Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.06 7	0.12 163	0.99 118	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.00 1	0.04 68	0.07 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.24 170	0.12 163	1.17 147	0.00 1	0.04 368	2.64 578	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.02 245	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.07 137	0.23 334	0.00 1	0.06 370	0.01 543	0.02 429	0.01 85	0.29 358

BridgeDepth_RVC	0.05 5	0.14 190	0.31 9	0.00 1	0.00 1	0.17 109	0.00 1	0.03 45	0.22 153	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.06 127	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.30 220	0.11 150	0.31 9	0.00 1	0.00 1	0.21 118	0.00 1	2.62 543	2.43 589	0.01 151	0.00 1	0.06 255	0.04 353	0.01 6	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.17 268

WQFJX1	0.36 258	0.15 200	0.32 14	0.00 1	0.00 1	0.17 109	0.02 401	3.41 584	2.64 590	0.01 151	0.00 1	0.10 300	0.05 391	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.17 268

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

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

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

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

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

LCMNet	0.15 76	0.05 11	0.39 22	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.00 1	0.02 20	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.36 270	0.34 390	0.00 1	0.52 455	0.00 1	0.18 536	0.00 1	0.96 517

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

NLCSM	0.41 298	0.23 256	0.41 26	0.00 1	0.00 1	0.25 137	0.03 427	1.36 427	1.82 582	0.01 151	0.00 1	0.11 305	0.10 440	3.44 459	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 495	0.18 280

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

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

BridgeDepth	0.06 7	0.19 229	0.48 29	0.00 1	0.00 1	0.26 141	0.00 1	0.04 68	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.05 228	0.00 1	0.07 137	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.48 357	0.12 163	0.95 107	0.63 571	0.96 581	1.07 449	0.00 1	0.55 300	1.14 544	0.02 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 261	0.57 459	0.02 550	0.91 538	0.00 1	0.00 1	0.15 480	2.09 603

GS-Stereo							0.00 1	0.55 300	1.14 544	0.02 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 261	0.57 459	0.02 550	0.91 538	0.00 1	0.00 1	0.15 480	2.09 603

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

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

DDF-Stereo	0.22 151	0.08 93	0.94 104	0.18 477	0.26 480	0.04 42	0.01 326	0.15 194	0.16 104	0.05 344	0.00 1	0.06 255	0.00 1	0.75 349	0.45 438	0.03 560	0.70 485	0.00 1	0.08 470	0.00 1	0.52 447

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.04 4	0.05 11	0.40 25	0.00 1	0.00 1	0.06 54	0.00 1	0.10 149	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 26	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.16 88	0.09 116	0.78 73	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 1	0.08 38	0.01 151	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.34 261	0.03 122	0.00 1	0.95 563	0.00 1	0.09 479	0.00 1	0.62 474

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

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

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

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

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

4.5_new	0.15 76	0.06 26	0.78 73	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.02 20	0.15 89	0.02 245	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.37 276	0.03 122	0.00 1	0.94 559	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.42 406

4.5w-stereo	0.15 76	0.06 26	0.78 73	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.02 20	0.15 89	0.02 245	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.37 276	0.03 122	0.00 1	0.94 559	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.42 406

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

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

2.5w	0.17 97	0.08 93	0.92 101	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 1	0.15 89	0.01 151	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.24 226	0.03 122	0.00 1	0.99 570	0.00 1	0.24 579	0.00 1	0.62 474

2.75w_new	0.18 112	0.08 93	0.90 100	0.00 1	0.05 380	0.11 77	0.00 1	0.01 1	0.11 56	0.01 151	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.37 276	0.21 317	0.00 1	0.93 552	0.00 1	0.23 568	0.00 1	0.55 461

3.25w_new	0.15 76	0.07 51	0.77 65	0.00 1	0.07 396	0.11 77	0.00 1	0.02 20	0.06 29	0.01 151	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.22 219	0.03 122	0.00 1	0.88 526	0.00 1	0.17 527	0.00 1	0.53 450

3.25w	0.15 76	0.07 51	0.77 65	0.00 1	0.07 396	0.11 77	0.00 1	0.02 20	0.06 29	0.01 151	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.22 219	0.03 122	0.00 1	0.88 526	0.00 1	0.17 527	0.00 1	0.53 450

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

G2L-Stereo_test	0.45 338	0.88 495	2.16 393	0.00 1	0.00 1	0.64 285	0.03 427	0.47 287	0.23 158	0.01 151	0.00 1	0.56 469	0.00 1	3.31 451	0.29 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 453	0.24 333

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

S2M2_L	0.08 13	0.04 2	0.56 33	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.14 190	0.76 333	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.02 26	0.08 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.05 5	0.07 51	0.25 3	0.00 1	0.00 1	0.24 135	0.00 1	0.03 45	0.34 187	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.21 145	0.07 51	0.36 20	0.48 551	0.89 576	0.01 17	0.00 1	0.08 124	1.15 553	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.00 1	0.22 219	0.05 182	0.00 1	0.80 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 106

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

AIO-test2	0.43 321	1.13 534	1.82 333	0.34 528	0.22 464	0.56 254	0.01 326	1.30 415	0.77 358	0.00 1	0.00 1	0.19 355	0.04 353	0.91 361	0.05 182	0.89 599	0.06 370	0.00 1	0.01 412	0.07 356	0.22 311

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

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

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

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

fffft	0.12 48	0.25 268	0.74 58	0.00 1	0.00 1	0.25 137	0.00 1	0.03 45	0.32 183	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.02 26	0.25 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 480	0.31 369
1: 1. 1
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SMoEStereo_RVC	0.12 48	0.36 330	0.71 53	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.00 1	0.03 45	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 192	0.02 26	0.23 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.29 358

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

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

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fffy	0.18 112	0.26 274	0.87 97	0.18 477	0.37 495	0.26 141	0.00 1	0.06 99	0.17 115	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.00 1	0.02 26	0.02 95	0.00 1	0.15 394	0.00 1	0.00 1	0.10 428	1.16 529

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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rvit_stereo_0082	0.08 13	0.16 207	0.59 38	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.00 1	0.01 1	0.72 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.33 237	0.41 346	1.90 351	0.07 417	0.49 519	0.78 328	0.00 1	0.30 259	0.80 398	0.02 245	0.00 1	0.62 474	0.02 268	0.42 299	0.06 200	0.00 1	0.25 409	0.00 1	0.17 527	0.00 1	0.25 340

test_for_model	0.25 185	0.08 93	2.29 414	0.35 533	0.31 489	0.84 349	0.00 1	0.05 87	0.17 115	0.04 323	0.00 1	0.06 255	0.00 1	0.05 118	0.07 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.64 481

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.10 26	0.10 130	0.81 81	0.00 1	0.00 1	0.82 342	0.00 1	0.14 190	0.13 67	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.29 209	0.17 221	1.53 241	0.00 1	0.01 290	0.83 345	0.00 1	2.07 512	0.24 164	0.00 1	0.00 1	0.48 447	0.29 489	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 244

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-IGEV	0.28 202	0.11 150	1.31 169	0.64 573	0.60 545	0.27 146	0.00 1	0.05 87	0.56 238	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.03 320	0.25 228	0.25 348	0.00 1	0.79 500	0.00 1	0.07 465	0.06 335	0.62 474

CASS	0.10 26	0.08 93	1.10 139	0.00 1	0.00 1	0.13 99	0.01 326	0.15 194	0.18 131	0.21 471	0.00 1	0.02 96	0.02 268	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.03 88
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.10 26	0.06 26	1.25 156	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.27 255	0.06 29	0.00 1	0.00 1	0.23 372	0.00 1	0.04 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88

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

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

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

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

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

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

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

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

ADStereo(finetuned)	0.42 306	0.51 395	2.79 463	0.00 1	0.00 1	1.04 419	0.00 1	1.90 498	0.85 460	0.10 422	0.00 1	0.04 199	0.72 527	0.04 93	0.12 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.25 340

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

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

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

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

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

RAFT+CT+SA	0.38 275	0.74 460	1.84 337	0.02 354	0.27 482	1.12 502	0.00 1	0.91 357	0.75 305	0.00 1	0.00 1	0.27 386	0.01 192	0.56 324	0.00 1	0.00 1	0.16 395	0.00 1	0.30 598	0.13 453	0.42 406

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

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

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

IGEV-Stereo	0.41 298	0.21 245	1.53 241	0.43 547	0.55 530	1.07 449	0.00 1	0.11 155	0.56 238	0.34 514	0.00 1	0.01 29	0.05 391	0.47 311	0.03 122	0.00 1	0.81 508	0.00 1	0.11 490	0.08 379	1.81 586
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.60 437	0.85 485	1.83 334	0.01 326	0.59 541	0.31 158	0.00 1	0.72 330	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.10 300	0.01 192	6.12 568	0.03 122	0.00 1	0.12 388	0.00 1	0.00 1	0.24 541	0.26 349

psmg	0.29 209	0.07 51	0.98 115	0.00 1	0.00 1	1.07 449	0.00 1	1.92 503	0.82 414	0.00 1	0.00 1	0.35 412	0.03 320	0.06 127	0.51 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.01 59

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

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

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

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

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

GLC_STEREO	0.06 7	0.07 51	0.85 94	0.00 1	0.00 1	0.07 62	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 192	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.03 88

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

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

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

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

AASNet	0.40 293	0.98 510	2.57 445	0.00 1	0.00 1	0.93 380	0.01 326	0.79 345	0.82 414	0.01 151	0.00 1	0.38 427	0.02 268	0.62 337	0.43 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 568	0.14 244

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 112	0.07 51	1.40 196	0.05 391	0.01 290	1.08 462	0.07 478	0.05 87	0.75 305	0.02 245	0.00 1	0.05 228	0.00 1	0.03 74	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.99 513	0.08 93	1.59 264	0.15 461	0.27 482	1.14 516	0.27 540	0.06 99	0.78 373	0.01 151	0.00 1	0.01 29	0.97 542	3.60 468	10.81 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LMCR-Stereo	0.38 275	0.65 431	1.77 317	0.00 1	0.00 1	0.82 342	0.00 1	2.33 523	0.84 435	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.04 353	0.29 251	0.72 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.01 59

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.14 66	0.90 501	1.71 302	0.00 1	0.00 1	0.03 37	0.00 1	0.04 68	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.02 268	0.02 26	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.21 145	0.08 93	1.39 194	0.00 1	0.12 423	0.63 282	0.00 1	1.32 418	0.15 89	0.01 151	0.00 1	0.09 293	0.00 1	0.11 165	0.04 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 568	0.01 85	0.08 165

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.12 48	0.07 51	0.76 59	0.00 1	0.00 1	1.06 429	0.00 1	0.25 245	0.14 72	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.02 26	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.01 59
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	0.27 198	0.19 229	1.51 233	0.00 1	0.00 1	1.01 401	0.00 1	1.02 372	0.77 358	0.00 1	0.00 1	0.24 375	0.04 353	0.27 240	0.22 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.07 146

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.28 202	0.19 229	1.62 276	0.00 1	0.00 1	1.11 497	0.00 1	1.67 459	0.74 295	0.01 151	0.00 1	0.01 29	0.07 425	0.01 6	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.13 232
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
STTStereo	0.33 237	0.49 378	2.91 471	0.00 1	0.00 1	0.83 345	0.03 427	0.28 256	0.16 104	0.02 245	0.00 1	0.20 360	0.03 320	1.52 381	0.08 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.03 88

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.22 151	0.06 26	1.64 279	0.00 1	0.00 1	0.76 325	0.00 1	1.57 448	0.17 115	0.02 245	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 26	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.57 425	0.08 93	1.74 309	0.00 1	0.00 1	0.63 282	0.00 1	4.21 594	0.71 285	0.14 446	0.00 1	0.21 362	0.03 320	3.43 458	0.05 182	0.01 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 196
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.63 448	0.53 399	2.18 395	0.00 1	0.00 1	0.57 261	0.00 1	1.34 423	0.85 460	0.04 323	0.00 1	0.85 506	0.04 353	5.13 519	0.77 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.27 355

PA-Net	0.72 474	0.91 502	3.91 529	0.03 370	0.07 396	0.87 358	0.02 401	0.78 342	0.83 423	0.01 151	0.00 1	0.43 437	0.06 409	5.10 518	1.30 512	0.01 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.12 224
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.77 488	0.99 514	2.18 395	0.07 417	0.00 1	1.09 478	0.01 326	3.10 571	0.75 305	0.01 151	0.00 1	0.14 317	0.01 192	5.65 540	0.34 390	0.56 590	0.00 1	0.21 605	0.00 1	0.17 502	0.02 78

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 338	0.72 454	3.22 486	0.00 1	0.02 334	0.95 386	0.00 1	0.70 323	0.26 169	0.03 299	0.00 1	0.34 406	0.10 440	2.45 404	0.12 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.03 88
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.26 192	0.61 424	1.59 264	0.00 1	0.00 1	1.00 399	0.00 1	0.26 252	0.39 199	0.01 151	0.00 1	0.42 436	0.02 268	0.84 356	0.07 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.04 106

HITNet	0.31 230	0.97 509	2.32 419	0.00 1	0.00 1	0.24 135	0.01 326	1.38 429	0.37 192	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.02 268	0.05 118	0.19 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.41 402
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.25 185	0.09 116	1.34 173	0.00 1	0.00 1	0.26 141	0.00 1	1.95 504	0.75 305	0.00 1	0.00 1	0.30 394	0.01 192	0.14 176	0.13 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.05 127
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.53 395	0.22 253	2.52 440	0.00 1	0.00 1	0.58 265	0.03 427	1.62 455	0.99 508	0.05 344	0.00 1	0.48 447	0.00 1	3.88 482	0.08 216	0.00 1	0.05 366	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.06 140

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.30 220	0.19 229	1.19 151	0.00 1	0.00 1	0.81 336	0.00 1	0.92 359	0.84 435	0.00 1	0.00 1	0.50 459	0.02 268	1.27 375	0.10 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 435	0.05 127
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.52 380	0.35 325	2.75 459	0.03 370	0.09 406	0.60 269	0.00 1	1.72 465	0.84 435	0.01 151	0.00 1	0.18 347	0.04 353	3.27 449	0.23 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.25 340

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.80 496	0.46 365	2.11 388	0.00 1	0.00 1	0.84 349	0.76 587	3.17 574	0.84 435	0.61 545	0.00 1	1.23 537	1.88 566	2.46 405	0.97 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.56 463
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Hybrid-DGEV-03	0.25 185	0.68 438	1.54 245	0.00 1	0.00 1	0.98 392	0.02 401	0.73 333	0.18 131	0.08 400	0.01 296	0.06 255	0.03 320	0.09 155	0.11 241	0.00 1	0.07 375	0.00 1	0.00 1	0.21 530	0.23 322

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HART	0.44 330	0.33 312	1.50 227	0.29 516	0.86 571	0.06 54	0.00 1	0.15 194	1.16 556	0.07 386	0.01 296	0.25 378	0.01 192	0.20 209	0.25 348	0.00 1	1.42 611	0.00 1	0.00 1	0.21 530	1.93 598

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.16 88	0.10 130	0.97 113	0.02 354	0.00 1	1.04 419	0.01 326	0.07 114	0.75 305	0.01 151	0.01 296	0.16 333	0.04 353	0.07 137	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.35 248	0.37 334	3.29 492	0.00 1	0.00 1	0.51 230	0.03 427	0.74 335	0.76 333	0.01 151	0.01 296	0.09 293	0.04 353	0.88 358	0.13 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.04 106

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

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

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

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

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

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

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

raft_robust	0.73 477	0.81 472	1.55 248	0.00 1	0.22 464	0.68 305	0.00 1	2.56 536	0.75 305	0.01 151	0.01 296	1.12 532	1.15 550	4.56 510	0.14 265	0.00 1	0.71 487	0.00 1	0.15 513	0.08 379	0.11 212

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.18 112	0.32 306	0.94 104	0.00 1	0.00 1	0.03 37	0.00 1	1.17 396	0.76 333	0.00 1	0.01 296	0.31 397	0.03 320	0.03 74	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.29 209	0.49 378	1.56 253	0.00 1	0.56 534	0.87 358	0.02 401	0.18 215	0.17 115	0.01 151	0.01 296	0.25 378	0.01 192	0.04 93	0.01 52	0.00 1	1.23 601	0.00 1	0.00 1	0.18 509	0.18 280

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.15 76	0.10 130	1.55 248	0.00 1	0.00 1	1.01 401	0.00 1	0.15 194	0.15 89	0.00 1	0.01 296	0.04 199	0.00 1	0.02 26	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 106
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CFNet_pseudo	0.24 170	0.13 180	1.40 196	0.00 1	0.01 290	0.96 387	0.00 1	1.08 386	0.16 104	0.00 1	0.01 296	0.48 447	0.35 495	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 212

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet	0.30 220	0.44 355	1.74 309	0.01 326	0.00 1	1.06 429	0.10 496	0.23 238	0.83 423	0.02 245	0.01 296	0.70 493	0.00 1	0.08 148	0.41 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.17 268

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.63 448	1.05 522	3.03 474	0.00 1	0.00 1	1.16 522	0.01 326	2.03 510	0.75 305	0.00 1	0.01 296	0.28 389	0.04 353	4.13 490	0.10 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.05 127
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
TDLM	0.60 437	0.76 469	1.77 317	0.05 391	0.00 1	1.10 491	0.01 326	0.51 293	0.79 388	0.34 514	0.01 296	0.27 386	0.22 480	5.44 529	0.35 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 480	0.19 296

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

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

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

DPSNet	1.65 556	0.46 365	7.31 584	0.30 518	0.11 418	1.54 559	0.01 326	4.48 596	1.14 544	0.11 432	0.01 296	0.82 503	3.51 588	5.89 547	5.84 581	0.02 550	0.29 415	0.03 569	0.23 568	0.23 540	0.59 465

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.16 88	0.05 11	1.22 154	0.00 1	0.01 290	1.01 401	0.09 492	0.28 256	0.17 115	0.00 1	0.02 399	0.07 274	0.01 192	0.21 212	0.05 182	0.00 1	0.01 327	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.09 179
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.23 164	0.19 229	1.56 253	0.00 1	0.00 1	1.07 449	0.02 401	0.73 333	0.15 89	0.00 1	0.02 399	0.11 305	0.08 431	0.44 306	0.16 281	0.01 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.09 179

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

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

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 170	0.10 130	0.73 56	0.12 447	0.04 368	0.96 387	0.00 1	0.20 221	0.21 150	0.32 508	0.03 412	0.54 467	0.02 268	0.37 276	0.43 434	0.00 1	0.27 412	0.00 1	0.20 554	0.01 85	0.15 255

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MSKI-zero shot	0.34 241	0.12 163	1.70 300	0.55 558	0.44 505	1.10 491	0.03 427	0.91 357	0.22 153	0.22 475	0.05 431	0.06 255	0.00 1	0.16 187	0.04 166	0.00 1	0.87 525	0.00 1	0.18 536	0.02 189	0.22 311

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADLNet2	0.61 442	0.68 438	2.76 460	0.00 1	0.00 1	0.90 367	0.01 326	0.82 348	0.92 494	0.00 1	0.07 447	1.45 554	0.02 268	4.04 485	0.13 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 523	0.11 212

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

GREAT-IGEV	0.47 352	0.20 238	1.52 236	0.34 528	1.09 596	0.56 254	0.00 1	0.06 99	0.58 256	0.32 508	0.08 451	0.01 29	0.01 192	0.33 258	0.43 434	0.00 1	1.43 612	0.00 1	0.17 527	0.09 405	2.28 611
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
UniTT-Stereo	0.11 40	0.20 238	1.58 262	0.00 1	0.00 1	0.10 73	0.02 401	0.07 114	0.05 17	0.00 1	0.08 451	0.02 96	0.01 192	0.03 74	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 405	0.00 1

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

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

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

BUS	0.38 275	0.07 51	0.98 115	0.00 1	0.00 1	1.88 571	0.00 1	2.67 545	0.82 414	0.30 500	0.09 454	0.64 480	0.00 1	0.06 127	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

AIO-Stereo-zeroshot	0.74 480	0.49 378	4.66 552	0.08 422	0.61 546	0.82 342	0.24 528	1.47 437	0.11 56	0.55 539	0.10 460	2.30 575	0.81 536	0.64 338	0.31 377	0.00 1	0.53 461	0.00 1	0.29 595	0.11 435	0.59 465

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

Reg-Stereo(zero)	0.41 298	0.04 2	1.95 367	0.00 1	0.88 575	1.17 527	0.33 552	0.25 245	0.67 272	0.11 432	0.11 462	0.21 362	0.80 534	0.18 203	0.35 398	0.00 1	0.43 433	0.00 1	0.21 559	0.01 85	0.46 421

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.63 448	0.82 474	3.34 499	0.03 370	0.03 354	1.04 419	0.01 326	1.03 375	0.31 181	0.14 446	0.19 475	0.64 480	0.05 391	3.67 474	1.18 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.07 146
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 566	2.49 603	5.12 565	0.01 326	0.02 334	12.00 613	0.49 573	3.33 582	0.95 498	0.10 422	0.20 477	2.15 572	0.15 460	6.72 589	1.65 526	0.78 593	0.83 515	0.19 602	0.27 591	0.72 594	0.92 514

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

qqq	0.49 363	0.28 283	1.37 184	0.00 1	0.49 519	0.14 102	0.00 1	1.23 404	1.14 544	0.07 386	0.31 511	0.01 29	0.00 1	1.38 379	0.69 479	0.00 1	1.06 581	0.00 1	0.19 542	0.03 248	1.44 551

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

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

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

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

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

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

GANet-ADL	0.20 136	0.12 163	1.43 214	0.00 1	0.01 290	0.84 349	0.00 1	0.40 281	0.17 115	0.00 1	0.36 521	0.35 412	0.00 1	0.09 155	0.14 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.12 224

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.19 530	1.27 544	3.45 509	0.00 1	0.01 290	0.40 194	0.16 510	0.71 329	1.03 510	2.41 590	0.77 548	2.13 571	0.44 502	5.68 542	4.06 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 379	1.24 535
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	1.31 537	0.55 410	3.74 525	0.80 594	1.48 607	1.60 562	3.41 608	1.72 465	0.54 228	0.01 151	0.78 549	0.48 447	0.23 482	3.16 443	0.55 455	0.98 601	1.26 606	1.34 618	1.11 620	1.06 600	1.41 549

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.08 521	0.45 361	1.80 329	0.02 354	0.07 396	1.09 478	0.65 581	2.57 538	0.85 460	1.33 573	0.92 554	1.36 548	1.62 559	5.94 553	2.34 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.52 447
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoO	1.82 564	0.45 361	4.23 542	2.07 606	2.17 613	1.05 424	5.01 612	3.03 567	2.21 586	0.06 371	0.94 556	0.22 368	5.13 603	1.06 363	3.29 556	1.49 607	1.40 610	0.00 1	0.43 609	0.27 549	1.85 590

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

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

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

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

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

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

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

otaku	0.77 488	1.78 574	3.28 491	0.09 429	0.13 431	0.88 366	0.05 463	0.78 342	0.76 333	0.03 299	1.37 564	1.03 520	0.14 456	2.73 419	1.34 517	0.06 569	0.04 356	0.01 543	0.00 1	0.63 591	0.34 381

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.03 568	0.49 378	2.04 382	0.27 509	0.17 445	3.07 584	1.00 593	2.70 549	1.62 577	5.12 599	3.09 576	4.77 590	4.08 594	7.38 602	2.86 547	0.21 582	0.23 403	0.20 604	0.23 568	0.28 556	0.84 505
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.59 552	2.07 591	5.42 569	0.12 447	0.09 406	1.36 555	0.17 511	2.72 552	0.97 503	0.44 532	3.37 577	6.53 594	0.16 463	5.48 531	1.87 528	0.16 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 577	0.47 429

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.74 561	1.83 576	4.79 560	0.81 595	0.29 485	0.67 302	0.03 427	1.46 435	1.75 580	0.65 547	5.98 588	2.38 576	2.95 585	6.77 590	2.70 544	0.69 591	0.37 427	0.04 581	0.19 542	0.27 549	0.24 333
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
UNDER WATER	6.65 610	1.86 579	10.48 602	4.84 619	2.74 615	8.59 609	0.76 587	8.83 611	22.15 622	4.99 598	6.27 589	15.66 618	10.39 615	9.52 611	9.42 601	3.50 616	0.05 366	1.34 618	0.03 444	7.17 622	4.42 620

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	2.79 583	0.86 487	3.12 483	0.02 354	0.02 334	1.51 558	0.91 592	3.50 585	1.54 575	11.28 617	7.62 596	11.49 606	2.94 582	6.81 592	3.45 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 556	0.39 397
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM+DAISY	4.17 597	2.85 610	8.55 590	1.77 603	1.74 609	5.81 603	5.49 613	2.88 562	3.97 597	7.67 610	7.66 597	7.25 598	7.42 607	6.92 596	7.09 590	1.14 605	1.57 616	0.11 594	0.59 614	0.56 588	2.43 615

ELAS_RVC	3.35 591	0.45 361	4.75 555	0.25 505	0.07 396	1.56 561	7.12 620	2.23 520	5.68 603	7.77 611	7.71 598	6.55 595	10.27 614	5.63 539	6.24 584	0.00 1	0.04 356	0.03 569	0.01 412	0.11 435	0.48 432
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	2.72 581	2.05 590	6.17 581	0.39 541	0.44 505	1.21 536	0.48 572	8.36 610	8.46 611	1.48 575	8.08 599	6.95 596	1.44 555	4.50 506	2.00 531	0.79 594	0.00 1	0.01 543	0.00 1	1.11 602	0.39 397

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	3.20 590	0.48 373	3.06 478	0.19 483	0.06 389	7.89 606	2.23 601	3.33 582	4.19 598	8.91 616	9.70 607	4.40 588	7.69 608	4.25 495	6.87 588	0.00 1	0.04 356	0.03 569	0.04 449	0.12 447	0.48 432
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WCMA_ROB	2.37 578	0.75 466	2.53 441	0.05 391	0.00 1	1.05 424	0.59 579	1.47 437	1.40 570	5.47 603	9.84 608	8.10 604	5.87 606	4.38 501	3.93 563	0.16 577	0.21 401	0.18 600	0.18 536	0.06 335	1.08 523

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

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

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

FCDSN-DC	2.93 585	0.54 406	2.88 468	0.00 1	0.01 290	1.78 570	0.36 558	2.20 518	1.51 573	8.28 613	10.99 612	11.61 607	8.55 609	5.36 528	4.05 565	0.02 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.48 432
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSimNet_ROB	9.66 615	7.29 621	17.52 610	4.88 621	6.56 622	10.41 612	12.88 624	8.12 609	9.88 614	14.26 620	11.22 613	12.39 609	14.01 618	11.20 616	14.85 615	5.50 621	6.97 626	5.75 624	5.94 626	5.31 616	8.26 625

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

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

FC-DCNN	3.67 593	0.32 306	2.78 462	0.00 1	0.01 290	3.09 585	0.58 577	3.68 587	3.04 592	11.64 618	12.38 616	13.84 614	9.79 613	6.23 574	5.39 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 189	0.60 469

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

ktn	5.26 603	1.94 585	3.97 533	3.50 615	1.06 593	8.17 607	2.01 599	9.53 614	16.88 617	5.28 602	12.55 618	13.68 612	4.08 594	8.46 605	4.61 570	5.84 623	0.02 338	0.00 1	0.00 1	2.63 610	0.92 514

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark