Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

S2M2_XL	0.26 1	0.50 112	1.34 2	0.11 26	0.13 42	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 49	0.07 14	0.18 27	0.61 2	0.33 3	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 6

FoundationStereo	0.48 2	0.38 40	1.70 11	0.82 174	1.00 291	0.42 3	0.06 55	0.63 2	1.44 43	0.38 18	0.04 3	0.11 41	0.37 73	0.93 10	0.39 5	0.03 320	0.86 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56

LGtest1	0.53 3	0.42 59	1.55 8	0.14 37	0.30 120	1.00 9	0.01 4	2.47 12	1.19 37	0.65 76	0.12 12	0.08 20	0.10 14	1.30 33	0.47 14	0.01 171	0.45 341	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.20 134

S2M2	0.53 3	0.50 112	1.58 10	0.53 125	0.18 71	1.13 11	0.01 4	1.47 5	2.18 66	0.18 1	0.87 59	0.13 43	0.20 31	0.87 7	0.51 26	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 335	0.01 1

FlowAnything_test	0.61 5	0.42 59	2.39 64	0.22 55	0.17 65	1.71 100	0.03 30	1.88 7	1.20 38	1.22 124	0.77 52	0.04 1	0.05 3	0.75 4	0.89 115	0.06 379	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 211	0.33 194

MLG-Stereo_test3	0.63 6	0.42 59	2.06 33	0.38 95	0.40 162	1.36 56	0.01 4	4.13 77	0.95 9	0.48 44	0.13 14	0.06 5	0.07 5	0.89 8	0.37 4	0.02 276	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.18 118

IGEV	0.66 7	0.29 19	1.87 23	0.11 26	1.84 394	1.35 53	0.37 185	2.56 14	1.12 35	0.44 32	0.12 12	0.07 14	0.09 10	1.07 17	0.58 44	0.05 367	0.62 362	0.00 1	0.19 379	0.01 19	0.39 212

3.25w_new	0.68 8	0.36 33	2.09 35	0.05 2	0.19 75	1.26 36	0.01 4	4.00 69	1.10 31	0.46 39	0.26 26	0.08 20	0.41 85	0.93 10	0.51 26	0.00 1	0.94 418	0.00 1	0.22 405	0.01 19	0.75 327

3.25w	0.68 8	0.36 33	2.09 35	0.05 2	0.19 75	1.26 36	0.01 4	4.00 69	1.10 31	0.46 39	0.26 26	0.08 20	0.41 85	0.93 10	0.51 26	0.00 1	0.94 418	0.00 1	0.22 405	0.01 19	0.75 327

Monster-pub-eth3d	0.70 10	0.27 6	2.25 52	0.07 6	0.85 266	1.27 42	0.01 4	3.79 47	0.90 4	0.41 24	0.19 20	0.08 20	0.04 1	1.05 14	0.58 44	0.00 1	0.96 426	0.00 1	0.36 474	0.00 1	0.94 353

asd	0.71 11	0.25 2	2.43 66	0.09 17	0.80 256	1.25 32	0.06 55	3.22 24	1.03 14	0.59 66	0.65 45	0.07 14	0.55 116	1.01 13	0.46 11	0.20 447	0.81 394	0.00 1	0.08 311	0.01 19	0.67 307

MonSter	0.72 12	0.27 6	2.25 52	0.07 6	0.85 266	1.27 42	0.01 4	3.79 47	0.91 5	0.41 24	0.18 19	0.08 20	0.04 1	1.33 34	0.58 44	0.00 1	0.96 426	0.00 1	0.36 474	0.00 1	0.94 353

4.5_new	0.74 13	0.27 6	2.52 71	0.10 20	0.34 136	1.24 25	0.07 62	3.67 36	1.05 19	0.58 63	0.80 54	0.06 5	0.19 29	1.18 22	0.61 57	0.17 436	0.99 448	0.00 1	0.19 379	0.01 19	0.64 291

4.5w-stereo	0.74 13	0.27 6	2.52 71	0.10 20	0.34 136	1.24 25	0.07 62	3.67 36	1.05 19	0.58 63	0.80 54	0.06 5	0.19 29	1.18 22	0.60 53	0.17 436	0.99 448	0.00 1	0.19 379	0.01 19	0.64 291

2w_stereo	0.75 15	0.30 21	2.22 49	0.07 6	0.12 36	1.23 23	0.05 42	4.03 72	1.00 11	0.98 109	0.86 57	0.09 30	1.21 189	1.06 16	0.62 59	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.16 357	0.00 1	0.27 172

asda	0.76 16	0.28 12	2.30 55	0.07 6	0.61 216	1.28 45	0.09 75	3.82 53	1.03 14	0.54 53	0.43 34	0.07 14	0.71 136	1.25 28	0.46 11	0.22 453	0.99 448	0.00 1	0.25 418	0.01 19	0.71 317

4.25_new	0.76 16	0.28 12	2.16 42	0.08 12	0.91 275	1.24 25	0.05 42	3.81 50	1.03 14	0.45 33	0.91 61	0.06 5	0.42 89	1.33 34	0.49 18	0.22 453	0.98 439	0.00 1	0.25 418	0.00 1	0.57 265

4.5w_new	0.76 16	0.28 12	2.16 42	0.08 12	0.91 275	1.24 25	0.05 42	3.81 50	1.03 14	0.45 33	0.91 61	0.06 5	0.42 89	1.33 34	0.49 18	0.22 453	0.98 439	0.00 1	0.25 418	0.00 1	0.57 265

4.25w-stereo	0.76 16	0.28 12	2.16 42	0.08 12	0.91 275	1.24 25	0.05 42	3.81 50	1.03 14	0.45 33	0.91 61	0.06 5	0.42 89	1.33 34	0.49 18	0.22 453	0.98 439	0.00 1	0.25 418	0.00 1	0.57 265

SGD-Stereo	0.76 16	0.36 33	1.37 3	0.43 104	0.14 48	1.25 32	0.29 164	2.25 10	0.84 3	0.61 72	0.51 36	0.09 30	0.11 17	6.65 238	0.19 1	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.07 43

LG-Stereo_L2	0.78 21	0.47 91	1.99 28	0.29 73	0.36 147	1.28 45	0.18 130	3.82 53	0.91 5	0.32 10	0.03 1	0.07 14	0.07 5	4.41 154	0.55 36	0.01 171	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.25 166

DEFOM-Stereo	0.78 21	0.56 145	1.98 26	0.21 52	0.12 36	1.93 118	0.44 201	0.99 3	0.93 8	0.70 81	0.51 36	0.15 44	0.09 10	6.39 225	0.40 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.14 81

3w_stereo	0.79 23	0.33 25	2.53 73	0.08 12	0.14 48	1.26 36	0.03 30	3.97 66	1.06 26	0.62 73	0.58 42	0.09 30	1.02 164	1.54 47	0.64 66	0.00 1	1.00 455	0.00 1	0.23 411	0.01 19	0.65 294

1w_stereo	0.79 23	0.26 4	1.52 7	0.13 34	0.50 184	1.20 15	0.08 70	3.86 60	1.02 13	0.64 75	2.52 128	0.05 3	1.54 216	1.08 18	0.44 8	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.42 229

2.75w_new	0.80 25	0.35 31	2.31 57	0.10 20	0.23 104	1.26 36	0.09 75	3.82 53	1.05 19	0.54 53	0.23 22	0.08 20	0.86 152	2.50 96	0.64 66	0.00 1	0.97 432	0.00 1	0.27 442	0.00 1	0.69 310

AdaDepth	0.81 26	0.41 55	3.63 189	0.17 40	1.35 355	1.62 84	0.08 70	1.20 4	1.66 46	0.33 12	0.58 42	0.10 39	0.29 51	2.59 97	0.63 62	0.02 276	0.79 388	0.00 1	0.20 391	0.01 19	0.62 284

4w-stereo	0.81 26	0.27 6	2.34 59	0.06 5	0.50 184	1.26 36	0.06 55	3.65 32	1.05 19	0.41 24	0.96 66	0.06 5	0.66 130	2.11 74	0.64 66	0.22 453	0.96 426	0.00 1	0.29 451	0.00 1	0.78 334

RAStereo	0.81 26	0.70 197	3.97 221	0.21 52	0.54 204	1.16 12	0.02 20	3.78 45	1.22 39	0.62 73	1.57 87	0.16 47	0.23 37	0.89 8	1.05 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.02 6

3.75w	0.82 29	0.25 2	2.13 40	0.07 6	1.27 340	1.26 36	0.02 20	3.85 58	1.05 19	0.51 45	0.39 33	0.08 20	0.40 82	3.31 116	0.47 14	0.07 388	0.94 418	0.00 1	0.08 311	0.00 1	0.29 181

LG-Stereo_L1	0.82 29	0.46 83	1.74 13	0.28 71	0.34 136	1.36 56	0.19 135	2.56 14	0.91 5	0.32 10	0.03 1	0.07 14	0.06 4	6.62 234	0.54 35	0.01 171	0.63 363	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 140

MLG-Stereo_test2	0.82 29	0.40 52	1.99 28	0.39 96	1.07 301	1.43 65	0.02 20	4.01 71	1.75 53	0.37 14	0.07 4	0.15 44	0.10 14	2.62 98	0.57 42	0.32 476	0.65 367	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.42 229

LG-G_1	0.83 32	0.41 55	1.83 19	0.35 88	0.33 131	1.82 110	0.02 20	4.37 95	1.10 31	0.60 70	0.08 6	0.09 30	0.08 7	3.50 120	0.55 36	0.03 320	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.77 330

LG-G	0.83 32	0.41 55	1.83 19	0.35 88	0.33 131	1.82 110	0.02 20	4.37 95	1.10 31	0.60 70	0.08 6	0.09 30	0.08 7	3.50 120	0.55 36	0.03 320	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.77 330

MLG-Stereo_test1	0.85 34	0.34 28	1.80 15	0.10 20	1.66 379	1.22 19	0.01 4	4.24 82	1.68 49	0.19 2	0.08 6	0.09 30	0.11 17	4.16 145	0.46 11	0.01 171	0.70 377	0.00 1	0.01 240	0.01 19	0.17 113

3.5w_stereo	0.87 35	0.35 31	2.24 51	0.05 2	0.17 65	1.25 32	0.04 34	4.15 79	1.08 29	0.37 14	1.65 92	0.08 20	0.49 108	3.95 135	0.51 26	0.00 1	0.63 363	0.00 1	0.06 306	0.00 1	0.27 172

GLC_STEREO	0.87 35	0.39 46	1.55 8	0.72 155	0.01 1	1.98 122	0.55 234	3.52 27	3.54 129	0.96 108	1.63 90	0.19 51	0.41 85	1.29 32	0.58 44	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 129	0.08 47

IGEV-RUCA	0.88 37	0.27 6	1.43 5	0.59 130	0.33 131	2.12 138	0.49 221	3.65 32	1.79 56	1.04 114	0.16 15	0.24 70	0.55 116	2.95 108	0.57 42	0.12 418	0.21 300	0.20 497	0.25 418	0.22 353	0.33 194

qwe	0.89 38	0.29 19	2.49 67	0.10 20	1.25 336	1.24 25	0.04 34	3.97 66	1.06 26	0.66 78	0.53 40	0.05 3	0.18 27	3.58 122	0.50 24	0.07 388	0.94 418	0.00 1	0.27 442	0.01 19	0.57 265

Monster-pub-mixall	0.90 39	0.46 83	1.43 5	0.04 1	0.13 42	1.29 47	0.02 20	3.04 19	1.07 28	0.99 112	0.51 36	0.08 20	0.09 10	6.37 224	0.67 71	0.01 171	1.06 465	0.00 1	0.16 357	0.02 46	0.54 258

water-stereo	0.90 39	0.56 145	4.39 256	0.11 26	0.08 17	1.57 78	0.15 115	4.51 101	1.69 50	0.80 98	1.31 82	0.27 75	0.24 39	0.71 3	0.56 41	0.26 467	0.06 227	0.00 1	0.02 262	0.03 79	0.71 317

MLG-Stereo	0.91 41	0.34 28	1.91 25	0.16 38	0.41 167	1.23 23	0.00 1	4.57 104	1.74 52	0.41 24	0.08 6	0.09 30	0.10 14	5.68 198	0.45 10	0.02 276	0.77 387	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.16 103

2.25w	0.92 42	0.31 22	2.36 62	0.07 6	0.15 56	1.22 19	0.05 42	3.84 57	1.05 19	0.51 45	1.30 80	0.09 30	0.68 132	4.12 143	0.68 72	0.00 1	0.98 439	0.00 1	0.28 445	0.00 1	0.73 322

2.5w	0.94 43	0.33 25	2.20 48	0.09 17	0.35 140	1.27 42	0.09 75	3.86 60	1.05 19	0.54 53	0.73 47	0.04 1	0.55 116	4.75 166	0.59 50	0.00 1	1.04 461	0.00 1	0.29 451	0.00 1	0.96 358

UniTT-Stereo	0.94 43	0.53 124	2.82 99	0.94 191	1.29 347	0.56 5	0.12 93	1.49 6	3.16 100	1.77 136	2.22 118	0.20 55	0.32 64	1.76 60	1.33 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 299	0.02 6

dual_stereo	0.95 45	0.39 46	1.83 19	0.37 92	1.11 312	0.84 7	0.03 30	4.34 94	1.83 57	0.30 8	0.08 6	0.21 56	0.12 20	3.16 113	0.98 136	0.00 1	1.34 512	0.00 1	0.20 391	0.00 1	1.83 466

rvit_stereo_0081_aga	0.95 45	1.03 294	4.52 269	0.16 38	0.25 110	1.70 93	0.21 145	4.27 86	3.17 101	0.38 18	0.23 22	0.27 75	0.31 57	1.56 48	0.64 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 268	0.15 94

MaDis-Stereo	0.96 47	1.11 307	4.01 226	0.36 91	1.86 398	1.20 15	0.06 55	3.99 68	1.73 51	0.45 33	0.56 41	0.43 104	0.51 110	1.28 30	1.46 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 141	0.08 47

LG-Stereo	1.00 48	0.58 157	4.72 287	0.19 42	0.37 152	1.18 14	0.18 130	4.21 81	3.11 99	0.83 104	1.95 109	0.45 107	0.16 25	0.53 1	0.62 59	0.33 477	0.22 301	0.00 1	0.00 1	0.11 227	0.31 188

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 49	0.42 59	3.22 137	0.48 116	0.63 221	2.02 125	0.27 161	5.79 180	1.32 40	0.82 100	0.75 50	0.87 134	0.23 37	1.24 27	0.86 108	0.15 426	0.58 353	0.00 1	0.26 435	0.03 79	0.49 244

castereo	1.02 49	0.69 190	1.26 1	0.46 112	0.19 75	1.89 114	0.76 299	5.61 168	2.37 68	0.78 94	2.65 134	0.32 88	0.40 82	1.25 28	1.00 141	0.01 171	0.32 319	0.00 1	0.24 414	0.03 79	0.22 147

GIP-stereo	1.03 51	0.79 212	2.35 60	1.91 317	1.40 359	1.47 69	0.05 42	5.06 124	1.85 58	0.30 8	0.43 34	0.57 121	0.37 73	1.14 20	0.75 88	0.07 388	0.50 348	0.00 1	0.00 1	0.06 141	1.57 422

rvit_stereo_0081	1.03 51	0.55 134	2.58 77	0.64 140	0.13 42	1.35 53	0.12 93	3.74 42	5.28 230	0.55 58	0.32 30	0.55 118	0.12 20	4.08 140	0.53 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.05 29

rvit_stereo_0082	1.03 51	0.55 134	2.58 77	0.64 140	0.13 42	1.35 53	0.12 93	3.74 42	5.28 230	0.55 58	0.32 30	0.55 118	0.12 20	4.08 140	0.53 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.05 29

IGEV-Stereo++	1.03 51	0.32 24	2.03 32	0.25 64	1.94 405	1.94 119	0.01 4	3.57 29	2.52 72	0.70 81	1.80 104	0.10 39	1.14 174	1.34 38	0.55 36	0.01 171	0.75 383	0.00 1	0.00 1	0.04 108	1.57 422

LoS	1.03 51	0.43 64	2.53 73	0.64 140	0.14 48	2.42 162	0.26 159	5.64 170	2.93 85	1.08 117	0.24 24	0.49 110	0.45 105	2.31 88	0.83 105	0.02 276	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 141	0.03 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Pointernet	1.04 56	0.44 73	2.58 77	0.32 76	0.52 197	1.78 105	0.07 62	5.69 172	2.76 78	0.27 6	2.28 121	0.80 131	0.44 103	1.37 39	0.49 18	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.25 418	0.02 46	0.32 193

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 57	2.27 450	1.82 16	1.16 209	0.34 136	0.56 5	0.05 42	2.94 17	1.46 44	0.40 22	0.94 65	0.22 62	2.27 250	6.26 220	0.63 62	0.00 1	0.08 246	0.00 1	0.17 368	0.04 108	0.16 103

rvit_stereo_0080	1.09 57	1.08 301	4.16 237	0.12 31	0.12 36	1.32 49	0.36 180	4.52 102	3.94 160	0.70 81	1.29 78	0.41 99	0.75 140	1.98 65	0.76 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.18 118

trnet	1.09 57	0.47 91	2.19 47	0.12 31	0.21 94	1.70 93	0.02 20	4.28 88	6.97 318	0.78 94	1.77 100	0.48 109	0.67 131	1.50 43	0.58 44	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.03 14

whm_eth	1.09 57	1.08 301	4.16 237	0.12 31	0.12 36	1.32 49	0.36 180	4.52 102	3.94 160	0.70 81	1.29 78	0.41 99	0.75 140	1.98 65	0.76 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.18 118

CASnet	1.09 57	0.47 91	2.09 35	0.79 168	0.08 17	2.10 133	0.14 112	3.83 56	4.26 178	3.84 186	1.56 86	0.32 88	0.30 54	1.13 19	0.77 93	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.03 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	1.09 57	0.51 116	2.16 42	0.11 26	0.24 106	1.67 88	0.03 30	4.24 82	6.91 315	0.80 98	1.73 96	0.44 105	0.64 128	1.58 50	0.61 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 6
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
monsters	1.12 63	0.45 78	2.32 58	0.54 126	2.80 447	1.38 58	0.01 4	3.74 42	1.00 11	0.46 39	0.63 44	0.06 5	0.13 23	6.08 213	0.88 114	0.15 426	0.96 426	0.00 1	0.31 459	0.00 1	0.55 259

zero-FE	1.13 64	0.36 33	3.08 130	0.48 116	1.95 406	1.75 104	0.80 305	3.70 39	0.69 2	0.54 53	0.16 15	0.30 83	0.43 100	3.59 123	1.37 196	0.31 474	0.79 388	0.00 1	0.26 435	1.40 505	0.65 294

fffft	1.13 64	0.71 201	2.25 52	0.09 17	0.07 14	2.10 133	0.63 259	4.19 80	2.10 62	0.42 29	0.75 50	0.24 70	0.20 31	6.89 252	1.08 154	0.00 1	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.24 370	0.53 255
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	1.13 64	0.92 259	1.82 16	0.80 171	0.09 22	2.07 132	0.16 121	3.61 31	2.17 65	0.38 18	1.37 83	0.19 51	0.29 51	7.04 265	1.02 147	0.00 1	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.19 326	0.51 250

CroCo-Stereo	1.14 67	1.22 334	3.99 224	0.61 137	0.53 200	0.38 2	0.06 55	5.35 150	4.15 171	0.59 66	1.92 108	1.00 139	0.27 46	1.37 39	1.33 192	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 129	0.05 29
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
rvit_stereo_0083	1.16 68	0.47 91	3.68 193	0.54 126	0.10 25	1.25 32	0.24 153	3.17 22	5.31 233	0.52 50	0.80 54	0.82 132	1.16 181	4.52 159	0.51 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.13 76

GREAT-IGEV	1.17 69	0.57 152	3.06 127	1.95 326	1.41 361	1.42 63	0.08 70	2.51 13	3.07 97	0.58 63	0.79 53	0.11 41	0.35 70	2.17 79	1.00 141	0.07 388	1.45 515	0.00 1	0.22 405	0.14 279	2.42 509

monsterstereo	1.18 70	0.50 112	2.75 96	0.50 120	2.62 439	1.22 19	0.01 4	3.73 41	0.95 9	0.59 66	1.62 89	0.06 5	0.09 10	6.02 207	0.96 134	0.01 171	1.10 474	0.00 1	0.34 469	0.01 19	0.56 263

111111	1.21 71	0.28 12	2.10 39	0.22 55	1.45 364	1.42 63	0.05 42	5.30 141	2.01 61	0.55 58	3.02 144	0.09 30	0.20 31	4.87 168	0.58 44	0.00 1	0.75 383	0.00 1	0.00 1	0.10 211	1.09 377

MGS-Stereo	1.22 72	0.44 73	2.92 108	0.83 175	0.07 14	1.82 110	0.65 266	2.44 11	3.95 162	1.11 119	6.19 245	0.49 110	0.37 73	1.73 54	0.81 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 456	0.01 1

rvit_stereo_ft	1.23 73	1.42 370	5.16 309	0.94 191	0.36 147	1.22 19	0.24 153	4.57 104	4.49 194	0.51 45	1.04 68	0.73 127	1.10 168	1.50 43	1.01 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 129	0.22 147

RSM++	1.24 74	0.45 78	1.84 22	1.61 265	0.51 193	2.73 201	0.29 164	2.99 18	3.22 104	0.69 80	2.06 111	0.52 115	0.28 48	5.62 194	0.86 108	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.17 368	0.16 299	0.85 341

depthmonostereo	1.25 75	0.95 272	4.67 283	0.28 71	0.11 27	1.43 65	0.04 34	5.43 156	1.76 55	1.02 113	1.47 84	1.59 162	0.98 160	3.61 125	0.92 122	0.03 320	0.11 263	0.00 1	0.02 262	0.04 108	0.47 240

tt45	1.25 75	0.90 254	1.98 26	0.59 130	0.25 110	3.47 283	0.14 112	4.07 73	1.97 60	0.45 33	2.17 115	0.29 80	0.27 46	7.02 263	0.95 131	0.00 1	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.24 163

CAS++	1.27 77	0.68 186	2.40 65	0.25 64	0.30 120	1.80 107	0.61 253	8.46 298	3.61 135	1.80 137	2.42 125	0.18 49	0.21 36	2.12 75	0.49 18	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	1.27 77	0.38 40	2.61 81	1.75 293	1.21 330	2.44 165	0.85 326	4.79 112	1.67 47	0.71 85	0.26 26	0.29 80	2.00 237	2.30 86	0.66 70	0.01 171	0.95 423	0.00 1	0.42 485	0.12 246	2.07 490

ours_stereo	1.28 79	0.91 255	2.36 62	0.34 87	0.67 227	1.16 12	0.09 75	3.71 40	2.44 69	0.51 45	3.17 148	0.36 97	0.26 42	6.62 234	0.55 36	0.00 1	0.11 263	0.00 1	0.00 1	0.23 365	2.08 491

MM-Stereo_test2	1.30 80	0.52 121	2.67 89	1.71 285	0.29 118	1.79 106	0.51 224	5.28 139	3.84 154	0.95 106	0.93 64	0.51 114	0.36 71	2.29 85	1.12 159	0.00 1	0.95 423	0.00 1	0.07 308	0.32 417	1.97 483

AIO-Stereo	1.30 80	0.45 78	1.73 12	0.67 150	0.77 251	2.33 154	0.60 249	5.99 200	3.27 106	0.45 33	3.46 155	0.41 99	0.28 48	1.53 46	0.71 83	0.04 350	0.79 388	0.00 1	0.67 503	0.10 211	1.67 436

mms	1.31 82	0.88 250	2.06 33	0.25 64	0.79 253	1.50 71	0.08 70	3.29 25	2.51 71	0.53 51	3.09 146	0.34 94	0.26 42	7.11 271	0.59 50	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.00 1	0.21 346	2.32 503

TANstereo	1.32 83	0.79 212	2.93 109	0.37 92	0.11 27	1.81 109	0.01 4	3.56 28	4.36 186	4.53 206	4.96 202	0.41 99	0.68 132	1.22 24	0.59 50	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14

AIO_test	1.34 84	0.72 204	3.32 149	0.86 179	1.19 326	2.90 233	0.80 305	4.46 99	3.34 111	0.77 88	0.86 57	1.48 157	0.30 54	2.95 108	0.49 18	0.00 1	1.00 455	0.00 1	0.13 349	0.04 108	1.24 392

sCroCo_RVC	1.34 84	0.85 232	6.15 367	1.21 216	1.28 342	0.90 8	0.18 130	4.50 100	2.86 83	0.37 14	3.18 150	0.52 115	1.52 215	1.83 62	0.93 126	0.13 421	0.25 311	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.16 103

GCAP-Stereo	1.35 86	1.11 307	2.82 99	0.66 148	1.08 308	1.68 90	0.01 4	5.17 135	3.68 140	2.10 142	1.63 90	1.42 151	0.75 140	1.77 61	1.59 212	0.00 1	1.08 469	0.00 1	0.00 1	0.17 308	0.26 169

DilatedVolume-Stereo	1.37 87	0.54 128	3.84 202	1.25 220	0.30 120	2.19 142	0.10 83	3.17 22	1.67 47	3.13 167	2.14 113	0.74 128	0.58 123	5.71 199	0.92 122	0.03 320	0.30 316	0.00 1	0.18 374	0.04 108	0.56 263

CroCo-Stereo Lap2	1.37 87	1.19 324	4.17 240	1.01 197	4.58 508	0.46 4	0.09 75	4.27 86	2.94 86	1.25 125	2.40 124	1.55 161	0.20 31	1.72 53	1.30 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 295	0.13 76

xyz-stereo-finetune	1.38 89	0.91 255	2.91 106	0.10 20	0.05 5	3.13 251	0.66 267	4.12 76	3.01 96	1.06 116	1.91 107	0.69 125	0.37 73	6.31 221	2.14 269	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 129	0.13 76

castereo++	1.38 89	0.97 281	2.82 99	0.59 130	0.52 197	4.45 354	0.97 345	5.22 138	1.87 59	0.41 24	2.28 121	1.87 172	0.15 24	4.14 144	0.42 7	0.00 1	0.41 335	0.00 1	0.30 455	0.05 129	0.22 147

Occ-G	1.39 91	0.66 179	3.05 126	0.60 134	0.75 247	1.46 67	0.67 272	3.66 34	3.50 116	1.76 135	0.65 45	5.00 301	0.55 116	1.15 21	1.56 208	0.00 1	0.74 382	0.00 1	0.17 368	0.19 326	1.61 424

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 91	0.74 207	2.72 94	0.73 158	1.26 339	2.42 162	0.02 20	3.78 45	8.16 364	1.81 140	2.94 142	0.28 78	0.32 64	1.51 45	0.76 89	0.04 350	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.19 128

999	1.42 93	0.85 232	2.23 50	1.37 235	0.35 140	3.01 242	0.64 262	3.91 62	2.83 81	0.38 18	3.35 153	0.19 51	0.25 40	7.37 287	1.12 159	0.01 171	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.21 140

WCG-NET	1.42 93	0.84 229	1.90 24	0.61 137	0.10 25	2.10 133	1.05 357	3.33 26	7.10 322	2.86 156	3.53 164	0.75 129	0.93 156	1.28 30	0.72 84	0.00 1	0.97 432	0.00 1	0.00 1	0.16 299	0.22 147

fffy	1.43 95	0.95 272	2.85 103	1.42 245	0.61 216	2.25 145	0.19 135	4.74 110	1.32 40	0.26 5	2.77 136	0.21 56	0.39 81	6.97 261	0.73 86	0.00 1	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.19 326	2.03 488

RSM	1.43 95	0.40 52	1.79 14	0.74 164	0.54 204	2.45 166	0.49 221	4.13 77	3.29 109	0.65 76	2.53 129	2.15 182	0.30 54	6.97 261	0.85 106	0.01 171	0.12 268	0.00 1	0.25 418	0.11 227	0.72 321

rvit_0105_6	1.44 97	1.26 339	5.78 350	0.66 148	0.08 17	1.58 79	0.32 174	4.57 104	6.53 293	0.40 22	0.38 32	1.11 142	0.29 51	4.76 167	0.92 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.20 134

MIF-Stereo (partial)	1.44 97	0.59 158	3.98 222	0.08 12	1.09 309	1.24 25	0.13 102	5.12 130	4.07 169	0.47 43	2.56 130	0.31 84	0.74 139	6.31 221	2.02 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.04 23

EGLCR-Stereo	1.45 99	0.26 4	2.91 106	1.94 322	0.90 272	3.13 251	0.69 278	5.81 182	3.21 103	1.14 121	0.20 21	1.52 160	0.37 73	4.29 151	0.69 78	0.01 171	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.01 19	1.21 389

ff7	1.46 100	0.79 212	2.99 120	0.33 82	0.35 140	2.75 204	0.81 310	4.31 89	2.97 89	0.77 88	1.20 69	0.21 56	0.42 89	7.44 291	0.86 108	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 357	0.12 246	1.82 460

ffff	1.46 100	0.79 212	2.99 120	0.33 82	0.35 140	2.75 204	0.81 310	4.31 89	2.97 89	0.77 88	1.20 69	0.21 56	0.42 89	7.44 291	0.86 108	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 357	0.12 246	1.82 460

11t	1.46 100	0.79 212	2.99 120	0.33 82	0.35 140	2.75 204	0.81 310	4.31 89	2.97 89	0.77 88	1.20 69	0.21 56	0.42 89	7.44 291	0.87 113	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 357	0.12 246	1.82 460

ccc-4	1.46 100	0.79 212	2.99 120	0.33 82	0.35 140	2.75 204	0.81 310	4.31 89	2.97 89	0.77 88	1.20 69	0.21 56	0.42 89	7.44 291	0.86 108	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 357	0.12 246	1.82 460

LoS_RVC	1.47 104	1.75 411	2.66 87	0.52 123	3.89 485	1.67 88	0.04 34	2.66 16	2.61 74	0.55 58	2.63 132	0.31 84	1.68 223	1.99 67	0.81 99	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 79	5.54 533

Replicate-Monster	1.48 105	2.08 436	10.66 474	0.11 26	0.49 180	1.32 49	0.04 34	4.38 97	1.08 29	1.19 122	0.07 4	0.08 20	0.11 17	5.09 178	0.50 24	0.17 436	1.08 469	0.00 1	0.18 374	0.01 19	0.99 359

AIO_rvc	1.48 105	1.01 292	3.51 169	0.95 193	1.16 322	3.32 270	0.96 344	4.83 113	3.38 113	0.79 96	1.75 97	1.31 149	0.31 57	2.66 99	0.62 59	0.02 276	1.09 471	0.00 1	0.04 295	0.12 246	1.82 460

PMTNet	1.48 105	0.43 64	2.77 98	0.31 75	0.17 65	2.94 235	0.33 177	3.66 34	5.27 229	1.11 119	1.28 77	0.28 78	0.92 154	4.32 152	0.90 118	4.89 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.05 29

knoymous	1.50 108	0.28 12	1.99 28	0.33 82	0.48 177	1.58 79	0.11 89	5.71 174	2.81 80	4.85 210	1.75 97	4.58 281	0.46 107	3.66 128	1.30 187	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.09 51

anonymousdsp	1.51 109	0.81 219	2.70 92	0.60 134	0.69 231	2.76 208	0.79 303	4.86 114	3.00 95	0.82 100	1.25 73	0.31 84	0.42 89	7.44 291	0.81 99	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.17 368	0.12 246	1.85 469

IGEV-Stereo	1.51 109	0.81 219	2.69 91	0.60 134	0.69 231	2.77 209	0.79 303	4.88 118	2.99 94	0.82 100	1.25 73	0.31 84	0.42 89	7.43 290	0.85 106	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.17 368	0.12 246	1.85 469
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
plain	1.53 111	0.86 240	6.50 383	0.42 101	0.05 5	1.56 77	0.09 75	5.18 137	4.02 167	0.54 53	1.76 99	0.59 122	0.75 140	6.48 229	1.23 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 443	0.07 43

IGEVStereo-DCA	1.54 112	1.71 404	2.99 120	0.73 158	0.24 106	2.69 195	0.81 310	4.31 89	2.97 89	0.73 86	0.16 15	0.23 64	0.32 64	7.57 309	2.72 307	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.16 357	0.17 308	1.82 460

sAnonymous2	1.54 112	2.26 447	9.53 461	0.65 144	0.50 184	1.20 15	0.23 151	4.86 114	3.65 138	0.42 29	1.27 75	0.23 64	1.40 201	1.23 25	0.68 72	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.20 391	2.00 516	0.42 229

CroCo_RVC	1.54 112	2.26 447	9.53 461	0.65 144	0.50 184	1.20 15	0.23 151	4.86 114	3.65 138	0.42 29	1.27 75	0.23 64	1.40 201	1.23 25	0.68 72	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.20 391	2.00 516	0.42 229

XX-TBD	1.55 115	1.11 307	2.94 111	2.45 410	0.06 11	2.31 153	0.01 4	3.58 30	7.80 352	3.11 166	5.10 205	0.27 75	0.26 42	1.42 41	0.60 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

Selective-IGEV	1.56 116	0.34 28	2.13 40	0.77 167	0.76 250	2.36 157	0.52 226	6.80 241	3.08 98	0.53 51	3.34 152	0.26 73	0.31 57	7.24 278	0.73 86	0.01 171	0.80 393	0.00 1	0.14 352	0.08 173	1.01 363

rvit_0105_4	1.58 117	1.41 367	6.67 391	0.65 144	0.05 5	1.60 82	0.41 193	4.70 108	6.48 289	0.46 39	0.87 59	1.40 150	0.53 115	5.08 177	1.12 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.18 118

IGEV++	1.58 117	0.81 219	2.66 87	1.35 230	0.99 289	2.47 170	0.98 348	7.35 268	3.70 142	0.82 100	2.24 119	0.44 105	1.18 183	2.08 73	1.15 164	0.03 320	1.18 496	0.00 1	0.05 299	0.17 308	2.00 487

ProNet	1.58 117	0.86 240	3.17 133	0.75 166	0.72 240	2.84 216	0.66 267	5.91 195	3.28 108	0.37 14	1.47 84	0.40 98	0.37 73	7.19 274	0.70 79	0.02 276	0.98 439	0.00 1	0.05 299	0.20 335	1.77 457

HUF	1.64 120	1.03 294	4.14 235	1.19 214	1.34 354	3.02 243	0.40 190	4.88 118	3.60 133	0.79 96	2.87 141	0.83 133	0.31 57	2.88 106	0.81 99	0.06 379	2.03 530	0.00 1	0.00 1	0.16 299	2.41 508

MyStereo07	1.64 120	1.15 315	2.61 81	1.28 224	1.49 367	2.63 186	0.45 202	6.45 225	2.94 86	1.10 118	1.61 88	0.29 80	0.60 126	7.45 298	0.80 94	0.01 171	1.27 504	0.00 1	0.25 418	0.11 227	0.42 229

rrr	1.64 120	1.71 404	6.31 377	0.73 158	0.24 106	2.69 195	0.92 342	4.25 84	1.75 53	0.73 86	0.16 15	0.23 64	0.32 64	7.57 309	2.72 307	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.20 391	0.17 308	1.68 439

rvit_0105_5	1.70 123	1.36 356	6.71 394	0.52 123	0.04 4	1.58 79	0.58 243	5.39 155	6.62 298	0.91 105	1.72 95	1.77 168	0.77 144	4.44 155	1.28 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.23 154

WCG-NET（raft）	1.70 123	0.97 281	2.01 31	0.40 99	0.17 65	2.10 133	0.97 345	3.05 20	6.47 288	2.89 158	3.17 148	4.31 272	1.03 165	3.85 133	0.60 53	0.00 1	1.32 506	0.00 1	0.01 240	0.18 319	0.41 224

CREStereo++_RVC	1.70 123	0.50 112	3.07 129	0.45 109	0.01 1	1.69 92	0.02 20	3.09 21	8.24 365	3.82 184	7.53 290	0.49 110	0.32 64	1.05 14	0.52 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 541	0.01 19	0.08 47
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
MSCF	1.71 126	1.18 320	2.97 119	1.35 230	1.49 367	3.77 314	0.82 318	5.14 132	2.73 76	2.47 148	2.45 127	0.19 51	2.70 269	2.16 78	0.80 94	0.02 276	0.98 439	0.00 1	0.90 512	0.11 227	1.96 482

test_xeample3	1.71 126	1.75 411	6.64 389	0.90 186	0.29 118	2.55 176	0.90 337	4.08 74	2.36 67	0.56 62	0.24 24	0.23 64	0.31 57	7.51 304	2.73 309	0.00 1	0.70 377	0.00 1	0.36 474	0.18 319	1.92 478

CES	1.72 128	0.40 52	1.82 16	0.65 144	7.83 534	2.62 184	0.13 102	5.35 150	2.68 75	0.36 13	1.30 80	0.33 90	0.32 64	1.92 63	0.72 84	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.56 466	7.35 541

GASTEREO	1.80 129	1.40 366	2.87 105	1.46 249	1.50 371	3.88 322	0.83 319	5.08 125	2.86 83	2.59 150	3.57 166	0.18 49	2.82 279	2.30 86	0.82 104	0.02 276	0.98 439	0.00 1	0.90 512	0.10 211	1.95 480

testlalala	1.80 129	0.49 106	2.67 89	1.24 219	0.46 174	3.91 323	0.87 334	6.62 232	2.96 88	6.78 300	3.83 172	1.74 166	0.40 82	1.57 49	0.76 89	0.01 171	1.16 492	0.00 1	0.38 478	0.01 19	0.17 113

MoCha-V2	1.83 131	0.87 248	3.33 150	1.41 243	1.27 340	2.50 171	0.20 140	5.60 166	3.90 159	0.98 109	3.30 151	0.35 96	1.58 220	7.09 268	0.80 94	0.00 1	1.52 522	0.00 1	0.23 411	0.06 141	1.70 444

MC-Stereo	1.87 132	0.49 106	3.52 170	2.82 440	1.07 301	1.90 116	0.12 93	4.89 121	3.27 106	3.66 180	3.58 168	0.56 120	1.45 204	5.79 201	0.81 99	0.00 1	1.19 497	0.00 1	0.21 398	0.11 227	1.95 480

iRaftStereo_RVC	1.88 133	1.22 334	2.63 84	0.95 193	0.06 11	2.96 237	0.05 42	6.08 205	3.99 166	3.92 190	4.88 198	2.53 191	0.62 127	3.62 126	1.19 173	0.00 1	1.19 497	0.00 1	0.00 1	0.37 429	1.29 400

SCV_C0	1.89 134	0.92 259	4.30 250	0.85 178	1.06 300	2.33 154	0.10 83	7.61 279	4.42 189	1.05 115	2.20 117	0.26 73	0.43 100	7.70 315	1.08 154	0.02 276	1.05 464	0.00 1	0.21 398	0.17 308	1.97 483

IGEV-Stereo+	1.89 134	0.55 134	2.49 67	0.48 116	3.25 461	2.06 130	0.07 62	1.92 8	1.52 45	0.77 88	0.08 6	0.22 62	0.44 103	7.11 271	0.68 72	0.04 350	0.66 368	0.00 1	0.33 465	5.08 531	10.13 552

AE-Stereo	1.89 134	0.38 40	3.86 205	1.94 322	0.38 154	2.51 174	0.58 243	7.19 261	7.28 332	1.60 134	3.51 163	1.07 141	0.77 144	2.12 75	1.24 181	0.03 320	1.02 458	0.00 1	0.28 445	0.11 227	1.84 467

TestStereo	1.89 134	1.59 392	4.22 245	0.37 92	0.28 117	1.33 52	0.01 4	5.63 169	4.13 170	3.59 177	5.11 206	2.06 181	0.70 135	7.62 313	0.93 126	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.19 128

MM-Stereo_test1	1.90 138	0.63 170	2.65 86	1.43 246	0.56 209	2.37 158	0.54 230	5.36 152	5.81 260	4.00 192	1.78 101	0.42 103	0.83 150	7.32 285	1.28 185	0.00 1	1.03 460	0.00 1	0.00 1	0.35 423	1.64 428

RAFT-Stereo-weight	1.91 139	0.41 55	2.09 35	1.17 211	0.63 221	3.20 257	0.74 294	5.78 179	6.80 308	5.25 226	3.47 156	2.80 199	0.36 71	3.16 113	1.09 158	0.02 276	0.53 349	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.66 304

Reg-Stereo(zero)	1.92 140	0.28 12	3.18 136	0.63 139	1.41 361	2.02 125	0.48 216	3.85 58	6.29 277	4.49 204	3.12 147	4.55 279	1.62 221	2.77 103	2.16 272	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.26 435	0.02 46	0.62 284

Selective-RAFT	1.92 140	0.54 128	3.87 206	1.15 207	0.21 94	3.83 320	0.06 55	5.00 123	4.68 205	1.59 133	2.14 113	3.05 206	2.77 276	6.63 236	1.34 194	0.00 1	0.95 423	0.00 1	0.32 462	0.05 129	0.19 128

rvit_0105_3	1.94 142	1.44 376	7.39 414	0.88 183	0.02 3	1.61 83	1.64 393	5.88 185	6.73 304	2.37 145	1.78 101	2.01 178	1.16 181	4.46 156	1.26 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.14 81

HUI-Stereo	1.94 142	0.56 145	3.55 177	0.20 43	0.20 85	3.67 306	0.63 259	5.89 186	3.53 127	5.92 250	4.44 188	3.41 222	1.51 211	4.21 147	0.89 115	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.11 65

StereoAnything_RVC	1.96 144	8.91 534	4.47 262	0.54 126	0.91 275	1.09 10	0.05 42	3.94 65	1.37 42	0.25 4	0.29 29	0.15 44	0.68 132	6.92 257	0.47 14	0.02 276	0.84 399	0.00 1	0.00 1	6.61 537	1.61 424

Anonymous3	1.96 144	0.61 162	7.58 420	0.42 101	0.51 193	4.28 346	0.52 226	5.56 164	2.76 78	2.35 144	3.47 156	1.50 158	1.13 172	5.92 205	1.54 206	0.23 459	0.23 305	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.47 240

xyz-stereo-finetune2	1.98 146	0.96 276	2.70 92	0.13 34	0.05 5	6.33 399	0.17 125	4.38 97	2.56 73	0.98 109	6.40 258	0.50 113	3.37 304	7.09 268	3.77 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.11 65

model_zeroshot	1.98 146	0.70 197	4.98 301	2.25 374	1.07 301	3.20 257	0.13 102	7.01 248	3.34 111	3.46 173	3.77 171	2.69 197	0.42 89	2.86 105	1.18 172	0.06 379	0.85 401	0.00 1	0.25 418	0.02 46	1.40 410

4D-IteraStereo	1.99 148	1.32 349	3.77 198	0.13 34	2.84 448	3.51 286	1.03 352	4.26 85	5.38 237	5.50 234	1.03 67	3.86 246	0.38 80	2.44 94	1.88 246	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.01 240	0.11 227	1.84 467

PSM-adaLoss	2.02 149	0.55 134	3.57 180	0.20 43	0.21 94	3.69 310	0.69 278	5.89 186	3.52 123	5.91 245	4.43 187	3.42 223	1.50 207	5.63 195	0.94 130	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.10 56

ROB_FTStereo	2.03 150	0.57 152	3.57 180	0.20 43	0.21 94	3.66 302	0.73 290	5.89 186	3.51 121	5.92 250	4.35 184	3.37 219	1.50 207	6.02 207	0.90 118	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.09 51

ROB_FTStereo_v2	2.04 151	0.56 145	3.56 179	0.20 43	0.21 94	3.66 302	0.72 288	5.89 186	3.51 121	5.91 245	4.46 190	3.42 223	1.50 207	6.08 213	0.93 126	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.09 51

RAFT-IKP	2.04 151	0.57 152	3.54 175	0.20 43	0.20 85	3.45 280	0.62 257	5.90 191	3.52 123	5.91 245	4.44 188	3.46 232	1.50 207	6.20 217	1.00 141	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.08 47

SCV	2.06 153	0.84 229	3.74 194	3.56 485	1.22 331	2.30 152	0.76 299	7.87 288	3.29 109	0.59 66	2.83 137	0.67 124	0.58 123	8.00 330	0.91 121	0.00 1	0.89 409	0.00 1	0.48 491	0.41 438	2.18 497

GMStereo	2.07 154	1.56 388	5.64 341	0.74 164	0.05 5	3.63 300	0.01 4	5.17 135	11.27 438	4.22 198	2.44 126	0.53 117	0.49 108	4.06 138	1.01 145	0.22 453	0.00 1	0.00 1	0.14 352	0.18 319	0.05 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	2.08 155	1.10 304	3.44 166	0.47 114	1.15 320	1.70 93	0.04 34	6.40 222	3.69 141	1.50 131	7.78 298	2.42 189	0.16 25	6.76 246	1.15 164	0.00 1	1.46 517	0.00 1	0.00 1	0.31 412	2.12 493

GMOStereo	2.08 155	0.85 232	2.95 114	0.23 59	0.73 242	1.50 71	0.86 329	5.08 125	4.78 210	8.42 379	6.99 272	3.36 215	1.14 174	1.73 54	1.21 175	0.00 1	1.32 506	0.00 1	0.00 1	0.28 394	0.23 154

error version	2.08 155	0.85 232	2.95 114	0.23 59	0.73 242	1.50 71	0.86 329	5.08 125	4.78 210	8.42 379	6.99 272	3.36 215	1.14 174	1.73 54	1.21 175	0.00 1	1.32 506	0.00 1	0.00 1	0.28 394	0.23 154

test-v	2.08 155	0.85 232	2.95 114	0.23 59	0.73 242	1.50 71	0.86 329	5.08 125	4.78 210	8.42 379	6.99 272	3.36 215	1.14 174	1.73 54	1.21 175	0.00 1	1.32 506	0.00 1	0.00 1	0.28 394	0.23 154

CRE-IMP	2.08 155	0.51 116	3.43 164	0.35 88	0.19 75	3.85 321	0.83 319	5.77 178	3.43 115	5.81 241	4.24 181	3.45 231	0.83 150	6.56 230	1.99 259	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 227	0.20 134

test-2	2.08 155	0.85 232	2.95 114	0.23 59	0.73 242	1.50 71	0.86 329	5.08 125	4.78 210	8.42 379	6.99 272	3.36 215	1.14 174	1.73 54	1.21 175	0.00 1	1.32 506	0.00 1	0.00 1	0.28 394	0.23 154

Patchmatch Stereo++	2.09 161	0.55 134	3.57 180	0.20 43	0.20 85	3.68 307	0.64 262	5.90 191	3.52 123	5.91 245	4.41 185	3.42 223	1.51 211	7.07 266	0.95 131	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.10 56
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
iGMRVC	2.09 161	0.56 145	3.59 185	0.20 43	0.21 94	3.68 307	0.71 285	5.89 186	3.53 127	5.92 250	4.46 190	3.44 229	1.51 211	6.93 258	0.98 136	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.09 51

iRAFT	2.09 161	0.55 134	3.57 180	0.20 43	0.20 85	3.68 307	0.64 262	5.90 191	3.52 123	5.91 245	4.41 185	3.42 223	1.51 211	7.07 266	0.95 131	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.10 56

rafts_anoy	2.09 161	1.42 370	3.34 151	2.87 445	2.72 445	2.46 168	0.17 125	6.20 212	6.48 289	3.40 172	2.25 120	1.91 174	1.32 194	3.59 123	1.75 238	0.01 171	1.52 522	0.00 1	0.01 240	0.06 141	0.28 178

MM-Stereo_test3	2.10 165	0.94 270	2.59 80	1.66 274	3.95 489	2.42 162	0.78 302	6.58 229	7.29 333	1.94 141	4.90 200	1.23 146	0.65 129	3.77 130	1.38 197	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.00 1	0.38 433	0.77 330

s12784h	2.10 165	0.38 40	3.31 147	0.17 40	0.09 22	4.89 369	0.13 102	7.34 267	8.06 361	3.87 188	4.47 192	0.60 123	1.19 188	6.78 249	0.63 62	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.04 23

DIP-Stereo	2.12 167	0.98 283	3.94 218	0.20 43	0.11 27	4.73 365	0.13 102	9.27 326	4.40 188	6.46 276	5.03 204	0.45 107	0.72 138	3.79 131	1.94 254	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 129	0.24 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	2.13 168	0.67 184	3.98 222	2.69 431	0.85 266	2.59 182	0.07 62	7.40 271	3.89 158	3.75 182	3.57 166	1.24 147	1.96 235	4.68 165	1.97 256	0.10 412	1.13 479	0.00 1	0.22 405	0.09 188	1.66 433

test-1	2.14 169	0.54 128	6.32 378	1.07 202	1.22 331	2.13 140	0.54 230	6.40 222	4.80 215	3.55 175	5.23 209	4.02 253	0.71 136	1.95 64	2.15 271	0.08 397	0.98 439	0.00 1	0.08 311	0.02 46	1.07 372

rvit_stereo_0075_2	2.15 170	0.39 46	6.61 387	0.67 150	1.95 406	1.74 103	0.10 83	7.81 287	6.03 266	2.97 160	4.01 176	3.07 209	0.57 121	5.49 191	1.13 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.34 198

DeepStereo_RVC	2.15 170	0.55 134	3.26 142	0.21 52	0.19 75	3.47 283	0.68 275	5.76 177	3.60 133	6.36 271	4.19 180	3.42 223	4.44 356	5.04 175	1.59 212	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.18 118

EKT-Stereo	2.16 172	0.61 162	3.78 199	2.31 389	4.40 497	1.47 69	0.24 153	5.54 160	4.22 176	3.16 168	3.58 168	3.53 235	2.20 246	5.66 196	1.40 199	0.04 350	0.36 329	0.00 1	0.09 323	0.06 141	0.58 271

raftrobust	2.16 172	1.31 346	2.76 97	2.38 400	3.33 465	2.72 200	0.51 224	5.34 145	4.64 202	6.13 260	3.98 175	1.63 163	2.51 262	3.02 111	1.64 223	0.00 1	0.76 386	0.00 1	0.02 262	0.14 279	0.27 172

Gwc-CoAtRS	2.16 172	0.42 59	3.13 131	1.28 224	0.31 124	3.52 289	0.39 189	6.56 228	6.31 279	5.38 230	5.11 206	5.47 313	1.70 225	2.00 68	1.08 154	0.01 171	0.19 291	0.00 1	0.25 418	0.02 46	0.16 103

tg	2.18 175	1.13 313	2.74 95	0.84 177	0.13 42	4.33 351	0.05 42	6.21 213	4.90 219	4.06 193	5.30 219	2.55 192	0.92 154	7.28 281	0.99 138	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.00 1	0.37 429	1.12 381

test_1	2.18 175	0.38 40	3.87 206	1.54 260	0.91 275	1.38 58	0.80 305	5.36 152	5.53 245	7.12 318	1.86 105	4.05 255	0.41 85	6.65 238	1.17 168	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.28 445	0.20 335	1.08 375

raft+_RVC	2.18 175	1.49 382	3.14 132	2.77 435	2.01 410	1.40 61	0.10 83	7.02 251	5.35 234	2.99 162	5.54 227	1.19 144	1.34 199	4.98 172	1.49 203	0.00 1	1.45 515	0.00 1	0.00 1	0.14 279	1.11 378

RCA-Stereo	2.19 178	0.46 83	3.22 137	0.47 114	0.33 131	2.27 149	0.47 206	5.60 166	15.20 473	2.86 156	5.61 228	0.78 130	3.15 286	1.71 52	0.48 17	0.00 1	0.90 411	0.00 1	0.00 1	0.10 211	0.26 169

test-3	2.19 178	0.38 40	3.88 211	1.55 261	0.91 275	1.39 60	0.80 305	5.36 152	5.51 243	7.36 338	1.90 106	4.05 255	0.42 89	6.67 241	1.17 168	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.28 445	0.20 335	1.08 375

anonymousdsp2	2.20 180	0.57 152	4.59 278	1.69 281	0.82 261	3.58 293	0.48 216	8.57 299	3.63 137	3.37 170	3.03 145	3.32 214	1.00 161	5.57 193	0.80 94	0.01 171	0.94 418	0.02 420	0.15 355	0.06 141	1.89 476

DCRE	2.21 181	0.95 272	3.17 133	2.10 346	1.30 349	1.86 113	0.05 42	5.33 144	4.69 206	3.59 177	9.37 341	3.81 244	1.18 183	2.34 90	1.22 179	0.01 171	0.97 432	0.00 1	0.30 455	0.04 108	1.97 483

gcap-zeroshot	2.22 182	0.68 186	5.64 341	0.79 168	1.15 320	3.33 271	0.73 290	7.14 260	4.59 200	3.86 187	1.79 103	8.42 391	0.56 120	3.00 110	0.89 115	0.02 276	0.66 368	0.00 1	0.26 435	0.01 19	0.83 339

LL-Strereo2	2.22 182	1.39 364	3.39 156	1.26 221	1.01 293	3.73 312	1.47 384	6.47 226	4.61 201	4.66 208	2.64 133	4.17 263	0.37 73	6.03 209	1.61 214	0.09 408	0.24 308	0.00 1	0.08 311	0.08 173	1.16 385

test_3	2.22 182	0.39 46	4.20 244	1.51 256	0.90 272	1.29 47	0.74 294	5.34 145	6.37 283	6.64 290	1.96 110	4.24 269	0.45 105	6.63 236	1.17 168	0.00 1	1.00 455	0.00 1	0.28 445	0.19 326	1.01 363

U	2.23 185	0.36 33	2.93 109	0.26 68	8.08 536	11.12 474	0.00 1	3.68 38	1.12 35	0.29 7	0.52 39	0.16 47	0.08 7	0.83 5	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 544	5.13 553	0.02 46	0.02 6

MSKI-zero shot	2.23 185	0.49 106	2.49 67	1.60 264	0.81 259	2.69 195	0.29 164	6.82 242	2.50 70	4.37 202	7.61 292	3.65 241	0.26 42	8.62 379	0.63 62	0.01 171	1.09 471	0.00 1	0.25 418	0.03 79	0.46 239

cross-raft	2.25 187	0.48 98	2.96 118	1.87 310	0.94 282	3.72 311	0.47 206	7.61 279	4.15 171	5.37 229	5.68 231	6.17 338	1.40 201	2.15 77	1.06 151	0.01 171	0.22 301	0.00 1	0.19 379	0.03 79	0.41 224

GCAP-BAT	2.26 188	0.61 162	3.67 192	1.48 254	0.81 259	4.32 349	0.77 301	4.87 117	4.04 168	3.97 191	5.41 220	4.38 275	0.59 125	6.20 217	1.17 168	0.02 276	1.14 486	0.00 1	0.55 497	0.07 160	1.22 390

DCANet-4	2.26 188	0.43 64	6.69 393	0.40 99	0.20 85	1.70 93	0.13 102	5.73 175	9.44 401	6.01 253	5.29 214	1.12 143	2.77 276	2.49 95	2.21 274	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.00 1	0.02 46	0.61 279

CFNet-RSSM	2.26 188	0.43 64	3.24 140	1.28 224	0.31 124	3.19 256	0.40 190	7.62 281	7.29 333	5.88 243	4.68 194	5.32 310	1.68 223	2.26 84	1.04 148	0.01 171	0.09 253	0.00 1	0.31 459	0.03 79	0.16 103

MIPNet	2.27 191	1.14 314	5.55 337	0.49 119	0.22 101	2.03 127	0.19 135	7.60 278	6.17 273	5.83 242	4.16 178	2.05 180	3.44 309	3.65 127	2.23 279	0.00 1	0.01 128	0.01 387	0.01 240	0.24 370	0.48 243

NRIStereo	2.27 191	0.52 121	3.35 153	1.26 221	0.17 65	3.04 244	0.84 321	5.96 198	3.74 143	6.27 264	3.44 154	4.13 260	1.80 233	8.31 356	2.11 267	0.00 1	0.10 259	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.20 134

H2IRNET	2.29 193	0.86 240	3.38 154	1.51 256	0.11 27	1.97 121	0.13 102	5.15 134	7.19 328	1.26 126	7.77 297	5.80 330	3.31 297	5.09 178	1.66 228	0.01 171	0.00 1	0.04 448	0.17 368	0.27 391	0.10 56

x	2.30 194	0.82 223	3.85 203	2.23 368	0.72 240	2.12 138	0.81 310	9.48 333	4.82 216	3.83 185	2.76 135	3.49 233	2.30 253	3.48 119	2.25 280	0.00 1	1.13 479	0.00 1	0.22 405	0.09 188	1.66 433

1test111	2.31 195	0.93 261	3.39 156	3.05 457	0.39 157	5.69 385	0.55 234	9.15 319	4.33 180	1.42 127	3.48 158	0.33 90	3.65 319	4.95 170	2.06 264	0.00 1	1.14 486	0.00 1	0.03 277	0.09 188	1.65 429

Any-RAFT	2.33 196	0.36 33	2.35 60	1.58 263	0.84 263	4.93 370	0.55 234	9.10 317	5.93 264	4.30 200	4.90 200	5.79 329	2.22 248	2.75 102	0.51 26	0.02 276	0.32 319	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.18 118

testlalala2	2.34 197	0.64 173	2.49 67	9.58 535	6.50 524	3.57 292	0.18 130	5.34 145	3.20 102	3.87 188	4.57 193	3.12 211	0.52 112	1.49 42	0.44 8	0.00 1	0.31 318	0.00 1	0.43 487	0.12 246	0.40 214

DCANet	2.35 198	0.96 276	5.51 330	0.39 96	0.19 75	1.72 101	0.25 157	6.06 202	9.33 398	6.31 266	5.42 221	1.44 155	4.14 345	2.22 80	2.28 285	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.66 304

FENet	2.35 198	0.59 158	3.28 144	2.32 391	0.27 116	2.78 210	0.13 102	7.68 284	6.09 267	5.38 230	2.12 112	4.84 292	3.33 302	4.98 172	2.66 301	0.02 276	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.40 214

dd	2.36 200	1.93 425	6.03 362	0.83 175	0.12 36	1.80 107	0.17 125	5.30 141	11.82 443	2.98 161	3.64 170	1.50 158	1.21 189	5.25 182	3.92 351	0.13 421	0.01 128	0.04 448	0.22 405	0.10 211	0.14 81

FACV-RUCA	2.38 201	0.44 73	4.18 241	1.33 229	2.87 449	2.45 166	1.21 367	8.68 303	6.12 269	4.07 194	7.28 284	1.25 148	2.00 237	3.37 117	1.62 216	0.01 171	0.03 195	0.10 472	0.05 299	0.36 426	0.29 181

NF-Stereo	2.38 201	0.48 98	3.88 211	2.17 357	0.11 27	3.43 277	0.42 195	7.08 259	3.75 145	6.91 303	5.29 214	2.65 196	1.33 196	8.40 362	1.67 231	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.02 6

OCTAStereo	2.38 201	0.48 98	3.90 213	2.16 352	0.11 27	3.42 275	0.42 195	7.06 254	3.74 143	6.91 303	5.26 210	2.63 195	1.32 194	8.41 364	1.70 234	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.01 1

PSM-softLoss	2.38 201	0.48 98	4.28 247	1.94 322	0.19 75	2.73 201	0.38 186	6.67 233	3.50 116	6.33 267	6.33 254	2.93 202	0.97 158	8.90 390	1.88 246	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.03 14

KMStereo	2.38 201	0.48 98	4.28 247	1.94 322	0.19 75	2.73 201	0.38 186	6.67 233	3.50 116	6.33 267	6.33 254	2.93 202	0.97 158	8.90 390	1.88 246	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.03 14

RE-Stereo	2.38 201	0.48 98	3.91 214	2.17 357	0.11 27	3.43 277	0.42 195	7.07 256	3.75 145	6.91 303	5.26 210	2.62 193	1.33 196	8.41 364	1.72 236	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.00 1	0.03 79	0.01 1

TVStereo	2.38 201	0.48 98	3.91 214	2.17 357	0.11 27	3.43 277	0.42 195	7.07 256	3.75 145	6.91 303	5.26 210	2.62 193	1.33 196	8.41 364	1.72 236	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.00 1	0.03 79	0.01 1

RALCasStereoNet	2.39 208	1.73 409	3.59 185	2.38 400	2.69 444	2.84 216	0.18 130	5.29 140	4.94 220	2.45 147	5.62 230	2.22 184	0.79 149	7.48 303	1.63 219	0.00 1	1.75 525	0.00 1	0.00 1	0.14 279	2.03 488

GANet-ADL	2.40 209	0.65 175	3.92 216	2.22 365	0.11 27	2.23 144	0.47 206	9.29 328	7.27 331	4.77 209	5.95 240	3.96 250	1.26 193	3.08 112	2.27 283	0.04 350	0.08 246	0.02 420	0.00 1	0.15 295	0.21 140

ACVNet-DCA	2.41 210	0.93 261	3.39 156	3.05 457	0.39 157	5.69 385	0.55 234	9.15 319	4.33 180	1.42 127	3.48 158	0.33 90	3.65 319	8.26 345	0.70 79	0.00 1	1.14 486	0.00 1	0.03 277	0.09 188	1.65 429

StereoVision	2.42 211	1.18 320	5.14 308	1.15 207	2.64 442	1.89 114	0.28 162	6.61 231	4.72 207	2.14 143	10.52 369	3.84 245	0.52 112	5.33 185	2.29 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.04 23

CAS	2.42 211	0.37 39	2.30 55	11.49 542	3.97 490	1.65 87	0.02 20	4.08 74	2.84 82	0.51 45	1.65 92	0.25 72	0.28 48	1.73 54	0.92 122	10.05 549	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	6.26 538

qqq	2.44 213	0.85 232	4.33 252	1.73 291	0.71 237	1.98 122	0.38 186	9.15 319	4.33 180	3.37 170	4.34 182	4.63 284	2.83 280	4.95 170	2.06 264	0.00 1	1.13 479	0.00 1	0.25 418	0.09 188	1.65 429

IPLGR	2.46 214	0.68 186	7.02 402	0.22 55	0.16 62	2.01 124	0.22 147	7.01 248	6.62 298	7.10 317	5.92 239	2.91 201	2.27 250	5.12 180	1.52 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.41 224

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 215	1.23 337	3.48 167	1.61 265	1.09 309	1.63 85	0.15 115	5.80 181	6.43 286	7.32 336	9.91 354	3.05 206	1.71 226	2.33 89	1.75 238	0.01 171	0.71 381	0.00 1	0.00 1	0.28 394	1.19 387

AIO-test1	2.49 216	1.41 367	3.78 199	0.87 181	5.11 517	2.46 168	0.93 343	6.49 227	14.84 470	0.95 106	2.85 139	0.92 135	0.31 57	6.05 212	1.88 246	0.15 426	0.07 242	0.00 1	0.21 398	0.21 346	0.31 188

RAFT-Test	2.49 216	0.45 78	4.35 254	1.89 314	1.28 342	4.83 367	0.68 275	7.19 261	4.51 195	5.00 218	7.09 278	6.81 354	1.12 170	2.22 80	1.16 167	0.01 171	0.63 363	0.00 1	0.33 465	0.05 129	0.20 134

riskmin	2.49 216	0.22 1	3.34 151	2.33 393	1.78 387	2.89 232	0.46 204	7.35 268	6.95 317	2.75 154	1.67 94	6.75 350	5.08 389	3.24 115	1.93 253	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.27 442	0.02 46	1.73 450

ADStereo(finetuned)	2.50 219	0.95 272	6.60 386	0.39 96	0.20 85	1.72 101	0.24 153	6.06 202	9.31 397	6.30 265	5.42 221	1.44 155	6.22 419	2.25 83	2.14 269	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.65 294

PFNet+	2.52 220	0.47 91	4.97 300	0.95 193	0.18 71	3.12 250	0.73 290	4.98 122	6.97 318	7.95 356	6.38 257	2.51 190	1.18 183	8.05 337	1.82 241	0.03 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.05 29

tt1	2.53 221	0.91 255	3.53 173	2.92 446	0.53 200	5.60 382	0.61 253	5.55 161	10.56 417	1.54 132	3.54 165	0.34 94	3.00 283	8.20 343	0.68 72	0.00 1	1.13 479	0.00 1	0.03 277	0.11 227	1.88 473

ICVP	2.53 221	0.47 91	3.64 190	1.20 215	0.69 231	2.71 198	0.84 321	10.63 364	4.66 204	4.31 201	8.99 325	2.75 198	1.93 234	2.91 107	4.07 358	0.06 379	0.24 308	0.01 387	0.01 240	0.13 268	0.26 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
fff	2.54 223	0.93 261	5.51 330	0.32 76	0.14 48	1.70 93	0.11 89	6.19 209	12.69 453	6.03 255	5.29 214	1.43 152	5.28 396	2.37 91	2.21 274	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.00 1	0.02 46	0.61 279

csc	2.54 223	0.93 261	5.51 330	0.32 76	0.14 48	1.70 93	0.11 89	6.19 209	12.69 453	6.03 255	5.29 214	1.43 152	5.28 396	2.37 91	2.21 274	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.00 1	0.02 46	0.61 279

cscssc	2.54 223	0.93 261	5.51 330	0.32 76	0.14 48	1.70 93	0.11 89	6.19 209	12.69 453	6.03 255	5.29 214	1.43 152	5.28 396	2.37 91	2.21 274	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.00 1	0.02 46	0.61 279

cc1	2.56 226	0.93 261	3.39 156	3.05 457	0.39 157	5.69 385	0.55 234	5.34 145	10.76 423	1.42 127	3.48 158	0.33 90	3.65 319	8.26 345	0.70 79	0.00 1	1.14 486	0.00 1	0.03 277	0.12 246	1.89 476

IGEV_Zeroshot_test	2.57 227	0.63 170	5.70 348	1.93 320	0.87 269	2.63 186	0.85 326	8.94 313	4.55 198	5.30 227	5.48 225	5.23 309	1.38 200	3.76 129	1.32 191	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 374	0.19 326	1.72 448

test_4	2.58 228	0.70 197	3.30 145	0.43 104	0.30 120	3.97 329	1.11 363	3.91 62	3.83 152	4.15 197	17.20 462	3.44 229	0.52 112	6.60 233	1.58 209	0.00 1	0.13 274	0.00 1	0.11 337	0.20 335	0.20 134

DisPM	2.59 229	0.47 91	4.32 251	1.89 314	0.20 85	3.42 275	0.63 259	5.56 164	5.60 247	8.66 392	7.05 276	2.82 200	1.03 165	9.05 401	1.07 153	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.04 23

RAFT+CT+SA	2.59 229	1.19 324	3.55 177	1.09 203	2.21 419	3.14 254	0.90 337	7.59 276	5.65 249	2.76 155	8.21 315	2.04 179	1.57 219	8.84 387	1.31 189	0.02 276	0.34 323	0.00 1	0.38 478	0.22 353	0.73 322

R-Stereo Train	2.60 231	0.46 83	2.94 111	1.10 205	0.18 71	3.61 295	0.60 249	6.88 244	3.50 116	9.13 409	17.23 463	1.77 168	0.77 144	2.03 70	1.65 225	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 140

RAFT-Stereo	2.60 231	0.46 83	2.94 111	1.10 205	0.18 71	3.61 295	0.60 249	6.88 244	3.50 116	9.13 409	17.23 463	1.77 168	0.77 144	2.03 70	1.65 225	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASS	2.62 233	0.57 152	4.28 247	0.90 186	0.38 154	3.45 280	0.22 147	9.91 341	4.46 191	7.33 337	7.92 304	3.53 235	3.59 315	4.16 145	1.49 203	0.03 320	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 129	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	2.63 234	1.09 303	5.67 345	0.73 158	0.31 124	3.00 241	0.25 157	6.84 243	6.02 265	7.93 355	6.31 253	1.91 174	1.72 228	7.47 300	2.53 294	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.29 402	0.58 271

Pruner-Stereo	2.66 235	0.61 162	3.54 175	1.93 320	0.25 110	3.47 283	0.74 294	6.60 230	5.66 253	8.98 402	6.12 243	4.39 276	1.11 169	7.27 280	2.34 290	0.03 320	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.03 79	0.04 23

ACRE	2.67 236	1.66 399	6.50 383	0.72 155	2.03 412	2.65 193	0.84 321	5.97 199	5.52 244	7.85 352	9.23 332	1.72 165	1.09 167	4.09 142	2.73 309	0.02 276	0.19 291	0.02 420	0.08 311	0.26 379	0.21 140

RALAANet	2.68 237	1.71 404	4.73 289	2.79 437	0.80 256	3.30 266	0.15 115	7.92 289	5.92 263	5.79 240	6.06 241	3.51 234	1.13 172	6.76 246	2.28 285	0.00 1	0.28 314	0.00 1	0.10 330	0.27 391	0.13 76

rvit_105_1	2.69 238	1.34 352	6.85 398	1.89 314	0.09 22	1.94 119	3.50 448	6.38 220	9.00 389	4.98 215	2.19 116	3.57 237	1.56 218	7.31 284	3.03 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 262	0.06 141	0.16 103

IPLGR_C	2.69 238	1.75 411	6.20 369	0.79 168	2.06 415	2.64 191	0.86 329	6.36 219	5.64 248	8.13 370	9.26 334	1.69 164	1.15 180	3.79 131	2.80 314	0.02 276	0.20 298	0.02 420	0.08 311	0.26 379	0.18 118

GES	2.69 238	0.72 204	5.34 319	1.82 305	0.05 5	4.51 358	1.04 355	10.39 355	4.18 173	5.53 236	6.72 266	1.92 177	3.30 295	5.16 181	2.67 302	0.06 379	0.01 128	0.06 459	0.01 240	0.20 335	0.14 81

MyStereo06	2.71 241	1.05 299	5.43 327	1.39 238	1.20 328	2.57 178	0.10 83	10.39 355	4.79 214	5.54 237	6.16 244	6.39 342	2.33 255	3.40 118	1.35 195	0.01 171	1.24 501	0.00 1	0.21 398	0.13 268	0.50 246

TRStereo	2.71 241	3.79 499	5.46 328	2.19 360	2.22 421	2.98 240	1.07 358	9.83 340	4.39 187	3.46 173	3.48 158	3.92 249	0.77 144	6.43 227	1.70 234	0.03 320	0.63 363	0.00 1	0.29 451	0.11 227	1.49 414

HHNet	2.71 241	0.69 190	3.31 147	0.25 64	0.39 157	2.80 213	0.90 337	6.33 216	5.68 254	7.51 342	13.70 423	0.94 137	3.14 285	5.42 189	2.54 299	0.14 424	0.02 167	0.06 459	0.00 1	0.24 370	0.07 43

BUS	2.72 244	0.43 64	3.76 195	0.70 152	0.50 184	7.31 421	0.48 216	9.93 342	5.65 249	6.50 277	6.23 247	5.21 306	1.18 183	4.27 148	1.89 250	0.01 171	0.03 195	0.03 438	0.00 1	0.06 141	0.14 81

CIPLG	2.72 244	1.69 400	6.02 360	0.80 171	2.14 417	2.66 194	0.84 321	5.90 191	5.59 246	8.12 369	9.58 345	1.74 166	1.14 174	4.53 160	2.82 315	0.02 276	0.19 291	0.02 420	0.09 323	0.26 379	0.22 147

xx1	2.73 246	0.93 261	3.39 156	3.05 457	0.39 157	5.69 385	0.55 234	5.34 145	10.76 423	1.42 127	3.48 158	4.63 284	2.83 280	8.26 345	0.70 79	0.00 1	1.14 486	0.00 1	0.25 418	0.09 188	1.65 429

HCRNet	2.74 247	0.83 226	4.19 242	0.45 109	3.31 464	2.18 141	0.22 147	7.59 276	5.76 258	6.08 258	4.89 199	5.21 306	2.74 273	8.04 336	3.10 323	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 211	0.09 51

EAI-Stereo	2.75 248	0.54 128	3.17 133	0.91 188	1.28 342	4.02 332	5.30 479	12.39 416	4.76 209	2.51 149	7.10 279	1.22 145	0.94 157	6.03 209	1.96 255	0.01 171	0.56 350	0.00 1	1.38 527	0.04 108	0.95 356

test_sample2	2.79 249	0.59 158	4.40 257	2.38 400	0.43 171	2.58 181	0.15 115	10.14 349	5.78 259	4.23 199	5.86 232	4.31 272	4.02 339	6.34 223	2.00 261	0.00 1	0.96 426	0.00 1	0.12 343	0.07 160	1.37 409

MIM_Stereo	2.83 250	1.20 332	5.27 314	1.41 243	1.16 322	3.07 245	0.33 177	6.67 233	3.95 162	5.17 224	10.11 358	4.25 270	1.73 230	8.32 357	1.64 223	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.01 240	0.22 353	1.69 441

RAFT_R40	2.83 250	0.46 83	3.85 203	1.38 237	0.32 130	3.78 316	0.97 345	6.16 208	4.82 216	9.74 432	6.35 256	4.96 298	3.94 338	8.78 385	1.05 149	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.03 14

GwcNet-ADL	2.85 252	0.61 162	4.38 255	0.92 189	0.33 131	2.05 128	0.67 272	8.85 309	9.65 403	6.36 271	6.71 265	4.11 259	1.71 226	5.97 206	4.22 361	0.08 397	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.07 160	0.16 103

SST-Stereo	2.86 253	0.45 78	3.64 190	1.46 249	0.36 147	3.94 326	0.80 305	6.07 204	4.46 191	10.96 461	6.21 246	4.94 297	4.14 345	8.85 388	0.93 126	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.03 14

ACVNet	2.86 253	0.96 276	3.87 206	0.86 179	0.61 216	2.63 186	0.54 230	8.93 311	6.12 269	5.09 219	9.32 339	5.70 325	3.84 328	2.68 100	5.56 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.23 154

AFF-stereo	2.87 255	1.31 346	3.26 142	1.87 310	0.38 154	1.68 90	0.09 75	6.38 220	7.07 320	6.52 281	11.90 397	6.08 335	2.32 254	5.05 176	1.65 225	0.02 276	0.66 368	0.00 1	0.00 1	0.29 402	0.94 353

test_sample1	2.88 256	0.63 170	4.46 259	2.38 400	0.68 228	2.61 183	0.05 42	10.51 360	5.36 236	4.50 205	4.81 197	3.76 243	5.94 412	6.10 215	2.96 317	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.11 337	0.07 160	1.67 436

HH	2.88 256	0.82 223	4.07 233	1.71 285	0.54 204	4.71 363	0.69 278	8.72 306	3.57 131	1.80 137	6.49 262	7.81 373	3.92 336	8.93 393	0.99 138	0.00 1	1.06 465	0.00 1	0.03 277	0.05 129	1.69 441

HanStereo	2.88 256	0.82 223	4.07 233	1.71 285	0.54 204	4.71 363	0.69 278	8.72 306	3.57 131	1.80 137	6.49 262	7.81 373	3.92 336	8.93 393	0.99 138	0.00 1	1.06 465	0.00 1	0.03 277	0.05 129	1.69 441

raft_robust	2.91 259	1.71 404	3.42 163	1.36 232	0.57 210	1.53 76	0.12 93	7.06 254	9.09 391	6.96 310	7.21 282	4.43 277	2.09 241	9.40 413	1.61 214	0.03 320	0.93 413	0.00 1	0.21 398	0.17 308	0.38 210

BSDual-CNN	2.91 259	0.43 64	3.76 195	0.70 152	0.50 184	6.97 411	1.58 390	9.93 342	5.65 249	6.50 277	6.23 247	6.17 338	2.50 260	4.27 148	2.67 302	0.01 171	0.03 195	0.03 438	0.00 1	0.06 141	0.14 81

GMStereo_Zeroshot	2.92 261	2.33 459	6.12 364	1.66 274	0.36 147	3.61 295	0.09 75	5.95 197	6.20 274	7.15 321	7.11 280	8.37 386	0.91 153	6.17 216	1.97 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.14 81

UDGNet	2.92 261	7.79 528	4.92 297	3.01 452	0.08 17	2.96 237	0.20 140	4.77 111	8.93 385	2.91 159	2.85 139	0.95 138	1.00 161	6.46 228	1.66 228	1.46 515	0.00 1	5.33 542	0.92 515	1.95 515	0.19 128

LCNet	2.94 263	0.55 134	2.57 76	1.03 200	0.59 214	2.05 128	1.55 389	5.51 157	4.19 174	6.08 258	10.58 371	4.54 278	6.63 428	7.59 311	0.90 118	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.76 507	0.31 412	3.43 520

RAFT	2.94 263	1.29 343	4.06 231	1.36 232	0.50 184	2.39 160	0.91 340	6.11 206	3.25 105	6.64 290	7.30 285	9.96 413	4.20 347	6.03 209	2.21 274	0.00 1	1.02 458	0.00 1	0.02 262	0.54 464	1.01 363

XX-Stereo	2.95 265	0.48 98	7.08 407	2.84 443	2.51 436	1.63 85	0.20 140	6.15 207	3.38 113	2.38 146	16.00 448	6.90 357	0.25 40	6.40 226	1.14 163	0.00 1	0.66 368	0.00 1	0.31 459	0.16 299	0.57 265

ccs_rob	2.95 265	0.55 134	4.53 270	0.42 101	0.25 110	2.84 216	0.12 93	8.58 300	8.13 362	7.18 323	10.36 363	6.44 344	2.05 240	5.28 184	1.97 256	0.00 1	0.02 167	0.01 387	0.00 1	0.06 141	0.23 154

AnonymousM	2.96 267	7.19 524	1.41 4	0.92 189	0.06 11	2.37 158	0.52 226	6.05 201	3.83 152	4.97 214	2.37 123	1.91 174	1.00 161	2.23 82	1.06 151	0.01 171	0.57 352	17.64 550	4.90 549	0.02 46	0.27 172

CFNet_pseudo	2.96 267	0.55 134	4.51 266	0.43 104	0.24 106	2.83 214	0.12 93	8.59 301	8.13 362	7.20 326	10.41 364	6.47 345	2.04 239	5.27 183	2.00 261	0.00 1	0.02 167	0.01 387	0.00 1	0.06 141	0.23 154

AIO-test2	2.98 269	1.88 418	4.72 287	1.67 278	3.34 467	2.64 191	0.06 55	6.96 247	15.70 481	2.65 151	7.31 286	0.93 136	0.57 121	5.81 203	1.20 174	3.30 532	0.09 253	0.00 1	0.09 323	0.22 353	0.43 238

IRAFT_RVC	2.98 269	0.66 179	4.23 246	2.20 361	0.40 162	2.91 234	5.04 475	7.03 252	4.21 175	6.59 287	5.52 226	5.02 302	4.77 374	8.41 364	2.30 289	0.01 171	0.17 288	0.01 387	0.00 1	0.03 79	0.05 29

DN-CSS_ROB	3.00 271	2.14 440	7.33 411	2.67 430	0.78 252	3.13 251	0.07 62	6.68 237	4.22 176	5.51 235	12.12 400	2.33 185	1.21 189	8.69 382	2.51 293	0.03 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 439	0.15 94

111	3.05 272	1.41 367	5.51 330	0.32 76	0.14 48	2.83 214	0.68 275	6.76 240	14.21 467	3.59 177	9.11 328	5.50 314	3.30 295	4.05 136	2.43 291	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 268	1.02 367

PFNet	3.06 273	0.59 158	6.13 365	2.26 377	0.84 263	3.08 246	0.73 290	7.38 270	5.35 234	10.20 438	6.06 241	4.72 286	2.10 244	8.47 369	2.25 280	0.19 444	0.06 227	0.00 1	0.11 337	0.20 335	0.42 229

mmm	3.07 274	0.76 209	4.50 265	2.27 381	1.24 335	3.75 313	0.12 93	10.03 346	5.12 227	6.43 273	11.19 382	3.10 210	3.20 288	4.54 161	1.78 240	0.02 276	1.19 497	0.00 1	0.30 455	0.09 188	1.79 459

DMCA	3.08 275	1.10 304	6.20 369	1.82 305	0.90 272	3.80 319	0.55 234	9.76 336	5.42 239	6.56 286	6.47 261	7.06 362	2.09 241	4.05 136	5.46 395	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.11 227	0.16 103

DFGA-Net	3.09 276	2.73 475	9.21 456	1.79 298	0.47 176	3.30 266	0.20 140	7.49 275	6.20 274	5.54 237	6.42 259	2.17 183	1.12 170	7.96 329	6.56 413	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 443	0.17 113

iRaft-Stereo_20w	3.11 277	0.49 106	6.09 363	1.01 197	1.25 336	3.99 330	1.00 350	14.00 466	4.73 208	6.70 298	6.27 252	2.34 186	2.28 252	7.29 283	1.58 209	0.01 171	0.75 383	0.00 1	0.73 506	0.10 211	1.63 427

HITNet	3.11 277	1.38 363	5.35 321	2.23 368	0.12 36	5.59 381	0.58 243	9.95 345	5.72 256	6.62 289	7.91 303	3.90 248	3.24 291	4.39 153	4.58 376	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.57 265
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
TestStereo1	3.12 279	1.34 352	4.67 283	3.47 482	0.71 237	2.50 171	1.45 382	7.27 263	8.71 379	4.91 212	9.28 336	2.34 186	3.61 316	9.44 414	1.62 216	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 405	0.40 214

SA-5K	3.12 279	1.34 352	4.67 283	3.47 482	0.71 237	2.50 171	1.45 382	7.27 263	8.71 379	4.91 212	9.28 336	2.34 186	3.61 316	9.44 414	1.62 216	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 405	0.40 214

PCWNet_CMD	3.14 281	0.51 116	4.47 262	0.44 108	0.26 115	2.87 229	0.15 115	9.66 335	9.78 405	7.28 332	11.50 387	6.84 356	2.40 257	4.47 157	1.83 242	0.01 171	0.02 167	0.02 420	0.00 1	0.06 141	0.29 181

OMP-Stereo	3.15 282	1.19 324	3.49 168	4.34 511	0.51 193	2.20 143	1.21 367	6.67 233	6.52 292	7.99 360	6.24 251	8.38 389	2.44 259	9.65 421	1.92 252	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.15 94

MSMDNet	3.15 282	0.51 116	4.48 264	0.46 112	0.25 110	2.88 231	0.16 121	9.79 338	9.82 406	7.24 328	11.36 385	6.82 355	2.41 258	4.47 157	1.86 244	0.01 171	0.02 167	0.02 420	0.00 1	0.06 141	0.30 186

test_5	3.16 284	1.18 320	4.96 299	2.33 393	3.10 457	4.51 358	1.27 373	7.47 274	7.61 346	3.00 163	7.38 287	5.37 312	4.06 340	8.28 350	1.54 206	0.00 1	0.34 323	0.00 1	0.02 262	0.21 346	0.62 284

PSMNet-ADL	3.17 285	0.56 145	3.00 125	1.55 261	0.40 162	5.97 393	0.28 162	9.06 314	5.75 257	3.56 176	6.80 269	8.33 384	4.51 358	7.65 314	5.51 396	0.03 320	0.09 253	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.28 178

iRaft-Stereo_5w	3.20 286	1.27 341	5.27 314	0.27 70	0.99 289	2.71 198	0.58 243	5.75 176	5.85 261	3.03 165	7.88 301	10.08 415	4.08 343	8.40 362	6.09 403	0.00 1	0.25 311	0.00 1	0.12 343	0.31 412	0.95 356

CFNet_ucs	3.23 287	0.56 145	4.59 278	0.59 130	0.37 152	3.29 265	0.19 135	10.47 358	9.02 390	7.78 350	12.57 409	5.59 318	1.74 231	5.39 187	1.86 244	0.00 1	0.04 212	0.01 387	0.00 1	0.10 211	0.33 194

MyStereo05	3.24 288	1.05 299	5.93 356	1.39 238	1.20 328	2.57 178	0.10 83	9.11 318	13.17 460	6.45 275	3.86 173	3.20 212	3.26 293	8.35 359	3.02 318	0.01 171	1.24 501	0.00 1	0.21 398	0.13 268	0.50 246

test_sample3	3.27 289	0.62 168	5.29 318	2.24 372	0.58 213	4.62 361	0.16 121	12.15 409	7.51 340	6.44 274	7.25 283	3.72 242	3.03 284	6.73 243	3.17 328	0.01 171	0.85 401	0.00 1	0.10 330	0.07 160	0.88 344

IIG-Stereo	3.28 290	0.98 283	3.57 180	4.14 503	0.22 101	2.56 177	0.71 285	7.04 253	6.10 268	8.49 385	9.38 342	7.82 375	2.73 272	9.69 427	1.99 259	0.02 276	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.14 81

test_sample4	3.29 291	0.64 173	5.38 322	2.08 344	0.53 200	3.91 323	0.15 115	12.13 406	7.50 339	7.04 311	7.50 289	3.64 240	3.19 287	6.95 259	3.14 325	0.02 276	0.85 401	0.00 1	0.10 330	0.07 160	0.92 351

MyStereo04	3.29 291	1.15 315	6.64 389	1.28 224	1.49 367	2.63 186	0.45 202	10.57 363	13.30 461	4.41 203	3.90 174	3.06 208	3.56 313	7.87 325	3.35 330	0.01 171	1.27 504	0.00 1	0.25 418	0.11 227	0.42 229

MyStereo8	3.30 293	1.69 400	6.28 375	2.51 415	3.79 483	4.22 342	0.07 62	7.43 273	6.39 285	6.51 280	10.13 359	4.23 268	1.45 204	2.79 104	5.08 388	0.06 379	1.49 520	0.00 1	0.40 481	0.26 379	1.33 403

DCVSM-stereo	3.32 294	0.51 116	3.40 162	1.79 298	0.79 253	2.94 235	0.48 216	7.31 265	5.69 255	11.47 472	5.61 228	10.63 426	5.93 411	5.74 200	3.63 334	0.03 320	0.09 253	0.03 438	0.00 1	0.12 246	0.11 65

ARAFT	3.32 294	1.74 410	7.92 428	0.64 140	0.15 56	4.45 354	2.89 425	8.20 294	6.30 278	9.23 414	7.12 281	5.58 317	1.24 192	8.60 376	1.69 233	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.35 423	0.35 203

test_sample5	3.34 296	0.65 175	5.17 310	2.10 346	0.49 180	3.31 268	0.17 125	11.91 398	7.47 337	6.91 303	9.15 329	3.61 238	3.37 304	7.53 306	3.06 321	0.02 276	0.85 401	0.00 1	0.10 330	0.07 160	0.90 345

SA	3.34 296	1.29 343	4.84 291	1.99 336	0.57 210	3.15 255	1.39 380	7.66 283	9.94 407	4.86 211	10.87 378	2.97 205	4.61 368	9.88 435	1.38 197	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.19 379	0.25 378	0.37 207

psmg	3.34 296	0.43 64	3.76 195	0.73 158	0.50 184	8.47 439	2.74 422	10.88 374	5.65 249	8.91 400	8.78 320	6.17 338	2.50 260	4.27 148	2.67 302	0.01 171	0.04 212	0.06 459	0.00 1	0.12 246	0.10 56

AdaStereo	3.34 296	0.74 207	4.00 225	3.10 464	0.51 193	4.22 342	1.25 372	12.84 431	8.39 370	6.33 267	9.55 344	5.77 328	1.54 216	5.53 192	2.74 311	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.15 94
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.
AIO-Stereo-zeroshot	3.35 300	1.28 342	8.51 435	1.86 309	1.83 393	3.51 286	0.31 172	10.50 359	4.32 179	2.74 153	5.87 234	10.30 419	4.53 363	4.66 164	3.16 326	0.02 276	0.87 408	0.00 1	0.97 516	0.38 433	1.43 411

RAFT-345	3.36 301	0.55 134	3.43 164	1.23 217	0.21 94	2.62 184	0.46 204	3.91 62	6.34 280	7.46 341	24.49 506	4.19 264	1.74 231	8.27 349	2.25 280	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.02 6

UCFNet_RVC	3.37 302	1.25 338	3.30 145	2.55 423	1.80 389	3.92 325	1.28 375	12.49 421	7.16 324	5.12 222	7.88 301	8.14 378	4.59 366	5.67 197	2.11 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.07 43

NINENet	3.38 303	0.81 219	4.16 237	1.88 313	1.40 359	7.31 421	0.48 216	12.95 438	6.64 300	7.29 333	9.24 333	5.21 306	1.18 183	6.72 242	1.89 250	0.17 436	0.08 246	0.07 464	0.00 1	0.09 188	0.03 14

HI	3.39 304	1.19 324	4.03 227	1.46 249	0.19 75	2.26 146	0.04 34	6.21 213	3.86 155	8.51 386	12.61 410	11.86 451	6.44 423	4.55 162	4.27 363	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.15 94

CoSv	3.39 304	1.19 324	4.03 227	1.46 249	0.19 75	2.26 146	0.04 34	6.21 213	3.86 155	8.51 386	12.61 410	11.86 451	6.44 423	4.55 162	4.27 363	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.15 94

ToySt	3.39 304	0.89 253	9.29 458	1.47 253	0.94 282	4.20 341	1.98 404	7.33 266	5.42 239	3.01 164	6.75 267	8.67 396	5.10 390	5.43 190	3.72 339	0.07 388	0.89 409	0.00 1	0.23 411	0.28 394	2.13 494

SFCPSM	3.39 304	0.61 162	5.42 325	0.43 104	0.93 281	8.26 431	2.08 408	15.01 482	5.89 262	7.17 322	7.60 291	3.39 221	2.55 264	5.39 187	2.53 294	0.01 171	0.03 195	0.01 387	0.07 308	0.19 326	0.31 188

ffm	3.41 308	0.98 283	7.03 403	1.64 268	1.07 301	2.84 216	0.47 206	5.55 161	10.56 417	6.68 293	9.59 346	5.66 320	3.87 331	8.20 343	0.68 72	0.00 1	1.13 479	0.00 1	0.19 379	0.11 227	1.88 473

ASMatch	3.41 308	0.62 168	3.59 185	1.99 336	0.48 177	1.91 117	0.66 267	7.01 248	4.43 190	6.25 262	22.02 495	4.56 280	4.72 373	7.78 320	1.85 243	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.03 277	0.02 46	0.21 140

IER	3.42 310	0.91 255	6.38 380	0.73 158	1.60 372	7.07 416	0.55 234	7.07 256	5.45 242	8.17 372	8.89 322	6.13 336	6.13 416	5.36 186	3.77 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.05 29

GMM-Stereo	3.42 310	0.39 46	3.24 140	0.87 181	0.50 184	2.26 146	4.73 470	5.64 170	3.81 149	7.08 315	16.57 454	6.13 336	3.62 318	7.74 318	1.40 199	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.04 295	0.12 246	4.24 530

PSM-AAD	3.43 312	0.31 22	2.16 42	0.80 171	0.57 210	2.53 175	5.97 484	5.53 159	3.98 165	11.00 462	11.90 397	2.93 202	9.36 480	8.03 334	1.00 141	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.06 141	2.39 505

DualNet	3.48 313	0.65 175	5.17 310	2.10 346	0.49 180	3.31 268	0.17 125	11.91 398	7.47 337	7.18 323	11.56 389	3.61 238	3.37 304	7.53 306	3.06 321	0.02 276	0.85 401	0.00 1	0.10 330	0.07 160	0.90 345

AAGNet	3.50 314	0.49 106	3.38 154	1.91 317	0.41 167	3.66 302	1.02 351	5.14 132	5.16 228	9.65 430	7.75 296	4.91 294	6.23 420	7.45 298	12.73 496	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 129	0.06 38

TransformOpticalFlow	3.50 314	0.83 226	4.85 292	1.09 203	0.31 124	3.52 289	0.14 112	10.32 351	8.02 359	5.78 239	13.25 419	6.63 348	4.91 378	8.36 360	1.63 219	0.00 1	0.01 128	0.01 387	0.00 1	0.06 141	0.24 163

DispNO	3.51 316	1.33 351	8.51 435	2.26 377	1.36 356	3.46 282	0.81 310	8.74 308	6.58 294	6.78 300	7.63 293	6.22 341	4.20 347	7.47 300	4.44 370	0.00 1	0.03 195	0.03 438	0.11 337	0.13 268	0.14 81

testlalala_base	3.54 317	0.53 124	3.53 173	2.31 389	2.22 421	4.04 335	0.61 253	6.91 246	2.73 76	2.69 152	4.17 179	1.78 171	0.51 110	2.02 69	1.08 154	13.13 557	3.23 548	0.00 1	0.35 472	16.60 552	2.27 502

STrans-v2	3.55 318	0.94 270	5.06 305	0.32 76	0.60 215	2.97 239	1.15 365	11.08 378	7.97 358	6.01 253	10.93 379	6.65 349	6.86 433	8.37 361	1.66 228	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.39 212

hknet	3.56 319	0.66 179	5.82 351	0.70 152	1.19 326	6.97 411	1.58 390	9.93 342	7.76 348	6.50 277	6.23 247	9.53 405	2.81 278	7.84 321	3.39 331	0.01 171	0.03 195	0.03 438	0.00 1	0.06 141	0.14 81

gwcnet-sp	3.58 320	2.01 433	8.82 445	2.01 340	0.69 231	7.38 423	1.10 360	9.23 323	6.66 301	9.32 415	5.91 236	4.21 265	3.31 297	6.91 254	3.69 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 370	0.18 118

scenet	3.58 320	2.01 433	8.82 445	2.01 340	0.69 231	7.38 423	1.10 360	9.23 323	6.66 301	9.32 415	5.91 236	4.21 265	3.31 297	6.91 254	3.69 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 370	0.18 118

ssnet	3.58 320	2.01 433	8.82 445	2.01 340	0.69 231	7.38 423	1.10 360	9.23 323	6.66 301	9.32 415	5.91 236	4.21 265	3.31 297	6.91 254	3.69 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 370	0.18 118

DMCA-RVC	3.59 323	1.98 431	8.68 440	2.30 387	1.48 366	3.54 291	0.55 234	8.40 296	5.43 241	9.37 419	5.90 235	8.34 385	3.21 289	7.19 274	4.46 371	0.06 379	0.11 263	0.08 470	0.02 262	0.21 346	0.40 214

test_sample6	3.60 324	0.66 179	5.27 314	2.23 368	0.48 177	3.25 261	0.21 145	11.94 401	7.53 342	7.18 323	11.56 389	3.99 252	3.86 330	8.03 334	3.88 349	0.03 320	0.83 395	0.00 1	0.09 323	0.07 160	0.86 342

CoDeX	3.61 325	0.86 240	5.27 314	1.16 209	1.62 373	6.24 397	2.07 407	13.78 465	6.86 312	7.42 339	9.00 327	4.06 257	3.72 324	6.58 231	3.02 318	0.03 320	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.15 295	0.35 203

RAFT_CTSACE	3.62 326	1.65 397	5.41 324	1.36 232	3.08 455	3.95 328	1.03 352	4.62 107	4.65 203	5.33 228	17.73 470	7.63 370	2.71 270	10.98 452	1.15 164	0.00 1	0.48 345	0.00 1	0.00 1	0.31 412	0.25 166

GANet-RSSM	3.67 327	1.16 317	4.56 276	3.24 471	2.03 412	2.63 186	0.50 223	11.53 392	6.83 310	6.25 262	10.58 371	7.35 364	6.65 429	6.77 248	2.94 316	0.00 1	0.00 1	0.08 470	0.00 1	0.26 379	0.12 70

NOSS_ROB	3.67 327	0.86 240	3.81 201	2.53 419	1.11 312	6.10 395	0.72 288	11.08 378	12.36 447	5.45 232	8.91 323	5.65 319	2.09 241	8.30 354	3.16 326	0.20 447	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.11 227	0.80 336

KYRaft	3.68 329	0.43 64	2.53 73	0.89 184	0.49 180	2.28 151	3.89 451	5.30 141	3.82 151	8.99 404	19.28 480	6.54 347	4.96 381	7.92 327	0.96 134	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.01 240	0.06 141	5.17 532

PSMNet-RSSM	3.69 330	1.36 356	4.54 271	2.44 409	1.90 401	2.35 156	0.69 278	11.77 396	6.38 284	6.60 288	11.85 396	7.70 371	5.61 407	6.66 240	3.67 335	0.00 1	0.00 1	0.02 420	0.01 240	0.17 308	0.10 56

BEATNet_4x	3.69 330	2.12 439	8.11 430	1.82 305	0.16 62	5.30 375	1.04 355	10.87 371	6.14 272	7.09 316	8.42 318	4.99 300	4.42 355	5.89 204	6.23 409	0.04 350	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.32 417	0.84 340

CFNet-ft	3.70 332	1.59 392	3.87 206	1.68 279	2.42 430	3.20 257	0.66 267	8.93 311	7.76 348	5.09 219	9.95 355	10.77 432	5.43 403	7.41 288	4.71 378	0.00 1	0.00 1	0.03 438	0.01 240	0.30 405	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 332	1.59 392	3.87 206	1.68 279	2.42 430	3.20 257	0.66 267	8.92 310	7.76 348	5.09 219	9.95 355	10.77 432	5.43 403	7.41 288	4.71 378	0.00 1	0.00 1	0.03 438	0.01 240	0.30 405	0.11 65

AACVNet	3.71 334	1.63 395	4.89 295	3.80 493	0.62 219	3.25 261	0.30 171	9.47 332	3.81 149	6.34 270	10.74 375	10.52 422	4.92 379	9.31 411	3.88 349	0.03 320	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.34 421	0.28 178

Prome-Stereo	3.73 335	0.39 46	2.62 83	1.05 201	0.52 197	2.06 130	4.58 466	4.88 118	3.95 162	9.34 418	20.39 485	4.03 254	7.02 438	7.86 323	1.31 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 160	4.52 531

G2L-ROB	3.74 336	1.37 361	5.05 304	1.95 326	1.14 318	4.45 354	0.43 199	12.31 412	6.36 282	7.88 354	5.42 221	11.10 440	2.11 245	8.53 373	6.31 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 308	0.33 194

G2L-Stereo	3.74 336	1.56 388	5.82 351	1.71 285	2.04 414	2.87 229	0.58 243	9.79 338	6.49 291	7.82 351	7.97 305	8.57 394	2.36 256	9.19 407	7.45 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.40 214

test_sample7	3.75 338	0.67 184	4.34 253	2.21 364	0.35 140	4.47 357	2.08 408	11.31 384	8.40 371	8.64 389	8.05 308	6.80 351	5.05 386	7.22 276	2.53 294	0.07 388	1.04 461	0.00 1	0.00 1	0.06 141	1.66 433

cf-r	3.76 339	1.43 372	5.34 319	2.66 428	2.79 446	2.85 227	0.62 257	9.08 316	6.91 315	7.06 312	11.90 397	9.64 406	3.83 327	6.23 219	4.53 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 326	0.17 113

MLCV	3.76 339	1.52 385	6.93 400	1.66 274	0.31 124	4.31 348	0.32 174	7.92 289	7.68 347	9.55 424	12.12 400	5.17 304	2.74 273	10.00 440	4.49 372	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 299	0.27 172

qqq1	3.78 341	0.69 190	4.55 272	1.97 331	0.15 56	2.84 216	0.29 164	13.06 441	11.10 430	7.69 344	10.45 365	4.77 287	4.52 359	9.68 422	1.24 181	0.08 397	0.97 432	0.00 1	0.12 343	0.13 268	1.24 392

fff1	3.78 341	0.69 190	4.55 272	1.97 331	0.15 56	2.84 216	0.29 164	13.06 441	11.10 430	7.69 344	10.45 365	4.77 287	4.52 359	9.68 422	1.24 181	0.08 397	0.97 432	0.00 1	0.12 343	0.13 268	1.24 392

DDVS	3.79 343	0.66 179	5.66 344	2.27 381	1.28 342	6.48 403	0.47 206	9.33 330	4.35 185	7.29 333	7.71 294	12.49 457	2.21 247	9.01 399	5.16 391	0.08 397	0.20 298	0.01 387	0.00 1	0.14 279	1.03 370

Sa-1000	3.81 344	1.26 339	4.64 281	2.29 386	0.55 208	3.51 286	1.58 390	8.37 295	9.13 393	7.97 357	17.42 466	3.98 251	2.76 275	9.61 420	1.68 232	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 374	0.23 365	0.27 172

DeepPruner_ROB	3.82 345	1.87 417	5.65 343	1.31 228	1.64 374	3.62 299	0.81 310	14.47 475	5.03 226	8.03 363	10.78 376	6.95 359	2.26 249	8.92 392	4.32 366	0.07 388	0.03 195	0.00 1	0.01 240	0.37 429	0.29 181

DRaft	3.83 346	0.65 175	3.39 156	0.22 55	0.16 62	4.67 362	1.30 377	5.82 183	4.86 218	10.26 441	21.65 491	3.24 213	8.62 469	7.53 306	3.76 341	0.05 367	0.10 259	0.00 1	0.14 352	0.12 246	0.16 103

DEmStereo	3.86 347	0.54 128	4.04 229	0.26 68	0.17 65	5.17 373	2.45 415	4.70 108	4.34 184	8.37 377	19.94 483	5.06 303	10.13 484	7.86 323	3.93 353	0.01 171	0.01 128	0.01 387	0.00 1	0.03 79	0.10 56

GrayStereo	3.86 347	0.33 25	2.63 84	1.66 274	0.62 219	3.09 247	7.92 513	6.43 224	3.88 157	10.61 448	16.51 453	5.75 327	8.40 464	6.75 244	1.58 209	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.62 500	0.04 108	0.38 210

G2L-Stereo_test	3.88 349	1.39 364	4.86 293	2.98 450	1.49 367	4.11 338	1.13 364	12.05 404	6.83 310	8.42 379	9.17 330	9.49 404	2.71 270	7.03 264	5.22 392	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.52 253

acv_ft	3.90 350	0.96 276	5.85 354	2.56 424	4.70 511	7.27 420	0.84 321	9.17 322	6.12 269	10.00 435	9.32 339	5.70 325	4.07 342	2.68 100	8.24 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 423	0.23 154

STTStereo	3.90 350	1.43 372	8.20 432	3.03 454	2.28 425	3.64 301	0.64 262	10.11 347	7.09 321	10.20 438	7.08 277	8.73 397	3.57 314	7.44 291	4.00 356	0.00 1	0.02 167	0.01 387	0.01 240	0.04 108	0.40 214

UGAM-zero	3.92 352	0.49 106	5.26 313	1.17 211	0.89 270	4.00 331	0.47 206	12.42 418	3.62 136	5.46 233	5.86 232	15.76 481	8.92 476	8.63 380	2.44 292	0.00 1	0.84 399	0.00 1	0.89 511	0.03 79	1.27 398

LMCR-Stereo	3.92 352	1.96 429	4.92 297	2.85 444	0.23 104	7.88 428	1.47 384	12.52 422	5.39 238	8.71 393	10.65 373	1.90 173	5.04 385	8.53 373	4.89 382	1.05 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 439	0.05 29

SMFormer	3.94 354	0.69 190	4.55 272	1.97 331	0.15 56	2.84 216	0.29 164	13.06 441	11.10 430	7.69 344	10.45 365	4.77 287	4.52 359	9.68 422	4.89 382	0.08 397	0.97 432	0.00 1	0.16 357	0.11 227	0.92 351

THIR-Stereo	3.94 354	1.12 311	3.06 127	0.23 59	0.13 42	4.17 340	6.40 493	5.83 184	4.54 196	10.46 445	16.98 458	6.49 346	7.44 449	8.00 330	3.58 333	0.01 171	0.07 242	0.07 464	0.00 1	0.14 279	0.06 38

GEStereo_RVC	3.95 356	1.21 333	6.13 365	2.30 387	1.22 331	4.29 347	2.96 430	12.39 416	8.24 365	7.25 330	6.79 268	7.58 369	4.22 349	9.16 404	4.56 374	0.04 350	0.01 128	0.02 420	0.02 262	0.19 326	0.42 229

hitnet-ft	3.95 356	1.16 317	3.92 216	0.89 184	0.73 242	4.88 368	0.54 230	9.78 337	7.91 355	7.42 339	10.24 360	12.50 458	4.84 376	8.15 341	5.56 397	0.03 320	0.00 1	0.06 459	0.00 1	0.24 370	0.12 70

tta	3.96 358	0.69 190	4.55 272	1.97 331	0.15 56	2.84 216	0.29 164	13.06 441	11.10 430	7.69 344	10.45 365	4.77 287	4.52 359	9.68 422	4.89 382	0.08 397	0.97 432	0.00 1	0.16 357	0.13 268	1.24 392

ac_64	3.98 359	0.86 240	5.10 306	3.17 466	3.43 471	5.80 389	0.70 283	10.87 371	4.96 221	8.94 401	6.46 260	10.70 429	5.52 405	7.44 291	5.10 390	0.03 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.31 188

ITSA-stereo	4.02 360	0.73 206	4.51 266	2.16 352	0.31 124	3.58 293	0.70 283	13.77 464	15.84 482	7.13 319	6.59 264	4.25 270	3.48 311	9.04 400	6.12 405	0.09 408	0.08 246	0.11 473	0.10 330	0.19 326	1.54 418

CFNet	4.03 361	1.97 430	6.30 376	2.70 432	1.64 374	5.41 377	0.22 147	12.14 408	10.28 410	5.24 225	11.15 381	6.43 343	3.70 322	8.97 398	4.01 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 405	0.13 76

RAFT-RH_RVC	4.04 362	0.69 190	3.59 185	1.91 317	0.43 171	3.11 248	0.13 102	3.80 49	6.60 295	11.26 468	31.68 531	5.20 305	1.66 222	8.30 354	2.27 283	0.09 408	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.03 79	0.02 6

iResNet	4.04 362	1.46 380	8.72 442	3.25 472	0.36 147	4.54 360	0.47 206	9.06 314	10.40 415	7.98 358	12.82 416	4.06 257	3.22 290	8.82 386	4.95 385	0.03 320	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.55 259

CrosDoStereo	4.05 364	0.71 201	3.52 170	0.51 121	0.20 85	3.25 261	11.21 530	6.34 217	4.96 221	9.04 405	16.44 450	4.92 295	7.28 443	8.29 351	3.84 347	0.00 1	0.02 167	0.01 387	0.00 1	0.18 319	0.19 128

DeepStereo_LL	4.05 364	0.71 201	3.52 170	0.51 121	0.20 85	3.25 261	11.21 530	6.34 217	4.96 221	9.04 405	16.44 450	4.92 295	7.28 443	8.29 351	3.84 347	0.00 1	0.02 167	0.01 387	0.00 1	0.18 319	0.19 128

PAM	4.07 366	0.44 73	6.47 382	1.97 331	1.18 324	10.83 472	1.64 393	10.66 365	4.55 198	6.54 283	4.69 195	16.99 493	6.88 434	4.07 139	1.63 219	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 508	0.10 211	1.24 392

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 367	1.65 397	13.34 489	2.14 351	1.84 394	4.03 333	0.98 348	13.13 446	4.97 224	4.53 206	11.37 386	9.85 411	1.97 236	4.88 169	2.74 311	0.03 320	0.90 411	0.00 1	1.11 520	0.84 490	1.72 448

ISRNet	4.11 368	0.88 250	6.63 388	3.46 481	2.64 442	2.11 137	0.26 159	7.72 286	6.60 295	11.29 469	17.98 472	8.21 380	2.60 266	6.81 250	4.72 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.25 166

ff1	4.11 368	0.98 283	7.03 403	1.64 268	1.07 301	2.84 216	0.47 206	5.55 161	10.56 417	6.68 293	9.59 346	5.66 320	3.87 331	11.33 459	11.69 486	0.00 1	1.13 479	0.00 1	0.19 379	0.11 227	1.88 473

FADNet-RVC-Resample	4.11 368	2.25 445	13.88 492	1.64 268	0.66 226	5.91 392	2.34 413	10.87 371	9.09 391	6.53 282	4.34 182	5.69 324	4.71 372	8.01 333	4.64 377	0.18 443	0.22 301	0.17 493	0.12 343	0.46 451	0.59 274

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 368	1.53 387	6.87 399	3.04 456	3.33 465	4.34 352	0.59 248	11.36 387	7.92 356	8.98 402	7.98 306	9.72 408	3.82 326	7.92 327	4.43 369	0.15 426	0.02 167	0.03 438	0.03 277	0.07 160	0.14 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	4.12 372	0.46 83	5.63 340	1.95 326	1.02 295	10.74 470	0.85 326	11.04 376	5.02 225	6.19 261	5.28 213	17.64 497	7.30 445	5.03 174	1.45 201	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 508	0.14 279	1.14 384

GwcNet-RSSM	4.13 373	1.71 404	6.25 373	2.50 414	1.93 404	2.39 160	1.49 386	9.59 334	8.71 379	6.66 292	15.04 438	8.47 392	3.84 328	6.87 251	6.74 414	0.00 1	0.00 1	0.04 448	0.00 1	0.29 402	0.15 94

UPFNet	4.17 374	0.83 226	5.51 330	2.49 413	3.36 468	7.13 418	2.60 416	10.52 362	7.16 324	8.76 396	7.83 299	7.85 376	3.41 308	8.60 376	7.04 420	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.17 113

DAS	4.18 375	0.53 124	6.20 369	2.20 361	3.69 478	2.78 210	3.12 436	8.69 304	10.29 411	9.39 420	12.80 414	4.58 281	7.20 441	9.08 402	2.70 305	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.34 198

UNet	4.19 376	0.87 248	7.18 409	2.00 339	3.22 460	9.55 451	0.31 172	10.11 347	6.22 276	7.98 358	6.82 270	10.42 420	5.77 408	7.28 281	5.83 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 211	0.12 70

AASNet	4.20 377	1.63 395	5.82 351	3.79 492	3.93 487	6.55 404	1.22 369	19.12 517	6.82 309	7.86 353	8.35 317	4.36 274	2.55 264	3.87 134	7.47 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 459	0.22 147

SepStereo	4.22 378	0.53 124	6.20 369	2.20 361	3.69 478	2.78 210	3.12 436	8.69 304	10.29 411	9.39 420	12.80 414	4.58 281	7.20 441	9.74 428	2.70 305	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.34 198

PS-NSSS	4.22 378	2.53 466	5.89 355	1.01 197	2.93 450	4.05 337	1.93 403	11.44 388	8.94 386	7.14 320	14.70 437	4.96 298	2.60 266	9.09 403	3.92 351	0.40 483	0.04 212	0.83 519	0.00 1	1.09 494	1.02 367

anonymousa	4.24 380	0.78 210	4.05 230	2.16 352	4.87 514	8.76 442	0.35 179	7.41 272	4.47 193	8.21 373	19.70 482	11.03 439	5.87 410	2.04 72	2.20 273	0.00 1	1.16 492	0.00 1	0.55 497	0.04 108	1.11 378

FADNet_RVC	4.24 380	2.32 458	14.23 496	1.18 213	0.79 253	5.64 383	0.60 249	11.50 390	7.19 328	3.68 181	8.08 313	4.14 261	4.06 340	10.29 445	7.47 425	0.36 480	0.44 340	0.18 494	0.47 490	0.93 492	1.23 391

UGAM	4.25 382	0.86 240	5.73 349	0.45 109	0.22 101	3.61 295	1.18 366	5.51 157	15.39 476	4.99 217	12.34 405	15.09 477	3.71 323	10.58 448	3.76 341	0.00 1	0.46 342	0.00 1	0.34 469	0.36 426	0.36 206

HSM	4.25 382	1.10 304	4.14 235	1.78 297	2.14 417	6.67 407	1.08 359	12.92 435	6.90 314	7.06 312	8.17 314	14.17 468	6.03 415	9.16 404	3.11 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.41 224

psm_up	4.33 384	1.34 352	4.43 258	2.27 381	2.62 439	5.29 374	3.30 446	11.49 389	6.89 313	8.05 366	8.06 311	10.09 417	11.10 492	7.12 273	3.76 341	0.24 461	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 335	0.37 207

coex_refinement	4.34 385	1.44 376	4.46 259	3.08 463	1.46 365	4.22 342	0.36 180	11.92 400	8.33 367	8.48 384	13.41 420	9.90 412	3.40 307	6.95 259	8.54 439	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.71 317

pcwnet_v2	4.36 386	0.46 83	9.07 453	1.43 246	1.10 311	3.41 274	0.40 190	13.44 454	14.60 469	10.29 442	14.22 430	5.82 331	2.97 282	6.75 244	2.29 287	0.01 171	0.05 221	0.04 448	0.02 262	0.17 308	0.61 279

FADNet-RVC	4.36 386	2.62 473	14.51 499	2.01 340	0.44 173	4.27 345	1.27 373	12.61 424	7.89 353	3.76 183	4.05 177	10.63 426	4.34 352	9.87 433	7.66 428	0.03 320	0.09 253	0.00 1	0.03 277	0.65 471	0.50 246

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 388	25.82 552	26.88 540	0.56 129	0.08 17	1.46 67	0.53 229	2.17 9	2.15 64	0.67 79	0.73 47	0.23 64	0.20 31	1.58 50	0.80 94	11.76 555	0.38 332	0.00 1	0.08 311	1.75 512	9.67 550

HBP-ISP	4.37 388	1.56 388	4.59 278	2.23 368	1.29 347	7.87 427	3.96 454	11.80 397	10.91 428	8.06 368	14.45 433	3.38 220	4.87 377	9.27 409	2.53 294	0.14 424	0.06 227	0.00 1	0.01 240	0.08 173	0.30 186

DualNet (step1)	4.40 390	1.36 356	7.91 425	1.40 240	0.63 221	5.54 378	2.72 419	11.31 384	8.40 371	8.64 389	8.05 308	6.80 351	5.05 386	7.22 276	2.53 294	1.74 520	1.04 461	3.05 533	2.96 538	0.22 353	1.35 406

CSP-Net	4.40 390	1.70 402	4.90 296	1.82 305	1.04 297	12.96 493	2.25 411	13.75 462	6.34 280	9.64 427	8.99 325	8.31 383	3.24 291	8.45 368	4.32 366	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 365	0.06 38

HSM-Net_RVC	4.40 390	0.44 73	3.22 137	0.72 155	0.68 228	7.06 415	1.82 400	12.57 423	8.48 374	9.04 405	12.20 403	14.98 474	5.14 392	7.32 285	4.19 359	0.02 276	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.14 81
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ttt	4.41 393	0.70 197	3.95 220	2.53 419	2.01 410	4.34 352	0.41 193	13.09 445	11.69 442	7.20 326	12.20 403	4.15 262	3.35 303	9.54 419	10.11 466	0.07 388	1.11 475	0.00 1	0.19 379	0.10 211	1.47 412

MMNet	4.44 394	1.37 361	6.26 374	1.73 291	1.64 374	10.51 468	0.61 253	9.27 326	9.66 404	9.55 424	9.22 331	7.40 366	6.52 426	7.90 326	6.98 417	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.10 56

DSFCA	4.48 395	1.03 294	6.84 397	1.61 265	1.68 381	7.26 419	4.46 465	11.27 383	7.51 340	11.01 463	6.89 271	8.49 393	4.54 364	10.41 447	6.18 407	0.03 320	0.06 227	0.02 420	0.03 277	0.13 268	0.14 81

mmx	4.50 396	0.98 283	7.03 403	1.64 268	1.07 301	2.84 216	0.47 206	12.84 431	11.23 435	6.68 293	9.59 346	5.66 320	3.87 331	11.33 459	11.69 486	0.05 367	1.12 476	0.00 1	0.19 379	0.10 211	1.53 416

xxx	4.50 396	0.98 283	7.04 406	1.64 268	1.07 301	2.84 216	0.47 206	12.84 431	11.23 435	6.68 293	9.59 346	5.66 320	3.87 331	11.33 459	11.69 486	0.05 367	1.12 476	0.00 1	0.19 379	0.10 211	1.53 416

SACVNet	4.55 398	1.88 418	5.55 337	3.38 478	1.68 381	3.11 248	2.76 424	12.44 419	6.43 286	11.07 465	11.31 384	10.53 424	5.13 391	9.88 435	4.56 374	0.08 397	0.02 167	0.00 1	0.01 240	0.38 433	0.80 336

FADNet	4.55 398	2.35 460	13.60 490	1.87 310	0.80 256	4.74 366	0.75 297	14.47 475	12.41 448	4.07 194	5.45 224	9.64 406	5.03 383	8.86 389	4.82 381	0.20 447	0.04 212	0.07 464	0.05 299	1.27 501	0.40 214

ADLNet	4.56 400	1.19 324	5.52 336	3.81 496	3.59 475	6.98 413	2.40 414	12.01 403	7.96 357	10.52 446	9.67 350	8.26 382	4.98 382	6.59 232	6.93 416	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.01 240	0.22 353	0.55 259

HGLStereo	4.58 401	1.04 297	6.02 360	3.30 475	5.14 518	6.36 400	0.71 285	11.04 376	7.60 345	8.04 364	12.85 417	6.90 357	8.51 467	7.85 322	5.93 400	0.02 276	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.15 94

TDLM	4.58 401	1.79 416	5.03 303	2.45 410	1.32 352	4.04 335	7.15 506	11.60 394	11.46 439	6.91 303	12.69 412	5.94 332	5.03 383	9.74 428	3.80 346	0.67 498	0.00 1	0.01 387	0.05 299	0.23 365	1.78 458

delet	4.59 403	1.12 311	5.93 356	1.37 235	3.73 481	10.48 466	3.90 452	10.51 360	9.17 395	8.87 399	9.74 351	8.37 386	3.74 325	8.12 340	6.36 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 346	0.12 70

FTStereo	4.61 404	0.54 128	2.86 104	0.98 196	0.40 162	2.57 178	8.51 517	5.70 173	3.76 148	10.85 456	29.92 525	5.53 316	7.43 448	7.73 317	1.63 219	0.17 436	0.00 1	0.05 455	0.00 1	0.04 108	3.62 525

RAFT + AFF	4.63 405	2.28 451	7.43 417	1.51 256	2.38 428	5.81 390	6.49 495	10.74 367	8.53 375	7.75 348	8.95 324	7.47 367	6.68 432	9.17 406	5.06 387	0.08 397	0.47 344	0.00 1	0.01 240	0.66 472	1.03 370

ACV-stereo	4.65 406	1.22 334	10.49 473	2.22 365	1.05 298	12.62 491	1.24 371	6.70 238	7.36 336	3.22 169	5.18 208	16.59 489	10.02 482	8.18 342	6.19 408	0.06 379	0.14 278	0.01 387	0.00 1	0.12 246	0.40 214

CBMV_ROB	4.66 407	0.85 232	3.94 218	1.64 268	0.75 247	8.38 438	1.90 402	11.19 380	10.36 413	9.20 413	15.21 439	7.28 363	6.99 437	9.48 416	5.24 393	0.04 350	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.07 160	0.64 291

iResNet_ROB	4.67 408	1.77 414	5.93 356	2.47 412	0.95 285	3.78 316	0.36 180	15.65 488	17.36 490	8.75 395	11.23 383	7.05 361	4.60 367	8.94 395	4.23 362	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 299	0.15 94

CVANet_RVC	4.68 409	1.93 425	5.57 339	2.61 425	1.86 398	4.12 339	4.94 473	12.11 405	9.29 396	8.05 366	11.08 380	10.28 418	6.48 425	9.52 418	3.19 329	0.45 487	0.01 128	0.00 1	0.12 343	0.23 365	1.75 454

ADLNet2	4.72 410	1.44 376	6.68 392	3.03 454	3.90 486	6.80 408	2.91 428	11.67 395	9.63 402	7.99 360	9.89 353	9.75 409	5.32 400	7.70 315	7.13 421	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.22 147

iResNetv2_ROB	4.72 410	2.26 447	8.87 448	3.20 469	1.25 336	4.32 349	1.73 397	14.22 471	10.62 420	10.53 447	12.13 402	7.77 372	5.54 406	8.29 351	2.76 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 439	0.55 259

ssnet_v2	4.73 412	1.43 372	6.74 395	1.80 301	0.75 247	8.89 444	4.60 467	12.66 425	10.65 421	9.53 422	6.23 247	9.78 410	4.26 351	6.89 252	9.65 462	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.36 426	0.31 188

Anonymous_2	4.74 413	0.98 283	4.46 259	2.35 395	2.27 424	5.66 384	0.67 272	8.08 293	5.28 230	4.98 215	2.60 131	8.74 399	6.92 435	5.79 201	3.46 332	0.24 461	1.70 524	5.16 541	18.18 566	5.41 533	1.85 469

test_xeample	4.78 414	0.93 261	4.68 286	1.48 254	1.28 342	3.94 326	0.13 102	13.35 451	8.62 376	8.21 373	11.63 391	3.43 228	3.54 312	7.59 311	23.47 533	0.02 276	1.16 492	0.00 1	0.25 418	0.11 227	1.74 453

CRFU-Net	4.81 415	0.78 210	5.69 346	3.10 464	1.39 358	13.18 495	3.23 441	12.26 410	4.33 180	10.91 459	9.98 357	10.94 437	7.93 458	7.47 300	3.94 354	0.16 432	0.16 284	0.16 488	0.00 1	0.26 379	0.29 181

NVstereo2D	4.82 416	1.29 343	7.98 429	3.68 489	3.48 472	8.02 430	3.10 435	11.25 381	15.50 479	5.14 223	7.71 294	8.21 380	4.68 370	10.19 444	4.30 365	0.02 276	0.19 291	0.13 482	0.36 474	0.07 160	1.12 381

StereoDRNet-Refined	4.84 417	0.96 276	5.13 307	2.22 365	0.46 174	9.10 447	0.16 121	10.72 366	9.40 400	13.41 489	12.50 407	10.02 414	4.58 365	8.60 376	8.71 445	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.05 299	0.24 370	0.53 255
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	4.87 418	1.45 379	4.75 290	2.52 418	1.13 317	6.25 398	3.01 432	10.44 357	8.34 368	11.05 464	13.43 421	14.04 466	3.90 335	9.74 428	6.80 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.37 207

1111x	4.96 419	1.04 297	7.09 408	1.75 293	1.05 298	5.03 371	0.32 174	13.52 455	10.70 422	6.68 293	10.35 362	8.81 400	6.01 414	10.65 449	12.78 497	0.07 388	1.24 501	0.00 1	0.33 465	0.11 227	1.75 454

RASNet	5.00 420	1.19 324	5.69 346	3.68 489	4.80 512	5.04 372	1.29 376	10.26 350	8.99 388	5.89 244	11.65 392	10.55 425	9.76 481	9.96 439	10.32 471	0.20 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.73 322

dad	5.10 421	2.61 471	6.76 396	1.23 217	0.14 48	2.85 227	0.36 180	7.98 291	14.88 471	10.84 455	17.06 459	15.59 479	3.29 294	7.24 278	4.39 368	1.20 510	0.10 259	4.02 538	0.49 493	0.20 335	0.69 310

CBFPSM	5.12 422	1.48 381	16.22 506	1.81 302	1.14 318	11.16 475	2.90 427	7.99 292	6.75 306	6.55 284	5.00 203	15.05 476	8.78 471	7.52 305	8.90 448	0.04 350	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.42 439	0.67 307

LL-Strereo	5.14 423	2.29 454	8.95 449	1.26 221	5.05 516	3.66 302	1.40 381	10.33 352	8.98 387	8.71 393	8.24 316	10.70 429	11.10 492	12.66 483	5.36 394	0.05 367	1.35 513	0.00 1	0.00 1	0.38 433	2.23 501

xxxx	5.16 424	0.86 240	4.86 293	1.96 329	1.22 331	7.56 426	0.07 62	14.67 477	9.15 394	6.55 284	9.87 352	9.30 402	3.47 310	8.07 338	22.20 528	0.05 367	1.16 492	0.00 1	0.26 435	0.10 211	1.76 456

PA-Net	5.40 425	2.35 460	9.55 463	2.75 433	2.21 419	8.74 441	3.92 453	13.05 440	13.35 462	7.30 335	7.98 306	8.08 377	6.39 422	11.17 457	9.30 455	0.02 276	0.03 195	0.00 1	0.03 277	0.16 299	1.55 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	5.40 425	0.84 229	4.19 242	1.43 246	0.68 228	10.12 460	6.41 494	12.13 406	11.86 444	11.50 473	14.43 432	11.62 445	5.20 393	9.93 438	6.16 406	0.16 432	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.08 173	1.24 392
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet_RVC	5.41 427	2.61 471	8.17 431	2.25 374	1.30 349	2.27 149	1.64 393	10.82 370	18.54 497	8.01 362	18.09 473	8.39 390	3.31 297	11.37 462	8.98 451	1.15 509	0.38 332	0.02 420	0.00 1	0.17 308	0.70 314

PSMNet_ROB	5.41 427	2.45 463	7.39 414	2.36 397	1.90 401	10.11 459	6.54 496	16.32 496	7.59 344	6.84 302	10.83 377	12.06 454	4.13 344	8.73 383	10.24 469	0.02 276	0.01 128	0.01 387	0.11 337	0.26 379	0.40 214

TCMNet	5.54 429	2.53 466	10.92 476	4.50 515	6.58 525	8.90 445	1.31 378	11.59 393	8.68 378	7.24 328	12.74 413	8.37 386	4.65 369	9.30 410	10.83 480	0.11 416	0.19 291	0.31 506	0.09 323	0.84 490	1.07 372

GASNet	5.62 430	5.76 517	12.05 480	5.03 520	2.08 416	3.77 314	1.53 388	12.92 435	11.62 441	9.64 427	7.40 288	8.58 395	7.54 450	14.76 501	8.25 436	0.02 276	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.81 489	0.52 253

YMNet	5.84 431	2.29 454	10.08 467	3.80 493	4.45 500	10.40 463	0.88 335	10.81 368	7.17 326	14.28 498	16.67 455	11.58 443	4.41 353	8.51 371	9.37 457	0.12 418	0.35 327	0.11 473	0.08 311	0.79 485	0.62 284

YMNet_1	5.84 431	2.29 454	10.08 467	3.80 493	4.45 500	10.40 463	0.88 335	10.81 368	7.17 326	14.28 498	16.67 455	11.58 443	4.41 353	8.51 371	9.37 457	0.12 418	0.35 327	0.11 473	0.08 311	0.79 485	0.62 284

222	5.93 433	0.88 250	4.58 277	1.76 295	0.98 288	6.02 394	0.08 70	14.45 474	8.89 384	9.53 422	11.77 395	3.88 247	4.23 350	8.26 345	39.96 565	0.03 320	1.12 476	0.00 1	0.24 414	0.11 227	1.73 450

CBMV	5.97 434	1.52 385	4.51 266	1.99 336	0.53 200	10.02 457	6.94 503	13.27 449	13.80 466	13.08 487	15.93 446	11.36 441	8.11 461	9.82 431	7.27 422	0.08 397	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.30 405	0.74 326
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PSMNet-RUCA	6.00 435	5.79 518	14.15 495	10.30 538	7.63 532	6.94 410	1.89 401	12.74 427	10.95 429	4.10 196	11.72 393	4.77 287	1.72 228	8.74 384	5.09 389	1.88 524	0.12 268	4.77 539	0.71 505	5.10 532	0.82 338

fast-acv-ft	6.00 435	1.95 428	7.88 424	2.35 395	1.85 396	13.61 499	1.76 399	8.44 297	10.12 408	11.22 467	20.57 486	14.41 472	7.55 451	8.11 339	8.83 446	0.10 412	0.09 253	0.16 488	0.07 308	0.68 475	0.35 203

StereoDRNet	6.02 437	2.40 462	8.22 433	3.43 479	4.43 499	10.57 469	4.21 458	19.44 520	11.24 437	12.86 482	8.06 311	11.64 446	4.79 375	8.65 381	9.32 456	0.01 171	0.10 259	0.00 1	0.03 277	0.34 421	0.69 310

iinet-f	6.21 438	2.11 438	28.74 545	2.13 350	1.38 357	11.62 480	1.49 386	7.64 282	7.19 328	7.77 349	14.38 431	10.49 421	7.79 455	7.76 319	12.90 498	0.03 320	0.03 195	0.05 455	0.00 1	0.67 473	0.12 70

DRN-Test	6.23 439	1.51 383	7.53 418	3.07 462	3.69 478	12.17 488	3.23 441	20.80 534	11.11 434	12.64 481	13.02 418	10.91 436	5.26 394	8.49 370	10.12 467	0.05 367	0.05 221	0.04 448	0.04 295	0.28 394	0.65 294

NCCL2	6.27 440	2.46 464	7.00 401	2.36 397	1.11 312	9.48 450	11.14 529	13.01 439	10.40 415	9.94 434	9.49 343	22.11 522	7.42 447	9.90 437	8.56 441	0.01 171	0.00 1	0.02 420	0.03 277	0.20 335	0.73 322

APVNet	6.28 441	2.46 464	10.09 469	3.51 484	3.97 490	12.15 487	1.75 398	20.08 530	6.73 304	6.92 309	13.45 422	10.75 431	6.29 421	11.86 469	14.34 508	0.05 367	0.02 167	0.11 473	0.03 277	0.63 469	0.34 198

ETE_ROB	6.28 441	2.60 470	9.22 457	1.71 285	0.84 263	6.44 401	6.78 500	13.16 447	8.80 382	13.01 485	15.93 446	21.01 520	6.18 418	10.97 451	8.11 433	0.04 350	0.01 128	0.00 1	0.02 262	0.16 299	0.70 314

test_sample9	6.40 443	1.36 356	7.91 425	1.40 240	0.63 221	5.54 378	2.72 419	11.31 384	8.40 371	8.64 389	8.05 308	6.80 351	5.05 386	12.52 479	13.17 499	1.74 520	25.14 574	3.05 533	2.96 538	0.22 353	1.35 406

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 444	6.12 520	6.53 385	4.29 509	3.61 476	15.41 504	4.13 456	12.36 414	7.32 335	7.60 343	8.51 319	8.97 401	2.64 268	10.17 443	3.72 339	8.16 543	2.40 533	2.00 530	0.11 337	8.55 542	5.84 536

DANet	6.46 445	1.58 391	9.58 465	4.10 502	3.99 492	9.13 448	1.34 379	10.37 354	7.76 348	13.76 493	15.66 442	16.14 485	7.03 439	13.07 487	13.62 505	0.19 444	0.12 268	0.02 420	0.02 262	0.15 295	1.61 424
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.46 445	1.88 418	7.41 416	2.81 438	0.95 285	6.45 402	6.82 501	13.58 456	8.80 382	15.50 504	15.86 444	19.59 511	7.12 440	11.41 463	9.86 463	0.02 276	0.04 212	0.00 1	0.03 277	0.20 335	0.79 335

NaN_ROB	6.51 447	2.25 445	8.77 443	1.69 281	1.79 388	9.71 454	10.94 527	16.20 494	16.13 483	13.04 486	8.86 321	11.77 448	5.94 412	12.88 485	8.01 431	0.05 367	0.13 274	0.07 464	0.20 391	0.32 417	1.50 415

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 448	2.21 444	12.10 481	2.75 433	3.28 462	10.03 458	3.05 433	12.31 412	11.52 440	10.10 437	21.36 489	11.51 442	7.30 445	11.56 465	10.61 474	0.09 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.51 250

DISCO	6.58 449	0.98 283	6.44 381	3.75 491	1.18 324	11.19 476	3.29 445	12.92 435	16.72 486	7.27 331	11.74 394	17.34 495	6.60 427	19.59 527	11.59 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 448	0.50 246

z-ln-s-r	6.62 450	2.20 443	17.98 514	1.77 296	2.00 409	3.38 272	2.61 417	8.63 302	13.06 459	7.07 314	25.89 514	8.73 397	7.60 453	12.16 476	18.56 517	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 417	0.49 244

Syn2CoEx	6.70 451	3.69 497	12.14 482	2.78 436	1.68 381	8.36 436	3.21 440	18.59 512	12.66 451	8.86 398	20.79 487	10.52 422	10.54 488	9.68 422	8.70 444	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 477	1.00 362

RYNet	6.82 452	1.51 383	7.35 413	1.79 298	4.52 505	16.68 509	4.41 464	14.19 470	17.43 491	11.64 475	7.86 300	15.03 475	8.81 472	10.10 441	14.16 507	0.04 350	0.13 274	0.15 485	0.05 299	0.08 173	0.53 255

S-Stereo	6.85 453	0.93 261	10.76 475	3.34 477	3.51 473	6.55 404	6.01 487	13.75 462	23.86 519	9.65 430	15.54 441	11.81 449	8.24 462	8.59 375	11.23 482	0.13 421	0.16 284	0.00 1	0.42 485	0.14 279	2.39 505

GANet	6.86 454	1.78 415	5.98 359	3.05 457	1.12 315	10.12 460	9.38 522	13.41 453	8.67 377	11.46 471	29.87 524	13.94 465	8.25 463	12.06 473	6.33 411	0.40 483	0.06 227	0.16 488	0.33 465	0.18 319	0.59 274

GwcNet	6.95 455	2.89 482	13.32 488	2.82 440	5.53 520	11.76 481	2.14 410	14.95 481	17.69 493	10.83 454	18.14 474	10.83 434	6.66 430	9.83 432	10.19 468	0.03 320	0.06 227	0.03 438	0.08 311	0.64 470	0.66 304

FINET	6.96 456	2.98 483	13.77 491	3.20 469	4.81 513	9.65 452	9.90 525	13.68 460	23.91 520	8.28 375	13.70 423	5.36 311	5.83 409	10.79 450	8.05 432	0.90 504	1.43 514	0.11 473	0.38 478	0.48 456	1.98 486

GANetREF_RVC	6.97 457	3.59 494	9.14 455	4.00 499	0.40 162	13.17 494	11.27 533	15.95 492	17.51 492	10.62 449	10.66 374	12.15 455	7.97 459	13.18 488	5.04 386	0.45 487	0.00 1	0.01 387	0.15 355	3.47 528	0.60 276
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
FAT-Stereo	6.98 458	0.79 212	7.57 419	2.54 422	1.80 389	6.16 396	4.33 463	19.16 518	18.82 498	10.75 452	17.08 460	18.23 502	13.56 506	9.25 408	8.44 437	0.03 320	0.16 284	0.01 387	0.10 330	0.14 279	0.65 294

LALA_ROB	7.02 459	2.54 468	8.51 435	1.53 259	0.96 287	9.96 456	8.71 518	16.70 498	12.68 452	12.99 484	13.90 428	24.47 525	5.40 402	11.61 467	9.50 459	0.04 350	0.05 221	0.00 1	0.02 262	0.17 308	0.65 294

DGSMNet	7.10 460	3.49 491	15.11 502	4.36 512	4.41 498	8.94 446	6.25 491	15.10 483	14.28 468	8.15 371	14.51 435	10.08 415	5.38 401	11.04 453	7.95 430	1.49 516	2.00 529	1.79 528	1.68 534	2.43 519	3.48 521

Wz-Net-LNSev	7.12 461	2.75 476	18.64 516	1.70 284	4.16 494	12.79 492	6.72 498	13.74 461	13.57 463	11.14 466	17.31 465	11.90 453	8.50 466	8.96 397	9.94 464	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.18 319	0.34 198

edge stereo	7.12 461	1.19 324	7.83 423	2.32 391	2.46 432	6.90 409	3.26 444	15.58 487	12.52 449	15.68 506	18.34 476	21.83 521	13.05 502	11.53 464	8.68 443	0.04 350	0.06 227	0.11 473	0.03 277	0.30 405	0.63 289

STTRV1_RVC	7.16 463	1.18 320	13.30 486	3.33 476	6.91 528	11.99 485	4.01 455	15.74 490	12.11 445	9.56 426	14.59 436	11.64 446	8.75 470	12.86 484	8.54 439	3.70 533	2.86 543	0.41 513	0.13 349	1.38 504	0.12 70

DeepPrunerF	7.18 464	3.58 493	25.29 536	4.27 508	7.20 530	3.78 316	4.64 468	14.03 467	20.86 509	8.85 397	10.57 370	7.35 364	7.88 457	12.16 476	10.66 477	0.25 464	0.16 284	0.29 505	0.43 487	0.77 484	0.65 294

xyz-stereo	7.36 465	0.68 186	38.77 557	0.30 74	0.07 14	31.97 547	0.19 135	5.13 131	2.13 63	10.90 458	24.34 505	6.05 333	8.02 460	12.01 472	6.06 401	0.01 171	0.02 167	0.35 508	0.00 1	0.09 188	0.16 103

RGC	7.40 466	2.77 478	7.71 421	4.43 514	4.87 514	8.88 443	2.96 430	16.05 493	12.76 456	11.96 479	19.57 481	18.32 503	11.57 498	13.89 495	9.58 461	0.83 503	0.02 167	0.24 502	0.41 484	0.40 437	0.77 330

test_for_model	7.41 467	28.34 557	2.84 102	22.38 555	16.53 556	3.40 273	0.91 340	6.72 239	4.54 196	8.04 364	2.84 138	1.04 140	0.43 100	0.86 6	0.60 53	9.67 547	3.31 549	0.00 1	0.08 311	26.60 562	9.03 544

RP	7.41 467	1.90 423	7.33 411	4.26 507	5.25 519	6.64 406	3.46 447	12.44 419	16.23 484	10.36 443	23.00 499	18.72 504	16.59 517	11.10 454	8.47 438	1.10 508	0.02 167	0.12 480	0.16 357	0.43 443	0.65 294

NCC-stereo	7.43 469	2.28 451	8.58 438	3.28 473	4.48 502	8.34 432	4.27 460	20.45 532	13.66 464	9.17 411	17.52 467	16.49 487	14.31 512	13.71 491	8.95 449	1.73 518	0.12 268	0.01 387	0.50 494	0.21 346	0.60 276

Abc-Net	7.43 469	2.28 451	8.58 438	3.28 473	4.48 502	8.34 432	4.27 460	20.45 532	13.66 464	9.17 411	17.52 467	16.49 487	14.31 512	13.71 491	8.95 449	1.73 518	0.12 268	0.01 387	0.50 494	0.21 346	0.60 276
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ccnet	7.45 471	1.89 422	7.71 421	3.18 467	2.35 426	12.19 489	6.14 490	18.95 514	9.36 399	13.33 488	20.38 484	16.00 484	9.10 479	10.10 441	15.40 513	0.44 485	0.34 323	0.25 503	0.25 418	0.48 456	1.18 386

Nwc_Net	7.54 472	1.91 424	8.71 441	4.16 504	3.42 470	10.77 471	2.00 405	20.33 531	12.19 446	9.10 408	24.04 504	17.67 498	13.58 507	12.14 475	9.12 453	0.94 506	0.00 1	0.00 1	0.02 262	0.22 353	0.41 224

psmorigin	7.74 473	2.19 442	18.99 518	2.51 415	0.89 270	7.08 417	2.74 422	11.25 381	7.90 354	20.49 522	22.36 497	20.16 513	11.95 499	13.84 493	10.61 474	0.04 350	0.18 289	0.06 459	0.24 414	0.27 391	1.07 372

ADCRef	7.76 474	2.31 457	19.09 519	2.82 440	3.29 463	11.88 483	3.06 434	11.52 391	10.89 427	13.69 492	25.85 513	8.20 379	8.89 474	8.95 396	22.66 529	0.16 432	0.08 246	0.16 488	0.34 469	0.47 453	0.91 348

w-ln-seven-2	7.81 475	3.17 484	25.87 538	2.09 345	1.12 315	8.35 435	3.84 450	12.83 430	16.45 485	13.88 494	21.42 490	11.83 450	11.07 491	11.91 470	10.62 476	0.03 320	0.19 291	0.00 1	0.02 262	0.37 429	1.13 383

SDNR	7.97 476	2.75 476	16.90 511	2.28 384	0.94 282	45.23 562	0.43 199	9.30 329	10.84 425	10.71 451	25.30 511	5.51 315	4.47 357	11.98 471	7.58 427	0.15 426	0.14 278	0.00 1	0.04 295	2.27 518	2.65 512

anonymity	8.04 477	4.13 503	12.86 484	7.43 532	13.11 550	8.34 432	2.02 406	18.21 509	7.55 343	13.88 494	9.27 335	10.63 426	7.79 455	11.57 466	6.06 401	6.25 538	5.59 562	3.71 537	3.28 542	3.27 526	5.78 535

CC-Net-ROB	8.09 478	10.11 539	9.03 451	4.07 500	3.74 482	15.24 503	4.84 472	18.44 510	10.87 426	6.73 299	14.03 429	7.54 368	4.68 370	11.61 467	3.98 355	6.59 539	2.54 537	16.51 549	1.19 523	7.88 541	2.20 498

Wz-Net-MNSev	8.12 479	3.18 485	18.07 515	2.63 426	3.36 468	17.82 516	9.40 523	12.89 434	15.44 478	13.95 496	18.21 475	14.38 470	7.75 454	12.50 478	11.45 484	0.46 489	0.03 195	0.00 1	0.01 240	0.26 379	0.58 271

pmcnn	8.17 480	1.70 402	11.49 478	3.18 467	3.07 454	9.66 453	6.06 489	13.60 457	17.71 494	15.23 503	24.02 502	27.61 534	8.81 472	10.36 446	9.51 460	0.08 397	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.31 412	0.87 343

stereogan	8.18 481	1.32 349	9.05 452	3.59 486	4.00 493	20.16 525	3.13 438	17.25 503	20.16 505	10.68 450	19.19 479	20.56 519	10.70 490	14.74 500	7.00 418	0.34 478	0.04 212	0.21 499	0.08 311	0.70 479	0.65 294

SQANet	8.22 482	4.42 507	7.19 410	12.11 544	9.77 541	11.80 482	3.23 441	12.00 402	6.60 295	8.59 388	11.52 388	10.97 438	5.31 399	11.10 454	4.20 360	9.56 546	2.29 532	10.51 545	1.61 533	13.06 549	8.49 543

SuperB	8.29 483	3.96 501	24.92 534	2.96 449	1.33 353	9.83 455	4.15 457	10.92 375	29.79 531	11.86 476	12.51 408	6.07 334	6.97 436	11.13 456	14.73 509	0.15 426	0.11 263	0.35 508	0.26 435	12.64 547	1.11 378

AF-Net	8.37 484	2.16 441	9.01 450	3.65 488	4.58 508	9.40 449	2.63 418	17.71 505	21.32 511	10.38 444	24.51 507	20.43 516	16.67 518	12.54 481	10.76 479	0.70 500	0.00 1	0.12 480	0.00 1	0.47 453	0.42 229

CSAN	8.41 485	2.86 481	9.35 460	2.43 407	0.82 261	13.59 498	11.68 535	15.80 491	21.98 515	14.71 500	16.46 452	18.00 500	14.42 514	13.68 490	10.10 465	0.10 412	0.13 274	0.15 485	0.19 379	0.43 443	1.28 399

test_sample8	8.50 486	1.36 356	7.91 425	1.40 240	0.63 221	5.54 378	2.72 419	12.78 429	6.78 307	17.61 513	9.29 338	24.63 526	19.17 524	12.52 479	13.17 499	1.74 520	25.14 574	3.05 533	2.96 538	0.22 353	1.35 406

PWCDC_ROB	8.50 486	4.40 506	9.57 464	6.16 529	4.54 507	10.46 465	1.03 352	15.30 484	28.16 528	10.88 457	30.88 529	6.96 360	11.31 495	14.57 498	10.40 472	3.10 531	0.02 167	0.00 1	0.00 1	1.55 508	0.63 289

G-Net	8.60 488	1.93 425	12.59 483	6.04 527	3.66 477	25.93 535	4.26 459	10.35 353	8.05 360	19.71 518	24.73 508	14.15 467	15.49 515	11.30 458	10.69 478	0.50 495	0.46 342	0.19 496	0.25 418	0.80 487	0.91 348

ADCP+	8.60 488	2.78 479	17.44 512	1.69 281	4.27 496	16.95 512	5.29 478	13.38 452	12.52 449	13.57 491	17.57 469	10.86 435	11.28 494	18.43 522	23.91 538	0.03 320	0.05 221	0.01 387	0.18 374	0.47 453	1.31 401

PWC_ROB	8.89 490	4.49 508	15.62 504	2.92 446	4.49 504	7.89 429	1.23 370	17.29 504	20.00 503	16.54 509	28.06 519	14.37 469	11.98 501	14.93 502	15.43 514	0.47 492	0.00 1	0.05 455	0.00 1	0.67 473	1.31 401

aanetorigin	9.02 491	3.75 498	28.68 544	2.16 352	3.86 484	5.84 391	5.40 481	5.93 196	10.39 414	28.12 539	31.02 530	15.98 483	13.74 508	9.38 412	12.55 494	0.25 464	0.22 301	0.22 500	0.24 414	1.24 499	1.47 412

PASM	9.11 492	5.68 516	25.06 535	4.33 510	4.18 495	7.01 414	8.48 515	12.37 415	20.95 510	13.49 490	15.37 440	18.80 505	11.52 497	14.70 499	12.70 495	0.93 505	1.19 497	0.32 507	1.21 524	1.66 509	2.22 500

UDG	9.12 493	10.06 538	6.35 379	10.06 536	9.64 540	10.48 466	2.33 412	12.73 426	10.19 409	8.33 376	10.27 361	16.70 490	10.47 487	8.33 358	9.07 452	4.28 534	2.59 539	18.90 551	3.83 545	11.35 544	6.50 539

MDST_ROB	9.13 494	1.31 346	10.16 471	4.36 512	2.48 434	28.66 542	7.64 510	19.96 525	14.97 472	27.53 538	24.02 502	9.47 403	5.27 395	16.31 510	8.61 442	0.63 496	0.19 291	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.90 345

FBW_ROB	9.17 495	2.08 436	10.31 472	2.51 415	1.66 379	13.22 496	6.04 488	23.09 541	20.11 504	19.55 516	15.80 443	18.97 508	11.96 500	19.34 524	11.38 483	0.66 497	0.30 316	2.15 531	0.90 512	1.15 498	2.16 496

XQC	9.46 496	4.84 511	18.88 517	4.07 500	3.09 456	15.97 507	6.65 497	16.26 495	26.63 525	12.63 480	12.35 406	15.75 480	10.62 489	16.48 511	21.19 524	0.44 485	0.96 426	0.05 455	0.32 462	1.10 495	0.99 359

GCST	9.50 497	17.91 548	6.18 368	53.02 572	11.57 546	10.95 473	0.20 140	7.71 285	7.12 323	9.83 433	4.71 196	4.87 293	1.49 206	9.87 433	2.06 264	8.70 544	0.07 242	22.79 553	0.40 481	6.66 538	3.86 528

Consistency-Raft	9.58 498	5.11 512	13.00 485	5.61 523	8.92 539	4.03 333	5.07 476	19.73 524	24.90 523	11.32 470	29.86 523	13.36 462	6.16 417	8.00 330	13.47 503	0.67 498	0.34 323	1.81 529	4.36 548	12.23 545	3.62 525

MSMD_ROB	9.73 499	1.43 372	5.42 325	1.81 302	0.42 170	16.83 510	4.30 462	14.29 473	15.34 475	23.06 526	40.17 549	25.63 530	22.62 536	13.37 489	8.85 447	0.48 494	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.13 268	0.47 240

RTSC	9.87 500	4.34 505	16.44 508	4.60 517	2.38 428	12.54 490	0.75 297	18.19 508	37.31 549	16.16 508	15.86 444	13.32 461	7.56 452	20.93 531	23.50 534	0.34 478	1.07 468	0.02 420	0.35 472	0.71 480	0.99 359

Wz-Net-SNSev	9.92 501	8.01 530	26.42 539	2.26 377	1.85 396	8.36 436	14.30 543	18.01 507	21.68 512	10.78 453	23.95 500	16.84 491	8.60 468	15.59 506	19.76 523	0.01 171	0.03 195	0.01 387	0.00 1	0.52 462	1.34 405

DDUNet	10.03 502	12.17 544	8.24 434	13.02 545	11.73 547	10.32 462	3.76 449	12.27 411	8.35 369	9.64 427	13.89 427	16.48 486	6.67 431	9.50 417	7.00 418	6.80 540	3.45 552	21.10 552	4.33 547	12.78 548	9.12 545

ADCPNet	10.18 503	3.40 490	33.24 549	2.38 400	1.74 384	17.75 515	7.65 511	13.20 448	13.03 458	14.09 497	21.72 493	19.36 509	11.40 496	15.43 505	23.00 531	0.28 471	1.15 491	0.39 512	1.48 529	0.68 475	2.21 499

WCMA_ROB	10.20 504	1.99 432	9.33 459	3.01 452	2.46 432	15.78 506	7.67 512	12.75 428	15.41 477	25.08 536	33.42 537	27.06 533	19.86 526	13.87 494	12.47 493	1.28 512	0.38 332	0.18 494	0.20 391	0.28 394	1.54 418

PDISCO_ROB	10.27 505	2.79 480	13.30 486	10.58 541	9.96 542	22.78 529	5.99 485	20.01 526	28.57 529	11.88 477	14.49 434	20.54 517	4.92 379	17.01 516	10.29 470	5.79 537	0.42 336	0.14 484	0.13 349	2.53 521	3.25 517

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 506	5.37 514	16.61 510	2.95 448	3.02 453	24.75 532	15.44 545	14.68 478	19.73 501	19.77 519	23.97 501	16.98 492	8.40 464	17.58 519	9.23 454	1.59 517	1.75 525	0.16 488	2.63 536	0.75 482	1.85 469

SHD	10.45 507	3.67 496	14.03 494	4.81 518	4.52 505	11.93 484	1.66 396	21.36 538	38.40 551	18.84 515	21.72 493	17.63 496	13.07 503	15.65 508	17.71 516	0.36 480	1.09 471	0.01 387	0.32 462	0.50 460	1.67 436

FCDSN-DC	10.72 508	1.16 317	5.01 302	2.16 352	1.31 351	17.46 514	4.80 471	17.79 506	19.87 502	25.02 534	32.85 533	33.57 543	23.52 541	16.80 513	12.13 489	0.11 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.76 329
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	10.77 509	3.23 486	21.50 525	2.26 377	1.96 408	23.65 530	9.07 519	14.69 479	24.88 522	15.21 502	27.20 516	12.68 459	14.02 511	16.94 515	24.43 540	0.26 467	0.18 289	0.74 517	0.67 503	0.80 487	1.02 367

SGM_RVC	10.77 509	1.11 307	4.66 282	2.66 428	0.41 167	21.03 526	6.87 502	20.02 527	15.54 480	25.86 537	24.97 510	33.59 544	20.51 529	20.89 530	14.78 510	0.31 474	0.26 313	0.22 500	0.26 435	0.43 443	1.01 363
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	10.81 511	5.90 519	16.35 507	3.91 498	2.57 438	8.73 440	4.64 468	14.74 480	22.45 517	10.92 460	18.73 477	29.19 536	17.54 520	23.14 539	29.42 551	0.36 480	0.15 281	0.25 503	0.80 510	2.89 525	3.52 524

DPSNet	10.88 512	2.57 469	20.40 523	2.24 372	1.90 401	24.92 533	17.00 555	21.35 537	28.61 530	12.87 483	13.74 425	17.01 494	20.14 528	15.36 503	14.01 506	0.81 502	0.98 439	0.20 497	0.65 502	1.30 502	1.54 418

w-ln-seven	10.89 513	4.13 503	29.29 546	2.40 405	2.62 439	15.68 505	5.09 477	18.55 511	34.46 541	21.14 524	26.71 515	15.16 478	9.01 478	12.97 486	19.34 521	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 464	0.71 317

ADCMid	10.97 514	4.49 508	23.66 530	2.53 419	2.52 437	11.46 478	6.31 492	15.31 485	12.85 457	23.57 530	22.99 498	17.92 499	21.04 531	19.57 526	28.05 548	0.47 492	0.43 337	1.10 522	1.32 526	1.73 511	2.10 492

z-mn7	11.06 515	5.25 513	22.57 527	2.37 399	1.74 384	19.71 522	5.54 483	14.08 468	35.39 546	10.07 436	36.03 543	15.76 481	10.23 485	22.26 536	18.95 519	0.04 350	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.45 448	0.68 309

FC-DCNN	11.29 516	1.01 292	5.50 329	2.25 374	1.65 377	18.23 518	5.36 480	18.99 515	20.65 507	28.95 540	34.83 540	33.83 545	23.18 539	17.04 517	13.37 502	0.17 436	0.01 128	0.02 420	0.02 262	0.10 211	0.70 314

FC-DCNN v2	11.44 517	0.98 283	5.39 323	2.28 384	1.65 377	18.84 520	5.41 482	19.66 522	20.80 508	29.20 541	35.39 542	34.37 547	23.46 540	17.13 518	13.18 501	0.17 436	0.01 128	0.02 420	0.01 240	0.08 173	0.69 310

SANet	11.48 518	3.34 488	13.93 493	2.40 405	1.01 293	16.49 508	12.16 538	20.05 529	37.28 548	19.62 517	28.04 518	25.61 529	20.10 527	14.43 497	12.39 492	0.10 412	0.06 227	0.03 438	0.06 306	0.76 483	1.73 450

zh-mn7	11.74 519	7.51 527	34.00 550	1.96 329	1.02 295	13.44 497	2.89 425	13.67 458	34.35 539	22.18 525	39.79 548	12.33 456	10.28 486	20.97 532	18.78 518	0.30 473	0.01 128	0.00 1	0.01 240	0.45 448	0.91 348

AnyNet_C32	11.82 520	7.08 523	25.83 537	4.55 516	5.88 523	16.92 511	16.97 554	14.14 469	18.11 496	16.87 510	21.66 492	14.78 473	13.87 510	23.54 541	31.83 555	0.24 461	0.28 314	0.35 508	0.53 496	1.35 503	1.71 447

zh-sn7	11.83 521	8.57 531	35.78 552	2.64 427	2.36 427	11.60 479	8.25 514	14.25 472	19.40 500	17.10 512	32.57 532	14.39 471	18.76 522	24.15 542	24.76 541	0.04 350	0.14 278	0.00 1	0.01 240	0.62 468	1.33 403

MeshStereo	11.94 522	1.88 418	5.24 312	2.11 349	1.44 363	20.09 524	4.95 474	21.74 540	16.75 487	33.10 546	35.07 541	39.28 553	22.72 537	19.45 525	13.59 504	0.19 444	0.06 227	0.02 420	0.00 1	0.46 451	0.65 294
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
Wz-Net-TNSev	12.01 523	11.86 543	38.26 556	2.81 438	1.82 392	18.12 517	11.31 534	16.67 497	21.73 513	15.06 501	17.17 461	19.72 512	20.69 530	20.68 529	21.41 526	0.04 350	0.06 227	0.00 1	0.16 357	0.74 481	1.93 479

otaku	12.35 524	8.64 532	9.11 454	13.56 546	10.98 544	26.23 536	7.22 507	19.45 521	19.26 499	11.92 478	17.90 471	20.21 514	8.91 475	16.06 509	6.09 403	9.77 548	2.50 536	13.23 546	1.90 535	14.61 550	9.41 548

Ntro	12.91 525	9.95 537	10.01 466	14.12 548	12.55 549	26.31 537	6.76 499	19.04 516	22.03 516	10.23 440	16.26 449	20.22 515	10.06 483	16.81 514	7.93 429	10.16 550	2.55 538	15.19 548	2.86 537	15.27 551	9.93 551

MFN_U_SF_RVC	13.54 526	4.69 510	28.43 543	4.24 506	2.50 435	24.26 531	5.99 485	28.23 548	20.18 506	24.06 533	29.38 522	30.35 539	16.92 519	20.98 533	21.39 525	1.35 513	1.13 479	1.02 520	1.41 528	1.88 514	2.50 510

WZ-Net	13.61 527	5.57 515	42.84 560	3.89 497	3.19 459	19.90 523	15.44 545	15.67 489	32.04 534	16.13 507	28.69 520	22.17 523	15.84 516	21.40 534	26.87 544	0.75 501	0.01 128	0.01 387	0.03 277	0.51 461	1.20 388

ADCS	13.76 528	6.46 521	30.74 547	3.62 487	2.93 450	14.28 501	11.22 532	20.02 527	34.42 540	23.20 527	25.42 512	19.51 510	19.62 525	24.54 543	33.88 558	0.27 470	0.23 305	0.37 511	0.19 379	1.47 506	2.84 513

MultiAttention	14.02 529	0.52 121	4.06 231	2.43 407	1.86 398	58.14 577	83.76 580	19.31 519	15.21 474	8.39 378	21.24 488	13.23 460	2.52 263	33.74 552	8.16 434	0.20 447	0.06 227	0.72 516	0.98 517	2.74 524	3.13 516

MFMNet_re	14.09 530	9.67 536	20.31 522	10.40 539	7.62 531	21.38 527	17.49 557	21.36 538	31.95 533	23.70 531	29.22 521	18.87 506	27.41 547	14.27 496	11.16 481	2.85 529	1.51 521	0.41 513	0.28 445	4.88 530	7.10 540

EDNetEfficient	14.14 531	6.71 522	56.12 567	2.99 451	3.58 474	5.38 376	8.49 516	9.35 331	33.24 535	40.73 556	30.21 526	18.04 501	22.92 538	12.13 474	26.26 543	0.16 432	0.24 308	0.07 464	1.15 521	2.58 522	2.39 505

LSM	14.85 532	7.41 526	36.29 554	7.76 534	43.77 574	11.24 477	12.14 537	16.73 499	23.72 518	23.73 532	32.92 534	18.89 507	13.31 505	16.60 512	12.37 491	0.26 467	0.86 406	0.11 473	0.43 487	1.24 499	17.26 567

SAMSARA	15.67 533	3.89 500	14.48 498	13.77 547	7.92 535	38.69 556	73.90 579	21.22 536	24.66 521	17.04 511	13.86 426	30.01 538	13.07 503	18.07 521	17.48 515	0.23 459	1.46 517	0.07 464	0.40 481	0.99 493	2.15 495

SPS-STEREO	15.83 534	7.38 525	14.92 501	11.63 543	11.77 548	25.30 534	7.12 505	25.20 544	17.06 489	32.24 545	30.34 527	31.63 541	22.59 535	25.67 544	21.97 527	7.71 542	4.50 558	3.35 536	1.56 532	6.97 540	7.72 542
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	16.41 535	3.98 502	16.04 505	5.38 521	4.59 510	19.44 521	7.28 508	28.88 550	49.27 561	31.53 544	43.72 555	30.36 540	32.17 554	26.70 546	23.19 532	0.25 464	1.48 519	0.04 448	0.59 499	0.52 462	2.87 514

ACVNet-4b	16.48 536	23.07 551	14.73 500	16.69 550	15.18 553	31.83 546	7.30 509	19.71 523	27.82 527	11.54 474	22.10 496	31.68 542	8.96 477	18.88 523	7.28 423	11.04 552	2.65 540	24.93 556	5.02 550	18.57 554	10.67 554

AnyNet_C01	16.99 537	12.34 545	60.47 569	4.88 519	3.11 458	31.77 545	16.79 552	18.60 513	17.96 495	18.62 514	38.50 546	24.03 524	19.00 523	30.59 549	35.18 560	0.29 472	0.56 350	0.45 515	0.48 491	2.70 523	3.40 519

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 538	7.98 529	24.37 533	6.82 531	2.93 450	39.68 558	16.11 547	25.46 545	34.93 542	34.13 548	34.20 538	29.20 537	24.94 543	23.01 538	19.39 522	2.79 528	2.87 544	1.18 524	1.53 531	6.78 539	3.31 518

NVStereoNet_ROB	17.22 539	8.76 533	16.47 509	7.52 533	8.42 537	13.75 500	11.07 528	24.24 543	26.67 526	31.00 542	46.49 558	34.88 548	27.06 546	22.72 537	23.61 535	6.83 541	4.32 557	6.32 543	10.37 558	4.39 529	9.57 549
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	17.25 540	9.46 535	22.74 528	10.11 537	11.40 545	28.98 543	13.74 541	21.15 535	16.85 488	31.39 543	34.79 539	34.05 546	24.24 542	26.23 545	19.31 520	8.79 545	7.56 566	4.88 540	3.93 546	6.07 536	9.33 546

LE_ROB	17.31 541	2.62 473	14.26 497	4.20 505	1.80 389	17.40 513	9.70 524	15.38 486	55.92 567	63.97 577	40.81 551	35.50 549	39.26 560	15.64 507	28.51 549	0.06 379	0.11 263	0.13 482	0.21 398	0.14 279	0.51 250

ELAS_RVC	17.82 542	3.60 495	11.92 479	6.63 530	5.73 521	30.34 544	19.64 558	26.92 546	35.06 543	40.79 557	41.32 553	37.31 551	31.61 550	30.54 548	22.93 530	1.97 526	2.40 533	1.28 525	1.27 525	1.71 510	3.51 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	17.99 543	3.49 491	11.19 477	6.14 528	5.79 522	34.89 552	17.28 556	28.75 549	30.47 532	40.80 558	45.79 557	39.04 552	32.05 553	27.63 547	24.30 539	1.88 524	2.41 535	1.09 521	1.48 529	1.83 513	3.48 521
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	18.06 544	27.03 555	34.90 551	22.68 556	20.79 559	15.03 502	3.18 439	16.95 502	26.06 524	20.48 521	16.91 457	20.55 518	18.37 521	23.48 540	12.16 490	5.31 536	2.91 545	31.24 560	8.09 556	22.63 558	12.44 559

EDNetEfficientorigin	18.25 545	14.44 546	99.41 590	1.72 290	1.00 291	12.07 486	6.97 504	13.67 458	35.06 543	38.59 555	37.10 545	27.03 532	27.46 548	15.38 504	26.92 545	0.05 367	0.08 246	0.15 485	0.62 500	3.33 527	3.92 529

SGM-ForestM	18.61 546	3.38 489	10.14 470	3.44 480	2.24 423	34.17 551	15.39 544	29.44 552	33.93 536	38.55 554	41.08 552	53.64 562	36.76 557	34.82 554	27.16 546	1.25 511	1.81 528	0.74 517	1.01 518	0.61 467	2.61 511

RainbowNet	18.69 547	27.15 556	22.03 526	18.76 552	15.00 552	27.97 541	10.17 526	27.99 547	34.19 538	15.53 505	27.53 517	25.33 527	13.80 509	19.86 528	10.59 473	14.50 560	3.57 553	23.85 555	5.03 551	18.49 553	12.41 558

ACVNet_1	19.51 548	26.19 554	15.50 503	17.71 551	15.28 554	26.46 538	9.36 521	29.16 551	34.18 537	25.06 535	24.89 509	37.18 550	21.93 534	17.80 520	15.03 511	11.08 553	2.83 541	25.29 557	5.06 552	19.11 555	11.14 555

RTS	19.64 549	10.42 540	87.01 578	5.88 524	6.82 526	41.73 559	16.69 550	16.80 500	41.90 555	23.44 528	32.96 535	13.79 463	21.49 532	38.85 559	30.84 552	0.46 489	0.70 377	0.00 1	0.09 323	1.13 496	1.70 444

RTSA	19.64 549	10.42 540	87.01 578	5.88 524	6.82 526	41.73 559	16.69 550	16.80 500	41.90 555	23.44 528	32.96 535	13.79 463	21.49 532	38.85 559	30.84 552	0.46 489	0.70 377	0.00 1	0.09 323	1.13 496	1.70 444

coex-ft	20.15 551	20.03 550	87.93 580	1.81 302	1.77 386	18.77 519	13.73 540	13.28 450	41.87 554	60.24 573	39.04 547	28.27 535	30.39 549	12.57 482	28.66 550	0.20 447	0.23 305	0.04 448	0.30 455	1.52 507	2.34 504

MANE	20.98 552	3.23 486	8.81 444	5.96 526	6.96 529	33.07 549	13.20 539	35.43 554	38.86 552	44.72 562	52.41 566	53.20 561	41.84 563	34.74 553	27.45 547	1.87 523	2.27 531	1.54 527	10.18 557	0.69 477	3.11 515

BEATNet-Init1	24.70 553	11.33 542	44.28 561	5.48 522	3.94 488	47.60 566	22.33 561	34.94 553	40.01 553	48.11 565	49.98 562	59.86 566	43.17 564	39.48 561	31.77 554	1.37 514	1.76 527	1.17 523	1.17 522	2.44 520	3.85 527

DLNR_Zeroshot_test	24.96 554	51.28 573	90.69 581	97.84 589	97.22 588	1.40 61	0.12 93	23.19 542	3.55 130	1.21 123	2.95 143	0.72 126	0.31 57	7.09 268	2.61 300	38.70 571	1.32 506	0.00 1	0.29 451	77.04 584	1.68 439

FADE	26.04 555	18.79 549	52.46 565	10.51 540	10.00 543	22.56 528	9.20 520	36.24 555	53.07 564	20.35 520	19.04 478	26.62 531	34.46 555	40.25 562	35.42 561	31.16 570	14.37 570	38.03 569	37.28 571	5.44 534	5.60 534

ACVNet_2	27.45 556	30.56 561	27.90 541	20.72 553	15.55 555	37.22 554	14.00 542	49.32 568	65.88 576	43.17 559	56.99 570	51.90 558	26.98 545	21.46 535	15.38 512	10.77 551	2.85 542	23.12 554	3.62 544	20.08 556	11.47 556

MADNet+	27.96 557	35.32 564	91.41 582	21.04 554	8.86 538	49.25 568	47.41 575	36.98 556	37.84 550	21.00 523	30.83 528	25.41 528	34.95 556	46.51 568	51.54 574	3.04 530	3.33 550	1.48 526	1.05 519	5.85 535	6.05 537

IMH-64-1	28.06 558	29.98 558	19.46 520	32.15 559	20.98 560	27.68 539	16.66 548	47.31 562	44.85 558	34.14 549	50.94 563	41.49 554	31.67 551	37.53 555	23.88 536	14.17 558	2.96 546	34.45 562	11.15 559	26.12 560	13.75 560

IMH-64	28.06 558	29.98 558	19.46 520	32.15 559	20.98 560	27.68 539	16.66 548	47.31 562	44.85 558	34.14 549	50.94 563	41.49 554	31.67 551	37.53 555	23.88 536	14.17 558	2.96 546	34.45 562	11.15 559	26.12 560	13.75 560

JetBlue	29.99 560	17.24 547	55.64 566	16.24 549	21.08 562	62.07 578	33.14 568	40.60 558	35.73 547	34.59 551	40.67 550	57.18 565	43.54 565	51.46 573	52.18 575	2.72 527	4.58 560	2.86 532	3.53 543	10.57 543	14.11 562

WAO-7	30.22 561	25.83 553	23.33 529	33.10 561	14.36 551	36.98 553	22.41 562	52.85 572	64.46 574	43.76 560	59.24 572	52.31 559	45.69 567	32.82 550	32.60 556	11.16 554	5.49 561	13.76 547	12.60 563	12.36 546	9.38 547

IMH	30.65 562	30.30 560	21.09 524	34.89 563	21.75 564	33.16 550	16.91 553	49.53 569	52.50 562	38.41 553	55.10 569	45.13 556	40.36 562	41.57 563	25.66 542	14.74 561	3.36 551	35.43 564	11.69 561	27.31 565	14.16 563

PWCK	31.62 563	45.59 570	49.67 563	30.49 557	7.80 533	42.91 561	29.73 567	45.45 561	44.44 557	47.41 563	36.92 544	47.86 557	26.79 544	41.90 564	33.36 557	22.77 565	4.56 559	29.89 559	5.13 553	29.43 566	10.36 553

TorneroNet-64	33.32 564	33.28 562	33.07 548	35.14 564	21.25 563	48.02 567	21.13 559	43.47 560	58.77 568	33.36 547	46.64 559	62.00 569	38.19 558	44.82 567	35.07 559	15.02 562	3.59 554	35.81 565	12.20 562	29.45 567	16.17 564

Dean	35.52 565	40.12 568	27.99 542	30.63 558	17.33 557	45.80 565	11.68 535	57.61 577	76.54 580	63.70 576	60.65 573	66.93 575	49.40 570	38.12 557	40.28 566	12.18 556	3.73 555	28.86 558	5.94 555	20.69 557	12.16 557

WAO-6	35.59 566	37.89 567	17.67 513	37.86 565	24.46 566	37.85 555	21.49 560	49.01 567	67.96 577	44.22 561	48.08 560	53.02 560	53.39 572	33.67 551	36.83 563	26.05 568	7.83 567	43.19 570	21.76 569	30.18 568	19.37 570

LVE	35.84 567	41.54 569	36.25 553	33.36 562	18.92 558	53.05 573	27.99 566	53.17 575	64.93 575	47.63 564	61.58 574	54.25 563	38.72 559	38.72 558	35.50 562	16.36 564	6.23 563	31.51 561	14.04 564	25.01 559	18.07 568

TorneroNet	36.02 568	35.25 563	36.33 555	38.44 566	22.19 565	50.72 571	24.42 565	48.39 565	54.53 565	38.03 552	53.44 567	62.83 572	44.79 566	47.68 570	42.11 569	15.69 563	3.97 556	37.25 566	15.05 565	30.83 569	18.40 569

WAO-8	38.93 569	36.84 565	23.97 531	43.96 567	24.48 567	45.73 563	22.62 563	53.10 573	75.66 578	53.86 570	66.14 578	62.39 570	55.11 574	43.01 565	40.67 567	22.98 566	7.22 564	37.53 567	19.49 567	27.04 564	16.83 565

Venus	38.93 569	36.84 565	23.97 531	43.96 567	24.48 567	45.73 563	22.62 563	53.10 573	75.66 578	53.86 570	66.17 579	62.39 570	55.11 574	43.01 565	40.67 567	22.98 566	7.22 564	37.53 567	19.49 567	27.02 563	16.83 565

UNDER WATER	45.99 571	49.80 572	68.56 572	49.99 571	32.13 570	55.35 575	39.50 570	41.12 559	52.90 563	50.69 566	45.18 556	67.79 577	58.75 577	51.93 575	50.97 573	30.59 569	14.03 569	51.66 572	37.15 570	40.27 571	31.35 571

UNDER WATER-64	46.01 572	48.25 571	68.05 571	44.59 569	28.11 569	57.02 576	43.78 573	40.20 557	48.80 560	52.08 569	42.95 554	67.22 576	57.71 576	48.98 572	49.57 572	40.01 572	17.98 571	52.15 573	39.41 573	38.99 570	34.41 572

notaker	48.05 573	55.94 574	50.90 564	56.89 575	40.29 571	38.96 557	33.86 569	47.82 564	55.70 566	57.55 572	57.48 571	60.22 567	59.71 578	54.64 576	43.27 570	41.13 573	19.86 572	57.61 575	37.79 572	50.95 573	40.33 573

ktn	49.32 574	58.11 575	40.16 558	59.92 576	43.22 573	49.79 570	42.99 572	48.56 566	60.67 570	51.59 567	54.51 568	55.34 564	52.65 571	47.92 571	37.91 564	57.88 577	24.79 573	63.00 578	43.57 574	52.51 574	41.31 574

DPSimNet_ROB	54.45 575	65.73 579	47.00 562	54.49 573	46.37 575	55.34 574	56.47 576	56.18 576	59.04 569	64.57 578	51.76 565	64.01 573	54.49 573	47.54 569	67.21 579	63.21 579	27.86 576	58.04 576	51.28 577	46.61 572	51.87 578

KSHMR	56.07 576	64.25 578	40.47 559	74.89 579	49.63 576	49.42 569	45.46 574	57.71 578	63.52 572	61.65 575	61.67 575	71.88 578	47.67 569	51.47 574	44.57 571	54.67 576	62.25 578	66.31 579	54.18 578	53.03 576	46.75 576

HanzoNet	57.16 577	60.12 576	60.00 568	55.77 574	42.11 572	51.98 572	41.93 571	52.07 570	61.47 571	65.98 579	65.90 577	72.11 579	70.14 579	71.11 579	61.13 577	64.31 580	34.72 577	62.27 577	50.86 576	52.83 575	46.33 575

JetRed	61.44 578	61.87 577	83.02 577	46.49 570	56.73 578	83.63 579	65.09 577	59.75 579	64.22 573	69.50 580	69.26 580	66.24 574	47.62 568	61.80 577	74.60 580	45.99 574	66.40 581	46.67 571	45.27 575	63.49 577	51.22 577

LRCNet_RVC	66.47 579	66.44 580	69.02 573	71.60 578	54.27 577	32.21 548	2.93 429	63.19 580	21.83 514	82.02 582	90.16 583	83.59 581	72.13 580	69.45 578	53.25 576	95.47 587	64.21 580	95.15 587	95.27 587	72.59 579	74.60 581

TCMNet-wrong-test	67.37 580	85.99 584	81.87 576	95.65 586	94.75 586	89.54 580	85.95 581	52.26 571	35.23 545	51.69 568	62.14 576	60.40 568	40.29 561	77.33 580	64.52 578	48.91 575	9.04 568	69.84 581	68.02 580	91.10 587	82.88 587

ASD4	76.04 581	81.96 583	69.18 574	68.53 577	80.95 582	96.29 583	99.16 588	77.84 581	93.51 585	77.76 581	85.79 581	78.58 580	76.90 581	78.02 581	82.88 581	58.77 578	62.96 579	55.01 574	62.53 579	68.78 578	65.30 580

MADNet++	82.81 582	81.73 582	74.64 575	87.71 585	82.67 583	93.35 581	70.27 578	86.39 585	82.88 581	93.51 586	86.62 582	86.40 582	81.37 582	88.21 583	88.63 582	86.59 585	84.23 585	72.14 582	68.69 581	78.88 585	81.36 585

tt	83.10 583	0.43 64	99.97 592	79.27 583	93.14 585	100.00 593	100.00 593	100.00 595	99.89 590	60.55 574	48.44 561	99.98 594	99.96 592	99.98 594	100.00 596	91.80 586	99.82 590	73.67 586	73.25 582	86.43 586	55.39 579

xxxxx1	85.58 584	90.37 585	96.61 585	76.69 580	80.77 579	97.50 586	96.92 585	85.57 582	88.66 582	88.63 583	91.64 584	94.27 584	93.09 583	90.03 584	91.91 583	70.77 581	70.62 582	73.61 583	81.26 584	72.90 580	79.86 582

tt_ll	85.58 584	90.37 585	96.61 585	76.69 580	80.77 579	97.50 586	96.92 585	85.57 582	88.66 582	88.63 583	91.64 584	94.27 584	93.09 583	90.03 584	91.91 583	70.77 581	70.62 582	73.61 583	81.26 584	72.90 580	79.86 582

ff	85.58 584	90.37 585	96.61 585	76.69 580	80.77 579	97.50 586	96.92 585	85.57 582	88.66 582	88.63 583	91.64 584	94.27 584	93.09 583	90.03 584	91.91 583	70.77 581	70.62 582	73.61 583	81.26 584	72.90 580	79.86 582

USTest	87.45 587	75.67 581	64.78 570	81.43 584	83.22 584	99.90 592	99.97 591	99.47 590	99.59 589	98.27 587	99.02 590	90.91 583	98.36 588	83.71 582	98.28 589	79.81 584	95.66 586	69.62 580	73.61 583	75.15 583	82.65 586

PML	97.69 588	100.00 594	96.50 584	97.85 590	97.35 589	99.77 591	99.36 589	96.92 586	96.34 586	100.00 594	96.52 587	97.41 588	99.61 589	100.00 595	95.46 586	99.99 593	97.44 587	100.00 591	96.08 588	99.13 589	88.02 588

MEDIAN_ROB	98.44 589	99.70 589	99.34 589	97.13 587	97.06 587	96.94 584	95.91 584	97.71 588	97.33 587	98.78 590	98.91 589	99.19 589	98.13 587	96.94 587	96.99 588	99.97 591	99.18 588	100.00 591	99.99 592	99.70 590	99.83 590

HaxPig	98.85 590	99.94 591	95.36 583	99.99 593	99.98 591	94.12 582	94.52 582	99.12 589	99.96 591	99.96 593	99.99 592	99.98 594	99.89 591	98.16 588	96.14 587	99.98 592	99.99 592	100.00 591	99.99 592	99.99 593	99.95 593

Anonymous_1	99.01 591	99.91 590	99.85 591	97.31 588	99.09 590	100.00 593	100.00 593	99.59 592	99.96 591	99.29 592	99.86 591	99.55 591	99.99 593	99.30 589	99.76 590	95.67 588	99.58 589	97.24 588	98.56 589	97.36 588	98.34 589

ccccc	99.31 592	96.47 588	100.00 596	100.00 596	100.00 593	97.29 585	99.42 590	99.52 591	97.83 588	99.28 591	97.64 588	99.32 590	99.84 590	99.92 590	99.98 592	100.00 595	100.00 593	99.95 590	99.77 591	100.00 594	100.00 597

test_example2	99.38 593	99.98 593	99.99 593	100.00 596	99.98 591	99.73 590	99.99 592	96.99 587	100.00 593	100.00 594	100.00 593	96.49 587	96.74 586	99.97 591	99.96 591	100.00 595	99.97 591	98.68 589	99.11 590	100.00 594	100.00 597

AVERAGE_ROB	99.63 594	99.96 592	98.88 588	100.00 596	100.00 593	98.16 589	95.64 583	100.00 595	100.00 593	100.00 594	100.00 593	100.00 596	100.00 594	100.00 595	99.99 593	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 597

DPSMNet_ROB	99.90 595	100.00 594	99.99 593	99.99 593	100.00 593	100.00 593	100.00 593	99.98 593	100.00 593	98.37 588	100.00 593	99.81 592	100.00 594	99.97 591	99.99 593	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	99.99 594

DGTPSM_ROB	99.90 595	100.00 594	99.99 593	99.99 593	100.00 593	100.00 593	100.00 593	99.98 593	100.00 593	98.37 588	100.00 593	99.81 592	100.00 594	99.97 591	99.99 593	99.99 593	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	99.99 594

DPSM_ROB	99.94 597	100.00 594	100.00 596	99.74 591	100.00 593	100.00 593	100.00 593	100.00 595	100.00 593	100.00 594	100.00 593	100.00 596	100.00 594	100.00 595	100.00 596	99.08 589	100.00 593	100.00 591	100.00 594	99.98 591	99.94 591

DPSM	99.94 597	100.00 594	100.00 596	99.74 591	100.00 593	100.00 593	100.00 593	100.00 595	100.00 593	100.00 594	100.00 593	100.00 596	100.00 594	100.00 595	100.00 596	99.08 589	100.00 593	100.00 591	100.00 594	99.98 591	99.94 591

FlowAnything	100.00 599	100.00 594	100.00 596	100.00 596	100.00 593	100.00 593	100.00 593	100.00 595	100.00 593	100.00 594	100.00 593	100.00 596	100.00 594	100.00 595	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 597

Selective-RAFT-Error	100.00 599	100.00 594	100.00 596	100.00 596	100.00 593	100.00 593	100.00 593	100.00 595	100.00 593	100.00 594	100.00 593	100.00 596	100.00 594	100.00 595	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 597

CasAABBNet	100.00 599	100.00 594	100.00 596	100.00 596	100.00 593	100.00 593	100.00 593	100.00 595	100.00 593	100.00 594	100.00 593	100.00 596	100.00 594	100.00 595	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 597

LSM0	100.00 599	100.00 594	100.00 596	100.00 596	100.00 593	100.00 593	100.00 593	100.00 595	100.00 593	100.00 594	100.00 593	100.00 596	100.00 594	100.00 595	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	99.99 594

Low-res two-view benchmark