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

DEFOM-Stereo	0.19 1	0.24 125	0.63 4	0.08 167	0.00 1	1.05 72	0.00 1	0.36 4	0.82 86	0.00 1	0.02 2	0.05 37	0.03 56	0.28 21	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.10 128

rvit_stereo_0083	0.19 1	0.16 51	0.60 2	0.00 1	0.00 1	0.14 3	0.02 119	0.72 23	1.53 276	0.09 37	0.02 2	0.05 37	0.02 29	0.31 31	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.05 65

GLC_STEREO	0.19 1	0.13 32	0.94 21	0.03 78	0.00 1	0.95 59	0.03 174	0.33 2	0.44 22	0.10 38	0.04 69	0.06 55	0.04 76	0.44 57	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 65

CASnet	0.21 4	0.22 116	0.95 22	0.01 13	0.00 1	0.87 48	0.01 28	0.55 13	0.88 97	0.16 54	0.03 51	0.04 19	0.02 29	0.39 43	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.01 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
UniTT-Stereo	0.23 5	0.28 148	1.91 148	0.05 124	0.16 264	0.34 8	0.02 119	0.46 8	0.42 20	0.06 29	0.18 122	0.05 37	0.07 129	0.22 9	0.33 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.01 12

RAStereo	0.24 6	0.44 214	1.96 155	0.06 144	0.01 85	0.18 4	0.01 28	0.95 38	0.49 26	0.14 49	0.06 91	0.05 37	0.05 96	0.26 17	0.23 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.00 1

LoS_RVC	0.25 7	0.60 276	1.21 37	0.16 233	0.13 249	0.98 62	0.01 28	0.85 32	0.25 5	0.08 35	0.02 2	0.07 73	0.04 76	0.49 67	0.05 5	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.07 86

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 8	0.10 16	0.68 5	0.06 144	0.03 158	0.36 16	0.02 119	1.78 84	1.26 197	0.01 3	0.02 2	0.05 37	0.00 1	0.27 18	0.31 139	0.00 1	0.02 244	0.00 1	0.15 373	0.03 121	0.15 167

FoundationStereo	0.26 8	0.15 39	0.50 1	0.50 340	0.90 420	0.11 1	0.04 207	0.26 1	1.18 151	0.00 1	0.02 2	0.05 37	0.01 9	0.49 67	0.19 81	0.00 1	0.84 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 65

SMoEStereo_RVC	0.26 8	0.48 231	0.92 18	0.03 78	0.00 1	1.05 72	0.05 226	0.52 10	0.83 88	0.08 35	0.03 51	0.04 19	0.02 29	0.41 48	0.29 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 300	0.43 289

rvit_stereo_0081	0.26 8	0.24 125	0.80 8	0.00 1	0.00 1	0.73 37	0.01 28	1.39 54	1.43 256	0.11 40	0.02 2	0.03 12	0.02 29	0.28 21	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 12

rvit_stereo_0082	0.26 8	0.24 125	0.80 8	0.00 1	0.00 1	0.73 37	0.01 28	1.39 54	1.43 256	0.11 40	0.02 2	0.03 12	0.02 29	0.28 21	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 12

PMTNet	0.26 8	0.21 108	1.40 46	0.02 54	0.02 138	1.16 118	0.29 359	1.00 42	0.18 1	0.04 20	0.03 51	0.07 73	0.02 29	0.47 60	0.15 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.02 29

sCroCo_RVC	0.27 14	0.19 94	2.20 199	0.02 54	0.00 1	0.13 2	0.04 207	1.15 48	0.89 101	0.15 51	0.07 96	0.03 12	0.04 76	0.39 43	0.05 5	0.00 1	0.07 278	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.01 12

rvit_stereo_0081_aga	0.29 15	0.49 233	1.78 109	0.00 1	0.00 1	0.78 40	0.02 119	0.99 41	1.10 134	0.05 25	0.02 2	0.05 37	0.03 56	0.29 27	0.12 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.05 65

trnet	0.29 15	0.17 61	0.95 22	0.00 1	0.00 1	1.26 170	0.01 28	1.32 51	0.97 116	0.16 54	0.18 122	0.05 37	0.00 1	0.53 79	0.13 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.02 29

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 15	0.32 173	0.88 14	0.02 54	0.00 1	1.05 72	0.01 28	0.80 30	1.00 122	0.76 173	0.34 176	0.10 95	0.06 114	0.13 1	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.09 117

CREStereo	0.29 15	0.19 94	0.91 17	0.00 1	0.01 85	1.24 153	0.01 28	1.31 50	0.99 121	0.17 58	0.17 119	0.04 19	0.00 1	0.56 84	0.14 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.02 29
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
MaDis-Stereo	0.30 19	0.62 284	1.63 77	0.07 157	0.19 273	0.40 22	0.02 119	1.36 52	0.76 65	0.04 20	0.05 83	0.13 109	0.05 96	0.38 41	0.33 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.02 29

IGEV-RUCA	0.31 20	0.10 16	0.83 12	0.12 217	0.11 240	1.25 161	0.31 366	0.85 32	0.27 11	0.11 40	0.14 115	0.16 117	0.24 229	0.35 39	0.25 115	0.05 421	0.19 307	0.20 457	0.23 423	0.19 363	0.32 255

fffft	0.31 20	0.31 166	0.88 14	0.02 54	0.00 1	0.92 54	0.01 28	1.72 80	0.80 77	0.02 4	0.03 51	0.04 19	0.01 9	0.41 48	0.34 151	0.00 1	0.04 260	0.00 1	0.00 1	0.19 363	0.39 277
1: 1. 1
mms	0.32 22	0.28 148	0.78 6	0.12 217	0.37 341	0.34 8	0.01 28	0.45 7	0.64 45	0.12 46	0.03 51	0.06 55	0.05 96	0.56 84	0.06 9	0.00 1	0.24 311	0.00 1	0.00 1	0.13 300	2.13 472

ours_stereo	0.32 22	0.30 158	1.12 30	0.08 167	0.30 334	0.80 41	0.04 207	0.54 12	0.70 54	0.06 29	0.03 51	0.06 55	0.03 56	0.50 74	0.06 9	0.00 1	0.03 255	0.00 1	0.00 1	0.14 313	1.62 429

LoS	0.32 22	0.19 94	1.27 41	0.11 211	0.01 85	1.32 196	0.07 258	1.44 60	0.79 69	0.06 29	0.04 69	0.27 137	0.11 171	0.60 101	0.13 44	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.01 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fffy	0.33 25	0.35 183	1.42 48	0.21 260	0.46 359	0.34 8	0.01 28	0.94 37	0.20 2	0.04 20	0.03 51	0.06 55	0.01 9	0.22 9	0.17 66	0.00 1	0.56 351	0.00 1	0.00 1	0.13 300	1.39 402

GMStereo	0.34 26	1.03 377	2.11 188	0.01 13	0.00 1	0.47 31	0.01 28	0.77 26	1.38 249	0.24 81	0.04 69	0.07 73	0.08 143	0.43 55	0.12 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RSM++	0.35 27	0.18 67	0.88 14	0.63 373	0.47 361	0.44 27	0.00 1	1.41 56	1.20 160	0.05 25	0.02 2	0.01 1	0.07 129	0.33 37	0.18 71	0.01 369	0.02 244	0.00 1	0.17 390	0.14 313	0.73 335

CAS++	0.35 27	0.27 145	1.08 27	0.04 107	0.00 1	0.34 8	0.01 28	4.25 282	0.54 32	0.02 4	0.02 2	0.06 55	0.00 1	0.24 11	0.06 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.03 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.35 27	0.20 103	1.15 34	0.04 107	0.00 1	0.52 35	0.01 28	0.52 10	0.80 77	0.03 11	2.86 391	0.04 19	0.03 56	0.28 21	0.07 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 442	0.00 1

WCG-NET	0.36 30	0.45 215	0.92 18	0.02 54	0.00 1	0.91 53	0.05 226	0.77 26	1.28 209	0.30 92	0.43 206	0.03 12	0.13 188	0.48 63	0.20 86	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.16 177

RSM	0.36 30	0.16 51	0.82 11	0.59 359	0.49 364	0.42 23	0.00 1	1.56 64	1.20 160	0.19 67	0.02 2	0.03 12	0.06 114	0.34 38	0.19 81	0.01 369	0.10 292	0.00 1	0.15 373	0.10 255	0.68 325

XX-TBD	0.36 30	0.59 273	1.75 97	0.07 157	0.00 1	1.11 101	0.00 1	0.73 24	0.63 44	0.44 116	1.24 309	0.06 55	0.06 114	0.39 43	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 43

MIF-Stereo (partial)	0.37 33	0.39 197	1.98 159	0.02 54	0.00 1	0.43 25	0.02 119	2.35 109	0.61 42	0.18 61	0.10 104	0.07 73	0.07 129	0.61 105	0.40 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.02 29

CREStereo++_RVC	0.37 33	0.24 125	1.62 71	0.06 144	0.00 1	1.21 140	0.01 28	0.77 26	1.12 138	0.26 87	1.45 324	0.06 55	0.06 114	0.42 51	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 76
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
TANstereo	0.37 33	0.50 236	1.62 71	0.03 78	0.01 85	1.16 118	0.00 1	0.56 14	0.53 29	1.05 220	1.38 318	0.06 55	0.05 96	0.45 59	0.07 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29

castereo++	0.39 36	0.45 215	1.26 40	0.15 228	0.00 1	1.10 96	0.03 174	1.67 76	1.28 209	0.04 20	0.02 2	0.58 174	0.00 1	0.15 3	0.19 81	0.00 1	0.30 323	0.00 1	0.27 442	0.04 154	0.21 217

knoymous	0.41 37	0.09 9	1.34 44	0.05 124	0.01 85	1.15 114	0.01 28	2.36 110	0.23 4	0.51 143	0.02 2	1.64 289	0.00 1	0.49 67	0.33 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.04 50

castereo	0.42 38	0.31 166	0.60 2	0.01 13	0.05 192	0.81 42	0.04 207	3.96 237	0.81 80	0.15 51	0.02 2	0.08 79	0.14 190	0.25 12	0.48 212	0.00 1	0.19 307	0.00 1	0.22 418	0.02 55	0.19 195

MonSter	0.42 38	0.09 9	0.95 22	0.01 13	0.06 198	0.51 33	0.00 1	2.61 118	0.82 86	0.11 40	0.02 2	0.05 37	0.01 9	0.58 90	0.37 170	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.34 454	0.00 1	0.88 355

IGEV-Stereo++	0.42 38	0.07 3	0.79 7	0.17 234	0.28 320	1.13 106	0.00 1	1.98 94	0.41 18	0.31 95	0.04 69	0.02 3	0.03 56	0.56 84	0.30 137	0.00 1	0.73 371	0.00 1	0.00 1	0.04 154	1.55 417

CroCo-Stereo Lap2	0.42 38	0.75 312	1.76 103	0.03 78	0.00 1	0.33 7	0.01 28	3.75 201	0.81 80	0.02 4	0.03 51	0.04 19	0.07 129	0.52 77	0.23 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.03 43

rvit_stereo_0080	0.44 42	0.64 291	2.07 176	0.01 13	0.00 1	0.90 50	0.01 28	3.40 174	1.16 142	0.03 11	0.04 69	0.06 55	0.01 9	0.19 5	0.14 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.11 136

whm_eth	0.44 42	0.64 291	2.07 176	0.01 13	0.00 1	0.90 50	0.01 28	3.40 174	1.16 142	0.03 11	0.04 69	0.06 55	0.01 9	0.19 5	0.14 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.11 136

UDGNet	0.44 42	0.91 342	1.89 145	0.04 107	0.00 1	1.15 114	0.02 119	0.75 25	1.77 326	0.45 121	0.07 96	0.06 55	0.02 29	1.62 198	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.01 12

rvit_stereo_0075_2	0.45 45	0.19 94	3.21 312	0.02 54	0.00 1	1.10 96	0.02 119	1.92 92	1.22 173	0.18 61	0.09 101	0.02 3	0.05 96	0.59 98	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.27 244

WCG-NET（raft）	0.45 45	0.62 284	0.93 20	0.02 54	0.06 198	0.90 50	0.05 226	0.70 17	1.32 227	0.33 96	0.14 115	1.51 275	0.14 190	0.41 48	0.22 98	0.00 1	1.29 466	0.00 1	0.01 282	0.16 338	0.25 235

dd	0.45 45	1.20 397	2.52 255	0.06 144	0.01 85	1.23 148	0.03 174	0.88 35	1.48 269	0.26 87	0.06 91	0.12 101	0.05 96	0.42 51	0.44 189	0.02 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 185	0.06 76

rvit_0105_6	0.46 48	0.36 186	1.89 145	0.01 13	0.00 1	0.83 43	0.01 28	3.37 173	1.92 342	0.06 29	0.05 83	0.09 87	0.02 29	0.27 18	0.13 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.15 167

Pointernet	0.47 49	0.13 32	1.57 66	0.05 124	0.44 354	1.19 130	0.05 226	3.69 195	0.81 80	0.03 11	0.02 2	0.19 119	0.05 96	0.47 60	0.13 44	0.00 1	0.26 315	0.00 1	0.14 370	0.01 13	0.24 227

rvit_stereo_ft	0.47 49	0.79 322	2.69 267	0.01 13	0.00 1	0.21 6	0.01 28	3.45 178	1.45 262	0.03 11	0.05 83	0.08 79	0.02 29	0.28 21	0.13 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.17 183

ProNet	0.47 49	0.35 183	1.75 97	0.19 241	0.54 368	1.09 90	0.01 28	0.97 39	1.25 190	0.02 4	0.02 2	0.06 55	0.03 56	0.58 90	0.09 18	0.00 1	0.57 352	0.00 1	0.00 1	0.14 313	1.65 430

AnonymousM	0.48 52	0.11 22	1.03 25	0.06 144	0.01 85	1.10 96	0.03 174	1.91 90	1.37 246	0.25 83	0.04 69	0.02 3	0.24 229	0.56 84	0.33 143	0.00 1	0.43 335	1.91 480	0.00 1	0.01 13	0.22 219

CRE-IMP	0.49 53	0.14 38	1.75 97	0.08 167	0.05 192	1.48 258	0.45 383	1.64 75	1.22 173	0.92 196	0.29 160	0.87 221	0.01 9	0.39 43	0.25 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.17 183

tg	0.50 54	0.58 269	1.09 29	0.02 54	0.00 1	1.28 180	0.01 28	2.04 100	1.24 179	0.11 40	0.41 202	0.73 200	0.11 171	0.48 63	0.12 34	0.00 1	0.51 344	0.00 1	0.00 1	0.34 424	1.00 371

CroCo-Stereo	0.50 54	0.63 287	2.38 228	0.14 223	0.00 1	0.19 5	0.02 119	4.28 287	0.96 115	0.14 49	0.03 51	0.46 156	0.08 143	0.32 33	0.29 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 12
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
sAnonymous2	0.50 54	0.60 276	4.41 384	0.01 13	0.00 1	0.34 8	0.08 266	2.33 107	1.09 131	0.03 11	0.06 91	0.04 19	0.10 162	0.29 27	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.35 264

CroCo_RVC	0.50 54	0.60 276	4.41 384	0.01 13	0.00 1	0.34 8	0.08 266	2.33 107	1.09 131	0.03 11	0.06 91	0.04 19	0.10 162	0.29 27	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.35 264

MM-Stereo_test2	0.51 58	0.19 94	1.86 134	0.74 402	0.08 220	1.16 118	0.01 28	0.78 29	0.71 55	0.48 135	0.03 51	0.05 37	0.07 129	0.47 60	0.40 183	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.05 323	0.28 406	1.94 464

AIO-Stereo	0.51 58	0.22 116	0.87 13	0.56 351	0.70 403	0.45 28	0.01 28	1.89 88	1.27 203	0.21 77	0.02 2	0.02 3	0.06 114	0.44 57	0.45 193	0.03 408	0.78 376	0.00 1	0.63 476	0.08 222	1.50 409

ff7	0.51 58	0.26 136	1.81 119	0.19 241	0.25 300	1.08 83	0.01 28	0.71 18	1.36 241	0.47 125	0.02 2	0.04 19	0.08 143	0.79 137	0.18 71	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.15 373	0.10 255	1.76 440

ffff	0.51 58	0.26 136	1.81 119	0.19 241	0.25 300	1.08 83	0.01 28	0.71 18	1.36 241	0.47 125	0.02 2	0.04 19	0.08 143	0.79 137	0.18 71	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.15 373	0.10 255	1.76 440

11t	0.51 58	0.26 136	1.81 119	0.19 241	0.25 300	1.08 83	0.01 28	0.71 18	1.36 241	0.47 125	0.02 2	0.04 19	0.08 143	0.79 137	0.18 71	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.15 373	0.10 255	1.76 440

CES	0.51 58	0.16 51	1.23 38	0.09 186	1.58 460	1.18 128	0.05 226	1.07 47	0.79 69	0.03 11	0.03 51	0.14 111	0.10 162	0.55 81	0.12 34	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.01 13	2.98 479

Selective-IGEV	0.51 58	0.13 32	1.41 47	0.72 395	0.62 393	0.38 19	0.04 207	2.58 117	1.21 169	0.19 67	0.02 2	0.02 3	0.06 114	0.48 63	0.46 202	0.01 369	0.80 379	0.00 1	0.09 348	0.07 211	0.91 359

ccc-4	0.51 58	0.26 136	1.81 119	0.19 241	0.25 300	1.08 83	0.01 28	0.71 18	1.36 241	0.47 125	0.02 2	0.04 19	0.08 143	0.79 137	0.18 71	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.15 373	0.10 255	1.76 440

rvit_0105_4	0.52 66	0.47 228	2.33 222	0.01 13	0.00 1	0.83 43	0.01 28	3.89 230	1.78 328	0.12 46	0.10 104	0.12 101	0.03 56	0.39 43	0.13 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.13 153

ROB_FTStereo_v2	0.52 66	0.18 67	1.71 89	0.08 167	0.09 228	1.59 289	0.32 369	1.61 70	1.25 190	0.99 207	0.19 134	0.76 210	0.02 29	1.36 186	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.04 50

Gwc-CoAtRS	0.52 66	0.16 51	1.68 85	0.05 124	0.13 249	1.06 75	0.03 174	2.88 130	0.54 32	0.40 108	0.02 2	2.22 332	0.03 56	0.49 67	0.26 123	0.00 1	0.09 288	0.00 1	0.22 418	0.01 13	0.11 136

MyStereo07	0.53 69	0.51 242	1.58 67	0.03 78	0.34 339	1.66 316	0.02 119	1.68 77	1.34 233	0.53 146	0.02 2	0.04 19	0.11 171	0.74 128	0.26 123	0.00 1	1.19 458	0.00 1	0.18 397	0.03 121	0.37 267

Selective-RAFT	0.53 69	0.18 67	1.12 30	0.04 107	0.01 85	1.19 130	0.02 119	3.26 168	1.29 215	0.02 4	0.02 2	0.24 128	0.18 210	1.34 185	0.44 189	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.19 403	0.05 172	0.17 183

RCA-Stereo	0.53 69	0.18 67	1.16 35	0.01 13	0.24 296	1.20 132	0.01 28	3.86 220	0.97 116	0.77 174	0.50 217	0.05 37	0.13 188	0.32 33	0.03 3	0.00 1	0.87 395	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.24 227

ICVP	0.53 69	0.09 9	1.86 134	0.01 13	0.01 85	1.12 103	0.21 326	4.35 291	0.68 52	0.45 121	0.28 157	0.33 141	0.07 129	0.72 125	0.25 115	0.00 1	0.07 278	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.11 136
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
tt45	0.54 73	0.46 222	1.12 30	0.04 107	0.00 1	1.32 196	0.05 226	1.00 42	0.79 69	0.05 25	0.03 51	0.09 87	0.03 56	5.35 342	0.28 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.15 167

anonymousdsp	0.54 73	0.26 136	1.62 71	0.47 330	0.60 384	1.08 83	0.01 28	1.01 45	1.37 246	0.49 137	0.02 2	0.04 19	0.09 154	0.73 126	0.15 54	0.00 1	0.82 386	0.00 1	0.16 382	0.10 255	1.83 452

IGEV-Stereo	0.54 73	0.26 136	1.62 71	0.47 330	0.61 385	1.08 83	0.01 28	1.00 42	1.37 246	0.49 137	0.02 2	0.04 19	0.09 154	0.73 126	0.16 60	0.00 1	0.82 386	0.00 1	0.16 382	0.10 255	1.83 452
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSM-adaLoss	0.54 73	0.18 67	1.72 90	0.08 167	0.09 228	1.63 307	0.29 359	1.60 67	1.27 203	0.99 207	0.18 122	0.76 210	0.02 29	1.79 210	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 65

HUI-Stereo	0.54 73	0.18 67	1.78 109	0.08 167	0.08 220	1.63 307	0.31 366	1.60 67	1.28 209	0.99 207	0.18 122	0.76 210	0.02 29	1.56 192	0.19 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 65

RAFT-IKP	0.54 73	0.18 67	1.77 107	0.08 167	0.07 211	1.47 251	0.29 359	1.61 70	1.26 197	0.99 207	0.18 122	0.74 203	0.02 29	1.77 207	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.04 50

AIO_test	0.55 79	0.33 179	2.02 167	0.77 410	1.08 444	0.43 25	0.06 252	0.88 35	0.92 107	0.38 104	0.04 69	0.85 219	0.03 56	0.79 137	0.26 123	0.00 1	0.95 417	0.00 1	0.08 339	0.03 121	1.20 389

rvit_0105_5	0.55 79	0.56 264	2.86 283	0.01 13	0.00 1	0.89 49	0.01 28	3.93 232	1.55 278	0.16 54	0.13 114	0.12 101	0.03 56	0.43 55	0.15 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.18 191

plain	0.55 79	0.55 255	3.45 333	0.10 198	0.00 1	0.50 32	0.02 119	3.49 180	1.16 142	0.05 25	0.10 104	0.13 109	0.17 206	0.67 116	0.28 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 431	0.01 12

ROB_FTStereo	0.55 79	0.18 67	1.75 97	0.08 167	0.09 228	1.61 299	0.32 369	1.60 67	1.26 197	0.99 207	0.19 134	0.75 205	0.03 56	1.97 215	0.19 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.04 50

iRaftStereo_RVC	0.55 79	0.59 273	1.20 36	0.03 78	0.00 1	1.23 148	0.01 28	2.55 116	0.81 80	0.15 51	0.23 146	0.70 196	0.12 184	0.48 63	0.22 98	0.00 1	1.14 453	0.00 1	0.00 1	0.33 420	1.13 380

999	0.56 84	0.38 194	1.07 26	0.01 13	0.00 1	1.31 187	0.10 286	0.44 6	0.80 77	0.02 4	0.32 171	0.03 12	0.02 29	5.80 362	0.60 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 338	0.11 136

GCAP-Stereo	0.56 84	0.71 304	1.55 62	0.30 294	1.03 439	1.27 176	0.01 28	2.03 99	0.78 67	0.30 92	0.35 183	0.10 95	0.10 162	0.56 84	0.75 262	0.00 1	1.06 428	0.00 1	0.00 1	0.13 300	0.25 235

R-Stereo Train	0.56 84	0.15 39	1.83 126	0.02 54	0.00 1	1.26 170	0.09 278	4.14 269	0.45 23	1.86 321	0.42 203	0.06 55	0.01 9	0.32 33	0.46 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 65

RAFT-Stereo	0.56 84	0.15 39	1.83 126	0.02 54	0.00 1	1.26 170	0.09 278	4.14 269	0.45 23	1.86 321	0.42 203	0.06 55	0.01 9	0.32 33	0.46 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 65
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GIP-stereo	0.57 88	0.28 148	1.23 38	0.29 291	0.58 378	1.07 77	0.03 174	3.64 192	1.24 179	0.06 29	0.02 2	0.05 37	0.01 9	0.60 101	0.39 180	0.00 1	0.40 331	0.00 1	0.00 1	0.05 172	1.53 412

RAFT-Stereo-weight	0.57 88	0.10 16	1.28 42	0.10 198	0.42 349	1.41 225	0.05 226	3.80 205	0.86 92	1.02 215	0.52 222	0.26 135	0.01 9	0.42 51	0.15 54	0.00 1	0.47 337	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.60 311

H2IRNET	0.57 88	0.56 264	2.03 168	0.25 279	0.06 198	1.20 132	0.01 28	1.91 90	0.64 45	0.04 20	1.78 344	0.47 158	0.04 76	1.69 201	0.42 187	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.01 282	0.24 387	0.08 93

MC-Stereo	0.57 88	0.16 51	1.63 77	0.70 391	0.93 426	1.10 96	0.01 28	1.43 59	0.26 10	0.91 192	0.02 2	0.08 79	0.11 171	0.61 105	0.23 106	0.00 1	1.15 454	0.00 1	0.17 390	0.10 255	1.84 454

FACV-RUCA	0.58 92	0.13 32	1.73 91	0.07 157	0.12 246	1.15 114	0.07 258	4.23 280	1.27 203	0.25 83	0.99 289	0.19 119	0.30 241	0.31 31	0.21 95	0.00 1	0.00 1	0.08 444	0.02 304	0.24 387	0.19 195

4D-IteraStereo	0.59 93	0.98 364	2.62 262	0.04 107	0.09 228	1.07 77	0.08 266	1.45 61	0.39 17	0.12 46	0.05 83	0.82 218	0.10 162	0.77 132	1.05 314	0.00 1	0.40 331	0.00 1	0.00 1	0.08 222	1.79 449

Patchmatch Stereo++	0.59 93	0.18 67	1.73 91	0.08 167	0.08 220	1.62 304	0.26 343	1.62 73	1.25 190	1.00 213	0.18 122	0.75 205	0.03 56	2.68 226	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 65
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
DeepStereo_RVC	0.59 93	0.16 51	1.65 79	0.08 167	0.06 198	1.37 209	0.40 379	1.58 65	1.26 197	1.03 218	0.83 272	0.49 160	1.52 371	0.94 157	0.18 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.13 153

iGMRVC	0.59 93	0.18 67	1.75 97	0.08 167	0.09 228	1.63 307	0.27 351	1.61 70	1.27 203	0.99 207	0.19 134	0.75 205	0.03 56	2.78 230	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.04 50

iRAFT	0.59 93	0.18 67	1.73 91	0.08 167	0.08 220	1.62 304	0.26 343	1.62 73	1.25 190	1.00 213	0.18 122	0.75 205	0.03 56	2.68 226	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 65

Occ-G	0.60 98	0.31 166	1.80 111	0.41 312	0.56 372	0.83 43	0.04 207	0.82 31	1.20 160	0.26 87	0.54 224	1.33 267	0.05 96	0.42 51	0.86 283	0.00 1	0.68 362	0.00 1	0.15 373	0.17 352	1.54 416

CFNet-RSSM	0.60 98	0.15 39	1.55 62	0.05 124	0.14 254	1.27 176	0.02 119	4.87 335	0.58 37	0.34 97	0.02 2	1.92 309	0.04 76	0.49 67	0.25 115	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.27 442	0.01 13	0.10 128

IGEV-Stereo+	0.61 100	0.21 108	1.12 30	0.17 234	1.20 447	0.64 36	0.02 119	0.33 2	0.71 55	0.39 105	0.05 83	0.05 37	0.05 96	1.92 212	0.48 212	0.00 1	0.58 353	0.00 1	0.24 429	1.85 474	2.11 471

Anonymous3	0.61 100	0.23 120	2.97 295	0.01 13	0.00 1	2.54 375	0.09 278	3.88 227	0.89 101	0.19 67	0.23 146	0.12 101	0.05 96	0.61 105	0.17 66	0.00 1	0.08 282	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.18 191

FENet	0.61 100	0.22 116	1.75 97	0.05 124	0.00 1	1.21 140	0.05 226	3.78 202	1.28 209	1.08 225	0.02 2	1.61 284	0.09 154	0.60 101	0.35 155	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.08 93

rvit_0105_3	0.62 103	0.70 303	3.40 330	0.01 13	0.00 1	1.12 103	0.01 28	3.96 237	1.58 282	0.16 54	0.38 192	0.11 97	0.03 56	0.70 120	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.09 117

GMOStereo	0.62 103	0.55 255	1.80 111	0.09 186	0.61 385	1.07 77	0.03 174	2.92 136	0.25 5	2.23 351	0.02 2	0.66 184	0.04 76	0.25 12	0.22 98	0.00 1	1.26 461	0.00 1	0.00 1	0.23 379	0.19 195

error version	0.62 103	0.55 255	1.80 111	0.09 186	0.61 385	1.07 77	0.03 174	2.92 136	0.25 5	2.23 351	0.02 2	0.66 184	0.04 76	0.25 12	0.22 98	0.00 1	1.26 461	0.00 1	0.00 1	0.23 379	0.19 195

test-v	0.62 103	0.55 255	1.80 111	0.09 186	0.61 385	1.07 77	0.03 174	2.92 136	0.25 5	2.23 351	0.02 2	0.66 184	0.04 76	0.25 12	0.22 98	0.00 1	1.26 461	0.00 1	0.00 1	0.23 379	0.19 195

GANet-ADL	0.62 103	0.16 51	1.89 145	0.15 228	0.02 138	1.46 244	0.02 119	3.83 217	0.75 62	0.40 108	1.08 294	1.09 252	0.18 210	0.65 113	0.47 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.13 153

test-2	0.62 103	0.55 255	1.80 111	0.09 186	0.61 385	1.07 77	0.03 174	2.92 136	0.25 5	2.23 351	0.02 2	0.66 184	0.04 76	0.25 12	0.22 98	0.00 1	1.26 461	0.00 1	0.00 1	0.23 379	0.19 195

GREAT-IGEV	0.63 109	0.27 145	1.97 158	0.43 318	1.32 453	1.14 111	0.06 252	0.43 5	0.73 60	0.37 100	0.56 228	0.02 3	0.07 129	0.53 79	0.63 242	0.05 421	1.44 472	0.00 1	0.20 406	0.12 288	2.36 473

AIO_rvc	0.63 109	0.64 291	2.03 168	0.82 417	1.08 444	0.42 23	0.06 252	1.37 53	1.24 179	0.39 105	0.04 69	0.09 87	0.06 114	0.84 149	0.50 218	0.01 369	1.06 428	0.00 1	0.03 307	0.11 278	1.81 451

dual_stereo	0.63 109	0.07 3	0.80 8	0.29 291	0.98 431	0.37 18	0.02 119	4.03 252	1.20 160	0.10 38	0.06 91	0.02 3	0.04 76	1.13 163	0.32 141	0.00 1	1.26 461	0.00 1	0.13 368	0.00 1	1.80 450

LL-Strereo2	0.63 109	0.97 360	2.03 168	0.76 408	0.86 415	1.15 114	0.08 266	1.85 86	1.20 160	0.45 121	0.02 2	0.50 163	0.07 129	0.63 108	0.65 245	0.00 1	0.17 303	0.00 1	0.03 307	0.05 172	1.05 374

CASS	0.63 109	0.16 51	1.88 142	0.03 78	0.01 85	1.67 320	0.04 207	3.11 159	0.81 80	2.25 356	1.02 291	0.29 138	0.35 252	0.70 120	0.23 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.04 50
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Pruner-Stereo	0.63 109	0.21 108	1.86 134	1.03 437	0.10 236	1.59 289	0.35 374	2.26 105	1.22 173	2.22 350	0.45 211	0.25 133	0.01 9	0.67 116	0.38 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.02 29

AEACV	0.64 115	0.08 6	1.46 49	0.72 395	0.96 428	1.22 144	0.00 1	1.90 89	0.67 49	0.54 147	0.07 96	0.02 3	0.73 318	0.63 108	0.28 127	0.01 369	0.92 404	0.00 1	0.36 456	0.09 243	2.04 467

EGLCR-Stereo	0.64 115	0.12 27	1.52 56	0.74 402	0.75 408	1.83 338	0.54 391	2.79 126	0.67 49	0.66 157	0.04 69	0.01 1	0.02 29	0.77 132	0.45 193	0.00 1	0.71 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 381

HI	0.65 117	0.55 255	2.46 247	0.20 256	0.00 1	1.16 118	0.01 28	1.98 94	0.79 69	1.46 278	0.02 2	2.63 351	0.64 304	0.63 108	0.24 111	0.00 1	0.04 260	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.08 93

CoSv	0.65 117	0.55 255	2.46 247	0.20 256	0.00 1	1.16 118	0.01 28	1.98 94	0.79 69	1.46 278	0.02 2	2.63 351	0.64 304	0.63 108	0.24 111	0.00 1	0.04 260	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.08 93

test_4	0.65 117	0.40 202	1.73 91	0.11 211	0.19 273	1.28 180	0.03 174	1.41 56	0.22 3	0.28 91	3.49 406	0.72 199	0.09 154	1.93 214	0.53 226	0.00 1	0.11 295	0.00 1	0.08 339	0.16 338	0.15 167

PFNet+	0.65 117	0.19 94	2.19 198	0.29 291	0.06 198	1.46 244	0.54 391	1.74 82	1.62 294	1.35 265	0.45 211	0.36 143	0.01 9	2.41 220	0.25 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.01 12

MM-Stereo_test3	0.67 121	0.55 255	1.54 61	0.93 429	0.06 198	0.98 62	0.06 252	3.80 205	1.40 253	0.23 79	0.54 224	0.26 135	0.05 96	0.68 118	0.46 202	0.00 1	0.81 382	0.00 1	0.00 1	0.33 420	0.68 325

GMStereo_Zeroshot	0.67 121	0.24 125	1.87 140	0.87 422	0.00 1	1.26 170	0.01 28	2.01 97	0.42 20	1.44 276	0.58 235	1.73 297	0.19 215	2.62 223	0.10 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.09 117

cross-raft	0.67 121	0.19 94	1.85 131	0.58 356	0.71 404	1.09 90	0.10 286	3.52 181	0.69 53	0.41 113	0.02 2	2.81 361	0.04 76	0.55 81	0.23 106	0.00 1	0.13 299	0.00 1	0.16 382	0.01 13	0.22 219

rafts_anoy	0.67 121	0.91 342	1.85 131	0.60 361	1.02 437	1.16 118	0.04 207	3.25 166	0.48 25	0.19 67	0.18 122	0.11 97	0.19 215	1.17 167	0.58 233	0.00 1	1.47 476	0.00 1	0.01 282	0.05 172	0.22 219

s12784h	0.67 121	0.17 61	1.87 140	0.02 54	0.00 1	1.16 118	0.03 174	4.08 257	1.89 338	1.04 219	1.59 335	0.05 37	0.02 29	1.25 179	0.12 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.02 29

TestStereo	0.67 121	0.99 367	2.26 209	0.00 1	0.00 1	0.92 54	0.01 28	1.77 83	0.30 12	0.20 74	0.05 83	0.08 79	0.06 114	6.62 392	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.08 93

testlalala	0.68 127	0.17 61	1.61 70	0.21 260	0.18 270	1.14 111	0.03 174	3.47 179	1.74 322	2.12 344	0.20 138	0.30 139	0.05 96	0.38 41	0.41 186	0.01 369	1.13 447	0.00 1	0.27 442	0.01 13	0.15 167

raftrobust	0.68 127	0.89 339	1.80 111	0.02 54	1.29 451	1.22 144	0.05 226	2.37 111	0.62 43	2.99 400	0.03 51	0.12 101	0.15 193	0.60 101	0.51 221	0.00 1	0.69 363	0.00 1	0.00 1	0.10 255	0.24 227

RALAANet	0.68 127	1.09 386	2.29 213	0.03 78	0.01 85	0.93 57	0.03 174	2.65 119	1.97 349	1.19 241	0.39 197	0.15 116	0.30 241	1.27 181	0.75 262	0.00 1	0.25 312	0.00 1	0.09 348	0.19 363	0.03 43

DIP-Stereo	0.68 127	0.35 183	1.76 103	0.08 167	0.00 1	1.46 244	0.01 28	6.53 441	1.71 315	0.91 192	0.11 108	0.04 19	0.19 215	0.19 5	0.09 18	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.17 183
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test1	0.69 131	0.30 158	1.69 86	0.88 423	0.23 290	0.93 57	0.03 174	3.79 204	1.40 253	0.47 125	0.05 83	0.05 37	0.02 29	0.65 113	0.39 180	0.00 1	1.01 424	0.00 1	0.00 1	0.31 415	1.58 424

11t1	0.70 132	0.28 148	1.86 134	0.56 351	0.56 372	1.06 75	0.00 1	2.89 132	1.21 169	0.60 149	0.34 176	0.08 79	0.04 76	0.76 130	0.85 279	0.02 397	1.09 435	0.00 1	0.18 397	0.06 185	1.58 424

PCWNet_CMD	0.70 132	0.18 67	2.22 202	0.01 13	0.01 85	1.09 90	0.00 1	3.17 161	1.35 239	0.50 141	0.29 160	2.28 335	1.46 368	1.22 174	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.19 195

Reg-Stereo(zero)	0.71 134	0.07 3	2.28 211	0.03 78	1.01 435	1.58 287	0.37 377	1.52 62	0.78 67	0.18 61	0.16 118	1.75 299	1.08 339	0.91 155	1.25 327	0.00 1	0.51 344	0.00 1	0.24 429	0.01 13	0.54 299

MoCha-V2	0.71 134	0.43 210	1.65 79	0.60 361	1.06 441	0.38 19	0.00 1	3.01 148	1.32 227	0.44 116	0.58 235	0.22 127	0.08 143	0.78 135	0.40 183	0.00 1	1.45 473	0.00 1	0.22 418	0.05 172	1.61 428

GwcNet-ADL	0.71 134	0.22 116	2.22 202	0.05 124	0.01 85	1.32 196	0.02 119	3.82 212	1.61 288	1.06 223	0.44 208	1.46 272	0.22 226	0.94 157	0.62 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.14 159

raft+_RVC	0.71 134	1.05 379	1.86 134	0.64 376	1.31 452	1.20 132	0.05 226	2.44 113	0.77 66	0.18 61	0.43 206	0.08 79	0.15 193	0.93 156	0.64 243	0.00 1	1.43 471	0.00 1	0.00 1	0.09 243	1.03 372

CFNet_pseudo	0.71 134	0.20 103	2.34 223	0.01 13	0.01 85	1.24 153	0.00 1	3.19 164	0.92 107	0.85 184	0.47 215	2.29 339	0.61 294	1.79 210	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.14 159

MSMDNet	0.71 134	0.18 67	2.22 202	0.01 13	0.01 85	1.09 90	0.00 1	3.25 166	1.35 239	0.52 144	0.29 160	2.29 339	1.45 365	1.22 174	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.19 195

ccs_rob	0.71 134	0.20 103	2.35 224	0.00 1	0.01 85	1.24 153	0.00 1	3.17 161	0.91 106	0.82 182	0.45 211	2.28 335	0.63 301	1.78 209	0.18 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.14 159

MIM_Stereo	0.72 141	0.80 325	2.05 174	0.63 373	1.06 441	1.31 187	0.02 119	2.80 127	1.24 179	0.19 67	0.02 2	0.70 196	0.20 221	1.31 183	0.16 60	0.00 1	0.18 304	0.00 1	0.00 1	0.17 352	1.53 412

DCVSM-stereo	0.74 142	0.09 9	1.76 103	0.07 157	0.01 85	1.24 153	0.04 207	2.09 101	0.31 13	3.55 414	0.09 101	3.02 371	0.59 291	1.43 189	0.45 193	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.02 55	0.01 12

AIO-test1	0.75 143	0.92 347	2.40 230	0.43 318	0.80 410	1.13 106	0.01 28	3.87 223	0.88 97	0.47 125	0.30 164	0.06 55	0.06 114	2.91 235	0.20 86	0.07 435	0.06 274	0.00 1	0.10 354	0.17 352	0.20 210

GES	0.75 143	0.26 136	2.66 266	0.01 13	0.00 1	1.63 307	0.08 266	6.06 424	0.57 36	0.68 158	0.40 198	0.37 144	0.66 311	0.84 149	0.49 214	0.02 397	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.08 222	0.10 128

ACVNet	0.75 143	0.56 264	2.30 215	0.09 186	0.00 1	1.39 215	0.21 326	2.76 122	1.34 233	0.88 188	0.75 260	1.92 309	0.26 234	0.51 75	1.65 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 329	0.20 210

rvit_105_1	0.76 146	0.75 312	3.75 356	0.01 13	0.00 1	1.16 118	0.01 28	4.13 267	1.51 272	0.24 81	0.31 168	0.14 111	0.04 76	2.70 228	0.32 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.07 86

IGEV++	0.76 146	0.41 206	1.49 54	0.75 406	0.88 418	0.38 19	0.03 174	5.40 384	0.75 62	0.25 83	0.07 96	0.04 19	0.16 201	0.81 146	0.36 159	0.00 1	1.17 456	0.00 1	0.04 320	0.14 313	1.96 465

Any-RAFT	0.76 146	0.13 32	1.46 49	0.03 78	0.01 85	2.76 386	0.08 266	4.09 258	1.69 309	1.08 225	0.26 154	1.95 312	0.31 246	0.95 159	0.09 18	0.01 369	0.20 310	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.08 93

AdaStereo	0.76 146	0.12 27	1.73 91	0.05 124	0.00 1	1.46 244	0.23 332	5.16 362	1.66 306	1.19 241	0.37 189	1.54 277	0.17 206	0.86 153	0.54 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.08 93
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.
MIPNet	0.77 150	0.74 310	2.72 268	0.08 167	0.07 211	1.32 196	0.12 297	4.14 269	1.51 272	0.90 191	0.11 108	0.67 188	0.95 332	1.42 188	0.30 137	0.00 1	0.01 217	0.01 405	0.01 282	0.15 329	0.23 223

test-1	0.77 150	0.31 166	1.67 82	0.03 78	0.97 429	1.23 148	0.07 258	4.63 317	0.75 62	0.73 168	0.67 251	1.06 248	0.03 56	0.58 90	0.80 268	0.02 397	0.79 378	0.00 1	0.07 335	0.01 13	0.96 365

SCV_C0	0.78 152	0.46 222	2.11 188	0.66 379	0.80 410	0.51 33	0.03 174	4.50 301	1.26 197	0.49 137	0.08 100	0.08 79	0.11 171	0.64 112	0.57 231	0.00 1	1.00 423	0.00 1	0.19 403	0.12 288	1.91 463

HUF	0.78 152	0.58 269	2.91 287	0.76 408	1.21 449	0.34 8	0.07 258	1.59 66	1.25 190	0.52 144	0.04 69	0.51 166	0.04 76	0.75 129	0.45 193	0.06 429	2.00 486	0.00 1	0.00 1	0.15 329	2.39 474

GCAP-BAT	0.78 152	0.18 67	1.84 130	0.66 379	0.66 395	2.13 352	0.04 207	1.42 58	0.89 101	1.14 235	1.26 311	1.13 255	0.09 154	0.65 113	0.85 279	0.02 397	1.07 430	0.00 1	0.48 465	0.06 185	1.08 378

UCFNet_RVC	0.78 152	0.68 299	2.05 174	0.02 54	0.29 322	1.57 284	0.02 119	3.57 184	0.87 94	1.35 265	0.74 258	1.66 292	0.20 221	1.92 212	0.61 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.04 50

x	0.80 156	0.39 197	1.80 111	0.66 379	0.50 365	1.02 66	0.00 1	3.61 188	1.34 233	0.65 154	0.34 176	0.53 169	0.14 190	1.21 172	0.91 298	0.00 1	1.09 435	0.00 1	0.20 406	0.06 185	1.59 426

RALCasStereoNet	0.80 156	0.96 357	1.77 107	0.28 290	0.97 429	1.13 106	0.03 174	2.91 135	1.11 136	0.17 58	0.34 176	0.12 101	0.20 221	1.65 199	0.65 245	0.00 1	1.72 483	0.00 1	0.00 1	0.11 278	1.90 462

test_3	0.81 158	0.15 39	2.17 196	0.36 302	0.58 378	1.03 67	0.01 28	3.01 148	0.59 38	0.98 202	0.02 2	1.04 245	0.04 76	3.72 261	0.39 180	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.25 431	0.16 338	0.69 331

HART	0.82 159	0.51 242	2.11 188	0.32 297	0.87 417	0.35 15	0.00 1	3.57 184	1.21 169	0.27 90	2.09 360	0.40 150	0.03 56	0.52 77	0.46 202	0.00 1	1.45 473	0.00 1	0.00 1	0.25 389	1.98 466

NRIStereo	0.82 159	0.17 61	1.56 64	0.61 365	0.05 192	1.61 299	0.48 386	1.52 62	1.19 154	0.91 192	0.17 119	0.65 182	0.03 56	7.00 421	0.25 115	0.00 1	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.06 185	0.17 183

PSMNet-RUCA	0.83 161	0.86 333	2.85 282	0.03 78	0.02 138	2.04 349	0.25 339	4.74 327	1.79 330	0.45 121	1.38 318	0.12 101	0.12 184	1.16 165	0.37 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 406	0.07 86

AE-Stereo	0.83 161	0.13 32	2.17 196	0.08 167	0.24 296	1.24 153	0.03 174	5.22 366	1.26 197	0.70 160	1.09 295	0.20 121	0.16 201	0.70 120	0.33 143	0.00 1	0.89 402	0.00 1	0.26 438	0.09 243	1.75 439

DCANet-4	0.83 161	0.18 67	4.76 394	0.04 107	0.01 85	1.24 153	0.02 119	3.84 218	2.21 367	2.39 370	0.25 149	0.11 97	0.24 229	0.59 98	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.37 267

fff	0.83 161	0.63 287	3.63 343	0.01 13	0.04 182	1.25 161	0.02 119	3.98 241	1.29 215	2.39 370	0.25 149	0.09 87	1.78 386	0.58 90	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.37 267

HCRNet	0.83 161	0.39 197	1.59 69	0.02 54	0.00 1	1.18 128	0.01 28	3.69 195	2.28 373	0.75 171	0.21 142	0.56 171	0.11 171	5.32 341	0.25 115	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.04 50

csc	0.83 161	0.63 287	3.63 343	0.01 13	0.04 182	1.25 161	0.02 119	3.98 241	1.29 215	2.39 370	0.25 149	0.09 87	1.78 386	0.58 90	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.37 267

cscssc	0.83 161	0.63 287	3.63 343	0.01 13	0.04 182	1.25 161	0.02 119	3.98 241	1.29 215	2.39 370	0.25 149	0.09 87	1.78 386	0.58 90	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.37 267

SCV	0.84 168	0.41 206	1.65 79	0.79 412	1.05 440	0.45 28	0.05 226	5.81 410	1.24 179	0.47 125	0.02 2	0.02 3	0.05 96	0.78 135	0.46 202	0.00 1	0.83 388	0.00 1	0.39 460	0.27 402	2.08 468

CFNet_ucs	0.84 168	0.23 120	2.43 243	0.01 13	0.01 85	1.34 203	0.01 28	3.82 212	1.61 288	1.24 252	1.13 301	2.16 330	0.41 271	2.08 217	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.17 183

test_1	0.84 168	0.15 39	2.03 168	0.37 305	0.55 369	1.01 64	0.02 119	3.06 152	0.55 35	1.73 316	0.02 2	1.09 252	0.04 76	3.70 260	0.38 173	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.25 431	0.16 338	0.84 349

DCANet	0.84 168	0.65 295	3.63 343	0.03 78	0.00 1	1.25 161	0.01 28	3.99 245	2.16 362	2.66 387	0.31 168	0.09 87	0.48 279	0.57 89	0.45 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.41 283

RAFT-Test	0.85 172	0.19 94	2.98 297	0.66 379	0.99 432	1.83 338	0.17 309	3.16 160	1.19 154	0.71 161	0.11 108	3.21 382	0.02 29	0.58 90	0.33 143	0.00 1	0.47 337	0.00 1	0.29 448	0.01 13	0.15 167

RAFT_CTSACE	0.85 172	0.95 353	2.60 258	0.60 361	0.05 192	1.20 132	0.01 28	3.18 163	0.85 91	0.79 178	1.57 333	2.18 331	0.78 322	1.20 170	0.22 98	0.00 1	0.33 326	0.00 1	0.00 1	0.28 406	0.21 217

RAFT+CT+SA	0.85 172	0.91 342	2.23 207	0.19 241	0.29 322	1.27 176	0.03 174	4.92 342	0.86 92	0.65 154	0.40 198	0.67 188	0.05 96	3.03 237	0.18 71	0.00 1	0.28 322	0.00 1	0.35 455	0.15 329	0.61 313

test-3	0.86 175	0.15 39	2.03 168	0.37 305	0.56 372	1.01 64	0.02 119	3.05 150	0.54 32	1.98 335	0.02 2	1.09 252	0.04 76	3.73 262	0.38 173	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.25 431	0.16 338	0.82 344

model_zeroshot	0.87 176	0.46 222	2.80 274	0.68 388	0.93 426	1.84 340	0.08 266	3.66 194	0.66 48	1.23 250	0.01 1	1.18 258	0.06 114	1.25 179	0.46 202	0.03 408	0.71 367	0.00 1	0.20 406	0.02 55	1.14 381

SFCPSM	0.87 176	0.20 103	2.57 256	0.02 54	0.07 211	2.45 368	0.18 314	5.65 396	1.51 272	0.85 184	0.77 263	0.67 188	0.30 241	1.77 207	0.22 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 320	0.09 243	0.09 117

DMCA	0.87 176	0.52 251	3.24 320	0.01 13	0.01 85	1.30 185	0.02 119	3.69 195	1.87 336	2.29 358	0.17 119	1.71 295	0.10 162	0.76 130	1.42 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.12 145

IGEVStereo-DCA	0.88 179	1.21 398	1.81 119	0.18 236	0.16 264	0.83 43	0.01 28	0.71 18	1.36 241	0.40 108	0.04 69	0.06 55	0.09 154	6.04 367	2.22 374	0.00 1	0.48 341	0.00 1	0.15 373	0.16 338	1.76 440

anonymousdsp2	0.88 179	0.10 16	2.48 250	0.42 315	0.77 409	1.22 144	0.02 119	4.89 337	1.23 177	0.75 171	0.21 142	0.94 234	0.09 154	1.46 191	0.31 139	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.11 359	0.05 172	1.78 447

IER	0.88 179	0.38 194	2.74 270	0.01 13	0.00 1	2.27 357	0.02 119	3.65 193	1.30 223	1.45 277	0.96 287	1.39 270	1.16 345	1.60 195	0.53 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 185	0.02 29

IPLGR	0.88 179	0.30 158	3.78 358	0.06 144	0.07 211	1.26 170	0.05 226	3.78 202	1.62 294	0.80 179	0.35 183	0.79 215	0.76 319	3.42 247	0.27 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.16 177

PSMNet-ADL	0.88 179	0.12 27	1.32 43	0.07 157	0.01 85	2.03 347	0.03 174	3.00 145	1.28 209	0.39 105	0.66 246	2.12 323	0.67 312	4.19 277	1.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.24 227

TRStereo	0.88 179	1.18 395	2.44 245	0.72 395	0.10 236	1.56 281	0.03 174	5.73 401	1.28 209	0.18 61	0.30 164	0.62 176	0.43 272	1.02 161	0.13 44	0.00 1	0.47 337	0.00 1	0.25 431	0.01 13	1.23 390

AFF-stereo	0.89 185	1.05 379	1.70 88	0.49 339	0.18 270	1.21 140	0.01 28	3.58 187	1.62 294	0.84 183	1.93 350	1.14 256	0.26 234	1.24 177	0.68 252	0.00 1	0.64 360	0.00 1	0.00 1	0.26 397	0.89 357

testlalala2	0.90 186	0.21 108	1.69 86	4.05 479	2.52 473	1.11 101	0.01 28	3.95 236	1.34 233	0.20 74	0.32 171	1.36 269	0.07 129	0.27 18	0.18 71	0.00 1	0.09 288	0.00 1	0.36 456	0.01 13	0.24 227

qqq	0.90 186	0.41 206	1.88 142	0.10 198	0.59 382	1.09 90	0.00 1	3.82 212	1.29 215	0.61 151	0.38 192	0.73 200	0.15 193	3.19 240	0.90 295	0.00 1	1.08 432	0.00 1	0.23 423	0.06 185	1.57 419

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 186	0.95 353	1.93 151	0.06 144	0.92 424	1.24 153	0.02 119	3.30 170	1.75 324	1.23 250	2.58 385	0.43 153	0.16 201	0.68 118	0.82 272	0.00 1	0.70 366	0.00 1	0.00 1	0.23 379	1.05 374

MSKI-zero shot	0.91 189	0.18 67	1.86 134	0.61 365	0.62 393	1.36 207	0.05 226	3.41 176	0.31 13	0.73 168	1.79 345	0.88 222	0.00 1	4.71 304	0.16 60	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.21 414	0.02 55	0.32 255

EKT-Stereo	0.91 189	0.23 120	2.14 193	0.84 419	4.27 480	1.23 148	0.04 207	2.85 129	0.67 49	0.44 116	0.40 198	0.95 238	0.08 143	2.93 236	0.38 173	0.00 1	0.18 304	0.00 1	0.07 335	0.04 154	0.40 281

RAFT	0.91 189	0.96 357	1.82 124	0.89 425	0.44 354	0.97 61	0.08 266	3.71 199	1.25 190	0.36 99	0.20 138	3.87 406	0.27 237	0.70 120	0.49 214	0.00 1	0.83 388	0.00 1	0.01 282	0.47 444	0.87 353

test_sample2	0.92 192	0.24 125	1.96 155	0.43 318	0.02 138	1.25 161	0.00 1	4.52 305	1.58 282	1.09 227	0.33 173	0.50 163	0.29 240	3.27 242	0.93 301	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.10 354	0.04 154	1.04 373

ToySt	0.92 192	0.51 242	4.35 377	0.21 260	0.71 404	1.32 196	0.00 1	2.77 125	1.33 230	0.21 77	0.51 220	1.47 273	0.11 171	1.14 164	0.87 284	0.03 408	0.69 363	0.00 1	0.20 406	0.10 255	1.88 460

NF-Stereo	0.92 192	0.18 67	1.99 161	1.31 450	0.01 85	1.55 277	0.28 352	3.09 155	1.24 179	1.20 245	0.57 229	0.24 128	0.01 9	6.43 383	0.35 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1

RE-Stereo	0.92 192	0.18 67	2.01 163	1.31 450	0.01 85	1.55 277	0.28 352	3.09 155	1.24 179	1.21 246	0.57 229	0.24 128	0.01 9	6.43 383	0.34 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1

TVStereo	0.92 192	0.18 67	2.01 163	1.31 450	0.01 85	1.55 277	0.28 352	3.09 155	1.24 179	1.21 246	0.57 229	0.24 128	0.01 9	6.43 383	0.34 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1

psmg	0.93 197	0.15 39	1.48 51	0.02 54	0.00 1	3.25 402	0.26 343	5.45 389	1.17 147	2.00 336	1.45 324	1.78 301	0.10 162	0.80 143	0.71 256	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.02 55	0.04 50

LCNet	0.93 197	0.21 108	1.62 71	0.14 223	0.26 309	1.20 132	0.22 329	2.71 120	0.90 105	1.82 319	0.21 142	0.12 101	2.50 408	5.59 353	0.16 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 338	0.79 342

OCTAStereo	0.93 197	0.18 67	2.01 163	1.31 450	0.01 85	1.56 281	0.28 352	3.09 155	1.24 179	1.21 246	0.57 229	0.25 133	0.01 9	6.43 383	0.35 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1

ACVNet-DCA	0.94 200	0.36 186	2.41 233	0.50 340	0.29 322	3.40 409	0.02 119	3.82 212	1.29 215	0.71 161	0.83 272	0.05 37	0.61 294	1.60 195	0.12 34	0.00 1	1.13 447	0.00 1	0.03 307	0.06 185	1.57 419

mmm	0.94 200	0.32 173	2.04 173	0.73 400	0.85 412	1.17 126	0.01 28	3.97 240	1.42 255	1.51 284	0.93 284	0.46 156	0.21 225	1.18 168	0.87 284	0.00 1	1.16 455	0.00 1	0.26 438	0.06 185	1.72 435

test_5	0.94 200	0.94 350	2.60 258	0.55 350	0.25 300	1.47 251	0.02 119	4.89 337	0.97 116	0.81 180	0.30 164	0.80 216	0.63 301	3.39 245	0.24 111	0.00 1	0.27 318	0.00 1	0.00 1	0.17 352	0.54 299

BSDual-CNN	0.94 200	0.15 39	1.48 51	0.04 107	0.00 1	3.30 403	0.20 319	6.00 418	1.17 147	2.36 365	0.64 243	1.78 301	0.10 162	0.80 143	0.71 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.06 76

CIPLG	0.94 200	1.29 406	3.53 340	0.19 241	0.03 158	1.45 240	0.29 359	3.87 223	1.61 288	2.10 342	2.52 383	0.21 125	0.11 171	0.85 152	0.29 131	0.00 1	0.05 268	0.01 405	0.05 323	0.21 372	0.08 93

IPLGR_C	0.94 200	1.37 414	3.71 351	0.19 241	0.02 138	1.44 233	0.29 359	3.88 227	1.62 294	2.04 338	2.44 382	0.20 121	0.12 184	0.79 137	0.29 131	0.00 1	0.05 268	0.01 405	0.05 323	0.21 372	0.08 93

ACRE	0.94 200	1.27 404	3.93 364	0.22 264	0.02 138	1.44 233	0.29 359	3.88 227	1.60 287	1.97 334	2.42 376	0.21 125	0.11 171	0.82 147	0.29 131	0.00 1	0.04 260	0.01 405	0.05 323	0.21 372	0.09 117

HHNet	0.94 200	0.28 148	2.48 250	0.19 241	0.08 220	1.32 196	0.42 381	2.48 114	0.84 90	1.39 272	5.80 434	0.14 111	1.74 385	0.49 67	0.94 302	0.06 429	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.14 313	0.04 50

acv_ft	0.94 200	0.56 264	2.28 211	0.04 107	1.07 443	1.71 326	0.01 28	4.41 296	1.34 233	1.53 288	0.75 260	1.92 309	0.45 277	0.51 75	1.74 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 418	0.20 210

gcap-zeroshot	0.95 209	0.45 215	3.07 301	0.25 279	0.74 407	1.44 233	0.02 119	4.85 333	1.47 267	0.78 176	0.57 229	2.77 357	0.04 76	0.95 159	0.49 214	0.00 1	0.48 341	0.00 1	0.20 406	0.00 1	0.39 277

CAS	0.95 209	0.12 27	1.08 27	6.79 485	0.08 220	1.10 96	0.01 28	0.97 39	0.87 94	0.03 11	0.04 69	0.07 73	0.06 114	0.37 40	0.15 54	6.94 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 249

riskmin	0.95 209	0.06 1	2.01 163	0.80 414	0.86 415	1.58 287	0.24 335	4.28 287	0.53 29	0.85 184	0.29 160	2.60 349	1.04 336	0.70 120	0.61 238	0.00 1	0.85 392	0.00 1	0.26 438	0.01 13	1.48 408

test_xeample3	0.95 209	1.30 407	5.13 411	0.19 241	0.23 290	0.95 59	0.07 258	2.30 106	1.47 267	0.40 108	0.05 83	0.08 79	0.07 129	1.45 190	2.27 377	0.00 1	0.69 363	0.00 1	0.33 452	0.17 352	1.85 455

test_sample1	0.96 213	0.25 133	1.82 124	0.46 324	0.19 273	1.13 106	0.00 1	4.10 260	1.55 278	1.02 215	0.33 173	0.70 196	0.57 288	3.63 257	0.91 298	0.00 1	0.91 403	0.00 1	0.09 348	0.05 172	1.50 409

TestStereo1	0.96 213	0.91 342	2.21 200	0.24 274	0.42 349	1.31 187	0.02 119	4.10 260	1.71 315	0.47 125	1.64 336	0.20 121	1.20 347	3.55 252	0.36 159	0.00 1	0.27 318	0.00 1	0.00 1	0.19 363	0.32 255

DisPM	0.96 213	0.17 61	2.10 186	0.90 426	0.02 138	1.53 272	0.55 395	1.86 87	1.31 226	2.42 374	0.82 270	0.38 146	0.01 9	6.92 412	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1

SA-5K	0.96 213	0.91 342	2.21 200	0.24 274	0.42 349	1.31 187	0.02 119	4.10 260	1.71 315	0.47 125	1.64 336	0.20 121	1.20 347	3.55 252	0.36 159	0.00 1	0.27 318	0.00 1	0.00 1	0.19 363	0.32 255

PSM-softLoss	0.96 213	0.18 67	2.32 220	1.26 444	0.03 158	1.50 263	0.26 343	2.90 133	1.27 203	1.30 256	0.38 192	0.39 147	0.01 9	6.94 415	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.01 12

KMStereo	0.96 213	0.18 67	2.32 220	1.26 444	0.03 158	1.50 263	0.26 343	2.90 133	1.27 203	1.30 256	0.38 192	0.39 147	0.01 9	6.94 415	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.01 12

StereoDRNet-Refined	0.96 213	0.28 148	1.94 153	0.03 78	0.01 85	1.34 203	0.01 28	4.02 248	1.33 230	2.16 346	1.23 308	2.62 350	0.18 210	2.06 216	1.82 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 338	0.06 76
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.96 213	1.51 426	3.52 339	1.05 438	0.01 85	1.50 263	0.02 119	3.35 172	1.18 151	0.18 61	0.54 224	0.44 154	0.16 201	4.39 290	0.82 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 431	0.08 93

AIO-test2	0.97 221	1.34 412	2.49 252	0.42 315	0.37 341	1.23 148	0.01 28	3.86 220	0.93 109	0.37 100	1.47 327	0.51 166	0.05 96	2.73 229	0.21 95	3.00 479	0.09 288	0.00 1	0.01 282	0.09 243	0.30 249

CFNet-ft	0.97 221	0.94 350	2.30 215	0.01 13	0.27 314	1.37 209	0.02 119	2.76 122	0.79 69	0.88 188	0.20 138	3.76 403	0.38 259	4.21 278	1.34 331	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.08 222	0.09 117

CFNet_RVC	0.97 221	0.94 350	2.30 215	0.01 13	0.27 314	1.37 209	0.02 119	2.76 122	0.79 69	0.88 188	0.20 138	3.76 403	0.38 259	4.21 278	1.34 331	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.08 222	0.09 117

ISRNet	0.98 224	0.37 192	3.32 325	0.08 167	0.00 1	1.17 126	0.04 207	3.63 191	1.03 123	2.26 357	1.68 339	2.56 347	0.20 221	2.65 224	0.52 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.14 159

ADStereo(finetuned)	0.98 224	0.65 295	4.66 390	0.03 78	0.00 1	1.25 161	0.01 28	3.99 245	2.16 362	2.65 384	0.30 164	0.09 87	2.33 402	0.58 90	0.45 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.41 283

STTStereo	0.98 224	0.62 284	3.78 358	0.25 279	0.15 262	1.44 233	0.10 286	3.57 184	1.75 324	1.46 278	0.19 134	1.74 298	0.44 273	3.47 249	0.54 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.05 65

anonymity	0.99 227	0.18 67	1.80 111	0.39 309	0.67 397	0.74 39	0.01 28	5.09 356	2.13 360	1.34 263	1.30 313	0.80 216	1.62 381	0.82 147	0.64 243	0.03 408	0.59 356	0.00 1	0.48 465	0.02 55	1.15 384

IPLG	0.99 227	0.76 317	3.08 302	0.06 144	0.06 198	1.40 219	0.11 289	3.81 208	1.07 128	0.81 180	1.00 290	0.50 163	0.60 293	5.65 357	0.38 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 379	0.20 210

UPFNet	0.99 227	0.32 173	2.89 284	0.00 1	0.00 1	1.90 341	0.11 289	4.10 260	1.10 134	2.35 363	0.12 112	1.91 308	0.08 143	4.02 271	0.78 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.04 50

DDVS	1.00 230	0.21 108	1.83 126	0.21 260	0.27 314	3.12 398	0.25 339	3.00 145	0.71 55	0.77 174	0.82 270	2.14 324	0.44 273	5.24 336	0.66 247	0.00 1	0.01 217	0.01 405	0.00 1	0.04 154	0.20 210

StereoVision	1.00 230	0.77 320	2.81 276	0.05 124	0.02 138	1.14 111	0.03 174	4.13 267	1.18 151	0.19 67	6.80 445	0.49 160	0.12 184	1.20 170	1.01 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 185	0.02 29

111	1.00 230	1.05 379	3.63 343	0.01 13	0.04 182	1.20 132	0.16 306	4.50 301	2.24 369	1.32 259	1.15 305	2.00 315	0.31 246	0.59 98	0.79 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 255	0.84 349

MyStereo05	1.01 233	0.47 228	3.36 328	0.03 78	0.14 254	1.53 272	0.02 119	4.11 264	3.37 428	1.43 275	0.03 51	1.27 262	0.39 268	1.39 187	0.97 305	0.00 1	1.10 439	0.00 1	0.16 382	0.02 55	0.37 267

MyStereo04	1.01 233	0.51 242	3.49 336	0.03 78	0.34 339	1.66 316	0.02 119	4.18 273	2.93 420	1.10 230	0.03 51	1.30 265	0.58 290	1.32 184	1.02 312	0.00 1	1.19 458	0.00 1	0.18 397	0.03 121	0.37 267

DCRE	1.01 233	0.54 254	1.52 56	0.30 294	0.99 432	1.31 187	0.00 1	1.69 78	0.71 55	1.12 233	7.77 449	0.74 203	0.02 29	0.28 21	0.45 193	0.00 1	0.71 367	0.00 1	0.25 431	0.02 55	1.78 447

psm_up	1.01 233	0.68 299	2.47 249	0.04 107	0.00 1	2.01 346	0.05 226	4.09 258	1.29 215	2.65 384	0.47 215	1.71 295	0.44 273	3.65 258	0.45 193	0.06 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.06 76

HITNet	1.01 233	1.08 385	3.32 325	0.80 414	0.00 1	1.37 209	0.02 119	5.20 364	1.59 285	1.88 323	0.18 122	0.64 181	0.31 246	1.24 177	2.01 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.47 290
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
SA	1.02 238	0.85 330	2.22 202	0.00 1	0.42 349	1.31 187	0.01 28	4.74 327	2.04 356	0.50 141	0.95 286	0.30 139	1.30 359	4.24 283	0.42 187	0.00 1	0.47 337	0.00 1	0.17 390	0.16 338	0.30 249

CoDeX	1.03 239	0.45 215	2.50 254	0.06 144	0.20 278	1.51 267	0.20 319	6.54 442	1.96 348	0.73 168	0.68 252	1.04 245	0.31 246	3.86 267	0.38 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.07 86

dad	1.04 240	1.21 398	3.14 309	0.08 167	0.01 85	1.25 161	0.01 28	1.30 49	2.54 395	1.95 333	0.37 189	0.40 150	0.04 76	5.95 366	1.06 315	0.01 369	0.00 1	1.11 473	0.12 366	0.07 211	0.19 195

AACVNet	1.04 240	0.87 336	2.22 202	0.25 279	0.00 1	1.79 334	0.01 28	4.21 275	0.79 69	1.17 240	0.27 156	1.50 274	0.16 201	6.30 380	0.89 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 379	0.04 50

DeepPruner_ROB	1.04 240	0.99 367	3.05 300	0.02 54	0.00 1	1.60 293	0.17 309	3.96 237	0.52 28	3.41 411	0.03 51	2.06 318	0.17 206	3.35 243	1.12 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.14 159

test_sample7	1.05 243	0.24 125	1.95 154	0.65 378	0.01 85	1.25 161	0.01 28	4.98 347	1.63 300	1.53 288	0.66 246	0.90 223	1.00 333	2.79 231	0.82 272	0.00 1	0.97 421	0.00 1	0.00 1	0.03 121	1.51 411

BUS	1.05 243	0.15 39	1.48 51	0.04 107	0.00 1	5.73 448	0.03 174	6.00 418	1.17 147	2.36 365	0.64 243	2.35 343	0.06 114	0.80 143	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.06 76

AASNet	1.05 243	1.11 387	3.12 307	0.05 124	0.00 1	1.73 329	0.05 226	5.73 401	2.17 366	1.10 230	1.84 348	0.94 234	0.19 215	1.16 165	1.37 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 424	0.16 177

1test111	1.06 246	0.36 186	2.41 233	0.50 340	0.29 322	3.40 409	0.02 119	3.82 212	1.29 215	0.71 161	0.83 272	0.05 37	0.61 294	3.19 240	0.90 295	0.00 1	1.13 447	0.00 1	0.03 307	0.06 185	1.57 419

StereoAnything_RVC	1.07 247	2.26 456	2.62 262	0.41 312	0.89 419	0.36 16	0.05 226	3.54 182	1.22 173	0.20 74	0.28 157	0.07 73	0.02 29	0.49 67	0.28 127	0.00 1	0.81 382	0.00 1	0.00 1	6.20 480	1.57 419

test_sample3	1.07 247	0.26 136	2.91 287	0.60 361	0.01 85	1.41 225	0.01 28	5.29 371	1.72 320	1.56 293	0.54 224	0.78 214	0.18 210	3.60 256	0.87 284	0.00 1	0.80 379	0.00 1	0.08 339	0.03 121	0.68 325

IGEV_Zeroshot_test	1.07 247	0.28 148	3.68 350	0.51 345	0.58 378	1.13 106	0.54 391	4.64 318	0.73 60	1.14 235	0.75 260	3.21 382	0.70 315	0.77 132	0.57 231	0.00 1	0.52 347	0.00 1	0.16 382	0.04 154	1.56 418

MyStereo06	1.08 250	0.47 228	3.30 324	0.03 78	0.14 254	1.53 272	0.02 119	5.58 392	0.88 97	1.15 238	0.73 257	3.48 393	1.15 344	0.86 153	0.66 247	0.00 1	1.10 439	0.00 1	0.16 382	0.02 55	0.37 267

RAFT_R40	1.08 250	0.11 22	2.09 185	0.83 418	0.20 278	1.68 323	0.64 399	2.11 103	1.19 154	1.05 220	1.13 301	1.77 300	1.43 364	6.90 410	0.33 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.01 12

test_sample4	1.09 252	0.27 145	2.97 295	0.61 365	0.01 85	1.46 244	0.01 28	5.32 375	1.86 333	1.67 309	0.72 255	0.68 192	0.15 193	3.66 259	0.88 288	0.00 1	0.80 379	0.00 1	0.08 339	0.03 121	0.67 322

GANet-RSSM	1.09 252	0.80 325	2.41 233	0.72 395	0.00 1	1.39 215	0.02 119	5.15 359	1.07 128	0.95 200	0.34 176	2.06 318	1.12 342	4.69 302	0.80 268	0.00 1	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.15 329	0.09 117

PSMNet-RSSM	1.10 254	0.88 337	2.30 215	0.23 269	0.00 1	1.41 225	0.03 174	5.44 388	1.19 154	1.56 293	0.50 217	2.46 345	0.71 316	4.23 281	0.90 295	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.10 255	0.08 93

test_sample5	1.11 255	0.28 148	2.93 290	0.61 365	0.01 85	1.44 233	0.01 28	5.23 367	1.93 345	1.48 282	1.14 303	0.57 172	0.15 193	3.94 268	0.89 292	0.00 1	0.81 382	0.00 1	0.08 339	0.03 121	0.68 325

gwcnet-sp	1.11 255	0.71 304	4.90 399	0.05 124	0.01 85	2.59 378	0.14 302	4.22 277	1.38 249	1.93 329	0.18 122	0.68 192	0.38 259	3.77 263	0.98 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 300	0.08 93

scenet	1.11 255	0.71 304	4.90 399	0.05 124	0.01 85	2.59 378	0.14 302	4.22 277	1.38 249	1.93 329	0.18 122	0.68 192	0.38 259	3.77 263	0.98 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 300	0.08 93

ssnet	1.11 255	0.71 304	4.90 399	0.05 124	0.01 85	2.59 378	0.14 302	4.22 277	1.38 249	1.93 329	0.18 122	0.68 192	0.38 259	3.77 263	0.98 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 300	0.08 93

SST-Stereo	1.12 259	0.10 16	1.98 159	0.85 420	0.24 296	1.72 327	0.56 396	2.10 102	2.01 351	1.19 241	1.07 293	1.57 278	1.88 391	6.92 412	0.24 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.02 29

DMCA-RVC	1.12 259	1.19 396	5.30 418	0.03 78	0.04 182	1.30 185	0.06 252	3.05 150	0.87 94	3.33 408	0.12 112	0.98 241	0.65 309	3.40 246	1.82 354	0.01 369	0.04 260	0.02 426	0.01 282	0.10 255	0.09 117

GCST	1.13 261	1.32 409	3.12 307	0.57 354	0.90 420	0.92 54	0.09 278	4.38 293	1.43 256	0.49 137	0.51 220	0.39 147	0.35 252	5.56 352	0.95 303	1.34 474	0.02 244	0.00 1	0.00 1	0.13 300	0.15 167

DualNet	1.13 261	0.28 148	2.93 290	0.61 365	0.01 85	1.44 233	0.01 28	5.23 367	1.93 345	1.57 296	1.40 320	0.57 172	0.15 193	3.94 268	0.89 292	0.00 1	0.81 382	0.00 1	0.08 339	0.03 121	0.68 325

CSP-Net	1.13 261	0.76 317	1.67 82	0.01 13	0.00 1	2.81 389	0.05 226	5.62 394	1.14 140	1.14 235	0.85 277	1.80 303	0.23 227	6.10 371	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 300	0.03 43

PFNet	1.13 261	0.26 136	3.28 323	1.27 446	0.55 369	1.60 293	0.24 335	1.80 85	1.19 154	2.37 368	1.21 307	0.63 177	0.30 241	6.85 406	0.46 202	0.16 447	0.01 217	0.00 1	0.07 335	0.18 360	0.24 227

IRAFT_RVC	1.13 261	0.39 197	2.40 230	1.51 458	0.25 300	1.37 209	0.31 366	2.93 141	1.24 179	1.58 302	0.79 266	1.14 256	1.54 372	6.53 388	0.44 189	0.00 1	0.12 297	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.03 43

test_sample6	1.14 266	0.28 148	2.92 289	0.59 359	0.01 85	1.47 251	0.01 28	5.17 363	2.07 358	1.57 296	1.40 320	0.63 177	0.19 215	4.02 271	0.99 309	0.00 1	0.77 374	0.00 1	0.08 339	0.03 121	0.67 322

NINENet	1.14 266	0.34 181	2.08 179	0.10 198	0.01 85	5.73 448	0.03 174	5.39 382	1.54 277	1.61 303	0.72 255	2.35 343	0.06 114	2.82 233	0.05 5	0.00 1	0.01 217	0.01 405	0.00 1	0.04 154	0.00 1

SACVNet	1.14 266	0.74 310	2.49 252	0.07 157	0.00 1	1.65 315	0.28 352	4.52 305	1.51 272	2.11 343	0.79 266	1.57 278	0.07 129	5.28 338	1.31 328	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 397	0.18 191

rrr	1.15 269	1.21 398	5.05 407	0.18 236	0.16 264	0.83 43	0.06 252	2.88 130	1.44 259	0.40 108	0.04 69	0.06 55	0.09 154	6.04 367	2.22 374	0.00 1	0.48 341	0.00 1	0.19 403	0.16 338	1.59 426

anonymousa	1.15 269	0.38 194	2.43 243	0.70 391	1.49 458	1.45 240	0.02 119	4.23 280	1.13 139	0.91 192	2.52 383	3.46 391	0.55 283	0.55 81	0.60 234	0.00 1	1.13 447	0.00 1	0.54 470	0.04 154	0.86 352

MyStereo8	1.16 271	0.86 333	3.73 354	0.86 421	0.04 182	1.47 251	0.01 28	4.64 318	2.13 360	1.47 281	1.10 297	1.21 260	0.31 246	1.12 162	1.50 339	0.00 1	1.45 473	0.00 1	0.30 450	0.10 255	0.93 364

GMM-Stereo	1.17 272	0.10 16	2.29 213	0.13 220	0.22 285	1.43 229	0.84 411	2.83 128	1.16 142	2.73 391	3.09 396	0.54 170	0.87 328	5.31 339	0.16 60	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.02 304	0.02 55	1.72 435

HGLStereo	1.17 272	0.53 253	2.39 229	0.01 13	0.02 138	1.45 240	0.01 28	4.05 253	1.14 140	1.42 274	3.06 394	2.09 321	1.21 351	4.60 301	1.33 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 255	0.06 76

cf-r	1.18 274	1.02 373	3.22 313	0.25 279	0.02 138	1.44 233	0.03 174	5.11 358	2.16 362	1.31 258	0.59 237	2.87 364	0.24 229	4.26 284	0.79 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 329	0.12 145

MLCV	1.19 275	0.97 360	3.09 304	0.07 157	0.00 1	1.63 307	0.04 207	3.33 171	1.57 281	2.74 393	1.83 347	0.99 242	0.40 269	5.31 339	1.53 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 288	0.11 136

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 276	0.85 330	3.90 362	0.61 365	0.99 432	1.40 219	0.01 28	4.06 254	1.56 280	2.38 369	0.36 187	2.15 329	0.57 288	4.52 297	0.67 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 282	0.02 55	0.03 43
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	1.20 276	0.77 320	3.37 329	1.01 436	0.01 85	2.00 345	0.01 28	4.44 297	1.74 322	1.88 323	1.09 295	0.35 142	0.35 252	4.22 280	2.44 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 243	0.26 241

raft_robust	1.21 278	1.05 379	2.00 162	0.10 198	0.43 353	1.39 215	0.02 119	4.21 275	2.32 376	0.44 116	0.02 2	2.23 333	1.39 362	7.00 421	0.35 155	0.00 1	0.78 376	0.00 1	0.18 397	0.10 255	0.19 195

hknet	1.21 278	0.25 133	2.89 284	0.04 107	0.00 1	3.30 403	0.20 319	6.00 418	1.19 154	2.36 365	0.64 243	3.38 387	0.05 96	3.04 238	0.73 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.06 76

PSM-AAD	1.21 278	0.08 6	1.53 58	0.10 198	0.27 314	1.35 206	3.14 455	2.74 121	0.83 88	2.89 395	2.04 358	0.16 117	5.25 455	3.51 251	0.21 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.08 93

UNet	1.21 278	0.36 186	4.56 387	0.04 107	0.02 138	2.30 361	0.02 119	3.70 198	0.98 120	1.32 259	0.14 115	2.70 355	1.54 372	4.49 294	1.96 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.07 86

GwcNet-RSSM	1.22 282	1.24 402	3.66 348	0.23 269	0.04 182	1.46 244	0.05 226	4.65 320	1.61 288	1.33 261	0.46 214	2.98 369	0.26 234	4.48 293	1.59 344	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.00 1	0.21 372	0.10 128

iResNet_ROB	1.22 282	1.37 414	2.59 257	0.14 223	0.00 1	1.38 214	0.04 207	7.36 463	2.85 419	1.07 224	1.24 309	0.93 233	0.11 171	4.28 285	0.84 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 288	0.11 136

tt1	1.23 284	0.37 192	2.41 233	0.41 312	0.45 356	3.33 406	0.02 119	3.81 208	6.87 460	0.71 161	0.80 268	0.06 55	0.40 269	1.73 203	0.12 34	0.00 1	1.12 443	0.00 1	0.00 1	0.10 255	1.86 456

Sa-1000	1.23 284	0.79 322	2.16 195	0.00 1	0.40 344	1.36 207	0.03 174	5.00 350	2.01 351	1.11 232	5.38 430	0.61 175	0.15 193	4.18 275	0.37 170	0.00 1	0.54 349	0.00 1	0.16 382	0.15 329	0.16 177

ITSA-stereo	1.24 286	0.23 120	2.14 193	0.19 241	0.04 182	1.43 229	0.13 298	6.24 430	3.22 427	0.78 176	0.36 187	0.63 177	1.05 337	5.67 358	2.24 376	0.03 408	0.00 1	0.09 445	0.06 331	0.08 222	0.19 195

XX-Stereo	1.24 286	0.25 133	6.03 433	1.30 449	0.29 322	1.28 180	0.00 1	4.12 265	0.60 40	1.29 255	0.50 217	3.63 398	0.03 56	4.05 273	0.18 71	0.00 1	0.58 353	0.00 1	0.23 423	0.03 121	0.47 290

BEATNet_4x	1.24 286	1.45 421	5.03 406	0.58 356	0.02 138	1.34 203	0.09 278	5.29 371	1.69 309	2.01 337	0.25 149	1.18 258	0.44 273	2.11 218	2.70 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.54 299

CFNet	1.24 286	1.33 411	3.20 311	0.26 285	0.03 158	1.43 229	0.04 207	5.03 351	2.39 383	0.61 151	0.71 253	1.30 265	0.23 227	6.72 399	1.16 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 389	0.10 128

qqq1	1.25 290	0.30 158	2.08 179	0.47 330	0.02 138	1.04 68	0.01 28	5.75 404	2.69 402	1.65 305	2.43 378	0.91 226	0.02 29	4.75 309	0.88 288	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.11 359	0.09 243	0.92 360

fff1	1.25 290	0.30 158	2.08 179	0.47 330	0.02 138	1.04 68	0.01 28	5.75 404	2.69 402	1.65 305	2.43 378	0.91 226	0.02 29	4.75 309	0.88 288	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.11 359	0.09 243	0.92 360

HH	1.25 290	0.40 202	2.13 191	0.90 426	0.41 346	2.28 358	0.01 28	4.25 282	0.95 112	0.37 100	0.89 280	3.87 406	0.80 324	4.74 306	0.51 221	0.00 1	0.96 418	0.00 1	0.00 1	0.03 121	1.53 412

HanStereo	1.25 290	0.40 202	2.13 191	0.90 426	0.41 346	2.28 358	0.01 28	4.25 282	0.95 112	0.37 100	0.89 280	3.87 406	0.80 324	4.74 306	0.51 221	0.00 1	0.96 418	0.00 1	0.00 1	0.03 121	1.53 412

RAFT-345	1.25 290	0.12 27	2.08 179	0.54 347	0.13 249	1.55 277	0.24 335	0.65 16	2.51 393	1.19 241	7.68 448	0.92 231	0.05 96	6.86 407	0.50 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.00 1

GEStereo_RVC	1.25 290	0.76 317	2.61 260	0.37 305	0.01 85	1.40 219	0.11 289	6.93 450	1.20 160	1.22 249	0.78 265	1.58 281	0.77 320	6.13 372	0.66 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.23 223

GANetREF_RVC	1.25 290	1.39 417	4.10 367	0.10 198	0.00 1	2.25 355	0.18 314	4.68 323	2.78 413	0.69 159	0.34 176	1.87 305	0.65 309	5.07 327	0.68 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.07 86
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NVstereo2D	1.25 290	0.34 181	5.21 417	0.09 186	0.03 158	1.61 299	0.23 332	4.95 345	1.92 342	1.05 220	0.38 192	2.53 346	0.61 294	5.36 343	0.44 189	0.00 1	0.10 292	0.00 1	0.03 307	0.04 154	0.19 195

PS-NSSS	1.25 290	0.85 330	2.77 273	0.05 124	0.03 158	1.40 219	0.01 28	5.04 352	2.38 381	1.34 263	2.80 389	0.65 182	0.06 114	6.36 381	0.91 298	0.18 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 288	0.01 12

KYRaft	1.26 299	0.08 6	1.58 67	0.06 144	0.23 290	1.28 180	0.75 408	2.92 136	0.81 80	3.20 405	7.14 447	0.99 242	2.70 413	1.56 192	0.16 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	1.66 434

hitnet-ft	1.26 299	0.71 304	2.37 227	0.04 107	0.00 1	1.39 215	0.21 326	3.94 234	2.53 394	1.61 303	1.11 299	4.21 411	0.36 255	4.83 317	1.65 347	0.01 369	0.00 1	0.03 431	0.00 1	0.11 278	0.08 93

ARAFT	1.27 301	1.38 416	4.73 392	0.08 167	0.00 1	1.67 320	0.04 207	5.52 391	1.98 350	3.02 401	0.59 237	0.47 158	0.11 171	4.87 318	0.38 173	0.00 1	0.03 255	0.00 1	0.00 1	0.25 389	0.25 235

iRaft-Stereo_5w	1.28 302	0.93 349	3.51 337	0.14 223	0.66 395	1.21 140	0.01 28	3.87 223	1.06 127	0.19 67	1.97 352	1.62 286	1.50 370	6.80 403	1.07 317	0.00 1	0.16 301	0.00 1	0.06 331	0.26 397	0.67 322

LMCR-Stereo	1.28 302	1.13 390	2.41 233	0.57 354	0.03 158	2.72 384	0.09 278	6.86 449	0.88 97	2.44 376	1.92 349	0.14 111	1.55 375	3.57 254	1.12 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 338	0.02 29

ac_64	1.28 302	0.43 210	2.90 286	0.18 236	0.25 300	1.52 270	0.03 174	5.58 392	1.89 338	0.92 196	0.53 223	4.86 423	0.45 277	5.01 325	0.88 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 255	0.06 76

FADNet-RVC-Resample	1.28 302	1.46 422	6.58 445	0.10 198	0.14 254	1.54 276	0.25 339	4.29 289	1.46 264	0.61 151	0.23 146	1.29 264	0.28 239	5.23 335	1.06 315	0.10 439	0.16 301	0.09 445	0.06 331	0.28 406	0.39 277

xx1	1.29 306	0.36 186	2.41 233	0.50 340	0.29 322	3.40 409	0.02 119	4.02 248	7.67 467	0.71 161	0.83 272	0.73 200	0.15 193	1.60 195	0.12 34	0.00 1	1.13 447	0.00 1	0.23 423	0.06 185	1.57 419

cc1	1.29 306	0.36 186	2.41 233	0.50 340	0.29 322	3.40 409	0.02 119	4.02 248	7.67 467	0.71 161	0.83 272	0.05 37	0.61 294	1.59 194	0.12 34	0.00 1	1.13 447	0.00 1	0.03 307	0.10 255	1.86 456

OMP-Stereo	1.29 306	0.75 312	1.67 82	2.47 471	0.29 322	1.61 299	0.32 369	2.38 112	1.09 131	2.66 387	1.14 303	3.04 373	0.17 206	7.40 434	0.60 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.08 93

Prome-Stereo	1.29 306	0.09 9	1.62 71	0.12 217	0.24 296	1.28 180	0.65 401	2.98 143	0.93 109	2.08 341	8.52 452	0.75 205	2.83 416	2.19 219	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	1.39 402

DualNet (step1)	1.30 310	0.51 242	3.23 315	0.03 78	0.03 158	2.48 369	0.01 28	4.98 347	1.63 300	1.53 288	0.66 246	0.90 223	1.00 333	2.79 231	0.82 272	0.68 459	0.97 421	1.79 476	1.08 487	0.02 55	0.82 344

FADNet-RVC	1.30 310	1.62 434	6.28 437	0.03 78	0.00 1	1.61 299	0.08 266	4.49 300	2.04 356	0.41 113	0.10 104	0.63 177	0.64 304	5.55 350	1.69 350	0.01 369	0.08 282	0.00 1	0.00 1	0.52 453	0.31 252

SMFormer	1.31 312	0.30 158	2.08 179	0.47 330	0.02 138	1.04 68	0.01 28	5.75 404	2.69 402	1.65 305	2.43 378	0.91 226	0.02 29	4.75 309	2.20 370	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.14 370	0.06 185	0.76 339

delet	1.31 312	0.61 282	2.64 265	0.05 124	0.17 267	2.84 391	1.00 421	4.88 336	2.46 389	1.38 269	1.37 317	1.62 286	0.90 330	4.52 297	1.48 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.08 93

PSMNet_ROB	1.31 312	1.27 404	3.91 363	0.05 124	0.11 240	1.69 324	0.16 306	3.98 241	1.59 285	1.15 238	0.34 176	2.77 357	0.62 299	4.43 292	3.80 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 288	0.12 145

UGAM	1.32 315	0.49 233	3.75 356	0.20 256	0.06 198	1.12 103	0.11 289	3.55 183	1.34 233	0.11 40	2.42 376	4.45 413	0.08 143	7.01 424	0.34 151	0.00 1	0.44 336	0.00 1	0.28 447	0.30 413	0.31 252

tta	1.32 315	0.30 158	2.08 179	0.47 330	0.02 138	1.04 68	0.01 28	5.75 404	2.69 402	1.65 305	2.43 378	0.91 226	0.02 29	4.75 309	2.20 370	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.14 370	0.09 243	0.92 360

FADNet_RVC	1.32 315	1.54 428	5.37 420	0.02 54	0.06 198	2.78 387	0.07 258	4.19 274	1.03 123	0.44 116	0.35 183	0.67 188	0.10 162	5.42 345	1.92 360	0.24 453	0.33 326	0.11 450	0.33 452	0.66 463	0.68 325

TDLM	1.32 315	0.90 340	2.42 241	0.61 365	0.03 158	1.59 289	2.04 444	3.73 200	2.29 374	1.70 314	0.94 285	1.07 250	0.67 312	6.49 387	1.12 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 360	0.54 299

iResNetv2_ROB	1.32 315	1.82 440	6.02 432	1.27 446	0.00 1	1.41 225	0.05 226	4.48 299	1.46 264	1.02 215	1.28 312	1.00 244	0.27 237	4.72 305	1.12 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 436	0.16 177

ssnet_v2	1.33 320	0.64 291	2.83 279	0.06 144	0.03 158	2.08 351	0.36 376	5.88 414	2.33 378	2.52 381	0.88 279	3.06 375	0.54 281	1.75 205	3.30 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 389	0.13 153

MMNet	1.33 320	0.69 302	4.18 368	0.11 211	0.01 85	4.08 422	0.02 119	4.27 286	1.49 270	2.17 348	0.33 173	1.34 268	1.20 347	4.52 297	1.93 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.06 76

ADLNet	1.35 322	0.55 255	2.95 293	0.01 13	0.05 192	2.22 354	0.11 289	5.06 354	2.83 417	2.42 374	2.19 361	2.63 351	0.68 314	3.59 255	1.37 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 352	0.27 244

pcwnet_v2	1.36 323	0.21 108	5.89 430	0.15 228	0.01 85	1.78 333	0.02 119	5.77 408	3.19 426	1.69 313	1.94 351	2.00 315	0.79 323	3.09 239	0.33 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 282	0.04 154	0.27 244

CVANet_RVC	1.37 324	0.82 329	3.23 315	0.54 347	0.11 240	1.48 258	0.46 384	4.01 247	2.23 368	3.33 408	1.34 316	1.51 275	0.37 257	6.38 382	0.69 254	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.05 323	0.19 363	0.62 315

FADNet	1.38 325	1.42 420	5.62 427	0.03 78	0.06 198	2.56 376	0.16 306	4.66 321	1.64 304	0.35 98	0.11 108	1.66 292	1.05 337	5.64 356	1.59 344	0.18 449	0.02 244	0.01 405	0.01 282	0.52 453	0.23 223

DLCB_ROB	1.38 325	0.60 276	1.96 155	0.10 198	0.00 1	1.53 272	0.23 332	4.02 248	1.91 341	3.54 413	1.97 352	3.40 388	0.30 241	4.91 319	2.97 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.12 145

iRaft-Stereo_20w	1.39 327	0.18 67	3.72 352	0.79 412	0.56 372	1.90 341	0.65 401	8.85 475	1.05 126	2.05 340	0.42 203	1.24 261	1.23 353	1.69 201	0.95 303	0.00 1	0.62 358	0.00 1	0.44 461	0.02 55	1.41 405

IIG-Stereo	1.39 327	0.67 298	1.73 91	2.48 472	0.05 192	1.63 307	0.14 302	3.00 145	1.20 160	2.94 397	2.23 364	3.03 372	0.55 283	7.41 435	0.66 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.07 86

DAS	1.40 329	0.11 22	2.83 279	0.04 107	0.01 85	1.31 187	1.14 427	4.51 303	2.02 353	4.84 438	2.33 368	1.65 290	0.56 285	5.53 348	0.85 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.19 195

DRaft	1.40 329	0.20 103	1.83 126	0.09 186	0.01 85	1.66 316	0.42 381	2.13 104	0.59 38	3.75 418	5.16 429	0.41 152	4.27 443	5.52 347	1.63 346	0.01 369	0.06 274	0.00 1	0.07 335	0.08 222	0.12 145

SepStereo	1.41 331	0.11 22	2.83 279	0.04 107	0.01 85	1.31 187	1.14 427	4.51 303	2.02 353	4.84 438	2.33 368	1.65 290	0.56 285	5.78 360	0.85 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.19 195

XPNet_ROB	1.41 331	0.81 327	2.75 271	0.04 107	0.01 85	1.70 325	0.17 309	4.14 269	1.69 309	4.12 426	1.10 297	1.58 281	0.52 280	5.13 331	4.07 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.25 235

ETE_ROB	1.42 333	1.04 378	3.10 305	0.02 54	0.03 158	1.81 336	0.22 329	4.73 325	1.67 308	4.77 436	1.43 323	2.77 357	0.08 143	4.23 281	2.20 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 185	0.20 210

CRFU-Net	1.43 334	0.33 179	2.98 297	1.27 446	0.03 158	4.01 421	0.05 226	6.21 427	0.95 112	1.92 328	0.74 258	3.41 389	2.55 410	3.36 244	0.36 159	0.01 369	0.01 217	0.11 450	0.00 1	0.13 300	0.09 117

DSFCA	1.45 335	0.51 242	2.76 272	0.01 13	0.03 158	3.64 416	0.83 410	3.28 169	1.45 262	3.25 407	0.44 208	2.89 366	1.45 365	6.07 369	2.14 368	0.00 1	0.02 244	0.00 1	0.00 1	0.06 185	0.10 128

ffm	1.46 336	0.50 236	4.37 378	0.46 324	0.03 158	1.60 293	0.03 174	3.81 208	6.87 460	1.57 296	2.38 370	2.14 324	0.38 259	1.73 203	0.12 34	0.00 1	1.12 443	0.00 1	0.17 390	0.10 255	1.86 456

ASMatch	1.46 336	0.17 61	2.35 224	0.73 400	0.20 278	1.22 144	0.25 339	1.04 46	0.89 101	0.30 92	11.50 462	0.92 231	2.31 401	6.65 395	0.56 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 282	0.00 1	0.04 50

DispNO	1.47 338	1.01 371	5.05 407	0.13 220	0.08 220	1.49 262	0.02 119	4.38 293	1.86 333	1.51 284	1.57 333	3.12 378	1.09 341	5.77 359	1.89 359	0.00 1	0.02 244	0.03 431	0.11 359	0.11 278	0.08 93

NOSS_ROB	1.47 338	0.49 233	2.40 230	1.00 433	0.17 267	2.56 376	0.01 28	4.86 334	2.62 398	2.32 361	1.74 341	2.79 360	0.02 29	6.96 418	0.60 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 185	0.73 335

testlalala_base	1.48 340	0.15 39	1.50 55	0.09 186	0.20 278	1.20 132	0.01 28	4.81 331	0.53 29	0.25 83	0.02 2	0.24 128	0.05 96	0.29 27	0.50 218	7.67 486	1.93 485	0.00 1	0.27 442	9.18 484	0.79 342

Consistency-Raft	1.48 340	0.96 357	5.40 423	0.36 302	0.31 337	1.66 316	0.11 289	4.30 290	4.32 442	0.47 125	5.99 436	0.86 220	2.09 395	1.19 169	1.31 328	0.03 408	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.27 402	0.02 29

HSM	1.48 340	0.60 276	1.85 131	0.01 13	0.29 322	1.76 331	0.04 207	6.50 440	1.46 264	1.91 326	1.55 331	4.69 421	1.27 357	6.66 396	0.70 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.26 241

EAI-Stereo	1.50 343	0.16 51	1.53 58	0.25 279	0.91 423	2.30 361	4.98 473	6.09 425	1.87 336	1.38 269	5.56 432	0.49 160	0.59 291	1.21 172	0.83 276	0.00 1	0.31 324	0.00 1	1.09 490	0.02 55	0.56 307

CBFPSM	1.51 344	1.00 369	5.32 419	0.05 124	0.01 85	3.57 415	0.04 207	4.06 254	1.03 123	0.65 154	0.21 142	6.06 441	3.60 433	2.65 224	1.82 354	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.09 243	0.12 145

HSM-Net_RVC	1.51 344	0.11 22	1.93 151	0.00 1	0.01 85	1.91 343	0.05 226	7.86 469	1.93 345	3.77 419	3.76 411	3.16 379	0.36 255	4.34 287	0.83 276	0.01 369	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.11 136
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NCCL2	1.51 344	1.32 409	3.27 322	0.03 78	0.07 211	1.63 307	3.29 457	4.54 309	1.61 288	3.22 406	0.37 189	3.84 405	0.31 246	4.42 291	2.02 365	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.00 1	0.09 243	0.22 219

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 347	0.60 276	5.47 425	0.27 289	1.02 437	1.33 202	0.26 343	6.85 448	1.21 169	0.60 149	0.62 240	5.38 438	1.37 361	1.76 206	1.11 319	0.00 1	0.72 370	0.00 1	0.57 471	0.17 352	0.98 367

ADLNet2	1.52 347	0.79 322	3.51 337	0.01 13	0.69 400	1.26 170	0.26 343	4.84 332	3.10 422	1.67 309	3.23 400	4.17 410	0.80 324	4.77 314	1.00 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 378	0.12 145

TransformOpticalFlow	1.53 349	0.40 202	3.46 334	0.66 379	0.07 211	1.56 281	0.09 278	4.35 291	1.86 333	1.72 315	2.27 366	3.53 395	3.04 422	6.93 414	0.49 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.10 128

fast-acv-ft	1.54 350	0.86 333	4.85 397	0.11 211	0.12 246	3.88 418	0.28 352	2.97 142	2.26 371	0.96 201	3.49 406	2.97 368	1.23 353	3.47 249	2.75 392	0.04 417	0.01 217	0.04 436	0.04 320	0.44 443	0.08 93

THIR-Stereo	1.54 350	0.48 231	1.88 142	0.01 13	0.02 138	1.08 83	4.17 466	2.48 114	0.41 18	1.09 227	4.30 422	1.90 307	4.08 442	6.84 405	1.81 352	0.00 1	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.06 185	0.04 50

GrayStereo	1.55 352	0.06 1	1.53 58	0.75 406	0.20 278	1.27 176	4.44 470	3.44 177	1.20 160	4.92 441	3.92 415	0.45 155	4.54 447	3.43 248	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 467	0.02 55	0.25 235

LALA_ROB	1.55 352	1.07 383	2.99 299	0.02 54	0.06 198	3.20 400	0.49 387	4.07 256	1.80 331	3.79 420	0.66 246	4.51 414	0.25 233	3.82 266	4.07 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 255	0.11 136

DEmStereo	1.56 354	0.16 51	2.44 245	0.09 186	0.02 138	1.77 332	0.87 412	1.72 80	1.08 130	2.48 378	6.30 442	1.06 248	5.02 451	6.28 378	1.81 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 12

PA-Net	1.56 354	1.13 390	5.13 411	0.07 157	0.17 267	1.46 244	0.53 390	4.73 325	3.04 421	0.92 196	1.30 313	2.29 339	0.62 299	6.63 393	3.00 403	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.15 167
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HBP-ISP	1.59 356	1.12 388	3.42 331	0.53 346	0.10 236	4.27 426	1.44 433	5.35 376	1.61 288	3.58 416	0.87 278	0.91 226	1.18 346	6.64 394	0.46 202	0.04 417	0.02 244	0.00 1	0.00 1	0.06 185	0.24 227

Wz-Net-LNSev	1.60 357	1.48 425	8.20 464	0.03 78	0.03 158	3.95 420	0.13 298	4.89 337	2.33 378	0.92 196	0.31 168	3.64 399	1.40 363	2.90 234	1.50 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 255	0.20 210

AAGNet	1.60 357	0.15 39	1.76 103	1.17 443	0.27 314	1.51 267	0.64 399	1.71 79	1.20 160	1.67 309	0.81 269	1.59 283	2.23 397	6.08 370	11.16 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.02 29

StereoDRNet	1.66 359	1.21 398	5.39 422	0.06 144	0.11 240	2.49 372	1.06 424	5.28 370	1.89 338	3.60 417	0.63 241	2.28 335	0.64 304	4.70 303	3.25 408	0.00 1	0.03 255	0.00 1	0.01 282	0.15 329	0.36 266

ACV-stereo	1.68 360	0.45 215	3.08 302	0.05 124	0.04 182	6.19 453	0.18 314	2.01 97	0.33 16	0.23 79	0.02 2	10.33 465	5.28 457	4.05 273	1.17 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.15 167

APVNet	1.68 360	0.75 312	4.94 403	0.13 220	0.01 85	4.56 433	0.08 266	5.20 364	1.44 259	1.51 284	1.05 292	2.87 364	0.93 331	6.76 402	2.76 393	0.01 369	0.00 1	0.07 441	0.00 1	0.34 424	0.08 93

CrosDoStereo	1.72 362	0.31 166	1.91 148	0.03 78	0.07 211	1.40 219	5.95 484	3.61 188	1.62 294	0.98 202	3.79 412	0.94 234	4.66 449	7.11 428	1.86 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 288	0.08 93

DeepStereo_LL	1.72 362	0.31 166	1.91 148	0.03 78	0.07 211	1.40 219	5.95 484	3.61 188	1.62 294	0.98 202	3.79 412	0.94 234	4.66 449	7.11 428	1.86 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 288	0.08 93

STrans-v2	1.75 364	0.45 215	3.43 332	0.03 78	0.19 273	1.48 258	0.08 266	7.25 460	2.16 362	2.04 338	2.80 389	3.60 396	3.78 437	7.00 421	0.52 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.10 128

RASNet	1.75 364	0.71 304	2.93 290	0.20 256	3.20 477	1.75 330	0.26 343	3.87 223	2.64 399	0.98 202	1.46 326	5.25 437	1.67 382	6.73 400	2.81 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 185	0.47 290

RYNet	1.76 366	0.81 327	4.24 372	0.34 300	0.10 236	2.62 382	0.07 258	5.36 379	2.08 359	1.38 269	0.35 183	4.71 422	1.35 360	6.73 400	4.61 427	0.00 1	0.05 268	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.33 261

GASNet	1.77 367	2.50 464	7.05 449	0.47 330	0.02 138	1.50 263	0.20 319	4.55 310	2.55 396	0.98 202	1.48 328	2.24 334	1.57 378	6.25 375	3.41 413	0.00 1	0.05 268	0.00 1	0.00 1	0.55 456	0.12 145

U	1.79 368	0.09 9	1.35 45	0.06 144	7.35 491	10.70 476	0.00 1	0.86 34	0.32 15	0.02 4	0.03 51	0.11 97	0.02 29	0.15 3	0.07 12	0.00 1	0.00 1	9.53 488	5.06 504	0.01 13	0.01 12

ttt	1.79 368	0.32 173	2.41 233	0.58 356	0.26 309	1.64 314	0.00 1	6.26 433	2.57 397	1.91 326	2.39 374	1.39 270	0.11 171	5.55 350	7.97 451	0.00 1	1.05 426	0.00 1	0.16 382	0.06 185	1.14 381

DRN-Test	1.79 368	0.51 242	4.94 403	0.19 241	0.14 254	3.30 403	0.19 318	6.58 444	2.31 375	4.40 432	0.77 263	2.10 322	1.73 384	5.40 344	2.82 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 282	0.12 288	0.27 244

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 371	20.09 505	11.97 479	0.09 186	0.00 1	0.46 30	0.05 226	0.49 9	0.50 27	0.17 58	0.03 51	0.04 19	0.00 1	0.14 2	0.45 193	0.00 1	0.35 330	0.00 1	0.06 331	0.07 211	1.12 379

PAM	1.83 372	0.18 67	3.32 325	0.66 379	0.61 385	5.41 446	0.77 409	6.32 435	0.94 111	1.37 268	1.11 299	9.51 462	2.30 400	1.23 176	0.74 261	0.00 1	0.58 353	0.00 1	0.53 468	0.03 121	0.90 358

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 373	1.13 390	5.96 431	0.02 54	0.00 1	5.00 439	0.29 359	5.31 374	2.38 381	2.65 384	1.15 305	2.32 342	1.95 393	5.59 353	3.35 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.14 159

RAFT + AFF	1.88 374	1.84 443	4.19 369	0.05 124	0.85 412	2.29 360	1.00 421	6.32 435	2.26 371	1.88 323	1.80 346	1.27 262	3.66 434	6.56 389	2.36 382	0.02 397	0.34 329	0.00 1	0.01 282	0.41 441	0.50 296

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 374	0.88 337	3.47 335	1.64 463	0.22 285	4.27 426	0.40 379	3.90 231	1.63 300	0.72 167	0.71 253	3.06 375	0.11 171	5.13 331	1.03 313	5.07 481	0.54 349	0.00 1	0.00 1	1.73 472	3.16 482

UGAM-zero	1.89 376	0.19 94	2.80 274	0.22 264	0.47 361	1.57 284	0.35 374	6.96 454	0.60 40	1.40 273	0.26 154	8.37 456	4.43 445	7.06 427	0.71 256	0.00 1	0.67 361	0.00 1	0.58 472	0.02 55	1.16 386

iinet-f	1.90 377	0.98 364	13.29 484	0.42 315	0.03 158	4.30 429	0.04 207	3.86 220	1.32 227	1.28 254	0.57 229	2.91 367	2.70 413	2.60 222	3.11 406	0.00 1	0.02 244	0.02 426	0.00 1	0.49 446	0.09 117

PAM_32	1.91 378	0.18 67	2.96 294	0.69 390	0.73 406	5.20 442	0.71 405	6.02 422	1.17 147	1.33 261	2.00 356	9.90 464	3.21 428	1.29 182	0.81 270	0.00 1	0.59 356	0.00 1	0.53 468	0.06 185	0.87 353

Syn2CoEx	1.91 378	1.85 444	6.43 444	0.05 124	0.00 1	1.47 251	0.54 391	6.03 423	2.24 369	2.24 355	2.19 361	2.06 318	3.10 424	6.57 390	2.58 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 424	0.40 281

FAT-Stereo	1.95 380	0.23 120	3.66 348	0.18 236	0.03 158	1.80 335	0.94 416	5.35 376	3.11 423	4.23 427	5.00 427	5.22 436	2.76 415	5.07 327	1.09 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.17 183

AANet_RVC	1.95 380	1.64 435	4.89 398	0.09 186	0.00 1	1.24 153	0.01 28	3.93 232	2.82 416	2.32 361	4.64 425	3.61 397	0.19 215	7.61 441	4.73 428	0.60 458	0.19 307	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.47 290

ccnet	1.96 382	0.68 299	3.59 341	0.26 285	0.19 273	3.68 417	1.55 436	4.89 337	1.77 326	2.68 389	3.92 415	3.44 390	1.72 383	5.02 326	5.22 430	0.06 429	0.00 1	0.09 445	0.01 282	0.13 300	0.32 255

GwcNet	1.96 382	1.51 426	7.43 454	0.30 294	1.20 447	4.13 423	0.61 398	4.45 298	1.92 342	1.53 288	2.31 367	3.93 409	0.54 281	5.50 346	3.16 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 282	0.39 437	0.24 227

DANet	1.96 382	0.24 125	3.72 352	0.78 411	0.48 363	2.65 383	0.34 372	3.94 234	1.71 315	4.35 429	1.56 332	5.09 429	0.56 285	6.97 419	5.99 437	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.01 282	0.04 154	0.66 319
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 385	0.97 360	7.79 458	0.68 388	1.01 435	1.47 251	0.20 319	7.05 457	1.44 259	0.54 147	6.19 439	5.17 432	1.14 343	1.65 199	1.18 326	0.01 369	0.77 374	0.00 1	0.64 477	0.25 389	1.23 390

CBMV	1.97 385	0.56 264	2.61 260	0.46 324	0.07 211	2.91 394	4.18 467	4.58 313	2.78 413	5.50 447	2.21 363	2.84 363	2.94 417	4.75 309	2.31 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 329	0.60 311
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STTRV1_RVC	2.03 387	0.39 197	5.14 413	0.34 300	0.01 85	2.50 373	0.34 372	6.44 438	3.75 435	0.86 187	5.12 428	1.63 288	1.08 339	7.64 442	1.58 343	1.07 466	2.64 500	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.04 50

DISCO	2.03 387	0.45 215	2.82 278	0.72 395	0.53 367	5.13 441	0.01 28	6.01 421	1.81 332	2.31 360	0.91 283	6.43 445	0.87 328	8.57 462	3.67 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 288	0.17 183

edge stereo	2.06 389	0.42 209	4.20 370	0.14 223	0.09 228	1.82 337	0.51 388	5.38 380	2.48 392	3.45 412	3.96 419	8.28 455	1.80 389	5.90 364	2.30 378	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.16 338	0.19 195

CBMV_ROB	2.06 389	0.31 166	2.72 268	0.63 373	0.00 1	2.83 390	0.88 413	5.24 369	2.41 385	4.28 428	6.16 438	3.07 377	3.47 432	5.81 363	2.69 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.56 307

mmx	2.08 391	0.50 236	4.37 378	0.46 324	0.03 158	1.60 293	0.03 174	6.21 427	2.77 411	1.57 296	2.38 370	2.14 324	0.38 259	7.65 443	9.02 456	0.00 1	1.08 432	0.00 1	0.17 390	0.06 185	1.25 394

xxx	2.08 391	0.50 236	4.37 378	0.46 324	0.03 158	1.60 293	0.03 174	6.21 427	2.77 411	1.57 296	2.38 370	2.14 324	0.38 259	7.65 443	9.02 456	0.00 1	1.08 432	0.00 1	0.17 390	0.06 185	1.25 394

RP	2.09 393	0.90 340	3.88 361	0.22 264	0.61 385	1.72 327	0.94 416	4.97 346	2.65 400	3.87 421	5.63 433	4.44 412	4.28 444	4.99 324	2.35 381	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.01 282	0.20 369	0.13 153

NCC-stereo	2.09 393	1.02 373	4.78 395	0.10 198	0.26 309	2.33 363	0.13 298	5.82 411	1.70 313	2.98 398	3.18 398	4.63 418	5.69 461	6.26 376	2.76 393	0.05 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.14 159

Abc-Net	2.09 393	1.02 373	4.78 395	0.10 198	0.26 309	2.33 363	0.13 298	5.82 411	1.70 313	2.98 398	3.18 398	4.63 418	5.69 461	6.26 376	2.76 393	0.05 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.14 159
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	2.09 393	1.17 394	3.97 365	1.52 459	0.23 290	3.35 408	0.05 226	5.09 356	2.74 408	1.09 227	1.40 320	0.97 240	0.18 210	6.66 396	0.87 284	1.46 475	1.64 480	7.13 484	0.00 1	1.67 471	0.54 299

RAFT-RH_RVC	2.11 397	0.30 158	2.27 210	0.74 402	0.26 309	1.51 267	0.02 119	0.61 15	1.23 177	5.28 444	21.18 487	1.04 245	0.07 129	6.90 410	0.61 238	0.04 417	0.00 1	0.00 1	0.03 307	0.02 55	0.00 1

RGC	2.11 397	0.95 353	4.61 389	0.08 167	0.29 322	3.34 407	0.11 289	5.40 384	1.78 328	3.93 423	4.52 423	5.20 434	3.05 423	5.78 360	2.78 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 288	0.18 191

S-Stereo	2.12 399	0.32 173	6.30 438	0.24 274	0.22 285	2.51 374	1.83 440	5.38 380	5.55 452	2.46 377	5.91 435	2.81 361	0.71 316	5.19 334	2.45 386	0.00 1	0.02 244	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.37 267

1111x	2.13 400	0.58 269	4.38 382	0.39 309	0.61 385	2.14 353	0.01 28	6.38 437	2.40 384	1.80 318	1.97 352	0.95 238	0.64 304	7.16 431	10.30 467	0.00 1	1.18 457	0.00 1	0.29 448	0.07 211	1.32 399

SGM-Forest	2.15 401	0.50 236	2.42 241	0.19 241	0.25 300	3.47 413	2.38 450	4.53 307	2.46 389	5.64 448	3.99 420	3.74 401	2.22 396	6.99 420	3.08 405	0.01 369	0.02 244	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.98 367
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
psmorigin	2.16 402	0.75 312	10.72 477	0.24 274	0.03 158	1.62 304	0.20 319	3.80 205	1.16 142	5.40 445	3.08 395	5.77 439	2.29 399	5.62 355	2.13 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.25 235

Anonymous_2	2.17 403	0.32 173	2.35 224	0.80 414	0.85 412	1.67 320	0.22 329	4.62 316	0.71 55	1.12 233	0.40 198	3.18 381	1.94 392	0.84 149	0.77 264	0.06 429	1.09 435	3.25 483	14.62 508	3.25 475	1.43 406

Wz-Net-MNSev	2.17 403	1.90 448	7.77 457	0.02 54	0.01 85	4.60 434	2.08 445	5.70 400	2.83 417	4.02 424	1.50 329	1.87 305	2.53 409	5.10 329	3.04 404	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.31 252

ff1	2.20 405	0.50 236	4.37 378	0.46 324	0.03 158	1.60 293	0.03 174	3.81 208	6.87 460	1.57 296	2.38 370	2.14 324	0.38 259	7.65 443	9.02 456	0.00 1	1.12 443	0.00 1	0.17 390	0.10 255	1.86 456

FTStereo	2.20 405	0.09 9	2.07 176	0.18 236	0.13 249	1.43 229	4.50 472	2.98 143	0.97 116	3.35 410	17.70 475	0.77 213	4.06 440	4.36 288	0.15 54	0.15 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	1.19 387

PASM	2.20 405	1.85 444	10.33 475	1.00 433	0.41 346	1.98 344	0.90 415	3.85 219	2.76 410	4.38 430	1.53 330	3.49 394	1.54 372	6.60 391	2.43 384	0.14 445	0.02 244	0.00 1	0.03 307	0.33 420	0.39 277

GANet	2.23 408	0.92 347	3.10 305	0.88 423	0.08 220	2.25 355	3.25 456	4.61 315	1.71 315	2.55 382	9.98 458	2.56 347	1.47 369	7.52 440	2.98 402	0.00 1	0.04 260	0.02 426	0.08 339	0.14 313	0.42 287

Nwc_Net	2.25 409	0.98 364	5.37 420	0.07 157	0.11 240	2.80 388	0.05 226	7.36 463	1.30 223	2.77 394	8.21 451	5.18 433	2.98 421	5.16 333	2.46 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 288	0.08 93

xxxx	2.26 410	0.43 210	2.30 215	0.01 13	0.68 399	1.47 251	0.00 1	6.56 443	2.32 376	1.56 293	2.07 359	1.07 250	0.06 114	4.81 315	18.87 490	0.00 1	1.11 441	0.00 1	0.21 414	0.06 185	1.65 430

test_xeample	2.27 411	0.46 222	2.25 208	0.10 198	0.69 400	1.48 258	0.00 1	6.24 430	2.46 389	1.83 320	2.40 375	0.37 144	0.07 129	4.49 294	19.55 492	0.00 1	1.11 441	0.00 1	0.21 414	0.07 211	1.65 430

LL-Strereo	2.29 412	1.55 430	5.01 405	0.64 376	2.78 475	1.52 270	0.05 226	5.04 352	1.24 179	2.73 391	2.87 392	5.10 430	5.49 459	7.22 432	0.81 270	0.04 417	1.31 467	0.00 1	0.00 1	0.31 415	2.08 468

NaN_ROB	2.33 413	1.31 408	4.55 386	0.32 297	0.30 334	3.13 399	5.01 476	4.57 312	2.78 413	5.49 446	1.73 340	2.28 335	1.98 394	7.48 438	4.32 424	0.01 369	0.06 274	0.03 431	0.09 348	0.20 369	0.88 355

stereogan	2.38 414	0.59 273	5.05 407	0.01 13	0.09 228	8.26 466	0.58 397	4.92 342	3.65 432	4.68 435	4.60 424	6.43 445	2.39 404	5.27 337	0.72 259	0.00 1	0.01 217	0.01 405	0.00 1	0.27 402	0.13 153

MFMNet_re	2.39 415	1.65 436	6.10 434	3.04 475	0.90 420	2.34 365	0.98 419	4.77 330	3.79 436	6.95 454	7.08 446	1.84 304	3.79 438	2.53 221	1.57 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 389	0.26 241

AF-Net	2.51 416	1.12 388	5.46 424	0.01 13	0.13 249	2.03 347	0.47 385	7.04 456	2.74 408	4.09 425	10.64 460	4.99 426	2.94 417	4.94 321	3.28 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 352	0.15 167

PDISCO_ROB	2.54 417	1.40 418	5.07 410	1.06 439	2.01 468	8.28 467	0.17 309	7.96 471	6.01 458	1.48 282	1.75 342	3.67 400	1.25 355	7.74 449	2.07 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 437	0.42 287

DGSMNet	2.56 418	1.15 393	7.39 452	1.34 454	2.02 469	3.20 400	3.97 465	6.11 426	1.72 320	1.52 287	2.72 388	3.23 384	0.63 301	4.74 306	2.39 383	1.12 469	1.53 478	1.54 475	1.32 491	1.40 470	2.10 470

ADCRef	2.57 419	1.40 418	7.90 460	0.11 211	0.11 240	4.71 436	0.74 407	5.45 389	1.66 306	3.15 404	1.65 338	1.61 284	2.25 398	4.54 300	15.56 484	0.03 408	0.00 1	0.01 405	0.10 354	0.27 402	0.23 223

SQANet	2.65 420	1.92 449	3.73 354	4.47 480	2.98 476	2.59 378	0.24 335	4.66 321	1.11 136	2.48 378	0.59 237	1.57 278	0.86 327	3.95 270	1.67 349	7.97 487	0.14 300	0.48 462	0.03 307	7.84 481	3.68 483

DeepPrunerF	2.71 421	1.57 432	16.51 490	0.22 264	0.33 338	1.45 240	0.28 352	6.26 433	9.92 473	1.25 253	0.44 208	1.98 313	1.61 380	7.33 433	4.17 423	0.00 1	0.01 217	0.07 441	0.10 354	0.33 420	0.29 248

FBW_ROB	2.74 422	1.02 373	4.72 391	0.43 318	0.18 270	4.35 430	0.18 314	7.28 462	3.50 429	3.57 415	3.38 404	4.86 423	1.22 352	11.70 483	5.76 434	0.17 448	0.08 282	0.59 467	0.12 366	0.28 406	1.40 404

test_sample9	2.75 423	0.51 242	3.23 315	0.03 78	0.03 158	2.48 369	0.01 28	4.98 347	1.63 300	1.53 288	0.66 246	0.90 223	1.00 333	6.14 373	10.04 465	0.68 459	17.48 509	1.79 476	1.08 487	0.02 55	0.82 344

FINET	2.99 424	2.11 454	7.66 455	1.13 441	1.79 462	4.35 430	3.34 458	5.66 397	7.93 470	2.49 380	3.29 401	1.66 292	2.47 407	6.70 398	4.44 425	0.82 463	1.38 470	0.03 431	0.30 450	0.36 431	1.88 460

aanetorigin	2.99 424	1.00 369	9.85 473	0.23 269	0.23 290	1.59 289	2.01 442	1.94 93	1.25 190	14.45 485	10.04 459	2.98 369	3.75 435	4.97 323	4.01 420	0.10 439	0.05 268	0.09 445	0.11 359	0.55 456	0.55 305

Wz-Net-SNSev	3.01 426	3.59 480	12.98 483	0.45 323	0.04 182	2.72 384	1.12 426	5.80 409	2.42 386	2.30 359	2.62 386	6.39 444	1.29 358	10.20 472	7.19 446	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.29 411	0.72 334

CSAN	3.10 427	1.72 438	5.85 429	0.37 305	0.14 254	4.15 425	3.91 464	4.94 344	4.65 447	6.43 451	6.29 441	4.62 417	5.17 454	8.13 453	4.85 429	0.02 397	0.03 255	0.03 431	0.05 323	0.26 397	0.48 294

222	3.11 428	0.43 210	2.10 186	0.02 54	0.45 356	1.57 284	0.01 28	6.44 438	2.34 380	1.73 316	2.24 365	0.52 168	0.07 129	4.95 322	36.29 508	0.00 1	1.07 430	0.00 1	0.21 414	0.06 185	1.65 430

UDG	3.15 429	9.41 497	2.81 276	2.72 474	0.92 424	2.39 366	0.11 289	4.12 265	1.30 223	2.35 363	3.63 409	4.96 425	1.58 379	4.33 286	2.89 400	1.22 472	0.04 260	8.09 486	3.80 498	4.94 477	1.35 400

XQC	3.16 430	2.00 451	7.71 456	0.97 432	0.67 397	5.07 440	0.69 403	6.58 444	4.95 449	5.04 442	1.98 355	4.99 426	3.12 425	7.96 452	10.02 464	0.00 1	0.63 359	0.00 1	0.18 397	0.36 431	0.38 276

RTSC	3.18 431	2.15 455	8.20 464	0.67 387	0.38 343	4.41 432	0.08 266	5.64 395	5.80 456	6.14 450	3.43 405	3.37 385	1.55 375	7.50 439	12.15 473	0.00 1	0.84 390	0.00 1	0.25 431	0.51 449	0.53 298

ADCP+	3.18 431	1.81 439	11.33 478	0.07 157	0.20 278	5.83 450	2.80 452	4.60 314	2.69 402	1.68 312	0.28 157	3.75 402	3.14 426	6.82 404	17.90 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 369	0.56 307

PWC_ROB	3.30 433	1.83 441	8.47 467	0.62 372	0.56 372	1.31 187	0.39 378	4.53 307	5.05 450	7.66 459	15.14 470	3.37 385	2.43 405	6.86 407	6.74 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 449	0.54 299

PWCDC_ROB	3.41 434	2.29 457	5.16 415	0.19 241	0.02 138	3.11 397	0.02 119	5.15 359	12.27 476	1.36 267	23.33 495	1.98 313	3.35 429	4.93 320	3.71 416	0.28 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 466	0.32 255

DDUNet	3.58 435	11.19 499	3.84 360	3.59 478	3.31 478	4.14 424	0.20 319	4.40 295	1.33 230	2.72 390	3.11 397	3.16 379	0.37 257	4.18 275	1.47 337	2.02 477	0.05 268	10.10 492	3.59 497	5.85 479	3.05 481

G-Net	3.58 435	0.58 269	5.14 413	1.61 460	1.86 463	10.46 473	1.85 441	3.24 165	1.69 309	8.68 464	11.81 464	6.03 440	7.62 470	4.82 316	5.52 433	0.08 436	0.12 297	0.07 441	0.15 373	0.16 338	0.16 177

SHD	3.58 435	1.83 441	6.41 441	1.34 454	1.21 449	4.84 437	0.17 309	7.95 470	12.83 477	7.86 460	3.32 403	5.08 428	2.63 411	5.54 349	8.57 453	0.01 369	0.75 373	0.00 1	0.18 397	0.31 415	0.73 335

otaku	3.61 438	2.06 452	4.04 366	6.41 484	3.35 479	4.67 435	2.08 445	5.97 417	1.58 282	2.19 349	2.62 386	3.47 392	1.45 365	4.36 288	2.17 369	8.55 489	0.25 312	1.89 479	0.03 307	9.29 485	5.81 489

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 438	3.47 475	9.32 471	0.19 241	0.30 334	13.80 481	7.49 495	5.15 359	3.95 438	3.06 402	3.94 417	4.60 416	1.20 347	8.49 460	2.79 397	0.70 462	1.22 460	0.04 436	0.84 480	0.50 448	1.23 390

SDNR	3.62 440	1.25 403	7.41 453	0.71 393	0.22 285	26.06 505	0.02 119	4.55 310	2.42 386	3.10 403	11.33 461	3.05 374	0.77 320	8.31 458	2.21 373	0.05 421	0.11 295	0.00 1	0.01 282	0.08 222	0.66 319

ADCL	3.64 441	1.54 428	8.53 469	0.26 285	0.28 320	7.37 458	4.49 471	5.42 386	3.61 431	4.79 437	3.85 414	5.14 431	4.47 446	6.28 378	15.73 485	0.05 421	0.01 217	0.11 450	0.13 368	0.34 424	0.33 261

Ntro	3.66 442	2.08 453	4.34 376	7.58 486	4.53 481	6.25 454	0.72 406	5.35 376	1.65 305	0.48 135	1.77 343	2.68 354	1.25 355	5.10 329	2.31 379	8.72 490	0.31 324	2.13 481	0.05 323	9.73 486	6.18 490

SPS-STEREO	3.67 443	1.46 422	4.23 371	0.36 302	0.23 290	3.93 419	1.20 429	6.67 447	3.50 429	11.05 474	8.81 453	9.53 463	4.63 448	9.10 463	7.25 447	0.01 369	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.13 300	1.28 397
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SuperB	3.75 444	2.46 463	15.54 489	0.32 297	0.06 198	4.29 428	1.61 437	4.25 282	11.49 475	2.56 383	1.31 315	2.01 317	1.86 390	6.94 415	8.94 455	0.05 421	0.03 255	0.10 449	0.08 339	10.62 491	0.56 307

MDST_ROB	3.81 445	0.21 108	4.29 375	2.64 473	1.45 457	13.85 482	1.02 423	8.06 472	2.67 401	15.14 489	8.81 453	2.70 355	1.55 375	9.31 465	3.90 418	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.63 316

ADCPNet	3.94 446	1.47 424	14.87 486	0.11 211	0.45 356	7.19 457	2.23 448	5.42 386	3.18 425	4.53 434	2.03 357	7.48 454	5.27 456	7.05 426	14.73 481	0.02 397	0.74 372	0.04 436	0.91 486	0.23 379	0.85 351

test_sample8	3.98 447	0.51 242	3.23 315	0.03 78	0.03 158	2.48 369	0.01 28	5.07 355	1.50 271	6.62 452	0.90 282	14.02 474	7.06 469	6.14 373	10.04 465	0.68 459	17.48 509	1.79 476	1.08 487	0.02 55	0.82 344

DPSNet	3.98 447	1.01 371	12.58 481	0.74 402	0.55 369	5.24 444	1.53 435	12.44 483	4.82 448	2.89 395	0.97 288	6.37 443	11.43 484	8.20 454	8.61 454	0.09 438	0.51 344	0.11 450	0.38 459	0.35 429	0.83 348

pmcnn	3.98 447	0.95 353	7.29 451	0.71 393	1.42 455	2.84 391	1.22 430	5.89 415	2.42 386	9.34 470	11.71 463	18.88 484	2.65 412	6.89 409	6.35 441	0.00 1	0.07 278	0.00 1	0.00 1	0.21 372	0.76 339

MFN_U_SF_RVC	4.10 450	2.36 460	12.04 480	1.00 433	0.27 314	10.31 472	0.51 388	8.83 474	3.69 433	4.90 440	3.30 402	9.33 461	3.43 431	8.28 456	9.42 459	0.41 457	0.53 348	0.52 463	0.81 479	0.90 467	1.05 374

NVStereoNet_ROB	4.22 451	2.29 457	6.13 436	1.40 457	1.14 446	2.84 391	0.97 418	5.67 398	5.66 453	5.25 443	14.28 469	12.40 469	5.35 458	10.74 478	5.33 431	1.24 473	1.01 424	0.67 471	0.62 475	0.63 461	0.69 331
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SAMSARA	4.31 452	1.94 450	7.80 459	1.96 467	1.40 454	10.65 474	7.35 492	7.17 458	4.49 444	8.27 462	3.58 408	10.58 466	3.75 435	7.87 450	6.66 443	0.01 369	1.09 435	0.00 1	0.23 423	0.26 397	1.19 387

ADCMid	4.33 453	2.40 462	13.81 485	0.23 269	0.40 344	4.90 438	1.23 431	5.73 401	3.73 434	11.06 475	3.94 417	6.67 449	5.11 452	7.11 428	18.03 488	0.12 443	0.08 282	0.55 464	0.46 462	0.61 459	0.49 295

Wz-Net-TNSev	4.36 454	6.36 491	22.98 493	0.22 264	0.06 198	7.00 456	3.45 459	7.46 465	3.81 437	2.12 344	0.63 241	7.29 453	5.11 452	9.87 470	9.72 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304	0.36 431	0.66 319

AnyNet_C32	4.41 455	3.74 482	15.17 488	0.48 338	0.51 366	5.99 452	6.52 491	5.30 373	2.72 407	6.86 453	3.66 410	5.21 435	3.19 427	7.42 436	19.54 491	0.08 436	0.04 260	0.20 457	0.09 348	0.67 464	0.76 339

WZ-Net	4.64 456	2.57 465	25.72 496	0.10 198	0.09 228	3.07 396	2.08 445	6.59 446	5.41 451	6.08 449	4.09 421	7.02 452	6.04 464	11.64 480	11.45 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 372	0.61 313

SGM_RVC	4.67 457	0.61 282	2.62 262	1.13 441	0.29 322	7.96 464	2.60 451	7.55 466	4.36 443	12.34 479	9.95 457	15.94 479	8.56 472	10.88 479	6.38 442	0.22 452	0.25 312	0.20 457	0.23 423	0.32 418	0.92 360
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_for_model	4.73 458	23.37 508	1.56 64	13.12 499	10.72 499	1.09 90	0.05 226	4.90 341	2.02 353	2.16 346	0.09 101	0.14 111	0.04 76	0.20 8	0.29 131	8.07 488	2.41 490	0.00 1	0.01 282	20.56 507	3.81 484

SANet	5.04 459	1.86 446	7.96 461	0.39 309	0.12 246	7.51 460	3.73 463	7.20 459	16.07 483	7.15 455	13.16 466	12.35 468	8.70 473	8.28 456	5.37 432	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.13 300	0.71 333

WCMA_ROB	5.16 460	1.07 383	4.40 383	0.66 379	0.69 400	6.28 455	3.63 462	5.39 382	4.05 439	14.77 488	19.39 484	15.46 477	10.72 482	7.67 447	6.77 445	0.19 451	0.27 318	0.18 456	0.20 406	0.18 360	1.23 390

RainbowNet	5.23 461	4.09 485	4.92 402	9.61 491	6.18 484	5.26 445	3.48 460	7.68 468	4.58 446	1.94 332	3.02 393	4.67 420	3.42 430	5.90 364	2.01 363	9.59 492	2.19 488	8.45 487	0.20 406	10.52 489	6.82 492

MSMD_ROB	5.26 462	0.52 251	3.22 313	0.15 228	0.01 85	8.63 469	1.06 424	4.76 329	4.16 440	13.72 482	26.77 498	13.87 473	15.95 491	7.89 451	3.94 419	0.11 441	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.06 185	0.34 263

FCDSN-DC	5.38 463	0.65 295	3.19 310	0.24 274	0.46 359	5.71 447	1.61 437	5.83 413	4.51 445	14.74 487	22.03 490	20.43 486	13.01 487	8.48 459	6.00 438	0.02 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.52 297
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 464	3.14 474	10.56 476	0.47 330	0.29 322	24.98 502	8.65 499	6.24 430	9.96 474	4.38 430	8.16 450	8.42 457	2.44 406	9.46 468	6.27 440	1.11 468	1.70 482	0.33 461	0.47 464	1.16 469	1.35 400

ADCS	5.55 465	3.55 476	19.07 491	0.43 318	0.14 254	5.87 451	4.20 469	7.65 467	7.80 469	9.79 471	6.22 440	6.48 447	5.52 460	10.52 476	22.41 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 445	0.97 366

MeshStereo	6.09 466	0.97 360	3.59 341	0.26 285	0.14 254	7.68 462	2.02 443	10.42 478	5.77 454	20.76 498	19.69 486	22.78 490	10.56 480	10.29 473	6.16 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 411	0.41 283
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
ACVNet-4b	6.14 467	2.39 461	6.31 439	9.73 492	7.26 489	8.81 470	1.62 439	7.27 461	6.07 459	0.41 113	6.42 443	11.47 467	2.37 403	9.17 464	2.72 391	9.70 494	2.42 491	10.45 493	0.01 282	11.04 493	7.12 493

SGM+DAISY	6.27 468	3.62 481	9.36 472	2.30 468	2.34 470	9.12 471	6.38 488	6.98 455	6.00 457	14.26 483	15.55 472	14.02 474	9.84 477	9.45 467	8.56 452	1.21 471	1.60 479	0.58 465	0.86 483	0.63 461	2.74 476

FC-DCNN	6.44 469	0.46 222	3.25 321	0.54 347	0.56 372	8.01 465	1.37 432	8.76 473	7.15 464	19.35 495	22.25 492	22.72 489	15.44 490	10.37 474	7.93 450	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.64 318

PVD	6.50 470	1.70 437	6.71 447	1.66 464	1.59 461	7.94 463	0.89 414	11.13 481	24.35 491	12.01 478	19.10 480	8.76 459	9.89 478	9.85 469	11.06 469	0.02 397	1.12 443	0.00 1	0.26 438	0.25 389	1.72 435

FC-DCNN v2	6.60 471	0.46 222	3.23 315	0.56 351	0.58 378	8.28 467	1.46 434	9.35 476	7.29 465	19.57 496	23.13 493	23.87 493	14.94 489	10.69 477	7.88 449	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.63 316

EDNetEfficient	6.66 472	1.34 412	34.37 500	0.66 379	1.93 467	2.04 349	3.59 461	3.08 154	14.92 480	20.02 497	9.53 456	6.48 447	10.85 483	7.65 443	15.21 482	0.03 408	0.10 292	0.01 405	0.22 418	0.61 459	0.55 305

ACVNet_1	6.79 473	2.72 469	6.97 448	9.78 493	7.38 492	7.67 461	2.29 449	10.50 479	6.93 463	4.51 433	5.39 431	13.21 471	6.34 466	7.02 425	3.31 411	9.70 494	2.48 493	10.85 495	0.11 359	11.41 495	7.23 494

AnyNet_C01	7.15 474	5.48 489	37.47 502	1.08 440	0.59 382	11.50 477	6.49 490	6.93 450	4.31 441	8.06 461	9.11 455	8.72 458	4.06 440	14.50 489	21.97 500	0.11 441	0.08 282	0.24 460	0.09 348	1.11 468	1.07 377

LSM	7.83 475	2.59 466	24.93 495	4.71 481	40.61 511	3.55 414	5.22 479	5.91 416	7.48 466	10.86 473	13.66 468	4.55 415	3.92 439	7.72 448	5.88 436	0.02 397	0.26 315	0.00 1	0.00 1	0.30 413	14.53 508

DispFullNet	8.26 476	24.76 509	14.96 487	14.77 502	7.78 493	5.23 443	0.09 278	5.67 398	3.16 424	9.01 468	4.87 426	6.15 442	10.66 481	10.44 475	4.54 426	2.54 478	0.33 326	15.59 499	4.84 501	13.17 499	6.59 491

ELAS_RVC	8.75 477	1.59 433	6.34 440	1.91 466	1.87 464	11.67 478	12.14 504	10.75 480	16.11 484	22.55 502	21.45 488	18.49 482	18.29 498	14.17 488	12.53 474	0.92 465	1.32 468	0.70 472	0.46 462	0.53 455	1.25 394
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.07 478	1.55 430	5.19 416	1.87 465	1.92 466	17.05 487	8.29 497	13.92 485	13.52 479	23.08 503	28.56 503	18.59 483	16.90 494	12.06 485	13.39 478	0.91 464	1.32 468	0.65 470	0.59 473	0.68 465	1.31 398
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	9.32 479	2.76 470	8.07 462	8.84 490	6.89 487	14.54 486	4.19 468	14.25 486	23.92 490	7.62 458	19.61 485	20.42 485	5.93 463	8.52 461	3.64 414	9.16 491	1.74 484	7.93 485	0.36 456	10.56 490	7.47 497

WAO-7	9.62 480	2.87 471	5.64 428	0.96 431	0.21 284	20.37 494	5.13 478	23.65 506	26.32 495	13.11 481	27.70 501	22.69 488	14.04 488	14.53 490	13.11 476	0.13 444	0.09 288	0.58 465	0.10 354	0.51 449	0.75 338

PWCK	9.63 481	6.94 495	19.91 492	6.25 483	0.22 285	22.62 497	14.62 506	12.15 482	13.48 478	14.34 484	13.17 467	13.25 472	8.40 471	16.14 491	11.57 472	6.38 484	0.26 315	2.41 482	0.11 359	8.57 482	1.74 438

IMH-64-1	10.12 482	3.75 483	4.24 372	11.47 496	9.26 496	11.93 479	5.30 480	18.72 491	15.74 481	7.16 456	18.55 477	16.83 480	6.83 467	11.66 481	9.62 461	10.09 496	2.54 494	15.69 500	1.72 492	12.82 496	8.45 498

IMH-64	10.12 482	3.75 483	4.24 372	11.47 496	9.26 496	11.93 479	5.30 480	18.72 491	15.74 481	7.16 456	18.55 477	16.83 480	6.83 467	11.66 481	9.62 461	10.09 496	2.54 494	15.69 500	1.72 492	12.82 496	8.45 498

RTS	10.27 484	3.55 476	66.16 509	1.62 461	2.34 470	13.96 483	6.25 486	6.95 452	18.07 486	8.81 465	19.18 481	6.82 450	2.96 419	26.87 504	19.93 493	0.00 1	0.42 333	0.00 1	0.03 307	0.40 439	0.99 369

RTSA	10.27 484	3.55 476	66.16 509	1.62 461	2.34 470	13.96 483	6.25 486	6.95 452	18.07 486	8.81 465	19.18 481	6.82 450	2.96 419	26.87 504	19.93 493	0.00 1	0.42 333	0.00 1	0.03 307	0.40 439	0.99 369

EDNetEfficientorigin	10.48 486	2.34 459	98.78 521	0.23 269	0.25 300	3.01 395	0.70 404	4.69 324	17.04 485	19.07 491	15.43 471	12.52 470	11.56 485	9.41 466	12.62 475	0.01 369	0.01 217	0.00 1	0.01 282	0.25 389	1.76 440

MADNet+	11.36 487	15.59 503	70.62 511	1.36 456	1.52 459	20.21 493	4.98 473	12.73 484	8.13 471	3.88 422	6.42 443	8.89 460	6.29 465	32.76 508	29.90 507	0.25 454	1.05 426	0.01 405	0.22 418	0.60 458	1.76 440

WAO-6	11.65 488	2.71 468	4.73 392	7.69 487	7.28 490	17.41 488	7.45 493	20.43 497	38.14 507	10.13 472	19.37 483	27.36 495	12.38 486	13.35 486	13.26 477	4.38 480	2.43 492	10.51 494	0.03 307	9.00 483	4.96 487

IMH	11.71 489	4.49 486	4.59 388	11.55 498	9.35 498	14.27 485	5.00 475	21.03 500	25.97 494	8.90 467	23.64 496	20.58 487	10.29 479	13.39 487	9.59 460	10.13 499	2.57 496	15.53 498	1.75 494	13.04 498	8.53 500

LVE	11.75 490	3.56 479	5.48 426	10.38 494	8.28 494	22.54 496	7.53 496	17.01 489	32.01 500	9.26 469	23.28 494	23.43 491	9.72 475	11.79 484	7.81 448	10.09 496	2.62 499	11.07 496	0.59 473	11.18 494	7.44 496

Dean	12.08 491	3.10 473	8.10 463	10.98 495	8.34 495	18.85 491	5.53 482	21.57 502	40.96 509	11.81 477	21.91 489	25.74 494	9.74 476	8.20 454	5.76 434	9.65 493	2.35 489	9.94 489	0.65 478	10.97 492	7.40 495

coex-ft	12.25 492	6.22 490	80.44 512	0.15 228	0.15 262	2.43 367	0.98 419	3.07 153	29.54 496	49.22 511	16.44 473	15.69 478	16.17 492	7.44 437	15.30 483	0.05 421	0.07 278	0.01 405	0.05 323	0.35 429	1.15 384

LE_ROB	13.25 493	1.86 446	12.84 482	2.35 469	1.43 456	7.50 459	5.92 483	10.14 477	48.57 512	57.70 512	24.61 497	23.44 492	32.60 508	10.12 471	24.95 506	0.06 429	0.08 282	0.13 454	0.20 406	0.09 243	0.41 283

SGM-ForestM	14.25 494	3.00 472	8.67 470	2.38 470	1.88 465	24.45 501	11.87 502	19.27 493	21.66 488	30.68 505	29.79 505	46.58 509	28.97 505	27.26 506	21.22 498	1.14 470	1.67 481	0.61 469	0.89 485	0.51 449	2.50 475

WAO-8	14.47 495	5.06 487	6.42 442	8.00 488	6.65 485	23.95 499	2.97 453	23.01 503	45.08 510	19.24 493	34.86 508	33.07 499	17.51 495	17.59 494	14.38 479	5.22 482	0.86 393	10.06 490	0.85 481	10.25 487	4.34 485

Venus	14.47 495	5.06 487	6.42 442	8.00 488	6.65 485	23.95 499	2.97 453	23.01 503	45.08 510	19.24 493	34.85 507	33.07 499	17.51 495	17.59 494	14.38 479	5.22 482	0.86 393	10.06 490	0.85 481	10.25 487	4.34 485

JetBlue	14.57 497	6.38 492	35.83 501	0.95 430	7.05 488	51.27 511	22.93 509	16.51 487	9.78 472	11.72 476	17.82 476	27.82 496	17.62 497	33.31 509	20.36 495	0.35 456	0.18 304	0.15 455	0.25 431	5.36 478	5.74 488

KSHMR	14.93 498	8.30 496	8.52 468	15.54 503	13.01 502	17.62 489	10.36 501	19.39 494	30.53 498	19.03 490	22.15 491	28.32 497	9.61 474	16.44 492	10.96 468	10.98 504	3.74 505	21.96 506	4.87 502	16.79 502	10.39 503

MANE	15.61 499	2.70 467	7.19 450	3.43 477	5.19 483	21.44 495	9.54 500	24.27 507	29.58 497	33.72 507	42.10 510	42.08 508	32.55 507	24.60 499	20.72 496	1.46 475	2.17 487	1.34 474	4.60 499	0.49 446	3.04 480

TorneroNet-64	16.11 500	6.82 493	6.11 435	14.13 500	12.13 501	28.42 507	6.47 489	20.35 496	38.01 506	12.80 480	27.88 502	35.94 503	16.83 493	20.38 497	16.77 486	10.33 500	2.60 497	19.45 503	2.86 495	14.63 500	9.33 502

FADE	16.60 501	11.70 500	39.83 505	4.77 482	4.88 482	10.68 475	5.02 477	19.70 495	23.34 489	8.37 463	6.13 437	14.69 476	21.66 502	26.42 503	22.37 501	25.10 509	8.60 506	35.80 513	36.52 513	3.69 476	2.77 477

TorneroNet	16.83 502	6.92 494	6.68 446	14.15 501	12.07 500	27.63 506	8.39 498	21.53 501	37.64 505	14.70 486	32.94 506	33.55 501	18.95 500	19.68 496	20.80 497	10.39 501	2.61 498	19.77 504	3.45 496	15.42 501	9.28 501

notaker	18.29 503	22.89 507	10.13 474	18.52 505	14.64 505	17.81 490	7.48 494	20.77 498	24.37 492	21.91 500	27.45 500	39.00 505	20.06 501	20.53 498	21.90 499	12.54 505	2.81 503	25.96 508	6.03 505	19.60 505	11.37 504

BEATNet-Init1	19.30 504	9.61 498	39.48 503	3.09 476	2.67 474	39.40 510	17.68 507	23.58 505	25.88 493	38.63 508	37.63 509	50.99 510	33.56 509	30.54 507	24.44 505	1.09 467	1.51 477	0.60 468	0.88 484	1.81 473	2.89 478

ktn	19.65 505	19.61 504	8.27 466	22.99 509	17.38 507	23.89 498	11.97 503	24.83 508	34.40 504	19.19 492	27.37 499	32.56 498	18.29 498	16.52 493	18.28 489	22.43 508	3.70 504	29.28 510	10.90 507	19.65 506	11.59 505

UNDER WATER	20.50 506	13.77 502	33.30 498	20.84 507	14.55 504	30.38 508	19.68 508	17.23 490	34.25 503	21.44 499	18.98 479	38.38 504	31.61 506	25.31 500	22.42 503	10.71 503	2.76 501	19.90 505	4.92 503	17.87 504	11.76 506

UNDER WATER-64	20.90 507	11.73 501	33.74 499	20.56 506	13.88 503	34.56 509	24.71 510	16.81 488	33.52 502	22.54 501	17.10 474	40.14 507	33.68 510	25.46 501	23.75 504	10.68 502	2.78 502	18.70 502	4.60 499	17.07 503	12.03 507

DLNR_Zeroshot_test	23.30 508	50.27 513	88.62 513	97.23 525	94.59 521	1.20 132	0.00 1	20.92 499	0.64 45	0.06 29	0.02 2	0.03 12	0.02 29	4.50 296	0.25 115	32.51 512	0.96 418	0.00 1	0.27 442	72.47 518	1.47 407

DPSimNet_ROB	26.59 509	21.34 506	28.49 497	25.34 510	19.24 508	25.03 503	28.61 511	30.13 510	30.91 499	33.36 506	29.60 504	33.91 502	28.18 504	25.99 502	42.58 509	17.84 507	15.40 508	25.41 507	22.86 511	21.10 508	26.45 512

HanzoNet	30.55 510	30.82 510	24.44 494	22.40 508	19.25 509	25.74 504	14.00 505	29.76 509	40.45 508	43.57 509	44.15 511	55.63 512	46.26 511	43.79 511	45.27 510	28.35 511	9.71 507	30.23 511	16.18 509	23.20 509	17.85 509

JetRed	35.17 511	40.12 512	62.92 507	15.92 504	26.66 510	70.02 513	42.94 513	32.33 511	33.48 501	46.29 510	45.31 512	39.98 506	26.04 503	38.73 510	56.93 512	12.90 506	37.58 514	13.38 497	9.53 506	30.41 510	21.91 511

MADNet++	48.24 512	34.06 511	39.67 504	43.36 511	41.25 512	66.15 512	33.15 512	60.90 514	54.14 513	72.30 514	61.91 513	58.11 513	56.05 512	58.09 512	59.59 513	43.04 513	36.86 513	35.73 512	22.37 510	45.96 512	42.06 514

ASD4	55.67 513	67.80 515	50.61 506	44.70 512	58.12 514	92.14 516	98.24 522	55.49 512	86.70 517	58.61 513	65.05 514	51.13 511	64.00 514	59.18 514	67.96 514	26.48 510	30.21 511	26.86 509	29.22 512	43.04 511	37.90 513

LRCNet_RVC	60.82 514	63.91 514	64.33 508	69.26 517	50.13 513	19.76 492	0.07 258	58.24 513	5.77 454	75.95 515	85.64 515	74.51 514	62.84 513	58.99 513	50.33 511	93.38 521	56.04 518	93.60 519	93.06 519	68.67 517	71.95 519

tt	68.57 515	0.18 67	99.50 522	50.44 513	14.99 506	100.00 524	100.00 524	100.00 526	99.70 521	28.28 504	12.01 465	99.97 526	98.67 521	99.55 521	99.99 525	89.99 518	98.19 519	46.13 514	51.48 515	60.62 513	21.71 510

xxxxx1	76.86 516	82.53 516	93.06 516	61.86 514	67.25 515	95.91 518	95.20 517	75.90 515	81.13 514	82.69 516	86.70 516	89.27 515	87.62 515	85.18 515	86.89 515	55.21 514	54.91 515	60.27 515	72.48 516	60.77 514	62.32 515

tt_ll	76.86 516	82.53 516	93.06 516	61.86 514	67.25 515	95.91 518	95.20 517	75.90 515	81.13 514	82.69 516	86.70 516	89.27 515	87.62 515	85.18 515	86.89 515	55.21 514	54.91 515	60.27 515	72.48 516	60.77 514	62.32 515

ff	76.86 516	82.53 516	93.06 516	61.86 514	67.25 515	95.91 518	95.20 517	75.90 515	81.13 514	82.69 516	86.70 516	89.27 515	87.62 515	85.18 515	86.89 515	55.21 514	54.91 515	60.27 515	72.48 516	60.77 514	62.32 515

PML	88.69 519	99.49 521	92.95 515	94.34 519	94.09 519	98.57 522	96.73 520	93.58 518	94.50 518	99.57 524	91.07 519	95.40 519	91.48 518	99.96 526	90.33 518	99.98 528	31.85 512	100.00 526	46.15 514	93.62 520	70.14 518

MEDIAN_ROB	96.88 520	99.41 520	98.74 520	94.82 520	94.30 520	93.21 517	90.85 515	95.70 520	94.83 519	97.65 521	97.67 521	98.31 520	96.57 520	94.60 518	93.95 520	99.78 526	98.28 520	99.99 524	99.90 523	99.50 525	99.57 523

Anonymous_1	96.94 521	99.72 523	99.64 523	92.03 518	93.81 518	100.00 524	100.00 524	99.18 523	99.90 523	98.59 522	99.75 522	99.15 522	99.95 524	98.52 520	99.54 521	87.31 517	98.83 521	90.77 518	96.89 520	91.07 519	94.14 520

HaxPig	97.67 522	99.63 522	91.79 514	99.82 527	99.96 524	88.42 514	87.25 514	98.22 521	99.89 522	99.93 525	99.96 523	99.95 525	99.86 523	96.37 519	92.57 519	99.96 527	99.98 523	99.99 524	99.99 524	99.99 529	99.91 525

ccccc	98.47 523	94.50 519	100.00 527	100.00 530	100.00 526	92.07 515	97.17 521	98.68 522	95.81 520	98.61 523	95.26 520	98.54 521	99.68 522	99.86 524	99.85 522	100.00 529	100.00 524	99.91 523	99.55 522	100.00 530	100.00 530

test_example2	98.82 524	99.97 527	99.97 524	99.95 529	99.97 525	99.48 523	99.97 523	94.95 519	100.00 524	100.00 526	100.00 524	93.49 518	93.63 519	99.93 525	99.91 523	100.00 529	99.77 522	96.68 520	98.65 521	100.00 530	100.00 530

DPSM_ROB	99.05 525	100.00 528	100.00 527	95.92 521	98.77 522	100.00 524	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	100.00 528	100.00 528	93.10 519	100.00 524	100.00 526	100.00 525	95.46 521	97.74 521

DPSM	99.05 525	100.00 528	100.00 527	95.92 521	98.77 522	100.00 524	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	100.00 528	100.00 528	93.10 519	100.00 524	100.00 526	100.00 525	95.46 521	97.74 521

AVERAGE_ROB	99.26 527	99.81 524	97.70 519	100.00 530	100.00 526	96.38 521	91.35 516	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	99.98 527	99.97 524	100.00 529	100.00 524	100.00 526	100.00 525	100.00 530	100.00 530

DGTPSM_ROB	99.42 528	99.92 525	99.98 525	96.43 523	100.00 526	100.00 524	100.00 524	99.81 524	100.00 524	95.92 519	100.00 524	99.26 523	100.00 525	99.77 522	99.99 525	98.23 522	100.00 524	99.86 521	100.00 525	99.38 523	99.97 528

DPSMNet_ROB	99.43 529	99.92 525	99.98 525	96.44 524	100.00 526	100.00 524	100.00 524	99.82 525	100.00 524	95.92 519	100.00 524	99.26 523	100.00 525	99.77 522	99.99 525	98.36 523	100.00 524	99.86 521	100.00 525	99.38 523	99.98 529

CasAABBNet	99.93 530	100.00 528	100.00 527	99.70 526	100.00 526	100.00 524	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	100.00 528	100.00 528	99.08 524	100.00 524	100.00 526	100.00 525	99.96 526	99.94 526

LSM0	99.93 530	100.00 528	100.00 527	99.82 527	100.00 526	100.00 524	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	100.00 528	100.00 528	99.09 525	100.00 524	100.00 526	100.00 525	99.98 527	99.79 524

Selective-RAFT-Error	100.00 532	100.00 528	100.00 527	100.00 530	100.00 526	100.00 524	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	100.00 528	100.00 528	100.00 529	100.00 524	100.00 526	100.00 525	99.98 527	99.94 526

Low-res two-view benchmark