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

S2M2_XL	1.03 1	1.01 26	3.78 7	2.42 1	0.31 2	0.43 1	0.01 1	1.74 1	1.12 1	1.28 3	2.82 23	1.72 45	1.19 27	1.48 1	1.21 18	0.03 35	0.01 11	0.01 149	0.00 1	0.02 2	0.02 1

FoundationStereo	1.56 2	0.84 11	3.56 4	3.37 43	1.49 136	2.27 10	0.59 42	3.96 2	2.27 10	2.10 20	0.11 1	2.58 59	2.83 84	2.97 4	1.00 7	0.04 48	0.88 337	0.00 1	0.00 1	0.02 2	0.34 47

LGtest1	1.67 3	0.87 12	4.47 24	2.67 6	0.82 50	3.00 21	0.11 7	6.42 14	1.80 3	1.94 17	1.62 15	0.65 30	0.92 22	5.90 28	1.02 10	0.04 48	0.55 262	0.00 1	0.00 1	0.10 61	0.46 86

MLG-Stereo_test1	1.73 4	0.79 4	3.82 9	2.83 17	2.75 252	2.77 16	0.15 12	6.43 18	2.10 9	1.21 1	0.16 2	1.52 42	0.52 6	7.62 64	0.90 3	0.03 35	0.74 304	0.00 1	0.03 131	0.03 12	0.24 28

MLG-Stereo	1.73 4	0.78 3	3.87 10	3.09 30	1.06 81	3.04 22	0.16 14	7.00 31	2.55 14	1.24 2	0.19 4	1.50 41	0.65 13	7.55 62	0.86 1	0.11 161	0.81 321	0.00 1	0.03 131	0.03 12	0.19 24

MLG-Stereo_test3	1.79 6	0.82 9	4.52 25	2.79 14	1.61 152	3.91 48	0.24 21	6.61 24	1.52 2	1.35 6	1.22 11	1.97 51	0.63 12	6.25 38	1.27 21	0.04 48	0.66 286	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.29 35

LG-Stereo_L2	1.81 7	1.11 42	5.06 49	3.06 29	0.92 63	2.71 15	0.43 30	7.45 43	1.91 6	1.93 15	0.44 7	0.41 20	0.52 6	8.16 77	1.05 13	0.05 73	0.73 302	0.00 1	0.00 1	0.04 24	0.32 41

LG-Stereo_L1	1.82 8	1.13 45	4.80 34	3.05 28	1.18 92	2.86 19	0.49 34	7.33 42	2.07 8	1.66 11	0.31 5	0.52 23	0.58 9	8.22 80	1.09 15	0.05 73	0.74 304	0.01 149	0.00 1	0.03 12	0.29 35

MLG-Stereo_test2	1.82 8	0.81 7	3.61 5	3.13 32	2.26 218	2.82 18	0.16 14	5.42 6	2.37 11	2.20 23	0.17 3	3.22 66	0.17 1	7.52 61	0.91 4	0.37 291	0.71 298	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.51 98

SGD-Stereo	2.03 10	0.90 14	4.25 16	2.80 15	0.38 8	3.39 31	0.90 57	7.22 40	2.50 13	4.05 69	1.12 10	1.77 47	1.31 30	8.51 86	1.04 11	0.24 244	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.06 37	0.12 14

dual_stereo	2.05 11	0.76 2	3.43 1	2.96 23	1.50 140	2.64 14	0.08 3	5.59 7	2.63 15	1.35 6	0.77 9	2.38 57	0.61 10	10.75 155	1.98 53	0.02 17	1.41 460	0.00 1	0.23 293	0.01 1	1.86 323

MonSter	2.06 12	0.90 14	4.81 35	2.70 7	1.72 166	6.01 172	0.13 9	6.67 25	3.15 26	1.51 9	2.25 17	0.33 13	0.36 2	7.02 50	1.29 23	0.01 4	0.98 359	0.00 1	0.38 384	0.02 2	1.01 202

Monster-pub-eth3d	2.07 13	0.90 14	4.82 37	2.70 7	1.72 166	6.01 172	0.13 9	6.67 25	3.14 25	1.51 9	2.25 17	0.33 13	0.37 3	7.11 57	1.29 23	0.01 4	0.98 359	0.00 1	0.38 384	0.02 2	1.01 202

IGEV	2.11 14	0.73 1	4.37 19	2.86 20	3.48 294	4.13 58	0.94 59	7.90 52	3.86 41	2.26 25	4.35 45	0.28 8	0.61 10	3.78 11	1.05 13	0.08 134	0.72 299	0.00 1	0.20 276	0.03 12	0.56 107

Monster-pub-mixall	2.13 15	0.98 23	4.13 14	2.74 11	0.99 74	2.50 11	0.53 39	6.96 30	3.27 28	3.25 52	3.80 36	0.40 19	0.48 5	9.26 114	1.12 16	0.02 17	1.14 409	0.01 149	0.18 265	0.04 24	0.70 134

4.5_new	2.16 16	0.96 19	4.43 22	2.83 17	1.93 191	5.59 150	1.24 80	6.25 11	2.81 18	4.41 79	3.54 31	0.46 21	0.96 23	3.70 8	1.41 32	0.33 276	1.01 378	0.00 1	0.21 280	0.11 71	1.11 224

4.5w-stereo	2.16 16	0.96 19	4.43 22	2.83 17	1.93 191	5.59 150	1.25 82	6.25 11	2.81 18	4.41 79	3.53 30	0.46 21	0.96 23	3.70 8	1.42 35	0.33 276	1.01 378	0.00 1	0.21 280	0.11 71	1.11 224

S2M2	2.24 18	1.47 91	4.41 21	3.77 55	1.20 94	2.26 9	0.06 2	6.51 20	7.31 104	1.92 14	4.58 52	4.42 89	0.81 18	2.90 3	1.83 46	0.58 345	0.11 132	0.03 192	0.00 1	0.49 273	0.09 8

4.25_new	2.28 19	1.01 26	4.72 31	3.33 39	2.74 247	4.30 61	2.29 182	6.42 14	3.33 31	2.35 27	3.76 33	0.26 3	2.35 67	4.64 14	1.40 27	0.63 358	0.99 371	0.00 1	0.26 314	0.03 12	0.74 143

4.5w_new	2.28 19	1.01 26	4.72 31	3.33 39	2.74 247	4.30 61	2.29 182	6.42 14	3.33 31	2.35 27	3.76 33	0.26 3	2.35 67	4.64 14	1.40 27	0.63 358	0.99 371	0.00 1	0.26 314	0.03 12	0.74 143

4.25w-stereo	2.28 19	1.01 26	4.72 31	3.33 39	2.74 247	4.31 63	2.30 186	6.42 14	3.33 31	2.35 27	3.76 33	0.26 3	2.35 67	4.64 14	1.40 27	0.63 358	0.99 371	0.00 1	0.26 314	0.03 12	0.74 143

asda	2.30 22	1.05 32	5.07 53	3.16 34	1.97 196	3.28 28	0.84 56	6.58 23	3.63 37	2.65 38	3.26 26	0.65 30	2.93 86	6.05 33	1.83 46	0.70 370	1.01 378	0.00 1	0.27 322	0.10 61	0.86 163

LG-G_1	2.39 23	0.79 4	4.63 27	3.83 61	0.64 32	10.74 275	0.58 40	7.00 31	1.89 4	1.72 12	1.33 12	1.33 39	2.10 58	8.16 77	1.40 27	0.05 73	0.66 286	0.00 1	0.00 1	0.06 37	0.94 190

LG-G	2.39 23	0.79 4	4.63 27	3.83 61	0.64 32	10.74 275	0.58 40	7.00 31	1.89 4	1.72 12	1.33 12	1.33 39	2.10 58	8.16 77	1.40 27	0.05 73	0.66 286	0.00 1	0.00 1	0.06 37	0.94 190

asd	2.40 25	0.92 17	4.93 43	2.96 23	2.30 221	3.95 49	0.35 24	7.56 46	2.81 18	3.69 62	2.96 24	0.54 25	2.23 64	8.72 90	1.25 19	0.70 370	0.84 327	0.00 1	0.13 217	0.12 76	0.93 185

4w-stereo	2.40 25	1.23 59	5.26 59	2.81 16	2.14 210	3.64 42	0.60 43	7.00 31	2.73 17	2.99 44	4.33 44	0.35 16	3.26 93	7.50 60	1.55 39	0.32 273	0.98 359	0.00 1	0.30 339	0.05 27	0.96 196

DEFOM-Stereo	2.43 27	1.22 56	4.56 26	3.89 63	1.05 78	12.70 306	0.80 53	5.07 4	2.70 16	3.02 46	1.81 16	0.61 27	0.54 8	8.77 92	1.01 8	0.02 17	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.03 12	0.69 131

2.75w_new	2.45 28	1.02 31	5.11 54	2.65 3	1.60 150	3.48 36	2.22 181	6.17 10	3.29 30	5.05 101	4.14 43	0.30 11	2.34 66	6.69 45	2.71 105	0.06 107	0.99 371	0.00 1	0.28 326	0.03 12	0.85 160

2.5w	2.47 29	0.97 21	5.69 69	3.45 44	1.92 189	3.19 25	2.18 176	6.67 25	2.91 22	2.14 21	5.66 84	0.25 2	1.97 53	7.82 68	1.43 36	0.18 214	1.07 393	0.00 1	0.30 339	0.03 12	1.46 272

AdaDepth	2.53 30	1.09 38	6.44 97	3.77 55	3.11 277	3.50 40	0.68 46	5.77 8	3.85 40	2.06 19	3.46 29	0.52 23	1.57 38	11.34 179	1.39 26	0.04 48	0.91 344	0.00 1	0.22 282	0.05 27	0.78 152

RAStereo	2.53 30	1.48 94	7.27 135	4.18 84	1.48 130	1.78 5	0.13 9	8.50 60	8.15 129	2.40 31	4.11 42	3.37 67	0.81 18	3.73 10	2.75 108	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 192	0.14 16

monsters	2.54 32	1.47 91	4.92 42	4.14 78	4.45 344	2.18 8	0.17 16	8.94 69	3.39 34	4.75 90	3.04 25	0.22 1	0.75 15	8.85 94	1.43 36	0.17 207	0.98 359	0.00 1	0.32 346	0.02 2	0.60 117

IGEV-Stereo++	2.55 33	0.93 18	4.65 29	4.40 102	3.52 296	3.33 30	0.10 6	8.77 65	4.60 49	2.63 37	4.41 46	2.00 53	4.67 150	3.47 6	0.98 5	0.02 17	0.78 315	0.09 261	0.00 1	0.06 37	1.65 297

3.25w_new	2.57 34	1.05 32	5.06 49	2.75 12	1.49 136	5.86 165	1.15 72	7.21 38	3.61 35	4.57 85	3.97 40	0.64 28	2.42 73	7.83 70	1.41 32	0.07 126	0.97 355	0.00 1	0.23 293	0.08 51	0.95 193

3.25w	2.57 34	1.05 32	5.06 49	2.75 12	1.49 136	5.87 166	1.15 72	7.21 38	3.61 35	4.57 85	3.97 40	0.64 28	2.42 73	7.82 68	1.41 32	0.07 126	0.97 355	0.00 1	0.23 293	0.08 51	0.95 193

qwe	2.64 36	0.97 21	4.85 39	3.09 30	2.86 260	4.53 72	0.28 22	7.28 41	3.06 23	5.38 108	4.85 59	0.57 26	0.88 20	9.13 107	2.39 81	0.42 310	0.96 351	0.00 1	0.30 339	0.12 76	0.90 176

3.75w	2.66 37	1.12 44	4.96 46	2.92 22	3.25 283	7.95 240	1.38 88	6.44 19	3.16 27	3.38 54	4.87 60	0.33 13	2.71 81	6.99 49	1.28 22	0.36 286	0.96 351	0.00 1	0.14 228	0.10 61	0.89 173

2w_stereo	2.67 38	1.09 38	5.38 63	3.25 37	1.25 104	4.61 76	3.77 253	7.59 48	4.10 45	4.28 75	5.14 69	0.27 6	4.25 122	4.81 17	2.06 59	0.11 161	0.72 299	0.00 1	0.18 265	0.02 2	0.48 91

GREAT-IGEV	2.67 38	1.48 94	5.32 62	3.65 50	1.73 168	2.92 20	0.20 18	6.37 13	6.52 93	1.34 5	5.23 72	1.09 37	1.45 36	10.01 136	1.57 40	0.11 161	1.50 472	0.00 1	0.24 301	0.19 111	2.48 412

2.25w	2.72 40	1.05 32	6.11 79	3.00 26	1.81 179	3.48 36	0.41 27	6.68 28	2.83 21	4.84 94	6.79 93	0.37 18	2.42 73	9.01 98	3.30 140	0.22 238	1.00 375	0.00 1	0.30 339	0.02 2	0.81 154

monsterstereo	2.74 41	1.26 62	5.23 58	4.64 114	4.44 340	1.81 7	0.08 3	6.52 21	5.70 67	3.84 67	7.47 101	0.27 6	0.37 3	9.33 116	1.51 38	0.05 73	1.11 403	0.00 1	0.35 362	0.03 12	0.75 146

LG-Stereo	2.75 42	1.78 142	8.47 182	4.32 101	1.04 77	3.56 41	1.20 77	7.18 37	6.19 86	2.53 35	7.57 104	1.07 36	0.75 15	5.24 21	2.51 88	0.49 326	0.27 186	0.01 149	0.03 131	0.34 186	0.44 80

3.5w_stereo	2.78 43	1.48 94	5.51 66	2.66 4	1.61 152	5.90 170	1.09 69	7.46 44	3.28 29	4.31 77	4.49 48	0.35 16	2.04 57	10.32 144	3.27 139	0.21 233	0.66 286	0.00 1	0.09 195	0.02 2	0.88 169

111111	2.79 44	1.16 46	4.90 40	4.16 79	4.50 347	3.40 32	0.22 20	9.37 77	4.11 46	2.47 34	4.41 46	2.27 55	2.02 55	9.21 110	1.37 25	0.01 4	0.79 317	0.08 251	0.01 88	0.14 87	1.19 235

StereoAnything_RVC	2.80 45	12.35 497	6.48 104	2.89 21	1.06 81	1.47 4	0.17 16	5.24 5	2.04 7	1.29 4	0.35 6	0.29 10	3.53 100	8.37 84	1.01 8	0.05 73	0.88 337	0.00 1	0.00 1	6.93 494	1.66 298

3w_stereo	2.85 46	1.08 37	6.84 119	3.00 26	0.62 29	5.35 133	6.31 329	7.70 50	3.87 42	4.12 72	5.00 67	0.30 11	4.15 120	4.87 18	1.71 43	0.00 1	1.02 386	0.00 1	0.24 301	0.03 12	0.87 168

fffft	2.87 47	1.37 77	6.09 78	3.63 49	1.48 130	4.34 66	4.03 261	9.11 73	3.91 43	3.19 48	2.34 19	1.90 49	1.43 35	10.93 159	2.22 64	0.00 1	0.23 174	0.00 1	0.00 1	0.38 221	0.85 160
1: 1. 1
Replicate-Monster	2.96 48	3.67 383	12.48 344	2.73 10	1.29 109	3.18 24	0.44 31	7.55 45	4.93 54	4.05 69	1.50 14	0.77 33	1.12 25	9.21 110	0.87 2	0.19 225	1.15 410	0.00 1	0.22 282	0.28 161	3.54 449

MaDis-Stereo	2.96 48	2.05 209	7.26 134	3.35 42	2.54 237	1.78 5	0.28 22	8.41 57	5.58 65	2.77 41	3.62 32	7.05 141	4.60 138	5.95 29	3.33 141	0.01 4	0.05 71	0.00 1	0.00 1	0.19 111	0.39 65

IGEV-Stereo+	3.03 50	1.10 40	5.14 57	3.52 47	4.87 359	2.53 12	0.68 46	4.40 3	3.11 24	2.20 23	0.71 8	0.79 35	3.45 95	8.89 96	1.25 19	0.08 134	0.70 295	0.00 1	0.40 392	5.72 490	11.13 529

LG-Stereo_Zeroshot	3.06 51	1.06 36	6.40 95	5.55 177	1.90 187	3.79 45	0.82 54	7.92 54	3.70 39	4.01 68	10.87 150	2.27 55	5.15 161	3.49 7	2.09 62	0.19 225	0.64 283	0.00 1	0.35 362	0.42 241	0.58 115

SMoEStereo_RVC	3.08 52	1.77 141	5.88 74	4.29 99	0.76 40	6.25 188	1.85 152	8.81 67	4.44 48	4.08 71	3.85 38	2.76 61	2.21 61	11.07 162	2.28 67	0.01 4	0.13 140	0.03 192	0.00 1	0.35 192	0.83 158

AIO_test	3.09 53	1.33 73	5.84 72	4.60 112	3.35 286	5.26 127	2.32 187	9.12 75	5.01 55	1.93 15	4.76 57	4.23 87	1.35 32	7.85 73	1.18 17	0.92 407	1.03 389	0.00 1	0.29 332	0.07 46	1.30 250

GIP-stereo	3.09 53	1.42 84	4.82 37	5.64 185	4.11 321	3.31 29	0.74 49	9.86 84	6.75 96	2.44 32	5.48 75	4.08 81	3.14 89	5.77 26	1.68 42	0.14 187	0.63 281	0.00 1	0.00 1	0.09 59	1.66 298

UniTT-Stereo	3.10 55	1.22 56	7.79 157	4.50 107	2.51 234	2.59 13	0.42 29	5.88 9	5.74 70	5.46 111	7.76 106	1.12 38	1.46 37	9.06 102	5.42 229	0.06 107	0.07 109	0.00 1	0.01 88	0.60 310	0.26 31

IGEV-RUCA	3.15 56	1.28 67	5.12 55	5.23 155	2.34 226	6.02 174	1.75 142	7.71 51	5.31 60	2.77 41	4.98 66	4.01 79	2.39 72	10.02 137	1.73 44	0.17 207	0.26 184	0.21 348	0.29 332	0.74 346	0.58 115

1w_stereo	3.18 57	0.88 13	4.34 18	3.77 55	2.15 211	4.45 70	6.50 335	7.10 36	5.69 66	3.58 59	7.40 100	0.28 8	4.26 124	8.58 88	2.83 120	0.05 73	0.64 283	0.00 1	0.01 88	0.02 2	1.16 229

mms	3.23 58	1.87 168	6.16 84	4.22 89	2.38 228	4.13 58	3.87 254	8.68 63	5.05 56	2.68 39	5.66 84	3.05 63	1.33 31	9.68 128	2.35 75	0.01 4	0.55 262	0.00 1	0.00 1	0.42 241	2.47 411

ours_stereo	3.25 59	1.81 150	5.95 77	4.18 84	1.97 196	3.79 45	2.71 211	8.97 70	6.86 97	2.39 30	5.79 87	3.97 78	1.82 50	9.84 131	2.05 58	0.02 17	0.21 169	0.00 1	0.00 1	0.38 221	2.35 402

zero-FE	3.32 60	1.18 51	5.60 67	4.69 115	4.43 339	3.21 27	1.46 98	6.93 29	2.47 12	1.50 8	2.64 20	1.71 44	4.81 153	6.47 43	3.42 148	0.59 350	0.90 342	0.00 1	0.28 326	13.31 525	0.77 149

AIO-Stereo	3.32 60	1.49 99	5.67 68	5.06 141	1.51 142	4.67 82	1.71 135	10.31 89	5.90 82	3.02 46	4.90 63	5.32 112	0.80 17	10.66 149	1.88 49	0.06 107	0.85 333	0.00 1	0.70 435	0.14 87	1.78 311

AIO_rvc	3.33 62	1.66 123	6.67 113	4.55 108	3.62 299	5.18 121	1.79 147	8.85 68	5.06 57	2.17 22	4.89 62	4.69 97	1.16 26	10.57 147	2.01 56	0.59 350	1.10 399	0.00 1	0.04 146	0.16 95	1.84 320

RSM++	3.35 63	1.29 69	5.82 71	5.16 152	1.00 75	4.93 108	2.54 199	10.70 98	5.17 58	3.45 56	4.81 58	6.63 135	1.86 51	10.23 141	2.06 59	0.05 73	0.06 96	0.01 149	0.18 265	0.19 111	0.95 193

HUF	3.37 64	1.82 158	7.11 130	3.74 54	1.68 161	5.10 117	2.12 170	10.44 93	5.26 59	2.44 32	4.54 50	5.45 116	2.61 78	7.44 59	2.03 57	0.91 405	2.05 491	0.09 261	0.00 1	0.19 111	2.46 408

RSM	3.39 65	1.22 56	5.46 64	5.06 141	1.60 150	4.70 85	1.76 144	10.72 99	4.92 53	3.67 61	4.52 49	7.70 155	1.74 47	11.04 161	2.06 59	0.05 73	0.18 156	0.00 1	0.35 362	0.19 111	0.92 180

FlowAnything_test	3.40 66	1.63 115	7.17 131	8.89 388	1.37 115	8.59 243	2.43 194	8.27 56	4.69 51	4.28 75	2.68 21	3.47 72	0.74 14	6.21 37	5.48 233	0.11 161	0.04 60	0.17 329	0.65 431	0.17 101	0.91 179

DEFOM-Stereo_RVC	3.40 66	7.12 448	4.30 17	11.17 449	1.69 163	4.59 74	0.46 33	9.11 73	3.63 37	2.69 40	3.29 27	0.75 32	7.02 219	9.35 117	2.00 54	0.01 4	0.15 149	0.00 1	0.19 271	0.06 37	0.39 65

EGLCR-Stereo	3.41 68	1.28 67	6.47 100	4.22 89	1.36 113	5.18 121	1.24 80	11.58 119	5.47 63	3.80 65	3.40 28	8.10 163	1.69 45	9.53 125	2.23 66	0.09 144	0.89 341	0.01 149	0.00 1	0.24 132	1.42 268

Selective-IGEV	3.46 69	1.32 72	5.92 76	4.55 108	2.27 219	4.65 79	2.07 169	11.50 116	5.81 72	3.19 48	4.75 56	5.46 117	1.77 48	11.24 174	2.37 78	0.05 73	0.82 325	0.00 1	0.20 276	0.10 61	1.17 232

tt45	3.47 70	1.65 120	5.29 61	4.20 87	1.93 191	8.00 241	1.99 166	9.99 87	4.05 44	5.83 115	4.57 51	4.57 96	2.37 71	11.40 181	2.38 80	0.01 4	0.14 146	0.00 1	0.01 88	0.40 230	0.69 131

MGS-Stereo	3.47 70	1.54 103	7.34 142	3.79 58	0.51 23	4.78 93	1.51 104	6.53 22	9.92 159	4.54 84	10.22 136	5.44 114	1.26 29	8.51 86	2.53 92	0.21 233	0.01 11	0.02 174	0.00 1	0.59 304	0.23 26

IGEV++	3.49 72	1.67 125	6.59 109	6.41 253	1.44 120	4.50 71	1.66 124	11.20 110	5.34 61	3.01 45	6.40 91	4.30 88	4.36 127	5.66 25	3.53 153	0.05 73	1.20 422	0.00 1	0.15 237	0.32 176	2.10 378

CroCo-Stereo	3.51 73	2.49 306	8.03 167	9.10 391	1.26 106	0.97 2	0.96 62	11.24 115	8.52 137	3.79 64	4.87 60	7.93 161	4.44 136	3.26 5	2.76 110	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 186	0.16 20
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
MSCF	3.53 74	2.33 277	6.43 96	4.97 137	1.76 173	5.30 130	1.43 92	9.49 79	5.37 62	5.50 112	6.46 92	1.79 48	6.92 217	6.16 36	1.85 48	0.11 161	1.01 378	0.00 1	1.07 460	0.27 155	2.30 396

Pointernet	3.56 75	0.99 25	6.55 107	3.79 58	0.85 55	5.19 123	0.36 25	17.55 224	7.32 105	4.50 83	6.92 94	4.82 100	2.69 79	5.26 22	2.99 124	0.04 48	0.53 256	0.00 1	0.35 362	0.05 27	0.42 74

GLC_STEREO	3.61 76	1.35 75	3.91 11	6.86 293	0.23 1	4.69 83	1.61 112	9.80 82	7.20 102	5.64 114	9.11 117	5.19 106	2.02 55	10.25 142	3.70 160	0.07 126	0.04 60	0.22 356	0.00 1	0.24 132	0.17 22

MoCha-V2	3.68 77	1.42 84	5.50 65	6.03 224	1.50 140	4.53 72	1.32 86	11.05 108	6.30 89	5.86 116	5.39 74	2.66 60	6.33 194	10.36 145	1.58 41	0.19 225	1.57 478	0.00 1	0.24 301	0.07 46	1.77 310

GASTEREO	3.69 78	2.44 298	6.32 89	5.26 158	1.76 173	5.46 135	1.44 95	9.55 81	5.71 68	5.61 113	6.96 96	1.61 43	6.99 218	8.15 76	1.89 50	0.10 155	1.01 378	0.00 1	1.07 460	0.17 101	2.30 396

fffy	3.69 78	1.76 138	7.01 123	4.25 98	1.49 136	4.74 90	1.69 133	10.96 104	7.10 100	2.90 43	6.29 89	6.27 130	3.10 88	10.41 146	2.09 62	0.01 4	1.02 386	0.00 1	0.00 1	0.37 209	2.28 395

SCV	3.72 80	1.81 150	7.24 133	5.65 187	1.66 160	4.31 63	1.64 116	12.11 123	6.98 98	2.28 26	4.94 65	6.07 125	2.70 80	10.28 143	2.30 68	0.09 144	0.98 359	0.00 1	0.53 416	0.55 289	2.27 393

999	3.74 81	1.55 105	5.72 70	5.15 151	2.42 230	7.40 224	2.13 171	10.76 100	7.33 106	3.20 50	5.04 68	5.01 102	2.26 65	12.45 240	3.06 127	0.06 107	0.24 178	0.00 1	0.00 1	0.37 209	0.66 125

AEACV	3.74 81	1.42 84	6.45 98	5.61 181	6.24 426	4.69 83	1.54 108	7.61 49	7.19 101	3.59 60	7.87 107	4.20 84	6.43 199	6.07 34	1.96 52	0.03 35	1.03 389	0.04 208	0.54 418	0.23 128	2.12 380

CREStereo	3.75 83	1.21 52	3.79 8	2.66 4	0.66 34	5.52 139	0.39 26	10.77 102	14.18 207	7.14 126	10.54 142	5.25 109	3.54 101	6.27 40	2.88 122	0.04 48	0.01 11	0.03 192	0.01 88	0.05 27	0.05 2
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
castereo++	3.76 84	1.79 144	5.06 49	4.09 75	2.65 242	16.30 375	1.89 158	8.46 59	9.15 149	2.53 35	4.66 53	5.04 103	2.00 54	9.08 104	1.04 11	0.02 17	0.59 275	0.00 1	0.34 358	0.08 51	0.50 96

trnet	3.79 85	1.10 40	3.76 6	2.70 7	0.63 31	5.60 152	0.41 27	10.89 103	14.11 206	7.11 125	10.55 144	5.73 120	3.75 105	6.25 38	2.89 123	0.04 48	0.02 35	0.03 192	0.01 88	0.06 37	0.07 4

SCV_C0	3.81 86	1.92 178	7.94 164	4.22 89	1.75 171	4.82 96	1.56 109	11.79 120	8.00 124	3.23 51	5.14 69	6.19 127	1.81 49	11.49 189	2.42 83	0.17 207	1.09 395	0.00 1	0.23 293	0.38 221	2.04 365

LoS	3.83 87	1.25 61	4.39 20	3.29 38	0.58 27	4.87 97	1.15 72	11.00 105	13.34 195	5.02 97	10.69 145	4.14 82	3.78 107	9.15 109	3.20 134	0.08 134	0.03 51	0.09 261	0.00 1	0.13 85	0.35 49
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
U	3.84 88	0.81 7	6.63 111	4.40 102	11.89 509	11.98 294	0.20 18	8.42 58	5.78 71	1.97 18	2.73 22	0.77 33	1.59 39	2.60 2	0.98 5	0.04 48	0.04 60	10.46 526	5.41 515	0.05 27	0.14 16

IGEVStereo-DCA	3.90 89	2.95 340	7.30 136	4.05 70	0.92 63	4.94 110	1.65 119	14.40 159	5.82 73	4.17 73	4.67 54	4.50 94	3.95 112	11.24 174	4.28 190	0.18 214	0.56 265	0.00 1	0.17 252	0.25 136	1.98 345

ff7	3.92 90	2.12 229	7.30 136	4.22 89	1.47 125	4.90 101	1.65 119	14.40 159	5.82 73	5.08 102	5.59 80	3.45 68	4.61 141	11.48 185	2.76 110	0.04 48	0.98 359	0.00 1	0.17 252	0.35 192	1.98 345

ffff	3.92 90	2.12 229	7.30 136	4.22 89	1.47 125	4.90 101	1.65 119	14.40 159	5.82 73	5.08 102	5.59 80	3.45 68	4.61 141	11.48 185	2.76 110	0.04 48	0.98 359	0.00 1	0.17 252	0.35 192	1.98 345

11t	3.92 90	2.12 229	7.30 136	4.22 89	1.47 125	4.90 101	1.65 119	14.40 159	5.82 73	5.08 102	5.59 80	3.45 68	4.61 141	11.48 185	2.76 110	0.04 48	0.98 359	0.00 1	0.17 252	0.35 192	1.98 345

ccc-4	3.92 90	2.12 229	7.30 136	4.22 89	1.47 125	4.90 101	1.65 119	14.40 159	5.82 73	5.08 102	5.59 80	3.45 68	4.61 141	11.48 185	2.76 110	0.04 48	0.98 359	0.00 1	0.17 252	0.35 192	1.98 345

anonymousdsp	3.97 94	2.10 222	6.76 116	4.43 104	1.82 182	4.92 106	1.68 125	14.84 171	5.82 73	5.26 107	5.54 78	4.20 84	4.37 131	11.54 195	2.68 103	0.04 48	0.87 335	0.00 1	0.18 265	0.36 203	1.98 345

IGEV-Stereo	3.97 94	2.10 222	6.78 118	4.43 104	1.81 179	4.92 106	1.68 125	14.84 171	5.82 73	5.25 106	5.54 78	4.22 86	4.36 127	11.55 196	2.68 103	0.04 48	0.88 337	0.00 1	0.18 265	0.36 203	1.98 345
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
rrr	3.99 96	2.95 340	11.04 302	4.05 70	0.92 63	4.94 110	1.53 107	11.97 122	6.50 92	4.17 73	4.67 54	4.50 94	3.95 112	11.24 174	4.28 190	0.18 214	0.56 265	0.00 1	0.22 282	0.25 136	1.88 325

rvit_stereo_0081_aga	4.01 97	3.10 352	10.05 252	5.65 187	3.01 272	4.91 105	1.88 157	8.80 66	7.27 103	6.97 121	6.94 95	5.81 122	3.23 92	7.63 65	3.77 164	0.08 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.62 314	0.44 80

water-stereo	4.05 98	1.16 46	6.14 81	3.96 65	0.83 53	5.09 116	1.09 69	13.45 145	5.71 68	6.59 119	14.69 183	7.49 149	5.81 181	3.80 12	3.51 150	0.38 295	0.18 156	0.10 273	0.05 161	0.07 46	0.90 176

CES	4.08 99	1.34 74	3.46 2	3.65 50	11.49 506	5.24 125	0.99 64	10.15 88	9.15 149	3.80 65	9.29 122	1.76 46	0.91 21	6.94 47	2.64 102	0.07 126	0.05 71	0.01 149	0.00 1	1.63 411	9.03 514

test_xeample3	4.08 99	2.95 340	11.20 306	4.05 70	1.05 78	5.62 153	1.58 110	13.23 133	4.76 52	7.10 124	3.83 37	3.18 65	3.30 94	11.75 200	4.42 197	0.08 134	0.74 304	0.00 1	0.38 384	0.26 146	2.04 365

LoS_RVC	4.09 101	3.01 346	4.81 35	4.88 127	7.78 466	5.24 125	2.80 216	7.57 47	4.24 47	4.41 79	10.34 138	3.62 74	6.34 195	6.59 44	2.37 78	0.04 48	0.03 51	0.00 1	0.01 88	0.06 37	7.70 502

CASnet	4.11 102	1.27 65	5.28 60	5.63 184	0.31 2	4.89 100	2.86 218	11.52 117	11.73 175	11.06 168	11.80 158	4.16 83	1.63 41	6.30 41	2.22 64	0.63 358	0.00 1	0.60 413	0.13 217	0.15 91	0.07 4
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Occ-G	4.14 103	1.50 101	5.89 75	3.82 60	1.88 185	3.75 44	6.51 336	8.68 63	6.38 91	4.81 91	8.44 110	9.56 186	4.31 125	10.00 135	4.16 181	0.05 73	0.84 327	0.00 1	0.19 271	0.23 128	1.71 303

ProNet	4.14 103	2.35 286	7.50 146	4.22 89	1.47 125	5.67 157	6.24 325	13.78 155	7.71 112	3.38 54	4.93 64	3.72 75	3.52 98	11.52 194	2.72 106	0.08 134	1.32 444	0.01 149	0.26 314	0.47 261	2.02 359

WCG-NET	4.15 105	1.44 89	6.47 100	3.48 45	0.31 2	4.36 68	1.74 140	8.24 55	15.53 221	8.94 148	9.64 125	6.87 139	4.12 119	7.42 58	2.86 121	0.02 17	1.09 395	0.00 1	0.00 1	0.21 120	0.28 33

castereo	4.17 106	1.71 130	4.94 44	4.23 97	1.13 86	6.25 188	6.97 353	10.76 100	16.22 230	3.25 52	7.74 105	3.55 73	7.25 223	5.61 24	2.63 100	0.04 48	0.38 214	0.00 1	0.26 314	0.08 51	0.44 80

rvit_stereo_0081	4.20 107	2.18 248	9.43 227	6.66 277	1.77 175	3.43 33	2.29 182	8.53 61	16.32 235	4.68 88	5.52 76	5.21 107	4.60 138	8.22 80	4.20 183	0.05 73	0.01 11	0.00 1	0.01 88	0.41 234	0.49 94

rvit_stereo_0082	4.20 107	2.18 248	9.43 227	6.66 277	1.77 175	3.43 33	2.29 182	8.53 61	16.32 235	4.68 88	5.52 76	5.21 107	4.60 138	8.22 80	4.20 183	0.05 73	0.01 11	0.00 1	0.01 88	0.41 234	0.49 94

CroCo-Stereo Lap2	4.21 109	2.60 317	9.11 205	10.21 420	6.06 420	1.11 3	0.78 52	10.63 96	8.34 132	3.46 57	5.18 71	8.92 174	5.66 177	6.42 42	4.53 202	0.03 35	0.05 71	0.00 1	0.00 1	0.81 360	0.39 65

HART	4.24 110	2.13 235	6.15 82	5.53 173	1.40 118	4.32 65	0.74 49	13.35 142	5.92 83	6.13 117	12.75 168	6.81 138	1.70 46	11.14 171	2.42 83	0.03 35	1.48 471	0.10 273	0.00 1	0.55 289	2.26 391

CAS++	4.25 111	2.16 243	6.64 112	4.57 111	1.14 89	4.22 60	1.62 113	19.22 249	10.81 166	9.35 151	9.25 121	1.97 51	1.40 34	9.87 133	2.00 54	0.15 198	0.05 71	0.00 1	0.00 1	0.33 180	0.28 33
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAP-Stereo	4.26 112	2.26 265	8.78 191	5.09 145	1.45 121	5.66 154	1.08 68	13.30 141	8.20 130	8.93 147	10.09 134	6.61 134	3.52 98	5.14 20	3.20 134	0.02 17	1.13 406	0.06 225	0.00 1	0.32 176	0.39 65

rvit_stereo_0080	4.27 113	2.89 334	9.02 200	4.10 76	1.93 191	4.06 51	7.35 364	10.37 90	8.86 143	5.39 109	7.51 102	6.20 128	4.36 127	7.08 51	4.75 208	0.45 319	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.59 304	0.45 83

whm_eth	4.27 113	2.89 334	9.02 200	4.10 76	1.93 191	4.06 51	7.35 364	10.37 90	8.86 143	5.39 109	7.51 102	6.20 128	4.36 127	7.08 51	4.75 208	0.45 319	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.59 304	0.45 83

testlalala	4.28 115	1.72 132	8.36 179	4.01 66	3.59 297	7.88 237	1.70 134	9.98 86	5.56 64	13.20 202	10.02 128	7.06 142	1.91 52	5.98 30	2.36 76	0.03 35	1.26 436	0.00 1	0.41 395	0.06 37	0.52 99

MM-Stereo_test2	4.38 116	1.62 112	7.85 160	5.85 217	1.12 84	7.07 216	2.18 176	15.22 175	8.69 140	7.23 130	5.26 73	4.83 101	3.75 105	10.87 157	2.40 82	0.03 35	1.04 391	0.00 1	0.14 228	0.41 234	2.02 359

plain	4.41 117	2.18 248	11.50 314	5.46 171	2.97 270	3.20 26	1.38 88	9.01 72	5.96 84	3.56 58	16.63 202	3.01 62	2.76 82	14.80 325	4.25 189	0.32 273	0.00 1	0.04 208	0.01 88	0.79 355	0.43 77

depthmonostereo	4.46 118	2.22 254	7.17 131	4.79 122	1.32 111	7.84 236	1.36 87	15.70 183	12.86 186	5.04 98	7.89 109	5.04 103	6.26 193	6.95 48	3.25 137	0.07 126	0.23 174	0.12 300	0.07 180	0.08 51	1.06 213

MC-Stereo	4.47 119	1.16 46	5.85 73	6.14 230	1.43 119	3.70 43	1.73 136	10.62 95	7.83 121	6.85 120	13.33 174	6.77 137	6.21 192	11.23 173	2.52 90	0.04 48	1.30 438	0.06 225	0.24 301	0.17 101	2.14 383

MIF-Stereo (partial)	4.55 120	1.63 115	8.37 180	5.46 171	5.35 383	3.48 36	0.94 59	9.80 82	8.03 126	4.45 82	15.68 192	5.33 113	5.11 158	11.92 210	4.57 203	0.06 107	0.02 35	0.06 225	0.03 131	0.45 254	0.30 38

DilatedVolume-Stereo	4.62 121	1.66 123	6.95 122	4.21 88	1.86 184	10.94 277	0.99 64	12.18 124	6.28 88	12.65 182	10.00 127	5.44 114	3.80 108	10.06 139	3.61 158	0.13 183	0.49 245	0.09 261	0.28 326	0.09 59	0.68 128

XX-TBD	4.63 122	10.71 478	3.94 12	10.55 434	0.62 29	5.95 171	0.08 3	7.91 53	12.75 182	11.73 174	14.80 186	4.04 80	1.64 42	4.90 19	2.61 98	0.08 134	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.26 146	0.06 3

rvit_stereo_0083	4.77 123	2.28 267	10.63 283	7.49 334	1.73 168	4.88 98	2.71 211	8.97 70	18.71 267	5.01 96	7.88 108	6.38 132	5.11 158	7.80 67	4.86 212	0.28 263	0.04 60	0.00 1	0.01 88	0.26 146	0.39 65

MyStereo07	4.80 124	2.38 291	6.21 85	6.63 272	4.77 356	6.47 199	9.60 402	16.70 206	5.88 80	4.81 91	5.77 86	3.13 64	5.68 178	12.07 216	2.46 85	0.09 144	1.33 448	0.03 192	0.32 346	0.74 346	0.93 185

CREStereo++_RVC	4.83 125	1.16 46	4.67 30	4.71 118	2.02 201	4.01 50	0.11 7	9.48 78	18.00 252	8.87 144	16.74 204	4.43 90	2.15 60	6.09 35	3.39 145	0.07 126	0.00 1	0.00 1	10.51 534	0.05 27	0.12 14
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
WCG-NET（raft）	4.87 126	1.67 125	6.84 119	3.49 46	0.31 2	4.96 112	1.95 162	11.08 109	15.49 220	8.82 142	11.46 155	9.50 184	4.96 156	11.32 178	3.26 138	0.09 144	1.41 460	0.00 1	0.03 131	0.23 128	0.54 102

TANstereo	4.87 126	1.49 99	5.02 48	4.02 68	0.51 23	14.25 332	0.15 12	9.17 76	12.84 184	12.80 193	18.36 222	5.14 105	4.43 133	6.01 31	2.30 68	0.09 144	0.12 139	0.00 1	0.01 88	0.02 2	0.68 128

Former-RAFT_DAM_RVC	4.91 128	3.05 351	9.51 230	4.55 108	3.59 297	9.01 251	1.46 98	14.59 169	19.31 274	7.65 136	7.22 99	2.04 54	2.21 61	10.13 140	2.51 88	0.12 176	0.03 51	0.08 251	0.00 1	0.62 314	0.50 96

Reg-Stereo(zero)	4.96 129	0.83 10	5.01 47	3.71 52	2.33 223	3.81 47	1.18 76	17.25 217	13.30 194	10.52 160	10.73 147	10.47 194	4.43 133	9.47 123	4.17 182	0.06 107	0.74 304	0.00 1	0.27 322	0.04 24	0.88 169

rvit_stereo_ft	5.02 130	3.45 370	10.80 290	11.76 460	2.76 253	4.08 56	8.16 382	10.64 97	10.63 165	4.34 78	6.39 90	6.65 136	4.63 146	9.35 117	5.82 246	0.11 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 186	0.42 74

iRaftStereo_RVC	5.06 131	2.15 239	7.88 162	5.54 176	0.78 46	5.22 124	0.45 32	18.47 238	11.75 176	9.72 155	15.05 188	5.74 121	3.18 91	9.29 115	2.52 90	0.02 17	1.24 433	0.00 1	0.01 88	0.58 298	1.62 294

MSKI-zero shot	5.11 132	1.81 150	6.47 100	6.17 233	1.78 177	6.42 198	1.50 103	13.59 147	8.66 139	10.63 163	11.58 156	13.29 248	2.35 67	12.34 233	3.09 129	0.05 73	1.21 428	0.02 174	0.29 332	0.15 91	0.85 160

GCAP-BAT	5.15 133	2.42 294	8.74 189	4.07 73	5.04 369	6.61 206	1.82 149	10.43 92	6.66 95	13.47 213	12.76 169	9.14 178	2.87 85	11.51 193	3.58 157	0.03 35	1.24 433	0.01 149	0.60 426	0.13 85	1.81 313

sCroCo_RVC	5.29 134	3.82 387	17.52 418	11.17 449	6.67 439	5.78 163	2.66 206	10.47 94	8.48 136	3.78 63	9.32 123	4.76 99	4.83 154	8.33 83	4.88 213	1.17 441	0.52 254	0.06 225	0.03 131	0.70 336	0.90 176

MM-Stereo_test1	5.41 135	1.55 105	6.52 105	5.96 221	1.09 83	4.88 98	6.82 346	14.32 158	12.83 183	13.28 205	10.54 142	5.88 123	6.54 201	11.72 198	2.75 108	0.18 214	1.13 406	0.00 1	0.02 117	0.48 264	1.73 305

tg	5.41 135	2.04 203	7.70 151	5.40 168	1.27 107	7.45 227	0.49 34	18.97 242	13.10 188	9.51 152	14.60 182	7.15 143	4.05 116	10.89 158	2.99 124	0.02 17	0.70 295	0.00 1	0.00 1	0.55 289	1.42 268

RAFT-Stereo-weight	5.42 137	1.21 52	6.22 86	4.69 115	1.28 108	6.18 185	1.58 110	18.42 237	18.47 261	11.35 171	10.27 137	11.93 218	1.65 43	9.59 126	3.83 166	0.10 155	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.16 95	0.89 173

CAS	5.44 138	0.98 23	3.95 13	17.59 506	7.74 465	7.82 234	6.09 321	9.89 85	9.40 153	4.82 93	10.69 145	1.93 50	1.22 28	4.54 13	2.47 86	10.98 528	0.02 35	0.00 1	0.02 117	0.53 280	8.19 508

4D-IteraStereo	5.47 139	2.05 209	8.66 184	5.34 162	4.93 362	6.11 175	1.79 147	13.74 153	16.35 237	14.53 227	11.10 151	8.22 164	1.59 39	8.73 91	3.37 143	0.00 1	0.49 245	0.09 261	0.02 117	0.25 136	1.98 345

PMTNet	5.52 140	1.11 42	4.24 15	2.49 2	1.38 116	8.75 246	0.67 45	12.64 128	12.84 184	8.66 139	11.27 153	6.00 124	4.70 152	9.91 134	3.02 126	22.39 543	0.01 11	0.04 208	0.02 117	0.06 37	0.23 26

RCA-Stereo	5.58 141	1.26 62	6.71 114	4.85 125	0.80 49	5.51 138	3.97 258	17.56 225	19.40 275	8.45 138	14.11 179	8.73 170	8.70 252	6.88 46	2.77 115	0.05 73	0.98 359	0.11 295	0.00 1	0.14 87	0.61 118

test_1	5.63 142	1.29 69	9.52 232	4.90 133	1.45 121	6.51 201	2.93 222	13.65 150	19.05 272	12.58 181	8.67 111	13.02 242	4.07 117	9.39 121	2.58 93	0.01 4	1.09 395	0.00 1	0.38 384	0.28 161	1.26 245

test-3	5.64 143	1.29 69	9.52 232	4.88 127	1.45 121	6.53 202	2.92 220	13.64 148	19.04 271	12.75 192	8.67 111	13.01 241	4.10 118	9.39 121	2.58 93	0.01 4	1.09 395	0.00 1	0.37 374	0.28 161	1.25 244

xyz-stereo-finetune	5.68 144	2.00 193	6.56 108	3.16 34	0.33 6	11.80 291	3.99 259	13.58 146	21.58 295	8.92 146	12.57 166	6.12 126	3.72 104	12.06 215	6.59 272	0.07 126	0.02 35	0.00 1	0.02 117	0.19 111	0.25 30

AE-Stereo	5.68 144	1.78 142	9.22 219	9.25 395	2.52 235	10.13 259	2.92 220	13.10 132	14.88 212	4.88 95	13.10 172	10.72 197	4.43 133	9.24 113	3.37 143	0.10 155	1.31 442	0.06 225	0.32 346	0.21 120	2.03 363

cross-raft	5.70 146	1.44 89	7.08 125	6.69 279	2.11 206	5.89 167	1.44 95	16.44 197	8.38 133	13.42 211	20.70 255	12.20 222	4.38 132	9.06 102	3.11 130	0.03 35	0.38 214	0.00 1	0.22 282	0.24 132	0.84 159

tt1	5.74 147	2.52 307	6.54 106	6.89 295	0.86 57	10.31 266	4.08 262	19.77 259	16.80 242	7.17 127	9.02 114	4.71 98	8.97 257	11.11 167	2.34 73	0.05 73	1.17 412	0.00 1	0.04 146	0.29 168	2.07 371

test_4	5.75 148	1.40 81	6.47 100	7.20 319	0.89 60	5.81 164	1.82 149	12.26 125	6.62 94	12.85 194	30.51 372	7.61 153	3.81 109	12.70 251	3.47 149	0.02 17	0.27 186	0.03 192	0.17 252	0.39 226	0.67 126

ACVNet-DCA	5.76 149	2.52 307	6.38 91	6.77 286	0.74 35	10.55 269	5.19 290	21.10 279	13.53 196	7.39 132	10.06 129	4.44 91	9.58 266	11.08 163	2.33 70	0.05 73	1.18 416	0.00 1	0.04 146	0.37 209	1.93 333

CFNet-RSSM	5.78 150	1.24 60	9.20 217	4.82 124	1.23 99	6.33 191	1.21 79	17.35 219	18.14 254	13.35 207	11.17 152	11.69 209	5.43 165	9.71 130	3.34 142	0.03 35	0.20 161	0.00 1	0.36 369	0.37 209	0.42 74

cc1	5.79 151	2.52 307	6.38 91	6.77 286	0.74 35	10.55 269	5.19 290	19.19 246	15.95 226	7.39 132	10.06 129	4.44 91	9.58 266	11.08 163	2.33 70	0.05 73	1.18 416	0.00 1	0.04 146	0.34 186	2.04 365

HUI-Stereo	5.80 152	1.98 188	10.42 273	5.66 190	0.45 9	5.52 139	2.68 208	13.29 140	7.82 120	12.71 191	18.16 216	12.91 239	6.60 202	10.73 154	5.36 227	0.89 401	0.08 115	0.10 273	0.00 1	0.25 136	0.36 55

Gwc-CoAtRS	5.80 152	1.37 77	9.07 202	4.80 123	1.39 117	6.90 212	1.27 83	16.50 200	15.48 219	13.07 200	13.35 175	12.64 226	5.61 175	9.14 108	4.20 183	0.04 48	0.32 199	0.00 1	0.29 332	0.30 171	0.33 44

ROB_FTStereo	5.82 154	1.97 181	10.37 269	5.67 197	0.46 15	5.52 139	1.63 114	13.27 138	7.79 114	12.69 185	18.06 213	12.86 234	6.63 206	12.28 229	5.43 230	0.87 400	0.09 117	0.10 273	0.00 1	0.26 146	0.36 55

EAI-Stereo	5.82 154	2.06 213	9.08 203	6.23 238	2.20 215	6.24 187	6.20 324	20.18 266	6.36 90	10.65 164	15.97 197	6.31 131	3.63 103	12.09 219	4.88 213	0.06 107	0.73 302	0.04 208	1.59 479	0.21 120	1.67 300

gcap-zeroshot	5.83 156	1.82 158	11.95 332	5.34 162	1.98 198	11.06 280	1.64 116	11.01 106	7.05 99	15.27 239	9.84 126	18.92 337	5.12 160	9.85 132	2.50 87	0.27 259	0.90 342	0.07 243	0.33 353	0.05 27	1.61 292

PSM-adaLoss	5.83 156	1.97 181	10.44 277	5.66 190	0.46 15	5.54 146	1.91 160	13.24 134	7.80 118	12.69 185	18.19 220	12.80 230	6.65 214	11.89 208	5.45 232	1.02 421	0.09 117	0.10 273	0.00 1	0.26 146	0.36 55

CRE-IMP	5.83 156	1.86 164	11.10 304	6.20 236	0.51 23	6.86 211	1.64 116	12.56 126	9.01 145	13.16 201	16.11 199	10.94 200	6.14 191	12.81 254	6.46 269	0.50 329	0.07 109	0.10 273	0.00 1	0.27 155	0.27 32

model_zeroshot	5.85 159	1.91 175	10.98 299	6.34 249	2.55 238	10.42 267	2.38 190	17.38 220	9.39 152	14.72 230	10.36 139	11.21 203	2.93 86	8.95 97	3.57 155	0.14 187	1.01 378	0.15 319	0.38 384	0.08 51	2.15 384

ROB_FTStereo_v2	5.85 159	1.97 181	10.38 270	5.66 190	0.46 15	5.52 139	1.95 162	13.24 134	7.78 113	12.68 184	18.16 216	12.83 231	6.61 204	12.27 227	5.63 240	1.00 418	0.09 117	0.10 273	0.00 1	0.26 146	0.36 55

RAFT-IKP	5.85 159	1.97 181	10.36 267	5.66 190	0.45 9	5.33 132	2.01 167	13.27 138	7.79 114	12.69 185	18.19 220	12.77 229	6.67 215	12.36 235	5.60 237	1.11 432	0.09 117	0.10 273	0.00 1	0.25 136	0.35 49

iGMRVC	5.86 162	1.97 181	10.41 272	5.66 190	0.45 9	5.53 143	1.75 142	13.35 142	7.81 119	12.69 185	18.17 218	12.86 234	6.53 200	12.34 233	5.77 242	1.13 435	0.09 117	0.10 273	0.00 1	0.26 146	0.34 47

xyz-stereo-finetune2	5.88 163	2.14 238	6.76 116	2.96 23	0.36 7	14.90 338	1.85 152	11.54 118	5.89 81	11.35 171	18.02 212	7.27 147	9.34 264	15.17 330	9.04 308	0.06 107	0.02 35	0.08 251	0.15 237	0.28 161	0.32 41

Patchmatch Stereo++	5.88 163	1.97 181	10.43 275	5.66 190	0.45 9	5.54 146	2.32 187	13.26 136	7.79 114	12.69 185	18.14 214	12.86 234	6.63 206	12.36 235	5.60 237	1.09 429	0.09 117	0.10 273	0.00 1	0.25 136	0.35 49
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
iRAFT	5.88 163	1.97 181	10.43 275	5.66 190	0.45 9	5.54 146	2.32 187	13.26 136	7.79 114	12.69 185	18.14 214	12.86 234	6.63 206	12.36 235	5.60 237	1.09 429	0.09 117	0.10 273	0.00 1	0.25 136	0.35 49

IGEV_Zeroshot_test	5.90 166	2.30 271	15.24 390	6.90 296	2.11 206	4.35 67	1.51 104	15.68 182	8.52 137	13.73 218	11.89 160	11.49 205	3.82 110	11.41 182	4.76 210	0.11 161	0.84 327	0.15 319	0.25 312	0.87 370	1.98 345

raftrobust	5.94 167	2.07 217	6.94 121	7.67 341	6.24 426	4.96 112	1.82 149	17.76 226	14.36 208	12.03 175	11.62 157	7.74 156	9.01 258	11.29 177	3.71 162	0.05 73	0.79 317	0.00 1	0.04 146	0.25 136	0.38 63

RAFT-Stereo + iAFF	5.94 167	2.35 286	8.80 192	4.07 73	1.36 113	2.78 17	0.66 44	17.05 212	15.89 225	12.65 182	18.49 224	11.81 213	7.89 233	8.48 85	3.80 165	0.02 17	0.75 309	0.00 1	0.00 1	0.43 245	1.49 281

DeepStereo_RVC	5.95 169	1.88 169	10.44 277	5.76 208	0.60 28	5.45 134	1.78 146	12.93 130	8.02 125	14.07 222	14.98 187	12.40 223	10.05 274	12.02 213	7.35 278	0.61 356	0.10 128	0.12 300	0.00 1	0.21 120	0.29 35

LL-Strereo2	5.97 170	2.88 333	10.62 282	6.59 266	3.38 288	6.31 190	2.20 178	15.61 181	8.46 135	11.33 170	10.75 148	15.69 283	3.45 95	13.58 290	4.65 205	0.16 201	0.48 242	1.33 464	0.13 217	0.36 203	1.42 268

test_3	5.97 170	1.26 62	9.95 249	6.84 292	1.45 121	8.73 245	3.18 230	14.26 157	19.86 277	12.22 177	8.91 113	13.78 254	3.99 114	9.38 120	2.58 93	0.01 4	1.10 399	0.00 1	0.37 374	0.30 171	1.20 237

NRIStereo	5.98 172	1.91 175	9.60 235	6.29 246	0.45 9	6.56 204	2.52 198	15.37 178	11.43 171	12.55 180	15.07 189	11.45 204	6.11 189	12.32 230	6.23 257	0.83 391	0.16 152	0.11 295	0.00 1	0.32 176	0.33 44

HH	6.00 173	2.42 294	9.81 243	5.74 205	1.64 158	7.05 214	3.48 243	17.54 222	7.69 110	8.73 140	12.47 163	14.83 267	8.86 254	13.04 267	2.59 96	0.04 48	1.21 428	0.20 345	0.05 161	0.30 171	2.34 399

HanStereo	6.00 173	2.42 294	9.81 243	5.74 205	1.64 158	7.05 214	3.48 243	17.54 222	7.69 110	8.73 140	12.47 163	14.83 267	8.86 254	13.04 267	2.59 96	0.04 48	1.21 428	0.20 345	0.05 161	0.30 171	2.34 399

MM-Stereo_test3	6.01 175	1.69 128	6.25 88	6.36 250	5.46 392	4.64 78	6.31 329	20.05 264	24.24 330	8.85 143	11.38 154	7.22 144	2.79 83	9.11 105	3.08 128	0.11 161	0.92 346	0.00 1	0.02 117	0.54 287	1.11 224

test-1	6.03 176	1.76 138	15.61 396	8.01 360	1.98 198	7.82 234	1.16 75	13.64 148	13.60 199	9.69 154	15.16 190	11.55 207	5.45 167	7.78 66	4.35 194	0.16 201	1.18 416	0.00 1	0.13 217	0.16 95	1.39 260

rvit_0105_6	6.06 177	3.23 357	15.34 394	10.26 421	1.75 171	5.08 115	5.19 290	11.03 107	20.73 284	6.39 118	7.02 97	10.21 191	7.94 235	11.42 183	3.83 166	0.40 300	0.29 194	0.00 1	0.01 88	0.57 295	0.40 71

Selective-RAFT	6.10 178	1.16 46	10.90 297	7.41 326	0.91 62	15.22 349	1.11 71	14.84 171	16.23 231	7.19 129	7.06 98	11.49 205	8.10 238	12.83 256	5.19 222	0.26 255	0.97 355	0.00 1	0.46 399	0.10 61	0.65 122

H2IRNET	6.11 179	1.63 115	7.52 147	4.69 115	2.30 221	4.07 55	0.71 48	12.58 127	13.88 201	7.18 128	20.80 258	15.50 279	10.48 279	10.72 153	8.26 293	0.19 225	0.00 1	0.07 243	0.52 415	0.52 279	0.55 104

EKT-Stereo	6.11 179	1.71 130	9.09 204	7.69 342	5.56 395	5.16 119	4.26 267	19.18 245	15.13 215	9.20 150	12.84 170	9.55 185	4.18 121	11.74 199	3.24 136	0.53 333	0.62 279	0.09 261	0.14 228	0.17 101	2.16 385

1test111	6.16 181	2.52 307	6.38 91	6.77 286	0.74 35	10.55 269	5.19 290	21.10 279	13.53 196	7.39 132	10.06 129	4.44 91	9.58 266	12.08 217	9.26 314	0.05 73	1.18 416	0.00 1	0.04 146	0.37 209	1.93 333

RAFT-Test	6.19 182	1.47 91	7.90 163	4.91 134	2.70 246	9.97 255	1.52 106	17.08 213	9.06 148	13.21 203	23.67 296	12.89 238	4.63 146	9.47 123	3.57 155	0.02 17	0.81 321	0.00 1	0.38 384	0.21 120	0.39 65

testlalala2	6.22 183	2.05 209	8.67 185	15.89 501	10.72 502	7.88 237	3.50 247	13.65 150	10.50 164	15.90 262	12.54 165	8.50 169	2.47 76	5.89 27	3.87 171	0.06 107	0.63 281	0.00 1	0.50 411	0.54 287	0.61 118

s12784h	6.22 183	1.01 26	4.95 45	3.57 48	0.54 26	19.55 416	0.95 61	19.51 256	18.39 256	12.98 198	12.58 167	7.78 157	5.56 174	11.34 179	4.36 195	0.89 401	0.01 11	0.05 216	0.00 1	0.07 46	0.20 25

Any-RAFT	6.28 185	1.42 84	4.91 41	5.00 138	1.25 104	10.18 260	1.90 159	22.68 298	15.87 224	12.12 176	19.23 232	13.69 253	4.65 148	9.35 117	2.36 76	0.06 107	0.57 268	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.35 49

GMOStereo	6.33 186	2.04 203	8.28 174	5.68 198	1.20 94	6.11 175	2.14 172	11.20 110	13.15 189	18.66 323	21.83 271	17.35 309	6.64 210	7.09 53	2.78 116	0.02 17	1.42 462	0.13 307	0.00 1	0.53 280	0.37 59

error version	6.33 186	2.04 203	8.28 174	5.68 198	1.20 94	6.11 175	2.14 172	11.20 110	13.15 189	18.66 323	21.83 271	17.35 309	6.64 210	7.09 53	2.78 116	0.02 17	1.42 462	0.13 307	0.00 1	0.53 280	0.37 59

test-v	6.33 186	2.04 203	8.28 174	5.68 198	1.20 94	6.11 175	2.14 172	11.20 110	13.15 189	18.66 323	21.83 271	17.35 309	6.64 210	7.09 53	2.78 116	0.02 17	1.42 462	0.13 307	0.00 1	0.53 280	0.37 59

test-2	6.33 186	2.04 203	8.28 174	5.68 198	1.20 94	6.11 175	2.14 172	11.20 110	13.15 189	18.66 323	21.83 271	17.35 309	6.64 210	7.09 53	2.78 116	0.02 17	1.42 462	0.13 307	0.00 1	0.53 280	0.37 59

GMStereo	6.44 190	4.92 414	12.13 336	5.60 180	0.87 58	9.18 253	2.57 203	12.99 131	25.54 348	12.85 194	11.84 159	5.60 118	3.62 102	11.92 210	6.44 268	0.53 333	0.02 35	0.05 216	0.36 369	0.98 376	0.70 134
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo	6.45 191	3.34 366	8.02 166	6.23 238	1.68 161	6.33 191	2.48 196	14.54 168	16.71 241	11.71 173	24.13 300	9.38 180	7.13 220	11.83 204	4.32 192	0.12 176	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.73 343	0.33 44

knoymous	6.46 192	1.84 162	5.13 56	4.31 100	1.88 185	6.36 195	5.55 304	15.25 176	14.48 209	13.85 220	21.25 261	12.66 228	6.63 206	13.20 276	5.11 218	0.19 225	0.13 140	0.12 300	0.00 1	0.71 340	0.57 113

rafts_anoy	6.46 192	2.37 288	7.09 126	7.48 333	6.02 417	5.31 131	2.45 195	14.50 166	22.01 301	12.94 197	16.18 200	8.48 168	5.53 172	9.70 129	6.32 263	0.05 73	1.66 480	0.10 273	0.05 161	0.30 171	0.69 131

anonymousdsp2	6.47 194	1.81 150	9.73 240	5.25 157	1.23 99	9.35 254	3.96 257	22.51 294	18.39 256	12.87 196	10.19 135	10.17 190	4.46 137	11.77 201	3.83 166	0.06 107	1.00 375	0.31 384	0.18 265	0.25 136	2.06 370

XX-Stereo	6.50 195	1.81 150	10.42 273	12.71 476	7.14 450	3.46 35	0.90 57	16.31 193	6.13 85	9.03 149	28.11 341	13.48 251	2.22 63	11.87 207	2.61 98	0.45 319	0.78 315	0.08 251	0.42 396	1.09 384	0.88 169

AFF-stereo	6.50 195	2.29 268	8.09 169	4.63 113	0.87 58	3.48 36	0.75 51	16.92 211	13.98 203	13.26 204	25.21 310	15.46 278	7.68 230	11.50 191	3.71 162	0.04 48	0.70 295	0.00 1	0.00 1	0.48 264	1.02 206

xx1	6.52 197	2.52 307	6.38 91	6.77 286	0.74 35	10.55 269	5.19 290	19.19 246	15.95 226	7.39 132	10.07 133	16.17 289	12.10 314	11.08 163	2.33 70	0.05 73	1.18 416	0.02 174	0.36 369	0.37 209	1.93 333

RALCasStereoNet	6.53 198	2.84 332	8.12 170	7.88 355	6.12 422	6.85 210	5.29 297	14.66 170	13.94 202	10.20 156	18.18 219	10.24 192	3.83 111	12.33 231	5.56 236	0.04 48	1.88 486	0.11 295	0.01 88	0.26 146	2.24 390

11t1	6.61 199	1.76 138	9.64 237	5.62 183	2.15 211	13.57 321	2.67 207	15.77 185	8.83 142	13.66 217	11.90 161	12.03 220	9.76 271	12.23 226	8.58 301	0.23 239	1.33 448	0.00 1	0.31 344	0.26 146	1.95 341

TRStereo	6.64 200	6.95 447	12.06 335	9.69 406	7.59 458	5.12 118	1.68 125	20.72 269	12.34 178	10.93 167	9.07 115	10.57 196	3.16 90	14.33 304	4.23 187	0.60 354	0.80 320	0.14 314	0.37 374	0.56 293	1.86 323

DisPM	6.68 201	1.58 110	9.90 247	7.19 318	1.12 84	5.71 158	3.69 249	13.74 153	12.42 179	16.60 274	23.63 295	12.64 226	6.39 197	13.31 282	4.08 179	0.77 379	0.01 11	0.08 251	0.15 237	0.14 87	0.53 100

AIO-test1	6.69 202	2.11 226	7.06 124	10.57 435	6.38 434	8.85 248	1.73 136	22.56 297	20.92 287	7.01 122	17.67 210	8.06 162	4.87 155	10.79 156	3.39 145	0.17 207	0.09 117	0.00 1	0.34 358	0.35 192	0.86 163

DCRE	6.73 203	2.11 226	9.19 216	7.76 348	4.90 360	7.81 233	5.86 316	16.46 198	11.38 170	9.61 153	22.55 286	11.84 215	6.35 196	11.09 166	3.63 159	0.04 48	1.19 421	0.06 225	0.37 374	0.15 91	2.23 388

AnonymousM	6.73 203	12.03 492	3.53 3	4.47 106	1.55 145	4.42 69	3.17 229	11.94 121	8.44 134	17.00 288	10.06 129	9.08 177	4.00 115	7.56 63	4.06 177	0.55 341	0.68 293	23.13 538	8.12 527	0.07 46	0.65 122

iRaft-Stereo_20w	6.75 205	2.17 246	13.20 357	5.07 143	2.34 226	7.43 226	2.61 204	20.20 267	7.85 122	15.28 240	10.36 139	14.42 262	8.13 239	16.81 364	4.20 183	0.06 107	0.84 327	0.13 307	0.83 440	0.66 329	2.42 407

DCANet-4	6.78 206	1.21 52	11.48 312	3.95 64	0.76 40	4.73 86	1.68 125	18.40 236	25.78 351	15.44 244	20.36 248	6.42 133	8.48 247	8.87 95	6.24 258	0.18 214	0.05 71	0.01 149	0.00 1	0.10 61	1.37 254

SST-Stereo	6.85 207	1.67 125	9.39 225	7.24 321	0.82 50	5.89 167	1.87 156	15.34 177	9.89 158	19.25 342	20.26 247	16.63 297	8.40 245	13.81 297	5.75 241	0.40 300	0.05 71	0.13 307	0.00 1	0.10 61	0.08 6

Pruner-Stereo	6.85 207	1.81 150	10.24 262	6.92 298	0.92 63	5.55 149	4.01 260	14.42 164	11.85 177	18.22 319	21.92 277	15.64 282	5.69 179	12.10 220	6.08 250	0.84 393	0.02 35	0.18 334	0.10 204	0.11 71	0.38 63

RALAANet	6.86 209	3.28 362	11.09 303	7.63 338	4.95 364	6.16 184	1.63 114	20.54 268	15.45 217	15.30 241	14.52 181	12.98 240	4.35 126	13.53 286	3.98 172	0.11 161	0.35 209	0.00 1	0.29 332	0.58 298	0.48 91

DCANet	6.87 210	2.02 199	9.12 207	4.03 69	0.76 40	4.77 92	1.74 140	16.15 190	25.07 337	15.88 260	20.79 257	7.89 159	11.31 295	9.23 112	6.15 252	0.18 214	0.05 71	0.00 1	0.00 1	0.28 161	2.01 358

PSM-softLoss	6.90 211	1.81 150	10.84 292	7.04 303	0.93 68	5.53 143	1.97 164	23.18 305	9.65 155	14.16 223	22.01 282	12.84 232	5.15 161	13.03 265	7.95 286	0.76 376	0.06 96	0.27 368	0.55 421	0.21 120	0.14 16

KMStereo	6.90 211	1.81 150	10.84 292	7.04 303	0.93 68	5.53 143	1.97 164	23.18 305	9.65 155	14.16 223	22.01 282	12.84 232	5.15 161	13.03 265	7.95 286	0.76 376	0.06 96	0.27 368	0.55 421	0.21 120	0.14 16

PFNet+	6.92 213	1.64 119	10.96 298	6.27 241	0.90 61	5.66 154	1.68 125	14.43 165	16.02 228	18.13 317	21.24 260	14.33 259	5.97 184	13.13 273	5.51 235	0.90 403	0.20 161	0.11 295	0.30 339	0.08 51	0.94 190

RAFT-345	6.94 214	1.48 94	7.45 144	5.65 187	0.96 72	5.49 137	3.20 231	13.73 152	10.97 167	13.81 219	42.93 489	9.01 176	5.31 164	13.09 272	4.73 207	0.58 345	0.05 71	0.10 273	0.06 172	0.08 51	0.08 6

MyStereo06	6.95 215	2.25 261	14.05 369	6.69 279	4.74 354	7.75 231	9.60 402	17.85 228	9.03 147	13.29 206	10.78 149	18.68 331	5.70 180	10.66 149	4.52 201	0.09 144	1.32 444	0.02 174	0.26 314	0.84 367	0.92 180

NF-Stereo	6.96 216	1.80 147	10.17 256	7.16 317	0.79 48	6.15 183	3.26 238	20.74 274	18.45 260	13.42 211	19.33 233	11.67 208	6.05 185	12.71 252	6.17 253	0.57 344	0.06 96	0.21 348	0.23 293	0.12 76	0.09 8

OCTAStereo	6.97 217	1.80 147	10.20 259	7.15 316	0.78 46	6.12 180	3.38 239	20.72 269	18.47 261	13.41 208	19.33 233	11.91 216	6.05 185	12.68 250	6.19 254	0.59 350	0.06 96	0.21 348	0.22 282	0.12 76	0.10 11

RE-Stereo	6.97 217	1.79 144	10.18 257	7.14 311	0.77 43	6.14 181	3.39 240	20.72 269	18.43 258	13.41 208	19.33 233	11.78 211	6.09 187	12.66 248	6.22 255	0.58 345	0.05 71	0.21 348	0.22 282	0.12 76	0.10 11

TVStereo	6.97 217	1.79 144	10.18 257	7.14 311	0.77 43	6.14 181	3.39 240	20.72 269	18.43 258	13.41 208	19.33 233	11.78 211	6.09 187	12.66 248	6.22 255	0.58 345	0.05 71	0.21 348	0.22 282	0.12 76	0.10 11

sAnonymous2	6.98 220	7.12 448	20.67 449	9.13 392	5.40 385	5.28 128	8.11 380	16.71 207	11.50 173	5.04 98	9.17 118	3.77 76	8.23 240	7.84 71	3.15 131	0.11 161	0.07 109	0.06 225	0.28 326	10.80 516	7.09 498

CroCo_RVC	6.98 220	7.12 448	20.67 449	9.13 392	5.40 385	5.28 128	8.11 380	16.71 207	11.50 173	5.04 98	9.17 118	3.77 76	8.23 240	7.84 71	3.15 131	0.11 161	0.07 109	0.06 225	0.28 326	10.80 516	7.09 498

DIP-Stereo	6.99 222	2.37 288	11.45 311	4.78 120	1.70 165	13.13 312	1.47 100	15.76 184	7.43 107	14.57 228	26.61 327	10.76 198	5.10 157	14.97 328	8.10 290	0.06 107	0.06 96	0.06 225	0.00 1	0.17 101	1.22 239
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_4	7.09 223	3.33 364	16.60 407	10.68 437	1.59 148	5.89 167	6.84 348	14.50 166	23.99 326	7.31 131	9.49 124	13.18 244	9.62 269	12.33 231	4.32 192	0.39 297	0.46 238	0.00 1	0.02 117	0.67 331	0.68 128

ADStereo(finetuned)	7.09 223	2.04 203	11.52 315	4.01 66	0.77 43	4.78 93	1.73 136	16.15 190	25.08 338	15.89 261	20.74 256	7.88 158	13.56 344	9.11 105	6.07 249	0.18 214	0.05 71	0.00 1	0.00 1	0.28 161	1.93 333

raft+_RVC	7.10 225	2.37 288	6.59 109	6.94 301	5.82 409	6.35 194	5.97 319	21.05 277	23.63 322	10.90 166	17.95 211	9.80 187	5.55 173	11.49 189	4.47 200	0.04 48	1.50 472	0.00 1	0.00 1	0.38 221	1.23 241

OMP-Stereo	7.13 226	2.89 334	9.89 246	10.98 445	1.73 168	4.81 95	1.85 152	18.38 235	16.26 232	16.94 286	14.11 179	17.45 314	7.57 226	13.26 280	5.12 220	0.43 312	0.04 60	0.06 225	0.02 117	0.20 118	0.56 107

RAFT_R40	7.14 227	1.73 134	9.36 224	7.36 325	0.82 50	5.74 160	3.69 249	15.47 180	15.09 214	18.24 320	19.87 241	16.82 298	8.50 248	13.72 295	5.81 245	0.28 263	0.02 35	0.14 314	0.00 1	0.11 71	0.09 8

fff	7.26 228	1.99 189	9.12 207	4.17 80	0.47 18	4.73 86	1.68 125	16.56 202	33.55 418	15.45 245	20.36 248	7.49 149	12.54 322	9.03 99	6.26 259	0.18 214	0.05 71	0.01 149	0.00 1	0.10 61	1.37 254

MIPNet	7.26 228	2.30 271	13.74 363	5.32 161	1.61 152	11.32 283	2.77 215	27.02 352	18.47 261	15.56 251	13.20 173	7.01 140	9.46 265	8.84 93	6.32 263	0.15 198	0.03 51	0.06 225	0.08 187	0.42 241	1.39 260

csc	7.26 228	1.99 189	9.12 207	4.17 80	0.47 18	4.73 86	1.68 125	16.56 202	33.55 418	15.45 245	20.36 248	7.49 149	12.54 322	9.03 99	6.26 259	0.18 214	0.05 71	0.01 149	0.00 1	0.10 61	1.37 254

cscssc	7.26 228	1.99 189	9.12 207	4.17 80	0.47 18	4.73 86	1.68 125	16.56 202	33.55 418	15.45 245	20.36 248	7.49 149	12.54 322	9.03 99	6.26 259	0.18 214	0.05 71	0.01 149	0.00 1	0.10 61	1.37 254

riskmin	7.28 232	1.54 103	8.37 180	5.01 139	3.24 282	11.65 288	3.20 231	16.61 205	18.86 269	10.45 158	13.46 176	16.20 291	12.68 328	12.46 241	6.57 271	0.17 207	1.38 456	0.14 314	0.33 353	0.67 331	2.52 414

AIO-test2	7.31 233	2.95 340	8.32 178	9.20 394	5.66 401	8.78 247	5.13 288	26.30 342	23.78 323	7.04 123	20.37 252	5.69 119	3.51 97	10.05 138	2.74 107	4.35 498	0.14 146	0.03 192	0.62 429	0.71 340	0.80 153

R-Stereo Train	7.33 234	1.62 112	9.31 221	6.80 290	2.33 223	7.57 228	5.36 299	24.47 320	7.63 108	16.40 267	33.07 415	12.42 224	5.52 170	8.06 74	5.23 223	0.05 73	0.05 71	0.01 149	0.00 1	0.12 76	0.56 107

RAFT-Stereo	7.33 234	1.62 112	9.31 221	6.80 290	2.33 223	7.57 228	5.36 299	24.47 320	7.63 108	16.40 267	33.07 415	12.42 224	5.52 170	8.06 74	5.23 223	0.05 73	0.05 71	0.01 149	0.00 1	0.12 76	0.56 107
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	7.37 236	2.06 213	12.02 334	4.71 118	1.69 163	5.17 120	1.28 84	19.54 257	13.09 187	16.93 284	28.48 346	13.05 243	5.43 165	13.25 279	7.41 279	0.02 17	0.62 279	0.00 1	0.01 88	0.45 254	2.09 377

UGAM-zero	7.48 237	1.91 175	14.55 376	4.78 120	2.00 200	6.34 193	1.02 67	18.99 243	8.70 141	14.93 233	15.74 193	24.94 399	13.86 354	13.13 273	5.05 215	0.04 48	0.96 351	0.02 174	1.08 462	0.18 107	1.46 272

StereoVision	7.48 237	2.90 337	10.47 279	10.13 416	3.93 312	4.99 114	1.86 155	21.10 279	17.66 248	8.90 145	29.71 362	10.95 201	6.61 204	12.83 256	5.11 218	0.69 369	0.05 71	0.17 329	0.03 131	0.98 376	0.56 107

IPLGR	7.48 237	1.61 111	14.03 368	4.92 135	1.30 110	10.30 264	1.20 77	24.52 323	22.59 309	16.71 281	18.84 227	8.44 167	7.49 225	9.62 127	6.34 265	0.26 255	0.05 71	0.05 216	0.06 172	0.37 209	0.93 185

PAM_32	7.56 240	1.96 180	15.04 387	6.11 229	2.08 203	16.93 386	1.38 88	16.49 199	7.93 123	15.16 236	9.17 118	25.77 405	11.69 304	12.95 261	4.03 175	0.14 187	0.77 314	0.09 261	0.83 440	0.61 312	2.00 357

HHNet	7.57 241	2.01 196	8.03 167	3.71 52	3.46 292	4.93 108	6.17 323	19.69 258	16.27 233	20.91 373	31.75 395	10.56 195	5.82 182	10.69 152	5.10 217	0.67 367	0.07 109	0.21 348	0.14 228	0.63 318	0.54 102

IIG-Stereo	7.59 242	2.47 301	9.40 226	10.39 428	1.78 177	6.67 207	1.47 100	17.83 227	16.51 240	18.91 335	20.12 245	17.76 318	8.74 253	13.21 278	5.43 230	0.44 315	0.05 71	0.03 192	0.00 1	0.17 101	0.45 83

ASMatch	7.61 243	1.63 115	9.18 215	5.79 209	2.27 219	4.63 77	2.54 199	17.23 216	13.73 200	17.27 292	34.28 433	13.26 247	10.15 277	12.39 238	5.49 234	0.12 176	0.24 178	0.21 348	0.17 252	0.18 107	1.55 288

ACRE	7.62 244	3.21 356	14.93 385	7.81 350	5.00 367	10.01 257	4.45 271	16.32 194	15.86 223	17.81 305	19.21 230	8.38 166	4.25 122	11.11 167	10.58 338	0.78 383	0.32 199	0.03 192	0.15 237	0.44 248	1.84 320

LCNet	7.64 245	1.41 82	6.15 82	6.93 299	1.35 112	9.00 250	5.44 301	18.37 234	11.30 168	16.62 275	24.39 303	14.67 263	11.03 285	12.03 214	4.01 173	0.07 126	0.02 35	0.23 357	2.07 488	1.00 379	6.69 493

IPLG	7.65 246	2.00 193	13.81 364	5.86 218	4.35 336	10.97 278	1.43 92	22.52 295	16.50 239	19.78 350	20.62 254	5.28 111	5.49 168	12.58 247	9.70 324	0.13 183	0.06 96	0.03 192	0.07 180	0.41 234	1.38 258

MyStereo8	7.68 247	3.00 344	12.46 342	7.70 345	5.11 373	11.40 285	1.39 91	15.98 187	10.05 163	16.45 269	24.04 299	12.01 219	7.91 234	10.68 151	10.57 337	0.14 187	1.52 475	0.08 251	0.48 406	0.60 310	1.98 345

CIPLG	7.69 248	3.27 360	14.40 373	7.84 352	5.08 372	10.24 261	4.59 276	16.02 188	15.45 217	18.05 315	19.72 239	8.79 173	4.61 141	11.84 206	10.40 334	0.76 376	0.33 205	0.03 192	0.15 237	0.44 248	1.83 319

x	7.70 249	2.12 229	8.93 198	5.08 144	2.55 238	11.65 288	4.40 270	20.91 276	12.53 180	13.58 215	20.49 253	15.73 284	11.10 287	10.65 148	10.16 328	0.11 161	1.37 454	0.04 208	0.29 332	0.34 186	1.95 341

IPLGR_C	7.70 249	3.32 363	14.54 375	7.98 358	5.04 369	10.26 262	4.64 279	16.50 200	16.28 234	17.97 313	18.85 228	8.30 165	4.66 149	11.22 172	10.89 346	0.77 379	0.32 199	0.03 192	0.15 237	0.43 245	1.84 320

qqq	7.72 251	2.15 239	10.06 253	5.01 139	1.82 182	8.62 244	7.27 362	21.10 279	13.53 196	12.48 179	18.71 226	16.17 289	12.10 314	12.08 217	9.26 314	0.08 134	1.35 452	0.02 174	0.36 369	0.36 203	1.93 333

111	7.73 252	2.39 293	9.12 207	4.17 80	0.47 18	10.65 273	3.49 246	21.34 285	28.25 374	10.60 162	16.85 205	14.74 266	10.22 278	12.48 242	6.61 273	0.43 312	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.35 192	2.39 406

AIO-Stereo-zeroshot	7.75 253	3.47 372	14.99 386	5.34 162	7.99 469	7.13 217	0.96 62	23.20 307	10.00 162	11.29 169	17.31 206	18.44 330	9.03 259	13.19 275	5.77 242	0.06 107	1.01 378	0.12 300	1.51 476	1.49 406	2.74 424

RAFT+CT+SA	7.76 254	2.01 196	7.56 148	11.32 452	3.31 284	4.60 75	7.19 359	17.21 215	27.40 366	10.43 157	27.34 331	7.63 154	7.83 232	15.46 336	3.51 150	0.03 35	0.39 217	0.18 334	0.46 399	0.33 180	0.93 185

IGEV-BASED-STEREO-	7.80 255	28.14 534	42.31 507	3.20 36	0.50 22	4.12 57	1.45 97	7.06 35	4.60 49	4.66 87	3.90 39	2.47 58	1.37 33	6.02 32	1.94 51	24.62 544	0.43 234	0.01 149	0.08 187	4.61 478	14.42 534

PAM	7.81 256	1.90 170	15.85 403	6.14 230	2.58 241	17.79 398	4.51 273	16.29 192	8.05 128	16.48 270	9.10 116	25.01 401	11.39 297	12.89 259	3.54 154	0.05 73	0.79 317	0.08 251	0.83 440	0.62 314	2.23 388

testlalala_base	7.81 256	3.52 374	8.75 190	8.73 383	5.44 391	12.21 297	1.77 145	12.73 129	6.24 87	10.56 161	13.62 177	8.76 172	5.61 175	8.69 89	4.24 188	16.24 537	3.38 515	0.00 1	0.46 399	22.32 539	3.02 436

RAFT-RH_RVC	7.88 258	1.51 102	7.72 154	5.41 169	0.96 72	11.41 286	1.48 102	13.43 144	15.04 213	17.54 300	45.66 504	10.86 199	6.42 198	13.48 284	5.26 225	0.81 388	0.04 60	0.12 300	0.13 217	0.12 76	0.17 22

TransformOpticalFlow	7.95 259	2.10 222	9.83 245	6.06 226	1.24 102	6.82 209	7.98 376	18.60 239	14.06 205	14.93 233	28.79 348	18.74 332	11.03 285	12.79 253	4.12 180	0.06 107	0.04 60	0.21 348	0.04 146	0.21 120	1.27 246

rvit_0105_5	8.01 260	3.69 384	17.73 421	10.42 430	1.61 152	7.29 218	6.68 341	18.33 232	25.98 352	10.45 158	10.46 141	15.53 280	11.01 283	12.87 258	5.37 228	0.44 315	0.41 226	0.00 1	0.15 237	0.70 336	1.08 218

TestStereo1	8.04 261	2.22 254	8.85 195	10.87 443	2.12 208	4.66 80	2.40 192	21.17 283	23.79 324	17.41 293	26.31 322	9.41 181	9.09 260	16.23 344	3.85 169	0.14 187	0.40 219	0.02 174	0.13 217	0.58 298	1.10 220

SA-5K	8.04 261	2.22 254	8.85 195	10.87 443	2.12 208	4.66 80	2.40 192	21.17 283	23.79 324	17.41 293	26.31 322	9.41 181	9.09 260	16.23 344	3.85 169	0.14 187	0.40 219	0.02 174	0.13 217	0.58 298	1.10 220

PFNet	8.10 263	1.75 136	12.34 340	7.54 337	2.40 229	7.41 225	5.81 314	23.83 316	17.85 250	20.78 367	17.57 208	15.22 276	7.72 231	13.37 283	6.46 269	0.33 276	0.20 161	0.12 300	0.19 271	0.32 176	0.77 149

FACV-RUCA	8.11 264	2.29 268	10.34 266	8.07 362	6.02 417	14.18 331	3.04 226	20.05 264	19.00 270	12.98 198	18.43 223	8.73 170	11.58 299	12.20 223	5.78 244	0.38 295	0.64 283	4.34 500	0.35 362	1.89 422	1.96 343

AAGNet	8.15 265	1.75 136	10.57 280	7.72 347	0.74 35	5.74 160	4.98 287	15.90 186	14.59 210	20.31 359	23.80 297	15.08 274	11.25 293	12.27 227	16.70 404	0.85 394	0.06 96	0.32 386	0.01 88	0.15 91	0.16 20

STrans-v2	8.16 266	2.09 220	9.79 242	5.44 170	1.53 144	11.87 292	9.69 408	19.77 259	13.20 193	14.01 221	25.80 314	17.88 322	12.55 325	13.30 281	4.39 196	0.06 107	0.01 11	0.18 334	0.01 88	0.25 136	1.31 252

Prome-Stereo	8.22 267	1.48 94	6.24 87	7.06 306	1.55 145	6.54 203	9.08 392	21.88 288	9.88 157	21.12 378	32.48 409	11.82 214	11.59 301	11.99 212	4.04 176	0.08 134	0.02 35	0.19 340	0.12 213	0.45 254	6.89 497

FENet	8.22 267	1.39 79	7.33 141	6.43 257	2.17 214	10.97 278	2.20 178	22.10 291	21.26 288	17.85 308	23.22 293	14.29 257	11.50 298	13.56 289	8.32 295	0.29 267	0.24 178	0.03 192	0.03 131	0.18 107	1.04 208

AIO-Stereo-zeroshot1	8.37 269	4.16 395	20.63 448	5.82 213	11.79 507	6.40 197	2.02 168	20.82 275	8.03 126	14.52 226	21.38 264	17.44 313	5.83 183	14.43 311	5.13 221	0.06 107	1.00 375	0.05 216	1.81 484	2.44 440	3.62 452

raft_robust	8.39 270	2.81 329	7.62 149	6.32 248	1.17 91	5.47 136	0.82 54	34.37 448	35.49 440	18.40 322	20.25 246	7.24 146	5.51 169	15.77 338	3.40 147	0.11 161	1.10 399	0.00 1	0.50 411	0.33 180	1.19 235

HITNet	8.41 271	3.59 381	9.91 248	5.30 159	1.52 143	13.35 318	4.48 272	22.00 289	16.06 229	15.52 249	22.95 292	15.28 277	11.74 305	14.91 327	9.25 313	0.10 155	0.01 11	0.48 402	0.06 172	0.58 298	1.04 208
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SA	8.43 272	2.16 243	10.02 251	8.41 371	0.93 68	7.36 223	2.21 180	23.73 314	26.15 354	13.55 214	30.84 379	9.89 188	10.09 275	16.84 366	3.52 152	0.18 214	0.68 293	0.17 329	0.40 392	0.48 264	0.92 180

GMM-Stereo	8.44 273	1.27 65	7.36 143	6.64 275	2.56 240	10.00 256	9.29 399	23.79 315	11.33 169	17.96 312	29.59 360	17.14 303	7.59 227	11.77 201	4.61 204	0.13 183	0.01 11	0.24 361	0.94 446	0.49 273	6.14 486

test_sample1	8.49 274	1.83 161	10.60 281	5.53 173	2.95 268	15.17 348	4.51 273	20.73 273	11.47 172	14.78 231	22.80 290	19.06 339	13.86 354	12.52 243	10.17 329	0.14 187	1.20 422	0.02 174	0.19 271	0.28 161	1.93 333

mmm	8.54 275	2.13 235	10.21 260	5.81 211	2.96 269	14.00 327	6.67 339	19.28 252	12.59 181	16.95 287	24.40 304	17.83 321	10.70 282	12.90 260	9.42 319	0.17 207	1.28 437	0.50 404	0.60 426	0.44 248	2.03 363

RAFT_CTSACE	8.55 276	2.62 322	9.63 236	7.41 326	5.06 371	5.76 162	2.54 199	15.38 179	17.84 249	24.33 419	34.69 438	16.37 292	7.22 222	18.05 387	2.63 100	0.01 4	0.56 265	0.00 1	0.03 131	0.42 241	0.41 72

HI	8.56 277	2.44 298	7.70 151	5.09 145	5.21 377	4.06 51	0.49 34	19.26 250	9.96 160	25.77 434	27.88 336	20.72 350	12.22 318	18.06 388	11.58 353	0.05 73	0.11 132	0.00 1	0.10 204	0.16 95	0.31 39

CoSv	8.56 277	2.44 298	7.70 151	5.09 145	5.21 377	4.06 51	0.49 34	19.26 250	9.96 160	25.77 434	27.88 336	20.72 350	12.22 318	18.06 388	11.58 353	0.05 73	0.11 132	0.00 1	0.10 204	0.16 95	0.31 39

dd	8.57 279	5.20 418	13.37 358	6.91 297	1.05 78	10.30 264	3.89 255	17.29 218	34.00 425	15.73 254	17.50 207	7.45 148	6.60 202	15.00 329	10.99 347	1.39 449	0.41 226	0.18 334	0.46 399	2.25 434	1.40 263

CASS	8.64 280	2.03 201	8.60 183	8.71 382	1.59 148	15.02 346	2.75 214	23.27 310	18.58 265	16.29 263	22.78 289	13.42 249	13.68 348	13.07 271	7.66 280	1.18 442	0.05 71	0.13 307	0.01 88	0.75 350	3.24 444
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_sample2	8.68 281	1.84 162	9.64 237	5.53 173	2.43 231	13.92 325	8.00 377	21.09 278	16.82 245	14.92 232	22.73 288	19.44 341	13.75 349	12.99 262	6.85 274	0.15 198	1.15 410	0.07 243	0.20 276	0.35 192	1.78 311

DN-CSS_ROB	8.72 282	3.49 373	16.63 408	6.74 283	3.39 289	6.20 186	3.43 242	23.40 311	22.03 302	17.46 297	30.28 368	9.33 179	8.32 243	14.71 318	6.36 266	0.91 405	0.00 1	0.45 398	0.00 1	0.65 324	0.70 134

GANet-ADL	8.73 283	2.80 328	9.48 229	7.87 354	2.77 254	12.88 309	5.29 297	29.97 391	25.61 349	14.50 225	16.64 203	17.02 301	7.60 228	11.61 197	8.01 288	0.51 332	0.40 219	0.10 273	0.12 213	0.77 353	0.70 134

PSM-AAD	8.76 284	1.41 82	6.46 99	6.87 294	1.18 92	12.78 307	9.66 407	20.03 263	15.78 222	21.79 389	24.91 305	14.31 258	13.16 337	12.42 239	4.07 178	0.05 73	0.06 96	2.44 485	0.16 246	0.45 254	7.17 500

FTStereo	8.76 284	1.57 108	6.75 115	6.55 263	2.45 232	7.65 230	11.62 440	18.36 233	9.01 145	20.25 352	40.79 476	15.87 285	12.36 321	11.02 160	4.69 206	0.24 244	0.01 11	0.09 261	0.16 246	0.19 111	5.58 480

GwcNet-ADL	8.81 286	2.00 193	10.21 260	7.70 345	2.82 257	6.99 213	7.05 355	30.58 397	26.21 356	15.71 253	17.65 209	13.93 255	6.83 216	13.90 298	11.43 352	0.49 326	0.76 313	0.01 149	0.01 88	0.55 289	1.46 272

test_5	8.85 287	2.05 209	9.51 230	11.62 456	4.99 366	6.74 208	5.48 303	18.25 231	23.57 320	16.72 282	29.73 363	15.54 281	10.54 281	16.25 347	4.02 174	0.05 73	0.40 219	0.27 368	0.08 187	0.34 186	0.81 154

ARAFT	8.86 288	3.86 388	17.37 417	5.96 221	0.94 71	12.59 304	10.80 424	18.20 230	19.95 278	18.77 330	16.27 201	17.78 319	8.88 256	18.82 398	5.30 226	0.35 283	0.04 60	0.00 1	0.00 1	0.62 314	0.64 120

ffm	8.89 289	2.34 280	12.99 352	6.28 242	3.81 306	12.43 300	7.47 366	19.77 259	16.80 242	16.64 277	32.03 400	17.29 305	11.78 306	11.11 167	2.34 73	0.05 73	1.17 412	0.80 430	0.37 374	0.29 168	2.07 371

Sa-1000	8.91 290	2.10 222	9.11 205	8.07 362	1.16 90	16.62 383	2.39 191	25.58 330	25.43 346	15.52 249	28.24 343	12.19 221	8.67 250	16.40 352	3.70 160	0.39 297	0.86 334	0.16 326	0.23 293	0.48 264	0.89 173

IRAFT_RVC	8.93 291	1.80 147	10.65 284	7.83 351	1.81 179	6.36 195	10.05 415	26.32 343	27.59 368	17.93 311	19.70 238	17.67 317	9.98 273	13.20 276	6.29 262	0.37 291	0.30 196	0.19 340	0.05 161	0.23 128	0.24 28

DMCA	8.96 292	2.60 317	11.84 326	5.61 181	4.25 329	11.09 281	4.36 269	25.89 332	20.23 282	17.10 290	20.96 259	17.55 315	11.92 312	11.47 184	12.27 364	0.60 354	0.09 117	0.35 389	0.05 161	0.48 264	0.57 113

GES	9.01 293	2.61 321	12.88 348	6.76 284	2.02 201	13.08 311	6.33 331	22.23 293	22.21 304	19.80 351	26.73 328	8.97 175	11.01 283	14.41 308	8.35 298	0.54 339	0.10 128	0.30 383	0.15 237	0.82 363	0.99 199

GrayStereo	9.02 294	1.35 75	7.73 155	8.62 378	2.88 262	10.28 263	10.99 428	18.66 240	16.36 238	22.78 401	30.63 375	17.56 316	12.19 317	11.50 191	5.08 216	0.09 144	0.02 35	0.19 340	0.78 439	0.33 180	2.37 403

DEmStereo	9.07 295	1.70 129	10.89 295	4.86 126	1.23 99	11.51 287	5.70 307	14.24 156	27.02 363	22.33 397	32.56 410	11.70 210	15.04 370	11.83 204	8.53 299	0.31 270	0.16 152	0.02 174	0.09 195	0.11 71	1.47 276

RAFT	9.07 295	2.76 326	10.38 270	8.89 388	1.24 102	13.48 319	8.19 383	17.14 214	17.29 247	23.01 404	19.34 237	20.06 348	11.13 288	17.79 385	6.43 267	0.09 144	1.12 405	0.28 374	0.02 117	0.79 355	1.94 340

iRaft-Stereo_5w	9.10 297	2.33 277	10.69 286	6.64 275	4.47 346	4.74 90	10.72 423	16.71 207	16.97 246	15.39 242	26.15 318	21.25 357	12.59 326	16.38 349	12.90 374	0.85 394	0.51 251	0.08 251	0.22 282	0.95 375	1.53 286

HCRNet	9.13 298	1.82 158	8.73 188	14.95 495	5.22 379	10.66 274	2.49 197	26.57 347	18.64 266	16.31 264	25.51 312	18.42 329	11.15 289	13.53 286	7.25 277	0.10 155	0.04 60	0.10 273	0.02 117	0.27 155	0.76 147

SFCPSM	9.16 299	1.72 132	12.32 339	5.64 185	3.51 295	16.58 382	6.93 351	31.11 405	26.15 354	17.05 289	20.08 244	11.05 202	9.94 272	12.55 244	6.05 248	0.36 286	0.17 155	0.37 391	0.22 282	0.40 230	1.01 202

KYRaft	9.17 300	1.39 79	7.74 156	7.07 308	1.03 76	8.05 242	7.90 375	23.72 313	9.22 151	21.43 384	31.08 382	22.52 372	8.03 236	12.21 224	3.16 133	0.10 155	0.02 35	0.05 216	0.67 432	0.46 259	17.51 538

CrosDoStereo	9.41 301	1.65 120	8.83 193	5.19 153	1.13 86	7.34 221	14.47 465	16.33 195	24.64 334	24.44 420	33.36 420	13.18 244	13.52 341	12.56 245	9.08 309	0.06 107	0.11 132	0.09 261	0.04 146	0.41 234	1.73 305

DeepStereo_LL	9.41 301	1.65 120	8.83 193	5.19 153	1.13 86	7.34 221	14.47 465	16.33 195	24.64 334	24.44 420	33.36 420	13.18 244	13.52 341	12.56 245	9.08 309	0.06 107	0.11 132	0.09 261	0.04 146	0.41 234	1.73 305

DRaft	9.41 301	1.56 107	10.09 254	4.18 84	0.92 63	12.87 308	5.68 306	17.40 221	29.75 382	21.24 380	38.12 459	9.96 189	13.97 358	11.81 203	8.08 289	0.66 366	0.30 196	0.07 243	0.26 314	0.33 180	0.88 169

rvit_stereo_0075_2	9.46 304	4.16 395	20.27 445	12.15 471	8.82 484	5.72 159	4.24 266	23.21 308	18.05 253	12.37 178	28.80 349	16.10 288	8.43 246	14.57 314	8.89 304	0.58 345	0.34 207	0.52 406	0.08 187	0.44 248	1.41 266

test_sample3	9.46 304	2.24 257	11.38 309	5.72 203	2.79 256	18.29 406	5.20 295	27.54 359	21.43 291	18.03 314	21.98 281	16.47 293	11.22 291	13.58 290	9.99 327	0.24 244	0.96 351	0.05 216	0.17 252	0.47 261	1.39 260

THIR-Stereo	9.52 306	2.21 251	9.26 220	5.38 166	0.85 55	15.55 354	11.50 439	16.88 210	21.74 299	24.45 422	31.96 398	14.20 256	13.85 353	11.89 208	8.54 300	0.14 187	0.25 183	0.10 273	0.05 161	0.40 230	1.11 224

DFGA-Net	9.58 307	4.57 404	19.91 442	6.37 251	4.05 315	11.38 284	2.98 224	26.08 335	29.76 383	17.13 291	19.22 231	9.43 183	7.17 221	16.49 355	13.39 376	0.13 183	0.00 1	0.06 225	0.13 217	1.89 422	1.46 272

MyStereo04	9.58 307	2.38 291	10.28 265	6.63 272	4.77 356	6.47 199	9.60 402	32.50 422	42.15 476	14.59 229	12.10 162	11.92 217	11.87 311	14.80 325	8.14 292	0.09 144	1.33 448	0.03 192	0.32 346	0.74 346	0.93 185

CoDeX	9.58 307	2.12 229	10.82 291	6.52 261	3.76 305	16.55 381	6.82 346	26.62 348	25.63 350	17.50 298	25.62 313	14.70 265	11.81 310	12.82 255	7.88 285	0.42 310	0.20 161	0.15 319	0.02 117	0.36 203	1.28 247

anonymousa	9.61 310	2.06 213	9.20 217	5.24 156	6.67 439	15.03 347	4.18 265	19.08 244	21.43 291	19.03 337	30.96 381	21.49 360	14.23 360	11.12 170	8.61 302	0.08 134	1.24 433	0.29 379	0.69 433	0.18 107	1.48 279

MyStereo05	9.63 311	2.25 261	10.26 263	6.69 279	4.74 354	7.75 231	9.60 402	31.51 413	41.00 470	17.45 296	13.02 171	10.28 193	12.27 320	14.74 322	7.68 282	0.09 144	1.32 444	0.02 174	0.26 314	0.84 367	0.92 180

rvit_0105_3	9.68 312	4.32 400	19.50 437	12.22 472	1.90 187	9.16 252	8.63 384	19.21 248	30.92 395	15.42 243	14.72 184	18.81 334	12.18 316	15.98 340	7.12 275	0.67 367	0.42 232	0.01 149	0.49 409	0.56 293	1.40 263

test_sample4	9.81 313	2.27 266	11.39 310	5.70 202	2.74 247	17.40 394	5.20 295	28.01 364	21.50 293	18.70 327	28.46 345	14.96 269	12.86 330	13.80 296	9.68 323	0.24 244	0.97 355	0.06 225	0.16 246	0.51 277	1.48 279

DispNO	9.82 314	2.57 313	17.77 423	6.22 237	5.73 403	11.89 293	4.77 282	25.54 329	21.70 298	17.56 301	21.28 263	18.01 323	13.83 352	17.46 376	9.91 326	0.35 283	0.16 152	0.03 192	0.12 213	0.51 277	1.05 211

BUS	9.86 315	1.86 164	9.14 212	7.14 311	4.12 323	19.47 414	2.69 209	34.15 444	23.28 315	18.82 332	21.95 278	14.37 260	11.63 302	14.72 319	12.39 365	0.36 286	0.13 140	0.15 319	0.04 146	0.37 209	0.46 86

CFNet_pseudo	9.92 316	2.21 251	11.76 321	5.09 145	2.93 267	14.43 333	3.12 227	27.16 353	32.52 410	17.58 303	22.81 291	21.97 365	9.29 263	13.06 269	8.34 296	0.23 239	0.46 238	1.23 460	0.27 322	2.89 446	0.99 199

ccs_rob	9.95 317	2.21 251	11.74 320	5.11 149	2.91 263	14.48 335	3.21 233	27.26 355	32.72 414	17.53 299	22.70 287	21.96 364	9.25 262	12.99 262	8.34 296	0.23 239	0.45 236	1.38 465	0.28 326	3.13 454	1.07 216

G2L-ROB	9.96 318	2.29 268	9.59 234	6.06 226	4.08 318	12.02 296	7.60 370	29.90 390	18.79 268	20.31 359	22.15 285	22.44 370	13.11 336	17.47 377	12.03 357	0.03 35	0.01 11	0.01 149	0.02 117	0.27 155	1.07 216

MSMDNet	9.96 318	2.08 218	11.66 319	5.39 167	2.92 264	16.50 380	2.89 219	29.73 386	34.55 431	17.86 309	21.91 276	18.86 335	8.36 244	13.06 269	7.74 284	0.24 244	0.47 241	0.66 420	0.24 301	3.07 450	1.04 208

MLCV	9.96 318	3.33 364	14.77 377	5.75 207	1.62 156	14.91 339	1.31 85	22.06 290	24.83 336	22.51 398	31.57 392	17.20 304	8.07 237	17.07 370	12.11 359	0.48 323	0.01 11	0.05 216	0.05 161	0.48 264	1.10 220

PCWNet_CMD	9.97 321	2.08 218	11.61 318	5.36 165	2.92 264	16.39 377	2.94 223	29.76 387	34.38 428	17.83 306	21.86 275	18.91 336	8.27 242	13.01 264	7.73 283	0.23 239	0.46 238	0.79 428	0.25 312	3.46 464	1.12 228

UCFNet_RVC	10.01 322	2.81 329	6.11 79	7.31 323	3.92 311	16.80 385	8.00 377	28.68 371	20.81 285	16.57 272	23.35 294	25.82 407	13.06 335	13.55 288	9.18 311	0.12 176	0.06 96	1.19 454	0.32 346	1.47 405	1.06 213

test_sample5	10.07 323	2.24 257	11.22 307	5.82 213	2.68 244	16.15 371	5.79 312	27.87 362	21.59 296	19.26 343	32.74 413	15.92 286	12.97 331	14.33 304	9.26 314	0.27 259	0.98 359	0.07 243	0.17 252	0.57 295	1.49 281

Anonymous3	10.07 323	4.14 394	31.49 486	9.77 409	5.11 373	25.00 454	11.85 441	25.20 326	19.24 273	10.80 165	14.78 185	7.92 160	8.68 251	14.40 307	6.12 251	3.25 487	1.40 457	0.08 251	0.06 172	0.81 360	1.30 250

BEATNet_4x	10.11 325	5.82 429	14.80 379	6.14 230	1.55 145	13.87 324	5.98 320	26.24 339	18.35 255	16.53 271	25.41 311	18.01 323	13.78 351	18.01 386	12.39 365	0.48 323	0.18 156	0.81 434	0.11 210	2.02 426	1.70 302

GANet-RSSM	10.17 326	2.02 199	8.21 172	7.09 310	5.57 396	13.17 314	7.29 363	27.27 356	19.65 276	15.81 256	28.83 350	26.18 410	16.33 390	14.58 316	9.28 318	0.25 251	0.27 186	0.16 326	0.04 146	0.65 324	0.72 138

DualNet	10.19 327	2.24 257	11.22 307	5.82 213	2.68 244	16.15 371	5.79 312	27.87 362	21.59 296	20.28 353	34.11 430	15.92 286	12.97 331	14.33 304	9.26 314	0.27 259	0.98 359	0.07 243	0.17 252	0.57 295	1.49 281

DCVSM-stereo	10.23 328	2.16 243	12.54 346	6.23 238	3.65 300	12.01 295	3.56 248	19.41 254	23.18 313	24.08 417	19.88 242	29.55 429	18.82 423	14.49 312	10.42 335	0.25 251	1.17 412	0.28 374	0.06 172	0.82 363	2.07 371

gwcnet-sp	10.26 329	3.56 377	15.31 391	6.59 266	4.30 331	15.71 357	5.71 309	26.09 336	25.15 340	21.68 386	21.77 268	15.01 271	16.42 393	15.21 331	10.76 342	0.12 176	0.20 161	0.02 174	0.09 195	0.63 318	0.86 163

scenet	10.26 329	3.56 377	15.31 391	6.59 266	4.30 331	15.71 357	5.71 309	26.09 336	25.15 340	21.68 386	21.77 268	15.01 271	16.42 393	15.21 331	10.76 342	0.12 176	0.20 161	0.02 174	0.09 195	0.63 318	0.86 163

ssnet	10.26 329	3.56 377	15.31 391	6.59 266	4.30 331	15.71 357	5.71 309	26.09 336	25.15 340	21.68 386	21.77 268	15.01 271	16.42 393	15.21 331	10.76 342	0.12 176	0.20 161	0.02 174	0.09 195	0.63 318	0.86 163

PSMNet-ADL	10.30 332	2.32 275	7.83 159	9.69 406	4.44 340	16.04 364	4.16 263	27.57 360	25.08 338	15.16 236	19.04 229	25.28 403	13.63 347	16.49 355	15.33 390	0.86 397	0.81 321	0.01 149	0.04 146	0.33 180	1.81 313

ff1	10.31 333	2.34 280	12.99 352	6.28 242	3.81 306	12.43 300	7.47 366	19.77 259	16.80 242	16.64 277	32.03 400	17.29 305	11.78 306	17.54 378	24.30 456	0.05 73	1.17 412	0.80 430	0.37 374	0.29 168	2.07 371

PSMNet-RSSM	10.31 333	2.47 301	7.79 157	7.85 353	4.38 338	10.47 268	6.67 339	29.67 384	22.25 305	16.62 275	33.75 426	23.30 379	14.58 365	13.91 299	10.56 336	0.23 239	0.09 117	0.07 243	0.24 301	0.87 370	0.48 91

IER	10.32 335	2.06 213	11.88 328	4.95 136	5.34 382	13.34 317	6.11 322	27.47 358	23.59 321	20.37 361	30.03 365	16.50 294	20.42 442	14.24 302	8.81 303	0.16 201	0.03 51	0.18 334	0.10 204	0.27 155	0.56 107

BSDual-CNN	10.33 336	1.86 164	9.14 212	7.14 311	4.12 323	15.83 362	8.93 389	34.15 444	23.28 315	18.82 332	21.95 278	22.14 367	13.58 345	14.72 319	9.53 320	0.36 286	0.13 140	0.15 319	0.04 146	0.37 209	0.46 86

psmg	10.36 337	1.86 164	9.14 212	5.58 179	4.12 323	15.74 361	7.65 371	30.05 392	23.28 315	21.80 390	26.26 320	22.14 367	13.58 345	14.72 319	9.53 320	0.36 286	0.13 140	0.17 329	0.04 146	0.44 248	0.67 126

test_for_model	10.44 338	31.57 537	7.69 150	28.25 533	19.35 532	5.66 154	1.73 136	9.50 80	9.59 154	13.59 216	6.15 88	5.25 109	2.58 77	5.60 23	1.81 45	10.21 524	3.48 518	0.00 1	0.16 246	35.71 547	10.93 526

CFNet-ft	10.46 339	3.02 347	7.10 127	7.69 342	5.42 388	16.93 386	5.92 317	22.83 302	22.31 306	15.81 256	30.40 370	26.42 413	15.19 373	13.60 292	12.18 361	0.14 187	0.10 128	1.87 472	0.34 358	1.22 390	0.73 141

CFNet_RVC	10.46 339	3.02 347	7.10 127	7.69 342	5.42 388	16.93 386	5.92 317	22.82 301	22.31 306	15.81 256	30.40 370	26.41 412	15.19 373	13.60 292	12.19 362	0.14 187	0.10 128	1.87 472	0.34 358	1.22 390	0.73 141

test_sample6	10.49 341	2.24 257	11.49 313	5.91 220	2.48 233	16.12 370	6.37 334	28.98 375	22.48 308	20.28 353	34.11 430	17.08 302	13.28 338	14.57 314	10.61 339	0.32 273	0.95 350	0.10 273	0.19 271	0.59 304	1.61 292

UGAM	10.51 342	1.74 135	10.16 255	7.06 306	4.44 340	6.56 204	11.34 434	16.06 189	27.83 370	21.09 377	28.18 342	23.47 381	11.21 290	26.86 470	11.33 351	0.05 73	0.49 245	0.46 400	0.36 369	0.44 248	0.97 197

qqq1	10.51 342	1.90 170	14.85 380	4.89 129	1.48 130	14.92 340	3.21 233	31.03 400	30.74 391	20.28 353	29.37 356	18.33 325	14.54 361	16.56 358	4.42 197	0.41 304	1.20 422	0.00 1	0.14 228	0.39 226	1.60 289

fff1	10.51 342	1.90 170	14.85 380	4.89 129	1.48 130	14.92 340	3.21 233	31.03 400	30.74 391	20.28 353	29.37 356	18.33 325	14.54 361	16.56 358	4.42 197	0.41 304	1.20 422	0.00 1	0.14 228	0.39 226	1.60 289

UDGNet	10.51 342	14.75 506	11.91 329	10.29 423	2.78 255	7.93 239	1.94 161	19.31 253	34.57 432	17.74 304	13.70 178	13.56 252	7.30 224	13.52 285	7.18 276	5.80 507	0.11 132	12.86 531	2.76 495	9.87 512	2.34 399

ICVP	10.54 346	2.11 226	7.49 145	9.62 404	3.41 290	13.85 323	6.34 332	26.81 350	23.24 314	16.90 283	31.76 396	27.31 422	12.81 329	12.18 222	12.47 369	1.59 454	0.58 272	0.19 340	0.13 217	0.63 318	1.45 271
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_ucs	10.56 347	2.15 239	12.88 348	5.55 177	4.11 321	15.24 350	3.93 256	28.55 369	32.41 408	18.70 327	24.95 307	22.99 374	9.66 270	14.22 301	8.13 291	0.29 267	0.84 327	1.63 469	0.23 293	3.43 463	1.31 252

G2L-Stereo	10.65 348	2.78 327	11.19 305	7.63 338	4.24 328	8.87 249	9.35 400	29.83 389	23.03 312	19.75 349	26.33 324	23.15 378	12.08 313	16.39 350	16.43 401	0.34 281	0.04 60	0.09 261	0.01 88	0.41 234	1.05 211

cf-r	10.67 349	2.34 280	9.77 241	6.17 233	5.79 406	12.94 310	5.14 289	25.21 328	27.86 371	17.84 307	32.03 400	25.81 406	15.91 384	12.22 225	12.56 371	0.17 207	0.19 160	0.05 216	0.06 172	0.59 304	0.72 138

RAFT + AFF	10.71 350	4.59 406	18.51 428	10.52 431	5.02 368	13.14 313	11.12 431	26.24 339	27.48 367	15.09 235	16.07 198	19.83 345	11.23 292	17.09 371	10.38 332	0.45 319	1.45 467	0.65 419	0.23 293	2.31 437	2.74 424

hknet	10.77 351	1.95 179	11.80 323	7.14 311	3.83 310	15.83 362	8.93 389	34.15 444	22.70 310	18.82 332	21.95 278	23.13 376	17.03 401	16.94 368	9.85 325	0.28 263	0.13 140	0.15 319	0.04 146	0.37 209	0.46 86

ttt	10.82 352	2.17 246	9.66 239	7.03 302	4.44 340	14.16 329	6.87 349	33.72 440	30.69 389	15.67 252	31.50 390	14.99 270	10.50 280	16.54 357	13.98 378	0.41 304	1.31 442	0.10 273	0.29 332	0.47 261	1.92 331

ACVNet	10.83 353	2.25 261	7.10 127	6.43 257	3.02 273	13.17 314	3.75 251	22.83 302	35.15 438	15.81 256	30.67 376	24.65 391	15.77 382	16.47 353	18.13 414	0.16 201	0.01 11	0.06 225	0.07 180	0.65 324	0.43 77

AdaStereo	10.85 354	4.57 404	10.79 288	9.59 403	3.46 292	17.49 395	6.29 327	32.70 425	26.07 353	19.04 338	26.55 326	19.60 344	10.12 276	17.71 384	10.38 332	1.00 418	0.05 71	0.42 395	0.02 117	0.70 336	0.46 86
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.
G2L-Stereo_test	11.01 355	2.34 280	9.34 223	5.12 150	4.31 334	12.30 298	13.21 456	33.14 433	23.33 318	23.77 414	25.10 308	21.80 362	13.91 356	16.39 350	14.37 381	0.09 144	0.06 96	0.01 149	0.02 117	0.38 221	1.16 229

SMFormer	11.03 356	1.90 170	14.85 380	4.89 129	1.48 130	14.92 340	3.21 233	31.03 400	30.74 391	20.28 353	29.37 356	18.33 325	14.54 361	16.56 358	14.46 383	0.41 304	1.20 422	0.28 374	0.24 301	0.45 254	1.47 276

tta	11.03 356	1.90 170	14.85 380	4.89 129	1.48 130	14.92 340	3.21 233	31.03 400	30.73 390	20.28 353	29.37 356	18.33 325	14.54 361	16.56 358	14.46 383	0.41 304	1.20 422	0.28 374	0.24 301	0.39 226	1.60 289

iResNet	11.06 358	4.16 395	16.83 410	7.89 356	2.23 217	15.59 355	9.17 397	24.49 322	29.14 379	20.78 367	31.13 384	16.87 300	11.58 299	15.45 335	12.50 370	0.64 362	0.05 71	0.02 174	0.10 204	0.79 355	1.71 303

DDVS	11.10 359	3.37 367	13.49 360	7.49 334	4.07 316	16.17 373	2.73 213	24.18 318	17.91 251	21.37 382	30.15 367	31.23 444	8.50 248	19.92 406	15.00 388	0.82 390	1.56 477	0.08 251	0.22 282	0.84 367	2.84 428

test_sample7	11.16 360	2.69 323	11.55 316	5.82 213	2.21 216	15.39 352	9.15 395	29.36 378	25.26 343	24.82 424	21.48 265	24.89 395	18.88 426	14.41 308	11.06 348	0.78 383	1.96 489	0.43 396	0.14 228	0.73 343	2.20 386

CFNet	11.23 361	3.41 369	10.68 285	7.08 309	4.22 327	17.38 393	4.83 285	31.29 410	31.29 398	19.15 340	26.85 329	24.06 387	13.75 349	16.23 344	12.22 363	0.26 255	0.05 71	0.44 397	0.09 195	0.92 373	0.41 72

AACVNet	11.24 362	3.71 385	11.56 317	9.45 399	3.35 286	11.67 290	4.88 286	23.23 309	14.00 204	28.19 458	29.90 364	30.39 440	18.03 416	20.04 408	13.22 375	0.50 329	0.21 169	0.23 357	0.07 180	0.75 350	1.52 285

DeepPruner_ROB	11.28 363	5.83 430	15.23 388	6.93 299	4.50 347	10.08 258	6.62 338	36.65 475	20.17 281	18.12 316	27.95 338	23.10 375	13.43 340	20.08 409	11.90 356	1.16 438	0.51 251	0.23 357	0.17 252	1.11 385	1.91 330

GMStereo_Zeroshot	11.32 364	8.59 469	21.66 455	10.06 414	2.53 236	12.38 299	1.43 92	21.36 286	21.50 293	23.48 409	35.74 443	24.85 394	6.12 190	20.48 416	8.28 294	0.83 391	0.02 35	0.25 364	0.01 88	6.33 493	0.53 100

LMCR-Stereo	11.32 364	4.98 416	11.87 327	14.09 484	4.01 313	16.97 390	5.70 307	26.41 344	23.41 319	22.57 400	22.11 284	15.18 275	15.44 378	21.48 438	17.57 410	2.29 470	0.04 60	0.00 1	0.03 131	1.53 409	0.65 122

LL-Strereo	11.34 366	4.25 398	13.90 365	9.09 390	6.20 424	7.31 220	8.93 389	35.93 463	30.30 385	16.93 284	15.83 195	21.85 363	17.45 411	21.92 442	10.25 330	0.43 312	1.47 470	0.74 425	0.08 187	1.15 386	2.71 422

GwcNet-RSSM	11.34 366	2.72 325	10.26 263	7.24 321	5.38 384	12.67 305	6.70 342	26.70 349	31.93 404	17.56 301	34.45 435	24.37 390	15.77 382	13.70 294	15.31 389	0.19 225	0.20 161	0.14 314	0.05 161	0.81 360	0.64 120

HSM-Net_RVC	11.37 368	1.57 108	6.32 89	5.99 223	2.67 243	20.99 426	7.19 359	28.50 367	28.64 376	21.03 376	25.84 315	33.64 466	16.37 392	16.83 365	10.76 342	0.21 233	0.08 115	0.02 174	0.00 1	0.16 95	0.55 104
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NINENet	11.46 369	3.02 347	11.83 325	8.45 373	5.40 385	19.47 414	2.69 209	39.63 499	34.82 433	19.11 339	27.64 334	14.37 260	11.63 302	16.21 343	12.39 365	0.94 411	0.21 169	0.29 379	0.00 1	0.48 264	0.55 104

ToySt	11.51 370	2.48 304	17.84 424	6.10 228	2.09 204	16.11 369	12.36 446	25.07 325	28.25 374	15.22 238	25.16 309	25.51 404	15.98 386	17.63 383	15.46 392	0.19 225	1.08 394	0.04 208	0.31 344	0.66 329	2.67 419

DAS	11.51 370	2.60 317	15.62 397	9.37 397	6.27 430	16.04 364	7.71 372	22.70 299	33.92 423	19.53 345	29.03 351	19.51 342	19.10 430	17.44 375	8.98 306	0.78 383	0.02 35	0.29 379	0.01 88	0.48 264	0.81 154

ac_64	11.57 372	2.13 235	11.77 322	8.79 385	5.51 393	19.40 412	6.29 327	24.72 324	15.20 216	23.50 410	24.91 305	33.07 460	16.82 398	19.33 401	17.78 412	0.53 333	0.15 149	0.02 174	0.03 131	0.35 192	1.03 207

mmx	11.59 373	2.34 280	12.99 352	6.28 242	3.81 306	12.43 300	7.47 366	32.76 427	28.92 377	16.64 277	32.03 400	17.29 305	11.78 306	17.54 378	24.30 456	0.24 244	1.21 428	0.80 430	0.37 374	0.65 324	1.89 326

xxx	11.59 373	2.34 280	12.99 352	6.28 242	3.81 306	12.43 300	7.47 366	32.75 426	28.92 377	16.64 277	32.03 400	17.29 305	11.78 306	17.54 378	24.30 456	0.24 244	1.21 428	0.80 430	0.37 374	0.65 324	1.89 326

NOSS_ROB	11.76 375	4.63 408	8.14 171	7.46 331	2.92 264	17.82 399	10.55 421	30.45 396	34.08 427	16.37 265	19.97 243	23.14 377	16.31 388	18.22 391	10.67 341	2.98 482	1.84 484	3.39 498	1.64 480	2.24 433	2.37 403

ITSA-stereo	11.88 376	2.48 304	11.96 333	6.54 262	1.92 189	13.33 316	4.81 284	37.17 481	49.04 503	18.70 327	18.52 225	21.69 361	12.63 327	16.77 363	15.60 394	0.53 333	0.40 219	0.32 386	0.33 353	1.07 382	3.89 460

HSM	11.89 377	2.32 275	8.70 186	6.70 282	4.10 320	16.45 378	8.06 379	30.42 395	20.31 283	23.35 408	26.42 325	41.60 508	17.59 413	20.66 419	9.57 322	0.11 161	0.03 51	0.01 149	0.01 88	0.24 132	1.22 239

coex_refinement	12.03 378	2.30 271	8.72 187	8.56 376	5.30 381	16.95 389	7.17 356	31.75 415	32.48 409	18.92 336	31.46 389	25.97 409	12.98 333	14.55 313	21.39 439	0.33 276	0.06 96	0.02 174	0.10 204	0.49 273	1.18 234

SepStereo	12.04 379	2.60 317	15.62 397	9.37 397	6.27 430	16.04 364	7.71 372	22.70 299	33.92 423	19.53 345	29.03 351	19.51 342	19.10 430	27.97 476	8.98 306	0.78 383	0.02 35	0.29 379	0.01 88	0.48 264	0.81 154

DMCA-RVC	12.06 380	4.35 401	14.21 372	10.52 431	4.86 358	13.84 322	4.33 268	25.20 326	24.13 327	20.56 365	29.22 354	26.65 415	25.85 472	17.02 369	16.34 399	0.41 304	0.35 209	0.55 409	0.24 301	0.83 366	1.81 313

ACV-stereo	12.12 381	6.01 436	30.51 482	7.45 329	3.42 291	21.69 432	6.74 343	22.11 292	20.81 285	17.88 310	21.26 262	26.73 418	17.28 405	20.80 423	14.16 379	0.79 387	1.10 399	0.17 329	0.09 195	0.67 331	2.66 417

1111x	12.31 382	2.33 277	12.13 336	5.79 209	2.84 258	15.49 353	8.70 385	36.34 470	29.33 380	16.58 273	27.52 333	26.70 417	15.76 381	17.21 372	24.79 463	0.26 255	1.37 454	0.04 208	0.42 396	0.46 259	2.07 371

UPFNet	12.31 382	2.15 239	11.91 329	7.90 357	7.21 452	20.03 420	9.28 398	29.44 382	27.18 365	20.88 370	30.86 380	21.23 356	18.11 417	19.60 403	17.41 409	0.55 341	0.57 268	0.26 366	0.07 180	0.67 331	0.92 180

FADNet-RVC-Resample	12.31 382	5.22 419	32.28 489	10.14 417	4.08 318	14.97 344	6.98 354	26.54 346	24.42 332	23.72 412	29.31 355	19.87 346	15.01 369	16.26 348	10.61 339	0.65 363	0.52 254	0.48 402	0.54 418	1.52 408	3.09 440

RASNet	12.38 385	2.58 315	12.48 344	6.76 284	5.97 415	16.37 376	6.74 343	34.99 455	22.20 303	17.44 295	33.11 417	22.81 373	24.84 463	20.33 413	18.27 417	1.16 438	0.05 71	0.06 225	0.01 88	0.27 155	1.06 213

test_xeample	12.39 386	2.09 220	10.36 267	5.73 204	3.06 275	18.17 405	6.27 326	31.98 418	24.37 331	18.78 331	33.92 429	19.09 340	16.00 387	14.60 317	39.03 523	0.19 225	1.32 444	0.01 149	0.33 353	0.36 203	2.04 365

iResNet_ROB	12.41 387	3.19 355	12.39 341	6.63 272	3.72 302	16.98 391	2.64 205	32.29 420	38.58 460	26.93 449	33.73 425	26.24 411	17.40 408	17.36 374	8.95 305	0.33 276	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.40 230	0.35 49

DSFCA	12.44 388	3.00 344	14.87 384	6.04 225	7.03 448	17.06 392	10.86 427	31.11 405	32.12 405	26.41 444	23.81 298	22.37 369	15.13 372	21.13 433	13.53 377	0.95 414	0.66 286	0.28 374	0.38 384	1.21 389	0.77 149

FADNet_RVC	12.44 388	6.19 438	40.86 504	7.04 303	3.69 301	11.30 282	4.17 264	29.67 384	27.67 369	18.20 318	26.04 316	13.47 250	17.15 402	16.85 367	14.95 387	0.99 416	0.75 309	0.60 413	1.32 471	4.18 472	3.62 452

CBMV_ROB	12.51 390	3.86 388	7.98 165	5.81 211	2.99 271	16.05 368	4.62 277	27.61 361	31.37 399	26.75 447	32.62 411	23.97 386	22.66 456	21.14 434	12.09 358	2.15 467	1.78 483	2.24 479	1.27 470	1.64 413	1.54 287

NLCA_NET_v2_RVC	12.58 391	4.09 392	18.25 426	8.26 367	5.83 410	14.72 336	5.85 315	33.49 438	27.86 371	22.14 395	32.16 406	24.94 399	14.01 359	16.19 342	16.82 406	0.90 403	0.35 209	0.37 391	0.58 425	1.51 407	3.31 446
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
acv_ft	12.59 392	2.25 261	13.50 361	8.30 369	6.23 425	19.81 418	6.34 332	26.43 345	35.15 438	26.38 443	30.67 376	24.65 391	14.91 368	16.47 353	19.16 426	0.16 201	0.01 11	0.06 225	0.07 180	0.74 346	0.43 77

hitnet-ft	12.59 392	3.03 350	7.87 161	7.49 334	4.20 326	27.41 474	3.75 251	23.41 312	24.15 328	21.14 379	34.12 432	31.93 452	19.74 438	20.28 412	18.13 414	0.54 339	1.45 467	0.35 389	0.09 195	1.26 393	1.41 266

xxxx	12.60 394	2.03 201	10.79 288	6.18 235	2.86 260	21.84 433	3.02 225	34.55 452	25.46 347	16.39 266	31.58 393	26.87 421	14.75 367	14.00 300	37.45 515	0.21 233	1.36 453	0.01 149	0.32 346	0.35 192	2.07 371

ISRNet	12.68 395	2.57 313	19.05 434	13.05 479	6.24 426	7.30 219	2.84 217	29.80 388	32.13 406	23.26 407	35.61 442	24.75 393	16.48 396	15.81 339	14.55 385	0.85 394	1.01 378	2.29 480	0.55 421	1.08 383	4.43 464

pcwnet_v2	12.68 395	2.30 271	18.36 427	8.32 370	5.74 404	17.73 397	4.77 282	36.75 478	46.28 499	20.98 374	29.07 353	16.62 295	13.52 341	16.56 358	10.30 331	0.55 341	1.02 386	0.34 388	0.24 301	2.10 429	2.11 379

iResNetv2_ROB	12.78 397	4.09 392	15.60 395	6.44 259	3.75 304	14.86 337	7.17 356	34.46 450	37.12 447	26.06 438	34.81 439	29.76 430	16.32 389	14.77 323	7.67 281	0.31 270	0.03 51	0.12 300	0.01 88	0.94 374	1.23 241

ADLNet	12.84 398	2.93 338	11.94 331	8.87 386	6.88 443	17.96 400	8.85 386	34.12 442	26.67 360	27.81 457	26.24 319	26.84 420	15.04 370	17.54 378	19.94 430	0.59 350	0.58 272	0.24 361	0.11 210	0.80 359	2.85 430

CBFPSM	12.96 399	3.37 367	30.97 484	5.30 159	3.22 281	22.79 440	16.93 484	21.82 287	21.35 289	21.93 392	28.34 344	29.99 434	17.38 407	15.32 334	16.39 400	0.11 161	0.48 242	0.10 273	0.17 252	0.58 298	2.72 423

ADLNet2	12.99 400	2.94 339	14.18 370	9.57 402	5.96 414	20.23 423	10.41 420	33.05 431	37.61 451	19.46 344	19.74 240	22.46 371	18.63 420	22.37 445	20.76 434	0.37 291	0.15 149	0.06 225	0.08 187	1.04 381	0.72 138

dad	13.05 401	11.39 486	15.64 399	7.35 324	2.10 205	15.64 356	3.48 243	18.77 241	35.55 441	27.77 455	33.76 427	31.59 446	13.04 334	14.79 324	11.16 350	3.35 488	0.54 258	7.85 521	0.96 453	3.88 470	2.49 413

AASNet	13.05 401	3.27 360	12.23 338	10.28 422	6.90 444	17.61 396	7.88 374	41.14 506	38.29 456	23.20 406	29.62 361	16.85 299	15.59 380	15.50 337	19.03 424	0.39 297	0.03 51	0.78 427	0.05 161	1.32 397	1.08 218

HBP-ISP	13.07 403	8.80 471	8.99 199	8.11 365	4.55 350	13.48 319	6.60 337	29.09 377	30.50 387	21.33 381	36.14 444	16.62 295	19.42 434	20.92 427	12.81 373	3.63 490	2.61 504	7.18 517	4.12 507	3.74 468	2.69 421

222	13.07 403	1.99 189	10.74 287	6.56 264	2.74 247	19.95 419	2.54 199	34.13 443	24.42 332	22.52 399	31.39 386	20.78 352	16.99 400	14.31 303	48.07 547	0.16 201	1.33 448	0.01 149	0.32 346	0.37 209	2.02 359

DualNet (step1)	13.16 405	5.31 421	19.76 438	6.41 253	3.12 278	17.98 401	9.85 411	29.36 378	25.26 343	24.82 424	21.48 265	24.89 395	18.87 424	14.41 308	11.06 348	6.83 511	1.96 489	6.61 510	7.47 520	3.22 457	4.59 465

UNet	13.18 406	2.47 301	14.45 374	7.45 329	7.82 467	26.01 463	4.67 280	34.38 449	29.42 381	20.90 372	31.81 397	26.68 416	18.98 427	21.08 432	15.56 393	0.21 233	0.06 96	0.27 368	0.09 195	0.37 209	1.01 202

HGLStereo	13.21 407	3.45 370	14.01 367	10.32 425	7.72 464	15.72 360	7.19 359	31.94 417	28.12 373	20.83 369	36.16 446	26.61 414	20.82 444	18.74 395	19.63 429	1.01 420	0.22 172	0.07 243	0.08 187	0.59 304	1.00 201

GEStereo_RVC	13.23 408	3.13 353	15.23 388	10.33 426	4.95 364	18.92 411	11.46 438	31.58 414	48.03 501	20.51 364	27.68 335	19.00 338	13.31 339	20.44 415	16.01 397	1.15 437	0.51 251	0.10 273	0.14 228	0.67 331	1.47 276

delet	13.26 409	2.43 297	12.99 352	8.45 373	6.26 429	22.40 436	10.83 426	28.78 372	38.76 461	20.39 363	30.36 369	20.85 353	17.67 414	22.97 447	19.13 425	0.14 187	0.45 236	0.19 340	0.08 187	0.78 354	1.24 243

CRFU-Net	13.32 410	3.53 376	12.90 350	8.76 384	6.05 419	26.25 466	10.15 417	25.86 331	14.68 211	30.76 477	30.58 374	30.11 437	21.59 453	20.52 417	20.28 432	1.53 453	0.48 242	0.27 368	0.16 246	0.64 323	1.28 247

CSP-Net	13.41 411	3.62 382	11.03 301	6.62 271	4.07 316	25.76 462	9.61 406	29.66 383	27.14 364	29.97 471	33.42 422	29.84 432	17.23 404	20.64 418	16.03 398	1.12 433	0.41 226	0.03 192	0.00 1	0.75 350	1.29 249

MMNet	13.55 412	2.82 331	13.90 365	7.63 338	6.36 433	26.45 468	4.63 278	24.00 317	42.67 479	26.25 441	33.12 418	20.98 355	19.45 436	20.14 410	19.49 428	0.75 374	0.54 258	0.11 295	0.01 88	0.53 280	1.10 220

STTStereo	13.60 413	5.63 427	28.73 478	8.07 362	5.65 400	13.97 326	7.17 356	31.25 407	26.70 361	25.59 432	32.06 405	31.71 449	14.71 366	17.24 373	16.46 403	0.29 267	0.40 219	0.71 422	1.43 474	1.31 395	2.82 427

SGM-Forest	13.63 414	2.55 312	8.22 173	6.30 247	2.16 213	23.84 446	11.13 432	34.68 453	32.40 407	27.27 451	33.02 414	30.08 436	17.82 415	22.13 443	15.40 391	1.66 460	0.32 199	0.88 439	0.03 131	0.79 355	1.93 333
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TDLM	13.70 415	4.93 415	11.80 323	11.93 465	5.53 394	16.75 384	14.38 464	36.12 467	32.59 411	23.08 405	27.03 330	25.90 408	15.40 376	25.87 465	14.23 380	1.24 445	0.09 117	1.53 467	0.61 428	2.06 428	2.94 433

AANet_RVC	13.75 416	6.34 440	12.90 350	8.87 386	4.53 349	14.09 328	9.12 394	29.37 381	38.32 458	23.85 416	37.41 452	23.55 382	17.51 412	23.31 450	18.56 418	2.08 466	1.30 438	0.25 364	0.06 172	0.73 343	2.87 431

xyz-stereo	13.76 417	1.43 88	40.88 505	3.14 33	0.83 53	42.24 527	4.68 281	14.87 174	26.49 357	23.70 411	37.20 450	30.36 439	19.90 439	18.77 396	9.23 312	0.28 263	0.03 51	0.64 417	0.03 131	0.20 118	0.32 41

ssnet_v2	13.84 418	3.15 354	13.44 359	7.99 359	3.08 276	22.60 437	14.51 467	36.65 475	33.59 421	22.04 394	26.10 317	28.64 425	17.16 403	23.13 448	20.86 436	0.50 329	0.32 199	0.20 345	0.13 217	1.41 401	1.38 258

FADNet-RVC	13.86 419	12.75 500	41.65 506	8.64 379	4.63 352	16.45 378	6.89 350	28.91 373	24.20 329	20.89 371	31.44 388	26.73 418	11.37 296	21.58 440	15.91 395	0.25 251	0.14 146	0.14 314	0.24 301	2.97 448	1.50 284

psm_up	13.88 420	2.70 324	10.89 295	10.20 419	5.97 415	15.01 345	12.58 448	39.13 496	31.75 402	21.39 383	31.09 383	30.18 438	25.01 466	20.33 413	17.62 411	0.75 374	0.39 217	0.18 334	0.03 131	0.82 363	1.67 300

DLCB_ROB	13.97 421	3.74 386	11.01 300	9.99 413	5.85 411	21.40 429	10.37 419	30.17 393	30.49 386	28.21 459	32.18 407	32.67 456	21.17 448	20.20 411	18.59 419	0.34 281	0.18 156	0.41 394	0.15 237	0.61 312	1.76 309

StereoDRNet-Refined	14.03 422	3.52 374	12.77 347	8.70 381	3.31 284	18.50 408	4.58 275	29.08 376	30.59 388	29.85 469	42.52 486	25.24 402	19.57 437	23.88 454	23.55 451	0.44 315	0.07 109	0.54 407	0.38 384	0.88 372	2.64 416
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iinet-f	14.05 423	5.00 417	47.51 520	6.57 265	4.04 314	21.14 427	14.37 462	28.25 365	21.37 290	21.95 393	31.37 385	21.31 358	18.66 421	16.15 341	20.61 433	0.31 270	0.41 226	0.09 261	0.05 161	1.00 379	0.76 147

CVANet_RVC	14.09 424	4.82 413	10.86 294	9.46 400	5.60 399	19.70 417	12.94 453	33.38 436	34.86 434	23.72 412	33.31 419	29.76 430	16.35 391	24.37 456	12.45 368	1.22 443	0.23 174	1.45 466	0.87 445	3.41 461	3.01 435

SACVNet	14.10 425	5.24 420	14.19 371	12.11 469	6.12 422	18.45 407	9.11 393	33.13 432	22.94 311	28.79 462	33.88 428	32.69 457	23.78 457	20.91 426	12.13 360	1.08 427	0.54 258	0.84 437	0.48 406	1.41 401	4.26 462

rvit_105_1	14.11 426	6.23 439	22.11 458	13.74 483	4.55 350	15.38 351	28.19 532	27.21 354	43.35 483	19.53 345	24.36 302	22.05 366	15.96 385	18.37 392	12.70 372	2.27 469	0.58 272	0.26 366	2.37 493	0.70 336	2.20 386

PS-NSSS	14.36 427	8.44 467	16.43 406	7.44 328	5.79 406	18.65 410	12.71 451	39.02 493	26.84 362	20.99 375	36.15 445	21.47 359	18.25 418	18.21 390	18.63 420	2.44 475	0.55 262	5.38 504	0.37 374	5.25 484	4.11 461

CBMV	14.52 428	4.59 406	9.99 250	6.61 270	2.85 259	22.76 439	12.45 447	30.63 398	33.32 417	31.98 482	35.00 440	31.68 447	19.43 435	26.53 468	16.71 405	1.28 446	0.61 278	0.63 415	0.12 213	1.26 393	1.89 326
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet	14.77 429	11.96 491	39.55 503	8.50 375	6.64 438	18.53 409	6.74 343	35.70 461	35.06 436	19.21 341	28.06 340	28.14 423	13.94 357	18.54 394	11.61 355	0.48 323	0.75 309	0.38 393	0.49 409	9.17 507	2.05 369

fast-acv-ft	14.96 430	4.73 410	17.68 420	8.03 361	5.27 380	28.61 481	9.97 414	26.25 341	35.58 442	26.03 437	38.02 458	31.91 451	21.50 450	19.25 400	21.18 437	0.61 356	0.38 214	0.63 415	0.48 406	1.31 395	1.73 305

pmcnn	15.27 431	4.31 399	22.32 460	7.46 331	4.46 345	22.15 435	15.74 475	28.53 368	31.88 403	27.78 456	40.04 472	39.06 493	19.11 432	18.79 397	20.78 435	1.04 425	0.23 174	0.00 1	0.00 1	0.53 280	1.17 232

Anonymous_2	15.61 432	7.12 448	18.63 431	6.49 260	7.98 468	26.94 471	11.93 442	19.48 255	18.48 264	18.25 321	15.95 196	24.18 388	21.32 449	21.17 435	15.94 396	10.88 527	13.80 541	11.19 529	25.13 545	10.92 518	6.42 491

z-ln-s-r	15.70 433	7.13 452	42.53 508	5.88 219	5.57 396	14.47 334	13.18 455	22.93 304	38.31 457	19.68 348	44.92 503	23.85 385	18.42 419	23.81 453	30.69 502	0.37 291	0.02 35	0.00 1	0.01 88	1.15 386	1.16 229

TCMNet	15.72 434	7.51 456	21.42 454	14.39 487	12.57 514	26.22 465	13.91 461	30.23 394	36.03 444	25.57 431	31.73 394	23.65 383	15.35 375	19.98 407	24.06 455	1.44 450	0.67 291	2.04 476	0.99 455	3.41 461	3.26 445

NVstereo2D	15.77 435	4.01 390	17.73 421	9.96 412	8.10 474	30.36 488	9.52 401	43.10 518	43.12 482	15.45 245	28.03 339	23.46 380	16.84 399	24.62 457	17.06 407	3.35 488	0.87 335	1.76 471	1.13 463	7.76 500	9.19 515

test_sample9	15.79 436	5.31 421	19.76 438	6.41 253	3.12 278	17.98 401	9.85 411	29.36 378	25.26 343	24.82 424	21.48 265	24.89 395	18.87 424	21.03 428	22.11 440	6.83 511	36.75 551	6.61 510	7.47 520	3.22 457	4.59 465

StereoDRNet	16.00 437	5.45 425	16.67 409	11.34 453	8.74 483	25.62 459	11.07 430	40.40 504	37.03 446	29.77 468	30.04 366	34.35 475	19.09 429	19.81 404	25.28 466	0.65 363	0.30 196	0.16 326	0.14 228	1.80 420	2.33 398

Wz-Net-LNSev-Ref	16.12 438	4.56 403	29.46 479	7.78 349	6.11 421	26.08 464	13.01 454	31.08 404	37.61 451	27.66 453	46.96 510	29.92 433	15.40 376	21.54 439	22.39 442	1.09 429	0.05 71	0.10 273	0.00 1	0.43 245	1.21 238

YMNet	16.35 439	6.51 443	23.16 464	11.45 454	8.85 485	25.42 457	8.89 387	32.99 428	32.63 412	34.40 498	39.12 466	34.27 472	17.43 409	20.90 424	22.93 445	0.93 408	1.30 438	1.21 456	0.94 446	1.77 418	1.81 313

YMNet_1	16.35 439	6.51 443	23.16 464	11.45 454	8.85 485	25.42 457	8.89 387	32.99 428	32.63 412	34.40 498	39.12 466	34.27 472	17.43 409	20.90 424	22.93 445	0.93 408	1.30 438	1.21 456	0.94 446	1.77 418	1.81 313

DRN-Test	16.60 441	4.76 411	16.90 413	10.75 438	8.16 476	29.42 485	14.37 462	43.26 520	39.35 462	28.93 464	35.46 441	29.03 427	20.11 441	20.78 421	24.51 461	0.94 411	0.93 347	0.46 400	0.35 362	1.42 403	2.12 380

SDNR	16.80 442	5.88 432	30.01 481	6.39 252	6.53 435	57.67 546	3.15 228	24.30 319	31.49 400	21.50 385	36.56 449	14.69 264	16.76 397	19.14 399	14.45 382	11.12 530	14.00 542	3.11 494	0.51 413	8.86 506	9.92 521

DISCO	16.93 443	2.58 315	17.15 416	8.26 367	4.37 337	27.65 476	10.68 422	31.28 409	44.93 492	22.21 396	34.47 436	36.48 483	23.91 458	36.14 505	34.48 510	0.35 283	0.11 132	0.04 208	0.07 180	1.95 424	1.40 263

PA-Net	16.98 444	8.05 464	29.56 480	10.52 431	11.30 505	21.91 434	29.93 536	32.64 423	39.50 463	20.38 362	28.51 347	23.80 384	20.82 444	21.45 437	25.60 468	0.25 251	2.36 501	0.23 357	4.99 511	1.34 398	6.47 492
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FINET	17.02 445	8.11 465	28.42 477	9.29 396	8.89 488	24.46 449	25.06 524	35.40 459	49.52 508	26.73 446	33.49 424	20.50 349	18.75 422	20.67 420	19.18 427	2.30 471	2.09 492	1.13 452	0.75 438	2.86 444	2.84 428

GwcNet	17.31 446	6.61 446	23.02 462	10.83 442	8.63 481	29.48 486	10.80 424	39.37 498	45.73 494	24.16 418	37.85 457	31.50 445	21.81 455	21.37 436	27.25 482	0.81 388	0.88 337	0.57 412	0.46 399	1.54 410	3.61 450

NaN_ROB	17.35 447	7.91 460	18.84 433	11.29 451	4.93 362	33.28 501	20.75 505	38.10 488	43.81 484	30.28 474	31.53 391	32.88 458	20.88 446	29.10 481	17.85 413	0.40 300	0.43 234	0.31 384	0.44 398	0.98 376	3.03 438

S-Stereo	17.36 448	4.46 402	22.16 459	12.58 475	9.10 490	23.07 441	12.60 449	33.18 434	46.12 497	22.78 401	38.67 464	29.04 428	27.48 480	19.40 402	23.90 454	3.14 486	3.13 513	0.88 439	1.95 487	3.77 469	9.86 520

FAT-Stereo	17.45 449	3.56 377	19.19 435	10.31 424	6.54 436	18.00 404	14.89 470	38.68 491	40.49 466	27.39 452	39.66 469	37.32 485	32.14 507	21.07 431	22.97 447	3.68 491	2.16 498	0.81 434	1.21 467	2.10 429	6.78 495

DANet	17.51 450	8.91 472	27.61 473	14.94 494	7.48 454	22.67 438	5.66 305	27.33 357	26.64 358	32.62 489	36.27 447	37.40 486	30.07 496	31.65 491	26.09 474	1.30 447	1.46 469	2.33 482	0.53 416	3.54 465	5.69 481
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MaskLacGwcNet_RVC	17.56 451	17.23 514	20.10 444	12.02 467	6.91 445	28.81 482	11.45 437	41.35 507	21.95 300	30.13 473	34.66 437	32.04 453	11.30 294	21.04 430	16.43 401	8.91 519	2.67 505	12.29 530	0.84 443	12.72 524	8.43 510

PSMNet_ROB	17.59 452	6.52 445	16.27 404	14.43 488	7.71 463	29.22 484	33.59 541	43.94 523	38.52 459	24.74 423	33.46 423	34.17 471	17.29 406	18.52 393	25.68 470	0.40 300	0.29 194	0.96 443	2.22 490	2.03 427	1.81 313

Syn2CoEx	17.68 453	11.86 490	28.39 476	20.88 516	8.24 477	25.66 460	12.35 444	37.57 483	33.60 422	29.57 466	39.80 471	30.02 435	28.00 483	19.91 405	18.91 423	1.14 436	0.53 256	1.23 460	0.46 399	1.97 425	3.61 450

GANet	17.85 454	5.41 424	14.79 378	11.91 463	4.73 353	24.54 451	17.04 487	41.01 505	34.96 435	33.06 490	45.84 505	39.83 498	29.19 489	24.71 459	22.45 444	1.34 448	0.41 226	1.09 448	0.70 435	2.15 431	1.89 326

GASNet	17.87 455	20.62 524	32.66 491	21.17 517	9.48 493	16.26 374	9.15 395	45.00 528	40.55 468	26.16 439	24.34 301	33.05 459	15.45 379	29.82 485	18.15 416	3.79 493	0.28 192	1.87 472	0.51 413	7.06 495	1.97 344

test_sample8	17.93 456	5.31 421	19.76 438	6.41 253	3.12 278	17.98 401	9.85 411	32.68 424	20.05 279	33.68 495	26.30 321	40.74 502	34.14 511	21.03 428	22.11 440	6.83 511	36.75 551	6.61 510	7.47 520	3.22 457	4.59 465

NCCL2	17.94 457	7.94 462	16.87 412	24.07 527	7.60 459	24.52 450	17.08 488	35.42 460	26.65 359	32.01 483	38.57 461	41.96 511	27.61 481	22.24 444	24.43 460	0.65 363	0.33 205	2.64 488	2.13 489	2.28 436	3.86 459

ADCRef	18.01 458	8.01 463	44.10 513	10.75 438	8.85 485	27.18 473	11.06 429	31.77 416	34.40 429	31.90 481	42.45 485	18.79 333	21.55 452	25.18 462	35.17 511	1.03 423	0.42 232	2.18 478	1.79 482	1.38 399	2.27 393

XPNet_ROB	18.03 459	6.06 437	18.19 425	11.68 458	6.83 441	21.23 428	16.93 484	36.66 477	39.82 465	32.51 488	42.05 484	41.04 505	25.77 471	25.72 463	28.80 492	1.67 461	0.91 344	0.79 428	0.27 322	1.24 392	2.38 405

SuperB	18.07 460	7.33 453	56.73 533	8.42 372	5.42 388	20.39 424	9.73 409	26.04 334	50.80 512	26.88 448	39.52 468	17.79 320	21.54 451	23.17 449	25.96 473	0.77 379	0.32 199	1.11 451	0.73 437	16.11 531	2.75 426

RP	18.36 461	5.94 434	17.54 419	15.95 504	12.33 513	21.55 431	12.66 450	28.65 370	45.65 493	23.78 415	42.55 487	39.77 497	29.54 493	26.72 469	23.58 453	6.14 509	1.05 392	4.38 501	1.77 481	3.90 471	3.82 458

APVNet	18.42 462	6.37 441	23.10 463	12.76 478	8.28 478	30.74 490	24.17 520	42.08 513	30.76 394	25.86 436	41.66 480	31.83 450	24.99 464	28.01 477	28.77 490	0.49 326	0.57 268	3.05 492	0.55 421	1.80 420	2.46 408

w-ln-seven-2	18.44 463	8.73 470	43.71 512	11.92 464	6.91 445	24.43 448	13.73 459	30.66 399	41.21 472	29.15 465	43.29 494	30.86 442	29.28 490	23.47 451	24.59 462	0.99 416	1.11 403	0.64 417	0.17 252	1.63 411	2.26 391

ETE_ROB	18.45 464	10.71 478	20.90 451	14.23 486	4.92 361	23.28 443	22.01 508	33.00 430	36.14 445	30.68 476	39.03 465	46.10 523	26.28 473	27.52 474	26.22 475	0.53 333	0.49 245	1.16 453	0.94 446	1.69 415	3.07 439

PWCDC_ROB	18.66 465	11.24 484	21.32 453	18.82 511	8.08 473	25.75 461	6.94 352	35.08 456	53.33 519	30.37 475	49.70 518	20.87 354	21.63 454	31.05 490	22.39 442	6.94 515	0.28 192	0.10 273	0.06 172	5.98 492	3.22 443

Nwc_Net	18.76 466	5.80 428	19.91 442	14.99 496	11.96 510	26.32 467	15.90 476	41.68 510	40.50 467	21.85 391	43.58 495	34.89 476	29.47 492	27.48 473	26.34 476	3.75 492	0.27 186	2.55 487	3.31 500	2.25 434	2.46 408

ADCP+	18.93 467	5.83 430	35.35 495	9.85 410	10.36 498	29.49 487	13.65 458	34.22 447	37.75 453	30.02 472	41.45 478	24.18 388	26.43 477	34.71 499	36.58 513	0.27 259	0.40 219	2.00 475	1.19 465	2.31 437	2.66 417

MDST_ROB	18.99 468	3.23 357	15.81 402	14.15 485	6.98 447	44.89 529	16.81 483	43.19 519	42.83 480	43.71 524	43.84 496	28.79 426	19.02 428	30.64 489	18.70 421	1.84 463	0.84 327	0.69 421	0.47 405	0.71 340	2.61 415

Wz-Net-LNSev	19.04 469	11.48 487	43.55 511	10.82 441	8.01 471	24.96 453	17.46 492	34.72 454	44.36 488	33.43 493	44.72 502	32.54 455	24.13 459	21.64 441	24.38 459	0.93 408	0.22 172	0.00 1	0.03 131	1.44 404	1.99 355

AF-Net	19.18 470	6.50 442	16.90 413	16.60 505	11.00 504	23.83 445	11.31 433	36.25 468	51.10 515	25.56 430	38.34 460	41.77 509	31.01 501	30.20 487	27.83 485	4.87 504	0.27 186	4.60 502	1.00 456	2.67 442	2.02 359

PWC_ROB	19.21 471	12.15 496	28.02 475	11.02 447	6.62 437	25.15 455	5.47 302	36.42 472	49.47 506	33.19 491	44.32 499	34.98 477	26.66 478	32.22 494	27.30 483	1.71 462	0.27 186	1.62 468	0.37 374	2.38 439	4.90 472

stereogan	19.38 472	4.02 391	18.62 430	13.54 481	10.30 497	37.03 511	9.83 410	39.12 495	46.13 498	25.09 429	41.76 482	40.01 499	27.19 479	32.16 492	25.48 467	2.44 475	1.13 406	2.70 490	0.86 444	5.45 486	4.81 469

edge stereo	19.38 472	5.98 435	19.25 436	11.11 448	8.07 472	23.51 444	12.74 452	35.93 463	42.55 477	35.05 501	43.06 491	41.34 507	36.05 516	26.06 466	25.62 469	2.70 479	2.47 502	6.38 509	1.54 477	3.18 456	5.01 473

RYNet	19.73 474	5.52 426	18.58 429	11.63 457	15.84 524	47.05 532	17.28 489	38.60 490	49.19 505	27.71 454	27.46 332	38.63 491	26.42 476	20.79 422	32.08 506	0.73 372	0.59 275	0.97 444	0.16 246	7.40 497	8.04 506

LALA_ROB	19.82 475	8.32 466	18.64 432	13.59 482	5.79 406	28.03 479	23.44 515	43.09 517	37.57 450	33.91 497	41.55 479	50.73 534	25.61 470	29.09 480	27.30 483	0.73 372	0.67 291	2.08 477	1.42 473	2.70 443	2.12 380

Wz-Net-MNSev	19.84 476	7.55 457	35.79 496	10.79 440	7.51 456	38.96 519	18.39 498	35.08 456	44.72 490	31.28 478	41.70 481	41.18 506	20.49 443	28.41 478	30.13 501	0.96 415	0.36 212	0.05 216	0.13 217	1.70 416	1.64 295

aanetorigin	19.84 476	13.32 502	54.46 527	10.07 415	7.99 469	14.16 329	15.32 471	17.85 228	34.49 430	49.59 534	48.88 515	34.28 474	31.32 503	23.53 452	29.64 497	1.12 433	0.81 321	0.73 423	0.94 446	3.05 449	5.23 477

SGM_RVC	20.33 478	3.24 359	8.92 197	7.20 319	1.62 156	39.61 521	17.01 486	39.11 494	35.12 437	46.26 529	42.62 488	51.57 536	39.45 523	39.66 527	29.87 499	1.16 438	0.37 213	0.55 409	0.35 362	1.20 388	1.64 295
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RTSC	20.52 479	11.06 481	33.58 492	12.11 469	7.19 451	28.90 483	11.99 443	38.49 489	58.85 540	32.22 486	37.28 451	33.11 461	21.14 447	36.93 516	38.84 522	1.49 451	1.50 472	0.15 319	0.64 430	2.18 432	2.67 419

NCC-stereo	20.61 480	7.39 454	25.96 468	15.90 502	16.62 525	20.15 421	23.27 511	44.11 526	41.29 473	25.00 427	38.64 462	35.47 478	28.75 486	36.35 508	26.90 480	4.83 502	2.14 495	3.33 496	9.27 531	3.10 451	3.72 456

Abc-Net	20.61 480	7.39 454	25.96 468	15.90 502	16.62 525	20.15 421	23.27 511	44.11 526	41.29 473	25.00 427	38.64 462	35.47 478	28.75 486	36.35 508	26.90 480	4.83 502	2.14 495	3.33 496	9.27 531	3.10 451	3.72 456
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	20.61 480	12.13 495	46.35 516	21.53 518	17.78 528	19.41 413	23.64 518	37.23 482	50.61 509	26.20 440	37.72 453	24.90 398	25.02 467	24.63 458	23.53 450	3.13 485	1.65 479	5.69 505	4.09 506	3.64 467	3.34 447

RGC	20.62 483	14.30 504	21.99 457	18.85 512	14.53 519	21.42 430	14.82 469	36.00 466	44.32 487	28.54 461	41.82 483	40.12 500	29.43 491	35.44 504	23.33 448	4.12 495	0.72 299	8.80 522	4.39 509	4.55 477	4.84 471

DGSMNet	20.75 484	13.28 501	34.59 494	14.80 493	17.14 527	23.25 442	17.99 497	36.39 471	43.00 481	20.70 366	32.67 412	36.05 482	19.22 433	30.34 488	25.04 465	4.61 499	4.62 526	6.31 508	5.20 514	14.71 529	15.15 536

WCMA_ROB	21.17 485	5.89 433	22.32 460	10.39 428	7.65 461	34.55 505	16.42 481	33.20 435	34.02 426	42.06 519	52.50 523	44.09 515	37.59 519	33.66 497	26.77 479	7.45 518	3.18 514	1.27 463	1.43 474	4.18 472	4.81 469

MSAF-DinoV2	21.31 486	8.93 473	27.84 474	12.03 468	5.14 375	30.91 492	17.73 493	40.05 502	55.15 524	22.96 403	32.01 399	48.05 529	31.88 505	38.57 523	41.67 530	0.94 411	0.49 245	0.45 398	1.22 468	4.83 480	5.39 479

psmorigin	21.56 487	11.18 483	36.59 498	10.19 418	7.08 449	25.30 456	12.35 444	33.52 439	33.12 416	43.62 523	54.15 532	42.72 512	37.44 518	36.87 515	28.98 493	1.65 459	2.78 508	0.81 434	1.19 465	3.62 466	8.10 507

G-Net	21.66 488	9.10 474	39.39 502	15.85 500	9.60 494	51.00 537	16.73 482	28.32 366	31.17 397	38.99 511	43.24 492	33.26 464	32.09 506	28.50 479	26.50 478	4.74 501	3.92 523	3.60 499	1.02 457	8.42 505	7.86 504

MultiAttention	21.69 489	2.01 196	15.73 401	12.71 476	4.25 329	64.19 556	95.86 579	42.54 514	41.72 475	15.77 255	30.53 373	28.15 424	7.60 228	44.56 536	14.92 386	1.03 423	0.26 184	1.05 446	1.56 478	4.71 479	4.75 468

z-mn7	21.81 490	11.53 488	47.41 519	11.79 461	5.69 402	34.28 504	15.73 474	36.31 469	57.93 536	27.24 450	53.82 527	32.35 454	26.33 474	36.69 511	33.32 509	1.02 421	0.41 226	0.54 407	0.11 210	1.72 417	1.92 331

FBW_ROB	21.87 491	11.80 489	25.52 467	14.64 491	7.49 455	31.20 494	16.35 480	45.28 529	44.78 491	44.85 528	40.36 474	43.50 514	27.85 482	34.94 500	23.52 449	3.07 484	2.15 497	7.53 520	3.03 499	4.30 474	5.17 476

w-ln-seven	21.91 492	10.67 477	57.04 535	12.00 466	10.37 499	30.36 488	19.88 502	37.81 485	56.05 531	37.35 507	44.23 498	33.79 467	24.77 462	23.92 455	31.80 505	0.77 379	0.34 207	0.85 438	0.20 276	2.88 445	3.10 441

SANet	22.05 493	8.47 468	32.65 490	9.90 411	4.31 334	33.49 502	23.44 515	42.82 516	56.64 533	39.67 514	44.09 497	44.62 516	32.96 509	29.24 484	25.79 471	1.08 427	0.74 304	0.98 445	0.69 433	5.69 489	3.66 455

SQANet	22.07 494	25.29 532	21.78 456	26.81 531	18.92 531	30.75 491	10.25 418	33.47 437	30.10 384	25.73 433	34.31 434	33.45 465	19.94 440	29.16 482	20.03 431	11.68 531	3.08 512	26.95 542	5.80 517	20.97 537	12.99 530

UDG	22.21 495	15.90 512	16.41 405	21.71 519	20.17 533	32.51 497	13.78 460	36.62 474	35.77 443	26.64 445	31.43 387	37.49 487	32.33 508	22.77 446	21.19 438	11.08 529	5.60 530	23.12 537	7.74 524	17.07 533	14.89 535

SHD	22.33 496	11.30 485	32.10 487	15.61 498	9.88 495	26.75 469	10.12 416	41.84 511	61.77 545	36.36 504	44.65 501	39.28 494	31.10 502	35.07 501	32.76 508	2.35 472	1.95 488	1.24 462	1.90 486	4.33 475	6.34 488

CSAN	22.36 497	11.11 482	26.06 470	21.79 520	5.59 398	34.55 505	36.54 543	40.04 501	50.84 513	37.47 508	40.31 473	45.09 519	33.07 510	27.44 472	25.80 472	1.60 457	0.75 309	1.08 447	1.80 483	2.89 446	3.36 448

ADCL	22.44 498	7.79 458	49.20 522	10.61 436	7.28 453	40.40 524	21.03 506	32.07 419	55.07 523	28.53 460	48.73 513	31.68 447	31.69 504	34.04 498	38.38 518	1.22 443	0.93 347	2.65 489	1.89 485	2.65 441	2.94 433

zh-mn7	22.69 499	14.64 505	55.04 528	11.01 446	5.85 411	27.67 477	15.65 473	35.14 458	57.38 535	40.62 515	57.78 538	31.22 443	25.60 469	36.79 514	32.55 507	1.50 452	0.57 268	0.24 361	0.22 282	1.40 400	3.02 436

CC-Net-ROB	22.73 500	23.99 529	30.57 483	14.72 492	8.91 489	32.98 498	16.17 478	46.75 533	37.29 448	33.88 496	32.33 408	35.48 480	25.00 465	24.75 460	28.78 491	9.60 523	3.03 511	25.33 540	3.87 504	14.82 530	6.33 487

ADCPNet	22.75 501	10.94 480	58.96 538	12.24 473	7.57 457	37.33 512	20.08 504	33.89 441	37.37 449	33.49 494	44.32 499	39.36 496	28.43 485	32.19 493	38.55 520	2.25 468	2.69 507	2.37 484	3.59 503	4.33 475	5.01 473

MeshStereo	22.95 502	7.84 459	12.46 342	8.13 366	5.20 376	38.49 517	13.36 457	42.69 515	38.05 455	51.34 537	53.82 527	58.22 542	43.29 532	38.42 521	29.59 496	2.96 481	2.84 510	3.11 494	2.33 492	3.12 453	3.65 454
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
Wz-Net-SNSev	23.35 503	18.18 516	47.37 518	14.55 489	8.63 481	28.33 480	29.16 534	39.88 500	55.80 529	32.16 485	53.91 530	39.35 495	24.42 460	27.60 475	38.11 517	1.06 426	0.24 178	1.20 455	0.95 451	3.16 455	2.93 432

DDUNet	23.49 504	20.59 523	17.13 415	24.58 528	22.45 537	24.86 452	17.96 496	31.42 411	31.06 396	29.59 467	37.81 455	37.85 489	26.39 475	25.77 464	18.74 422	18.99 540	8.10 538	26.65 541	11.80 537	19.41 536	18.58 540

MSMD_ROB	23.50 505	10.55 476	15.65 400	17.87 510	10.07 496	35.58 508	19.04 500	34.53 451	37.81 454	41.55 518	60.11 541	46.01 522	39.81 525	32.74 495	24.92 464	6.86 514	3.63 521	8.92 523	11.16 536	7.21 496	5.99 485

LE_ROB	23.59 506	4.64 409	16.84 411	8.59 377	3.05 274	33.01 499	18.53 499	28.96 374	67.40 557	70.71 558	55.67 536	48.44 530	48.90 539	26.06 466	37.98 516	0.44 315	0.24 178	0.27 368	0.54 418	0.49 273	0.98 198

ADCMid	23.61 507	12.42 498	44.10 513	11.85 462	8.33 479	27.89 478	20.03 503	36.49 473	39.56 464	40.81 516	47.01 511	36.89 484	43.95 533	39.12 525	42.60 534	1.95 464	1.55 476	3.05 492	3.98 505	5.20 483	5.37 478

zh-sn7	23.82 508	16.94 513	52.41 525	14.57 490	8.11 475	26.98 472	24.39 522	37.04 480	49.49 507	34.43 500	52.44 522	33.79 467	35.37 514	40.92 530	39.03 523	0.86 397	0.93 347	0.55 409	0.40 392	3.27 460	4.37 463

AnyNet_C32	24.34 509	15.07 508	42.84 509	13.07 480	11.83 508	31.80 495	31.73 538	32.47 421	45.77 495	35.92 502	49.66 517	34.05 469	35.21 513	44.09 535	43.39 538	1.61 458	1.70 481	1.22 459	2.94 498	4.87 481	7.60 501

PSMNet-RUCA	24.65 510	28.24 535	42.85 510	35.58 539	34.48 544	16.04 364	11.34 434	40.36 503	31.70 401	31.88 480	41.00 477	37.50 488	25.41 468	29.19 483	17.07 408	12.35 534	2.12 494	20.72 536	8.27 529	17.19 534	9.64 518

MFN_U_SF_DS_RVC	24.71 511	14.86 507	32.18 488	26.47 530	10.48 500	40.27 523	22.83 510	36.88 479	44.51 489	42.59 520	47.13 512	40.20 501	28.00 483	36.70 512	28.36 486	4.23 497	4.00 524	6.73 513	16.35 542	5.05 482	6.34 488

ccnet	24.80 512	17.64 515	24.53 466	12.35 474	18.18 530	38.47 516	17.76 495	46.24 531	32.78 415	37.51 509	46.76 507	38.80 492	30.45 499	38.35 520	41.98 531	9.41 522	6.40 532	9.67 525	8.04 525	11.64 522	9.00 513

FC-DCNN	25.07 513	12.06 494	20.30 446	19.06 513	9.41 491	38.40 515	23.46 517	41.37 508	44.07 486	46.76 531	53.99 531	50.49 532	39.32 522	36.43 510	29.46 495	7.40 517	3.39 516	6.15 506	5.01 512	8.05 502	6.83 496

FC-DCNN v2	25.13 514	12.03 492	19.82 441	19.08 514	9.43 492	38.89 518	23.42 514	41.85 512	44.02 485	46.96 532	54.51 533	50.70 533	39.69 524	36.34 507	29.25 494	7.36 516	3.39 516	6.17 507	5.02 513	8.00 501	6.71 494

XQC	25.15 515	18.26 517	52.31 524	22.53 525	12.15 511	37.47 513	21.78 507	38.74 492	55.51 528	32.40 487	30.75 378	38.36 490	30.19 498	38.28 519	41.25 529	4.61 499	1.44 466	2.77 491	2.26 491	12.52 523	9.49 517

DPSNet	25.20 516	7.92 461	36.17 497	11.72 459	6.85 442	53.68 539	43.17 549	52.22 542	60.09 543	31.61 479	39.76 470	40.91 504	35.82 515	33.42 496	26.48 477	4.98 505	2.10 493	0.50 404	1.13 463	9.63 509	5.83 482

SGM-ForestM	25.21 517	4.80 412	13.50 361	8.68 380	3.74 303	46.85 531	22.04 509	46.25 532	51.32 517	51.28 536	52.07 521	62.64 549	47.13 537	46.05 537	36.30 512	1.99 465	2.25 500	1.21 456	1.24 469	1.65 414	3.21 442

PDISCO_ROB	25.35 518	10.44 475	31.01 485	29.47 536	20.36 534	38.32 514	17.74 494	45.56 530	55.34 526	29.88 470	42.94 490	46.63 524	29.76 494	36.23 506	31.29 504	10.74 526	2.20 499	6.96 514	3.53 502	9.98 513	8.52 511

EDNetEfficient	25.68 519	22.94 528	77.88 562	9.49 401	7.66 462	20.89 425	17.37 490	22.52 295	56.02 530	61.49 548	53.31 525	35.83 481	41.88 531	25.06 461	39.53 525	0.86 397	0.83 326	0.91 441	2.82 496	8.28 503	7.98 505

Wz-Net-TNSev	25.85 520	21.47 526	59.51 540	10.38 427	7.64 460	42.40 528	23.33 513	35.97 465	54.36 521	36.56 505	43.26 493	45.90 521	41.27 529	37.81 517	37.10 514	2.35 472	1.90 487	0.77 426	1.34 472	5.89 491	7.75 503

WZ-Net	25.86 521	14.23 503	64.17 543	15.77 499	10.61 501	39.36 520	28.01 531	41.38 509	54.97 522	28.82 463	53.68 526	40.90 503	30.14 497	37.91 518	42.98 537	1.59 454	0.49 245	0.73 423	0.95 451	5.43 485	5.12 475

GANetREF_RVC	26.12 522	30.35 536	27.03 471	26.08 529	6.28 432	31.16 493	37.25 545	48.48 535	50.90 514	37.30 506	36.39 448	34.11 470	30.98 500	38.51 522	28.38 487	9.08 520	2.68 506	16.48 533	5.42 516	16.24 532	9.34 516
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
FCDSN-DC	26.18 523	15.77 511	20.36 447	28.79 535	15.78 523	40.13 522	19.12 501	43.57 521	42.59 478	44.78 527	52.51 524	50.73 534	40.32 527	35.32 503	28.55 488	6.41 510	3.61 520	7.11 516	6.54 518	10.58 514	10.93 526
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	27.11 524	15.49 510	48.87 521	15.20 497	10.99 503	31.86 496	24.37 521	43.99 524	58.30 538	43.12 521	49.92 519	41.90 510	41.43 530	42.90 534	46.29 542	3.00 483	2.60 503	2.45 486	3.47 501	7.63 498	8.41 509

DLNR_Zeroshot_test	27.91 525	51.88 549	91.97 575	98.26 583	97.92 583	3.07 23	0.49 34	31.27 408	8.33 131	8.40 137	15.66 191	7.22 144	1.66 44	12.16 221	4.82 211	40.46 550	1.87 485	0.06 225	0.33 353	80.45 573	1.99 355

MFN_U_SF_RVC	28.91 526	15.44 509	55.12 530	22.00 522	8.49 480	41.39 525	15.36 472	52.74 543	46.70 500	47.83 533	53.87 529	54.97 539	40.50 528	39.54 526	40.77 527	6.09 508	4.92 528	7.08 515	9.02 530	7.68 499	8.69 512

PASM	29.37 527	19.17 518	50.43 523	23.55 526	23.15 539	27.62 475	27.82 530	35.90 462	50.76 511	35.98 503	40.55 475	47.26 527	34.98 512	35.28 502	38.72 521	12.58 536	15.96 543	17.57 535	22.46 544	13.71 526	13.92 533

EDNetEfficientorigin	29.50 528	36.05 542	99.77 587	9.67 405	5.93 413	26.79 470	16.02 477	26.87 351	55.18 525	61.15 545	57.72 537	45.04 518	50.99 542	26.90 471	44.78 540	0.53 333	0.54 258	1.72 470	2.53 494	11.05 519	10.75 523

AnyNet_C01	30.67 529	27.57 533	76.09 560	17.61 507	12.18 512	50.42 536	28.89 533	39.14 497	41.14 471	41.36 517	65.66 552	47.21 526	40.16 526	47.50 538	49.82 549	2.38 474	2.79 509	2.31 481	2.83 497	8.35 504	9.99 522

LSM	30.92 530	21.18 525	57.13 537	19.98 515	54.02 556	33.70 503	25.92 526	43.87 522	49.18 504	46.43 530	55.59 535	43.44 513	36.70 517	36.70 512	28.75 489	2.94 480	9.77 539	5.07 503	8.20 528	10.77 515	29.00 547

RTS	30.97 531	24.38 530	96.47 577	17.75 508	12.63 515	58.43 548	26.47 527	38.01 486	63.33 548	44.41 525	46.81 508	33.16 462	45.26 534	52.06 544	42.65 535	2.66 477	1.40 457	1.09 448	1.02 457	5.49 487	5.86 483

RTSA	30.97 531	24.38 530	96.47 577	17.75 508	12.63 515	58.43 548	26.47 527	38.01 486	63.33 548	44.41 525	46.81 508	33.16 462	45.26 534	52.06 544	42.65 535	2.66 477	1.40 457	1.09 448	1.02 457	5.49 487	5.86 483

DispFullNet	31.01 533	32.97 538	59.04 539	30.27 537	28.46 541	33.06 500	11.44 436	37.69 484	54.13 520	33.30 492	37.78 454	44.68 517	28.96 488	42.19 533	29.68 498	12.35 534	3.56 519	36.10 546	12.90 539	32.29 545	19.42 542

coex-ft	31.29 534	39.15 545	93.51 576	9.71 408	5.77 405	36.25 510	26.79 529	31.43 412	59.45 541	73.35 562	58.73 539	45.49 520	48.48 538	30.19 486	46.52 544	1.59 454	1.71 482	0.94 442	0.97 454	9.43 508	6.35 490

MANE	33.27 535	12.69 499	21.10 452	22.10 523	15.09 522	49.75 534	29.51 535	54.10 546	56.36 532	59.73 541	64.93 549	65.43 553	57.34 551	52.70 547	41.02 528	10.52 525	6.09 531	7.35 518	20.29 543	9.66 510	9.65 519

otaku	33.83 536	36.87 543	53.81 526	40.41 542	21.58 535	54.54 541	17.45 491	44.01 525	61.47 544	39.63 512	50.06 520	46.76 525	29.76 494	40.64 529	30.07 500	19.17 541	7.09 535	32.34 544	9.92 533	24.17 540	16.94 537

PVD	34.10 537	19.91 520	39.04 501	27.08 532	18.09 529	35.11 507	44.32 551	52.16 541	66.36 554	53.04 539	64.50 548	52.33 537	56.17 547	52.24 546	42.11 532	4.17 496	4.82 527	9.60 524	4.65 510	11.11 520	25.25 545

ELAS	34.78 538	20.32 521	38.13 500	21.79 520	14.89 520	57.95 547	37.04 544	51.15 540	51.19 516	60.95 544	64.42 547	59.08 544	54.44 545	51.53 542	46.26 541	12.00 532	7.83 536	10.46 526	8.04 525	14.42 527	13.71 532
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	34.88 539	20.50 522	37.14 499	22.37 524	15.07 521	54.02 540	38.42 546	50.06 538	56.72 534	61.86 549	63.52 543	58.79 543	54.60 546	54.13 549	43.99 539	12.20 533	7.90 537	10.75 528	7.65 523	14.42 527	13.42 531
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	35.29 540	19.78 519	33.90 493	55.86 551	36.15 545	76.79 569	94.89 578	49.29 536	51.59 518	38.15 510	37.83 456	53.71 538	39.29 521	40.56 528	40.41 526	4.02 494	6.72 534	2.35 483	4.12 507	9.70 511	10.76 524

Ntro	35.59 541	38.58 544	55.41 531	43.66 546	22.54 538	57.26 542	23.73 519	47.69 534	63.99 551	39.63 512	48.82 514	47.68 528	37.60 520	41.55 532	30.80 503	17.85 539	6.61 533	33.21 545	10.52 535	26.65 541	17.97 539

BEATNet-Init1	36.29 542	22.72 527	56.79 534	28.53 534	13.41 518	59.81 551	33.49 539	53.72 545	58.64 539	60.78 543	63.63 544	70.42 555	56.59 549	53.93 548	46.48 543	5.63 506	4.14 525	7.49 519	7.45 519	11.35 521	10.88 525

ACVNet-4b	36.91 543	52.81 550	57.04 535	42.64 545	22.08 536	48.32 533	14.64 468	50.28 539	59.78 542	43.17 522	46.34 506	55.50 540	24.49 461	39.03 524	23.55 451	25.75 546	3.76 522	47.36 549	33.76 549	28.62 542	19.22 541

GCST	37.71 544	41.51 546	27.28 472	92.08 579	36.49 546	24.16 447	0.99 64	26.00 333	20.14 280	26.34 442	15.80 194	19.97 347	4.67 150	17.54 378	5.83 247	80.93 572	35.32 550	87.67 578	74.76 568	73.87 569	42.93 556

MSC_U_SF_DS_RVC	37.85 545	35.62 541	55.10 529	38.16 541	13.19 517	57.63 545	24.72 523	52.87 544	63.40 550	66.39 554	63.74 545	58.16 541	54.28 544	51.56 543	47.39 545	9.36 521	5.44 529	14.82 532	15.34 541	18.80 535	11.04 528

Consistency-Raft	41.94 546	35.39 540	45.40 515	33.16 538	41.47 550	45.14 530	33.50 540	56.78 550	55.37 527	32.11 484	65.41 550	30.46 441	49.76 540	40.94 531	48.33 548	27.72 547	35.00 549	43.33 548	51.89 558	39.60 548	28.04 546

ACVNet_1	42.11 547	50.66 548	66.19 548	45.24 548	25.33 540	50.11 535	25.60 525	55.90 547	65.25 552	60.15 542	59.98 540	63.57 550	50.05 541	50.45 541	38.46 519	20.06 542	11.00 540	38.79 547	14.48 540	31.31 544	19.68 543

NVStereoNet_ROB	42.81 548	34.00 539	46.84 517	37.40 540	28.64 542	35.65 509	33.88 542	49.95 537	58.27 537	69.65 557	75.69 562	66.36 554	65.66 555	48.37 539	62.04 561	16.50 538	25.07 546	23.61 539	32.35 547	21.58 538	24.72 544
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RainbowNet	51.77 549	63.10 558	65.03 547	60.15 552	39.21 549	59.39 550	31.46 537	57.61 551	78.49 568	50.61 535	66.05 553	59.57 545	45.26 534	50.17 540	42.57 533	46.92 554	45.90 557	53.26 553	32.46 548	54.03 554	34.14 550

anonymity	52.60 550	58.73 552	63.81 542	41.37 544	59.41 560	53.52 538	41.39 547	56.50 549	40.60 469	55.03 540	49.64 516	49.57 531	56.22 548	59.42 551	50.07 550	55.57 557	50.19 563	51.15 551	51.23 556	51.90 550	56.75 559

MADNet+	53.97 551	69.36 559	98.79 584	67.30 556	38.52 547	79.97 573	81.50 574	61.38 553	62.53 546	52.01 538	55.50 534	61.22 548	59.61 553	70.25 560	77.26 575	25.21 545	25.07 546	17.40 534	12.69 538	34.21 546	29.70 549

JetBlue	54.72 552	46.20 547	75.05 558	51.44 549	47.85 551	76.48 568	62.38 560	64.44 555	62.86 547	63.67 552	65.49 551	78.96 562	68.77 556	68.63 558	75.95 574	37.07 548	25.78 548	29.10 543	29.19 546	29.75 543	35.27 551

SGM+DAISY	55.54 553	57.77 551	64.45 545	40.89 543	53.89 554	63.34 554	50.45 553	56.00 548	45.95 496	61.43 547	64.32 546	61.05 547	56.70 550	61.32 553	56.86 555	56.51 559	49.35 561	50.49 550	50.00 555	52.52 551	57.57 560

SPS-STEREO	56.02 554	59.82 555	64.35 544	45.23 547	53.96 555	61.34 552	44.05 550	60.08 552	50.73 510	62.61 550	61.78 542	59.73 546	57.62 552	60.63 552	59.08 556	58.29 560	48.28 558	51.30 552	49.29 554	55.67 555	56.59 558
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	58.13 555	62.74 557	73.58 557	66.59 555	38.77 548	63.23 553	49.56 552	72.12 566	82.24 572	79.37 570	88.96 578	76.25 559	73.29 561	55.14 550	48.05 546	38.17 549	24.21 545	54.92 554	37.94 550	48.23 549	29.29 548

IMH-64-1	59.89 556	58.89 553	69.08 552	66.46 553	50.96 552	57.48 543	51.18 554	69.03 559	67.25 555	67.90 555	80.31 567	70.42 555	74.30 562	72.66 566	50.07 550	42.88 551	43.00 554	65.88 555	47.48 551	53.41 552	39.15 552

IMH-64	59.89 556	58.89 553	69.08 552	66.46 553	50.96 552	57.48 543	51.18 554	69.03 559	67.25 555	67.90 555	80.31 567	70.42 555	74.30 562	72.66 566	50.07 550	42.88 551	43.00 554	65.88 555	47.48 551	53.41 552	39.15 552

IMH	63.51 558	61.05 556	69.15 554	69.90 557	54.09 557	65.82 558	55.66 556	72.12 566	72.52 561	72.73 560	81.82 569	73.16 558	79.86 567	77.03 571	52.57 553	44.46 553	50.01 562	68.11 557	51.57 557	56.59 556	41.88 555

TorneroNet-64	66.18 559	71.37 561	72.19 556	76.80 561	59.54 561	67.82 559	59.56 557	67.83 558	79.98 569	63.09 551	67.00 554	82.98 567	69.97 558	68.02 555	62.78 562	49.03 555	44.17 556	73.23 559	64.19 560	69.14 560	54.83 557

PWCK	66.53 560	88.82 577	80.30 565	80.69 569	30.85 543	65.18 557	41.64 548	72.55 568	71.28 560	78.68 569	69.18 556	78.14 561	62.17 554	82.93 575	63.46 563	80.46 571	40.52 553	82.05 569	47.71 553	74.54 570	39.47 554

WAO-6	71.06 561	73.42 563	67.24 549	79.78 568	61.93 564	69.67 560	60.23 558	75.12 571	87.02 575	74.87 563	79.60 566	79.28 563	84.75 573	68.25 557	61.91 560	67.67 563	48.98 560	81.65 567	73.43 565	66.76 558	59.64 561

TorneroNet	71.59 562	73.91 564	76.67 561	81.06 570	65.65 565	71.44 562	65.68 562	71.66 565	75.08 563	71.76 559	73.09 561	84.12 571	74.51 564	70.46 561	69.58 566	59.87 561	48.58 559	79.93 563	73.78 566	75.74 571	69.18 570

LVE	71.96 563	73.19 562	84.13 568	75.60 560	55.78 559	75.59 565	63.60 561	77.67 572	83.64 573	82.16 571	87.25 577	83.54 569	82.79 572	76.17 569	65.22 564	49.11 556	57.71 569	74.86 561	62.93 559	66.84 559	61.36 562

MFMNet_re	72.11 564	79.45 569	64.79 546	52.91 550	84.26 575	78.00 571	69.47 565	64.08 554	67.45 558	61.33 546	71.28 558	64.22 551	69.42 557	72.45 563	61.54 558	81.63 574	73.93 576	80.19 565	74.21 567	83.02 575	88.49 577

WAO-7	72.48 565	78.58 566	55.84 532	79.20 566	69.56 570	71.30 561	73.06 569	78.20 575	84.37 574	77.52 566	85.78 573	79.44 564	80.26 568	65.93 554	66.47 565	62.13 562	69.81 574	70.46 558	73.18 564	66.66 557	61.95 563

notaker	72.59 566	79.99 571	79.75 564	79.06 565	68.60 568	63.66 555	62.15 559	69.61 562	75.78 564	77.77 567	79.16 565	79.92 565	84.80 574	77.69 572	59.73 557	70.15 566	61.03 570	77.65 562	68.69 562	70.81 562	65.81 567

ktn	72.86 567	80.20 572	70.88 555	79.38 567	69.76 571	75.01 563	70.17 568	69.27 561	77.21 565	73.05 561	77.79 564	77.79 560	77.01 565	73.04 568	56.44 554	79.36 569	66.31 571	80.24 566	68.37 561	72.53 567	63.45 564

UNDER WATER-64	73.59 568	75.19 565	88.26 571	74.50 559	55.55 558	78.94 572	76.55 571	65.86 556	68.37 559	75.79 565	69.24 557	84.00 570	77.49 566	69.01 559	73.11 569	81.39 573	57.22 568	82.69 570	80.62 571	69.53 561	68.45 569

LRCNet_RVC	73.95 569	70.63 560	75.65 559	77.92 563	60.69 563	41.66 526	16.24 479	71.26 564	48.66 502	88.23 578	93.84 580	90.11 576	82.18 570	80.69 574	61.88 559	97.09 584	72.20 575	96.71 583	97.62 584	77.99 572	77.70 574

DPSimNet_ROB	74.86 570	83.75 575	61.14 541	77.51 562	65.78 566	76.04 567	75.86 570	74.62 570	77.61 566	82.20 572	75.97 563	80.50 566	72.45 559	68.06 556	84.65 577	81.90 575	52.11 564	79.97 564	76.71 570	70.85 563	79.47 575

UNDER WATER	76.36 571	79.65 570	88.23 570	84.62 571	67.01 567	77.90 570	78.03 572	67.43 557	72.64 562	75.52 564	71.49 560	85.52 572	82.57 571	70.68 562	75.48 573	79.61 570	54.01 565	86.59 576	84.76 575	72.44 566	72.94 572

TCMNet-wrong-test	76.88 572	91.55 579	89.69 572	97.65 582	97.33 582	94.96 578	92.79 577	70.14 563	66.18 553	63.79 553	71.43 559	65.35 552	51.30 543	85.36 577	74.52 572	56.30 558	20.24 544	82.94 574	82.30 572	95.20 584	88.51 578

WAO-8	77.20 573	78.94 567	67.39 550	86.73 573	72.82 572	79.98 574	69.63 566	77.88 573	88.66 577	83.17 574	86.77 574	85.56 573	85.20 575	72.63 564	69.82 567	75.00 567	55.65 566	87.92 579	83.63 573	71.60 564	64.97 565

Venus	77.20 573	78.94 567	67.39 550	86.73 573	72.82 572	79.98 574	69.63 566	77.88 573	88.66 577	83.17 574	86.77 574	85.56 573	85.20 575	72.63 564	69.82 567	75.00 567	55.65 566	87.92 579	83.63 573	71.61 565	64.97 565

HanzoNet	77.99 575	81.45 574	83.64 566	78.05 564	69.26 569	75.78 566	69.09 564	73.99 569	78.09 567	82.39 573	83.06 570	85.66 575	87.00 577	86.11 578	74.40 571	85.46 579	68.53 573	81.84 568	75.61 569	73.07 568	67.26 568

JetRed	79.80 576	80.33 573	91.79 574	71.25 558	75.71 574	91.85 577	80.84 573	79.41 576	80.84 570	84.48 576	84.47 572	83.34 568	72.72 560	79.51 573	85.74 578	69.66 565	81.68 577	73.70 560	72.68 563	82.42 574	73.53 573

Dean	80.94 577	86.19 576	83.94 567	85.03 572	60.07 562	75.42 564	67.27 563	81.85 577	88.36 576	92.35 579	87.09 576	92.14 578	93.19 579	83.37 576	74.06 570	68.69 564	66.48 572	94.89 582	84.90 576	83.86 576	69.69 571

KSHMR	88.63 578	93.05 580	84.15 569	95.59 580	91.74 579	82.94 576	83.28 575	84.59 578	81.87 571	87.85 577	83.96 571	91.71 577	81.49 569	76.73 570	82.12 576	96.47 583	96.06 582	96.71 583	97.16 583	92.74 582	92.47 583

tt	89.84 579	1.21 52	99.99 589	99.29 586	100.00 589	100.00 590	100.00 589	100.00 590	99.99 587	78.46 568	68.51 555	99.99 591	100.00 588	100.00 591	100.00 591	95.27 581	99.93 587	87.33 577	86.20 577	94.13 583	86.50 576

xxxxx1	91.89 580	95.36 582	98.42 581	87.40 575	89.37 576	98.54 581	98.20 583	92.95 579	93.30 580	93.53 580	95.30 581	97.01 580	96.36 580	94.68 580	94.93 579	83.39 576	84.31 578	82.86 571	88.15 579	84.30 577	89.46 579

tt_ll	91.89 580	95.36 582	98.42 581	87.40 575	89.37 576	98.54 581	98.20 583	92.95 579	93.30 580	93.53 580	95.30 581	97.01 580	96.36 580	94.68 580	94.93 579	83.39 576	84.31 578	82.86 571	88.15 579	84.30 577	89.46 579

ff	91.89 580	95.36 582	98.42 581	87.40 575	89.37 576	98.54 581	98.20 583	92.95 579	93.30 580	93.53 580	95.30 581	97.01 580	96.36 580	94.68 580	94.93 579	83.39 576	84.31 578	82.86 571	88.15 579	84.30 577	89.46 579

USTest	93.46 583	90.54 578	77.93 563	88.02 578	92.66 580	99.95 588	99.98 587	99.76 587	99.80 585	99.20 586	99.52 586	98.00 583	99.17 585	89.23 579	99.32 586	90.19 580	98.20 583	84.23 575	87.33 578	84.55 580	91.69 582

MADNet++	94.07 584	93.58 581	90.62 573	96.24 581	96.57 581	97.26 580	90.52 576	94.64 582	91.89 579	97.09 583	93.64 579	94.65 579	92.81 578	96.06 583	95.06 582	95.31 582	95.85 581	92.44 581	92.08 582	91.00 581	94.17 585

PML	99.07 585	100.00 591	98.17 580	99.22 585	99.21 585	99.98 589	99.74 586	98.27 584	98.10 583	100.00 591	99.37 584	98.77 585	99.85 586	100.00 591	98.07 584	100.00 588	99.54 584	100.00 588	99.51 586	99.87 587	93.65 584

MEDIAN_ROB	99.20 586	99.85 586	99.64 586	98.51 584	98.53 584	98.60 584	97.88 582	98.83 585	98.59 584	99.35 587	99.47 585	99.57 586	99.05 584	98.38 584	98.37 585	99.99 586	99.63 585	100.00 588	100.00 589	99.82 586	99.92 587

HaxPig	99.40 587	99.99 588	97.53 579	99.99 588	99.99 587	96.91 579	97.19 580	99.57 586	99.99 587	99.98 590	100.00 588	99.99 591	99.96 587	99.06 585	97.86 583	99.99 586	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	99.98 588

Anonymous_1	99.63 588	99.96 587	99.94 588	99.77 587	99.59 586	100.00 590	100.00 589	99.81 589	99.98 586	99.63 588	99.94 587	99.75 588	100.00 588	99.67 586	99.89 587	98.37 585	99.84 586	98.70 585	99.26 585	99.29 585	99.24 586

test_example2	99.67 589	99.99 588	99.99 589	100.00 589	99.99 587	99.87 587	99.99 588	98.01 583	100.00 589	100.00 591	100.00 588	98.18 584	98.43 583	99.98 588	99.98 588	100.00 588	99.99 588	99.40 586	99.52 587	100.00 588	100.00 589

AVERAGE_ROB	99.81 590	99.99 588	99.44 585	100.00 589	100.00 589	99.02 585	97.81 581	100.00 590	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 593	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

DPSMNet_ROB	99.95 591	100.00 591	100.00 591	100.00 589	100.00 589	100.00 590	100.00 589	100.00 590	100.00 589	99.16 584	100.00 588	99.95 589	100.00 588	99.98 588	99.99 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

DGTPSM_ROB	99.95 591	100.00 591	100.00 591	100.00 589	100.00 589	100.00 590	100.00 589	100.00 590	100.00 589	99.16 584	100.00 588	99.95 589	100.00 588	99.98 588	99.99 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

FlowAnything	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 589	100.00 589	100.00 590	100.00 589	100.00 590	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 593	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

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

CasAABBNet	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 589	100.00 589	100.00 590	100.00 589	100.00 590	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 593	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

LSM0	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 589	100.00 589	100.00 590	100.00 589	100.00 590	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 593	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

DPSM_ROB	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 589	100.00 589	100.00 590	100.00 589	100.00 590	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 593	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

DPSM	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 589	100.00 589	100.00 590	100.00 589	100.00 590	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 593	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

ccccc		98.11 585		100.00 589	100.00 589	99.33 586		99.78 588		99.63 588		99.67 587		99.95 587		100.00 588	100.00 589	99.97 587	99.91 588	100.00 588

Low-res two-view benchmark