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

xyz-stereo-finetune	0.11 151	0.18 331	0.37 86	0.00 1	0.00 1	0.53 258	0.00 1	0.00 1	0.56 316	0.01 225	0.00 1	0.04 226	0.02 270	0.00 1	0.38 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

DispViT+	0.09 114	0.19 342	0.92 274	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.01 2	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

BStereo	0.07 89	0.10 247	1.03 299	0.00 1	0.04 484	0.12 96	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 369	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.01 545	0.02 493	0.01 122	0.01 207

Wave_Phase_stereo	0.19 250	0.10 247	1.03 299	0.00 1	0.04 484	2.52 584	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 369	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.01 545	0.02 493	0.01 122	0.01 207

MonStereo	0.02 4	0.05 120	0.17 49	0.00 1	0.00 1	0.12 96	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.01 79	0.04 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

Monster-pub-eth3d	0.02 4	0.05 120	0.17 49	0.00 1	0.00 1	0.12 96	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.01 79	0.04 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

asda	0.03 30	0.07 211	0.20 56	0.00 1	0.00 1	0.12 96	0.00 1	0.01 2	0.07 66	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.00 1	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 4	0.05 120	0.16 41	0.00 1	0.00 1	0.12 96	0.00 1	0.01 2	0.04 28	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.02 4	0.05 120	0.15 35	0.00 1	0.00 1	0.13 109	0.00 1	0.01 2	0.05 42	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.02 4	0.06 169	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.10 78	0.00 1	0.01 2	0.08 90	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 79	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 4	0.05 120	0.16 41	0.00 1	0.00 1	0.12 96	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 403	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 79	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 4	0.05 120	0.16 41	0.00 1	0.00 1	0.12 96	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 403	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 79	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 30	0.04 73	0.15 35	0.00 1	0.00 1	0.12 96	0.00 1	0.01 2	0.14 201	0.02 369	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 30	0.04 73	0.15 35	0.00 1	0.00 1	0.12 96	0.00 1	0.01 2	0.14 201	0.02 369	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 4	0.05 120	0.16 41	0.00 1	0.00 1	0.12 96	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 403	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 79	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 4	0.04 73	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.11 84	0.00 1	0.01 2	0.13 195	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 79	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.03 30	0.06 169	0.15 35	0.00 1	0.00 1	0.11 84	0.00 1	0.01 2	0.14 201	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 4	0.05 120	0.14 31	0.00 1	0.00 1	0.11 84	0.00 1	0.01 2	0.10 153	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.02 176	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 4	0.04 73	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.11 84	0.00 1	0.01 2	0.05 42	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 79	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 4	0.04 73	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.11 84	0.00 1	0.01 2	0.05 42	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 79	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 4	0.04 73	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.11 84	0.00 1	0.01 2	0.07 66	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 79	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 4	0.05 120	0.15 35	0.00 1	0.00 1	0.11 84	0.00 1	0.01 2	0.04 28	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 79	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 4	0.03 43	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.11 84	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 79	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 4	0.02 13	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.16 115	0.00 1	0.01 2	0.09 121	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.03 216	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 4	0.04 73	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.11 84	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 403	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.10 129	0.16 315	0.49 119	0.00 1	0.00 1	0.46 231	0.00 1	0.01 2	0.59 434	0.01 225	0.00 1	0.04 226	0.08 432	0.01 79	0.23 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

MonSter	0.02 4	0.05 120	0.17 49	0.00 1	0.00 1	0.12 96	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.01 79	0.04 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

GIP-stereo	0.06 71	0.02 13	0.64 165	0.00 1	0.00 1	0.20 127	0.00 1	0.01 2	0.14 201	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.00 1	0.19 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 340	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 53	0.04 73	0.46 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 283	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 362

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 50	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.02 4	0.07 211	0.29 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 66	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 44	0.02 13	0.14 31	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.01 2	0.54 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.04 44	0.02 13	0.14 31	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.01 2	0.54 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 53	0.17 323	0.22 62	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.01 2	0.55 301	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

whm_eth	0.05 53	0.17 323	0.22 62	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.01 2	0.55 301	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 53	0.04 73	0.43 108	0.00 1	0.04 484	0.25 142	0.00 1	0.01 2	0.08 90	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 270	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 529	0.03 315	0.08 517

anonymousa	0.14 197	0.15 306	1.74 443	0.00 1	0.00 1	0.28 155	0.00 1	0.01 2	0.11 167	0.00 1	0.01 369	0.42 453	0.02 270	0.01 79	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 520	0.00 1	0.02 362

GLC_STEREO	0.04 44	0.05 120	0.52 129	0.00 1	0.00 1	0.06 63	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 195	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

WQFJA1++	0.54 464	0.04 73	0.79 225	0.04 470	0.05 497	0.02 26	0.00 1	0.02 39	0.04 28	2.09 588	0.00 1	0.17 367	0.00 1	0.03 216	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	7.42 622	0.03 413

MonSter++	0.01 1	0.02 13	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.02 176	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.02 4	0.02 13	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.02 39	0.07 66	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 195	0.02 176	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.02 4	0.02 13	0.14 31	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.02 39	0.07 66	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.02 176	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.03 30	0.03 43	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.27 150	0.00 1	0.02 39	0.07 66	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.02 176	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

252Zero-FE	0.08 102	0.05 120	0.24 67	0.00 1	0.00 1	0.13 109	0.00 1	0.02 39	0.08 90	0.78 562	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 79	0.24 444	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

DA	0.10 129	0.06 169	0.37 86	0.01 393	0.03 463	1.06 443	0.00 1	0.02 39	0.08 90	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.03 326	0.13 296	0.01 134	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 557

Replicate-Monster	0.02 4	0.05 120	0.20 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.10 153	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.03 30	0.03 43	0.21 58	0.00 1	0.00 1	0.18 121	0.00 1	0.03 64	0.12 184	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.01 79	0.01 134	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
BridgeDepth	0.03 30	0.04 73	0.09 2	0.00 1	0.00 1	0.27 150	0.00 1	0.03 64	0.08 90	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.00 1	0.05 244	0.00 1	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
Wavelet-MonSter	0.02 4	0.02 13	0.08 1	0.00 1	0.00 1	0.09 74	0.00 1	0.03 64	0.03 5	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

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AdaDepth	0.05 53	0.01 1	0.43 108	0.00 1	0.00 1	0.29 159	0.00 1	0.04 87	0.06 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 560	0.01 122	0.00 1

water-stereo	0.03 30	0.02 13	0.34 80	0.00 1	0.00 1	0.04 52	0.00 1	0.04 87	0.06 50	0.01 225	0.02 457	0.04 226	0.05 397	0.01 79	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

111111	0.05 53	0.03 43	0.22 62	0.00 1	0.00 1	0.33 184	0.00 1	0.04 87	0.08 90	0.07 462	0.00 1	0.01 40	0.02 270	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.05 53	0.08 225	0.78 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 87	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 231	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 492

U	1.61 566	0.01 1	0.28 70	0.00 1	7.20 623	9.87 612	0.00 1	0.04 87	0.02 1	0.01 225	0.00 1	0.09 312	0.00 1	0.01 79	0.01 134	0.00 1	0.00 1	9.53 626	5.08 625	0.01 122	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.07 89	0.25 382	0.56 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 87	0.43 275	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 362

test_for_model	0.15 215	0.06 169	1.48 411	0.18 571	0.20 576	0.85 366	0.00 1	0.04 87	0.10 153	0.00 1	0.00 1	0.05 255	0.00 1	0.01 79	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

Selective-RAFT	0.13 180	0.04 73	0.51 125	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.00 1	0.04 87	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.06 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 574	0.04 340	0.00 1

ProNet	0.09 114	0.20 347	0.53 138	0.00 1	0.00 1	0.80 348	0.00 1	0.04 87	0.07 66	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.01 207

test_4	0.13 180	0.07 211	1.12 327	0.00 1	0.05 497	0.82 354	0.00 1	0.04 87	0.08 90	0.10 488	0.00 1	0.01 40	0.01 195	0.02 176	0.06 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 493	0.11 467	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 273	0.04 73	0.87 254	0.05 484	0.02 437	1.07 484	0.32 555	0.04 87	0.56 316	0.01 225	0.00 1	0.00 1	1.25 559	0.01 79	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.05 470

CRE-IMP	0.16 222	0.03 43	0.75 202	0.05 484	0.01 382	1.11 520	0.34 560	0.04 87	0.56 316	0.02 369	0.00 1	0.12 329	0.00 1	0.01 79	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.08 517

GMStereo	0.08 102	0.54 519	0.90 266	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.00 1	0.04 87	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 270	0.00 1	0.03 232	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
NLSM3	0.06 71	0.10 247	0.23 66	0.00 1	0.00 1	0.20 127	0.00 1	0.05 103	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.05 397	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

GSStereo	0.12 166	0.05 120	0.34 80	0.01 393	0.04 484	1.06 443	0.00 1	0.05 103	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 503	0.11 544

GS-Stereo							0.00 1	0.05 103	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 503	0.11 544

3.75w	0.02 4	0.04 73	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.12 96	0.00 1	0.05 103	0.04 28	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 79	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mms	0.04 44	0.04 73	0.35 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 103	0.10 153	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.02 270	0.01 79	0.01 134	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.09 530

rvit_0105_5	0.07 89	0.10 247	0.65 167	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.05 103	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

IGEV-Stereo++	0.05 53	0.03 43	0.16 41	0.00 1	0.00 1	0.59 284	0.00 1	0.05 103	0.07 66	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.06 255	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315	0.01 207

GMStereo_Zeroshot	0.07 89	0.04 73	0.80 231	0.08 522	0.00 1	0.03 42	0.00 1	0.05 103	0.10 153	0.00 1	0.03 463	0.19 378	0.03 326	0.00 1	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

UDGNet	0.14 197	0.48 499	0.72 183	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.00 1	0.05 103	0.28 252	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.09 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AAGNet	0.96 533	0.05 120	0.74 194	0.09 529	0.27 583	1.11 520	0.28 550	0.05 103	0.59 434	0.01 225	0.00 1	0.01 40	1.00 545	3.68 476	11.30 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 197	0.04 73	0.73 185	0.05 484	0.02 437	1.06 443	0.08 501	0.05 103	0.56 316	0.01 225	0.00 1	0.07 294	0.00 1	0.01 79	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 197	0.04 73	0.73 185	0.05 484	0.01 382	1.06 443	0.06 485	0.05 103	0.56 316	0.01 225	0.00 1	0.07 294	0.00 1	0.01 79	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

DEmStereo	0.75 509	0.06 169	1.73 439	0.04 470	0.00 1	0.78 343	0.52 578	0.05 103	0.57 365	0.05 441	0.72 548	0.02 120	3.42 593	5.79 556	1.29 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

DRaft	0.56 470	0.08 225	0.73 185	0.00 1	0.00 1	0.92 389	0.19 529	0.05 103	0.09 121	0.03 403	0.26 516	0.06 282	2.55 582	4.61 512	1.38 537	0.00 1	0.03 530	0.00 1	0.02 493	0.03 315	0.08 517

RAFT-IKP	0.14 197	0.04 73	0.75 202	0.05 484	0.01 382	1.06 443	0.08 501	0.05 103	0.56 316	0.01 225	0.00 1	0.05 255	0.00 1	0.01 79	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.10 129	0.20 347	0.57 148	0.00 1	0.00 1	0.52 253	0.00 1	0.05 103	0.07 66	0.00 1	0.01 369	0.14 344	0.03 326	0.02 176	0.01 134	0.00 1	0.03 530	0.00 1	0.00 1	0.25 560	0.20 580

raft+_RVC	0.14 197	0.37 455	0.96 283	0.00 1	0.16 558	0.64 308	0.03 445	0.05 103	0.08 90	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.03 326	0.03 216	0.07 328	0.00 1	0.07 578	0.00 1	0.00 1	0.05 364	0.16 570

Pro-Stereo	0.06 71	0.03 43	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.62 293	0.00 1	0.06 120	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 582	0.00 1	0.01 207

GEAStereo	0.10 129	0.05 120	0.34 80	0.04 470	0.04 484	1.06 443	0.00 1	0.06 120	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.00 1	0.00 1	0.03 530	0.00 1	0.00 1	0.15 503	0.10 538

gasm-f	0.11 151	0.06 169	0.31 77	0.04 470	0.07 516	1.06 443	0.04 465	0.06 120	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 262	0.03 232	0.00 1	0.03 530	0.00 1	0.00 1	0.19 536	0.10 538

FSD					0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.06 120	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 195	0.01 79	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122

LG-Stereo	0.06 71	0.04 73	0.40 94	0.00 1	0.00 1	0.31 170	0.00 1	0.06 120	0.08 90	0.00 1	0.01 369	0.10 317	0.03 326	0.04 231	0.09 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.01 207

MM-Stereo_test1	0.12 166	0.10 247	1.26 355	0.02 429	0.04 484	0.28 155	0.02 421	0.06 120	0.28 252	0.01 225	0.00 1	0.03 189	0.00 1	0.05 244	0.01 134	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.23 554	0.01 207

GREAT-IGEV	0.11 151	0.07 211	0.65 167	0.00 1	0.11 539	0.53 258	0.00 1	0.06 120	0.09 121	0.00 1	0.01 369	0.01 40	0.01 195	0.02 176	0.03 232	0.00 1	0.08 584	0.00 1	0.17 567	0.07 406	0.28 587
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	0.05 53	0.02 13	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.20 127	0.00 1	0.06 120	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.01 195	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	0.51 451	0.12 286	1.83 452	0.00 1	0.00 1	0.62 293	0.00 1	0.06 120	0.11 167	0.00 1	0.23 513	0.35 427	0.04 365	6.42 588	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 562	0.03 413

ACV-stereo	0.63 492	0.16 315	2.24 490	0.00 1	0.00 1	1.79 575	0.07 492	0.06 120	0.10 153	0.00 1	0.00 1	3.53 585	1.24 558	3.12 441	0.17 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.01 207

RAStereo	0.05 53	0.15 306	0.68 175	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.00 1	0.06 120	0.06 50	0.01 225	0.01 369	0.02 120	0.02 270	0.00 1	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

RSM++	0.08 102	0.06 169	0.38 92	0.00 1	0.00 1	0.30 166	0.00 1	0.06 120	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 564	0.09 448	0.03 413

MaDis-Stereo	0.06 71	0.16 315	0.66 170	0.00 1	0.00 1	0.05 59	0.01 373	0.06 120	0.12 184	0.00 1	0.01 369	0.04 226	0.02 270	0.02 176	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

UniTT-Stereo	0.06 71	0.06 169	0.83 239	0.00 1	0.00 1	0.08 72	0.01 373	0.06 120	0.03 5	0.00 1	0.08 491	0.02 120	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.00 1

fast-acv-ft	0.29 330	0.37 455	3.76 567	0.06 508	0.01 382	0.28 155	0.17 524	0.06 120	0.21 238	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.09 436	0.10 285	0.23 439	0.01 543	0.00 1	0.03 574	0.01 475	0.26 562	0.01 207

Patchmatch Stereo++	0.13 180	0.04 73	0.73 185	0.05 484	0.01 382	1.06 443	0.08 501	0.06 120	0.56 316	0.01 225	0.00 1	0.05 255	0.00 1	0.01 79	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	0.13 180	0.04 73	0.73 185	0.05 484	0.02 437	1.06 443	0.07 492	0.06 120	0.56 316	0.01 225	0.00 1	0.03 189	0.00 1	0.01 79	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 197	0.04 73	0.75 202	0.05 484	0.02 437	1.06 443	0.08 501	0.06 120	0.57 365	0.01 225	0.00 1	0.07 294	0.00 1	0.01 79	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

iGMRVC	0.14 197	0.04 73	0.74 194	0.05 484	0.02 437	1.06 443	0.07 492	0.06 120	0.56 316	0.01 225	0.00 1	0.05 255	0.00 1	0.01 79	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 533	0.13 295	1.35 376	0.02 429	0.05 497	1.06 443	0.00 1	0.06 120	0.55 301	0.01 225	9.57 607	0.10 317	0.00 1	6.00 561	0.30 463	0.01 543	0.00 1	0.00 1	0.02 493	0.01 122	0.00 1

iRAFT	0.13 180	0.04 73	0.73 185	0.05 484	0.01 382	1.06 443	0.08 501	0.06 120	0.56 316	0.01 225	0.00 1	0.05 255	0.00 1	0.01 79	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

RAFT	0.12 166	0.43 480	0.79 225	0.01 393	0.02 437	0.10 78	0.07 492	0.06 120	0.27 251	0.00 1	0.01 369	0.18 371	0.04 365	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.01 475	0.37 580	0.01 207

TestStereo	0.31 341	0.22 357	1.36 380	0.00 1	0.00 1	0.27 150	0.00 1	0.06 120	0.04 28	0.01 225	0.00 1	0.03 189	0.01 195	4.27 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 341	0.48 499	2.47 510	0.00 1	0.03 463	0.78 343	0.03 445	0.06 120	0.08 90	0.01 225	0.01 369	0.08 301	0.33 498	1.59 386	0.16 404	0.00 1	0.02 518	0.01 545	0.00 1	0.01 122	0.01 207

gcap_with_dpt	0.12 166	0.06 169	1.41 392	0.00 1	0.00 1	0.75 334	0.00 1	0.07 144	0.12 184	0.03 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.02 362

LG-Stereo_L2	0.03 30	0.05 120	0.28 70	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.06 485	0.07 144	0.03 5	0.02 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

HI	0.09 114	0.33 420	0.88 258	0.00 1	0.00 1	0.33 184	0.00 1	0.07 144	0.06 50	0.00 1	0.01 369	0.02 120	0.01 195	0.04 231	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 340	0.00 1

CoSv	0.09 114	0.33 420	0.88 258	0.00 1	0.00 1	0.33 184	0.00 1	0.07 144	0.06 50	0.00 1	0.01 369	0.02 120	0.01 195	0.04 231	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 340	0.00 1

FACV-RUCA	0.11 151	0.06 169	0.50 124	0.03 450	0.10 531	0.10 78	0.00 1	0.07 144	0.62 532	0.03 403	0.04 469	0.03 189	0.14 457	0.03 216	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.06 590	0.00 1	0.20 544	0.11 544

tg	0.14 197	0.17 323	0.52 129	0.00 1	0.00 1	1.03 422	0.00 1	0.07 144	0.52 285	0.00 1	0.01 369	0.07 294	0.02 270	0.02 176	0.01 134	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.26 562	0.18 573

WCG-NET（raft）	0.07 89	0.18 331	0.43 108	0.00 1	0.00 1	0.37 198	0.00 1	0.07 144	0.06 50	0.01 225	0.01 369	0.05 255	0.03 326	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.09 585	0.00 1	0.00 1	0.07 406	0.01 207

AEACV	0.10 129	0.02 13	0.49 119	0.00 1	0.02 437	0.75 334	0.00 1	0.07 144	0.02 1	0.09 482	0.00 1	0.01 40	0.08 432	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.03 530	0.00 1	0.24 596	0.07 406	0.05 470

LoS	0.14 197	0.07 211	0.66 170	0.02 429	0.00 1	1.05 434	0.01 373	0.07 144	0.57 365	0.01 225	0.01 369	0.16 363	0.04 365	0.04 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.09 114	0.23 367	0.74 194	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.07 144	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.03 326	0.02 176	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.01 207

TANstereo	0.12 166	0.15 306	0.78 222	0.00 1	0.00 1	1.03 422	0.00 1	0.07 144	0.08 90	0.01 225	0.15 504	0.04 226	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.13 180	0.36 448	0.94 279	0.00 1	0.18 566	0.62 293	0.02 421	0.07 144	0.07 66	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.03 326	0.03 216	0.05 301	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.04 448

VIP-Stereo	0.12 166	0.30 410	0.77 210	0.00 1	0.00 1	0.58 278	0.01 373	0.08 156	0.56 316	0.01 225	0.00 1	0.04 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.10 538

G2L-ROB	0.29 330	0.47 496	1.48 411	0.00 1	0.00 1	0.80 348	0.00 1	0.08 156	0.16 221	0.00 1	0.00 1	0.16 363	0.00 1	2.60 415	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.03 30	0.05 120	0.31 77	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.06 485	0.08 156	0.04 28	0.04 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

MM-Stereo_test3	0.12 166	0.25 382	0.82 235	0.01 393	0.01 382	0.33 184	0.03 445	0.08 156	0.40 272	0.00 1	0.00 1	0.06 282	0.03 326	0.02 176	0.04 285	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.24 556	0.01 207

MM-Stereo_test2	0.14 197	0.06 169	1.48 411	0.07 514	0.00 1	0.52 253	0.00 1	0.08 156	0.03 5	0.13 497	0.00 1	0.03 189	0.02 270	0.02 176	0.07 328	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.01 475	0.19 536	0.04 448

FoundationStereo	0.05 53	0.04 73	0.18 52	0.00 1	0.01 382	0.01 17	0.00 1	0.08 156	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.02 176	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_3	0.08 102	0.16 315	0.68 175	0.00 1	0.00 1	0.07 66	0.00 1	0.08 156	0.61 477	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 195	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

WCG-NET	0.09 114	0.12 286	0.45 112	0.00 1	0.00 1	0.41 207	0.03 445	0.08 156	0.57 365	0.00 1	0.01 369	0.01 40	0.04 365	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.00 1	0.07 406	0.01 207

GCAP-Stereo	0.11 151	0.28 399	0.71 180	0.00 1	0.00 1	0.83 359	0.00 1	0.08 156	0.09 121	0.01 225	0.00 1	0.05 255	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.01 207

4D-IteraStereo	0.16 222	0.51 509	1.73 439	0.00 1	0.00 1	0.38 201	0.03 445	0.08 156	0.08 90	0.02 369	0.01 369	0.00 1	0.01 195	0.06 255	0.09 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 340	0.06 492

anonymousdsp	0.11 151	0.18 331	0.58 149	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.00 1	0.08 156	0.09 121	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.04 365	0.03 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 543	0.07 406	0.03 413

CES	0.08 102	0.07 211	0.43 108	0.00 1	0.00 1	0.21 132	0.01 373	0.08 156	0.56 316	0.01 225	0.00 1	0.08 301	0.04 365	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

DisPM	0.16 222	0.05 120	0.82 235	0.07 514	0.00 1	1.14 531	0.41 568	0.08 156	0.54 294	0.03 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 151	0.18 331	0.58 149	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.00 1	0.08 156	0.09 121	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.04 365	0.03 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 543	0.07 406	0.03 413
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.21 268	0.03 43	0.74 194	0.04 470	0.00 1	1.16 538	0.12 519	0.08 156	0.60 458	0.01 225	0.30 522	0.03 189	0.77 534	0.37 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

DilatedVolume-Stereo	0.03 30	0.02 13	0.19 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 171	0.11 167	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.00 1	0.02 176	0.20 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.01 207

HART	0.12 166	0.17 323	0.88 258	0.00 1	0.00 1	0.04 52	0.00 1	0.09 171	0.57 365	0.07 462	0.01 369	0.21 387	0.01 195	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.11 593	0.00 1	0.00 1	0.17 523	0.03 413

ff7	0.11 151	0.18 331	0.52 129	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.00 1	0.09 171	0.09 121	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.03 326	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 537	0.07 406	0.01 207

IGEVStereo-DCA	0.10 129	0.06 169	0.52 129	0.01 393	0.00 1	0.32 178	0.00 1	0.09 171	0.09 121	0.01 225	0.01 369	0.02 120	0.04 365	0.14 300	0.44 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 537	0.05 364	0.01 207

ffff	0.11 151	0.18 331	0.52 129	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.00 1	0.09 171	0.09 121	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.03 326	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 537	0.07 406	0.01 207

11t	0.11 151	0.18 331	0.52 129	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.00 1	0.09 171	0.09 121	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.03 326	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 537	0.07 406	0.01 207

anonymousdsp2	0.10 129	0.04 73	0.98 294	0.00 1	0.00 1	0.62 293	0.00 1	0.09 171	0.11 167	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 195	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 493	0.04 340	0.03 413

ccc-4	0.11 151	0.18 331	0.52 129	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.00 1	0.09 171	0.09 121	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.03 326	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 537	0.07 406	0.01 207

dd	0.16 222	0.52 515	0.86 250	0.01 393	0.00 1	1.03 422	0.00 1	0.09 171	0.52 285	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.01 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315	0.00 1

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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
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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Anonymous_2	0.88 526	0.02 13	1.06 313	0.01 393	0.00 1	0.19 124	0.00 1	0.14 220	0.08 90	0.01 225	0.04 469	1.07 532	0.00 1	0.02 176	0.02 196	0.01 543	0.04 547	2.31 621	11.16 628	1.35 604	0.01 207

RAFT-345	0.49 435	0.04 73	1.26 355	0.10 533	0.07 516	1.16 538	0.19 529	0.14 220	0.57 365	0.00 1	0.01 369	0.09 312	0.01 195	6.00 561	0.20 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

S2M2_L	0.05 53	0.03 43	0.21 58	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.15 224	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.01 79	0.07 328	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
GCST	0.28 314	0.46 491	1.23 352	0.00 1	0.01 382	0.31 170	0.03 445	0.15 224	0.05 42	0.01 225	0.37 529	0.05 255	0.04 365	2.76 422	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 406	0.03 413

CASS	0.07 89	0.06 169	0.73 185	0.00 1	0.00 1	0.10 78	0.01 373	0.15 224	0.12 184	0.16 508	0.00 1	0.02 120	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DEFOM-Stereo_RVC	0.07 89	0.01 1	0.37 86	0.01 393	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.16 227	0.57 365	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.00 1	0.14 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 548	0.00 1	0.00 1

HUF	0.15 215	0.29 406	1.05 311	0.02 429	0.11 539	0.04 52	0.00 1	0.16 227	0.09 121	0.03 403	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.08 276	0.00 1	0.00 1	0.58 615	0.00 1	0.00 1	0.14 492	0.37 594

GCAP-BAT	0.19 250	0.08 225	0.90 266	0.01 393	0.07 516	0.87 373	0.03 445	0.16 227	0.06 50	0.36 536	0.45 533	0.15 353	0.05 397	0.08 276	0.31 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 553	0.00 1	0.00 1

plain	0.11 151	0.17 323	1.21 351	0.00 1	0.00 1	0.05 59	0.00 1	0.16 227	0.32 261	0.01 225	0.01 369	0.02 120	0.01 195	0.03 216	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 562	0.01 207

Pruner-Stereo	0.16 222	0.04 73	0.73 185	0.19 573	0.00 1	1.08 497	0.21 532	0.16 227	0.59 434	0.03 403	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.02 176	0.22 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

RALCasStereoNet	0.16 222	0.35 440	0.84 244	0.00 1	0.00 1	0.32 178	0.03 445	0.16 227	0.56 316	0.02 369	0.07 488	0.05 255	0.08 432	0.13 296	0.08 344	0.00 1	0.31 607	0.00 1	0.00 1	0.07 406	0.11 544

PMTNet	0.11 151	0.07 211	0.60 157	0.00 1	0.00 1	1.05 434	0.04 465	0.16 227	0.08 90	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.00 1	0.03 216	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

STTStereo	0.24 290	0.28 399	1.68 433	0.00 1	0.00 1	0.84 363	0.03 445	0.16 227	0.08 90	0.02 369	0.00 1	0.20 382	0.03 326	1.54 384	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_test	0.07 89	0.09 238	0.42 104	0.05 484	0.05 497	0.07 66	0.03 445	0.17 235	0.09 121	0.03 403	0.00 1	0.03 189	0.01 195	0.14 300	0.01 134	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.07 529	0.02 250	0.02 362

Occ-G	0.06 71	0.06 169	0.51 125	0.00 1	0.00 1	0.23 136	0.00 1	0.17 235	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.02 270	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 529	0.14 492	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 53	0.05 120	0.21 58	0.00 1	0.00 1	0.09 74	0.02 421	0.17 235	0.12 184	0.06 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

trnet	0.10 129	0.05 120	0.52 129	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.00 1	0.17 235	0.09 121	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS_RVC	0.05 53	0.05 120	0.41 98	0.00 1	0.00 1	0.16 115	0.00 1	0.17 235	0.07 66	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.01 195	0.04 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

IER	0.14 197	0.09 238	1.29 362	0.00 1	0.00 1	0.62 293	0.00 1	0.17 235	0.10 153	0.00 1	0.00 1	0.40 448	0.02 270	0.11 292	0.04 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

castereo	0.07 89	0.15 306	0.30 75	0.00 1	0.05 497	0.20 127	0.02 421	0.18 241	0.08 90	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.10 444	0.00 1	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 574	0.01 122	0.01 207

DDVS	0.30 335	0.10 247	0.64 165	0.03 450	0.13 548	0.25 142	0.24 536	0.18 241	0.11 167	0.00 1	0.00 1	0.49 474	0.05 397	3.62 470	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.02 362

StereoVision	0.16 222	0.25 382	1.07 319	0.00 1	0.00 1	0.47 235	0.01 373	0.18 241	0.61 477	0.00 1	0.29 521	0.15 353	0.02 270	0.07 262	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315	0.01 207

AACVNet	0.40 395	0.36 448	0.90 266	0.00 1	0.00 1	0.53 258	0.00 1	0.18 241	0.41 274	0.02 369	0.00 1	0.11 323	0.01 195	5.33 533	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 503	0.00 1

XX-TBD	0.12 166	0.25 382	0.79 225	0.00 1	0.00 1	0.92 389	0.00 1	0.18 241	0.08 90	0.00 1	0.21 512	0.03 189	0.00 1	0.01 79	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.11 151	0.28 399	0.45 112	0.05 484	0.02 437	0.15 113	0.03 445	0.19 246	0.57 365	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.02 270	0.12 294	0.01 134	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.02 493	0.09 448	0.10 538

MIF-Stereo (partial)	0.08 102	0.11 274	0.96 283	0.00 1	0.00 1	0.08 72	0.00 1	0.19 246	0.08 90	0.00 1	0.01 369	0.02 120	0.02 270	0.02 176	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 340	0.01 207

NF-Stereo	0.47 421	0.03 43	0.77 210	0.12 547	0.00 1	1.07 484	0.26 542	0.19 246	0.60 458	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.00 1	6.18 572	0.18 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

OCTAStereo	0.47 421	0.03 43	0.77 210	0.12 547	0.00 1	1.07 484	0.26 542	0.19 246	0.60 458	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.00 1	6.16 570	0.18 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

RE-Stereo	0.47 421	0.03 43	0.77 210	0.12 547	0.00 1	1.07 484	0.26 542	0.19 246	0.60 458	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.00 1	6.18 572	0.18 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

TVStereo	0.47 421	0.03 43	0.77 210	0.12 547	0.00 1	1.07 484	0.26 542	0.19 246	0.60 458	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.00 1	6.18 572	0.18 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

AnonymousM	0.10 129	0.04 73	0.56 146	0.00 1	0.00 1	1.02 416	0.00 1	0.19 246	0.11 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 262	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

ICVP	0.15 215	0.03 43	1.23 352	0.00 1	0.01 382	1.02 416	0.09 507	0.19 246	0.10 153	0.00 1	0.02 457	0.07 294	0.01 195	0.18 310	0.01 134	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.20 260	0.14 301	0.96 283	0.01 393	0.00 1	1.05 434	0.11 516	0.19 246	0.60 458	0.01 225	0.01 369	0.71 504	0.00 1	0.05 244	0.10 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364	0.00 1

CFNet-ft	0.31 341	0.34 428	0.96 283	0.00 1	0.00 1	1.08 497	0.00 1	0.19 246	0.15 213	0.01 225	0.00 1	0.48 466	0.00 1	2.95 433	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.01 545	0.00 1	0.01 122	0.01 207

CFNet_RVC	0.31 341	0.34 428	0.96 283	0.00 1	0.00 1	1.08 497	0.00 1	0.19 246	0.15 213	0.01 225	0.00 1	0.48 466	0.00 1	2.95 433	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.01 545	0.00 1	0.01 122	0.01 207

MGS-Stereo	0.10 129	0.08 225	0.82 235	0.00 1	0.00 1	0.41 207	0.00 1	0.20 257	0.08 90	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 195	0.04 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 583	0.00 1

GrayStereo	0.46 419	0.01 1	0.71 180	0.10 533	0.00 1	1.12 527	2.67 610	0.20 257	0.59 434	0.00 1	0.00 1	0.08 301	3.76 597	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 166	0.06 169	1.17 335	0.00 1	0.11 539	0.41 207	0.00 1	0.20 257	0.04 28	0.01 225	0.00 1	0.18 371	0.00 1	0.01 79	0.06 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 571	0.01 122	0.00 1

CREStereo	0.10 129	0.06 169	0.51 125	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.00 1	0.20 257	0.08 90	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	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
UCFNet_RVC	0.20 260	0.32 416	0.88 258	0.00 1	0.00 1	1.02 416	0.00 1	0.20 257	0.29 256	0.01 225	0.00 1	0.34 423	0.02 270	0.81 358	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 280	0.37 455	1.26 355	0.00 1	0.00 1	1.11 520	0.03 445	0.20 257	0.07 66	0.00 1	0.00 1	0.39 445	0.03 326	1.12 372	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 340	0.00 1

IGEV-FE	0.32 350	0.10 247	2.61 523	0.01 393	0.01 382	0.50 243	0.04 465	0.21 263	0.09 121	0.45 545	0.45 533	0.80 512	0.51 511	0.20 313	0.23 439	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.14 553	0.03 315	0.00 1

DFGA-Net	0.37 381	0.77 560	1.34 373	0.00 1	0.01 382	0.72 326	0.00 1	0.21 263	0.21 238	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.01 195	3.85 482	0.09 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 544	0.01 207

castereo++	0.09 114	0.11 274	0.28 70	0.03 450	0.00 1	0.36 196	0.00 1	0.21 263	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 582	0.02 250	0.00 1

IGEV-RUCA	0.20 260	0.04 73	0.49 119	0.06 508	0.11 539	0.79 345	0.31 554	0.21 263	0.17 228	0.10 488	0.11 497	0.15 353	0.24 486	0.16 307	0.20 428	0.04 567	0.12 595	0.20 602	0.22 587	0.17 523	0.19 577

IGEV_Zeroshot_test	0.32 350	0.10 247	2.61 523	0.01 393	0.01 382	0.50 243	0.04 465	0.21 263	0.09 121	0.45 545	0.45 533	0.81 513	0.51 511	0.20 313	0.23 439	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.14 553	0.03 315	0.00 1

CAS	0.10 129	0.05 120	0.46 114	0.00 1	0.00 1	1.03 422	0.00 1	0.21 263	0.09 121	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.01 195	0.01 79	0.02 196	0.08 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Select-FE	0.43 408	0.26 390	3.74 566	0.19 573	0.18 566	0.39 202	0.00 1	0.22 269	0.17 228	0.50 552	0.00 1	1.42 552	0.49 508	0.26 323	0.31 470	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.32 608	0.01 122	0.11 544

GANet-RSSM	0.34 361	0.29 406	0.97 290	0.00 1	0.00 1	1.05 434	0.00 1	0.22 269	0.15 213	0.03 403	0.00 1	0.31 416	0.00 1	3.62 470	0.14 396	0.00 1	0.00 1	0.03 574	0.00 1	0.05 364	0.01 207

MyStereo06	0.36 373	0.13 295	2.17 486	0.01 393	0.00 1	1.09 506	0.00 1	0.23 271	0.09 121	0.49 550	0.41 531	1.01 526	1.05 548	0.21 315	0.24 444	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.04 448

knoymous	0.09 114	0.04 73	1.04 303	0.00 1	0.00 1	0.11 84	0.00 1	0.23 271	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.00 1	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-ADL	0.16 222	0.06 169	1.18 339	0.00 1	0.01 382	0.83 359	0.00 1	0.23 271	0.07 66	0.00 1	0.30 522	0.35 427	0.00 1	0.07 262	0.10 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 340	0.01 207

G-Net	1.20 548	0.28 399	2.96 541	0.05 484	0.49 594	1.73 571	0.48 573	0.23 271	0.35 264	1.35 577	9.14 603	2.33 579	0.81 536	2.40 411	1.15 528	0.01 543	0.03 530	0.02 563	0.09 535	0.07 406	0.05 470

PAM	0.48 428	0.08 225	2.03 471	0.19 573	0.24 581	0.54 265	0.26 542	0.24 275	0.11 167	0.54 554	0.96 559	2.39 581	0.72 529	0.48 340	0.25 450	0.00 1	0.07 578	0.00 1	0.26 599	0.01 122	0.18 573

HH	0.23 280	0.21 350	1.69 435	0.16 561	0.08 523	0.11 84	0.00 1	0.24 275	0.06 50	0.30 528	0.18 506	1.47 556	0.04 365	0.04 231	0.01 134	0.00 1	0.03 530	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.01 207

HanStereo	0.23 280	0.21 350	1.69 435	0.16 561	0.08 523	0.11 84	0.00 1	0.24 275	0.06 50	0.30 528	0.18 506	1.47 556	0.04 365	0.04 231	0.01 134	0.00 1	0.03 530	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.01 207

PSMNet-RUCA	0.12 166	0.26 390	0.77 210	0.00 1	0.01 382	0.44 224	0.01 373	0.25 278	0.53 290	0.03 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 448	0.00 1

CAS++	0.06 71	0.06 169	0.59 152	0.00 1	0.00 1	0.07 66	0.00 1	0.25 278	0.13 195	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.51 451	0.25 382	0.96 283	0.00 1	0.01 382	0.43 220	0.00 1	0.25 278	0.21 238	0.33 533	7.49 595	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.17 567	0.02 250	0.01 207

ac_64	0.39 390	0.12 286	1.15 330	0.04 470	0.01 382	0.43 220	0.02 421	0.25 278	0.59 434	0.12 494	0.01 369	0.89 518	0.04 365	3.92 486	0.12 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 340	0.00 1

PAM_32	0.49 435	0.07 211	2.23 488	0.17 565	0.23 580	0.54 265	0.25 539	0.26 282	0.13 195	0.49 550	0.93 558	2.21 576	0.87 540	0.51 341	0.31 470	0.00 1	0.07 578	0.00 1	0.27 603	0.01 122	0.19 577

gcap-zeroshot	0.18 243	0.22 357	1.03 299	0.07 514	0.10 531	0.77 339	0.00 1	0.26 282	0.63 537	0.00 1	0.00 1	0.21 387	0.01 195	0.15 305	0.02 196	0.00 1	0.04 547	0.00 1	0.17 567	0.00 1	0.00 1

MyStereo8	0.28 314	0.37 455	2.57 521	0.02 429	0.00 1	1.23 548	0.00 1	0.26 282	0.15 213	0.02 369	0.05 473	0.14 344	0.04 365	0.24 320	0.05 301	0.00 1	0.11 593	0.00 1	0.01 475	0.04 340	0.21 584

CBFPSM	0.36 373	0.54 519	2.16 485	0.00 1	0.00 1	0.30 166	0.00 1	0.26 282	0.62 532	0.01 225	0.01 369	1.68 563	1.03 546	0.27 325	0.33 475	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

Wz-Net-LNSev	0.34 361	0.61 533	4.26 575	0.00 1	0.00 1	0.49 241	0.00 1	0.26 282	0.61 477	0.00 1	0.01 369	0.23 395	0.03 326	0.10 285	0.16 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

SST-Stereo	0.51 451	0.02 13	0.74 194	0.05 484	0.19 571	1.09 506	0.49 575	0.26 282	0.61 477	0.04 430	0.00 1	0.05 255	0.58 517	6.12 567	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 197	0.33 420	1.23 352	0.00 1	0.01 382	0.47 235	0.00 1	0.27 288	0.11 167	0.01 225	0.00 1	0.04 226	0.00 1	0.08 276	0.00 1	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.24 556	0.00 1

RAFT_R40	0.49 435	0.03 43	0.74 194	0.05 484	0.15 555	1.09 506	0.32 555	0.27 288	0.59 434	0.02 369	0.03 463	0.07 294	0.30 493	6.12 567	0.11 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 280	0.04 73	0.76 207	0.10 533	0.00 1	1.15 534	0.02 421	0.27 288	0.65 543	0.01 225	0.54 539	0.04 226	0.71 526	0.27 325	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

PSMNet_ROB	0.41 398	0.54 519	1.69 435	0.00 1	0.00 1	0.92 389	0.00 1	0.27 288	0.53 290	0.00 1	0.00 1	0.25 402	0.03 326	3.43 462	0.47 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364	0.03 413

IRAFT_RVC	0.51 451	0.13 295	1.14 329	0.10 533	0.00 1	1.17 541	0.10 512	0.28 292	0.61 477	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.12 453	6.22 580	0.22 434	0.00 1	0.09 585	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.01 207

PFNet	0.60 486	0.11 274	2.08 481	0.00 1	0.30 585	1.16 538	0.00 1	0.29 293	0.59 434	0.01 225	0.24 514	0.02 120	0.00 1	6.58 590	0.23 439	0.10 579	0.00 1	0.00 1	0.04 520	0.14 492	0.05 470

DSFCA	0.40 395	0.09 238	0.84 244	0.00 1	0.01 382	0.98 404	0.37 564	0.29 293	0.62 532	0.02 369	0.32 524	0.03 189	0.24 486	3.91 484	0.34 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

PVD	0.73 507	0.57 528	3.38 556	0.04 470	0.19 571	0.74 329	0.00 1	0.29 293	0.79 565	2.37 591	0.00 1	0.53 484	0.09 436	2.19 402	3.20 566	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.02 493	0.08 429	0.15 566

riskmin	0.11 151	0.01 1	0.87 254	0.01 393	0.00 1	0.13 109	0.00 1	0.30 296	0.09 121	0.00 1	0.01 369	0.76 508	0.00 1	0.02 176	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

hitnet-ft	0.42 401	0.30 410	1.15 330	0.00 1	0.00 1	0.73 328	0.11 516	0.30 296	0.19 235	0.04 430	0.14 502	0.75 507	0.17 471	4.33 505	0.10 362	0.01 543	0.00 1	0.03 574	0.00 1	0.04 340	0.01 207

model_zeroshot	0.20 260	0.23 367	0.96 283	0.01 393	0.00 1	0.77 339	0.02 421	0.31 298	0.14 201	0.75 560	0.00 1	0.12 329	0.01 195	0.58 347	0.02 196	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.11 543	0.01 122	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 609	0.45 489	98.39 638	0.02 429	0.04 484	0.42 214	0.02 421	0.33 299	2.90 594	7.07 610	3.12 576	1.31 545	1.61 567	4.26 501	4.55 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 406	0.02 362

FE-Mocha	0.14 197	0.06 169	0.59 152	0.04 470	0.06 509	0.16 115	0.00 1	0.34 300	0.15 213	0.02 369	0.27 518	0.13 336	0.45 505	0.10 285	0.25 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 525	0.01 122	0.01 207

StereoDRNet	0.42 401	0.50 504	2.50 513	0.02 429	0.06 509	0.51 247	0.00 1	0.34 300	0.61 477	0.00 1	0.00 1	0.33 419	0.02 270	2.87 428	0.50 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.02 362

SCV	0.09 114	0.23 367	0.59 152	0.00 1	0.02 437	0.03 42	0.02 421	0.35 302	0.07 66	0.01 225	0.00 1	0.00 1	0.01 195	0.10 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 553	0.18 533	0.12 557

PCWNet_CMD	0.19 250	0.10 247	1.38 383	0.00 1	0.01 382	0.75 334	0.00 1	0.35 302	0.12 184	0.00 1	0.00 1	0.48 466	0.51 511	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

MSMDNet	0.19 250	0.10 247	1.39 386	0.00 1	0.01 382	0.75 334	0.00 1	0.35 302	0.12 184	0.00 1	0.00 1	0.48 466	0.50 509	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

GANet	0.55 467	0.35 440	1.40 391	0.00 1	0.00 1	0.77 339	0.08 501	0.36 305	0.57 365	0.01 225	0.00 1	0.68 503	0.11 450	5.52 542	1.07 525	0.00 1	0.00 1	0.02 563	0.00 1	0.09 448	0.03 413

TDLM	0.49 435	0.39 470	1.02 297	0.00 1	0.00 1	1.08 497	0.01 373	0.36 305	0.58 422	0.14 505	0.00 1	0.27 407	0.19 472	5.46 541	0.20 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 488	0.01 207

G2L-Stereo_test	0.35 367	0.51 509	1.28 361	0.00 1	0.00 1	0.62 293	0.03 445	0.37 307	0.13 195	0.01 225	0.00 1	0.56 487	0.00 1	3.27 455	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 477	0.01 207

RALAANet	0.13 180	0.51 509	0.95 281	0.00 1	0.00 1	0.32 178	0.01 373	0.38 308	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.05 255	0.09 436	0.02 176	0.12 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 493	0.10 460	0.00 1

GwcNet	0.50 446	0.46 491	3.90 571	0.00 1	0.00 1	0.42 214	0.10 512	0.38 308	0.74 560	0.03 403	0.00 1	0.63 491	0.05 397	2.92 431	0.16 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 523	0.05 470

DMCA	0.19 250	0.16 315	1.39 386	0.00 1	0.01 382	1.00 412	0.01 373	0.38 308	0.57 365	0.01 225	0.01 369	0.05 255	0.00 1	0.05 244	0.12 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

HCRNet	0.32 350	0.10 247	0.81 232	0.00 1	0.00 1	1.10 512	0.00 1	0.39 311	0.59 434	0.01 225	0.01 369	0.06 282	0.03 326	3.24 449	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.02 362

UNet	0.26 303	0.18 331	2.41 504	0.00 1	0.00 1	0.71 323	0.00 1	0.39 311	0.60 458	0.00 1	0.00 1	0.37 440	0.02 270	0.45 339	0.09 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

G2L-Stereo	0.41 398	0.45 489	1.90 461	0.00 1	0.00 1	0.58 278	0.00 1	0.40 313	0.12 184	0.00 1	0.00 1	0.33 419	0.05 397	4.09 493	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 492	0.00 1

SQANet	0.42 401	1.14 586	1.86 457	0.04 470	0.48 593	0.36 196	0.03 445	0.40 313	0.56 316	0.02 369	0.24 514	0.49 474	0.06 416	2.14 395	0.21 432	0.02 559	0.02 518	0.01 545	0.00 1	0.19 536	0.03 413

cross-raft	0.15 215	0.05 120	1.46 407	0.00 1	0.01 382	0.37 198	0.07 492	0.40 313	0.02 1	0.02 369	0.00 1	0.38 443	0.00 1	0.02 176	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 543	0.01 122	0.02 362

ToySt	0.12 166	0.15 306	0.92 274	0.00 1	0.00 1	0.46 231	0.00 1	0.41 316	0.10 153	0.00 1	0.00 1	0.10 317	0.00 1	0.07 262	0.19 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 493	0.04 340	0.02 362

AFF-stereo	0.18 243	0.42 477	0.77 210	0.00 1	0.00 1	0.91 387	0.00 1	0.41 316	0.65 543	0.05 441	0.00 1	0.04 226	0.05 397	0.06 255	0.04 285	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.19 536	0.01 207

CRFU-Net	0.40 395	0.12 286	1.50 415	0.14 556	0.01 382	0.90 379	0.00 1	0.42 318	0.14 201	0.00 1	0.00 1	0.42 453	1.94 572	2.15 397	0.12 380	0.00 1	0.00 1	0.03 574	0.00 1	0.03 315	0.00 1

cf-r	0.35 367	0.41 474	1.45 405	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.00 1	0.43 319	0.38 267	0.05 441	0.00 1	0.65 496	0.00 1	2.53 414	0.04 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 340	0.02 362

DLCB_ROB	0.27 309	0.16 315	0.71 180	0.00 1	0.00 1	0.44 224	0.00 1	0.43 319	0.57 365	0.02 369	0.04 469	0.63 491	0.04 365	2.18 401	0.24 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ISRNet	0.16 222	0.11 274	1.44 403	0.00 1	0.00 1	0.50 243	0.00 1	0.44 321	0.60 458	0.00 1	0.00 1	0.05 255	0.00 1	0.05 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

11t1	0.08 102	0.01 1	0.54 139	0.00 1	0.00 1	0.09 74	0.00 1	0.44 321	0.55 301	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 250	0.33 420	0.84 244	0.00 1	0.02 437	1.06 443	0.00 1	0.45 323	0.59 434	0.03 403	0.00 1	0.05 255	0.06 416	0.04 231	0.07 328	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.17 523	0.01 207

APVNet	0.51 451	0.21 350	2.43 508	0.00 1	0.00 1	0.94 395	0.00 1	0.45 323	0.62 532	0.01 225	0.01 369	0.34 423	0.03 326	4.59 510	0.27 459	0.00 1	0.00 1	0.03 574	0.00 1	0.15 503	0.02 362

NCCL2	0.29 330	0.50 504	1.52 416	0.00 1	0.00 1	0.81 351	0.00 1	0.45 323	0.22 241	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.03 326	2.14 395	0.06 317	0.00 1	0.00 1	0.02 563	0.00 1	0.01 122	0.03 413

PASM	0.51 451	0.32 416	3.07 547	0.00 1	0.00 1	0.31 170	0.00 1	0.46 326	0.12 184	0.03 403	0.00 1	0.44 456	0.02 270	5.22 528	0.04 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 477	0.03 413

HHNet	0.48 428	0.21 350	1.60 425	0.10 533	0.00 1	1.14 531	0.26 542	0.47 327	0.59 434	0.01 225	3.56 578	0.04 226	0.71 526	0.00 1	0.73 516	0.02 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315	0.00 1

RASNet	0.58 480	0.27 393	1.30 365	0.00 1	0.00 1	0.61 287	0.01 373	0.47 327	0.60 458	0.08 473	0.06 484	1.52 561	0.04 365	6.18 572	0.48 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

Hybrid-DGEV-03	0.17 233	0.35 440	0.94 279	0.00 1	0.00 1	0.97 401	0.02 421	0.48 329	0.09 121	0.04 430	0.01 369	0.06 282	0.03 326	0.07 262	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 533	0.06 492

SAMSARA	1.01 535	0.70 544	3.29 553	0.20 581	0.06 509	1.65 568	0.05 479	0.48 329	0.53 290	2.91 595	0.68 546	2.97 583	1.08 550	3.89 483	1.54 540	0.00 1	0.04 547	0.00 1	0.02 493	0.05 364	0.03 413

gwcnet-sp	0.28 314	0.15 306	2.75 531	0.00 1	0.00 1	0.51 247	0.02 421	0.49 331	0.57 365	0.01 225	0.01 369	0.08 301	0.04 365	0.87 362	0.11 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

scenet	0.28 314	0.15 306	2.75 531	0.00 1	0.00 1	0.51 247	0.02 421	0.49 331	0.57 365	0.01 225	0.01 369	0.08 301	0.04 365	0.87 362	0.11 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

ssnet	0.28 314	0.15 306	2.75 531	0.00 1	0.00 1	0.51 247	0.02 421	0.49 331	0.57 365	0.01 225	0.01 369	0.08 301	0.04 365	0.87 362	0.11 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

PSMNet-RSSM	0.36 373	0.36 448	0.93 276	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.00 1	0.50 334	0.53 290	0.04 430	0.00 1	0.40 448	0.00 1	3.33 459	0.06 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.01 207

SPS-STEREO	0.88 526	0.40 472	2.01 470	0.00 1	0.01 382	0.42 214	0.17 524	0.50 334	0.61 477	2.19 590	0.79 554	2.04 571	0.27 491	5.10 525	2.89 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315	0.11 544
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
YMNet	0.36 373	0.38 465	2.34 495	0.03 450	0.03 463	0.92 389	0.15 522	0.53 336	0.65 543	0.09 482	0.01 369	0.44 456	0.06 416	0.82 359	0.30 463	0.01 543	0.00 1	0.04 583	0.00 1	0.27 568	0.04 448

YMNet_1	0.36 373	0.38 465	2.34 495	0.03 450	0.03 463	0.92 389	0.15 522	0.53 336	0.65 543	0.09 482	0.01 369	0.44 456	0.06 416	0.82 359	0.30 463	0.01 543	0.00 1	0.04 583	0.00 1	0.27 568	0.04 448

delet	0.33 353	0.24 376	1.05 311	0.00 1	0.00 1	0.60 286	0.00 1	0.53 336	0.59 434	0.03 403	0.01 369	0.52 483	0.19 472	2.68 419	0.13 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 506	0.42 477	4.27 577	0.20 581	0.26 582	0.47 235	0.00 1	0.54 339	0.16 221	0.40 541	5.35 586	0.45 461	0.97 543	0.25 322	0.25 450	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.26 599	0.12 477	0.02 362

anonymity	0.17 233	0.06 169	0.79 225	0.00 1	0.09 527	0.03 42	0.00 1	0.54 339	0.07 66	0.41 542	0.13 501	0.11 323	0.58 517	0.02 176	0.31 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 589	0.01 122	0.02 362

LSM	4.58 603	0.88 568	17.79 612	3.73 619	38.79 624	0.85 366	2.37 609	0.54 339	1.64 585	2.88 594	3.09 575	0.62 490	0.60 520	3.16 443	1.06 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 477	13.55 626

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 367	0.49 503	2.00 469	0.00 1	0.02 437	0.96 399	0.00 1	0.55 342	0.18 233	0.03 403	0.00 1	0.35 427	0.10 444	2.37 408	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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.
Anonymous3	0.19 250	0.07 211	1.33 371	0.00 1	0.00 1	1.12 527	0.00 1	0.56 343	0.56 316	0.01 225	0.00 1	0.06 282	0.00 1	0.01 79	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

EDNetEfficient	2.96 592	0.23 367	19.99 614	0.19 573	0.85 603	1.02 416	2.03 602	0.56 343	5.14 603	8.09 614	1.81 570	0.94 520	4.14 603	3.72 478	10.22 608	0.00 1	0.03 530	0.00 1	0.06 525	0.05 364	0.03 413

AE-Stereo	0.17 233	0.05 120	0.79 225	0.03 450	0.09 527	1.06 443	0.00 1	0.57 345	0.06 50	0.08 473	0.00 1	0.13 336	0.00 1	0.01 79	0.01 134	0.00 1	0.06 577	0.00 1	0.23 589	0.08 429	0.04 448

HGLStereo	0.28 314	0.12 286	1.15 330	0.00 1	0.00 1	0.65 310	0.00 1	0.57 345	0.25 248	0.02 369	0.01 369	0.47 464	0.03 326	2.17 400	0.14 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315	0.01 207

MLCV	0.23 280	0.46 491	1.15 330	0.00 1	0.00 1	0.45 226	0.00 1	0.57 345	0.15 213	0.09 482	0.00 1	0.27 407	0.03 326	1.09 371	0.25 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364	0.00 1

AASNet	0.27 309	0.47 496	1.56 420	0.00 1	0.00 1	0.91 387	0.00 1	0.58 348	0.58 422	0.00 1	0.00 1	0.39 445	0.02 270	0.33 327	0.13 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 560	0.06 492

acv_ft	0.21 268	0.14 301	0.95 281	0.00 1	0.00 1	0.41 207	0.00 1	0.58 348	0.60 458	0.19 514	0.01 369	0.71 504	0.12 453	0.05 244	0.12 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 556	0.00 1

PSMNet-ADL	0.35 367	0.05 120	0.65 167	0.00 1	0.00 1	1.03 422	0.00 1	0.59 350	0.09 121	0.00 1	0.07 488	0.47 464	0.01 195	3.66 475	0.30 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.02 362

MMNet	0.23 280	0.18 331	1.84 454	0.00 1	0.00 1	0.67 313	0.00 1	0.59 350	0.59 434	0.00 1	0.01 369	0.18 371	0.09 436	0.26 323	0.12 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

otaku	0.59 484	1.12 582	1.90 461	0.08 522	0.11 539	0.89 377	0.05 479	0.60 352	0.57 365	0.01 225	1.41 567	1.03 528	0.14 457	2.39 410	0.56 509	0.06 572	0.03 530	0.01 545	0.00 1	0.61 592	0.21 584

CrosDoStereo	1.10 540	0.08 225	1.43 401	0.00 1	0.05 497	0.63 304	5.86 618	0.60 352	0.38 267	0.26 520	1.21 562	0.19 378	3.02 588	6.61 592	1.64 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 540	0.08 225	1.43 401	0.00 1	0.05 497	0.63 304	5.86 618	0.60 352	0.38 267	0.26 520	1.21 562	0.19 378	3.02 588	6.61 592	1.64 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.00 1

GES	0.18 243	0.05 120	0.87 254	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.02 421	0.60 352	0.08 90	0.00 1	0.02 457	0.11 323	0.09 436	0.44 338	0.16 404	0.01 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

ADCRef	0.92 529	0.48 499	3.35 554	0.02 429	0.02 437	0.90 379	0.32 555	0.61 356	0.65 543	0.72 557	0.17 505	0.17 367	0.82 537	2.15 397	7.95 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 406	0.03 413

AANet_RVC	0.75 509	0.65 537	2.52 516	0.01 393	0.00 1	0.66 312	0.00 1	0.61 356	0.13 195	0.00 1	1.29 566	0.96 522	0.04 365	5.98 560	1.82 547	0.13 580	0.02 518	0.00 1	0.00 1	0.07 406	0.04 448

RAFT-Stereo-weight	0.14 197	0.03 43	0.68 175	0.01 393	0.02 437	1.20 546	0.00 1	0.63 358	0.11 167	0.05 441	0.05 473	0.02 120	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	0.50 446	0.51 509	1.44 403	0.00 1	0.00 1	0.29 159	0.00 1	0.63 358	0.59 434	0.00 1	0.00 1	0.08 301	0.01 195	6.14 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 550	0.01 207

CSP-Net	0.37 381	0.10 247	0.54 139	0.00 1	0.00 1	0.50 243	0.00 1	0.64 360	0.13 195	0.00 1	0.00 1	0.15 353	0.02 270	5.27 529	0.06 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.45 415	0.56 527	1.74 443	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.00 1	0.65 361	0.55 301	0.18 512	0.00 1	0.37 440	0.00 1	3.70 477	0.04 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.02 362

PA-Net	0.57 476	0.50 504	2.73 530	0.03 450	0.06 509	0.89 377	0.02 421	0.66 362	0.63 537	0.00 1	0.00 1	0.43 455	0.07 427	4.82 518	0.55 508	0.01 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.04 448
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.24 290	0.08 225	0.68 175	0.00 1	0.00 1	0.83 359	0.00 1	0.66 362	0.61 477	0.00 1	0.00 1	0.50 478	0.02 270	1.28 379	0.08 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 460	0.04 448
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
x	0.10 129	0.01 1	0.51 125	0.00 1	0.00 1	0.09 74	0.00 1	0.67 364	0.55 301	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.09 281	0.00 1	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

TestStereo1	0.20 260	0.30 410	0.84 244	0.00 1	0.16 558	1.12 527	0.01 373	0.69 365	0.57 365	0.00 1	0.05 473	0.04 226	0.01 195	0.09 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 503	0.06 492

SA-5K	0.20 260	0.30 410	0.84 244	0.00 1	0.16 558	1.12 527	0.01 373	0.69 365	0.57 365	0.00 1	0.05 473	0.04 226	0.01 195	0.09 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 503	0.06 492

ADLNet2	0.55 467	0.33 420	2.54 520	0.00 1	0.00 1	0.88 375	0.00 1	0.69 365	0.65 543	0.00 1	0.07 488	1.47 556	0.02 270	4.12 496	0.11 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 488	0.01 207

RAFT+CT+SA	0.26 303	0.34 428	1.11 324	0.02 429	0.27 583	1.10 512	0.00 1	0.70 368	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.07 294	0.01 195	0.36 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 607	0.11 467	0.22 586

coex_refinement	0.33 353	0.44 484	0.97 290	0.05 484	0.00 1	0.54 265	0.04 465	0.72 369	0.15 213	0.02 369	0.00 1	0.36 431	0.16 465	3.05 438	0.13 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.01 207

RAFT-Test	0.20 260	0.09 238	1.34 373	0.00 1	0.12 545	0.39 202	0.10 512	0.72 369	0.25 248	0.08 473	0.00 1	0.44 456	0.00 1	0.05 244	0.13 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 596	0.01 122	0.01 207

SHD	0.50 446	0.51 509	3.61 561	0.05 484	0.00 1	0.01 17	0.01 373	0.72 369	0.61 477	1.57 580	0.00 1	0.34 423	0.09 436	1.79 389	0.49 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 475	0.09 448	0.03 413

CVANet_RVC	0.53 462	0.32 416	1.26 355	0.00 1	0.00 1	0.98 404	0.00 1	0.72 369	0.55 301	0.35 535	0.12 500	0.36 431	0.14 457	5.53 543	0.08 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 516	0.00 1

Ntro	0.57 476	1.13 584	2.24 490	0.04 470	0.36 587	1.04 431	0.02 421	0.74 373	0.57 365	0.01 225	0.00 1	0.76 508	0.08 432	3.01 435	0.47 498	0.07 573	0.04 547	0.01 545	0.00 1	0.76 597	0.02 362

SACVNet	0.42 401	0.29 406	1.10 320	0.00 1	0.00 1	1.02 416	0.00 1	0.78 374	0.29 256	0.03 403	0.00 1	0.24 397	0.02 270	4.27 502	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 544	0.01 207

NCC-stereo	0.49 435	0.46 491	2.04 474	0.03 450	0.03 463	1.06 443	0.01 373	0.78 374	0.22 241	0.06 451	0.19 508	0.64 494	0.05 397	3.65 473	0.63 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

Abc-Net	0.49 435	0.46 491	2.04 474	0.03 450	0.03 463	1.06 443	0.01 373	0.78 374	0.22 241	0.06 451	0.19 508	0.64 494	0.05 397	3.65 473	0.63 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	0.49 435	0.22 357	2.39 501	0.00 1	0.00 1	0.63 304	0.02 421	0.79 377	0.72 558	0.06 451	0.00 1	1.68 563	0.46 507	2.63 418	0.04 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 492	0.00 1

iResNet_ROB	0.30 335	0.66 539	1.41 392	0.00 1	0.00 1	0.70 319	0.00 1	0.79 377	0.57 365	0.04 430	0.01 369	0.08 301	0.01 195	1.55 385	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.00 1

FENet	0.23 280	0.05 120	1.39 386	0.00 1	0.00 1	1.00 412	0.00 1	0.80 379	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.24 397	0.04 365	0.23 319	0.18 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 421	0.43 480	1.04 303	0.11 543	0.00 1	1.10 512	0.00 1	0.80 379	0.54 294	0.00 1	0.05 473	0.38 443	0.03 326	3.50 465	0.14 396	0.88 604	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 467	0.20 580

test_5	0.26 303	0.35 440	1.35 376	0.01 393	0.22 579	0.80 348	0.01 373	0.81 381	0.58 422	0.12 494	0.00 1	0.06 282	0.01 195	0.61 352	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 492	0.16 570

RTSC	0.70 501	0.71 548	3.19 550	0.01 393	0.00 1	0.20 127	0.00 1	0.81 381	0.60 458	0.29 526	0.36 528	0.36 431	0.04 365	2.04 392	4.87 583	0.00 1	0.03 530	0.00 1	0.02 493	0.28 571	0.11 544

ADCP+	1.36 556	0.76 558	6.73 593	0.01 393	0.02 437	1.32 561	0.80 591	0.81 381	0.72 558	0.01 225	0.01 369	0.96 522	1.05 548	0.33 327	13.50 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.02 362

Nwc_Net	0.43 408	0.42 477	2.64 526	0.00 1	0.00 1	0.67 313	0.00 1	0.82 384	0.28 252	0.00 1	0.01 369	0.90 519	0.10 444	2.62 416	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315	0.00 1

EKT-Stereo	0.46 419	0.12 286	1.03 299	0.75 599	4.21 620	1.06 443	0.00 1	0.83 385	0.04 28	0.02 369	0.00 1	0.08 301	0.00 1	0.89 365	0.01 134	0.00 1	0.03 530	0.00 1	0.05 522	0.04 340	0.01 207

MyStereo04	0.26 303	0.12 286	2.34 495	0.00 1	0.00 1	0.98 404	0.00 1	0.84 386	0.20 236	0.06 451	0.01 369	0.33 419	0.11 450	0.00 1	0.06 317	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.04 448

AnyNet_C32	1.44 560	1.47 601	6.09 589	0.12 547	0.19 571	1.74 573	1.11 595	0.84 386	0.56 316	1.30 576	0.46 537	0.21 387	0.59 519	2.74 421	11.09 609	0.02 559	0.00 1	0.06 590	0.00 1	0.16 516	0.05 470

w-ln-seven	0.71 503	0.83 566	4.88 584	0.00 1	0.00 1	1.25 551	0.00 1	0.85 388	0.60 458	0.17 511	0.00 1	0.51 482	0.02 270	3.18 446	1.74 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 460	0.02 362

MSKI-zero shot	0.22 273	0.08 225	1.46 407	0.00 1	0.12 545	1.08 497	0.03 445	0.85 388	0.16 221	0.22 516	0.05 473	0.06 282	0.00 1	0.07 262	0.01 134	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.18 571	0.02 250	0.01 207

ADLNet	0.38 386	0.21 350	0.86 250	0.00 1	0.00 1	0.67 313	0.00 1	0.86 390	0.60 458	0.18 512	0.01 369	1.01 526	0.02 270	2.92 431	0.26 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 448	0.02 362

mmm	0.13 180	0.02 13	0.42 104	0.00 1	0.00 1	0.04 52	0.00 1	0.88 391	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 195	0.51 341	0.00 1	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

FADNet	0.55 467	0.75 552	2.42 506	0.00 1	0.01 382	0.82 354	0.00 1	0.88 391	0.54 294	0.01 225	0.01 369	0.16 363	0.16 465	4.49 508	0.09 350	0.18 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 587	0.00 1

NVStereoNet_ROB	1.08 539	0.39 470	2.15 484	0.08 522	0.02 437	0.45 226	0.02 421	0.89 393	0.67 551	0.10 488	5.85 588	1.90 567	1.11 552	6.20 578	1.14 527	0.20 585	0.00 1	0.03 574	0.07 529	0.12 477	0.13 562
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CFNet-RSSM	0.17 233	0.06 169	1.16 334	0.00 1	0.12 545	0.61 287	0.00 1	0.90 394	0.08 90	0.01 225	0.00 1	0.09 312	0.00 1	0.01 79	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 589	0.00 1	0.00 1

ADCPNet	1.44 560	0.55 525	7.88 598	0.01 393	0.19 571	2.78 585	0.27 548	0.90 394	0.38 267	0.04 430	0.02 457	1.43 554	1.81 569	2.22 403	9.08 604	0.00 1	0.47 613	0.00 1	0.64 616	0.04 340	0.15 566

w-ln-seven-2	0.73 507	0.75 552	5.30 586	0.00 1	0.00 1	0.35 194	0.00 1	0.91 396	0.64 540	0.00 1	0.00 1	0.27 407	0.05 397	4.19 497	1.96 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 488	0.02 362

DDUNet	0.34 361	0.20 347	1.06 313	0.00 1	0.00 1	0.79 345	0.01 373	0.91 396	0.54 294	0.04 430	0.01 369	1.11 536	0.01 195	1.89 390	0.17 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.00 1

Syn2CoEx	0.56 470	0.78 561	2.86 536	0.00 1	0.00 1	0.10 78	0.01 373	0.91 396	0.61 477	0.02 369	0.00 1	0.49 474	0.21 479	5.03 523	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 492	0.03 413

z-mn7	0.88 526	1.64 602	5.54 588	0.00 1	0.00 1	0.56 272	0.07 492	0.92 399	0.61 477	0.00 1	0.06 484	0.36 431	0.05 397	5.64 548	1.97 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 467	0.02 362

TCMNet	0.49 435	0.43 480	3.03 545	0.06 508	0.01 382	0.58 278	0.04 465	0.92 399	0.62 532	0.00 1	0.00 1	0.20 382	0.02 270	3.64 472	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.02 563	0.00 1	0.18 533	0.07 509

UGAM-zero	0.68 499	0.10 247	1.78 445	0.07 514	0.16 558	0.34 191	0.03 445	0.92 399	0.18 233	0.37 538	0.00 1	2.23 577	0.74 531	6.20 578	0.01 134	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.26 599	0.01 122	0.09 530

ADCL	1.52 563	0.44 484	4.70 583	0.07 514	0.03 463	2.21 580	2.35 608	0.92 399	0.80 566	1.57 580	1.11 561	1.25 539	1.55 566	1.77 388	11.53 611	0.01 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 460	0.01 207

MSMD_ROB	2.04 576	0.40 472	2.13 482	0.00 1	0.00 1	4.88 599	0.22 535	0.93 403	1.82 587	5.71 606	7.79 599	7.39 602	3.72 595	4.62 513	1.22 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 362

CFNet_pseudo	0.22 273	0.10 247	1.39 386	0.00 1	0.01 382	0.98 404	0.00 1	0.94 404	0.09 121	0.00 1	0.00 1	0.48 466	0.36 500	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ccs_rob	0.22 273	0.10 247	1.38 383	0.00 1	0.01 382	0.98 404	0.00 1	0.94 404	0.09 121	0.00 1	0.00 1	0.48 466	0.36 500	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACVNet-DCA	0.25 297	0.22 357	1.20 341	0.00 1	0.00 1	1.31 557	0.00 1	0.95 406	0.55 301	0.07 462	0.00 1	0.03 189	0.02 270	0.59 348	0.01 134	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

1test111	0.28 314	0.22 357	1.20 341	0.00 1	0.00 1	1.31 557	0.00 1	0.95 406	0.55 301	0.07 462	0.00 1	0.03 189	0.02 270	1.23 376	0.00 1	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

qqq	0.17 233	0.01 1	0.52 129	0.00 1	0.00 1	0.12 96	0.00 1	0.95 406	0.55 301	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	1.23 376	0.00 1	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

Wz-Net-SNSev	0.78 512	1.10 580	6.27 592	0.00 1	0.00 1	0.27 150	0.00 1	0.95 406	0.61 477	0.00 1	0.01 369	0.41 451	0.10 444	4.92 520	0.81 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 523	0.03 413

edge stereo	0.58 480	0.29 406	2.86 536	0.01 393	0.03 463	0.33 184	0.03 445	0.97 410	0.50 280	0.21 515	0.33 525	1.31 545	0.16 465	4.20 498	0.18 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 467	0.01 207

CroCo-Stereo	0.13 180	0.16 315	0.40 94	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.00 1	0.98 411	0.57 365	0.00 1	0.01 369	0.31 416	0.03 326	0.01 79	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
HSM	0.63 492	0.36 448	0.89 263	0.00 1	0.00 1	0.52 253	0.01 373	0.98 411	0.56 316	0.00 1	0.01 369	2.27 578	0.65 525	6.18 572	0.11 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

test_sample1	0.21 268	0.01 1	0.41 98	0.00 1	0.00 1	0.14 112	0.00 1	0.99 413	0.30 259	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.00 1	2.26 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

Any-RAFT	0.17 233	0.04 73	0.93 276	0.00 1	0.00 1	1.10 512	0.00 1	0.99 413	0.03 5	0.01 225	0.00 1	0.21 387	0.00 1	0.07 262	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 290	0.51 509	1.71 438	0.00 1	0.00 1	0.31 170	0.00 1	0.99 413	0.31 260	0.00 1	0.00 1	0.29 411	0.03 326	0.22 317	0.35 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.02 362

test-1	0.19 250	0.13 295	0.67 174	0.00 1	0.15 555	0.57 275	0.00 1	1.01 416	0.11 167	0.04 430	0.48 538	0.05 255	0.00 1	0.01 79	0.30 463	0.00 1	0.07 578	0.00 1	0.06 525	0.01 122	0.18 573

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 428	0.27 393	3.90 571	0.08 522	0.20 576	0.32 178	0.00 1	1.02 417	0.09 121	0.38 539	0.10 496	1.72 565	0.83 539	0.33 327	0.01 134	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.23 589	0.11 467	0.01 207

MyStereo05	0.28 314	0.13 295	2.37 500	0.01 393	0.00 1	1.09 506	0.00 1	1.02 417	0.45 276	0.04 430	0.01 369	0.26 404	0.14 457	0.00 1	0.06 317	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.04 448

DN-CSS_ROB	0.26 303	0.75 552	1.33 371	0.00 1	0.00 1	0.99 410	0.00 1	1.04 419	0.61 477	0.01 225	0.00 1	0.19 378	0.02 270	0.07 262	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 550	0.01 207

ssnet_v2	0.28 314	0.17 323	1.18 339	0.00 1	0.00 1	0.81 351	0.00 1	1.05 420	0.59 434	0.09 482	0.01 369	0.88 517	0.09 436	0.43 336	0.08 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 477	0.09 530

EGLCR-Stereo	0.15 215	0.05 120	0.47 117	0.07 514	0.03 463	1.06 443	0.01 373	1.06 421	0.12 184	0.16 508	0.00 1	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 362

RP	0.42 401	0.44 484	1.52 416	0.00 1	0.01 382	0.61 287	0.02 421	1.06 421	0.39 271	0.03 403	0.01 369	0.99 524	0.16 465	2.89 430	0.18 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 460	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.48 428	0.76 558	3.11 549	0.00 1	0.00 1	0.23 136	0.00 1	1.07 423	0.61 477	0.01 225	0.01 369	0.13 336	0.13 456	3.12 441	0.34 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364	0.01 207

RGC	0.50 446	0.53 517	2.42 506	0.00 1	0.01 382	0.65 310	0.00 1	1.07 423	0.17 228	0.01 225	0.62 544	1.00 525	0.19 472	3.03 437	0.28 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364	0.02 362

CFNet	0.56 470	0.50 504	1.58 422	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.01 373	1.08 425	0.57 365	0.00 1	0.01 369	0.12 329	0.01 195	5.87 558	0.19 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 488	0.02 362

HITNet	0.19 250	0.55 525	1.36 380	0.00 1	0.00 1	0.25 142	0.00 1	1.09 426	0.23 246	0.00 1	0.00 1	0.14 344	0.02 270	0.02 176	0.14 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364	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
WCMA_ROB	2.01 575	0.34 428	1.89 459	0.04 470	0.00 1	1.07 484	0.60 581	1.09 426	1.21 576	5.12 603	9.87 609	8.09 604	4.48 604	3.74 480	2.55 560	0.00 1	0.00 1	0.01 545	0.00 1	0.02 250	0.13 562

UPFNet	0.18 243	0.05 120	1.11 324	0.00 1	0.00 1	0.48 238	0.00 1	1.11 428	0.48 278	0.00 1	0.00 1	0.10 317	0.00 1	0.10 285	0.10 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

XPNet_ROB	0.37 381	0.34 428	1.01 296	0.01 393	0.00 1	0.96 399	0.00 1	1.11 428	0.46 277	0.00 1	0.00 1	0.17 367	0.02 270	2.73 420	0.54 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

test_sample2	0.24 290	0.02 13	0.49 119	0.00 1	0.00 1	0.32 178	0.00 1	1.12 430	0.52 285	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1	2.29 406	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

GASNet	0.56 470	1.09 579	2.57 521	0.00 1	0.00 1	0.52 253	0.02 421	1.12 430	0.22 241	0.01 225	0.14 502	0.50 478	0.12 453	4.09 493	0.39 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 576	0.08 517

MFN_U_SF_RVC	0.95 532	1.40 599	4.49 580	0.16 561	0.11 539	0.56 272	0.07 492	1.12 430	0.36 266	0.43 544	0.27 518	1.27 542	0.73 530	3.98 490	1.47 539	0.29 590	0.34 611	0.36 608	0.55 614	0.63 593	0.46 597

RYNet	0.53 462	0.19 342	1.79 447	0.00 1	0.00 1	0.55 270	0.00 1	1.12 430	0.61 477	0.02 369	0.00 1	0.83 514	0.04 365	5.05 524	0.45 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 362

ADCMid	1.38 557	0.90 572	6.15 590	0.04 470	0.03 463	1.67 569	0.18 526	1.13 434	0.93 572	0.89 565	0.58 542	0.86 516	0.71 526	1.03 368	11.96 612	0.01 543	0.00 1	0.29 606	0.08 534	0.17 523	0.03 413

AIO-test2	0.30 335	0.63 535	0.91 271	0.08 522	0.13 548	0.55 270	0.01 373	1.15 435	0.60 458	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.04 365	0.89 365	0.04 285	0.87 603	0.00 1	0.00 1	0.01 475	0.03 315	0.05 470

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 401	0.52 515	3.02 543	0.00 1	0.00 1	0.57 275	0.00 1	1.15 435	0.60 458	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.14 457	1.51 383	0.76 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.27 309	0.33 420	1.30 365	0.00 1	0.01 382	0.52 253	0.01 373	1.16 437	0.61 477	0.00 1	0.01 369	0.03 189	0.02 270	1.24 378	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 477	0.06 492

FADNet-RVC-Resample	0.51 451	0.82 565	3.08 548	0.04 470	0.04 484	0.42 214	0.09 507	1.16 437	0.34 263	0.00 1	0.03 463	0.24 397	0.05 397	3.16 443	0.13 387	0.07 573	0.12 595	0.05 587	0.02 493	0.08 429	0.20 580

SGM+DAISY	2.38 580	0.98 575	4.37 578	0.48 592	0.33 586	2.24 581	1.94 601	1.16 437	1.47 582	6.62 609	5.89 589	5.77 592	5.09 606	5.76 555	4.39 575	0.16 583	0.15 601	0.06 590	0.14 553	0.26 562	0.40 596

ccnet	0.49 435	0.05 120	1.26 355	0.01 393	0.08 523	0.72 326	0.18 526	1.18 440	0.35 264	0.45 545	0.68 546	0.13 336	0.39 502	3.54 468	0.74 517	0.01 543	0.00 1	0.02 563	0.00 1	0.02 250	0.01 207

AF-Net	0.47 421	0.53 517	2.05 477	0.00 1	0.00 1	0.41 207	0.01 373	1.18 440	0.40 272	0.13 497	0.05 473	1.30 544	0.45 505	2.43 412	0.30 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 448	0.00 1

NLCSM	0.36 373	0.09 238	0.21 58	0.00 1	0.00 1	0.26 146	0.02 421	1.20 442	1.55 584	0.01 225	0.00 1	0.10 317	0.10 444	3.53 467	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 503	0.01 207

zh-mn7	1.13 543	2.13 611	10.00 605	0.00 1	0.00 1	0.74 329	0.01 373	1.22 443	0.61 477	0.07 462	0.00 1	0.20 382	0.06 416	5.32 531	2.13 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.01 207

iResNet	0.25 297	0.27 393	1.68 433	0.00 1	0.00 1	0.69 318	0.00 1	1.22 443	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.03 326	0.12 294	0.30 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364	0.01 207

SFCPSM	0.21 268	0.04 73	1.59 424	0.00 1	0.05 497	0.34 191	0.00 1	1.24 445	0.57 365	0.01 225	0.00 1	0.12 329	0.02 270	0.05 244	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 493	0.02 250	0.00 1

DAS	0.49 435	0.05 120	1.29 362	0.00 1	0.00 1	0.07 66	0.00 1	1.25 446	0.61 477	1.18 574	0.00 1	0.24 397	0.03 326	4.76 515	0.22 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.01 207

SepStereo	0.45 415	0.05 120	1.29 362	0.00 1	0.00 1	0.07 66	0.00 1	1.25 446	0.61 477	1.18 574	0.00 1	0.24 397	0.03 326	3.93 487	0.22 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.01 207

FADNet_RVC	0.60 486	0.83 566	2.50 513	0.00 1	0.00 1	1.09 506	0.00 1	1.29 448	0.50 280	0.02 369	0.05 473	0.26 404	0.03 326	3.17 445	0.25 450	0.21 586	0.26 606	0.08 594	0.28 605	0.53 590	0.55 605

AnyNet_C01	2.33 579	2.14 612	18.59 613	0.15 559	0.18 566	2.43 583	2.34 607	1.29 448	1.24 577	1.03 568	0.83 556	1.25 539	0.78 535	3.75 481	10.06 605	0.05 570	0.00 1	0.07 593	0.00 1	0.30 574	0.12 557

zh-sn7	1.20 548	2.23 614	8.48 601	0.00 1	0.00 1	0.68 317	0.05 479	1.30 450	0.61 477	0.00 1	0.04 469	0.41 451	0.21 479	5.33 533	4.51 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 492	0.07 509

ACVNet-4b	1.14 544	1.34 597	3.96 573	0.17 565	0.03 463	1.03 422	0.01 373	1.31 451	0.65 543	0.01 225	0.97 560	1.98 570	0.32 497	6.18 572	1.20 530	2.52 615	0.02 518	0.00 1	0.00 1	0.82 599	0.28 587

FADNet-RVC	0.51 451	0.80 562	2.47 510	0.01 393	0.00 1	0.48 238	0.00 1	1.32 452	0.14 201	0.00 1	0.01 369	0.12 329	0.06 416	4.07 492	0.15 401	0.00 1	0.04 547	0.00 1	0.00 1	0.38 581	0.08 517

test_xeample3	0.24 290	0.06 169	1.84 454	0.02 429	0.00 1	0.33 184	0.05 479	1.33 453	0.14 201	0.00 1	0.03 463	0.03 189	0.03 326	0.10 285	0.43 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 589	0.05 364	0.06 492

rrr	0.24 290	0.06 169	1.91 463	0.01 393	0.00 1	0.32 178	0.04 465	1.34 454	0.15 213	0.01 225	0.01 369	0.02 120	0.04 365	0.14 300	0.44 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 571	0.05 364	0.05 470

DeepPrunerF	1.33 555	0.59 531	8.62 602	0.02 429	0.09 527	0.90 379	0.00 1	1.34 454	6.72 607	0.22 516	0.01 369	0.21 387	0.14 457	5.64 548	1.99 551	0.00 1	0.00 1	0.01 545	0.02 493	0.14 492	0.02 362

test-3	0.17 233	0.03 43	0.74 194	0.03 450	0.10 531	0.43 220	0.00 1	1.36 456	0.07 66	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.08 276	0.19 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 577	0.12 477	0.11 544

test_1	0.17 233	0.03 43	0.75 202	0.03 450	0.10 531	0.43 220	0.00 1	1.36 456	0.07 66	0.01 225	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.07 262	0.19 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 577	0.12 477	0.11 544

Consistency-Raft	0.39 390	0.30 410	2.53 518	0.14 556	0.03 463	0.90 379	0.04 465	1.36 456	0.59 434	0.00 1	0.02 457	0.02 120	1.15 555	0.33 327	0.43 490	0.02 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

s12784h	0.21 268	0.05 120	0.81 232	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.02 421	1.36 456	0.56 316	0.01 225	0.34 527	0.02 120	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 215	0.03 43	0.77 210	0.00 1	0.00 1	0.74 329	0.00 1	1.36 456	0.09 121	0.02 369	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

RAFT-Stereo	0.15 215	0.03 43	0.77 210	0.00 1	0.00 1	0.74 329	0.00 1	1.36 456	0.09 121	0.02 369	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WZ-Net	1.38 557	1.14 586	10.22 606	0.00 1	0.00 1	0.82 354	0.00 1	1.37 462	0.61 477	0.01 225	0.01 369	1.09 533	2.20 579	6.39 587	3.68 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 406	0.02 362

NVstereo2D	0.45 415	0.11 274	1.91 463	0.00 1	0.00 1	0.59 284	0.00 1	1.39 463	0.61 477	0.03 403	0.00 1	0.33 419	0.00 1	3.94 488	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xx1	0.28 314	0.22 357	1.20 341	0.00 1	0.00 1	1.31 557	0.00 1	1.41 464	0.69 554	0.07 462	0.00 1	0.01 40	0.00 1	0.59 348	0.01 134	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

cc1	0.28 314	0.22 357	1.20 341	0.00 1	0.00 1	1.31 557	0.00 1	1.41 464	0.69 554	0.07 462	0.00 1	0.03 189	0.02 270	0.59 348	0.01 134	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.04 448

DANet	0.58 480	0.19 342	1.87 458	0.26 584	0.06 509	0.51 247	0.11 516	1.41 464	0.52 285	0.22 516	0.06 484	1.06 530	0.02 270	4.25 500	0.92 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.06 492
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ITSA-stereo	0.44 413	0.06 169	0.97 290	0.03 450	0.00 1	1.08 497	0.06 485	1.42 467	0.09 121	0.01 225	0.00 1	0.21 387	0.50 509	3.91 484	0.38 480	0.00 1	0.00 1	0.02 563	0.01 475	0.03 315	0.01 207

ffm	0.25 297	0.02 13	1.06 313	0.00 1	0.00 1	0.62 293	0.00 1	1.42 467	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.67 499	0.02 270	0.57 345	0.01 134	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.03 413

ff1	0.80 514	0.02 13	1.06 313	0.00 1	0.00 1	0.62 293	0.00 1	1.42 467	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.67 499	0.02 270	5.57 545	5.86 590	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.03 413

tt1	0.27 309	0.23 367	1.17 335	0.00 1	0.00 1	1.29 555	0.00 1	1.42 467	0.57 365	0.07 462	0.00 1	0.03 189	0.02 270	0.57 345	0.01 134	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.03 413

test_3	0.19 250	0.02 13	0.76 207	0.03 450	0.10 531	0.53 258	0.00 1	1.42 467	0.07 66	0.13 497	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.07 262	0.19 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 577	0.12 477	0.11 544

DRN-Test	0.43 408	0.13 295	1.95 467	0.03 450	0.09 527	0.61 287	0.00 1	1.43 472	0.61 477	0.00 1	0.00 1	0.18 371	0.04 365	3.32 458	0.11 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

ADCS	1.72 567	1.22 591	8.11 599	0.00 1	0.01 382	0.88 375	0.68 584	1.44 473	0.63 537	2.60 593	0.11 497	1.42 552	0.26 490	1.97 391	14.92 619	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.07 509

DispFullNet	1.20 548	0.63 535	3.58 560	1.00 600	0.82 602	0.41 207	0.00 1	1.44 473	0.61 477	2.55 592	0.64 545	1.10 534	8.95 615	0.84 361	1.22 531	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.00 1	0.24 556	0.02 362

Hybrid-DGEV-2	0.29 330	0.41 474	0.88 258	0.00 1	0.00 1	1.24 550	0.00 1	1.45 475	0.57 365	0.05 441	0.01 369	0.22 393	0.01 195	0.53 343	0.21 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 448	0.05 470

SMFormer	0.33 353	0.10 247	1.04 303	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.00 1	1.45 475	0.55 301	0.00 1	0.00 1	0.15 353	0.00 1	3.24 449	0.09 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.02 362

tta	0.33 353	0.10 247	1.04 303	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.00 1	1.45 475	0.55 301	0.00 1	0.00 1	0.15 353	0.00 1	3.24 449	0.09 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.01 207

qqq1	0.33 353	0.10 247	1.04 303	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.00 1	1.45 475	0.55 301	0.00 1	0.00 1	0.15 353	0.00 1	3.24 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.01 207

fff1	0.33 353	0.10 247	1.04 303	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.00 1	1.45 475	0.55 301	0.00 1	0.00 1	0.15 353	0.00 1	3.24 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.01 207

CIPLG	0.33 353	0.75 552	1.79 447	0.10 533	0.01 382	0.93 394	0.21 532	1.45 475	0.61 477	0.02 369	0.01 369	0.14 344	0.06 416	0.13 296	0.17 408	0.00 1	0.04 547	0.01 545	0.01 475	0.17 523	0.04 448

ACRE	0.34 361	0.70 544	2.13 482	0.10 533	0.00 1	0.90 379	0.20 531	1.45 475	0.61 477	0.02 369	0.01 369	0.13 336	0.05 397	0.14 300	0.17 408	0.00 1	0.03 530	0.01 545	0.02 493	0.17 523	0.04 448

OMP-Stereo	0.66 498	0.33 420	0.72 183	0.18 571	0.06 509	1.17 541	0.00 1	1.45 475	0.59 434	0.12 494	0.60 543	0.50 478	0.00 1	7.09 601	0.26 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315	0.00 1

DGSMNet	1.21 551	0.37 455	3.02 543	0.71 598	1.33 612	1.61 567	3.53 613	1.45 475	0.33 262	0.00 1	0.79 554	0.48 466	0.24 486	3.22 448	0.53 504	0.98 606	1.21 619	1.35 618	1.09 620	1.03 601	0.92 609

RAFT + AFF	0.60 486	0.75 552	1.04 303	0.00 1	0.00 1	1.10 512	0.06 485	1.45 475	0.57 365	0.02 369	0.00 1	0.18 371	1.43 563	4.80 517	0.15 401	0.00 1	0.17 603	0.00 1	0.00 1	0.27 568	0.08 517

ETE_ROB	0.31 341	0.34 428	0.89 263	0.00 1	0.00 1	0.97 401	0.01 373	1.45 475	0.57 365	0.02 369	0.00 1	0.17 367	0.02 270	1.75 387	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR_C	0.35 367	0.81 564	2.03 471	0.10 533	0.01 382	0.90 379	0.21 532	1.46 486	0.61 477	0.02 369	0.01 369	0.13 336	0.07 427	0.14 300	0.17 408	0.00 1	0.05 562	0.01 545	0.02 493	0.17 523	0.04 448

IIG-Stereo	0.65 496	0.34 428	0.77 210	0.05 484	0.03 463	1.17 541	0.00 1	1.46 486	0.60 458	0.01 225	0.57 541	0.54 485	0.01 195	7.03 600	0.39 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

DispNO	0.64 494	0.48 499	2.04 474	0.00 1	0.00 1	0.71 323	0.01 373	1.47 488	0.56 316	0.00 1	0.54 539	1.34 547	0.06 416	5.12 526	0.31 470	0.00 1	0.00 1	0.03 574	0.12 548	0.01 122	0.02 362

iinet-f	0.48 428	0.57 528	4.45 579	0.00 1	0.01 382	0.77 339	0.00 1	1.48 489	0.61 477	0.01 225	0.00 1	0.40 448	0.44 504	0.38 333	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 579	0.01 207

RCA-Stereo	0.18 243	0.11 274	0.63 161	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.00 1	1.48 489	0.07 66	0.07 462	0.00 1	0.02 120	0.05 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.05 364	0.01 207

fff	0.28 314	0.37 455	1.20 341	0.00 1	0.01 382	1.05 434	0.00 1	1.48 489	0.61 477	0.13 497	0.00 1	0.04 226	0.60 520	0.02 176	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 470

IPLG	0.51 451	0.38 465	1.60 425	0.02 429	0.00 1	1.11 520	0.07 492	1.48 489	0.57 365	0.05 441	0.00 1	0.12 329	0.15 463	4.58 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 467	0.00 1

csc	0.28 314	0.37 455	1.20 341	0.00 1	0.01 382	1.05 434	0.00 1	1.48 489	0.61 477	0.13 497	0.00 1	0.04 226	0.60 520	0.02 176	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 470

cscssc	0.28 314	0.37 455	1.20 341	0.00 1	0.01 382	1.05 434	0.00 1	1.48 489	0.61 477	0.13 497	0.00 1	0.04 226	0.60 520	0.02 176	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 470

DCANet-4	0.31 341	0.05 120	2.61 523	0.00 1	0.00 1	1.05 434	0.00 1	1.49 495	0.61 477	0.13 497	0.00 1	0.03 189	0.05 397	0.03 216	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 470

ADStereo(finetuned)	0.34 361	0.37 455	2.24 490	0.00 1	0.00 1	1.04 431	0.00 1	1.49 495	0.61 477	0.08 473	0.00 1	0.04 226	0.74 531	0.03 216	0.09 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.05 470

DCANet	0.25 297	0.37 455	1.20 341	0.00 1	0.00 1	1.06 443	0.00 1	1.49 495	0.61 477	0.08 473	0.00 1	0.04 226	0.00 1	0.02 176	0.10 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.05 470

iResNetv2_ROB	0.36 373	1.03 577	2.96 541	0.00 1	0.00 1	0.58 278	0.00 1	1.51 498	0.58 422	0.01 225	0.00 1	0.08 301	0.02 270	0.07 262	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 573	0.02 362

DStereoRT	1.32 553	0.33 420	2.53 518	0.01 393	0.05 497	1.74 573	0.06 485	1.53 499	0.82 568	0.01 225	0.05 473	0.36 431	2.43 581	6.10 566	0.46 497	0.00 1	0.00 1	9.53 626	0.00 1	0.02 250	0.28 587

TransformOpticalFlow	0.85 520	0.27 393	2.72 529	0.30 588	0.03 463	1.25 551	0.05 479	1.53 499	0.61 477	0.28 525	0.38 530	1.27 542	1.54 565	6.53 589	0.22 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

LL-Strereo	0.71 503	0.88 568	2.40 502	0.00 1	0.00 1	0.63 304	0.01 373	1.57 501	0.58 422	0.45 545	0.00 1	0.54 485	0.30 493	6.37 586	0.07 328	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.00 1	0.22 550	0.17 572

MIPNet	0.34 361	0.35 440	1.56 420	0.02 429	0.00 1	1.11 520	0.09 507	1.57 501	0.65 543	0.11 492	0.05 473	0.18 371	0.19 472	0.74 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 475	0.06 387	0.01 207

CoDeX	0.36 373	0.24 376	1.39 386	0.00 1	0.01 382	0.29 159	0.00 1	1.58 503	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.25 402	0.07 427	2.82 425	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

111	0.30 335	0.66 539	1.20 341	0.00 1	0.01 382	1.06 443	0.03 445	1.60 504	0.59 434	0.27 524	0.00 1	0.20 382	0.05 397	0.08 276	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 406	0.12 557

LALA_ROB	0.31 341	0.38 465	0.91 271	0.00 1	0.01 382	1.00 412	0.01 373	1.60 504	0.61 477	0.15 507	0.00 1	0.09 312	0.01 195	1.04 369	0.41 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

RTS	4.10 598	1.68 604	43.40 622	0.09 529	0.02 437	3.95 596	0.00 1	1.61 506	0.61 477	1.09 569	0.01 369	1.97 568	0.22 482	16.87 617	10.15 606	0.00 1	0.09 585	0.00 1	0.00 1	0.20 544	0.05 470

RTSA	4.10 598	1.68 604	43.40 622	0.09 529	0.02 437	3.95 596	0.00 1	1.61 506	0.61 477	1.09 569	0.01 369	1.97 568	0.22 482	16.87 617	10.15 606	0.00 1	0.09 585	0.00 1	0.00 1	0.20 544	0.05 470

GANetREF_RVC	0.54 464	0.70 544	2.06 479	0.00 1	0.00 1	1.14 531	0.00 1	1.61 506	0.58 422	0.00 1	0.01 369	0.29 411	0.04 365	4.21 499	0.06 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315	0.02 362
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
IPLGR	0.43 408	0.17 323	2.05 477	0.02 429	0.02 437	1.08 497	0.04 465	1.62 509	0.57 365	0.09 482	0.00 1	0.15 353	0.22 482	2.62 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 340	0.00 1

FCDSN-DC	2.66 586	0.08 225	1.65 430	0.00 1	0.00 1	1.73 571	0.37 564	1.64 510	1.35 579	8.08 613	11.18 613	11.78 609	7.59 609	4.76 515	2.80 562	0.02 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315	0.05 470
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DIP-Stereo	0.22 273	0.10 247	0.77 210	0.00 1	0.00 1	1.09 506	0.00 1	1.68 511	0.57 365	0.01 225	0.00 1	0.01 40	0.07 427	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.01 207
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet_1	1.10 540	1.42 600	4.00 574	0.31 589	0.02 437	1.25 551	0.10 512	1.69 512	0.61 477	0.26 520	0.01 369	4.39 589	1.29 561	4.75 514	0.57 510	0.79 602	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 576	0.18 573

pmcnn	2.10 577	0.59 531	4.52 581	0.27 585	0.86 604	0.34 191	0.29 552	1.69 512	0.75 562	0.36 536	7.50 596	14.39 616	0.56 516	4.90 519	4.69 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 516	0.04 448

UDG	0.42 401	0.43 480	1.17 335	0.00 1	0.00 1	0.99 410	0.00 1	1.70 514	0.60 458	0.05 441	0.00 1	1.51 559	0.19 472	1.20 373	0.61 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364	0.00 1

AdaStereo	0.20 260	0.06 169	0.86 250	0.00 1	0.00 1	0.25 142	0.00 1	1.71 515	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.31 416	0.01 195	0.11 292	0.11 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	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.
iRaft-Stereo_20w	0.38 386	0.11 274	1.91 463	0.12 547	0.04 484	0.70 319	0.24 536	1.72 516	0.16 221	0.41 542	0.00 1	0.26 404	1.04 547	0.41 335	0.24 444	0.00 1	0.04 547	0.00 1	0.14 553	0.02 250	0.09 530

psmg	0.22 273	0.05 120	0.54 139	0.00 1	0.00 1	1.05 434	0.00 1	1.73 517	0.58 422	0.00 1	0.00 1	0.36 431	0.03 326	0.01 79	0.08 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

RainbowNet	0.61 489	1.13 584	1.83 452	0.10 533	0.04 484	1.23 548	0.07 492	1.74 518	0.57 365	0.01 225	0.02 457	1.14 538	0.25 489	2.29 406	0.48 500	0.61 597	0.05 562	0.00 1	0.00 1	0.47 588	0.20 580

NLSM1	0.18 243	0.04 73	0.15 35	0.00 1	0.00 1	0.06 63	0.00 1	1.75 519	1.39 581	0.00 1	0.00 1	0.06 282	0.05 397	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364	0.01 207

SuperB	1.85 570	1.06 578	10.54 607	0.02 429	0.01 382	0.90 379	0.78 589	1.75 519	0.64 540	0.05 441	0.05 473	0.34 423	0.89 542	5.29 530	5.80 589	0.01 543	0.00 1	0.02 563	0.02 493	8.71 624	0.06 492

z-ln-s-r	0.71 503	0.44 484	2.91 540	0.00 1	0.00 1	0.29 159	0.00 1	1.77 521	0.61 477	0.00 1	0.00 1	0.16 363	0.00 1	4.44 506	3.56 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 406	0.00 1

CFNet_ucs	0.26 303	0.14 301	1.53 418	0.00 1	0.01 382	0.84 363	0.00 1	1.78 522	0.17 228	0.00 1	0.00 1	0.49 474	0.30 493	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 547	2.03 609	4.57 582	0.02 429	0.04 484	3.52 594	0.27 548	1.80 523	0.58 422	0.22 516	0.28 520	1.38 550	0.02 270	6.08 565	0.42 488	0.14 582	0.68 616	0.01 545	0.26 599	0.39 583	0.47 598

S-Stereo	0.65 496	0.25 382	3.44 558	0.00 1	0.00 1	0.56 272	0.05 479	1.86 524	0.61 477	0.00 1	0.76 550	0.84 515	0.11 450	4.28 504	0.11 370	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.07 406	0.03 413

psm_up	0.39 390	0.25 382	1.04 303	0.00 1	0.00 1	0.82 354	0.00 1	1.88 525	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.28 410	0.01 195	2.78 423	0.09 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 446	0.14 301	2.51 515	0.00 1	0.00 1	0.33 184	0.09 507	1.88 525	0.61 477	0.05 441	0.76 550	0.60 488	0.52 514	2.46 413	0.06 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

FBW_ROB	0.83 517	0.31 415	1.48 411	0.10 533	0.01 382	0.62 293	0.01 373	1.91 527	0.59 434	0.01 225	0.01 369	1.10 534	0.05 397	7.84 604	2.07 553	0.05 570	0.01 473	0.03 574	0.01 475	0.01 122	0.47 598

XQC	0.68 499	0.72 550	3.82 569	0.06 508	0.00 1	0.39 202	0.01 373	1.92 528	0.61 477	0.03 403	0.01 369	0.46 463	0.21 479	2.84 427	2.26 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 475	0.15 503	0.05 470

ELAS_RVC	2.84 590	0.34 428	3.86 570	0.05 484	0.05 497	1.52 564	5.02 617	1.93 529	5.28 604	7.10 611	6.96 593	6.26 594	8.34 610	4.96 521	4.90 584	0.00 1	0.04 547	0.01 545	0.01 475	0.10 460	0.09 530
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GEStereo_RVC	0.43 408	0.38 465	1.10 320	0.01 393	0.00 1	1.02 416	0.00 1	1.94 530	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.14 344	0.01 195	3.25 454	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.02 362

test_sample3	0.37 381	0.09 238	1.41 392	0.00 1	0.00 1	0.46 231	0.00 1	1.95 531	0.56 316	0.01 225	0.00 1	0.05 255	0.00 1	2.79 424	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

SGM_RVC	1.54 564	0.35 440	1.60 425	0.15 559	0.17 564	1.25 551	0.77 587	1.97 532	0.88 569	4.31 598	2.46 573	4.36 588	2.37 580	6.98 598	1.78 546	0.21 586	0.23 605	0.20 602	0.23 589	0.26 562	0.31 591
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pcwnet_v2	0.47 421	0.11 274	5.03 585	0.00 1	0.00 1	0.70 319	0.00 1	1.98 533	0.61 477	0.01 225	0.00 1	0.36 431	0.33 498	0.18 310	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.02 362

Wz-Net-TNSev	1.42 559	2.41 615	11.01 608	0.00 1	0.00 1	0.42 214	0.14 521	2.05 534	0.61 477	0.06 451	0.01 369	1.34 547	0.16 465	5.70 551	4.19 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 475	0.19 536	0.10 538

STrans-v2	0.85 520	0.28 399	1.66 431	0.00 1	0.01 382	0.85 366	0.04 465	2.05 534	0.67 551	0.48 549	0.87 557	1.12 537	2.12 578	6.64 594	0.25 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

EAI-Stereo	0.70 501	0.03 43	0.84 244	0.13 554	0.20 576	0.87 373	2.23 605	2.05 534	0.29 256	0.72 557	4.60 582	0.29 411	0.55 515	0.39 334	0.44 492	0.00 1	0.07 578	0.00 1	0.29 606	0.01 122	0.08 517

test_sample8	2.11 578	0.23 367	1.31 367	0.00 1	0.00 1	0.95 396	0.00 1	2.06 537	0.55 301	1.95 585	0.00 1	7.32 601	3.15 590	3.30 456	7.04 595	0.32 592	12.66 627	1.06 615	0.33 609	0.01 122	0.01 207

FINET	0.51 451	0.36 448	2.40 502	0.00 1	0.00 1	0.27 150	0.00 1	2.06 537	1.49 583	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.04 365	3.38 461	0.10 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315	0.02 362

GwcNet-ADL	0.30 335	0.19 342	1.78 445	0.00 1	0.00 1	1.03 422	0.00 1	2.08 539	0.28 252	0.00 1	0.00 1	0.37 440	0.04 365	0.02 176	0.09 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 413

test_sample4	0.38 386	0.10 247	1.42 396	0.00 1	0.00 1	0.45 226	0.00 1	2.09 540	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.05 255	0.00 1	2.83 426	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

NaN_ROB	0.80 514	0.47 496	1.63 429	0.17 565	0.19 571	0.58 278	0.38 566	2.11 541	0.80 566	0.53 553	0.33 525	0.48 466	1.13 553	4.98 522	1.94 548	0.00 1	0.02 518	0.01 545	0.05 522	0.06 387	0.14 565

PWCDC_ROB	0.94 531	0.91 573	2.52 516	0.00 1	0.00 1	1.15 534	0.00 1	2.11 541	1.18 575	0.00 1	8.99 602	0.35 427	0.09 436	0.64 354	0.40 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 589	0.03 413

SGM-Forest	0.84 518	0.07 211	0.90 266	0.02 429	0.07 516	1.10 512	0.68 584	2.12 543	0.61 477	1.14 572	0.78 553	1.36 549	0.98 544	5.55 544	1.31 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.06 492
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample5	0.39 390	0.10 247	1.42 396	0.00 1	0.00 1	0.45 226	0.00 1	2.14 544	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.00 1	3.06 439	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

DualNet	0.39 390	0.10 247	1.42 396	0.00 1	0.00 1	0.45 226	0.00 1	2.14 544	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.00 1	3.06 439	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

LMCR-Stereo	0.27 309	0.34 428	1.42 396	0.00 1	0.00 1	0.79 345	0.00 1	2.15 546	0.61 477	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.04 365	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364	0.00 1

PWC_ROB	0.62 491	0.54 519	3.22 552	0.00 1	0.00 1	0.22 133	0.00 1	2.18 547	0.61 477	0.00 1	0.20 510	0.29 411	0.03 326	3.46 464	1.22 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 583	0.01 207

raft_robust	0.56 470	0.36 448	0.87 254	0.00 1	0.15 555	0.64 308	0.00 1	2.20 548	0.56 316	0.00 1	0.01 369	0.44 456	1.18 557	4.46 507	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 560	0.09 448	0.03 413

CSAN	1.05 538	0.61 533	2.46 509	0.09 529	0.08 523	0.71 323	0.71 586	2.20 548	0.93 572	0.85 564	2.92 574	0.79 511	1.46 564	5.37 538	1.58 542	0.01 543	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.09 448	0.05 470

NLMM	0.25 297	0.03 43	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.22 133	0.00 1	2.25 550	2.13 590	0.01 225	0.00 1	0.05 255	0.04 365	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 340	0.01 207

ARAFT	0.58 480	0.75 552	2.78 534	0.00 1	0.00 1	1.20 546	0.00 1	2.26 551	0.57 365	0.05 441	0.00 1	0.18 371	0.03 326	3.54 468	0.04 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 536	0.04 448

WQFJA1	0.25 297	0.03 43	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.22 133	0.00 1	2.27 552	2.16 591	0.01 225	0.00 1	0.05 255	0.04 365	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 340	0.01 207

PDISCO_ROB	0.56 470	0.57 528	2.07 480	0.17 565	0.00 1	1.56 566	0.01 373	2.27 552	0.51 283	0.08 473	0.01 369	0.74 506	0.28 492	2.37 408	0.13 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 578	0.00 1

DualNet (step1)	0.44 413	0.23 367	1.31 367	0.00 1	0.00 1	0.95 396	0.00 1	2.28 554	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.14 344	0.00 1	1.45 381	0.07 328	0.32 592	0.00 1	1.06 615	0.33 609	0.01 122	0.01 207

test_sample9	1.51 562	0.23 367	1.31 367	0.00 1	0.00 1	0.95 396	0.00 1	2.28 554	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.14 344	0.00 1	3.30 456	7.04 595	0.32 592	12.66 627	1.06 615	0.33 609	0.01 122	0.01 207

test_sample7	0.28 314	0.08 225	0.76 207	0.02 429	0.00 1	0.19 124	0.00 1	2.28 554	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.14 344	0.00 1	1.45 381	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

ACVNet_2	1.32 553	1.30 595	2.83 535	0.11 543	0.07 516	1.30 556	0.18 526	2.29 557	0.75 562	0.26 520	3.44 577	6.65 597	0.16 465	5.12 526	1.08 526	0.13 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 581	0.32 592

test_sample6	0.41 398	0.11 274	1.38 383	0.00 1	0.00 1	0.48 238	0.00 1	2.33 558	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.10 317	0.00 1	3.18 446	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.01 207

PS-NSSS	0.54 464	0.44 484	0.86 250	0.00 1	0.00 1	1.04 431	0.00 1	2.37 559	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.11 323	0.01 195	5.32 531	0.13 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 489	0.17 323	0.63 161	0.19 573	0.00 1	0.67 313	0.00 1	2.38 560	0.57 365	0.13 497	0.00 1	0.94 520	0.00 1	6.27 582	0.10 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 340	0.10 538

WQFJX	0.23 280	0.03 43	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 373	2.42 561	1.86 588	0.01 225	0.00 1	0.06 282	0.04 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.02 362

SANet	1.99 574	0.71 548	3.37 555	0.03 450	0.03 463	2.85 586	0.85 592	2.42 561	8.33 612	1.55 579	4.13 580	4.29 587	3.23 591	5.39 539	2.47 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.06 492

BUS	0.33 353	0.05 120	0.54 139	0.00 1	0.00 1	1.87 576	0.00 1	2.43 563	0.58 422	0.30 528	0.09 492	0.65 496	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 314	0.05 120	0.54 139	0.00 1	0.00 1	1.07 484	0.00 1	2.43 563	0.58 422	0.30 528	0.09 492	0.36 431	0.03 326	0.01 79	0.08 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 386	0.07 211	1.32 370	0.00 1	0.00 1	1.07 484	0.00 1	2.43 563	0.58 422	0.30 528	0.09 492	0.63 491	0.00 1	0.96 367	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DStereoO	1.02 536	0.28 399	2.49 512	1.23 603	0.79 601	1.03 422	1.44 596	2.47 566	0.68 553	0.06 451	0.75 549	0.15 353	3.00 587	1.08 370	2.58 561	1.23 608	0.17 603	0.00 1	0.42 612	0.17 523	0.37 594

mmx	0.85 520	0.02 13	1.06 313	0.00 1	0.00 1	0.62 293	0.00 1	2.50 567	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.67 499	0.02 270	5.57 545	5.86 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

xxx	0.85 520	0.02 13	1.06 313	0.00 1	0.00 1	0.62 293	0.00 1	2.50 567	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.67 499	0.02 270	5.57 545	5.86 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

SA	0.30 335	0.27 393	0.97 290	0.00 1	0.17 564	1.10 512	0.00 1	2.50 567	0.56 316	0.00 1	0.01 369	0.03 189	0.01 195	0.16 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 553	0.12 477	0.00 1

xxxx	1.04 537	0.02 13	0.54 139	0.00 1	0.00 1	0.53 258	0.00 1	2.53 570	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.01 195	2.04 392	14.52 618	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

SDNR	1.15 546	0.21 350	3.21 551	0.01 393	0.01 382	3.30 593	0.01 373	2.55 571	0.75 562	1.80 582	1.49 568	1.40 551	0.20 478	7.24 602	0.68 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 340	0.04 448

XX-Stereo	0.57 476	0.15 306	4.26 575	0.08 522	0.03 463	1.10 512	0.00 1	2.55 571	0.11 167	0.11 492	0.00 1	1.43 554	0.01 195	1.34 380	0.00 1	0.00 1	0.04 547	0.00 1	0.16 564	0.03 315	0.01 207

test_xeample	1.14 544	0.02 13	0.58 149	0.00 1	0.00 1	0.57 275	0.00 1	2.57 573	0.57 365	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.02 270	3.45 463	15.00 621	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 362

CBMV_ROB	0.84 518	0.06 169	1.73 439	0.00 1	0.00 1	1.37 562	0.47 571	2.57 573	0.58 422	2.13 589	0.76 550	1.06 530	1.38 562	4.04 491	0.54 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315	0.05 470

CC-Net-ROB	0.64 494	0.50 504	1.13 328	0.07 514	0.00 1	1.08 497	0.01 373	2.58 575	0.56 316	0.01 225	0.00 1	0.14 344	0.01 195	5.73 553	0.12 380	0.50 596	0.00 1	0.21 605	0.00 1	0.09 448	0.02 362

CBMV	0.57 476	0.22 357	1.61 428	0.00 1	0.00 1	0.84 363	0.78 589	2.58 575	0.61 477	0.38 539	0.00 1	1.25 539	0.63 524	2.07 394	0.38 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 340	0.08 517
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Sa-1000	0.31 341	0.26 390	0.93 276	0.00 1	0.18 566	1.08 497	0.01 373	2.59 577	0.56 316	0.00 1	0.09 492	0.03 189	0.00 1	0.18 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 552	0.11 467	0.00 1

1111x	0.87 525	0.02 13	1.20 341	0.00 1	0.00 1	0.70 319	0.00 1	2.60 578	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.04 226	0.01 195	5.36 537	6.80 594	0.00 1	0.01 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207

HBP-ISP	0.80 514	0.70 544	2.86 536	0.02 429	0.01 382	1.67 569	0.48 573	2.63 579	0.56 316	1.11 571	0.06 484	0.50 478	0.74 531	4.60 511	0.09 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 364	0.03 413

222	1.95 571	0.03 43	0.41 98	0.00 1	0.00 1	0.58 278	0.00 1	2.64 580	0.57 365	0.02 369	0.00 1	0.05 255	0.02 270	3.34 460	31.23 626	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 362

NINENet	0.45 415	0.09 238	0.81 232	0.06 508	0.00 1	1.87 576	0.00 1	2.69 581	0.56 316	0.00 1	0.00 1	0.65 496	0.00 1	2.15 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 568	1.81 606	3.81 568	0.01 393	0.02 437	12.12 613	0.50 576	2.74 582	0.71 557	0.07 462	0.20 510	2.17 575	0.15 463	6.82 596	1.19 529	0.74 599	0.80 618	0.20 602	0.27 603	0.73 596	0.70 607

MSAF-DinoV2	1.81 569	2.41 615	6.15 590	0.49 593	0.02 437	1.06 443	0.34 560	2.76 583	1.69 586	0.29 526	0.26 516	2.37 580	1.82 570	8.06 606	4.80 582	0.00 1	0.01 473	0.05 587	0.71 618	1.56 605	1.34 613

ELAS	2.75 587	0.35 440	2.67 527	0.05 484	0.04 484	6.72 606	1.83 600	2.84 584	3.38 597	8.25 615	9.14 603	3.95 586	6.15 608	3.73 479	5.70 588	0.00 1	0.04 547	0.01 545	0.01 475	0.10 460	0.08 517
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WQFJX1	0.29 330	0.04 73	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.17 119	0.01 373	2.96 585	2.31 592	0.01 225	0.00 1	0.09 312	0.06 416	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.01 207

MeshStereo	2.61 585	0.65 537	2.71 528	0.02 429	0.02 437	1.55 565	0.94 594	3.02 586	1.29 578	11.21 617	7.34 594	11.54 608	2.74 585	6.34 584	2.43 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 571	0.03 413
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
MultiAttention	3.54 595	0.12 286	1.17 335	0.27 585	1.16 609	23.19 623	6.27 621	3.03 587	0.56 316	0.01 225	2.05 571	2.14 574	0.19 472	24.28 624	2.04 552	0.07 573	0.00 1	0.47 610	0.76 619	1.66 606	1.39 614

PWCK	2.44 583	1.65 603	7.31 596	0.22 583	0.02 437	3.12 589	4.74 616	3.06 588	3.48 598	0.72 557	4.42 581	3.40 584	1.67 568	9.06 611	3.36 567	0.39 595	0.01 473	0.00 1	0.00 1	2.19 611	0.08 517

TRStereo	0.37 381	0.23 367	1.41 392	0.03 450	0.00 1	1.07 484	0.02 421	3.07 589	0.57 365	0.01 225	0.00 1	0.11 323	0.40 503	0.06 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 587	0.01 122	0.08 517

FC-DCNN	3.42 594	0.11 274	2.03 471	0.00 1	0.00 1	3.18 590	0.60 581	3.13 590	2.98 595	11.40 618	12.28 617	13.93 614	8.68 613	5.70 551	4.27 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.06 492

MADNet+	4.65 604	2.70 618	46.68 624	0.01 393	0.02 437	2.06 579	0.03 445	3.17 591	1.07 574	0.02 369	0.01 369	1.84 566	0.31 496	21.62 622	13.04 614	0.00 1	0.03 530	0.00 1	0.00 1	0.20 544	0.19 577

NLMM1	0.35 367	0.04 73	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.28 155	0.00 1	3.45 592	2.88 593	0.01 225	0.01 369	0.06 282	0.03 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.02 362

DPSNet	1.25 552	0.28 399	5.34 587	0.28 587	0.07 516	1.50 563	0.00 1	3.53 593	0.69 554	0.03 403	0.00 1	0.45 461	2.10 577	5.67 550	4.61 580	0.02 559	0.04 547	0.00 1	0.02 493	0.23 554	0.09 530

FC-DCNN v2	3.59 596	0.10 247	1.95 467	0.00 1	0.00 1	3.24 591	0.59 580	3.55 594	3.05 596	11.72 619	12.90 620	15.18 617	8.62 612	6.26 581	4.54 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.05 470

DStereoSA	4.40 602	1.20 589	7.33 597	2.18 613	3.69 619	2.39 582	6.91 623	3.77 595	3.64 599	2.07 587	12.11 616	1.65 562	12.09 619	6.98 598	8.51 601	1.22 607	3.45 623	0.19 601	4.18 624	0.80 598	3.59 621

HSM-Net_RVC	0.52 461	0.06 169	1.45 405	0.00 1	0.00 1	0.61 287	0.00 1	3.83 596	0.52 285	0.14 505	0.00 1	0.22 393	0.03 326	3.50 465	0.04 285	0.01 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
JetBlue	5.71 608	2.18 613	16.18 611	0.00 1	2.13 614	29.20 624	14.20 626	3.90 597	0.74 560	0.71 556	2.30 572	6.42 596	5.97 607	17.84 620	8.74 602	0.09 578	0.01 473	0.00 1	0.00 1	2.62 612	0.96 610

MonStereo1	2.90 591	0.34 428	1.42 396	1.45 607	0.72 600	6.98 607	0.04 465	3.93 598	7.69 611	2.03 586	11.25 614	7.28 600	4.03 598	6.16 570	1.56 541	1.60 610	0.00 1	0.03 574	0.00 1	0.94 600	0.48 601

LE_ROB	9.96 618	0.54 519	9.62 603	1.40 606	1.24 611	3.29 592	4.64 615	4.31 599	43.01 628	51.54 628	13.34 621	14.15 615	24.60 625	6.66 595	20.28 624	0.04 567	0.05 562	0.12 599	0.20 577	0.07 406	0.09 530

MDST_ROB	1.54 564	0.06 169	3.42 557	0.14 556	0.16 558	5.42 604	0.32 555	4.33 600	0.61 477	6.08 608	1.25 565	1.04 529	1.16 556	5.81 557	0.83 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.11 544

DStereoFS	4.32 601	3.41 619	3.71 565	3.08 615	2.36 615	5.39 603	2.25 606	4.61 601	6.40 606	3.78 597	5.37 587	5.84 593	15.74 621	9.80 613	5.23 586	1.55 609	2.19 621	0.04 583	2.63 621	0.41 586	2.58 619

IMH-64-1	1.98 572	0.88 568	1.46 407	1.92 608	0.54 595	2.90 587	1.64 597	5.24 602	0.91 570	0.97 566	4.83 583	2.10 572	2.00 574	5.33 533	2.83 563	3.56 617	0.04 547	0.02 563	0.00 1	1.90 607	0.50 602

IMH-64	1.98 572	0.88 568	1.46 407	1.92 608	0.54 595	2.90 587	1.64 597	5.24 602	0.91 570	0.97 566	4.83 583	2.10 572	2.00 574	5.33 533	2.83 563	3.56 617	0.04 547	0.02 563	0.00 1	1.90 607	0.50 602

WAO-6	2.38 580	0.69 542	1.93 466	0.00 1	0.00 1	3.94 595	0.29 552	5.62 604	7.23 609	0.34 534	6.76 592	7.73 603	1.96 573	5.88 559	5.07 585	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 503	0.03 413

WAO-7	2.46 584	0.92 574	1.85 456	0.03 450	0.05 497	4.73 598	0.54 579	5.67 605	4.50 602	1.49 578	7.64 598	5.52 591	2.69 584	8.48 607	4.51 576	0.00 1	0.00 1	0.33 607	0.02 493	0.19 536	0.06 492

DPSimNet_ROB	7.90 614	5.46 621	13.55 610	3.66 617	5.16 622	7.26 608	9.60 624	6.11 606	7.46 610	13.33 620	9.50 606	11.03 606	11.89 618	10.08 615	12.35 613	4.36 621	5.55 625	5.35 624	5.34 626	4.96 617	5.98 625

IMH	2.83 589	1.28 593	1.89 459	1.96 611	0.60 597	5.22 601	0.24 536	6.28 607	4.13 601	1.90 584	7.52 597	6.39 595	3.40 592	6.59 591	2.53 559	3.92 619	0.12 595	0.05 587	0.00 1	2.06 609	0.47 598

notaker	4.30 600	1.28 593	3.70 564	3.71 618	0.90 605	4.91 600	0.39 567	6.90 608	1.96 589	5.39 605	11.82 615	16.90 619	3.75 596	7.59 603	5.65 587	5.23 622	0.01 473	0.10 596	0.06 525	4.57 616	1.22 612

LVE	2.75 587	1.12 582	2.30 493	0.46 591	0.45 592	1.87 576	0.06 485	7.19 609	9.72 614	0.03 403	11.08 612	9.01 605	1.26 560	6.93 597	0.91 521	1.86 611	0.16 602	0.04 583	0.24 596	0.22 550	0.13 562

Dean	2.41 582	1.16 588	3.63 563	0.36 590	0.40 591	1.19 544	0.50 576	7.85 610	8.44 613	1.17 573	8.12 600	7.07 598	1.13 553	4.11 495	1.04 523	0.70 598	0.00 1	0.01 545	0.00 1	1.07 602	0.29 590

UNDER WATER	6.24 610	0.99 576	8.13 600	4.62 621	2.68 616	8.66 611	0.77 587	8.37 611	22.50 623	4.55 599	6.36 591	15.93 618	8.89 614	8.99 610	8.85 603	3.25 616	0.04 547	1.36 619	0.02 493	6.24 621	3.56 620

KSHMR	3.68 597	1.11 581	3.06 546	2.84 614	1.78 613	5.33 602	0.41 568	8.64 612	14.09 616	1.85 583	9.32 605	7.19 599	1.93 571	5.45 540	2.30 556	1.95 612	0.41 612	0.50 611	0.21 582	3.53 614	1.76 616

UNDER WATER-64	6.84 612	1.25 592	9.68 604	4.53 620	3.53 618	16.61 620	1.79 599	8.72 613	22.23 621	5.11 602	5.07 585	17.34 620	10.14 616	9.19 612	8.21 600	2.00 614	0.03 530	1.52 620	0.11 543	6.09 620	3.62 622

ktn	4.96 605	1.21 590	2.41 504	3.20 616	1.02 606	8.36 610	2.08 603	9.00 614	17.02 617	5.18 604	12.71 618	13.69 612	3.51 594	8.05 605	3.68 571	5.30 623	0.02 518	0.00 1	0.00 1	2.14 610	0.55 605

MADNet++	9.87 617	2.12 610	7.11 595	7.99 623	4.58 621	14.38 618	6.90 622	9.23 615	5.88 605	16.88 621	17.47 624	11.07 607	15.72 620	24.26 623	19.76 623	8.52 624	6.39 626	4.85 623	2.69 622	5.96 619	5.73 624

SGM-ForestM	8.89 616	0.68 541	3.61 561	0.57 595	0.18 566	14.89 619	5.99 620	9.62 616	10.59 615	20.43 623	17.16 623	39.22 625	20.29 622	20.63 621	13.19 615	0.04 567	0.14 599	0.00 1	0.07 529	0.15 503	0.36 593

WAO-8	5.13 607	1.91 607	2.34 495	0.60 596	0.10 531	12.98 614	0.34 560	11.65 617	24.58 624	4.87 600	10.60 611	13.32 610	4.10 601	8.85 608	3.55 568	0.75 600	0.32 608	0.71 613	0.12 548	0.70 594	0.11 544

Venus	5.12 606	1.91 607	2.34 495	0.60 596	0.10 531	12.98 614	0.34 560	11.65 617	24.58 624	4.87 600	10.54 610	13.32 610	4.10 601	8.85 608	3.55 568	0.75 600	0.32 608	0.71 613	0.12 548	0.70 594	0.11 544

TorneroNet-64	6.39 611	1.31 596	2.23 488	1.99 612	0.65 599	18.82 621	0.28 550	11.98 619	26.18 626	5.99 607	12.75 619	19.37 622	4.08 600	9.94 614	5.95 593	0.89 605	0.00 1	0.11 597	0.00 1	3.44 613	1.81 617

JetRed	13.51 621	18.77 623	42.38 620	1.28 604	1.18 610	54.67 626	25.60 627	12.87 620	6.75 608	8.50 616	8.61 601	13.77 613	10.87 617	24.50 626	30.67 625	0.24 588	0.68 616	0.53 612	0.02 493	5.93 618	2.43 618

HanzoNet	12.77 620	4.55 620	11.74 609	5.35 622	2.79 617	7.59 609	0.66 583	12.97 621	20.40 620	25.99 625	28.61 627	34.05 624	25.08 626	25.93 627	14.98 620	10.77 625	3.91 624	3.00 622	3.73 623	8.16 623	5.15 623

TorneroNet	6.97 613	1.37 598	2.22 487	1.95 610	1.12 608	19.47 622	0.47 571	13.04 622	26.32 627	7.90 612	17.10 622	17.67 621	4.62 605	10.46 616	7.94 597	1.98 613	0.03 530	0.11 597	0.00 1	4.15 615	1.49 615

BEATNet-Init1	14.52 622	6.56 622	34.32 616	1.10 601	1.02 606	31.53 625	11.99 625	15.58 623	17.42 618	30.17 626	27.03 625	43.14 626	24.36 624	24.41 625	18.27 622	0.27 589	0.32 608	0.36 608	0.46 613	1.26 603	0.76 608

MANE	9.96 618	0.69 542	2.88 539	1.22 602	0.61 598	13.15 616	3.46 612	15.62 624	22.27 622	22.74 624	30.00 628	29.74 623	23.22 623	17.17 619	13.78 617	0.29 590	0.56 614	0.09 595	0.61 615	0.15 503	1.00 611

DLNR_Zeroshot_test	21.09 623	47.65 626	85.43 632	96.34 642	87.67 639	0.31 170	0.00 1	17.86 625	0.07 66	0.01 225	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.70 356	0.01 134	15.78 627	0.01 473	0.00 1	0.21 582	69.62 634	0.04 448

DLNR-FE	21.10 624	47.73 627	85.45 633	96.28 641	88.16 640	0.31 170	0.00 1	18.28 626	0.07 66	0.01 225	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.21 315	0.01 134	15.59 626	0.01 473	0.00 1	0.21 582	69.68 635	0.04 448

TCMNet-wrong-test	39.28 625	63.11 636	48.46 625	81.72 634	79.79 634	56.34 627	48.75 628	31.17 627	3.83 600	19.05 622	28.27 626	58.68 627	34.68 627	46.64 628	47.27 628	16.88 628	2.02 620	7.72 625	0.67 617	64.26 632	46.25 632

LRCNet_RVC	55.44 627	60.56 633	57.70 626	66.68 630	44.91 625	6.22 605	0.00 1	52.80 628	1.37 580	70.44 630	81.09 632	67.07 629	55.41 628	51.59 629	46.24 627	90.66 638	41.89 633	90.95 641	90.04 637	64.32 633	68.75 633

xxxxx1	63.71 629	58.10 630	78.65 629	43.63 624	48.97 626	92.61 634	92.18 635	60.44 629	69.38 629	73.77 633	76.42 629	77.82 632	76.45 633	72.33 633	77.46 633	35.89 631	37.06 630	48.26 632	62.63 631	48.72 629	43.44 629

tt_ll	63.71 629	58.10 630	78.65 629	43.63 624	48.97 626	92.61 634	92.18 635	60.44 629	69.38 629	73.77 633	76.42 629	77.82 632	76.45 633	72.33 633	77.46 633	35.89 631	37.06 630	48.26 632	62.63 631	48.72 629	43.44 629

ff	63.71 629	58.10 630	78.65 629	43.63 624	48.97 626	92.61 634	92.18 635	60.44 629	69.38 629	73.77 633	76.42 629	77.82 632	76.45 633	72.33 633	77.46 633	35.89 631	37.06 630	48.26 632	62.63 631	48.72 629	43.44 629

PML	71.49 632	88.65 640	73.56 627	82.49 635	75.59 630	85.39 631	79.41 631	71.62 632	87.17 634	90.48 638	85.96 633	90.50 638	60.21 629	91.76 641	73.85 632	96.01 648	2.36 622	86.79 640	6.59 627	83.59 639	17.83 627

RSGM-EC	76.89 633	51.15 628	39.09 618	72.58 631	77.74 631	78.33 629	84.96 633	80.43 633	82.42 632	82.13 636	88.64 634	78.83 635	69.73 631	70.82 631	67.49 630	91.42 639	97.07 636	82.52 638	88.25 635	77.86 637	76.31 634

acva	76.89 633	51.15 628	39.09 618	72.58 631	77.74 631	78.33 629	84.96 633	80.43 633	82.42 632	82.13 636	88.64 634	78.83 635	69.73 631	70.82 631	67.49 630	91.42 639	97.07 636	82.52 638	88.25 635	77.86 637	76.31 634

USTest	58.46 628	44.12 625	43.29 621	60.68 627	67.35 629	99.15 641	100.00 639	91.40 635	98.36 637	67.56 629	90.15 636	66.93 628	68.34 630	62.46 630	57.68 629	4.00 620	35.83 629	16.32 628	22.03 630	41.21 626	32.38 628

test_example2	97.61 642	99.96 645	99.93 639	99.83 649	99.97 650	98.84 638	99.76 638	91.98 636	100.00 643	100.00 643	100.00 640	89.18 637	86.51 636	99.29 642	96.54 638	99.97 650	99.55 643	92.92 642	98.06 640	100.00 651	99.95 649

MEDIAN_ROB	93.37 638	98.75 643	96.05 636	90.90 638	90.53 641	85.63 632	76.45 630	92.03 637	89.53 635	95.05 639	94.99 637	96.02 639	93.85 638	90.36 638	87.21 636	98.36 649	95.79 635	99.61 643	98.77 641	98.80 649	98.72 648

ccccc		91.21 641		100.00 650	100.00 651	89.04 633		95.61 638		96.66 640		96.55 640		99.78 644		100.00 652	100.00 649	99.83 644	99.27 642	100.00 651

DGTPSM_ROB	81.49 635	60.74 634	99.95 640	61.20 628	86.99 637	99.11 639	100.00 639	95.92 639	99.99 641	73.08 631	100.00 640	70.81 630	100.00 641	77.39 636	99.98 642	35.10 629	97.48 641	35.12 630	99.89 643	46.16 627	90.85 637

DPSMNet_ROB	81.54 636	60.77 635	99.95 640	61.42 629	87.05 638	99.11 639	100.00 639	95.93 640	99.99 641	73.11 632	100.00 640	70.84 631	100.00 641	77.43 637	99.98 642	35.39 630	97.54 642	35.21 631	99.89 643	46.30 628	90.94 638

HaxPig	95.46 641	97.61 642	87.80 634	97.80 648	99.17 649	77.55 628	75.28 629	96.76 641	99.61 638	99.97 642	99.97 639	99.62 643	99.97 640	91.02 639	87.28 637	99.98 651	99.98 645	99.98 645	99.99 645	99.97 650	99.97 650

Anonymous_1	89.88 637	75.38 637	97.81 637	74.49 633	78.39 633	100.00 642	100.00 639	98.09 642	99.76 639	96.82 641	99.37 638	97.66 641	99.77 639	91.14 640	98.89 639	81.73 634	97.25 638	59.96 635	85.38 634	77.37 636	88.27 636

Hybrid-DGEV	99.17 648	100.00 647	100.00 642	96.36 643	98.76 644	100.00 642	100.00 639	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	93.64 641	100.00 649	100.00 646	100.00 646	96.38 646	98.18 646

RAFT-FEzeroshot	99.15 645	100.00 647	100.00 642	96.40 645	98.80 647	100.00 642	100.00 639	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	93.65 643	99.99 646	100.00 646	100.00 646	96.28 644	97.98 643

RAFT-FE	99.15 645	100.00 647	100.00 642	96.40 645	98.80 647	100.00 642	100.00 639	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	93.65 643	99.99 646	100.00 646	100.00 646	96.28 644	97.98 643

FlowAnything	99.21 650	100.00 647	100.00 642	96.24 640	98.66 643	100.00 642	100.00 639	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	93.92 647	100.00 649	100.00 646	100.00 646	96.91 648	98.41 647

Selective-RAFT-Error	99.17 648	100.00 647	100.00 642	96.65 647	98.79 646	100.00 642	100.00 639	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	93.64 641	100.00 649	100.00 646	100.00 646	96.25 642	98.10 645

tt	48.25 626	0.05 120	28.22 615	1.29 605	0.00 1	100.00 642	100.00 639	100.00 643	97.19 636	0.08 473	0.00 1	97.99 642	86.70 637	2.26 404	99.92 641	83.66 635	94.83 634	16.47 629	21.27 629	35.05 625	0.01 207

CasAABBNet	99.15 645	100.00 647	100.00 642	96.37 644	98.76 644	100.00 642	100.00 639	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	93.65 643	99.99 646	100.00 646	100.00 646	96.27 643	97.93 642

LSM0	99.11 644	99.97 646	100.00 642	95.93 639	98.59 642	100.00 642	100.00 639	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	93.89 646	99.97 644	100.00 646	100.00 646	96.64 647	97.25 641

DPSM_ROB	94.00 639	79.32 638	100.00 642	83.19 636	85.69 635	100.00 642	100.00 639	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	89.53 636	97.42 639	74.97 636	95.13 638	83.79 640	90.98 639

DPSM	94.00 639	79.32 638	100.00 642	83.19 636	85.69 635	100.00 642	100.00 639	100.00 643	100.00 643	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	89.53 636	97.42 639	74.97 636	95.13 638	83.79 640	90.98 639

AVERAGE_ROB	98.45 643	99.13 644	95.46 635	100.00 650	100.00 651	93.36 637	81.95 632	100.00 643	99.97 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	99.72 643	99.40 640	100.00 652	100.00 649	100.00 646	100.00 646	100.00 651	100.00 651

ASD4		42.77 624

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