Low-res two-view results

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

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

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

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

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

CAS	5.20 42	0.78 1	3.30 4	17.06 358	7.59 323	8.07 137	6.31 213	9.46 12	9.09 61	4.57 21	10.67 48	1.91 3	1.22 2	4.18 2	2.16 36	10.33 375	0.02 30	0.00 1	0.02 90	0.44 170	6.83 354

Selective-RAFT	5.78 77	0.83 2	10.24 208	6.70 196	0.72 60	15.49 237	1.13 24	13.82 71	15.41 123	6.97 42	6.97 20	11.63 101	8.27 133	12.32 147	4.73 123	0.10 138	0.01 10	0.00 1	0.26 249	0.07 12	0.03 9

s12784h	5.87 79	0.88 3	4.11 13	3.01 6	0.51 29	18.49 273	0.98 20	18.89 145	17.60 149	12.52 82	12.46 62	7.87 62	5.01 61	11.05 85	3.13 76	0.73 280	0.01 10	0.04 106	0.00 1	0.07 12	0.01 1

MIF-Stereo	2.89 2	0.90 4	6.74 65	4.08 36	2.42 154	2.63 4	0.42 6	5.57 1	4.88 6	5.36 30	7.63 22	1.09 1	1.47 5	8.80 41	5.11 136	0.03 94	0.07 129	0.00 1	0.01 66	0.48 181	0.11 44

MoCha-V2	3.20 7	0.92 5	4.82 18	5.09 86	0.40 13	4.63 21	1.37 32	9.81 16	5.41 17	5.58 32	5.26 10	2.63 6	6.48 99	9.90 58	1.15 1	0.02 78	0.24 246	0.00 1	0.25 246	0.07 12	0.04 11

trnet	3.62 23	0.95 6	3.30 4	2.21 3	0.56 34	5.67 82	0.42 6	10.62 27	13.30 103	6.89 36	10.45 46	5.78 44	3.69 28	5.80 9	2.61 53	0.00 1	0.02 30	0.03 89	0.01 66	0.04 3	0.02 7

MC-Stereo	3.99 27	0.95 6	4.70 17	5.09 86	0.44 24	3.77 11	1.79 69	9.86 17	7.05 41	6.34 33	13.35 69	6.83 50	6.34 98	10.80 78	1.75 11	0.00 1	0.11 171	0.06 124	0.24 243	0.12 33	0.14 62

PMTNet	5.36 51	0.97 8	3.42 7	1.97 1	1.30 104	8.96 141	0.69 12	12.33 38	12.16 85	8.50 49	11.35 54	6.09 45	4.50 47	9.34 52	2.70 56	22.71 390	0.01 10	0.04 106	0.02 90	0.06 7	0.01 1

test_4	5.47 53	0.98 9	5.56 36	6.55 185	0.62 43	5.53 62	1.88 73	11.68 32	6.00 22	12.60 91	30.86 244	7.48 60	3.87 29	12.25 145	2.97 66	0.00 1	0.07 129	0.03 89	0.14 198	0.34 143	0.04 11

CREStereo++_RVC	4.61 34	0.99 10	3.70 9	4.08 36	2.01 140	3.94 12	0.10 2	9.10 11	16.94 140	8.65 51	16.77 93	4.46 26	2.18 13	5.72 7	3.12 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 381	0.02 1	0.01 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
FENet	7.94 153	1.01 11	6.72 63	5.87 140	2.07 142	11.11 170	2.03 82	21.39 171	20.81 170	17.14 180	22.65 160	14.43 151	11.54 192	12.97 173	7.89 190	0.15 154	0.24 246	0.03 89	0.02 90	0.14 41	0.62 210

DCANet-4	6.41 100	1.02 12	9.66 190	3.41 15	0.68 47	4.73 24	1.70 51	17.70 125	24.33 209	15.10 130	20.25 128	6.45 47	8.65 137	8.47 31	5.31 144	0.01 47	0.04 59	0.00 1	0.00 1	0.09 18	0.63 211

tt	89.96 426	1.02 12	100.00 436	99.40 432	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	78.36 413	67.94 401	99.99 435	100.00 434	100.00 436	100.00 437	95.81 428	99.93 433	87.43 424	86.39 424	95.11 430	87.89 424

test_3	5.55 66	1.02 12	8.07 119	6.18 164	0.54 32	9.00 142	3.28 126	13.55 63	18.66 158	11.97 73	8.89 29	13.98 147	4.05 34	8.96 44	2.10 31	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.31 266	0.26 97	0.18 89

CASnet	3.91 26	1.03 15	4.68 16	4.98 81	0.27 7	4.99 45	2.95 120	11.02 31	11.02 74	10.61 65	11.76 57	4.15 21	1.65 8	5.85 11	1.91 14	0.50 249	0.00 1	0.59 272	0.12 190	0.13 38	0.02 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	3.58 20	1.05 16	3.35 6	2.17 2	0.59 38	5.61 69	0.40 5	10.50 22	13.34 105	6.93 37	10.44 45	5.29 39	3.47 24	5.82 10	2.62 54	0.01 47	0.01 10	0.02 75	0.01 66	0.04 3	0.01 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
EGLCR-Stereo	2.92 3	1.06 17	5.28 28	3.38 14	0.55 33	4.59 20	0.66 10	10.43 21	4.81 5	3.30 7	3.23 1	7.93 63	1.71 10	9.22 50	1.62 8	0.05 109	0.12 175	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.16 80

GLC_STEREO	3.40 13	1.06 17	3.44 8	6.52 182	0.20 1	4.76 31	1.66 47	8.97 9	6.59 26	5.39 31	9.04 31	5.23 37	2.03 12	9.76 56	2.77 57	0.01 47	0.03 50	0.21 221	0.00 1	0.23 81	0.06 23

test-3	5.21 44	1.06 17	7.71 102	4.19 42	0.59 38	6.72 116	3.01 121	12.96 50	17.49 147	12.53 88	8.65 24	13.20 133	4.14 36	9.00 46	2.11 32	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.32 269	0.25 89	0.18 89

test_1	5.20 42	1.06 17	7.72 103	4.21 44	0.59 38	6.69 113	3.03 123	12.98 51	17.51 148	12.35 78	8.66 26	13.20 133	4.12 35	9.00 46	2.11 32	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.32 269	0.25 89	0.18 89

LoS	3.59 21	1.07 21	3.81 10	2.80 4	0.52 31	4.98 44	1.18 25	10.35 20	12.97 95	4.54 20	10.75 49	3.89 19	3.27 20	8.78 40	2.63 55	0.03 94	0.03 50	0.09 144	0.00 1	0.12 33	0.04 11

RCA-Stereo	5.32 49	1.08 22	5.91 41	4.29 52	0.51 29	5.65 72	4.12 155	16.97 116	18.67 159	8.27 46	14.16 71	8.86 73	8.90 143	6.45 14	2.18 37	0.00 1	0.07 129	0.10 160	0.00 1	0.10 28	0.07 26

TANstereo	4.70 37	1.08 22	4.01 12	3.53 25	0.47 25	14.26 213	0.15 3	8.67 8	12.54 88	12.50 80	18.43 107	5.20 36	4.54 50	5.68 6	2.07 26	0.00 1	0.13 179	0.00 1	0.01 66	0.02 1	0.63 211

CFNet-RSSM	5.55 66	1.08 22	8.60 145	4.30 53	1.21 101	6.42 105	1.25 27	16.12 107	17.84 151	13.12 101	11.14 52	11.84 106	5.52 68	9.14 49	2.35 43	0.01 47	0.20 215	0.00 1	0.36 277	0.34 143	0.07 26

GMM-Stereo	8.34 163	1.09 25	6.42 57	6.14 163	2.52 158	10.30 154	9.64 267	23.44 194	10.64 72	17.84 192	29.89 230	17.37 199	7.75 122	11.55 110	4.36 115	0.05 109	0.01 10	0.23 228	0.90 314	0.46 172	6.26 346

11t1	5.86 78	1.10 26	7.74 105	5.18 104	1.44 115	13.82 206	2.36 96	14.92 81	7.26 43	12.98 99	11.10 51	11.24 98	9.30 148	11.59 115	6.54 165	0.10 138	0.16 199	0.00 1	0.01 66	0.18 57	0.23 124

AEACV	3.17 6	1.11 27	5.39 30	4.55 63	5.35 264	4.29 15	1.60 45	6.21 3	5.43 18	3.08 4	7.85 23	4.23 22	6.55 102	5.51 5	1.56 2	0.00 1	0.09 152	0.03 89	0.32 269	0.20 63	0.12 49

Selective-IGEV	3.06 5	1.11 27	4.98 20	3.56 26	1.66 124	4.73 24	2.14 86	10.73 29	4.56 3	2.93 3	4.60 6	5.54 42	1.77 11	10.82 80	1.69 9	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.14 198	0.06 7	0.13 57

KYRaft	9.04 182	1.11 27	7.02 78	6.50 180	0.97 79	8.27 138	8.19 249	22.86 189	8.20 52	21.30 257	31.38 253	22.64 245	8.20 132	11.99 129	2.96 65	0.02 78	0.02 30	0.05 112	0.68 305	0.40 162	18.09 389

FTStereo	8.67 173	1.13 30	6.04 45	6.04 155	2.39 153	7.86 135	12.05 306	17.72 126	8.33 54	20.16 236	41.41 335	16.10 178	12.64 206	10.80 78	4.37 116	0.18 161	0.01 10	0.09 144	0.16 207	0.15 43	5.71 342

H2IRNET	5.89 80	1.14 31	6.65 61	4.13 39	2.24 147	4.15 13	0.73 13	12.10 36	13.21 99	7.09 43	20.45 134	15.74 171	10.74 171	10.36 64	7.84 189	0.06 120	0.00 1	0.07 132	0.53 298	0.37 153	0.16 80

CES	3.85 25	1.14 31	2.91 1	3.05 7	11.37 357	5.37 58	1.02 22	9.52 13	8.82 59	3.50 9	9.21 34	1.78 2	0.90 1	6.53 15	2.37 44	0.02 78	0.04 59	0.01 65	0.00 1	1.62 281	7.74 366

Any-RAFT	6.04 91	1.16 33	4.52 15	4.47 59	1.20 100	10.46 155	1.97 79	21.84 177	15.52 126	11.21 70	19.37 115	13.34 136	4.72 59	8.65 37	2.03 24	0.01 47	0.19 210	0.00 1	0.00 1	0.04 3	0.08 30

xxxx	11.74 251	1.16 33	7.88 108	5.61 122	1.99 138	20.46 285	3.12 124	33.99 304	23.76 206	15.53 142	30.67 238	26.88 278	14.50 246	12.98 174	35.48 362	0.19 165	0.18 206	0.01 65	0.02 90	0.22 69	0.27 140

GrayStereo	8.86 180	1.17 35	6.94 75	8.09 251	2.82 166	10.58 159	11.40 299	17.93 133	15.74 130	22.43 269	30.95 245	17.80 204	12.44 203	11.19 97	4.57 119	0.02 78	0.02 30	0.18 205	0.79 311	0.31 127	1.90 296

PSM-AAD	8.62 172	1.22 36	5.69 40	6.31 170	1.12 90	12.74 192	10.01 274	19.29 150	15.25 121	21.54 259	25.11 179	14.24 148	13.47 218	12.15 140	3.93 102	0.01 47	0.06 112	2.48 338	0.16 207	0.38 159	7.28 362

Gwc-CoAtRS	5.54 63	1.22 36	8.40 132	4.28 50	1.36 113	6.93 121	1.31 28	15.48 91	15.03 119	12.62 92	13.32 68	12.74 120	5.71 78	8.61 33	2.98 67	0.01 47	0.22 230	0.00 1	0.29 259	0.28 108	0.07 26

MIF-Stereo (partial)	4.33 31	1.23 38	7.27 88	5.04 83	5.31 263	3.47 9	0.95 18	9.06 10	7.41 44	4.15 15	15.76 82	5.38 40	5.22 63	11.56 111	4.21 112	0.04 100	0.02 30	0.05 112	0.03 105	0.34 143	0.12 49

LCNet	7.52 144	1.23 38	5.35 29	6.42 175	1.29 103	9.27 146	5.64 192	17.85 129	10.63 71	16.54 167	24.54 174	14.85 159	11.29 185	11.74 123	3.88 100	0.02 78	0.02 30	0.22 225	2.04 342	0.90 253	6.76 352

DRaft	9.27 189	1.23 38	9.08 170	3.62 31	0.78 67	13.27 200	5.89 196	16.97 116	29.57 246	21.15 255	38.46 319	10.09 85	13.98 231	11.58 113	7.91 191	0.43 237	0.30 260	0.06 124	0.26 249	0.26 97	0.45 182

cross-raft	5.37 52	1.23 38	6.66 62	5.91 145	1.25 102	6.00 94	1.48 35	15.82 101	7.70 46	12.95 98	20.80 141	11.63 101	4.42 41	8.59 32	2.23 39	0.01 47	0.21 221	0.00 1	0.22 228	0.21 66	0.10 38

HSM-Net_RVC	10.88 239	1.23 38	5.46 31	5.57 120	2.63 160	20.12 284	6.06 208	27.67 234	28.35 243	20.63 243	25.51 184	34.01 320	14.38 241	16.18 236	9.29 212	0.11 141	0.07 129	0.01 65	0.00 1	0.13 38	0.14 62
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_xeample	11.49 246	1.24 43	7.50 96	5.22 109	2.18 145	17.40 264	6.49 225	31.14 270	22.77 194	17.90 195	33.09 280	18.48 214	14.61 247	13.51 186	37.38 370	0.16 156	0.13 179	0.01 65	0.03 105	0.23 81	0.24 130

RAFT-RH_RVC	7.73 148	1.25 44	6.99 77	4.83 73	0.90 74	11.76 174	1.53 39	13.00 52	14.43 115	17.51 189	46.41 360	11.02 93	6.30 97	12.68 159	4.93 133	0.51 252	0.04 59	0.12 174	0.13 194	0.09 18	0.09 32

LargeStereo	2.98 4	1.27 45	5.17 27	5.41 115	0.47 25	4.63 21	1.71 61	9.97 18	4.75 4	2.58 2	6.27 18	4.35 25	4.44 44	4.98 4	3.05 71	0.00 1	0.07 129	0.00 1	0.08 162	0.24 86	0.18 89

Prome-Stereo	8.10 158	1.28 46	5.48 32	6.50 180	1.51 121	6.70 114	9.42 262	21.08 168	9.13 62	20.88 246	32.84 276	11.95 110	11.86 196	11.75 124	3.97 104	0.01 47	0.02 30	0.18 205	0.12 190	0.41 165	7.01 357

MGS-Stereo	3.26 8	1.29 47	6.73 64	3.30 9	0.47 25	4.89 37	1.55 41	6.15 2	8.88 60	4.31 17	10.15 41	5.48 41	1.27 3	8.09 28	1.97 17	0.04 100	0.01 10	0.02 75	0.00 1	0.57 207	0.04 11

riskmin	6.42 101	1.29 47	6.76 67	3.95 34	2.25 148	10.49 156	2.53 104	15.11 83	17.60 149	9.77 59	12.91 66	15.25 166	12.04 199	11.58 113	5.11 136	0.14 148	0.24 246	0.13 185	0.03 105	0.61 213	0.69 224

CrosDoStereo	9.24 185	1.29 47	8.16 124	4.56 65	1.04 82	7.52 131	15.00 327	15.85 102	24.31 207	24.27 281	33.44 283	13.37 137	13.82 226	12.23 143	8.86 207	0.01 47	0.11 171	0.09 144	0.04 120	0.36 148	0.53 195

DeepStereo_LL	9.24 185	1.29 47	8.16 124	4.56 65	1.04 82	7.52 131	15.00 327	15.85 102	24.31 207	24.27 281	33.44 283	13.37 137	13.82 226	12.23 143	8.86 207	0.01 47	0.11 171	0.09 144	0.04 120	0.36 148	0.53 195

RAFT-345	6.79 121	1.29 47	6.80 70	5.06 84	0.91 75	5.61 69	3.32 132	13.36 61	10.17 67	13.73 110	43.66 349	9.12 78	5.38 66	12.29 146	4.44 118	0.32 205	0.05 79	0.09 144	0.06 152	0.06 7	0.03 9

222	12.33 261	1.29 47	8.09 120	6.06 156	2.14 144	19.51 279	2.53 104	33.63 301	23.55 199	21.72 261	30.51 237	20.11 227	16.77 274	13.22 180	46.51 391	0.15 154	0.14 189	0.01 65	0.03 105	0.26 97	0.26 138

DisPM	6.43 102	1.31 53	8.36 128	6.61 191	1.06 85	5.83 86	3.82 150	13.04 54	11.63 79	16.38 162	23.88 172	12.80 121	6.50 101	13.03 179	3.04 70	0.51 252	0.01 10	0.08 137	0.15 204	0.10 28	0.42 176

IPLGR	7.14 134	1.31 53	13.14 252	4.24 46	1.15 98	9.78 147	0.98 20	23.98 197	21.70 184	16.22 158	18.43 107	8.45 70	7.66 118	9.26 51	5.45 150	0.21 175	0.05 79	0.04 106	0.06 152	0.32 136	0.38 164

RAFT-Test	5.75 76	1.32 55	6.77 68	4.07 35	1.71 127	9.95 148	1.56 43	15.78 100	8.34 56	12.73 95	23.83 170	11.80 104	4.69 53	8.99 45	2.57 52	0.01 47	0.29 259	0.00 1	0.38 282	0.16 48	0.07 26

GANet-RSSM	9.48 196	1.32 55	6.45 58	6.72 198	5.51 269	12.78 194	6.03 206	26.55 225	18.96 162	14.92 125	27.95 207	25.41 269	14.69 248	13.52 187	7.60 186	0.10 138	0.10 162	0.16 198	0.01 66	0.51 193	0.39 167

1111x	11.32 242	1.34 57	8.95 155	5.20 106	1.96 137	14.46 223	7.75 247	35.65 324	28.23 242	15.66 145	26.66 198	26.65 274	14.76 250	15.88 226	22.27 309	0.24 188	0.13 179	0.04 106	0.06 152	0.30 116	0.24 130

R-Stereo Train	7.04 130	1.34 57	7.89 109	6.23 167	2.30 150	7.51 129	5.54 189	23.96 195	6.94 30	16.26 159	33.57 286	12.04 113	5.61 71	7.67 24	3.74 93	0.01 47	0.05 79	0.01 65	0.00 1	0.10 28	0.12 49

RAFT-Stereo	7.04 130	1.34 57	7.89 109	6.23 167	2.30 150	7.51 129	5.54 189	23.96 195	6.94 30	16.26 159	33.57 286	12.04 113	5.61 71	7.67 24	3.74 93	0.01 47	0.05 79	0.01 65	0.00 1	0.10 28	0.12 49
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
x	6.80 122	1.36 60	6.94 75	4.58 67	1.88 135	10.78 163	4.55 165	19.79 154	10.62 70	12.69 93	19.54 122	14.87 160	10.11 165	9.52 53	8.03 194	0.07 129	0.15 192	0.04 106	0.04 120	0.24 86	0.22 117

DEmStereo	8.85 178	1.36 60	9.99 204	4.24 46	1.05 84	11.49 173	5.91 197	13.76 69	26.68 230	22.03 263	32.92 278	11.86 107	15.27 259	11.48 105	8.08 195	0.16 156	0.15 192	0.02 75	0.09 174	0.09 18	0.44 180

SMFormer	10.46 226	1.37 62	13.37 256	4.41 54	1.30 104	14.40 220	3.29 127	30.25 258	29.81 250	19.55 221	29.37 218	18.06 208	14.40 242	15.42 217	12.70 243	0.38 218	0.21 221	0.28 241	0.03 105	0.33 140	0.31 156

tta	10.45 225	1.37 62	13.37 256	4.41 54	1.30 104	14.39 217	3.29 127	30.25 258	29.81 250	19.55 221	29.37 218	18.06 208	14.40 242	15.42 217	12.69 242	0.38 218	0.21 221	0.28 241	0.03 105	0.29 112	0.18 89

qqq1	9.96 213	1.37 62	13.37 256	4.41 54	1.30 104	14.40 220	3.29 127	30.25 258	29.81 250	19.55 221	29.37 218	18.06 208	14.40 242	15.42 217	3.18 77	0.38 218	0.21 221	0.00 1	0.01 66	0.29 112	0.18 89

fff1	9.96 213	1.37 62	13.37 256	4.41 54	1.30 104	14.40 220	3.29 127	30.25 258	29.81 250	19.55 221	29.37 218	18.06 208	14.40 242	15.42 217	3.18 77	0.38 218	0.21 221	0.00 1	0.01 66	0.29 112	0.18 89

qqq	6.96 128	1.40 66	8.15 123	4.50 60	1.03 81	8.55 140	6.93 236	20.20 157	11.88 81	12.00 74	18.19 106	16.02 175	11.15 182	11.09 86	7.45 179	0.06 120	0.13 179	0.02 75	0.05 138	0.25 89	0.20 103

PFNet+	6.68 111	1.40 66	9.60 187	5.64 123	0.85 69	5.79 85	1.74 63	13.63 64	15.30 122	17.88 194	21.38 146	14.52 154	6.07 86	12.74 164	4.89 132	0.63 270	0.20 215	0.11 171	0.30 263	0.05 6	0.91 251

SFCPSM	8.85 178	1.40 66	11.34 228	5.23 111	3.47 190	16.55 259	7.18 242	30.71 267	25.24 217	16.45 163	19.45 117	11.10 96	9.61 157	11.88 128	5.52 151	0.22 178	0.17 201	0.36 256	0.22 228	0.29 112	0.58 204

EKT-Stereo	5.73 74	1.42 69	7.85 107	7.16 217	5.35 264	5.22 54	4.41 162	18.13 135	14.05 109	8.77 52	12.85 65	9.55 82	4.26 38	11.19 97	2.45 50	0.45 240	0.23 235	0.07 132	0.10 180	0.16 48	0.87 248

ASMatch	7.40 141	1.42 69	8.49 140	5.09 86	2.00 139	4.74 29	2.62 109	16.54 112	13.17 98	17.08 178	34.75 295	13.13 132	10.33 169	12.04 132	4.82 130	0.05 109	0.24 246	0.21 221	0.17 211	0.16 48	0.97 255

raftrobust	5.56 68	1.42 69	6.00 43	7.04 211	5.11 252	4.90 39	1.88 73	17.13 119	13.72 107	11.87 72	11.58 56	7.82 61	9.21 147	10.28 63	2.92 64	0.02 78	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.22 69	0.11 44

DualNet	9.14 183	1.43 72	9.67 191	5.70 128	3.44 184	11.96 178	6.35 214	18.45 137	16.31 133	15.83 148	31.44 256	17.22 193	10.87 175	10.82 80	21.98 304	0.00 1	0.05 79	0.80 289	0.08 162	0.26 97	0.14 62

ffm	8.12 159	1.43 72	9.67 191	5.70 128	3.44 184	11.96 178	6.35 214	18.45 137	16.31 133	15.83 148	31.44 256	17.22 193	10.87 175	10.82 80	1.61 6	0.00 1	0.05 79	0.80 289	0.08 162	0.26 97	0.14 62

ff1	9.41 195	1.43 72	9.67 191	5.70 128	3.44 184	11.96 178	6.35 214	18.45 137	16.31 133	15.83 148	31.44 256	17.22 193	10.87 175	16.19 237	21.98 304	0.00 1	0.05 79	0.80 289	0.08 162	0.26 97	0.14 62

mmx	10.71 231	1.43 72	9.67 191	5.70 128	3.44 184	11.96 178	6.35 214	32.18 283	28.03 239	15.83 148	31.44 256	17.22 193	10.87 175	16.19 237	21.98 304	0.22 178	0.06 112	0.80 289	0.08 162	0.48 181	0.21 110

xxx	10.71 231	1.43 72	9.67 191	5.70 128	3.44 184	11.96 178	6.35 214	32.18 283	28.03 239	15.83 148	31.44 256	17.22 193	10.87 175	16.19 237	21.98 304	0.22 178	0.06 112	0.80 289	0.08 162	0.48 181	0.21 110

IPLG	7.20 137	1.43 72	12.55 244	5.17 99	4.32 224	11.11 170	1.48 35	21.79 176	15.10 120	19.16 220	20.23 127	5.26 38	5.61 71	11.68 121	8.14 196	0.05 109	0.06 112	0.03 89	0.07 159	0.33 140	0.50 191

HCRNet	8.80 176	1.43 72	7.74 105	14.41 344	5.25 256	10.85 165	2.56 107	26.07 220	18.04 156	15.48 141	25.03 177	18.63 215	9.93 163	13.01 176	6.76 167	0.04 100	0.04 59	0.10 160	0.01 66	0.18 57	0.38 164

PFNet	7.91 151	1.44 79	11.60 232	7.03 209	2.42 154	7.60 133	6.03 206	23.36 193	17.24 143	20.29 238	17.67 95	15.44 169	7.71 121	13.02 178	5.71 153	0.24 188	0.20 215	0.12 174	0.19 222	0.31 127	0.61 209

RAFT+CT+SA	7.44 143	1.46 80	6.46 59	10.73 313	3.34 183	4.70 23	7.45 245	16.45 110	25.89 223	10.18 62	27.15 203	7.27 56	8.00 129	15.11 211	3.19 79	0.02 78	0.00 1	0.18 205	0.46 291	0.30 116	0.47 184

SST-Stereo	6.60 108	1.46 80	8.37 129	6.68 194	0.77 65	6.01 95	1.93 78	14.68 78	9.24 63	19.09 219	20.43 133	16.86 183	8.59 136	13.49 184	3.80 96	0.22 178	0.05 79	0.13 185	0.00 1	0.08 16	0.05 16

4D-IteraStereo	5.15 40	1.47 82	7.98 114	4.89 79	4.69 233	6.25 98	1.85 72	13.23 55	16.30 132	14.18 114	11.26 53	8.33 68	1.61 6	8.07 27	2.42 45	0.00 1	0.05 79	0.08 137	0.01 66	0.19 61	0.15 76

IRAFT_RVC	8.76 175	1.47 82	9.55 186	7.31 220	1.77 130	6.49 108	10.43 284	25.94 218	27.33 233	17.50 188	19.85 124	17.93 206	10.21 166	12.88 166	5.44 149	0.17 159	0.30 260	0.19 213	0.05 138	0.22 69	0.12 49

XX-Stereo	6.14 94	1.47 82	9.11 171	11.87 327	6.76 303	3.27 7	0.93 17	15.13 84	5.43 18	8.79 53	28.46 211	13.71 145	2.22 14	11.51 108	2.07 26	0.20 172	0.24 246	0.08 137	0.29 259	1.04 257	0.13 57

BUS	9.20 184	1.48 85	7.93 111	6.74 199	3.96 203	17.62 267	2.79 116	33.06 295	21.58 181	17.99 197	21.34 143	14.49 152	9.40 153	14.18 195	10.57 228	0.19 165	0.13 179	0.14 189	0.04 120	0.30 116	0.09 32

BSDual-CNN	9.70 203	1.48 85	7.93 111	6.74 199	3.96 203	16.10 247	7.13 239	33.06 295	21.58 181	17.99 197	21.34 143	22.28 242	11.53 190	14.18 195	7.81 187	0.19 165	0.13 179	0.14 189	0.04 120	0.30 116	0.09 32

psmg	9.80 206	1.48 85	7.93 111	5.18 104	3.96 203	15.85 241	7.93 248	29.11 246	21.58 181	20.93 247	25.06 178	22.28 242	11.53 190	14.18 195	7.81 187	0.19 165	0.13 179	0.17 200	0.04 120	0.36 148	0.21 110

AAGNet	7.94 153	1.48 85	9.34 180	7.13 216	0.70 51	5.85 90	5.16 178	15.40 90	14.01 108	20.13 235	24.03 173	15.28 167	11.52 189	12.05 133	15.47 263	0.63 270	0.06 112	0.32 250	0.01 66	0.12 33	0.09 32

ttt	9.98 215	1.49 89	7.30 94	6.43 176	3.95 202	14.02 208	5.06 176	33.03 294	29.84 254	14.90 124	30.95 245	14.81 158	9.66 158	15.36 215	11.38 239	0.38 218	0.19 210	0.10 160	0.03 105	0.37 153	0.28 143

knoymous	6.19 96	1.49 89	4.49 14	3.81 32	1.87 134	5.84 88	5.76 195	14.51 75	14.18 111	13.31 107	21.59 147	12.64 118	6.49 100	12.41 152	4.03 109	0.12 143	0.13 179	0.12 174	0.00 1	0.71 232	0.35 162

ac_64	11.10 241	1.49 89	9.88 200	8.24 256	5.45 268	19.12 276	6.46 223	24.10 200	14.34 113	22.80 272	23.87 171	33.28 317	15.54 262	18.87 265	17.26 278	0.28 198	0.12 175	0.02 75	0.02 90	0.26 97	0.63 211

mmm	7.72 147	1.50 92	8.56 143	5.29 112	1.89 136	14.14 212	5.70 194	18.42 136	11.02 74	16.04 154	23.78 168	17.00 184	10.03 164	12.03 131	7.54 182	0.12 143	0.07 129	0.50 266	0.20 223	0.31 127	0.18 89

test_5	8.51 168	1.50 92	8.19 126	11.06 319	5.00 247	6.91 120	5.67 193	17.50 122	22.09 188	16.07 155	29.63 227	15.28 167	10.78 172	15.94 231	3.65 90	0.00 1	0.00 1	0.26 234	0.08 162	0.31 127	0.35 162

Sa-1000	8.38 165	1.50 92	8.13 121	7.56 236	0.89 73	14.39 217	2.47 101	24.31 202	23.74 204	15.18 138	28.35 210	11.42 99	8.85 142	16.20 240	3.28 81	0.17 159	0.23 235	0.15 194	0.23 236	0.46 172	0.19 100

Pruner-Stereo	6.59 105	1.51 95	8.71 146	6.34 171	0.85 69	5.66 77	4.15 156	13.74 68	11.02 74	18.11 201	22.09 154	15.86 173	5.80 81	11.75 124	5.15 138	0.60 263	0.02 30	0.18 205	0.10 180	0.07 12	0.16 80

iRaftStereo_RVC	4.68 35	1.51 95	6.89 73	4.91 80	0.72 60	5.26 56	0.46 8	17.60 123	10.47 69	9.53 57	15.13 78	5.75 43	3.24 19	8.93 43	2.22 38	0.00 1	0.09 152	0.00 1	0.00 1	0.46 172	0.41 174

UPFNet	11.72 249	1.52 97	10.33 210	7.38 224	7.14 313	20.05 283	9.62 266	28.90 245	25.94 224	20.02 231	29.73 228	20.91 230	16.34 270	18.61 263	16.17 270	0.26 196	0.17 201	0.25 232	0.03 105	0.55 203	0.56 201

RAFT_R40	6.91 126	1.53 98	8.45 137	6.79 202	0.77 65	5.86 92	3.82 150	14.85 80	14.53 116	18.05 200	20.03 126	17.06 185	8.69 138	13.40 183	3.84 99	0.14 148	0.02 30	0.14 189	0.00 1	0.09 18	0.05 16

test-1	5.62 72	1.53 98	14.78 281	7.44 229	1.11 88	7.99 136	1.19 26	13.03 53	12.04 84	9.39 56	15.23 79	11.15 97	5.56 70	7.06 20	3.57 85	0.07 129	0.50 301	0.00 1	0.10 180	0.16 48	0.47 184

anonymousdsp2	5.93 81	1.54 100	8.34 127	4.43 58	0.38 12	9.24 145	4.11 153	21.92 181	17.36 145	12.28 77	10.08 40	10.05 84	4.42 41	11.04 84	2.54 51	0.01 47	0.02 30	0.30 248	0.18 212	0.21 66	0.18 89

SA	7.93 152	1.54 100	9.13 174	7.98 249	0.64 44	5.85 90	2.29 94	22.27 182	24.54 214	13.17 102	31.07 249	8.87 74	10.32 168	16.49 244	3.12 74	0.04 100	0.12 175	0.17 200	0.30 263	0.45 171	0.17 85

test_xeample3	3.34 12	1.54 100	7.67 100	3.33 11	0.68 47	5.74 84	1.63 46	12.05 35	3.88 2	6.71 34	3.81 3	3.17 10	3.34 21	10.59 68	2.07 26	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.27 253	0.13 38	0.16 80

MIM_Stereo	7.02 129	1.55 103	10.78 220	4.17 40	0.58 37	5.25 55	1.32 30	19.03 146	12.59 90	16.74 173	28.83 214	13.20 133	5.53 69	12.89 167	7.11 172	0.00 1	0.23 235	0.00 1	0.01 66	0.38 159	0.28 143

fff	6.83 123	1.55 103	7.28 89	3.56 26	0.32 8	4.73 24	1.70 51	15.75 97	31.87 267	15.11 131	20.25 128	6.90 51	12.80 208	8.63 34	5.33 145	0.01 47	0.04 59	0.00 1	0.00 1	0.09 18	0.63 211

IER	9.78 205	1.55 103	9.97 202	4.51 61	5.23 255	13.78 204	5.11 177	26.66 226	22.79 195	19.69 226	29.45 224	16.42 179	18.52 292	13.64 189	7.57 184	0.06 120	0.03 50	0.18 205	0.09 174	0.18 57	0.23 124

GMOStereo	5.97 84	1.55 103	7.18 82	5.17 99	0.71 52	5.54 63	2.21 87	10.54 23	12.86 91	18.29 205	22.01 149	17.06 185	6.27 93	6.62 16	2.43 46	0.00 1	0.23 235	0.12 174	0.00 1	0.46 172	0.10 38

error version	5.97 84	1.55 103	7.18 82	5.17 99	0.71 52	5.54 63	2.21 87	10.54 23	12.86 91	18.29 205	22.01 149	17.06 185	6.27 93	6.62 16	2.43 46	0.00 1	0.23 235	0.12 174	0.00 1	0.46 172	0.10 38

test-v	5.97 84	1.55 103	7.18 82	5.17 99	0.71 52	5.54 63	2.21 87	10.54 23	12.86 91	18.29 205	22.01 149	17.06 185	6.27 93	6.62 16	2.43 46	0.00 1	0.23 235	0.12 174	0.00 1	0.46 172	0.10 38

test-2	5.97 84	1.55 103	7.18 82	5.17 99	0.71 52	5.54 63	2.21 87	10.54 23	12.86 91	18.29 205	22.01 149	17.06 185	6.27 93	6.62 16	2.43 46	0.00 1	0.23 235	0.12 174	0.00 1	0.46 172	0.10 38

csc	6.83 123	1.55 103	7.28 89	3.56 26	0.32 8	4.73 24	1.70 51	15.75 97	31.87 267	15.11 131	20.25 128	6.90 51	12.80 208	8.63 34	5.33 145	0.01 47	0.04 59	0.00 1	0.00 1	0.09 18	0.63 211

cscssc	6.83 123	1.55 103	7.28 89	3.56 26	0.32 8	4.73 24	1.70 51	15.75 97	31.87 267	15.11 131	20.25 128	6.90 51	12.80 208	8.63 34	5.33 145	0.01 47	0.04 59	0.00 1	0.00 1	0.09 18	0.63 211

AE-Stereo	5.15 40	1.56 112	7.99 115	8.70 261	2.18 145	9.12 143	3.02 122	11.78 33	13.30 103	4.34 18	12.84 64	10.83 90	4.53 48	8.71 38	2.82 58	0.04 100	0.44 288	0.05 112	0.33 273	0.20 63	0.17 85

StereoIM	2.73 1	1.56 112	6.21 55	2.96 5	2.45 156	1.80 3	0.28 4	7.43 5	5.07 12	2.57 1	3.43 2	7.13 55	4.71 58	5.74 8	2.91 63	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.15 43	0.12 49

MSKI-zero shot	4.76 38	1.56 112	5.98 42	5.14 97	1.13 92	6.55 112	1.55 41	12.76 49	8.06 50	10.44 64	11.50 55	13.47 142	2.38 16	12.07 137	1.90 13	0.01 47	0.20 215	0.02 75	0.29 259	0.14 41	0.14 62

hknet	10.13 219	1.56 112	10.27 209	6.74 199	3.72 193	16.10 247	7.13 239	33.06 295	21.12 175	17.99 197	21.34 143	23.11 247	14.95 251	16.43 243	8.34 200	0.14 148	0.13 179	0.14 189	0.04 120	0.30 116	0.09 32

IGEVStereo-DCA	3.31 11	1.57 116	6.20 50	3.36 12	0.60 41	4.93 40	1.70 51	13.26 56	5.04 7	3.79 13	4.58 4	4.53 30	4.00 32	10.13 61	2.09 29	0.00 1	0.06 112	0.00 1	0.18 212	0.12 33	0.14 62

rrr	3.26 8	1.57 116	7.72 103	3.36 12	0.60 41	4.93 40	1.59 44	10.72 28	5.11 15	3.79 13	4.58 4	4.53 30	4.00 32	10.13 61	2.09 29	0.00 1	0.06 112	0.00 1	0.22 228	0.12 33	0.18 89

RE-Stereo	6.73 115	1.58 118	8.94 153	6.59 186	0.71 52	6.27 100	3.51 137	20.20 157	17.99 152	13.21 103	19.46 119	11.94 108	6.20 89	12.34 148	4.79 128	0.34 211	0.05 79	0.20 216	0.23 236	0.09 18	0.05 16

TVStereo	6.73 115	1.58 118	8.94 153	6.59 186	0.71 52	6.27 100	3.51 137	20.20 157	17.99 152	13.21 103	19.46 119	11.94 108	6.20 89	12.34 148	4.79 128	0.34 211	0.05 79	0.20 216	0.23 236	0.09 18	0.05 16

ADStereo(finetuned)	6.68 111	1.59 120	9.70 197	3.49 20	0.68 47	4.79 35	1.75 66	15.33 87	23.64 201	15.56 144	20.68 135	7.30 57	13.85 228	8.71 38	5.17 139	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.25 89	1.05 262

NF-Stereo	6.72 114	1.59 120	8.93 151	6.60 189	0.73 64	6.27 100	3.38 133	20.21 163	18.01 154	13.22 106	19.46 119	11.82 105	6.16 87	12.39 151	4.74 124	0.33 207	0.06 112	0.20 216	0.23 236	0.08 16	0.05 16

OCTAStereo	6.74 118	1.59 120	8.96 158	6.60 189	0.72 60	6.25 98	3.50 135	20.20 157	18.03 155	13.21 103	19.45 117	12.07 115	6.16 87	12.36 150	4.78 125	0.35 214	0.06 112	0.20 216	0.23 236	0.09 18	0.05 16

DCANet	6.46 103	1.59 120	7.28 89	3.51 24	0.68 47	4.77 34	1.75 66	15.33 87	23.62 200	15.55 143	20.73 140	7.31 58	11.56 193	8.83 42	5.26 142	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.26 97	1.11 266

PSM-softLoss	6.61 109	1.60 124	9.42 182	6.48 178	0.88 71	5.65 72	2.04 83	22.64 185	8.77 57	13.95 112	22.11 156	13.01 125	5.22 63	12.73 162	6.05 157	0.49 247	0.06 112	0.27 235	0.56 300	0.16 48	0.06 23

KMStereo	6.61 109	1.60 124	9.42 182	6.48 178	0.88 71	5.65 72	2.04 83	22.64 185	8.77 57	13.95 112	22.11 156	13.01 125	5.22 63	12.73 162	6.05 157	0.49 247	0.06 112	0.27 235	0.56 300	0.16 48	0.06 23

cf-r	10.06 217	1.60 124	7.99 115	5.82 136	5.70 278	12.92 196	4.78 171	24.18 201	27.47 236	16.91 176	31.02 248	25.12 265	14.05 232	11.63 119	11.01 236	0.03 94	0.03 50	0.05 112	0.03 105	0.43 169	0.39 167

MDST_ROB	17.92 318	1.60 124	13.68 265	13.88 340	6.44 296	43.05 376	14.86 325	42.74 365	41.66 328	43.25 371	42.85 345	28.43 283	17.28 282	29.35 337	16.06 267	0.88 294	0.11 171	0.63 275	0.47 292	0.50 192	0.64 217

raft+_RVC	6.69 113	1.61 128	5.57 37	6.37 172	4.62 231	6.51 109	6.18 211	20.39 164	23.38 198	10.62 67	17.82 97	9.89 83	5.65 76	10.70 72	3.67 91	0.00 1	0.14 189	0.00 1	0.00 1	0.34 143	0.27 140

AFF-stereo	6.17 95	1.61 128	7.02 78	4.08 36	0.64 44	3.53 10	0.76 14	16.00 105	13.14 97	12.86 96	25.42 183	15.67 170	7.86 124	11.12 89	3.21 80	0.02 78	0.06 112	0.00 1	0.00 1	0.40 162	0.08 30

anonymousa	9.03 181	1.62 130	8.03 118	4.19 42	5.53 270	15.37 234	3.81 149	18.55 141	21.20 177	18.28 204	30.99 247	20.79 229	13.42 216	10.58 67	7.57 184	0.00 1	0.05 79	0.29 244	0.18 212	0.10 28	0.11 44

TestStereo1	7.62 145	1.62 130	7.60 98	10.47 307	1.86 132	4.76 31	2.48 102	19.73 152	22.33 190	16.79 174	26.02 187	9.33 80	9.30 148	15.92 229	3.37 82	0.01 47	0.02 30	0.02 75	0.05 138	0.55 203	0.28 143

SA-5K	7.62 145	1.62 130	7.60 98	10.47 307	1.86 132	4.76 31	2.48 102	19.73 152	22.33 190	16.79 174	26.02 187	9.33 80	9.30 148	15.92 229	3.37 82	0.01 47	0.02 30	0.02 75	0.05 138	0.55 203	0.28 143

CRE-IMP	5.53 60	1.63 133	9.62 188	5.65 124	0.48 28	7.02 123	1.70 51	11.84 34	8.33 54	12.99 100	16.02 84	11.08 94	6.23 91	12.06 135	5.06 135	0.28 198	0.07 129	0.09 144	0.00 1	0.24 86	0.21 110

DeepStereo_RVC	5.65 73	1.65 134	9.06 169	5.21 108	0.56 34	5.55 67	1.84 71	12.16 37	7.22 42	13.94 111	14.96 76	12.58 117	10.27 167	11.25 99	5.81 155	0.39 228	0.10 162	0.11 171	0.00 1	0.18 57	0.22 117

111	7.26 139	1.65 134	7.28 89	3.56 26	0.32 8	10.76 162	3.53 140	20.55 165	27.51 237	10.07 61	16.62 90	14.30 149	9.53 156	12.02 130	5.87 156	0.14 148	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.31 127	1.14 270

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 56	1.66 136	7.56 97	3.49 20	0.40 13	2.75 5	0.67 11	16.07 106	14.76 117	12.27 76	18.67 109	11.95 110	8.08 130	7.84 26	2.89 60	0.01 47	0.06 112	0.00 1	0.00 1	0.37 153	0.04 11

CAS++	4.07 29	1.67 137	6.02 44	4.17 40	1.02 80	4.26 14	1.68 48	19.10 149	10.01 65	9.18 54	9.17 32	1.98 4	1.41 4	9.54 54	1.73 10	0.02 78	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.32 136	0.11 44
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test croco	4.15 30	1.67 137	9.97 202	4.86 76	2.97 174	3.27 7	1.41 33	8.20 7	5.51 20	3.37 8	16.69 91	3.03 7	2.71 17	14.44 202	3.91 101	0.14 148	0.00 1	0.03 89	0.01 66	0.69 227	0.14 62

CASS	8.15 160	1.67 137	7.68 101	8.25 257	1.52 122	14.39 217	2.72 112	22.65 187	17.23 142	15.42 140	22.68 161	13.47 142	11.87 197	12.44 153	6.07 160	0.96 299	0.05 79	0.12 174	0.01 66	0.71 232	3.14 319
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	6.75 120	1.67 137	12.34 240	4.67 68	1.47 116	10.01 149	2.24 92	26.43 224	17.22 141	14.72 120	12.75 63	7.02 54	9.68 159	8.44 30	5.26 142	0.01 47	0.04 59	0.05 112	0.09 174	0.35 147	0.55 198

NRIStereo	5.73 74	1.67 137	8.42 134	5.72 133	0.41 15	6.71 115	2.60 108	14.73 79	10.71 73	12.39 79	15.07 77	11.58 100	6.23 91	12.06 135	4.78 125	0.61 266	0.17 201	0.11 171	0.00 1	0.28 108	0.27 140

rafts_anoy	6.02 89	1.67 137	6.27 56	6.53 183	4.98 244	5.30 57	2.53 104	13.77 70	21.01 172	12.70 94	16.23 87	8.56 71	5.65 76	9.09 48	5.22 140	0.04 100	0.31 263	0.09 144	0.03 105	0.25 89	0.17 85

ACVNet	10.36 224	1.68 143	5.49 33	6.01 151	2.75 164	12.78 194	3.56 142	21.89 178	34.81 295	14.96 126	30.78 242	24.72 262	13.88 229	15.81 223	17.20 276	0.13 146	0.01 10	0.06 124	0.06 152	0.51 193	0.15 76

acv_ft	12.16 258	1.68 143	11.97 237	7.70 240	6.20 288	19.61 280	5.52 188	25.78 215	34.81 295	25.62 297	30.78 242	24.72 262	13.20 215	15.81 223	18.80 287	0.13 146	0.01 10	0.06 124	0.06 152	0.63 218	0.15 76

GwcNet-ADL	8.48 166	1.70 145	9.38 181	7.10 214	2.78 165	6.74 117	6.57 228	30.15 256	26.01 226	15.15 136	17.77 96	13.93 146	6.96 113	12.96 172	9.91 216	0.48 246	0.72 318	0.01 65	0.01 66	0.51 193	0.84 242

RASNet	11.59 247	1.71 146	10.36 211	6.30 169	5.66 275	15.48 236	6.12 209	34.50 313	20.86 171	16.61 168	32.51 272	22.04 239	23.00 313	19.44 272	16.15 269	0.71 276	0.03 50	0.05 112	0.01 66	0.15 43	0.13 57

ICVP	10.07 218	1.73 147	6.11 47	9.08 269	3.31 182	12.25 186	6.56 227	26.30 223	22.52 192	16.49 165	31.80 262	26.94 279	12.42 202	11.35 102	10.92 231	1.17 312	0.57 311	0.17 200	0.10 180	0.58 210	1.07 264
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	9.71 204	1.73 147	6.09 46	7.47 232	4.27 216	10.06 150	6.00 204	29.14 247	21.74 185	15.76 147	32.88 277	22.63 244	13.18 213	12.94 171	9.12 211	0.09 134	0.02 30	0.07 132	0.10 180	0.70 230	0.24 130

Patchmatch Stereo++	5.56 68	1.74 149	9.01 163	5.09 86	0.41 15	5.66 77	2.40 98	12.52 42	7.00 33	12.52 82	18.08 99	13.02 127	6.74 106	11.59 115	4.01 107	0.78 282	0.09 152	0.09 144	0.00 1	0.22 69	0.22 117
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	5.50 59	1.74 149	9.03 167	5.09 86	0.42 19	5.66 77	1.98 80	12.50 40	7.01 38	12.52 82	18.13 104	12.96 123	6.77 110	11.11 88	3.83 98	0.72 278	0.09 152	0.09 144	0.00 1	0.22 69	0.22 117

ROB_FTStereo_v2	5.53 60	1.74 149	8.97 160	5.09 86	0.42 19	5.64 71	2.02 81	12.50 40	7.00 33	12.51 81	18.10 101	12.99 124	6.72 105	11.50 107	4.04 110	0.70 274	0.09 152	0.09 144	0.00 1	0.22 69	0.23 124

ROB_FTStereo	5.49 58	1.74 149	8.96 158	5.09 86	0.42 19	5.65 72	1.68 48	12.53 45	7.00 33	12.53 88	18.00 98	13.02 127	6.74 106	11.51 108	3.81 97	0.60 263	0.09 152	0.09 144	0.00 1	0.22 69	0.22 117

HUI-Stereo	5.48 56	1.74 149	9.01 163	5.08 85	0.42 19	5.65 72	2.77 115	12.55 46	7.03 40	12.54 90	18.10 101	13.07 131	6.71 104	9.92 59	3.74 93	0.61 266	0.08 144	0.09 144	0.00 1	0.22 69	0.23 124

iGMRVC	5.54 63	1.74 149	9.01 163	5.09 86	0.42 19	5.66 77	1.81 70	12.61 48	7.02 39	12.52 82	18.11 103	13.02 127	6.64 103	11.57 112	4.16 111	0.82 288	0.09 152	0.09 144	0.00 1	0.22 69	0.21 110

iRAFT	5.56 68	1.74 149	9.01 163	5.09 86	0.41 15	5.66 77	2.40 98	12.52 42	7.00 33	12.52 82	18.08 99	13.02 127	6.74 106	11.59 115	4.01 107	0.78 282	0.09 152	0.09 144	0.00 1	0.22 69	0.22 117

RAFT-IKP	5.53 60	1.74 149	8.95 155	5.09 86	0.41 15	5.45 60	2.08 85	12.52 42	7.00 33	12.52 82	18.13 104	12.93 122	6.79 111	11.59 115	3.99 105	0.80 286	0.09 152	0.09 144	0.00 1	0.22 69	0.22 117

EAI-Stereo	5.21 44	1.74 149	8.46 138	5.69 127	1.37 114	5.67 82	3.52 139	18.77 143	5.65 21	9.75 58	16.08 85	6.36 46	3.57 26	11.73 122	3.64 88	0.01 47	0.33 270	0.03 89	1.06 322	0.21 66	0.65 219

anonymousdsp	3.51 18	1.75 158	5.66 38	3.49 20	1.13 92	5.04 50	1.74 63	13.69 65	5.07 12	4.83 26	5.42 11	4.25 23	4.44 44	11.14 90	1.98 18	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 212	0.31 127	0.13 57

DCRE	6.07 93	1.75 158	8.41 133	7.20 218	3.82 198	6.48 106	4.18 158	15.52 93	10.42 68	9.24 55	22.47 159	11.71 103	5.46 67	10.62 69	3.02 69	0.02 78	0.26 255	0.05 112	0.30 263	0.15 43	0.24 130

IGEV-Stereo	3.52 19	1.75 158	5.67 39	3.49 20	1.12 90	5.04 50	1.73 62	13.70 66	5.07 12	4.83 26	5.42 11	4.27 24	4.43 43	11.15 95	1.98 18	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 212	0.31 127	0.12 49
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	7.39 140	1.75 158	7.24 87	3.26 8	3.18 176	5.04 50	6.40 220	19.04 147	15.70 129	20.71 245	32.13 267	10.69 89	5.91 83	10.45 66	4.60 120	0.40 230	0.07 129	0.21 221	0.13 194	0.54 200	0.41 174

MyStereo06	6.40 99	1.76 162	13.15 253	6.19 165	4.40 225	7.09 125	9.95 270	16.68 113	6.98 32	12.91 97	10.76 50	17.84 205	5.71 78	9.97 60	3.39 84	0.06 120	0.10 162	0.02 75	0.04 120	0.73 237	0.29 148

MyStereo05	9.29 190	1.76 162	8.95 155	6.19 165	4.40 225	7.09 125	9.95 270	31.21 271	40.82 325	17.31 183	12.93 67	10.33 86	12.52 205	13.93 191	7.05 171	0.06 120	0.10 162	0.02 75	0.04 120	0.73 237	0.29 148

ff7	3.48 14	1.76 162	6.20 50	3.45 16	1.13 92	5.02 46	1.70 51	13.26 56	5.04 7	4.66 22	5.47 13	3.49 11	4.70 54	11.14 90	2.01 20	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 212	0.30 116	0.14 62

ffff	3.48 14	1.76 162	6.20 50	3.45 16	1.13 92	5.02 46	1.70 51	13.26 56	5.04 7	4.66 22	5.47 13	3.49 11	4.70 54	11.14 90	2.01 20	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 212	0.30 116	0.14 62

11t	3.48 14	1.76 162	6.20 50	3.45 16	1.13 92	5.02 46	1.70 51	13.26 56	5.04 7	4.66 22	5.47 13	3.49 11	4.70 54	11.14 90	2.01 20	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 212	0.30 116	0.14 62

ccc-4	3.48 14	1.76 162	6.20 50	3.45 16	1.13 92	5.02 46	1.70 51	13.26 56	5.04 7	4.66 22	5.47 13	3.49 11	4.70 54	11.14 90	2.01 20	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 212	0.30 116	0.14 62

CoDeX	9.24 185	1.77 168	9.54 185	6.08 157	3.79 197	16.45 258	6.76 232	26.15 221	25.03 215	17.18 181	25.12 180	14.69 157	11.68 194	12.22 142	6.71 166	0.30 201	0.20 215	0.15 194	0.02 90	0.23 81	0.68 222

PCWNet_CMD	9.64 201	1.77 168	10.59 214	4.80 72	2.90 170	16.25 256	2.42 100	29.37 251	34.10 288	17.41 184	22.04 153	19.10 219	7.70 120	12.05 133	6.86 168	0.22 178	0.45 292	0.80 289	0.22 228	3.11 317	0.69 224

MSMDNet	9.64 201	1.77 168	10.63 215	4.83 73	2.90 170	16.35 257	2.37 97	29.33 250	34.29 292	17.43 186	22.10 155	19.05 218	7.79 123	12.11 139	6.87 169	0.23 186	0.46 294	0.67 278	0.21 226	2.77 307	0.60 207

DispNO	9.33 192	1.78 171	15.84 286	5.73 134	5.74 279	12.24 185	4.81 175	25.06 207	21.10 174	16.70 172	20.86 142	17.78 203	11.76 195	16.74 247	8.85 206	0.22 178	0.15 192	0.03 89	0.12 190	0.41 165	0.64 217

THIR-Stereo	9.38 194	1.78 171	8.50 141	4.74 69	0.71 52	15.92 242	11.93 305	16.39 109	21.56 180	24.27 281	32.07 265	14.40 150	14.14 236	11.49 106	8.39 201	0.05 109	0.25 253	0.10 160	0.05 138	0.33 140	0.58 204

HSM	11.33 243	1.80 173	7.04 80	6.13 162	3.99 208	16.16 251	6.92 235	29.69 253	19.39 163	22.95 273	26.05 190	41.08 353	15.79 265	20.25 284	8.89 209	0.02 78	0.03 50	0.01 65	0.00 1	0.15 43	0.34 161

iRaft-Stereo_5w	8.70 174	1.81 174	9.33 179	5.83 138	3.78 195	4.87 36	11.12 293	15.86 104	14.80 118	15.23 139	26.36 193	21.49 235	12.91 211	15.94 231	12.73 244	0.58 259	0.05 79	0.08 137	0.09 174	0.85 247	0.33 160

iRaft-Stereo_20w	6.06 92	1.84 175	12.04 238	4.23 45	1.67 125	6.77 118	2.22 91	18.73 142	6.08 23	14.72 120	10.33 44	13.42 141	8.14 131	15.88 226	3.08 73	0.01 47	0.24 246	0.13 185	0.39 284	0.61 213	0.71 229

STrans-v2	7.98 157	1.84 175	9.42 182	4.84 75	1.48 118	12.23 184	10.05 275	19.06 148	12.32 87	13.63 109	26.06 191	18.13 212	12.35 201	12.99 175	3.99 105	0.01 47	0.01 10	0.18 205	0.01 66	0.22 69	0.83 241

delet	12.65 269	1.85 177	11.36 229	7.71 242	6.22 290	22.52 299	10.22 283	28.14 239	37.67 312	19.66 225	29.24 217	21.00 231	15.99 267	21.97 300	17.77 281	0.03 94	0.07 129	0.19 213	0.04 120	0.60 212	0.75 234

SGM-Forest	12.92 273	1.87 178	6.61 60	5.68 126	2.05 141	23.19 305	11.30 296	34.24 309	30.77 261	26.54 304	31.99 264	29.98 292	15.74 264	21.17 297	13.36 247	1.05 306	0.33 270	0.84 297	0.01 66	0.71 232	0.97 255
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DISCO	16.36 299	1.88 179	16.15 288	7.78 243	4.19 213	26.92 328	10.21 282	30.31 262	44.26 343	21.35 258	33.91 291	35.80 331	22.40 312	35.65 361	33.87 357	0.18 161	0.08 144	0.04 106	0.04 120	1.71 284	0.54 197

TransformOpticalFlow	7.76 149	1.90 180	9.31 178	5.50 118	1.18 99	6.97 122	8.27 250	17.86 131	13.21 99	14.58 118	29.13 216	19.01 216	10.85 173	12.51 157	3.69 92	0.01 47	0.04 59	0.20 216	0.04 120	0.17 55	0.84 242

CroCo-Stereo	3.27 10	1.90 180	7.18 82	8.50 260	1.11 88	0.96 1	0.97 19	10.18 19	8.20 52	3.59 10	4.69 7	8.02 67	4.53 48	2.75 1	2.34 42	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 127	0.11 44
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
DMCA	8.51 168	1.90 180	9.96 201	5.16 98	4.14 212	10.29 153	4.46 164	25.52 210	19.55 165	16.33 161	20.69 136	17.59 200	11.26 184	10.42 65	11.36 238	0.50 249	0.08 144	0.35 253	0.05 138	0.36 148	0.31 156

CFNet_ucs	10.25 221	1.91 183	11.88 236	4.98 81	4.08 210	15.11 229	3.57 144	28.02 237	31.98 272	18.21 203	25.20 181	23.27 250	9.38 152	13.38 182	7.22 173	0.23 186	0.81 325	1.65 324	0.22 228	3.01 313	0.93 252

ProNet	3.61 22	1.91 183	6.17 49	3.31 10	0.67 46	5.51 61	6.46 223	12.60 47	6.23 24	3.18 5	4.80 8	3.64 15	3.57 26	11.15 95	2.11 32	0.02 78	0.21 221	0.01 65	0.01 66	0.41 165	0.14 62

CFNet_pseudo	9.58 198	1.91 183	10.73 218	4.53 62	2.91 172	14.26 213	2.75 114	26.73 228	32.14 273	17.10 179	23.02 163	22.14 241	8.74 140	12.17 141	7.43 177	0.20 172	0.45 292	1.24 318	0.24 243	2.49 302	0.49 190

psm_up	13.18 278	1.91 183	8.81 149	9.59 287	5.84 284	15.17 232	11.37 298	38.74 347	30.81 262	20.66 244	30.32 235	30.00 293	23.12 314	19.19 270	16.02 266	0.58 259	0.10 162	0.17 200	0.01 66	0.65 224	0.55 198

MyStereo07	4.38 32	1.92 187	5.06 25	6.09 158	4.31 222	6.54 110	9.96 272	15.35 89	5.15 16	4.34 18	5.65 17	3.15 9	5.77 80	11.33 101	1.81 12	0.06 120	0.10 162	0.03 89	0.04 120	0.63 218	0.30 151

MyStereo04	9.24 185	1.92 187	8.78 148	6.09 158	4.31 222	6.54 110	9.96 272	32.24 286	41.99 332	14.26 116	11.98 59	12.00 112	12.01 198	13.93 191	7.53 181	0.06 120	0.10 162	0.03 89	0.04 120	0.63 218	0.30 151

ccs_rob	9.61 200	1.92 187	10.72 217	4.55 63	2.89 169	14.33 215	2.86 118	26.85 229	32.36 275	17.05 177	22.91 162	22.12 240	8.70 139	12.10 138	7.44 178	0.19 165	0.44 288	1.38 320	0.25 246	2.68 305	0.57 202

DIP-Stereo	6.74 118	1.93 190	10.02 206	4.28 50	1.64 123	13.54 202	1.52 38	15.16 85	6.63 27	14.30 117	26.81 199	10.90 91	5.19 62	14.78 209	7.56 183	0.00 1	0.06 112	0.05 112	0.00 1	0.17 55	0.17 85
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GwcNet-RSSM	10.65 229	1.94 191	8.57 144	6.89 206	5.26 259	12.26 187	5.21 179	25.80 217	31.50 264	16.67 170	33.52 285	23.70 256	13.88 229	12.84 165	13.67 250	0.05 109	0.10 162	0.14 189	0.02 90	0.65 224	0.39 167

iResNet_ROB	11.71 248	1.96 192	10.77 219	6.01 151	3.68 192	15.13 231	2.34 95	31.72 277	37.58 311	26.16 301	32.77 274	25.88 272	15.34 260	16.35 242	7.94 192	0.19 165	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.31 127	0.12 49

RAFT_CTSACE	8.24 162	1.97 193	8.39 130	6.89 206	5.11 252	5.86 92	2.63 110	14.62 77	16.88 139	23.52 279	34.77 296	16.02 175	7.37 116	17.91 258	2.23 39	0.00 1	0.12 175	0.00 1	0.03 105	0.39 161	0.05 16

GES	8.51 168	1.98 194	11.82 235	6.39 174	1.77 130	12.36 188	6.22 212	21.55 173	21.34 178	19.02 218	26.02 187	8.79 72	9.34 151	13.94 193	7.24 174	0.38 218	0.10 162	0.30 248	0.14 198	0.69 227	0.73 231

tt1	5.27 46	1.99 195	5.11 26	6.02 154	0.26 2	10.59 160	4.22 159	18.45 137	16.31 133	6.75 35	8.95 30	4.75 33	9.15 146	10.82 80	1.61 6	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.04 120	0.26 97	0.14 62

ACVNet-DCA	5.28 47	2.00 196	4.99 21	5.89 141	0.26 2	10.85 165	5.38 182	20.20 157	11.88 81	6.95 38	10.01 36	4.49 27	9.78 160	10.79 75	1.59 3	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.04 120	0.25 89	0.20 103

xx1	5.99 88	2.00 196	4.99 21	5.89 141	0.26 2	10.85 165	5.38 182	17.84 127	15.48 124	6.95 38	10.01 36	16.02 175	11.15 182	10.79 75	1.59 3	0.00 1	0.05 79	0.02 75	0.05 138	0.25 89	0.20 103

1test111	5.59 71	2.00 196	4.99 21	5.89 141	0.26 2	10.85 165	5.38 182	20.20 157	11.88 81	6.95 38	10.01 36	4.49 27	9.78 160	11.09 86	7.45 179	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.04 120	0.25 89	0.20 103

cc1	5.34 50	2.00 196	4.99 21	5.89 141	0.26 2	10.85 165	5.38 182	17.85 129	15.48 124	6.95 38	10.01 36	4.49 27	9.78 160	10.79 75	1.59 3	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.04 120	0.30 116	0.13 57

ToySt	10.51 227	2.00 196	15.67 284	5.33 113	0.95 78	14.97 228	9.51 264	24.02 198	27.37 234	14.61 119	24.67 176	24.56 260	14.70 249	16.86 248	13.35 246	0.06 120	0.23 235	0.03 89	0.09 174	0.62 216	0.67 221

pcwnet_v2	12.32 260	2.00 196	17.53 298	7.79 244	5.69 277	17.06 261	3.69 148	36.52 331	46.17 350	20.55 240	29.39 223	16.50 180	13.00 212	15.70 221	9.32 213	0.50 249	1.00 333	0.34 252	0.24 243	2.00 293	1.38 279

PSMNet-ADL	9.88 212	2.01 202	6.80 70	9.18 273	4.26 215	15.11 229	3.50 135	27.12 230	24.42 213	14.72 120	18.96 112	25.32 268	13.43 217	15.76 222	14.04 252	0.79 285	0.78 324	0.00 1	0.02 90	0.26 97	1.18 273

DSFCA	11.85 253	2.01 202	12.93 249	5.40 114	6.87 307	15.36 233	10.45 286	30.68 266	31.84 266	25.99 299	23.52 166	22.03 238	14.05 232	20.28 287	12.46 241	0.57 258	0.41 280	0.28 241	0.38 282	1.02 255	0.47 184

RALCasStereoNet	5.95 83	2.02 204	7.09 81	7.06 212	5.10 251	6.36 104	5.44 187	13.97 72	13.25 101	9.93 60	17.45 94	10.37 87	3.89 30	11.64 120	4.24 114	0.02 78	0.46 294	0.10 160	0.00 1	0.20 63	0.31 156

UNet	12.64 268	2.02 204	13.36 255	6.85 205	7.76 327	25.31 319	4.74 170	34.10 305	28.19 241	20.03 232	31.07 249	27.02 281	17.36 283	20.18 282	13.87 251	0.06 120	0.05 79	0.27 235	0.01 66	0.23 81	0.39 167

IGEV_Zeroshot_test	5.28 47	2.03 206	14.26 273	6.09 158	1.33 110	4.32 16	1.03 23	14.46 73	6.50 25	13.33 108	11.89 58	11.01 92	3.45 22	10.71 73	3.64 88	0.03 94	0.22 230	0.15 194	0.26 249	0.80 244	0.20 103

CroCo-Stereo Lap2	4.01 28	2.03 206	8.14 122	9.82 292	6.03 285	1.11 2	0.79 15	9.71 15	7.98 49	3.26 6	4.99 9	9.08 77	5.80 81	6.08 12	4.39 117	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.71 232	0.30 151

DAS	10.80 237	2.03 206	13.96 267	9.01 267	6.23 291	14.67 226	7.38 243	21.59 174	32.58 278	18.67 214	28.13 208	19.20 221	17.08 280	16.54 245	7.31 175	0.58 259	0.01 10	0.29 244	0.01 66	0.47 179	0.20 103

SepStereo	11.34 244	2.03 206	13.96 267	9.01 267	6.23 291	14.67 226	7.38 243	21.59 174	32.58 278	18.67 214	28.13 208	19.20 221	17.08 280	27.36 327	7.31 175	0.58 259	0.01 10	0.29 244	0.01 66	0.47 179	0.20 103

HH	5.47 53	2.08 210	9.00 161	4.88 77	1.07 86	4.93 40	3.60 146	16.68 113	6.83 28	8.39 47	12.14 60	15.05 161	9.06 144	12.68 159	1.93 15	0.02 78	0.17 201	0.18 205	0.00 1	0.28 108	0.48 187

HanStereo	5.47 53	2.08 210	9.00 161	4.88 77	1.07 86	4.93 40	3.60 146	16.68 113	6.83 28	8.39 47	12.14 60	15.05 161	9.06 144	12.68 159	1.93 15	0.02 78	0.17 201	0.18 205	0.00 1	0.28 108	0.48 187

MMNet	12.97 274	2.08 210	12.74 246	6.98 208	6.27 294	26.39 326	4.73 169	23.10 191	41.79 330	25.48 295	32.29 270	21.09 233	17.79 287	19.52 274	17.90 283	0.19 165	0.07 129	0.10 160	0.00 1	0.37 153	0.59 206

hitnet-ft	12.04 256	2.11 213	6.14 48	7.27 219	3.90 199	25.98 322	3.56 142	22.56 184	23.74 204	20.55 240	33.81 289	31.59 303	18.67 294	19.47 273	17.20 276	0.42 236	1.36 336	0.35 253	0.07 159	1.11 261	0.86 246

UCFNet_RVC	9.48 196	2.12 214	4.89 19	7.03 209	3.78 195	16.05 243	6.37 219	28.25 240	20.00 167	15.93 153	23.07 164	25.21 266	12.79 207	12.57 158	8.01 193	0.07 129	0.04 59	1.17 311	0.23 236	1.31 274	0.69 224

SGM_RVC	19.52 331	2.12 214	6.79 69	6.59 186	1.33 110	38.20 366	15.74 335	38.13 342	34.07 287	45.71 376	41.91 340	51.41 382	38.10 368	38.77 374	27.80 344	0.61 266	0.36 275	0.51 267	0.33 273	1.03 256	0.90 249
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IIG-Stereo	7.41 142	2.13 216	8.55 142	10.02 298	1.76 129	6.82 119	1.53 39	17.17 120	15.84 131	18.74 216	20.30 132	18.01 207	8.39 134	12.89 167	5.22 140	0.27 197	0.03 50	0.03 89	0.00 1	0.16 48	0.30 151

RAFT	8.51 168	2.16 217	8.93 151	8.14 253	0.81 68	12.63 191	8.49 251	16.34 108	15.56 127	22.31 266	18.99 113	19.29 223	11.39 188	17.57 254	6.05 157	0.01 47	0.19 210	0.27 235	0.02 90	0.64 222	0.45 182

StereoVision	7.21 138	2.17 218	9.29 177	9.43 278	3.91 201	5.09 53	1.91 76	20.04 156	17.37 146	8.57 50	29.59 226	11.08 94	6.76 109	12.44 153	4.71 122	0.54 255	0.05 79	0.16 198	0.03 105	0.82 245	0.30 151

LL-Strereo2	5.54 63	2.17 218	9.12 172	5.65 124	2.54 159	6.48 106	2.27 93	15.08 82	7.79 48	10.99 69	10.26 43	15.94 174	3.50 25	13.25 181	3.63 87	0.00 1	0.13 179	1.34 319	0.10 180	0.30 116	0.19 100

ADLNet2	12.44 264	2.17 218	12.84 248	9.17 272	5.82 282	20.00 282	10.13 279	32.53 288	36.22 306	18.62 213	19.39 116	21.96 237	17.07 279	21.43 298	19.42 290	0.24 188	0.15 192	0.06 124	0.08 162	0.86 248	0.57 202

CFNet-ft	9.87 210	2.18 221	5.49 33	7.45 230	5.25 256	15.76 238	5.98 202	21.89 178	21.87 186	14.96 126	30.02 231	25.68 270	13.68 222	12.46 155	10.94 233	0.08 132	0.06 112	1.83 326	0.22 228	1.09 258	0.43 178

CFNet_RVC	9.87 210	2.18 221	5.49 33	7.45 230	5.25 256	15.76 238	5.98 202	21.89 178	21.87 186	14.96 126	30.02 231	25.68 270	13.68 222	12.46 155	10.94 233	0.08 132	0.06 112	1.83 326	0.22 228	1.09 258	0.43 178

ADLNet	12.34 262	2.22 223	10.14 207	8.38 258	6.78 305	17.56 266	9.05 255	33.21 298	26.28 228	27.06 307	26.01 186	26.80 276	13.76 225	16.99 250	18.74 286	0.24 188	0.39 277	0.23 228	0.10 180	0.64 222	2.16 304

MLCV	9.32 191	2.22 223	12.55 244	5.22 109	1.32 109	13.79 205	1.35 31	21.14 170	23.65 202	21.91 262	31.37 252	17.14 192	7.57 117	16.00 234	10.18 222	0.22 178	0.01 10	0.03 89	0.02 90	0.40 162	0.29 148

raft_robust	7.97 156	2.26 225	6.75 66	5.83 138	0.72 60	5.57 68	0.84 16	33.59 300	34.21 291	18.17 202	19.88 125	6.50 48	5.62 74	15.33 213	2.83 59	0.03 94	0.23 235	0.00 1	0.37 280	0.32 136	0.39 167

NINENet	10.74 233	2.29 226	10.44 212	8.03 250	5.09 250	17.62 267	2.79 116	38.69 346	33.24 283	18.35 209	26.31 192	14.49 152	9.40 153	15.88 226	10.57 228	0.41 232	0.21 221	0.29 244	0.00 1	0.42 168	0.23 124

GANet-ADL	8.36 164	2.31 227	8.44 136	7.39 226	2.65 161	12.58 190	5.24 180	29.55 252	25.24 217	14.19 115	16.70 92	17.07 190	6.91 112	10.65 71	6.26 163	0.38 218	0.39 277	0.10 160	0.12 190	0.75 242	0.28 143

CFNet	10.67 230	2.33 228	8.90 150	6.66 193	4.09 211	16.05 243	4.26 160	30.44 264	31.01 263	18.53 212	26.48 195	23.69 255	13.68 222	15.27 212	10.59 230	0.05 109	0.02 30	0.44 261	0.05 138	0.73 237	0.23 124

ACRE	7.07 132	2.38 229	13.26 254	7.36 223	4.86 236	10.28 152	4.40 161	15.51 92	13.69 106	17.22 182	19.23 114	8.00 65	4.20 37	10.64 70	8.50 202	0.33 207	0.32 266	0.03 89	0.14 198	0.37 153	0.77 238

ssnet_v2	13.23 279	2.43 230	11.25 226	7.34 221	2.92 173	23.05 304	12.95 311	35.93 326	32.92 282	21.23 256	25.38 182	28.81 284	15.22 258	22.57 304	19.81 293	0.18 161	0.08 144	0.19 213	0.05 138	1.24 269	1.06 263

CIPLG	7.15 135	2.44 231	12.82 247	7.38 224	4.93 239	10.51 157	4.56 166	15.17 86	13.25 101	17.45 187	19.75 123	8.42 69	4.60 52	11.41 104	8.31 198	0.33 207	0.32 266	0.03 89	0.14 198	0.37 153	0.72 230

SGM-ForestM	23.72 358	2.44 231	9.13 174	7.43 228	2.25 148	44.80 377	19.11 354	44.90 375	49.97 363	50.74 382	51.18 371	62.06 395	45.83 382	44.96 382	33.88 358	1.00 302	0.84 327	0.78 285	0.62 303	1.29 271	1.11 266

AASNet	12.49 265	2.46 233	10.49 213	9.82 292	6.86 306	17.33 263	6.73 231	41.09 357	37.86 314	22.53 270	29.11 215	16.68 181	13.48 220	14.54 207	17.87 282	0.20 172	0.02 30	0.78 285	0.05 138	1.18 264	0.76 235

MyStereo8	7.13 133	2.48 234	10.86 223	6.81 203	4.98 244	10.73 161	1.42 34	14.58 76	9.73 64	15.75 146	23.16 165	12.17 116	7.96 128	9.85 57	10.21 224	0.04 100	0.19 210	0.08 137	0.21 226	0.58 210	0.82 240

IPLGR_C	7.16 136	2.48 234	12.98 250	7.52 234	4.91 238	10.56 158	4.59 167	15.63 96	14.12 110	17.42 185	18.87 111	8.00 65	4.59 51	10.76 74	8.81 205	0.32 205	0.32 266	0.03 89	0.13 194	0.36 148	0.76 235

GEStereo_RVC	12.81 271	2.49 236	13.64 264	9.68 289	4.97 242	18.16 269	11.30 296	31.26 272	47.47 352	19.84 227	26.97 200	19.03 217	13.19 214	20.14 281	14.86 260	0.83 290	0.51 304	0.10 160	0.13 194	0.54 200	0.99 259

RALAANet	6.49 104	2.49 236	9.69 196	7.09 213	4.98 244	6.23 97	1.68 48	19.90 155	14.26 112	15.04 129	14.56 73	12.69 119	4.38 40	12.91 169	3.07 72	0.02 78	0.07 129	0.00 1	0.10 180	0.51 193	0.15 76

TestStereo	6.02 89	2.55 238	7.33 95	5.57 120	1.68 126	6.05 96	1.78 68	13.73 67	16.40 137	10.87 68	23.79 169	9.00 75	5.63 75	11.26 100	3.96 103	0.09 134	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.69 227	0.01 1

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 36	2.56 239	8.72 147	4.26 48	3.52 191	9.22 144	1.48 35	13.54 62	18.88 161	7.47 44	7.08 21	2.04 5	2.24 15	9.66 55	2.27 41	0.05 109	0.02 30	0.07 132	0.00 1	0.53 198	0.21 110

LoS_RVC	3.72 24	2.57 240	3.90 11	4.27 49	7.61 324	5.39 59	2.90 119	7.29 4	3.84 1	3.67 12	10.20 42	3.66 16	4.48 46	6.19 13	2.14 35	0.01 47	0.03 50	0.00 1	0.00 1	0.06 7	6.15 345

OMP-Stereo	6.93 127	2.57 240	9.03 167	10.63 310	1.72 128	4.89 37	1.91 76	17.84 127	15.56 127	16.69 171	14.16 71	17.70 202	7.33 115	12.93 170	4.83 131	0.24 188	0.03 50	0.06 124	0.02 90	0.19 61	0.39 167

CBFPSM	12.42 263	2.59 242	28.96 336	4.74 69	3.20 178	22.33 297	16.31 339	21.13 169	21.03 173	21.04 251	27.81 205	30.24 296	15.99 267	14.59 208	14.80 257	0.04 100	0.49 300	0.10 160	0.16 207	0.51 193	2.34 307

DN-CSS_ROB	8.17 161	2.59 242	14.14 270	6.11 161	3.22 179	6.31 103	3.53 140	22.92 190	20.59 169	16.66 169	30.05 233	9.31 79	7.95 127	13.49 184	4.78 125	0.72 278	0.00 1	0.45 262	0.00 1	0.54 200	0.09 32

HGLStereo	12.72 270	2.66 244	12.34 240	9.93 295	7.55 321	16.16 251	7.45 245	31.48 276	27.01 232	20.01 230	35.31 298	26.98 280	18.90 295	17.87 257	18.90 288	0.33 207	0.16 199	0.07 132	0.05 138	0.48 181	0.70 228

StereoDRNet-Refined	13.36 283	2.80 245	10.82 221	7.94 247	3.10 175	18.95 275	4.45 163	28.47 241	29.65 248	29.11 320	41.47 336	24.44 259	17.64 286	23.34 307	21.66 300	0.16 156	0.07 129	0.53 268	0.32 269	0.77 243	1.64 289
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
gwcnet-sp	9.81 207	2.82 246	13.47 261	5.99 148	4.27 216	16.20 253	5.91 197	25.55 211	24.34 210	21.01 248	20.69 136	15.22 163	14.96 252	14.50 204	9.97 217	0.05 109	0.15 192	0.02 75	0.08 162	0.49 188	0.51 192

scenet	9.81 207	2.82 246	13.47 261	5.99 148	4.27 216	16.20 253	5.91 197	25.55 211	24.34 210	21.01 248	20.69 136	15.22 163	14.96 252	14.50 204	9.97 217	0.05 109	0.15 192	0.02 75	0.08 162	0.49 188	0.51 192

ssnet	9.81 207	2.82 246	13.47 261	5.99 148	4.27 216	16.20 253	5.91 197	25.55 211	24.34 210	21.01 248	20.69 136	15.22 163	14.96 252	14.50 204	9.97 217	0.05 109	0.15 192	0.02 75	0.08 162	0.49 188	0.51 192

Anonymous	6.73 115	2.83 249	18.61 308	11.88 328	7.83 328	14.52 224	9.37 260	14.49 74	10.15 66	4.28 16	6.89 19	3.13 8	7.67 119	11.82 126	5.66 152	0.83 290	0.35 274	0.08 137	0.20 223	2.86 309	1.09 265

AACVNet	10.58 228	2.86 250	9.78 199	8.95 266	3.30 181	10.80 164	4.78 171	22.37 183	12.55 89	27.50 311	29.84 229	30.06 295	15.99 267	19.10 269	11.60 240	0.40 230	0.18 206	0.22 225	0.03 105	0.62 216	0.73 231

CRFU-Net	12.56 267	2.89 251	11.77 234	8.18 254	5.80 281	24.84 313	10.46 289	24.56 203	13.12 96	30.06 328	29.37 218	29.09 285	19.64 299	19.96 278	18.53 285	0.82 288	0.48 297	0.27 235	0.15 204	0.53 198	0.68 222

CBMV_ROB	11.77 252	2.89 251	6.92 74	5.20 106	2.88 168	14.12 210	4.79 173	26.69 227	29.84 254	26.17 302	31.92 263	23.61 254	20.74 306	20.20 283	10.18 222	1.78 323	1.80 344	2.17 333	1.26 329	1.61 280	0.55 198

iResNetv2_ROB	12.00 255	2.91 253	13.46 260	5.82 136	3.73 194	13.15 198	6.45 222	34.15 306	36.02 303	25.25 291	33.81 289	29.79 291	14.24 238	13.61 188	6.10 161	0.21 175	0.02 30	0.12 174	0.00 1	0.82 245	0.25 135

HITNet	7.83 150	2.93 254	8.39 130	4.76 71	1.48 118	12.75 193	4.64 168	20.97 167	14.37 114	15.14 135	22.15 158	14.57 155	10.62 170	14.38 201	8.14 196	0.04 100	0.01 10	0.48 264	0.02 90	0.57 207	0.10 38
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
CSP-Net	12.85 272	2.95 255	9.64 189	5.94 147	3.96 203	25.85 320	9.93 269	28.81 244	26.00 225	29.31 324	32.44 271	30.00 293	15.16 257	20.25 284	14.30 255	0.55 257	0.19 210	0.03 89	0.00 1	0.65 224	0.98 258

FAT-Stereo	16.81 302	2.97 256	17.56 299	9.80 291	6.21 289	16.12 250	13.23 314	38.18 344	39.67 320	27.00 306	39.73 326	37.55 336	31.30 355	20.39 288	21.52 299	3.44 347	2.05 347	0.81 295	1.10 324	1.89 289	5.72 343

NVstereo2D	15.15 292	2.97 256	16.28 292	9.23 275	7.56 322	30.03 339	9.53 265	42.80 366	42.72 334	15.11 131	27.03 202	23.16 248	16.93 276	24.28 312	15.45 262	3.07 345	0.43 287	1.44 321	0.61 302	6.74 347	7.60 364

DLCB_ROB	13.35 282	3.00 258	9.12 172	9.43 278	5.68 276	21.80 294	10.12 278	29.19 249	29.92 256	27.71 312	31.45 261	32.37 308	19.50 298	19.02 266	16.73 273	0.22 178	0.04 59	0.38 259	0.06 152	0.49 188	0.85 245

stereogan	18.62 325	3.07 259	16.31 293	13.04 333	9.99 348	35.74 360	9.09 257	38.17 343	45.27 349	24.39 287	41.24 333	39.93 347	25.46 328	31.29 344	24.33 325	1.80 324	0.91 330	2.71 342	0.75 309	5.15 340	3.70 322

LE_ROB	22.93 356	3.07 259	14.02 269	7.70 240	2.86 167	31.99 349	17.35 347	28.10 238	67.19 400	70.51 403	55.61 383	49.07 377	47.62 384	24.76 317	36.49 364	0.35 214	0.20 215	0.27 235	0.55 299	0.48 181	0.44 180

iResNet	10.26 222	3.10 261	15.72 285	7.35 222	2.13 143	13.86 207	7.07 238	22.80 188	28.01 238	20.10 234	30.40 236	16.79 182	11.06 181	14.46 203	10.29 227	0.39 228	0.05 79	0.00 1	0.07 159	0.73 237	0.73 231

ARAFT	8.50 167	3.19 262	16.58 295	5.52 119	0.91 75	12.13 183	11.20 294	17.19 121	18.28 157	18.40 211	16.33 88	17.10 191	8.58 135	18.56 261	5.00 134	0.11 141	0.04 59	0.00 1	0.00 1	0.55 203	0.25 135

sCroCo_RVC	5.06 39	3.29 263	16.45 294	10.72 312	6.64 298	5.83 86	2.74 113	9.67 14	8.06 50	3.66 11	9.20 33	4.81 34	4.95 60	8.12 29	4.64 121	0.64 272	0.50 301	0.06 124	0.03 105	0.70 230	0.42 176

DMCA-RVC	11.41 245	3.32 264	11.68 233	10.12 300	4.81 235	11.92 177	4.11 153	24.67 205	23.66 203	20.06 233	28.51 212	26.71 275	24.96 327	15.95 233	14.82 258	0.41 232	0.34 273	0.56 270	0.16 207	0.72 236	0.69 224

CVANet_RVC	13.24 280	3.39 265	8.43 135	8.42 259	5.04 248	18.52 274	11.72 303	32.03 280	33.85 285	23.17 275	32.77 274	29.78 290	16.51 272	23.20 306	11.28 237	0.94 297	0.04 59	1.19 314	0.47 292	3.13 318	1.01 261

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 257	3.43 266	16.25 291	7.62 238	5.58 271	14.57 225	6.00 204	32.98 293	27.41 235	21.69 260	31.40 254	25.21 266	13.47 218	14.96 210	15.60 264	0.84 292	0.33 270	0.35 253	0.35 276	1.29 271	1.78 293
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Anonymous3	9.60 199	3.45 267	29.83 339	9.58 286	4.75 234	24.51 310	10.20 281	24.04 199	18.77 160	10.42 63	14.64 74	7.97 64	8.75 141	14.05 194	5.80 154	2.44 337	1.39 337	0.08 137	0.06 152	0.73 237	0.48 187

LL-Strereo	10.79 236	3.52 268	12.54 243	8.77 262	5.44 267	7.49 128	9.26 259	35.15 319	28.70 244	16.47 164	15.85 83	21.06 232	17.42 285	21.62 299	9.72 214	0.21 175	0.22 230	0.74 283	0.08 162	0.98 254	0.60 207

AdaStereo	10.22 220	3.63 269	9.14 176	9.15 271	3.24 180	15.79 240	5.39 186	31.94 278	25.42 219	18.39 210	26.47 194	19.44 224	9.50 155	16.60 246	8.59 203	0.44 239	0.05 79	0.40 260	0.00 1	0.57 207	0.16 80
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.
CBMV	13.69 286	3.63 269	8.02 117	5.93 146	2.69 162	22.57 300	12.44 308	29.81 254	31.57 265	31.20 333	33.79 288	31.04 299	17.41 284	25.28 319	14.11 253	0.71 276	0.60 313	0.60 273	0.11 189	1.11 261	1.13 269
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 293	3.68 271	27.36 333	7.11 215	5.83 283	24.88 315	12.12 307	30.19 257	36.12 305	27.08 308	45.98 355	29.10 286	13.65 221	20.45 291	20.26 296	0.67 273	0.00 1	0.10 160	0.00 1	0.32 136	0.26 138

pmcnn	14.59 290	3.68 271	19.78 315	6.83 204	4.51 229	21.27 291	14.67 323	27.37 231	30.54 259	27.09 309	40.19 328	38.71 340	18.53 293	17.70 255	19.27 289	0.84 292	0.09 152	0.00 1	0.00 1	0.48 181	0.31 156

RAFT + AFF	10.27 223	3.77 273	17.13 297	10.24 304	4.97 242	13.08 197	11.52 300	25.69 214	25.80 221	14.72 120	16.12 86	19.16 220	11.35 187	16.24 241	9.04 210	0.30 201	1.46 339	0.66 277	0.20 223	2.03 296	1.94 297

TDLM	12.98 276	3.78 274	9.77 198	10.75 314	4.94 240	16.10 247	14.08 319	35.05 317	31.87 267	22.36 267	26.51 197	26.09 273	14.97 255	24.73 316	13.11 245	1.05 306	0.05 79	1.21 315	0.27 253	1.83 286	1.00 260

NOSS_ROB	10.99 240	3.81 275	6.88 72	6.69 195	2.30 150	16.06 245	10.94 290	30.06 255	32.41 276	16.10 156	18.72 110	22.78 246	14.21 237	17.52 253	8.62 204	2.35 332	1.84 345	3.32 350	1.57 334	2.06 297	1.52 285

DRN-Test	15.88 296	3.83 276	14.70 279	9.96 297	8.02 334	28.93 336	14.65 322	42.34 362	38.25 317	28.18 316	34.31 294	29.22 288	18.35 290	20.01 279	22.68 312	0.37 217	0.41 280	0.46 263	0.28 256	1.28 270	1.34 276

GMStereo	5.94 82	3.84 277	10.86 223	5.13 96	0.71 52	7.27 127	2.66 111	12.38 39	25.14 216	12.01 75	10.66 47	5.12 35	3.46 23	11.39 103	6.16 162	0.45 240	0.02 30	0.05 112	0.31 266	0.86 248	0.25 135
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
S-Stereo	16.85 303	3.95 278	20.67 320	12.08 329	8.91 343	21.68 292	12.61 310	32.20 285	44.61 345	22.37 268	38.42 318	29.15 287	28.02 339	18.58 262	22.36 311	2.88 341	3.11 365	0.87 301	1.82 338	3.58 325	9.08 372

fast-acv-ft	14.25 289	4.00 279	16.20 289	7.51 233	5.14 254	26.38 325	9.77 268	24.62 204	34.84 297	25.30 293	37.27 309	32.09 307	20.38 304	18.32 259	19.50 291	0.36 216	0.32 266	0.63 275	0.47 292	1.18 264	0.76 235

dd	7.96 155	4.08 280	11.49 231	6.53 183	0.93 77	8.28 139	4.03 152	16.53 111	33.82 284	15.17 137	16.50 89	6.79 49	5.96 85	14.30 199	9.90 215	1.13 310	0.42 284	0.17 200	0.44 288	2.01 294	0.79 239

SACVNet	13.38 284	4.08 280	11.41 230	11.67 324	5.79 280	17.28 262	9.39 261	32.77 290	22.29 189	28.11 315	33.35 281	32.48 309	21.86 310	19.75 276	10.28 226	1.00 302	0.48 297	0.85 298	0.29 259	1.31 274	3.08 316

LMCR-Stereo	10.75 234	4.13 282	10.67 216	13.11 334	3.99 208	16.68 260	5.91 197	25.30 209	22.69 193	22.04 264	21.80 148	14.67 156	14.24 238	20.55 293	15.86 265	1.90 326	0.04 59	0.00 1	0.02 90	1.29 271	0.18 89

iinet-f	13.51 285	4.29 283	45.90 367	6.01 151	3.96 203	21.00 288	13.40 315	27.40 232	21.12 175	21.11 253	30.72 240	21.49 235	16.96 277	15.33 213	19.50 291	0.12 143	0.42 284	0.09 144	0.05 138	0.89 251	0.39 167

WCMA_ROB	20.02 338	4.30 284	19.72 314	9.47 283	7.00 310	32.71 353	13.99 318	31.97 279	32.48 277	41.51 365	52.00 373	44.09 363	36.14 364	32.43 347	24.29 324	6.19 365	2.79 361	1.09 308	1.10 324	3.95 328	3.13 318

GANet	16.92 307	4.32 285	12.46 242	10.84 316	4.24 214	23.04 303	15.36 333	39.91 352	34.47 293	32.42 341	45.10 354	40.04 349	27.54 335	23.61 310	20.20 295	1.02 305	0.08 144	0.67 278	0.22 228	1.87 288	0.97 255

FADNet-RVC-Resample	11.72 249	4.35 286	30.33 342	9.46 282	3.90 199	14.11 209	7.17 241	25.78 215	23.31 197	23.27 276	29.52 225	19.50 226	15.00 256	15.38 216	8.33 199	0.53 254	0.50 301	0.49 265	0.50 295	1.38 277	1.67 290

whm_eth	8.83 177	4.45 287	17.70 303	7.42 227	6.66 301	7.07 124	3.45 134	17.88 132	19.49 164	22.17 265	39.18 321	4.69 32	4.32 39	14.26 198	5.35 148	0.18 161	0.08 144	0.21 221	0.09 174	0.61 213	1.30 274

StereoDRNet	15.30 294	4.47 288	14.35 275	10.71 311	8.69 340	25.02 317	11.03 291	39.66 351	35.62 301	29.17 321	28.81 213	34.05 321	17.80 288	18.80 264	23.77 318	0.41 232	0.30 260	0.15 194	0.14 198	1.64 282	1.42 281

DeepPruner_ROB	10.77 235	4.56 289	13.13 251	6.37 172	4.28 221	10.14 151	6.86 233	36.42 330	19.59 166	17.87 193	27.37 204	23.19 249	12.26 200	19.09 268	10.23 225	1.05 306	0.48 297	0.23 228	0.15 204	0.89 251	1.17 271

ADCP+	18.16 320	4.61 290	32.94 346	9.31 276	10.23 350	28.87 334	11.69 302	33.43 299	36.49 307	29.28 323	40.49 329	24.18 257	24.61 323	33.89 351	35.33 361	0.25 194	0.40 279	2.00 329	1.17 326	2.16 298	1.87 295

Nwc_Net	17.98 319	4.67 291	17.79 305	14.26 342	11.65 361	25.14 318	14.88 326	40.85 356	39.83 321	21.07 252	43.24 347	34.50 324	27.64 336	26.44 325	25.03 327	3.22 346	0.18 206	2.52 339	3.18 351	1.98 291	1.51 284

RYNet	18.92 327	4.69 292	16.88 296	10.99 317	15.84 371	46.72 378	16.57 342	37.84 340	48.03 353	26.92 305	26.48 195	37.84 339	24.92 326	19.80 277	31.04 355	0.25 194	0.25 253	0.62 274	0.03 105	6.34 345	6.39 349

XPNet_ROB	17.33 312	4.84 293	15.44 283	11.15 320	6.64 298	20.88 287	16.10 337	36.26 329	39.54 319	31.80 338	41.32 334	41.30 355	23.91 317	24.67 314	27.40 340	1.07 309	0.74 320	0.79 287	0.25 246	1.10 260	1.31 275

BEATNet_4x	9.37 193	4.85 294	12.05 239	5.48 117	1.35 112	13.15 198	6.15 210	25.06 207	16.74 138	16.18 157	24.65 175	17.29 198	12.51 204	16.91 249	10.92 231	0.38 218	0.18 206	0.81 295	0.05 138	1.95 290	0.65 219

STTStereo	12.97 274	4.88 295	26.57 331	7.54 235	5.41 266	13.43 201	6.49 225	30.53 265	26.35 229	25.14 290	31.43 255	32.00 306	14.12 234	16.01 235	14.83 259	0.29 200	0.31 263	0.67 278	1.08 323	1.21 266	1.11 266

RP	17.58 313	4.92 296	15.27 282	15.44 352	11.95 362	21.05 289	11.75 304	27.64 233	45.09 348	22.99 274	42.05 341	39.39 345	27.74 337	25.54 320	22.33 310	5.45 361	0.59 312	4.33 352	1.62 335	3.53 324	2.86 313

edge stereo	18.75 326	5.12 297	17.66 301	10.77 315	7.84 330	22.41 298	11.03 291	35.23 320	42.07 333	34.62 348	42.74 343	41.28 354	35.50 362	25.14 318	24.17 322	2.42 336	2.42 355	6.35 359	1.45 332	2.89 312	3.80 323

FADNet_RVC	11.94 254	5.17 298	39.74 358	6.44 177	3.46 189	11.42 172	4.17 157	29.16 248	26.89 231	17.97 196	25.96 185	13.41 140	15.67 263	15.84 225	13.54 249	0.90 296	0.75 322	0.55 269	1.20 327	3.65 327	2.85 312

SDNR	16.15 297	5.23 299	28.92 335	5.73 134	6.05 287	56.85 393	3.26 125	23.18 192	29.73 249	20.62 242	36.48 304	13.59 144	16.97 278	18.43 260	13.44 248	10.56 376	13.84 390	3.10 347	0.44 288	7.80 352	8.81 370

GwcNet	16.48 300	5.23 299	20.03 317	10.24 304	8.48 337	28.79 333	10.09 276	38.60 345	44.51 344	23.29 277	36.95 307	31.29 301	19.79 302	20.42 289	25.70 334	0.54 255	0.72 318	0.57 271	0.39 284	1.37 276	2.64 310

AANet_RVC	13.16 277	5.34 301	10.83 222	8.20 255	4.44 227	14.13 211	9.46 263	28.78 243	37.67 312	23.44 278	37.47 311	23.48 252	15.83 266	22.39 303	16.63 272	1.67 321	0.86 328	0.24 231	0.02 90	0.63 218	1.60 287

PSMNet_ROB	16.90 306	5.45 302	14.16 271	13.77 337	7.25 315	27.65 330	32.74 388	43.21 369	37.88 315	24.00 280	32.97 279	34.55 325	16.69 273	17.41 252	23.96 320	0.38 218	0.22 230	0.93 302	2.05 343	1.83 286	0.96 254

APVNet	17.75 316	5.46 303	20.35 319	12.31 330	8.40 336	30.16 340	24.10 372	41.14 358	30.12 257	25.08 289	41.09 332	31.24 300	23.12 314	27.07 326	27.86 345	0.34 211	0.56 310	3.02 345	0.52 297	1.68 283	1.45 282

AF-Net	18.38 323	5.60 304	14.21 272	15.95 353	10.78 353	22.26 296	10.45 286	35.39 321	50.22 365	24.71 288	37.77 312	41.55 356	29.24 346	29.11 336	26.67 336	4.35 356	0.06 112	4.56 353	0.90 314	2.42 300	1.38 279

FINET	15.49 295	6.08 305	24.99 327	8.12 252	7.69 325	21.80 294	22.35 364	33.76 303	48.27 354	25.99 299	32.27 269	19.48 225	16.83 275	19.07 267	16.38 271	1.37 316	0.70 317	0.95 303	0.27 253	2.61 304	0.90 249

NCC-stereo	19.75 333	6.08 305	23.96 324	15.05 348	16.17 372	18.42 270	21.45 360	43.31 371	41.00 326	24.30 284	38.12 316	34.98 327	26.92 332	35.46 358	25.65 331	4.29 354	2.07 348	3.24 348	8.90 377	2.86 309	2.86 313

Abc-Net	19.75 333	6.08 305	23.96 324	15.05 348	16.17 372	18.42 270	21.45 360	43.31 371	41.00 326	24.30 284	38.12 316	34.98 327	26.92 332	35.46 358	25.65 331	4.29 354	2.07 348	3.24 348	8.90 377	2.86 309	2.86 313
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TRStereo	6.22 97	6.09 308	11.30 227	9.19 274	7.41 319	4.75 30	1.74 63	19.70 151	11.74 80	10.61 65	8.65 24	10.67 88	3.22 18	13.81 190	3.60 86	0.31 204	0.23 235	0.12 174	0.36 277	0.48 181	0.38 164

ADCL	21.64 347	6.20 309	47.32 369	9.93 295	6.91 309	38.69 370	19.97 356	31.26 272	54.04 370	27.89 314	47.97 363	31.35 302	30.66 352	33.18 349	36.62 365	0.99 301	0.92 332	2.63 340	1.82 338	2.45 301	2.13 301

sAnonymous2	6.59 105	6.21 310	19.05 311	8.91 264	5.27 260	4.58 18	6.69 229	15.56 94	11.12 77	4.86 28	8.71 27	3.81 17	7.93 125	7.38 22	2.89 60	0.09 134	0.07 129	0.05 112	0.28 256	11.25 370	7.10 359

CroCo_RVC	6.59 105	6.21 310	19.05 311	8.91 264	5.27 260	4.58 18	6.69 229	15.56 94	11.12 77	4.86 28	8.71 27	3.81 17	7.93 125	7.38 22	2.89 60	0.09 134	0.07 129	0.05 112	0.28 256	11.25 370	7.10 359

SuperB	17.60 314	6.22 312	56.40 382	7.91 246	5.07 249	19.70 281	9.03 254	24.87 206	50.15 364	26.25 303	39.13 320	17.61 201	20.84 307	22.28 302	25.31 330	0.70 274	0.31 263	1.10 309	0.71 306	16.58 382	1.86 294

NCCL2	17.23 309	6.37 313	14.30 274	23.45 375	7.18 314	24.16 308	17.05 345	34.39 311	25.88 222	31.55 334	38.01 314	42.09 358	26.81 331	20.94 296	22.69 313	0.45 240	0.23 235	2.63 340	1.80 337	2.02 295	2.57 308

NaN_ROB	16.51 301	6.51 314	16.22 290	10.53 309	4.64 232	31.76 347	17.78 349	37.00 335	43.37 338	29.68 326	31.29 251	32.67 314	20.32 303	28.00 332	16.06 267	0.38 218	0.41 280	0.32 250	0.41 286	0.87 250	1.94 297

Wz-Net-MNSev	18.98 328	6.53 315	33.16 348	10.15 301	7.26 317	38.37 367	16.45 340	34.19 308	43.20 337	30.65 330	40.76 330	40.51 351	19.24 297	27.56 328	28.06 350	0.81 287	0.26 255	0.05 112	0.10 180	1.45 278	0.84 242

SANet	20.96 340	6.60 316	29.81 338	8.83 263	3.19 177	31.27 346	20.56 358	41.86 361	56.09 381	39.30 361	43.62 348	44.95 365	31.93 357	27.83 329	23.67 317	0.94 297	0.52 305	0.99 305	0.42 287	4.72 334	2.03 300

ADCRef	17.30 310	6.73 317	42.01 362	10.11 299	8.78 342	26.61 327	10.45 286	31.29 274	32.75 281	31.19 332	41.62 338	18.47 213	19.78 301	24.29 313	34.06 359	0.76 281	0.42 284	2.16 332	1.79 336	1.23 268	1.56 286

Anonymous_2	14.95 291	6.75 318	17.63 300	5.45 116	7.10 312	26.19 323	11.58 301	18.06 134	17.30 144	17.61 191	15.47 80	23.33 251	20.95 308	20.55 293	14.63 256	11.05 380	12.86 389	11.27 376	25.12 391	11.32 372	4.82 337

MeshStereo	22.27 351	6.87 319	11.15 225	7.69 239	4.87 237	37.70 364	13.06 312	41.64 360	36.95 309	50.92 383	53.41 377	58.12 387	41.93 377	37.73 370	27.62 343	2.52 338	2.37 354	2.99 344	2.07 344	3.09 316	2.60 309
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
PA-Net	16.29 298	6.88 320	27.34 332	9.88 294	11.12 355	21.77 293	28.15 383	32.06 281	39.49 318	19.99 229	27.91 206	23.50 253	20.59 305	20.25 284	24.04 321	0.24 188	2.26 353	0.22 225	4.59 362	1.13 263	4.48 334
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	24.40 363	6.97 321	33.14 347	11.16 321	6.54 297	53.33 387	43.32 397	51.28 386	59.37 387	30.89 331	39.36 322	40.35 350	34.30 361	32.57 348	25.09 328	4.65 359	1.62 341	0.37 257	0.66 304	8.51 359	4.44 333

LALA_ROB	19.19 329	7.15 322	15.93 287	12.96 332	5.30 262	28.30 332	23.21 370	42.51 363	36.69 308	33.45 346	40.81 331	50.96 381	24.53 321	27.92 330	25.66 333	0.60 263	0.44 288	2.04 330	1.22 328	2.54 303	1.47 283

PS-NSSS	13.70 287	7.41 323	14.68 278	6.70 196	5.63 273	18.43 272	12.59 309	38.89 349	25.56 220	20.27 237	35.71 300	21.11 234	16.35 271	17.16 251	17.56 279	2.28 330	0.53 306	5.37 355	0.36 277	4.28 333	3.09 317

GMStereo_Zeroshot	10.83 238	7.81 324	19.95 316	9.55 284	2.47 157	11.83 175	1.31 28	20.84 166	20.52 168	22.73 271	35.93 301	24.76 264	5.94 84	19.68 275	7.04 170	0.45 240	0.02 30	0.25 232	0.01 66	5.38 342	0.19 100

HBP-ISP	12.52 266	7.82 325	8.47 139	7.57 237	4.27 216	12.56 189	6.42 221	28.68 242	29.56 245	21.11 253	35.69 299	15.85 172	18.42 291	20.44 290	11.00 235	3.03 343	2.63 357	7.09 367	3.97 359	3.58 325	2.27 306

DANet	16.85 303	8.00 326	26.04 330	14.56 347	7.25 315	20.59 286	5.37 181	26.22 222	26.02 227	32.17 340	36.00 302	37.20 334	29.77 348	30.75 341	24.62 326	1.14 311	1.34 334	2.21 334	0.51 296	3.18 319	4.07 329
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	21.25 343	8.24 327	37.97 355	15.14 351	9.26 345	50.87 384	16.80 344	27.96 235	30.54 259	38.92 358	42.93 346	33.27 316	32.17 358	27.99 331	25.25 329	4.40 357	3.83 373	3.60 351	0.97 320	7.91 354	6.95 356

PDISCO_ROB	24.45 364	9.24 328	29.28 337	28.68 383	19.96 379	37.14 363	15.33 332	45.04 376	54.69 373	29.24 322	42.67 342	46.07 371	28.17 340	35.35 356	30.30 353	9.92 374	2.13 350	6.90 362	3.20 352	8.74 360	6.87 355

RTSC	19.64 332	9.36 329	31.06 344	10.99 317	6.24 293	28.10 331	10.14 280	37.50 339	58.34 385	31.74 336	36.70 306	32.50 311	21.03 309	36.00 364	37.24 369	1.23 314	0.44 288	0.12 174	0.31 266	1.98 291	1.69 291

ADCPNet	21.93 348	9.38 330	57.92 383	11.76 325	6.88 308	36.03 361	18.44 351	32.80 291	35.93 302	32.91 345	43.80 351	39.21 344	26.99 334	31.14 343	36.94 367	2.05 328	2.67 359	2.30 336	3.45 354	4.22 332	3.82 324

CSAN	21.34 345	9.45 331	23.34 323	20.99 369	4.95 241	32.57 351	34.26 389	38.83 348	49.95 362	36.97 355	39.72 325	44.97 366	31.73 356	26.05 321	23.94 319	1.52 319	0.47 296	0.85 298	1.43 331	2.73 306	2.14 303

ETE_ROB	17.67 315	9.48 332	17.66 301	13.60 335	4.57 230	23.03 302	21.09 359	32.49 287	35.24 298	30.49 329	38.06 315	46.18 372	24.49 320	26.40 323	24.21 323	0.46 244	0.24 246	1.14 310	0.84 312	1.52 279	2.13 301

PWCDC_ROB	17.80 317	9.62 333	18.38 307	17.95 360	7.74 326	24.61 312	5.56 191	34.41 312	52.79 368	29.66 325	50.20 370	20.63 228	19.69 300	29.85 340	20.87 297	6.18 364	0.26 255	0.10 160	0.05 138	5.36 341	2.00 299

MSMD_ROB	22.90 355	9.64 334	14.76 280	17.46 359	9.88 347	34.94 357	18.83 352	33.67 302	37.47 310	40.97 364	59.80 387	45.93 370	38.34 369	31.74 346	23.24 316	6.22 366	3.58 370	8.78 371	11.03 382	6.76 348	5.06 340

SHD	21.32 344	10.03 335	30.16 341	14.30 343	8.68 339	24.15 307	8.93 252	40.82 355	61.17 389	35.79 352	44.15 352	38.73 341	30.20 349	33.88 350	31.09 356	2.00 327	0.81 325	1.17 311	1.55 333	4.08 330	4.78 336

dad	12.24 259	10.20 336	13.68 265	6.64 192	1.47 116	13.55 203	3.58 145	17.62 124	35.33 299	27.15 310	32.65 273	30.85 298	10.86 174	14.33 200	10.04 220	2.95 342	0.55 309	7.92 369	0.91 317	3.35 322	1.17 271

FBW_ROB	21.00 341	10.23 337	22.72 322	13.71 336	6.77 304	30.49 344	16.46 341	44.58 374	43.57 340	44.25 374	39.59 324	43.27 361	26.12 329	33.96 352	21.80 302	2.58 339	1.84 345	7.14 368	2.78 349	4.00 329	4.06 328

psmorigin	20.95 339	10.24 338	35.84 350	9.75 290	7.05 311	24.59 311	10.11 277	32.85 292	32.17 274	43.09 369	54.57 380	42.79 359	36.62 365	35.99 363	27.41 341	1.58 320	2.72 360	0.79 287	1.05 321	3.26 321	6.50 350

Syn2CoEx	17.03 308	10.40 339	25.65 329	20.35 364	8.02 334	26.28 324	11.27 295	37.16 336	32.69 280	28.89 318	40.17 327	29.27 289	26.63 330	19.19 270	17.63 280	0.98 300	0.54 307	1.23 317	0.23 236	1.82 285	2.24 305

PWC_ROB	18.37 322	10.55 340	25.19 328	10.21 303	6.29 295	23.75 306	4.79 173	35.93 326	48.75 357	32.56 342	44.46 353	34.68 326	24.78 325	30.99 342	25.72 335	1.38 318	0.08 144	1.57 322	0.26 249	2.18 299	3.17 320

Wz-Net-LNSev	18.19 321	10.57 341	41.33 360	10.19 302	7.94 332	24.29 309	15.28 331	34.15 306	43.38 339	32.90 344	43.72 350	31.94 305	22.21 311	20.81 295	22.26 308	0.47 245	0.22 230	0.00 1	0.02 90	1.22 267	0.94 253

XX-TBD	4.45 33	10.67 342	3.01 2	10.28 306	0.57 36	5.84 88	0.07 1	7.57 6	12.24 86	11.43 71	14.74 75	4.07 20	1.66 9	4.51 3	2.05 25	0.01 47	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.26 97	0.01 1

ADCMid	22.76 354	10.75 343	41.73 361	11.23 322	7.97 333	27.26 329	19.18 355	35.44 323	38.02 316	40.23 362	46.38 358	36.56 333	42.70 378	38.20 372	40.75 377	1.77 322	1.43 338	3.05 346	3.81 357	4.96 336	3.82 324

MANE	31.97 381	10.75 343	17.71 304	20.94 368	13.77 367	47.80 380	26.85 379	53.00 391	55.20 378	59.29 387	64.30 394	64.93 398	56.31 396	51.83 392	38.69 373	9.61 373	4.72 377	6.91 363	19.93 389	9.20 361	7.64 365

FADNet	14.18 288	10.92 345	37.56 353	7.79 244	6.64 298	17.48 265	6.91 234	34.73 314	34.03 286	18.85 217	27.02 201	28.26 282	14.24 238	17.77 256	10.09 221	0.41 232	0.67 316	0.37 257	0.37 280	8.13 355	1.34 276

FC-DCNN	24.37 362	10.99 346	19.02 310	18.44 362	9.16 344	36.98 362	23.07 368	40.44 353	43.05 335	46.25 378	53.58 379	50.44 379	37.86 367	35.45 357	27.57 342	6.87 367	3.37 367	6.01 357	4.88 365	7.86 353	6.05 344

DeepPrunerF	19.92 337	11.02 347	44.29 363	20.74 367	17.75 376	19.19 277	22.57 365	36.86 334	49.93 360	25.48 295	36.62 305	24.69 261	23.97 318	23.44 308	21.79 301	2.68 340	1.63 342	5.70 356	3.95 358	3.38 323	2.67 311

AnonymousM	6.33 98	11.42 348	3.06 3	3.93 33	1.49 120	4.54 17	3.29 127	11.00 30	7.70 46	16.52 166	9.38 35	9.07 76	3.97 31	7.10 21	3.01 68	0.43 237	0.07 129	22.69 383	7.67 373	0.06 7	0.21 110

FADNet-RVC	13.27 281	11.57 349	39.71 357	7.94 247	4.50 228	15.41 235	6.95 237	27.96 235	22.98 196	20.37 239	30.73 241	26.86 277	11.31 186	20.50 292	14.28 254	0.14 148	0.14 189	0.13 185	0.18 212	2.83 308	0.86 246

Anonymous Stereo	18.60 324	11.75 350	49.81 371	14.43 345	12.02 364	14.33 215	23.23 371	32.16 282	43.08 336	24.32 286	34.16 292	24.24 258	14.12 234	31.67 345	30.84 354	0.89 295	0.91 330	1.74 325	1.92 341	3.23 320	3.23 321

DGSMNet	19.79 335	12.06 351	33.43 349	13.79 338	16.23 374	22.97 301	15.88 336	35.41 322	41.96 331	19.90 228	32.16 268	35.60 330	18.14 289	29.48 339	23.10 315	3.85 351	3.89 375	6.16 358	4.75 364	13.56 376	13.44 382

aanetorigin	19.21 330	12.59 352	53.50 375	9.67 288	7.83 328	11.85 176	13.87 317	17.05 118	34.15 289	49.18 380	48.89 366	34.05 321	30.22 350	22.86 305	28.00 349	1.01 304	0.75 322	0.67 278	0.89 313	3.07 315	4.14 330

WZ-Net	25.17 367	12.95 353	63.02 388	15.13 350	10.42 352	38.51 368	27.42 382	40.46 354	54.17 371	28.32 317	52.95 374	40.81 352	28.36 342	37.07 366	41.35 382	1.21 313	0.21 221	0.73 282	0.94 318	5.42 343	3.87 326

RGC	19.90 336	13.26 354	20.24 318	18.19 361	14.06 369	21.21 290	14.33 320	34.97 316	43.60 341	27.73 313	41.49 337	39.76 346	27.98 338	34.52 354	21.37 298	3.66 350	0.54 307	8.67 370	4.16 360	4.19 331	4.02 327

AnyNet_C32	23.37 357	13.28 355	40.29 359	12.36 331	11.44 358	30.39 341	29.15 384	31.36 275	44.90 347	35.36 350	48.86 364	33.61 319	34.20 360	43.15 381	41.62 383	1.27 315	1.35 335	1.18 313	2.58 347	4.77 335	6.27 347

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 359	13.60 356	30.09 340	25.46 378	10.02 349	38.51 368	20.40 357	35.77 325	43.76 342	42.15 366	47.10 362	39.99 348	28.20 341	35.96 362	27.06 338	3.64 349	3.85 374	6.66 361	16.30 388	4.97 337	4.98 339

ADCS	26.20 370	13.71 357	46.90 368	14.51 346	10.34 351	30.46 343	22.72 367	42.81 367	57.61 384	42.58 367	49.37 368	41.91 357	40.43 374	41.90 380	44.58 388	2.37 333	2.19 352	2.37 337	3.29 353	7.32 349	6.52 351

UDGNet	10.05 216	13.89 358	10.00 205	9.36 277	2.69 162	7.82 134	1.88 73	18.86 144	34.64 294	17.52 190	13.70 70	13.40 139	7.18 114	13.01 176	6.30 164	5.30 360	0.08 144	12.57 378	2.80 350	8.19 357	1.71 292

MFN_U_SF_RVC	28.16 372	14.14 359	53.23 374	21.11 370	7.91 331	39.97 372	13.13 313	51.65 388	46.34 351	47.41 379	53.38 376	55.32 385	40.53 375	38.47 373	39.74 375	5.67 362	4.46 376	6.98 364	8.73 376	7.47 350	7.44 363

UDG	21.45 346	14.84 360	14.44 276	21.30 372	20.08 380	32.05 350	13.76 316	35.98 328	35.52 300	25.93 298	30.69 239	37.26 335	30.66 352	21.97 300	19.89 294	10.88 378	5.55 380	22.78 384	7.65 372	14.83 381	13.05 381

FCDSN-DC	25.59 369	14.91 361	18.83 309	28.55 382	15.68 370	39.29 371	18.16 350	42.83 368	41.69 329	44.43 375	51.94 372	50.82 380	39.22 372	34.59 355	27.29 339	6.05 363	3.63 371	7.01 365	6.41 368	10.35 364	10.17 376
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	24.02 360	16.16 362	21.70 321	11.83 326	17.75 376	37.87 365	16.18 338	45.46 377	31.93 271	36.99 356	46.46 361	38.76 342	29.52 347	37.55 369	40.93 380	9.20 372	6.29 381	9.63 373	7.71 374	11.19 369	7.21 361

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 305	16.27 363	17.93 306	11.24 323	6.69 302	28.95 337	10.44 285	41.23 359	21.49 179	29.68 326	34.27 293	32.48 309	11.00 180	20.05 280	15.09 261	8.22 368	2.59 356	12.23 377	0.75 309	10.40 365	6.34 348

XQC	24.10 361	16.76 364	50.68 372	21.37 373	11.01 354	35.24 359	18.84 353	37.28 338	55.11 377	31.64 335	30.06 234	37.71 338	30.31 351	37.17 367	39.66 374	4.20 353	0.41 280	2.76 343	1.89 340	11.46 373	8.42 369

Wz-Net-SNSev	22.67 353	16.94 365	45.69 366	13.85 339	8.52 338	28.89 335	27.06 380	39.39 350	55.04 376	31.77 337	53.23 375	39.18 343	23.41 316	26.40 323	36.25 363	0.78 282	0.21 221	1.21 315	0.90 314	3.03 314	1.62 288

PASM	28.19 373	17.35 366	48.18 370	22.49 374	22.20 383	25.92 321	25.84 378	34.35 310	49.45 358	35.37 351	39.48 323	46.72 374	33.36 359	34.28 353	36.77 366	11.73 382	14.94 391	17.43 382	22.18 390	13.45 375	12.32 380

STTRV1_RVC	22.05 350	18.29 367	39.19 356	16.73 356	23.82 387	29.51 338	15.66 334	34.87 315	34.16 290	35.00 349	34.89 297	31.89 304	28.80 344	28.81 334	23.08 314	11.86 383	3.26 366	6.50 360	4.65 363	14.38 380	5.69 341

SAMSARA	34.43 386	18.53 368	31.91 345	55.34 398	35.34 392	75.99 415	94.71 425	47.97 381	50.84 367	37.47 357	36.99 308	53.12 384	38.55 370	39.56 375	38.65 372	3.59 348	5.40 379	2.22 335	3.72 356	9.43 362	9.29 374

PVD	33.19 383	18.59 369	37.64 354	26.09 379	16.99 375	33.25 354	42.25 396	51.42 387	66.03 398	52.65 385	64.31 395	51.93 383	55.13 392	51.61 391	40.40 376	4.00 352	3.51 369	9.53 372	4.26 361	10.62 366	23.56 391

ELAS	33.68 384	18.95 370	36.71 352	20.64 365	13.61 366	56.43 389	35.14 391	50.03 385	49.90 359	60.58 390	63.83 393	58.64 390	53.36 389	50.73 387	44.44 387	11.03 379	6.58 383	10.02 374	7.43 371	13.58 378	11.94 379
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 385	19.15 371	35.97 351	21.28 371	13.79 368	52.58 385	36.11 393	48.96 383	55.66 379	61.47 394	62.91 389	58.35 389	53.55 390	53.37 394	42.23 384	11.25 381	6.64 384	10.32 375	7.05 370	13.56 376	11.58 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	17.30 310	19.38 372	30.46 343	20.66 366	9.36 346	16.06 245	9.06 256	43.89 373	40.04 322	25.35 294	23.73 167	32.90 315	15.37 261	28.91 335	17.05 274	3.04 344	0.27 258	1.88 328	0.45 290	6.73 346	1.37 278

LSM	29.98 376	19.52 373	55.11 380	19.06 363	53.75 402	32.57 351	23.17 369	42.61 364	48.57 356	45.97 377	55.04 382	42.93 360	36.02 363	35.63 360	27.03 337	2.33 331	9.19 387	4.87 354	7.71 374	10.65 367	27.91 396

DDUNet	22.66 352	19.69 374	14.64 277	24.11 376	22.38 384	24.84 313	17.71 348	30.36 263	30.32 258	29.02 319	37.31 310	37.63 337	24.66 324	24.67 314	17.08 275	18.42 387	7.92 386	26.43 387	11.81 383	17.23 384	16.95 386

Wz-Net-TNSev	25.12 365	20.16 375	57.98 384	9.56 285	7.42 320	42.73 375	22.27 363	35.14 318	53.46 369	35.97 353	42.74 343	45.83 368	39.87 373	36.56 365	34.73 360	1.82 325	1.51 340	0.76 284	1.34 330	5.84 344	6.80 353

BEATNet-Init1	35.08 388	20.64 376	54.70 379	27.43 381	12.00 363	58.29 395	31.01 386	52.58 390	57.49 383	60.36 389	62.98 390	69.98 400	55.54 394	53.00 393	44.40 386	4.61 358	2.84 362	7.05 366	6.89 369	10.97 368	8.94 371

EDNetEfficient	25.16 366	22.23 377	77.22 408	9.09 270	7.38 318	19.38 278	16.78 343	21.41 172	55.74 380	61.52 395	53.51 378	36.22 332	40.65 376	24.22 311	38.27 371	0.62 269	0.74 320	0.86 300	2.60 348	7.70 351	7.09 358

CC-Net-ROB	22.04 349	22.91 378	28.86 334	14.05 341	8.73 341	33.79 355	15.26 330	46.84 378	36.06 304	33.72 347	32.10 266	35.47 329	24.02 319	23.57 309	27.88 346	8.95 371	2.95 364	24.94 386	3.68 355	12.41 374	4.62 335

RTS	30.15 377	23.12 379	96.33 423	16.71 354	11.63 359	58.66 396	24.28 373	36.80 332	62.63 393	43.79 372	46.10 356	32.56 312	43.90 379	51.29 389	40.92 378	2.38 334	0.66 314	1.06 306	0.74 307	5.11 338	4.34 331

RTSA	30.15 377	23.12 379	96.33 423	16.71 354	11.63 359	58.66 396	24.28 373	36.80 332	62.63 393	43.79 372	46.10 356	32.56 312	43.90 379	51.29 389	40.92 378	2.38 334	0.66 314	1.06 306	0.74 307	5.11 338	4.34 331

SQANet	21.24 342	24.08 381	19.60 313	26.40 380	18.74 378	30.87 345	9.24 258	32.70 289	29.58 247	25.25 291	33.37 282	33.47 318	19.19 296	28.11 333	18.32 284	10.87 377	2.92 363	26.49 388	5.65 367	18.43 386	11.48 377

AnyNet_C01	29.76 375	25.78 382	75.37 406	17.03 357	11.34 356	49.00 382	27.12 381	37.99 341	40.05 323	40.73 363	65.13 397	46.98 375	38.86 371	46.63 383	48.19 393	2.14 329	2.13 350	2.13 331	2.56 346	8.14 356	7.98 367

GANetREF_RVC	25.41 368	29.28 383	24.63 326	25.18 377	6.04 286	30.44 342	35.39 392	47.84 380	50.60 366	36.88 354	36.04 303	34.11 323	31.23 354	37.46 368	27.96 348	8.58 369	2.66 358	16.29 380	4.95 366	14.37 379	8.32 368
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
DispFullNet	30.27 379	31.74 384	58.63 385	30.13 384	28.18 390	31.79 348	8.94 253	37.16 336	54.68 372	32.60 343	37.99 313	44.62 364	28.80 344	41.55 379	27.93 347	11.94 384	3.46 368	35.53 392	12.34 384	30.08 393	17.26 387

NVStereoNet_ROB	41.93 394	32.40 385	44.55 364	36.60 387	27.78 389	34.52 356	32.38 387	48.84 382	57.18 382	69.34 402	75.62 408	66.07 399	64.86 400	47.34 384	60.78 405	15.72 385	23.99 394	23.40 385	32.06 394	21.34 387	23.86 392
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 390	34.69 386	53.68 376	37.47 388	12.55 365	56.80 392	22.63 366	52.02 389	63.29 395	66.20 399	63.82 392	58.12 387	53.73 391	51.21 388	46.48 390	8.79 370	5.31 378	14.69 379	15.22 387	17.27 385	9.21 373

FADE	41.00 391	35.07 387	67.42 397	32.15 385	23.61 386	40.02 373	25.39 377	57.09 396	71.09 404	43.02 368	41.74 339	43.42 362	51.38 388	58.81 396	50.88 398	37.95 396	21.02 392	44.59 395	42.77 397	17.09 383	15.50 384

Consistency-Raft	41.82 393	35.10 388	44.56 365	32.85 386	41.39 396	46.76 379	34.76 390	57.01 395	54.94 375	32.10 339	65.22 398	30.82 297	48.46 385	40.81 378	48.77 394	27.39 393	34.28 397	42.92 394	51.66 405	39.28 395	27.28 393

EDNetEfficientorigin	28.98 374	35.45 389	99.82 433	9.43 278	5.65 274	24.97 316	14.79 324	26.06 219	54.82 374	60.87 391	57.59 384	45.42 367	50.27 387	26.11 322	43.62 385	0.30 201	0.37 276	1.61 323	2.35 345	10.17 363	9.99 375

otaku	33.18 382	35.99 390	52.93 373	40.01 389	21.41 381	55.08 388	17.25 346	43.30 370	61.58 390	39.25 360	49.16 367	46.61 373	28.49 343	39.77 376	28.76 351	18.56 388	7.00 385	31.82 390	9.61 379	21.53 388	15.48 383

Ntro	34.97 387	37.63 391	54.53 378	43.26 393	22.45 385	57.73 394	21.97 362	47.14 379	64.21 396	39.12 359	48.86 364	47.93 376	36.94 366	40.66 377	29.83 352	17.16 386	6.51 382	32.70 391	10.17 380	24.06 389	16.48 385

coex-ft	30.77 380	38.58 392	93.29 422	9.44 281	5.62 272	34.95 358	25.30 376	30.83 268	59.36 386	73.23 407	58.53 385	45.92 369	47.29 383	29.44 338	45.30 389	1.37 316	1.65 343	0.95 303	0.96 319	8.35 358	4.96 338

JetBlue	54.08 398	45.10 393	74.15 404	51.17 396	47.68 397	75.66 414	60.97 406	63.63 400	62.09 392	63.32 398	64.88 396	78.86 407	68.17 401	68.15 404	75.09 419	36.86 394	24.88 396	29.01 389	29.12 392	28.71 392	34.13 398

ACVNet_1	41.30 392	49.46 394	64.91 393	44.67 394	25.07 388	49.43 383	25.23 375	55.33 393	65.87 397	59.72 388	59.33 386	63.43 396	48.79 386	49.63 386	37.09 368	19.05 389	9.82 388	38.29 393	13.97 386	28.67 391	18.23 390

DLNR_Zeroshot_test	27.62 371	51.32 395	91.46 420	98.51 430	98.03 429	3.10 6	0.50 9	30.95 269	7.65 45	8.16 45	15.68 81	7.31 58	1.63 7	11.87 127	4.21 112	40.37 397	0.87 329	0.06 124	0.34 275	80.23 420	0.24 130

ACVNet-4b	36.40 389	52.20 396	56.11 381	42.45 392	21.78 382	48.56 381	14.37 321	49.50 384	60.15 388	43.17 370	46.38 358	55.62 386	24.56 322	38.15 371	21.97 303	25.13 392	3.66 372	46.93 396	33.56 395	25.97 390	17.74 388

SGM+DAISY	54.67 399	56.61 397	62.73 387	40.21 390	53.22 400	61.95 401	48.59 399	55.05 392	44.62 346	61.03 393	63.68 391	60.46 393	55.62 395	60.68 399	55.34 401	56.34 405	48.56 405	50.16 397	49.63 402	52.25 400	56.76 406

IMH-64-1	59.25 402	58.09 398	67.69 398	66.06 400	50.51 398	56.45 390	49.45 401	68.83 405	67.75 401	67.58 400	80.37 412	70.15 401	74.28 408	72.16 411	48.94 395	42.00 398	42.87 399	65.57 402	47.02 398	51.52 397	37.76 400

IMH-64	59.25 402	58.09 398	67.69 398	66.06 400	50.51 398	56.45 390	49.45 401	68.83 405	67.75 401	67.58 400	80.37 412	70.15 401	74.28 408	72.16 411	48.94 395	42.00 398	42.87 399	65.57 402	47.02 398	51.52 397	37.76 400

anonymity	52.32 396	58.23 400	63.91 389	41.12 391	59.25 406	53.27 386	41.04 395	55.69 394	40.20 324	54.85 386	49.49 369	49.13 378	55.48 393	59.07 397	49.65 397	55.86 404	50.03 408	51.00 398	51.08 403	51.71 399	56.36 404

SPS-STEREO	55.62 400	59.14 401	64.16 390	45.05 395	53.84 403	59.88 399	44.00 398	59.53 398	49.94 361	62.33 396	61.09 388	59.80 391	56.82 397	60.06 398	57.85 402	58.41 406	48.34 404	51.07 399	49.21 401	55.41 403	56.48 405
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	62.95 404	60.33 402	67.78 400	69.51 404	53.65 401	65.09 404	54.21 403	72.00 412	73.28 407	72.49 405	81.93 414	72.96 403	79.81 412	76.65 417	51.41 399	43.57 400	49.82 407	67.81 404	51.14 404	54.83 402	40.67 402

ACVNet_2	57.39 401	61.72 403	72.56 403	66.35 402	38.29 394	61.93 400	48.64 400	71.64 411	81.91 416	79.28 415	88.72 423	76.25 404	72.87 406	54.33 395	46.74 392	37.13 395	23.36 393	54.52 401	37.80 396	46.22 396	27.59 394

RainbowNet	51.25 395	62.74 404	64.52 392	60.13 399	39.00 395	58.72 398	30.83 385	57.31 397	79.18 413	50.24 381	65.35 399	60.13 392	44.25 381	49.47 385	41.16 381	46.52 401	46.06 402	52.72 400	31.78 393	52.33 401	32.47 397

MADNet+	53.31 397	68.61 405	98.75 430	67.03 403	37.58 393	79.83 421	81.74 421	60.38 399	61.61 391	51.43 384	54.92 381	61.11 394	59.29 398	69.66 406	76.71 420	23.88 391	24.03 395	17.08 381	12.35 385	32.47 394	27.69 395

SPstereo	83.40 423	68.64 406	79.07 410	76.12 408	67.23 414	87.60 423	91.47 424	100.00 434	100.00 433	99.11 430	99.10 430	100.00 437	98.04 429	98.41 430	88.76 424	65.51 409	59.97 415	82.34 418	80.81 418	62.36 404	63.44 411

LRCNet_RVC	73.59 415	69.80 407	74.41 405	77.63 411	60.56 409	40.33 374	15.08 329	71.04 409	48.36 355	88.07 423	94.62 426	90.11 422	81.83 415	80.58 420	61.26 407	97.12 430	72.30 421	96.65 429	97.58 430	77.13 419	77.30 421

TorneroNet-64	65.66 405	70.70 408	71.20 402	76.52 409	59.70 408	66.78 405	58.05 404	67.53 404	80.00 414	62.67 397	67.40 400	83.09 412	69.42 403	67.34 401	62.05 408	48.31 403	44.07 401	72.93 406	63.88 407	68.05 408	53.58 403

LVE	71.50 409	72.46 409	83.91 416	75.21 407	55.29 405	74.81 409	62.76 408	77.22 417	83.77 418	82.09 417	87.11 422	83.38 413	82.41 417	75.93 415	64.49 410	48.28 402	57.24 414	74.61 408	62.53 406	65.49 405	61.01 408

WAO-6	70.64 407	73.02 410	66.25 394	79.92 416	61.74 410	68.74 406	59.08 405	75.27 416	87.02 420	74.72 408	79.40 411	79.19 408	84.60 418	67.70 403	60.53 404	67.85 410	48.88 406	81.48 415	73.29 412	65.57 406	58.60 407

TorneroNet	71.21 408	73.44 411	75.82 407	80.82 418	65.65 412	70.53 408	64.39 409	71.42 410	75.97 409	71.47 404	73.68 406	84.17 415	74.00 407	69.85 407	69.09 412	59.37 407	48.19 403	79.67 411	73.51 413	74.93 418	68.26 417

UNDER WATER-64	73.11 414	74.48 412	87.70 417	74.03 406	55.20 404	78.24 418	75.71 418	65.33 402	67.91 403	75.60 410	69.32 403	84.41 416	76.93 410	68.43 405	72.45 415	81.18 420	56.77 413	82.46 419	80.34 417	68.22 409	67.48 416

WAO-7	72.21 412	78.21 413	54.04 377	79.33 415	69.31 417	70.20 407	72.09 416	77.85 420	84.90 419	77.35 411	86.03 418	79.37 409	79.88 413	65.32 400	65.33 411	62.33 408	69.70 420	70.51 405	73.21 411	67.23 407	62.02 409

WAO-8	76.87 418	78.41 414	66.45 395	86.81 422	72.47 419	79.27 419	68.59 412	77.75 418	89.01 422	83.09 419	86.98 419	85.87 418	84.97 420	72.12 409	69.11 413	74.93 414	55.23 411	87.79 425	83.50 420	70.47 412	64.56 412

Venus	76.87 418	78.41 414	66.45 395	86.81 422	72.47 419	79.27 419	68.59 412	77.75 418	89.01 422	83.09 419	86.98 419	85.87 418	84.97 420	72.12 409	69.11 413	74.93 414	55.23 411	87.79 425	83.50 420	70.48 413	64.56 412

UNDER WATER	75.92 417	79.25 416	87.75 418	84.39 420	66.43 413	77.08 416	77.22 419	66.90 403	72.16 406	75.32 409	71.56 405	85.89 420	82.15 416	70.11 408	74.99 418	79.34 418	53.61 410	86.40 423	84.53 422	71.29 414	72.11 419

MFMNet_re	72.05 410	79.64 417	64.23 391	52.73 397	84.71 422	77.93 417	68.35 410	63.96 401	66.93 399	61.00 392	71.29 404	63.84 397	68.91 402	72.42 413	61.11 406	82.03 422	74.22 422	80.34 414	74.44 414	83.62 424	89.34 425

notaker	72.18 411	79.78 418	78.84 409	78.75 413	68.52 415	63.26 402	61.68 407	69.22 408	75.95 408	77.58 412	78.85 410	79.69 410	84.79 419	77.39 418	58.43 403	69.68 413	60.79 416	77.46 410	68.48 409	69.62 410	64.92 414

JetRed	79.55 421	79.88 419	91.52 421	71.05 405	75.80 421	91.66 424	80.11 420	79.14 421	80.44 415	84.35 421	84.23 417	83.38 413	72.48 405	79.43 419	85.44 423	69.33 412	81.58 423	73.66 407	72.56 410	82.35 421	72.60 420

ktn	72.58 413	80.06 420	69.96 401	79.14 414	69.86 418	75.40 413	70.43 415	69.01 407	76.90 410	72.88 406	77.46 409	77.43 405	77.41 411	72.78 414	55.00 400	79.09 416	65.99 417	80.09 413	68.29 408	71.46 415	62.98 410

HanzoNet	77.61 420	81.11 421	82.83 412	77.82 412	69.15 416	75.25 412	69.06 414	73.49 414	77.84 412	82.19 418	82.80 415	85.42 417	86.67 423	85.99 423	73.64 417	85.24 426	68.38 419	81.71 416	75.47 415	71.98 416	66.24 415

DPSimNet_ROB	74.29 416	83.27 422	59.30 386	77.19 410	65.13 411	75.14 411	74.95 417	73.99 415	76.94 411	81.99 416	75.48 407	80.18 411	71.76 404	67.39 402	84.00 422	81.87 421	51.14 409	79.99 412	76.70 416	70.17 411	79.21 422

Dean	80.72 422	85.82 423	83.27 413	84.91 421	59.53 407	75.11 410	68.39 411	81.59 422	88.05 421	92.41 425	86.98 419	92.41 424	93.02 425	83.11 422	73.31 416	68.01 411	66.13 418	94.82 428	84.66 423	83.28 422	69.50 418

PWCK	65.90 406	88.63 424	79.40 411	80.32 417	29.96 391	63.85 403	39.45 394	72.07 413	71.26 405	78.74 414	68.99 402	77.82 406	61.77 399	82.81 421	62.64 409	80.17 419	39.88 398	81.90 417	47.37 400	73.54 417	37.51 399

ASD4	87.72 424	90.49 425	83.85 415	83.29 419	90.74 426	97.88 427	99.60 432	88.98 424	96.82 428	88.24 424	93.42 424	89.82 421	86.15 422	88.78 424	91.81 425	79.31 417	81.76 424	76.68 409	81.50 419	83.55 423	81.68 423

KSHMR	88.54 425	93.03 426	83.31 414	95.54 427	91.74 427	82.37 422	83.41 422	84.43 423	81.99 417	87.89 422	84.05 416	91.94 423	81.33 414	76.34 416	81.76 421	96.44 429	96.14 429	96.69 430	97.12 429	92.52 429	92.67 429

MADNet++	94.16 430	94.02 427	90.25 419	96.28 428	96.84 428	97.17 426	90.16 423	94.71 428	91.69 424	97.07 429	93.71 425	94.62 425	92.63 424	96.15 428	95.18 429	95.42 427	95.89 428	92.80 427	92.23 428	92.10 428	94.30 431

xxxxx1	91.92 427	95.33 428	98.45 427	87.29 424	89.24 423	98.50 428	98.17 429	92.95 425	93.21 425	93.55 426	95.36 427	96.99 426	96.28 426	94.65 425	94.94 426	83.26 423	84.17 425	82.90 420	88.32 425	85.49 425	89.37 426

tt_ll	91.92 427	95.33 428	98.45 427	87.29 424	89.24 423	98.50 428	98.17 429	92.95 425	93.21 425	93.55 426	95.36 427	96.99 426	96.28 426	94.65 425	94.94 426	83.26 423	84.17 425	82.90 420	88.32 425	85.49 425	89.37 426

ff	91.92 427	95.33 428	98.45 427	87.29 424	89.24 423	98.50 428	98.17 429	92.95 425	93.21 425	93.55 426	95.36 427	96.99 426	96.28 426	94.65 425	94.94 426	83.26 423	84.17 425	82.90 420	88.32 425	85.49 425	89.37 426

MEDIAN_ROB	99.19 431	99.84 431	99.62 432	98.49 429	98.51 430	98.58 431	97.81 428	98.80 431	98.56 429	99.36 433	99.49 431	99.56 431	99.06 431	98.35 429	98.31 431	99.99 432	99.63 431	100.00 433	100.00 434	99.81 432	99.95 433

Anonymous_1	99.65 434	99.95 432	99.93 434	99.80 433	99.60 432	100.00 434	100.00 435	99.82 433	99.98 431	99.62 434	99.94 433	99.75 432	100.00 434	99.66 432	99.88 433	98.45 431	99.84 432	98.73 431	99.26 431	99.41 431	99.36 432

HaxPig	99.40 433	99.99 433	97.38 425	100.00 434	100.00 434	96.91 425	97.35 426	99.59 432	99.99 432	100.00 435	100.00 434	99.99 435	99.99 433	99.04 431	97.77 430	100.00 433	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 434	99.99 434

test_example2	99.68 435	99.99 433	99.99 435	100.00 434	99.99 433	99.86 433	99.99 434	98.29 430	100.00 433	100.00 435	100.00 434	98.15 429	98.39 430	99.98 433	99.98 434	100.00 433	99.99 434	99.40 432	99.53 433	100.00 434	100.00 435

AVERAGE_ROB	99.80 436	99.99 433	99.40 431	100.00 434	100.00 434	98.99 432	97.72 427	100.00 434	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 436	100.00 437	100.00 433	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 435

MyStereo03	100.00 439	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 436	100.00 437	100.00 433	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 435

MyStereo02	100.00 439	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 436	100.00 437	100.00 433	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 435

MyStereo	100.00 439	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 436	100.00 437	100.00 433	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 435

Selective-RAFT-Error	100.00 439	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 436	100.00 437	100.00 433	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 435

PML	99.19 431	100.00 436	98.08 426	99.28 431	99.53 431	100.00 434	99.73 433	98.24 429	99.44 430	100.00 435	99.57 432	98.76 430	99.84 432	100.00 436	98.88 432	100.00 433	99.54 430	100.00 433	99.50 432	99.90 433	93.55 430

CasAABBNet	100.00 439	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 436	100.00 437	100.00 433	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 435

LSM0	100.00 439	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 436	100.00 437	100.00 433	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 435

DPSMNet_ROB	99.95 437	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	99.15 432	100.00 434	99.96 433	100.00 434	99.99 434	99.99 435	100.00 433	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 435

DGTPSM_ROB	99.95 437	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	99.14 431	100.00 434	99.96 433	100.00 434	99.99 434	99.99 435	100.00 433	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 435

DPSM_ROB	100.00 439	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 436	100.00 437	100.00 433	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 435

DPSM	100.00 439	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 434	100.00 434	100.00 435	100.00 434	100.00 433	100.00 435	100.00 434	100.00 437	100.00 434	100.00 436	100.00 437	100.00 433	100.00 435	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 435

Low-res two-view benchmark