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

rvit_stereo_0083	0.13 11	0.02 1	0.30 40	0.00 1	0.00 1	0.14 5	0.01 135	0.56 46	1.11 352	0.05 69	0.01 1	0.04 78	0.02 54	0.25 139	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

Wavelet-MonSter	0.10 5	0.03 2	0.24 20	0.01 36	0.00 1	0.91 74	0.00 1	0.20 3	0.23 52	0.14 158	0.01 1	0.01 2	0.02 54	0.11 53	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

water-stereo	0.17 33	0.03 2	0.91 140	0.04 230	0.02 299	1.04 110	0.00 1	0.43 28	0.26 63	0.10 127	0.06 168	0.06 126	0.06 182	0.13 68	0.23 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.01 74	0.01 126

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 46	0.03 2	0.46 68	0.03 194	0.00 1	0.36 29	0.02 213	1.68 138	0.67 189	0.01 7	0.01 1	0.05 110	0.00 1	0.12 60	0.22 238	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.15 495	0.01 74	0.00 1

GIP-stereo	0.31 122	0.03 2	0.78 115	0.00 1	0.00 1	1.06 137	0.03 266	2.98 255	0.66 178	0.05 69	0.01 1	0.04 78	0.01 19	0.18 93	0.24 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1

fffft	0.22 74	0.03 2	0.46 68	0.01 36	0.00 1	0.93 83	0.01 135	1.42 102	0.61 119	0.02 21	0.01 1	0.04 78	0.01 19	0.21 122	0.34 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 430	0.07 428
1: 1. 1
U	1.74 481	0.03 2	0.99 162	0.03 194	7.39 588	10.20 571	0.00 1	0.71 63	0.20 39	0.02 21	0.02 100	0.12 178	0.02 54	0.11 53	0.04 14	0.00 1	0.00 1	9.67 587	5.13 603	0.01 74	0.00 1

riskmin	0.47 192	0.03 2	1.01 166	0.08 324	0.01 206	1.12 179	0.01 135	3.00 258	0.21 44	0.46 234	0.02 100	2.08 403	1.06 433	0.26 147	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

FTStereo	2.16 504	0.03 2	1.42 278	0.17 400	0.13 428	1.42 336	4.67 575	2.44 200	0.63 145	3.36 509	17.95 573	0.78 305	4.17 542	4.41 388	0.14 178	0.15 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	1.25 567

GrayStereo	1.46 443	0.03 2	0.87 129	0.63 516	0.20 468	1.24 257	4.61 573	2.85 240	0.62 136	4.98 541	4.00 513	0.45 244	4.67 548	3.37 331	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 575	0.01 74	0.01 126

MS-F	0.09 3	0.04 11	0.24 20	0.01 36	0.00 1	0.56 47	0.00 1	0.20 3	0.60 108	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.02 54	0.07 23	0.07 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.14 16	0.04 11	0.23 16	0.01 36	0.00 1	1.14 189	0.00 1	0.51 34	0.61 119	0.01 7	0.01 1	0.02 19	0.04 131	0.07 23	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 16	0.04 11	0.24 20	0.02 130	0.00 1	1.15 197	0.00 1	0.44 29	0.61 119	0.08 97	0.01 1	0.01 2	0.05 152	0.08 31	0.07 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 11	0.04 11	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.13 186	0.00 1	0.30 11	0.61 119	0.01 7	0.01 1	0.02 19	0.04 131	0.08 31	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

AdaDepth	0.17 33	0.04 11	0.65 98	0.02 130	0.00 1	1.26 270	0.01 135	0.33 16	0.27 67	0.06 80	0.02 100	0.01 2	0.08 215	0.50 209	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 517	0.01 74	0.01 126

depthmonostereo	0.29 111	0.04 11	1.15 216	0.05 259	0.00 1	1.05 123	0.00 1	0.67 59	0.21 44	0.04 62	0.02 100	0.17 200	0.28 323	2.00 295	0.08 115	0.00 1	0.03 451	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.16 26	0.04 11	0.55 84	0.02 130	0.00 1	0.87 69	0.05 317	0.53 37	0.26 63	0.02 21	0.20 241	0.06 126	0.16 279	0.17 89	0.26 268	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.03 434	0.03 241	0.02 252

1w_stereo	0.29 111	0.04 11	0.24 20	0.01 36	0.00 1	1.05 123	0.00 1	3.00 258	0.71 233	0.19 183	0.01 1	0.02 19	0.28 323	0.12 60	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Reg-Stereo(zero)	0.46 186	0.04 11	1.77 338	0.01 36	0.14 434	1.20 232	0.13 395	1.13 88	0.26 63	0.05 69	0.16 215	1.75 381	1.10 437	0.67 231	0.45 353	0.00 1	0.03 451	0.00 1	0.12 492	0.01 74	0.09 447

DEFOM-Stereo	0.14 16	0.04 11	0.38 54	0.05 259	0.00 1	1.04 110	0.00 1	0.32 14	0.63 145	0.00 1	0.01 1	0.04 78	0.03 97	0.20 113	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 33	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 53	0.01 135	1.22 92	0.79 280	0.07 84	0.01 1	0.03 57	0.02 54	0.17 89	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 268	0.04 11	1.69 329	0.07 309	0.01 206	1.27 274	0.04 294	1.85 153	0.14 9	3.56 516	0.08 181	3.07 465	0.60 386	1.35 271	0.11 158	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.02 182	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 33	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 53	0.01 135	1.22 92	0.79 280	0.07 84	0.01 1	0.03 57	0.02 54	0.17 89	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample1	0.61 235	0.04 11	0.90 136	0.34 466	0.00 1	1.09 156	0.00 1	3.54 357	0.88 306	0.86 285	0.01 1	0.53 257	0.34 338	3.51 340	0.20 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

mmm	0.52 213	0.04 11	1.14 212	0.61 513	0.00 1	1.14 189	0.00 1	3.45 342	0.75 255	1.24 357	0.58 316	0.20 207	0.18 287	0.93 246	0.08 115	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

qqq	0.50 205	0.04 11	0.78 115	0.02 130	0.00 1	1.05 123	0.00 1	3.15 286	0.68 198	0.46 234	0.01 1	0.73 292	0.12 256	2.95 320	0.07 96	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

x	0.41 164	0.04 11	0.74 111	0.54 502	0.00 1	0.98 93	0.00 1	3.07 272	0.67 189	0.48 236	0.01 1	0.48 249	0.07 200	0.93 246	0.07 96	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

PSM-AAD	1.15 403	0.04 11	0.88 131	0.10 348	0.27 498	1.32 293	3.25 557	2.41 198	0.64 158	2.93 492	1.92 443	0.15 192	5.39 559	3.42 334	0.19 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.05 373

BridgeDepth_RVC	0.09 3	0.05 29	0.27 37	0.00 1	0.00 1	0.33 16	0.00 1	0.23 6	0.67 189	0.01 7	0.02 100	0.03 57	0.03 97	0.05 10	0.07 96	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
3.5w_stereo	0.20 52	0.05 29	0.19 2	0.01 36	0.00 1	1.05 123	0.00 1	1.54 119	0.81 292	0.01 7	0.08 181	0.02 19	0.03 97	0.09 35	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 84	0.05 29	0.21 6	0.01 36	0.00 1	1.00 96	0.00 1	2.24 181	0.71 233	0.15 162	0.03 140	0.02 19	0.08 215	0.11 53	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 16	0.05 29	0.34 51	0.01 36	0.00 1	1.09 156	0.01 135	0.31 13	0.68 198	0.09 107	0.01 1	0.02 19	0.02 54	0.04 6	0.06 80	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 104	0.05 29	0.53 81	0.12 361	0.11 418	1.25 266	0.32 470	0.80 73	0.20 39	0.10 127	0.14 204	0.16 197	0.25 316	0.29 160	0.25 260	0.05 525	0.19 560	0.20 555	0.23 538	0.18 466	0.19 515

dual_stereo	0.29 111	0.05 29	0.31 44	0.03 194	0.00 1	0.31 11	0.02 213	3.31 319	0.61 119	0.01 7	0.01 1	0.02 19	0.03 97	0.79 240	0.13 167	0.00 1	0.07 503	0.00 1	0.08 474	0.00 1	0.01 126

IGEV-Stereo++	0.20 52	0.05 29	0.22 8	0.01 36	0.00 1	1.11 169	0.00 1	1.84 152	0.34 74	0.08 97	0.01 1	0.02 19	0.03 97	0.19 101	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 126

RSM	0.18 43	0.05 29	0.39 58	0.03 194	0.02 299	0.38 31	0.00 1	1.33 99	0.59 97	0.09 107	0.01 1	0.03 57	0.04 131	0.19 101	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 505	0.06 330	0.04 351

test_sample2	0.63 244	0.05 29	1.13 208	0.31 455	0.01 206	1.22 241	0.00 1	3.87 403	1.03 332	0.91 295	0.02 100	0.50 254	0.13 263	3.16 326	0.26 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 252

11t1	0.33 128	0.05 29	0.86 127	0.44 479	0.00 1	1.04 110	0.00 1	2.45 201	0.60 108	0.44 228	0.01 1	0.05 110	0.05 152	0.43 195	0.06 80	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

ffm	1.04 366	0.05 29	1.65 318	0.34 466	0.01 206	1.58 389	0.02 213	3.03 264	6.40 558	1.39 379	2.07 454	2.15 410	0.34 338	1.59 281	0.05 36	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.00 1	0.09 383	0.03 321

ff1	1.65 468	0.05 29	1.65 318	0.34 466	0.01 206	1.58 389	0.02 213	3.03 264	6.40 558	1.39 379	2.07 454	2.15 410	0.34 338	6.68 504	7.08 547	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.00 1	0.09 383	0.03 321

mmx	1.56 455	0.05 29	1.65 318	0.34 466	0.01 206	1.58 389	0.02 213	5.51 529	2.25 505	1.39 379	2.07 454	2.15 410	0.34 338	6.68 504	7.08 547	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

ttt	1.35 431	0.05 29	1.09 198	0.46 485	0.01 206	1.61 404	0.00 1	5.61 532	1.97 481	1.75 412	2.10 458	1.40 355	0.11 244	4.81 413	6.07 541	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 252

xxx	1.56 455	0.05 29	1.65 318	0.34 466	0.01 206	1.58 389	0.02 213	5.51 529	2.25 505	1.39 379	2.07 454	2.15 410	0.34 338	6.68 504	7.08 547	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

AEACV	0.22 74	0.05 29	0.66 100	0.02 130	0.03 324	0.87 69	0.00 1	1.07 85	0.15 14	0.18 178	0.01 1	0.02 19	0.72 415	0.15 79	0.09 133	0.00 1	0.03 451	0.00 1	0.27 550	0.08 360	0.07 428

knoymous	0.35 142	0.05 29	1.11 202	0.05 259	0.01 206	1.15 197	0.01 135	2.06 169	0.14 9	0.40 223	0.02 100	1.67 377	0.00 1	0.31 167	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

Anonymous_2	1.69 478	0.05 29	1.31 260	0.08 324	0.03 324	1.22 241	0.01 135	3.25 308	0.19 32	0.76 270	0.13 202	2.68 440	1.99 494	0.39 190	0.13 167	0.05 525	0.25 563	3.27 581	14.54 607	3.40 572	0.01 126

KYRaft	1.19 408	0.05 29	0.94 148	0.06 280	0.24 484	1.25 266	0.78 511	2.48 206	0.61 119	3.23 506	7.13 539	1.00 328	2.77 514	1.43 274	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	1.71 572

SST-Stereo	1.04 366	0.05 29	1.16 221	0.72 524	0.23 480	1.70 426	0.58 500	1.92 158	1.46 424	1.19 347	1.09 389	1.60 367	1.93 492	6.92 528	0.21 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

RAFT_R40	0.99 358	0.05 29	1.26 244	0.71 523	0.20 468	1.65 419	0.67 505	1.94 161	0.61 119	1.05 327	1.15 396	1.80 386	1.47 460	6.91 526	0.31 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

GMM-Stereo	1.09 385	0.05 29	1.62 314	0.13 369	0.22 475	1.41 328	0.87 513	2.31 185	0.62 136	2.75 488	3.14 492	0.54 259	0.90 427	5.33 439	0.13 167	0.01 486	0.00 1	0.00 1	0.02 425	0.01 74	1.80 575

Replicate-Monster	0.43 174	0.06 51	5.91 549	0.01 36	0.00 1	1.03 100	0.00 1	0.56 46	0.74 250	0.07 84	0.02 100	0.02 19	0.00 1	0.14 72	0.03 6	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

4.5_new	0.21 57	0.06 51	0.22 8	0.01 36	0.00 1	0.95 88	0.00 1	1.52 116	0.79 280	0.18 178	0.17 222	0.02 19	0.01 19	0.10 45	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 57	0.06 51	0.22 8	0.01 36	0.00 1	0.95 88	0.00 1	1.52 116	0.79 280	0.18 178	0.17 222	0.02 19	0.01 19	0.10 45	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 46	0.06 51	0.22 8	0.00 1	0.00 1	0.82 62	0.00 1	1.54 119	0.78 276	0.14 158	0.01 1	0.02 19	0.05 152	0.04 6	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 52	0.06 51	0.19 2	0.01 36	0.00 1	1.04 110	0.00 1	1.64 130	0.78 276	0.10 127	0.06 168	0.02 19	0.02 54	0.03 1	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 52	0.06 51	0.19 2	0.01 36	0.00 1	1.04 110	0.00 1	1.64 130	0.78 276	0.10 127	0.06 168	0.02 19	0.02 54	0.03 1	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 57	0.06 51	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.15 197	0.00 1	1.70 141	0.75 255	0.14 158	0.02 100	0.02 19	0.02 54	0.15 79	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 104	0.06 51	0.35 52	0.03 194	0.00 1	1.07 142	0.00 1	2.95 249	0.67 189	0.26 189	0.01 1	0.02 19	0.02 54	0.04 6	0.07 96	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 74	0.06 51	0.21 6	0.01 36	0.03 324	1.06 137	0.00 1	1.73 144	0.72 242	0.19 183	0.01 1	0.02 19	0.04 131	0.24 133	0.06 80	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 57	0.06 51	0.29 39	0.02 130	0.00 1	1.11 169	0.02 213	1.46 112	0.70 226	0.16 166	0.01 1	0.01 2	0.04 131	0.12 60	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 383	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.15 25	0.06 51	0.31 44	0.02 130	0.01 206	1.05 123	0.00 1	0.19 2	1.26 381	0.02 21	0.01 1	0.04 78	0.01 19	0.05 10	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

MLG-Stereo	0.17 33	0.06 51	0.25 33	0.02 130	0.00 1	1.05 123	0.00 1	0.50 33	1.29 392	0.01 7	0.01 1	0.04 78	0.01 19	0.05 10	0.03 6	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

SMoEStereo_RVC	0.18 43	0.06 51	0.53 81	0.02 130	0.00 1	1.03 100	0.04 294	0.38 23	0.64 158	0.07 84	0.01 1	0.04 78	0.02 54	0.26 147	0.27 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 345	0.10 455

tt45	0.47 192	0.06 51	0.70 107	0.02 130	0.00 1	1.30 287	0.05 317	0.85 78	0.60 108	0.05 69	0.01 1	0.09 161	0.03 97	5.40 442	0.18 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 383	0.01 126

ours_stereo	0.16 26	0.06 51	0.73 109	0.00 1	0.00 1	0.80 56	0.04 294	0.44 29	0.54 92	0.05 69	0.02 100	0.06 126	0.03 97	0.19 101	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 409	0.06 408

fffy	0.14 16	0.06 51	0.88 131	0.02 130	0.00 1	0.33 16	0.01 135	0.79 71	0.13 5	0.02 21	0.01 1	0.06 126	0.01 19	0.16 84	0.03 6	0.00 1	0.04 469	0.00 1	0.00 1	0.09 383	0.06 408

1111x	1.53 451	0.06 51	1.77 338	0.27 445	0.00 1	2.12 449	0.01 135	5.63 536	1.65 456	1.53 393	1.67 426	0.92 313	0.64 399	6.18 474	8.17 556	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

anonymousdsp2	0.52 213	0.06 51	1.51 292	0.10 348	0.00 1	1.19 219	0.01 135	4.32 447	0.63 145	0.33 198	0.15 213	0.78 305	0.09 226	1.01 254	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 487	0.04 282	0.05 373

Selective-IGEV	0.22 74	0.06 51	0.46 68	0.05 259	0.04 344	0.34 20	0.04 294	2.16 176	0.59 97	0.09 107	0.01 1	0.02 19	0.05 152	0.18 93	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 479	0.03 241	0.09 447

Selective-RAFT	0.37 150	0.06 51	0.65 98	0.03 194	0.01 206	1.17 208	0.02 213	2.63 216	0.66 178	0.01 7	0.01 1	0.22 208	0.18 287	1.31 267	0.24 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 526	0.04 282	0.00 1

test-3	0.63 244	0.06 51	1.00 163	0.07 309	0.13 428	0.99 94	0.01 135	2.46 203	0.20 39	1.96 432	0.01 1	1.10 340	0.05 152	3.75 350	0.23 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 547	0.15 443	0.13 484

test_1	0.61 235	0.06 51	1.00 163	0.07 309	0.12 422	0.99 94	0.01 135	2.46 203	0.20 39	1.71 409	0.01 1	1.10 340	0.04 131	3.71 348	0.23 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 544	0.15 443	0.13 484

test_3	0.58 229	0.06 51	1.04 186	0.07 309	0.12 422	1.01 97	0.01 135	2.45 201	0.20 39	0.95 300	0.01 1	1.05 332	0.05 152	3.74 349	0.23 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 544	0.15 443	0.13 484

RAFT-345	1.19 408	0.06 51	1.55 297	0.54 502	0.13 428	1.53 377	0.25 438	0.56 46	1.76 464	1.20 349	7.85 541	0.93 318	0.05 152	6.87 520	0.46 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

CRE-IMP	0.40 162	0.06 51	1.04 186	0.07 309	0.05 358	1.45 349	0.46 487	1.48 114	0.63 145	0.90 292	0.30 259	0.88 311	0.01 19	0.26 147	0.22 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.17 504

Prome-Stereo	1.23 415	0.06 51	0.93 147	0.12 361	0.24 484	1.26 270	0.67 505	2.53 211	0.69 214	2.08 444	8.70 548	0.76 296	2.91 518	2.12 297	0.11 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 570

BridgeDepth	0.11 7	0.07 77	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 56	0.00 1	0.14 1	0.62 136	0.08 97	0.01 1	0.08 153	0.04 131	0.14 72	0.05 36	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
MonStereo	0.19 46	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 34	0.00 1	2.16 176	0.63 145	0.03 50	0.01 1	0.04 78	0.01 19	0.09 35	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.01 126

Monster-pub-eth3d	0.19 46	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 34	0.00 1	2.16 176	0.64 158	0.03 50	0.01 1	0.04 78	0.01 19	0.10 45	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.01 126

asd	0.14 16	0.07 77	0.23 16	0.01 36	0.00 1	1.05 123	0.00 1	0.22 5	0.75 255	0.16 166	0.13 202	0.03 57	0.05 152	0.08 31	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.21 57	0.07 77	0.24 20	0.01 36	0.00 1	1.04 110	0.00 1	1.65 132	0.76 266	0.16 166	0.19 236	0.02 19	0.01 19	0.05 10	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 57	0.07 77	0.24 20	0.01 36	0.00 1	1.08 151	0.00 1	1.56 122	0.76 266	0.16 166	0.10 191	0.03 57	0.05 152	0.05 10	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 57	0.07 77	0.24 20	0.01 36	0.00 1	1.08 151	0.00 1	1.56 122	0.76 266	0.16 166	0.10 191	0.03 57	0.05 152	0.05 10	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 57	0.07 77	0.24 20	0.01 36	0.00 1	1.08 151	0.00 1	1.56 122	0.76 266	0.16 166	0.10 191	0.03 57	0.05 152	0.05 10	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 84	0.07 77	0.22 8	0.01 36	0.00 1	1.05 123	0.00 1	2.15 174	0.74 250	0.15 162	0.03 140	0.01 2	0.03 97	0.18 93	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 57	0.07 77	0.23 16	0.01 36	0.00 1	0.81 60	0.00 1	2.00 166	0.75 255	0.09 107	0.01 1	0.02 19	0.03 97	0.06 19	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo	0.34 132	0.07 77	1.33 264	0.03 194	0.01 206	1.06 137	0.00 1	2.93 247	0.66 178	0.01 7	0.09 186	0.14 189	0.07 200	0.10 45	0.16 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 383	0.01 126

MonSter	0.19 46	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 34	0.00 1	2.16 176	0.64 158	0.03 50	0.01 1	0.04 78	0.01 19	0.09 35	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.01 126

999	0.48 199	0.07 77	0.55 84	0.01 36	0.00 1	1.27 274	0.09 373	0.33 16	0.61 119	0.01 7	0.17 222	0.03 57	0.02 54	5.79 462	0.51 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 409	0.00 1

mms	0.11 7	0.07 77	0.45 64	0.01 36	0.00 1	0.35 22	0.01 135	0.38 23	0.15 14	0.05 69	0.02 100	0.06 126	0.05 152	0.20 113	0.04 14	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.00 1	0.10 399	0.14 491

AIO-Stereo	0.21 57	0.07 77	0.44 63	0.03 194	0.03 324	0.41 34	0.01 135	1.65 132	0.65 167	0.09 107	0.01 1	0.02 19	0.04 131	0.22 125	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 566	0.05 310	0.08 441

RSM++	0.17 33	0.07 77	0.42 61	0.03 194	0.00 1	0.40 32	0.00 1	1.18 91	0.59 97	0.02 21	0.01 1	0.01 2	0.05 152	0.20 113	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 514	0.09 383	0.07 428

RAFT-Stereo-weight	0.39 157	0.07 77	0.81 118	0.07 309	0.02 299	1.34 301	0.05 317	3.15 286	0.31 69	0.94 299	0.52 310	0.26 216	0.01 19	0.19 101	0.07 96	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

AAGNet	1.54 453	0.07 77	0.88 131	1.04 547	0.27 498	1.47 358	0.66 504	1.57 125	0.61 119	1.68 408	0.82 366	1.62 371	2.29 500	6.18 474	11.63 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

AnonymousM	0.34 132	0.07 77	0.63 93	0.02 130	0.01 206	1.09 156	0.03 266	1.54 119	0.68 198	0.17 175	0.04 158	0.02 19	0.24 311	0.25 139	0.04 14	0.00 1	0.01 341	1.93 578	0.00 1	0.01 74	0.00 1

xxxx	1.78 485	0.07 77	1.02 171	0.00 1	0.01 206	1.44 343	0.00 1	5.81 542	1.53 438	1.37 377	1.91 442	1.08 336	0.05 152	4.37 385	16.98 587	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 252

FENet	0.52 213	0.07 77	1.62 314	0.04 230	0.00 1	1.19 219	0.05 317	3.10 277	0.98 321	0.89 290	0.01 1	1.63 374	0.09 226	0.47 206	0.28 282	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

HSM-Net_RVC	1.40 437	0.07 77	1.58 307	0.00 1	0.01 206	1.88 439	0.05 317	7.24 567	1.71 462	3.63 517	3.63 505	3.21 476	0.36 345	4.25 375	0.44 349	0.01 486	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	3.50 536	0.07 77	3.94 500	2.66 571	1.46 560	12.94 576	0.97 517	7.32 568	2.42 511	14.82 587	8.08 545	2.74 444	1.51 465	8.44 558	2.48 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.11 463

NLSM1	0.28 104	0.08 100	0.30 40	0.05 259	0.00 1	1.09 156	0.02 213	2.79 231	0.70 226	0.01 7	0.03 140	0.03 57	0.46 367	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GEAStereo	0.16 26	0.08 100	0.38 54	0.08 324	0.04 344	1.11 169	0.00 1	0.75 69	0.16 20	0.07 84	0.03 140	0.01 2	0.03 97	0.14 72	0.06 80	0.00 1	0.03 451	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.11 463

GSStereo	0.30 118	0.08 100	0.38 54	0.06 280	0.04 344	1.11 169	0.00 1	2.95 249	0.59 97	0.09 107	0.03 140	0.01 2	0.03 97	0.14 72	0.06 80	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.06 462	0.16 449	0.12 474

gasm-f	0.18 43	0.08 100	0.45 64	0.08 324	0.11 418	1.11 169	0.12 394	0.75 69	0.16 20	0.07 84	0.01 1	0.01 2	0.06 182	0.18 93	0.09 133	0.00 1	0.03 451	0.00 1	0.00 1	0.20 486	0.11 463

2.25w	0.21 57	0.08 100	0.22 8	0.01 36	0.00 1	1.05 123	0.00 1	1.80 148	0.74 250	0.13 153	0.01 1	0.02 19	0.02 54	0.10 45	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 84	0.08 100	0.24 20	0.00 1	0.00 1	1.06 137	0.00 1	2.14 173	0.79 280	0.13 153	0.01 1	0.01 2	0.02 54	0.09 35	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.26 101	0.08 100	1.52 294	0.46 485	0.00 1	1.14 189	0.01 135	0.63 56	0.21 44	0.38 221	0.02 100	0.04 78	0.06 182	0.18 93	0.20 226	0.00 1	0.04 469	0.00 1	0.05 452	0.22 491	0.04 351

Any-RAFT	0.64 247	0.08 100	1.07 193	0.03 194	0.00 1	2.77 483	0.08 361	3.57 362	1.23 374	0.96 302	0.26 251	1.61 369	0.31 331	0.72 234	0.06 80	0.00 1	0.10 528	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 11	0.08 100	0.61 91	0.01 36	0.00 1	0.94 85	0.03 266	0.29 10	0.21 44	0.05 69	0.02 100	0.06 126	0.04 131	0.26 147	0.07 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

DAS	1.26 418	0.08 100	2.25 400	0.04 230	0.01 206	1.28 276	1.18 524	3.80 390	1.58 451	4.60 534	2.37 472	1.53 359	0.53 376	5.36 441	0.59 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

SepStereo	1.28 419	0.08 100	2.25 400	0.04 230	0.01 206	1.28 276	1.18 524	3.80 390	1.58 451	4.60 534	2.37 472	1.53 359	0.53 376	5.63 458	0.59 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

PSMNet-ADL	0.77 285	0.08 100	0.90 136	0.07 309	0.01 206	2.01 444	0.02 213	2.55 212	1.11 352	0.33 198	0.59 327	2.15 410	0.69 413	4.07 367	0.85 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 252

NRIStereo	0.74 273	0.08 100	0.88 131	0.47 489	0.05 358	1.58 389	0.49 492	1.38 100	0.61 119	0.88 287	0.17 222	0.66 279	0.03 97	6.96 530	0.22 238	0.00 1	0.06 493	0.00 1	0.00 1	0.06 330	0.17 504

DEmStereo	1.51 448	0.08 100	2.17 387	0.09 337	0.02 299	1.76 430	0.90 515	1.47 113	0.60 108	2.46 478	6.42 535	1.08 336	5.16 554	6.21 476	1.86 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

DeepStereo_RVC	0.52 213	0.08 100	1.37 271	0.06 280	0.06 371	1.34 301	0.41 482	1.43 103	0.68 198	1.03 324	0.85 370	0.49 252	1.56 469	0.79 240	0.17 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.13 484

ICVP	0.46 186	0.08 100	1.58 307	0.01 36	0.01 206	1.10 163	0.21 425	3.80 390	0.52 91	0.42 226	0.27 255	0.33 228	0.06 182	0.57 218	0.13 167	0.00 1	0.07 503	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.01 126
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.61 235	0.08 100	1.78 341	0.00 1	0.00 1	1.59 396	0.07 354	5.32 519	0.13 5	0.62 247	0.32 261	0.37 232	0.67 411	0.68 233	0.49 367	0.03 516	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.02 182	0.01 126

test_xeample	1.79 486	0.08 100	1.03 182	0.02 130	0.00 1	1.44 343	0.00 1	5.48 527	1.84 468	1.65 406	2.17 467	0.37 232	0.06 182	4.00 366	17.67 590	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 252

SGM-Forest	1.84 487	0.08 100	1.31 260	0.15 389	0.22 475	3.52 506	2.46 552	3.85 398	2.16 497	5.29 543	3.90 509	3.71 494	1.56 469	6.28 480	1.90 474	0.01 486	0.02 420	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.30 535
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDF-Stereo	0.32 125	0.09 119	0.69 105	0.05 259	0.15 442	0.91 74	0.06 343	1.58 128	0.38 79	0.04 62	0.02 100	0.17 200	0.20 299	1.46 280	0.56 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 462	0.01 74	0.02 252

252Zero-FE	0.17 33	0.09 119	0.32 46	0.01 36	0.00 1	0.35 22	0.00 1	0.35 19	0.68 198	1.07 332	0.02 100	0.02 19	0.00 1	0.08 31	0.31 297	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

zero-FE	0.34 132	0.09 119	1.27 246	0.05 259	0.14 434	0.85 65	0.06 343	1.57 125	0.39 82	0.05 69	0.06 168	0.16 197	0.13 263	1.35 271	0.54 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 446	0.01 74	0.02 252

asda	0.22 74	0.09 119	0.28 38	0.01 36	0.00 1	1.11 169	0.00 1	1.57 125	0.76 266	0.15 162	0.07 175	0.03 57	0.08 215	0.11 53	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo	4.23 550	0.09 119	35.65 597	0.02 130	0.00 1	17.93 586	0.01 135	1.93 159	0.42 84	1.61 404	14.74 565	2.67 437	0.15 274	7.15 538	1.87 472	0.00 1	0.01 341	0.24 559	0.00 1	0.04 282	0.01 126

IGEVStereo-DCA	0.46 186	0.09 119	1.02 171	0.02 130	0.00 1	0.82 62	0.00 1	0.53 37	0.75 255	0.09 107	0.03 140	0.03 57	0.06 182	5.04 423	0.51 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 495	0.05 310	0.01 126

rrr	0.62 242	0.09 119	2.07 379	0.02 130	0.00 1	0.82 62	0.06 343	2.29 184	0.85 303	0.09 107	0.03 140	0.03 57	0.06 182	5.04 423	0.51 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 521	0.05 310	0.07 428

CAS	0.85 314	0.09 119	0.67 101	6.43 579	0.05 358	1.12 179	0.00 1	0.88 79	0.69 214	0.02 21	0.02 100	0.06 126	0.06 182	0.26 147	0.12 163	6.37 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 521

EGLCR-Stereo	0.28 104	0.09 119	0.73 109	0.18 406	0.05 358	1.17 208	0.04 294	2.37 188	0.17 27	0.35 210	0.01 1	0.01 2	0.02 54	0.38 189	0.04 14	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 321

DisPM	0.86 318	0.09 119	1.10 200	0.76 529	0.02 299	1.51 369	0.57 499	1.75 145	0.70 226	2.43 477	0.83 368	0.38 236	0.01 19	6.89 524	0.17 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

GANet-ADL	0.52 213	0.09 119	1.43 279	0.13 369	0.02 299	1.43 339	0.02 213	3.22 307	0.59 97	0.34 209	0.98 382	1.09 338	0.19 293	0.40 191	0.34 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.01 126

Patchmatch Stereo++	0.50 205	0.09 119	1.01 166	0.06 280	0.07 383	1.60 400	0.27 446	1.45 110	0.68 198	0.98 313	0.18 228	0.77 300	0.03 97	2.58 305	0.17 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 373
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 186	0.09 119	1.01 166	0.06 280	0.09 401	1.61 404	0.30 465	1.43 103	0.69 214	0.97 304	0.18 228	0.77 300	0.02 54	1.67 286	0.17 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 373

ROB_FTStereo_v2	0.43 174	0.09 119	1.00 163	0.06 280	0.08 393	1.57 385	0.33 473	1.44 107	0.67 189	0.97 304	0.19 236	0.77 300	0.02 54	1.23 263	0.17 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 373

ROB_FTStereo	0.47 192	0.09 119	1.04 186	0.06 280	0.08 393	1.59 396	0.33 473	1.43 103	0.68 198	0.97 304	0.19 236	0.76 296	0.03 97	1.86 292	0.17 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 373

HUI-Stereo	0.45 183	0.09 119	1.08 195	0.06 280	0.08 393	1.61 404	0.32 470	1.43 103	0.70 226	0.97 304	0.18 228	0.77 300	0.02 54	1.44 278	0.17 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 373

iGMRVC	0.51 208	0.09 119	1.04 186	0.06 280	0.08 393	1.61 404	0.27 446	1.44 107	0.69 214	0.97 304	0.19 236	0.76 296	0.03 97	2.69 313	0.17 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.04 351

iRAFT	0.50 205	0.09 119	1.01 166	0.06 280	0.07 383	1.60 400	0.27 446	1.45 110	0.68 198	0.98 313	0.18 228	0.77 300	0.03 97	2.58 305	0.17 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 373

RAFT-IKP	0.45 183	0.09 119	1.06 192	0.06 280	0.06 371	1.44 343	0.31 469	1.44 107	0.69 214	0.97 304	0.18 228	0.76 296	0.02 54	1.65 285	0.17 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.04 351

222	2.69 516	0.09 119	1.03 182	0.00 1	0.00 1	1.54 382	0.00 1	5.61 532	1.55 440	1.51 390	2.10 458	0.53 257	0.07 200	4.54 401	35.09 606	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 252

UPFNet	0.87 325	0.09 119	2.05 377	0.00 1	0.00 1	1.90 441	0.11 384	3.41 335	0.83 296	2.15 447	0.10 191	1.92 392	0.09 226	3.94 363	0.70 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

R-Stereo Train	0.44 179	0.09 119	0.94 148	0.02 130	0.00 1	1.24 257	0.09 373	3.65 373	0.11 2	1.87 424	0.42 289	0.06 126	0.01 19	0.25 139	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252

RAFT-Stereo	0.44 179	0.09 119	0.94 148	0.02 130	0.00 1	1.24 257	0.09 373	3.65 373	0.11 2	1.87 424	0.42 289	0.06 126	0.01 19	0.25 139	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.65 249	0.09 119	1.12 204	0.02 130	0.00 1	1.45 349	0.23 435	4.38 449	1.44 421	1.17 344	0.37 279	1.56 363	0.18 287	0.56 217	0.37 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1
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.
Zero-FE251	0.22 74	0.10 143	0.95 152	0.04 230	0.00 1	1.04 110	0.04 294	0.53 37	0.19 32	0.87 286	0.02 100	0.02 19	0.01 19	0.16 84	0.32 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.05 373

DA	0.34 132	0.10 143	0.58 88	0.02 130	0.04 344	1.15 197	0.00 1	3.56 359	0.71 233	0.05 69	0.02 100	0.01 2	0.05 152	0.23 128	0.05 36	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.16 497

GGEV	0.34 132	0.10 143	0.58 88	0.02 130	0.04 344	1.15 197	0.00 1	3.56 359	0.71 233	0.05 69	0.02 100	0.01 2	0.05 152	0.23 128	0.05 36	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.16 497

FlowAnything_test	0.12 9	0.10 143	0.30 40	0.00 1	0.01 206	1.11 169	0.00 1	0.61 53	0.13 5	0.04 62	0.02 100	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 345	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.14 16	0.10 143	0.20 5	0.00 1	0.00 1	1.04 110	0.00 1	0.47 32	0.69 214	0.09 107	0.01 1	0.02 19	0.01 19	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

SGD-Stereo	0.12 9	0.10 143	0.25 33	0.03 194	0.00 1	1.03 100	0.00 1	0.24 7	0.59 97	0.01 7	0.01 1	0.04 78	0.01 19	0.06 19	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

GREAT-IGEV	0.24 94	0.10 143	0.92 142	0.06 280	0.33 523	1.11 169	0.06 343	0.36 21	0.19 32	0.02 21	0.47 305	0.02 19	0.06 182	0.13 68	0.16 198	0.00 1	0.09 519	0.00 1	0.20 526	0.09 383	0.36 544

FACV-RUCA	0.49 201	0.10 143	1.30 257	0.06 280	0.12 422	1.14 189	0.07 354	3.57 362	0.92 310	0.18 178	0.99 383	0.19 204	0.31 331	0.25 139	0.16 198	0.00 1	0.00 1	0.08 539	0.02 425	0.24 497	0.12 474

rvit_0105_6	0.34 132	0.10 143	1.37 271	0.01 36	0.00 1	0.86 67	0.00 1	2.78 230	1.32 399	0.04 62	0.03 140	0.07 144	0.02 54	0.19 101	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 321

Occ-G	0.24 94	0.10 143	0.59 90	0.01 36	0.01 206	0.80 56	0.04 294	0.62 55	0.15 14	0.01 7	0.51 309	1.34 352	0.04 131	0.09 35	0.21 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 495	0.15 443	0.00 1

Pointernet	0.34 132	0.10 143	1.09 198	0.01 36	0.08 393	1.18 215	0.05 317	2.99 256	0.62 136	0.03 50	0.01 1	0.15 192	0.05 152	0.24 133	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 487	0.01 74	0.00 1

MGS-Stereo	0.31 122	0.10 143	0.89 135	0.02 130	0.00 1	0.50 45	0.00 1	0.39 26	0.61 119	0.02 21	2.91 487	0.04 78	0.03 97	0.21 122	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 545	0.00 1

BUS	0.97 348	0.10 143	0.96 154	0.01 36	0.00 1	5.85 544	0.03 266	5.40 522	0.93 314	2.26 460	0.66 338	2.39 430	0.06 182	0.61 223	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 306	0.10 143	0.96 154	0.01 36	0.00 1	3.32 497	0.21 425	5.40 522	0.93 314	2.26 460	0.66 338	1.81 387	0.10 234	0.61 223	0.18 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

test_4	0.51 208	0.10 143	1.27 246	0.01 36	0.06 371	0.97 92	0.03 266	1.12 87	0.16 20	0.27 191	3.42 501	0.65 276	0.09 226	1.59 281	0.26 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 474	0.14 430	0.00 1

psmg	0.83 306	0.10 143	0.96 154	0.01 36	0.00 1	3.28 495	0.27 446	4.83 490	0.93 314	1.92 428	1.46 418	1.81 387	0.10 234	0.61 223	0.18 215	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.01 74	0.00 1

PFNet+	0.54 222	0.10 143	1.31 260	0.16 397	0.05 358	1.44 343	0.56 497	1.60 129	0.98 321	1.35 370	0.46 302	0.37 232	0.01 19	2.18 300	0.22 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

NF-Stereo	0.82 302	0.10 143	1.12 204	1.19 557	0.01 206	1.52 374	0.29 457	2.67 224	0.66 178	1.20 349	0.58 316	0.24 209	0.01 19	6.38 488	0.32 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

OCTAStereo	0.82 302	0.10 143	1.15 216	1.19 557	0.01 206	1.53 377	0.29 457	2.66 220	0.66 178	1.20 349	0.58 316	0.25 213	0.01 19	6.38 488	0.33 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 314	0.10 143	1.50 286	1.14 552	0.03 324	1.47 358	0.27 446	2.48 206	0.69 214	1.30 360	0.38 281	0.39 237	0.01 19	6.88 521	0.33 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

KMStereo	0.85 314	0.10 143	1.50 286	1.14 552	0.03 324	1.47 358	0.27 446	2.48 206	0.69 214	1.30 360	0.38 281	0.39 237	0.01 19	6.88 521	0.33 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

RE-Stereo	0.82 302	0.10 143	1.15 216	1.19 557	0.01 206	1.52 374	0.29 457	2.66 220	0.66 178	1.20 349	0.58 316	0.24 209	0.01 19	6.38 488	0.32 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 219	0.10 143	1.02 171	0.89 541	0.10 411	1.57 385	0.36 478	2.06 169	0.63 145	2.23 454	0.46 302	0.25 213	0.01 19	0.45 202	0.37 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 252

TVStereo	0.82 302	0.10 143	1.15 216	1.19 557	0.01 206	1.52 374	0.29 457	2.66 220	0.66 178	1.20 349	0.58 316	0.24 209	0.01 19	6.38 488	0.32 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

test_xeample3	0.35 142	0.10 143	1.95 356	0.02 130	0.00 1	0.93 83	0.07 354	1.70 141	0.86 305	0.09 107	0.04 158	0.05 110	0.05 152	0.23 128	0.51 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 541	0.06 330	0.08 441

NLMM	0.29 111	0.11 168	0.39 58	0.03 194	0.01 206	1.19 219	0.01 135	2.96 252	0.63 145	0.02 21	0.02 100	0.06 126	0.14 268	0.10 45	0.07 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

MLG-Stereo_test2	0.16 26	0.11 168	0.23 16	0.02 130	0.00 1	1.05 123	0.00 1	0.27 9	1.26 381	0.02 21	0.01 1	0.08 153	0.00 1	0.07 23	0.15 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

LG-G_1	0.23 84	0.11 168	0.32 46	0.02 130	0.00 1	1.29 281	0.00 1	1.82 150	0.71 233	0.10 127	0.01 1	0.05 110	0.01 19	0.07 23	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

LG-G	0.23 84	0.11 168	0.32 46	0.02 130	0.00 1	1.29 281	0.00 1	1.82 150	0.71 233	0.10 127	0.01 1	0.05 110	0.01 19	0.07 23	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

AIO_test	0.17 33	0.11 168	0.55 84	0.08 324	0.06 371	0.42 40	0.06 343	0.35 19	0.38 79	0.03 50	0.01 1	0.86 309	0.03 97	0.21 122	0.10 148	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.08 474	0.03 241	0.02 252

rvit_stereo_0081_aga	0.17 33	0.11 168	0.81 118	0.00 1	0.00 1	0.80 56	0.01 135	0.79 71	0.59 97	0.02 21	0.01 1	0.05 110	0.03 97	0.19 101	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.33 128	0.11 168	0.92 142	0.09 337	0.06 371	0.34 20	0.00 1	2.56 213	0.64 158	0.32 196	0.43 294	0.17 200	0.09 226	0.26 147	0.10 148	0.00 1	0.14 549	0.00 1	0.22 534	0.05 310	0.01 126

AE-Stereo	0.47 192	0.11 168	1.03 182	0.04 230	0.09 401	1.11 169	0.03 266	4.16 424	0.34 74	0.35 210	0.82 366	0.15 192	0.16 279	0.45 202	0.05 36	0.00 1	0.09 519	0.00 1	0.26 547	0.09 383	0.05 373

UniTT-Stereo	0.16 26	0.11 168	1.13 208	0.03 194	0.17 453	0.32 14	0.02 213	0.38 23	0.32 72	0.03 50	0.16 215	0.05 110	0.07 200	0.16 84	0.16 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 409	0.00 1

testlalala_base	1.19 408	0.11 168	0.90 136	0.07 309	0.05 358	1.19 219	0.01 135	4.28 440	0.15 14	0.04 62	0.01 1	0.24 209	0.04 131	0.12 60	0.29 286	7.21 584	1.13 582	0.00 1	0.25 544	7.61 580	0.00 1

SFCPSM	0.81 300	0.11 168	2.53 428	0.01 36	0.07 383	2.45 466	0.18 415	4.99 499	1.18 367	0.77 272	0.78 361	0.69 283	0.31 331	1.72 287	0.20 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 452	0.06 330	0.01 126

CBMV_ROB	1.70 479	0.11 168	1.98 364	0.46 485	0.00 1	2.85 486	0.91 516	4.27 438	2.21 503	4.02 527	5.00 522	2.97 460	2.32 502	5.40 442	1.35 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.06 408

FE-Mocha	0.48 199	0.12 180	1.34 265	0.11 358	0.09 401	0.64 51	0.01 135	3.94 407	0.22 48	0.49 239	0.58 316	0.59 263	0.53 376	0.29 160	0.38 332	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.15 495	0.02 182	0.02 252

FoundationStereo	0.08 2	0.12 180	0.24 20	0.02 130	0.01 206	0.12 3	0.04 294	0.24 7	0.59 97	0.00 1	0.01 1	0.04 78	0.01 19	0.11 53	0.07 96	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	0.24 94	0.12 180	0.71 108	0.04 230	0.02 299	1.07 142	0.00 1	1.30 97	0.17 27	0.59 245	0.02 100	0.08 153	0.11 244	0.18 93	0.05 36	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.17 514	0.06 330	0.02 252

IER	0.75 279	0.12 180	1.93 351	0.01 36	0.00 1	2.31 461	0.02 213	2.96 252	0.98 321	1.30 360	0.96 380	1.40 355	1.19 444	1.31 267	0.45 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

DRaft	1.34 429	0.12 180	1.19 232	0.06 280	0.01 206	1.64 415	0.43 484	1.86 155	0.14 9	3.76 519	5.27 524	0.41 240	4.38 545	5.49 446	1.68 461	0.01 486	0.06 493	0.00 1	0.07 469	0.07 345	0.11 463

cross-raft	0.53 219	0.12 180	1.78 341	0.03 194	0.01 206	1.04 110	0.10 381	3.21 306	0.23 52	0.37 219	0.01 1	2.86 452	0.04 131	0.24 133	0.24 252	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.16 505	0.01 74	0.02 252

Anonymous3	0.49 201	0.12 180	2.21 390	0.01 36	0.00 1	2.53 470	0.09 373	3.16 291	0.65 167	0.12 145	0.22 247	0.12 178	0.05 152	0.37 186	0.08 115	0.00 1	0.07 503	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.03 321

EAI-Stereo	1.14 400	0.12 180	1.19 232	0.21 417	0.32 521	1.84 438	2.32 547	5.42 525	1.19 369	1.02 319	5.66 527	0.48 249	0.60 386	0.86 243	0.62 396	0.00 1	0.13 545	0.00 1	0.65 579	0.02 182	0.17 504

CFNet-RSSM	0.51 208	0.12 180	1.26 244	0.03 194	0.14 434	1.24 257	0.02 213	4.12 422	0.15 14	0.31 194	0.01 1	1.96 397	0.04 131	0.19 101	0.25 260	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.27 550	0.01 74	0.01 126

Gwc-CoAtRS	0.42 167	0.12 180	1.28 249	0.03 194	0.13 428	1.03 100	0.02 213	2.33 186	0.15 14	0.35 210	0.01 1	2.27 420	0.03 97	0.20 113	0.25 260	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.22 534	0.01 74	0.01 126

StereoDRNet-Refined	0.83 306	0.12 180	1.18 227	0.02 130	0.01 206	1.31 292	0.00 1	3.33 321	1.07 345	1.92 428	1.24 407	2.48 432	0.18 287	1.86 292	1.67 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 430	0.05 373
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LG-Stereo_L2	0.16 26	0.13 191	0.42 61	0.04 230	0.00 1	1.05 123	0.15 402	0.57 50	0.38 79	0.06 80	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 23	0.19 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

LG-Stereo_L1	0.14 16	0.13 191	0.45 64	0.04 230	0.00 1	0.35 22	0.14 399	0.80 73	0.61 119	0.06 80	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 23	0.20 226	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

MM-Stereo_test1	0.40 162	0.13 191	1.31 260	0.64 517	0.07 383	0.92 81	0.03 266	3.08 274	0.80 287	0.35 210	0.04 158	0.05 110	0.02 54	0.20 113	0.13 167	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.00 1	0.26 507	0.02 252

PAM_32	1.45 441	0.13 191	2.69 439	0.26 439	0.30 512	2.15 453	0.29 457	4.92 495	0.22 48	0.84 282	2.02 451	9.57 561	3.27 529	0.97 251	0.56 384	0.00 1	0.12 540	0.00 1	0.31 560	0.04 282	0.27 532

PAM	1.34 429	0.13 191	2.83 446	0.30 451	0.31 518	2.21 455	0.30 465	5.05 504	0.23 52	0.82 281	1.11 391	9.08 558	2.34 503	0.90 245	0.44 349	0.00 1	0.13 545	0.00 1	0.31 560	0.03 241	0.28 533

GCAP-BAT	0.37 150	0.13 191	1.16 221	0.10 348	0.12 422	1.59 396	0.04 294	0.67 59	0.43 86	0.84 282	0.89 374	0.39 237	0.07 200	0.27 155	0.49 367	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.19 521	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 150	0.13 191	2.43 417	0.02 130	0.00 1	1.12 179	0.02 213	1.66 136	1.15 363	0.16 166	0.08 181	0.02 19	0.05 152	0.40 191	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.10 455

testlalala2	0.77 285	0.13 191	1.72 333	3.72 574	2.44 571	1.10 163	0.01 135	3.27 316	0.73 243	0.09 107	0.03 140	1.38 354	0.08 215	0.12 60	0.09 133	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.37 570	0.01 74	0.01 126

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 84	0.13 191	0.62 92	0.01 36	0.00 1	1.05 123	0.00 1	0.63 56	0.80 287	0.76 270	0.18 228	0.09 161	0.06 182	0.05 10	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 373

MSKI-zero shot	0.73 271	0.13 191	1.56 304	0.02 130	0.14 434	1.34 301	0.04 294	3.00 258	0.23 52	0.67 256	1.64 423	0.89 312	0.00 1	4.55 402	0.10 148	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.21 532	0.03 241	0.01 126

testlalala	0.46 186	0.13 191	0.82 120	0.17 400	0.10 411	1.13 186	0.03 266	2.63 216	1.13 359	2.04 442	0.10 191	0.29 222	0.04 131	0.15 79	0.27 274	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.26 547	0.00 1	0.00 1

CASS	0.56 226	0.13 191	1.40 274	0.03 194	0.01 206	1.65 419	0.04 294	3.03 264	0.63 145	1.96 432	0.93 378	0.28 220	0.36 345	0.52 210	0.18 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
hknet	1.08 377	0.13 191	2.07 379	0.01 36	0.00 1	3.32 497	0.21 425	5.40 522	0.92 310	2.26 460	0.66 338	3.43 484	0.05 152	2.81 316	0.27 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

NLSM3	0.29 111	0.14 204	0.38 54	0.02 130	0.00 1	1.21 236	0.01 135	2.99 256	0.65 167	0.02 21	0.03 140	0.05 110	0.15 274	0.06 19	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

MultiAttention	6.26 567	0.14 204	1.30 257	1.04 547	1.50 562	42.66 607	15.75 605	6.19 550	1.92 479	3.14 503	7.95 543	6.41 540	0.37 347	28.21 604	3.39 514	0.13 545	0.01 341	0.67 570	0.81 584	1.99 571	1.71 572

LGtest1	0.13 11	0.14 204	0.30 40	0.01 36	0.00 1	0.40 32	0.00 1	0.54 45	0.73 243	0.06 80	0.01 1	0.03 57	0.00 1	0.04 6	0.21 234	0.00 1	0.05 484	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 146	0.14 204	1.14 212	0.04 230	0.05 358	1.39 322	0.05 317	1.87 156	0.77 272	0.13 153	0.07 175	0.48 249	0.02 54	0.41 194	0.45 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 517	0.01 74	0.10 455

ITSA-stereo	1.13 397	0.14 204	1.59 311	0.17 400	0.04 344	1.40 323	0.14 399	5.66 537	3.10 527	0.74 266	0.35 272	0.62 269	1.06 433	5.53 448	1.63 458	0.03 516	0.00 1	0.09 542	0.06 462	0.07 345	0.07 428

trnet	0.22 74	0.14 204	0.67 101	0.00 1	0.00 1	1.24 257	0.01 135	1.16 90	0.56 94	0.09 107	0.08 181	0.05 110	0.00 1	0.29 160	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

GMStereo_Zeroshot	0.63 244	0.14 204	1.54 295	0.75 526	0.00 1	1.26 270	0.01 135	1.85 153	0.31 69	1.44 387	0.58 316	1.76 382	0.19 293	2.55 304	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1

CASnet	0.16 26	0.14 204	0.52 80	0.01 36	0.00 1	0.86 67	0.00 1	0.51 34	0.75 255	0.10 127	0.01 1	0.04 78	0.02 54	0.22 125	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 249	0.14 204	2.02 370	0.01 36	0.01 206	1.10 163	0.00 1	2.80 235	0.97 319	0.48 236	0.28 257	2.31 425	1.50 464	1.19 260	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

CES	0.43 174	0.14 204	0.85 125	0.05 259	1.52 563	1.22 241	0.05 317	1.01 83	0.59 97	0.03 50	0.02 100	0.14 189	0.10 234	0.40 191	0.10 148	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	2.45 578

RCA-Stereo	0.37 150	0.14 204	0.76 113	0.01 36	0.00 1	1.17 208	0.00 1	3.14 283	0.61 119	0.71 262	0.47 305	0.05 110	0.13 263	0.19 101	0.03 6	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.06 330	0.01 126

ASMatch	1.44 440	0.14 204	2.15 386	0.60 510	0.21 473	1.21 236	0.26 442	0.96 81	0.66 178	0.29 193	11.75 558	0.93 318	2.37 504	6.73 510	0.54 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.04 351

s12784h	0.56 226	0.14 204	1.22 239	0.02 130	0.00 1	1.14 189	0.03 266	3.43 339	1.47 426	1.02 319	1.41 417	0.05 110	0.02 54	1.08 256	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

sCroCo_RVC	0.21 57	0.14 204	1.54 295	0.01 36	0.00 1	0.13 4	0.04 294	1.10 86	0.65 167	0.10 127	0.05 163	0.03 57	0.04 131	0.23 128	0.05 36	0.00 1	0.07 503	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

DSFCA	1.30 422	0.14 204	1.82 345	0.01 36	0.03 324	3.74 511	0.86 512	2.71 227	1.23 374	3.09 501	0.41 288	2.93 456	1.49 461	6.12 473	1.35 449	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

MSMDNet	0.65 249	0.14 204	2.02 370	0.01 36	0.01 206	1.11 169	0.00 1	2.88 242	0.98 321	0.49 239	0.28 257	2.32 426	1.49 461	1.19 260	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

Monster-pub-mixall	0.14 16	0.15 220	0.32 46	0.01 36	0.01 206	0.31 11	0.00 1	0.40 27	0.24 58	0.11 142	0.02 100	0.03 57	0.00 1	0.93 246	0.21 234	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

S2M2_L	0.13 11	0.15 220	0.45 64	0.02 130	0.01 206	0.32 14	0.00 1	0.52 36	0.60 108	0.00 1	0.14 204	0.03 57	0.01 19	0.20 113	0.16 198	0.00 1	0.01 341	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
castereo++	0.25 98	0.15 220	0.48 74	0.09 337	0.00 1	1.08 151	0.03 266	1.53 118	0.67 189	0.00 1	0.01 1	0.59 263	0.00 1	0.09 35	0.06 80	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.28 554	0.02 182	0.00 1

UGAM-zero	1.60 461	0.15 220	2.43 417	0.12 361	0.28 508	1.07 142	0.04 294	5.96 547	0.26 63	1.18 346	0.22 247	8.02 552	4.54 546	6.89 524	0.27 274	0.00 1	0.09 519	0.00 1	0.29 558	0.01 74	0.15 494

test_sample3	0.84 312	0.15 220	2.22 397	0.48 490	0.01 206	1.37 312	0.01 135	4.63 473	1.17 366	1.43 384	0.43 294	0.80 307	0.10 234	3.48 338	0.38 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 252

DCANet-4	0.69 265	0.15 220	3.76 495	0.03 194	0.01 206	1.22 241	0.01 135	3.14 283	1.90 476	2.34 466	0.14 204	0.11 173	0.25 316	0.34 177	0.29 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 373

tt	68.65 611	0.15 220	99.57 621	50.64 607	14.90 602	100.00 624	100.00 623	100.00 627	99.76 621	27.80 602	10.52 555	99.97 627	98.63 622	99.61 622	100.00 627	90.62 617	98.21 620	46.66 612	52.02 613	62.86 613	21.04 608

anonymity	0.74 273	0.15 220	1.17 224	0.16 397	0.27 498	0.71 52	0.01 135	4.70 477	1.78 465	1.15 340	1.23 405	0.31 223	1.65 477	0.54 215	0.53 376	0.02 508	0.02 420	0.00 1	0.27 550	0.02 182	0.06 408

iRaft-Stereo_20w	0.92 341	0.15 220	2.68 438	0.24 429	0.06 371	1.36 307	0.28 454	7.46 570	0.34 74	1.56 401	0.37 279	0.62 269	1.24 449	1.25 264	0.34 315	0.00 1	0.09 519	0.00 1	0.16 505	0.02 182	0.13 484

CrosDoStereo	1.66 469	0.15 220	1.66 322	0.02 130	0.07 383	1.38 318	6.16 587	3.12 280	1.06 343	0.97 304	3.74 507	0.96 322	4.79 550	7.00 534	1.92 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 409	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 469	0.15 220	1.66 322	0.02 130	0.07 383	1.38 318	6.16 587	3.12 280	1.06 343	0.97 304	3.74 507	0.96 322	4.79 550	7.00 534	1.92 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 409	0.00 1

RAFT-RH_RVC	2.05 502	0.15 220	1.66 322	0.60 510	0.27 498	1.49 365	0.02 213	0.58 51	0.65 167	5.35 545	21.66 585	1.06 334	0.07 200	6.85 517	0.57 388	0.04 519	0.00 1	0.00 1	0.03 434	0.01 74	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 558	0.15 220	1.83 346	0.22 421	0.44 529	5.60 542	1.66 534	5.22 510	4.37 543	14.49 586	21.86 586	20.65 584	11.88 585	7.66 550	4.55 527	0.02 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.05 373
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DDVS	0.92 341	0.16 233	1.39 273	0.21 417	0.27 498	3.17 490	0.26 442	2.56 213	0.62 136	0.70 260	0.81 364	2.17 416	0.45 364	5.26 433	0.29 286	0.00 1	0.01 341	0.01 497	0.00 1	0.04 282	0.02 252

rvit_0105_4	0.39 157	0.16 233	1.66 322	0.01 36	0.00 1	0.85 65	0.00 1	3.15 286	1.33 401	0.07 84	0.06 168	0.10 171	0.03 97	0.29 160	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 252

test_sample5	0.86 318	0.16 233	2.25 400	0.49 492	0.01 206	1.41 328	0.01 135	4.55 464	1.27 387	1.35 370	0.89 374	0.58 261	0.11 244	3.75 350	0.38 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 252

test_sample4	0.86 318	0.16 233	2.28 408	0.50 495	0.01 206	1.42 336	0.01 135	4.65 475	1.27 387	1.52 391	0.66 338	0.69 283	0.08 215	3.50 339	0.38 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 252

SMFormer	1.04 366	0.16 233	1.55 297	0.33 460	0.01 206	1.03 100	0.00 1	5.24 511	2.12 491	1.53 393	2.16 463	0.92 313	0.02 54	4.46 393	1.24 440	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 252

tta	1.04 366	0.16 233	1.55 297	0.33 460	0.01 206	1.03 100	0.00 1	5.24 511	2.12 491	1.53 393	2.16 463	0.92 313	0.02 54	4.46 393	1.24 440	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 126

qqq1	0.98 351	0.16 233	1.55 297	0.33 460	0.01 206	1.03 100	0.00 1	5.24 511	2.12 491	1.53 393	2.16 463	0.92 313	0.02 54	4.46 393	0.07 96	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 126

fff1	0.98 351	0.16 233	1.55 297	0.33 460	0.01 206	1.03 100	0.00 1	5.24 511	2.12 491	1.53 393	2.16 463	0.92 313	0.02 54	4.46 393	0.07 96	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 126

DualNet	0.88 329	0.16 233	2.25 400	0.49 492	0.01 206	1.41 328	0.01 135	4.55 464	1.27 387	1.43 384	1.12 393	0.58 261	0.11 244	3.75 350	0.38 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 252

RAFT-Test	0.61 235	0.16 233	2.27 407	0.04 230	0.15 442	1.80 435	0.17 410	2.52 209	0.65 167	0.56 243	0.11 198	2.76 445	0.02 54	0.27 155	0.34 315	0.00 1	0.07 503	0.00 1	0.29 558	0.01 74	0.01 126

LoS	0.28 104	0.16 233	0.95 152	0.07 309	0.01 206	1.32 293	0.07 354	1.30 97	0.60 108	0.04 62	0.03 140	0.28 220	0.11 244	0.48 207	0.11 158	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
NLMM1	0.28 104	0.17 244	0.35 52	0.04 230	0.00 1	1.19 219	0.00 1	2.69 226	0.64 158	0.02 21	0.02 100	0.07 144	0.14 268	0.13 68	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCG-NET	0.22 74	0.17 244	0.54 83	0.01 36	0.00 1	0.91 74	0.05 317	0.61 53	1.09 349	0.17 175	0.33 268	0.03 57	0.13 263	0.20 113	0.07 96	0.00 1	0.03 451	0.00 1	0.00 1	0.09 383	0.02 252

IGEV-Stereo+	0.43 174	0.17 244	0.46 68	0.14 384	1.06 554	0.63 50	0.02 213	0.30 11	0.24 58	0.09 107	0.01 1	0.04 78	0.03 97	1.86 292	0.05 36	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.15 495	1.83 569	1.61 571

test_sample6	0.89 336	0.17 244	2.23 399	0.48 490	0.01 206	1.43 339	0.01 135	4.49 460	1.40 412	1.43 384	1.12 393	0.64 275	0.14 268	3.86 359	0.42 344	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 252

CFNet_pseudo	0.66 254	0.17 244	2.08 381	0.00 1	0.01 206	1.22 241	0.00 1	2.79 231	0.73 243	0.78 275	0.46 302	2.32 426	0.63 395	1.77 289	0.15 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

pcwnet_v2	1.29 420	0.17 244	5.98 550	0.10 348	0.01 206	1.76 430	0.02 213	5.08 507	2.90 524	1.54 399	1.98 447	2.03 401	0.81 421	3.01 322	0.28 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.03 241	0.03 321

CREStereo	0.22 74	0.17 244	0.64 96	0.00 1	0.01 206	1.22 241	0.01 135	1.15 89	0.56 94	0.10 127	0.07 175	0.04 78	0.00 1	0.32 173	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1
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
ccs_rob	0.65 249	0.17 244	2.09 382	0.00 1	0.01 206	1.22 241	0.00 1	2.77 229	0.73 243	0.75 267	0.44 297	2.32 426	0.64 399	1.76 288	0.15 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

NVstereo2D	1.09 385	0.17 244	4.40 520	0.00 1	0.00 1	1.59 396	0.18 415	4.29 441	1.40 412	0.85 284	0.36 275	2.30 423	0.62 394	5.26 433	0.35 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

FS-TRT-Harmonizegood	0.10 5	0.18 253	0.33 50	0.01 36	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.36 21	0.74 250	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.15 79	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 126
1853532: FS-TRT-Harmonize: Photometric Harmonization for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
test_sample7	0.72 270	0.18 253	1.23 241	0.55 504	0.01 206	1.21 236	0.00 1	4.31 443	1.07 345	1.35 370	0.36 275	0.70 286	0.44 360	2.58 305	0.34 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 252

MIF-Stereo (partial)	0.27 102	0.18 253	1.14 212	0.01 36	0.00 1	0.43 41	0.02 213	1.97 164	0.39 82	0.11 142	0.08 181	0.07 144	0.06 182	0.44 197	0.33 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 310	0.02 252

EKT-Stereo	0.74 273	0.18 253	1.23 241	0.81 531	4.25 577	1.19 219	0.03 266	2.17 180	0.13 5	0.35 210	0.40 285	0.97 325	0.08 215	2.61 310	0.09 133	0.00 1	0.09 519	0.00 1	0.07 469	0.04 282	0.03 321

LCNet	0.87 325	0.18 253	0.97 160	0.14 384	0.26 492	1.19 219	0.22 431	2.36 187	0.71 233	1.82 421	0.21 243	0.11 173	2.56 508	5.56 452	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 443	0.81 558

ac_64	1.12 395	0.18 253	1.64 317	0.18 406	0.25 489	1.48 364	0.02 213	4.97 497	1.47 426	0.69 259	0.45 301	4.94 525	0.46 367	4.87 415	0.74 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 330	0.00 1

HGLStereo	1.03 364	0.18 253	1.50 286	0.01 36	0.01 206	1.41 328	0.01 135	3.41 335	0.82 293	1.05 327	3.09 491	2.11 406	1.24 449	4.51 398	1.18 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.03 321

FC-DCNN	6.09 564	0.18 253	2.35 413	0.42 478	0.53 537	7.80 562	1.42 530	8.14 572	7.07 565	19.05 593	22.10 587	22.85 587	13.84 588	9.42 564	6.44 543	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.06 408

DISCO	1.93 493	0.18 253	2.44 419	0.67 521	0.53 537	5.25 539	0.00 1	5.43 526	1.56 445	2.09 445	0.91 376	6.48 542	0.89 426	8.55 559	3.60 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 330	0.01 126

S2M2_XL	0.06 1	0.19 262	0.39 58	0.04 230	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 16	0.07 1	0.01 7	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 10	0.07 96	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
xyz-stereo-finetune2	0.61 235	0.19 262	0.84 124	0.06 280	0.00 1	1.28 276	0.04 294	1.89 157	0.69 214	0.10 127	0.59 327	0.07 144	0.67 411	5.30 436	0.47 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

ISRNet	0.88 329	0.19 262	2.71 442	0.05 259	0.00 1	1.17 208	0.03 266	2.96 252	0.80 287	2.17 449	1.70 431	2.59 434	0.20 299	2.58 305	0.46 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1

UGAM	1.08 377	0.19 262	2.83 446	0.05 259	0.01 206	1.09 156	0.11 384	2.89 243	0.64 158	0.08 97	2.46 474	3.64 490	0.08 215	6.99 532	0.25 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 425	0.27 512	0.04 351

FC-DCNN v2	6.25 566	0.19 262	2.31 410	0.44 479	0.55 539	8.05 564	1.51 533	8.71 573	7.22 566	19.24 594	22.98 590	24.00 590	13.47 587	9.80 570	6.51 544	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.05 373

IGEV++	0.36 146	0.19 262	0.57 87	0.09 337	0.00 1	0.35 22	0.03 266	4.62 470	0.24 58	0.12 145	0.02 100	0.03 57	0.17 283	0.24 133	0.23 246	0.00 1	0.05 484	0.00 1	0.04 446	0.09 383	0.08 441

MyStereo06	0.80 298	0.19 262	2.53 428	0.02 130	0.00 1	1.51 369	0.01 135	4.61 469	0.24 58	0.89 290	0.69 349	3.14 471	1.18 443	0.58 221	0.33 307	0.00 1	0.06 493	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.07 428

MyStereo05	0.79 294	0.19 262	3.17 465	0.02 130	0.00 1	1.51 369	0.01 135	3.56 359	2.48 514	1.34 364	0.02 100	1.25 347	0.38 350	1.19 260	0.50 369	0.00 1	0.06 493	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.07 428

PFNet	1.06 375	0.19 262	2.95 451	1.16 554	0.56 540	1.58 389	0.25 438	1.50 115	0.60 108	2.38 473	1.23 405	0.63 272	0.30 327	6.85 517	0.43 346	0.16 548	0.01 341	0.00 1	0.07 469	0.18 466	0.18 510

CREStereo++_RVC	0.29 111	0.19 262	0.83 123	0.05 259	0.00 1	1.19 219	0.00 1	0.66 58	0.99 325	0.25 188	1.26 410	0.05 110	0.07 200	0.20 113	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
HCRNet	0.73 271	0.19 262	1.10 200	0.01 36	0.00 1	1.17 208	0.01 135	3.07 272	1.97 481	0.60 246	0.21 243	0.56 260	0.11 244	5.34 440	0.20 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 252

FAT-Stereo	1.86 489	0.19 262	3.31 475	0.17 400	0.03 324	1.78 433	0.97 517	4.76 484	2.79 522	4.22 529	4.87 518	5.31 533	2.83 517	5.06 425	0.90 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.01 126

PMTNet	0.21 57	0.19 262	0.85 125	0.02 130	0.02 299	1.14 189	0.30 465	0.88 79	0.11 2	0.03 50	0.02 100	0.07 144	0.02 54	0.37 186	0.12 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1

IGEV-FE	0.74 273	0.20 275	3.00 454	0.26 439	0.02 299	1.10 163	0.05 317	3.72 378	0.19 32	0.88 287	0.71 356	2.81 446	0.63 395	0.52 210	0.33 307	0.00 1	0.07 503	0.00 1	0.16 505	0.04 282	0.00 1

SCV_C0	0.34 132	0.20 275	0.96 154	0.02 130	0.00 1	0.41 34	0.02 213	3.62 367	0.65 167	0.12 145	0.01 1	0.07 144	0.09 226	0.18 93	0.13 167	0.00 1	0.03 451	0.00 1	0.19 521	0.12 417	0.04 351

rvit_0105_5	0.41 164	0.20 275	1.94 355	0.01 36	0.00 1	0.91 74	0.00 1	3.18 296	1.27 387	0.08 97	0.09 186	0.10 171	0.02 54	0.35 182	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 321

IGEV_Zeroshot_test	0.74 273	0.20 275	3.00 454	0.26 439	0.02 299	1.10 163	0.05 317	3.72 378	0.19 32	0.88 287	0.71 356	2.84 449	0.63 395	0.53 213	0.33 307	0.00 1	0.07 503	0.00 1	0.16 505	0.04 282	0.00 1

CFNet_ucs	0.77 285	0.20 275	2.22 397	0.01 36	0.01 206	1.32 293	0.00 1	3.30 318	1.31 397	1.15 340	1.14 395	2.19 418	0.42 358	2.04 296	0.12 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

GwcNet-ADL	0.62 242	0.20 275	2.03 372	0.05 259	0.01 206	1.29 281	0.02 213	3.16 291	1.39 408	0.97 304	0.44 297	1.48 357	0.23 308	0.78 239	0.27 274	0.01 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 321

IRAFT_RVC	1.02 362	0.20 275	1.58 307	1.39 561	0.26 492	1.33 299	0.32 470	2.52 209	0.66 178	1.58 402	0.81 364	1.16 342	1.58 473	6.51 496	0.43 346	0.00 1	0.12 540	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.03 321

XX-Stereo	1.04 366	0.20 275	4.94 533	0.85 535	0.04 344	1.25 266	0.00 1	3.37 325	0.45 88	1.22 355	0.50 308	3.70 493	0.02 54	3.91 362	0.05 36	0.00 1	0.09 519	0.00 1	0.20 526	0.03 241	0.02 252

ccnet	1.70 479	0.20 275	1.95 356	0.26 439	0.18 457	3.72 510	1.22 526	4.22 432	1.43 420	2.37 471	3.96 511	3.45 485	1.51 465	4.69 407	4.47 525	0.06 533	0.00 1	0.09 542	0.01 399	0.10 399	0.01 126

RAStereo	0.17 33	0.21 284	1.18 227	0.04 230	0.01 206	0.18 6	0.00 1	0.81 75	0.34 74	0.07 84	0.04 158	0.05 110	0.05 152	0.19 101	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

ff7	0.23 84	0.21 284	1.02 171	0.02 130	0.00 1	1.07 142	0.00 1	0.53 37	0.75 255	0.09 107	0.01 1	0.04 78	0.07 200	0.44 197	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 495	0.07 345	0.01 126

ffff	0.23 84	0.21 284	1.02 171	0.02 130	0.00 1	1.07 142	0.00 1	0.53 37	0.75 255	0.09 107	0.01 1	0.04 78	0.07 200	0.44 197	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 495	0.07 345	0.01 126

11t	0.23 84	0.21 284	1.02 171	0.02 130	0.00 1	1.07 142	0.00 1	0.53 37	0.75 255	0.09 107	0.01 1	0.04 78	0.07 200	0.44 197	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 495	0.07 345	0.01 126

anonymousdsp	0.21 57	0.21 284	0.63 93	0.02 130	0.00 1	1.07 142	0.00 1	0.74 67	0.77 272	0.09 107	0.01 1	0.04 78	0.07 200	0.25 139	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 505	0.08 360	0.03 321

ccc-4	0.23 84	0.21 284	1.02 171	0.02 130	0.00 1	1.07 142	0.00 1	0.53 37	0.75 255	0.09 107	0.01 1	0.04 78	0.07 200	0.44 197	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 495	0.07 345	0.01 126

IGEV-Stereo	0.21 57	0.21 284	0.63 93	0.02 130	0.00 1	1.07 142	0.00 1	0.73 65	0.77 272	0.09 107	0.01 1	0.04 78	0.07 200	0.24 133	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 505	0.08 360	0.03 321
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLGR	0.76 283	0.21 284	2.98 452	0.06 280	0.07 383	1.24 257	0.05 317	3.09 276	1.38 406	0.62 247	0.34 269	0.75 295	0.78 418	3.35 329	0.22 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 310	0.06 408

ACVNet	0.57 228	0.21 284	1.34 265	0.09 337	0.00 1	1.36 307	0.22 431	2.40 191	1.05 340	0.63 251	0.66 338	1.94 394	0.26 319	0.31 167	0.79 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.00 1

acv_ft	0.79 294	0.21 284	1.28 249	0.01 36	1.08 555	1.68 422	0.01 135	3.75 381	1.05 340	1.31 363	0.66 338	1.94 394	0.46 367	0.31 167	1.68 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 512	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 201	0.22 294	0.51 77	0.03 194	0.00 1	1.30 287	0.01 135	1.97 164	0.71 233	0.04 62	0.04 158	0.08 153	0.04 131	4.32 378	0.54 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

CAS++	0.32 125	0.22 294	0.69 105	0.04 230	0.00 1	0.35 22	0.01 135	4.32 447	0.48 89	0.02 21	0.01 1	0.07 144	0.00 1	0.19 101	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.47 192	0.22 294	1.27 246	0.15 389	0.01 206	1.18 215	0.01 135	1.65 132	0.48 89	0.02 21	1.80 437	0.46 245	0.04 131	1.62 284	0.35 322	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.01 399	0.16 449	0.02 252

NINENet	1.03 364	0.22 294	1.30 257	0.10 348	0.01 206	5.85 544	0.03 266	4.41 454	1.25 380	1.55 400	0.60 333	2.39 430	0.06 182	2.72 315	0.05 36	0.00 1	0.01 341	0.01 497	0.00 1	0.04 282	0.00 1

DMCA	0.68 263	0.22 294	1.96 360	0.01 36	0.01 206	1.28 276	0.02 213	3.02 262	1.54 439	2.14 446	0.15 213	1.74 379	0.10 234	0.45 202	0.95 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 126

DANet	1.74 481	0.22 294	3.06 458	0.75 526	0.44 529	2.46 467	0.35 477	3.40 333	1.41 415	4.22 529	1.56 420	5.03 527	0.56 381	6.29 481	5.00 533	0.01 486	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.04 282	0.08 441
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	1.17 406	0.22 294	1.28 249	0.08 324	0.00 1	1.51 369	0.23 435	3.39 331	1.52 437	3.43 514	2.00 449	3.40 482	0.31 331	4.29 377	1.82 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 420	0.22 294	1.35 269	0.64 517	0.16 449	2.56 471	0.00 1	4.14 423	2.37 509	2.29 465	1.76 434	2.84 449	0.02 54	6.80 516	0.45 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.11 463

rvit_stereo_0080	0.30 118	0.23 302	1.20 235	0.00 1	0.00 1	0.90 72	0.01 135	2.79 231	0.60 108	0.02 21	0.02 100	0.06 126	0.01 19	0.12 60	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252

whm_eth	0.30 118	0.23 302	1.20 235	0.00 1	0.00 1	0.90 72	0.01 135	2.79 231	0.60 108	0.02 21	0.02 100	0.06 126	0.01 19	0.12 60	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252

DIP-Stereo	0.58 229	0.23 302	0.90 136	0.08 324	0.00 1	1.43 339	0.01 135	6.01 548	1.38 406	0.92 297	0.11 198	0.04 78	0.19 293	0.12 60	0.07 96	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 126
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DRN-Test	1.62 462	0.23 302	3.72 493	0.18 406	0.13 428	3.34 499	0.19 421	5.93 546	2.01 487	4.14 528	0.76 360	2.12 408	1.78 483	5.22 432	2.62 505	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.01 399	0.03 241	0.01 126

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WCG-NET（raft）	0.29 111	0.24 306	0.51 77	0.01 36	0.00 1	0.91 74	0.05 317	0.56 46	1.12 357	0.21 185	0.12 201	1.54 361	0.14 268	0.14 72	0.07 96	0.00 1	0.11 532	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.03 321

UNet	1.13 397	0.24 306	4.21 511	0.01 36	0.02 299	2.31 461	0.02 213	3.06 269	0.76 266	1.17 344	0.14 204	2.73 443	1.58 473	4.48 397	1.92 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

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Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ToySt	0.47 192	0.25 310	2.47 424	0.04 230	0.01 206	1.17 208	0.00 1	2.01 167	0.63 145	0.08 97	0.14 204	1.16 342	0.05 152	0.80 242	0.46 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 434	0.10 399	0.04 351

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HHNet	0.87 325	0.25 310	1.78 341	0.16 397	0.08 393	1.30 287	0.44 485	1.93 159	0.64 158	1.41 383	5.92 529	0.14 189	1.79 484	0.35 182	0.95 424	0.05 525	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.14 430	0.01 126

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tg	0.34 132	0.26 314	0.68 103	0.01 36	0.00 1	1.25 266	0.01 135	1.75 145	0.65 167	0.11 142	0.40 285	0.74 294	0.11 244	0.29 160	0.08 115	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.00 1	0.29 523	0.21 523

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anonymousa	0.79 294	0.26 314	1.91 349	0.03 194	0.29 510	1.46 357	0.02 213	3.76 383	0.97 319	0.72 264	2.25 469	3.21 476	0.56 381	0.15 79	0.12 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 446	0.00 1	0.02 252

ACV-stereo	1.64 467	0.27 319	2.94 450	0.04 230	0.04 344	6.31 550	0.18 415	1.81 149	0.22 48	0.23 187	0.01 1	10.52 563	5.41 560	4.07 367	0.77 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 252

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ACVNet-DCA	0.61 235	0.27 319	1.28 249	0.13 369	0.00 1	3.44 502	0.01 135	3.15 286	0.68 198	0.33 198	0.69 349	0.04 78	0.61 389	1.43 274	0.05 36	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.03 434	0.01 74	0.01 126

xx1	0.95 345	0.27 319	1.28 249	0.13 369	0.00 1	3.44 502	0.01 135	3.18 296	7.23 567	0.33 198	0.69 349	0.73 292	0.12 256	1.43 274	0.05 36	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

1test111	0.69 265	0.27 319	1.28 249	0.13 369	0.00 1	3.44 502	0.01 135	3.15 286	0.68 198	0.33 198	0.69 349	0.04 78	0.61 389	2.95 320	0.07 96	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.03 434	0.01 74	0.01 126

cc1	0.94 343	0.27 319	1.28 249	0.13 369	0.00 1	3.44 502	0.01 135	3.18 296	7.23 567	0.33 198	0.69 349	0.04 78	0.61 389	1.43 274	0.05 36	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.03 434	0.09 383	0.04 351

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test-v	0.42 167	0.28 330	1.02 171	0.05 259	0.18 457	1.04 110	0.02 213	2.40 191	0.16 20	2.25 456	0.01 1	0.32 224	0.03 97	0.09 35	0.15 188	0.00 1	0.11 532	0.00 1	0.00 1	0.19 475	0.02 252

test-2	0.42 167	0.28 330	1.02 171	0.05 259	0.18 457	1.04 110	0.02 213	2.40 191	0.16 20	2.25 456	0.01 1	0.32 224	0.03 97	0.09 35	0.15 188	0.00 1	0.11 532	0.00 1	0.00 1	0.19 475	0.02 252

TANstereo	0.30 118	0.28 330	0.86 127	0.03 194	0.01 206	1.14 189	0.00 1	0.53 37	0.44 87	1.06 330	1.24 407	0.06 126	0.05 152	0.25 139	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 74	0.29 340	0.87 129	0.05 259	0.18 457	0.41 34	0.01 135	1.24 94	0.56 94	0.02 21	0.03 140	0.13 183	0.05 152	0.32 173	0.24 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

GCAP-Stereo	0.24 94	0.29 340	0.82 120	0.01 36	0.00 1	1.24 257	0.00 1	1.70 141	0.23 52	0.02 21	0.01 1	0.09 161	0.10 234	0.18 93	0.05 36	0.00 1	0.03 451	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.01 126

THIR-Stereo	1.48 445	0.29 340	1.51 292	0.01 36	0.02 299	1.05 123	4.32 569	2.11 172	0.22 48	1.08 333	4.24 514	1.93 393	4.19 543	6.76 512	1.87 472	0.00 1	0.00 1	0.04 530	0.00 1	0.05 310	0.00 1

ADLNet	1.20 411	0.29 340	1.98 364	0.00 1	0.02 299	2.20 454	0.11 384	4.39 452	2.52 516	2.19 452	2.20 468	2.66 436	0.70 414	3.42 334	1.25 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 399	0.04 351

S-Stereo	2.00 498	0.30 344	5.74 547	0.24 429	0.23 480	2.51 469	1.90 537	4.74 480	5.15 551	2.42 475	5.80 528	2.85 451	0.72 415	5.08 426	2.17 491	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.04 351

TransformOpticalFlow	1.47 444	0.31 345	3.22 472	0.66 519	0.08 393	1.54 382	0.09 373	3.84 396	1.58 451	1.66 407	2.32 471	3.60 488	3.12 523	6.99 532	0.42 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

APVNet	1.52 449	0.31 345	4.00 502	0.09 337	0.00 1	4.64 531	0.08 361	4.41 454	1.21 372	1.25 358	1.05 387	2.90 455	0.93 429	6.70 508	2.48 498	0.01 486	0.00 1	0.07 536	0.00 1	0.27 512	0.05 373

stereogan	2.13 503	0.31 345	3.75 494	0.01 36	0.09 401	7.44 559	0.60 502	4.27 438	3.29 529	3.91 525	4.62 517	6.41 540	1.84 489	5.17 428	0.58 390	0.00 1	0.01 341	0.01 497	0.00 1	0.24 497	0.05 373

RASNet	1.53 451	0.31 345	1.97 362	0.09 337	3.20 573	1.69 424	0.06 343	3.27 316	2.12 491	0.77 272	1.29 411	5.32 534	1.69 480	6.60 499	2.17 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 252

AIO_rvc	0.21 57	0.32 349	0.50 76	0.09 337	0.03 324	0.43 41	0.06 343	1.25 95	0.63 145	0.03 50	0.01 1	0.09 161	0.04 131	0.28 157	0.16 198	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.03 434	0.10 399	0.10 455

HUF	0.25 98	0.32 349	1.18 227	0.06 280	0.11 418	0.31 11	0.08 361	0.73 65	0.62 136	0.10 127	0.01 1	0.02 19	0.03 97	0.16 84	0.14 178	0.00 1	0.58 577	0.00 1	0.00 1	0.14 430	0.37 545

rvit_stereo_ft	0.31 122	0.32 349	1.63 316	0.01 36	0.00 1	0.19 7	0.00 1	2.84 238	0.79 280	0.02 21	0.03 140	0.08 153	0.02 54	0.19 101	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 321

sAnonymous2	0.37 150	0.32 349	3.21 469	0.01 36	0.00 1	0.35 22	0.08 361	1.96 162	0.90 307	0.03 50	0.05 163	0.04 78	0.11 244	0.11 53	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 430	0.18 510

CroCo_RVC	0.37 150	0.32 349	3.21 469	0.01 36	0.00 1	0.35 22	0.08 361	1.96 162	0.90 307	0.03 50	0.05 163	0.04 78	0.11 244	0.11 53	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 430	0.18 510

delet	1.14 400	0.32 349	1.56 304	0.03 194	0.17 453	2.86 487	1.03 520	4.25 434	2.14 496	1.03 324	1.17 400	1.64 375	0.92 428	4.35 382	1.27 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1

psm_up	0.84 312	0.32 349	1.44 281	0.02 130	0.00 1	1.98 443	0.05 317	3.40 333	1.04 334	2.06 443	0.40 285	1.74 379	0.45 364	3.47 337	0.24 252	0.06 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 174	0.33 356	0.92 142	0.75 526	0.04 344	0.96 91	0.05 317	3.11 279	0.79 280	0.12 145	0.53 311	0.26 216	0.06 182	0.26 147	0.13 167	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.28 521	0.01 126

rvit_105_1	0.60 232	0.33 356	2.37 414	0.01 36	0.00 1	1.16 204	0.00 1	3.38 328	1.20 371	0.16 166	0.26 251	0.13 183	0.04 131	2.66 311	0.24 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.03 321

CoDeX	0.94 343	0.34 358	2.09 382	0.05 259	0.20 468	1.49 365	0.20 423	5.89 543	1.57 447	0.66 255	0.67 347	1.05 332	0.32 336	3.82 357	0.33 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1

STTStereo	0.83 306	0.34 358	2.44 419	0.24 429	0.15 442	1.41 328	0.10 381	3.02 262	1.55 440	1.34 364	0.17 222	1.77 384	0.45 364	3.42 334	0.30 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

Select-FE	1.23 415	0.35 360	4.62 527	0.32 459	0.26 492	1.02 99	0.00 1	4.88 493	0.70 226	1.79 419	0.42 289	4.48 513	3.90 541	0.72 234	0.46 359	0.00 1	0.10 528	0.00 1	0.37 570	0.02 182	0.19 515

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 389	0.35 360	4.53 524	0.18 406	0.37 524	0.79 55	0.00 1	5.71 540	0.74 250	0.40 223	0.64 335	4.47 512	1.41 458	1.42 273	0.30 294	0.00 1	0.11 532	0.00 1	0.28 554	0.17 457	0.14 491

DCRE	0.69 265	0.35 360	1.16 221	0.06 280	0.02 299	0.91 74	0.00 1	1.05 84	0.30 68	0.98 313	7.63 540	0.72 291	0.02 54	0.16 84	0.07 96	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.21 532	0.02 182	0.03 321

RYNet	1.52 449	0.35 360	3.38 478	0.25 432	0.04 344	2.31 461	0.03 266	4.62 470	1.47 426	1.14 339	0.34 269	4.52 515	1.38 457	6.36 487	4.23 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 252

UCFNet_RVC	0.66 254	0.35 360	1.20 235	0.02 130	0.30 512	1.53 377	0.01 135	3.42 337	0.67 189	1.12 337	0.73 359	1.26 348	0.20 299	1.84 291	0.46 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJA1	0.51 208	0.36 365	1.13 208	0.04 230	0.00 1	1.19 219	0.02 213	3.63 369	0.70 226	0.07 84	2.02 451	0.04 78	0.02 54	0.73 236	0.22 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.05 373

WQFJX1	0.51 208	0.36 365	1.13 208	0.04 230	0.00 1	1.19 219	0.02 213	3.63 369	0.70 226	0.07 84	2.02 451	0.04 78	0.02 54	0.73 236	0.22 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.05 373

SACVNet	0.96 346	0.36 365	1.49 285	0.05 259	0.00 1	1.62 410	0.28 454	3.86 401	1.28 391	1.79 419	0.80 363	1.59 365	0.07 200	5.29 435	0.48 365	0.01 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 494	0.01 126

STrans-v2	1.67 473	0.36 365	3.28 473	0.02 130	0.19 464	1.45 349	0.08 361	6.69 560	1.49 432	2.00 436	2.86 486	3.67 492	3.88 540	7.04 536	0.45 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 232	0.36 365	0.96 154	0.03 194	0.02 299	1.21 236	0.02 213	2.80 235	1.55 440	1.08 333	2.63 480	0.43 242	0.16 279	0.37 186	0.25 260	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.00 1	0.19 475	0.01 126

FBW_ROB	2.36 510	0.36 365	3.16 464	0.37 473	0.14 434	4.42 527	0.18 415	6.64 558	3.05 526	2.98 498	2.85 485	4.86 524	1.11 438	11.00 581	4.53 526	0.16 548	0.05 484	0.37 563	0.09 479	0.19 475	0.78 557

HI	0.54 222	0.37 371	1.50 286	0.13 369	0.00 1	1.15 197	0.00 1	1.68 138	0.62 136	1.34 364	0.01 1	2.67 437	0.66 406	0.36 184	0.20 226	0.00 1	0.04 469	0.00 1	0.00 1	0.05 310	0.00 1

CoSv	0.54 222	0.37 371	1.50 286	0.13 369	0.00 1	1.15 197	0.00 1	1.68 138	0.62 136	1.34 364	0.01 1	2.67 437	0.66 406	0.36 184	0.20 226	0.00 1	0.04 469	0.00 1	0.00 1	0.05 310	0.00 1

HH	0.88 329	0.37 371	1.93 351	0.25 432	0.10 411	0.62 48	0.00 1	3.79 387	0.18 29	0.33 198	0.59 327	3.94 497	0.81 421	4.44 391	0.09 133	0.00 1	0.06 493	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 252

HanStereo	0.88 329	0.37 371	1.93 351	0.25 432	0.10 411	0.62 48	0.00 1	3.79 387	0.18 29	0.33 198	0.59 327	3.94 497	0.81 421	4.44 391	0.09 133	0.00 1	0.06 493	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 252

psmorigin	2.01 499	0.37 371	10.25 571	0.22 421	0.03 324	1.62 410	0.19 421	3.31 319	1.05 340	4.92 539	3.14 492	5.85 535	2.21 499	5.31 437	1.71 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 310	0.02 252

AIO-test1	0.53 219	0.38 376	1.50 286	0.02 130	0.03 324	1.12 179	0.01 135	3.13 282	0.69 214	0.44 228	0.30 259	0.06 126	0.06 182	2.52 303	0.13 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 425	0.13 423	0.09 447

StereoVision	0.86 318	0.38 376	1.75 337	0.03 194	0.01 206	1.14 189	0.02 213	3.38 328	0.92 310	0.13 153	6.89 537	0.50 254	0.12 256	1.10 257	0.78 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.02 252

gwcnet-sp	0.98 351	0.38 376	4.06 506	0.04 230	0.00 1	2.60 473	0.15 402	3.51 350	1.13 359	1.75 412	0.16 215	0.68 280	0.39 353	3.69 345	0.90 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 330	0.03 321

scenet	0.98 351	0.38 376	4.06 506	0.04 230	0.00 1	2.60 473	0.15 402	3.51 350	1.13 359	1.75 412	0.16 215	0.68 280	0.39 353	3.69 345	0.90 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 330	0.03 321

ssnet	0.98 351	0.38 376	4.06 506	0.04 230	0.00 1	2.60 473	0.15 402	3.51 350	1.13 359	1.75 412	0.16 215	0.68 280	0.39 353	3.69 345	0.90 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 330	0.03 321

GANet-RSSM	0.88 329	0.38 376	1.45 282	0.60 510	0.00 1	1.36 307	0.02 213	4.55 464	0.69 214	0.71 262	0.32 261	1.56 363	0.61 389	4.55 402	0.64 399	0.00 1	0.00 1	0.05 534	0.00 1	0.08 360	0.02 252

SGM_RVC	4.07 547	0.38 376	1.98 364	0.84 532	0.26 492	6.20 548	2.37 548	6.45 555	3.57 532	11.56 576	9.27 549	15.55 574	6.78 567	10.07 572	4.60 528	0.22 552	0.25 563	0.20 555	0.23 538	0.26 507	0.34 541
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Sa-1000	1.04 366	0.39 383	1.17 224	0.00 1	0.20 468	1.33 299	0.03 266	4.19 427	1.81 466	0.99 317	5.33 525	0.61 266	0.15 274	4.07 367	0.30 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 505	0.13 423	0.00 1

ADLNet2	1.38 435	0.39 383	3.13 463	0.00 1	0.70 545	1.23 256	0.26 442	4.19 427	2.36 508	1.45 388	3.16 495	4.23 505	0.82 424	4.56 404	0.88 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 423	0.02 252

XX-TBD	0.28 104	0.39 383	0.97 160	0.05 259	0.00 1	1.09 156	0.00 1	0.71 63	0.54 92	0.44 228	1.04 386	0.06 126	0.06 182	0.19 101	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hitnet-ft	1.09 385	0.39 383	1.45 282	0.04 230	0.00 1	1.34 301	0.22 431	3.34 324	2.25 505	1.48 389	1.11 391	4.17 502	0.37 347	4.73 410	0.79 412	0.01 486	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.09 383	0.01 126

CVANet_RVC	1.10 389	0.39 383	1.69 329	0.28 447	0.00 1	1.45 349	0.48 488	3.26 310	1.64 455	2.93 492	1.22 404	1.51 358	0.37 347	6.09 471	0.50 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 466	0.01 126

CroCo-Stereo	0.39 157	0.40 388	1.67 326	0.07 309	0.00 1	0.19 7	0.01 135	3.55 358	0.75 255	0.08 97	0.02 100	0.46 245	0.08 215	0.28 157	0.18 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126
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
edge stereo	1.94 495	0.40 388	3.82 498	0.15 389	0.09 401	1.81 436	0.45 486	4.77 485	2.21 503	3.36 509	3.94 510	8.39 554	1.72 482	5.75 459	1.69 463	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.17 457	0.01 126

HSM	1.36 432	0.40 388	1.07 193	0.01 36	0.30 512	1.73 429	0.03 266	5.89 543	1.22 373	1.83 422	1.36 414	4.78 522	1.30 454	6.61 501	0.57 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

DualNet (step1)	0.96 346	0.41 391	2.03 372	0.02 130	0.01 206	2.14 450	0.01 135	4.31 443	1.07 345	1.35 370	0.36 275	0.70 286	0.44 360	2.58 305	0.34 315	0.53 565	0.00 1	1.82 574	1.10 587	0.02 182	0.02 252

test_sample9	2.36 510	0.41 391	2.03 372	0.02 130	0.01 206	2.14 450	0.01 135	4.31 443	1.07 345	1.35 370	0.36 275	0.70 286	0.44 360	5.58 456	8.70 559	0.53 565	16.52 608	1.82 574	1.10 587	0.02 182	0.02 252

test_sample8	3.62 538	0.41 391	2.03 372	0.02 130	0.01 206	2.14 450	0.01 135	4.38 449	1.04 334	6.51 549	0.58 316	14.04 572	6.94 568	5.58 456	8.70 559	0.53 565	16.52 608	1.82 574	1.10 587	0.02 182	0.02 252

SA	0.83 306	0.41 391	1.17 224	0.00 1	0.20 468	1.28 276	0.01 135	3.98 409	1.86 472	0.41 225	0.96 380	0.27 218	1.33 455	4.07 367	0.35 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 514	0.14 430	0.01 126

IPLG	0.86 318	0.41 391	2.31 410	0.06 280	0.06 371	1.36 307	0.11 384	3.17 294	0.83 296	0.62 247	1.00 384	0.46 245	0.61 389	5.57 455	0.35 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 466	0.01 126

XPNet_ROB	1.17 406	0.41 391	1.68 327	0.04 230	0.01 206	1.65 419	0.17 410	3.46 345	1.39 408	3.89 524	1.01 385	1.60 367	0.53 376	4.35 382	3.07 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 252

VIP-Stereo	0.21 57	0.42 397	0.92 142	0.06 280	0.00 1	1.09 156	0.02 213	0.59 52	0.65 167	0.02 21	0.06 168	0.07 144	0.01 19	0.06 19	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.11 463

fff	0.66 254	0.42 397	2.21 390	0.01 36	0.01 206	1.22 241	0.02 213	3.26 310	1.04 334	2.34 466	0.14 204	0.09 161	1.83 486	0.34 177	0.29 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 373

MIPNet	0.64 247	0.42 397	2.01 368	0.08 324	0.07 383	1.29 281	0.11 384	3.47 347	1.29 392	0.67 256	0.10 191	0.63 272	0.97 431	1.25 264	0.25 260	0.00 1	0.01 341	0.01 497	0.01 399	0.11 409	0.04 351

GEStereo_RVC	1.10 389	0.42 397	1.72 333	0.28 447	0.01 206	1.37 312	0.11 384	6.25 553	0.84 299	1.05 327	0.67 347	1.61 369	0.79 419	6.11 472	0.63 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 399	0.04 351

raftrobust	0.46 186	0.42 397	1.05 191	0.01 36	0.21 473	1.17 208	0.05 317	2.07 171	0.19 32	2.98 498	0.02 100	0.12 178	0.15 274	0.25 139	0.31 297	0.00 1	0.03 451	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.06 408

csc	0.66 254	0.42 397	2.21 390	0.01 36	0.01 206	1.22 241	0.02 213	3.26 310	1.04 334	2.34 466	0.14 204	0.09 161	1.83 486	0.34 177	0.29 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 373

cscssc	0.66 254	0.42 397	2.21 390	0.01 36	0.01 206	1.22 241	0.02 213	3.26 310	1.04 334	2.34 466	0.14 204	0.09 161	1.83 486	0.34 177	0.29 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 373

MIM_Stereo	0.45 183	0.43 404	1.18 227	0.51 499	0.04 344	1.26 270	0.02 213	2.38 189	0.65 167	0.07 84	0.02 100	0.70 286	0.20 299	1.01 254	0.13 167	0.00 1	0.09 519	0.00 1	0.00 1	0.14 430	0.10 455

ADStereo(finetuned)	0.83 306	0.43 404	3.68 492	0.03 194	0.00 1	1.22 241	0.01 135	3.26 310	1.86 472	2.61 483	0.20 241	0.09 161	2.39 506	0.34 177	0.38 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.06 408

DCANet	0.66 254	0.43 404	2.21 390	0.03 194	0.00 1	1.22 241	0.01 135	3.26 310	1.85 471	2.61 483	0.21 243	0.09 161	0.49 372	0.33 176	0.39 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.06 408

GANet	1.90 492	0.43 404	1.83 346	0.39 475	0.00 1	2.24 457	3.37 558	3.90 404	1.44 421	2.17 449	9.66 550	2.57 433	1.09 436	6.88 521	1.81 467	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.00 1	0.10 399	0.03 321

MSMD_ROB	4.94 557	0.43 404	2.58 432	0.12 361	0.01 206	8.43 565	1.09 522	4.25 434	4.11 540	13.11 580	26.36 595	13.95 571	13.88 589	7.45 546	2.92 509	0.10 540	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 252

AACVNet	0.87 325	0.44 409	1.19 232	0.17 400	0.00 1	1.76 430	0.00 1	3.60 366	0.60 108	1.03 324	0.26 251	1.31 350	0.17 283	6.33 484	0.28 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 457	0.01 126

rafts_anoy	0.39 157	0.44 409	1.15 216	0.06 280	0.03 324	1.12 179	0.04 294	2.75 228	0.33 73	0.10 127	0.16 215	0.11 173	0.19 293	0.74 238	0.31 297	0.00 1	0.14 549	0.00 1	0.01 399	0.02 182	0.05 373

RALCasStereoNet	0.44 179	0.44 409	1.03 182	0.03 194	0.00 1	1.10 163	0.03 266	2.46 203	0.90 307	0.07 84	0.32 261	0.12 178	0.20 299	1.28 266	0.25 260	0.00 1	0.31 568	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.12 474

PSMNet-RSSM	0.90 337	0.44 409	1.35 269	0.13 369	0.00 1	1.37 312	0.03 266	4.79 488	0.85 303	1.11 336	0.49 307	2.15 410	0.35 343	4.09 371	0.73 407	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.03 241	0.01 126

GASTEREO	0.39 157	0.45 413	0.47 73	0.11 358	0.24 484	1.06 137	0.03 266	3.16 291	0.66 178	0.10 127	0.01 1	0.01 2	0.28 323	0.66 230	0.18 215	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.32 563	0.03 241	0.02 252

MSCF	0.38 156	0.45 413	0.49 75	0.12 361	0.24 484	1.05 123	0.03 266	3.14 283	0.68 198	0.02 21	0.01 1	0.02 19	0.23 308	0.65 229	0.18 215	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.32 563	0.03 241	0.02 252

RAFT+CT+SA	0.66 254	0.45 413	1.22 239	0.10 348	0.30 512	1.24 257	0.02 213	4.21 429	0.67 189	0.62 247	0.39 284	0.33 228	0.05 152	2.69 313	0.14 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 569	0.13 423	0.30 535

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 465	0.45 413	2.21 390	1.53 563	0.18 457	4.33 523	0.41 482	3.37 325	1.40 412	0.54 242	0.65 336	3.10 468	0.11 244	4.93 417	0.60 394	4.57 578	0.51 573	0.00 1	0.00 1	1.37 566	2.39 577

PS-NSSS	1.08 377	0.45 413	1.70 331	0.02 130	0.01 206	1.37 312	0.01 135	4.38 449	2.09 489	1.15 340	2.65 481	0.65 276	0.07 200	6.35 486	0.56 384	0.16 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 310	0.00 1

iResNet	1.00 359	0.45 413	3.08 460	0.86 539	0.01 206	1.97 442	0.01 135	3.67 376	1.49 432	1.77 417	1.09 389	0.35 230	0.13 263	3.83 358	1.27 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 345	0.01 126

fast-acv-ft	1.41 438	0.46 419	4.29 515	0.10 348	0.13 428	3.97 513	0.29 457	2.42 199	1.91 477	0.81 280	3.55 503	3.02 462	1.26 451	3.35 329	2.05 486	0.04 519	0.01 341	0.04 530	0.04 446	0.39 541	0.05 373

TestStereo1	0.77 285	0.46 419	1.12 204	0.15 389	0.19 464	1.29 281	0.01 135	3.33 321	1.55 440	0.45 231	1.67 426	0.13 183	1.23 446	3.39 332	0.27 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 457	0.07 428

SA-5K	0.77 285	0.46 419	1.12 204	0.15 389	0.19 464	1.29 281	0.01 135	3.33 321	1.55 440	0.45 231	1.67 426	0.13 183	1.23 446	3.39 332	0.27 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 457	0.07 428

AFF-stereo	0.65 249	0.46 419	0.82 120	0.37 473	0.00 1	1.19 219	0.00 1	3.04 268	1.42 416	0.72 264	1.95 445	1.16 342	0.26 319	0.97 251	0.31 297	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.00 1	0.21 488	0.02 252

FINET	1.36 432	0.46 419	4.05 505	0.22 421	0.73 546	1.03 100	0.00 1	3.57 362	5.71 554	1.59 403	1.64 423	0.49 252	0.19 293	5.53 448	1.90 474	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.03 321

CFNet-ft	0.77 285	0.46 419	1.34 265	0.01 36	0.27 498	1.32 293	0.02 213	2.40 191	0.68 198	0.63 251	0.18 228	3.23 479	0.21 305	3.97 364	0.54 379	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.03 241	0.02 252

CFNet_RVC	0.77 285	0.46 419	1.34 265	0.01 36	0.27 498	1.32 293	0.02 213	2.40 191	0.68 198	0.63 251	0.18 228	3.23 479	0.21 305	3.97 364	0.54 379	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.03 241	0.02 252

NVStereoNet_ROB	3.25 528	0.46 419	2.71 442	0.34 466	0.56 540	2.36 464	0.87 513	4.56 467	4.47 547	4.55 533	14.09 564	11.93 565	3.23 528	9.79 569	3.14 513	0.43 562	0.03 451	0.53 567	0.31 560	0.36 537	0.38 547
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WQFJX	1.06 375	0.47 427	1.60 313	0.03 194	0.00 1	1.53 377	0.11 384	4.26 437	1.01 328	0.35 210	1.88 440	0.63 272	1.87 490	6.34 485	0.95 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.05 373

LL-Strereo2	0.36 146	0.47 427	1.08 195	0.09 337	0.03 324	1.12 179	0.07 354	1.66 136	0.93 314	0.43 227	0.02 100	0.51 256	0.08 215	0.23 128	0.29 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 434	0.04 282	0.04 351

G-Net	3.49 535	0.47 427	4.03 504	1.61 564	1.91 565	10.78 572	1.92 538	3.06 269	1.26 381	8.59 565	12.06 559	6.13 538	7.82 572	4.78 411	4.77 529	0.08 536	0.12 540	0.07 536	0.15 495	0.16 449	0.11 463

PSMNet-RUCA	0.66 254	0.48 430	1.68 327	0.01 36	0.02 299	2.02 445	0.25 438	3.93 406	1.50 434	0.37 219	1.38 416	0.11 173	0.12 256	0.64 228	0.31 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 512	0.00 1

LoS_RVC	0.19 46	0.48 430	0.51 77	0.12 361	0.10 411	1.01 97	0.01 135	0.81 75	0.19 32	0.07 84	0.02 100	0.06 126	0.05 152	0.31 167	0.05 36	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.04 351

IIG-Stereo	1.30 422	0.48 430	1.04 186	2.41 569	0.05 358	1.61 404	0.14 399	2.59 215	0.68 198	2.97 497	2.28 470	3.08 466	0.57 383	7.41 545	0.65 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

raft+_RVC	0.42 167	0.48 430	1.11 202	0.51 499	0.17 453	1.16 204	0.04 294	2.25 182	0.59 97	0.12 145	0.42 289	0.08 153	0.15 274	0.60 222	0.28 282	0.00 1	0.09 519	0.00 1	0.00 1	0.06 330	0.19 515

WCMA_ROB	4.54 554	0.48 430	3.19 466	0.49 492	0.63 544	5.38 540	2.57 553	4.70 477	3.77 536	14.17 584	19.02 578	15.47 573	9.03 576	6.73 510	4.85 531	0.01 486	0.05 484	0.01 497	0.01 399	0.08 360	0.16 497

CroCo-Stereo Lap2	0.33 128	0.49 435	1.18 227	0.02 130	0.00 1	0.33 16	0.00 1	3.08 274	0.61 119	0.02 21	0.01 1	0.04 78	0.08 215	0.45 202	0.15 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 345	0.02 252

TDLM	1.08 377	0.49 435	1.43 279	0.27 445	0.00 1	1.56 384	2.12 541	3.10 277	1.75 463	1.36 375	0.93 378	1.06 334	0.49 372	6.21 476	0.70 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.02 252

SPS-STEREO	3.08 525	0.49 435	2.49 425	0.21 417	0.24 484	3.67 509	1.24 527	5.80 541	2.43 512	10.68 571	8.00 544	9.48 560	3.59 534	8.11 555	5.08 534	0.01 486	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.11 463
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_5	0.74 273	0.50 438	1.55 297	0.44 479	0.25 489	1.45 349	0.01 135	4.16 424	0.78 276	0.79 277	0.17 222	0.42 241	0.64 399	3.06 324	0.18 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.21 523

UDGNet	0.35 142	0.50 438	1.14 212	0.02 130	0.00 1	1.12 179	0.02 213	0.70 61	1.57 447	0.31 194	0.05 163	0.06 126	0.02 54	1.45 279	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.60 232	0.50 438	1.01 166	0.50 495	0.04 344	0.94 85	0.08 361	3.01 261	0.65 167	0.22 186	0.09 186	3.41 483	0.27 322	0.53 213	0.37 329	0.00 1	0.03 451	0.00 1	0.01 399	0.40 542	0.03 321

DeepPruner_ROB	0.86 318	0.50 438	1.80 344	0.01 36	0.00 1	1.57 385	0.17 410	3.48 348	0.42 84	3.31 508	0.02 100	2.09 405	0.17 283	3.01 322	0.61 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 417	0.01 126

cf-r	0.98 351	0.51 442	2.04 376	0.25 432	0.01 206	1.40 323	0.03 266	4.47 459	1.65 456	0.95 300	0.58 316	2.63 435	0.24 311	4.19 373	0.58 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 330	0.04 351

DispNO	1.25 417	0.52 443	3.40 479	0.11 358	0.05 358	1.45 349	0.01 135	3.73 380	1.68 458	1.34 364	1.59 421	3.15 472	1.12 441	5.56 452	1.14 435	0.00 1	0.02 420	0.03 527	0.12 492	0.05 310	0.03 321

MyStereo8	0.85 314	0.52 443	3.20 468	0.20 416	0.00 1	1.47 358	0.01 135	3.53 356	1.91 477	1.34 364	0.65 336	1.22 345	0.31 331	0.57 218	1.38 452	0.00 1	0.14 549	0.00 1	0.06 462	0.09 383	0.30 535

RAFT_CTSACE	0.68 263	0.52 443	1.74 335	0.50 495	0.05 358	1.16 204	0.00 1	2.68 225	0.66 178	0.68 258	1.60 422	1.76 382	0.80 420	0.94 249	0.13 167	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.00 1	0.27 512	0.00 1

CSP-Net	1.01 360	0.52 443	0.92 142	0.01 36	0.00 1	2.83 485	0.05 317	4.99 499	0.69 214	0.91 295	0.85 370	1.82 389	0.23 308	6.04 469	0.29 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 399	0.01 126

ETE_ROB	1.16 405	0.52 443	1.71 332	0.01 36	0.02 299	1.79 434	0.22 431	4.10 420	1.32 399	4.68 537	1.18 402	2.81 446	0.08 215	3.56 341	1.12 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.06 408

AASNet	0.86 318	0.53 448	1.96 360	0.04 230	0.00 1	1.70 426	0.05 317	5.13 508	1.84 468	0.93 298	1.88 440	0.96 322	0.19 293	0.67 231	0.91 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 512	0.09 447

MLCV	1.01 360	0.53 448	2.17 387	0.03 194	0.00 1	1.60 400	0.03 266	2.90 244	1.30 395	2.60 482	1.85 439	1.00 328	0.40 356	4.88 416	0.74 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 345	0.01 126

G2L-ROB	0.91 339	0.54 450	1.97 362	0.01 36	0.00 1	1.45 349	0.00 1	3.38 328	1.31 397	1.36 375	0.07 175	3.25 481	0.01 19	4.39 387	0.38 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 383	0.01 126

coex_refinement	1.13 397	0.54 450	1.58 307	0.12 361	0.02 299	1.51 369	0.06 343	4.01 411	1.51 436	2.61 483	0.66 338	4.40 509	0.48 371	3.67 343	1.30 447	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.03 321

OMP-Stereo	1.20 411	0.54 450	0.96 154	2.39 568	0.29 510	1.58 389	0.33 473	2.01 167	0.68 198	2.68 486	1.16 398	3.10 468	0.18 287	7.40 544	0.56 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 345	0.01 126

G2L-Stereo	1.04 366	0.55 453	2.62 435	0.02 130	0.11 418	1.41 328	0.02 213	3.45 342	0.99 325	1.37 377	0.14 204	3.10 468	0.24 311	5.96 466	0.66 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 475	0.04 351

TestStereo	0.61 235	0.55 453	1.84 348	0.00 1	0.00 1	0.94 85	0.00 1	1.65 132	0.23 52	0.12 145	0.03 140	0.08 153	0.06 182	6.59 498	0.08 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	1.76 484	0.55 453	2.59 434	0.22 421	0.60 543	1.70 426	0.98 519	4.31 443	1.99 485	3.12 502	5.04 523	4.41 511	2.96 519	4.72 409	1.90 474	0.01 486	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.14 430	0.01 126

Nwc_Net	1.94 495	0.55 453	3.79 496	0.07 309	0.08 393	2.73 478	0.04 294	6.75 563	1.11 352	2.03 441	7.92 542	4.82 523	2.11 497	4.78 411	2.01 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 310	0.01 126

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 366	0.55 453	2.52 427	0.56 506	1.00 551	1.37 312	0.00 1	3.43 339	1.35 403	2.24 455	0.35 272	2.18 417	0.58 385	4.28 376	0.34 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iRaft-Stereo_5w	1.08 377	0.56 458	2.70 440	0.02 130	0.02 299	1.20 232	0.01 135	3.18 296	0.63 145	0.14 158	2.00 449	1.62 371	1.54 467	6.69 507	1.01 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 494	0.01 126

NCC-stereo	1.67 473	0.56 458	3.10 461	0.08 324	0.22 475	2.24 457	0.13 395	5.05 504	1.42 416	2.27 463	2.72 482	4.29 506	3.53 532	5.76 460	2.01 483	0.04 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 252

Abc-Net	1.67 473	0.56 458	3.10 461	0.08 324	0.22 475	2.24 457	0.13 395	5.05 504	1.42 416	2.27 463	2.72 482	4.29 506	3.53 532	5.76 460	2.01 483	0.04 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 252
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TCMNet	1.49 447	0.57 461	5.20 536	0.13 369	1.39 559	1.81 436	0.17 410	4.03 414	1.26 381	1.72 410	2.98 489	1.95 396	0.46 367	5.01 421	2.55 502	0.00 1	0.06 493	0.06 535	0.00 1	0.37 539	0.16 497

raft_robust	0.98 351	0.57 461	1.21 238	0.06 280	0.17 453	1.36 307	0.02 213	3.46 345	2.18 500	0.33 198	0.01 1	1.54 361	1.42 459	6.77 513	0.15 188	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.18 517	0.11 409	0.09 447

z-ln-s-r	1.57 458	0.58 463	5.36 540	0.19 414	0.01 206	1.62 410	0.06 343	3.52 353	1.56 445	1.06 330	0.71 356	1.69 378	0.24 311	5.49 446	9.29 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 409	0.01 126

HITNet	0.80 298	0.58 463	2.14 385	0.69 522	0.00 1	1.35 305	0.02 213	4.50 461	1.15 363	1.76 416	0.16 215	0.60 265	0.30 327	1.13 259	1.64 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 330	0.00 1
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
NaN_ROB	2.02 500	0.58 463	2.65 437	0.29 449	0.28 508	3.19 491	5.19 580	3.84 396	2.55 518	5.31 544	1.73 432	2.30 423	1.96 493	6.78 514	3.09 512	0.01 486	0.06 493	0.03 527	0.10 483	0.10 399	0.37 545

PA-Net	1.31 426	0.59 466	3.65 489	0.06 280	0.15 442	1.44 343	0.54 496	4.08 417	2.71 521	0.78 275	1.16 398	2.32 426	0.64 399	5.96 466	1.92 477	0.01 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.06 408
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.33 428	0.59 466	1.74 335	0.02 130	0.06 371	3.25 494	0.50 495	3.45 342	1.39 408	3.70 518	0.59 327	4.59 517	0.25 316	3.58 342	2.79 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.02 252

G2L-Stereo_test	0.97 348	0.60 468	1.95 356	0.21 417	0.01 206	1.63 414	0.10 381	3.19 301	1.01 328	1.98 434	0.11 198	3.22 478	0.51 374	4.38 386	0.27 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 466	0.02 252

4D-IteraStereo	0.35 142	0.60 468	1.93 351	0.02 130	0.09 401	1.03 100	0.07 354	1.25 95	0.34 74	0.02 21	0.03 140	0.84 308	0.10 234	0.31 167	0.35 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 310	0.07 428

GMStereo	0.25 98	0.60 468	1.28 249	0.01 36	0.00 1	0.48 44	0.00 1	0.74 67	1.24 379	0.16 166	0.03 140	0.07 144	0.09 226	0.22 125	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
DPSNet	3.38 534	0.60 468	9.55 569	0.61 513	0.46 532	5.10 537	1.44 531	11.17 580	3.92 539	2.57 480	0.88 373	5.90 536	9.68 580	7.63 549	7.25 551	0.08 536	0.16 555	0.01 497	0.07 469	0.34 532	0.17 504

CBFPSM	1.39 436	0.61 472	4.29 515	0.01 36	0.01 206	3.64 508	0.03 266	3.39 331	0.80 287	0.64 254	0.21 243	6.18 539	3.70 537	2.38 302	1.82 468	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.01 126

iinet-f	1.68 477	0.61 472	11.37 575	0.29 449	0.03 324	4.39 525	0.04 294	3.18 296	1.10 350	1.16 343	0.58 316	2.96 459	2.76 513	2.13 298	2.46 497	0.00 1	0.02 420	0.02 522	0.00 1	0.46 548	0.01 126

dad	0.88 329	0.62 474	2.26 404	0.06 280	0.01 206	1.24 257	0.00 1	0.98 82	2.17 498	1.29 359	0.35 272	0.37 232	0.04 131	5.80 463	1.06 430	0.01 486	0.00 1	1.13 572	0.11 487	0.05 310	0.00 1

RALAANet	0.54 222	0.62 474	1.41 275	0.01 36	0.01 206	0.92 81	0.02 213	2.39 190	1.87 474	1.13 338	0.38 281	0.15 192	0.30 327	1.00 253	0.38 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 446	0.14 430	0.01 126

CFNet	1.08 377	0.62 474	2.26 404	0.26 439	0.03 324	1.40 323	0.04 294	4.45 458	2.09 489	0.48 236	0.69 349	1.31 350	0.24 311	6.63 502	0.83 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 457	0.04 351

NCCL2	1.30 422	0.63 477	2.31 410	0.02 130	0.03 324	1.57 385	3.41 559	3.91 405	1.39 408	3.14 503	0.34 269	3.90 496	0.30 327	3.75 350	1.19 438	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.00 1	0.03 241	0.05 373

GCST	0.81 300	0.64 478	1.41 275	0.44 479	0.01 206	0.91 74	0.08 361	3.75 381	1.04 334	0.12 145	0.44 297	0.27 218	0.35 343	5.12 427	0.38 332	1.19 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.05 373

DMCA-RVC	0.90 337	0.64 478	3.30 474	0.03 194	0.04 344	1.30 287	0.06 343	2.65 219	0.73 243	3.21 505	0.09 186	0.99 327	0.66 406	3.14 325	0.99 427	0.01 486	0.04 469	0.02 522	0.01 399	0.07 345	0.01 126

CC-Net-ROB	1.86 489	0.64 478	2.55 430	1.42 562	0.19 464	3.38 501	0.04 294	4.41 454	2.45 513	0.90 292	1.31 412	0.98 326	0.18 287	6.60 499	0.53 376	1.14 571	1.60 586	7.16 583	0.00 1	1.33 565	0.32 540

LE_ROB	12.79 590	0.64 478	10.26 572	2.13 566	1.29 557	7.25 557	5.81 585	9.09 574	49.27 611	57.55 611	24.58 594	23.68 589	31.13 606	9.00 562	23.57 604	0.04 519	0.06 493	0.13 551	0.20 526	0.08 360	0.11 463

Consistency-Raft	1.36 432	0.65 482	4.81 531	0.33 460	0.32 521	1.62 410	0.11 384	3.65 373	3.80 537	0.33 198	6.12 532	0.86 309	2.14 498	0.94 249	1.25 442	0.02 508	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.24 497	0.01 126

AF-Net	2.17 505	0.65 482	3.53 485	0.00 1	0.09 401	2.02 445	0.48 488	6.44 554	1.70 460	3.36 509	10.22 553	4.95 526	2.81 515	4.34 380	2.66 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 423	0.01 126

ADCRef	2.29 509	0.65 482	5.67 546	0.10 348	0.09 401	4.81 533	0.76 510	4.75 483	1.37 405	2.88 491	1.67 426	1.62 371	2.30 501	3.77 354	14.93 582	0.02 508	0.00 1	0.01 497	0.10 483	0.20 486	0.11 463

dd	0.34 132	0.67 485	1.55 297	0.04 230	0.01 206	1.22 241	0.03 266	0.84 77	1.16 365	0.18 178	0.05 163	0.12 178	0.05 152	0.29 160	0.44 349	0.02 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 310	0.00 1

RGC	1.86 489	0.67 485	3.45 483	0.07 309	0.26 492	3.29 496	0.11 384	4.78 487	1.46 424	3.26 507	4.51 516	5.14 529	2.68 512	5.46 444	1.94 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.09 447

YMNet	1.62 462	0.68 487	3.67 490	0.14 384	0.30 512	4.52 528	0.21 425	3.52 353	1.23 374	2.94 494	4.94 519	4.18 503	0.38 350	2.85 317	2.12 489	0.05 525	0.13 545	0.08 539	0.01 399	0.44 545	0.09 447

YMNet_1	1.62 462	0.68 487	3.67 490	0.14 384	0.30 512	4.52 528	0.21 425	3.52 353	1.23 374	2.94 494	4.94 519	4.18 503	0.38 350	2.85 317	2.12 489	0.05 525	0.13 545	0.08 539	0.01 399	0.44 545	0.09 447

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 453	0.68 487	4.62 527	0.01 36	0.00 1	5.13 538	0.30 465	4.64 474	1.23 374	2.39 474	0.59 327	2.12 408	2.00 495	4.94 418	2.19 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

pmcnn	3.61 537	0.68 487	5.38 541	0.61 513	1.46 560	2.75 482	1.26 528	5.04 503	1.57 447	8.77 566	11.67 557	18.69 581	2.38 505	6.03 468	5.61 538	0.00 1	0.07 503	0.00 1	0.00 1	0.21 488	0.07 428

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 458	0.69 491	7.27 560	0.30 451	0.44 529	0.87 69	0.02 213	6.19 550	0.84 299	0.45 231	6.17 533	4.35 508	1.17 442	1.32 270	0.48 365	0.00 1	0.09 519	0.00 1	0.34 568	0.26 507	0.12 474

LMCR-Stereo	1.10 389	0.69 491	1.95 356	0.50 495	0.01 206	2.73 478	0.09 373	6.20 552	0.64 158	2.37 471	1.76 434	0.13 183	1.59 475	2.94 319	0.23 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 417	0.00 1

GwcNet-RSSM	1.02 362	0.69 491	2.70 440	0.22 421	0.02 299	1.42 336	0.05 317	4.02 412	1.01 328	0.90 292	0.42 289	2.89 454	0.26 319	4.43 390	1.17 436	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.00 1	0.13 423	0.05 373

PSMNet_ROB	1.09 385	0.69 491	2.92 449	0.03 194	0.07 383	1.68 422	0.16 407	3.44 341	1.30 395	0.96 302	0.32 261	2.81 446	0.63 395	4.23 374	2.48 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.04 351

111	0.79 294	0.70 495	2.21 390	0.01 36	0.01 206	1.19 219	0.16 407	3.78 386	1.98 483	1.22 355	0.91 376	2.01 398	0.32 336	0.32 173	0.64 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.17 504

aanetorigin	2.87 519	0.73 496	8.74 567	0.23 427	0.23 480	1.61 404	2.07 539	1.76 147	1.10 350	14.21 585	10.25 554	2.93 456	3.38 530	4.98 420	4.06 520	0.10 540	0.05 484	0.09 542	0.11 487	0.57 557	0.15 494

HBP-ISP	1.45 441	0.75 497	3.02 456	0.30 451	0.10 411	4.28 522	1.49 532	4.68 476	1.29 392	3.43 514	0.78 361	0.93 318	1.01 432	6.48 495	0.36 328	0.04 519	0.02 420	0.00 1	0.00 1	0.05 310	0.03 321

StereoDRNet	1.48 445	0.75 497	4.58 526	0.05 259	0.10 411	2.49 468	1.10 523	4.62 470	1.47 426	3.38 513	0.62 334	2.29 421	0.65 404	4.52 399	2.89 508	0.00 1	0.03 451	0.00 1	0.01 399	0.05 310	0.07 428

CSAN	2.70 517	0.75 497	3.41 480	0.18 406	0.12 422	4.18 519	4.05 565	4.11 421	4.36 542	6.03 548	6.24 534	4.60 518	4.74 549	7.29 542	3.43 516	0.02 508	0.03 451	0.01 497	0.02 425	0.18 466	0.22 526

MeshStereo	5.78 562	0.75 497	3.04 457	0.25 432	0.14 434	7.88 563	2.09 540	9.64 575	5.18 552	20.48 596	19.06 579	22.80 586	9.54 579	9.64 568	4.88 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 523	0.03 321
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
iResNet_ROB	1.05 374	0.76 501	2.06 378	0.07 309	0.00 1	1.35 305	0.03 266	6.80 564	2.57 519	0.79 277	1.20 403	0.94 321	0.12 256	3.81 355	0.41 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.01 126

ELAS	8.05 573	0.76 501	4.02 503	0.95 542	1.02 552	14.85 582	6.99 594	12.80 582	11.73 573	22.43 601	27.75 598	17.88 579	15.19 591	10.96 578	11.31 571	0.22 552	0.56 576	0.23 558	0.22 534	0.50 554	0.71 556
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet_4x	0.97 348	0.77 503	3.36 477	0.46 485	0.01 206	1.32 293	0.09 373	4.57 468	1.26 381	1.88 426	0.22 247	1.09 338	0.42 358	1.79 290	2.09 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.06 408

ACRE	0.75 279	0.78 504	2.72 444	0.13 369	0.02 299	1.40 323	0.26 442	3.20 304	0.82 293	1.84 423	2.46 474	0.19 204	0.10 234	0.52 210	0.26 268	0.00 1	0.04 469	0.01 497	0.05 452	0.19 475	0.05 373

PDISCO_ROB	2.21 506	0.78 504	3.43 481	0.96 543	2.04 569	7.04 554	0.09 373	7.36 569	5.72 555	1.21 354	1.67 426	3.16 473	1.28 452	7.52 547	1.37 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 532	0.13 484

TRStereo	0.59 231	0.79 506	1.59 311	0.56 506	0.01 206	1.19 219	0.03 266	4.74 480	0.60 108	0.17 175	0.01 1	0.62 269	0.44 360	0.57 218	0.07 96	0.00 1	0.04 469	0.00 1	0.24 541	0.01 74	0.14 491

AIO-test2	0.76 283	0.80 507	1.47 284	0.12 361	0.15 442	1.22 241	0.01 135	3.17 294	0.73 243	0.36 218	1.50 419	0.16 197	0.05 152	2.37 301	0.16 198	2.85 576	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.04 282	0.07 428

DGSMNet	2.23 507	0.80 507	6.10 552	0.96 543	1.73 564	3.22 493	4.12 566	5.30 518	1.11 352	1.19 347	2.48 477	3.18 474	0.65 404	4.57 405	1.33 448	1.11 570	1.37 584	1.55 573	1.26 590	1.37 566	1.28 568

SGM-ForestM	12.56 589	0.80 507	4.31 518	1.07 550	0.41 527	21.56 594	8.57 597	17.42 589	19.67 587	29.93 603	28.49 602	45.83 607	27.22 603	26.05 601	18.40 593	0.14 546	0.25 563	0.18 554	0.28 554	0.18 466	0.42 549

ELAS_RVC	7.69 571	0.80 507	4.90 532	1.06 549	1.02 552	10.00 570	9.43 599	9.75 576	14.69 579	21.83 599	20.27 584	17.88 579	16.41 594	13.01 585	10.44 569	0.22 552	0.55 575	0.28 561	0.19 521	0.35 535	0.65 554
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CIPLG	0.75 279	0.81 511	2.38 415	0.13 369	0.03 324	1.41 328	0.27 446	3.19 301	0.84 299	1.98 434	2.56 479	0.19 204	0.10 234	0.54 215	0.26 268	0.00 1	0.05 484	0.01 497	0.05 452	0.19 475	0.05 373

GwcNet	1.67 473	0.81 511	5.52 542	0.23 427	1.21 556	4.21 520	0.62 503	3.71 377	1.57 447	1.01 318	1.65 425	3.99 499	0.52 375	5.46 444	2.30 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.35 535	0.13 484

ADCL	3.30 530	0.81 511	6.76 559	0.25 432	0.25 489	6.93 552	4.65 574	4.79 488	2.62 520	4.61 536	3.36 499	5.22 531	4.55 547	5.54 451	14.91 581	0.05 525	0.01 341	0.11 548	0.13 494	0.28 521	0.10 455

ARAFT	1.12 395	0.82 514	4.11 509	0.04 230	0.00 1	1.64 415	0.03 266	4.85 491	1.69 459	2.78 489	0.57 314	0.47 248	0.11 244	4.81 413	0.24 252	0.00 1	0.03 451	0.00 1	0.00 1	0.24 497	0.05 373

ADCPNet	3.63 539	0.82 514	13.20 580	0.08 324	0.43 528	7.02 553	2.23 545	4.77 485	2.41 510	4.31 531	1.96 446	7.57 551	5.16 554	6.45 494	13.80 579	0.02 508	0.75 578	0.04 530	0.90 586	0.16 449	0.53 550

Wz-Net-LNSev	1.30 422	0.85 516	6.26 555	0.02 130	0.03 324	4.02 515	0.13 395	4.21 429	1.12 357	0.77 272	0.10 191	3.60 488	1.11 438	2.68 312	1.12 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 252

MANE	14.02 594	0.85 516	3.53 485	2.13 566	3.75 576	18.44 587	6.14 586	22.67 604	27.90 595	33.01 605	41.08 608	41.26 606	30.90 605	23.39 597	17.99 591	0.47 563	0.76 579	0.91 571	4.04 598	0.17 457	1.00 565

DeepPrunerF	2.50 512	0.87 518	14.90 582	0.17 400	0.31 518	1.41 328	0.29 457	5.62 535	9.97 571	1.02 319	0.43 294	2.01 398	1.65 477	6.85 517	3.99 519	0.00 1	0.01 341	0.07 536	0.10 483	0.24 497	0.12 474

IPLGR_C	0.75 279	0.88 519	2.58 432	0.13 369	0.02 299	1.40 323	0.27 446	3.19 301	0.84 299	1.92 428	2.46 474	0.18 203	0.11 244	0.49 208	0.26 268	0.00 1	0.05 484	0.01 497	0.05 452	0.19 475	0.06 408

AANet_RVC	1.66 469	0.88 519	3.52 484	0.06 280	0.00 1	1.22 241	0.00 1	3.25 308	2.51 515	2.21 453	4.49 515	3.65 491	0.20 299	7.10 537	3.42 515	0.50 564	0.04 469	0.00 1	0.00 1	0.08 360	0.05 373

SANet	4.63 555	0.89 521	5.34 539	0.30 451	0.09 401	7.43 558	3.75 563	6.53 556	16.16 583	6.79 553	13.29 561	12.44 566	7.74 570	7.38 543	4.11 521	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.10 399	0.31 539

DN-CSS_ROB	0.77 285	0.90 522	2.01 368	0.85 535	0.00 1	1.47 358	0.01 135	2.92 246	0.93 314	0.12 145	0.53 311	0.44 243	0.16 279	4.33 379	0.35 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 528	0.01 126

SDNR	3.31 532	0.91 523	6.28 556	0.44 479	0.02 299	26.11 601	0.01 135	3.81 394	1.62 454	2.82 490	11.06 556	2.93 456	0.60 386	7.95 553	1.52 453	0.01 486	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.06 330	0.12 474

FADNet	1.20 411	0.93 524	4.51 523	0.03 194	0.06 371	2.56 471	0.16 407	4.02 412	1.42 416	0.32 196	0.06 168	1.66 376	1.07 435	5.56 452	0.87 416	0.19 551	0.02 420	0.01 497	0.01 399	0.50 554	0.03 321

GANetREF_RVC	1.10 389	0.95 525	2.98 452	0.06 280	0.00 1	2.23 456	0.18 415	3.95 408	2.53 517	0.56 243	0.32 261	1.89 391	0.66 406	5.03 422	0.51 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 310	0.04 351
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
LL-Strereo	1.93 493	0.97 526	3.83 499	0.55 504	2.19 570	1.49 365	0.05 317	4.09 419	1.00 327	2.59 481	2.77 484	5.17 530	5.63 563	7.19 539	0.63 397	0.00 1	0.10 528	0.00 1	0.00 1	0.25 504	0.20 521

ADCP+	2.87 519	0.98 527	8.75 568	0.07 309	0.16 449	5.93 547	2.90 556	4.00 410	1.84 468	1.52 391	0.27 255	3.81 495	3.22 527	6.05 470	17.38 589	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 430	0.30 535

MFMNet_re	2.02 500	0.98 527	4.27 514	2.74 572	0.88 548	1.47 358	0.15 402	4.21 429	3.18 528	6.63 552	6.93 538	1.87 390	3.63 535	2.13 298	0.99 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 494	0.05 373

PVD	5.81 563	0.99 529	5.56 544	0.72 524	0.51 536	6.72 551	0.18 415	9.90 577	23.69 589	11.45 575	19.26 581	8.18 553	9.46 578	9.24 563	9.49 566	0.02 508	0.16 555	0.00 1	0.08 474	0.18 466	0.40 548

FADNet-RVC-Resample	1.08 377	1.00 530	5.32 538	0.10 348	0.14 434	1.53 377	0.25 438	3.62 367	1.18 367	0.51 241	0.19 236	1.04 331	0.28 323	5.20 430	0.44 349	0.10 540	0.16 555	0.09 542	0.06 462	0.24 497	0.21 523

PWC_ROB	2.90 521	1.01 531	6.12 553	0.53 501	0.57 542	1.30 287	0.40 480	3.85 398	4.42 545	7.37 557	15.40 567	3.03 464	1.55 468	6.31 482	5.74 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 548	0.05 373

SHD	3.01 523	1.02 532	5.52 542	0.45 484	0.39 526	4.12 517	0.17 410	6.68 559	12.04 574	7.20 556	3.36 499	4.40 509	2.58 510	4.69 407	7.17 550	0.01 486	0.04 469	0.00 1	0.03 434	0.22 491	0.17 504

w-ln-seven-2	1.97 497	1.04 533	11.90 576	0.15 389	0.06 371	1.38 318	0.48 488	3.80 390	2.17 498	2.73 487	1.06 388	2.29 421	1.69 480	6.32 483	4.15 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.17 457	0.04 351

PASM	1.58 460	1.05 534	7.51 561	0.56 506	0.09 401	1.37 312	0.28 454	2.85 240	1.44 421	3.91 525	0.44 297	3.02 462	0.64 399	6.38 488	1.59 457	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.03 434	0.26 507	0.15 494

FADNet_RVC	1.15 403	1.06 535	4.34 519	0.02 130	0.06 371	2.77 483	0.04 294	3.50 349	0.80 287	0.35 210	0.32 261	0.65 276	0.09 226	5.20 430	1.56 454	0.24 557	0.34 570	0.11 548	0.33 566	0.65 561	0.60 551

FADNet-RVC	1.10 389	1.07 536	4.79 530	0.03 194	0.00 1	1.60 400	0.08 361	3.77 384	1.70 460	0.35 210	0.07 175	0.61 266	0.66 406	5.32 438	1.11 431	0.01 486	0.08 515	0.00 1	0.00 1	0.48 552	0.18 510

SAMSARA	3.32 533	1.07 536	6.25 554	0.86 539	0.31 518	7.55 560	3.87 564	5.26 517	4.20 541	7.43 558	3.35 498	10.04 562	3.83 539	6.98 531	4.83 530	0.00 1	0.14 549	0.00 1	0.05 452	0.17 457	0.22 526

iResNetv2_ROB	1.08 377	1.12 538	4.68 529	1.09 551	0.00 1	1.38 318	0.05 317	3.83 395	1.11 352	0.80 279	1.15 396	1.02 330	0.12 256	4.52 399	0.45 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 529	0.03 321

RAFT + AFF	1.63 465	1.13 539	2.62 435	0.04 230	0.80 547	2.29 460	1.03 520	5.54 531	2.06 488	1.77 417	1.81 438	1.22 345	3.65 536	6.23 478	1.57 456	0.01 486	0.35 571	0.00 1	0.01 399	0.33 529	0.12 474

Syn2CoEx	1.66 469	1.17 540	4.29 515	0.04 230	0.00 1	1.44 343	0.56 497	5.33 520	1.98 483	2.01 440	2.12 460	2.08 403	2.81 515	6.55 497	2.42 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 529	0.06 408

EDNetEfficient	6.54 568	1.17 540	33.15 595	0.66 519	1.96 566	2.07 447	3.72 562	2.80 235	14.85 580	20.02 595	9.69 551	6.59 545	10.19 581	7.19 539	15.49 584	0.03 516	0.10 528	0.01 497	0.20 526	0.62 560	0.29 534

Wz-Net-MNSev	1.85 488	1.19 542	5.61 545	0.01 36	0.00 1	4.74 532	2.16 543	4.93 496	1.48 430	3.77 520	1.24 407	1.77 384	2.56 508	4.94 418	2.61 504	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.07 345	0.01 126

XQC	2.57 514	1.20 543	6.33 557	0.18 406	0.01 206	3.84 512	0.33 473	5.24 511	3.83 538	4.43 532	1.94 444	4.58 516	3.19 525	7.19 539	8.67 558	0.00 1	0.03 451	0.00 1	0.03 434	0.27 512	0.19 515

RTSC	2.66 515	1.24 544	6.04 551	0.18 406	0.02 299	4.40 526	0.08 361	4.29 441	4.98 550	6.00 547	3.15 494	2.97 460	1.56 469	6.71 509	10.89 570	0.00 1	0.07 503	0.00 1	0.05 452	0.40 542	0.24 530

SQANet	2.28 508	1.25 545	2.39 416	4.17 576	2.91 572	2.60 473	0.24 437	4.17 426	0.83 296	2.42 475	0.57 314	1.59 365	0.88 425	3.30 328	0.68 403	7.35 585	0.12 540	0.47 564	0.02 425	6.56 577	3.00 580

otaku	3.17 526	1.32 546	2.49 425	6.07 578	3.26 574	4.62 530	2.15 542	5.35 521	1.34 402	2.00 436	2.54 478	3.50 487	1.49 461	3.68 344	1.11 431	7.89 587	0.23 562	1.88 577	0.03 434	7.74 581	4.78 585

Ntro	3.24 527	1.34 547	2.83 446	7.27 580	4.43 578	6.22 549	0.74 509	4.73 479	1.48 430	0.39 222	1.77 436	2.70 441	1.28 452	4.59 406	1.25 442	8.06 588	0.28 567	2.12 580	0.05 452	8.11 582	5.16 586

ADCMid	3.95 546	1.34 547	10.91 574	0.18 406	0.38 525	5.02 536	1.27 529	4.87 492	2.94 525	11.15 573	3.60 504	6.76 546	5.21 557	6.40 493	16.96 586	0.12 543	0.08 515	0.55 568	0.46 572	0.53 556	0.19 515

SGM+DAISY	4.39 552	1.34 547	5.18 535	1.01 546	0.88 548	5.61 543	2.86 555	4.88 493	3.53 531	13.29 581	13.95 563	12.66 567	7.55 569	7.98 554	5.39 537	0.23 556	0.18 558	0.15 552	0.24 541	0.29 523	0.64 553

PWCDC_ROB	3.06 524	1.38 550	3.81 497	0.14 384	0.00 1	3.14 489	0.02 213	4.40 453	12.35 575	1.08 333	23.69 592	2.01 398	2.01 496	3.87 360	2.43 496	0.24 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 559	0.08 441

w-ln-seven	2.97 522	1.40 551	12.49 579	0.25 432	0.14 434	7.22 556	0.48 488	5.24 511	4.82 549	4.96 540	2.13 462	4.00 500	1.33 455	5.95 465	8.81 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 443	0.02 252

DFGA-Net	0.91 339	1.43 552	2.72 444	0.06 280	0.16 449	1.16 204	0.00 1	2.26 183	0.77 272	1.02 319	1.17 400	0.25 213	0.04 131	5.17 428	1.71 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 512	0.02 252

StereoAnything_RVC	0.66 254	1.49 553	1.08 195	0.01 36	0.01 206	0.37 30	0.05 317	2.93 247	0.63 145	0.08 97	0.01 1	0.00 1	0.02 54	0.17 89	0.04 14	0.00 1	0.07 503	0.00 1	0.00 1	6.28 576	0.01 126

GASNet	1.43 439	1.53 554	4.54 525	0.31 455	0.02 299	1.49 365	0.20 423	3.86 401	1.95 480	0.75 267	1.37 415	2.11 406	1.57 472	5.82 464	2.60 503	0.00 1	0.05 484	0.00 1	0.00 1	0.43 544	0.10 455

MonStereo1	9.96 581	1.60 555	3.97 501	7.74 582	6.62 582	14.53 581	2.83 554	14.16 584	22.18 588	11.83 577	28.49 602	26.76 592	16.14 593	11.07 582	6.43 542	6.17 582	0.03 451	3.80 582	0.46 572	8.16 583	6.30 594

ACVNet-4b	5.67 561	1.65 556	4.43 521	9.46 587	7.11 586	8.72 567	1.68 536	6.61 557	5.76 556	0.27 191	6.49 536	11.67 564	2.43 507	8.40 557	1.56 454	9.06 592	2.34 591	10.49 592	0.02 425	9.22 589	5.98 589

LSM	7.38 570	1.68 557	22.24 590	3.99 575	40.72 607	3.54 507	4.79 578	4.74 480	6.65 561	10.25 570	13.51 562	4.49 514	3.81 538	6.91 526	5.31 536	0.00 1	0.04 469	0.00 1	0.00 1	0.26 507	14.60 605

WAO-6	11.09 584	1.69 558	3.21 469	7.54 581	7.10 585	16.34 583	6.63 592	20.12 594	38.64 605	9.67 569	19.28 582	27.53 593	10.97 584	12.43 584	11.57 573	4.26 577	2.35 592	10.54 593	0.02 425	7.59 579	4.29 583

WZ-Net	4.16 549	1.75 559	23.59 591	0.08 324	0.04 344	2.62 477	2.16 543	5.89 543	4.74 548	5.73 546	3.51 502	6.99 549	4.89 552	10.82 577	10.11 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 417	0.11 463

MFN_U_SF_RVC	3.76 541	1.77 560	9.85 570	0.84 532	0.27 498	9.50 568	0.49 492	8.07 571	3.41 530	4.81 538	3.28 497	9.40 559	3.49 531	7.76 552	8.31 557	0.41 561	0.54 574	0.52 566	0.80 583	0.89 562	0.84 559

SuperB	3.70 540	1.77 560	15.73 584	0.31 455	0.05 358	4.37 524	1.67 535	3.58 365	11.57 572	2.36 470	1.32 413	2.03 401	1.91 491	6.95 529	9.01 563	0.05 525	0.03 451	0.10 547	0.08 474	11.00 594	0.10 455

WAO-7	9.09 576	1.79 562	3.55 487	0.80 530	0.15 442	18.67 588	4.36 572	23.07 605	26.68 594	12.59 579	27.90 599	22.52 585	13.03 586	13.53 587	11.47 572	0.09 539	0.03 451	0.58 569	0.10 483	0.47 551	0.34 541

ACVNet_2	8.69 574	1.80 563	5.09 534	8.55 585	6.72 583	13.47 577	4.34 571	13.70 583	23.86 590	6.89 555	19.74 583	20.52 582	5.36 558	7.70 551	2.48 498	8.53 589	1.67 588	7.99 585	0.32 563	8.79 587	6.29 593

ACVNet_1	6.16 565	1.86 564	4.43 521	9.52 588	7.22 587	7.59 561	2.37 548	9.99 578	6.71 562	3.84 522	5.35 526	13.23 570	4.90 553	6.25 479	1.94 481	9.06 592	2.40 593	10.88 594	0.11 487	9.58 591	6.03 590

EDNetEfficientorigin	10.31 582	1.90 565	98.96 620	0.22 421	0.23 480	2.73 478	0.71 507	4.50 461	16.94 584	18.72 588	15.36 566	12.74 568	10.73 583	8.96 561	11.94 575	0.01 486	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.25 504	1.31 569

Dean	11.46 587	2.03 566	5.20 536	10.73 590	8.20 591	18.71 589	5.73 583	21.10 599	41.49 608	11.12 572	22.16 588	25.92 591	7.74 570	7.52 547	4.31 524	9.01 591	2.27 590	9.95 591	0.61 578	9.18 588	6.22 591

ADCS	5.09 559	2.15 567	16.58 586	0.34 466	0.07 383	5.91 546	4.26 568	6.73 562	6.99 564	9.44 568	6.09 531	6.57 544	5.17 556	9.54 567	21.38 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 537	0.23 529

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 560	2.33 568	8.42 565	0.33 460	0.27 498	24.60 600	8.84 598	5.50 528	9.75 570	3.82 521	8.16 546	8.53 555	1.82 485	9.44 565	5.18 535	1.02 569	1.65 587	0.33 562	0.47 574	1.06 564	0.90 561

LVE	11.10 585	2.36 569	3.34 476	9.94 589	8.13 590	21.22 593	7.75 596	16.47 588	32.55 600	8.55 564	23.64 591	23.22 588	7.93 573	10.98 580	6.65 545	9.45 594	2.55 599	11.08 595	0.58 577	9.35 590	6.28 592

z-mn7	4.12 548	2.40 570	8.71 566	0.13 369	0.00 1	8.56 566	0.49 492	3.85 398	13.78 578	3.36 509	17.56 572	4.60 518	0.95 430	10.97 579	6.77 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 430	0.06 408

Wz-Net-SNSev	2.53 513	2.49 571	10.66 573	0.39 475	0.01 206	2.73 478	0.40 480	5.02 502	1.50 434	2.15 447	2.12 460	6.48 542	1.11 438	9.47 566	5.84 540	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.21 488	0.06 408

AnyNet_C32	3.93 544	2.58 572	12.07 577	0.39 475	0.49 535	5.50 541	6.45 591	4.44 457	2.19 501	6.86 554	2.94 488	5.28 532	3.20 526	6.63 502	18.37 592	0.08 536	0.04 469	0.20 555	0.09 479	0.57 557	0.19 515

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 530	2.61 573	7.84 562	0.09 337	0.26 492	12.92 575	7.62 595	4.25 434	3.64 535	2.95 496	3.99 512	4.61 520	1.22 445	8.36 556	1.77 466	0.59 568	1.15 583	0.04 530	0.85 585	0.48 552	0.67 555

RTS	9.75 579	2.69 574	65.25 606	0.85 535	1.99 567	14.36 578	4.75 576	5.69 538	17.29 585	7.97 561	19.00 576	6.83 547	3.02 521	26.15 602	18.62 595	0.00 1	0.15 553	0.00 1	0.00 1	0.29 523	0.16 497

RTSA	9.75 579	2.69 574	65.25 606	0.85 535	1.99 567	14.36 578	4.75 576	5.69 538	17.29 585	7.97 561	19.00 576	6.83 547	3.02 521	26.15 602	18.62 595	0.00 1	0.15 553	0.00 1	0.00 1	0.29 523	0.16 497

IMH-64-1	9.55 577	2.76 576	2.44 419	11.17 591	9.13 592	12.03 573	5.45 581	18.33 590	15.78 581	6.59 550	18.69 574	16.95 577	6.20 564	10.63 575	8.06 554	9.46 595	2.46 594	15.42 599	1.61 591	10.89 592	6.88 595

IMH-64	9.55 577	2.76 576	2.44 419	11.17 591	9.13 592	12.03 573	5.45 581	18.33 590	15.78 581	6.59 550	18.69 574	16.95 577	6.20 564	10.63 575	8.06 554	9.46 595	2.46 594	15.42 599	1.61 591	10.89 592	6.88 595

zh-mn7	3.86 542	3.10 578	15.43 583	0.10 348	0.05 358	1.45 349	0.29 457	4.05 416	6.06 557	7.81 560	15.68 568	2.86 452	0.76 417	10.58 574	8.76 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 417	0.02 252

RainbowNet	4.74 556	3.21 579	3.07 459	9.34 586	6.01 579	4.89 535	3.60 561	7.09 566	4.39 544	1.63 405	3.01 490	4.72 521	2.96 519	5.53 448	1.19 438	8.95 590	2.12 589	8.48 586	0.19 521	8.75 584	5.73 587

zh-sn7	3.94 545	3.36 580	15.78 585	0.13 369	0.00 1	4.01 514	2.24 546	4.54 463	2.00 486	3.86 523	9.77 552	4.11 501	5.45 561	9.93 571	13.33 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 491	0.12 474

MSAF-DinoV2	4.41 553	3.43 581	8.07 564	1.16 554	0.06 371	3.21 492	0.59 501	6.94 565	4.44 546	2.00 436	0.83 368	16.58 576	5.59 562	13.48 586	17.17 588	0.06 533	0.04 469	0.09 542	0.76 580	1.94 570	1.78 574

IMH	11.11 586	3.50 582	2.56 431	11.25 593	9.13 592	14.49 580	5.10 579	20.68 598	26.30 593	8.28 563	23.85 593	20.63 583	9.19 577	12.39 583	7.96 552	9.50 597	2.50 596	15.28 598	1.66 593	11.07 595	6.96 597

WAO-8	13.93 592	3.75 583	4.23 512	7.74 582	6.54 580	22.81 596	2.39 550	22.66 602	45.98 609	18.88 591	35.42 605	33.21 598	16.91 595	16.55 592	12.78 576	5.01 579	0.81 580	9.89 589	0.77 581	8.77 586	3.61 581

Venus	13.93 592	3.75 583	4.23 512	7.74 582	6.54 580	22.81 596	2.39 550	22.66 602	45.98 609	18.88 591	35.42 605	33.21 598	16.91 595	16.55 592	12.78 576	5.01 579	0.81 580	9.89 589	0.77 581	8.76 585	3.61 581

AnyNet_C01	6.59 569	4.31 585	36.24 598	0.96 543	0.46 532	9.96 569	5.74 584	6.02 549	3.63 534	7.59 559	8.56 547	8.83 556	3.14 524	13.74 588	20.83 599	0.12 543	0.08 515	0.25 560	0.09 479	1.01 563	0.34 541

JetBlue	13.83 591	5.03 586	33.82 596	0.84 532	6.92 584	50.14 608	20.02 607	15.09 585	8.92 569	11.33 574	17.05 570	28.25 594	18.01 599	32.60 607	18.53 594	0.32 559	0.12 540	0.15 552	0.23 538	4.59 574	4.64 584

Wz-Net-TNSev	3.91 543	5.20 587	20.57 588	0.15 389	0.01 206	7.14 555	3.57 560	6.70 561	3.57 532	1.74 411	0.58 316	7.39 550	4.33 544	8.86 560	7.99 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 425	0.24 497	0.16 497

PWCK	8.72 575	5.37 588	16.61 587	5.74 577	0.12 422	19.88 590	11.41 601	11.31 581	13.42 577	14.07 582	12.84 560	13.20 569	8.05 574	15.44 589	10.25 568	5.95 581	0.22 561	2.09 579	0.05 452	7.50 578	0.92 562

coex-ft	12.01 588	5.60 589	80.23 610	0.15 389	0.15 442	1.88 439	0.73 508	2.66 220	30.12 597	49.31 610	16.59 569	15.97 575	14.42 590	6.79 515	14.50 580	0.05 525	0.08 515	0.01 497	0.05 452	0.37 539	0.61 552

TorneroNet-64	15.45 596	5.66 590	3.44 482	13.86 595	12.03 597	28.15 603	6.27 589	19.89 593	38.68 606	12.16 578	28.06 600	35.76 601	15.44 592	19.56 595	15.40 583	9.71 598	2.52 597	19.13 602	2.70 594	12.55 597	7.94 599

TorneroNet	16.10 597	5.74 591	4.12 510	13.88 596	11.97 596	26.89 602	6.85 593	21.13 600	38.32 604	14.15 583	33.36 604	33.52 600	17.49 597	18.89 594	19.64 597	9.77 599	2.53 598	19.43 603	3.35 595	13.21 598	7.86 598

KSHMR	14.27 595	6.95 592	5.79 548	15.08 598	12.84 598	17.44 584	10.61 600	18.88 592	30.94 598	18.81 590	22.21 589	28.54 595	8.85 575	15.56 590	9.24 564	10.34 602	3.60 603	21.61 605	4.68 601	14.48 599	8.94 600

BEATNet-Init1	17.91 599	7.45 593	36.82 599	1.88 565	1.38 558	37.29 606	14.71 604	21.90 601	24.20 591	38.07 606	36.59 607	50.41 608	32.00 607	29.42 605	21.83 602	0.33 560	0.39 572	0.47 564	0.54 576	1.50 568	1.07 566

UDG	2.86 518	8.81 594	1.57 306	2.60 570	0.89 550	2.39 465	0.11 384	3.42 337	1.02 331	2.18 451	3.64 506	5.04 528	1.60 476	4.17 372	2.09 487	1.21 573	0.04 469	7.69 584	3.67 597	4.10 573	0.93 564

UNDER WATER-64	20.03 602	10.28 595	31.50 594	20.05 601	13.64 599	32.81 605	23.45 608	16.01 586	33.44 601	22.01 600	17.25 571	40.58 605	32.20 608	24.50 599	22.36 603	10.06 600	2.70 601	18.37 601	4.24 599	14.84 600	10.24 604

DDUNet	3.28 529	10.54 596	2.29 409	3.50 573	3.31 575	4.21 520	0.21 425	3.77 384	1.03 332	2.54 479	3.17 496	3.20 475	0.21 305	3.89 361	0.69 404	1.94 574	0.05 484	9.87 588	3.53 596	5.03 575	2.55 579

UNDER WATER	19.61 601	12.37 597	31.14 593	20.44 602	14.31 600	28.63 604	18.15 606	16.43 587	34.24 602	20.82 597	19.14 580	38.83 602	30.09 604	24.31 598	20.97 600	10.09 601	2.68 600	19.51 604	4.70 602	15.52 601	9.93 602

MADNet+	10.71 583	14.57 598	70.07 608	0.58 509	0.47 534	19.89 591	4.20 567	11.05 579	6.87 563	3.03 500	5.99 530	9.01 557	6.35 566	31.95 606	28.31 605	0.22 552	0.26 566	0.01 497	0.04 446	0.46 548	0.87 560

ktn	19.15 600	18.52 599	6.39 558	22.64 604	17.26 603	24.47 598	12.11 602	24.52 606	34.74 603	18.75 589	27.70 596	32.54 596	17.85 598	15.71 591	16.67 585	22.09 606	3.64 604	28.95 608	10.91 606	17.40 603	10.22 603

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 483	19.48 600	12.37 578	0.06 280	0.00 1	0.47 43	0.05 317	0.46 31	0.31 69	0.13 153	0.03 140	0.03 57	0.00 1	0.07 23	0.41 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 462	0.07 345	0.92 562

DPSimNet_ROB	25.03 605	19.56 601	24.93 592	24.36 605	17.85 604	22.25 595	25.93 609	28.52 607	29.10 596	32.61 604	28.25 601	32.87 597	26.42 601	24.51 600	40.42 607	16.75 605	13.93 607	25.19 606	22.38 609	19.96 605	24.75 609

notaker	17.52 598	21.54 602	7.84 562	18.05 600	14.44 601	17.58 585	6.43 590	20.13 595	24.44 592	21.34 598	27.71 597	39.12 603	18.78 600	19.63 596	20.40 598	11.95 603	2.71 602	25.51 607	5.85 604	17.10 602	9.78 601

test_for_model	4.23 550	22.88 603	0.91 140	12.40 594	10.47 595	1.08 151	0.06 343	4.08 417	1.36 404	1.91 427	0.09 186	0.15 192	0.03 97	0.10 45	0.22 238	7.44 586	1.43 585	0.00 1	0.01 399	18.08 604	1.99 576

DispFullNet	7.91 572	23.96 604	13.67 581	14.71 597	7.88 589	4.83 534	0.04 294	5.01 501	2.89 523	8.86 567	4.96 521	6.11 537	10.72 582	10.18 573	3.51 517	2.44 575	0.33 569	15.15 597	4.65 600	12.33 596	5.95 588

HanzoNet	29.69 606	29.33 605	21.66 589	21.75 603	19.07 605	24.58 599	12.99 603	28.87 608	40.49 607	43.09 608	44.02 609	55.65 609	44.93 610	43.17 609	44.44 608	27.88 607	9.47 606	29.77 609	15.86 608	20.94 606	15.84 606

MADNet++	47.78 608	34.15 606	37.11 600	42.94 606	41.23 608	64.94 609	30.63 610	60.79 612	53.26 612	72.08 612	61.65 612	57.68 610	54.96 611	58.03 610	59.24 612	43.01 611	36.17 611	36.07 610	22.50 610	47.50 608	41.67 610

JetRed	34.54 607	39.28 607	62.16 604	15.62 599	26.51 606	69.20 610	40.79 611	31.43 609	32.41 599	46.06 609	44.55 610	40.19 604	26.50 602	38.43 608	56.06 611	12.76 604	37.49 612	13.23 596	9.38 605	29.52 607	19.34 607

DLNR_Zeroshot_test	23.05 603	49.79 608	87.94 611	97.52 624	94.73 619	1.18 215	0.00 1	20.60 596	0.14 9	0.02 21	0.02 100	0.02 19	0.02 54	4.35 382	0.10 148	32.22 609	0.04 469	0.00 1	0.27 550	72.00 615	0.06 408

DLNR-FE	23.09 604	49.81 609	87.98 612	97.51 623	95.30 621	1.18 215	0.00 1	20.61 597	0.14 9	0.02 21	0.02 100	0.02 19	0.02 54	4.34 380	0.10 148	32.12 608	0.04 469	0.00 1	0.28 554	72.27 616	0.06 408

RSGM-EC	80.84 616	55.04 610	42.42 601	74.68 613	80.19 614	84.60 612	87.59 613	88.17 616	89.98 616	86.62 617	95.72 618	81.57 614	74.73 613	73.44 613	69.93 613	92.23 618	97.38 618	85.31 617	90.67 618	84.14 618	82.34 618

acva	80.84 616	55.04 610	42.42 601	74.68 613	80.19 614	84.60 612	87.59 613	88.17 616	89.98 616	86.62 617	95.72 618	81.57 614	74.73 613	73.44 613	69.93 613	92.23 618	97.38 618	85.31 617	90.67 618	84.14 618	82.34 618

USTest	75.36 612	57.99 612	56.43 603	72.82 612	69.93 613	99.96 623	100.00 623	98.57 622	99.18 620	94.19 619	97.90 621	78.26 613	95.05 620	75.90 615	76.21 615	48.70 612	80.65 617	39.01 611	52.97 614	57.66 609	55.76 611

LRCNet_RVC	60.63 610	63.16 613	62.94 605	69.09 611	50.21 609	19.92 592	0.07 354	58.32 611	5.21 553	75.67 613	86.75 613	74.68 612	62.48 612	59.01 611	49.80 609	93.38 620	56.36 616	93.48 620	92.95 620	67.44 614	71.73 617

ASD4		67.10 614

TCMNet-wrong-test	55.95 609	78.75 615	71.85 609	90.95 615	89.50 616	78.08 611	71.33 612	38.19 610	12.35 575	40.71 607	51.28 611	59.53 611	35.38 609	64.04 612	52.16 610	38.10 610	6.00 605	47.22 613	41.12 611	82.64 617	69.84 615

xxxxx1	76.92 613	82.43 616	93.26 615	61.67 608	66.92 610	95.84 617	95.11 618	75.84 613	80.96 613	82.71 614	86.75 613	89.18 616	87.35 615	85.27 616	87.18 616	55.08 613	54.60 613	60.31 614	72.71 615	62.51 610	62.73 612

tt_ll	76.92 613	82.43 616	93.26 615	61.67 608	66.92 610	95.84 617	95.11 618	75.84 613	80.96 613	82.71 614	86.75 613	89.18 616	87.35 615	85.27 616	87.18 616	55.08 613	54.60 613	60.31 614	72.71 615	62.51 610	62.73 612

ff	76.92 613	82.43 616	93.26 615	61.67 608	66.92 610	95.84 617	95.11 618	75.84 613	80.96 613	82.71 614	86.75 613	89.18 616	87.35 615	85.27 616	87.18 616	55.08 613	54.60 613	60.31 614	72.71 615	62.51 610	62.73 612

ccccc		94.69 619		100.00 632	100.00 626	92.59 615		98.75 623		98.59 624		98.60 622		99.86 625		100.00 633	100.00 625	99.91 624	99.54 623	100.00 633

MEDIAN_ROB	96.83 619	99.41 620	98.66 619	94.75 618	94.23 618	93.08 616	90.54 616	95.61 620	94.75 618	97.65 622	97.73 620	98.30 621	96.57 621	94.51 619	93.74 621	99.78 630	98.24 621	99.99 625	99.89 624	99.48 624	99.67 623

HaxPig	97.68 621	99.63 621	91.34 613	99.82 629	99.97 624	88.15 614	88.00 615	98.28 621	99.93 623	99.98 626	99.99 623	99.95 626	99.99 624	96.29 620	92.24 620	99.99 632	99.98 624	100.00 626	99.99 625	100.00 633	99.98 630

Anonymous_1	97.10 620	99.72 622	99.64 622	92.33 616	93.91 617	100.00 624	100.00 623	99.20 624	99.90 622	98.57 623	99.75 622	99.14 623	99.94 623	98.50 621	99.54 622	87.90 616	98.87 622	90.88 619	96.91 621	92.22 620	95.12 620

PML	89.08 618	99.72 622	92.85 614	94.72 617	94.92 620	99.54 622	97.42 621	93.50 618	95.96 619	99.77 625	92.33 617	95.35 620	93.51 619	99.96 627	91.15 619	99.98 631	31.71 610	100.00 626	45.94 612	93.46 621	69.88 616

AVERAGE_ROB	99.23 625	99.81 624	97.56 618	100.00 632	100.00 626	96.24 620	91.02 617	100.00 627	100.00 624	100.00 627	100.00 624	100.00 628	100.00 625	99.98 628	99.97 624	100.00 633	100.00 625	100.00 626	100.00 626	100.00 633	100.00 632

DPSMNet_ROB	99.46 627	99.94 625	99.98 624	96.59 622	100.00 626	100.00 624	100.00 623	99.81 625	100.00 624	95.87 621	100.00 624	99.32 624	100.00 625	99.79 623	99.99 625	98.46 624	100.00 625	99.86 622	100.00 626	99.52 625	100.00 632

DGTPSM_ROB	99.45 626	99.94 625	99.98 624	96.58 621	100.00 626	100.00 624	100.00 623	99.81 625	100.00 624	95.86 620	100.00 624	99.32 624	100.00 625	99.79 623	99.99 625	98.34 623	100.00 625	99.86 622	100.00 626	99.52 625	99.99 631

test_example2	98.83 622	99.97 627	99.97 623	99.96 631	99.97 624	99.46 621	99.97 622	95.54 619	100.00 624	100.00 627	100.00 624	93.37 619	93.47 618	99.93 626	99.91 623	100.00 633	99.79 623	96.64 621	98.71 622	100.00 633	100.00 632

RAFT-FEzeroshot	99.94 628	100.00 628	100.00 626	99.72 625	100.00 626	100.00 624	100.00 623	100.00 627	100.00 624	100.00 627	100.00 624	100.00 628	100.00 625	100.00 629	100.00 627	99.21 625	100.00 625	100.00 626	100.00 626	99.97 628	99.95 625

RAFT-FE	99.94 628	100.00 628	100.00 626	99.72 625	100.00 626	100.00 624	100.00 623	100.00 627	100.00 624	100.00 627	100.00 624	100.00 628	100.00 625	100.00 629	100.00 627	99.21 625	100.00 625	100.00 626	100.00 626	99.97 628	99.95 625

FlowAnything	99.97 632	100.00 628	100.00 626	99.74 628	100.00 626	100.00 624	100.00 623	100.00 627	100.00 624	100.00 627	100.00 624	100.00 628	100.00 625	100.00 629	100.00 627	99.71 629	100.00 625	100.00 626	100.00 626	99.98 630	99.95 625

Selective-RAFT-Error	100.00 633	100.00 628	100.00 626	100.00 632	100.00 626	100.00 624	100.00 623	100.00 627	100.00 624	100.00 627	100.00 624	100.00 628	100.00 625	100.00 629	100.00 627	100.00 633	100.00 625	100.00 626	100.00 626	99.99 631	99.95 625

CasAABBNet	99.94 628	100.00 628	100.00 626	99.72 625	100.00 626	100.00 624	100.00 623	100.00 627	100.00 624	100.00 627	100.00 624	100.00 628	100.00 625	100.00 629	100.00 627	99.21 625	100.00 625	100.00 626	100.00 626	99.96 627	99.95 625

LSM0	99.94 628	100.00 628	100.00 626	99.84 630	100.00 626	100.00 624	100.00 623	100.00 627	100.00 624	100.00 627	100.00 624	100.00 628	100.00 625	100.00 629	100.00 627	99.22 628	100.00 625	100.00 626	100.00 626	99.99 631	99.83 624

DPSM_ROB	99.17 623	100.00 628	100.00 626	96.28 619	98.84 622	100.00 624	100.00 623	100.00 627	100.00 624	100.00 627	100.00 624	100.00 628	100.00 625	100.00 629	100.00 627	93.66 621	100.00 625	100.00 626	100.00 626	96.31 622	98.27 621

DPSM	99.17 623	100.00 628	100.00 626	96.28 619	98.84 622	100.00 624	100.00 623	100.00 627	100.00 624	100.00 627	100.00 624	100.00 628	100.00 625	100.00 629	100.00 627	93.66 621	100.00 625	100.00 626	100.00 626	96.31 622	98.27 621

GS-Stereo							0.00 1	2.95 249	0.59 97	0.09 107	0.03 140	0.01 2	0.03 97	0.14 72	0.06 80	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.06 462	0.16 449	0.12 474

FSD					0.00 1	0.25 9	0.05 317	0.32 14	0.61 119	0.03 50	0.01 1	0.06 126	0.02 54	0.13 68	0.05 36	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.00 1	0.01 74

Low-res two-view benchmark