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

mm2	0.01 1	0.02 15	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.02 55	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.02 10	0.02 15	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.06 175	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qqai	0.05 73	0.01 1	0.11 7	0.15 628	0.00 1	0.35 247	0.00 1	0.06 175	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 623	0.00 1	0.00 1

MGA	0.02 10	0.04 91	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.03 97	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 270	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

CAR	0.04 57	0.04 91	0.36 106	0.00 1	0.00 1	0.24 184	0.00 1	0.04 130	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

MSE-Stereo	0.04 57	0.04 91	0.36 106	0.00 1	0.00 1	0.24 184	0.00 1	0.04 130	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 270	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

monster-pro	0.02 10	0.05 149	0.17 58	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

PointNet	0.03 41	0.02 15	0.18 62	0.00 1	0.00 1	0.25 188	0.00 1	0.03 97	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TS12	0.06 96	0.03 51	0.20 70	0.00 1	0.00 1	0.42 273	0.00 1	0.02 55	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

DF	0.14 258	0.05 149	0.42 131	0.01 456	0.11 606	0.31 221	0.00 1	1.26 513	0.10 209	0.01 266	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.04 289	0.17 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 623	0.00 1	0.05 525

LiteMatch*	0.02 10	0.03 51	0.24 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN	0.11 212	0.03 51	0.90 325	0.05 551	0.10 598	0.27 198	0.00 1	0.05 154	0.07 111	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.36 394	0.17 473	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.19 636	0.00 1	0.05 525

aanet-new-90k	0.07 125	0.25 435	0.80 279	0.00 1	0.00 1	0.13 146	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 525

aanet-new-60k	0.08 150	0.26 446	0.94 338	0.00 1	0.00 1	0.35 247	0.00 1	0.03 97	0.04 44	0.01 266	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	0.01 169	0.03 454

aanet-new-70k	0.07 125	0.25 435	0.75 246	0.00 1	0.00 1	0.18 161	0.00 1	0.04 130	0.04 44	0.01 266	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	0.01 169	0.02 394

aanet-new-78k	0.09 174	0.24 427	1.30 431	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 454

aanet-new-40k	0.06 96	0.16 364	0.79 272	0.00 1	0.00 1	0.10 103	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.03 465	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	0.03 454

aanet-new-36k	0.07 125	0.23 417	0.89 321	0.00 1	0.00 1	0.16 154	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.03 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 454

aanet-new-34k	0.06 96	0.27 451	0.76 252	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 454

aanet-32k-new	0.08 150	0.30 473	0.93 334	0.00 1	0.00 1	0.24 184	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 502

aanet-new-32k	0.07 125	0.27 451	0.99 359	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 394

aanet-new-30k	0.07 125	0.27 451	0.98 357	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 394

aanet-new-28k	0.08 150	0.27 451	0.96 343	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.01 2	0.03 5	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	0.20 640	0.00 1	0.02 394

GCAP-Stereo-DPT26K	0.08 150	0.25 435	0.88 313	0.00 1	0.02 497	0.09 92	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.04 289	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 623	0.00 1	0.03 454

aanet-new-24k	0.08 150	0.26 446	0.77 256	0.00 1	0.13 617	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	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	0.16 623	0.00 1	0.01 222

aanet-new-22k	0.08 150	0.29 468	0.96 343	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.02 55	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.06 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 454

aanet-new-16k	0.06 96	0.22 407	0.86 304	0.00 1	0.00 1	0.10 103	0.00 1	0.01 2	0.04 44	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	0.01 222

aanet-new-10k	0.08 150	0.24 427	0.74 235	0.00 1	0.01 438	0.39 260	0.00 1	0.02 55	0.08 139	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	0.02 394

aanet-new-12k	0.07 125	0.04 91	0.84 295	0.00 1	0.00 1	0.33 236	0.00 1	0.04 130	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

aanet-new-14k	0.06 96	0.09 286	0.84 295	0.00 1	0.00 1	0.10 103	0.00 1	0.01 2	0.06 90	0.01 266	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	0.01 222

aanet-new-8k	0.06 96	0.17 373	0.88 313	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.02 55	0.08 139	0.01 266	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	0.01 222

aanet-new	0.06 96	0.06 209	0.97 352	0.00 1	0.00 1	0.08 87	0.00 1	0.01 2	0.04 44	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	0.01 222

GCAP-Stereo-cres-4k	0.06 96	0.07 251	0.81 281	0.00 1	0.01 438	0.10 103	0.00 1	0.04 130	0.06 90	0.01 266	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	0.01 169	0.01 222

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.05 73	0.04 91	0.47 148	0.01 456	0.00 1	0.36 251	0.00 1	0.02 55	0.08 139	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	0.01 222

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.09 174	0.07 251	0.88 313	0.00 1	0.08 588	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.07 111	0.06 516	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 676	0.00 1	0.13 623

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.07 125	0.08 269	0.53 170	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.05 154	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.02 584	0.00 1	0.33 676	0.00 1	0.18 641

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 125	0.08 269	0.85 303	0.00 1	0.00 1	0.08 87	0.00 1	0.04 130	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 610	0.00 1	0.13 623

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.06 96	0.06 209	0.40 117	0.00 1	0.07 581	0.10 103	0.00 1	0.02 55	0.04 44	0.06 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 676	0.00 1	0.14 630

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.07 125	0.05 149	0.41 123	0.00 1	0.00 1	0.88 438	0.00 1	0.03 97	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 454

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.07 125	0.05 149	0.56 183	0.00 1	0.00 1	0.66 375	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 394

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 150	0.05 149	0.53 170	0.00 1	0.00 1	0.82 417	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 394

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.06 96	0.07 251	0.44 142	0.00 1	0.08 588	0.09 92	0.00 1	0.03 97	0.05 73	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.31 672	0.00 1	0.15 632

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.06 96	0.07 251	0.43 136	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.03 97	0.06 90	0.05 505	0.00 1	0.00 1	0.03 389	0.03 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 674	0.00 1	0.12 617

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.05 73	0.08 269	0.40 117	0.00 1	0.00 1	0.42 273	0.00 1	0.02 55	0.04 44	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 394

IGEV_i1	0.14 258	0.05 149	1.36 447	0.00 1	0.01 438	0.37 254	0.00 1	0.44 384	0.11 223	0.00 1	0.00 1	0.10 380	0.01 251	0.25 384	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 526	0.03 376	0.03 454

RT-Monster	0.08 150	0.04 91	0.69 218	0.01 456	0.02 497	0.24 184	0.00 1	0.07 203	0.50 340	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.01 222

PipStereo	0.04 57	0.03 51	0.20 70	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.06 175	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

PSi22b	0.04 57	0.03 51	0.21 74	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.05 154	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

PSi22a	0.04 57	0.04 91	0.21 74	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.05 154	0.49 339	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 331	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

LACA3	0.01 1	0.03 51	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.04 130	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

PSi22	0.16 285	0.36 512	0.74 235	0.00 1	0.00 1	0.57 337	0.00 1	0.07 203	0.58 488	0.00 1	0.00 1	0.05 316	0.01 251	0.56 409	0.05 359	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.11 534	0.01 222

Foundation-i1c-attn	0.01 1	0.02 15	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.03 97	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

Foundation-i1b	0.01 1	0.02 15	0.18 62	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 2	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Foundation-i1a	0.01 1	0.01 1	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 437	0.01 2	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

Selective-IGEV-i16pc	0.97 602	0.06 209	7.75 665	0.00 1	0.00 1	1.77 643	0.17 591	2.35 626	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.11 387	0.01 251	6.36 653	0.00 1	0.02 626	0.06 644	0.00 1	0.02 546	0.04 403	0.02 394

DepthFocus	0.02 10	0.03 51	0.19 66	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.13 274	0.05 73	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LiteMatch	0.04 57	0.40 538	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.06 481	0.01 112	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

Lsterematch	0.17 297	0.40 538	1.01 361	0.00 1	0.00 1	0.81 413	0.00 1	0.22 332	0.38 324	0.03 465	0.00 1	0.21 451	0.06 481	0.14 361	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

Foundation-i32	0.05 73	0.03 51	0.21 74	0.01 456	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.06 175	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

Selective-IGEV-i1	0.15 278	0.03 51	0.74 235	0.02 495	0.12 613	0.50 304	0.00 1	0.56 407	0.36 322	0.00 1	0.00 1	0.24 461	0.01 251	0.05 304	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 605	0.01 169	0.11 603

Selective-IGEV-i32	0.05 73	0.04 91	0.43 136	0.00 1	0.04 547	0.25 188	0.00 1	0.01 2	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 331	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 584	0.03 376	0.08 575

GeoVLM	0.01 1	0.02 15	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA2	0.07 125	0.27 451	0.47 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.01 251	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA1	0.06 96	0.09 286	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.31 221	0.00 1	0.04 130	0.54 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Test_v1	0.02 10	0.05 149	0.25 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

VMStereo-Base	0.05 73	0.04 91	0.42 131	0.00 1	0.00 1	0.39 260	0.00 1	0.03 97	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.05 316	0.02 331	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gcap_with_dpt	0.08 150	0.04 91	0.55 180	0.00 1	0.00 1	0.83 423	0.00 1	0.03 97	0.04 44	0.01 266	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 394

DispViT+	0.03 41	0.03 51	0.33 100	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.02 55	0.09 176	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BLMT-Stereo	0.04 57	0.02 15	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.03 97	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

Pro-Stereo	0.06 96	0.03 51	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.62 356	0.00 1	0.06 175	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 646	0.00 1	0.01 222

WQFJA1++	0.54 530	0.04 91	0.79 272	0.04 537	0.05 561	0.02 35	0.00 1	0.02 55	0.04 44	2.09 656	0.00 1	0.17 431	0.00 1	0.03 270	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	7.42 694	0.03 454

BStereo	0.07 125	0.10 296	1.03 365	0.00 1	0.04 547	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 430	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.01 614	0.02 546	0.01 169	0.01 222

MatchStereo	0.04 57	0.10 296	0.66 208	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.03 97	0.04 44	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
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.19 314	0.10 296	1.03 365	0.00 1	0.04 547	2.52 653	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.02 430	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.01 614	0.02 546	0.01 169	0.01 222

BridgeDepth_RVC	0.03 41	0.03 51	0.21 74	0.00 1	0.00 1	0.18 161	0.00 1	0.03 97	0.12 241	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.01 168	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
WQFJA1	0.25 362	0.03 51	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.22 175	0.00 1	2.27 619	2.16 660	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.04 429	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.01 222

WQFJX1	0.29 395	0.04 91	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.17 159	0.01 437	2.96 654	2.31 661	0.01 266	0.00 1	0.09 375	0.06 481	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 451	0.01 222

WQFJX	0.23 344	0.03 51	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 437	2.42 629	1.86 657	0.01 266	0.00 1	0.06 344	0.04 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 451	0.02 394

NLMM	0.25 362	0.03 51	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.22 175	0.00 1	2.25 617	2.13 659	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.04 429	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.01 222

NLSM3	0.06 96	0.10 296	0.23 85	0.00 1	0.00 1	0.20 169	0.00 1	0.05 154	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.05 463	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

NLSM1	0.18 308	0.04 91	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.06 78	0.00 1	1.75 586	1.39 650	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.05 463	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 428	0.01 222

MonSter++	0.01 1	0.02 15	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.02 10	0.02 15	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.02 55	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.02 226	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.02 10	0.02 15	0.14 38	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.02 55	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.03 41	0.03 51	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.27 198	0.00 1	0.02 55	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

NLCSM	0.36 438	0.09 286	0.21 74	0.00 1	0.00 1	0.26 194	0.02 487	1.20 507	1.55 653	0.01 266	0.00 1	0.10 380	0.10 511	3.53 533	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 571	0.01 222

VIP-Stereo	0.12 228	0.30 473	0.77 256	0.00 1	0.00 1	0.58 341	0.01 437	0.08 216	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.10 597

GEAStereo	0.10 190	0.05 149	0.34 101	0.04 537	0.04 547	1.06 511	0.00 1	0.06 175	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 304	0.00 1	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.00 1	0.15 571	0.10 597

BridgeDepth	0.03 41	0.04 91	0.09 2	0.00 1	0.00 1	0.27 198	0.00 1	0.03 97	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.05 304	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
GSStereo	0.12 228	0.05 149	0.34 101	0.01 456	0.04 547	1.06 511	0.00 1	0.05 154	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 571	0.11 603

GS-Stereo							0.00 1	0.05 154	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 571	0.11 603

gasm-f	0.11 212	0.06 209	0.31 97	0.04 537	0.07 581	1.06 511	0.04 531	0.06 175	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 324	0.03 288	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.00 1	0.19 605	0.10 597

Select-FE	0.43 473	0.26 446	3.74 632	0.19 643	0.18 637	0.39 260	0.00 1	0.22 332	0.17 284	0.50 619	0.00 1	1.42 621	0.49 575	0.26 386	0.31 537	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.32 674	0.01 169	0.11 603

DDF-Stereo	0.10 190	0.05 149	0.31 97	0.02 495	0.03 526	0.05 74	0.01 437	0.13 274	0.16 277	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.64 419	0.45 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 572	0.00 1	0.02 394

252Zero-FE	0.08 150	0.05 149	0.24 86	0.00 1	0.00 1	0.13 146	0.00 1	0.02 55	0.08 139	0.78 629	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.24 511	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

Zero-FE251	0.12 228	0.06 209	0.69 218	0.03 517	0.00 1	0.37 254	0.00 1	0.12 266	0.06 90	0.84 630	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.24 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.02 394

MonStereo	0.02 10	0.05 149	0.17 58	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

Wavelet-MonSter	0.02 10	0.02 15	0.08 1	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.03 97	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

FSD					0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.06 175	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

DA	0.10 190	0.06 209	0.37 109	0.01 456	0.03 526	1.06 511	0.00 1	0.02 55	0.08 139	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.03 389	0.13 357	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 617

Monster-pub-eth3d	0.02 10	0.05 149	0.17 58	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

Monster-pub-mixall	0.02 10	0.05 149	0.19 66	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.04 130	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

Replicate-Monster	0.02 10	0.05 149	0.20 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GGEV	0.10 190	0.06 209	0.37 109	0.01 456	0.03 526	1.06 511	0.00 1	0.02 55	0.08 139	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.03 389	0.13 357	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 617

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 209	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.04 130	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	0.03 376	0.00 1

AdaDepth	0.05 73	0.01 1	0.43 136	0.00 1	0.00 1	0.29 210	0.00 1	0.04 130	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 619	0.01 169	0.00 1

GASTEREO	0.09 174	0.34 492	0.36 106	0.05 551	0.01 438	0.54 327	0.02 487	0.11 257	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.17 630	0.02 311	0.01 222

MSCF	0.09 174	0.34 492	0.37 109	0.05 551	0.01 438	0.53 320	0.01 437	0.11 257	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.19 636	0.02 311	0.02 394

zh-mn7	1.13 611	2.13 681	10.00 673	0.00 1	0.00 1	0.74 393	0.01 437	1.22 508	0.61 545	0.07 529	0.00 1	0.20 446	0.06 481	5.32 598	2.13 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.01 222

z-ln-s-r	0.71 569	0.44 552	2.91 606	0.00 1	0.00 1	0.29 210	0.00 1	1.77 588	0.61 545	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.00 1	4.44 573	3.56 640	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 470	0.00 1

w-ln-seven-2	0.73 573	0.75 621	5.30 652	0.00 1	0.00 1	0.35 247	0.00 1	0.91 461	0.64 607	0.00 1	0.00 1	0.27 472	0.05 463	4.19 564	1.96 618	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 556	0.02 394

w-ln-seven	0.71 569	0.83 635	4.88 650	0.00 1	0.00 1	1.25 619	0.00 1	0.85 453	0.60 526	0.17 578	0.00 1	0.51 549	0.02 331	3.18 512	1.74 614	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 526	0.02 394

S2M2_XL	0.03 41	0.04 91	0.27 89	0.00 1	0.00 1	0.06 78	0.00 1	0.10 248	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.03 41	0.07 251	0.20 70	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.07 111	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 10	0.05 149	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.02 10	0.05 149	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.13 146	0.00 1	0.01 2	0.05 73	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.03 41	0.02 15	0.19 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 231	0.11 223	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.02 226	0.20 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.01 222

2.25w	0.02 10	0.06 209	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.10 103	0.00 1	0.01 2	0.08 139	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 10	0.05 149	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 465	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 10	0.05 149	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 465	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 41	0.04 91	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.14 257	0.02 430	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 41	0.04 91	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.14 257	0.02 430	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 10	0.05 149	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 465	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 10	0.04 91	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.13 251	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.03 41	0.06 209	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.14 257	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 10	0.05 149	0.14 38	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.10 209	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 10	0.04 91	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.05 73	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 10	0.04 91	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.05 73	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.02 10	0.04 91	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.05 154	0.04 44	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 10	0.04 91	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 10	0.05 149	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.04 44	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 10	0.03 51	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 10	0.02 15	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.16 154	0.00 1	0.01 2	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.03 270	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 10	0.04 91	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 465	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.03 41	0.04 91	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.29 210	0.00 1	0.02 55	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.29 395	0.47 564	1.48 478	0.00 1	0.00 1	0.80 410	0.00 1	0.08 216	0.16 277	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.00 1	2.60 481	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 451	0.00 1

IGEV	0.03 41	0.04 91	0.22 81	0.00 1	0.00 1	0.18 161	0.00 1	0.02 55	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.10 190	0.16 364	0.49 151	0.00 1	0.00 1	0.46 292	0.00 1	0.01 2	0.59 502	0.01 266	0.00 1	0.04 282	0.08 499	0.01 112	0.23 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.11 212	0.18 382	0.37 109	0.00 1	0.00 1	0.53 320	0.00 1	0.00 1	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.04 282	0.02 331	0.00 1	0.38 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

111111	0.05 73	0.03 51	0.22 81	0.00 1	0.00 1	0.33 236	0.00 1	0.04 130	0.08 139	0.07 529	0.00 1	0.01 67	0.02 331	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.03 41	0.05 149	0.28 90	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 552	0.07 203	0.03 5	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

LG-Stereo_L1	0.03 41	0.05 149	0.31 97	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 552	0.08 216	0.04 44	0.04 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

MLG-Stereo_test3	0.05 73	0.06 209	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.00 1	0.03 97	0.57 428	0.06 516	0.00 1	0.01 67	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

MLG-Stereo_test2	0.08 150	0.06 209	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.75 398	0.00 1	0.03 97	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

MLG-Stereo_test1	0.07 125	0.05 149	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.61 350	0.00 1	0.02 55	0.61 545	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

MLG-Stereo	0.06 96	0.05 149	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.46 292	0.00 1	0.02 55	0.60 526	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

LG-G_1	0.06 96	0.07 251	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.23 178	0.00 1	0.02 55	0.56 379	0.06 516	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.03 270	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

LG-G	0.06 96	0.07 251	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.23 178	0.00 1	0.02 55	0.56 379	0.06 516	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.03 270	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

DFGA-Net	0.37 446	0.77 629	1.34 440	0.00 1	0.01 438	0.72 390	0.00 1	0.21 326	0.21 294	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.01 251	3.85 549	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 613	0.01 222

G2L-Stereo_test	0.35 432	0.51 577	1.28 427	0.00 1	0.00 1	0.62 356	0.03 512	0.37 370	0.13 251	0.01 266	0.00 1	0.56 554	0.00 1	3.27 521	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 545	0.01 222

LGtest1	0.06 96	0.07 251	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.10 103	0.00 1	0.12 266	0.57 428	0.03 465	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

coex_refinement	0.33 418	0.44 552	0.97 352	0.05 551	0.00 1	0.54 327	0.04 531	0.72 434	0.15 269	0.02 430	0.00 1	0.36 498	0.16 532	3.05 504	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.01 222

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 285	0.09 286	0.61 196	0.00 1	0.01 438	0.90 444	0.00 1	0.14 283	0.14 257	0.08 540	0.00 1	0.39 512	0.02 331	0.15 367	0.38 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 623	0.01 169	0.03 454

S2M2_L	0.05 73	0.03 51	0.21 74	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.15 287	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.04 57	0.06 209	0.19 66	0.00 1	0.00 1	0.23 178	0.00 1	0.02 55	0.25 304	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

G2L-Stereo	0.41 463	0.45 557	1.90 527	0.00 1	0.00 1	0.58 341	0.00 1	0.40 376	0.12 241	0.00 1	0.00 1	0.33 486	0.05 463	4.09 560	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 560	0.00 1

TCMNet	0.49 501	0.43 548	3.03 611	0.06 576	0.01 438	0.58 341	0.04 531	0.92 464	0.62 600	0.00 1	0.00 1	0.20 446	0.02 331	3.64 538	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.02 633	0.00 1	0.18 602	0.07 568

MM-Stereo_test3	0.12 228	0.25 435	0.82 285	0.01 456	0.01 438	0.33 236	0.03 512	0.08 216	0.40 330	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.03 389	0.02 226	0.04 342	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.24 625	0.01 222

MM-Stereo_test2	0.14 258	0.06 209	1.48 478	0.07 582	0.00 1	0.52 315	0.00 1	0.08 216	0.03 5	0.13 564	0.00 1	0.03 239	0.02 331	0.02 226	0.07 389	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.01 526	0.19 605	0.04 502

MM-Stereo_test1	0.12 228	0.10 296	1.26 421	0.02 495	0.04 547	0.28 206	0.02 487	0.06 175	0.28 308	0.01 266	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.05 304	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.23 623	0.01 222

ISRNet	0.16 285	0.11 323	1.44 470	0.00 1	0.00 1	0.50 304	0.00 1	0.44 384	0.60 526	0.00 1	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.05 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

SCV_C0	0.09 174	0.16 364	0.63 199	0.00 1	0.00 1	0.29 210	0.00 1	0.12 266	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.03 389	0.07 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 619	0.09 513	0.02 394

SCV	0.09 174	0.23 417	0.59 190	0.00 1	0.02 497	0.03 57	0.02 487	0.35 365	0.07 111	0.01 266	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.10 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 613	0.18 602	0.12 617

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 125	0.01 1	0.37 109	0.01 456	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.16 290	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.14 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 605	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 73	0.04 91	0.18 62	0.00 1	0.01 438	0.01 19	0.00 1	0.08 216	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.02 226	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.14 258	0.80 631	0.77 256	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.02 55	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.03 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 660	0.01 222

AIO_rvc	0.11 212	0.28 461	0.45 143	0.05 551	0.02 497	0.15 152	0.03 512	0.19 308	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.02 331	0.12 355	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.02 546	0.09 513	0.10 597

HUF	0.15 278	0.29 468	1.05 376	0.02 495	0.11 606	0.04 67	0.00 1	0.16 290	0.09 176	0.03 465	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.08 338	0.00 1	0.00 1	0.58 684	0.00 1	0.00 1	0.14 560	0.37 663

AIO_test	0.07 125	0.09 286	0.42 131	0.05 551	0.05 561	0.07 81	0.03 512	0.17 297	0.09 176	0.03 465	0.00 1	0.03 239	0.01 251	0.14 361	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.07 584	0.02 311	0.02 394

AIO-test2	0.30 400	0.63 603	0.91 330	0.08 589	0.13 617	0.55 332	0.01 437	1.15 500	0.60 526	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.04 429	0.89 430	0.04 342	0.87 672	0.00 1	0.00 1	0.01 526	0.03 376	0.05 525

castereo++	0.09 174	0.11 323	0.28 90	0.03 517	0.00 1	0.36 251	0.00 1	0.21 326	0.56 379	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	0.21 646	0.02 311	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.12 228	0.26 446	0.77 256	0.00 1	0.01 438	0.44 285	0.01 437	0.25 342	0.53 351	0.03 465	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	0.09 513	0.00 1

castereo	0.07 125	0.15 355	0.30 95	0.00 1	0.05 561	0.20 169	0.02 487	0.18 303	0.08 139	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.10 511	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 636	0.01 169	0.01 222

MonSter	0.02 10	0.05 149	0.17 58	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

GIP-stereo	0.06 96	0.02 15	0.64 203	0.00 1	0.00 1	0.20 169	0.00 1	0.01 2	0.14 257	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.00 1

fffft	0.07 125	0.01 1	0.39 116	0.00 1	0.00 1	0.26 194	0.00 1	0.03 97	0.20 292	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.26 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 534	0.06 551
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.04 57	0.02 15	0.30 95	0.00 1	0.00 1	0.41 266	0.00 1	0.10 248	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.06 96	0.03 51	0.35 104	0.00 1	0.00 1	0.42 273	0.00 1	0.02 55	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.01 251	0.00 1	0.24 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 428	0.07 568

tt45	0.08 150	0.03 51	0.41 123	0.00 1	0.00 1	0.83 423	0.00 1	0.02 55	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.01 251	0.00 1	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 451	0.01 222

999	0.06 96	0.04 91	0.42 131	0.00 1	0.00 1	0.35 247	0.00 1	0.02 55	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.00 1	0.15 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.00 1

mms	0.04 57	0.04 91	0.35 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 154	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.02 331	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.06 451	0.09 589

ours_stereo	0.05 73	0.03 51	0.40 117	0.00 1	0.00 1	0.26 194	0.00 1	0.03 97	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 470	0.03 454

fffy	0.05 73	0.04 91	0.49 151	0.01 456	0.00 1	0.26 194	0.00 1	0.03 97	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 470	0.04 502

dual_stereo	0.05 73	0.02 15	0.11 7	0.00 1	0.00 1	0.20 169	0.00 1	0.06 175	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.01 251	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDVS	0.30 400	0.10 296	0.64 203	0.03 517	0.13 617	0.25 188	0.24 604	0.18 303	0.11 223	0.00 1	0.00 1	0.49 541	0.05 463	3.62 536	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.02 394

rvit_0105_6	0.05 73	0.04 91	0.46 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 344	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 394

rvit_0105_5	0.07 125	0.10 296	0.65 205	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.05 154	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

rvit_0105_4	0.06 96	0.08 269	0.63 199	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.03 97	0.50 340	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.01 251	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_0105_3	0.08 150	0.16 364	0.68 214	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.00 1	0.08 216	0.61 545	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

rvit_105_1	0.09 174	0.21 400	0.66 208	0.00 1	0.00 1	0.16 154	0.00 1	0.13 274	0.61 545	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.01 251	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.02 394

UGAM-zero	0.68 565	0.10 296	1.78 511	0.07 582	0.16 629	0.34 244	0.03 512	0.92 464	0.18 289	0.37 605	0.00 1	2.23 646	0.74 598	6.20 645	0.01 168	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.26 664	0.01 169	0.09 589

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	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 10	0.07 251	0.29 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 57	0.02 15	0.14 38	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.01 2	0.54 355	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

model_zeroshot	0.20 324	0.23 417	0.96 343	0.01 456	0.00 1	0.77 402	0.02 487	0.31 361	0.14 257	0.75 627	0.00 1	0.12 394	0.01 251	0.58 412	0.02 251	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.11 600	0.01 169	0.00 1

GCAP-BAT	0.13 242	0.06 209	1.80 517	0.19 643	0.37 659	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.09 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.06 551

DCVSM-stereo	0.16 285	0.03 51	1.58 488	0.00 1	0.00 1	0.74 393	0.04 531	0.02 55	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.60 555	0.07 494	0.06 316	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

ACV-stereo	0.63 558	0.16 364	2.24 556	0.00 1	0.00 1	1.79 644	0.07 559	0.06 175	0.10 209	0.00 1	0.00 1	3.53 654	1.24 626	3.12 507	0.17 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.01 222

ITSA-stereo	0.44 478	0.06 209	0.97 352	0.03 517	0.00 1	1.08 565	0.06 552	1.42 534	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.21 451	0.50 576	3.91 551	0.38 547	0.00 1	0.00 1	0.02 633	0.01 526	0.03 376	0.01 222

rvit_stereo_0082	0.04 57	0.02 15	0.14 38	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.01 2	0.54 355	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

IGEV-Stereo++	0.05 73	0.03 51	0.16 49	0.00 1	0.00 1	0.59 347	0.00 1	0.05 154	0.07 111	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.06 316	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.01 222

rvit_stereo_0075_2	0.05 73	0.08 269	0.78 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 551

Occ-G	0.06 96	0.06 209	0.51 157	0.00 1	0.00 1	0.23 178	0.00 1	0.17 297	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 331	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 584	0.14 560	0.00 1

Pointernet	0.10 190	0.04 91	0.61 196	0.00 1	0.05 561	0.54 327	0.00 1	0.02 55	0.59 502	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 526	0.01 169	0.00 1

U	1.61 635	0.01 1	0.28 90	0.00 1	7.20 694	9.87 682	0.00 1	0.04 130	0.02 1	0.01 266	0.00 1	0.09 375	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	9.53 697	5.08 696	0.01 169	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 73	0.17 373	0.22 81	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.01 2	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	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-BASED-STEREO-	0.05 73	0.05 149	0.21 74	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.02 487	0.17 297	0.12 241	0.06 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 57	0.06 209	0.29 93	0.01 456	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.11 257	0.14 257	0.01 266	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 594	0.01 169	0.01 222

AIO-Stereo	0.07 125	0.06 209	0.41 123	0.00 1	0.03 526	0.30 217	0.00 1	0.10 248	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 653	0.04 403	0.07 568

rvit_stereo_ft	0.07 125	0.25 435	0.56 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.43 334	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 394

RSM++	0.08 150	0.06 209	0.38 115	0.00 1	0.00 1	0.30 217	0.00 1	0.06 175	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 623	0.09 513	0.03 454

RSM	0.08 150	0.05 149	0.37 109	0.00 1	0.02 497	0.30 217	0.00 1	0.11 257	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 619	0.05 428	0.02 394

DualNet (step1)	0.44 478	0.23 417	1.31 434	0.00 1	0.00 1	0.95 463	0.00 1	2.28 621	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.14 409	0.00 1	1.45 446	0.07 389	0.32 661	0.00 1	1.06 685	0.33 676	0.01 169	0.01 222

test_sample9	1.51 631	0.23 417	1.31 434	0.00 1	0.00 1	0.95 463	0.00 1	2.28 621	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.14 409	0.00 1	3.30 522	7.04 665	0.32 661	12.66 699	1.06 685	0.33 676	0.01 169	0.01 222

test_sample8	2.11 647	0.23 417	1.31 434	0.00 1	0.00 1	0.95 463	0.00 1	2.06 604	0.55 362	1.95 653	0.00 1	7.32 670	3.15 660	3.30 522	7.04 665	0.32 661	12.66 699	1.06 685	0.33 676	0.01 169	0.01 222

test_sample7	0.28 379	0.08 269	0.76 252	0.02 495	0.00 1	0.19 166	0.00 1	2.28 621	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.14 409	0.00 1	1.45 446	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

test_sample6	0.41 463	0.11 323	1.38 451	0.00 1	0.00 1	0.48 299	0.00 1	2.33 625	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.10 380	0.00 1	3.18 512	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

test_sample5	0.39 455	0.10 296	1.42 463	0.00 1	0.00 1	0.45 287	0.00 1	2.14 611	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1	3.06 505	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

test_sample4	0.38 451	0.10 296	1.42 463	0.00 1	0.00 1	0.45 287	0.00 1	2.09 607	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.05 316	0.00 1	2.83 492	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

test_sample3	0.37 446	0.09 286	1.41 460	0.00 1	0.00 1	0.46 292	0.00 1	1.95 598	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	2.79 490	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

test_sample2	0.24 354	0.02 15	0.49 151	0.00 1	0.00 1	0.32 230	0.00 1	1.12 495	0.52 346	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	2.29 472	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

test_sample1	0.21 332	0.01 1	0.41 123	0.00 1	0.00 1	0.14 151	0.00 1	0.99 478	0.30 315	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1	2.26 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

CAS++	0.06 96	0.06 209	0.59 190	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.00 1	0.25 342	0.13 251	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.08 150	0.05 149	0.55 180	0.00 1	0.00 1	0.94 460	0.00 1	0.03 97	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 454

test_for_model	0.07 125	0.05 149	0.41 123	0.00 1	0.00 1	0.88 438	0.00 1	0.03 97	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 454

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qqq1	0.33 418	0.10 296	1.04 368	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.00 1	1.45 542	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.00 1	3.24 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.01 222

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AE-Stereo	0.17 297	0.05 149	0.79 272	0.03 517	0.09 594	1.06 511	0.00 1	0.57 410	0.06 90	0.08 540	0.00 1	0.13 401	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.06 644	0.00 1	0.23 653	0.08 494	0.04 502

CoDeX	0.36 438	0.24 427	1.39 454	0.00 1	0.01 438	0.29 210	0.00 1	1.58 570	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.25 467	0.07 494	2.82 491	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

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xx1	0.28 379	0.22 407	1.20 407	0.00 1	0.00 1	1.31 625	0.00 1	1.41 531	0.69 623	0.07 529	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.59 413	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

1test111	0.28 379	0.22 407	1.20 407	0.00 1	0.00 1	1.31 625	0.00 1	0.95 471	0.55 362	0.07 529	0.00 1	0.03 239	0.02 331	1.23 441	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

cc1	0.28 379	0.22 407	1.20 407	0.00 1	0.00 1	1.31 625	0.00 1	1.41 531	0.69 623	0.07 529	0.00 1	0.03 239	0.02 331	0.59 413	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.04 502

mmm	0.13 242	0.02 15	0.42 131	0.00 1	0.00 1	0.04 67	0.00 1	0.88 456	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.51 405	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

11t1	0.08 150	0.01 1	0.54 173	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.44 384	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

ff7	0.11 212	0.18 382	0.52 161	0.00 1	0.00 1	1.06 511	0.00 1	0.09 231	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.03 389	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 594	0.07 470	0.01 222

ffff	0.11 212	0.18 382	0.52 161	0.00 1	0.00 1	1.06 511	0.00 1	0.09 231	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.03 389	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 594	0.07 470	0.01 222

DualNet	0.39 455	0.10 296	1.42 463	0.00 1	0.00 1	0.45 287	0.00 1	2.14 611	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1	3.06 505	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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RAFT-Test	0.20 324	0.09 286	1.34 440	0.00 1	0.12 613	0.39 260	0.10 579	0.72 434	0.25 304	0.08 540	0.00 1	0.44 523	0.00 1	0.05 304	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 660	0.01 169	0.01 222

LL-Strereo2	0.12 228	0.41 542	0.91 330	0.05 551	0.03 526	0.51 309	0.04 531	0.13 274	0.11 223	0.01 266	0.00 1	0.03 239	0.02 331	0.06 316	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 526	0.03 376	0.03 454

LL-Strereo	0.71 569	0.88 637	2.40 568	0.00 1	0.00 1	0.63 367	0.01 437	1.57 568	0.58 488	0.45 612	0.00 1	0.54 552	0.30 560	6.37 654	0.07 389	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.00 1	0.22 619	0.17 640

LoS_RVC	0.05 73	0.05 149	0.41 123	0.00 1	0.00 1	0.16 154	0.00 1	0.17 297	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.01 251	0.04 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

CAS	0.10 190	0.05 149	0.46 145	0.00 1	0.00 1	1.03 490	0.00 1	0.21 326	0.09 176	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.01 251	0.01 112	0.02 251	0.08 646	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 190	0.04 91	0.98 357	0.00 1	0.00 1	0.62 356	0.00 1	0.09 231	0.11 223	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 546	0.04 403	0.03 454

anonymousdsp	0.11 212	0.18 382	0.58 187	0.00 1	0.00 1	1.06 511	0.00 1	0.08 216	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.04 429	0.03 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 600	0.07 470	0.03 454

fast-acv-ft	0.29 395	0.37 520	3.76 633	0.06 576	0.01 438	0.28 206	0.17 591	0.06 175	0.21 294	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.09 503	0.10 346	0.23 506	0.01 610	0.00 1	0.03 644	0.01 526	0.26 631	0.01 222

iinet-f	0.48 494	0.57 596	4.45 645	0.00 1	0.01 438	0.77 402	0.00 1	1.48 556	0.61 545	0.01 266	0.00 1	0.40 515	0.44 571	0.38 397	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 648	0.01 222

CES	0.08 150	0.07 251	0.43 136	0.00 1	0.00 1	0.21 174	0.01 437	0.08 216	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.08 363	0.04 429	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 73	0.04 91	0.43 136	0.00 1	0.04 547	0.25 188	0.00 1	0.01 2	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 331	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 584	0.03 376	0.08 575

EGLCR-Stereo	0.15 278	0.05 149	0.47 148	0.07 582	0.03 526	1.06 511	0.01 437	1.06 486	0.12 241	0.16 575	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 394

CASS	0.07 125	0.06 209	0.73 226	0.00 1	0.00 1	0.10 103	0.01 437	0.15 287	0.12 241	0.16 575	0.00 1	0.02 168	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.12 228	0.15 355	0.92 333	0.00 1	0.00 1	0.46 292	0.00 1	0.41 379	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.10 380	0.00 1	0.07 324	0.19 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 546	0.04 403	0.02 394

knoymous	0.09 174	0.04 91	1.04 368	0.00 1	0.00 1	0.11 114	0.00 1	0.23 335	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.23 459	0.00 1	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-RAFT	0.13 242	0.04 91	0.51 157	0.00 1	0.00 1	1.06 511	0.00 1	0.04 130	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 636	0.04 403	0.00 1

ProNet	0.09 174	0.20 397	0.53 170	0.00 1	0.00 1	0.80 410	0.00 1	0.04 130	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.01 222

MC-Stereo	0.10 190	0.10 296	0.59 190	0.01 456	0.01 438	1.06 511	0.00 1	0.03 97	0.09 176	0.02 430	0.00 1	0.03 239	0.02 331	0.03 270	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.02 546	0.05 428	0.01 222

RCA-Stereo	0.18 308	0.11 323	0.63 199	0.00 1	0.00 1	1.06 511	0.00 1	1.48 556	0.07 111	0.07 529	0.00 1	0.02 168	0.05 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.05 428	0.01 222

CroCo-Stereo Lap2	0.09 174	0.23 417	0.74 235	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.07 203	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.03 389	0.02 226	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 451	0.01 222

DCANet-4	0.31 406	0.05 149	2.61 589	0.00 1	0.00 1	1.05 502	0.00 1	1.49 562	0.61 545	0.13 564	0.00 1	0.03 239	0.05 463	0.03 270	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 525

qqq	0.17 297	0.01 1	0.52 161	0.00 1	0.00 1	0.12 131	0.00 1	0.95 471	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	1.23 441	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

ccc-4	0.11 212	0.18 382	0.52 161	0.00 1	0.00 1	1.06 511	0.00 1	0.09 231	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.03 389	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 594	0.07 470	0.01 222

fff	0.28 379	0.37 520	1.20 407	0.00 1	0.01 438	1.05 502	0.00 1	1.48 556	0.61 545	0.13 564	0.00 1	0.04 282	0.60 587	0.02 226	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 525

tt	48.25 698	0.05 149	28.22 687	1.29 675	0.00 1	100.00 714	100.00 711	100.00 715	97.19 708	0.08 540	0.00 1	97.99 716	86.70 709	2.26 470	99.92 715	83.66 707	94.83 706	16.47 701	21.27 701	35.05 697	0.01 222

ADStereo(finetuned)	0.34 426	0.37 520	2.24 556	0.00 1	0.00 1	1.04 499	0.00 1	1.49 562	0.61 545	0.08 540	0.00 1	0.04 282	0.74 598	0.03 270	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.05 525

x	0.10 190	0.01 1	0.51 157	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.67 429	0.55 362	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

DisPM	0.16 285	0.05 149	0.82 285	0.07 582	0.00 1	1.14 599	0.41 638	0.08 216	0.54 355	0.03 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 316	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 466	0.52 583	3.02 609	0.00 1	0.00 1	0.57 337	0.00 1	1.15 500	0.60 526	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.14 524	1.51 448	0.76 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IER	0.14 258	0.09 286	1.29 428	0.00 1	0.00 1	0.62 356	0.00 1	0.17 297	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.40 515	0.02 331	0.11 353	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 258	0.33 484	1.23 418	0.00 1	0.01 438	0.47 296	0.00 1	0.27 351	0.11 223	0.01 266	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.08 338	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.24 625	0.00 1

CRFU-Net	0.40 460	0.12 335	1.50 481	0.14 625	0.01 438	0.90 444	0.00 1	0.42 381	0.14 257	0.00 1	0.00 1	0.42 520	1.94 642	2.15 463	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.03 644	0.00 1	0.03 376	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.26 368	0.34 492	1.11 389	0.02 495	0.27 654	1.10 580	0.00 1	0.70 433	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.07 356	0.01 251	0.36 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 672	0.11 534	0.22 655

test_5	0.26 368	0.35 504	1.35 443	0.01 456	0.22 650	0.80 410	0.01 437	0.81 446	0.58 488	0.12 561	0.00 1	0.06 344	0.01 251	0.61 417	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 560	0.16 637

NINENet	0.45 480	0.09 286	0.81 281	0.06 576	0.00 1	1.87 645	0.00 1	2.69 650	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.65 563	0.00 1	2.15 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

test_4	0.13 242	0.07 251	1.12 392	0.00 1	0.05 561	0.82 417	0.00 1	0.04 130	0.08 139	0.10 555	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.02 226	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 546	0.11 534	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 212	0.18 382	0.58 187	0.00 1	0.00 1	1.06 511	0.00 1	0.08 216	0.09 176	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.04 429	0.03 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 600	0.07 470	0.03 454
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.50 512	0.51 577	1.44 470	0.00 1	0.00 1	0.29 210	0.00 1	0.63 423	0.59 502	0.00 1	0.00 1	0.08 363	0.01 251	6.14 636	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 619	0.01 222

psmg	0.22 337	0.05 149	0.54 173	0.00 1	0.00 1	1.05 502	0.00 1	1.73 584	0.58 488	0.00 1	0.00 1	0.36 498	0.03 389	0.01 112	0.08 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

CSP-Net	0.37 446	0.10 296	0.54 173	0.00 1	0.00 1	0.50 304	0.00 1	0.64 425	0.13 251	0.00 1	0.00 1	0.15 418	0.02 331	5.27 596	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 428	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.38 451	0.11 323	1.91 529	0.12 614	0.04 547	0.70 383	0.24 604	1.72 583	0.16 277	0.41 609	0.00 1	0.26 469	1.04 615	0.41 399	0.24 511	0.00 1	0.04 614	0.00 1	0.14 613	0.02 311	0.09 589

UDGNet	0.14 258	0.48 567	0.72 223	0.00 1	0.00 1	1.06 511	0.00 1	0.05 154	0.28 308	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 285	0.52 583	0.86 304	0.01 456	0.00 1	1.03 490	0.00 1	0.09 231	0.52 346	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.01 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1

dad	0.17 297	0.54 587	0.82 285	0.00 1	0.00 1	1.03 490	0.00 1	0.02 55	0.23 302	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.01 251	0.63 418	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

UDG	0.42 466	0.43 548	1.17 400	0.00 1	0.00 1	0.99 478	0.00 1	1.70 581	0.60 526	0.05 505	0.00 1	1.51 628	0.19 539	1.20 438	0.61 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 428	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 57	0.05 149	0.52 161	0.00 1	0.00 1	0.06 78	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

DAS	0.49 501	0.05 149	1.29 428	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.00 1	1.25 511	0.61 545	1.18 641	0.00 1	0.24 461	0.03 389	4.76 582	0.22 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.01 222

SepStereo	0.45 480	0.05 149	1.29 428	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.00 1	1.25 511	0.61 545	1.18 641	0.00 1	0.24 461	0.03 389	3.93 554	0.22 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.01 222

IPLG	0.51 517	0.38 530	1.60 491	0.02 495	0.00 1	1.11 588	0.07 559	1.48 556	0.57 428	0.05 505	0.00 1	0.12 394	0.15 530	4.58 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 534	0.00 1

IPLGR	0.43 473	0.17 373	2.05 543	0.02 495	0.02 497	1.08 565	0.04 531	1.62 576	0.57 428	0.09 549	0.00 1	0.15 418	0.22 549	2.62 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.00 1

AASNet	0.27 374	0.47 564	1.56 486	0.00 1	0.00 1	0.91 452	0.00 1	0.58 413	0.58 488	0.00 1	0.00 1	0.39 512	0.02 331	0.33 390	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 629	0.06 551

test-3	0.17 297	0.03 51	0.74 235	0.03 517	0.10 598	0.43 281	0.00 1	1.36 523	0.07 111	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.08 338	0.19 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 640	0.12 545	0.11 603

test_1	0.17 297	0.03 51	0.75 246	0.03 517	0.10 598	0.43 281	0.00 1	1.36 523	0.07 111	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.07 324	0.19 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 640	0.12 545	0.11 603

SACVNet	0.42 466	0.29 468	1.10 385	0.00 1	0.00 1	1.02 484	0.00 1	0.78 439	0.29 312	0.03 465	0.00 1	0.24 461	0.02 331	4.27 569	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 613	0.01 222

AACVNet	0.40 460	0.36 512	0.90 325	0.00 1	0.00 1	0.53 320	0.00 1	0.18 303	0.41 332	0.02 430	0.00 1	0.11 387	0.01 251	5.33 600	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 571	0.00 1

test_3	0.19 314	0.02 15	0.76 252	0.03 517	0.10 598	0.53 320	0.00 1	1.42 534	0.07 111	0.13 564	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.07 324	0.19 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 640	0.12 545	0.11 603

GwcNet-ADL	0.30 400	0.19 393	1.78 511	0.00 1	0.00 1	1.03 490	0.00 1	2.08 606	0.28 308	0.00 1	0.00 1	0.37 507	0.04 429	0.02 226	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 454

TRStereo	0.37 446	0.23 417	1.41 460	0.03 517	0.00 1	1.07 552	0.02 487	3.07 658	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.11 387	0.40 570	0.06 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 651	0.01 169	0.08 575

LCNet	0.22 337	0.11 323	0.74 235	0.11 610	0.00 1	0.97 468	0.00 1	0.09 231	0.59 502	0.01 266	0.00 1	0.02 168	1.10 619	0.43 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 560	0.01 222

Patchmatch Stereo++	0.13 242	0.04 91	0.73 226	0.05 551	0.01 438	1.06 511	0.08 568	0.06 175	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	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
AAGNet	0.96 600	0.05 149	0.74 235	0.09 596	0.27 654	1.11 588	0.28 619	0.05 154	0.59 502	0.01 266	0.00 1	0.01 67	1.00 612	3.68 543	11.30 680	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

NF-Stereo	0.47 487	0.03 51	0.77 256	0.12 614	0.00 1	1.07 552	0.26 611	0.19 308	0.60 526	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	6.18 639	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

OCTAStereo	0.47 487	0.03 51	0.77 256	0.12 614	0.00 1	1.07 552	0.26 611	0.19 308	0.60 526	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	6.16 637	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 258	0.04 91	0.73 226	0.05 551	0.02 497	1.06 511	0.08 568	0.05 154	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.07 356	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 258	0.04 91	0.73 226	0.05 551	0.01 438	1.06 511	0.06 552	0.05 154	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.07 356	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 242	0.04 91	0.73 226	0.05 551	0.02 497	1.06 511	0.07 559	0.06 175	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.03 239	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 258	0.04 91	0.75 246	0.05 551	0.02 497	1.06 511	0.08 568	0.06 175	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.07 356	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

SST-Stereo	0.51 517	0.02 15	0.74 235	0.05 551	0.19 642	1.09 574	0.49 645	0.26 346	0.61 545	0.04 494	0.00 1	0.05 316	0.58 584	6.12 634	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

GrayStereo	0.46 485	0.01 1	0.71 220	0.10 600	0.00 1	1.12 595	2.67 680	0.20 320	0.59 502	0.00 1	0.00 1	0.08 363	3.76 667	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

RE-Stereo	0.47 487	0.03 51	0.77 256	0.12 614	0.00 1	1.07 552	0.26 611	0.19 308	0.60 526	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	6.18 639	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 285	0.04 91	0.73 226	0.19 643	0.00 1	1.08 565	0.21 600	0.16 290	0.59 502	0.03 465	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.02 226	0.22 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

TVStereo	0.47 487	0.03 51	0.77 256	0.12 614	0.00 1	1.07 552	0.26 611	0.19 308	0.60 526	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.00 1	6.18 639	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 337	0.04 91	0.87 309	0.05 551	0.02 497	1.07 552	0.32 624	0.04 130	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.00 1	1.25 627	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.05 525

iGMRVC	0.14 258	0.04 91	0.74 235	0.05 551	0.02 497	1.06 511	0.07 559	0.06 175	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 517	0.13 344	1.14 394	0.10 600	0.00 1	1.17 609	0.10 579	0.28 355	0.61 545	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.12 520	6.22 647	0.22 501	0.00 1	0.09 654	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.01 222

iRAFT	0.13 242	0.04 91	0.73 226	0.05 551	0.01 438	1.06 511	0.08 568	0.06 175	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

AnonymousM	0.10 190	0.04 91	0.56 183	0.00 1	0.00 1	1.02 484	0.00 1	0.19 308	0.11 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 324	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

CRE-IMP	0.16 285	0.03 51	0.75 246	0.05 551	0.01 438	1.11 588	0.34 630	0.04 130	0.56 379	0.02 430	0.00 1	0.12 394	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.08 575

cross-raft	0.15 278	0.05 149	1.46 474	0.00 1	0.01 438	0.37 254	0.07 559	0.40 376	0.02 1	0.02 430	0.00 1	0.38 510	0.00 1	0.02 226	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 600	0.01 169	0.02 394

GMM-Stereo	0.18 308	0.02 15	1.37 450	0.08 589	0.00 1	1.11 588	0.13 587	0.09 231	0.60 526	0.01 266	0.00 1	0.02 168	0.10 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 258	0.04 91	0.75 246	0.05 551	0.01 438	1.06 511	0.08 568	0.05 154	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.01 112	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 374	0.34 492	1.42 463	0.00 1	0.00 1	0.79 407	0.00 1	2.15 613	0.61 545	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.04 429	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 428	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 473	0.38 530	1.10 385	0.01 456	0.00 1	1.02 484	0.00 1	1.94 597	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.14 409	0.01 251	3.25 520	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.02 394

Anonymous3	0.19 314	0.07 251	1.33 438	0.00 1	0.00 1	1.12 595	0.00 1	0.56 407	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.06 344	0.00 1	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

TestStereo	0.31 406	0.22 407	1.36 447	0.00 1	0.00 1	0.27 198	0.00 1	0.06 175	0.04 44	0.01 266	0.00 1	0.03 239	0.01 251	4.27 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.14 258	0.37 520	0.96 343	0.00 1	0.16 629	0.64 371	0.03 512	0.05 154	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.03 389	0.03 270	0.07 389	0.00 1	0.07 646	0.00 1	0.00 1	0.05 428	0.16 637

raftrobust	0.13 242	0.36 512	0.94 338	0.00 1	0.18 637	0.62 356	0.02 487	0.07 203	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.03 389	0.03 270	0.05 359	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.06 451	0.04 502

sAnonymous2	0.10 190	0.22 407	1.35 443	0.00 1	0.00 1	0.04 67	0.00 1	0.03 97	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.15 632

CroCo_RVC	0.10 190	0.22 407	1.35 443	0.00 1	0.00 1	0.04 67	0.00 1	0.03 97	0.06 90	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.15 632

CFNet_pseudo	0.22 337	0.10 296	1.39 454	0.00 1	0.01 438	0.98 471	0.00 1	0.94 469	0.09 176	0.00 1	0.00 1	0.48 533	0.36 567	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 487	0.11 323	5.03 651	0.00 1	0.00 1	0.70 383	0.00 1	1.98 600	0.61 545	0.01 266	0.00 1	0.36 498	0.33 565	0.18 371	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.02 394

RALAANet	0.13 242	0.51 577	0.95 341	0.00 1	0.00 1	0.32 230	0.01 437	0.38 371	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.05 316	0.09 503	0.02 226	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 546	0.10 526	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 174	0.05 149	1.02 363	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.12 266	0.48 337	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

XX-Stereo	0.57 542	0.15 355	4.26 641	0.08 589	0.03 526	1.10 580	0.00 1	2.55 639	0.11 223	0.11 559	0.00 1	1.43 623	0.01 251	1.34 445	0.00 1	0.00 1	0.04 614	0.00 1	0.16 623	0.03 376	0.01 222

DCANet	0.25 362	0.37 520	1.20 407	0.00 1	0.00 1	1.06 511	0.00 1	1.49 562	0.61 545	0.08 540	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.02 226	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.05 525

csc	0.28 379	0.37 520	1.20 407	0.00 1	0.01 438	1.05 502	0.00 1	1.48 556	0.61 545	0.13 564	0.00 1	0.04 282	0.60 587	0.02 226	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 525

cscssc	0.28 379	0.37 520	1.20 407	0.00 1	0.01 438	1.05 502	0.00 1	1.48 556	0.61 545	0.13 564	0.00 1	0.04 282	0.60 587	0.02 226	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 525

222	1.95 640	0.03 51	0.41 123	0.00 1	0.00 1	0.58 341	0.00 1	2.64 648	0.57 428	0.02 430	0.00 1	0.05 316	0.02 331	3.34 526	31.23 696	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 394

111	0.30 400	0.66 608	1.20 407	0.00 1	0.01 438	1.06 511	0.03 512	1.60 571	0.59 502	0.27 591	0.00 1	0.20 446	0.05 463	0.08 338	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 470	0.12 617

xxxx	1.04 605	0.02 15	0.54 173	0.00 1	0.00 1	0.53 320	0.00 1	2.53 638	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.01 251	2.04 458	14.52 688	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

test_xeample	1.14 612	0.02 15	0.58 187	0.00 1	0.00 1	0.57 337	0.00 1	2.57 641	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.02 331	3.45 529	15.00 691	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 394

ARAFT	0.58 546	0.75 621	2.78 600	0.00 1	0.00 1	1.20 614	0.00 1	2.26 618	0.57 428	0.05 505	0.00 1	0.18 435	0.03 389	3.54 534	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 605	0.04 502

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 314	0.33 484	0.84 295	0.00 1	0.02 497	1.06 511	0.00 1	0.45 387	0.59 502	0.03 465	0.00 1	0.05 316	0.06 481	0.04 289	0.07 389	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.17 592	0.01 222

AFF-stereo	0.18 308	0.42 545	0.77 256	0.00 1	0.00 1	0.91 452	0.00 1	0.41 379	0.65 610	0.05 505	0.00 1	0.04 282	0.05 463	0.06 316	0.04 342	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.19 605	0.01 222

RAFT + AFF	0.60 552	0.75 621	1.04 368	0.00 1	0.00 1	1.10 580	0.06 552	1.45 542	0.57 428	0.02 430	0.00 1	0.18 435	1.43 631	4.80 584	0.15 466	0.00 1	0.17 672	0.00 1	0.00 1	0.27 637	0.08 575

GMStereo	0.08 150	0.54 587	0.90 325	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.00 1	0.04 130	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 67	0.02 331	0.00 1	0.03 288	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
FINET	0.51 517	0.36 512	2.40 568	0.00 1	0.00 1	0.27 198	0.00 1	2.06 604	1.49 652	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.04 429	3.38 527	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.02 394

CFNet-RSSM	0.17 297	0.06 209	1.16 399	0.00 1	0.12 613	0.61 350	0.00 1	0.90 459	0.08 139	0.01 266	0.00 1	0.09 375	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 653	0.00 1	0.00 1

SFCPSM	0.21 332	0.04 91	1.59 490	0.00 1	0.05 561	0.34 244	0.00 1	1.24 510	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.12 394	0.02 331	0.05 304	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 546	0.02 311	0.00 1

Syn2CoEx	0.56 536	0.78 630	2.86 602	0.00 1	0.00 1	0.10 103	0.01 437	0.91 461	0.61 545	0.02 430	0.00 1	0.49 541	0.21 546	5.03 590	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 560	0.03 454

psm_up	0.39 455	0.25 435	1.04 368	0.00 1	0.00 1	0.82 417	0.00 1	1.88 592	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.28 475	0.01 251	2.78 489	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 451	0.00 1

UNet	0.26 368	0.18 382	2.41 570	0.00 1	0.00 1	0.71 387	0.00 1	0.39 374	0.60 526	0.00 1	0.00 1	0.37 507	0.02 331	0.45 403	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

UPFNet	0.18 308	0.05 149	1.11 389	0.00 1	0.00 1	0.48 299	0.00 1	1.11 493	0.48 337	0.00 1	0.00 1	0.10 380	0.00 1	0.10 346	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

psmorigin	0.75 575	0.25 435	7.10 661	0.00 1	0.00 1	0.19 166	0.00 1	0.10 248	0.12 241	0.65 622	0.00 1	2.74 651	0.23 552	3.02 502	0.54 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.01 222

Gwc-CoAtRS	0.12 228	0.06 209	1.17 400	0.00 1	0.11 606	0.41 266	0.00 1	0.20 320	0.04 44	0.01 266	0.00 1	0.18 435	0.00 1	0.01 112	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 633	0.01 169	0.00 1

CREStereo	0.10 190	0.06 209	0.51 157	0.00 1	0.00 1	1.06 511	0.00 1	0.20 320	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	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
FENet	0.23 344	0.05 149	1.39 454	0.00 1	0.00 1	1.00 480	0.00 1	0.80 444	0.57 428	0.00 1	0.00 1	0.24 461	0.04 429	0.23 381	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

GwcNet	0.50 512	0.46 559	3.90 637	0.00 1	0.00 1	0.42 273	0.10 579	0.38 371	0.74 629	0.03 465	0.00 1	0.63 558	0.05 463	2.92 497	0.16 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 592	0.05 525

cf-r	0.35 432	0.41 542	1.45 472	0.00 1	0.00 1	1.06 511	0.00 1	0.43 382	0.38 324	0.05 505	0.00 1	0.65 563	0.00 1	2.53 480	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.02 394

GANet-RSSM	0.34 426	0.29 468	0.97 352	0.00 1	0.00 1	1.05 502	0.00 1	0.22 332	0.15 269	0.03 465	0.00 1	0.31 483	0.00 1	3.62 536	0.14 460	0.00 1	0.00 1	0.03 644	0.00 1	0.05 428	0.01 222

PSMNet-RSSM	0.36 438	0.36 512	0.93 334	0.00 1	0.00 1	1.06 511	0.00 1	0.50 398	0.53 351	0.04 494	0.00 1	0.40 515	0.00 1	3.33 525	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.01 222

GwcNet-RSSM	0.45 480	0.56 595	1.74 509	0.00 1	0.00 1	1.06 511	0.00 1	0.65 426	0.55 362	0.18 579	0.00 1	0.37 507	0.00 1	3.70 544	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.02 394

CFNet-ft	0.31 406	0.34 492	0.96 343	0.00 1	0.00 1	1.08 565	0.00 1	0.19 308	0.15 269	0.01 266	0.00 1	0.48 533	0.00 1	2.95 499	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.01 614	0.00 1	0.01 169	0.01 222

PMTNet	0.11 212	0.07 251	0.60 195	0.00 1	0.00 1	1.05 502	0.04 531	0.16 290	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.03 270	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

CCAANet	0.19 314	0.05 149	1.18 404	0.00 1	0.00 1	0.13 146	0.00 1	0.19 308	0.08 139	0.00 1	0.00 1	0.28 475	0.00 1	1.76 453	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 337	0.10 296	0.77 256	0.00 1	0.00 1	1.09 574	0.00 1	1.68 578	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.01 67	0.07 494	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.01 222
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
STTStereo	0.24 354	0.28 461	1.68 499	0.00 1	0.00 1	0.84 428	0.03 512	0.16 290	0.08 139	0.02 430	0.00 1	0.20 446	0.03 389	1.54 449	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 354	0.51 577	1.71 504	0.00 1	0.00 1	0.31 221	0.00 1	0.99 478	0.31 316	0.00 1	0.00 1	0.29 477	0.03 389	0.22 379	0.35 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.02 394

stereogan	0.49 501	0.22 407	2.39 567	0.00 1	0.00 1	0.63 367	0.02 487	0.79 442	0.72 627	0.06 516	0.00 1	1.68 632	0.46 574	2.63 484	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 560	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 278	0.03 51	0.77 256	0.00 1	0.00 1	0.74 393	0.00 1	1.36 523	0.09 176	0.02 430	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

PVD	0.73 573	0.57 596	3.38 622	0.04 537	0.19 642	0.74 393	0.00 1	0.29 356	0.79 634	2.37 659	0.00 1	0.53 551	0.09 503	2.19 468	3.20 636	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.02 546	0.08 494	0.15 632

SHD	0.50 512	0.51 577	3.61 627	0.05 551	0.00 1	0.01 19	0.01 437	0.72 434	0.61 545	1.57 648	0.00 1	0.34 490	0.09 503	1.79 455	0.49 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 526	0.09 513	0.03 454

RAFT-Stereo	0.15 278	0.03 51	0.77 256	0.00 1	0.00 1	0.74 393	0.00 1	1.36 523	0.09 176	0.02 430	0.00 1	0.01 67	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.19 314	0.10 296	1.39 454	0.00 1	0.01 438	0.75 398	0.00 1	0.35 365	0.12 241	0.00 1	0.00 1	0.48 533	0.50 576	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

HSM-Net_RVC	0.52 527	0.06 209	1.45 472	0.00 1	0.00 1	0.61 350	0.00 1	3.83 665	0.52 346	0.14 572	0.00 1	0.22 457	0.03 389	3.50 531	0.04 342	0.01 610	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
RYNet	0.53 528	0.19 393	1.79 514	0.00 1	0.00 1	0.55 332	0.00 1	1.12 495	0.61 545	0.02 430	0.00 1	0.83 582	0.04 429	5.05 591	0.45 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 394

PA-Net	0.57 542	0.50 572	2.73 596	0.03 517	0.06 573	0.89 442	0.02 487	0.66 427	0.63 605	0.00 1	0.00 1	0.43 522	0.07 494	4.82 585	0.55 576	0.01 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.04 502
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.64 560	0.50 572	1.13 393	0.07 582	0.00 1	1.08 565	0.01 437	2.58 643	0.56 379	0.01 266	0.00 1	0.14 409	0.01 251	5.73 620	0.12 442	0.50 665	0.00 1	0.21 675	0.00 1	0.09 513	0.02 394

GANet	0.55 533	0.35 504	1.40 459	0.00 1	0.00 1	0.77 402	0.08 568	0.36 368	0.57 428	0.01 266	0.00 1	0.68 570	0.11 517	5.52 609	1.07 594	0.00 1	0.00 1	0.02 633	0.00 1	0.09 513	0.03 454

TDLM	0.49 501	0.39 536	1.02 363	0.00 1	0.00 1	1.08 565	0.01 437	0.36 368	0.58 488	0.14 572	0.00 1	0.27 472	0.19 539	5.46 608	0.20 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 556	0.01 222

CFNet_RVC	0.31 406	0.34 492	0.96 343	0.00 1	0.00 1	1.08 565	0.00 1	0.19 308	0.15 269	0.01 266	0.00 1	0.48 533	0.00 1	2.95 499	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.01 614	0.00 1	0.01 169	0.01 222

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 432	0.49 571	2.00 535	0.00 1	0.02 497	0.96 466	0.00 1	0.55 406	0.18 289	0.03 465	0.00 1	0.35 494	0.10 511	2.37 474	0.01 168	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.
ccs_rob	0.22 337	0.10 296	1.38 451	0.00 1	0.01 438	0.98 471	0.00 1	0.94 469	0.09 176	0.00 1	0.00 1	0.48 533	0.36 567	0.02 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 324	0.32 480	0.88 313	0.00 1	0.00 1	1.02 484	0.00 1	0.20 320	0.29 312	0.01 266	0.00 1	0.34 490	0.02 331	0.81 423	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.19 314	0.55 593	1.36 447	0.00 1	0.00 1	0.25 188	0.00 1	1.09 491	0.23 302	0.00 1	0.00 1	0.14 409	0.02 331	0.02 226	0.14 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 428	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	0.20 324	0.06 209	0.86 304	0.00 1	0.00 1	0.25 188	0.00 1	1.71 582	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.31 483	0.01 251	0.11 353	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	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.
PASM	0.51 517	0.32 480	3.07 613	0.00 1	0.00 1	0.31 221	0.00 1	0.46 390	0.12 241	0.03 465	0.00 1	0.44 523	0.02 331	5.22 595	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 545	0.03 454

NVstereo2D	0.45 480	0.11 323	1.91 529	0.00 1	0.00 1	0.59 347	0.00 1	1.39 530	0.61 545	0.03 465	0.00 1	0.33 486	0.00 1	3.94 555	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 344	0.37 520	1.26 421	0.00 1	0.00 1	1.11 588	0.03 512	0.20 320	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.39 512	0.03 389	1.12 437	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.00 1

PS-NSSS	0.54 530	0.44 552	0.86 304	0.00 1	0.00 1	1.04 499	0.00 1	2.37 627	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.11 387	0.01 251	5.32 598	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.36 438	1.03 646	2.96 607	0.00 1	0.00 1	0.58 341	0.00 1	1.51 565	0.58 488	0.01 266	0.00 1	0.08 363	0.02 331	0.07 324	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 642	0.02 394

MLCV	0.23 344	0.46 559	1.15 395	0.00 1	0.00 1	0.45 287	0.00 1	0.57 410	0.15 269	0.09 549	0.00 1	0.27 472	0.03 389	1.09 436	0.25 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 428	0.00 1

DPSNet	1.25 621	0.28 461	5.34 653	0.28 656	0.07 581	1.50 631	0.00 1	3.53 662	0.69 623	0.03 465	0.00 1	0.45 528	2.10 647	5.67 617	4.61 650	0.02 626	0.04 614	0.00 1	0.02 546	0.23 623	0.09 589

StereoDRNet-Refined	0.24 354	0.08 269	0.68 214	0.00 1	0.00 1	0.83 423	0.00 1	0.66 427	0.61 545	0.00 1	0.00 1	0.50 545	0.02 331	1.28 444	0.08 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 526	0.04 502
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.43 473	0.13 344	1.95 533	0.03 517	0.09 594	0.61 350	0.00 1	1.43 539	0.61 545	0.00 1	0.00 1	0.18 435	0.04 429	3.32 524	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

StereoDRNet	0.42 466	0.50 572	2.50 579	0.02 495	0.06 573	0.51 309	0.00 1	0.34 363	0.61 545	0.00 1	0.00 1	0.33 486	0.02 331	2.87 494	0.50 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.02 394

iResNet	0.25 362	0.27 451	1.68 499	0.00 1	0.00 1	0.69 382	0.00 1	1.22 508	0.56 379	0.00 1	0.00 1	0.04 282	0.03 389	0.12 355	0.30 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 428	0.01 222

NCCL2	0.29 395	0.50 572	1.52 482	0.00 1	0.00 1	0.81 413	0.00 1	0.45 387	0.22 297	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.03 389	2.14 461	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.02 633	0.00 1	0.01 169	0.03 454

NOSS_ROB	0.61 555	0.17 373	0.63 199	0.19 643	0.00 1	0.67 377	0.00 1	2.38 628	0.57 428	0.13 564	0.00 1	0.94 588	0.00 1	6.27 649	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.10 597

XPNet_ROB	0.37 446	0.34 492	1.01 361	0.01 456	0.00 1	0.96 466	0.00 1	1.11 493	0.46 336	0.00 1	0.00 1	0.17 431	0.02 331	2.73 486	0.54 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

ETE_ROB	0.31 406	0.34 492	0.89 321	0.00 1	0.00 1	0.97 468	0.01 437	1.45 542	0.57 428	0.02 430	0.00 1	0.17 431	0.02 331	1.75 452	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 368	0.75 621	1.33 438	0.00 1	0.00 1	0.99 478	0.00 1	1.04 484	0.61 545	0.01 266	0.00 1	0.19 442	0.02 331	0.07 324	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 619	0.01 222

LALA_ROB	0.31 406	0.38 530	0.91 330	0.00 1	0.01 438	1.00 480	0.01 437	1.60 571	0.61 545	0.15 574	0.00 1	0.09 375	0.01 251	1.04 434	0.41 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 463	0.54 587	1.69 501	0.00 1	0.00 1	0.92 454	0.00 1	0.27 351	0.53 351	0.00 1	0.00 1	0.25 467	0.03 389	3.43 528	0.47 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 428	0.03 454

CBMV	0.57 542	0.22 407	1.61 494	0.00 1	0.00 1	0.84 428	0.78 659	2.58 643	0.61 545	0.38 606	0.00 1	1.25 608	0.63 591	2.07 460	0.38 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.08 575
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
quiztm	0.12 228	0.38 530	0.66 208	0.13 621	0.02 497	0.27 198	0.01 437	0.04 130	0.58 488	0.01 266	0.01 433	0.04 282	0.04 429	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 584	0.00 1

Foundation-i1	0.04 57	0.04 91	0.18 62	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 487	0.02 55	0.41 332	0.00 1	0.01 433	0.03 239	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

Hybrid-DGEV-03	0.17 297	0.35 504	0.94 338	0.00 1	0.00 1	0.97 468	0.02 487	0.48 393	0.09 176	0.04 494	0.01 433	0.06 344	0.03 389	0.07 324	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 602	0.06 551

Hybrid-DGEV-2	0.29 395	0.41 542	0.88 313	0.00 1	0.00 1	1.24 618	0.00 1	1.45 542	0.57 428	0.05 505	0.01 433	0.22 457	0.01 251	0.53 407	0.21 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 513	0.05 525

NLMM1	0.35 432	0.04 91	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.28 206	0.00 1	3.45 661	2.88 662	0.01 266	0.01 433	0.06 344	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 451	0.02 394

DLNR-FE	21.10 694	47.73 697	85.45 705	96.28 715	88.16 714	0.31 221	0.00 1	18.28 696	0.07 111	0.01 266	0.01 433	0.00 1	0.00 1	0.21 377	0.01 168	15.59 696	0.01 534	0.00 1	0.21 646	69.68 707	0.04 502

depthmonostereo	0.06 96	0.02 15	0.54 173	0.00 1	0.00 1	0.23 178	0.00 1	0.12 266	0.10 209	0.00 1	0.01 433	0.02 168	0.02 331	0.04 289	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

LG-Stereo	0.06 96	0.04 91	0.40 117	0.00 1	0.00 1	0.31 221	0.00 1	0.06 175	0.08 139	0.00 1	0.01 433	0.10 380	0.03 389	0.04 289	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.01 222

YMNet	0.36 438	0.38 530	2.34 561	0.03 517	0.03 526	0.92 454	0.15 589	0.53 400	0.65 610	0.09 549	0.01 433	0.44 523	0.06 481	0.82 424	0.30 530	0.01 610	0.00 1	0.04 653	0.00 1	0.27 637	0.04 502

YMNet_1	0.36 438	0.38 530	2.34 561	0.03 517	0.03 526	0.92 454	0.15 589	0.53 400	0.65 610	0.09 549	0.01 433	0.44 523	0.06 481	0.82 424	0.30 530	0.01 610	0.00 1	0.04 653	0.00 1	0.27 637	0.04 502

HART	0.12 228	0.17 373	0.88 313	0.00 1	0.00 1	0.04 67	0.00 1	0.09 231	0.57 428	0.07 529	0.01 433	0.21 451	0.01 251	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.11 662	0.00 1	0.00 1	0.17 592	0.03 454

GREAT-IGEV	0.11 212	0.07 251	0.65 205	0.00 1	0.11 606	0.53 320	0.00 1	0.06 175	0.09 176	0.00 1	0.01 433	0.01 67	0.01 251	0.02 226	0.03 288	0.00 1	0.08 652	0.00 1	0.17 630	0.07 470	0.28 656
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HI	0.09 174	0.33 484	0.88 313	0.00 1	0.00 1	0.33 236	0.00 1	0.07 203	0.06 90	0.00 1	0.01 433	0.02 168	0.01 251	0.04 289	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.00 1

CoSv	0.09 174	0.33 484	0.88 313	0.00 1	0.00 1	0.33 236	0.00 1	0.07 203	0.06 90	0.00 1	0.01 433	0.02 168	0.01 251	0.04 289	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.00 1

AIO-test1	0.27 374	0.33 484	1.30 431	0.00 1	0.01 438	0.52 315	0.01 437	1.16 502	0.61 545	0.00 1	0.01 433	0.03 239	0.02 331	1.24 443	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 545	0.06 551

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WCG-NET	0.09 174	0.12 335	0.45 143	0.00 1	0.00 1	0.41 266	0.03 512	0.08 216	0.57 428	0.00 1	0.01 433	0.01 67	0.04 429	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.02 584	0.00 1	0.00 1	0.07 470	0.01 222

RAStereo	0.05 73	0.15 355	0.68 214	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.00 1	0.06 175	0.06 90	0.01 266	0.01 433	0.02 168	0.02 331	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

WCG-NET（raft）	0.07 125	0.18 382	0.43 136	0.00 1	0.00 1	0.37 254	0.00 1	0.07 203	0.06 90	0.01 266	0.01 433	0.05 316	0.03 389	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.09 654	0.00 1	0.00 1	0.07 470	0.01 222

MyStereo05	0.28 379	0.13 344	2.37 566	0.01 456	0.00 1	1.09 574	0.00 1	1.02 482	0.45 335	0.04 494	0.01 433	0.26 469	0.14 524	0.00 1	0.06 377	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.04 502

MyStereo04	0.26 368	0.12 335	2.34 561	0.00 1	0.00 1	0.98 471	0.00 1	0.84 451	0.20 292	0.06 516	0.01 433	0.33 486	0.11 517	0.00 1	0.06 377	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.04 502

IGEVStereo-DCA	0.10 190	0.06 209	0.52 161	0.01 456	0.00 1	0.32 230	0.00 1	0.09 231	0.09 176	0.01 266	0.01 433	0.02 168	0.04 429	0.14 361	0.44 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 594	0.05 428	0.01 222

rrr	0.24 354	0.06 209	1.91 529	0.01 456	0.00 1	0.32 230	0.04 531	1.34 521	0.15 269	0.01 266	0.01 433	0.02 168	0.04 429	0.14 361	0.44 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 633	0.05 428	0.05 525

plain	0.11 212	0.17 373	1.21 417	0.00 1	0.00 1	0.05 74	0.00 1	0.16 290	0.32 317	0.01 266	0.01 433	0.02 168	0.01 251	0.03 270	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 631	0.01 222

MaDis-Stereo	0.06 96	0.16 364	0.66 208	0.00 1	0.00 1	0.05 74	0.01 437	0.06 175	0.12 241	0.00 1	0.01 433	0.04 282	0.02 331	0.02 226	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

MIF-Stereo (partial)	0.08 150	0.11 323	0.96 343	0.00 1	0.00 1	0.08 87	0.00 1	0.19 308	0.08 139	0.00 1	0.01 433	0.02 168	0.02 331	0.02 226	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.01 222

DLNR_Zeroshot_test	21.09 693	47.65 696	85.43 704	96.34 716	87.67 713	0.31 221	0.00 1	17.86 695	0.07 111	0.01 266	0.01 433	0.00 1	0.00 1	0.70 421	0.01 168	15.78 697	0.01 534	0.00 1	0.21 646	69.62 706	0.04 502

ACVNet_1	1.10 608	1.42 669	4.00 640	0.31 658	0.02 497	1.25 619	0.10 579	1.69 579	0.61 545	0.26 587	0.01 433	4.39 658	1.29 629	4.75 581	0.57 578	0.79 671	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 645	0.18 641

4D-IteraStereo	0.16 285	0.51 577	1.73 505	0.00 1	0.00 1	0.38 259	0.03 512	0.08 216	0.08 139	0.02 430	0.01 433	0.00 1	0.01 251	0.06 316	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.06 551

CBFPSM	0.36 438	0.54 587	2.16 551	0.00 1	0.00 1	0.30 217	0.00 1	0.26 346	0.62 600	0.01 266	0.01 433	1.68 632	1.03 614	0.27 388	0.33 542	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

LoS	0.14 258	0.07 251	0.66 208	0.02 495	0.00 1	1.05 502	0.01 437	0.07 203	0.57 428	0.01 266	0.01 433	0.16 427	0.04 429	0.04 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.28 379	0.15 355	2.75 597	0.00 1	0.00 1	0.51 309	0.02 487	0.49 395	0.57 428	0.01 266	0.01 433	0.08 363	0.04 429	0.87 427	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

scenet	0.28 379	0.15 355	2.75 597	0.00 1	0.00 1	0.51 309	0.02 487	0.49 395	0.57 428	0.01 266	0.01 433	0.08 363	0.04 429	0.87 427	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

anonymousa	0.14 258	0.15 355	1.74 509	0.00 1	0.00 1	0.28 206	0.00 1	0.01 2	0.11 223	0.00 1	0.01 433	0.42 520	0.02 331	0.01 112	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 575	0.00 1	0.02 394

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Wz-Net-TNSev	1.42 628	2.41 685	11.01 676	0.00 1	0.00 1	0.42 273	0.14 588	2.05 601	0.61 545	0.06 516	0.01 433	1.34 616	0.16 532	5.70 618	4.19 643	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 526	0.19 605	0.10 597

ssnet_v2	0.28 379	0.17 373	1.18 404	0.00 1	0.00 1	0.81 413	0.00 1	1.05 485	0.59 502	0.09 549	0.01 433	0.88 585	0.09 503	0.43 400	0.08 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 545	0.09 589

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Wz-Net-LNSev	0.34 426	0.61 601	4.26 641	0.00 1	0.00 1	0.49 302	0.00 1	0.26 346	0.61 545	0.00 1	0.01 433	0.23 459	0.03 389	0.10 346	0.16 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

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SA	0.30 400	0.27 451	0.97 352	0.00 1	0.17 635	1.10 580	0.00 1	2.50 635	0.56 379	0.00 1	0.01 433	0.03 239	0.01 251	0.16 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 613	0.12 545	0.00 1

WZ-Net	1.38 626	1.14 655	10.22 674	0.00 1	0.00 1	0.82 417	0.00 1	1.37 529	0.61 545	0.01 266	0.01 433	1.09 601	2.20 649	6.39 656	3.68 641	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 470	0.02 394

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DDUNet	0.34 426	0.20 397	1.06 378	0.00 1	0.00 1	0.79 407	0.01 437	0.91 461	0.54 355	0.04 494	0.01 433	1.11 604	0.01 251	1.89 456	0.17 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 451	0.00 1

IPLGR_C	0.35 432	0.81 633	2.03 537	0.10 600	0.01 438	0.90 444	0.21 600	1.46 553	0.61 545	0.02 430	0.01 433	0.13 401	0.07 494	0.14 361	0.17 473	0.00 1	0.05 629	0.01 614	0.02 546	0.17 592	0.04 502

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ACRE	0.34 426	0.70 613	2.13 548	0.10 600	0.00 1	0.90 444	0.20 599	1.45 542	0.61 545	0.02 430	0.01 433	0.13 401	0.05 463	0.14 361	0.17 473	0.00 1	0.03 597	0.01 614	0.02 546	0.17 592	0.04 502

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KMStereo	0.48 494	0.04 91	1.10 385	0.17 635	0.00 1	1.07 552	0.25 607	0.12 266	0.61 545	0.03 465	0.01 433	0.02 168	0.01 251	6.03 630	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

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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
test-2	0.13 242	0.24 427	0.83 289	0.00 1	0.14 621	0.86 433	0.01 437	0.09 231	0.11 223	0.01 266	0.01 433	0.02 168	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 654	0.00 1	0.00 1	0.16 584	0.01 222

RAFT	0.12 228	0.43 548	0.79 272	0.01 456	0.02 497	0.10 103	0.07 559	0.06 175	0.27 307	0.00 1	0.01 433	0.18 435	0.04 429	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.02 584	0.00 1	0.01 526	0.37 649	0.01 222

rafts_anoy	0.14 258	0.35 504	0.99 359	0.00 1	0.02 497	0.49 302	0.03 512	0.11 257	0.07 111	0.00 1	0.01 433	0.06 344	0.06 481	0.24 382	0.06 377	0.00 1	0.14 668	0.00 1	0.01 526	0.02 311	0.03 454

iRaftStereo_RVC	0.10 190	0.20 397	0.57 186	0.00 1	0.00 1	0.52 315	0.00 1	0.05 154	0.07 111	0.00 1	0.01 433	0.14 409	0.03 389	0.02 226	0.01 168	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.00 1	0.25 629	0.20 649

CREStereo++_RVC	0.10 190	0.06 209	0.78 269	0.00 1	0.00 1	1.00 480	0.00 1	0.10 248	0.08 139	0.00 1	0.01 433	0.03 239	0.00 1	0.01 112	0.03 288	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
ADLNet	0.38 451	0.21 400	0.86 304	0.00 1	0.00 1	0.67 377	0.00 1	0.86 455	0.60 526	0.18 579	0.01 433	1.01 594	0.02 331	2.92 497	0.26 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 513	0.02 394

HCRNet	0.32 415	0.10 296	0.81 281	0.00 1	0.00 1	1.10 580	0.00 1	0.39 374	0.59 502	0.01 266	0.01 433	0.06 344	0.03 389	3.24 515	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.02 394

APVNet	0.51 517	0.21 400	2.43 574	0.00 1	0.00 1	0.94 460	0.00 1	0.45 387	0.62 600	0.01 266	0.01 433	0.34 490	0.03 389	4.59 577	0.27 526	0.00 1	0.00 1	0.03 644	0.00 1	0.15 571	0.02 394

MMNet	0.23 344	0.18 382	1.84 520	0.00 1	0.00 1	0.67 377	0.00 1	0.59 415	0.59 502	0.00 1	0.01 433	0.18 435	0.09 503	0.26 386	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

delet	0.33 418	0.24 427	1.05 376	0.00 1	0.00 1	0.60 349	0.00 1	0.53 400	0.59 502	0.03 465	0.01 433	0.52 550	0.19 539	2.68 485	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

ac_64	0.39 455	0.12 335	1.15 395	0.04 537	0.01 438	0.43 281	0.02 487	0.25 342	0.59 502	0.12 561	0.01 433	0.89 586	0.04 429	3.92 553	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.00 1

ACVNet	0.20 324	0.14 350	0.96 343	0.01 456	0.00 1	1.05 502	0.11 583	0.19 308	0.60 526	0.01 266	0.01 433	0.71 571	0.00 1	0.05 304	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 428	0.00 1

acv_ft	0.21 332	0.14 350	0.95 341	0.00 1	0.00 1	0.41 266	0.00 1	0.58 413	0.60 526	0.19 581	0.01 433	0.71 571	0.12 520	0.05 304	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 625	0.00 1

HGLStereo	0.28 379	0.12 335	1.15 395	0.00 1	0.00 1	0.65 373	0.00 1	0.57 410	0.25 304	0.02 430	0.01 433	0.47 531	0.03 389	2.17 466	0.14 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.01 222

DMCA-RVC	0.31 406	0.48 567	2.47 576	0.00 1	0.03 526	0.78 405	0.03 512	0.06 175	0.08 139	0.01 266	0.01 433	0.08 363	0.33 565	1.59 451	0.16 469	0.00 1	0.02 584	0.01 614	0.00 1	0.01 169	0.01 222

DMCA	0.19 314	0.16 364	1.39 454	0.00 1	0.01 438	1.00 480	0.01 437	0.38 371	0.57 428	0.01 266	0.01 433	0.05 316	0.00 1	0.05 304	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 517	0.80 631	2.47 576	0.01 456	0.00 1	0.48 299	0.00 1	1.32 519	0.14 257	0.00 1	0.01 433	0.12 394	0.06 481	4.07 559	0.15 466	0.00 1	0.04 614	0.00 1	0.00 1	0.38 650	0.08 575

FADNet	0.55 533	0.75 621	2.42 572	0.00 1	0.01 438	0.82 417	0.00 1	0.88 456	0.54 355	0.01 266	0.01 433	0.16 427	0.16 532	4.49 575	0.09 412	0.18 653	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 656	0.00 1

RP	0.42 466	0.44 552	1.52 482	0.00 1	0.01 438	0.61 350	0.02 487	1.06 486	0.39 329	0.03 465	0.01 433	0.99 592	0.16 532	2.89 496	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 526	0.00 1

Nwc_Net	0.43 473	0.42 545	2.64 592	0.00 1	0.00 1	0.67 377	0.00 1	0.82 449	0.28 308	0.00 1	0.01 433	0.90 587	0.10 511	2.62 482	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1

XQC	0.68 565	0.72 619	3.82 635	0.06 576	0.00 1	0.39 260	0.01 437	1.92 595	0.61 545	0.03 465	0.01 433	0.46 530	0.21 546	2.84 493	2.26 624	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 526	0.15 571	0.05 525

RTS	4.10 667	1.68 673	43.40 694	0.09 596	0.02 497	3.95 665	0.00 1	1.61 573	0.61 545	1.09 636	0.01 433	1.97 637	0.22 549	16.87 687	10.15 676	0.00 1	0.09 654	0.00 1	0.00 1	0.20 613	0.05 525

RTSA	4.10 667	1.68 673	43.40 694	0.09 596	0.02 497	3.95 665	0.00 1	1.61 573	0.61 545	1.09 636	0.01 433	1.97 637	0.22 549	16.87 687	10.15 676	0.00 1	0.09 654	0.00 1	0.00 1	0.20 613	0.05 525

DeepPrunerF	1.33 624	0.59 599	8.62 670	0.02 495	0.09 594	0.90 444	0.00 1	1.34 521	6.72 676	0.22 583	0.01 433	0.21 451	0.14 524	5.64 615	1.99 620	0.00 1	0.00 1	0.01 614	0.02 546	0.14 560	0.02 394

MADNet+	4.65 673	2.70 688	46.68 696	0.01 456	0.02 497	2.06 648	0.03 512	3.17 660	1.07 643	0.02 430	0.01 433	1.84 635	0.31 563	21.62 692	13.04 684	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.00 1	0.20 613	0.19 646

ADCP+	1.36 625	0.76 627	6.73 660	0.01 456	0.02 497	1.32 629	0.80 661	0.81 446	0.72 627	0.01 266	0.01 433	0.96 590	1.05 616	0.33 390	13.50 686	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 451	0.02 394

GANetREF_RVC	0.54 530	0.70 613	2.06 545	0.00 1	0.00 1	1.14 599	0.00 1	1.61 573	0.58 488	0.00 1	0.01 433	0.29 477	0.04 429	4.21 566	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.02 394
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
CFNet	0.56 536	0.50 572	1.58 488	0.00 1	0.00 1	1.06 511	0.01 437	1.08 490	0.57 428	0.00 1	0.01 433	0.12 394	0.01 251	5.87 625	0.19 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 556	0.02 394

HSM	0.63 558	0.36 512	0.89 321	0.00 1	0.00 1	0.52 315	0.01 437	0.98 476	0.56 379	0.00 1	0.01 433	2.27 647	0.65 592	6.18 639	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

DISCO	0.31 406	0.11 323	1.73 505	0.16 631	0.16 629	0.31 221	0.00 1	0.09 231	0.17 284	0.00 1	0.01 433	1.51 628	0.00 1	1.21 439	0.62 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.01 222

FBW_ROB	0.83 583	0.31 479	1.48 478	0.10 600	0.01 438	0.62 356	0.01 437	1.91 594	0.59 502	0.01 266	0.01 433	1.10 602	0.05 463	7.84 673	2.07 622	0.05 639	0.01 534	0.03 644	0.01 526	0.01 169	0.47 667

iResNet_ROB	0.30 400	0.66 608	1.41 460	0.00 1	0.00 1	0.70 383	0.00 1	0.79 442	0.57 428	0.04 494	0.01 433	0.08 363	0.01 251	1.55 450	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 451	0.00 1

PDISCO_ROB	0.56 536	0.57 596	2.07 546	0.17 635	0.00 1	1.56 634	0.01 437	2.27 619	0.51 344	0.08 540	0.01 433	0.74 573	0.28 559	2.37 474	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 647	0.00 1

water-stereo	0.03 41	0.02 15	0.34 101	0.00 1	0.00 1	0.04 67	0.00 1	0.04 130	0.06 90	0.01 266	0.02 523	0.04 282	0.05 463	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

RainbowNet	0.61 555	1.13 653	1.83 518	0.10 600	0.04 547	1.23 616	0.07 559	1.74 585	0.57 428	0.01 266	0.02 523	1.14 606	0.25 556	2.29 472	0.48 567	0.61 666	0.05 629	0.00 1	0.00 1	0.47 657	0.20 649

Consistency-Raft	0.39 455	0.30 473	2.53 584	0.14 625	0.03 526	0.90 444	0.04 531	1.36 523	0.59 502	0.00 1	0.02 523	0.02 168	1.15 623	0.33 390	0.43 557	0.02 626	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

ICVP	0.15 278	0.03 51	1.23 418	0.00 1	0.01 438	1.02 484	0.09 574	0.19 308	0.10 209	0.00 1	0.02 523	0.07 356	0.01 251	0.18 371	0.01 168	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.18 308	0.05 149	0.87 309	0.00 1	0.00 1	1.06 511	0.02 487	0.60 417	0.08 139	0.00 1	0.02 523	0.11 387	0.09 503	0.44 402	0.16 469	0.01 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

ADCPNet	1.44 629	0.55 593	7.88 666	0.01 456	0.19 642	2.78 654	0.27 617	0.90 459	0.38 324	0.04 494	0.02 523	1.43 623	1.81 639	2.22 469	9.08 674	0.00 1	0.47 682	0.00 1	0.64 686	0.04 403	0.15 632

zero-FE	0.13 242	0.05 149	0.89 321	0.03 517	0.10 598	0.00 1	0.00 1	0.13 274	0.16 277	0.00 1	0.03 529	0.05 316	0.00 1	0.59 413	0.42 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 546	0.00 1	0.02 394

GMStereo_Zeroshot	0.07 125	0.04 91	0.80 279	0.08 589	0.00 1	0.03 57	0.00 1	0.05 154	0.10 209	0.00 1	0.03 529	0.19 442	0.03 389	0.00 1	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

RAFT_R40	0.49 501	0.03 51	0.74 235	0.05 551	0.15 626	1.09 574	0.32 624	0.27 351	0.59 502	0.02 430	0.03 529	0.07 356	0.30 560	6.12 634	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

test_xeample3	0.24 354	0.06 209	1.84 520	0.02 495	0.00 1	0.33 236	0.05 546	1.33 520	0.14 257	0.00 1	0.03 529	0.03 239	0.03 389	0.10 346	0.43 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 653	0.05 428	0.06 551

FADNet-RVC-Resample	0.51 517	0.82 634	3.08 614	0.04 537	0.04 547	0.42 273	0.09 574	1.16 502	0.34 319	0.00 1	0.03 529	0.24 461	0.05 463	3.16 509	0.13 451	0.07 642	0.12 664	0.05 657	0.02 546	0.08 494	0.20 649

MFMNet_re	0.24 354	0.74 620	2.31 560	0.53 664	0.00 1	0.17 159	0.01 437	0.02 55	0.59 502	0.01 266	0.03 529	0.12 394	0.00 1	0.07 324	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 605	0.01 222

zh-sn7	1.20 617	2.23 684	8.48 669	0.00 1	0.00 1	0.68 381	0.05 546	1.30 516	0.61 545	0.00 1	0.04 535	0.41 518	0.21 546	5.33 600	4.51 646	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 560	0.07 568

FACV-RUCA	0.11 212	0.06 209	0.50 156	0.03 517	0.10 598	0.10 103	0.00 1	0.07 203	0.62 600	0.03 465	0.04 535	0.03 239	0.14 524	0.03 270	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.06 660	0.00 1	0.20 613	0.11 603

Anonymous_2	0.88 592	0.02 15	1.06 378	0.01 456	0.00 1	0.19 166	0.00 1	0.14 283	0.08 139	0.01 266	0.04 535	1.07 600	0.00 1	0.02 226	0.02 251	0.01 610	0.04 614	2.31 691	11.16 700	1.35 673	0.01 222

DLCB_ROB	0.27 374	0.16 364	0.71 220	0.00 1	0.00 1	0.44 285	0.00 1	0.43 382	0.57 428	0.02 430	0.04 535	0.63 558	0.04 429	2.18 467	0.24 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DStereoRT	1.32 622	0.33 484	2.53 584	0.01 456	0.05 561	1.74 641	0.06 552	1.53 566	0.82 637	0.01 266	0.05 539	0.36 498	2.43 651	6.10 633	0.46 564	0.00 1	0.00 1	9.53 697	0.00 1	0.02 311	0.28 656

RAFT-Stereo-weight	0.14 258	0.03 51	0.68 214	0.01 456	0.02 497	1.20 614	0.00 1	0.63 423	0.11 223	0.05 505	0.05 539	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo8	0.28 379	0.37 520	2.57 587	0.02 495	0.00 1	1.23 616	0.00 1	0.26 346	0.15 269	0.02 430	0.05 539	0.14 409	0.04 429	0.24 382	0.05 359	0.00 1	0.11 662	0.00 1	0.01 526	0.04 403	0.21 653

MSKI-zero shot	0.22 337	0.08 269	1.46 474	0.00 1	0.12 613	1.08 565	0.03 512	0.85 453	0.16 277	0.22 583	0.05 539	0.06 344	0.00 1	0.07 324	0.01 168	0.00 1	0.02 584	0.00 1	0.18 633	0.02 311	0.01 222

TestStereo1	0.20 324	0.30 473	0.84 295	0.00 1	0.16 629	1.12 595	0.01 437	0.69 430	0.57 428	0.00 1	0.05 539	0.04 282	0.01 251	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 571	0.06 551

SA-5K	0.20 324	0.30 473	0.84 295	0.00 1	0.16 629	1.12 595	0.01 437	0.69 430	0.57 428	0.00 1	0.05 539	0.04 282	0.01 251	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 571	0.06 551

MIPNet	0.34 426	0.35 504	1.56 486	0.02 495	0.00 1	1.11 588	0.09 574	1.57 568	0.65 610	0.11 559	0.05 539	0.18 435	0.19 539	0.74 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 526	0.06 451	0.01 222

FADNet_RVC	0.60 552	0.83 635	2.50 579	0.00 1	0.00 1	1.09 574	0.00 1	1.29 514	0.50 340	0.02 430	0.05 539	0.26 469	0.03 389	3.17 511	0.25 517	0.21 655	0.26 675	0.08 664	0.28 670	0.53 659	0.55 674

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 487	0.43 548	1.04 368	0.11 610	0.00 1	1.10 580	0.00 1	0.80 444	0.54 355	0.00 1	0.05 539	0.38 510	0.03 389	3.50 531	0.14 460	0.88 673	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 534	0.20 649

SuperB	1.85 639	1.06 647	10.54 675	0.02 495	0.01 438	0.90 444	0.78 659	1.75 586	0.64 607	0.05 505	0.05 539	0.34 490	0.89 609	5.29 597	5.80 659	0.01 610	0.00 1	0.02 633	0.02 546	8.71 696	0.06 551

AF-Net	0.47 487	0.53 585	2.05 543	0.00 1	0.00 1	0.41 266	0.01 437	1.18 505	0.40 330	0.13 564	0.05 539	1.30 613	0.45 572	2.43 478	0.30 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 513	0.00 1

z-mn7	0.88 592	1.64 671	5.54 654	0.00 1	0.00 1	0.56 334	0.07 559	0.92 464	0.61 545	0.00 1	0.06 550	0.36 498	0.05 463	5.64 615	1.97 619	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 534	0.02 394

HBP-ISP	0.80 580	0.70 613	2.86 602	0.02 495	0.01 438	1.67 637	0.48 643	2.63 647	0.56 379	1.11 638	0.06 550	0.50 545	0.74 598	4.60 578	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 428	0.03 454

RASNet	0.58 546	0.27 451	1.30 431	0.00 1	0.00 1	0.61 350	0.01 437	0.47 391	0.60 526	0.08 540	0.06 550	1.52 630	0.04 429	6.18 639	0.48 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

DANet	0.58 546	0.19 393	1.87 524	0.26 653	0.06 573	0.51 309	0.11 583	1.41 531	0.52 346	0.22 583	0.06 550	1.06 598	0.02 331	4.25 567	0.92 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.06 551
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-ADL	0.35 432	0.05 149	0.65 205	0.00 1	0.00 1	1.03 490	0.00 1	0.59 415	0.09 176	0.00 1	0.07 554	0.47 531	0.01 251	3.66 541	0.30 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.02 394

ADLNet2	0.55 533	0.33 484	2.54 586	0.00 1	0.00 1	0.88 438	0.00 1	0.69 430	0.65 610	0.00 1	0.07 554	1.47 625	0.02 331	4.12 563	0.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 556	0.01 222

RALCasStereoNet	0.16 285	0.35 504	0.84 295	0.00 1	0.00 1	0.32 230	0.03 512	0.16 290	0.56 379	0.02 430	0.07 554	0.05 316	0.08 499	0.13 357	0.08 406	0.00 1	0.31 676	0.00 1	0.00 1	0.07 470	0.11 603

UniTT-Stereo	0.06 96	0.06 209	0.83 289	0.00 1	0.00 1	0.08 87	0.01 437	0.06 175	0.03 5	0.00 1	0.08 557	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.00 1

BUS	0.33 418	0.05 149	0.54 173	0.00 1	0.00 1	1.87 645	0.00 1	2.43 631	0.58 488	0.30 596	0.09 558	0.65 563	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 379	0.05 149	0.54 173	0.00 1	0.00 1	1.07 552	0.00 1	2.43 631	0.58 488	0.30 596	0.09 558	0.36 498	0.03 389	0.01 112	0.08 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 451	0.07 251	1.32 437	0.00 1	0.00 1	1.07 552	0.00 1	2.43 631	0.58 488	0.30 596	0.09 558	0.63 558	0.00 1	0.96 432	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.31 406	0.26 446	0.93 334	0.00 1	0.18 637	1.08 565	0.01 437	2.59 645	0.56 379	0.00 1	0.09 558	0.03 239	0.00 1	0.18 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 610	0.11 534	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 494	0.27 451	3.90 637	0.08 589	0.20 647	0.32 230	0.00 1	1.02 482	0.09 176	0.38 606	0.10 562	1.72 634	0.83 606	0.33 390	0.01 168	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.23 653	0.11 534	0.01 222

Reg-Stereo(zero)	0.23 344	0.02 15	1.54 485	0.00 1	0.07 581	0.81 413	0.09 574	0.10 248	0.16 277	0.00 1	0.11 563	0.20 446	0.82 604	0.17 370	0.28 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 591	0.01 169	0.06 551

IGEV-RUCA	0.20 324	0.04 91	0.49 151	0.06 576	0.11 606	0.79 407	0.31 623	0.21 326	0.17 284	0.10 555	0.11 563	0.15 418	0.24 553	0.16 368	0.20 495	0.04 636	0.12 664	0.20 672	0.22 651	0.17 592	0.19 646

ADCS	1.72 636	1.22 660	8.11 667	0.00 1	0.01 438	0.88 438	0.68 654	1.44 540	0.63 605	2.60 662	0.11 563	1.42 621	0.26 557	1.97 457	14.92 689	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.07 568

CVANet_RVC	0.53 528	0.32 480	1.26 421	0.00 1	0.00 1	0.98 471	0.00 1	0.72 434	0.55 362	0.35 603	0.12 566	0.36 498	0.14 524	5.53 610	0.08 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 584	0.00 1

anonymity	0.17 297	0.06 209	0.79 272	0.00 1	0.09 594	0.03 57	0.00 1	0.54 403	0.07 111	0.41 609	0.13 567	0.11 387	0.58 584	0.02 226	0.31 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 653	0.01 169	0.02 394

GASNet	0.56 536	1.09 648	2.57 587	0.00 1	0.00 1	0.52 315	0.02 487	1.12 495	0.22 297	0.01 266	0.14 568	0.50 545	0.12 520	4.09 560	0.39 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 645	0.08 575

hitnet-ft	0.42 466	0.30 473	1.15 395	0.00 1	0.00 1	0.73 392	0.11 583	0.30 359	0.19 291	0.04 494	0.14 568	0.75 574	0.17 538	4.33 572	0.10 424	0.01 610	0.00 1	0.03 644	0.00 1	0.04 403	0.01 222

TANstereo	0.12 228	0.15 355	0.78 269	0.00 1	0.00 1	1.03 490	0.00 1	0.07 203	0.08 139	0.01 266	0.15 570	0.04 282	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCRef	0.92 595	0.48 567	3.35 620	0.02 495	0.02 497	0.90 444	0.32 624	0.61 421	0.65 610	0.72 624	0.17 571	0.17 431	0.82 604	2.15 463	7.95 668	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 470	0.03 454

DNS	0.24 354	0.04 91	0.72 223	0.13 621	0.06 573	0.37 254	0.00 1	0.10 248	0.09 176	2.56 661	0.18 572	0.08 363	0.00 1	0.03 270	0.31 537	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 623

HH	0.23 344	0.21 400	1.69 501	0.16 631	0.08 588	0.11 114	0.00 1	0.24 339	0.06 90	0.30 596	0.18 572	1.47 625	0.04 429	0.04 289	0.01 168	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.01 222

HanStereo	0.23 344	0.21 400	1.69 501	0.16 631	0.08 588	0.11 114	0.00 1	0.24 339	0.06 90	0.30 596	0.18 572	1.47 625	0.04 429	0.04 289	0.01 168	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.01 222

NCC-stereo	0.49 501	0.46 559	2.04 540	0.03 517	0.03 526	1.06 511	0.01 437	0.78 439	0.22 297	0.06 516	0.19 575	0.64 561	0.05 463	3.65 539	0.63 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

Abc-Net	0.49 501	0.46 559	2.04 540	0.03 517	0.03 526	1.06 511	0.01 437	0.78 439	0.22 297	0.06 516	0.19 575	0.64 561	0.05 463	3.65 539	0.63 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 637	1.81 675	3.81 634	0.01 456	0.02 497	12.12 683	0.50 646	2.74 651	0.71 626	0.07 529	0.20 577	2.17 644	0.15 530	6.82 665	1.19 598	0.74 668	0.80 687	0.20 672	0.27 668	0.73 665	0.70 676

PWC_ROB	0.62 557	0.54 587	3.22 618	0.00 1	0.00 1	0.22 175	0.00 1	2.18 614	0.61 545	0.00 1	0.20 577	0.29 477	0.03 389	3.46 530	1.22 600	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 652	0.01 222

XX-TBD	0.12 228	0.25 435	0.79 272	0.00 1	0.00 1	0.92 454	0.00 1	0.18 303	0.08 139	0.00 1	0.21 579	0.03 239	0.00 1	0.01 112	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	0.51 517	0.12 335	1.83 518	0.00 1	0.00 1	0.62 356	0.00 1	0.06 175	0.11 223	0.00 1	0.23 580	0.35 494	0.04 429	6.42 657	0.03 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 631	0.03 454

SQANet	0.42 466	1.14 655	1.86 523	0.04 537	0.48 663	0.36 251	0.03 512	0.40 376	0.56 379	0.02 430	0.24 581	0.49 541	0.06 481	2.14 461	0.21 499	0.02 626	0.02 584	0.01 614	0.00 1	0.19 605	0.03 454

PFNet	0.60 552	0.11 323	2.08 547	0.00 1	0.30 656	1.16 606	0.00 1	0.29 356	0.59 502	0.01 266	0.24 581	0.02 168	0.00 1	6.58 659	0.23 506	0.10 648	0.00 1	0.00 1	0.04 575	0.14 560	0.05 525

MSAF-DinoV2	1.81 638	2.41 685	6.15 656	0.49 662	0.02 497	1.06 511	0.34 630	2.76 652	1.69 655	0.29 594	0.26 583	2.37 649	1.82 640	8.06 675	4.80 652	0.00 1	0.01 534	0.05 657	0.71 688	1.56 675	1.34 682

DRaft	0.56 536	0.08 269	0.73 226	0.00 1	0.00 1	0.92 454	0.19 597	0.05 154	0.09 176	0.03 465	0.26 583	0.06 344	2.55 652	4.61 579	1.38 606	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.02 546	0.03 376	0.08 575

FE-Mocha	0.14 258	0.06 209	0.59 190	0.04 537	0.06 573	0.16 154	0.00 1	0.34 363	0.15 269	0.02 430	0.27 585	0.13 401	0.45 572	0.10 346	0.25 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 580	0.01 169	0.01 222

MFN_U_SF_RVC	0.95 599	1.40 668	4.49 646	0.16 631	0.11 606	0.56 334	0.07 559	1.12 495	0.36 322	0.43 611	0.27 585	1.27 611	0.73 597	3.98 557	1.47 608	0.29 659	0.34 680	0.36 678	0.55 684	0.63 662	0.46 666

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 615	2.03 679	4.57 648	0.02 495	0.04 547	3.52 663	0.27 617	1.80 590	0.58 488	0.22 583	0.28 587	1.38 619	0.02 331	6.08 632	0.42 555	0.14 651	0.68 685	0.01 614	0.26 664	0.39 652	0.47 667

StereoVision	0.16 285	0.25 435	1.07 384	0.00 1	0.00 1	0.47 296	0.01 437	0.18 303	0.61 545	0.00 1	0.29 588	0.15 418	0.02 331	0.07 324	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.01 222

GANet-ADL	0.16 285	0.06 209	1.18 404	0.00 1	0.01 438	0.83 423	0.00 1	0.23 335	0.07 111	0.00 1	0.30 589	0.35 494	0.00 1	0.07 324	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.01 222

KYRaft	0.21 332	0.03 51	0.74 235	0.04 537	0.00 1	1.16 606	0.12 586	0.08 216	0.60 526	0.01 266	0.30 589	0.03 239	0.77 601	0.37 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

DSFCA	0.40 460	0.09 286	0.84 295	0.00 1	0.01 438	0.98 471	0.37 634	0.29 356	0.62 600	0.02 430	0.32 591	0.03 239	0.24 553	3.91 551	0.34 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

edge stereo	0.58 546	0.29 468	2.86 602	0.01 456	0.03 526	0.33 236	0.03 512	0.97 475	0.50 340	0.21 582	0.33 592	1.31 614	0.16 532	4.20 565	0.18 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 534	0.01 222

NaN_ROB	0.80 580	0.47 564	1.63 495	0.17 635	0.19 642	0.58 341	0.38 636	2.11 608	0.80 635	0.53 620	0.33 592	0.48 533	1.13 621	4.98 589	1.94 617	0.00 1	0.02 584	0.01 614	0.05 577	0.06 451	0.14 630

s12784h	0.21 332	0.05 149	0.81 281	0.00 1	0.00 1	1.06 511	0.02 487	1.36 523	0.56 379	0.01 266	0.34 594	0.02 168	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

RTSC	0.70 567	0.71 617	3.19 616	0.01 456	0.00 1	0.20 169	0.00 1	0.81 446	0.60 526	0.29 594	0.36 595	0.36 498	0.04 429	2.04 458	4.87 653	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.02 546	0.28 640	0.11 603

GCST	0.28 379	0.46 559	1.23 418	0.00 1	0.01 438	0.31 221	0.03 512	0.15 287	0.05 73	0.01 266	0.37 596	0.05 316	0.04 429	2.76 488	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 470	0.03 454

TransformOpticalFlow	0.85 586	0.27 451	2.72 595	0.30 657	0.03 526	1.25 619	0.05 546	1.53 566	0.61 545	0.28 593	0.38 597	1.27 611	1.54 634	6.53 658	0.22 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

MyStereo06	0.36 438	0.13 344	2.17 552	0.01 456	0.00 1	1.09 574	0.00 1	0.23 335	0.09 176	0.49 617	0.41 598	1.01 594	1.05 616	0.21 377	0.24 511	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.04 502

ASMatch	0.59 550	0.10 296	1.66 497	0.13 621	0.04 547	1.07 552	0.00 1	0.10 248	0.64 607	0.06 516	0.44 599	0.05 316	0.87 607	6.32 650	0.27 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 526	0.00 1	0.00 1

IGEV-FE	0.32 415	0.10 296	2.61 589	0.01 456	0.01 438	0.50 304	0.04 531	0.21 326	0.09 176	0.45 612	0.45 600	0.80 580	0.51 578	0.20 374	0.23 506	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.14 613	0.03 376	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 415	0.10 296	2.61 589	0.01 456	0.01 438	0.50 304	0.04 531	0.21 326	0.09 176	0.45 612	0.45 600	0.81 581	0.51 578	0.20 374	0.23 506	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.14 613	0.03 376	0.00 1

PSM-AAD	0.49 501	0.02 15	0.75 246	0.06 576	0.00 1	1.19 612	2.19 674	0.12 266	0.59 502	0.01 266	0.45 600	0.13 401	4.04 669	0.22 379	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.01 222

AnyNet_C32	1.44 629	1.47 670	6.09 655	0.12 614	0.19 642	1.74 641	1.11 665	0.84 451	0.56 379	1.30 644	0.46 603	0.21 451	0.59 586	2.74 487	11.09 679	0.02 626	0.00 1	0.06 660	0.00 1	0.16 584	0.05 525

test-1	0.19 314	0.13 344	0.67 213	0.00 1	0.15 626	0.57 337	0.00 1	1.01 481	0.11 223	0.04 494	0.48 604	0.05 316	0.00 1	0.01 112	0.30 530	0.00 1	0.07 646	0.00 1	0.06 580	0.01 169	0.18 641

DispNO	0.64 560	0.48 567	2.04 540	0.00 1	0.00 1	0.71 387	0.01 437	1.47 555	0.56 379	0.00 1	0.54 605	1.34 616	0.06 481	5.12 593	0.31 537	0.00 1	0.00 1	0.03 644	0.12 605	0.01 169	0.02 394

Prome-Stereo	0.23 344	0.04 91	0.76 252	0.10 600	0.00 1	1.15 602	0.02 487	0.27 351	0.65 610	0.01 266	0.54 605	0.04 282	0.71 593	0.27 388	0.07 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 222

IIG-Stereo	0.65 562	0.34 492	0.77 256	0.05 551	0.03 526	1.17 609	0.00 1	1.46 553	0.60 526	0.01 266	0.57 607	0.54 552	0.01 251	7.03 669	0.39 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

ADCMid	1.38 626	0.90 641	6.15 656	0.04 537	0.03 526	1.67 637	0.18 594	1.13 499	0.93 641	0.89 632	0.58 608	0.86 584	0.71 593	1.03 433	11.96 682	0.01 610	0.00 1	0.29 676	0.08 590	0.17 592	0.03 454

OMP-Stereo	0.66 564	0.33 484	0.72 223	0.18 642	0.06 573	1.17 609	0.00 1	1.45 542	0.59 502	0.12 561	0.60 609	0.50 545	0.00 1	7.09 670	0.26 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1

RGC	0.50 512	0.53 585	2.42 572	0.00 1	0.01 438	0.65 373	0.00 1	1.07 488	0.17 284	0.01 266	0.62 610	1.00 593	0.19 539	3.03 503	0.28 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 428	0.02 394

DispFullNet	1.20 617	0.63 603	3.58 626	1.00 670	0.82 672	0.41 266	0.00 1	1.44 540	0.61 545	2.55 660	0.64 611	1.10 602	8.95 685	0.84 426	1.22 600	0.00 1	0.02 584	0.00 1	0.00 1	0.24 625	0.02 394

ccnet	0.49 501	0.05 149	1.26 421	0.01 456	0.08 588	0.72 390	0.18 594	1.18 505	0.35 320	0.45 612	0.68 612	0.13 401	0.39 569	3.54 534	0.74 585	0.01 610	0.00 1	0.02 633	0.00 1	0.02 311	0.01 222

SAMSARA	1.01 603	0.70 613	3.29 619	0.20 650	0.06 573	1.65 636	0.05 546	0.48 393	0.53 351	2.91 664	0.68 612	2.97 652	1.08 618	3.89 550	1.54 609	0.00 1	0.04 614	0.00 1	0.02 546	0.05 428	0.03 454

DEmStereo	0.75 575	0.06 209	1.73 505	0.04 537	0.00 1	0.78 405	0.52 648	0.05 154	0.57 428	0.05 505	0.72 614	0.02 168	3.42 663	5.79 623	1.29 603	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

DStereoO	1.02 604	0.28 461	2.49 578	1.23 673	0.79 671	1.03 490	1.44 666	2.47 634	0.68 622	0.06 516	0.75 615	0.15 418	3.00 657	1.08 435	2.58 630	1.23 677	0.17 672	0.00 1	0.42 682	0.17 592	0.37 663

FAT-Stereo	0.50 512	0.14 350	2.51 581	0.00 1	0.00 1	0.33 236	0.09 574	1.88 592	0.61 545	0.05 505	0.76 616	0.60 555	0.52 581	2.46 479	0.06 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.00 1

S-Stereo	0.65 562	0.25 435	3.44 624	0.00 1	0.00 1	0.56 334	0.05 546	1.86 591	0.61 545	0.00 1	0.76 616	0.84 583	0.11 517	4.28 571	0.11 432	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.07 470	0.03 454

CBMV_ROB	0.84 584	0.06 209	1.73 505	0.00 1	0.00 1	1.37 630	0.47 641	2.57 641	0.58 488	2.13 657	0.76 616	1.06 598	1.38 630	4.04 558	0.54 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.05 525

RT-IGEV	0.45 480	0.05 149	1.78 511	0.17 635	0.14 621	0.27 198	0.25 607	1.31 517	0.67 619	0.27 591	0.77 619	0.75 574	1.45 632	0.20 374	0.49 569	0.00 1	0.04 614	0.00 1	0.24 660	0.09 513	0.16 637

SGM-Forest	0.84 584	0.07 251	0.90 325	0.02 495	0.07 581	1.10 580	0.68 654	2.12 610	0.61 545	1.14 639	0.78 620	1.36 618	0.98 611	5.55 611	1.31 604	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 311	0.06 551
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DGSMNet	1.21 620	0.37 520	3.02 609	0.71 668	1.33 682	1.61 635	3.53 683	1.45 542	0.33 318	0.00 1	0.79 621	0.48 533	0.24 553	3.22 514	0.53 572	0.98 675	1.21 688	1.35 688	1.09 690	1.03 670	0.92 678

SPS-STEREO	0.88 592	0.40 538	2.01 536	0.00 1	0.01 438	0.42 273	0.17 591	0.50 398	0.61 545	2.19 658	0.79 621	2.04 640	0.27 558	5.10 592	2.89 634	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.11 603
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	2.33 648	2.14 682	18.59 683	0.15 628	0.18 637	2.43 652	2.34 677	1.29 514	1.24 646	1.03 635	0.83 623	1.25 608	0.78 602	3.75 548	10.06 675	0.05 639	0.00 1	0.07 663	0.00 1	0.30 643	0.12 617

Selective-IGEV-i16pb	1.19 616	0.08 269	11.12 677	0.00 1	0.00 1	0.98 471	0.33 628	2.66 649	0.57 428	0.01 266	0.84 624	0.30 482	0.04 429	6.37 654	0.14 460	0.03 635	0.08 652	0.01 614	0.03 572	0.07 470	0.05 525

STrans-v2	0.85 586	0.28 461	1.66 497	0.00 1	0.01 438	0.85 431	0.04 531	2.05 601	0.67 619	0.48 616	0.87 625	1.12 605	2.12 648	6.64 663	0.25 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1

PAM_32	0.49 501	0.07 251	2.23 554	0.17 635	0.23 651	0.54 327	0.25 607	0.26 346	0.13 251	0.49 617	0.93 626	2.21 645	0.87 607	0.51 405	0.31 537	0.00 1	0.07 646	0.00 1	0.27 668	0.01 169	0.19 646

PAM	0.48 494	0.08 269	2.03 537	0.19 643	0.24 652	0.54 327	0.26 611	0.24 339	0.11 223	0.54 621	0.96 627	2.39 650	0.72 596	0.48 404	0.25 517	0.00 1	0.07 646	0.00 1	0.26 664	0.01 169	0.18 641

ACVNet-4b	1.14 612	1.34 666	3.96 639	0.17 635	0.03 526	1.03 490	0.01 437	1.31 517	0.65 610	0.01 266	0.97 628	1.98 639	0.32 564	6.18 639	1.20 599	2.52 685	0.02 584	0.00 1	0.00 1	0.82 668	0.28 656

ADCL	1.52 632	0.44 552	4.70 649	0.07 582	0.03 526	2.21 649	2.35 678	0.92 464	0.80 635	1.57 648	1.11 629	1.25 608	1.55 636	1.77 454	11.53 681	0.01 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 526	0.01 222

CrosDoStereo	1.10 608	0.08 269	1.43 468	0.00 1	0.05 561	0.63 367	5.86 689	0.60 417	0.38 324	0.26 587	1.21 630	0.19 442	3.02 658	6.61 661	1.64 612	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 451	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 608	0.08 269	1.43 468	0.00 1	0.05 561	0.63 367	5.86 689	0.60 417	0.38 324	0.26 587	1.21 630	0.19 442	3.02 658	6.61 661	1.64 612	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 451	0.00 1

aanetorigin	0.86 590	0.36 512	3.45 625	0.11 610	0.13 617	0.39 260	0.93 663	0.13 274	0.14 257	3.38 665	1.21 630	0.29 477	2.01 646	2.87 494	1.35 605	0.02 626	0.00 1	0.02 633	0.05 577	0.30 643	0.08 575

MDST_ROB	1.54 633	0.06 209	3.42 623	0.14 625	0.16 629	5.42 673	0.32 624	4.33 669	0.61 545	6.08 677	1.25 633	1.04 597	1.16 624	5.81 624	0.83 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.11 603

AANet_RVC	0.75 575	0.65 606	2.52 582	0.01 456	0.00 1	0.66 375	0.00 1	0.61 421	0.13 251	0.00 1	1.29 634	0.96 590	0.04 429	5.98 627	1.82 616	0.13 649	0.02 584	0.00 1	0.00 1	0.07 470	0.04 502

otaku	0.59 550	1.12 651	1.90 527	0.08 589	0.11 606	0.89 442	0.05 546	0.60 417	0.57 428	0.01 266	1.41 635	1.03 596	0.14 524	2.39 476	0.56 577	0.06 641	0.03 597	0.01 614	0.00 1	0.61 661	0.21 653

SDNR	1.15 614	0.21 400	3.21 617	0.01 456	0.01 438	3.30 662	0.01 437	2.55 639	0.75 631	1.80 650	1.49 636	1.40 620	0.20 545	7.24 671	0.68 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.04 502

THIR-Stereo	0.93 596	0.18 382	1.34 440	0.00 1	0.01 438	0.53 320	3.86 684	0.10 248	0.10 209	0.10 555	1.50 637	0.76 576	2.90 656	5.73 620	1.45 607	0.00 1	0.00 1	0.02 633	0.00 1	0.01 169	0.00 1

EDNetEfficient	2.96 661	0.23 417	19.99 684	0.19 643	0.85 673	1.02 484	2.03 672	0.56 407	5.14 672	8.09 683	1.81 638	0.94 588	4.14 673	3.72 545	10.22 678	0.00 1	0.03 597	0.00 1	0.06 580	0.05 428	0.03 454

AANet	0.94 597	0.63 603	6.45 659	0.00 1	0.01 438	0.18 161	0.00 1	0.13 274	0.65 610	1.22 643	1.96 639	1.23 607	1.54 634	3.67 542	0.89 589	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.01 526	0.10 526	0.03 454

MultiAttention	3.54 664	0.12 335	1.17 400	0.27 654	1.16 679	23.19 693	6.27 692	3.03 656	0.56 379	0.01 266	2.05 640	2.14 643	0.19 539	24.28 694	2.04 621	0.07 642	0.00 1	0.47 680	0.76 689	1.66 676	1.39 683

JetBlue	5.71 677	2.18 683	16.18 680	0.00 1	2.13 685	29.20 694	14.20 697	3.90 666	0.74 629	0.71 623	2.30 641	6.42 665	5.97 677	17.84 690	8.74 672	0.09 647	0.01 534	0.00 1	0.00 1	2.62 682	0.96 679

SGM_RVC	1.54 633	0.35 504	1.60 491	0.15 628	0.17 635	1.25 619	0.77 657	1.97 599	0.88 638	4.31 667	2.46 642	4.36 657	2.37 650	6.98 667	1.78 615	0.21 655	0.23 674	0.20 672	0.23 653	0.26 631	0.31 660
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CSAN	1.05 606	0.61 601	2.46 575	0.09 596	0.08 588	0.71 387	0.71 656	2.20 615	0.93 641	0.85 631	2.92 643	0.79 579	1.46 633	5.37 605	1.58 611	0.01 610	0.01 534	0.00 1	0.00 1	0.09 513	0.05 525

LSM	4.58 672	0.88 637	17.79 682	3.73 690	38.79 696	0.85 431	2.37 679	0.54 403	1.64 654	2.88 663	3.09 644	0.62 557	0.60 587	3.16 509	1.06 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 545	13.55 696

EDNetEfficientorigin	6.23 678	0.45 557	98.39 712	0.02 495	0.04 547	0.42 273	0.02 487	0.33 362	2.90 663	7.07 679	3.12 645	1.31 614	1.61 637	4.26 568	4.55 649	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 470	0.02 394

ACVNet_2	1.32 622	1.30 664	2.83 601	0.11 610	0.07 581	1.30 624	0.18 594	2.29 624	0.75 631	0.26 587	3.44 646	6.65 666	0.16 532	5.12 593	1.08 595	0.13 649	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 650	0.32 661

HHNet	0.48 494	0.21 400	1.60 491	0.10 600	0.00 1	1.14 599	0.26 611	0.47 391	0.59 502	0.01 266	3.56 647	0.04 282	0.71 593	0.00 1	0.73 584	0.02 626	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1

coex-ft	8.40 685	2.59 687	75.27 700	0.00 1	0.00 1	0.18 161	0.04 531	0.13 274	20.18 689	39.66 697	4.06 648	4.68 659	8.53 681	3.94 555	7.96 669	0.02 626	0.07 646	0.00 1	0.02 546	0.14 560	0.50 671

SANet	1.99 643	0.71 617	3.37 621	0.03 517	0.03 526	2.85 655	0.85 662	2.42 629	8.33 682	1.55 647	4.13 649	4.29 656	3.23 661	5.39 606	2.47 627	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 451	0.06 551

PWCK	2.44 652	1.65 672	7.31 663	0.22 652	0.02 497	3.12 658	4.74 687	3.06 657	3.48 667	0.72 624	4.42 650	3.40 653	1.67 638	9.06 680	3.36 637	0.39 664	0.01 534	0.00 1	0.00 1	2.19 681	0.08 575

EAI-Stereo	0.70 567	0.03 51	0.84 295	0.13 621	0.20 647	0.87 437	2.23 675	2.05 601	0.29 312	0.72 624	4.60 651	0.29 477	0.55 582	0.39 398	0.44 559	0.00 1	0.07 646	0.00 1	0.29 671	0.01 169	0.08 575

IMH-64-1	1.98 641	0.88 637	1.46 474	1.92 678	0.54 665	2.90 656	1.64 667	5.24 671	0.91 639	0.97 633	4.83 652	2.10 641	2.00 644	5.33 600	2.83 632	3.56 687	0.04 614	0.02 633	0.00 1	1.90 677	0.50 671

IMH-64	1.98 641	0.88 637	1.46 474	1.92 678	0.54 665	2.90 656	1.64 667	5.24 671	0.91 639	0.97 633	4.83 652	2.10 641	2.00 644	5.33 600	2.83 632	3.56 687	0.04 614	0.02 633	0.00 1	1.90 677	0.50 671

UNDER WATER-64	6.84 681	1.25 661	9.68 672	4.53 691	3.53 689	16.61 690	1.79 669	8.72 682	22.23 691	5.11 671	5.07 654	17.34 690	10.14 686	9.19 681	8.21 670	2.00 684	0.03 597	1.52 690	0.11 600	6.09 692	3.62 691

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 572	0.42 545	4.27 643	0.20 650	0.26 653	0.47 296	0.00 1	0.54 403	0.16 277	0.40 608	5.35 655	0.45 528	0.97 610	0.25 384	0.25 517	0.00 1	0.05 629	0.00 1	0.26 664	0.12 545	0.02 394

DStereoFS	4.32 670	3.41 689	3.71 631	3.08 685	2.36 686	5.39 672	2.25 676	4.61 670	6.40 675	3.78 666	5.37 656	5.84 662	15.74 691	9.80 682	5.23 656	1.55 679	2.19 690	0.04 653	2.63 691	0.41 655	2.58 688

NVStereoNet_ROB	1.08 607	0.39 536	2.15 550	0.08 589	0.02 497	0.45 287	0.02 487	0.89 458	0.67 619	0.10 555	5.85 657	1.90 636	1.11 620	6.20 645	1.14 596	0.20 654	0.00 1	0.03 644	0.07 584	0.12 545	0.13 623
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	2.38 649	0.98 644	4.37 644	0.48 661	0.33 657	2.24 650	1.94 671	1.16 502	1.47 651	6.62 678	5.89 658	5.77 661	5.09 676	5.76 622	4.39 645	0.16 652	0.15 670	0.06 660	0.14 613	0.26 631	0.40 665

FTStereo	0.78 578	0.01 1	1.27 426	0.12 614	0.00 1	1.15 602	2.80 681	0.09 231	0.61 545	0.16 575	5.93 659	0.36 498	2.56 653	0.53 407	0.01 168	0.07 642	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UNDER WATER	6.24 679	0.99 645	8.13 668	4.62 692	2.68 687	8.66 681	0.77 657	8.37 680	22.50 693	4.55 668	6.36 660	15.93 688	8.89 684	8.99 679	8.85 673	3.25 686	0.04 614	1.36 689	0.02 546	6.24 693	3.56 689

WAO-6	2.38 649	0.69 611	1.93 532	0.00 1	0.00 1	3.94 664	0.29 621	5.62 673	7.23 678	0.34 602	6.76 661	7.73 672	1.96 643	5.88 626	5.07 655	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 571	0.03 454

ELAS_RVC	2.84 659	0.34 492	3.86 636	0.05 551	0.05 561	1.52 632	5.02 688	1.93 596	5.28 673	7.10 680	6.96 662	6.26 663	8.34 680	4.96 588	4.90 654	0.00 1	0.04 614	0.01 614	0.01 526	0.10 526	0.09 589
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	2.61 654	0.65 606	2.71 594	0.02 495	0.02 497	1.55 633	0.94 664	3.02 655	1.29 647	11.21 687	7.34 663	11.54 677	2.74 655	6.34 651	2.43 626	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 640	0.03 454
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
DCRE	0.51 517	0.25 435	0.96 343	0.00 1	0.01 438	0.43 281	0.00 1	0.25 342	0.21 294	0.33 601	7.49 664	0.01 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 534	0.00 1	0.17 630	0.02 311	0.01 222

pmcnn	2.10 646	0.59 599	4.52 647	0.27 654	0.86 674	0.34 244	0.29 621	1.69 579	0.75 631	0.36 604	7.50 665	14.39 686	0.56 583	4.90 586	4.69 651	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 584	0.04 502

IMH	2.83 658	1.28 662	1.89 525	1.96 681	0.60 667	5.22 670	0.24 604	6.28 676	4.13 670	1.90 652	7.52 666	6.39 664	3.40 662	6.59 660	2.53 628	3.92 689	0.12 664	0.05 657	0.00 1	2.06 679	0.47 667

WAO-7	2.46 653	0.92 643	1.85 522	0.03 517	0.05 561	4.73 667	0.54 649	5.67 674	4.50 671	1.49 646	7.64 667	5.52 660	2.69 654	8.48 676	4.51 646	0.00 1	0.00 1	0.33 677	0.02 546	0.19 605	0.06 551

MSMD_ROB	2.04 645	0.40 538	2.13 548	0.00 1	0.00 1	4.88 668	0.22 603	0.93 468	1.82 656	5.71 675	7.79 668	7.39 671	3.72 665	4.62 580	1.22 600	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 394

Dean	2.41 651	1.16 657	3.63 629	0.36 659	0.40 661	1.19 612	0.50 646	7.85 679	8.44 683	1.17 640	8.12 669	7.07 667	1.13 621	4.11 562	1.04 592	0.70 667	0.00 1	0.01 614	0.00 1	1.07 671	0.29 659

JetRed	13.51 691	18.77 693	42.38 692	1.28 674	1.18 680	54.67 696	25.60 699	12.87 690	6.75 677	8.50 685	8.61 670	13.77 683	10.87 687	24.50 696	30.67 695	0.24 657	0.68 685	0.53 682	0.02 546	5.93 690	2.43 687

PWCDC_ROB	0.94 597	0.91 642	2.52 582	0.00 1	0.00 1	1.15 602	0.00 1	2.11 608	1.18 644	0.00 1	8.99 671	0.35 494	0.09 503	0.64 419	0.40 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 658	0.03 454

G-Net	1.20 617	0.28 461	2.96 607	0.05 551	0.49 664	1.73 639	0.48 643	0.23 335	0.35 320	1.35 645	9.14 672	2.33 648	0.81 603	2.40 477	1.15 597	0.01 610	0.03 597	0.02 633	0.09 591	0.07 470	0.05 525

ELAS	2.75 656	0.35 504	2.67 593	0.05 551	0.04 547	6.72 675	1.83 670	2.84 653	3.38 666	8.25 684	9.14 672	3.95 655	6.15 678	3.73 546	5.70 658	0.00 1	0.04 614	0.01 614	0.01 526	0.10 526	0.08 575
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	3.68 666	1.11 650	3.06 612	2.84 684	1.78 683	5.33 671	0.41 638	8.64 681	14.09 686	1.85 651	9.32 674	7.19 668	1.93 641	5.45 607	2.30 625	1.95 682	0.41 681	0.50 681	0.21 646	3.53 684	1.76 685

DPSimNet_ROB	7.90 684	5.46 691	13.55 679	3.66 688	5.16 693	7.26 677	9.60 695	6.11 675	7.46 680	13.33 690	9.50 675	11.03 675	11.89 688	10.08 684	12.35 683	4.36 691	5.55 695	5.35 694	5.34 697	4.96 689	5.98 695

RAFT-RH_RVC	0.96 600	0.13 344	1.35 443	0.02 495	0.05 561	1.06 511	0.00 1	0.06 175	0.55 362	0.01 266	9.57 676	0.10 380	0.00 1	6.00 628	0.30 530	0.01 610	0.00 1	0.00 1	0.02 546	0.01 169	0.00 1

xyz-stereo	3.26 662	0.05 149	35.32 689	0.00 1	0.00 1	13.52 687	0.00 1	0.02 55	0.05 73	0.01 266	9.71 677	0.03 239	0.01 251	6.34 651	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.12 669	0.00 1	0.02 311	0.00 1

WCMA_ROB	2.01 644	0.34 492	1.89 525	0.04 537	0.00 1	1.07 552	0.60 651	1.09 491	1.21 645	5.12 672	9.87 678	8.09 673	4.48 674	3.74 547	2.55 629	0.00 1	0.00 1	0.01 614	0.00 1	0.02 311	0.13 623

Venus	5.12 675	1.91 676	2.34 561	0.60 666	0.10 598	12.98 684	0.34 630	11.65 687	24.58 694	4.87 669	10.54 679	13.32 680	4.10 671	8.85 677	3.55 638	0.75 669	0.32 677	0.71 683	0.12 605	0.70 663	0.11 603

WAO-8	5.13 676	1.91 676	2.34 561	0.60 666	0.10 598	12.98 684	0.34 630	11.65 687	24.58 694	4.87 669	10.60 680	13.32 680	4.10 671	8.85 677	3.55 638	0.75 669	0.32 677	0.71 683	0.12 605	0.70 663	0.11 603

light-stereo	6.97 682	1.96 678	17.58 681	16.63 695	14.17 695	7.30 678	0.04 531	9.29 685	7.28 679	11.20 686	10.96 681	12.65 679	1.00 612	12.47 686	2.97 635	1.31 678	3.64 693	0.00 1	0.09 591	4.27 687	4.52 692

LVE	2.75 656	1.12 651	2.30 559	0.46 660	0.45 662	1.87 645	0.06 552	7.19 678	9.72 684	0.03 465	11.08 682	9.01 674	1.26 628	6.93 666	0.91 590	1.86 681	0.16 671	0.04 653	0.24 660	0.22 619	0.13 623

FCDSN-DC	2.66 655	0.08 269	1.65 496	0.00 1	0.00 1	1.73 639	0.37 634	1.64 577	1.35 648	8.08 682	11.18 683	11.78 678	7.59 679	4.76 582	2.80 631	0.02 626	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.05 525
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MonStereo1	2.90 660	0.34 492	1.42 463	1.45 677	0.72 670	6.98 676	0.04 531	3.93 667	7.69 681	2.03 654	11.25 684	7.28 669	4.03 668	6.16 637	1.56 610	1.60 680	0.00 1	0.03 644	0.00 1	0.94 669	0.48 670

notaker	4.30 669	1.28 662	3.70 630	3.71 689	0.90 675	4.91 669	0.39 637	6.90 677	1.96 658	5.39 674	11.82 685	16.90 689	3.75 666	7.59 672	5.65 657	5.23 692	0.01 534	0.10 666	0.06 580	4.57 688	1.22 681

DStereoSA	4.40 671	1.20 658	7.33 664	2.18 683	3.69 690	2.39 651	6.91 694	3.77 664	3.64 668	2.07 655	12.11 686	1.65 631	12.09 689	6.98 667	8.51 671	1.22 676	3.45 692	0.19 671	4.18 694	0.80 667	3.59 690

FC-DCNN	3.42 663	0.11 323	2.03 537	0.00 1	0.00 1	3.18 659	0.60 651	3.13 659	2.98 664	11.40 688	12.28 687	13.93 684	8.68 683	5.70 618	4.27 644	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.06 551

ktn	4.96 674	1.21 659	2.41 570	3.20 686	1.02 676	8.36 680	2.08 673	9.00 683	17.02 687	5.18 673	12.71 688	13.69 682	3.51 664	8.05 674	3.68 641	5.30 693	0.02 584	0.00 1	0.00 1	2.14 680	0.55 674

TorneroNet-64	6.39 680	1.31 665	2.23 554	1.99 682	0.65 669	18.82 691	0.28 619	11.98 689	26.18 696	5.99 676	12.75 689	19.37 692	4.08 670	9.94 683	5.95 663	0.89 674	0.00 1	0.11 667	0.00 1	3.44 683	1.81 686

FC-DCNN v2	3.59 665	0.10 296	1.95 533	0.00 1	0.00 1	3.24 660	0.59 650	3.55 663	3.05 665	11.72 689	12.90 690	15.18 687	8.62 682	6.26 648	4.54 648	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.05 525

LE_ROB	9.96 688	0.54 587	9.62 671	1.40 676	1.24 681	3.29 661	4.64 686	4.31 668	43.01 698	51.54 700	13.34 691	14.15 685	24.60 695	6.66 664	20.28 694	0.04 636	0.05 629	0.12 669	0.20 640	0.07 470	0.09 589

TorneroNet	6.97 682	1.37 667	2.22 553	1.95 680	1.12 678	19.47 692	0.47 641	13.04 692	26.32 697	7.90 681	17.10 692	17.67 691	4.62 675	10.46 685	7.94 667	1.98 683	0.03 597	0.11 667	0.00 1	4.15 686	1.49 684

SGM-ForestM	8.89 686	0.68 610	3.61 627	0.57 665	0.18 637	14.89 689	5.99 691	9.62 686	10.59 685	20.43 693	17.16 693	39.22 695	20.29 692	20.63 691	13.19 685	0.04 636	0.14 668	0.00 1	0.07 584	0.15 571	0.36 662

MADNet++	9.87 687	2.12 680	7.11 662	7.99 694	4.58 692	14.38 688	6.90 693	9.23 684	5.88 674	16.88 691	17.47 694	11.07 676	15.72 690	24.26 693	19.76 693	8.52 694	6.39 696	4.85 693	2.69 692	5.96 691	5.73 694

BEATNet-Init1	14.52 692	6.56 692	34.32 688	1.10 671	1.02 676	31.53 695	11.99 696	15.58 693	17.42 688	30.17 696	27.03 695	43.14 696	24.36 694	24.41 695	18.27 692	0.27 658	0.32 677	0.36 678	0.46 683	1.26 672	0.76 677

TCMNet-wrong-test	39.28 697	63.11 708	48.46 697	81.72 708	79.79 706	56.34 697	48.75 700	31.17 697	3.83 669	19.05 692	28.27 696	58.68 699	34.68 697	46.64 698	47.27 699	16.88 698	2.02 689	7.72 695	0.67 687	64.26 704	46.25 704

HanzoNet	12.77 690	4.55 690	11.74 678	5.35 693	2.79 688	7.59 679	0.66 653	12.97 691	20.40 690	25.99 695	28.61 697	34.05 694	25.08 696	25.93 697	14.98 690	10.77 695	3.91 694	3.00 692	3.73 693	8.16 695	5.15 693

MANE	9.96 688	0.69 611	2.88 605	1.22 672	0.61 668	13.15 686	3.46 682	15.62 694	22.27 692	22.74 694	30.00 698	29.74 693	23.22 693	17.17 689	13.78 687	0.29 659	0.56 683	0.09 665	0.61 685	0.15 571	1.00 680

Selective-IGEV-i1pa	32.74 695	48.19 698	26.48 686	3.42 687	1.98 684	72.89 698	21.05 698	51.00 698	48.11 699	46.88 698	60.29 699	48.16 697	42.19 698	78.44 708	37.98 697	21.93 699	7.59 697	13.66 699	5.38 698	3.84 685	15.25 698

Selective-IGEV-i16pa	35.95 696	49.40 699	24.18 685	0.51 663	0.21 649	84.46 702	4.01 685	56.50 700	80.58 703	50.65 699	68.09 700	54.62 698	45.33 699	85.63 709	54.71 700	23.27 700	7.59 697	8.70 696	4.82 695	1.36 674	14.45 697

xxxxx1	63.71 701	58.10 702	78.65 701	43.63 696	48.97 698	92.61 706	92.18 707	60.44 701	69.38 700	73.77 705	76.42 701	77.82 704	76.45 705	72.33 703	77.46 705	35.89 703	37.06 702	48.26 704	62.63 703	48.72 701	43.44 701

tt_ll	63.71 701	58.10 702	78.65 701	43.63 696	48.97 698	92.61 706	92.18 707	60.44 701	69.38 700	73.77 705	76.42 701	77.82 704	76.45 705	72.33 703	77.46 705	35.89 703	37.06 702	48.26 704	62.63 703	48.72 701	43.44 701

ff	63.71 701	58.10 702	78.65 701	43.63 696	48.97 698	92.61 706	92.18 707	60.44 701	69.38 700	73.77 705	76.42 701	77.82 704	76.45 705	72.33 703	77.46 705	35.89 703	37.06 702	48.26 704	62.63 703	48.72 701	43.44 701

LRCNet_RVC	55.44 699	60.56 705	57.70 698	66.68 702	44.91 697	6.22 674	0.00 1	52.80 699	1.37 649	70.44 702	81.09 704	67.07 701	55.41 700	51.59 699	46.24 698	90.66 712	41.89 705	90.95 715	90.04 709	64.32 705	68.75 705

PML	71.49 704	88.65 714	73.56 699	82.49 709	75.59 702	85.39 703	79.41 703	71.62 704	87.17 706	90.48 710	85.96 705	90.50 710	60.21 701	91.76 713	73.85 704	96.01 722	2.36 691	86.79 714	6.59 699	83.59 713	17.83 699

RSGM-EC	76.89 705	51.15 700	39.09 690	72.58 703	77.74 703	78.33 700	84.96 705	80.43 705	82.42 704	82.13 708	88.64 706	78.83 707	69.73 703	70.82 701	67.49 702	91.42 713	97.07 708	82.52 712	88.25 707	77.86 709	76.31 706

acva	76.89 705	51.15 700	39.09 690	72.58 703	77.74 703	78.33 700	84.96 705	80.43 705	82.42 704	82.13 708	88.64 706	78.83 707	69.73 703	70.82 701	67.49 702	91.42 713	97.07 708	82.52 712	88.25 707	77.86 709	76.31 706

USTest	58.46 700	44.12 695	43.29 693	60.68 699	67.35 701	99.15 713	100.00 711	91.40 707	98.36 709	67.56 701	90.15 708	66.93 700	68.34 702	62.46 700	57.68 701	4.00 690	35.83 701	16.32 700	22.03 702	41.21 698	32.38 700

MEDIAN_ROB	93.37 712	98.75 717	96.05 708	90.90 712	90.53 715	85.63 704	76.45 702	92.03 709	89.53 707	95.05 711	94.99 709	96.02 711	93.85 710	90.36 710	87.21 708	98.36 723	95.79 707	99.61 717	98.77 715	98.80 723	98.72 722

Anonymous_1	89.88 709	75.38 709	97.81 711	74.49 705	78.39 705	100.00 714	100.00 711	98.09 714	99.76 711	96.82 713	99.37 710	97.66 713	99.77 711	91.14 712	98.89 711	81.73 706	97.25 710	59.96 707	85.38 706	77.37 708	88.27 708

HaxPig	95.46 715	97.61 716	87.80 706	97.80 722	99.17 723	77.55 699	75.28 701	96.76 713	99.61 710	99.97 716	99.97 711	99.62 717	99.97 712	91.02 711	87.28 709	99.98 725	99.98 719	99.98 719	99.99 719	99.97 724	99.97 724

iinet-test	92.59 710	76.72 711	96.91 710	77.75 706	83.92 707	100.00 714	100.00 711	100.00 715	100.00 715	99.93 714	99.99 712	97.81 714	100.00 713	98.48 714	99.00 712	88.63 708	97.39 711	70.07 708	93.99 710	80.96 711	90.32 709

IINet	92.59 710	76.71 710	96.86 709	77.75 706	83.92 707	100.00 714	100.00 711	100.00 715	100.00 715	99.93 714	99.99 712	97.83 715	100.00 713	98.48 714	99.00 712	88.63 708	97.39 711	70.07 708	93.99 710	80.96 711	90.33 710

Hybrid-DGEV	99.17 722	100.00 721	100.00 716	96.36 717	98.76 718	100.00 714	100.00 711	100.00 715	100.00 715	100.00 717	100.00 714	100.00 718	100.00 713	100.00 719	100.00 718	93.64 715	100.00 723	100.00 720	100.00 720	96.38 720	98.18 720

RAFT-FEzeroshot	99.15 719	100.00 721	100.00 716	96.40 719	98.80 721	100.00 714	100.00 711	100.00 715	100.00 715	100.00 717	100.00 714	100.00 718	100.00 713	100.00 719	100.00 718	93.65 717	99.99 720	100.00 720	100.00 720	96.28 718	97.98 717

RAFT-FE	99.15 719	100.00 721	100.00 716	96.40 719	98.80 721	100.00 714	100.00 711	100.00 715	100.00 715	100.00 717	100.00 714	100.00 718	100.00 713	100.00 719	100.00 718	93.65 717	99.99 720	100.00 720	100.00 720	96.28 718	97.98 717

FlowAnything	99.21 724	100.00 721	100.00 716	96.24 714	98.66 717	100.00 714	100.00 711	100.00 715	100.00 715	100.00 717	100.00 714	100.00 718	100.00 713	100.00 719	100.00 718	93.92 721	100.00 723	100.00 720	100.00 720	96.91 722	98.41 721

Selective-RAFT-Error	99.17 722	100.00 721	100.00 716	96.65 721	98.79 720	100.00 714	100.00 711	100.00 715	100.00 715	100.00 717	100.00 714	100.00 718	100.00 713	100.00 719	100.00 718	93.64 715	100.00 723	100.00 720	100.00 720	96.25 716	98.10 719

CasAABBNet	99.15 719	100.00 721	100.00 716	96.37 718	98.76 718	100.00 714	100.00 711	100.00 715	100.00 715	100.00 717	100.00 714	100.00 718	100.00 713	100.00 719	100.00 718	93.65 717	99.99 720	100.00 720	100.00 720	96.27 717	97.93 716

test_example2	97.61 716	99.96 719	99.93 713	99.83 723	99.97 724	98.84 710	99.76 710	91.98 708	100.00 715	100.00 717	100.00 714	89.18 709	86.51 708	99.29 716	96.54 710	99.97 724	99.55 717	92.92 716	98.06 714	100.00 725	99.95 723

LSM0	99.11 718	99.97 720	100.00 716	95.93 713	98.59 716	100.00 714	100.00 711	100.00 715	100.00 715	100.00 717	100.00 714	100.00 718	100.00 713	100.00 719	100.00 718	93.89 720	99.97 718	100.00 720	100.00 720	96.64 721	97.25 715

DPSMNet_ROB	81.54 708	60.77 707	99.95 714	61.42 701	87.05 712	99.11 711	100.00 711	95.93 712	99.99 713	73.11 704	100.00 714	70.84 703	100.00 713	77.43 707	99.98 716	35.39 702	97.54 716	35.21 703	99.89 717	46.30 700	90.94 712

DGTPSM_ROB	81.49 707	60.74 706	99.95 714	61.20 700	86.99 711	99.11 711	100.00 711	95.92 711	99.99 713	73.08 703	100.00 714	70.81 702	100.00 713	77.39 706	99.98 716	35.10 701	97.48 715	35.12 702	99.89 717	46.16 699	90.85 711

DPSM_ROB	94.00 713	79.32 712	100.00 716	83.19 710	85.69 709	100.00 714	100.00 711	100.00 715	100.00 715	100.00 717	100.00 714	100.00 718	100.00 713	100.00 719	100.00 718	89.53 710	97.42 713	74.97 710	95.13 712	83.79 714	90.98 713

DPSM	94.00 713	79.32 712	100.00 716	83.19 710	85.69 709	100.00 714	100.00 711	100.00 715	100.00 715	100.00 717	100.00 714	100.00 718	100.00 713	100.00 719	100.00 718	89.53 710	97.42 713	74.97 710	95.13 712	83.79 714	90.98 713

AVERAGE_ROB	98.45 717	99.13 718	95.46 707	100.00 724	100.00 725	93.36 709	81.95 704	100.00 715	99.97 712	100.00 717	100.00 714	100.00 718	100.00 713	99.72 717	99.40 714	100.00 726	100.00 723	100.00 720	100.00 720	100.00 725	100.00 725

ccccc		91.21 715		100.00 724	100.00 725	89.04 705		95.61 710		96.66 712		96.55 712		99.78 718		100.00 726	100.00 723	99.83 718	99.27 716	100.00 725

ASD4		42.77 694

Low-res two-view benchmark