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

S2M2_XL	0.06 1	0.19 237	0.39 41	0.04 212	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 10	0.07 1	0.01 5	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.08 2	0.12 160	0.24 17	0.02 118	0.01 184	0.12 2	0.04 265	0.24 3	0.59 88	0.00 1	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.11 41	0.07 85	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.21 43	0.14 183	1.54 267	0.01 31	0.00 1	0.13 3	0.04 265	1.10 70	0.65 146	0.10 100	0.05 135	0.03 41	0.04 113	0.23 104	0.05 33	0.00 1	0.07 469	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

rvit_stereo_0083	0.13 6	0.02 1	0.30 31	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 114	0.56 34	1.11 317	0.05 53	0.01 1	0.04 59	0.02 46	0.25 113	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

RAStereo	0.17 23	0.21 258	1.18 200	0.04 212	0.01 184	0.18 5	0.00 1	0.81 59	0.34 66	0.07 66	0.04 130	0.05 87	0.05 131	0.19 77	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 101	0.32 322	1.63 287	0.01 31	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 217	0.79 246	0.02 15	0.03 117	0.08 125	0.02 46	0.19 77	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 300

CroCo-Stereo	0.39 132	0.40 358	1.67 297	0.07 282	0.00 1	0.19 6	0.01 114	3.55 332	0.75 221	0.08 74	0.02 89	0.46 214	0.08 190	0.28 131	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116
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
SCV	0.42 142	0.28 303	0.68 82	0.26 409	0.16 417	0.26 8	0.05 287	4.98 464	0.63 128	0.10 100	0.01 1	0.02 11	0.05 131	0.26 121	0.13 144	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.18 484	0.25 470	0.18 477

HUF	0.25 82	0.32 322	1.18 200	0.06 256	0.11 388	0.31 9	0.08 328	0.73 51	0.62 120	0.10 100	0.01 1	0.02 11	0.03 83	0.16 62	0.14 155	0.00 1	0.58 541	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.37 511

dual_stereo	0.29 93	0.05 24	0.31 34	0.03 178	0.00 1	0.31 9	0.02 189	3.31 293	0.61 107	0.01 5	0.01 1	0.02 11	0.03 83	0.79 209	0.13 144	0.00 1	0.07 469	0.00 1	0.08 443	0.00 1	0.01 116

S2M2	0.13 6	0.15 198	0.45 46	0.02 118	0.01 184	0.32 11	0.00 1	0.52 25	0.60 97	0.00 1	0.14 175	0.03 41	0.01 15	0.20 89	0.16 173	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UniTT-Stereo	0.16 17	0.11 149	1.13 183	0.03 178	0.17 421	0.32 11	0.02 189	0.38 15	0.32 64	0.03 38	0.16 186	0.05 87	0.07 175	0.16 62	0.16 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.00 1

HART	0.44 153	0.24 280	1.41 247	0.01 31	0.00 1	0.33 13	0.00 1	2.91 224	0.61 107	0.26 160	1.98 414	0.35 199	0.03 83	0.20 89	0.14 155	0.00 1	0.11 496	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.05 352

fffy	0.14 10	0.06 45	0.88 108	0.02 118	0.00 1	0.33 13	0.01 114	0.79 55	0.13 5	0.02 15	0.01 1	0.06 102	0.01 15	0.16 62	0.03 6	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.06 383

CroCo-Stereo Lap2	0.33 106	0.49 403	1.18 200	0.02 118	0.00 1	0.33 13	0.00 1	3.08 248	0.61 107	0.02 15	0.01 1	0.04 59	0.08 190	0.45 175	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.02 233

MoCha-V2	0.33 106	0.11 149	0.92 119	0.09 308	0.06 342	0.34 16	0.00 1	2.56 194	0.64 139	0.32 167	0.43 264	0.17 170	0.09 201	0.26 121	0.10 126	0.00 1	0.14 513	0.00 1	0.22 501	0.05 281	0.01 116

Selective-IGEV	0.22 59	0.06 45	0.46 49	0.05 237	0.04 319	0.34 16	0.04 265	2.16 159	0.59 88	0.09 82	0.01 1	0.02 11	0.05 131	0.18 70	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 448	0.03 217	0.09 421

LG-Stereo_L1	0.14 10	0.13 170	0.45 46	0.04 212	0.00 1	0.35 18	0.14 364	0.80 57	0.61 107	0.06 62	0.01 1	0.02 11	0.00 1	0.07 19	0.20 201	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

mms	0.11 3	0.07 70	0.45 46	0.01 31	0.00 1	0.35 18	0.01 114	0.38 15	0.15 13	0.05 53	0.02 89	0.06 102	0.05 131	0.20 89	0.04 12	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.14 460

CAS++	0.32 104	0.22 268	0.69 84	0.04 212	0.00 1	0.35 18	0.01 114	4.32 414	0.48 80	0.02 15	0.01 1	0.07 118	0.00 1	0.19 77	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.36 121	0.19 237	0.57 68	0.09 308	0.00 1	0.35 18	0.03 237	4.62 437	0.24 51	0.12 117	0.02 89	0.03 41	0.17 254	0.24 107	0.23 218	0.00 1	0.05 450	0.00 1	0.04 418	0.09 353	0.08 415

sAnonymous2	0.37 125	0.32 322	3.21 439	0.01 31	0.00 1	0.35 18	0.08 328	1.96 145	0.90 273	0.03 38	0.05 135	0.04 59	0.11 219	0.11 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.18 477

CroCo_RVC	0.37 125	0.32 322	3.21 439	0.01 31	0.00 1	0.35 18	0.08 328	1.96 145	0.90 273	0.03 38	0.05 135	0.04 59	0.11 219	0.11 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.18 477

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 34	0.03 2	0.46 49	0.03 178	0.00 1	0.36 24	0.02 189	1.68 121	0.67 166	0.01 5	0.01 1	0.05 87	0.00 1	0.12 47	0.22 212	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.15 464	0.01 63	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.66 225	1.49 521	1.08 170	0.01 31	0.01 184	0.37 25	0.05 287	2.93 226	0.63 128	0.08 74	0.01 1	0.00 1	0.02 46	0.17 66	0.04 12	0.00 1	0.07 469	0.00 1	0.00 1	6.28 542	0.01 116

RSM	0.18 32	0.05 24	0.39 41	0.03 178	0.02 275	0.38 26	0.00 1	1.33 83	0.59 88	0.09 82	0.01 1	0.03 41	0.04 113	0.19 77	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 473	0.06 301	0.04 330

LGtest1	0.13 6	0.14 183	0.30 31	0.01 31	0.00 1	0.40 27	0.00 1	0.54 33	0.73 211	0.06 62	0.01 1	0.03 41	0.00 1	0.04 5	0.21 209	0.00 1	0.05 450	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

RSM++	0.17 23	0.07 70	0.42 43	0.03 178	0.00 1	0.40 27	0.00 1	1.18 75	0.59 88	0.02 15	0.01 1	0.01 2	0.05 131	0.20 89	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 481	0.09 353	0.07 402

SCV_C0	0.34 109	0.20 250	0.96 129	0.02 118	0.00 1	0.41 29	0.02 189	3.62 339	0.65 146	0.12 117	0.01 1	0.07 118	0.09 201	0.18 70	0.13 144	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.19 488	0.12 387	0.04 330

MonSter	0.19 34	0.07 70	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 29	0.00 1	2.16 159	0.64 139	0.03 38	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.09 26	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.00 1	0.01 116

AIO-Stereo	0.21 43	0.07 70	0.44 45	0.03 178	0.03 299	0.41 29	0.01 114	1.65 115	0.65 146	0.09 82	0.01 1	0.02 11	0.04 113	0.22 101	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 532	0.05 281	0.08 415

MaDis-Stereo	0.22 59	0.29 313	0.87 106	0.05 237	0.18 425	0.41 29	0.01 114	1.24 78	0.56 85	0.02 15	0.03 117	0.13 153	0.05 131	0.32 146	0.24 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

AIO_test	0.17 23	0.11 149	0.55 65	0.08 297	0.06 342	0.42 33	0.06 311	0.35 13	0.38 71	0.03 38	0.01 1	0.86 276	0.03 83	0.21 98	0.10 126	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.08 443	0.03 217	0.02 233

AIO_rvc	0.21 43	0.32 322	0.50 57	0.09 308	0.03 299	0.43 34	0.06 311	1.25 79	0.63 128	0.03 38	0.01 1	0.09 132	0.04 113	0.28 131	0.16 173	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.03 406	0.10 369	0.10 429

MIF-Stereo (partial)	0.27 86	0.18 229	1.14 185	0.01 31	0.00 1	0.43 34	0.02 189	1.97 147	0.39 73	0.11 115	0.08 152	0.07 118	0.06 158	0.44 170	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.02 233

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 451	19.48 567	12.37 545	0.06 256	0.00 1	0.47 36	0.05 287	0.46 21	0.31 61	0.13 125	0.03 117	0.03 41	0.00 1	0.07 19	0.41 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 434	0.07 316	0.92 528

GMStereo	0.25 82	0.60 436	1.28 222	0.01 31	0.00 1	0.48 37	0.00 1	0.74 53	1.24 344	0.16 137	0.03 117	0.07 118	0.09 201	0.22 101	0.10 126	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
MGS-Stereo	0.31 101	0.10 127	0.89 112	0.02 118	0.00 1	0.50 38	0.00 1	0.39 18	0.61 107	0.02 15	2.91 452	0.04 59	0.03 83	0.21 98	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 511	0.00 1

plain	0.41 139	0.28 303	2.26 375	0.07 282	0.00 1	0.50 38	0.01 114	2.84 217	0.92 276	0.05 53	0.07 146	0.13 153	0.17 254	0.43 168	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 498	0.01 116

HH	0.88 299	0.37 341	1.93 322	0.25 402	0.10 381	0.62 40	0.00 1	3.79 356	0.18 26	0.33 169	0.59 296	3.94 463	0.81 388	4.44 357	0.09 114	0.00 1	0.06 459	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

HanStereo	0.88 299	0.37 341	1.93 322	0.25 402	0.10 381	0.62 40	0.00 1	3.79 356	0.18 26	0.33 169	0.59 296	3.94 463	0.81 388	4.44 357	0.09 114	0.00 1	0.06 459	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

IGEV-Stereo+	0.43 149	0.17 221	0.46 49	0.14 354	1.06 521	0.63 42	0.02 189	0.30 7	0.24 51	0.09 82	0.01 1	0.04 59	0.03 83	1.86 259	0.05 33	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.15 464	1.83 535	1.61 537

anonymity	0.74 244	0.15 198	1.17 197	0.16 367	0.27 465	0.71 43	0.01 114	4.70 444	1.78 430	1.15 306	1.23 373	0.31 192	1.65 444	0.54 187	0.53 343	0.02 474	0.02 391	0.00 1	0.27 517	0.02 160	0.06 383

rvit_stereo_0081	0.17 23	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 114	1.22 76	0.79 246	0.07 66	0.01 1	0.03 41	0.02 46	0.17 66	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 23	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 114	1.22 76	0.79 246	0.07 66	0.01 1	0.03 41	0.02 46	0.17 66	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 358	0.35 333	4.53 493	0.18 376	0.37 491	0.79 46	0.00 1	5.71 506	0.74 218	0.40 193	0.64 304	4.47 478	1.41 425	1.42 241	0.30 266	0.00 1	0.11 496	0.00 1	0.28 521	0.17 424	0.14 460

ours_stereo	0.16 17	0.06 45	0.73 87	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.04 265	0.44 20	0.54 83	0.05 53	0.02 89	0.06 102	0.03 83	0.19 77	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.06 383

rvit_stereo_0081_aga	0.17 23	0.11 149	0.81 95	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.01 114	0.79 55	0.59 88	0.02 15	0.01 1	0.05 87	0.03 83	0.19 77	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.24 78	0.10 127	0.59 69	0.01 31	0.01 184	0.80 47	0.04 265	0.62 41	0.15 13	0.01 5	0.51 279	1.34 319	0.04 113	0.09 26	0.21 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.15 413	0.00 1

3w_stereo	0.21 43	0.07 70	0.23 14	0.01 31	0.00 1	0.81 50	0.00 1	2.00 149	0.75 221	0.09 82	0.01 1	0.02 11	0.03 83	0.06 17	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo	0.32 104	0.28 303	0.46 49	0.01 31	0.05 329	0.81 50	0.04 265	3.37 299	0.61 107	0.08 74	0.01 1	0.08 125	0.14 243	0.10 35	0.11 135	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.22 501	0.02 160	0.01 116

4w-stereo	0.19 34	0.06 45	0.22 7	0.00 1	0.00 1	0.82 52	0.00 1	1.54 103	0.78 242	0.14 130	0.01 1	0.02 11	0.05 131	0.04 5	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEVStereo-DCA	0.46 160	0.09 105	1.02 146	0.02 118	0.00 1	0.82 52	0.00 1	0.53 26	0.75 221	0.09 82	0.03 117	0.03 41	0.06 158	5.04 389	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.05 281	0.01 116

rrr	0.62 213	0.09 105	2.07 350	0.02 118	0.00 1	0.82 52	0.06 311	2.29 165	0.85 269	0.09 82	0.03 117	0.03 41	0.06 158	5.04 389	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.05 281	0.07 402

zero-FE	0.34 109	0.09 105	1.27 219	0.05 237	0.14 403	0.85 55	0.06 311	1.57 109	0.39 73	0.05 53	0.06 140	0.16 167	0.13 238	1.35 239	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 418	0.01 63	0.02 233

rvit_0105_4	0.39 132	0.16 210	1.66 293	0.01 31	0.00 1	0.85 55	0.00 1	3.15 260	1.33 366	0.07 66	0.06 140	0.10 142	0.03 83	0.29 134	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

rvit_0105_6	0.34 109	0.10 127	1.37 243	0.01 31	0.00 1	0.86 57	0.00 1	2.78 210	1.32 364	0.04 47	0.03 117	0.07 118	0.02 46	0.19 77	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300

CASnet	0.16 17	0.14 183	0.52 61	0.01 31	0.00 1	0.86 57	0.00 1	0.51 24	0.75 221	0.10 100	0.01 1	0.04 59	0.02 46	0.22 101	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DilatedVolume-Stereo	0.16 17	0.04 10	0.55 65	0.02 118	0.00 1	0.87 59	0.05 287	0.53 26	0.26 55	0.02 15	0.20 212	0.06 102	0.16 250	0.17 66	0.26 240	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.03 406	0.03 217	0.02 233

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 426	0.69 459	7.27 527	0.30 420	0.44 496	0.87 59	0.02 189	6.19 516	0.84 265	0.45 201	6.17 498	4.35 474	1.17 409	1.32 238	0.48 332	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.34 534	0.26 473	0.12 445

AEACV	0.22 59	0.05 24	0.66 79	0.02 118	0.03 299	0.87 59	0.00 1	1.07 69	0.15 13	0.18 149	0.01 1	0.02 11	0.72 382	0.15 58	0.09 114	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.27 517	0.08 331	0.07 402

rvit_stereo_0080	0.30 98	0.23 276	1.20 208	0.00 1	0.00 1	0.90 62	0.01 114	2.79 211	0.60 97	0.02 15	0.02 89	0.06 102	0.01 15	0.12 47	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233

whm_eth	0.30 98	0.23 276	1.20 208	0.00 1	0.00 1	0.90 62	0.01 114	2.79 211	0.60 97	0.02 15	0.02 89	0.06 102	0.01 15	0.12 47	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233

rvit_0105_5	0.41 139	0.20 250	1.94 326	0.01 31	0.00 1	0.91 64	0.00 1	3.18 270	1.27 352	0.08 74	0.09 157	0.10 142	0.02 46	0.35 155	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 300

WCG-NET	0.22 59	0.17 221	0.54 64	0.01 31	0.00 1	0.91 64	0.05 287	0.61 39	1.09 314	0.17 146	0.33 239	0.03 41	0.13 238	0.20 89	0.07 85	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.02 233

WCG-NET（raft）	0.29 93	0.24 280	0.51 58	0.01 31	0.00 1	0.91 64	0.05 287	0.56 34	1.12 322	0.21 156	0.12 172	1.54 328	0.14 243	0.14 57	0.07 85	0.00 1	0.11 496	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.03 300

GCST	0.81 270	0.64 446	1.41 247	0.44 447	0.01 184	0.91 64	0.08 328	3.75 350	1.04 299	0.12 117	0.44 267	0.27 187	0.35 313	5.12 393	0.38 301	1.19 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.05 352

DCRE	0.69 236	0.35 333	1.16 194	0.06 256	0.02 275	0.91 64	0.00 1	1.05 68	0.30 60	0.98 280	7.63 505	0.72 258	0.02 46	0.16 62	0.07 85	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.21 499	0.02 160	0.03 300

MM-Stereo_test1	0.40 137	0.13 170	1.31 233	0.64 485	0.07 354	0.92 69	0.03 237	3.08 248	0.80 253	0.35 181	0.04 130	0.05 87	0.02 46	0.20 89	0.13 144	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.26 473	0.02 233

RALAANet	0.54 193	0.62 442	1.41 247	0.01 31	0.01 184	0.92 69	0.02 189	2.39 171	1.87 439	1.13 304	0.38 252	0.15 162	0.30 297	1.00 221	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 418	0.14 400	0.01 116

fffft	0.22 59	0.03 2	0.46 49	0.01 31	0.00 1	0.93 71	0.01 114	1.42 86	0.61 107	0.02 15	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.21 98	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.07 402
1: 1. 1
test_xeample3	0.35 117	0.10 127	1.95 327	0.02 118	0.00 1	0.93 71	0.07 321	1.70 124	0.86 271	0.09 82	0.04 130	0.05 87	0.05 131	0.23 104	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 508	0.06 301	0.08 415

GLC_STEREO	0.13 6	0.08 90	0.61 70	0.01 31	0.00 1	0.94 73	0.03 237	0.29 6	0.21 39	0.05 53	0.02 89	0.06 102	0.04 113	0.26 121	0.07 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

RAFT	0.60 203	0.50 406	1.01 141	0.50 463	0.04 319	0.94 73	0.08 328	3.01 236	0.65 146	0.22 157	0.09 157	3.41 449	0.27 292	0.53 185	0.37 298	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.01 373	0.40 508	0.03 300

TestStereo	0.61 206	0.55 421	1.84 319	0.00 1	0.00 1	0.94 73	0.00 1	1.65 115	0.23 46	0.12 117	0.03 117	0.08 125	0.06 158	6.59 463	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 43	0.06 45	0.22 7	0.01 31	0.00 1	0.95 76	0.00 1	1.52 100	0.79 246	0.18 149	0.17 193	0.02 11	0.01 15	0.10 35	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 43	0.06 45	0.22 7	0.01 31	0.00 1	0.95 76	0.00 1	1.52 100	0.79 246	0.18 149	0.17 193	0.02 11	0.01 15	0.10 35	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.20 38	0.25 284	0.78 92	0.01 31	0.01 184	0.95 76	0.00 1	0.70 47	0.68 174	0.02 15	0.01 1	0.05 87	0.03 83	0.31 140	0.03 6	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.04 330

MM-Stereo_test3	0.43 149	0.33 329	0.92 119	0.75 494	0.04 319	0.96 79	0.05 287	3.11 253	0.79 246	0.12 117	0.53 281	0.26 185	0.06 158	0.26 121	0.13 144	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.28 487	0.01 116

test_4	0.51 181	0.10 127	1.27 219	0.01 31	0.06 342	0.97 80	0.03 237	1.12 71	0.16 19	0.27 162	3.42 466	0.65 243	0.09 201	1.59 248	0.26 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.14 400	0.00 1

x	0.41 139	0.04 10	0.74 89	0.54 470	0.00 1	0.98 81	0.00 1	3.07 246	0.67 166	0.48 206	0.01 1	0.48 218	0.07 175	0.93 215	0.07 85	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

test-3	0.63 215	0.06 45	1.00 138	0.07 282	0.13 397	0.99 82	0.01 114	2.46 184	0.20 34	1.96 397	0.01 1	1.10 307	0.05 131	3.75 317	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 514	0.15 413	0.13 453

test_1	0.61 206	0.06 45	1.00 138	0.07 282	0.12 391	0.99 82	0.01 114	2.46 184	0.20 34	1.71 375	0.01 1	1.10 307	0.04 113	3.71 315	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 511	0.15 413	0.13 453

2w_stereo	0.23 68	0.05 24	0.21 5	0.01 31	0.00 1	1.00 84	0.00 1	2.24 162	0.71 204	0.15 133	0.03 117	0.02 11	0.08 190	0.11 41	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS_RVC	0.19 34	0.48 398	0.51 58	0.12 331	0.10 381	1.01 85	0.01 114	0.81 59	0.19 29	0.07 66	0.02 89	0.06 102	0.05 131	0.31 140	0.05 33	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.04 330

test_3	0.58 200	0.06 45	1.04 161	0.07 282	0.12 391	1.01 85	0.01 114	2.45 182	0.20 34	0.95 267	0.01 1	1.05 299	0.05 131	3.74 316	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 511	0.15 413	0.13 453

SGD-Stereo	0.12 4	0.10 127	0.25 25	0.03 178	0.00 1	1.03 87	0.00 1	0.24 3	0.59 88	0.01 5	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.06 17	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.18 32	0.06 45	0.53 62	0.02 118	0.00 1	1.03 87	0.04 265	0.38 15	0.64 139	0.07 66	0.01 1	0.04 59	0.02 46	0.26 121	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.10 429

SMFormer	1.04 336	0.16 210	1.55 269	0.33 428	0.01 184	1.03 87	0.00 1	5.24 477	2.12 456	1.53 359	2.16 428	0.92 280	0.02 46	4.46 359	1.24 405	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

tta	1.04 336	0.16 210	1.55 269	0.33 428	0.01 184	1.03 87	0.00 1	5.24 477	2.12 456	1.53 359	2.16 428	0.92 280	0.02 46	4.46 359	1.24 405	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116

qqq1	0.98 321	0.16 210	1.55 269	0.33 428	0.01 184	1.03 87	0.00 1	5.24 477	2.12 456	1.53 359	2.16 428	0.92 280	0.02 46	4.46 359	0.07 85	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116

fff1	0.98 321	0.16 210	1.55 269	0.33 428	0.01 184	1.03 87	0.00 1	5.24 477	2.12 456	1.53 359	2.16 428	0.92 280	0.02 46	4.46 359	0.07 85	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116

4D-IteraStereo	0.35 117	0.60 436	1.93 322	0.02 118	0.09 372	1.03 87	0.07 321	1.25 79	0.34 66	0.02 15	0.03 117	0.84 275	0.10 209	0.31 140	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.07 402

FINET	1.36 400	0.46 388	4.05 474	0.22 391	0.73 513	1.03 87	0.00 1	3.57 334	5.71 519	1.59 369	1.64 391	0.49 221	0.19 264	5.53 414	1.90 439	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.03 300

Gwc-CoAtRS	0.42 142	0.12 160	1.28 222	0.03 178	0.13 397	1.03 87	0.02 189	2.33 167	0.15 13	0.35 181	0.01 1	2.27 387	0.03 83	0.20 89	0.25 232	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.22 501	0.01 63	0.01 116

water-stereo	0.17 23	0.03 2	0.91 117	0.04 212	0.02 275	1.04 96	0.00 1	0.43 19	0.26 55	0.10 100	0.06 140	0.06 102	0.06 158	0.13 55	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.01 63	0.01 116

qwe	0.21 43	0.07 70	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.04 96	0.00 1	1.65 115	0.76 232	0.16 137	0.19 207	0.02 11	0.01 15	0.05 9	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 38	0.06 45	0.19 1	0.01 31	0.00 1	1.04 96	0.00 1	1.64 113	0.78 242	0.10 100	0.06 140	0.02 11	0.02 46	0.03 1	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 38	0.06 45	0.19 1	0.01 31	0.00 1	1.04 96	0.00 1	1.64 113	0.78 242	0.10 100	0.06 140	0.02 11	0.02 46	0.03 1	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.14 10	0.10 127	0.20 4	0.00 1	0.00 1	1.04 96	0.00 1	0.47 22	0.69 189	0.09 82	0.01 1	0.02 11	0.01 15	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

DEFOM-Stereo	0.14 10	0.04 10	0.38 40	0.05 237	0.00 1	1.04 96	0.00 1	0.32 9	0.63 128	0.00 1	0.01 1	0.04 59	0.03 83	0.20 89	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

11t1	0.33 106	0.05 24	0.86 104	0.44 447	0.00 1	1.04 96	0.00 1	2.45 182	0.60 97	0.44 198	0.01 1	0.05 87	0.05 131	0.43 168	0.06 72	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

GMOStereo	0.42 142	0.28 303	1.02 146	0.05 237	0.18 425	1.04 96	0.02 189	2.40 172	0.16 19	2.25 421	0.01 1	0.32 193	0.03 83	0.09 26	0.15 164	0.00 1	0.11 496	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.02 233

error version	0.42 142	0.28 303	1.02 146	0.05 237	0.18 425	1.04 96	0.02 189	2.40 172	0.16 19	2.25 421	0.01 1	0.32 193	0.03 83	0.09 26	0.15 164	0.00 1	0.11 496	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.02 233

test-v	0.42 142	0.28 303	1.02 146	0.05 237	0.18 425	1.04 96	0.02 189	2.40 172	0.16 19	2.25 421	0.01 1	0.32 193	0.03 83	0.09 26	0.15 164	0.00 1	0.11 496	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.02 233

test-2	0.42 142	0.28 303	1.02 146	0.05 237	0.18 425	1.04 96	0.02 189	2.40 172	0.16 19	2.25 421	0.01 1	0.32 193	0.03 83	0.09 26	0.15 164	0.00 1	0.11 496	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.02 233

cross-raft	0.53 190	0.12 160	1.78 312	0.03 178	0.01 184	1.04 96	0.10 348	3.21 280	0.23 46	0.37 189	0.01 1	2.86 418	0.04 113	0.24 107	0.24 224	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.16 473	0.01 63	0.02 233

MSCF	0.38 131	0.45 382	0.49 56	0.12 331	0.24 452	1.05 108	0.03 237	3.14 257	0.68 174	0.02 15	0.01 1	0.02 11	0.23 278	0.65 201	0.18 190	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.32 529	0.03 217	0.02 233

asd	0.14 10	0.07 70	0.23 14	0.01 31	0.00 1	1.05 108	0.00 1	0.22 2	0.75 221	0.16 137	0.13 173	0.03 41	0.05 131	0.08 25	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	0.29 93	0.04 10	1.15 189	0.05 237	0.00 1	1.05 108	0.00 1	0.67 45	0.21 39	0.04 47	0.02 89	0.17 170	0.28 293	2.00 262	0.08 100	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

2.25w	0.21 43	0.08 90	0.22 7	0.01 31	0.00 1	1.05 108	0.00 1	1.80 131	0.74 218	0.13 125	0.01 1	0.02 11	0.02 46	0.10 35	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 68	0.07 70	0.22 7	0.01 31	0.00 1	1.05 108	0.00 1	2.15 157	0.74 218	0.15 133	0.03 117	0.01 2	0.03 83	0.18 70	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 38	0.05 24	0.19 1	0.01 31	0.00 1	1.05 108	0.00 1	1.54 103	0.81 258	0.01 5	0.08 152	0.02 11	0.03 83	0.09 26	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.29 93	0.04 10	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.05 108	0.00 1	3.00 233	0.71 204	0.19 154	0.01 1	0.02 11	0.28 293	0.12 47	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 17	0.13 170	0.42 43	0.04 212	0.00 1	1.05 108	0.15 367	0.57 37	0.38 71	0.06 62	0.01 1	0.02 11	0.00 1	0.07 19	0.19 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

MLG-Stereo_test2	0.16 17	0.11 149	0.23 14	0.02 118	0.00 1	1.05 108	0.00 1	0.27 5	1.26 346	0.02 15	0.01 1	0.08 125	0.00 1	0.07 19	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

MLG-Stereo_test1	0.15 16	0.06 45	0.31 34	0.02 118	0.01 184	1.05 108	0.00 1	0.19 1	1.26 346	0.02 15	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

MLG-Stereo	0.17 23	0.06 45	0.25 25	0.02 118	0.00 1	1.05 108	0.00 1	0.50 23	1.29 357	0.01 5	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 68	0.13 170	0.62 71	0.01 31	0.00 1	1.05 108	0.00 1	0.63 42	0.80 253	0.76 239	0.18 199	0.09 132	0.06 158	0.05 9	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

qqq	0.50 178	0.04 10	0.78 92	0.02 118	0.00 1	1.05 108	0.00 1	3.15 260	0.68 174	0.46 204	0.01 1	0.73 259	0.12 231	2.95 287	0.07 85	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

THIR-Stereo	1.48 413	0.29 313	1.51 264	0.01 31	0.02 275	1.05 108	4.32 533	2.11 155	0.22 43	1.08 299	4.24 479	1.93 360	4.19 508	6.76 477	1.87 437	0.00 1	0.00 1	0.04 495	0.00 1	0.05 281	0.00 1

GASTEREO	0.39 132	0.45 382	0.47 54	0.11 329	0.24 452	1.06 122	0.03 237	3.16 265	0.66 155	0.10 100	0.01 1	0.01 2	0.28 293	0.66 202	0.18 190	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.32 529	0.03 217	0.02 233

2.5w	0.23 68	0.08 90	0.24 17	0.00 1	0.00 1	1.06 122	0.00 1	2.14 156	0.79 246	0.13 125	0.01 1	0.01 2	0.02 46	0.09 26	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 59	0.06 45	0.21 5	0.01 31	0.03 299	1.06 122	0.00 1	1.73 127	0.72 210	0.19 154	0.01 1	0.02 11	0.04 113	0.24 107	0.06 72	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo	0.34 109	0.07 70	1.33 237	0.03 178	0.01 184	1.06 122	0.00 1	2.93 226	0.66 155	0.01 5	0.09 157	0.14 159	0.07 175	0.10 35	0.16 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.01 116

GIP-stereo	0.31 101	0.03 2	0.78 92	0.00 1	0.00 1	1.06 122	0.03 237	2.98 231	0.66 155	0.05 53	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.18 70	0.24 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.00 1

monsterstereo	0.28 88	0.06 45	0.35 39	0.03 178	0.00 1	1.07 127	0.00 1	2.95 228	0.67 166	0.26 160	0.01 1	0.02 11	0.02 46	0.04 5	0.07 85	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM-zero	1.60 429	0.15 198	2.43 388	0.12 331	0.28 475	1.07 127	0.04 265	5.96 513	0.26 55	1.18 312	0.22 218	8.02 517	4.54 511	6.89 489	0.27 246	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.29 524	0.01 63	0.15 463

ff7	0.23 68	0.21 258	1.02 146	0.02 118	0.00 1	1.07 127	0.00 1	0.53 26	0.75 221	0.09 82	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.44 170	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.07 316	0.01 116

ffff	0.23 68	0.21 258	1.02 146	0.02 118	0.00 1	1.07 127	0.00 1	0.53 26	0.75 221	0.09 82	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.44 170	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.07 316	0.01 116

11t	0.23 68	0.21 258	1.02 146	0.02 118	0.00 1	1.07 127	0.00 1	0.53 26	0.75 221	0.09 82	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.44 170	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.07 316	0.01 116

anonymousdsp	0.21 43	0.21 258	0.63 72	0.02 118	0.00 1	1.07 127	0.00 1	0.74 53	0.77 238	0.09 82	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.25 113	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 473	0.08 331	0.03 300

MC-Stereo	0.24 78	0.12 160	0.71 86	0.04 212	0.02 275	1.07 127	0.00 1	1.30 81	0.17 24	0.59 214	0.02 89	0.08 125	0.11 219	0.18 70	0.05 33	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.17 481	0.06 301	0.02 233

ccc-4	0.23 68	0.21 258	1.02 146	0.02 118	0.00 1	1.07 127	0.00 1	0.53 26	0.75 221	0.09 82	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.44 170	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.07 316	0.01 116

IGEV-Stereo	0.21 43	0.21 258	0.63 72	0.02 118	0.00 1	1.07 127	0.00 1	0.73 51	0.77 238	0.09 82	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.24 107	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 473	0.08 331	0.03 300
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
4.25_new	0.21 43	0.07 70	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.08 136	0.00 1	1.56 106	0.76 232	0.16 137	0.10 162	0.03 41	0.05 131	0.05 9	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 43	0.07 70	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.08 136	0.00 1	1.56 106	0.76 232	0.16 137	0.10 162	0.03 41	0.05 131	0.05 9	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 43	0.07 70	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.08 136	0.00 1	1.56 106	0.76 232	0.16 137	0.10 162	0.03 41	0.05 131	0.05 9	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo++	0.25 82	0.15 198	0.48 55	0.09 308	0.00 1	1.08 136	0.03 237	1.53 102	0.67 166	0.00 1	0.01 1	0.59 232	0.00 1	0.09 26	0.06 72	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.28 521	0.02 160	0.00 1

test_for_model	4.23 518	22.88 570	0.91 117	12.40 561	10.47 561	1.08 136	0.06 311	4.08 385	1.36 369	1.91 392	0.09 157	0.15 162	0.03 83	0.10 35	0.22 212	7.44 551	1.43 549	0.00 1	0.01 373	18.08 569	1.99 542

IGEV	0.14 10	0.05 24	0.34 38	0.01 31	0.00 1	1.09 141	0.01 114	0.31 8	0.68 174	0.09 82	0.01 1	0.02 11	0.02 46	0.04 5	0.06 72	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	1.08 346	0.19 237	2.83 417	0.05 237	0.01 184	1.09 141	0.11 351	2.89 222	0.64 139	0.08 74	2.46 439	3.64 456	0.08 190	6.99 497	0.25 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 397	0.27 478	0.04 330

test_sample1	0.61 206	0.04 10	0.90 113	0.34 434	0.00 1	1.09 141	0.00 1	3.54 331	0.88 272	0.86 254	0.01 1	0.53 226	0.34 308	3.51 307	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

AnonymousM	0.34 109	0.07 70	0.63 72	0.02 118	0.01 184	1.09 141	0.03 237	1.54 103	0.68 174	0.17 146	0.04 130	0.02 11	0.24 281	0.25 113	0.04 12	0.00 1	0.01 320	1.93 543	0.00 1	0.01 63	0.00 1

XX-TBD	0.28 88	0.39 353	0.97 135	0.05 237	0.00 1	1.09 141	0.00 1	0.71 49	0.54 83	0.44 198	1.04 354	0.06 102	0.06 158	0.19 77	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

testlalala2	0.77 255	0.13 170	1.72 304	3.72 542	2.44 538	1.10 146	0.01 114	3.27 290	0.73 211	0.09 82	0.03 117	1.38 321	0.08 190	0.12 47	0.09 114	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.37 536	0.01 63	0.01 116

IGEV_Zeroshot_test	0.74 244	0.20 250	3.00 425	0.26 409	0.02 275	1.10 146	0.05 287	3.72 348	0.19 29	0.88 255	0.71 325	2.84 415	0.63 363	0.53 185	0.33 277	0.00 1	0.07 469	0.00 1	0.16 473	0.04 256	0.00 1

PCWNet_CMD	0.65 220	0.14 183	2.02 341	0.01 31	0.01 184	1.10 146	0.00 1	2.80 214	0.97 285	0.48 206	0.28 228	2.31 392	1.50 431	1.19 228	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

ICVP	0.46 160	0.08 90	1.58 279	0.01 31	0.01 184	1.10 146	0.21 390	3.80 359	0.52 82	0.42 196	0.27 226	0.33 197	0.06 158	0.57 190	0.13 144	0.00 1	0.07 469	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.01 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALCasStereoNet	0.44 153	0.44 378	1.03 157	0.03 178	0.00 1	1.10 146	0.03 237	2.46 184	0.90 273	0.07 66	0.32 232	0.12 148	0.20 270	1.28 234	0.25 232	0.00 1	0.31 532	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.12 445

FlowAnything_test	0.12 4	0.10 127	0.30 31	0.00 1	0.01 184	1.11 151	0.00 1	0.61 39	0.13 5	0.04 47	0.02 89	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.00 1

asda	0.22 59	0.09 105	0.28 29	0.01 31	0.00 1	1.11 151	0.00 1	1.57 109	0.76 232	0.15 133	0.07 146	0.03 41	0.08 190	0.11 41	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 43	0.06 45	0.29 30	0.02 118	0.00 1	1.11 151	0.02 189	1.46 96	0.70 201	0.16 137	0.01 1	0.01 2	0.04 113	0.12 47	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.00 1

GREAT-IGEV	0.24 78	0.10 127	0.92 119	0.06 256	0.33 490	1.11 151	0.06 311	0.36 14	0.19 29	0.02 15	0.47 275	0.02 11	0.06 158	0.13 55	0.16 173	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.20 493	0.09 353	0.36 510

IGEV-Stereo++	0.20 38	0.05 24	0.22 7	0.01 31	0.00 1	1.11 151	0.00 1	1.84 135	0.34 66	0.08 74	0.01 1	0.02 11	0.03 83	0.19 77	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116

AE-Stereo	0.47 166	0.11 149	1.03 157	0.04 212	0.09 372	1.11 151	0.03 237	4.16 392	0.34 66	0.35 181	0.82 334	0.15 162	0.16 250	0.45 175	0.05 33	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.26 514	0.09 353	0.05 352

MSMDNet	0.65 220	0.14 183	2.02 341	0.01 31	0.01 184	1.11 151	0.00 1	2.88 221	0.98 287	0.49 209	0.28 228	2.32 393	1.49 428	1.19 228	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

AIO-test1	0.53 190	0.38 346	1.50 258	0.02 118	0.03 299	1.12 158	0.01 114	3.13 256	0.69 189	0.44 198	0.30 230	0.06 102	0.06 158	2.52 270	0.13 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 397	0.13 393	0.09 421

rvit_stereo_0075_2	0.37 125	0.13 170	2.43 388	0.02 118	0.00 1	1.12 158	0.02 189	1.66 119	1.15 328	0.16 137	0.08 152	0.02 11	0.05 131	0.40 164	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.10 429

LL-Strereo2	0.36 121	0.47 396	1.08 170	0.09 308	0.03 299	1.12 158	0.07 321	1.66 119	0.93 280	0.43 197	0.02 89	0.51 225	0.08 190	0.23 104	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 406	0.04 256	0.04 330

CAS	0.85 284	0.09 105	0.67 80	6.43 547	0.05 329	1.12 158	0.00 1	0.88 63	0.69 189	0.02 15	0.02 89	0.06 102	0.06 158	0.26 121	0.12 140	6.37 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 487

riskmin	0.47 166	0.03 2	1.01 141	0.08 297	0.01 184	1.12 158	0.01 114	3.00 233	0.21 39	0.46 204	0.02 89	2.08 370	1.06 400	0.26 121	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

UDGNet	0.35 117	0.50 406	1.14 185	0.02 118	0.00 1	1.12 158	0.02 189	0.70 47	1.57 412	0.31 165	0.05 135	0.06 102	0.02 46	1.45 247	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rafts_anoy	0.39 132	0.44 378	1.15 189	0.06 256	0.03 299	1.12 158	0.04 265	2.75 208	0.33 65	0.10 100	0.16 186	0.11 144	0.19 264	0.74 207	0.31 269	0.00 1	0.14 513	0.00 1	0.01 373	0.02 160	0.05 352

rvit_0105_3	0.47 166	0.28 303	2.20 360	0.01 31	0.00 1	1.13 165	0.00 1	3.20 278	1.26 346	0.08 74	0.26 222	0.09 132	0.03 83	0.62 198	0.11 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

testlalala	0.46 160	0.13 170	0.82 97	0.17 370	0.10 381	1.13 165	0.03 237	2.63 197	1.13 324	2.04 407	0.10 162	0.29 191	0.04 113	0.15 58	0.27 246	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.26 514	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.26 85	0.08 90	1.52 266	0.46 453	0.00 1	1.14 167	0.01 114	0.63 42	0.21 39	0.38 191	0.02 89	0.04 59	0.06 158	0.18 70	0.20 201	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.05 424	0.22 457	0.04 330

FACV-RUCA	0.49 174	0.10 127	1.30 230	0.06 256	0.12 391	1.14 167	0.07 321	3.57 334	0.92 276	0.18 149	0.99 351	0.19 173	0.31 301	0.25 113	0.16 173	0.00 1	0.00 1	0.08 504	0.02 397	0.24 463	0.12 445

mmm	0.52 184	0.04 10	1.14 185	0.61 481	0.00 1	1.14 167	0.00 1	3.45 316	0.75 221	1.24 323	0.58 286	0.20 176	0.18 258	0.93 215	0.08 100	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

StereoVision	0.86 288	0.38 346	1.75 308	0.03 178	0.01 184	1.14 167	0.02 189	3.38 302	0.92 276	0.13 125	6.89 502	0.50 223	0.12 231	1.10 225	0.78 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.02 233

s12784h	0.56 197	0.14 183	1.22 212	0.02 118	0.00 1	1.14 167	0.03 237	3.43 313	1.47 391	1.02 286	1.41 385	0.05 87	0.02 46	1.08 224	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

TANstereo	0.30 98	0.28 303	0.86 104	0.03 178	0.01 184	1.14 167	0.00 1	0.53 26	0.44 78	1.06 297	1.24 375	0.06 102	0.05 131	0.25 113	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PMTNet	0.21 43	0.19 237	0.85 102	0.02 118	0.02 275	1.14 167	0.30 430	0.88 63	0.11 2	0.03 38	0.02 89	0.07 118	0.02 46	0.37 159	0.12 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1

3.75w	0.21 43	0.06 45	0.22 7	0.00 1	0.00 1	1.15 174	0.00 1	1.70 124	0.75 221	0.14 130	0.02 89	0.02 11	0.02 46	0.15 58	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HI	0.54 193	0.37 341	1.50 258	0.13 339	0.00 1	1.15 174	0.00 1	1.68 121	0.62 120	1.34 330	0.01 1	2.67 404	0.66 373	0.36 157	0.20 201	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

CoSv	0.54 193	0.37 341	1.50 258	0.13 339	0.00 1	1.15 174	0.00 1	1.68 121	0.62 120	1.34 330	0.01 1	2.67 404	0.66 373	0.36 157	0.20 201	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

knoymous	0.35 117	0.05 24	1.11 177	0.05 237	0.01 184	1.15 174	0.01 114	2.06 152	0.14 9	0.40 193	0.02 89	1.67 344	0.00 1	0.31 140	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

DFGA-Net	0.91 309	1.43 520	2.72 415	0.06 256	0.16 417	1.16 178	0.00 1	2.26 164	0.77 238	1.02 286	1.17 368	0.25 182	0.04 113	5.17 394	1.71 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.02 233

rvit_105_1	0.60 203	0.33 329	2.37 385	0.01 31	0.00 1	1.16 178	0.00 1	3.38 302	1.20 336	0.16 137	0.26 222	0.13 153	0.04 113	2.66 278	0.24 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.03 300

RAFT_CTSACE	0.68 234	0.52 411	1.74 306	0.50 463	0.05 329	1.16 178	0.00 1	2.68 206	0.66 155	0.68 227	1.60 390	1.76 349	0.80 387	0.94 217	0.13 144	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.00 1

raft+_RVC	0.42 142	0.48 398	1.11 177	0.51 467	0.17 421	1.16 178	0.04 265	2.25 163	0.59 88	0.12 117	0.42 260	0.08 125	0.15 246	0.60 194	0.28 254	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.19 482

ISRNet	0.88 299	0.19 237	2.71 413	0.05 237	0.00 1	1.17 182	0.03 237	2.96 229	0.80 253	2.17 414	1.70 399	2.59 401	0.20 270	2.58 272	0.46 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.28 88	0.09 105	0.73 87	0.18 376	0.05 329	1.17 182	0.04 265	2.37 169	0.17 24	0.35 181	0.01 1	0.01 2	0.02 46	0.38 162	0.04 12	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 300

ToySt	0.47 166	0.25 284	2.47 395	0.04 212	0.01 184	1.17 182	0.00 1	2.01 150	0.63 128	0.08 74	0.14 175	1.16 309	0.05 131	0.80 211	0.46 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 406	0.10 369	0.04 330

Selective-RAFT	0.37 125	0.06 45	0.65 77	0.03 178	0.01 184	1.17 182	0.02 189	2.63 197	0.66 155	0.01 5	0.01 1	0.22 177	0.18 258	1.31 235	0.24 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 493	0.04 256	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 125	0.14 183	0.76 90	0.01 31	0.00 1	1.17 182	0.00 1	3.14 257	0.61 107	0.71 231	0.47 275	0.05 87	0.13 238	0.19 77	0.03 6	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.01 116

raftrobust	0.46 160	0.42 367	1.05 166	0.01 31	0.21 441	1.17 182	0.05 287	2.07 154	0.19 29	2.98 463	0.02 89	0.12 148	0.15 246	0.25 113	0.31 269	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.06 383

HCRNet	0.73 242	0.19 237	1.10 175	0.01 31	0.00 1	1.17 182	0.01 114	3.07 246	1.97 446	0.60 215	0.21 214	0.56 229	0.11 219	5.34 406	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

Pointernet	0.34 109	0.10 127	1.09 173	0.01 31	0.08 364	1.18 189	0.05 287	2.99 232	0.62 120	0.03 38	0.01 1	0.15 162	0.05 131	0.24 107	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 456	0.01 63	0.00 1

H2IRNET	0.47 166	0.22 268	1.27 219	0.15 359	0.01 184	1.18 189	0.01 114	1.65 115	0.48 80	0.02 15	1.80 405	0.46 214	0.04 113	1.62 251	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.01 373	0.16 419	0.02 233

DLNR_Zeroshot_test	23.05 570	49.79 575	87.94 576	97.52 588	94.73 583	1.18 189	0.00 1	20.60 561	0.14 9	0.02 15	0.02 89	0.02 11	0.02 46	4.35 348	0.10 126	32.22 573	0.04 436	0.00 1	0.27 517	72.00 580	0.06 383

EKT-Stereo	0.74 244	0.18 229	1.23 214	0.81 499	4.25 544	1.19 192	0.03 237	2.17 161	0.13 5	0.35 181	0.40 256	0.97 292	0.08 190	2.61 277	0.09 114	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.07 438	0.04 256	0.03 300

testlalala_base	1.19 377	0.11 149	0.90 113	0.07 282	0.05 329	1.19 192	0.01 114	4.28 407	0.15 13	0.04 47	0.01 1	0.24 178	0.04 113	0.12 47	0.29 258	7.21 549	1.13 546	0.00 1	0.25 511	7.61 546	0.00 1

anonymousdsp2	0.52 184	0.06 45	1.51 264	0.10 319	0.00 1	1.19 192	0.01 114	4.32 414	0.63 128	0.33 169	0.15 184	0.78 272	0.09 201	1.01 222	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 456	0.04 256	0.05 352

TRStereo	0.59 202	0.79 474	1.59 283	0.56 474	0.01 184	1.19 192	0.03 237	4.74 447	0.60 97	0.17 146	0.01 1	0.62 237	0.44 330	0.57 190	0.07 85	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.24 508	0.01 63	0.14 460

LCNet	0.87 295	0.18 229	0.97 135	0.14 354	0.26 460	1.19 192	0.22 396	2.36 168	0.71 204	1.82 386	0.21 214	0.11 144	2.56 474	5.56 418	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 413	0.81 524

CREStereo++_RVC	0.29 93	0.19 237	0.83 100	0.05 237	0.00 1	1.19 192	0.00 1	0.66 44	0.99 291	0.25 159	1.26 378	0.05 87	0.07 175	0.20 89	0.09 114	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
111	0.79 264	0.70 463	2.21 361	0.01 31	0.01 184	1.19 192	0.16 372	3.78 355	1.98 448	1.22 321	0.91 344	2.01 365	0.32 306	0.32 146	0.64 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.17 471

AFF-stereo	0.65 220	0.46 388	0.82 97	0.37 441	0.00 1	1.19 192	0.00 1	3.04 243	1.42 381	0.72 233	1.95 412	1.16 309	0.26 289	0.97 219	0.31 269	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.21 454	0.02 233

FENet	0.52 184	0.07 70	1.62 285	0.04 212	0.00 1	1.19 192	0.05 287	3.10 251	0.98 287	0.89 257	0.01 1	1.63 341	0.09 201	0.47 179	0.28 254	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

Reg-Stereo(zero)	0.46 160	0.04 10	1.77 309	0.01 31	0.14 403	1.20 201	0.13 360	1.13 72	0.26 55	0.05 53	0.16 186	1.75 348	1.10 404	0.67 203	0.45 321	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.12 461	0.01 63	0.09 421

iRaft-Stereo_5w	1.08 346	0.56 426	2.70 411	0.02 118	0.02 275	1.20 201	0.01 114	3.18 270	0.63 128	0.14 130	2.00 416	1.62 338	1.54 434	6.69 472	1.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 460	0.01 116

test-1	0.52 184	0.25 284	0.94 124	0.03 178	0.22 443	1.20 201	0.08 328	4.03 382	0.25 54	0.70 229	0.66 307	0.71 257	0.03 83	0.30 139	0.43 314	0.00 1	0.18 522	0.00 1	0.07 438	0.01 63	0.25 497

iRaftStereo_RVC	0.36 121	0.27 292	0.76 90	0.01 31	0.00 1	1.20 201	0.01 114	2.15 157	0.62 120	0.15 133	0.22 218	0.69 250	0.12 231	0.28 131	0.18 190	0.00 1	0.06 459	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.22 492

test_sample7	0.72 241	0.18 229	1.23 214	0.55 472	0.01 184	1.21 205	0.00 1	4.31 410	1.07 310	1.35 336	0.36 246	0.70 253	0.44 330	2.58 272	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

ASMatch	1.44 408	0.14 183	2.15 357	0.60 478	0.21 441	1.21 205	0.26 407	0.96 65	0.66 155	0.29 164	11.75 523	0.93 285	2.37 470	6.73 475	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.00 1	0.04 330

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 203	0.36 337	0.96 129	0.03 178	0.02 275	1.21 205	0.02 189	2.80 214	1.55 405	1.08 299	2.63 445	0.43 211	0.16 250	0.37 159	0.25 232	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.01 116

AIO-test2	0.76 253	0.80 475	1.47 256	0.12 331	0.15 411	1.22 208	0.01 114	3.17 268	0.73 211	0.36 188	1.50 387	0.16 167	0.05 131	2.37 268	0.16 173	2.85 542	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.04 256	0.07 402

test_sample2	0.63 215	0.05 24	1.13 183	0.31 424	0.01 184	1.22 208	0.00 1	3.87 372	1.03 297	0.91 262	0.02 89	0.50 223	0.13 238	3.16 293	0.26 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

CES	0.43 149	0.14 183	0.85 102	0.05 237	1.52 530	1.22 208	0.05 287	1.01 67	0.59 88	0.03 38	0.02 89	0.14 159	0.10 209	0.40 164	0.10 126	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.01 63	2.45 544

Anonymous_2	1.69 446	0.05 24	1.31 233	0.08 297	0.03 299	1.22 208	0.01 114	3.25 282	0.19 29	0.76 239	0.13 173	2.68 407	1.99 460	0.39 163	0.13 144	0.05 491	0.25 527	3.27 546	14.54 571	3.40 538	0.01 116

DCANet-4	0.69 236	0.15 198	3.76 465	0.03 178	0.01 184	1.22 208	0.01 114	3.14 257	1.90 441	2.34 431	0.14 175	0.11 144	0.25 286	0.34 150	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 352

fff	0.66 225	0.42 367	2.21 361	0.01 31	0.01 184	1.22 208	0.02 189	3.26 284	1.04 299	2.34 431	0.14 175	0.09 132	1.83 453	0.34 150	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 352

ADStereo(finetuned)	0.83 276	0.43 373	3.68 462	0.03 178	0.00 1	1.22 208	0.01 114	3.26 284	1.86 437	2.61 448	0.20 212	0.09 132	2.39 472	0.34 150	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.06 383

dd	0.34 109	0.67 453	1.55 269	0.04 212	0.01 184	1.22 208	0.03 237	0.84 61	1.16 330	0.18 149	0.05 135	0.12 148	0.05 131	0.29 134	0.44 317	0.02 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 225	0.17 221	2.08 352	0.00 1	0.01 184	1.22 208	0.00 1	2.79 211	0.73 211	0.78 244	0.46 272	2.32 393	0.63 363	1.77 256	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

DCANet	0.66 225	0.43 373	2.21 361	0.03 178	0.00 1	1.22 208	0.01 114	3.26 284	1.85 436	2.61 448	0.21 214	0.09 132	0.49 341	0.33 149	0.39 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.06 383

csc	0.66 225	0.42 367	2.21 361	0.01 31	0.01 184	1.22 208	0.02 189	3.26 284	1.04 299	2.34 431	0.14 175	0.09 132	1.83 453	0.34 150	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 352

cscssc	0.66 225	0.42 367	2.21 361	0.01 31	0.01 184	1.22 208	0.02 189	3.26 284	1.04 299	2.34 431	0.14 175	0.09 132	1.83 453	0.34 150	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 352

CREStereo	0.22 59	0.17 221	0.64 75	0.00 1	0.01 184	1.22 208	0.01 114	1.15 73	0.56 85	0.10 100	0.07 146	0.04 59	0.00 1	0.32 146	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ccs_rob	0.65 220	0.17 221	2.09 353	0.00 1	0.01 184	1.22 208	0.00 1	2.77 209	0.73 211	0.75 236	0.44 267	2.32 393	0.64 366	1.76 255	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

AANet_RVC	1.66 437	0.88 487	3.52 454	0.06 256	0.00 1	1.22 208	0.00 1	3.25 282	2.51 480	2.21 418	4.49 480	3.65 457	0.20 270	7.10 502	3.42 480	0.50 530	0.04 436	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.05 352

ADLNet2	1.38 403	0.39 353	3.13 433	0.00 1	0.70 512	1.23 223	0.26 407	4.19 395	2.36 473	1.45 354	3.16 460	4.23 471	0.82 391	4.56 370	0.88 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 393	0.02 233

trnet	0.22 59	0.14 183	0.67 80	0.00 1	0.00 1	1.24 224	0.01 114	1.16 74	0.56 85	0.09 82	0.08 152	0.05 87	0.00 1	0.29 134	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 78	0.29 313	0.82 97	0.01 31	0.00 1	1.24 224	0.00 1	1.70 124	0.23 46	0.02 15	0.01 1	0.09 132	0.10 209	0.18 70	0.05 33	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.01 116

RAFT+CT+SA	0.66 225	0.45 382	1.22 212	0.10 319	0.30 479	1.24 224	0.02 189	4.21 397	0.67 166	0.62 216	0.39 255	0.33 197	0.05 131	2.69 280	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 535	0.13 393	0.30 501

dad	0.88 299	0.62 442	2.26 375	0.06 256	0.01 184	1.24 224	0.00 1	0.98 66	2.17 463	1.29 325	0.35 243	0.37 201	0.04 113	5.80 429	1.06 395	0.01 452	0.00 1	1.13 537	0.11 456	0.05 281	0.00 1

IPLGR	0.76 253	0.21 258	2.98 423	0.06 256	0.07 354	1.24 224	0.05 287	3.09 250	1.38 371	0.62 216	0.34 240	0.75 262	0.78 385	3.35 296	0.22 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.06 383

GrayStereo	1.46 411	0.03 2	0.87 106	0.63 484	0.20 436	1.24 224	4.61 537	2.85 219	0.62 120	4.98 506	4.00 478	0.45 213	4.67 513	3.37 298	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 539	0.01 63	0.01 116

CFNet-RSSM	0.51 181	0.12 160	1.26 217	0.03 178	0.14 403	1.24 224	0.02 189	4.12 390	0.15 13	0.31 165	0.01 1	1.96 364	0.04 113	0.19 77	0.25 232	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.27 517	0.01 63	0.01 116

R-Stereo Train	0.44 153	0.09 105	0.94 124	0.02 118	0.00 1	1.24 224	0.09 340	3.65 343	0.11 2	1.87 389	0.42 260	0.06 102	0.01 15	0.25 113	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233

RAFT-Stereo	0.44 153	0.09 105	0.94 124	0.02 118	0.00 1	1.24 224	0.09 340	3.65 343	0.11 2	1.87 389	0.42 260	0.06 102	0.01 15	0.25 113	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV-RUCA	0.28 88	0.05 24	0.53 62	0.12 331	0.11 388	1.25 233	0.32 435	0.80 57	0.20 34	0.10 100	0.14 175	0.16 167	0.25 286	0.29 134	0.25 232	0.05 491	0.19 524	0.20 520	0.23 505	0.18 433	0.19 482

tg	0.34 109	0.26 288	0.68 82	0.01 31	0.00 1	1.25 233	0.01 114	1.75 128	0.65 146	0.11 115	0.40 256	0.74 261	0.11 219	0.29 134	0.08 100	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.29 489	0.21 489

KYRaft	1.19 377	0.05 24	0.94 124	0.06 256	0.24 452	1.25 233	0.78 476	2.48 187	0.61 107	3.23 471	7.13 504	1.00 295	2.77 480	1.43 242	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	1.71 538

XX-Stereo	1.04 336	0.20 250	4.94 501	0.85 503	0.04 319	1.25 233	0.00 1	3.37 299	0.45 79	1.22 321	0.50 278	3.70 459	0.02 46	3.91 329	0.05 33	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.20 493	0.03 217	0.02 233

AdaDepth	0.17 23	0.04 10	0.65 77	0.02 118	0.00 1	1.26 237	0.01 114	0.33 10	0.27 59	0.06 62	0.02 89	0.01 2	0.08 190	0.50 182	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 484	0.01 63	0.01 116

GMStereo_Zeroshot	0.63 215	0.14 183	1.54 267	0.75 494	0.00 1	1.26 237	0.01 114	1.85 136	0.31 61	1.44 353	0.58 286	1.76 349	0.19 264	2.55 271	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1

MIM_Stereo	0.45 157	0.43 373	1.18 200	0.51 467	0.04 319	1.26 237	0.02 189	2.38 170	0.65 146	0.07 66	0.02 89	0.70 253	0.20 270	1.01 222	0.13 144	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.10 429

Prome-Stereo	1.23 384	0.06 45	0.93 123	0.12 331	0.24 452	1.26 237	0.67 470	2.53 192	0.69 189	2.08 409	8.70 513	0.76 263	2.91 484	2.12 264	0.11 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 536

999	0.48 173	0.07 70	0.55 65	0.01 31	0.00 1	1.27 241	0.09 340	0.33 10	0.61 107	0.01 5	0.17 193	0.03 41	0.02 46	5.79 428	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 239	0.04 10	1.69 300	0.07 282	0.01 184	1.27 241	0.04 265	1.85 136	0.14 9	3.56 481	0.08 152	3.07 431	0.60 354	1.35 239	0.11 135	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 160	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.61 206	0.19 237	0.84 101	0.06 256	0.00 1	1.28 243	0.04 265	1.89 140	0.69 189	0.10 100	0.59 296	0.07 118	0.67 378	5.30 402	0.47 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

SA	0.83 276	0.41 361	1.17 197	0.00 1	0.20 436	1.28 243	0.01 114	3.98 377	1.86 437	0.41 195	0.96 348	0.27 187	1.33 422	4.07 334	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 481	0.14 400	0.01 116

DAS	1.26 386	0.08 90	2.25 371	0.04 212	0.01 184	1.28 243	1.18 489	3.80 359	1.58 416	4.60 499	2.37 437	1.53 326	0.53 345	5.36 407	0.59 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

SepStereo	1.28 387	0.08 90	2.25 371	0.04 212	0.01 184	1.28 243	1.18 489	3.80 359	1.58 416	4.60 499	2.37 437	1.53 326	0.53 345	5.63 424	0.59 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

DMCA	0.68 234	0.22 268	1.96 331	0.01 31	0.01 184	1.28 243	0.02 189	3.02 237	1.54 404	2.14 411	0.15 184	1.74 346	0.10 209	0.45 175	0.95 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

LG-G_1	0.23 68	0.11 149	0.32 36	0.02 118	0.00 1	1.29 248	0.00 1	1.82 133	0.71 204	0.10 100	0.01 1	0.05 87	0.01 15	0.07 19	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

LG-G	0.23 68	0.11 149	0.32 36	0.02 118	0.00 1	1.29 248	0.00 1	1.82 133	0.71 204	0.10 100	0.01 1	0.05 87	0.01 15	0.07 19	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

TestStereo1	0.77 255	0.46 388	1.12 179	0.15 359	0.19 432	1.29 248	0.01 114	3.33 295	1.55 405	0.45 201	1.67 394	0.13 153	1.23 413	3.39 299	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.07 402

SA-5K	0.77 255	0.46 388	1.12 179	0.15 359	0.19 432	1.29 248	0.01 114	3.33 295	1.55 405	0.45 201	1.67 394	0.13 153	1.23 413	3.39 299	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.07 402

MIPNet	0.64 218	0.42 367	2.01 339	0.08 297	0.07 354	1.29 248	0.11 351	3.47 321	1.29 357	0.67 225	0.10 162	0.63 240	0.97 398	1.25 232	0.25 232	0.00 1	0.01 320	0.01 462	0.01 373	0.11 379	0.04 330

GwcNet-ADL	0.62 213	0.20 250	2.03 343	0.05 237	0.01 184	1.29 248	0.02 189	3.16 265	1.39 373	0.97 271	0.44 267	1.48 324	0.23 278	0.78 208	0.27 246	0.01 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 300

xyz-stereo-finetune	0.49 174	0.22 268	0.51 58	0.03 178	0.00 1	1.30 254	0.01 114	1.97 147	0.71 204	0.04 47	0.04 130	0.08 125	0.04 113	4.32 345	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

tt45	0.47 166	0.06 45	0.70 85	0.02 118	0.00 1	1.30 254	0.05 287	0.85 62	0.60 97	0.05 53	0.01 1	0.09 132	0.03 83	5.40 408	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.01 116

HHNet	0.87 295	0.25 284	1.78 312	0.16 367	0.08 364	1.30 254	0.44 450	1.93 142	0.64 139	1.41 349	5.92 494	0.14 159	1.79 451	0.35 155	0.95 390	0.05 491	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.14 400	0.01 116

DMCA-RVC	0.90 307	0.64 446	3.30 444	0.03 178	0.04 319	1.30 254	0.06 311	2.65 200	0.73 211	3.21 470	0.09 157	0.99 294	0.66 373	3.14 292	0.99 392	0.01 452	0.04 436	0.02 487	0.01 373	0.07 316	0.01 116

PWC_ROB	2.90 489	1.01 499	6.12 520	0.53 469	0.57 509	1.30 254	0.40 445	3.85 367	4.42 510	7.37 522	15.40 532	3.03 430	1.55 435	6.31 448	5.74 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 514	0.05 352

StereoDRNet-Refined	0.83 276	0.12 160	1.18 200	0.02 118	0.01 184	1.31 259	0.00 1	3.33 295	1.07 310	1.92 393	1.24 375	2.48 399	0.18 258	1.86 259	1.67 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.05 352
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CFNet_ucs	0.77 255	0.20 250	2.22 368	0.01 31	0.01 184	1.32 260	0.00 1	3.30 292	1.31 362	1.15 306	1.14 363	2.19 385	0.42 328	2.04 263	0.12 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

LoS	0.28 88	0.16 210	0.95 128	0.07 282	0.01 184	1.32 260	0.07 321	1.30 81	0.60 97	0.04 47	0.03 117	0.28 189	0.11 219	0.48 180	0.11 135	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PSM-AAD	1.15 372	0.04 10	0.88 108	0.10 319	0.27 465	1.32 260	3.25 521	2.41 179	0.64 139	2.93 457	1.92 410	0.15 162	5.39 524	3.42 301	0.19 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 352

CFNet-ft	0.77 255	0.46 388	1.34 238	0.01 31	0.27 465	1.32 260	0.02 189	2.40 172	0.68 174	0.63 220	0.18 199	3.23 445	0.21 275	3.97 331	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.03 217	0.02 233

BEATNet_4x	0.97 318	0.77 471	3.36 447	0.46 453	0.01 184	1.32 260	0.09 340	4.57 435	1.26 346	1.88 391	0.22 218	1.09 305	0.42 328	1.79 257	2.09 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.06 383

CFNet_RVC	0.77 255	0.46 388	1.34 238	0.01 31	0.27 465	1.32 260	0.02 189	2.40 172	0.68 174	0.63 220	0.18 199	3.23 445	0.21 275	3.97 331	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.03 217	0.02 233

Sa-1000	1.04 336	0.39 353	1.17 197	0.00 1	0.20 436	1.33 266	0.03 237	4.19 395	1.81 431	0.99 284	5.33 490	0.61 234	0.15 246	4.07 334	0.30 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 473	0.13 393	0.00 1

IRAFT_RVC	1.02 332	0.20 250	1.58 279	1.39 529	0.26 460	1.33 266	0.32 435	2.52 190	0.66 155	1.58 368	0.81 332	1.16 309	1.58 440	6.51 461	0.43 314	0.00 1	0.12 504	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.03 300

RAFT-Stereo-weight	0.39 132	0.07 70	0.81 95	0.07 282	0.02 275	1.34 268	0.05 287	3.15 260	0.31 61	0.94 266	0.52 280	0.26 185	0.01 15	0.19 77	0.07 85	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

MSKI-zero shot	0.73 242	0.13 170	1.56 276	0.02 118	0.14 403	1.34 268	0.04 265	3.00 233	0.23 46	0.67 225	1.64 391	0.89 279	0.00 1	4.55 368	0.10 126	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.21 499	0.03 217	0.01 116

DeepStereo_RVC	0.52 184	0.08 90	1.37 243	0.06 256	0.06 342	1.34 268	0.41 447	1.43 87	0.68 174	1.03 291	0.85 338	0.49 221	1.56 436	0.79 209	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.13 453

hitnet-ft	1.09 354	0.39 353	1.45 254	0.04 212	0.00 1	1.34 268	0.22 396	3.34 298	2.25 470	1.48 355	1.11 359	4.17 468	0.37 317	4.73 376	0.79 378	0.01 452	0.00 1	0.03 492	0.00 1	0.09 353	0.01 116

HITNet	0.80 268	0.58 431	2.14 356	0.69 490	0.00 1	1.35 272	0.02 189	4.50 428	1.15 328	1.76 382	0.16 186	0.60 233	0.30 297	1.13 227	1.64 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	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
iResNet_ROB	1.05 344	0.76 469	2.06 349	0.07 282	0.00 1	1.35 272	0.03 237	6.80 530	2.57 484	0.79 246	1.20 371	0.94 288	0.12 231	3.81 322	0.41 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.01 116

raft_robust	0.98 321	0.57 429	1.21 211	0.06 256	0.17 421	1.36 274	0.02 189	3.46 319	2.18 465	0.33 169	0.01 1	1.54 328	1.42 426	6.77 478	0.15 164	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.18 484	0.11 379	0.09 421

iRaft-Stereo_20w	0.92 311	0.15 198	2.68 409	0.24 399	0.06 342	1.36 274	0.28 419	7.46 536	0.34 66	1.56 367	0.37 250	0.62 237	1.24 416	1.25 232	0.34 284	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.16 473	0.02 160	0.13 453

IPLG	0.86 288	0.41 361	2.31 381	0.06 256	0.06 342	1.36 274	0.11 351	3.17 268	0.83 262	0.62 216	1.00 352	0.46 214	0.61 357	5.57 421	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.01 116

ACVNet	0.57 199	0.21 258	1.34 238	0.09 308	0.00 1	1.36 274	0.22 396	2.40 172	1.05 305	0.63 220	0.66 307	1.94 361	0.26 289	0.31 140	0.79 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 299	0.38 346	1.45 254	0.60 478	0.00 1	1.36 274	0.02 189	4.55 431	0.69 189	0.71 231	0.32 232	1.56 330	0.61 357	4.55 368	0.64 365	0.00 1	0.00 1	0.05 499	0.00 1	0.08 331	0.02 233

test_sample3	0.84 282	0.15 198	2.22 368	0.48 458	0.01 184	1.37 279	0.01 114	4.63 440	1.17 331	1.43 350	0.43 264	0.80 274	0.10 209	3.48 305	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

GEStereo_RVC	1.10 358	0.42 367	1.72 304	0.28 416	0.01 184	1.37 279	0.11 351	6.25 519	0.84 265	1.05 294	0.67 316	1.61 336	0.79 386	6.11 438	0.63 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.04 330

PSMNet-RSSM	0.90 307	0.44 378	1.35 241	0.13 339	0.00 1	1.37 279	0.03 237	4.79 455	0.85 269	1.11 302	0.49 277	2.15 377	0.35 313	4.09 338	0.73 373	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.03 217	0.01 116

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 336	0.55 421	2.52 398	0.56 474	1.00 518	1.37 279	0.00 1	3.43 313	1.35 368	2.24 420	0.35 243	2.18 384	0.58 353	4.28 343	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 373	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.
PASM	1.58 428	1.05 502	7.51 528	0.56 474	0.09 372	1.37 279	0.28 419	2.85 219	1.44 386	3.91 490	0.44 267	3.02 428	0.64 366	6.38 453	1.59 422	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.03 406	0.26 473	0.15 463

PS-NSSS	1.08 346	0.45 382	1.70 302	0.02 118	0.01 184	1.37 279	0.01 114	4.38 416	2.09 454	1.15 306	2.65 446	0.65 243	0.07 175	6.35 451	0.56 351	0.16 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

w-ln-seven-2	1.97 465	1.04 501	11.90 543	0.15 359	0.06 342	1.38 285	0.48 453	3.80 359	2.17 463	2.73 452	1.06 356	2.29 388	1.69 447	6.32 449	4.15 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.17 424	0.04 330

CrosDoStereo	1.66 437	0.15 198	1.66 293	0.02 118	0.07 354	1.38 285	6.16 551	3.12 254	1.06 308	0.97 271	3.74 472	0.96 289	4.79 515	7.00 499	1.92 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 437	0.15 198	1.66 293	0.02 118	0.07 354	1.38 285	6.16 551	3.12 254	1.06 308	0.97 271	3.74 472	0.96 289	4.79 515	7.00 499	1.92 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 346	1.12 506	4.68 497	1.09 519	0.00 1	1.38 285	0.05 287	3.83 364	1.11 317	0.80 248	1.15 364	1.02 297	0.12 231	4.52 365	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 495	0.03 300

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 121	0.14 183	1.14 185	0.04 212	0.05 329	1.39 289	0.05 287	1.87 139	0.77 238	0.13 125	0.07 146	0.48 218	0.02 46	0.41 167	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 484	0.01 63	0.10 429

ITSA-stereo	1.13 366	0.14 183	1.59 283	0.17 370	0.04 319	1.40 290	0.14 364	5.66 503	3.10 492	0.74 235	0.35 243	0.62 237	1.06 400	5.53 414	1.63 423	0.03 482	0.00 1	0.09 507	0.06 434	0.07 316	0.07 402

IPLGR_C	0.75 249	0.88 487	2.58 403	0.13 339	0.02 275	1.40 290	0.27 411	3.19 275	0.84 265	1.92 393	2.46 439	0.18 172	0.11 219	0.49 181	0.26 240	0.00 1	0.05 450	0.01 462	0.05 424	0.19 442	0.06 383

ACRE	0.75 249	0.78 472	2.72 415	0.13 339	0.02 275	1.40 290	0.26 407	3.20 278	0.82 259	1.84 388	2.46 439	0.19 173	0.10 209	0.52 183	0.26 240	0.00 1	0.04 436	0.01 462	0.05 424	0.19 442	0.05 352

cf-r	0.98 321	0.51 410	2.04 347	0.25 402	0.01 184	1.40 290	0.03 237	4.47 426	1.65 421	0.95 267	0.58 286	2.63 402	0.24 281	4.19 340	0.58 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.04 330

CFNet	1.08 346	0.62 442	2.26 375	0.26 409	0.03 299	1.40 290	0.04 265	4.45 425	2.09 454	0.48 206	0.69 318	1.31 317	0.24 281	6.63 467	0.83 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.04 330

G2L-Stereo	1.04 336	0.55 421	2.62 406	0.02 118	0.11 388	1.41 295	0.02 189	3.45 316	0.99 291	1.37 343	0.14 175	3.10 434	0.24 281	5.96 432	0.66 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.04 330

test_sample5	0.86 288	0.16 210	2.25 371	0.49 460	0.01 184	1.41 295	0.01 114	4.55 431	1.27 352	1.35 336	0.89 342	0.58 230	0.11 219	3.75 317	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

DualNet	0.88 299	0.16 210	2.25 371	0.49 460	0.01 184	1.41 295	0.01 114	4.55 431	1.27 352	1.43 350	1.12 361	0.58 230	0.11 219	3.75 317	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

CIPLG	0.75 249	0.81 479	2.38 386	0.13 339	0.03 299	1.41 295	0.27 411	3.19 275	0.84 265	1.98 399	2.56 444	0.19 173	0.10 209	0.54 187	0.26 240	0.00 1	0.05 450	0.01 462	0.05 424	0.19 442	0.05 352

GMM-Stereo	1.09 354	0.05 24	1.62 285	0.13 339	0.22 443	1.41 295	0.87 478	2.31 166	0.62 120	2.75 453	3.14 457	0.54 228	0.90 394	5.33 405	0.13 144	0.01 452	0.00 1	0.00 1	0.02 397	0.01 63	1.80 541

HGLStereo	1.03 334	0.18 229	1.50 258	0.01 31	0.01 184	1.41 295	0.01 114	3.41 309	0.82 259	1.05 294	3.09 456	2.11 373	1.24 416	4.51 364	1.18 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.03 300

STTStereo	0.83 276	0.34 331	2.44 390	0.24 399	0.15 411	1.41 295	0.10 348	3.02 237	1.55 405	1.34 330	0.17 193	1.77 351	0.45 334	3.42 301	0.30 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

DeepPrunerF	2.50 480	0.87 486	14.90 549	0.17 370	0.31 485	1.41 295	0.29 422	5.62 501	9.97 536	1.02 286	0.43 264	2.01 365	1.65 444	6.85 482	3.99 484	0.00 1	0.01 320	0.07 501	0.10 452	0.24 463	0.12 445

test_sample4	0.86 288	0.16 210	2.28 379	0.50 463	0.01 184	1.42 303	0.01 114	4.65 442	1.27 352	1.52 357	0.66 307	0.69 250	0.08 190	3.50 306	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

FTStereo	2.16 472	0.03 2	1.42 250	0.17 370	0.13 397	1.42 303	4.67 539	2.44 181	0.63 128	3.36 474	17.95 538	0.78 272	4.17 507	4.41 354	0.14 155	0.15 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	1.25 533

GwcNet-RSSM	1.02 332	0.69 459	2.70 411	0.22 391	0.02 275	1.42 303	0.05 287	4.02 380	1.01 294	0.90 259	0.42 260	2.89 420	0.26 289	4.43 356	1.17 401	0.00 1	0.00 1	0.02 487	0.00 1	0.13 393	0.05 352

test_sample6	0.89 306	0.17 221	2.23 370	0.48 458	0.01 184	1.43 306	0.01 114	4.49 427	1.40 377	1.43 350	1.12 361	0.64 242	0.14 243	3.86 326	0.42 312	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

gcap-zeroshot	0.70 239	0.26 288	1.98 335	0.19 384	0.27 465	1.43 306	0.02 189	4.23 401	0.82 259	0.75 236	0.54 283	2.19 385	0.03 83	0.63 199	0.25 232	0.00 1	0.11 496	0.00 1	0.20 493	0.00 1	0.01 116

GANet-ADL	0.52 184	0.09 105	1.43 251	0.13 339	0.02 275	1.43 306	0.02 189	3.22 281	0.59 88	0.34 180	0.98 350	1.09 305	0.19 264	0.40 164	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.01 116

DIP-Stereo	0.58 200	0.23 276	0.90 113	0.08 297	0.00 1	1.43 306	0.01 114	6.01 514	1.38 371	0.92 264	0.11 169	0.04 59	0.19 264	0.12 47	0.07 85	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PFNet+	0.54 193	0.10 127	1.31 233	0.16 367	0.05 329	1.44 310	0.56 462	1.60 112	0.98 287	1.35 336	0.46 272	0.37 201	0.01 15	2.18 267	0.22 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

RAFT-IKP	0.45 157	0.09 105	1.06 167	0.06 256	0.06 342	1.44 310	0.31 434	1.44 91	0.69 189	0.97 271	0.18 199	0.76 263	0.02 46	1.65 252	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.04 330

xxxx	1.78 453	0.07 70	1.02 146	0.00 1	0.01 184	1.44 310	0.00 1	5.81 508	1.53 403	1.37 343	1.91 409	1.08 303	0.05 131	4.37 351	16.98 551	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

test_xeample	1.79 454	0.08 90	1.03 157	0.02 118	0.00 1	1.44 310	0.00 1	5.48 493	1.84 433	1.65 372	2.17 432	0.37 201	0.06 158	4.00 333	17.67 554	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

Syn2CoEx	1.66 437	1.17 508	4.29 484	0.04 212	0.00 1	1.44 310	0.56 462	5.33 486	1.98 448	2.01 405	2.12 425	2.08 370	2.81 481	6.55 462	2.42 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 495	0.06 383

PA-Net	1.31 394	0.59 434	3.65 459	0.06 256	0.15 411	1.44 310	0.54 461	4.08 385	2.71 486	0.78 244	1.16 366	2.32 393	0.64 366	5.96 432	1.92 442	0.01 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.06 383
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
zh-mn7	3.86 510	3.10 545	15.43 550	0.10 319	0.05 329	1.45 316	0.29 422	4.05 384	6.06 522	7.81 525	15.68 533	2.86 418	0.76 384	10.58 539	8.76 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.02 233

G2L-ROB	0.91 309	0.54 418	1.97 333	0.01 31	0.00 1	1.45 316	0.00 1	3.38 302	1.31 362	1.36 341	0.07 146	3.25 447	0.01 15	4.39 353	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.01 116

DispNO	1.25 385	0.52 411	3.40 449	0.11 329	0.05 329	1.45 316	0.01 114	3.73 349	1.68 423	1.34 330	1.59 389	3.15 438	1.12 408	5.56 418	1.14 400	0.00 1	0.02 391	0.03 492	0.12 461	0.05 281	0.03 300

test_5	0.74 244	0.50 406	1.55 269	0.44 447	0.25 457	1.45 316	0.01 114	4.16 392	0.78 242	0.79 246	0.17 193	0.42 210	0.64 366	3.06 291	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.21 489

STrans-v2	1.67 441	0.36 337	3.28 443	0.02 118	0.19 432	1.45 316	0.08 328	6.69 526	1.49 397	2.00 401	2.86 451	3.67 458	3.88 506	7.04 501	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

CRE-IMP	0.40 137	0.06 45	1.04 161	0.07 282	0.05 329	1.45 316	0.46 452	1.48 98	0.63 128	0.90 259	0.30 230	0.88 278	0.01 15	0.26 121	0.22 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.17 471

CVANet_RVC	1.10 358	0.39 353	1.69 300	0.28 416	0.00 1	1.45 316	0.48 453	3.26 284	1.64 420	2.93 457	1.22 372	1.51 325	0.37 317	6.09 437	0.50 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.01 116

AdaStereo	0.65 220	0.09 105	1.12 179	0.02 118	0.00 1	1.45 316	0.23 400	4.38 416	1.44 386	1.17 310	0.37 250	1.56 330	0.18 258	0.56 189	0.37 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	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.
anonymousa	0.79 264	0.26 288	1.91 320	0.03 178	0.29 477	1.46 324	0.02 189	3.76 352	0.97 285	0.72 233	2.25 434	3.21 442	0.56 349	0.15 58	0.12 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 418	0.00 1	0.02 233

MyStereo8	0.85 284	0.52 411	3.20 438	0.20 386	0.00 1	1.47 325	0.01 114	3.53 330	1.91 442	1.34 330	0.65 305	1.22 312	0.31 301	0.57 190	1.38 417	0.00 1	0.14 513	0.00 1	0.06 434	0.09 353	0.30 501

AAGNet	1.54 421	0.07 70	0.88 108	1.04 515	0.27 465	1.47 325	0.66 469	1.57 109	0.61 107	1.68 374	0.82 334	1.62 338	2.29 466	6.18 440	11.63 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

PSM-softLoss	0.85 284	0.10 127	1.50 258	1.14 520	0.03 299	1.47 325	0.27 411	2.48 187	0.69 189	1.30 326	0.38 252	0.39 206	0.01 15	6.88 486	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

KMStereo	0.85 284	0.10 127	1.50 258	1.14 520	0.03 299	1.47 325	0.27 411	2.48 187	0.69 189	1.30 326	0.38 252	0.39 206	0.01 15	6.88 486	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

MFMNet_re	2.02 468	0.98 495	4.27 483	2.74 540	0.88 515	1.47 325	0.15 367	4.21 397	3.18 493	6.63 517	6.93 503	1.87 357	3.63 501	2.13 265	0.99 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 460	0.05 352

DN-CSS_ROB	0.77 255	0.90 490	2.01 339	0.85 503	0.00 1	1.47 325	0.01 114	2.92 225	0.93 280	0.12 117	0.53 281	0.44 212	0.16 250	4.33 346	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 494	0.01 116

ac_64	1.12 364	0.18 229	1.64 288	0.18 376	0.25 457	1.48 331	0.02 189	4.97 463	1.47 391	0.69 228	0.45 271	4.94 490	0.46 337	4.87 381	0.74 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.00 1

CoDeX	0.94 313	0.34 331	2.09 353	0.05 237	0.20 436	1.49 332	0.20 388	5.89 509	1.57 412	0.66 224	0.67 316	1.05 299	0.32 306	3.82 324	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1

LL-Strereo	1.93 461	0.97 494	3.83 469	0.55 472	2.19 537	1.49 332	0.05 287	4.09 387	1.00 293	2.59 446	2.77 449	5.17 495	5.63 528	7.19 504	0.63 363	0.00 1	0.10 493	0.00 1	0.00 1	0.25 470	0.20 487

GASNet	1.43 407	1.53 522	4.54 494	0.31 424	0.02 275	1.49 332	0.20 388	3.86 370	1.95 445	0.75 236	1.37 383	2.11 373	1.57 439	5.82 430	2.60 468	0.00 1	0.05 450	0.00 1	0.00 1	0.43 510	0.10 429

RAFT-RH_RVC	2.05 470	0.15 198	1.66 293	0.60 478	0.27 465	1.49 332	0.02 189	0.58 38	0.65 146	5.35 510	21.66 550	1.06 301	0.07 175	6.85 482	0.57 354	0.04 485	0.00 1	0.00 1	0.03 406	0.01 63	0.00 1

coex_refinement	1.13 366	0.54 418	1.58 279	0.12 331	0.02 275	1.51 336	0.06 311	4.01 379	1.51 401	2.61 448	0.66 307	4.40 475	0.48 340	3.67 310	1.30 412	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.03 300

MyStereo06	0.80 268	0.19 237	2.53 399	0.02 118	0.00 1	1.51 336	0.01 114	4.61 436	0.24 51	0.89 257	0.69 318	3.14 437	1.18 410	0.58 193	0.33 277	0.00 1	0.06 459	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.07 402

MyStereo05	0.79 264	0.19 237	3.17 435	0.02 118	0.00 1	1.51 336	0.01 114	3.56 333	2.48 479	1.34 330	0.02 89	1.25 314	0.38 320	1.19 228	0.50 336	0.00 1	0.06 459	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.07 402

DisPM	0.86 288	0.09 105	1.10 175	0.76 497	0.02 275	1.51 336	0.57 464	1.75 128	0.70 201	2.43 442	0.83 336	0.38 205	0.01 15	6.89 489	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

DLCB_ROB	1.17 375	0.22 268	1.28 222	0.08 297	0.00 1	1.51 336	0.23 400	3.39 305	1.52 402	3.43 479	2.00 416	3.40 448	0.31 301	4.29 344	1.82 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NF-Stereo	0.82 272	0.10 127	1.12 179	1.19 525	0.01 184	1.52 341	0.29 422	2.67 205	0.66 155	1.20 315	0.58 286	0.24 178	0.01 15	6.38 453	0.32 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

RE-Stereo	0.82 272	0.10 127	1.15 189	1.19 525	0.01 184	1.52 341	0.29 422	2.66 201	0.66 155	1.20 315	0.58 286	0.24 178	0.01 15	6.38 453	0.32 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

TVStereo	0.82 272	0.10 127	1.15 189	1.19 525	0.01 184	1.52 341	0.29 422	2.66 201	0.66 155	1.20 315	0.58 286	0.24 178	0.01 15	6.38 453	0.32 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

OCTAStereo	0.82 272	0.10 127	1.15 189	1.19 525	0.01 184	1.53 344	0.29 422	2.66 201	0.66 155	1.20 315	0.58 286	0.25 182	0.01 15	6.38 453	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

RAFT-345	1.19 377	0.06 45	1.55 269	0.54 470	0.13 397	1.53 344	0.25 403	0.56 34	1.76 429	1.20 315	7.85 506	0.93 285	0.05 131	6.87 485	0.46 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	1.08 346	1.00 498	5.32 506	0.10 319	0.14 403	1.53 344	0.25 403	3.62 339	1.18 332	0.51 210	0.19 207	1.04 298	0.28 293	5.20 396	0.44 317	0.10 506	0.16 519	0.09 507	0.06 434	0.24 463	0.21 489

UCFNet_RVC	0.66 225	0.35 333	1.20 208	0.02 118	0.30 479	1.53 344	0.01 114	3.42 311	0.67 166	1.12 303	0.73 327	1.26 315	0.20 270	1.84 258	0.46 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 412	0.31 318	3.22 442	0.66 487	0.08 364	1.54 348	0.09 340	3.84 365	1.58 416	1.66 373	2.32 436	3.60 454	3.12 489	6.99 497	0.42 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

222	2.69 484	0.09 105	1.03 157	0.00 1	0.00 1	1.54 348	0.00 1	5.61 498	1.55 405	1.51 356	2.10 423	0.53 226	0.07 175	4.54 367	35.09 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

TDLM	1.08 346	0.49 403	1.43 251	0.27 414	0.00 1	1.56 350	2.12 506	3.10 251	1.75 428	1.36 341	0.93 346	1.06 301	0.49 341	6.21 442	0.70 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.02 233

ROB_FTStereo_v2	0.43 149	0.09 105	1.00 138	0.06 256	0.08 364	1.57 351	0.33 438	1.44 91	0.67 166	0.97 271	0.19 207	0.77 267	0.02 46	1.23 231	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

Pruner-Stereo	0.53 190	0.10 127	1.02 146	0.89 509	0.10 381	1.57 351	0.36 443	2.06 152	0.63 128	2.23 419	0.46 272	0.25 182	0.01 15	0.45 175	0.37 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

DeepPruner_ROB	0.86 288	0.50 406	1.80 315	0.01 31	0.00 1	1.57 351	0.17 375	3.48 322	0.42 75	3.31 473	0.02 89	2.09 372	0.17 254	3.01 289	0.61 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.01 116

NCCL2	1.30 390	0.63 445	2.31 381	0.02 118	0.03 299	1.57 351	3.41 523	3.91 374	1.39 373	3.14 468	0.34 240	3.90 462	0.30 297	3.75 317	1.19 403	0.00 1	0.00 1	0.02 487	0.00 1	0.03 217	0.05 352

ffm	1.04 336	0.05 24	1.65 289	0.34 434	0.01 184	1.58 355	0.02 189	3.03 239	6.40 523	1.39 345	2.07 419	2.15 377	0.34 308	1.59 248	0.05 33	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.03 300

ff1	1.65 436	0.05 24	1.65 289	0.34 434	0.01 184	1.58 355	0.02 189	3.03 239	6.40 523	1.39 345	2.07 419	2.15 377	0.34 308	6.68 469	7.08 511	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.03 300

mmx	1.56 423	0.05 24	1.65 289	0.34 434	0.01 184	1.58 355	0.02 189	5.51 495	2.25 470	1.39 345	2.07 419	2.15 377	0.34 308	6.68 469	7.08 511	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

xxx	1.56 423	0.05 24	1.65 289	0.34 434	0.01 184	1.58 355	0.02 189	5.51 495	2.25 470	1.39 345	2.07 419	2.15 377	0.34 308	6.68 469	7.08 511	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

OMP-Stereo	1.20 380	0.54 418	0.96 129	2.39 536	0.29 477	1.58 355	0.33 438	2.01 150	0.68 174	2.68 451	1.16 366	3.10 434	0.18 258	7.40 509	0.56 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.01 116

NRIStereo	0.74 244	0.08 90	0.88 108	0.47 457	0.05 329	1.58 355	0.49 457	1.38 84	0.61 107	0.88 255	0.17 193	0.66 246	0.03 83	6.96 495	0.22 212	0.00 1	0.06 459	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.17 471

PFNet	1.06 345	0.19 237	2.95 422	1.16 522	0.56 507	1.58 355	0.25 403	1.50 99	0.60 97	2.38 438	1.23 373	0.63 240	0.30 297	6.85 482	0.43 314	0.16 514	0.01 320	0.00 1	0.07 438	0.18 433	0.18 477

GCAP-BAT	0.37 125	0.13 170	1.16 194	0.10 319	0.12 391	1.59 362	0.04 265	0.67 45	0.43 77	0.84 251	0.89 342	0.39 206	0.07 175	0.27 129	0.49 334	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.19 488	0.00 1	0.00 1

ROB_FTStereo	0.47 166	0.09 105	1.04 161	0.06 256	0.08 364	1.59 362	0.33 438	1.43 87	0.68 174	0.97 271	0.19 207	0.76 263	0.03 83	1.86 259	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

GES	0.61 206	0.08 90	1.78 312	0.00 1	0.00 1	1.59 362	0.07 321	5.32 485	0.13 5	0.62 216	0.32 232	0.37 201	0.67 378	0.68 205	0.49 334	0.03 482	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 160	0.01 116

NVstereo2D	1.09 354	0.17 221	4.40 489	0.00 1	0.00 1	1.59 362	0.18 380	4.29 408	1.40 377	0.85 253	0.36 246	2.30 390	0.62 362	5.26 399	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

Patchmatch Stereo++	0.50 178	0.09 105	1.01 141	0.06 256	0.07 354	1.60 366	0.27 411	1.45 94	0.68 174	0.98 280	0.18 199	0.77 267	0.03 83	2.58 272	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352
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
iRAFT	0.50 178	0.09 105	1.01 141	0.06 256	0.07 354	1.60 366	0.27 411	1.45 94	0.68 174	0.98 280	0.18 199	0.77 267	0.03 83	2.58 272	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

FADNet-RVC	1.10 358	1.07 504	4.79 498	0.03 178	0.00 1	1.60 366	0.08 328	3.77 353	1.70 425	0.35 181	0.07 146	0.61 234	0.66 373	5.32 404	1.11 396	0.01 452	0.08 480	0.00 1	0.00 1	0.48 518	0.18 477

MLCV	1.01 330	0.53 416	2.17 358	0.03 178	0.00 1	1.60 366	0.03 237	2.90 223	1.30 360	2.60 447	1.85 407	1.00 295	0.40 326	4.88 382	0.74 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.01 116

ttt	1.35 399	0.05 24	1.09 173	0.46 453	0.01 184	1.61 370	0.00 1	5.61 498	1.97 446	1.75 378	2.10 423	1.40 322	0.11 219	4.81 379	6.07 506	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

IIG-Stereo	1.30 390	0.48 398	1.04 161	2.41 537	0.05 329	1.61 370	0.14 364	2.59 196	0.68 174	2.97 462	2.28 435	3.08 432	0.57 351	7.41 510	0.65 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 160	0.09 105	1.01 141	0.06 256	0.09 372	1.61 370	0.30 430	1.43 87	0.69 189	0.97 271	0.18 199	0.77 267	0.02 46	1.67 253	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

HUI-Stereo	0.45 157	0.09 105	1.08 170	0.06 256	0.08 364	1.61 370	0.32 435	1.43 87	0.70 201	0.97 271	0.18 199	0.77 267	0.02 46	1.44 246	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

iGMRVC	0.51 181	0.09 105	1.04 161	0.06 256	0.08 364	1.61 370	0.27 411	1.44 91	0.69 189	0.97 271	0.19 207	0.76 263	0.03 83	2.69 280	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.04 330

aanetorigin	2.87 487	0.73 464	8.74 534	0.23 397	0.23 448	1.61 370	2.07 504	1.76 130	1.10 315	14.21 549	10.25 519	2.93 422	3.38 496	4.98 386	4.06 485	0.10 506	0.05 450	0.09 507	0.11 456	0.57 523	0.15 463

z-ln-s-r	1.57 426	0.58 431	5.36 508	0.19 384	0.01 184	1.62 376	0.06 311	3.52 327	1.56 410	1.06 297	0.71 325	1.69 345	0.24 281	5.49 412	9.29 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.01 116

SACVNet	0.96 316	0.36 337	1.49 257	0.05 237	0.00 1	1.62 376	0.28 419	3.86 370	1.28 356	1.79 385	0.80 331	1.59 332	0.07 175	5.29 401	0.48 332	0.01 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 460	0.01 116

Consistency-Raft	1.36 400	0.65 450	4.81 499	0.33 428	0.32 488	1.62 376	0.11 351	3.65 343	3.80 502	0.33 169	6.12 497	0.86 276	2.14 464	0.94 217	1.25 407	0.02 474	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.24 463	0.01 116

psmorigin	2.01 467	0.37 341	10.25 538	0.22 391	0.03 299	1.62 376	0.19 386	3.31 293	1.05 305	4.92 504	3.14 457	5.85 500	2.21 465	5.31 403	1.71 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.02 233

G2L-Stereo_test	0.97 318	0.60 436	1.95 327	0.21 387	0.01 184	1.63 380	0.10 348	3.19 275	1.01 294	1.98 399	0.11 169	3.22 444	0.51 343	4.38 352	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.02 233

MyStereo07	0.27 86	0.27 292	0.64 75	0.02 118	0.01 184	1.64 381	0.01 114	1.41 85	0.73 211	0.10 100	0.01 1	0.03 41	0.10 209	0.24 107	0.04 12	0.00 1	0.07 469	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.06 383

MyStereo04	0.78 263	0.27 292	3.19 436	0.02 118	0.01 184	1.64 381	0.01 114	3.64 342	2.20 467	0.98 280	0.02 89	1.29 316	0.57 351	1.10 225	0.53 343	0.00 1	0.07 469	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.06 383

DRaft	1.34 397	0.12 160	1.19 205	0.06 256	0.01 184	1.64 381	0.43 449	1.86 138	0.14 9	3.76 484	5.27 489	0.41 209	4.38 510	5.49 412	1.68 426	0.01 452	0.06 459	0.00 1	0.07 438	0.07 316	0.11 437

ARAFT	1.12 364	0.82 482	4.11 478	0.04 212	0.00 1	1.64 381	0.03 237	4.85 458	1.69 424	2.78 454	0.57 284	0.47 217	0.11 219	4.81 379	0.24 224	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.24 463	0.05 352

CASS	0.56 197	0.13 170	1.40 246	0.03 178	0.01 184	1.65 385	0.04 265	3.03 239	0.63 128	1.96 397	0.93 346	0.28 189	0.36 315	0.52 183	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_R40	0.99 328	0.05 24	1.26 217	0.71 491	0.20 436	1.65 385	0.67 470	1.94 144	0.61 107	1.05 294	1.15 364	1.80 353	1.47 427	6.91 491	0.31 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

XPNet_ROB	1.17 375	0.41 361	1.68 298	0.04 212	0.01 184	1.65 385	0.17 375	3.46 319	1.39 373	3.89 489	1.01 353	1.60 334	0.53 345	4.35 348	3.07 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

acv_ft	0.79 264	0.21 258	1.28 222	0.01 31	1.08 522	1.68 388	0.01 114	3.75 350	1.05 305	1.31 329	0.66 307	1.94 361	0.46 337	0.31 140	1.68 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.00 1

PSMNet_ROB	1.09 354	0.69 459	2.92 420	0.03 178	0.07 354	1.68 388	0.16 372	3.44 315	1.30 360	0.96 269	0.32 232	2.81 413	0.63 363	4.23 341	2.48 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.04 330

model_zeroshot	0.49 174	0.26 288	2.10 355	0.03 178	0.01 184	1.69 390	0.08 328	2.63 197	0.18 26	1.02 286	0.01 1	0.61 234	0.06 158	0.86 212	0.14 155	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.16 473	0.02 160	0.01 116

RASNet	1.53 419	0.31 318	1.97 333	0.09 308	3.20 540	1.69 390	0.06 311	3.27 290	2.12 456	0.77 241	1.29 379	5.32 499	1.69 447	6.60 464	2.17 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

AASNet	0.86 288	0.53 416	1.96 331	0.04 212	0.00 1	1.70 392	0.05 287	5.13 474	1.84 433	0.93 265	1.88 408	0.96 289	0.19 264	0.67 203	0.91 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.09 421

SST-Stereo	1.04 336	0.05 24	1.16 194	0.72 492	0.23 448	1.70 392	0.58 465	1.92 141	1.46 389	1.19 313	1.09 357	1.60 334	1.93 458	6.92 493	0.21 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

RP	1.76 452	0.55 421	2.59 405	0.22 391	0.60 510	1.70 392	0.98 484	4.31 410	1.99 450	3.12 467	5.04 488	4.41 477	2.96 485	4.72 375	1.90 439	0.01 452	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.14 400	0.01 116

HSM	1.36 400	0.40 358	1.07 168	0.01 31	0.30 479	1.73 395	0.03 237	5.89 509	1.22 338	1.83 387	1.36 382	4.78 487	1.30 421	6.61 466	0.57 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

AACVNet	0.87 295	0.44 378	1.19 205	0.17 370	0.00 1	1.76 396	0.00 1	3.60 338	0.60 97	1.03 291	0.26 222	1.31 317	0.17 254	6.33 450	0.28 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.01 116

DEmStereo	1.51 416	0.08 90	2.17 358	0.09 308	0.02 275	1.76 396	0.90 480	1.47 97	0.60 97	2.46 443	6.42 500	1.08 303	5.16 519	6.21 442	1.86 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

pcwnet_v2	1.29 388	0.17 221	5.98 517	0.10 319	0.01 184	1.76 396	0.02 189	5.08 473	2.90 489	1.54 365	1.98 414	2.03 368	0.81 388	3.01 289	0.28 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.03 217	0.03 300

FAT-Stereo	1.86 457	0.19 237	3.31 445	0.17 370	0.03 299	1.78 399	0.97 482	4.76 451	2.79 487	4.22 494	4.87 483	5.31 498	2.83 483	5.06 391	0.90 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.01 116

ETE_ROB	1.16 374	0.52 411	1.71 303	0.01 31	0.02 275	1.79 400	0.22 396	4.10 388	1.32 364	4.68 502	1.18 370	2.81 413	0.08 190	3.56 308	1.12 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 383

RAFT-Test	0.61 206	0.16 210	2.27 378	0.04 212	0.15 411	1.80 401	0.17 375	2.52 190	0.65 146	0.56 212	0.11 169	2.76 412	0.02 46	0.27 129	0.34 284	0.00 1	0.07 469	0.00 1	0.29 524	0.01 63	0.01 116

TCMNet	1.49 415	0.57 429	5.20 504	0.13 339	1.39 526	1.81 402	0.17 375	4.03 382	1.26 346	1.72 376	2.98 454	1.95 363	0.46 337	5.01 387	2.55 467	0.00 1	0.06 459	0.06 500	0.00 1	0.37 505	0.16 466

edge stereo	1.94 463	0.40 358	3.82 468	0.15 359	0.09 372	1.81 402	0.45 451	4.77 452	2.21 468	3.36 474	3.94 475	8.39 519	1.72 449	5.75 425	1.69 428	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.17 424	0.01 116

EAI-Stereo	1.14 369	0.12 160	1.19 205	0.21 387	0.32 488	1.84 404	2.32 512	5.42 491	1.19 334	1.02 286	5.66 492	0.48 218	0.60 354	0.86 212	0.62 362	0.00 1	0.13 509	0.00 1	0.65 543	0.02 160	0.17 471

coex-ft	12.01 555	5.60 556	80.23 575	0.15 359	0.15 411	1.88 405	0.73 473	2.66 201	30.12 561	49.31 574	16.59 534	15.97 540	14.42 555	6.79 480	14.50 544	0.05 491	0.08 480	0.01 462	0.05 424	0.37 505	0.61 518

HSM-Net_RVC	1.40 405	0.07 70	1.58 279	0.00 1	0.01 184	1.88 405	0.05 287	7.24 533	1.71 427	3.63 482	3.63 470	3.21 442	0.36 315	4.25 342	0.44 317	0.01 452	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UPFNet	0.87 295	0.09 105	2.05 348	0.00 1	0.00 1	1.90 407	0.11 351	3.41 309	0.83 262	2.15 412	0.10 162	1.92 359	0.09 201	3.94 330	0.70 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

iResNet	1.00 329	0.45 382	3.08 430	0.86 507	0.01 184	1.97 408	0.01 114	3.67 346	1.49 397	1.77 383	1.09 357	0.35 199	0.13 238	3.83 325	1.27 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.01 116

psm_up	0.84 282	0.32 322	1.44 253	0.02 118	0.00 1	1.98 409	0.05 287	3.40 307	1.04 299	2.06 408	0.40 256	1.74 346	0.45 334	3.47 304	0.24 224	0.06 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.00 1

PSMNet-ADL	0.77 255	0.08 90	0.90 113	0.07 282	0.01 184	2.01 410	0.02 189	2.55 193	1.11 317	0.33 169	0.59 296	2.15 377	0.69 380	4.07 334	0.85 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

PSMNet-RUCA	0.66 225	0.48 398	1.68 298	0.01 31	0.02 275	2.02 411	0.25 403	3.93 375	1.50 399	0.37 189	1.38 384	0.11 144	0.12 231	0.64 200	0.31 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.00 1

AF-Net	2.17 473	0.65 450	3.53 455	0.00 1	0.09 372	2.02 411	0.48 453	6.44 520	1.70 425	3.36 474	10.22 518	4.95 491	2.81 481	4.34 347	2.66 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 393	0.01 116

ssnet_v2	1.14 369	0.28 303	1.77 309	0.03 178	0.00 1	2.07 413	0.37 444	5.20 475	1.87 439	2.00 401	0.87 340	3.09 433	0.55 348	1.31 235	3.02 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.12 445

EDNetEfficient	6.54 536	1.17 508	33.15 562	0.66 487	1.96 533	2.07 413	3.72 526	2.80 214	14.85 545	20.02 559	9.69 516	6.59 510	10.19 546	7.19 504	15.49 548	0.03 482	0.10 493	0.01 462	0.20 493	0.62 526	0.29 500

1111x	1.53 419	0.06 45	1.77 309	0.27 414	0.00 1	2.12 415	0.01 114	5.63 502	1.65 421	1.53 359	1.67 394	0.92 280	0.64 366	6.18 440	8.17 520	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

DualNet (step1)	0.96 316	0.41 361	2.03 343	0.02 118	0.01 184	2.14 416	0.01 114	4.31 410	1.07 310	1.35 336	0.36 246	0.70 253	0.44 330	2.58 272	0.34 284	0.53 531	0.00 1	1.82 539	1.10 551	0.02 160	0.02 233

test_sample9	2.36 478	0.41 361	2.03 343	0.02 118	0.01 184	2.14 416	0.01 114	4.31 410	1.07 310	1.35 336	0.36 246	0.70 253	0.44 330	5.58 422	8.70 523	0.53 531	16.52 572	1.82 539	1.10 551	0.02 160	0.02 233

test_sample8	3.62 506	0.41 361	2.03 343	0.02 118	0.01 184	2.14 416	0.01 114	4.38 416	1.04 299	6.51 514	0.58 286	14.04 537	6.94 533	5.58 422	8.70 523	0.53 531	16.52 572	1.82 539	1.10 551	0.02 160	0.02 233

PAM_32	1.45 409	0.13 170	2.69 410	0.26 409	0.30 479	2.15 419	0.29 422	4.92 461	0.22 43	0.84 251	2.02 418	9.57 526	3.27 495	0.97 219	0.56 351	0.00 1	0.12 504	0.00 1	0.31 526	0.04 256	0.27 498

ADLNet	1.20 380	0.29 313	1.98 335	0.00 1	0.02 275	2.20 420	0.11 351	4.39 419	2.52 481	2.19 417	2.20 433	2.66 403	0.70 381	3.42 301	1.25 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.04 330

PAM	1.34 397	0.13 170	2.83 417	0.30 420	0.31 485	2.21 421	0.30 430	5.05 470	0.23 46	0.82 250	1.11 359	9.08 523	2.34 469	0.90 214	0.44 317	0.00 1	0.13 509	0.00 1	0.31 526	0.03 217	0.28 499

GANetREF_RVC	1.10 358	0.95 493	2.98 423	0.06 256	0.00 1	2.23 422	0.18 380	3.95 376	2.53 482	0.56 212	0.32 232	1.89 358	0.66 373	5.03 388	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.04 330
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
NCC-stereo	1.67 441	0.56 426	3.10 431	0.08 297	0.22 443	2.24 423	0.13 360	5.05 470	1.42 381	2.27 428	2.72 447	4.29 472	3.53 498	5.76 426	2.01 448	0.04 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

Abc-Net	1.67 441	0.56 426	3.10 431	0.08 297	0.22 443	2.24 423	0.13 360	5.05 470	1.42 381	2.27 428	2.72 447	4.29 472	3.53 498	5.76 426	2.01 448	0.04 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANet	1.90 460	0.43 373	1.83 317	0.39 443	0.00 1	2.24 423	3.37 522	3.90 373	1.44 386	2.17 414	9.66 515	2.57 400	1.09 403	6.88 486	1.81 432	0.00 1	0.00 1	0.02 487	0.00 1	0.10 369	0.03 300

RAFT + AFF	1.63 433	1.13 507	2.62 406	0.04 212	0.80 514	2.29 426	1.03 485	5.54 497	2.06 453	1.77 383	1.81 406	1.22 312	3.65 502	6.23 444	1.57 421	0.01 452	0.35 535	0.00 1	0.01 373	0.33 495	0.12 445

IER	0.75 249	0.12 160	1.93 322	0.01 31	0.00 1	2.31 427	0.02 189	2.96 229	0.98 287	1.30 326	0.96 348	1.40 322	1.19 411	1.31 235	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

UNet	1.13 366	0.24 280	4.21 480	0.01 31	0.02 275	2.31 427	0.02 189	3.06 244	0.76 232	1.17 310	0.14 175	2.73 410	1.58 440	4.48 363	1.92 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

RYNet	1.52 417	0.35 333	3.38 448	0.25 402	0.04 319	2.31 427	0.03 237	4.62 437	1.47 391	1.14 305	0.34 240	4.52 480	1.38 424	6.36 452	4.23 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

NVStereoNet_ROB	3.25 496	0.46 388	2.71 413	0.34 434	0.56 507	2.36 430	0.87 478	4.56 434	4.47 512	4.55 498	14.09 529	11.93 530	3.23 494	9.79 534	3.14 478	0.43 528	0.03 421	0.53 532	0.31 526	0.36 503	0.38 513
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
UDG	2.86 486	8.81 561	1.57 278	2.60 538	0.89 517	2.39 431	0.11 351	3.42 311	1.02 296	2.18 416	3.64 471	5.04 493	1.60 443	4.17 339	2.09 452	1.21 539	0.04 436	7.69 548	3.67 561	4.10 539	0.93 530

SFCPSM	0.81 270	0.11 149	2.53 399	0.01 31	0.07 354	2.45 432	0.18 380	4.99 465	1.18 332	0.77 241	0.78 329	0.69 250	0.31 301	1.72 254	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 424	0.06 301	0.01 116

DANet	1.74 449	0.22 268	3.06 428	0.75 494	0.44 496	2.46 433	0.35 442	3.40 307	1.41 380	4.22 494	1.56 388	5.03 492	0.56 349	6.29 447	5.00 498	0.01 452	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.04 256	0.08 415
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet	1.48 413	0.75 465	4.58 495	0.05 237	0.10 381	2.49 434	1.10 488	4.62 437	1.47 391	3.38 478	0.62 303	2.29 388	0.65 371	4.52 365	2.89 473	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.01 373	0.05 281	0.07 402

S-Stereo	2.00 466	0.30 317	5.74 515	0.24 399	0.23 448	2.51 435	1.90 502	4.74 447	5.15 516	2.42 440	5.80 493	2.85 417	0.72 382	5.08 392	2.17 456	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.04 330

Anonymous3	0.49 174	0.12 160	2.21 361	0.01 31	0.00 1	2.53 436	0.09 340	3.16 265	0.65 146	0.12 117	0.22 218	0.12 148	0.05 131	0.37 159	0.08 100	0.00 1	0.07 469	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.03 300

FADNet	1.20 380	0.93 492	4.51 492	0.03 178	0.06 342	2.56 437	0.16 372	4.02 380	1.42 381	0.32 167	0.06 140	1.66 343	1.07 402	5.56 418	0.87 382	0.19 517	0.02 391	0.01 462	0.01 373	0.50 520	0.03 300

NOSS_ROB	1.29 388	0.22 268	1.35 241	0.64 485	0.16 417	2.56 437	0.00 1	4.14 391	2.37 474	2.29 430	1.76 402	2.84 415	0.02 46	6.80 481	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.11 437

SQANet	2.28 476	1.25 513	2.39 387	4.17 544	2.91 539	2.60 439	0.24 402	4.17 394	0.83 262	2.42 440	0.57 284	1.59 332	0.88 392	3.30 295	0.68 369	7.35 550	0.12 504	0.47 529	0.02 397	6.56 543	3.00 546

gwcnet-sp	0.98 321	0.38 346	4.06 475	0.04 212	0.00 1	2.60 439	0.15 367	3.51 324	1.13 324	1.75 378	0.16 186	0.68 247	0.39 323	3.69 312	0.90 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.03 300

scenet	0.98 321	0.38 346	4.06 475	0.04 212	0.00 1	2.60 439	0.15 367	3.51 324	1.13 324	1.75 378	0.16 186	0.68 247	0.39 323	3.69 312	0.90 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.03 300

ssnet	0.98 321	0.38 346	4.06 475	0.04 212	0.00 1	2.60 439	0.15 367	3.51 324	1.13 324	1.75 378	0.16 186	0.68 247	0.39 323	3.69 312	0.90 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.03 300

WZ-Net	4.16 517	1.75 526	23.59 558	0.08 297	0.04 319	2.62 443	2.16 508	5.89 509	4.74 513	5.73 511	3.51 467	6.99 514	4.89 517	10.82 542	10.11 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.11 437

Wz-Net-SNSev	2.53 481	2.49 538	10.66 540	0.39 443	0.01 184	2.73 444	0.40 445	5.02 468	1.50 399	2.15 412	2.12 425	6.48 507	1.11 405	9.47 531	5.84 505	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.21 454	0.06 383

LMCR-Stereo	1.10 358	0.69 459	1.95 327	0.50 463	0.01 184	2.73 444	0.09 340	6.20 518	0.64 139	2.37 436	1.76 402	0.13 153	1.59 442	2.94 286	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.00 1

EDNetEfficientorigin	10.31 549	1.90 532	98.96 584	0.22 391	0.23 448	2.73 444	0.71 472	4.50 428	16.94 549	18.72 552	15.36 531	12.74 533	10.73 548	8.96 526	11.94 539	0.01 452	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.25 470	1.31 535

Nwc_Net	1.94 463	0.55 421	3.79 466	0.07 282	0.08 364	2.73 444	0.04 265	6.75 529	1.11 317	2.03 406	7.92 507	4.82 488	2.11 463	4.78 377	2.01 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.01 116

pmcnn	3.61 505	0.68 455	5.38 509	0.61 481	1.46 527	2.75 448	1.26 493	5.04 469	1.57 412	8.77 531	11.67 522	18.69 546	2.38 471	6.03 434	5.61 503	0.00 1	0.07 469	0.00 1	0.00 1	0.21 454	0.07 402

Any-RAFT	0.64 218	0.08 90	1.07 168	0.03 178	0.00 1	2.77 449	0.08 328	3.57 334	1.23 339	0.96 269	0.26 222	1.61 336	0.31 301	0.72 206	0.06 72	0.00 1	0.10 493	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

FADNet_RVC	1.15 372	1.06 503	4.34 488	0.02 118	0.06 342	2.77 449	0.04 265	3.50 323	0.80 253	0.35 181	0.32 232	0.65 243	0.09 201	5.20 396	1.56 419	0.24 523	0.34 534	0.11 513	0.33 532	0.65 527	0.60 517

CSP-Net	1.01 330	0.52 411	0.92 119	0.01 31	0.00 1	2.83 451	0.05 287	4.99 465	0.69 189	0.91 262	0.85 338	1.82 356	0.23 278	6.04 435	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.01 116

CBMV_ROB	1.70 447	0.11 149	1.98 335	0.46 453	0.00 1	2.85 452	0.91 481	4.27 405	2.21 468	4.02 492	5.00 487	2.97 426	2.32 468	5.40 408	1.35 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.06 383

delet	1.14 369	0.32 322	1.56 276	0.03 178	0.17 421	2.86 453	1.03 485	4.25 402	2.14 461	1.03 291	1.17 368	1.64 342	0.92 395	4.35 348	1.27 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.00 1

CBMV	1.56 423	0.24 280	1.92 321	0.31 424	0.03 299	2.90 454	4.33 534	3.79 356	1.81 431	4.98 506	1.73 400	2.70 408	1.68 446	3.81 322	0.92 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.08 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWCDC_ROB	3.06 492	1.38 518	3.81 467	0.14 354	0.00 1	3.14 455	0.02 189	4.40 420	12.35 540	1.08 299	23.69 557	2.01 365	2.01 462	3.87 327	2.43 461	0.24 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 525	0.08 415

DDVS	0.92 311	0.16 210	1.39 245	0.21 387	0.27 465	3.17 456	0.26 407	2.56 194	0.62 120	0.70 229	0.81 332	2.17 383	0.45 334	5.26 399	0.29 258	0.00 1	0.01 320	0.01 462	0.00 1	0.04 256	0.02 233

NaN_ROB	2.02 468	0.58 431	2.65 408	0.29 418	0.28 475	3.19 457	5.19 544	3.84 365	2.55 483	5.31 509	1.73 400	2.30 390	1.96 459	6.78 479	3.09 477	0.01 452	0.06 459	0.03 492	0.10 452	0.10 369	0.37 511

MSAF-DinoV2	4.41 521	3.43 548	8.07 531	1.16 522	0.06 342	3.21 458	0.59 466	6.94 531	4.44 511	2.00 401	0.83 336	16.58 541	5.59 527	13.48 550	17.17 552	0.06 499	0.04 436	0.09 507	0.76 544	1.94 536	1.78 540

DGSMNet	2.23 475	0.80 475	6.10 519	0.96 511	1.73 531	3.22 459	4.12 530	5.30 484	1.11 317	1.19 313	2.48 442	3.18 440	0.65 371	4.57 371	1.33 413	1.11 536	1.37 548	1.55 538	1.26 554	1.37 532	1.28 534

LALA_ROB	1.33 396	0.59 434	1.74 306	0.02 118	0.06 342	3.25 460	0.50 460	3.45 316	1.39 373	3.70 483	0.59 296	4.59 482	0.25 286	3.58 309	2.79 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.02 233

psmg	0.83 276	0.10 127	0.96 129	0.01 31	0.00 1	3.28 461	0.27 411	4.83 457	0.93 280	1.92 393	1.46 386	1.81 354	0.10 209	0.61 195	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.01 63	0.00 1

RGC	1.86 457	0.67 453	3.45 453	0.07 282	0.26 460	3.29 462	0.11 351	4.78 454	1.46 389	3.26 472	4.51 481	5.14 494	2.68 478	5.46 410	1.94 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.09 421

BSDual-CNN	0.83 276	0.10 127	0.96 129	0.01 31	0.00 1	3.32 463	0.21 390	5.40 488	0.93 280	2.26 425	0.66 307	1.81 354	0.10 209	0.61 195	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

hknet	1.08 346	0.13 170	2.07 350	0.01 31	0.00 1	3.32 463	0.21 390	5.40 488	0.92 276	2.26 425	0.66 307	3.43 450	0.05 131	2.81 283	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

DRN-Test	1.62 430	0.23 276	3.72 463	0.18 376	0.13 397	3.34 465	0.19 386	5.93 512	2.01 452	4.14 493	0.76 328	2.12 375	1.78 450	5.22 398	2.62 470	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.01 373	0.03 217	0.01 116

tt1	0.88 299	0.27 292	1.25 216	0.08 297	0.00 1	3.36 466	0.02 189	3.03 239	6.40 523	0.33 169	0.66 307	0.05 87	0.40 326	1.59 248	0.05 33	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.03 300

CC-Net-ROB	1.86 457	0.64 446	2.55 401	1.42 530	0.19 432	3.38 467	0.04 265	4.41 421	2.45 478	0.90 259	1.31 380	0.98 293	0.18 258	6.60 464	0.53 343	1.14 537	1.60 550	7.16 547	0.00 1	1.33 531	0.32 506

ACVNet-DCA	0.61 206	0.27 292	1.28 222	0.13 339	0.00 1	3.44 468	0.01 114	3.15 260	0.68 174	0.33 169	0.69 318	0.04 59	0.61 357	1.43 242	0.05 33	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.03 406	0.01 63	0.01 116

xx1	0.95 315	0.27 292	1.28 222	0.13 339	0.00 1	3.44 468	0.01 114	3.18 270	7.23 532	0.33 169	0.69 318	0.73 259	0.12 231	1.43 242	0.05 33	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

1test111	0.69 236	0.27 292	1.28 222	0.13 339	0.00 1	3.44 468	0.01 114	3.15 260	0.68 174	0.33 169	0.69 318	0.04 59	0.61 357	2.95 287	0.07 85	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.03 406	0.01 63	0.01 116

cc1	0.94 313	0.27 292	1.28 222	0.13 339	0.00 1	3.44 468	0.01 114	3.18 270	7.23 532	0.33 169	0.69 318	0.04 59	0.61 357	1.43 242	0.05 33	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.03 406	0.09 353	0.04 330

SGM-Forest	1.84 455	0.08 90	1.31 233	0.15 359	0.22 443	3.52 472	2.46 517	3.85 367	2.16 462	5.29 508	3.90 474	3.71 460	1.56 436	6.28 446	1.90 439	0.01 452	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.30 501
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LSM	7.38 538	1.68 524	22.24 557	3.99 543	40.72 573	3.54 473	4.79 542	4.74 447	6.65 526	10.25 535	13.51 527	4.49 479	3.81 504	6.91 491	5.31 501	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.00 1	0.26 473	14.60 570

CBFPSM	1.39 404	0.61 440	4.29 484	0.01 31	0.01 184	3.64 474	0.03 237	3.39 305	0.80 253	0.64 223	0.21 214	6.18 504	3.70 503	2.38 269	1.82 433	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.01 116

SPS-STEREO	3.08 493	0.49 403	2.49 396	0.21 387	0.24 452	3.67 475	1.24 492	5.80 507	2.43 477	10.68 536	8.00 509	9.48 525	3.59 500	8.11 520	5.08 499	0.01 452	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.11 437
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ccnet	1.70 447	0.20 250	1.95 327	0.26 409	0.18 425	3.72 476	1.22 491	4.22 400	1.43 385	2.37 436	3.96 476	3.45 451	1.51 432	4.69 373	4.47 490	0.06 499	0.00 1	0.09 507	0.01 373	0.10 369	0.01 116

DSFCA	1.30 390	0.14 183	1.82 316	0.01 31	0.03 299	3.74 477	0.86 477	2.71 207	1.23 339	3.09 466	0.41 259	2.93 422	1.49 428	6.12 439	1.35 414	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

XQC	2.57 482	1.20 511	6.33 524	0.18 376	0.01 184	3.84 478	0.33 438	5.24 477	3.83 503	4.43 497	1.94 411	4.58 481	3.19 491	7.19 504	8.67 522	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.03 406	0.27 478	0.19 482

fast-acv-ft	1.41 406	0.46 388	4.29 484	0.10 319	0.13 397	3.97 479	0.29 422	2.42 180	1.91 442	0.81 249	3.55 468	3.02 428	1.26 418	3.35 296	2.05 451	0.04 485	0.01 320	0.04 495	0.04 418	0.39 507	0.05 352

zh-sn7	3.94 513	3.36 547	15.78 552	0.13 339	0.00 1	4.01 480	2.24 511	4.54 430	2.00 451	3.86 488	9.77 517	4.11 467	5.45 526	9.93 536	13.33 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 457	0.12 445

Wz-Net-LNSev	1.30 390	0.85 484	6.26 522	0.02 118	0.03 299	4.02 481	0.13 360	4.21 397	1.12 322	0.77 241	0.10 162	3.60 454	1.11 405	2.68 279	1.12 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

CRFU-Net	1.32 395	0.27 292	2.46 394	1.17 524	0.03 299	4.08 482	0.05 287	5.61 498	0.67 166	1.53 359	0.70 324	3.47 452	2.62 477	3.24 294	0.24 224	0.01 452	0.01 320	0.11 513	0.00 1	0.13 393	0.00 1

SHD	3.01 491	1.02 500	5.52 510	0.45 452	0.39 493	4.12 483	0.17 375	6.68 525	12.04 539	7.20 521	3.36 464	4.40 475	2.58 476	4.69 373	7.17 514	0.01 452	0.04 436	0.00 1	0.03 406	0.22 457	0.17 471

MMNet	1.20 380	0.27 292	3.59 458	0.09 308	0.00 1	4.15 484	0.01 114	3.63 341	1.19 334	1.93 396	0.32 232	1.35 320	1.23 413	4.42 355	1.84 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

CSAN	2.70 485	0.75 465	3.41 450	0.18 376	0.12 391	4.18 485	4.05 529	4.11 389	4.36 507	6.03 513	6.24 499	4.60 483	4.74 514	7.29 507	3.43 481	0.02 474	0.03 421	0.01 462	0.02 397	0.18 433	0.22 492

DDUNet	3.28 497	10.54 563	2.29 380	3.50 541	3.31 542	4.21 486	0.21 390	3.77 353	1.03 297	2.54 444	3.17 461	3.20 441	0.21 275	3.89 328	0.69 370	1.94 540	0.05 450	9.87 552	3.53 560	5.03 541	2.55 545

GwcNet	1.67 441	0.81 479	5.52 510	0.23 397	1.21 523	4.21 486	0.62 468	3.71 347	1.57 412	1.01 285	1.65 393	3.99 465	0.52 344	5.46 410	2.30 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 373	0.35 501	0.13 453

HBP-ISP	1.45 409	0.75 465	3.02 426	0.30 420	0.10 381	4.28 488	1.49 497	4.68 443	1.29 357	3.43 479	0.78 329	0.93 285	1.01 399	6.48 460	0.36 297	0.04 485	0.02 391	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.03 300

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 433	0.45 382	2.21 361	1.53 531	0.18 425	4.33 489	0.41 447	3.37 299	1.40 377	0.54 211	0.65 305	3.10 434	0.11 219	4.93 383	0.60 360	4.57 544	0.51 537	0.00 1	0.00 1	1.37 532	2.39 543

SuperB	3.70 508	1.77 527	15.73 551	0.31 424	0.05 329	4.37 490	1.67 500	3.58 337	11.57 537	2.36 435	1.32 381	2.03 368	1.91 457	6.95 494	9.01 527	0.05 491	0.03 421	0.10 512	0.08 443	11.00 559	0.10 429

iinet-f	1.68 445	0.61 440	11.37 542	0.29 418	0.03 299	4.39 491	0.04 265	3.18 270	1.10 315	1.16 309	0.58 286	2.96 425	2.76 479	2.13 265	2.46 462	0.00 1	0.02 391	0.02 487	0.00 1	0.46 514	0.01 116

RTSC	2.66 483	1.24 512	6.04 518	0.18 376	0.02 275	4.40 492	0.08 328	4.29 408	4.98 515	6.00 512	3.15 459	2.97 426	1.56 436	6.71 474	10.89 534	0.00 1	0.07 469	0.00 1	0.05 424	0.40 508	0.24 496

FBW_ROB	2.36 478	0.36 337	3.16 434	0.37 441	0.14 403	4.42 493	0.18 380	6.64 524	3.05 491	2.98 463	2.85 450	4.86 489	1.11 405	11.00 546	4.53 491	0.16 514	0.05 450	0.37 528	0.09 448	0.19 442	0.78 523

YMNet	1.62 430	0.68 455	3.67 460	0.14 354	0.30 479	4.52 494	0.21 390	3.52 327	1.23 339	2.94 459	4.94 484	4.18 469	0.38 320	2.85 284	2.12 454	0.05 491	0.13 509	0.08 504	0.01 373	0.44 511	0.09 421

YMNet_1	1.62 430	0.68 455	3.67 460	0.14 354	0.30 479	4.52 494	0.21 390	3.52 327	1.23 339	2.94 459	4.94 484	4.18 469	0.38 320	2.85 284	2.12 454	0.05 491	0.13 509	0.08 504	0.01 373	0.44 511	0.09 421

otaku	3.17 494	1.32 514	2.49 396	6.07 546	3.26 541	4.62 496	2.15 507	5.35 487	1.34 367	2.00 401	2.54 443	3.50 453	1.49 428	3.68 311	1.11 396	7.89 552	0.23 526	1.88 542	0.03 406	7.74 547	4.78 551

APVNet	1.52 417	0.31 318	4.00 471	0.09 308	0.00 1	4.64 497	0.08 328	4.41 421	1.21 337	1.25 324	1.05 355	2.90 421	0.93 396	6.70 473	2.48 463	0.01 452	0.00 1	0.07 501	0.00 1	0.27 478	0.05 352

Wz-Net-MNSev	1.85 456	1.19 510	5.61 513	0.01 31	0.00 1	4.74 498	2.16 508	4.93 462	1.48 395	3.77 485	1.24 375	1.77 351	2.56 474	4.94 384	2.61 469	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.01 116

ADCRef	2.29 477	0.65 450	5.67 514	0.10 319	0.09 372	4.81 499	0.76 475	4.75 450	1.37 370	2.88 456	1.67 394	1.62 338	2.30 467	3.77 321	14.93 546	0.02 474	0.00 1	0.01 462	0.10 452	0.20 453	0.11 437

DispFullNet	7.91 540	23.96 571	13.67 548	14.71 564	7.88 555	4.83 500	0.04 265	5.01 467	2.89 488	8.86 532	4.96 486	6.11 502	10.72 547	10.18 538	3.51 482	2.44 541	0.33 533	15.15 561	4.65 564	12.33 561	5.95 554

RainbowNet	4.74 524	3.21 546	3.07 429	9.34 553	6.01 546	4.89 501	3.60 525	7.09 532	4.39 509	1.63 371	3.01 455	4.72 486	2.96 485	5.53 414	1.19 403	8.95 555	2.12 553	8.48 550	0.19 488	8.75 549	5.73 553

ADCMid	3.95 514	1.34 515	10.91 541	0.18 376	0.38 492	5.02 502	1.27 494	4.87 459	2.94 490	11.15 538	3.60 469	6.76 511	5.21 522	6.40 458	16.96 550	0.12 509	0.08 480	0.55 533	0.46 537	0.53 522	0.19 482

DPSNet	3.38 502	0.60 436	9.55 536	0.61 481	0.46 499	5.10 503	1.44 496	11.17 546	3.92 504	2.57 445	0.88 341	5.90 501	9.68 545	7.63 514	7.25 515	0.08 502	0.16 519	0.01 462	0.07 438	0.34 498	0.17 471

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 421	0.68 455	4.62 496	0.01 31	0.00 1	5.13 504	0.30 430	4.64 441	1.23 339	2.39 439	0.59 296	2.12 375	2.00 461	4.94 384	2.19 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

DISCO	1.93 461	0.18 229	2.44 390	0.67 489	0.53 504	5.25 505	0.00 1	5.43 492	1.56 410	2.09 410	0.91 344	6.48 507	0.89 393	8.55 524	3.60 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.01 116

WCMA_ROB	4.54 522	0.48 398	3.19 436	0.49 460	0.63 511	5.38 506	2.57 518	4.70 444	3.77 501	14.17 548	19.02 543	15.47 538	9.03 541	6.73 475	4.85 496	0.01 452	0.05 450	0.01 462	0.01 373	0.08 331	0.16 466

AnyNet_C32	3.93 512	2.58 539	12.07 544	0.39 443	0.49 502	5.50 507	6.45 555	4.44 424	2.19 466	6.86 519	2.94 453	5.28 497	3.20 492	6.63 467	18.37 556	0.08 502	0.04 436	0.20 520	0.09 448	0.57 523	0.19 482

FCDSN-DC	5.04 526	0.15 198	1.83 317	0.22 391	0.44 496	5.60 508	1.66 499	5.22 476	4.37 508	14.49 550	21.86 551	20.65 549	11.88 550	7.66 515	4.55 492	0.02 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.05 352
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	4.39 520	1.34 515	5.18 503	1.01 514	0.88 515	5.61 509	2.86 519	4.88 460	3.53 496	13.29 545	13.95 528	12.66 532	7.55 534	7.98 519	5.39 502	0.23 522	0.18 522	0.15 517	0.24 508	0.29 489	0.64 519

BUS	0.97 318	0.10 127	0.96 129	0.01 31	0.00 1	5.85 510	0.03 237	5.40 488	0.93 280	2.26 425	0.66 307	2.39 397	0.06 158	0.61 195	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

NINENet	1.03 334	0.22 268	1.30 230	0.10 319	0.01 184	5.85 510	0.03 237	4.41 421	1.25 345	1.55 366	0.60 302	2.39 397	0.06 158	2.72 282	0.05 33	0.00 1	0.01 320	0.01 462	0.00 1	0.04 256	0.00 1

ADCS	5.09 527	2.15 534	16.58 553	0.34 434	0.07 354	5.91 512	4.26 532	6.73 528	6.99 529	9.44 533	6.09 496	6.57 509	5.17 521	9.54 532	21.38 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 503	0.23 495

ADCP+	2.87 487	0.98 495	8.75 535	0.07 282	0.16 417	5.93 513	2.90 520	4.00 378	1.84 433	1.52 357	0.27 226	3.81 461	3.22 493	6.05 436	17.38 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.30 501

SGM_RVC	4.07 515	0.38 346	1.98 335	0.84 500	0.26 460	6.20 514	2.37 513	6.45 521	3.57 497	11.56 541	9.27 514	15.55 539	6.78 532	10.07 537	4.60 493	0.22 518	0.25 527	0.20 520	0.23 505	0.26 473	0.34 507
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Ntro	3.24 495	1.34 515	2.83 417	7.27 548	4.43 545	6.22 515	0.74 474	4.73 446	1.48 395	0.39 192	1.77 404	2.70 408	1.28 419	4.59 372	1.25 407	8.06 553	0.28 531	2.12 545	0.05 424	8.11 548	5.16 552

ACV-stereo	1.64 435	0.27 292	2.94 421	0.04 212	0.04 319	6.31 516	0.18 380	1.81 132	0.22 43	0.23 158	0.01 1	10.52 528	5.41 525	4.07 334	0.77 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

PVD	5.81 531	0.99 497	5.56 512	0.72 492	0.51 503	6.72 517	0.18 380	9.90 543	23.69 553	11.45 540	19.26 546	8.18 518	9.46 543	9.24 528	9.49 530	0.02 474	0.16 519	0.00 1	0.08 443	0.18 433	0.40 514

ADCL	3.30 498	0.81 479	6.76 526	0.25 402	0.25 457	6.93 518	4.65 538	4.79 455	2.62 485	4.61 501	3.36 464	5.22 496	4.55 512	5.54 417	14.91 545	0.05 491	0.01 320	0.11 513	0.13 463	0.28 487	0.10 429

ADCPNet	3.63 507	0.82 482	13.20 547	0.08 297	0.43 495	7.02 519	2.23 510	4.77 452	2.41 475	4.31 496	1.96 413	7.57 516	5.16 519	6.45 459	13.80 543	0.02 474	0.75 542	0.04 495	0.90 550	0.16 419	0.53 516

PDISCO_ROB	2.21 474	0.78 472	3.43 451	0.96 511	2.04 536	7.04 520	0.09 340	7.36 535	5.72 520	1.21 320	1.67 394	3.16 439	1.28 419	7.52 512	1.37 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 498	0.13 453

Wz-Net-TNSev	3.91 511	5.20 554	20.57 555	0.15 359	0.01 184	7.14 521	3.57 524	6.70 527	3.57 497	1.74 377	0.58 286	7.39 515	4.33 509	8.86 525	7.99 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 397	0.24 463	0.16 466

w-ln-seven	2.97 490	1.40 519	12.49 546	0.25 402	0.14 403	7.22 522	0.48 453	5.24 477	4.82 514	4.96 505	2.13 427	4.00 466	1.33 422	5.95 431	8.81 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 413	0.02 233

LE_ROB	12.79 557	0.64 446	10.26 539	2.13 534	1.29 524	7.25 523	5.81 549	9.09 540	49.27 575	57.55 575	24.58 559	23.68 554	31.13 570	9.00 527	23.57 568	0.04 485	0.06 459	0.13 516	0.20 493	0.08 331	0.11 437

SANet	4.63 523	0.89 489	5.34 507	0.30 420	0.09 372	7.43 524	3.75 527	6.53 522	16.16 548	6.79 518	13.29 526	12.44 531	7.74 535	7.38 508	4.11 486	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.31 505

stereogan	2.13 471	0.31 318	3.75 464	0.01 31	0.09 372	7.44 525	0.60 467	4.27 405	3.29 494	3.91 490	4.62 482	6.41 505	1.84 456	5.17 394	0.58 356	0.00 1	0.01 320	0.01 462	0.00 1	0.24 463	0.05 352

SAMSARA	3.32 501	1.07 504	6.25 521	0.86 507	0.31 485	7.55 526	3.87 528	5.26 483	4.20 506	7.43 523	3.35 463	10.04 527	3.83 505	6.98 496	4.83 495	0.00 1	0.14 513	0.00 1	0.05 424	0.17 424	0.22 492

ACVNet_1	6.16 533	1.86 531	4.43 490	9.52 555	7.22 553	7.59 527	2.37 513	9.99 544	6.71 527	3.84 487	5.35 491	13.23 535	4.90 518	6.25 445	1.94 446	9.06 557	2.40 557	10.88 558	0.11 456	9.58 556	6.03 556

FC-DCNN	6.09 532	0.18 229	2.35 384	0.42 446	0.53 504	7.80 528	1.42 495	8.14 538	7.07 530	19.05 557	22.10 552	22.85 552	13.84 553	9.42 529	6.44 507	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 383

MeshStereo	5.78 530	0.75 465	3.04 427	0.25 402	0.14 403	7.88 529	2.09 505	9.64 541	5.18 517	20.48 560	19.06 544	22.80 551	9.54 544	9.64 533	4.88 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 489	0.03 300
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
FC-DCNN v2	6.25 534	0.19 237	2.31 381	0.44 447	0.55 506	8.05 530	1.51 498	8.71 539	7.22 531	19.24 558	22.98 555	24.00 555	13.47 552	9.80 535	6.51 508	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 352

MSMD_ROB	4.94 525	0.43 373	2.58 403	0.12 331	0.01 184	8.43 531	1.09 487	4.25 402	4.11 505	13.11 544	26.36 560	13.95 536	13.88 554	7.45 511	2.92 474	0.10 506	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

z-mn7	4.12 516	2.40 537	8.71 533	0.13 339	0.00 1	8.56 532	0.49 457	3.85 367	13.78 543	3.36 474	17.56 537	4.60 483	0.95 397	10.97 544	6.77 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.06 383

ACVNet-4b	5.67 529	1.65 523	4.43 490	9.46 554	7.11 552	8.72 533	1.68 501	6.61 523	5.76 521	0.27 162	6.49 501	11.67 529	2.43 473	8.40 522	1.56 419	9.06 557	2.34 555	10.49 556	0.02 397	9.22 554	5.98 555

MFN_U_SF_RVC	3.76 509	1.77 527	9.85 537	0.84 500	0.27 465	9.50 534	0.49 457	8.07 537	3.41 495	4.81 503	3.28 462	9.40 524	3.49 497	7.76 517	8.31 521	0.41 527	0.54 538	0.52 531	0.80 547	0.89 528	0.84 525

AnyNet_C01	6.59 537	4.31 552	36.24 565	0.96 511	0.46 499	9.96 535	5.74 548	6.02 515	3.63 499	7.59 524	8.56 512	8.83 521	3.14 490	13.74 552	20.83 563	0.12 509	0.08 480	0.25 525	0.09 448	1.01 529	0.34 507

ELAS_RVC	7.69 539	0.80 475	4.90 500	1.06 517	1.02 519	10.00 536	9.43 563	9.75 542	14.69 544	21.83 563	20.27 549	17.88 544	16.41 558	13.01 549	10.44 533	0.22 518	0.55 539	0.28 526	0.19 488	0.35 501	0.65 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
U	1.74 449	0.03 2	0.99 137	0.03 178	7.39 554	10.20 537	0.00 1	0.71 49	0.20 34	0.02 15	0.02 89	0.12 148	0.02 46	0.11 41	0.04 12	0.00 1	0.00 1	9.67 551	5.13 567	0.01 63	0.00 1

G-Net	3.49 503	0.47 396	4.03 473	1.61 532	1.91 532	10.78 538	1.92 503	3.06 244	1.26 346	8.59 530	12.06 524	6.13 503	7.82 537	4.78 377	4.77 494	0.08 502	0.12 504	0.07 501	0.15 464	0.16 419	0.11 437

IMH-64-1	9.55 545	2.76 543	2.44 390	11.17 558	9.13 558	12.03 539	5.45 545	18.33 555	15.78 546	6.59 515	18.69 539	16.95 542	6.20 529	10.63 540	8.06 518	9.46 560	2.46 558	15.42 563	1.61 555	10.89 557	6.88 560

IMH-64	9.55 545	2.76 543	2.44 390	11.17 558	9.13 558	12.03 539	5.45 545	18.33 555	15.78 546	6.59 515	18.69 539	16.95 542	6.20 529	10.63 540	8.06 518	9.46 560	2.46 558	15.42 563	1.61 555	10.89 557	6.88 560

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 498	2.61 540	7.84 529	0.09 308	0.26 460	12.92 541	7.62 559	4.25 402	3.64 500	2.95 461	3.99 477	4.61 485	1.22 412	8.36 521	1.77 431	0.59 534	1.15 547	0.04 495	0.85 549	0.48 518	0.67 521

MDST_ROB	3.50 504	0.07 70	3.94 470	2.66 539	1.46 527	12.94 542	0.97 482	7.32 534	2.42 476	14.82 551	8.08 510	2.74 411	1.51 432	8.44 523	2.48 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.11 437

ACVNet_2	8.69 542	1.80 530	5.09 502	8.55 552	6.72 549	13.47 543	4.34 535	13.70 549	23.86 554	6.89 520	19.74 548	20.52 547	5.36 523	7.70 516	2.48 463	8.53 554	1.67 552	7.99 549	0.32 529	8.79 552	6.29 559

RTS	9.75 547	2.69 541	65.25 571	0.85 503	1.99 534	14.36 544	4.75 540	5.69 504	17.29 550	7.97 526	19.00 541	6.83 512	3.02 487	26.15 566	18.62 559	0.00 1	0.15 517	0.00 1	0.00 1	0.29 489	0.16 466

RTSA	9.75 547	2.69 541	65.25 571	0.85 503	1.99 534	14.36 544	4.75 540	5.69 504	17.29 550	7.97 526	19.00 541	6.83 512	3.02 487	26.15 566	18.62 559	0.00 1	0.15 517	0.00 1	0.00 1	0.29 489	0.16 466

IMH	11.11 553	3.50 549	2.56 402	11.25 560	9.13 558	14.49 546	5.10 543	20.68 562	26.30 557	8.28 528	23.85 558	20.63 548	9.19 542	12.39 547	7.96 516	9.50 562	2.50 560	15.28 562	1.66 557	11.07 560	6.96 562

ELAS	8.05 541	0.76 469	4.02 472	0.95 510	1.02 519	14.85 547	6.99 558	12.80 548	11.73 538	22.43 565	27.75 563	17.88 544	15.19 556	10.96 543	11.31 535	0.22 518	0.56 540	0.23 523	0.22 501	0.50 520	0.71 522
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	11.09 551	1.69 525	3.21 439	7.54 549	7.10 551	16.34 548	6.63 556	20.12 559	38.64 569	9.67 534	19.28 547	27.53 557	10.97 549	12.43 548	11.57 537	4.26 543	2.35 556	10.54 557	0.02 397	7.59 545	4.29 549

KSHMR	14.27 562	6.95 559	5.79 516	15.08 565	12.84 564	17.44 549	10.61 564	18.88 557	30.94 562	18.81 554	22.21 554	28.54 559	8.85 540	15.56 554	9.24 528	10.34 567	3.60 567	21.61 569	4.68 565	14.48 564	8.94 565

notaker	17.52 565	21.54 569	7.84 529	18.05 567	14.44 567	17.58 550	6.43 554	20.13 560	24.44 556	21.34 562	27.71 562	39.12 567	18.78 564	19.63 560	20.40 562	11.95 568	2.71 566	25.51 571	5.85 568	17.10 567	9.78 566

xyz-stereo	4.23 518	0.09 105	35.65 564	0.02 118	0.00 1	17.93 551	0.01 114	1.93 142	0.42 75	1.61 370	14.74 530	2.67 404	0.15 246	7.15 503	1.87 437	0.00 1	0.01 320	0.24 524	0.00 1	0.04 256	0.01 116

MANE	14.02 561	0.85 484	3.53 455	2.13 534	3.75 543	18.44 552	6.14 550	22.67 568	27.90 559	33.01 569	41.08 572	41.26 570	30.90 569	23.39 561	17.99 555	0.47 529	0.76 543	0.91 536	4.04 562	0.17 424	1.00 531

WAO-7	9.09 544	1.79 529	3.55 457	0.80 498	0.15 411	18.67 553	4.36 536	23.07 569	26.68 558	12.59 543	27.90 564	22.52 550	13.03 551	13.53 551	11.47 536	0.09 505	0.03 421	0.58 534	0.10 452	0.47 517	0.34 507

Dean	11.46 554	2.03 533	5.20 504	10.73 557	8.20 557	18.71 554	5.73 547	21.10 563	41.49 572	11.12 537	22.16 553	25.92 556	7.74 535	7.52 512	4.31 489	9.01 556	2.27 554	9.95 555	0.61 542	9.18 553	6.22 557

PWCK	8.72 543	5.37 555	16.61 554	5.74 545	0.12 391	19.88 555	11.41 565	11.31 547	13.42 542	14.07 546	12.84 525	13.20 534	8.05 539	15.44 553	10.25 532	5.95 547	0.22 525	2.09 544	0.05 424	7.50 544	0.92 528

MADNet+	10.71 550	14.57 565	70.07 573	0.58 477	0.47 501	19.89 556	4.20 531	11.05 545	6.87 528	3.03 465	5.99 495	9.01 522	6.35 531	31.95 570	28.31 569	0.22 518	0.26 530	0.01 462	0.04 418	0.46 514	0.87 526

LRCNet_RVC	60.63 576	63.16 577	62.94 570	69.09 578	50.21 575	19.92 557	0.07 321	58.32 575	5.21 518	75.67 577	86.75 577	74.68 576	62.48 576	59.01 575	49.80 573	93.38 582	56.36 580	93.48 582	92.95 582	67.44 579	71.73 582

LVE	11.10 552	2.36 536	3.34 446	9.94 556	8.13 556	21.22 558	7.75 560	16.47 553	32.55 564	8.55 529	23.64 556	23.22 553	7.93 538	10.98 545	6.65 509	9.45 559	2.55 563	11.08 559	0.58 541	9.35 555	6.28 558

SGM-ForestM	12.56 556	0.80 475	4.31 487	1.07 518	0.41 494	21.56 559	8.57 561	17.42 554	19.67 552	29.93 567	28.49 567	45.83 571	27.22 567	26.05 565	18.40 557	0.14 512	0.25 527	0.18 519	0.28 521	0.18 433	0.42 515

DPSimNet_ROB	25.03 571	19.56 568	24.93 559	24.36 572	17.85 570	22.25 560	25.93 573	28.52 571	29.10 560	32.61 568	28.25 566	32.87 561	26.42 565	24.51 564	40.42 571	16.75 570	13.93 571	25.19 570	22.38 573	19.96 570	24.75 574

WAO-8	13.93 559	3.75 550	4.23 481	7.74 550	6.54 547	22.81 561	2.39 515	22.66 566	45.98 573	18.88 555	35.42 569	33.21 562	16.91 559	16.55 556	12.78 540	5.01 545	0.81 544	9.89 553	0.77 545	8.77 551	3.61 547

Venus	13.93 559	3.75 550	4.23 481	7.74 550	6.54 547	22.81 561	2.39 515	22.66 566	45.98 573	18.88 555	35.42 569	33.21 562	16.91 559	16.55 556	12.78 540	5.01 545	0.81 544	9.89 553	0.77 545	8.76 550	3.61 547

ktn	19.15 567	18.52 566	6.39 525	22.64 571	17.26 569	24.47 563	12.11 566	24.52 570	34.74 567	18.75 553	27.70 561	32.54 560	17.85 562	15.71 555	16.67 549	22.09 571	3.64 568	28.95 572	10.91 570	17.40 568	10.22 568

HanzoNet	29.69 572	29.33 572	21.66 556	21.75 570	19.07 571	24.58 564	12.99 567	28.87 572	40.49 571	43.09 572	44.02 573	55.65 573	44.93 574	43.17 573	44.44 572	27.88 572	9.47 570	29.77 573	15.86 572	20.94 571	15.84 571

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 528	2.33 535	8.42 532	0.33 428	0.27 465	24.60 565	8.84 562	5.50 494	9.75 535	3.82 486	8.16 511	8.53 520	1.82 452	9.44 530	5.18 500	1.02 535	1.65 551	0.33 527	0.47 538	1.06 530	0.90 527

SDNR	3.31 500	0.91 491	6.28 523	0.44 447	0.02 275	26.11 566	0.01 114	3.81 363	1.62 419	2.82 455	11.06 521	2.93 422	0.60 354	7.95 518	1.52 418	0.01 452	0.01 320	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.12 445

TorneroNet	16.10 564	5.74 558	4.12 479	13.88 563	11.97 562	26.89 567	6.85 557	21.13 564	38.32 568	14.15 547	33.36 568	33.52 564	17.49 561	18.89 558	19.64 561	9.77 564	2.53 562	19.43 567	3.35 559	13.21 563	7.86 563

TorneroNet-64	15.45 563	5.66 557	3.44 452	13.86 562	12.03 563	28.15 568	6.27 553	19.89 558	38.68 570	12.16 542	28.06 565	35.76 565	15.44 557	19.56 559	15.40 547	9.71 563	2.52 561	19.13 566	2.70 558	12.55 562	7.94 564

UNDER WATER	19.61 568	12.37 564	31.14 560	20.44 569	14.31 566	28.63 569	18.15 570	16.43 552	34.24 566	20.82 561	19.14 545	38.83 566	30.09 568	24.31 562	20.97 564	10.09 566	2.68 564	19.51 568	4.70 566	15.52 566	9.93 567

UNDER WATER-64	20.03 569	10.28 562	31.50 561	20.05 568	13.64 565	32.81 570	23.45 572	16.01 551	33.44 565	22.01 564	17.25 536	40.58 569	32.20 572	24.50 563	22.36 567	10.06 565	2.70 565	18.37 565	4.24 563	14.84 565	10.24 569

BEATNet-Init1	17.91 566	7.45 560	36.82 566	1.88 533	1.38 525	37.29 571	14.71 568	21.90 565	24.20 555	38.07 570	36.59 571	50.41 572	32.00 571	29.42 569	21.83 566	0.33 526	0.39 536	0.47 529	0.54 540	1.50 534	1.07 532

MultiAttention	6.26 535	0.14 183	1.30 230	1.04 515	1.50 529	42.66 572	15.75 569	6.19 516	1.92 444	3.14 468	7.95 508	6.41 505	0.37 317	28.21 568	3.39 479	0.13 511	0.01 320	0.67 535	0.81 548	1.99 537	1.71 538

JetBlue	13.83 558	5.03 553	33.82 563	0.84 500	6.92 550	50.14 573	20.02 571	15.09 550	8.92 534	11.33 539	17.05 535	28.25 558	18.01 563	32.60 571	18.53 558	0.32 525	0.12 504	0.15 517	0.23 505	4.59 540	4.64 550

MADNet++	47.78 574	34.15 573	37.11 567	42.94 573	41.23 574	64.94 574	30.63 574	60.79 576	53.26 576	72.08 576	61.65 576	57.68 574	54.96 575	58.03 574	59.24 576	43.01 575	36.17 575	36.07 574	22.50 574	47.50 573	41.67 575

JetRed	34.54 573	39.28 574	62.16 569	15.62 566	26.51 572	69.20 575	40.79 575	31.43 573	32.41 563	46.06 573	44.55 574	40.19 568	26.50 566	38.43 572	56.06 575	12.76 569	37.49 576	13.23 560	9.38 569	29.52 572	19.34 572

TCMNet-wrong-test	55.95 575	78.75 579	71.85 574	90.95 580	89.50 580	78.08 576	71.33 576	38.19 574	12.35 540	40.71 571	51.28 575	59.53 575	35.38 573	64.04 576	52.16 574	38.10 574	6.00 569	47.22 577	41.12 575	82.64 581	69.84 580

HaxPig	97.68 585	99.63 585	91.34 577	99.82 591	99.97 587	88.15 577	88.00 577	98.28 583	99.93 585	99.98 588	99.99 585	99.95 588	99.99 586	96.29 582	92.24 582	99.99 592	99.98 586	100.00 588	99.99 587	100.00 593	99.98 591

ccccc		94.69 583		100.00 594	100.00 589	92.59 578		98.75 585		98.59 586		98.60 584		99.86 587		100.00 593	100.00 587	99.91 586	99.54 585	100.00 593

MEDIAN_ROB	96.83 583	99.41 584	98.66 583	94.75 583	94.23 582	93.08 579	90.54 578	95.61 582	94.75 580	97.65 584	97.73 582	98.30 583	96.57 583	94.51 581	93.74 583	99.78 590	98.24 583	99.99 587	99.89 586	99.48 586	99.67 586

xxxxx1	76.92 579	82.43 580	93.26 579	61.67 575	66.92 576	95.84 580	95.11 580	75.84 577	80.96 577	82.71 578	86.75 577	89.18 578	87.35 577	85.27 578	87.18 578	55.08 577	54.60 577	60.31 578	72.71 579	62.51 575	62.73 577

tt_ll	76.92 579	82.43 580	93.26 579	61.67 575	66.92 576	95.84 580	95.11 580	75.84 577	80.96 577	82.71 578	86.75 577	89.18 578	87.35 577	85.27 578	87.18 578	55.08 577	54.60 577	60.31 578	72.71 579	62.51 575	62.73 577

ff	76.92 579	82.43 580	93.26 579	61.67 575	66.92 576	95.84 580	95.11 580	75.84 577	80.96 577	82.71 578	86.75 577	89.18 578	87.35 577	85.27 578	87.18 578	55.08 577	54.60 577	60.31 578	72.71 579	62.51 575	62.73 577

AVERAGE_ROB	99.23 589	99.81 588	97.56 582	100.00 594	100.00 589	96.24 583	91.02 579	100.00 589	100.00 586	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 587	99.98 590	99.97 586	100.00 593	100.00 587	100.00 588	100.00 588	100.00 593	100.00 593

test_example2	98.83 586	99.97 591	99.97 587	99.96 593	99.97 587	99.46 584	99.97 584	95.54 581	100.00 586	100.00 589	100.00 586	93.37 581	93.47 580	99.93 588	99.91 585	100.00 593	99.79 585	96.64 583	98.71 584	100.00 593	100.00 593

PML	89.08 582	99.72 586	92.85 578	94.72 582	94.92 584	99.54 585	97.42 583	93.50 580	95.96 581	99.77 587	92.33 581	95.35 582	93.51 581	99.96 589	91.15 581	99.98 591	31.71 574	100.00 588	45.94 576	93.46 583	69.88 581

USTest	75.36 578	57.99 576	56.43 568	72.82 579	69.93 579	99.96 586	100.00 585	98.57 584	99.18 582	94.19 581	97.90 583	78.26 577	95.05 582	75.90 577	76.21 577	48.70 576	80.65 581	39.01 575	52.97 578	57.66 574	55.76 576

FlowAnything	99.97 594	100.00 592	100.00 590	99.74 590	100.00 589	100.00 587	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 589	99.71 589	100.00 587	100.00 588	100.00 588	99.98 590	99.95 588

Selective-RAFT-Error	100.00 595	100.00 592	100.00 590	100.00 594	100.00 589	100.00 587	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 593	100.00 587	100.00 588	100.00 588	99.99 591	99.95 588

Anonymous_1	97.10 584	99.72 586	99.64 586	92.33 581	93.91 581	100.00 587	100.00 585	99.20 586	99.90 584	98.57 585	99.75 584	99.14 585	99.94 585	98.50 583	99.54 584	87.90 580	98.87 584	90.88 581	96.91 583	92.22 582	95.12 583

tt	68.65 577	0.15 198	99.57 585	50.64 574	14.90 568	100.00 587	100.00 585	100.00 589	99.76 583	27.80 566	10.52 520	99.97 589	98.63 584	99.61 584	100.00 589	90.62 581	98.21 582	46.66 576	52.02 577	62.86 578	21.04 573

CasAABBNet	99.94 592	100.00 592	100.00 590	99.72 589	100.00 589	100.00 587	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 589	99.21 587	100.00 587	100.00 588	100.00 588	99.96 589	99.95 588

LSM0	99.94 592	100.00 592	100.00 590	99.84 592	100.00 589	100.00 587	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 589	99.22 588	100.00 587	100.00 588	100.00 588	99.99 591	99.83 587

DPSMNet_ROB	99.46 591	99.94 589	99.98 588	96.59 587	100.00 589	100.00 587	100.00 585	99.81 587	100.00 586	95.87 583	100.00 586	99.32 586	100.00 587	99.79 585	99.99 587	98.46 586	100.00 587	99.86 584	100.00 588	99.52 587	100.00 593

DGTPSM_ROB	99.45 590	99.94 589	99.98 588	96.58 586	100.00 589	100.00 587	100.00 585	99.81 587	100.00 586	95.86 582	100.00 586	99.32 586	100.00 587	99.79 585	99.99 587	98.34 585	100.00 587	99.86 584	100.00 588	99.52 587	99.99 592

DPSM_ROB	99.17 587	100.00 592	100.00 590	96.28 584	98.84 585	100.00 587	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 589	93.66 583	100.00 587	100.00 588	100.00 588	96.31 584	98.27 584

DPSM	99.17 587	100.00 592	100.00 590	96.28 584	98.84 585	100.00 587	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 589	93.66 583	100.00 587	100.00 588	100.00 588	96.31 584	98.27 584

ASD4		67.10 578

Low-res two-view benchmark