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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

FoundationStereo	0.26 2	0.29 57	1.25 18	0.24 104	0.10 67	0.41 3	0.07 63	0.57 1	0.80 12	0.24 23	0.03 5	0.09 35	0.37 73	0.46 4	0.12 3	0.03 373	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

S2M2_XL	0.22 1	0.33 103	1.17 9	0.07 39	0.11 77	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 52	0.07 19	0.17 24	0.39 1	0.20 18	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

DEFOM-Stereo	0.70 38	0.29 57	1.62 55	0.16 87	0.06 27	1.95 118	0.45 207	0.88 3	0.74 8	0.55 96	0.51 41	0.14 43	0.09 9	6.32 238	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

AdaDepth	0.57 23	0.22 26	2.33 133	0.12 64	1.26 356	1.59 80	0.07 63	1.03 4	0.97 41	0.21 18	0.42 35	0.08 30	0.30 59	2.28 100	0.26 32	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.20 440	0.01 24	0.01 18

UniTT-Stereo	0.83 51	0.33 103	1.98 93	0.92 211	1.27 359	0.54 5	0.11 88	1.35 5	2.94 118	1.67 136	2.09 114	0.20 53	0.31 63	1.57 63	1.07 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 18

S2M2	0.46 7	0.39 156	1.17 9	0.37 136	0.17 128	1.14 11	0.01 5	1.46 6	1.83 64	0.19 13	0.87 63	0.13 42	0.19 27	0.57 5	0.43 81	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.21 382	0.00 1

FlowAnything_test	0.51 13	0.33 103	2.09 108	0.15 83	0.15 110	1.71 98	0.03 30	1.76 7	0.49 2	1.10 125	0.77 55	0.03 1	0.05 2	0.61 10	0.66 132	0.05 405	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

IGEV-Stereo+	1.69 141	0.43 195	1.59 52	0.37 136	3.10 456	2.10 130	0.07 63	1.86 8	0.91 36	0.39 64	0.03 5	0.20 53	0.41 89	7.05 294	0.16 11	0.02 330	0.07 381	0.00 1	0.18 432	5.14 530	9.77 552

SGD-Stereo	0.69 35	0.30 68	1.15 8	0.25 106	0.12 91	1.26 39	0.29 168	1.87 9	0.62 4	0.50 92	0.51 41	0.08 30	0.11 16	6.67 268	0.09 1	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

IGEV	0.50 12	0.22 26	1.52 44	0.08 48	1.85 407	1.34 52	0.37 186	2.03 10	0.93 39	0.29 31	0.08 15	0.07 19	0.09 9	0.90 28	0.22 22	0.02 330	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 402	25.07 550	26.53 541	0.44 148	0.07 35	1.50 73	0.54 231	2.09 11	1.57 56	0.51 93	0.62 46	0.21 63	0.20 30	1.44 56	0.53 113	12.03 553	0.01 179	0.00 1	0.08 384	1.75 511	9.69 550

MGS-Stereo	1.10 88	0.26 46	2.45 142	0.58 170	0.06 27	1.84 110	0.67 271	2.16 12	3.42 162	1.03 119	6.13 245	0.49 111	0.36 70	1.43 55	0.62 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 464	0.00 1

GREAT-IGEV	0.72 41	0.29 57	1.91 80	1.31 270	0.40 231	1.41 63	0.08 71	2.29 13	2.48 86	0.18 11	0.69 50	0.10 39	0.34 67	1.72 72	0.37 64	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.22 451	0.10 261	0.41 455

LGtest1	0.42 3	0.33 103	1.42 31	0.13 80	0.16 118	0.98 9	0.01 5	2.30 14	0.96 40	0.21 18	0.07 12	0.08 30	0.10 12	1.10 39	0.31 48	0.01 242	0.09 405	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

LG-Stereo_L1	0.69 35	0.32 86	1.21 16	0.10 55	0.16 118	1.38 57	0.20 140	2.44 15	0.72 5	0.20 14	0.02 1	0.06 13	0.06 3	6.49 252	0.36 58	0.01 242	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

LoS_RVC	1.26 110	1.43 438	1.91 80	0.42 143	3.77 488	1.71 98	0.04 35	2.58 16	2.49 88	0.42 76	2.58 132	0.30 82	0.57 120	1.71 69	0.66 132	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	4.49 530

RSM++	1.02 77	0.24 39	1.33 25	0.86 201	0.04 13	2.78 213	0.30 174	2.63 17	2.67 99	0.48 88	1.95 109	0.52 115	0.25 38	5.50 201	0.57 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.11 282	0.09 284

rvit_stereo_0083	1.03 79	0.26 46	3.09 232	0.49 156	0.09 59	1.27 44	0.24 153	2.72 18	4.60 231	0.38 56	0.77 55	0.78 131	1.18 184	4.35 164	0.33 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

WCG-NET（raft）	1.49 128	0.50 231	1.55 47	0.21 98	0.08 51	2.15 138	1.01 349	2.72 18	6.26 308	2.79 158	3.06 149	4.38 274	1.04 167	3.53 133	0.26 32	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.08 271

asd	0.49 9	0.16 3	1.57 49	0.04 20	0.72 301	1.24 30	0.05 48	2.80 20	0.84 15	0.45 83	0.50 40	0.06 13	0.56 116	0.58 8	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 68	2.14 482	1.55 47	0.88 203	0.26 183	0.56 6	0.04 35	2.80 20	0.86 21	0.30 35	0.80 60	0.21 63	2.33 254	6.17 226	0.37 64	0.00 1	0.07 381	0.00 1	0.17 425	0.01 24	0.01 18

SMoEStereo_RVC	0.95 64	0.35 129	1.37 28	0.63 179	0.07 35	2.07 127	0.16 122	2.88 22	1.68 57	0.30 35	1.23 79	0.19 49	0.28 48	6.80 274	0.84 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.13 343

CREStereo++_RVC	1.59 134	0.39 156	2.26 129	0.36 134	0.01 1	1.67 89	0.01 5	2.95 23	8.12 379	3.69 188	7.44 293	0.47 109	0.32 65	0.74 15	0.39 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 539	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
DilatedVolume-Stereo	1.13 95	0.41 177	2.75 180	1.04 235	0.11 77	2.21 143	0.10 83	2.96 24	1.32 49	2.40 150	2.09 114	0.33 93	0.58 122	5.62 202	0.43 81	0.03 373	0.06 360	0.00 1	0.14 410	0.04 146	0.04 182

mms	1.03 79	0.54 253	1.58 51	0.05 26	0.36 221	1.52 75	0.08 71	2.97 25	1.84 65	0.38 56	2.94 142	0.32 89	0.25 38	6.82 275	0.39 69	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.28 434

GLC_STEREO	0.75 44	0.29 57	1.19 11	0.55 164	0.01 1	1.98 122	0.57 246	3.07 26	3.02 131	0.90 115	1.48 88	0.19 49	0.40 81	0.93 30	0.36 58	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

zero-FE	0.88 55	0.27 50	2.12 115	0.21 98	1.63 382	1.75 103	0.83 313	3.08 27	0.61 3	0.15 8	0.13 16	0.29 80	0.44 101	3.38 127	1.07 210	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.05 370	1.47 506	0.03 137

U	2.12 195	0.25 40	2.47 148	0.17 88	8.09 535	10.63 468	0.00 1	3.08 27	0.87 25	0.24 23	0.45 38	0.17 45	0.08 6	0.69 14	0.15 10	0.00 1	0.00 1	9.89 541	5.19 551	0.01 24	0.01 18

WCG-NET	1.24 106	0.43 195	1.46 39	0.33 125	0.08 51	2.14 136	1.08 358	3.09 29	6.86 334	2.73 157	3.43 163	0.74 128	0.94 158	0.89 27	0.33 51	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.05 217

4.5_new	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 196	1.23 21	0.07 63	3.11 30	0.87 25	0.45 83	0.66 47	0.05 5	0.19 27	0.67 12	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 196	1.23 21	0.07 63	3.11 30	0.87 25	0.45 83	0.66 47	0.05 5	0.19 27	0.67 12	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

monsterstereo	0.93 62	0.30 68	1.91 80	0.43 147	2.63 444	1.21 17	0.01 5	3.11 30	0.76 10	0.46 86	1.44 86	0.05 5	0.09 9	5.66 205	0.50 110	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4w-stereo	0.55 19	0.18 8	1.39 29	0.02 1	0.35 218	1.26 39	0.06 55	3.13 33	0.86 21	0.28 28	0.82 62	0.06 13	0.67 128	1.59 65	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

monsters	0.87 53	0.28 52	1.54 46	0.47 155	2.71 448	1.38 57	0.01 5	3.14 34	0.81 13	0.32 42	0.48 39	0.05 5	0.13 20	5.72 210	0.42 79	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

rvit_stereo_0081	0.88 55	0.28 52	1.81 70	0.62 176	0.13 99	1.34 52	0.12 94	3.14 34	4.59 229	0.43 79	0.30 31	0.54 118	0.11 16	3.89 142	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 55	0.28 52	1.81 70	0.62 176	0.13 99	1.34 52	0.12 94	3.14 34	4.59 229	0.43 79	0.30 31	0.54 118	0.11 16	3.89 142	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

Occ-G	0.98 68	0.38 152	1.82 72	0.15 83	0.18 143	1.45 67	0.69 277	3.15 37	2.25 75	1.45 131	0.59 43	5.06 301	0.54 113	0.75 17	0.77 161	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.17 425	0.16 335	0.01 18

RAStereo	0.68 33	0.42 184	3.15 237	0.18 93	0.52 270	1.17 13	0.02 22	3.16 38	0.98 42	0.51 93	1.43 85	0.16 44	0.22 34	0.75 17	0.83 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 87

MonSter	0.46 7	0.23 30	1.44 36	0.05 26	0.77 307	1.17 13	0.01 5	3.17 39	0.72 5	0.28 28	0.18 24	0.07 19	0.04 1	0.83 22	0.17 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.01 18

4.25_new	0.52 14	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 40	0.85 18	0.32 42	0.77 55	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 14	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 40	0.85 18	0.32 42	0.77 55	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 14	0.18 8	1.43 34	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 40	0.85 18	0.32 42	0.77 55	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

asda	0.52 14	0.19 13	1.61 53	0.03 6	0.61 284	1.26 39	0.08 71	3.20 43	0.84 15	0.41 71	0.29 30	0.05 5	0.72 135	0.77 19	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

2.75w_new	0.55 19	0.23 30	1.43 34	0.04 20	0.12 91	1.25 34	0.08 71	3.20 43	0.86 21	0.39 64	0.16 17	0.07 19	0.88 153	1.99 90	0.24 26	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

Reg-Stereo(zero)	1.60 136	0.19 13	2.59 159	0.45 149	0.47 254	1.64 86	0.23 151	3.22 45	5.87 280	4.29 201	3.01 144	4.49 279	1.64 220	2.47 107	1.16 223	0.00 1	0.08 393	0.00 1	0.13 409	0.01 24	0.10 306

2.25w	0.67 31	0.20 18	1.40 30	0.04 20	0.13 99	1.21 17	0.05 48	3.23 46	0.87 25	0.36 52	1.17 77	0.07 19	0.69 131	3.67 136	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.75w	0.62 25	0.16 3	1.33 25	0.02 1	1.27 359	1.25 34	0.01 5	3.23 46	0.87 25	0.38 56	0.23 27	0.07 19	0.40 81	2.96 116	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.5w	0.68 33	0.23 30	1.29 19	0.04 20	0.31 204	1.26 39	0.09 79	3.24 48	0.86 21	0.42 76	0.59 43	0.03 1	0.56 116	4.36 165	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

1w_stereo	0.64 28	0.16 3	1.24 17	0.09 53	0.50 262	1.19 15	0.08 71	3.24 48	0.84 15	0.48 88	2.37 127	0.04 3	1.57 215	0.84 26	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

StereoAnything_RVC	1.52 130	7.77 532	2.81 193	0.05 26	0.02 3	1.11 10	0.06 55	3.26 50	0.75 9	0.12 4	0.02 1	0.07 19	0.68 130	6.69 269	0.13 7	0.02 330	0.08 393	0.00 1	0.00 1	6.69 537	0.02 87

ours_stereo	1.03 79	0.55 257	1.86 74	0.12 64	0.32 208	1.16 12	0.09 79	3.27 51	2.18 73	0.39 64	3.02 146	0.34 97	0.26 44	6.32 238	0.37 64	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.13 343

IGEV-Stereo++	0.74 43	0.23 30	1.31 23	0.06 30	1.62 381	1.95 118	0.01 5	3.29 52	1.81 61	0.38 56	1.68 99	0.10 39	1.16 182	0.91 29	0.19 17	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 110	0.42 184	2.36 138	0.59 172	1.26 356	2.43 166	0.01 5	3.29 52	7.76 368	1.71 137	2.78 138	0.27 75	0.32 65	1.16 45	0.58 121	0.04 393	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.10 306

test_xeample3	1.08 86	0.43 195	3.39 257	0.49 156	0.05 16	2.58 185	0.93 338	3.32 54	1.77 60	0.23 20	0.23 27	0.19 49	0.28 48	6.34 240	0.85 175	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.26 469	0.06 202	0.10 306

test_4	2.38 232	0.34 118	2.68 168	0.08 48	0.11 77	3.69 308	1.14 361	3.33 55	3.34 160	4.03 198	17.35 466	3.31 220	0.51 108	6.28 233	1.15 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 402	0.16 335	0.01 18

3w_stereo	0.53 18	0.23 30	1.53 45	0.03 6	0.02 3	1.25 34	0.02 22	3.34 56	0.88 30	0.44 81	0.43 37	0.07 19	1.04 167	1.04 37	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

qwe	0.66 30	0.19 13	1.64 58	0.05 26	1.17 351	1.23 21	0.03 30	3.35 57	0.88 30	0.51 93	0.38 33	0.04 3	0.17 24	3.22 121	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

tt45	1.09 87	0.35 129	1.49 42	0.39 140	0.23 171	3.50 289	0.14 110	3.35 57	1.81 61	0.36 52	2.04 112	0.27 75	0.26 44	6.84 277	0.63 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.03 137

3.25w_new	0.45 4	0.25 40	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 59	0.91 36	0.33 47	0.16 17	0.07 19	0.42 94	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3.25w	0.45 4	0.25 40	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 59	0.91 36	0.33 47	0.16 17	0.06 13	0.42 94	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MLG-Stereo_test2	0.57 23	0.28 52	1.20 14	0.07 39	0.68 293	1.34 52	0.02 22	3.39 59	1.41 52	0.06 1	0.02 1	0.12 41	0.10 12	2.37 102	0.31 48	0.01 242	0.08 393	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

PMTNet	1.41 122	0.37 146	2.06 102	0.26 108	0.15 110	2.94 240	0.34 182	3.39 59	5.33 258	1.00 118	1.27 80	0.28 79	0.93 156	4.04 153	0.74 148	5.00 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.01 18

TANstereo	1.20 100	0.49 228	2.04 100	0.34 130	0.10 67	1.80 107	0.01 5	3.40 63	4.10 205	4.37 204	4.82 197	0.41 102	0.70 132	0.94 31	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune	1.20 100	0.44 201	2.19 125	0.08 48	0.05 16	3.16 264	0.68 272	3.41 64	2.58 95	0.81 112	1.77 102	0.68 125	0.37 73	6.20 229	1.63 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

999	1.25 109	0.37 146	1.63 57	1.15 249	0.34 215	3.03 248	0.66 268	3.41 64	2.27 76	0.30 35	3.20 152	0.19 49	0.25 38	7.23 309	0.85 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 18

MaDis-Stereo	0.80 47	0.69 312	3.02 215	0.33 125	1.83 405	1.22 19	0.06 55	3.41 64	1.49 54	0.31 40	0.38 33	0.42 104	0.51 108	1.14 42	1.21 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 217

2w_stereo	0.56 21	0.19 13	1.31 23	0.03 6	0.10 67	1.22 19	0.04 35	3.42 67	0.81 13	0.79 110	0.73 52	0.07 19	1.24 190	0.81 21	0.37 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

fffft	0.97 66	0.29 57	1.69 65	0.03 6	0.05 16	2.12 134	0.65 265	3.44 68	1.87 66	0.34 49	0.60 45	0.23 66	0.20 30	6.69 269	0.89 190	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.09 284
1: 1. 1
IGEV-RUCA	0.81 50	0.15 1	1.13 5	0.52 158	0.32 208	2.13 135	0.51 226	3.46 69	1.71 59	0.95 117	0.16 17	0.24 69	0.55 114	2.81 113	0.41 75	0.12 443	0.21 485	0.20 495	0.25 462	0.21 382	0.20 402

XX-TBD	1.44 124	0.85 354	2.04 100	2.45 445	0.05 16	2.34 156	0.01 5	3.46 69	7.51 355	2.88 162	4.98 204	0.26 72	0.25 38	1.15 43	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rrr	1.05 83	0.45 209	3.18 240	0.32 120	0.06 27	2.74 206	0.95 343	3.49 71	1.12 45	0.39 64	0.16 17	0.20 53	0.29 52	6.47 249	0.87 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 445	0.06 202	0.10 306

CASnet	0.98 68	0.32 86	1.62 55	0.65 182	0.07 35	2.11 132	0.14 110	3.50 72	4.03 197	3.77 191	1.41 84	0.31 86	0.29 52	0.80 20	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.80 47	0.29 57	1.70 66	0.96 220	0.24 173	2.03 125	0.88 330	3.50 72	0.88 30	0.34 49	0.20 25	0.29 80	2.01 238	1.77 78	0.33 51	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.29 471	0.10 261	0.09 284

CroCo-Stereo Lap2	1.24 106	0.88 362	3.39 257	0.95 218	4.59 513	0.47 4	0.08 71	3.51 74	2.80 111	1.17 128	2.24 122	1.57 160	0.20 30	1.48 59	1.14 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.12 335

MLG-Stereo_test3	0.45 4	0.31 73	1.35 27	0.06 30	0.17 128	1.30 47	0.01 5	3.52 75	0.77 11	0.15 8	0.07 12	0.06 13	0.07 4	0.74 15	0.22 22	0.02 330	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

LG-Stereo	0.79 46	0.32 86	3.96 305	0.04 20	0.15 110	1.19 15	0.18 131	3.52 75	2.95 119	0.32 42	1.77 102	0.22 65	0.14 21	0.39 1	0.43 81	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.02 87

3.5w_stereo	0.69 35	0.23 30	1.44 36	0.02 1	0.14 105	1.24 30	0.03 30	3.53 77	0.90 35	0.20 14	1.48 88	0.07 19	0.50 106	3.73 138	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-Stereo_L2	0.64 28	0.33 103	1.46 39	0.10 55	0.18 143	1.30 47	0.19 134	3.53 77	0.72 5	0.20 14	0.02 1	0.06 13	0.07 4	4.19 157	0.36 58	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

MLG-Stereo_test1	0.67 31	0.23 30	1.05 2	0.06 30	1.40 371	1.24 30	0.00 1	3.56 79	1.36 50	0.06 1	0.04 11	0.08 30	0.10 12	4.03 152	0.14 9	0.01 242	0.07 381	0.00 1	0.01 305	0.01 24	0.02 87

xyz-stereo-finetune2	1.82 158	0.51 237	2.22 127	0.10 55	0.05 16	6.49 401	0.17 127	3.59 80	2.15 70	0.63 101	6.19 249	0.49 111	3.44 310	6.93 284	3.48 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18

dual_stereo	0.56 21	0.32 86	1.08 4	0.07 39	0.11 77	0.77 7	0.03 30	3.60 81	1.17 48	0.12 4	0.03 5	0.20 53	0.11 16	2.77 111	0.51 111	0.00 1	0.14 448	0.00 1	0.16 417	0.00 1	0.02 87

AIO_test	0.90 60	0.40 166	1.67 62	0.14 81	0.16 118	2.97 242	0.83 313	3.61 82	2.67 99	0.29 31	0.71 51	1.50 157	0.29 52	2.37 102	0.13 7	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.08 384	0.03 117	0.03 137

rvit_stereo_0081_aga	0.76 45	0.51 237	3.29 248	0.11 62	0.25 176	1.73 102	0.22 147	3.68 83	2.54 93	0.26 27	0.16 17	0.27 75	0.30 59	1.31 49	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.04 182

RAFT-RH_RVC	3.96 381	0.46 215	2.93 207	1.55 310	0.42 238	3.14 260	0.14 110	3.70 84	5.98 291	11.25 471	32.23 529	5.29 307	1.68 221	8.13 369	2.14 303	0.08 429	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.01 24	0.00 1

ff7	1.12 89	0.57 265	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 216	0.84 318	3.71 85	2.27 76	0.38 56	1.06 66	0.20 53	0.40 81	7.12 301	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.09 250	0.06 237

IGEVStereo-DCA	1.06 85	0.45 209	2.06 102	0.32 120	0.06 27	2.74 206	0.84 318	3.71 85	2.27 76	0.39 64	0.16 17	0.20 53	0.29 52	6.47 249	0.87 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.06 202	0.06 237

ffff	1.12 89	0.57 265	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 216	0.84 318	3.71 85	2.27 76	0.38 56	1.06 66	0.20 53	0.40 81	7.12 301	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.09 250	0.06 237

11t	1.12 89	0.57 265	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 216	0.84 318	3.71 85	2.27 76	0.38 56	1.06 66	0.20 53	0.40 81	7.12 301	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.09 250	0.06 237

ccc-4	1.12 89	0.57 265	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 216	0.84 318	3.71 85	2.27 76	0.38 56	1.06 66	0.20 53	0.40 81	7.12 301	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.09 250	0.06 237

GCAP-BAT	1.77 149	0.49 228	2.78 187	0.66 183	0.16 118	3.76 319	0.80 305	3.72 90	3.27 150	3.68 187	5.03 206	3.66 239	0.56 116	5.82 213	0.65 128	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.24 457	0.01 24	0.01 18

HUF	1.05 83	0.64 290	2.33 133	0.35 133	0.22 166	3.09 253	0.41 197	3.73 91	2.89 115	0.36 52	2.71 136	0.33 93	0.30 59	2.28 100	0.23 24	0.00 1	0.61 521	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.39 450

LG-G_1	0.62 25	0.31 73	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 108	0.02 22	3.74 92	0.88 30	0.23 20	0.03 5	0.09 35	0.08 6	3.39 128	0.27 41	0.02 330	0.08 393	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

LG-G	0.62 25	0.31 73	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 108	0.02 22	3.74 92	0.88 30	0.23 20	0.03 5	0.09 35	0.08 6	3.39 128	0.27 41	0.02 330	0.08 393	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

RAFT-345	3.27 311	0.41 177	2.88 204	1.02 228	0.21 162	2.63 196	0.48 211	3.76 94	5.51 263	7.35 349	24.88 507	4.25 265	1.76 232	8.15 371	2.13 302	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0080	0.88 55	0.51 237	3.12 234	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 186	3.78 95	3.29 153	0.56 97	1.13 75	0.40 99	0.76 139	1.71 69	0.47 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 182

RSM	1.21 103	0.20 18	1.30 22	0.12 64	0.06 27	2.48 170	0.51 226	3.78 95	2.74 108	0.48 88	2.38 128	2.18 181	0.28 48	6.77 273	0.56 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.07 220	0.05 217

whm_eth	0.88 55	0.51 237	3.12 234	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 186	3.78 95	3.29 153	0.56 97	1.13 75	0.40 99	0.76 139	1.71 69	0.47 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 182

rvit_0105_6	1.26 110	0.87 358	4.85 363	0.61 174	0.07 35	1.60 81	0.32 176	3.79 98	5.87 280	0.25 25	0.26 29	1.09 140	0.29 52	4.60 171	0.62 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 237

rvit_stereo_ft	1.00 75	0.78 339	3.84 301	0.84 198	0.36 221	1.23 21	0.24 153	3.81 99	3.76 180	0.37 55	0.87 63	0.74 128	1.12 171	1.18 46	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.06 237

MLG-Stereo	0.72 41	0.23 30	1.13 5	0.06 30	0.16 118	1.24 30	0.00 1	3.84 100	1.40 51	0.06 1	0.03 5	0.08 30	0.10 12	5.71 209	0.16 11	0.01 242	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

CAS	2.24 210	0.25 40	1.86 74	11.21 539	3.86 490	1.67 89	0.02 22	3.87 101	2.67 99	0.41 71	1.63 95	0.24 69	0.27 46	1.50 60	0.74 148	9.43 546	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	5.21 533

4D-IteraStereo	1.72 144	0.86 355	3.01 213	0.09 53	2.86 452	3.57 300	1.06 353	3.92 102	5.31 256	5.28 236	1.02 65	3.92 248	0.38 77	1.83 80	1.04 209	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.09 284

sCroCo_RVC	1.21 103	0.65 296	5.16 383	1.09 240	1.29 363	0.92 8	0.19 134	3.92 102	2.68 102	0.30 35	3.04 147	0.52 115	1.56 214	1.58 64	0.78 163	0.09 434	0.25 497	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.11 320

RAFT_CTSACE	3.40 331	1.07 398	4.52 343	1.27 261	3.14 457	4.00 335	1.07 355	3.93 104	4.43 219	4.66 217	17.94 470	7.21 365	2.76 278	10.82 463	0.85 175	0.00 1	0.07 381	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.01 18

rvit_0105_4	1.38 120	0.98 384	5.52 404	0.61 174	0.05 16	1.62 84	0.41 197	3.95 105	5.80 277	0.31 40	0.73 52	1.37 148	0.53 112	4.89 182	0.78 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 182

xyz-stereo	6.97 467	0.29 57	36.85 554	0.20 94	0.07 35	30.65 544	0.19 134	3.97 106	1.82 63	10.21 448	24.87 506	6.06 331	7.29 446	11.62 475	4.87 399	0.01 242	0.02 246	0.35 507	0.00 1	0.06 202	0.02 87

sAnonymous2	1.35 117	1.66 459	8.14 463	0.55 164	0.46 245	1.23 21	0.24 153	4.00 107	3.47 164	0.40 69	1.11 71	0.23 66	1.42 200	0.96 33	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.20 440	2.07 515	0.22 406

CroCo_RVC	1.35 117	1.66 459	8.14 463	0.55 164	0.46 245	1.23 21	0.24 153	4.00 107	3.47 164	0.40 69	1.11 71	0.23 66	1.42 200	0.96 33	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.20 440	2.07 515	0.22 406

water-stereo	0.70 38	0.29 57	3.07 231	0.08 48	0.07 35	1.54 76	0.15 116	4.01 109	1.41 52	0.59 99	1.31 81	0.26 72	0.24 36	0.43 3	0.39 69	0.02 330	0.06 360	0.00 1	0.02 330	0.02 72	0.01 18

fffy	1.13 95	0.51 237	2.15 116	1.01 227	0.09 59	2.30 154	0.19 134	4.07 110	1.13 47	0.16 10	2.66 133	0.20 53	0.38 77	6.98 290	0.35 55	0.00 1	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.14 324	0.16 375

anonymousdsp	1.12 89	0.59 273	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.81 224	0.82 309	4.07 110	2.30 82	0.41 71	1.12 74	0.30 82	0.40 81	7.05 294	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.10 261	0.05 217

CREStereo	0.98 68	0.42 184	1.86 74	0.07 39	0.22 166	1.65 87	0.02 22	4.07 110	6.33 313	0.72 106	1.54 91	0.43 105	0.64 126	1.22 48	0.44 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	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
IGEV-Stereo	1.12 89	0.59 273	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.82 227	0.82 309	4.09 113	2.30 82	0.41 71	1.11 71	0.30 82	0.41 89	7.05 294	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.10 261	0.05 217
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
trnet	0.99 72	0.37 146	1.89 78	0.08 48	0.19 154	1.68 92	0.02 22	4.12 114	6.41 317	0.70 105	1.57 92	0.46 108	0.67 128	1.15 43	0.41 75	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

GIP-stereo	0.70 38	0.44 201	1.70 66	1.52 301	0.75 303	1.48 68	0.05 48	4.18 115	1.10 44	0.18 11	0.42 35	0.58 121	0.38 77	0.65 11	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

Selective-RAFT	1.69 141	0.32 86	3.29 248	0.92 211	0.18 143	3.89 327	0.06 55	4.22 116	4.00 194	1.47 132	1.98 110	3.07 210	2.81 281	6.35 242	0.89 190	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.21 445	0.05 178	0.00 1

GASTEREO	1.34 115	0.98 384	1.86 74	0.53 159	0.46 245	3.97 333	0.86 326	4.25 117	2.16 71	2.34 148	3.48 166	0.17 45	2.87 286	1.88 86	0.39 69	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.54 505	0.04 146	0.05 217

MSCF	1.24 106	0.77 332	1.95 90	0.42 143	0.46 245	3.85 325	0.85 324	4.26 118	2.02 67	2.21 142	2.34 126	0.17 45	2.74 277	1.75 74	0.39 69	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.54 505	0.04 146	0.05 217

xx1	2.33 227	0.65 296	2.15 116	2.30 427	0.02 3	5.80 386	0.56 237	4.31 119	10.41 426	1.03 119	3.33 156	4.67 284	2.70 271	8.05 360	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

cc1	2.17 203	0.65 296	2.15 116	2.30 427	0.02 3	5.80 386	0.56 237	4.31 119	10.41 426	1.03 119	3.33 156	0.32 89	3.71 325	8.05 360	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.10 261	0.05 217

DEmStereo	3.79 365	0.37 146	3.69 284	0.17 88	0.17 128	5.28 378	2.54 415	4.35 121	3.70 174	8.21 388	20.15 480	5.13 304	10.38 492	7.65 331	3.85 375	0.01 242	0.01 179	0.01 392	0.00 1	0.02 72	0.06 237

GMOStereo	1.81 154	0.47 217	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 331	4.40 122	4.51 224	8.16 382	6.97 273	2.96 202	1.15 177	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 448	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

error version	1.81 154	0.47 217	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 331	4.40 122	4.51 224	8.16 382	6.97 273	2.96 202	1.15 177	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 448	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

test-v	1.81 154	0.47 217	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 331	4.40 122	4.51 224	8.16 382	6.97 273	2.96 202	1.15 177	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 448	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

test-2	1.81 154	0.47 217	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 331	4.40 122	4.51 224	8.16 382	6.97 273	2.96 202	1.15 177	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 448	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

Prome-Stereo	3.65 352	0.29 57	1.92 83	0.91 207	0.49 259	2.07 127	4.75 474	4.41 126	3.23 148	9.32 426	20.63 486	4.06 254	7.19 443	7.70 336	1.17 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	4.72 532

GCAP-Stereo	0.95 64	0.62 286	1.99 95	0.30 113	0.03 11	1.66 88	0.01 5	4.43 127	3.00 128	1.63 135	1.17 77	1.39 149	0.76 139	1.31 49	0.55 115	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.02 87

Anonymous3	1.76 148	0.44 201	6.37 429	0.33 125	0.50 262	4.33 347	0.54 231	4.43 127	2.48 86	2.21 142	3.24 154	1.53 159	1.14 175	5.64 203	1.29 232	0.17 457	0.23 491	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.15 363

AIO_rvc	1.02 77	0.59 273	1.95 90	0.15 83	0.09 59	3.42 277	0.99 345	4.46 129	2.73 107	0.28 28	1.62 94	1.32 147	0.28 48	2.10 96	0.21 21	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.04 364	0.11 282	0.11 320

MIF-Stereo (partial)	1.29 113	0.33 103	3.02 215	0.03 6	1.12 346	1.26 39	0.13 103	4.46 129	3.75 178	0.35 51	2.39 129	0.31 86	0.74 137	6.09 222	1.76 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.04 182

plain	1.34 115	0.51 237	5.09 377	0.30 113	0.05 16	1.58 78	0.08 71	4.47 131	3.77 181	0.42 76	1.76 101	0.60 123	0.74 137	6.11 223	0.94 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 455	0.02 87

MC-Stereo	1.47 126	0.36 139	2.54 153	1.99 382	0.12 91	1.90 113	0.12 94	4.47 131	2.83 112	3.31 177	3.44 164	0.56 120	1.47 203	5.39 198	0.47 101	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.21 445	0.07 220	0.04 182

PFNet+	2.35 228	0.31 73	3.69 284	0.79 192	0.17 128	3.15 263	0.75 293	4.52 133	6.30 310	7.90 373	6.34 260	2.53 189	1.18 184	7.72 339	1.62 262	0.03 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

MM-Stereo_test1	1.57 133	0.36 139	2.19 125	1.17 251	0.35 218	2.39 162	0.56 237	4.53 134	5.21 253	3.67 186	1.65 97	0.40 99	0.84 152	6.90 282	0.80 168	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.03 137

ffm	2.90 283	0.31 73	3.97 306	1.34 274	0.98 332	2.80 216	0.48 211	4.53 134	10.19 421	6.29 292	9.23 336	5.59 316	3.72 329	8.00 354	0.46 94	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.04 182

ff1	3.45 339	0.31 73	3.97 306	1.34 274	0.98 332	2.80 216	0.48 211	4.53 134	10.19 421	6.29 292	9.23 336	5.59 316	3.72 329	10.11 449	9.35 473	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.04 182

tt1	2.14 198	0.63 289	2.22 127	2.27 423	0.02 3	5.71 384	0.63 258	4.53 134	10.19 421	1.16 127	3.39 162	0.33 93	3.05 292	8.00 354	0.46 94	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.10 261	0.04 182

DCRE	1.79 151	0.68 307	2.55 154	1.66 328	0.27 186	1.27 44	0.05 48	4.57 138	4.04 199	3.30 176	9.24 341	3.83 246	1.20 187	2.08 95	0.67 134	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.24 457	0.04 146	0.09 284

castereo++	1.18 98	0.54 253	1.95 90	0.30 113	0.51 266	4.56 359	1.00 347	4.61 139	1.12 45	0.29 31	2.14 121	1.89 172	0.15 22	3.94 148	0.18 16	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.31 479	0.03 117	0.00 1

CroCo-Stereo	0.99 72	0.89 365	3.19 241	0.46 150	0.44 239	0.38 2	0.05 48	4.61 139	3.95 191	0.48 88	1.78 105	1.01 137	0.27 46	1.11 40	1.07 210	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 182
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
test_3	1.88 168	0.22 26	2.75 180	0.96 220	0.22 166	1.28 46	0.77 297	4.62 141	5.87 280	6.55 308	1.84 107	4.28 269	0.45 103	6.48 251	0.76 155	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.28 470	0.17 348	0.14 352

testlalala2	2.15 200	0.44 201	2.44 141	9.24 533	6.30 524	3.64 302	0.18 131	4.63 142	2.55 94	3.73 189	4.17 181	3.14 213	0.51 108	1.08 38	0.26 32	0.00 1	0.10 417	0.00 1	0.44 500	0.11 282	0.03 137

EKT-Stereo	1.91 174	0.48 224	2.77 185	2.19 414	4.36 500	1.42 64	0.24 153	4.63 142	3.51 166	2.94 165	3.47 165	3.55 234	2.25 249	5.26 193	0.85 175	0.04 393	0.12 433	0.00 1	0.09 395	0.06 202	0.05 217

UDGNet	2.73 265	7.09 528	3.90 304	2.71 456	0.06 27	2.98 243	0.20 140	4.63 142	8.58 396	2.69 154	2.70 135	0.95 135	1.01 162	6.27 232	1.51 249	1.28 516	0.00 1	5.24 539	0.94 520	1.70 510	0.13 343

RALCasStereoNet	1.93 176	1.01 389	2.75 180	1.88 361	1.75 397	2.88 236	0.18 131	4.64 145	4.36 216	2.27 146	5.14 208	2.22 183	0.79 147	7.10 300	1.00 206	0.00 1	0.34 503	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.16 375

rvit_0105_5	1.48 127	0.89 365	5.43 395	0.46 150	0.04 13	1.60 81	0.60 251	4.65 146	5.90 283	0.76 108	1.59 93	1.75 167	0.78 145	4.20 159	0.88 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 237

test-3	1.86 163	0.21 23	2.46 145	1.03 230	0.22 166	1.38 57	0.83 313	4.65 146	5.04 246	7.26 344	1.78 105	4.10 258	0.41 89	6.53 258	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 471	0.18 359	0.14 352

test_1	1.85 162	0.21 23	2.45 142	1.02 228	0.22 166	1.37 56	0.82 309	4.66 148	5.06 247	7.02 327	1.73 100	4.09 256	0.41 89	6.51 255	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 471	0.18 359	0.14 352

MM-Stereo_test2	0.99 72	0.29 57	2.26 129	1.34 274	0.12 91	1.78 106	0.53 228	4.71 149	3.31 155	0.76 108	0.80 60	0.50 114	0.35 68	1.86 82	0.73 146	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.07 379	0.26 409	0.06 237

H2IRNET	2.16 201	0.45 209	2.60 160	1.22 254	0.03 11	1.98 122	0.13 103	4.73 150	7.04 342	1.15 126	7.79 308	5.88 327	3.39 306	4.97 185	1.45 245	0.01 242	0.00 1	0.04 452	0.17 425	0.19 367	0.03 137

KYRaft	3.59 348	0.31 73	1.84 73	0.76 190	0.46 245	2.29 149	4.04 456	4.75 151	3.25 149	8.93 417	19.47 478	6.62 350	5.07 396	7.79 343	0.71 142	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.04 146	5.38 535

111111	0.97 66	0.19 13	1.49 42	0.06 30	1.12 346	1.43 65	0.05 48	4.77 152	1.70 58	0.44 81	2.88 140	0.09 35	0.17 24	4.66 173	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.01 18

AAGNet	3.41 333	0.34 118	2.45 142	1.78 346	0.39 229	3.69 308	1.05 352	4.79 153	4.61 232	9.62 434	7.74 306	4.98 294	6.38 426	7.34 315	13.02 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

UGAM	3.90 375	0.48 224	4.69 356	0.17 88	0.08 51	3.67 304	1.22 367	4.81 154	14.45 471	4.59 211	11.94 399	14.20 467	3.80 334	9.92 448	3.61 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.32 429	0.07 256

MoCha-V2	1.41 122	0.42 184	2.61 162	0.81 193	0.23 171	2.53 176	0.20 140	4.81 154	3.16 139	0.82 113	3.15 150	0.30 82	1.61 219	6.66 267	0.40 74	0.00 1	0.20 482	0.00 1	0.24 457	0.05 178	0.02 87

castereo	0.87 53	0.60 277	1.07 3	0.34 130	0.17 128	1.89 112	0.79 303	4.84 156	2.05 68	0.65 104	2.55 131	0.31 86	0.40 81	1.02 35	0.38 68	0.01 242	0.09 405	0.00 1	0.24 457	0.03 117	0.02 87

Pointernet	0.84 52	0.35 129	2.00 97	0.12 64	0.13 99	1.77 104	0.06 55	4.87 157	2.53 91	0.14 7	2.11 117	0.76 130	0.44 101	1.02 35	0.32 50	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.15 414	0.02 72	0.01 18

CES	1.56 132	0.35 129	1.44 36	0.42 143	7.70 534	2.66 202	0.13 103	4.89 158	2.53 91	0.25 25	1.10 70	0.33 93	0.31 63	1.61 67	0.58 121	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.54 467	6.26 537

RCA-Stereo	1.99 184	0.34 118	2.71 174	0.26 108	0.06 27	2.29 149	0.48 211	4.89 158	14.65 474	2.81 160	5.51 231	0.78 131	3.21 296	1.44 56	0.33 51	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 87

raftrobust	1.86 163	0.74 324	1.94 87	2.15 410	2.24 429	2.74 206	0.53 228	4.89 158	4.05 201	6.09 271	3.89 173	1.64 161	2.55 264	2.44 105	1.12 217	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.08 271

DCANet-4	2.03 189	0.34 118	5.30 391	0.31 117	0.18 143	1.69 93	0.12 94	4.95 161	8.55 395	5.78 246	5.17 209	1.12 141	2.82 282	2.11 97	1.92 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 384

GMStereo	1.83 160	0.99 387	4.55 348	0.57 169	0.05 16	2.53 176	0.01 5	4.95 161	11.14 440	3.52 181	2.24 122	0.53 117	0.49 105	3.76 140	0.80 168	0.20 464	0.00 1	0.00 1	0.12 405	0.12 299	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
EGLCR-Stereo	1.04 82	0.20 18	2.00 97	1.14 248	0.16 118	2.50 172	0.11 88	4.96 163	2.61 96	0.79 110	0.07 12	1.46 155	0.37 73	3.96 149	0.23 24	0.01 242	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 256

depthmonostereo	1.01 76	0.50 231	3.16 238	0.12 64	0.09 59	1.43 65	0.04 35	4.97 164	1.51 55	0.90 115	1.46 87	0.98 136	0.94 158	3.45 132	0.46 94	0.02 330	0.10 417	0.00 1	0.02 330	0.04 146	0.01 18

iRaft-Stereo_5w	2.86 278	0.86 355	4.08 321	0.06 30	0.25 176	2.76 212	0.60 251	4.97 164	4.10 205	2.98 166	7.85 309	10.17 417	4.17 348	8.16 372	5.83 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.26 409	0.06 237

PSM-AAD	3.33 324	0.20 18	1.47 41	0.73 188	0.54 273	2.55 180	6.19 490	4.97 164	3.27 150	10.92 465	11.92 398	2.95 201	9.59 485	7.90 348	0.82 170	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	2.47 519

FTStereo	4.55 418	0.36 139	2.18 124	0.94 214	0.38 227	2.60 190	8.82 516	4.98 167	3.17 142	10.88 464	30.35 524	5.60 320	7.60 455	7.62 330	1.55 255	0.17 457	0.00 1	0.05 459	0.00 1	0.03 117	3.80 526

LCNet	2.85 274	0.42 184	1.90 79	0.95 218	0.56 275	2.07 127	1.60 390	4.99 168	3.57 172	6.05 267	10.59 370	4.59 282	6.79 437	7.46 321	0.72 144	0.01 242	0.00 1	0.01 392	0.77 515	0.30 420	3.57 524

LoS	0.91 61	0.34 118	2.10 113	0.38 139	0.13 99	2.47 168	0.26 160	5.00 169	2.74 108	0.89 114	0.21 26	0.49 111	0.36 70	1.97 89	0.67 134	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	1.20 100	0.60 277	2.00 97	0.26 108	0.08 51	2.73 205	0.68 272	5.00 169	2.52 90	0.29 31	1.32 82	0.37 98	0.36 70	6.94 288	0.44 86	0.00 1	0.07 381	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.07 256

RAFT-Stereo-weight	1.67 139	0.31 73	1.57 49	0.97 223	0.15 110	3.19 266	0.77 297	5.06 171	6.19 307	4.96 224	3.38 161	2.83 197	0.35 68	2.87 114	0.74 148	0.01 242	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

GMM-Stereo	3.32 322	0.27 50	2.52 151	0.82 195	0.48 256	2.27 148	4.91 476	5.06 171	3.08 135	7.06 331	16.72 454	6.21 336	3.70 324	7.60 328	1.16 223	0.04 393	0.00 1	0.00 1	0.04 364	0.10 261	4.45 528

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 47	0.33 103	2.51 150	0.25 106	0.53 271	1.93 116	0.27 163	5.07 173	1.05 43	0.47 87	0.68 49	0.64 124	0.22 34	0.95 32	0.65 128	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.19 437	0.03 117	0.16 375

DisPM	2.43 236	0.32 86	3.04 220	1.76 342	0.18 143	3.46 280	0.65 265	5.13 174	4.88 242	8.59 404	7.04 282	2.84 198	1.03 165	8.85 416	0.83 171	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

dd	2.16 201	1.22 418	4.82 361	0.68 185	0.12 91	1.39 62	0.17 127	5.14 175	11.22 444	2.70 156	3.51 168	1.52 158	1.23 189	5.08 187	3.96 378	0.12 443	0.01 179	0.04 452	0.21 445	0.07 220	0.01 18

CRE-IMP	1.95 178	0.35 129	2.68 168	0.27 112	0.17 128	3.90 328	0.85 324	5.14 175	2.87 114	5.74 245	4.14 180	3.49 230	0.83 149	6.40 243	1.80 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.19 395

rvit_0105_3	1.71 143	0.90 368	5.93 415	0.78 191	0.02 3	1.62 84	1.69 396	5.15 177	5.99 292	2.22 144	1.64 96	1.97 177	1.17 183	4.19 157	0.92 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

knoymous	1.36 119	0.21 23	1.68 64	0.20 94	0.49 259	1.58 78	0.11 88	5.15 177	2.40 85	4.62 212	1.77 102	4.56 281	0.45 103	3.23 122	0.63 126	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 195	0.58 270	2.43 140	1.27 261	0.16 118	1.60 81	0.14 110	5.17 179	5.90 283	7.10 333	10.10 357	3.06 209	1.74 228	1.87 84	0.97 202	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.02 87

CIPLG	2.47 244	1.10 404	4.71 358	0.63 179	2.15 423	2.67 203	0.77 297	5.19 180	4.73 237	7.85 369	9.56 349	1.72 165	1.14 175	4.20 159	2.34 313	0.01 242	0.19 478	0.02 423	0.09 395	0.23 395	0.08 271

DeepStereo_RVC	2.05 191	0.39 156	2.87 203	0.14 81	0.17 128	3.51 292	0.70 280	5.21 181	3.00 128	6.27 289	4.13 179	3.47 228	4.53 373	4.81 176	1.49 248	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.18 384

ADStereo(finetuned)	2.26 218	0.64 290	5.22 387	0.31 117	0.18 143	1.71 98	0.25 158	5.23 182	8.46 390	6.06 269	5.30 225	1.41 150	6.37 425	1.87 84	1.87 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.18 384

PSM-adaLoss	1.88 168	0.40 166	2.86 199	0.12 64	0.19 154	3.75 318	0.71 283	5.23 182	2.96 122	5.86 254	4.33 187	3.45 223	1.51 204	5.40 199	0.69 136	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 284

ROB_FTStereo_v2	1.91 174	0.41 177	2.85 197	0.12 64	0.19 154	3.71 310	0.73 288	5.23 182	2.95 119	5.86 254	4.36 190	3.46 225	1.51 204	5.86 215	0.69 136	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 271

HUI-Stereo	1.80 153	0.41 177	2.85 197	0.12 64	0.18 143	3.72 313	0.65 265	5.23 182	2.97 126	5.87 259	4.34 188	3.45 223	1.52 209	3.93 147	0.65 128	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.10 306

iGMRVC	1.96 181	0.40 166	2.88 204	0.12 64	0.19 154	3.74 315	0.73 288	5.23 182	2.97 126	5.87 259	4.37 191	3.48 229	1.52 209	6.73 272	0.74 148	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 271

DCANet	2.08 193	0.64 290	3.81 295	0.31 117	0.17 128	1.70 97	0.25 158	5.23 182	8.47 391	6.07 270	5.30 225	1.41 150	4.23 351	1.85 81	2.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.19 395

Patchmatch Stereo++	1.95 178	0.40 166	2.86 199	0.12 64	0.18 143	3.74 315	0.66 268	5.24 188	2.96 122	5.86 254	4.32 185	3.46 225	1.52 209	6.88 279	0.70 138	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 284
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
ROB_FTStereo	1.90 172	0.42 184	2.86 199	0.12 64	0.19 154	3.71 310	0.75 293	5.24 188	2.95 119	5.87 259	4.26 183	3.41 221	1.51 204	5.80 212	0.65 128	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 271

iRAFT	1.95 178	0.40 166	2.86 199	0.12 64	0.18 143	3.74 315	0.66 268	5.24 188	2.96 122	5.86 254	4.32 185	3.46 225	1.52 209	6.88 279	0.70 138	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 284

RAFT-IKP	1.90 172	0.42 184	2.83 194	0.12 64	0.18 143	3.50 289	0.64 262	5.24 188	2.96 122	5.86 254	4.34 188	3.50 232	1.51 204	5.99 219	0.76 155	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 271

TestStereo	1.74 147	1.02 391	3.64 281	0.20 94	0.28 193	1.33 51	0.01 5	5.24 188	4.01 196	3.18 170	4.97 203	2.07 180	0.70 132	7.32 313	0.75 153	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1

testlalala	1.50 129	0.41 177	1.67 62	0.98 224	0.31 204	4.00 335	0.90 335	5.26 193	2.17 72	6.56 309	3.61 169	1.74 166	0.38 77	1.21 47	0.42 79	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.29 471	0.01 24	0.01 18

ACRE	2.41 233	1.08 400	5.11 378	0.55 164	2.05 416	2.65 199	0.78 302	5.26 193	4.67 233	7.59 359	9.20 334	1.70 164	1.08 169	3.74 139	2.18 307	0.01 242	0.18 472	0.02 423	0.08 384	0.22 388	0.10 306

THIR-Stereo	3.86 371	0.77 332	2.62 164	0.12 64	0.13 99	4.25 343	6.63 500	5.30 195	4.18 210	10.33 450	17.13 461	6.58 349	7.62 456	7.78 342	3.51 362	0.01 242	0.07 381	0.07 469	0.00 1	0.11 282	0.02 87

AnonymousM	2.71 262	6.75 525	0.98 1	0.73 188	0.06 27	2.41 164	0.53 228	5.30 195	3.05 132	4.75 219	2.09 114	1.89 172	1.01 162	1.88 86	0.51 111	0.01 242	0.02 246	17.42 547	4.76 547	0.02 72	0.01 18

HI	3.18 306	0.90 368	3.05 225	1.28 266	0.15 110	2.29 149	0.04 35	5.31 197	3.52 167	7.96 374	12.69 413	11.43 441	6.61 429	4.26 161	4.02 379	0.00 1	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

CoSv	3.18 306	0.90 368	3.05 225	1.28 266	0.15 110	2.29 149	0.04 35	5.31 197	3.52 167	7.96 374	12.69 413	11.43 441	6.61 429	4.26 161	4.02 379	0.00 1	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

DRaft	3.74 358	0.43 195	2.60 160	0.12 64	0.15 110	4.76 364	1.34 378	5.33 199	4.31 214	10.30 449	21.91 491	3.27 218	8.83 473	7.36 317	3.66 370	0.05 405	0.10 417	0.00 1	0.14 410	0.10 261	0.14 352

NRIStereo	2.14 198	0.35 129	2.65 167	1.10 241	0.14 105	3.05 250	0.86 326	5.35 200	3.18 145	6.24 284	3.36 160	4.17 262	1.82 234	8.12 368	2.01 295	0.00 1	0.10 417	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.19 395

RAFT	2.57 252	0.76 329	3.09 232	0.91 207	0.09 59	2.41 164	0.94 340	5.35 200	2.65 98	6.11 273	7.21 286	9.43 405	4.30 358	5.73 211	1.77 277	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.02 330	0.46 463	0.08 271

iRaftStereo_RVC	1.62 137	0.68 307	1.98 93	0.67 184	0.05 16	2.99 244	0.04 35	5.36 202	3.74 177	3.82 192	4.96 202	2.54 190	0.62 125	3.35 126	0.97 202	0.00 1	0.07 381	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.27 430

fff	2.28 219	0.61 281	3.81 295	0.22 100	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 203	11.84 451	5.80 248	5.17 209	1.44 152	5.41 404	2.00 91	1.92 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 384

csc	2.28 219	0.61 281	3.81 295	0.22 100	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 203	11.84 451	5.80 248	5.17 209	1.44 152	5.41 404	2.00 91	1.92 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 384

cscssc	2.28 219	0.61 281	3.81 295	0.22 100	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 203	11.84 451	5.80 248	5.17 209	1.44 152	5.41 404	2.00 91	1.92 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 384

XX-Stereo	2.71 262	0.38 152	5.96 416	2.25 422	2.20 427	1.54 76	0.21 145	5.44 206	3.05 132	2.28 147	16.16 446	7.03 356	0.24 36	6.19 227	0.79 165	0.00 1	0.15 455	0.00 1	0.23 454	0.13 314	0.04 182

MyStereo07	1.31 114	0.79 340	1.61 53	1.03 230	1.11 344	2.63 196	0.46 208	5.48 207	2.24 74	0.64 103	1.48 88	0.27 75	0.59 124	7.03 293	0.45 90	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.01 305	0.11 282	0.09 284

rafts_anoy	1.72 144	0.79 340	2.58 158	2.03 392	1.75 397	2.47 168	0.16 122	5.48 207	6.01 294	3.24 173	2.11 117	1.92 176	1.33 193	3.08 119	1.13 219	0.01 242	0.18 472	0.00 1	0.01 305	0.03 117	0.07 256

aanetorigin	8.72 493	3.29 504	27.55 543	1.95 375	3.84 489	4.93 370	5.39 485	5.49 209	10.05 420	27.85 536	31.47 527	15.80 480	12.78 505	9.04 423	11.98 497	0.25 473	0.22 489	0.22 497	0.25 462	1.28 501	0.84 491

AIO-Stereo	0.94 63	0.22 26	1.20 14	0.06 30	0.08 51	2.36 157	0.62 257	5.50 210	2.61 96	0.30 35	3.32 155	0.41 102	0.25 38	1.12 41	0.17 14	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.35 488	0.06 202	0.12 335

GMStereo_Zeroshot	2.77 267	1.98 479	5.14 381	1.53 306	0.36 221	3.56 297	0.10 83	5.57 211	5.91 285	6.89 322	7.02 279	8.50 392	0.91 154	6.01 220	1.65 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 371	0.01 18

AIO-test1	2.22 209	0.76 329	2.78 187	0.30 113	4.38 501	2.48 170	0.96 344	5.59 212	14.64 472	0.74 107	2.86 139	0.92 133	0.30 59	5.64 203	1.67 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.17 348	0.14 352

HART	1.68 140	0.67 305	2.72 176	0.04 20	0.27 186	1.72 101	0.04 35	5.60 213	3.16 139	1.44 130	7.73 304	2.41 187	0.15 22	6.44 245	0.62 123	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.17 380

IPLGR_C	2.44 238	1.17 415	4.94 367	0.62 176	2.08 418	2.65 199	0.80 305	5.60 213	4.79 240	7.87 370	9.23 336	1.67 163	1.15 177	3.43 130	2.23 309	0.01 242	0.19 478	0.02 423	0.08 384	0.22 388	0.10 306

SST-Stereo	2.75 266	0.31 73	2.78 187	1.33 272	0.33 213	3.99 334	0.82 309	5.60 213	3.93 190	10.92 465	6.19 249	5.00 298	4.23 351	8.66 403	0.74 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

rvit_105_1	2.44 238	0.80 344	5.08 376	1.77 344	0.09 59	1.95 118	3.62 449	5.62 216	8.21 383	4.85 221	2.07 113	3.15 214	1.58 216	7.08 298	2.71 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.04 146	0.08 271

RAFT_R40	2.71 262	0.33 103	3.00 211	1.26 259	0.30 196	3.83 324	1.00 347	5.69 217	4.29 213	9.69 436	6.33 259	5.02 300	4.02 342	8.58 398	0.86 180	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

tg	1.96 181	0.64 290	2.15 116	0.68 185	0.12 91	4.40 355	0.04 35	5.74 218	4.19 211	4.00 196	5.23 218	2.58 191	0.93 156	7.12 301	0.77 161	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.25 420

test-1	1.82 158	0.45 209	5.42 394	0.89 205	0.41 235	2.14 136	0.56 237	5.75 219	4.15 209	3.28 174	5.11 207	3.61 236	0.70 132	1.53 62	1.56 256	0.02 330	0.34 503	0.00 1	0.08 384	0.02 72	0.30 438

AFF-stereo	2.59 254	0.68 307	2.35 137	1.55 310	0.17 128	1.67 89	0.08 71	5.75 219	6.60 326	6.20 281	12.13 403	6.16 334	2.36 255	4.75 175	1.11 216	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.05 217

CrosDoStereo	3.96 381	0.45 209	3.04 220	0.32 120	0.20 159	3.28 270	11.63 535	5.76 221	4.45 221	9.04 418	16.58 451	4.99 295	7.45 450	8.04 357	3.72 371	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.16 335	0.10 306

DeepStereo_LL	3.96 381	0.45 209	3.04 220	0.32 120	0.20 159	3.28 270	11.63 535	5.76 221	4.45 221	9.04 418	16.58 451	4.99 295	7.45 450	8.04 357	3.72 371	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.16 335	0.10 306

GrayStereo	3.74 358	0.20 18	1.94 87	1.55 310	0.60 279	3.12 258	8.22 513	5.76 221	3.32 156	10.40 453	16.66 453	5.81 326	8.60 470	6.57 260	1.37 239	0.01 242	0.00 1	0.01 392	0.63 508	0.02 72	0.04 182

HHNet	2.59 254	0.55 257	2.55 154	0.20 94	0.32 208	2.84 230	0.94 340	5.77 224	5.14 251	7.33 348	13.80 426	0.94 134	3.20 295	5.27 194	2.41 320	0.13 448	0.02 246	0.06 463	0.00 1	0.23 395	0.03 137

model_zeroshot	1.52 130	0.42 184	4.10 322	1.25 258	0.11 77	3.04 249	0.14 110	5.79 225	2.84 113	3.12 169	3.65 170	2.05 179	0.42 94	2.38 104	0.71 142	0.01 242	0.10 417	0.00 1	0.20 440	0.02 72	0.04 182

MM-Stereo_test3	1.83 160	0.59 273	1.93 84	1.43 290	3.99 494	2.44 167	0.81 307	5.81 226	6.70 329	1.73 139	4.79 195	1.23 146	0.65 127	3.30 123	0.85 175	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.33 433	0.05 217

LL-Strereo2	1.86 163	0.83 351	2.33 133	0.36 134	0.17 128	3.79 322	1.52 386	5.82 227	4.04 199	4.43 205	2.51 130	4.23 263	0.37 73	5.66 205	0.99 204	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.05 370	0.06 202	0.11 320

StereoVision	2.25 215	0.72 317	4.00 312	1.03 230	2.64 445	1.91 114	0.28 164	5.83 228	4.43 219	1.89 140	10.65 373	3.88 247	0.52 111	5.13 190	1.98 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.03 137

test_for_model	6.81 463	27.63 554	2.16 123	21.79 552	16.18 553	3.48 285	0.94 340	5.88 229	3.72 175	7.62 360	2.72 137	1.03 139	0.42 94	0.58 8	0.35 55	9.03 544	2.28 533	0.00 1	0.05 370	23.91 559	6.49 538

Gwc-CoAtRS	2.02 188	0.33 103	2.61 162	1.04 235	0.30 196	3.56 297	0.40 196	5.89 230	5.94 287	5.08 229	5.01 205	5.55 315	1.72 225	1.60 66	0.91 194	0.01 242	0.09 405	0.00 1	0.25 462	0.01 24	0.02 87

riskmin	1.88 168	0.15 1	2.11 114	1.38 283	0.88 317	2.40 163	0.04 35	5.93 231	6.10 297	2.25 145	1.34 83	6.06 331	5.08 397	2.78 112	1.01 207	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 237

AE-Stereo	1.44 124	0.32 86	2.69 170	1.58 315	0.20 159	2.24 146	0.59 248	6.01 232	5.70 271	1.18 129	3.17 151	1.02 138	0.78 145	1.73 73	0.83 171	0.02 330	0.18 472	0.00 1	0.29 471	0.11 282	0.07 256

Pruner-Stereo	2.49 245	0.40 166	2.46 145	1.80 348	0.25 176	3.51 292	0.77 297	6.03 233	4.92 243	8.91 414	6.09 241	4.45 276	1.11 170	6.99 291	2.11 300	0.02 330	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.01 24	0.04 182

111	2.78 268	0.92 375	3.81 295	0.22 100	0.07 35	2.83 229	0.70 280	6.03 233	14.00 467	3.22 172	8.93 327	5.48 314	3.30 299	3.66 135	2.03 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.29 436

MIM_Stereo	2.50 248	0.75 326	4.26 327	1.18 252	0.11 77	3.08 251	0.33 180	6.07 235	3.28 152	5.01 226	10.12 358	4.29 271	1.74 228	8.06 364	1.27 230	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.01 305	0.18 359	0.15 363

Selective-IGEV	1.23 105	0.18 8	1.13 5	0.07 39	0.17 128	2.38 161	0.54 231	6.10 236	2.51 89	0.41 71	3.20 152	0.26 72	0.29 52	6.94 288	0.16 11	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.11 402	0.04 146	0.10 306

DN-CSS_ROB	2.69 258	1.40 437	5.34 392	2.31 433	0.75 303	3.14 260	0.06 55	6.11 237	3.87 184	5.34 238	12.18 406	2.34 186	1.22 188	7.84 345	1.48 247	0.03 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.03 137

MyStereo8	2.88 282	1.19 416	5.03 372	1.61 320	3.75 486	4.30 346	0.07 63	6.14 238	6.16 303	6.22 282	9.64 352	4.28 269	1.45 202	2.05 94	4.76 397	0.00 1	0.16 464	0.00 1	0.14 410	0.26 409	0.43 460

IPLG	2.43 236	0.66 302	4.77 360	0.54 161	0.31 204	3.01 246	0.26 160	6.15 239	5.55 265	7.69 362	6.21 251	1.89 172	1.74 228	7.19 307	2.35 315	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.12 335

MSKI-zero shot	2.00 185	0.36 139	2.15 116	0.81 193	0.25 176	2.69 204	0.29 168	6.16 240	2.34 84	4.31 202	7.52 294	3.70 242	0.25 38	8.42 389	0.41 75	0.01 242	0.13 443	0.00 1	0.25 462	0.03 117	0.02 87

testlalala_base	3.12 300	0.48 224	2.79 191	2.14 409	1.98 413	4.13 341	0.64 262	6.16 240	2.09 69	2.38 149	4.08 178	1.80 168	0.50 106	1.65 68	0.72 144	12.33 554	2.33 535	0.00 1	0.31 479	14.56 549	1.32 501

PSM-softLoss	2.24 210	0.34 118	3.42 261	1.81 350	0.17 128	2.74 206	0.39 192	6.17 242	2.92 116	6.26 287	6.29 256	2.96 202	0.97 160	8.68 404	1.71 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

KMStereo	2.24 210	0.34 118	3.42 261	1.81 350	0.17 128	2.74 206	0.39 192	6.17 242	2.92 116	6.26 287	6.29 256	2.96 202	0.97 160	8.68 404	1.71 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

OMP-Stereo	3.03 292	0.93 378	2.72 176	4.21 516	0.51 266	2.19 141	1.25 369	6.19 244	6.00 293	7.99 378	6.21 251	8.50 392	2.49 260	9.44 441	1.74 275	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.05 217

ACV-stereo	4.46 410	0.76 329	9.94 478	1.91 365	1.06 340	11.61 479	1.28 373	6.25 245	7.09 343	3.09 168	5.21 217	16.88 492	10.23 491	7.96 351	5.47 407	0.06 415	0.15 455	0.01 392	0.00 1	0.12 299	0.14 352

RAFT-Test	2.17 203	0.36 139	3.40 259	1.05 238	0.34 215	4.90 368	0.69 277	6.27 246	3.98 192	4.65 216	7.02 279	6.30 340	1.12 171	1.81 79	0.99 204	0.01 242	0.17 468	0.00 1	0.34 485	0.02 72	0.02 87

raft_robust	2.64 256	1.20 417	2.62 164	1.10 241	0.28 193	1.50 73	0.12 94	6.28 247	9.04 400	6.80 315	7.19 285	3.73 244	2.13 242	9.06 424	1.07 210	0.03 373	0.12 433	0.00 1	0.21 445	0.17 348	0.22 406

AIO-test2	2.70 261	1.23 420	3.52 269	1.24 256	3.05 455	2.65 199	0.06 55	6.30 248	15.40 481	2.58 153	7.30 290	0.48 110	0.57 120	5.36 196	0.96 199	3.06 529	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.16 335	0.15 363

IPLGR	2.28 219	0.51 237	6.00 417	0.15 83	0.15 110	1.99 124	0.22 147	6.34 249	6.04 295	6.80 315	5.76 234	2.87 199	2.31 253	4.88 178	1.28 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.18 384

IER	3.20 308	0.54 253	5.13 380	0.58 170	1.59 378	7.29 420	0.56 237	6.36 250	4.95 244	7.44 353	8.84 323	6.20 335	6.26 422	4.88 178	3.29 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

raft+_RVC	1.79 151	0.84 352	2.32 132	2.40 440	0.85 315	1.38 57	0.09 79	6.36 250	4.75 239	2.85 161	5.46 229	1.17 144	1.36 198	4.54 169	0.91 194	0.00 1	0.10 417	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.22 406

TestStereo1	2.85 274	0.81 346	3.48 265	3.11 476	0.44 239	2.52 173	1.50 384	6.37 252	8.18 381	4.62 212	9.24 341	2.23 184	3.69 322	9.19 429	1.26 228	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 415	0.09 284

SA-5K	2.85 274	0.81 346	3.48 265	3.11 476	0.44 239	2.52 173	1.50 384	6.37 252	8.18 381	4.62 212	9.24 341	2.23 184	3.69 322	9.19 429	1.26 228	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 415	0.09 284

R-Stereo Train	2.44 238	0.32 86	1.93 84	0.94 214	0.16 118	3.67 304	0.61 254	6.37 252	3.08 135	9.14 420	17.44 467	1.80 168	0.77 142	1.76 76	0.70 138	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

RAFT-Stereo	2.44 238	0.32 86	1.93 84	0.94 214	0.16 118	3.67 304	0.61 254	6.37 252	3.08 135	9.14 420	17.44 467	1.80 168	0.77 142	1.76 76	0.70 138	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ToySt	2.69 258	0.55 257	7.03 444	1.03 230	0.10 67	3.49 287	1.04 351	6.38 256	4.55 228	2.69 154	6.28 255	7.95 379	4.38 362	5.08 187	2.58 327	0.01 242	0.11 426	0.00 1	0.04 364	0.28 417	0.19 395

IRAFT_RVC	2.85 274	0.41 177	3.32 251	2.09 403	0.41 235	2.92 238	5.22 481	6.41 257	3.63 173	6.53 307	5.48 230	5.09 302	4.88 391	8.20 379	2.15 304	0.01 242	0.17 468	0.01 392	0.00 1	0.02 72	0.04 182

gcap-zeroshot	1.87 167	0.44 201	4.24 326	0.53 159	0.51 266	3.12 258	0.75 293	6.42 258	3.91 188	3.75 190	1.67 98	7.79 371	0.55 114	2.61 109	0.53 113	0.02 330	0.21 485	0.00 1	0.23 454	0.00 1	0.05 217

ASMatch	3.32 322	0.50 231	3.32 251	1.72 338	0.45 244	1.93 116	0.68 272	6.42 258	3.89 186	6.18 279	22.30 494	4.61 283	4.82 389	7.65 331	1.70 270	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.01 24	0.18 384

SCV_C0	1.40 121	0.49 228	3.06 230	0.12 64	0.21 162	2.29 149	0.09 79	6.46 260	3.81 182	0.63 101	2.00 111	0.24 69	0.41 89	7.31 312	0.43 81	0.01 242	0.05 342	0.00 1	0.21 445	0.16 335	0.07 256

OCTAStereo	2.24 210	0.33 103	3.03 217	2.04 394	0.10 67	3.45 279	0.43 201	6.50 261	3.17 142	6.84 317	5.20 214	2.65 192	1.33 193	8.18 376	1.56 256	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

RE-Stereo	2.25 215	0.33 103	3.03 217	2.04 394	0.10 67	3.47 282	0.43 201	6.50 261	3.18 145	6.84 317	5.20 214	2.65 192	1.34 195	8.18 376	1.58 258	0.01 242	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.02 72	0.01 18

TVStereo	2.25 215	0.33 103	3.03 217	2.04 394	0.10 67	3.47 282	0.43 201	6.50 261	3.18 145	6.84 317	5.20 214	2.65 192	1.34 195	8.18 376	1.58 258	0.01 242	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.02 72	0.01 18

IGEV++	1.14 97	0.51 237	1.66 59	0.55 164	0.08 51	2.52 173	1.01 349	6.51 264	3.16 139	0.59 99	2.11 117	0.43 105	1.18 184	1.44 56	0.79 165	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.05 370	0.11 282	0.11 320

NF-Stereo	2.24 210	0.33 103	3.00 211	2.04 394	0.10 67	3.46 280	0.43 201	6.51 264	3.17 142	6.84 317	5.24 219	2.67 195	1.34 195	8.17 375	1.53 252	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

IIG-Stereo	3.16 304	0.75 326	2.83 194	4.08 511	0.21 162	2.56 182	0.74 291	6.55 266	5.56 267	8.39 396	9.38 347	7.94 377	2.79 280	9.50 443	1.89 286	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.04 182

s12784h	1.89 171	0.30 68	2.57 156	0.11 62	0.09 59	4.18 342	0.13 103	6.61 267	7.44 354	3.62 184	4.28 184	0.59 122	0.81 148	6.61 263	0.46 94	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.00 1

Anonymous_2	4.14 392	0.62 286	3.21 242	1.40 285	1.43 373	5.19 373	0.32 176	6.63 268	4.38 217	4.48 209	2.30 124	8.08 380	7.00 439	5.37 197	2.29 311	0.23 469	0.75 522	5.20 538	18.12 563	5.66 532	0.23 412

DFGA-Net	2.78 268	1.91 475	7.35 452	1.52 301	0.36 221	3.36 275	0.20 140	6.64 269	5.93 286	4.88 222	6.31 258	2.18 181	1.12 171	7.43 319	5.98 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 445	0.04 182

11t1	1.62 137	0.26 46	2.53 152	2.37 439	0.24 173	2.58 185	0.06 55	6.66 270	3.00 128	3.40 179	3.01 144	1.14 142	1.94 236	4.18 156	0.91 194	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

CFNet-RSSM	2.11 194	0.33 103	2.71 174	1.04 235	0.30 196	3.21 268	0.41 197	6.67 271	6.96 337	5.62 243	4.58 192	5.40 312	1.71 223	1.86 82	0.87 182	0.00 1	0.08 393	0.00 1	0.32 481	0.02 72	0.02 87

test_5	2.90 283	0.70 314	3.69 284	2.01 387	3.17 460	4.61 362	1.32 377	6.69 272	7.02 341	2.79 158	7.18 284	4.99 295	4.14 345	7.96 351	1.31 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.19 367	0.26 426

SA	3.06 294	0.74 324	3.79 292	1.60 319	0.30 196	3.19 266	1.43 381	6.72 273	9.06 401	4.63 215	10.80 375	2.89 200	4.71 381	9.62 444	1.18 226	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.19 437	0.23 395	0.02 87

anonymousa	3.80 367	0.55 257	3.35 253	1.24 256	3.74 482	9.04 447	0.36 184	6.74 274	4.03 197	7.72 364	19.64 479	10.62 425	6.01 420	1.52 61	1.40 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.03 137

PFNet	2.93 286	0.40 166	5.51 402	2.13 408	0.84 314	3.11 257	0.75 293	6.78 275	4.79 240	9.98 444	6.00 239	4.78 288	2.13 242	8.33 383	2.11 300	0.19 461	0.06 360	0.00 1	0.11 402	0.20 371	0.35 445

DCVSM-stereo	3.13 301	0.37 146	2.95 208	1.51 299	0.80 310	2.75 211	0.49 221	6.79 276	5.25 254	11.43 473	5.57 233	10.79 429	5.30 401	5.25 192	2.95 337	0.03 373	0.09 405	0.03 440	0.00 1	0.12 299	0.09 284

iinet-f	5.94 440	1.60 453	26.88 542	1.79 347	1.38 370	11.92 485	1.47 383	6.80 277	7.11 344	6.90 324	14.43 433	10.64 427	7.97 460	7.00 292	12.12 499	0.02 330	0.03 297	0.05 459	0.00 1	0.63 477	0.02 87

RAFT+CT+SA	2.36 230	0.71 316	2.46 145	0.83 197	2.26 430	3.18 265	0.93 338	6.82 278	5.48 260	2.55 152	8.07 312	1.64 161	1.59 217	8.54 395	1.15 221	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.38 490	0.19 367	0.36 447

SCV	1.59 134	0.58 270	2.57 156	2.72 458	0.31 204	2.15 138	0.79 303	6.88 279	2.72 104	0.20 14	2.68 134	0.68 125	0.58 122	7.60 328	0.41 75	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.22 451	0.37 445	0.24 416

MIPNet	2.06 192	0.69 312	4.57 351	0.32 120	0.21 162	1.92 115	0.19 134	6.89 280	5.64 270	5.48 240	4.02 176	2.02 178	3.50 312	3.32 125	2.01 295	0.00 1	0.01 179	0.01 392	0.01 305	0.20 371	0.13 343

HCRNet	2.56 250	0.53 249	3.35 253	0.24 104	3.39 469	2.19 141	0.23 151	6.89 280	5.50 261	5.26 235	4.79 195	5.27 306	2.78 279	7.71 337	2.89 335	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.04 182

GCST	9.08 494	17.31 546	3.98 310	52.92 569	10.66 542	11.29 476	0.20 140	6.97 282	6.47 321	9.46 428	4.68 193	4.75 286	1.51 204	9.34 436	1.31 233	8.19 542	0.05 342	22.38 550	0.34 485	6.17 535	3.53 523

ISRNet	3.93 380	0.55 257	5.49 399	3.20 482	2.69 447	2.11 132	0.26 160	7.01 283	6.40 316	11.00 468	17.99 471	8.31 383	2.64 267	6.51 255	4.36 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.02 87

FENet	2.19 206	0.34 118	3.04 220	2.05 398	0.26 183	2.82 227	0.13 103	7.02 284	5.55 265	4.97 225	1.94 108	4.91 293	3.39 306	4.71 174	2.50 323	0.02 330	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 404

cross-raft	2.03 189	0.35 129	2.78 187	1.10 241	0.16 118	3.77 320	0.48 211	7.03 285	3.75 178	5.06 228	5.55 232	6.26 337	1.41 199	1.75 74	0.89 190	0.01 242	0.07 381	0.00 1	0.19 437	0.03 117	0.03 137

dad	4.66 419	1.89 474	5.51 402	0.94 214	0.09 59	2.16 140	0.37 186	7.10 286	14.43 470	10.13 447	16.84 455	14.97 473	1.90 235	6.82 275	4.15 383	1.09 513	0.11 426	4.08 535	0.46 501	0.17 348	0.06 237

rvit_stereo_0075_2	2.00 185	0.32 86	5.49 399	0.60 173	1.98 413	1.77 104	0.10 83	7.24 287	5.70 271	2.90 163	4.06 177	3.11 212	0.56 116	5.32 195	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.16 375

MLCV	3.44 338	0.88 362	5.60 406	1.39 284	0.25 176	4.36 350	0.33 180	7.25 288	7.28 349	9.17 422	12.24 408	5.09 302	2.47 259	9.15 427	3.23 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

CBFPSM	4.87 421	0.94 381	14.70 508	1.51 299	1.15 349	11.49 477	2.55 419	7.28 289	6.47 321	6.23 283	4.83 198	15.30 478	8.99 476	6.88 279	8.20 457	0.03 373	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.40 455	0.42 458

fast-acv-ft	5.62 435	1.39 436	7.01 443	2.02 389	1.89 410	12.23 487	1.82 401	7.35 290	9.45 408	10.46 455	20.27 483	14.55 471	7.71 458	7.41 318	7.61 441	0.10 437	0.09 405	0.16 488	0.07 379	0.59 472	0.13 343

Sa-1000	3.55 345	0.75 326	3.63 280	1.91 365	0.30 196	3.55 296	1.63 392	7.39 291	8.54 394	7.70 363	17.44 467	4.00 251	2.82 282	9.44 441	1.33 235	0.00 1	0.10 417	0.00 1	0.18 432	0.21 382	0.04 182

ARAFT	3.13 301	1.11 407	7.34 451	0.42 143	0.14 105	4.52 358	2.99 430	7.41 292	5.97 290	8.85 412	7.06 283	5.20 305	1.25 191	8.49 393	1.44 243	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.33 433	0.11 320

RALAANet	2.46 243	1.09 402	3.70 287	2.55 451	0.80 310	3.37 276	0.15 116	7.44 293	5.54 264	5.65 244	6.01 240	3.54 233	1.13 174	6.34 240	1.58 258	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.05 370	0.21 382	0.03 137

iResNet	3.68 354	0.91 372	7.94 461	2.97 473	0.34 215	4.44 356	0.48 211	7.70 294	9.74 413	7.72 364	12.74 415	4.03 252	2.87 286	8.05 360	3.37 352	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.09 284

z-ln-s-r	5.99 444	1.34 434	15.55 511	1.52 301	1.95 412	3.28 270	2.71 424	7.72 295	11.16 441	6.43 302	25.06 509	8.76 395	5.86 415	11.03 467	17.17 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.11 320

DAS	3.74 358	0.35 129	5.19 385	1.99 382	3.74 482	2.36 157	3.22 437	7.77 296	9.27 404	8.70 405	12.08 401	4.45 276	5.43 407	8.39 386	1.71 271	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

SepStereo	3.78 364	0.35 129	5.19 385	1.99 382	3.74 482	2.36 157	3.22 437	7.77 296	9.27 404	8.70 405	12.08 401	4.45 276	5.43 407	9.18 428	1.71 271	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

IGEV_Zeroshot_test	2.13 197	0.50 231	4.91 366	1.41 288	0.18 143	2.62 194	0.36 184	7.80 298	3.87 184	5.04 227	5.42 228	4.77 287	1.03 165	3.43 130	0.79 165	0.00 1	0.16 464	0.00 1	0.18 432	0.17 348	0.04 182

anonymousdsp2	1.78 150	0.39 156	3.40 259	1.10 241	0.04 13	3.63 301	0.50 223	7.80 298	2.77 110	2.91 164	2.88 140	3.17 215	1.01 162	5.15 191	0.43 81	0.00 1	0.01 179	0.02 423	0.15 414	0.05 178	0.12 335

DMCA-RVC	3.17 305	1.26 424	6.39 431	2.10 405	1.51 376	3.02 247	0.56 237	7.84 300	5.06 247	9.23 423	5.19 213	8.46 388	2.72 276	6.31 236	3.22 346	0.06 415	0.11 426	0.09 475	0.02 330	0.16 335	0.08 271

HH	2.42 234	0.73 320	3.76 289	0.91 207	0.14 105	2.78 213	0.71 283	7.92 301	2.72 104	1.53 133	6.10 243	7.93 375	4.01 340	8.60 399	0.44 86	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 182

HanStereo	2.42 234	0.73 320	3.76 289	0.91 207	0.14 105	2.78 213	0.71 283	7.92 301	2.72 104	1.53 133	6.10 243	7.93 375	4.01 340	8.60 399	0.44 86	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 182

FACV-RUCA	2.21 208	0.34 118	3.59 274	1.30 268	2.90 453	2.22 145	1.25 369	7.98 303	5.71 276	3.59 183	7.21 286	1.14 142	1.60 218	3.12 120	1.46 246	0.01 242	0.03 297	0.10 477	0.04 364	0.35 439	0.17 380

GwcNet-ADL	2.65 257	0.48 224	3.84 301	0.82 195	0.33 213	2.04 126	0.69 277	8.07 304	9.42 407	6.05 267	6.66 266	4.14 260	1.73 226	5.40 199	3.01 339	0.08 429	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

DispNO	3.25 310	0.72 317	6.85 441	1.95 375	1.34 368	3.49 287	0.84 318	8.14 305	6.30 310	6.34 297	7.76 307	6.30 340	4.28 357	6.93 284	3.51 362	0.00 1	0.03 297	0.03 440	0.12 405	0.07 220	0.07 256

ccs_rob	2.81 271	0.42 184	4.06 318	0.33 125	0.25 176	2.59 188	0.12 94	8.19 306	7.68 362	7.02 327	10.37 365	6.54 343	2.06 241	4.88 178	1.53 252	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.05 178	0.07 256

CFNet_pseudo	2.81 271	0.42 184	4.04 316	0.33 125	0.24 173	2.59 188	0.12 94	8.20 307	7.66 361	7.04 330	10.42 366	6.56 347	2.05 240	4.88 178	1.53 252	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.05 178	0.07 256

ACVNet	2.58 253	0.53 249	2.69 170	0.84 198	0.59 277	2.61 191	0.55 235	8.35 308	5.70 271	4.45 206	9.26 344	5.77 323	3.50 312	2.24 98	4.41 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.01 18

CFNet-ft	3.31 316	0.94 381	2.69 170	1.50 296	2.38 434	2.81 224	0.68 272	8.35 308	7.43 352	4.45 206	9.94 355	10.20 418	4.60 374	6.50 254	3.41 353	0.00 1	0.00 1	0.03 440	0.00 1	0.22 388	0.03 137

CFNet_RVC	3.31 316	0.94 381	2.69 170	1.50 296	2.38 434	2.81 224	0.68 272	8.35 308	7.43 352	4.45 206	9.94 355	10.20 418	4.60 374	6.49 252	3.41 353	0.00 1	0.00 1	0.03 440	0.00 1	0.22 388	0.03 137

cf-r	3.42 334	0.81 346	3.97 306	2.41 443	2.78 449	2.85 231	0.64 262	8.44 311	6.32 312	6.25 286	11.57 394	8.97 399	3.54 316	5.93 217	3.83 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.07 256

ACVNet-DCA	2.01 187	0.65 296	2.15 116	2.30 427	0.02 3	5.80 386	0.56 237	8.45 312	3.33 157	1.03 119	3.33 156	0.32 89	3.71 325	8.05 360	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.02 72	0.03 137

1test111	1.86 163	0.65 296	2.15 116	2.30 427	0.02 3	5.80 386	0.56 237	8.45 312	3.33 157	1.03 119	3.33 156	0.32 89	3.71 325	4.40 166	0.96 199	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.02 72	0.03 137

qqq	1.93 176	0.30 68	2.96 210	1.40 285	0.05 16	1.96 121	0.39 192	8.45 312	3.33 157	3.06 167	3.84 171	4.67 284	2.70 271	4.40 166	0.96 199	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

PSMNet-ADL	2.98 289	0.43 195	2.41 139	1.43 290	0.40 231	5.94 391	0.28 164	8.45 312	5.13 250	3.36 178	6.77 268	8.41 386	4.61 376	7.20 308	4.55 392	0.02 330	0.09 405	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

CAS++	1.18 98	0.55 257	1.99 95	0.17 88	0.27 186	1.85 111	0.63 258	8.48 316	3.07 134	1.71 137	2.32 125	0.18 48	0.20 30	1.91 88	0.30 43	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	2.18 205	0.25 40	1.94 87	1.37 281	0.80 310	5.01 371	0.56 237	8.51 317	5.58 268	4.01 197	4.85 199	5.44 313	2.26 251	2.45 106	0.35 55	0.00 1	0.15 455	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

MyStereo05	2.94 287	0.66 302	5.25 390	1.10 241	0.96 330	2.57 183	0.10 83	8.53 318	12.34 459	6.28 290	3.88 172	3.18 216	3.30 299	7.81 344	2.37 317	0.01 242	0.08 393	0.00 1	0.01 305	0.13 314	0.15 363

acv_ft	3.69 355	0.53 249	4.58 352	2.31 433	4.71 515	7.44 423	0.86 326	8.54 319	5.70 271	9.29 425	9.26 344	5.77 323	4.15 346	2.24 98	8.13 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 419	0.01 18

SDNR	7.50 474	2.32 486	15.58 512	1.82 354	0.63 285	44.66 561	0.44 205	8.59 320	9.52 409	9.84 439	25.18 510	5.30 310	4.38 362	11.46 473	6.49 426	0.05 405	0.03 297	0.00 1	0.01 305	1.79 512	1.87 510

gwcnet-sp	3.31 316	1.47 441	7.26 448	1.73 339	0.69 294	7.57 427	1.14 361	8.59 320	6.17 304	8.57 401	5.25 221	4.26 266	3.36 301	6.46 246	3.44 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 320

scenet	3.31 316	1.47 441	7.26 448	1.73 339	0.69 294	7.57 427	1.14 361	8.59 320	6.17 304	8.57 401	5.25 221	4.26 266	3.36 301	6.46 246	3.44 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 320

ssnet	3.31 316	1.47 441	7.26 448	1.73 339	0.69 294	7.57 427	1.14 361	8.59 320	6.17 304	8.57 401	5.25 221	4.26 266	3.36 301	6.46 246	3.44 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 320

DIP-Stereo	1.97 183	0.64 290	2.95 208	0.17 88	0.10 67	4.83 366	0.13 103	8.60 324	4.06 204	6.42 300	4.92 201	0.44 107	0.72 135	3.57 134	1.80 280	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
EDNetEfficient	13.82 528	6.19 521	54.79 564	2.83 463	3.60 477	4.86 367	8.57 515	8.61 325	32.90 533	40.77 555	30.59 525	18.33 501	21.87 537	11.38 472	25.36 543	0.15 451	0.23 491	0.06 463	1.03 522	2.54 519	1.79 508

GANet-ADL	2.20 207	0.50 231	3.27 247	2.02 389	0.11 77	2.21 143	0.48 211	8.64 326	6.79 332	4.56 210	5.83 237	3.98 250	1.27 192	2.68 110	1.43 242	0.04 393	0.08 393	0.02 423	0.00 1	0.15 328	0.03 137

MMNet	4.16 395	0.77 332	5.47 398	1.40 285	1.67 388	10.78 471	0.63 258	8.64 326	8.47 391	8.80 410	8.33 316	7.51 366	6.61 429	7.53 325	6.54 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.05 217

DDVS	3.59 348	0.53 249	4.53 344	2.02 389	1.27 359	6.63 405	0.49 221	8.73 328	4.10 205	7.14 335	7.63 301	12.68 455	2.25 249	8.69 406	4.09 382	0.08 429	0.20 482	0.01 392	0.00 1	0.14 324	0.59 481

x	1.73 146	0.28 52	2.49 149	1.91 365	0.17 128	2.10 130	0.83 313	8.74 329	3.55 170	3.28 174	2.12 120	3.10 211	1.96 237	2.90 115	1.12 217	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

AACVNet	3.33 324	1.03 393	3.56 272	3.46 491	0.63 285	3.09 253	0.28 164	8.78 330	3.43 163	5.99 264	10.64 372	10.08 415	4.03 343	8.69 406	2.51 324	0.03 373	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.26 409	0.06 237

TRStereo	2.36 230	3.10 499	4.70 357	1.99 382	2.08 418	2.61 191	1.11 359	8.79 331	3.73 176	3.19 171	3.04 147	3.96 249	0.77 142	5.92 216	1.44 243	0.03 373	0.14 448	0.00 1	0.29 471	0.08 232	0.25 420

G2L-Stereo	3.40 331	0.93 378	4.73 359	1.61 320	2.05 416	2.88 236	0.60 251	8.94 332	5.84 279	7.42 351	7.33 292	8.61 394	2.16 245	8.44 391	6.11 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.18 384

PAM	3.38 327	0.31 73	5.61 407	1.37 281	0.71 299	7.60 430	0.38 191	8.94 332	3.55 170	5.54 241	4.69 194	16.09 485	7.03 441	3.67 136	1.02 208	0.00 1	0.21 485	0.00 1	0.38 490	0.07 220	0.41 455

GwcNet-RSSM	3.77 363	1.05 395	5.06 374	2.21 417	1.87 408	2.36 157	1.52 386	8.98 334	7.96 374	5.91 263	14.59 436	7.94 377	3.50 312	6.43 244	5.70 412	0.00 1	0.00 1	0.04 452	0.00 1	0.20 371	0.08 271

BUS	2.49 245	0.32 86	3.05 225	0.46 150	0.46 245	7.12 415	0.50 223	9.05 335	4.69 234	6.11 273	6.15 246	5.29 307	0.83 149	3.91 144	1.77 277	0.01 242	0.03 297	0.03 440	0.00 1	0.04 146	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 258	0.32 86	3.05 225	0.46 150	0.46 245	7.13 417	1.63 392	9.05 335	4.69 234	6.11 273	6.15 246	6.26 337	2.54 262	3.91 144	1.91 287	0.01 242	0.03 297	0.03 440	0.00 1	0.04 146	0.00 1

hknet	3.31 316	0.42 184	4.68 355	0.46 150	1.17 351	7.13 417	1.63 392	9.05 335	6.91 335	6.11 273	6.15 246	9.66 408	2.85 284	7.48 324	2.45 322	0.01 242	0.03 297	0.03 440	0.00 1	0.04 146	0.00 1

hitnet-ft	3.66 353	0.65 296	2.79 191	0.89 205	0.72 301	4.25 343	0.55 235	9.11 338	7.52 356	7.14 335	10.19 359	12.49 453	4.70 380	7.44 320	4.41 389	0.03 373	0.00 1	0.06 463	0.00 1	0.20 371	0.04 182

DMCA	2.82 273	0.64 290	4.45 339	1.61 320	0.89 321	3.86 326	0.57 246	9.18 339	5.10 249	6.24 284	6.49 263	7.17 363	2.13 242	3.31 124	4.73 395	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

LL-Strereo	4.71 420	1.64 457	7.51 457	1.15 249	4.31 499	3.71 310	1.45 382	9.21 340	8.36 387	8.37 395	8.17 315	10.82 430	11.36 498	12.51 486	4.82 398	0.00 1	0.12 433	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.32 442

PCWNet_CMD	2.99 290	0.39 156	4.02 313	0.39 140	0.26 183	2.53 176	0.15 116	9.24 341	9.22 402	7.12 334	11.53 393	6.94 354	2.41 257	4.02 151	1.33 235	0.01 242	0.02 246	0.02 423	0.00 1	0.05 178	0.07 256

HITNet	2.79 270	0.77 332	4.02 313	2.03 392	0.11 77	5.58 381	0.59 248	9.24 341	5.15 252	6.42 300	7.26 289	3.66 239	2.92 288	4.07 154	3.87 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.02 87
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
MyStereo06	2.35 228	0.66 302	4.54 345	1.10 241	0.96 330	2.57 183	0.10 83	9.30 343	4.05 201	5.22 233	6.09 241	5.95 329	2.38 256	3.00 117	0.73 146	0.01 242	0.08 393	0.00 1	0.01 305	0.13 314	0.15 363

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 278	0.99 387	7.52 458	1.52 301	0.92 324	2.94 240	0.03 30	9.31 344	3.81 182	2.42 151	5.86 238	9.23 401	4.64 378	4.31 163	2.19 308	0.02 330	0.18 472	0.00 1	0.54 505	0.35 439	0.35 445

MSMDNet	2.99 290	0.39 156	4.02 313	0.40 142	0.25 176	2.53 176	0.16 122	9.35 345	9.25 403	7.08 332	11.39 388	6.93 353	2.43 258	4.01 150	1.34 237	0.01 242	0.02 246	0.02 423	0.00 1	0.05 178	0.07 256

STTStereo	3.60 350	0.93 378	6.34 428	2.71 456	2.23 428	3.68 307	0.63 258	9.42 346	6.73 330	9.87 440	6.97 273	8.84 398	3.65 320	6.85 278	3.04 340	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.02 72	0.02 87

mmm	2.50 248	0.29 57	3.22 243	1.98 380	0.32 208	3.72 313	0.12 94	9.45 347	4.05 201	5.84 253	10.80 375	2.47 188	2.86 285	4.07 154	0.75 153	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.01 305	0.03 117	0.02 87

test_sample2	2.32 225	0.25 40	3.38 255	2.08 400	0.41 235	2.58 185	0.15 116	9.50 348	4.97 245	3.66 185	4.86 200	4.29 271	3.26 297	5.83 214	1.09 214	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

UNet	3.97 384	0.61 281	6.50 434	1.68 329	3.22 461	9.82 456	0.31 175	9.50 348	5.32 257	7.20 341	6.35 261	10.59 423	5.91 418	6.93 284	5.49 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

DANet	6.02 446	1.23 420	8.45 465	3.86 508	3.94 493	7.64 431	1.34 378	9.51 350	7.00 339	13.39 492	15.53 443	15.99 483	7.02 440	12.14 482	12.37 500	0.19 461	0.12 433	0.02 423	0.03 346	0.13 314	0.56 476
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PAM_32	3.50 340	0.32 86	5.22 387	1.32 271	0.53 271	7.49 424	0.39 192	9.52 351	3.91 188	5.22 233	5.28 224	16.75 491	7.44 449	4.61 172	0.90 193	0.00 1	0.20 482	0.00 1	0.39 493	0.09 250	0.39 450

RASNet	4.52 417	0.61 281	4.42 336	3.42 489	4.68 514	4.58 360	0.99 345	9.54 352	8.01 375	5.28 236	11.42 390	10.34 422	8.88 474	9.28 433	8.68 464	0.15 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

CASS	2.44 238	0.44 201	3.56 272	0.85 200	0.38 227	3.14 260	0.22 147	9.64 353	4.00 194	6.78 313	7.62 300	3.57 235	3.58 317	3.80 141	1.10 215	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TransformOpticalFlow	3.38 327	0.70 314	4.54 345	1.00 226	0.30 196	3.56 297	0.14 110	9.67 354	7.30 350	5.55 242	13.34 421	6.74 351	5.03 394	8.22 380	1.34 237	0.00 1	0.01 179	0.01 392	0.00 1	0.04 146	0.11 320

GES	2.49 245	0.38 152	4.29 329	1.58 315	0.05 16	4.58 360	1.07 355	9.70 355	3.39 161	5.21 232	6.64 265	1.84 171	3.36 301	4.86 177	2.54 326	0.06 415	0.01 179	0.06 463	0.01 305	0.12 299	0.03 137

DLCB_ROB	4.51 414	0.91 372	3.78 291	2.19 414	1.07 343	6.28 395	3.09 433	9.78 356	7.72 363	10.65 459	12.97 417	13.91 465	3.71 325	8.72 412	5.30 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.10 306

CFNet_ucs	3.07 295	0.44 201	4.05 317	0.54 161	0.37 225	3.08 251	0.19 134	9.80 357	8.49 393	7.64 361	12.62 412	5.67 321	1.76 232	4.96 184	1.51 249	0.00 1	0.04 326	0.01 392	0.00 1	0.09 250	0.11 320

psmg	3.10 299	0.32 86	3.05 225	0.54 161	0.46 245	8.68 442	2.84 427	9.87 358	4.69 234	8.08 379	8.69 322	6.26 337	2.54 262	3.91 144	1.91 287	0.01 242	0.04 326	0.06 463	0.00 1	0.11 282	0.00 1

test_sample1	2.31 223	0.26 46	3.29 248	2.08 400	0.46 245	2.62 194	0.05 48	9.88 359	4.23 212	3.90 193	3.92 175	3.49 230	4.44 366	5.67 207	1.88 285	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

UPFNet	3.82 368	0.47 217	4.34 334	2.21 417	3.38 467	7.26 419	2.69 422	9.89 360	5.96 288	7.98 377	7.53 295	7.89 374	3.15 294	7.72 339	5.88 416	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.06 237

delet	4.27 405	0.72 317	4.50 342	1.07 239	3.75 486	10.79 472	4.04 456	9.95 361	7.89 371	8.09 380	8.89 326	8.46 388	3.81 335	7.56 326	5.80 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.02 87

ICVP	2.32 225	0.38 152	2.89 206	0.92 211	0.70 298	2.55 180	0.87 329	9.97 362	3.99 193	4.13 199	8.97 331	2.71 196	1.69 222	2.52 108	3.52 366	0.05 405	0.24 496	0.01 392	0.01 305	0.11 282	0.13 343
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
YMNet	5.52 431	1.83 468	8.79 468	3.47 493	4.46 507	10.72 469	0.91 336	9.99 363	6.43 318	13.76 495	16.35 448	11.65 445	4.49 371	7.95 349	8.03 451	0.12 443	0.35 505	0.12 481	0.08 384	0.71 483	0.27 430

YMNet_1	5.52 431	1.83 468	8.79 468	3.47 493	4.46 507	10.72 469	0.91 336	9.99 363	6.43 318	13.76 495	16.35 448	11.65 445	4.49 371	7.95 349	8.03 451	0.12 443	0.35 505	0.12 481	0.08 384	0.71 483	0.27 430

MyStereo04	2.95 288	0.79 340	5.38 393	1.03 230	1.11 344	2.63 196	0.46 208	10.00 365	12.44 460	4.19 200	3.91 174	3.04 208	3.60 318	7.34 315	2.74 334	0.00 1	0.09 405	0.00 1	0.01 305	0.11 282	0.09 284

RAFT + AFF	4.30 407	1.55 449	5.84 411	1.43 290	2.36 433	5.94 391	6.72 502	10.01 366	7.56 357	7.55 357	8.96 330	7.09 361	6.73 435	8.57 397	4.02 379	0.02 330	0.47 517	0.00 1	0.01 305	0.56 468	0.54 475

StereoDRNet-Refined	4.46 410	0.62 286	3.80 293	1.92 369	0.40 231	9.35 450	0.15 116	10.02 367	8.83 399	12.69 483	11.62 395	9.34 402	3.87 336	8.06 364	8.02 449	0.00 1	0.00 1	0.01 392	0.05 370	0.20 371	0.26 426
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AANet_RVC	5.01 424	1.74 463	6.38 430	1.96 378	1.29 363	2.26 147	1.69 396	10.07 368	18.53 495	7.88 371	18.15 472	8.49 391	2.70 271	10.59 459	7.04 435	0.96 511	0.15 455	0.02 423	0.00 1	0.13 314	0.12 335

BEATNet_4x	3.24 309	1.27 426	5.89 413	1.56 313	0.10 67	5.26 377	1.07 355	10.08 369	5.50 261	6.89 322	7.73 304	4.53 280	4.13 344	5.05 186	5.27 404	0.04 393	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.23 412

G-Net	8.41 489	1.54 448	10.97 483	5.73 526	3.60 477	26.19 533	4.41 466	10.10 370	7.42 351	19.71 516	24.99 508	14.38 470	15.83 515	10.99 465	9.53 478	0.50 498	0.46 516	0.19 494	0.25 462	0.80 488	0.66 483

CBMV_ROB	4.14 392	0.52 245	3.14 236	1.30 268	0.77 307	6.92 411	1.97 404	10.11 371	9.58 410	8.92 415	14.20 431	7.12 362	5.90 417	8.65 402	3.50 361	0.01 242	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.09 284

ac_64	3.70 356	0.47 217	3.50 268	2.87 465	3.50 473	5.91 390	0.72 287	10.17 372	4.34 215	8.16 382	5.80 235	10.82 430	5.64 413	7.08 298	4.73 395	0.03 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.14 352

FADNet-RVC-Resample	3.79 365	1.62 455	12.06 488	1.43 290	0.66 289	5.94 391	2.41 411	10.18 373	8.58 396	6.28 290	4.22 182	5.33 311	4.80 388	7.71 337	3.19 345	0.17 457	0.21 485	0.17 491	0.12 405	0.41 458	0.29 436

SuperB	8.10 486	3.15 502	24.67 536	2.65 454	1.23 354	9.88 457	4.29 462	10.18 373	30.07 529	11.53 475	12.18 406	6.12 333	6.65 433	10.50 457	14.47 511	0.14 449	0.11 426	0.35 507	0.25 462	13.06 547	0.48 467

HGLStereo	4.25 403	0.52 245	4.65 353	3.09 474	5.18 517	6.51 404	0.73 288	10.37 375	6.74 331	7.32 347	12.44 410	7.00 355	7.21 445	7.46 321	5.51 409	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.10 306

NOSS_ROB	3.30 314	0.46 215	2.62 164	2.08 400	1.01 338	5.60 382	0.74 291	10.37 375	11.48 447	5.15 231	8.43 319	5.67 321	1.73 226	7.97 353	2.34 313	0.02 330	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.14 352

STrans-v2	3.43 335	0.73 320	4.82 361	0.26 108	0.60 279	3.00 245	1.19 366	10.41 377	7.22 347	5.79 247	10.97 382	6.75 352	7.03 441	8.25 381	1.40 240	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.18 384

NVstereo2D	4.51 414	0.82 349	6.86 442	3.28 485	3.38 467	8.16 435	3.13 434	10.51 378	15.15 479	4.90 223	6.89 272	7.87 372	4.78 386	9.88 446	3.91 377	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.06 378	0.02 72	0.58 478

PASM	7.90 482	4.22 510	21.97 531	3.25 484	3.29 464	5.39 380	6.57 499	10.57 379	19.09 498	12.77 485	13.92 427	18.11 499	9.51 484	13.79 497	10.77 491	0.19 461	0.45 515	0.29 502	1.08 523	1.49 507	1.19 499

TDLM	4.11 389	1.11 407	3.54 270	1.62 324	1.04 339	3.91 329	7.41 510	10.60 380	10.67 436	6.38 298	12.59 411	5.95 329	4.77 384	8.79 414	3.04 340	0.58 499	0.00 1	0.01 392	0.00 1	0.19 367	0.12 335

psmorigin	7.34 472	1.58 451	18.31 520	2.35 437	0.87 316	6.72 407	1.70 399	10.63 381	7.14 345	19.77 517	22.71 496	20.13 511	11.34 497	12.96 491	9.49 477	0.04 393	0.17 468	0.06 463	0.17 425	0.21 382	0.50 471

DualNet (step1)	3.91 378	1.11 407	6.15 422	1.27 261	0.60 279	5.22 374	2.54 415	10.66 382	7.73 365	8.36 391	7.55 296	6.55 344	4.27 353	6.58 261	1.62 262	1.49 520	0.03 297	3.10 530	2.99 536	0.20 371	0.15 363

test_sample9	5.87 437	1.11 407	6.15 422	1.27 261	0.60 279	5.22 374	2.54 415	10.66 382	7.73 365	8.36 391	7.55 296	6.55 344	4.27 353	11.68 476	11.44 495	1.49 520	24.31 570	3.10 530	2.99 536	0.20 371	0.15 363

test_sample7	3.30 314	0.47 217	3.43 264	1.98 380	0.35 218	4.33 347	1.88 402	10.66 382	7.73 365	8.36 391	7.55 296	6.55 344	4.27 353	6.58 261	1.62 262	0.06 415	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.06 237

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 369	1.06 397	5.23 389	2.72 458	3.27 463	4.36 350	0.61 254	10.71 385	7.56 357	8.75 407	7.89 310	9.86 410	3.90 337	7.15 306	3.44 355	0.14 449	0.02 246	0.02 423	0.03 346	0.04 146	0.03 137
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DSFCA	4.21 399	0.50 231	5.45 397	1.34 274	1.68 390	7.04 413	4.51 468	10.73 386	7.00 339	10.78 462	6.80 269	8.48 390	4.63 377	9.91 447	5.12 403	0.02 330	0.06 360	0.02 423	0.03 346	0.08 232	0.03 137

TCMNet	5.22 427	1.96 477	9.78 476	4.11 512	6.57 525	8.83 444	1.35 380	10.74 387	8.07 377	6.39 299	12.76 416	8.32 384	4.75 383	8.62 401	10.09 484	0.11 439	0.18 472	0.31 504	0.09 395	0.75 486	0.57 477

PS-NSSS	3.90 375	1.84 470	4.55 348	0.87 202	2.95 454	4.10 339	2.00 405	10.77 388	8.23 384	6.75 311	14.63 437	5.01 299	2.24 247	8.41 388	2.91 336	0.33 483	0.03 297	0.83 518	0.00 1	0.82 489	0.70 486

ADCRef	7.27 471	1.38 435	16.37 513	2.52 448	3.30 465	11.63 480	3.16 436	10.80 389	9.35 406	13.03 489	25.27 511	8.17 381	8.92 475	8.06 364	21.81 532	0.15 451	0.08 393	0.16 488	0.34 485	0.38 448	0.58 478

FADNet_RVC	3.91 378	1.67 461	12.95 501	0.96 220	0.75 303	5.71 384	0.54 231	10.83 390	6.60 326	3.46 180	8.09 313	4.10 258	3.40 308	9.43 438	6.33 422	0.36 485	0.44 514	0.17 491	0.46 501	0.91 492	0.95 493

psm_up	3.85 370	0.82 349	3.01 213	2.00 386	2.58 443	5.28 378	3.34 441	10.85 391	6.33 313	7.27 345	7.32 291	10.15 416	9.02 477	6.19 227	2.51 324	0.22 468	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.03 137

CVANet_RVC	4.16 395	1.16 414	3.60 275	1.94 374	1.46 374	3.92 330	4.68 471	10.89 392	8.34 386	7.58 358	10.84 377	10.27 420	6.62 432	8.56 396	2.69 329	0.39 488	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.21 382	0.09 284

GANet-RSSM	3.27 311	0.60 277	3.38 255	2.94 471	2.00 415	2.61 191	0.48 211	10.93 393	6.11 300	5.47 239	10.20 360	6.57 348	5.44 410	6.25 231	2.23 309	0.00 1	0.00 1	0.08 472	0.00 1	0.17 348	0.03 137

ADLNet2	4.46 410	0.90 368	6.06 419	2.74 460	3.91 491	6.79 409	3.01 431	10.95 394	8.40 389	7.27 345	9.80 354	9.85 409	5.43 407	7.29 311	6.44 425	0.01 242	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 320

PSMNet-RSSM	3.33 324	0.77 332	3.22 243	2.12 406	1.90 411	2.33 155	0.71 283	11.17 395	5.83 278	5.90 262	11.43 391	7.04 358	4.83 390	5.96 218	3.17 344	0.00 1	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.08 232	0.02 87

coex_refinement	4.04 387	0.87 358	3.55 271	2.96 472	1.40 371	4.28 345	0.32 176	11.18 396	7.72 363	8.32 389	13.44 423	10.01 414	3.48 311	6.28 233	6.76 432	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.16 375

ADLNet	4.32 408	0.80 344	4.33 331	3.60 498	3.56 475	6.87 410	2.48 414	11.20 397	7.58 359	9.87 440	9.62 350	8.39 385	4.95 392	6.16 225	6.60 429	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.01 305	0.12 299	0.25 420

HBP-ISP	4.09 388	1.05 395	4.10 322	1.87 358	1.31 366	7.56 426	3.98 453	11.26 398	9.94 418	7.81 367	14.44 434	3.23 217	4.27 353	8.89 419	1.87 283	0.06 415	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.04 182

CRFU-Net	4.45 409	0.67 305	5.02 370	2.78 461	1.32 367	12.67 492	3.35 442	11.26 398	3.52 167	10.06 446	9.30 346	10.91 433	6.92 438	7.26 310	3.24 348	0.15 451	0.16 464	0.16 488	0.00 1	0.26 409	0.05 217

test_sample5	2.91 285	0.40 166	4.33 331	1.81 350	0.50 262	3.33 273	0.17 127	11.27 400	6.55 324	6.18 279	8.35 317	3.65 237	2.71 274	6.61 263	2.15 304	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 217

DualNet	3.05 293	0.40 166	4.33 331	1.81 350	0.50 262	3.33 273	0.17 127	11.27 400	6.55 324	6.50 304	10.86 379	3.65 237	2.71 274	6.61 263	2.15 304	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 217

test_sample6	3.14 303	0.41 177	4.42 336	1.92 369	0.49 259	3.25 269	0.21 145	11.30 402	6.69 328	6.50 304	10.86 379	4.03 252	2.93 289	7.06 297	2.65 328	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.06 237

SQANet	7.64 476	3.40 505	5.49 399	11.73 541	9.62 539	11.96 486	2.82 426	11.33 403	6.10 297	8.33 390	11.49 392	11.00 435	5.16 399	10.12 453	2.72 333	8.92 543	2.21 532	10.41 542	1.58 531	11.13 543	7.39 542

G2L-Stereo_test	3.57 346	0.86 355	3.66 282	2.79 462	1.52 377	4.11 340	1.17 365	11.35 404	6.27 309	7.97 376	8.87 325	9.39 404	2.26 251	6.55 259	4.33 386	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.22 388	0.13 343

UGAM-zero	3.51 341	0.33 103	4.44 338	0.88 203	0.65 288	3.52 295	0.16 122	11.35 404	2.71 103	5.09 230	5.82 236	15.28 477	9.14 480	8.38 385	1.61 261	0.00 1	0.16 464	0.00 1	0.46 501	0.02 72	0.19 395

CFNet	3.72 357	1.10 404	5.03 372	2.49 447	1.59 378	4.90 368	0.22 147	11.38 406	9.88 417	4.80 220	11.25 387	6.44 342	3.68 321	8.33 383	3.00 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 388	0.07 256

EAI-Stereo	2.31 223	0.44 201	2.72 176	0.68 185	0.56 275	3.51 292	2.62 420	11.42 407	4.14 208	2.09 141	7.23 288	1.21 145	0.91 154	5.67 207	1.51 249	0.01 242	0.25 497	0.00 1	0.88 518	0.04 146	0.26 426

LMCR-Stereo	3.63 351	1.29 431	4.20 325	2.54 449	0.17 128	8.08 434	1.52 386	11.46 408	4.73 237	8.45 399	10.66 374	1.91 175	5.03 394	7.69 335	3.58 367	0.92 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 444	0.02 87

test_sample4	2.87 280	0.40 166	4.54 345	1.80 348	0.54 273	3.95 331	0.15 116	11.48 409	6.49 323	6.33 296	6.81 270	3.68 241	2.65 269	6.11 223	2.36 316	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 217

test_sample3	2.87 280	0.37 146	4.45 339	1.95 375	0.59 277	4.69 363	0.16 122	11.50 410	6.45 320	5.82 251	6.44 262	3.76 245	2.64 267	6.01 220	2.41 320	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 217

SGM-Forest	4.96 422	0.32 86	2.84 196	1.21 253	0.64 287	10.23 461	6.64 501	11.55 411	10.98 438	10.94 467	13.59 424	11.65 445	4.30 358	8.94 420	4.63 393	0.11 439	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.46 466
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 442	1.55 449	9.92 477	2.40 440	3.22 461	10.28 462	3.14 435	11.64 412	9.79 414	9.54 432	20.22 482	11.16 438	6.77 436	10.61 460	9.16 469	0.06 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

WCMA_ROB	9.21 496	0.87 358	7.37 453	2.54 449	2.13 421	13.59 499	5.80 487	11.64 412	14.01 468	24.43 532	32.99 534	27.09 529	18.02 520	12.51 486	9.85 482	0.81 506	0.07 381	0.01 392	0.01 305	0.16 335	0.23 412

FINET	5.32 428	1.14 412	10.04 479	2.17 412	3.67 481	6.49 401	6.76 503	11.68 414	22.08 514	7.42 351	12.15 404	4.24 264	3.61 319	9.25 432	5.35 406	0.04 393	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.09 284

G2L-ROB	3.43 335	0.77 332	3.89 303	1.71 336	1.16 350	4.51 357	0.44 205	11.70 415	5.70 271	7.51 356	5.34 227	11.24 439	1.71 223	7.66 333	5.10 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.10 306

DDUNet	9.47 500	11.32 542	6.14 421	12.93 543	11.65 544	10.45 464	3.87 452	11.70 415	7.89 371	9.27 424	13.28 420	16.18 486	6.14 421	8.80 415	5.77 413	6.64 538	3.38 552	20.90 549	4.28 545	11.01 542	7.80 543

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 441	5.36 518	5.02 370	3.75 505	3.57 476	15.81 505	4.27 461	11.72 417	6.96 337	7.23 342	8.47 320	9.09 400	2.66 270	9.36 437	2.71 330	7.49 539	2.32 534	2.01 528	0.08 384	6.77 538	4.67 531

RP	6.84 464	1.29 431	5.53 405	3.92 509	5.18 517	6.32 396	3.53 445	11.73 418	15.31 480	9.54 432	22.38 495	18.25 500	14.47 513	10.11 449	7.49 439	0.91 509	0.01 179	0.12 481	0.15 414	0.33 433	0.19 395

GEStereo_RVC	3.74 358	0.73 320	4.95 368	2.01 387	1.24 355	4.36 350	3.07 432	11.77 419	7.80 370	6.87 321	6.52 264	7.70 370	4.31 360	8.98 422	4.19 384	0.03 373	0.01 179	0.02 423	0.02 330	0.13 314	0.11 320

ssnet_v2	4.46 410	0.87 358	5.18 384	1.57 314	0.67 291	9.14 448	4.73 473	11.84 420	9.68 411	8.79 408	6.24 254	9.91 411	4.34 361	6.28 233	9.30 472	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.28 417	0.30 438

FADNet-RVC	3.98 385	1.84 470	12.48 494	1.69 330	0.44 239	4.33 347	1.31 376	11.84 420	7.15 346	3.53 182	3.50 167	10.63 426	4.43 365	9.12 425	6.25 421	0.03 373	0.10 417	0.00 1	0.03 346	0.60 474	0.25 420

NINENet	3.09 296	0.56 263	3.22 243	1.61 320	1.37 369	7.12 415	0.50 223	11.88 422	5.63 269	6.63 310	8.40 318	5.29 307	0.83 149	6.51 255	1.77 277	0.15 451	0.07 381	0.07 469	0.00 1	0.09 250	0.00 1

Wz-Net-MNSev	7.43 473	2.35 488	15.22 509	2.34 436	3.41 471	17.27 515	8.55 514	11.91 423	13.48 465	13.37 491	17.05 459	13.70 460	7.47 453	11.90 481	9.99 483	0.40 490	0.03 297	0.00 1	0.01 305	0.16 335	0.07 256

SACVNet	4.15 394	1.26 424	3.81 295	3.12 478	1.68 390	3.09 253	2.85 428	11.91 423	5.96 288	10.52 456	11.20 385	10.59 423	3.95 338	8.97 421	3.25 349	0.08 429	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.32 429	0.44 462

HSM-Net_RVC	4.20 397	0.32 86	2.76 184	0.63 179	0.69 294	6.95 412	1.69 396	11.96 425	8.36 387	8.83 411	12.17 405	15.18 476	4.21 349	6.91 283	3.30 351	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 347	1.29 431	12.46 492	1.53 306	0.98 332	3.48 285	0.81 307	11.99 426	4.40 218	4.33 203	11.05 384	8.83 397	2.02 239	4.52 168	1.66 267	0.01 242	0.14 448	0.00 1	0.68 512	0.86 491	0.44 462

PSMNet-RUCA	5.60 434	4.62 514	11.61 485	10.29 537	7.55 533	7.08 414	1.94 403	12.01 427	10.52 433	3.90 193	11.88 397	4.43 275	1.75 231	7.56 326	4.24 385	1.68 523	0.12 433	4.78 537	0.67 511	4.74 528	0.68 485

w-ln-seven-2	7.09 470	2.32 486	23.44 534	1.71 336	1.06 340	7.81 433	3.98 453	12.02 428	14.65 474	13.06 490	20.38 484	11.70 449	9.83 488	10.65 461	8.66 463	0.02 330	0.05 342	0.00 1	0.02 330	0.32 429	0.14 352

GANet	6.22 448	1.07 398	4.07 320	2.27 423	0.89 321	9.19 449	9.52 522	12.02 428	8.13 380	10.72 460	29.09 520	13.86 463	7.52 454	11.00 466	4.39 388	0.36 485	0.00 1	0.02 423	0.02 330	0.12 299	0.08 271

test_sample8	7.99 484	1.11 407	6.15 422	1.27 261	0.60 279	5.22 374	2.54 415	12.04 430	6.15 302	17.46 510	9.02 333	24.67 522	18.16 521	11.68 476	11.44 495	1.49 520	24.31 570	3.10 530	2.99 536	0.20 371	0.15 363

GASNet	5.19 426	4.61 513	9.38 473	4.73 520	2.10 420	3.80 323	1.57 389	12.07 431	10.96 437	8.92 415	7.03 281	8.21 382	7.67 457	14.02 498	7.36 437	0.02 330	0.15 455	0.00 1	0.00 1	0.69 481	0.42 458

UDG	8.58 492	9.31 537	4.89 364	10.00 536	9.52 537	10.36 463	2.41 411	12.07 431	9.82 415	7.81 367	9.55 348	16.52 487	9.81 487	7.84 345	7.88 447	4.20 531	2.51 539	18.53 548	3.71 543	9.55 540	5.28 534

ADCPNet	9.54 501	2.39 489	31.46 546	2.09 403	1.60 380	16.71 511	6.39 498	12.11 433	11.45 446	13.53 493	21.45 490	19.41 506	10.94 496	14.38 501	21.54 530	0.27 478	1.16 525	0.39 511	1.49 528	0.58 471	1.45 504

NCCL2	5.88 439	1.59 452	5.44 396	1.87 358	0.92 324	9.55 453	11.55 534	12.11 433	9.94 418	9.67 435	8.85 324	22.28 520	7.41 448	8.78 413	7.17 436	0.01 242	0.00 1	0.03 440	0.00 1	0.13 314	0.23 412

UCFNet_RVC	3.09 296	0.77 332	2.27 131	2.35 437	1.79 401	3.50 289	1.06 353	12.12 435	6.91 335	4.71 218	7.67 303	7.58 367	4.40 364	4.95 183	1.67 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.01 18

DISCO	6.28 449	0.57 265	5.78 410	3.43 490	1.17 351	11.22 474	3.39 444	12.14 436	16.16 486	6.52 306	11.22 386	16.96 493	6.32 424	19.51 526	10.74 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.11 320

AdaStereo	3.09 296	0.58 270	3.04 220	2.84 464	0.48 256	4.08 337	1.29 375	12.16 437	7.77 369	6.03 266	9.62 350	5.79 325	1.53 213	4.56 170	1.93 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87
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.
mmx	3.86 371	0.31 73	3.97 306	1.34 274	0.98 332	2.80 216	0.48 211	12.18 438	10.66 434	6.29 292	9.23 336	5.59 316	3.72 329	10.11 449	9.35 473	0.05 405	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

xxx	3.86 371	0.31 73	3.98 310	1.34 274	0.98 332	2.80 216	0.48 211	12.18 438	10.66 434	6.29 292	9.23 336	5.59 316	3.72 329	10.11 449	9.35 473	0.05 405	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

HSM	4.00 386	0.79 340	3.16 238	1.59 318	2.17 424	6.77 408	1.11 359	12.28 440	6.35 315	6.75 311	8.11 314	13.90 464	5.37 403	8.85 416	2.71 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

PA-Net	4.98 423	1.47 441	7.42 454	2.40 440	2.14 422	8.73 443	3.64 450	12.42 441	13.11 462	7.03 329	7.57 299	7.88 373	6.52 428	10.16 454	7.82 444	0.02 330	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.11 282	1.07 497
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ttt	3.86 371	0.23 30	2.34 136	2.22 420	1.68 390	4.36 350	0.28 164	12.45 442	11.09 439	6.90 324	11.85 396	4.08 255	3.28 298	8.47 392	7.85 445	0.06 415	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

SMFormer	3.54 343	0.39 156	3.61 276	1.69 330	0.11 77	2.85 231	0.29 168	12.46 443	10.41 426	7.16 337	10.23 361	4.78 288	4.45 367	8.71 408	3.51 362	0.07 424	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.04 182

tta	3.54 343	0.39 156	3.61 276	1.69 330	0.11 77	2.85 231	0.29 168	12.46 443	10.41 426	7.16 337	10.23 361	4.78 288	4.45 367	8.71 408	3.51 362	0.07 424	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

qqq1	3.38 327	0.39 156	3.61 276	1.69 330	0.11 77	2.85 231	0.29 168	12.46 443	10.41 426	7.16 337	10.23 361	4.78 288	4.45 367	8.71 408	0.30 43	0.07 424	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

fff1	3.38 327	0.39 156	3.61 276	1.69 330	0.11 77	2.85 231	0.29 168	12.46 443	10.41 426	7.16 337	10.23 361	4.78 288	4.45 367	8.71 408	0.30 43	0.07 424	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

CBMV	5.35 429	0.91 372	3.67 283	1.62 324	0.44 239	10.09 459	7.19 508	12.49 447	12.33 458	12.22 479	14.69 438	10.93 434	6.48 427	8.51 394	4.96 400	0.02 330	0.15 455	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.17 380
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ETE_ROB	5.80 436	1.77 465	6.33 427	1.44 294	0.78 309	6.43 400	6.90 504	12.53 448	8.08 378	12.93 488	14.89 439	21.13 517	5.87 416	9.83 445	6.57 428	0.04 393	0.01 179	0.00 1	0.02 330	0.08 232	0.33 443

pmcnn	7.72 480	1.27 426	9.42 474	2.91 466	3.14 457	9.44 451	6.23 493	12.56 449	16.51 488	14.53 499	24.08 501	27.44 530	8.49 468	9.32 435	8.44 460	0.06 415	0.08 393	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.15 363

iRaft-Stereo_20w	2.56 250	0.35 129	4.98 369	0.37 136	0.67 291	3.47 282	0.59 248	12.57 450	3.89 186	6.10 272	6.23 253	1.49 156	2.24 247	6.65 266	0.86 180	0.00 1	0.19 478	0.00 1	0.33 483	0.08 232	0.22 406

coex-ft	19.78 549	19.39 547	87.73 577	1.77 344	1.80 403	17.25 514	13.50 541	12.63 451	42.10 553	60.18 570	38.90 544	28.72 532	28.74 546	11.74 478	27.40 547	0.21 466	0.23 491	0.04 452	0.30 477	1.36 503	1.54 506

test_xeample	4.13 391	0.36 139	2.75 180	1.23 255	0.51 266	3.96 332	0.13 103	12.63 451	7.65 360	7.49 355	10.86 379	3.29 219	3.36 301	6.71 271	21.53 529	0.02 330	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

ADCP+	8.09 485	1.79 466	14.50 506	1.54 308	4.28 498	16.57 509	5.20 480	12.80 453	11.20 443	12.83 487	17.07 460	11.02 436	10.80 495	17.59 519	23.18 538	0.03 373	0.05 342	0.01 392	0.18 432	0.39 452	0.81 489

pcwnet_v2	4.20 397	0.36 139	8.53 466	1.33 272	1.12 346	3.43 278	0.41 197	12.85 454	14.16 469	9.90 442	14.29 432	5.90 328	3.03 290	6.20 229	2.06 299	0.01 242	0.05 342	0.04 452	0.02 330	0.16 335	0.18 384

1111x	4.25 403	0.30 68	4.31 330	1.47 295	0.37 225	5.10 372	0.32 176	12.86 455	9.82 415	6.01 265	9.73 353	8.78 396	5.97 419	9.43 438	10.39 485	0.06 415	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.04 182

zh-mn7	11.13 518	6.28 523	31.79 547	1.85 356	0.98 332	13.11 496	2.98 429	12.88 456	33.65 537	21.57 522	39.07 545	12.50 454	8.46 467	19.94 529	16.74 515	0.23 469	0.01 179	0.00 1	0.01 305	0.33 433	0.30 438

XPNet_ROB	6.03 447	1.22 418	5.61 407	2.56 452	0.90 323	6.32 396	7.07 506	12.92 457	8.30 385	14.76 501	15.13 441	19.84 509	6.66 434	10.36 455	8.58 462	0.02 330	0.04 326	0.00 1	0.03 346	0.11 282	0.24 416

CSP-Net	4.12 390	1.28 429	3.70 287	1.54 308	1.06 340	13.28 498	2.33 410	12.96 458	5.45 259	8.87 413	8.54 321	8.43 387	3.03 290	8.16 372	3.65 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.03 137

S-Stereo	6.63 457	0.84 352	9.67 475	3.15 480	3.48 472	6.49 401	6.22 492	12.99 459	22.84 516	9.48 429	15.51 442	12.00 450	8.43 466	8.04 357	10.70 488	0.12 443	0.17 468	0.00 1	0.38 490	0.13 314	1.92 511

Wz-Net-LNSev	6.46 453	1.93 476	16.44 515	1.52 301	4.15 497	12.66 491	4.96 477	13.05 460	12.10 456	10.55 458	16.23 447	11.32 440	7.19 443	8.43 390	8.48 461	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.06 237

AnyNet_C32	10.98 516	5.58 519	22.79 532	4.16 513	5.83 521	15.64 503	14.30 543	13.18 461	17.15 492	16.44 509	20.52 485	14.68 472	13.44 509	22.46 536	30.08 552	0.17 457	0.26 499	0.36 509	0.36 489	1.23 499	0.91 492

EDNetEfficientorigin	17.87 543	14.00 543	99.53 587	1.64 326	0.92 324	10.55 466	6.26 495	13.21 462	34.84 543	38.20 552	36.91 542	27.47 531	26.32 545	14.71 505	25.69 544	0.04 393	0.06 360	0.14 486	0.52 504	3.16 524	3.27 522

ITSA-stereo	3.76 362	0.54 253	3.80 293	1.91 365	0.29 195	3.09 253	0.70 280	13.22 463	15.64 482	6.79 314	6.66 266	4.15 261	3.52 315	8.30 382	5.00 401	0.09 434	0.07 381	0.11 478	0.10 400	0.18 359	0.95 493

CoDeX	3.43 335	0.68 307	4.49 341	0.98 224	1.65 385	6.37 398	2.14 407	13.23 464	6.07 296	7.23 342	8.95 328	4.09 256	3.79 333	6.31 236	2.37 317	0.03 373	0.06 360	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.15 363

z-mn7	10.46 512	4.14 509	20.35 525	2.15 410	1.68 390	19.07 520	5.72 486	13.28 465	34.58 541	9.45 427	35.20 540	15.69 479	9.13 479	21.16 533	17.07 516	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.19 395

RYNet	6.34 451	0.89 365	5.88 412	1.41 288	4.48 510	15.97 507	4.18 459	13.41 466	16.49 487	10.81 463	7.00 278	14.33 469	8.72 471	9.43 438	13.71 507	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.07 256

DeepPrunerF	6.75 458	2.69 492	23.31 533	3.68 501	7.16 528	3.78 321	4.29 462	13.42 467	20.13 507	8.13 381	10.46 367	7.18 364	8.06 462	11.10 468	9.44 476	0.24 472	0.15 455	0.29 502	0.42 496	0.66 480	0.45 464

zh-sn7	11.12 517	7.26 529	33.16 548	2.32 435	2.31 432	11.66 481	7.80 512	13.53 468	17.94 494	16.39 508	31.80 528	14.22 468	16.88 517	23.07 539	23.00 537	0.00 1	0.13 443	0.00 1	0.00 1	0.52 465	0.48 467

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 504	4.27 511	14.47 505	2.29 426	2.85 451	23.40 530	13.62 542	13.60 469	19.54 502	19.42 515	24.27 502	16.74 490	8.59 469	17.05 518	7.98 448	1.25 515	1.68 529	0.17 491	2.63 533	0.72 485	1.04 495

MSMD_ROB	9.28 498	1.09 402	4.65 353	1.58 315	0.39 229	16.52 508	4.41 466	13.60 469	14.87 477	22.34 523	39.89 547	25.67 526	20.71 532	12.42 485	6.98 434	0.34 484	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.09 284

iResNetv2_ROB	4.28 406	1.43 438	7.17 447	2.91 466	1.26 356	4.36 350	1.62 391	13.64 471	10.25 425	9.83 438	11.41 389	7.68 369	4.00 339	7.75 341	1.85 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 445	0.09 284

222	5.36 430	0.40 166	2.72 176	1.50 296	0.48 256	6.15 394	0.07 63	13.73 472	8.06 376	8.79 408	11.03 383	3.71 243	4.21 349	7.47 323	38.74 562	0.03 373	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 217

FADNet	4.23 400	1.65 458	11.75 487	1.64 326	0.80 310	4.80 365	0.77 297	13.76 473	11.65 449	3.97 195	5.24 219	9.62 407	5.14 398	8.40 387	3.78 373	0.21 466	0.04 326	0.07 469	0.05 370	1.14 497	0.10 306

DeepPruner_ROB	3.52 342	1.14 412	4.06 318	1.12 247	1.65 385	3.65 303	0.83 313	13.96 474	4.47 223	7.80 366	10.84 377	7.05 360	2.16 245	8.14 370	3.08 342	0.07 424	0.03 297	0.00 1	0.01 305	0.32 429	0.06 237

xxxx	4.51 414	0.31 73	2.77 185	1.69 330	0.47 254	7.74 432	0.07 63	14.04 475	7.91 373	5.82 251	8.97 331	9.34 402	3.41 309	7.33 314	20.24 524	0.05 405	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 182

ADCL	10.16 507	2.11 481	19.36 523	1.92 369	1.88 409	22.23 526	8.91 517	14.04 475	23.56 518	14.62 500	26.19 513	12.75 456	13.59 510	16.06 514	22.95 536	0.26 475	0.18 472	0.75 516	0.65 509	0.69 481	0.58 478

GwcNet	6.42 452	1.97 478	10.92 482	2.59 453	5.58 520	11.55 478	2.21 409	14.10 477	16.52 490	10.04 445	17.19 464	10.86 432	5.61 412	9.23 431	8.84 467	0.01 242	0.06 360	0.03 440	0.08 384	0.56 468	0.40 453

DGSMNet	6.47 454	2.61 491	13.64 504	3.46 491	3.74 482	8.97 446	6.01 488	14.15 478	13.01 461	7.46 354	14.10 429	9.94 412	4.79 387	10.44 456	6.22 420	1.30 517	1.70 530	1.80 525	1.52 530	2.27 518	2.35 517

ADCMid	10.24 509	3.13 500	20.70 527	2.21 417	2.39 436	11.23 475	6.19 490	14.17 479	11.19 442	23.20 529	22.25 493	17.89 498	19.54 528	18.51 522	26.21 545	0.45 496	0.42 513	1.10 521	1.29 525	1.56 509	1.18 498

MSAF-DinoV2	10.24 509	4.39 512	12.68 496	3.62 500	2.55 442	8.48 437	4.69 472	14.24 480	21.89 513	10.74 461	18.74 474	29.30 535	16.17 516	21.96 535	28.10 548	0.32 481	0.15 455	0.25 500	0.81 516	2.83 522	2.90 521

LE_ROB	16.73 540	1.28 429	11.61 485	3.72 503	1.65 385	16.67 510	9.17 519	14.39 481	55.91 563	63.81 574	40.86 550	35.94 546	37.73 557	14.24 500	26.87 546	0.05 405	0.10 417	0.13 485	0.22 451	0.12 299	0.15 363

CSAN	7.62 475	1.60 453	6.56 435	1.83 355	0.66 289	12.40 490	10.52 531	14.45 482	21.32 511	14.19 497	15.98 445	17.84 496	13.02 508	12.32 484	8.38 459	0.09 434	0.07 381	0.03 440	0.04 364	0.33 433	0.67 484

SFCPSM	3.29 313	0.43 195	5.11 378	0.34 130	0.94 328	8.48 437	2.15 408	14.51 483	5.29 255	7.00 326	7.65 302	3.43 222	2.59 266	5.11 189	2.37 317	0.01 242	0.03 297	0.01 392	0.07 379	0.13 314	0.15 363

PWCDC_ROB	7.92 483	3.17 503	7.48 456	5.73 526	4.40 502	10.45 464	0.35 183	14.52 484	28.19 526	10.36 452	31.27 526	7.04 358	9.14 480	13.22 494	8.78 466	2.74 528	0.02 246	0.00 1	0.00 1	1.31 502	0.17 380

XQC	8.43 490	3.58 506	16.40 514	2.92 468	2.17 424	13.22 497	3.60 446	14.64 485	25.86 522	11.87 477	12.04 400	15.06 474	10.67 494	15.24 508	19.41 522	0.39 488	0.08 393	0.05 459	0.07 379	0.84 490	0.45 464

WZ-Net	13.00 524	4.64 515	41.07 557	3.48 495	3.15 459	19.12 521	15.66 553	14.81 486	31.33 531	15.71 504	27.88 515	22.22 519	14.01 512	20.44 532	25.03 542	0.64 502	0.00 1	0.01 392	0.03 346	0.39 452	0.37 448

edge stereo	6.76 459	1.01 389	6.76 438	2.20 416	2.45 438	6.41 399	2.45 413	14.84 487	11.98 455	15.29 503	18.31 473	22.02 518	12.56 503	10.82 463	7.49 439	0.03 373	0.06 360	0.11 478	0.03 346	0.30 420	0.14 352

STTRV1_RVC	7.02 469	1.10 404	12.88 499	3.32 486	6.92 527	11.90 484	4.00 455	15.07 488	11.94 454	9.51 430	14.57 435	11.63 444	8.73 472	12.65 488	8.06 454	3.32 530	2.75 543	0.41 512	0.12 405	1.38 504	0.11 320

GANetREF_RVC	6.56 455	2.89 495	7.58 459	3.41 488	0.40 231	12.96 494	9.58 523	15.09 489	17.25 493	10.33 450	10.62 371	12.27 452	8.16 464	12.21 483	4.53 391	0.41 491	0.00 1	0.00 1	0.02 330	3.12 523	0.39 450
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
NaN_ROB	6.00 445	1.24 422	6.29 426	1.34 274	1.68 390	9.60 455	10.31 528	15.09 489	15.79 484	12.62 482	8.95 328	11.67 448	5.83 414	11.78 480	6.41 424	0.05 405	0.13 443	0.08 472	0.20 440	0.22 388	0.79 488

iResNet_ROB	4.23 400	1.02 391	4.90 365	2.18 413	0.93 327	2.92 238	0.37 186	15.10 491	16.91 491	7.89 372	10.51 369	7.03 356	3.07 293	8.16 372	3.46 359	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

LSM	14.01 529	5.95 520	33.49 549	6.78 530	43.61 571	10.22 460	9.98 527	15.16 492	22.93 517	23.07 528	32.34 532	18.52 502	12.67 504	15.45 509	11.10 492	0.16 456	0.51 519	0.09 475	0.32 481	1.08 496	16.85 566

RGC	6.88 466	2.23 484	6.13 420	4.05 510	4.73 516	8.94 445	2.78 425	15.19 493	11.74 450	11.13 469	19.34 477	17.86 497	10.42 493	13.02 492	8.03 451	0.73 503	0.01 179	0.24 499	0.41 495	0.31 425	0.38 449

RTS	18.87 546	9.32 538	86.48 575	4.95 522	6.10 522	42.08 557	14.70 545	15.49 494	41.06 551	22.65 525	32.32 530	13.77 461	19.54 528	37.98 556	28.96 549	0.41 491	0.23 491	0.00 1	0.02 330	0.91 492	0.50 471

RTSA	18.87 546	9.32 538	86.48 575	4.95 522	6.10 522	42.08 557	14.70 545	15.49 494	41.06 551	22.65 525	32.32 530	13.77 461	19.54 528	37.98 556	28.96 549	0.41 491	0.23 491	0.00 1	0.02 330	0.91 492	0.50 471

PSMNet_ROB	5.02 425	1.63 456	6.03 418	1.90 364	1.83 405	9.57 454	6.35 497	15.58 496	7.23 348	6.15 278	10.48 368	12.22 451	4.16 347	8.02 356	8.71 465	0.02 330	0.01 179	0.01 392	0.10 400	0.20 371	0.12 335

Wz-Net-TNSev	11.35 519	10.56 540	35.88 553	2.28 425	1.73 395	18.25 518	11.42 533	15.88 497	20.88 510	14.44 498	16.97 458	19.57 507	19.04 526	19.31 525	18.67 521	0.01 242	0.06 360	0.00 1	0.16 417	0.62 475	1.25 500

LALA_ROB	6.58 456	1.80 467	6.25 425	1.26 259	0.94 328	10.08 458	9.02 518	16.00 498	11.51 448	12.74 484	13.02 418	24.77 523	5.25 400	10.56 458	8.02 449	0.04 393	0.05 342	0.00 1	0.02 330	0.10 261	0.25 420

DispFullNet	17.47 542	26.01 552	33.98 551	22.58 553	20.86 558	13.84 501	1.28 373	16.50 499	26.27 523	19.97 518	17.17 463	20.52 516	18.49 523	22.86 538	10.76 490	5.13 533	2.83 545	30.72 557	7.72 553	20.86 555	11.01 556

stereogan	7.69 479	0.88 362	7.08 446	3.49 496	3.93 492	18.98 519	3.23 439	16.52 500	19.58 503	9.93 443	18.92 475	20.50 515	9.04 478	14.07 499	6.14 419	0.26 475	0.04 326	0.21 496	0.03 346	0.63 477	0.33 443

PWC_ROB	8.24 487	3.13 500	12.74 498	2.43 444	4.43 505	7.51 425	1.22 367	16.63 501	19.24 501	16.08 506	28.29 517	13.99 466	10.16 490	13.63 496	14.06 509	0.42 494	0.00 1	0.05 459	0.00 1	0.59 472	0.27 430

RTSC	9.15 495	3.00 497	13.57 503	3.72 503	1.76 399	11.82 483	0.46 208	16.95 502	36.83 546	15.80 505	15.53 443	12.91 457	7.46 452	20.01 530	21.76 531	0.31 480	0.13 443	0.01 392	0.08 384	0.57 470	0.41 455

AF-Net	7.78 481	1.44 440	6.68 437	3.37 487	4.50 511	8.61 441	2.69 422	17.07 503	20.17 508	9.52 431	24.02 500	20.31 514	14.59 514	11.58 474	9.84 481	0.61 500	0.00 1	0.12 481	0.00 1	0.38 448	0.12 335

FCDSN-DC	10.24 509	0.56 263	3.49 267	1.96 378	1.29 363	16.90 512	4.59 470	17.16 504	19.10 499	24.64 533	32.46 533	33.82 542	22.14 538	15.93 511	10.45 486	0.04 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.21 404
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Wz-Net-SNSev	9.23 497	6.70 524	24.28 535	1.87 358	1.81 404	8.57 439	12.29 540	17.37 505	20.39 509	10.43 454	23.11 498	16.66 489	8.03 461	14.47 503	17.86 519	0.00 1	0.02 246	0.01 392	0.00 1	0.41 458	0.30 438

anonymity	7.68 477	3.83 508	12.39 491	7.04 531	12.67 547	8.18 436	2.00 405	17.50 506	6.85 333	13.56 494	9.21 335	9.97 413	7.82 459	11.28 471	5.58 410	6.27 537	4.98 559	3.68 534	2.96 535	3.33 525	4.48 529

AnyNet_C01	16.12 536	10.81 541	59.36 566	4.42 518	2.49 439	30.06 542	15.15 551	17.51 507	16.51 488	17.88 511	37.69 543	24.04 521	17.54 519	29.60 546	33.29 556	0.28 479	0.38 509	0.43 513	0.42 496	2.57 520	1.98 512

w-ln-seven	10.20 508	3.08 498	26.36 540	2.06 399	2.49 439	15.81 505	4.39 465	17.80 508	33.50 535	20.47 521	25.79 512	15.12 475	7.40 447	11.75 479	17.48 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 461	0.13 343

CC-Net-ROB	7.68 477	9.21 536	7.46 455	3.82 506	3.66 480	15.68 504	5.02 478	17.95 509	10.45 432	6.44 303	14.00 428	7.63 368	4.77 384	10.75 462	3.10 343	5.99 536	2.46 537	16.28 546	1.08 523	6.30 536	1.56 507

ccnet	6.87 465	0.92 375	5.15 382	3.09 474	2.18 426	11.78 482	4.90 475	17.97 510	8.79 398	12.79 486	20.20 481	16.00 484	8.35 465	9.12 425	14.17 510	0.42 494	0.33 502	0.25 500	0.09 395	0.40 455	0.48 467

Syn2CoEx	6.32 450	2.72 493	9.33 472	2.45 445	1.67 388	8.59 440	3.32 440	18.08 511	12.27 457	8.53 400	21.08 488	10.30 421	9.80 486	9.30 434	7.86 446	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 477	0.43 460

FC-DCNN	10.72 514	0.52 245	4.27 328	1.88 361	1.63 382	17.18 513	5.29 483	18.20 512	19.69 504	28.50 537	34.51 537	34.03 543	21.48 535	15.89 510	11.15 493	0.03 373	0.01 179	0.02 423	0.01 305	0.07 220	0.09 284

Ntro	12.35 522	8.88 534	7.80 460	13.79 545	12.42 546	26.54 537	6.98 505	18.54 513	22.14 515	9.82 437	16.45 450	20.30 513	9.29 483	15.95 512	6.61 430	9.53 547	2.47 538	14.93 545	2.77 534	13.11 548	8.63 548

ADCS	13.02 525	4.93 517	28.38 544	3.17 481	2.67 446	13.61 500	10.83 532	18.70 514	33.46 534	22.59 524	24.78 505	19.59 508	18.51 524	23.40 540	32.16 555	0.10 437	0.19 478	0.37 510	0.18 432	1.26 500	1.46 505

AASNet	3.90 375	0.92 375	4.41 335	3.56 497	4.00 495	6.70 406	1.26 372	18.71 515	6.14 301	7.35 349	7.91 311	4.35 273	2.58 265	3.04 118	6.62 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 452	0.14 352

FAT-Stereo	6.78 462	0.68 307	6.80 439	2.30 427	1.77 400	5.63 383	4.20 460	18.79 516	18.62 496	10.53 457	17.15 462	18.52 502	13.74 511	8.86 418	7.38 438	0.03 373	0.15 455	0.01 392	0.07 379	0.12 299	0.26 426

StereoDRNet	5.59 433	1.75 464	6.80 439	3.12 478	4.45 506	10.61 467	4.35 464	18.80 517	9.73 412	12.22 479	6.87 271	11.44 443	4.65 379	8.09 367	8.26 458	0.02 330	0.11 426	0.00 1	0.03 346	0.20 371	0.28 434

otaku	11.73 521	7.51 531	7.07 445	13.22 544	10.85 543	26.61 538	7.25 509	18.84 518	19.16 500	11.58 476	17.23 465	20.19 512	8.09 463	15.11 507	4.64 394	9.13 545	2.42 536	13.08 543	1.83 532	12.48 546	8.22 545

FC-DCNN v2	10.88 515	0.52 245	4.17 324	1.92 369	1.63 382	17.79 517	5.35 484	18.87 519	19.88 505	28.77 538	34.99 539	34.62 545	21.72 536	16.03 513	11.16 494	0.03 373	0.01 179	0.02 423	0.00 1	0.06 202	0.08 271

MultiAttention	13.72 527	0.34 118	3.24 246	2.22 420	1.79 401	56.78 574	83.85 577	18.93 520	15.06 478	8.16 382	20.91 487	13.25 458	2.53 261	33.18 549	6.90 433	0.20 464	0.06 360	0.74 515	1.00 521	2.69 521	2.60 520

SGM_RVC	10.08 505	0.60 277	3.42 261	2.30 427	0.32 208	19.41 522	6.33 496	18.95 521	14.64 472	25.14 534	24.32 503	33.34 541	18.79 525	19.86 527	12.55 502	0.25 473	0.26 499	0.22 497	0.24 457	0.34 438	0.40 453
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	15.90 534	22.00 548	12.37 489	16.40 547	15.14 550	31.87 546	7.50 511	19.04 522	27.85 525	11.48 474	22.02 492	31.86 539	9.16 482	17.95 520	5.69 411	10.43 549	2.58 540	24.44 553	4.87 549	16.04 551	9.28 549

APVNet	5.98 442	1.72 462	8.72 467	3.21 483	4.04 496	12.31 488	1.81 400	19.09 523	6.10 297	6.13 277	13.41 422	10.69 428	6.30 423	11.26 470	13.90 508	0.05 405	0.02 246	0.11 478	0.03 346	0.53 466	0.20 402

SANet	10.64 513	1.86 472	10.91 481	1.76 342	0.71 299	14.62 502	9.23 521	19.18 524	37.14 547	19.22 514	27.96 516	25.86 527	19.11 527	13.02 492	10.63 487	0.08 429	0.06 360	0.03 440	0.02 330	0.62 475	0.81 489

Consistency-Raft	9.42 499	4.74 516	12.66 495	5.30 524	9.08 536	4.08 337	5.26 482	19.26 525	24.87 520	11.17 470	29.85 522	13.57 459	5.51 411	7.67 334	13.40 505	0.36 485	0.35 505	1.81 526	4.24 544	11.61 544	3.57 524

PDISCO_ROB	9.62 503	1.99 480	11.51 484	9.88 535	9.61 538	21.48 525	3.83 451	19.33 526	28.49 527	11.27 472	14.17 430	19.92 510	5.02 393	16.35 515	9.18 470	5.28 534	0.41 511	0.14 486	0.09 395	2.05 514	2.36 518

SAMSARA	14.63 530	2.74 494	12.38 490	12.65 542	6.74 526	36.50 553	72.93 576	19.36 527	23.77 519	16.20 507	13.04 419	29.21 533	12.78 505	16.98 517	15.21 512	0.11 439	0.26 499	0.03 440	0.14 410	0.76 487	0.77 487

MDST_ROB	8.37 488	0.32 86	9.03 470	4.18 515	2.42 437	26.86 539	6.14 489	19.36 527	13.52 466	27.09 535	22.75 497	9.47 406	4.74 382	15.06 506	6.34 423	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.13 343

SGM+DAISY	15.62 533	7.26 529	19.28 522	8.94 532	10.11 541	26.25 534	10.49 530	19.36 527	14.65 474	30.64 540	33.59 535	33.00 540	22.32 539	24.96 542	16.42 514	7.90 541	6.25 561	4.51 536	3.37 540	5.86 533	7.20 541

NCC-stereo	6.77 460	1.49 445	6.48 432	2.92 468	4.40 502	7.43 421	3.61 447	19.52 530	13.29 463	8.39 396	16.91 456	15.96 481	12.13 500	12.85 489	7.70 442	1.47 518	0.11 426	0.01 392	0.42 496	0.14 324	0.24 416

Abc-Net	6.77 460	1.49 445	6.48 432	2.92 468	4.40 502	7.43 421	3.61 447	19.52 530	13.29 463	8.39 396	16.91 456	15.96 481	12.13 500	12.85 489	7.70 442	1.47 518	0.11 426	0.01 392	0.42 496	0.14 324	0.24 416
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Nwc_Net	6.97 467	1.25 423	6.63 436	3.82 506	3.37 466	10.83 473	1.67 395	19.56 532	11.35 445	8.36 391	23.62 499	17.19 495	11.44 499	11.21 469	8.08 455	0.80 505	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.13 314	0.09 284

DPSNet	10.14 506	1.88 473	16.82 516	1.85 356	1.73 395	24.84 531	17.20 555	19.92 533	27.41 524	12.23 481	13.62 425	16.52 487	18.35 522	14.42 502	12.50 501	0.78 504	0.54 520	0.08 472	0.25 462	1.18 498	0.59 481

DRN-Test	5.87 437	0.98 384	5.89 413	2.69 455	3.65 479	12.37 489	3.35 442	20.07 534	10.20 424	11.93 478	12.31 409	11.06 437	5.31 402	7.89 347	9.05 468	0.04 393	0.05 342	0.04 452	0.04 364	0.18 359	0.25 420

SHD	9.61 502	2.60 490	12.46 492	3.69 502	3.54 474	9.47 452	1.25 369	20.16 535	37.84 549	18.19 512	21.24 489	16.96 493	12.83 507	14.47 503	16.05 513	0.32 481	0.13 443	0.01 392	0.08 384	0.38 448	0.48 467

MeshStereo	11.52 520	1.52 447	4.55 348	1.89 363	1.46 374	19.87 524	5.11 479	20.66 536	15.91 485	32.67 543	34.51 537	39.34 550	21.15 533	18.74 523	12.10 498	0.11 439	0.06 360	0.01 392	0.00 1	0.45 462	0.22 406
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
MFMNet_re	13.29 526	8.60 533	18.29 519	9.75 534	7.25 530	19.65 523	14.84 547	20.71 537	30.72 530	23.03 527	28.77 518	18.85 504	26.09 544	13.55 495	9.82 479	2.44 526	1.35 528	0.34 506	0.23 454	4.78 529	6.69 540

FBW_ROB	8.50 491	1.03 393	7.98 462	1.93 373	1.28 362	13.10 495	6.23 493	22.50 538	18.98 497	18.82 513	14.91 440	19.06 505	10.04 489	18.41 521	9.83 480	0.62 501	0.22 489	1.82 527	0.82 517	0.99 495	1.36 503

NVStereoNet_ROB	16.04 535	6.75 525	12.90 500	6.37 529	7.42 531	12.89 493	9.74 525	22.78 539	25.12 521	30.32 539	46.19 555	34.37 544	25.38 541	21.48 534	21.38 527	5.94 535	3.10 549	6.07 540	10.09 555	4.01 526	8.54 547
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DLNR_Zeroshot_test	24.70 551	50.77 570	90.11 578	98.11 587	97.34 585	1.38 57	0.12 94	22.79 540	3.09 138	1.07 124	2.95 143	0.71 127	0.29 52	6.93 284	2.29 311	38.56 568	0.37 508	0.00 1	0.30 477	76.73 581	0.09 284

SPS-STEREO	15.04 531	6.23 522	13.21 502	11.34 540	11.65 544	23.30 529	7.15 507	24.16 541	15.65 483	31.78 542	29.19 521	31.62 538	21.32 534	24.62 541	19.50 523	7.59 540	4.19 557	3.22 533	1.48 527	6.99 539	6.54 539
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 537	6.93 527	21.83 530	5.94 528	2.81 450	38.71 555	14.59 544	24.55 542	34.87 544	33.66 547	34.35 536	29.24 534	24.20 540	22.59 537	17.95 520	2.52 527	2.81 544	1.17 523	1.51 529	5.89 534	2.16 514

ELAS_RVC	16.54 538	2.26 485	10.09 480	5.50 525	4.46 507	28.28 541	16.72 554	25.55 543	33.54 536	40.19 553	40.30 549	36.68 547	30.03 547	29.40 545	20.61 526	0.98 512	1.21 526	0.86 519	0.70 513	1.39 505	2.16 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	12.94 523	3.66 507	25.81 539	3.61 499	2.26 430	22.77 528	4.55 469	27.10 544	20.06 506	23.90 530	28.99 519	30.53 537	16.98 518	19.92 528	20.26 525	1.24 514	1.07 524	0.98 520	1.33 526	1.80 513	2.04 513

RainbowNet	18.01 544	26.22 553	19.95 524	18.59 549	14.88 549	27.38 540	10.46 529	27.39 545	34.54 540	14.91 502	27.01 514	25.65 525	12.44 502	18.94 524	9.23 471	13.91 557	3.46 553	23.36 552	4.86 548	16.03 550	10.91 555

ELAS	16.72 539	2.14 482	9.23 471	4.92 521	4.53 512	32.66 549	15.11 550	27.40 546	28.68 528	40.27 554	44.90 553	38.33 549	30.50 548	26.44 544	21.94 533	0.88 507	1.23 527	0.67 514	0.89 519	1.49 507	2.18 516
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	16.99 541	1.08 400	5.74 409	2.12 406	0.75 303	31.63 545	12.21 538	27.80 547	32.25 532	37.88 550	39.99 548	52.96 559	35.20 554	33.60 551	24.47 540	0.26 475	0.39 510	0.31 504	0.39 493	0.26 409	0.53 474

PVD	15.44 532	2.93 496	14.67 507	4.21 516	3.39 469	17.43 516	4.16 458	27.84 548	48.84 558	31.02 541	43.54 552	29.76 536	30.81 549	25.97 543	21.40 528	0.23 469	0.41 511	0.04 452	0.33 483	0.41 458	1.33 502

ACVNet_1	18.70 545	25.08 551	12.72 497	17.33 548	15.18 551	26.02 532	9.62 524	28.44 549	34.49 539	24.39 531	24.32 503	37.22 548	20.13 531	16.67 516	13.39 504	10.45 550	2.59 541	24.77 554	4.92 550	16.57 552	9.75 551

BEATNet-Init1	23.31 550	9.03 535	41.67 558	4.17 514	2.53 441	45.68 563	19.47 558	33.43 550	38.45 550	47.59 562	49.10 559	59.31 563	41.80 561	38.35 558	29.21 551	0.47 497	0.50 518	0.81 517	0.66 510	2.10 517	1.86 509

MANE	19.47 548	1.27 426	5.07 375	4.69 519	5.55 519	30.49 543	9.94 526	34.01 551	37.27 548	44.13 559	51.57 563	52.51 557	40.41 559	33.58 550	24.81 541	0.89 508	0.86 523	1.11 522	9.72 554	0.38 448	1.06 496

MADNet+	27.07 554	33.84 560	90.97 579	20.14 550	7.47 532	48.43 565	47.10 572	35.43 552	36.46 545	20.11 519	30.05 523	25.29 524	35.08 553	45.50 565	50.28 571	2.13 524	2.00 531	1.19 524	0.76 514	4.71 527	4.43 527

FADE	25.68 552	17.27 545	50.60 562	10.46 538	9.90 540	22.50 527	9.17 519	35.80 553	53.05 560	20.32 520	19.01 476	26.54 528	34.42 552	39.35 559	33.52 557	30.62 567	14.22 567	38.39 566	37.63 569	5.22 531	5.56 536

JetBlue	29.12 557	15.72 544	54.12 563	15.93 546	20.98 559	60.90 575	30.62 565	39.38 554	34.62 542	34.08 548	39.69 546	57.35 562	43.17 562	50.71 571	50.60 572	2.41 525	3.79 555	2.81 529	3.45 541	9.57 541	12.59 560

UNDER WATER-64	45.16 569	46.99 568	66.69 568	43.90 566	27.64 566	55.58 573	41.87 569	39.42 555	48.42 557	51.73 566	43.08 551	67.76 573	56.69 573	48.02 569	48.34 569	39.50 569	17.64 568	51.78 570	38.93 570	36.62 567	32.61 569

UNDER WATER	45.09 568	48.60 569	67.37 569	49.30 568	31.41 567	53.80 572	37.39 567	40.25 556	52.48 559	50.24 563	45.37 554	68.37 574	57.76 574	51.03 572	49.88 570	29.97 566	13.75 566	51.22 569	36.57 567	37.87 568	29.12 568

TorneroNet-64	32.42 561	31.89 559	30.52 545	34.73 561	21.13 560	46.99 564	18.82 556	43.10 557	59.42 566	32.70 544	46.98 556	62.01 566	36.98 555	43.97 564	33.88 558	14.10 559	3.22 550	35.28 562	11.72 559	26.84 563	14.07 561

PWCK	30.53 560	44.32 567	47.25 560	29.76 554	7.23 529	40.78 556	27.10 564	44.73 558	44.32 554	47.31 561	36.37 541	47.16 554	26.05 543	41.26 561	31.87 554	21.83 562	4.03 556	29.50 556	4.67 546	27.17 564	7.80 543

IMH-64-1	27.21 555	28.77 555	16.84 517	31.57 556	20.76 556	26.43 535	15.10 548	47.11 559	45.20 555	33.53 545	51.16 561	41.42 551	31.10 550	36.48 552	22.39 534	13.48 555	2.87 547	33.95 559	10.70 556	23.50 557	11.75 557

IMH-64	27.21 555	28.77 555	16.84 517	31.57 556	20.76 556	26.43 535	15.10 548	47.11 559	45.20 555	33.53 545	51.16 561	41.42 551	31.10 550	36.48 552	22.39 534	13.48 555	2.87 547	33.95 559	10.70 556	23.50 557	11.75 557

notaker	47.42 570	55.20 571	49.13 561	56.52 572	40.18 568	38.52 554	32.97 566	47.21 561	56.08 564	57.21 569	57.24 568	60.09 564	59.19 575	53.93 573	41.64 567	40.61 570	19.93 569	57.21 572	37.41 568	49.02 570	39.02 570

ktn	48.94 571	57.58 572	38.86 556	59.57 573	43.27 570	50.37 568	43.38 570	48.07 562	61.11 567	51.30 565	54.25 565	54.96 561	52.88 569	47.30 568	35.83 561	57.77 574	24.88 572	62.69 575	43.55 571	50.70 571	40.41 571

TorneroNet	35.11 565	33.92 561	33.82 550	37.86 563	22.01 562	49.64 567	21.58 562	48.09 563	55.23 562	37.50 549	53.79 564	62.81 569	43.66 563	46.71 567	41.25 566	14.80 560	3.53 554	36.72 563	14.57 562	28.28 566	16.49 564

ACVNet_2	26.45 553	29.35 558	25.14 537	20.27 551	15.43 552	34.97 551	12.23 539	48.37 564	66.25 573	42.69 556	56.73 567	51.77 555	25.59 542	20.39 531	13.52 506	10.13 548	2.59 541	22.78 551	3.52 542	17.57 553	9.80 553

WAO-6	34.74 563	36.76 564	15.36 510	37.53 562	24.15 565	35.99 552	19.36 557	48.96 565	68.54 574	43.84 558	47.58 557	52.77 558	52.60 568	32.63 548	34.73 560	26.20 565	7.74 564	42.78 567	21.64 566	28.07 565	17.62 567

IMH	29.82 559	29.11 557	18.51 521	34.28 560	21.40 561	32.33 548	15.39 552	49.40 566	53.07 561	37.88 550	55.32 566	45.05 553	39.54 558	40.63 560	24.12 539	14.03 558	3.27 551	34.93 561	11.24 558	24.69 560	12.21 559

HanzoNet	56.48 574	59.32 573	58.25 565	55.32 571	41.94 569	50.95 569	41.33 568	51.12 567	61.40 568	65.62 576	65.59 574	71.66 575	69.41 576	70.77 576	60.03 574	63.99 577	34.70 574	61.96 574	50.54 573	51.00 572	44.71 572

TCMNet-wrong-test	67.23 577	85.83 581	81.56 573	95.63 583	94.73 583	89.35 577	85.42 578	51.73 568	33.71 538	51.26 564	61.71 572	61.33 565	41.23 560	77.26 577	64.71 575	48.76 572	9.03 565	70.12 578	68.11 577	90.76 584	82.37 583

LVE	34.99 564	40.10 566	34.97 552	32.49 558	18.61 555	51.45 570	26.82 563	52.15 569	65.94 572	47.21 560	61.04 571	53.99 560	37.30 556	37.95 555	34.09 559	15.55 561	5.95 560	31.01 558	13.81 561	22.58 556	16.72 565

WAO-7	29.39 558	24.43 549	20.47 526	32.71 559	13.83 548	34.70 550	20.27 561	52.19 570	65.03 571	43.29 557	59.35 569	52.19 556	44.68 564	31.71 547	30.56 553	10.98 551	4.94 558	13.71 544	12.52 560	12.06 545	8.22 545

WAO-8	38.15 566	35.51 562	21.50 528	43.67 564	23.92 563	44.44 559	20.26 559	52.83 571	76.62 576	53.57 567	66.79 575	62.63 567	54.56 571	42.03 562	39.18 564	22.71 563	6.65 562	37.08 564	19.08 564	24.72 562	15.24 562

Venus	38.15 566	35.51 562	21.50 528	43.67 564	23.92 563	44.44 559	20.26 559	52.83 571	76.62 576	53.57 567	66.81 576	62.63 567	54.56 571	42.03 562	39.18 564	22.71 563	6.65 562	37.08 564	19.08 564	24.70 561	15.24 562

DPSimNet_ROB	53.45 572	64.73 576	44.39 559	53.97 570	45.39 572	53.66 571	54.83 573	55.15 573	57.87 565	64.16 575	50.83 560	63.40 570	53.34 570	46.45 566	65.81 576	63.13 576	26.54 573	57.94 573	51.11 574	45.52 569	50.69 575

Dean	34.67 562	38.70 565	25.33 538	29.89 555	17.21 554	45.24 562	11.98 537	56.90 574	76.55 575	63.47 573	60.22 570	67.36 572	48.14 567	37.24 554	39.01 563	11.00 552	2.83 545	28.35 555	5.60 552	18.14 554	10.31 554

KSHMR	55.63 573	63.60 575	37.85 555	74.69 576	49.56 573	49.01 566	45.73 571	57.46 575	63.97 570	61.61 572	62.07 573	72.39 576	47.01 565	50.65 570	43.29 568	54.10 573	62.21 575	66.10 576	53.94 575	51.25 573	46.11 573

JetRed	61.02 575	61.05 574	82.56 574	46.09 567	56.80 575	83.19 576	63.76 574	59.26 576	63.61 569	69.29 577	68.85 577	66.59 571	47.62 566	61.57 574	74.09 577	45.58 571	66.14 578	46.59 568	45.06 572	63.17 574	49.58 574

LRCNet_RVC	66.23 576	65.67 577	67.63 570	71.47 575	54.32 574	32.17 547	2.66 421	63.19 577	21.35 512	81.79 579	91.26 580	83.62 578	71.62 577	69.32 575	52.57 573	95.49 584	64.45 577	95.07 584	95.19 584	71.52 576	74.31 578

ASD4	75.85 578	81.57 579	69.25 571	68.23 574	80.87 579	96.24 580	99.15 585	77.50 578	93.47 582	77.59 578	85.63 578	78.32 577	76.43 578	77.89 578	82.61 578	58.30 575	62.67 576	55.02 571	62.43 576	68.35 575	65.49 577

xxxxx1	85.63 581	90.31 582	96.68 582	76.54 577	80.57 576	97.44 583	96.86 582	85.53 579	88.53 579	88.68 580	91.71 581	94.23 581	92.93 580	90.02 581	91.98 580	70.60 578	70.39 579	73.68 580	81.46 581	74.61 577	79.86 579

tt_ll	85.63 581	90.31 582	96.68 582	76.54 577	80.57 576	97.44 583	96.86 582	85.53 579	88.53 579	88.68 580	91.71 581	94.23 581	92.93 580	90.02 581	91.98 580	70.60 578	70.39 579	73.68 580	81.46 581	74.61 577	79.86 579

ff	85.63 581	90.31 582	96.68 582	76.54 577	80.57 576	97.44 583	96.86 582	85.53 579	88.53 579	88.68 580	91.71 581	94.23 581	92.93 580	90.02 581	91.98 580	70.60 578	70.39 579	73.68 580	81.46 581	74.61 577	79.86 579

MADNet++	82.84 579	82.38 580	73.57 572	87.72 582	82.97 580	93.14 578	69.15 575	86.42 582	82.50 578	93.46 583	86.70 579	86.28 579	80.92 579	88.34 580	88.84 579	86.83 582	84.17 582	72.64 579	68.92 578	80.47 582	81.42 582

PML	97.88 585	100.00 591	96.45 581	98.01 586	97.88 586	100.00 588	99.35 586	96.88 583	97.72 584	100.00 591	97.36 584	97.38 585	99.60 586	100.00 592	96.32 584	99.99 589	97.55 584	100.00 588	96.01 585	99.18 586	87.92 585

test_example2	99.39 590	99.98 590	99.99 589	100.00 593	99.98 588	99.72 587	99.99 588	97.34 584	100.00 590	100.00 591	100.00 589	96.42 584	96.66 583	99.97 588	99.96 588	100.00 591	99.97 588	98.66 586	99.15 587	100.00 590	100.00 592

MEDIAN_ROB	98.41 586	99.70 586	99.30 586	97.09 584	97.02 584	96.89 581	95.77 581	97.66 585	97.28 583	98.79 587	98.94 586	99.18 586	98.14 584	96.89 584	96.88 585	99.96 588	99.16 585	100.00 588	99.99 589	99.69 587	99.88 587

HaxPig	98.85 587	99.94 588	95.08 580	99.99 590	100.00 589	94.03 579	94.78 579	99.15 586	99.98 589	99.99 590	100.00 589	99.98 591	99.99 589	98.12 585	95.97 583	100.00 591	99.99 589	100.00 588	99.99 589	100.00 590	99.99 590

USTest	87.63 584	76.50 578	65.53 567	81.26 581	83.10 581	100.00 588	100.00 589	99.53 587	99.60 586	98.32 584	99.02 587	90.87 580	98.33 585	84.28 579	98.23 586	79.97 581	96.20 583	69.82 577	73.75 580	75.48 580	82.80 584

ccccc	99.32 589	96.61 585	100.00 593	100.00 593	100.00 589	97.41 582	99.44 587	99.56 588	97.80 585	99.27 588	97.59 585	99.35 587	99.84 587	99.92 587	99.98 589	100.00 591	100.00 590	99.95 587	99.77 588	100.00 590	100.00 592

Anonymous_1	99.08 588	99.91 587	99.85 588	97.63 585	99.10 587	100.00 588	100.00 589	99.61 589	99.96 588	99.28 589	99.86 588	99.54 588	99.99 589	99.29 586	99.75 587	96.05 585	99.59 586	97.31 585	98.57 586	97.71 585	98.63 586

DGTPSM_ROB	99.90 592	100.00 591	99.99 589	99.99 590	100.00 589	100.00 588	100.00 589	99.97 590	100.00 590	98.35 585	100.00 589	99.84 589	100.00 591	99.98 589	99.99 590	99.99 589	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 592

DPSMNet_ROB	99.91 593	100.00 591	99.99 589	99.99 590	100.00 589	100.00 588	100.00 589	99.98 591	100.00 590	98.35 585	100.00 589	99.84 589	100.00 591	99.98 589	99.99 590	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 592

FlowAnything	100.00 596	100.00 591	100.00 593	100.00 593	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 589	100.00 593	100.00 591	100.00 592	100.00 593	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 592

Selective-RAFT-Error	100.00 596	100.00 591	100.00 593	100.00 593	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 589	100.00 593	100.00 591	100.00 592	100.00 593	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 592

tt	83.26 580	0.34 118	99.99 589	79.40 580	93.18 582	100.00 588	100.00 589	100.00 592	99.95 587	60.33 571	47.63 558	99.98 591	99.96 588	99.98 589	100.00 593	92.42 583	99.82 587	73.83 583	73.63 579	88.42 583	56.35 576

CasAABBNet	100.00 596	100.00 591	100.00 593	100.00 593	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 589	100.00 593	100.00 591	100.00 592	100.00 593	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 592

LSM0	100.00 596	100.00 591	100.00 593	100.00 593	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 589	100.00 593	100.00 591	100.00 592	100.00 593	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	99.99 590

DPSM_ROB	99.95 594	100.00 591	100.00 593	99.76 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 589	100.00 593	100.00 591	100.00 592	100.00 593	99.21 586	100.00 590	100.00 588	100.00 591	99.99 588	99.95 588

DPSM	99.95 594	100.00 591	100.00 593	99.76 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 589	100.00 593	100.00 591	100.00 592	100.00 593	99.21 586	100.00 590	100.00 588	100.00 591	99.99 588	99.95 588

AVERAGE_ROB	99.62 591	99.95 589	98.81 585	100.00 593	100.00 589	98.08 586	95.47 580	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 589	100.00 593	100.00 591	100.00 592	99.99 590	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 592

Low-res two-view benchmark