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

IGEV-RUCA	0.81 12	0.15 1	1.13 3	0.52 108	0.32 172	2.13 88	0.51 172	3.46 33	1.71 17	0.95 69	0.16 6	0.24 27	0.55 76	2.81 82	0.41 37	0.12 372	0.21 411	0.20 423	0.25 389	0.21 327	0.20 335

riskmin	1.88 112	0.15 1	2.11 73	1.38 226	0.88 270	2.40 109	0.04 17	5.93 173	6.10 237	2.25 93	1.34 45	6.06 274	5.08 331	2.78 81	1.01 155	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 183

Selective-IGEV	1.23 58	0.18 3	1.13 3	0.07 15	0.17 102	2.38 108	0.54 176	6.10 179	2.51 40	0.41 42	3.20 101	0.26 29	0.29 28	6.94 229	0.16 5	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.11 338	0.04 107	0.10 250

RSM	1.21 56	0.20 4	1.30 8	0.12 29	0.06 24	2.48 115	0.51 172	3.78 51	2.74 58	0.48 50	2.38 81	2.18 126	0.28 24	6.77 216	0.56 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 351	0.07 172	0.05 167

EGLCR-Stereo	1.04 36	0.20 4	2.00 57	1.14 195	0.16 95	2.50 117	0.11 47	4.96 111	2.61 47	0.79 65	0.07 5	1.46 100	0.37 46	3.96 110	0.23 14	0.01 195	0.05 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 201

PSM-AAD	3.33 265	0.20 4	1.47 14	0.73 137	0.54 229	2.55 125	6.19 416	4.97 112	3.27 98	10.92 396	11.92 338	2.95 145	9.59 412	7.90 285	0.82 119	0.01 195	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.04 107	2.47 445

GrayStereo	3.74 296	0.20 4	1.94 48	1.55 250	0.60 235	3.12 202	8.22 438	5.76 164	3.32 103	10.40 385	16.66 387	5.81 269	8.60 398	6.57 204	1.37 185	0.01 195	0.00 1	0.01 322	0.63 434	0.02 40	0.04 134

knoymous	1.36 70	0.21 8	1.68 30	0.20 54	0.49 217	1.58 40	0.11 47	5.15 123	2.40 37	4.62 156	1.77 60	4.56 224	0.45 66	3.23 89	0.63 79	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.01 17

test-3	1.86 107	0.21 8	2.46 98	1.03 178	0.22 135	1.38 25	0.83 252	4.65 96	5.04 191	7.26 285	1.78 61	4.10 202	0.41 59	6.53 203	0.76 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 399	0.18 304	0.14 291

test_1	1.85 106	0.21 8	2.45 95	1.02 176	0.22 135	1.37 24	0.82 248	4.66 98	5.06 192	7.02 268	1.73 58	4.09 200	0.41 59	6.51 201	0.76 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 399	0.18 304	0.14 291

AIO-Stereo	0.94 21	0.22 11	1.20 6	0.06 12	0.08 46	2.36 104	0.62 200	5.50 154	2.61 47	0.30 17	3.32 104	0.41 55	0.25 14	1.12 19	0.17 8	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.35 416	0.06 156	0.12 276

test_3	1.88 112	0.22 11	2.75 129	0.96 168	0.22 135	1.28 18	0.77 239	4.62 91	5.87 222	6.55 249	1.84 64	4.28 213	0.45 66	6.48 198	0.76 105	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.28 398	0.17 293	0.14 291

MonSter	0.46 2	0.23 13	1.44 12	0.05 9	0.77 260	1.17 9	0.01 2	3.17 20	0.72 1	0.28 12	0.18 10	0.07 1	0.04 1	0.83 9	0.17 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.00 1	0.01 17

IGEV-Stereo++	0.74 7	0.23 13	1.31 9	0.06 12	1.62 321	1.95 70	0.01 2	3.29 23	1.81 19	0.38 29	1.68 57	0.10 4	1.16 131	0.91 10	0.19 11	0.01 195	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.01 17

ttt	3.86 309	0.23 13	2.34 89	2.22 354	1.68 329	4.36 287	0.28 113	12.45 372	11.09 371	6.90 265	11.85 336	4.08 199	3.28 237	8.47 326	7.85 379	0.06 345	0.04 280	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.03 91

RSM++	1.02 31	0.24 16	1.33 10	0.86 150	0.04 12	2.78 158	0.30 122	2.63 8	2.67 50	0.48 50	1.95 66	0.52 66	0.25 14	5.50 156	0.57 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 359	0.11 229	0.09 228

U	2.12 139	0.25 17	2.47 101	0.17 48	8.09 459	10.63 400	0.00 1	3.08 15	0.87 5	0.24 7	0.45 19	0.17 7	0.08 2	0.69 4	0.15 4	0.00 1	0.00 1	9.89 465	5.19 475	0.01 11	0.01 17

test_sample2	2.32 169	0.25 17	3.38 197	2.08 335	0.41 196	2.58 130	0.15 75	9.50 285	4.97 190	3.66 131	4.86 146	4.29 215	3.26 236	5.83 165	1.09 161	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.03 91

Any-RAFT	2.18 149	0.25 17	1.94 48	1.37 224	0.80 263	5.01 307	0.56 182	8.51 255	5.58 212	4.01 142	4.85 145	5.44 256	2.26 195	2.45 76	0.35 26	0.00 1	0.15 383	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.02 55

CAS	2.24 154	0.25 17	1.86 39	11.21 463	3.86 418	1.67 49	0.02 11	3.87 56	2.67 50	0.41 42	1.63 54	0.24 27	0.27 22	1.50 38	0.74 98	9.43 470	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.01 11	5.21 457

rvit_stereo_0083	1.03 33	0.26 21	3.09 176	0.49 106	0.09 51	1.27 16	0.24 104	2.72 9	4.60 176	0.38 29	0.77 26	0.78 78	1.18 133	4.35 121	0.33 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 91

test_sample1	2.31 167	0.26 21	3.29 190	2.08 335	0.46 206	2.62 139	0.05 21	9.88 296	4.23 156	3.90 138	3.92 122	3.49 174	4.44 303	5.67 160	1.88 230	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.03 91

MGS-Stereo	1.10 42	0.26 21	2.45 95	0.58 119	0.06 24	1.84 64	0.67 214	2.16 6	3.42 109	1.03 71	6.13 190	0.49 64	0.36 43	1.43 33	0.62 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 395	0.00 1

11t1	1.62 84	0.26 21	2.53 104	2.37 371	0.24 142	2.58 130	0.06 25	6.66 211	3.00 77	3.40 125	3.01 94	1.14 88	1.94 181	4.18 116	0.91 142	0.01 195	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.03 91

GMM-Stereo	3.32 263	0.27 25	2.52 103	0.82 144	0.48 214	2.27 98	4.91 403	5.06 118	3.08 84	7.06 272	16.72 388	6.21 278	3.70 261	7.60 267	1.16 170	0.04 324	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.10 212	4.45 452

rvit_stereo_0081	0.88 15	0.28 26	1.81 35	0.62 125	0.13 82	1.34 22	0.12 53	3.14 16	4.59 174	0.43 48	0.30 15	0.54 69	0.11 4	3.89 103	0.36 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 17

rvit_stereo_0082	0.88 15	0.28 26	1.81 35	0.62 125	0.13 82	1.34 22	0.12 53	3.14 16	4.59 174	0.43 48	0.30 15	0.54 69	0.11 4	3.89 103	0.36 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 17

x	1.73 92	0.28 26	2.49 102	1.91 301	0.17 102	2.10 84	0.83 252	8.74 267	3.55 115	3.28 120	2.12 75	3.10 155	1.96 182	2.90 84	1.12 164	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.03 91

StereoAnything	0.26 1	0.29 29	1.25 7	0.24 62	0.10 58	0.41 2	0.07 32	0.57 1	0.80 4	0.24 7	0.03 2	0.09 3	0.37 46	0.46 1	0.12 1	0.03 305	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17

fffft	0.97 24	0.29 29	1.69 31	0.03 1	0.05 15	2.12 87	0.65 208	3.44 32	1.87 22	0.34 23	0.60 22	0.23 24	0.20 8	6.69 212	0.89 138	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.18 304	0.09 228
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.70 5	0.29 29	1.62 22	0.16 47	0.06 24	1.95 70	0.45 153	0.88 2	0.74 2	0.55 55	0.51 20	0.14 5	0.09 3	6.32 186	0.20 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 17

mmm	2.50 192	0.29 29	3.22 186	1.98 316	0.32 172	3.72 254	0.12 53	9.45 284	4.05 145	5.84 196	10.80 315	2.47 132	2.86 225	4.07 114	0.75 103	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.01 251	0.03 83	0.02 55

AEACV	0.80 10	0.29 29	1.70 32	0.96 168	0.24 142	2.03 78	0.88 267	3.50 36	0.88 6	0.34 23	0.20 11	0.29 36	2.01 183	1.77 53	0.33 23	0.00 1	0.03 253	0.00 1	0.29 399	0.10 212	0.09 228

GLC_STEREO	0.75 8	0.29 29	1.19 5	0.55 113	0.01 1	1.98 74	0.57 190	3.07 14	3.02 80	0.90 68	1.48 48	0.19 9	0.40 53	0.93 11	0.36 29	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.02 55

Prome-Stereo	3.65 290	0.29 29	1.92 45	0.91 155	0.49 217	2.07 81	4.75 401	4.41 77	3.23 96	9.32 360	20.63 417	4.06 198	7.19 374	7.70 273	1.17 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 134	4.72 456

1111x	4.25 339	0.30 36	4.31 268	1.47 237	0.37 187	5.10 308	0.32 124	12.86 385	9.82 347	6.01 208	9.73 293	8.78 334	5.97 352	9.43 371	10.39 415	0.06 345	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.04 134

qqq	1.93 120	0.30 36	2.96 158	1.40 228	0.05 15	1.96 73	0.39 138	8.45 250	3.33 104	3.06 112	3.84 118	4.67 227	2.70 212	4.40 122	0.96 147	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.03 91

s12784h	1.89 115	0.30 36	2.57 108	0.11 27	0.09 51	4.18 280	0.13 62	6.61 209	7.44 288	3.62 130	4.28 131	0.59 73	0.81 102	6.61 207	0.46 50	0.01 195	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.00 1

PAM	3.38 268	0.31 39	5.61 343	1.37 224	0.71 253	7.60 365	0.38 137	8.94 270	3.55 115	5.54 184	4.69 141	16.09 410	7.03 372	3.67 99	1.02 156	0.00 1	0.21 411	0.00 1	0.38 418	0.07 172	0.41 384

RAFT-Stereo-weight	1.67 86	0.31 39	1.57 18	0.97 171	0.15 91	3.19 209	0.77 239	5.06 118	6.19 247	4.96 167	3.38 110	2.83 141	0.35 42	2.87 83	0.74 98	0.01 195	0.06 307	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 55

ffm	2.90 226	0.31 39	3.97 244	1.34 217	0.98 282	2.80 161	0.48 157	4.53 85	10.19 353	6.29 235	9.23 276	5.59 259	3.72 266	8.00 289	0.46 50	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.04 134

ff1	3.45 278	0.31 39	3.97 244	1.34 217	0.98 282	2.80 161	0.48 157	4.53 85	10.19 353	6.29 235	9.23 276	5.59 259	3.72 266	10.11 382	9.35 404	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.04 134

mmx	3.86 309	0.31 39	3.97 244	1.34 217	0.98 282	2.80 161	0.48 157	12.18 368	10.66 366	6.29 235	9.23 276	5.59 259	3.72 266	10.11 382	9.35 404	0.05 336	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.04 134

xxx	3.86 309	0.31 39	3.98 248	1.34 217	0.98 282	2.80 161	0.48 157	12.18 368	10.66 366	6.29 235	9.23 276	5.59 259	3.72 266	10.11 382	9.35 404	0.05 336	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.04 134

PFNet+	2.35 172	0.31 39	3.69 224	0.79 141	0.17 102	3.15 207	0.75 235	4.52 84	6.30 249	7.90 312	6.34 203	2.53 133	1.18 133	7.72 276	1.62 208	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 91

KYRaft	3.59 286	0.31 39	1.84 38	0.76 139	0.46 206	2.29 99	4.04 385	4.75 101	3.25 97	8.93 351	19.47 410	6.62 292	5.07 330	7.79 280	0.71 93	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.04 107	5.38 459

SST-Stereo	2.75 210	0.31 39	2.78 135	1.33 215	0.33 177	3.99 273	0.82 248	5.60 157	3.93 134	10.92 396	6.19 194	5.00 241	4.23 288	8.66 336	0.74 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.03 91

xxxx	4.51 350	0.31 39	2.77 133	1.69 269	0.47 213	7.74 367	0.07 32	14.04 402	7.91 306	5.82 194	8.97 271	9.34 340	3.41 248	7.33 254	20.24 450	0.05 336	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.04 134

PAM_32	3.50 279	0.32 49	5.22 324	1.32 214	0.53 228	7.49 359	0.39 138	9.52 288	3.91 132	5.22 176	5.28 170	16.75 416	7.44 378	4.61 128	0.90 141	0.00 1	0.20 408	0.00 1	0.39 421	0.09 201	0.39 379

dual_stereo	0.56 3	0.32 49	1.08 2	0.07 15	0.11 67	0.77 5	0.03 15	3.60 39	1.17 13	0.12 1	0.03 2	0.20 13	0.11 4	2.77 80	0.51 65	0.00 1	0.14 376	0.00 1	0.16 351	0.00 1	0.02 55

rvit_stereo_0075_2	2.00 129	0.32 49	5.49 336	0.60 122	1.98 348	1.77 61	0.10 43	7.24 226	5.70 215	2.90 108	4.06 124	3.11 156	0.56 78	5.32 150	0.76 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.16 313

AE-Stereo	1.44 74	0.32 49	2.69 120	1.58 255	0.20 129	2.24 96	0.59 192	6.01 174	5.70 215	1.18 80	3.17 100	1.02 84	0.78 99	1.73 49	0.83 120	0.02 270	0.18 399	0.00 1	0.29 399	0.11 229	0.07 201

CASnet	0.98 25	0.32 49	1.62 22	0.65 131	0.07 32	2.11 86	0.14 69	3.50 36	4.03 141	3.77 136	1.41 46	0.31 41	0.29 28	0.80 8	0.57 71	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.01 17
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	1.69 87	0.32 49	3.29 190	0.92 159	0.18 114	3.89 267	0.06 25	4.22 69	4.00 138	1.47 82	1.98 67	3.07 154	2.81 221	6.35 190	0.89 138	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.21 376	0.05 134	0.00 1

DisPM	2.43 180	0.32 49	3.04 168	1.76 279	0.18 114	3.46 221	0.65 208	5.13 120	4.88 187	8.59 338	7.04 225	2.84 142	1.03 115	8.85 349	0.83 120	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 55

BUS	2.49 189	0.32 49	3.05 173	0.46 101	0.46 206	7.12 350	0.50 169	9.05 272	4.69 179	6.11 216	6.15 191	5.29 250	0.83 103	3.91 105	1.77 222	0.01 195	0.03 253	0.03 370	0.00 1	0.04 107	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 202	0.32 49	3.05 173	0.46 101	0.46 206	7.13 352	1.63 324	9.05 272	4.69 179	6.11 216	6.15 191	6.26 279	2.54 203	3.91 105	1.91 232	0.01 195	0.03 253	0.03 370	0.00 1	0.04 107	0.00 1

psmg	3.10 242	0.32 49	3.05 173	0.54 110	0.46 206	8.68 375	2.84 358	9.87 295	4.69 179	8.08 315	8.69 263	6.26 279	2.54 203	3.91 105	1.91 232	0.01 195	0.04 280	0.06 393	0.00 1	0.11 229	0.00 1

R-Stereo Train	2.44 182	0.32 49	1.93 46	0.94 162	0.16 95	3.67 245	0.61 197	6.37 195	3.08 84	9.14 354	17.44 401	1.80 113	0.77 96	1.76 51	0.70 89	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 91

RAFT-Stereo	2.44 182	0.32 49	1.93 46	0.94 162	0.16 95	3.67 245	0.61 197	6.37 195	3.08 84	9.14 354	17.44 401	1.80 113	0.77 96	1.76 51	0.70 89	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 91
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	4.20 333	0.32 49	2.76 132	0.63 128	0.69 248	6.95 347	1.69 328	11.96 356	8.36 319	8.83 345	12.17 345	15.18 402	4.21 286	6.91 225	3.30 296	0.02 270	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 17
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	8.37 418	0.32 49	9.03 403	4.18 439	2.42 370	26.86 465	6.14 415	19.36 451	13.52 397	27.09 459	22.75 427	9.47 343	4.74 317	15.06 435	6.34 359	0.02 270	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.13 284

SGM-Forest	4.96 358	0.32 49	2.84 144	1.21 199	0.64 242	10.23 393	6.64 427	11.55 343	10.98 370	10.94 398	13.59 360	11.65 378	4.30 295	8.94 353	4.63 333	0.11 369	0.04 280	0.00 1	0.00 1	0.05 134	0.46 394
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UGAM-zero	3.51 280	0.33 64	4.44 276	0.88 152	0.65 243	3.52 236	0.16 80	11.35 337	2.71 54	5.09 173	5.82 181	15.28 403	9.14 407	8.38 320	1.61 207	0.00 1	0.16 391	0.00 1	0.46 429	0.02 40	0.19 329

MIF-Stereo (partial)	1.29 64	0.33 64	3.02 163	0.03 1	1.12 294	1.26 15	0.13 62	4.46 80	3.75 123	0.35 25	2.39 82	0.31 41	0.74 91	6.09 173	1.76 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.04 134

UniTT-Stereo	0.83 13	0.33 64	1.98 53	0.92 159	1.27 303	0.54 4	0.11 47	1.35 3	2.94 68	1.67 86	2.09 70	0.20 13	0.31 38	1.57 41	1.07 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 281	0.01 17

NF-Stereo	2.24 154	0.33 64	3.00 159	2.04 330	0.10 58	3.46 221	0.43 147	6.51 206	3.17 90	6.84 258	5.24 165	2.67 139	1.34 143	8.17 310	1.53 198	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.01 17

OCTAStereo	2.24 154	0.33 64	3.03 165	2.04 330	0.10 58	3.45 220	0.43 147	6.50 203	3.17 90	6.84 258	5.20 160	2.65 136	1.33 141	8.18 311	1.56 202	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.01 17

RAFT_R40	2.71 206	0.33 64	3.00 159	1.26 205	0.30 164	3.83 265	1.00 282	5.69 160	4.29 157	9.69 369	6.33 202	5.02 243	4.02 279	8.58 332	0.86 128	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.02 55

RE-Stereo	2.25 159	0.33 64	3.03 165	2.04 330	0.10 58	3.47 223	0.43 147	6.50 203	3.18 93	6.84 258	5.20 160	2.65 136	1.34 143	8.18 311	1.58 204	0.01 195	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.02 40	0.01 17

TVStereo	2.25 159	0.33 64	3.03 165	2.04 330	0.10 58	3.47 223	0.43 147	6.50 203	3.18 93	6.84 258	5.20 160	2.65 136	1.34 143	8.18 311	1.58 204	0.01 195	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.02 40	0.01 17

CFNet-RSSM	2.11 138	0.33 64	2.71 124	1.04 183	0.30 164	3.21 211	0.41 143	6.67 212	6.96 271	5.62 186	4.58 139	5.40 255	1.71 169	1.86 57	0.87 130	0.00 1	0.08 331	0.00 1	0.32 409	0.02 40	0.02 55

Gwc-CoAtRS	2.02 132	0.33 64	2.61 112	1.04 183	0.30 164	3.56 238	0.40 142	5.89 172	5.94 227	5.08 172	5.01 151	5.55 258	1.72 170	1.60 43	0.91 142	0.01 195	0.09 339	0.00 1	0.25 389	0.01 11	0.02 55

FACV-RUCA	2.21 152	0.34 74	3.59 215	1.30 212	2.90 381	2.22 95	1.25 302	7.98 241	5.71 219	3.59 129	7.21 229	1.14 88	1.60 165	3.12 88	1.46 192	0.01 195	0.03 253	0.10 407	0.04 305	0.35 374	0.17 316

LoS	0.91 20	0.34 74	2.10 72	0.38 92	0.13 82	2.47 113	0.26 111	5.00 116	2.74 58	0.89 67	0.21 12	0.49 64	0.36 43	1.97 62	0.67 85	0.02 270	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.06 156	0.01 17
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	1.99 128	0.34 74	2.71 124	0.26 64	0.06 24	2.29 99	0.48 157	4.89 106	14.65 405	2.81 105	5.51 176	0.78 78	3.21 235	1.44 34	0.33 23	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.07 172	0.02 55

DCANet-4	2.03 133	0.34 74	5.30 328	0.31 73	0.18 114	1.69 53	0.12 53	4.95 109	8.55 327	5.78 189	5.17 155	1.12 87	2.82 222	2.11 69	1.92 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.18 319

tt	83.26 503	0.34 74	99.99 511	79.40 504	93.18 505	100.00 511	100.00 512	100.00 514	99.95 509	60.33 494	47.63 482	99.98 513	99.96 510	99.98 511	100.00 515	92.42 505	99.82 509	73.83 505	73.63 502	88.42 506	56.35 500

test_4	2.38 176	0.34 74	2.68 118	0.08 20	0.11 67	3.69 249	1.14 295	3.33 26	3.34 107	4.03 143	17.35 400	3.31 164	0.51 70	6.28 182	1.15 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 338	0.16 281	0.01 17

AAGNet	3.41 273	0.34 74	2.45 95	1.78 283	0.39 191	3.69 249	1.05 287	4.79 102	4.61 177	9.62 367	7.74 247	4.98 237	6.38 359	7.34 255	13.02 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.04 134

PSM-softLoss	2.24 154	0.34 74	3.42 203	1.81 287	0.17 102	2.74 151	0.39 138	6.17 185	2.92 66	6.26 230	6.29 200	2.96 146	0.97 110	8.68 337	1.71 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.02 55

KMStereo	2.24 154	0.34 74	3.42 203	1.81 287	0.17 102	2.74 151	0.39 138	6.17 185	2.92 66	6.26 230	6.29 200	2.96 146	0.97 110	8.68 337	1.71 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.02 55

FENet	2.19 150	0.34 74	3.04 168	2.05 334	0.26 152	2.82 172	0.13 62	7.02 223	5.55 209	4.97 168	1.94 65	4.91 236	3.39 245	4.71 129	2.50 268	0.02 270	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 337

SMoEStereo_RVC	0.95 22	0.35 84	1.37 11	0.63 128	0.07 32	2.07 81	0.16 80	2.88 11	1.68 16	0.30 17	1.23 42	0.19 9	0.28 24	6.80 217	0.84 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 229	0.13 284

tt45	1.09 41	0.35 84	1.49 15	0.39 93	0.23 140	3.50 230	0.14 69	3.35 27	1.81 19	0.36 26	2.04 68	0.27 31	0.26 20	6.84 220	0.63 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 281	0.03 91

Pointernet	0.84 14	0.35 84	2.00 57	0.12 29	0.13 82	1.77 61	0.06 25	4.87 105	2.53 42	0.14 3	2.11 72	0.76 77	0.44 65	1.02 15	0.32 22	0.00 1	0.04 280	0.00 1	0.15 348	0.02 40	0.01 17

CES	1.56 82	0.35 84	1.44 12	0.42 96	7.70 458	2.66 147	0.13 62	4.89 106	2.53 42	0.25 9	1.10 34	0.33 47	0.31 38	1.61 44	0.58 75	0.01 195	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.54 397	6.26 461

iRaft-Stereo_20w	2.56 194	0.35 84	4.98 306	0.37 90	0.67 246	3.47 223	0.59 192	12.57 380	3.89 130	6.10 215	6.23 197	1.49 101	2.24 191	6.65 210	0.86 128	0.00 1	0.19 404	0.00 1	0.33 411	0.08 184	0.22 339

DAS	3.74 296	0.35 84	5.19 322	1.99 318	3.74 410	2.36 104	3.22 367	7.77 234	9.27 336	8.70 339	12.08 341	4.45 220	5.43 341	8.39 321	1.71 216	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.02 55

SepStereo	3.78 302	0.35 84	5.19 322	1.99 318	3.74 410	2.36 104	3.22 367	7.77 234	9.27 336	8.70 339	12.08 341	4.45 220	5.43 341	9.18 361	1.71 216	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.02 55

NRIStereo	2.14 142	0.35 84	2.65 117	1.10 188	0.14 87	3.05 194	0.86 263	5.35 144	3.18 93	6.24 227	3.36 109	4.17 206	1.82 179	8.12 303	2.01 240	0.00 1	0.10 348	0.00 1	0.00 1	0.12 245	0.19 329

CRE-IMP	1.95 122	0.35 84	2.68 118	0.27 68	0.17 102	3.90 268	0.85 262	5.14 121	2.87 64	5.74 188	4.14 127	3.49 174	0.83 103	6.40 191	1.80 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.19 329

cross-raft	2.03 133	0.35 84	2.78 135	1.10 188	0.16 95	3.77 261	0.48 157	7.03 224	3.75 123	5.06 171	5.55 177	6.26 279	1.41 147	1.75 50	0.89 138	0.01 195	0.07 321	0.00 1	0.19 370	0.03 83	0.03 91

MSKI-zero shot	2.00 129	0.36 94	2.15 74	0.81 142	0.25 145	2.69 149	0.29 117	6.16 183	2.34 36	4.31 146	7.52 236	3.70 186	0.25 14	8.42 324	0.41 37	0.01 195	0.13 372	0.00 1	0.25 389	0.03 83	0.02 55

RAFT-Test	2.17 147	0.36 94	3.40 201	1.05 185	0.34 180	4.90 304	0.69 219	6.27 189	3.98 136	4.65 160	7.02 222	6.30 282	1.12 120	1.81 54	0.99 152	0.01 195	0.17 395	0.00 1	0.34 413	0.02 40	0.02 55

MC-Stereo	1.47 76	0.36 94	2.54 105	1.99 318	0.12 77	1.90 66	0.12 53	4.47 82	2.83 62	3.31 123	3.44 112	0.56 71	1.47 151	5.39 153	0.47 56	0.00 1	0.04 280	0.00 1	0.21 376	0.07 172	0.04 134

FTStereo	4.55 354	0.36 94	2.18 82	0.94 162	0.38 189	2.60 135	8.82 441	4.98 114	3.17 90	10.88 395	30.35 451	5.60 263	7.60 384	7.62 268	1.55 201	0.17 384	0.00 1	0.05 389	0.00 1	0.03 83	3.80 450

pcwnet_v2	4.20 333	0.36 94	8.53 401	1.33 215	1.12 294	3.43 219	0.41 143	12.85 384	14.16 400	9.90 375	14.29 368	5.90 271	3.03 229	6.20 179	2.06 244	0.01 195	0.05 293	0.04 382	0.02 274	0.16 281	0.18 319

test_xeample	4.13 327	0.36 94	2.75 129	1.23 201	0.51 223	3.96 272	0.13 62	12.63 381	7.65 294	7.49 295	10.86 319	3.29 163	3.36 240	6.71 214	21.53 455	0.02 270	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.04 134

999	1.25 60	0.37 100	1.63 24	1.15 196	0.34 180	3.03 192	0.66 211	3.41 30	2.27 28	0.30 17	3.20 101	0.19 9	0.25 14	7.23 250	0.85 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 281	0.01 17

DCVSM-stereo	3.13 244	0.37 100	2.95 156	1.51 241	0.80 263	2.75 156	0.49 167	6.79 217	5.25 198	11.43 403	5.57 178	10.79 365	5.30 335	5.25 147	2.95 282	0.03 305	0.09 339	0.03 370	0.00 1	0.12 245	0.09 228

test_sample3	2.87 223	0.37 100	4.45 277	1.95 311	0.59 233	4.69 299	0.16 80	11.50 342	6.45 256	5.82 194	6.44 205	3.76 189	2.64 209	6.01 171	2.41 265	0.01 195	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.05 167

trnet	0.99 28	0.37 100	1.89 42	0.08 20	0.19 124	1.68 52	0.02 11	4.12 67	6.41 255	0.70 61	1.57 51	0.46 61	0.67 85	1.15 21	0.41 37	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 17

DEmStereo	3.79 303	0.37 100	3.69 224	0.17 48	0.17 102	5.28 314	2.54 347	4.35 72	3.70 119	8.21 323	20.15 412	5.13 247	10.38 418	7.65 269	3.85 319	0.01 195	0.01 152	0.01 322	0.00 1	0.02 40	0.06 183

PMTNet	1.41 72	0.37 100	2.06 62	0.26 64	0.15 91	2.94 184	0.34 129	3.39 28	5.33 202	1.00 70	1.27 43	0.28 35	0.93 108	4.04 113	0.74 98	5.00 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.01 17

Occ-G	0.98 25	0.38 106	1.82 37	0.15 44	0.18 114	1.45 30	0.69 219	3.15 18	2.25 27	1.45 81	0.59 21	5.06 244	0.54 75	0.75 6	0.77 111	0.00 1	0.03 253	0.00 1	0.17 359	0.16 281	0.01 17

ICVP	2.32 169	0.38 106	2.89 154	0.92 159	0.70 252	2.55 125	0.87 266	9.97 299	3.99 137	4.13 144	8.97 271	2.71 140	1.69 168	2.52 77	3.52 310	0.05 336	0.24 422	0.01 322	0.01 251	0.11 229	0.13 284
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	2.71 206	0.38 106	5.96 352	2.25 355	2.20 361	1.54 39	0.21 97	5.44 150	3.05 81	2.28 95	16.16 382	7.03 298	0.24 13	6.19 177	0.79 115	0.00 1	0.15 383	0.00 1	0.23 382	0.13 260	0.04 134

GES	2.49 189	0.38 106	4.29 267	1.58 255	0.05 15	4.58 296	1.07 290	9.70 292	3.39 108	5.21 175	6.64 208	1.84 116	3.36 240	4.86 132	2.54 271	0.06 345	0.01 152	0.06 393	0.01 251	0.12 245	0.03 91

SMFormer	3.54 282	0.39 110	3.61 217	1.69 269	0.11 67	2.85 176	0.29 117	12.46 373	10.41 358	7.16 278	10.23 301	4.78 231	4.45 304	8.71 341	3.51 306	0.07 354	0.05 293	0.00 1	0.00 1	0.06 156	0.04 134

tta	3.54 282	0.39 110	3.61 217	1.69 269	0.11 67	2.85 176	0.29 117	12.46 373	10.41 358	7.16 278	10.23 301	4.78 231	4.45 304	8.71 341	3.51 306	0.07 354	0.05 293	0.00 1	0.00 1	0.06 156	0.03 91

qqq1	3.38 268	0.39 110	3.61 217	1.69 269	0.11 67	2.85 176	0.29 117	12.46 373	10.41 358	7.16 278	10.23 301	4.78 231	4.45 304	8.71 341	0.30 19	0.07 354	0.05 293	0.00 1	0.00 1	0.06 156	0.03 91

fff1	3.38 268	0.39 110	3.61 217	1.69 269	0.11 67	2.85 176	0.29 117	12.46 373	10.41 358	7.16 278	10.23 301	4.78 231	4.45 304	8.71 341	0.30 19	0.07 354	0.05 293	0.00 1	0.00 1	0.06 156	0.03 91

PCWNet_CMD	2.99 233	0.39 110	4.02 251	0.39 93	0.26 152	2.53 121	0.15 75	9.24 278	9.22 334	7.12 275	11.53 333	6.94 296	2.41 199	4.02 112	1.33 181	0.01 195	0.02 206	0.02 353	0.00 1	0.05 134	0.07 201

anonymousdsp2	1.78 96	0.39 110	3.40 201	1.10 188	0.04 12	3.63 242	0.50 169	7.80 236	2.77 60	2.91 109	2.88 91	3.17 159	1.01 112	5.15 146	0.43 41	0.00 1	0.01 152	0.02 353	0.15 348	0.05 134	0.12 276

DeepStereo_RVC	2.05 135	0.39 110	2.87 151	0.14 42	0.17 102	3.51 233	0.70 222	5.21 127	3.00 77	6.27 232	4.13 126	3.47 172	4.53 308	4.81 131	1.49 194	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 201	0.18 319

CREStereo++_RVC	1.59 83	0.39 110	2.26 84	0.36 88	0.01 1	1.67 49	0.01 2	2.95 12	8.12 311	3.69 133	7.44 235	0.47 62	0.32 40	0.74 5	0.39 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 463	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MSMDNet	2.99 233	0.39 110	4.02 251	0.40 95	0.25 145	2.53 121	0.16 80	9.35 282	9.25 335	7.08 273	11.39 328	6.93 295	2.43 200	4.01 111	1.34 183	0.01 195	0.02 206	0.02 353	0.00 1	0.05 134	0.07 201

AIO_test	0.90 19	0.40 119	1.67 28	0.14 42	0.16 95	2.97 186	0.83 252	3.61 40	2.67 50	0.29 14	0.71 24	1.50 102	0.29 28	2.37 73	0.13 2	0.00 1	0.04 280	0.00 1	0.08 323	0.03 83	0.03 91

test_sample5	2.91 228	0.40 119	4.33 269	1.81 287	0.50 220	3.33 215	0.17 85	11.27 333	6.55 260	6.18 222	8.35 258	3.65 181	2.71 215	6.61 207	2.15 249	0.02 270	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.05 134	0.05 167

test_sample4	2.87 223	0.40 119	4.54 283	1.80 285	0.54 229	3.95 271	0.15 75	11.48 341	6.49 259	6.33 239	6.81 213	3.68 185	2.65 210	6.11 174	2.36 261	0.02 270	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.05 167

DualNet	3.05 236	0.40 119	4.33 269	1.81 287	0.50 220	3.33 215	0.17 85	11.27 333	6.55 260	6.50 245	10.86 319	3.65 181	2.71 215	6.61 207	2.15 249	0.02 270	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.05 134	0.05 167

Patchmatch Stereo++	1.95 122	0.40 119	2.86 147	0.12 29	0.18 114	3.74 256	0.66 211	5.24 134	2.96 71	5.86 197	4.32 132	3.46 169	1.52 157	6.88 222	0.70 89	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.09 228
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.88 112	0.40 119	2.86 147	0.12 29	0.19 124	3.75 259	0.71 225	5.23 128	2.96 71	5.86 197	4.33 134	3.45 167	1.51 152	5.40 154	0.69 87	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.09 228

PFNet	2.93 229	0.40 119	5.51 338	2.13 343	0.84 267	3.11 201	0.75 235	6.78 216	4.79 185	9.98 377	6.00 184	4.78 231	2.13 187	8.33 318	2.11 245	0.19 388	0.06 307	0.00 1	0.11 338	0.20 316	0.35 374

Pruner-Stereo	2.49 189	0.40 119	2.46 98	1.80 285	0.25 145	3.51 233	0.77 239	6.03 175	4.92 188	8.91 348	6.09 186	4.45 220	1.11 119	6.99 232	2.11 245	0.02 270	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.01 11	0.04 134

iGMRVC	1.96 125	0.40 119	2.88 152	0.12 29	0.19 124	3.74 256	0.73 230	5.23 128	2.97 75	5.87 202	4.37 138	3.48 173	1.52 157	6.73 215	0.74 98	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.08 215

iRAFT	1.95 122	0.40 119	2.86 147	0.12 29	0.18 114	3.74 256	0.66 211	5.24 134	2.96 71	5.86 197	4.32 132	3.46 169	1.52 157	6.88 222	0.70 89	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.09 228

222	5.36 365	0.40 119	2.72 126	1.50 238	0.48 214	6.15 330	0.07 32	13.73 399	8.06 309	8.79 342	11.03 323	3.71 187	4.21 286	7.47 262	38.74 486	0.03 305	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.05 167

test_sample6	3.14 246	0.41 130	4.42 274	1.92 305	0.49 217	3.25 212	0.21 97	11.30 335	6.69 264	6.50 245	10.86 319	4.03 196	2.93 228	7.06 238	2.65 273	0.02 270	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.05 134	0.06 183

testlalala	1.50 79	0.41 130	1.67 28	0.98 172	0.31 170	4.00 274	0.90 272	5.26 139	2.17 24	6.56 250	3.61 116	1.74 111	0.38 49	1.21 25	0.42 40	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.29 399	0.01 11	0.01 17

ROB_FTStereo_v2	1.91 118	0.41 130	2.85 145	0.12 29	0.19 124	3.71 251	0.73 230	5.23 128	2.95 69	5.86 197	4.36 137	3.46 169	1.51 152	5.86 166	0.69 87	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.08 215

HUI-Stereo	1.80 99	0.41 130	2.85 145	0.12 29	0.18 114	3.72 254	0.65 208	5.23 128	2.97 75	5.87 202	4.34 135	3.45 167	1.52 157	3.93 108	0.65 81	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.10 250

IRAFT_RVC	2.85 217	0.41 130	3.32 193	2.09 338	0.41 196	2.92 182	5.22 408	6.41 200	3.63 118	6.53 248	5.48 175	5.09 245	4.88 325	8.20 314	2.15 249	0.01 195	0.17 395	0.01 322	0.00 1	0.02 40	0.04 134

RAFT-345	3.27 252	0.41 130	2.88 152	1.02 176	0.21 132	2.63 141	0.48 157	3.76 50	5.51 207	7.35 290	24.88 436	4.25 209	1.76 177	8.15 306	2.13 247	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 17

model_zeroshot	1.52 80	0.42 136	4.10 260	1.25 204	0.11 67	3.04 193	0.14 69	5.79 168	2.84 63	3.12 114	3.65 117	2.05 124	0.42 63	2.38 74	0.71 93	0.01 195	0.10 348	0.00 1	0.20 372	0.02 40	0.04 134

RAStereo	0.68 4	0.42 136	3.15 181	0.18 53	0.52 227	1.17 9	0.02 11	3.16 19	0.98 8	0.51 53	1.43 47	0.16 6	0.22 12	0.75 6	0.83 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 172	0.02 55

MoCha-V2	1.41 72	0.42 136	2.61 112	0.81 142	0.23 140	2.53 121	0.20 94	4.81 103	3.16 88	0.82 66	3.15 99	0.30 37	1.61 166	6.66 211	0.40 36	0.00 1	0.20 408	0.00 1	0.24 385	0.05 134	0.02 55

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 61	0.42 136	2.36 91	0.59 121	1.26 301	2.43 112	0.01 2	3.29 23	7.76 301	1.71 87	2.78 89	0.27 31	0.32 40	1.16 23	0.58 75	0.04 324	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.10 250

hknet	3.31 257	0.42 136	4.68 293	0.46 101	1.17 297	7.13 352	1.63 324	9.05 272	6.91 269	6.11 216	6.15 191	9.66 345	2.85 224	7.48 263	2.45 267	0.01 195	0.03 253	0.03 370	0.00 1	0.04 107	0.00 1

LCNet	2.85 217	0.42 136	1.90 43	0.95 166	0.56 231	2.07 81	1.60 322	4.99 115	3.57 117	6.05 210	10.59 310	4.59 225	6.79 368	7.46 260	0.72 95	0.01 195	0.00 1	0.01 322	0.77 441	0.30 359	3.57 448

ROB_FTStereo	1.90 116	0.42 136	2.86 147	0.12 29	0.19 124	3.71 251	0.75 235	5.24 134	2.95 69	5.87 202	4.26 130	3.41 165	1.51 152	5.80 163	0.65 81	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.08 215

RAFT-IKP	1.90 116	0.42 136	2.83 142	0.12 29	0.18 114	3.50 230	0.64 205	5.24 134	2.96 71	5.86 197	4.34 135	3.50 176	1.51 152	5.99 170	0.76 105	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.08 215

CFNet_pseudo	2.81 214	0.42 136	4.04 254	0.33 81	0.24 142	2.59 133	0.12 53	8.20 245	7.66 295	7.04 271	10.42 306	6.56 289	2.05 185	4.88 133	1.53 198	0.00 1	0.02 206	0.01 322	0.00 1	0.05 134	0.07 201

CREStereo	0.98 25	0.42 136	1.86 39	0.07 15	0.22 135	1.65 47	0.02 11	4.07 63	6.33 252	0.72 62	1.54 50	0.43 58	0.64 84	1.22 26	0.44 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ccs_rob	2.81 214	0.42 136	4.06 256	0.33 81	0.25 145	2.59 133	0.12 53	8.19 244	7.68 296	7.02 268	10.37 305	6.54 285	2.06 186	4.88 133	1.53 198	0.00 1	0.02 206	0.01 322	0.00 1	0.05 134	0.07 201

IGEV-Stereo+	1.69 87	0.43 147	1.59 20	0.37 90	3.10 384	2.10 84	0.07 32	1.86 4	0.91 7	0.39 36	0.03 2	0.20 13	0.41 59	7.05 235	0.16 5	0.02 270	0.07 321	0.00 1	0.18 365	5.14 454	9.77 476

PSMNet-ADL	2.98 232	0.43 147	2.41 92	1.43 233	0.40 193	5.94 327	0.28 113	8.45 250	5.13 195	3.36 124	6.77 211	8.41 326	4.61 311	7.20 249	4.55 332	0.02 270	0.09 339	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 91

DRaft	3.74 296	0.43 147	2.60 110	0.12 29	0.15 91	4.76 300	1.34 311	5.33 143	4.31 158	10.30 381	21.91 421	3.27 162	8.83 401	7.36 257	3.66 314	0.05 336	0.10 348	0.00 1	0.14 345	0.10 212	0.14 291

test_xeample3	1.08 40	0.43 147	3.39 199	0.49 106	0.05 15	2.58 130	0.93 273	3.32 25	1.77 18	0.23 6	0.23 13	0.19 9	0.28 24	6.34 188	0.85 124	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.26 397	0.06 156	0.10 250

SFCPSM	3.29 254	0.43 147	5.11 315	0.34 85	0.94 278	8.48 371	2.15 340	14.51 409	5.29 199	7.00 267	7.65 244	3.43 166	2.59 207	5.11 144	2.37 262	0.01 195	0.03 253	0.01 322	0.07 319	0.13 260	0.15 301

GIP-stereo	0.70 5	0.44 152	1.70 32	1.52 243	0.75 256	1.48 31	0.05 21	4.18 68	1.10 9	0.18 5	0.42 18	0.58 72	0.38 49	0.65 3	0.46 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 134	0.01 17

gcap-zeroshot	1.87 111	0.44 152	4.24 264	0.53 109	0.51 223	3.12 202	0.75 235	6.42 201	3.91 132	3.75 135	1.67 56	7.79 313	0.55 76	2.61 78	0.53 67	0.02 270	0.21 411	0.00 1	0.23 382	0.00 1	0.05 167

testlalala2	2.15 144	0.44 152	2.44 94	9.24 457	6.30 449	3.64 243	0.18 88	4.63 92	2.55 45	3.73 134	4.17 128	3.14 157	0.51 70	1.08 17	0.26 17	0.00 1	0.10 348	0.00 1	0.44 428	0.11 229	0.03 91

CFNet_ucs	3.07 238	0.44 152	4.05 255	0.54 110	0.37 187	3.08 195	0.19 90	9.80 294	8.49 325	7.64 300	12.62 352	5.67 264	1.76 177	4.96 139	1.51 195	0.00 1	0.04 280	0.01 322	0.00 1	0.09 201	0.11 262

CASS	2.44 182	0.44 152	3.56 213	0.85 149	0.38 189	3.14 204	0.22 99	9.64 290	4.00 138	6.78 254	7.62 242	3.57 179	3.58 254	3.80 102	1.10 162	0.02 270	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.05 134	0.01 17
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	1.76 94	0.44 152	6.37 365	0.33 81	0.50 220	4.33 284	0.54 176	4.43 78	2.48 38	2.21 91	3.24 103	1.53 104	1.14 123	5.64 157	1.29 178	0.17 384	0.23 417	0.00 1	0.00 1	0.12 245	0.15 301

EAI-Stereo	2.31 167	0.44 152	2.72 126	0.68 134	0.56 231	3.51 233	2.62 352	11.42 339	4.14 152	2.09 90	7.23 231	1.21 91	0.91 106	5.67 160	1.51 195	0.01 195	0.25 423	0.00 1	0.88 443	0.04 107	0.26 358

H2IRNET	2.16 145	0.45 159	2.60 110	1.22 200	0.03 10	1.98 74	0.13 62	4.73 100	7.04 276	1.15 77	7.79 249	5.88 270	3.39 245	4.97 140	1.45 191	0.01 195	0.00 1	0.04 382	0.17 359	0.19 312	0.03 91

IGEVStereo-DCA	1.06 39	0.45 159	2.06 62	0.32 76	0.06 24	2.74 151	0.84 256	3.71 43	2.27 28	0.39 36	0.16 6	0.20 13	0.29 28	6.47 196	0.87 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 351	0.06 156	0.06 183

rrr	1.05 37	0.45 159	3.18 183	0.32 76	0.06 24	2.74 151	0.95 278	3.49 35	1.12 10	0.39 36	0.16 6	0.20 13	0.29 28	6.47 196	0.87 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 376	0.06 156	0.10 250

CrosDoStereo	3.96 318	0.45 159	3.04 168	0.32 76	0.20 129	3.28 213	11.63 460	5.76 164	4.45 165	9.04 352	16.58 385	4.99 238	7.45 379	8.04 292	3.72 315	0.00 1	0.02 206	0.01 322	0.00 1	0.16 281	0.10 250

DeepStereo_LL	3.96 318	0.45 159	3.04 168	0.32 76	0.20 129	3.28 213	11.63 460	5.76 164	4.45 165	9.04 352	16.58 385	4.99 238	7.45 379	8.04 292	3.72 315	0.00 1	0.02 206	0.01 322	0.00 1	0.16 281	0.10 250

test-1	1.82 104	0.45 159	5.42 331	0.89 153	0.41 196	2.14 89	0.56 182	5.75 162	4.15 153	3.28 120	5.11 153	3.61 180	0.70 87	1.53 40	1.56 202	0.02 270	0.34 429	0.00 1	0.08 323	0.02 40	0.30 368

RAFT-RH_RVC	3.96 318	0.46 165	2.93 155	1.55 250	0.42 199	3.14 204	0.14 69	3.70 42	5.98 231	11.25 401	32.23 455	5.29 250	1.68 167	8.13 304	2.14 248	0.08 359	0.00 1	0.00 1	0.03 287	0.01 11	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 255	0.46 165	2.62 114	2.08 335	1.01 287	5.60 318	0.74 233	10.37 310	11.48 378	5.15 174	8.43 260	5.67 264	1.73 171	7.97 288	2.34 258	0.02 270	0.06 307	0.00 1	0.00 1	0.07 172	0.14 291

test_sample7	3.30 255	0.47 167	3.43 206	1.98 316	0.35 183	4.33 284	1.88 334	10.66 317	7.73 298	8.36 325	7.55 238	6.55 286	4.27 290	6.58 205	1.62 208	0.06 345	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.05 134	0.06 183

GMOStereo	1.81 100	0.47 167	2.09 68	0.10 23	0.27 155	1.49 32	0.89 268	4.40 73	4.51 169	8.16 318	6.97 216	2.96 146	1.15 125	1.42 29	0.88 133	0.00 1	0.14 376	0.00 1	0.00 1	0.23 338	0.03 91

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test-v	1.81 100	0.47 167	2.09 68	0.10 23	0.27 155	1.49 32	0.89 268	4.40 73	4.51 169	8.16 318	6.97 216	2.96 146	1.15 125	1.42 29	0.88 133	0.00 1	0.14 376	0.00 1	0.00 1	0.23 338	0.03 91

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UPFNet	3.82 306	0.47 167	4.34 272	2.21 351	3.38 395	7.26 354	2.69 354	9.89 297	5.96 228	7.98 313	7.53 237	7.89 316	3.15 233	7.72 276	5.88 354	0.01 195	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.06 183

ac_64	3.70 294	0.47 167	3.50 210	2.87 395	3.50 401	5.91 326	0.72 229	10.17 307	4.34 159	8.16 318	5.80 180	10.82 366	5.64 347	7.08 239	4.73 335	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.14 291

UGAM	3.90 313	0.48 174	4.69 294	0.17 48	0.08 46	3.67 245	1.22 300	4.81 103	14.45 402	4.59 155	11.94 339	14.20 395	3.80 271	9.92 381	3.61 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.32 367	0.07 201

EKT-Stereo	1.91 118	0.48 174	2.77 133	2.19 348	4.36 427	1.42 29	0.24 104	4.63 92	3.51 113	2.94 110	3.47 113	3.55 178	2.25 193	5.26 148	0.85 124	0.04 324	0.12 363	0.00 1	0.09 332	0.06 156	0.05 167

testlalala_base	3.12 243	0.48 174	2.79 139	2.14 344	1.98 348	4.13 279	0.64 205	6.16 183	2.09 23	2.38 96	4.08 125	1.80 113	0.50 69	1.65 45	0.72 95	12.33 478	2.33 459	0.00 1	0.31 407	14.56 473	1.32 427

GwcNet-ADL	2.65 201	0.48 174	3.84 241	0.82 144	0.33 177	2.04 79	0.69 219	8.07 242	9.42 339	6.05 210	6.66 209	4.14 204	1.73 171	5.40 154	3.01 284	0.08 359	0.06 307	0.00 1	0.00 1	0.06 156	0.03 91

castereo	1.10 42	0.49 178	1.53 16	1.35 223	0.26 152	2.00 77	0.86 263	6.08 178	2.58 46	0.65 60	1.81 63	0.35 51	2.59 207	1.02 15	0.16 5	0.01 195	0.01 152	0.00 1	0.25 389	0.04 107	0.02 55

GCAP-BAT	1.77 95	0.49 178	2.78 135	0.66 132	0.16 95	3.76 260	0.80 245	3.72 48	3.27 98	3.68 132	5.03 152	3.66 183	0.56 78	5.82 164	0.65 81	0.00 1	0.05 293	0.00 1	0.24 385	0.01 11	0.01 17

TANstereo	1.20 54	0.49 178	2.04 60	0.34 85	0.10 58	1.80 63	0.01 2	3.40 29	4.10 149	4.37 148	4.82 143	0.41 55	0.70 87	0.94 12	0.46 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCG-NET（raft）	1.49 78	0.50 181	1.55 17	0.21 57	0.08 46	2.15 90	1.01 284	2.72 9	6.26 248	2.79 103	3.06 98	4.38 218	1.04 117	3.53 96	0.26 17	0.00 1	0.12 363	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.08 215

IGEV_Zeroshot_test	2.13 141	0.50 181	4.91 303	1.41 231	0.18 114	2.62 139	0.36 131	7.80 236	3.87 128	5.04 170	5.42 173	4.77 230	1.03 115	3.43 93	0.79 115	0.00 1	0.16 391	0.00 1	0.18 365	0.17 293	0.04 134

GANet-ADL	2.20 151	0.50 181	3.27 189	2.02 325	0.11 67	2.21 94	0.48 157	8.64 264	6.79 267	4.56 154	5.83 182	3.98 194	1.27 140	2.68 79	1.43 188	0.04 324	0.08 331	0.02 353	0.00 1	0.15 274	0.03 91

ASMatch	3.32 263	0.50 181	3.32 193	1.72 275	0.45 205	1.93 69	0.68 215	6.42 201	3.89 130	6.18 222	22.30 424	4.61 226	4.82 323	7.65 269	1.70 215	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.03 287	0.01 11	0.18 319

DSFCA	4.21 335	0.50 181	5.45 334	1.34 217	1.68 329	7.04 348	4.51 396	10.73 321	7.00 273	10.78 393	6.80 212	8.48 330	4.63 312	9.91 380	5.12 341	0.02 270	0.06 307	0.02 353	0.03 287	0.08 184	0.03 91

fffy	1.13 50	0.51 186	2.15 74	1.01 175	0.09 51	2.30 101	0.19 90	4.07 63	1.13 12	0.16 4	2.66 85	0.20 13	0.38 49	6.98 231	0.35 26	0.00 1	0.06 307	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.16 313

rvit_stereo_0081_aga	0.76 9	0.51 186	3.29 190	0.11 27	0.25 145	1.73 60	0.22 99	3.68 41	2.54 44	0.26 11	0.16 6	0.27 31	0.30 35	1.31 27	0.36 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 245	0.04 134

rvit_stereo_0080	0.88 15	0.51 186	3.12 178	0.07 15	0.12 77	1.31 19	0.37 133	3.78 51	3.29 101	0.56 56	1.13 39	0.40 53	0.76 93	1.71 46	0.47 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 134

IGEV++	1.14 51	0.51 186	1.66 25	0.55 113	0.08 46	2.52 118	1.01 284	6.51 206	3.16 88	0.59 58	2.11 72	0.43 58	1.18 133	1.44 34	0.79 115	0.00 1	0.05 293	0.00 1	0.05 311	0.11 229	0.11 262

whm_eth	0.88 15	0.51 186	3.12 178	0.07 15	0.12 77	1.31 19	0.37 133	3.78 51	3.29 101	0.56 56	1.13 39	0.40 53	0.76 93	1.71 46	0.47 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 134

plain	1.34 67	0.51 186	5.09 314	0.30 69	0.05 15	1.58 40	0.08 37	4.47 82	3.77 126	0.42 46	1.76 59	0.60 74	0.74 91	6.11 174	0.94 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 387	0.02 55

IPLGR	2.28 163	0.51 186	6.00 353	0.15 44	0.15 91	1.99 76	0.22 99	6.34 192	6.04 235	6.80 256	5.76 179	2.87 143	2.31 196	4.88 133	1.28 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 201	0.18 319

FC-DCNN v2	10.88 442	0.52 193	4.17 262	1.92 305	1.63 322	17.79 444	5.35 411	18.87 444	19.88 433	28.77 462	34.99 465	34.62 469	21.72 460	16.03 442	11.16 424	0.03 305	0.01 152	0.02 353	0.00 1	0.06 156	0.08 215

HGLStereo	4.25 339	0.52 193	4.65 291	3.09 403	5.18 442	6.51 339	0.73 230	10.37 310	6.74 266	7.32 288	12.44 350	7.00 297	7.21 376	7.46 260	5.51 347	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.06 156	0.10 250

FC-DCNN	10.72 441	0.52 193	4.27 266	1.88 297	1.63 322	17.18 440	5.29 410	18.20 437	19.69 432	28.50 461	34.51 463	34.03 467	21.48 459	15.89 439	11.15 423	0.03 305	0.01 152	0.02 353	0.01 251	0.07 172	0.09 228

CBMV_ROB	4.14 328	0.52 193	3.14 180	1.30 212	0.77 260	6.92 346	1.97 336	10.11 306	9.58 342	8.92 349	14.20 367	7.12 304	5.90 350	8.65 335	3.50 305	0.01 195	0.05 293	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.09 228

DDVS	3.59 286	0.53 197	4.53 282	2.02 325	1.27 303	6.63 340	0.49 167	8.73 266	4.10 149	7.14 276	7.63 243	12.68 384	2.25 193	8.69 339	4.09 324	0.08 359	0.20 408	0.01 322	0.00 1	0.14 270	0.59 407

WCG-NET	1.31 65	0.53 197	1.77 34	0.43 99	0.33 177	2.05 80	0.43 147	4.68 99	4.48 168	3.21 117	0.90 28	2.34 130	1.15 125	3.50 95	0.24 16	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.12 245	0.01 17

HCRNet	2.56 194	0.53 197	3.35 195	0.24 62	3.39 397	2.19 92	0.23 103	6.89 220	5.50 205	5.26 178	4.79 142	5.27 249	2.78 219	7.71 274	2.89 280	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.04 134

ACVNet	2.58 197	0.53 197	2.69 120	0.84 147	0.59 233	2.61 136	0.55 180	8.35 246	5.70 215	4.45 150	9.26 284	5.77 266	3.50 249	2.24 70	4.41 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 293	0.01 17

acv_ft	3.69 293	0.53 197	4.58 290	2.31 366	4.71 440	7.44 358	0.86 263	8.54 257	5.70 215	9.29 359	9.26 284	5.77 266	4.15 283	2.24 70	8.13 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 358	0.01 17

castereo++	1.18 52	0.54 202	1.95 51	0.30 69	0.51 223	4.56 295	1.00 282	4.61 89	1.12 10	0.29 14	2.14 76	1.89 117	0.15 7	3.94 109	0.18 10	0.00 1	0.04 280	0.00 1	0.31 407	0.03 83	0.00 1

mms	1.03 33	0.54 202	1.58 19	0.05 9	0.36 184	1.52 38	0.08 37	2.97 13	1.84 21	0.38 29	2.94 92	0.32 43	0.25 14	6.82 218	0.39 34	0.00 1	0.04 280	0.00 1	0.00 1	0.17 293	0.28 364

ITSA-stereo	3.76 300	0.54 202	3.80 233	1.91 301	0.29 163	3.09 197	0.70 222	13.22 392	15.64 411	6.79 255	6.66 209	4.15 205	3.52 252	8.30 317	5.00 340	0.09 364	0.07 321	0.11 408	0.10 336	0.18 304	0.95 419

IER	3.20 249	0.54 202	5.13 317	0.58 119	1.59 318	7.29 355	0.56 182	6.36 193	4.95 189	7.44 293	8.84 264	6.20 277	6.26 355	4.88 133	3.29 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.01 17

ours_stereo	1.03 33	0.55 206	1.86 39	0.12 29	0.32 172	1.16 8	0.09 41	3.27 22	2.18 25	0.39 36	3.02 95	0.34 50	0.26 20	6.32 186	0.37 33	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.18 304	0.13 284

CAS++	1.18 52	0.55 206	1.99 55	0.17 48	0.27 155	1.85 65	0.63 201	8.48 254	3.07 83	1.71 87	2.32 80	0.18 8	0.20 8	1.91 61	0.30 19	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.01 17
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ToySt	2.69 202	0.55 206	7.03 380	1.03 178	0.10 58	3.49 228	1.04 286	6.38 199	4.55 173	2.69 100	6.28 199	7.95 321	4.38 299	5.08 142	2.58 272	0.01 195	0.11 356	0.00 1	0.04 305	0.28 356	0.19 329

anonymousa	3.80 305	0.55 206	3.35 195	1.24 202	3.74 410	9.04 379	0.36 131	6.74 215	4.03 141	7.72 303	19.64 411	10.62 361	6.01 353	1.52 39	1.40 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 311	0.00 1	0.03 91

HHNet	2.59 198	0.55 206	2.55 106	0.20 54	0.32 172	2.84 175	0.94 275	5.77 167	5.14 196	7.33 289	13.80 362	0.94 81	3.20 234	5.27 149	2.41 265	0.13 375	0.02 206	0.06 393	0.00 1	0.23 338	0.03 91

NINENet	3.09 239	0.56 211	3.22 186	1.61 260	1.37 312	7.12 350	0.50 169	11.88 353	5.63 213	6.63 251	8.40 259	5.29 250	0.83 103	6.51 201	1.77 222	0.15 378	0.07 321	0.07 399	0.00 1	0.09 201	0.00 1

FCDSN-DC	10.24 438	0.56 211	3.49 209	1.96 314	1.29 306	16.90 439	4.59 398	17.16 430	19.10 427	24.64 457	32.46 459	33.82 466	22.14 462	15.93 440	10.45 416	0.04 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 134	0.21 337
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ff7	1.12 44	0.57 213	2.06 62	0.03 1	0.07 32	2.80 161	0.84 256	3.71 43	2.27 28	0.38 29	1.06 30	0.20 13	0.40 53	7.12 242	0.49 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 351	0.09 201	0.06 183

ffff	1.12 44	0.57 213	2.06 62	0.03 1	0.07 32	2.80 161	0.84 256	3.71 43	2.27 28	0.38 29	1.06 30	0.20 13	0.40 53	7.12 242	0.49 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 351	0.09 201	0.06 183

11t	1.12 44	0.57 213	2.06 62	0.03 1	0.07 32	2.80 161	0.84 256	3.71 43	2.27 28	0.38 29	1.06 30	0.20 13	0.40 53	7.12 242	0.49 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 351	0.09 201	0.06 183

ccc-4	1.12 44	0.57 213	2.06 62	0.03 1	0.07 32	2.80 161	0.84 256	3.71 43	2.27 28	0.38 29	1.06 30	0.20 13	0.40 53	7.12 242	0.49 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 351	0.09 201	0.06 183

DISCO	6.28 381	0.57 213	5.78 346	3.43 418	1.17 297	11.22 404	3.39 374	12.14 366	16.16 415	6.52 247	11.22 326	16.96 418	6.32 357	19.51 455	10.74 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 374	0.11 262

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 139	0.58 218	2.43 93	1.27 207	0.16 95	1.60 42	0.14 69	5.17 125	5.90 224	7.10 274	10.10 297	3.06 153	1.74 173	1.87 58	0.97 150	0.01 195	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.23 338	0.02 55

AdaStereo	3.09 239	0.58 218	3.04 168	2.84 394	0.48 214	4.08 276	1.29 308	12.16 367	7.77 302	6.03 209	9.62 290	5.79 268	1.53 161	4.56 126	1.93 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.02 55
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
AIO_rvc	1.02 31	0.59 220	1.95 51	0.15 44	0.09 51	3.42 218	0.99 280	4.46 80	2.73 57	0.28 12	1.62 53	1.32 92	0.28 24	2.10 68	0.21 13	0.00 1	0.03 253	0.00 1	0.04 305	0.11 229	0.11 262

anonymousdsp	1.12 44	0.59 220	1.66 25	0.03 1	0.07 32	2.81 169	0.82 248	4.07 63	2.30 34	0.41 42	1.12 38	0.30 37	0.40 53	7.05 235	0.49 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 359	0.10 212	0.05 167

IGEV-Stereo	1.12 44	0.59 220	1.66 25	0.03 1	0.07 32	2.82 172	0.82 248	4.09 66	2.30 34	0.41 42	1.11 35	0.30 37	0.41 59	7.05 235	0.49 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 359	0.10 212	0.05 167
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ProNet	1.20 54	0.60 223	2.00 57	0.26 64	0.08 46	2.73 150	0.68 215	5.00 116	2.52 41	0.29 14	1.32 44	0.37 52	0.36 43	6.94 229	0.44 42	0.00 1	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.17 293	0.07 201

GANet-RSSM	3.27 252	0.60 223	3.38 197	2.94 401	2.00 350	2.61 136	0.48 157	10.93 327	6.11 240	5.47 182	10.20 300	6.57 290	5.44 344	6.25 180	2.23 254	0.00 1	0.00 1	0.08 402	0.00 1	0.17 293	0.03 91

SGM_RVC	10.08 435	0.60 223	3.42 203	2.30 360	0.32 172	19.41 448	6.33 422	18.95 445	14.64 403	25.14 458	24.32 433	33.34 465	18.79 449	19.86 456	12.55 432	0.25 398	0.26 425	0.22 425	0.24 385	0.34 373	0.40 382
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	2.28 163	0.61 226	3.81 235	0.22 58	0.07 32	1.69 53	0.11 47	5.37 147	11.84 382	5.80 191	5.17 155	1.44 97	5.41 338	2.00 63	1.92 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.18 319

csc	2.28 163	0.61 226	3.81 235	0.22 58	0.07 32	1.69 53	0.11 47	5.37 147	11.84 382	5.80 191	5.17 155	1.44 97	5.41 338	2.00 63	1.92 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.18 319

cscssc	2.28 163	0.61 226	3.81 235	0.22 58	0.07 32	1.69 53	0.11 47	5.37 147	11.84 382	5.80 191	5.17 155	1.44 97	5.41 338	2.00 63	1.92 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.18 319

UNet	3.97 321	0.61 226	6.50 370	1.68 268	3.22 389	9.82 388	0.31 123	9.50 285	5.32 201	7.20 282	6.35 204	10.59 359	5.91 351	6.93 226	5.49 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.01 17

RASNet	4.52 353	0.61 226	4.42 274	3.42 417	4.68 439	4.58 296	0.99 280	9.54 289	8.01 308	5.28 179	11.42 330	10.34 358	8.88 402	9.28 366	8.68 395	0.15 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.04 134

GCAP-Stereo	0.95 22	0.62 231	1.99 55	0.30 69	0.03 10	1.66 48	0.01 2	4.43 78	3.00 77	1.63 85	1.17 41	1.39 94	0.76 93	1.31 27	0.55 69	0.00 1	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.12 245	0.02 55

Anonymous_2	4.14 328	0.62 231	3.21 185	1.40 228	1.43 314	5.19 309	0.32 124	6.63 210	4.38 161	4.48 153	2.30 79	8.08 322	7.00 370	5.37 152	2.29 256	0.23 395	0.75 446	5.20 462	18.12 487	5.66 456	0.23 345

StereoDRNet-Refined	4.46 346	0.62 231	3.80 233	1.92 305	0.40 193	9.35 382	0.15 75	10.02 302	8.83 331	12.69 413	11.62 335	9.34 340	3.87 273	8.06 299	8.02 383	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.05 311	0.20 316	0.26 358
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
tt1	2.14 142	0.63 234	2.22 83	2.27 356	0.02 3	5.71 320	0.63 201	4.53 85	10.19 353	1.16 78	3.39 111	0.33 47	3.05 231	8.00 289	0.46 50	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.03 287	0.10 212	0.04 134

HUF	1.05 37	0.64 235	2.33 87	0.35 87	0.22 135	3.09 197	0.41 143	3.73 49	2.89 65	0.36 26	2.71 87	0.33 47	0.30 35	2.28 72	0.23 14	0.00 1	0.61 445	0.00 1	0.00 1	0.15 274	0.39 379

tg	1.96 125	0.64 235	2.15 74	0.68 134	0.12 77	4.40 292	0.04 17	5.74 161	4.19 155	4.00 141	5.23 164	2.58 135	0.93 108	7.12 242	0.77 111	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.31 364	0.25 352

ADStereo(finetuned)	2.26 162	0.64 235	5.22 324	0.31 73	0.18 114	1.71 58	0.25 109	5.23 128	8.46 322	6.06 212	5.30 171	1.41 95	6.37 358	1.87 58	1.87 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.18 319

DCANet	2.08 137	0.64 235	3.81 235	0.31 73	0.17 102	1.70 57	0.25 109	5.23 128	8.47 323	6.07 213	5.30 171	1.41 95	4.23 288	1.85 56	2.02 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.19 329

DMCA	2.82 216	0.64 235	4.45 277	1.61 260	0.89 271	3.86 266	0.57 190	9.18 276	5.10 194	6.24 227	6.49 206	7.17 305	2.13 187	3.31 90	4.73 335	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.02 55

DIP-Stereo	1.97 127	0.64 235	2.95 156	0.17 48	0.10 58	4.83 302	0.13 62	8.60 262	4.06 148	6.42 242	4.92 147	0.44 60	0.72 90	3.57 97	1.80 225	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.05 134	0.04 134
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-DCA	2.01 131	0.65 241	2.15 74	2.30 360	0.02 3	5.80 322	0.56 182	8.45 250	3.33 104	1.03 71	3.33 105	0.32 43	3.71 262	8.05 295	0.45 46	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.03 287	0.02 40	0.03 91

xx1	2.33 171	0.65 241	2.15 74	2.30 360	0.02 3	5.80 322	0.56 182	4.31 70	10.41 358	1.03 71	3.33 105	4.67 227	2.70 212	8.05 295	0.45 46	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.03 91

1test111	1.86 107	0.65 241	2.15 74	2.30 360	0.02 3	5.80 322	0.56 182	8.45 250	3.33 104	1.03 71	3.33 105	0.32 43	3.71 262	4.40 122	0.96 147	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.03 287	0.02 40	0.03 91

cc1	2.17 147	0.65 241	2.15 74	2.30 360	0.02 3	5.80 322	0.56 182	4.31 70	10.41 358	1.03 71	3.33 105	0.32 43	3.71 262	8.05 295	0.45 46	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.03 287	0.10 212	0.05 167

sCroCo_RVC	1.21 56	0.65 241	5.16 320	1.09 187	1.29 306	0.92 6	0.19 90	3.92 57	2.68 53	0.30 17	3.04 96	0.52 66	1.56 162	1.58 42	0.78 113	0.09 364	0.25 423	0.00 1	0.00 1	0.07 172	0.11 262

hitnet-ft	3.66 291	0.65 241	2.79 139	0.89 153	0.72 255	4.25 281	0.55 180	9.11 275	7.52 290	7.14 276	10.19 299	12.49 383	4.70 315	7.44 259	4.41 329	0.03 305	0.00 1	0.06 393	0.00 1	0.20 316	0.04 134

MyStereo06	2.35 172	0.66 247	4.54 283	1.10 188	0.96 280	2.57 128	0.10 43	9.30 280	4.05 145	5.22 176	6.09 186	5.95 272	2.38 198	3.00 85	0.73 97	0.01 195	0.08 331	0.00 1	0.01 251	0.13 260	0.15 301

MyStereo05	2.94 230	0.66 247	5.25 327	1.10 188	0.96 280	2.57 128	0.10 43	8.53 256	12.34 390	6.28 233	3.88 119	3.18 160	3.30 238	7.81 281	2.37 262	0.01 195	0.08 331	0.00 1	0.01 251	0.13 260	0.15 301

IPLG	2.43 180	0.66 247	4.77 297	0.54 110	0.31 170	3.01 190	0.26 111	6.15 182	5.55 209	7.69 301	6.21 195	1.89 117	1.74 173	7.19 248	2.35 260	0.01 195	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.24 348	0.12 276

CRFU-Net	4.45 345	0.67 250	5.02 307	2.78 392	1.32 310	12.67 421	3.35 372	11.26 331	3.52 114	10.06 379	9.30 286	10.91 369	6.92 369	7.26 251	3.24 293	0.15 378	0.16 391	0.16 416	0.00 1	0.26 349	0.05 167

CoDeX	3.43 275	0.68 251	4.49 279	0.98 172	1.65 324	6.37 334	2.14 339	13.23 393	6.07 236	7.23 283	8.95 268	4.09 200	3.79 270	6.31 184	2.37 262	0.03 305	0.06 307	0.00 1	0.00 1	0.07 172	0.15 301

DCRE	1.79 97	0.68 251	2.55 106	1.66 267	0.27 155	1.27 16	0.05 21	4.57 88	4.04 143	3.30 122	9.24 281	3.83 190	1.20 136	2.08 67	0.67 85	0.00 1	0.12 363	0.00 1	0.24 385	0.04 107	0.09 228

iRaftStereo_RVC	1.62 84	0.68 251	1.98 53	0.67 133	0.05 15	2.99 188	0.04 17	5.36 146	3.74 122	3.82 137	4.96 148	2.54 134	0.62 83	3.35 92	0.97 150	0.00 1	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.30 359	0.27 362

AFF-stereo	2.59 198	0.68 251	2.35 90	1.55 250	0.17 102	1.67 49	0.08 37	5.75 162	6.60 262	6.20 224	12.13 343	6.16 276	2.36 197	4.75 130	1.11 163	0.02 270	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.23 338	0.05 167

FAT-Stereo	6.78 394	0.68 251	6.80 375	2.30 360	1.77 338	5.63 319	4.20 389	18.79 441	18.62 424	10.53 389	17.15 396	18.52 427	13.74 437	8.86 351	7.38 372	0.03 305	0.15 383	0.01 322	0.07 319	0.12 245	0.26 358

MaDis-Stereo	0.80 10	0.69 256	3.02 163	0.33 81	1.83 342	1.22 11	0.06 25	3.41 30	1.49 14	0.31 21	0.38 17	0.42 57	0.51 70	1.14 20	1.21 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 134	0.05 167

MIPNet	2.06 136	0.69 256	4.57 289	0.32 76	0.21 132	1.92 68	0.19 90	6.89 220	5.64 214	5.48 183	4.02 123	2.02 123	3.50 249	3.32 91	2.01 240	0.00 1	0.01 152	0.01 322	0.01 251	0.20 316	0.13 284

test_5	2.90 226	0.70 258	3.69 224	2.01 323	3.17 388	4.61 298	1.32 310	6.69 213	7.02 275	2.79 103	7.18 227	4.99 238	4.14 282	7.96 286	1.31 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 287	0.19 312	0.26 358

TransformOpticalFlow	3.38 268	0.70 258	4.54 283	1.00 174	0.30 164	3.56 238	0.14 69	9.67 291	7.30 284	5.55 185	13.34 358	6.74 293	5.03 328	8.22 315	1.34 183	0.00 1	0.01 152	0.01 322	0.00 1	0.04 107	0.11 262

RAFT+CT+SA	2.36 174	0.71 260	2.46 98	0.83 146	2.26 364	3.18 208	0.93 273	6.82 219	5.48 204	2.55 98	8.07 253	1.64 106	1.59 164	8.54 329	1.15 168	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.38 418	0.19 312	0.36 376

DispNO	3.25 251	0.72 261	6.85 377	1.95 311	1.34 311	3.49 228	0.84 256	8.14 243	6.30 249	6.34 240	7.76 248	6.30 282	4.28 294	6.93 226	3.51 306	0.00 1	0.03 253	0.03 370	0.12 341	0.07 172	0.07 201

StereoVision	2.25 159	0.72 261	4.00 250	1.03 178	2.64 375	1.91 67	0.28 113	5.83 170	4.43 163	1.89 89	10.65 313	3.88 191	0.52 73	5.13 145	1.98 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 201	0.03 91

delet	4.27 341	0.72 261	4.50 280	1.07 186	3.75 414	10.79 402	4.04 385	9.95 298	7.89 304	8.09 316	8.89 266	8.46 328	3.81 272	7.56 265	5.80 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 229	0.02 55

HH	2.42 178	0.73 264	3.76 229	0.91 155	0.14 87	2.78 158	0.71 225	7.92 239	2.72 55	1.53 83	6.10 188	7.93 317	4.01 277	8.60 333	0.44 42	0.00 1	0.09 339	0.00 1	0.00 1	0.05 134	0.04 134

HanStereo	2.42 178	0.73 264	3.76 229	0.91 155	0.14 87	2.78 158	0.71 225	7.92 239	2.72 55	1.53 83	6.10 188	7.93 317	4.01 277	8.60 333	0.44 42	0.00 1	0.09 339	0.00 1	0.00 1	0.05 134	0.04 134

STrans-v2	3.43 275	0.73 264	4.82 298	0.26 64	0.60 235	3.00 189	1.19 299	10.41 312	7.22 281	5.79 190	10.97 322	6.75 294	7.03 372	8.25 316	1.40 186	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.18 319

GEStereo_RVC	3.74 296	0.73 264	4.95 305	2.01 323	1.24 300	4.36 287	3.07 362	11.77 350	7.80 303	6.87 262	6.52 207	7.70 312	4.31 297	8.98 355	4.19 326	0.03 305	0.01 152	0.02 353	0.02 274	0.13 260	0.11 262

SA	3.06 237	0.74 268	3.79 232	1.60 259	0.30 164	3.19 209	1.43 313	6.72 214	9.06 333	4.63 159	10.80 315	2.89 144	4.71 316	9.62 377	1.18 172	0.00 1	0.09 339	0.00 1	0.19 370	0.23 338	0.02 55

raftrobust	1.86 107	0.74 268	1.94 48	2.15 345	2.24 363	2.74 151	0.53 174	4.89 106	4.05 145	6.09 214	3.89 120	1.64 106	2.55 205	2.44 75	1.12 164	0.00 1	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.12 245	0.08 215

MIM_Stereo	2.50 192	0.75 270	4.26 265	1.18 198	0.11 67	3.08 195	0.33 127	6.07 177	3.28 100	5.01 169	10.12 298	4.29 215	1.74 173	8.06 299	1.27 176	0.00 1	0.12 363	0.00 1	0.01 251	0.18 304	0.15 301

Sa-1000	3.55 284	0.75 270	3.63 221	1.91 301	0.30 164	3.55 237	1.63 324	7.39 230	8.54 326	7.70 302	17.44 401	4.00 195	2.82 222	9.44 374	1.33 181	0.00 1	0.10 348	0.00 1	0.18 365	0.21 327	0.04 134

IIG-Stereo	3.16 247	0.75 270	2.83 142	4.08 436	0.21 132	2.56 127	0.74 233	6.55 208	5.56 211	8.39 330	9.38 287	7.94 319	2.79 220	9.50 376	1.89 231	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.04 134

AIO-test1	2.22 153	0.76 273	2.78 135	0.30 69	4.38 428	2.48 115	0.96 279	5.59 156	14.64 403	0.74 63	2.86 90	0.92 80	0.30 35	5.64 157	1.67 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 287	0.17 293	0.14 291

ACV-stereo	4.46 346	0.76 273	9.94 410	1.91 301	1.06 289	11.61 409	1.28 306	6.25 188	7.09 277	3.09 113	5.21 163	16.88 417	10.23 417	7.96 286	5.47 345	0.06 345	0.15 383	0.01 322	0.00 1	0.12 245	0.14 291

RAFT	2.57 196	0.76 273	3.09 176	0.91 155	0.09 51	2.41 110	0.94 275	5.35 144	2.65 49	6.11 216	7.21 229	9.43 342	4.30 295	5.73 162	1.77 222	0.00 1	0.12 363	0.00 1	0.02 274	0.46 394	0.08 215

THIR-Stereo	3.86 309	0.77 276	2.62 114	0.12 29	0.13 82	4.25 281	6.63 426	5.30 141	4.18 154	10.33 382	17.13 395	6.58 291	7.62 385	7.78 279	3.51 306	0.01 195	0.07 321	0.07 399	0.00 1	0.11 229	0.02 55

MMNet	4.16 331	0.77 276	5.47 335	1.40 228	1.67 327	10.78 401	0.63 201	8.64 264	8.47 323	8.80 344	8.33 257	7.51 308	6.61 362	7.53 264	6.54 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.05 167

PSMNet-RSSM	3.33 265	0.77 276	3.22 186	2.12 341	1.90 347	2.33 102	0.71 225	11.17 329	5.83 221	5.90 205	11.43 331	7.04 300	4.83 324	5.96 169	3.17 289	0.00 1	0.00 1	0.02 353	0.00 1	0.08 184	0.02 55

UCFNet_RVC	3.09 239	0.77 276	2.27 85	2.35 369	1.79 339	3.50 230	1.06 288	12.12 365	6.91 269	4.71 162	7.67 245	7.58 309	4.40 301	4.95 138	1.67 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 229	0.01 17

HITNet	2.79 213	0.77 276	4.02 251	2.03 328	0.11 67	5.58 317	0.59 192	9.24 278	5.15 197	6.42 242	7.26 232	3.66 183	2.92 227	4.07 114	3.87 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 156	0.02 55
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
rvit_stereo_ft	1.00 30	0.78 281	3.84 241	0.84 147	0.36 184	1.23 12	0.24 104	3.81 55	3.76 125	0.37 28	0.87 27	0.74 76	1.12 120	1.18 24	0.76 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.06 183

MyStereo07	1.31 65	0.79 282	1.61 21	1.03 178	1.11 292	2.63 141	0.46 154	5.48 151	2.24 26	0.64 59	1.48 48	0.27 31	0.59 82	7.03 234	0.45 46	0.00 1	0.09 339	0.00 1	0.01 251	0.11 229	0.09 228

MyStereo04	2.95 231	0.79 282	5.38 330	1.03 178	1.11 292	2.63 141	0.46 154	10.00 300	12.44 391	4.19 145	3.91 121	3.04 152	3.60 255	7.34 255	2.74 279	0.00 1	0.09 339	0.00 1	0.01 251	0.11 229	0.09 228

rafts_anoy	1.72 90	0.79 282	2.58 109	2.03 328	1.75 335	2.47 113	0.16 80	5.48 151	6.01 234	3.24 119	2.11 72	1.92 121	1.33 141	3.08 87	1.13 166	0.01 195	0.18 399	0.00 1	0.01 251	0.03 83	0.07 201

HSM	4.00 323	0.79 282	3.16 182	1.59 258	2.17 358	6.77 343	1.11 293	12.28 370	6.35 254	6.75 252	8.11 255	13.90 392	5.37 337	8.85 349	2.71 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.02 55

rvit_105_1	2.44 182	0.80 286	5.08 313	1.77 281	0.09 51	1.95 70	3.62 379	5.62 159	8.21 315	4.85 165	2.07 69	3.15 158	1.58 163	7.08 239	2.71 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.04 107	0.08 215

ADLNet	4.32 344	0.80 286	4.33 269	3.60 424	3.56 403	6.87 345	2.48 346	11.20 330	7.58 293	9.87 373	9.62 290	8.39 325	4.95 326	6.16 176	6.60 365	0.01 195	0.01 152	0.00 1	0.01 251	0.12 245	0.25 352

TestStereo1	2.85 217	0.81 288	3.48 207	3.11 405	0.44 200	2.52 118	1.50 316	6.37 195	8.18 313	4.62 156	9.24 281	2.23 128	3.69 259	9.19 362	1.26 174	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.27 354	0.09 228

SA-5K	2.85 217	0.81 288	3.48 207	3.11 405	0.44 200	2.52 118	1.50 316	6.37 195	8.18 313	4.62 156	9.24 281	2.23 128	3.69 259	9.19 362	1.26 174	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.27 354	0.09 228

cf-r	3.42 274	0.81 288	3.97 244	2.41 375	2.78 377	2.85 176	0.64 205	8.44 249	6.32 251	6.25 229	11.57 334	8.97 337	3.54 253	5.93 168	3.83 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 201	0.07 201

psm_up	3.85 308	0.82 291	3.01 161	2.00 322	2.58 374	5.28 314	3.34 371	10.85 325	6.33 252	7.27 286	7.32 234	10.15 352	9.02 405	6.19 177	2.51 269	0.22 394	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.12 245	0.03 91

NVstereo2D	4.51 350	0.82 291	6.86 378	3.28 413	3.38 395	8.16 369	3.13 364	10.51 313	15.15 408	4.90 166	6.89 215	7.87 314	4.78 320	9.88 379	3.91 321	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.02 40	0.58 404

LL-Strereo2	1.86 107	0.83 293	2.33 87	0.36 88	0.17 102	3.79 263	1.52 318	5.82 169	4.04 143	4.43 149	2.51 83	4.23 207	0.37 46	5.66 159	0.99 152	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.05 311	0.06 156	0.11 262

raft+_RVC	1.79 97	0.84 294	2.32 86	2.40 372	0.85 268	1.38 25	0.09 41	6.36 193	4.75 184	2.85 106	5.46 174	1.17 90	1.36 146	4.54 125	0.91 142	0.00 1	0.10 348	0.00 1	0.00 1	0.11 229	0.22 339

S-Stereo	6.63 389	0.84 294	9.67 408	3.15 409	3.48 400	6.49 337	6.22 418	12.99 388	22.84 443	9.48 362	15.51 378	12.00 380	8.43 395	8.04 292	10.70 418	0.12 372	0.17 395	0.00 1	0.38 418	0.13 260	1.92 437

XX-TBD	1.44 74	0.85 296	2.04 60	2.45 377	0.05 15	2.34 103	0.01 2	3.46 33	7.51 289	2.88 107	4.98 150	0.26 29	0.25 14	1.15 21	0.46 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	1.72 90	0.86 297	3.01 161	0.09 22	2.86 380	3.57 241	1.06 288	3.92 57	5.31 200	5.28 179	1.02 29	3.92 192	0.38 49	1.83 55	1.04 157	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.07 172	0.09 228

iRaft-Stereo_5w	2.86 221	0.86 297	4.08 259	0.06 12	0.25 145	2.76 157	0.60 195	4.97 112	4.10 149	2.98 111	7.85 250	10.17 353	4.17 285	8.16 307	5.83 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.26 349	0.06 183

rvit_0105_6	1.26 61	0.87 299	4.85 300	0.61 123	0.07 32	1.60 42	0.32 124	3.79 54	5.87 222	0.25 9	0.26 14	1.09 86	0.29 28	4.60 127	0.62 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 183

ssnet_v2	4.46 346	0.87 299	5.18 321	1.57 254	0.67 246	9.14 380	4.73 400	11.84 351	9.68 343	8.79 342	6.24 198	9.91 348	4.34 298	6.28 182	9.30 403	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.28 356	0.30 368

WCMA_ROB	9.21 426	0.87 299	7.37 388	2.54 381	2.13 355	13.59 427	5.80 413	11.64 344	14.01 399	24.43 456	32.99 460	27.09 454	18.02 444	12.51 415	9.85 413	0.81 430	0.07 321	0.01 322	0.01 251	0.16 281	0.23 345

CroCo-Stereo Lap2	1.24 59	0.88 302	3.39 199	0.95 166	4.59 438	0.47 3	0.08 37	3.51 38	2.80 61	1.17 79	2.24 77	1.57 105	0.20 8	1.48 37	1.14 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 274	0.12 276

stereogan	7.69 409	0.88 302	7.08 382	3.49 422	3.93 420	18.98 446	3.23 369	16.52 426	19.58 431	9.93 376	18.92 407	20.50 440	9.04 406	14.07 428	6.14 355	0.26 400	0.04 280	0.21 424	0.03 287	0.63 407	0.33 372

MLCV	3.44 277	0.88 302	5.60 342	1.39 227	0.25 145	4.36 287	0.33 127	7.25 227	7.28 283	9.17 356	12.24 348	5.09 245	2.47 201	9.15 360	3.23 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.02 55

rvit_0105_5	1.48 77	0.89 305	5.43 332	0.46 101	0.04 12	1.60 42	0.60 195	4.65 96	5.90 224	0.76 64	1.59 52	1.75 112	0.78 99	4.20 118	0.88 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 183

CroCo-Stereo	0.99 28	0.89 305	3.19 184	0.46 101	0.44 200	0.38 1	0.05 21	4.61 89	3.95 135	0.48 50	1.78 61	1.01 83	0.27 22	1.11 18	1.07 158	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 134	0.04 134
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
RYNet	6.34 383	0.89 305	5.88 348	1.41 231	4.48 435	15.97 434	4.18 388	13.41 394	16.49 416	10.81 394	7.00 221	14.33 396	8.72 399	9.43 371	13.71 437	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.07 201

rvit_0105_3	1.71 89	0.90 308	5.93 351	0.78 140	0.02 3	1.62 45	1.69 328	5.15 123	5.99 232	2.22 92	1.64 55	1.97 122	1.17 132	4.19 117	0.92 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.03 91

ADLNet2	4.46 346	0.90 308	6.06 355	2.74 391	3.91 419	6.79 344	3.01 361	10.95 328	8.40 321	7.27 286	9.80 294	9.85 346	5.43 341	7.29 252	6.44 361	0.01 195	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.15 274	0.11 262

iResNet	3.68 292	0.91 310	7.94 396	2.97 402	0.34 180	4.44 293	0.48 157	7.70 233	9.74 345	7.72 303	12.74 353	4.03 196	2.87 226	8.05 295	3.37 297	0.02 270	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.09 228

DLCB_ROB	4.51 350	0.91 310	3.78 231	2.19 348	1.07 291	6.28 331	3.09 363	9.78 293	7.72 297	10.65 391	12.97 354	13.91 393	3.71 262	8.72 345	5.30 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.10 250

CBMV	5.35 364	0.91 310	3.67 223	1.62 263	0.44 200	10.09 391	7.19 434	12.49 377	12.33 389	12.22 409	14.69 374	10.93 370	6.48 360	8.51 328	4.96 339	0.02 270	0.15 383	0.00 1	0.00 1	0.17 293	0.17 316
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AASNet	3.90 313	0.92 313	4.41 273	3.56 423	4.00 422	6.70 341	1.26 305	18.71 440	6.14 241	7.35 290	7.91 252	4.35 217	2.58 206	3.04 86	6.62 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 384	0.14 291

111	2.78 212	0.92 313	3.81 235	0.22 58	0.07 32	2.83 174	0.70 222	6.03 175	14.00 398	3.22 118	8.93 267	5.48 257	3.30 238	3.66 98	2.03 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.29 366

ccnet	6.87 397	0.92 313	5.15 319	3.09 403	2.18 360	11.78 411	4.90 402	17.97 435	8.79 330	12.79 416	20.20 413	16.00 409	8.35 394	9.12 358	14.17 440	0.42 418	0.33 428	0.25 428	0.09 332	0.40 387	0.48 395

OMP-Stereo	3.03 235	0.93 316	2.72 126	4.21 440	0.51 223	2.19 92	1.25 302	6.19 187	6.00 233	7.99 314	6.21 195	8.50 332	2.49 202	9.44 374	1.74 220	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.05 167

STTStereo	3.60 288	0.93 316	6.34 364	2.71 388	2.23 362	3.68 248	0.63 201	9.42 283	6.73 265	9.87 373	6.97 216	8.84 336	3.65 257	6.85 221	3.04 285	0.00 1	0.02 206	0.01 322	0.00 1	0.02 40	0.02 55

CBFPSM	4.87 357	0.94 318	14.70 439	1.51 241	1.15 296	11.49 407	2.55 351	7.28 228	6.47 257	6.23 226	4.83 144	15.30 404	8.99 404	6.88 222	8.20 389	0.03 305	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.40 387	0.42 386

CFNet-ft	3.31 257	0.94 318	2.69 120	1.50 238	2.38 367	2.81 169	0.68 215	8.35 246	7.43 286	4.45 150	9.94 295	10.20 354	4.60 309	6.50 200	3.41 298	0.00 1	0.00 1	0.03 370	0.00 1	0.22 332	0.03 91

CFNet_RVC	3.31 257	0.94 318	2.69 120	1.50 238	2.38 367	2.81 169	0.68 215	8.35 246	7.43 286	4.45 150	9.94 295	10.20 354	4.60 309	6.49 199	3.41 298	0.00 1	0.00 1	0.03 370	0.00 1	0.22 332	0.03 91

rvit_0105_4	1.38 71	0.98 321	5.52 340	0.61 123	0.05 15	1.62 45	0.41 143	3.95 60	5.80 220	0.31 21	0.73 25	1.37 93	0.53 74	4.89 137	0.78 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 134

DRN-Test	5.87 370	0.98 321	5.89 349	2.69 387	3.65 407	12.37 418	3.35 372	20.07 458	10.20 356	11.93 408	12.31 349	11.06 373	5.31 336	7.89 284	9.05 399	0.04 324	0.05 293	0.04 382	0.04 305	0.18 304	0.25 352

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 221	0.99 323	7.52 393	1.52 243	0.92 274	2.94 184	0.03 15	9.31 281	3.81 127	2.42 97	5.86 183	9.23 339	4.64 313	4.31 120	2.19 253	0.02 270	0.18 399	0.00 1	0.54 433	0.35 374	0.35 374

GMStereo	1.83 105	0.99 323	4.55 286	0.57 118	0.05 15	2.53 121	0.01 2	4.95 109	11.14 372	3.52 127	2.24 77	0.53 68	0.49 68	3.76 101	0.80 118	0.20 391	0.00 1	0.00 1	0.12 341	0.12 245	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALCasStereoNet	1.93 120	1.01 325	2.75 129	1.88 297	1.75 335	2.88 181	0.18 88	4.64 95	4.36 160	2.27 94	5.14 154	2.22 127	0.79 101	7.10 241	1.00 154	0.00 1	0.34 429	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.16 313

edge stereo	6.76 391	1.01 325	6.76 374	2.20 350	2.45 371	6.41 335	2.45 345	14.84 413	11.98 386	15.29 430	18.31 406	22.02 443	12.56 429	10.82 395	7.49 373	0.03 305	0.06 307	0.11 408	0.03 287	0.30 359	0.14 291

TestStereo	1.74 93	1.02 327	3.64 222	0.20 54	0.28 161	1.33 21	0.01 2	5.24 134	4.01 140	3.18 115	4.97 149	2.07 125	0.70 87	7.32 253	0.75 103	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1

iResNet_ROB	4.23 336	1.02 327	4.90 302	2.18 347	0.93 277	2.92 182	0.37 133	15.10 417	16.91 420	7.89 311	10.51 309	7.03 298	3.07 232	8.16 307	3.46 304	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.02 55

AACVNet	3.33 265	1.03 329	3.56 213	3.46 419	0.63 240	3.09 197	0.28 113	8.78 268	3.43 110	5.99 207	10.64 312	10.08 351	4.03 280	8.69 339	2.51 269	0.03 305	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.26 349	0.06 183

FBW_ROB	8.50 421	1.03 329	7.98 397	1.93 309	1.28 305	13.10 424	6.23 419	22.50 462	18.98 425	18.82 439	14.91 376	19.06 430	10.04 415	18.41 450	9.83 411	0.62 425	0.22 415	1.82 451	0.82 442	0.99 422	1.36 429

HBP-ISP	4.09 324	1.05 331	4.10 260	1.87 294	1.31 309	7.56 361	3.98 383	11.26 331	9.94 350	7.81 306	14.44 370	3.23 161	4.27 290	8.89 352	1.87 228	0.06 345	0.06 307	0.00 1	0.00 1	0.06 156	0.04 134

GwcNet-RSSM	3.77 301	1.05 331	5.06 311	2.21 351	1.87 344	2.36 104	1.52 318	8.98 271	7.96 307	5.91 206	14.59 372	7.94 319	3.50 249	6.43 192	5.70 350	0.00 1	0.00 1	0.04 382	0.00 1	0.20 316	0.08 215

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 307	1.06 333	5.23 326	2.72 390	3.27 391	4.36 287	0.61 197	10.71 320	7.56 291	8.75 341	7.89 251	9.86 347	3.90 274	7.15 247	3.44 300	0.14 376	0.02 206	0.02 353	0.03 287	0.04 107	0.03 91
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT_CTSACE	3.40 272	1.07 334	4.52 281	1.27 207	3.14 385	4.00 274	1.07 290	3.93 59	4.43 163	4.66 161	17.94 404	7.21 307	2.76 218	10.82 395	0.85 124	0.00 1	0.07 321	0.00 1	0.00 1	0.30 359	0.01 17

GANet	6.22 380	1.07 334	4.07 258	2.27 356	0.89 271	9.19 381	9.52 447	12.02 359	8.13 312	10.72 392	29.09 447	13.86 391	7.52 383	11.00 398	4.39 328	0.36 409	0.00 1	0.02 353	0.02 274	0.12 245	0.08 215

ACRE	2.41 177	1.08 336	5.11 315	0.55 113	2.05 351	2.65 144	0.78 244	5.26 139	4.67 178	7.59 298	9.20 274	1.70 109	1.08 118	3.74 100	2.18 252	0.01 195	0.18 399	0.02 353	0.08 323	0.22 332	0.10 250

SGM-ForestM	16.99 465	1.08 336	5.74 345	2.12 341	0.75 256	31.63 470	12.21 463	27.80 471	32.25 459	37.88 474	39.99 472	52.96 483	35.20 478	33.60 475	24.47 465	0.26 400	0.39 434	0.31 431	0.39 421	0.26 349	0.53 401

RALAANet	2.46 187	1.09 338	3.70 227	2.55 383	0.80 263	3.37 217	0.15 75	7.44 232	5.54 208	5.65 187	6.01 185	3.54 177	1.13 122	6.34 188	1.58 204	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.05 311	0.21 327	0.03 91

MSMD_ROB	9.28 428	1.09 338	4.65 291	1.58 255	0.39 191	16.52 435	4.41 394	13.60 396	14.87 407	22.34 447	39.89 471	25.67 451	20.71 456	12.42 414	6.98 368	0.34 408	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.05 134	0.09 228

CIPLG	2.47 188	1.10 340	4.71 296	0.63 128	2.15 357	2.67 148	0.77 239	5.19 126	4.73 182	7.85 308	9.56 289	1.72 110	1.14 123	4.20 118	2.34 258	0.01 195	0.19 404	0.02 353	0.09 332	0.23 338	0.08 215

STTRV1_RVC	7.02 400	1.10 340	12.88 430	3.32 414	6.92 451	11.90 413	4.00 384	15.07 414	11.94 385	9.51 363	14.57 371	11.63 377	8.73 400	12.65 417	8.06 386	3.32 454	2.75 467	0.41 437	0.12 341	1.38 431	0.11 262

CFNet	3.72 295	1.10 340	5.03 309	2.49 379	1.59 318	4.90 304	0.22 99	11.38 338	9.88 349	4.80 164	11.25 327	6.44 284	3.68 258	8.33 318	3.00 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 332	0.07 201

DualNet (step1)	3.91 316	1.11 343	6.15 358	1.27 207	0.60 235	5.22 310	2.54 347	10.66 317	7.73 298	8.36 325	7.55 238	6.55 286	4.27 290	6.58 205	1.62 208	1.49 444	0.03 253	3.10 454	2.99 460	0.20 316	0.15 301

test_sample9	5.87 370	1.11 343	6.15 358	1.27 207	0.60 235	5.22 310	2.54 347	10.66 317	7.73 298	8.36 325	7.55 238	6.55 286	4.27 290	11.68 406	11.44 425	1.49 444	24.31 493	3.10 454	2.99 460	0.20 316	0.15 301

test_sample8	7.99 414	1.11 343	6.15 358	1.27 207	0.60 235	5.22 310	2.54 347	12.04 360	6.15 242	17.46 436	9.02 273	24.67 447	18.16 445	11.68 406	11.44 425	1.49 444	24.31 493	3.10 454	2.99 460	0.20 316	0.15 301

ARAFT	3.13 244	1.11 343	7.34 387	0.42 96	0.14 87	4.52 294	2.99 360	7.41 231	5.97 230	8.85 346	7.06 226	5.20 248	1.25 139	8.49 327	1.44 189	0.00 1	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.33 370	0.11 262

TDLM	4.11 325	1.11 343	3.54 212	1.62 263	1.04 288	3.91 269	7.41 436	10.60 315	10.67 368	6.38 241	12.59 351	5.95 272	4.77 318	8.79 347	3.04 285	0.58 423	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.19 312	0.12 276

FINET	5.32 363	1.14 348	10.04 411	2.17 346	3.67 409	6.49 337	6.76 429	11.68 346	22.08 441	7.42 292	12.15 344	4.24 208	3.61 256	9.25 365	5.35 344	0.04 324	0.04 280	0.00 1	0.00 1	0.17 293	0.09 228

DeepPruner_ROB	3.52 281	1.14 348	4.06 256	1.12 194	1.65 324	3.65 244	0.83 252	13.96 401	4.47 167	7.80 305	10.84 317	7.05 302	2.16 190	8.14 305	3.08 287	0.07 354	0.03 253	0.00 1	0.01 251	0.32 367	0.06 183

CVANet_RVC	4.16 331	1.16 350	3.60 216	1.94 310	1.46 315	3.92 270	4.68 399	10.89 326	8.34 318	7.58 297	10.84 317	10.27 356	6.62 363	8.56 330	2.69 274	0.39 412	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.21 327	0.09 228

IPLGR_C	2.44 182	1.17 351	4.94 304	0.62 125	2.08 352	2.65 144	0.80 245	5.60 157	4.79 185	7.87 309	9.23 276	1.67 108	1.15 125	3.43 93	2.23 254	0.01 195	0.19 404	0.02 353	0.08 323	0.22 332	0.10 250

MyStereo8	2.88 225	1.19 352	5.03 309	1.61 260	3.75 414	4.30 283	0.07 32	6.14 181	6.16 243	6.22 225	9.64 292	4.28 213	1.45 150	2.05 66	4.76 337	0.00 1	0.16 391	0.00 1	0.14 345	0.26 349	0.43 388

raft_robust	2.64 200	1.20 353	2.62 114	1.10 188	0.28 161	1.50 36	0.12 53	6.28 190	9.04 332	6.80 256	7.19 228	3.73 188	2.13 187	9.06 357	1.07 158	0.03 305	0.12 363	0.00 1	0.21 376	0.17 293	0.22 339

dd	2.16 145	1.22 354	4.82 298	0.68 134	0.12 77	1.39 28	0.17 85	5.14 121	11.22 375	2.70 102	3.51 115	1.52 103	1.23 138	5.08 142	3.96 322	0.12 372	0.01 152	0.04 382	0.21 376	0.07 172	0.01 17

XPNet_ROB	6.03 379	1.22 354	5.61 343	2.56 384	0.90 273	6.32 332	7.07 432	12.92 386	8.30 317	14.76 428	15.13 377	19.84 434	6.66 365	10.36 388	8.58 394	0.02 270	0.04 280	0.00 1	0.03 287	0.11 229	0.24 349

AIO-test2	2.70 205	1.23 356	3.52 211	1.24 202	3.05 383	2.65 144	0.06 25	6.30 191	15.40 410	2.58 99	7.30 233	0.48 63	0.57 80	5.36 151	0.96 147	3.06 453	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.16 281	0.15 301

DANet	6.02 378	1.23 356	8.45 400	3.86 433	3.94 421	7.64 366	1.34 311	9.51 287	7.00 273	13.39 421	15.53 379	15.99 408	7.02 371	12.14 411	12.37 430	0.19 388	0.12 363	0.02 353	0.03 287	0.13 260	0.56 403
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	6.00 377	1.24 358	6.29 362	1.34 217	1.68 329	9.60 387	10.31 453	15.09 415	15.79 413	12.62 412	8.95 268	11.67 379	5.83 348	11.78 409	6.41 360	0.05 336	0.13 372	0.08 402	0.20 372	0.22 332	0.79 414

Nwc_Net	6.97 399	1.25 359	6.63 372	3.82 431	3.37 394	10.83 403	1.67 327	19.56 456	11.35 376	8.36 325	23.62 429	17.19 420	11.44 425	11.21 400	8.08 387	0.80 429	0.00 1	0.00 1	0.02 274	0.13 260	0.09 228

SACVNet	4.15 330	1.26 360	3.81 235	3.12 407	1.68 329	3.09 197	2.85 359	11.91 354	5.96 228	10.52 388	11.20 325	10.59 359	3.95 275	8.97 354	3.25 294	0.08 359	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.32 367	0.44 390

DMCA-RVC	3.17 248	1.26 360	6.39 367	2.10 340	1.51 317	3.02 191	0.56 182	7.84 238	5.06 192	9.23 357	5.19 159	8.46 328	2.72 217	6.31 184	3.22 291	0.06 345	0.11 356	0.09 405	0.02 274	0.16 281	0.08 215

BEATNet_4x	3.24 250	1.27 362	5.89 349	1.56 253	0.10 58	5.26 313	1.07 290	10.08 304	5.50 205	6.89 263	7.73 246	4.53 223	4.13 281	5.05 141	5.27 342	0.04 324	0.05 293	0.00 1	0.00 1	0.23 338	0.23 345

MANE	19.47 472	1.27 362	5.07 312	4.69 443	5.55 444	30.49 469	9.94 451	34.01 475	37.27 471	44.13 483	51.57 487	52.51 481	40.41 483	33.58 474	24.81 466	0.89 432	0.86 447	1.11 446	9.72 478	0.38 380	1.06 422

pmcnn	7.72 410	1.27 362	9.42 407	2.91 396	3.14 385	9.44 383	6.23 419	12.56 379	16.51 417	14.53 426	24.08 431	27.44 455	8.49 396	9.32 368	8.44 392	0.06 345	0.08 331	0.00 1	0.00 1	0.30 359	0.15 301

CSP-Net	4.12 326	1.28 365	3.70 227	1.54 248	1.06 289	13.28 426	2.33 342	12.96 387	5.45 203	8.87 347	8.54 262	8.43 327	3.03 229	8.16 307	3.65 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 304	0.03 91

LE_ROB	16.73 464	1.28 365	11.61 417	3.72 428	1.65 324	16.67 437	9.17 444	14.39 407	55.91 486	63.81 497	40.86 474	35.94 470	37.73 481	14.24 429	26.87 471	0.05 336	0.10 348	0.13 413	0.22 381	0.12 245	0.15 301

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 285	1.29 367	12.46 424	1.53 246	0.98 282	3.48 226	0.81 247	11.99 357	4.40 162	4.33 147	11.05 324	8.83 335	2.02 184	4.52 124	1.66 212	0.01 195	0.14 376	0.00 1	0.68 438	0.86 418	0.44 390

LMCR-Stereo	3.63 289	1.29 367	4.20 263	2.54 381	0.17 102	8.08 368	1.52 318	11.46 340	4.73 182	8.45 333	10.66 314	1.91 120	5.03 328	7.69 272	3.58 311	0.92 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 378	0.02 55

RP	6.84 396	1.29 367	5.53 341	3.92 434	5.18 442	6.32 332	3.53 375	11.73 349	15.31 409	9.54 365	22.38 425	18.25 425	14.47 439	10.11 382	7.49 373	0.91 433	0.01 152	0.12 411	0.15 348	0.33 370	0.19 329

ADCRef	7.27 401	1.38 370	16.37 443	2.52 380	3.30 393	11.63 410	3.16 366	10.80 323	9.35 338	13.03 419	25.27 439	8.17 323	8.92 403	8.06 299	21.81 458	0.15 378	0.08 331	0.16 416	0.34 413	0.38 380	0.58 404

fast-acv-ft	5.62 368	1.39 371	7.01 379	2.02 325	1.89 346	12.23 416	1.82 333	7.35 229	9.45 340	10.46 387	20.27 415	14.55 398	7.71 387	7.41 258	7.61 375	0.10 367	0.09 339	0.16 416	0.07 319	0.59 402	0.13 284

DN-CSS_ROB	2.69 202	1.40 372	5.34 329	2.31 366	0.75 256	3.14 204	0.06 25	6.11 180	3.87 128	5.34 181	12.18 346	2.34 130	1.22 137	7.84 282	1.48 193	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 374	0.03 91

LoS_RVC	1.26 61	1.43 373	1.91 44	0.42 96	3.77 416	1.71 58	0.04 17	2.58 7	2.49 39	0.42 46	2.58 84	0.30 37	0.57 80	1.71 46	0.66 84	0.01 195	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.02 40	4.49 454

iResNetv2_ROB	4.28 342	1.43 373	7.17 383	2.91 396	1.26 301	4.36 287	1.62 323	13.64 398	10.25 357	9.83 371	11.41 329	7.68 311	4.00 276	7.75 278	1.85 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 379	0.09 228

AF-Net	7.78 411	1.44 375	6.68 373	3.37 415	4.50 436	8.61 374	2.69 354	17.07 429	20.17 436	9.52 364	24.02 430	20.31 439	14.59 440	11.58 405	9.84 412	0.61 424	0.00 1	0.12 411	0.00 1	0.38 380	0.12 276

gwcnet-sp	3.31 257	1.47 376	7.26 384	1.73 276	0.69 248	7.57 362	1.14 295	8.59 258	6.17 244	8.57 335	5.25 167	4.26 210	3.36 240	6.46 193	3.44 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 274	0.11 262

scenet	3.31 257	1.47 376	7.26 384	1.73 276	0.69 248	7.57 362	1.14 295	8.59 258	6.17 244	8.57 335	5.25 167	4.26 210	3.36 240	6.46 193	3.44 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 274	0.11 262

ssnet	3.31 257	1.47 376	7.26 384	1.73 276	0.69 248	7.57 362	1.14 295	8.59 258	6.17 244	8.57 335	5.25 167	4.26 210	3.36 240	6.46 193	3.44 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 274	0.11 262

PA-Net	4.98 359	1.47 376	7.42 389	2.40 372	2.14 356	8.73 376	3.64 380	12.42 371	13.11 393	7.03 270	7.57 241	7.88 315	6.52 361	10.16 387	7.82 378	0.02 270	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.11 229	1.07 423
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	6.77 392	1.49 380	6.48 368	2.92 398	4.40 429	7.43 356	3.61 377	19.52 454	13.29 394	8.39 330	16.91 390	15.96 406	12.13 426	12.85 418	7.70 376	1.47 442	0.11 356	0.01 322	0.42 424	0.14 270	0.24 349

Abc-Net	6.77 392	1.49 380	6.48 368	2.92 398	4.40 429	7.43 356	3.61 377	19.52 454	13.29 394	8.39 330	16.91 390	15.96 406	12.13 426	12.85 418	7.70 376	1.47 442	0.11 356	0.01 322	0.42 424	0.14 270	0.24 349
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	11.52 445	1.52 382	4.55 286	1.89 299	1.46 315	19.87 450	5.11 406	20.66 460	15.91 414	32.67 467	34.51 463	39.34 474	21.15 457	18.74 452	12.10 428	0.11 369	0.06 307	0.01 322	0.00 1	0.45 393	0.22 339
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
G-Net	8.41 419	1.54 383	10.97 415	5.73 450	3.60 405	26.19 459	4.41 394	10.10 305	7.42 285	19.71 442	24.99 437	14.38 397	15.83 441	10.99 397	9.53 409	0.50 422	0.46 440	0.19 422	0.25 389	0.80 415	0.66 409

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 375	1.55 384	9.92 409	2.40 372	3.22 389	10.28 394	3.14 365	11.64 344	9.79 346	9.54 365	20.22 414	11.16 374	6.77 367	10.61 393	9.16 400	0.06 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.04 134

RAFT + AFF	4.30 343	1.55 384	5.84 347	1.43 233	2.36 366	5.94 327	6.72 428	10.01 301	7.56 291	7.55 296	8.96 270	7.09 303	6.73 366	8.57 331	4.02 323	0.02 270	0.47 441	0.00 1	0.01 251	0.56 398	0.54 402

psmorigin	7.34 402	1.58 386	18.31 450	2.35 369	0.87 269	6.72 342	1.70 331	10.63 316	7.14 279	19.77 443	22.71 426	20.13 436	11.34 423	12.96 420	9.49 408	0.04 324	0.17 395	0.06 393	0.17 359	0.21 327	0.50 398

NCCL2	5.88 372	1.59 387	5.44 333	1.87 294	0.92 274	9.55 385	11.55 459	12.11 363	9.94 350	9.67 368	8.85 265	22.28 445	7.41 377	8.78 346	7.17 370	0.01 195	0.00 1	0.03 370	0.00 1	0.13 260	0.23 345

iinet-f	5.94 373	1.60 388	26.88 469	1.79 284	1.38 313	11.92 414	1.47 315	6.80 218	7.11 278	6.90 265	14.43 369	10.64 363	7.97 389	7.00 233	12.12 429	0.02 270	0.03 253	0.05 389	0.00 1	0.63 407	0.02 55

CSAN	7.62 405	1.60 388	6.56 371	1.83 292	0.66 244	12.40 419	10.52 456	14.45 408	21.32 439	14.19 424	15.98 381	17.84 421	13.02 434	12.32 413	8.38 391	0.09 364	0.07 321	0.03 370	0.04 305	0.33 370	0.67 410

FADNet-RVC-Resample	3.79 303	1.62 390	12.06 420	1.43 233	0.66 244	5.94 327	2.41 343	10.18 308	8.58 328	6.28 233	4.22 129	5.33 254	4.80 322	7.71 274	3.19 290	0.17 384	0.21 411	0.17 419	0.12 341	0.41 390	0.29 366

PSMNet_ROB	5.02 361	1.63 391	6.03 354	1.90 300	1.83 342	9.57 386	6.35 423	15.58 422	7.23 282	6.15 221	10.48 308	12.22 381	4.16 284	8.02 291	8.71 396	0.02 270	0.01 152	0.01 322	0.10 336	0.20 316	0.12 276

LL-Strereo	4.71 356	1.64 392	7.51 392	1.15 196	4.31 426	3.71 251	1.45 314	9.21 277	8.36 319	8.37 329	8.17 256	10.82 366	11.36 424	12.51 415	4.82 338	0.00 1	0.12 363	0.00 1	0.00 1	0.31 364	0.32 371

FADNet	4.23 336	1.65 393	11.75 419	1.64 265	0.80 263	4.80 301	0.77 239	13.76 400	11.65 380	3.97 140	5.24 165	9.62 344	5.14 332	8.40 322	3.78 317	0.21 392	0.04 280	0.07 399	0.05 311	1.14 424	0.10 250

sAnonymous2	1.35 68	1.66 394	8.14 398	0.55 113	0.46 206	1.23 12	0.24 104	4.00 61	3.47 111	0.40 40	1.11 35	0.23 24	1.42 148	0.96 13	0.57 71	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.20 372	2.07 441	0.22 339

CroCo_RVC	1.35 68	1.66 394	8.14 398	0.55 113	0.46 206	1.23 12	0.24 104	4.00 61	3.47 111	0.40 40	1.11 35	0.23 24	1.42 148	0.96 13	0.57 71	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.20 372	2.07 441	0.22 339

FADNet_RVC	3.91 316	1.67 396	12.95 432	0.96 168	0.75 256	5.71 320	0.54 176	10.83 324	6.60 262	3.46 126	8.09 254	4.10 202	3.40 247	9.43 371	6.33 358	0.36 409	0.44 438	0.17 419	0.46 429	0.91 419	0.95 419

APVNet	5.98 375	1.72 397	8.72 402	3.21 411	4.04 423	12.31 417	1.81 332	19.09 447	6.10 237	6.13 220	13.41 359	10.69 364	6.30 356	11.26 401	13.90 438	0.05 336	0.02 206	0.11 408	0.03 287	0.53 396	0.20 335

AANet_RVC	5.01 360	1.74 398	6.38 366	1.96 314	1.29 306	2.26 97	1.69 328	10.07 303	18.53 423	7.88 310	18.15 405	8.49 331	2.70 212	10.59 392	7.04 369	0.96 435	0.15 383	0.02 353	0.00 1	0.13 260	0.12 276

StereoDRNet	5.59 366	1.75 399	6.80 375	3.12 407	4.45 433	10.61 399	4.35 393	18.80 442	9.73 344	12.22 409	6.87 214	11.44 376	4.65 314	8.09 302	8.26 390	0.02 270	0.11 356	0.00 1	0.03 287	0.20 316	0.28 364

ETE_ROB	5.80 369	1.77 400	6.33 363	1.44 236	0.78 262	6.43 336	6.90 430	12.53 378	8.08 310	12.93 418	14.89 375	21.13 442	5.87 349	9.83 378	6.57 364	0.04 324	0.01 152	0.00 1	0.02 274	0.08 184	0.33 372

ADCP+	8.09 415	1.79 401	14.50 437	1.54 248	4.28 425	16.57 436	5.20 407	12.80 383	11.20 374	12.83 417	17.07 394	11.02 372	10.80 421	17.59 448	23.18 463	0.03 305	0.05 293	0.01 322	0.18 365	0.39 384	0.81 415

LALA_ROB	6.58 388	1.80 402	6.25 361	1.26 205	0.94 278	10.08 390	9.02 443	16.00 424	11.51 379	12.74 414	13.02 355	24.77 448	5.25 334	10.56 391	8.02 383	0.04 324	0.05 293	0.00 1	0.02 274	0.10 212	0.25 352

FADNet-RVC	3.98 322	1.84 403	12.48 426	1.69 269	0.44 200	4.33 284	1.31 309	11.84 351	7.15 280	3.53 128	3.50 114	10.63 362	4.43 302	9.12 358	6.25 357	0.03 305	0.10 348	0.00 1	0.03 287	0.60 404	0.25 352

PS-NSSS	3.90 313	1.84 403	4.55 286	0.87 151	2.95 382	4.10 278	2.00 337	10.77 322	8.23 316	6.75 252	14.63 373	5.01 242	2.24 191	8.41 323	2.91 281	0.33 407	0.03 253	0.83 442	0.00 1	0.82 416	0.70 412

SANet	10.64 440	1.86 405	10.91 413	1.76 279	0.71 253	14.62 430	9.23 446	19.18 448	37.14 470	19.22 440	27.96 443	25.86 452	19.11 451	13.02 421	10.63 417	0.08 359	0.06 307	0.03 370	0.02 274	0.62 405	0.81 415

DPSNet	10.14 436	1.88 406	16.82 446	1.85 293	1.73 333	24.84 457	17.20 480	19.92 457	27.41 451	12.23 411	13.62 361	16.52 412	18.35 446	14.42 431	12.50 431	0.78 428	0.54 444	0.08 402	0.25 389	1.18 425	0.59 407

dad	4.66 355	1.89 407	5.51 338	0.94 162	0.09 51	2.16 91	0.37 133	7.10 225	14.43 401	10.13 380	16.84 389	14.97 400	1.90 180	6.82 218	4.15 325	1.09 437	0.11 356	4.08 459	0.46 429	0.17 293	0.06 183

Wz-Net-LNSev	6.46 385	1.93 408	16.44 445	1.52 243	4.15 424	12.66 420	4.96 404	13.05 389	12.10 387	10.55 390	16.23 383	11.32 375	7.19 374	8.43 325	8.48 393	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.06 183

GwcNet	6.42 384	1.97 409	10.92 414	2.59 385	5.58 445	11.55 408	2.21 341	14.10 404	16.52 419	10.04 378	17.19 398	10.86 368	5.61 346	9.23 364	8.84 398	0.01 195	0.06 307	0.03 370	0.08 323	0.56 398	0.40 382

GMStereo_Zeroshot	2.77 211	1.98 410	5.14 318	1.53 246	0.36 184	3.56 238	0.10 43	5.57 155	5.91 226	6.89 263	7.02 222	8.50 332	0.91 106	6.01 171	1.65 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 316	0.01 17

PDISCO_ROB	9.62 433	1.99 411	11.51 416	9.88 459	9.61 462	21.48 451	3.83 381	19.33 450	28.49 454	11.27 402	14.17 366	19.92 435	5.02 327	16.35 444	9.18 401	5.28 458	0.41 435	0.14 414	0.09 332	2.05 440	2.36 444

ADCL	10.16 437	2.11 412	19.36 453	1.92 305	1.88 345	22.23 452	8.91 442	14.04 402	23.56 445	14.62 427	26.19 440	12.75 385	13.59 436	16.06 443	22.95 462	0.26 400	0.18 399	0.75 440	0.65 435	0.69 411	0.58 404

ELAS	16.72 463	2.14 413	9.23 404	4.92 445	4.53 437	32.66 474	15.11 475	27.40 470	28.68 455	40.27 478	44.90 477	38.33 473	30.50 472	26.44 469	21.94 459	0.88 431	1.23 451	0.67 439	0.89 444	1.49 433	2.18 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	6.88 398	2.23 414	6.13 356	4.05 435	4.73 441	8.94 377	2.78 356	15.19 419	11.74 381	11.13 399	19.34 409	17.86 422	10.42 419	13.02 421	8.03 385	0.73 427	0.01 152	0.24 427	0.41 423	0.31 364	0.38 378

ELAS_RVC	16.54 462	2.26 415	10.09 412	5.50 449	4.46 434	28.28 467	16.72 479	25.55 467	33.54 462	40.19 477	40.30 473	36.68 471	30.03 471	29.40 470	20.61 452	0.98 436	1.21 450	0.86 443	0.70 439	1.39 432	2.16 440
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	7.50 404	2.32 416	15.58 442	1.82 291	0.63 240	44.66 486	0.44 152	8.59 258	9.52 341	9.84 372	25.18 438	5.30 253	4.38 299	11.46 404	6.49 362	0.05 336	0.03 253	0.00 1	0.01 251	1.79 438	1.87 436

Wz-Net-MNSev	7.43 403	2.35 417	15.22 440	2.34 368	3.41 399	17.27 442	8.55 439	11.91 354	13.48 396	13.37 420	17.05 393	13.70 388	7.47 382	11.90 410	9.99 414	0.40 414	0.03 253	0.00 1	0.01 251	0.16 281	0.07 201

ADCPNet	9.54 431	2.39 418	31.46 473	2.09 338	1.60 320	16.71 438	6.39 424	12.11 363	11.45 377	13.53 422	21.45 420	19.41 431	10.94 422	14.38 430	21.54 456	0.27 403	1.16 449	0.39 436	1.49 452	0.58 401	1.45 430

SHD	9.61 432	2.60 419	12.46 424	3.69 427	3.54 402	9.47 384	1.25 302	20.16 459	37.84 472	18.19 438	21.24 419	16.96 418	12.83 433	14.47 432	16.05 443	0.32 406	0.13 372	0.01 322	0.08 323	0.38 380	0.48 395

DGSMNet	6.47 386	2.61 420	13.64 435	3.46 419	3.74 410	8.97 378	6.01 414	14.15 405	13.01 392	7.46 294	14.10 365	9.94 349	4.79 321	10.44 389	6.22 356	1.30 441	1.70 454	1.80 449	1.52 454	2.27 444	2.35 443

DeepPrunerF	6.75 390	2.69 421	23.31 462	3.68 426	7.16 452	3.78 262	4.29 391	13.42 395	20.13 435	8.13 317	10.46 307	7.18 306	8.06 391	11.10 399	9.44 407	0.24 397	0.15 383	0.29 429	0.42 424	0.66 410	0.45 392

Syn2CoEx	6.32 382	2.72 422	9.33 405	2.45 377	1.67 327	8.59 373	3.32 370	18.08 436	12.27 388	8.53 334	21.08 418	10.30 357	9.80 413	9.30 367	7.86 380	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 407	0.43 388

SAMSARA	14.63 454	2.74 423	12.38 422	12.65 466	6.74 450	36.50 478	72.93 501	19.36 451	23.77 446	16.20 434	13.04 356	29.21 458	12.78 431	16.98 446	15.21 442	0.11 369	0.26 425	0.03 370	0.14 345	0.76 414	0.77 413

GANetREF_RVC	6.56 387	2.89 424	7.58 394	3.41 416	0.40 193	12.96 423	9.58 448	15.09 415	17.25 422	10.33 382	10.62 311	12.27 382	8.16 393	12.21 412	4.53 331	0.41 415	0.00 1	0.00 1	0.02 274	3.12 447	0.39 379
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
PVD	15.44 456	2.93 425	14.67 438	4.21 440	3.39 397	17.43 443	4.16 387	27.84 472	48.84 481	31.02 465	43.54 476	29.76 460	30.81 473	25.97 468	21.40 454	0.23 395	0.41 435	0.04 382	0.33 411	0.41 390	1.33 428

RTSC	9.15 425	3.00 426	13.57 434	3.72 428	1.76 337	11.82 412	0.46 154	16.95 428	36.83 469	15.80 432	15.53 379	12.91 386	7.46 381	20.01 458	21.76 457	0.31 405	0.13 372	0.01 322	0.08 323	0.57 400	0.41 384

TRStereo	2.36 174	3.10 427	4.70 295	1.99 318	2.08 352	2.61 136	1.11 293	8.79 269	3.73 121	3.19 116	3.04 96	3.96 193	0.77 96	5.92 167	1.44 189	0.03 305	0.14 376	0.00 1	0.29 399	0.08 184	0.25 352

ADCMid	10.24 438	3.13 428	20.70 456	2.21 351	2.39 369	11.23 405	6.19 416	14.17 406	11.19 373	23.20 453	22.25 423	17.89 423	19.54 452	18.51 451	26.21 470	0.45 420	0.42 437	1.10 445	1.29 449	1.56 435	1.18 424

PWC_ROB	8.24 417	3.13 428	12.74 429	2.43 376	4.43 432	7.51 360	1.22 300	16.63 427	19.24 429	16.08 433	28.29 444	13.99 394	10.16 416	13.63 425	14.06 439	0.42 418	0.00 1	0.05 389	0.00 1	0.59 402	0.27 362

SuperB	8.10 416	3.15 430	24.67 464	2.65 386	1.23 299	9.88 389	4.29 391	10.18 308	30.07 456	11.53 405	12.18 346	6.12 275	6.65 364	10.50 390	14.47 441	0.14 376	0.11 356	0.35 433	0.25 389	13.06 471	0.48 395

PWCDC_ROB	7.92 413	3.17 431	7.48 391	5.73 450	4.40 429	10.45 396	0.35 130	14.52 410	28.19 453	10.36 384	31.27 453	7.04 300	9.14 407	13.22 423	8.78 397	2.74 452	0.02 206	0.00 1	0.00 1	1.31 429	0.17 316

aanetorigin	8.72 423	3.29 432	27.55 470	1.95 311	3.84 417	4.93 306	5.39 412	5.49 153	10.05 352	27.85 460	31.47 454	15.80 405	12.78 431	9.04 356	11.98 427	0.25 398	0.22 415	0.22 425	0.25 389	1.28 428	0.84 417

SQANet	7.64 406	3.40 433	5.49 336	11.73 465	9.62 463	11.96 415	2.82 357	11.33 336	6.10 237	8.33 324	11.49 332	11.00 371	5.16 333	10.12 386	2.72 278	8.92 467	2.21 456	10.41 466	1.58 455	11.13 467	7.39 466

XQC	8.43 420	3.58 434	16.40 444	2.92 398	2.17 358	13.22 425	3.60 376	14.64 411	25.86 449	11.87 407	12.04 340	15.06 401	10.67 420	15.24 437	19.41 448	0.39 412	0.08 331	0.05 389	0.07 319	0.84 417	0.45 392

MFN_U_SF_RVC	12.94 448	3.66 435	25.81 467	3.61 425	2.26 364	22.77 454	4.55 397	27.10 468	20.06 434	23.90 454	28.99 446	30.53 461	16.98 442	19.92 457	20.26 451	1.24 438	1.07 448	0.98 444	1.33 450	1.80 439	2.04 439

anonymity	7.68 407	3.83 436	12.39 423	7.04 455	12.67 471	8.18 370	2.00 337	17.50 432	6.85 268	13.56 423	9.21 275	9.97 350	7.82 388	11.28 402	5.58 348	6.27 461	4.98 483	3.68 458	2.96 459	3.33 449	4.48 453

PASM	7.90 412	4.22 437	21.97 460	3.25 412	3.29 392	5.39 316	6.57 425	10.57 314	19.09 426	12.77 415	13.92 363	18.11 424	9.51 411	13.79 426	10.77 421	0.19 388	0.45 439	0.29 429	1.08 447	1.49 433	1.19 425

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 434	4.27 438	14.47 436	2.29 359	2.85 379	23.40 456	13.62 467	13.60 396	19.54 430	19.42 441	24.27 432	16.74 415	8.59 397	17.05 447	7.98 382	1.25 439	1.68 453	0.17 419	2.63 457	0.72 413	1.04 421

GASNet	5.19 362	4.61 439	9.38 406	4.73 444	2.10 354	3.80 264	1.57 321	12.07 361	10.96 369	8.92 349	7.03 224	8.21 324	7.67 386	14.02 427	7.36 371	0.02 270	0.15 383	0.00 1	0.00 1	0.69 411	0.42 386

PSMNet-RUCA	5.60 367	4.62 440	11.61 417	10.29 461	7.55 457	7.08 349	1.94 335	12.01 358	10.52 365	3.90 138	11.88 337	4.43 219	1.75 176	7.56 265	4.24 327	1.68 447	0.12 363	4.78 461	0.67 437	4.74 452	0.68 411

WZ-Net	13.00 449	4.64 441	41.07 481	3.48 421	3.15 387	19.12 447	15.66 478	14.81 412	31.33 458	15.71 431	27.88 442	22.22 444	14.01 438	20.44 460	25.03 467	0.64 426	0.00 1	0.01 322	0.03 287	0.39 384	0.37 377

Consistency-Raft	9.42 429	4.74 442	12.66 427	5.30 448	9.08 460	4.08 276	5.26 409	19.26 449	24.87 447	11.17 400	29.85 449	13.57 387	5.51 345	7.67 271	13.40 435	0.36 409	0.35 431	1.81 450	4.24 468	11.61 468	3.57 448

ADCS	13.02 450	4.93 443	28.38 471	3.17 410	2.67 376	13.61 428	10.83 457	18.70 439	33.46 461	22.59 448	24.78 435	19.59 433	18.51 448	23.40 465	32.16 479	0.10 367	0.19 404	0.37 435	0.18 365	1.26 427	1.46 431

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 374	5.36 444	5.02 307	3.75 430	3.57 404	15.81 433	4.27 390	11.72 348	6.96 271	7.23 283	8.47 261	9.09 338	2.66 211	9.36 370	2.71 275	7.49 463	2.32 458	2.01 452	0.08 323	6.77 462	4.67 455

AnyNet_C32	10.98 443	5.58 445	22.79 461	4.16 437	5.83 446	15.64 431	14.30 468	13.18 390	17.15 421	16.44 435	20.52 416	14.68 399	13.44 435	22.46 462	30.08 476	0.17 384	0.26 425	0.36 434	0.36 417	1.23 426	0.91 418

LSM	14.01 453	5.95 446	33.49 474	6.78 454	43.61 495	10.22 392	9.98 452	15.16 418	22.93 444	23.07 452	32.34 458	18.52 427	12.67 430	15.45 438	11.10 422	0.16 383	0.51 443	0.09 405	0.32 409	1.08 423	16.85 490

EDNetEfficient	13.82 452	6.19 447	54.79 488	2.83 393	3.60 405	4.86 303	8.57 440	8.61 263	32.90 460	40.77 479	30.59 452	18.33 426	21.87 461	11.38 403	25.36 468	0.15 378	0.23 417	0.06 393	1.03 446	2.54 445	1.79 434

SPS-STEREO	15.04 455	6.23 448	13.21 433	11.34 464	11.65 468	23.30 455	7.15 433	24.16 465	15.65 412	31.78 466	29.19 448	31.62 462	21.32 458	24.62 466	19.50 449	7.59 464	4.19 481	3.22 457	1.48 451	6.99 463	6.54 463
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-SNSev	9.23 427	6.70 449	24.28 463	1.87 294	1.81 341	8.57 372	12.29 465	17.37 431	20.39 437	10.43 386	23.11 428	16.66 414	8.03 390	14.47 432	17.86 445	0.00 1	0.02 206	0.01 322	0.00 1	0.41 390	0.30 368

AnonymousM	2.71 206	6.75 450	0.98 1	0.73 137	0.06 24	2.41 110	0.53 174	5.30 141	3.05 81	4.75 163	2.09 70	1.89 117	1.01 112	1.88 60	0.51 65	0.01 195	0.02 206	17.42 471	4.76 471	0.02 40	0.01 17

NVStereoNet_ROB	16.04 459	6.75 450	12.90 431	6.37 453	7.42 455	12.89 422	9.74 450	22.78 463	25.12 448	30.32 463	46.19 479	34.37 468	25.38 465	21.48 461	21.38 453	5.94 459	3.10 473	6.07 464	10.09 479	4.01 450	8.54 471
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	16.41 461	6.93 452	21.83 459	5.94 452	2.81 378	38.71 480	14.59 469	24.55 466	34.87 467	33.66 471	34.35 462	29.24 459	24.20 464	22.59 463	17.95 446	2.52 451	2.81 468	1.17 447	1.51 453	5.89 458	2.16 440

UDGNet	2.73 209	7.09 453	3.90 243	2.71 388	0.06 24	2.98 187	0.20 94	4.63 92	8.58 328	2.69 100	2.70 86	0.95 82	1.01 112	6.27 181	1.51 195	1.28 440	0.00 1	5.24 463	0.94 445	1.70 436	0.13 284

SGM+DAISY	15.62 457	7.26 454	19.28 452	8.94 456	10.11 465	26.25 460	10.49 455	19.36 451	14.65 405	30.64 464	33.59 461	33.00 464	22.32 463	24.96 467	16.42 444	7.90 465	6.25 485	4.51 460	3.37 464	5.86 457	7.20 465

otaku	11.73 446	7.51 455	7.07 381	13.22 468	10.85 467	26.61 464	7.25 435	18.84 443	19.16 428	11.58 406	17.23 399	20.19 437	8.09 392	15.11 436	4.64 334	9.13 469	2.42 460	13.08 467	1.83 456	12.48 470	8.22 469

dual_stereo_RVC	1.52 80	7.77 456	2.81 141	0.05 9	0.02 3	1.11 7	0.06 25	3.26 21	0.75 3	0.12 1	0.02 1	0.07 1	0.68 86	6.69 212	0.13 2	0.02 270	0.08 331	0.00 1	0.00 1	6.69 461	0.02 55

MFMNet_re	13.29 451	8.60 457	18.29 449	9.75 458	7.25 454	19.65 449	14.84 472	20.71 461	30.72 457	23.03 451	28.77 445	18.85 429	26.09 468	13.55 424	9.82 410	2.44 450	1.35 452	0.34 432	0.23 382	4.78 453	6.69 464

Ntro	12.35 447	8.88 458	7.80 395	13.79 469	12.42 470	26.54 463	6.98 431	18.54 438	22.14 442	9.82 370	16.45 384	20.30 438	9.29 410	15.95 441	6.61 366	9.53 471	2.47 462	14.93 469	2.77 458	13.11 472	8.63 472

BEATNet-Init1	23.31 474	9.03 459	41.67 482	4.17 438	2.53 373	45.68 488	19.47 483	33.43 474	38.45 473	47.59 486	49.10 483	59.31 487	41.80 484	38.35 482	29.21 475	0.47 421	0.50 442	0.81 441	0.66 436	2.10 443	1.86 435

CC-Net-ROB	7.68 407	9.21 460	7.46 390	3.82 431	3.66 408	15.68 432	5.02 405	17.95 434	10.45 364	6.44 244	14.00 364	7.63 310	4.77 318	10.75 394	3.10 288	5.99 460	2.46 461	16.28 470	1.08 447	6.30 460	1.56 433

UDG	8.58 422	9.31 461	4.89 301	10.00 460	9.52 461	10.36 395	2.41 343	12.07 361	9.82 347	7.81 306	9.55 288	16.52 412	9.81 414	7.84 282	7.88 381	4.20 455	2.51 463	18.53 472	3.71 467	9.55 464	5.28 458

RTS	18.87 470	9.32 462	86.48 497	4.95 446	6.10 447	42.08 482	14.70 470	15.49 420	41.06 474	22.65 449	32.32 456	13.77 389	19.54 452	37.98 480	28.96 473	0.41 415	0.23 417	0.00 1	0.02 274	0.91 419	0.50 398

RTSA	18.87 470	9.32 462	86.48 497	4.95 446	6.10 447	42.08 482	14.70 470	15.49 420	41.06 474	22.65 449	32.32 456	13.77 389	19.54 452	37.98 480	28.96 473	0.41 415	0.23 417	0.00 1	0.02 274	0.91 419	0.50 398

Wz-Net-TNSev	11.35 444	10.56 464	35.88 478	2.28 358	1.73 333	18.25 445	11.42 458	15.88 423	20.88 438	14.44 425	16.97 392	19.57 432	19.04 450	19.31 454	18.67 447	0.01 195	0.06 307	0.00 1	0.16 351	0.62 405	1.25 426

AnyNet_C01	16.12 460	10.81 465	59.36 490	4.42 442	2.49 372	30.06 468	15.15 476	17.51 433	16.51 417	17.88 437	37.69 468	24.04 446	17.54 443	29.60 471	33.29 480	0.28 404	0.38 433	0.43 438	0.42 424	2.57 446	1.98 438

DDUNet	9.47 430	11.32 466	6.14 357	12.93 467	11.65 468	10.45 396	3.87 382	11.70 347	7.89 304	9.27 358	13.28 357	16.18 411	6.14 354	8.80 348	5.77 351	6.64 462	3.38 476	20.90 473	4.28 469	11.01 466	7.80 467

EDNetEfficientorigin	17.87 467	14.00 467	99.53 509	1.64 265	0.92 274	10.55 398	6.26 421	13.21 391	34.84 466	38.20 476	36.91 467	27.47 456	26.32 469	14.71 434	25.69 469	0.04 324	0.06 307	0.14 414	0.52 432	3.16 448	3.27 446

JetBlue	29.12 481	15.72 468	54.12 487	15.93 470	20.98 483	60.90 499	30.62 490	39.38 478	34.62 465	34.08 472	39.69 470	57.35 486	43.17 485	50.71 495	50.60 496	2.41 449	3.79 479	2.81 453	3.45 465	9.57 465	12.59 484

FADE	25.68 476	17.27 469	50.60 486	10.46 462	9.90 464	22.50 453	9.17 444	35.80 477	53.05 483	20.32 446	19.01 408	26.54 453	34.42 476	39.35 483	33.52 481	30.62 491	14.22 490	38.39 490	37.63 493	5.22 455	5.56 460

GCST	9.08 424	17.31 470	3.98 248	52.92 493	10.66 466	11.29 406	0.20 94	6.97 222	6.47 257	9.46 361	4.68 140	4.75 229	1.51 152	9.34 369	1.31 179	8.19 466	0.05 293	22.38 474	0.34 413	6.17 459	3.53 447

coex-ft	19.78 473	19.39 471	87.73 499	1.77 281	1.80 340	17.25 441	13.50 466	12.63 381	42.10 476	60.18 493	38.90 469	28.72 457	28.74 470	11.74 408	27.40 472	0.21 392	0.23 417	0.04 382	0.30 405	1.36 430	1.54 432

ACVNet-4b	15.90 458	22.00 472	12.37 421	16.40 471	15.14 474	31.87 471	7.50 437	19.04 446	27.85 452	11.48 404	22.02 422	31.86 463	9.16 409	17.95 449	5.69 349	10.43 473	2.58 464	24.44 477	4.87 473	16.04 475	9.28 473

WAO-7	29.39 482	24.43 473	20.47 455	32.71 483	13.83 472	34.70 475	20.27 486	52.19 493	65.03 494	43.29 481	59.35 493	52.19 480	44.68 487	31.71 472	30.56 477	10.98 475	4.94 482	13.71 468	12.52 484	12.06 469	8.22 469

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 338	25.07 474	26.53 468	0.44 100	0.07 32	1.50 36	0.54 176	2.09 5	1.57 15	0.51 53	0.62 23	0.21 23	0.20 8	1.44 34	0.53 67	12.03 477	0.01 152	0.00 1	0.08 323	1.75 437	9.69 474

ACVNet_1	18.70 469	25.08 475	12.72 428	17.33 472	15.18 475	26.02 458	9.62 449	28.44 473	34.49 463	24.39 455	24.32 433	37.22 472	20.13 455	16.67 445	13.39 434	10.45 474	2.59 465	24.77 478	4.92 474	16.57 476	9.75 475

DispFullNet	17.47 466	26.01 476	33.98 476	22.58 477	20.86 482	13.84 429	1.28 306	16.50 425	26.27 450	19.97 444	17.17 397	20.52 441	18.49 447	22.86 464	10.76 420	5.13 457	2.83 469	30.72 481	7.72 477	20.86 479	11.01 480

RainbowNet	18.01 468	26.22 477	19.95 454	18.59 473	14.88 473	27.38 466	10.46 454	27.39 469	34.54 464	14.91 429	27.01 441	25.65 450	12.44 428	18.94 453	9.23 402	13.91 481	3.46 477	23.36 476	4.86 472	16.03 474	10.91 479

test_for_model	6.81 395	27.63 478	2.16 81	21.79 476	16.18 477	3.48 226	0.94 275	5.88 171	3.72 120	7.62 299	2.72 88	1.03 85	0.42 63	0.58 2	0.35 26	9.03 468	2.28 457	0.00 1	0.05 311	23.91 483	6.49 462

IMH-64-1	27.21 479	28.77 479	16.84 447	31.57 480	20.76 480	26.43 461	15.10 473	47.11 483	45.20 478	33.53 469	51.16 485	41.42 475	31.10 474	36.48 476	22.39 460	13.48 479	2.87 471	33.95 483	10.70 480	23.50 481	11.75 481

IMH-64	27.21 479	28.77 479	16.84 447	31.57 480	20.76 480	26.43 461	15.10 473	47.11 483	45.20 478	33.53 469	51.16 485	41.42 475	31.10 474	36.48 476	22.39 460	13.48 479	2.87 471	33.95 483	10.70 480	23.50 481	11.75 481

IMH	29.82 483	29.11 481	18.51 451	34.28 484	21.40 485	32.33 473	15.39 477	49.40 490	53.07 484	37.88 474	55.32 490	45.05 477	39.54 482	40.63 484	24.12 464	14.03 482	3.27 475	34.93 485	11.24 482	24.69 484	12.21 483

ACVNet_2	26.45 477	29.35 482	25.14 465	20.27 475	15.43 476	34.97 476	12.23 464	48.37 488	66.25 496	42.69 480	56.73 491	51.77 479	25.59 466	20.39 459	13.52 436	10.13 472	2.59 465	22.78 475	3.52 466	17.57 477	9.80 477

TorneroNet-64	32.42 485	31.89 483	30.52 472	34.73 485	21.13 484	46.99 489	18.82 481	43.10 481	59.42 489	32.70 468	46.98 480	62.01 489	36.98 479	43.97 488	33.88 482	14.10 483	3.22 474	35.28 486	11.72 483	26.84 487	14.07 485

MADNet+	27.07 478	33.84 484	90.97 501	20.14 474	7.47 456	48.43 490	47.10 497	35.43 476	36.46 468	20.11 445	30.05 450	25.29 449	35.08 477	45.50 489	50.28 495	2.13 448	2.00 455	1.19 448	0.76 440	4.71 451	4.43 451

TorneroNet	35.11 489	33.92 485	33.82 475	37.86 487	22.01 486	49.64 492	21.58 487	48.09 487	55.23 485	37.50 473	53.79 488	62.81 492	43.66 486	46.71 491	41.25 490	14.80 484	3.53 478	36.72 487	14.57 486	28.28 490	16.49 488

WAO-8	38.15 490	35.51 486	21.50 457	43.67 488	23.92 487	44.44 484	20.26 484	52.83 494	76.62 499	53.57 490	66.79 498	62.63 490	54.56 494	42.03 486	39.18 488	22.71 487	6.65 486	37.08 488	19.08 488	24.72 486	15.24 486

Venus	38.15 490	35.51 486	21.50 457	43.67 488	23.92 487	44.44 484	20.26 484	52.83 494	76.62 499	53.57 490	66.81 499	62.63 490	54.56 494	42.03 486	39.18 488	22.71 487	6.65 486	37.08 488	19.08 488	24.70 485	15.24 486

WAO-6	34.74 487	36.76 488	15.36 441	37.53 486	24.15 489	35.99 477	19.36 482	48.96 489	68.54 497	43.84 482	47.58 481	52.77 482	52.60 491	32.63 473	34.73 484	26.20 489	7.74 488	42.78 491	21.64 490	28.07 489	17.62 491

Dean	34.67 486	38.70 489	25.33 466	29.89 479	17.21 478	45.24 487	11.98 462	56.90 497	76.55 498	63.47 496	60.22 494	67.36 495	48.14 490	37.24 478	39.01 487	11.00 476	2.83 469	28.35 479	5.60 476	18.14 478	10.31 478

LVE	34.99 488	40.10 490	34.97 477	32.49 482	18.61 479	51.45 495	26.82 488	52.15 492	65.94 495	47.21 484	61.04 495	53.99 484	37.30 480	37.95 479	34.09 483	15.55 485	5.95 484	31.01 482	13.81 485	22.58 480	16.72 489

PWCK	30.53 484	44.32 491	47.25 484	29.76 478	7.23 453	40.78 481	27.10 489	44.73 482	44.32 477	47.31 485	36.37 466	47.16 478	26.05 467	41.26 485	31.87 478	21.83 486	4.03 480	29.50 480	4.67 470	27.17 488	7.80 467

UNDER WATER-64	45.16 493	46.99 492	66.69 491	43.90 490	27.64 490	55.58 498	41.87 494	39.42 479	48.42 480	51.73 489	43.08 475	67.76 496	56.69 496	48.02 493	48.34 493	39.50 493	17.64 491	51.78 494	38.93 494	36.62 491	32.61 493

UNDER WATER	45.09 492	48.60 493	67.37 492	49.30 492	31.41 491	53.80 497	37.39 492	40.25 480	52.48 482	50.24 487	45.37 478	68.37 497	57.76 497	51.03 496	49.88 494	29.97 490	13.75 489	51.22 493	36.57 491	37.87 492	29.12 492

DLNR_Zeroshot_test	24.70 475	50.77 494	90.11 500	98.11 509	97.34 507	1.38 25	0.12 53	22.79 464	3.09 87	1.07 76	2.95 93	0.71 75	0.29 28	6.93 226	2.29 256	38.56 492	0.37 432	0.00 1	0.30 405	76.73 504	0.09 228

notaker	47.42 494	55.20 495	49.13 485	56.52 496	40.18 492	38.52 479	32.97 491	47.21 485	56.08 487	57.21 492	57.24 492	60.09 488	59.19 498	53.93 497	41.64 491	40.61 494	19.93 492	57.21 496	37.41 492	49.02 494	39.02 494

ktn	48.94 495	57.58 496	38.86 480	59.57 497	43.27 494	50.37 493	43.38 495	48.07 486	61.11 490	51.30 488	54.25 489	54.96 485	52.88 492	47.30 492	35.83 485	57.77 497	24.88 495	62.69 499	43.55 495	50.70 495	40.41 495

HanzoNet	56.48 498	59.32 497	58.25 489	55.32 495	41.94 493	50.95 494	41.33 493	51.12 491	61.40 491	65.62 499	65.59 497	71.66 498	69.41 499	70.77 500	60.03 498	63.99 500	34.70 497	61.96 498	50.54 497	51.00 496	44.71 496

JetRed	61.02 499	61.05 498	82.56 496	46.09 491	56.80 499	83.19 500	63.76 499	59.26 499	63.61 492	69.29 500	68.85 500	66.59 494	47.62 489	61.57 498	74.09 500	45.58 495	66.14 501	46.59 492	45.06 496	63.17 498	49.58 498

KSHMR	55.63 497	63.60 499	37.85 479	74.69 500	49.56 497	49.01 491	45.73 496	57.46 498	63.97 493	61.61 495	62.07 496	72.39 499	47.01 488	50.65 494	43.29 492	54.10 496	62.21 498	66.10 500	53.94 499	51.25 497	46.11 497

DPSimNet_ROB	53.45 496	64.73 500	44.39 483	53.97 494	45.39 496	53.66 496	54.83 498	55.15 496	57.87 488	64.16 498	50.83 484	63.40 493	53.34 493	46.45 490	65.81 499	63.13 499	26.54 496	57.94 497	51.11 498	45.52 493	50.69 499

LRCNet_RVC	66.23 500	65.67 501	67.63 493	71.47 499	54.32 498	32.17 472	2.66 353	63.19 500	21.35 440	81.79 502	91.26 503	83.62 501	71.62 500	69.32 499	52.57 497	95.49 506	64.45 500	95.07 506	95.19 506	71.52 500	74.31 502

ASD4	75.85 501	81.57 502	69.25 494	68.23 498	80.87 503	96.24 503	99.15 508	77.50 501	93.47 505	77.59 501	85.63 501	78.32 500	76.43 501	77.89 501	82.61 501	58.30 498	62.67 499	55.02 495	62.43 500	68.35 499	65.49 501

MADNet++	82.84 502	82.38 503	73.57 495	87.72 505	82.97 504	93.14 501	69.15 500	86.42 505	82.50 501	93.46 506	86.70 502	86.28 502	80.92 502	88.34 502	88.84 502	86.83 504	84.17 505	72.64 501	68.92 501	80.47 505	81.42 506

xxxxx1	85.63 504	90.31 504	96.68 504	76.54 501	80.57 500	97.44 506	96.86 505	85.53 502	88.53 502	88.68 503	91.71 504	94.23 503	92.93 503	90.02 503	91.98 503	70.60 501	70.39 502	73.68 502	81.46 503	74.61 501	79.86 503

tt_ll	85.63 504	90.31 504	96.68 504	76.54 501	80.57 500	97.44 506	96.86 505	85.53 502	88.53 502	88.68 503	91.71 504	94.23 503	92.93 503	90.02 503	91.98 503	70.60 501	70.39 502	73.68 502	81.46 503	74.61 501	79.86 503

ff	85.63 504	90.31 504	96.68 504	76.54 501	80.57 500	97.44 506	96.86 505	85.53 502	88.53 502	88.68 503	91.71 504	94.23 503	92.93 503	90.02 503	91.98 503	70.60 501	70.39 502	73.68 502	81.46 503	74.61 501	79.86 503

ccccc	99.32 511	96.61 507	100.00 515	100.00 515	100.00 511	97.41 505	99.44 510	99.56 510	97.80 508	99.27 510	97.59 508	99.35 509	99.84 509	99.92 509	99.98 511	100.00 513	100.00 512	99.95 509	99.77 510	100.00 512	100.00 514

MEDIAN_ROB	98.41 508	99.70 508	99.30 508	97.09 506	97.02 506	96.89 504	95.77 504	97.66 508	97.28 506	98.79 509	98.94 509	99.18 508	98.14 507	96.89 506	96.88 508	99.96 510	99.16 507	100.00 510	99.99 511	99.69 509	99.88 509

Anonymous_1	99.08 510	99.91 509	99.85 510	97.63 507	99.10 509	100.00 511	100.00 512	99.61 511	99.96 510	99.28 511	99.86 510	99.54 510	99.99 511	99.29 508	99.75 509	96.05 507	99.59 508	97.31 507	98.57 508	97.71 507	98.63 508

HaxPig	98.85 509	99.94 510	95.08 502	99.99 512	100.00 511	94.03 502	94.78 502	99.15 509	99.98 511	99.99 512	100.00 511	99.98 513	99.99 511	98.12 507	95.97 506	100.00 513	99.99 511	100.00 510	99.99 511	100.00 512	99.99 512

AVERAGE_ROB	99.62 513	99.95 511	98.81 507	100.00 515	100.00 511	98.08 509	95.47 503	100.00 514	100.00 512	100.00 513	100.00 511	100.00 515	100.00 513	100.00 514	99.99 512	100.00 513	100.00 512	100.00 510	100.00 513	100.00 512	100.00 514

test_example2	99.39 512	99.98 512	99.99 511	100.00 515	99.98 510	99.72 510	99.99 511	97.34 507	100.00 512	100.00 513	100.00 511	96.42 506	96.66 506	99.97 510	99.96 510	100.00 513	99.97 510	98.66 508	99.15 509	100.00 512	100.00 514

Selective-RAFT-Error	100.00 518	100.00 513	100.00 515	100.00 515	100.00 511	100.00 511	100.00 512	100.00 514	100.00 512	100.00 513	100.00 511	100.00 515	100.00 513	100.00 514	100.00 515	100.00 513	100.00 512	100.00 510	100.00 513	100.00 512	100.00 514

PML	97.88 507	100.00 513	96.45 503	98.01 508	97.88 508	100.00 511	99.35 509	96.88 506	97.72 507	100.00 513	97.36 507	97.38 507	99.60 508	100.00 514	96.32 507	99.99 511	97.55 506	100.00 510	96.01 507	99.18 508	87.92 507

CasAABBNet	100.00 518	100.00 513	100.00 515	100.00 515	100.00 511	100.00 511	100.00 512	100.00 514	100.00 512	100.00 513	100.00 511	100.00 515	100.00 513	100.00 514	100.00 515	100.00 513	100.00 512	100.00 510	100.00 513	100.00 512	100.00 514

LSM0	100.00 518	100.00 513	100.00 515	100.00 515	100.00 511	100.00 511	100.00 512	100.00 514	100.00 512	100.00 513	100.00 511	100.00 515	100.00 513	100.00 514	100.00 515	100.00 513	100.00 512	100.00 510	100.00 513	100.00 512	99.99 512

DPSMNet_ROB	99.91 515	100.00 513	99.99 511	99.99 512	100.00 511	100.00 511	100.00 512	99.98 513	100.00 512	98.35 507	100.00 511	99.84 511	100.00 513	99.98 511	99.99 512	100.00 513	100.00 512	100.00 510	100.00 513	100.00 512	100.00 514

DGTPSM_ROB	99.90 514	100.00 513	99.99 511	99.99 512	100.00 511	100.00 511	100.00 512	99.97 512	100.00 512	98.35 507	100.00 511	99.84 511	100.00 513	99.98 511	99.99 512	99.99 511	100.00 512	100.00 510	100.00 513	100.00 512	100.00 514

DPSM_ROB	99.95 516	100.00 513	100.00 515	99.76 510	100.00 511	100.00 511	100.00 512	100.00 514	100.00 512	100.00 513	100.00 511	100.00 515	100.00 513	100.00 514	100.00 515	99.21 508	100.00 512	100.00 510	100.00 513	99.99 510	99.95 510

DPSM	99.95 516	100.00 513	100.00 515	99.76 510	100.00 511	100.00 511	100.00 512	100.00 514	100.00 512	100.00 513	100.00 511	100.00 515	100.00 513	100.00 514	100.00 515	99.21 508	100.00 512	100.00 510	100.00 513	99.99 510	99.95 510

Low-res two-view benchmark