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	0.22 1	0.33 103	1.17 9	0.07 39	0.11 77	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 52	0.07 19	0.17 24	0.39 1	0.20 18	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MLG-Stereo_test1	0.67 31	0.23 30	1.05 2	0.06 30	1.40 371	1.24 30	0.00 1	3.56 79	1.36 50	0.06 1	0.04 11	0.08 30	0.10 12	4.03 152	0.14 9	0.01 242	0.07 381	0.00 1	0.01 305	0.01 24	0.02 87

MLG-Stereo	0.72 41	0.23 30	1.13 5	0.06 30	0.16 118	1.24 30	0.00 1	3.84 100	1.40 51	0.06 1	0.03 5	0.08 30	0.10 12	5.71 209	0.16 11	0.01 242	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

U	2.12 195	0.25 40	2.47 148	0.17 88	8.09 535	10.63 468	0.00 1	3.08 27	0.87 25	0.24 23	0.45 38	0.17 45	0.08 6	0.69 14	0.15 10	0.00 1	0.00 1	9.89 541	5.19 551	0.01 24	0.01 18

3.25w_new	0.45 4	0.25 40	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 59	0.91 36	0.33 47	0.16 17	0.07 19	0.42 94	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3.25w	0.45 4	0.25 40	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 59	0.91 36	0.33 47	0.16 17	0.06 13	0.42 94	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3.75w	0.62 25	0.16 3	1.33 25	0.02 1	1.27 359	1.25 34	0.01 5	3.23 46	0.87 25	0.38 56	0.23 27	0.07 19	0.40 81	2.96 116	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

monsterstereo	0.93 62	0.30 68	1.91 80	0.43 147	2.63 444	1.21 17	0.01 5	3.11 30	0.76 10	0.46 86	1.44 86	0.05 5	0.09 9	5.66 205	0.50 110	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

monsters	0.87 53	0.28 52	1.54 46	0.47 155	2.71 448	1.38 57	0.01 5	3.14 34	0.81 13	0.32 42	0.48 39	0.05 5	0.13 20	5.72 210	0.42 79	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MLG-Stereo_test3	0.45 4	0.31 73	1.35 27	0.06 30	0.17 128	1.30 47	0.01 5	3.52 75	0.77 11	0.15 8	0.07 12	0.06 13	0.07 4	0.74 15	0.22 22	0.02 330	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

LGtest1	0.42 3	0.33 103	1.42 31	0.13 80	0.16 118	0.98 9	0.01 5	2.30 14	0.96 40	0.21 18	0.07 12	0.08 30	0.10 12	1.10 39	0.31 48	0.01 242	0.09 405	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

S2M2	0.46 7	0.39 156	1.17 9	0.37 136	0.17 128	1.14 11	0.01 5	1.46 6	1.83 64	0.19 13	0.87 63	0.13 42	0.19 27	0.57 5	0.43 81	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.21 382	0.00 1

MonSter	0.46 7	0.23 30	1.44 36	0.05 26	0.77 307	1.17 13	0.01 5	3.17 39	0.72 5	0.28 28	0.18 24	0.07 19	0.04 1	0.83 22	0.17 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.01 18

IGEV-Stereo++	0.74 43	0.23 30	1.31 23	0.06 30	1.62 381	1.95 118	0.01 5	3.29 52	1.81 61	0.38 56	1.68 99	0.10 39	1.16 182	0.91 29	0.19 17	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 110	0.42 184	2.36 138	0.59 172	1.26 356	2.43 166	0.01 5	3.29 52	7.76 368	1.71 137	2.78 138	0.27 75	0.32 65	1.16 45	0.58 121	0.04 393	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.10 306

GCAP-Stereo	0.95 64	0.62 286	1.99 95	0.30 113	0.03 11	1.66 88	0.01 5	4.43 127	3.00 128	1.63 135	1.17 77	1.39 149	0.76 139	1.31 49	0.55 115	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.02 87

CREStereo++_RVC	1.59 134	0.39 156	2.26 129	0.36 134	0.01 1	1.67 89	0.01 5	2.95 23	8.12 379	3.69 188	7.44 293	0.47 109	0.32 65	0.74 15	0.39 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 539	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
TestStereo	1.74 147	1.02 391	3.64 281	0.20 94	0.28 193	1.33 51	0.01 5	5.24 188	4.01 196	3.18 170	4.97 203	2.07 180	0.70 132	7.32 313	0.75 153	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1

TANstereo	1.20 100	0.49 228	2.04 100	0.34 130	0.10 67	1.80 107	0.01 5	3.40 63	4.10 205	4.37 204	4.82 197	0.41 102	0.70 132	0.94 31	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	1.44 124	0.85 354	2.04 100	2.45 445	0.05 16	2.34 156	0.01 5	3.46 69	7.51 355	2.88 162	4.98 204	0.26 72	0.25 38	1.15 43	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	1.83 160	0.99 387	4.55 348	0.57 169	0.05 16	2.53 176	0.01 5	4.95 161	11.14 440	3.52 181	2.24 122	0.53 117	0.49 105	3.76 140	0.80 168	0.20 464	0.00 1	0.00 1	0.12 405	0.12 299	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
3w_stereo	0.53 18	0.23 30	1.53 45	0.03 6	0.02 3	1.25 34	0.02 22	3.34 56	0.88 30	0.44 81	0.43 37	0.07 19	1.04 167	1.04 37	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MLG-Stereo_test2	0.57 23	0.28 52	1.20 14	0.07 39	0.68 293	1.34 52	0.02 22	3.39 59	1.41 52	0.06 1	0.02 1	0.12 41	0.10 12	2.37 102	0.31 48	0.01 242	0.08 393	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

LG-G_1	0.62 25	0.31 73	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 108	0.02 22	3.74 92	0.88 30	0.23 20	0.03 5	0.09 35	0.08 6	3.39 128	0.27 41	0.02 330	0.08 393	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

LG-G	0.62 25	0.31 73	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 108	0.02 22	3.74 92	0.88 30	0.23 20	0.03 5	0.09 35	0.08 6	3.39 128	0.27 41	0.02 330	0.08 393	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

RAStereo	0.68 33	0.42 184	3.15 237	0.18 93	0.52 270	1.17 13	0.02 22	3.16 38	0.98 42	0.51 93	1.43 85	0.16 44	0.22 34	0.75 17	0.83 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 87

trnet	0.99 72	0.37 146	1.89 78	0.08 48	0.19 154	1.68 92	0.02 22	4.12 114	6.41 317	0.70 105	1.57 92	0.46 108	0.67 128	1.15 43	0.41 75	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

CAS	2.24 210	0.25 40	1.86 74	11.21 539	3.86 490	1.67 89	0.02 22	3.87 101	2.67 99	0.41 71	1.63 95	0.24 69	0.27 46	1.50 60	0.74 148	9.43 546	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	5.21 533

CREStereo	0.98 68	0.42 184	1.86 74	0.07 39	0.22 166	1.65 87	0.02 22	4.07 110	6.33 313	0.72 106	1.54 91	0.43 105	0.64 126	1.22 48	0.44 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	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
FlowAnything_test	0.51 13	0.33 103	2.09 108	0.15 83	0.15 110	1.71 98	0.03 30	1.76 7	0.49 2	1.10 125	0.77 55	0.03 1	0.05 2	0.61 10	0.66 132	0.05 405	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

qwe	0.66 30	0.19 13	1.64 58	0.05 26	1.17 351	1.23 21	0.03 30	3.35 57	0.88 30	0.51 93	0.38 33	0.04 3	0.17 24	3.22 121	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3.5w_stereo	0.69 35	0.23 30	1.44 36	0.02 1	0.14 105	1.24 30	0.03 30	3.53 77	0.90 35	0.20 14	1.48 88	0.07 19	0.50 106	3.73 138	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

dual_stereo	0.56 21	0.32 86	1.08 4	0.07 39	0.11 77	0.77 7	0.03 30	3.60 81	1.17 48	0.12 4	0.03 5	0.20 53	0.11 16	2.77 111	0.51 111	0.00 1	0.14 448	0.00 1	0.16 417	0.00 1	0.02 87

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 278	0.99 387	7.52 458	1.52 301	0.92 324	2.94 240	0.03 30	9.31 344	3.81 182	2.42 151	5.86 238	9.23 401	4.64 378	4.31 163	2.19 308	0.02 330	0.18 472	0.00 1	0.54 505	0.35 439	0.35 445

depthmonostereo	1.01 76	0.50 231	3.16 238	0.12 64	0.09 59	1.43 65	0.04 35	4.97 164	1.51 55	0.90 115	1.46 87	0.98 136	0.94 158	3.45 132	0.46 94	0.02 330	0.10 417	0.00 1	0.02 330	0.04 146	0.01 18

4.25_new	0.52 14	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 40	0.85 18	0.32 42	0.77 55	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 14	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 40	0.85 18	0.32 42	0.77 55	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 14	0.18 8	1.43 34	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 40	0.85 18	0.32 42	0.77 55	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2w_stereo	0.56 21	0.19 13	1.31 23	0.03 6	0.10 67	1.22 19	0.04 35	3.42 67	0.81 13	0.79 110	0.73 52	0.07 19	1.24 190	0.81 21	0.37 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

HART	1.68 140	0.67 305	2.72 176	0.04 20	0.27 186	1.72 101	0.04 35	5.60 213	3.16 139	1.44 130	7.73 304	2.41 187	0.15 22	6.44 245	0.62 123	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.17 380

HI	3.18 306	0.90 368	3.05 225	1.28 266	0.15 110	2.29 149	0.04 35	5.31 197	3.52 167	7.96 374	12.69 413	11.43 441	6.61 429	4.26 161	4.02 379	0.00 1	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

CoSv	3.18 306	0.90 368	3.05 225	1.28 266	0.15 110	2.29 149	0.04 35	5.31 197	3.52 167	7.96 374	12.69 413	11.43 441	6.61 429	4.26 161	4.02 379	0.00 1	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 68	2.14 482	1.55 47	0.88 203	0.26 183	0.56 6	0.04 35	2.80 20	0.86 21	0.30 35	0.80 60	0.21 63	2.33 254	6.17 226	0.37 64	0.00 1	0.07 381	0.00 1	0.17 425	0.01 24	0.01 18

tg	1.96 181	0.64 290	2.15 116	0.68 185	0.12 91	4.40 355	0.04 35	5.74 218	4.19 211	4.00 196	5.23 218	2.58 191	0.93 156	7.12 301	0.77 161	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.25 420

LoS_RVC	1.26 110	1.43 438	1.91 80	0.42 143	3.77 488	1.71 98	0.04 35	2.58 16	2.49 88	0.42 76	2.58 132	0.30 82	0.57 120	1.71 69	0.66 132	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	4.49 530

riskmin	1.88 168	0.15 1	2.11 114	1.38 283	0.88 317	2.40 163	0.04 35	5.93 231	6.10 297	2.25 145	1.34 83	6.06 331	5.08 397	2.78 112	1.01 207	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 237

iRaftStereo_RVC	1.62 137	0.68 307	1.98 93	0.67 184	0.05 16	2.99 244	0.04 35	5.36 202	3.74 177	3.82 192	4.96 202	2.54 190	0.62 125	3.35 126	0.97 202	0.00 1	0.07 381	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.27 430

asd	0.49 9	0.16 3	1.57 49	0.04 20	0.72 301	1.24 30	0.05 48	2.80 20	0.84 15	0.45 83	0.50 40	0.06 13	0.56 116	0.58 8	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

2.25w	0.67 31	0.20 18	1.40 30	0.04 20	0.13 99	1.21 17	0.05 48	3.23 46	0.87 25	0.36 52	1.17 77	0.07 19	0.69 131	3.67 136	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

111111	0.97 66	0.19 13	1.49 42	0.06 30	1.12 346	1.43 65	0.05 48	4.77 152	1.70 58	0.44 81	2.88 140	0.09 35	0.17 24	4.66 173	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.01 18

GIP-stereo	0.70 38	0.44 201	1.70 66	1.52 301	0.75 303	1.48 68	0.05 48	4.18 115	1.10 44	0.18 11	0.42 35	0.58 121	0.38 77	0.65 11	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

test_sample1	2.31 223	0.26 46	3.29 248	2.08 400	0.46 245	2.62 194	0.05 48	9.88 359	4.23 212	3.90 193	3.92 175	3.49 230	4.44 366	5.67 207	1.88 285	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

DCRE	1.79 151	0.68 307	2.55 154	1.66 328	0.27 186	1.27 44	0.05 48	4.57 138	4.04 199	3.30 176	9.24 341	3.83 246	1.20 187	2.08 95	0.67 134	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.24 457	0.04 146	0.09 284

CroCo-Stereo	0.99 72	0.89 365	3.19 241	0.46 150	0.44 239	0.38 2	0.05 48	4.61 139	3.95 191	0.48 88	1.78 105	1.01 137	0.27 46	1.11 40	1.07 210	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 182
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
4w-stereo	0.55 19	0.18 8	1.39 29	0.02 1	0.35 218	1.26 39	0.06 55	3.13 33	0.86 21	0.28 28	0.82 62	0.06 13	0.67 128	1.59 65	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

StereoAnything_RVC	1.52 130	7.77 532	2.81 193	0.05 26	0.02 3	1.11 10	0.06 55	3.26 50	0.75 9	0.12 4	0.02 1	0.07 19	0.68 130	6.69 269	0.13 7	0.02 330	0.08 393	0.00 1	0.00 1	6.69 537	0.02 87

AIO-test2	2.70 261	1.23 420	3.52 269	1.24 256	3.05 455	2.65 199	0.06 55	6.30 248	15.40 481	2.58 153	7.30 290	0.48 110	0.57 120	5.36 196	0.96 199	3.06 529	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.16 335	0.15 363

Pointernet	0.84 52	0.35 129	2.00 97	0.12 64	0.13 99	1.77 104	0.06 55	4.87 157	2.53 91	0.14 7	2.11 117	0.76 130	0.44 101	1.02 35	0.32 50	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.15 414	0.02 72	0.01 18

11t1	1.62 137	0.26 46	2.53 152	2.37 439	0.24 173	2.58 185	0.06 55	6.66 270	3.00 128	3.40 179	3.01 144	1.14 142	1.94 236	4.18 156	0.91 194	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

MaDis-Stereo	0.80 47	0.69 312	3.02 215	0.33 125	1.83 405	1.22 19	0.06 55	3.41 64	1.49 54	0.31 40	0.38 33	0.42 104	0.51 108	1.14 42	1.21 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 217

Selective-RAFT	1.69 141	0.32 86	3.29 248	0.92 211	0.18 143	3.89 327	0.06 55	4.22 116	4.00 194	1.47 132	1.98 110	3.07 210	2.81 281	6.35 242	0.89 190	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.21 445	0.05 178	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 258	1.40 437	5.34 392	2.31 433	0.75 303	3.14 260	0.06 55	6.11 237	3.87 184	5.34 238	12.18 406	2.34 186	1.22 188	7.84 345	1.48 247	0.03 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.03 137

AdaDepth	0.57 23	0.22 26	2.33 133	0.12 64	1.26 356	1.59 80	0.07 63	1.03 4	0.97 41	0.21 18	0.42 35	0.08 30	0.30 59	2.28 100	0.26 32	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.20 440	0.01 24	0.01 18

4.5_new	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 196	1.23 21	0.07 63	3.11 30	0.87 25	0.45 83	0.66 47	0.05 5	0.19 27	0.67 12	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 196	1.23 21	0.07 63	3.11 30	0.87 25	0.45 83	0.66 47	0.05 5	0.19 27	0.67 12	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

FoundationStereo	0.26 2	0.29 57	1.25 18	0.24 104	0.10 67	0.41 3	0.07 63	0.57 1	0.80 12	0.24 23	0.03 5	0.09 35	0.37 73	0.46 4	0.12 3	0.03 373	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

IGEV-Stereo+	1.69 141	0.43 195	1.59 52	0.37 136	3.10 456	2.10 130	0.07 63	1.86 8	0.91 36	0.39 64	0.03 5	0.20 53	0.41 89	7.05 294	0.16 11	0.02 330	0.07 381	0.00 1	0.18 432	5.14 530	9.77 551

MyStereo8	2.88 282	1.19 416	5.03 372	1.61 320	3.75 486	4.30 346	0.07 63	6.14 238	6.16 303	6.22 282	9.64 352	4.28 269	1.45 202	2.05 94	4.76 397	0.00 1	0.16 464	0.00 1	0.14 410	0.26 409	0.43 460

222	5.36 430	0.40 166	2.72 176	1.50 296	0.48 256	6.15 394	0.07 63	13.73 472	8.06 376	8.79 408	11.03 383	3.71 243	4.21 349	7.47 323	38.74 561	0.03 373	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 217

xxxx	4.51 414	0.31 73	2.77 185	1.69 330	0.47 254	7.74 432	0.07 63	14.04 475	7.91 373	5.82 251	8.97 331	9.34 402	3.41 309	7.33 314	20.24 524	0.05 405	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

asda	0.52 14	0.19 13	1.61 53	0.03 6	0.61 284	1.26 39	0.08 71	3.20 43	0.84 15	0.41 71	0.29 30	0.05 5	0.72 135	0.77 19	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

2.75w_new	0.55 19	0.23 30	1.43 34	0.04 20	0.12 91	1.25 34	0.08 71	3.20 43	0.86 21	0.39 64	0.16 17	0.07 19	0.88 153	1.99 90	0.24 26	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

1w_stereo	0.64 28	0.16 3	1.24 17	0.09 53	0.50 262	1.19 15	0.08 71	3.24 48	0.84 15	0.48 88	2.37 127	0.04 3	1.57 215	0.84 26	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

GREAT-IGEV	0.72 41	0.29 57	1.91 80	1.31 270	0.40 231	1.41 63	0.08 71	2.29 13	2.48 86	0.18 11	0.69 50	0.10 39	0.34 67	1.72 72	0.37 64	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.22 451	0.10 261	0.41 455

mms	1.03 79	0.54 253	1.58 51	0.05 26	0.36 221	1.52 75	0.08 71	2.97 25	1.84 65	0.38 56	2.94 142	0.32 89	0.25 38	6.82 275	0.39 69	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.28 434

plain	1.34 115	0.51 237	5.09 377	0.30 113	0.05 16	1.58 78	0.08 71	4.47 131	3.77 181	0.42 76	1.76 101	0.60 123	0.74 137	6.11 223	0.94 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 455	0.02 87

CroCo-Stereo Lap2	1.24 106	0.88 362	3.39 257	0.95 218	4.59 513	0.47 4	0.08 71	3.51 74	2.80 111	1.17 128	2.24 122	1.57 160	0.20 30	1.48 59	1.14 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.12 335

AFF-stereo	2.59 254	0.68 307	2.35 137	1.55 310	0.17 128	1.67 89	0.08 71	5.75 219	6.60 326	6.20 281	12.13 403	6.16 334	2.36 255	4.75 175	1.11 216	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.05 217

2.5w	0.68 33	0.23 30	1.29 19	0.04 20	0.31 204	1.26 39	0.09 79	3.24 48	0.86 21	0.42 76	0.59 43	0.03 1	0.56 116	4.36 165	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

SCV_C0	1.40 121	0.49 228	3.06 230	0.12 64	0.21 162	2.29 149	0.09 79	6.46 260	3.81 182	0.63 101	2.00 111	0.24 69	0.41 89	7.31 312	0.43 81	0.01 242	0.05 342	0.00 1	0.21 445	0.16 335	0.07 256

ours_stereo	1.03 79	0.55 257	1.86 74	0.12 64	0.32 208	1.16 12	0.09 79	3.27 51	2.18 73	0.39 64	3.02 146	0.34 97	0.26 44	6.32 238	0.37 64	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.13 343

raft+_RVC	1.79 151	0.84 352	2.32 132	2.40 440	0.85 315	1.38 57	0.09 79	6.36 250	4.75 239	2.85 161	5.46 229	1.17 144	1.36 198	4.54 169	0.91 194	0.00 1	0.10 417	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.22 406

DilatedVolume-Stereo	1.13 95	0.41 177	2.75 180	1.04 235	0.11 77	2.21 143	0.10 83	2.96 24	1.32 49	2.40 150	2.09 114	0.33 93	0.58 122	5.62 202	0.43 81	0.03 373	0.06 360	0.00 1	0.14 410	0.04 146	0.04 182

rvit_stereo_0075_2	2.00 185	0.32 86	5.49 399	0.60 173	1.98 413	1.77 104	0.10 83	7.24 287	5.70 271	2.90 163	4.06 177	3.11 212	0.56 116	5.32 195	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.16 375

MyStereo06	2.35 228	0.66 302	4.54 345	1.10 241	0.96 330	2.57 183	0.10 83	9.30 343	4.05 201	5.22 233	6.09 241	5.95 329	2.38 256	3.00 117	0.73 146	0.01 242	0.08 393	0.00 1	0.01 305	0.13 314	0.15 363

MyStereo05	2.94 287	0.66 302	5.25 390	1.10 241	0.96 330	2.57 183	0.10 83	8.53 318	12.34 459	6.28 290	3.88 172	3.18 216	3.30 299	7.81 344	2.37 317	0.01 242	0.08 393	0.00 1	0.01 305	0.13 314	0.15 363

GMStereo_Zeroshot	2.77 267	1.98 479	5.14 381	1.53 306	0.36 221	3.56 297	0.10 83	5.57 211	5.91 285	6.89 322	7.02 279	8.50 392	0.91 154	6.01 220	1.65 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 371	0.01 18

UniTT-Stereo	0.83 51	0.33 103	1.98 93	0.92 211	1.27 359	0.54 5	0.11 88	1.35 5	2.94 118	1.67 136	2.09 114	0.20 53	0.31 63	1.57 63	1.07 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 18

EGLCR-Stereo	1.04 82	0.20 18	2.00 97	1.14 248	0.16 118	2.50 172	0.11 88	4.96 163	2.61 96	0.79 110	0.07 12	1.46 155	0.37 73	3.96 149	0.23 24	0.01 242	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 256

knoymous	1.36 119	0.21 23	1.68 64	0.20 94	0.49 259	1.58 78	0.11 88	5.15 177	2.40 85	4.62 212	1.77 102	4.56 281	0.45 103	3.23 122	0.63 126	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

fff	2.28 219	0.61 281	3.81 295	0.22 100	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 203	11.84 451	5.80 248	5.17 209	1.44 152	5.41 404	2.00 91	1.92 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 384

csc	2.28 219	0.61 281	3.81 295	0.22 100	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 203	11.84 451	5.80 248	5.17 209	1.44 152	5.41 404	2.00 91	1.92 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 384

cscssc	2.28 219	0.61 281	3.81 295	0.22 100	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 203	11.84 451	5.80 248	5.17 209	1.44 152	5.41 404	2.00 91	1.92 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 384

rvit_stereo_0081	0.88 55	0.28 52	1.81 70	0.62 176	0.13 99	1.34 52	0.12 94	3.14 34	4.59 229	0.43 79	0.30 31	0.54 118	0.11 16	3.89 142	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 55	0.28 52	1.81 70	0.62 176	0.13 99	1.34 52	0.12 94	3.14 34	4.59 229	0.43 79	0.30 31	0.54 118	0.11 16	3.89 142	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

mmm	2.50 248	0.29 57	3.22 243	1.98 380	0.32 208	3.72 313	0.12 94	9.45 347	4.05 201	5.84 253	10.80 375	2.47 188	2.86 285	4.07 154	0.75 153	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.01 305	0.03 117	0.02 87

DLNR_Zeroshot_test	24.70 551	50.77 570	90.11 577	98.11 587	97.34 585	1.38 57	0.12 94	22.79 540	3.09 138	1.07 124	2.95 143	0.71 127	0.29 52	6.93 284	2.29 311	38.56 568	0.37 508	0.00 1	0.30 477	76.73 581	0.09 284

MC-Stereo	1.47 126	0.36 139	2.54 153	1.99 382	0.12 91	1.90 113	0.12 94	4.47 131	2.83 112	3.31 177	3.44 164	0.56 120	1.47 203	5.39 198	0.47 101	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.21 445	0.07 220	0.04 182

DCANet-4	2.03 189	0.34 118	5.30 391	0.31 117	0.18 143	1.69 93	0.12 94	4.95 161	8.55 395	5.78 246	5.17 209	1.12 141	2.82 282	2.11 97	1.92 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 384

raft_robust	2.64 256	1.20 417	2.62 164	1.10 241	0.28 193	1.50 73	0.12 94	6.28 247	9.04 400	6.80 315	7.19 285	3.73 244	2.13 242	9.06 424	1.07 210	0.03 373	0.12 433	0.00 1	0.21 445	0.17 348	0.22 406

CFNet_pseudo	2.81 271	0.42 184	4.04 316	0.33 125	0.24 173	2.59 188	0.12 94	8.20 307	7.66 361	7.04 330	10.42 366	6.56 347	2.05 240	4.88 178	1.53 252	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.05 178	0.07 256

ccs_rob	2.81 271	0.42 184	4.06 318	0.33 125	0.25 176	2.59 188	0.12 94	8.19 306	7.68 362	7.02 327	10.37 365	6.54 343	2.06 241	4.88 178	1.53 252	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.05 178	0.07 256

H2IRNET	2.16 201	0.45 209	2.60 160	1.22 254	0.03 11	1.98 122	0.13 103	4.73 150	7.04 342	1.15 126	7.79 308	5.88 327	3.39 306	4.97 185	1.45 245	0.01 242	0.00 1	0.04 452	0.17 425	0.19 367	0.03 137

MIF-Stereo (partial)	1.29 113	0.33 103	3.02 215	0.03 6	1.12 346	1.26 39	0.13 103	4.46 129	3.75 178	0.35 51	2.39 129	0.31 86	0.74 137	6.09 222	1.76 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.04 182

CES	1.56 132	0.35 129	1.44 36	0.42 143	7.70 534	2.66 202	0.13 103	4.89 158	2.53 91	0.25 25	1.10 70	0.33 93	0.31 63	1.61 67	0.58 121	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.54 467	6.26 536

s12784h	1.89 171	0.30 68	2.57 156	0.11 62	0.09 59	4.18 342	0.13 103	6.61 267	7.44 354	3.62 184	4.28 184	0.59 122	0.81 148	6.61 263	0.46 94	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.00 1

test_xeample	4.13 391	0.36 139	2.75 180	1.23 255	0.51 266	3.96 332	0.13 103	12.63 451	7.65 360	7.49 355	10.86 379	3.29 219	3.36 301	6.71 271	21.53 529	0.02 330	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

FENet	2.19 206	0.34 118	3.04 220	2.05 398	0.26 183	2.82 227	0.13 103	7.02 284	5.55 265	4.97 225	1.94 108	4.91 293	3.39 306	4.71 174	2.50 323	0.02 330	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 404

DIP-Stereo	1.97 183	0.64 290	2.95 208	0.17 88	0.10 67	4.83 366	0.13 103	8.60 324	4.06 204	6.42 300	4.92 201	0.44 107	0.72 135	3.57 134	1.80 280	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
tt45	1.09 87	0.35 129	1.49 42	0.39 140	0.23 171	3.50 289	0.14 110	3.35 57	1.81 61	0.36 52	2.04 112	0.27 75	0.26 44	6.84 277	0.63 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.03 137

model_zeroshot	1.52 130	0.42 184	4.10 322	1.25 258	0.11 77	3.04 249	0.14 110	5.79 225	2.84 113	3.12 169	3.65 170	2.05 179	0.42 94	2.38 104	0.71 142	0.01 242	0.10 417	0.00 1	0.20 440	0.02 72	0.04 182

CASnet	0.98 68	0.32 86	1.62 55	0.65 182	0.07 35	2.11 132	0.14 110	3.50 72	4.03 197	3.77 191	1.41 84	0.31 86	0.29 52	0.80 20	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TransformOpticalFlow	3.38 327	0.70 314	4.54 345	1.00 226	0.30 196	3.56 297	0.14 110	9.67 354	7.30 350	5.55 242	13.34 421	6.74 351	5.03 394	8.22 380	1.34 237	0.00 1	0.01 179	0.01 392	0.00 1	0.04 146	0.11 320

RAFT-RH_RVC	3.96 381	0.46 215	2.93 207	1.55 310	0.42 238	3.14 260	0.14 110	3.70 84	5.98 291	11.25 471	32.23 528	5.29 307	1.68 221	8.13 369	2.14 303	0.08 429	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.01 24	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 195	0.58 270	2.43 140	1.27 261	0.16 118	1.60 81	0.14 110	5.17 179	5.90 283	7.10 333	10.10 357	3.06 209	1.74 228	1.87 84	0.97 202	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.02 87

water-stereo	0.70 38	0.29 57	3.07 231	0.08 48	0.07 35	1.54 76	0.15 116	4.01 109	1.41 52	0.59 99	1.31 81	0.26 72	0.24 36	0.43 3	0.39 69	0.02 330	0.06 360	0.00 1	0.02 330	0.02 72	0.01 18

test_sample4	2.87 280	0.40 166	4.54 345	1.80 348	0.54 273	3.95 331	0.15 116	11.48 409	6.49 323	6.33 296	6.81 270	3.68 241	2.65 269	6.11 223	2.36 316	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 217

test_sample2	2.32 225	0.25 40	3.38 255	2.08 400	0.41 235	2.58 185	0.15 116	9.50 348	4.97 245	3.66 185	4.86 200	4.29 271	3.26 297	5.83 214	1.09 214	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

PCWNet_CMD	2.99 290	0.39 156	4.02 313	0.39 140	0.26 183	2.53 176	0.15 116	9.24 341	9.22 402	7.12 334	11.53 393	6.94 354	2.41 257	4.02 151	1.33 235	0.01 242	0.02 246	0.02 423	0.00 1	0.05 178	0.07 256

RALAANet	2.46 243	1.09 402	3.70 287	2.55 451	0.80 310	3.37 276	0.15 116	7.44 293	5.54 264	5.65 244	6.01 240	3.54 233	1.13 174	6.34 240	1.58 258	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.05 370	0.21 382	0.03 137

StereoDRNet-Refined	4.46 410	0.62 286	3.80 293	1.92 369	0.40 231	9.35 450	0.15 116	10.02 367	8.83 399	12.69 483	11.62 395	9.34 402	3.87 336	8.06 364	8.02 449	0.00 1	0.00 1	0.01 392	0.05 370	0.20 371	0.26 426
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SMoEStereo_RVC	0.95 64	0.35 129	1.37 28	0.63 179	0.07 35	2.07 127	0.16 122	2.88 22	1.68 57	0.30 35	1.23 79	0.19 49	0.28 48	6.80 274	0.84 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.13 343

UGAM-zero	3.51 341	0.33 103	4.44 338	0.88 203	0.65 288	3.52 295	0.16 122	11.35 404	2.71 103	5.09 230	5.82 236	15.28 477	9.14 480	8.38 385	1.61 261	0.00 1	0.16 464	0.00 1	0.46 501	0.02 72	0.19 395

test_sample3	2.87 280	0.37 146	4.45 339	1.95 375	0.59 277	4.69 363	0.16 122	11.50 410	6.45 320	5.82 251	6.44 262	3.76 245	2.64 267	6.01 220	2.41 320	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 217

rafts_anoy	1.72 144	0.79 340	2.58 158	2.03 392	1.75 397	2.47 168	0.16 122	5.48 207	6.01 294	3.24 173	2.11 117	1.92 176	1.33 193	3.08 119	1.13 219	0.01 242	0.18 472	0.00 1	0.01 305	0.03 117	0.07 256

MSMDNet	2.99 290	0.39 156	4.02 313	0.40 142	0.25 176	2.53 176	0.16 122	9.35 345	9.25 403	7.08 332	11.39 388	6.93 353	2.43 258	4.01 150	1.34 237	0.01 242	0.02 246	0.02 423	0.00 1	0.05 178	0.07 256

xyz-stereo-finetune2	1.82 158	0.51 237	2.22 127	0.10 55	0.05 16	6.49 401	0.17 127	3.59 80	2.15 70	0.63 101	6.19 249	0.49 111	3.44 310	6.93 284	3.48 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18

test_sample5	2.91 285	0.40 166	4.33 331	1.81 350	0.50 262	3.33 273	0.17 127	11.27 400	6.55 324	6.18 279	8.35 317	3.65 237	2.71 274	6.61 263	2.15 304	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 217

DualNet	3.05 293	0.40 166	4.33 331	1.81 350	0.50 262	3.33 273	0.17 127	11.27 400	6.55 324	6.50 304	10.86 379	3.65 237	2.71 274	6.61 263	2.15 304	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 217

dd	2.16 201	1.22 418	4.82 361	0.68 185	0.12 91	1.39 62	0.17 127	5.14 175	11.22 444	2.70 156	3.51 168	1.52 158	1.23 189	5.08 187	3.96 378	0.12 443	0.01 179	0.04 452	0.21 445	0.07 220	0.01 18

LG-Stereo	0.79 46	0.32 86	3.96 305	0.04 20	0.15 110	1.19 15	0.18 131	3.52 75	2.95 119	0.32 42	1.77 102	0.22 65	0.14 21	0.39 1	0.43 81	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.02 87

testlalala2	2.15 200	0.44 201	2.44 141	9.24 533	6.30 524	3.64 302	0.18 131	4.63 142	2.55 94	3.73 189	4.17 181	3.14 213	0.51 108	1.08 38	0.26 32	0.00 1	0.10 417	0.00 1	0.44 500	0.11 282	0.03 137

RALCasStereoNet	1.93 176	1.01 389	2.75 180	1.88 361	1.75 397	2.88 236	0.18 131	4.64 145	4.36 216	2.27 146	5.14 208	2.22 183	0.79 147	7.10 300	1.00 206	0.00 1	0.34 503	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.16 375

xyz-stereo	6.97 467	0.29 57	36.85 554	0.20 94	0.07 35	30.65 543	0.19 134	3.97 106	1.82 63	10.21 448	24.87 505	6.06 331	7.29 446	11.62 475	4.87 399	0.01 242	0.02 246	0.35 507	0.00 1	0.06 202	0.02 87

LG-Stereo_L2	0.64 28	0.33 103	1.46 39	0.10 55	0.18 143	1.30 47	0.19 134	3.53 77	0.72 5	0.20 14	0.02 1	0.06 13	0.07 4	4.19 157	0.36 58	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

fffy	1.13 95	0.51 237	2.15 116	1.01 227	0.09 59	2.30 154	0.19 134	4.07 110	1.13 47	0.16 10	2.66 133	0.20 53	0.38 77	6.98 290	0.35 55	0.00 1	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.14 324	0.16 375

CFNet_ucs	3.07 295	0.44 201	4.05 317	0.54 161	0.37 225	3.08 251	0.19 134	9.80 357	8.49 393	7.64 361	12.62 412	5.67 321	1.76 232	4.96 184	1.51 249	0.00 1	0.04 326	0.01 392	0.00 1	0.09 250	0.11 320

MIPNet	2.06 192	0.69 312	4.57 351	0.32 120	0.21 162	1.92 115	0.19 134	6.89 280	5.64 270	5.48 240	4.02 176	2.02 178	3.50 312	3.32 125	2.01 295	0.00 1	0.01 179	0.01 392	0.01 305	0.20 371	0.13 343

sCroCo_RVC	1.21 103	0.65 296	5.16 383	1.09 240	1.29 363	0.92 8	0.19 134	3.92 102	2.68 102	0.30 35	3.04 147	0.52 115	1.56 214	1.58 64	0.78 163	0.09 434	0.25 497	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.11 320

LG-Stereo_L1	0.69 35	0.32 86	1.21 16	0.10 55	0.16 118	1.38 57	0.20 140	2.44 15	0.72 5	0.20 14	0.02 1	0.06 13	0.06 3	6.49 252	0.36 58	0.01 242	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

DFGA-Net	2.78 268	1.91 475	7.35 452	1.52 301	0.36 221	3.36 275	0.20 140	6.64 269	5.93 286	4.88 222	6.31 258	2.18 181	1.12 171	7.43 319	5.98 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 445	0.04 182

GCST	9.08 494	17.31 546	3.98 310	52.92 569	10.66 542	11.29 476	0.20 140	6.97 282	6.47 321	9.46 428	4.68 193	4.75 286	1.51 204	9.34 436	1.31 233	8.19 542	0.05 342	22.38 550	0.34 485	6.17 535	3.53 523

MoCha-V2	1.41 122	0.42 184	2.61 162	0.81 193	0.23 171	2.53 176	0.20 140	4.81 154	3.16 139	0.82 113	3.15 150	0.30 82	1.61 219	6.66 267	0.40 74	0.00 1	0.20 482	0.00 1	0.24 457	0.05 178	0.02 87

UDGNet	2.73 265	7.09 528	3.90 304	2.71 456	0.06 27	2.98 243	0.20 140	4.63 142	8.58 396	2.69 154	2.70 135	0.95 135	1.01 162	6.27 232	1.51 249	1.28 516	0.00 1	5.24 539	0.94 520	1.70 510	0.13 343

test_sample6	3.14 303	0.41 177	4.42 336	1.92 369	0.49 259	3.25 269	0.21 145	11.30 402	6.69 328	6.50 304	10.86 379	4.03 252	2.93 289	7.06 297	2.65 328	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.06 237

XX-Stereo	2.71 262	0.38 152	5.96 416	2.25 422	2.20 427	1.54 76	0.21 145	5.44 206	3.05 132	2.28 147	16.16 446	7.03 356	0.24 36	6.19 227	0.79 165	0.00 1	0.15 455	0.00 1	0.23 454	0.13 314	0.04 182

rvit_stereo_0081_aga	0.76 45	0.51 237	3.29 248	0.11 62	0.25 176	1.73 102	0.22 147	3.68 83	2.54 93	0.26 27	0.16 17	0.27 75	0.30 59	1.31 49	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.04 182

CASS	2.44 238	0.44 201	3.56 272	0.85 200	0.38 227	3.14 260	0.22 147	9.64 353	4.00 194	6.78 313	7.62 300	3.57 235	3.58 317	3.80 141	1.10 215	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	2.28 219	0.51 237	6.00 417	0.15 83	0.15 110	1.99 124	0.22 147	6.34 249	6.04 295	6.80 315	5.76 234	2.87 199	2.31 253	4.88 178	1.28 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.18 384

CFNet	3.72 357	1.10 404	5.03 372	2.49 447	1.59 378	4.90 368	0.22 147	11.38 406	9.88 417	4.80 220	11.25 387	6.44 342	3.68 321	8.33 383	3.00 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 388	0.07 256

Reg-Stereo(zero)	1.60 136	0.19 13	2.59 159	0.45 149	0.47 254	1.64 86	0.23 151	3.22 45	5.87 280	4.29 201	3.01 144	4.49 279	1.64 220	2.47 107	1.16 223	0.00 1	0.08 393	0.00 1	0.13 409	0.01 24	0.10 306

HCRNet	2.56 250	0.53 249	3.35 253	0.24 104	3.39 469	2.19 141	0.23 151	6.89 280	5.50 261	5.26 235	4.79 195	5.27 306	2.78 279	7.71 337	2.89 335	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.04 182

rvit_stereo_0083	1.03 79	0.26 46	3.09 232	0.49 156	0.09 59	1.27 44	0.24 153	2.72 18	4.60 231	0.38 56	0.77 55	0.78 131	1.18 184	4.35 164	0.33 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

rvit_stereo_ft	1.00 75	0.78 339	3.84 301	0.84 198	0.36 221	1.23 21	0.24 153	3.81 99	3.76 180	0.37 55	0.87 63	0.74 128	1.12 171	1.18 46	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.06 237

EKT-Stereo	1.91 174	0.48 224	2.77 185	2.19 414	4.36 500	1.42 64	0.24 153	4.63 142	3.51 166	2.94 165	3.47 165	3.55 234	2.25 249	5.26 193	0.85 175	0.04 393	0.12 433	0.00 1	0.09 395	0.06 202	0.05 217

sAnonymous2	1.35 117	1.66 459	8.14 463	0.55 164	0.46 245	1.23 21	0.24 153	4.00 107	3.47 164	0.40 69	1.11 71	0.23 66	1.42 200	0.96 33	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.20 440	2.07 515	0.22 406

CroCo_RVC	1.35 117	1.66 459	8.14 463	0.55 164	0.46 245	1.23 21	0.24 153	4.00 107	3.47 164	0.40 69	1.11 71	0.23 66	1.42 200	0.96 33	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.20 440	2.07 515	0.22 406

ADStereo(finetuned)	2.26 218	0.64 290	5.22 387	0.31 117	0.18 143	1.71 98	0.25 158	5.23 182	8.46 390	6.06 269	5.30 225	1.41 150	6.37 425	1.87 84	1.87 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.18 384

DCANet	2.08 193	0.64 290	3.81 295	0.31 117	0.17 128	1.70 97	0.25 158	5.23 182	8.47 391	6.07 270	5.30 225	1.41 150	4.23 351	1.85 81	2.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.19 395

ISRNet	3.93 380	0.55 257	5.49 399	3.20 482	2.69 447	2.11 132	0.26 160	7.01 283	6.40 316	11.00 468	17.99 471	8.31 383	2.64 267	6.51 255	4.36 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.02 87

LoS	0.91 61	0.34 118	2.10 113	0.38 139	0.13 99	2.47 168	0.26 160	5.00 169	2.74 108	0.89 114	0.21 26	0.49 111	0.36 70	1.97 89	0.67 134	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	2.43 236	0.66 302	4.77 360	0.54 161	0.31 204	3.01 246	0.26 160	6.15 239	5.55 265	7.69 362	6.21 251	1.89 172	1.74 228	7.19 307	2.35 315	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.12 335

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 47	0.33 103	2.51 150	0.25 106	0.53 271	1.93 116	0.27 163	5.07 173	1.05 43	0.47 87	0.68 49	0.64 124	0.22 34	0.95 32	0.65 128	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.19 437	0.03 117	0.16 375

ttt	3.86 371	0.23 30	2.34 136	2.22 420	1.68 390	4.36 350	0.28 164	12.45 442	11.09 439	6.90 324	11.85 396	4.08 255	3.28 298	8.47 392	7.85 445	0.06 415	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

StereoVision	2.25 215	0.72 317	4.00 312	1.03 230	2.64 445	1.91 114	0.28 164	5.83 228	4.43 219	1.89 140	10.65 373	3.88 247	0.52 111	5.13 190	1.98 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.03 137

AACVNet	3.33 324	1.03 393	3.56 272	3.46 491	0.63 285	3.09 253	0.28 164	8.78 330	3.43 163	5.99 264	10.64 372	10.08 415	4.03 343	8.69 406	2.51 324	0.03 373	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.26 409	0.06 237

PSMNet-ADL	2.98 289	0.43 195	2.41 139	1.43 290	0.40 231	5.94 391	0.28 164	8.45 312	5.13 250	3.36 178	6.77 268	8.41 386	4.61 376	7.20 308	4.55 392	0.02 330	0.09 405	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

SGD-Stereo	0.69 35	0.30 68	1.15 8	0.25 106	0.12 91	1.26 39	0.29 168	1.87 9	0.62 4	0.50 92	0.51 41	0.08 30	0.11 16	6.67 268	0.09 1	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

SMFormer	3.54 343	0.39 156	3.61 276	1.69 330	0.11 77	2.85 231	0.29 168	12.46 443	10.41 426	7.16 337	10.23 361	4.78 288	4.45 367	8.71 408	3.51 362	0.07 424	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.04 182

tta	3.54 343	0.39 156	3.61 276	1.69 330	0.11 77	2.85 231	0.29 168	12.46 443	10.41 426	7.16 337	10.23 361	4.78 288	4.45 367	8.71 408	3.51 362	0.07 424	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

qqq1	3.38 327	0.39 156	3.61 276	1.69 330	0.11 77	2.85 231	0.29 168	12.46 443	10.41 426	7.16 337	10.23 361	4.78 288	4.45 367	8.71 408	0.30 43	0.07 424	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

fff1	3.38 327	0.39 156	3.61 276	1.69 330	0.11 77	2.85 231	0.29 168	12.46 443	10.41 426	7.16 337	10.23 361	4.78 288	4.45 367	8.71 408	0.30 43	0.07 424	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

MSKI-zero shot	2.00 185	0.36 139	2.15 116	0.81 193	0.25 176	2.69 204	0.29 168	6.16 240	2.34 84	4.31 202	7.52 294	3.70 242	0.25 38	8.42 389	0.41 75	0.01 242	0.13 443	0.00 1	0.25 462	0.03 117	0.02 87

RSM++	1.02 77	0.24 39	1.33 25	0.86 201	0.04 13	2.78 213	0.30 174	2.63 17	2.67 99	0.48 88	1.95 109	0.52 115	0.25 38	5.50 201	0.57 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.11 282	0.09 284

UNet	3.97 384	0.61 281	6.50 434	1.68 329	3.22 461	9.82 456	0.31 175	9.50 348	5.32 257	7.20 341	6.35 261	10.59 423	5.91 418	6.93 284	5.49 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

coex_refinement	4.04 387	0.87 358	3.55 271	2.96 472	1.40 371	4.28 345	0.32 176	11.18 396	7.72 363	8.32 389	13.44 423	10.01 414	3.48 311	6.28 233	6.76 432	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.16 375

rvit_0105_6	1.26 110	0.87 358	4.85 363	0.61 174	0.07 35	1.60 81	0.32 176	3.79 98	5.87 280	0.25 25	0.26 29	1.09 140	0.29 52	4.60 171	0.62 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 237

1111x	4.25 403	0.30 68	4.31 330	1.47 295	0.37 225	5.10 372	0.32 176	12.86 455	9.82 415	6.01 265	9.73 353	8.78 396	5.97 419	9.43 438	10.39 485	0.06 415	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.04 182

Anonymous_2	4.14 392	0.62 286	3.21 242	1.40 285	1.43 373	5.19 373	0.32 176	6.63 268	4.38 217	4.48 209	2.30 124	8.08 380	7.00 439	5.37 197	2.29 311	0.23 469	0.75 522	5.20 538	18.12 563	5.66 532	0.23 412

MIM_Stereo	2.50 248	0.75 326	4.26 327	1.18 252	0.11 77	3.08 251	0.33 180	6.07 235	3.28 152	5.01 226	10.12 358	4.29 271	1.74 228	8.06 364	1.27 230	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.01 305	0.18 359	0.15 363

MLCV	3.44 338	0.88 362	5.60 406	1.39 284	0.25 176	4.36 350	0.33 180	7.25 288	7.28 349	9.17 422	12.24 408	5.09 302	2.47 259	9.15 427	3.23 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

PMTNet	1.41 122	0.37 146	2.06 102	0.26 108	0.15 110	2.94 240	0.34 182	3.39 59	5.33 258	1.00 118	1.27 80	0.28 79	0.93 156	4.04 153	0.74 148	5.00 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.01 18

PWCDC_ROB	7.92 483	3.17 503	7.48 456	5.73 526	4.40 502	10.45 464	0.35 183	14.52 484	28.19 526	10.36 452	31.27 525	7.04 358	9.14 480	13.22 494	8.78 466	2.74 528	0.02 246	0.00 1	0.00 1	1.31 502	0.17 380

IGEV_Zeroshot_test	2.13 197	0.50 231	4.91 366	1.41 288	0.18 143	2.62 194	0.36 184	7.80 298	3.87 184	5.04 227	5.42 228	4.77 287	1.03 165	3.43 130	0.79 165	0.00 1	0.16 464	0.00 1	0.18 432	0.17 348	0.04 182

anonymousa	3.80 367	0.55 257	3.35 253	1.24 256	3.74 482	9.04 447	0.36 184	6.74 274	4.03 197	7.72 364	19.64 478	10.62 425	6.01 420	1.52 61	1.40 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.03 137

IGEV	0.50 12	0.22 26	1.52 44	0.08 48	1.85 407	1.34 52	0.37 186	2.03 10	0.93 39	0.29 31	0.08 15	0.07 19	0.09 9	0.90 28	0.22 22	0.02 330	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0080	0.88 55	0.51 237	3.12 234	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 186	3.78 95	3.29 153	0.56 97	1.13 75	0.40 99	0.76 139	1.71 69	0.47 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 182

whm_eth	0.88 55	0.51 237	3.12 234	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 186	3.78 95	3.29 153	0.56 97	1.13 75	0.40 99	0.76 139	1.71 69	0.47 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 182

dad	4.66 419	1.89 474	5.51 402	0.94 214	0.09 59	2.16 140	0.37 186	7.10 286	14.43 470	10.13 447	16.84 455	14.97 473	1.90 235	6.82 275	4.15 383	1.09 513	0.11 426	4.08 535	0.46 501	0.17 348	0.06 237

iResNet_ROB	4.23 400	1.02 391	4.90 365	2.18 413	0.93 327	2.92 238	0.37 186	15.10 491	16.91 491	7.89 372	10.51 369	7.03 356	3.07 293	8.16 372	3.46 359	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

PAM	3.38 327	0.31 73	5.61 407	1.37 281	0.71 299	7.60 430	0.38 191	8.94 332	3.55 170	5.54 241	4.69 194	16.09 485	7.03 441	3.67 136	1.02 208	0.00 1	0.21 485	0.00 1	0.38 490	0.07 220	0.41 455

PAM_32	3.50 340	0.32 86	5.22 387	1.32 271	0.53 271	7.49 424	0.39 192	9.52 351	3.91 188	5.22 233	5.28 224	16.75 491	7.44 449	4.61 172	0.90 193	0.00 1	0.20 482	0.00 1	0.39 493	0.09 250	0.39 450

qqq	1.93 176	0.30 68	2.96 210	1.40 285	0.05 16	1.96 121	0.39 192	8.45 312	3.33 157	3.06 167	3.84 171	4.67 284	2.70 271	4.40 166	0.96 199	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

PSM-softLoss	2.24 210	0.34 118	3.42 261	1.81 350	0.17 128	2.74 206	0.39 192	6.17 242	2.92 116	6.26 287	6.29 256	2.96 202	0.97 160	8.68 404	1.71 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

KMStereo	2.24 210	0.34 118	3.42 261	1.81 350	0.17 128	2.74 206	0.39 192	6.17 242	2.92 116	6.26 287	6.29 256	2.96 202	0.97 160	8.68 404	1.71 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

Gwc-CoAtRS	2.02 188	0.33 103	2.61 162	1.04 235	0.30 196	3.56 297	0.40 196	5.89 230	5.94 287	5.08 229	5.01 205	5.55 315	1.72 225	1.60 66	0.91 194	0.01 242	0.09 405	0.00 1	0.25 462	0.01 24	0.02 87

HUF	1.05 83	0.64 290	2.33 133	0.35 133	0.22 166	3.09 253	0.41 197	3.73 91	2.89 115	0.36 52	2.71 136	0.33 93	0.30 59	2.28 100	0.23 24	0.00 1	0.61 521	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.39 450

rvit_0105_4	1.38 120	0.98 384	5.52 404	0.61 174	0.05 16	1.62 84	0.41 197	3.95 105	5.80 277	0.31 40	0.73 52	1.37 148	0.53 112	4.89 182	0.78 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 182

pcwnet_v2	4.20 397	0.36 139	8.53 466	1.33 272	1.12 346	3.43 278	0.41 197	12.85 454	14.16 469	9.90 442	14.29 432	5.90 328	3.03 290	6.20 229	2.06 299	0.01 242	0.05 342	0.04 452	0.02 330	0.16 335	0.18 384

CFNet-RSSM	2.11 194	0.33 103	2.71 174	1.04 235	0.30 196	3.21 268	0.41 197	6.67 271	6.96 337	5.62 243	4.58 192	5.40 312	1.71 223	1.86 82	0.87 182	0.00 1	0.08 393	0.00 1	0.32 481	0.02 72	0.02 87

NF-Stereo	2.24 210	0.33 103	3.00 211	2.04 394	0.10 67	3.46 280	0.43 201	6.51 264	3.17 142	6.84 317	5.24 219	2.67 195	1.34 195	8.17 375	1.53 252	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

OCTAStereo	2.24 210	0.33 103	3.03 217	2.04 394	0.10 67	3.45 279	0.43 201	6.50 261	3.17 142	6.84 317	5.20 214	2.65 192	1.33 193	8.18 376	1.56 256	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

RE-Stereo	2.25 215	0.33 103	3.03 217	2.04 394	0.10 67	3.47 282	0.43 201	6.50 261	3.18 145	6.84 317	5.20 214	2.65 192	1.34 195	8.18 376	1.58 258	0.01 242	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.02 72	0.01 18

TVStereo	2.25 215	0.33 103	3.03 217	2.04 394	0.10 67	3.47 282	0.43 201	6.50 261	3.18 145	6.84 317	5.20 214	2.65 192	1.34 195	8.18 376	1.58 258	0.01 242	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.02 72	0.01 18

G2L-ROB	3.43 335	0.77 332	3.89 303	1.71 336	1.16 350	4.51 357	0.44 205	11.70 415	5.70 271	7.51 356	5.34 227	11.24 439	1.71 223	7.66 333	5.10 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.10 306

SDNR	7.50 474	2.32 486	15.58 512	1.82 354	0.63 285	44.66 560	0.44 205	8.59 320	9.52 409	9.84 439	25.18 509	5.30 310	4.38 362	11.46 473	6.49 426	0.05 405	0.03 297	0.00 1	0.01 305	1.79 512	1.87 510

DEFOM-Stereo	0.70 38	0.29 57	1.62 55	0.16 87	0.06 27	1.95 118	0.45 207	0.88 3	0.74 8	0.55 96	0.51 41	0.14 43	0.09 9	6.32 238	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MyStereo07	1.31 114	0.79 340	1.61 53	1.03 230	1.11 344	2.63 196	0.46 208	5.48 207	2.24 74	0.64 103	1.48 88	0.27 75	0.59 124	7.03 293	0.45 90	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.01 305	0.11 282	0.09 284

MyStereo04	2.95 288	0.79 340	5.38 393	1.03 230	1.11 344	2.63 196	0.46 208	10.00 365	12.44 460	4.19 200	3.91 174	3.04 208	3.60 318	7.34 315	2.74 334	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.01 305	0.11 282	0.09 284

RTSC	9.15 495	3.00 497	13.57 503	3.72 503	1.76 399	11.82 483	0.46 208	16.95 502	36.83 546	15.80 505	15.53 443	12.91 457	7.46 452	20.01 530	21.76 531	0.31 480	0.13 443	0.01 392	0.08 384	0.57 470	0.41 455

ffm	2.90 283	0.31 73	3.97 306	1.34 274	0.98 332	2.80 216	0.48 211	4.53 134	10.19 421	6.29 292	9.23 336	5.59 316	3.72 329	8.00 354	0.46 94	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.04 182

ff1	3.45 339	0.31 73	3.97 306	1.34 274	0.98 332	2.80 216	0.48 211	4.53 134	10.19 421	6.29 292	9.23 336	5.59 316	3.72 329	10.11 449	9.35 473	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.04 182

mmx	3.86 371	0.31 73	3.97 306	1.34 274	0.98 332	2.80 216	0.48 211	12.18 438	10.66 434	6.29 292	9.23 336	5.59 316	3.72 329	10.11 449	9.35 473	0.05 405	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

xxx	3.86 371	0.31 73	3.98 310	1.34 274	0.98 332	2.80 216	0.48 211	12.18 438	10.66 434	6.29 292	9.23 336	5.59 316	3.72 329	10.11 449	9.35 473	0.05 405	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

RCA-Stereo	1.99 184	0.34 118	2.71 174	0.26 108	0.06 27	2.29 149	0.48 211	4.89 158	14.65 474	2.81 160	5.51 231	0.78 131	3.21 296	1.44 56	0.33 51	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 87

GANet-ADL	2.20 207	0.50 231	3.27 247	2.02 389	0.11 77	2.21 143	0.48 211	8.64 326	6.79 332	4.56 210	5.83 237	3.98 250	1.27 192	2.68 110	1.43 242	0.04 393	0.08 393	0.02 423	0.00 1	0.15 328	0.03 137

RAFT-345	3.27 311	0.41 177	2.88 204	1.02 228	0.21 162	2.63 196	0.48 211	3.76 94	5.51 263	7.35 349	24.88 506	4.25 265	1.76 232	8.15 371	2.13 302	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

cross-raft	2.03 189	0.35 129	2.78 187	1.10 241	0.16 118	3.77 320	0.48 211	7.03 285	3.75 178	5.06 228	5.55 232	6.26 337	1.41 199	1.75 74	0.89 190	0.01 242	0.07 381	0.00 1	0.19 437	0.03 117	0.03 137

GANet-RSSM	3.27 311	0.60 277	3.38 255	2.94 471	2.00 415	2.61 191	0.48 211	10.93 393	6.11 300	5.47 239	10.20 360	6.57 348	5.44 410	6.25 231	2.23 309	0.00 1	0.00 1	0.08 472	0.00 1	0.17 348	0.03 137

iResNet	3.68 354	0.91 372	7.94 461	2.97 473	0.34 215	4.44 356	0.48 211	7.70 294	9.74 413	7.72 364	12.74 415	4.03 252	2.87 286	8.05 360	3.37 352	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.09 284

DDVS	3.59 348	0.53 249	4.53 344	2.02 389	1.27 359	6.63 405	0.49 221	8.73 328	4.10 205	7.14 335	7.63 301	12.68 455	2.25 249	8.69 406	4.09 382	0.08 429	0.20 482	0.01 392	0.00 1	0.14 324	0.59 481

DCVSM-stereo	3.13 301	0.37 146	2.95 208	1.51 299	0.80 310	2.75 211	0.49 221	6.79 276	5.25 254	11.43 473	5.57 233	10.79 429	5.30 401	5.25 192	2.95 337	0.03 373	0.09 405	0.03 440	0.00 1	0.12 299	0.09 284

anonymousdsp2	1.78 150	0.39 156	3.40 259	1.10 241	0.04 13	3.63 301	0.50 223	7.80 298	2.77 110	2.91 164	2.88 140	3.17 215	1.01 162	5.15 191	0.43 81	0.00 1	0.01 179	0.02 423	0.15 414	0.05 178	0.12 335

BUS	2.49 245	0.32 86	3.05 225	0.46 150	0.46 245	7.12 415	0.50 223	9.05 335	4.69 234	6.11 273	6.15 246	5.29 307	0.83 149	3.91 144	1.77 277	0.01 242	0.03 297	0.03 440	0.00 1	0.04 146	0.00 1

NINENet	3.09 296	0.56 263	3.22 243	1.61 320	1.37 369	7.12 415	0.50 223	11.88 422	5.63 269	6.63 310	8.40 318	5.29 307	0.83 149	6.51 255	1.77 277	0.15 451	0.07 381	0.07 469	0.00 1	0.09 250	0.00 1

IGEV-RUCA	0.81 50	0.15 1	1.13 5	0.52 158	0.32 208	2.13 135	0.51 226	3.46 69	1.71 59	0.95 117	0.16 17	0.24 69	0.55 114	2.81 113	0.41 75	0.12 443	0.21 485	0.20 495	0.25 462	0.21 382	0.20 402

RSM	1.21 103	0.20 18	1.30 22	0.12 64	0.06 27	2.48 170	0.51 226	3.78 95	2.74 108	0.48 88	2.38 128	2.18 181	0.28 48	6.77 273	0.56 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.07 220	0.05 217

MM-Stereo_test2	0.99 72	0.29 57	2.26 129	1.34 274	0.12 91	1.78 106	0.53 228	4.71 149	3.31 155	0.76 108	0.80 60	0.50 114	0.35 68	1.86 82	0.73 146	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.07 379	0.26 409	0.06 237

AnonymousM	2.71 262	6.75 525	0.98 1	0.73 188	0.06 27	2.41 164	0.53 228	5.30 195	3.05 132	4.75 219	2.09 114	1.89 172	1.01 162	1.88 86	0.51 111	0.01 242	0.02 246	17.42 547	4.76 547	0.02 72	0.01 18

raftrobust	1.86 163	0.74 324	1.94 87	2.15 410	2.24 429	2.74 206	0.53 228	4.89 158	4.05 201	6.09 271	3.89 173	1.64 161	2.55 264	2.44 105	1.12 217	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.08 271

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 402	25.07 550	26.53 541	0.44 148	0.07 35	1.50 73	0.54 231	2.09 11	1.57 56	0.51 93	0.62 46	0.21 63	0.20 30	1.44 56	0.53 113	12.03 553	0.01 179	0.00 1	0.08 384	1.75 511	9.69 549

Selective-IGEV	1.23 105	0.18 8	1.13 5	0.07 39	0.17 128	2.38 161	0.54 231	6.10 236	2.51 89	0.41 71	3.20 152	0.26 72	0.29 52	6.94 288	0.16 11	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.11 402	0.04 146	0.10 306

Anonymous3	1.76 148	0.44 201	6.37 429	0.33 125	0.50 262	4.33 347	0.54 231	4.43 127	2.48 86	2.21 142	3.24 154	1.53 159	1.14 175	5.64 203	1.29 232	0.17 457	0.23 491	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.15 363

FADNet_RVC	3.91 378	1.67 461	12.95 501	0.96 220	0.75 303	5.71 384	0.54 231	10.83 390	6.60 326	3.46 180	8.09 313	4.10 258	3.40 308	9.43 438	6.33 422	0.36 485	0.44 514	0.17 491	0.46 501	0.91 492	0.95 493

ACVNet	2.58 253	0.53 249	2.69 170	0.84 198	0.59 277	2.61 191	0.55 235	8.35 308	5.70 271	4.45 206	9.26 344	5.77 323	3.50 312	2.24 98	4.41 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.01 18

hitnet-ft	3.66 353	0.65 296	2.79 191	0.89 205	0.72 301	4.25 343	0.55 235	9.11 338	7.52 356	7.14 335	10.19 359	12.49 453	4.70 380	7.44 320	4.41 389	0.03 373	0.00 1	0.06 463	0.00 1	0.20 371	0.04 182

MM-Stereo_test1	1.57 133	0.36 139	2.19 125	1.17 251	0.35 218	2.39 162	0.56 237	4.53 134	5.21 253	3.67 186	1.65 97	0.40 99	0.84 152	6.90 282	0.80 168	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.03 137

ACVNet-DCA	2.01 187	0.65 296	2.15 116	2.30 427	0.02 3	5.80 386	0.56 237	8.45 312	3.33 157	1.03 119	3.33 156	0.32 89	3.71 325	8.05 360	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.02 72	0.03 137

xx1	2.33 227	0.65 296	2.15 116	2.30 427	0.02 3	5.80 386	0.56 237	4.31 119	10.41 426	1.03 119	3.33 156	4.67 284	2.70 271	8.05 360	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

1test111	1.86 163	0.65 296	2.15 116	2.30 427	0.02 3	5.80 386	0.56 237	8.45 312	3.33 157	1.03 119	3.33 156	0.32 89	3.71 325	4.40 166	0.96 199	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.02 72	0.03 137

cc1	2.17 203	0.65 296	2.15 116	2.30 427	0.02 3	5.80 386	0.56 237	4.31 119	10.41 426	1.03 119	3.33 156	0.32 89	3.71 325	8.05 360	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.10 261	0.05 217

Any-RAFT	2.18 205	0.25 40	1.94 87	1.37 281	0.80 310	5.01 371	0.56 237	8.51 317	5.58 268	4.01 197	4.85 199	5.44 313	2.26 251	2.45 106	0.35 55	0.00 1	0.15 455	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

IER	3.20 308	0.54 253	5.13 380	0.58 170	1.59 378	7.29 420	0.56 237	6.36 250	4.95 244	7.44 353	8.84 323	6.20 335	6.26 422	4.88 178	3.29 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

test-1	1.82 158	0.45 209	5.42 394	0.89 205	0.41 235	2.14 136	0.56 237	5.75 219	4.15 209	3.28 174	5.11 207	3.61 236	0.70 132	1.53 62	1.56 256	0.02 330	0.34 503	0.00 1	0.08 384	0.02 72	0.30 438

DMCA-RVC	3.17 305	1.26 424	6.39 431	2.10 405	1.51 376	3.02 247	0.56 237	7.84 300	5.06 247	9.23 423	5.19 213	8.46 388	2.72 276	6.31 236	3.22 346	0.06 415	0.11 426	0.09 475	0.02 330	0.16 335	0.08 271

GLC_STEREO	0.75 44	0.29 57	1.19 11	0.55 164	0.01 1	1.98 122	0.57 246	3.07 26	3.02 131	0.90 115	1.48 88	0.19 49	0.40 81	0.93 30	0.36 58	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

DMCA	2.82 273	0.64 290	4.45 339	1.61 320	0.89 321	3.86 326	0.57 246	9.18 339	5.10 249	6.24 284	6.49 263	7.17 363	2.13 242	3.31 124	4.73 395	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

AE-Stereo	1.44 124	0.32 86	2.69 170	1.58 315	0.20 159	2.24 146	0.59 248	6.01 232	5.70 271	1.18 129	3.17 151	1.02 138	0.78 145	1.73 73	0.83 171	0.02 330	0.18 472	0.00 1	0.29 471	0.11 282	0.07 256

iRaft-Stereo_20w	2.56 250	0.35 129	4.98 369	0.37 136	0.67 291	3.47 282	0.59 248	12.57 450	3.89 186	6.10 272	6.23 253	1.49 156	2.24 247	6.65 266	0.86 180	0.00 1	0.19 478	0.00 1	0.33 483	0.08 232	0.22 406

HITNet	2.79 270	0.77 332	4.02 313	2.03 392	0.11 77	5.58 381	0.59 248	9.24 341	5.15 252	6.42 300	7.26 289	3.66 239	2.92 288	4.07 154	3.87 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.02 87
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
G2L-Stereo	3.40 331	0.93 378	4.73 359	1.61 320	2.05 416	2.88 236	0.60 251	8.94 332	5.84 279	7.42 351	7.33 292	8.61 394	2.16 245	8.44 391	6.11 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.18 384

rvit_0105_5	1.48 127	0.89 365	5.43 395	0.46 150	0.04 13	1.60 81	0.60 251	4.65 146	5.90 283	0.76 108	1.59 93	1.75 167	0.78 145	4.20 159	0.88 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 237

iRaft-Stereo_5w	2.86 278	0.86 355	4.08 321	0.06 30	0.25 176	2.76 212	0.60 251	4.97 164	4.10 205	2.98 166	7.85 309	10.17 417	4.17 348	8.16 372	5.83 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.26 409	0.06 237

R-Stereo Train	2.44 238	0.32 86	1.93 84	0.94 214	0.16 118	3.67 304	0.61 254	6.37 252	3.08 135	9.14 420	17.44 467	1.80 168	0.77 142	1.76 76	0.70 138	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

RAFT-Stereo	2.44 238	0.32 86	1.93 84	0.94 214	0.16 118	3.67 304	0.61 254	6.37 252	3.08 135	9.14 420	17.44 467	1.80 168	0.77 142	1.76 76	0.70 138	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLCA_NET_v2_RVC	3.84 369	1.06 397	5.23 389	2.72 458	3.27 463	4.36 350	0.61 254	10.71 385	7.56 357	8.75 407	7.89 310	9.86 410	3.90 337	7.15 306	3.44 355	0.14 449	0.02 246	0.02 423	0.03 346	0.04 146	0.03 137
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AIO-Stereo	0.94 63	0.22 26	1.20 14	0.06 30	0.08 51	2.36 157	0.62 257	5.50 210	2.61 96	0.30 35	3.32 155	0.41 102	0.25 38	1.12 41	0.17 14	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.35 488	0.06 202	0.12 335

CAS++	1.18 98	0.55 257	1.99 95	0.17 88	0.27 186	1.85 111	0.63 258	8.48 316	3.07 134	1.71 137	2.32 125	0.18 48	0.20 30	1.91 88	0.30 43	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	2.14 198	0.63 289	2.22 127	2.27 423	0.02 3	5.71 384	0.63 258	4.53 134	10.19 421	1.16 127	3.39 162	0.33 93	3.05 292	8.00 354	0.46 94	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.10 261	0.04 182

MMNet	4.16 395	0.77 332	5.47 398	1.40 285	1.67 388	10.78 471	0.63 258	8.64 326	8.47 391	8.80 410	8.33 316	7.51 366	6.61 429	7.53 325	6.54 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.05 217

STTStereo	3.60 350	0.93 378	6.34 428	2.71 456	2.23 428	3.68 307	0.63 258	9.42 346	6.73 330	9.87 440	6.97 273	8.84 398	3.65 320	6.85 278	3.04 340	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.02 72	0.02 87

testlalala_base	3.12 300	0.48 224	2.79 191	2.14 409	1.98 413	4.13 341	0.64 262	6.16 240	2.09 69	2.38 149	4.08 178	1.80 168	0.50 106	1.65 68	0.72 144	12.33 554	2.33 535	0.00 1	0.31 479	14.56 549	1.32 501

RAFT-IKP	1.90 172	0.42 184	2.83 194	0.12 64	0.18 143	3.50 289	0.64 262	5.24 188	2.96 122	5.86 254	4.34 188	3.50 232	1.51 204	5.99 219	0.76 155	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 271

cf-r	3.42 334	0.81 346	3.97 306	2.41 443	2.78 449	2.85 231	0.64 262	8.44 311	6.32 312	6.25 286	11.57 394	8.97 399	3.54 316	5.93 217	3.83 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.07 256

fffft	0.97 66	0.29 57	1.69 65	0.03 6	0.05 16	2.12 134	0.65 265	3.44 68	1.87 66	0.34 49	0.60 45	0.23 66	0.20 30	6.69 269	0.89 190	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.09 284
1: 1. 1
DisPM	2.43 236	0.32 86	3.04 220	1.76 342	0.18 143	3.46 280	0.65 265	5.13 174	4.88 242	8.59 404	7.04 282	2.84 198	1.03 165	8.85 416	0.83 171	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

HUI-Stereo	1.80 153	0.41 177	2.85 197	0.12 64	0.18 143	3.72 313	0.65 265	5.23 182	2.97 126	5.87 259	4.34 188	3.45 223	1.52 209	3.93 147	0.65 128	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.10 306

999	1.25 109	0.37 146	1.63 57	1.15 249	0.34 215	3.03 248	0.66 268	3.41 64	2.27 76	0.30 35	3.20 152	0.19 49	0.25 38	7.23 309	0.85 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 18

Patchmatch Stereo++	1.95 178	0.40 166	2.86 199	0.12 64	0.18 143	3.74 315	0.66 268	5.24 188	2.96 122	5.86 254	4.32 185	3.46 225	1.52 209	6.88 279	0.70 138	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 284
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	1.95 178	0.40 166	2.86 199	0.12 64	0.18 143	3.74 315	0.66 268	5.24 188	2.96 122	5.86 254	4.32 185	3.46 225	1.52 209	6.88 279	0.70 138	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 284

MGS-Stereo	1.10 88	0.26 46	2.45 142	0.58 170	0.06 27	1.84 110	0.67 271	2.16 12	3.42 162	1.03 119	6.13 245	0.49 111	0.36 70	1.43 55	0.62 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 464	0.00 1

xyz-stereo-finetune	1.20 100	0.44 201	2.19 125	0.08 48	0.05 16	3.16 264	0.68 272	3.41 64	2.58 95	0.81 112	1.77 102	0.68 125	0.37 73	6.20 229	1.63 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

ProNet	1.20 100	0.60 277	2.00 97	0.26 108	0.08 51	2.73 205	0.68 272	5.00 169	2.52 90	0.29 31	1.32 82	0.37 98	0.36 70	6.94 288	0.44 86	0.00 1	0.07 381	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.07 256

ASMatch	3.32 322	0.50 231	3.32 251	1.72 338	0.45 244	1.93 116	0.68 272	6.42 258	3.89 186	6.18 279	22.30 493	4.61 283	4.82 389	7.65 331	1.70 270	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.01 24	0.18 384

CFNet-ft	3.31 316	0.94 381	2.69 170	1.50 296	2.38 434	2.81 224	0.68 272	8.35 308	7.43 352	4.45 206	9.94 355	10.20 418	4.60 374	6.50 254	3.41 353	0.00 1	0.00 1	0.03 440	0.00 1	0.22 388	0.03 137

CFNet_RVC	3.31 316	0.94 381	2.69 170	1.50 296	2.38 434	2.81 224	0.68 272	8.35 308	7.43 352	4.45 206	9.94 355	10.20 418	4.60 374	6.49 252	3.41 353	0.00 1	0.00 1	0.03 440	0.00 1	0.22 388	0.03 137

Occ-G	0.98 68	0.38 152	1.82 72	0.15 83	0.18 143	1.45 67	0.69 277	3.15 37	2.25 75	1.45 131	0.59 43	5.06 301	0.54 113	0.75 17	0.77 161	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.17 425	0.16 335	0.01 18

RAFT-Test	2.17 203	0.36 139	3.40 259	1.05 238	0.34 215	4.90 368	0.69 277	6.27 246	3.98 192	4.65 216	7.02 279	6.30 340	1.12 171	1.81 79	0.99 204	0.01 242	0.17 468	0.00 1	0.34 485	0.02 72	0.02 87

GwcNet-ADL	2.65 257	0.48 224	3.84 301	0.82 195	0.33 213	2.04 126	0.69 277	8.07 304	9.42 407	6.05 267	6.66 266	4.14 260	1.73 226	5.40 199	3.01 339	0.08 429	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

ITSA-stereo	3.76 362	0.54 253	3.80 293	1.91 365	0.29 195	3.09 253	0.70 280	13.22 463	15.64 482	6.79 314	6.66 266	4.15 261	3.52 315	8.30 382	5.00 401	0.09 434	0.07 381	0.11 478	0.10 400	0.18 359	0.95 493

DeepStereo_RVC	2.05 191	0.39 156	2.87 203	0.14 81	0.17 128	3.51 292	0.70 280	5.21 181	3.00 128	6.27 289	4.13 179	3.47 228	4.53 373	4.81 176	1.49 248	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.18 384

111	2.78 268	0.92 375	3.81 295	0.22 100	0.07 35	2.83 229	0.70 280	6.03 233	14.00 467	3.22 172	8.93 327	5.48 314	3.30 299	3.66 135	2.03 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.29 436

HH	2.42 234	0.73 320	3.76 289	0.91 207	0.14 105	2.78 213	0.71 283	7.92 301	2.72 104	1.53 133	6.10 243	7.93 375	4.01 340	8.60 399	0.44 86	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 182

HanStereo	2.42 234	0.73 320	3.76 289	0.91 207	0.14 105	2.78 213	0.71 283	7.92 301	2.72 104	1.53 133	6.10 243	7.93 375	4.01 340	8.60 399	0.44 86	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 182

PSM-adaLoss	1.88 168	0.40 166	2.86 199	0.12 64	0.19 154	3.75 318	0.71 283	5.23 182	2.96 122	5.86 254	4.33 187	3.45 223	1.51 204	5.40 199	0.69 136	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 284

PSMNet-RSSM	3.33 324	0.77 332	3.22 243	2.12 406	1.90 411	2.33 155	0.71 283	11.17 395	5.83 278	5.90 262	11.43 391	7.04 358	4.83 390	5.96 218	3.17 344	0.00 1	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.08 232	0.02 87

ac_64	3.70 356	0.47 217	3.50 268	2.87 465	3.50 473	5.91 390	0.72 287	10.17 372	4.34 215	8.16 382	5.80 235	10.82 430	5.64 413	7.08 298	4.73 395	0.03 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.14 352

ROB_FTStereo_v2	1.91 174	0.41 177	2.85 197	0.12 64	0.19 154	3.71 310	0.73 288	5.23 182	2.95 119	5.86 254	4.36 190	3.46 225	1.51 204	5.86 215	0.69 136	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 271

iGMRVC	1.96 181	0.40 166	2.88 204	0.12 64	0.19 154	3.74 315	0.73 288	5.23 182	2.97 126	5.87 259	4.37 191	3.48 229	1.52 209	6.73 272	0.74 148	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 271

HGLStereo	4.25 403	0.52 245	4.65 353	3.09 474	5.18 517	6.51 404	0.73 288	10.37 375	6.74 331	7.32 347	12.44 410	7.00 355	7.21 445	7.46 321	5.51 409	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.10 306

IIG-Stereo	3.16 304	0.75 326	2.83 194	4.08 511	0.21 162	2.56 182	0.74 291	6.55 266	5.56 267	8.39 396	9.38 347	7.94 377	2.79 280	9.50 443	1.89 286	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.04 182

NOSS_ROB	3.30 314	0.46 215	2.62 164	2.08 400	1.01 338	5.60 382	0.74 291	10.37 375	11.48 447	5.15 231	8.43 319	5.67 321	1.73 226	7.97 353	2.34 313	0.02 330	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.14 352

gcap-zeroshot	1.87 167	0.44 201	4.24 326	0.53 159	0.51 266	3.12 258	0.75 293	6.42 258	3.91 188	3.75 190	1.67 98	7.79 371	0.55 114	2.61 109	0.53 113	0.02 330	0.21 485	0.00 1	0.23 454	0.00 1	0.05 217

PFNet+	2.35 228	0.31 73	3.69 284	0.79 192	0.17 128	3.15 263	0.75 293	4.52 133	6.30 310	7.90 373	6.34 260	2.53 189	1.18 184	7.72 339	1.62 262	0.03 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

ROB_FTStereo	1.90 172	0.42 184	2.86 199	0.12 64	0.19 154	3.71 310	0.75 293	5.24 188	2.95 119	5.87 259	4.26 183	3.41 221	1.51 204	5.80 212	0.65 128	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 271

PFNet	2.93 286	0.40 166	5.51 402	2.13 408	0.84 314	3.11 257	0.75 293	6.78 275	4.79 240	9.98 444	6.00 239	4.78 288	2.13 242	8.33 383	2.11 300	0.19 461	0.06 360	0.00 1	0.11 402	0.20 371	0.35 445

RAFT-Stereo-weight	1.67 139	0.31 73	1.57 49	0.97 223	0.15 110	3.19 266	0.77 297	5.06 171	6.19 307	4.96 224	3.38 161	2.83 197	0.35 68	2.87 114	0.74 148	0.01 242	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

CIPLG	2.47 244	1.10 404	4.71 358	0.63 179	2.15 423	2.67 203	0.77 297	5.19 180	4.73 237	7.85 369	9.56 349	1.72 165	1.14 175	4.20 159	2.34 313	0.01 242	0.19 478	0.02 423	0.09 395	0.23 395	0.08 271

test_3	1.88 168	0.22 26	2.75 180	0.96 220	0.22 166	1.28 46	0.77 297	4.62 141	5.87 280	6.55 308	1.84 107	4.28 269	0.45 103	6.48 251	0.76 155	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.28 470	0.17 348	0.14 352

Pruner-Stereo	2.49 245	0.40 166	2.46 145	1.80 348	0.25 176	3.51 292	0.77 297	6.03 233	4.92 243	8.91 414	6.09 241	4.45 276	1.11 170	6.99 291	2.11 300	0.02 330	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.01 24	0.04 182

FADNet	4.23 400	1.65 458	11.75 487	1.64 326	0.80 310	4.80 365	0.77 297	13.76 473	11.65 449	3.97 195	5.24 219	9.62 407	5.14 398	8.40 387	3.78 373	0.21 466	0.04 326	0.07 469	0.05 370	1.14 497	0.10 306

ACRE	2.41 233	1.08 400	5.11 378	0.55 164	2.05 416	2.65 199	0.78 302	5.26 193	4.67 233	7.59 359	9.20 334	1.70 164	1.08 169	3.74 139	2.18 307	0.01 242	0.18 472	0.02 423	0.08 384	0.22 388	0.10 306

SCV	1.59 134	0.58 270	2.57 156	2.72 458	0.31 204	2.15 138	0.79 303	6.88 279	2.72 104	0.20 14	2.68 134	0.68 125	0.58 122	7.60 328	0.41 75	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.22 451	0.37 445	0.24 416

castereo	0.87 53	0.60 277	1.07 3	0.34 130	0.17 128	1.89 112	0.79 303	4.84 156	2.05 68	0.65 104	2.55 131	0.31 86	0.40 81	1.02 35	0.38 68	0.01 242	0.09 405	0.00 1	0.24 457	0.03 117	0.02 87

GCAP-BAT	1.77 149	0.49 228	2.78 187	0.66 183	0.16 118	3.76 319	0.80 305	3.72 90	3.27 150	3.68 187	5.03 206	3.66 239	0.56 116	5.82 213	0.65 128	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.24 457	0.01 24	0.01 18

IPLGR_C	2.44 238	1.17 415	4.94 367	0.62 176	2.08 418	2.65 199	0.80 305	5.60 213	4.79 240	7.87 370	9.23 336	1.67 163	1.15 177	3.43 130	2.23 309	0.01 242	0.19 478	0.02 423	0.08 384	0.22 388	0.10 306

MM-Stereo_test3	1.83 160	0.59 273	1.93 84	1.43 290	3.99 494	2.44 167	0.81 307	5.81 226	6.70 329	1.73 139	4.79 195	1.23 146	0.65 127	3.30 123	0.85 175	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.33 433	0.05 217

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 347	1.29 431	12.46 492	1.53 306	0.98 332	3.48 285	0.81 307	11.99 426	4.40 218	4.33 203	11.05 384	8.83 397	2.02 239	4.52 168	1.66 267	0.01 242	0.14 448	0.00 1	0.68 512	0.86 491	0.44 462

anonymousdsp	1.12 89	0.59 273	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.81 224	0.82 309	4.07 110	2.30 82	0.41 71	1.12 74	0.30 82	0.40 81	7.05 294	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.10 261	0.05 217

IGEV-Stereo	1.12 89	0.59 273	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.82 227	0.82 309	4.09 113	2.30 82	0.41 71	1.11 71	0.30 82	0.41 89	7.05 294	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.10 261	0.05 217
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_1	1.85 162	0.21 23	2.45 142	1.02 228	0.22 166	1.37 56	0.82 309	4.66 148	5.06 247	7.02 327	1.73 100	4.09 256	0.41 89	6.51 255	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 471	0.18 359	0.14 352

SST-Stereo	2.75 266	0.31 73	2.78 187	1.33 272	0.33 213	3.99 334	0.82 309	5.60 213	3.93 190	10.92 465	6.19 249	5.00 298	4.23 351	8.66 403	0.74 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

zero-FE	0.88 55	0.27 50	2.12 115	0.21 98	1.63 382	1.75 103	0.83 313	3.08 27	0.61 3	0.15 8	0.13 16	0.29 80	0.44 101	3.38 127	1.07 210	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.05 370	1.47 506	0.03 137

AIO_test	0.90 60	0.40 166	1.67 62	0.14 81	0.16 118	2.97 242	0.83 313	3.61 82	2.67 99	0.29 31	0.71 51	1.50 157	0.29 52	2.37 102	0.13 7	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.08 384	0.03 117	0.03 137

x	1.73 146	0.28 52	2.49 149	1.91 365	0.17 128	2.10 130	0.83 313	8.74 329	3.55 170	3.28 174	2.12 120	3.10 211	1.96 237	2.90 115	1.12 217	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

test-3	1.86 163	0.21 23	2.46 145	1.03 230	0.22 166	1.38 57	0.83 313	4.65 146	5.04 246	7.26 344	1.78 105	4.10 258	0.41 89	6.53 258	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 471	0.18 359	0.14 352

DeepPruner_ROB	3.52 342	1.14 412	4.06 318	1.12 247	1.65 385	3.65 303	0.83 313	13.96 474	4.47 223	7.80 366	10.84 377	7.05 360	2.16 245	8.14 370	3.08 342	0.07 424	0.03 297	0.00 1	0.01 305	0.32 429	0.06 237

DispNO	3.25 310	0.72 317	6.85 441	1.95 375	1.34 368	3.49 287	0.84 318	8.14 305	6.30 310	6.34 297	7.76 307	6.30 340	4.28 357	6.93 284	3.51 362	0.00 1	0.03 297	0.03 440	0.12 405	0.07 220	0.07 256

ff7	1.12 89	0.57 265	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 216	0.84 318	3.71 85	2.27 76	0.38 56	1.06 66	0.20 53	0.40 81	7.12 301	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.09 250	0.06 237

IGEVStereo-DCA	1.06 85	0.45 209	2.06 102	0.32 120	0.06 27	2.74 206	0.84 318	3.71 85	2.27 76	0.39 64	0.16 17	0.20 53	0.29 52	6.47 249	0.87 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.06 202	0.06 237

ffff	1.12 89	0.57 265	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 216	0.84 318	3.71 85	2.27 76	0.38 56	1.06 66	0.20 53	0.40 81	7.12 301	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.09 250	0.06 237

11t	1.12 89	0.57 265	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 216	0.84 318	3.71 85	2.27 76	0.38 56	1.06 66	0.20 53	0.40 81	7.12 301	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.09 250	0.06 237

ccc-4	1.12 89	0.57 265	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 216	0.84 318	3.71 85	2.27 76	0.38 56	1.06 66	0.20 53	0.40 81	7.12 301	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.09 250	0.06 237

MSCF	1.24 106	0.77 332	1.95 90	0.42 143	0.46 245	3.85 325	0.85 324	4.26 118	2.02 67	2.21 142	2.34 126	0.17 45	2.74 277	1.75 74	0.39 69	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.54 505	0.04 146	0.05 217

CRE-IMP	1.95 178	0.35 129	2.68 168	0.27 112	0.17 128	3.90 328	0.85 324	5.14 175	2.87 114	5.74 245	4.14 180	3.49 230	0.83 149	6.40 243	1.80 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.19 395

GASTEREO	1.34 115	0.98 384	1.86 74	0.53 159	0.46 245	3.97 333	0.86 326	4.25 117	2.16 71	2.34 148	3.48 166	0.17 45	2.87 286	1.88 86	0.39 69	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.54 505	0.04 146	0.05 217

NRIStereo	2.14 198	0.35 129	2.65 167	1.10 241	0.14 105	3.05 250	0.86 326	5.35 200	3.18 145	6.24 284	3.36 160	4.17 262	1.82 234	8.12 368	2.01 295	0.00 1	0.10 417	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.19 395

acv_ft	3.69 355	0.53 249	4.58 352	2.31 433	4.71 515	7.44 423	0.86 326	8.54 319	5.70 271	9.29 425	9.26 344	5.77 323	4.15 346	2.24 98	8.13 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 419	0.01 18

ICVP	2.32 225	0.38 152	2.89 206	0.92 211	0.70 298	2.55 180	0.87 329	9.97 362	3.99 193	4.13 199	8.97 331	2.71 196	1.69 222	2.52 108	3.52 366	0.05 405	0.24 496	0.01 392	0.01 305	0.11 282	0.13 343
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AEACV	0.80 47	0.29 57	1.70 66	0.96 220	0.24 173	2.03 125	0.88 330	3.50 72	0.88 30	0.34 49	0.20 25	0.29 80	2.01 238	1.77 78	0.33 51	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.29 471	0.10 261	0.09 284

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error version	1.81 154	0.47 217	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 331	4.40 122	4.51 224	8.16 382	6.97 273	2.96 202	1.15 177	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 448	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

test-v	1.81 154	0.47 217	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 331	4.40 122	4.51 224	8.16 382	6.97 273	2.96 202	1.15 177	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 448	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

test-2	1.81 154	0.47 217	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 331	4.40 122	4.51 224	8.16 382	6.97 273	2.96 202	1.15 177	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 448	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

testlalala	1.50 129	0.41 177	1.67 62	0.98 224	0.31 204	4.00 335	0.90 335	5.26 193	2.17 72	6.56 309	3.61 169	1.74 166	0.38 77	1.21 47	0.42 79	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.29 471	0.01 24	0.01 18

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YMNet_1	5.52 431	1.83 468	8.79 468	3.47 493	4.46 507	10.72 469	0.91 336	9.99 363	6.43 318	13.76 495	16.35 448	11.65 445	4.49 371	7.95 349	8.03 451	0.12 443	0.35 505	0.12 481	0.08 384	0.71 483	0.27 430

RAFT+CT+SA	2.36 230	0.71 316	2.46 145	0.83 197	2.26 430	3.18 265	0.93 338	6.82 278	5.48 260	2.55 152	8.07 312	1.64 161	1.59 217	8.54 395	1.15 221	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.38 490	0.19 367	0.36 447

test_xeample3	1.08 86	0.43 195	3.39 257	0.49 156	0.05 16	2.58 185	0.93 338	3.32 54	1.77 60	0.23 20	0.23 27	0.19 49	0.28 48	6.34 240	0.85 175	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.26 469	0.06 202	0.10 306

test_for_model	6.81 463	27.63 554	2.16 123	21.79 552	16.18 553	3.48 285	0.94 340	5.88 229	3.72 175	7.62 360	2.72 137	1.03 139	0.42 94	0.58 8	0.35 55	9.03 544	2.28 533	0.00 1	0.05 370	23.91 559	6.49 537

HHNet	2.59 254	0.55 257	2.55 154	0.20 94	0.32 208	2.84 230	0.94 340	5.77 224	5.14 251	7.33 348	13.80 426	0.94 134	3.20 295	5.27 194	2.41 320	0.13 448	0.02 246	0.06 463	0.00 1	0.23 395	0.03 137

RAFT	2.57 252	0.76 329	3.09 232	0.91 207	0.09 59	2.41 164	0.94 340	5.35 200	2.65 98	6.11 273	7.21 286	9.43 405	4.30 358	5.73 211	1.77 277	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.02 330	0.46 463	0.08 271

rrr	1.05 83	0.45 209	3.18 240	0.32 120	0.06 27	2.74 206	0.95 343	3.49 71	1.12 45	0.39 64	0.16 17	0.20 53	0.29 52	6.47 249	0.87 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 445	0.06 202	0.10 306

AIO-test1	2.22 209	0.76 329	2.78 187	0.30 113	4.38 501	2.48 170	0.96 344	5.59 212	14.64 472	0.74 107	2.86 139	0.92 133	0.30 59	5.64 203	1.67 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.17 348	0.14 352

AIO_rvc	1.02 77	0.59 273	1.95 90	0.15 83	0.09 59	3.42 277	0.99 345	4.46 129	2.73 107	0.28 28	1.62 94	1.32 147	0.28 48	2.10 96	0.21 21	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.04 364	0.11 282	0.11 320

RASNet	4.52 417	0.61 281	4.42 336	3.42 489	4.68 514	4.58 360	0.99 345	9.54 352	8.01 375	5.28 236	11.42 390	10.34 422	8.88 474	9.28 433	8.68 464	0.15 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

castereo++	1.18 98	0.54 253	1.95 90	0.30 113	0.51 266	4.56 359	1.00 347	4.61 139	1.12 45	0.29 31	2.14 121	1.89 172	0.15 22	3.94 148	0.18 16	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.31 479	0.03 117	0.00 1

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WCG-NET（raft）	1.49 128	0.50 231	1.55 47	0.21 98	0.08 51	2.15 138	1.01 349	2.72 18	6.26 308	2.79 158	3.06 149	4.38 274	1.04 167	3.53 133	0.26 32	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.08 271

IGEV++	1.14 97	0.51 237	1.66 59	0.55 164	0.08 51	2.52 173	1.01 349	6.51 264	3.16 139	0.59 99	2.11 117	0.43 105	1.18 184	1.44 56	0.79 165	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.05 370	0.11 282	0.11 320

ToySt	2.69 258	0.55 257	7.03 444	1.03 230	0.10 67	3.49 287	1.04 351	6.38 256	4.55 228	2.69 154	6.28 255	7.95 379	4.38 362	5.08 187	2.58 327	0.01 242	0.11 426	0.00 1	0.04 364	0.28 417	0.19 395

AAGNet	3.41 333	0.34 118	2.45 142	1.78 346	0.39 229	3.69 308	1.05 352	4.79 153	4.61 232	9.62 434	7.74 306	4.98 294	6.38 426	7.34 315	13.02 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

4D-IteraStereo	1.72 144	0.86 355	3.01 213	0.09 53	2.86 452	3.57 300	1.06 353	3.92 102	5.31 256	5.28 236	1.02 65	3.92 248	0.38 77	1.83 80	1.04 209	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.09 284

UCFNet_RVC	3.09 296	0.77 332	2.27 131	2.35 437	1.79 401	3.50 289	1.06 353	12.12 435	6.91 335	4.71 218	7.67 303	7.58 367	4.40 364	4.95 183	1.67 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.01 18

RAFT_CTSACE	3.40 331	1.07 398	4.52 343	1.27 261	3.14 457	4.00 335	1.07 355	3.93 104	4.43 219	4.66 217	17.94 470	7.21 365	2.76 278	10.82 463	0.85 175	0.00 1	0.07 381	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.01 18

GES	2.49 245	0.38 152	4.29 329	1.58 315	0.05 16	4.58 360	1.07 355	9.70 355	3.39 161	5.21 232	6.64 265	1.84 171	3.36 301	4.86 177	2.54 326	0.06 415	0.01 179	0.06 463	0.01 305	0.12 299	0.03 137

BEATNet_4x	3.24 309	1.27 426	5.89 413	1.56 313	0.10 67	5.26 377	1.07 355	10.08 369	5.50 261	6.89 322	7.73 304	4.53 280	4.13 344	5.05 186	5.27 404	0.04 393	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.23 412

WCG-NET	1.24 106	0.43 195	1.46 39	0.33 125	0.08 51	2.14 136	1.08 358	3.09 29	6.86 334	2.73 157	3.43 163	0.74 128	0.94 158	0.89 27	0.33 51	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.05 217

TRStereo	2.36 230	3.10 499	4.70 357	1.99 382	2.08 418	2.61 191	1.11 359	8.79 331	3.73 176	3.19 171	3.04 147	3.96 249	0.77 142	5.92 216	1.44 243	0.03 373	0.14 448	0.00 1	0.29 471	0.08 232	0.25 420

HSM	4.00 386	0.79 340	3.16 238	1.59 318	2.17 424	6.77 408	1.11 359	12.28 440	6.35 315	6.75 311	8.11 314	13.90 464	5.37 403	8.85 416	2.71 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

gwcnet-sp	3.31 316	1.47 441	7.26 448	1.73 339	0.69 294	7.57 427	1.14 361	8.59 320	6.17 304	8.57 401	5.25 221	4.26 266	3.36 301	6.46 246	3.44 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 320

scenet	3.31 316	1.47 441	7.26 448	1.73 339	0.69 294	7.57 427	1.14 361	8.59 320	6.17 304	8.57 401	5.25 221	4.26 266	3.36 301	6.46 246	3.44 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 320

ssnet	3.31 316	1.47 441	7.26 448	1.73 339	0.69 294	7.57 427	1.14 361	8.59 320	6.17 304	8.57 401	5.25 221	4.26 266	3.36 301	6.46 246	3.44 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 320

test_4	2.38 232	0.34 118	2.68 168	0.08 48	0.11 77	3.69 308	1.14 361	3.33 55	3.34 160	4.03 198	17.35 466	3.31 220	0.51 108	6.28 233	1.15 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 402	0.16 335	0.01 18

G2L-Stereo_test	3.57 346	0.86 355	3.66 282	2.79 462	1.52 377	4.11 340	1.17 365	11.35 404	6.27 309	7.97 376	8.87 325	9.39 404	2.26 251	6.55 259	4.33 386	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.22 388	0.13 343

STrans-v2	3.43 335	0.73 320	4.82 361	0.26 108	0.60 279	3.00 245	1.19 366	10.41 377	7.22 347	5.79 247	10.97 382	6.75 352	7.03 441	8.25 381	1.40 240	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.18 384

UGAM	3.90 375	0.48 224	4.69 356	0.17 88	0.08 51	3.67 304	1.22 367	4.81 154	14.45 471	4.59 211	11.94 399	14.20 467	3.80 334	9.92 448	3.61 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.32 429	0.07 256

PWC_ROB	8.24 487	3.13 500	12.74 498	2.43 444	4.43 505	7.51 425	1.22 367	16.63 501	19.24 501	16.08 506	28.29 516	13.99 466	10.16 490	13.63 496	14.06 509	0.42 494	0.00 1	0.05 459	0.00 1	0.59 472	0.27 430

FACV-RUCA	2.21 208	0.34 118	3.59 274	1.30 268	2.90 453	2.22 145	1.25 369	7.98 303	5.71 276	3.59 183	7.21 286	1.14 142	1.60 218	3.12 120	1.46 246	0.01 242	0.03 297	0.10 477	0.04 364	0.35 439	0.17 380

OMP-Stereo	3.03 292	0.93 378	2.72 176	4.21 516	0.51 266	2.19 141	1.25 369	6.19 244	6.00 293	7.99 378	6.21 251	8.50 392	2.49 260	9.44 441	1.74 275	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.05 217

SHD	9.61 502	2.60 490	12.46 492	3.69 502	3.54 474	9.47 452	1.25 369	20.16 535	37.84 549	18.19 512	21.24 488	16.96 493	12.83 507	14.47 503	16.05 513	0.32 481	0.13 443	0.01 392	0.08 384	0.38 448	0.48 467

AASNet	3.90 375	0.92 375	4.41 335	3.56 497	4.00 495	6.70 406	1.26 372	18.71 515	6.14 301	7.35 349	7.91 311	4.35 273	2.58 265	3.04 118	6.62 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 452	0.14 352

ACV-stereo	4.46 410	0.76 329	9.94 478	1.91 365	1.06 340	11.61 479	1.28 373	6.25 245	7.09 343	3.09 168	5.21 217	16.88 492	10.23 491	7.96 351	5.47 407	0.06 415	0.15 455	0.01 392	0.00 1	0.12 299	0.14 352

DispFullNet	17.47 542	26.01 552	33.98 551	22.58 553	20.86 558	13.84 501	1.28 373	16.50 499	26.27 523	19.97 518	17.17 463	20.52 516	18.49 523	22.86 538	10.76 490	5.13 533	2.83 545	30.72 557	7.72 553	20.86 555	11.01 555

AdaStereo	3.09 296	0.58 270	3.04 220	2.84 464	0.48 256	4.08 337	1.29 375	12.16 437	7.77 369	6.03 266	9.62 350	5.79 325	1.53 213	4.56 170	1.93 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87
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.
FADNet-RVC	3.98 385	1.84 470	12.48 494	1.69 330	0.44 239	4.33 347	1.31 376	11.84 420	7.15 346	3.53 182	3.50 167	10.63 426	4.43 365	9.12 425	6.25 421	0.03 373	0.10 417	0.00 1	0.03 346	0.60 474	0.25 420

test_5	2.90 283	0.70 314	3.69 284	2.01 387	3.17 460	4.61 362	1.32 377	6.69 272	7.02 341	2.79 158	7.18 284	4.99 295	4.14 345	7.96 351	1.31 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.19 367	0.26 426

DRaft	3.74 358	0.43 195	2.60 160	0.12 64	0.15 110	4.76 364	1.34 378	5.33 199	4.31 214	10.30 449	21.91 490	3.27 218	8.83 473	7.36 317	3.66 370	0.05 405	0.10 417	0.00 1	0.14 410	0.10 261	0.14 352

DANet	6.02 446	1.23 420	8.45 465	3.86 508	3.94 493	7.64 431	1.34 378	9.51 350	7.00 339	13.39 492	15.53 443	15.99 483	7.02 440	12.14 482	12.37 500	0.19 461	0.12 433	0.02 423	0.03 346	0.13 314	0.56 476
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TCMNet	5.22 427	1.96 477	9.78 476	4.11 512	6.57 525	8.83 444	1.35 380	10.74 387	8.07 377	6.39 299	12.76 416	8.32 384	4.75 383	8.62 401	10.09 484	0.11 439	0.18 472	0.31 504	0.09 395	0.75 486	0.57 477

SA	3.06 294	0.74 324	3.79 292	1.60 319	0.30 196	3.19 266	1.43 381	6.72 273	9.06 401	4.63 215	10.80 375	2.89 200	4.71 381	9.62 444	1.18 226	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.19 437	0.23 395	0.02 87

LL-Strereo	4.71 420	1.64 457	7.51 457	1.15 249	4.31 499	3.71 310	1.45 382	9.21 340	8.36 387	8.37 395	8.17 315	10.82 430	11.36 498	12.51 486	4.82 398	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.32 442

iinet-f	5.94 440	1.60 453	26.88 542	1.79 347	1.38 370	11.92 485	1.47 383	6.80 277	7.11 344	6.90 324	14.43 433	10.64 427	7.97 460	7.00 292	12.12 499	0.02 330	0.03 297	0.05 459	0.00 1	0.63 477	0.02 87

TestStereo1	2.85 274	0.81 346	3.48 265	3.11 476	0.44 239	2.52 173	1.50 384	6.37 252	8.18 381	4.62 212	9.24 341	2.23 184	3.69 322	9.19 429	1.26 228	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 415	0.09 284

SA-5K	2.85 274	0.81 346	3.48 265	3.11 476	0.44 239	2.52 173	1.50 384	6.37 252	8.18 381	4.62 212	9.24 341	2.23 184	3.69 322	9.19 429	1.26 228	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 415	0.09 284

LL-Strereo2	1.86 163	0.83 351	2.33 133	0.36 134	0.17 128	3.79 322	1.52 386	5.82 227	4.04 199	4.43 205	2.51 130	4.23 263	0.37 73	5.66 205	0.99 204	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.05 370	0.06 202	0.11 320

LMCR-Stereo	3.63 351	1.29 431	4.20 325	2.54 449	0.17 128	8.08 434	1.52 386	11.46 408	4.73 237	8.45 399	10.66 374	1.91 175	5.03 394	7.69 335	3.58 367	0.92 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 444	0.02 87

GwcNet-RSSM	3.77 363	1.05 395	5.06 374	2.21 417	1.87 408	2.36 157	1.52 386	8.98 334	7.96 374	5.91 263	14.59 436	7.94 377	3.50 312	6.43 244	5.70 412	0.00 1	0.00 1	0.04 452	0.00 1	0.20 371	0.08 271

GASNet	5.19 426	4.61 513	9.38 473	4.73 520	2.10 420	3.80 323	1.57 389	12.07 431	10.96 437	8.92 415	7.03 281	8.21 382	7.67 457	14.02 498	7.36 437	0.02 330	0.15 455	0.00 1	0.00 1	0.69 481	0.42 458

LCNet	2.85 274	0.42 184	1.90 79	0.95 218	0.56 275	2.07 127	1.60 390	4.99 168	3.57 172	6.05 267	10.59 370	4.59 282	6.79 437	7.46 321	0.72 144	0.01 242	0.00 1	0.01 392	0.77 515	0.30 420	3.57 524

iResNetv2_ROB	4.28 406	1.43 438	7.17 447	2.91 466	1.26 356	4.36 350	1.62 391	13.64 471	10.25 425	9.83 438	11.41 389	7.68 369	4.00 339	7.75 341	1.85 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 445	0.09 284

BSDual-CNN	2.69 258	0.32 86	3.05 225	0.46 150	0.46 245	7.13 417	1.63 392	9.05 335	4.69 234	6.11 273	6.15 246	6.26 337	2.54 262	3.91 144	1.91 287	0.01 242	0.03 297	0.03 440	0.00 1	0.04 146	0.00 1

hknet	3.31 316	0.42 184	4.68 355	0.46 150	1.17 351	7.13 417	1.63 392	9.05 335	6.91 335	6.11 273	6.15 246	9.66 408	2.85 284	7.48 324	2.45 322	0.01 242	0.03 297	0.03 440	0.00 1	0.04 146	0.00 1

Sa-1000	3.55 345	0.75 326	3.63 280	1.91 365	0.30 196	3.55 296	1.63 392	7.39 291	8.54 394	7.70 363	17.44 467	4.00 251	2.82 282	9.44 441	1.33 235	0.00 1	0.10 417	0.00 1	0.18 432	0.21 382	0.04 182

Nwc_Net	6.97 467	1.25 423	6.63 436	3.82 506	3.37 466	10.83 473	1.67 395	19.56 532	11.35 445	8.36 391	23.62 498	17.19 495	11.44 499	11.21 469	8.08 455	0.80 505	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.13 314	0.09 284

rvit_0105_3	1.71 143	0.90 368	5.93 415	0.78 191	0.02 3	1.62 84	1.69 396	5.15 177	5.99 292	2.22 144	1.64 96	1.97 177	1.17 183	4.19 157	0.92 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

HSM-Net_RVC	4.20 397	0.32 86	2.76 184	0.63 179	0.69 294	6.95 412	1.69 396	11.96 425	8.36 387	8.83 411	12.17 405	15.18 476	4.21 349	6.91 283	3.30 351	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	5.01 424	1.74 463	6.38 430	1.96 378	1.29 363	2.26 147	1.69 396	10.07 368	18.53 495	7.88 371	18.15 472	8.49 391	2.70 271	10.59 459	7.04 435	0.96 511	0.15 455	0.02 423	0.00 1	0.13 314	0.12 335

psmorigin	7.34 472	1.58 451	18.31 520	2.35 437	0.87 316	6.72 407	1.70 399	10.63 381	7.14 345	19.77 517	22.71 495	20.13 511	11.34 497	12.96 491	9.49 477	0.04 393	0.17 468	0.06 463	0.17 425	0.21 382	0.50 471

APVNet	5.98 442	1.72 462	8.72 467	3.21 483	4.04 496	12.31 488	1.81 400	19.09 523	6.10 297	6.13 277	13.41 422	10.69 428	6.30 423	11.26 470	13.90 508	0.05 405	0.02 246	0.11 478	0.03 346	0.53 466	0.20 402

fast-acv-ft	5.62 435	1.39 436	7.01 443	2.02 389	1.89 410	12.23 487	1.82 401	7.35 290	9.45 408	10.46 455	20.27 482	14.55 471	7.71 458	7.41 318	7.61 441	0.10 437	0.09 405	0.16 488	0.07 379	0.59 472	0.13 343

test_sample7	3.30 314	0.47 217	3.43 264	1.98 380	0.35 218	4.33 347	1.88 402	10.66 382	7.73 365	8.36 391	7.55 296	6.55 344	4.27 353	6.58 261	1.62 262	0.06 415	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.06 237

PSMNet-RUCA	5.60 434	4.62 514	11.61 485	10.29 537	7.55 533	7.08 414	1.94 403	12.01 427	10.52 433	3.90 193	11.88 397	4.43 275	1.75 231	7.56 326	4.24 385	1.68 523	0.12 433	4.78 537	0.67 511	4.74 528	0.68 485

CBMV_ROB	4.14 392	0.52 245	3.14 236	1.30 268	0.77 307	6.92 411	1.97 404	10.11 371	9.58 410	8.92 415	14.20 431	7.12 362	5.90 417	8.65 402	3.50 361	0.01 242	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.09 284

anonymity	7.68 477	3.83 508	12.39 491	7.04 531	12.67 547	8.18 436	2.00 405	17.50 506	6.85 333	13.56 494	9.21 335	9.97 413	7.82 459	11.28 471	5.58 410	6.27 537	4.98 559	3.68 534	2.96 535	3.33 525	4.48 529

PS-NSSS	3.90 375	1.84 470	4.55 348	0.87 202	2.95 454	4.10 339	2.00 405	10.77 388	8.23 384	6.75 311	14.63 437	5.01 299	2.24 247	8.41 388	2.91 336	0.33 483	0.03 297	0.83 518	0.00 1	0.82 489	0.70 486

CoDeX	3.43 335	0.68 307	4.49 341	0.98 224	1.65 385	6.37 398	2.14 407	13.23 464	6.07 296	7.23 342	8.95 328	4.09 256	3.79 333	6.31 236	2.37 317	0.03 373	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.15 363

SFCPSM	3.29 313	0.43 195	5.11 378	0.34 130	0.94 328	8.48 437	2.15 408	14.51 483	5.29 255	7.00 326	7.65 302	3.43 222	2.59 266	5.11 189	2.37 317	0.01 242	0.03 297	0.01 392	0.07 379	0.13 314	0.15 363

GwcNet	6.42 452	1.97 478	10.92 482	2.59 453	5.58 520	11.55 478	2.21 409	14.10 477	16.52 490	10.04 445	17.19 464	10.86 432	5.61 412	9.23 431	8.84 467	0.01 242	0.06 360	0.03 440	0.08 384	0.56 468	0.40 453

CSP-Net	4.12 390	1.28 429	3.70 287	1.54 308	1.06 340	13.28 498	2.33 410	12.96 458	5.45 259	8.87 413	8.54 321	8.43 387	3.03 290	8.16 372	3.65 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.03 137

UDG	8.58 492	9.31 537	4.89 364	10.00 536	9.52 537	10.36 463	2.41 411	12.07 431	9.82 415	7.81 367	9.55 348	16.52 487	9.81 487	7.84 345	7.88 447	4.20 531	2.51 539	18.53 548	3.71 543	9.55 540	5.28 534

FADNet-RVC-Resample	3.79 365	1.62 455	12.06 488	1.43 290	0.66 289	5.94 391	2.41 411	10.18 373	8.58 396	6.28 290	4.22 182	5.33 311	4.80 388	7.71 337	3.19 345	0.17 457	0.21 485	0.17 491	0.12 405	0.41 458	0.29 436

edge stereo	6.76 459	1.01 389	6.76 438	2.20 416	2.45 438	6.41 399	2.45 413	14.84 487	11.98 455	15.29 503	18.31 473	22.02 518	12.56 503	10.82 463	7.49 439	0.03 373	0.06 360	0.11 478	0.03 346	0.30 420	0.14 352

ADLNet	4.32 408	0.80 344	4.33 331	3.60 498	3.56 475	6.87 410	2.48 414	11.20 397	7.58 359	9.87 440	9.62 350	8.39 385	4.95 392	6.16 225	6.60 429	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.01 305	0.12 299	0.25 420

DualNet (step1)	3.91 378	1.11 407	6.15 422	1.27 261	0.60 279	5.22 374	2.54 415	10.66 382	7.73 365	8.36 391	7.55 296	6.55 344	4.27 353	6.58 261	1.62 262	1.49 520	0.03 297	3.10 530	2.99 536	0.20 371	0.15 363

test_sample9	5.87 437	1.11 407	6.15 422	1.27 261	0.60 279	5.22 374	2.54 415	10.66 382	7.73 365	8.36 391	7.55 296	6.55 344	4.27 353	11.68 476	11.44 495	1.49 520	24.31 570	3.10 530	2.99 536	0.20 371	0.15 363

test_sample8	7.99 484	1.11 407	6.15 422	1.27 261	0.60 279	5.22 374	2.54 415	12.04 430	6.15 302	17.46 510	9.02 333	24.67 522	18.16 521	11.68 476	11.44 495	1.49 520	24.31 570	3.10 530	2.99 536	0.20 371	0.15 363

DEmStereo	3.79 365	0.37 146	3.69 284	0.17 88	0.17 128	5.28 378	2.54 415	4.35 121	3.70 174	8.21 388	20.15 479	5.13 304	10.38 492	7.65 331	3.85 375	0.01 242	0.01 179	0.01 392	0.00 1	0.02 72	0.06 237

CBFPSM	4.87 421	0.94 381	14.70 508	1.51 299	1.15 349	11.49 477	2.55 419	7.28 289	6.47 321	6.23 283	4.83 198	15.30 478	8.99 476	6.88 279	8.20 457	0.03 373	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.40 455	0.42 458

EAI-Stereo	2.31 223	0.44 201	2.72 176	0.68 185	0.56 275	3.51 292	2.62 420	11.42 407	4.14 208	2.09 141	7.23 288	1.21 145	0.91 154	5.67 207	1.51 249	0.01 242	0.25 497	0.00 1	0.88 518	0.04 146	0.26 426

LRCNet_RVC	66.23 575	65.67 577	67.63 569	71.47 575	54.32 574	32.17 546	2.66 421	63.19 576	21.35 512	81.79 578	91.26 579	83.62 578	71.62 576	69.32 574	52.57 572	95.49 584	64.45 577	95.07 584	95.19 584	71.52 576	74.31 577

UPFNet	3.82 368	0.47 217	4.34 334	2.21 417	3.38 467	7.26 419	2.69 422	9.89 360	5.96 288	7.98 377	7.53 295	7.89 374	3.15 294	7.72 339	5.88 416	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.06 237

AF-Net	7.78 481	1.44 440	6.68 437	3.37 487	4.50 511	8.61 441	2.69 422	17.07 503	20.17 508	9.52 431	24.02 499	20.31 514	14.59 514	11.58 474	9.84 481	0.61 500	0.00 1	0.12 481	0.00 1	0.38 448	0.12 335

z-ln-s-r	5.99 444	1.34 434	15.55 511	1.52 301	1.95 412	3.28 270	2.71 424	7.72 295	11.16 441	6.43 302	25.06 508	8.76 395	5.86 415	11.03 467	17.17 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.11 320

RGC	6.88 466	2.23 484	6.13 420	4.05 510	4.73 516	8.94 445	2.78 425	15.19 493	11.74 450	11.13 469	19.34 476	17.86 497	10.42 493	13.02 492	8.03 451	0.73 503	0.01 179	0.24 499	0.41 495	0.31 425	0.38 449

SQANet	7.64 476	3.40 505	5.49 399	11.73 541	9.62 539	11.96 486	2.82 426	11.33 403	6.10 297	8.33 390	11.49 392	11.00 435	5.16 399	10.12 453	2.72 333	8.92 543	2.21 532	10.41 542	1.58 531	11.13 543	7.39 541

psmg	3.10 299	0.32 86	3.05 225	0.54 161	0.46 245	8.68 442	2.84 427	9.87 358	4.69 234	8.08 379	8.69 322	6.26 337	2.54 262	3.91 144	1.91 287	0.01 242	0.04 326	0.06 463	0.00 1	0.11 282	0.00 1

SACVNet	4.15 394	1.26 424	3.81 295	3.12 478	1.68 390	3.09 253	2.85 428	11.91 423	5.96 288	10.52 456	11.20 385	10.59 423	3.95 338	8.97 421	3.25 349	0.08 429	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.32 429	0.44 462

zh-mn7	11.13 518	6.28 523	31.79 547	1.85 356	0.98 332	13.11 496	2.98 429	12.88 456	33.65 537	21.57 521	39.07 544	12.50 454	8.46 467	19.94 529	16.74 515	0.23 469	0.01 179	0.00 1	0.01 305	0.33 433	0.30 438

ARAFT	3.13 301	1.11 407	7.34 451	0.42 143	0.14 105	4.52 358	2.99 430	7.41 292	5.97 290	8.85 412	7.06 283	5.20 305	1.25 191	8.49 393	1.44 243	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.33 433	0.11 320

ADLNet2	4.46 410	0.90 368	6.06 419	2.74 460	3.91 491	6.79 409	3.01 431	10.95 394	8.40 389	7.27 345	9.80 354	9.85 409	5.43 407	7.29 311	6.44 425	0.01 242	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 320

GEStereo_RVC	3.74 358	0.73 320	4.95 368	2.01 387	1.24 355	4.36 350	3.07 432	11.77 419	7.80 370	6.87 321	6.52 264	7.70 370	4.31 360	8.98 422	4.19 384	0.03 373	0.01 179	0.02 423	0.02 330	0.13 314	0.11 320

DLCB_ROB	4.51 414	0.91 372	3.78 291	2.19 414	1.07 343	6.28 395	3.09 433	9.78 356	7.72 363	10.65 459	12.97 417	13.91 465	3.71 325	8.72 412	5.30 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.10 306

NVstereo2D	4.51 414	0.82 349	6.86 442	3.28 485	3.38 467	8.16 435	3.13 434	10.51 378	15.15 479	4.90 223	6.89 272	7.87 372	4.78 386	9.88 446	3.91 377	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.02 72	0.58 478

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 442	1.55 449	9.92 477	2.40 440	3.22 461	10.28 462	3.14 435	11.64 412	9.79 414	9.54 432	20.22 481	11.16 438	6.77 436	10.61 460	9.16 469	0.06 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

ADCRef	7.27 471	1.38 435	16.37 513	2.52 448	3.30 465	11.63 480	3.16 436	10.80 389	9.35 406	13.03 489	25.27 510	8.17 381	8.92 475	8.06 364	21.81 532	0.15 451	0.08 393	0.16 488	0.34 485	0.38 448	0.58 478

DAS	3.74 358	0.35 129	5.19 385	1.99 382	3.74 482	2.36 157	3.22 437	7.77 296	9.27 404	8.70 405	12.08 401	4.45 276	5.43 407	8.39 386	1.71 271	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

SepStereo	3.78 364	0.35 129	5.19 385	1.99 382	3.74 482	2.36 157	3.22 437	7.77 296	9.27 404	8.70 405	12.08 401	4.45 276	5.43 407	9.18 428	1.71 271	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

stereogan	7.69 479	0.88 362	7.08 446	3.49 496	3.93 492	18.98 519	3.23 439	16.52 500	19.58 503	9.93 443	18.92 475	20.50 515	9.04 478	14.07 499	6.14 419	0.26 475	0.04 326	0.21 496	0.03 346	0.63 477	0.33 443

Syn2CoEx	6.32 450	2.72 493	9.33 472	2.45 445	1.67 388	8.59 440	3.32 440	18.08 511	12.27 457	8.53 400	21.08 487	10.30 421	9.80 486	9.30 434	7.86 446	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 477	0.43 460

psm_up	3.85 370	0.82 349	3.01 213	2.00 386	2.58 443	5.28 378	3.34 441	10.85 391	6.33 313	7.27 345	7.32 291	10.15 416	9.02 477	6.19 227	2.51 324	0.22 468	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.03 137

CRFU-Net	4.45 409	0.67 305	5.02 370	2.78 461	1.32 367	12.67 492	3.35 442	11.26 398	3.52 167	10.06 446	9.30 346	10.91 433	6.92 438	7.26 310	3.24 348	0.15 451	0.16 464	0.16 488	0.00 1	0.26 409	0.05 217

DRN-Test	5.87 437	0.98 384	5.89 413	2.69 455	3.65 479	12.37 489	3.35 442	20.07 534	10.20 424	11.93 478	12.31 409	11.06 437	5.31 402	7.89 347	9.05 468	0.04 393	0.05 342	0.04 452	0.04 364	0.18 359	0.25 420

DISCO	6.28 449	0.57 265	5.78 410	3.43 490	1.17 351	11.22 474	3.39 444	12.14 436	16.16 486	6.52 306	11.22 386	16.96 493	6.32 424	19.51 526	10.74 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.11 320

RP	6.84 464	1.29 431	5.53 405	3.92 509	5.18 517	6.32 396	3.53 445	11.73 418	15.31 480	9.54 432	22.38 494	18.25 500	14.47 513	10.11 449	7.49 439	0.91 509	0.01 179	0.12 481	0.15 414	0.33 433	0.19 395

XQC	8.43 490	3.58 506	16.40 514	2.92 468	2.17 424	13.22 497	3.60 446	14.64 485	25.86 522	11.87 477	12.04 400	15.06 474	10.67 494	15.24 508	19.41 522	0.39 488	0.08 393	0.05 459	0.07 379	0.84 490	0.45 464

NCC-stereo	6.77 460	1.49 445	6.48 432	2.92 468	4.40 502	7.43 421	3.61 447	19.52 530	13.29 463	8.39 396	16.91 456	15.96 481	12.13 500	12.85 489	7.70 442	1.47 518	0.11 426	0.01 392	0.42 496	0.14 324	0.24 416

Abc-Net	6.77 460	1.49 445	6.48 432	2.92 468	4.40 502	7.43 421	3.61 447	19.52 530	13.29 463	8.39 396	16.91 456	15.96 481	12.13 500	12.85 489	7.70 442	1.47 518	0.11 426	0.01 392	0.42 496	0.14 324	0.24 416
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
rvit_105_1	2.44 238	0.80 344	5.08 376	1.77 344	0.09 59	1.95 118	3.62 449	5.62 216	8.21 383	4.85 221	2.07 113	3.15 214	1.58 216	7.08 298	2.71 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.04 146	0.08 271

PA-Net	4.98 423	1.47 441	7.42 454	2.40 440	2.14 422	8.73 443	3.64 450	12.42 441	13.11 462	7.03 329	7.57 299	7.88 373	6.52 428	10.16 454	7.82 444	0.02 330	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.11 282	1.07 497
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PDISCO_ROB	9.62 503	1.99 480	11.51 484	9.88 535	9.61 538	21.48 525	3.83 451	19.33 526	28.49 527	11.27 472	14.17 430	19.92 510	5.02 393	16.35 515	9.18 470	5.28 534	0.41 511	0.14 486	0.09 395	2.05 514	2.36 518

DDUNet	9.47 500	11.32 542	6.14 421	12.93 543	11.65 544	10.45 464	3.87 452	11.70 415	7.89 371	9.27 424	13.28 420	16.18 486	6.14 421	8.80 415	5.77 413	6.64 538	3.38 552	20.90 549	4.28 545	11.01 542	7.80 542

w-ln-seven-2	7.09 470	2.32 486	23.44 534	1.71 336	1.06 340	7.81 433	3.98 453	12.02 428	14.65 474	13.06 490	20.38 483	11.70 449	9.83 488	10.65 461	8.66 463	0.02 330	0.05 342	0.00 1	0.02 330	0.32 429	0.14 352

HBP-ISP	4.09 388	1.05 395	4.10 322	1.87 358	1.31 366	7.56 426	3.98 453	11.26 398	9.94 418	7.81 367	14.44 434	3.23 217	4.27 353	8.89 419	1.87 283	0.06 415	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.04 182

STTRV1_RVC	7.02 469	1.10 404	12.88 499	3.32 486	6.92 527	11.90 484	4.00 455	15.07 488	11.94 454	9.51 430	14.57 435	11.63 444	8.73 472	12.65 488	8.06 454	3.32 530	2.75 543	0.41 512	0.12 405	1.38 504	0.11 320

KYRaft	3.59 348	0.31 73	1.84 73	0.76 190	0.46 245	2.29 149	4.04 456	4.75 151	3.25 149	8.93 417	19.47 477	6.62 350	5.07 396	7.79 343	0.71 142	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.04 146	5.38 535

delet	4.27 405	0.72 317	4.50 342	1.07 239	3.75 486	10.79 472	4.04 456	9.95 361	7.89 371	8.09 380	8.89 326	8.46 388	3.81 335	7.56 326	5.80 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.02 87

PVD	15.44 532	2.93 496	14.67 507	4.21 516	3.39 469	17.43 516	4.16 458	27.84 548	48.84 558	31.02 540	43.54 551	29.76 536	30.81 549	25.97 543	21.40 528	0.23 469	0.41 511	0.04 452	0.33 483	0.41 458	1.33 502

RYNet	6.34 451	0.89 365	5.88 412	1.41 288	4.48 510	15.97 507	4.18 459	13.41 466	16.49 487	10.81 463	7.00 278	14.33 469	8.72 471	9.43 438	13.71 507	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.07 256

FAT-Stereo	6.78 462	0.68 307	6.80 439	2.30 427	1.77 400	5.63 383	4.20 460	18.79 516	18.62 496	10.53 457	17.15 462	18.52 502	13.74 511	8.86 418	7.38 438	0.03 373	0.15 455	0.01 392	0.07 379	0.12 299	0.26 426

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 441	5.36 518	5.02 370	3.75 505	3.57 476	15.81 505	4.27 461	11.72 417	6.96 337	7.23 342	8.47 320	9.09 400	2.66 270	9.36 437	2.71 330	7.49 539	2.32 534	2.01 528	0.08 384	6.77 538	4.67 531

SuperB	8.10 486	3.15 502	24.67 536	2.65 454	1.23 354	9.88 457	4.29 462	10.18 373	30.07 529	11.53 475	12.18 406	6.12 333	6.65 433	10.50 457	14.47 511	0.14 449	0.11 426	0.35 507	0.25 462	13.06 547	0.48 467

DeepPrunerF	6.75 458	2.69 492	23.31 533	3.68 501	7.16 528	3.78 321	4.29 462	13.42 467	20.13 507	8.13 381	10.46 367	7.18 364	8.06 462	11.10 468	9.44 476	0.24 472	0.15 455	0.29 502	0.42 496	0.66 480	0.45 464

StereoDRNet	5.59 433	1.75 464	6.80 439	3.12 478	4.45 506	10.61 467	4.35 464	18.80 517	9.73 412	12.22 479	6.87 271	11.44 443	4.65 379	8.09 367	8.26 458	0.02 330	0.11 426	0.00 1	0.03 346	0.20 371	0.28 434

w-ln-seven	10.20 508	3.08 498	26.36 540	2.06 399	2.49 439	15.81 505	4.39 465	17.80 508	33.50 535	20.47 520	25.79 511	15.12 475	7.40 447	11.75 479	17.48 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 461	0.13 343

G-Net	8.41 489	1.54 448	10.97 483	5.73 526	3.60 477	26.19 532	4.41 466	10.10 370	7.42 351	19.71 516	24.99 507	14.38 470	15.83 515	10.99 465	9.53 478	0.50 498	0.46 516	0.19 494	0.25 462	0.80 488	0.66 483

MSMD_ROB	9.28 498	1.09 402	4.65 353	1.58 315	0.39 229	16.52 508	4.41 466	13.60 469	14.87 477	22.34 522	39.89 546	25.67 526	20.71 532	12.42 485	6.98 434	0.34 484	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.09 284

DSFCA	4.21 399	0.50 231	5.45 397	1.34 274	1.68 390	7.04 413	4.51 468	10.73 386	7.00 339	10.78 462	6.80 269	8.48 390	4.63 377	9.91 447	5.12 403	0.02 330	0.06 360	0.02 423	0.03 346	0.08 232	0.03 137

MFN_U_SF_RVC	12.94 523	3.66 507	25.81 539	3.61 499	2.26 430	22.77 527	4.55 469	27.10 544	20.06 506	23.90 529	28.99 518	30.53 537	16.98 518	19.92 528	20.26 525	1.24 514	1.07 524	0.98 520	1.33 526	1.80 513	2.04 513

FCDSN-DC	10.24 509	0.56 263	3.49 267	1.96 378	1.29 363	16.90 512	4.59 470	17.16 504	19.10 499	24.64 532	32.46 532	33.82 542	22.14 538	15.93 511	10.45 486	0.04 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.21 404
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CVANet_RVC	4.16 395	1.16 414	3.60 275	1.94 374	1.46 374	3.92 330	4.68 471	10.89 392	8.34 386	7.58 358	10.84 377	10.27 420	6.62 432	8.56 396	2.69 329	0.39 488	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.21 382	0.09 284

MSAF-DinoV2	10.24 509	4.39 512	12.68 496	3.62 500	2.55 442	8.48 437	4.69 472	14.24 480	21.89 513	10.74 461	18.74 474	29.30 535	16.17 516	21.96 535	28.10 548	0.32 481	0.15 455	0.25 500	0.81 516	2.83 522	2.90 521

ssnet_v2	4.46 410	0.87 358	5.18 384	1.57 314	0.67 291	9.14 448	4.73 473	11.84 420	9.68 411	8.79 408	6.24 254	9.91 411	4.34 361	6.28 233	9.30 472	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.28 417	0.30 438

Prome-Stereo	3.65 352	0.29 57	1.92 83	0.91 207	0.49 259	2.07 127	4.75 474	4.41 126	3.23 148	9.32 426	20.63 485	4.06 254	7.19 443	7.70 336	1.17 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	4.72 532

ccnet	6.87 465	0.92 375	5.15 382	3.09 474	2.18 426	11.78 482	4.90 475	17.97 510	8.79 398	12.79 486	20.20 480	16.00 484	8.35 465	9.12 425	14.17 510	0.42 494	0.33 502	0.25 500	0.09 395	0.40 455	0.48 467

GMM-Stereo	3.32 322	0.27 50	2.52 151	0.82 195	0.48 256	2.27 148	4.91 476	5.06 171	3.08 135	7.06 331	16.72 454	6.21 336	3.70 324	7.60 328	1.16 223	0.04 393	0.00 1	0.00 1	0.04 364	0.10 261	4.45 528

Wz-Net-LNSev	6.46 453	1.93 476	16.44 515	1.52 301	4.15 497	12.66 491	4.96 477	13.05 460	12.10 456	10.55 458	16.23 447	11.32 440	7.19 443	8.43 390	8.48 461	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.06 237

CC-Net-ROB	7.68 477	9.21 536	7.46 455	3.82 506	3.66 480	15.68 504	5.02 478	17.95 509	10.45 432	6.44 303	14.00 428	7.63 368	4.77 384	10.75 462	3.10 343	5.99 536	2.46 537	16.28 546	1.08 523	6.30 536	1.56 507

MeshStereo	11.52 520	1.52 447	4.55 348	1.89 363	1.46 374	19.87 524	5.11 479	20.66 536	15.91 485	32.67 542	34.51 536	39.34 550	21.15 533	18.74 523	12.10 498	0.11 439	0.06 360	0.01 392	0.00 1	0.45 462	0.22 406
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
ADCP+	8.09 485	1.79 466	14.50 506	1.54 308	4.28 498	16.57 509	5.20 480	12.80 453	11.20 443	12.83 487	17.07 460	11.02 436	10.80 495	17.59 519	23.18 538	0.03 373	0.05 342	0.01 392	0.18 432	0.39 452	0.81 489

IRAFT_RVC	2.85 274	0.41 177	3.32 251	2.09 403	0.41 235	2.92 238	5.22 481	6.41 257	3.63 173	6.53 307	5.48 230	5.09 302	4.88 391	8.20 379	2.15 304	0.01 242	0.17 468	0.01 392	0.00 1	0.02 72	0.04 182

Consistency-Raft	9.42 499	4.74 516	12.66 495	5.30 524	9.08 536	4.08 337	5.26 482	19.26 525	24.87 520	11.17 470	29.85 521	13.57 459	5.51 411	7.67 334	13.40 505	0.36 485	0.35 505	1.81 526	4.24 544	11.61 544	3.57 524

FC-DCNN	10.72 514	0.52 245	4.27 328	1.88 361	1.63 382	17.18 513	5.29 483	18.20 512	19.69 504	28.50 536	34.51 536	34.03 543	21.48 535	15.89 510	11.15 493	0.03 373	0.01 179	0.02 423	0.01 305	0.07 220	0.09 284

FC-DCNN v2	10.88 515	0.52 245	4.17 324	1.92 369	1.63 382	17.79 517	5.35 484	18.87 519	19.88 505	28.77 537	34.99 538	34.62 545	21.72 536	16.03 513	11.16 494	0.03 373	0.01 179	0.02 423	0.00 1	0.06 202	0.08 271

aanetorigin	8.72 493	3.29 504	27.55 543	1.95 375	3.84 489	4.93 370	5.39 485	5.49 209	10.05 420	27.85 535	31.47 526	15.80 480	12.78 505	9.04 423	11.98 497	0.25 473	0.22 489	0.22 497	0.25 462	1.28 501	0.84 491

z-mn7	10.46 512	4.14 509	20.35 525	2.15 410	1.68 390	19.07 520	5.72 486	13.28 465	34.58 541	9.45 427	35.20 539	15.69 479	9.13 479	21.16 533	17.07 516	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.19 395

WCMA_ROB	9.21 496	0.87 358	7.37 453	2.54 449	2.13 421	13.59 499	5.80 487	11.64 412	14.01 468	24.43 531	32.99 533	27.09 529	18.02 520	12.51 486	9.85 482	0.81 506	0.07 381	0.01 392	0.01 305	0.16 335	0.23 412

DGSMNet	6.47 454	2.61 491	13.64 504	3.46 491	3.74 482	8.97 446	6.01 488	14.15 478	13.01 461	7.46 354	14.10 429	9.94 412	4.79 387	10.44 456	6.22 420	1.30 517	1.70 530	1.80 525	1.52 530	2.27 518	2.35 517

MDST_ROB	8.37 488	0.32 86	9.03 470	4.18 515	2.42 437	26.86 538	6.14 489	19.36 527	13.52 466	27.09 534	22.75 496	9.47 406	4.74 382	15.06 506	6.34 423	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.13 343

PSM-AAD	3.33 324	0.20 18	1.47 41	0.73 188	0.54 273	2.55 180	6.19 490	4.97 164	3.27 150	10.92 465	11.92 398	2.95 201	9.59 485	7.90 348	0.82 170	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	2.47 519

ADCMid	10.24 509	3.13 500	20.70 527	2.21 417	2.39 436	11.23 475	6.19 490	14.17 479	11.19 442	23.20 528	22.25 492	17.89 498	19.54 528	18.51 522	26.21 545	0.45 496	0.42 513	1.10 521	1.29 525	1.56 509	1.18 498

S-Stereo	6.63 457	0.84 352	9.67 475	3.15 480	3.48 472	6.49 401	6.22 492	12.99 459	22.84 516	9.48 429	15.51 442	12.00 450	8.43 466	8.04 357	10.70 488	0.12 443	0.17 468	0.00 1	0.38 490	0.13 314	1.92 511

FBW_ROB	8.50 491	1.03 393	7.98 462	1.93 373	1.28 362	13.10 495	6.23 493	22.50 538	18.98 497	18.82 513	14.91 440	19.06 505	10.04 489	18.41 521	9.83 480	0.62 501	0.22 489	1.82 527	0.82 517	0.99 495	1.36 503

pmcnn	7.72 480	1.27 426	9.42 474	2.91 466	3.14 457	9.44 451	6.23 493	12.56 449	16.51 488	14.53 499	24.08 500	27.44 530	8.49 468	9.32 435	8.44 460	0.06 415	0.08 393	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.15 363

EDNetEfficientorigin	17.87 543	14.00 543	99.53 586	1.64 326	0.92 324	10.55 466	6.26 495	13.21 462	34.84 543	38.20 551	36.91 541	27.47 531	26.32 545	14.71 505	25.69 544	0.04 393	0.06 360	0.14 486	0.52 504	3.16 524	3.27 522

SGM_RVC	10.08 505	0.60 277	3.42 261	2.30 427	0.32 208	19.41 522	6.33 496	18.95 521	14.64 472	25.14 533	24.32 502	33.34 541	18.79 525	19.86 527	12.55 502	0.25 473	0.26 499	0.22 497	0.24 457	0.34 438	0.40 453
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet_ROB	5.02 425	1.63 456	6.03 418	1.90 364	1.83 405	9.57 454	6.35 497	15.58 496	7.23 348	6.15 278	10.48 368	12.22 451	4.16 347	8.02 356	8.71 465	0.02 330	0.01 179	0.01 392	0.10 400	0.20 371	0.12 335

ADCPNet	9.54 501	2.39 489	31.46 546	2.09 403	1.60 380	16.71 511	6.39 498	12.11 433	11.45 446	13.53 493	21.45 489	19.41 506	10.94 496	14.38 501	21.54 530	0.27 478	1.16 525	0.39 511	1.49 528	0.58 471	1.45 504

PASM	7.90 482	4.22 510	21.97 531	3.25 484	3.29 464	5.39 380	6.57 499	10.57 379	19.09 498	12.77 485	13.92 427	18.11 499	9.51 484	13.79 497	10.77 491	0.19 461	0.45 515	0.29 502	1.08 523	1.49 507	1.19 499

THIR-Stereo	3.86 371	0.77 332	2.62 164	0.12 64	0.13 99	4.25 343	6.63 500	5.30 195	4.18 210	10.33 450	17.13 461	6.58 349	7.62 456	7.78 342	3.51 362	0.01 242	0.07 381	0.07 469	0.00 1	0.11 282	0.02 87

SGM-Forest	4.96 422	0.32 86	2.84 196	1.21 253	0.64 287	10.23 461	6.64 501	11.55 411	10.98 438	10.94 467	13.59 424	11.65 445	4.30 358	8.94 420	4.63 393	0.11 439	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.46 466
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RAFT + AFF	4.30 407	1.55 449	5.84 411	1.43 290	2.36 433	5.94 391	6.72 502	10.01 366	7.56 357	7.55 357	8.96 330	7.09 361	6.73 435	8.57 397	4.02 379	0.02 330	0.47 517	0.00 1	0.01 305	0.56 468	0.54 475

FINET	5.32 428	1.14 412	10.04 479	2.17 412	3.67 481	6.49 401	6.76 503	11.68 414	22.08 514	7.42 351	12.15 404	4.24 264	3.61 319	9.25 432	5.35 406	0.04 393	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.09 284

ETE_ROB	5.80 436	1.77 465	6.33 427	1.44 294	0.78 309	6.43 400	6.90 504	12.53 448	8.08 378	12.93 488	14.89 439	21.13 517	5.87 416	9.83 445	6.57 428	0.04 393	0.01 179	0.00 1	0.02 330	0.08 232	0.33 443

Ntro	12.35 522	8.88 534	7.80 460	13.79 545	12.42 546	26.54 536	6.98 505	18.54 513	22.14 515	9.82 437	16.45 450	20.30 513	9.29 483	15.95 512	6.61 430	9.53 547	2.47 538	14.93 545	2.77 534	13.11 548	8.63 547

XPNet_ROB	6.03 447	1.22 418	5.61 407	2.56 452	0.90 323	6.32 396	7.07 506	12.92 457	8.30 385	14.76 501	15.13 441	19.84 509	6.66 434	10.36 455	8.58 462	0.02 330	0.04 326	0.00 1	0.03 346	0.11 282	0.24 416

SPS-STEREO	15.04 531	6.23 522	13.21 502	11.34 540	11.65 544	23.30 528	7.15 507	24.16 541	15.65 483	31.78 541	29.19 520	31.62 538	21.32 534	24.62 541	19.50 523	7.59 540	4.19 557	3.22 533	1.48 527	6.99 539	6.54 538
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CBMV	5.35 429	0.91 372	3.67 283	1.62 324	0.44 239	10.09 459	7.19 508	12.49 447	12.33 458	12.22 479	14.69 438	10.93 434	6.48 427	8.51 394	4.96 400	0.02 330	0.15 455	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.17 380
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	11.73 521	7.51 531	7.07 445	13.22 544	10.85 543	26.61 537	7.25 509	18.84 518	19.16 500	11.58 476	17.23 465	20.19 512	8.09 463	15.11 507	4.64 394	9.13 545	2.42 536	13.08 543	1.83 532	12.48 546	8.22 544

TDLM	4.11 389	1.11 407	3.54 270	1.62 324	1.04 339	3.91 329	7.41 510	10.60 380	10.67 436	6.38 298	12.59 411	5.95 329	4.77 384	8.79 414	3.04 340	0.58 499	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.19 367	0.12 335

ACVNet-4b	15.90 534	22.00 548	12.37 489	16.40 547	15.14 550	31.87 545	7.50 511	19.04 522	27.85 525	11.48 474	22.02 491	31.86 539	9.16 482	17.95 520	5.69 411	10.43 549	2.58 540	24.44 553	4.87 549	16.04 551	9.28 548

zh-sn7	11.12 517	7.26 529	33.16 548	2.32 435	2.31 432	11.66 481	7.80 512	13.53 468	17.94 494	16.39 508	31.80 527	14.22 468	16.88 517	23.07 539	23.00 537	0.00 1	0.13 443	0.00 1	0.00 1	0.52 465	0.48 467

GrayStereo	3.74 358	0.20 18	1.94 87	1.55 310	0.60 279	3.12 258	8.22 513	5.76 221	3.32 156	10.40 453	16.66 453	5.81 326	8.60 470	6.57 260	1.37 239	0.01 242	0.00 1	0.01 392	0.63 508	0.02 72	0.04 182

Wz-Net-MNSev	7.43 473	2.35 488	15.22 509	2.34 436	3.41 471	17.27 515	8.55 514	11.91 423	13.48 465	13.37 491	17.05 459	13.70 460	7.47 453	11.90 481	9.99 483	0.40 490	0.03 297	0.00 1	0.01 305	0.16 335	0.07 256

EDNetEfficient	13.82 528	6.19 521	54.79 563	2.83 463	3.60 477	4.86 367	8.57 515	8.61 325	32.90 533	40.77 554	30.59 524	18.33 501	21.87 537	11.38 472	25.36 543	0.15 451	0.23 491	0.06 463	1.03 522	2.54 519	1.79 508

FTStereo	4.55 418	0.36 139	2.18 124	0.94 214	0.38 227	2.60 190	8.82 516	4.98 167	3.17 142	10.88 464	30.35 523	5.60 320	7.60 455	7.62 330	1.55 255	0.17 457	0.00 1	0.05 459	0.00 1	0.03 117	3.80 526

ADCL	10.16 507	2.11 481	19.36 523	1.92 369	1.88 409	22.23 526	8.91 517	14.04 475	23.56 518	14.62 500	26.19 512	12.75 456	13.59 510	16.06 514	22.95 536	0.26 475	0.18 472	0.75 516	0.65 509	0.69 481	0.58 478

LALA_ROB	6.58 456	1.80 467	6.25 425	1.26 259	0.94 328	10.08 458	9.02 518	16.00 498	11.51 448	12.74 484	13.02 418	24.77 523	5.25 400	10.56 458	8.02 449	0.04 393	0.05 342	0.00 1	0.02 330	0.10 261	0.25 420

LE_ROB	16.73 540	1.28 429	11.61 485	3.72 503	1.65 385	16.67 510	9.17 519	14.39 481	55.91 562	63.81 573	40.86 549	35.94 546	37.73 556	14.24 500	26.87 546	0.05 405	0.10 417	0.13 485	0.22 451	0.12 299	0.15 363

SANet	10.64 513	1.86 472	10.91 481	1.76 342	0.71 299	14.62 502	9.23 520	19.18 524	37.14 547	19.22 514	27.96 515	25.86 527	19.11 527	13.02 492	10.63 487	0.08 429	0.06 360	0.03 440	0.02 330	0.62 475	0.81 489

GANet	6.22 448	1.07 398	4.07 320	2.27 423	0.89 321	9.19 449	9.52 521	12.02 428	8.13 380	10.72 460	29.09 519	13.86 463	7.52 454	11.00 466	4.39 388	0.36 485	0.00 1	0.02 423	0.02 330	0.12 299	0.08 271

GANetREF_RVC	6.56 455	2.89 495	7.58 459	3.41 488	0.40 231	12.96 494	9.58 522	15.09 489	17.25 493	10.33 450	10.62 371	12.27 452	8.16 464	12.21 483	4.53 391	0.41 491	0.00 1	0.00 1	0.02 330	3.12 523	0.39 450
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
ACVNet_1	18.70 545	25.08 551	12.72 497	17.33 548	15.18 551	26.02 531	9.62 523	28.44 549	34.49 539	24.39 530	24.32 502	37.22 548	20.13 531	16.67 516	13.39 504	10.45 550	2.59 541	24.77 554	4.92 550	16.57 552	9.75 550

NVStereoNet_ROB	16.04 535	6.75 525	12.90 500	6.37 529	7.42 531	12.89 493	9.74 524	22.78 539	25.12 521	30.32 538	46.19 554	34.37 544	25.38 541	21.48 534	21.38 527	5.94 535	3.10 549	6.07 540	10.09 555	4.01 526	8.54 546
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MANE	19.47 548	1.27 426	5.07 375	4.69 519	5.55 519	30.49 542	9.94 525	34.01 551	37.27 548	44.13 558	51.57 562	52.51 557	40.41 558	33.58 550	24.81 541	0.89 508	0.86 523	1.11 522	9.72 554	0.38 448	1.06 496

LSM	14.01 529	5.95 520	33.49 549	6.78 530	43.61 571	10.22 460	9.98 526	15.16 492	22.93 517	23.07 527	32.34 531	18.52 502	12.67 504	15.45 509	11.10 492	0.16 456	0.51 519	0.09 475	0.32 481	1.08 496	16.85 565

NaN_ROB	6.00 445	1.24 422	6.29 426	1.34 274	1.68 390	9.60 455	10.31 527	15.09 489	15.79 484	12.62 482	8.95 328	11.67 448	5.83 414	11.78 480	6.41 424	0.05 405	0.13 443	0.08 472	0.20 440	0.22 388	0.79 488

RainbowNet	18.01 544	26.22 553	19.95 524	18.59 549	14.88 549	27.38 539	10.46 528	27.39 545	34.54 540	14.91 502	27.01 513	25.65 525	12.44 502	18.94 524	9.23 471	13.91 557	3.46 553	23.36 552	4.86 548	16.03 550	10.91 554

SGM+DAISY	15.62 533	7.26 529	19.28 522	8.94 532	10.11 541	26.25 533	10.49 529	19.36 527	14.65 474	30.64 539	33.59 534	33.00 540	22.32 539	24.96 542	16.42 514	7.90 541	6.25 561	4.51 536	3.37 540	5.86 533	7.20 540

CSAN	7.62 475	1.60 453	6.56 435	1.83 355	0.66 289	12.40 490	10.52 530	14.45 482	21.32 511	14.19 497	15.98 445	17.84 496	13.02 508	12.32 484	8.38 459	0.09 434	0.07 381	0.03 440	0.04 364	0.33 433	0.67 484

ADCS	13.02 525	4.93 517	28.38 544	3.17 481	2.67 446	13.61 500	10.83 531	18.70 514	33.46 534	22.59 523	24.78 504	19.59 508	18.51 524	23.40 540	32.16 555	0.10 437	0.19 478	0.37 510	0.18 432	1.26 500	1.46 505

Wz-Net-TNSev	11.35 519	10.56 540	35.88 553	2.28 425	1.73 395	18.25 518	11.42 532	15.88 497	20.88 510	14.44 498	16.97 458	19.57 507	19.04 526	19.31 525	18.67 521	0.01 242	0.06 360	0.00 1	0.16 417	0.62 475	1.25 500

NCCL2	5.88 439	1.59 452	5.44 396	1.87 358	0.92 324	9.55 453	11.55 533	12.11 433	9.94 418	9.67 435	8.85 324	22.28 520	7.41 448	8.78 413	7.17 436	0.01 242	0.00 1	0.03 440	0.00 1	0.13 314	0.23 412

CrosDoStereo	3.96 381	0.45 209	3.04 220	0.32 120	0.20 159	3.28 270	11.63 534	5.76 221	4.45 221	9.04 418	16.58 451	4.99 295	7.45 450	8.04 357	3.72 371	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.16 335	0.10 306

DeepStereo_LL	3.96 381	0.45 209	3.04 220	0.32 120	0.20 159	3.28 270	11.63 534	5.76 221	4.45 221	9.04 418	16.58 451	4.99 295	7.45 450	8.04 357	3.72 371	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.16 335	0.10 306

Dean	34.67 561	38.70 565	25.33 538	29.89 555	17.21 554	45.24 561	11.98 536	56.90 573	76.55 574	63.47 572	60.22 569	67.36 572	48.14 566	37.24 554	39.01 562	11.00 552	2.83 545	28.35 555	5.60 552	18.14 554	10.31 553

SGM-ForestM	16.99 541	1.08 400	5.74 409	2.12 406	0.75 303	31.63 544	12.21 537	27.80 547	32.25 532	37.88 549	39.99 547	52.96 559	35.20 553	33.60 551	24.47 540	0.26 475	0.39 510	0.31 504	0.39 493	0.26 409	0.53 474

ACVNet_2	26.45 552	29.35 558	25.14 537	20.27 551	15.43 552	34.97 550	12.23 538	48.37 563	66.25 572	42.69 555	56.73 566	51.77 555	25.59 542	20.39 531	13.52 506	10.13 548	2.59 541	22.78 551	3.52 542	17.57 553	9.80 552

Wz-Net-SNSev	9.23 497	6.70 524	24.28 535	1.87 358	1.81 404	8.57 439	12.29 539	17.37 505	20.39 509	10.43 454	23.11 497	16.66 489	8.03 461	14.47 503	17.86 519	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.41 458	0.30 438

coex-ft	19.78 549	19.39 547	87.73 576	1.77 344	1.80 403	17.25 514	13.50 540	12.63 451	42.10 553	60.18 569	38.90 543	28.72 532	28.74 546	11.74 478	27.40 547	0.21 466	0.23 491	0.04 452	0.30 477	1.36 503	1.54 506

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 504	4.27 511	14.47 505	2.29 426	2.85 451	23.40 529	13.62 541	13.60 469	19.54 502	19.42 515	24.27 501	16.74 490	8.59 469	17.05 518	7.98 448	1.25 515	1.68 529	0.17 491	2.63 533	0.72 485	1.04 495

AnyNet_C32	10.98 516	5.58 519	22.79 532	4.16 513	5.83 521	15.64 503	14.30 542	13.18 461	17.15 492	16.44 509	20.52 484	14.68 472	13.44 509	22.46 536	30.08 552	0.17 457	0.26 499	0.36 509	0.36 489	1.23 499	0.91 492

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 537	6.93 527	21.83 530	5.94 528	2.81 450	38.71 554	14.59 543	24.55 542	34.87 544	33.66 546	34.35 535	29.24 534	24.20 540	22.59 537	17.95 520	2.52 527	2.81 544	1.17 523	1.51 529	5.89 534	2.16 514

RTS	18.87 546	9.32 538	86.48 574	4.95 522	6.10 522	42.08 556	14.70 544	15.49 494	41.06 551	22.65 524	32.32 529	13.77 461	19.54 528	37.98 556	28.96 549	0.41 491	0.23 491	0.00 1	0.02 330	0.91 492	0.50 471

RTSA	18.87 546	9.32 538	86.48 574	4.95 522	6.10 522	42.08 556	14.70 544	15.49 494	41.06 551	22.65 524	32.32 529	13.77 461	19.54 528	37.98 556	28.96 549	0.41 491	0.23 491	0.00 1	0.02 330	0.91 492	0.50 471

MFMNet_re	13.29 526	8.60 533	18.29 519	9.75 534	7.25 530	19.65 523	14.84 546	20.71 537	30.72 530	23.03 526	28.77 517	18.85 504	26.09 544	13.55 495	9.82 479	2.44 526	1.35 528	0.34 506	0.23 454	4.78 529	6.69 539

IMH-64-1	27.21 554	28.77 555	16.84 517	31.57 556	20.76 556	26.43 534	15.10 547	47.11 558	45.20 555	33.53 544	51.16 560	41.42 551	31.10 550	36.48 552	22.39 534	13.48 555	2.87 547	33.95 559	10.70 556	23.50 557	11.75 556

IMH-64	27.21 554	28.77 555	16.84 517	31.57 556	20.76 556	26.43 534	15.10 547	47.11 558	45.20 555	33.53 544	51.16 560	41.42 551	31.10 550	36.48 552	22.39 534	13.48 555	2.87 547	33.95 559	10.70 556	23.50 557	11.75 556

ELAS	16.72 539	2.14 482	9.23 471	4.92 521	4.53 512	32.66 548	15.11 549	27.40 546	28.68 528	40.27 553	44.90 552	38.33 549	30.50 548	26.44 544	21.94 533	0.88 507	1.23 527	0.67 514	0.89 519	1.49 507	2.18 516
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	16.12 536	10.81 541	59.36 565	4.42 518	2.49 439	30.06 541	15.15 550	17.51 507	16.51 488	17.88 511	37.69 542	24.04 521	17.54 519	29.60 546	33.29 556	0.28 479	0.38 509	0.43 513	0.42 496	2.57 520	1.98 512

IMH	29.82 558	29.11 557	18.51 521	34.28 560	21.40 561	32.33 547	15.39 551	49.40 565	53.07 560	37.88 549	55.32 565	45.05 553	39.54 557	40.63 559	24.12 539	14.03 558	3.27 551	34.93 561	11.24 558	24.69 560	12.21 558

WZ-Net	13.00 524	4.64 515	41.07 557	3.48 495	3.15 459	19.12 521	15.66 552	14.81 486	31.33 531	15.71 504	27.88 514	22.22 519	14.01 512	20.44 532	25.03 542	0.64 502	0.00 1	0.01 392	0.03 346	0.39 452	0.37 448

ELAS_RVC	16.54 538	2.26 485	10.09 480	5.50 525	4.46 507	28.28 540	16.72 553	25.55 543	33.54 536	40.19 552	40.30 548	36.68 547	30.03 547	29.40 545	20.61 526	0.98 512	1.21 526	0.86 519	0.70 513	1.39 505	2.16 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSNet	10.14 506	1.88 473	16.82 516	1.85 356	1.73 395	24.84 530	17.20 554	19.92 533	27.41 524	12.23 481	13.62 425	16.52 487	18.35 522	14.42 502	12.50 501	0.78 504	0.54 520	0.08 472	0.25 462	1.18 498	0.59 481

TorneroNet-64	32.42 560	31.89 559	30.52 545	34.73 561	21.13 560	46.99 563	18.82 555	43.10 556	59.42 565	32.70 543	46.98 555	62.01 566	36.98 554	43.97 563	33.88 557	14.10 559	3.22 550	35.28 562	11.72 559	26.84 563	14.07 560

WAO-6	34.74 562	36.76 564	15.36 510	37.53 562	24.15 565	35.99 551	19.36 556	48.96 564	68.54 573	43.84 557	47.58 556	52.77 558	52.60 567	32.63 548	34.73 559	26.20 565	7.74 564	42.78 567	21.64 566	28.07 565	17.62 566

BEATNet-Init1	23.31 550	9.03 535	41.67 558	4.17 514	2.53 441	45.68 562	19.47 557	33.43 550	38.45 550	47.59 561	49.10 558	59.31 563	41.80 560	38.35 558	29.21 551	0.47 497	0.50 518	0.81 517	0.66 510	2.10 517	1.86 509

WAO-8	38.15 565	35.51 562	21.50 528	43.67 564	23.92 563	44.44 558	20.26 558	52.83 570	76.62 575	53.57 566	66.79 574	62.63 567	54.56 570	42.03 561	39.18 563	22.71 563	6.65 562	37.08 564	19.08 564	24.72 562	15.24 561

Venus	38.15 565	35.51 562	21.50 528	43.67 564	23.92 563	44.44 558	20.26 558	52.83 570	76.62 575	53.57 566	66.81 575	62.63 567	54.56 570	42.03 561	39.18 563	22.71 563	6.65 562	37.08 564	19.08 564	24.70 561	15.24 561

WAO-7	29.39 557	24.43 549	20.47 526	32.71 559	13.83 548	34.70 549	20.27 560	52.19 569	65.03 570	43.29 556	59.35 568	52.19 556	44.68 563	31.71 547	30.56 553	10.98 551	4.94 558	13.71 544	12.52 560	12.06 545	8.22 544

TorneroNet	35.11 564	33.92 561	33.82 550	37.86 563	22.01 562	49.64 566	21.58 561	48.09 562	55.23 561	37.50 548	53.79 563	62.81 569	43.66 562	46.71 566	41.25 565	14.80 560	3.53 554	36.72 563	14.57 562	28.28 566	16.49 563

LVE	34.99 563	40.10 566	34.97 552	32.49 558	18.61 555	51.45 569	26.82 562	52.15 568	65.94 571	47.21 559	61.04 570	53.99 560	37.30 555	37.95 555	34.09 558	15.55 561	5.95 560	31.01 558	13.81 561	22.58 556	16.72 564

PWCK	30.53 559	44.32 567	47.25 560	29.76 554	7.23 529	40.78 555	27.10 563	44.73 557	44.32 554	47.31 560	36.37 540	47.16 554	26.05 543	41.26 560	31.87 554	21.83 562	4.03 556	29.50 556	4.67 546	27.17 564	7.80 542

JetBlue	29.12 556	15.72 544	54.12 562	15.93 546	20.98 559	60.90 574	30.62 564	39.38 553	34.62 542	34.08 547	39.69 545	57.35 562	43.17 561	50.71 570	50.60 571	2.41 525	3.79 555	2.81 529	3.45 541	9.57 541	12.59 559

notaker	47.42 569	55.20 571	49.13 561	56.52 572	40.18 568	38.52 553	32.97 565	47.21 560	56.08 563	57.21 568	57.24 567	60.09 564	59.19 574	53.93 572	41.64 566	40.61 570	19.93 569	57.21 572	37.41 568	49.02 570	39.02 569

UNDER WATER	45.09 567	48.60 569	67.37 568	49.30 568	31.41 567	53.80 571	37.39 566	40.25 555	52.48 559	50.24 562	45.37 553	68.37 574	57.76 573	51.03 571	49.88 569	29.97 566	13.75 566	51.22 569	36.57 567	37.87 568	29.12 567

HanzoNet	56.48 573	59.32 573	58.25 564	55.32 571	41.94 569	50.95 568	41.33 567	51.12 566	61.40 567	65.62 575	65.59 573	71.66 575	69.41 575	70.77 575	60.03 573	63.99 577	34.70 574	61.96 574	50.54 573	51.00 572	44.71 571

UNDER WATER-64	45.16 568	46.99 568	66.69 567	43.90 566	27.64 566	55.58 572	41.87 568	39.42 554	48.42 557	51.73 565	43.08 550	67.76 573	56.69 572	48.02 568	48.34 568	39.50 569	17.64 568	51.78 570	38.93 570	36.62 567	32.61 568

ktn	48.94 570	57.58 572	38.86 556	59.57 573	43.27 570	50.37 567	43.38 569	48.07 561	61.11 566	51.30 564	54.25 564	54.96 561	52.88 568	47.30 567	35.83 560	57.77 574	24.88 572	62.69 575	43.55 571	50.70 571	40.41 570

KSHMR	55.63 572	63.60 575	37.85 555	74.69 576	49.56 573	49.01 565	45.73 570	57.46 574	63.97 569	61.61 571	62.07 572	72.39 576	47.01 564	50.65 569	43.29 567	54.10 573	62.21 575	66.10 576	53.94 575	51.25 573	46.11 572

MADNet+	27.07 553	33.84 560	90.97 578	20.14 550	7.47 532	48.43 564	47.10 571	35.43 552	36.46 545	20.11 519	30.05 522	25.29 524	35.08 552	45.50 564	50.28 570	2.13 524	2.00 531	1.19 524	0.76 514	4.71 527	4.43 527

DPSimNet_ROB	53.45 571	64.73 576	44.39 559	53.97 570	45.39 572	53.66 570	54.83 572	55.15 572	57.87 564	64.16 574	50.83 559	63.40 570	53.34 569	46.45 565	65.81 575	63.13 576	26.54 573	57.94 573	51.11 574	45.52 569	50.69 574

JetRed	61.02 574	61.05 574	82.56 573	46.09 567	56.80 575	83.19 575	63.76 573	59.26 575	63.61 568	69.29 576	68.85 576	66.59 571	47.62 565	61.57 573	74.09 576	45.58 571	66.14 578	46.59 568	45.06 572	63.17 574	49.58 573

MADNet++	82.84 578	82.38 580	73.57 571	87.72 582	82.97 580	93.14 577	69.15 574	86.42 581	82.50 577	93.46 582	86.70 578	86.28 579	80.92 578	88.34 579	88.84 578	86.83 582	84.17 582	72.64 579	68.92 578	80.47 582	81.42 581

SAMSARA	14.63 530	2.74 494	12.38 490	12.65 542	6.74 526	36.50 552	72.93 575	19.36 527	23.77 519	16.20 507	13.04 419	29.21 533	12.78 505	16.98 517	15.21 512	0.11 439	0.26 499	0.03 440	0.14 410	0.76 487	0.77 487

MultiAttention	13.72 527	0.34 118	3.24 246	2.22 420	1.79 401	56.78 573	83.85 576	18.93 520	15.06 478	8.16 382	20.91 486	13.25 458	2.53 261	33.18 549	6.90 433	0.20 464	0.06 360	0.74 515	1.00 521	2.69 521	2.60 520

TCMNet-wrong-test	67.23 576	85.83 581	81.56 572	95.63 583	94.73 583	89.35 576	85.42 577	51.73 567	33.71 538	51.26 563	61.71 571	61.33 565	41.23 559	77.26 576	64.71 574	48.76 572	9.03 565	70.12 578	68.11 577	90.76 584	82.37 582

HaxPig	98.85 586	99.94 588	95.08 579	99.99 590	100.00 589	94.03 578	94.78 578	99.15 585	99.98 588	99.99 589	100.00 588	99.98 591	99.99 588	98.12 584	95.97 582	100.00 591	99.99 589	100.00 588	99.99 589	100.00 590	99.99 589

AVERAGE_ROB	99.62 590	99.95 589	98.81 584	100.00 593	100.00 589	98.08 585	95.47 579	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 588	100.00 593	100.00 590	100.00 591	99.99 589	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 591

MEDIAN_ROB	98.41 585	99.70 586	99.30 585	97.09 584	97.02 584	96.89 580	95.77 580	97.66 584	97.28 582	98.79 586	98.94 585	99.18 586	98.14 583	96.89 583	96.88 584	99.96 588	99.16 585	100.00 588	99.99 589	99.69 587	99.88 586

xxxxx1	85.63 580	90.31 582	96.68 581	76.54 577	80.57 576	97.44 582	96.86 581	85.53 578	88.53 578	88.68 579	91.71 580	94.23 581	92.93 579	90.02 580	91.98 579	70.60 578	70.39 579	73.68 580	81.46 581	74.61 577	79.86 578

tt_ll	85.63 580	90.31 582	96.68 581	76.54 577	80.57 576	97.44 582	96.86 581	85.53 578	88.53 578	88.68 579	91.71 580	94.23 581	92.93 579	90.02 580	91.98 579	70.60 578	70.39 579	73.68 580	81.46 581	74.61 577	79.86 578

ff	85.63 580	90.31 582	96.68 581	76.54 577	80.57 576	97.44 582	96.86 581	85.53 578	88.53 578	88.68 579	91.71 580	94.23 581	92.93 579	90.02 580	91.98 579	70.60 578	70.39 579	73.68 580	81.46 581	74.61 577	79.86 578

ASD4	75.85 577	81.57 579	69.25 570	68.23 574	80.87 579	96.24 579	99.15 584	77.50 577	93.47 581	77.59 577	85.63 577	78.32 577	76.43 577	77.89 577	82.61 577	58.30 575	62.67 576	55.02 571	62.43 576	68.35 575	65.49 576

PML	97.88 584	100.00 591	96.45 580	98.01 586	97.88 586	100.00 587	99.35 585	96.88 582	97.72 583	100.00 590	97.36 583	97.38 585	99.60 585	100.00 591	96.32 583	99.99 589	97.55 584	100.00 588	96.01 585	99.18 586	87.92 584

ccccc	99.32 588	96.61 585	100.00 592	100.00 593	100.00 589	97.41 581	99.44 586	99.56 587	97.80 584	99.27 587	97.59 584	99.35 587	99.84 586	99.92 586	99.98 588	100.00 591	100.00 590	99.95 587	99.77 588	100.00 590	100.00 591

test_example2	99.39 589	99.98 590	99.99 588	100.00 593	99.98 588	99.72 586	99.99 587	97.34 583	100.00 589	100.00 590	100.00 588	96.42 584	96.66 582	99.97 587	99.96 587	100.00 591	99.97 588	98.66 586	99.15 587	100.00 590	100.00 591

FlowAnything	100.00 595	100.00 591	100.00 592	100.00 593	100.00 589	100.00 587	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 588	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 591

USTest	87.63 583	76.50 578	65.53 566	81.26 581	83.10 581	100.00 587	100.00 588	99.53 586	99.60 585	98.32 583	99.02 586	90.87 580	98.33 584	84.28 578	98.23 585	79.97 581	96.20 583	69.82 577	73.75 580	75.48 580	82.80 583

Selective-RAFT-Error	100.00 595	100.00 591	100.00 592	100.00 593	100.00 589	100.00 587	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 588	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 591

Anonymous_1	99.08 587	99.91 587	99.85 587	97.63 585	99.10 587	100.00 587	100.00 588	99.61 588	99.96 587	99.28 588	99.86 587	99.54 588	99.99 588	99.29 585	99.75 586	96.05 585	99.59 586	97.31 585	98.57 586	97.71 585	98.63 585

tt	83.26 579	0.34 118	99.99 588	79.40 580	93.18 582	100.00 587	100.00 588	100.00 591	99.95 586	60.33 570	47.63 557	99.98 591	99.96 587	99.98 588	100.00 592	92.42 583	99.82 587	73.83 583	73.63 579	88.42 583	56.35 575

CasAABBNet	100.00 595	100.00 591	100.00 592	100.00 593	100.00 589	100.00 587	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 588	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 591

LSM0	100.00 595	100.00 591	100.00 592	100.00 593	100.00 589	100.00 587	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 588	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	99.99 589

DPSMNet_ROB	99.91 592	100.00 591	99.99 588	99.99 590	100.00 589	100.00 587	100.00 588	99.98 590	100.00 589	98.35 584	100.00 588	99.84 589	100.00 590	99.98 588	99.99 589	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 591

DGTPSM_ROB	99.90 591	100.00 591	99.99 588	99.99 590	100.00 589	100.00 587	100.00 588	99.97 589	100.00 589	98.35 584	100.00 588	99.84 589	100.00 590	99.98 588	99.99 589	99.99 589	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 591

DPSM_ROB	99.95 593	100.00 591	100.00 592	99.76 588	100.00 589	100.00 587	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 588	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 592	99.21 586	100.00 590	100.00 588	100.00 591	99.99 588	99.95 587

DPSM	99.95 593	100.00 591	100.00 592	99.76 588	100.00 589	100.00 587	100.00 588	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 588	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 592	99.21 586	100.00 590	100.00 588	100.00 591	99.99 588	99.95 587

FADE		17.27 545		10.46 538	9.90 540							26.54 528				30.62 567	14.22 567	38.39 566	37.63 569	5.22 531

Low-res two-view benchmark