 185	0.16 181	0.05 175	0.00 1	0.24 392	0.00 1	0.00 1	0.17 491	0.23 317

Wz-Net-MNSev	0.63 437	1.38 546	4.48 538	0.00 1	0.00 1	0.22 117	0.01 315	1.31 406	1.13 527	0.01 142	0.05 419	0.14 308	0.16 453	3.05 425	0.40 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.23 317

test_5	0.39 274	0.73 445	2.28 407	0.01 320	0.22 458	0.84 341	0.01 315	1.02 361	0.77 347	0.12 428	0.00 1	0.30 384	0.01 185	0.82 342	0.03 113	0.00 1	0.04 344	0.00 1	0.00 1	0.15 469	0.46 414

SA-5K	0.32 221	0.67 427	1.66 283	0.00 1	0.23 468	1.13 502	0.01 315	0.94 353	0.76 323	0.00 1	0.05 419	0.05 221	0.01 185	0.16 181	0.05 175	0.00 1	0.24 392	0.00 1	0.00 1	0.17 491	0.23 317

Sa-1000	0.44 319	0.58 409	1.85 336	0.00 1	0.22 458	1.09 469	0.01 315	2.98 555	0.75 297	0.00 1	0.09 443	0.04 191	0.00 1	0.21 206	0.00 1	0.00 1	0.50 435	0.00 1	0.13 488	0.12 436	0.12 218

DDUNet	0.51 366	0.87 479	2.33 413	0.00 1	0.00 1	0.80 324	0.01 315	1.16 384	0.77 347	0.08 389	0.01 286	1.11 521	0.01 185	2.02 378	0.77 477	0.02 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.10 191

AASNet	0.40 281	0.98 500	2.57 438	0.00 1	0.00 1	0.93 371	0.01 315	0.79 334	0.82 403	0.01 142	0.00 1	0.38 417	0.02 258	0.62 327	0.43 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 556	0.14 238

test-3	0.30 208	0.10 123	1.49 220	0.20 484	0.38 491	0.44 202	0.01 315	1.59 442	0.08 37	0.04 313	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.08 144	0.24 331	0.00 1	0.47 429	0.00 1	0.20 544	0.13 442	0.43 405

test_1	0.30 208	0.10 123	1.50 223	0.21 489	0.38 491	0.44 202	0.01 315	1.58 441	0.08 37	0.04 313	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.07 133	0.24 331	0.00 1	0.47 429	0.00 1	0.20 544	0.13 442	0.43 405

SACVNet	0.51 366	0.61 417	1.98 366	0.00 1	0.00 1	1.02 397	0.01 315	1.04 369	0.44 199	0.07 375	0.00 1	0.23 362	0.02 258	4.19 482	0.29 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 522	0.13 226

test_3	0.31 218	0.10 123	1.52 232	0.20 484	0.40 495	0.54 230	0.01 315	1.68 450	0.08 37	0.16 444	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.07 133	0.24 331	0.00 1	0.50 435	0.00 1	0.20 544	0.13 442	0.38 388

ADLNet2	0.61 431	0.68 430	2.76 450	0.00 1	0.00 1	0.90 358	0.01 315	0.82 337	0.92 483	0.00 1	0.07 435	1.45 544	0.02 258	4.04 475	0.13 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 512	0.11 206

RALAANet	0.22 144	0.93 496	1.77 312	0.00 1	0.00 1	0.35 172	0.01 315	0.45 274	0.06 28	0.01 142	0.00 1	0.05 221	0.09 425	0.07 133	0.22 318	0.00 1	0.24 392	0.00 1	0.04 437	0.14 461	0.01 56

ADLNet	0.48 346	0.43 345	1.71 297	0.00 1	0.00 1	0.66 287	0.01 315	1.16 384	0.84 424	0.21 461	0.01 286	1.00 509	0.02 258	2.88 419	0.34 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 442	0.24 327

APVNet	0.58 417	0.59 410	3.15 475	0.00 1	0.00 1	0.93 371	0.01 315	0.62 302	0.86 464	0.03 289	0.01 286	0.34 396	0.04 342	4.50 496	0.33 375	0.00 1	0.00 1	0.03 559	0.00 1	0.18 498	0.05 123

SFCPSM	0.24 162	0.11 143	1.53 237	0.00 1	0.05 372	0.35 172	0.01 315	1.54 433	0.77 347	0.01 142	0.00 1	0.12 301	0.02 258	0.06 123	0.05 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.03 239	0.06 136

Syn2CoEx	0.71 460	1.32 541	4.61 541	0.00 1	0.00 1	0.12 84	0.01 315	1.08 375	0.84 424	0.04 313	0.00 1	0.49 445	0.21 465	4.92 506	0.04 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 461	0.32 366

UNet	0.29 196	0.26 268	2.47 424	0.00 1	0.00 1	0.71 303	0.01 315	0.52 284	0.81 396	0.00 1	0.00 1	0.37 412	0.02 258	0.46 300	0.10 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.04 103

acv_ft	0.30 208	0.44 349	1.83 329	0.00 1	0.00 1	0.42 195	0.01 315	0.69 311	0.83 412	0.23 469	0.01 286	0.70 483	0.12 440	0.08 144	0.18 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 537	0.17 264

HGLStereo	0.35 237	0.40 337	1.83 329	0.00 1	0.00 1	0.65 284	0.01 315	0.68 309	0.39 191	0.03 289	0.01 286	0.47 433	0.03 309	2.14 381	0.17 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 369	0.04 103

DMCA	0.30 208	0.38 332	2.48 427	0.00 1	0.01 282	0.98 383	0.01 315	0.47 276	0.80 387	0.02 235	0.01 286	0.05 221	0.00 1	0.25 219	0.29 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.10 191

FADNet_RVC	0.69 458	1.26 533	3.48 500	0.00 1	0.00 1	1.10 482	0.01 315	1.57 438	0.65 258	0.02 235	0.05 419	0.26 375	0.03 309	3.16 433	0.30 361	0.21 571	0.25 396	0.08 581	0.28 583	0.53 574	0.62 466

FADNet	0.64 444	1.21 530	3.32 488	0.00 1	0.01 282	0.79 320	0.01 315	1.01 359	0.65 258	0.01 142	0.01 286	0.17 333	0.15 450	4.45 493	0.37 399	0.17 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 571	0.12 218

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 408	0.82 464	1.94 361	0.12 440	0.00 1	1.12 493	0.01 315	0.96 356	0.72 283	0.00 1	0.05 419	0.37 412	0.03 309	3.45 450	0.15 267	1.07 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 484	0.25 334

BEATNet_4x	0.39 274	1.05 512	2.97 463	0.00 1	0.00 1	0.30 148	0.01 315	1.22 390	0.46 204	0.00 1	0.00 1	0.31 387	0.03 309	0.37 267	0.64 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 325	0.42 399

AF-Net	0.60 426	0.87 479	3.34 489	0.00 1	0.00 1	0.41 189	0.01 315	1.52 432	0.64 255	0.17 454	0.05 419	1.28 532	0.46 495	2.51 397	0.52 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 436	0.10 191

NCC-stereo	0.63 437	0.82 464	3.34 489	0.03 363	0.03 346	1.04 409	0.01 315	1.03 364	0.31 173	0.14 435	0.19 464	0.64 470	0.05 381	3.67 464	1.18 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.07 142

Abc-Net	0.63 437	0.82 464	3.34 489	0.03 363	0.03 346	1.04 409	0.01 315	1.03 364	0.31 173	0.14 435	0.19 464	0.64 470	0.05 381	3.67 464	1.18 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.07 142
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PVD	1.08 511	1.09 519	4.07 526	0.61 555	1.15 590	0.72 307	0.01 315	0.93 352	1.18 555	2.39 579	0.00 1	0.65 474	0.11 437	2.60 403	4.29 557	0.00 1	0.82 498	0.00 1	0.13 488	0.12 436	0.75 480

SHD	0.76 473	1.05 512	4.19 530	0.65 564	0.21 455	0.01 12	0.01 315	1.48 429	0.83 412	1.69 567	0.00 1	0.63 466	0.09 425	2.22 382	1.51 511	0.00 1	0.21 388	0.00 1	0.07 453	0.15 469	0.11 206

XQC	0.94 497	1.30 540	4.44 537	0.65 564	0.07 388	0.42 195	0.01 315	2.88 552	0.85 449	0.28 485	0.01 286	0.67 477	0.21 465	3.24 438	3.25 545	0.00 1	0.24 392	0.00 1	0.04 437	0.20 512	0.11 206

RTSC	0.99 503	1.38 546	4.55 540	0.22 492	0.19 444	0.23 127	0.01 315	1.46 425	0.84 424	0.31 496	0.35 510	0.58 460	0.04 342	2.47 396	5.88 572	0.00 1	0.53 448	0.00 1	0.14 496	0.35 559	0.29 352

CC-Net-ROB	0.77 477	0.99 504	2.18 390	0.07 410	0.00 1	1.09 469	0.01 315	3.10 561	0.75 297	0.01 142	0.00 1	0.14 308	0.01 185	5.65 530	0.34 380	0.56 579	0.00 1	0.21 595	0.00 1	0.17 491	0.02 75

GANetREF_RVC	0.63 437	1.05 512	3.03 464	0.00 1	0.00 1	1.16 513	0.01 315	2.03 500	0.75 297	0.00 1	0.01 286	0.28 379	0.04 342	4.13 480	0.10 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.05 123
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
TDLM	0.60 426	0.76 459	1.77 312	0.05 384	0.00 1	1.10 482	0.01 315	0.51 282	0.79 377	0.34 504	0.01 286	0.27 376	0.22 470	5.44 519	0.35 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 469	0.19 292

CFNet	0.66 449	1.12 522	2.37 415	0.00 1	0.00 1	1.06 419	0.01 315	1.36 417	0.74 287	0.01 142	0.01 286	0.13 306	0.01 185	5.85 534	0.30 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 498	0.07 142

AANet_RVC	0.94 497	1.27 534	3.68 512	0.01 320	0.00 1	0.68 296	0.01 315	0.92 348	0.22 144	0.02 235	1.41 555	0.95 505	0.04 342	5.97 544	3.10 543	0.16 566	0.10 371	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.26 343

HITNet	0.31 218	0.97 499	2.32 412	0.00 1	0.00 1	0.24 128	0.01 315	1.38 419	0.37 184	0.00 1	0.00 1	0.14 308	0.02 258	0.05 115	0.19 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.41 395
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
DPSNet	1.65 546	0.46 359	7.31 574	0.30 511	0.11 412	1.54 549	0.01 315	4.48 586	1.14 534	0.11 421	0.01 286	0.82 493	3.51 578	5.89 537	5.84 571	0.02 539	0.29 402	0.03 559	0.23 557	0.23 528	0.59 457

HSM	0.68 455	0.52 391	1.54 241	0.00 1	0.00 1	0.54 230	0.01 315	1.08 375	0.77 347	0.00 1	0.01 286	2.23 563	0.63 511	6.04 551	0.14 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.08 160

FBW_ROB	1.04 509	0.84 471	2.48 427	0.10 425	0.01 282	0.64 275	0.01 315	2.37 517	0.83 412	0.01 142	0.01 286	1.09 519	0.05 381	8.21 594	2.94 540	0.05 556	0.01 315	0.09 582	0.01 400	0.06 325	0.97 508

XPNet_ROB	0.46 337	0.67 427	1.69 293	0.01 320	0.00 1	0.94 374	0.01 315	1.32 408	0.65 258	0.03 289	0.00 1	0.17 333	0.02 258	2.82 415	0.66 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 325	0.18 276

ETE_ROB	0.43 310	0.73 445	1.87 339	0.00 1	0.00 1	0.94 374	0.01 315	1.75 463	0.79 377	0.03 289	0.00 1	0.16 324	0.02 258	1.81 376	0.36 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.08 160

PDISCO_ROB	0.72 463	1.06 517	3.39 496	0.18 470	0.00 1	1.54 549	0.01 315	2.80 547	0.73 286	0.16 444	0.01 286	0.80 492	0.28 478	2.38 390	0.48 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 562	0.18 276

DispFullNet	1.25 522	0.95 498	3.73 514	1.00 586	0.79 552	0.43 198	0.01 315	1.70 453	0.82 403	2.55 581	0.63 533	1.08 516	8.75 600	0.84 346	1.36 508	0.00 1	0.02 326	0.00 1	0.00 1	0.24 529	0.19 292

LALA_ROB	0.45 327	0.73 445	1.91 348	0.00 1	0.01 282	0.98 383	0.01 315	1.99 497	0.84 424	0.15 441	0.00 1	0.09 284	0.01 185	1.06 353	1.01 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 325	0.05 123

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GASTEREO	0.41 286	0.49 372	0.99 113	0.78 581	1.02 579	0.57 252	0.02 391	0.15 182	0.55 225	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 267	0.21 308	0.01 517	0.92 533	0.00 1	0.17 517	0.06 325	1.87 585

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test_for_model	0.85 490	0.41 339	1.45 212	2.49 601	0.08 396	0.81 326	0.02 391	0.34 259	0.70 274	0.18 456	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.04 157	0.00 1	0.89 518	0.00 1	0.00 1	8.43 613	1.07 512

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UniTT-Stereo	0.11 35	0.20 232	1.58 258	0.00 1	0.00 1	0.10 66	0.02 391	0.07 106	0.05 16	0.00 1	0.08 439	0.02 92	0.01 185	0.03 72	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.00 1

Ntro	0.75 471	1.79 565	3.54 506	0.05 384	0.37 488	1.03 402	0.02 391	0.99 357	0.76 323	0.02 235	0.00 1	0.76 487	0.08 421	3.23 437	1.32 505	0.07 559	0.04 344	0.01 533	0.00 1	0.84 585	0.13 226

GASNet	0.78 482	1.91 573	4.72 544	0.00 1	0.00 1	0.55 237	0.02 391	1.39 421	0.47 205	0.01 142	0.13 456	0.50 449	0.12 440	4.27 487	0.96 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 568	0.09 174

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error version	0.29 196	0.49 372	1.56 248	0.00 1	0.56 524	0.87 349	0.02 391	0.18 203	0.17 109	0.01 142	0.01 286	0.25 368	0.01 185	0.04 90	0.01 50	0.00 1	1.23 591	0.00 1	0.00 1	0.18 498	0.18 276

test-v	0.29 196	0.49 372	1.56 248	0.00 1	0.56 524	0.87 349	0.02 391	0.18 203	0.17 109	0.01 142	0.01 286	0.25 368	0.01 185	0.04 90	0.01 50	0.00 1	1.23 591	0.00 1	0.00 1	0.18 498	0.18 276

TRStereo	0.60 426	0.44 349	2.21 393	0.19 476	0.03 346	1.38 547	0.02 391	3.93 580	0.92 483	0.01 142	0.28 489	0.12 301	0.39 490	0.36 261	0.04 157	0.00 1	0.30 404	0.00 1	0.23 557	0.01 83	1.08 513

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Prome-Stereo	0.28 189	0.06 24	1.40 191	0.10 425	0.00 1	1.16 513	0.02 391	0.39 267	0.88 471	0.02 235	0.52 527	0.05 221	0.69 512	0.28 240	0.07 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.03 85

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GES	0.23 156	0.19 223	1.56 248	0.00 1	0.00 1	1.07 440	0.02 391	0.73 323	0.15 83	0.00 1	0.02 388	0.11 296	0.08 421	0.44 297	0.16 271	0.01 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.09 174

EDNetEfficientorigin	6.27 598	0.89 486	98.14 628	0.02 347	0.04 360	0.40 185	0.02 391	0.35 260	2.94 581	6.98 599	3.06 565	1.29 533	1.87 555	4.32 490	4.60 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.35 381

ac_64	0.48 346	0.32 299	2.27 405	0.04 378	0.01 282	0.44 202	0.02 391	0.36 262	0.83 412	0.15 441	0.01 286	0.88 501	0.04 342	3.90 473	0.21 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.06 136

RP	0.52 369	0.68 430	2.56 436	0.00 1	0.01 282	0.61 267	0.02 391	1.31 406	0.62 253	0.05 333	0.01 286	0.98 507	0.17 457	2.86 417	0.33 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 442	0.09 174

stereogan	0.57 414	0.38 332	3.12 473	0.01 320	0.01 282	0.64 275	0.02 391	1.11 379	0.96 491	0.08 389	0.01 286	1.66 552	0.45 494	2.60 403	0.05 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 484	0.07 142

PA-Net	0.72 463	0.91 492	3.91 519	0.03 363	0.07 388	0.87 349	0.02 391	0.78 331	0.83 412	0.01 142	0.00 1	0.43 427	0.06 399	5.10 508	1.30 502	0.01 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.12 218
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MFMNet_re	0.38 264	1.27 534	3.38 495	0.65 564	0.00 1	0.17 102	0.02 391	0.07 106	1.02 499	0.03 289	0.03 401	0.12 301	0.00 1	0.27 231	0.37 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 507	0.11 206

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AIO_rvc	0.50 360	0.57 405	1.92 352	0.73 575	1.08 585	0.15 96	0.03 417	0.25 233	1.13 527	0.37 510	0.02 388	0.02 92	0.03 309	0.65 329	0.09 218	0.01 517	1.06 570	0.00 1	0.02 417	0.10 417	1.77 570

AIO_test	0.43 310	0.29 279	1.84 332	0.71 574	1.07 584	0.07 55	0.03 417	0.62 302	0.57 239	0.37 510	0.01 286	0.03 153	0.01 185	0.69 334	0.07 199	0.00 1	0.93 541	0.00 1	0.07 453	0.03 239	1.17 520

WCG-NET	0.19 120	0.35 318	0.81 76	0.00 1	0.00 1	0.40 185	0.03 417	0.09 133	0.75 297	0.05 333	0.09 443	0.01 29	0.04 342	0.08 144	0.03 113	0.00 1	0.90 520	0.00 1	0.00 1	0.12 436	0.13 226

GCAP-BAT	0.53 384	0.12 157	1.52 232	0.56 550	0.51 517	1.23 530	0.03 417	0.76 329	0.44 199	0.57 532	0.69 536	0.85 496	0.07 415	0.41 286	0.35 388	0.00 1	1.04 562	0.00 1	0.40 598	0.05 296	0.95 505

GCST	0.46 337	0.99 504	2.56 436	0.00 1	0.82 555	0.32 155	0.03 417	0.23 226	0.08 37	0.05 333	0.41 516	0.14 308	0.04 342	3.09 430	0.30 361	0.00 1	0.01 315	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.10 191

MSKI-zero shot	0.34 230	0.12 157	1.70 295	0.55 547	0.44 498	1.10 482	0.03 417	0.91 346	0.22 144	0.22 465	0.05 419	0.06 248	0.00 1	0.16 181	0.04 157	0.00 1	0.87 513	0.00 1	0.18 526	0.02 183	0.22 306

SQANet	0.58 417	1.73 562	3.08 470	0.05 384	0.48 510	0.36 178	0.03 417	0.52 284	0.74 287	0.04 313	0.23 470	0.50 449	0.06 399	2.37 388	0.97 485	0.02 539	0.03 334	0.01 533	0.00 1	0.21 519	0.11 206

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scenet	0.35 237	0.37 327	3.29 482	0.00 1	0.00 1	0.51 221	0.03 417	0.74 324	0.76 323	0.01 142	0.01 286	0.09 284	0.04 342	0.88 348	0.13 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.04 103

ssnet	0.35 237	0.37 327	3.29 482	0.00 1	0.00 1	0.51 221	0.03 417	0.74 324	0.76 323	0.01 142	0.01 286	0.09 284	0.04 342	0.88 348	0.13 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.04 103

IPLGR	0.50 360	0.22 247	2.74 448	0.03 363	0.02 326	1.08 453	0.03 417	1.95 494	0.75 297	0.09 402	0.00 1	0.18 338	0.22 470	2.57 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 325	0.05 123

raftrobust	0.30 208	0.78 461	1.65 280	0.00 1	1.25 593	0.66 287	0.03 417	0.10 141	0.32 175	0.02 235	0.00 1	0.03 153	0.03 309	0.22 210	0.13 247	0.00 1	0.44 423	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.22 306

RALCasStereoNet	0.47 341	0.74 450	1.56 248	0.21 489	0.97 574	0.36 178	0.03 417	0.20 209	0.77 347	0.10 411	0.07 435	0.05 221	0.08 421	0.35 257	0.38 408	0.00 1	1.68 607	0.00 1	0.00 1	0.10 417	1.83 578

111	0.42 295	0.98 500	2.02 371	0.00 1	0.02 326	1.06 419	0.03 417	1.98 496	0.83 412	0.30 490	0.01 286	0.21 353	0.05 381	0.13 165	0.09 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 369	0.65 474

DMCA-RVC	0.44 319	0.94 497	4.10 529	0.00 1	0.03 346	0.76 315	0.03 417	0.11 147	0.15 83	0.01 142	0.01 286	0.08 276	0.32 483	1.61 374	0.51 438	0.00 1	0.02 326	0.01 533	0.00 1	0.03 239	0.05 123

STTStereo	0.33 226	0.49 372	2.91 461	0.00 1	0.00 1	0.83 336	0.03 417	0.28 244	0.16 98	0.02 235	0.00 1	0.20 351	0.03 309	1.52 371	0.08 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.03 85

edge stereo	0.62 434	0.30 286	3.04 465	0.01 320	0.03 346	0.32 155	0.03 417	1.28 401	0.69 271	0.21 461	0.32 508	1.29 533	0.19 460	4.12 479	0.40 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.14 238

NVstereo2D	0.53 384	0.22 247	2.52 433	0.00 1	0.00 1	0.58 256	0.03 417	1.62 445	0.99 498	0.05 333	0.00 1	0.48 437	0.00 1	3.88 472	0.08 208	0.00 1	0.05 354	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.06 136

DeepPruner_ROB	0.34 230	0.75 456	2.38 417	0.00 1	0.00 1	1.12 493	0.03 417	0.30 247	0.16 98	0.00 1	0.00 1	0.39 419	0.03 309	1.27 365	0.14 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.10 191

NVStereoNet_ROB	1.74 551	1.83 566	4.79 550	0.81 584	0.29 479	0.67 293	0.03 417	1.46 425	1.75 570	0.65 537	5.98 578	2.38 566	2.95 575	6.77 580	2.70 534	0.69 581	0.37 414	0.04 571	0.19 532	0.27 537	0.24 327
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
gasm-f	0.50 360	0.25 262	1.34 166	0.74 577	1.09 586	1.06 419	0.04 440	0.25 233	0.47 205	0.27 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.53 312	0.66 462	0.00 1	1.05 564	0.00 1	0.00 1	0.22 522	2.10 595

coex_refinement	0.43 310	0.83 469	1.64 275	0.05 384	0.00 1	0.55 237	0.04 440	0.85 340	0.27 165	0.02 235	0.00 1	0.36 407	0.16 453	3.01 424	0.56 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.12 218

DCVSM-stereo	0.18 105	0.07 49	1.59 260	0.00 1	0.00 1	0.71 303	0.04 440	0.02 19	0.12 60	0.00 1	0.00 1	0.58 460	0.07 415	0.09 151	0.30 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

rrr	0.72 463	0.71 439	4.76 546	0.16 459	0.15 432	0.32 155	0.04 440	1.80 478	0.61 250	0.24 474	0.01 286	0.05 221	0.07 415	1.19 358	2.07 523	0.00 1	0.47 429	0.00 1	0.18 526	0.15 469	1.48 546

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4D-IteraStereo	0.34 230	0.84 471	2.31 411	0.00 1	0.00 1	0.42 195	0.04 440	0.10 141	0.09 45	0.02 235	0.01 286	0.00 1	0.01 185	0.36 261	0.49 437	0.00 1	0.36 413	0.00 1	0.00 1	0.07 346	1.72 561

STrans-v2	0.88 492	0.32 299	1.71 297	0.00 1	0.01 282	0.85 345	0.04 440	2.45 519	0.89 476	0.48 525	0.85 541	1.10 520	2.06 560	6.49 577	0.25 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.09 174

Consistency-Raft	0.45 327	0.60 414	3.05 466	0.13 447	0.03 346	0.91 361	0.04 440	1.55 436	0.78 362	0.00 1	0.02 388	0.03 153	1.12 539	0.35 257	0.42 422	0.02 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.01 56

rafts_anoy	0.37 255	0.77 460	1.68 289	0.43 536	0.99 576	0.53 228	0.04 440	0.16 193	0.14 69	0.08 389	0.01 286	0.06 248	0.06 399	0.58 322	0.21 308	0.00 1	1.44 603	0.00 1	0.01 400	0.05 296	0.14 238

raft+_RVC	0.35 237	0.89 486	1.67 286	0.00 1	1.28 594	0.67 293	0.04 440	0.08 116	0.15 83	0.01 142	0.00 1	0.02 92	0.04 342	0.16 181	0.18 283	0.00 1	1.39 598	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.44 410

PMTNet	0.13 52	0.08 90	0.99 113	0.00 1	0.00 1	1.05 414	0.04 440	0.21 212	0.14 69	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.00 1	0.04 90	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.01 56

MADNet+	4.94 592	3.56 607	47.46 614	0.42 535	0.27 476	1.99 564	0.04 440	4.45 585	1.30 558	0.07 375	0.02 388	1.81 553	0.36 487	21.82 612	14.17 604	0.00 1	0.26 398	0.00 1	0.00 1	0.28 544	0.54 447

PASM	0.66 449	0.70 438	4.95 553	0.02 347	0.00 1	0.31 151	0.04 440	0.60 298	0.35 182	0.19 460	0.01 286	0.46 432	0.04 342	5.16 511	0.05 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 442	0.15 251

MonStereo1	3.15 578	0.64 422	2.71 444	1.66 591	0.76 549	6.85 595	0.05 453	3.94 581	7.66 598	2.60 583	11.26 604	7.38 592	4.50 589	6.37 570	2.52 532	1.77 598	0.01 315	0.03 559	0.00 1	1.07 589	1.20 522

zh-sn7	1.46 537	3.09 603	10.86 593	0.00 1	0.00 1	0.67 293	0.05 453	1.68 450	0.85 449	0.01 142	0.04 412	0.41 423	0.21 465	5.58 524	5.16 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 507	0.42 399

TCMNet	0.58 417	0.73 445	3.56 507	0.06 403	0.01 282	0.58 256	0.05 453	1.24 397	0.85 449	0.00 1	0.00 1	0.21 353	0.02 258	3.63 461	0.10 223	0.00 1	0.00 1	0.02 549	0.00 1	0.21 519	0.36 385

ITSA-stereo	0.49 352	0.11 143	1.35 171	0.03 363	0.00 1	1.05 414	0.05 453	1.78 471	0.16 98	0.01 142	0.00 1	0.21 353	0.50 501	3.86 470	0.61 455	0.00 1	0.00 1	0.02 549	0.01 400	0.03 239	0.06 136

otaku	0.77 477	1.78 564	3.28 481	0.09 422	0.13 425	0.88 357	0.05 453	0.78 331	0.76 323	0.03 289	1.37 554	1.03 510	0.14 446	2.73 409	1.34 507	0.06 558	0.04 344	0.01 533	0.00 1	0.63 579	0.34 375

TransformOpticalFlow	0.88 492	0.30 286	2.86 455	0.30 511	0.03 346	1.25 532	0.05 453	1.87 485	0.80 387	0.28 485	0.37 515	1.25 531	1.50 547	6.38 571	0.22 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.07 142

test_xeample3	0.77 477	0.71 439	4.91 552	0.18 470	0.22 458	0.34 169	0.05 453	1.81 479	0.61 250	0.23 469	0.03 401	0.06 248	0.05 381	1.26 363	2.12 527	0.00 1	0.69 469	0.00 1	0.23 557	0.15 469	1.78 572

DStereoRT	1.63 544	0.53 392	4.52 539	0.01 320	0.12 418	1.75 559	0.06 460	1.74 459	1.63 568	0.02 235	0.13 456	1.04 512	2.37 563	5.97 544	0.47 434	0.00 1	0.48 433	9.52 617	0.00 1	0.01 83	2.27 600

LG-Stereo_L2	0.10 21	0.10 123	0.59 34	0.12 440	0.11 412	0.02 19	0.06 460	0.08 116	0.05 16	0.04 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 170	0.02 87	0.00 1	0.48 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 264

LG-Stereo_L1	0.10 21	0.10 123	0.63 39	0.11 435	0.12 418	0.02 19	0.06 460	0.08 116	0.05 16	0.06 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 165	0.02 87	0.00 1	0.52 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 264

LVE	3.01 577	1.95 577	4.27 535	0.56 550	0.45 503	2.06 565	0.06 460	7.66 598	9.65 603	0.08 389	10.94 601	8.86 595	1.82 553	7.24 591	1.62 514	2.04 599	0.17 383	0.04 571	0.24 569	0.24 529	0.23 317

ROB_FTStereo_v2	0.18 105	0.07 49	1.40 191	0.05 384	0.02 326	1.08 453	0.06 460	0.05 81	0.75 297	0.02 235	0.00 1	0.07 265	0.00 1	0.04 90	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 105	0.07 49	1.40 191	0.05 384	0.02 326	1.08 453	0.06 460	0.05 81	0.75 297	0.02 235	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.04 90	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

RAFT + AFF	0.79 483	1.36 544	2.40 418	0.00 1	0.04 360	1.12 493	0.06 460	1.73 458	0.81 396	0.02 235	0.00 1	0.18 338	1.49 546	4.97 507	0.67 467	0.00 1	0.17 383	0.00 1	0.00 1	0.33 558	0.46 414

S-Stereo	0.70 459	0.27 274	3.29 482	0.00 1	0.00 1	0.57 252	0.06 460	2.35 515	0.84 424	0.00 1	0.90 543	0.83 494	0.11 437	4.19 482	0.14 256	0.00 1	0.01 315	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.34 375

z-mn7	1.14 519	2.43 591	7.48 575	0.00 1	0.00 1	0.56 245	0.07 468	1.33 411	0.85 449	0.01 142	0.14 460	0.36 407	0.05 381	5.98 546	3.07 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 461	0.26 343

ACV-stereo	0.64 444	0.29 279	2.27 405	0.00 1	0.00 1	1.74 558	0.07 468	0.08 116	0.18 124	0.00 1	0.00 1	3.47 575	1.22 543	3.06 426	0.25 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.13 226

RainbowNet	0.80 485	1.85 568	3.31 486	0.13 447	0.05 372	1.30 539	0.07 468	2.03 500	0.76 323	0.02 235	0.02 388	1.13 523	0.25 475	2.40 392	1.07 490	0.72 582	0.05 354	0.00 1	0.00 1	0.53 574	0.30 360

IPLG	0.59 422	0.69 435	2.25 404	0.02 347	0.00 1	1.12 493	0.07 468	1.75 463	0.79 377	0.05 333	0.00 1	0.16 324	0.14 446	4.49 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 461	0.07 142

Patchmatch Stereo++	0.18 105	0.07 49	1.40 191	0.05 384	0.01 282	1.08 453	0.07 468	0.05 81	0.75 297	0.02 235	0.00 1	0.05 221	0.00 1	0.03 72	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	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
iGMRVC	0.18 105	0.07 49	1.40 191	0.05 384	0.03 346	1.08 453	0.07 468	0.06 92	0.75 297	0.02 235	0.00 1	0.05 221	0.00 1	0.04 90	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

iRAFT	0.18 105	0.07 49	1.40 191	0.05 384	0.01 282	1.08 453	0.07 468	0.05 81	0.75 297	0.02 235	0.00 1	0.05 221	0.00 1	0.03 72	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

cross-raft	0.21 138	0.09 109	1.42 205	0.48 540	0.50 514	0.41 189	0.07 468	0.50 280	0.03 1	0.02 235	0.00 1	0.38 417	0.00 1	0.08 144	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 478	0.01 83	0.09 174

RAFT	0.32 221	0.87 479	1.48 217	0.29 509	0.41 496	0.12 84	0.07 468	0.12 158	0.51 214	0.00 1	0.01 286	0.47 433	0.04 342	0.04 90	0.02 87	0.00 1	0.70 472	0.00 1	0.01 400	0.42 569	0.75 480

PSM-adaLoss	0.18 105	0.07 49	1.40 191	0.05 384	0.02 326	1.08 453	0.08 477	0.05 81	0.75 297	0.02 235	0.00 1	0.07 265	0.00 1	0.04 90	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 120	0.07 49	1.41 201	0.05 384	0.02 326	1.08 453	0.08 477	0.06 92	0.76 323	0.02 235	0.00 1	0.07 265	0.00 1	0.04 90	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

RAFT-IKP	0.18 105	0.07 49	1.41 201	0.05 384	0.01 282	1.08 453	0.08 477	0.05 81	0.75 297	0.02 235	0.00 1	0.05 221	0.00 1	0.04 90	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

FAT-Stereo	0.55 399	0.18 219	2.58 440	0.00 1	0.00 1	0.33 167	0.08 477	2.26 512	0.84 424	0.06 361	0.88 542	0.60 463	0.51 503	2.43 393	0.08 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.16 258

GANet	0.75 471	0.69 435	2.47 424	0.00 1	0.00 1	0.79 320	0.08 477	0.61 299	0.76 323	0.13 433	0.16 462	0.68 478	0.46 495	5.61 527	2.02 522	0.00 1	0.03 334	0.01 533	0.00 1	0.11 424	0.37 386

MIPNet	0.42 295	0.59 410	2.22 394	0.02 347	0.00 1	1.11 488	0.09 482	1.88 486	0.88 471	0.11 421	0.06 432	0.22 359	0.19 460	0.74 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.08 369	0.12 218

ICVP	0.16 81	0.05 10	1.22 147	0.00 1	0.01 282	1.01 391	0.09 482	0.28 244	0.17 109	0.00 1	0.02 388	0.07 265	0.01 185	0.21 206	0.05 175	0.00 1	0.01 315	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.09 174
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC-Resample	0.62 434	1.24 531	4.23 532	0.03 363	0.04 360	0.41 189	0.09 482	1.32 408	0.52 216	0.01 142	0.03 401	0.44 429	0.05 381	3.11 431	0.21 308	0.07 559	0.12 375	0.05 573	0.02 417	0.11 424	0.35 381

RASNet	0.68 455	0.62 419	2.10 382	0.02 347	0.02 326	0.60 260	0.09 482	0.64 305	0.84 424	0.11 421	0.06 432	1.51 549	0.04 342	6.07 555	0.65 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.22 306

ACVNet_1	1.38 532	2.15 584	6.35 572	0.35 523	0.03 346	1.26 537	0.10 486	2.02 499	0.85 449	0.35 507	0.01 286	4.32 577	1.77 552	4.85 504	1.67 517	0.92 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 559	0.30 360

RAFT-Test	0.37 255	0.11 143	1.68 289	0.57 552	0.93 569	0.43 198	0.10 486	1.03 364	0.49 211	0.16 444	0.00 1	0.87 499	0.00 1	0.27 231	0.12 237	0.00 1	0.33 406	0.00 1	0.24 569	0.01 83	0.05 123

IRAFT_RVC	0.56 408	0.25 262	1.93 358	0.10 425	0.00 1	1.18 521	0.10 486	0.32 253	0.79 377	0.02 235	0.00 1	0.02 92	0.12 440	6.07 555	0.23 324	0.00 1	0.09 369	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.02 75

GwcNet	0.64 444	0.99 504	5.43 560	0.00 1	0.00 1	0.41 189	0.10 486	0.50 280	0.97 493	0.05 333	0.00 1	0.63 466	0.05 381	2.87 418	0.55 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 507	0.13 226

ACVNet	0.30 208	0.44 349	1.74 304	0.01 320	0.00 1	1.06 419	0.10 486	0.23 226	0.83 412	0.02 235	0.01 286	0.70 483	0.00 1	0.08 144	0.41 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 395	0.17 264

hitnet-ft	0.49 352	0.56 404	1.96 364	0.00 1	0.00 1	0.73 309	0.10 486	0.36 262	0.26 161	0.05 333	0.13 456	0.73 485	0.16 453	4.26 486	0.41 419	0.01 517	0.00 1	0.03 559	0.00 1	0.05 296	0.06 136

MFN_U_SF_RVC	1.09 514	1.88 570	5.37 558	0.15 454	0.10 407	0.56 245	0.10 486	1.29 404	0.47 205	0.45 523	0.27 480	1.30 535	0.72 517	4.08 477	2.28 529	0.29 574	0.34 408	0.35 598	0.55 603	0.63 579	0.60 461

DANet	0.67 453	0.21 239	2.33 413	0.25 498	0.06 381	0.50 218	0.11 493	1.62 445	0.74 287	0.22 465	0.06 432	1.07 515	0.02 258	4.45 493	1.22 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.53 442
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
KYRaft	0.26 179	0.05 10	1.37 177	0.04 378	0.00 1	1.16 513	0.12 494	0.11 147	0.78 362	0.01 142	0.29 494	0.03 153	0.75 520	0.37 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.03 85

GMM-Stereo	0.22 144	0.05 10	2.03 376	0.08 415	0.00 1	1.12 493	0.13 495	0.09 133	0.79 377	0.01 142	0.00 1	0.03 153	0.10 430	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.01 56

SAMSARA	1.56 539	1.37 545	4.23 532	1.04 587	0.75 546	4.48 585	0.13 495	1.61 444	0.74 287	3.69 586	0.66 534	3.16 573	1.06 537	4.44 492	2.82 536	0.00 1	0.63 460	0.00 1	0.13 488	0.10 417	0.22 306

Wz-Net-TNSev	1.74 551	3.45 606	13.44 598	0.00 1	0.00 1	0.45 205	0.14 497	2.57 528	0.84 424	0.09 402	0.01 286	1.33 536	0.18 458	6.16 559	5.38 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.26 534	0.41 395

YMNet	0.42 295	0.60 414	2.73 445	0.03 363	0.03 346	0.91 361	0.15 498	0.67 307	0.88 471	0.08 389	0.01 286	0.44 429	0.06 399	0.82 342	0.46 429	0.01 517	0.00 1	0.03 559	0.00 1	0.30 554	0.20 296

YMNet_1	0.42 295	0.60 414	2.73 445	0.03 363	0.03 346	0.91 361	0.15 498	0.67 307	0.88 471	0.08 389	0.01 286	0.44 429	0.06 399	0.82 342	0.46 429	0.01 517	0.00 1	0.03 559	0.00 1	0.30 554	0.20 296

SPS-STEREO	1.19 520	1.27 534	3.45 499	0.00 1	0.01 282	0.40 185	0.16 500	0.71 318	1.03 500	2.41 580	0.77 538	2.13 561	0.44 492	5.68 532	4.06 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 369	1.24 525
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	1.59 542	2.07 581	5.42 559	0.12 440	0.09 399	1.36 545	0.17 501	2.72 542	0.97 493	0.44 522	3.37 567	6.53 584	0.16 453	5.48 521	1.87 518	0.16 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 565	0.47 422

fast-acv-ft	0.34 230	0.71 439	4.20 531	0.06 403	0.01 282	0.28 141	0.17 501	0.11 147	0.34 179	0.00 1	0.00 1	0.08 276	0.09 425	0.13 165	0.27 351	0.01 517	0.00 1	0.03 559	0.01 400	0.27 537	0.04 103

ADCMid	1.62 543	1.76 563	8.67 582	0.04 378	0.03 346	1.61 553	0.17 501	1.49 430	1.15 543	0.88 550	0.57 530	0.86 498	0.69 512	1.18 357	12.53 602	0.01 517	0.00 1	0.29 596	0.08 458	0.20 512	0.24 327

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 506	0.65 423	4.67 543	0.54 545	0.58 529	1.03 402	0.18 504	0.99 357	0.54 220	0.48 525	5.23 576	1.13 523	0.95 531	0.52 311	0.65 458	0.01 517	0.59 456	0.00 1	0.25 572	0.11 424	0.85 498

DRaft	0.58 417	0.13 174	1.34 166	0.00 1	0.00 1	0.94 374	0.18 504	0.08 116	0.16 98	0.03 289	0.25 474	0.06 248	2.49 567	4.51 498	1.32 505	0.00 1	0.03 334	0.00 1	0.02 417	0.03 239	0.08 160

RAFT-345	0.52 369	0.07 49	1.75 311	0.11 435	0.07 388	1.17 518	0.18 504	0.21 212	0.78 362	0.00 1	0.01 286	0.09 284	0.01 185	5.87 536	0.19 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1

ccnet	0.59 422	0.26 268	2.24 402	0.01 320	0.08 396	0.70 301	0.18 504	1.35 415	0.43 197	0.45 523	0.66 534	0.13 306	0.38 489	3.57 456	1.09 492	0.01 517	0.00 1	0.02 549	0.00 1	0.03 239	0.16 258

riskmin	0.49 352	0.04 2	1.45 212	0.70 572	0.80 554	0.54 230	0.20 508	1.05 370	0.20 138	0.24 474	0.27 480	1.13 523	0.00 1	0.43 292	0.41 419	0.00 1	0.80 492	0.00 1	0.26 574	0.00 1	1.23 524

Anonymous_2	1.27 523	0.19 223	1.80 324	0.70 572	0.78 551	0.61 267	0.20 508	0.92 348	0.48 209	0.22 465	0.30 496	1.44 543	0.00 1	0.43 292	0.40 414	0.01 517	0.84 507	2.29 611	11.27 618	1.29 591	1.20 522

CIPLG	0.44 319	1.17 527	2.82 454	0.10 425	0.01 282	0.93 371	0.20 508	1.76 466	0.85 449	0.04 313	0.01 286	0.16 324	0.06 399	0.16 181	0.19 298	0.00 1	0.04 344	0.01 533	0.01 400	0.17 491	0.04 103

IPLGR_C	0.45 327	1.25 532	3.05 466	0.10 425	0.01 282	0.91 361	0.20 508	1.77 469	0.86 464	0.04 313	0.01 286	0.15 315	0.07 415	0.16 181	0.19 298	0.00 1	0.04 344	0.01 533	0.02 417	0.17 491	0.04 103

ACRE	0.45 327	1.14 525	3.22 476	0.12 440	0.00 1	0.90 358	0.20 508	1.77 469	0.84 424	0.04 313	0.01 286	0.15 315	0.06 399	0.16 181	0.18 283	0.00 1	0.03 334	0.01 533	0.02 417	0.17 491	0.04 103

Pruner-Stereo	0.22 144	0.09 109	1.50 223	0.23 494	0.00 1	1.10 482	0.20 508	0.17 197	0.78 362	0.03 289	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.04 90	0.21 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.01 56

RTS	4.38 588	2.34 588	44.27 612	0.33 518	0.13 425	3.83 582	0.21 514	2.51 522	1.22 556	1.82 570	0.01 286	1.95 554	0.21 465	16.90 607	10.87 598	0.00 1	0.27 399	0.00 1	0.00 1	0.27 537	0.44 410

RTSA	4.38 588	2.34 588	44.27 612	0.33 518	0.13 425	3.83 582	0.21 514	2.51 522	1.22 556	1.82 570	0.01 286	1.95 554	0.21 465	16.90 607	10.87 598	0.00 1	0.27 399	0.00 1	0.00 1	0.27 537	0.44 410

MSMD_ROB	2.26 561	0.47 362	2.67 443	0.01 320	0.00 1	5.00 588	0.21 514	1.35 415	1.87 574	6.37 597	8.46 590	7.34 590	4.30 588	4.84 503	1.91 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.30 360

DDVS	0.33 226	0.14 184	0.96 106	0.03 363	0.13 425	0.25 130	0.23 517	0.22 217	0.18 124	0.00 1	0.00 1	0.48 437	0.05 381	3.55 454	0.16 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.15 251

AIO-Stereo-zeroshot	0.74 469	0.49 372	4.66 542	0.08 415	0.61 536	0.82 333	0.24 518	1.47 427	0.11 54	0.55 529	0.10 449	2.30 565	0.81 526	0.64 328	0.31 367	0.00 1	0.53 448	0.00 1	0.29 585	0.11 424	0.59 457

IMH	3.15 578	1.88 570	3.60 508	2.20 600	0.66 539	5.10 589	0.24 518	6.87 596	4.29 589	2.29 577	7.42 583	6.28 582	3.90 581	7.15 588	3.65 550	4.34 610	0.14 379	0.05 573	0.00 1	2.16 597	0.76 482

coex-ft	8.51 604	3.17 604	75.56 618	0.00 1	0.00 1	0.18 105	0.25 520	0.14 178	19.76 609	39.57 617	4.11 570	4.60 579	9.69 602	4.10 478	7.91 584	0.02 539	0.07 363	0.00 1	0.02 417	0.13 442	0.91 501

HHNet	0.53 384	0.23 250	2.29 409	0.11 435	0.00 1	1.15 508	0.25 520	0.70 312	0.78 362	0.01 142	3.49 568	0.04 191	0.69 512	0.02 27	0.70 472	0.03 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.03 85

NF-Stereo	0.54 391	0.06 24	1.59 260	0.19 476	0.00 1	1.09 469	0.25 520	0.22 217	1.13 527	0.02 235	0.00 1	0.02 92	0.00 1	6.05 552	0.17 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1

OCTAStereo	0.54 391	0.06 24	1.59 260	0.19 476	0.00 1	1.09 469	0.25 520	0.22 217	1.13 527	0.02 235	0.00 1	0.02 92	0.00 1	6.03 550	0.18 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1

PSM-softLoss	0.55 399	0.06 24	1.89 342	0.27 502	0.00 1	1.08 453	0.25 520	0.12 158	1.06 508	0.03 289	0.01 286	0.02 92	0.01 185	5.92 541	0.18 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1

KMStereo	0.55 399	0.06 24	1.89 342	0.27 502	0.00 1	1.08 453	0.25 520	0.12 158	1.06 508	0.03 289	0.01 286	0.02 92	0.01 185	5.92 541	0.18 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1

RE-Stereo	0.54 391	0.06 24	1.59 260	0.19 476	0.00 1	1.09 469	0.25 520	0.22 217	1.13 527	0.02 235	0.00 1	0.02 92	0.00 1	6.05 552	0.17 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1

TVStereo	0.54 391	0.06 24	1.59 260	0.19 476	0.00 1	1.09 469	0.25 520	0.22 217	1.13 527	0.02 235	0.00 1	0.02 92	0.00 1	6.05 552	0.17 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 527	2.80 596	5.36 557	0.02 347	0.04 360	3.44 579	0.26 528	2.19 507	0.77 347	0.25 477	0.27 480	1.37 539	0.02 258	5.99 549	1.05 488	0.16 566	0.72 477	0.01 533	0.26 574	0.40 567	0.82 490

ADCPNet	1.58 541	1.00 507	8.71 583	0.01 320	0.19 444	2.69 569	0.26 528	1.15 382	0.54 220	0.04 313	0.02 388	1.41 541	1.76 551	2.52 399	9.78 594	0.00 1	0.46 427	0.00 1	0.64 605	0.07 346	0.34 375

Select-FE	0.66 449	0.50 382	4.37 536	0.19 476	0.45 503	0.91 361	0.27 530	0.83 339	0.24 155	0.63 536	0.00 1	1.95 554	0.49 498	0.48 305	0.43 424	0.00 1	0.38 417	0.00 1	0.32 590	0.01 83	0.74 479

AAGNet	0.99 503	0.08 90	1.59 260	0.15 454	0.27 476	1.14 507	0.27 530	0.06 92	0.78 362	0.01 142	0.00 1	0.01 29	0.97 532	3.60 458	10.81 597	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

pmcnn	2.36 566	0.83 469	6.15 570	0.33 518	0.84 559	0.35 172	0.27 530	2.18 506	1.42 561	0.48 525	7.35 582	14.60 606	0.75 520	5.45 520	5.37 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 484	0.63 472

WAO-6	2.63 570	1.16 526	3.22 476	0.00 1	0.00 1	3.86 584	0.28 533	6.13 593	7.35 596	0.60 533	6.78 580	7.62 593	2.68 569	6.42 572	6.11 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 491	0.12 218

TorneroNet-64	6.70 601	2.13 583	3.92 520	2.14 596	0.65 537	19.09 611	0.28 533	12.19 609	25.73 616	6.44 598	12.54 607	19.33 612	4.76 592	10.25 603	6.87 578	1.10 594	0.00 1	0.12 585	0.00 1	4.20 603	2.19 599

IGEV-RUCA	0.23 156	0.07 49	0.78 68	0.07 410	0.11 412	0.79 320	0.30 535	0.22 217	0.24 155	0.10 411	0.11 451	0.16 324	0.24 474	0.17 191	0.20 304	0.04 553	0.12 375	0.19 592	0.22 555	0.18 498	0.31 363

EGLCR-Stereo	0.43 310	0.07 49	1.21 146	0.58 553	0.65 537	1.64 554	0.31 536	1.15 382	0.19 136	0.43 521	0.02 388	0.00 1	0.02 258	0.38 277	0.14 256	0.00 1	0.66 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 518

RAFT_R40	0.54 391	0.06 24	1.55 243	0.06 403	0.15 432	1.10 482	0.31 536	0.31 252	0.78 362	0.02 235	0.03 401	0.07 265	0.29 479	5.98 546	0.10 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 162	0.07 49	1.16 138	0.06 403	0.02 326	1.08 453	0.31 536	0.04 64	0.75 297	0.02 235	0.00 1	0.00 1	1.22 543	0.03 72	0.03 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.05 123

ADCRef	1.10 515	1.10 520	4.78 548	0.02 347	0.02 326	0.87 349	0.31 536	0.76 329	0.88 471	0.71 542	0.17 463	0.18 338	0.80 524	2.63 406	8.56 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.11 206

MDST_ROB	1.73 550	0.11 143	3.61 509	0.13 447	0.15 432	5.47 592	0.31 536	4.97 588	0.87 468	6.33 596	1.52 557	1.03 510	1.19 542	6.22 563	2.13 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.60 461

NRIStereo	0.22 144	0.06 24	1.40 191	0.05 384	0.01 282	1.16 513	0.32 541	0.04 64	0.81 396	0.04 313	0.01 286	0.11 296	0.01 185	0.14 170	0.02 87	0.00 1	0.02 326	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.10 191

MSAF-DinoV2	2.22 560	3.82 608	9.11 585	0.48 540	0.02 326	1.03 402	0.33 542	3.27 569	1.84 573	0.29 487	0.26 475	2.47 567	1.95 558	8.97 597	6.43 575	0.00 1	0.01 315	0.05 573	0.70 607	1.62 593	1.80 574

Reg-Stereo(zero)	0.41 286	0.04 2	1.95 362	0.00 1	0.88 565	1.17 518	0.33 542	0.25 233	0.67 264	0.11 421	0.11 451	0.21 353	0.80 524	0.18 197	0.35 388	0.00 1	0.43 420	0.00 1	0.21 549	0.01 83	0.46 414

WAO-8	5.42 594	2.80 596	3.98 524	0.62 557	0.10 407	13.77 604	0.33 542	11.99 607	24.10 613	5.25 590	10.38 600	13.44 600	4.55 590	9.38 599	4.72 561	0.80 585	0.34 408	0.71 603	0.13 488	0.74 583	0.25 334

Venus	5.42 594	2.80 596	3.98 524	0.62 557	0.10 407	13.77 604	0.33 542	11.99 607	24.10 613	5.25 590	10.32 599	13.44 600	4.55 590	9.38 599	4.72 561	0.80 585	0.34 408	0.71 603	0.13 488	0.74 583	0.25 334

CRE-IMP	0.22 144	0.06 24	1.43 209	0.05 384	0.02 326	1.12 493	0.33 542	0.04 64	1.08 514	0.02 235	0.00 1	0.12 301	0.00 1	0.03 72	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.09 174

UGAM-zero	0.87 491	0.13 174	1.99 368	0.10 425	0.31 483	0.81 326	0.34 547	1.28 401	0.32 175	0.56 531	0.00 1	2.63 570	0.72 517	6.21 562	0.20 304	0.00 1	0.51 439	0.00 1	0.26 574	0.01 83	0.96 506

FCDSN-DC	2.93 575	0.54 399	2.88 458	0.00 1	0.01 282	1.78 560	0.36 548	2.20 508	1.51 563	8.28 603	10.99 602	11.61 597	8.55 599	5.36 518	4.05 555	0.02 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 325	0.48 425
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DSFCA	0.49 352	0.39 335	1.59 260	0.00 1	0.01 282	0.96 378	0.36 548	0.40 270	0.80 387	0.03 289	0.31 501	0.04 191	0.23 472	3.83 468	0.81 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.09 174

NaN_ROB	1.04 509	1.12 522	3.41 497	0.17 468	0.19 444	0.57 252	0.37 550	2.65 534	0.98 497	0.55 529	0.32 508	0.47 433	1.16 541	5.20 514	2.78 535	0.00 1	0.02 326	0.01 533	0.05 441	0.13 442	0.54 447

notaker	4.71 590	2.04 579	5.58 563	4.15 606	0.96 571	4.99 587	0.39 551	7.65 597	2.25 577	5.67 595	11.58 605	16.87 609	4.26 587	8.06 593	6.65 577	5.74 612	0.02 326	0.10 583	0.07 453	5.45 606	1.65 559

DisPM	0.22 144	0.09 109	1.74 304	0.11 435	0.00 1	1.16 513	0.40 552	0.08 116	0.68 266	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 133	0.04 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1

PFNet+	0.28 189	0.10 123	1.61 268	0.08 415	0.01 282	1.12 493	0.41 553	0.12 158	0.80 387	0.08 389	0.01 286	0.02 92	0.00 1	1.19 358	0.04 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1

IGEV-FE	0.56 408	0.12 157	3.25 479	0.16 459	0.47 506	0.54 230	0.45 554	0.53 287	0.38 185	0.70 540	0.49 524	1.06 513	0.49 498	0.36 261	0.32 372	0.00 1	0.37 414	0.00 1	0.13 488	0.03 239	1.33 529

KSHMR	3.98 586	1.95 577	4.86 551	3.06 603	1.84 600	5.37 590	0.45 554	9.03 602	13.93 606	2.07 574	9.17 594	7.12 587	2.12 561	5.60 525	3.40 547	2.12 602	0.44 423	0.53 601	0.23 557	4.01 602	2.35 603

TorneroNet	7.29 602	2.19 586	3.95 521	2.15 597	1.14 588	19.79 612	0.46 556	13.22 610	25.82 617	8.31 604	16.76 612	17.46 611	5.75 594	10.79 605	8.91 590	2.32 603	0.03 334	0.12 585	0.00 1	4.70 604	2.01 591

IGEV_Zeroshot_test	0.56 408	0.12 157	3.25 479	0.16 459	0.47 506	0.55 237	0.46 556	0.53 287	0.38 185	0.70 540	0.49 524	1.08 516	0.49 498	0.36 261	0.31 367	0.00 1	0.37 414	0.00 1	0.13 488	0.03 239	1.33 529

G-Net	1.24 521	0.34 314	3.85 518	0.05 384	0.48 510	1.68 556	0.46 556	0.23 226	0.44 199	1.33 563	8.94 593	2.28 564	0.79 523	2.37 388	1.18 494	0.01 517	0.03 334	0.02 549	0.09 467	0.07 346	0.11 206

CBMV_ROB	1.08 511	0.23 250	2.20 392	0.01 320	0.00 1	1.37 546	0.46 556	3.27 569	0.78 362	2.21 575	1.13 550	1.06 513	2.45 566	4.29 489	1.64 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.48 425

HBP-ISP	0.90 494	1.05 512	3.07 469	0.14 451	0.01 282	1.67 555	0.47 560	3.22 567	0.76 323	1.13 558	0.11 451	0.50 449	0.91 530	4.51 498	0.10 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.22 306

SST-Stereo	0.56 408	0.05 10	1.55 243	0.06 403	0.19 444	1.10 482	0.47 560	0.32 253	0.80 387	0.04 313	0.00 1	0.05 221	0.57 505	5.98 546	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

Dean	2.72 571	2.05 580	6.17 571	0.39 530	0.44 498	1.21 527	0.48 562	8.36 600	8.46 601	1.48 565	8.08 589	6.95 586	1.44 545	4.50 496	2.00 521	0.79 584	0.00 1	0.01 533	0.00 1	1.11 590	0.39 390

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 556	2.49 593	5.12 555	0.01 320	0.02 326	12.00 603	0.49 563	3.33 572	0.95 487	0.10 411	0.20 466	2.15 562	0.15 450	6.72 579	1.65 516	0.78 583	0.83 503	0.19 592	0.27 581	0.72 582	0.92 503

DEmStereo	0.76 473	0.10 123	1.95 362	0.04 378	0.00 1	0.80 324	0.50 564	0.06 92	0.76 323	0.05 333	0.72 537	0.02 92	3.33 577	5.67 531	1.24 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WAO-7	2.74 572	1.65 558	3.36 493	0.03 363	0.05 372	4.68 586	0.53 565	6.21 594	4.59 590	1.73 569	7.61 585	5.56 581	3.68 580	8.96 596	5.50 568	0.00 1	0.00 1	0.33 597	0.02 417	0.19 507	0.18 276

FC-DCNN v2	3.83 585	0.31 293	2.73 445	0.00 1	0.01 282	3.14 576	0.57 566	4.11 583	3.11 583	11.94 609	13.03 609	15.10 607	9.65 601	6.77 580	5.54 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.59 457

iRaft-Stereo_20w	0.77 477	0.13 174	2.90 459	0.63 560	0.50 514	1.18 521	0.58 567	2.56 526	0.71 277	0.85 549	0.05 419	0.78 490	1.02 534	0.82 342	0.76 475	0.00 1	0.52 442	0.00 1	0.14 496	0.02 183	1.25 527

FC-DCNN	3.67 583	0.32 299	2.78 452	0.00 1	0.01 282	3.09 575	0.58 567	3.68 577	3.04 582	11.64 608	12.38 606	13.84 604	9.79 603	6.23 564	5.39 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.60 461

WCMA_ROB	2.37 568	0.75 456	2.53 434	0.05 384	0.00 1	1.05 414	0.59 569	1.47 427	1.40 560	5.47 593	9.84 598	8.10 594	5.87 596	4.38 491	3.93 553	0.16 566	0.21 388	0.18 590	0.18 526	0.06 325	1.08 513

PAM_32	0.77 477	0.11 143	2.37 415	0.38 526	0.52 520	1.89 563	0.63 570	0.92 348	0.91 480	0.69 539	0.92 544	2.58 569	0.85 527	0.72 337	0.48 435	0.00 1	0.51 439	0.00 1	0.27 581	0.01 83	0.58 456

SGM-Forest	1.08 511	0.45 355	1.80 324	0.02 347	0.07 388	1.09 469	0.65 571	2.57 528	0.85 449	1.33 563	0.92 544	1.36 538	1.62 549	5.94 543	2.34 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.52 439
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.99 557	2.50 594	10.09 590	0.00 1	0.01 282	0.87 349	0.66 572	1.81 479	0.89 476	2.57 582	0.11 451	1.41 541	0.26 476	2.62 405	15.48 606	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 442	0.43 405

CSAN	1.34 529	1.48 552	4.78 548	0.15 454	0.08 396	0.71 303	0.68 573	2.81 548	1.12 525	0.96 554	2.86 563	0.79 491	1.67 550	5.61 527	2.61 533	0.01 517	0.01 315	0.00 1	0.00 1	0.15 469	0.26 343

PAM	0.76 473	0.11 143	2.04 377	0.38 526	0.44 498	2.22 567	0.69 574	1.01 359	0.71 277	0.74 543	0.95 547	2.76 572	0.70 516	0.70 336	0.46 429	0.00 1	0.50 435	0.00 1	0.26 574	0.01 83	0.50 431

HanzoNet	13.47 610	5.89 610	14.41 599	5.91 612	2.90 606	8.50 598	0.74 575	13.81 611	20.12 610	26.53 615	28.55 616	34.06 614	26.75 616	26.27 617	15.82 607	11.42 615	4.01 613	3.29 612	3.94 613	9.72 614	6.77 613

SuperB	1.87 555	1.70 559	10.02 589	0.02 347	0.01 282	0.87 349	0.75 576	2.15 505	0.87 468	0.05 333	0.05 419	0.33 393	0.87 529	5.17 512	5.60 570	0.01 517	0.00 1	0.02 549	0.01 400	8.38 612	0.42 399

UNDER WATER	6.65 600	1.86 569	10.48 592	4.84 609	2.74 605	8.59 599	0.76 577	8.83 601	22.15 612	4.99 588	6.27 579	15.66 608	10.39 605	9.52 601	9.42 591	3.50 606	0.05 354	1.34 608	0.03 432	7.17 611	4.42 610

CBMV	0.80 485	0.46 359	2.11 383	0.00 1	0.00 1	0.84 341	0.76 577	3.17 564	0.84 424	0.61 535	0.00 1	1.23 527	1.88 556	2.46 395	0.97 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 346	0.56 455
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCP+	1.56 539	1.51 554	8.93 584	0.01 320	0.03 346	1.27 538	0.77 579	1.03 364	0.95 487	0.02 235	0.01 286	0.95 505	1.02 534	0.48 305	14.01 603	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 417	0.15 251

SANet	2.30 565	1.58 556	5.68 564	0.03 363	0.04 360	2.78 570	0.82 580	2.99 556	8.32 600	1.70 568	4.04 569	4.26 576	4.02 583	5.90 538	3.42 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 369	0.37 386

aanetorigin	0.91 495	0.59 410	3.76 516	0.11 435	0.12 418	0.40 185	0.90 581	0.15 182	0.23 149	3.44 585	1.19 553	0.35 402	1.96 559	2.81 414	1.30 502	0.02 539	0.00 1	0.02 549	0.05 441	0.28 544	0.47 422

MeshStereo	2.79 573	0.86 477	3.12 473	0.02 347	0.02 326	1.51 548	0.91 582	3.50 575	1.54 565	11.28 607	7.62 586	11.49 596	2.94 572	6.81 582	3.45 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 544	0.39 390
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM_RVC	2.03 558	0.49 372	2.04 377	0.27 502	0.17 439	3.07 574	1.00 583	2.70 539	1.62 567	5.12 589	3.09 566	4.77 580	4.08 584	7.38 592	2.86 537	0.21 571	0.23 390	0.20 594	0.23 557	0.28 544	0.84 494
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AnyNet_C32	1.69 548	2.27 587	8.60 581	0.12 440	0.19 444	1.68 556	1.08 584	1.06 373	0.74 287	1.28 562	0.45 520	0.21 353	0.57 505	2.99 423	11.73 600	0.02 539	0.00 1	0.06 577	0.00 1	0.20 512	0.55 453

IMH-64-1	2.28 562	1.45 549	2.87 456	2.19 598	0.59 531	2.82 571	1.58 585	5.84 591	1.16 546	1.09 556	4.77 573	2.07 558	2.42 564	5.90 538	3.91 551	4.00 607	0.04 344	0.02 549	0.00 1	2.07 595	0.82 490

IMH-64	2.28 562	1.45 549	2.87 456	2.19 598	0.59 531	2.82 571	1.58 585	5.84 591	1.16 546	1.09 556	4.77 573	2.07 558	2.42 564	5.90 538	3.91 551	4.00 607	0.04 344	0.02 549	0.00 1	2.07 595	0.82 490

UNDER WATER-64	7.33 603	2.16 585	12.17 595	4.84 609	3.62 607	17.94 609	1.74 587	9.16 603	21.94 611	5.53 594	5.01 575	17.03 610	11.84 607	9.72 602	8.83 589	2.09 601	0.04 344	1.54 610	0.16 513	6.89 609	4.37 609

EDNetEfficient	2.95 576	0.33 305	20.38 604	0.19 476	0.83 557	1.00 389	1.95 588	0.58 294	5.15 591	8.01 602	1.79 560	0.93 504	4.16 586	3.66 463	9.80 595	0.00 1	0.03 334	0.00 1	0.06 446	0.05 296	0.13 226

ktn	5.26 593	1.94 575	3.97 523	3.50 605	1.06 583	8.17 597	2.01 589	9.53 604	16.88 607	5.28 592	12.55 608	13.68 602	4.08 584	8.46 595	4.61 560	5.84 613	0.02 326	0.00 1	0.00 1	2.63 599	0.92 503

PSM-AAD	0.53 384	0.04 2	1.38 183	0.06 403	0.00 1	1.20 526	2.11 590	0.17 197	0.78 362	0.01 142	0.44 519	0.14 308	3.94 582	0.23 215	0.06 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.02 75

ELAS	3.20 580	0.48 367	3.06 468	0.19 476	0.06 381	7.89 596	2.23 591	3.33 572	4.19 588	8.91 606	9.70 597	4.40 578	7.69 598	4.25 485	6.87 578	0.00 1	0.04 344	0.03 559	0.04 437	0.12 436	0.48 425
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	1.70 549	1.00 507	5.82 567	0.07 410	0.04 360	2.14 566	2.27 592	1.26 399	1.09 516	1.55 566	1.08 549	1.23 527	1.53 548	2.38 390	12.21 601	0.01 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 436	0.16 258

LSM	4.80 591	1.52 555	19.84 603	4.35 608	38.64 614	0.85 345	2.31 593	0.86 341	1.78 571	3.14 584	3.02 564	0.62 464	0.69 512	3.61 460	1.28 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 442	13.38 616

AnyNet_C01	2.55 569	3.02 602	19.30 602	0.15 454	0.18 441	2.97 573	2.35 594	1.56 437	1.47 562	1.01 555	0.81 540	1.23 527	0.76 522	4.28 488	10.78 596	0.04 553	0.00 1	0.07 580	0.00 1	0.35 559	0.61 465

GrayStereo	0.52 369	0.03 1	1.36 172	0.10 425	0.00 1	1.13 502	2.57 595	0.32 253	1.03 500	0.00 1	0.00 1	0.08 276	3.66 579	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.17 264

FTStereo	0.82 488	0.06 24	1.88 341	0.12 440	0.00 1	1.15 508	2.70 596	0.16 193	0.84 424	0.16 444	5.80 577	0.36 407	2.49 567	0.53 312	0.01 50	0.07 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.00 1

FINET	2.05 559	1.88 570	5.76 566	0.81 584	0.99 576	3.54 580	3.33 597	3.89 579	3.81 586	0.89 551	1.55 558	1.21 526	2.31 562	4.20 484	2.42 531	0.81 588	1.36 597	0.00 1	0.21 549	0.27 537	1.80 574

DGSMNet	1.31 527	0.55 403	3.74 515	0.80 583	1.48 597	1.60 552	3.41 598	1.72 455	0.54 220	0.01 142	0.78 539	0.48 437	0.23 472	3.16 433	0.55 445	0.98 591	1.26 596	1.34 608	1.11 610	1.06 588	1.41 539

THIR-Stereo	0.94 497	0.33 305	1.66 283	0.00 1	0.01 282	0.55 237	3.72 599	0.13 172	0.18 124	0.10 411	1.46 556	0.74 486	2.82 570	5.60 525	1.39 509	0.00 1	0.00 1	0.02 549	0.00 1	0.02 183	0.03 85

LE_ROB	10.29 606	1.64 557	11.96 594	1.47 590	1.36 596	3.30 578	4.79 600	5.05 589	42.09 618	51.68 618	13.28 610	14.08 605	25.92 614	7.21 590	21.19 614	0.05 556	0.06 358	0.13 588	0.19 532	0.08 369	0.35 381

EAI-Stereo	0.98 501	0.06 24	1.09 130	0.17 468	0.67 540	1.19 525	4.84 601	2.67 535	0.91 480	0.95 553	4.52 572	0.30 384	0.53 504	0.57 316	0.46 429	0.00 1	0.07 363	0.00 1	0.29 585	0.01 83	0.34 375

DStereoO	1.82 554	0.45 355	4.23 532	2.07 595	2.17 603	1.05 414	5.01 602	3.03 557	2.21 576	0.06 361	0.94 546	0.22 359	5.13 593	1.06 353	3.29 546	1.49 597	1.40 600	0.00 1	0.43 599	0.27 537	1.85 580

SGM+DAISY	4.17 587	2.85 600	8.55 580	1.77 592	1.74 599	5.81 593	5.49 603	2.88 552	3.97 587	7.67 600	7.66 587	7.25 588	7.42 597	6.92 586	7.09 580	1.14 595	1.57 606	0.11 584	0.59 604	0.56 576	2.43 605

PWCK	2.83 574	2.64 595	10.25 591	0.23 494	0.02 326	3.59 581	5.56 604	3.75 578	3.56 585	0.75 547	4.42 571	3.35 574	1.86 554	9.10 598	4.03 554	0.44 578	0.01 315	0.00 1	0.00 1	2.72 600	0.29 352

CrosDoStereo	1.11 516	0.16 201	1.64 275	0.00 1	0.05 372	0.66 287	5.65 605	0.70 312	0.54 220	0.25 477	1.18 551	0.19 346	2.94 572	6.48 575	1.58 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 325	0.08 160

DeepStereo_LL	1.11 516	0.16 201	1.64 275	0.00 1	0.05 372	0.66 287	5.65 605	0.70 312	0.54 220	0.25 477	1.18 551	0.19 346	2.94 572	6.48 575	1.58 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 325	0.08 160

DStereoFS	5.85 597	4.29 609	5.99 568	4.33 607	3.76 608	8.84 600	5.79 607	6.55 595	8.81 602	4.72 587	7.16 581	7.29 589	17.75 611	10.78 604	6.48 576	2.53 604	3.57 612	0.05 573	3.06 612	0.63 579	4.51 611

MultiAttention	3.74 584	0.15 194	1.48 217	0.27 502	1.14 588	25.31 613	6.04 608	3.51 576	0.76 323	0.01 142	2.10 561	2.11 560	0.20 464	23.89 613	3.08 542	0.07 559	0.00 1	0.46 600	0.74 608	1.72 594	1.79 573

MANE	11.54 609	2.46 592	6.07 569	2.50 602	2.04 601	16.31 607	6.95 609	17.25 614	24.11 615	23.59 614	31.25 618	30.75 613	25.07 613	18.16 610	16.24 610	1.28 596	1.98 608	0.15 589	1.07 609	0.46 572	3.04 607

ELAS_RVC	3.35 581	0.45 355	4.75 545	0.25 498	0.07 388	1.56 551	7.12 610	2.23 510	5.68 593	7.77 601	7.71 588	6.55 585	10.27 604	5.63 529	6.24 574	0.00 1	0.04 344	0.03 559	0.01 400	0.11 424	0.48 425
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	10.58 607	2.80 596	7.93 579	1.86 593	1.59 598	17.97 610	9.39 611	11.57 606	12.75 605	21.30 613	18.68 614	40.07 615	22.22 612	21.60 611	15.86 608	0.99 592	1.53 605	0.06 577	0.52 601	0.47 573	2.43 605

MADNet++	10.85 608	2.36 590	10.00 588	8.59 613	4.61 610	16.78 608	10.26 612	10.11 605	7.51 597	17.63 611	18.35 613	12.04 598	17.73 610	24.51 614	20.75 613	8.81 614	6.67 615	4.84 613	2.67 611	5.77 607	6.96 614

DStereoSA	5.70 596	2.09 582	9.16 586	3.43 604	5.08 611	5.41 591	10.28 613	5.20 590	6.11 594	2.27 576	13.77 611	2.48 568	14.20 609	6.83 583	9.62 592	2.07 600	4.80 614	0.18 590	4.60 614	1.01 587	5.48 612

DPSimNet_ROB	9.66 605	7.29 611	17.52 600	4.88 611	6.56 612	10.41 602	12.88 614	8.12 599	9.88 604	14.26 610	11.22 603	12.39 599	14.01 608	11.20 606	14.85 605	5.50 611	6.97 616	5.75 614	5.94 616	5.31 605	8.26 615

BEATNet-Init1	15.75 612	8.48 612	36.75 606	2.06 594	2.07 602	33.60 615	14.96 615	17.15 613	19.08 608	30.69 616	28.08 615	43.61 616	25.98 615	25.17 616	20.68 612	0.80 585	1.17 589	0.36 599	0.51 600	1.53 592	2.28 601

JetBlue	6.27 598	3.44 605	18.17 601	0.00 1	2.21 604	30.58 614	17.31 616	4.77 587	1.07 511	0.74 543	2.25 562	6.31 583	5.82 595	18.12 609	9.68 593	0.10 565	0.01 315	0.00 1	0.00 1	3.12 601	1.61 556

JetRed	14.06 611	19.59 613	43.42 611	1.43 589	1.30 595	55.87 616	28.29 617	13.94 612	7.85 599	8.61 605	8.73 591	13.68 602	10.59 606	24.60 615	30.87 615	0.27 573	0.69 469	0.62 602	0.03 432	6.63 608	4.19 608

TCMNet-wrong-test	39.54 615	63.38 625	48.73 615	81.81 624	79.70 624	57.23 617	48.25 618	31.99 617	5.36 592	19.52 612	29.10 617	57.71 617	33.81 617	46.65 618	46.93 618	17.06 618	2.02 610	7.62 615	0.68 606	65.24 622	47.97 622

HaxPig	95.45 631	97.64 631	88.42 624	97.81 637	99.08 638	77.94 618	74.31 619	96.67 631	99.54 628	99.87 632	99.92 629	99.60 633	99.75 629	91.22 629	87.67 627	99.94 639	99.97 634	99.98 635	99.99 635	99.96 639	99.80 638

PML	71.00 622	88.39 629	73.68 617	82.04 625	74.55 620	83.63 621	76.92 620	72.05 622	85.95 624	89.82 628	84.57 623	90.63 628	58.80 619	91.54 631	73.58 622	95.93 637	2.38 611	86.91 630	6.48 617	84.07 631	18.14 617

MEDIAN_ROB	93.48 628	98.75 632	96.24 626	90.99 628	90.62 631	85.89 622	77.23 621	92.20 627	89.67 625	95.04 629	94.93 627	96.04 629	93.85 628	90.48 628	87.58 626	98.40 638	95.87 625	99.62 633	98.78 631	98.85 638	98.49 637

AVERAGE_ROB	98.51 633	99.16 633	95.72 625	100.00 639	100.00 640	93.61 627	82.61 622	100.00 633	99.97 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	99.73 633	99.43 630	100.00 641	100.00 639	100.00 636	100.00 636	100.00 641	100.00 640

RSGM-EC	76.71 623	51.00 617	38.98 608	72.55 621	77.73 621	78.14 619	85.35 623	79.92 623	82.09 622	82.21 626	88.66 624	79.17 625	70.44 621	70.50 621	67.81 620	90.81 629	96.97 626	82.39 628	87.69 625	76.31 627	75.52 624

acva	76.71 623	51.00 617	38.98 608	72.55 621	77.73 621	78.14 619	85.35 623	79.92 623	82.09 622	82.21 626	88.66 624	79.17 625	70.44 621	70.50 621	67.81 620	90.81 629	96.97 626	82.39 628	87.69 625	76.31 627	75.52 624

xxxxx1	63.64 619	58.31 619	78.27 619	43.96 614	49.40 616	92.70 624	92.25 625	60.45 619	69.51 619	73.81 623	76.39 619	77.95 622	76.95 623	71.68 623	77.08 623	36.01 621	37.36 620	48.24 622	62.44 621	47.16 619	42.90 619

tt_ll	63.64 619	58.31 619	78.27 619	43.96 614	49.40 616	92.70 624	92.25 625	60.45 619	69.51 619	73.81 623	76.39 619	77.95 622	76.95 623	71.68 623	77.08 623	36.01 621	37.36 620	48.24 622	62.44 621	47.16 619	42.90 619

ff	63.64 619	58.31 619	78.27 619	43.96 614	49.40 616	92.70 624	92.25 625	60.45 619	69.51 619	73.81 623	76.39 619	77.95 622	76.95 623	71.68 623	77.08 623	36.01 621	37.36 620	48.24 622	62.44 621	47.16 619	42.90 619

test_example2	97.59 632	99.97 634	99.93 629	99.80 638	99.96 639	98.80 628	99.76 628	91.09 626	100.00 633	100.00 633	100.00 630	89.37 627	86.85 626	99.31 632	96.67 628	99.97 640	99.51 633	92.94 632	97.98 630	99.99 640	99.94 639

USTest	58.12 618	43.63 614	41.85 610	60.45 617	67.22 619	98.85 629	99.88 629	90.22 625	98.00 627	67.60 619	90.12 626	66.95 619	69.04 620	61.69 620	57.27 619	4.12 609	35.22 619	16.39 619	21.99 620	39.59 616	32.41 618

RAFT-FEzeroshot	99.04 636	100.00 636	100.00 632	96.04 634	98.74 636	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 633	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	93.08 631	99.99 636	100.00 636	100.00 636	95.42 634	97.47 633

RAFT-FE	99.04 636	100.00 636	100.00 632	96.04 634	98.74 636	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 633	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	93.08 631	99.99 636	100.00 636	100.00 636	95.42 634	97.47 633

FlowAnything	99.09 639	100.00 636	100.00 632	95.88 630	98.58 633	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 633	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	93.36 636	100.00 639	100.00 636	100.00 636	96.09 637	97.87 636

Selective-RAFT-Error	99.05 638	100.00 636	100.00 632	96.31 636	98.73 635	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 633	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	93.08 631	100.00 639	100.00 636	100.00 636	95.40 632	97.58 635

Anonymous_1	89.55 627	74.57 626	97.70 627	74.52 623	78.35 623	100.00 632	100.00 630	98.05 632	99.77 629	96.85 631	99.38 628	97.67 631	99.78 630	91.23 630	98.87 629	81.02 624	97.18 628	59.55 625	84.83 624	74.77 626	86.89 626

tt	48.09 616	0.07 49	27.39 605	1.35 588	0.00 1	100.00 632	100.00 630	100.00 633	96.65 626	0.15 441	0.01 286	97.98 632	87.03 627	2.52 399	99.87 631	82.90 625	94.64 624	16.21 618	20.93 619	33.72 615	0.29 352

CasAABBNet	99.03 635	100.00 636	100.00 632	96.02 633	98.70 634	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 633	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	93.08 631	99.99 636	100.00 636	100.00 636	95.40 632	97.41 632

LSM0	98.99 634	99.97 634	100.00 632	95.58 629	98.52 632	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 633	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	93.32 635	99.97 634	100.00 636	100.00 636	95.80 636	96.62 631

DPSMNet_ROB	81.42 626	61.07 623	99.95 630	61.38 619	87.01 628	99.15 631	100.00 630	95.87 629	99.99 631	73.35 622	100.00 630	71.18 621	100.00 631	77.40 627	99.98 632	35.68 620	97.47 632	34.71 621	99.89 633	44.74 618	89.65 628

DGTPSM_ROB	81.37 625	61.03 622	99.95 630	61.17 618	86.95 627	99.14 630	100.00 630	95.87 629	99.99 631	73.32 621	100.00 630	71.15 620	100.00 631	77.35 626	99.98 632	35.35 619	97.41 631	34.62 620	99.89 633	44.61 617	89.54 627

DPSM_ROB	93.70 629	78.60 627	100.00 632	83.05 626	85.63 625	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 633	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	88.93 626	97.35 629	74.49 626	94.98 628	81.33 629	89.69 629

DPSM	93.70 629	78.60 627	100.00 632	83.05 626	85.63 625	100.00 632	100.00 630	100.00 633	100.00 633	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	88.93 626	97.35 629	74.49 626	94.98 628	81.33 629	89.69 629

ccccc		90.96 630		100.00 639	100.00 640	87.89 623		95.50 628		96.70 630		96.32 630		99.79 634		100.00 641	100.00 639	99.83 634	99.29 632	100.00 641

Low-res two-view benchmark