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

sAnonymous2	0.50 27	0.60 202	4.41 297	0.01 10	0.00 1	0.34 5	0.08 192	2.33 66	1.09 96	0.03 6	0.06 52	0.04 7	0.10 105	0.29 12	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 250	0.35 225

CroCo_RVC	0.50 27	0.60 202	4.41 297	0.01 10	0.00 1	0.34 5	0.08 192	2.33 66	1.09 96	0.03 6	0.06 52	0.04 7	0.10 105	0.29 12	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 250	0.35 225

CASnet	0.21 2	0.22 90	0.95 4	0.01 10	0.00 1	0.87 20	0.01 19	0.55 4	0.88 68	0.16 24	0.03 30	0.04 7	0.02 18	0.39 21	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.01 11
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.53 38	0.18 51	1.16 11	0.01 10	0.24 247	1.20 74	0.01 19	3.86 164	0.97 82	0.77 110	0.50 153	0.05 22	0.13 129	0.32 14	0.03 3	0.00 1	0.87 328	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.24 195

LoS_RVC	0.25 4	0.60 202	1.21 13	0.16 192	0.13 203	0.98 26	0.01 19	0.85 18	0.25 4	0.08 18	0.02 1	0.07 42	0.04 45	0.49 33	0.05 5	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.07 78

BUS	1.05 176	0.15 28	1.48 22	0.04 83	0.00 1	5.73 362	0.03 127	6.00 336	1.17 109	2.36 278	0.64 171	2.35 268	0.06 67	0.80 88	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.06 68

NINENet	1.14 192	0.34 134	2.08 125	0.10 161	0.01 62	5.73 362	0.03 127	5.39 301	1.54 204	1.61 220	0.72 180	2.35 268	0.06 67	2.82 162	0.05 5	0.00 1	0.01 193	0.01 325	0.00 1	0.04 113	0.00 1

sCroCo_RVC	0.27 6	0.19 74	2.20 142	0.02 40	0.00 1	0.13 1	0.04 156	1.15 27	0.89 71	0.15 22	0.07 55	0.03 5	0.04 45	0.39 21	0.05 5	0.00 1	0.07 246	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 11

CAS++	0.35 13	0.27 111	1.08 7	0.04 83	0.00 1	0.34 5	0.01 19	4.25 216	0.54 23	0.02 1	0.02 1	0.06 30	0.00 1	0.24 4	0.06 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.03 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.35 13	0.20 80	1.15 10	0.04 83	0.00 1	0.52 16	0.01 19	0.52 3	0.80 56	0.03 6	2.86 304	0.04 7	0.03 35	0.28 9	0.07 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 357	0.00 1

TANstereo	0.37 17	0.50 171	1.62 36	0.03 59	0.01 62	1.16 66	0.00 1	0.56 5	0.53 21	1.05 151	1.38 236	0.06 30	0.05 60	0.45 29	0.07 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 24

Anonymous	0.35 13	0.22 90	2.01 112	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 19	3.01 105	0.54 23	0.02 1	0.03 30	0.05 22	0.07 77	0.32 14	0.07 10	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.11 223	0.22 186

XX-TBD	0.36 16	0.59 199	1.75 58	0.07 127	0.00 1	1.11 58	0.00 1	0.73 13	0.63 35	0.44 62	1.24 228	0.06 30	0.06 67	0.39 21	0.08 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 38

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 7	0.32 127	0.88 1	0.02 40	0.00 1	1.05 35	0.01 19	0.80 17	1.00 88	0.76 109	0.34 117	0.10 57	0.06 67	0.13 1	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.09 105

Any-RAFT	0.76 93	0.13 23	1.46 20	0.03 59	0.01 62	2.76 303	0.08 192	4.09 195	1.69 229	1.08 156	0.26 103	1.95 236	0.31 175	0.95 102	0.09 14	0.01 299	0.20 273	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 83

ProNet	0.47 24	0.35 136	1.75 58	0.19 198	0.54 308	1.09 50	0.01 19	0.97 20	1.25 138	0.02 1	0.02 1	0.06 30	0.03 35	0.58 48	0.09 14	0.00 1	0.57 304	0.00 1	0.00 1	0.14 250	1.65 351

GrayStereo	1.55 272	0.06 1	1.53 28	0.75 325	0.20 230	1.27 113	4.44 381	3.44 132	1.20 120	4.92 354	3.92 328	0.45 101	4.54 361	3.43 175	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 388	0.02 36	0.25 201

CREStereo++_RVC	0.37 17	0.24 98	1.62 36	0.06 117	0.00 1	1.21 81	0.01 19	0.77 15	1.12 102	0.26 43	1.45 239	0.06 30	0.06 67	0.42 25	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 68
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	0.67 74	0.99 282	2.26 152	0.00 1	0.00 1	0.92 21	0.01 19	1.77 52	0.30 10	0.20 38	0.05 48	0.08 47	0.06 67	6.62 305	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 83

DIP-Stereo	0.68 79	0.35 136	1.76 64	0.08 135	0.00 1	1.46 170	0.01 19	6.53 356	1.71 235	0.91 125	0.11 62	0.04 7	0.19 149	0.19 2	0.09 14	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.17 157
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GMStereo_Zeroshot	0.67 74	0.24 98	1.87 94	0.87 337	0.00 1	1.26 106	0.01 19	2.01 60	0.42 14	1.44 201	0.58 164	1.73 222	0.19 149	2.62 157	0.10 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.09 105

PCWNet_CMD	0.70 82	0.18 51	2.22 145	0.01 10	0.01 62	1.09 50	0.00 1	3.17 119	1.35 177	0.50 80	0.29 107	2.28 260	1.46 285	1.22 114	0.11 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.19 167

UDGNet	0.44 22	0.91 259	1.89 99	0.04 83	0.00 1	1.15 63	0.02 78	0.75 14	1.77 244	0.45 67	0.07 55	0.06 30	0.02 18	1.62 134	0.11 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 11

GLC_STEREO	0.19 1	0.13 23	0.94 3	0.03 59	0.00 1	0.95 23	0.03 127	0.33 1	0.44 16	0.10 19	0.04 40	0.06 30	0.04 45	0.44 28	0.11 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.05 60

Prome-Stereo	1.29 230	0.09 6	1.62 36	0.12 179	0.24 247	1.28 116	0.65 314	2.98 101	0.93 77	2.08 257	8.52 363	0.75 140	2.83 332	2.19 153	0.11 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	1.39 333

MSMDNet	0.71 84	0.18 51	2.22 145	0.01 10	0.01 62	1.09 50	0.00 1	3.25 124	1.35 177	0.52 83	0.29 107	2.29 264	1.45 282	1.22 114	0.11 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.19 167

ACVNet-DCA	0.94 138	0.36 138	2.41 173	0.50 277	0.29 271	3.40 325	0.02 78	3.82 156	1.29 156	0.71 97	0.83 195	0.05 22	0.61 220	1.60 131	0.12 27	0.00 1	1.13 368	0.00 1	0.03 262	0.06 136	1.57 343

xx1	1.29 230	0.36 138	2.41 173	0.50 277	0.29 271	3.40 325	0.02 78	4.02 185	7.67 378	0.71 97	0.83 195	0.73 136	0.15 131	1.60 131	0.12 27	0.00 1	1.13 368	0.00 1	0.23 355	0.06 136	1.57 343

cc1	1.29 230	0.36 138	2.41 173	0.50 277	0.29 271	3.40 325	0.02 78	4.02 185	7.67 378	0.71 97	0.83 195	0.05 22	0.61 220	1.59 130	0.12 27	0.00 1	1.13 368	0.00 1	0.03 262	0.10 200	1.86 375

ffm	1.46 258	0.50 171	4.37 290	0.46 261	0.03 125	1.60 214	0.03 127	3.81 151	6.87 371	1.57 214	2.38 282	2.14 249	0.38 187	1.73 138	0.12 27	0.00 1	1.12 363	0.00 1	0.17 327	0.10 200	1.86 375

tt1	1.23 209	0.37 143	2.41 173	0.41 255	0.45 300	3.33 322	0.02 78	3.81 151	6.87 371	0.71 97	0.80 192	0.06 30	0.40 198	1.73 138	0.12 27	0.00 1	1.12 363	0.00 1	0.00 1	0.10 200	1.86 375

CES	0.51 30	0.16 38	1.23 14	0.09 151	1.58 374	1.18 71	0.05 168	1.07 26	0.79 51	0.03 6	0.03 30	0.14 68	0.10 105	0.55 42	0.12 27	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 9	2.98 391

s12784h	0.67 74	0.17 46	1.87 94	0.02 40	0.00 1	1.16 66	0.03 127	4.08 194	1.89 253	1.04 150	1.59 249	0.05 22	0.02 18	1.25 118	0.12 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.02 24

GMStereo	0.34 12	1.03 292	2.11 134	0.01 10	0.00 1	0.47 14	0.01 19	0.77 15	1.38 187	0.24 40	0.04 40	0.07 42	0.08 88	0.43 27	0.12 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	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
panet	0.29 7	0.17 46	0.95 4	0.00 1	0.00 1	1.26 106	0.01 19	1.32 30	0.97 82	0.16 24	0.18 72	0.05 22	0.00 1	0.53 41	0.13 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.02 24

LoS	0.32 11	0.19 74	1.27 15	0.11 173	0.01 62	1.32 130	0.07 186	1.44 34	0.79 51	0.06 15	0.04 40	0.27 86	0.11 113	0.60 57	0.13 35	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.01 11

TRStereo	0.88 119	1.18 310	2.44 185	0.72 315	0.10 192	1.56 204	0.03 127	5.73 320	1.28 152	0.18 28	0.30 111	0.62 116	0.43 201	1.02 103	0.13 35	0.00 1	0.47 294	0.00 1	0.25 360	0.01 9	1.23 322

whm_eth	0.81 101	0.77 238	4.13 279	0.03 59	0.00 1	1.26 106	0.02 78	4.05 189	2.20 277	0.35 48	2.47 295	0.13 65	0.11 113	0.28 9	0.14 38	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.28 211

CREStereo	0.29 7	0.19 74	0.91 2	0.00 1	0.01 62	1.24 93	0.01 19	1.31 29	0.99 87	0.17 26	0.17 69	0.04 7	0.00 1	0.56 45	0.14 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.02 24
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
CAS	0.95 147	0.12 18	1.08 7	6.79 397	0.08 177	1.10 55	0.01 19	0.97 20	0.87 65	0.03 6	0.04 40	0.07 42	0.06 67	0.37 19	0.15 40	6.94 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 213

anonymousdsp	0.54 42	0.26 103	1.62 36	0.47 267	0.60 321	1.08 43	0.01 19	1.01 24	1.37 184	0.49 78	0.02 1	0.04 7	0.09 98	0.73 74	0.15 40	0.00 1	0.82 321	0.00 1	0.16 319	0.10 200	1.83 371

FTStereo	2.20 319	0.09 6	2.07 124	0.18 193	0.13 203	1.43 159	4.50 383	2.98 101	0.97 82	3.35 324	17.70 386	0.77 148	4.06 355	4.36 208	0.15 40	0.15 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	1.19 320

PMTNet	0.26 5	0.21 85	1.40 18	0.02 40	0.02 107	1.16 66	0.29 275	1.00 22	0.18 1	0.04 11	0.03 30	0.07 42	0.02 18	0.47 30	0.15 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 24

MSKI-zero shot	0.91 128	0.18 51	1.86 89	0.61 295	0.62 329	1.36 139	0.05 168	3.41 131	0.31 11	0.73 104	1.79 258	0.88 155	0.00 1	4.71 224	0.16 44	0.00 1	0.93 341	0.00 1	0.21 347	0.02 36	0.32 217

MIM_Stereo	0.72 90	0.80 243	2.05 122	0.63 300	1.06 360	1.31 122	0.02 78	2.80 85	1.24 131	0.19 32	0.02 1	0.70 133	0.20 154	1.31 120	0.16 44	0.00 1	0.18 269	0.00 1	0.00 1	0.17 282	1.53 339

IGEV-Stereo	0.54 42	0.26 103	1.62 36	0.47 267	0.61 322	1.08 43	0.01 19	1.00 22	1.37 184	0.49 78	0.02 1	0.04 7	0.09 98	0.73 74	0.16 44	0.00 1	0.82 321	0.00 1	0.16 319	0.10 200	1.83 371
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
LCNet	0.93 135	0.21 85	1.62 36	0.14 183	0.26 260	1.20 74	0.22 248	2.71 78	0.90 74	1.82 235	0.21 91	0.12 60	2.50 324	5.59 270	0.16 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 270	0.79 289

KYRaft	1.26 223	0.08 3	1.58 33	0.06 117	0.23 242	1.28 116	0.75 320	2.92 94	0.81 57	3.20 319	7.14 358	0.99 172	2.70 329	1.56 128	0.16 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	1.66 355

GMM-Stereo	1.17 197	0.10 10	2.29 155	0.13 180	0.22 236	1.43 159	0.84 322	2.83 86	1.16 106	2.73 304	3.09 309	0.54 113	0.87 252	5.31 258	0.16 44	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.02 260	0.02 36	1.72 356

CFNet_ucs	0.84 110	0.23 94	2.43 183	0.01 10	0.01 62	1.34 135	0.01 19	3.82 156	1.61 211	1.24 180	1.13 221	2.16 255	0.41 200	2.08 151	0.17 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.17 157

Anonymous3	0.61 60	0.23 94	2.97 220	0.01 10	0.00 1	2.54 292	0.09 203	3.88 169	0.89 71	0.19 32	0.23 95	0.12 60	0.05 60	0.61 60	0.17 50	0.00 1	0.08 250	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.18 164

CFNet_pseudo	0.71 84	0.20 80	2.34 164	0.01 10	0.01 62	1.24 93	0.00 1	3.19 122	0.92 76	0.85 117	0.47 151	2.29 264	0.61 220	1.79 145	0.17 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.14 141

ff7	0.51 30	0.26 103	1.81 77	0.19 198	0.25 251	1.08 43	0.01 19	0.71 8	1.36 179	0.47 70	0.02 1	0.04 7	0.08 88	0.79 83	0.18 53	0.00 1	0.92 335	0.00 1	0.15 313	0.10 200	1.76 361

ffff	0.51 30	0.26 103	1.81 77	0.19 198	0.25 251	1.08 43	0.01 19	0.71 8	1.36 179	0.47 70	0.02 1	0.04 7	0.08 88	0.79 83	0.18 53	0.00 1	0.92 335	0.00 1	0.15 313	0.10 200	1.76 361

11t	0.51 30	0.26 103	1.81 77	0.19 198	0.25 251	1.08 43	0.01 19	0.71 8	1.36 179	0.47 70	0.02 1	0.04 7	0.08 88	0.79 83	0.18 53	0.00 1	0.92 335	0.00 1	0.15 313	0.10 200	1.76 361

ccc-4	0.51 30	0.26 103	1.81 77	0.19 198	0.25 251	1.08 43	0.01 19	0.71 8	1.36 179	0.47 70	0.02 1	0.04 7	0.08 88	0.79 83	0.18 53	0.00 1	0.92 335	0.00 1	0.15 313	0.10 200	1.76 361

RAFT+CT+SA	0.85 113	0.91 259	2.23 150	0.19 198	0.29 271	1.27 113	0.03 127	4.92 270	0.86 64	0.65 90	0.40 136	0.67 126	0.05 60	3.03 165	0.18 53	0.00 1	0.28 283	0.00 1	0.35 379	0.15 262	0.61 269

DeepStereo_RVC	0.59 54	0.16 38	1.65 44	0.08 135	0.06 159	1.37 141	0.40 292	1.58 37	1.26 144	1.03 149	0.83 195	0.49 106	1.52 288	0.94 100	0.18 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.13 136

XX-Stereo	1.24 211	0.25 101	6.03 345	1.30 362	0.29 271	1.28 116	0.00 1	4.12 201	0.60 32	1.29 183	0.50 153	3.63 318	0.03 35	4.05 194	0.18 53	0.00 1	0.58 305	0.00 1	0.23 355	0.03 92	0.47 248

ccs_rob	0.71 84	0.20 80	2.35 165	0.00 1	0.01 62	1.24 93	0.00 1	3.17 119	0.91 75	0.82 115	0.45 147	2.28 260	0.63 227	1.78 144	0.18 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.14 141

ROB_FTStereo	0.55 47	0.18 51	1.75 58	0.08 135	0.09 184	1.61 221	0.32 284	1.60 38	1.26 144	0.99 140	0.19 84	0.75 140	0.03 35	1.97 149	0.19 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 45

HUI-Stereo	0.54 42	0.18 51	1.78 69	0.08 135	0.08 177	1.63 229	0.31 282	1.60 38	1.28 152	0.99 140	0.18 72	0.76 145	0.02 18	1.56 128	0.19 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.05 60

DisPM	0.96 150	0.17 46	2.10 132	0.90 340	0.02 107	1.53 195	0.55 308	1.86 55	1.31 167	2.42 287	0.82 194	0.38 94	0.01 6	6.92 325	0.20 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.59 54	0.18 51	1.73 53	0.08 135	0.08 177	1.62 226	0.26 260	1.62 44	1.25 138	1.00 146	0.18 72	0.75 140	0.03 35	2.68 159	0.20 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.05 60
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 42	0.18 51	1.72 52	0.08 135	0.09 184	1.63 229	0.29 275	1.60 38	1.27 148	0.99 140	0.18 72	0.76 145	0.02 18	1.79 145	0.20 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.05 60

ROB_FTStereo_v2	0.52 36	0.18 51	1.71 51	0.08 135	0.09 184	1.59 210	0.32 284	1.61 41	1.25 138	0.99 140	0.19 84	0.76 145	0.02 18	1.36 123	0.20 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 45

iGMRVC	0.59 54	0.18 51	1.75 58	0.08 135	0.09 184	1.63 229	0.27 267	1.61 41	1.27 148	0.99 140	0.19 84	0.75 140	0.03 35	2.78 161	0.20 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 45

iRAFT	0.59 54	0.18 51	1.73 53	0.08 135	0.08 177	1.62 226	0.26 260	1.62 44	1.25 138	1.00 146	0.18 72	0.75 140	0.03 35	2.68 159	0.20 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.05 60

RAFT-IKP	0.54 42	0.18 51	1.77 67	0.08 135	0.07 168	1.47 176	0.29 275	1.61 41	1.26 144	0.99 140	0.18 72	0.74 138	0.02 18	1.77 142	0.20 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 45

PSM-AAD	1.21 203	0.08 3	1.53 28	0.10 161	0.27 265	1.35 138	3.14 365	2.74 79	0.83 61	2.89 308	2.04 271	0.16 72	5.25 369	3.51 178	0.21 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.08 83

RAFT_CTSACE	0.85 113	0.95 269	2.60 195	0.60 292	0.05 154	1.20 74	0.01 19	3.18 121	0.85 63	0.79 111	1.57 247	2.18 256	0.78 246	1.20 110	0.22 71	0.00 1	0.33 286	0.00 1	0.00 1	0.28 327	0.21 185

GMOStereo	0.62 62	0.55 187	1.80 70	0.09 151	0.61 322	1.07 38	0.03 127	2.92 94	0.25 4	2.23 265	0.02 1	0.66 122	0.04 45	0.25 5	0.22 71	0.00 1	1.26 381	0.00 1	0.00 1	0.23 304	0.19 167

error version	0.62 62	0.55 187	1.80 70	0.09 151	0.61 322	1.07 38	0.03 127	2.92 94	0.25 4	2.23 265	0.02 1	0.66 122	0.04 45	0.25 5	0.22 71	0.00 1	1.26 381	0.00 1	0.00 1	0.23 304	0.19 167

test-v	0.62 62	0.55 187	1.80 70	0.09 151	0.61 322	1.07 38	0.03 127	2.92 94	0.25 4	2.23 265	0.02 1	0.66 122	0.04 45	0.25 5	0.22 71	0.00 1	1.26 381	0.00 1	0.00 1	0.23 304	0.19 167

test-2	0.62 62	0.55 187	1.80 70	0.09 151	0.61 322	1.07 38	0.03 127	2.92 94	0.25 4	2.23 265	0.02 1	0.66 122	0.04 45	0.25 5	0.22 71	0.00 1	1.26 381	0.00 1	0.00 1	0.23 304	0.19 167

iRaftStereo_RVC	0.55 47	0.59 199	1.20 12	0.03 59	0.00 1	1.23 89	0.01 19	2.55 75	0.81 57	0.15 22	0.23 95	0.70 133	0.12 126	0.48 31	0.22 71	0.00 1	1.14 373	0.00 1	0.00 1	0.33 337	1.13 315

SFCPSM	0.87 117	0.20 80	2.57 193	0.02 40	0.07 168	2.45 288	0.18 235	5.65 315	1.51 201	0.85 117	0.77 187	0.67 126	0.30 171	1.77 142	0.22 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.09 189	0.09 105

CASS	0.63 67	0.16 38	1.88 96	0.03 59	0.01 62	1.67 243	0.04 156	3.11 117	0.81 57	2.25 270	1.02 212	0.29 87	0.35 181	0.70 69	0.23 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 45
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.57 52	0.16 38	1.63 42	0.70 311	0.93 352	1.10 55	0.01 19	1.43 33	0.26 9	0.91 125	0.02 1	0.08 47	0.11 113	0.61 60	0.23 78	0.00 1	1.15 374	0.00 1	0.17 327	0.10 200	1.84 373

CroCo-Stereo Lap2	0.42 21	0.75 231	1.76 64	0.03 59	0.00 1	0.33 4	0.01 19	3.75 147	0.81 57	0.02 1	0.03 30	0.04 7	0.07 77	0.52 40	0.23 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 160	0.03 38

cross-raft	0.67 74	0.19 74	1.85 86	0.58 289	0.71 338	1.09 50	0.10 210	3.52 134	0.69 42	0.41 59	0.02 1	2.81 282	0.04 45	0.55 42	0.23 78	0.00 1	0.13 264	0.00 1	0.16 319	0.01 9	0.22 186

test_5	0.94 138	0.94 266	2.60 195	0.55 286	0.25 251	1.47 176	0.02 78	4.89 266	0.97 82	0.81 113	0.30 111	0.80 150	0.63 227	3.39 172	0.24 82	0.00 1	0.27 279	0.00 1	0.00 1	0.17 282	0.54 257

SST-Stereo	1.12 187	0.10 10	1.98 108	0.85 335	0.24 247	1.72 250	0.56 309	2.10 61	2.01 263	1.19 170	1.07 214	1.57 203	1.88 308	6.92 325	0.24 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 24

DLNR_Zeroshot_test	23.30 418	50.27 425	88.62 424	97.23 437	94.59 433	1.20 74	0.00 1	20.92 410	0.64 36	0.06 15	0.02 1	0.03 5	0.02 18	4.50 216	0.25 84	32.51 424	0.96 345	0.00 1	0.27 371	72.47 430	1.47 337

PFNet+	0.65 72	0.19 74	2.19 141	0.29 238	0.06 159	1.46 170	0.54 304	1.74 51	1.62 217	1.35 192	0.45 147	0.36 91	0.01 6	2.41 154	0.25 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 11

NRIStereo	0.82 103	0.17 46	1.56 32	0.61 295	0.05 154	1.61 221	0.48 299	1.52 36	1.19 114	0.91 125	0.17 69	0.65 120	0.03 35	7.00 334	0.25 84	0.00 1	0.06 243	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.17 157

CRE-IMP	0.49 26	0.14 27	1.75 58	0.08 135	0.05 154	1.48 181	0.45 296	1.64 46	1.22 127	0.92 129	0.29 107	0.87 154	0.01 6	0.39 21	0.25 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.17 157

ICVP	0.53 38	0.09 6	1.86 89	0.01 10	0.01 62	1.12 59	0.21 245	4.35 225	0.68 41	0.45 67	0.28 105	0.33 89	0.07 77	0.72 73	0.25 84	0.00 1	0.07 246	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.11 122
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.83 104	0.39 146	1.59 35	0.02 40	0.00 1	1.18 71	0.01 19	3.69 142	2.28 284	0.75 107	0.21 91	0.56 114	0.11 113	5.32 260	0.25 84	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.04 45

CFNet-RSSM	0.60 59	0.15 28	1.55 31	0.05 99	0.14 208	1.27 113	0.02 78	4.87 264	0.58 29	0.34 47	0.02 1	1.92 233	0.04 45	0.49 33	0.25 84	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.27 371	0.01 9	0.10 115

MyStereo07	0.53 38	0.51 178	1.58 33	0.03 59	0.34 287	1.66 238	0.02 78	1.68 47	1.34 173	0.53 84	0.02 1	0.04 7	0.11 113	0.74 76	0.26 91	0.00 1	1.19 378	0.00 1	0.18 334	0.03 92	0.37 228

Gwc-CoAtRS	0.52 36	0.16 38	1.68 49	0.05 99	0.13 203	1.06 36	0.03 127	2.88 88	0.54 23	0.40 54	0.02 1	2.22 257	0.03 35	0.49 33	0.26 91	0.00 1	0.09 256	0.00 1	0.22 351	0.01 9	0.11 122

IPLGR	0.88 119	0.30 117	3.78 269	0.06 117	0.07 168	1.26 106	0.05 168	3.78 148	1.62 217	0.80 112	0.35 124	0.79 149	0.76 243	3.42 174	0.27 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.16 152

test croco	0.55 47	0.55 187	3.45 246	0.10 161	0.00 1	0.50 15	0.02 78	3.49 133	1.16 106	0.05 14	0.10 59	0.13 65	0.17 141	0.67 66	0.28 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 346	0.01 11

AEACV	0.64 70	0.08 3	1.46 20	0.72 315	0.96 353	1.22 85	0.00 1	1.90 56	0.67 38	0.54 85	0.07 55	0.02 2	0.73 242	0.63 63	0.28 94	0.01 299	0.92 335	0.00 1	0.36 380	0.09 189	2.04 384

CIPLG	0.94 138	1.29 321	3.53 253	0.19 198	0.03 125	1.45 166	0.29 275	3.87 166	1.61 211	2.10 258	2.52 296	0.21 77	0.11 113	0.85 96	0.29 96	0.00 1	0.05 237	0.01 325	0.05 277	0.21 297	0.08 83

IPLGR_C	0.94 138	1.37 327	3.71 264	0.19 198	0.02 107	1.44 162	0.29 275	3.88 169	1.62 217	2.04 254	2.44 294	0.20 73	0.12 126	0.79 83	0.29 96	0.00 1	0.05 237	0.01 325	0.05 277	0.21 297	0.08 83

ACRE	0.94 138	1.27 319	3.93 275	0.22 214	0.02 107	1.44 162	0.29 275	3.88 169	1.60 210	1.97 250	2.42 289	0.21 77	0.11 113	0.82 92	0.29 96	0.00 1	0.04 232	0.01 325	0.05 277	0.21 297	0.09 105

CroCo-Stereo	0.50 27	0.63 211	2.38 169	0.14 183	0.00 1	0.19 2	0.02 78	4.28 221	0.96 81	0.14 21	0.03 30	0.46 102	0.08 88	0.32 14	0.29 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 11
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
MIPNet	0.77 96	0.74 229	2.72 203	0.08 135	0.07 168	1.32 130	0.12 219	4.14 204	1.51 201	0.90 124	0.11 62	0.67 126	0.95 256	1.42 125	0.30 100	0.00 1	0.01 193	0.01 325	0.01 241	0.15 262	0.23 191

anonymousdsp2	0.88 119	0.10 10	2.48 188	0.42 256	0.77 341	1.22 85	0.02 78	4.89 266	1.23 129	0.75 107	0.21 91	0.94 164	0.09 98	1.46 127	0.31 101	0.00 1	0.88 329	0.00 1	0.11 301	0.05 125	1.78 368

AE-Stereo	0.83 104	0.13 23	2.17 139	0.08 135	0.24 247	1.24 93	0.03 127	5.22 289	1.26 144	0.70 96	1.09 216	0.20 73	0.16 136	0.70 69	0.33 102	0.00 1	0.89 334	0.00 1	0.26 367	0.09 189	1.75 360

StereoIM	0.30 10	0.62 209	1.63 42	0.07 127	0.19 226	0.40 12	0.02 78	1.36 31	0.76 49	0.04 11	0.05 48	0.13 65	0.05 60	0.38 20	0.33 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.02 24

MIF-Stereo	0.23 3	0.28 112	1.91 101	0.05 99	0.16 218	0.34 5	0.02 78	0.46 2	0.42 14	0.06 15	0.18 72	0.05 22	0.07 77	0.22 3	0.33 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 223	0.01 11

RAFT-Test	0.85 113	0.19 74	2.98 221	0.66 305	0.99 356	1.83 261	0.17 230	3.16 118	1.19 114	0.71 97	0.11 62	3.21 302	0.02 18	0.58 48	0.33 102	0.00 1	0.47 294	0.00 1	0.29 373	0.01 9	0.15 148

knoymous	0.41 20	0.09 6	1.34 17	0.05 99	0.01 62	1.15 63	0.01 19	2.36 69	0.23 3	0.51 82	0.02 1	1.64 214	0.00 1	0.49 33	0.33 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.04 45

RAFT_R40	1.08 180	0.11 13	2.09 131	0.83 333	0.20 230	1.68 246	0.64 312	2.11 62	1.19 114	1.05 151	1.13 221	1.77 224	1.43 281	6.90 323	0.33 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.01 11

AnonymousM	0.48 25	0.11 13	1.03 6	0.06 117	0.01 62	1.10 55	0.03 127	1.91 57	1.37 184	0.25 41	0.04 40	0.02 2	0.24 161	0.56 45	0.33 102	0.00 1	0.43 293	1.91 392	0.00 1	0.01 9	0.22 186

pcwnet_v2	1.36 245	0.21 85	5.89 342	0.15 188	0.01 62	1.78 256	0.02 78	5.77 327	3.19 338	1.69 229	1.94 265	2.00 240	0.79 247	3.09 167	0.33 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.04 113	0.27 208

RE-Stereo	0.92 131	0.18 51	2.01 112	1.31 363	0.01 62	1.55 200	0.28 268	3.09 113	1.24 131	1.21 175	0.57 159	0.24 80	0.01 6	6.43 296	0.34 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1

TVStereo	0.92 131	0.18 51	2.01 112	1.31 363	0.01 62	1.55 200	0.28 268	3.09 113	1.24 131	1.21 175	0.57 159	0.24 80	0.01 6	6.43 296	0.34 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1

raft_robust	1.21 203	1.05 294	2.00 111	0.10 161	0.43 298	1.39 147	0.02 78	4.21 210	2.32 287	0.44 62	0.02 1	2.23 258	1.39 279	7.00 334	0.35 112	0.00 1	0.78 318	0.00 1	0.18 334	0.10 200	0.19 167

NF-Stereo	0.92 131	0.18 51	1.99 110	1.31 363	0.01 62	1.55 200	0.28 268	3.09 113	1.24 131	1.20 174	0.57 159	0.24 80	0.01 6	6.43 296	0.35 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1

OCTAStereo	0.93 135	0.18 51	2.01 112	1.31 363	0.01 62	1.56 204	0.28 268	3.09 113	1.24 131	1.21 175	0.57 159	0.25 84	0.01 6	6.43 296	0.35 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1

FENet	0.61 60	0.22 90	1.75 58	0.05 99	0.00 1	1.21 81	0.05 168	3.78 148	1.28 152	1.08 156	0.02 1	1.61 209	0.09 98	0.60 57	0.35 112	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.08 83

LargeStereo	0.76 93	0.41 155	1.49 25	0.75 325	0.88 347	0.38 9	0.03 127	5.40 303	0.75 46	0.25 41	0.07 55	0.04 7	0.16 136	0.81 91	0.36 116	0.00 1	1.17 376	0.00 1	0.04 274	0.14 250	1.96 383

TestStereo1	0.96 150	0.91 259	2.21 143	0.24 223	0.42 295	1.31 122	0.02 78	4.10 197	1.71 235	0.47 70	1.64 250	0.20 73	1.20 265	3.55 179	0.36 116	0.00 1	0.27 279	0.00 1	0.00 1	0.19 290	0.32 217

DCANet-4	0.83 104	0.18 51	4.76 307	0.04 83	0.01 62	1.24 93	0.02 78	3.84 162	2.21 278	2.39 283	0.25 98	0.11 58	0.24 161	0.59 55	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 228

fff	0.83 104	0.63 211	3.63 256	0.01 10	0.04 146	1.25 100	0.02 78	3.98 178	1.29 156	2.39 283	0.25 98	0.09 52	1.78 303	0.58 48	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 228

CRFU-Net	1.43 256	0.33 133	2.98 221	1.27 359	0.03 125	4.01 337	0.05 168	6.21 344	0.95 78	1.92 244	0.74 182	3.41 309	2.55 326	3.36 171	0.36 116	0.01 299	0.01 193	0.11 366	0.00 1	0.13 242	0.09 105

SA-5K	0.96 150	0.91 259	2.21 143	0.24 223	0.42 295	1.31 122	0.02 78	4.10 197	1.71 235	0.47 70	1.64 250	0.20 73	1.20 265	3.55 179	0.36 116	0.00 1	0.27 279	0.00 1	0.00 1	0.19 290	0.32 217

CSP-Net	1.13 189	0.76 235	1.67 46	0.01 10	0.00 1	2.81 306	0.05 168	5.62 313	1.14 104	1.14 165	0.85 200	1.80 227	0.23 159	6.10 286	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 242	0.03 38

PSM-softLoss	0.96 150	0.18 51	2.32 162	1.26 357	0.03 125	1.50 186	0.26 260	2.90 91	1.27 148	1.30 184	0.38 131	0.39 95	0.01 6	6.94 328	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 11

KMStereo	0.96 150	0.18 51	2.32 162	1.26 357	0.03 125	1.50 186	0.26 260	2.90 91	1.27 148	1.30 184	0.38 131	0.39 95	0.01 6	6.94 328	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 11

csc	0.83 104	0.63 211	3.63 256	0.01 10	0.04 146	1.25 100	0.02 78	3.98 178	1.29 156	2.39 283	0.25 98	0.09 52	1.78 303	0.58 48	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 228

cscssc	0.83 104	0.63 211	3.63 256	0.01 10	0.04 146	1.25 100	0.02 78	3.98 178	1.29 156	2.39 283	0.25 98	0.09 52	1.78 303	0.58 48	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 228

Sa-1000	1.23 209	0.79 241	2.16 138	0.00 1	0.40 290	1.36 139	0.03 127	5.00 275	2.01 263	1.11 162	5.38 343	0.61 115	0.15 131	4.18 195	0.37 127	0.00 1	0.54 302	0.00 1	0.16 319	0.15 262	0.16 152

CoDeX	1.03 172	0.45 162	2.50 191	0.06 117	0.20 230	1.51 190	0.20 239	6.54 357	1.96 260	0.73 104	0.68 177	1.04 175	0.31 175	3.86 191	0.38 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.07 78

EKT-Stereo	0.91 128	0.23 94	2.14 137	0.84 334	4.27 393	1.23 89	0.04 156	2.85 87	0.67 38	0.44 62	0.40 136	0.95 168	0.08 88	2.93 164	0.38 128	0.00 1	0.18 269	0.00 1	0.07 286	0.04 113	0.40 240

IPLG	0.99 161	0.76 235	3.08 225	0.06 117	0.06 159	1.40 151	0.11 212	3.81 151	1.07 93	0.81 113	1.00 211	0.50 109	0.60 219	5.65 274	0.38 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 304	0.20 179

test-3	0.86 116	0.15 28	2.03 117	0.37 248	0.56 312	1.01 27	0.02 78	3.05 108	0.54 23	1.98 251	0.02 1	1.09 182	0.04 45	3.73 186	0.38 128	0.00 1	0.93 341	0.00 1	0.25 360	0.16 270	0.82 290

test_1	0.84 110	0.15 28	2.03 117	0.37 248	0.55 309	1.01 27	0.02 78	3.06 110	0.55 27	1.73 232	0.02 1	1.09 182	0.04 45	3.70 184	0.38 128	0.00 1	0.93 341	0.00 1	0.25 360	0.16 270	0.84 292

Pruner-Stereo	0.63 67	0.21 85	1.86 89	1.03 350	0.10 192	1.59 210	0.35 289	2.26 64	1.22 127	2.22 264	0.45 147	0.25 84	0.01 6	0.67 66	0.38 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.02 24

ARAFT	1.27 225	1.38 329	4.73 305	0.08 135	0.00 1	1.67 243	0.04 156	5.52 310	1.98 262	3.02 314	0.59 166	0.47 104	0.11 113	4.87 238	0.38 128	0.00 1	0.03 228	0.00 1	0.00 1	0.25 313	0.25 201

test_3	0.81 101	0.15 28	2.17 139	0.36 245	0.58 317	1.03 30	0.01 19	3.01 105	0.59 30	0.98 135	0.02 1	1.04 175	0.04 45	3.72 185	0.39 135	0.00 1	0.92 335	0.00 1	0.25 360	0.16 270	0.69 279

MoCha-V2	0.71 84	0.43 158	1.65 44	0.60 292	1.06 360	0.38 9	0.00 1	3.01 105	1.32 168	0.44 62	0.58 164	0.22 79	0.08 88	0.78 82	0.40 136	0.00 1	1.45 390	0.00 1	0.22 351	0.05 125	1.61 350

MIF-Stereo (partial)	0.37 17	0.39 146	1.98 108	0.02 40	0.00 1	0.43 13	0.02 78	2.35 68	0.61 33	0.18 28	0.10 59	0.07 42	0.07 77	0.61 60	0.40 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.02 24

H2IRNET	0.57 52	0.56 193	2.03 117	0.25 228	0.06 159	1.20 74	0.01 19	1.91 57	0.64 36	0.04 11	1.78 257	0.47 104	0.04 45	1.69 136	0.42 138	0.00 1	0.00 1	0.01 325	0.01 241	0.24 312	0.08 83

SA	1.02 171	0.85 248	2.22 145	0.00 1	0.42 295	1.31 122	0.01 19	4.74 259	2.04 267	0.50 80	0.95 208	0.30 88	1.30 277	4.24 203	0.42 138	0.00 1	0.47 294	0.00 1	0.17 327	0.16 270	0.30 213

Selective-RAFT	0.53 38	0.18 51	1.12 9	0.04 83	0.01 62	1.19 73	0.02 78	3.26 126	1.29 156	0.02 1	0.02 1	0.24 80	0.18 145	1.34 122	0.44 140	0.00 1	0.93 341	0.00 1	0.19 340	0.05 125	0.17 157

dd	0.45 23	1.20 312	2.52 192	0.06 117	0.01 62	1.23 89	0.03 127	0.88 19	1.48 199	0.26 43	0.06 52	0.12 60	0.05 60	0.42 25	0.44 140	0.02 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.06 68

IRAFT_RVC	1.13 189	0.39 146	2.40 171	1.51 371	0.25 251	1.37 141	0.31 282	2.93 99	1.24 131	1.58 219	0.79 190	1.14 185	1.54 289	6.53 301	0.44 140	0.00 1	0.12 262	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.03 38

NVstereo2D	1.25 214	0.34 134	5.21 330	0.09 151	0.03 125	1.61 221	0.23 251	4.95 273	1.92 257	1.05 151	0.38 131	2.53 271	0.61 220	5.36 261	0.44 140	0.00 1	0.10 258	0.00 1	0.03 262	0.04 113	0.19 167

EGLCR-Stereo	0.64 70	0.12 18	1.52 26	0.74 322	0.75 340	1.83 261	0.54 304	2.79 84	0.67 38	0.66 93	0.04 40	0.01 1	0.02 18	0.77 79	0.45 144	0.00 1	0.71 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 316

DCRE	1.01 166	0.54 186	1.52 26	0.30 239	0.99 356	1.31 122	0.00 1	1.69 48	0.71 43	1.12 163	7.77 360	0.74 138	0.02 18	0.28 9	0.45 144	0.00 1	0.71 314	0.00 1	0.25 360	0.02 36	1.78 368

ADStereo(finetuned)	0.98 159	0.65 216	4.66 303	0.03 59	0.00 1	1.25 100	0.01 19	3.99 182	2.16 272	2.65 297	0.30 111	0.09 52	2.33 318	0.58 48	0.45 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.41 242

DCANet	0.84 110	0.65 216	3.63 256	0.03 59	0.00 1	1.25 100	0.01 19	3.99 182	2.16 272	2.66 300	0.31 114	0.09 52	0.48 207	0.57 47	0.45 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.41 242

psm_up	1.01 166	0.68 220	2.47 187	0.04 83	0.00 1	2.01 268	0.05 168	4.09 195	1.29 156	2.65 297	0.47 151	1.71 220	0.44 202	3.65 183	0.45 144	0.06 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 250	0.06 68

Selective-IGEV	0.51 30	0.13 23	1.41 19	0.72 315	0.62 329	0.38 9	0.04 156	2.58 76	1.21 125	0.19 32	0.02 1	0.02 2	0.06 67	0.48 31	0.46 149	0.01 299	0.80 320	0.00 1	0.09 293	0.07 160	0.91 299

HBP-ISP	1.59 276	1.12 303	3.42 244	0.53 282	0.10 192	4.27 342	1.44 344	5.35 295	1.61 211	3.58 329	0.87 201	0.91 156	1.18 264	6.64 307	0.46 149	0.04 339	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.24 195

PFNet	1.13 189	0.26 103	3.28 239	1.27 359	0.55 309	1.60 214	0.24 254	1.80 53	1.19 114	2.37 281	1.21 226	0.63 117	0.30 171	6.85 319	0.46 149	0.16 365	0.01 193	0.00 1	0.07 286	0.18 287	0.24 195

R-Stereo Train	0.56 50	0.15 28	1.83 83	0.02 40	0.00 1	1.26 106	0.09 203	4.14 204	0.45 17	1.86 237	0.42 140	0.06 30	0.01 6	0.32 14	0.46 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 60

RAFT-Stereo	0.56 50	0.15 28	1.83 83	0.02 40	0.00 1	1.26 106	0.09 203	4.14 204	0.45 17	1.86 237	0.42 140	0.06 30	0.01 6	0.32 14	0.46 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 60
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet-ADL	0.62 62	0.16 38	1.89 99	0.15 188	0.02 107	1.46 170	0.02 78	3.83 161	0.75 46	0.40 54	1.08 215	1.09 182	0.18 145	0.65 65	0.47 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.13 136

TransformOpticalFlow	1.53 269	0.40 151	3.46 247	0.66 305	0.07 168	1.56 204	0.09 203	4.35 225	1.86 249	1.72 231	2.27 278	3.53 315	3.04 338	6.93 327	0.49 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.10 115

RAFT	0.91 128	0.96 273	1.82 82	0.89 339	0.44 299	0.97 25	0.08 192	3.71 145	1.25 138	0.36 50	0.20 88	3.87 326	0.27 168	0.70 69	0.49 155	0.00 1	0.83 323	0.00 1	0.01 241	0.47 359	0.87 296

GES	0.75 91	0.26 103	2.66 202	0.01 10	0.00 1	1.63 229	0.08 192	6.06 341	0.57 28	0.68 94	0.40 136	0.37 92	0.66 235	0.84 94	0.49 155	0.02 323	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.08 170	0.10 115

RAFT-345	1.25 214	0.12 18	2.08 125	0.54 283	0.13 203	1.55 200	0.24 254	0.65 7	2.51 304	1.19 170	7.68 359	0.92 161	0.05 60	6.86 320	0.50 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1

HH	1.25 214	0.40 151	2.13 135	0.90 340	0.41 292	2.28 278	0.01 19	4.25 216	0.95 78	0.37 51	0.89 203	3.87 326	0.80 248	4.74 226	0.51 159	0.00 1	0.96 345	0.00 1	0.00 1	0.03 92	1.53 339

HanStereo	1.25 214	0.40 151	2.13 135	0.90 340	0.41 292	2.28 278	0.01 19	4.25 216	0.95 78	0.37 51	0.89 203	3.87 326	0.80 248	4.74 226	0.51 159	0.00 1	0.96 345	0.00 1	0.00 1	0.03 92	1.53 339

raftrobust	0.68 79	0.89 256	1.80 70	0.02 40	1.29 366	1.22 85	0.05 168	2.37 70	0.62 34	2.99 313	0.03 30	0.12 60	0.15 131	0.60 57	0.51 159	0.00 1	0.69 310	0.00 1	0.00 1	0.10 200	0.24 195

STrans-v2	1.75 283	0.45 162	3.43 245	0.03 59	0.19 226	1.48 181	0.08 192	7.25 372	2.16 272	2.04 254	2.80 302	3.60 316	3.78 352	7.00 334	0.52 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.10 115

IER	0.88 119	0.38 144	2.74 205	0.01 10	0.00 1	2.27 277	0.02 78	3.65 141	1.30 164	1.45 202	0.96 209	1.39 196	1.16 263	1.60 131	0.53 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.02 24

test_4	0.65 72	0.40 151	1.73 53	0.11 173	0.19 226	1.28 116	0.03 127	1.41 32	0.22 2	0.28 45	3.49 319	0.72 135	0.09 98	1.93 148	0.53 163	0.00 1	0.11 260	0.00 1	0.08 290	0.16 270	0.15 148

STTStereo	0.98 159	0.62 209	3.78 269	0.25 228	0.15 216	1.44 162	0.10 210	3.57 135	1.75 242	1.46 203	0.19 84	1.74 223	0.44 202	3.47 176	0.54 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.05 60

AdaStereo	0.76 93	0.12 18	1.73 53	0.05 99	0.00 1	1.46 170	0.23 251	5.16 286	1.66 226	1.19 170	0.37 128	1.54 202	0.17 141	0.86 97	0.54 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 83
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.
ASMatch	1.46 258	0.17 46	2.35 165	0.73 320	0.20 230	1.22 85	0.25 258	1.04 25	0.89 71	0.30 46	11.50 373	0.92 161	2.31 317	6.65 308	0.56 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.00 1	0.04 45

IGEV_Zeroshot_test	1.07 179	0.28 112	3.68 263	0.51 281	0.58 317	1.13 60	0.54 304	4.64 250	0.73 45	1.14 165	0.75 184	3.21 302	0.70 239	0.77 79	0.57 168	0.00 1	0.52 300	0.00 1	0.16 319	0.04 113	1.56 342

rafts_anoy	0.67 74	0.91 259	1.85 86	0.60 292	1.02 359	1.16 66	0.04 156	3.25 124	0.48 19	0.19 32	0.18 72	0.11 58	0.19 149	1.17 107	0.58 169	0.00 1	1.47 392	0.00 1	0.01 241	0.05 125	0.22 186

anonymousa	1.15 194	0.38 144	2.43 183	0.70 311	1.49 372	1.45 166	0.02 78	4.23 215	1.13 103	0.91 125	2.52 296	3.46 311	0.55 211	0.55 42	0.60 170	0.00 1	1.13 368	0.00 1	0.54 389	0.04 113	0.86 295

OMP-Stereo	1.29 230	0.75 231	1.67 46	2.47 384	0.29 271	1.61 221	0.32 284	2.38 71	1.09 96	2.66 300	1.14 223	3.04 293	0.17 141	7.40 346	0.60 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 160	0.08 83

NOSS_ROB	1.47 260	0.49 170	2.40 171	1.00 346	0.17 221	2.56 293	0.01 19	4.86 263	2.62 309	2.32 274	1.74 254	2.79 281	0.02 18	6.96 331	0.60 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.73 283

riskmin	0.95 147	0.06 1	2.01 112	0.80 330	0.86 345	1.58 209	0.24 254	4.28 221	0.53 21	0.85 117	0.29 107	2.60 273	1.04 257	0.70 69	0.61 173	0.00 1	0.85 325	0.00 1	0.26 367	0.01 9	1.48 338

RAFT-RH_RVC	2.11 311	0.30 117	2.27 153	0.74 322	0.26 260	1.51 190	0.02 78	0.61 6	1.23 129	5.28 357	21.18 398	1.04 175	0.07 77	6.90 323	0.61 173	0.04 339	0.00 1	0.00 1	0.03 262	0.02 36	0.00 1

UCFNet_RVC	0.78 98	0.68 220	2.05 122	0.02 40	0.29 271	1.57 207	0.02 78	3.57 135	0.87 65	1.35 192	0.74 182	1.66 217	0.20 154	1.92 147	0.61 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 45

GwcNet-ADL	0.71 84	0.22 90	2.22 145	0.05 99	0.01 62	1.32 130	0.02 78	3.82 156	1.61 211	1.06 154	0.44 144	1.46 198	0.22 158	0.94 100	0.62 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.14 141

anonymity	0.99 161	0.18 51	1.80 70	0.39 252	0.67 332	0.74 17	0.01 19	5.09 280	2.13 270	1.34 190	1.30 231	0.80 150	1.62 298	0.82 92	0.64 177	0.03 333	0.59 306	0.00 1	0.48 387	0.02 36	1.15 318

raft+_RVC	0.71 84	1.05 294	1.86 89	0.64 302	1.31 367	1.20 74	0.05 168	2.44 72	0.77 50	0.18 28	0.43 143	0.08 47	0.15 131	0.93 99	0.64 177	0.00 1	1.43 389	0.00 1	0.00 1	0.09 189	1.03 310

LL-Strereo2	0.63 67	0.97 276	2.03 117	0.76 327	0.86 345	1.15 63	0.08 192	1.85 54	1.20 120	0.45 67	0.02 1	0.50 109	0.07 77	0.63 63	0.65 179	0.00 1	0.17 268	0.00 1	0.03 262	0.05 125	1.05 311

RALCasStereoNet	0.80 99	0.96 273	1.77 67	0.28 237	0.97 354	1.13 60	0.03 127	2.91 93	1.11 100	0.17 26	0.34 117	0.12 60	0.20 154	1.65 135	0.65 179	0.00 1	1.72 399	0.00 1	0.00 1	0.11 223	1.90 382

MyStereo06	1.08 180	0.47 167	3.30 240	0.03 59	0.14 208	1.53 195	0.02 78	5.58 311	0.88 68	1.15 167	0.73 181	3.48 313	1.15 262	0.86 97	0.66 181	0.00 1	1.10 359	0.00 1	0.16 319	0.02 36	0.37 228

IIG-Stereo	1.39 249	0.67 219	1.73 53	2.48 385	0.05 154	1.63 229	0.14 223	3.00 103	1.20 120	2.94 310	2.23 276	3.03 292	0.55 211	7.41 347	0.66 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.07 78

GEStereo_RVC	1.25 214	0.76 235	2.61 197	0.37 248	0.01 62	1.40 151	0.11 212	6.93 364	1.20 120	1.22 178	0.78 189	1.58 206	0.77 244	6.13 287	0.66 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 250	0.23 191

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 201	0.85 248	3.90 273	0.61 295	0.99 356	1.40 151	0.01 19	4.06 191	1.56 205	2.38 282	0.36 127	2.15 254	0.57 216	4.52 217	0.67 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.02 36	0.03 38
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AFF-stereo	0.89 125	1.05 294	1.70 50	0.49 276	0.18 224	1.21 81	0.01 19	3.58 137	1.62 217	0.84 116	1.93 264	1.14 185	0.26 165	1.24 116	0.68 185	0.00 1	0.64 309	0.00 1	0.00 1	0.26 319	0.89 298

GANetREF_RVC	1.25 214	1.39 330	4.10 278	0.10 161	0.00 1	2.25 275	0.18 235	4.68 255	2.78 324	0.69 95	0.34 117	1.87 229	0.65 233	5.07 247	0.68 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.07 78
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
CVANet_RVC	1.37 246	0.82 247	3.23 235	0.54 283	0.11 196	1.48 181	0.46 297	4.01 184	2.23 279	3.33 322	1.34 234	1.51 201	0.37 185	6.38 295	0.69 187	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.19 290	0.62 271

HSM	1.48 262	0.60 202	1.85 86	0.01 10	0.29 271	1.76 254	0.04 156	6.50 355	1.46 195	1.91 242	1.55 245	4.69 340	1.27 275	6.66 309	0.70 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 160	0.26 205

BSDual-CNN	0.94 138	0.15 28	1.48 22	0.04 83	0.00 1	3.30 319	0.20 239	6.00 336	1.17 109	2.36 278	0.64 171	1.78 225	0.10 105	0.80 88	0.71 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.06 68

psmg	0.93 135	0.15 28	1.48 22	0.02 40	0.00 1	3.25 318	0.26 260	5.45 308	1.17 109	2.00 252	1.45 239	1.78 225	0.10 105	0.80 88	0.71 189	0.00 1	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.02 36	0.04 45

stereogan	2.38 329	0.59 199	5.05 320	0.01 10	0.09 184	8.26 379	0.58 310	4.92 270	3.65 343	4.68 348	4.60 337	6.43 362	2.39 320	5.27 256	0.72 191	0.00 1	0.01 193	0.01 325	0.00 1	0.27 324	0.13 136

hknet	1.21 203	0.25 101	2.89 215	0.04 83	0.00 1	3.30 319	0.20 239	6.00 336	1.19 114	2.36 278	0.64 171	3.38 307	0.05 60	3.04 166	0.73 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.06 68

RALAANet	0.68 79	1.09 301	2.29 155	0.03 59	0.01 62	0.93 22	0.03 127	2.65 77	1.97 261	1.19 170	0.39 135	0.15 71	0.30 171	1.27 119	0.75 193	0.00 1	0.25 274	0.00 1	0.09 293	0.19 290	0.03 38

Anonymous_2	2.17 317	0.32 127	2.35 165	0.80 330	0.85 342	1.67 243	0.22 248	4.62 248	0.71 43	1.12 163	0.40 136	3.18 301	1.94 309	0.84 94	0.77 194	0.06 349	1.09 355	3.25 395	14.62 419	3.25 389	1.43 336

UPFNet	0.99 161	0.32 127	2.89 215	0.00 1	0.00 1	1.90 263	0.11 212	4.10 197	1.10 99	2.35 276	0.12 66	1.91 232	0.08 88	4.02 193	0.78 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.04 45

111	1.00 164	1.05 294	3.63 256	0.01 10	0.04 146	1.20 74	0.16 227	4.50 234	2.24 280	1.32 187	1.15 224	2.00 240	0.31 175	0.59 55	0.79 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 200	0.84 292

cf-r	1.18 199	1.02 288	3.22 233	0.25 228	0.02 107	1.44 162	0.03 127	5.11 282	2.16 272	1.31 186	0.59 166	2.87 285	0.24 161	4.26 204	0.79 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 262	0.12 128

test-1	0.77 96	0.31 123	1.67 46	0.03 59	0.97 354	1.23 89	0.07 186	4.63 249	0.75 46	0.73 104	0.67 176	1.06 178	0.03 35	0.58 48	0.80 198	0.02 323	0.79 319	0.00 1	0.07 286	0.01 9	0.96 305

GANet-RSSM	1.09 182	0.80 243	2.41 173	0.72 315	0.00 1	1.39 147	0.02 78	5.15 283	1.07 93	0.95 133	0.34 117	2.06 243	1.12 261	4.69 222	0.80 198	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.15 262	0.09 105

LL-Strereo	2.29 326	1.55 343	5.01 318	0.64 302	2.78 388	1.52 193	0.05 168	5.04 277	1.24 131	2.73 304	2.87 305	5.10 349	5.49 372	7.22 344	0.81 200	0.04 339	1.31 385	0.00 1	0.00 1	0.31 333	2.08 385

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 126	0.95 269	1.93 104	0.06 117	0.92 350	1.24 93	0.02 78	3.30 128	1.75 242	1.23 179	2.58 298	0.43 99	0.16 136	0.68 68	0.82 201	0.00 1	0.70 313	0.00 1	0.00 1	0.23 304	1.05 311

DN-CSS_ROB	0.96 150	1.51 339	3.52 252	1.05 351	0.01 62	1.50 186	0.02 78	3.35 130	1.18 112	0.18 28	0.54 158	0.44 100	0.16 136	4.39 210	0.82 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 346	0.08 83

EAI-Stereo	1.50 264	0.16 38	1.53 28	0.25 228	0.91 349	2.30 281	4.98 384	6.09 342	1.87 251	1.38 195	5.56 345	0.49 106	0.59 218	1.21 112	0.83 203	0.00 1	0.31 284	0.00 1	1.09 402	0.02 36	0.56 264

HSM-Net_RVC	1.51 265	0.11 13	1.93 104	0.00 1	0.01 62	1.91 265	0.05 168	7.86 381	1.93 259	3.77 332	3.76 324	3.16 299	0.36 183	4.34 207	0.83 203	0.01 299	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.11 122
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	1.22 207	1.37 327	2.59 194	0.14 183	0.00 1	1.38 146	0.04 156	7.36 375	2.85 330	1.07 155	1.24 228	0.93 163	0.11 113	4.28 205	0.84 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.11 122

11t1	0.70 82	0.28 112	1.86 89	0.56 287	0.56 312	1.06 36	0.00 1	2.89 90	1.21 125	0.60 86	0.34 117	0.08 47	0.04 45	0.76 77	0.85 206	0.02 323	1.09 355	0.00 1	0.18 334	0.06 136	1.58 347

DAS	1.40 251	0.11 13	2.83 212	0.04 83	0.01 62	1.31 122	1.14 338	4.51 235	2.02 265	4.84 351	2.33 280	1.65 215	0.56 213	5.53 266	0.85 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.19 167

SepStereo	1.41 253	0.11 13	2.83 212	0.04 83	0.01 62	1.31 122	1.14 338	4.51 235	2.02 265	4.84 351	2.33 280	1.65 215	0.56 213	5.78 276	0.85 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.19 167

mmm	0.94 138	0.32 127	2.04 121	0.73 320	0.85 342	1.17 70	0.01 19	3.97 177	1.42 191	1.51 206	0.93 206	0.46 102	0.21 157	1.18 108	0.87 209	0.00 1	1.16 375	0.00 1	0.26 367	0.06 136	1.72 356

ToySt	0.92 131	0.51 178	4.35 289	0.21 213	0.71 338	1.32 130	0.00 1	2.77 83	1.33 170	0.21 39	0.51 156	1.47 199	0.11 113	1.14 105	0.87 209	0.03 333	0.69 310	0.00 1	0.20 342	0.10 200	1.88 380

CC-Net-ROB	2.09 307	1.17 309	3.97 276	1.52 372	0.23 242	3.35 324	0.05 168	5.09 280	2.74 319	1.09 158	1.40 237	0.97 170	0.18 145	6.66 309	0.87 209	1.46 389	1.64 396	7.13 396	0.00 1	1.67 386	0.54 257

qqq1	1.25 214	0.30 117	2.08 125	0.47 267	0.02 107	1.04 31	0.01 19	5.75 323	2.69 313	1.65 222	2.43 290	0.91 156	0.02 18	4.75 229	0.88 212	0.00 1	0.88 329	0.00 1	0.11 301	0.09 189	0.92 300

fff1	1.25 214	0.30 117	2.08 125	0.47 267	0.02 107	1.04 31	0.01 19	5.75 323	2.69 313	1.65 222	2.43 290	0.91 156	0.02 18	4.75 229	0.88 212	0.00 1	0.88 329	0.00 1	0.11 301	0.09 189	0.92 300

ac_64	1.28 226	0.43 158	2.90 217	0.18 193	0.25 251	1.52 193	0.03 127	5.58 311	1.89 253	0.92 129	0.53 157	4.86 342	0.45 205	5.01 245	0.88 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 200	0.06 68

AACVNet	1.04 173	0.87 253	2.22 145	0.25 228	0.00 1	1.79 257	0.01 19	4.21 210	0.79 51	1.17 169	0.27 104	1.50 200	0.16 136	6.30 293	0.89 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 304	0.04 45

1test111	1.06 178	0.36 138	2.41 173	0.50 277	0.29 271	3.40 325	0.02 78	3.82 156	1.29 156	0.71 97	0.83 195	0.05 22	0.61 220	3.19 168	0.90 216	0.00 1	1.13 368	0.00 1	0.03 262	0.06 136	1.57 343

qqq	0.90 126	0.41 155	1.88 96	0.10 161	0.59 319	1.09 50	0.00 1	3.82 156	1.29 156	0.61 87	0.38 131	0.73 136	0.15 131	3.19 168	0.90 216	0.00 1	1.08 352	0.00 1	0.23 355	0.06 136	1.57 343

PSMNet-RSSM	1.10 183	0.88 254	2.30 157	0.23 218	0.00 1	1.41 157	0.03 127	5.44 307	1.19 114	1.56 212	0.50 153	2.46 270	0.71 240	4.23 201	0.90 216	0.00 1	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.10 200	0.08 83

x	0.80 99	0.39 146	1.80 70	0.66 305	0.50 305	1.02 29	0.00 1	3.61 138	1.34 173	0.65 90	0.34 117	0.53 112	0.14 130	1.21 112	0.91 219	0.00 1	1.09 355	0.00 1	0.20 342	0.06 136	1.59 348

PS-NSSS	1.25 214	0.85 248	2.77 208	0.05 99	0.03 125	1.40 151	0.01 19	5.04 277	2.38 292	1.34 190	2.80 302	0.65 120	0.06 67	6.36 294	0.91 219	0.18 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.01 11

HHNet	0.94 138	0.28 112	2.48 188	0.19 198	0.08 177	1.32 130	0.42 294	2.48 73	0.84 62	1.39 198	5.80 347	0.14 68	1.74 302	0.49 33	0.94 221	0.06 349	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.14 250	0.04 45

iRaft-Stereo_20w	1.39 249	0.18 51	3.72 265	0.79 329	0.56 312	1.90 263	0.65 314	8.85 387	1.05 91	2.05 256	0.42 140	1.24 189	1.23 271	1.69 136	0.95 222	0.00 1	0.62 307	0.00 1	0.44 383	0.02 36	1.41 335

MyStereo05	1.01 166	0.47 167	3.36 242	0.03 59	0.14 208	1.53 195	0.02 78	4.11 200	3.37 339	1.43 200	0.03 30	1.27 190	0.39 197	1.39 124	0.97 223	0.00 1	1.10 359	0.00 1	0.16 319	0.02 36	0.37 228

gwcnet-sp	1.11 184	0.71 224	4.90 312	0.05 99	0.01 62	2.59 295	0.14 223	4.22 212	1.38 187	1.93 245	0.18 72	0.68 130	0.38 187	3.77 187	0.98 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 242	0.08 83

scenet	1.11 184	0.71 224	4.90 312	0.05 99	0.01 62	2.59 295	0.14 223	4.22 212	1.38 187	1.93 245	0.18 72	0.68 130	0.38 187	3.77 187	0.98 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 242	0.08 83

ssnet	1.11 184	0.71 224	4.90 312	0.05 99	0.01 62	2.59 295	0.14 223	4.22 212	1.38 187	1.93 245	0.18 72	0.68 130	0.38 187	3.77 187	0.98 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 242	0.08 83

ADLNet2	1.52 268	0.79 241	3.51 250	0.01 10	0.69 335	1.26 106	0.26 260	4.84 262	3.10 334	1.67 226	3.23 313	4.17 330	0.80 248	4.77 234	1.00 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 303	0.12 128

StereoVision	1.00 164	0.77 238	2.81 209	0.05 99	0.02 107	1.14 62	0.03 127	4.13 203	1.18 112	0.19 32	6.80 356	0.49 106	0.12 126	1.20 110	1.01 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.02 24

MyStereo04	1.01 166	0.51 178	3.49 249	0.03 59	0.34 287	1.66 238	0.02 78	4.18 208	2.93 331	1.10 160	0.03 30	1.30 193	0.58 217	1.32 121	1.02 229	0.00 1	1.19 378	0.00 1	0.18 334	0.03 92	0.37 228

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 290	0.88 254	3.47 248	1.64 376	0.22 236	4.27 342	0.40 292	3.90 172	1.63 223	0.72 103	0.71 178	3.06 295	0.11 113	5.13 251	1.03 230	5.07 394	0.54 302	0.00 1	0.00 1	1.73 387	3.16 394

4D-IteraStereo	0.59 54	0.98 279	2.62 199	0.04 83	0.09 184	1.07 38	0.08 192	1.45 35	0.39 12	0.12 20	0.05 48	0.82 152	0.10 105	0.77 79	1.05 231	0.00 1	0.40 290	0.00 1	0.00 1	0.08 170	1.79 370

dad	1.04 173	1.21 313	3.14 230	0.08 135	0.01 62	1.25 100	0.01 19	1.30 28	2.54 306	1.95 249	0.37 128	0.40 97	0.04 45	5.95 281	1.06 232	0.01 299	0.00 1	1.11 388	0.12 308	0.07 160	0.19 167

FADNet-RVC-Resample	1.28 226	1.46 335	6.58 357	0.10 161	0.14 208	1.54 199	0.25 258	4.29 223	1.46 195	0.61 87	0.23 95	1.29 192	0.28 170	5.23 255	1.06 232	0.10 357	0.16 266	0.09 362	0.06 284	0.28 327	0.39 238

iRaft-Stereo_5w	1.28 226	0.93 265	3.51 250	0.14 183	0.66 331	1.21 81	0.01 19	3.87 166	1.06 92	0.19 32	1.97 266	1.62 211	1.50 287	6.80 316	1.07 234	0.00 1	0.16 266	0.00 1	0.06 284	0.26 319	0.67 277

FAT-Stereo	1.95 295	0.23 94	3.66 261	0.18 193	0.03 125	1.80 258	0.94 327	5.35 295	3.11 335	4.23 340	5.00 340	5.22 354	2.76 331	5.07 247	1.09 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.17 157

LMCR-Stereo	1.28 226	1.13 305	2.41 173	0.57 288	0.03 125	2.72 301	0.09 203	6.86 363	0.88 68	2.44 289	1.92 263	0.14 68	1.55 292	3.57 181	1.12 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 270	0.02 24

TDLM	1.32 238	0.90 257	2.42 181	0.61 295	0.03 125	1.59 210	2.04 354	3.73 146	2.29 285	1.70 230	0.94 207	1.07 180	0.67 236	6.49 300	1.12 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 287	0.54 257

DeepPruner_ROB	1.04 173	0.99 282	3.05 224	0.02 40	0.00 1	1.60 214	0.17 230	3.96 176	0.52 20	3.41 325	0.03 30	2.06 243	0.17 141	3.35 170	1.12 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 250	0.14 141

iResNetv2_ROB	1.32 238	1.82 353	6.02 344	1.27 359	0.00 1	1.41 157	0.05 168	4.48 232	1.46 195	1.02 148	1.28 230	1.00 174	0.27 168	4.72 225	1.12 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 351	0.16 152

CFNet	1.24 211	1.33 325	3.20 232	0.26 233	0.03 125	1.43 159	0.04 156	5.03 276	2.39 294	0.61 87	0.71 178	1.30 193	0.23 159	6.72 312	1.16 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 313	0.10 115

SACVNet	1.14 192	0.74 229	2.49 190	0.07 127	0.00 1	1.65 237	0.28 268	4.52 238	1.51 201	2.11 259	0.79 190	1.57 203	0.07 77	5.28 257	1.31 241	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 319	0.18 164

Consistency-Raft	1.48 262	0.96 273	5.40 336	0.36 245	0.31 285	1.66 238	0.11 212	4.30 224	4.32 353	0.47 70	5.99 349	0.86 153	2.09 312	1.19 109	1.31 241	0.03 333	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.27 324	0.02 24

HGLStereo	1.17 197	0.53 185	2.39 170	0.01 10	0.02 107	1.45 166	0.01 19	4.05 189	1.14 104	1.42 199	3.06 307	2.09 246	1.21 269	4.60 221	1.33 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 200	0.06 68

CFNet-ft	0.97 157	0.94 266	2.30 157	0.01 10	0.27 265	1.37 141	0.02 78	2.76 80	0.79 51	0.88 121	0.20 88	3.76 323	0.38 187	4.21 198	1.34 244	0.00 1	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.08 170	0.09 105

CFNet_RVC	0.97 157	0.94 266	2.30 157	0.01 10	0.27 265	1.37 141	0.02 78	2.76 80	0.79 51	0.88 121	0.20 88	3.76 323	0.38 187	4.21 198	1.34 244	0.00 1	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.08 170	0.09 105

AASNet	1.05 176	1.11 302	3.12 229	0.05 99	0.00 1	1.73 252	0.05 168	5.73 320	2.17 276	1.10 160	1.84 261	0.94 164	0.19 149	1.16 106	1.37 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 340	0.16 152

ADLNet	1.35 244	0.55 187	2.95 219	0.01 10	0.05 154	2.22 274	0.11 212	5.06 279	2.83 328	2.42 287	2.19 273	2.63 275	0.68 238	3.59 182	1.37 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 282	0.27 208

PSMNet-ADL	0.88 119	0.12 18	1.32 16	0.07 127	0.01 62	2.03 269	0.03 127	3.00 103	1.28 152	0.39 53	0.66 174	2.12 248	0.67 236	4.19 197	1.38 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.24 195

DMCA	0.87 117	0.52 183	3.24 236	0.01 10	0.01 62	1.30 120	0.02 78	3.69 142	1.87 251	2.29 271	0.17 69	1.71 220	0.10 105	0.76 77	1.42 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.12 128

DDUNet	3.58 349	11.19 412	3.84 271	3.59 391	3.31 391	4.14 340	0.20 239	4.40 228	1.33 170	2.72 303	3.11 310	3.16 299	0.37 185	4.18 195	1.47 250	2.02 391	0.05 237	10.10 403	3.59 409	5.85 393	3.05 393

delet	1.31 235	0.61 207	2.64 201	0.05 99	0.17 221	2.84 308	1.00 332	4.88 265	2.46 300	1.38 195	1.37 235	1.62 211	0.90 254	4.52 217	1.48 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 250	0.08 83

MyStereo8	1.16 196	0.86 251	3.73 267	0.86 336	0.04 146	1.47 176	0.01 19	4.64 250	2.13 270	1.47 204	1.10 218	1.21 188	0.31 175	1.12 104	1.50 252	0.00 1	1.45 390	0.00 1	0.30 375	0.10 200	0.93 304

Wz-Net-LNSev	1.60 277	1.48 338	8.20 375	0.03 59	0.03 125	3.95 336	0.13 220	4.89 266	2.33 289	0.92 129	0.31 114	3.64 319	1.40 280	2.90 163	1.50 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 200	0.20 179

MLCV	1.19 200	0.97 276	3.09 226	0.07 127	0.00 1	1.63 229	0.04 156	3.33 129	1.57 206	2.74 306	1.83 260	0.99 172	0.40 198	5.31 258	1.53 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.11 122

MFMNet_re	2.39 330	1.65 349	6.10 346	3.04 388	0.90 348	2.34 285	0.98 330	4.77 261	3.79 347	6.95 366	7.08 357	1.84 228	3.79 353	2.53 155	1.57 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 313	0.26 205

STTRV1_RVC	2.03 301	0.39 146	5.14 326	0.34 243	0.01 62	2.50 290	0.34 287	6.44 353	3.75 346	0.86 120	5.12 341	1.63 213	1.08 259	7.64 354	1.58 256	1.07 381	2.64 413	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 45

GwcNet-RSSM	1.22 207	1.24 317	3.66 261	0.23 218	0.04 146	1.46 170	0.05 168	4.65 252	1.61 211	1.33 189	0.46 150	2.98 290	0.26 165	4.48 213	1.59 257	0.00 1	0.00 1	0.02 344	0.00 1	0.21 297	0.10 115

FADNet	1.38 247	1.42 333	5.62 339	0.03 59	0.06 159	2.56 293	0.16 227	4.66 253	1.64 224	0.35 48	0.11 62	1.66 217	1.05 258	5.64 273	1.59 257	0.18 367	0.02 220	0.01 325	0.01 241	0.52 368	0.23 191

DRaft	1.40 251	0.20 80	1.83 83	0.09 151	0.01 62	1.66 238	0.42 294	2.13 63	0.59 30	3.75 331	5.16 342	0.41 98	4.27 358	5.52 265	1.63 259	0.01 299	0.06 243	0.00 1	0.07 286	0.08 170	0.12 128

ACVNet	0.75 91	0.56 193	2.30 157	0.09 151	0.00 1	1.39 147	0.21 245	2.76 80	1.34 173	0.88 121	0.75 184	1.92 233	0.26 165	0.51 38	1.65 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 262	0.20 179

hitnet-ft	1.26 223	0.71 224	2.37 168	0.04 83	0.00 1	1.39 147	0.21 245	3.94 174	2.53 305	1.61 220	1.11 220	4.21 331	0.36 183	4.83 237	1.65 260	0.01 299	0.00 1	0.03 349	0.00 1	0.11 223	0.08 83

SQANet	2.65 335	1.92 362	3.73 267	4.47 392	2.98 389	2.59 295	0.24 254	4.66 253	1.11 100	2.48 291	0.59 166	1.57 203	0.86 251	3.95 192	1.67 262	7.97 399	0.14 265	0.48 377	0.03 262	7.84 394	3.68 395

FADNet-RVC	1.30 234	1.62 347	6.28 349	0.03 59	0.00 1	1.61 221	0.08 192	4.49 233	2.04 267	0.41 59	0.10 59	0.63 117	0.64 230	5.55 268	1.69 263	0.01 299	0.08 250	0.00 1	0.00 1	0.52 368	0.31 215

acv_ft	0.94 138	0.56 193	2.28 154	0.04 83	1.07 362	1.71 249	0.01 19	4.41 229	1.34 173	1.53 210	0.75 184	1.92 233	0.45 205	0.51 38	1.74 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 335	0.20 179

DEmStereo	1.56 274	0.16 38	2.44 185	0.09 151	0.02 107	1.77 255	0.87 323	1.72 50	1.08 95	2.48 291	6.30 353	1.06 178	5.02 365	6.28 291	1.81 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 11

THIR-Stereo	1.54 270	0.48 169	1.88 96	0.01 10	0.02 107	1.08 43	4.17 376	2.48 73	0.41 13	1.09 158	4.30 335	1.90 231	4.08 357	6.84 318	1.81 265	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.06 136	0.04 45

CBFPSM	1.51 265	1.00 284	5.32 332	0.05 99	0.01 62	3.57 331	0.04 156	4.06 191	1.03 89	0.65 90	0.21 91	6.06 358	3.60 348	2.65 158	1.82 267	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.12 128

DMCA-RVC	1.12 187	1.19 311	5.30 331	0.03 59	0.04 146	1.30 120	0.06 184	3.05 108	0.87 65	3.33 322	0.12 66	0.98 171	0.65 233	3.40 173	1.82 267	0.01 299	0.04 232	0.02 344	0.01 241	0.10 200	0.09 105

StereoDRNet-Refined	0.96 150	0.28 112	1.94 106	0.03 59	0.01 62	1.34 135	0.01 19	4.02 185	1.33 170	2.16 261	1.23 227	2.62 274	0.18 145	2.06 150	1.82 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 270	0.06 68
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CrosDoStereo	1.72 281	0.31 123	1.91 101	0.03 59	0.07 168	1.40 151	5.95 394	3.61 138	1.62 217	0.98 135	3.79 325	0.94 164	4.66 363	7.11 339	1.86 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.08 83

DeepStereo_LL	1.72 281	0.31 123	1.91 101	0.03 59	0.07 168	1.40 151	5.95 394	3.61 138	1.62 217	0.98 135	3.79 325	0.94 164	4.66 363	7.11 339	1.86 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.08 83

DispNO	1.47 260	1.01 286	5.05 320	0.13 180	0.08 177	1.49 185	0.02 78	4.38 227	1.86 249	1.51 206	1.57 247	3.12 298	1.09 260	5.77 275	1.89 272	0.00 1	0.02 220	0.03 349	0.11 301	0.11 223	0.08 83

FADNet_RVC	1.32 238	1.54 341	5.37 333	0.02 40	0.06 159	2.78 304	0.07 186	4.19 209	1.03 89	0.44 62	0.35 124	0.67 126	0.10 105	5.42 263	1.92 273	0.24 371	0.33 286	0.11 366	0.33 377	0.66 378	0.68 278

MMNet	1.33 242	0.69 223	4.18 280	0.11 173	0.01 62	4.08 338	0.02 78	4.27 220	1.49 200	2.17 262	0.33 116	1.34 195	1.20 265	4.52 217	1.93 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 223	0.06 68

UNet	1.21 203	0.36 138	4.56 300	0.04 83	0.02 107	2.30 281	0.02 78	3.70 144	0.98 86	1.32 187	0.14 68	2.70 277	1.54 289	4.49 214	1.96 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.07 78

RainbowNet	5.23 373	4.09 398	4.92 315	9.61 403	6.18 397	5.26 360	3.48 370	7.68 380	4.58 357	1.94 248	3.02 306	4.67 339	3.42 345	5.90 279	2.01 276	9.59 403	2.19 402	8.45 399	0.20 342	10.52 401	6.82 403

HITNet	1.01 166	1.08 300	3.32 241	0.80 330	0.00 1	1.37 141	0.02 78	5.20 287	1.59 208	1.88 239	0.18 72	0.64 119	0.31 175	1.24 116	2.01 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.47 248
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
NCCL2	1.51 265	1.32 324	3.27 238	0.03 59	0.07 168	1.63 229	3.29 367	4.54 241	1.61 211	3.22 320	0.37 128	3.84 325	0.31 175	4.42 211	2.02 278	0.00 1	0.00 1	0.02 344	0.00 1	0.09 189	0.22 186

PDISCO_ROB	2.54 332	1.40 331	5.07 323	1.06 352	2.01 382	8.28 380	0.17 230	7.96 383	6.01 369	1.48 205	1.75 255	3.67 320	1.25 273	7.74 361	2.07 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 352	0.42 246

psmorigin	2.16 316	0.75 231	10.72 388	0.24 223	0.03 125	1.62 226	0.20 239	3.80 150	1.16 106	5.40 358	3.08 308	5.77 356	2.29 316	5.62 272	2.13 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.25 201

DSFCA	1.45 257	0.51 178	2.76 207	0.01 10	0.03 125	3.64 332	0.83 321	3.28 127	1.45 194	3.25 321	0.44 144	2.89 287	1.45 282	6.07 284	2.14 281	0.00 1	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.10 115

otaku	3.61 352	2.06 366	4.04 277	6.41 396	3.35 392	4.67 351	2.08 355	5.97 335	1.58 207	2.19 263	2.62 299	3.47 312	1.45 282	4.36 208	2.17 282	8.55 400	0.25 274	1.89 391	0.03 262	9.29 397	5.81 400

SMFormer	1.31 235	0.30 117	2.08 125	0.47 267	0.02 107	1.04 31	0.01 19	5.75 323	2.69 313	1.65 222	2.43 290	0.91 156	0.02 18	4.75 229	2.20 283	0.00 1	0.88 329	0.00 1	0.14 311	0.06 136	0.76 286

tta	1.32 238	0.30 117	2.08 125	0.47 267	0.02 107	1.04 31	0.01 19	5.75 323	2.69 313	1.65 222	2.43 290	0.91 156	0.02 18	4.75 229	2.20 283	0.00 1	0.88 329	0.00 1	0.14 311	0.09 189	0.92 300

ETE_ROB	1.42 255	1.04 293	3.10 227	0.02 40	0.03 125	1.81 259	0.22 248	4.73 257	1.67 228	4.77 349	1.43 238	2.77 279	0.08 88	4.23 201	2.20 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.20 179

SDNR	3.62 354	1.25 318	7.41 365	0.71 313	0.22 236	26.06 415	0.02 78	4.55 242	2.42 297	3.10 316	11.33 372	3.05 294	0.77 244	8.31 370	2.21 286	0.05 343	0.11 260	0.00 1	0.01 241	0.08 170	0.66 274

IGEVStereo-DCA	0.88 119	1.21 313	1.81 77	0.18 193	0.16 218	0.83 18	0.01 19	0.71 8	1.36 179	0.40 54	0.04 40	0.06 30	0.09 98	6.04 282	2.22 287	0.00 1	0.48 297	0.00 1	0.15 313	0.16 270	1.76 361

rrr	1.15 194	1.21 313	5.05 320	0.18 193	0.16 218	0.83 18	0.06 184	2.88 88	1.44 192	0.40 54	0.04 40	0.06 30	0.09 98	6.04 282	2.22 287	0.00 1	0.48 297	0.00 1	0.19 340	0.16 270	1.59 348

test_xeample3	0.95 147	1.30 322	5.13 324	0.19 198	0.23 242	0.95 23	0.07 186	2.30 65	1.47 198	0.40 54	0.05 48	0.08 47	0.07 77	1.45 126	2.27 289	0.00 1	0.69 310	0.00 1	0.33 377	0.17 282	1.85 374

edge stereo	2.06 303	0.42 157	4.20 282	0.14 183	0.09 184	1.82 260	0.51 301	5.38 299	2.48 303	3.45 326	3.96 332	8.28 372	1.80 306	5.90 279	2.30 290	0.00 1	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.16 270	0.19 167

Ntro	3.66 356	2.08 367	4.34 288	7.58 398	4.53 394	6.25 367	0.72 318	5.35 295	1.65 225	0.48 77	1.77 256	2.68 276	1.25 273	5.10 249	2.31 291	8.72 401	0.31 284	2.13 393	0.05 277	9.73 398	6.18 401

CBMV	1.97 300	0.56 193	2.61 197	0.46 261	0.07 168	2.91 311	4.18 377	4.58 245	2.78 324	5.50 360	2.21 275	2.84 284	2.94 333	4.75 229	2.31 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 262	0.60 268
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RP	2.09 307	0.90 257	3.88 272	0.22 214	0.61 322	1.72 250	0.94 327	4.97 274	2.65 311	3.87 334	5.63 346	4.44 332	4.28 359	4.99 244	2.35 293	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.20 294	0.13 136

RAFT + AFF	1.88 290	1.84 356	4.19 281	0.05 99	0.85 342	2.29 280	1.00 332	6.32 351	2.26 282	1.88 239	1.80 259	1.27 190	3.66 349	6.56 302	2.36 294	0.02 323	0.34 289	0.00 1	0.01 241	0.41 356	0.50 254

DGSMNet	2.56 333	1.15 308	7.39 364	1.34 367	2.02 383	3.20 316	3.97 375	6.11 343	1.72 240	1.52 209	2.72 301	3.23 304	0.63 227	4.74 226	2.39 295	1.12 384	1.53 394	1.54 390	1.32 403	1.40 385	2.10 386

PASM	2.20 319	1.85 357	10.33 386	1.00 346	0.41 292	1.98 266	0.90 326	3.85 163	2.76 321	4.38 343	1.53 244	3.49 314	1.54 289	6.60 304	2.43 296	0.14 363	0.02 220	0.00 1	0.03 262	0.33 337	0.39 238

iResNet	1.20 201	0.77 238	3.37 243	1.01 349	0.01 62	2.00 267	0.01 19	4.44 230	1.74 241	1.88 239	1.09 216	0.35 90	0.35 181	4.22 200	2.44 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.26 205

S-Stereo	2.12 313	0.32 127	6.30 350	0.24 223	0.22 236	2.51 291	1.83 350	5.38 299	5.55 363	2.46 290	5.91 348	2.81 282	0.71 240	5.19 254	2.45 298	0.00 1	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.07 160	0.37 228

Nwc_Net	2.25 323	0.98 279	5.37 333	0.07 127	0.11 196	2.80 305	0.05 168	7.36 375	1.30 164	2.77 307	8.21 362	5.18 351	2.98 337	5.16 253	2.46 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.08 83

Syn2CoEx	1.91 293	1.85 357	6.43 356	0.05 99	0.00 1	1.47 176	0.54 304	6.03 340	2.24 280	2.24 269	2.19 273	2.06 243	3.10 340	6.57 303	2.58 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 340	0.40 240

CBMV_ROB	2.06 303	0.31 123	2.72 203	0.63 300	0.00 1	2.83 307	0.88 324	5.24 290	2.41 296	4.28 341	6.16 350	3.07 297	3.47 347	5.81 278	2.69 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.56 264

BEATNet_4x	1.24 211	1.45 334	5.03 319	0.58 289	0.02 107	1.34 135	0.09 203	5.29 292	1.69 229	2.01 253	0.25 98	1.18 187	0.44 202	2.11 152	2.70 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 250	0.54 257

ACVNet-4b	6.14 379	2.39 374	6.31 351	9.73 404	7.26 402	8.81 382	1.62 349	7.27 373	6.07 370	0.41 59	6.42 354	11.47 380	2.37 319	9.17 376	2.72 303	9.70 405	2.42 404	10.45 404	0.01 241	11.04 405	7.12 404

fast-acv-ft	1.54 270	0.86 251	4.85 310	0.11 173	0.12 201	3.88 334	0.28 268	2.97 100	2.26 282	0.96 134	3.49 319	2.97 289	1.23 271	3.47 176	2.75 304	0.04 339	0.01 193	0.04 354	0.04 274	0.44 358	0.08 83

APVNet	1.68 280	0.75 231	4.94 316	0.13 180	0.01 62	4.56 349	0.08 192	5.20 287	1.44 192	1.51 206	1.05 213	2.87 285	0.93 255	6.76 315	2.76 305	0.01 299	0.00 1	0.07 359	0.00 1	0.34 340	0.08 83

NCC-stereo	2.09 307	1.02 288	4.78 308	0.10 161	0.26 260	2.33 283	0.13 220	5.82 329	1.70 233	2.98 311	3.18 311	4.63 337	5.69 374	6.26 289	2.76 305	0.05 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.14 141

Abc-Net	2.09 307	1.02 288	4.78 308	0.10 161	0.26 260	2.33 283	0.13 220	5.82 329	1.70 233	2.98 311	3.18 311	4.63 337	5.69 374	6.26 289	2.76 305	0.05 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.14 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	2.11 311	0.95 269	4.61 302	0.08 135	0.29 271	3.34 323	0.11 212	5.40 303	1.78 246	3.93 336	4.52 336	5.20 352	3.05 339	5.78 276	2.78 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.18 164

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 352	3.47 388	9.32 382	0.19 198	0.30 283	13.80 391	7.49 405	5.15 283	3.95 349	3.06 315	3.94 330	4.60 335	1.20 265	8.49 372	2.79 309	0.70 377	1.22 380	0.04 354	0.84 395	0.50 363	1.23 322

RASNet	1.75 283	0.71 224	2.93 218	0.20 212	3.20 390	1.75 253	0.26 260	3.87 166	2.64 310	0.98 135	1.46 241	5.25 355	1.67 299	6.73 313	2.81 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.47 248

DRN-Test	1.79 287	0.51 178	4.94 316	0.19 198	0.14 208	3.30 319	0.19 238	6.58 359	2.31 286	4.40 345	0.77 187	2.10 247	1.73 301	5.40 262	2.82 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.12 232	0.27 208

UDG	3.15 343	9.41 410	2.81 209	2.72 387	0.92 350	2.39 286	0.11 212	4.12 201	1.30 164	2.35 276	3.63 322	4.96 344	1.58 296	4.33 206	2.89 312	1.22 387	0.04 232	8.09 398	3.80 410	4.94 391	1.35 331

DLCB_ROB	1.38 247	0.60 202	1.96 107	0.10 161	0.00 1	1.53 195	0.23 251	4.02 185	1.91 256	3.54 327	1.97 266	3.40 308	0.30 171	4.91 239	2.97 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.12 128

GANet	2.23 322	0.92 264	3.10 227	0.88 338	0.08 177	2.25 275	3.25 366	4.61 247	1.71 235	2.55 295	9.98 369	2.56 272	1.47 286	7.52 352	2.98 314	0.00 1	0.04 232	0.02 344	0.08 290	0.14 250	0.42 246

PA-Net	1.56 274	1.13 305	5.13 324	0.07 127	0.17 221	1.46 170	0.53 303	4.73 257	3.04 333	0.92 129	1.30 231	2.29 264	0.62 225	6.63 306	3.00 315	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 160	0.15 148
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Wz-Net-MNSev	2.17 317	1.90 361	7.77 369	0.02 40	0.01 62	4.60 350	2.08 355	5.70 319	2.83 328	4.02 337	1.50 243	1.87 229	2.53 325	5.10 249	3.04 316	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.14 250	0.31 215

SGM-Forest	2.15 315	0.50 171	2.42 181	0.19 198	0.25 251	3.47 329	2.38 360	4.53 239	2.46 300	5.64 361	3.99 333	3.74 321	2.22 313	6.99 333	3.08 317	0.01 299	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.98 307
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
iinet-f	1.90 292	0.98 279	13.29 395	0.42 256	0.03 125	4.30 345	0.04 156	3.86 164	1.32 168	1.28 182	0.57 159	2.91 288	2.70 329	2.60 156	3.11 318	0.00 1	0.02 220	0.02 344	0.00 1	0.49 361	0.09 105

GwcNet	1.96 297	1.51 339	7.43 366	0.30 239	1.20 364	4.13 339	0.61 311	4.45 231	1.92 257	1.53 210	2.31 279	3.93 329	0.54 209	5.50 264	3.16 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.39 352	0.24 195

StereoDRNet	1.66 279	1.21 313	5.39 335	0.06 117	0.11 196	2.49 289	1.06 335	5.28 291	1.89 253	3.60 330	0.63 169	2.28 260	0.64 230	4.70 223	3.25 320	0.00 1	0.03 228	0.00 1	0.01 241	0.15 262	0.36 227

AF-Net	2.51 331	1.12 303	5.46 337	0.01 10	0.13 203	2.03 269	0.47 298	7.04 369	2.74 319	4.09 338	10.64 371	4.99 345	2.94 333	4.94 241	3.28 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 282	0.15 148

ssnet_v2	1.33 242	0.64 215	2.83 212	0.06 117	0.03 125	2.08 272	0.36 290	5.88 332	2.33 289	2.52 294	0.88 202	3.06 295	0.54 209	1.75 141	3.30 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 313	0.13 136

ACVNet_1	6.79 384	2.72 382	6.97 360	9.78 405	7.38 404	7.67 374	2.29 359	10.50 390	6.93 375	4.51 346	5.39 344	13.21 384	6.34 379	7.02 337	3.31 323	9.70 405	2.48 406	10.85 406	0.11 301	11.41 407	7.23 405

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 289	1.13 305	5.96 343	0.02 40	0.00 1	5.00 355	0.29 275	5.31 294	2.38 292	2.65 297	1.15 224	2.32 267	1.95 310	5.59 270	3.35 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.14 141

GASNet	1.77 286	2.50 377	7.05 361	0.47 267	0.02 107	1.50 186	0.20 239	4.55 242	2.55 307	0.98 135	1.48 242	2.24 259	1.57 295	6.25 288	3.41 325	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.55 371	0.12 128

ACVNet_2	9.32 390	2.76 383	8.07 373	8.84 402	6.89 400	14.54 396	4.19 378	14.25 397	23.92 401	7.62 370	19.61 396	20.42 397	5.93 376	8.52 373	3.64 326	9.16 402	1.74 400	7.93 397	0.36 380	10.56 402	7.47 408

DISCO	2.03 301	0.45 162	2.82 211	0.72 315	0.53 307	5.13 357	0.01 19	6.01 339	1.81 248	2.31 273	0.91 205	6.43 362	0.87 252	8.57 374	3.67 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.17 157

PWCDC_ROB	3.41 348	2.29 370	5.16 328	0.19 198	0.02 107	3.11 314	0.02 78	5.15 283	12.27 387	1.36 194	23.33 405	1.98 238	3.35 344	4.93 240	3.71 328	0.28 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 381	0.32 217

PSMNet_ROB	1.31 235	1.27 319	3.91 274	0.05 99	0.11 196	1.69 247	0.16 227	3.98 178	1.59 208	1.15 167	0.34 117	2.77 279	0.62 225	4.43 212	3.80 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 232	0.12 128

MDST_ROB	3.81 359	0.21 85	4.29 287	2.64 386	1.45 371	13.85 392	1.02 334	8.06 384	2.67 312	15.14 401	8.81 364	2.70 277	1.55 292	9.31 377	3.90 330	0.03 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.63 272

MSMD_ROB	5.26 374	0.52 183	3.22 233	0.15 188	0.01 62	8.63 381	1.06 335	4.76 260	4.16 351	13.72 394	26.77 408	13.87 386	15.95 402	7.89 363	3.94 331	0.11 359	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.34 224

aanetorigin	2.99 338	1.00 284	9.85 384	0.23 218	0.23 242	1.59 210	2.01 352	1.94 59	1.25 138	14.45 397	10.04 370	2.98 290	3.75 350	4.97 243	4.01 332	0.10 357	0.05 237	0.09 362	0.11 301	0.55 371	0.55 262

XPNet_ROB	1.41 253	0.81 245	2.75 206	0.04 83	0.01 62	1.70 248	0.17 230	4.14 204	1.69 229	4.12 339	1.10 218	1.58 206	0.52 208	5.13 251	4.07 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 223	0.25 201

LALA_ROB	1.55 272	1.07 298	2.99 223	0.02 40	0.06 159	3.20 316	0.49 300	4.07 193	1.80 247	3.79 333	0.66 174	4.51 333	0.25 164	3.82 190	4.07 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 200	0.11 122

DeepPrunerF	2.71 336	1.57 345	16.51 401	0.22 214	0.33 286	1.45 166	0.28 268	6.26 349	9.92 384	1.25 181	0.44 144	1.98 238	1.61 297	7.33 345	4.17 335	0.00 1	0.01 193	0.07 359	0.10 298	0.33 337	0.29 212

NaN_ROB	2.33 328	1.31 323	4.55 299	0.32 241	0.30 283	3.13 315	5.01 387	4.57 244	2.78 324	5.49 359	1.73 253	2.28 260	1.98 311	7.48 350	4.32 336	0.01 299	0.06 243	0.03 349	0.09 293	0.20 294	0.88 297

FINET	2.99 338	2.11 368	7.66 367	1.13 354	1.79 376	4.35 346	3.34 368	5.66 316	7.93 381	2.49 293	3.29 314	1.66 217	2.47 323	6.70 311	4.44 337	0.82 378	1.38 388	0.03 349	0.30 375	0.36 346	1.88 380

DispFullNet	8.26 387	24.76 420	14.96 398	14.77 413	7.78 405	5.23 358	0.09 203	5.67 317	3.16 336	9.01 380	4.87 339	6.15 359	10.66 393	10.44 387	4.54 338	2.54 392	0.33 286	15.59 410	4.84 413	13.17 411	6.59 402

RYNet	1.76 285	0.81 245	4.24 284	0.34 243	0.10 192	2.62 299	0.07 186	5.36 298	2.08 269	1.38 195	0.35 124	4.71 341	1.35 278	6.73 313	4.61 339	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.33 222

Anonymous Stereo	2.31 327	1.93 363	10.83 389	0.65 304	0.22 236	1.66 238	4.27 380	4.51 235	2.99 332	3.12 317	1.87 262	1.95 236	0.11 113	7.17 343	4.68 340	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 223	0.20 179

AANet_RVC	1.95 295	1.64 348	4.89 311	0.09 151	0.00 1	1.24 93	0.01 19	3.93 173	2.82 327	2.32 274	4.64 338	3.61 317	0.19 149	7.61 353	4.73 341	0.60 376	0.19 272	0.00 1	0.00 1	0.11 223	0.47 248

CSAN	3.10 341	1.72 351	5.85 341	0.37 248	0.14 208	4.15 341	3.91 374	4.94 272	4.65 358	6.43 364	6.29 352	4.62 336	5.17 368	8.13 365	4.85 342	0.02 323	0.03 228	0.03 349	0.05 277	0.26 319	0.48 252

ccnet	1.96 297	0.68 220	3.59 254	0.26 233	0.19 226	3.68 333	1.55 346	4.89 266	1.77 244	2.68 302	3.92 328	3.44 310	1.72 300	5.02 246	5.22 343	0.06 349	0.00 1	0.09 362	0.01 241	0.13 242	0.32 217

NVStereoNet_ROB	4.22 364	2.29 370	6.13 348	1.40 370	1.14 363	2.84 308	0.97 329	5.67 317	5.66 364	5.25 356	14.28 380	12.40 382	5.35 371	10.74 389	5.33 344	1.24 388	1.01 348	0.67 386	0.62 392	0.63 376	0.69 279
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	5.04 371	1.86 359	7.96 372	0.39 252	0.12 201	7.51 373	3.73 373	7.20 371	16.07 394	7.15 367	13.16 377	12.35 381	8.70 385	8.28 368	5.37 345	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.13 242	0.71 281

G-Net	3.58 349	0.58 197	5.14 326	1.61 373	1.86 377	10.46 385	1.85 351	3.24 123	1.69 229	8.68 376	11.81 375	6.03 357	7.62 382	4.82 236	5.52 346	0.08 354	0.12 262	0.07 359	0.15 313	0.16 270	0.16 152

Dean	12.08 402	3.10 386	8.10 374	10.98 407	8.34 407	18.85 401	5.53 392	21.57 413	40.96 420	11.81 389	21.91 400	25.74 405	9.74 388	8.20 366	5.76 347	9.65 404	2.35 403	9.94 400	0.65 393	10.97 404	7.40 406

FBW_ROB	2.74 337	1.02 288	4.72 304	0.43 258	0.18 224	4.35 346	0.18 235	7.28 374	3.50 340	3.57 328	3.38 317	4.86 342	1.22 270	11.70 394	5.76 347	0.17 366	0.08 250	0.59 382	0.12 308	0.28 327	1.40 334

LSM	7.83 386	2.59 379	24.93 406	4.71 393	40.61 423	3.55 330	5.22 389	5.91 334	7.48 377	10.86 385	13.66 379	4.55 334	3.92 354	7.72 360	5.88 349	0.02 323	0.26 277	0.00 1	0.00 1	0.30 332	14.53 419

DANet	1.96 297	0.24 98	3.72 265	0.78 328	0.48 304	2.65 300	0.34 287	3.94 174	1.71 235	4.35 342	1.56 246	5.09 348	0.56 213	6.97 332	5.99 350	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 241	0.04 113	0.66 274
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FCDSN-DC	5.38 375	0.65 216	3.19 231	0.24 223	0.46 303	5.71 361	1.61 347	5.83 331	4.51 356	14.74 399	22.03 401	20.43 398	13.01 399	8.48 371	6.00 351	0.02 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 160	0.52 255
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	6.09 378	0.97 276	3.59 254	0.26 233	0.14 208	7.68 375	2.02 353	10.42 389	5.77 365	20.76 409	19.69 397	22.78 402	10.56 392	10.29 385	6.16 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 330	0.41 242
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
MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 376	3.14 387	10.56 387	0.47 267	0.29 271	24.98 412	8.65 409	6.24 347	9.96 385	4.38 343	8.16 361	8.42 373	2.44 322	9.46 380	6.27 353	1.11 383	1.70 398	0.33 376	0.47 386	1.16 384	1.35 331

pmcnn	3.98 361	0.95 269	7.29 363	0.71 313	1.42 369	2.84 308	1.22 341	5.89 333	2.42 297	9.34 382	11.71 374	18.88 396	2.65 328	6.89 322	6.35 354	0.00 1	0.07 246	0.00 1	0.00 1	0.21 297	0.76 286

SGM_RVC	4.67 370	0.61 207	2.62 199	1.13 354	0.29 271	7.96 377	2.60 361	7.55 378	4.36 354	12.34 391	9.95 368	15.94 391	8.56 384	10.88 390	6.38 355	0.22 370	0.25 274	0.20 373	0.23 355	0.32 335	0.92 300
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SAMSARA	4.31 365	1.94 364	7.80 370	1.96 380	1.40 368	10.65 386	7.35 402	7.17 370	4.49 355	8.27 374	3.58 321	10.58 379	3.75 350	7.87 362	6.66 356	0.01 299	1.09 355	0.00 1	0.23 355	0.26 319	1.19 320

PWC_ROB	3.30 347	1.83 354	8.47 378	0.62 299	0.56 312	1.31 122	0.39 291	4.53 239	5.05 361	7.66 371	15.14 381	3.37 305	2.43 321	6.86 320	6.74 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 364	0.54 257

WCMA_ROB	5.16 372	1.07 298	4.40 296	0.66 305	0.69 335	6.28 368	3.63 372	5.39 301	4.05 350	14.77 400	19.39 395	15.46 389	10.72 394	7.67 359	6.77 358	0.19 369	0.27 279	0.18 372	0.20 342	0.18 287	1.23 322

Wz-Net-SNSev	3.01 340	3.59 393	12.98 394	0.45 260	0.04 146	2.72 301	1.12 337	5.80 328	2.42 297	2.30 272	2.62 299	6.39 361	1.29 276	10.20 384	7.19 359	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.29 330	0.72 282

SPS-STEREO	3.67 357	1.46 335	4.23 283	0.36 245	0.23 242	3.93 335	1.20 340	6.67 362	3.50 340	11.05 386	8.81 364	9.53 378	4.63 362	9.10 375	7.25 360	0.01 299	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.13 242	1.28 328
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LVE	11.75 401	3.56 392	5.48 338	10.38 406	8.28 406	22.54 406	7.53 406	17.01 400	32.01 411	9.26 381	23.28 404	23.43 403	9.72 387	11.79 395	7.81 361	10.09 407	2.62 412	11.07 407	0.59 390	11.18 406	7.44 407

FC-DCNN	6.44 381	0.46 165	3.25 237	0.54 283	0.56 312	8.01 378	1.37 343	8.76 385	7.15 376	19.35 407	22.25 403	22.72 401	15.44 401	10.37 386	7.93 362	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.64 273

ttt	1.79 287	0.32 127	2.41 173	0.58 289	0.26 260	1.64 236	0.00 1	6.26 349	2.57 308	1.91 242	2.39 287	1.39 196	0.11 113	5.55 268	7.97 363	0.00 1	1.05 349	0.00 1	0.16 319	0.06 136	1.14 316

SGM+DAISY	6.27 380	3.62 394	9.36 383	2.30 381	2.34 384	9.12 383	6.38 398	6.98 368	6.00 368	14.26 395	15.55 383	14.02 387	9.84 389	9.45 379	8.56 364	1.21 386	1.60 395	0.58 380	0.86 398	0.63 376	2.74 388

SHD	3.58 349	1.83 354	6.41 353	1.34 367	1.21 365	4.84 353	0.17 230	7.95 382	12.83 388	7.86 372	3.32 316	5.08 347	2.63 327	5.54 267	8.57 365	0.01 299	0.75 317	0.00 1	0.18 334	0.31 333	0.73 283

DPSNet	3.98 361	1.01 286	12.58 392	0.74 322	0.55 309	5.24 359	1.53 345	12.44 394	4.82 359	2.89 308	0.97 210	6.37 360	11.43 396	8.20 366	8.61 366	0.09 356	0.51 299	0.11 366	0.38 382	0.35 344	0.83 291

SuperB	3.75 358	2.46 376	15.54 400	0.32 241	0.06 159	4.29 344	1.61 347	4.25 216	11.49 386	2.56 296	1.31 233	2.01 242	1.86 307	6.94 328	8.94 367	0.05 343	0.03 228	0.10 365	0.08 290	10.62 403	0.56 264

DualNet	1.91 293	0.50 171	4.37 290	0.46 261	0.03 125	1.60 214	0.03 127	3.81 151	6.87 371	1.57 214	2.38 282	2.14 249	0.38 187	1.73 138	9.02 368	0.00 1	1.12 363	0.00 1	0.17 327	0.10 200	1.86 375

ff1	2.20 319	0.50 171	4.37 290	0.46 261	0.03 125	1.60 214	0.03 127	3.81 151	6.87 371	1.57 214	2.38 282	2.14 249	0.38 187	7.65 355	9.02 368	0.00 1	1.12 363	0.00 1	0.17 327	0.10 200	1.86 375

mmx	2.08 305	0.50 171	4.37 290	0.46 261	0.03 125	1.60 214	0.03 127	6.21 344	2.77 322	1.57 214	2.38 282	2.14 249	0.38 187	7.65 355	9.02 368	0.00 1	1.08 352	0.00 1	0.17 327	0.06 136	1.25 325

xxx	2.08 305	0.50 171	4.37 290	0.46 261	0.03 125	1.60 214	0.03 127	6.21 344	2.77 322	1.57 214	2.38 282	2.14 249	0.38 187	7.65 355	9.02 368	0.00 1	1.08 352	0.00 1	0.17 327	0.06 136	1.25 325

MFN_U_SF_RVC	4.10 363	2.36 373	12.04 391	1.00 346	0.27 265	10.31 384	0.51 301	8.83 386	3.69 344	4.90 353	3.30 315	9.33 377	3.43 346	8.28 368	9.42 372	0.41 375	0.53 301	0.52 378	0.81 394	0.90 382	1.05 311

IMH	11.71 400	4.49 399	4.59 301	11.55 410	9.35 410	14.27 395	5.00 386	21.03 411	25.97 405	8.90 379	23.64 406	20.58 399	10.29 391	13.39 398	9.59 373	10.13 410	2.57 409	15.53 409	1.75 406	13.04 410	8.53 411

IMH-64-1	10.12 393	3.75 396	4.24 284	11.47 408	9.26 408	11.93 389	5.30 390	18.72 402	15.74 392	7.16 368	18.55 388	16.83 392	6.83 380	11.66 392	9.62 374	10.09 407	2.54 407	15.69 411	1.72 404	12.82 408	8.45 409

IMH-64	10.12 393	3.75 396	4.24 284	11.47 408	9.26 408	11.93 389	5.30 390	18.72 402	15.74 392	7.16 368	18.55 388	16.83 392	6.83 380	11.66 392	9.62 374	10.09 407	2.54 407	15.69 411	1.72 404	12.82 408	8.45 409

Wz-Net-TNSev	4.36 367	6.36 404	22.98 404	0.22 214	0.06 159	7.00 369	3.45 369	7.46 377	3.81 348	2.12 260	0.63 169	7.29 370	5.11 366	9.87 382	9.72 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 260	0.36 346	0.66 274

XQC	3.16 344	2.00 365	7.71 368	0.97 345	0.67 332	5.07 356	0.69 316	6.58 359	4.95 360	5.04 355	1.98 269	4.99 345	3.12 341	7.96 364	10.02 377	0.00 1	0.63 308	0.00 1	0.18 334	0.36 346	0.38 237

1111x	2.13 314	0.58 197	4.38 295	0.39 252	0.61 322	2.14 273	0.01 19	6.38 352	2.40 295	1.80 234	1.97 266	0.95 168	0.64 230	7.16 342	10.30 378	0.00 1	1.18 377	0.00 1	0.29 373	0.07 160	1.32 330

KSHMR	14.93 409	8.30 409	8.52 379	15.54 414	13.01 413	17.62 399	10.36 411	19.39 405	30.53 409	19.03 402	22.15 402	28.32 408	9.61 386	16.44 403	10.96 379	10.98 415	3.74 418	21.96 417	4.87 414	16.79 414	10.39 414

PVD	6.50 382	1.70 350	6.71 359	1.66 377	1.59 375	7.94 376	0.89 325	11.13 392	24.35 402	12.01 390	19.10 391	8.76 375	9.89 390	9.85 381	11.06 380	0.02 323	1.12 363	0.00 1	0.26 367	0.25 313	1.72 356

AAGNet	1.60 277	0.15 28	1.76 64	1.17 356	0.27 265	1.51 190	0.64 312	1.71 49	1.20 120	1.67 226	0.81 193	1.59 208	2.23 314	6.08 285	11.16 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 24

WZ-Net	4.64 369	2.57 378	25.72 407	0.10 161	0.09 184	3.07 313	2.08 355	6.59 361	5.41 362	6.08 362	4.09 334	7.02 369	6.04 377	11.64 391	11.45 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 297	0.61 269

PWCK	9.63 392	6.94 408	19.91 403	6.25 395	0.22 236	22.62 407	14.62 416	12.15 393	13.48 389	14.34 396	13.17 378	13.25 385	8.40 383	16.14 402	11.57 383	6.38 397	0.26 277	2.41 394	0.11 301	8.57 395	1.74 359

RTSC	3.18 345	2.15 369	8.20 375	0.67 310	0.38 289	4.41 348	0.08 192	5.64 314	5.80 367	6.14 363	3.43 318	3.37 305	1.55 292	7.50 351	12.15 384	0.00 1	0.84 324	0.00 1	0.25 360	0.51 364	0.53 256

ELAS_RVC	8.75 388	1.59 346	6.34 352	1.91 379	1.87 378	11.67 388	12.14 414	10.75 391	16.11 395	22.55 413	21.45 399	18.49 394	18.29 409	14.17 399	12.53 385	0.92 380	1.32 386	0.70 387	0.46 384	0.53 370	1.25 325
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	10.48 397	2.34 372	98.78 432	0.23 218	0.25 251	3.01 312	0.70 317	4.69 256	17.04 396	19.07 403	15.43 382	12.52 383	11.56 397	9.41 378	12.62 386	0.01 299	0.01 193	0.00 1	0.01 241	0.25 313	1.76 361

WAO-7	9.62 391	2.87 384	5.64 340	0.96 344	0.21 235	20.37 404	5.13 388	23.65 417	26.32 406	13.11 393	27.70 411	22.69 400	14.04 400	14.53 401	13.11 387	0.13 362	0.09 256	0.58 380	0.10 298	0.51 364	0.75 285

WAO-6	11.65 399	2.71 381	4.73 305	7.69 399	7.28 403	17.41 398	7.45 403	20.43 408	38.14 418	10.13 384	19.37 394	27.36 406	12.38 398	13.35 397	13.26 388	4.38 393	2.43 405	10.51 405	0.03 262	9.00 396	4.96 398

ELAS	9.07 389	1.55 343	5.19 329	1.87 378	1.92 380	17.05 397	8.29 407	13.92 396	13.52 390	23.08 414	28.56 413	18.59 395	16.90 405	12.06 396	13.39 389	0.91 379	1.32 386	0.65 385	0.59 390	0.68 380	1.31 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	14.47 406	5.06 400	6.42 354	8.00 400	6.65 398	23.95 409	2.97 363	23.01 414	45.08 421	19.24 405	34.86 418	33.07 410	17.51 406	17.59 405	14.38 390	5.22 395	0.86 326	10.06 401	0.85 396	10.25 399	4.34 396

Venus	14.47 406	5.06 400	6.42 354	8.00 400	6.65 398	23.95 409	2.97 363	23.01 414	45.08 421	19.24 405	34.85 417	33.07 410	17.51 406	17.59 405	14.38 390	5.22 395	0.86 326	10.06 401	0.85 396	10.25 399	4.34 396

ADCPNet	3.94 360	1.47 337	14.87 397	0.11 173	0.45 300	7.19 370	2.23 358	5.42 305	3.18 337	4.53 347	2.03 270	7.48 371	5.27 370	7.05 338	14.73 392	0.02 323	0.74 316	0.04 354	0.91 401	0.23 304	0.85 294

EDNetEfficient	6.66 383	1.34 326	34.37 411	0.66 305	1.93 381	2.04 271	3.59 371	3.08 112	14.92 391	20.02 408	9.53 367	6.48 364	10.85 395	7.65 355	15.21 393	0.03 333	0.10 258	0.01 325	0.22 351	0.61 374	0.55 262

coex-ft	12.25 403	6.22 403	80.44 423	0.15 188	0.15 216	2.43 287	0.98 330	3.07 111	29.54 407	49.22 422	16.44 384	15.69 390	16.17 403	7.44 349	15.30 394	0.05 343	0.07 246	0.01 325	0.05 277	0.35 344	1.15 318

ADCRef	2.57 334	1.40 331	7.90 371	0.11 173	0.11 196	4.71 352	0.74 319	5.45 308	1.66 226	3.15 318	1.65 252	1.61 209	2.25 315	4.54 220	15.56 395	0.03 333	0.00 1	0.01 325	0.10 298	0.27 324	0.23 191

ADCL	3.64 355	1.54 341	8.53 380	0.26 233	0.28 270	7.37 371	4.49 382	5.42 305	3.61 342	4.79 350	3.85 327	5.14 350	4.47 360	6.28 291	15.73 396	0.05 343	0.01 193	0.11 366	0.13 310	0.34 340	0.33 222

TorneroNet-64	16.11 411	6.82 406	6.11 347	14.13 411	12.13 412	28.42 417	6.47 399	20.35 407	38.01 417	12.80 392	27.88 412	35.94 414	16.83 404	20.38 408	16.77 397	10.33 411	2.60 410	19.45 414	2.86 407	14.63 412	9.33 413

ADCP+	3.18 345	1.81 352	11.33 390	0.07 127	0.20 230	5.83 364	2.80 362	4.60 246	2.69 313	1.68 228	0.28 105	3.75 322	3.14 342	6.82 317	17.90 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 294	0.56 264

ADCMid	4.33 366	2.40 375	13.81 396	0.23 218	0.40 290	4.90 354	1.23 342	5.73 320	3.73 345	11.06 387	3.94 330	6.67 366	5.11 366	7.11 339	18.03 399	0.12 361	0.08 250	0.55 379	0.46 384	0.61 374	0.49 253

ktn	19.65 415	19.61 417	8.27 377	22.99 420	17.38 418	23.89 408	11.97 413	24.83 419	34.40 415	19.19 404	27.37 409	32.56 409	18.29 409	16.52 404	18.28 400	22.43 419	3.70 417	29.28 421	10.90 418	19.65 418	11.59 416

xxxx	2.26 324	0.43 158	2.30 157	0.01 10	0.68 334	1.47 176	0.00 1	6.56 358	2.32 287	1.56 212	2.07 272	1.07 180	0.06 67	4.81 235	18.87 401	0.00 1	1.11 361	0.00 1	0.21 347	0.06 136	1.65 351

AnyNet_C32	4.41 368	3.74 395	15.17 399	0.48 275	0.51 306	5.99 366	6.52 401	5.30 293	2.72 318	6.86 365	3.66 323	5.21 353	3.19 343	7.42 348	19.54 402	0.08 354	0.04 232	0.20 373	0.09 293	0.67 379	0.76 286

test_xeample	2.27 325	0.46 165	2.25 151	0.10 161	0.69 335	1.48 181	0.00 1	6.24 347	2.46 300	1.83 236	2.40 288	0.37 92	0.07 77	4.49 214	19.55 403	0.00 1	1.11 361	0.00 1	0.21 347	0.07 160	1.65 351

RTS	10.27 395	3.55 389	66.16 420	1.62 374	2.34 384	13.96 393	6.25 396	6.95 366	18.07 397	8.81 377	19.18 392	6.82 367	2.96 335	26.87 415	19.93 404	0.00 1	0.42 291	0.00 1	0.03 262	0.40 354	0.99 308

RTSA	10.27 395	3.55 389	66.16 420	1.62 374	2.34 384	13.96 393	6.25 396	6.95 366	18.07 397	8.81 377	19.18 392	6.82 367	2.96 335	26.87 415	19.93 404	0.00 1	0.42 291	0.00 1	0.03 262	0.40 354	0.99 308

JetBlue	14.57 408	6.38 405	35.83 412	0.95 343	7.05 401	51.27 421	22.93 419	16.51 398	9.78 383	11.72 388	17.82 387	27.82 407	17.62 408	33.31 420	20.36 406	0.35 374	0.18 269	0.15 371	0.25 360	5.36 392	5.74 399

MANE	15.61 410	2.70 380	7.19 362	3.43 390	5.19 396	21.44 405	9.54 410	24.27 418	29.58 408	33.72 418	42.10 420	42.08 419	32.55 417	24.60 410	20.72 407	1.46 389	2.17 401	1.34 389	4.60 411	0.49 361	3.04 392

TorneroNet	16.83 412	6.92 407	6.68 358	14.15 412	12.07 411	27.63 416	8.39 408	21.53 412	37.64 416	14.70 398	32.94 416	33.55 412	18.95 411	19.68 407	20.80 408	10.39 412	2.61 411	19.77 415	3.45 408	15.42 413	9.28 412

SGM-ForestM	14.25 405	3.00 385	8.67 381	2.38 383	1.88 379	24.45 411	11.87 412	19.27 404	21.66 399	30.68 416	29.79 415	46.58 420	28.97 415	27.26 417	21.22 409	1.14 385	1.67 397	0.61 384	0.89 400	0.51 364	2.50 387

notaker	18.29 413	22.89 419	10.13 385	18.52 416	14.64 416	17.81 400	7.48 404	20.77 409	24.37 403	21.91 411	27.45 410	39.00 416	20.06 412	20.53 409	21.90 410	12.54 416	2.81 416	25.96 419	6.03 416	19.60 417	11.37 415

AnyNet_C01	7.15 385	5.48 402	37.47 413	1.08 353	0.59 319	11.50 387	6.49 400	6.93 364	4.31 352	8.06 373	9.11 366	8.72 374	4.06 355	14.50 400	21.97 411	0.11 359	0.08 250	0.24 375	0.09 293	1.11 383	1.07 314

ADCS	5.55 377	3.55 389	19.07 402	0.43 258	0.14 208	5.87 365	4.20 379	7.65 379	7.80 380	9.79 383	6.22 351	6.48 364	5.52 373	10.52 388	22.41 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 360	0.97 306

UNDER WATER	20.50 416	13.77 415	33.30 409	20.84 418	14.55 415	30.38 418	19.68 418	17.23 401	34.25 414	21.44 410	18.98 390	38.38 415	31.61 416	25.31 411	22.42 413	10.71 414	2.76 414	19.90 416	4.92 415	17.87 416	11.76 417

UNDER WATER-64	20.90 417	11.73 414	33.74 410	20.56 417	13.88 414	34.56 419	24.71 420	16.81 399	33.52 413	22.54 412	17.10 385	40.14 418	33.68 420	25.46 412	23.75 414	10.68 413	2.78 415	18.70 413	4.60 411	17.07 415	12.03 418

BEATNet-Init1	19.30 414	9.61 411	39.48 414	3.09 389	2.67 387	39.40 420	17.68 417	23.58 416	25.88 404	38.63 419	37.63 419	50.99 421	33.56 419	30.54 418	24.44 415	1.09 382	1.51 393	0.60 383	0.88 399	1.81 388	2.89 390

LE_ROB	13.25 404	1.86 359	12.84 393	2.35 382	1.43 370	7.50 372	5.92 393	10.14 388	48.57 423	57.70 423	24.61 407	23.44 404	32.60 418	10.12 383	24.95 416	0.06 349	0.08 250	0.13 370	0.20 342	0.09 189	0.41 242

MADNet+	11.36 398	15.59 416	70.62 422	1.36 369	1.52 373	20.21 403	4.98 384	12.73 395	8.13 382	3.88 335	6.42 354	8.89 376	6.29 378	32.76 419	29.90 417	0.25 372	1.05 349	0.01 325	0.22 351	0.60 373	1.76 361

222	3.11 342	0.43 158	2.10 132	0.02 40	0.45 300	1.57 207	0.01 19	6.44 353	2.34 291	1.73 232	2.24 277	0.52 111	0.07 77	4.95 242	36.29 418	0.00 1	1.07 351	0.00 1	0.21 347	0.06 136	1.65 351

DPSimNet_ROB	26.59 419	21.34 418	28.49 408	25.34 421	19.24 419	25.03 413	28.61 421	30.13 421	30.91 410	33.36 417	29.60 414	33.91 413	28.18 414	25.99 413	42.58 419	17.84 418	15.40 421	25.41 418	22.86 422	21.10 420	26.45 424

HanzoNet	30.55 420	30.82 422	24.44 405	22.40 419	19.25 420	25.74 414	14.00 415	29.76 420	40.45 419	43.57 420	44.15 421	55.63 423	46.26 421	43.79 422	45.27 420	28.35 422	9.71 420	30.23 422	16.18 420	23.20 421	17.85 420

LRCNet_RVC	60.82 424	63.91 426	64.33 419	69.26 429	50.13 425	19.76 402	0.07 186	58.24 424	5.77 365	75.95 426	85.64 425	74.51 425	62.84 423	58.99 424	50.33 421	93.38 433	56.04 430	93.60 431	93.06 431	68.67 429	71.95 431

JetRed	35.17 421	40.12 424	62.92 418	15.92 415	26.66 422	70.02 423	42.94 423	32.33 422	33.48 412	46.29 421	45.31 422	39.98 417	26.04 413	38.73 421	56.93 422	12.90 417	37.58 426	13.38 408	9.53 417	30.41 422	21.91 422

MADNet++	48.24 422	34.06 423	39.67 415	43.36 423	41.25 424	66.15 422	33.15 422	60.90 425	54.14 424	72.30 425	61.91 423	58.11 424	56.05 422	58.09 423	59.59 423	43.04 425	36.86 425	35.73 423	22.37 421	45.96 424	42.06 426

ASD4	55.67 423	67.80 427	50.61 417	44.70 424	58.12 426	92.14 426	98.24 432	55.49 423	86.70 428	58.61 424	65.05 424	51.13 422	64.00 424	59.18 425	67.96 424	26.48 421	30.21 423	26.86 420	29.22 423	43.04 423	37.90 425

SPstereo	61.24 425	27.43 421	41.43 416	33.64 422	25.42 421	72.54 424	80.04 424	100.00 436	100.00 434	97.56 432	96.24 430	100.00 437	95.10 430	94.86 430	76.77 425	29.55 423	22.53 422	47.20 426	42.52 425	19.77 419	22.12 423

xxxxx1	76.86 427	82.53 428	93.06 427	61.86 426	67.25 427	95.91 428	95.20 428	75.90 426	81.13 425	82.69 427	86.70 426	89.27 426	87.62 425	85.18 426	86.89 426	55.21 426	54.91 427	60.27 427	72.48 428	60.77 426	62.32 427

tt_ll	76.86 427	82.53 428	93.06 427	61.86 426	67.25 427	95.91 428	95.20 428	75.90 426	81.13 425	82.69 427	86.70 426	89.27 426	87.62 425	85.18 426	86.89 426	55.21 426	54.91 427	60.27 427	72.48 428	60.77 426	62.32 427

ff	76.86 427	82.53 428	93.06 427	61.86 426	67.25 427	95.91 428	95.20 428	75.90 426	81.13 425	82.69 427	86.70 426	89.27 426	87.62 425	85.18 426	86.89 426	55.21 426	54.91 427	60.27 427	72.48 428	60.77 426	62.32 427

PML	88.69 430	99.49 432	92.95 426	94.34 431	94.09 431	98.57 432	96.73 431	93.58 429	94.50 429	99.57 435	91.07 429	95.40 430	91.48 428	99.96 437	90.33 429	99.98 443	31.85 424	100.00 437	46.15 426	93.62 432	70.14 430

HaxPig	97.67 433	99.63 433	91.79 425	99.82 442	99.96 436	88.42 425	87.25 425	98.22 432	99.89 432	99.93 436	99.96 433	99.95 435	99.86 433	96.37 431	92.57 430	99.96 442	99.98 435	99.99 435	99.99 435	99.99 444	99.91 437

MEDIAN_ROB	96.88 431	99.41 431	98.74 431	94.82 432	94.30 432	93.21 427	90.85 426	95.70 431	94.83 430	97.65 433	97.67 431	98.31 431	96.57 431	94.60 429	93.95 431	99.78 441	98.28 432	99.99 435	99.90 434	99.50 437	99.57 435

Anonymous_1	96.94 432	99.72 434	99.64 434	92.03 430	93.81 430	100.00 434	100.00 434	99.18 433	99.90 433	98.59 434	99.75 432	99.15 432	99.95 434	98.52 432	99.54 432	87.31 429	98.83 433	90.77 430	96.89 432	91.07 431	94.14 432

test_example2	98.82 434	99.97 438	99.97 435	99.95 444	99.97 437	99.48 433	99.97 433	94.95 430	100.00 434	100.00 437	100.00 434	93.49 429	93.63 429	99.93 436	99.91 433	100.00 444	99.77 434	96.68 432	98.65 433	100.00 445	100.00 445

AVERAGE_ROB	99.26 437	99.81 435	97.70 430	100.00 445	100.00 438	96.38 431	91.35 427	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 437	100.00 435	99.98 438	99.97 434	100.00 444	100.00 436	100.00 437	100.00 436	100.00 445	100.00 445

tt	68.57 426	0.18 51	99.50 433	50.44 425	14.99 417	100.00 434	100.00 434	100.00 436	99.70 431	28.28 415	12.01 376	99.97 436	98.67 432	99.55 433	99.99 435	89.99 430	98.19 431	46.13 425	51.48 427	60.62 425	21.71 421

DPSMNet_ROB	99.43 439	99.92 436	99.98 436	96.44 436	100.00 438	100.00 434	100.00 434	99.82 435	100.00 434	95.92 430	100.00 434	99.26 433	100.00 435	99.77 434	99.99 435	98.36 435	100.00 436	99.86 433	100.00 436	99.38 435	99.98 444

DGTPSM_ROB	99.42 438	99.92 436	99.98 436	96.43 435	100.00 438	100.00 434	100.00 434	99.81 434	100.00 434	95.92 430	100.00 434	99.26 433	100.00 435	99.77 434	99.99 435	98.23 434	100.00 436	99.86 433	100.00 436	99.38 435	99.97 443

MyStereo03	99.94 442	100.00 439	100.00 438	99.73 439	100.00 438	100.00 434	100.00 434	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 439	100.00 438	99.08 436	100.00 436	100.00 437	100.00 436	99.98 439	99.94 438

MyStereo02	99.94 442	100.00 439	100.00 438	99.73 439	100.00 438	100.00 434	100.00 434	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 439	100.00 438	99.08 436	100.00 436	100.00 437	100.00 436	99.98 439	99.94 438

MyStereo	99.94 442	100.00 439	100.00 438	99.73 439	100.00 438	100.00 434	100.00 434	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 439	100.00 438	99.08 436	100.00 436	100.00 437	100.00 436	99.98 439	99.94 438

Selective-RAFT-Error	100.00 445	100.00 439	100.00 438	100.00 445	100.00 438	100.00 434	100.00 434	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 439	100.00 438	100.00 444	100.00 436	100.00 437	100.00 436	99.98 439	99.94 438

CasAABBNet	99.93 440	100.00 439	100.00 438	99.70 438	100.00 438	100.00 434	100.00 434	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 439	100.00 438	99.08 436	100.00 436	100.00 437	100.00 436	99.96 438	99.94 438

LSM0	99.93 440	100.00 439	100.00 438	99.82 442	100.00 438	100.00 434	100.00 434	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 439	100.00 438	99.09 440	100.00 436	100.00 437	100.00 436	99.98 439	99.79 436

DPSM_ROB	99.05 435	100.00 439	100.00 438	95.92 433	98.77 434	100.00 434	100.00 434	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 439	100.00 438	93.10 431	100.00 436	100.00 437	100.00 436	95.46 433	97.74 433

DPSM	99.05 435	100.00 439	100.00 438	95.92 433	98.77 434	100.00 434	100.00 434	100.00 436	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 437	100.00 435	100.00 439	100.00 438	93.10 431	100.00 436	100.00 437	100.00 436	95.46 433	97.74 433

FADE		11.70 413		4.77 394	4.88 395			19.70 406	23.34 400	8.37 375		14.69 388		26.42 414		25.10 420	8.60 419	35.80 424	36.52 424	3.69 390	2.77 389

Low-res two-view benchmark