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

CAS++	0.32 31	0.22 162	0.69 16	0.04 127	0.00 1	0.35 8	0.01 56	4.32 279	0.48 49	0.02 2	0.01 1	0.07 45	0.00 1	0.19 17	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
panet	0.22 10	0.14 102	0.67 14	0.00 1	0.00 1	1.24 116	0.01 56	1.16 33	0.56 53	0.09 25	0.08 68	0.05 27	0.00 1	0.29 47	0.08 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

H2IRNET	0.47 71	0.22 162	1.27 124	0.15 234	0.01 105	1.18 87	0.01 56	1.65 55	0.48 49	0.02 2	1.80 264	0.46 110	0.04 49	1.62 142	0.35 175	0.00 1	0.00 1	0.01 324	0.01 273	0.16 292	0.02 154

MGS-Stereo	0.31 30	0.10 69	0.89 35	0.02 65	0.00 1	0.50 15	0.00 1	0.39 3	0.61 66	0.02 2	2.91 309	0.04 11	0.03 36	0.21 23	0.06 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 366	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 15	0.13 97	0.62 6	0.01 18	0.00 1	1.05 50	0.00 1	0.63 13	0.80 147	0.76 125	0.18 95	0.09 52	0.06 71	0.05 1	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 235

CoDeX	0.94 189	0.34 207	2.09 230	0.05 145	0.20 302	1.49 201	0.20 249	5.89 361	1.57 265	0.66 113	0.67 188	1.05 179	0.32 184	3.82 198	0.33 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.00 1

ff7	0.23 15	0.21 153	1.02 61	0.02 65	0.00 1	1.07 53	0.00 1	0.53 5	0.75 135	0.09 25	0.01 1	0.04 11	0.07 82	0.44 75	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 344	0.07 214	0.01 65

IGEVStereo-DCA	0.46 67	0.09 50	1.02 61	0.02 65	0.00 1	0.82 20	0.00 1	0.53 5	0.75 135	0.09 25	0.03 50	0.03 6	0.06 71	5.04 257	0.51 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 344	0.05 183	0.01 65

ffff	0.23 15	0.21 153	1.02 61	0.02 65	0.00 1	1.07 53	0.00 1	0.53 5	0.75 135	0.09 25	0.01 1	0.04 11	0.07 82	0.44 75	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 344	0.07 214	0.01 65

rrr	0.62 106	0.09 50	2.07 227	0.02 65	0.00 1	0.82 20	0.06 192	2.29 79	0.85 158	0.09 25	0.03 50	0.03 6	0.06 71	5.04 257	0.51 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 359	0.05 183	0.07 279

11t	0.23 15	0.21 153	1.02 61	0.02 65	0.00 1	1.07 53	0.00 1	0.53 5	0.75 135	0.09 25	0.01 1	0.04 11	0.07 82	0.44 75	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 344	0.07 214	0.01 65

GMStereo_Zeroshot	0.63 108	0.14 102	1.54 158	0.75 346	0.00 1	1.26 126	0.01 56	1.85 61	0.31 38	1.44 219	0.58 163	1.76 224	0.19 151	2.55 158	0.10 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.00 1

test croco	0.41 51	0.28 188	2.26 246	0.07 179	0.00 1	0.50 15	0.01 56	2.84 126	0.92 164	0.05 18	0.07 65	0.13 65	0.17 141	0.43 73	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 354	0.01 65

StereoIM	0.22 10	0.29 195	0.87 30	0.05 145	0.18 291	0.41 12	0.01 56	1.24 34	0.56 53	0.02 2	0.03 50	0.13 65	0.05 56	0.32 56	0.24 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65

StereoVision	0.86 172	0.38 219	1.75 193	0.03 104	0.01 105	1.14 73	0.02 104	3.38 190	0.92 164	0.13 47	6.89 355	0.50 118	0.12 127	1.10 119	0.78 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.02 154

MIF-Stereo (partial)	0.27 23	0.18 132	1.14 97	0.01 18	0.00 1	0.43 13	0.02 104	1.97 68	0.39 44	0.11 41	0.08 68	0.07 45	0.06 71	0.44 75	0.33 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.02 154

MIF-Stereo	0.16 2	0.11 83	1.13 96	0.03 104	0.17 287	0.32 4	0.02 104	0.38 2	0.32 39	0.03 12	0.16 86	0.05 27	0.07 82	0.16 12	0.16 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 263	0.00 1

CASnet	0.16 2	0.14 102	0.52 3	0.01 18	0.00 1	0.86 22	0.00 1	0.51 4	0.75 135	0.10 36	0.01 1	0.04 11	0.02 18	0.22 24	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 112	0.14 102	2.02 221	0.01 18	0.01 105	1.10 62	0.00 1	2.80 123	0.97 172	0.48 95	0.28 119	2.31 265	1.50 287	1.19 122	0.08 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 65

CFNet_ucs	0.77 142	0.20 147	2.22 243	0.01 18	0.01 105	1.32 142	0.00 1	3.30 180	1.31 223	1.15 183	1.14 225	2.19 260	0.42 202	2.04 152	0.12 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 65

LL-Strereo2	0.36 41	0.47 263	1.08 85	0.09 201	0.03 192	1.12 68	0.07 195	1.66 57	0.93 167	0.43 88	0.02 32	0.51 119	0.08 96	0.23 26	0.29 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.04 165	0.04 219

4D-IteraStereo	0.35 37	0.60 298	1.93 206	0.02 65	0.09 250	1.03 37	0.07 195	1.25 35	0.34 41	0.02 2	0.03 50	0.84 156	0.10 109	0.31 50	0.35 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.07 279

CAS	0.85 168	0.09 50	0.67 14	6.43 395	0.05 215	1.12 68	0.00 1	0.88 23	0.69 119	0.02 2	0.02 32	0.06 37	0.06 71	0.26 39	0.12 74	6.37 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 344

anonymousdsp2	0.52 83	0.06 22	1.51 156	0.10 210	0.00 1	1.19 89	0.01 56	4.32 279	0.63 76	0.33 65	0.15 84	0.78 154	0.09 101	1.01 116	0.06 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 338	0.04 165	0.05 235

anonymousdsp	0.21 6	0.21 153	0.63 7	0.02 65	0.00 1	1.07 53	0.00 1	0.74 19	0.77 144	0.09 25	0.01 1	0.04 11	0.07 82	0.25 33	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 350	0.08 225	0.03 194

Selective-IGEV	0.22 10	0.06 22	0.46 1	0.05 145	0.04 208	0.34 6	0.04 166	2.16 76	0.59 56	0.09 25	0.01 1	0.02 2	0.05 56	0.18 14	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 330	0.03 134	0.09 294

gwcnet-sp	0.98 195	0.38 219	4.06 333	0.04 127	0.00 1	2.60 298	0.15 231	3.51 209	1.13 200	1.75 241	0.16 86	0.68 134	0.39 197	3.69 188	0.90 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.03 194

scenet	0.98 195	0.38 219	4.06 333	0.04 127	0.00 1	2.60 298	0.15 231	3.51 209	1.13 200	1.75 241	0.16 86	0.68 134	0.39 197	3.69 188	0.90 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.03 194

CASS	0.56 93	0.13 97	1.40 144	0.03 104	0.01 105	1.65 252	0.04 166	3.03 138	0.63 76	1.96 259	0.93 213	0.28 88	0.36 192	0.52 87	0.18 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.47 71	0.25 173	2.47 261	0.04 127	0.01 105	1.17 81	0.00 1	2.01 69	0.63 76	0.08 23	0.14 78	1.16 189	0.05 56	0.80 108	0.46 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.10 254	0.04 219

knoymous	0.35 37	0.05 8	1.11 90	0.05 145	0.01 105	1.15 78	0.01 56	2.06 71	0.14 6	0.40 85	0.02 32	1.67 221	0.00 1	0.31 50	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

anonymousa	0.79 150	0.26 177	1.91 204	0.03 104	0.29 338	1.46 193	0.02 104	3.76 230	0.97 172	0.72 121	2.25 291	3.21 308	0.56 216	0.15 9	0.12 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.00 1	0.02 154

riskmin	0.47 71	0.03 1	1.01 56	0.08 191	0.01 105	1.12 68	0.01 56	3.00 133	0.21 28	0.46 93	0.02 32	2.08 245	1.06 261	0.26 39	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 65

Wz-Net-TNSev	3.91 365	5.20 403	20.57 403	0.15 234	0.01 105	7.14 374	3.57 372	6.70 376	3.57 348	1.74 240	0.58 163	7.39 369	4.33 362	8.86 378	7.99 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 290	0.24 328	0.16 326

Selective-RAFT	0.37 44	0.06 22	0.65 12	0.03 104	0.01 105	1.17 81	0.02 104	2.63 111	0.66 93	0.01 1	0.01 1	0.22 81	0.18 145	1.31 129	0.24 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 362	0.04 165	0.00 1

ssnet_v2	1.14 238	0.28 188	1.77 194	0.03 104	0.00 1	2.07 277	0.37 297	5.20 330	1.87 293	2.00 262	0.87 209	3.09 300	0.55 215	1.31 129	3.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 304	0.12 311

ssnet	0.98 195	0.38 219	4.06 333	0.04 127	0.00 1	2.60 298	0.15 231	3.51 209	1.13 200	1.75 241	0.16 86	0.68 134	0.39 197	3.69 188	0.90 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.03 194

CroCo-Stereo Lap2	0.33 32	0.49 269	1.18 109	0.02 65	0.00 1	0.33 5	0.00 1	3.08 148	0.61 66	0.02 2	0.01 1	0.04 11	0.08 96	0.45 80	0.15 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.02 154

TestStereo1	0.77 142	0.46 255	1.12 92	0.15 234	0.19 298	1.29 134	0.01 56	3.33 183	1.55 259	0.45 91	1.67 254	0.13 65	1.23 271	3.39 179	0.27 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 297	0.07 279

DCANet-4	0.69 127	0.15 113	3.76 323	0.03 104	0.01 105	1.22 102	0.01 56	3.14 154	1.90 295	2.34 289	0.14 78	0.11 58	0.25 169	0.34 60	0.29 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235

ccc-4	0.23 15	0.21 153	1.02 61	0.02 65	0.00 1	1.07 53	0.00 1	0.53 5	0.75 135	0.09 25	0.01 1	0.04 11	0.07 82	0.44 75	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 344	0.07 214	0.01 65

fff	0.66 117	0.42 236	2.21 236	0.01 18	0.01 105	1.22 102	0.02 104	3.26 173	1.04 183	2.34 289	0.14 78	0.09 52	1.83 308	0.34 60	0.29 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235

ADStereo(finetuned)	0.83 161	0.43 242	3.68 320	0.03 104	0.00 1	1.22 102	0.01 56	3.26 173	1.86 291	2.61 306	0.20 107	0.09 52	2.39 326	0.34 60	0.38 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.06 263

DisPM	0.86 172	0.09 50	1.10 88	0.76 348	0.02 173	1.51 206	0.57 314	1.75 59	0.70 128	2.43 300	0.83 206	0.38 102	0.01 6	6.89 344	0.17 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 287	0.68 315	4.62 353	0.01 18	0.00 1	5.13 358	0.30 285	4.64 300	1.23 211	2.39 297	0.59 172	2.12 250	2.00 316	4.94 253	2.19 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65

BUS	0.97 193	0.10 69	0.96 46	0.01 18	0.00 1	5.85 364	0.03 145	5.40 342	0.93 167	2.26 283	0.66 181	2.39 270	0.06 71	0.61 99	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Wz-Net-LNSev	1.30 258	0.85 340	6.26 377	0.02 65	0.03 192	4.02 337	0.13 227	4.21 267	1.12 199	0.77 127	0.10 72	3.60 318	1.11 264	2.68 162	1.12 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 154

IER	0.75 137	0.12 88	1.93 206	0.01 18	0.00 1	2.31 286	0.02 104	2.96 132	0.98 174	1.30 202	0.96 215	1.40 200	1.19 269	1.31 129	0.45 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.66 117	0.45 251	1.22 118	0.10 210	0.30 340	1.24 116	0.02 104	4.21 267	0.67 101	0.62 105	0.39 140	0.33 95	0.05 56	2.69 163	0.14 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 389	0.13 272	0.30 355

test_5	0.74 132	0.50 272	1.55 160	0.44 309	0.25 321	1.45 187	0.01 56	4.16 262	0.78 146	0.79 132	0.17 92	0.42 106	0.64 232	3.06 172	0.18 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.21 346

BSDual-CNN	0.83 161	0.10 69	0.96 46	0.01 18	0.00 1	3.32 320	0.21 251	5.40 342	0.93 167	2.26 283	0.66 181	1.81 229	0.10 109	0.61 99	0.18 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

hknet	1.08 219	0.13 97	2.07 227	0.01 18	0.00 1	3.32 320	0.21 251	5.40 342	0.92 164	2.26 283	0.66 181	3.43 314	0.05 56	2.81 166	0.27 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

SA-5K	0.77 142	0.46 255	1.12 92	0.15 234	0.19 298	1.29 134	0.01 56	3.33 183	1.55 259	0.45 91	1.67 254	0.13 65	1.23 271	3.39 179	0.27 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 297	0.07 279

Sa-1000	1.04 210	0.39 225	1.17 106	0.00 1	0.20 302	1.33 148	0.03 145	4.19 265	1.81 284	0.99 164	5.33 344	0.61 124	0.15 135	4.07 207	0.30 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 350	0.13 272	0.00 1

SA	0.83 161	0.41 233	1.17 106	0.00 1	0.20 302	1.28 130	0.01 56	3.98 251	1.86 291	0.41 86	0.96 215	0.27 87	1.33 280	4.07 207	0.35 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 356	0.14 278	0.01 65

test_4	0.51 80	0.10 69	1.27 124	0.01 18	0.06 224	0.97 31	0.03 145	1.12 31	0.16 12	0.27 58	3.42 322	0.65 130	0.09 101	1.59 138	0.26 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.14 278	0.00 1

IGEV-Stereo	0.21 6	0.21 153	0.63 7	0.02 65	0.00 1	1.07 53	0.00 1	0.73 18	0.77 144	0.09 25	0.01 1	0.04 11	0.07 82	0.24 29	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 350	0.08 225	0.03 194
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	1.08 219	0.56 290	2.70 275	0.02 65	0.02 173	1.20 97	0.01 56	3.18 162	0.63 76	0.14 48	2.00 274	1.62 215	1.54 290	6.69 327	1.01 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 325	0.01 65

psmg	0.83 161	0.10 69	0.96 46	0.01 18	0.00 1	3.28 318	0.27 268	4.83 315	0.93 167	1.92 255	1.46 247	1.81 229	0.10 109	0.61 99	0.18 106	0.00 1	0.00 1	0.01 324	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CSP-Net	1.01 204	0.52 277	0.92 38	0.01 18	0.00 1	2.83 310	0.05 179	4.99 321	0.69 119	0.91 144	0.85 207	1.82 231	0.23 164	6.04 291	0.29 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.01 65

WZ-Net	4.16 369	1.75 379	23.59 406	0.08 191	0.04 208	2.62 302	2.16 356	5.89 361	4.74 363	5.73 361	3.51 323	6.99 368	4.89 369	10.82 392	10.11 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 268	0.11 302

UDGNet	0.35 37	0.50 272	1.14 97	0.02 65	0.00 1	1.12 68	0.02 104	0.70 15	1.57 265	0.31 61	0.05 59	0.06 37	0.02 18	1.45 137	0.09 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.34 35	0.67 313	1.55 160	0.04 127	0.01 105	1.22 102	0.03 145	0.84 22	1.16 204	0.18 53	0.05 59	0.12 61	0.05 56	0.29 47	0.44 193	0.02 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.00 1

dad	0.88 181	0.62 303	2.26 246	0.06 159	0.01 105	1.24 116	0.00 1	0.98 26	2.17 316	1.29 201	0.35 132	0.37 98	0.04 49	5.80 287	1.06 258	0.01 312	0.00 1	1.13 388	0.11 338	0.05 183	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 1	0.08 38	0.61 5	0.01 18	0.00 1	0.94 27	0.03 145	0.29 1	0.21 28	0.05 18	0.02 32	0.06 37	0.04 49	0.26 39	0.07 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 65

DAS	1.26 254	0.08 38	2.25 244	0.04 127	0.01 105	1.28 130	1.18 338	3.80 237	1.58 269	4.60 350	2.37 294	1.53 204	0.53 212	5.36 271	0.59 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 65

SepStereo	1.28 255	0.08 38	2.25 244	0.04 127	0.01 105	1.28 130	1.18 338	3.80 237	1.58 269	4.60 350	2.37 294	1.53 204	0.53 212	5.63 283	0.59 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 65

IPLG	0.86 172	0.41 233	2.31 251	0.06 159	0.06 224	1.36 155	0.11 219	3.17 161	0.83 152	0.62 105	1.00 218	0.46 110	0.61 223	5.57 282	0.35 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 304	0.01 65

IPLGR	0.76 141	0.21 153	2.98 282	0.06 159	0.07 233	1.24 116	0.05 179	3.09 149	1.38 228	0.62 105	0.34 129	0.75 144	0.78 247	3.35 176	0.22 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.06 263

AASNet	0.86 172	0.53 283	1.96 213	0.04 127	0.00 1	1.70 258	0.05 179	5.13 329	1.84 286	0.93 146	1.88 267	0.96 169	0.19 151	0.67 102	0.91 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 339	0.09 294

test-3	0.63 108	0.06 22	1.00 53	0.07 179	0.13 269	0.99 33	0.01 56	2.46 98	0.20 25	1.96 259	0.01 1	1.10 187	0.05 56	3.75 193	0.23 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 378	0.15 288	0.13 316

test_1	0.61 101	0.06 22	1.00 53	0.07 179	0.12 265	0.99 33	0.01 56	2.46 98	0.20 25	1.71 239	0.01 1	1.10 187	0.04 49	3.71 191	0.23 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 376	0.15 288	0.13 316

SACVNet	0.96 192	0.36 212	1.49 152	0.05 145	0.00 1	1.62 245	0.28 276	3.86 246	1.28 218	1.79 248	0.80 202	1.59 209	0.07 82	5.29 266	0.48 203	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 325	0.01 65

AACVNet	0.87 177	0.44 247	1.19 112	0.17 244	0.00 1	1.76 262	0.00 1	3.60 218	0.60 60	1.03 169	0.26 115	1.31 197	0.17 141	6.33 305	0.28 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 297	0.01 65

test_3	0.58 96	0.06 22	1.04 76	0.07 179	0.12 265	1.01 35	0.01 56	2.45 96	0.20 25	0.95 147	0.01 1	1.05 179	0.05 56	3.74 192	0.23 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 376	0.15 288	0.13 316

GwcNet-ADL	0.62 106	0.20 147	2.03 223	0.05 145	0.01 105	1.29 134	0.02 104	3.16 159	1.39 230	0.97 151	0.44 150	1.48 202	0.23 164	0.78 106	0.27 141	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 194

PSMNet-ADL	0.77 142	0.08 38	0.90 36	0.07 179	0.01 105	2.01 275	0.02 104	2.55 108	1.11 195	0.33 65	0.59 172	2.15 252	0.69 243	4.07 207	0.85 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 154

GANet-ADL	0.52 83	0.09 50	1.43 147	0.13 222	0.02 173	1.43 179	0.02 104	3.22 170	0.59 56	0.34 76	0.98 217	1.09 185	0.19 151	0.40 71	0.34 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.01 65

ADLNet2	1.38 270	0.39 225	3.13 293	0.00 1	0.70 365	1.23 115	0.26 265	4.19 265	2.36 325	1.45 220	3.16 316	4.23 330	0.82 253	4.56 239	0.88 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 272	0.02 154

CrosDoStereo	1.66 297	0.15 113	1.66 182	0.02 65	0.07 233	1.38 165	6.16 399	3.12 152	1.06 190	0.97 151	3.74 328	0.96 169	4.79 367	7.00 353	1.92 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 263	0.00 1

PFNet+	0.54 91	0.10 69	1.31 135	0.16 241	0.05 215	1.44 181	0.56 312	1.60 54	0.98 174	1.35 210	0.46 154	0.37 98	0.01 6	2.18 156	0.22 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65

LCNet	0.87 177	0.18 132	0.97 51	0.14 232	0.26 324	1.19 89	0.22 255	2.36 82	0.71 130	1.82 249	0.21 108	0.11 58	2.56 328	5.56 279	0.14 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 288	0.81 376

HHNet	0.87 177	0.25 173	1.78 196	0.16 241	0.08 243	1.30 138	0.44 303	1.93 64	0.64 83	1.41 218	5.92 348	0.14 71	1.79 306	0.35 65	0.95 253	0.05 350	0.00 1	0.01 324	0.00 1	0.14 278	0.01 65

Patchmatch Stereo++	0.50 77	0.09 50	1.01 56	0.06 159	0.07 233	1.60 235	0.27 268	1.45 47	0.68 106	0.98 160	0.18 95	0.77 149	0.03 36	2.58 159	0.17 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 235
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	1.54 287	0.07 32	0.88 32	1.04 366	0.27 329	1.47 194	0.66 318	1.57 53	0.61 66	1.68 238	0.82 204	1.62 215	2.29 321	6.18 296	11.63 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65

STrans-v2	1.67 301	0.36 212	3.28 303	0.02 65	0.19 298	1.45 187	0.08 201	6.69 375	1.49 253	2.00 262	2.86 308	3.67 321	3.88 359	7.04 355	0.45 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 279	0.31 199	3.22 302	0.66 339	0.08 243	1.54 217	0.09 210	3.84 242	1.58 269	1.66 237	2.32 293	3.60 318	3.12 343	6.99 352	0.42 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65

OMP-Stereo	1.20 248	0.54 285	0.96 46	2.39 385	0.29 338	1.58 224	0.33 291	2.01 69	0.68 106	2.68 308	1.16 229	3.10 301	0.18 145	7.40 362	0.56 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.01 65

IIG-Stereo	1.30 258	0.48 265	1.04 76	2.41 386	0.05 215	1.61 239	0.14 230	2.59 110	0.68 106	2.97 317	2.28 292	3.08 299	0.57 218	7.41 363	0.65 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

NF-Stereo	0.82 157	0.10 69	1.12 92	1.19 374	0.01 105	1.52 210	0.29 279	2.67 117	0.66 93	1.20 191	0.58 163	0.24 82	0.01 6	6.38 308	0.32 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.82 157	0.10 69	1.15 100	1.19 374	0.01 105	1.53 213	0.29 279	2.66 113	0.66 93	1.20 191	0.58 163	0.25 85	0.01 6	6.38 308	0.33 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 168	0.10 69	1.50 153	1.14 370	0.03 192	1.47 194	0.27 268	2.48 101	0.69 119	1.30 202	0.38 137	0.39 103	0.01 6	6.88 341	0.33 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65

KMStereo	0.85 168	0.10 69	1.50 153	1.14 370	0.03 192	1.47 194	0.27 268	2.48 101	0.69 119	1.30 202	0.38 137	0.39 103	0.01 6	6.88 341	0.33 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65

PSM-adaLoss	0.46 67	0.09 50	1.01 56	0.06 159	0.09 250	1.61 239	0.30 285	1.43 40	0.69 119	0.97 151	0.18 95	0.77 149	0.02 18	1.67 144	0.17 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 235

PSM-AAD	1.15 241	0.04 4	0.88 32	0.10 210	0.27 329	1.32 142	3.25 369	2.41 93	0.64 83	2.93 314	1.92 269	0.15 73	5.39 376	3.42 181	0.19 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 235

FTStereo	2.16 330	0.03 1	1.42 146	0.17 244	0.13 269	1.42 177	4.67 387	2.44 95	0.63 76	3.36 328	17.95 386	0.78 154	4.17 360	4.41 223	0.14 83	0.15 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.25 384

ROB_FTStereo_v2	0.43 59	0.09 50	1.00 53	0.06 159	0.08 243	1.57 220	0.33 291	1.44 44	0.67 101	0.97 151	0.19 103	0.77 149	0.02 18	1.23 125	0.17 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 235

ROB_FTStereo	0.47 71	0.09 50	1.04 76	0.06 159	0.08 243	1.59 232	0.33 291	1.43 40	0.68 106	0.97 151	0.19 103	0.76 145	0.03 36	1.86 150	0.17 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 235

KYRaft	1.19 246	0.05 8	0.94 41	0.06 159	0.24 318	1.25 124	0.78 325	2.48 101	0.61 66	3.23 325	7.13 357	1.00 175	2.77 334	1.43 132	0.14 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.71 388

HUI-Stereo	0.45 64	0.09 50	1.08 85	0.06 159	0.08 243	1.61 239	0.32 289	1.43 40	0.70 128	0.97 151	0.18 95	0.77 149	0.02 18	1.44 136	0.17 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 235

ASMatch	1.44 276	0.14 102	2.15 233	0.60 331	0.21 307	1.21 100	0.26 265	0.96 25	0.66 93	0.29 60	11.75 374	0.93 165	2.37 324	6.73 330	0.54 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.04 219

DeepStereo_LL	1.66 297	0.15 113	1.66 182	0.02 65	0.07 233	1.38 165	6.16 399	3.12 152	1.06 190	0.97 151	3.74 328	0.96 169	4.79 367	7.00 353	1.92 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 263	0.00 1

DEmStereo	1.51 282	0.08 38	2.17 234	0.09 201	0.02 173	1.76 262	0.90 329	1.47 49	0.60 60	2.46 301	6.42 353	1.08 183	5.16 371	6.21 298	1.86 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65

SST-Stereo	1.04 210	0.05 8	1.16 104	0.72 344	0.23 314	1.70 258	0.58 315	1.92 63	1.46 245	1.19 189	1.09 222	1.60 211	1.93 313	6.92 348	0.21 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 65

THIR-Stereo	1.48 280	0.29 195	1.51 156	0.01 18	0.02 173	1.05 50	4.32 381	2.11 74	0.22 30	1.08 176	4.24 335	1.93 236	4.19 361	6.76 332	1.87 297	0.00 1	0.00 1	0.04 355	0.00 1	0.05 183	0.00 1

RAFT_R40	0.99 202	0.05 8	1.26 122	0.71 343	0.20 302	1.65 252	0.67 319	1.94 65	0.61 66	1.05 172	1.15 227	1.80 228	1.47 283	6.91 346	0.31 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 65

GrayStereo	1.46 278	0.03 1	0.87 30	0.63 337	0.20 302	1.24 116	4.61 385	2.85 127	0.62 73	4.98 356	4.00 334	0.45 109	4.67 365	3.37 178	0.08 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 392	0.01 25	0.01 65

RE-Stereo	0.82 157	0.10 69	1.15 100	1.19 374	0.01 105	1.52 210	0.29 279	2.66 113	0.66 93	1.20 191	0.58 163	0.24 82	0.01 6	6.38 308	0.32 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 89	0.10 69	1.02 61	0.89 360	0.10 259	1.57 220	0.36 296	2.06 71	0.63 76	2.23 277	0.46 154	0.25 85	0.01 6	0.45 80	0.37 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 154

TVStereo	0.82 157	0.10 69	1.15 100	1.19 374	0.01 105	1.52 210	0.29 279	2.66 113	0.66 93	1.20 191	0.58 163	0.24 82	0.01 6	6.38 308	0.32 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.52 83	0.08 38	1.37 143	0.06 159	0.06 224	1.34 150	0.41 300	1.43 40	0.68 106	1.03 169	0.85 207	0.49 116	1.56 292	0.79 107	0.17 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.13 316

iGMRVC	0.51 80	0.09 50	1.04 76	0.06 159	0.08 243	1.61 239	0.27 268	1.44 44	0.69 119	0.97 151	0.19 103	0.76 145	0.03 36	2.69 163	0.17 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 219

RAFT-RH_RVC	2.05 328	0.15 113	1.66 182	0.60 331	0.27 329	1.49 201	0.02 104	0.58 12	0.65 87	5.35 360	21.66 398	1.06 181	0.07 82	6.85 337	0.57 219	0.04 344	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.01 25	0.00 1

RAFT-345	1.19 246	0.06 22	1.55 160	0.54 324	0.13 269	1.53 213	0.25 262	0.56 11	1.76 282	1.20 191	7.85 359	0.93 165	0.05 56	6.87 340	0.46 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

iRAFT	0.50 77	0.09 50	1.01 56	0.06 159	0.07 233	1.60 235	0.27 268	1.45 47	0.68 106	0.98 160	0.18 95	0.77 149	0.03 36	2.58 159	0.17 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 235

CRE-IMP	0.40 50	0.06 22	1.04 76	0.07 179	0.05 215	1.45 187	0.46 305	1.48 50	0.63 76	0.90 141	0.30 121	0.88 158	0.01 6	0.26 39	0.22 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.17 330

CroCo-Stereo	0.39 48	0.40 230	1.67 185	0.07 179	0.00 1	0.19 2	0.01 56	3.55 213	0.75 135	0.08 23	0.02 32	0.46 110	0.08 96	0.28 45	0.18 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65
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
GMM-Stereo	1.09 226	0.05 8	1.62 174	0.13 222	0.22 309	1.41 172	0.87 327	2.31 80	0.62 73	2.75 309	3.14 313	0.54 121	0.90 256	5.33 269	0.13 78	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.02 290	0.01 25	1.80 389

RAFT-IKP	0.45 64	0.09 50	1.06 82	0.06 159	0.06 224	1.44 181	0.31 288	1.44 44	0.69 119	0.97 151	0.18 95	0.76 145	0.02 18	1.65 143	0.17 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 219

Prome-Stereo	1.23 252	0.06 22	0.93 40	0.12 219	0.24 318	1.26 126	0.67 319	2.53 106	0.69 119	2.08 268	8.70 365	0.76 145	2.91 338	2.12 153	0.11 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 387

LMCR-Stereo	1.10 230	0.69 317	1.95 210	0.50 318	0.01 105	2.73 303	0.09 210	6.20 367	0.64 83	2.37 294	1.76 261	0.13 65	1.59 298	2.94 167	0.23 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 268	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 230	0.42 236	1.72 190	0.28 280	0.01 105	1.37 160	0.11 219	6.25 368	0.84 155	1.05 172	0.67 188	1.61 213	0.79 248	6.11 294	0.63 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.04 219

CREStereo++_RVC	0.29 28	0.19 139	0.83 25	0.05 145	0.00 1	1.19 89	0.00 1	0.66 14	0.99 178	0.25 56	1.26 240	0.05 27	0.07 82	0.20 21	0.09 56	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
s12784h	0.56 93	0.14 102	1.22 118	0.02 65	0.00 1	1.14 73	0.03 145	3.43 199	1.47 247	1.02 166	1.41 246	0.05 27	0.02 18	1.08 118	0.09 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

TestStereo	0.61 101	0.55 286	1.84 203	0.00 1	0.00 1	0.94 27	0.00 1	1.65 55	0.23 31	0.12 42	0.03 50	0.08 49	0.06 71	6.59 318	0.08 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.30 29	0.28 188	0.86 28	0.03 104	0.01 105	1.14 73	0.00 1	0.53 5	0.44 47	1.06 175	1.24 237	0.06 37	0.05 56	0.25 33	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.28 25	0.39 225	0.97 51	0.05 145	0.00 1	1.09 60	0.00 1	0.71 17	0.54 52	0.44 89	1.04 220	0.06 37	0.06 71	0.19 17	0.09 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	0.37 44	0.32 203	3.21 299	0.01 18	0.00 1	0.35 8	0.08 201	1.96 66	0.90 161	0.03 12	0.05 59	0.04 11	0.11 117	0.11 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 278	0.18 336

CroCo_RVC	0.37 44	0.32 203	3.21 299	0.01 18	0.00 1	0.35 8	0.08 201	1.96 66	0.90 161	0.03 12	0.05 59	0.04 11	0.11 117	0.11 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 278	0.18 336

CFNet_pseudo	0.66 117	0.17 127	2.08 229	0.00 1	0.01 105	1.22 102	0.00 1	2.79 122	0.73 131	0.78 130	0.46 154	2.32 266	0.63 229	1.77 147	0.15 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65

pcwnet_v2	1.29 256	0.17 127	5.98 372	0.10 210	0.01 105	1.76 262	0.02 104	5.08 328	2.90 341	1.54 230	1.98 273	2.03 243	0.81 250	3.01 170	0.28 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 273	0.03 134	0.03 194

RALAANet	0.54 91	0.62 303	1.41 145	0.01 18	0.01 105	0.92 25	0.02 104	2.39 85	1.87 293	1.13 181	0.38 137	0.15 73	0.30 176	1.00 115	0.38 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.14 278	0.01 65

ADLNet	1.20 248	0.29 195	1.98 216	0.00 1	0.02 173	2.20 280	0.11 219	4.39 283	2.52 333	2.19 275	2.20 290	2.66 275	0.70 244	3.42 181	1.25 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.04 219

GES	0.61 101	0.08 38	1.78 196	0.00 1	0.00 1	1.59 232	0.07 195	5.32 339	0.13 4	0.62 105	0.32 122	0.37 98	0.67 242	0.68 103	0.49 204	0.03 342	0.00 1	0.01 324	0.00 1	0.02 94	0.01 65

HCRNet	0.73 130	0.19 139	1.10 88	0.01 18	0.00 1	1.17 81	0.01 56	3.07 146	1.97 300	0.60 104	0.21 108	0.56 122	0.11 117	5.34 270	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.02 154

DCANet	0.66 117	0.43 242	2.21 236	0.03 104	0.00 1	1.22 102	0.01 56	3.26 173	1.85 290	2.61 306	0.21 108	0.09 52	0.49 209	0.33 59	0.39 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.06 263

csc	0.66 117	0.42 236	2.21 236	0.01 18	0.01 105	1.22 102	0.02 104	3.26 173	1.04 183	2.34 289	0.14 78	0.09 52	1.83 308	0.34 60	0.29 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235

cscssc	0.66 117	0.42 236	2.21 236	0.01 18	0.01 105	1.22 102	0.02 104	3.26 173	1.04 183	2.34 289	0.14 78	0.09 52	1.83 308	0.34 60	0.29 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 235

222	2.69 341	0.09 50	1.03 72	0.00 1	0.00 1	1.54 217	0.00 1	5.61 352	1.55 259	1.51 222	2.10 281	0.53 120	0.07 82	4.54 236	35.09 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 154

111	0.79 150	0.70 320	2.21 236	0.01 18	0.01 105	1.19 89	0.16 235	3.78 233	1.98 302	1.22 197	0.91 211	2.01 240	0.32 184	0.32 56	0.64 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 225	0.17 330

test_xeample3	0.35 37	0.10 69	1.95 210	0.02 65	0.00 1	0.93 26	0.07 195	1.70 58	0.86 160	0.09 25	0.04 57	0.05 27	0.05 56	0.23 26	0.51 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 373	0.06 200	0.08 288

GMStereo	0.25 21	0.60 298	1.28 126	0.01 18	0.00 1	0.48 14	0.00 1	0.74 19	1.24 214	0.16 50	0.03 50	0.07 45	0.09 101	0.22 24	0.10 64	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
ccnet	1.70 307	0.20 147	1.95 210	0.26 275	0.18 291	3.72 333	1.22 340	4.22 270	1.43 241	2.37 294	3.96 332	3.45 315	1.51 288	4.69 242	4.47 345	0.06 355	0.00 1	0.09 363	0.01 273	0.10 254	0.01 65

APVNet	1.52 283	0.31 199	4.00 329	0.09 201	0.00 1	4.64 351	0.08 201	4.41 285	1.21 209	1.25 200	1.05 221	2.90 289	0.93 258	6.70 328	2.48 320	0.01 312	0.00 1	0.07 360	0.00 1	0.27 339	0.05 235

SFCPSM	0.81 156	0.11 83	2.53 265	0.01 18	0.07 233	2.45 291	0.18 242	4.99 321	1.18 205	0.77 127	0.78 200	0.69 137	0.31 180	1.72 145	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 311	0.06 200	0.01 65

Syn2CoEx	1.66 297	1.17 363	4.29 342	0.04 127	0.00 1	1.44 181	0.56 312	5.33 340	1.98 302	2.01 265	2.12 283	2.08 245	2.81 335	6.55 317	2.42 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 351	0.06 263

MMNet	1.20 248	0.27 178	3.59 318	0.09 201	0.00 1	4.15 340	0.01 56	3.63 220	1.19 207	1.93 258	0.32 122	1.35 199	1.23 271	4.42 224	1.84 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 154

delet	1.14 238	0.32 203	1.56 167	0.03 104	0.17 287	2.86 312	1.03 334	4.25 271	2.14 314	1.03 169	1.17 231	1.64 219	0.92 257	4.35 219	1.27 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.00 1

psm_up	0.84 167	0.32 203	1.44 149	0.02 65	0.00 1	1.98 274	0.05 179	3.40 193	1.04 183	2.06 267	0.40 141	1.74 222	0.45 205	3.47 184	0.24 126	0.06 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 225	0.00 1

UNet	1.13 237	0.24 171	4.21 338	0.01 18	0.02 173	2.31 286	0.02 104	3.06 144	0.76 143	1.17 187	0.14 78	2.73 279	1.58 296	4.48 232	1.92 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

UPFNet	0.87 177	0.09 50	2.05 225	0.00 1	0.00 1	1.90 272	0.11 219	3.41 195	0.83 152	2.15 271	0.10 72	1.92 235	0.09 101	3.94 203	0.70 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 375	0.15 113	1.83 201	0.22 258	0.44 351	5.60 362	1.66 347	5.22 331	4.37 359	14.49 398	21.86 399	20.65 397	11.88 398	7.66 368	4.55 347	0.02 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.05 235
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	2.01 325	0.37 216	10.25 391	0.22 258	0.03 192	1.62 245	0.19 247	3.31 181	1.05 187	4.92 355	3.14 313	5.85 355	2.21 320	5.31 267	1.71 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.02 154

CREStereo	0.22 10	0.17 127	0.64 10	0.00 1	0.01 105	1.22 102	0.01 56	1.15 32	0.56 53	0.10 36	0.07 65	0.04 11	0.00 1	0.32 56	0.10 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	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
GwcNet	1.67 301	0.81 335	5.52 365	0.23 264	1.21 375	4.21 342	0.62 317	3.71 226	1.57 265	1.01 165	1.65 253	3.99 328	0.52 211	5.46 273	2.30 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 273	0.35 357	0.13 316

ac_64	1.12 235	0.18 132	1.64 176	0.18 248	0.25 321	1.48 200	0.02 104	4.97 320	1.47 247	0.69 117	0.45 153	4.94 345	0.46 207	4.87 250	0.74 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.00 1

ACVNet	0.57 95	0.21 153	1.34 138	0.09 201	0.00 1	1.36 155	0.22 255	2.40 86	1.05 187	0.63 109	0.66 181	1.94 237	0.26 171	0.31 50	0.79 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 225	0.00 1

acv_ft	0.79 150	0.21 153	1.28 126	0.01 18	1.08 374	1.68 255	0.01 56	3.75 229	1.05 187	1.31 205	0.66 181	1.94 237	0.46 207	0.31 50	1.68 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 339	0.00 1

HGLStereo	1.03 208	0.18 132	1.50 153	0.01 18	0.01 105	1.41 172	0.01 56	3.41 195	0.82 150	1.05 172	3.09 312	2.11 248	1.24 274	4.51 233	1.18 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.03 194

cf-r	0.98 195	0.51 276	2.04 224	0.25 269	0.01 105	1.40 168	0.03 145	4.47 290	1.65 274	0.95 147	0.58 163	2.63 274	0.24 166	4.19 212	0.58 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.04 219

hitnet-ft	1.09 226	0.39 225	1.45 150	0.04 127	0.00 1	1.34 150	0.22 255	3.34 186	2.25 322	1.48 221	1.11 224	4.17 329	0.37 194	4.73 245	0.79 241	0.01 312	0.00 1	0.03 352	0.00 1	0.09 244	0.01 65

GANet-RSSM	0.88 181	0.38 219	1.45 150	0.60 331	0.00 1	1.36 155	0.02 104	4.55 293	0.69 119	0.71 119	0.32 122	1.56 207	0.61 223	4.55 237	0.64 230	0.00 1	0.00 1	0.05 359	0.00 1	0.08 225	0.02 154

PSMNet-RSSM	0.90 186	0.44 247	1.35 141	0.13 222	0.00 1	1.37 160	0.03 145	4.79 313	0.85 158	1.11 179	0.49 158	2.15 252	0.35 191	4.09 210	0.73 237	0.00 1	0.00 1	0.01 324	0.00 1	0.03 134	0.01 65

GwcNet-RSSM	1.02 206	0.69 317	2.70 275	0.22 258	0.02 173	1.42 177	0.05 179	4.02 253	1.01 180	0.90 141	0.42 144	2.89 288	0.26 171	4.43 225	1.17 264	0.00 1	0.00 1	0.02 347	0.00 1	0.13 272	0.05 235

CFNet-ft	0.77 142	0.46 255	1.34 138	0.01 18	0.27 329	1.32 142	0.02 104	2.40 86	0.68 106	0.63 109	0.18 95	3.23 310	0.21 161	3.97 204	0.54 214	0.00 1	0.00 1	0.01 324	0.00 1	0.03 134	0.02 154

FAT-Stereo	1.86 316	0.19 139	3.31 305	0.17 244	0.03 192	1.78 265	0.97 331	4.76 309	2.79 339	4.22 345	4.87 339	5.31 353	2.83 337	5.06 259	0.90 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.01 65

PMTNet	0.21 6	0.19 139	0.85 26	0.02 65	0.02 173	1.14 73	0.30 285	0.88 23	0.11 1	0.03 12	0.02 32	0.07 45	0.02 18	0.37 66	0.12 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.00 1

DMCA	0.68 124	0.22 162	1.96 213	0.01 18	0.01 105	1.28 130	0.02 104	3.02 136	1.54 258	2.14 270	0.15 84	1.74 222	0.10 109	0.45 80	0.95 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 65

STTStereo	0.83 161	0.34 207	2.44 256	0.24 266	0.15 280	1.41 172	0.10 217	3.02 136	1.55 259	1.34 206	0.17 92	1.77 226	0.45 205	3.42 181	0.30 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 65

BEATNet_4x	0.97 193	0.77 328	3.36 307	0.46 313	0.01 105	1.32 142	0.09 210	4.57 295	1.26 216	1.88 254	0.22 112	1.09 185	0.42 202	1.79 148	2.09 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 225	0.06 263

AF-Net	2.17 331	0.65 310	3.53 315	0.00 1	0.09 250	2.02 276	0.48 306	6.44 369	1.70 278	3.36 328	10.22 369	4.95 346	2.81 335	4.34 218	2.66 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 272	0.01 65

RP	1.76 310	0.55 286	2.59 271	0.22 258	0.60 363	1.70 258	0.98 333	4.31 278	1.99 304	3.12 322	5.04 342	4.41 334	2.96 339	4.72 244	1.90 298	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.01 273	0.14 278	0.01 65

RGC	1.86 316	0.67 313	3.45 313	0.07 179	0.26 324	3.29 319	0.11 219	4.78 312	1.46 245	3.26 326	4.51 337	5.14 349	2.68 332	5.46 273	1.94 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 225	0.09 294

NCC-stereo	1.67 301	0.56 290	3.10 291	0.08 191	0.22 309	2.24 282	0.13 227	5.05 326	1.42 237	2.27 286	2.72 304	4.29 331	3.53 351	5.76 285	2.01 307	0.04 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.02 154

edge stereo	1.94 322	0.40 230	3.82 326	0.15 234	0.09 250	1.81 268	0.45 304	4.77 310	2.21 320	3.36 328	3.94 331	8.39 372	1.72 304	5.75 284	1.69 289	0.00 1	0.00 1	0.01 324	0.00 1	0.17 297	0.01 65

Nwc_Net	1.94 322	0.55 286	3.79 324	0.07 179	0.08 243	2.73 303	0.04 166	6.75 378	1.11 195	2.03 266	7.92 360	4.82 343	2.11 318	4.78 246	2.01 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.01 65

Abc-Net	1.67 301	0.56 290	3.10 291	0.08 191	0.22 309	2.24 282	0.13 227	5.05 326	1.42 237	2.27 286	2.72 304	4.29 331	3.53 351	5.76 285	2.01 307	0.04 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.02 154
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
R-Stereo Train	0.44 61	0.09 50	0.94 41	0.02 65	0.00 1	1.24 116	0.09 210	3.65 222	0.11 1	1.87 252	0.42 144	0.06 37	0.01 6	0.25 33	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 154

ADCS	5.09 376	2.15 387	16.58 401	0.34 295	0.07 233	5.91 366	4.26 380	6.73 377	6.99 378	9.44 381	6.09 350	6.57 363	5.17 373	9.54 385	21.38 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 359	0.23 351

ADCRef	2.29 335	0.65 310	5.67 369	0.10 210	0.09 250	4.81 353	0.76 324	4.75 308	1.37 227	2.88 313	1.67 254	1.62 215	2.30 322	3.77 195	14.93 394	0.02 334	0.00 1	0.01 324	0.10 334	0.20 320	0.11 302

ADCP+	2.87 344	0.98 351	8.75 388	0.07 179	0.16 285	5.93 367	2.90 367	4.00 252	1.84 286	1.52 223	0.27 117	3.81 324	3.22 347	6.05 292	17.38 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 278	0.30 355

RAFT-Stereo	0.44 61	0.09 50	0.94 41	0.02 65	0.00 1	1.24 116	0.09 210	3.65 222	0.11 1	1.87 252	0.42 144	0.06 37	0.01 6	0.25 33	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 154
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	1.53 285	0.31 199	1.97 215	0.09 201	3.20 389	1.69 257	0.06 192	3.27 179	2.12 309	0.77 127	1.29 241	5.32 354	1.69 303	6.60 319	2.17 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.02 154

MSMDNet	0.65 112	0.14 102	2.02 221	0.01 18	0.01 105	1.11 66	0.00 1	2.88 129	0.98 174	0.49 98	0.28 119	2.32 266	1.49 284	1.19 122	0.08 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 65

RYNet	1.52 283	0.35 209	3.38 308	0.25 269	0.04 208	2.31 286	0.03 145	4.62 297	1.47 247	1.14 182	0.34 129	4.52 336	1.38 281	6.36 307	4.23 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 154

PA-Net	1.31 262	0.59 296	3.65 319	0.06 159	0.15 280	1.44 181	0.54 311	4.08 256	2.71 338	0.78 130	1.16 229	2.32 266	0.64 232	5.96 289	1.92 301	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.06 263
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	1.74 309	0.22 162	3.06 288	0.75 346	0.44 351	2.46 292	0.35 295	3.40 193	1.41 236	4.22 345	1.56 248	5.03 347	0.56 216	6.29 303	5.00 353	0.01 312	0.00 1	0.00 1	0.01 273	0.04 165	0.08 288
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	1.10 230	0.95 349	2.98 282	0.06 159	0.00 1	2.23 281	0.18 242	3.95 250	2.53 334	0.56 101	0.32 122	1.89 234	0.66 239	5.03 256	0.51 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.04 219
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
GANet	1.90 319	0.43 242	1.83 201	0.39 304	0.00 1	2.24 282	3.37 370	3.90 248	1.44 242	2.17 273	9.66 367	2.57 273	1.09 263	6.88 341	1.81 292	0.00 1	0.00 1	0.02 347	0.00 1	0.10 254	0.03 194

TDLM	1.08 219	0.49 269	1.43 147	0.27 278	0.00 1	1.56 219	2.12 354	3.10 150	1.75 281	1.36 211	0.93 213	1.06 181	0.49 209	6.21 298	0.70 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.02 154

CFNet	1.08 219	0.62 303	2.26 246	0.26 275	0.03 192	1.40 168	0.04 166	4.45 289	2.09 307	0.48 95	0.69 190	1.31 197	0.24 166	6.63 322	0.83 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 297	0.04 219

CFNet_RVC	0.77 142	0.46 255	1.34 138	0.01 18	0.27 329	1.32 142	0.02 104	2.40 86	0.68 106	0.63 109	0.18 95	3.23 310	0.21 161	3.97 204	0.54 214	0.00 1	0.00 1	0.01 324	0.00 1	0.03 134	0.02 154

CVANet_RVC	1.10 230	0.39 225	1.69 187	0.28 280	0.00 1	1.45 187	0.48 306	3.26 173	1.64 273	2.93 314	1.22 234	1.51 203	0.37 194	6.09 293	0.50 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 304	0.01 65

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 210	0.55 286	2.52 264	0.56 327	1.00 371	1.37 160	0.00 1	3.43 199	1.35 226	2.24 278	0.35 132	2.18 259	0.58 220	4.28 215	0.34 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 273	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	0.65 112	0.17 127	2.09 230	0.00 1	0.01 105	1.22 102	0.00 1	2.77 121	0.73 131	0.75 123	0.44 150	2.32 266	0.64 232	1.76 146	0.15 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65

UCFNet_RVC	0.66 117	0.35 209	1.20 116	0.02 65	0.30 340	1.53 213	0.01 56	3.42 197	0.67 101	1.12 180	0.73 198	1.26 195	0.20 157	1.84 149	0.46 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.80 154	0.58 294	2.14 232	0.69 342	0.00 1	1.35 153	0.02 104	4.50 291	1.15 203	1.76 245	0.16 86	0.60 123	0.30 176	1.13 121	1.64 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 200	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	0.65 112	0.09 50	1.12 92	0.02 65	0.00 1	1.45 187	0.23 259	4.38 281	1.44 242	1.17 187	0.37 135	1.56 207	0.18 145	0.56 93	0.37 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	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.
Anonymous Stereo	1.78 311	1.37 373	7.79 383	0.42 307	0.07 233	1.49 201	3.20 368	3.31 181	1.84 286	2.75 309	1.14 225	1.84 232	0.09 101	6.89 344	3.32 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 244	0.01 65

NVstereo2D	1.09 226	0.17 127	4.40 347	0.00 1	0.00 1	1.59 232	0.18 242	4.29 276	1.40 234	0.85 136	0.36 134	2.30 263	0.62 228	5.26 265	0.35 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65

DeepPruner_ROB	0.86 172	0.50 272	1.80 199	0.01 18	0.00 1	1.57 220	0.17 238	3.48 207	0.42 45	3.31 327	0.02 32	2.09 247	0.17 141	3.01 170	0.61 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 268	0.01 65

PS-NSSS	1.08 219	0.45 251	1.70 188	0.02 65	0.01 105	1.37 160	0.01 56	4.38 281	2.09 307	1.15 183	2.65 303	0.65 130	0.07 82	6.35 306	0.56 217	0.16 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 219	1.12 361	4.68 354	1.09 369	0.00 1	1.38 165	0.05 179	3.83 241	1.11 195	0.80 134	1.15 227	1.02 177	0.12 127	4.52 234	0.45 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 351	0.03 194

MLCV	1.01 204	0.53 283	2.17 234	0.03 104	0.00 1	1.60 235	0.03 145	2.90 130	1.30 221	2.60 305	1.85 266	1.00 175	0.40 200	4.88 251	0.74 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.01 65

HSM	1.36 267	0.40 230	1.07 83	0.01 18	0.30 340	1.73 261	0.03 145	5.89 361	1.22 210	1.83 250	1.36 244	4.78 342	1.30 279	6.61 321	0.57 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.83 161	0.12 88	1.18 109	0.02 65	0.01 105	1.31 141	0.00 1	3.33 183	1.07 192	1.92 255	1.24 237	2.48 272	0.18 145	1.86 150	1.67 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 278	0.05 235
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	1.62 293	0.23 169	3.72 321	0.18 248	0.13 269	3.34 322	0.19 247	5.93 364	2.01 305	4.14 344	0.76 199	2.12 250	1.78 305	5.22 264	2.62 326	0.00 1	0.00 1	0.01 324	0.01 273	0.03 134	0.01 65

iResNet	1.00 203	0.45 251	3.08 290	0.86 358	0.01 105	1.97 273	0.01 56	3.67 225	1.49 253	1.77 246	1.09 222	0.35 97	0.13 133	3.83 199	1.27 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.01 65

MFMNet_re	2.02 326	0.98 351	4.27 341	2.74 389	0.88 368	1.47 194	0.15 231	4.21 267	3.18 344	6.63 366	6.93 356	1.87 233	3.63 354	2.13 154	0.99 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 325	0.05 235

DISCO	1.93 320	0.18 132	2.44 256	0.67 341	0.53 358	5.25 359	0.00 1	5.43 346	1.56 264	2.09 269	0.91 211	6.48 361	0.89 255	8.55 377	3.60 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.01 65

NCCL2	1.30 258	0.63 306	2.31 251	0.02 65	0.03 192	1.57 220	3.41 371	3.91 249	1.39 230	3.14 323	0.34 129	3.90 325	0.30 176	3.75 193	1.19 266	0.00 1	0.00 1	0.02 347	0.00 1	0.03 134	0.05 235

MDST_ROB	3.50 360	0.07 32	3.94 328	2.66 388	1.46 378	12.94 391	0.97 331	7.32 382	2.42 328	14.82 399	8.08 362	2.74 280	1.51 288	8.44 376	2.48 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 302

CBMV_ROB	1.70 307	0.11 83	1.98 216	0.46 313	0.00 1	2.85 311	0.91 330	4.27 274	2.21 320	4.02 343	5.00 341	2.97 294	2.32 323	5.40 272	1.35 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.06 263

DLCB_ROB	1.17 244	0.22 162	1.28 126	0.08 191	0.00 1	1.51 206	0.23 259	3.39 191	1.52 256	3.43 332	2.00 274	3.40 312	0.31 180	4.29 216	1.82 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet_ROB	1.05 217	0.76 326	2.06 226	0.07 179	0.00 1	1.35 153	0.03 145	6.80 379	2.57 336	0.79 132	1.20 233	0.94 168	0.12 127	3.81 196	0.41 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 225	0.01 65

NOSS_ROB	1.29 256	0.22 162	1.35 141	0.64 338	0.16 285	2.56 296	0.00 1	4.14 261	2.37 326	2.29 288	1.76 261	2.84 284	0.02 18	6.80 336	0.45 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.11 302

XPNet_ROB	1.17 244	0.41 233	1.68 186	0.04 127	0.01 105	1.65 252	0.17 238	3.46 204	1.39 230	3.89 340	1.01 219	1.60 211	0.53 212	4.35 219	3.07 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.02 154

ETE_ROB	1.16 243	0.52 277	1.71 189	0.01 18	0.02 173	1.79 266	0.22 255	4.10 258	1.32 224	4.68 353	1.18 232	2.81 282	0.08 96	3.56 185	1.12 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 263

PDISCO_ROB	2.21 332	0.78 329	3.43 311	0.96 362	2.04 386	7.04 373	0.09 210	7.36 383	5.72 369	1.21 196	1.67 254	3.16 305	1.28 277	7.52 365	1.37 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 354	0.13 316

DN-CSS_ROB	0.77 142	0.90 346	2.01 219	0.85 354	0.00 1	1.47 194	0.01 56	2.92 131	0.93 167	0.12 42	0.53 160	0.44 108	0.16 138	4.33 217	0.35 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 350	0.01 65

LALA_ROB	1.33 264	0.59 296	1.74 191	0.02 65	0.06 224	3.25 317	0.50 310	3.45 202	1.39 230	3.70 335	0.59 172	4.59 338	0.25 169	3.58 186	2.79 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.02 154

PWC_ROB	2.90 346	1.01 355	6.12 375	0.53 323	0.57 362	1.30 138	0.40 298	3.85 244	4.42 361	7.37 371	15.40 382	3.03 298	1.55 291	6.31 304	5.74 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 367	0.05 235

PWCDC_ROB	3.06 348	1.38 374	3.81 325	0.14 232	0.00 1	3.14 314	0.02 104	4.40 284	12.35 388	1.08 176	23.69 404	2.01 240	2.01 317	3.87 200	2.43 318	0.24 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 378	0.08 288

PSMNet_ROB	1.09 226	0.69 317	2.92 280	0.03 104	0.07 233	1.68 255	0.16 235	3.44 201	1.30 221	0.96 149	0.32 122	2.81 282	0.63 229	4.23 213	2.48 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 225	0.04 219

CBMV	1.56 289	0.24 171	1.92 205	0.31 286	0.03 192	2.90 313	4.33 382	3.79 234	1.81 284	4.98 356	1.73 259	2.70 277	1.68 302	3.81 196	0.92 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.08 288
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	5.78 379	0.75 322	3.04 286	0.25 269	0.14 275	7.88 381	2.09 353	9.64 388	5.18 366	20.48 407	19.06 392	22.80 399	9.54 392	9.64 386	4.88 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 346	0.03 194
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
SMFormer	1.04 210	0.16 121	1.55 160	0.33 289	0.01 105	1.03 37	0.00 1	5.24 332	2.12 309	1.53 224	2.16 285	0.92 160	0.02 18	4.46 228	1.24 268	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.02 154

tta	1.04 210	0.16 121	1.55 160	0.33 289	0.01 105	1.03 37	0.00 1	5.24 332	2.12 309	1.53 224	2.16 285	0.92 160	0.02 18	4.46 228	1.24 268	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.01 65

qqq1	0.98 195	0.16 121	1.55 160	0.33 289	0.01 105	1.03 37	0.00 1	5.24 332	2.12 309	1.53 224	2.16 285	0.92 160	0.02 18	4.46 228	0.07 40	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.01 65

fff1	0.98 195	0.16 121	1.55 160	0.33 289	0.01 105	1.03 37	0.00 1	5.24 332	2.12 309	1.53 224	2.16 285	0.92 160	0.02 18	4.46 228	0.07 40	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.01 65

mmm	0.52 83	0.04 4	1.14 97	0.61 334	0.00 1	1.14 73	0.00 1	3.45 202	0.75 135	1.24 199	0.58 163	0.20 80	0.18 145	0.93 110	0.08 49	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 65

11t1	0.33 32	0.05 8	0.86 28	0.44 309	0.00 1	1.04 44	0.00 1	2.45 96	0.60 60	0.44 89	0.01 1	0.05 27	0.05 56	0.43 73	0.06 35	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 65

mmx	1.56 289	0.05 8	1.65 177	0.34 295	0.01 105	1.58 224	0.02 104	5.51 349	2.25 322	1.39 213	2.07 276	2.15 252	0.34 186	6.68 324	7.08 364	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65

ttt	1.35 266	0.05 8	1.09 87	0.46 313	0.01 105	1.61 239	0.00 1	5.61 352	1.97 300	1.75 241	2.10 281	1.40 200	0.11 117	4.81 248	6.07 361	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 154

1111x	1.53 285	0.06 22	1.77 194	0.27 278	0.00 1	2.12 279	0.01 56	5.63 356	1.65 274	1.53 224	1.67 254	0.92 160	0.64 232	6.18 296	8.17 374	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 65

whm_eth	0.68 124	0.52 277	3.05 287	0.01 18	0.00 1	1.26 126	0.02 104	3.36 187	1.93 298	0.26 57	2.52 299	0.13 65	0.11 117	0.18 14	0.10 64	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 302

xxx	1.56 289	0.05 8	1.65 177	0.34 295	0.01 105	1.58 224	0.02 104	5.51 349	2.25 322	1.39 213	2.07 276	2.15 252	0.34 186	6.68 324	7.08 364	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65

SDNR	3.31 356	0.91 347	6.28 378	0.44 309	0.02 173	26.11 414	0.01 56	3.81 240	1.62 272	2.82 312	11.06 372	2.93 290	0.60 221	7.95 371	1.52 280	0.01 312	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.12 311

LoS_RVC	0.19 4	0.48 265	0.51 2	0.12 219	0.10 259	1.01 35	0.01 56	0.81 21	0.19 21	0.07 20	0.02 32	0.06 37	0.05 56	0.31 50	0.05 18	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 219

fast-acv-ft	1.41 274	0.46 255	4.29 342	0.10 210	0.13 269	3.97 336	0.29 279	2.42 94	1.91 296	0.81 135	3.55 324	3.02 296	1.26 276	3.35 176	2.05 310	0.04 344	0.01 227	0.04 355	0.04 306	0.39 362	0.05 235

CBFPSM	1.39 271	0.61 301	4.29 342	0.01 18	0.01 105	3.64 331	0.03 145	3.39 191	0.80 147	0.64 112	0.21 108	6.18 359	3.70 356	2.38 157	1.82 293	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.08 225	0.01 65

LoS	0.28 25	0.16 121	0.95 45	0.07 179	0.01 105	1.32 142	0.07 195	1.30 36	0.60 60	0.04 17	0.03 50	0.28 88	0.11 117	0.48 85	0.11 72	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.00 1

CES	0.43 59	0.14 102	0.85 26	0.05 145	1.52 380	1.22 102	0.05 179	1.01 27	0.59 56	0.03 12	0.02 32	0.14 71	0.10 109	0.40 71	0.10 64	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.01 25	2.45 391

EGLCR-Stereo	0.28 25	0.09 50	0.73 18	0.18 248	0.05 215	1.17 81	0.04 166	2.37 83	0.17 17	0.35 77	0.01 1	0.01 1	0.02 18	0.38 69	0.04 7	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 194

ProNet	0.20 5	0.25 173	0.78 22	0.01 18	0.01 105	0.95 30	0.00 1	0.70 15	0.68 106	0.02 2	0.01 1	0.05 27	0.03 36	0.31 50	0.03 5	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.12 268	0.04 219

RCA-Stereo	0.37 44	0.14 102	0.76 20	0.01 18	0.00 1	1.17 81	0.00 1	3.14 154	0.61 66	0.71 119	0.47 157	0.05 27	0.13 133	0.19 17	0.03 5	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.01 65

qqq	0.50 77	0.04 4	0.78 22	0.02 65	0.00 1	1.05 50	0.00 1	3.15 156	0.68 106	0.46 93	0.01 1	0.73 142	0.12 127	2.95 168	0.07 40	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65

x	0.41 51	0.04 4	0.74 19	0.54 324	0.00 1	0.98 32	0.00 1	3.07 146	0.67 101	0.48 95	0.01 1	0.48 114	0.07 82	0.93 110	0.07 40	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65

Wz-Net-SNSev	2.53 338	2.49 390	10.66 393	0.39 304	0.01 105	2.73 303	0.40 298	5.02 324	1.50 255	2.15 271	2.12 283	6.48 361	1.11 264	9.47 384	5.84 360	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.21 321	0.06 263

Wz-Net-MNSev	1.85 315	1.19 365	5.61 368	0.01 18	0.00 1	4.74 352	2.16 356	4.93 319	1.48 251	3.77 337	1.24 237	1.77 226	2.56 328	4.94 253	2.61 325	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.01 65

CRFU-Net	1.32 263	0.27 178	2.46 260	1.17 373	0.03 192	4.08 338	0.05 179	5.61 352	0.67 101	1.53 224	0.70 196	3.47 316	2.62 331	3.24 174	0.24 126	0.01 312	0.01 227	0.11 367	0.00 1	0.13 272	0.00 1

NINENet	1.03 208	0.22 162	1.30 134	0.10 210	0.01 105	5.85 364	0.03 145	4.41 285	1.25 215	1.55 231	0.60 177	2.39 270	0.06 71	2.72 165	0.05 18	0.00 1	0.01 227	0.01 324	0.00 1	0.04 165	0.00 1

MIPNet	0.64 110	0.42 236	2.01 219	0.08 191	0.07 233	1.29 134	0.11 219	3.47 206	1.29 219	0.67 114	0.10 72	0.63 128	0.97 259	1.25 126	0.25 132	0.00 1	0.01 227	0.01 324	0.01 273	0.11 263	0.04 219

Consistency-Raft	1.36 267	0.65 310	4.81 356	0.33 289	0.32 345	1.62 245	0.11 219	3.65 222	3.80 353	0.33 65	6.12 351	0.86 157	2.14 319	0.94 112	1.25 270	0.02 334	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.24 328	0.01 65

PFNet	1.06 218	0.19 139	2.95 281	1.16 372	0.56 360	1.58 224	0.25 262	1.50 51	0.60 60	2.38 296	1.23 235	0.63 128	0.30 176	6.85 337	0.43 190	0.16 368	0.01 227	0.00 1	0.07 322	0.18 304	0.18 336

AnonymousM	0.34 35	0.07 32	0.63 7	0.02 65	0.01 105	1.09 60	0.03 145	1.54 52	0.68 106	0.17 51	0.04 57	0.02 2	0.24 166	0.25 33	0.04 7	0.00 1	0.01 227	1.93 391	0.00 1	0.01 25	0.00 1

cross-raft	0.53 89	0.12 88	1.78 196	0.03 104	0.01 105	1.04 44	0.10 217	3.21 169	0.23 31	0.37 83	0.01 1	2.86 287	0.04 49	0.24 29	0.24 126	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.16 350	0.01 25	0.02 154

Anonymous	0.25 21	0.13 97	1.19 112	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 56	2.54 107	0.42 45	0.02 2	0.02 32	0.05 27	0.07 82	0.15 9	0.06 35	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.08 288

xxxx	1.78 311	0.07 32	1.02 61	0.00 1	0.01 105	1.44 181	0.00 1	5.81 360	1.53 257	1.37 212	1.91 268	1.08 183	0.05 56	4.37 222	16.98 399	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 154

test_xeample	1.79 313	0.08 38	1.03 72	0.02 65	0.00 1	1.44 181	0.00 1	5.48 347	1.84 286	1.65 236	2.17 289	0.37 98	0.06 71	4.00 206	17.67 401	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 154

FINET	1.36 267	0.46 255	4.05 332	0.22 258	0.73 366	1.03 37	0.00 1	3.57 215	5.71 368	1.59 234	1.64 251	0.49 116	0.19 151	5.53 276	1.90 298	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.08 225	0.03 194

CFNet-RSSM	0.51 80	0.12 88	1.26 122	0.03 104	0.14 275	1.24 116	0.02 104	4.12 260	0.15 9	0.31 61	0.01 1	1.96 239	0.04 49	0.19 17	0.25 132	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.27 380	0.01 25	0.01 65

EDNetEfficientorigin	10.31 396	1.90 385	98.96 430	0.22 258	0.23 314	2.73 303	0.71 321	4.50 291	16.94 395	18.72 400	15.36 381	12.74 383	10.73 396	8.96 379	11.94 388	0.01 312	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.25 334	1.31 386

Gwc-CoAtRS	0.42 53	0.12 88	1.28 126	0.03 104	0.13 269	1.03 37	0.02 104	2.33 81	0.15 9	0.35 77	0.01 1	2.27 261	0.03 36	0.20 21	0.25 132	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.22 368	0.01 25	0.01 65

FENet	0.52 83	0.07 32	1.62 174	0.04 127	0.00 1	1.19 89	0.05 179	3.10 150	0.98 174	0.89 139	0.01 1	1.63 218	0.09 101	0.47 84	0.28 145	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 65

DIP-Stereo	0.58 96	0.23 169	0.90 36	0.08 191	0.00 1	1.43 179	0.01 56	6.01 365	1.38 228	0.92 145	0.11 75	0.04 11	0.19 151	0.12 8	0.07 40	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.01 65
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
stereogan	2.13 329	0.31 199	3.75 322	0.01 18	0.09 250	7.44 377	0.60 316	4.27 274	3.29 345	3.91 341	4.62 338	6.41 360	1.84 311	5.17 261	0.58 221	0.00 1	0.01 227	0.01 324	0.00 1	0.24 328	0.05 235

ADCL	3.30 354	0.81 335	6.76 381	0.25 269	0.25 321	6.93 371	4.65 386	4.79 313	2.62 337	4.61 352	3.36 320	5.22 351	4.55 364	5.54 278	14.91 393	0.05 350	0.01 227	0.11 367	0.13 343	0.28 345	0.10 298

DeepPrunerF	2.50 337	0.87 342	14.90 399	0.17 244	0.31 343	1.41 172	0.29 279	5.62 355	9.97 384	1.02 166	0.43 148	2.01 240	1.65 300	6.85 337	3.99 340	0.00 1	0.01 227	0.07 360	0.10 334	0.24 328	0.12 311

HSM-Net_RVC	1.40 273	0.07 32	1.58 170	0.00 1	0.01 105	1.88 270	0.05 179	7.24 381	1.71 280	3.63 334	3.63 326	3.21 308	0.36 192	4.25 214	0.44 193	0.01 312	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FC-DCNN	6.09 381	0.18 132	2.35 253	0.42 307	0.53 358	7.80 380	1.42 344	8.14 386	7.07 379	19.05 405	22.10 400	22.85 400	13.84 400	9.42 382	6.44 362	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 263

PASM	1.58 292	1.05 357	7.51 382	0.56 327	0.09 250	1.37 160	0.28 276	2.85 127	1.44 242	3.91 341	0.44 150	3.02 296	0.64 232	6.38 308	1.59 284	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.03 296	0.26 336	0.15 324

SANet	4.63 372	0.89 345	5.34 363	0.30 284	0.09 250	7.43 376	3.75 375	6.53 371	16.16 394	6.79 367	13.29 377	12.44 381	7.74 383	7.38 361	4.11 342	0.00 1	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.31 359

MSMD_ROB	4.94 374	0.43 242	2.58 269	0.12 219	0.01 105	8.43 382	1.09 336	4.25 271	4.11 356	13.11 392	26.36 407	13.95 386	13.88 401	7.45 364	2.92 330	0.10 361	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 154

SPS-STEREO	3.08 349	0.49 269	2.49 262	0.21 256	0.24 318	3.67 332	1.24 341	5.80 359	2.43 329	10.68 384	8.00 361	9.48 377	3.59 353	8.11 373	5.08 354	0.01 312	0.01 227	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.11 302
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DispNO	1.25 253	0.52 277	3.40 309	0.11 218	0.05 215	1.45 187	0.01 56	3.73 228	1.68 276	1.34 206	1.59 249	3.15 304	1.12 267	5.56 279	1.14 263	0.00 1	0.02 276	0.03 352	0.12 342	0.05 183	0.03 194

ACVNet-DCA	0.61 101	0.27 178	1.28 126	0.13 222	0.00 1	3.44 325	0.01 56	3.15 156	0.68 106	0.33 65	0.69 190	0.04 11	0.61 223	1.43 132	0.05 18	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.03 296	0.01 25	0.01 65

xx1	0.95 191	0.27 178	1.28 126	0.13 222	0.00 1	3.44 325	0.01 56	3.18 162	7.23 380	0.33 65	0.69 190	0.73 142	0.12 127	1.43 132	0.05 18	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 65

1test111	0.69 127	0.27 178	1.28 126	0.13 222	0.00 1	3.44 325	0.01 56	3.15 156	0.68 106	0.33 65	0.69 190	0.04 11	0.61 223	2.95 168	0.07 40	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.03 296	0.01 25	0.01 65

cc1	0.94 189	0.27 178	1.28 126	0.13 222	0.00 1	3.44 325	0.01 56	3.18 162	7.23 380	0.33 65	0.69 190	0.04 11	0.61 223	1.43 132	0.05 18	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.03 296	0.09 244	0.04 219

DualNet	1.39 271	0.05 8	1.65 177	0.34 295	0.01 105	1.58 224	0.02 104	3.03 138	6.40 371	1.39 213	2.07 276	2.15 252	0.34 186	1.59 138	7.08 364	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.09 244	0.03 194

ffm	1.04 210	0.05 8	1.65 177	0.34 295	0.01 105	1.58 224	0.02 104	3.03 138	6.40 371	1.39 213	2.07 276	2.15 252	0.34 186	1.59 138	0.05 18	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.09 244	0.03 194

ff1	1.65 296	0.05 8	1.65 177	0.34 295	0.01 105	1.58 224	0.02 104	3.03 138	6.40 371	1.39 213	2.07 276	2.15 252	0.34 186	6.68 324	7.08 364	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.09 244	0.03 194

tt1	0.88 181	0.27 178	1.25 121	0.08 191	0.00 1	3.36 323	0.02 104	3.03 138	6.40 371	0.33 65	0.66 181	0.05 27	0.40 200	1.59 138	0.05 18	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.09 244	0.03 194

MSKI-zero shot	0.73 130	0.13 97	1.56 167	0.02 65	0.14 275	1.34 150	0.04 166	3.00 133	0.23 31	0.67 114	1.64 251	0.89 159	0.00 1	4.55 237	0.10 64	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.21 366	0.03 134	0.01 65

iinet-f	1.68 305	0.61 301	11.37 395	0.29 282	0.03 192	4.39 347	0.04 166	3.18 162	1.10 193	1.16 186	0.58 163	2.96 293	2.76 333	2.13 154	2.46 319	0.00 1	0.02 276	0.02 347	0.00 1	0.46 367	0.01 65

DCRE	0.69 127	0.35 209	1.16 104	0.06 159	0.02 173	0.91 24	0.00 1	1.05 28	0.30 37	0.98 160	7.63 358	0.72 141	0.02 18	0.16 12	0.07 40	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.21 366	0.02 94	0.03 194

MC-Stereo	0.24 20	0.12 88	0.71 17	0.04 127	0.02 173	1.07 53	0.00 1	1.30 36	0.17 17	0.59 103	0.02 32	0.08 49	0.11 117	0.18 14	0.05 18	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.17 356	0.06 200	0.02 154

HBP-ISP	1.45 277	0.75 322	3.02 285	0.30 284	0.10 259	4.28 344	1.49 346	4.68 301	1.29 219	3.43 332	0.78 200	0.93 165	1.01 260	6.48 315	0.36 181	0.04 344	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.03 194

anonymity	0.74 132	0.15 113	1.17 106	0.16 241	0.27 329	0.71 19	0.01 56	4.70 302	1.78 283	1.15 183	1.23 235	0.31 90	1.65 300	0.54 91	0.53 211	0.02 334	0.02 276	0.00 1	0.27 380	0.02 94	0.06 263

raft_robust	0.98 195	0.57 293	1.21 117	0.06 159	0.17 287	1.36 155	0.02 104	3.46 204	2.18 317	0.33 65	0.01 1	1.54 206	1.42 282	6.77 333	0.15 87	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.18 358	0.11 263	0.09 294

RAFT_CTSACE	0.68 124	0.52 277	1.74 191	0.50 318	0.05 215	1.16 79	0.00 1	2.68 118	0.66 93	0.68 116	1.60 250	1.76 224	0.80 249	0.94 112	0.13 78	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.27 339	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 99	0.36 212	0.96 46	0.03 104	0.02 173	1.21 100	0.02 104	2.80 123	1.55 259	1.08 176	2.63 302	0.43 107	0.16 138	0.37 66	0.25 132	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.19 311	0.01 65

AFF-stereo	0.65 112	0.46 255	0.82 24	0.37 302	0.00 1	1.19 89	0.00 1	3.04 143	1.42 237	0.72 121	1.95 271	1.16 189	0.26 171	0.97 114	0.31 157	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.21 321	0.02 154

DSFCA	1.30 258	0.14 102	1.82 200	0.01 18	0.03 192	3.74 334	0.86 326	2.71 119	1.23 211	3.09 321	0.41 143	2.93 290	1.49 284	6.12 295	1.35 276	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 65

FADNet	1.20 248	0.93 348	4.51 350	0.03 104	0.06 224	2.56 296	0.16 235	4.02 253	1.42 237	0.32 63	0.06 64	1.66 220	1.07 262	5.56 279	0.87 245	0.19 371	0.02 276	0.01 324	0.01 273	0.50 373	0.03 194

S-Stereo	2.00 324	0.30 198	5.74 370	0.24 266	0.23 314	2.51 294	1.90 350	4.74 305	5.15 365	2.42 298	5.80 347	2.85 286	0.72 245	5.08 260	2.17 313	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.08 225	0.04 219

SGM-Forest	1.84 314	0.08 38	1.31 135	0.15 234	0.22 309	3.52 329	2.46 364	3.85 244	2.16 315	5.29 358	3.90 330	3.71 323	1.56 292	6.28 302	1.90 298	0.01 312	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.30 355
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WAO-7	9.09 391	1.79 382	3.55 317	0.80 349	0.15 280	18.67 401	4.36 384	23.07 416	26.68 404	12.59 391	27.90 411	22.52 398	13.03 399	13.53 399	11.47 385	0.09 360	0.03 299	0.58 386	0.10 334	0.47 370	0.34 361

AEACV	0.22 10	0.05 8	0.66 13	0.02 65	0.03 192	0.87 23	0.00 1	1.07 29	0.15 9	0.18 53	0.01 1	0.02 2	0.72 245	0.15 9	0.09 56	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.27 380	0.08 225	0.07 279

RAFT	0.60 99	0.50 272	1.01 56	0.50 318	0.04 208	0.94 27	0.08 201	3.01 135	0.65 87	0.22 55	0.09 70	3.41 313	0.27 174	0.53 89	0.37 182	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.01 273	0.40 363	0.03 194

raftrobust	0.46 67	0.42 236	1.05 81	0.01 18	0.21 307	1.17 81	0.05 179	2.07 73	0.19 21	2.98 318	0.02 32	0.12 61	0.15 135	0.25 33	0.31 157	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.08 225	0.06 263

ARAFT	1.12 235	0.82 338	4.11 336	0.04 127	0.00 1	1.64 248	0.03 145	4.85 316	1.69 277	2.78 311	0.57 161	0.47 113	0.11 117	4.81 248	0.24 126	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.24 328	0.05 235

SuperB	3.70 363	1.77 380	15.73 400	0.31 286	0.05 215	4.37 346	1.67 348	3.58 217	11.57 385	2.36 293	1.32 243	2.03 243	1.91 312	6.95 349	9.01 377	0.05 350	0.03 299	0.10 366	0.08 327	11.00 407	0.10 298

XQC	2.57 339	1.20 366	6.33 379	0.18 248	0.01 105	3.84 335	0.33 291	5.24 332	3.83 354	4.43 348	1.94 270	4.58 337	3.19 345	7.19 357	8.67 376	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.03 296	0.27 339	0.19 340

StereoDRNet	1.48 280	0.75 322	4.58 352	0.05 145	0.10 259	2.49 293	1.10 337	4.62 297	1.47 247	3.38 331	0.62 178	2.29 262	0.65 237	4.52 234	2.89 329	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.01 273	0.05 183	0.07 279

NVStereoNet_ROB	3.25 352	0.46 255	2.71 277	0.34 295	0.56 360	2.36 289	0.87 327	4.56 294	4.47 362	4.55 349	14.09 380	11.93 380	3.23 348	9.79 387	3.14 334	0.43 382	0.03 299	0.53 384	0.31 386	0.36 359	0.38 365
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CSAN	2.70 342	0.75 322	3.41 310	0.18 248	0.12 265	4.18 341	4.05 377	4.11 259	4.36 358	6.03 363	6.24 352	4.60 339	4.74 366	7.29 360	3.43 337	0.02 334	0.03 299	0.01 324	0.02 290	0.18 304	0.22 348

DLNR_Zeroshot_test	23.05 417	49.79 423	87.94 422	97.52 434	94.73 429	1.18 87	0.00 1	20.60 408	0.14 6	0.02 2	0.02 32	0.02 2	0.02 18	4.35 219	0.10 64	32.22 421	0.04 309	0.00 1	0.27 380	72.00 427	0.06 263

UDG	2.86 343	8.81 410	1.57 169	2.60 387	0.89 370	2.39 290	0.11 219	3.42 197	1.02 181	2.18 274	3.64 327	5.04 348	1.60 299	4.17 211	2.09 311	1.21 389	0.04 309	7.69 396	3.67 409	4.10 389	0.93 381

ACRE	0.75 137	0.78 329	2.72 278	0.13 222	0.02 173	1.40 168	0.26 265	3.20 168	0.82 150	1.84 251	2.46 296	0.19 78	0.10 109	0.52 87	0.26 137	0.00 1	0.04 309	0.01 324	0.05 311	0.19 311	0.05 235

TRStereo	0.59 98	0.79 331	1.59 173	0.56 327	0.01 105	1.19 89	0.03 145	4.74 305	0.60 60	0.17 51	0.01 1	0.62 126	0.44 204	0.57 94	0.07 40	0.00 1	0.04 309	0.00 1	0.24 373	0.01 25	0.14 323

DMCA-RVC	0.90 186	0.64 307	3.30 304	0.03 104	0.04 208	1.30 138	0.06 192	2.65 112	0.73 131	3.21 324	0.09 70	0.99 174	0.66 239	3.14 173	0.99 255	0.01 312	0.04 309	0.02 347	0.01 273	0.07 214	0.01 65

SHD	3.01 347	1.02 356	5.52 365	0.45 312	0.39 348	4.12 339	0.17 238	6.68 374	12.04 387	7.20 370	3.36 320	4.40 333	2.58 330	4.69 242	7.17 368	0.01 312	0.04 309	0.00 1	0.03 296	0.22 324	0.17 330

AnyNet_C32	3.93 366	2.58 391	12.07 396	0.39 304	0.49 356	5.50 361	6.45 403	4.44 288	2.19 318	6.86 368	2.94 310	5.28 352	3.20 346	6.63 322	18.37 403	0.08 357	0.04 309	0.20 374	0.09 330	0.57 376	0.19 340

AANet_RVC	1.66 297	0.88 343	3.52 314	0.06 159	0.00 1	1.22 102	0.00 1	3.25 171	2.51 332	2.21 276	4.49 336	3.65 320	0.20 157	7.10 356	3.42 336	0.50 384	0.04 309	0.00 1	0.00 1	0.08 225	0.05 235

LSM	7.38 385	1.68 377	22.24 405	3.99 391	40.72 421	3.54 330	4.79 390	4.74 305	6.65 375	10.25 383	13.51 378	4.49 335	3.81 357	6.91 346	5.31 356	0.00 1	0.04 309	0.00 1	0.00 1	0.26 336	14.60 417

LargeStereo	0.36 41	0.19 139	0.57 4	0.09 201	0.00 1	0.35 8	0.03 145	4.62 297	0.24 34	0.12 42	0.02 32	0.03 6	0.17 141	0.24 29	0.23 121	0.00 1	0.05 318	0.00 1	0.04 306	0.09 244	0.08 288

GASNet	1.43 275	1.53 375	4.54 351	0.31 286	0.02 173	1.49 201	0.20 249	3.86 246	1.95 299	0.75 123	1.37 245	2.11 248	1.57 295	5.82 288	2.60 324	0.00 1	0.05 318	0.00 1	0.00 1	0.43 365	0.10 298

CIPLG	0.75 137	0.81 335	2.38 254	0.13 222	0.03 192	1.41 172	0.27 268	3.19 166	0.84 155	1.98 261	2.56 301	0.19 78	0.10 109	0.54 91	0.26 137	0.00 1	0.05 318	0.01 324	0.05 311	0.19 311	0.05 235

DDUNet	3.28 353	10.54 412	2.29 250	3.50 390	3.31 391	4.21 342	0.21 251	3.77 231	1.03 182	2.54 302	3.17 317	3.20 307	0.21 161	3.89 201	0.69 234	1.94 390	0.05 318	9.87 399	3.53 408	5.03 391	2.55 392

IPLGR_C	0.75 137	0.88 343	2.58 269	0.13 222	0.02 173	1.40 168	0.27 268	3.19 166	0.84 155	1.92 255	2.46 296	0.18 77	0.11 117	0.49 86	0.26 137	0.00 1	0.05 318	0.01 324	0.05 311	0.19 311	0.06 263

aanetorigin	2.87 344	0.73 321	8.74 387	0.23 264	0.23 314	1.61 239	2.07 352	1.76 60	1.10 193	14.21 397	10.25 370	2.93 290	3.38 349	4.98 255	4.06 341	0.10 361	0.05 318	0.09 363	0.11 338	0.57 376	0.15 324

FBW_ROB	2.36 336	0.36 212	3.16 294	0.37 302	0.14 275	4.42 349	0.18 242	6.64 373	3.05 343	2.98 318	2.85 307	4.86 344	1.11 264	11.00 395	4.53 346	0.16 368	0.05 318	0.37 380	0.09 330	0.19 311	0.78 375

WCMA_ROB	4.54 371	0.48 265	3.19 296	0.49 317	0.63 364	5.38 360	2.57 365	4.70 302	3.77 352	14.17 396	19.02 391	15.47 387	9.03 389	6.73 330	4.85 351	0.01 312	0.05 318	0.01 324	0.01 273	0.08 225	0.16 326

MyStereo06	0.80 154	0.19 139	2.53 265	0.02 65	0.00 1	1.51 206	0.01 56	4.61 296	0.24 34	0.89 139	0.69 190	3.14 303	1.18 268	0.58 97	0.33 164	0.00 1	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.07 279

MyStereo05	0.79 150	0.19 139	3.17 295	0.02 65	0.00 1	1.51 206	0.01 56	3.56 214	2.48 331	1.34 206	0.02 32	1.25 194	0.38 196	1.19 122	0.50 205	0.00 1	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.07 279

HH	0.88 181	0.37 216	1.93 206	0.25 269	0.10 259	0.62 17	0.00 1	3.79 234	0.18 19	0.33 65	0.59 172	3.94 326	0.81 250	4.44 226	0.09 56	0.00 1	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.02 154

HanStereo	0.88 181	0.37 216	1.93 206	0.25 269	0.10 259	0.62 17	0.00 1	3.79 234	0.18 19	0.33 65	0.59 172	3.94 326	0.81 250	4.44 226	0.09 56	0.00 1	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.02 154

NRIStereo	0.74 132	0.08 38	0.88 32	0.47 316	0.05 215	1.58 224	0.49 308	1.38 38	0.61 66	0.88 137	0.17 92	0.66 133	0.03 36	6.96 350	0.22 117	0.00 1	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.17 330

DRaft	1.34 265	0.12 88	1.19 112	0.06 159	0.01 105	1.64 248	0.43 302	1.86 62	0.14 6	3.76 336	5.27 343	0.41 105	4.38 363	5.49 275	1.68 287	0.01 312	0.06 326	0.00 1	0.07 322	0.07 214	0.11 302

iRaftStereo_RVC	0.36 41	0.27 178	0.76 20	0.01 18	0.00 1	1.20 97	0.01 56	2.15 75	0.62 73	0.15 49	0.22 112	0.69 137	0.12 127	0.28 45	0.18 106	0.00 1	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.27 339	0.22 348

NaN_ROB	2.02 326	0.58 294	2.65 273	0.29 282	0.28 337	3.19 315	5.19 392	3.84 242	2.55 335	5.31 359	1.73 259	2.30 263	1.96 314	6.78 334	3.09 333	0.01 312	0.06 326	0.03 352	0.10 334	0.10 254	0.37 364

LE_ROB	12.79 404	0.64 307	10.26 392	2.13 383	1.29 376	7.25 375	5.81 397	9.09 387	49.27 421	57.55 421	24.58 406	23.68 402	31.13 417	9.00 380	23.57 415	0.04 344	0.06 326	0.13 370	0.20 362	0.08 225	0.11 302

MyStereo07	0.27 23	0.27 178	0.64 10	0.02 65	0.01 105	1.64 248	0.01 56	1.41 39	0.73 131	0.10 36	0.01 1	0.03 6	0.10 109	0.24 29	0.04 7	0.00 1	0.07 335	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.06 263

MyStereo04	0.78 149	0.27 178	3.19 296	0.02 65	0.01 105	1.64 248	0.01 56	3.64 221	2.20 319	0.98 160	0.02 32	1.29 196	0.57 218	1.10 119	0.53 211	0.00 1	0.07 335	0.00 1	0.00 1	0.03 134	0.06 263

IGEV_Zeroshot_test	0.74 132	0.20 147	3.00 284	0.26 275	0.02 173	1.10 62	0.05 179	3.72 227	0.19 21	0.88 137	0.71 197	2.84 284	0.63 229	0.53 89	0.33 164	0.00 1	0.07 335	0.00 1	0.16 350	0.04 165	0.00 1

RAFT-Test	0.61 101	0.16 121	2.27 249	0.04 127	0.15 280	1.80 267	0.17 238	2.52 104	0.65 87	0.56 101	0.11 75	2.76 281	0.02 18	0.27 44	0.34 171	0.00 1	0.07 335	0.00 1	0.29 385	0.01 25	0.01 65

ICVP	0.46 67	0.08 38	1.58 170	0.01 18	0.01 105	1.10 62	0.21 251	3.80 237	0.52 51	0.42 87	0.27 117	0.33 95	0.06 71	0.57 94	0.13 78	0.00 1	0.07 335	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.01 65
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.49 76	0.12 88	2.21 236	0.01 18	0.00 1	2.53 295	0.09 210	3.16 159	0.65 87	0.12 42	0.22 112	0.12 61	0.05 56	0.37 66	0.08 49	0.00 1	0.07 335	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.03 194

sCroCo_RVC	0.21 6	0.14 102	1.54 158	0.01 18	0.00 1	0.13 1	0.04 166	1.10 30	0.65 87	0.10 36	0.05 59	0.03 6	0.04 49	0.23 26	0.05 18	0.00 1	0.07 335	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RTSC	2.66 340	1.24 367	6.04 373	0.18 248	0.02 173	4.40 348	0.08 201	4.29 276	4.98 364	6.00 362	3.15 315	2.97 294	1.56 292	6.71 329	10.89 383	0.00 1	0.07 335	0.00 1	0.05 311	0.40 363	0.24 352

pmcnn	3.61 361	0.68 315	5.38 364	0.61 334	1.46 378	2.75 307	1.26 342	5.04 325	1.57 265	8.77 379	11.67 373	18.69 394	2.38 325	6.03 290	5.61 358	0.00 1	0.07 335	0.00 1	0.00 1	0.21 321	0.07 279

coex-ft	12.01 402	5.60 405	80.23 421	0.15 234	0.15 280	1.88 270	0.73 322	2.66 113	30.12 407	49.31 420	16.59 383	15.97 389	14.42 402	6.79 335	14.50 392	0.05 350	0.08 344	0.01 324	0.05 311	0.37 361	0.61 370

FADNet-RVC	1.10 230	1.07 359	4.79 355	0.03 104	0.00 1	1.60 235	0.08 201	3.77 231	1.70 278	0.35 77	0.07 65	0.61 124	0.66 239	5.32 268	1.11 259	0.01 312	0.08 344	0.00 1	0.00 1	0.48 371	0.18 336

ADCMid	3.95 367	1.34 370	10.91 394	0.18 248	0.38 347	5.02 356	1.27 343	4.87 317	2.94 342	11.15 386	3.60 325	6.76 365	5.21 374	6.40 313	16.96 398	0.12 364	0.08 344	0.55 385	0.46 390	0.53 375	0.19 340

AnyNet_C01	6.59 384	4.31 401	36.24 412	0.96 362	0.46 353	9.96 385	5.74 396	6.02 366	3.63 350	7.59 373	8.56 364	8.83 374	3.14 344	13.74 400	20.83 410	0.12 364	0.08 344	0.25 377	0.09 330	1.01 382	0.34 361

AE-Stereo	0.47 71	0.11 83	1.03 72	0.04 127	0.09 250	1.11 66	0.03 145	4.16 262	0.34 41	0.35 77	0.82 204	0.15 73	0.16 138	0.45 80	0.05 18	0.00 1	0.09 348	0.00 1	0.26 378	0.09 244	0.05 235

EKT-Stereo	0.74 132	0.18 132	1.23 120	0.81 350	4.25 393	1.19 89	0.03 145	2.17 77	0.13 4	0.35 77	0.40 141	0.97 172	0.08 96	2.61 161	0.09 56	0.00 1	0.09 348	0.00 1	0.07 322	0.04 165	0.03 194

MIM_Stereo	0.45 64	0.43 242	1.18 109	0.51 321	0.04 208	1.26 126	0.02 104	2.38 84	0.65 87	0.07 20	0.02 32	0.70 139	0.20 157	1.01 116	0.13 78	0.00 1	0.09 348	0.00 1	0.00 1	0.14 278	0.10 298

iRaft-Stereo_20w	0.92 188	0.15 113	2.68 274	0.24 266	0.06 224	1.36 155	0.28 276	7.46 384	0.34 41	1.56 232	0.37 135	0.62 126	1.24 274	1.25 126	0.34 171	0.00 1	0.09 348	0.00 1	0.16 350	0.02 94	0.13 316

raft+_RVC	0.42 53	0.48 265	1.11 90	0.51 321	0.17 287	1.16 79	0.04 166	2.25 78	0.59 56	0.12 42	0.42 144	0.08 49	0.15 135	0.60 98	0.28 145	0.00 1	0.09 348	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.19 340

XX-Stereo	1.04 210	0.20 147	4.94 358	0.85 354	0.04 208	1.25 124	0.00 1	3.37 188	0.45 48	1.22 197	0.50 159	3.70 322	0.02 18	3.91 202	0.05 18	0.00 1	0.09 348	0.00 1	0.20 362	0.03 134	0.02 154

Any-RAFT	0.64 110	0.08 38	1.07 83	0.03 104	0.00 1	2.77 308	0.08 201	3.57 215	1.23 211	0.96 149	0.26 115	1.61 213	0.31 180	0.72 104	0.06 35	0.00 1	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

LL-Strereo	1.93 320	0.97 350	3.83 327	0.55 326	2.19 387	1.49 201	0.05 179	4.09 257	1.00 179	2.59 304	2.77 306	5.17 350	5.63 377	7.19 357	0.63 228	0.00 1	0.10 354	0.00 1	0.00 1	0.25 334	0.20 344

EDNetEfficient	6.54 383	1.17 363	33.15 410	0.66 339	1.96 383	2.07 277	3.72 374	2.80 123	14.85 391	20.02 406	9.69 368	6.59 364	10.19 394	7.19 357	15.49 396	0.03 342	0.10 354	0.01 324	0.20 362	0.62 379	0.29 354

GMOStereo	0.42 53	0.28 188	1.02 61	0.05 145	0.18 291	1.04 44	0.02 104	2.40 86	0.16 12	2.25 279	0.01 1	0.32 91	0.03 36	0.09 2	0.15 87	0.00 1	0.11 357	0.00 1	0.00 1	0.19 311	0.02 154

error version	0.42 53	0.28 188	1.02 61	0.05 145	0.18 291	1.04 44	0.02 104	2.40 86	0.16 12	2.25 279	0.01 1	0.32 91	0.03 36	0.09 2	0.15 87	0.00 1	0.11 357	0.00 1	0.00 1	0.19 311	0.02 154

test-v	0.42 53	0.28 188	1.02 61	0.05 145	0.18 291	1.04 44	0.02 104	2.40 86	0.16 12	2.25 279	0.01 1	0.32 91	0.03 36	0.09 2	0.15 87	0.00 1	0.11 357	0.00 1	0.00 1	0.19 311	0.02 154

test-2	0.42 53	0.28 188	1.02 61	0.05 145	0.18 291	1.04 44	0.02 104	2.40 86	0.16 12	2.25 279	0.01 1	0.32 91	0.03 36	0.09 2	0.15 87	0.00 1	0.11 357	0.00 1	0.00 1	0.19 311	0.02 154

JetBlue	13.83 405	5.03 402	33.82 411	0.84 351	6.92 399	50.14 420	20.02 418	15.09 397	8.92 382	11.33 387	17.05 384	28.25 405	18.01 410	32.60 418	18.53 405	0.32 379	0.12 361	0.15 371	0.23 371	4.59 390	4.64 397

SQANet	2.28 334	1.25 368	2.39 255	4.17 392	2.91 388	2.60 298	0.24 261	4.17 264	0.83 152	2.42 298	0.57 161	1.59 209	0.88 254	3.30 175	0.68 233	7.35 398	0.12 361	0.47 381	0.02 290	6.56 392	3.00 393

IRAFT_RVC	1.02 206	0.20 147	1.58 170	1.39 378	0.26 324	1.33 148	0.32 289	2.52 104	0.66 93	1.58 233	0.81 203	1.16 189	1.58 296	6.51 316	0.43 190	0.00 1	0.12 361	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.03 194

G-Net	3.49 359	0.47 263	4.03 331	1.61 381	1.91 382	10.78 387	1.92 351	3.06 144	1.26 216	8.59 378	12.06 375	6.13 358	7.82 385	4.78 246	4.77 349	0.08 357	0.12 361	0.07 360	0.15 344	0.16 292	0.11 302

EAI-Stereo	1.14 238	0.12 88	1.19 112	0.21 256	0.32 345	1.84 269	2.32 359	5.42 345	1.19 207	1.02 166	5.66 346	0.48 114	0.60 221	0.86 109	0.62 227	0.00 1	0.13 365	0.00 1	0.65 396	0.02 94	0.17 330

MoCha-V2	0.33 32	0.11 83	0.92 38	0.09 201	0.06 224	0.34 6	0.00 1	2.56 109	0.64 83	0.32 63	0.43 148	0.17 76	0.09 101	0.26 39	0.10 64	0.00 1	0.14 366	0.00 1	0.22 368	0.05 183	0.01 65

MyStereo8	0.85 168	0.52 277	3.20 298	0.20 255	0.00 1	1.47 194	0.01 56	3.53 212	1.91 296	1.34 206	0.65 179	1.22 192	0.31 180	0.57 94	1.38 279	0.00 1	0.14 366	0.00 1	0.06 320	0.09 244	0.30 355

rafts_anoy	0.39 48	0.44 247	1.15 100	0.06 159	0.03 192	1.12 68	0.04 166	2.75 120	0.33 40	0.10 36	0.16 86	0.11 58	0.19 151	0.74 105	0.31 157	0.00 1	0.14 366	0.00 1	0.01 273	0.02 94	0.05 235

SAMSARA	3.32 357	1.07 359	6.25 376	0.86 358	0.31 343	7.55 378	3.87 376	5.26 337	4.20 357	7.43 372	3.35 319	10.04 378	3.83 358	6.98 351	4.83 350	0.00 1	0.14 366	0.00 1	0.05 311	0.17 297	0.22 348

RTS	9.75 394	2.69 393	65.25 418	0.85 354	1.99 384	14.36 393	4.75 388	5.69 357	17.29 396	7.97 374	19.00 389	6.83 366	3.02 341	26.15 414	18.62 406	0.00 1	0.15 370	0.00 1	0.00 1	0.29 346	0.16 326

RTSA	9.75 394	2.69 393	65.25 418	0.85 354	1.99 384	14.36 393	4.75 388	5.69 357	17.29 396	7.97 374	19.00 389	6.83 366	3.02 341	26.15 414	18.62 406	0.00 1	0.15 370	0.00 1	0.00 1	0.29 346	0.16 326

FADNet-RVC-Resample	1.08 219	1.00 354	5.32 362	0.10 210	0.14 275	1.53 213	0.25 262	3.62 219	1.18 205	0.51 99	0.19 103	1.04 178	0.28 175	5.20 262	0.44 193	0.10 361	0.16 372	0.09 363	0.06 320	0.24 328	0.21 346

PVD	5.81 380	0.99 353	5.56 367	0.72 344	0.51 357	6.72 370	0.18 242	9.90 390	23.69 399	11.45 388	19.26 394	8.18 371	9.46 391	9.24 381	9.49 379	0.02 334	0.16 372	0.00 1	0.08 327	0.18 304	0.40 366

DPSNet	3.38 358	0.60 298	9.55 389	0.61 334	0.46 353	5.10 357	1.44 345	11.17 393	3.92 355	2.57 303	0.88 210	5.90 356	9.68 393	7.63 367	7.25 369	0.08 357	0.16 372	0.01 324	0.07 322	0.34 354	0.17 330

test-1	0.52 83	0.25 173	0.94 41	0.03 104	0.22 309	1.20 97	0.08 201	4.03 255	0.25 36	0.70 118	0.66 181	0.71 140	0.03 36	0.30 49	0.43 190	0.00 1	0.18 375	0.00 1	0.07 322	0.01 25	0.25 353

SGM+DAISY	4.39 370	1.34 370	5.18 360	1.01 365	0.88 368	5.61 363	2.86 366	4.88 318	3.53 347	13.29 393	13.95 379	12.66 382	7.55 382	7.98 372	5.39 357	0.23 376	0.18 375	0.15 371	0.24 373	0.29 346	0.64 371

PWCK	8.72 390	5.37 404	16.61 402	5.74 393	0.12 265	19.88 403	11.41 413	11.31 394	13.42 389	14.07 394	12.84 376	13.20 384	8.05 387	15.44 401	10.25 381	5.95 396	0.22 377	2.09 392	0.05 311	7.50 393	0.92 380

otaku	3.17 350	1.32 369	2.49 262	6.07 394	3.26 390	4.62 350	2.15 355	5.35 341	1.34 225	2.00 262	2.54 300	3.50 317	1.49 284	3.68 187	1.11 259	7.89 399	0.23 378	1.88 390	0.03 296	7.74 395	4.78 398

Anonymous_2	1.69 306	0.05 8	1.31 135	0.08 191	0.03 192	1.22 102	0.01 56	3.25 171	0.19 21	0.76 125	0.13 77	2.68 276	1.99 315	0.39 70	0.13 78	0.05 350	0.25 379	3.27 394	14.54 418	3.40 388	0.01 65

SGM-ForestM	12.56 403	0.80 332	4.31 345	1.07 368	0.41 349	21.56 407	8.57 409	17.42 401	19.67 398	29.93 414	28.49 414	45.83 418	27.22 414	26.05 413	18.40 404	0.14 366	0.25 379	0.18 373	0.28 384	0.18 304	0.42 367

SGM_RVC	4.07 368	0.38 219	1.98 216	0.84 351	0.26 324	6.20 368	2.37 360	6.45 370	3.57 348	11.56 389	9.27 366	15.55 388	6.78 381	10.07 388	4.60 348	0.22 372	0.25 379	0.20 374	0.23 371	0.26 336	0.34 361
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet+	10.71 397	14.57 414	70.07 420	0.58 330	0.47 355	19.89 404	4.20 379	11.05 392	6.87 377	3.03 320	5.99 349	9.01 375	6.35 380	31.95 417	28.31 416	0.22 372	0.26 382	0.01 324	0.04 306	0.46 367	0.87 378

Ntro	3.24 351	1.34 370	2.83 279	7.27 396	4.43 394	6.22 369	0.74 323	4.73 304	1.48 251	0.39 84	1.77 263	2.70 277	1.28 277	4.59 241	1.25 270	8.06 400	0.28 383	2.12 393	0.05 311	8.11 396	5.16 399

RALCasStereoNet	0.44 61	0.44 247	1.03 72	0.03 104	0.00 1	1.10 62	0.03 145	2.46 98	0.90 161	0.07 20	0.32 122	0.12 61	0.20 157	1.28 128	0.25 132	0.00 1	0.31 384	0.00 1	0.00 1	0.08 225	0.12 311

DispFullNet	7.91 387	23.96 418	13.67 398	14.71 411	7.88 403	4.83 354	0.04 166	5.01 323	2.89 340	8.86 380	4.96 340	6.11 357	10.72 395	10.18 389	3.51 338	2.44 391	0.33 385	15.15 408	4.65 412	12.33 409	5.95 401

FADNet_RVC	1.15 241	1.06 358	4.34 346	0.02 65	0.06 224	2.77 308	0.04 166	3.50 208	0.80 147	0.35 77	0.32 122	0.65 130	0.09 101	5.20 262	1.56 281	0.24 377	0.34 386	0.11 367	0.33 388	0.65 380	0.60 369

RAFT + AFF	1.63 294	1.13 362	2.62 272	0.04 127	0.80 367	2.29 285	1.03 334	5.54 351	2.06 306	1.77 246	1.81 265	1.22 192	3.65 355	6.23 300	1.57 283	0.01 312	0.35 387	0.00 1	0.01 273	0.33 351	0.12 311

BEATNet-Init1	17.91 413	7.45 409	36.82 413	1.88 382	1.38 377	37.29 419	14.71 416	21.90 412	24.20 401	38.07 417	36.59 418	50.41 419	32.00 418	29.42 416	21.83 413	0.33 380	0.39 388	0.47 381	0.54 393	1.50 387	1.07 383

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 294	0.45 251	2.21 236	1.53 380	0.18 291	4.33 345	0.41 300	3.37 188	1.40 234	0.54 100	0.65 179	3.10 301	0.11 117	4.93 252	0.60 225	4.57 393	0.51 389	0.00 1	0.00 1	1.37 385	2.39 390

MFN_U_SF_RVC	3.76 364	1.77 380	9.85 390	0.84 351	0.27 329	9.50 384	0.49 308	8.07 385	3.41 346	4.81 354	3.28 318	9.40 376	3.49 350	7.76 370	8.31 375	0.41 381	0.54 390	0.52 383	0.80 399	0.89 381	0.84 377

ELAS_RVC	7.69 386	0.80 332	4.90 357	1.06 367	1.02 372	10.00 386	9.43 411	9.75 389	14.69 390	21.83 410	20.27 397	17.88 392	16.41 405	13.01 398	10.44 382	0.22 372	0.55 391	0.28 378	0.19 359	0.35 357	0.65 372
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	8.05 388	0.76 326	4.02 330	0.95 361	1.02 372	14.85 396	6.99 406	12.80 395	11.73 386	22.43 412	27.75 410	17.88 392	15.19 403	10.96 393	11.31 384	0.22 372	0.56 392	0.23 376	0.22 368	0.50 373	0.71 374
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCPNet	3.63 362	0.82 338	13.20 397	0.08 191	0.43 350	7.02 372	2.23 358	4.77 310	2.41 327	4.31 347	1.96 272	7.57 370	5.16 371	6.45 314	13.80 391	0.02 334	0.75 393	0.04 355	0.90 401	0.16 292	0.53 368

MANE	14.02 408	0.85 340	3.53 315	2.13 383	3.75 392	18.44 400	6.14 398	22.67 415	27.90 405	33.01 416	41.08 419	41.26 417	30.90 416	23.39 409	17.99 402	0.47 383	0.76 394	0.91 387	4.04 410	0.17 297	1.00 382

WAO-8	13.93 406	3.75 399	4.23 339	7.74 398	6.54 396	22.81 409	2.39 362	22.66 413	45.98 419	18.88 403	35.42 416	33.21 409	16.91 406	16.55 404	12.78 389	5.01 394	0.81 395	9.89 400	0.77 397	8.77 399	3.61 394

Venus	13.93 406	3.75 399	4.23 339	7.74 398	6.54 396	22.81 409	2.39 362	22.66 413	45.98 419	18.88 403	35.42 416	33.21 409	16.91 406	16.55 404	12.78 389	5.01 394	0.81 395	9.89 400	0.77 397	8.76 398	3.61 394

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 354	2.61 392	7.84 384	0.09 201	0.26 324	12.92 390	7.62 407	4.25 271	3.64 351	2.95 316	3.99 333	4.61 340	1.22 270	8.36 374	1.77 291	0.59 385	1.15 397	0.04 355	0.85 400	0.48 371	0.67 373

DGSMNet	2.23 333	0.80 332	6.10 374	0.96 362	1.73 381	3.22 316	4.12 378	5.30 338	1.11 195	1.19 189	2.48 298	3.18 306	0.65 237	4.57 240	1.33 275	1.11 387	1.37 398	1.55 389	1.26 402	1.37 385	1.28 385

CC-Net-ROB	1.86 316	0.64 307	2.55 267	1.42 379	0.19 298	3.38 324	0.04 166	4.41 285	2.45 330	0.90 141	1.31 242	0.98 173	0.18 145	6.60 319	0.53 211	1.14 388	1.60 399	7.16 395	0.00 1	1.33 384	0.32 360

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 377	2.33 388	8.42 386	0.33 289	0.27 329	24.60 413	8.84 410	5.50 348	9.75 383	3.82 338	8.16 363	8.53 373	1.82 307	9.44 383	5.18 355	1.02 386	1.65 400	0.33 379	0.47 391	1.06 383	0.90 379

ACVNet_2	8.69 389	1.80 383	5.09 359	8.55 400	6.72 398	13.47 392	4.34 383	13.70 396	23.86 400	6.89 369	19.74 396	20.52 395	5.36 375	7.70 369	2.48 320	8.53 401	1.67 401	7.99 397	0.32 387	8.79 400	6.29 406

RainbowNet	4.74 373	3.21 397	3.07 289	9.34 401	6.01 395	4.89 355	3.60 373	7.09 380	4.39 360	1.63 235	3.01 311	4.72 341	2.96 339	5.53 276	1.19 266	8.95 402	2.12 402	8.48 398	0.19 359	8.75 397	5.73 400

Dean	11.46 401	2.03 386	5.20 361	10.73 405	8.20 405	18.71 402	5.73 395	21.10 410	41.49 418	11.12 385	22.16 401	25.92 403	7.74 383	7.52 365	4.31 344	9.01 403	2.27 403	9.95 402	0.61 395	9.18 401	6.22 404

ACVNet-4b	5.67 378	1.65 376	4.43 348	9.46 402	7.11 401	8.72 383	1.68 349	6.61 372	5.76 370	0.27 58	6.49 354	11.67 379	2.43 327	8.40 375	1.56 281	9.06 404	2.34 404	10.49 403	0.02 290	9.22 402	5.98 402

WAO-6	11.09 398	1.69 378	3.21 299	7.54 397	7.10 400	16.34 397	6.63 404	20.12 406	38.64 415	9.67 382	19.28 395	27.53 404	10.97 397	12.43 397	11.57 386	4.26 392	2.35 405	10.54 404	0.02 290	7.59 394	4.29 396

ACVNet_1	6.16 382	1.86 384	4.43 348	9.52 403	7.22 402	7.59 379	2.37 360	9.99 391	6.71 376	3.84 339	5.35 345	13.23 385	4.90 370	6.25 301	1.94 305	9.06 404	2.40 406	10.88 405	0.11 338	9.58 404	6.03 403

IMH-64-1	9.55 392	2.76 395	2.44 256	11.17 406	9.13 406	12.03 388	5.45 393	18.33 402	15.78 392	6.59 364	18.69 387	16.95 390	6.20 378	10.63 390	8.06 372	9.46 407	2.46 407	15.42 410	1.61 403	10.89 405	6.88 407

IMH-64	9.55 392	2.76 395	2.44 256	11.17 406	9.13 406	12.03 388	5.45 393	18.33 402	15.78 392	6.59 364	18.69 387	16.95 390	6.20 378	10.63 390	8.06 372	9.46 407	2.46 407	15.42 410	1.61 403	10.89 405	6.88 407

IMH	11.11 400	3.50 398	2.56 268	11.25 408	9.13 406	14.49 395	5.10 391	20.68 409	26.30 403	8.28 376	23.85 405	20.63 396	9.19 390	12.39 396	7.96 370	9.50 409	2.50 409	15.28 409	1.66 405	11.07 408	6.96 409

TorneroNet-64	15.45 410	5.66 406	3.44 312	13.86 409	12.03 410	28.15 416	6.27 401	19.89 405	38.68 416	12.16 390	28.06 412	35.76 412	15.44 404	19.56 407	15.40 395	9.71 410	2.52 410	19.13 413	2.70 406	12.55 410	7.94 411

TorneroNet	16.10 411	5.74 407	4.12 337	13.88 410	11.97 409	26.89 415	6.85 405	21.13 411	38.32 414	14.15 395	33.36 415	33.52 411	17.49 408	18.89 406	19.64 408	9.77 411	2.53 411	19.43 414	3.35 407	13.21 411	7.86 410

LVE	11.10 399	2.36 389	3.34 306	9.94 404	8.13 404	21.22 406	7.75 408	16.47 400	32.55 410	8.55 377	23.64 403	23.22 401	7.93 386	10.98 394	6.65 363	9.45 406	2.55 412	11.08 406	0.58 394	9.35 403	6.28 405

UNDER WATER	19.61 415	12.37 413	31.14 408	20.44 416	14.31 413	28.63 417	18.15 417	16.43 399	34.24 412	20.82 408	19.14 393	38.83 413	30.09 415	24.31 410	20.97 411	10.09 413	2.68 413	19.51 415	4.70 414	15.52 414	9.93 414

UNDER WATER-64	20.03 416	10.28 411	31.50 409	20.05 415	13.64 412	32.81 418	23.45 419	16.01 398	33.44 411	22.01 411	17.25 385	40.58 416	32.20 419	24.50 411	22.36 414	10.06 412	2.70 414	18.37 412	4.24 411	14.84 413	10.24 416

notaker	17.52 412	21.54 417	7.84 384	18.05 414	14.44 414	17.58 399	6.43 402	20.13 407	24.44 402	21.34 409	27.71 409	39.12 414	18.78 411	19.63 408	20.40 409	11.95 415	2.71 415	25.51 418	5.85 415	17.10 415	9.78 413

KSHMR	14.27 409	6.95 408	5.79 371	15.08 412	12.84 411	17.44 398	10.61 412	18.88 404	30.94 408	18.81 402	22.21 402	28.54 406	8.85 388	15.56 402	9.24 378	10.34 414	3.60 416	21.61 416	4.68 413	14.48 412	8.94 412

ktn	19.15 414	18.52 415	6.39 380	22.64 418	17.26 416	24.47 411	12.11 414	24.52 417	34.74 413	18.75 401	27.70 408	32.54 407	17.85 409	15.71 403	16.67 397	22.09 418	3.64 417	28.95 419	10.91 417	17.40 416	10.22 415

HanzoNet	29.69 419	29.33 420	21.66 404	21.75 417	19.07 418	24.58 412	12.99 415	28.87 419	40.49 417	43.09 418	44.02 420	55.65 420	44.93 420	43.17 420	44.44 419	27.88 419	9.47 418	29.77 420	15.86 419	20.94 419	15.84 418

DPSimNet_ROB	25.03 418	19.56 416	24.93 407	24.36 419	17.85 417	22.25 408	25.93 420	28.52 418	29.10 406	32.61 415	28.25 413	32.87 408	26.42 412	24.51 412	40.42 418	16.75 417	13.93 419	25.19 417	22.38 420	19.96 418	24.75 422

SPstereo	60.73 423	26.49 419	40.67 415	33.02 420	24.24 419	71.50 423	79.28 423	100.00 433	100.00 431	97.54 429	96.19 428	100.00 434	94.96 428	94.75 427	75.88 423	28.65 420	21.81 420	46.87 423	42.08 422	19.71 417	20.91 420

PML	89.08 428	99.72 431	92.85 424	94.72 428	94.92 430	99.54 431	97.42 430	93.50 426	95.96 427	99.77 432	92.33 427	95.35 427	93.51 427	99.96 434	91.15 427	99.98 439	31.71 421	100.00 433	45.94 423	93.46 429	69.88 427

MADNet++	47.78 421	34.15 421	37.11 414	42.94 421	41.23 422	64.94 421	30.63 421	60.79 422	53.26 422	72.08 422	61.65 422	57.68 421	54.96 421	58.03 421	59.24 422	43.01 422	36.17 422	36.07 421	22.50 421	47.50 421	41.67 423

JetRed	34.54 420	39.28 422	62.16 416	15.62 413	26.51 420	69.20 422	40.79 422	31.43 420	32.41 409	46.06 419	44.55 421	40.19 415	26.50 413	38.43 419	56.06 421	12.76 416	37.49 423	13.23 407	9.38 416	29.52 420	19.34 419

xxxxx1	76.92 425	82.43 426	93.26 425	61.67 423	66.92 424	95.84 426	95.11 427	75.84 423	80.96 423	82.71 424	86.75 423	89.18 423	87.35 423	85.27 423	87.18 424	55.08 423	54.60 424	60.31 424	72.71 425	62.51 422	62.73 424

tt_ll	76.92 425	82.43 426	93.26 425	61.67 423	66.92 424	95.84 426	95.11 427	75.84 423	80.96 423	82.71 424	86.75 423	89.18 423	87.35 423	85.27 423	87.18 424	55.08 423	54.60 424	60.31 424	72.71 425	62.51 422	62.73 424

ff	76.92 425	82.43 426	93.26 425	61.67 423	66.92 424	95.84 426	95.11 427	75.84 423	80.96 423	82.71 424	86.75 423	89.18 423	87.35 423	85.27 423	87.18 424	55.08 423	54.60 424	60.31 424	72.71 425	62.51 422	62.73 424

LRCNet_RVC	60.63 422	63.16 424	62.94 417	69.09 426	50.21 423	19.92 405	0.07 195	58.32 421	5.21 367	75.67 423	86.75 423	74.68 422	62.48 422	59.01 422	49.80 420	93.38 428	56.36 427	93.48 428	92.95 428	67.44 426	71.73 428

tt	68.65 424	0.15 113	99.57 431	50.64 422	14.90 415	100.00 432	100.00 432	100.00 433	99.76 428	27.80 413	10.52 371	99.97 433	98.63 430	99.61 430	100.00 435	90.62 427	98.21 428	46.66 422	52.02 424	62.86 425	21.04 421

MEDIAN_ROB	96.83 429	99.41 429	98.66 429	94.75 429	94.23 428	93.08 425	90.54 425	95.61 428	94.75 426	97.65 430	97.73 429	98.30 428	96.57 429	94.51 426	93.74 429	99.78 438	98.24 429	99.99 432	99.89 431	99.48 432	99.67 432

Anonymous_1	97.10 430	99.72 431	99.64 432	92.33 427	93.91 427	100.00 432	100.00 432	99.20 430	99.90 429	98.57 431	99.75 430	99.14 429	99.94 431	98.50 429	99.54 430	87.90 426	98.87 430	90.88 427	96.91 429	92.22 428	95.12 429

test_example2	98.83 432	99.97 436	99.97 433	99.96 441	99.97 433	99.46 430	99.97 431	95.54 427	100.00 431	100.00 434	100.00 432	93.37 426	93.47 426	99.93 433	99.91 431	100.00 441	99.79 431	96.64 429	98.71 430	100.00 441	100.00 441

HaxPig	97.68 431	99.63 430	91.34 423	99.82 439	99.97 433	88.15 424	88.00 424	98.28 429	99.93 430	99.98 433	99.99 431	99.95 432	99.99 432	96.29 428	92.24 428	99.99 440	99.98 432	100.00 433	99.99 432	100.00 441	99.98 439

MyStereo03	99.95 440	100.00 437	100.00 436	99.75 436	100.00 435	100.00 432	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 435	99.21 433	100.00 433	100.00 433	100.00 433	99.99 436	99.95 434

MyStereo02	99.95 440	100.00 437	100.00 436	99.75 436	100.00 435	100.00 432	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 435	99.21 433	100.00 433	100.00 433	100.00 433	99.99 436	99.95 434

MyStereo	99.95 440	100.00 437	100.00 436	99.75 436	100.00 435	100.00 432	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 435	99.21 433	100.00 433	100.00 433	100.00 433	99.99 436	99.95 434

Selective-RAFT-Error	100.00 443	100.00 437	100.00 436	100.00 442	100.00 435	100.00 432	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 435	100.00 441	100.00 433	100.00 433	100.00 433	99.99 436	99.95 434

CasAABBNet	99.94 438	100.00 437	100.00 436	99.72 435	100.00 435	100.00 432	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 435	99.21 433	100.00 433	100.00 433	100.00 433	99.96 435	99.95 434

LSM0	99.94 438	100.00 437	100.00 436	99.84 440	100.00 435	100.00 432	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 435	99.22 437	100.00 433	100.00 433	100.00 433	99.99 436	99.83 433

DPSMNet_ROB	99.46 437	99.94 434	99.98 434	96.59 433	100.00 435	100.00 432	100.00 432	99.81 431	100.00 431	95.87 428	100.00 432	99.32 430	100.00 433	99.79 431	99.99 433	98.46 432	100.00 433	99.86 430	100.00 433	99.52 433	100.00 441

DGTPSM_ROB	99.45 436	99.94 434	99.98 434	96.58 432	100.00 435	100.00 432	100.00 432	99.81 431	100.00 431	95.86 427	100.00 432	99.32 430	100.00 433	99.79 431	99.99 433	98.34 431	100.00 433	99.86 430	100.00 433	99.52 433	99.99 440

DPSM_ROB	99.17 433	100.00 437	100.00 436	96.28 430	98.84 431	100.00 432	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 435	93.66 429	100.00 433	100.00 433	100.00 433	96.31 430	98.27 430

DPSM	99.17 433	100.00 437	100.00 436	96.28 430	98.84 431	100.00 432	100.00 432	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 435	93.66 429	100.00 433	100.00 433	100.00 433	96.31 430	98.27 430

AVERAGE_ROB	99.23 435	99.81 433	97.56 428	100.00 442	100.00 435	96.24 429	91.02 426	100.00 433	100.00 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	99.98 435	99.97 432	100.00 441	100.00 433	100.00 433	100.00 433	100.00 441	100.00 441

ASD4		67.10 425

Low-res two-view benchmark