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

WQFJX	0.23 269	0.03 42	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 363	2.42 552	1.86 579	0.01 216	0.00 1	0.06 275	0.04 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.02 359

MonSter++	0.01 1	0.02 13	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Replicate-Monster	0.02 4	0.05 118	0.20 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

zero-FE	0.13 173	0.05 118	0.89 260	0.03 444	0.10 526	0.00 1	0.00 1	0.13 202	0.16 214	0.00 1	0.03 454	0.05 250	0.00 1	0.59 339	0.42 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.00 1	0.02 359

DilatedVolume-Stereo	0.03 29	0.02 13	0.19 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 160	0.11 161	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.02 169	0.20 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 206

mms	0.04 43	0.04 72	0.35 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.02 261	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.09 521

rvit_0105_6	0.05 51	0.04 72	0.46 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 278	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 359

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	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	0.07 204	0.29 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.01 36	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_0075_2	0.05 51	0.08 219	0.78 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 224	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 487

rvit_stereo_ft	0.07 85	0.25 375	0.56 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.43 270	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 359

HiDET	0.02 4	0.02 13	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.02 38	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.02 4	0.05 118	0.19 51	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 79	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 166	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 79	0.02 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	0.03 306	0.00 1

S2M2_L	0.05 51	0.03 42	0.21 56	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.15 213	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.07 321	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
FoundationStereo	0.05 51	0.04 72	0.18 50	0.00 1	0.01 375	0.01 12	0.00 1	0.08 145	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.02 169	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.14 187	0.80 553	0.77 206	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.02 38	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 190	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 580	0.01 206

rvit_0105_4	0.06 68	0.08 219	0.63 156	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.03 63	0.50 275	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SHD	0.50 436	0.51 500	3.61 552	0.05 478	0.00 1	0.01 12	0.01 363	0.72 359	0.61 468	1.57 571	0.00 1	0.34 414	0.09 427	1.79 380	0.49 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.09 439	0.03 409

WQFJA1++	0.54 454	0.04 72	0.79 221	0.04 464	0.05 491	0.02 20	0.00 1	0.02 38	0.04 27	2.09 579	0.00 1	0.17 359	0.00 1	0.03 209	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	7.42 613	0.03 409

MatchStereo	0.04 43	0.10 241	0.66 165	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.03 63	0.04 27	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

LCMNet	0.02 4	0.02 13	0.14 29	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.02 38	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD					0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.06 110	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119

LG-Stereo_L2	0.03 29	0.05 118	0.28 67	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.06 476	0.07 134	0.03 5	0.02 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

LG-Stereo_L1	0.03 29	0.05 118	0.31 74	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.06 476	0.08 145	0.04 27	0.04 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 85	0.01 1	0.37 83	0.01 387	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.16 216	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 536	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_5	0.07 85	0.10 241	0.65 162	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.05 93	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

rvit_stereo_0081	0.04 43	0.02 13	0.14 29	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.01 2	0.54 289	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 43	0.02 13	0.14 29	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.01 2	0.54 289	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 51	0.17 317	0.22 60	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.01 2	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 43	0.06 166	0.29 70	0.01 387	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.11 185	0.14 194	0.01 216	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 525	0.01 119	0.01 206

whm_eth	0.05 51	0.17 317	0.22 60	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.01 2	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.09 109	0.23 360	0.74 189	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.07 134	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 318	0.02 169	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.01 206

sCroCo_RVC	0.09 109	0.05 118	1.02 292	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.12 194	0.48 273	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

SCV	0.09 109	0.23 360	0.59 147	0.00 1	0.02 430	0.03 35	0.02 412	0.35 293	0.07 65	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.01 190	0.10 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 543	0.18 523	0.12 548

RAStereo	0.05 51	0.15 300	0.68 170	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.06 110	0.06 49	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.02 261	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

SMFormer	0.33 343	0.10 241	1.04 298	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	1.45 466	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.15 345	0.00 1	3.24 440	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.02 359

tta	0.33 343	0.10 241	1.04 298	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	1.45 466	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.15 345	0.00 1	3.24 440	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 206

qqq1	0.33 343	0.10 241	1.04 298	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	1.45 466	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.15 345	0.00 1	3.24 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 206

fff1	0.33 343	0.10 241	1.04 298	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	1.45 466	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.15 345	0.00 1	3.24 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 206

GMStereo_Zeroshot	0.07 85	0.04 72	0.80 227	0.08 516	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.05 93	0.10 148	0.00 1	0.03 454	0.19 370	0.03 318	0.00 1	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

anonymity	0.17 223	0.06 166	0.79 221	0.00 1	0.09 522	0.03 35	0.00 1	0.54 329	0.07 65	0.41 533	0.13 492	0.11 315	0.58 508	0.02 169	0.31 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 579	0.01 119	0.02 359

CroCo-Stereo	0.13 173	0.16 309	0.40 91	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.98 401	0.57 357	0.00 1	0.01 362	0.31 407	0.03 318	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	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
GMStereo	0.08 97	0.54 510	0.90 263	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.04 79	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 261	0.00 1	0.03 224	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
water-stereo	0.03 29	0.02 13	0.34 77	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.04 79	0.06 49	0.01 216	0.02 448	0.04 220	0.05 388	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

HART	0.12 160	0.17 317	0.88 256	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.09 160	0.57 357	0.07 451	0.01 362	0.21 379	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.11 584	0.00 1	0.00 1	0.17 513	0.03 409

HUF	0.15 206	0.29 398	1.05 306	0.02 423	0.11 534	0.04 45	0.00 1	0.16 216	0.09 120	0.03 395	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.08 268	0.00 1	0.00 1	0.58 606	0.00 1	0.00 1	0.14 482	0.37 585

IGEV++	0.06 68	0.14 295	0.46 110	0.03 444	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.03 63	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.06 407	0.04 224	0.03 224	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.03 506	0.08 420	0.07 502

mmm	0.13 173	0.02 13	0.42 101	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.88 381	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.51 333	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

sAnonymous2	0.10 123	0.22 350	1.35 371	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.03 63	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 420	0.15 557

CroCo_RVC	0.10 123	0.22 350	1.35 371	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.03 63	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 420	0.15 557

DDF-Stereo	0.10 123	0.05 118	0.31 74	0.02 423	0.03 457	0.05 52	0.01 363	0.13 202	0.16 214	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.64 345	0.45 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 506	0.00 1	0.02 359

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 97	0.06 166	0.41 95	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.00 1	0.11 185	0.22 234	0.75 551	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.03 409

plain	0.11 145	0.17 317	1.21 346	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.00 1	0.16 216	0.32 256	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.03 209	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 551	0.01 206

MaDis-Stereo	0.06 68	0.16 309	0.66 165	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.01 363	0.06 110	0.12 178	0.00 1	0.01 362	0.04 220	0.02 261	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

NLSM1	0.18 232	0.04 72	0.15 33	0.00 1	0.00 1	0.06 56	0.00 1	1.75 510	1.39 572	0.00 1	0.00 1	0.06 275	0.05 388	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355	0.01 206

S2M2_XL	0.03 29	0.04 72	0.27 66	0.00 1	0.00 1	0.06 56	0.00 1	0.10 177	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	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
GLC_STEREO	0.04 43	0.05 118	0.52 124	0.00 1	0.00 1	0.06 56	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.05 51	0.06 166	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.00 1	0.03 63	0.57 357	0.06 440	0.00 1	0.01 36	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

AIO_test	0.07 85	0.09 233	0.42 101	0.05 478	0.05 491	0.07 59	0.03 436	0.17 224	0.09 120	0.03 395	0.00 1	0.03 182	0.01 190	0.14 292	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.07 517	0.02 244	0.02 359

rvit_0105_3	0.08 97	0.16 309	0.68 170	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.00 1	0.08 145	0.61 468	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

CAS++	0.06 68	0.06 166	0.59 147	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.00 1	0.25 268	0.13 188	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DAS	0.49 425	0.05 118	1.29 357	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.00 1	1.25 437	0.61 468	1.18 565	0.00 1	0.24 388	0.03 318	4.76 506	0.22 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 206

SepStereo	0.45 405	0.05 118	1.29 357	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.00 1	1.25 437	0.61 468	1.18 565	0.00 1	0.24 388	0.03 318	3.93 478	0.22 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 206

MIF-Stereo (partial)	0.08 97	0.11 268	0.96 278	0.00 1	0.00 1	0.08 65	0.00 1	0.19 235	0.08 88	0.00 1	0.01 362	0.02 116	0.02 261	0.02 169	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 331	0.01 206

UniTT-Stereo	0.06 68	0.06 166	0.83 237	0.00 1	0.00 1	0.08 65	0.01 363	0.06 110	0.03 5	0.00 1	0.08 482	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 420	0.00 1

Wavelet-MonSter	0.02 4	0.02 13	0.08 1	0.00 1	0.00 1	0.09 67	0.00 1	0.03 63	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 51	0.05 118	0.21 56	0.00 1	0.00 1	0.09 67	0.02 412	0.17 224	0.12 178	0.06 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

11t1	0.08 97	0.01 1	0.54 134	0.00 1	0.00 1	0.09 67	0.00 1	0.44 312	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

x	0.10 123	0.01 1	0.51 120	0.00 1	0.00 1	0.09 67	0.00 1	0.67 354	0.55 295	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.09 273	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

2.25w	0.02 4	0.06 166	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.10 71	0.00 1	0.01 2	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.06 68	0.07 204	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.10 71	0.00 1	0.12 194	0.57 357	0.03 395	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

FACV-RUCA	0.11 145	0.06 166	0.50 119	0.03 444	0.10 526	0.10 71	0.00 1	0.07 134	0.62 523	0.03 395	0.04 460	0.03 182	0.14 448	0.03 209	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.06 581	0.00 1	0.20 533	0.11 535

CASS	0.07 85	0.06 166	0.73 180	0.00 1	0.00 1	0.10 71	0.01 363	0.15 213	0.12 178	0.16 499	0.00 1	0.02 116	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT	0.12 160	0.43 471	0.79 221	0.01 387	0.02 430	0.10 71	0.07 483	0.06 110	0.27 245	0.00 1	0.01 362	0.18 363	0.04 356	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.01 463	0.37 569	0.01 206

Syn2CoEx	0.56 460	0.78 552	2.86 527	0.00 1	0.00 1	0.10 71	0.01 363	0.91 386	0.61 468	0.02 361	0.00 1	0.49 465	0.21 470	5.03 514	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 482	0.03 409

4w-stereo	0.02 4	0.04 72	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.13 188	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.03 29	0.06 166	0.15 33	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.14 194	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 4	0.05 118	0.14 29	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.10 148	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.02 189	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 72	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.05 41	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	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 72	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.05 41	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	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 72	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 4	0.05 118	0.15 33	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.04 27	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.01 133	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 42	0.11 6	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 4	0.04 72	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 395	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HH	0.23 269	0.21 343	1.69 429	0.16 555	0.08 517	0.11 77	0.00 1	0.24 265	0.06 49	0.30 519	0.18 497	1.47 547	0.04 356	0.04 224	0.01 133	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 206

HanStereo	0.23 269	0.21 343	1.69 429	0.16 555	0.08 517	0.11 77	0.00 1	0.24 265	0.06 49	0.30 519	0.18 497	1.47 547	0.04 356	0.04 224	0.01 133	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 206

knoymous	0.09 109	0.04 72	1.04 298	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.23 260	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.23 386	0.00 1	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BStereo	0.07 85	0.10 241	1.03 294	0.00 1	0.04 478	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 361	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.01 536	0.02 481	0.01 119	0.01 206

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4.5_new	0.03 29	0.04 72	0.15 33	0.00 1	0.00 1	0.12 89	0.00 1	0.01 2	0.14 194	0.02 361	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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252Zero-FE	0.08 97	0.05 118	0.24 65	0.00 1	0.00 1	0.13 102	0.00 1	0.02 38	0.08 88	0.78 553	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.24 435	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

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FE-Mocha	0.14 187	0.06 166	0.59 147	0.04 464	0.06 503	0.16 108	0.00 1	0.34 291	0.15 206	0.02 361	0.27 509	0.13 328	0.45 496	0.10 277	0.25 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 513	0.01 119	0.01 206

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LoS_RVC	0.05 51	0.05 118	0.41 95	0.00 1	0.00 1	0.16 108	0.00 1	0.17 224	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.01 190	0.04 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

WQFJX1	0.29 321	0.04 72	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.17 112	0.01 363	2.96 576	2.31 583	0.01 216	0.00 1	0.09 304	0.06 407	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.01 206

MFMNet_re	0.24 279	0.74 542	2.31 485	0.53 584	0.00 1	0.17 112	0.01 363	0.02 38	0.59 425	0.01 216	0.03 454	0.12 321	0.00 1	0.07 255	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 525	0.01 206

BridgeDepth_RVC	0.03 29	0.03 42	0.21 56	0.00 1	0.00 1	0.18 114	0.00 1	0.03 63	0.12 178	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.01 133	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
IGEV	0.03 29	0.04 72	0.22 60	0.00 1	0.00 1	0.18 114	0.00 1	0.02 38	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

coex-ft	8.40 606	2.59 608	75.27 619	0.00 1	0.00 1	0.18 114	0.04 456	0.13 202	20.18 610	39.66 618	4.06 570	4.68 581	8.53 602	3.94 479	7.96 590	0.02 549	0.07 569	0.00 1	0.02 481	0.14 482	0.50 593

test_sample7	0.28 305	0.08 219	0.76 203	0.02 423	0.00 1	0.19 117	0.00 1	2.28 545	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.14 336	0.00 1	1.45 372	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

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LG-G_1	0.06 68	0.07 204	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.23 129	0.00 1	0.02 38	0.56 310	0.06 440	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.03 209	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

LG-G	0.06 68	0.07 204	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.23 129	0.00 1	0.02 38	0.56 310	0.06 440	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.03 209	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

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Occ-G	0.06 68	0.06 166	0.51 120	0.00 1	0.00 1	0.23 129	0.00 1	0.17 224	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 261	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 517	0.14 482	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.48 418	0.76 549	3.11 540	0.00 1	0.00 1	0.23 129	0.00 1	1.07 413	0.61 468	0.01 216	0.01 362	0.13 328	0.13 447	3.12 432	0.34 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355	0.01 206

DDVS	0.30 325	0.10 241	0.64 160	0.03 444	0.13 543	0.25 135	0.24 527	0.18 230	0.11 161	0.00 1	0.00 1	0.49 465	0.05 388	3.62 461	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.02 359

Selective-IGEV	0.05 51	0.04 72	0.43 104	0.00 1	0.04 478	0.25 135	0.00 1	0.01 2	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 261	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 517	0.03 306	0.08 508

HITNet	0.19 239	0.55 516	1.36 375	0.00 1	0.00 1	0.25 135	0.00 1	1.09 417	0.23 240	0.00 1	0.00 1	0.14 336	0.02 261	0.02 169	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355	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
AdaStereo	0.20 249	0.06 166	0.86 248	0.00 1	0.00 1	0.25 135	0.00 1	1.71 506	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.31 407	0.01 190	0.11 284	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	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.
NLCSM	0.36 363	0.09 233	0.21 56	0.00 1	0.00 1	0.26 139	0.02 412	1.20 433	1.55 575	0.01 216	0.00 1	0.10 309	0.10 435	3.53 458	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 493	0.01 206

fffft	0.07 85	0.01 1	0.39 90	0.00 1	0.00 1	0.26 139	0.00 1	0.03 63	0.20 229	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.26 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 457	0.06 487
1: 1. 1
ours_stereo	0.05 51	0.03 42	0.40 91	0.00 1	0.00 1	0.26 139	0.00 1	0.03 63	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.03 409

fffy	0.05 51	0.04 72	0.49 114	0.01 387	0.00 1	0.26 139	0.00 1	0.03 63	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.04 444

CSFM-Stereo	0.03 29	0.03 42	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.27 143	0.00 1	0.02 38	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

BridgeDepth	0.03 29	0.04 72	0.09 2	0.00 1	0.00 1	0.27 143	0.00 1	0.03 63	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.05 237	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
Wz-Net-SNSev	0.78 503	1.10 571	6.27 583	0.00 1	0.00 1	0.27 143	0.00 1	0.95 396	0.61 468	0.00 1	0.01 362	0.41 442	0.10 435	4.92 511	0.81 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 513	0.03 409

TestStereo	0.31 331	0.22 350	1.36 375	0.00 1	0.00 1	0.27 143	0.00 1	0.06 110	0.04 27	0.01 216	0.00 1	0.03 182	0.01 190	4.27 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FINET	0.51 441	0.36 439	2.40 493	0.00 1	0.00 1	0.27 143	0.00 1	2.06 528	1.49 574	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.04 356	3.38 452	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.02 359

NLMM1	0.35 357	0.04 72	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.28 148	0.00 1	3.45 583	2.88 584	0.01 216	0.01 362	0.06 275	0.03 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.02 359

MM-Stereo_test1	0.12 160	0.10 241	1.26 350	0.02 423	0.04 478	0.28 148	0.02 412	0.06 110	0.28 246	0.01 216	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.05 237	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.23 543	0.01 206

fast-acv-ft	0.29 321	0.37 446	3.76 558	0.06 502	0.01 375	0.28 148	0.17 515	0.06 110	0.21 231	0.00 1	0.00 1	0.08 293	0.09 427	0.10 277	0.23 430	0.01 533	0.00 1	0.03 565	0.01 463	0.26 551	0.01 206

anonymousa	0.14 187	0.15 300	1.74 437	0.00 1	0.00 1	0.28 148	0.00 1	0.01 2	0.11 161	0.00 1	0.01 362	0.42 444	0.02 261	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 508	0.00 1	0.02 359

AdaDepth	0.05 51	0.01 1	0.43 104	0.00 1	0.00 1	0.29 152	0.00 1	0.04 79	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 550	0.01 119	0.00 1

z-ln-s-r	0.71 494	0.44 475	2.91 531	0.00 1	0.00 1	0.29 152	0.00 1	1.77 512	0.61 468	0.00 1	0.00 1	0.16 355	0.00 1	4.44 497	3.56 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.00 1

monsters	0.03 29	0.04 72	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.29 152	0.00 1	0.02 38	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SCV_C0	0.09 109	0.16 309	0.63 156	0.00 1	0.00 1	0.29 152	0.00 1	0.12 194	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.03 318	0.07 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 550	0.09 439	0.02 359

CoDeX	0.36 363	0.24 369	1.39 381	0.00 1	0.01 375	0.29 152	0.00 1	1.58 493	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.25 393	0.07 418	2.82 416	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

MIM_Stereo	0.10 123	0.32 408	0.90 263	0.00 1	0.03 457	0.29 152	0.00 1	0.11 185	0.11 161	0.02 361	0.00 1	0.04 220	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.11 457	0.08 508

iRaft-Stereo_5w	0.50 436	0.51 500	1.44 397	0.00 1	0.00 1	0.29 152	0.00 1	0.63 348	0.59 425	0.00 1	0.00 1	0.08 293	0.01 190	6.14 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 539	0.01 206

AIO-Stereo	0.07 85	0.06 166	0.41 95	0.00 1	0.03 457	0.30 159	0.00 1	0.10 177	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 579	0.04 331	0.07 502

RSM++	0.08 97	0.06 166	0.38 89	0.00 1	0.00 1	0.30 159	0.00 1	0.06 110	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 554	0.09 439	0.03 409

RSM	0.08 97	0.05 118	0.37 83	0.00 1	0.02 430	0.30 159	0.00 1	0.11 185	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 550	0.05 355	0.02 359

CBFPSM	0.36 363	0.54 510	2.16 476	0.00 1	0.00 1	0.30 159	0.00 1	0.26 272	0.62 523	0.01 216	0.01 362	1.68 554	1.03 537	0.27 317	0.33 466	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

DLNR-FE	21.10 615	47.73 618	85.45 624	96.28 632	88.16 631	0.31 163	0.00 1	18.28 617	0.07 65	0.01 216	0.01 362	0.00 1	0.00 1	0.21 307	0.01 133	15.59 617	0.01 463	0.00 1	0.21 572	69.68 626	0.04 444

LG-Stereo	0.06 68	0.04 72	0.40 91	0.00 1	0.00 1	0.31 163	0.00 1	0.06 110	0.08 88	0.00 1	0.01 362	0.10 309	0.03 318	0.04 224	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 420	0.01 206

GCST	0.28 305	0.46 482	1.23 347	0.00 1	0.01 375	0.31 163	0.03 436	0.15 213	0.05 41	0.01 216	0.37 520	0.05 250	0.04 356	2.76 413	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.03 409

DLNR_Zeroshot_test	21.09 614	47.65 617	85.43 623	96.34 633	87.67 630	0.31 163	0.00 1	17.86 616	0.07 65	0.01 216	0.01 362	0.00 1	0.00 1	0.70 347	0.01 133	15.78 618	0.01 463	0.00 1	0.21 572	69.62 625	0.04 444

BEATNet_4x	0.24 279	0.51 500	1.71 432	0.00 1	0.00 1	0.31 163	0.00 1	0.99 403	0.31 255	0.00 1	0.00 1	0.29 402	0.03 318	0.22 309	0.35 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.02 359

PASM	0.51 441	0.32 408	3.07 538	0.00 1	0.00 1	0.31 163	0.00 1	0.46 317	0.12 178	0.03 395	0.00 1	0.44 447	0.02 261	5.22 519	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 467	0.03 409

DISCO	0.31 331	0.11 268	1.73 433	0.16 555	0.16 553	0.31 163	0.00 1	0.09 160	0.17 221	0.00 1	0.01 362	1.51 550	0.00 1	1.21 365	0.62 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.01 206

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 418	0.27 386	3.90 562	0.08 516	0.20 571	0.32 170	0.00 1	1.02 407	0.09 120	0.38 530	0.10 487	1.72 556	0.83 530	0.33 319	0.01 133	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.23 579	0.11 457	0.01 206

test_sample2	0.24 279	0.02 13	0.49 114	0.00 1	0.00 1	0.32 170	0.00 1	1.12 421	0.52 280	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	2.29 397	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

IGEVStereo-DCA	0.10 123	0.06 166	0.52 124	0.01 387	0.00 1	0.32 170	0.00 1	0.09 160	0.09 120	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.04 356	0.14 292	0.44 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 525	0.05 355	0.01 206

rrr	0.24 279	0.06 166	1.91 454	0.01 387	0.00 1	0.32 170	0.04 456	1.34 445	0.15 206	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.04 356	0.14 292	0.44 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 561	0.05 355	0.05 466

RALCasStereoNet	0.16 212	0.35 432	0.84 242	0.00 1	0.00 1	0.32 170	0.03 436	0.16 216	0.56 310	0.02 361	0.07 479	0.05 250	0.08 423	0.13 288	0.08 336	0.00 1	0.31 598	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.11 535

RALAANet	0.13 173	0.51 500	0.95 276	0.00 1	0.00 1	0.32 170	0.01 363	0.38 299	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.05 250	0.09 427	0.02 169	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.10 450	0.00 1

111111	0.05 51	0.03 42	0.22 60	0.00 1	0.00 1	0.33 176	0.00 1	0.04 79	0.08 88	0.07 451	0.00 1	0.01 36	0.02 261	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 420	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.12 160	0.25 375	0.82 233	0.01 387	0.01 375	0.33 176	0.03 436	0.08 145	0.40 267	0.00 1	0.00 1	0.06 275	0.03 318	0.02 169	0.04 277	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.24 545	0.01 206

HI	0.09 109	0.33 412	0.88 256	0.00 1	0.00 1	0.33 176	0.00 1	0.07 134	0.06 49	0.00 1	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.04 224	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 331	0.00 1

CoSv	0.09 109	0.33 412	0.88 256	0.00 1	0.00 1	0.33 176	0.00 1	0.07 134	0.06 49	0.00 1	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.04 224	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 331	0.00 1

test_xeample3	0.24 279	0.06 166	1.84 445	0.02 423	0.00 1	0.33 176	0.05 470	1.33 444	0.14 194	0.00 1	0.03 454	0.03 182	0.03 318	0.10 277	0.43 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 579	0.05 355	0.06 487

FAT-Stereo	0.50 436	0.14 295	2.51 506	0.00 1	0.00 1	0.33 176	0.09 498	1.88 516	0.61 468	0.05 431	0.76 541	0.60 479	0.52 505	2.46 404	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

edge stereo	0.58 471	0.29 398	2.86 527	0.01 387	0.03 457	0.33 176	0.03 436	0.97 400	0.50 275	0.21 506	0.33 516	1.31 536	0.16 456	4.20 489	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 457	0.01 206

UGAM-zero	0.68 490	0.10 241	1.78 439	0.07 508	0.16 553	0.34 183	0.03 436	0.92 389	0.18 226	0.37 529	0.00 1	2.23 568	0.74 522	6.20 569	0.01 133	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.26 590	0.01 119	0.09 521

SFCPSM	0.21 257	0.04 72	1.59 417	0.00 1	0.05 491	0.34 183	0.00 1	1.24 436	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.12 321	0.02 261	0.05 237	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.02 244	0.00 1

pmcnn	2.10 568	0.59 522	4.52 572	0.27 575	0.86 595	0.34 183	0.29 543	1.69 503	0.75 553	0.36 527	7.50 587	14.39 607	0.56 507	4.90 510	4.69 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.04 444

w-ln-seven-2	0.73 498	0.75 543	5.30 577	0.00 1	0.00 1	0.35 186	0.00 1	0.91 386	0.64 531	0.00 1	0.00 1	0.27 398	0.05 388	4.19 488	1.96 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 478	0.02 359

999	0.06 68	0.04 72	0.42 101	0.00 1	0.00 1	0.35 186	0.00 1	0.02 38	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.15 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 420	0.00 1

castereo++	0.09 109	0.11 268	0.28 67	0.03 444	0.00 1	0.36 188	0.00 1	0.21 252	0.56 310	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	0.21 572	0.02 244	0.00 1

SQANet	0.42 391	1.14 577	1.86 448	0.04 464	0.48 584	0.36 188	0.03 436	0.40 304	0.56 310	0.02 361	0.24 505	0.49 465	0.06 407	2.14 386	0.21 424	0.02 549	0.02 509	0.01 536	0.00 1	0.19 525	0.03 409

Zero-FE251	0.12 160	0.06 166	0.69 174	0.03 444	0.00 1	0.37 190	0.00 1	0.12 194	0.06 49	0.84 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.24 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.02 359

WCG-NET（raft）	0.07 85	0.18 325	0.43 104	0.00 1	0.00 1	0.37 190	0.00 1	0.07 134	0.06 49	0.01 216	0.01 362	0.05 250	0.03 318	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.01 206

cross-raft	0.15 206	0.05 118	1.46 401	0.00 1	0.01 375	0.37 190	0.07 483	0.40 304	0.02 1	0.02 361	0.00 1	0.38 434	0.00 1	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 531	0.01 119	0.02 359

4D-IteraStereo	0.16 212	0.51 500	1.73 433	0.00 1	0.00 1	0.38 193	0.03 436	0.08 145	0.08 88	0.02 361	0.01 362	0.00 1	0.01 190	0.06 248	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 331	0.06 487

Select-FE	0.43 398	0.26 383	3.74 557	0.19 566	0.18 561	0.39 194	0.00 1	0.22 258	0.17 221	0.50 543	0.00 1	1.42 543	0.49 499	0.26 315	0.31 461	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.32 599	0.01 119	0.11 535

RAFT-Test	0.20 249	0.09 233	1.34 368	0.00 1	0.12 540	0.39 194	0.10 503	0.72 359	0.25 242	0.08 462	0.00 1	0.44 447	0.00 1	0.05 237	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 586	0.01 119	0.01 206

aanetorigin	0.86 515	0.36 439	3.45 550	0.11 537	0.13 543	0.39 194	0.93 584	0.13 202	0.14 194	3.38 587	1.21 553	0.29 402	2.01 567	2.87 419	1.35 527	0.02 549	0.00 1	0.02 554	0.05 510	0.30 563	0.08 508

XQC	0.68 490	0.72 541	3.82 560	0.06 502	0.00 1	0.39 194	0.01 363	1.92 519	0.61 468	0.03 395	0.01 362	0.46 454	0.21 470	2.84 418	2.26 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.15 493	0.05 466

DEFOM-Stereo	0.04 43	0.02 13	0.30 72	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.00 1	0.10 177	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

WCG-NET	0.09 109	0.12 280	0.45 108	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.03 436	0.08 145	0.57 357	0.00 1	0.01 362	0.01 36	0.04 356	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.01 206

MGS-Stereo	0.10 123	0.08 219	0.82 233	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.00 1	0.20 246	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.04 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 572	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 160	0.06 166	1.17 330	0.00 1	0.11 534	0.41 198	0.00 1	0.20 246	0.04 27	0.01 216	0.00 1	0.18 363	0.00 1	0.01 81	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 561	0.01 119	0.00 1

acv_ft	0.21 257	0.14 295	0.95 276	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.00 1	0.58 338	0.60 449	0.19 505	0.01 362	0.71 495	0.12 444	0.05 237	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 545	0.00 1

AF-Net	0.47 411	0.53 508	2.05 468	0.00 1	0.00 1	0.41 198	0.01 363	1.18 431	0.40 267	0.13 488	0.05 464	1.30 535	0.45 496	2.43 403	0.30 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 439	0.00 1

DispFullNet	1.20 539	0.63 526	3.58 551	1.00 590	0.82 593	0.41 198	0.00 1	1.44 464	0.61 468	2.55 583	0.64 536	1.10 525	8.95 606	0.84 352	1.22 522	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.24 545	0.02 359

SMoEStereo_RVC	0.06 68	0.03 42	0.35 80	0.00 1	0.00 1	0.42 205	0.00 1	0.02 38	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.24 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355	0.07 502

Wz-Net-TNSev	1.42 550	2.41 606	11.01 599	0.00 1	0.00 1	0.42 205	0.14 512	2.05 525	0.61 468	0.06 440	0.01 362	1.34 538	0.16 456	5.70 542	4.19 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.19 525	0.10 529

EDNetEfficientorigin	6.23 600	0.45 480	98.39 629	0.02 423	0.04 478	0.42 205	0.02 412	0.33 290	2.90 585	7.07 601	3.12 567	1.31 536	1.61 558	4.26 492	4.55 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.02 359

GwcNet	0.50 436	0.46 482	3.90 562	0.00 1	0.00 1	0.42 205	0.10 503	0.38 299	0.74 551	0.03 395	0.00 1	0.63 482	0.05 388	2.92 422	0.16 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 513	0.05 466

FADNet-RVC-Resample	0.51 441	0.82 556	3.08 539	0.04 464	0.04 478	0.42 205	0.09 498	1.16 428	0.34 258	0.00 1	0.03 454	0.24 388	0.05 388	3.16 434	0.13 379	0.07 563	0.12 586	0.05 578	0.02 481	0.08 420	0.20 571

SPS-STEREO	0.88 517	0.40 464	2.01 461	0.00 1	0.01 375	0.42 205	0.17 515	0.50 324	0.61 468	2.19 581	0.79 545	2.04 562	0.27 482	5.10 516	2.89 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.11 535
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DCRE	0.51 441	0.25 375	0.96 278	0.00 1	0.01 375	0.43 211	0.00 1	0.25 268	0.21 231	0.33 524	7.49 586	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.17 557	0.02 244	0.01 206

test-3	0.17 223	0.03 42	0.74 189	0.03 444	0.10 526	0.43 211	0.00 1	1.36 447	0.07 65	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.08 268	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 567	0.12 467	0.11 535

test_1	0.17 223	0.03 42	0.75 197	0.03 444	0.10 526	0.43 211	0.00 1	1.36 447	0.07 65	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.07 255	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 567	0.12 467	0.11 535

ac_64	0.39 380	0.12 280	1.15 325	0.04 464	0.01 375	0.43 211	0.02 412	0.25 268	0.59 425	0.12 484	0.01 362	0.89 509	0.04 356	3.92 477	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 331	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.12 160	0.26 383	0.77 206	0.00 1	0.01 375	0.44 215	0.01 363	0.25 268	0.53 285	0.03 395	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	0.09 439	0.00 1

DLCB_ROB	0.27 299	0.16 309	0.71 175	0.00 1	0.00 1	0.44 215	0.00 1	0.43 310	0.57 357	0.02 361	0.04 460	0.63 482	0.04 356	2.18 392	0.24 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample5	0.39 380	0.10 241	1.42 390	0.00 1	0.00 1	0.45 217	0.00 1	2.14 535	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.00 1	3.06 430	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

test_sample4	0.38 376	0.10 241	1.42 390	0.00 1	0.00 1	0.45 217	0.00 1	2.09 531	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.05 250	0.00 1	2.83 417	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

DualNet	0.39 380	0.10 241	1.42 390	0.00 1	0.00 1	0.45 217	0.00 1	2.14 535	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.00 1	3.06 430	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

MLCV	0.23 269	0.46 482	1.15 325	0.00 1	0.00 1	0.45 217	0.00 1	0.57 335	0.15 206	0.09 471	0.00 1	0.27 398	0.03 318	1.09 362	0.25 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355	0.00 1

NVStereoNet_ROB	1.08 530	0.39 461	2.15 475	0.08 516	0.02 430	0.45 217	0.02 412	0.89 383	0.67 542	0.10 477	5.85 579	1.90 558	1.11 543	6.20 569	1.14 518	0.20 575	0.00 1	0.03 565	0.07 517	0.12 467	0.13 553
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
xyz-stereo-finetune2	0.10 123	0.16 309	0.49 114	0.00 1	0.00 1	0.46 222	0.00 1	0.01 2	0.59 425	0.01 216	0.00 1	0.04 220	0.08 423	0.01 81	0.23 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

MLG-Stereo	0.06 68	0.05 118	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.46 222	0.00 1	0.02 38	0.60 449	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

test_sample3	0.37 371	0.09 233	1.41 387	0.00 1	0.00 1	0.46 222	0.00 1	1.95 522	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	2.79 415	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

ToySt	0.12 160	0.15 300	0.92 271	0.00 1	0.00 1	0.46 222	0.00 1	0.41 307	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.00 1	0.07 255	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.04 331	0.02 359

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 497	0.42 468	4.27 568	0.20 571	0.26 576	0.47 226	0.00 1	0.54 329	0.16 214	0.40 532	5.35 577	0.45 452	0.97 534	0.25 314	0.25 441	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.26 590	0.12 467	0.02 359

StereoVision	0.16 212	0.25 375	1.07 314	0.00 1	0.00 1	0.47 226	0.01 363	0.18 230	0.61 468	0.00 1	0.29 512	0.15 345	0.02 261	0.07 255	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.01 206

RAFT_CTSACE	0.14 187	0.33 412	1.23 347	0.00 1	0.01 375	0.47 226	0.00 1	0.27 278	0.11 161	0.01 216	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.08 268	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.24 545	0.00 1

test_sample6	0.41 388	0.11 268	1.38 378	0.00 1	0.00 1	0.48 229	0.00 1	2.33 549	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.00 1	3.18 437	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

UPFNet	0.18 232	0.05 118	1.11 319	0.00 1	0.00 1	0.48 229	0.00 1	1.11 419	0.48 273	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.00 1	0.10 277	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 441	0.80 553	2.47 501	0.01 387	0.00 1	0.48 229	0.00 1	1.32 443	0.14 194	0.00 1	0.01 362	0.12 321	0.06 407	4.07 483	0.15 393	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.00 1	0.38 570	0.08 508

Wz-Net-LNSev	0.34 351	0.61 524	4.26 566	0.00 1	0.00 1	0.49 232	0.00 1	0.26 272	0.61 468	0.00 1	0.01 362	0.23 386	0.03 318	0.10 277	0.16 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

rafts_anoy	0.14 187	0.35 432	0.99 290	0.00 1	0.02 430	0.49 232	0.03 436	0.11 185	0.07 65	0.00 1	0.01 362	0.06 275	0.06 407	0.24 312	0.06 310	0.00 1	0.14 590	0.00 1	0.01 463	0.02 244	0.03 409

IGEV-FE	0.32 340	0.10 241	2.61 514	0.01 387	0.01 375	0.50 234	0.04 456	0.21 252	0.09 120	0.45 536	0.45 524	0.80 503	0.51 502	0.20 305	0.23 430	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.14 543	0.03 306	0.00 1

ISRNet	0.16 212	0.11 268	1.44 397	0.00 1	0.00 1	0.50 234	0.00 1	0.44 312	0.60 449	0.00 1	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 340	0.10 241	2.61 514	0.01 387	0.01 375	0.50 234	0.04 456	0.21 252	0.09 120	0.45 536	0.45 524	0.81 504	0.51 502	0.20 305	0.23 430	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.14 543	0.03 306	0.00 1

CSP-Net	0.37 371	0.10 241	0.54 134	0.00 1	0.00 1	0.50 234	0.00 1	0.64 350	0.13 188	0.00 1	0.00 1	0.15 345	0.02 261	5.27 520	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 160	0.41 466	0.91 268	0.05 478	0.03 457	0.51 238	0.04 456	0.13 202	0.11 161	0.01 216	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.06 248	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.03 306	0.03 409

gwcnet-sp	0.28 305	0.15 300	2.75 522	0.00 1	0.00 1	0.51 238	0.02 412	0.49 321	0.57 357	0.01 216	0.01 362	0.08 293	0.04 356	0.87 353	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

scenet	0.28 305	0.15 300	2.75 522	0.00 1	0.00 1	0.51 238	0.02 412	0.49 321	0.57 357	0.01 216	0.01 362	0.08 293	0.04 356	0.87 353	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

ssnet	0.28 305	0.15 300	2.75 522	0.00 1	0.00 1	0.51 238	0.02 412	0.49 321	0.57 357	0.01 216	0.01 362	0.08 293	0.04 356	0.87 353	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

DANet	0.58 471	0.19 336	1.87 449	0.26 574	0.06 503	0.51 238	0.11 507	1.41 455	0.52 280	0.22 507	0.06 475	1.06 521	0.02 261	4.25 491	0.92 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.06 487
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet	0.42 391	0.50 495	2.50 504	0.02 423	0.06 503	0.51 238	0.00 1	0.34 291	0.61 468	0.00 1	0.00 1	0.33 410	0.02 261	2.87 419	0.50 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.02 359

MM-Stereo_test2	0.14 187	0.06 166	1.48 405	0.07 508	0.00 1	0.52 244	0.00 1	0.08 145	0.03 5	0.13 488	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.02 169	0.07 321	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.01 463	0.19 525	0.04 444

AIO-test1	0.27 299	0.33 412	1.30 360	0.00 1	0.01 375	0.52 244	0.01 363	1.16 428	0.61 468	0.00 1	0.01 362	0.03 182	0.02 261	1.24 369	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 467	0.06 487

GASNet	0.56 460	1.09 570	2.57 512	0.00 1	0.00 1	0.52 244	0.02 412	1.12 421	0.22 234	0.01 216	0.14 493	0.50 469	0.12 444	4.09 484	0.39 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 565	0.08 508

iRaftStereo_RVC	0.10 123	0.20 340	0.57 143	0.00 1	0.00 1	0.52 244	0.00 1	0.05 93	0.07 65	0.00 1	0.01 362	0.14 336	0.03 318	0.02 169	0.01 133	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.25 549	0.20 571

HSM	0.63 483	0.36 439	0.89 260	0.00 1	0.00 1	0.52 244	0.01 363	0.98 401	0.56 310	0.00 1	0.01 362	2.27 569	0.65 516	6.18 563	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

MSCF	0.09 109	0.34 420	0.37 83	0.05 478	0.01 375	0.53 249	0.01 363	0.11 185	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.19 564	0.02 244	0.02 359

xyz-stereo-finetune	0.11 145	0.18 325	0.37 83	0.00 1	0.00 1	0.53 249	0.00 1	0.00 1	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.04 220	0.02 261	0.00 1	0.38 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

GREAT-IGEV	0.11 145	0.07 204	0.65 162	0.00 1	0.11 534	0.53 249	0.00 1	0.06 110	0.09 120	0.00 1	0.01 362	0.01 36	0.01 190	0.02 169	0.03 224	0.00 1	0.08 575	0.00 1	0.17 557	0.07 397	0.28 578

AACVNet	0.40 385	0.36 439	0.90 263	0.00 1	0.00 1	0.53 249	0.00 1	0.18 230	0.41 269	0.02 361	0.00 1	0.11 315	0.01 190	5.33 524	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 493	0.00 1

test_3	0.19 239	0.02 13	0.76 203	0.03 444	0.10 526	0.53 249	0.00 1	1.42 458	0.07 65	0.13 488	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.07 255	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 567	0.12 467	0.11 535

THIR-Stereo	0.93 521	0.18 325	1.34 368	0.00 1	0.01 375	0.53 249	3.86 605	0.10 177	0.10 148	0.10 477	1.50 560	0.76 499	2.90 577	5.73 544	1.45 529	0.00 1	0.00 1	0.02 554	0.00 1	0.01 119	0.00 1

xxxx	1.04 528	0.02 13	0.54 134	0.00 1	0.00 1	0.53 249	0.00 1	2.53 561	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	2.04 383	14.52 609	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

GASTEREO	0.09 109	0.34 420	0.36 82	0.05 478	0.01 375	0.54 256	0.02 412	0.11 185	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.17 557	0.02 244	0.01 206

coex_refinement	0.33 343	0.44 475	0.97 285	0.05 478	0.00 1	0.54 256	0.04 456	0.72 359	0.15 206	0.02 361	0.00 1	0.36 422	0.16 456	3.05 429	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 206

PAM_32	0.49 425	0.07 204	2.23 479	0.17 559	0.23 574	0.54 256	0.25 530	0.26 272	0.13 188	0.49 541	0.93 549	2.21 567	0.87 531	0.51 333	0.31 461	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.27 594	0.01 119	0.19 568

PAM	0.48 418	0.08 219	2.03 462	0.19 566	0.24 575	0.54 256	0.26 533	0.24 265	0.11 161	0.54 545	0.96 550	2.39 572	0.72 520	0.48 332	0.25 441	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.26 590	0.01 119	0.18 564

Pointernet	0.10 123	0.04 72	0.61 153	0.00 1	0.05 491	0.54 256	0.00 1	0.02 38	0.59 425	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.01 119	0.00 1

AIO-test2	0.30 325	0.63 526	0.91 268	0.08 516	0.13 543	0.55 261	0.01 363	1.15 426	0.60 449	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.04 356	0.89 356	0.04 277	0.87 594	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.03 306	0.05 466

RYNet	0.53 452	0.19 336	1.79 441	0.00 1	0.00 1	0.55 261	0.00 1	1.12 421	0.61 468	0.02 361	0.00 1	0.83 505	0.04 356	5.05 515	0.45 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 359

z-mn7	0.88 517	1.64 593	5.54 579	0.00 1	0.00 1	0.56 263	0.07 483	0.92 389	0.61 468	0.00 1	0.06 475	0.36 422	0.05 388	5.64 539	1.97 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 457	0.02 359

MFN_U_SF_RVC	0.95 523	1.40 590	4.49 571	0.16 555	0.11 534	0.56 263	0.07 483	1.12 421	0.36 261	0.43 535	0.27 509	1.27 533	0.73 521	3.98 481	1.47 530	0.29 580	0.34 602	0.36 599	0.55 605	0.63 582	0.46 588

S-Stereo	0.65 487	0.25 375	3.44 549	0.00 1	0.00 1	0.56 263	0.05 470	1.86 515	0.61 468	0.00 1	0.76 541	0.84 506	0.11 441	4.28 495	0.11 362	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.03 409

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 391	0.52 506	3.02 534	0.00 1	0.00 1	0.57 266	0.00 1	1.15 426	0.60 449	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.14 448	1.51 374	0.76 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-1	0.19 239	0.13 289	0.67 169	0.00 1	0.15 550	0.57 266	0.00 1	1.01 406	0.11 161	0.04 421	0.48 529	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.30 454	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.06 513	0.01 119	0.18 564

test_xeample	1.14 535	0.02 13	0.58 144	0.00 1	0.00 1	0.57 266	0.00 1	2.57 564	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.02 261	3.45 454	15.00 612	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 359

VIP-Stereo	0.12 160	0.30 402	0.77 206	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.01 363	0.08 145	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.10 529

G2L-Stereo	0.41 388	0.45 480	1.90 452	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.00 1	0.40 304	0.12 178	0.00 1	0.00 1	0.33 410	0.05 388	4.09 484	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 482	0.00 1

TCMNet	0.49 425	0.43 471	3.03 536	0.06 502	0.01 375	0.58 269	0.04 456	0.92 389	0.62 523	0.00 1	0.00 1	0.20 374	0.02 261	3.64 463	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.02 554	0.00 1	0.18 523	0.07 502

222	1.95 562	0.03 42	0.41 95	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.00 1	2.64 571	0.57 357	0.02 361	0.00 1	0.05 250	0.02 261	3.34 451	31.23 617	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 359

iResNetv2_ROB	0.36 363	1.03 568	2.96 532	0.00 1	0.00 1	0.58 269	0.00 1	1.51 488	0.58 413	0.01 216	0.00 1	0.08 293	0.02 261	0.07 255	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 562	0.02 359

NaN_ROB	0.80 505	0.47 487	1.63 422	0.17 559	0.19 566	0.58 269	0.38 557	2.11 532	0.80 557	0.53 544	0.33 516	0.48 457	1.13 544	4.98 513	1.94 539	0.00 1	0.02 509	0.01 536	0.05 510	0.06 378	0.14 556

IGEV-Stereo++	0.05 51	0.03 42	0.16 39	0.00 1	0.00 1	0.59 275	0.00 1	0.05 93	0.07 65	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.06 248	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.01 206

NVstereo2D	0.45 405	0.11 268	1.91 454	0.00 1	0.00 1	0.59 275	0.00 1	1.39 454	0.61 468	0.03 395	0.00 1	0.33 410	0.00 1	3.94 479	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.33 343	0.24 369	1.05 306	0.00 1	0.00 1	0.60 277	0.00 1	0.53 326	0.59 425	0.03 395	0.01 362	0.52 474	0.19 463	2.68 410	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.07 85	0.05 118	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.61 278	0.00 1	0.02 38	0.61 468	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

CFNet-RSSM	0.17 223	0.06 166	1.16 329	0.00 1	0.12 540	0.61 278	0.00 1	0.90 384	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.09 304	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 579	0.00 1	0.00 1

RP	0.42 391	0.44 475	1.52 409	0.00 1	0.01 375	0.61 278	0.02 412	1.06 411	0.39 266	0.03 395	0.01 362	0.99 515	0.16 456	2.89 421	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 450	0.00 1

RASNet	0.58 471	0.27 386	1.30 360	0.00 1	0.00 1	0.61 278	0.01 363	0.47 318	0.60 449	0.08 462	0.06 475	1.52 552	0.04 356	6.18 563	0.48 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

HSM-Net_RVC	0.52 451	0.06 166	1.45 399	0.00 1	0.00 1	0.61 278	0.00 1	3.83 587	0.52 280	0.14 496	0.00 1	0.22 385	0.03 318	3.50 456	0.04 277	0.01 533	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
DRN-Test	0.43 398	0.13 289	1.95 458	0.03 444	0.09 522	0.61 278	0.00 1	1.43 463	0.61 468	0.00 1	0.00 1	0.18 363	0.04 356	3.32 449	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

Pro-Stereo	0.06 68	0.03 42	0.12 12	0.00 1	0.00 1	0.62 284	0.00 1	0.06 110	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 572	0.00 1	0.01 206

G2L-Stereo_test	0.35 357	0.51 500	1.28 356	0.00 1	0.00 1	0.62 284	0.03 436	0.37 298	0.13 188	0.01 216	0.00 1	0.56 478	0.00 1	3.27 446	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 467	0.01 206

UGAM	0.51 441	0.12 280	1.83 443	0.00 1	0.00 1	0.62 284	0.00 1	0.06 110	0.11 161	0.00 1	0.23 504	0.35 418	0.04 356	6.42 579	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 551	0.03 409

ffm	0.25 286	0.02 13	1.06 308	0.00 1	0.00 1	0.62 284	0.00 1	1.42 458	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.67 490	0.02 261	0.57 336	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.08 420	0.03 409

ff1	0.80 505	0.02 13	1.06 308	0.00 1	0.00 1	0.62 284	0.00 1	1.42 458	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.67 490	0.02 261	5.57 536	5.86 581	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.08 420	0.03 409

mmx	0.85 511	0.02 13	1.06 308	0.00 1	0.00 1	0.62 284	0.00 1	2.50 558	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.67 490	0.02 261	5.57 536	5.86 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

xxx	0.85 511	0.02 13	1.06 308	0.00 1	0.00 1	0.62 284	0.00 1	2.50 558	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.67 490	0.02 261	5.57 536	5.86 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

anonymousdsp2	0.10 123	0.04 72	0.98 289	0.00 1	0.00 1	0.62 284	0.00 1	0.09 160	0.11 161	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.04 331	0.03 409

IER	0.14 187	0.09 233	1.29 357	0.00 1	0.00 1	0.62 284	0.00 1	0.17 224	0.10 148	0.00 1	0.00 1	0.40 439	0.02 261	0.11 284	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

raftrobust	0.13 173	0.36 439	0.94 275	0.00 1	0.18 561	0.62 284	0.02 412	0.07 134	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.03 318	0.03 209	0.05 294	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.04 444

FBW_ROB	0.83 508	0.31 407	1.48 405	0.10 527	0.01 375	0.62 284	0.01 363	1.91 518	0.59 425	0.01 216	0.01 362	1.10 525	0.05 388	7.84 595	2.07 544	0.05 560	0.01 463	0.03 565	0.01 463	0.01 119	0.47 589

LL-Strereo	0.71 494	0.88 559	2.40 493	0.00 1	0.00 1	0.63 295	0.01 363	1.57 491	0.58 413	0.45 536	0.00 1	0.54 476	0.30 484	6.37 577	0.07 321	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.22 539	0.17 563

CrosDoStereo	1.10 531	0.08 219	1.43 395	0.00 1	0.05 491	0.63 295	5.86 609	0.60 342	0.38 262	0.26 511	1.21 553	0.19 370	3.02 579	6.61 583	1.64 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 531	0.08 219	1.43 395	0.00 1	0.05 491	0.63 295	5.86 609	0.60 342	0.38 262	0.26 511	1.21 553	0.19 370	3.02 579	6.61 583	1.64 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.00 1

stereogan	0.49 425	0.22 350	2.39 492	0.00 1	0.00 1	0.63 295	0.02 412	0.79 367	0.72 549	0.06 440	0.00 1	1.68 554	0.46 498	2.63 409	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 482	0.00 1

testlalala_base	0.27 299	0.06 166	0.80 227	0.00 1	0.00 1	0.64 299	0.00 1	1.08 415	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 277	0.52 587	0.00 1	0.00 1	0.12 536	2.02 598	0.00 1

raft_robust	0.56 460	0.36 439	0.87 252	0.00 1	0.15 550	0.64 299	0.00 1	2.20 539	0.56 310	0.00 1	0.01 362	0.44 447	1.18 548	4.46 498	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 550	0.09 439	0.03 409

raft+_RVC	0.14 187	0.37 446	0.96 278	0.00 1	0.16 553	0.64 299	0.03 436	0.05 93	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.03 318	0.03 209	0.07 321	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.00 1	0.05 355	0.16 561

HGLStereo	0.28 305	0.12 280	1.15 325	0.00 1	0.00 1	0.65 302	0.00 1	0.57 335	0.25 242	0.02 361	0.01 362	0.47 455	0.03 318	2.17 391	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.01 206

RGC	0.50 436	0.53 508	2.42 497	0.00 1	0.01 375	0.65 302	0.00 1	1.07 413	0.17 221	0.01 216	0.62 535	1.00 516	0.19 463	3.03 428	0.28 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355	0.02 359

AANet_RVC	0.75 500	0.65 528	2.52 507	0.01 387	0.00 1	0.66 304	0.00 1	0.61 346	0.13 188	0.00 1	1.29 557	0.96 513	0.04 356	5.98 551	1.82 538	0.13 570	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.04 444

ADLNet	0.38 376	0.21 343	0.86 248	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.00 1	0.86 380	0.60 449	0.18 503	0.01 362	1.01 517	0.02 261	2.92 422	0.26 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 439	0.02 359

MMNet	0.23 269	0.18 325	1.84 445	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.00 1	0.59 340	0.59 425	0.00 1	0.01 362	0.18 363	0.09 427	0.26 315	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

Nwc_Net	0.43 398	0.42 468	2.64 517	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.00 1	0.82 374	0.28 246	0.00 1	0.01 362	0.90 510	0.10 435	2.62 407	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 480	0.17 317	0.63 156	0.19 566	0.00 1	0.67 305	0.00 1	2.38 551	0.57 357	0.13 488	0.00 1	0.94 511	0.00 1	6.27 573	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 331	0.10 529

zh-sn7	1.20 539	2.23 605	8.48 592	0.00 1	0.00 1	0.68 309	0.05 470	1.30 441	0.61 468	0.00 1	0.04 460	0.41 442	0.21 470	5.33 524	4.51 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 482	0.07 502

iResNet	0.25 286	0.27 386	1.68 427	0.00 1	0.00 1	0.69 310	0.00 1	1.22 434	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.03 318	0.12 286	0.30 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355	0.01 206

1111x	0.87 516	0.02 13	1.20 336	0.00 1	0.00 1	0.70 311	0.00 1	2.60 569	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.01 190	5.36 528	6.80 585	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

iRaft-Stereo_20w	0.38 376	0.11 268	1.91 454	0.12 541	0.04 478	0.70 311	0.24 527	1.72 507	0.16 214	0.41 533	0.00 1	0.26 395	1.04 538	0.41 327	0.24 435	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.14 543	0.02 244	0.09 521

pcwnet_v2	0.47 411	0.11 268	5.03 576	0.00 1	0.00 1	0.70 311	0.00 1	1.98 524	0.61 468	0.01 216	0.00 1	0.36 422	0.33 489	0.18 302	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.02 359

iResNet_ROB	0.30 325	0.66 530	1.41 387	0.00 1	0.00 1	0.70 311	0.00 1	0.79 367	0.57 357	0.04 421	0.01 362	0.08 293	0.01 190	1.55 376	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.00 1

DispNO	0.64 485	0.48 490	2.04 465	0.00 1	0.00 1	0.71 315	0.01 363	1.47 478	0.56 310	0.00 1	0.54 530	1.34 538	0.06 407	5.12 517	0.31 461	0.00 1	0.00 1	0.03 565	0.12 536	0.01 119	0.02 359

UNet	0.26 293	0.18 325	2.41 495	0.00 1	0.00 1	0.71 315	0.00 1	0.39 302	0.60 449	0.00 1	0.00 1	0.37 431	0.02 261	0.45 331	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

CSAN	1.05 529	0.61 524	2.46 500	0.09 523	0.08 517	0.71 315	0.71 577	2.20 539	0.93 563	0.85 555	2.92 565	0.79 502	1.46 555	5.37 529	1.58 533	0.01 533	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.09 439	0.05 466

DFGA-Net	0.37 371	0.77 551	1.34 368	0.00 1	0.01 375	0.72 318	0.00 1	0.21 252	0.21 231	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.01 190	3.85 473	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 533	0.01 206

ccnet	0.49 425	0.05 118	1.26 350	0.01 387	0.08 517	0.72 318	0.18 517	1.18 431	0.35 259	0.45 536	0.68 537	0.13 328	0.39 493	3.54 459	0.74 508	0.01 533	0.00 1	0.02 554	0.00 1	0.02 244	0.01 206

hitnet-ft	0.42 391	0.30 402	1.15 325	0.00 1	0.00 1	0.73 320	0.11 507	0.30 286	0.19 228	0.04 421	0.14 493	0.75 498	0.17 462	4.33 496	0.10 354	0.01 533	0.00 1	0.03 565	0.00 1	0.04 331	0.01 206

zh-mn7	1.13 534	2.13 602	10.00 596	0.00 1	0.00 1	0.74 321	0.01 363	1.22 434	0.61 468	0.07 451	0.00 1	0.20 374	0.06 407	5.32 522	2.13 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 420	0.01 206

DCVSM-stereo	0.16 212	0.03 42	1.58 415	0.00 1	0.00 1	0.74 321	0.04 456	0.02 38	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.60 479	0.07 418	0.06 248	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 206	0.03 42	0.77 206	0.00 1	0.00 1	0.74 321	0.00 1	1.36 447	0.09 120	0.02 361	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

PVD	0.73 498	0.57 519	3.38 547	0.04 464	0.19 566	0.74 321	0.00 1	0.29 283	0.79 556	2.37 582	0.00 1	0.53 475	0.09 427	2.19 393	3.20 557	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.02 481	0.08 420	0.15 557

RAFT-Stereo	0.15 206	0.03 42	0.77 206	0.00 1	0.00 1	0.74 321	0.00 1	1.36 447	0.09 120	0.02 361	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLG-Stereo_test2	0.08 97	0.06 166	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.75 326	0.00 1	0.03 63	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

PCWNet_CMD	0.19 239	0.10 241	1.38 378	0.00 1	0.01 375	0.75 326	0.00 1	0.35 293	0.12 178	0.00 1	0.00 1	0.48 457	0.51 502	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

AEACV	0.10 123	0.02 13	0.49 114	0.00 1	0.02 430	0.75 326	0.00 1	0.07 134	0.02 1	0.09 471	0.00 1	0.01 36	0.08 423	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.24 586	0.07 397	0.05 466

MSMDNet	0.19 239	0.10 241	1.39 381	0.00 1	0.01 375	0.75 326	0.00 1	0.35 293	0.12 178	0.00 1	0.00 1	0.48 457	0.50 500	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

model_zeroshot	0.20 249	0.23 360	0.96 278	0.01 387	0.00 1	0.77 330	0.02 412	0.31 289	0.14 194	0.75 551	0.00 1	0.12 321	0.01 190	0.58 338	0.02 189	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.11 531	0.01 119	0.00 1

gcap-zeroshot	0.18 232	0.22 350	1.03 294	0.07 508	0.10 526	0.77 330	0.00 1	0.26 272	0.63 528	0.00 1	0.00 1	0.21 379	0.01 190	0.15 297	0.02 189	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.17 557	0.00 1	0.00 1

iinet-f	0.48 418	0.57 519	4.45 570	0.00 1	0.01 375	0.77 330	0.00 1	1.48 479	0.61 468	0.01 216	0.00 1	0.40 439	0.44 495	0.38 325	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 568	0.01 206

GANet	0.55 457	0.35 432	1.40 386	0.00 1	0.00 1	0.77 330	0.08 492	0.36 296	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.68 494	0.11 441	5.52 533	1.07 516	0.00 1	0.00 1	0.02 554	0.00 1	0.09 439	0.03 409

DEmStereo	0.75 500	0.06 166	1.73 433	0.04 464	0.00 1	0.78 334	0.52 569	0.05 93	0.57 357	0.05 431	0.72 539	0.02 116	3.42 584	5.79 547	1.29 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 331	0.48 490	2.47 501	0.00 1	0.03 457	0.78 334	0.03 436	0.06 110	0.08 88	0.01 216	0.01 362	0.08 293	0.33 489	1.59 377	0.16 396	0.00 1	0.02 509	0.01 536	0.00 1	0.01 119	0.01 206

IGEV-RUCA	0.20 249	0.04 72	0.49 114	0.06 502	0.11 534	0.79 336	0.31 545	0.21 252	0.17 221	0.10 477	0.11 488	0.15 345	0.24 477	0.16 299	0.20 420	0.04 557	0.12 586	0.20 593	0.22 577	0.17 513	0.19 568

DDUNet	0.34 351	0.20 340	1.06 308	0.00 1	0.00 1	0.79 336	0.01 363	0.91 386	0.54 289	0.04 421	0.01 362	1.11 527	0.01 190	1.89 381	0.17 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 299	0.34 420	1.42 390	0.00 1	0.00 1	0.79 336	0.00 1	2.15 537	0.61 468	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.04 356	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355	0.00 1

G2L-ROB	0.29 321	0.47 487	1.48 405	0.00 1	0.00 1	0.80 339	0.00 1	0.08 145	0.16 214	0.00 1	0.00 1	0.16 355	0.00 1	2.60 406	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.00 1

test_for_model	0.57 466	0.39 461	0.80 227	1.74 598	0.02 430	0.80 339	0.02 412	0.30 286	0.22 234	0.11 481	0.00 1	0.00 1	0.02 261	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 612	0.01 206

ProNet	0.09 109	0.20 340	0.53 133	0.00 1	0.00 1	0.80 339	0.00 1	0.04 79	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 420	0.01 206

test_5	0.26 293	0.35 432	1.35 371	0.01 387	0.22 573	0.80 339	0.01 363	0.81 371	0.58 413	0.12 484	0.00 1	0.06 275	0.01 190	0.61 343	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 482	0.16 561

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NCCL2	0.29 321	0.50 495	1.52 409	0.00 1	0.00 1	0.81 343	0.00 1	0.45 314	0.22 234	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.03 318	2.14 386	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.02 554	0.00 1	0.01 119	0.03 409

testlalala2	0.25 286	0.07 204	1.64 423	0.00 1	0.00 1	0.82 346	0.00 1	1.66 501	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.04 220	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 586	0.01 119	0.00 1

CASnet	0.08 97	0.05 118	0.40 91	0.00 1	0.00 1	0.82 346	0.00 1	0.14 209	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_4	0.13 173	0.07 204	1.12 322	0.00 1	0.05 491	0.82 346	0.00 1	0.04 79	0.08 88	0.10 477	0.00 1	0.01 36	0.01 190	0.02 169	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.11 457	0.00 1

WZ-Net	1.38 548	1.14 577	10.22 597	0.00 1	0.00 1	0.82 346	0.00 1	1.37 453	0.61 468	0.01 216	0.01 362	1.09 524	2.20 570	6.39 578	3.68 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.02 359

psm_up	0.39 380	0.25 375	1.04 298	0.00 1	0.00 1	0.82 346	0.00 1	1.88 516	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.28 401	0.01 190	2.78 414	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.00 1

FADNet	0.55 457	0.75 543	2.42 497	0.00 1	0.01 375	0.82 346	0.00 1	0.88 381	0.54 289	0.01 216	0.01 362	0.16 355	0.16 456	4.49 499	0.09 342	0.18 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 576	0.00 1

tt45	0.08 97	0.03 42	0.41 95	0.00 1	0.00 1	0.83 352	0.00 1	0.02 38	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.01 190	0.00 1	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.01 206

GCAP-Stereo	0.11 145	0.28 391	0.71 175	0.00 1	0.00 1	0.83 352	0.00 1	0.08 145	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.01 206

GANet-ADL	0.16 212	0.06 166	1.18 334	0.00 1	0.01 375	0.83 352	0.00 1	0.23 260	0.07 65	0.00 1	0.30 513	0.35 418	0.00 1	0.07 255	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 331	0.01 206

StereoDRNet-Refined	0.24 279	0.08 219	0.68 170	0.00 1	0.00 1	0.83 352	0.00 1	0.66 352	0.61 468	0.00 1	0.00 1	0.50 469	0.02 261	1.28 370	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 450	0.04 444
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CFNet_ucs	0.26 293	0.14 295	1.53 411	0.00 1	0.01 375	0.84 356	0.00 1	1.78 513	0.17 221	0.00 1	0.00 1	0.49 465	0.30 484	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

STTStereo	0.24 279	0.28 391	1.68 427	0.00 1	0.00 1	0.84 356	0.03 436	0.16 216	0.08 88	0.02 361	0.00 1	0.20 374	0.03 318	1.54 375	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CBMV	0.57 466	0.22 350	1.61 421	0.00 1	0.00 1	0.84 356	0.78 580	2.58 566	0.61 468	0.38 530	0.00 1	1.25 530	0.63 515	2.07 385	0.38 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 331	0.08 508
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STrans-v2	0.85 511	0.28 391	1.66 425	0.00 1	0.01 375	0.85 359	0.04 456	2.05 525	0.67 542	0.48 540	0.87 548	1.12 528	2.12 569	6.64 585	0.25 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

LSM	4.58 594	0.88 559	17.79 603	3.73 610	38.79 615	0.85 359	2.37 600	0.54 329	1.64 576	2.88 585	3.09 566	0.62 481	0.60 511	3.16 434	1.06 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 467	13.55 617

GMOStereo	0.13 173	0.24 369	0.83 237	0.00 1	0.14 546	0.86 361	0.01 363	0.09 160	0.11 161	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.01 206

error version	0.13 173	0.24 369	0.83 237	0.00 1	0.14 546	0.86 361	0.01 363	0.09 160	0.11 161	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.01 206

test-v	0.13 173	0.24 369	0.83 237	0.00 1	0.14 546	0.86 361	0.01 363	0.09 160	0.11 161	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.01 206

test-2	0.13 173	0.24 369	0.83 237	0.00 1	0.14 546	0.86 361	0.01 363	0.09 160	0.11 161	0.01 216	0.01 362	0.02 116	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.01 206

GCAP-BAT	0.19 239	0.08 219	0.90 263	0.01 387	0.07 510	0.87 365	0.03 436	0.16 216	0.06 49	0.36 527	0.45 524	0.15 345	0.05 388	0.08 268	0.31 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 543	0.00 1	0.00 1

EAI-Stereo	0.70 492	0.03 42	0.84 242	0.13 548	0.20 571	0.87 365	2.23 596	2.05 525	0.29 250	0.72 548	4.60 573	0.29 402	0.55 506	0.39 326	0.44 483	0.00 1	0.07 569	0.00 1	0.29 597	0.01 119	0.08 508

ADLNet2	0.55 457	0.33 412	2.54 511	0.00 1	0.00 1	0.88 367	0.00 1	0.69 355	0.65 534	0.00 1	0.07 479	1.47 547	0.02 261	4.12 487	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 478	0.01 206

ADCS	1.72 558	1.22 582	8.11 590	0.00 1	0.01 375	0.88 367	0.68 575	1.44 464	0.63 528	2.60 584	0.11 488	1.42 543	0.26 481	1.97 382	14.92 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 420	0.07 502

otaku	0.59 475	1.12 573	1.90 452	0.08 516	0.11 534	0.89 369	0.05 470	0.60 342	0.57 357	0.01 216	1.41 558	1.03 519	0.14 448	2.39 401	0.56 500	0.06 562	0.03 521	0.01 536	0.00 1	0.61 581	0.21 575

PA-Net	0.57 466	0.50 495	2.73 521	0.03 444	0.06 503	0.89 369	0.02 412	0.66 352	0.63 528	0.00 1	0.00 1	0.43 446	0.07 418	4.82 509	0.55 499	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.04 444
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LG-Stereo_Zeroshot	0.16 212	0.09 233	0.61 153	0.00 1	0.01 375	0.90 371	0.00 1	0.14 209	0.14 194	0.08 462	0.00 1	0.39 436	0.02 261	0.15 297	0.38 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 554	0.01 119	0.03 409

CRFU-Net	0.40 385	0.12 280	1.50 408	0.14 550	0.01 375	0.90 371	0.00 1	0.42 309	0.14 194	0.00 1	0.00 1	0.42 444	1.94 563	2.15 388	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.03 565	0.00 1	0.03 306	0.00 1

IPLGR_C	0.35 357	0.81 555	2.03 462	0.10 527	0.01 375	0.90 371	0.21 523	1.46 476	0.61 468	0.02 361	0.01 362	0.13 328	0.07 418	0.14 292	0.17 400	0.00 1	0.05 553	0.01 536	0.02 481	0.17 513	0.04 444

ACRE	0.34 351	0.70 535	2.13 473	0.10 527	0.00 1	0.90 371	0.20 522	1.45 466	0.61 468	0.02 361	0.01 362	0.13 328	0.05 388	0.14 292	0.17 400	0.00 1	0.03 521	0.01 536	0.02 481	0.17 513	0.04 444

Consistency-Raft	0.39 380	0.30 402	2.53 509	0.14 550	0.03 457	0.90 371	0.04 456	1.36 447	0.59 425	0.00 1	0.02 448	0.02 116	1.15 546	0.33 319	0.43 481	0.02 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

SuperB	1.85 561	1.06 569	10.54 598	0.02 423	0.01 375	0.90 371	0.78 580	1.75 510	0.64 531	0.05 431	0.05 464	0.34 414	0.89 533	5.29 521	5.80 580	0.01 533	0.00 1	0.02 554	0.02 481	8.71 615	0.06 487

ADCRef	0.92 520	0.48 490	3.35 545	0.02 423	0.02 430	0.90 371	0.32 546	0.61 346	0.65 534	0.72 548	0.17 496	0.17 359	0.82 528	2.15 388	7.95 589	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.03 409

DeepPrunerF	1.33 546	0.59 522	8.62 593	0.02 423	0.09 522	0.90 371	0.00 1	1.34 445	6.72 598	0.22 507	0.01 362	0.21 379	0.14 448	5.64 539	1.99 542	0.00 1	0.00 1	0.01 536	0.02 481	0.14 482	0.02 359

AASNet	0.27 299	0.47 487	1.56 413	0.00 1	0.00 1	0.91 379	0.00 1	0.58 338	0.58 413	0.00 1	0.00 1	0.39 436	0.02 261	0.33 319	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 549	0.06 487

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YMNet	0.36 363	0.38 456	2.34 486	0.03 444	0.03 457	0.92 381	0.15 513	0.53 326	0.65 534	0.09 471	0.01 362	0.44 447	0.06 407	0.82 350	0.30 454	0.01 533	0.00 1	0.04 574	0.00 1	0.27 557	0.04 444

YMNet_1	0.36 363	0.38 456	2.34 486	0.03 444	0.03 457	0.92 381	0.15 513	0.53 326	0.65 534	0.09 471	0.01 362	0.44 447	0.06 407	0.82 350	0.30 454	0.01 533	0.00 1	0.04 574	0.00 1	0.27 557	0.04 444

DRaft	0.56 460	0.08 219	0.73 180	0.00 1	0.00 1	0.92 381	0.19 520	0.05 93	0.09 120	0.03 395	0.26 507	0.06 275	2.55 573	4.61 503	1.38 528	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.02 481	0.03 306	0.08 508

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PSMNet_ROB	0.41 388	0.54 510	1.69 429	0.00 1	0.00 1	0.92 381	0.00 1	0.27 278	0.53 285	0.00 1	0.00 1	0.25 393	0.03 318	3.43 453	0.47 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355	0.03 409

CIPLG	0.33 343	0.75 543	1.79 441	0.10 527	0.01 375	0.93 386	0.21 523	1.45 466	0.61 468	0.02 361	0.01 362	0.14 336	0.06 407	0.13 288	0.17 400	0.00 1	0.04 538	0.01 536	0.01 463	0.17 513	0.04 444

APVNet	0.51 441	0.21 343	2.43 499	0.00 1	0.00 1	0.94 387	0.00 1	0.45 314	0.62 523	0.01 216	0.01 362	0.34 414	0.03 318	4.59 501	0.27 450	0.00 1	0.00 1	0.03 565	0.00 1	0.15 493	0.02 359

DualNet (step1)	0.44 403	0.23 360	1.31 362	0.00 1	0.00 1	0.95 388	0.00 1	2.28 545	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.14 336	0.00 1	1.45 372	0.07 321	0.32 582	0.00 1	1.06 606	0.33 600	0.01 119	0.01 206

test_sample9	1.51 553	0.23 360	1.31 362	0.00 1	0.00 1	0.95 388	0.00 1	2.28 545	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.14 336	0.00 1	3.30 447	7.04 586	0.32 582	12.66 618	1.06 606	0.33 600	0.01 119	0.01 206

test_sample8	2.11 569	0.23 360	1.31 362	0.00 1	0.00 1	0.95 388	0.00 1	2.06 528	0.55 295	1.95 576	0.00 1	7.32 592	3.15 581	3.30 447	7.04 586	0.32 582	12.66 618	1.06 606	0.33 600	0.01 119	0.01 206

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 357	0.49 494	2.00 460	0.00 1	0.02 430	0.96 391	0.00 1	0.55 332	0.18 226	0.03 395	0.00 1	0.35 418	0.10 435	2.37 399	0.01 133	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.
XPNet_ROB	0.37 371	0.34 420	1.01 291	0.01 387	0.00 1	0.96 391	0.00 1	1.11 419	0.46 272	0.00 1	0.00 1	0.17 359	0.02 261	2.73 411	0.54 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

LCNet	0.22 262	0.11 268	0.74 189	0.11 537	0.00 1	0.97 393	0.00 1	0.09 160	0.59 425	0.01 216	0.00 1	0.02 116	1.10 542	0.43 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 482	0.01 206

ETE_ROB	0.31 331	0.34 420	0.89 260	0.00 1	0.00 1	0.97 393	0.01 363	1.45 466	0.57 357	0.02 361	0.00 1	0.17 359	0.02 261	1.75 378	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo07	0.10 123	0.12 280	0.59 147	0.00 1	0.00 1	0.98 395	0.00 1	0.03 63	0.10 148	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.05 388	0.04 224	0.00 1	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.04 444

MyStereo04	0.26 293	0.12 280	2.34 486	0.00 1	0.00 1	0.98 395	0.00 1	0.84 376	0.20 229	0.06 440	0.01 362	0.33 410	0.11 441	0.00 1	0.06 310	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.04 444

CFNet_pseudo	0.22 262	0.10 241	1.39 381	0.00 1	0.01 375	0.98 395	0.00 1	0.94 394	0.09 120	0.00 1	0.00 1	0.48 457	0.36 491	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DSFCA	0.40 385	0.09 233	0.84 242	0.00 1	0.01 375	0.98 395	0.37 555	0.29 283	0.62 523	0.02 361	0.32 515	0.03 182	0.24 477	3.91 475	0.34 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

CVANet_RVC	0.53 452	0.32 408	1.26 350	0.00 1	0.00 1	0.98 395	0.00 1	0.72 359	0.55 295	0.35 526	0.12 491	0.36 422	0.14 448	5.53 534	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.00 1

ccs_rob	0.22 262	0.10 241	1.38 378	0.00 1	0.01 375	0.98 395	0.00 1	0.94 394	0.09 120	0.00 1	0.00 1	0.48 457	0.36 491	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.42 391	0.43 471	1.17 330	0.00 1	0.00 1	0.99 401	0.00 1	1.70 505	0.60 449	0.05 431	0.00 1	1.51 550	0.19 463	1.20 364	0.61 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 293	0.75 543	1.33 366	0.00 1	0.00 1	0.99 401	0.00 1	1.04 409	0.61 468	0.01 216	0.00 1	0.19 370	0.02 261	0.07 255	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 539	0.01 206

CREStereo++_RVC	0.10 123	0.06 166	0.78 218	0.00 1	0.00 1	1.00 403	0.00 1	0.10 177	0.08 88	0.00 1	0.01 362	0.03 182	0.00 1	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FENet	0.23 269	0.05 118	1.39 381	0.00 1	0.00 1	1.00 403	0.00 1	0.80 369	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.24 388	0.04 356	0.23 311	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

DMCA	0.19 239	0.16 309	1.39 381	0.00 1	0.01 375	1.00 403	0.01 363	0.38 299	0.57 357	0.01 216	0.01 362	0.05 250	0.00 1	0.05 237	0.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

LALA_ROB	0.31 331	0.38 456	0.91 268	0.00 1	0.01 375	1.00 403	0.01 363	1.60 494	0.61 468	0.15 498	0.00 1	0.09 304	0.01 190	1.04 360	0.41 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

SACVNet	0.42 391	0.29 398	1.10 315	0.00 1	0.00 1	1.02 407	0.00 1	0.78 364	0.29 250	0.03 395	0.00 1	0.24 388	0.02 261	4.27 493	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 533	0.01 206

AnonymousM	0.10 123	0.04 72	0.56 141	0.00 1	0.00 1	1.02 407	0.00 1	0.19 235	0.11 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

ICVP	0.15 206	0.03 42	1.23 347	0.00 1	0.01 375	1.02 407	0.09 498	0.19 235	0.10 148	0.00 1	0.02 448	0.07 286	0.01 190	0.18 302	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.43 398	0.38 456	1.10 315	0.01 387	0.00 1	1.02 407	0.00 1	1.94 521	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.14 336	0.01 190	3.25 445	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 420	0.02 359

EDNetEfficient	2.96 583	0.23 360	19.99 605	0.19 566	0.85 594	1.02 407	2.03 593	0.56 333	5.14 594	8.09 605	1.81 561	0.94 511	4.14 594	3.72 469	10.22 599	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.06 513	0.05 355	0.03 409

UCFNet_RVC	0.20 249	0.32 408	0.88 256	0.00 1	0.00 1	1.02 407	0.00 1	0.20 246	0.29 250	0.01 216	0.00 1	0.34 414	0.02 261	0.81 349	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DStereoO	1.02 527	0.28 391	2.49 503	1.23 593	0.79 592	1.03 413	1.44 587	2.47 557	0.68 544	0.06 440	0.75 540	0.15 345	3.00 578	1.08 361	2.58 552	1.23 599	0.17 594	0.00 1	0.42 603	0.17 513	0.37 585

tg	0.14 187	0.17 317	0.52 124	0.00 1	0.00 1	1.03 413	0.00 1	0.07 134	0.52 280	0.00 1	0.01 362	0.07 286	0.02 261	0.02 169	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.26 551	0.18 564

ACVNet-4b	1.14 535	1.34 588	3.96 564	0.17 559	0.03 457	1.03 413	0.01 363	1.31 442	0.65 534	0.01 216	0.97 551	1.98 561	0.32 488	6.18 563	1.20 521	2.52 606	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.82 588	0.28 578

CAS	0.10 123	0.05 118	0.46 110	0.00 1	0.00 1	1.03 413	0.00 1	0.21 252	0.09 120	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.01 190	0.01 81	0.02 189	0.08 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 212	0.52 506	0.86 248	0.01 387	0.00 1	1.03 413	0.00 1	0.09 160	0.52 280	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.00 1

dad	0.17 223	0.54 510	0.82 233	0.00 1	0.00 1	1.03 413	0.00 1	0.02 38	0.23 240	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.01 190	0.63 344	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 325	0.19 336	1.78 439	0.00 1	0.00 1	1.03 413	0.00 1	2.08 530	0.28 246	0.00 1	0.00 1	0.37 431	0.04 356	0.02 169	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 409

PSMNet-ADL	0.35 357	0.05 118	0.65 162	0.00 1	0.00 1	1.03 413	0.00 1	0.59 340	0.09 120	0.00 1	0.07 479	0.47 455	0.01 190	3.66 466	0.30 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.02 359

TANstereo	0.12 160	0.15 300	0.78 218	0.00 1	0.00 1	1.03 413	0.00 1	0.07 134	0.08 88	0.01 216	0.15 495	0.04 220	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Ntro	0.57 466	1.13 575	2.24 481	0.04 464	0.36 581	1.04 422	0.02 412	0.74 363	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.76 499	0.08 423	3.01 426	0.47 489	0.07 563	0.04 538	0.01 536	0.00 1	0.76 586	0.02 359

ADStereo(finetuned)	0.34 351	0.37 446	2.24 481	0.00 1	0.00 1	1.04 422	0.00 1	1.49 485	0.61 468	0.08 462	0.00 1	0.04 220	0.74 522	0.03 209	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.05 466

PS-NSSS	0.54 454	0.44 475	0.86 248	0.00 1	0.00 1	1.04 422	0.00 1	2.37 550	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.11 315	0.01 190	5.32 522	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

LoS	0.14 187	0.07 204	0.66 165	0.02 423	0.00 1	1.05 425	0.01 363	0.07 134	0.57 357	0.01 216	0.01 362	0.16 355	0.04 356	0.04 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.31 331	0.05 118	2.61 514	0.00 1	0.00 1	1.05 425	0.00 1	1.49 485	0.61 468	0.13 488	0.00 1	0.03 182	0.05 388	0.03 209	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 466

fff	0.28 305	0.37 446	1.20 336	0.00 1	0.01 375	1.05 425	0.00 1	1.48 479	0.61 468	0.13 488	0.00 1	0.04 220	0.60 511	0.02 169	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 466

psmg	0.22 262	0.05 118	0.54 134	0.00 1	0.00 1	1.05 425	0.00 1	1.73 508	0.58 413	0.00 1	0.00 1	0.36 422	0.03 318	0.01 81	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

csc	0.28 305	0.37 446	1.20 336	0.00 1	0.01 375	1.05 425	0.00 1	1.48 479	0.61 468	0.13 488	0.00 1	0.04 220	0.60 511	0.02 169	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 466

cscssc	0.28 305	0.37 446	1.20 336	0.00 1	0.01 375	1.05 425	0.00 1	1.48 479	0.61 468	0.13 488	0.00 1	0.04 220	0.60 511	0.02 169	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 466

ACVNet	0.20 249	0.14 295	0.96 278	0.01 387	0.00 1	1.05 425	0.11 507	0.19 235	0.60 449	0.01 216	0.01 362	0.71 495	0.00 1	0.05 237	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355	0.00 1

GANet-RSSM	0.34 351	0.29 398	0.97 285	0.00 1	0.00 1	1.05 425	0.00 1	0.22 258	0.15 206	0.03 395	0.00 1	0.31 407	0.00 1	3.62 461	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.03 565	0.00 1	0.05 355	0.01 206

PMTNet	0.11 145	0.07 204	0.60 152	0.00 1	0.00 1	1.05 425	0.04 456	0.16 216	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.03 209	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

GEAStereo	0.10 123	0.05 118	0.34 77	0.04 464	0.04 478	1.06 434	0.00 1	0.06 110	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.15 493	0.10 529

GSStereo	0.12 160	0.05 118	0.34 77	0.01 387	0.04 478	1.06 434	0.00 1	0.05 93	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 493	0.11 535

gasm-f	0.11 145	0.06 166	0.31 74	0.04 464	0.07 510	1.06 434	0.04 456	0.06 110	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.03 224	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.19 525	0.10 529

DA	0.10 123	0.06 166	0.37 83	0.01 387	0.03 457	1.06 434	0.00 1	0.02 38	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.03 318	0.13 288	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 548

GGEV	0.10 123	0.06 166	0.37 83	0.01 387	0.03 457	1.06 434	0.00 1	0.02 38	0.08 88	0.01 216	0.00 1	0.00 1	0.03 318	0.13 288	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 548

MSAF-DinoV2	1.81 560	2.41 606	6.15 581	0.49 583	0.02 430	1.06 434	0.34 551	2.76 574	1.69 577	0.29 517	0.26 507	2.37 571	1.82 561	8.06 597	4.80 573	0.00 1	0.01 463	0.05 578	0.71 609	1.56 594	1.34 604

trnet	0.10 123	0.05 118	0.52 124	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.17 224	0.09 120	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AE-Stereo	0.17 223	0.05 118	0.79 221	0.03 444	0.09 522	1.06 434	0.00 1	0.57 335	0.06 49	0.08 462	0.00 1	0.13 328	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.06 568	0.00 1	0.23 579	0.08 420	0.04 444

ff7	0.11 145	0.18 325	0.52 124	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.09 160	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.03 318	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 525	0.07 397	0.01 206

ffff	0.11 145	0.18 325	0.52 124	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.09 160	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.03 318	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 525	0.07 397	0.01 206

11t	0.11 145	0.18 325	0.52 124	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.09 160	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.03 318	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 525	0.07 397	0.01 206

EKT-Stereo	0.46 409	0.12 280	1.03 294	0.75 589	4.21 611	1.06 434	0.00 1	0.83 375	0.04 27	0.02 361	0.00 1	0.08 293	0.00 1	0.89 356	0.01 133	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.05 510	0.04 331	0.01 206

testlalala	0.14 187	0.08 219	0.75 197	0.00 1	0.08 517	1.06 434	0.01 363	0.23 260	0.29 250	0.12 484	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.13 541	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp	0.11 145	0.18 325	0.58 144	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.08 145	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.04 356	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 531	0.07 397	0.03 409

EGLCR-Stereo	0.15 206	0.05 118	0.47 113	0.07 508	0.03 457	1.06 434	0.01 363	1.06 411	0.12 178	0.16 499	0.00 1	0.00 1	0.02 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 359

Selective-RAFT	0.13 173	0.04 72	0.51 120	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.04 79	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.06 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 564	0.04 331	0.00 1

MC-Stereo	0.10 123	0.10 241	0.59 147	0.01 387	0.01 375	1.06 434	0.00 1	0.03 63	0.09 120	0.02 361	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.02 481	0.05 355	0.01 206

RCA-Stereo	0.18 232	0.11 268	0.63 156	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	1.48 479	0.07 65	0.07 451	0.00 1	0.02 116	0.05 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.05 355	0.01 206

ccc-4	0.11 145	0.18 325	0.52 124	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.09 160	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.03 318	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 525	0.07 397	0.01 206

IGEV-Stereo	0.11 145	0.18 325	0.58 144	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.08 145	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.04 356	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 531	0.07 397	0.03 409
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.14 187	0.48 490	0.72 178	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.05 93	0.28 246	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.09 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 173	0.04 72	0.73 180	0.05 478	0.01 375	1.06 434	0.08 492	0.06 110	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	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
PSM-adaLoss	0.14 187	0.04 72	0.73 180	0.05 478	0.02 430	1.06 434	0.08 492	0.05 93	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.07 286	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 187	0.04 72	0.73 180	0.05 478	0.01 375	1.06 434	0.06 476	0.05 93	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.07 286	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 173	0.04 72	0.73 180	0.05 478	0.02 430	1.06 434	0.07 483	0.06 110	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 187	0.04 72	0.75 197	0.05 478	0.02 430	1.06 434	0.08 492	0.06 110	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.07 286	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

iGMRVC	0.14 187	0.04 72	0.74 189	0.05 478	0.02 430	1.06 434	0.07 483	0.06 110	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 524	0.13 289	1.35 371	0.02 423	0.05 491	1.06 434	0.00 1	0.06 110	0.55 295	0.01 216	9.57 598	0.10 309	0.00 1	6.00 552	0.30 454	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.01 119	0.00 1

iRAFT	0.13 173	0.04 72	0.73 180	0.05 478	0.01 375	1.06 434	0.08 492	0.06 110	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 187	0.04 72	0.75 197	0.05 478	0.01 375	1.06 434	0.08 492	0.05 93	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.05 250	0.00 1	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

s12784h	0.21 257	0.05 118	0.81 230	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.02 412	1.36 447	0.56 310	0.01 216	0.34 518	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

GES	0.18 232	0.05 118	0.87 252	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.02 412	0.60 342	0.08 88	0.00 1	0.02 448	0.11 315	0.09 427	0.44 330	0.16 396	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

DCANet	0.25 286	0.37 446	1.20 336	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	1.49 485	0.61 468	0.08 462	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.02 169	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.05 466

111	0.30 325	0.66 530	1.20 336	0.00 1	0.01 375	1.06 434	0.03 436	1.60 494	0.59 425	0.27 515	0.00 1	0.20 374	0.05 388	0.08 268	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.12 548

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 239	0.33 412	0.84 242	0.00 1	0.02 430	1.06 434	0.00 1	0.45 314	0.59 425	0.03 395	0.00 1	0.05 250	0.06 407	0.04 224	0.07 321	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.17 513	0.01 206

CREStereo	0.10 123	0.06 166	0.51 120	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.20 246	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	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
cf-r	0.35 357	0.41 466	1.45 399	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.43 310	0.38 262	0.05 431	0.00 1	0.65 487	0.00 1	2.53 405	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 331	0.02 359

PSMNet-RSSM	0.36 363	0.36 439	0.93 272	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.50 324	0.53 285	0.04 421	0.00 1	0.40 439	0.00 1	3.33 450	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 206

GwcNet-RSSM	0.45 405	0.56 518	1.74 437	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.00 1	0.65 351	0.55 295	0.18 503	0.00 1	0.37 431	0.00 1	3.70 468	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 420	0.02 359

NCC-stereo	0.49 425	0.46 482	2.04 465	0.03 444	0.03 457	1.06 434	0.01 363	0.78 364	0.22 234	0.06 440	0.19 499	0.64 485	0.05 388	3.65 464	0.63 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

Abc-Net	0.49 425	0.46 482	2.04 465	0.03 444	0.03 457	1.06 434	0.01 363	0.78 364	0.22 234	0.06 440	0.19 499	0.64 485	0.05 388	3.65 464	0.63 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	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
CFNet	0.56 460	0.50 495	1.58 415	0.00 1	0.00 1	1.06 434	0.01 363	1.08 415	0.57 357	0.00 1	0.01 362	0.12 321	0.01 190	5.87 549	0.19 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 478	0.02 359

H2IRNET	0.14 187	0.19 336	1.11 319	0.00 1	0.00 1	1.07 476	0.01 363	0.13 202	0.14 194	0.00 1	0.00 1	0.05 250	0.01 190	0.01 81	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 493	0.01 206

BSDual-CNN	0.28 305	0.05 118	0.54 134	0.00 1	0.00 1	1.07 476	0.00 1	2.43 554	0.58 413	0.30 519	0.09 483	0.36 422	0.03 318	0.01 81	0.08 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 376	0.07 204	1.32 365	0.00 1	0.00 1	1.07 476	0.00 1	2.43 554	0.58 413	0.30 519	0.09 483	0.63 482	0.00 1	0.96 358	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TRStereo	0.37 371	0.23 360	1.41 387	0.03 444	0.00 1	1.07 476	0.02 412	3.07 580	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.11 315	0.40 494	0.06 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 577	0.01 119	0.08 508

NF-Stereo	0.47 411	0.03 42	0.77 206	0.12 541	0.00 1	1.07 476	0.26 533	0.19 235	0.60 449	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	6.18 563	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

OCTAStereo	0.47 411	0.03 42	0.77 206	0.12 541	0.00 1	1.07 476	0.26 533	0.19 235	0.60 449	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	6.16 561	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 418	0.04 72	1.10 315	0.17 559	0.00 1	1.07 476	0.25 530	0.12 194	0.61 468	0.03 395	0.01 362	0.02 116	0.01 190	6.03 554	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

KMStereo	0.48 418	0.04 72	1.10 315	0.17 559	0.00 1	1.07 476	0.25 530	0.12 194	0.61 468	0.03 395	0.01 362	0.02 116	0.01 190	6.03 554	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

ASMatch	0.59 475	0.10 241	1.66 425	0.13 548	0.04 478	1.07 476	0.00 1	0.10 177	0.64 531	0.06 440	0.44 523	0.05 250	0.87 531	6.32 574	0.27 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1

RE-Stereo	0.47 411	0.03 42	0.77 206	0.12 541	0.00 1	1.07 476	0.26 533	0.19 235	0.60 449	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	6.18 563	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

TVStereo	0.47 411	0.03 42	0.77 206	0.12 541	0.00 1	1.07 476	0.26 533	0.19 235	0.60 449	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.00 1	6.18 563	0.18 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 262	0.04 72	0.87 252	0.05 478	0.02 430	1.07 476	0.32 546	0.04 79	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.00 1	1.25 550	0.01 81	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.05 466

WCMA_ROB	2.01 566	0.34 420	1.89 450	0.04 464	0.00 1	1.07 476	0.60 572	1.09 417	1.21 567	5.12 594	9.87 600	8.09 595	4.48 595	3.74 471	2.55 551	0.00 1	0.00 1	0.01 536	0.00 1	0.02 244	0.13 553

ITSA-stereo	0.44 403	0.06 166	0.97 285	0.03 444	0.00 1	1.08 489	0.06 476	1.42 458	0.09 120	0.01 216	0.00 1	0.21 379	0.50 500	3.91 475	0.38 471	0.00 1	0.00 1	0.02 554	0.01 463	0.03 306	0.01 206

MSKI-zero shot	0.22 262	0.08 219	1.46 401	0.00 1	0.12 540	1.08 489	0.03 436	0.85 378	0.16 214	0.22 507	0.05 464	0.06 275	0.00 1	0.07 255	0.01 133	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.18 561	0.02 244	0.01 206

Sa-1000	0.31 331	0.26 383	0.93 272	0.00 1	0.18 561	1.08 489	0.01 363	2.59 568	0.56 310	0.00 1	0.09 483	0.03 182	0.00 1	0.18 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 541	0.11 457	0.00 1

IPLGR	0.43 398	0.17 317	2.05 468	0.02 423	0.02 430	1.08 489	0.04 456	1.62 499	0.57 357	0.09 471	0.00 1	0.15 345	0.22 473	2.62 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 331	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 212	0.04 72	0.73 180	0.19 566	0.00 1	1.08 489	0.21 523	0.16 216	0.59 425	0.03 395	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.02 169	0.22 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

CFNet-ft	0.31 331	0.34 420	0.96 278	0.00 1	0.00 1	1.08 489	0.00 1	0.19 235	0.15 206	0.01 216	0.00 1	0.48 457	0.00 1	2.95 424	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.01 536	0.00 1	0.01 119	0.01 206

CC-Net-ROB	0.64 485	0.50 495	1.13 323	0.07 508	0.00 1	1.08 489	0.01 363	2.58 566	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.14 336	0.01 190	5.73 544	0.12 372	0.50 586	0.00 1	0.21 596	0.00 1	0.09 439	0.02 359

TDLM	0.49 425	0.39 461	1.02 292	0.00 1	0.00 1	1.08 489	0.01 363	0.36 296	0.58 413	0.14 496	0.00 1	0.27 398	0.19 463	5.46 532	0.20 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 478	0.01 206

CFNet_RVC	0.31 331	0.34 420	0.96 278	0.00 1	0.00 1	1.08 489	0.00 1	0.19 235	0.15 206	0.01 216	0.00 1	0.48 457	0.00 1	2.95 424	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.01 536	0.00 1	0.01 119	0.01 206

MyStereo06	0.36 363	0.13 289	2.17 477	0.01 387	0.00 1	1.09 498	0.00 1	0.23 260	0.09 120	0.49 541	0.41 522	1.01 517	1.05 539	0.21 307	0.24 435	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.04 444

MyStereo05	0.28 305	0.13 289	2.37 491	0.01 387	0.00 1	1.09 498	0.00 1	1.02 407	0.45 271	0.04 421	0.01 362	0.26 395	0.14 448	0.00 1	0.06 310	0.00 1	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.04 444

SST-Stereo	0.51 441	0.02 13	0.74 189	0.05 478	0.19 566	1.09 498	0.49 566	0.26 272	0.61 468	0.04 421	0.00 1	0.05 250	0.58 508	6.12 558	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

RAFT_R40	0.49 425	0.03 42	0.74 189	0.05 478	0.15 550	1.09 498	0.32 546	0.27 278	0.59 425	0.02 361	0.03 454	0.07 286	0.30 484	6.12 558	0.11 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

FADNet_RVC	0.60 477	0.83 557	2.50 504	0.00 1	0.00 1	1.09 498	0.00 1	1.29 439	0.50 275	0.02 361	0.05 464	0.26 395	0.03 318	3.17 436	0.25 441	0.21 576	0.26 597	0.08 585	0.28 596	0.53 579	0.55 596

DIP-Stereo	0.22 262	0.10 241	0.77 206	0.00 1	0.00 1	1.09 498	0.00 1	1.68 502	0.57 357	0.01 216	0.00 1	0.01 36	0.07 418	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 206
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Any-RAFT	0.17 223	0.04 72	0.93 272	0.00 1	0.00 1	1.10 504	0.00 1	0.99 403	0.03 5	0.01 216	0.00 1	0.21 379	0.00 1	0.07 255	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.26 293	0.34 420	1.11 319	0.02 423	0.27 577	1.10 504	0.00 1	0.70 358	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.07 286	0.01 190	0.36 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 598	0.11 457	0.22 577

SA	0.30 325	0.27 386	0.97 285	0.00 1	0.17 559	1.10 504	0.00 1	2.50 558	0.56 310	0.00 1	0.01 362	0.03 182	0.01 190	0.16 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 543	0.12 467	0.00 1

XX-Stereo	0.57 466	0.15 300	4.26 566	0.08 516	0.03 457	1.10 504	0.00 1	2.55 562	0.11 161	0.11 481	0.00 1	1.43 545	0.01 190	1.34 371	0.00 1	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.16 554	0.03 306	0.01 206

HCRNet	0.32 340	0.10 241	0.81 230	0.00 1	0.00 1	1.10 504	0.00 1	0.39 302	0.59 425	0.01 216	0.01 362	0.06 275	0.03 318	3.24 440	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.02 359

RAFT + AFF	0.60 477	0.75 543	1.04 298	0.00 1	0.00 1	1.10 504	0.06 476	1.45 466	0.57 357	0.02 361	0.00 1	0.18 363	1.43 554	4.80 508	0.15 393	0.00 1	0.17 594	0.00 1	0.00 1	0.27 557	0.08 508

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 411	0.43 471	1.04 298	0.11 537	0.00 1	1.10 504	0.00 1	0.80 369	0.54 289	0.00 1	0.05 464	0.38 434	0.03 318	3.50 456	0.14 388	0.88 595	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 457	0.20 571

SGM-Forest	0.84 509	0.07 204	0.90 263	0.02 423	0.07 510	1.10 504	0.68 575	2.12 534	0.61 468	1.14 563	0.78 544	1.36 540	0.98 535	5.55 535	1.31 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.06 487
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IPLG	0.51 441	0.38 456	1.60 418	0.02 423	0.00 1	1.11 512	0.07 483	1.48 479	0.57 357	0.05 431	0.00 1	0.12 321	0.15 454	4.58 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 457	0.00 1

MIPNet	0.34 351	0.35 432	1.56 413	0.02 423	0.00 1	1.11 512	0.09 498	1.57 491	0.65 534	0.11 481	0.05 464	0.18 363	0.19 463	0.74 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.06 378	0.01 206

PFNet+	0.23 269	0.06 166	0.79 221	0.07 508	0.01 375	1.11 512	0.42 561	0.11 185	0.59 425	0.08 462	0.01 362	0.02 116	0.00 1	1.21 365	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

AAGNet	0.96 524	0.05 118	0.74 189	0.09 523	0.27 577	1.11 512	0.28 541	0.05 93	0.59 425	0.01 216	0.00 1	0.01 36	1.00 536	3.68 467	11.30 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

CRE-IMP	0.16 212	0.03 42	0.75 197	0.05 478	0.01 375	1.11 512	0.34 551	0.04 79	0.56 310	0.02 361	0.00 1	0.12 321	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.08 508

GMM-Stereo	0.18 232	0.02 13	1.37 377	0.08 516	0.00 1	1.11 512	0.13 511	0.09 160	0.60 449	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.10 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 269	0.37 446	1.26 350	0.00 1	0.00 1	1.11 512	0.03 436	0.20 246	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.39 436	0.03 318	1.12 363	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 331	0.00 1

TestStereo1	0.20 249	0.30 402	0.84 242	0.00 1	0.16 553	1.12 519	0.01 363	0.69 355	0.57 357	0.00 1	0.05 464	0.04 220	0.01 190	0.09 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 493	0.06 487

SA-5K	0.20 249	0.30 402	0.84 242	0.00 1	0.16 553	1.12 519	0.01 363	0.69 355	0.57 357	0.00 1	0.05 464	0.04 220	0.01 190	0.09 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 493	0.06 487

GrayStereo	0.46 409	0.01 1	0.71 175	0.10 527	0.00 1	1.12 519	2.67 601	0.20 246	0.59 425	0.00 1	0.00 1	0.08 293	3.76 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

Anonymous3	0.19 239	0.07 204	1.33 366	0.00 1	0.00 1	1.12 519	0.00 1	0.56 333	0.56 310	0.01 216	0.00 1	0.06 275	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

DisPM	0.16 212	0.05 118	0.82 233	0.07 508	0.00 1	1.14 523	0.41 559	0.08 145	0.54 289	0.03 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 248	0.05 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

HHNet	0.48 418	0.21 343	1.60 418	0.10 527	0.00 1	1.14 523	0.26 533	0.47 318	0.59 425	0.01 216	3.56 569	0.04 220	0.71 517	0.00 1	0.73 507	0.02 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.00 1

GANetREF_RVC	0.54 454	0.70 535	2.06 470	0.00 1	0.00 1	1.14 523	0.00 1	1.61 496	0.58 413	0.00 1	0.01 362	0.29 402	0.04 356	4.21 490	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.02 359
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
NRIStereo	0.17 223	0.03 42	0.73 180	0.04 464	0.01 375	1.15 526	0.33 550	0.03 63	0.59 425	0.04 421	0.01 362	0.11 315	0.01 190	0.10 277	0.03 224	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.09 521

FTStereo	0.78 503	0.01 1	1.27 355	0.12 541	0.00 1	1.15 526	2.80 602	0.09 160	0.61 468	0.16 499	5.93 581	0.36 422	2.56 574	0.53 335	0.01 133	0.07 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 269	0.04 72	0.76 203	0.10 527	0.00 1	1.15 526	0.02 412	0.27 278	0.65 534	0.01 216	0.54 530	0.04 220	0.71 517	0.27 317	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

PWCDC_ROB	0.94 522	0.91 564	2.52 507	0.00 1	0.00 1	1.15 526	0.00 1	2.11 532	1.18 566	0.00 1	8.99 593	0.35 418	0.09 427	0.64 345	0.40 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 578	0.03 409

KYRaft	0.21 257	0.03 42	0.74 189	0.04 464	0.00 1	1.16 530	0.12 510	0.08 145	0.60 449	0.01 216	0.30 513	0.03 182	0.77 525	0.37 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

PFNet	0.60 477	0.11 268	2.08 472	0.00 1	0.30 579	1.16 530	0.00 1	0.29 283	0.59 425	0.01 216	0.24 505	0.02 116	0.00 1	6.58 581	0.23 430	0.10 569	0.00 1	0.00 1	0.04 508	0.14 482	0.05 466

RAFT-345	0.49 425	0.04 72	1.26 350	0.10 527	0.07 510	1.16 530	0.19 520	0.14 209	0.57 357	0.00 1	0.01 362	0.09 304	0.01 190	6.00 552	0.20 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

OMP-Stereo	0.66 489	0.33 412	0.72 178	0.18 565	0.06 503	1.17 533	0.00 1	1.45 466	0.59 425	0.12 484	0.60 534	0.50 469	0.00 1	7.09 592	0.26 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.00 1

IIG-Stereo	0.65 487	0.34 420	0.77 206	0.05 478	0.03 457	1.17 533	0.00 1	1.46 476	0.60 449	0.01 216	0.57 532	0.54 476	0.01 190	7.03 591	0.39 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 441	0.13 289	1.14 324	0.10 527	0.00 1	1.17 533	0.10 503	0.28 282	0.61 468	0.01 216	0.00 1	0.02 116	0.12 444	6.22 571	0.22 425	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 206

Dean	2.41 573	1.16 579	3.63 554	0.36 580	0.40 582	1.19 536	0.50 567	7.85 601	8.44 604	1.17 564	8.12 591	7.07 589	1.13 544	4.11 486	1.04 514	0.70 589	0.00 1	0.01 536	0.00 1	1.07 591	0.29 581

PSM-AAD	0.49 425	0.02 13	0.75 197	0.06 502	0.00 1	1.19 536	2.19 595	0.12 194	0.59 425	0.01 216	0.45 524	0.13 328	4.04 590	0.22 309	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 206

RAFT-Stereo-weight	0.14 187	0.03 42	0.68 170	0.01 387	0.02 430	1.20 538	0.00 1	0.63 348	0.11 161	0.05 431	0.05 464	0.02 116	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ARAFT	0.58 471	0.75 543	2.78 525	0.00 1	0.00 1	1.20 538	0.00 1	2.26 542	0.57 357	0.05 431	0.00 1	0.18 363	0.03 318	3.54 459	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 525	0.04 444

MyStereo8	0.28 305	0.37 446	2.57 512	0.02 423	0.00 1	1.23 540	0.00 1	0.26 272	0.15 206	0.02 361	0.05 464	0.14 336	0.04 356	0.24 312	0.05 294	0.00 1	0.11 584	0.00 1	0.01 463	0.04 331	0.21 575

RainbowNet	0.61 480	1.13 575	1.83 443	0.10 527	0.04 478	1.23 540	0.07 483	1.74 509	0.57 357	0.01 216	0.02 448	1.14 529	0.25 480	2.29 397	0.48 491	0.61 588	0.05 553	0.00 1	0.00 1	0.47 577	0.20 571

w-ln-seven	0.71 494	0.83 557	4.88 575	0.00 1	0.00 1	1.25 542	0.00 1	0.85 378	0.60 449	0.17 502	0.00 1	0.51 473	0.02 261	3.18 437	1.74 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 450	0.02 359

ACVNet_1	1.10 531	1.42 591	4.00 565	0.31 579	0.02 430	1.25 542	0.10 503	1.69 503	0.61 468	0.26 511	0.01 362	4.39 580	1.29 552	4.75 505	0.57 501	0.79 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 565	0.18 564

TransformOpticalFlow	0.85 511	0.27 386	2.72 520	0.30 578	0.03 457	1.25 542	0.05 470	1.53 489	0.61 468	0.28 516	0.38 521	1.27 533	1.54 556	6.53 580	0.22 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

SGM_RVC	1.54 555	0.35 432	1.60 418	0.15 553	0.17 559	1.25 542	0.77 578	1.97 523	0.88 560	4.31 589	2.46 564	4.36 579	2.37 571	6.98 589	1.78 537	0.21 576	0.23 596	0.20 593	0.23 579	0.26 551	0.31 582
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
tt1	0.27 299	0.23 360	1.17 330	0.00 1	0.00 1	1.29 546	0.00 1	1.42 458	0.57 357	0.07 451	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.57 336	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.08 420	0.03 409

ACVNet_2	1.32 544	1.30 586	2.83 526	0.11 537	0.07 510	1.30 547	0.18 517	2.29 548	0.75 553	0.26 511	3.44 568	6.65 588	0.16 456	5.12 517	1.08 517	0.13 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 570	0.32 583

ACVNet-DCA	0.25 286	0.22 350	1.20 336	0.00 1	0.00 1	1.31 548	0.00 1	0.95 396	0.55 295	0.07 451	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.59 339	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

xx1	0.28 305	0.22 350	1.20 336	0.00 1	0.00 1	1.31 548	0.00 1	1.41 455	0.69 545	0.07 451	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.59 339	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

1test111	0.28 305	0.22 350	1.20 336	0.00 1	0.00 1	1.31 548	0.00 1	0.95 396	0.55 295	0.07 451	0.00 1	0.03 182	0.02 261	1.23 367	0.00 1	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 206

cc1	0.28 305	0.22 350	1.20 336	0.00 1	0.00 1	1.31 548	0.00 1	1.41 455	0.69 545	0.07 451	0.00 1	0.03 182	0.02 261	0.59 339	0.01 133	0.00 1	0.01 463	0.00 1	0.00 1	0.08 420	0.04 444

ADCP+	1.36 547	0.76 549	6.73 584	0.01 387	0.02 430	1.32 552	0.80 582	0.81 371	0.72 549	0.01 216	0.01 362	0.96 513	1.05 539	0.33 319	13.50 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.02 359

CBMV_ROB	0.84 509	0.06 166	1.73 433	0.00 1	0.00 1	1.37 553	0.47 562	2.57 564	0.58 413	2.13 580	0.76 541	1.06 521	1.38 553	4.04 482	0.54 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.05 466

DPSNet	1.25 543	0.28 391	5.34 578	0.28 577	0.07 510	1.50 554	0.00 1	3.53 584	0.69 545	0.03 395	0.00 1	0.45 452	2.10 568	5.67 541	4.61 571	0.02 549	0.04 538	0.00 1	0.02 481	0.23 543	0.09 521

ELAS_RVC	2.84 581	0.34 420	3.86 561	0.05 478	0.05 491	1.52 555	5.02 608	1.93 520	5.28 595	7.10 602	6.96 584	6.26 585	8.34 601	4.96 512	4.90 575	0.00 1	0.04 538	0.01 536	0.01 463	0.10 450	0.09 521
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	2.61 576	0.65 528	2.71 519	0.02 423	0.02 430	1.55 556	0.94 585	3.02 577	1.29 569	11.21 608	7.34 585	11.54 599	2.74 576	6.34 575	2.43 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 560	0.03 409
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
PDISCO_ROB	0.56 460	0.57 519	2.07 471	0.17 559	0.00 1	1.56 557	0.01 363	2.27 543	0.51 278	0.08 462	0.01 362	0.74 497	0.28 483	2.37 399	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 567	0.00 1

DGSMNet	1.21 542	0.37 446	3.02 534	0.71 588	1.33 603	1.61 558	3.53 604	1.45 466	0.33 257	0.00 1	0.79 545	0.48 457	0.24 477	3.22 439	0.53 495	0.98 597	1.21 610	1.35 609	1.09 611	1.03 590	0.92 600

SAMSARA	1.01 526	0.70 535	3.29 544	0.20 571	0.06 503	1.65 559	0.05 470	0.48 320	0.53 285	2.91 586	0.68 537	2.97 574	1.08 541	3.89 474	1.54 531	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.02 481	0.05 355	0.03 409

HBP-ISP	0.80 505	0.70 535	2.86 527	0.02 423	0.01 375	1.67 560	0.48 564	2.63 570	0.56 310	1.11 562	0.06 475	0.50 469	0.74 522	4.60 502	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355	0.03 409

ADCMid	1.38 548	0.90 563	6.15 581	0.04 464	0.03 457	1.67 560	0.18 517	1.13 425	0.93 563	0.89 556	0.58 533	0.86 507	0.71 517	1.03 359	11.96 603	0.01 533	0.00 1	0.29 597	0.08 522	0.17 513	0.03 409

FCDSN-DC	2.66 577	0.08 219	1.65 424	0.00 1	0.00 1	1.73 562	0.37 555	1.64 500	1.35 570	8.08 604	11.18 604	11.78 600	7.59 600	4.76 506	2.80 553	0.02 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.05 466
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.20 539	0.28 391	2.96 532	0.05 478	0.49 585	1.73 562	0.48 564	0.23 260	0.35 259	1.35 568	9.14 594	2.33 570	0.81 527	2.40 402	1.15 519	0.01 533	0.03 521	0.02 554	0.09 523	0.07 397	0.05 466

DStereoRT	1.32 544	0.33 412	2.53 509	0.01 387	0.05 491	1.74 564	0.06 476	1.53 489	0.82 559	0.01 216	0.05 464	0.36 422	2.43 572	6.10 557	0.46 488	0.00 1	0.00 1	9.53 617	0.00 1	0.02 244	0.28 578

AnyNet_C32	1.44 551	1.47 592	6.09 580	0.12 541	0.19 566	1.74 564	1.11 586	0.84 376	0.56 310	1.30 567	0.46 528	0.21 379	0.59 510	2.74 412	11.09 600	0.02 549	0.00 1	0.06 581	0.00 1	0.16 506	0.05 466

ACV-stereo	0.63 483	0.16 309	2.24 481	0.00 1	0.00 1	1.79 566	0.07 483	0.06 110	0.10 148	0.00 1	0.00 1	3.53 576	1.24 549	3.12 432	0.17 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 206

LVE	2.75 578	1.12 573	2.30 484	0.46 581	0.45 583	1.87 567	0.06 476	7.19 600	9.72 605	0.03 395	11.08 603	9.01 596	1.26 551	6.93 588	0.91 512	1.86 602	0.16 593	0.04 574	0.24 586	0.22 539	0.13 553

BUS	0.33 343	0.05 118	0.54 134	0.00 1	0.00 1	1.87 567	0.00 1	2.43 554	0.58 413	0.30 519	0.09 483	0.65 487	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NINENet	0.45 405	0.09 233	0.81 230	0.06 502	0.00 1	1.87 567	0.00 1	2.69 572	0.56 310	0.00 1	0.00 1	0.65 487	0.00 1	2.15 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1

MADNet+	4.65 595	2.70 609	46.68 615	0.01 387	0.02 430	2.06 570	0.03 436	3.17 582	1.07 565	0.02 361	0.01 362	1.84 557	0.31 487	21.62 613	13.04 605	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.00 1	0.20 533	0.19 568

ADCL	1.52 554	0.44 475	4.70 574	0.07 508	0.03 457	2.21 571	2.35 599	0.92 389	0.80 557	1.57 571	1.11 552	1.25 530	1.55 557	1.77 379	11.53 602	0.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 450	0.01 206

SGM+DAISY	2.38 571	0.98 566	4.37 569	0.48 582	0.33 580	2.24 572	1.94 592	1.16 428	1.47 573	6.62 600	5.89 580	5.77 583	5.09 597	5.76 546	4.39 566	0.16 573	0.15 592	0.06 581	0.14 543	0.26 551	0.40 587

DStereoSA	4.40 593	1.20 580	7.33 588	2.18 604	3.69 610	2.39 573	6.91 614	3.77 586	3.64 590	2.07 578	12.11 607	1.65 553	12.09 610	6.98 589	8.51 592	1.22 598	3.45 614	0.19 592	4.18 615	0.80 587	3.59 612

AnyNet_C01	2.33 570	2.14 603	18.59 604	0.15 553	0.18 561	2.43 574	2.34 598	1.29 439	1.24 568	1.03 559	0.83 547	1.25 530	0.78 526	3.75 472	10.06 596	0.05 560	0.00 1	0.07 584	0.00 1	0.30 563	0.12 548

Wave_Phase_stereo	0.19 239	0.10 241	1.03 294	0.00 1	0.04 478	2.52 575	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 361	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.01 536	0.02 481	0.01 119	0.01 206

ADCPNet	1.44 551	0.55 516	7.88 589	0.01 387	0.19 566	2.78 576	0.27 539	0.90 384	0.38 262	0.04 421	0.02 448	1.43 545	1.81 560	2.22 394	9.08 595	0.00 1	0.47 604	0.00 1	0.64 607	0.04 331	0.15 557

SANet	1.99 565	0.71 539	3.37 546	0.03 444	0.03 457	2.85 577	0.85 583	2.42 552	8.33 603	1.55 570	4.13 571	4.29 578	3.23 582	5.39 530	2.47 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.06 487

IMH-64-1	1.98 563	0.88 559	1.46 401	1.92 599	0.54 586	2.90 578	1.64 588	5.24 593	0.91 561	0.97 557	4.83 574	2.10 563	2.00 565	5.33 524	2.83 554	3.56 608	0.04 538	0.02 554	0.00 1	1.90 596	0.50 593

IMH-64	1.98 563	0.88 559	1.46 401	1.92 599	0.54 586	2.90 578	1.64 588	5.24 593	0.91 561	0.97 557	4.83 574	2.10 563	2.00 565	5.33 524	2.83 554	3.56 608	0.04 538	0.02 554	0.00 1	1.90 596	0.50 593

PWCK	2.44 574	1.65 594	7.31 587	0.22 573	0.02 430	3.12 580	4.74 607	3.06 579	3.48 589	0.72 548	4.42 572	3.40 575	1.67 559	9.06 602	3.36 558	0.39 585	0.01 463	0.00 1	0.00 1	2.19 601	0.08 508

FC-DCNN	3.42 585	0.11 268	2.03 462	0.00 1	0.00 1	3.18 581	0.60 572	3.13 581	2.98 586	11.40 609	12.28 608	13.93 605	8.68 604	5.70 542	4.27 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.06 487

FC-DCNN v2	3.59 587	0.10 241	1.95 458	0.00 1	0.00 1	3.24 582	0.59 571	3.55 585	3.05 587	11.72 610	12.90 611	15.18 608	8.62 603	6.26 572	4.54 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.05 466

LE_ROB	9.96 609	0.54 510	9.62 594	1.40 596	1.24 602	3.29 583	4.64 606	4.31 590	43.01 619	51.54 619	13.34 612	14.15 606	24.60 616	6.66 586	20.28 615	0.04 557	0.05 553	0.12 590	0.20 567	0.07 397	0.09 521

SDNR	1.15 537	0.21 343	3.21 542	0.01 387	0.01 375	3.30 584	0.01 363	2.55 562	0.75 553	1.80 573	1.49 559	1.40 542	0.20 469	7.24 593	0.68 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 331	0.04 444

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 538	2.03 600	4.57 573	0.02 423	0.04 478	3.52 585	0.27 539	1.80 514	0.58 413	0.22 507	0.28 511	1.38 541	0.02 261	6.08 556	0.42 479	0.14 572	0.68 607	0.01 536	0.26 590	0.39 572	0.47 589

WAO-6	2.38 571	0.69 533	1.93 457	0.00 1	0.00 1	3.94 586	0.29 543	5.62 595	7.23 600	0.34 525	6.76 583	7.73 594	1.96 564	5.88 550	5.07 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 493	0.03 409

RTS	4.10 589	1.68 595	43.40 613	0.09 523	0.02 430	3.95 587	0.00 1	1.61 496	0.61 468	1.09 560	0.01 362	1.97 559	0.22 473	16.87 608	10.15 597	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.20 533	0.05 466

RTSA	4.10 589	1.68 595	43.40 613	0.09 523	0.02 430	3.95 587	0.00 1	1.61 496	0.61 468	1.09 560	0.01 362	1.97 559	0.22 473	16.87 608	10.15 597	0.00 1	0.09 576	0.00 1	0.00 1	0.20 533	0.05 466

WAO-7	2.46 575	0.92 565	1.85 447	0.03 444	0.05 491	4.73 589	0.54 570	5.67 596	4.50 593	1.49 569	7.64 589	5.52 582	2.69 575	8.48 598	4.51 567	0.00 1	0.00 1	0.33 598	0.02 481	0.19 525	0.06 487

MSMD_ROB	2.04 567	0.40 464	2.13 473	0.00 1	0.00 1	4.88 590	0.22 526	0.93 393	1.82 578	5.71 597	7.79 590	7.39 593	3.72 586	4.62 504	1.22 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 359

notaker	4.30 591	1.28 584	3.70 555	3.71 609	0.90 596	4.91 591	0.39 558	6.90 599	1.96 580	5.39 596	11.82 606	16.90 610	3.75 587	7.59 594	5.65 578	5.23 613	0.01 463	0.10 587	0.06 513	4.57 606	1.22 603

IMH	2.83 580	1.28 584	1.89 450	1.96 602	0.60 588	5.22 592	0.24 527	6.28 598	4.13 592	1.90 575	7.52 588	6.39 586	3.40 583	6.59 582	2.53 550	3.92 610	0.12 586	0.05 578	0.00 1	2.06 599	0.47 589

KSHMR	3.68 588	1.11 572	3.06 537	2.84 605	1.78 604	5.33 593	0.41 559	8.64 603	14.09 607	1.85 574	9.32 596	7.19 590	1.93 562	5.45 531	2.30 547	1.95 603	0.41 603	0.50 602	0.21 572	3.53 604	1.76 607

DStereoFS	4.32 592	3.41 610	3.71 556	3.08 606	2.36 606	5.39 594	2.25 597	4.61 592	6.40 597	3.78 588	5.37 578	5.84 584	15.74 612	9.80 604	5.23 577	1.55 600	2.19 612	0.04 574	2.63 612	0.41 575	2.58 610

MDST_ROB	1.54 555	0.06 166	3.42 548	0.14 550	0.16 553	5.42 595	0.32 546	4.33 591	0.61 468	6.08 599	1.25 556	1.04 520	1.16 547	5.81 548	0.83 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.11 535

LRCNet_RVC	55.44 618	60.56 624	57.70 617	66.68 621	44.91 616	6.22 596	0.00 1	52.80 619	1.37 571	70.44 621	81.09 623	67.07 620	55.41 619	51.59 620	46.24 618	90.66 629	41.89 624	90.95 632	90.04 628	64.32 624	68.75 624

ELAS	2.75 578	0.35 432	2.67 518	0.05 478	0.04 478	6.72 597	1.83 591	2.84 575	3.38 588	8.25 606	9.14 594	3.95 577	6.15 599	3.73 470	5.70 579	0.00 1	0.04 538	0.01 536	0.01 463	0.10 450	0.08 508
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	2.90 582	0.34 420	1.42 390	1.45 597	0.72 591	6.98 598	0.04 456	3.93 589	7.69 602	2.03 577	11.25 605	7.28 591	4.03 589	6.16 561	1.56 532	1.60 601	0.00 1	0.03 565	0.00 1	0.94 589	0.48 592

DPSimNet_ROB	7.90 605	5.46 612	13.55 601	3.66 608	5.16 613	7.26 599	9.60 615	6.11 597	7.46 601	13.33 611	9.50 597	11.03 597	11.89 609	10.08 606	12.35 604	4.36 612	5.55 616	5.35 615	5.34 617	4.96 607	5.98 616

HanzoNet	12.77 611	4.55 611	11.74 600	5.35 613	2.79 608	7.59 600	0.66 574	12.97 612	20.40 611	25.99 616	28.61 618	34.05 615	25.08 617	25.93 618	14.98 611	10.77 616	3.91 615	3.00 613	3.73 614	8.16 614	5.15 614

ktn	4.96 596	1.21 581	2.41 495	3.20 607	1.02 597	8.36 601	2.08 594	9.00 605	17.02 608	5.18 595	12.71 609	13.69 603	3.51 585	8.05 596	3.68 562	5.30 614	0.02 509	0.00 1	0.00 1	2.14 600	0.55 596

UNDER WATER	6.24 601	0.99 567	8.13 591	4.62 612	2.68 607	8.66 602	0.77 578	8.37 602	22.50 614	4.55 590	6.36 582	15.93 609	8.89 605	8.99 601	8.85 594	3.25 607	0.04 538	1.36 610	0.02 481	6.24 611	3.56 611

U	1.61 557	0.01 1	0.28 67	0.00 1	7.20 614	9.87 603	0.00 1	0.04 79	0.02 1	0.01 216	0.00 1	0.09 304	0.00 1	0.01 81	0.01 133	0.00 1	0.00 1	9.53 617	5.08 616	0.01 119	0.00 1

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 559	1.81 597	3.81 559	0.01 387	0.02 430	12.12 604	0.50 567	2.74 573	0.71 548	0.07 451	0.20 501	2.17 566	0.15 454	6.82 587	1.19 520	0.74 590	0.80 609	0.20 593	0.27 594	0.73 585	0.70 598

WAO-8	5.13 598	1.91 598	2.34 486	0.60 586	0.10 526	12.98 605	0.34 551	11.65 608	24.58 615	4.87 591	10.60 602	13.32 601	4.10 592	8.85 599	3.55 559	0.75 591	0.32 599	0.71 604	0.12 536	0.70 583	0.11 535

Venus	5.12 597	1.91 598	2.34 486	0.60 586	0.10 526	12.98 605	0.34 551	11.65 608	24.58 615	4.87 591	10.54 601	13.32 601	4.10 592	8.85 599	3.55 559	0.75 591	0.32 599	0.71 604	0.12 536	0.70 583	0.11 535

MANE	9.96 609	0.69 533	2.88 530	1.22 592	0.61 589	13.15 607	3.46 603	15.62 615	22.27 613	22.74 615	30.00 619	29.74 614	23.22 614	17.17 610	13.78 608	0.29 580	0.56 605	0.09 586	0.61 606	0.15 493	1.00 602

xyz-stereo	3.26 584	0.05 118	35.32 608	0.00 1	0.00 1	13.52 608	0.00 1	0.02 38	0.05 41	0.01 216	9.71 599	0.03 182	0.01 190	6.34 575	0.04 277	0.00 1	0.00 1	0.12 590	0.00 1	0.02 244	0.00 1

MADNet++	9.87 608	2.12 601	7.11 586	7.99 614	4.58 612	14.38 609	6.90 613	9.23 606	5.88 596	16.88 612	17.47 615	11.07 598	15.72 611	24.26 614	19.76 614	8.52 615	6.39 617	4.85 614	2.69 613	5.96 609	5.73 615

SGM-ForestM	8.89 607	0.68 532	3.61 552	0.57 585	0.18 561	14.89 610	5.99 611	9.62 607	10.59 606	20.43 614	17.16 614	39.22 616	20.29 613	20.63 612	13.19 606	0.04 557	0.14 590	0.00 1	0.07 517	0.15 493	0.36 584

UNDER WATER-64	6.84 603	1.25 583	9.68 595	4.53 611	3.53 609	16.61 611	1.79 590	8.72 604	22.23 612	5.11 593	5.07 576	17.34 611	10.14 607	9.19 603	8.21 591	2.00 605	0.03 521	1.52 611	0.11 531	6.09 610	3.62 613

TorneroNet-64	6.39 602	1.31 587	2.23 479	1.99 603	0.65 590	18.82 612	0.28 541	11.98 610	26.18 617	5.99 598	12.75 610	19.37 613	4.08 591	9.94 605	5.95 584	0.89 596	0.00 1	0.11 588	0.00 1	3.44 603	1.81 608

TorneroNet	6.97 604	1.37 589	2.22 478	1.95 601	1.12 599	19.47 613	0.47 562	13.04 613	26.32 618	7.90 603	17.10 613	17.67 612	4.62 596	10.46 607	7.94 588	1.98 604	0.03 521	0.11 588	0.00 1	4.15 605	1.49 606

MultiAttention	3.54 586	0.12 280	1.17 330	0.27 575	1.16 600	23.19 614	6.27 612	3.03 578	0.56 310	0.01 216	2.05 562	2.14 565	0.19 463	24.28 615	2.04 543	0.07 563	0.00 1	0.47 601	0.76 610	1.66 595	1.39 605

JetBlue	5.71 599	2.18 604	16.18 602	0.00 1	2.13 605	29.20 615	14.20 617	3.90 588	0.74 551	0.71 547	2.30 563	6.42 587	5.97 598	17.84 611	8.74 593	0.09 568	0.01 463	0.00 1	0.00 1	2.62 602	0.96 601

BEATNet-Init1	14.52 613	6.56 613	34.32 607	1.10 591	1.02 597	31.53 616	11.99 616	15.58 614	17.42 609	30.17 617	27.03 616	43.14 617	24.36 615	24.41 616	18.27 613	0.27 579	0.32 599	0.36 599	0.46 604	1.26 592	0.76 599

JetRed	13.51 612	18.77 614	42.38 611	1.28 594	1.18 601	54.67 617	25.60 618	12.87 611	6.75 599	8.50 607	8.61 592	13.77 604	10.87 608	24.50 617	30.67 616	0.24 578	0.68 607	0.53 603	0.02 481	5.93 608	2.43 609

TCMNet-wrong-test	39.28 616	63.11 627	48.46 616	81.72 625	79.79 625	56.34 618	48.75 619	31.17 618	3.83 591	19.05 613	28.27 617	58.68 618	34.68 618	46.64 619	47.27 619	16.88 619	2.02 611	7.72 616	0.67 608	64.26 623	46.25 623

HaxPig	95.46 632	97.61 633	87.80 625	97.80 638	99.17 639	77.55 619	75.28 620	96.76 632	99.61 629	99.97 633	99.97 630	99.62 634	99.97 631	91.02 630	87.28 628	99.98 641	99.98 636	99.98 636	99.99 636	99.97 640	99.97 640

RSGM-EC	76.89 624	51.15 619	39.09 609	72.58 622	77.74 622	78.33 620	84.96 624	80.43 624	82.42 623	82.13 627	88.64 625	78.83 626	69.73 622	70.82 622	67.49 621	91.42 630	97.07 627	82.52 629	88.25 626	77.86 628	76.31 625

acva	76.89 624	51.15 619	39.09 609	72.58 622	77.74 622	78.33 620	84.96 624	80.43 624	82.42 623	82.13 627	88.64 625	78.83 626	69.73 622	70.82 622	67.49 621	91.42 630	97.07 627	82.52 629	88.25 626	77.86 628	76.31 625

PML	71.49 623	88.65 631	73.56 618	82.49 626	75.59 621	85.39 622	79.41 622	71.62 623	87.17 625	90.48 629	85.96 624	90.50 629	60.21 620	91.76 632	73.85 623	96.01 638	2.36 613	86.79 631	6.59 618	83.59 630	17.83 618

MEDIAN_ROB	93.37 629	98.75 634	96.05 627	90.90 629	90.53 632	85.63 623	76.45 621	92.03 628	89.53 626	95.05 630	94.99 628	96.02 630	93.85 629	90.36 629	87.21 627	98.36 639	95.79 626	99.61 634	98.77 632	98.80 639	98.72 638

ccccc		91.21 632		100.00 640	100.00 641	89.04 624		95.61 629		96.66 631		96.55 631		99.78 635		100.00 642	100.00 640	99.83 635	99.27 633	100.00 641

xxxxx1	63.71 620	58.10 621	78.65 620	43.63 615	48.97 617	92.61 625	92.18 626	60.44 620	69.38 620	73.77 624	76.42 620	77.82 623	76.45 624	72.33 624	77.46 624	35.89 622	37.06 621	48.26 623	62.63 622	48.72 620	43.44 620

tt_ll	63.71 620	58.10 621	78.65 620	43.63 615	48.97 617	92.61 625	92.18 626	60.44 620	69.38 620	73.77 624	76.42 620	77.82 623	76.45 624	72.33 624	77.46 624	35.89 622	37.06 621	48.26 623	62.63 622	48.72 620	43.44 620

ff	63.71 620	58.10 621	78.65 620	43.63 615	48.97 617	92.61 625	92.18 626	60.44 620	69.38 620	73.77 624	76.42 620	77.82 623	76.45 624	72.33 624	77.46 624	35.89 622	37.06 621	48.26 623	62.63 622	48.72 620	43.44 620

AVERAGE_ROB	98.45 634	99.13 635	95.46 626	100.00 640	100.00 641	93.36 628	81.95 623	100.00 634	99.97 631	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	99.72 634	99.40 631	100.00 642	100.00 640	100.00 637	100.00 637	100.00 641	100.00 641

test_example2	97.61 633	99.96 636	99.93 630	99.83 639	99.97 640	98.84 629	99.76 629	91.98 627	100.00 634	100.00 634	100.00 631	89.18 628	86.51 627	99.29 633	96.54 629	99.97 640	99.55 634	92.92 633	98.06 631	100.00 641	99.95 639

DPSMNet_ROB	81.54 627	60.77 626	99.95 631	61.42 620	87.05 629	99.11 630	100.00 630	95.93 631	99.99 632	73.11 623	100.00 631	70.84 622	100.00 632	77.43 628	99.98 633	35.39 621	97.54 633	35.21 622	99.89 634	46.30 619	90.94 629

DGTPSM_ROB	81.49 626	60.74 625	99.95 631	61.20 619	86.99 628	99.11 630	100.00 630	95.92 630	99.99 632	73.08 622	100.00 631	70.81 621	100.00 632	77.39 627	99.98 633	35.10 620	97.48 632	35.12 621	99.89 634	46.16 618	90.85 628

USTest	58.46 619	44.12 616	43.29 612	60.68 618	67.35 620	99.15 632	100.00 630	91.40 626	98.36 628	67.56 620	90.15 627	66.93 619	68.34 621	62.46 621	57.68 620	4.00 611	35.83 620	16.32 619	22.03 621	41.21 617	32.38 619

RAFT-FEzeroshot	99.15 636	100.00 638	100.00 633	96.40 635	98.80 637	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 635	93.65 633	99.99 637	100.00 637	100.00 637	96.28 635	97.98 634

RAFT-FE	99.15 636	100.00 638	100.00 633	96.40 635	98.80 637	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 635	93.65 633	99.99 637	100.00 637	100.00 637	96.28 635	97.98 634

FlowAnything	99.21 640	100.00 638	100.00 633	96.24 631	98.66 634	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 635	93.92 637	100.00 640	100.00 637	100.00 637	96.91 638	98.41 637

Selective-RAFT-Error	99.17 639	100.00 638	100.00 633	96.65 637	98.79 636	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 635	93.64 632	100.00 640	100.00 637	100.00 637	96.25 633	98.10 636

Anonymous_1	89.88 628	75.38 628	97.81 628	74.49 624	78.39 624	100.00 633	100.00 630	98.09 633	99.76 630	96.82 632	99.37 629	97.66 632	99.77 630	91.14 631	98.89 630	81.73 625	97.25 629	59.96 626	85.38 625	77.37 627	88.27 627

tt	48.25 617	0.05 118	28.22 606	1.29 595	0.00 1	100.00 633	100.00 630	100.00 634	97.19 627	0.08 462	0.00 1	97.99 633	86.70 628	2.26 395	99.92 632	83.66 626	94.83 625	16.47 620	21.27 620	35.05 616	0.01 206

CasAABBNet	99.15 636	100.00 638	100.00 633	96.37 634	98.76 635	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 635	93.65 633	99.99 637	100.00 637	100.00 637	96.27 634	97.93 633

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DPSM_ROB	94.00 630	79.32 629	100.00 633	83.19 627	85.69 626	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 635	89.53 627	97.42 630	74.97 627	95.13 629	83.79 631	90.98 630

DPSM	94.00 630	79.32 629	100.00 633	83.19 627	85.69 626	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 632	100.00 636	100.00 635	89.53 627	97.42 630	74.97 627	95.13 629	83.79 631	90.98 630

GS-Stereo							0.00 1	0.05 93	0.57 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 493	0.11 535

ASD4		42.77 615

Low-res two-view benchmark