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

FlowAnything_test	0.12 4	0.10 126	0.30 31	0.00 1	0.01 184	1.11 150	0.00 1	0.61 39	0.13 5	0.04 47	0.02 89	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.00 1

S2M2_XL	0.06 1	0.19 236	0.39 41	0.04 212	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 10	0.07 1	0.01 5	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

water-stereo	0.17 23	0.03 2	0.91 117	0.04 212	0.02 276	1.04 95	0.00 1	0.43 19	0.26 55	0.10 99	0.06 140	0.06 102	0.06 158	0.13 55	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.01 63	0.01 116

asda	0.22 59	0.09 105	0.28 29	0.01 31	0.00 1	1.11 150	0.00 1	1.57 109	0.76 231	0.15 132	0.07 145	0.03 41	0.08 190	0.11 41	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.14 10	0.07 70	0.23 14	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.22 2	0.75 220	0.16 136	0.13 172	0.03 41	0.05 131	0.08 25	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.21 43	0.07 70	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.65 114	0.76 231	0.16 136	0.19 206	0.02 11	0.01 15	0.05 9	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	0.29 93	0.04 10	1.15 189	0.05 237	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.67 45	0.21 39	0.04 47	0.02 89	0.17 169	0.28 292	2.00 261	0.08 100	0.00 1	0.03 420	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

2.25w	0.21 43	0.08 90	0.22 7	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	1.80 130	0.74 217	0.13 124	0.01 1	0.02 11	0.02 46	0.10 35	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 43	0.07 70	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.08 135	0.00 1	1.56 106	0.76 231	0.16 136	0.10 161	0.03 41	0.05 131	0.05 9	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 43	0.07 70	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.08 135	0.00 1	1.56 106	0.76 231	0.16 136	0.10 161	0.03 41	0.05 131	0.05 9	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 43	0.06 45	0.22 7	0.01 31	0.00 1	0.95 75	0.00 1	1.52 100	0.79 245	0.18 148	0.17 192	0.02 11	0.01 15	0.10 35	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 43	0.06 45	0.22 7	0.01 31	0.00 1	0.95 75	0.00 1	1.52 100	0.79 245	0.18 148	0.17 192	0.02 11	0.01 15	0.10 35	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 43	0.07 70	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.08 135	0.00 1	1.56 106	0.76 231	0.16 136	0.10 161	0.03 41	0.05 131	0.05 9	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 34	0.06 45	0.22 7	0.00 1	0.00 1	0.82 52	0.00 1	1.54 103	0.78 241	0.14 129	0.01 1	0.02 11	0.05 131	0.04 5	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 68	0.08 90	0.24 17	0.00 1	0.00 1	1.06 121	0.00 1	2.14 155	0.79 245	0.13 124	0.01 1	0.01 2	0.02 46	0.09 26	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 68	0.07 70	0.22 7	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	2.15 156	0.74 217	0.15 132	0.03 117	0.01 2	0.03 83	0.18 70	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 38	0.06 45	0.19 1	0.01 31	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.64 112	0.78 241	0.10 99	0.06 140	0.02 11	0.02 46	0.03 1	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 38	0.06 45	0.19 1	0.01 31	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.64 112	0.78 241	0.10 99	0.06 140	0.02 11	0.02 46	0.03 1	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 43	0.06 45	0.22 7	0.00 1	0.00 1	1.15 173	0.00 1	1.70 123	0.75 220	0.14 129	0.02 89	0.02 11	0.02 46	0.15 58	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 38	0.05 24	0.19 1	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	1.54 103	0.81 257	0.01 5	0.08 151	0.02 11	0.03 83	0.09 26	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 43	0.07 70	0.23 14	0.01 31	0.00 1	0.81 50	0.00 1	2.00 148	0.75 220	0.09 81	0.01 1	0.02 11	0.03 83	0.06 17	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 68	0.05 24	0.21 5	0.01 31	0.00 1	1.00 83	0.00 1	2.24 161	0.71 203	0.15 132	0.03 117	0.02 11	0.08 190	0.11 41	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.29 93	0.04 10	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	3.00 232	0.71 203	0.19 153	0.01 1	0.02 11	0.28 292	0.12 47	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 88	0.06 45	0.35 39	0.03 178	0.00 1	1.07 126	0.00 1	2.95 227	0.67 165	0.26 159	0.01 1	0.02 11	0.02 46	0.04 5	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 59	0.06 45	0.21 5	0.01 31	0.03 300	1.06 121	0.00 1	1.73 126	0.72 209	0.19 153	0.01 1	0.02 11	0.04 113	0.24 107	0.06 72	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.91 308	0.54 418	1.97 332	0.01 31	0.00 1	1.45 315	0.00 1	3.38 301	1.31 361	1.36 341	0.07 145	3.25 447	0.01 15	4.39 352	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.01 116

MLG-Stereo_test3	0.14 10	0.10 126	0.20 4	0.00 1	0.00 1	1.04 95	0.00 1	0.47 22	0.69 188	0.09 81	0.01 1	0.02 11	0.01 15	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

MLG-Stereo_test2	0.16 17	0.11 148	0.23 14	0.02 118	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.27 5	1.26 345	0.02 15	0.01 1	0.08 125	0.00 1	0.07 19	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

MLG-Stereo_test1	0.15 16	0.06 45	0.31 34	0.02 118	0.01 184	1.05 107	0.00 1	0.19 1	1.26 345	0.02 15	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

MLG-Stereo	0.17 23	0.06 45	0.25 25	0.02 118	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.50 23	1.29 356	0.01 5	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

LG-G_1	0.23 68	0.11 148	0.32 36	0.02 118	0.00 1	1.29 247	0.00 1	1.82 132	0.71 203	0.10 99	0.01 1	0.05 87	0.01 15	0.07 19	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

LG-G	0.23 68	0.11 148	0.32 36	0.02 118	0.00 1	1.29 247	0.00 1	1.82 132	0.71 203	0.10 99	0.01 1	0.05 87	0.01 15	0.07 19	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

DFGA-Net	0.91 308	1.43 520	2.72 414	0.06 255	0.16 417	1.16 177	0.00 1	2.26 163	0.77 237	1.02 286	1.17 367	0.25 181	0.04 113	5.17 393	1.71 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.02 233

LGtest1	0.13 6	0.14 182	0.30 31	0.01 31	0.00 1	0.40 27	0.00 1	0.54 33	0.73 210	0.06 61	0.01 1	0.03 41	0.00 1	0.04 5	0.21 209	0.00 1	0.05 449	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

LG-Stereo	0.34 109	0.07 70	1.33 236	0.03 178	0.01 184	1.06 121	0.00 1	2.93 225	0.66 154	0.01 5	0.09 156	0.14 159	0.07 175	0.10 35	0.16 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.01 116

S2M2	0.13 6	0.15 197	0.45 46	0.02 118	0.01 184	0.32 11	0.00 1	0.52 25	0.60 96	0.00 1	0.14 174	0.03 41	0.01 15	0.20 89	0.16 173	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 4	0.10 126	0.25 25	0.03 178	0.00 1	1.03 86	0.00 1	0.24 3	0.59 87	0.01 5	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.06 17	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

HART	0.44 152	0.24 279	1.41 246	0.01 31	0.00 1	0.33 13	0.00 1	2.91 223	0.61 106	0.26 159	1.98 413	0.35 198	0.03 83	0.20 89	0.14 155	0.00 1	0.11 495	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.05 352

HI	0.54 192	0.37 341	1.50 257	0.13 338	0.00 1	1.15 173	0.00 1	1.68 120	0.62 119	1.34 330	0.01 1	2.67 404	0.66 372	0.36 157	0.20 201	0.00 1	0.04 435	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

CoSv	0.54 192	0.37 341	1.50 257	0.13 338	0.00 1	1.15 173	0.00 1	1.68 120	0.62 119	1.34 330	0.01 1	2.67 404	0.66 372	0.36 157	0.20 201	0.00 1	0.04 435	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

MonSter	0.19 34	0.07 70	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 29	0.00 1	2.16 158	0.64 138	0.03 38	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.09 26	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.00 1	0.01 116

DEFOM-Stereo	0.14 10	0.04 10	0.38 40	0.05 237	0.00 1	1.04 95	0.00 1	0.32 9	0.63 127	0.00 1	0.01 1	0.04 59	0.03 83	0.20 89	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

rvit_0105_6	0.34 109	0.10 126	1.37 242	0.01 31	0.00 1	0.86 56	0.00 1	2.78 209	1.32 363	0.04 47	0.03 117	0.07 118	0.02 46	0.19 77	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 299

rvit_0105_5	0.41 138	0.20 249	1.94 325	0.01 31	0.00 1	0.91 63	0.00 1	3.18 269	1.27 351	0.08 73	0.09 156	0.10 142	0.02 46	0.35 155	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 299

rvit_0105_4	0.39 131	0.16 209	1.66 292	0.01 31	0.00 1	0.85 55	0.00 1	3.15 259	1.33 365	0.07 65	0.06 140	0.10 142	0.03 83	0.29 134	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

rvit_0105_3	0.47 165	0.28 302	2.20 359	0.01 31	0.00 1	1.13 164	0.00 1	3.20 277	1.26 345	0.08 73	0.26 221	0.09 132	0.03 83	0.62 198	0.11 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

rvit_105_1	0.60 202	0.33 328	2.37 384	0.01 31	0.00 1	1.16 177	0.00 1	3.38 301	1.20 335	0.16 136	0.26 221	0.13 153	0.04 113	2.66 277	0.24 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.03 299

IGEV-Stereo++	0.20 38	0.05 24	0.22 7	0.01 31	0.00 1	1.11 150	0.00 1	1.84 134	0.34 66	0.08 73	0.01 1	0.02 11	0.03 83	0.19 77	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116

RAStereo	0.17 23	0.21 257	1.18 200	0.04 212	0.01 184	0.18 5	0.00 1	0.81 59	0.34 66	0.07 65	0.04 130	0.05 87	0.05 131	0.19 77	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 357	0.35 332	4.53 492	0.18 375	0.37 491	0.79 46	0.00 1	5.71 505	0.74 217	0.40 192	0.64 303	4.47 478	1.41 425	1.42 240	0.30 266	0.00 1	0.11 495	0.00 1	0.28 521	0.17 424	0.14 460

U	1.74 448	0.03 2	0.99 137	0.03 178	7.39 555	10.20 537	0.00 1	0.71 49	0.20 34	0.02 15	0.02 89	0.12 148	0.02 46	0.11 41	0.04 12	0.00 1	0.00 1	9.67 551	5.13 567	0.01 63	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 101	0.32 321	1.63 286	0.01 31	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 216	0.79 245	0.02 15	0.03 117	0.08 125	0.02 46	0.19 77	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 299

RSM++	0.17 23	0.07 70	0.42 43	0.03 178	0.00 1	0.40 27	0.00 1	1.18 75	0.59 87	0.02 15	0.01 1	0.01 2	0.05 131	0.20 89	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 481	0.09 353	0.07 402

RSM	0.18 32	0.05 24	0.39 41	0.03 178	0.02 276	0.38 26	0.00 1	1.33 83	0.59 87	0.09 81	0.01 1	0.03 41	0.04 113	0.19 77	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 473	0.06 301	0.04 329

test_sample7	0.72 240	0.18 228	1.23 214	0.55 472	0.01 184	1.21 204	0.00 1	4.31 409	1.07 309	1.35 336	0.36 245	0.70 252	0.44 329	2.58 271	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

test_sample2	0.63 214	0.05 24	1.13 183	0.31 423	0.01 184	1.22 207	0.00 1	3.87 371	1.03 296	0.91 262	0.02 89	0.50 222	0.13 238	3.16 292	0.26 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

test_sample1	0.61 205	0.04 10	0.90 113	0.34 434	0.00 1	1.09 140	0.00 1	3.54 330	0.88 271	0.86 254	0.01 1	0.53 225	0.34 307	3.51 306	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

MGS-Stereo	0.31 101	0.10 126	0.89 112	0.02 118	0.00 1	0.50 38	0.00 1	0.39 18	0.61 106	0.02 15	2.91 451	0.04 59	0.03 83	0.21 98	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 511	0.00 1

MoCha-V2	0.33 106	0.11 148	0.92 119	0.09 307	0.06 343	0.34 16	0.00 1	2.56 193	0.64 138	0.32 166	0.43 263	0.17 169	0.09 201	0.26 121	0.10 126	0.00 1	0.14 512	0.00 1	0.22 501	0.05 281	0.01 116

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 68	0.13 169	0.62 71	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.63 42	0.80 252	0.76 238	0.18 198	0.09 132	0.06 158	0.05 9	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

SMFormer	1.04 335	0.16 209	1.55 268	0.33 428	0.01 184	1.03 86	0.00 1	5.24 476	2.12 455	1.53 359	2.16 427	0.92 279	0.02 46	4.46 358	1.24 404	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

tta	1.04 335	0.16 209	1.55 268	0.33 428	0.01 184	1.03 86	0.00 1	5.24 476	2.12 455	1.53 359	2.16 427	0.92 279	0.02 46	4.46 358	1.24 404	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116

qqq1	0.98 320	0.16 209	1.55 268	0.33 428	0.01 184	1.03 86	0.00 1	5.24 476	2.12 455	1.53 359	2.16 427	0.92 279	0.02 46	4.46 358	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116

fff1	0.98 320	0.16 209	1.55 268	0.33 428	0.01 184	1.03 86	0.00 1	5.24 476	2.12 455	1.53 359	2.16 427	0.92 279	0.02 46	4.46 358	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116

mmm	0.52 183	0.04 10	1.14 185	0.61 481	0.00 1	1.14 166	0.00 1	3.45 315	0.75 220	1.24 323	0.58 285	0.20 175	0.18 257	0.93 215	0.08 100	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

11t1	0.33 106	0.05 24	0.86 104	0.44 447	0.00 1	1.04 95	0.00 1	2.45 181	0.60 96	0.44 197	0.01 1	0.05 87	0.05 131	0.43 168	0.06 72	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

ff7	0.23 68	0.21 257	1.02 146	0.02 118	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.53 26	0.75 220	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.44 170	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.07 316	0.01 116

IGEVStereo-DCA	0.46 159	0.09 105	1.02 146	0.02 118	0.00 1	0.82 52	0.00 1	0.53 26	0.75 220	0.09 81	0.03 117	0.03 41	0.06 158	5.04 388	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.05 281	0.01 116

ffff	0.23 68	0.21 257	1.02 146	0.02 118	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.53 26	0.75 220	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.44 170	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.07 316	0.01 116

11t	0.23 68	0.21 257	1.02 146	0.02 118	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.53 26	0.75 220	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.44 170	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.07 316	0.01 116

ttt	1.35 398	0.05 24	1.09 173	0.46 453	0.01 184	1.61 369	0.00 1	5.61 497	1.97 445	1.75 378	2.10 422	1.40 321	0.11 219	4.81 378	6.07 506	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

DLNR_Zeroshot_test	23.05 570	49.79 576	87.94 577	97.52 590	94.73 585	1.18 188	0.00 1	20.60 562	0.14 9	0.02 15	0.02 89	0.02 11	0.02 46	4.35 347	0.10 126	32.22 575	0.04 435	0.00 1	0.27 517	72.00 582	0.06 383

CASnet	0.16 17	0.14 182	0.52 61	0.01 31	0.00 1	0.86 56	0.00 1	0.51 24	0.75 220	0.10 99	0.01 1	0.04 59	0.02 46	0.22 101	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 219	0.14 182	2.02 340	0.01 31	0.01 184	1.10 145	0.00 1	2.80 213	0.97 284	0.48 205	0.28 227	2.31 392	1.50 431	1.19 228	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

CFNet_ucs	0.77 254	0.20 249	2.22 367	0.01 31	0.01 184	1.32 259	0.00 1	3.30 291	1.31 361	1.15 306	1.14 362	2.19 385	0.42 327	2.04 262	0.12 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

AEACV	0.22 59	0.05 24	0.66 79	0.02 118	0.03 300	0.87 58	0.00 1	1.07 69	0.15 13	0.18 148	0.01 1	0.02 11	0.72 381	0.15 58	0.09 114	0.00 1	0.03 420	0.00 1	0.27 517	0.08 331	0.07 402

GCAP-Stereo	0.24 78	0.29 312	0.82 97	0.01 31	0.00 1	1.24 223	0.00 1	1.70 123	0.23 46	0.02 15	0.01 1	0.09 132	0.10 209	0.18 70	0.05 33	0.00 1	0.03 420	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.01 116

HH	0.88 298	0.37 341	1.93 321	0.25 401	0.10 382	0.62 40	0.00 1	3.79 355	0.18 26	0.33 168	0.59 295	3.94 463	0.81 387	4.44 356	0.09 114	0.00 1	0.06 458	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

HanStereo	0.88 298	0.37 341	1.93 321	0.25 401	0.10 382	0.62 40	0.00 1	3.79 355	0.18 26	0.33 168	0.59 295	3.94 463	0.81 387	4.44 356	0.09 114	0.00 1	0.06 458	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

CAS	0.85 283	0.09 105	0.67 80	6.43 548	0.05 330	1.12 157	0.00 1	0.88 63	0.69 188	0.02 15	0.02 89	0.06 102	0.06 158	0.26 121	0.12 140	6.37 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 487

anonymousdsp	0.21 43	0.21 257	0.63 72	0.02 118	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.74 53	0.77 237	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.25 113	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 473	0.08 331	0.03 299

ToySt	0.47 165	0.25 283	2.47 394	0.04 212	0.01 184	1.17 181	0.00 1	2.01 149	0.63 127	0.08 73	0.14 174	1.16 308	0.05 131	0.80 211	0.46 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 407	0.10 369	0.04 329

DCRE	0.69 235	0.35 332	1.16 194	0.06 255	0.02 276	0.91 63	0.00 1	1.05 68	0.30 60	0.98 280	7.63 505	0.72 257	0.02 46	0.16 62	0.07 85	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.21 499	0.02 160	0.03 299

ProNet	0.20 38	0.25 283	0.78 92	0.01 31	0.01 184	0.95 75	0.00 1	0.70 47	0.68 173	0.02 15	0.01 1	0.05 87	0.03 83	0.31 140	0.03 6	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.04 329

MC-Stereo	0.24 78	0.12 159	0.71 86	0.04 212	0.02 276	1.07 126	0.00 1	1.30 81	0.17 24	0.59 213	0.02 89	0.08 125	0.11 219	0.18 70	0.05 33	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.17 481	0.06 301	0.02 233

RCA-Stereo	0.37 124	0.14 182	0.76 90	0.01 31	0.00 1	1.17 181	0.00 1	3.14 256	0.61 106	0.71 230	0.47 274	0.05 87	0.13 238	0.19 77	0.03 6	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.01 116

CroCo-Stereo Lap2	0.33 106	0.49 403	1.18 200	0.02 118	0.00 1	0.33 13	0.00 1	3.08 247	0.61 106	0.02 15	0.01 1	0.04 59	0.08 190	0.45 175	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.02 233

qqq	0.50 177	0.04 10	0.78 92	0.02 118	0.00 1	1.05 107	0.00 1	3.15 259	0.68 173	0.46 203	0.01 1	0.73 258	0.12 231	2.95 286	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

ccc-4	0.23 68	0.21 257	1.02 146	0.02 118	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.53 26	0.75 220	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.44 170	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.07 316	0.01 116

x	0.41 138	0.04 10	0.74 89	0.54 470	0.00 1	0.98 80	0.00 1	3.07 245	0.67 165	0.48 205	0.01 1	0.48 217	0.07 175	0.93 215	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

RAFT_CTSACE	0.68 233	0.52 411	1.74 305	0.50 463	0.05 330	1.16 177	0.00 1	2.68 205	0.66 154	0.68 226	1.60 389	1.76 349	0.80 386	0.94 217	0.13 144	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.00 1

IGEV-Stereo	0.21 43	0.21 257	0.63 72	0.02 118	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.73 51	0.77 237	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.24 107	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 473	0.08 331	0.03 299
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.88 298	0.62 442	2.26 374	0.06 255	0.01 184	1.24 223	0.00 1	0.98 66	2.17 462	1.29 325	0.35 242	0.37 200	0.04 113	5.80 428	1.06 394	0.01 451	0.00 1	1.13 537	0.11 456	0.05 281	0.00 1

AACVNet	0.87 294	0.44 378	1.19 205	0.17 369	0.00 1	1.76 395	0.00 1	3.60 337	0.60 96	1.03 291	0.26 221	1.31 316	0.17 253	6.33 449	0.28 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.01 116

CREStereo++_RVC	0.29 93	0.19 236	0.83 100	0.05 237	0.00 1	1.19 191	0.00 1	0.66 44	0.99 290	0.25 158	1.26 377	0.05 87	0.07 175	0.20 89	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.61 205	0.55 421	1.84 318	0.00 1	0.00 1	0.94 72	0.00 1	1.65 114	0.23 46	0.12 116	0.03 117	0.08 125	0.06 158	6.59 462	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.30 98	0.28 302	0.86 104	0.03 178	0.01 184	1.14 166	0.00 1	0.53 26	0.44 77	1.06 297	1.24 374	0.06 102	0.05 131	0.25 113	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.28 88	0.39 353	0.97 135	0.05 237	0.00 1	1.09 140	0.00 1	0.71 49	0.54 82	0.44 197	1.04 353	0.06 102	0.06 158	0.19 77	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 224	0.17 220	2.08 351	0.00 1	0.01 184	1.22 207	0.00 1	2.79 210	0.73 210	0.78 243	0.46 271	2.32 393	0.63 362	1.77 255	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

XX-Stereo	1.04 335	0.20 249	4.94 501	0.85 503	0.04 320	1.25 232	0.00 1	3.37 298	0.45 78	1.22 321	0.50 277	3.70 459	0.02 46	3.91 328	0.05 33	0.00 1	0.09 483	0.00 1	0.20 493	0.03 217	0.02 233

222	2.69 484	0.09 105	1.03 157	0.00 1	0.00 1	1.54 347	0.00 1	5.61 497	1.55 404	1.51 356	2.10 422	0.53 225	0.07 175	4.54 366	35.09 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

xxxx	1.78 452	0.07 70	1.02 146	0.00 1	0.01 184	1.44 309	0.00 1	5.81 508	1.53 402	1.37 343	1.91 408	1.08 302	0.05 131	4.37 350	16.98 551	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

test_xeample	1.79 453	0.08 90	1.03 157	0.02 118	0.00 1	1.44 309	0.00 1	5.48 492	1.84 432	1.65 372	2.17 431	0.37 200	0.06 158	4.00 332	17.67 554	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

AFF-stereo	0.65 219	0.46 388	0.82 97	0.37 441	0.00 1	1.19 191	0.00 1	3.04 242	1.42 380	0.72 232	1.95 411	1.16 308	0.26 288	0.97 219	0.31 269	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.00 1	0.21 454	0.02 233

GMStereo	0.25 82	0.60 436	1.28 221	0.01 31	0.00 1	0.48 37	0.00 1	0.74 53	1.24 343	0.16 136	0.03 117	0.07 118	0.09 201	0.22 101	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	1.36 399	0.46 388	4.05 473	0.22 390	0.73 513	1.03 86	0.00 1	3.57 333	5.71 519	1.59 369	1.64 390	0.49 220	0.19 263	5.53 413	1.90 439	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.03 299

MSMDNet	0.65 219	0.14 182	2.02 340	0.01 31	0.01 184	1.11 150	0.00 1	2.88 220	0.98 286	0.49 208	0.28 227	2.32 393	1.49 428	1.19 228	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 335	0.55 421	2.52 397	0.56 474	1.00 518	1.37 278	0.00 1	3.43 312	1.35 367	2.24 420	0.35 242	2.18 384	0.58 352	4.28 342	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.65 219	0.17 220	2.09 352	0.00 1	0.01 184	1.22 207	0.00 1	2.77 208	0.73 210	0.75 235	0.44 266	2.32 393	0.64 365	1.76 254	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

AANet_RVC	1.66 436	0.88 487	3.52 453	0.06 255	0.00 1	1.22 207	0.00 1	3.25 281	2.51 479	2.21 418	4.49 479	3.65 457	0.20 269	7.10 501	3.42 480	0.50 529	0.04 435	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.05 352

StereoDRNet-Refined	0.83 275	0.12 159	1.18 200	0.02 118	0.01 184	1.31 258	0.00 1	3.33 294	1.07 309	1.92 393	1.24 374	2.48 399	0.18 257	1.86 258	1.67 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.05 352
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	1.93 460	0.18 228	2.44 389	0.67 489	0.53 504	5.25 505	0.00 1	5.43 491	1.56 409	2.09 410	0.91 343	6.48 507	0.89 392	8.55 524	3.60 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.01 116

NOSS_ROB	1.29 387	0.22 267	1.35 240	0.64 485	0.16 417	2.56 437	0.00 1	4.14 390	2.37 473	2.29 430	1.76 401	2.84 415	0.02 46	6.80 480	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.11 437

AdaDepth	0.17 23	0.04 10	0.65 77	0.02 118	0.00 1	1.26 236	0.01 114	0.33 10	0.27 59	0.06 61	0.02 89	0.01 2	0.08 190	0.50 182	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 484	0.01 63	0.01 116

IGEV	0.14 10	0.05 24	0.34 38	0.01 31	0.00 1	1.09 140	0.01 114	0.31 8	0.68 173	0.09 81	0.01 1	0.02 11	0.02 46	0.04 5	0.06 72	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 173	0.22 267	0.51 58	0.03 178	0.00 1	1.30 253	0.01 114	1.97 146	0.71 203	0.04 47	0.04 130	0.08 125	0.04 113	4.32 344	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

xyz-stereo	4.23 518	0.09 105	35.65 564	0.02 118	0.00 1	17.93 551	0.01 114	1.93 141	0.42 74	1.61 370	14.74 530	2.67 404	0.15 245	7.15 502	1.87 437	0.00 1	0.01 319	0.24 524	0.00 1	0.04 256	0.01 116

MM-Stereo_test2	0.26 85	0.08 90	1.52 265	0.46 453	0.00 1	1.14 166	0.01 114	0.63 42	0.21 39	0.38 190	0.02 89	0.04 59	0.06 158	0.18 70	0.20 201	0.00 1	0.04 435	0.00 1	0.05 424	0.22 457	0.04 329

AIO-test2	0.76 252	0.80 475	1.47 255	0.12 330	0.15 411	1.22 207	0.01 114	3.17 267	0.73 210	0.36 187	1.50 386	0.16 167	0.05 131	2.37 267	0.16 173	2.85 542	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.04 256	0.07 402

AIO-test1	0.53 189	0.38 346	1.50 257	0.02 118	0.03 300	1.12 157	0.01 114	3.13 255	0.69 188	0.44 197	0.30 229	0.06 102	0.06 158	2.52 269	0.13 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 398	0.13 393	0.09 421

fffft	0.22 59	0.03 2	0.46 49	0.01 31	0.00 1	0.93 70	0.01 114	1.42 86	0.61 106	0.02 15	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.21 98	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.07 402
1: 1. 1
mms	0.11 3	0.07 70	0.45 46	0.01 31	0.00 1	0.35 18	0.01 114	0.38 15	0.15 13	0.05 53	0.02 89	0.06 102	0.05 131	0.20 89	0.04 12	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.14 460

fffy	0.14 10	0.06 45	0.88 108	0.02 118	0.00 1	0.33 13	0.01 114	0.79 55	0.13 5	0.02 15	0.01 1	0.06 102	0.01 15	0.16 62	0.03 6	0.00 1	0.04 435	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.06 383

tg	0.34 109	0.26 287	0.68 82	0.01 31	0.00 1	1.25 232	0.01 114	1.75 127	0.65 145	0.11 114	0.40 255	0.74 260	0.11 219	0.29 134	0.08 100	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.00 1	0.29 489	0.21 489

rvit_stereo_0083	0.13 6	0.02 1	0.30 31	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 114	0.56 34	1.11 316	0.05 53	0.01 1	0.04 59	0.02 46	0.25 113	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

rvit_stereo_0081_aga	0.17 23	0.11 148	0.81 95	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.01 114	0.79 55	0.59 87	0.02 15	0.01 1	0.05 87	0.03 83	0.19 77	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 23	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 114	1.22 76	0.79 245	0.07 65	0.01 1	0.03 41	0.02 46	0.17 66	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 23	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 114	1.22 76	0.79 245	0.07 65	0.01 1	0.03 41	0.02 46	0.17 66	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.30 98	0.23 275	1.20 208	0.00 1	0.00 1	0.90 61	0.01 114	2.79 210	0.60 96	0.02 15	0.02 89	0.06 102	0.01 15	0.12 47	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233

AIO-Stereo	0.21 43	0.07 70	0.44 45	0.03 178	0.03 300	0.41 29	0.01 114	1.65 114	0.65 145	0.09 81	0.01 1	0.02 11	0.04 113	0.22 101	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 532	0.05 281	0.08 415

DualNet (step1)	0.96 315	0.41 361	2.03 342	0.02 118	0.01 184	2.14 415	0.01 114	4.31 409	1.07 309	1.35 336	0.36 245	0.70 252	0.44 329	2.58 271	0.34 284	0.53 530	0.00 1	1.82 539	1.10 551	0.02 160	0.02 233

test_sample9	2.36 478	0.41 361	2.03 342	0.02 118	0.01 184	2.14 415	0.01 114	4.31 409	1.07 309	1.35 336	0.36 245	0.70 252	0.44 329	5.58 421	8.70 523	0.53 530	16.52 573	1.82 539	1.10 551	0.02 160	0.02 233

test_sample8	3.62 506	0.41 361	2.03 342	0.02 118	0.01 184	2.14 415	0.01 114	4.38 415	1.04 298	6.51 514	0.58 285	14.04 537	6.94 533	5.58 421	8.70 523	0.53 530	16.52 573	1.82 539	1.10 551	0.02 160	0.02 233

test_sample6	0.89 305	0.17 220	2.23 369	0.48 458	0.01 184	1.43 305	0.01 114	4.49 426	1.40 376	1.43 350	1.12 360	0.64 241	0.14 242	3.86 325	0.42 312	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

test_sample5	0.86 287	0.16 209	2.25 370	0.49 460	0.01 184	1.41 294	0.01 114	4.55 430	1.27 351	1.35 336	0.89 341	0.58 229	0.11 219	3.75 316	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

test_sample4	0.86 287	0.16 209	2.28 378	0.50 463	0.01 184	1.42 302	0.01 114	4.65 441	1.27 351	1.52 357	0.66 306	0.69 249	0.08 190	3.50 305	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

test_sample3	0.84 281	0.15 197	2.22 367	0.48 458	0.01 184	1.37 278	0.01 114	4.63 439	1.17 330	1.43 350	0.43 263	0.80 273	0.10 209	3.48 304	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

CAS++	0.32 104	0.22 267	0.69 84	0.04 212	0.00 1	0.35 18	0.01 114	4.32 413	0.48 79	0.02 15	0.01 1	0.07 118	0.00 1	0.19 77	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.22 59	0.14 182	0.67 80	0.00 1	0.00 1	1.24 223	0.01 114	1.16 74	0.56 84	0.09 81	0.08 151	0.05 87	0.00 1	0.29 134	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

testlalala2	0.77 254	0.13 169	1.72 303	3.72 542	2.44 538	1.10 145	0.01 114	3.27 289	0.73 210	0.09 81	0.03 117	1.38 320	0.08 190	0.12 47	0.09 114	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.37 536	0.01 63	0.01 116

H2IRNET	0.47 165	0.22 267	1.27 219	0.15 358	0.01 184	1.18 188	0.01 114	1.65 114	0.48 79	0.02 15	1.80 404	0.46 213	0.04 113	1.62 250	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.01 374	0.16 419	0.02 233

DispNO	1.25 384	0.52 411	3.40 448	0.11 328	0.05 330	1.45 315	0.01 114	3.73 348	1.68 422	1.34 330	1.59 388	3.15 438	1.12 408	5.56 417	1.14 399	0.00 1	0.02 390	0.03 492	0.12 461	0.05 281	0.03 299

MyStereo8	0.85 283	0.52 411	3.20 437	0.20 385	0.00 1	1.47 324	0.01 114	3.53 329	1.91 441	1.34 330	0.65 304	1.22 311	0.31 300	0.57 190	1.38 416	0.00 1	0.14 512	0.00 1	0.06 434	0.09 353	0.30 501

MyStereo07	0.27 86	0.27 291	0.64 75	0.02 118	0.01 184	1.64 380	0.01 114	1.41 85	0.73 210	0.10 99	0.01 1	0.03 41	0.10 209	0.24 107	0.04 12	0.00 1	0.07 468	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.06 383

MyStereo06	0.80 267	0.19 236	2.53 398	0.02 118	0.00 1	1.51 335	0.01 114	4.61 435	0.24 51	0.89 257	0.69 317	3.14 437	1.18 410	0.58 193	0.33 277	0.00 1	0.06 458	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.07 402

MyStereo05	0.79 263	0.19 236	3.17 434	0.02 118	0.00 1	1.51 335	0.01 114	3.56 332	2.48 478	1.34 330	0.02 89	1.25 313	0.38 319	1.19 228	0.50 336	0.00 1	0.06 458	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.07 402

MyStereo04	0.78 262	0.27 291	3.19 435	0.02 118	0.01 184	1.64 380	0.01 114	3.64 341	2.20 466	0.98 280	0.02 89	1.29 315	0.57 350	1.10 225	0.53 343	0.00 1	0.07 468	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.06 383

ACVNet-DCA	0.61 205	0.27 291	1.28 221	0.13 338	0.00 1	3.44 468	0.01 114	3.15 259	0.68 173	0.33 168	0.69 317	0.04 59	0.61 356	1.43 241	0.05 33	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.03 407	0.01 63	0.01 116

xx1	0.95 314	0.27 291	1.28 221	0.13 338	0.00 1	3.44 468	0.01 114	3.18 269	7.23 532	0.33 168	0.69 317	0.73 258	0.12 231	1.43 241	0.05 33	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

1test111	0.69 235	0.27 291	1.28 221	0.13 338	0.00 1	3.44 468	0.01 114	3.15 259	0.68 173	0.33 168	0.69 317	0.04 59	0.61 356	2.95 286	0.07 85	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.03 407	0.01 63	0.01 116

cc1	0.94 312	0.27 291	1.28 221	0.13 338	0.00 1	3.44 468	0.01 114	3.18 269	7.23 532	0.33 168	0.69 317	0.04 59	0.61 356	1.43 241	0.05 33	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.03 407	0.09 353	0.04 329

DualNet	0.88 298	0.16 209	2.25 370	0.49 460	0.01 184	1.41 294	0.01 114	4.55 430	1.27 351	1.43 350	1.12 360	0.58 229	0.11 219	3.75 316	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

1111x	1.53 418	0.06 45	1.77 308	0.27 413	0.00 1	2.12 414	0.01 114	5.63 501	1.65 420	1.53 359	1.67 393	0.92 279	0.64 365	6.18 439	8.17 520	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

whm_eth	0.30 98	0.23 275	1.20 208	0.00 1	0.00 1	0.90 61	0.01 114	2.79 210	0.60 96	0.02 15	0.02 89	0.06 102	0.01 15	0.12 47	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233

GMStereo_Zeroshot	0.63 214	0.14 182	1.54 266	0.75 494	0.00 1	1.26 236	0.01 114	1.85 135	0.31 61	1.44 353	0.58 285	1.76 349	0.19 263	2.55 270	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1

plain	0.41 138	0.28 302	2.26 374	0.07 281	0.00 1	0.50 38	0.01 114	2.84 216	0.92 275	0.05 53	0.07 145	0.13 153	0.17 253	0.43 168	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 498	0.01 116

MaDis-Stereo	0.22 59	0.29 312	0.87 106	0.05 237	0.18 425	0.41 29	0.01 114	1.24 78	0.56 84	0.02 15	0.03 117	0.13 153	0.05 131	0.32 146	0.24 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

testlalala_base	1.19 376	0.11 148	0.90 113	0.07 281	0.05 330	1.19 191	0.01 114	4.28 406	0.15 13	0.04 47	0.01 1	0.24 177	0.04 113	0.12 47	0.29 258	7.21 549	1.13 545	0.00 1	0.25 511	7.61 547	0.00 1

SDNR	3.31 500	0.91 491	6.28 523	0.44 447	0.02 276	26.11 566	0.01 114	3.81 362	1.62 418	2.82 455	11.06 521	2.93 422	0.60 353	7.95 518	1.52 418	0.01 451	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.12 445

LoS_RVC	0.19 34	0.48 398	0.51 58	0.12 330	0.10 382	1.01 84	0.01 114	0.81 59	0.19 29	0.07 65	0.02 89	0.06 102	0.05 131	0.31 140	0.05 33	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.04 329

anonymousdsp2	0.52 183	0.06 45	1.51 263	0.10 318	0.00 1	1.19 191	0.01 114	4.32 413	0.63 127	0.33 168	0.15 183	0.78 271	0.09 201	1.01 222	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 456	0.04 256	0.05 352

knoymous	0.35 116	0.05 24	1.11 177	0.05 237	0.01 184	1.15 173	0.01 114	2.06 151	0.14 9	0.40 192	0.02 89	1.67 344	0.00 1	0.31 140	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

riskmin	0.47 165	0.03 2	1.01 141	0.08 296	0.01 184	1.12 157	0.01 114	3.00 232	0.21 39	0.46 203	0.02 89	2.08 370	1.06 399	0.26 121	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

Anonymous_2	1.69 445	0.05 24	1.31 232	0.08 296	0.03 300	1.22 207	0.01 114	3.25 281	0.19 29	0.76 238	0.13 172	2.68 407	1.99 460	0.39 163	0.13 144	0.05 490	0.25 526	3.27 546	14.54 571	3.40 538	0.01 116

TestStereo1	0.77 254	0.46 388	1.12 179	0.15 358	0.19 432	1.29 247	0.01 114	3.33 294	1.55 404	0.45 200	1.67 393	0.13 153	1.23 413	3.39 298	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.07 402

DCANet-4	0.69 235	0.15 197	3.76 464	0.03 178	0.01 184	1.22 207	0.01 114	3.14 256	1.90 440	2.34 431	0.14 174	0.11 144	0.25 285	0.34 150	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 352

anonymity	0.74 243	0.15 197	1.17 197	0.16 366	0.27 465	0.71 43	0.01 114	4.70 443	1.78 429	1.15 306	1.23 372	0.31 191	1.65 444	0.54 187	0.53 343	0.02 473	0.02 390	0.00 1	0.27 517	0.02 160	0.06 383

ADStereo(finetuned)	0.83 275	0.43 373	3.68 461	0.03 178	0.00 1	1.22 207	0.01 114	3.26 283	1.86 436	2.61 448	0.20 211	0.09 132	2.39 472	0.34 150	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.06 383

test_5	0.74 243	0.50 406	1.55 268	0.44 447	0.25 457	1.45 315	0.01 114	4.16 391	0.78 241	0.79 245	0.17 192	0.42 209	0.64 365	3.06 290	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.21 489

SA-5K	0.77 254	0.46 388	1.12 179	0.15 358	0.19 432	1.29 247	0.01 114	3.33 294	1.55 404	0.45 200	1.67 393	0.13 153	1.23 413	3.39 298	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.07 402

SA	0.83 275	0.41 361	1.17 197	0.00 1	0.20 436	1.28 242	0.01 114	3.98 376	1.86 436	0.41 194	0.96 347	0.27 186	1.33 422	4.07 333	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 481	0.14 400	0.01 116

iRaft-Stereo_5w	1.08 345	0.56 426	2.70 410	0.02 118	0.02 276	1.20 200	0.01 114	3.18 269	0.63 127	0.14 129	2.00 415	1.62 337	1.54 434	6.69 471	1.01 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 460	0.01 116

test-3	0.63 214	0.06 45	1.00 138	0.07 281	0.13 398	0.99 81	0.01 114	2.46 183	0.20 34	1.96 397	0.01 1	1.10 306	0.05 131	3.75 316	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 514	0.15 413	0.13 453

test_1	0.61 205	0.06 45	1.00 138	0.07 281	0.12 392	0.99 81	0.01 114	2.46 183	0.20 34	1.71 375	0.01 1	1.10 306	0.04 113	3.71 314	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 511	0.15 413	0.13 453

test_3	0.58 199	0.06 45	1.04 161	0.07 281	0.12 392	1.01 84	0.01 114	2.45 181	0.20 34	0.95 267	0.01 1	1.05 298	0.05 131	3.74 315	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 511	0.15 413	0.13 453

CroCo-Stereo	0.39 131	0.40 358	1.67 296	0.07 281	0.00 1	0.19 6	0.01 114	3.55 331	0.75 220	0.08 73	0.02 89	0.46 213	0.08 190	0.28 131	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.36 120	0.27 291	0.76 90	0.01 31	0.00 1	1.20 200	0.01 114	2.15 156	0.62 119	0.15 132	0.22 217	0.69 249	0.12 231	0.28 131	0.18 190	0.00 1	0.06 458	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.22 492

HCRNet	0.73 241	0.19 236	1.10 175	0.01 31	0.00 1	1.17 181	0.01 114	3.07 245	1.97 445	0.60 214	0.21 213	0.56 228	0.11 219	5.34 405	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

DCANet	0.66 224	0.43 373	2.21 360	0.03 178	0.00 1	1.22 207	0.01 114	3.26 283	1.85 435	2.61 448	0.21 213	0.09 132	0.49 340	0.33 149	0.39 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.06 383

MMNet	1.20 379	0.27 291	3.59 457	0.09 307	0.00 1	4.15 484	0.01 114	3.63 340	1.19 333	1.93 396	0.32 231	1.35 319	1.23 413	4.42 354	1.84 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

CREStereo	0.22 59	0.17 220	0.64 75	0.00 1	0.01 184	1.22 207	0.01 114	1.15 73	0.56 84	0.10 99	0.07 145	0.04 59	0.00 1	0.32 146	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
acv_ft	0.79 263	0.21 257	1.28 221	0.01 31	1.08 522	1.68 387	0.01 114	3.75 349	1.05 304	1.31 329	0.66 306	1.94 361	0.46 336	0.31 140	1.68 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.00 1

HGLStereo	1.03 333	0.18 228	1.50 257	0.01 31	0.01 184	1.41 294	0.01 114	3.41 308	0.82 258	1.05 294	3.09 455	2.11 373	1.24 416	4.51 363	1.18 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.03 299

DIP-Stereo	0.58 199	0.23 275	0.90 113	0.08 296	0.00 1	1.43 305	0.01 114	6.01 514	1.38 370	0.92 264	0.11 168	0.04 59	0.19 263	0.12 47	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
UCFNet_RVC	0.66 224	0.35 332	1.20 208	0.02 118	0.30 479	1.53 343	0.01 114	3.42 310	0.67 165	1.12 303	0.73 326	1.26 314	0.20 269	1.84 257	0.46 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PS-NSSS	1.08 345	0.45 382	1.70 301	0.02 118	0.01 184	1.37 278	0.01 114	4.38 415	2.09 453	1.15 306	2.65 445	0.65 242	0.07 175	6.35 450	0.56 350	0.16 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

iResNet	1.00 328	0.45 382	3.08 429	0.86 507	0.01 184	1.97 407	0.01 114	3.67 345	1.49 396	1.77 383	1.09 356	0.35 198	0.13 238	3.83 324	1.27 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.01 116

DN-CSS_ROB	0.77 254	0.90 490	2.01 338	0.85 503	0.00 1	1.47 324	0.01 114	2.92 224	0.93 279	0.12 116	0.53 280	0.44 211	0.16 249	4.33 345	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 494	0.01 116

111111	0.21 43	0.06 45	0.29 30	0.02 118	0.00 1	1.11 150	0.02 189	1.46 96	0.70 200	0.16 136	0.01 1	0.01 2	0.04 113	0.12 47	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.00 1

G2L-Stereo	1.04 335	0.55 421	2.62 405	0.02 118	0.11 389	1.41 294	0.02 189	3.45 315	0.99 290	1.37 343	0.14 174	3.10 434	0.24 280	5.96 431	0.66 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.04 329

SCV_C0	0.34 109	0.20 249	0.96 129	0.02 118	0.00 1	0.41 29	0.02 189	3.62 338	0.65 145	0.12 116	0.01 1	0.07 118	0.09 201	0.18 70	0.13 144	0.00 1	0.03 420	0.00 1	0.19 488	0.12 387	0.04 329

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 34	0.03 2	0.46 49	0.03 178	0.00 1	0.36 24	0.02 189	1.68 120	0.67 165	0.01 5	0.01 1	0.05 87	0.00 1	0.12 47	0.22 212	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.15 464	0.01 63	0.00 1

dual_stereo	0.29 93	0.05 24	0.31 34	0.03 178	0.00 1	0.31 9	0.02 189	3.31 292	0.61 106	0.01 5	0.01 1	0.02 11	0.03 83	0.79 209	0.13 144	0.00 1	0.07 468	0.00 1	0.08 443	0.00 1	0.01 116

rvit_stereo_0075_2	0.37 124	0.13 169	2.43 387	0.02 118	0.00 1	1.12 157	0.02 189	1.66 118	1.15 327	0.16 136	0.08 151	0.02 11	0.05 131	0.40 164	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.10 429

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 425	0.69 459	7.27 527	0.30 419	0.44 496	0.87 58	0.02 189	6.19 516	0.84 264	0.45 200	6.17 498	4.35 474	1.17 409	1.32 238	0.48 332	0.00 1	0.09 483	0.00 1	0.34 534	0.26 473	0.12 445

IGEV-Stereo+	0.43 148	0.17 220	0.46 49	0.14 353	1.06 521	0.63 42	0.02 189	0.30 7	0.24 51	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.03 83	1.86 258	0.05 33	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.15 464	1.83 535	1.61 537

gcap-zeroshot	0.70 238	0.26 287	1.98 334	0.19 383	0.27 465	1.43 305	0.02 189	4.23 400	0.82 258	0.75 235	0.54 282	2.19 385	0.03 83	0.63 199	0.25 232	0.00 1	0.11 495	0.00 1	0.20 493	0.00 1	0.01 116

ffm	1.04 335	0.05 24	1.65 288	0.34 434	0.01 184	1.58 354	0.02 189	3.03 238	6.40 523	1.39 345	2.07 418	2.15 377	0.34 307	1.59 247	0.05 33	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.03 299

ff1	1.65 435	0.05 24	1.65 288	0.34 434	0.01 184	1.58 354	0.02 189	3.03 238	6.40 523	1.39 345	2.07 418	2.15 377	0.34 307	6.68 468	7.08 511	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.03 299

mmx	1.56 422	0.05 24	1.65 288	0.34 434	0.01 184	1.58 354	0.02 189	5.51 494	2.25 469	1.39 345	2.07 418	2.15 377	0.34 307	6.68 468	7.08 511	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

tt1	0.88 298	0.27 291	1.25 216	0.08 296	0.00 1	3.36 466	0.02 189	3.03 238	6.40 523	0.33 168	0.66 306	0.05 87	0.40 325	1.59 247	0.05 33	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.03 299

xxx	1.56 422	0.05 24	1.65 288	0.34 434	0.01 184	1.58 354	0.02 189	5.51 494	2.25 469	1.39 345	2.07 418	2.15 377	0.34 307	6.68 468	7.08 511	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

StereoVision	0.86 287	0.38 346	1.75 307	0.03 178	0.01 184	1.14 166	0.02 189	3.38 301	0.92 275	0.13 124	6.89 502	0.50 222	0.12 231	1.10 225	0.78 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.02 233

MIF-Stereo (partial)	0.27 86	0.18 228	1.14 185	0.01 31	0.00 1	0.43 34	0.02 189	1.97 146	0.39 73	0.11 114	0.08 151	0.07 118	0.06 158	0.44 170	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.02 233

UniTT-Stereo	0.16 17	0.11 148	1.13 183	0.03 178	0.17 421	0.32 11	0.02 189	0.38 15	0.32 64	0.03 38	0.16 185	0.05 87	0.07 175	0.16 62	0.16 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.00 1

MIM_Stereo	0.45 156	0.43 373	1.18 200	0.51 467	0.04 320	1.26 236	0.02 189	2.38 169	0.65 145	0.07 65	0.02 89	0.70 252	0.20 269	1.01 222	0.13 144	0.00 1	0.09 483	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.10 429

anonymousa	0.79 263	0.26 287	1.91 319	0.03 178	0.29 477	1.46 323	0.02 189	3.76 351	0.97 284	0.72 232	2.25 433	3.21 442	0.56 348	0.15 58	0.12 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 419	0.00 1	0.02 233

Selective-RAFT	0.37 124	0.06 45	0.65 77	0.03 178	0.01 184	1.17 181	0.02 189	2.63 196	0.66 154	0.01 5	0.01 1	0.22 176	0.18 257	1.31 235	0.24 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 493	0.04 256	0.00 1

fff	0.66 224	0.42 367	2.21 360	0.01 31	0.01 184	1.22 207	0.02 189	3.26 283	1.04 298	2.34 431	0.14 174	0.09 132	1.83 453	0.34 150	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 352

IER	0.75 248	0.12 159	1.93 321	0.01 31	0.00 1	2.31 426	0.02 189	2.96 228	0.98 286	1.30 326	0.96 347	1.40 321	1.19 411	1.31 235	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

raft_robust	0.98 320	0.57 429	1.21 211	0.06 255	0.17 421	1.36 273	0.02 189	3.46 318	2.18 464	0.33 168	0.01 1	1.54 327	1.42 426	6.77 477	0.15 164	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.18 484	0.11 379	0.09 421

RAFT+CT+SA	0.66 224	0.45 382	1.22 212	0.10 318	0.30 479	1.24 223	0.02 189	4.21 396	0.67 165	0.62 215	0.39 254	0.33 196	0.05 131	2.69 279	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 535	0.13 393	0.30 501

UDGNet	0.35 116	0.50 406	1.14 185	0.02 118	0.00 1	1.12 157	0.02 189	0.70 47	1.57 411	0.31 164	0.05 135	0.06 102	0.02 46	1.45 246	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMOStereo	0.42 141	0.28 302	1.02 146	0.05 237	0.18 425	1.04 95	0.02 189	2.40 171	0.16 19	2.25 421	0.01 1	0.32 192	0.03 83	0.09 26	0.15 164	0.00 1	0.11 495	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.02 233

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GwcNet-ADL	0.62 212	0.20 249	2.03 342	0.05 237	0.01 184	1.29 247	0.02 189	3.16 264	1.39 372	0.97 271	0.44 266	1.48 323	0.23 277	0.78 208	0.27 246	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 299

PSMNet-ADL	0.77 254	0.08 90	0.90 113	0.07 281	0.01 184	2.01 409	0.02 189	2.55 192	1.11 316	0.33 168	0.59 295	2.15 377	0.69 379	4.07 333	0.85 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

GANet-ADL	0.52 183	0.09 105	1.43 250	0.13 338	0.02 276	1.43 305	0.02 189	3.22 280	0.59 87	0.34 179	0.98 349	1.09 304	0.19 263	0.40 164	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.01 116

RAFT-RH_RVC	2.05 470	0.15 197	1.66 292	0.60 478	0.27 465	1.49 331	0.02 189	0.58 38	0.65 145	5.35 510	21.66 550	1.06 300	0.07 175	6.85 481	0.57 353	0.04 484	0.00 1	0.00 1	0.03 407	0.01 63	0.00 1

test-2	0.42 141	0.28 302	1.02 146	0.05 237	0.18 425	1.04 95	0.02 189	2.40 171	0.16 19	2.25 421	0.01 1	0.32 192	0.03 83	0.09 26	0.15 164	0.00 1	0.11 495	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.02 233

pcwnet_v2	1.29 387	0.17 220	5.98 517	0.10 318	0.01 184	1.76 395	0.02 189	5.08 472	2.90 488	1.54 365	1.98 413	2.03 368	0.81 387	3.01 288	0.28 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.03 217	0.03 299

RALAANet	0.54 192	0.62 442	1.41 246	0.01 31	0.01 184	0.92 68	0.02 189	2.39 170	1.87 438	1.13 304	0.38 251	0.15 162	0.30 296	1.00 221	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 419	0.14 400	0.01 116

csc	0.66 224	0.42 367	2.21 360	0.01 31	0.01 184	1.22 207	0.02 189	3.26 283	1.04 298	2.34 431	0.14 174	0.09 132	1.83 453	0.34 150	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 352

cscssc	0.66 224	0.42 367	2.21 360	0.01 31	0.01 184	1.22 207	0.02 189	3.26 283	1.04 298	2.34 431	0.14 174	0.09 132	1.83 453	0.34 150	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 352

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 202	0.36 337	0.96 129	0.03 178	0.02 276	1.21 204	0.02 189	2.80 213	1.55 404	1.08 299	2.63 444	0.43 210	0.16 249	0.37 159	0.25 232	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.01 116

CFNet-RSSM	0.51 180	0.12 159	1.26 217	0.03 178	0.14 404	1.24 223	0.02 189	4.12 389	0.15 13	0.31 164	0.01 1	1.96 364	0.04 113	0.19 77	0.25 232	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.27 517	0.01 63	0.01 116

UNet	1.13 365	0.24 279	4.21 479	0.01 31	0.02 276	2.31 426	0.02 189	3.06 243	0.76 231	1.17 310	0.14 174	2.73 410	1.58 440	4.48 362	1.92 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.42 141	0.12 159	1.28 221	0.03 178	0.13 398	1.03 86	0.02 189	2.33 166	0.15 13	0.35 180	0.01 1	2.27 387	0.03 83	0.20 89	0.25 232	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.22 501	0.01 63	0.01 116

ac_64	1.12 363	0.18 228	1.64 287	0.18 375	0.25 457	1.48 330	0.02 189	4.97 462	1.47 390	0.69 227	0.45 270	4.94 490	0.46 336	4.87 380	0.74 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 298	0.38 346	1.45 253	0.60 478	0.00 1	1.36 273	0.02 189	4.55 430	0.69 188	0.71 230	0.32 231	1.56 329	0.61 356	4.55 367	0.64 364	0.00 1	0.00 1	0.05 499	0.00 1	0.08 331	0.02 233

CFNet-ft	0.77 254	0.46 388	1.34 237	0.01 31	0.27 465	1.32 259	0.02 189	2.40 171	0.68 173	0.63 219	0.18 198	3.23 445	0.21 274	3.97 330	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.03 217	0.02 233

DMCA	0.68 233	0.22 267	1.96 330	0.01 31	0.01 184	1.28 242	0.02 189	3.02 236	1.54 403	2.14 411	0.15 183	1.74 346	0.10 209	0.45 175	0.95 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

CFNet_RVC	0.77 254	0.46 388	1.34 237	0.01 31	0.27 465	1.32 259	0.02 189	2.40 171	0.68 173	0.63 219	0.18 198	3.23 445	0.21 274	3.97 330	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.03 217	0.02 233

HITNet	0.80 267	0.58 431	2.14 355	0.69 490	0.00 1	1.35 271	0.02 189	4.50 427	1.15 327	1.76 382	0.16 185	0.60 232	0.30 296	1.13 227	1.64 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PWCDC_ROB	3.06 492	1.38 518	3.81 466	0.14 353	0.00 1	3.14 455	0.02 189	4.40 419	12.35 540	1.08 299	23.69 557	2.01 365	2.01 462	3.87 326	2.43 461	0.24 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 525	0.08 415

GASTEREO	0.39 131	0.45 382	0.47 54	0.11 328	0.24 452	1.06 121	0.03 237	3.16 264	0.66 154	0.10 99	0.01 1	0.01 2	0.28 292	0.66 202	0.18 190	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.32 529	0.03 217	0.02 233

MSCF	0.38 130	0.45 382	0.49 56	0.12 330	0.24 452	1.05 107	0.03 237	3.14 256	0.68 173	0.02 15	0.01 1	0.02 11	0.23 277	0.65 201	0.18 190	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.32 529	0.03 217	0.02 233

MM-Stereo_test1	0.40 136	0.13 169	1.31 232	0.64 485	0.07 355	0.92 68	0.03 237	3.08 247	0.80 252	0.35 180	0.04 130	0.05 87	0.02 46	0.20 89	0.13 144	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.00 1	0.26 473	0.02 233

ISRNet	0.88 298	0.19 236	2.71 412	0.05 237	0.00 1	1.17 181	0.03 237	2.96 228	0.80 252	2.17 414	1.70 398	2.59 401	0.20 269	2.58 271	0.46 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.00 1

castereo++	0.25 82	0.15 197	0.48 55	0.09 307	0.00 1	1.08 135	0.03 237	1.53 102	0.67 165	0.00 1	0.01 1	0.59 231	0.00 1	0.09 26	0.06 72	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.28 521	0.02 160	0.00 1

GIP-stereo	0.31 101	0.03 2	0.78 92	0.00 1	0.00 1	1.06 121	0.03 237	2.98 230	0.66 154	0.05 53	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.18 70	0.24 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.00 1

IGEV++	0.36 120	0.19 236	0.57 68	0.09 307	0.00 1	0.35 18	0.03 237	4.62 436	0.24 51	0.12 116	0.02 89	0.03 41	0.17 253	0.24 107	0.23 218	0.00 1	0.05 449	0.00 1	0.04 419	0.09 353	0.08 415

AE-Stereo	0.47 165	0.11 148	1.03 157	0.04 212	0.09 373	1.11 150	0.03 237	4.16 391	0.34 66	0.35 180	0.82 333	0.15 162	0.16 249	0.45 175	0.05 33	0.00 1	0.09 483	0.00 1	0.26 514	0.09 353	0.05 352

EKT-Stereo	0.74 243	0.18 228	1.23 214	0.81 499	4.25 544	1.19 191	0.03 237	2.17 160	0.13 5	0.35 180	0.40 255	0.97 291	0.08 190	2.61 276	0.09 114	0.00 1	0.09 483	0.00 1	0.07 438	0.04 256	0.03 299

testlalala	0.46 159	0.13 169	0.82 97	0.17 369	0.10 382	1.13 164	0.03 237	2.63 196	1.13 323	2.04 407	0.10 161	0.29 190	0.04 113	0.15 58	0.27 246	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.26 514	0.00 1	0.00 1

CBFPSM	1.39 403	0.61 440	4.29 483	0.01 31	0.01 184	3.64 474	0.03 237	3.39 304	0.80 252	0.64 222	0.21 213	6.18 504	3.70 503	2.38 268	1.82 433	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.01 116

BUS	0.97 317	0.10 126	0.96 129	0.01 31	0.00 1	5.85 510	0.03 237	5.40 487	0.93 279	2.26 425	0.66 306	2.39 397	0.06 158	0.61 195	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

NINENet	1.03 333	0.22 267	1.30 229	0.10 318	0.01 184	5.85 510	0.03 237	4.41 420	1.25 344	1.55 366	0.60 301	2.39 397	0.06 158	2.72 281	0.05 33	0.00 1	0.01 319	0.01 462	0.00 1	0.04 256	0.00 1

Sa-1000	1.04 335	0.39 353	1.17 197	0.00 1	0.20 436	1.33 265	0.03 237	4.19 394	1.81 430	0.99 284	5.33 490	0.61 233	0.15 245	4.07 333	0.30 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 473	0.13 393	0.00 1

test_4	0.51 180	0.10 126	1.27 219	0.01 31	0.06 343	0.97 79	0.03 237	1.12 71	0.16 19	0.27 161	3.42 465	0.65 242	0.09 201	1.59 247	0.26 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.14 400	0.00 1

dd	0.34 109	0.67 453	1.55 268	0.04 212	0.01 184	1.22 207	0.03 237	0.84 61	1.16 329	0.18 148	0.05 135	0.12 148	0.05 131	0.29 134	0.44 317	0.02 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 6	0.08 90	0.61 70	0.01 31	0.00 1	0.94 72	0.03 237	0.29 6	0.21 39	0.05 53	0.02 89	0.06 102	0.04 113	0.26 121	0.07 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

TRStereo	0.59 201	0.79 474	1.59 282	0.56 474	0.01 184	1.19 191	0.03 237	4.74 446	0.60 96	0.17 145	0.01 1	0.62 236	0.44 329	0.57 190	0.07 85	0.00 1	0.04 435	0.00 1	0.24 508	0.01 63	0.14 460

AnonymousM	0.34 109	0.07 70	0.63 72	0.02 118	0.01 184	1.09 140	0.03 237	1.54 103	0.68 173	0.17 145	0.04 130	0.02 11	0.24 280	0.25 113	0.04 12	0.00 1	0.01 319	1.93 543	0.00 1	0.01 63	0.00 1

s12784h	0.56 196	0.14 182	1.22 212	0.02 118	0.00 1	1.14 166	0.03 237	3.43 312	1.47 390	1.02 286	1.41 384	0.05 87	0.02 46	1.08 224	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

RALCasStereoNet	0.44 152	0.44 378	1.03 157	0.03 178	0.00 1	1.10 145	0.03 237	2.46 183	0.90 272	0.07 65	0.32 231	0.12 148	0.20 269	1.28 234	0.25 232	0.00 1	0.31 531	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.12 445

ARAFT	1.12 363	0.82 482	4.11 477	0.04 212	0.00 1	1.64 380	0.03 237	4.85 457	1.69 423	2.78 454	0.57 283	0.47 216	0.11 219	4.81 378	0.24 224	0.00 1	0.03 420	0.00 1	0.00 1	0.24 463	0.05 352

cf-r	0.98 320	0.51 410	2.04 346	0.25 401	0.01 184	1.40 289	0.03 237	4.47 425	1.65 420	0.95 267	0.58 285	2.63 402	0.24 280	4.19 339	0.58 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.04 329

PSMNet-RSSM	0.90 306	0.44 378	1.35 240	0.13 338	0.00 1	1.37 278	0.03 237	4.79 454	0.85 268	1.11 302	0.49 276	2.15 377	0.35 312	4.09 337	0.73 372	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.03 217	0.01 116

RYNet	1.52 416	0.35 332	3.38 447	0.25 401	0.04 320	2.31 426	0.03 237	4.62 436	1.47 390	1.14 305	0.34 239	4.52 480	1.38 424	6.36 451	4.23 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

MLCV	1.01 329	0.53 416	2.17 357	0.03 178	0.00 1	1.60 365	0.03 237	2.90 222	1.30 359	2.60 447	1.85 406	1.00 294	0.40 325	4.88 381	0.74 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.01 116

HSM	1.36 399	0.40 358	1.07 168	0.01 31	0.30 479	1.73 394	0.03 237	5.89 509	1.22 337	1.83 387	1.36 381	4.78 487	1.30 421	6.61 465	0.57 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

iResNet_ROB	1.05 343	0.76 469	2.06 348	0.07 281	0.00 1	1.35 271	0.03 237	6.80 530	2.57 483	0.79 245	1.20 370	0.94 287	0.12 231	3.81 321	0.41 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.01 116

xyz-stereo-finetune2	0.61 205	0.19 236	0.84 101	0.06 255	0.00 1	1.28 242	0.04 265	1.89 139	0.69 188	0.10 99	0.59 295	0.07 118	0.67 377	5.30 401	0.47 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

FoundationStereo	0.08 2	0.12 159	0.24 17	0.02 118	0.01 184	0.12 2	0.04 265	0.24 3	0.59 87	0.00 1	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.11 41	0.07 85	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo	0.32 104	0.28 302	0.46 49	0.01 31	0.05 330	0.81 50	0.04 265	3.37 298	0.61 106	0.08 73	0.01 1	0.08 125	0.14 242	0.10 35	0.11 135	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.22 501	0.02 160	0.01 116

SMoEStereo_RVC	0.18 32	0.06 45	0.53 62	0.02 118	0.00 1	1.03 86	0.04 265	0.38 15	0.64 138	0.07 65	0.01 1	0.04 59	0.02 46	0.26 121	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.10 429

ours_stereo	0.16 17	0.06 45	0.73 87	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.04 265	0.44 20	0.54 82	0.05 53	0.02 89	0.06 102	0.03 83	0.19 77	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.06 383

UGAM-zero	1.60 428	0.15 197	2.43 387	0.12 330	0.28 475	1.07 126	0.04 265	5.96 513	0.26 55	1.18 312	0.22 217	8.02 517	4.54 511	6.89 488	0.27 246	0.00 1	0.09 483	0.00 1	0.29 524	0.01 63	0.15 463

GCAP-BAT	0.37 124	0.13 169	1.16 194	0.10 318	0.12 392	1.59 361	0.04 265	0.67 45	0.43 76	0.84 251	0.89 341	0.39 205	0.07 175	0.27 129	0.49 334	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.19 488	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 238	0.04 10	1.69 299	0.07 281	0.01 184	1.27 240	0.04 265	1.85 135	0.14 9	3.56 481	0.08 151	3.07 431	0.60 353	1.35 239	0.11 135	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 160	0.00 1

Occ-G	0.24 78	0.10 126	0.59 69	0.01 31	0.01 184	0.80 47	0.04 265	0.62 41	0.15 13	0.01 5	0.51 278	1.34 318	0.04 113	0.09 26	0.21 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.15 413	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 241	0.13 169	1.56 275	0.02 118	0.14 404	1.34 267	0.04 265	3.00 232	0.23 46	0.67 224	1.64 390	0.89 278	0.00 1	4.55 367	0.10 126	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.21 499	0.03 217	0.01 116

iinet-f	1.68 444	0.61 440	11.37 542	0.29 417	0.03 300	4.39 491	0.04 265	3.18 269	1.10 314	1.16 309	0.58 285	2.96 425	2.76 479	2.13 264	2.46 462	0.00 1	0.02 390	0.02 487	0.00 1	0.46 514	0.01 116

Selective-IGEV	0.22 59	0.06 45	0.46 49	0.05 237	0.04 320	0.34 16	0.04 265	2.16 158	0.59 87	0.09 81	0.01 1	0.02 11	0.05 131	0.18 70	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 448	0.03 217	0.09 421

EGLCR-Stereo	0.28 88	0.09 105	0.73 87	0.18 375	0.05 330	1.17 181	0.04 265	2.37 168	0.17 24	0.35 180	0.01 1	0.01 2	0.02 46	0.38 162	0.04 12	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 299

CASS	0.56 196	0.13 169	1.40 245	0.03 178	0.01 184	1.65 384	0.04 265	3.03 238	0.63 127	1.96 397	0.93 345	0.28 188	0.36 314	0.52 183	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
rafts_anoy	0.39 131	0.44 378	1.15 189	0.06 255	0.03 300	1.12 157	0.04 265	2.75 207	0.33 65	0.10 99	0.16 185	0.11 144	0.19 263	0.74 207	0.31 269	0.00 1	0.14 512	0.00 1	0.01 374	0.02 160	0.05 352

raft+_RVC	0.42 141	0.48 398	1.11 177	0.51 467	0.17 421	1.16 177	0.04 265	2.25 162	0.59 87	0.12 116	0.42 259	0.08 125	0.15 245	0.60 194	0.28 254	0.00 1	0.09 483	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.19 482

sCroCo_RVC	0.21 43	0.14 182	1.54 266	0.01 31	0.00 1	0.13 3	0.04 265	1.10 70	0.65 145	0.10 99	0.05 135	0.03 41	0.04 113	0.23 104	0.05 33	0.00 1	0.07 468	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

FADNet_RVC	1.15 371	1.06 503	4.34 487	0.02 118	0.06 343	2.77 449	0.04 265	3.50 322	0.80 252	0.35 180	0.32 231	0.65 242	0.09 201	5.20 395	1.56 419	0.24 522	0.34 533	0.11 513	0.33 532	0.65 527	0.60 517

Nwc_Net	1.94 462	0.55 421	3.79 465	0.07 281	0.08 365	2.73 444	0.04 265	6.75 529	1.11 316	2.03 406	7.92 507	4.82 488	2.11 463	4.78 376	2.01 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.01 116

CC-Net-ROB	1.86 456	0.64 446	2.55 400	1.42 530	0.19 432	3.38 467	0.04 265	4.41 420	2.45 477	0.90 259	1.31 379	0.98 292	0.18 257	6.60 463	0.53 343	1.14 537	1.60 549	7.16 547	0.00 1	1.33 531	0.32 506

CFNet	1.08 345	0.62 442	2.26 374	0.26 408	0.03 300	1.40 289	0.04 265	4.45 424	2.09 453	0.48 205	0.69 317	1.31 316	0.24 280	6.63 466	0.83 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.04 329

DispFullNet	7.91 540	23.96 572	13.67 548	14.71 565	7.88 556	4.83 500	0.04 265	5.01 466	2.89 487	8.86 533	4.96 485	6.11 502	10.72 547	10.18 538	3.51 482	2.44 541	0.33 532	15.15 561	4.65 564	12.33 562	5.95 555

DilatedVolume-Stereo	0.16 17	0.04 10	0.55 65	0.02 118	0.00 1	0.87 58	0.05 287	0.53 26	0.26 55	0.02 15	0.20 211	0.06 102	0.16 249	0.17 66	0.26 240	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.03 407	0.03 217	0.02 233

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 120	0.14 182	1.14 185	0.04 212	0.05 330	1.39 288	0.05 287	1.87 138	0.77 237	0.13 124	0.07 145	0.48 217	0.02 46	0.41 167	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 484	0.01 63	0.10 429

MM-Stereo_test3	0.43 148	0.33 328	0.92 119	0.75 494	0.04 320	0.96 78	0.05 287	3.11 252	0.79 245	0.12 116	0.53 280	0.26 184	0.06 158	0.26 121	0.13 144	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.28 487	0.01 116

SCV	0.42 141	0.28 302	0.68 82	0.26 408	0.16 417	0.26 8	0.05 287	4.98 463	0.63 127	0.10 99	0.01 1	0.02 11	0.05 131	0.26 121	0.13 144	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.18 484	0.25 470	0.18 477

StereoAnything_RVC	0.66 224	1.49 521	1.08 170	0.01 31	0.01 184	0.37 25	0.05 287	2.93 225	0.63 127	0.08 73	0.01 1	0.00 1	0.02 46	0.17 66	0.04 12	0.00 1	0.07 468	0.00 1	0.00 1	6.28 543	0.01 116

tt45	0.47 165	0.06 45	0.70 85	0.02 118	0.00 1	1.30 253	0.05 287	0.85 62	0.60 96	0.05 53	0.01 1	0.09 132	0.03 83	5.40 407	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.01 116

WCG-NET	0.22 59	0.17 220	0.54 64	0.01 31	0.00 1	0.91 63	0.05 287	0.61 39	1.09 313	0.17 145	0.33 238	0.03 41	0.13 238	0.20 89	0.07 85	0.00 1	0.03 420	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.02 233

Pointernet	0.34 109	0.10 126	1.09 173	0.01 31	0.08 365	1.18 188	0.05 287	2.99 231	0.62 119	0.03 38	0.01 1	0.15 162	0.05 131	0.24 107	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 456	0.01 63	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 450	19.48 568	12.37 545	0.06 255	0.00 1	0.47 36	0.05 287	0.46 21	0.31 61	0.13 124	0.03 117	0.03 41	0.00 1	0.07 19	0.41 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 434	0.07 316	0.92 528

WCG-NET（raft）	0.29 93	0.24 279	0.51 58	0.01 31	0.00 1	0.91 63	0.05 287	0.56 34	1.12 321	0.21 155	0.12 171	1.54 327	0.14 242	0.14 57	0.07 85	0.00 1	0.11 495	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.03 299

RAFT-Stereo-weight	0.39 131	0.07 70	0.81 95	0.07 281	0.02 276	1.34 267	0.05 287	3.15 259	0.31 61	0.94 266	0.52 279	0.26 184	0.01 15	0.19 77	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

IGEV_Zeroshot_test	0.74 243	0.20 249	3.00 424	0.26 408	0.02 276	1.10 145	0.05 287	3.72 347	0.19 29	0.88 255	0.71 324	2.84 415	0.63 362	0.53 185	0.33 277	0.00 1	0.07 468	0.00 1	0.16 473	0.04 256	0.00 1

LL-Strereo	1.93 460	0.97 494	3.83 468	0.55 472	2.19 537	1.49 331	0.05 287	4.09 386	1.00 292	2.59 446	2.77 448	5.17 495	5.63 528	7.19 503	0.63 362	0.00 1	0.10 492	0.00 1	0.00 1	0.25 470	0.20 487

CES	0.43 148	0.14 182	0.85 102	0.05 237	1.52 530	1.22 207	0.05 287	1.01 67	0.59 87	0.03 38	0.02 89	0.14 159	0.10 209	0.40 164	0.10 126	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	2.45 544

CRFU-Net	1.32 394	0.27 291	2.46 393	1.17 524	0.03 300	4.08 482	0.05 287	5.61 497	0.67 165	1.53 359	0.70 323	3.47 452	2.62 477	3.24 293	0.24 224	0.01 451	0.01 319	0.11 513	0.00 1	0.13 393	0.00 1

CSP-Net	1.01 329	0.52 411	0.92 119	0.01 31	0.00 1	2.83 451	0.05 287	4.99 464	0.69 188	0.91 262	0.85 337	1.82 356	0.23 277	6.04 434	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.01 116

IPLGR	0.76 252	0.21 257	2.98 422	0.06 255	0.07 355	1.24 223	0.05 287	3.09 249	1.38 370	0.62 215	0.34 239	0.75 261	0.78 384	3.35 295	0.22 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.06 383

AASNet	0.86 287	0.53 416	1.96 330	0.04 212	0.00 1	1.70 391	0.05 287	5.13 473	1.84 432	0.93 265	1.88 407	0.96 288	0.19 263	0.67 203	0.91 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.09 421

raftrobust	0.46 159	0.42 367	1.05 166	0.01 31	0.21 441	1.17 181	0.05 287	2.07 153	0.19 29	2.98 463	0.02 89	0.12 148	0.15 245	0.25 113	0.31 269	0.00 1	0.03 420	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.06 383

psm_up	0.84 281	0.32 321	1.44 252	0.02 118	0.00 1	1.98 408	0.05 287	3.40 306	1.04 298	2.06 408	0.40 255	1.74 346	0.45 333	3.47 303	0.24 224	0.06 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.00 1

FENet	0.52 183	0.07 70	1.62 284	0.04 212	0.00 1	1.19 191	0.05 287	3.10 250	0.98 286	0.89 257	0.01 1	1.63 340	0.09 201	0.47 179	0.28 254	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

GwcNet-RSSM	1.02 331	0.69 459	2.70 410	0.22 390	0.02 276	1.42 302	0.05 287	4.02 379	1.01 293	0.90 259	0.42 259	2.89 420	0.26 288	4.43 355	1.17 400	0.00 1	0.00 1	0.02 487	0.00 1	0.13 393	0.05 352

HSM-Net_RVC	1.40 404	0.07 70	1.58 278	0.00 1	0.01 184	1.88 404	0.05 287	7.24 533	1.71 426	3.63 482	3.63 469	3.21 442	0.36 314	4.25 341	0.44 317	0.01 451	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	1.08 345	1.12 506	4.68 496	1.09 519	0.00 1	1.38 284	0.05 287	3.83 363	1.11 316	0.80 247	1.15 363	1.02 296	0.12 231	4.52 364	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 495	0.03 299

z-ln-s-r	1.57 425	0.58 431	5.36 508	0.19 383	0.01 184	1.62 375	0.06 311	3.52 326	1.56 409	1.06 297	0.71 324	1.69 345	0.24 280	5.49 411	9.29 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.01 116

coex_refinement	1.13 365	0.54 418	1.58 278	0.12 330	0.02 276	1.51 335	0.06 311	4.01 378	1.51 400	2.61 448	0.66 306	4.40 475	0.48 339	3.67 309	1.30 411	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.03 299

GREAT-IGEV	0.24 78	0.10 126	0.92 119	0.06 255	0.33 490	1.11 150	0.06 311	0.36 14	0.19 29	0.02 15	0.47 274	0.02 11	0.06 158	0.13 55	0.16 173	0.00 1	0.09 483	0.00 1	0.20 493	0.09 353	0.36 510

AIO_rvc	0.21 43	0.32 321	0.50 57	0.09 307	0.03 300	0.43 34	0.06 311	1.25 79	0.63 127	0.03 38	0.01 1	0.09 132	0.04 113	0.28 131	0.16 173	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.03 407	0.10 369	0.10 429

AIO_test	0.17 23	0.11 148	0.55 65	0.08 296	0.06 343	0.42 33	0.06 311	0.35 13	0.38 71	0.03 38	0.01 1	0.86 275	0.03 83	0.21 98	0.10 126	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.08 443	0.03 217	0.02 233

test_for_model	4.23 518	22.88 571	0.91 117	12.40 562	10.47 562	1.08 135	0.06 311	4.08 384	1.36 368	1.91 392	0.09 156	0.15 162	0.03 83	0.10 35	0.22 212	7.44 551	1.43 548	0.00 1	0.01 374	18.08 570	1.99 542

rrr	0.62 212	0.09 105	2.07 349	0.02 118	0.00 1	0.82 52	0.06 311	2.29 164	0.85 268	0.09 81	0.03 117	0.03 41	0.06 158	5.04 388	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.05 281	0.07 402

DMCA-RVC	0.90 306	0.64 446	3.30 443	0.03 178	0.04 320	1.30 253	0.06 311	2.65 199	0.73 210	3.21 470	0.09 156	0.99 293	0.66 372	3.14 291	0.99 391	0.01 451	0.04 435	0.02 487	0.01 374	0.07 316	0.01 116

RASNet	1.53 418	0.31 317	1.97 332	0.09 307	3.20 540	1.69 389	0.06 311	3.27 289	2.12 455	0.77 240	1.29 378	5.32 499	1.69 447	6.60 463	2.17 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

FACV-RUCA	0.49 173	0.10 126	1.30 229	0.06 255	0.12 392	1.14 166	0.07 320	3.57 333	0.92 275	0.18 148	0.99 350	0.19 172	0.31 300	0.25 113	0.16 173	0.00 1	0.00 1	0.08 504	0.02 398	0.24 463	0.12 445

LL-Strereo2	0.36 120	0.47 396	1.08 170	0.09 307	0.03 300	1.12 157	0.07 320	1.66 118	0.93 279	0.43 196	0.02 89	0.51 224	0.08 190	0.23 104	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 407	0.04 256	0.04 329

4D-IteraStereo	0.35 116	0.60 436	1.93 321	0.02 118	0.09 373	1.03 86	0.07 320	1.25 79	0.34 66	0.02 15	0.03 117	0.84 274	0.10 209	0.31 140	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.07 402

LoS	0.28 88	0.16 209	0.95 128	0.07 281	0.01 184	1.32 259	0.07 320	1.30 81	0.60 96	0.04 47	0.03 117	0.28 188	0.11 219	0.48 180	0.11 135	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LRCNet_RVC	60.63 577	63.16 578	62.94 571	69.09 580	50.21 576	19.92 557	0.07 320	58.32 577	5.21 518	75.67 579	86.75 578	74.68 578	62.48 576	59.01 577	49.80 573	93.38 584	56.36 582	93.48 584	92.95 584	67.44 581	71.73 584

GES	0.61 205	0.08 90	1.78 311	0.00 1	0.00 1	1.59 361	0.07 320	5.32 484	0.13 5	0.62 215	0.32 231	0.37 200	0.67 377	0.68 205	0.49 334	0.03 481	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 160	0.01 116

test_xeample3	0.35 116	0.10 126	1.95 326	0.02 118	0.00 1	0.93 70	0.07 320	1.70 123	0.86 270	0.09 81	0.04 130	0.05 87	0.05 131	0.23 104	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 508	0.06 301	0.08 415

HUF	0.25 82	0.32 321	1.18 200	0.06 255	0.11 389	0.31 9	0.08 327	0.73 51	0.62 119	0.10 99	0.01 1	0.02 11	0.03 83	0.16 62	0.14 155	0.00 1	0.58 540	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.37 511

model_zeroshot	0.49 173	0.26 287	2.10 354	0.03 178	0.01 184	1.69 389	0.08 327	2.63 196	0.18 26	1.02 286	0.01 1	0.61 233	0.06 158	0.86 212	0.14 155	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.16 473	0.02 160	0.01 116

GCST	0.81 269	0.64 446	1.41 246	0.44 447	0.01 184	0.91 63	0.08 327	3.75 349	1.04 298	0.12 116	0.44 266	0.27 186	0.35 312	5.12 392	0.38 301	1.19 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.05 352

Any-RAFT	0.64 217	0.08 90	1.07 168	0.03 178	0.00 1	2.77 449	0.08 327	3.57 333	1.23 338	0.96 269	0.26 221	1.61 335	0.31 300	0.72 206	0.06 72	0.00 1	0.10 492	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

STrans-v2	1.67 440	0.36 337	3.28 442	0.02 118	0.19 432	1.45 315	0.08 327	6.69 526	1.49 396	2.00 401	2.86 450	3.67 458	3.88 506	7.04 500	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

RAFT	0.60 202	0.50 406	1.01 141	0.50 463	0.04 320	0.94 72	0.08 327	3.01 235	0.65 145	0.22 156	0.09 156	3.41 449	0.27 291	0.53 185	0.37 298	0.00 1	0.03 420	0.00 1	0.01 374	0.40 508	0.03 299

test-1	0.52 183	0.25 283	0.94 124	0.03 178	0.22 443	1.20 200	0.08 327	4.03 381	0.25 54	0.70 228	0.66 306	0.71 256	0.03 83	0.30 139	0.43 314	0.00 1	0.18 521	0.00 1	0.07 438	0.01 63	0.25 497

sAnonymous2	0.37 124	0.32 321	3.21 438	0.01 31	0.00 1	0.35 18	0.08 327	1.96 144	0.90 272	0.03 38	0.05 135	0.04 59	0.11 219	0.11 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.18 477

CroCo_RVC	0.37 124	0.32 321	3.21 438	0.01 31	0.00 1	0.35 18	0.08 327	1.96 144	0.90 272	0.03 38	0.05 135	0.04 59	0.11 219	0.11 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.18 477

APVNet	1.52 416	0.31 317	4.00 470	0.09 307	0.00 1	4.64 497	0.08 327	4.41 420	1.21 336	1.25 324	1.05 354	2.90 421	0.93 395	6.70 472	2.48 463	0.01 451	0.00 1	0.07 501	0.00 1	0.27 478	0.05 352

FADNet-RVC	1.10 357	1.07 504	4.79 497	0.03 178	0.00 1	1.60 365	0.08 327	3.77 352	1.70 424	0.35 180	0.07 145	0.61 233	0.66 372	5.32 403	1.11 395	0.01 451	0.08 479	0.00 1	0.00 1	0.48 518	0.18 477

RTSC	2.66 483	1.24 512	6.04 518	0.18 375	0.02 276	4.40 492	0.08 327	4.29 407	4.98 515	6.00 512	3.15 458	2.97 426	1.56 436	6.71 473	10.89 534	0.00 1	0.07 468	0.00 1	0.05 424	0.40 508	0.24 496

999	0.48 172	0.07 70	0.55 65	0.01 31	0.00 1	1.27 240	0.09 339	0.33 10	0.61 106	0.01 5	0.17 192	0.03 41	0.02 46	5.79 427	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 411	0.31 317	3.22 441	0.66 487	0.08 365	1.54 347	0.09 339	3.84 364	1.58 415	1.66 373	2.32 435	3.60 454	3.12 489	6.99 496	0.42 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

LMCR-Stereo	1.10 357	0.69 459	1.95 326	0.50 463	0.01 184	2.73 444	0.09 339	6.20 518	0.64 138	2.37 436	1.76 401	0.13 153	1.59 442	2.94 285	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.00 1

Anonymous3	0.49 173	0.12 159	2.21 360	0.01 31	0.00 1	2.53 436	0.09 339	3.16 264	0.65 145	0.12 116	0.22 217	0.12 148	0.05 131	0.37 159	0.08 100	0.00 1	0.07 468	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.03 299

BEATNet_4x	0.97 317	0.77 471	3.36 446	0.46 453	0.01 184	1.32 259	0.09 339	4.57 434	1.26 345	1.88 391	0.22 217	1.09 304	0.42 327	1.79 256	2.09 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.06 383

R-Stereo Train	0.44 152	0.09 105	0.94 124	0.02 118	0.00 1	1.24 223	0.09 339	3.65 342	0.11 2	1.87 389	0.42 259	0.06 102	0.01 15	0.25 113	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233

RAFT-Stereo	0.44 152	0.09 105	0.94 124	0.02 118	0.00 1	1.24 223	0.09 339	3.65 342	0.11 2	1.87 389	0.42 259	0.06 102	0.01 15	0.25 113	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PDISCO_ROB	2.21 474	0.78 472	3.43 450	0.96 511	2.04 536	7.04 520	0.09 339	7.36 535	5.72 520	1.21 320	1.67 393	3.16 439	1.28 419	7.52 511	1.37 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 498	0.13 453

G2L-Stereo_test	0.97 317	0.60 436	1.95 326	0.21 386	0.01 184	1.63 379	0.10 347	3.19 274	1.01 293	1.98 399	0.11 168	3.22 444	0.51 342	4.38 351	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.02 233

cross-raft	0.53 189	0.12 159	1.78 311	0.03 178	0.01 184	1.04 95	0.10 347	3.21 279	0.23 46	0.37 188	0.01 1	2.86 418	0.04 113	0.24 107	0.24 224	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.16 473	0.01 63	0.02 233

STTStereo	0.83 275	0.34 330	2.44 389	0.24 398	0.15 411	1.41 294	0.10 347	3.02 236	1.55 404	1.34 330	0.17 192	1.77 351	0.45 333	3.42 300	0.30 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

UGAM	1.08 345	0.19 236	2.83 416	0.05 237	0.01 184	1.09 140	0.11 350	2.89 221	0.64 138	0.08 73	2.46 438	3.64 456	0.08 190	6.99 496	0.25 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 398	0.27 478	0.04 329

UDG	2.86 486	8.81 561	1.57 277	2.60 538	0.89 517	2.39 430	0.11 350	3.42 310	1.02 295	2.18 416	3.64 470	5.04 493	1.60 443	4.17 338	2.09 452	1.21 539	0.04 435	7.69 548	3.67 561	4.10 540	0.93 530

IPLG	0.86 287	0.41 361	2.31 380	0.06 255	0.06 343	1.36 273	0.11 350	3.17 267	0.83 261	0.62 215	1.00 351	0.46 213	0.61 356	5.57 420	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.01 116

MIPNet	0.64 217	0.42 367	2.01 338	0.08 296	0.07 355	1.29 247	0.11 350	3.47 320	1.29 356	0.67 224	0.10 161	0.63 239	0.97 397	1.25 232	0.25 232	0.00 1	0.01 319	0.01 462	0.01 374	0.11 379	0.04 329

Consistency-Raft	1.36 399	0.65 450	4.81 498	0.33 428	0.32 488	1.62 375	0.11 350	3.65 342	3.80 502	0.33 168	6.12 497	0.86 275	2.14 464	0.94 217	1.25 406	0.02 473	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.24 463	0.01 116

GEStereo_RVC	1.10 357	0.42 367	1.72 303	0.28 415	0.01 184	1.37 278	0.11 350	6.25 519	0.84 264	1.05 294	0.67 315	1.61 335	0.79 385	6.11 437	0.63 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.04 329

ADLNet	1.20 379	0.29 312	1.98 334	0.00 1	0.02 276	2.20 419	0.11 350	4.39 418	2.52 480	2.19 417	2.20 432	2.66 403	0.70 380	3.42 300	1.25 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.04 329

UPFNet	0.87 294	0.09 105	2.05 347	0.00 1	0.00 1	1.90 406	0.11 350	3.41 308	0.83 261	2.15 412	0.10 161	1.92 359	0.09 201	3.94 329	0.70 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

RGC	1.86 456	0.67 453	3.45 452	0.07 281	0.26 460	3.29 462	0.11 350	4.78 453	1.46 388	3.26 472	4.51 480	5.14 494	2.68 478	5.46 409	1.94 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.09 421

Reg-Stereo(zero)	0.46 159	0.04 10	1.77 308	0.01 31	0.14 404	1.20 200	0.13 359	1.13 72	0.26 55	0.05 53	0.16 185	1.75 348	1.10 404	0.67 203	0.45 321	0.00 1	0.03 420	0.00 1	0.12 461	0.01 63	0.09 421

Wz-Net-LNSev	1.30 389	0.85 484	6.26 522	0.02 118	0.03 300	4.02 481	0.13 359	4.21 396	1.12 321	0.77 240	0.10 161	3.60 454	1.11 405	2.68 278	1.12 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

NCC-stereo	1.67 440	0.56 426	3.10 430	0.08 296	0.22 443	2.24 422	0.13 359	5.05 469	1.42 380	2.27 428	2.72 446	4.29 472	3.53 498	5.76 425	2.01 448	0.04 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

Abc-Net	1.67 440	0.56 426	3.10 430	0.08 296	0.22 443	2.24 422	0.13 359	5.05 469	1.42 380	2.27 428	2.72 446	4.29 472	3.53 498	5.76 425	2.01 448	0.04 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LG-Stereo_L1	0.14 10	0.13 169	0.45 46	0.04 212	0.00 1	0.35 18	0.14 363	0.80 57	0.61 106	0.06 61	0.01 1	0.02 11	0.00 1	0.07 19	0.20 201	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

ITSA-stereo	1.13 365	0.14 182	1.59 282	0.17 369	0.04 320	1.40 289	0.14 363	5.66 502	3.10 491	0.74 234	0.35 242	0.62 236	1.06 399	5.53 413	1.63 423	0.03 481	0.00 1	0.09 507	0.06 434	0.07 316	0.07 402

IIG-Stereo	1.30 389	0.48 398	1.04 161	2.41 537	0.05 330	1.61 369	0.14 363	2.59 195	0.68 173	2.97 462	2.28 434	3.08 432	0.57 350	7.41 509	0.65 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 17	0.13 169	0.42 43	0.04 212	0.00 1	1.05 107	0.15 366	0.57 37	0.38 71	0.06 61	0.01 1	0.02 11	0.00 1	0.07 19	0.19 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

gwcnet-sp	0.98 320	0.38 346	4.06 474	0.04 212	0.00 1	2.60 439	0.15 366	3.51 323	1.13 323	1.75 378	0.16 185	0.68 246	0.39 322	3.69 311	0.90 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.03 299

scenet	0.98 320	0.38 346	4.06 474	0.04 212	0.00 1	2.60 439	0.15 366	3.51 323	1.13 323	1.75 378	0.16 185	0.68 246	0.39 322	3.69 311	0.90 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.03 299

ssnet	0.98 320	0.38 346	4.06 474	0.04 212	0.00 1	2.60 439	0.15 366	3.51 323	1.13 323	1.75 378	0.16 185	0.68 246	0.39 322	3.69 311	0.90 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.03 299

MFMNet_re	2.02 468	0.98 495	4.27 482	2.74 540	0.88 515	1.47 324	0.15 366	4.21 396	3.18 492	6.63 517	6.93 503	1.87 357	3.63 501	2.13 264	0.99 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 460	0.05 352

111	0.79 263	0.70 463	2.21 360	0.01 31	0.01 184	1.19 191	0.16 371	3.78 354	1.98 447	1.22 321	0.91 343	2.01 365	0.32 305	0.32 146	0.64 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.17 471

FADNet	1.20 379	0.93 492	4.51 491	0.03 178	0.06 343	2.56 437	0.16 371	4.02 379	1.42 380	0.32 166	0.06 140	1.66 343	1.07 401	5.56 417	0.87 381	0.19 516	0.02 390	0.01 462	0.01 374	0.50 520	0.03 299

PSMNet_ROB	1.09 353	0.69 459	2.92 419	0.03 178	0.07 355	1.68 387	0.16 371	3.44 314	1.30 359	0.96 269	0.32 231	2.81 413	0.63 362	4.23 340	2.48 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.04 329

TCMNet	1.49 414	0.57 429	5.20 504	0.13 338	1.39 526	1.81 401	0.17 374	4.03 381	1.26 345	1.72 376	2.98 453	1.95 363	0.46 336	5.01 386	2.55 467	0.00 1	0.06 458	0.06 500	0.00 1	0.37 505	0.16 466

RAFT-Test	0.61 205	0.16 209	2.27 377	0.04 212	0.15 411	1.80 400	0.17 374	2.52 189	0.65 145	0.56 211	0.11 168	2.76 412	0.02 46	0.27 129	0.34 284	0.00 1	0.07 468	0.00 1	0.29 524	0.01 63	0.01 116

SHD	3.01 491	1.02 500	5.52 510	0.45 452	0.39 493	4.12 483	0.17 374	6.68 525	12.04 539	7.20 521	3.36 463	4.40 475	2.58 476	4.69 372	7.17 514	0.01 451	0.04 435	0.00 1	0.03 407	0.22 457	0.17 471

DeepPruner_ROB	0.86 287	0.50 406	1.80 314	0.01 31	0.00 1	1.57 350	0.17 374	3.48 321	0.42 74	3.31 473	0.02 89	2.09 372	0.17 253	3.01 288	0.61 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.01 116

XPNet_ROB	1.17 374	0.41 361	1.68 297	0.04 212	0.01 184	1.65 384	0.17 374	3.46 318	1.39 372	3.89 489	1.01 352	1.60 333	0.53 344	4.35 347	3.07 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

ACV-stereo	1.64 434	0.27 291	2.94 420	0.04 212	0.04 320	6.31 516	0.18 379	1.81 131	0.22 43	0.23 157	0.01 1	10.52 528	5.41 525	4.07 333	0.77 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

SFCPSM	0.81 269	0.11 148	2.53 398	0.01 31	0.07 355	2.45 432	0.18 379	4.99 464	1.18 331	0.77 240	0.78 328	0.69 249	0.31 300	1.72 253	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 424	0.06 301	0.01 116

PVD	5.81 531	0.99 497	5.56 512	0.72 492	0.51 503	6.72 517	0.18 379	9.90 543	23.69 554	11.45 541	19.26 546	8.18 518	9.46 543	9.24 528	9.49 530	0.02 473	0.16 518	0.00 1	0.08 443	0.18 433	0.40 514

GANetREF_RVC	1.10 357	0.95 493	2.98 422	0.06 255	0.00 1	2.23 421	0.18 379	3.95 375	2.53 481	0.56 211	0.32 231	1.89 358	0.66 372	5.03 387	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.04 329
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
NVstereo2D	1.09 353	0.17 220	4.40 488	0.00 1	0.00 1	1.59 361	0.18 379	4.29 407	1.40 376	0.85 253	0.36 245	2.30 390	0.62 361	5.26 398	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

FBW_ROB	2.36 478	0.36 337	3.16 433	0.37 441	0.14 404	4.42 493	0.18 379	6.64 524	3.05 490	2.98 463	2.85 449	4.86 489	1.11 405	11.00 546	4.53 491	0.16 513	0.05 449	0.37 528	0.09 448	0.19 442	0.78 523

psmorigin	2.01 467	0.37 341	10.25 538	0.22 390	0.03 300	1.62 375	0.19 385	3.31 292	1.05 304	4.92 504	3.14 456	5.85 500	2.21 465	5.31 402	1.71 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.02 233

DRN-Test	1.62 429	0.23 275	3.72 462	0.18 375	0.13 398	3.34 465	0.19 385	5.93 512	2.01 451	4.14 493	0.76 327	2.12 375	1.78 450	5.22 397	2.62 470	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.01 374	0.03 217	0.01 116

CoDeX	0.94 312	0.34 330	2.09 352	0.05 237	0.20 436	1.49 331	0.20 387	5.89 509	1.57 411	0.66 223	0.67 315	1.05 298	0.32 305	3.82 323	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1

GASNet	1.43 406	1.53 522	4.54 493	0.31 423	0.02 276	1.49 331	0.20 387	3.86 369	1.95 444	0.75 235	1.37 382	2.11 373	1.57 439	5.82 429	2.60 468	0.00 1	0.05 449	0.00 1	0.00 1	0.43 510	0.10 429

YMNet	1.62 429	0.68 455	3.67 459	0.14 353	0.30 479	4.52 494	0.21 389	3.52 326	1.23 338	2.94 459	4.94 483	4.18 469	0.38 319	2.85 283	2.12 454	0.05 490	0.13 508	0.08 504	0.01 374	0.44 511	0.09 421

YMNet_1	1.62 429	0.68 455	3.67 459	0.14 353	0.30 479	4.52 494	0.21 389	3.52 326	1.23 338	2.94 459	4.94 483	4.18 469	0.38 319	2.85 283	2.12 454	0.05 490	0.13 508	0.08 504	0.01 374	0.44 511	0.09 421

BSDual-CNN	0.83 275	0.10 126	0.96 129	0.01 31	0.00 1	3.32 463	0.21 389	5.40 487	0.93 279	2.26 425	0.66 306	1.81 354	0.10 209	0.61 195	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

hknet	1.08 345	0.13 169	2.07 349	0.01 31	0.00 1	3.32 463	0.21 389	5.40 487	0.92 275	2.26 425	0.66 306	3.43 450	0.05 131	2.81 282	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

DDUNet	3.28 497	10.54 564	2.29 379	3.50 541	3.31 542	4.21 486	0.21 389	3.77 352	1.03 296	2.54 444	3.17 460	3.20 441	0.21 274	3.89 327	0.69 369	1.94 540	0.05 449	9.87 552	3.53 560	5.03 542	2.55 545

ICVP	0.46 159	0.08 90	1.58 278	0.01 31	0.01 184	1.10 145	0.21 389	3.80 358	0.52 81	0.42 195	0.27 225	0.33 196	0.06 158	0.57 190	0.13 144	0.00 1	0.07 468	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.01 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LCNet	0.87 294	0.18 228	0.97 135	0.14 353	0.26 460	1.19 191	0.22 395	2.36 167	0.71 203	1.82 386	0.21 213	0.11 144	2.56 474	5.56 417	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 413	0.81 524

ACVNet	0.57 198	0.21 257	1.34 237	0.09 307	0.00 1	1.36 273	0.22 395	2.40 171	1.05 304	0.63 219	0.66 306	1.94 361	0.26 288	0.31 140	0.79 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.00 1

hitnet-ft	1.09 353	0.39 353	1.45 253	0.04 212	0.00 1	1.34 267	0.22 395	3.34 297	2.25 469	1.48 355	1.11 358	4.17 468	0.37 316	4.73 375	0.79 377	0.01 451	0.00 1	0.03 492	0.00 1	0.09 353	0.01 116

ETE_ROB	1.16 373	0.52 411	1.71 302	0.01 31	0.02 276	1.79 399	0.22 395	4.10 387	1.32 363	4.68 502	1.18 369	2.81 413	0.08 190	3.56 307	1.12 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 383

AdaStereo	0.65 219	0.09 105	1.12 179	0.02 118	0.00 1	1.45 315	0.23 399	4.38 415	1.44 385	1.17 310	0.37 249	1.56 329	0.18 257	0.56 189	0.37 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DLCB_ROB	1.17 374	0.22 267	1.28 221	0.08 296	0.00 1	1.51 335	0.23 399	3.39 304	1.52 401	3.43 479	2.00 415	3.40 448	0.31 300	4.29 343	1.82 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SQANet	2.28 476	1.25 513	2.39 386	4.17 544	2.91 539	2.60 439	0.24 401	4.17 393	0.83 261	2.42 440	0.57 283	1.59 331	0.88 391	3.30 294	0.68 368	7.35 550	0.12 503	0.47 529	0.02 398	6.56 544	3.00 547

PSMNet-RUCA	0.66 224	0.48 398	1.68 297	0.01 31	0.02 276	2.02 410	0.25 402	3.93 374	1.50 398	0.37 188	1.38 383	0.11 144	0.12 231	0.64 200	0.31 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.00 1

PFNet	1.06 344	0.19 236	2.95 421	1.16 522	0.56 507	1.58 354	0.25 402	1.50 99	0.60 96	2.38 438	1.23 372	0.63 239	0.30 296	6.85 481	0.43 314	0.16 513	0.01 319	0.00 1	0.07 438	0.18 433	0.18 477

RAFT-345	1.19 376	0.06 45	1.55 268	0.54 470	0.13 398	1.53 343	0.25 402	0.56 34	1.76 428	1.20 315	7.85 506	0.93 284	0.05 131	6.87 484	0.46 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	1.08 345	1.00 498	5.32 506	0.10 318	0.14 404	1.53 343	0.25 402	3.62 338	1.18 331	0.51 209	0.19 206	1.04 297	0.28 292	5.20 395	0.44 317	0.10 505	0.16 518	0.09 507	0.06 434	0.24 463	0.21 489

DDVS	0.92 310	0.16 209	1.39 244	0.21 386	0.27 465	3.17 456	0.26 406	2.56 193	0.62 119	0.70 228	0.81 331	2.17 383	0.45 333	5.26 398	0.29 258	0.00 1	0.01 319	0.01 462	0.00 1	0.04 256	0.02 233

ACRE	0.75 248	0.78 472	2.72 414	0.13 338	0.02 276	1.40 289	0.26 406	3.20 277	0.82 258	1.84 388	2.46 438	0.19 172	0.10 209	0.52 183	0.26 240	0.00 1	0.04 435	0.01 462	0.05 424	0.19 442	0.05 352

ADLNet2	1.38 402	0.39 353	3.13 432	0.00 1	0.70 512	1.23 222	0.26 406	4.19 394	2.36 472	1.45 354	3.16 459	4.23 471	0.82 390	4.56 369	0.88 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 393	0.02 233

ASMatch	1.44 407	0.14 182	2.15 356	0.60 478	0.21 441	1.21 204	0.26 406	0.96 65	0.66 154	0.29 163	11.75 523	0.93 284	2.37 470	6.73 474	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.00 1	0.04 329

psmg	0.83 275	0.10 126	0.96 129	0.01 31	0.00 1	3.28 461	0.27 410	4.83 456	0.93 279	1.92 393	1.46 385	1.81 354	0.10 209	0.61 195	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.01 63	0.00 1

CIPLG	0.75 248	0.81 479	2.38 385	0.13 338	0.03 300	1.41 294	0.27 410	3.19 274	0.84 264	1.98 399	2.56 443	0.19 172	0.10 209	0.54 187	0.26 240	0.00 1	0.05 449	0.01 462	0.05 424	0.19 442	0.05 352

IPLGR_C	0.75 248	0.88 487	2.58 402	0.13 338	0.02 276	1.40 289	0.27 410	3.19 274	0.84 264	1.92 393	2.46 438	0.18 171	0.11 219	0.49 181	0.26 240	0.00 1	0.05 449	0.01 462	0.05 424	0.19 442	0.06 383

Patchmatch Stereo++	0.50 177	0.09 105	1.01 141	0.06 255	0.07 355	1.60 365	0.27 410	1.45 94	0.68 173	0.98 280	0.18 198	0.77 266	0.03 83	2.58 271	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.85 283	0.10 126	1.50 257	1.14 520	0.03 300	1.47 324	0.27 410	2.48 186	0.69 188	1.30 326	0.38 251	0.39 205	0.01 15	6.88 485	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

KMStereo	0.85 283	0.10 126	1.50 257	1.14 520	0.03 300	1.47 324	0.27 410	2.48 186	0.69 188	1.30 326	0.38 251	0.39 205	0.01 15	6.88 485	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

iGMRVC	0.51 180	0.09 105	1.04 161	0.06 255	0.08 365	1.61 369	0.27 410	1.44 91	0.69 188	0.97 271	0.19 206	0.76 262	0.03 83	2.69 279	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.04 329

iRAFT	0.50 177	0.09 105	1.01 141	0.06 255	0.07 355	1.60 365	0.27 410	1.45 94	0.68 173	0.98 280	0.18 198	0.77 266	0.03 83	2.58 271	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

iRaft-Stereo_20w	0.92 310	0.15 197	2.68 408	0.24 398	0.06 343	1.36 273	0.28 418	7.46 536	0.34 66	1.56 367	0.37 249	0.62 236	1.24 416	1.25 232	0.34 284	0.00 1	0.09 483	0.00 1	0.16 473	0.02 160	0.13 453

SACVNet	0.96 315	0.36 337	1.49 256	0.05 237	0.00 1	1.62 375	0.28 418	3.86 369	1.28 355	1.79 385	0.80 330	1.59 331	0.07 175	5.29 400	0.48 332	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 460	0.01 116

PASM	1.58 427	1.05 502	7.51 528	0.56 474	0.09 373	1.37 278	0.28 418	2.85 218	1.44 385	3.91 490	0.44 266	3.02 428	0.64 365	6.38 452	1.59 422	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.03 407	0.26 473	0.15 463

zh-mn7	3.86 510	3.10 545	15.43 550	0.10 318	0.05 330	1.45 315	0.29 421	4.05 383	6.06 522	7.81 525	15.68 533	2.86 418	0.76 383	10.58 539	8.76 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.02 233

PAM_32	1.45 408	0.13 169	2.69 409	0.26 408	0.30 479	2.15 418	0.29 421	4.92 460	0.22 43	0.84 251	2.02 417	9.57 526	3.27 495	0.97 219	0.56 350	0.00 1	0.12 503	0.00 1	0.31 526	0.04 256	0.27 498

fast-acv-ft	1.41 405	0.46 388	4.29 483	0.10 318	0.13 398	3.97 479	0.29 421	2.42 179	1.91 441	0.81 248	3.55 467	3.02 428	1.26 418	3.35 295	2.05 451	0.04 484	0.01 319	0.04 495	0.04 419	0.39 507	0.05 352

NF-Stereo	0.82 271	0.10 126	1.12 179	1.19 525	0.01 184	1.52 340	0.29 421	2.67 204	0.66 154	1.20 315	0.58 285	0.24 177	0.01 15	6.38 452	0.32 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

OCTAStereo	0.82 271	0.10 126	1.15 189	1.19 525	0.01 184	1.53 343	0.29 421	2.66 200	0.66 154	1.20 315	0.58 285	0.25 181	0.01 15	6.38 452	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

RE-Stereo	0.82 271	0.10 126	1.15 189	1.19 525	0.01 184	1.52 340	0.29 421	2.66 200	0.66 154	1.20 315	0.58 285	0.24 177	0.01 15	6.38 452	0.32 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

TVStereo	0.82 271	0.10 126	1.15 189	1.19 525	0.01 184	1.52 340	0.29 421	2.66 200	0.66 154	1.20 315	0.58 285	0.24 177	0.01 15	6.38 452	0.32 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

DeepPrunerF	2.50 480	0.87 486	14.90 549	0.17 369	0.31 485	1.41 294	0.29 421	5.62 500	9.97 536	1.02 286	0.43 263	2.01 365	1.65 444	6.85 481	3.99 484	0.00 1	0.01 319	0.07 501	0.10 452	0.24 463	0.12 445

PAM	1.34 396	0.13 169	2.83 416	0.30 419	0.31 485	2.21 420	0.30 429	5.05 469	0.23 46	0.82 249	1.11 358	9.08 523	2.34 469	0.90 214	0.44 317	0.00 1	0.13 508	0.00 1	0.31 526	0.03 217	0.28 499

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 420	0.68 455	4.62 495	0.01 31	0.00 1	5.13 504	0.30 429	4.64 440	1.23 338	2.39 439	0.59 295	2.12 375	2.00 461	4.94 383	2.19 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

PSM-adaLoss	0.46 159	0.09 105	1.01 141	0.06 255	0.09 373	1.61 369	0.30 429	1.43 87	0.69 188	0.97 271	0.18 198	0.77 266	0.02 46	1.67 252	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

PMTNet	0.21 43	0.19 236	0.85 102	0.02 118	0.02 276	1.14 166	0.30 429	0.88 63	0.11 2	0.03 38	0.02 89	0.07 118	0.02 46	0.37 159	0.12 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1

RAFT-IKP	0.45 156	0.09 105	1.06 167	0.06 255	0.06 343	1.44 309	0.31 433	1.44 91	0.69 188	0.97 271	0.18 198	0.76 262	0.02 46	1.65 251	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.04 329

IGEV-RUCA	0.28 88	0.05 24	0.53 62	0.12 330	0.11 389	1.25 232	0.32 434	0.80 57	0.20 34	0.10 99	0.14 174	0.16 167	0.25 285	0.29 134	0.25 232	0.05 490	0.19 523	0.20 520	0.23 505	0.18 433	0.19 482

HUI-Stereo	0.45 156	0.09 105	1.08 170	0.06 255	0.08 365	1.61 369	0.32 434	1.43 87	0.70 200	0.97 271	0.18 198	0.77 266	0.02 46	1.44 245	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

IRAFT_RVC	1.02 331	0.20 249	1.58 278	1.39 529	0.26 460	1.33 265	0.32 434	2.52 189	0.66 154	1.58 368	0.81 331	1.16 308	1.58 440	6.51 460	0.43 314	0.00 1	0.12 503	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.03 299

OMP-Stereo	1.20 379	0.54 418	0.96 129	2.39 536	0.29 477	1.58 354	0.33 437	2.01 149	0.68 173	2.68 451	1.16 365	3.10 434	0.18 257	7.40 508	0.56 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.01 116

ROB_FTStereo_v2	0.43 148	0.09 105	1.00 138	0.06 255	0.08 365	1.57 350	0.33 437	1.44 91	0.67 165	0.97 271	0.19 206	0.77 266	0.02 46	1.23 231	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

ROB_FTStereo	0.47 165	0.09 105	1.04 161	0.06 255	0.08 365	1.59 361	0.33 437	1.43 87	0.68 173	0.97 271	0.19 206	0.76 262	0.03 83	1.86 258	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

XQC	2.57 482	1.20 511	6.33 524	0.18 375	0.01 184	3.84 478	0.33 437	5.24 476	3.83 503	4.43 497	1.94 410	4.58 481	3.19 491	7.19 503	8.67 522	0.00 1	0.03 420	0.00 1	0.03 407	0.27 478	0.19 482

STTRV1_RVC	1.94 462	0.35 332	4.85 499	0.32 427	0.01 184	2.41 431	0.34 441	5.79 506	3.55 496	0.82 249	5.11 488	1.63 340	1.08 402	7.63 513	1.41 417	0.91 534	2.53 561	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.04 329

DANet	1.74 448	0.22 267	3.06 427	0.75 494	0.44 496	2.46 433	0.35 442	3.40 306	1.41 379	4.22 494	1.56 387	5.03 492	0.56 348	6.29 446	5.00 498	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.04 256	0.08 415
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Pruner-Stereo	0.53 189	0.10 126	1.02 146	0.89 509	0.10 382	1.57 350	0.36 443	2.06 151	0.63 127	2.23 419	0.46 271	0.25 181	0.01 15	0.45 175	0.37 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

ssnet_v2	1.14 368	0.28 302	1.77 308	0.03 178	0.00 1	2.07 412	0.37 444	5.20 474	1.87 438	2.00 401	0.87 339	3.09 433	0.55 347	1.31 235	3.02 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.12 445

Wz-Net-SNSev	2.53 481	2.49 538	10.66 540	0.39 443	0.01 184	2.73 444	0.40 445	5.02 467	1.50 398	2.15 412	2.12 424	6.48 507	1.11 405	9.47 531	5.84 505	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.21 454	0.06 383

PWC_ROB	2.90 489	1.01 499	6.12 520	0.53 469	0.57 509	1.30 253	0.40 445	3.85 366	4.42 510	7.37 522	15.40 532	3.03 430	1.55 435	6.31 447	5.74 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 514	0.05 352

DeepStereo_RVC	0.52 183	0.08 90	1.37 242	0.06 255	0.06 343	1.34 267	0.41 447	1.43 87	0.68 173	1.03 291	0.85 337	0.49 220	1.56 436	0.79 209	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.13 453

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 432	0.45 382	2.21 360	1.53 531	0.18 425	4.33 489	0.41 447	3.37 298	1.40 376	0.54 210	0.65 304	3.10 434	0.11 219	4.93 382	0.60 359	4.57 544	0.51 536	0.00 1	0.00 1	1.37 532	2.39 543

DRaft	1.34 396	0.12 159	1.19 205	0.06 255	0.01 184	1.64 380	0.43 449	1.86 137	0.14 9	3.76 484	5.27 489	0.41 208	4.38 510	5.49 411	1.68 426	0.01 451	0.06 458	0.00 1	0.07 438	0.07 316	0.11 437

HHNet	0.87 294	0.25 283	1.78 311	0.16 366	0.08 365	1.30 253	0.44 450	1.93 141	0.64 138	1.41 349	5.92 494	0.14 159	1.79 451	0.35 155	0.95 389	0.05 490	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.14 400	0.01 116

edge stereo	1.94 462	0.40 358	3.82 467	0.15 358	0.09 373	1.81 401	0.45 451	4.77 451	2.21 467	3.36 474	3.94 474	8.39 519	1.72 449	5.75 424	1.69 428	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.17 424	0.01 116

CRE-IMP	0.40 136	0.06 45	1.04 161	0.07 281	0.05 330	1.45 315	0.46 452	1.48 98	0.63 127	0.90 259	0.30 229	0.88 277	0.01 15	0.26 121	0.22 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.17 471

w-ln-seven-2	1.97 465	1.04 501	11.90 543	0.15 358	0.06 343	1.38 284	0.48 453	3.80 358	2.17 462	2.73 452	1.06 355	2.29 388	1.69 447	6.32 448	4.15 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.17 424	0.04 329

w-ln-seven	2.97 490	1.40 519	12.49 546	0.25 401	0.14 404	7.22 522	0.48 453	5.24 476	4.82 514	4.96 505	2.13 426	4.00 466	1.33 422	5.95 430	8.81 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 413	0.02 233

AF-Net	2.17 473	0.65 450	3.53 454	0.00 1	0.09 373	2.02 410	0.48 453	6.44 520	1.70 424	3.36 474	10.22 518	4.95 491	2.81 481	4.34 346	2.66 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 393	0.01 116

CVANet_RVC	1.10 357	0.39 353	1.69 299	0.28 415	0.00 1	1.45 315	0.48 453	3.26 283	1.64 419	2.93 457	1.22 371	1.51 324	0.37 316	6.09 436	0.50 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.01 116

z-mn7	4.12 516	2.40 537	8.71 533	0.13 338	0.00 1	8.56 532	0.49 457	3.85 366	13.78 543	3.36 474	17.56 537	4.60 483	0.95 396	10.97 544	6.77 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.06 383

NRIStereo	0.74 243	0.08 90	0.88 108	0.47 457	0.05 330	1.58 354	0.49 457	1.38 84	0.61 106	0.88 255	0.17 192	0.66 245	0.03 83	6.96 494	0.22 212	0.00 1	0.06 458	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.17 471

MFN_U_SF_RVC	3.76 509	1.77 527	9.85 537	0.84 500	0.27 465	9.50 534	0.49 457	8.07 537	3.41 494	4.81 503	3.28 461	9.40 524	3.49 497	7.76 517	8.31 521	0.41 526	0.54 537	0.52 531	0.80 547	0.89 528	0.84 525

LALA_ROB	1.33 395	0.59 434	1.74 305	0.02 118	0.06 343	3.25 460	0.50 460	3.45 315	1.39 372	3.70 483	0.59 295	4.59 482	0.25 285	3.58 308	2.79 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.02 233

PA-Net	1.31 393	0.59 434	3.65 458	0.06 255	0.15 411	1.44 309	0.54 461	4.08 384	2.71 485	0.78 243	1.16 365	2.32 393	0.64 365	5.96 431	1.92 442	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.06 383
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PFNet+	0.54 192	0.10 126	1.31 232	0.16 366	0.05 330	1.44 309	0.56 462	1.60 111	0.98 286	1.35 336	0.46 271	0.37 200	0.01 15	2.18 266	0.22 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

Syn2CoEx	1.66 436	1.17 508	4.29 483	0.04 212	0.00 1	1.44 309	0.56 462	5.33 485	1.98 447	2.01 405	2.12 424	2.08 370	2.81 481	6.55 461	2.42 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 495	0.06 383

DisPM	0.86 287	0.09 105	1.10 175	0.76 497	0.02 276	1.51 335	0.57 464	1.75 127	0.70 200	2.43 442	0.83 335	0.38 204	0.01 15	6.89 488	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

SST-Stereo	1.04 335	0.05 24	1.16 194	0.72 492	0.23 448	1.70 391	0.58 465	1.92 140	1.46 388	1.19 313	1.09 356	1.60 333	1.93 458	6.92 492	0.21 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

MSAF-DinoV2	4.41 521	3.43 548	8.07 531	1.16 522	0.06 343	3.21 458	0.59 466	6.94 531	4.44 511	2.00 401	0.83 335	16.58 542	5.59 527	13.48 550	17.17 552	0.06 498	0.04 435	0.09 507	0.76 544	1.94 536	1.78 540

stereogan	2.13 471	0.31 317	3.75 463	0.01 31	0.09 373	7.44 525	0.60 467	4.27 404	3.29 493	3.91 490	4.62 481	6.41 505	1.84 456	5.17 393	0.58 355	0.00 1	0.01 319	0.01 462	0.00 1	0.24 463	0.05 352

GwcNet	1.67 440	0.81 479	5.52 510	0.23 396	1.21 523	4.21 486	0.62 468	3.71 346	1.57 411	1.01 285	1.65 392	3.99 465	0.52 343	5.46 409	2.30 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.35 501	0.13 453

AAGNet	1.54 420	0.07 70	0.88 108	1.04 515	0.27 465	1.47 324	0.66 469	1.57 109	0.61 106	1.68 374	0.82 333	1.62 337	2.29 466	6.18 439	11.63 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

RAFT_R40	0.99 327	0.05 24	1.26 217	0.71 491	0.20 436	1.65 384	0.67 470	1.94 143	0.61 106	1.05 294	1.15 363	1.80 353	1.47 427	6.91 490	0.31 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

Prome-Stereo	1.23 383	0.06 45	0.93 123	0.12 330	0.24 452	1.26 236	0.67 470	2.53 191	0.69 188	2.08 409	8.70 513	0.76 262	2.91 484	2.12 263	0.11 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 536

EDNetEfficientorigin	10.31 549	1.90 532	98.96 585	0.22 390	0.23 448	2.73 444	0.71 472	4.50 427	16.94 549	18.72 553	15.36 531	12.74 533	10.73 548	8.96 526	11.94 539	0.01 451	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.25 470	1.31 535

coex-ft	12.01 555	5.60 556	80.23 576	0.15 358	0.15 411	1.88 404	0.73 473	2.66 200	30.12 562	49.31 575	16.59 534	15.97 541	14.42 555	6.79 479	14.50 544	0.05 490	0.08 479	0.01 462	0.05 424	0.37 505	0.61 518

Ntro	3.24 495	1.34 515	2.83 416	7.27 549	4.43 545	6.22 515	0.74 474	4.73 445	1.48 394	0.39 191	1.77 403	2.70 408	1.28 419	4.59 371	1.25 406	8.06 553	0.28 530	2.12 545	0.05 424	8.11 549	5.16 553

ADCRef	2.29 477	0.65 450	5.67 514	0.10 318	0.09 373	4.81 499	0.76 475	4.75 449	1.37 369	2.88 456	1.67 393	1.62 337	2.30 467	3.77 320	14.93 546	0.02 473	0.00 1	0.01 462	0.10 452	0.20 453	0.11 437

KYRaft	1.19 376	0.05 24	0.94 124	0.06 255	0.24 452	1.25 232	0.78 476	2.48 186	0.61 106	3.23 471	7.13 504	1.00 294	2.77 480	1.43 241	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	1.71 538

DSFCA	1.30 389	0.14 182	1.82 315	0.01 31	0.03 300	3.74 477	0.86 477	2.71 206	1.23 338	3.09 466	0.41 258	2.93 422	1.49 428	6.12 438	1.35 413	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

GMM-Stereo	1.09 353	0.05 24	1.62 284	0.13 338	0.22 443	1.41 294	0.87 478	2.31 165	0.62 119	2.75 453	3.14 456	0.54 227	0.90 393	5.33 404	0.13 144	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.02 398	0.01 63	1.80 541

NVStereoNet_ROB	3.25 496	0.46 388	2.71 412	0.34 434	0.56 507	2.36 429	0.87 478	4.56 433	4.47 512	4.55 498	14.09 529	11.93 530	3.23 494	9.79 534	3.14 478	0.43 527	0.03 420	0.53 532	0.31 526	0.36 503	0.38 513
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	1.51 415	0.08 90	2.17 357	0.09 307	0.02 276	1.76 395	0.90 480	1.47 97	0.60 96	2.46 443	6.42 500	1.08 302	5.16 519	6.21 441	1.86 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

CBMV_ROB	1.70 446	0.11 148	1.98 334	0.46 453	0.00 1	2.85 452	0.91 481	4.27 404	2.21 467	4.02 492	5.00 486	2.97 426	2.32 468	5.40 407	1.35 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.06 383

FAT-Stereo	1.86 456	0.19 236	3.31 444	0.17 369	0.03 300	1.78 398	0.97 482	4.76 450	2.79 486	4.22 494	4.87 482	5.31 498	2.83 483	5.06 390	0.90 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.01 116

MDST_ROB	3.50 504	0.07 70	3.94 469	2.66 539	1.46 527	12.94 542	0.97 482	7.32 534	2.42 475	14.82 552	8.08 510	2.74 411	1.51 432	8.44 523	2.48 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.11 437

RP	1.76 451	0.55 421	2.59 404	0.22 390	0.60 510	1.70 391	0.98 484	4.31 409	1.99 449	3.12 467	5.04 487	4.41 477	2.96 485	4.72 374	1.90 439	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.14 400	0.01 116

RAFT + AFF	1.63 432	1.13 507	2.62 405	0.04 212	0.80 514	2.29 425	1.03 485	5.54 496	2.06 452	1.77 383	1.81 405	1.22 311	3.65 502	6.23 443	1.57 421	0.01 451	0.35 534	0.00 1	0.01 374	0.33 495	0.12 445

delet	1.14 368	0.32 321	1.56 275	0.03 178	0.17 421	2.86 453	1.03 485	4.25 401	2.14 460	1.03 291	1.17 367	1.64 342	0.92 394	4.35 347	1.27 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.00 1

MSMD_ROB	4.94 525	0.43 373	2.58 402	0.12 330	0.01 184	8.43 531	1.09 487	4.25 401	4.11 505	13.11 545	26.36 560	13.95 536	13.88 554	7.45 510	2.92 474	0.10 505	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

StereoDRNet	1.48 412	0.75 465	4.58 494	0.05 237	0.10 382	2.49 434	1.10 488	4.62 436	1.47 390	3.38 478	0.62 302	2.29 388	0.65 370	4.52 364	2.89 473	0.00 1	0.03 420	0.00 1	0.01 374	0.05 281	0.07 402

DAS	1.26 385	0.08 90	2.25 370	0.04 212	0.01 184	1.28 242	1.18 489	3.80 358	1.58 415	4.60 499	2.37 436	1.53 325	0.53 344	5.36 406	0.59 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

SepStereo	1.28 386	0.08 90	2.25 370	0.04 212	0.01 184	1.28 242	1.18 489	3.80 358	1.58 415	4.60 499	2.37 436	1.53 325	0.53 344	5.63 423	0.59 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

ccnet	1.70 446	0.20 249	1.95 326	0.26 408	0.18 425	3.72 476	1.22 491	4.22 399	1.43 384	2.37 436	3.96 475	3.45 451	1.51 432	4.69 372	4.47 490	0.06 498	0.00 1	0.09 507	0.01 374	0.10 369	0.01 116

SPS-STEREO	3.08 493	0.49 403	2.49 395	0.21 386	0.24 452	3.67 475	1.24 492	5.80 507	2.43 476	10.68 537	8.00 509	9.48 525	3.59 500	8.11 520	5.08 499	0.01 451	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.11 437
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pmcnn	3.61 505	0.68 455	5.38 509	0.61 481	1.46 527	2.75 448	1.26 493	5.04 468	1.57 411	8.77 532	11.67 522	18.69 547	2.38 471	6.03 433	5.61 503	0.00 1	0.07 468	0.00 1	0.00 1	0.21 454	0.07 402

ADCMid	3.95 514	1.34 515	10.91 541	0.18 375	0.38 492	5.02 502	1.27 494	4.87 458	2.94 489	11.15 539	3.60 468	6.76 511	5.21 522	6.40 457	16.96 550	0.12 508	0.08 479	0.55 533	0.46 537	0.53 522	0.19 482

FC-DCNN	6.09 532	0.18 228	2.35 383	0.42 446	0.53 504	7.80 528	1.42 495	8.14 538	7.07 530	19.05 558	22.10 552	22.85 553	13.84 553	9.42 529	6.44 507	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 383

DPSNet	3.38 502	0.60 436	9.55 536	0.61 481	0.46 499	5.10 503	1.44 496	11.17 546	3.92 504	2.57 445	0.88 340	5.90 501	9.68 545	7.63 513	7.25 515	0.08 501	0.16 518	0.01 462	0.07 438	0.34 498	0.17 471

HBP-ISP	1.45 408	0.75 465	3.02 425	0.30 419	0.10 382	4.28 488	1.49 497	4.68 442	1.29 356	3.43 479	0.78 328	0.93 284	1.01 398	6.48 459	0.36 297	0.04 484	0.02 390	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.03 299

FC-DCNN v2	6.25 534	0.19 236	2.31 380	0.44 447	0.55 506	8.05 530	1.51 498	8.71 539	7.22 531	19.24 559	22.98 555	24.00 556	13.47 552	9.80 535	6.51 508	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 352

FCDSN-DC	5.04 526	0.15 197	1.83 316	0.22 390	0.44 496	5.60 508	1.66 499	5.22 475	4.37 508	14.49 551	21.86 551	20.65 550	11.88 550	7.66 515	4.55 492	0.02 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.05 352
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	3.70 508	1.77 527	15.73 551	0.31 423	0.05 330	4.37 490	1.67 500	3.58 336	11.57 537	2.36 435	1.32 380	2.03 368	1.91 457	6.95 493	9.01 527	0.05 490	0.03 420	0.10 512	0.08 443	11.00 560	0.10 429

ACVNet-4b	5.67 529	1.65 523	4.43 489	9.46 555	7.11 553	8.72 533	1.68 501	6.61 523	5.76 521	0.27 161	6.49 501	11.67 529	2.43 473	8.40 522	1.56 419	9.06 557	2.34 554	10.49 556	0.02 398	9.22 555	5.98 556

S-Stereo	2.00 466	0.30 316	5.74 515	0.24 398	0.23 448	2.51 435	1.90 502	4.74 446	5.15 516	2.42 440	5.80 493	2.85 417	0.72 381	5.08 391	2.17 456	0.00 1	0.02 390	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.04 329

G-Net	3.49 503	0.47 396	4.03 472	1.61 532	1.91 532	10.78 538	1.92 503	3.06 243	1.26 345	8.59 531	12.06 524	6.13 503	7.82 537	4.78 376	4.77 494	0.08 501	0.12 503	0.07 501	0.15 464	0.16 419	0.11 437

aanetorigin	2.87 487	0.73 464	8.74 534	0.23 396	0.23 448	1.61 369	2.07 504	1.76 129	1.10 314	14.21 550	10.25 519	2.93 422	3.38 496	4.98 385	4.06 485	0.10 505	0.05 449	0.09 507	0.11 456	0.57 523	0.15 463

MeshStereo	5.78 530	0.75 465	3.04 426	0.25 401	0.14 404	7.88 529	2.09 505	9.64 541	5.18 517	20.48 561	19.06 544	22.80 552	9.54 544	9.64 533	4.88 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 489	0.03 299
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
TDLM	1.08 345	0.49 403	1.43 250	0.27 413	0.00 1	1.56 349	2.12 506	3.10 250	1.75 427	1.36 341	0.93 345	1.06 300	0.49 340	6.21 441	0.70 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.02 233

otaku	3.17 494	1.32 514	2.49 395	6.07 547	3.26 541	4.62 496	2.15 507	5.35 486	1.34 366	2.00 401	2.54 442	3.50 453	1.49 428	3.68 310	1.11 395	7.89 552	0.23 525	1.88 542	0.03 407	7.74 548	4.78 552

Wz-Net-MNSev	1.85 455	1.19 510	5.61 513	0.01 31	0.00 1	4.74 498	2.16 508	4.93 461	1.48 394	3.77 485	1.24 374	1.77 351	2.56 474	4.94 383	2.61 469	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.01 116

WZ-Net	4.16 517	1.75 526	23.59 558	0.08 296	0.04 320	2.62 443	2.16 508	5.89 509	4.74 513	5.73 511	3.51 466	6.99 514	4.89 517	10.82 542	10.11 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.11 437

ADCPNet	3.63 507	0.82 482	13.20 547	0.08 296	0.43 495	7.02 519	2.23 510	4.77 451	2.41 474	4.31 496	1.96 412	7.57 516	5.16 519	6.45 458	13.80 543	0.02 473	0.75 541	0.04 495	0.90 550	0.16 419	0.53 516

zh-sn7	3.94 513	3.36 547	15.78 552	0.13 338	0.00 1	4.01 480	2.24 511	4.54 429	2.00 450	3.86 488	9.77 517	4.11 467	5.45 526	9.93 536	13.33 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 457	0.12 445

EAI-Stereo	1.14 368	0.12 159	1.19 205	0.21 386	0.32 488	1.84 403	2.32 512	5.42 490	1.19 333	1.02 286	5.66 492	0.48 217	0.60 353	0.86 212	0.62 361	0.00 1	0.13 508	0.00 1	0.65 543	0.02 160	0.17 471

ACVNet_1	6.16 533	1.86 531	4.43 489	9.52 556	7.22 554	7.59 527	2.37 513	9.99 544	6.71 527	3.84 487	5.35 491	13.23 535	4.90 518	6.25 444	1.94 446	9.06 557	2.40 556	10.88 558	0.11 456	9.58 557	6.03 557

SGM_RVC	4.07 515	0.38 346	1.98 334	0.84 500	0.26 460	6.20 514	2.37 513	6.45 521	3.57 497	11.56 542	9.27 514	15.55 540	6.78 532	10.07 537	4.60 493	0.22 517	0.25 526	0.20 520	0.23 505	0.26 473	0.34 507
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-8	13.93 559	3.75 550	4.23 480	7.74 551	6.54 548	22.81 561	2.39 515	22.66 567	45.98 574	18.88 556	35.42 569	33.21 563	16.91 559	16.55 556	12.78 540	5.01 545	0.81 543	9.89 553	0.77 545	8.77 552	3.61 548

Venus	13.93 559	3.75 550	4.23 480	7.74 551	6.54 548	22.81 561	2.39 515	22.66 567	45.98 574	18.88 556	35.42 569	33.21 563	16.91 559	16.55 556	12.78 540	5.01 545	0.81 543	9.89 553	0.77 545	8.76 551	3.61 548

SGM-Forest	1.84 454	0.08 90	1.31 232	0.15 358	0.22 443	3.52 472	2.46 517	3.85 366	2.16 461	5.29 508	3.90 473	3.71 460	1.56 436	6.28 445	1.90 439	0.01 451	0.02 390	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.30 501
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WCMA_ROB	4.54 522	0.48 398	3.19 435	0.49 460	0.63 511	5.38 506	2.57 518	4.70 443	3.77 501	14.17 549	19.02 543	15.47 539	9.03 541	6.73 474	4.85 496	0.01 451	0.05 449	0.01 462	0.01 374	0.08 331	0.16 466

SGM+DAISY	4.39 520	1.34 515	5.18 503	1.01 514	0.88 515	5.61 509	2.86 519	4.88 459	3.53 495	13.29 546	13.95 528	12.66 532	7.55 534	7.98 519	5.39 502	0.23 521	0.18 521	0.15 517	0.24 508	0.29 489	0.64 519

ADCP+	2.87 487	0.98 495	8.75 535	0.07 281	0.16 417	5.93 513	2.90 520	4.00 377	1.84 432	1.52 357	0.27 225	3.81 461	3.22 493	6.05 435	17.38 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.30 501

PSM-AAD	1.15 371	0.04 10	0.88 108	0.10 318	0.27 465	1.32 259	3.25 521	2.41 178	0.64 138	2.93 457	1.92 409	0.15 162	5.39 524	3.42 300	0.19 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 352

GANet	1.90 459	0.43 373	1.83 316	0.39 443	0.00 1	2.24 422	3.37 522	3.90 372	1.44 385	2.17 414	9.66 515	2.57 400	1.09 403	6.88 485	1.81 432	0.00 1	0.00 1	0.02 487	0.00 1	0.10 369	0.03 299

NCCL2	1.30 389	0.63 445	2.31 380	0.02 118	0.03 300	1.57 350	3.41 523	3.91 373	1.39 372	3.14 468	0.34 239	3.90 462	0.30 296	3.75 316	1.19 402	0.00 1	0.00 1	0.02 487	0.00 1	0.03 217	0.05 352

Wz-Net-TNSev	3.91 511	5.20 554	20.57 555	0.15 358	0.01 184	7.14 521	3.57 524	6.70 527	3.57 497	1.74 377	0.58 285	7.39 515	4.33 509	8.86 525	7.99 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 398	0.24 463	0.16 466

RainbowNet	4.74 524	3.21 546	3.07 428	9.34 554	6.01 547	4.89 501	3.60 525	7.09 532	4.39 509	1.63 371	3.01 454	4.72 486	2.96 485	5.53 413	1.19 402	8.95 555	2.12 552	8.48 550	0.19 488	8.75 550	5.73 554

EDNetEfficient	6.54 536	1.17 508	33.15 562	0.66 487	1.96 533	2.07 412	3.72 526	2.80 213	14.85 545	20.02 560	9.69 516	6.59 510	10.19 546	7.19 503	15.49 548	0.03 481	0.10 492	0.01 462	0.20 493	0.62 526	0.29 500

SANet	4.63 523	0.89 489	5.34 507	0.30 419	0.09 373	7.43 524	3.75 527	6.53 522	16.16 548	6.79 518	13.29 526	12.44 531	7.74 535	7.38 507	4.11 486	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.31 505

SAMSARA	3.32 501	1.07 504	6.25 521	0.86 507	0.31 485	7.55 526	3.87 528	5.26 482	4.20 506	7.43 523	3.35 462	10.04 527	3.83 505	6.98 495	4.83 495	0.00 1	0.14 512	0.00 1	0.05 424	0.17 424	0.22 492

CSAN	2.70 485	0.75 465	3.41 449	0.18 375	0.12 392	4.18 485	4.05 529	4.11 388	4.36 507	6.03 513	6.24 499	4.60 483	4.74 514	7.29 506	3.43 481	0.02 473	0.03 420	0.01 462	0.02 398	0.18 433	0.22 492

DGSMNet	2.23 475	0.80 475	6.10 519	0.96 511	1.73 531	3.22 459	4.12 530	5.30 483	1.11 316	1.19 313	2.48 441	3.18 440	0.65 370	4.57 370	1.33 412	1.11 536	1.37 547	1.55 538	1.26 554	1.37 532	1.28 534

MADNet+	10.71 550	14.57 566	70.07 574	0.58 477	0.47 501	19.89 556	4.20 531	11.05 545	6.87 528	3.03 465	5.99 495	9.01 522	6.35 531	31.95 571	28.31 569	0.22 517	0.26 529	0.01 462	0.04 419	0.46 514	0.87 526

ADCS	5.09 527	2.15 534	16.58 553	0.34 434	0.07 355	5.91 512	4.26 532	6.73 528	6.99 529	9.44 534	6.09 496	6.57 509	5.17 521	9.54 532	21.38 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 503	0.23 495

THIR-Stereo	1.48 412	0.29 312	1.51 263	0.01 31	0.02 276	1.05 107	4.32 533	2.11 154	0.22 43	1.08 299	4.24 478	1.93 360	4.19 508	6.76 476	1.87 437	0.00 1	0.00 1	0.04 495	0.00 1	0.05 281	0.00 1

CBMV	1.56 422	0.24 279	1.92 320	0.31 423	0.03 300	2.90 454	4.33 534	3.79 355	1.81 430	4.98 506	1.73 399	2.70 408	1.68 446	3.81 321	0.92 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.08 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACVNet_2	8.69 542	1.80 530	5.09 502	8.55 553	6.72 550	13.47 543	4.34 535	13.70 549	23.86 555	6.89 520	19.74 548	20.52 548	5.36 523	7.70 516	2.48 463	8.53 554	1.67 551	7.99 549	0.32 529	8.79 553	6.29 560

WAO-7	9.09 544	1.79 529	3.55 456	0.80 498	0.15 411	18.67 553	4.36 536	23.07 570	26.68 559	12.59 544	27.90 564	22.52 551	13.03 551	13.53 551	11.47 536	0.09 504	0.03 420	0.58 534	0.10 452	0.47 517	0.34 507

GrayStereo	1.46 410	0.03 2	0.87 106	0.63 484	0.20 436	1.24 223	4.61 537	2.85 218	0.62 119	4.98 506	4.00 477	0.45 212	4.67 513	3.37 297	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 539	0.01 63	0.01 116

ADCL	3.30 498	0.81 479	6.76 526	0.25 401	0.25 457	6.93 518	4.65 538	4.79 454	2.62 484	4.61 501	3.36 463	5.22 496	4.55 512	5.54 416	14.91 545	0.05 490	0.01 319	0.11 513	0.13 463	0.28 487	0.10 429

FTStereo	2.16 472	0.03 2	1.42 249	0.17 369	0.13 398	1.42 302	4.67 539	2.44 180	0.63 127	3.36 474	17.95 538	0.78 271	4.17 507	4.41 353	0.14 155	0.15 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	1.25 533

RTS	9.75 547	2.69 541	65.25 572	0.85 503	1.99 534	14.36 544	4.75 540	5.69 503	17.29 550	7.97 526	19.00 541	6.83 512	3.02 487	26.15 567	18.62 559	0.00 1	0.15 516	0.00 1	0.00 1	0.29 489	0.16 466

RTSA	9.75 547	2.69 541	65.25 572	0.85 503	1.99 534	14.36 544	4.75 540	5.69 503	17.29 550	7.97 526	19.00 541	6.83 512	3.02 487	26.15 567	18.62 559	0.00 1	0.15 516	0.00 1	0.00 1	0.29 489	0.16 466

LSM	7.38 538	1.68 524	22.24 557	3.99 543	40.72 574	3.54 473	4.79 542	4.74 446	6.65 526	10.25 536	13.51 527	4.49 479	3.81 504	6.91 490	5.31 501	0.00 1	0.04 435	0.00 1	0.00 1	0.26 473	14.60 571

IMH	11.11 553	3.50 549	2.56 401	11.25 561	9.13 559	14.49 546	5.10 543	20.68 563	26.30 558	8.28 528	23.85 558	20.63 549	9.19 542	12.39 547	7.96 516	9.50 562	2.50 559	15.28 562	1.66 557	11.07 561	6.96 563

NaN_ROB	2.02 468	0.58 431	2.65 407	0.29 417	0.28 475	3.19 457	5.19 544	3.84 364	2.55 482	5.31 509	1.73 399	2.30 390	1.96 459	6.78 478	3.09 477	0.01 451	0.06 458	0.03 492	0.10 452	0.10 369	0.37 511

IMH-64-1	9.55 545	2.76 543	2.44 389	11.17 559	9.13 559	12.03 539	5.45 545	18.33 555	15.78 546	6.59 515	18.69 539	16.95 543	6.20 529	10.63 540	8.06 518	9.46 560	2.46 557	15.42 563	1.61 555	10.89 558	6.88 561

IMH-64	9.55 545	2.76 543	2.44 389	11.17 559	9.13 559	12.03 539	5.45 545	18.33 555	15.78 546	6.59 515	18.69 539	16.95 543	6.20 529	10.63 540	8.06 518	9.46 560	2.46 557	15.42 563	1.61 555	10.89 558	6.88 561

Dean	11.46 554	2.03 533	5.20 504	10.73 558	8.20 558	18.71 554	5.73 547	21.10 564	41.49 573	11.12 538	22.16 553	25.92 557	7.74 535	7.52 511	4.31 489	9.01 556	2.27 553	9.95 555	0.61 542	9.18 554	6.22 558

AnyNet_C01	6.59 537	4.31 552	36.24 565	0.96 511	0.46 499	9.96 535	5.74 548	6.02 515	3.63 499	7.59 524	8.56 512	8.83 521	3.14 490	13.74 552	20.83 563	0.12 508	0.08 479	0.25 525	0.09 448	1.01 529	0.34 507

LE_ROB	12.79 557	0.64 446	10.26 539	2.13 534	1.29 524	7.25 523	5.81 549	9.09 540	49.27 576	57.55 576	24.58 559	23.68 555	31.13 570	9.00 527	23.57 568	0.04 484	0.06 458	0.13 516	0.20 493	0.08 331	0.11 437

MANE	14.02 561	0.85 484	3.53 454	2.13 534	3.75 543	18.44 552	6.14 550	22.67 569	27.90 560	33.01 570	41.08 572	41.26 571	30.90 569	23.39 561	17.99 555	0.47 528	0.76 542	0.91 536	4.04 562	0.17 424	1.00 531

CrosDoStereo	1.66 436	0.15 197	1.66 292	0.02 118	0.07 355	1.38 284	6.16 551	3.12 253	1.06 307	0.97 271	3.74 471	0.96 288	4.79 515	7.00 498	1.92 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 436	0.15 197	1.66 292	0.02 118	0.07 355	1.38 284	6.16 551	3.12 253	1.06 307	0.97 271	3.74 471	0.96 288	4.79 515	7.00 498	1.92 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.00 1

TorneroNet-64	15.45 563	5.66 557	3.44 451	13.86 563	12.03 564	28.15 568	6.27 553	19.89 559	38.68 571	12.16 543	28.06 565	35.76 566	15.44 557	19.56 559	15.40 547	9.71 563	2.52 560	19.13 566	2.70 558	12.55 563	7.94 565

notaker	17.52 565	21.54 570	7.84 529	18.05 568	14.44 568	17.58 550	6.43 554	20.13 561	24.44 557	21.34 563	27.71 562	39.12 568	18.78 564	19.63 560	20.40 562	11.95 568	2.71 566	25.51 571	5.85 568	17.10 568	9.78 567

AnyNet_C32	3.93 512	2.58 539	12.07 544	0.39 443	0.49 502	5.50 507	6.45 555	4.44 423	2.19 465	6.86 519	2.94 452	5.28 497	3.20 492	6.63 466	18.37 556	0.08 501	0.04 435	0.20 520	0.09 448	0.57 523	0.19 482

WAO-6	11.09 551	1.69 525	3.21 438	7.54 550	7.10 552	16.34 548	6.63 556	20.12 560	38.64 570	9.67 535	19.28 547	27.53 558	10.97 549	12.43 548	11.57 537	4.26 543	2.35 555	10.54 557	0.02 398	7.59 546	4.29 550

TorneroNet	16.10 564	5.74 558	4.12 478	13.88 564	11.97 563	26.89 567	6.85 557	21.13 565	38.32 569	14.15 548	33.36 568	33.52 565	17.49 561	18.89 558	19.64 561	9.77 564	2.53 561	19.43 567	3.35 559	13.21 564	7.86 564

ELAS	8.05 541	0.76 469	4.02 471	0.95 510	1.02 519	14.85 547	6.99 558	12.80 548	11.73 538	22.43 566	27.75 563	17.88 545	15.19 556	10.96 543	11.31 535	0.22 517	0.56 539	0.23 523	0.22 501	0.50 520	0.71 522
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 498	2.61 540	7.84 529	0.09 307	0.26 460	12.92 541	7.62 559	4.25 401	3.64 500	2.95 461	3.99 476	4.61 485	1.22 412	8.36 521	1.77 431	0.59 533	1.15 546	0.04 495	0.85 549	0.48 518	0.67 521

LVE	11.10 552	2.36 536	3.34 445	9.94 557	8.13 557	21.22 558	7.75 560	16.47 553	32.55 565	8.55 530	23.64 556	23.22 554	7.93 538	10.98 545	6.65 509	9.45 559	2.55 563	11.08 559	0.58 541	9.35 556	6.28 559

SGM-ForestM	12.56 556	0.80 475	4.31 486	1.07 518	0.41 494	21.56 559	8.57 561	17.42 554	19.67 552	29.93 568	28.49 567	45.83 572	27.22 567	26.05 566	18.40 557	0.14 511	0.25 526	0.18 519	0.28 521	0.18 433	0.42 515

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 528	2.33 535	8.42 532	0.33 428	0.27 465	24.60 565	8.84 562	5.50 493	9.75 535	3.82 486	8.16 511	8.53 520	1.82 452	9.44 530	5.18 500	1.02 535	1.65 550	0.33 527	0.47 538	1.06 530	0.90 527

ELAS_RVC	7.69 539	0.80 475	4.90 500	1.06 517	1.02 519	10.00 536	9.43 563	9.75 542	14.69 544	21.83 564	20.27 549	17.88 545	16.41 558	13.01 549	10.44 533	0.22 517	0.55 538	0.28 526	0.19 488	0.35 501	0.65 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	14.27 562	6.95 559	5.79 516	15.08 566	12.84 565	17.44 549	10.61 564	18.88 557	30.94 563	18.81 555	22.21 554	28.54 560	8.85 540	15.56 554	9.24 528	10.34 567	3.60 567	21.61 569	4.68 565	14.48 565	8.94 566

PWCK	8.72 543	5.37 555	16.61 554	5.74 546	0.12 392	19.88 555	11.41 565	11.31 547	13.42 542	14.07 547	12.84 525	13.20 534	8.05 539	15.44 553	10.25 532	5.95 547	0.22 524	2.09 544	0.05 424	7.50 545	0.92 528

ktn	19.15 567	18.52 567	6.39 525	22.64 572	17.26 570	24.47 563	12.11 566	24.52 571	34.74 568	18.75 554	27.70 561	32.54 561	17.85 562	15.71 555	16.67 549	22.09 571	3.64 568	28.95 573	10.91 570	17.40 569	10.22 569

HanzoNet	29.69 572	29.33 573	21.66 556	21.75 571	19.07 572	24.58 564	12.99 567	28.87 573	40.49 572	43.09 573	44.02 573	55.65 575	44.93 574	43.17 574	44.44 572	27.88 574	9.47 571	29.77 574	15.86 572	20.94 572	15.84 572

BEATNet-Init1	17.91 566	7.45 560	36.82 566	1.88 533	1.38 525	37.29 571	14.71 568	21.90 566	24.20 556	38.07 571	36.59 571	50.41 573	32.00 571	29.42 570	21.83 566	0.33 525	0.39 535	0.47 529	0.54 540	1.50 534	1.07 532

MultiAttention	6.26 535	0.14 182	1.30 229	1.04 515	1.50 529	42.66 572	15.75 569	6.19 516	1.92 443	3.14 468	7.95 508	6.41 505	0.37 316	28.21 569	3.39 479	0.13 510	0.01 319	0.67 535	0.81 548	1.99 537	1.71 538

UNDER WATER	19.61 568	12.37 565	31.14 560	20.44 570	14.31 567	28.63 569	18.15 570	16.43 552	34.24 567	20.82 562	19.14 545	38.83 567	30.09 568	24.31 562	20.97 564	10.09 566	2.68 564	19.51 568	4.70 566	15.52 567	9.93 568

JetBlue	13.83 558	5.03 553	33.82 563	0.84 500	6.92 551	50.14 573	20.02 571	15.09 550	8.92 534	11.33 540	17.05 535	28.25 559	18.01 563	32.60 572	18.53 558	0.32 524	0.12 503	0.15 517	0.23 505	4.59 541	4.64 551

UNDER WATER-64	20.03 569	10.28 563	31.50 561	20.05 569	13.64 566	32.81 570	23.45 572	16.01 551	33.44 566	22.01 565	17.25 536	40.58 570	32.20 572	24.50 563	22.36 567	10.06 565	2.70 565	18.37 565	4.24 563	14.84 566	10.24 570

DPSimNet_ROB	25.03 571	19.56 569	24.93 559	24.36 573	17.85 571	22.25 560	25.93 573	28.52 572	29.10 561	32.61 569	28.25 566	32.87 562	26.42 565	24.51 564	40.42 571	16.75 570	13.93 572	25.19 570	22.38 573	19.96 571	24.75 575

MADNet++	47.78 574	34.15 574	37.11 567	42.94 574	41.23 575	64.94 574	30.63 574	60.79 578	53.26 577	72.08 578	61.65 576	57.68 576	54.96 575	58.03 575	59.24 576	43.01 577	36.17 577	36.07 575	22.50 574	47.50 575	41.67 577

JetRed	34.54 573	39.28 575	62.16 570	15.62 567	26.51 573	69.20 575	40.79 575	31.43 574	32.41 564	46.06 574	44.55 574	40.19 569	26.50 566	38.43 573	56.06 575	12.76 569	37.49 578	13.23 560	9.38 569	29.52 573	19.34 573

TCMNet-wrong-test	55.95 576	78.75 580	71.85 575	90.95 582	89.50 582	78.08 576	71.33 576	38.19 575	12.35 540	40.71 572	51.28 575	59.53 577	35.38 573	64.04 578	52.16 574	38.10 576	6.00 569	47.22 579	41.12 577	82.64 583	69.84 582

HaxPig	97.68 586	99.63 586	91.34 578	99.82 593	99.97 589	88.15 577	88.00 577	98.28 585	99.93 588	99.98 590	99.99 587	99.95 590	99.99 588	96.29 584	92.24 583	99.99 594	99.98 588	100.00 590	99.99 589	100.00 595	99.98 593

MEDIAN_ROB	96.83 584	99.41 585	98.66 584	94.75 585	94.23 584	93.08 580	90.54 578	95.61 584	94.75 582	97.65 586	97.73 584	98.30 585	96.57 584	94.51 583	93.74 584	99.78 592	98.24 585	99.99 589	99.89 588	99.48 588	99.67 588

AVERAGE_ROB	99.23 591	99.81 589	97.56 583	100.00 596	100.00 591	96.24 584	91.02 579	100.00 591	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 589	99.98 592	99.97 588	100.00 595	100.00 589	100.00 590	100.00 590	100.00 595	100.00 595

xxxxx1	76.92 580	82.43 581	93.26 580	61.67 577	66.92 578	95.84 581	95.11 580	75.84 579	80.96 578	82.71 580	86.75 578	89.18 580	87.35 578	85.27 580	87.18 579	55.08 579	54.60 579	60.31 580	72.71 581	62.51 577	62.73 579

tt_ll	76.92 580	82.43 581	93.26 580	61.67 577	66.92 578	95.84 581	95.11 580	75.84 579	80.96 578	82.71 580	86.75 578	89.18 580	87.35 578	85.27 580	87.18 579	55.08 579	54.60 579	60.31 580	72.71 581	62.51 577	62.73 579

ff	76.92 580	82.43 581	93.26 580	61.67 577	66.92 578	95.84 581	95.11 580	75.84 579	80.96 578	82.71 580	86.75 578	89.18 580	87.35 578	85.27 580	87.18 579	55.08 579	54.60 579	60.31 580	72.71 581	62.51 577	62.73 579

ccccc	98.51 587	94.69 584	100.00 591	100.00 596	100.00 591	92.59 579	97.15 583	98.75 587	95.78 583	98.59 588	95.17 583	98.60 586	99.67 586	99.86 589	99.84 586	100.00 595	100.00 589	99.91 588	99.54 587	100.00 595	100.00 595

PML	89.08 583	99.72 587	92.85 579	94.72 584	94.92 586	99.54 586	97.42 584	93.50 582	95.96 584	99.77 589	92.33 582	95.35 584	93.51 582	99.96 591	91.15 582	99.98 593	31.71 576	100.00 590	45.94 578	93.46 585	69.88 583

ASD4	55.28 575	67.10 579	50.57 568	44.24 575	57.82 577	92.00 578	98.23 585	54.95 576	86.61 581	58.30 577	64.61 577	50.57 574	63.33 577	58.83 576	67.37 577	25.76 573	29.60 575	26.82 572	29.01 575	42.42 574	37.42 576

test_example2	98.83 588	99.97 592	99.97 588	99.96 595	99.97 589	99.46 585	99.97 586	95.54 583	100.00 589	100.00 591	100.00 588	93.37 583	93.47 581	99.93 590	99.91 587	100.00 595	99.79 587	96.64 585	98.71 586	100.00 595	100.00 595

FlowAnything	99.97 596	100.00 593	100.00 591	99.74 592	100.00 591	100.00 588	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 591	99.71 591	100.00 589	100.00 590	100.00 590	99.98 592	99.95 590

USTest	75.36 579	57.99 577	56.43 569	72.82 581	69.93 581	99.96 587	100.00 587	98.57 586	99.18 585	94.19 583	97.90 585	78.26 579	95.05 583	75.90 579	76.21 578	48.70 578	80.65 583	39.01 577	52.97 580	57.66 576	55.76 578

Selective-RAFT-Error	100.00 597	100.00 593	100.00 591	100.00 596	100.00 591	100.00 588	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 591	100.00 595	100.00 589	100.00 590	100.00 590	99.99 593	99.95 590

Anonymous_1	97.10 585	99.72 587	99.64 587	92.33 583	93.91 583	100.00 588	100.00 587	99.20 588	99.90 587	98.57 587	99.75 586	99.14 587	99.94 587	98.50 585	99.54 585	87.90 582	98.87 586	90.88 583	96.91 585	92.22 584	95.12 585

tt	68.65 578	0.15 197	99.57 586	50.64 576	14.90 569	100.00 588	100.00 587	100.00 591	99.76 586	27.80 567	10.52 520	99.97 591	98.63 585	99.61 586	100.00 591	90.62 583	98.21 584	46.66 578	52.02 579	62.86 580	21.04 574

CasAABBNet	99.94 594	100.00 593	100.00 591	99.72 591	100.00 591	100.00 588	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 591	99.21 589	100.00 589	100.00 590	100.00 590	99.96 591	99.95 590

LSM0	99.94 594	100.00 593	100.00 591	99.84 594	100.00 591	100.00 588	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 591	99.22 590	100.00 589	100.00 590	100.00 590	99.99 593	99.83 589

DPSMNet_ROB	99.46 593	99.94 590	99.98 589	96.59 589	100.00 591	100.00 588	100.00 587	99.81 589	100.00 589	95.87 585	100.00 588	99.32 588	100.00 589	99.79 587	99.99 589	98.46 588	100.00 589	99.86 586	100.00 590	99.52 589	100.00 595

DGTPSM_ROB	99.45 592	99.94 590	99.98 589	96.58 588	100.00 591	100.00 588	100.00 587	99.81 589	100.00 589	95.86 584	100.00 588	99.32 588	100.00 589	99.79 587	99.99 589	98.34 587	100.00 589	99.86 586	100.00 590	99.52 589	99.99 594

DPSM_ROB	99.17 589	100.00 593	100.00 591	96.28 586	98.84 587	100.00 588	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 591	93.66 585	100.00 589	100.00 590	100.00 590	96.31 586	98.27 586

DPSM	99.17 589	100.00 593	100.00 591	96.28 586	98.84 587	100.00 588	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 591	93.66 585	100.00 589	100.00 590	100.00 590	96.31 586	98.27 586

FADE		10.20 562		4.76 545	4.82 546			19.13 558	23.28 553	8.35 529		14.63 538		25.45 565		24.52 572	8.46 570	36.14 576	36.87 576	3.46 539	2.72 546

Low-res two-view benchmark