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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.05 4	0.14 185	0.31 7	0.00 1	0.00 1	0.17 102	0.00 1	0.03 44	0.22 145	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.06 124	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.12 44	0.04 2	0.31 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.11 55	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.17 192	0.20 305	0.00 1	0.52 443	0.00 1	0.21 549	0.00 1	0.86 500

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

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

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

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

BridgeDepth	0.06 6	0.19 224	0.48 26	0.00 1	0.00 1	0.26 134	0.00 1	0.04 64	0.14 70	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.00 1	0.07 134	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.48 347	0.12 158	0.95 103	0.63 561	0.96 572	1.07 441	0.00 1	0.55 290	1.14 535	0.02 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 253	0.57 450	0.02 540	0.91 528	0.00 1	0.00 1	0.15 470	2.09 594

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

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

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

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

252Zero-FE	0.23 157	0.06 25	0.76 56	0.01 321	0.09 400	0.13 92	0.00 1	0.03 44	0.53 220	0.82 549	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.25 220	0.37 400	0.00 1	0.94 549	0.00 1	0.25 573	0.01 84	0.41 396

Zero-FE251	0.27 186	0.09 110	1.56 249	0.03 364	0.10 408	0.37 182	0.00 1	0.12 159	0.06 28	1.25 562	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.12 163	0.25 339	0.00 1	0.51 440	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.91 502

MonStereo	0.20 130	0.07 50	0.83 83	0.00 1	0.00 1	0.22 117	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.07 376	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.47 303	0.24 332	0.00 1	0.90 521	0.00 1	0.32 591	0.00 1	0.80 486

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

Monster-pub-eth3d	0.20 130	0.07 50	0.83 83	0.00 1	0.00 1	0.22 117	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.08 390	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.48 306	0.24 332	0.00 1	0.90 521	0.00 1	0.32 591	0.00 1	0.80 486

Monster-pub-mixall	0.13 53	0.07 50	0.60 39	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.00 1	0.04 64	0.03 1	0.05 334	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.24 218	0.26 347	0.00 1	0.96 555	0.00 1	0.13 488	0.00 1	0.18 277

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

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

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

GASTEREO	0.41 287	0.49 373	0.99 114	0.78 582	1.02 580	0.57 252	0.02 392	0.15 183	0.55 226	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 268	0.21 309	0.01 518	0.92 534	0.00 1	0.17 517	0.06 326	1.87 586

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

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

S2M2_XL	0.04 3	0.05 10	0.40 22	0.00 1	0.00 1	0.06 47	0.00 1	0.10 142	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 28	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.16 82	0.09 110	0.78 69	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.01 1	0.08 37	0.01 143	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.34 253	0.03 114	0.00 1	0.95 553	0.00 1	0.09 467	0.00 1	0.62 467

asd	0.14 60	0.07 50	0.85 90	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.03 44	0.05 16	0.01 143	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.31 246	0.01 50	0.00 1	0.76 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 423

qwe	0.15 70	0.07 50	0.88 94	0.00 1	0.01 283	0.13 92	0.00 1	0.02 19	0.06 28	0.01 143	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.35 258	0.03 114	0.00 1	0.89 519	0.00 1	0.16 513	0.00 1	0.46 415

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

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

4.25_new	0.17 91	0.07 50	0.77 62	0.00 1	0.00 1	0.12 84	0.00 1	0.03 44	0.04 4	0.09 403	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.39 281	0.18 284	0.00 1	0.93 542	0.00 1	0.19 532	0.00 1	0.50 432

4.5w_new	0.17 91	0.07 50	0.77 62	0.00 1	0.00 1	0.12 84	0.00 1	0.03 44	0.04 4	0.09 403	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.39 281	0.18 284	0.00 1	0.93 542	0.00 1	0.19 532	0.00 1	0.50 432

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

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

4.25w-stereo	0.17 91	0.07 50	0.78 69	0.00 1	0.00 1	0.12 84	0.00 1	0.03 44	0.04 4	0.09 403	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.39 281	0.18 284	0.00 1	0.93 542	0.00 1	0.19 532	0.00 1	0.50 432

4w-stereo	0.19 121	0.05 10	0.95 103	0.00 1	0.09 400	0.10 66	0.00 1	0.02 19	0.13 65	0.01 143	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.43 293	0.20 305	0.00 1	0.91 528	0.00 1	0.26 575	0.00 1	0.70 478

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

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

3.25w_new	0.15 70	0.07 50	0.77 62	0.00 1	0.07 389	0.11 70	0.00 1	0.02 19	0.06 28	0.01 143	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.22 211	0.03 114	0.00 1	0.88 515	0.00 1	0.17 517	0.00 1	0.53 443

3.25w	0.15 70	0.07 50	0.77 62	0.00 1	0.07 389	0.11 70	0.00 1	0.02 19	0.06 28	0.01 143	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.22 211	0.03 114	0.00 1	0.88 515	0.00 1	0.17 517	0.00 1	0.53 443

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

3.5w_stereo	0.08 11	0.07 50	0.44 25	0.00 1	0.00 1	0.11 70	0.00 1	0.02 19	0.08 37	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.18 198	0.03 114	0.00 1	0.53 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 277

3w_stereo	0.16 82	0.07 50	1.02 122	0.00 1	0.06 382	0.10 66	0.00 1	0.01 1	0.05 16	0.01 143	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.32 248	0.04 158	0.00 1	0.95 553	0.00 1	0.19 532	0.00 1	0.41 396

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.08 11	0.04 2	0.56 30	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.14 179	0.76 324	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.02 28	0.08 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.05 4	0.07 50	0.25 3	0.00 1	0.00 1	0.24 128	0.00 1	0.03 44	0.34 180	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1

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

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

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

FoundationStereo	0.21 139	0.07 50	0.36 17	0.48 541	0.89 567	0.01 12	0.00 1	0.08 117	1.15 544	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.22 211	0.05 176	0.00 1	0.80 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103

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

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

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

MonSter	0.20 130	0.07 50	0.83 83	0.00 1	0.00 1	0.22 117	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.08 390	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.46 301	0.24 332	0.00 1	0.90 521	0.00 1	0.32 591	0.00 1	0.80 486

fffft	0.12 44	0.25 263	0.74 55	0.00 1	0.00 1	0.25 130	0.00 1	0.03 44	0.32 176	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.02 28	0.25 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 470	0.31 364
1: 1. 1
ours_stereo	0.11 36	0.23 251	0.70 48	0.07 411	0.25 472	0.25 130	0.00 1	0.04 64	0.17 110	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.15 178	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.31 364

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.08 11	0.09 110	0.97 109	0.00 1	0.00 1	0.07 55	0.00 1	0.25 234	0.18 125	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 6	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.01 56
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.12 44	0.07 50	0.78 69	0.00 1	0.00 1	1.06 420	0.00 1	0.22 218	0.15 84	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.02 28	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56

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

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

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

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

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

AE-Stereo	0.43 311	0.07 50	1.90 347	0.05 385	0.21 456	1.09 470	0.00 1	1.02 362	0.48 210	0.39 519	0.28 490	0.18 339	0.00 1	0.18 198	0.05 176	0.00 1	0.83 504	0.00 1	0.23 558	0.07 347	1.64 559

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.10 22	0.10 124	0.81 77	0.00 1	0.00 1	0.82 334	0.00 1	0.14 179	0.13 65	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.38 265	0.68 431	1.41 202	0.27 503	1.00 579	0.86 349	0.00 1	0.11 148	0.56 231	0.22 466	0.31 502	0.06 249	0.00 1	0.34 253	0.35 389	0.00 1	1.04 563	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.24 328

Any-RAFT	0.24 163	0.07 50	1.16 139	0.00 1	0.01 283	1.13 503	0.00 1	1.21 389	0.36 184	0.02 236	0.00 1	0.49 446	0.00 1	0.19 201	0.03 114	0.00 1	0.08 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85

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

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

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

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

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

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

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

ProNet	0.25 175	0.25 263	1.15 136	0.08 416	0.41 497	0.84 342	0.00 1	0.06 92	0.39 192	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.13 166	0.01 50	0.00 1	0.23 391	0.00 1	0.00 1	0.09 396	1.34 533

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

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

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

BUS	0.38 265	0.07 50	0.98 111	0.00 1	0.00 1	1.88 562	0.00 1	2.67 536	0.82 404	0.30 491	0.09 444	0.64 471	0.00 1	0.06 124	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

test-3	0.30 209	0.10 124	1.49 221	0.20 485	0.38 492	0.44 202	0.01 316	1.59 443	0.08 37	0.04 314	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.08 145	0.24 332	0.00 1	0.47 430	0.00 1	0.20 544	0.13 443	0.43 406

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 106	0.07 50	1.40 192	0.05 385	0.01 283	1.08 454	0.07 469	0.05 81	0.75 298	0.02 236	0.00 1	0.05 222	0.00 1	0.03 73	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1
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	0.71 461	0.47 363	1.36 173	0.18 471	0.06 382	1.18 522	0.00 1	1.76 467	0.78 363	0.11 422	0.59 532	0.49 446	0.00 1	6.94 588	0.25 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.07 142

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

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

PSM-adaLoss	0.18 106	0.07 50	1.40 192	0.05 385	0.02 327	1.08 454	0.08 478	0.05 81	0.75 298	0.02 236	0.00 1	0.07 266	0.00 1	0.04 91	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 106	0.07 50	1.40 192	0.05 385	0.02 327	1.08 454	0.06 461	0.05 81	0.75 298	0.02 236	0.00 1	0.07 266	0.00 1	0.04 91	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 106	0.07 50	1.40 192	0.05 385	0.02 327	1.08 454	0.06 461	0.05 81	0.75 298	0.02 236	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.04 91	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 121	0.07 50	1.41 202	0.05 385	0.02 327	1.08 454	0.08 478	0.06 92	0.76 324	0.02 236	0.00 1	0.07 266	0.00 1	0.04 91	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

CRE-IMP	0.22 145	0.06 25	1.43 210	0.05 385	0.02 327	1.12 494	0.33 543	0.04 64	1.08 515	0.02 236	0.00 1	0.12 302	0.00 1	0.03 73	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.09 175

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.15 70	0.10 124	1.55 244	0.00 1	0.00 1	1.01 392	0.00 1	0.15 183	0.15 84	0.00 1	0.01 287	0.04 192	0.00 1	0.02 28	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.27 186	0.08 91	1.46 215	0.00 1	0.00 1	1.06 420	0.02 392	1.66 449	0.75 298	0.01 143	0.36 512	0.02 92	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.02 75

TANstereo	0.17 91	0.32 300	1.51 230	0.00 1	0.00 1	1.03 403	0.00 1	0.07 107	0.14 70	0.01 143	0.15 462	0.04 192	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 75

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.12 44	0.07 50	0.76 56	0.00 1	0.00 1	1.06 420	0.00 1	0.25 234	0.14 70	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.02 28	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.01 56
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ACVNet	0.30 209	0.44 350	1.74 305	0.01 321	0.00 1	1.06 420	0.10 487	0.23 227	0.83 413	0.02 236	0.01 287	0.70 484	0.00 1	0.08 145	0.41 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.17 265

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

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

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

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

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

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

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

R-Stereo Train	0.22 145	0.06 25	1.64 276	0.00 1	0.00 1	0.76 316	0.00 1	1.57 439	0.17 110	0.02 236	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 28	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85

RAFT-Stereo	0.22 145	0.06 25	1.64 276	0.00 1	0.00 1	0.76 316	0.00 1	1.57 439	0.17 110	0.02 236	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.02 28	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	0.40 282	0.74 451	1.74 305	0.00 1	0.00 1	1.09 470	0.00 1	0.23 227	0.22 145	0.02 236	0.00 1	0.76 488	0.00 1	2.97 421	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.03 240	0.08 161

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_0105_6	0.10 22	0.22 248	0.94 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 64	0.67 265	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 186	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 175

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS	0.13 53	0.07 50	0.86 92	0.00 1	0.00 1	1.01 392	0.00 1	0.26 241	0.16 99	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.01 186	0.02 28	0.04 158	0.09 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.40 282	0.07 50	1.78 317	0.28 508	0.74 545	0.65 285	0.00 1	0.16 194	0.61 251	0.31 497	0.01 287	0.17 334	0.01 186	0.41 287	0.17 277	0.00 1	0.88 515	0.00 1	0.02 417	0.04 281	1.73 565

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

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

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

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

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

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

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

dad	0.24 163	0.98 501	1.61 269	0.00 1	0.00 1	1.03 403	0.00 1	0.03 44	0.38 186	0.01 143	0.00 1	0.02 92	0.01 186	0.65 330	0.11 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1

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

GLC_STEREO	0.06 6	0.07 50	0.85 90	0.00 1	0.00 1	0.07 55	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 186	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.03 85

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.16 82	0.05 10	1.22 148	0.00 1	0.01 283	1.01 392	0.09 483	0.28 245	0.17 110	0.00 1	0.02 389	0.07 266	0.01 186	0.21 207	0.05 176	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.09 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.52 370	0.69 436	1.93 359	0.01 321	0.00 1	1.03 403	0.00 1	2.22 510	0.78 363	0.00 1	0.00 1	0.14 309	0.01 186	3.19 436	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 418	0.18 277

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.25 175	0.09 110	1.34 167	0.00 1	0.00 1	0.26 134	0.00 1	1.95 495	0.75 298	0.00 1	0.00 1	0.30 385	0.01 186	0.14 171	0.13 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.05 123
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.62 435	0.82 465	1.58 259	0.00 1	0.00 1	1.05 415	0.00 1	2.76 544	0.74 288	0.00 1	0.00 1	0.11 297	0.01 186	5.22 516	0.15 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

TCMNet	0.58 418	0.73 446	3.56 508	0.06 404	0.01 283	0.58 256	0.05 454	1.24 398	0.85 450	0.00 1	0.00 1	0.21 354	0.02 259	3.63 462	0.10 224	0.00 1	0.00 1	0.02 550	0.00 1	0.21 520	0.36 386

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo_Zeroshot	0.10 22	0.09 110	1.06 124	0.14 452	0.00 1	0.03 31	0.00 1	0.05 81	0.17 110	0.00 1	0.03 402	0.19 347	0.02 259	0.01 6	0.05 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.08 161

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

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

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

LL-Strereo2	0.34 231	0.87 480	1.70 296	0.64 563	0.84 560	0.54 230	0.04 441	0.15 183	0.18 125	0.02 236	0.00 1	0.03 154	0.02 259	0.26 228	0.26 347	0.00 1	0.13 379	0.00 1	0.01 400	0.04 281	0.98 510

EGLCR-Stereo	0.43 311	0.07 50	1.21 147	0.58 554	0.65 538	1.64 555	0.31 537	1.15 383	0.19 137	0.43 522	0.02 389	0.00 1	0.02 259	0.38 278	0.14 257	0.00 1	0.66 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 519

CASS	0.10 22	0.08 91	1.10 134	0.00 1	0.00 1	0.13 92	0.01 316	0.15 183	0.18 125	0.21 462	0.00 1	0.02 92	0.02 259	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.03 85
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.44 320	0.23 251	2.16 389	0.67 569	1.21 592	0.28 141	0.00 1	0.02 19	0.18 125	0.01 143	0.30 497	0.58 461	0.02 259	0.26 228	0.38 409	0.00 1	1.12 579	0.00 1	0.54 603	0.03 240	0.78 485

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.14 60	0.90 492	1.71 298	0.00 1	0.00 1	0.03 31	0.00 1	0.04 64	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.02 259	0.02 28	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.24 163	0.11 144	1.53 238	0.00 1	0.05 373	0.35 172	0.01 316	1.54 434	0.77 348	0.01 143	0.00 1	0.12 302	0.02 259	0.06 124	0.05 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.03 240	0.06 136

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

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

DANet	0.67 454	0.21 240	2.33 414	0.25 499	0.06 382	0.50 218	0.11 494	1.62 446	0.74 288	0.22 466	0.06 433	1.07 516	0.02 259	4.45 494	1.22 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.53 443
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UCFNet_RVC	0.26 180	0.61 418	1.59 261	0.00 1	0.00 1	1.00 390	0.00 1	0.26 241	0.39 192	0.01 143	0.00 1	0.42 427	0.02 259	0.84 347	0.07 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.04 103

HITNet	0.31 219	0.97 500	2.32 413	0.00 1	0.00 1	0.24 128	0.01 316	1.38 420	0.37 185	0.00 1	0.00 1	0.14 309	0.02 259	0.05 116	0.19 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.41 396
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.51 367	1.70 560	3.96 523	0.00 1	0.00 1	0.60 260	0.00 1	1.81 480	0.82 404	0.03 290	0.00 1	0.08 277	0.02 259	0.16 182	0.59 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 557	0.09 175

StereoDRNet-Refined	0.30 209	0.19 224	1.19 146	0.00 1	0.00 1	0.81 327	0.00 1	0.92 349	0.84 425	0.00 1	0.00 1	0.50 450	0.02 259	1.27 366	0.10 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.05 123
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.50 361	0.89 487	2.96 463	0.02 348	0.06 382	0.51 221	0.00 1	0.45 275	0.84 425	0.00 1	0.00 1	0.33 394	0.02 259	2.82 416	0.69 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.28 351

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BSDual-CNN	0.35 238	0.07 50	0.98 111	0.00 1	0.00 1	1.09 470	0.00 1	2.67 536	0.82 404	0.30 491	0.09 444	0.35 403	0.03 310	0.06 124	0.51 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.29 197	0.07 50	0.98 111	0.00 1	0.00 1	1.07 441	0.00 1	1.92 493	0.82 404	0.00 1	0.00 1	0.35 403	0.03 310	0.06 124	0.51 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.01 56

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

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

CroCo-Stereo	0.18 106	0.32 300	0.94 100	0.00 1	0.00 1	0.03 31	0.00 1	1.17 387	0.76 324	0.00 1	0.01 287	0.31 388	0.03 310	0.03 73	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.24 163	0.45 356	0.99 114	0.00 1	0.00 1	0.52 227	0.00 1	0.08 117	0.15 84	0.01 143	0.01 287	0.16 325	0.03 310	0.04 91	0.02 87	0.00 1	1.06 571	0.00 1	0.00 1	0.29 553	1.01 511

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

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

ARAFT	0.68 456	1.29 539	3.36 494	0.00 1	0.00 1	1.21 528	0.00 1	2.71 541	0.81 397	0.07 376	0.00 1	0.18 339	0.03 310	3.47 453	0.05 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 508	0.22 307

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.57 415	0.08 91	1.74 305	0.00 1	0.00 1	0.63 273	0.00 1	4.21 585	0.71 278	0.14 436	0.00 1	0.21 354	0.03 310	3.43 449	0.05 176	0.01 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 192
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.34 231	0.75 457	2.38 418	0.00 1	0.00 1	1.12 494	0.03 418	0.30 248	0.16 99	0.00 1	0.00 1	0.39 420	0.03 310	1.27 366	0.14 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.10 192

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

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

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

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

PSMNet_ROB	0.54 392	1.05 513	2.53 435	0.00 1	0.00 1	0.91 362	0.00 1	0.33 258	0.75 298	0.01 143	0.00 1	0.25 369	0.03 310	3.45 451	1.31 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.10 192

WQFJA1	0.30 209	0.11 144	0.31 7	0.00 1	0.00 1	0.21 111	0.00 1	2.62 534	2.43 580	0.01 143	0.00 1	0.06 249	0.04 343	0.01 6	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.17 265

WQFJX	0.29 197	0.10 124	0.31 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 316	2.81 549	2.17 576	0.01 143	0.01 287	0.07 266	0.04 343	0.01 6	0.01 50	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.19 293

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

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

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

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

LG-Stereo	0.13 53	0.19 224	0.66 42	0.00 1	0.18 442	0.31 151	0.00 1	0.09 134	0.15 84	0.04 314	0.01 287	0.32 393	0.04 343	0.05 116	0.10 224	0.00 1	0.07 364	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.26 344

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.16 82	0.10 124	0.97 109	0.02 348	0.00 1	1.04 410	0.01 316	0.07 107	0.75 298	0.01 143	0.01 287	0.16 325	0.04 343	0.07 134	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.35 238	0.37 328	3.29 483	0.00 1	0.00 1	0.51 221	0.03 418	0.74 325	0.76 324	0.01 143	0.01 287	0.09 285	0.04 343	0.88 349	0.13 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.04 103

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.63 438	1.05 513	3.03 465	0.00 1	0.00 1	1.16 514	0.01 316	2.03 501	0.75 298	0.00 1	0.01 287	0.28 380	0.04 343	4.13 481	0.10 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.05 123
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AANet_RVC	0.94 498	1.27 535	3.68 513	0.01 321	0.00 1	0.68 297	0.01 316	0.92 349	0.22 145	0.02 236	1.41 556	0.95 506	0.04 343	5.97 545	3.10 544	0.16 567	0.10 372	0.00 1	0.00 1	0.09 396	0.26 344

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

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

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

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

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

NLSM1	0.23 157	0.14 185	0.37 18	0.00 1	0.00 1	0.06 47	0.01 316	2.11 505	1.55 567	0.00 1	0.00 1	0.07 266	0.05 382	0.01 6	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.05 123

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

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

water-stereo	0.14 60	0.20 233	1.43 210	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.04 64	0.09 46	0.05 334	0.02 389	0.05 222	0.05 382	0.17 192	0.07 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.48 426

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

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

DCANet-4	0.37 256	0.07 50	3.11 473	0.00 1	0.00 1	1.06 420	0.00 1	1.82 485	0.85 450	0.16 445	0.00 1	0.04 192	0.05 382	0.04 91	0.08 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 318

IGEV-Stereo	0.41 287	0.21 240	1.53 238	0.43 537	0.55 523	1.07 441	0.00 1	0.11 148	0.56 231	0.34 505	0.00 1	0.01 29	0.05 382	0.47 303	0.03 114	0.00 1	0.81 497	0.00 1	0.11 478	0.08 370	1.81 577
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
111	0.42 296	0.98 501	2.02 372	0.00 1	0.02 327	1.06 420	0.03 418	1.98 497	0.83 413	0.30 491	0.01 287	0.21 354	0.05 382	0.13 166	0.09 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.65 475

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.63 438	0.82 465	3.34 490	0.03 364	0.03 347	1.04 410	0.01 316	1.03 365	0.31 174	0.14 436	0.19 465	0.64 471	0.05 382	3.67 465	1.18 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.07 142
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FBW_ROB	1.04 510	0.84 472	2.48 428	0.10 426	0.01 283	0.64 276	0.01 316	2.37 518	0.83 413	0.01 143	0.01 287	1.09 520	0.05 382	8.21 595	2.94 541	0.05 557	0.01 316	0.09 583	0.01 400	0.06 326	0.97 509

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

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

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

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

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

DispNO	0.79 484	0.92 496	3.35 493	0.00 1	0.00 1	0.73 310	0.02 392	1.72 456	0.76 324	0.01 143	0.53 529	1.33 537	0.06 400	5.13 510	0.92 484	0.00 1	0.00 1	0.03 560	0.11 478	0.05 297	0.07 142

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.72 464	0.91 493	3.91 520	0.03 364	0.07 389	0.87 350	0.02 392	0.78 332	0.83 413	0.01 143	0.00 1	0.43 428	0.06 400	5.10 509	1.30 503	0.01 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.12 219
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GCAP-BAT	0.53 385	0.12 158	1.52 233	0.56 551	0.51 518	1.23 531	0.03 418	0.76 330	0.44 200	0.57 533	0.69 537	0.85 497	0.07 416	0.41 287	0.35 389	0.00 1	1.04 563	0.00 1	0.40 599	0.05 297	0.95 506

DCVSM-stereo	0.18 106	0.07 50	1.59 261	0.00 1	0.00 1	0.71 304	0.04 441	0.02 19	0.12 61	0.00 1	0.00 1	0.58 461	0.07 416	0.09 152	0.30 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.00 1

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

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

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

DIP-Stereo	0.28 190	0.19 224	1.62 273	0.00 1	0.00 1	1.11 489	0.00 1	1.67 450	0.74 288	0.01 143	0.00 1	0.01 29	0.07 416	0.01 6	0.01 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.13 227
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
xyz-stereo-finetune2	0.16 82	0.48 368	0.88 94	0.00 1	0.00 1	0.48 211	0.00 1	0.03 44	0.78 363	0.02 236	0.01 287	0.05 222	0.08 422	0.02 28	0.34 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.01 56

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-SNSev	1.00 507	1.84 568	7.92 579	0.00 1	0.00 1	0.30 148	0.00 1	1.27 401	0.85 450	0.01 143	0.01 287	0.40 422	0.10 431	5.27 518	1.29 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 523	0.45 414

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 328	0.72 445	3.22 477	0.00 1	0.02 327	0.95 378	0.00 1	0.70 313	0.26 162	0.03 290	0.00 1	0.34 397	0.10 431	2.45 395	0.12 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.03 85
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
S-Stereo	0.70 460	0.27 275	3.29 483	0.00 1	0.00 1	0.57 252	0.06 461	2.35 516	0.84 425	0.00 1	0.90 544	0.83 495	0.11 438	4.19 483	0.14 257	0.00 1	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.34 376

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DGSMNet	1.31 528	0.55 404	3.74 516	0.80 584	1.48 598	1.60 553	3.41 599	1.72 456	0.54 221	0.01 143	0.78 540	0.48 438	0.23 473	3.16 434	0.55 446	0.98 592	1.26 597	1.34 609	1.11 611	1.06 589	1.41 540

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

IGEV-RUCA	0.23 157	0.07 50	0.78 69	0.07 411	0.11 413	0.79 321	0.30 536	0.22 218	0.24 156	0.10 412	0.11 452	0.16 325	0.24 475	0.17 192	0.20 305	0.04 554	0.12 376	0.19 593	0.22 556	0.18 499	0.31 364

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SDNR	1.35 531	0.47 363	4.08 529	0.09 423	0.21 456	3.25 578	0.01 316	3.18 566	1.52 565	1.87 573	1.66 560	1.52 551	0.36 488	7.18 590	1.05 489	0.03 550	0.08 367	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.49 431

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

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

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

iinet-f	0.59 423	0.91 493	5.57 563	0.00 1	0.01 283	0.78 319	0.00 1	1.81 480	0.84 425	0.03 290	0.00 1	0.41 424	0.43 492	0.42 291	0.12 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 563	0.08 161

FE-Mocha	0.28 190	0.08 91	1.09 131	0.49 544	0.06 382	0.21 111	0.00 1	0.33 258	0.57 240	0.04 314	0.26 476	0.63 467	0.44 493	0.41 287	0.39 413	0.00 1	0.34 409	0.00 1	0.06 446	0.01 84	0.17 265

SPS-STEREO	1.19 521	1.27 535	3.45 500	0.00 1	0.01 283	0.40 185	0.16 501	0.71 319	1.03 501	2.41 581	0.77 539	2.13 562	0.44 493	5.68 533	4.06 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	1.24 526
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
stereogan	0.57 415	0.38 333	3.12 474	0.01 321	0.01 283	0.64 276	0.02 392	1.11 380	0.96 492	0.08 390	0.01 287	1.66 553	0.45 495	2.60 404	0.05 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 485	0.07 142

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

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

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

Select-FE	0.66 450	0.50 383	4.37 537	0.19 477	0.45 504	0.91 362	0.27 531	0.83 340	0.24 156	0.63 537	0.00 1	1.95 555	0.49 499	0.48 306	0.43 425	0.00 1	0.38 418	0.00 1	0.32 591	0.01 84	0.74 480

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

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

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

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

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

EAI-Stereo	0.98 502	0.06 25	1.09 131	0.17 469	0.67 541	1.19 526	4.84 602	2.67 536	0.91 481	0.95 554	4.52 573	0.30 385	0.53 505	0.57 317	0.46 430	0.00 1	0.07 364	0.00 1	0.29 586	0.01 84	0.34 376

anonymity	0.27 186	0.08 91	1.16 139	0.10 426	0.30 481	0.04 35	0.00 1	0.55 290	0.08 37	0.42 521	0.13 457	0.49 446	0.57 506	0.27 232	0.30 362	0.00 1	0.33 407	0.00 1	0.23 558	0.01 84	0.43 406

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

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

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

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

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

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

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

Prome-Stereo	0.28 190	0.06 25	1.40 192	0.10 426	0.00 1	1.16 514	0.02 392	0.39 268	0.88 472	0.02 236	0.52 528	0.05 222	0.69 513	0.28 241	0.07 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.03 85

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Reg-Stereo(zero)	0.41 287	0.04 2	1.95 363	0.00 1	0.88 566	1.17 519	0.33 543	0.25 234	0.67 265	0.11 422	0.11 452	0.21 354	0.80 525	0.18 198	0.35 389	0.00 1	0.43 421	0.00 1	0.21 549	0.01 84	0.46 415

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DeepStereo_RVC	0.24 163	0.07 50	1.16 139	0.06 404	0.02 327	1.08 454	0.31 537	0.04 64	0.75 298	0.02 236	0.00 1	0.00 1	1.22 544	0.03 73	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.05 123

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

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

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

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

SGM-Forest	1.08 512	0.45 356	1.80 325	0.02 348	0.07 389	1.09 470	0.65 572	2.57 529	0.85 450	1.33 564	0.92 545	1.36 539	1.62 550	5.94 544	2.34 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.52 440
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSAN	1.34 530	1.48 553	4.78 549	0.15 455	0.08 397	0.71 304	0.68 574	2.81 549	1.12 526	0.96 555	2.86 564	0.79 492	1.67 551	5.61 528	2.61 534	0.01 518	0.01 316	0.00 1	0.00 1	0.15 470	0.26 344

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

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

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

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

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

CBMV	0.80 486	0.46 360	2.11 384	0.00 1	0.00 1	0.84 342	0.76 578	3.17 565	0.84 425	0.61 536	0.00 1	1.23 528	1.88 557	2.46 396	0.97 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 347	0.56 456
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CRFU-Net	0.43 311	0.15 195	1.89 343	0.26 501	0.01 283	0.91 362	0.00 1	0.47 277	0.27 166	0.00 1	0.00 1	0.41 424	1.89 558	2.11 380	0.14 257	0.00 1	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.03 240	0.03 85

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	2.79 574	0.86 478	3.12 474	0.02 348	0.02 327	1.51 549	0.91 583	3.50 576	1.54 566	11.28 608	7.62 587	11.49 597	2.94 573	6.81 583	3.45 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 545	0.39 391
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
NVStereoNet_ROB	1.74 552	1.83 567	4.79 551	0.81 585	0.29 480	0.67 294	0.03 418	1.46 426	1.75 571	0.65 538	5.98 579	2.38 567	2.95 576	6.77 581	2.70 535	0.69 582	0.37 415	0.04 572	0.19 532	0.27 538	0.24 328
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	2.36 567	0.30 287	2.23 400	0.00 1	0.00 1	1.25 533	0.00 1	2.50 522	0.97 494	1.99 574	0.27 481	7.36 592	3.06 577	3.37 447	8.13 586	0.40 576	13.58 618	1.05 606	0.33 596	0.01 84	0.46 415

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

DPSNet	1.65 547	0.46 360	7.31 575	0.30 512	0.11 413	1.54 550	0.01 316	4.48 587	1.14 535	0.11 422	0.01 287	0.82 494	3.51 579	5.89 538	5.84 572	0.02 540	0.29 403	0.03 560	0.23 558	0.23 529	0.59 458

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.03 559	0.49 373	2.04 378	0.27 503	0.17 440	3.07 575	1.00 584	2.70 540	1.62 568	5.12 590	3.09 567	4.77 581	4.08 585	7.38 593	2.86 538	0.21 572	0.23 391	0.20 595	0.23 558	0.28 545	0.84 495
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
EDNetEfficient	2.95 577	0.33 306	20.38 605	0.19 477	0.83 558	1.00 390	1.95 589	0.58 295	5.15 592	8.01 603	1.79 561	0.93 505	4.16 587	3.66 464	9.80 596	0.00 1	0.03 335	0.00 1	0.06 446	0.05 297	0.13 227

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	3.20 581	0.48 368	3.06 469	0.19 477	0.06 382	7.89 597	2.23 592	3.33 573	4.19 589	8.91 607	9.70 598	4.40 579	7.69 599	4.25 486	6.87 579	0.00 1	0.04 345	0.03 560	0.04 437	0.12 437	0.48 426
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	2.93 576	0.54 400	2.88 459	0.00 1	0.01 283	1.78 561	0.36 549	2.20 509	1.51 564	8.28 604	10.99 603	11.61 598	8.55 600	5.36 519	4.05 556	0.02 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.48 426
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	1.25 523	0.95 499	3.73 515	1.00 587	0.79 553	0.43 198	0.01 316	1.70 454	0.82 404	2.55 582	0.63 534	1.08 517	8.75 601	0.84 347	1.36 509	0.00 1	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.24 530	0.19 293

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

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

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

ELAS_RVC	3.35 582	0.45 356	4.75 546	0.25 499	0.07 389	1.56 552	7.12 611	2.23 511	5.68 594	7.77 602	7.71 589	6.55 586	10.27 605	5.63 530	6.24 575	0.00 1	0.04 345	0.03 560	0.01 400	0.11 425	0.48 426
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	6.65 601	1.86 570	10.48 593	4.84 610	2.74 606	8.59 600	0.76 578	8.83 602	22.15 613	4.99 589	6.27 580	15.66 609	10.39 606	9.52 602	9.42 592	3.50 607	0.05 355	1.34 609	0.03 432	7.17 612	4.42 611

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tt	48.09 617	0.07 50	27.39 606	1.35 589	0.00 1	100.00 633	100.00 631	100.00 634	96.65 627	0.15 442	0.01 287	97.98 633	87.03 628	2.52 400	99.87 632	82.90 626	94.64 625	16.21 619	20.93 620	33.72 616	0.29 353

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark