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

fffft	0.97 39	0.29 34	1.69 45	0.03 1	0.05 15	2.12 106	0.65 237	3.44 42	1.87 37	0.34 37	0.60 32	0.23 39	0.20 22	6.69 237	0.89 160	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.18 329	0.09 254
1: 1. 1
ff7	1.12 61	0.57 236	2.06 77	0.03 1	0.07 34	2.80 187	0.84 289	3.71 58	2.27 45	0.38 43	1.06 44	0.20 26	0.40 71	7.12 269	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.09 221	0.06 207

ffff	1.12 61	0.57 236	2.06 77	0.03 1	0.07 34	2.80 187	0.84 289	3.71 58	2.27 45	0.38 43	1.06 44	0.20 26	0.40 71	7.12 269	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.09 221	0.06 207

11t	1.12 61	0.57 236	2.06 77	0.03 1	0.07 34	2.80 187	0.84 289	3.71 58	2.27 45	0.38 43	1.06 44	0.20 26	0.40 71	7.12 269	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.09 221	0.06 207

MIF-Stereo (partial)	1.29 83	0.33 78	3.02 186	0.03 1	1.12 320	1.26 21	0.13 77	4.46 99	3.75 147	0.35 39	2.39 99	0.31 57	0.74 113	6.09 191	1.76 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.04 154

anonymousdsp	1.12 61	0.59 244	1.66 39	0.03 1	0.07 34	2.81 195	0.82 281	4.07 82	2.30 51	0.41 56	1.12 52	0.30 53	0.40 71	7.05 262	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.10 232	0.05 188

ccc-4	1.12 61	0.57 236	2.06 77	0.03 1	0.07 34	2.80 187	0.84 289	3.71 58	2.27 45	0.38 43	1.06 44	0.20 26	0.40 71	7.12 269	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.09 221	0.06 207

IGEV-Stereo	1.12 61	0.59 244	1.66 39	0.03 1	0.07 34	2.82 198	0.82 281	4.09 85	2.30 51	0.41 56	1.11 49	0.30 53	0.41 78	7.05 262	0.49 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.10 232	0.05 188
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
LG-Stereo	0.79 22	0.32 61	3.96 271	0.04 9	0.15 99	1.19 14	0.18 104	3.52 49	2.95 88	0.32 36	1.77 75	0.22 38	0.14 17	0.39 1	0.43 55	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.11 252	0.02 61

HART	1.68 109	0.67 276	2.72 148	0.04 9	0.27 174	1.72 74	0.04 25	5.60 182	3.16 108	1.44 102	7.73 272	2.41 156	0.15 18	6.44 214	0.62 94	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.00 1	0.24 374	0.17 345

StereoAnything_RVC	1.52 99	7.77 492	2.81 164	0.05 11	0.02 3	1.11 9	0.06 38	3.26 29	0.75 6	0.12 4	0.02 1	0.07 4	0.68 108	6.69 237	0.13 3	0.02 300	0.08 356	0.00 1	0.00 1	6.69 497	0.02 61

MonSter	0.46 4	0.23 15	1.44 23	0.05 11	0.77 286	1.17 12	0.01 4	3.17 27	0.72 2	0.28 24	0.18 19	0.07 4	0.04 1	0.83 12	0.17 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.00 1	0.01 18

mms	1.03 51	0.54 224	1.58 33	0.05 11	0.36 205	1.52 51	0.08 50	2.97 19	1.84 36	0.38 43	2.94 112	0.32 60	0.25 29	6.82 243	0.39 47	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.28 398

111111	0.97 39	0.19 4	1.49 28	0.06 14	1.12 320	1.43 42	0.05 33	4.77 122	1.70 29	0.44 64	2.88 110	0.09 10	0.17 20	4.66 145	0.20 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.01 18

MLG-Stereo_test3	0.45 3	0.31 48	1.35 20	0.06 14	0.17 116	1.30 26	0.01 4	3.52 49	0.77 7	0.15 7	0.07 12	0.06 1	0.07 3	0.74 7	0.22 17	0.02 300	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

MLG-Stereo_test1	0.67 11	0.23 15	1.05 2	0.06 14	1.40 342	1.24 19	0.00 1	3.56 52	1.36 23	0.06 1	0.04 11	0.08 6	0.10 9	4.03 125	0.14 5	0.01 214	0.07 344	0.00 1	0.01 276	0.01 11	0.02 61

MLG-Stereo	0.72 17	0.23 15	1.13 5	0.06 14	0.16 106	1.24 19	0.00 1	3.84 73	1.40 24	0.06 1	0.03 5	0.08 6	0.10 9	5.71 179	0.16 7	0.01 214	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

IGEV-Stereo++	0.74 19	0.23 15	1.31 18	0.06 14	1.62 351	1.95 90	0.01 4	3.29 31	1.81 32	0.38 43	1.68 72	0.10 14	1.16 155	0.91 14	0.19 13	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.01 18

AIO-Stereo	0.94 36	0.22 13	1.20 13	0.06 14	0.08 49	2.36 128	0.62 229	5.50 179	2.61 65	0.30 29	3.32 125	0.41 72	0.25 29	1.12 25	0.17 10	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.35 452	0.06 173	0.12 303

iRaft-Stereo_5w	2.86 247	0.86 324	4.08 287	0.06 14	0.25 164	2.76 183	0.60 223	4.97 134	4.10 174	2.98 135	7.85 277	10.17 384	4.17 314	8.16 339	5.83 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.26 377	0.06 207

MLG-Stereo_test2	0.57 7	0.28 30	1.20 13	0.07 21	0.68 273	1.34 31	0.02 16	3.39 36	1.41 25	0.06 1	0.02 1	0.12 16	0.10 9	2.37 81	0.31 27	0.01 214	0.08 356	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

LG-G_1	0.62 8	0.31 48	1.19 10	0.07 21	0.11 71	1.81 80	0.02 16	3.74 65	0.88 11	0.23 16	0.03 5	0.09 10	0.08 5	3.39 104	0.27 22	0.02 300	0.08 356	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 61

LG-G	0.62 8	0.31 48	1.19 10	0.07 21	0.11 71	1.81 80	0.02 16	3.74 65	0.88 11	0.23 16	0.03 5	0.09 10	0.08 5	3.39 104	0.27 22	0.02 300	0.08 356	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 61

dual_stereo	0.56 6	0.32 61	1.08 4	0.07 21	0.11 71	0.77 6	0.03 23	3.60 54	1.17 22	0.12 4	0.03 5	0.20 26	0.11 13	2.77 90	0.51 82	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.16 382	0.00 1	0.02 61

rvit_stereo_0080	0.88 30	0.51 207	3.12 204	0.07 21	0.12 83	1.31 28	0.37 159	3.78 68	3.29 122	0.56 73	1.13 53	0.40 69	0.76 115	1.71 52	0.47 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 154

whm_eth	0.88 30	0.51 207	3.12 204	0.07 21	0.12 83	1.31 28	0.37 159	3.78 68	3.29 122	0.56 73	1.13 53	0.40 69	0.76 115	1.71 52	0.47 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 154

Selective-IGEV	1.23 76	0.18 3	1.13 5	0.07 21	0.17 116	2.38 132	0.54 203	6.10 205	2.51 58	0.41 56	3.20 122	0.26 45	0.29 43	6.94 256	0.16 7	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.11 368	0.04 121	0.10 276

CREStereo	0.98 41	0.42 155	1.86 52	0.07 21	0.22 154	1.65 61	0.02 16	4.07 82	6.33 280	0.72 81	1.54 64	0.43 75	0.64 105	1.22 32	0.44 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
xyz-stereo-finetune	1.20 71	0.44 172	2.19 98	0.08 29	0.05 15	3.16 235	0.68 244	3.41 39	2.58 64	0.81 86	1.77 75	0.68 95	0.37 63	6.20 198	1.63 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 61

trnet	0.99 45	0.37 118	1.89 55	0.08 29	0.19 142	1.68 66	0.02 16	4.12 86	6.41 284	0.70 80	1.57 65	0.46 78	0.67 107	1.15 27	0.41 50	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

test_4	2.38 201	0.34 91	2.68 140	0.08 29	0.11 71	3.69 278	1.14 330	3.33 34	3.34 129	4.03 167	17.35 434	3.31 189	0.51 90	6.28 202	1.15 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 368	0.16 305	0.01 18

4D-IteraStereo	1.72 113	0.86 324	3.01 184	0.09 32	2.86 412	3.57 270	1.06 322	3.92 75	5.31 225	5.28 205	1.02 43	3.92 217	0.38 67	1.83 62	1.04 179	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.09 254

xyz-stereo-finetune2	1.82 127	0.51 207	2.22 100	0.10 33	0.05 15	6.49 368	0.17 100	3.59 53	2.15 40	0.63 76	6.19 217	0.49 81	3.44 276	6.93 252	3.48 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.01 18

LG-Stereo_L2	0.64 10	0.33 78	1.46 25	0.10 33	0.18 131	1.30 26	0.19 107	3.53 51	0.72 2	0.20 12	0.02 1	0.06 1	0.07 3	4.19 130	0.36 37	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

LG-Stereo_L1	0.69 13	0.32 61	1.21 15	0.10 33	0.16 106	1.38 35	0.20 113	2.44 11	0.72 2	0.20 12	0.02 1	0.06 1	0.06 2	6.49 221	0.36 37	0.01 214	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

GMOStereo	1.81 123	0.47 188	2.09 83	0.10 33	0.27 174	1.49 45	0.89 300	4.40 92	4.51 193	8.16 348	6.97 241	2.96 171	1.15 150	1.42 35	0.88 155	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.03 110

error version	1.81 123	0.47 188	2.09 83	0.10 33	0.27 174	1.49 45	0.89 300	4.40 92	4.51 193	8.16 348	6.97 241	2.96 171	1.15 150	1.42 35	0.88 155	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.03 110

test-v	1.81 123	0.47 188	2.09 83	0.10 33	0.27 174	1.49 45	0.89 300	4.40 92	4.51 193	8.16 348	6.97 241	2.96 171	1.15 150	1.42 35	0.88 155	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.03 110

test-2	1.81 123	0.47 188	2.09 83	0.10 33	0.27 174	1.49 45	0.89 300	4.40 92	4.51 193	8.16 348	6.97 241	2.96 171	1.15 150	1.42 35	0.88 155	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.03 110

rvit_stereo_0081_aga	0.76 21	0.51 207	3.29 216	0.11 40	0.25 164	1.73 75	0.22 120	3.68 56	2.54 62	0.26 23	0.16 15	0.27 47	0.30 50	1.31 33	0.36 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.04 154

s12784h	1.89 140	0.30 44	2.57 128	0.11 40	0.09 55	4.18 309	0.13 77	6.61 236	7.44 321	3.62 153	4.28 153	0.59 92	0.81 124	6.61 231	0.46 67	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1

SCV_C0	1.40 90	0.49 199	3.06 201	0.12 42	0.21 150	2.29 120	0.09 55	6.46 229	3.81 151	0.63 76	2.00 84	0.24 42	0.41 78	7.31 280	0.43 55	0.01 214	0.05 309	0.00 1	0.21 409	0.16 305	0.07 226

ours_stereo	1.03 51	0.55 228	1.86 52	0.12 42	0.32 193	1.16 11	0.09 55	3.27 30	2.18 42	0.39 50	3.02 116	0.34 67	0.26 35	6.32 207	0.37 43	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.18 329	0.13 311

Pointernet	0.84 28	0.35 101	2.00 72	0.12 42	0.13 90	1.77 76	0.06 38	4.87 127	2.53 60	0.14 6	2.11 89	0.76 100	0.44 85	1.02 20	0.32 29	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.15 379	0.02 48	0.01 18

RSM	1.21 74	0.20 6	1.30 17	0.12 42	0.06 26	2.48 141	0.51 198	3.78 68	2.74 77	0.48 66	2.38 98	2.18 150	0.28 39	6.77 241	0.56 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.07 191	0.05 188

Patchmatch Stereo++	1.95 147	0.40 138	2.86 170	0.12 42	0.18 131	3.74 285	0.66 240	5.24 157	2.96 91	5.86 223	4.32 154	3.46 194	1.52 181	6.88 247	0.70 108	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.09 254
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.88 137	0.40 138	2.86 170	0.12 42	0.19 142	3.75 288	0.71 255	5.23 151	2.96 91	5.86 223	4.33 156	3.45 192	1.51 176	5.40 171	0.69 106	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.09 254

ROB_FTStereo_v2	1.91 143	0.41 149	2.85 168	0.12 42	0.19 142	3.71 280	0.73 260	5.23 151	2.95 88	5.86 223	4.36 159	3.46 194	1.51 176	5.86 184	0.69 106	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.08 241

ROB_FTStereo	1.90 141	0.42 155	2.86 170	0.12 42	0.19 142	3.71 280	0.75 265	5.24 157	2.95 88	5.87 228	4.26 152	3.41 190	1.51 176	5.80 181	0.65 99	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.08 241

HUI-Stereo	1.80 122	0.41 149	2.85 168	0.12 42	0.18 131	3.72 283	0.65 237	5.23 151	2.97 95	5.87 228	4.34 157	3.45 192	1.52 181	3.93 120	0.65 99	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.10 276

THIR-Stereo	3.86 338	0.77 303	2.62 136	0.12 42	0.13 90	4.25 310	6.63 462	5.30 164	4.18 179	10.33 415	17.13 429	6.58 318	7.62 421	7.78 309	3.51 331	0.01 214	0.07 344	0.07 431	0.00 1	0.11 252	0.02 61

DRaft	3.74 325	0.43 166	2.60 132	0.12 42	0.15 99	4.76 330	1.34 346	5.33 168	4.31 183	10.30 414	21.91 456	3.27 187	8.83 437	7.36 285	3.66 339	0.05 369	0.10 380	0.00 1	0.14 376	0.10 232	0.14 318

iGMRVC	1.96 150	0.40 138	2.88 175	0.12 42	0.19 142	3.74 285	0.73 260	5.23 151	2.97 95	5.87 228	4.37 160	3.48 198	1.52 181	6.73 240	0.74 118	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.08 241

iRAFT	1.95 147	0.40 138	2.86 170	0.12 42	0.18 131	3.74 285	0.66 240	5.24 157	2.96 91	5.86 223	4.32 154	3.46 194	1.52 181	6.88 247	0.70 108	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.09 254

RAFT-IKP	1.90 141	0.42 155	2.83 165	0.12 42	0.18 131	3.50 259	0.64 234	5.24 157	2.96 91	5.86 223	4.34 157	3.50 201	1.51 176	5.99 188	0.76 125	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.08 241

LGtest1	0.42 2	0.33 78	1.42 22	0.13 56	0.16 106	0.98 8	0.01 4	2.30 10	0.96 15	0.21 15	0.07 12	0.08 6	0.10 9	1.10 23	0.31 27	0.01 214	0.09 368	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 61

AIO_test	0.90 34	0.40 138	1.67 42	0.14 57	0.16 106	2.97 213	0.83 285	3.61 55	2.67 68	0.29 26	0.71 36	1.50 126	0.29 43	2.37 81	0.13 3	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.08 350	0.03 92	0.03 110

DeepStereo_RVC	2.05 160	0.39 128	2.87 174	0.14 57	0.17 116	3.51 262	0.70 252	5.21 150	3.00 97	6.27 258	4.13 148	3.47 197	4.53 339	4.81 148	1.49 217	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 221	0.18 349

AIO_rvc	1.02 49	0.59 244	1.95 66	0.15 59	0.09 55	3.42 247	0.99 314	4.46 99	2.73 76	0.28 24	1.62 67	1.32 116	0.28 39	2.10 76	0.21 16	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.04 331	0.11 252	0.11 289

Occ-G	0.98 41	0.38 124	1.82 50	0.15 59	0.18 131	1.45 43	0.69 249	3.15 25	2.25 44	1.45 103	0.59 31	5.06 270	0.54 95	0.75 9	0.77 131	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.17 390	0.16 305	0.01 18

IPLGR	2.28 188	0.51 207	6.00 384	0.15 59	0.15 99	1.99 96	0.22 120	6.34 218	6.04 263	6.80 283	5.76 202	2.87 168	2.31 222	4.88 150	1.28 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 221	0.18 349

DEFOM-Stereo	0.70 15	0.29 34	1.62 36	0.16 62	0.06 26	1.95 90	0.45 179	0.88 2	0.74 5	0.55 72	0.51 29	0.14 18	0.09 8	6.32 207	0.20 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

UGAM	3.90 342	0.48 195	4.69 322	0.17 63	0.08 49	3.67 274	1.22 335	4.81 124	14.45 438	4.59 180	11.94 367	14.20 431	3.80 300	9.92 416	3.61 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 300	0.32 397	0.07 226

U	2.12 164	0.25 21	2.47 120	0.17 63	8.09 495	10.63 433	0.00 1	3.08 21	0.87 10	0.24 19	0.45 28	0.17 20	0.08 5	0.69 6	0.15 6	0.00 1	0.00 1	9.89 501	5.19 511	0.01 11	0.01 18

CAS++	1.18 69	0.55 228	1.99 70	0.17 63	0.27 174	1.85 83	0.63 230	8.48 285	3.07 103	1.71 109	2.32 97	0.18 21	0.20 22	1.91 69	0.30 24	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DEmStereo	3.79 332	0.37 118	3.69 251	0.17 63	0.17 116	5.28 345	2.54 383	4.35 91	3.70 143	8.21 353	20.15 447	5.13 273	10.38 454	7.65 299	3.85 344	0.01 214	0.01 158	0.01 354	0.00 1	0.02 48	0.06 207

DIP-Stereo	1.97 152	0.64 261	2.95 179	0.17 63	0.10 62	4.83 332	0.13 77	8.60 293	4.06 173	6.42 269	4.92 170	0.44 77	0.72 112	3.57 109	1.80 249	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.04 154
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RAStereo	0.68 12	0.42 155	3.15 207	0.18 68	0.52 251	1.17 12	0.02 16	3.16 26	0.98 16	0.51 70	1.43 61	0.16 19	0.22 26	0.75 9	0.83 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.02 61

xyz-stereo	6.97 434	0.29 34	36.85 514	0.20 69	0.07 34	30.65 505	0.19 107	3.97 79	1.82 34	10.21 413	24.87 471	6.06 300	7.29 412	11.62 441	4.87 368	0.01 214	0.02 215	0.35 468	0.00 1	0.06 173	0.02 61

knoymous	1.36 88	0.21 10	1.68 44	0.20 69	0.49 241	1.58 53	0.11 62	5.15 146	2.40 54	4.62 181	1.77 75	4.56 250	0.45 86	3.23 99	0.63 97	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

HHNet	2.59 223	0.55 228	2.55 126	0.20 69	0.32 193	2.84 201	0.94 309	5.77 193	5.14 220	7.33 316	13.80 394	0.94 104	3.20 261	5.27 166	2.41 289	0.13 411	0.02 215	0.06 425	0.00 1	0.23 364	0.03 110

TestStereo	1.74 116	1.02 358	3.64 249	0.20 69	0.28 181	1.33 30	0.01 4	5.24 157	4.01 165	3.18 139	4.97 172	2.07 149	0.70 109	7.32 281	0.75 123	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1

WCG-NET（raft）	1.49 97	0.50 202	1.55 30	0.21 73	0.08 49	2.15 110	1.01 318	2.72 14	6.26 276	2.79 127	3.06 119	4.38 243	1.04 141	3.53 108	0.26 20	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.08 241

fff	2.28 188	0.61 252	3.81 262	0.22 74	0.07 34	1.69 67	0.11 62	5.37 172	11.84 417	5.80 217	5.17 178	1.44 121	5.41 371	2.00 71	1.92 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.18 349

csc	2.28 188	0.61 252	3.81 262	0.22 74	0.07 34	1.69 67	0.11 62	5.37 172	11.84 417	5.80 217	5.17 178	1.44 121	5.41 371	2.00 71	1.92 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.18 349

cscssc	2.28 188	0.61 252	3.81 262	0.22 74	0.07 34	1.69 67	0.11 62	5.37 172	11.84 417	5.80 217	5.17 178	1.44 121	5.41 371	2.00 71	1.92 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.18 349

111	2.78 237	0.92 343	3.81 262	0.22 74	0.07 34	2.83 200	0.70 252	6.03 202	14.00 434	3.22 141	8.93 294	5.48 283	3.30 265	3.66 110	2.03 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.29 400

FoundationStereo	0.26 1	0.29 34	1.25 16	0.24 78	0.10 62	0.41 2	0.07 45	0.57 1	0.80 8	0.24 19	0.03 5	0.09 10	0.37 63	0.46 2	0.12 2	0.03 338	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

HCRNet	2.56 219	0.53 219	3.35 221	0.24 78	3.39 429	2.19 113	0.23 124	6.89 249	5.50 230	5.26 204	4.79 164	5.27 275	2.78 246	7.71 304	2.89 304	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.04 154

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 23	0.33 78	2.51 122	0.25 80	0.53 252	1.93 88	0.27 136	5.07 142	1.05 17	0.47 65	0.68 34	0.64 94	0.22 26	0.95 17	0.65 99	0.00 1	0.05 309	0.00 1	0.19 402	0.03 92	0.16 340

SGD-Stereo	0.69 13	0.30 44	1.15 8	0.25 80	0.12 83	1.26 21	0.29 141	1.87 6	0.62 1	0.50 69	0.51 29	0.08 6	0.11 13	6.67 236	0.09 1	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

ProNet	1.20 71	0.60 248	2.00 72	0.26 82	0.08 49	2.73 176	0.68 244	5.00 138	2.52 59	0.29 26	1.32 58	0.37 68	0.36 60	6.94 256	0.44 59	0.00 1	0.07 344	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.07 226

RCA-Stereo	1.99 153	0.34 91	2.71 146	0.26 82	0.06 26	2.29 120	0.48 183	4.89 128	14.65 441	2.81 129	5.51 199	0.78 101	3.21 262	1.44 40	0.33 30	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.02 61

STrans-v2	3.43 304	0.73 291	4.82 327	0.26 82	0.60 260	3.00 216	1.19 334	10.41 346	7.22 314	5.79 216	10.97 350	6.75 321	7.03 407	8.25 348	1.40 209	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.18 349

PMTNet	1.41 91	0.37 118	2.06 77	0.26 82	0.15 99	2.94 211	0.34 155	3.39 36	5.33 227	1.00 91	1.27 57	0.28 51	0.93 131	4.04 126	0.74 118	5.00 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.01 18

CRE-IMP	1.95 147	0.35 101	2.68 140	0.27 86	0.17 116	3.90 297	0.85 295	5.14 144	2.87 83	5.74 214	4.14 149	3.49 199	0.83 125	6.40 212	1.80 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.19 360

AIO-test1	2.22 178	0.76 300	2.78 158	0.30 87	4.38 461	2.48 141	0.96 313	5.59 181	14.64 439	0.74 82	2.86 109	0.92 103	0.30 50	5.64 174	1.67 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.17 318	0.14 318

castereo++	1.18 69	0.54 224	1.95 66	0.30 87	0.51 247	4.56 325	1.00 316	4.61 109	1.12 19	0.29 26	2.14 93	1.89 141	0.15 18	3.94 121	0.18 12	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.31 443	0.03 92	0.00 1

plain	1.34 85	0.51 207	5.09 343	0.30 87	0.05 15	1.58 53	0.08 50	4.47 101	3.77 150	0.42 60	1.76 74	0.60 93	0.74 113	6.11 192	0.94 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 420	0.02 61

GCAP-Stereo	0.95 37	0.62 257	1.99 70	0.30 87	0.03 10	1.66 62	0.01 4	4.43 97	3.00 97	1.63 107	1.17 55	1.39 118	0.76 115	1.31 33	0.55 86	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.02 61

DCANet-4	2.03 158	0.34 91	5.30 358	0.31 91	0.18 131	1.69 67	0.12 68	4.95 131	8.55 362	5.78 215	5.17 178	1.12 110	2.82 249	2.11 77	1.92 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.18 349

ADStereo(finetuned)	2.26 187	0.64 261	5.22 354	0.31 91	0.18 131	1.71 72	0.25 131	5.23 151	8.46 357	6.06 238	5.30 194	1.41 119	6.37 391	1.87 66	1.87 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.18 349

DCANet	2.08 162	0.64 261	3.81 262	0.31 91	0.17 116	1.70 71	0.25 131	5.23 151	8.47 358	6.07 239	5.30 194	1.41 119	4.23 317	1.85 63	2.02 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.19 360

IGEVStereo-DCA	1.06 57	0.45 180	2.06 77	0.32 94	0.06 26	2.74 177	0.84 289	3.71 58	2.27 45	0.39 50	0.16 15	0.20 26	0.29 43	6.47 218	0.87 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.06 173	0.06 207

rrr	1.05 55	0.45 180	3.18 209	0.32 94	0.06 26	2.74 177	0.95 312	3.49 45	1.12 19	0.39 50	0.16 15	0.20 26	0.29 43	6.47 218	0.87 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 409	0.06 173	0.10 276

MIPNet	2.06 161	0.69 283	4.57 317	0.32 94	0.21 150	1.92 87	0.19 107	6.89 249	5.64 239	5.48 209	4.02 145	2.02 147	3.50 278	3.32 102	2.01 264	0.00 1	0.01 158	0.01 354	0.01 276	0.20 341	0.13 311

CrosDoStereo	3.96 348	0.45 180	3.04 191	0.32 94	0.20 147	3.28 241	11.63 496	5.76 190	4.45 190	9.04 383	16.58 419	4.99 264	7.45 415	8.04 324	3.72 340	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.16 305	0.10 276

DeepStereo_LL	3.96 348	0.45 180	3.04 191	0.32 94	0.20 147	3.28 241	11.63 496	5.76 190	4.45 190	9.04 383	16.58 419	4.99 264	7.45 415	8.04 324	3.72 340	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.16 305	0.10 276

WCG-NET	1.24 77	0.43 166	1.46 25	0.33 99	0.08 49	2.14 108	1.08 327	3.09 22	6.86 301	2.73 126	3.43 133	0.74 98	0.94 133	0.89 13	0.33 30	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.05 188

MaDis-Stereo	0.80 23	0.69 283	3.02 186	0.33 99	1.83 372	1.22 15	0.06 38	3.41 39	1.49 26	0.31 34	0.38 26	0.42 74	0.51 90	1.14 26	1.21 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.05 188

Anonymous3	1.76 117	0.44 172	6.37 396	0.33 99	0.50 244	4.33 314	0.54 203	4.43 97	2.48 55	2.21 114	3.24 124	1.53 128	1.14 148	5.64 174	1.29 201	0.17 420	0.23 451	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.15 328

CFNet_pseudo	2.81 240	0.42 155	4.04 282	0.33 99	0.24 161	2.59 159	0.12 68	8.20 276	7.66 328	7.04 298	10.42 333	6.56 316	2.05 210	4.88 150	1.53 221	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.05 149	0.07 226

ccs_rob	2.81 240	0.42 155	4.06 284	0.33 99	0.25 164	2.59 159	0.12 68	8.19 275	7.68 329	7.02 295	10.37 332	6.54 312	2.06 211	4.88 150	1.53 221	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.05 149	0.07 226

castereo	0.87 29	0.60 248	1.07 3	0.34 104	0.17 116	1.89 84	0.79 275	4.84 126	2.05 38	0.65 79	2.55 101	0.31 57	0.40 71	1.02 20	0.38 46	0.01 214	0.09 368	0.00 1	0.24 421	0.03 92	0.02 61

TANstereo	1.20 71	0.49 199	2.04 75	0.34 104	0.10 62	1.80 79	0.01 4	3.40 38	4.10 174	4.37 173	4.82 166	0.41 72	0.70 109	0.94 16	0.46 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SFCPSM	3.29 282	0.43 166	5.11 344	0.34 104	0.94 304	8.48 403	2.15 376	14.51 445	5.29 224	7.00 294	7.65 270	3.43 191	2.59 234	5.11 161	2.37 286	0.01 214	0.03 265	0.01 354	0.07 345	0.13 283	0.15 328

HUF	1.05 55	0.64 261	2.33 106	0.35 107	0.22 154	3.09 224	0.41 169	3.73 64	2.89 84	0.36 40	2.71 106	0.33 64	0.30 50	2.28 80	0.23 18	0.00 1	0.61 481	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.39 413

LL-Strereo2	1.86 132	0.83 320	2.33 106	0.36 108	0.17 116	3.79 292	1.52 354	5.82 196	4.04 168	4.43 174	2.51 100	4.23 232	0.37 63	5.66 176	0.99 174	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.05 337	0.06 173	0.11 289

CREStereo++_RVC	1.59 103	0.39 128	2.26 102	0.36 108	0.01 1	1.67 63	0.01 4	2.95 18	8.12 346	3.69 157	7.44 261	0.47 79	0.32 55	0.74 7	0.39 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 499	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
S2M2	0.46 4	0.39 128	1.17 9	0.37 110	0.17 116	1.14 10	0.01 4	1.46 4	1.83 35	0.19 11	0.87 41	0.13 17	0.19 21	0.57 3	0.43 55	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.21 352	0.00 1

IGEV-Stereo+	1.69 110	0.43 166	1.59 34	0.37 110	3.10 416	2.10 102	0.07 45	1.86 5	0.91 14	0.39 50	0.03 5	0.20 26	0.41 78	7.05 262	0.16 7	0.02 300	0.07 344	0.00 1	0.18 397	5.14 490	9.77 512

iRaft-Stereo_20w	2.56 219	0.35 101	4.98 335	0.37 110	0.67 271	3.47 252	0.59 220	12.57 416	3.89 155	6.10 241	6.23 221	1.49 125	2.24 217	6.65 234	0.86 150	0.00 1	0.19 438	0.00 1	0.33 447	0.08 203	0.22 370

LoS	0.91 35	0.34 91	2.10 87	0.38 113	0.13 90	2.47 139	0.26 133	5.00 138	2.74 77	0.89 88	0.21 21	0.49 81	0.36 60	1.97 70	0.67 104	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
tt45	1.09 59	0.35 101	1.49 28	0.39 114	0.23 159	3.50 259	0.14 84	3.35 35	1.81 32	0.36 40	2.04 85	0.27 47	0.26 35	6.84 245	0.63 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 305	0.03 110

PCWNet_CMD	2.99 259	0.39 128	4.02 279	0.39 114	0.26 171	2.53 147	0.15 90	9.24 310	9.22 369	7.12 302	11.53 361	6.94 323	2.41 226	4.02 124	1.33 204	0.01 214	0.02 215	0.02 385	0.00 1	0.05 149	0.07 226

MSMDNet	2.99 259	0.39 128	4.02 279	0.40 116	0.25 164	2.53 147	0.16 95	9.35 314	9.25 370	7.08 300	11.39 356	6.93 322	2.43 227	4.01 123	1.34 206	0.01 214	0.02 215	0.02 385	0.00 1	0.05 149	0.07 226

LoS_RVC	1.26 80	1.43 404	1.91 57	0.42 117	3.77 448	1.71 72	0.04 25	2.58 12	2.49 57	0.42 60	2.58 102	0.30 53	0.57 100	1.71 52	0.66 103	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.02 48	4.49 490

CES	1.56 101	0.35 101	1.44 23	0.42 117	7.70 494	2.66 173	0.13 77	4.89 128	2.53 60	0.25 21	1.10 48	0.33 64	0.31 53	1.61 50	0.58 92	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.54 430	6.26 497

ARAFT	3.13 270	1.11 374	7.34 418	0.42 117	0.14 95	4.52 324	2.99 396	7.41 261	5.97 258	8.85 377	7.06 251	5.20 274	1.25 163	8.49 360	1.44 212	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.33 400	0.11 289

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 369	25.07 510	26.53 503	0.44 120	0.07 34	1.50 49	0.54 203	2.09 7	1.57 27	0.51 70	0.62 33	0.21 36	0.20 22	1.44 40	0.53 84	12.03 513	0.01 158	0.00 1	0.08 350	1.75 473	9.69 510

Reg-Stereo(zero)	1.60 105	0.19 4	2.59 131	0.45 121	0.47 236	1.64 60	0.23 124	3.22 28	5.87 248	4.29 170	3.01 114	4.49 248	1.64 191	2.47 86	1.16 192	0.00 1	0.08 356	0.00 1	0.13 375	0.01 11	0.10 276

rvit_0105_5	1.48 96	0.89 333	5.43 362	0.46 122	0.04 12	1.60 55	0.60 223	4.65 116	5.90 251	0.76 83	1.59 66	1.75 136	0.78 121	4.20 132	0.88 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 207

BUS	2.49 214	0.32 61	3.05 196	0.46 122	0.46 229	7.12 382	0.50 195	9.05 304	4.69 203	6.11 242	6.15 214	5.29 276	0.83 125	3.91 117	1.77 246	0.01 214	0.03 265	0.03 402	0.00 1	0.04 121	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 227	0.32 61	3.05 196	0.46 122	0.46 229	7.13 384	1.63 360	9.05 304	4.69 203	6.11 242	6.15 214	6.26 306	2.54 230	3.91 117	1.91 256	0.01 214	0.03 265	0.03 402	0.00 1	0.04 121	0.00 1

hknet	3.31 285	0.42 155	4.68 321	0.46 122	1.17 324	7.13 384	1.63 360	9.05 304	6.91 302	6.11 242	6.15 214	9.66 375	2.85 251	7.48 292	2.45 291	0.01 214	0.03 265	0.03 402	0.00 1	0.04 121	0.00 1

CroCo-Stereo	0.99 45	0.89 333	3.19 210	0.46 122	0.44 223	0.38 1	0.05 33	4.61 109	3.95 160	0.48 66	1.78 78	1.01 106	0.27 37	1.11 24	1.07 180	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.04 154
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rvit_stereo_0083	1.03 51	0.26 25	3.09 202	0.49 127	0.09 55	1.27 23	0.24 126	2.72 14	4.60 200	0.38 43	0.77 38	0.78 101	1.18 157	4.35 137	0.33 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 110

test_xeample3	1.08 58	0.43 166	3.39 225	0.49 127	0.05 15	2.58 156	0.93 307	3.32 33	1.77 31	0.23 16	0.23 22	0.19 22	0.28 39	6.34 209	0.85 145	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.26 433	0.06 173	0.10 276

IGEV-RUCA	0.81 26	0.15 1	1.13 5	0.52 129	0.32 193	2.13 107	0.51 198	3.46 43	1.71 30	0.95 90	0.16 15	0.24 42	0.55 96	2.81 92	0.41 50	0.12 406	0.21 445	0.20 457	0.25 426	0.21 352	0.20 366

gcap-zeroshot	1.87 136	0.44 172	4.24 292	0.53 130	0.51 247	3.12 229	0.75 265	6.42 227	3.91 157	3.75 159	1.67 71	7.79 340	0.55 96	2.61 88	0.53 84	0.02 300	0.21 445	0.00 1	0.23 418	0.00 1	0.05 188

CFNet_ucs	3.07 264	0.44 172	4.05 283	0.54 131	0.37 209	3.08 222	0.19 107	9.80 326	8.49 360	7.64 328	12.62 380	5.67 290	1.76 202	4.96 156	1.51 218	0.00 1	0.04 294	0.01 354	0.00 1	0.09 221	0.11 289

psmg	3.10 268	0.32 61	3.05 196	0.54 131	0.46 229	8.68 407	2.84 394	9.87 327	4.69 203	8.08 345	8.69 290	6.26 306	2.54 230	3.91 117	1.91 256	0.01 214	0.04 294	0.06 425	0.00 1	0.11 252	0.00 1

IPLG	2.43 205	0.66 273	4.77 326	0.54 131	0.31 190	3.01 217	0.26 133	6.15 208	5.55 234	7.69 329	6.21 219	1.89 141	1.74 198	7.19 275	2.35 284	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.24 374	0.12 303

IGEV++	1.14 68	0.51 207	1.66 39	0.55 134	0.08 49	2.52 144	1.01 318	6.51 233	3.16 108	0.59 75	2.11 89	0.43 75	1.18 157	1.44 40	0.79 135	0.00 1	0.05 309	0.00 1	0.05 337	0.11 252	0.11 289

GLC_STEREO	0.75 20	0.29 34	1.19 10	0.55 134	0.01 1	1.98 94	0.57 218	3.07 20	3.02 100	0.90 89	1.48 62	0.19 22	0.40 71	0.93 15	0.36 37	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 61

ACRE	2.41 202	1.08 367	5.11 344	0.55 134	2.05 381	2.65 170	0.78 274	5.26 162	4.67 202	7.59 326	9.20 301	1.70 133	1.08 142	3.74 112	2.18 276	0.01 214	0.18 432	0.02 385	0.08 350	0.22 358	0.10 276

sAnonymous2	1.35 86	1.66 425	8.14 430	0.55 134	0.46 229	1.23 16	0.24 126	4.00 80	3.47 133	0.40 54	1.11 49	0.23 39	1.42 172	0.96 18	0.57 88	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.20 405	2.07 477	0.22 370

CroCo_RVC	1.35 86	1.66 425	8.14 430	0.55 134	0.46 229	1.23 16	0.24 126	4.00 80	3.47 133	0.40 54	1.11 49	0.23 39	1.42 172	0.96 18	0.57 88	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.20 405	2.07 477	0.22 370

GMStereo	1.83 129	0.99 354	4.55 314	0.57 139	0.05 15	2.53 147	0.01 4	4.95 131	11.14 407	3.52 150	2.24 94	0.53 87	0.49 88	3.76 113	0.80 138	0.20 427	0.00 1	0.00 1	0.12 371	0.12 269	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
MGS-Stereo	1.10 60	0.26 25	2.45 114	0.58 140	0.06 26	1.84 82	0.67 243	2.16 8	3.42 131	1.03 92	6.13 213	0.49 81	0.36 60	1.43 39	0.62 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 428	0.00 1

IER	3.20 277	0.54 224	5.13 346	0.58 140	1.59 348	7.29 387	0.56 209	6.36 219	4.95 213	7.44 321	8.84 291	6.20 304	6.26 388	4.88 150	3.29 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 80	0.42 155	2.36 110	0.59 142	1.26 329	2.43 137	0.01 4	3.29 31	7.76 335	1.71 109	2.78 108	0.27 47	0.32 55	1.16 29	0.58 92	0.04 357	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.10 276

rvit_stereo_0075_2	2.00 154	0.32 61	5.49 366	0.60 143	1.98 378	1.77 76	0.10 58	7.24 256	5.70 240	2.90 132	4.06 146	3.11 181	0.56 98	5.32 167	0.76 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.16 340

rvit_0105_6	1.26 80	0.87 326	4.85 329	0.61 144	0.07 34	1.60 55	0.32 149	3.79 71	5.87 248	0.25 21	0.26 23	1.09 109	0.29 43	4.60 143	0.62 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 207

rvit_0105_4	1.38 89	0.98 352	5.52 371	0.61 144	0.05 15	1.62 58	0.41 169	3.95 78	5.80 245	0.31 34	0.73 37	1.37 117	0.53 94	4.89 154	0.78 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 154

rvit_stereo_0081	0.88 30	0.28 30	1.81 48	0.62 146	0.13 90	1.34 31	0.12 68	3.14 23	4.59 198	0.43 62	0.30 24	0.54 88	0.11 13	3.89 115	0.36 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 30	0.28 30	1.81 48	0.62 146	0.13 90	1.34 31	0.12 68	3.14 23	4.59 198	0.43 62	0.30 24	0.54 88	0.11 13	3.89 115	0.36 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

IPLGR_C	2.44 207	1.17 382	4.94 333	0.62 146	2.08 383	2.65 170	0.80 277	5.60 182	4.79 209	7.87 337	9.23 303	1.67 132	1.15 150	3.43 106	2.23 278	0.01 214	0.19 438	0.02 385	0.08 350	0.22 358	0.10 276

SMoEStereo_RVC	0.95 37	0.35 101	1.37 21	0.63 149	0.07 34	2.07 99	0.16 95	2.88 17	1.68 28	0.30 29	1.23 56	0.19 22	0.28 39	6.80 242	0.84 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 252	0.13 311

CIPLG	2.47 213	1.10 371	4.71 324	0.63 149	2.15 388	2.67 174	0.77 269	5.19 149	4.73 206	7.85 336	9.56 316	1.72 134	1.14 148	4.20 132	2.34 282	0.01 214	0.19 438	0.02 385	0.09 361	0.23 364	0.08 241

HSM-Net_RVC	4.20 364	0.32 61	2.76 155	0.63 149	0.69 274	6.95 379	1.69 364	11.96 392	8.36 354	8.83 376	12.17 373	15.18 438	4.21 315	6.91 251	3.30 320	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASnet	0.98 41	0.32 61	1.62 36	0.65 152	0.07 34	2.11 104	0.14 84	3.50 46	4.03 166	3.77 160	1.41 60	0.31 57	0.29 43	0.80 11	0.57 88	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-BAT	1.77 118	0.49 199	2.78 158	0.66 153	0.16 106	3.76 289	0.80 277	3.72 63	3.27 119	3.68 156	5.03 175	3.66 208	0.56 98	5.82 182	0.65 99	0.00 1	0.05 309	0.00 1	0.24 421	0.01 11	0.01 18

iRaftStereo_RVC	1.62 106	0.68 278	1.98 68	0.67 154	0.05 15	2.99 215	0.04 25	5.36 171	3.74 146	3.82 161	4.96 171	2.54 159	0.62 104	3.35 103	0.97 172	0.00 1	0.07 344	0.00 1	0.00 1	0.30 388	0.27 394

tg	1.96 150	0.64 261	2.15 89	0.68 155	0.12 83	4.40 322	0.04 25	5.74 187	4.19 180	4.00 165	5.23 187	2.58 160	0.93 131	7.12 269	0.77 131	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.31 393	0.25 384

dd	2.16 170	1.22 385	4.82 327	0.68 155	0.12 83	1.39 39	0.17 100	5.14 144	11.22 410	2.70 125	3.51 137	1.52 127	1.23 162	5.08 159	3.96 347	0.12 406	0.01 158	0.04 414	0.21 409	0.07 191	0.01 18

EAI-Stereo	2.31 192	0.44 172	2.72 148	0.68 155	0.56 256	3.51 262	2.62 388	11.42 375	4.14 177	2.09 113	7.23 256	1.21 114	0.91 129	5.67 177	1.51 218	0.01 214	0.25 457	0.00 1	0.88 479	0.04 121	0.26 390

PSM-AAD	3.33 293	0.20 6	1.47 27	0.73 158	0.54 254	2.55 151	6.19 452	4.97 134	3.27 119	10.92 429	11.92 366	2.95 170	9.59 448	7.90 315	0.82 140	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	2.47 481

AnonymousM	2.71 231	6.75 486	0.98 1	0.73 158	0.06 26	2.41 135	0.53 200	5.30 164	3.05 101	4.75 188	2.09 87	1.89 141	1.01 136	1.88 68	0.51 82	0.01 214	0.02 215	17.42 507	4.76 507	0.02 48	0.01 18

KYRaft	3.59 315	0.31 48	1.84 51	0.76 160	0.46 229	2.29 120	4.04 421	4.75 121	3.25 118	8.93 382	19.47 445	6.62 319	5.07 363	7.79 310	0.71 112	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.04 121	5.38 495

rvit_0105_3	1.71 112	0.90 336	5.93 382	0.78 161	0.02 3	1.62 58	1.69 364	5.15 146	5.99 260	2.22 115	1.64 69	1.97 146	1.17 156	4.19 130	0.92 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 110

PFNet+	2.35 197	0.31 48	3.69 251	0.79 162	0.17 116	3.15 234	0.75 265	4.52 103	6.30 277	7.90 340	6.34 228	2.53 158	1.18 157	7.72 306	1.62 231	0.03 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 110

MoCha-V2	1.41 91	0.42 155	2.61 134	0.81 163	0.23 159	2.53 147	0.20 113	4.81 124	3.16 108	0.82 87	3.15 120	0.30 53	1.61 190	6.66 235	0.40 49	0.00 1	0.20 442	0.00 1	0.24 421	0.05 149	0.02 61

MSKI-zero shot	2.00 154	0.36 111	2.15 89	0.81 163	0.25 164	2.69 175	0.29 141	6.16 209	2.34 53	4.31 171	7.52 262	3.70 211	0.25 29	8.42 356	0.41 50	0.01 214	0.13 405	0.00 1	0.25 426	0.03 92	0.02 61

GwcNet-ADL	2.65 226	0.48 195	3.84 268	0.82 165	0.33 198	2.04 98	0.69 249	8.07 273	9.42 374	6.05 236	6.66 234	4.14 229	1.73 196	5.40 171	3.01 308	0.08 392	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.03 110

GMM-Stereo	3.32 291	0.27 29	2.52 123	0.82 165	0.48 238	2.27 119	4.91 439	5.06 140	3.08 104	7.06 299	16.72 422	6.21 305	3.70 290	7.60 296	1.16 192	0.04 357	0.00 1	0.00 1	0.04 331	0.10 232	4.45 488

RAFT+CT+SA	2.36 199	0.71 287	2.46 117	0.83 167	2.26 395	3.18 236	0.93 307	6.82 247	5.48 229	2.55 121	8.07 280	1.64 130	1.59 188	8.54 362	1.15 190	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.38 454	0.19 337	0.36 410

rvit_stereo_ft	1.00 48	0.78 308	3.84 268	0.84 168	0.36 205	1.23 16	0.24 126	3.81 72	3.76 149	0.37 42	0.87 41	0.74 98	1.12 144	1.18 30	0.76 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.06 207

ACVNet	2.58 222	0.53 219	2.69 142	0.84 168	0.59 258	2.61 162	0.55 207	8.35 277	5.70 240	4.45 175	9.26 311	5.77 292	3.50 278	2.24 78	4.41 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.01 18

CASS	2.44 207	0.44 172	3.56 240	0.85 170	0.38 211	3.14 231	0.22 120	9.64 322	4.00 163	6.78 281	7.62 268	3.57 204	3.58 283	3.80 114	1.10 184	0.02 300	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RSM++	1.02 49	0.24 20	1.33 19	0.86 171	0.04 12	2.78 184	0.30 147	2.63 13	2.67 68	0.48 66	1.95 82	0.52 85	0.25 29	5.50 173	0.57 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.11 252	0.09 254

PS-NSSS	3.90 342	1.84 436	4.55 314	0.87 172	2.95 414	4.10 307	2.00 373	10.77 357	8.23 351	6.75 279	14.63 405	5.01 268	2.24 217	8.41 355	2.91 305	0.33 443	0.03 265	0.83 478	0.00 1	0.82 452	0.70 448

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 41	2.14 448	1.55 30	0.88 173	0.26 171	0.56 5	0.04 25	2.80 16	0.86 9	0.30 29	0.80 39	0.21 36	2.33 223	6.17 195	0.37 43	0.00 1	0.07 344	0.00 1	0.17 390	0.01 11	0.01 18

UGAM-zero	3.51 309	0.33 78	4.44 304	0.88 173	0.65 268	3.52 265	0.16 95	11.35 373	2.71 72	5.09 199	5.82 204	15.28 439	9.14 443	8.38 352	1.61 230	0.00 1	0.16 424	0.00 1	0.46 465	0.02 48	0.19 360

test-1	1.82 127	0.45 180	5.42 361	0.89 175	0.41 219	2.14 108	0.56 209	5.75 188	4.15 178	3.28 143	5.11 176	3.61 205	0.70 109	1.53 46	1.56 225	0.02 300	0.34 463	0.00 1	0.08 350	0.02 48	0.30 402

hitnet-ft	3.66 320	0.65 267	2.79 162	0.89 175	0.72 281	4.25 310	0.55 207	9.11 307	7.52 323	7.14 303	10.19 326	12.49 419	4.70 347	7.44 288	4.41 357	0.03 338	0.00 1	0.06 425	0.00 1	0.20 341	0.04 154

HH	2.42 203	0.73 291	3.76 256	0.91 177	0.14 95	2.78 184	0.71 255	7.92 269	2.72 73	1.53 105	6.10 211	7.93 344	4.01 306	8.60 366	0.44 59	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.04 154

HanStereo	2.42 203	0.73 291	3.76 256	0.91 177	0.14 95	2.78 184	0.71 255	7.92 269	2.72 73	1.53 105	6.10 211	7.93 344	4.01 306	8.60 366	0.44 59	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.04 154

RAFT	2.57 221	0.76 300	3.09 202	0.91 177	0.09 55	2.41 135	0.94 309	5.35 169	2.65 67	6.11 242	7.21 254	9.43 372	4.30 324	5.73 180	1.77 246	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.02 300	0.46 427	0.08 241

Prome-Stereo	3.65 319	0.29 34	1.92 59	0.91 177	0.49 241	2.07 99	4.75 437	4.41 96	3.23 117	9.32 391	20.63 452	4.06 223	7.19 409	7.70 303	1.17 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	4.72 492

UniTT-Stereo	0.83 27	0.33 78	1.98 68	0.92 181	1.27 331	0.54 4	0.11 62	1.35 3	2.94 87	1.67 108	2.09 87	0.20 26	0.31 53	1.57 47	1.07 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 305	0.01 18

Selective-RAFT	1.69 110	0.32 61	3.29 216	0.92 181	0.18 131	3.89 296	0.06 38	4.22 88	4.00 163	1.47 104	1.98 83	3.07 179	2.81 248	6.35 211	0.89 160	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.21 409	0.05 149	0.00 1

ICVP	2.32 194	0.38 124	2.89 177	0.92 181	0.70 278	2.55 151	0.87 298	9.97 331	3.99 162	4.13 168	8.97 298	2.71 165	1.69 193	2.52 87	3.52 335	0.05 369	0.24 456	0.01 354	0.01 276	0.11 252	0.13 311
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
dad	4.66 387	1.89 440	5.51 369	0.94 184	0.09 55	2.16 112	0.37 159	7.10 255	14.43 437	10.13 412	16.84 423	14.97 436	1.90 205	6.82 243	4.15 352	1.09 473	0.11 388	4.08 495	0.46 465	0.17 318	0.06 207

FTStereo	4.55 386	0.36 111	2.18 97	0.94 184	0.38 211	2.60 161	8.82 477	4.98 136	3.17 111	10.88 428	30.35 487	5.60 289	7.60 420	7.62 298	1.55 224	0.17 420	0.00 1	0.05 421	0.00 1	0.03 92	3.80 486

R-Stereo Train	2.44 207	0.32 61	1.93 60	0.94 184	0.16 106	3.67 274	0.61 226	6.37 221	3.08 104	9.14 385	17.44 435	1.80 137	0.77 118	1.76 58	0.70 108	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 110

RAFT-Stereo	2.44 207	0.32 61	1.93 60	0.94 184	0.16 106	3.67 274	0.61 226	6.37 221	3.08 104	9.14 385	17.44 435	1.80 137	0.77 118	1.76 58	0.70 108	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 110
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CroCo-Stereo Lap2	1.24 77	0.88 330	3.39 225	0.95 188	4.59 473	0.47 3	0.08 50	3.51 48	2.80 80	1.17 100	2.24 94	1.57 129	0.20 22	1.48 43	1.14 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.12 303

LCNet	2.85 243	0.42 155	1.90 56	0.95 188	0.56 256	2.07 99	1.60 358	4.99 137	3.57 141	6.05 236	10.59 337	4.59 251	6.79 403	7.46 289	0.72 114	0.01 214	0.00 1	0.01 354	0.77 477	0.30 388	3.57 484

AEACV	0.80 23	0.29 34	1.70 46	0.96 190	0.24 161	2.03 97	0.88 299	3.50 46	0.88 11	0.34 37	0.20 20	0.29 52	2.01 208	1.77 60	0.33 30	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.29 435	0.10 232	0.09 254

test_3	1.88 137	0.22 13	2.75 152	0.96 190	0.22 154	1.28 25	0.77 269	4.62 111	5.87 248	6.55 276	1.84 80	4.28 238	0.45 86	6.48 220	0.76 125	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.28 434	0.17 318	0.14 318

FADNet_RVC	3.91 345	1.67 427	12.95 467	0.96 190	0.75 282	5.71 351	0.54 203	10.83 359	6.60 293	3.46 149	8.09 281	4.10 227	3.40 274	9.43 406	6.33 390	0.36 445	0.44 474	0.17 453	0.46 465	0.91 455	0.95 455

RAFT-Stereo-weight	1.67 108	0.31 48	1.57 32	0.97 193	0.15 99	3.19 237	0.77 269	5.06 140	6.19 275	4.96 193	3.38 131	2.83 166	0.35 58	2.87 93	0.74 118	0.01 214	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

CoDeX	3.43 304	0.68 278	4.49 307	0.98 194	1.65 354	6.37 365	2.14 375	13.23 429	6.07 264	7.23 310	8.95 295	4.09 225	3.79 299	6.31 205	2.37 286	0.03 338	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.15 328

testlalala	1.50 98	0.41 149	1.67 42	0.98 194	0.31 190	4.00 303	0.90 304	5.26 162	2.17 41	6.56 277	3.61 138	1.74 135	0.38 67	1.21 31	0.42 54	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.29 435	0.01 11	0.01 18

TransformOpticalFlow	3.38 296	0.70 285	4.54 311	1.00 196	0.30 184	3.56 267	0.14 84	9.67 323	7.30 317	5.55 211	13.34 389	6.74 320	5.03 361	8.22 347	1.34 206	0.00 1	0.01 158	0.01 354	0.00 1	0.04 121	0.11 289

fffy	1.13 67	0.51 207	2.15 89	1.01 197	0.09 55	2.30 125	0.19 107	4.07 82	1.13 21	0.16 8	2.66 103	0.20 26	0.38 67	6.98 258	0.35 34	0.00 1	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.16 340

test_1	1.85 131	0.21 10	2.45 114	1.02 198	0.22 154	1.37 34	0.82 281	4.66 118	5.06 216	7.02 295	1.73 73	4.09 225	0.41 78	6.51 224	0.76 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 435	0.18 329	0.14 318

RAFT-345	3.27 280	0.41 149	2.88 175	1.02 198	0.21 150	2.63 167	0.48 183	3.76 67	5.51 232	7.35 317	24.88 472	4.25 234	1.76 202	8.15 338	2.13 271	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

MyStereo07	1.31 84	0.79 309	1.61 35	1.03 200	1.11 318	2.63 167	0.46 180	5.48 176	2.24 43	0.64 78	1.48 62	0.27 47	0.59 103	7.03 261	0.45 63	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.01 276	0.11 252	0.09 254

MyStereo04	2.95 257	0.79 309	5.38 360	1.03 200	1.11 318	2.63 167	0.46 180	10.00 334	12.44 426	4.19 169	3.91 143	3.04 177	3.60 284	7.34 283	2.74 303	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.01 276	0.11 252	0.09 254

StereoVision	2.25 184	0.72 288	4.00 278	1.03 200	2.64 406	1.91 86	0.28 137	5.83 197	4.43 188	1.89 112	10.65 341	3.88 216	0.52 93	5.13 162	1.98 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 221	0.03 110

ToySt	2.69 227	0.55 228	7.03 411	1.03 200	0.10 62	3.49 257	1.04 320	6.38 225	4.55 197	2.69 123	6.28 223	7.95 348	4.38 328	5.08 159	2.58 296	0.01 214	0.11 388	0.00 1	0.04 331	0.28 385	0.19 360

test-3	1.86 132	0.21 10	2.46 117	1.03 200	0.22 154	1.38 35	0.83 285	4.65 116	5.04 215	7.26 312	1.78 78	4.10 227	0.41 78	6.53 227	0.76 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 435	0.18 329	0.14 318

CFNet-RSSM	2.11 163	0.33 78	2.71 146	1.04 205	0.30 184	3.21 239	0.41 169	6.67 240	6.96 304	5.62 212	4.58 161	5.40 281	1.71 194	1.86 64	0.87 152	0.00 1	0.08 356	0.00 1	0.32 445	0.02 48	0.02 61

Gwc-CoAtRS	2.02 157	0.33 78	2.61 134	1.04 205	0.30 184	3.56 267	0.40 168	5.89 199	5.94 255	5.08 198	5.01 174	5.55 284	1.72 195	1.60 49	0.91 164	0.01 214	0.09 368	0.00 1	0.25 426	0.01 11	0.02 61

RAFT-Test	2.17 172	0.36 111	3.40 227	1.05 207	0.34 200	4.90 335	0.69 249	6.27 215	3.98 161	4.65 185	7.02 247	6.30 309	1.12 144	1.81 61	0.99 174	0.01 214	0.17 428	0.00 1	0.34 449	0.02 48	0.02 61

delet	4.27 372	0.72 288	4.50 308	1.07 208	3.75 446	10.79 437	4.04 421	9.95 330	7.89 338	8.09 346	8.89 293	8.46 357	3.81 301	7.56 294	5.80 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 252	0.02 61

sCroCo_RVC	1.21 74	0.65 267	5.16 349	1.09 209	1.29 334	0.92 7	0.19 107	3.92 75	2.68 71	0.30 29	3.04 117	0.52 85	1.56 186	1.58 48	0.78 133	0.09 397	0.25 457	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.11 289

MyStereo06	2.35 197	0.66 273	4.54 311	1.10 210	0.96 306	2.57 154	0.10 58	9.30 312	4.05 170	5.22 202	6.09 209	5.95 298	2.38 225	3.00 95	0.73 116	0.01 214	0.08 356	0.00 1	0.01 276	0.13 283	0.15 328

MyStereo05	2.94 256	0.66 273	5.25 357	1.10 210	0.96 306	2.57 154	0.10 58	8.53 287	12.34 425	6.28 259	3.88 141	3.18 185	3.30 265	7.81 311	2.37 286	0.01 214	0.08 356	0.00 1	0.01 276	0.13 283	0.15 328

anonymousdsp2	1.78 119	0.39 128	3.40 227	1.10 210	0.04 12	3.63 271	0.50 195	7.80 266	2.77 79	2.91 133	2.88 110	3.17 184	1.01 136	5.15 163	0.43 55	0.00 1	0.01 158	0.02 385	0.15 379	0.05 149	0.12 303

raft_robust	2.64 225	1.20 384	2.62 136	1.10 210	0.28 181	1.50 49	0.12 68	6.28 216	9.04 367	6.80 283	7.19 253	3.73 213	2.13 212	9.06 392	1.07 180	0.03 338	0.12 395	0.00 1	0.21 409	0.17 318	0.22 370

NRIStereo	2.14 167	0.35 101	2.65 139	1.10 210	0.14 95	3.05 221	0.86 296	5.35 169	3.18 114	6.24 253	3.36 130	4.17 231	1.82 204	8.12 335	2.01 264	0.00 1	0.10 380	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.19 360

cross-raft	2.03 158	0.35 101	2.78 158	1.10 210	0.16 106	3.77 290	0.48 183	7.03 254	3.75 147	5.06 197	5.55 200	6.26 306	1.41 171	1.75 57	0.89 160	0.01 214	0.07 344	0.00 1	0.19 402	0.03 92	0.03 110

DeepPruner_ROB	3.52 310	1.14 379	4.06 284	1.12 216	1.65 354	3.65 273	0.83 285	13.96 437	4.47 192	7.80 333	10.84 345	7.05 329	2.16 215	8.14 337	3.08 311	0.07 387	0.03 265	0.00 1	0.01 276	0.32 397	0.06 207

EGLCR-Stereo	1.04 54	0.20 6	2.00 72	1.14 217	0.16 106	2.50 143	0.11 62	4.96 133	2.61 65	0.79 85	0.07 12	1.46 124	0.37 63	3.96 122	0.23 18	0.01 214	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 226

999	1.25 79	0.37 118	1.63 38	1.15 218	0.34 200	3.03 219	0.66 240	3.41 39	2.27 45	0.30 29	3.20 122	0.19 22	0.25 29	7.23 277	0.85 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 305	0.01 18

LL-Strereo	4.71 388	1.64 423	7.51 424	1.15 218	4.31 459	3.71 280	1.45 350	9.21 309	8.36 354	8.37 360	8.17 283	10.82 398	11.36 460	12.51 451	4.82 367	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.00 1	0.31 393	0.32 405

MM-Stereo_test1	1.57 102	0.36 111	2.19 98	1.17 220	0.35 203	2.39 133	0.56 209	4.53 104	5.21 222	3.67 155	1.65 70	0.40 69	0.84 128	6.90 250	0.80 138	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.31 393	0.03 110

MIM_Stereo	2.50 217	0.75 297	4.26 293	1.18 221	0.11 71	3.08 222	0.33 153	6.07 204	3.28 121	5.01 195	10.12 325	4.29 240	1.74 198	8.06 331	1.27 199	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.01 276	0.18 329	0.15 328

SGM-Forest	4.96 390	0.32 61	2.84 167	1.21 222	0.64 267	10.23 426	6.64 463	11.55 379	10.98 405	10.94 431	13.59 392	11.65 412	4.30 324	8.94 387	4.63 361	0.11 402	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.46 429
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
H2IRNET	2.16 170	0.45 180	2.60 132	1.22 223	0.03 10	1.98 94	0.13 77	4.73 120	7.04 309	1.15 98	7.79 276	5.88 296	3.39 272	4.97 157	1.45 214	0.01 214	0.00 1	0.04 414	0.17 390	0.19 337	0.03 110

test_xeample	4.13 358	0.36 111	2.75 152	1.23 224	0.51 247	3.96 301	0.13 77	12.63 417	7.65 327	7.49 323	10.86 347	3.29 188	3.36 267	6.71 239	21.53 491	0.02 300	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

AIO-test2	2.70 230	1.23 387	3.52 237	1.24 225	3.05 415	2.65 170	0.06 38	6.30 217	15.40 446	2.58 122	7.30 258	0.48 80	0.57 100	5.36 168	0.96 169	3.06 489	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.16 305	0.15 328

anonymousa	3.80 334	0.55 228	3.35 221	1.24 225	3.74 442	9.04 412	0.36 157	6.74 243	4.03 166	7.72 331	19.64 446	10.62 392	6.01 386	1.52 45	1.40 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 337	0.00 1	0.03 110

model_zeroshot	1.52 99	0.42 155	4.10 288	1.25 227	0.11 71	3.04 220	0.14 84	5.79 194	2.84 82	3.12 138	3.65 139	2.05 148	0.42 83	2.38 83	0.71 112	0.01 214	0.10 380	0.00 1	0.20 405	0.02 48	0.04 154

RAFT_R40	2.71 231	0.33 78	3.00 182	1.26 228	0.30 184	3.83 294	1.00 316	5.69 186	4.29 182	9.69 401	6.33 227	5.02 269	4.02 308	8.58 365	0.86 150	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 61

LALA_ROB	6.58 423	1.80 433	6.25 392	1.26 228	0.94 304	10.08 423	9.02 479	16.00 460	11.51 414	12.74 448	13.02 386	24.77 484	5.25 367	10.56 426	8.02 416	0.04 357	0.05 309	0.00 1	0.02 300	0.10 232	0.25 384

DualNet (step1)	3.91 345	1.11 374	6.15 389	1.27 230	0.60 260	5.22 341	2.54 383	10.66 351	7.73 332	8.36 356	7.55 264	6.55 313	4.27 319	6.58 229	1.62 231	1.49 480	0.03 265	3.10 490	2.99 496	0.20 341	0.15 328

test_sample9	5.87 405	1.11 374	6.15 389	1.27 230	0.60 260	5.22 341	2.54 383	10.66 351	7.73 332	8.36 356	7.55 264	6.55 313	4.27 319	11.68 442	11.44 461	1.49 480	24.31 530	3.10 490	2.99 496	0.20 341	0.15 328

test_sample8	7.99 450	1.11 374	6.15 389	1.27 230	0.60 260	5.22 341	2.54 383	12.04 396	6.15 270	17.46 472	9.02 300	24.67 483	18.16 481	11.68 442	11.44 461	1.49 480	24.31 530	3.10 490	2.99 496	0.20 341	0.15 328

RAFT_CTSACE	3.40 300	1.07 365	4.52 309	1.27 230	3.14 417	4.00 303	1.07 324	3.93 77	4.43 188	4.66 186	17.94 438	7.21 334	2.76 245	10.82 430	0.85 145	0.00 1	0.07 344	0.00 1	0.00 1	0.30 388	0.01 18

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 164	0.58 241	2.43 112	1.27 230	0.16 106	1.60 55	0.14 84	5.17 148	5.90 251	7.10 301	10.10 324	3.06 178	1.74 198	1.87 66	0.97 172	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.02 61

HI	3.18 275	0.90 336	3.05 196	1.28 235	0.15 99	2.29 120	0.04 25	5.31 166	3.52 136	7.96 341	12.69 381	11.43 408	6.61 395	4.26 134	4.02 348	0.00 1	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 18

CoSv	3.18 275	0.90 336	3.05 196	1.28 235	0.15 99	2.29 120	0.04 25	5.31 166	3.52 136	7.96 341	12.69 381	11.43 408	6.61 395	4.26 134	4.02 348	0.00 1	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 18

FACV-RUCA	2.21 177	0.34 91	3.59 242	1.30 237	2.90 413	2.22 116	1.25 337	7.98 272	5.71 244	3.59 152	7.21 254	1.14 111	1.60 189	3.12 98	1.46 215	0.01 214	0.03 265	0.10 439	0.04 331	0.35 405	0.17 345

CBMV_ROB	4.14 359	0.52 215	3.14 206	1.30 237	0.77 286	6.92 378	1.97 372	10.11 340	9.58 377	8.92 380	14.20 399	7.12 331	5.90 383	8.65 369	3.50 330	0.01 214	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.09 254

GREAT-IGEV	0.72 17	0.29 34	1.91 57	1.31 239	0.40 215	1.41 40	0.08 50	2.29 9	2.48 55	0.18 9	0.69 35	0.10 14	0.34 57	1.72 55	0.37 43	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.22 415	0.10 232	0.41 418

PAM_32	3.50 308	0.32 61	5.22 354	1.32 240	0.53 252	7.49 391	0.39 164	9.52 320	3.91 157	5.22 202	5.28 193	16.75 452	7.44 414	4.61 144	0.90 163	0.00 1	0.20 442	0.00 1	0.39 457	0.09 221	0.39 413

SST-Stereo	2.75 235	0.31 48	2.78 158	1.33 241	0.33 198	3.99 302	0.82 281	5.60 182	3.93 159	10.92 429	6.19 217	5.00 267	4.23 317	8.66 370	0.74 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 110

pcwnet_v2	4.20 364	0.36 111	8.53 433	1.33 241	1.12 320	3.43 248	0.41 169	12.85 420	14.16 436	9.90 407	14.29 400	5.90 297	3.03 256	6.20 198	2.06 268	0.01 214	0.05 309	0.04 414	0.02 300	0.16 305	0.18 349

MM-Stereo_test2	0.99 45	0.29 34	2.26 102	1.34 243	0.12 83	1.78 78	0.53 200	4.71 119	3.31 124	0.76 83	0.80 39	0.50 84	0.35 58	1.86 64	0.73 116	0.00 1	0.05 309	0.00 1	0.07 345	0.26 377	0.06 207

ffm	2.90 252	0.31 48	3.97 272	1.34 243	0.98 308	2.80 187	0.48 183	4.53 104	10.19 388	6.29 261	9.23 303	5.59 285	3.72 295	8.00 321	0.46 67	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.04 154

ff1	3.45 307	0.31 48	3.97 272	1.34 243	0.98 308	2.80 187	0.48 183	4.53 104	10.19 388	6.29 261	9.23 303	5.59 285	3.72 295	10.11 417	9.35 439	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.04 154

mmx	3.86 338	0.31 48	3.97 272	1.34 243	0.98 308	2.80 187	0.48 183	12.18 404	10.66 401	6.29 261	9.23 303	5.59 285	3.72 295	10.11 417	9.35 439	0.05 369	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

xxx	3.86 338	0.31 48	3.98 276	1.34 243	0.98 308	2.80 187	0.48 183	12.18 404	10.66 401	6.29 261	9.23 303	5.59 285	3.72 295	10.11 417	9.35 439	0.05 369	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

DSFCA	4.21 366	0.50 202	5.45 364	1.34 243	1.68 359	7.04 380	4.51 432	10.73 355	7.00 306	10.78 426	6.80 237	8.48 359	4.63 344	9.91 415	5.12 371	0.02 300	0.06 326	0.02 385	0.03 313	0.08 203	0.03 110

NaN_ROB	6.00 412	1.24 389	6.29 393	1.34 243	1.68 359	9.60 420	10.31 489	15.09 451	15.79 449	12.62 446	8.95 295	11.67 415	5.83 381	11.78 445	6.41 392	0.05 369	0.13 405	0.08 434	0.20 405	0.22 358	0.79 450

PAM	3.38 296	0.31 48	5.61 374	1.37 250	0.71 279	7.60 397	0.38 163	8.94 301	3.55 139	5.54 210	4.69 163	16.09 446	7.03 407	3.67 111	1.02 178	0.00 1	0.21 445	0.00 1	0.38 454	0.07 191	0.41 418

Any-RAFT	2.18 174	0.25 21	1.94 63	1.37 250	0.80 289	5.01 338	0.56 209	8.51 286	5.58 237	4.01 166	4.85 168	5.44 282	2.26 221	2.45 85	0.35 34	0.00 1	0.15 416	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 61

riskmin	1.88 137	0.15 1	2.11 88	1.38 252	0.88 296	2.40 134	0.04 25	5.93 200	6.10 265	2.25 116	1.34 59	6.06 300	5.08 364	2.78 91	1.01 177	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 207

MLCV	3.44 306	0.88 330	5.60 373	1.39 253	0.25 164	4.36 317	0.33 153	7.25 257	7.28 316	9.17 387	12.24 376	5.09 271	2.47 228	9.15 395	3.23 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.02 61

Anonymous_2	4.14 359	0.62 257	3.21 211	1.40 254	1.43 344	5.19 340	0.32 149	6.63 237	4.38 186	4.48 178	2.30 96	8.08 349	7.00 405	5.37 169	2.29 280	0.23 431	0.75 482	5.20 498	18.12 523	5.66 492	0.23 376

qqq	1.93 145	0.30 44	2.96 181	1.40 254	0.05 15	1.96 93	0.39 164	8.45 281	3.33 126	3.06 136	3.84 140	4.67 253	2.70 239	4.40 138	0.96 169	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 110

MMNet	4.16 362	0.77 303	5.47 365	1.40 254	1.67 357	10.78 436	0.63 230	8.64 295	8.47 358	8.80 375	8.33 284	7.51 335	6.61 395	7.53 293	6.54 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.05 188

IGEV_Zeroshot_test	2.13 166	0.50 202	4.91 332	1.41 257	0.18 131	2.62 165	0.36 157	7.80 266	3.87 153	5.04 196	5.42 196	4.77 256	1.03 139	3.43 106	0.79 135	0.00 1	0.16 424	0.00 1	0.18 397	0.17 318	0.04 154

RYNet	6.34 418	0.89 333	5.88 379	1.41 257	4.48 470	15.97 469	4.18 424	13.41 430	16.49 452	10.81 427	7.00 246	14.33 432	8.72 435	9.43 406	13.71 473	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.07 226

MM-Stereo_test3	1.83 129	0.59 244	1.93 60	1.43 259	3.99 454	2.44 138	0.81 279	5.81 195	6.70 296	1.73 111	4.79 164	1.23 115	0.65 106	3.30 100	0.85 145	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.33 400	0.05 188

PSMNet-ADL	2.98 258	0.43 166	2.41 111	1.43 259	0.40 215	5.94 358	0.28 137	8.45 281	5.13 219	3.36 147	6.77 236	8.41 355	4.61 343	7.20 276	4.55 360	0.02 300	0.09 368	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 110

RAFT + AFF	4.30 375	1.55 415	5.84 378	1.43 259	2.36 397	5.94 358	6.72 464	10.01 335	7.56 324	7.55 324	8.96 297	7.09 330	6.73 401	8.57 364	4.02 348	0.02 300	0.47 477	0.00 1	0.01 276	0.56 431	0.54 437

FADNet-RVC-Resample	3.79 332	1.62 421	12.06 455	1.43 259	0.66 269	5.94 358	2.41 379	10.18 342	8.58 363	6.28 259	4.22 151	5.33 280	4.80 355	7.71 304	3.19 314	0.17 420	0.21 445	0.17 453	0.12 371	0.41 423	0.29 400

ETE_ROB	5.80 404	1.77 431	6.33 394	1.44 263	0.78 288	6.43 367	6.90 466	12.53 414	8.08 345	12.93 452	14.89 407	21.13 478	5.87 382	9.83 413	6.57 396	0.04 357	0.01 158	0.00 1	0.02 300	0.08 203	0.33 406

1111x	4.25 370	0.30 44	4.31 296	1.47 264	0.37 209	5.10 339	0.32 149	12.86 421	9.82 382	6.01 234	9.73 320	8.78 364	5.97 385	9.43 406	10.39 451	0.06 378	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.04 154

222	5.36 398	0.40 138	2.72 148	1.50 265	0.48 238	6.15 361	0.07 45	13.73 435	8.06 343	8.79 373	11.03 351	3.71 212	4.21 315	7.47 291	38.74 522	0.03 338	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.05 188

CFNet-ft	3.31 285	0.94 349	2.69 142	1.50 265	2.38 398	2.81 195	0.68 244	8.35 277	7.43 319	4.45 175	9.94 322	10.20 385	4.60 341	6.50 223	3.41 322	0.00 1	0.00 1	0.03 402	0.00 1	0.22 358	0.03 110

CFNet_RVC	3.31 285	0.94 349	2.69 142	1.50 265	2.38 398	2.81 195	0.68 244	8.35 277	7.43 319	4.45 175	9.94 322	10.20 385	4.60 341	6.49 221	3.41 322	0.00 1	0.00 1	0.03 402	0.00 1	0.22 358	0.03 110

DCVSM-stereo	3.13 270	0.37 118	2.95 179	1.51 268	0.80 289	2.75 182	0.49 193	6.79 245	5.25 223	11.43 437	5.57 201	10.79 396	5.30 368	5.25 164	2.95 306	0.03 338	0.09 368	0.03 402	0.00 1	0.12 269	0.09 254

CBFPSM	4.87 389	0.94 349	14.70 474	1.51 268	1.15 323	11.49 442	2.55 387	7.28 258	6.47 288	6.23 252	4.83 167	15.30 440	8.99 440	6.88 247	8.20 424	0.03 338	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.40 420	0.42 421

DFGA-Net	2.78 237	1.91 441	7.35 419	1.52 270	0.36 205	3.36 245	0.20 113	6.64 238	5.93 254	4.88 191	6.31 226	2.18 150	1.12 144	7.43 287	5.98 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 410	0.04 154

GIP-stereo	0.70 15	0.44 172	1.70 46	1.52 270	0.75 282	1.48 44	0.05 33	4.18 87	1.10 18	0.18 9	0.42 27	0.58 91	0.38 67	0.65 5	0.46 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 18

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 247	0.99 354	7.52 425	1.52 270	0.92 300	2.94 211	0.03 23	9.31 313	3.81 151	2.42 120	5.86 206	9.23 369	4.64 345	4.31 136	2.19 277	0.02 300	0.18 432	0.00 1	0.54 469	0.35 405	0.35 408

Wz-Net-LNSev	6.46 420	1.93 442	16.44 480	1.52 270	4.15 457	12.66 455	4.96 440	13.05 425	12.10 422	10.55 423	16.23 415	11.32 407	7.19 409	8.43 357	8.48 428	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.06 207

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 314	1.29 398	12.46 459	1.53 274	0.98 308	3.48 255	0.81 279	11.99 393	4.40 187	4.33 172	11.05 352	8.83 365	2.02 209	4.52 140	1.66 236	0.01 214	0.14 409	0.00 1	0.68 474	0.86 454	0.44 425

GMStereo_Zeroshot	2.77 236	1.98 445	5.14 347	1.53 274	0.36 205	3.56 267	0.10 58	5.57 180	5.91 253	6.89 290	7.02 247	8.50 361	0.91 129	6.01 189	1.65 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 341	0.01 18

CSP-Net	4.12 357	1.28 396	3.70 254	1.54 276	1.06 315	13.28 461	2.33 378	12.96 423	5.45 228	8.87 378	8.54 289	8.43 356	3.03 256	8.16 339	3.65 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 329	0.03 110

ADCP+	8.09 451	1.79 432	14.50 472	1.54 276	4.28 458	16.57 471	5.20 443	12.80 419	11.20 409	12.83 451	17.07 428	11.02 404	10.80 457	17.59 484	23.18 499	0.03 338	0.05 309	0.01 354	0.18 397	0.39 417	0.81 451

GrayStereo	3.74 325	0.20 6	1.94 63	1.55 278	0.60 260	3.12 229	8.22 474	5.76 190	3.32 125	10.40 418	16.66 421	5.81 295	8.60 434	6.57 228	1.37 208	0.01 214	0.00 1	0.01 354	0.63 470	0.02 48	0.04 154

RAFT-RH_RVC	3.96 348	0.46 186	2.93 178	1.55 278	0.42 222	3.14 231	0.14 84	3.70 57	5.98 259	11.25 435	32.23 491	5.29 276	1.68 192	8.13 336	2.14 272	0.08 392	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.01 11	0.00 1

AFF-stereo	2.59 223	0.68 278	2.35 109	1.55 278	0.17 116	1.67 63	0.08 50	5.75 188	6.60 293	6.20 250	12.13 371	6.16 303	2.36 224	4.75 147	1.11 185	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.05 188

BEATNet_4x	3.24 278	1.27 393	5.89 380	1.56 281	0.10 62	5.26 344	1.07 324	10.08 338	5.50 230	6.89 290	7.73 272	4.53 249	4.13 310	5.05 158	5.27 372	0.04 357	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.23 364	0.23 376

ssnet_v2	4.46 378	0.87 326	5.18 350	1.57 282	0.67 271	9.14 413	4.73 436	11.84 387	9.68 378	8.79 373	6.24 222	9.91 378	4.34 327	6.28 202	9.30 438	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.28 385	0.30 402

AE-Stereo	1.44 93	0.32 61	2.69 142	1.58 283	0.20 147	2.24 117	0.59 220	6.01 201	5.70 240	1.18 101	3.17 121	1.02 107	0.78 121	1.73 56	0.83 141	0.02 300	0.18 432	0.00 1	0.29 435	0.11 252	0.07 226

GES	2.49 214	0.38 124	4.29 295	1.58 283	0.05 15	4.58 326	1.07 324	9.70 324	3.39 130	5.21 201	6.64 233	1.84 140	3.36 267	4.86 149	2.54 295	0.06 378	0.01 158	0.06 425	0.01 276	0.12 269	0.03 110

MSMD_ROB	9.28 464	1.09 369	4.65 319	1.58 283	0.39 213	16.52 470	4.41 430	13.60 432	14.87 443	22.34 483	39.89 507	25.67 487	20.71 492	12.42 450	6.98 401	0.34 444	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.09 254

HSM	4.00 353	0.79 309	3.16 208	1.59 286	2.17 389	6.77 375	1.11 328	12.28 406	6.35 282	6.75 279	8.11 282	13.90 428	5.37 370	8.85 383	2.71 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 61

SA	3.06 263	0.74 295	3.79 259	1.60 287	0.30 184	3.19 237	1.43 349	6.72 242	9.06 368	4.63 184	10.80 343	2.89 169	4.71 348	9.62 412	1.18 195	0.00 1	0.09 368	0.00 1	0.19 402	0.23 364	0.02 61

G2L-Stereo	3.40 300	0.93 346	4.73 325	1.61 288	2.05 381	2.88 207	0.60 223	8.94 301	5.84 247	7.42 319	7.33 260	8.61 363	2.16 215	8.44 358	6.11 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 374	0.18 349

MyStereo8	2.88 251	1.19 383	5.03 338	1.61 288	3.75 446	4.30 313	0.07 45	6.14 207	6.16 271	6.22 251	9.64 319	4.28 238	1.45 174	2.05 74	4.76 365	0.00 1	0.16 424	0.00 1	0.14 376	0.26 377	0.43 423

NINENet	3.09 265	0.56 234	3.22 212	1.61 288	1.37 340	7.12 382	0.50 195	11.88 389	5.63 238	6.63 278	8.40 286	5.29 276	0.83 125	6.51 224	1.77 246	0.15 414	0.07 344	0.07 431	0.00 1	0.09 221	0.00 1

DMCA	2.82 242	0.64 261	4.45 305	1.61 288	0.89 297	3.86 295	0.57 218	9.18 308	5.10 218	6.24 253	6.49 231	7.17 332	2.13 212	3.31 101	4.73 363	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 61

TDLM	4.11 356	1.11 374	3.54 238	1.62 292	1.04 314	3.91 298	7.41 472	10.60 349	10.67 403	6.38 267	12.59 379	5.95 298	4.77 351	8.79 381	3.04 309	0.58 459	0.00 1	0.01 354	0.00 1	0.19 337	0.12 303

CBMV	5.35 397	0.91 340	3.67 250	1.62 292	0.44 223	10.09 424	7.19 470	12.49 413	12.33 424	12.22 443	14.69 406	10.93 402	6.48 393	8.51 361	4.96 369	0.02 300	0.15 416	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.17 345
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
EDNetEfficientorigin	17.87 503	14.00 503	99.53 547	1.64 294	0.92 300	10.55 431	6.26 457	13.21 427	34.84 503	38.20 512	36.91 503	27.47 492	26.32 505	14.71 470	25.69 505	0.04 357	0.06 326	0.14 448	0.52 468	3.16 484	3.27 482

FADNet	4.23 367	1.65 424	11.75 454	1.64 294	0.80 289	4.80 331	0.77 269	13.76 436	11.65 415	3.97 164	5.24 188	9.62 374	5.14 365	8.40 354	3.78 342	0.21 428	0.04 294	0.07 431	0.05 337	1.14 460	0.10 276

DCRE	1.79 120	0.68 278	2.55 126	1.66 296	0.27 174	1.27 23	0.05 33	4.57 108	4.04 168	3.30 145	9.24 308	3.83 215	1.20 160	2.08 75	0.67 104	0.00 1	0.12 395	0.00 1	0.24 421	0.04 121	0.09 254

UNet	3.97 351	0.61 252	6.50 401	1.68 297	3.22 421	9.82 421	0.31 148	9.50 317	5.32 226	7.20 309	6.35 229	10.59 390	5.91 384	6.93 252	5.49 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

SMFormer	3.54 311	0.39 128	3.61 244	1.69 298	0.11 71	2.85 202	0.29 141	12.46 409	10.41 393	7.16 305	10.23 328	4.78 257	4.45 333	8.71 375	3.51 331	0.07 387	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.04 154

tta	3.54 311	0.39 128	3.61 244	1.69 298	0.11 71	2.85 202	0.29 141	12.46 409	10.41 393	7.16 305	10.23 328	4.78 257	4.45 333	8.71 375	3.51 331	0.07 387	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.03 110

qqq1	3.38 296	0.39 128	3.61 244	1.69 298	0.11 71	2.85 202	0.29 141	12.46 409	10.41 393	7.16 305	10.23 328	4.78 257	4.45 333	8.71 375	0.30 24	0.07 387	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.03 110

fff1	3.38 296	0.39 128	3.61 244	1.69 298	0.11 71	2.85 202	0.29 141	12.46 409	10.41 393	7.16 305	10.23 328	4.78 257	4.45 333	8.71 375	0.30 24	0.07 387	0.05 309	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.03 110

xxxx	4.51 382	0.31 48	2.77 156	1.69 298	0.47 236	7.74 399	0.07 45	14.04 438	7.91 340	5.82 220	8.97 298	9.34 370	3.41 275	7.33 282	20.24 486	0.05 369	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

FADNet-RVC	3.98 352	1.84 436	12.48 461	1.69 298	0.44 223	4.33 314	1.31 344	11.84 387	7.15 313	3.53 151	3.50 136	10.63 393	4.43 331	9.12 393	6.25 389	0.03 338	0.10 380	0.00 1	0.03 313	0.60 437	0.25 384

ASMatch	3.32 291	0.50 202	3.32 219	1.72 304	0.45 228	1.93 88	0.68 244	6.42 227	3.89 155	6.18 248	22.30 459	4.61 252	4.82 356	7.65 299	1.70 239	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.03 313	0.01 11	0.18 349

gwcnet-sp	3.31 285	1.47 407	7.26 415	1.73 305	0.69 274	7.57 394	1.14 330	8.59 289	6.17 272	8.57 366	5.25 190	4.26 235	3.36 267	6.46 215	3.44 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.11 289

scenet	3.31 285	1.47 407	7.26 415	1.73 305	0.69 274	7.57 394	1.14 330	8.59 289	6.17 272	8.57 366	5.25 190	4.26 235	3.36 267	6.46 215	3.44 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.11 289

ssnet	3.31 285	1.47 407	7.26 415	1.73 305	0.69 274	7.57 394	1.14 330	8.59 289	6.17 272	8.57 366	5.25 190	4.26 235	3.36 267	6.46 215	3.44 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.11 289

DisPM	2.43 205	0.32 61	3.04 191	1.76 308	0.18 131	3.46 250	0.65 237	5.13 143	4.88 211	8.59 369	7.04 250	2.84 167	1.03 139	8.85 383	0.83 141	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 61

SANet	10.64 476	1.86 438	10.91 448	1.76 308	0.71 279	14.62 465	9.23 482	19.18 484	37.14 507	19.22 476	27.96 479	25.86 488	19.11 487	13.02 457	10.63 453	0.08 392	0.06 326	0.03 402	0.02 300	0.62 438	0.81 451

rvit_105_1	2.44 207	0.80 313	5.08 342	1.77 310	0.09 55	1.95 90	3.62 415	5.62 185	8.21 350	4.85 190	2.07 86	3.15 183	1.58 187	7.08 266	2.71 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.04 121	0.08 241

coex-ft	19.78 509	19.39 507	87.73 537	1.77 310	1.80 370	17.25 476	13.50 502	12.63 417	42.10 513	60.18 530	38.90 505	28.72 493	28.74 506	11.74 444	27.40 508	0.21 428	0.23 451	0.04 414	0.30 441	1.36 466	1.54 468

AAGNet	3.41 302	0.34 91	2.45 114	1.78 312	0.39 213	3.69 278	1.05 321	4.79 123	4.61 201	9.62 399	7.74 274	4.98 263	6.38 392	7.34 283	13.02 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

iinet-f	5.94 408	1.60 419	26.88 504	1.79 313	1.38 341	11.92 449	1.47 351	6.80 246	7.11 311	6.90 292	14.43 401	10.64 394	7.97 425	7.00 260	12.12 465	0.02 300	0.03 265	0.05 421	0.00 1	0.63 440	0.02 61

test_sample4	2.87 249	0.40 138	4.54 311	1.80 314	0.54 254	3.95 300	0.15 90	11.48 377	6.49 290	6.33 265	6.81 238	3.68 210	2.65 237	6.11 192	2.36 285	0.02 300	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.05 188

Pruner-Stereo	2.49 214	0.40 138	2.46 117	1.80 314	0.25 164	3.51 262	0.77 269	6.03 202	4.92 212	8.91 379	6.09 209	4.45 245	1.11 143	6.99 259	2.11 269	0.02 300	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.01 11	0.04 154

test_sample5	2.91 254	0.40 138	4.33 297	1.81 316	0.50 244	3.33 243	0.17 100	11.27 369	6.55 291	6.18 248	8.35 285	3.65 206	2.71 242	6.61 231	2.15 273	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.05 188

DualNet	3.05 262	0.40 138	4.33 297	1.81 316	0.50 244	3.33 243	0.17 100	11.27 369	6.55 291	6.50 272	10.86 347	3.65 206	2.71 242	6.61 231	2.15 273	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.05 188

PSM-softLoss	2.24 179	0.34 91	3.42 229	1.81 316	0.17 116	2.74 177	0.39 164	6.17 211	2.92 85	6.26 256	6.29 224	2.96 171	0.97 134	8.68 371	1.71 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 61

KMStereo	2.24 179	0.34 91	3.42 229	1.81 316	0.17 116	2.74 177	0.39 164	6.17 211	2.92 85	6.26 256	6.29 224	2.96 171	0.97 134	8.68 371	1.71 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 61

SDNR	7.50 440	2.32 452	15.58 477	1.82 320	0.63 265	44.66 522	0.44 178	8.59 289	9.52 376	9.84 404	25.18 474	5.30 279	4.38 328	11.46 439	6.49 394	0.05 369	0.03 265	0.00 1	0.01 276	1.79 474	1.87 472

CSAN	7.62 441	1.60 419	6.56 402	1.83 321	0.66 269	12.40 454	10.52 492	14.45 444	21.32 475	14.19 460	15.98 413	17.84 457	13.02 470	12.32 449	8.38 426	0.09 397	0.07 344	0.03 402	0.04 331	0.33 400	0.67 446

DPSNet	10.14 472	1.88 439	16.82 481	1.85 322	1.73 363	24.84 492	17.20 516	19.92 493	27.41 487	12.23 445	13.62 393	16.52 448	18.35 482	14.42 467	12.50 467	0.78 464	0.54 480	0.08 434	0.25 426	1.18 461	0.59 443

HBP-ISP	4.09 355	1.05 362	4.10 288	1.87 323	1.31 337	7.56 393	3.98 419	11.26 367	9.94 385	7.81 334	14.44 402	3.23 186	4.27 319	8.89 386	1.87 252	0.06 378	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.04 154

Wz-Net-SNSev	9.23 463	6.70 485	24.28 498	1.87 323	1.81 371	8.57 404	12.29 501	17.37 467	20.39 473	10.43 419	23.11 463	16.66 450	8.03 426	14.47 468	17.86 481	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.41 423	0.30 402

NCCL2	5.88 407	1.59 418	5.44 363	1.87 323	0.92 300	9.55 418	11.55 495	12.11 399	9.94 385	9.67 400	8.85 292	22.28 481	7.41 413	8.78 380	7.17 403	0.01 214	0.00 1	0.03 402	0.00 1	0.13 283	0.23 376

RALCasStereoNet	1.93 145	1.01 356	2.75 152	1.88 326	1.75 365	2.88 207	0.18 104	4.64 115	4.36 185	2.27 117	5.14 177	2.22 152	0.79 123	7.10 268	1.00 176	0.00 1	0.34 463	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.16 340

FC-DCNN	10.72 477	0.52 215	4.27 294	1.88 326	1.63 352	17.18 475	5.29 446	18.20 473	19.69 468	28.50 497	34.51 499	34.03 503	21.48 495	15.89 475	11.15 459	0.03 338	0.01 158	0.02 385	0.01 276	0.07 191	0.09 254

MeshStereo	11.52 481	1.52 413	4.55 314	1.89 328	1.46 345	19.87 485	5.11 442	20.66 496	15.91 450	32.67 503	34.51 499	39.34 510	21.15 493	18.74 488	12.10 464	0.11 402	0.06 326	0.01 354	0.00 1	0.45 426	0.22 370
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
PSMNet_ROB	5.02 393	1.63 422	6.03 385	1.90 329	1.83 372	9.57 419	6.35 459	15.58 458	7.23 315	6.15 247	10.48 335	12.22 417	4.16 313	8.02 323	8.71 431	0.02 300	0.01 158	0.01 354	0.10 366	0.20 341	0.12 303

ACV-stereo	4.46 378	0.76 300	9.94 445	1.91 330	1.06 315	11.61 444	1.28 341	6.25 214	7.09 310	3.09 137	5.21 186	16.88 453	10.23 453	7.96 318	5.47 375	0.06 378	0.15 416	0.01 354	0.00 1	0.12 269	0.14 318

ITSA-stereo	3.76 329	0.54 224	3.80 260	1.91 330	0.29 183	3.09 224	0.70 252	13.22 428	15.64 447	6.79 282	6.66 234	4.15 230	3.52 281	8.30 349	5.00 370	0.09 397	0.07 344	0.11 440	0.10 366	0.18 329	0.95 455

x	1.73 115	0.28 30	2.49 121	1.91 330	0.17 116	2.10 102	0.83 285	8.74 298	3.55 139	3.28 143	2.12 92	3.10 180	1.96 207	2.90 94	1.12 186	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 110

Sa-1000	3.55 313	0.75 297	3.63 248	1.91 330	0.30 184	3.55 266	1.63 360	7.39 260	8.54 361	7.70 330	17.44 435	4.00 220	2.82 249	9.44 409	1.33 204	0.00 1	0.10 380	0.00 1	0.18 397	0.21 352	0.04 154

FC-DCNN v2	10.88 478	0.52 215	4.17 290	1.92 334	1.63 352	17.79 479	5.35 447	18.87 480	19.88 469	28.77 498	34.99 501	34.62 505	21.72 496	16.03 478	11.16 460	0.03 338	0.01 158	0.02 385	0.00 1	0.06 173	0.08 241

test_sample6	3.14 272	0.41 149	4.42 302	1.92 334	0.49 241	3.25 240	0.21 118	11.30 371	6.69 295	6.50 272	10.86 347	4.03 221	2.93 255	7.06 265	2.65 297	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.06 207

ADCL	10.16 473	2.11 447	19.36 488	1.92 334	1.88 375	22.23 487	8.91 478	14.04 438	23.56 481	14.62 463	26.19 476	12.75 421	13.59 472	16.06 479	22.95 498	0.26 436	0.18 432	0.75 476	0.65 471	0.69 444	0.58 440

StereoDRNet-Refined	4.46 378	0.62 257	3.80 260	1.92 334	0.40 215	9.35 415	0.15 90	10.02 336	8.83 366	12.69 447	11.62 363	9.34 370	3.87 302	8.06 331	8.02 416	0.00 1	0.00 1	0.01 354	0.05 337	0.20 341	0.26 390
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FBW_ROB	8.50 457	1.03 360	7.98 429	1.93 338	1.28 333	13.10 459	6.23 455	22.50 498	18.98 461	18.82 475	14.91 408	19.06 466	10.04 451	18.41 486	9.83 446	0.62 461	0.22 449	1.82 487	0.82 478	0.99 458	1.36 465

CVANet_RVC	4.16 362	1.16 381	3.60 243	1.94 339	1.46 345	3.92 299	4.68 435	10.89 361	8.34 353	7.58 325	10.84 345	10.27 387	6.62 398	8.56 363	2.69 298	0.39 448	0.00 1	0.00 1	0.01 276	0.21 352	0.09 254

test_sample3	2.87 249	0.37 118	4.45 305	1.95 340	0.59 258	4.69 329	0.16 95	11.50 378	6.45 287	5.82 220	6.44 230	3.76 214	2.64 235	6.01 189	2.41 289	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.05 188

DispNO	3.25 279	0.72 288	6.85 408	1.95 340	1.34 339	3.49 257	0.84 289	8.14 274	6.30 277	6.34 266	7.76 275	6.30 309	4.28 323	6.93 252	3.51 331	0.00 1	0.03 265	0.03 402	0.12 371	0.07 191	0.07 226

aanetorigin	8.72 459	3.29 468	27.55 505	1.95 340	3.84 449	4.93 337	5.39 448	5.49 178	10.05 387	27.85 496	31.47 490	15.80 441	12.78 467	9.04 391	11.98 463	0.25 434	0.22 449	0.22 459	0.25 426	1.28 464	0.84 453

FCDSN-DC	10.24 474	0.56 234	3.49 235	1.96 343	1.29 334	16.90 474	4.59 434	17.16 466	19.10 463	24.64 493	32.46 495	33.82 502	22.14 498	15.93 476	10.45 452	0.04 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.21 368
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AANet_RVC	5.01 392	1.74 429	6.38 397	1.96 343	1.29 334	2.26 118	1.69 364	10.07 337	18.53 459	7.88 338	18.15 440	8.49 360	2.70 239	10.59 427	7.04 402	0.96 471	0.15 416	0.02 385	0.00 1	0.13 283	0.12 303

test_sample7	3.30 283	0.47 188	3.43 232	1.98 345	0.35 203	4.33 314	1.88 370	10.66 351	7.73 332	8.36 356	7.55 264	6.55 313	4.27 319	6.58 229	1.62 231	0.06 378	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.06 207

mmm	2.50 217	0.29 34	3.22 212	1.98 345	0.32 193	3.72 283	0.12 68	9.45 316	4.05 170	5.84 222	10.80 343	2.47 157	2.86 252	4.07 127	0.75 123	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.01 276	0.03 92	0.02 61

MC-Stereo	1.47 95	0.36 111	2.54 125	1.99 347	0.12 83	1.90 85	0.12 68	4.47 101	2.83 81	3.31 146	3.44 134	0.56 90	1.47 175	5.39 170	0.47 73	0.00 1	0.04 294	0.00 1	0.21 409	0.07 191	0.04 154

DAS	3.74 325	0.35 101	5.19 351	1.99 347	3.74 442	2.36 128	3.22 403	7.77 264	9.27 371	8.70 370	12.08 369	4.45 245	5.43 374	8.39 353	1.71 240	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 61

SepStereo	3.78 331	0.35 101	5.19 351	1.99 347	3.74 442	2.36 128	3.22 403	7.77 264	9.27 371	8.70 370	12.08 369	4.45 245	5.43 374	9.18 396	1.71 240	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.02 61

TRStereo	2.36 199	3.10 463	4.70 323	1.99 347	2.08 383	2.61 162	1.11 328	8.79 300	3.73 145	3.19 140	3.04 117	3.96 218	0.77 118	5.92 185	1.44 212	0.03 338	0.14 409	0.00 1	0.29 435	0.08 203	0.25 384

psm_up	3.85 337	0.82 318	3.01 184	2.00 351	2.58 405	5.28 345	3.34 407	10.85 360	6.33 280	7.27 313	7.32 259	10.15 383	9.02 441	6.19 196	2.51 293	0.22 430	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.03 110

test_5	2.90 252	0.70 285	3.69 251	2.01 352	3.17 420	4.61 328	1.32 345	6.69 241	7.02 308	2.79 127	7.18 252	4.99 264	4.14 311	7.96 318	1.31 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.19 337	0.26 390

GEStereo_RVC	3.74 325	0.73 291	4.95 334	2.01 352	1.24 328	4.36 317	3.07 398	11.77 386	7.80 337	6.87 289	6.52 232	7.70 339	4.31 326	8.98 389	4.19 353	0.03 338	0.01 158	0.02 385	0.02 300	0.13 283	0.11 289

DDVS	3.59 315	0.53 219	4.53 310	2.02 354	1.27 331	6.63 372	0.49 193	8.73 297	4.10 174	7.14 303	7.63 269	12.68 420	2.25 219	8.69 373	4.09 351	0.08 392	0.20 442	0.01 354	0.00 1	0.14 294	0.59 443

fast-acv-ft	5.62 403	1.39 402	7.01 410	2.02 354	1.89 376	12.23 451	1.82 369	7.35 259	9.45 375	10.46 420	20.27 450	14.55 434	7.71 423	7.41 286	7.61 408	0.10 400	0.09 368	0.16 450	0.07 345	0.59 435	0.13 311

GANet-ADL	2.20 176	0.50 202	3.27 215	2.02 354	0.11 71	2.21 115	0.48 183	8.64 295	6.79 299	4.56 179	5.83 205	3.98 219	1.27 164	2.68 89	1.43 211	0.04 357	0.08 356	0.02 385	0.00 1	0.15 298	0.03 110

rafts_anoy	1.72 113	0.79 309	2.58 130	2.03 357	1.75 365	2.47 139	0.16 95	5.48 176	6.01 262	3.24 142	2.11 89	1.92 145	1.33 165	3.08 97	1.13 188	0.01 214	0.18 432	0.00 1	0.01 276	0.03 92	0.07 226

HITNet	2.79 239	0.77 303	4.02 279	2.03 357	0.11 71	5.58 348	0.59 220	9.24 310	5.15 221	6.42 269	7.26 257	3.66 208	2.92 254	4.07 127	3.87 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.02 61
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
G2L-Stereo_aug	4.27 372	0.53 219	5.19 351	2.04 359	1.22 326	4.85 333	0.41 169	7.92 269	13.66 433	9.59 398	10.62 338	10.81 397	4.57 340	9.00 390	4.81 366	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.13 283	0.05 188

NF-Stereo	2.24 179	0.33 78	3.00 182	2.04 359	0.10 62	3.46 250	0.43 174	6.51 233	3.17 111	6.84 285	5.24 188	2.67 164	1.34 167	8.17 342	1.53 221	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

OCTAStereo	2.24 179	0.33 78	3.03 188	2.04 359	0.10 62	3.45 249	0.43 174	6.50 230	3.17 111	6.84 285	5.20 183	2.65 161	1.33 165	8.18 343	1.56 225	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 18

RE-Stereo	2.25 184	0.33 78	3.03 188	2.04 359	0.10 62	3.47 252	0.43 174	6.50 230	3.18 114	6.84 285	5.20 183	2.65 161	1.34 167	8.18 343	1.58 227	0.01 214	0.00 1	0.01 354	0.00 1	0.02 48	0.01 18

TVStereo	2.25 184	0.33 78	3.03 188	2.04 359	0.10 62	3.47 252	0.43 174	6.50 230	3.18 114	6.84 285	5.20 183	2.65 161	1.34 167	8.18 343	1.58 227	0.01 214	0.00 1	0.01 354	0.00 1	0.02 48	0.01 18

FENet	2.19 175	0.34 91	3.04 191	2.05 364	0.26 171	2.82 198	0.13 77	7.02 253	5.55 234	4.97 194	1.94 81	4.91 262	3.39 272	4.71 146	2.50 292	0.02 300	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 368

test_sample2	2.32 194	0.25 21	3.38 223	2.08 365	0.41 219	2.58 156	0.15 90	9.50 317	4.97 214	3.66 154	4.86 169	4.29 240	3.26 263	5.83 183	1.09 183	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 110

test_sample1	2.31 192	0.26 25	3.29 216	2.08 365	0.46 229	2.62 165	0.05 33	9.88 328	4.23 181	3.90 162	3.92 144	3.49 199	4.44 332	5.67 177	1.88 254	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 110

NOSS_ROB	3.30 283	0.46 186	2.62 136	2.08 365	1.01 313	5.60 349	0.74 263	10.37 344	11.48 413	5.15 200	8.43 287	5.67 290	1.73 196	7.97 320	2.34 282	0.02 300	0.06 326	0.00 1	0.00 1	0.07 191	0.14 318

IRAFT_RVC	2.85 243	0.41 149	3.32 219	2.09 368	0.41 219	2.92 209	5.22 444	6.41 226	3.63 142	6.53 275	5.48 198	5.09 271	4.88 358	8.20 346	2.15 273	0.01 214	0.17 428	0.01 354	0.00 1	0.02 48	0.04 154

ADCPNet	9.54 467	2.39 454	31.46 508	2.09 368	1.60 350	16.71 473	6.39 460	12.11 399	11.45 412	13.53 456	21.45 455	19.41 467	10.94 458	14.38 466	21.54 492	0.27 439	1.16 485	0.39 472	1.49 488	0.58 434	1.45 466

DMCA-RVC	3.17 274	1.26 391	6.39 398	2.10 370	1.51 347	3.02 218	0.56 209	7.84 268	5.06 216	9.23 388	5.19 182	8.46 357	2.72 244	6.31 205	3.22 315	0.06 378	0.11 388	0.09 437	0.02 300	0.16 305	0.08 241

PSMNet-RSSM	3.33 293	0.77 303	3.22 212	2.12 371	1.90 377	2.33 126	0.71 255	11.17 364	5.83 246	5.90 231	11.43 359	7.04 327	4.83 357	5.96 187	3.17 313	0.00 1	0.00 1	0.02 385	0.00 1	0.08 203	0.02 61

SGM-ForestM	16.99 501	1.08 367	5.74 376	2.12 371	0.75 282	31.63 506	12.21 499	27.80 507	32.25 495	37.88 510	39.99 508	52.96 519	35.20 514	33.60 511	24.47 501	0.26 436	0.39 470	0.31 465	0.39 457	0.26 377	0.53 436

PFNet	2.93 255	0.40 138	5.51 369	2.13 373	0.84 293	3.11 228	0.75 265	6.78 244	4.79 209	9.98 409	6.00 207	4.78 257	2.13 212	8.33 350	2.11 269	0.19 424	0.06 326	0.00 1	0.11 368	0.20 341	0.35 408

testlalala_base	3.12 269	0.48 195	2.79 162	2.14 374	1.98 378	4.13 308	0.64 234	6.16 209	2.09 39	2.38 119	4.08 147	1.80 137	0.50 89	1.65 51	0.72 114	12.33 514	2.33 495	0.00 1	0.31 443	14.56 509	1.32 463

raftrobust	1.86 132	0.74 295	1.94 63	2.15 375	2.24 394	2.74 177	0.53 200	4.89 128	4.05 170	6.09 240	3.89 142	1.64 130	2.55 232	2.44 84	1.12 186	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.08 241

FINET	5.32 396	1.14 379	10.04 446	2.17 376	3.67 441	6.49 368	6.76 465	11.68 382	22.08 477	7.42 319	12.15 372	4.24 233	3.61 285	9.25 400	5.35 374	0.04 357	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.09 254

iResNet_ROB	4.23 367	1.02 358	4.90 331	2.18 377	0.93 303	2.92 209	0.37 159	15.10 453	16.91 456	7.89 339	10.51 336	7.03 325	3.07 259	8.16 339	3.46 328	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.02 61

EKT-Stereo	1.91 143	0.48 195	2.77 156	2.19 378	4.36 460	1.42 41	0.24 126	4.63 112	3.51 135	2.94 134	3.47 135	3.55 203	2.25 219	5.26 165	0.85 145	0.04 357	0.12 395	0.00 1	0.09 361	0.06 173	0.05 188

DLCB_ROB	4.51 382	0.91 340	3.78 258	2.19 378	1.07 317	6.28 362	3.09 399	9.78 325	7.72 330	10.65 424	12.97 385	13.91 429	3.71 291	8.72 379	5.30 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.10 276

edge stereo	6.76 426	1.01 356	6.76 405	2.20 380	2.45 402	6.41 366	2.45 381	14.84 449	11.98 421	15.29 466	18.31 441	22.02 479	12.56 465	10.82 430	7.49 406	0.03 338	0.06 326	0.11 440	0.03 313	0.30 388	0.14 318

UPFNet	3.82 335	0.47 188	4.34 300	2.21 381	3.38 427	7.26 386	2.69 390	9.89 329	5.96 256	7.98 343	7.53 263	7.89 343	3.15 260	7.72 306	5.88 384	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.06 207

GwcNet-RSSM	3.77 330	1.05 362	5.06 340	2.21 381	1.87 374	2.36 128	1.52 354	8.98 303	7.96 341	5.91 232	14.59 404	7.94 346	3.50 278	6.43 213	5.70 380	0.00 1	0.00 1	0.04 414	0.00 1	0.20 341	0.08 241

ADCMid	10.24 474	3.13 464	20.70 491	2.21 381	2.39 400	11.23 440	6.19 452	14.17 442	11.19 408	23.20 489	22.25 458	17.89 459	19.54 488	18.51 487	26.21 506	0.45 456	0.42 473	1.10 481	1.29 485	1.56 471	1.18 460

ttt	3.86 338	0.23 15	2.34 108	2.22 384	1.68 359	4.36 317	0.28 137	12.45 408	11.09 406	6.90 292	11.85 364	4.08 224	3.28 264	8.47 359	7.85 412	0.06 378	0.04 294	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 110

XX-Stereo	2.71 231	0.38 124	5.96 383	2.25 385	2.20 392	1.54 52	0.21 118	5.44 175	3.05 101	2.28 118	16.16 414	7.03 325	0.24 28	6.19 196	0.79 135	0.00 1	0.15 416	0.00 1	0.23 418	0.13 283	0.04 154

tt1	2.14 167	0.63 260	2.22 100	2.27 386	0.02 3	5.71 351	0.63 230	4.53 104	10.19 388	1.16 99	3.39 132	0.33 64	3.05 258	8.00 321	0.46 67	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.03 313	0.10 232	0.04 154

GANet	6.22 415	1.07 365	4.07 286	2.27 386	0.89 297	9.19 414	9.52 483	12.02 395	8.13 347	10.72 425	29.09 483	13.86 427	7.52 419	11.00 433	4.39 356	0.36 445	0.00 1	0.02 385	0.02 300	0.12 269	0.08 241

Wz-Net-TNSev	11.35 480	10.56 500	35.88 513	2.28 388	1.73 363	18.25 480	11.42 494	15.88 459	20.88 474	14.44 461	16.97 426	19.57 468	19.04 486	19.31 490	18.67 483	0.01 214	0.06 326	0.00 1	0.16 382	0.62 438	1.25 462

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 470	4.27 474	14.47 471	2.29 389	2.85 411	23.40 491	13.62 503	13.60 432	19.54 466	19.42 477	24.27 467	16.74 451	8.59 433	17.05 483	7.98 415	1.25 475	1.68 489	0.17 453	2.63 493	0.72 448	1.04 457

ACVNet-DCA	2.01 156	0.65 267	2.15 89	2.30 390	0.02 3	5.80 353	0.56 209	8.45 281	3.33 126	1.03 92	3.33 126	0.32 60	3.71 291	8.05 327	0.45 63	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.03 313	0.02 48	0.03 110

xx1	2.33 196	0.65 267	2.15 89	2.30 390	0.02 3	5.80 353	0.56 209	4.31 89	10.41 393	1.03 92	3.33 126	4.67 253	2.70 239	8.05 327	0.45 63	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.03 110

1test111	1.86 132	0.65 267	2.15 89	2.30 390	0.02 3	5.80 353	0.56 209	8.45 281	3.33 126	1.03 92	3.33 126	0.32 60	3.71 291	4.40 138	0.96 169	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.03 313	0.02 48	0.03 110

cc1	2.17 172	0.65 267	2.15 89	2.30 390	0.02 3	5.80 353	0.56 209	4.31 89	10.41 393	1.03 92	3.33 126	0.32 60	3.71 291	8.05 327	0.45 63	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.03 313	0.10 232	0.05 188

FAT-Stereo	6.78 429	0.68 278	6.80 406	2.30 390	1.77 368	5.63 350	4.20 425	18.79 477	18.62 460	10.53 422	17.15 430	18.52 463	13.74 473	8.86 385	7.38 405	0.03 338	0.15 416	0.01 354	0.07 345	0.12 269	0.26 390

SGM_RVC	10.08 471	0.60 248	3.42 229	2.30 390	0.32 193	19.41 483	6.33 458	18.95 481	14.64 439	25.14 494	24.32 468	33.34 501	18.79 485	19.86 492	12.55 468	0.25 434	0.26 459	0.22 459	0.24 421	0.34 404	0.40 416
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
acv_ft	3.69 322	0.53 219	4.58 318	2.31 396	4.71 475	7.44 390	0.86 296	8.54 288	5.70 240	9.29 390	9.26 311	5.77 292	4.15 312	2.24 78	8.13 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 387	0.01 18

DN-CSS_ROB	2.69 227	1.40 403	5.34 359	2.31 396	0.75 282	3.14 231	0.06 38	6.11 206	3.87 153	5.34 207	12.18 374	2.34 155	1.22 161	7.84 312	1.48 216	0.03 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 405	0.03 110

Wz-Net-MNSev	7.43 439	2.35 453	15.22 475	2.34 398	3.41 431	17.27 477	8.55 475	11.91 390	13.48 431	13.37 454	17.05 427	13.70 424	7.47 418	11.90 446	9.99 449	0.40 450	0.03 265	0.00 1	0.01 276	0.16 305	0.07 226

psmorigin	7.34 438	1.58 417	18.31 485	2.35 399	0.87 295	6.72 374	1.70 367	10.63 350	7.14 312	19.77 479	22.71 461	20.13 472	11.34 459	12.96 456	9.49 443	0.04 357	0.17 428	0.06 425	0.17 390	0.21 352	0.50 433

UCFNet_RVC	3.09 265	0.77 303	2.27 104	2.35 399	1.79 369	3.50 259	1.06 322	12.12 401	6.91 302	4.71 187	7.67 271	7.58 336	4.40 330	4.95 155	1.67 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 252	0.01 18

11t1	1.62 106	0.26 25	2.53 124	2.37 401	0.24 161	2.58 156	0.06 38	6.66 239	3.00 97	3.40 148	3.01 114	1.14 111	1.94 206	4.18 129	0.91 164	0.01 214	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 110

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 410	1.55 415	9.92 444	2.40 402	3.22 421	10.28 427	3.14 401	11.64 380	9.79 381	9.54 396	20.22 449	11.16 406	6.77 402	10.61 428	9.16 435	0.06 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

raft+_RVC	1.79 120	0.84 321	2.32 105	2.40 402	0.85 294	1.38 35	0.09 55	6.36 219	4.75 208	2.85 130	5.46 197	1.17 113	1.36 170	4.54 141	0.91 164	0.00 1	0.10 380	0.00 1	0.00 1	0.11 252	0.22 370

PA-Net	4.98 391	1.47 407	7.42 421	2.40 402	2.14 387	8.73 408	3.64 416	12.42 407	13.11 428	7.03 297	7.57 267	7.88 342	6.52 394	10.16 422	7.82 411	0.02 300	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.11 252	1.07 459
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
cf-r	3.42 303	0.81 315	3.97 272	2.41 405	2.78 409	2.85 202	0.64 234	8.44 280	6.32 279	6.25 255	11.57 362	8.97 367	3.54 282	5.93 186	3.83 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 221	0.07 226

PWC_ROB	8.24 453	3.13 464	12.74 464	2.43 406	4.43 465	7.51 392	1.22 335	16.63 463	19.24 465	16.08 469	28.29 480	13.99 430	10.16 452	13.63 461	14.06 475	0.42 454	0.00 1	0.05 421	0.00 1	0.59 435	0.27 394

XX-TBD	1.44 93	0.85 323	2.04 75	2.45 407	0.05 15	2.34 127	0.01 4	3.46 43	7.51 322	2.88 131	4.98 173	0.26 45	0.25 29	1.15 27	0.46 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Syn2CoEx	6.32 417	2.72 458	9.33 439	2.45 407	1.67 357	8.59 405	3.32 406	18.08 472	12.27 423	8.53 365	21.08 453	10.30 388	9.80 449	9.30 402	7.86 413	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 440	0.43 423

CFNet	3.72 324	1.10 371	5.03 338	2.49 409	1.59 348	4.90 335	0.22 120	11.38 374	9.88 384	4.80 189	11.25 355	6.44 311	3.68 287	8.33 350	3.00 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 358	0.07 226

ADCRef	7.27 437	1.38 401	16.37 478	2.52 410	3.30 425	11.63 445	3.16 402	10.80 358	9.35 373	13.03 453	25.27 475	8.17 350	8.92 439	8.06 331	21.81 494	0.15 414	0.08 356	0.16 450	0.34 449	0.38 413	0.58 440

LMCR-Stereo	3.63 318	1.29 398	4.20 291	2.54 411	0.17 116	8.08 400	1.52 354	11.46 376	4.73 206	8.45 364	10.66 342	1.91 144	5.03 361	7.69 302	3.58 336	0.92 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 409	0.02 61

WCMA_ROB	9.21 462	0.87 326	7.37 420	2.54 411	2.13 386	13.59 462	5.80 449	11.64 380	14.01 435	24.43 492	32.99 496	27.09 490	18.02 480	12.51 451	9.85 448	0.81 466	0.07 344	0.01 354	0.01 276	0.16 305	0.23 376

RALAANet	2.46 212	1.09 369	3.70 254	2.55 413	0.80 289	3.37 246	0.15 90	7.44 262	5.54 233	5.65 213	6.01 208	3.54 202	1.13 147	6.34 209	1.58 227	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.05 337	0.21 352	0.03 110

XPNet_ROB	6.03 414	1.22 385	5.61 374	2.56 414	0.90 299	6.32 363	7.07 468	12.92 422	8.30 352	14.76 464	15.13 409	19.84 470	6.66 400	10.36 423	8.58 429	0.02 300	0.04 294	0.00 1	0.03 313	0.11 252	0.24 380

GwcNet	6.42 419	1.97 444	10.92 449	2.59 415	5.58 480	11.55 443	2.21 377	14.10 440	16.52 455	10.04 410	17.19 432	10.86 400	5.61 379	9.23 399	8.84 433	0.01 214	0.06 326	0.03 402	0.08 350	0.56 431	0.40 416

SuperB	8.10 452	3.15 466	24.67 499	2.65 416	1.23 327	9.88 422	4.29 427	10.18 342	30.07 492	11.53 439	12.18 374	6.12 302	6.65 399	10.50 425	14.47 477	0.14 412	0.11 388	0.35 468	0.25 426	13.06 507	0.48 430

DRN-Test	5.87 405	0.98 352	5.89 380	2.69 417	3.65 439	12.37 453	3.35 408	20.07 494	10.20 391	11.93 442	12.31 377	11.06 405	5.31 369	7.89 314	9.05 434	0.04 357	0.05 309	0.04 414	0.04 331	0.18 329	0.25 384

UDGNet	2.73 234	7.09 489	3.90 270	2.71 418	0.06 26	2.98 214	0.20 113	4.63 112	8.58 363	2.69 123	2.70 105	0.95 105	1.01 136	6.27 201	1.51 218	1.28 476	0.00 1	5.24 499	0.94 481	1.70 472	0.13 311

STTStereo	3.60 317	0.93 346	6.34 395	2.71 418	2.23 393	3.68 277	0.63 230	9.42 315	6.73 297	9.87 405	6.97 241	8.84 366	3.65 286	6.85 246	3.04 309	0.00 1	0.02 215	0.01 354	0.00 1	0.02 48	0.02 61

SCV	1.59 103	0.58 241	2.57 128	2.72 420	0.31 190	2.15 110	0.79 275	6.88 248	2.72 73	0.20 12	2.68 104	0.68 95	0.58 102	7.60 296	0.41 50	0.00 1	0.03 265	0.00 1	0.22 415	0.37 410	0.24 380

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 336	1.06 364	5.23 356	2.72 420	3.27 423	4.36 317	0.61 226	10.71 354	7.56 324	8.75 372	7.89 278	9.86 377	3.90 303	7.15 274	3.44 324	0.14 412	0.02 215	0.02 385	0.03 313	0.04 121	0.03 110
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ADLNet2	4.46 378	0.90 336	6.06 386	2.74 422	3.91 451	6.79 376	3.01 397	10.95 363	8.40 356	7.27 313	9.80 321	9.85 376	5.43 374	7.29 279	6.44 393	0.01 214	0.03 265	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.11 289

CRFU-Net	4.45 377	0.67 276	5.02 336	2.78 423	1.32 338	12.67 456	3.35 408	11.26 367	3.52 136	10.06 411	9.30 313	10.91 401	6.92 404	7.26 278	3.24 317	0.15 414	0.16 424	0.16 450	0.00 1	0.26 377	0.05 188

EDNetEfficient	13.82 488	6.19 483	54.79 524	2.83 424	3.60 437	4.86 334	8.57 476	8.61 294	32.90 496	40.77 515	30.59 488	18.33 462	21.87 497	11.38 438	25.36 504	0.15 414	0.23 451	0.06 425	1.03 482	2.54 481	1.79 470

AdaStereo	3.09 265	0.58 241	3.04 191	2.84 425	0.48 238	4.08 305	1.29 343	12.16 403	7.77 336	6.03 235	9.62 317	5.79 294	1.53 185	4.56 142	1.93 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.02 61
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.
ac_64	3.70 323	0.47 188	3.50 236	2.87 426	3.50 433	5.91 357	0.72 259	10.17 341	4.34 184	8.16 348	5.80 203	10.82 398	5.64 380	7.08 266	4.73 363	0.03 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.14 318

iResNetv2_ROB	4.28 374	1.43 404	7.17 414	2.91 427	1.26 329	4.36 317	1.62 359	13.64 434	10.25 392	9.83 403	11.41 357	7.68 338	4.00 305	7.75 308	1.85 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 410	0.09 254

pmcnn	7.72 446	1.27 393	9.42 441	2.91 427	3.14 417	9.44 416	6.23 455	12.56 415	16.51 453	14.53 462	24.08 466	27.44 491	8.49 432	9.32 403	8.44 427	0.06 378	0.08 356	0.00 1	0.00 1	0.30 388	0.15 328

NCC-stereo	6.77 427	1.49 411	6.48 399	2.92 429	4.40 462	7.43 388	3.61 413	19.52 490	13.29 429	8.39 361	16.91 424	15.96 442	12.13 462	12.85 454	7.70 409	1.47 478	0.11 388	0.01 354	0.42 460	0.14 294	0.24 380

Abc-Net	6.77 427	1.49 411	6.48 399	2.92 429	4.40 462	7.43 388	3.61 413	19.52 490	13.29 429	8.39 361	16.91 424	15.96 442	12.13 462	12.85 454	7.70 409	1.47 478	0.11 388	0.01 354	0.42 460	0.14 294	0.24 380
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	8.43 456	3.58 470	16.40 479	2.92 429	2.17 389	13.22 460	3.60 412	14.64 447	25.86 485	11.87 441	12.04 368	15.06 437	10.67 456	15.24 473	19.41 484	0.39 448	0.08 356	0.05 421	0.07 345	0.84 453	0.45 427

GANet-RSSM	3.27 280	0.60 248	3.38 223	2.94 432	2.00 380	2.61 162	0.48 183	10.93 362	6.11 268	5.47 208	10.20 327	6.57 317	5.44 377	6.25 200	2.23 278	0.00 1	0.00 1	0.08 434	0.00 1	0.17 318	0.03 110

coex_refinement	4.04 354	0.87 326	3.55 239	2.96 433	1.40 342	4.28 312	0.32 149	11.18 365	7.72 330	8.32 354	13.44 391	10.01 381	3.48 277	6.28 202	6.76 400	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.16 340

iResNet	3.68 321	0.91 340	7.94 428	2.97 434	0.34 200	4.44 323	0.48 183	7.70 263	9.74 380	7.72 331	12.74 383	4.03 221	2.87 253	8.05 327	3.37 321	0.02 300	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.09 254

ccnet	6.87 432	0.92 343	5.15 348	3.09 435	2.18 391	11.78 446	4.90 438	17.97 471	8.79 365	12.79 450	20.20 448	16.00 445	8.35 430	9.12 393	14.17 476	0.42 454	0.33 462	0.25 462	0.09 361	0.40 420	0.48 430

HGLStereo	4.25 370	0.52 215	4.65 319	3.09 435	5.18 477	6.51 371	0.73 260	10.37 344	6.74 298	7.32 315	12.44 378	7.00 324	7.21 411	7.46 289	5.51 377	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.10 276

TestStereo1	2.85 243	0.81 315	3.48 233	3.11 437	0.44 223	2.52 144	1.50 352	6.37 221	8.18 348	4.62 181	9.24 308	2.23 153	3.69 288	9.19 397	1.26 197	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.27 383	0.09 254

SA-5K	2.85 243	0.81 315	3.48 233	3.11 437	0.44 223	2.52 144	1.50 352	6.37 221	8.18 348	4.62 181	9.24 308	2.23 153	3.69 288	9.19 397	1.26 197	0.00 1	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.27 383	0.09 254

SACVNet	4.15 361	1.26 391	3.81 262	3.12 439	1.68 359	3.09 224	2.85 395	11.91 390	5.96 256	10.52 421	11.20 353	10.59 390	3.95 304	8.97 388	3.25 318	0.08 392	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.32 397	0.44 425

StereoDRNet	5.59 401	1.75 430	6.80 406	3.12 439	4.45 466	10.61 432	4.35 429	18.80 478	9.73 379	12.22 443	6.87 239	11.44 410	4.65 346	8.09 334	8.26 425	0.02 300	0.11 388	0.00 1	0.03 313	0.20 341	0.28 398

S-Stereo	6.63 424	0.84 321	9.67 442	3.15 441	3.48 432	6.49 368	6.22 454	12.99 424	22.84 479	9.48 393	15.51 410	12.00 416	8.43 431	8.04 324	10.70 454	0.12 406	0.17 428	0.00 1	0.38 454	0.13 283	1.92 473

ADCS	13.02 486	4.93 479	28.38 506	3.17 442	2.67 407	13.61 463	10.83 493	18.70 475	33.46 497	22.59 484	24.78 470	19.59 469	18.51 484	23.40 501	32.16 515	0.10 400	0.19 438	0.37 471	0.18 397	1.26 463	1.46 467

ISRNet	3.93 347	0.55 228	5.49 366	3.20 443	2.69 408	2.11 104	0.26 133	7.01 252	6.40 283	11.00 432	17.99 439	8.31 352	2.64 235	6.51 224	4.36 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.02 61

APVNet	5.98 410	1.72 428	8.72 434	3.21 444	4.04 456	12.31 452	1.81 368	19.09 483	6.10 265	6.13 246	13.41 390	10.69 395	6.30 389	11.26 436	13.90 474	0.05 369	0.02 215	0.11 440	0.03 313	0.53 429	0.20 366

PASM	7.90 448	4.22 473	21.97 495	3.25 445	3.29 424	5.39 347	6.57 461	10.57 348	19.09 462	12.77 449	13.92 395	18.11 460	9.51 447	13.79 462	10.77 457	0.19 424	0.45 475	0.29 463	1.08 483	1.49 469	1.19 461

NVstereo2D	4.51 382	0.82 318	6.86 409	3.28 446	3.38 427	8.16 401	3.13 400	10.51 347	15.15 444	4.90 192	6.89 240	7.87 341	4.78 353	9.88 414	3.91 346	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.02 48	0.58 440

STTRV1_RVC	7.02 436	1.10 371	12.88 465	3.32 447	6.92 487	11.90 448	4.00 420	15.07 450	11.94 420	9.51 394	14.57 403	11.63 411	8.73 436	12.65 453	8.06 421	3.32 490	2.75 503	0.41 473	0.12 371	1.38 467	0.11 289

AF-Net	7.78 447	1.44 406	6.68 404	3.37 448	4.50 471	8.61 406	2.69 390	17.07 465	20.17 472	9.52 395	24.02 465	20.31 475	14.59 476	11.58 440	9.84 447	0.61 460	0.00 1	0.12 443	0.00 1	0.38 413	0.12 303

GANetREF_RVC	6.56 422	2.89 460	7.58 426	3.41 449	0.40 215	12.96 458	9.58 484	15.09 451	17.25 458	10.33 415	10.62 338	12.27 418	8.16 429	12.21 448	4.53 359	0.41 451	0.00 1	0.00 1	0.02 300	3.12 483	0.39 413
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
RASNet	4.52 385	0.61 252	4.42 302	3.42 450	4.68 474	4.58 326	0.99 314	9.54 321	8.01 342	5.28 205	11.42 358	10.34 389	8.88 438	9.28 401	8.68 430	0.15 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.04 154

DISCO	6.28 416	0.57 236	5.78 377	3.43 451	1.17 324	11.22 439	3.39 410	12.14 402	16.16 451	6.52 274	11.22 354	16.96 454	6.32 390	19.51 491	10.74 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 405	0.11 289

AACVNet	3.33 293	1.03 360	3.56 240	3.46 452	0.63 265	3.09 224	0.28 137	8.78 299	3.43 132	5.99 233	10.64 340	10.08 382	4.03 309	8.69 373	2.51 293	0.03 338	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.26 377	0.06 207

DGSMNet	6.47 421	2.61 456	13.64 470	3.46 452	3.74 442	8.97 411	6.01 450	14.15 441	13.01 427	7.46 322	14.10 397	9.94 379	4.79 354	10.44 424	6.22 388	1.30 477	1.70 490	1.80 485	1.52 490	2.27 480	2.35 479

YMNet	5.52 399	1.83 434	8.79 435	3.47 454	4.46 467	10.72 434	0.91 305	9.99 332	6.43 285	13.76 458	16.35 416	11.65 412	4.49 337	7.95 316	8.03 418	0.12 406	0.35 465	0.12 443	0.08 350	0.71 446	0.27 394

YMNet_1	5.52 399	1.83 434	8.79 435	3.47 454	4.46 467	10.72 434	0.91 305	9.99 332	6.43 285	13.76 458	16.35 416	11.65 412	4.49 337	7.95 316	8.03 418	0.12 406	0.35 465	0.12 443	0.08 350	0.71 446	0.27 394

WZ-Net	13.00 485	4.64 477	41.07 517	3.48 456	3.15 419	19.12 482	15.66 514	14.81 448	31.33 494	15.71 467	27.88 478	22.22 480	14.01 474	20.44 496	25.03 503	0.64 462	0.00 1	0.01 354	0.03 313	0.39 417	0.37 411

stereogan	7.69 445	0.88 330	7.08 413	3.49 457	3.93 452	18.98 481	3.23 405	16.52 462	19.58 467	9.93 408	18.92 442	20.50 476	9.04 442	14.07 464	6.14 387	0.26 436	0.04 294	0.21 458	0.03 313	0.63 440	0.33 406

AASNet	3.90 342	0.92 343	4.41 301	3.56 458	4.00 455	6.70 373	1.26 340	18.71 476	6.14 269	7.35 317	7.91 279	4.35 242	2.58 233	3.04 96	6.62 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 417	0.14 318

ADLNet	4.32 376	0.80 313	4.33 297	3.60 459	3.56 435	6.87 377	2.48 382	11.20 366	7.58 326	9.87 405	9.62 317	8.39 354	4.95 359	6.16 194	6.60 397	0.01 214	0.01 158	0.00 1	0.01 276	0.12 269	0.25 384

MFN_U_SF_RVC	12.94 484	3.66 471	25.81 502	3.61 460	2.26 395	22.77 489	4.55 433	27.10 504	20.06 470	23.90 490	28.99 482	30.53 497	16.98 478	19.92 493	20.26 487	1.24 474	1.07 484	0.98 480	1.33 486	1.80 475	2.04 475

DeepPrunerF	6.75 425	2.69 457	23.31 497	3.68 461	7.16 488	3.78 291	4.29 427	13.42 431	20.13 471	8.13 347	10.46 334	7.18 333	8.06 427	11.10 434	9.44 442	0.24 433	0.15 416	0.29 463	0.42 460	0.66 443	0.45 427

SHD	9.61 468	2.60 455	12.46 459	3.69 462	3.54 434	9.47 417	1.25 337	20.16 495	37.84 509	18.19 474	21.24 454	16.96 454	12.83 469	14.47 468	16.05 479	0.32 442	0.13 405	0.01 354	0.08 350	0.38 413	0.48 430

RTSC	9.15 461	3.00 462	13.57 469	3.72 463	1.76 367	11.82 447	0.46 180	16.95 464	36.83 506	15.80 468	15.53 411	12.91 422	7.46 417	20.01 494	21.76 493	0.31 441	0.13 405	0.01 354	0.08 350	0.57 433	0.41 418

LE_ROB	16.73 500	1.28 396	11.61 452	3.72 463	1.65 354	16.67 472	9.17 480	14.39 443	55.91 523	63.81 534	40.86 510	35.94 506	37.73 517	14.24 465	26.87 507	0.05 369	0.10 380	0.13 447	0.22 415	0.12 269	0.15 328

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 409	5.36 480	5.02 336	3.75 465	3.57 436	15.81 468	4.27 426	11.72 384	6.96 304	7.23 310	8.47 288	9.09 368	2.66 238	9.36 405	2.71 299	7.49 499	2.32 494	2.01 488	0.08 350	6.77 498	4.67 491

Nwc_Net	6.97 434	1.25 390	6.63 403	3.82 466	3.37 426	10.83 438	1.67 363	19.56 492	11.35 411	8.36 356	23.62 464	17.19 456	11.44 461	11.21 435	8.08 422	0.80 465	0.00 1	0.00 1	0.02 300	0.13 283	0.09 254

CC-Net-ROB	7.68 443	9.21 496	7.46 422	3.82 466	3.66 440	15.68 467	5.02 441	17.95 470	10.45 399	6.44 271	14.00 396	7.63 337	4.77 351	10.75 429	3.10 312	5.99 496	2.46 497	16.28 506	1.08 483	6.30 496	1.56 469

DANet	6.02 413	1.23 387	8.45 432	3.86 468	3.94 453	7.64 398	1.34 346	9.51 319	7.00 306	13.39 455	15.53 411	15.99 444	7.02 406	12.14 447	12.37 466	0.19 424	0.12 395	0.02 385	0.03 313	0.13 283	0.56 438
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	6.84 431	1.29 398	5.53 372	3.92 469	5.18 477	6.32 363	3.53 411	11.73 385	15.31 445	9.54 396	22.38 460	18.25 461	14.47 475	10.11 417	7.49 406	0.91 469	0.01 158	0.12 443	0.15 379	0.33 400	0.19 360

RGC	6.88 433	2.23 450	6.13 387	4.05 470	4.73 476	8.94 410	2.78 392	15.19 455	11.74 416	11.13 433	19.34 444	17.86 458	10.42 455	13.02 457	8.03 418	0.73 463	0.01 158	0.24 461	0.41 459	0.31 393	0.38 412

IIG-Stereo	3.16 273	0.75 297	2.83 165	4.08 471	0.21 150	2.56 153	0.74 263	6.55 235	5.56 236	8.39 361	9.38 314	7.94 346	2.79 247	9.50 411	1.89 255	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.04 154

TCMNet	5.22 395	1.96 443	9.78 443	4.11 472	6.57 485	8.83 409	1.35 348	10.74 356	8.07 344	6.39 268	12.76 384	8.32 353	4.75 350	8.62 368	10.09 450	0.11 402	0.18 432	0.31 465	0.09 361	0.75 449	0.57 439

AnyNet_C32	10.98 479	5.58 481	22.79 496	4.16 473	5.83 481	15.64 466	14.30 504	13.18 426	17.15 457	16.44 471	20.52 451	14.68 435	13.44 471	22.46 498	30.08 512	0.17 420	0.26 459	0.36 470	0.36 453	1.23 462	0.91 454

BEATNet-Init1	23.31 510	9.03 495	41.67 518	4.17 474	2.53 404	45.68 524	19.47 519	33.43 510	38.45 510	47.59 522	49.10 519	59.31 523	41.80 521	38.35 518	29.21 511	0.47 457	0.50 478	0.81 477	0.66 472	2.10 479	1.86 471

MDST_ROB	8.37 454	0.32 61	9.03 437	4.18 475	2.42 401	26.86 500	6.14 451	19.36 487	13.52 432	27.09 495	22.75 462	9.47 373	4.74 349	15.06 471	6.34 391	0.02 300	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.13 311

OMP-Stereo	3.03 261	0.93 346	2.72 148	4.21 476	0.51 247	2.19 113	1.25 337	6.19 213	6.00 261	7.99 344	6.21 219	8.50 361	2.49 229	9.44 409	1.74 244	0.01 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 203	0.05 188

PVD	15.44 492	2.93 461	14.67 473	4.21 476	3.39 429	17.43 478	4.16 423	27.84 508	48.84 518	31.02 501	43.54 512	29.76 496	30.81 509	25.97 504	21.40 490	0.23 431	0.41 471	0.04 414	0.33 447	0.41 423	1.33 464

AnyNet_C01	16.12 496	10.81 501	59.36 526	4.42 478	2.49 403	30.06 503	15.15 512	17.51 469	16.51 453	17.88 473	37.69 504	24.04 482	17.54 479	29.60 507	33.29 516	0.28 440	0.38 469	0.43 474	0.42 460	2.57 482	1.98 474

MANE	19.47 508	1.27 393	5.07 341	4.69 479	5.55 479	30.49 504	9.94 487	34.01 511	37.27 508	44.13 519	51.57 523	52.51 517	40.41 519	33.58 510	24.81 502	0.89 468	0.86 483	1.11 482	9.72 514	0.38 413	1.06 458

GASNet	5.19 394	4.61 475	9.38 440	4.73 480	2.10 385	3.80 293	1.57 357	12.07 397	10.96 404	8.92 380	7.03 249	8.21 351	7.67 422	14.02 463	7.36 404	0.02 300	0.15 416	0.00 1	0.00 1	0.69 444	0.42 421

ELAS	16.72 499	2.14 448	9.23 438	4.92 481	4.53 472	32.66 510	15.11 511	27.40 506	28.68 491	40.27 514	44.90 513	38.33 509	30.50 508	26.44 505	21.94 495	0.88 467	1.23 487	0.67 475	0.89 480	1.49 469	2.18 478
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	18.87 506	9.32 498	86.48 535	4.95 482	6.10 482	42.08 518	14.70 506	15.49 456	41.06 511	22.65 485	32.32 492	13.77 425	19.54 488	37.98 516	28.96 509	0.41 451	0.23 451	0.00 1	0.02 300	0.91 455	0.50 433

RTSA	18.87 506	9.32 498	86.48 535	4.95 482	6.10 482	42.08 518	14.70 506	15.49 456	41.06 511	22.65 485	32.32 492	13.77 425	19.54 488	37.98 516	28.96 509	0.41 451	0.23 451	0.00 1	0.02 300	0.91 455	0.50 433

Consistency-Raft	9.42 465	4.74 478	12.66 462	5.30 484	9.08 496	4.08 305	5.26 445	19.26 485	24.87 483	11.17 434	29.85 485	13.57 423	5.51 378	7.67 301	13.40 471	0.36 445	0.35 465	1.81 486	4.24 504	11.61 504	3.57 484

ELAS_RVC	16.54 498	2.26 451	10.09 447	5.50 485	4.46 467	28.28 502	16.72 515	25.55 503	33.54 498	40.19 513	40.30 509	36.68 507	30.03 507	29.40 506	20.61 488	0.98 472	1.21 486	0.86 479	0.70 475	1.39 468	2.16 476
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	8.41 455	1.54 414	10.97 450	5.73 486	3.60 437	26.19 494	4.41 430	10.10 339	7.42 318	19.71 478	24.99 473	14.38 433	15.83 477	10.99 432	9.53 444	0.50 458	0.46 476	0.19 456	0.25 426	0.80 451	0.66 445

PWCDC_ROB	7.92 449	3.17 467	7.48 423	5.73 486	4.40 462	10.45 429	0.35 156	14.52 446	28.19 489	10.36 417	31.27 489	7.04 327	9.14 443	13.22 459	8.78 432	2.74 488	0.02 215	0.00 1	0.00 1	1.31 465	0.17 345

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 497	6.93 488	21.83 494	5.94 488	2.81 410	38.71 516	14.59 505	24.55 502	34.87 504	33.66 507	34.35 498	29.24 495	24.20 500	22.59 499	17.95 482	2.52 487	2.81 504	1.17 483	1.51 489	5.89 494	2.16 476

NVStereoNet_ROB	16.04 495	6.75 486	12.90 466	6.37 489	7.42 491	12.89 457	9.74 486	22.78 499	25.12 484	30.32 499	46.19 515	34.37 504	25.38 501	21.48 497	21.38 489	5.94 495	3.10 509	6.07 500	10.09 515	4.01 486	8.54 507
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LSM	14.01 489	5.95 482	33.49 509	6.78 490	43.61 531	10.22 425	9.98 488	15.16 454	22.93 480	23.07 488	32.34 494	18.52 463	12.67 466	15.45 474	11.10 458	0.16 419	0.51 479	0.09 437	0.32 445	1.08 459	16.85 526

anonymity	7.68 443	3.83 472	12.39 458	7.04 491	12.67 507	8.18 402	2.00 373	17.50 468	6.85 300	13.56 457	9.21 302	9.97 380	7.82 424	11.28 437	5.58 378	6.27 497	4.98 519	3.68 494	2.96 495	3.33 485	4.48 489

SGM+DAISY	15.62 493	7.26 490	19.28 487	8.94 492	10.11 501	26.25 495	10.49 491	19.36 487	14.65 441	30.64 500	33.59 497	33.00 500	22.32 499	24.96 503	16.42 480	7.90 501	6.25 521	4.51 496	3.37 500	5.86 493	7.20 501

testlalala2	2.15 169	0.44 172	2.44 113	9.24 493	6.30 484	3.64 272	0.18 104	4.63 112	2.55 63	3.73 158	4.17 150	3.14 182	0.51 90	1.08 22	0.26 20	0.00 1	0.10 380	0.00 1	0.44 464	0.11 252	0.03 110

MFMNet_re	13.29 487	8.60 493	18.29 484	9.75 494	7.25 490	19.65 484	14.84 508	20.71 497	30.72 493	23.03 487	28.77 481	18.85 465	26.09 504	13.55 460	9.82 445	2.44 486	1.35 488	0.34 467	0.23 418	4.78 489	6.69 500

PDISCO_ROB	9.62 469	1.99 446	11.51 451	9.88 495	9.61 498	21.48 486	3.83 417	19.33 486	28.49 490	11.27 436	14.17 398	19.92 471	5.02 360	16.35 480	9.18 436	5.28 494	0.41 471	0.14 448	0.09 361	2.05 476	2.36 480

UDG	8.58 458	9.31 497	4.89 330	10.00 496	9.52 497	10.36 428	2.41 379	12.07 397	9.82 382	7.81 334	9.55 315	16.52 448	9.81 450	7.84 312	7.88 414	4.20 491	2.51 499	18.53 508	3.71 503	9.55 500	5.28 494

PSMNet-RUCA	5.60 402	4.62 476	11.61 452	10.29 497	7.55 493	7.08 381	1.94 371	12.01 394	10.52 400	3.90 162	11.88 365	4.43 244	1.75 201	7.56 294	4.24 354	1.68 483	0.12 395	4.78 497	0.67 473	4.74 488	0.68 447

FADE	25.68 512	17.27 505	50.60 522	10.46 498	9.90 500	22.50 488	9.17 480	35.80 513	53.05 520	20.32 482	19.01 443	26.54 489	34.42 512	39.35 519	33.52 517	30.62 527	14.22 527	38.39 526	37.63 529	5.22 491	5.56 496

CAS	2.24 179	0.25 21	1.86 52	11.21 499	3.86 450	1.67 63	0.02 16	3.87 74	2.67 68	0.41 56	1.63 68	0.24 42	0.27 37	1.50 44	0.74 118	9.43 506	0.01 158	0.00 1	0.00 1	0.01 11	5.21 493

SPS-STEREO	15.04 491	6.23 484	13.21 468	11.34 500	11.65 504	23.30 490	7.15 469	24.16 501	15.65 448	31.78 502	29.19 484	31.62 498	21.32 494	24.62 502	19.50 485	7.59 500	4.19 517	3.22 493	1.48 487	6.99 499	6.54 499
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	7.64 442	3.40 469	5.49 366	11.73 501	9.62 499	11.96 450	2.82 393	11.33 372	6.10 265	8.33 355	11.49 360	11.00 403	5.16 366	10.12 421	2.72 302	8.92 503	2.21 492	10.41 502	1.58 491	11.13 503	7.39 502

SAMSARA	14.63 490	2.74 459	12.38 457	12.65 502	6.74 486	36.50 514	72.93 537	19.36 487	23.77 482	16.20 470	13.04 387	29.21 494	12.78 467	16.98 482	15.21 478	0.11 402	0.26 459	0.03 402	0.14 376	0.76 450	0.77 449

DDUNet	9.47 466	11.32 502	6.14 388	12.93 503	11.65 504	10.45 429	3.87 418	11.70 383	7.89 338	9.27 389	13.28 388	16.18 447	6.14 387	8.80 382	5.77 381	6.64 498	3.38 512	20.90 509	4.28 505	11.01 502	7.80 503

otaku	11.73 482	7.51 491	7.07 412	13.22 504	10.85 503	26.61 499	7.25 471	18.84 479	19.16 464	11.58 440	17.23 433	20.19 473	8.09 428	15.11 472	4.64 362	9.13 505	2.42 496	13.08 503	1.83 492	12.48 506	8.22 505

Ntro	12.35 483	8.88 494	7.80 427	13.79 505	12.42 506	26.54 498	6.98 467	18.54 474	22.14 478	9.82 402	16.45 418	20.30 474	9.29 446	15.95 477	6.61 398	9.53 507	2.47 498	14.93 505	2.77 494	13.11 508	8.63 508

JetBlue	29.12 517	15.72 504	54.12 523	15.93 506	20.98 519	60.90 535	30.62 526	39.38 514	34.62 502	34.08 508	39.69 506	57.35 522	43.17 522	50.71 531	50.60 532	2.41 485	3.79 515	2.81 489	3.45 501	9.57 501	12.59 520

ACVNet-4b	15.90 494	22.00 508	12.37 456	16.40 507	15.14 510	31.87 507	7.50 473	19.04 482	27.85 488	11.48 438	22.02 457	31.86 499	9.16 445	17.95 485	5.69 379	10.43 509	2.58 500	24.44 513	4.87 509	16.04 511	9.28 509

ACVNet_1	18.70 505	25.08 511	12.72 463	17.33 508	15.18 511	26.02 493	9.62 485	28.44 509	34.49 500	24.39 491	24.32 468	37.22 508	20.13 491	16.67 481	13.39 470	10.45 510	2.59 501	24.77 514	4.92 510	16.57 512	9.75 511

RainbowNet	18.01 504	26.22 513	19.95 489	18.59 509	14.88 509	27.38 501	10.46 490	27.39 505	34.54 501	14.91 465	27.01 477	25.65 486	12.44 464	18.94 489	9.23 437	13.91 517	3.46 513	23.36 512	4.86 508	16.03 510	10.91 515

MADNet+	27.07 514	33.84 520	90.97 539	20.14 510	7.47 492	48.43 526	47.10 533	35.43 512	36.46 505	20.11 481	30.05 486	25.29 485	35.08 513	45.50 525	50.28 531	2.13 484	2.00 491	1.19 484	0.76 476	4.71 487	4.43 487

ACVNet_2	26.45 513	29.35 518	25.14 500	20.27 511	15.43 512	34.97 512	12.23 500	48.37 524	66.25 533	42.69 516	56.73 527	51.77 515	25.59 502	20.39 495	13.52 472	10.13 508	2.59 501	22.78 511	3.52 502	17.57 513	9.80 513

test_for_model	6.81 430	27.63 514	2.16 96	21.79 512	16.18 513	3.48 255	0.94 309	5.88 198	3.72 144	7.62 327	2.72 107	1.03 108	0.42 83	0.58 4	0.35 34	9.03 504	2.28 493	0.00 1	0.05 337	23.91 519	6.49 498

DispFullNet	17.47 502	26.01 512	33.98 511	22.58 513	20.86 518	13.84 464	1.28 341	16.50 461	26.27 486	19.97 480	17.17 431	20.52 477	18.49 483	22.86 500	10.76 456	5.13 493	2.83 505	30.72 517	7.72 513	20.86 515	11.01 516

PWCK	30.53 520	44.32 527	47.25 520	29.76 514	7.23 489	40.78 517	27.10 525	44.73 518	44.32 514	47.31 521	36.37 502	47.16 514	26.05 503	41.26 521	31.87 514	21.83 522	4.03 516	29.50 516	4.67 506	27.17 524	7.80 503

Dean	34.67 522	38.70 525	25.33 501	29.89 515	17.21 514	45.24 523	11.98 498	56.90 534	76.55 535	63.47 533	60.22 530	67.36 532	48.14 527	37.24 514	39.01 523	11.00 512	2.83 505	28.35 515	5.60 512	18.14 514	10.31 514

IMH-64-1	27.21 515	28.77 515	16.84 482	31.57 516	20.76 516	26.43 496	15.10 509	47.11 519	45.20 515	33.53 505	51.16 521	41.42 511	31.10 510	36.48 512	22.39 496	13.48 515	2.87 507	33.95 519	10.70 516	23.50 517	11.75 517

IMH-64	27.21 515	28.77 515	16.84 482	31.57 516	20.76 516	26.43 496	15.10 509	47.11 519	45.20 515	33.53 505	51.16 521	41.42 511	31.10 510	36.48 512	22.39 496	13.48 515	2.87 507	33.95 519	10.70 516	23.50 517	11.75 517

LVE	34.99 524	40.10 526	34.97 512	32.49 518	18.61 515	51.45 531	26.82 524	52.15 529	65.94 532	47.21 520	61.04 531	53.99 520	37.30 516	37.95 515	34.09 519	15.55 521	5.95 520	31.01 518	13.81 521	22.58 516	16.72 525

WAO-7	29.39 518	24.43 509	20.47 490	32.71 519	13.83 508	34.70 511	20.27 522	52.19 530	65.03 531	43.29 517	59.35 529	52.19 516	44.68 524	31.71 508	30.56 513	10.98 511	4.94 518	13.71 504	12.52 520	12.06 505	8.22 505

IMH	29.82 519	29.11 517	18.51 486	34.28 520	21.40 521	32.33 509	15.39 513	49.40 526	53.07 521	37.88 510	55.32 526	45.05 513	39.54 518	40.63 520	24.12 500	14.03 518	3.27 511	34.93 521	11.24 518	24.69 520	12.21 519

TorneroNet-64	32.42 521	31.89 519	30.52 507	34.73 521	21.13 520	46.99 525	18.82 517	43.10 517	59.42 526	32.70 504	46.98 516	62.01 526	36.98 515	43.97 524	33.88 518	14.10 519	3.22 510	35.28 522	11.72 519	26.84 523	14.07 521

WAO-6	34.74 523	36.76 524	15.36 476	37.53 522	24.15 525	35.99 513	19.36 518	48.96 525	68.54 534	43.84 518	47.58 517	52.77 518	52.60 528	32.63 509	34.73 520	26.20 525	7.74 524	42.78 527	21.64 526	28.07 525	17.62 527

TorneroNet	35.11 525	33.92 521	33.82 510	37.86 523	22.01 522	49.64 528	21.58 523	48.09 523	55.23 522	37.50 509	53.79 524	62.81 529	43.66 523	46.71 527	41.25 526	14.80 520	3.53 514	36.72 523	14.57 522	28.28 526	16.49 524

WAO-8	38.15 526	35.51 522	21.50 492	43.67 524	23.92 523	44.44 520	20.26 520	52.83 531	76.62 536	53.57 527	66.79 535	62.63 527	54.56 531	42.03 522	39.18 524	22.71 523	6.65 522	37.08 524	19.08 524	24.72 522	15.24 522

Venus	38.15 526	35.51 522	21.50 492	43.67 524	23.92 523	44.44 520	20.26 520	52.83 531	76.62 536	53.57 527	66.81 536	62.63 527	54.56 531	42.03 522	39.18 524	22.71 523	6.65 522	37.08 524	19.08 524	24.70 521	15.24 522

UNDER WATER-64	45.16 529	46.99 528	66.69 528	43.90 526	27.64 526	55.58 534	41.87 530	39.42 515	48.42 517	51.73 526	43.08 511	67.76 533	56.69 533	48.02 529	48.34 529	39.50 529	17.64 528	51.78 530	38.93 530	36.62 527	32.61 529

JetRed	61.02 535	61.05 534	82.56 534	46.09 527	56.80 535	83.19 536	63.76 535	59.26 536	63.61 529	69.29 537	68.85 537	66.59 531	47.62 526	61.57 534	74.09 537	45.58 531	66.14 538	46.59 528	45.06 532	63.17 534	49.58 534

UNDER WATER	45.09 528	48.60 529	67.37 529	49.30 528	31.41 527	53.80 533	37.39 528	40.25 516	52.48 519	50.24 523	45.37 514	68.37 534	57.76 534	51.03 532	49.88 530	29.97 526	13.75 526	51.22 529	36.57 527	37.87 528	29.12 528

GCST	9.08 460	17.31 506	3.98 276	52.92 529	10.66 502	11.29 441	0.20 113	6.97 251	6.47 288	9.46 392	4.68 162	4.75 255	1.51 176	9.34 404	1.31 202	8.19 502	0.05 309	22.38 510	0.34 449	6.17 495	3.53 483

DPSimNet_ROB	53.45 532	64.73 536	44.39 519	53.97 530	45.39 532	53.66 532	54.83 534	55.15 533	57.87 525	64.16 535	50.83 520	63.40 530	53.34 530	46.45 526	65.81 536	63.13 536	26.54 533	57.94 533	51.11 534	45.52 529	50.69 535

HanzoNet	56.48 534	59.32 533	58.25 525	55.32 531	41.94 529	50.95 530	41.33 529	51.12 527	61.40 528	65.62 536	65.59 534	71.66 535	69.41 536	70.77 536	60.03 534	63.99 537	34.70 534	61.96 534	50.54 533	51.00 532	44.71 532

notaker	47.42 530	55.20 531	49.13 521	56.52 532	40.18 528	38.52 515	32.97 527	47.21 521	56.08 524	57.21 529	57.24 528	60.09 524	59.19 535	53.93 533	41.64 527	40.61 530	19.93 529	57.21 532	37.41 528	49.02 530	39.02 530

ktn	48.94 531	57.58 532	38.86 516	59.57 533	43.27 530	50.37 529	43.38 531	48.07 522	61.11 527	51.30 525	54.25 525	54.96 521	52.88 529	47.30 528	35.83 521	57.77 534	24.88 532	62.69 535	43.55 531	50.70 531	40.41 531

ASD4	75.85 538	81.57 539	69.25 531	68.23 534	80.87 539	96.24 540	99.15 545	77.50 538	93.47 542	77.59 538	85.63 538	78.32 537	76.43 538	77.89 538	82.61 538	58.30 535	62.67 536	55.02 531	62.43 536	68.35 535	65.49 537

LRCNet_RVC	66.23 536	65.67 537	67.63 530	71.47 535	54.32 534	32.17 508	2.66 389	63.19 537	21.35 476	81.79 539	91.26 540	83.62 538	71.62 537	69.32 535	52.57 533	95.49 544	64.45 537	95.07 544	95.19 544	71.52 536	74.31 538

KSHMR	55.63 533	63.60 535	37.85 515	74.69 536	49.56 533	49.01 527	45.73 532	57.46 535	63.97 530	61.61 532	62.07 533	72.39 536	47.01 525	50.65 530	43.29 528	54.10 533	62.21 535	66.10 536	53.94 535	51.25 533	46.11 533

xxxxx1	85.63 541	90.31 542	96.68 542	76.54 537	80.57 536	97.44 543	96.86 542	85.53 539	88.53 539	88.68 540	91.71 541	94.23 541	92.93 540	90.02 541	91.98 540	70.60 538	70.39 539	73.68 540	81.46 541	74.61 537	79.86 539

tt_ll	85.63 541	90.31 542	96.68 542	76.54 537	80.57 536	97.44 543	96.86 542	85.53 539	88.53 539	88.68 540	91.71 541	94.23 541	92.93 540	90.02 541	91.98 540	70.60 538	70.39 539	73.68 540	81.46 541	74.61 537	79.86 539

ff	85.63 541	90.31 542	96.68 542	76.54 537	80.57 536	97.44 543	96.86 542	85.53 539	88.53 539	88.68 540	91.71 541	94.23 541	92.93 540	90.02 541	91.98 540	70.60 538	70.39 539	73.68 540	81.46 541	74.61 537	79.86 539

tt	83.26 540	0.34 91	99.99 549	79.40 540	93.18 542	100.00 548	100.00 549	100.00 552	99.95 547	60.33 531	47.63 518	99.98 551	99.96 548	99.98 549	100.00 553	92.42 543	99.82 547	73.83 543	73.63 539	88.42 543	56.35 536

USTest	87.63 544	76.50 538	65.53 527	81.26 541	83.10 541	100.00 548	100.00 549	99.53 547	99.60 546	98.32 544	99.02 547	90.87 540	98.33 545	84.28 539	98.23 546	79.97 541	96.20 543	69.82 537	73.75 540	75.48 540	82.80 544

MADNet++	82.84 539	82.38 540	73.57 532	87.72 542	82.97 540	93.14 538	69.15 536	86.42 542	82.50 538	93.46 543	86.70 539	86.28 539	80.92 539	88.34 540	88.84 539	86.83 542	84.17 542	72.64 539	68.92 538	80.47 542	81.42 542

TCMNet-wrong-test	67.23 537	85.83 541	81.56 533	95.63 543	94.73 543	89.35 537	85.42 538	51.73 528	33.71 499	51.26 524	61.71 532	61.33 525	41.23 520	77.26 537	64.71 535	48.76 532	9.03 525	70.12 538	68.11 537	90.76 544	82.37 543

MEDIAN_ROB	98.41 546	99.70 546	99.30 546	97.09 544	97.02 544	96.89 541	95.77 541	97.66 545	97.28 543	98.79 547	98.94 546	99.18 546	98.14 544	96.89 544	96.88 545	99.96 548	99.16 545	100.00 548	99.99 549	99.69 547	99.88 547

Anonymous_1	99.08 548	99.91 547	99.85 548	97.63 545	99.10 547	100.00 548	100.00 549	99.61 549	99.96 548	99.28 549	99.86 548	99.54 548	99.99 549	99.29 546	99.75 547	96.05 545	99.59 546	97.31 545	98.57 546	97.71 545	98.63 546

PML	97.88 545	100.00 551	96.45 541	98.01 546	97.88 546	100.00 548	99.35 546	96.88 543	97.72 544	100.00 551	97.36 544	97.38 545	99.60 546	100.00 552	96.32 544	99.99 549	97.55 544	100.00 548	96.01 545	99.18 546	87.92 545

DLNR_Zeroshot_test	24.70 511	50.77 530	90.11 538	98.11 547	97.34 545	1.38 35	0.12 68	22.79 500	3.09 107	1.07 97	2.95 113	0.71 97	0.29 43	6.93 252	2.29 280	38.56 528	0.37 468	0.00 1	0.30 441	76.73 541	0.09 254

DPSM_ROB	99.95 554	100.00 551	100.00 553	99.76 548	100.00 549	100.00 548	100.00 549	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 551	100.00 552	100.00 553	99.21 546	100.00 550	100.00 548	100.00 551	99.99 548	99.95 548

DPSM	99.95 554	100.00 551	100.00 553	99.76 548	100.00 549	100.00 548	100.00 549	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 551	100.00 552	100.00 553	99.21 546	100.00 550	100.00 548	100.00 551	99.99 548	99.95 548

HaxPig	98.85 547	99.94 548	95.08 540	99.99 550	100.00 549	94.03 539	94.78 539	99.15 546	99.98 549	99.99 550	100.00 549	99.98 551	99.99 549	98.12 545	95.97 543	100.00 551	99.99 549	100.00 548	99.99 549	100.00 550	99.99 550

DPSMNet_ROB	99.91 553	100.00 551	99.99 549	99.99 550	100.00 549	100.00 548	100.00 549	99.98 551	100.00 550	98.35 545	100.00 549	99.84 549	100.00 551	99.98 549	99.99 550	100.00 551	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 550	100.00 552

DGTPSM_ROB	99.90 552	100.00 551	99.99 549	99.99 550	100.00 549	100.00 548	100.00 549	99.97 550	100.00 550	98.35 545	100.00 549	99.84 549	100.00 551	99.98 549	99.99 550	99.99 549	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 550	100.00 552

ccccc	99.32 549	96.61 545	100.00 553	100.00 553	100.00 549	97.41 542	99.44 547	99.56 548	97.80 545	99.27 548	97.59 545	99.35 547	99.84 547	99.92 547	99.98 549	100.00 551	100.00 550	99.95 547	99.77 548	100.00 550	100.00 552

Selective-RAFT-Error	100.00 556	100.00 551	100.00 553	100.00 553	100.00 549	100.00 548	100.00 549	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 551	100.00 552	100.00 553	100.00 551	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 550	100.00 552

CasAABBNet	100.00 556	100.00 551	100.00 553	100.00 553	100.00 549	100.00 548	100.00 549	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 551	100.00 552	100.00 553	100.00 551	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 550	100.00 552

test_example2	99.39 550	99.98 550	99.99 549	100.00 553	99.98 548	99.72 547	99.99 548	97.34 544	100.00 550	100.00 551	100.00 549	96.42 544	96.66 543	99.97 548	99.96 548	100.00 551	99.97 548	98.66 546	99.15 547	100.00 550	100.00 552

LSM0	100.00 556	100.00 551	100.00 553	100.00 553	100.00 549	100.00 548	100.00 549	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 551	100.00 552	100.00 553	100.00 551	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 550	99.99 550

AVERAGE_ROB	99.62 551	99.95 549	98.81 545	100.00 553	100.00 549	98.08 546	95.47 540	100.00 552	100.00 550	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 551	100.00 552	99.99 550	100.00 551	100.00 550	100.00 548	100.00 551	100.00 550	100.00 552

Low-res two-view benchmark