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

depth_test_26	0.07 13	0.04 3	0.41 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 204	0.75 380	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63

Anonymus	0.10 33	0.05 17	0.35 27	0.00 1	0.00 1	0.22 167	0.00 1	0.03 62	0.10 90	0.00 1	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.03 109	0.21 388	0.11 662	0.40 491	0.00 1	0.01 470	0.01 107	0.53 486

PhaseNet	0.07 13	0.06 44	0.45 44	0.00 1	0.00 1	0.09 89	0.00 1	0.04 94	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.06 324	0.00 1	0.08 188	0.04 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.42 442

LGCAT	0.33 311	0.04 3	0.33 23	0.01 378	0.00 1	0.92 462	0.00 1	0.24 318	0.05 31	0.05 409	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.47 378	0.20 381	0.51 678	1.54 704	0.00 1	0.00 1	0.00 1	2.14 697

TestStereo_HL3	0.49 447	0.61 495	5.38 654	0.00 1	0.00 1	0.31 211	0.00 1	0.33 345	0.16 160	0.03 358	0.00 1	0.01 39	0.00 1	2.98 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86

MCSU-Stereo	0.32 300	0.06 44	1.07 169	0.00 1	0.60 625	0.42 269	0.00 1	0.11 223	0.66 344	0.07 464	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.57 397	0.23 409	0.00 1	1.14 682	0.00 1	0.21 637	0.01 107	1.26 612

derf	0.12 59	0.03 1	0.52 49	0.10 499	0.21 531	0.31 211	0.00 1	0.02 24	0.13 119	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.15 230	0.07 253	0.00 1	0.15 452	0.00 1	0.04 511	0.00 1	0.75 537

mm2	0.13 78	0.04 3	0.31 14	0.00 1	0.00 1	0.06 67	0.00 1	0.02 24	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.17 248	0.18 353	0.00 1	0.52 520	0.00 1	0.21 637	0.00 1	0.88 571

mm1	0.13 78	0.04 3	0.31 14	0.00 1	0.00 1	0.06 67	0.00 1	0.06 147	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.17 248	0.18 353	0.00 1	0.52 520	0.00 1	0.21 637	0.00 1	0.88 571

qqai	0.18 156	0.04 3	0.52 49	0.15 535	0.24 551	0.34 235	0.00 1	0.06 147	0.13 119	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.15 230	0.13 308	0.00 1	0.50 510	0.00 1	0.16 596	0.00 1	1.18 601

MGA	0.11 48	0.07 77	0.68 73	0.01 378	0.00 1	0.03 46	0.00 1	0.03 62	0.04 5	0.06 443	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.30 311	0.16 338	0.00 1	0.54 534	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.17 289

CAR	0.14 93	0.08 123	1.06 166	0.01 378	0.00 1	0.27 194	0.00 1	0.04 94	0.07 64	0.06 443	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.28 307	0.16 338	0.00 1	0.54 534	0.00 1	0.14 575	0.01 107	0.16 281

MSE-Stereo	0.14 93	0.07 77	1.06 166	0.01 378	0.00 1	0.27 194	0.00 1	0.04 94	0.07 64	0.06 443	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.30 311	0.16 338	0.00 1	0.54 534	0.00 1	0.14 575	0.01 107	0.16 281

monster-pro	0.20 185	0.07 77	0.83 116	0.00 1	0.00 1	0.22 167	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.08 479	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.47 378	0.24 417	0.00 1	0.90 611	0.00 1	0.32 686	0.00 1	0.80 550

PointNet	0.13 78	0.05 17	0.36 31	0.00 1	0.02 375	0.24 180	0.00 1	0.03 62	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.02 48	0.19 371	0.00 1	0.48 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 595

TS12	0.09 30	0.06 44	0.35 27	0.00 1	0.00 1	0.44 280	0.00 1	0.02 24	0.76 410	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.02 48	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

DF	0.26 253	0.08 123	0.92 132	0.34 611	0.31 568	0.30 207	0.00 1	1.30 500	0.12 112	0.02 304	0.03 496	0.04 255	0.00 1	0.38 353	0.31 458	0.00 1	0.59 540	0.00 1	0.16 596	0.00 1	0.26 374

LiteMatch*	0.12 59	0.05 17	0.40 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 24	0.10 90	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.15 230	0.21 388	0.00 1	0.50 510	0.00 1	0.14 575	0.00 1	0.84 561

DN	0.39 362	0.06 44	1.75 379	0.58 650	0.38 577	0.31 211	0.00 1	0.25 320	0.12 112	0.16 539	0.28 585	0.05 291	0.00 1	0.75 423	0.63 550	0.13 663	0.50 510	0.00 1	0.19 617	0.00 1	1.73 655

aanet-new-90k	0.23 220	0.48 431	2.49 514	0.00 1	0.19 516	0.13 138	0.00 1	0.01 1	0.05 31	0.05 409	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	1.19 602

aanet-new-60k	0.24 228	0.52 464	2.67 531	0.00 1	0.13 486	0.34 235	0.00 1	0.03 62	0.05 31	0.06 443	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.96 582

aanet-new-70k	0.17 134	0.47 425	1.52 292	0.00 1	0.28 562	0.17 150	0.00 1	0.04 94	0.06 51	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.76 542

aanet-new-78k	0.28 266	0.46 419	2.84 544	0.00 1	0.19 516	0.11 112	0.00 1	0.02 24	0.04 5	0.05 409	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.19 371	0.00 1	0.63 545	0.00 1	0.00 1	0.02 240	1.11 595

aanet-new-40k	0.21 196	0.46 419	2.13 465	0.05 448	0.16 504	0.10 102	0.00 1	0.03 62	0.04 5	0.03 358	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.02 48	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	1.25 609

aanet-new-36k	0.21 196	0.60 491	1.92 425	0.25 584	0.17 509	0.15 143	0.00 1	0.05 126	0.05 31	0.08 479	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.10 201	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.75 537

aanet-new-34k	0.16 120	0.59 486	1.49 277	0.00 1	0.12 477	0.09 89	0.00 1	0.02 24	0.04 5	0.03 358	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.03 109	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.79 549

aanet-32k-new	0.19 173	0.67 513	1.74 371	0.00 1	0.10 464	0.24 180	0.00 1	0.04 94	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.95 581

aanet-new-32k	0.17 134	0.50 452	1.75 379	0.00 1	0.16 504	0.09 89	0.00 1	0.04 94	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.01 17	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.73 534

aanet-new-30k	0.17 134	0.50 452	1.75 379	0.00 1	0.16 504	0.09 89	0.00 1	0.04 94	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.01 17	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.73 534

aanet-new-28k	0.21 196	0.56 479	2.26 487	0.00 1	0.16 504	0.09 89	0.00 1	0.02 24	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.04 130	0.06 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 631	0.01 107	0.68 526

GCAP-Stereo-DPT26K	0.28 266	0.48 431	2.23 480	0.10 499	0.25 552	0.09 89	0.00 1	0.04 94	0.45 279	0.06 443	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.24 281	0.20 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 596	0.02 240	1.33 613

aanet-new-24k	0.14 93	0.50 452	1.45 268	0.00 1	0.29 563	0.12 129	0.00 1	0.03 62	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 585	0.02 240	0.17 289

aanet-new-22k	0.24 228	0.55 477	2.27 488	0.21 573	0.20 525	0.11 112	0.00 1	0.05 126	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.32 320	0.01 69	0.00 1	0.06 424	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.98 586

aanet-new-16k	0.18 156	0.46 419	1.97 441	0.00 1	0.13 486	0.10 102	0.00 1	0.01 1	0.06 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.71 532

aanet-new-10k	0.17 134	0.49 441	1.39 243	0.11 512	0.22 537	0.39 256	0.00 1	0.05 126	0.13 119	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.01 17	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.64 521

aanet-new-12k	0.14 93	0.11 185	1.49 277	0.00 1	0.05 423	0.34 235	0.00 1	0.05 126	0.10 90	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.01 17	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.56 500

aanet-new-14k	0.13 78	0.18 278	1.52 292	0.00 1	0.00 1	0.10 102	0.00 1	0.02 24	0.09 81	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.65 522

aanet-new-8k	0.16 120	0.39 396	1.58 319	0.00 1	0.14 495	0.11 112	0.00 1	0.09 204	0.13 119	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.69 529

aanet-new	0.14 93	0.16 258	1.67 350	0.00 1	0.12 477	0.08 85	0.00 1	0.07 169	0.07 64	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.68 526

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 59	0.15 246	1.45 268	0.10 499	0.19 516	0.10 102	0.00 1	0.09 204	0.10 90	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.20 324

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.11 48	0.07 77	0.81 107	0.11 512	0.00 1	0.36 247	0.00 1	0.08 185	0.12 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.68 526

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.19 173	0.15 246	2.06 456	0.05 448	0.08 453	0.10 102	0.00 1	0.02 24	0.11 97	0.06 443	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.01 17	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 686	0.00 1	0.86 569

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.17 134	0.13 224	1.90 418	0.08 482	0.05 423	0.08 85	0.00 1	0.05 126	0.04 5	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 565	0.01 107	0.92 577

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 59	0.12 201	0.84 122	0.08 482	0.07 442	0.09 89	0.00 1	0.02 24	0.07 64	0.06 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 686	0.00 1	0.78 547

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.12 59	0.12 201	0.81 107	0.00 1	0.00 1	0.87 440	0.00 1	0.07 169	0.06 51	0.01 189	0.00 1	0.05 291	0.00 1	0.02 48	0.05 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.27 382

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.12 59	0.11 185	0.98 152	0.00 1	0.00 1	0.67 382	0.00 1	0.09 204	0.04 5	0.01 189	0.00 1	0.06 324	0.00 1	0.02 48	0.10 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.28 387

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.12 59	0.12 201	0.94 136	0.00 1	0.00 1	0.82 423	0.00 1	0.05 126	0.04 5	0.01 189	0.00 1	0.06 324	0.00 1	0.02 48	0.10 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.26 374

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 120	0.15 246	1.33 218	0.09 494	0.10 464	0.09 89	0.00 1	0.03 62	0.08 71	0.01 189	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.17 455	0.00 1	0.30 681	0.00 1	0.76 542

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.11 48	0.10 162	0.69 75	0.05 448	0.10 464	0.42 269	0.00 1	0.04 94	0.06 51	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.14 221	0.06 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.57 502

RT-Monster	0.12 59	0.06 44	0.94 136	0.01 378	0.02 375	0.24 180	0.00 1	0.07 169	0.68 348	0.04 387	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.22 336

PipStereo	0.25 244	0.05 17	0.20 1	0.36 617	0.67 634	0.01 20	0.00 1	0.06 147	0.77 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 214	0.00 1	0.00 1	1.01 656	0.00 1	0.00 1	0.01 107	1.78 668

PSi22b	0.25 244	0.05 17	0.21 3	0.37 619	0.66 632	0.02 30	0.00 1	0.05 126	0.78 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 214	0.00 1	0.00 1	1.00 655	0.00 1	0.00 1	0.01 107	1.77 663

LACA3	0.03 2	0.10 162	0.21 3	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.04 94	0.10 90	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

Foundation-i1c-attn	0.26 253	0.06 44	0.62 64	0.28 595	0.42 585	0.04 53	0.00 1	0.03 62	0.45 279	0.05 409	0.00 1	0.06 324	0.00 1	0.31 317	0.25 426	0.00 1	0.89 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.70 649

Foundation-i1b	0.22 206	0.05 17	0.69 75	0.14 531	0.07 442	0.02 30	0.00 1	0.01 1	0.47 282	0.05 409	0.00 1	0.08 364	0.00 1	0.32 320	0.16 338	0.00 1	0.89 607	0.00 1	0.00 1	0.01 107	1.39 619

Foundation-i1a	0.26 253	0.05 17	0.62 64	0.25 584	0.45 591	0.05 60	0.01 406	0.01 1	0.50 291	0.05 409	0.00 1	0.07 352	0.00 1	0.30 311	0.19 371	0.00 1	0.92 625	0.00 1	0.00 1	0.01 107	1.75 657

DepthFocus	0.04 5	0.05 17	0.47 45	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.13 252	0.05 31	0.01 189	0.01 376	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Foundation-i32	0.32 300	0.05 17	0.54 53	0.51 641	0.81 652	0.06 67	0.00 1	0.07 169	1.08 609	0.00 1	0.02 482	0.01 39	0.00 1	0.37 342	0.18 353	0.00 1	0.95 645	0.00 1	0.00 1	0.01 107	1.78 668

GeoVLM	0.12 59	0.05 17	0.31 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 24	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.18 257	0.20 381	0.00 1	0.52 520	0.00 1	0.21 637	0.00 1	0.85 566

LACA1	0.08 19	0.27 334	0.28 9	0.00 1	0.00 1	0.32 218	0.00 1	0.04 94	0.69 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 109	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

Test_v1	0.03 2	0.07 77	0.30 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 62	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.02 48	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.19 319

gcap_with_dpt	0.13 78	0.10 162	0.96 147	0.00 1	0.00 1	0.83 427	0.00 1	0.10 216	0.05 31	0.01 189	0.00 1	0.05 291	0.00 1	0.02 48	0.04 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.39 432

BLMT-Stereo	0.07 13	0.04 3	0.35 27	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.00 1	0.04 94	0.74 370	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 215

Pro-Stereo	0.07 13	0.05 17	0.33 23	0.00 1	0.00 1	0.61 354	0.00 1	0.06 147	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.01 17	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 637	0.00 1	0.07 163

WQFJA1++	0.74 566	0.05 17	1.56 310	0.36 617	0.46 594	0.16 145	0.00 1	0.03 62	0.44 275	2.34 676	0.00 1	0.17 425	0.00 1	0.32 320	0.21 388	0.03 640	0.84 596	0.00 1	0.29 678	7.08 713	0.46 458

BStereo	0.12 59	0.12 201	1.17 190	0.00 1	0.04 411	0.22 167	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.02 304	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.07 176	0.23 409	0.00 1	0.06 424	0.01 632	0.02 489	0.01 107	0.29 391

MatchStereo	0.06 10	0.12 201	0.99 156	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.04 94	0.07 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	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
Anonymus123	0.24 228	0.12 201	1.17 190	0.00 1	0.04 411	2.64 667	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.02 304	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.07 176	0.23 409	0.00 1	0.06 424	0.01 632	0.02 489	0.01 107	0.29 391

BridgeDepth_RVC	0.05 8	0.14 236	0.31 14	0.00 1	0.00 1	0.17 150	0.00 1	0.03 62	0.22 210	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.06 165	0.03 159	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
MonSter++	0.12 59	0.04 3	0.31 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 24	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.17 248	0.20 381	0.00 1	0.52 520	0.00 1	0.21 637	0.00 1	0.86 569

LCMNet	0.15 108	0.05 17	0.39 34	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.02 24	0.14 128	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.36 336	0.34 472	0.00 1	0.52 520	0.00 1	0.18 611	0.00 1	0.96 582

CSFM-Stereo	0.14 93	0.05 17	0.30 11	0.00 1	0.00 1	0.26 189	0.00 1	0.02 24	0.13 119	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.21 267	0.29 445	0.00 1	0.53 529	0.00 1	0.17 603	0.00 1	0.83 559

VIP-Stereo	0.25 244	0.54 473	1.25 199	0.00 1	0.15 498	0.58 342	0.01 406	0.08 185	0.75 380	0.05 409	0.00 1	0.05 291	0.00 1	0.19 261	0.14 320	0.00 1	0.80 579	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.38 430

GEAStereo	0.45 419	0.12 201	0.95 141	0.74 677	0.96 671	1.07 538	0.00 1	0.25 320	0.47 282	0.27 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 327	0.57 541	0.00 1	1.05 660	0.00 1	0.00 1	0.15 562	2.10 693

BridgeDepth	0.06 10	0.19 283	0.48 46	0.00 1	0.00 1	0.26 189	0.00 1	0.04 94	0.14 128	0.00 1	0.00 1	0.05 291	0.00 1	0.07 176	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	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	0.48 441	0.12 201	0.95 141	0.63 659	0.96 671	1.07 538	0.00 1	0.55 381	1.14 630	0.02 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 327	0.57 541	0.02 629	0.91 619	0.00 1	0.00 1	0.15 562	2.09 691

GS-Stereo							0.00 1	0.55 381	1.14 630	0.02 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 327	0.57 541	0.02 629	0.91 619	0.00 1	0.00 1	0.15 562	2.09 691

gasm-f	0.50 456	0.25 322	1.34 219	0.74 677	1.09 686	1.06 517	0.04 536	0.25 320	0.47 282	0.27 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.53 391	0.66 558	0.00 1	1.05 660	0.00 1	0.00 1	0.22 619	2.10 693

DLNR-FE	21.35 714	48.23 716	86.23 725	95.96 735	88.10 734	0.32 218	0.00 1	18.50 716	0.52 295	0.04 387	0.01 376	0.00 1	0.00 1	0.31 317	0.07 253	15.96 716	0.91 619	0.00 1	0.21 637	70.24 727	1.39 619

DDF-Stereo	0.22 206	0.08 123	0.94 136	0.18 552	0.26 556	0.04 53	0.01 406	0.15 263	0.16 160	0.05 409	0.00 1	0.06 324	0.00 1	0.75 423	0.45 520	0.03 640	0.70 558	0.00 1	0.08 535	0.00 1	0.52 483

252Zero-FE	0.23 220	0.06 44	0.76 85	0.01 378	0.09 457	0.13 138	0.00 1	0.03 62	0.53 298	0.82 645	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.25 284	0.37 490	0.00 1	0.94 641	0.00 1	0.25 664	0.01 107	0.41 438

Zero-FE251	0.27 262	0.09 148	1.56 310	0.03 427	0.10 464	0.37 252	0.00 1	0.12 237	0.06 51	1.25 659	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.12 210	0.25 426	0.00 1	0.51 517	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.91 575

MonStereo	0.20 185	0.07 77	0.83 116	0.00 1	0.00 1	0.22 167	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.07 464	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.47 378	0.24 417	0.00 1	0.90 611	0.00 1	0.32 686	0.00 1	0.80 550

Wavelet-MonSter	0.20 185	0.06 44	0.95 141	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.03 62	0.13 119	0.06 443	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.41 363	0.30 452	0.00 1	0.92 625	0.00 1	0.23 650	0.00 1	0.77 546

Monster-pub-eth3d	0.20 185	0.07 77	0.83 116	0.00 1	0.00 1	0.22 167	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.08 479	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.48 383	0.24 417	0.00 1	0.90 611	0.00 1	0.32 686	0.00 1	0.80 550

Monster-pub-mixall	0.13 78	0.07 77	0.60 63	0.00 1	0.00 1	0.05 60	0.00 1	0.04 94	0.03 1	0.05 409	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.24 281	0.26 436	0.00 1	0.96 648	0.00 1	0.13 565	0.00 1	0.18 303

Replicate-Monster	0.17 134	0.12 201	0.77 91	0.00 1	0.11 472	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.14 128	0.05 409	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.43 367	0.00 1	0.00 1	0.98 650	0.00 1	0.11 556	0.00 1	0.60 508

zero-FE	0.28 266	0.08 123	1.62 334	0.22 577	0.38 577	0.00 1	0.00 1	0.15 263	0.16 160	0.23 565	0.05 516	0.06 324	0.00 1	0.69 418	0.42 514	0.04 645	0.71 560	0.00 1	0.19 617	0.00 1	0.54 492

FlowAnything_test	0.02 1	0.11 185	0.20 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.04 94	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

GASTEREO	0.41 377	0.49 441	0.99 156	0.78 681	1.02 679	0.57 338	0.02 486	0.15 263	0.55 305	0.03 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 342	0.21 388	0.01 607	0.92 625	0.00 1	0.17 603	0.06 412	1.87 683

MSCF	0.41 377	0.50 452	1.00 161	0.78 681	1.02 679	0.56 329	0.01 406	0.15 263	0.55 305	0.03 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 336	0.22 401	0.01 607	0.92 625	0.00 1	0.19 617	0.06 412	1.88 684

z-ln-s-r	0.92 592	1.04 607	4.07 621	0.00 1	0.00 1	0.32 218	0.01 406	2.23 607	0.97 588	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.00 1	4.86 602	4.48 658	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 516	0.16 281

S2M2_XL	0.04 5	0.05 17	0.40 37	0.00 1	0.00 1	0.06 67	0.00 1	0.10 216	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.02 48	0.03 159	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	0.16 120	0.09 148	0.78 99	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.01 1	0.08 71	0.01 189	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.34 327	0.03 159	0.00 1	0.95 645	0.00 1	0.09 544	0.00 1	0.62 513

asd	0.14 93	0.07 77	0.85 125	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.03 62	0.05 31	0.01 189	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.31 317	0.01 69	0.00 1	0.76 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 466

qwe	0.15 108	0.07 77	0.88 129	0.00 1	0.01 331	0.13 138	0.00 1	0.02 24	0.06 51	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.35 332	0.03 159	0.00 1	0.89 607	0.00 1	0.16 596	0.00 1	0.46 458

DilatedVolume-Stereo	0.10 33	0.09 148	0.82 114	0.00 1	0.05 423	0.00 1	0.00 1	0.09 204	0.15 145	0.00 1	0.04 509	0.05 291	0.00 1	0.14 221	0.23 409	0.00 1	0.10 442	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.25 366

2.25w	0.18 156	0.08 123	0.92 132	0.00 1	0.00 1	0.10 102	0.00 1	0.01 1	0.09 81	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.39 357	0.18 353	0.00 1	0.93 634	0.00 1	0.26 666	0.00 1	0.59 504

4.25_new	0.17 134	0.07 77	0.77 91	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.03 62	0.04 5	0.09 494	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.39 357	0.18 353	0.00 1	0.93 634	0.00 1	0.19 617	0.00 1	0.50 475

4.5w_new	0.17 134	0.07 77	0.77 91	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.03 62	0.04 5	0.09 494	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.39 357	0.18 353	0.00 1	0.93 634	0.00 1	0.19 617	0.00 1	0.50 475

4.5_new	0.15 108	0.06 44	0.78 99	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.02 24	0.15 145	0.02 304	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.37 342	0.03 159	0.00 1	0.94 641	0.00 1	0.01 470	0.00 1	0.42 442

4.5w-stereo	0.15 108	0.06 44	0.78 99	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.02 24	0.15 145	0.02 304	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.37 342	0.03 159	0.00 1	0.94 641	0.00 1	0.01 470	0.00 1	0.42 442

4.25w-stereo	0.17 134	0.07 77	0.78 99	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.03 62	0.04 5	0.09 494	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.39 357	0.18 353	0.00 1	0.93 634	0.00 1	0.19 617	0.00 1	0.50 475

4w-stereo	0.19 173	0.05 17	0.95 141	0.00 1	0.09 457	0.10 102	0.00 1	0.02 24	0.13 119	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.43 367	0.20 381	0.00 1	0.91 619	0.00 1	0.26 666	0.00 1	0.70 531

2.5w	0.17 134	0.08 123	0.92 132	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.01 1	0.15 145	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.24 281	0.03 159	0.00 1	0.99 654	0.00 1	0.24 661	0.00 1	0.62 513

2.75w_new	0.18 156	0.08 123	0.90 131	0.00 1	0.05 423	0.11 112	0.00 1	0.01 1	0.11 97	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.37 342	0.21 388	0.00 1	0.93 634	0.00 1	0.23 650	0.00 1	0.55 498

3.25w_new	0.15 108	0.07 77	0.77 91	0.00 1	0.07 442	0.11 112	0.00 1	0.02 24	0.06 51	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.22 273	0.03 159	0.00 1	0.88 603	0.00 1	0.17 603	0.00 1	0.53 486

3.25w	0.15 108	0.07 77	0.77 91	0.00 1	0.07 442	0.11 112	0.00 1	0.02 24	0.06 51	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.22 273	0.03 159	0.00 1	0.88 603	0.00 1	0.17 603	0.00 1	0.53 486

3.75w	0.11 48	0.05 17	0.57 57	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.00 1	0.06 147	0.05 31	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.14 221	0.04 204	0.00 1	0.88 603	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 303

3.5w_stereo	0.08 19	0.07 77	0.44 43	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.02 24	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.18 257	0.03 159	0.00 1	0.53 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 303

3w_stereo	0.16 120	0.07 77	1.02 164	0.00 1	0.06 435	0.10 102	0.00 1	0.01 1	0.05 31	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.32 320	0.04 204	0.00 1	0.95 645	0.00 1	0.19 617	0.00 1	0.41 438

2w_stereo	0.10 33	0.06 44	0.56 54	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.15 230	0.03 159	0.00 1	0.64 549	0.00 1	0.08 535	0.00 1	0.22 336

1w_stereo	0.08 19	0.05 17	0.27 8	0.00 1	0.00 1	0.16 145	0.00 1	0.01 1	0.13 119	0.01 189	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.16 237	0.02 128	0.00 1	0.52 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 336

monsterstereo	0.15 108	0.11 185	0.39 34	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.01 1	0.05 31	0.03 358	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.37 342	0.28 444	0.00 1	1.05 660	0.00 1	0.31 684	0.00 1	0.18 303

monsters	0.17 134	0.10 162	0.78 99	0.00 1	0.06 435	0.28 199	0.00 1	0.02 24	0.05 31	0.01 189	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.35 332	0.27 441	0.00 1	0.92 625	0.00 1	0.28 676	0.00 1	0.24 359

G2L-ROB	0.38 352	0.85 568	2.28 491	0.00 1	0.00 1	0.81 417	0.00 1	0.10 216	0.28 244	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.00 1	2.57 492	0.40 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.11 231

IGEV	0.10 33	0.06 44	0.33 23	0.00 1	0.00 1	0.18 154	0.00 1	0.02 24	0.14 128	0.06 443	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.14 221	0.21 388	0.00 1	0.53 529	0.00 1	0.19 617	0.00 1	0.14 263

LG-Stereo_L2	0.10 33	0.10 162	0.59 59	0.12 519	0.11 472	0.02 30	0.06 556	0.08 185	0.05 31	0.04 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 221	0.02 128	0.00 1	0.48 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 289

LG-Stereo_L1	0.10 33	0.10 162	0.63 66	0.11 512	0.12 477	0.02 30	0.06 556	0.08 185	0.05 31	0.06 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 214	0.02 128	0.00 1	0.52 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 289

MLG-Stereo_test3	0.14 93	0.10 162	0.70 77	0.23 579	0.14 495	0.07 79	0.00 1	0.03 62	0.76 410	0.18 552	0.04 509	0.01 39	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.45 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 263

MLG-Stereo_test2	0.22 206	0.12 201	0.81 107	0.26 588	0.30 565	0.81 417	0.00 1	0.04 94	0.76 410	0.25 573	0.02 482	0.06 324	0.00 1	0.20 264	0.00 1	0.00 1	0.52 520	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.33 412

MLG-Stereo_test1	0.16 120	0.10 162	0.76 85	0.00 1	0.15 498	0.61 354	0.00 1	0.03 62	0.81 490	0.07 464	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.59 540	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.14 263

MLG-Stereo	0.16 120	0.09 148	0.77 91	0.00 1	0.18 512	0.46 286	0.00 1	0.02 24	0.79 472	0.11 515	0.03 496	0.02 137	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.66 552	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.13 251

LG-G_1	0.17 134	0.10 162	0.67 69	0.20 568	0.12 477	0.22 167	0.00 1	0.02 24	0.75 380	0.16 539	0.03 496	0.03 213	0.00 1	0.17 248	0.05 223	0.00 1	0.43 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 432

LG-G	0.17 134	0.10 162	0.67 69	0.20 568	0.12 477	0.22 167	0.00 1	0.02 24	0.75 380	0.16 539	0.03 496	0.03 213	0.00 1	0.17 248	0.05 223	0.00 1	0.43 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 432

G2L-Stereo_test	0.45 419	0.88 578	2.16 469	0.00 1	0.00 1	0.64 365	0.03 513	0.47 367	0.23 217	0.01 189	0.00 1	0.56 558	0.00 1	3.31 536	0.29 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 535	0.24 359

LGtest1	0.09 30	0.10 162	0.23 6	0.00 1	0.07 442	0.09 89	0.00 1	0.12 237	0.77 437	0.07 464	0.03 496	0.01 39	0.00 1	0.08 188	0.13 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.15 274

S2M2_L	0.08 19	0.04 3	0.56 54	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.14 259	0.76 410	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.02 48	0.08 263	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 8	0.07 77	0.25 7	0.00 1	0.00 1	0.24 180	0.00 1	0.03 62	0.34 254	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.32 300	0.23 310	1.53 298	0.13 526	0.17 509	0.29 206	0.02 486	0.13 252	0.44 275	0.05 409	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.45 373	0.22 401	0.00 1	0.98 650	0.00 1	0.00 1	0.26 631	1.51 636

ISRNet	0.21 196	0.23 310	1.91 421	0.00 1	0.00 1	0.50 297	0.00 1	0.59 387	0.83 506	0.00 1	0.00 1	0.05 291	0.00 1	0.07 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.10 215

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 59	0.06 44	0.50 47	0.01 378	0.00 1	0.03 46	0.00 1	0.21 297	1.16 642	0.01 189	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.02 48	0.15 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 563	0.02 240	0.14 263

FoundationStereo	0.21 196	0.07 77	0.36 31	0.48 636	0.89 665	0.01 20	0.00 1	0.08 185	1.15 639	0.00 1	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.22 273	0.05 223	0.00 1	0.80 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 122

HUF	0.65 543	0.53 466	2.77 540	0.68 669	1.21 691	0.06 67	0.00 1	0.86 435	0.57 320	0.38 609	0.00 1	0.50 547	0.00 1	0.67 415	0.22 401	0.00 1	2.00 708	0.00 1	0.00 1	0.14 554	2.39 703

castereo++	0.17 134	0.37 388	0.59 59	0.03 427	0.00 1	0.36 247	0.00 1	0.21 297	1.16 642	0.02 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.00 1	0.19 458	0.00 1	0.21 637	0.03 317	0.20 324

PSMNet-RUCA	0.19 173	0.54 473	1.55 305	0.00 1	0.01 331	0.47 287	0.01 406	0.30 335	0.69 354	0.04 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.05 144

MonSter	0.20 185	0.07 77	0.83 116	0.00 1	0.00 1	0.22 167	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.08 479	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.46 376	0.24 417	0.00 1	0.90 611	0.00 1	0.32 686	0.00 1	0.80 550

fffft	0.12 59	0.25 322	0.74 84	0.00 1	0.00 1	0.25 185	0.00 1	0.03 62	0.32 250	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.02 48	0.25 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 562	0.31 403
1: 1. 1
ours_stereo	0.11 48	0.23 310	0.70 77	0.07 478	0.25 552	0.25 185	0.00 1	0.04 94	0.17 172	0.00 1	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.15 230	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.31 403

fffy	0.18 156	0.26 328	0.87 128	0.18 552	0.37 574	0.26 189	0.00 1	0.06 147	0.17 172	0.00 1	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.02 48	0.02 128	0.00 1	0.15 452	0.00 1	0.00 1	0.10 509	1.16 598

rvit_stereo_0083	0.03 2	0.11 185	0.34 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.03 109	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 19	0.35 379	1.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.14 128	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.02 48	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 122

rvit_stereo_0081	0.08 19	0.16 258	0.59 59	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.01 1	0.72 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.08 19	0.16 258	0.59 59	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.01 1	0.72 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.25 244	0.05 17	0.71 79	0.15 535	0.23 548	0.60 346	0.00 1	0.08 185	0.09 81	0.25 573	0.01 376	0.01 39	0.00 1	0.39 357	0.06 243	0.00 1	0.72 563	0.00 1	0.00 1	0.03 317	1.52 638

rvit_stereo_0075_2	0.10 33	0.11 185	1.51 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 169	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 156	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 324

U	1.64 644	0.06 44	0.52 49	0.00 1	7.15 714	10.37 701	0.00 1	0.04 94	0.05 31	0.01 189	0.00 1	0.09 373	0.00 1	0.02 48	0.01 69	0.00 1	0.00 1	9.39 717	5.01 715	0.01 107	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.08 19	0.09 148	0.28 9	0.00 1	0.00 1	0.09 89	0.02 486	0.17 281	0.17 172	0.09 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.33 467	0.00 1	0.34 480	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.09 197

IGEV-Stereo+	0.16 120	0.08 123	0.84 122	0.01 378	0.12 477	0.02 30	0.00 1	0.10 216	0.15 145	0.25 573	0.03 496	0.04 255	0.00 1	0.10 201	0.36 487	0.00 1	0.54 534	0.00 1	0.11 556	0.01 107	0.40 437

AIO-Stereo	0.29 277	0.19 283	0.68 73	0.51 641	0.69 636	0.32 218	0.00 1	0.11 223	0.50 291	0.05 409	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.11 208	0.34 472	0.00 1	0.76 571	0.00 1	0.23 650	0.07 435	1.25 609

RSM++	0.22 206	0.16 258	0.76 85	0.58 650	0.44 586	0.32 218	0.00 1	0.09 204	1.08 609	0.02 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 176	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.16 596	0.13 535	0.62 513

RSM	0.22 206	0.14 236	0.72 81	0.54 643	0.47 595	0.32 218	0.00 1	0.17 281	1.04 602	0.02 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.10 442	0.00 1	0.15 585	0.09 485	0.54 492

RAFT-Stereo-weight	0.26 253	0.05 17	1.09 177	0.01 378	0.19 516	1.25 629	0.00 1	0.87 437	0.63 335	0.10 504	0.05 516	0.03 213	0.00 1	0.10 201	0.02 128	0.00 1	0.45 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 416

DualNet (step1)	0.67 548	0.30 347	2.23 480	0.00 1	0.00 1	1.25 629	0.00 1	2.79 641	1.10 613	0.05 409	0.28 585	0.31 485	0.00 1	1.55 457	0.33 467	0.40 674	0.91 619	1.05 705	0.33 694	0.01 107	0.46 458

test_sample9	1.78 652	0.30 347	2.23 480	0.00 1	0.00 1	1.25 629	0.00 1	2.79 641	1.10 613	0.05 409	0.28 585	0.31 485	0.00 1	3.37 541	8.13 685	0.40 674	13.58 719	1.05 705	0.33 694	0.01 107	0.46 458

test_sample7	0.52 465	0.12 201	1.34 219	0.02 411	0.00 1	0.21 161	0.00 1	2.79 641	1.10 613	0.05 409	0.28 585	0.31 485	0.00 1	1.55 457	0.33 467	0.00 1	0.91 619	0.00 1	0.00 1	0.01 107	1.37 618

test_sample6	0.57 509	0.16 258	1.84 403	0.00 1	0.00 1	0.51 301	0.00 1	2.86 647	1.03 595	0.00 1	0.07 532	0.10 381	0.00 1	3.13 527	0.39 503	0.00 1	0.71 560	0.00 1	0.05 516	0.01 107	0.53 486

test_sample5	0.55 494	0.16 258	1.91 421	0.00 1	0.00 1	0.48 290	0.00 1	2.61 627	1.03 595	0.00 1	0.09 539	0.04 255	0.00 1	3.07 523	0.35 480	0.00 1	0.74 569	0.00 1	0.06 521	0.01 107	0.54 492

test_sample4	0.53 480	0.16 258	1.92 425	0.00 1	0.00 1	0.48 290	0.00 1	2.55 622	0.96 586	0.00 1	0.00 1	0.05 291	0.00 1	2.79 505	0.31 458	0.00 1	0.73 567	0.00 1	0.06 521	0.01 107	0.53 486

test_sample3	0.52 465	0.15 246	1.92 425	0.00 1	0.00 1	0.49 295	0.00 1	2.35 612	0.95 583	0.01 189	0.01 376	0.04 255	0.00 1	2.76 503	0.34 472	0.00 1	0.72 563	0.00 1	0.06 521	0.01 107	0.52 483

test_sample2	0.44 411	0.15 246	1.11 182	0.00 1	0.00 1	0.35 241	0.00 1	1.38 515	0.90 573	0.01 189	0.22 565	0.02 137	0.00 1	2.30 476	0.56 539	0.00 1	0.83 591	0.00 1	0.08 535	0.01 107	0.84 561

test_sample1	0.44 411	0.16 258	1.07 169	0.00 1	0.09 457	0.16 145	0.00 1	1.22 485	0.76 410	0.05 409	0.24 569	0.15 407	0.00 1	2.28 474	0.59 545	0.00 1	0.84 596	0.00 1	0.08 535	0.02 240	1.19 602

CAS++	0.08 19	0.09 148	0.97 150	0.00 1	0.00 1	0.07 79	0.00 1	0.25 320	0.18 187	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.01 17	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.01 63
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.13 78	0.12 201	0.95 141	0.00 1	0.00 1	0.94 468	0.00 1	0.06 147	0.06 51	0.01 189	0.00 1	0.06 324	0.00 1	0.02 48	0.06 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.27 382

test_for_model	0.12 59	0.12 201	0.81 107	0.00 1	0.00 1	0.87 440	0.00 1	0.07 169	0.06 51	0.01 189	0.00 1	0.05 291	0.00 1	0.02 48	0.05 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.27 382

trnet	0.12 59	0.07 77	0.78 99	0.00 1	0.00 1	1.06 517	0.00 1	0.22 302	0.15 145	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.02 48	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 134	0.13 224	1.86 409	0.08 482	0.05 423	0.08 85	0.00 1	0.05 126	0.04 5	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 565	0.01 107	0.92 577

MoCha-V2	0.41 377	0.37 388	1.31 213	0.55 645	1.05 682	0.20 158	0.00 1	0.13 252	0.21 207	0.11 515	0.00 1	0.17 425	0.00 1	0.49 387	0.27 441	0.00 1	1.44 701	0.00 1	0.20 631	0.04 366	1.58 642

SMFormer	0.52 465	0.16 258	1.37 231	0.00 1	0.00 1	0.05 60	0.00 1	1.78 568	1.11 617	0.00 1	0.27 577	0.15 407	0.00 1	3.31 536	0.65 554	0.00 1	0.82 586	0.00 1	0.10 549	0.02 240	0.66 524

tta	0.52 465	0.16 258	1.37 231	0.00 1	0.00 1	0.05 60	0.00 1	1.78 568	1.11 617	0.00 1	0.27 577	0.15 407	0.00 1	3.31 536	0.65 554	0.00 1	0.82 586	0.00 1	0.10 549	0.05 384	0.51 479

qqq1	0.52 465	0.16 258	1.37 231	0.00 1	0.00 1	0.05 60	0.00 1	1.78 568	1.11 617	0.00 1	0.27 577	0.15 407	0.00 1	3.31 536	0.66 558	0.00 1	0.82 586	0.00 1	0.09 544	0.05 384	0.51 479

fff1	0.52 465	0.16 258	1.37 231	0.00 1	0.00 1	0.05 60	0.00 1	1.78 568	1.11 617	0.00 1	0.27 577	0.15 407	0.00 1	3.31 536	0.66 558	0.00 1	0.82 586	0.00 1	0.09 544	0.05 384	0.51 479

AE-Stereo	0.43 402	0.07 77	1.90 418	0.05 448	0.21 531	1.09 567	0.00 1	1.02 456	0.48 287	0.39 615	0.28 585	0.18 431	0.00 1	0.18 257	0.05 223	0.00 1	0.83 591	0.00 1	0.23 650	0.07 435	1.64 646

xx1	0.55 494	0.29 340	2.22 475	0.31 604	0.20 525	1.33 639	0.00 1	1.78 568	1.03 595	0.38 609	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.59 406	0.02 128	0.00 1	1.12 673	0.00 1	0.19 617	0.03 317	1.44 627

11t1	0.39 362	0.17 273	1.36 225	0.00 1	0.47 595	0.11 112	0.00 1	0.59 387	1.12 621	0.05 409	0.29 591	0.03 213	0.00 1	0.26 293	0.66 558	0.00 1	1.05 660	0.00 1	0.14 575	0.03 317	1.45 631

DualNet	0.55 494	0.16 258	1.91 421	0.00 1	0.00 1	0.48 290	0.00 1	2.61 627	1.03 595	0.00 1	0.07 532	0.04 255	0.00 1	3.07 523	0.35 480	0.00 1	0.74 569	0.00 1	0.06 521	0.01 107	0.54 492

MSKI-zero shot	0.34 315	0.12 201	1.70 361	0.55 645	0.44 586	1.10 580	0.03 513	0.91 440	0.22 210	0.22 561	0.05 516	0.06 324	0.00 1	0.16 237	0.04 204	0.00 1	0.87 602	0.00 1	0.18 611	0.02 240	0.22 336

EKT-Stereo	0.55 494	0.15 246	1.80 395	0.73 675	4.21 710	1.08 551	0.00 1	1.17 481	0.32 250	0.02 304	0.00 1	0.08 364	0.00 1	1.01 437	0.13 308	0.00 1	0.03 400	0.00 1	0.05 516	0.03 317	0.29 391

DLNR_Zeroshot_test	21.33 713	48.16 715	86.21 724	96.01 737	87.63 733	0.32 218	0.00 1	18.10 715	0.52 295	0.04 387	0.01 376	0.00 1	0.00 1	0.78 425	0.07 253	16.15 717	0.90 611	0.00 1	0.21 637	70.18 726	1.39 619

CASnet	0.10 33	0.10 162	0.81 107	0.00 1	0.00 1	0.82 423	0.00 1	0.14 259	0.13 119	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 78	0.12 201	0.95 141	0.00 1	0.00 1	0.94 468	0.00 1	0.06 147	0.06 51	0.01 189	0.00 1	0.06 324	0.00 1	0.02 48	0.06 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.27 382

GCAP-Stereo	0.38 352	0.68 517	1.41 256	0.27 590	1.00 678	0.86 439	0.00 1	0.11 223	0.56 310	0.22 561	0.31 598	0.06 324	0.00 1	0.34 327	0.35 480	0.00 1	1.04 659	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.24 359

Any-RAFT	0.24 228	0.07 77	1.16 187	0.00 1	0.01 331	1.13 600	0.00 1	1.21 483	0.36 258	0.02 304	0.00 1	0.49 543	0.00 1	0.19 261	0.03 159	0.00 1	0.08 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 99

RAFT-Test	0.37 341	0.11 185	1.68 354	0.57 649	0.93 668	0.43 276	0.10 582	1.03 459	0.49 289	0.16 539	0.00 1	0.87 596	0.00 1	0.27 298	0.12 298	0.00 1	0.33 478	0.00 1	0.24 661	0.01 107	0.05 144

ToySt	0.42 385	0.33 366	2.09 458	0.08 482	0.55 609	0.55 320	0.00 1	0.72 413	0.55 305	0.05 409	0.26 572	0.37 510	0.00 1	0.30 311	0.54 536	0.01 607	0.58 538	0.00 1	0.14 575	0.04 366	1.33 613

DCRE	0.76 570	0.40 399	1.17 190	0.21 573	0.90 666	0.66 376	0.00 1	0.79 428	0.39 266	0.36 606	7.60 683	0.03 213	0.00 1	0.09 196	0.32 464	0.00 1	0.58 538	0.00 1	0.17 603	0.02 240	1.53 639

knoymous	0.10 33	0.06 44	1.25 199	0.00 1	0.00 1	0.11 112	0.00 1	0.27 331	0.06 51	0.00 1	0.00 1	0.23 458	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 99

riskmin	0.49 447	0.04 3	1.45 268	0.70 672	0.80 651	0.54 313	0.20 605	1.05 465	0.20 202	0.24 570	0.27 577	1.13 620	0.00 1	0.43 367	0.41 511	0.00 1	0.80 579	0.00 1	0.26 666	0.00 1	1.23 606

Anonymous_2	1.27 621	0.19 283	1.80 395	0.70 672	0.78 648	0.61 354	0.20 605	0.92 442	0.48 287	0.22 561	0.30 593	1.44 642	0.00 1	0.43 367	0.40 505	0.01 607	0.84 596	2.29 711	11.27 720	1.29 692	1.20 604

Selective-RAFT	0.21 196	0.13 224	0.82 114	0.00 1	0.00 1	1.08 551	0.00 1	0.06 147	0.77 437	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.00 1	0.01 17	0.03 159	0.00 1	0.90 611	0.00 1	0.18 611	0.04 366	0.16 281

ProNet	0.25 244	0.25 322	1.15 184	0.08 482	0.41 583	0.84 432	0.00 1	0.06 147	0.39 266	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.13 214	0.01 69	0.00 1	0.23 463	0.00 1	0.00 1	0.09 485	1.34 617

qqq	0.49 447	0.28 337	1.37 231	0.00 1	0.49 601	0.14 142	0.00 1	1.23 489	1.14 630	0.07 464	0.31 598	0.01 39	0.00 1	1.38 454	0.69 566	0.00 1	1.06 666	0.00 1	0.19 617	0.03 317	1.44 627

x	0.42 385	0.26 328	1.38 238	0.00 1	0.44 586	0.12 129	0.00 1	0.90 439	1.14 630	0.07 464	0.30 593	0.03 213	0.00 1	0.26 293	0.72 570	0.00 1	1.06 666	0.00 1	0.17 603	0.03 317	1.49 633

DisPM	0.22 206	0.09 148	1.74 371	0.11 512	0.00 1	1.16 611	0.40 651	0.08 185	0.68 348	0.03 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 176	0.04 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

BUS	0.38 352	0.07 77	0.98 152	0.00 1	0.00 1	1.88 660	0.00 1	2.67 632	0.82 497	0.30 587	0.09 539	0.64 568	0.00 1	0.06 165	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.25 244	0.71 527	2.06 456	0.00 1	0.01 331	0.49 295	0.00 1	0.37 352	0.18 187	0.01 189	0.00 1	0.34 494	0.00 1	0.25 284	0.07 253	0.00 1	0.20 460	0.00 1	0.00 1	0.25 630	0.11 231

NINENet	0.52 465	0.14 236	1.48 274	0.06 470	0.00 1	1.88 660	0.00 1	3.28 669	0.76 410	0.00 1	0.00 1	0.64 568	0.00 1	2.11 469	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

hknet	0.45 419	0.14 236	1.89 414	0.00 1	0.00 1	1.09 567	0.00 1	2.67 632	0.82 497	0.30 587	0.09 539	0.63 564	0.00 1	1.06 438	0.38 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.44 411	0.58 485	1.85 407	0.00 1	0.22 537	1.09 567	0.01 406	2.98 653	0.75 380	0.00 1	0.09 539	0.04 255	0.00 1	0.21 267	0.00 1	0.00 1	0.50 510	0.00 1	0.13 565	0.12 529	0.12 243

UDGNet	0.19 173	0.81 553	1.42 261	0.00 1	0.00 1	1.06 517	0.00 1	0.05 126	0.38 260	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.10 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

test-3	0.30 288	0.10 162	1.49 277	0.20 568	0.38 577	0.44 280	0.01 406	1.59 538	0.08 71	0.04 387	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.08 188	0.24 417	0.00 1	0.47 503	0.00 1	0.20 631	0.13 535	0.43 449

test_1	0.30 288	0.10 162	1.50 282	0.21 573	0.38 577	0.44 280	0.01 406	1.58 537	0.08 71	0.04 387	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.07 176	0.24 417	0.00 1	0.47 503	0.00 1	0.20 631	0.13 535	0.43 449

test_3	0.31 298	0.10 162	1.52 292	0.20 568	0.40 582	0.54 313	0.01 406	1.68 546	0.08 71	0.16 539	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.07 176	0.24 417	0.00 1	0.50 510	0.00 1	0.20 631	0.13 535	0.38 430

GANet-ADL	0.20 185	0.12 201	1.43 265	0.00 1	0.01 331	0.84 432	0.00 1	0.40 359	0.17 172	0.00 1	0.36 608	0.35 500	0.00 1	0.09 196	0.14 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 366	0.12 243

PFNet+	0.28 266	0.10 162	1.61 330	0.08 482	0.01 331	1.12 591	0.41 652	0.12 237	0.80 482	0.08 479	0.01 376	0.02 137	0.00 1	1.19 443	0.04 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.18 156	0.07 77	1.40 246	0.05 448	0.01 331	1.08 551	0.07 564	0.05 126	0.75 380	0.02 304	0.00 1	0.05 291	0.00 1	0.03 109	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	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
OMP-Stereo	0.71 556	0.47 425	1.36 225	0.18 552	0.06 435	1.18 619	0.00 1	1.76 563	0.78 454	0.11 515	0.59 628	0.49 543	0.00 1	6.94 686	0.25 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.07 163

NF-Stereo	0.54 486	0.06 44	1.59 322	0.19 559	0.00 1	1.09 567	0.25 617	0.22 302	1.13 623	0.02 304	0.00 1	0.02 137	0.00 1	6.05 649	0.17 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

OCTAStereo	0.54 486	0.06 44	1.59 322	0.19 559	0.00 1	1.09 567	0.25 617	0.22 302	1.13 623	0.02 304	0.00 1	0.02 137	0.00 1	6.03 647	0.18 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

PSM-adaLoss	0.18 156	0.07 77	1.40 246	0.05 448	0.02 375	1.08 551	0.08 573	0.05 126	0.75 380	0.02 304	0.00 1	0.07 352	0.00 1	0.04 130	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 156	0.07 77	1.40 246	0.05 448	0.02 375	1.08 551	0.06 556	0.05 126	0.75 380	0.02 304	0.00 1	0.07 352	0.00 1	0.04 130	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 156	0.07 77	1.40 246	0.05 448	0.02 375	1.08 551	0.06 556	0.05 126	0.75 380	0.02 304	0.00 1	0.03 213	0.00 1	0.04 130	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 173	0.07 77	1.41 256	0.05 448	0.02 375	1.08 551	0.08 573	0.06 147	0.76 410	0.02 304	0.00 1	0.07 352	0.00 1	0.04 130	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

PFNet	0.63 532	0.15 246	2.41 503	0.00 1	0.30 565	1.17 616	0.00 1	0.35 348	0.92 579	0.01 189	0.24 569	0.03 213	0.00 1	6.43 672	0.23 409	0.09 657	0.00 1	0.00 1	0.04 511	0.13 535	0.10 215

RE-Stereo	0.54 486	0.06 44	1.59 322	0.19 559	0.00 1	1.09 567	0.25 617	0.22 302	1.13 623	0.02 304	0.00 1	0.02 137	0.00 1	6.05 649	0.17 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

Pruner-Stereo	0.22 206	0.09 148	1.50 282	0.23 579	0.00 1	1.10 580	0.20 605	0.17 281	0.78 454	0.03 358	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.04 130	0.21 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.01 63

TVStereo	0.54 486	0.06 44	1.59 322	0.19 559	0.00 1	1.09 567	0.25 617	0.22 302	1.13 623	0.02 304	0.00 1	0.02 137	0.00 1	6.05 649	0.17 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

iGMRVC	0.18 156	0.07 77	1.40 246	0.05 448	0.03 397	1.08 551	0.07 564	0.06 147	0.75 380	0.02 304	0.00 1	0.05 291	0.00 1	0.04 130	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.99 599	0.26 328	1.93 432	0.04 442	0.04 411	1.07 538	0.00 1	0.07 169	0.69 354	0.01 189	9.36 694	0.10 381	0.00 1	5.86 632	0.29 445	0.01 607	0.00 1	0.00 1	0.02 489	0.01 107	0.00 1

iRAFT	0.18 156	0.07 77	1.40 246	0.05 448	0.01 331	1.08 551	0.07 564	0.05 126	0.75 380	0.02 304	0.00 1	0.05 291	0.00 1	0.03 109	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

AnonymousM	0.18 156	0.07 77	0.80 106	0.04 442	0.00 1	1.03 500	0.00 1	0.20 294	0.65 339	0.06 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 324	0.02 128	0.00 1	0.19 458	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.18 303

CRE-IMP	0.22 206	0.06 44	1.43 265	0.05 448	0.02 375	1.12 591	0.33 640	0.04 94	1.08 609	0.02 304	0.00 1	0.12 393	0.00 1	0.03 109	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.09 197

cross-raft	0.21 196	0.09 148	1.42 261	0.48 636	0.50 602	0.41 263	0.07 564	0.50 371	0.03 1	0.02 304	0.00 1	0.38 515	0.00 1	0.08 188	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 556	0.01 107	0.09 197

test-1	0.36 332	0.18 278	1.36 225	0.00 1	0.83 655	0.60 346	0.00 1	1.07 469	0.18 187	0.07 464	0.49 621	0.34 494	0.00 1	0.10 201	0.51 530	0.00 1	0.64 549	0.00 1	0.06 521	0.01 107	0.84 561

RAFT-IKP	0.18 156	0.07 77	1.41 256	0.05 448	0.01 331	1.08 551	0.08 573	0.05 126	0.75 380	0.02 304	0.00 1	0.05 291	0.00 1	0.04 130	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

Anonymous3	0.24 228	0.14 236	1.98 442	0.00 1	0.00 1	1.12 591	0.00 1	0.61 391	0.77 437	0.01 189	0.00 1	0.06 324	0.00 1	0.02 48	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.02 86

CREStereo++_RVC	0.15 108	0.10 162	1.55 305	0.00 1	0.00 1	1.01 489	0.00 1	0.15 263	0.15 145	0.00 1	0.01 376	0.04 255	0.00 1	0.02 48	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 122
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
s12784h	0.27 262	0.08 123	1.46 271	0.00 1	0.00 1	1.06 517	0.02 486	1.66 544	0.75 380	0.01 189	0.36 608	0.02 137	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.02 86

TANstereo	0.17 134	0.32 360	1.51 288	0.00 1	0.00 1	1.03 500	0.00 1	0.07 169	0.14 128	0.01 189	0.15 557	0.04 255	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86

XX-TBD	0.18 156	0.44 409	1.52 292	0.00 1	0.00 1	0.92 462	0.00 1	0.17 281	0.14 128	0.00 1	0.21 564	0.03 213	0.00 1	0.02 48	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86

sAnonymous2	0.17 134	0.42 402	2.46 506	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.00 1	0.04 94	0.10 90	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.32 406

CroCo_RVC	0.17 134	0.42 402	2.46 506	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.00 1	0.04 94	0.10 90	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.32 406

sCroCo_RVC	0.13 78	0.09 148	1.61 330	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.11 223	0.64 336	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

DCANet	0.35 322	0.50 452	2.02 447	0.00 1	0.00 1	1.06 517	0.00 1	1.90 584	0.85 543	0.10 504	0.00 1	0.04 255	0.00 1	0.04 130	0.12 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.25 366

CFNet-RSSM	0.21 196	0.08 123	1.39 243	0.00 1	0.12 477	0.63 362	0.00 1	1.32 504	0.15 145	0.01 189	0.00 1	0.09 373	0.00 1	0.11 208	0.04 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 650	0.01 107	0.08 183

Gwc-CoAtRS	0.15 108	0.09 148	1.42 261	0.00 1	0.11 472	0.43 276	0.00 1	0.32 341	0.08 71	0.02 304	0.00 1	0.18 431	0.00 1	0.05 156	0.06 243	0.00 1	0.06 424	0.00 1	0.18 611	0.01 107	0.08 183

CREStereo	0.12 59	0.07 77	0.76 85	0.00 1	0.00 1	1.06 517	0.00 1	0.25 320	0.14 128	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.02 48	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.01 63
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ACVNet	0.30 288	0.44 409	1.74 371	0.01 378	0.00 1	1.06 517	0.10 582	0.23 311	0.83 506	0.02 304	0.01 376	0.70 581	0.00 1	0.08 188	0.41 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.17 289

cf-r	0.46 429	0.87 572	2.51 516	0.00 1	0.00 1	1.06 517	0.00 1	0.52 376	0.64 336	0.09 494	0.00 1	0.65 572	0.00 1	2.51 488	0.12 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.09 197

GANet-RSSM	0.42 385	0.66 511	1.78 387	0.00 1	0.00 1	1.06 517	0.00 1	0.26 328	0.23 217	0.05 409	0.00 1	0.34 494	0.00 1	3.56 550	0.18 353	0.00 1	0.00 1	0.03 659	0.00 1	0.09 485	0.08 183

PSMNet-RSSM	0.44 411	0.73 535	1.65 344	0.00 1	0.00 1	1.06 517	0.00 1	0.61 391	0.70 358	0.06 443	0.01 376	0.39 517	0.00 1	3.29 535	0.12 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.07 163

GwcNet-RSSM	0.53 480	1.04 607	2.48 511	0.00 1	0.00 1	1.06 517	0.00 1	0.74 418	0.76 410	0.21 557	0.01 376	0.36 505	0.00 1	3.65 557	0.11 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 535	0.07 163

CFNet-ft	0.40 372	0.74 541	1.74 371	0.00 1	0.00 1	1.09 567	0.00 1	0.23 311	0.22 210	0.02 304	0.00 1	0.76 585	0.00 1	2.98 515	0.18 353	0.00 1	0.00 1	0.01 632	0.00 1	0.03 317	0.08 183

PMTNet	0.13 78	0.08 123	0.99 156	0.00 1	0.00 1	1.05 512	0.04 536	0.21 297	0.14 128	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.00 1	0.04 130	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 63

DMCA	0.30 288	0.38 393	2.48 511	0.00 1	0.01 331	0.98 479	0.01 406	0.47 367	0.80 482	0.02 304	0.01 376	0.05 291	0.00 1	0.25 284	0.29 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.10 215

R-Stereo Train	0.22 206	0.06 44	1.64 338	0.00 1	0.00 1	0.76 406	0.00 1	1.57 534	0.17 172	0.02 304	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.02 48	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 99

RAFT-Stereo	0.22 206	0.06 44	1.64 338	0.00 1	0.00 1	0.76 406	0.00 1	1.57 534	0.17 172	0.02 304	0.00 1	0.01 39	0.00 1	0.02 48	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 99
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	0.40 372	0.74 541	1.74 371	0.00 1	0.00 1	1.09 567	0.00 1	0.23 311	0.22 210	0.02 304	0.00 1	0.76 585	0.00 1	2.97 514	0.18 353	0.00 1	0.00 1	0.01 632	0.00 1	0.03 317	0.08 183

NVstereo2D	0.53 480	0.22 307	2.52 518	0.00 1	0.00 1	0.58 342	0.03 513	1.62 541	0.99 593	0.05 409	0.00 1	0.48 535	0.00 1	3.88 569	0.08 263	0.00 1	0.05 420	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.06 157

MFMNet_re	0.38 352	1.27 633	3.38 589	0.65 664	0.00 1	0.17 150	0.02 486	0.07 169	1.02 594	0.03 358	0.03 496	0.12 393	0.00 1	0.27 298	0.37 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 601	0.11 231

DISCO	0.35 322	0.31 354	1.99 444	0.16 541	0.16 504	0.33 231	0.00 1	0.15 263	0.30 247	0.00 1	0.01 376	1.49 646	0.00 1	1.21 447	0.63 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.12 243

NOSS_ROB	0.73 562	0.44 409	1.26 201	0.55 645	0.00 1	0.68 386	0.00 1	2.93 651	0.77 437	0.13 527	0.00 1	0.92 600	0.00 1	6.16 656	0.11 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.66 524

PStereo	0.23 220	0.66 511	1.14 183	0.06 470	0.00 1	0.39 256	0.03 513	0.23 311	0.22 210	0.09 494	0.00 1	0.04 255	0.01 253	0.54 393	0.57 541	0.00 1	0.06 424	0.00 1	0.00 1	0.20 607	0.33 412

DNS	0.70 554	0.06 44	1.62 334	0.49 639	0.73 639	0.61 354	0.00 1	0.70 404	1.56 664	3.04 682	0.22 565	0.20 444	0.01 253	0.50 389	1.16 591	0.07 652	0.89 607	0.00 1	0.30 681	0.00 1	1.77 663

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.16 120	0.12 201	1.36 225	0.08 482	0.13 486	0.10 102	0.00 1	0.05 126	0.04 5	0.05 409	0.00 1	0.00 1	0.01 253	0.07 176	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.33 694	0.00 1	0.85 566

IGEV_i1	0.42 385	0.08 123	2.13 465	0.18 552	0.76 645	0.39 256	0.00 1	0.50 371	0.53 298	0.27 579	0.00 1	0.29 478	0.01 253	0.55 395	0.29 445	0.00 1	0.83 591	0.00 1	0.01 470	0.02 240	1.55 641

PSi22	0.32 300	0.72 533	1.37 231	0.00 1	0.00 1	0.56 329	0.00 1	0.12 237	0.76 410	0.00 1	0.00 1	0.05 291	0.01 253	0.60 409	0.14 320	0.00 1	1.14 682	0.00 1	0.00 1	0.17 584	0.69 529

Selective-IGEV-i16pc	0.99 599	0.15 246	7.41 672	0.00 1	0.00 1	1.78 658	0.16 596	2.93 651	0.78 454	0.01 189	0.00 1	0.10 381	0.01 253	6.25 663	0.02 128	0.02 629	0.06 424	0.00 1	0.02 489	0.04 366	0.03 99

Foundation-i1	0.21 196	0.06 44	0.53 52	0.28 595	0.07 442	0.03 46	0.02 486	0.03 62	0.91 575	0.03 358	0.01 376	0.09 373	0.01 253	0.26 293	0.22 401	0.00 1	0.79 573	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.83 559

Selective-IGEV-i1	0.46 429	0.08 123	1.41 256	0.59 653	0.95 670	0.53 310	0.00 1	0.70 404	0.86 558	0.14 529	0.00 1	0.51 553	0.01 253	0.22 273	0.40 505	0.00 1	0.80 579	0.00 1	0.12 563	0.02 240	1.77 663

LACA2	0.13 78	0.64 504	1.09 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 62	0.75 380	0.01 189	0.00 1	0.02 137	0.01 253	0.06 165	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.00 1

Hybrid-DGEV-2	0.39 362	0.71 527	1.69 358	0.00 1	0.00 1	1.25 629	0.00 1	1.74 555	0.76 410	0.14 529	0.03 496	0.22 453	0.01 253	0.57 397	0.22 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.36 426

DispViT+	0.04 5	0.05 17	0.41 39	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 24	0.20 202	0.00 1	0.00 1	0.03 213	0.01 253	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.13 78	0.04 3	0.39 34	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 24	0.14 128	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.01 253	0.27 298	0.32 464	0.00 1	0.46 501	0.00 1	0.17 603	0.00 1	0.80 550

FSD					0.82 653	0.07 79	0.00 1	0.06 147	0.76 410	0.00 1	0.01 376	0.02 137	0.01 253	0.38 353	0.19 371	0.00 1	1.02 657	0.00 1	0.00 1	0.01 107

xyz-stereo	3.45 681	0.20 292	36.90 709	0.00 1	0.00 1	14.78 706	0.00 1	0.02 24	0.11 97	0.02 304	9.49 695	0.04 255	0.01 253	6.47 673	0.76 572	0.00 1	0.00 1	0.12 685	0.00 1	0.02 240	0.05 144

DFGA-Net	0.49 447	1.32 640	2.51 516	0.00 1	0.02 375	0.71 393	0.01 406	0.37 352	0.34 254	0.00 1	0.00 1	0.03 213	0.01 253	3.87 568	0.46 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 619	0.02 86

HART	0.44 411	0.33 366	1.50 282	0.29 599	0.86 660	0.06 67	0.00 1	0.15 263	1.16 642	0.07 464	0.01 376	0.25 464	0.01 253	0.20 264	0.25 426	0.00 1	1.42 699	0.00 1	0.00 1	0.21 615	1.93 686

GREAT-IGEV	0.47 434	0.20 292	1.52 292	0.34 611	1.09 686	0.56 329	0.00 1	0.06 147	0.58 329	0.32 595	0.08 536	0.01 39	0.01 253	0.33 324	0.43 516	0.00 1	1.43 700	0.00 1	0.17 603	0.09 485	2.28 700
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fast-iter	0.15 108	0.48 431	1.79 390	0.00 1	0.00 1	0.35 241	0.00 1	0.09 204	0.07 64	0.00 1	0.01 376	0.03 213	0.01 253	0.06 165	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.07 163

CoSv	0.15 108	0.48 431	1.79 390	0.00 1	0.00 1	0.35 241	0.00 1	0.09 204	0.07 64	0.00 1	0.01 376	0.03 213	0.01 253	0.06 165	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.07 163

SCV	0.42 385	0.32 360	1.46 271	0.37 619	0.87 662	0.21 161	0.02 486	0.51 374	0.55 305	0.30 587	0.00 1	0.00 1	0.01 253	0.57 397	0.03 159	0.00 1	0.80 579	0.00 1	0.14 575	0.18 592	2.00 688

StereoAnything_RVC	0.49 447	1.49 652	2.29 493	0.40 627	0.87 662	0.01 20	0.00 1	0.02 24	1.06 603	0.05 409	0.26 572	0.07 352	0.01 253	0.30 311	0.18 353	0.00 1	0.73 567	0.00 1	0.00 1	0.58 679	1.53 639

AIO_test	0.43 402	0.29 340	1.84 403	0.71 674	1.07 684	0.07 79	0.03 513	0.62 394	0.57 320	0.37 607	0.01 376	0.03 213	0.01 253	0.69 418	0.07 253	0.00 1	0.93 634	0.00 1	0.07 528	0.03 317	1.17 599

GIP-stereo	0.26 253	0.24 319	1.01 163	0.28 595	0.56 613	0.21 161	0.00 1	0.03 62	0.38 260	0.01 189	0.00 1	0.02 137	0.01 253	0.27 298	0.29 445	0.00 1	0.30 476	0.00 1	0.00 1	0.04 366	1.51 636

DEFOM-Stereo	0.07 13	0.19 283	0.51 48	0.00 1	0.00 1	0.41 263	0.00 1	0.10 216	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 253	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.02 86

SMoEStereo_RVC	0.12 59	0.36 384	0.71 79	0.00 1	0.00 1	0.41 263	0.00 1	0.03 62	0.14 128	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.01 253	0.02 48	0.23 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.29 391

tt45	0.12 59	0.36 384	0.76 85	0.00 1	0.00 1	0.81 417	0.00 1	0.02 24	0.12 112	0.00 1	0.00 1	0.03 213	0.01 253	0.02 48	0.13 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.09 197

999	0.10 33	0.29 340	0.76 85	0.00 1	0.00 1	0.34 235	0.00 1	0.02 24	0.12 112	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 253	0.02 48	0.15 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 516	0.07 163

dual_stereo	0.34 315	0.04 3	0.56 54	0.23 579	0.97 674	0.26 189	0.00 1	0.11 223	1.15 639	0.08 479	0.04 509	0.02 137	0.01 253	0.23 279	0.16 338	0.00 1	1.18 688	0.00 1	0.05 516	0.00 1	1.77 663

rvit_0105_6	0.10 33	0.22 307	0.94 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.67 346	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 253	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 197

rvit_0105_5	0.14 93	0.38 393	1.41 256	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.08 185	0.74 370	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.01 253	0.02 48	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.13 251

rvit_0105_4	0.12 59	0.31 354	1.22 197	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.06 147	0.65 339	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.01 253	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 183

rvit_0105_3	0.17 134	0.53 466	1.67 350	0.00 1	0.00 1	0.07 79	0.00 1	0.13 252	0.84 518	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.01 253	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.06 157

rvit_105_1	0.19 173	0.57 481	1.79 390	0.00 1	0.00 1	0.16 145	0.00 1	0.21 297	0.84 518	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.01 253	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.04 122

model_zeroshot	0.47 434	0.43 405	1.54 302	0.61 654	0.72 638	0.85 436	0.02 486	0.88 438	0.57 320	0.92 649	0.00 1	0.43 525	0.01 253	0.78 425	0.10 280	0.00 1	0.63 545	0.00 1	0.11 556	0.01 107	0.71 532

GCAP-BAT	0.24 228	0.08 123	2.66 530	0.34 611	0.55 609	0.00 1	0.00 1	0.11 223	0.14 128	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 253	0.21 267	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.75 537

RAStereo	0.10 33	0.34 375	1.29 211	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.00 1	0.07 169	0.12 112	0.01 189	0.01 376	0.02 137	0.01 253	0.02 48	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.11 48	0.49 441	0.83 116	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.02 24	0.71 360	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 253	0.02 48	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 122

rvit_stereo_ft	0.14 93	0.63 502	1.32 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 169	0.57 320	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 253	0.02 48	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.13 251

H2IRNET	0.21 196	0.51 462	1.84 403	0.00 1	0.00 1	1.08 551	0.01 406	0.15 263	0.25 232	0.00 1	0.00 1	0.06 324	0.01 253	0.03 109	0.05 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 619	0.07 163

MGS-Stereo	0.13 78	0.17 273	1.07 169	0.00 1	0.00 1	0.43 276	0.00 1	0.28 332	0.15 145	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 253	0.06 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 663	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 48	0.18 278	0.67 69	0.00 1	0.00 1	0.06 67	0.00 1	0.11 223	0.26 233	0.74 640	0.00 1	0.03 213	0.01 253	0.03 109	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.03 99

1111x	1.36 630	0.43 405	3.64 604	0.00 1	0.51 605	0.72 397	0.00 1	3.21 664	1.10 613	0.05 409	0.26 572	0.07 352	0.01 253	6.09 654	8.46 687	0.00 1	1.15 684	0.00 1	0.26 666	0.04 366	1.10 594

whm_eth	0.11 48	0.49 441	0.83 116	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.02 24	0.71 360	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 253	0.02 48	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 122

plain	0.17 134	0.35 379	1.92 425	0.00 1	0.00 1	0.06 67	0.01 406	0.18 287	0.43 272	0.01 189	0.01 376	0.02 137	0.01 253	0.05 156	0.05 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 641	0.01 63

UniTT-Stereo	0.11 48	0.20 292	1.58 319	0.00 1	0.00 1	0.10 102	0.02 486	0.07 169	0.05 31	0.00 1	0.08 536	0.02 137	0.01 253	0.03 109	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.00 1

MIM_Stereo	0.29 277	0.65 508	1.73 369	0.00 1	1.03 681	0.30 207	0.00 1	0.16 275	0.18 187	0.12 522	0.00 1	0.05 291	0.01 253	0.12 210	0.01 69	0.00 1	0.03 400	0.00 1	0.00 1	0.13 535	1.24 607

GCAPDPT-zeroshot	0.24 228	0.08 123	2.65 529	0.34 611	0.55 609	0.00 1	0.00 1	0.11 223	0.14 128	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 253	0.21 267	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.76 542

4D-IteraStereo	0.34 315	0.84 564	2.31 495	0.00 1	0.00 1	0.42 269	0.04 536	0.10 216	0.09 81	0.02 304	0.01 376	0.00 1	0.01 253	0.36 336	0.49 529	0.00 1	0.36 485	0.00 1	0.00 1	0.07 435	1.72 652

LoS_RVC	0.08 19	0.06 44	1.05 165	0.00 1	0.01 331	0.16 145	0.00 1	0.17 281	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.01 253	0.05 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

CAS	0.13 78	0.07 77	0.86 127	0.00 1	0.00 1	1.01 489	0.00 1	0.26 328	0.16 160	0.00 1	0.00 1	0.03 213	0.01 253	0.02 48	0.04 204	0.09 657	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.40 372	0.07 77	1.78 387	0.28 595	0.74 640	0.65 374	0.00 1	0.16 275	0.61 331	0.31 593	0.01 376	0.17 425	0.01 253	0.41 363	0.17 347	0.00 1	0.88 603	0.00 1	0.02 489	0.04 366	1.73 655

TestStereo1	0.32 300	0.67 513	1.66 347	0.00 1	0.23 548	1.13 600	0.01 406	0.94 447	0.76 410	0.00 1	0.05 516	0.05 291	0.01 253	0.16 237	0.05 223	0.00 1	0.24 465	0.00 1	0.00 1	0.17 584	0.23 348

RAFT+CT+SA	0.38 352	0.74 541	1.84 403	0.02 411	0.27 559	1.12 591	0.00 1	0.91 440	0.75 380	0.00 1	0.00 1	0.27 472	0.01 253	0.56 396	0.00 1	0.00 1	0.16 454	0.00 1	0.30 681	0.13 535	0.42 442

test_5	0.39 362	0.73 535	2.28 491	0.01 378	0.22 537	0.84 432	0.01 406	1.02 456	0.77 437	0.12 522	0.00 1	0.30 481	0.01 253	0.82 427	0.03 159	0.00 1	0.04 410	0.00 1	0.00 1	0.15 562	0.46 458

SA-5K	0.32 300	0.67 513	1.66 347	0.00 1	0.23 548	1.13 600	0.01 406	0.94 447	0.76 410	0.00 1	0.05 516	0.05 291	0.01 253	0.16 237	0.05 223	0.00 1	0.24 465	0.00 1	0.00 1	0.17 584	0.23 348

SA	0.43 402	0.63 502	1.92 425	0.00 1	0.22 537	1.11 586	0.00 1	2.87 648	0.75 380	0.00 1	0.01 376	0.04 255	0.01 253	0.21 267	0.00 1	0.00 1	0.40 491	0.00 1	0.14 575	0.14 554	0.22 336

test_4	0.20 185	0.33 366	1.50 282	0.08 482	0.13 486	1.04 507	0.00 1	0.05 126	0.09 81	0.10 504	0.00 1	0.02 137	0.01 253	0.27 298	0.14 320	0.00 1	0.08 436	0.00 1	0.02 489	0.13 535	0.07 163

iRaft-Stereo_5w	0.60 521	0.85 568	1.83 400	0.01 378	0.59 620	0.31 211	0.00 1	0.72 413	0.79 472	0.00 1	0.00 1	0.10 381	0.01 253	6.12 655	0.03 159	0.00 1	0.12 446	0.00 1	0.00 1	0.24 626	0.26 374

dad	0.24 228	0.98 596	1.61 330	0.00 1	0.00 1	1.03 500	0.00 1	0.03 62	0.38 260	0.01 189	0.00 1	0.02 137	0.01 253	0.65 413	0.11 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

DDUNet	0.51 462	0.87 572	2.33 497	0.00 1	0.00 1	0.80 415	0.01 406	1.16 479	0.77 437	0.08 479	0.01 376	1.11 618	0.01 253	2.02 468	0.77 574	0.02 629	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.10 215

GLC_STEREO	0.06 10	0.07 77	0.85 125	0.00 1	0.00 1	0.07 79	0.00 1	0.01 1	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 253	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.03 99

GMOStereo	0.29 277	0.49 441	1.56 310	0.00 1	0.56 613	0.87 440	0.02 486	0.18 287	0.17 172	0.01 189	0.01 376	0.25 464	0.01 253	0.04 130	0.01 69	0.00 1	1.23 689	0.00 1	0.00 1	0.18 592	0.18 303

error version	0.29 277	0.49 441	1.56 310	0.00 1	0.56 613	0.87 440	0.02 486	0.18 287	0.17 172	0.01 189	0.01 376	0.25 464	0.01 253	0.04 130	0.01 69	0.00 1	1.23 689	0.00 1	0.00 1	0.18 592	0.18 303

test-v	0.29 277	0.49 441	1.56 310	0.00 1	0.56 613	0.87 440	0.02 486	0.18 287	0.17 172	0.01 189	0.01 376	0.25 464	0.01 253	0.04 130	0.01 69	0.00 1	1.23 689	0.00 1	0.00 1	0.18 592	0.18 303

AACVNet	0.48 441	0.74 541	1.81 398	0.00 1	0.00 1	0.55 320	0.00 1	0.22 302	0.55 305	0.03 358	0.00 1	0.11 388	0.01 253	5.22 612	0.09 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 592	0.04 122

PSMNet-ADL	0.39 362	0.08 123	0.96 147	0.00 1	0.00 1	1.02 495	0.00 1	0.72 413	0.16 160	0.00 1	0.10 545	0.48 535	0.01 253	3.60 553	0.37 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.23 348

IIG-Stereo	0.71 556	0.48 431	1.42 261	0.05 448	0.03 397	1.18 619	0.00 1	1.75 560	0.79 472	0.01 189	0.56 626	0.53 555	0.01 253	6.87 683	0.37 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.07 163

PSM-softLoss	0.55 494	0.06 44	1.89 414	0.27 590	0.00 1	1.08 551	0.25 617	0.12 237	1.06 603	0.03 358	0.01 376	0.02 137	0.01 253	5.92 638	0.18 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

KMStereo	0.55 494	0.06 44	1.89 414	0.27 590	0.00 1	1.08 551	0.25 617	0.12 237	1.06 603	0.03 358	0.01 376	0.02 137	0.01 253	5.92 638	0.18 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

NRIStereo	0.22 206	0.06 44	1.40 246	0.05 448	0.01 331	1.16 611	0.32 638	0.04 94	0.81 490	0.04 387	0.01 376	0.11 388	0.01 253	0.14 221	0.02 128	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.10 215

RAFT-345	0.52 465	0.07 77	1.75 379	0.11 512	0.07 442	1.17 616	0.18 601	0.21 297	0.78 454	0.00 1	0.01 376	0.09 373	0.01 253	5.87 633	0.19 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

test-2	0.29 277	0.49 441	1.56 310	0.00 1	0.56 613	0.87 440	0.02 486	0.18 287	0.17 172	0.01 189	0.01 376	0.25 464	0.01 253	0.04 130	0.01 69	0.00 1	1.23 689	0.00 1	0.00 1	0.18 592	0.18 303

ICVP	0.16 120	0.05 17	1.22 197	0.00 1	0.01 331	1.01 489	0.09 578	0.28 332	0.17 172	0.00 1	0.02 482	0.07 352	0.01 253	0.21 267	0.05 223	0.00 1	0.01 379	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.09 197
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.52 465	0.69 523	1.93 432	0.01 378	0.00 1	1.03 500	0.00 1	2.22 606	0.78 454	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.01 253	3.19 530	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 509	0.18 303

TestStereo	0.35 322	0.54 473	1.74 371	0.00 1	0.00 1	0.27 194	0.00 1	0.06 147	0.05 31	0.01 189	0.00 1	0.03 213	0.01 253	4.17 578	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	0.73 562	0.18 278	5.35 651	0.38 621	0.26 556	1.13 600	0.00 1	3.03 655	0.18 187	0.14 529	0.01 376	1.40 639	0.01 253	1.36 453	0.04 204	0.00 1	0.50 510	0.00 1	0.16 596	0.03 317	0.43 449

psm_up	0.48 441	0.57 481	1.86 409	0.00 1	0.00 1	0.83 427	0.00 1	2.33 610	0.79 472	0.00 1	0.00 1	0.27 472	0.01 253	2.73 501	0.12 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 509	0.04 122

UPFNet	0.23 220	0.24 319	1.56 310	0.00 1	0.00 1	0.50 297	0.00 1	1.28 496	0.68 348	0.00 1	0.00 1	0.10 381	0.01 253	0.13 214	0.11 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.03 99

CCAANet	0.42 385	0.62 498	1.90 418	0.00 1	0.00 1	0.42 269	0.00 1	1.00 453	0.75 380	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.01 253	2.90 513	0.61 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.01 63

CC-Net-ROB	0.77 574	0.99 600	2.18 471	0.07 478	0.00 1	1.09 567	0.01 406	3.10 659	0.75 380	0.01 189	0.00 1	0.14 400	0.01 253	5.65 627	0.34 472	0.56 679	0.00 1	0.21 695	0.00 1	0.17 584	0.02 86

CFNet	0.66 544	1.12 620	2.37 499	0.00 1	0.00 1	1.06 517	0.01 406	1.36 513	0.74 370	0.01 189	0.01 376	0.13 398	0.01 253	5.85 631	0.30 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 592	0.07 163

AdaStereo	0.25 244	0.09 148	1.34 219	0.00 1	0.00 1	0.26 189	0.00 1	1.95 590	0.75 380	0.00 1	0.00 1	0.30 481	0.01 253	0.14 221	0.13 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.05 144
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.62 529	0.82 556	1.58 319	0.00 1	0.00 1	1.05 512	0.00 1	2.76 640	0.74 370	0.00 1	0.00 1	0.11 388	0.01 253	5.22 612	0.15 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.00 1

iResNet_ROB	0.40 372	1.20 627	1.77 383	0.00 1	0.00 1	0.73 399	0.00 1	1.03 459	0.77 437	0.07 464	0.01 376	0.08 364	0.01 253	1.85 463	0.38 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.09 197

LALA_ROB	0.45 419	0.73 535	1.91 421	0.00 1	0.01 331	0.98 479	0.01 406	1.99 593	0.84 518	0.15 536	0.00 1	0.09 373	0.01 253	1.06 438	1.01 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.05 144

S	0.32 300	0.48 431	1.51 288	0.19 559	0.59 620	1.06 517	0.01 406	0.15 263	0.22 210	0.04 387	0.00 1	0.01 39	0.02 338	0.05 156	0.09 274	0.09 657	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 669	1.49 633

VMStereo-Base	0.08 19	0.10 162	0.77 91	0.00 1	0.00 1	0.38 254	0.00 1	0.03 62	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.02 338	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 122

AdaDepth	0.19 173	0.10 162	1.46 271	0.00 1	0.00 1	0.28 199	0.00 1	0.04 94	0.51 293	0.04 387	0.00 1	0.01 39	0.02 338	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.68 554	0.00 1	0.14 575	0.01 107	0.51 479

w-ln-seven	0.98 597	1.47 650	6.86 669	0.00 1	0.00 1	1.23 628	0.00 1	1.22 485	0.83 506	0.18 552	0.01 376	0.50 547	0.02 338	3.79 564	2.93 638	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 562	0.32 406

depthmonostereo	0.15 108	0.26 328	1.67 350	0.01 378	0.00 1	0.22 167	0.00 1	0.13 252	0.11 97	0.01 189	0.01 376	0.03 213	0.02 338	0.15 230	0.09 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.20 324

xyz-stereo-finetune	0.17 134	0.53 466	0.81 107	0.00 1	0.00 1	0.55 320	0.00 1	0.02 24	0.75 380	0.02 304	0.00 1	0.05 291	0.02 338	0.02 48	0.51 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 63

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 228	0.10 162	0.73 82	0.12 519	0.04 411	0.96 474	0.00 1	0.20 294	0.21 207	0.32 595	0.03 496	0.54 556	0.02 338	0.37 342	0.43 516	0.00 1	0.27 471	0.00 1	0.20 631	0.01 107	0.15 274

TCMNet	0.58 512	0.73 535	3.56 601	0.06 470	0.01 331	0.58 342	0.05 549	1.24 492	0.85 543	0.00 1	0.00 1	0.21 447	0.02 338	3.63 556	0.10 280	0.00 1	0.00 1	0.02 649	0.00 1	0.21 615	0.36 426

AIO-test1	0.43 402	0.82 556	2.09 458	0.38 621	0.77 647	0.55 320	0.01 406	1.43 520	0.79 472	0.03 358	0.01 376	0.03 213	0.02 338	1.26 448	0.04 204	0.00 1	0.05 420	0.00 1	0.00 1	0.15 562	0.10 215

mms	0.19 173	0.21 299	0.67 69	0.10 499	0.34 570	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.17 172	0.06 443	0.00 1	0.04 255	0.02 338	0.33 324	0.01 69	0.00 1	0.09 440	0.00 1	0.00 1	0.09 485	1.70 649

tg	0.24 228	0.42 402	0.92 132	0.00 1	0.00 1	1.02 495	0.00 1	0.11 223	0.70 358	0.00 1	0.01 376	0.07 352	0.02 338	0.03 109	0.04 204	0.00 1	0.29 474	0.00 1	0.00 1	0.29 650	0.90 573

Pointernet	0.16 120	0.06 44	0.99 156	0.00 1	0.36 573	0.54 313	0.00 1	0.03 62	0.76 410	0.00 1	0.00 1	0.05 291	0.02 338	0.04 130	0.01 69	0.00 1	0.14 450	0.00 1	0.01 470	0.01 107	0.20 324

ACVNet-DCA	0.52 465	0.29 340	2.22 475	0.31 604	0.20 525	1.33 639	0.00 1	1.23 489	1.14 630	0.38 609	0.00 1	0.03 213	0.02 338	0.59 406	0.02 128	0.00 1	1.12 673	0.00 1	0.00 1	0.03 317	1.44 627

1test111	0.59 517	0.29 340	2.22 475	0.31 604	0.20 525	1.33 639	0.00 1	1.23 489	1.14 630	0.38 609	0.00 1	0.03 213	0.02 338	1.38 454	0.69 566	0.00 1	1.12 673	0.00 1	0.00 1	0.03 317	1.44 627

cc1	0.56 503	0.29 340	2.22 475	0.31 604	0.20 525	1.33 639	0.00 1	1.78 568	1.03 595	0.38 609	0.00 1	0.03 213	0.02 338	0.59 406	0.02 128	0.00 1	1.12 673	0.00 1	0.00 1	0.09 485	1.86 679

ffm	0.61 526	0.33 366	3.52 595	0.00 1	0.00 1	0.64 365	0.00 1	1.74 555	1.17 648	0.00 1	0.31 598	0.68 576	0.02 338	0.57 397	0.01 69	0.00 1	1.12 673	0.00 1	0.15 585	0.08 458	1.86 679

ff1	1.27 621	0.33 366	3.52 595	0.00 1	0.00 1	0.64 365	0.00 1	1.74 555	1.17 648	0.00 1	0.31 598	0.68 576	0.02 338	6.27 665	7.45 681	0.00 1	1.12 673	0.00 1	0.15 585	0.08 458	1.86 679

mmx	1.28 623	0.33 366	3.52 595	0.00 1	0.00 1	0.64 365	0.00 1	3.05 657	1.07 606	0.00 1	0.31 598	0.68 576	0.02 338	6.27 665	7.45 681	0.00 1	1.05 660	0.00 1	0.15 585	0.03 317	1.08 590

tt1	0.58 512	0.31 354	2.24 484	0.30 601	0.38 577	1.32 638	0.00 1	1.74 555	1.17 648	0.38 609	0.00 1	0.03 213	0.02 338	0.57 397	0.01 69	0.00 1	1.12 673	0.00 1	0.00 1	0.08 458	1.86 679

xxx	1.28 623	0.33 366	3.52 595	0.00 1	0.00 1	0.64 365	0.00 1	3.05 657	1.07 606	0.00 1	0.31 598	0.68 576	0.02 338	6.27 665	7.45 681	0.00 1	1.05 660	0.00 1	0.15 585	0.03 317	1.08 590

GMStereo_Zeroshot	0.10 33	0.09 148	1.06 166	0.14 531	0.00 1	0.03 46	0.00 1	0.05 126	0.17 172	0.00 1	0.03 496	0.19 439	0.02 338	0.01 17	0.05 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.08 183

MaDis-Stereo	0.11 48	0.41 401	1.31 213	0.00 1	0.00 1	0.05 60	0.01 406	0.08 185	0.23 217	0.01 189	0.01 376	0.04 255	0.02 338	0.03 109	0.04 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.01 63

StereoVision	0.24 228	0.59 486	1.92 425	0.00 1	0.00 1	0.47 287	0.01 406	0.22 302	0.84 518	0.00 1	0.30 593	0.15 407	0.02 338	0.09 196	0.04 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.01 63

MIF-Stereo (partial)	0.14 93	0.28 337	1.74 371	0.00 1	0.00 1	0.08 85	0.00 1	0.23 311	0.17 172	0.00 1	0.01 376	0.02 137	0.02 338	0.04 130	0.04 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.01 63

LL-Strereo2	0.34 315	0.87 572	1.70 361	0.64 661	0.84 658	0.54 313	0.04 536	0.15 263	0.18 187	0.02 304	0.00 1	0.03 213	0.02 338	0.26 293	0.26 436	0.00 1	0.13 449	0.00 1	0.01 470	0.04 366	0.98 586

EGLCR-Stereo	0.43 402	0.07 77	1.21 196	0.58 650	0.65 629	1.64 652	0.31 633	1.15 477	0.19 200	0.43 618	0.02 482	0.00 1	0.02 338	0.38 353	0.14 320	0.00 1	0.66 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 595

CASS	0.10 33	0.08 123	1.10 181	0.00 1	0.00 1	0.13 138	0.01 406	0.15 263	0.18 187	0.21 557	0.00 1	0.02 137	0.02 338	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.03 99
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.44 411	0.23 310	2.16 469	0.67 668	1.21 691	0.28 199	0.00 1	0.02 24	0.18 187	0.01 189	0.30 593	0.58 559	0.02 338	0.26 293	0.38 499	0.00 1	1.12 673	0.00 1	0.54 702	0.03 317	0.78 547

MC-Stereo	0.38 352	0.12 201	1.30 212	0.65 664	0.70 637	1.06 517	0.00 1	0.03 62	0.14 128	0.23 565	0.00 1	0.04 255	0.02 338	0.38 353	0.12 298	0.00 1	1.08 670	0.00 1	0.02 489	0.08 458	1.72 652

IER	0.20 185	0.30 347	1.87 411	0.00 1	0.00 1	0.61 354	0.00 1	0.25 320	0.23 217	0.00 1	0.00 1	0.40 519	0.02 338	0.22 273	0.07 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 366	0.01 63

CSP-Net	0.42 385	0.25 322	1.07 169	0.00 1	0.00 1	0.53 310	0.00 1	0.78 425	0.27 240	0.01 189	0.00 1	0.16 416	0.02 338	5.19 610	0.08 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.02 86

dd	0.23 220	0.91 585	1.69 358	0.01 378	0.00 1	1.02 495	0.00 1	0.09 204	0.68 348	0.01 189	0.00 1	0.02 137	0.02 338	0.01 17	0.00 1	0.01 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 366	0.01 63

AASNet	0.40 372	0.98 596	2.57 523	0.00 1	0.00 1	0.93 465	0.01 406	0.79 428	0.82 497	0.01 189	0.00 1	0.38 515	0.02 338	0.62 411	0.43 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 654	0.14 263

SACVNet	0.51 462	0.61 495	1.98 442	0.00 1	0.00 1	1.02 495	0.01 406	1.04 464	0.44 275	0.07 464	0.00 1	0.23 458	0.02 338	4.19 579	0.29 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 619	0.13 251

ADLNet2	0.61 526	0.68 517	2.76 539	0.00 1	0.00 1	0.90 451	0.01 406	0.82 431	0.92 579	0.00 1	0.07 532	1.45 643	0.02 338	4.04 572	0.13 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 607	0.11 231

ADLNet	0.48 441	0.43 405	1.71 363	0.00 1	0.00 1	0.66 376	0.01 406	1.16 479	0.84 518	0.21 557	0.01 376	1.00 606	0.02 338	2.88 512	0.34 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 535	0.24 359

222	2.28 661	0.25 322	1.15 184	0.00 1	0.37 574	0.60 346	0.00 1	3.25 666	1.13 623	0.09 494	0.00 1	0.05 291	0.02 338	3.52 548	32.29 716	0.00 1	1.03 658	0.00 1	0.15 585	0.03 317	1.59 643

xxxx	1.42 634	0.28 337	1.49 277	0.00 1	0.59 620	0.56 329	0.00 1	3.13 660	1.14 630	0.06 443	0.01 376	0.02 137	0.02 338	2.26 473	16.08 709	0.00 1	1.09 672	0.00 1	0.15 585	0.03 317	1.42 626

test_xeample	1.52 637	0.30 347	1.50 282	0.00 1	0.58 618	0.60 346	0.00 1	3.16 661	1.14 630	0.07 464	0.08 536	0.03 213	0.02 338	3.67 560	16.54 711	0.00 1	1.08 670	0.00 1	0.15 585	0.04 366	1.50 635

GMStereo	0.14 93	0.90 584	1.71 363	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.00 1	0.04 94	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 338	0.02 48	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	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
SFCPSM	0.24 228	0.11 185	1.53 298	0.00 1	0.05 423	0.35 241	0.01 406	1.54 529	0.77 437	0.01 189	0.00 1	0.12 393	0.02 338	0.06 165	0.05 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 489	0.03 317	0.06 157

UNet	0.29 277	0.26 328	2.47 508	0.00 1	0.00 1	0.71 393	0.01 406	0.52 376	0.81 490	0.00 1	0.00 1	0.37 510	0.02 338	0.46 376	0.10 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.04 122

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 625	2.80 696	5.36 652	0.02 411	0.04 411	3.44 678	0.26 625	2.19 604	0.77 437	0.25 573	0.27 577	1.37 638	0.02 338	5.99 646	1.05 585	0.16 664	0.72 563	0.01 632	0.26 666	0.40 667	0.82 556

DANet	0.67 548	0.21 299	2.33 497	0.25 584	0.06 435	0.50 297	0.11 589	1.62 541	0.74 370	0.22 561	0.06 529	1.07 612	0.02 338	4.45 590	1.22 596	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.53 486
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UCFNet_RVC	0.26 253	0.61 495	1.59 322	0.00 1	0.00 1	1.00 486	0.00 1	0.26 328	0.39 266	0.01 189	0.00 1	0.42 524	0.02 338	0.84 431	0.07 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.04 122

HITNet	0.31 298	0.97 594	2.32 496	0.00 1	0.00 1	0.24 180	0.01 406	1.38 515	0.37 259	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.02 338	0.05 156	0.19 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.41 438
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
iResNetv2_ROB	0.51 462	1.70 658	3.96 617	0.00 1	0.00 1	0.60 346	0.00 1	1.81 576	0.82 497	0.03 358	0.00 1	0.08 364	0.02 338	0.16 237	0.59 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 654	0.09 197

StereoDRNet-Refined	0.30 288	0.19 283	1.19 194	0.00 1	0.00 1	0.81 417	0.00 1	0.92 442	0.84 518	0.00 1	0.00 1	0.50 547	0.02 338	1.27 450	0.10 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 516	0.05 144
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.50 456	0.89 579	2.96 552	0.02 411	0.06 435	0.51 301	0.00 1	0.45 365	0.84 518	0.00 1	0.00 1	0.33 491	0.02 338	2.82 507	0.69 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.28 387

XPNet_ROB	0.46 429	0.67 513	1.69 358	0.01 378	0.00 1	0.94 468	0.01 406	1.32 504	0.65 339	0.03 358	0.00 1	0.17 425	0.02 338	2.82 507	0.66 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.18 303

ETE_ROB	0.43 402	0.73 535	1.87 411	0.00 1	0.00 1	0.94 468	0.01 406	1.75 560	0.79 472	0.03 358	0.00 1	0.16 416	0.02 338	1.81 462	0.36 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.08 183

DN-CSS_ROB	0.38 352	1.27 633	2.50 515	0.01 378	0.00 1	1.01 489	0.00 1	1.21 483	0.83 506	0.02 304	0.00 1	0.19 439	0.02 338	0.10 201	0.19 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 631	0.03 99

SME	0.47 434	1.26 631	2.10 460	0.00 1	0.00 1	0.42 269	0.00 1	0.31 339	0.21 207	0.19 555	0.00 1	0.10 381	0.03 390	3.67 560	0.68 565	0.10 660	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 654	0.09 197

TestStereo_HL2	0.32 300	0.73 535	2.05 455	0.00 1	0.00 1	0.33 231	0.00 1	0.06 147	0.24 223	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.03 390	2.82 507	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 366	0.02 86

GGDA	0.32 300	0.81 553	1.95 436	0.00 1	0.00 1	0.56 329	0.00 1	0.08 185	0.24 223	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.03 390	2.62 496	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.02 86

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.16 120	0.15 246	1.26 201	0.08 482	0.08 453	0.09 89	0.00 1	0.04 94	0.09 81	0.10 504	0.00 1	0.00 1	0.03 390	0.14 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 684	0.00 1	0.90 573

Selective-IGEV-i32	0.28 266	0.11 185	1.31 213	0.64 661	0.60 625	0.27 194	0.00 1	0.05 126	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 390	0.25 284	0.25 426	0.00 1	0.79 573	0.00 1	0.07 528	0.06 412	0.62 513

Hybrid-DGEV-03	0.25 244	0.68 517	1.54 302	0.00 1	0.00 1	0.98 479	0.02 486	0.73 416	0.18 187	0.08 479	0.01 376	0.06 324	0.03 390	0.09 196	0.11 292	0.00 1	0.07 432	0.00 1	0.00 1	0.21 615	0.23 348

NLMM1	0.42 385	0.13 224	0.35 27	0.00 1	0.00 1	0.28 199	0.00 1	4.04 681	3.20 683	0.01 189	0.01 376	0.07 352	0.03 390	0.01 17	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.20 324

MM-Stereo_test3	0.26 253	0.43 405	1.36 225	0.08 482	0.02 375	0.34 235	0.03 513	0.14 259	0.94 582	0.04 387	0.00 1	0.05 291	0.03 390	0.20 264	0.17 347	0.00 1	0.79 573	0.00 1	0.00 1	0.28 641	0.25 366

MM-Stereo_test2	0.32 300	0.13 224	1.68 354	0.18 552	0.00 1	0.54 313	0.00 1	0.13 252	0.20 202	0.18 552	0.00 1	0.03 213	0.03 390	0.14 221	0.18 353	0.00 1	0.86 601	0.00 1	0.01 470	0.22 619	1.90 685

AIO_rvc	0.50 456	0.57 481	1.92 425	0.73 675	1.08 685	0.15 143	0.03 513	0.25 320	1.13 623	0.37 607	0.02 482	0.02 137	0.03 390	0.65 413	0.09 274	0.01 607	1.06 666	0.00 1	0.02 489	0.10 509	1.77 663

Occ-G	0.37 341	0.20 292	1.68 354	0.39 625	0.51 605	0.28 199	0.00 1	0.24 318	0.74 370	0.17 550	0.01 376	0.01 39	0.03 390	0.27 298	0.59 545	0.00 1	0.64 549	0.00 1	0.07 528	0.15 562	1.40 624

WCG-NET（raft）	0.19 173	0.53 466	0.84 122	0.00 1	0.05 423	0.36 247	0.01 406	0.08 185	0.09 81	0.06 443	0.01 376	0.05 291	0.03 390	0.08 188	0.06 243	0.00 1	1.24 693	0.00 1	0.00 1	0.13 535	0.18 303

mmm	0.47 434	0.20 292	1.18 193	0.02 411	0.79 649	0.06 67	0.00 1	1.11 475	1.16 642	0.06 443	0.30 593	0.14 400	0.03 390	0.68 416	0.67 563	0.00 1	1.12 673	0.00 1	0.22 648	0.03 317	1.63 645

CES	0.10 33	0.08 123	0.73 82	0.00 1	0.00 1	0.20 158	0.01 406	0.08 185	0.75 380	0.01 189	0.00 1	0.08 364	0.03 390	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1

Selective-IGEV	0.28 266	0.11 185	1.31 213	0.64 661	0.60 625	0.27 194	0.00 1	0.05 126	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 390	0.25 284	0.25 426	0.00 1	0.79 573	0.00 1	0.07 528	0.06 412	0.62 513

CroCo-Stereo Lap2	0.14 93	0.44 409	1.26 201	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.08 185	0.75 380	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 390	0.03 109	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.01 63

Wz-Net-LNSev	0.46 429	1.11 619	5.46 657	0.00 1	0.00 1	0.51 301	0.00 1	0.41 361	0.91 575	0.00 1	0.01 376	0.23 458	0.03 390	0.12 210	0.25 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.15 274

BSDual-CNN	0.35 322	0.07 77	0.98 152	0.00 1	0.00 1	1.09 567	0.00 1	2.67 632	0.82 497	0.30 587	0.09 539	0.35 500	0.03 390	0.06 165	0.51 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.29 277	0.07 77	0.98 152	0.00 1	0.00 1	1.07 538	0.00 1	1.92 589	0.82 497	0.00 1	0.00 1	0.35 500	0.03 390	0.06 165	0.51 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.01 63

DAS	0.55 494	0.08 123	1.79 390	0.00 1	0.00 1	0.09 89	0.00 1	1.54 529	0.85 543	1.16 656	0.00 1	0.24 461	0.03 390	4.66 598	0.31 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.14 263

SepStereo	0.50 456	0.08 123	1.79 390	0.00 1	0.00 1	0.09 89	0.00 1	1.54 529	0.85 543	1.16 656	0.00 1	0.24 461	0.03 390	3.84 566	0.31 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.14 263

CroCo-Stereo	0.18 156	0.32 360	0.94 136	0.00 1	0.00 1	0.03 46	0.00 1	1.17 481	0.76 410	0.00 1	0.01 376	0.31 485	0.03 390	0.03 109	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	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
iRaftStereo_RVC	0.24 228	0.45 415	0.99 156	0.00 1	0.00 1	0.52 309	0.00 1	0.08 185	0.15 145	0.01 189	0.01 376	0.16 416	0.03 390	0.04 130	0.02 128	0.00 1	1.06 666	0.00 1	0.00 1	0.29 650	1.01 588

raftrobust	0.30 288	0.78 552	1.65 344	0.00 1	1.25 693	0.66 376	0.03 513	0.10 216	0.32 250	0.02 304	0.00 1	0.03 213	0.03 390	0.22 273	0.13 308	0.00 1	0.44 497	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.22 336

HCRNet	0.37 341	0.27 334	1.27 204	0.00 1	0.00 1	1.09 567	0.00 1	0.56 384	0.80 482	0.01 189	0.01 376	0.06 324	0.03 390	3.22 531	0.07 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.03 99

ARAFT	0.68 550	1.29 637	3.36 587	0.00 1	0.00 1	1.21 625	0.00 1	2.71 637	0.81 490	0.07 464	0.00 1	0.18 431	0.03 390	3.47 547	0.05 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 601	0.22 336

HGLStereo	0.35 322	0.40 399	1.83 400	0.00 1	0.00 1	0.65 374	0.01 406	0.68 401	0.39 266	0.03 358	0.01 376	0.47 531	0.03 390	2.14 471	0.17 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.04 122

FADNet_RVC	0.69 553	1.26 631	3.48 594	0.00 1	0.00 1	1.10 580	0.01 406	1.57 534	0.65 339	0.02 304	0.05 516	0.26 471	0.03 390	3.16 528	0.30 452	0.21 669	0.25 469	0.08 681	0.28 676	0.53 675	0.62 513

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 503	0.82 556	1.94 435	0.12 519	0.00 1	1.12 591	0.01 406	0.96 450	0.72 366	0.00 1	0.05 516	0.37 510	0.03 390	3.45 545	0.15 334	1.07 692	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 577	0.25 366

STTStereo	0.33 311	0.49 441	2.91 551	0.00 1	0.00 1	0.83 427	0.03 513	0.28 332	0.16 160	0.02 304	0.00 1	0.20 444	0.03 390	1.52 456	0.08 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.03 99

BEATNet_4x	0.39 362	1.05 609	2.97 553	0.00 1	0.00 1	0.30 207	0.01 406	1.22 485	0.46 281	0.00 1	0.00 1	0.31 485	0.03 390	0.37 342	0.64 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.42 442

HSM-Net_RVC	0.57 509	0.08 123	1.74 371	0.00 1	0.00 1	0.63 362	0.00 1	4.21 683	0.71 360	0.14 529	0.00 1	0.21 447	0.03 390	3.43 543	0.05 223	0.01 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 215
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.34 315	0.75 547	2.38 501	0.00 1	0.00 1	1.12 591	0.03 513	0.30 335	0.16 160	0.00 1	0.00 1	0.39 517	0.03 390	1.27 450	0.14 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.10 215

MLCV	0.35 322	0.84 564	1.96 439	0.00 1	0.00 1	0.48 290	0.00 1	0.81 430	0.29 246	0.10 504	0.00 1	0.28 475	0.03 390	1.32 452	0.80 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.09 197

iResNet	0.34 315	0.50 452	1.65 344	0.00 1	0.00 1	0.70 391	0.00 1	1.60 539	0.78 454	0.01 189	0.00 1	0.04 255	0.03 390	0.15 230	1.11 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.20 324

NCCL2	0.38 352	1.00 603	2.12 464	0.00 1	0.01 331	0.79 410	0.00 1	0.59 387	0.38 260	0.01 189	0.00 1	0.02 137	0.03 390	2.31 477	0.21 388	0.00 1	0.00 1	0.02 649	0.00 1	0.04 366	0.13 251

PWC_ROB	0.84 586	1.08 615	5.06 649	0.00 1	0.00 1	0.21 161	0.00 1	2.71 637	0.82 497	0.00 1	0.20 562	0.29 478	0.03 390	3.58 552	2.10 624	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 665	0.26 374

PSMNet_ROB	0.54 486	1.05 609	2.53 519	0.00 1	0.00 1	0.91 454	0.00 1	0.33 345	0.75 380	0.01 189	0.00 1	0.25 464	0.03 390	3.45 545	1.31 602	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.10 215

SMOE	0.17 134	0.48 431	1.38 238	0.09 494	0.26 556	0.06 67	0.01 406	0.04 94	0.14 128	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.04 428	0.06 165	0.11 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 663	0.28 387

TestStereo-Hl	0.25 244	0.48 431	1.72 368	0.00 1	0.00 1	0.33 231	0.00 1	0.19 293	0.26 233	0.00 1	0.00 1	0.06 324	0.04 428	1.94 467	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.04 122

quiztm	0.19 173	0.64 504	1.19 194	0.13 526	0.18 512	0.28 199	0.01 406	0.07 169	0.75 380	0.01 189	0.01 376	0.04 255	0.04 428	0.00 1	0.02 128	0.00 1	0.01 379	0.00 1	0.00 1	0.19 601	0.21 334

PSi22a	0.28 266	0.05 17	0.22 5	0.42 630	0.65 629	0.02 30	0.00 1	0.06 147	0.77 437	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.04 428	0.30 311	0.19 371	0.00 1	0.97 649	0.00 1	0.09 544	0.01 107	1.70 649

Selective-IGEV-i16pb	1.20 618	0.17 273	10.55 691	0.00 1	0.00 1	1.00 486	0.32 638	3.31 670	0.78 454	0.01 189	0.83 638	0.30 481	0.04 428	6.24 662	0.21 388	0.03 640	0.08 436	0.01 632	0.03 505	0.08 458	0.07 163

WQFJA1	0.30 288	0.11 185	0.31 14	0.00 1	0.00 1	0.21 161	0.00 1	2.62 630	2.43 678	0.01 189	0.00 1	0.06 324	0.04 428	0.01 17	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.17 289

WQFJX	0.29 277	0.10 162	0.31 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 406	2.81 645	2.17 673	0.01 189	0.01 376	0.07 352	0.04 428	0.01 17	0.01 69	0.00 1	0.01 379	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.19 319

NLMM	0.30 288	0.11 185	0.31 14	0.00 1	0.00 1	0.22 167	0.00 1	2.61 627	2.40 677	0.01 189	0.00 1	0.06 324	0.04 428	0.01 17	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.17 289

DA	0.42 385	0.12 201	1.07 169	0.40 627	0.75 642	1.15 606	0.00 1	0.03 62	0.57 320	0.12 522	0.36 608	0.04 255	0.04 428	0.57 397	0.16 338	0.00 1	0.98 650	0.00 1	0.00 1	0.01 107	2.11 695

GGEV	0.42 385	0.12 201	1.07 169	0.40 627	0.75 642	1.15 606	0.00 1	0.03 62	0.57 320	0.12 522	0.36 608	0.04 255	0.04 428	0.57 397	0.16 338	0.00 1	0.98 650	0.00 1	0.00 1	0.01 107	2.11 695

111111	0.18 156	0.05 17	0.57 57	0.05 448	0.20 525	0.32 218	0.00 1	0.08 185	0.14 128	0.10 504	0.02 482	0.01 39	0.04 428	0.17 248	0.02 128	0.00 1	0.72 563	0.00 1	0.00 1	0.08 458	1.02 589

LG-Stereo	0.13 78	0.19 283	0.66 68	0.00 1	0.18 512	0.31 211	0.00 1	0.09 204	0.15 145	0.04 387	0.01 376	0.32 490	0.04 428	0.05 156	0.10 280	0.00 1	0.07 432	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.26 374

SCV_C0	0.45 419	0.35 379	1.61 330	0.62 656	0.74 640	0.38 254	0.00 1	0.41 361	0.58 329	0.30 587	0.05 516	0.06 324	0.04 428	0.48 383	0.26 436	0.00 1	0.94 641	0.00 1	0.15 585	0.09 485	1.83 676

AIO-test2	0.43 402	1.13 622	1.82 399	0.34 611	0.22 537	0.56 329	0.01 406	1.30 500	0.77 437	0.00 1	0.00 1	0.19 439	0.04 428	0.91 436	0.05 223	0.89 688	0.06 424	0.00 1	0.01 470	0.07 435	0.22 336

UGAM	0.64 539	0.39 396	2.47 508	0.09 494	0.00 1	0.64 365	0.01 406	0.07 169	0.66 344	0.00 1	0.23 567	0.84 593	0.04 428	6.35 668	0.05 223	0.00 1	0.41 493	0.00 1	0.00 1	0.28 641	0.28 387

WCG-NET	0.19 173	0.35 379	0.81 107	0.00 1	0.00 1	0.40 259	0.03 513	0.09 204	0.75 380	0.05 409	0.09 539	0.01 39	0.04 428	0.08 188	0.03 159	0.00 1	0.90 611	0.00 1	0.00 1	0.12 529	0.13 251

GCST	0.46 429	0.99 600	2.56 521	0.00 1	0.82 653	0.32 218	0.03 513	0.23 311	0.08 71	0.05 409	0.41 613	0.14 400	0.04 428	3.09 525	0.30 452	0.00 1	0.01 379	0.00 1	0.00 1	0.11 516	0.10 215

MyStereo8	0.50 456	0.68 517	3.08 560	0.43 632	0.01 331	1.22 627	0.00 1	0.82 431	0.20 202	0.03 358	0.41 613	0.15 407	0.04 428	0.68 416	0.12 298	0.00 1	1.39 696	0.00 1	0.03 505	0.04 366	0.63 519

ff7	0.36 332	0.21 299	1.28 206	0.16 541	0.22 537	1.07 538	0.00 1	0.12 237	0.56 310	0.32 595	0.00 1	0.01 39	0.04 428	0.25 284	0.03 159	0.00 1	0.92 625	0.00 1	0.10 549	0.08 458	1.75 657

ffff	0.36 332	0.21 299	1.28 206	0.16 541	0.22 537	1.07 538	0.00 1	0.12 237	0.56 310	0.32 595	0.00 1	0.01 39	0.04 428	0.25 284	0.03 159	0.00 1	0.92 625	0.00 1	0.10 549	0.08 458	1.75 657

11t	0.36 332	0.21 299	1.28 206	0.16 541	0.22 537	1.07 538	0.00 1	0.12 237	0.56 310	0.32 595	0.00 1	0.01 39	0.04 428	0.25 284	0.03 159	0.00 1	0.92 625	0.00 1	0.10 549	0.08 458	1.75 657

HH	0.52 465	0.23 310	1.71 363	0.77 679	0.35 571	1.07 538	0.00 1	0.30 335	0.68 348	0.29 584	0.45 617	1.45 643	0.04 428	0.37 342	0.37 490	0.00 1	0.84 596	0.00 1	0.00 1	0.02 240	1.39 619

HanStereo	0.52 465	0.23 310	1.71 363	0.77 679	0.35 571	1.07 538	0.00 1	0.30 335	0.68 348	0.29 584	0.45 617	1.45 643	0.04 428	0.37 342	0.37 490	0.00 1	0.84 596	0.00 1	0.00 1	0.02 240	1.39 619

LoS	0.16 120	0.10 162	0.97 150	0.02 411	0.00 1	1.04 507	0.01 406	0.07 169	0.75 380	0.01 189	0.01 376	0.16 416	0.04 428	0.07 176	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.35 322	0.37 388	3.29 575	0.00 1	0.00 1	0.51 301	0.03 513	0.74 418	0.76 410	0.01 189	0.01 376	0.09 373	0.04 428	0.88 433	0.13 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.04 122

scenet	0.35 322	0.37 388	3.29 575	0.00 1	0.00 1	0.51 301	0.03 513	0.74 418	0.76 410	0.01 189	0.01 376	0.09 373	0.04 428	0.88 433	0.13 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.04 122

ssnet	0.35 322	0.37 388	3.29 575	0.00 1	0.00 1	0.51 301	0.03 513	0.74 418	0.76 410	0.01 189	0.01 376	0.09 373	0.04 428	0.88 433	0.13 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.04 122

ccc-4	0.36 332	0.21 299	1.28 206	0.16 541	0.22 537	1.07 538	0.00 1	0.12 237	0.56 310	0.32 595	0.00 1	0.01 39	0.04 428	0.25 284	0.03 159	0.00 1	0.92 625	0.00 1	0.10 549	0.08 458	1.75 657

GwcNet-ADL	0.33 311	0.20 292	1.73 369	0.00 1	0.00 1	1.02 495	0.00 1	2.51 619	0.40 270	0.00 1	0.00 1	0.37 510	0.04 428	0.03 109	0.24 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.13 251

RAFT	0.32 300	0.87 572	1.48 274	0.29 599	0.41 583	0.12 129	0.07 564	0.12 237	0.51 293	0.00 1	0.01 376	0.47 531	0.04 428	0.04 130	0.02 128	0.00 1	0.70 558	0.00 1	0.01 470	0.42 669	0.75 537

LMCR-Stereo	0.38 352	0.65 508	1.77 383	0.00 1	0.00 1	0.82 423	0.00 1	2.33 610	0.84 518	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.04 428	0.29 310	0.72 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.01 63

raft+_RVC	0.35 322	0.89 579	1.67 350	0.00 1	1.28 694	0.67 382	0.04 536	0.08 185	0.15 145	0.01 189	0.00 1	0.02 137	0.04 428	0.16 237	0.18 353	0.00 1	1.39 696	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.44 454

APVNet	0.58 512	0.59 486	3.15 565	0.00 1	0.00 1	0.93 465	0.01 406	0.62 394	0.86 558	0.03 358	0.01 376	0.34 494	0.04 428	4.50 593	0.33 467	0.00 1	0.00 1	0.03 659	0.00 1	0.18 592	0.05 144

FENet	0.27 262	0.19 283	1.51 288	0.00 1	0.00 1	1.01 489	0.00 1	1.02 456	0.77 437	0.00 1	0.00 1	0.24 461	0.04 428	0.27 298	0.22 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.07 163

ac_64	0.48 441	0.32 360	2.27 488	0.04 442	0.01 331	0.44 280	0.02 486	0.36 350	0.83 506	0.15 536	0.01 376	0.88 598	0.04 428	3.90 570	0.21 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.06 157

RTSC	0.99 599	1.38 645	4.55 635	0.22 577	0.19 516	0.23 179	0.01 406	1.46 521	0.84 518	0.31 593	0.35 607	0.58 559	0.04 428	2.47 487	5.88 672	0.00 1	0.53 529	0.00 1	0.14 575	0.35 658	0.29 391

RASNet	0.68 550	0.62 498	2.10 460	0.02 411	0.02 375	0.60 346	0.09 578	0.64 397	0.84 518	0.11 515	0.06 529	1.51 648	0.04 428	6.07 652	0.65 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.22 336

RYNet	0.63 532	0.53 466	2.18 471	0.00 1	0.00 1	0.57 338	0.00 1	1.34 509	0.85 543	0.04 387	0.00 1	0.85 594	0.04 428	5.13 606	0.77 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.27 382

GANetREF_RVC	0.63 532	1.05 609	3.03 554	0.00 1	0.00 1	1.16 611	0.01 406	2.03 596	0.75 380	0.00 1	0.01 376	0.28 475	0.04 428	4.13 577	0.10 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 366	0.05 144
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
AANet_RVC	0.94 593	1.27 633	3.68 606	0.01 378	0.00 1	0.68 386	0.01 406	0.92 442	0.22 210	0.02 304	1.41 653	0.95 602	0.04 428	5.97 641	3.10 642	0.16 664	0.10 442	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.26 374

PASM	0.66 544	0.70 526	4.95 648	0.02 411	0.00 1	0.31 211	0.04 536	0.60 390	0.35 257	0.19 555	0.01 376	0.46 530	0.04 428	5.16 608	0.05 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 535	0.15 274

DRN-Test	0.52 465	0.35 379	2.75 538	0.03 427	0.09 457	0.60 346	0.00 1	1.72 551	0.84 518	0.01 189	0.00 1	0.18 431	0.04 428	3.27 534	0.23 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.25 366

DLCB_ROB	0.36 332	0.46 419	1.27 204	0.00 1	0.00 1	0.45 284	0.00 1	0.66 398	0.81 490	0.03 358	0.04 509	0.66 574	0.04 428	2.35 478	0.37 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.10 215

ManiGeoR	0.37 341	0.92 588	3.27 572	0.00 1	0.00 1	0.51 301	0.00 1	0.42 363	0.24 223	0.00 1	0.00 1	0.06 324	0.05 471	1.86 464	0.14 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 63

HLF11	0.36 332	0.83 561	3.31 579	0.00 1	0.00 1	0.50 297	0.00 1	0.16 275	0.24 223	0.00 1	0.00 1	0.06 324	0.05 471	1.92 466	0.08 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

HLf10	0.37 341	0.92 588	3.27 572	0.00 1	0.00 1	0.51 301	0.00 1	0.42 363	0.24 223	0.00 1	0.00 1	0.06 324	0.05 471	1.86 464	0.14 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.01 63

WQFJX1	0.36 332	0.15 246	0.32 22	0.00 1	0.00 1	0.17 150	0.02 486	3.41 673	2.64 679	0.01 189	0.00 1	0.10 381	0.05 471	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.17 289

NLSM3	0.11 48	0.24 319	0.65 67	0.00 1	0.00 1	0.20 158	0.00 1	0.06 147	0.71 360	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.05 471	0.01 17	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.20 324

NLSM1	0.23 220	0.14 236	0.37 33	0.00 1	0.00 1	0.06 67	0.01 406	2.11 600	1.55 663	0.00 1	0.00 1	0.07 352	0.05 471	0.01 17	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.05 144

z-mn7	1.14 616	2.43 690	7.48 673	0.00 1	0.00 1	0.56 329	0.07 564	1.33 507	0.85 543	0.01 189	0.14 556	0.36 505	0.05 471	5.98 643	3.07 640	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 554	0.26 374

w-ln-seven-2	1.01 605	1.32 640	7.65 675	0.00 1	0.00 1	0.37 252	0.00 1	1.22 485	0.90 573	0.00 1	0.00 1	0.28 475	0.05 471	4.77 599	3.13 643	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 577	0.35 422

water-stereo	0.14 93	0.20 292	1.43 265	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.00 1	0.04 94	0.09 81	0.05 409	0.02 482	0.05 291	0.05 471	0.17 248	0.07 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.48 469

DDVS	0.33 311	0.14 236	0.96 147	0.03 427	0.13 486	0.25 185	0.23 614	0.22 302	0.18 187	0.00 1	0.00 1	0.48 535	0.05 471	3.55 549	0.16 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.15 274

anonymousdsp	0.41 377	0.21 299	1.52 292	0.43 632	0.54 608	1.07 538	0.00 1	0.11 223	0.56 310	0.34 601	0.00 1	0.01 39	0.05 471	0.47 378	0.03 159	0.00 1	0.81 584	0.00 1	0.11 556	0.08 458	1.81 674

DCANet-4	0.37 341	0.07 77	3.11 562	0.00 1	0.00 1	1.06 517	0.00 1	1.82 581	0.85 543	0.16 539	0.00 1	0.04 255	0.05 471	0.04 130	0.08 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 348

IGEV-Stereo	0.41 377	0.21 299	1.53 298	0.43 632	0.55 609	1.07 538	0.00 1	0.11 223	0.56 310	0.34 601	0.00 1	0.01 39	0.05 471	0.47 378	0.03 159	0.00 1	0.81 584	0.00 1	0.11 556	0.08 458	1.81 674
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
111	0.42 385	0.98 596	2.02 447	0.00 1	0.02 375	1.06 517	0.03 513	1.98 592	0.83 506	0.30 587	0.01 376	0.21 447	0.05 471	0.13 214	0.09 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.65 522

test_xeample3	0.77 574	0.71 527	4.91 647	0.18 552	0.22 537	0.34 235	0.05 549	1.81 576	0.61 331	0.23 565	0.03 496	0.06 324	0.05 471	1.26 448	2.12 626	0.00 1	0.69 555	0.00 1	0.23 650	0.15 562	1.78 668

AFF-stereo	0.36 332	0.98 596	1.62 334	0.00 1	0.09 457	0.92 462	0.00 1	0.62 394	0.84 518	0.08 479	0.00 1	0.05 291	0.05 471	0.16 237	0.06 243	0.00 1	0.63 545	0.00 1	0.00 1	0.24 626	0.84 561

GwcNet	0.64 539	0.99 600	5.43 656	0.00 1	0.00 1	0.41 263	0.10 582	0.50 371	0.97 588	0.05 409	0.00 1	0.63 564	0.05 471	2.87 511	0.55 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 601	0.13 251

FADNet-RVC-Resample	0.62 529	1.24 629	4.23 627	0.03 427	0.04 411	0.41 263	0.09 578	1.32 504	0.52 295	0.01 189	0.03 496	0.44 527	0.05 471	3.11 526	0.21 388	0.07 652	0.12 446	0.05 673	0.02 489	0.11 516	0.35 422

NCC-stereo	0.63 532	0.82 556	3.34 583	0.03 427	0.03 397	1.04 507	0.01 406	1.03 459	0.31 248	0.14 529	0.19 560	0.64 568	0.05 471	3.67 560	1.18 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.07 163

Abc-Net	0.63 532	0.82 556	3.34 583	0.03 427	0.03 397	1.04 507	0.01 406	1.03 459	0.31 248	0.14 529	0.19 560	0.64 568	0.05 471	3.67 560	1.18 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.07 163
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FBW_ROB	1.04 606	0.84 564	2.48 511	0.10 499	0.01 331	0.64 365	0.01 406	2.37 614	0.83 506	0.01 189	0.01 376	1.09 616	0.05 471	8.21 693	2.94 639	0.05 648	0.01 379	0.09 682	0.01 470	0.06 412	0.97 585

TestStereo_HLe17	0.47 434	1.10 617	3.93 615	0.00 1	0.00 1	0.61 354	0.00 1	1.10 474	0.26 233	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.06 492	2.29 475	0.04 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.03 99

LiteMatch	0.07 13	0.62 498	0.30 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 24	0.11 97	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.06 492	0.17 248	0.13 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.03 99

Lsterematch	0.22 206	0.62 498	1.64 338	0.00 1	0.00 1	0.79 410	0.00 1	0.37 352	0.43 272	0.03 358	0.00 1	0.22 453	0.06 492	0.16 237	0.13 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.03 99

zh-mn7	1.39 633	2.94 701	12.38 696	0.00 1	0.00 1	0.74 404	0.01 406	1.63 543	0.84 518	0.07 464	0.02 482	0.20 444	0.06 492	5.55 620	2.89 637	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 535	0.29 391

G2L-Stereo	0.48 441	0.89 579	2.57 523	0.00 1	0.00 1	0.58 342	0.01 406	0.48 370	0.24 223	0.00 1	0.00 1	0.33 491	0.06 492	4.03 571	0.10 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 554	0.10 215

YMNet	0.42 385	0.60 491	2.73 534	0.03 427	0.03 397	0.91 454	0.15 594	0.67 399	0.88 566	0.08 479	0.01 376	0.44 527	0.06 492	0.82 427	0.46 521	0.01 607	0.00 1	0.03 659	0.00 1	0.30 652	0.20 324

YMNet_1	0.42 385	0.60 491	2.73 534	0.03 427	0.03 397	0.91 454	0.15 594	0.67 399	0.88 566	0.08 479	0.01 376	0.44 527	0.06 492	0.82 427	0.46 521	0.01 607	0.00 1	0.03 659	0.00 1	0.30 652	0.20 324

IGEV++	0.38 352	0.31 354	1.34 219	0.69 670	0.86 660	0.06 67	0.00 1	0.08 185	0.15 145	0.14 529	0.04 509	0.02 137	0.06 492	0.54 393	0.05 223	0.00 1	1.15 684	0.00 1	0.03 505	0.11 516	1.94 687

DispNO	0.79 580	0.92 588	3.35 586	0.00 1	0.00 1	0.73 399	0.02 486	1.72 551	0.76 410	0.01 189	0.53 625	1.33 635	0.06 492	5.13 606	0.92 580	0.00 1	0.00 1	0.03 659	0.11 556	0.05 384	0.07 163

MyStereo07	0.30 288	0.34 375	1.49 277	0.00 1	0.25 552	0.98 479	0.01 406	0.06 147	0.57 320	0.35 604	0.00 1	0.01 39	0.06 492	0.49 387	0.09 274	0.00 1	0.79 573	0.00 1	0.08 535	0.02 240	0.32 406

CoDeX	0.39 362	0.31 354	1.50 282	0.00 1	0.01 331	0.31 211	0.00 1	1.81 576	0.76 410	0.00 1	0.00 1	0.25 464	0.06 492	2.77 504	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.04 122

SQANet	0.58 512	1.73 661	3.08 560	0.05 448	0.48 599	0.36 247	0.03 513	0.52 376	0.74 370	0.04 387	0.23 567	0.50 547	0.06 492	2.37 479	0.97 582	0.02 629	0.03 400	0.01 632	0.00 1	0.21 615	0.11 231

RCA-Stereo	0.28 266	0.14 236	1.00 161	0.00 1	0.13 486	1.06 517	0.00 1	1.76 563	0.16 160	0.07 464	0.00 1	0.02 137	0.06 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 591	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.23 348

CIPLG	0.44 411	1.17 625	2.82 543	0.10 499	0.01 331	0.93 465	0.20 605	1.76 563	0.85 543	0.04 387	0.01 376	0.16 416	0.06 492	0.16 237	0.19 371	0.00 1	0.04 410	0.01 632	0.01 470	0.17 584	0.04 122

ACRE	0.45 419	1.14 623	3.22 566	0.12 519	0.00 1	0.90 451	0.20 605	1.77 566	0.84 518	0.04 387	0.01 376	0.15 407	0.06 492	0.16 237	0.18 353	0.00 1	0.03 400	0.01 632	0.02 489	0.17 584	0.04 122

rafts_anoy	0.37 341	0.77 551	1.68 354	0.43 632	0.99 676	0.53 310	0.04 536	0.16 275	0.14 128	0.08 479	0.01 376	0.06 324	0.06 492	0.58 405	0.21 388	0.00 1	1.44 701	0.00 1	0.01 470	0.05 384	0.14 263

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 377	0.87 572	1.78 387	0.00 1	0.91 667	1.06 517	0.00 1	0.70 404	0.77 437	0.05 409	0.00 1	0.06 324	0.06 492	0.06 165	0.26 436	0.00 1	0.69 555	0.00 1	0.00 1	0.20 607	0.80 550

FADNet-RVC	0.63 532	1.29 637	3.79 611	0.01 378	0.00 1	0.47 287	0.00 1	1.51 527	0.23 217	0.00 1	0.01 376	0.12 393	0.06 492	4.05 573	0.36 487	0.00 1	0.03 400	0.00 1	0.00 1	0.42 669	0.17 289

PA-Net	0.72 559	0.91 585	3.91 613	0.03 427	0.07 442	0.87 440	0.02 486	0.78 425	0.83 506	0.01 189	0.00 1	0.43 525	0.06 492	5.10 605	1.30 600	0.01 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 366	0.12 243
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SE	0.20 185	0.64 504	1.07 169	0.01 378	0.14 495	0.75 405	0.01 406	0.04 94	0.11 97	0.01 189	0.00 1	0.04 255	0.07 511	0.12 210	0.24 417	0.05 648	0.00 1	0.00 1	0.19 617	0.28 641	0.30 399

HLf8	0.39 362	1.01 606	3.23 569	0.00 1	0.00 1	0.55 320	0.00 1	0.76 423	0.26 233	0.00 1	0.00 1	0.05 291	0.07 511	1.72 460	0.06 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.03 99

DCVSM-stereo	0.18 156	0.07 77	1.59 322	0.00 1	0.00 1	0.71 393	0.04 536	0.02 24	0.12 112	0.00 1	0.00 1	0.58 559	0.07 511	0.09 196	0.30 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

IGEVStereo-DCA	0.47 434	0.71 527	1.28 206	0.16 541	0.15 498	0.32 218	0.00 1	0.12 237	0.56 310	0.24 570	0.01 376	0.05 291	0.07 511	1.19 443	2.07 622	0.00 1	0.47 503	0.00 1	0.10 549	0.15 562	1.75 657

rrr	0.72 559	0.71 527	4.76 641	0.16 541	0.15 498	0.32 218	0.04 536	1.80 575	0.61 331	0.24 570	0.01 376	0.05 291	0.07 511	1.19 443	2.07 622	0.00 1	0.47 503	0.00 1	0.18 611	0.15 562	1.48 632

IPLGR_C	0.45 419	1.25 630	3.05 556	0.10 499	0.01 331	0.91 454	0.20 605	1.77 566	0.86 558	0.04 387	0.01 376	0.15 407	0.07 511	0.16 237	0.19 371	0.00 1	0.04 410	0.01 632	0.02 489	0.17 584	0.04 122

DIP-Stereo	0.28 266	0.19 283	1.62 334	0.00 1	0.00 1	1.11 586	0.00 1	1.67 545	0.74 370	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.07 511	0.01 17	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.13 251
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
xyz-stereo-finetune2	0.16 120	0.48 431	0.88 129	0.00 1	0.00 1	0.48 290	0.00 1	0.03 62	0.78 454	0.02 304	0.01 376	0.05 291	0.08 518	0.02 48	0.34 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.01 63

Ntro	0.75 568	1.79 664	3.54 600	0.05 448	0.37 574	1.03 500	0.02 486	0.99 451	0.76 410	0.02 304	0.00 1	0.76 585	0.08 518	3.23 532	1.32 603	0.07 652	0.04 410	0.01 632	0.00 1	0.84 686	0.13 251

RALCasStereoNet	0.47 434	0.74 541	1.56 310	0.21 573	0.97 674	0.36 247	0.03 513	0.20 294	0.77 437	0.10 504	0.07 532	0.05 291	0.08 518	0.35 332	0.38 499	0.00 1	1.68 706	0.00 1	0.00 1	0.10 509	1.83 676

GES	0.23 220	0.19 283	1.56 310	0.00 1	0.00 1	1.07 538	0.02 486	0.73 416	0.15 145	0.00 1	0.02 482	0.11 388	0.08 518	0.44 372	0.16 338	0.01 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.09 197

fast-acv-ft	0.34 315	0.71 527	4.20 626	0.06 470	0.01 331	0.28 199	0.17 598	0.11 223	0.34 254	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.09 522	0.13 214	0.27 441	0.01 607	0.00 1	0.03 659	0.01 470	0.27 634	0.04 122

RALAANet	0.22 206	0.93 591	1.77 383	0.00 1	0.00 1	0.35 241	0.01 406	0.45 365	0.06 51	0.01 189	0.00 1	0.05 291	0.09 522	0.07 176	0.22 401	0.00 1	0.24 465	0.00 1	0.04 511	0.14 554	0.01 63

MMNet	0.29 277	0.53 466	2.13 465	0.00 1	0.00 1	0.69 390	0.00 1	0.74 418	0.80 482	0.01 189	0.01 376	0.18 431	0.09 522	0.28 307	0.14 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.04 122

SHD	0.76 570	1.05 609	4.19 625	0.65 664	0.21 531	0.01 20	0.01 406	1.48 525	0.83 506	1.69 665	0.00 1	0.63 564	0.09 522	2.22 472	1.51 610	0.00 1	0.21 461	0.00 1	0.07 528	0.15 562	0.11 231

PWCDC_ROB	1.13 615	1.70 658	3.52 595	0.00 1	0.00 1	1.15 606	0.00 1	2.49 617	1.39 656	0.02 304	8.80 691	0.34 494	0.09 522	1.11 441	1.20 595	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 677	0.21 334

NLCSM	0.41 377	0.23 310	0.41 39	0.00 1	0.00 1	0.25 185	0.03 513	1.36 513	1.82 670	0.01 189	0.00 1	0.11 388	0.10 527	3.44 544	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 577	0.18 303

castereo	0.09 30	0.17 273	0.42 42	0.00 1	0.05 423	0.22 167	0.02 486	0.18 287	0.17 172	0.01 189	0.00 1	0.02 137	0.10 527	0.02 48	0.02 128	0.00 1	0.11 445	0.00 1	0.19 617	0.01 107	0.16 281

AEACV	0.45 419	0.04 3	1.15 184	0.69 670	0.94 669	0.91 454	0.00 1	0.70 404	0.27 240	0.39 615	0.05 516	0.01 39	0.10 527	0.45 373	0.04 204	0.00 1	0.90 611	0.00 1	0.32 686	0.08 458	2.01 689

ssnet_v2	0.39 362	0.47 425	2.11 462	0.00 1	0.00 1	0.81 417	0.00 1	1.33 507	0.86 558	0.12 522	0.01 376	0.87 596	0.10 527	0.60 409	0.35 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 577	0.09 197

Wz-Net-SNSev	1.00 603	1.84 666	7.92 676	0.00 1	0.00 1	0.30 207	0.00 1	1.27 495	0.85 543	0.01 189	0.01 376	0.40 519	0.10 527	5.27 614	1.29 599	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 619	0.45 457

GMM-Stereo	0.22 206	0.05 17	2.03 452	0.08 482	0.00 1	1.12 591	0.13 591	0.09 204	0.79 472	0.01 189	0.00 1	0.03 213	0.10 527	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.01 63

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 419	0.72 533	3.22 566	0.00 1	0.02 375	0.95 473	0.00 1	0.70 404	0.26 233	0.03 358	0.00 1	0.34 494	0.10 527	2.45 485	0.12 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.03 99
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
S-Stereo	0.70 554	0.27 334	3.29 575	0.00 1	0.00 1	0.57 338	0.06 556	2.35 612	0.84 518	0.00 1	0.90 641	0.83 592	0.11 534	4.19 579	0.14 320	0.00 1	0.01 379	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.34 416

Nwc_Net	0.54 486	0.75 547	3.72 607	0.00 1	0.00 1	0.66 376	0.00 1	1.05 465	0.41 271	0.01 189	0.02 482	0.88 598	0.11 534	2.65 499	0.40 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.05 144

PVD	1.08 608	1.09 616	4.07 621	0.61 654	1.15 690	0.72 397	0.01 406	0.93 446	1.18 651	2.39 677	0.00 1	0.65 572	0.11 534	2.60 494	4.29 657	0.00 1	0.82 586	0.00 1	0.13 565	0.12 529	0.75 537

MyStereo04	0.37 341	0.34 375	2.41 503	0.00 1	0.25 552	0.98 479	0.01 406	1.05 465	0.28 244	0.09 494	0.01 376	0.36 505	0.12 537	0.05 156	0.35 480	0.00 1	0.79 573	0.00 1	0.08 535	0.02 240	0.32 406

GASNet	0.78 579	1.91 672	4.72 639	0.00 1	0.00 1	0.55 320	0.02 486	1.39 517	0.47 282	0.01 189	0.13 552	0.50 547	0.12 537	4.27 584	0.96 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 668	0.09 197

IRAFT_RVC	0.56 503	0.25 322	1.93 432	0.10 499	0.00 1	1.18 619	0.10 582	0.32 341	0.79 472	0.02 304	0.00 1	0.02 137	0.12 537	6.07 652	0.23 409	0.00 1	0.09 440	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.02 86

acv_ft	0.30 288	0.44 409	1.83 400	0.00 1	0.00 1	0.42 269	0.01 406	0.69 403	0.83 506	0.23 565	0.01 376	0.70 581	0.12 537	0.08 188	0.18 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 634	0.17 289

FACV-RUCA	0.14 93	0.09 148	0.77 91	0.03 427	0.10 464	0.11 112	0.01 406	0.07 169	0.85 543	0.03 358	0.04 509	0.04 255	0.13 541	0.04 130	0.03 159	0.00 1	0.00 1	0.06 677	0.00 1	0.20 607	0.15 274

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 486	0.84 564	3.67 605	0.00 1	0.00 1	0.56 329	0.00 1	1.40 518	0.80 482	0.00 1	0.00 1	0.06 324	0.13 541	1.76 461	1.42 609	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.08 183

otaku	0.77 574	1.78 663	3.28 574	0.09 494	0.13 486	0.88 450	0.05 549	0.78 425	0.76 410	0.03 358	1.37 652	1.03 607	0.14 543	2.73 501	1.34 605	0.06 651	0.04 410	0.01 632	0.00 1	0.63 680	0.34 416

IPLG	0.59 517	0.69 523	2.25 486	0.02 411	0.00 1	1.12 591	0.07 564	1.75 560	0.79 472	0.05 409	0.00 1	0.16 416	0.14 543	4.49 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 554	0.07 163

DeepPrunerF	1.44 635	1.17 625	9.82 685	0.02 411	0.09 457	0.90 451	0.00 1	1.42 519	6.76 694	0.23 565	0.01 376	0.22 453	0.14 543	5.71 630	1.94 619	0.00 1	0.00 1	0.01 632	0.02 489	0.20 607	0.14 263

CVANet_RVC	0.66 544	0.68 517	2.61 526	0.01 378	0.00 1	0.99 485	0.00 1	0.95 449	0.78 454	0.60 629	0.11 547	0.37 510	0.14 543	5.50 619	0.14 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 505	0.16 577	0.19 319

MyStereo05	0.39 362	0.36 384	2.43 505	0.01 378	0.00 1	1.11 586	0.01 406	1.25 493	0.57 320	0.06 443	0.01 376	0.29 478	0.15 547	0.07 176	0.37 490	0.00 1	0.60 543	0.00 1	0.08 535	0.01 107	0.33 412

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 655	2.49 692	5.12 650	0.01 378	0.02 375	12.00 703	0.49 662	3.33 671	0.95 583	0.10 504	0.20 562	2.15 661	0.15 547	6.72 678	1.65 615	0.78 682	0.83 591	0.19 692	0.27 674	0.72 683	0.92 577

FADNet	0.64 539	1.21 628	3.32 582	0.00 1	0.01 331	0.79 410	0.01 406	1.01 454	0.65 339	0.01 189	0.01 376	0.17 425	0.15 547	4.45 590	0.37 490	0.17 668	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 672	0.12 243

coex_refinement	0.43 402	0.83 561	1.64 338	0.05 448	0.00 1	0.55 320	0.04 536	0.85 434	0.27 240	0.02 304	0.00 1	0.36 505	0.16 550	3.01 519	0.56 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.12 243

ACVNet_2	1.59 641	2.07 680	5.42 655	0.12 519	0.09 457	1.36 643	0.17 598	2.72 639	0.97 588	0.44 619	3.37 666	6.53 683	0.16 550	5.48 618	1.87 617	0.16 664	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 665	0.47 466

Wz-Net-MNSev	0.63 532	1.38 645	4.48 633	0.00 1	0.00 1	0.22 167	0.01 406	1.31 502	1.13 623	0.01 189	0.05 516	0.14 400	0.16 550	3.05 520	0.40 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.23 348

hitnet-ft	0.49 447	0.56 479	1.96 439	0.00 1	0.00 1	0.73 399	0.10 582	0.36 350	0.26 233	0.05 409	0.13 552	0.73 583	0.16 550	4.26 583	0.41 511	0.01 607	0.00 1	0.03 659	0.00 1	0.05 384	0.06 157

RP	0.52 465	0.68 517	2.56 521	0.00 1	0.01 331	0.61 354	0.02 486	1.31 502	0.62 334	0.05 409	0.01 376	0.98 604	0.17 554	2.86 510	0.33 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 535	0.09 197

Wz-Net-TNSev	1.74 650	3.45 706	13.44 697	0.00 1	0.00 1	0.45 284	0.14 593	2.57 625	0.84 518	0.09 494	0.01 376	1.33 635	0.18 555	6.16 656	5.38 666	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 470	0.26 631	0.41 438

UDG	0.55 494	0.86 570	2.15 468	0.00 1	0.00 1	0.98 479	0.00 1	2.09 599	0.83 506	0.08 479	0.00 1	1.49 646	0.18 555	1.20 446	1.07 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.09 197

MIPNet	0.42 385	0.59 486	2.22 475	0.02 411	0.00 1	1.11 586	0.09 578	1.88 583	0.88 566	0.11 515	0.06 529	0.22 453	0.19 557	0.74 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 470	0.08 458	0.12 243

delet	0.42 385	0.47 425	1.99 444	0.00 1	0.00 1	0.61 354	0.00 1	0.68 401	0.83 506	0.06 443	0.01 376	0.51 553	0.19 557	2.68 500	0.21 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.07 163

RGC	0.61 526	0.74 541	3.31 579	0.00 1	0.01 331	0.64 365	0.00 1	1.34 509	0.26 233	0.03 358	0.61 629	0.99 605	0.19 557	3.06 521	0.81 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.10 215

edge stereo	0.62 529	0.30 347	3.04 555	0.01 378	0.03 397	0.32 218	0.03 513	1.28 496	0.69 354	0.21 557	0.32 605	1.29 631	0.19 557	4.12 576	0.40 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 516	0.14 263

MultiAttention	3.74 683	0.15 246	1.48 274	0.27 590	1.14 688	25.31 713	6.04 709	3.51 675	0.76 410	0.01 189	2.10 659	2.11 659	0.20 561	23.89 713	3.08 641	0.07 652	0.00 1	0.46 700	0.74 708	1.72 696	1.79 671

zh-sn7	1.46 636	3.09 703	10.86 692	0.00 1	0.00 1	0.67 382	0.05 549	1.68 546	0.85 543	0.01 189	0.04 509	0.41 521	0.21 562	5.58 621	5.16 664	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 601	0.42 442

Syn2CoEx	0.71 556	1.32 640	4.61 636	0.00 1	0.00 1	0.12 129	0.01 406	1.08 470	0.84 518	0.04 387	0.00 1	0.49 543	0.21 562	4.92 603	0.04 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 554	0.32 406

XQC	0.94 593	1.30 639	4.44 632	0.65 664	0.07 442	0.42 269	0.01 406	2.88 649	0.85 543	0.28 582	0.01 376	0.67 575	0.21 562	3.24 533	3.25 644	0.00 1	0.24 465	0.00 1	0.04 511	0.20 607	0.11 231

RTS	4.38 687	2.34 687	44.27 714	0.33 608	0.13 486	3.83 681	0.21 611	2.51 619	1.22 652	1.82 668	0.01 376	1.95 653	0.21 562	16.90 707	10.87 698	0.00 1	0.27 471	0.00 1	0.00 1	0.27 634	0.44 454

RTSA	4.38 687	2.34 687	44.27 714	0.33 608	0.13 486	3.83 681	0.21 611	2.51 619	1.22 652	1.82 668	0.01 376	1.95 653	0.21 562	16.90 707	10.87 698	0.00 1	0.27 471	0.00 1	0.00 1	0.27 634	0.44 454

IPLGR	0.50 456	0.22 307	2.74 537	0.03 427	0.02 375	1.08 551	0.03 513	1.95 590	0.75 380	0.09 494	0.00 1	0.18 431	0.22 567	2.57 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.05 144

TDLM	0.60 521	0.76 550	1.77 383	0.05 448	0.00 1	1.10 580	0.01 406	0.51 374	0.79 472	0.34 601	0.01 376	0.27 472	0.22 567	5.44 616	0.35 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 562	0.19 319

DGSMNet	1.31 625	0.55 477	3.74 609	0.80 683	1.48 697	1.60 650	3.41 698	1.72 551	0.54 300	0.01 189	0.78 636	0.48 535	0.23 569	3.16 528	0.55 537	0.98 690	1.26 694	1.34 708	1.11 710	1.06 689	1.41 625

DSFCA	0.49 447	0.39 396	1.59 322	0.00 1	0.01 331	0.96 474	0.36 646	0.40 359	0.80 482	0.03 358	0.31 598	0.04 255	0.23 569	3.83 565	0.81 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.09 197

IGEV-RUCA	0.23 220	0.07 77	0.78 99	0.07 478	0.11 472	0.79 410	0.30 632	0.22 302	0.24 223	0.10 504	0.11 547	0.16 416	0.24 571	0.17 248	0.20 381	0.04 645	0.12 446	0.19 692	0.22 648	0.18 592	0.31 403

RainbowNet	0.80 582	1.85 667	3.31 579	0.13 526	0.05 423	1.30 637	0.07 564	2.03 596	0.76 410	0.02 304	0.02 482	1.13 620	0.25 572	2.40 483	1.07 587	0.72 681	0.05 420	0.00 1	0.00 1	0.53 675	0.30 399

ADCS	1.99 656	2.50 693	10.09 688	0.00 1	0.01 331	0.87 440	0.66 672	1.81 576	0.89 571	2.57 680	0.11 547	1.41 640	0.26 573	2.62 496	15.48 706	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 535	0.43 449

psmorigin	0.81 584	0.57 481	7.49 674	0.00 1	0.00 1	0.18 154	0.00 1	0.12 237	0.20 202	0.65 634	0.00 1	2.69 670	0.27 574	2.98 515	0.79 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.18 303

PDISCO_ROB	0.72 559	1.06 614	3.39 590	0.18 552	0.00 1	1.54 647	0.01 406	2.80 644	0.73 369	0.16 539	0.01 376	0.80 590	0.28 575	2.38 481	0.48 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 661	0.18 303

CFNet_ucs	0.29 277	0.17 273	1.53 298	0.00 1	0.01 331	0.83 427	0.00 1	2.07 598	0.24 223	0.00 1	0.00 1	0.48 535	0.29 576	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 263

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ACVNet-4b	1.38 631	1.94 674	5.73 661	0.20 568	0.04 411	1.01 489	0.01 406	1.70 549	0.86 558	0.04 387	0.95 645	1.95 653	0.31 579	6.69 677	2.11 625	2.78 705	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.89 687	0.34 416

pcwnet_v2	0.49 447	0.14 236	4.76 641	0.00 1	0.00 1	0.68 386	0.00 1	2.39 615	0.81 490	0.01 189	0.00 1	0.35 500	0.32 580	0.19 261	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.22 336

DMCA-RVC	0.44 411	0.94 592	4.10 624	0.00 1	0.03 397	0.76 406	0.03 513	0.11 223	0.15 145	0.01 189	0.01 376	0.08 364	0.32 580	1.61 459	0.51 530	0.00 1	0.02 391	0.01 632	0.00 1	0.03 317	0.05 144

CFNet_pseudo	0.24 228	0.13 224	1.40 246	0.00 1	0.01 331	0.96 474	0.00 1	1.08 470	0.16 160	0.00 1	0.01 376	0.48 535	0.35 582	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 231

ccs_rob	0.24 228	0.13 224	1.40 246	0.00 1	0.01 331	0.97 477	0.00 1	1.08 470	0.16 160	0.00 1	0.01 376	0.48 535	0.35 582	0.03 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 231

SDNR	1.35 629	0.47 425	4.08 623	0.09 494	0.21 531	3.25 676	0.01 406	3.18 663	1.52 661	1.87 670	1.66 657	1.52 649	0.36 584	7.18 688	1.05 585	0.03 640	0.08 436	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.49 474

MADNet+	4.94 691	3.56 707	47.46 716	0.42 630	0.27 559	1.99 663	0.04 536	4.45 684	1.30 654	0.07 464	0.02 482	1.81 652	0.36 584	21.82 712	14.17 704	0.00 1	0.26 470	0.00 1	0.00 1	0.28 641	0.54 492

ccnet	0.59 517	0.26 328	2.24 484	0.01 378	0.08 453	0.70 391	0.18 601	1.35 511	0.43 272	0.45 620	0.66 631	0.13 398	0.38 586	3.57 551	1.09 589	0.01 607	0.00 1	0.02 649	0.00 1	0.03 317	0.16 281

TRStereo	0.60 521	0.44 409	2.21 474	0.19 559	0.03 397	1.38 645	0.02 486	3.93 679	0.92 579	0.01 189	0.28 585	0.12 393	0.39 587	0.36 336	0.04 204	0.00 1	0.30 476	0.00 1	0.23 650	0.01 107	1.08 590

iinet-f	0.59 517	0.91 585	5.57 658	0.00 1	0.01 331	0.78 409	0.00 1	1.81 576	0.84 518	0.03 358	0.00 1	0.41 521	0.43 588	0.42 366	0.12 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 661	0.08 183

FE-Mocha	0.28 266	0.08 123	1.09 177	0.49 639	0.06 435	0.21 161	0.00 1	0.33 345	0.57 320	0.04 387	0.26 572	0.63 564	0.44 589	0.41 363	0.39 503	0.00 1	0.34 480	0.00 1	0.06 521	0.01 107	0.17 289

SPS-STEREO	1.19 617	1.27 633	3.45 593	0.00 1	0.01 331	0.40 259	0.16 596	0.71 412	1.03 595	2.41 678	0.77 635	2.13 660	0.44 589	5.68 629	4.06 656	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	1.24 607
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
stereogan	0.57 509	0.38 393	3.12 563	0.01 378	0.01 331	0.64 365	0.02 486	1.11 475	0.96 586	0.08 479	0.01 376	1.66 651	0.45 591	2.60 494	0.05 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 577	0.07 163

AF-Net	0.60 521	0.87 572	3.34 583	0.00 1	0.00 1	0.41 263	0.01 406	1.52 528	0.64 336	0.17 550	0.05 516	1.28 630	0.46 592	2.51 488	0.52 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 529	0.10 215

GANet	0.75 568	0.69 523	2.47 508	0.00 1	0.00 1	0.79 410	0.08 573	0.61 391	0.76 410	0.13 527	0.16 558	0.68 576	0.46 592	5.61 624	2.02 621	0.00 1	0.03 400	0.01 632	0.00 1	0.11 516	0.37 428

MSMDNet	0.20 185	0.13 224	1.39 243	0.00 1	0.01 331	0.73 399	0.00 1	0.39 356	0.18 187	0.00 1	0.01 376	0.48 535	0.48 594	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.17 289

Select-FE	0.66 544	0.50 452	4.37 631	0.19 559	0.45 591	0.91 454	0.27 627	0.83 433	0.24 223	0.63 633	0.00 1	1.95 653	0.49 595	0.48 383	0.43 516	0.00 1	0.38 490	0.00 1	0.32 686	0.01 107	0.74 536

IGEV-FE	0.56 503	0.12 201	3.25 570	0.16 541	0.47 595	0.54 313	0.45 653	0.53 379	0.38 260	0.70 637	0.49 621	1.06 610	0.49 595	0.36 336	0.32 464	0.00 1	0.37 486	0.00 1	0.13 565	0.03 317	1.33 613

IGEV_Zeroshot_test	0.56 503	0.12 201	3.25 570	0.16 541	0.47 595	0.55 320	0.46 655	0.53 379	0.38 260	0.70 637	0.49 621	1.08 613	0.49 595	0.36 336	0.31 458	0.00 1	0.37 486	0.00 1	0.13 565	0.03 317	1.33 613

ITSA-stereo	0.49 447	0.11 185	1.35 224	0.03 427	0.00 1	1.05 512	0.05 549	1.78 568	0.16 160	0.01 189	0.00 1	0.21 447	0.50 598	3.86 567	0.61 548	0.00 1	0.00 1	0.02 649	0.01 470	0.03 317	0.06 157

PCWNet_CMD	0.20 185	0.13 224	1.38 238	0.00 1	0.01 331	0.73 399	0.00 1	0.39 356	0.19 200	0.00 1	0.01 376	0.47 531	0.50 598	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.17 289

FAT-Stereo	0.55 494	0.18 278	2.58 525	0.00 1	0.00 1	0.33 231	0.08 573	2.26 609	0.84 518	0.06 443	0.88 640	0.60 562	0.51 600	2.43 484	0.08 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.16 281

EAI-Stereo	0.98 597	0.06 44	1.09 177	0.17 550	0.67 634	1.19 623	4.84 702	2.67 632	0.91 575	0.95 650	4.52 671	0.30 481	0.53 601	0.57 397	0.46 521	0.00 1	0.07 432	0.00 1	0.29 678	0.01 107	0.34 416

anonymity	0.27 262	0.08 123	1.16 187	0.10 499	0.30 565	0.04 53	0.00 1	0.55 381	0.08 71	0.42 617	0.13 552	0.49 543	0.57 602	0.27 298	0.30 452	0.00 1	0.33 478	0.00 1	0.23 650	0.01 107	0.43 449

SST-Stereo	0.56 503	0.05 17	1.55 305	0.06 470	0.19 516	1.10 580	0.47 659	0.32 341	0.80 482	0.04 387	0.00 1	0.05 291	0.57 602	5.98 643	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

AnyNet_C32	1.69 647	2.27 686	8.60 679	0.12 519	0.19 516	1.68 654	1.08 684	1.06 468	0.74 370	1.28 660	0.45 617	0.21 447	0.57 602	2.99 518	11.73 700	0.02 629	0.00 1	0.06 677	0.00 1	0.20 607	0.55 498

fff	0.37 341	0.50 452	2.02 447	0.00 1	0.02 375	1.06 517	0.00 1	1.90 584	0.84 518	0.16 539	0.00 1	0.04 255	0.59 605	0.04 130	0.08 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 348

csc	0.37 341	0.50 452	2.02 447	0.00 1	0.02 375	1.06 517	0.00 1	1.90 584	0.84 518	0.16 539	0.00 1	0.04 255	0.59 605	0.04 130	0.08 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 348

cscssc	0.37 341	0.50 452	2.02 447	0.00 1	0.02 375	1.06 517	0.00 1	1.90 584	0.84 518	0.16 539	0.00 1	0.04 255	0.59 605	0.04 130	0.08 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 348

HSM	0.68 550	0.52 464	1.54 302	0.00 1	0.00 1	0.54 313	0.01 406	1.08 470	0.77 437	0.00 1	0.01 376	2.23 662	0.63 608	6.04 648	0.14 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 366	0.08 183

HHNet	0.53 480	0.23 310	2.29 493	0.11 512	0.00 1	1.15 606	0.25 617	0.70 404	0.78 454	0.01 189	3.49 667	0.04 255	0.69 609	0.02 48	0.70 569	0.03 640	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.03 99

Prome-Stereo	0.28 266	0.06 44	1.40 246	0.10 499	0.00 1	1.16 611	0.02 486	0.39 356	0.88 566	0.02 304	0.52 624	0.05 291	0.69 609	0.28 307	0.07 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.03 99

ADCMid	1.62 642	1.76 662	8.67 680	0.04 442	0.03 397	1.61 651	0.17 598	1.49 526	1.15 639	0.88 647	0.57 627	0.86 595	0.69 609	1.18 442	12.53 702	0.01 607	0.00 1	0.29 696	0.08 535	0.20 607	0.24 359

LSM	4.80 690	1.52 654	19.84 702	4.35 708	38.64 716	0.85 436	2.31 693	0.86 435	1.78 669	3.14 683	3.02 663	0.62 563	0.69 609	3.61 555	1.28 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 535	13.38 716

PAM	0.76 570	0.11 185	2.04 453	0.38 621	0.44 586	2.22 666	0.69 674	1.01 454	0.71 360	0.74 640	0.95 645	2.76 671	0.70 613	0.70 420	0.46 521	0.00 1	0.50 510	0.00 1	0.26 666	0.01 107	0.50 475

UGAM-zero	0.87 587	0.13 224	1.99 444	0.10 499	0.31 568	0.81 417	0.34 645	1.28 496	0.32 250	0.56 628	0.00 1	2.63 669	0.72 614	6.21 659	0.20 381	0.00 1	0.51 517	0.00 1	0.26 666	0.01 107	0.96 582

ADStereo(finetuned)	0.42 385	0.51 462	2.79 542	0.00 1	0.00 1	1.04 507	0.00 1	1.90 584	0.85 543	0.10 504	0.00 1	0.04 255	0.72 614	0.04 130	0.12 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.25 366

MFN_U_SF_RVC	1.09 611	1.88 669	5.37 653	0.15 535	0.10 464	0.56 329	0.10 582	1.29 499	0.47 282	0.45 620	0.27 577	1.30 633	0.72 614	4.08 574	2.28 628	0.29 673	0.34 480	0.35 698	0.55 703	0.63 680	0.60 508

KYRaft	0.26 253	0.05 17	1.37 231	0.04 442	0.00 1	1.16 611	0.12 590	0.11 223	0.78 454	0.01 189	0.29 591	0.03 213	0.75 617	0.37 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.03 99

pmcnn	2.36 665	0.83 561	6.15 666	0.33 608	0.84 658	0.35 241	0.27 627	2.18 603	1.42 658	0.48 622	7.35 681	14.60 706	0.75 617	5.45 617	5.37 665	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 577	0.63 519

AnyNet_C01	2.55 668	3.02 702	19.30 701	0.15 535	0.18 512	2.97 672	2.35 694	1.56 533	1.47 659	1.01 652	0.81 637	1.23 625	0.76 619	4.28 585	10.78 696	0.04 645	0.00 1	0.07 680	0.00 1	0.35 658	0.61 512

G-Net	1.24 619	0.34 375	3.85 612	0.05 448	0.48 599	1.68 654	0.46 655	0.23 311	0.44 275	1.33 661	8.94 692	2.28 663	0.79 620	2.37 479	1.18 592	0.01 607	0.03 400	0.02 649	0.09 544	0.07 435	0.11 231

Reg-Stereo(zero)	0.41 377	0.04 3	1.95 436	0.00 1	0.88 664	1.17 616	0.33 640	0.25 320	0.67 346	0.11 515	0.11 547	0.21 447	0.80 621	0.18 257	0.35 480	0.00 1	0.43 494	0.00 1	0.21 637	0.01 107	0.46 458

ADCRef	1.10 612	1.10 617	4.78 643	0.02 411	0.02 375	0.87 440	0.31 633	0.76 423	0.88 566	0.71 639	0.17 559	0.18 431	0.80 621	2.63 498	8.56 688	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 516	0.11 231

AIO-Stereo-zeroshot	0.74 566	0.49 441	4.66 637	0.08 482	0.61 628	0.82 423	0.24 615	1.47 523	0.11 97	0.55 626	0.10 545	2.30 664	0.81 623	0.64 412	0.31 458	0.00 1	0.53 529	0.00 1	0.29 678	0.11 516	0.59 504

PAM_32	0.77 574	0.11 185	2.37 499	0.38 621	0.52 607	1.89 662	0.63 670	0.92 442	0.91 575	0.69 636	0.92 642	2.58 668	0.85 624	0.72 421	0.48 527	0.00 1	0.51 517	0.00 1	0.27 674	0.01 107	0.58 503

ASMatch	0.60 521	0.12 201	1.85 407	0.14 531	0.04 411	1.08 551	0.00 1	0.12 237	0.87 563	0.06 443	0.43 615	0.06 324	0.85 624	6.18 658	0.26 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 470	0.00 1	0.00 1

SuperB	1.87 654	1.70 658	10.02 687	0.02 411	0.01 331	0.87 440	0.75 676	2.15 602	0.87 563	0.05 409	0.05 516	0.33 491	0.87 626	5.17 609	5.60 670	0.01 607	0.00 1	0.02 649	0.01 470	8.38 715	0.42 442

HBP-ISP	0.90 590	1.05 609	3.07 559	0.14 531	0.01 331	1.67 653	0.47 659	3.22 665	0.76 410	1.13 655	0.11 547	0.50 547	0.91 627	4.51 595	0.10 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.22 336

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 603	0.65 508	4.67 638	0.54 643	0.58 618	1.03 500	0.18 601	0.99 451	0.54 300	0.48 622	5.23 675	1.13 620	0.95 628	0.52 390	0.65 554	0.01 607	0.59 540	0.00 1	0.25 664	0.11 516	0.85 566

AAGNet	0.99 599	0.08 123	1.59 322	0.15 535	0.27 559	1.14 605	0.27 627	0.06 147	0.78 454	0.01 189	0.00 1	0.01 39	0.97 629	3.60 553	10.81 697	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.00 1

CBFPSM	0.42 385	0.89 579	2.62 527	0.00 1	0.00 1	0.32 218	0.00 1	0.37 352	0.82 497	0.01 189	0.01 376	1.65 650	1.00 630	0.27 298	0.34 472	0.00 1	0.01 379	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.10 215

MyStereo06	0.53 480	0.36 384	2.90 549	0.01 378	0.00 1	1.11 586	0.01 406	0.56 384	0.49 289	0.74 640	0.45 617	1.24 628	1.02 631	0.39 357	0.34 472	0.00 1	0.60 543	0.00 1	0.08 535	0.01 107	0.33 412

iRaft-Stereo_20w	0.77 574	0.13 224	2.90 549	0.63 659	0.50 602	1.18 619	0.58 667	2.56 623	0.71 360	0.85 646	0.05 516	0.78 588	1.02 631	0.82 427	0.76 572	0.00 1	0.52 520	0.00 1	0.14 575	0.02 240	1.25 609

ADCP+	1.56 638	1.51 653	8.93 682	0.01 378	0.03 397	1.27 636	0.77 679	1.03 459	0.95 583	0.02 304	0.01 376	0.95 602	1.02 631	0.48 383	14.01 703	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 509	0.15 274

SAMSARA	1.56 638	1.37 644	4.23 627	1.04 688	0.75 642	4.48 684	0.13 591	1.61 540	0.74 370	3.69 685	0.66 631	3.16 672	1.06 634	4.44 589	2.82 635	0.00 1	0.63 545	0.00 1	0.13 565	0.10 509	0.22 336

LCNet	0.26 253	0.14 236	1.38 238	0.10 499	0.00 1	0.97 477	0.00 1	0.12 237	0.78 454	0.01 189	0.00 1	0.02 137	1.07 635	0.43 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 562	0.03 99

Consistency-Raft	0.45 419	0.60 491	3.05 556	0.13 526	0.03 397	0.91 454	0.04 536	1.55 532	0.78 454	0.00 1	0.02 482	0.03 213	1.12 636	0.35 332	0.42 514	0.02 629	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.01 63

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NaN_ROB	1.04 606	1.12 620	3.41 591	0.17 550	0.19 516	0.57 338	0.37 648	2.65 631	0.98 592	0.55 626	0.32 605	0.47 531	1.16 638	5.20 611	2.78 634	0.00 1	0.02 391	0.01 632	0.05 516	0.13 535	0.54 492

MDST_ROB	1.73 649	0.11 185	3.61 603	0.13 526	0.15 498	5.47 691	0.31 633	4.97 687	0.87 563	6.33 695	1.52 655	1.03 607	1.19 639	6.22 660	2.13 627	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.60 508

ACV-stereo	0.64 539	0.29 340	2.27 488	0.00 1	0.00 1	1.74 656	0.07 564	0.08 185	0.18 187	0.00 1	0.00 1	3.47 674	1.22 640	3.06 521	0.25 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.13 251

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Dean	2.72 670	2.05 679	6.17 667	0.39 625	0.44 586	1.21 625	0.48 661	8.36 699	8.46 701	1.48 663	8.08 688	6.95 685	1.44 643	4.50 593	2.00 620	0.79 683	0.00 1	0.01 632	0.00 1	1.11 691	0.39 432

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ADCL	1.70 648	1.00 603	5.82 663	0.07 478	0.04 411	2.14 665	2.27 692	1.26 494	1.09 612	1.55 664	1.08 647	1.23 625	1.53 646	2.38 481	12.21 701	0.01 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 529	0.16 281

SGM-Forest	1.08 608	0.45 415	1.80 395	0.02 411	0.07 442	1.09 567	0.65 671	2.57 625	0.85 543	1.33 661	0.92 642	1.36 637	1.62 647	5.94 640	2.34 629	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.52 483
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSAN	1.34 628	1.48 651	4.78 643	0.15 535	0.08 453	0.71 393	0.68 673	2.81 645	1.12 621	0.96 651	2.86 662	0.79 589	1.67 648	5.61 624	2.61 632	0.01 607	0.01 379	0.00 1	0.00 1	0.15 562	0.26 374

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ACVNet_1	1.38 631	2.15 683	6.35 668	0.35 616	0.03 397	1.26 635	0.10 582	2.02 595	0.85 543	0.35 604	0.01 376	4.32 676	1.77 650	4.85 601	1.67 616	0.92 689	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 658	0.30 399

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PWCK	2.83 673	2.64 695	10.25 689	0.23 579	0.02 375	3.59 680	5.56 705	3.75 677	3.56 684	0.75 644	4.42 670	3.35 673	1.86 652	9.10 697	4.03 654	0.44 677	0.01 379	0.00 1	0.00 1	2.72 701	0.29 391

EDNetEfficientorigin	6.27 697	0.89 579	98.14 732	0.02 411	0.04 411	0.40 259	0.02 486	0.35 348	2.94 680	6.98 698	3.06 664	1.29 631	1.87 653	4.32 587	4.60 659	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.35 422

CBMV	0.80 582	0.46 419	2.11 462	0.00 1	0.00 1	0.84 432	0.76 677	3.17 662	0.84 518	0.61 632	0.00 1	1.23 625	1.88 654	2.46 486	0.97 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.56 500
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CRFU-Net	0.43 402	0.15 246	1.89 414	0.26 588	0.01 331	0.91 454	0.00 1	0.47 367	0.27 240	0.00 1	0.00 1	0.41 521	1.89 655	2.11 469	0.14 320	0.00 1	0.00 1	0.03 659	0.00 1	0.03 317	0.03 99

AANet	1.32 627	0.97 594	6.93 670	0.00 1	0.83 655	0.19 157	0.00 1	0.16 275	2.37 676	1.22 658	2.28 661	1.30 633	1.94 656	3.65 557	1.40 608	0.24 671	1.15 684	0.00 1	0.07 528	0.11 516	1.65 647

MSAF-DinoV2	2.22 659	3.82 708	9.11 683	0.48 636	0.02 375	1.03 500	0.33 640	3.27 667	1.84 671	0.29 584	0.26 572	2.47 666	1.95 657	8.97 696	6.43 675	0.00 1	0.01 379	0.05 673	0.70 707	1.62 695	1.80 672

aanetorigin	0.91 591	0.59 486	3.76 610	0.11 512	0.12 477	0.40 259	0.90 681	0.15 263	0.23 217	3.44 684	1.19 651	0.35 500	1.96 658	2.81 506	1.30 600	0.02 629	0.00 1	0.02 649	0.05 516	0.28 641	0.47 466

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FINET	2.05 658	1.88 669	5.76 662	0.81 684	0.99 676	3.54 679	3.33 697	3.89 678	3.81 685	0.89 648	1.55 656	1.21 623	2.31 662	4.20 581	2.42 630	0.81 687	1.36 695	0.00 1	0.21 637	0.27 634	1.80 672

DStereoRT	1.63 643	0.53 466	4.52 634	0.01 378	0.12 477	1.75 657	0.06 556	1.74 555	1.63 666	0.02 304	0.13 552	1.04 609	2.37 663	5.97 641	0.47 526	0.00 1	0.48 507	9.52 718	0.00 1	0.01 107	2.27 699

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IMH-64	2.28 661	1.45 648	2.87 546	2.19 699	0.59 620	2.82 670	1.58 685	5.84 690	1.16 642	1.09 653	4.77 672	2.07 657	2.42 664	5.90 635	3.91 651	4.00 707	0.04 410	0.02 649	0.00 1	2.07 697	0.82 556

CBMV_ROB	1.08 608	0.23 310	2.20 473	0.01 378	0.00 1	1.37 644	0.46 655	3.27 667	0.78 454	2.21 673	1.13 648	1.06 610	2.45 666	4.29 586	1.64 614	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 384	0.48 469

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DeepStereo_LL	1.11 613	0.16 258	1.64 338	0.00 1	0.05 423	0.66 376	5.65 706	0.70 404	0.54 300	0.25 573	1.18 649	0.19 439	2.94 672	6.48 674	1.58 611	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.08 183

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NVStereoNet_ROB	1.74 650	1.83 665	4.79 645	0.81 684	0.29 563	0.67 382	0.03 513	1.46 521	1.75 668	0.65 634	5.98 677	2.38 665	2.95 675	6.77 679	2.70 633	0.69 680	0.37 486	0.04 671	0.19 617	0.27 634	0.24 359
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	2.36 665	0.30 347	2.23 480	0.00 1	0.00 1	1.25 629	0.00 1	2.50 618	0.97 588	1.99 671	0.27 577	7.36 690	3.06 676	3.37 541	8.13 685	0.40 674	13.58 719	1.05 705	0.33 694	0.01 107	0.46 458

DEmStereo	0.76 570	0.10 162	1.95 436	0.04 442	0.00 1	0.80 415	0.50 663	0.06 147	0.76 410	0.05 409	0.72 633	0.02 137	3.33 677	5.67 628	1.24 597	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DPSNet	1.65 645	0.46 419	7.31 671	0.30 601	0.11 472	1.54 647	0.01 406	4.48 685	1.14 630	0.11 515	0.01 376	0.82 591	3.51 678	5.89 634	5.84 671	0.02 629	0.29 474	0.03 659	0.23 650	0.23 625	0.59 504

GrayStereo	0.52 465	0.03 1	1.36 225	0.10 499	0.00 1	1.13 600	2.57 695	0.32 341	1.03 595	0.00 1	0.00 1	0.08 364	3.66 679	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.17 289

WAO-7	2.74 671	1.65 657	3.36 587	0.03 427	0.05 423	4.68 685	0.53 664	6.21 693	4.59 689	1.73 667	7.61 684	5.56 680	3.68 680	8.96 695	5.50 668	0.00 1	0.00 1	0.33 697	0.02 489	0.19 601	0.18 303

IMH	3.15 677	1.88 669	3.60 602	2.20 701	0.66 632	5.10 688	0.24 615	6.87 695	4.29 688	2.29 675	7.42 682	6.28 681	3.90 681	7.15 687	3.65 649	4.34 710	0.14 450	0.05 673	0.00 1	2.16 699	0.76 542

PSM-AAD	0.53 480	0.04 3	1.38 238	0.06 470	0.00 1	1.20 624	2.11 690	0.17 281	0.78 454	0.01 189	0.44 616	0.14 400	3.94 682	0.23 279	0.06 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.02 86

SANet	2.30 664	1.58 655	5.68 660	0.03 427	0.04 411	2.78 669	0.82 680	2.99 654	8.32 700	1.70 666	4.04 668	4.26 675	4.02 683	5.90 635	3.42 647	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.37 428

ktn	5.26 692	1.94 674	3.97 618	3.50 705	1.06 683	8.17 696	2.01 689	9.53 704	16.88 707	5.28 691	12.55 708	13.68 701	4.08 684	8.46 694	4.61 660	5.84 713	0.02 391	0.00 1	0.00 1	2.63 700	0.92 577

SGM_RVC	2.03 657	0.49 441	2.04 453	0.27 590	0.17 509	3.07 673	1.00 683	2.70 636	1.62 665	5.12 688	3.09 665	4.77 679	4.08 684	7.38 691	2.86 636	0.21 669	0.23 463	0.20 694	0.23 650	0.28 641	0.84 561
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
EDNetEfficient	2.95 675	0.33 366	20.38 703	0.19 559	0.83 655	1.00 486	1.95 688	0.58 386	5.15 690	8.01 701	1.79 658	0.93 601	4.16 686	3.66 559	9.80 695	0.00 1	0.03 400	0.00 1	0.06 521	0.05 384	0.13 251

notaker	4.71 689	2.04 678	5.58 659	4.15 706	0.96 671	4.99 686	0.39 649	7.65 696	2.25 675	5.67 694	11.58 704	16.87 709	4.26 687	8.06 692	6.65 677	5.74 712	0.02 391	0.10 683	0.07 528	5.45 709	1.65 647

MSMD_ROB	2.26 660	0.47 425	2.67 531	0.01 378	0.00 1	5.00 687	0.21 611	1.35 511	1.87 672	6.37 696	8.46 689	7.34 689	4.30 688	4.84 600	1.91 618	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 317	0.30 399

MonStereo1	3.15 677	0.64 504	2.71 533	1.66 692	0.76 645	6.85 694	0.05 549	3.94 680	7.66 697	2.60 681	11.26 703	7.38 691	4.50 689	6.37 669	2.52 631	1.77 698	0.01 379	0.03 659	0.00 1	1.07 690	1.20 604

WAO-8	5.42 693	2.80 696	3.98 619	0.62 656	0.10 464	13.77 704	0.33 640	11.99 707	24.10 713	5.25 689	10.38 699	13.44 699	4.55 690	9.38 698	4.72 661	0.80 684	0.34 480	0.71 703	0.13 565	0.74 684	0.25 366

Venus	5.42 693	2.80 696	3.98 619	0.62 656	0.10 464	13.77 704	0.33 640	11.99 707	24.10 713	5.25 689	10.32 698	13.44 699	4.55 690	9.38 698	4.72 661	0.80 684	0.34 480	0.71 703	0.13 565	0.74 684	0.25 366

TorneroNet-64	6.70 700	2.13 682	3.92 614	2.14 697	0.65 629	19.09 711	0.28 630	12.19 709	25.73 716	6.44 697	12.54 707	19.33 712	4.76 692	10.25 702	6.87 678	1.10 693	0.00 1	0.12 685	0.00 1	4.20 704	2.19 698

DStereoO	1.82 653	0.45 415	4.23 627	2.07 696	2.17 703	1.05 512	5.01 703	3.03 655	2.21 674	0.06 443	0.94 644	0.22 453	5.13 693	1.06 438	3.29 645	1.49 697	1.40 698	0.00 1	0.43 699	0.27 634	1.85 678

TorneroNet	7.29 701	2.19 685	3.95 616	2.15 698	1.14 688	19.79 712	0.46 655	13.22 710	25.82 717	8.31 703	16.76 712	17.46 711	5.75 694	10.79 704	8.91 690	2.32 703	0.03 400	0.12 685	0.00 1	4.70 707	2.01 689

JetBlue	6.27 697	3.44 705	18.17 700	0.00 1	2.21 704	30.58 714	17.31 717	4.77 686	1.07 606	0.74 640	2.25 660	6.31 682	5.82 695	18.12 709	9.68 693	0.10 660	0.01 379	0.00 1	0.00 1	3.12 702	1.61 644

WCMA_ROB	2.37 667	0.75 547	2.53 519	0.05 448	0.00 1	1.05 512	0.59 669	1.47 523	1.40 657	5.47 692	9.84 697	8.10 693	5.87 696	4.38 588	3.93 653	0.16 664	0.21 461	0.18 690	0.18 611	0.06 412	1.08 590

SGM+DAISY	4.17 686	2.85 700	8.55 678	1.77 693	1.74 699	5.81 692	5.49 704	2.88 649	3.97 686	7.67 699	7.66 686	7.25 687	7.42 697	6.92 685	7.09 680	1.14 694	1.57 705	0.11 684	0.59 704	0.56 677	2.43 704

ELAS	3.20 679	0.48 431	3.06 558	0.19 559	0.06 435	7.89 695	2.23 691	3.33 671	4.19 687	8.91 705	9.70 696	4.40 677	7.69 698	4.25 582	6.87 678	0.00 1	0.04 410	0.03 659	0.04 511	0.12 529	0.48 469
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	2.93 674	0.54 473	2.88 548	0.00 1	0.01 331	1.78 658	0.36 646	2.20 605	1.51 660	8.28 702	10.99 701	11.61 696	8.55 699	5.36 615	4.05 655	0.02 629	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.48 469
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	1.25 620	0.95 593	3.73 608	1.00 687	0.79 649	0.43 276	0.01 406	1.70 549	0.82 497	2.55 679	0.63 630	1.08 613	8.75 700	0.84 431	1.36 606	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.24 626	0.19 319

FC-DCNN v2	3.83 684	0.31 354	2.73 534	0.00 1	0.01 331	3.14 675	0.57 665	4.11 682	3.11 682	11.94 709	13.03 709	15.10 707	9.65 701	6.77 679	5.54 669	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.59 504

coex-ft	8.51 704	3.17 704	75.56 720	0.00 1	0.00 1	0.18 154	0.25 617	0.14 259	19.76 709	39.57 717	4.11 669	4.60 678	9.69 702	4.10 575	7.91 684	0.02 629	0.07 432	0.00 1	0.02 489	0.13 535	0.91 575

FC-DCNN	3.67 682	0.32 360	2.78 541	0.00 1	0.01 331	3.09 674	0.58 667	3.68 676	3.04 681	11.64 707	12.38 706	13.84 703	9.79 703	6.23 661	5.39 667	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240	0.60 508

ELAS_RVC	3.35 680	0.45 415	4.75 640	0.25 584	0.07 442	1.56 649	7.12 711	2.23 607	5.68 692	7.77 700	7.71 687	6.55 684	10.27 704	5.63 626	6.24 674	0.00 1	0.04 410	0.03 659	0.01 470	0.11 516	0.48 469
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	6.65 699	1.86 668	10.48 690	4.84 710	2.74 706	8.59 698	0.76 677	8.83 700	22.15 712	4.99 687	6.27 678	15.66 708	10.39 705	9.52 700	9.42 691	3.50 706	0.05 420	1.34 708	0.03 505	7.17 714	4.42 709

JetRed	14.06 711	19.59 713	43.42 713	1.43 690	1.30 695	55.87 716	28.29 719	13.94 712	7.85 699	8.61 704	8.73 690	13.68 701	10.59 706	24.60 715	30.87 715	0.27 672	0.69 555	0.62 702	0.03 505	6.63 711	4.19 707

UNDER WATER-64	7.33 702	2.16 684	12.17 694	4.84 710	3.62 708	17.94 709	1.74 687	9.16 702	21.94 711	5.53 693	5.01 674	17.03 710	11.84 707	9.72 701	8.83 689	2.09 701	0.04 410	1.54 710	0.16 596	6.89 712	4.37 708

DPSimNet_ROB	9.66 705	7.29 711	17.52 699	4.88 712	6.56 713	10.41 702	12.88 715	8.12 698	9.88 704	14.26 710	11.22 702	12.39 698	14.01 708	11.20 705	14.85 705	5.50 711	6.97 716	5.75 714	5.94 718	5.31 708	8.26 715

DStereoSA	5.70 695	2.09 681	9.16 684	3.43 704	5.08 712	5.41 690	10.28 714	5.20 689	6.11 693	2.27 674	13.77 711	2.48 667	14.20 709	6.83 682	9.62 692	2.07 700	4.80 713	0.18 690	4.60 714	1.01 688	5.48 712

MADNet++	10.85 708	2.36 689	10.00 686	8.59 714	4.61 711	16.78 708	10.26 713	10.11 705	7.51 696	17.63 711	18.35 713	12.04 697	17.73 710	24.51 714	20.75 713	8.81 714	6.67 715	4.84 713	2.67 711	5.77 710	6.96 714

DStereoFS	5.85 696	4.29 709	5.99 664	4.33 707	3.76 709	8.84 699	5.79 708	6.55 694	8.81 702	4.72 686	7.16 680	7.29 688	17.75 711	10.78 703	6.48 676	2.53 704	3.57 711	0.05 673	3.06 712	0.63 680	4.51 710

SGM-ForestM	10.58 707	2.80 696	7.93 677	1.86 694	1.59 698	17.97 710	9.39 712	11.57 706	12.75 705	21.30 713	18.68 714	40.07 715	22.22 712	21.60 711	15.86 708	0.99 691	1.53 703	0.06 677	0.52 701	0.47 674	2.43 704

MANE	11.54 709	2.46 691	6.07 665	2.50 702	2.04 701	16.31 707	6.95 710	17.25 714	24.11 715	23.59 714	31.25 718	30.75 713	25.07 713	18.16 710	16.24 710	1.28 695	1.98 707	0.15 689	1.07 709	0.46 673	3.04 706

LE_ROB	10.29 706	1.64 656	11.96 693	1.47 691	1.36 696	3.30 677	4.79 701	5.05 688	42.09 718	51.68 720	13.28 710	14.08 705	25.92 714	7.21 689	21.19 714	0.05 648	0.06 424	0.13 688	0.19 617	0.08 458	0.35 422

BEATNet-Init1	15.75 712	8.48 712	36.75 708	2.06 695	2.07 702	33.60 715	14.96 716	17.15 713	19.08 708	30.69 716	28.08 715	43.61 716	25.98 715	25.17 716	20.68 712	0.80 684	1.17 687	0.36 699	0.51 700	1.53 694	2.28 700

HanzoNet	13.47 710	5.89 710	14.41 698	5.91 713	2.90 707	8.50 697	0.74 675	13.81 711	20.12 710	26.53 715	28.55 716	34.06 714	26.75 716	26.27 717	15.82 707	11.42 715	4.01 712	3.29 712	3.94 713	9.72 716	6.77 713

TCMNet-wrong-test	39.54 717	63.38 727	48.73 717	81.81 728	79.70 726	57.23 717	48.25 720	31.99 717	5.36 691	19.52 712	29.10 717	57.71 719	33.81 717	46.65 718	46.93 719	17.06 718	2.02 709	7.62 715	0.68 706	65.24 724	47.97 724

Selective-IGEV-i1pa	33.44 715	48.66 717	27.91 707	4.45 709	2.63 705	73.86 718	20.58 718	51.58 718	48.86 719	47.37 718	60.84 719	48.34 717	43.40 718	78.85 728	39.33 717	22.14 719	8.59 718	13.80 719	5.81 717	4.26 705	17.59 718

Selective-IGEV-i16pa	36.42 716	49.96 718	24.27 705	0.81 684	0.21 531	85.00 723	3.86 700	56.88 720	81.06 723	51.07 719	68.68 720	55.38 718	46.61 719	85.95 729	54.82 720	23.85 720	8.22 717	8.82 716	5.22 716	1.44 693	16.22 717

LRCNet_RVC	55.59 719	61.31 726	59.16 718	66.84 722	44.81 717	6.17 693	0.00 1	52.46 719	1.68 667	70.67 722	80.07 724	66.39 720	55.67 720	51.56 719	46.75 718	90.67 732	41.65 725	91.10 735	90.19 729	65.65 725	68.96 725

PML	71.00 724	88.39 733	73.68 719	82.04 729	74.55 722	83.63 722	76.92 722	72.05 724	85.95 726	89.82 730	84.57 725	90.63 730	58.80 721	91.54 733	73.58 724	95.93 743	2.38 710	86.91 734	6.48 719	84.07 735	18.14 719

USTest	58.12 720	43.63 714	41.85 712	60.45 719	67.22 721	98.85 731	99.88 731	90.22 727	98.00 729	67.60 721	90.12 728	66.95 721	69.04 722	61.69 720	57.27 721	4.12 709	35.22 721	16.39 721	21.99 722	39.59 718	32.41 720

RSGM-EC	76.71 725	51.00 719	38.98 710	72.55 723	77.73 723	78.14 720	85.35 725	79.92 725	82.09 724	82.21 728	88.66 726	79.17 727	70.44 723	70.50 721	67.81 722	90.81 733	96.97 728	82.39 732	87.69 727	76.31 729	75.52 726

acva	76.71 725	51.00 719	38.98 710	72.55 723	77.73 723	78.14 720	85.35 725	79.92 725	82.09 724	82.21 728	88.66 726	79.17 727	70.44 723	70.50 721	67.81 722	90.81 733	96.97 728	82.39 732	87.69 727	76.31 729	75.52 726

xxxxx1	63.64 721	58.31 721	78.27 721	43.96 716	49.40 718	92.70 726	92.25 727	60.45 721	69.51 720	73.81 725	76.39 721	77.95 724	76.95 725	71.68 723	77.08 725	36.01 723	37.36 722	48.24 724	62.44 723	47.16 721	42.90 721

tt_ll	63.64 721	58.31 721	78.27 721	43.96 716	49.40 718	92.70 726	92.25 727	60.45 721	69.51 720	73.81 725	76.39 721	77.95 724	76.95 725	71.68 723	77.08 725	36.01 723	37.36 722	48.24 724	62.44 723	47.16 721	42.90 721

ff	63.64 721	58.31 721	78.27 721	43.96 716	49.40 718	92.70 726	92.25 727	60.45 721	69.51 720	73.81 725	76.39 721	77.95 724	76.95 725	71.68 723	77.08 725	36.01 723	37.36 722	48.24 724	62.44 723	47.16 721	42.90 721

test_example2	97.59 736	99.97 738	99.93 733	99.80 744	99.96 745	98.80 730	99.76 730	91.09 728	100.00 735	100.00 737	100.00 734	89.37 729	86.85 728	99.31 736	96.67 730	99.97 746	99.51 737	92.94 736	97.98 734	99.99 746	99.94 745

tt	48.09 718	0.07 77	27.39 706	1.35 689	0.00 1	100.00 736	100.00 732	100.00 735	96.65 728	0.15 536	0.01 376	97.98 736	87.03 729	2.52 490	99.87 735	82.90 727	94.64 726	16.21 720	20.93 721	33.72 717	0.29 391

MEDIAN_ROB	93.48 732	98.75 736	96.24 730	90.99 732	90.62 735	85.89 724	77.23 723	92.20 729	89.67 727	95.04 731	94.93 729	96.04 731	93.85 730	90.48 730	87.58 728	98.40 744	95.87 727	99.62 737	98.78 735	98.85 743	98.49 742

HaxPig	95.45 735	97.64 735	88.42 726	97.81 743	99.08 743	77.94 719	74.31 721	96.67 733	99.54 730	99.87 736	99.92 731	99.60 737	99.75 731	91.22 731	87.67 729	99.94 745	99.97 738	99.98 739	99.99 739	99.96 745	99.80 744

Anonymous_1	89.55 729	74.57 728	97.70 731	74.52 725	78.35 725	100.00 736	100.00 732	98.05 734	99.77 731	96.85 733	99.38 730	97.67 735	99.78 732	91.23 732	98.87 731	81.02 726	97.18 730	59.55 727	84.83 726	74.77 728	86.89 728

fast-reg	99.48 745	100.00 740	100.00 736	97.15 742	99.59 744	100.00 736	100.00 732	100.00 735	100.00 735	100.00 737	100.00 734	100.00 738	100.00 733	100.00 739	100.00 738	94.43 742	100.00 743	100.00 740	100.00 740	99.44 744	98.95 743

iinet-test	92.15 730	75.90 729	95.45 728	77.71 726	83.84 727	99.90 734	100.00 732	100.00 735	100.00 735	99.84 734	99.93 733	97.20 733	100.00 733	98.35 735	98.95 732	87.96 728	97.31 731	69.59 728	93.61 730	78.43 731	89.01 729

IINet	92.15 730	75.90 729	95.40 727	77.71 726	83.84 727	99.90 734	100.00 732	100.00 735	100.00 735	99.84 734	99.92 731	97.25 734	100.00 733	98.34 734	98.95 732	87.96 728	97.31 731	69.59 728	93.61 730	78.43 731	89.04 730

Hybrid-DGEV	99.05 742	100.00 740	100.00 736	96.00 736	98.69 738	100.00 736	100.00 732	100.00 735	100.00 735	100.00 737	100.00 734	100.00 738	100.00 733	100.00 739	100.00 738	93.08 735	100.00 743	100.00 740	100.00 740	95.53 740	97.65 740

RAFT-FEzeroshot	99.04 740	100.00 740	100.00 736	96.04 739	98.74 741	100.00 736	100.00 732	100.00 735	100.00 735	100.00 737	100.00 734	100.00 738	100.00 733	100.00 739	100.00 738	93.08 735	99.99 740	100.00 740	100.00 740	95.42 738	97.47 737

RAFT-FE	99.04 740	100.00 740	100.00 736	96.04 739	98.74 741	100.00 736	100.00 732	100.00 735	100.00 735	100.00 737	100.00 734	100.00 738	100.00 733	100.00 739	100.00 738	93.08 735	99.99 740	100.00 740	100.00 740	95.42 738	97.47 737

FlowAnything	99.09 744	100.00 740	100.00 736	95.88 734	98.58 737	100.00 736	100.00 732	100.00 735	100.00 735	100.00 737	100.00 734	100.00 738	100.00 733	100.00 739	100.00 738	93.36 741	100.00 743	100.00 740	100.00 740	96.09 742	97.87 741

Selective-RAFT-Error	99.05 742	100.00 740	100.00 736	96.31 741	98.73 740	100.00 736	100.00 732	100.00 735	100.00 735	100.00 737	100.00 734	100.00 738	100.00 733	100.00 739	100.00 738	93.08 735	100.00 743	100.00 740	100.00 740	95.40 736	97.58 739

CasAABBNet	99.03 739	100.00 740	100.00 736	96.02 738	98.70 739	100.00 736	100.00 732	100.00 735	100.00 735	100.00 737	100.00 734	100.00 738	100.00 733	100.00 739	100.00 738	93.08 735	99.99 740	100.00 740	100.00 740	95.40 736	97.41 736

LSM0	98.99 738	99.97 738	100.00 736	95.58 733	98.52 736	100.00 736	100.00 732	100.00 735	100.00 735	100.00 737	100.00 734	100.00 738	100.00 733	100.00 739	100.00 738	93.32 740	99.97 738	100.00 740	100.00 740	95.80 741	96.62 735

DPSMNet_ROB	81.42 728	61.07 725	99.95 734	61.38 721	87.01 732	99.15 733	100.00 732	95.87 731	99.99 733	73.35 724	100.00 734	71.18 723	100.00 733	77.40 727	99.98 736	35.68 722	97.47 736	34.71 723	99.89 737	44.74 720	89.65 732

DGTPSM_ROB	81.37 727	61.03 724	99.95 734	61.17 720	86.95 731	99.14 732	100.00 732	95.87 731	99.99 733	73.32 723	100.00 734	71.15 722	100.00 733	77.35 726	99.98 736	35.35 721	97.41 735	34.62 722	99.89 737	44.61 719	89.54 731

DPSM_ROB	93.70 733	78.60 731	100.00 736	83.05 730	85.63 729	100.00 736	100.00 732	100.00 735	100.00 735	100.00 737	100.00 734	100.00 738	100.00 733	100.00 739	100.00 738	88.93 730	97.35 733	74.49 730	94.98 732	81.33 733	89.69 733

DPSM	93.70 733	78.60 731	100.00 736	83.05 730	85.63 729	100.00 736	100.00 732	100.00 735	100.00 735	100.00 737	100.00 734	100.00 738	100.00 733	100.00 739	100.00 738	88.93 730	97.35 733	74.49 730	94.98 732	81.33 733	89.69 733

AVERAGE_ROB	98.51 737	99.16 737	95.72 729	100.00 745	100.00 746	93.61 729	82.61 724	100.00 735	99.97 732	100.00 737	100.00 734	100.00 738	100.00 733	99.73 737	99.43 734	100.00 747	100.00 743	100.00 740	100.00 740	100.00 747	100.00 746

ccccc		90.96 734		100.00 745	100.00 746	87.89 725		95.50 730		96.70 732		96.32 732		99.79 738		100.00 747	100.00 743	99.83 738	99.29 736	100.00 747

Low-res two-view benchmark