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 8	2.42 2	0.31 2	0.43 1	0.01 1	1.74 1	1.12 1	1.28 3	2.82 24	1.72 46	1.19 27	1.48 1	1.21 19	0.03 35	0.01 11	0.01 151	0.00 1	0.02 2	0.02 1

MLG-Stereo_test3	1.79 6	0.82 9	4.52 26	2.79 15	1.61 153	3.91 50	0.24 22	6.61 25	1.52 2	1.35 6	1.22 12	1.97 52	0.63 12	6.25 39	1.27 23	0.04 49	0.66 286	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.29 35

LGtest1	1.67 3	0.87 12	4.47 25	2.67 7	0.82 51	3.00 23	0.11 7	6.42 15	1.80 3	1.94 17	1.62 16	0.65 30	0.92 22	5.90 29	1.02 10	0.04 49	0.55 262	0.00 1	0.00 1	0.10 61	0.46 86

LG-G_1	2.39 24	0.79 4	4.63 28	3.83 63	0.64 33	10.74 277	0.58 41	7.00 32	1.89 4	1.72 12	1.33 13	1.33 40	2.10 60	8.16 79	1.40 29	0.05 74	0.66 286	0.00 1	0.00 1	0.06 37	0.94 190

LG-G	2.39 24	0.79 4	4.63 28	3.83 63	0.64 33	10.74 277	0.58 41	7.00 32	1.89 4	1.72 12	1.33 13	1.33 40	2.10 60	8.16 79	1.40 29	0.05 74	0.66 286	0.00 1	0.00 1	0.06 37	0.94 190

LG-Stereo_L2	1.81 7	1.11 42	5.06 50	3.06 31	0.92 64	2.71 17	0.43 31	7.45 45	1.91 6	1.93 15	0.44 7	0.41 20	0.52 6	8.16 79	1.05 13	0.05 74	0.73 302	0.00 1	0.00 1	0.04 24	0.32 41

StereoAnything_RVC	2.80 46	12.35 499	6.48 105	2.89 23	1.06 82	1.47 4	0.17 16	5.24 5	2.04 7	1.29 4	0.35 6	0.29 10	3.53 102	8.37 86	1.01 8	0.05 74	0.88 337	0.00 1	0.00 1	6.93 496	1.66 299

LG-Stereo_L1	1.82 8	1.13 45	4.80 35	3.05 30	1.18 93	2.86 21	0.49 35	7.33 44	2.07 8	1.66 11	0.31 5	0.52 23	0.58 9	8.22 82	1.09 15	0.05 74	0.74 304	0.01 151	0.00 1	0.03 12	0.29 35

MLG-Stereo_test1	1.73 4	0.79 4	3.82 10	2.83 19	2.75 253	2.77 18	0.15 12	6.43 19	2.10 9	1.21 1	0.16 2	1.52 43	0.52 6	7.62 66	0.90 3	0.03 35	0.74 304	0.00 1	0.03 131	0.03 12	0.24 28

FoundationStereo	1.56 2	0.84 11	3.56 4	3.37 45	1.49 137	2.27 11	0.59 43	3.96 2	2.27 10	2.10 20	0.11 1	2.58 61	2.83 86	2.97 4	1.00 7	0.04 49	0.88 337	0.00 1	0.00 1	0.02 2	0.34 47

MLG-Stereo_test2	1.82 8	0.81 7	3.61 5	3.13 34	2.26 219	2.82 20	0.16 14	5.42 6	2.37 11	2.20 23	0.17 3	3.22 68	0.17 1	7.52 63	0.91 4	0.37 293	0.71 298	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.51 98

zero-FE	3.32 61	1.18 51	5.60 68	4.69 117	4.43 341	3.21 29	1.46 100	6.93 30	2.47 12	1.50 8	2.64 21	1.71 45	4.81 155	6.47 44	3.42 150	0.59 352	0.90 343	0.00 1	0.28 327	13.31 527	0.77 149

SGD-Stereo	2.03 11	0.90 14	4.25 17	2.80 16	0.38 8	3.39 33	0.90 59	7.22 42	2.50 13	4.05 71	1.12 11	1.77 48	1.31 30	8.51 88	1.04 11	0.24 246	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.06 37	0.12 14

MLG-Stereo	1.73 4	0.78 3	3.87 11	3.09 32	1.06 82	3.04 24	0.16 14	7.00 32	2.55 14	1.24 2	0.19 4	1.50 42	0.65 13	7.55 64	0.86 1	0.11 163	0.81 321	0.00 1	0.03 131	0.03 12	0.19 24

MS	4.31 117	2.34 281	13.65 364	2.80 16	0.44 9	2.66 16	0.20 18	6.32 13	2.62 15	3.08 48	4.16 45	2.03 55	1.86 52	7.15 59	1.17 17	0.07 127	3.87 524	0.00 1	18.66 544	3.48 466	9.69 521

dual_stereo	2.05 12	0.76 2	3.43 1	2.96 25	1.50 141	2.64 15	0.08 3	5.59 7	2.63 16	1.35 6	0.77 9	2.38 59	0.61 10	10.75 157	1.98 55	0.02 17	1.41 461	0.00 1	0.23 294	0.01 1	1.86 324

DEFOM-Stereo	2.43 28	1.22 57	4.56 27	3.89 65	1.05 79	12.70 308	0.80 55	5.07 4	2.70 17	3.02 46	1.81 17	0.61 27	0.54 8	8.77 94	1.01 8	0.02 17	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.03 12	0.69 131

4w-stereo	2.40 26	1.23 60	5.26 60	2.81 18	2.14 211	3.64 44	0.60 44	7.00 32	2.73 18	2.99 44	4.33 46	0.35 16	3.26 95	7.50 62	1.55 41	0.32 275	0.98 360	0.00 1	0.30 340	0.05 27	0.96 197

asd	2.40 26	0.92 17	4.93 44	2.96 25	2.30 222	3.95 51	0.35 25	7.56 48	2.81 19	3.69 63	2.96 25	0.54 25	2.23 66	8.72 92	1.25 20	0.70 372	0.84 327	0.00 1	0.13 218	0.12 77	0.93 185

4.5_new	2.16 17	0.96 19	4.43 23	2.83 19	1.93 192	5.59 152	1.24 82	6.25 11	2.81 19	4.41 81	3.54 32	0.46 21	0.96 23	3.70 8	1.41 34	0.33 278	1.01 379	0.00 1	0.21 281	0.11 72	1.11 225

4.5w-stereo	2.16 17	0.96 19	4.43 23	2.83 19	1.93 192	5.59 152	1.25 84	6.25 11	2.81 19	4.41 81	3.53 31	0.46 21	0.96 23	3.70 8	1.42 37	0.33 278	1.01 379	0.00 1	0.21 281	0.11 72	1.11 225

2.25w	2.72 41	1.05 32	6.11 80	3.00 28	1.81 180	3.48 38	0.41 28	6.68 29	2.83 22	4.84 96	6.79 95	0.37 18	2.42 75	9.01 100	3.30 142	0.22 240	1.00 376	0.00 1	0.30 340	0.02 2	0.81 154

2.5w	2.47 30	0.97 21	5.69 70	3.45 46	1.92 190	3.19 27	2.18 178	6.67 26	2.91 23	2.14 21	5.66 86	0.25 2	1.97 55	7.82 70	1.43 38	0.18 216	1.07 394	0.00 1	0.30 340	0.03 12	1.46 273

qwe	2.64 37	0.97 21	4.85 40	3.09 32	2.86 262	4.53 74	0.28 23	7.28 43	3.06 24	5.38 110	4.85 61	0.57 26	0.88 20	9.13 109	2.39 83	0.42 312	0.96 352	0.00 1	0.30 340	0.12 77	0.90 176

IGEV-Stereo+	3.03 51	1.10 40	5.14 58	3.52 49	4.87 361	2.53 13	0.68 47	4.40 3	3.11 25	2.20 23	0.71 8	0.79 36	3.45 97	8.89 98	1.25 20	0.08 136	0.70 295	0.00 1	0.40 393	5.72 492	11.13 531

Monster-pub-eth3d	2.07 14	0.90 14	4.82 38	2.70 8	1.72 167	6.01 174	0.13 9	6.67 26	3.14 26	1.51 9	2.25 18	0.33 13	0.37 3	7.11 58	1.29 25	0.01 4	0.98 360	0.00 1	0.38 385	0.02 2	1.01 203

MonSter	2.06 13	0.90 14	4.81 36	2.70 8	1.72 167	6.01 174	0.13 9	6.67 26	3.15 27	1.51 9	2.25 18	0.33 13	0.36 2	7.02 51	1.29 25	0.01 4	0.98 360	0.00 1	0.38 385	0.02 2	1.01 203

3.75w	2.66 38	1.12 44	4.96 47	2.92 24	3.25 285	7.95 242	1.38 90	6.44 20	3.16 28	3.38 55	4.87 62	0.33 13	2.71 83	6.99 50	1.28 24	0.36 288	0.96 352	0.00 1	0.14 229	0.10 61	0.89 173

Monster-pub-mixall	2.13 16	0.98 23	4.13 15	2.74 12	0.99 75	2.50 12	0.53 40	6.96 31	3.27 29	3.25 53	3.80 37	0.40 19	0.48 5	9.26 116	1.12 16	0.02 17	1.14 410	0.01 151	0.18 266	0.04 24	0.70 134

3.5w_stereo	2.78 44	1.48 95	5.51 67	2.66 5	1.61 153	5.90 172	1.09 71	7.46 46	3.28 30	4.31 79	4.49 50	0.35 16	2.04 59	10.32 146	3.27 141	0.21 235	0.66 286	0.00 1	0.09 195	0.02 2	0.88 169

2.75w_new	2.45 29	1.02 31	5.11 55	2.65 4	1.60 151	3.48 38	2.22 183	6.17 10	3.29 31	5.05 103	4.14 44	0.30 11	2.34 68	6.69 46	2.71 107	0.06 108	0.99 372	0.00 1	0.28 327	0.03 12	0.85 160

4.25_new	2.28 20	1.01 26	4.72 32	3.33 41	2.74 248	4.30 63	2.29 184	6.42 15	3.33 32	2.35 27	3.76 34	0.26 3	2.35 69	4.64 14	1.40 29	0.63 360	0.99 372	0.00 1	0.26 315	0.03 12	0.74 143

4.5w_new	2.28 20	1.01 26	4.72 32	3.33 41	2.74 248	4.30 63	2.29 184	6.42 15	3.33 32	2.35 27	3.76 34	0.26 3	2.35 69	4.64 14	1.40 29	0.63 360	0.99 372	0.00 1	0.26 315	0.03 12	0.74 143

4.25w-stereo	2.28 20	1.01 26	4.72 32	3.33 41	2.74 248	4.31 65	2.30 188	6.42 15	3.33 32	2.35 27	3.76 34	0.26 3	2.35 69	4.64 14	1.40 29	0.63 360	0.99 372	0.00 1	0.26 315	0.03 12	0.74 143

monsters	2.54 33	1.47 92	4.92 43	4.14 80	4.45 346	2.18 9	0.17 16	8.94 71	3.39 35	4.75 92	3.04 26	0.22 1	0.75 15	8.85 96	1.43 38	0.17 209	0.98 360	0.00 1	0.32 347	0.02 2	0.60 117

3.25w_new	2.57 35	1.05 32	5.06 50	2.75 13	1.49 137	5.86 167	1.15 74	7.21 40	3.61 36	4.57 87	3.97 41	0.64 28	2.42 75	7.83 72	1.41 34	0.07 127	0.97 356	0.00 1	0.23 294	0.08 51	0.95 193

3.25w	2.57 35	1.05 32	5.06 50	2.75 13	1.49 137	5.87 168	1.15 74	7.21 40	3.61 36	4.57 87	3.97 41	0.64 28	2.42 75	7.82 70	1.41 34	0.07 127	0.97 356	0.00 1	0.23 294	0.08 51	0.95 193

asda	2.30 23	1.05 32	5.07 54	3.16 36	1.97 197	3.28 30	0.84 58	6.58 24	3.63 38	2.65 38	3.26 27	0.65 30	2.93 88	6.05 34	1.83 48	0.70 372	1.01 379	0.00 1	0.27 323	0.10 61	0.86 163

DEFOM-Stereo_RVC	3.40 67	7.12 450	4.30 18	11.17 451	1.69 164	4.59 76	0.46 34	9.11 75	3.63 38	2.69 40	3.29 28	0.75 33	7.02 221	9.35 119	2.00 56	0.01 4	0.15 149	0.00 1	0.19 272	0.06 37	0.39 65

LG-Stereo_Zeroshot	3.06 52	1.06 36	6.40 96	5.55 179	1.90 188	3.79 47	0.82 56	7.92 56	3.70 40	4.01 70	10.87 152	2.27 57	5.15 163	3.49 7	2.09 64	0.19 227	0.64 283	0.00 1	0.35 363	0.42 242	0.58 115

AdaDepth	2.53 31	1.09 38	6.44 98	3.77 57	3.11 279	3.50 42	0.68 47	5.77 8	3.85 41	2.06 19	3.46 30	0.52 23	1.57 38	11.34 181	1.39 28	0.04 49	0.91 345	0.00 1	0.22 283	0.05 27	0.78 152

IGEV	2.11 15	0.73 1	4.37 20	2.86 22	3.48 296	4.13 60	0.94 61	7.90 54	3.86 42	2.26 25	4.35 47	0.28 8	0.61 10	3.78 11	1.05 13	0.08 136	0.72 299	0.00 1	0.20 277	0.03 12	0.56 107

3w_stereo	2.85 47	1.08 37	6.84 120	3.00 28	0.62 30	5.35 135	6.31 331	7.70 52	3.87 43	4.12 74	5.00 69	0.30 11	4.15 122	4.87 18	1.71 45	0.00 1	1.02 387	0.00 1	0.24 302	0.03 12	0.87 168

fffft	2.87 48	1.37 78	6.09 79	3.63 51	1.48 131	4.34 68	4.03 263	9.11 75	3.91 44	3.19 49	2.34 20	1.90 50	1.43 35	10.93 161	2.22 66	0.00 1	0.23 174	0.00 1	0.00 1	0.38 222	0.85 160
1: 1. 1
tt45	3.47 71	1.65 121	5.29 62	4.20 89	1.93 192	8.00 243	1.99 168	9.99 89	4.05 45	5.83 117	4.57 53	4.57 98	2.37 73	11.40 183	2.38 82	0.01 4	0.14 146	0.00 1	0.01 88	0.40 231	0.69 131

2w_stereo	2.67 39	1.09 38	5.38 64	3.25 39	1.25 105	4.61 78	3.77 255	7.59 50	4.10 46	4.28 77	5.14 71	0.27 6	4.25 124	4.81 17	2.06 61	0.11 163	0.72 299	0.00 1	0.18 266	0.02 2	0.48 91

111111	2.79 45	1.16 46	4.90 41	4.16 81	4.50 349	3.40 34	0.22 21	9.37 79	4.11 47	2.47 34	4.41 48	2.27 57	2.02 57	9.21 112	1.37 27	0.01 4	0.79 317	0.08 253	0.01 88	0.14 88	1.19 236

LoS_RVC	4.09 102	3.01 348	4.81 36	4.88 129	7.78 468	5.24 127	2.80 218	7.57 49	4.24 48	4.41 81	10.34 140	3.62 76	6.34 197	6.59 45	2.37 80	0.04 49	0.03 51	0.00 1	0.01 88	0.06 37	7.70 503

SM2	2.02 10	1.21 52	3.66 6	2.09 1	2.75 253	2.08 8	0.72 50	7.19 39	4.27 49	3.91 69	1.04 10	0.74 32	1.62 41	5.77 26	1.26 22	0.03 35	0.89 341	0.00 1	0.12 213	0.10 61	0.95 193

SMoEStereo_RVC	3.08 53	1.77 142	5.88 75	4.29 101	0.76 41	6.25 190	1.85 154	8.81 69	4.44 50	4.08 73	3.85 39	2.76 63	2.21 63	11.07 164	2.28 69	0.01 4	0.13 140	0.03 194	0.00 1	0.35 193	0.83 158

IGEV-Stereo++	2.55 34	0.93 18	4.65 30	4.40 104	3.52 298	3.33 32	0.10 6	8.77 67	4.60 51	2.63 37	4.41 48	2.00 54	4.67 152	3.47 6	0.98 5	0.02 17	0.78 315	0.09 263	0.00 1	0.06 37	1.65 298

IGEV-BASED-STEREO-	7.80 257	28.14 536	42.31 509	3.20 38	0.50 23	4.12 59	1.45 99	7.06 36	4.60 51	4.66 89	3.90 40	2.47 60	1.37 33	6.02 33	1.94 53	24.62 546	0.43 234	0.01 151	0.08 187	4.61 480	14.42 536

FlowAnything_test	3.40 67	1.63 116	7.17 132	8.89 390	1.37 116	8.59 245	2.43 196	8.27 58	4.69 53	4.28 77	2.68 22	3.47 74	0.74 14	6.21 38	5.48 235	0.11 163	0.04 60	0.17 331	0.65 432	0.17 102	0.91 179

test_xeample3	4.08 100	2.95 342	11.20 307	4.05 72	1.05 79	5.62 155	1.58 112	13.23 135	4.76 54	7.10 126	3.83 38	3.18 67	3.30 96	11.75 202	4.42 199	0.08 136	0.74 304	0.00 1	0.38 385	0.26 147	2.04 366

RSM	3.39 66	1.22 57	5.46 65	5.06 143	1.60 151	4.70 87	1.76 146	10.72 101	4.92 55	3.67 62	4.52 51	7.70 157	1.74 48	11.04 163	2.06 61	0.05 74	0.18 156	0.00 1	0.35 363	0.19 112	0.92 180

Replicate-Monster	2.96 49	3.67 385	12.48 345	2.73 11	1.29 110	3.18 26	0.44 32	7.55 47	4.93 56	4.05 71	1.50 15	0.77 34	1.12 25	9.21 112	0.87 2	0.19 227	1.15 411	0.00 1	0.22 283	0.28 162	3.54 450

AIO_test	3.09 54	1.33 74	5.84 73	4.60 114	3.35 288	5.26 129	2.32 189	9.12 77	5.01 57	1.93 15	4.76 59	4.23 89	1.35 32	7.85 75	1.18 18	0.92 409	1.03 390	0.00 1	0.29 333	0.07 46	1.30 251

mms	3.23 59	1.87 169	6.16 85	4.22 91	2.38 229	4.13 60	3.87 256	8.68 65	5.05 58	2.68 39	5.66 86	3.05 65	1.33 31	9.68 130	2.35 77	0.01 4	0.55 262	0.00 1	0.00 1	0.42 242	2.47 412

AIO_rvc	3.33 63	1.66 124	6.67 114	4.55 110	3.62 301	5.18 123	1.79 149	8.85 70	5.06 59	2.17 22	4.89 64	4.69 99	1.16 26	10.57 149	2.01 58	0.59 352	1.10 400	0.00 1	0.04 146	0.16 96	1.84 321

RSM++	3.35 64	1.29 70	5.82 72	5.16 154	1.00 76	4.93 110	2.54 201	10.70 100	5.17 60	3.45 57	4.81 60	6.63 137	1.86 52	10.23 143	2.06 61	0.05 74	0.06 96	0.01 151	0.18 266	0.19 112	0.95 193

HUF	3.37 65	1.82 159	7.11 131	3.74 56	1.68 162	5.10 119	2.12 172	10.44 95	5.26 61	2.44 32	4.54 52	5.45 118	2.61 80	7.44 61	2.03 59	0.91 407	2.05 492	0.09 263	0.00 1	0.19 112	2.46 409

IGEV-RUCA	3.15 57	1.28 68	5.12 56	5.23 157	2.34 227	6.02 176	1.75 144	7.71 53	5.31 62	2.77 41	4.98 68	4.01 81	2.39 74	10.02 139	1.73 46	0.17 209	0.26 184	0.21 350	0.29 333	0.74 347	0.58 115

IGEV++	3.49 73	1.67 126	6.59 110	6.41 255	1.44 121	4.50 73	1.66 126	11.20 112	5.34 63	3.01 45	6.40 93	4.30 90	4.36 129	5.66 25	3.53 155	0.05 74	1.20 423	0.00 1	0.15 238	0.32 177	2.10 379

MSCF	3.53 75	2.33 278	6.43 97	4.97 139	1.76 174	5.30 132	1.43 94	9.49 81	5.37 64	5.50 114	6.46 94	1.79 49	6.92 219	6.16 37	1.85 50	0.11 163	1.01 379	0.00 1	1.07 461	0.27 156	2.30 397

EGLCR-Stereo	3.41 69	1.28 68	6.47 101	4.22 91	1.36 114	5.18 123	1.24 82	11.58 121	5.47 65	3.80 66	3.40 29	8.10 165	1.69 46	9.53 127	2.23 68	0.09 146	0.89 341	0.01 151	0.00 1	0.24 133	1.42 269

testlalala	4.28 116	1.72 133	8.36 180	4.01 68	3.59 299	7.88 239	1.70 136	9.98 88	5.56 66	13.20 204	10.02 130	7.06 144	1.91 54	5.98 31	2.36 78	0.03 35	1.26 437	0.00 1	0.41 396	0.06 37	0.52 99

MaDis-Stereo	2.96 49	2.05 210	7.26 135	3.35 44	2.54 238	1.78 5	0.28 23	8.41 59	5.58 67	2.77 41	3.62 33	7.05 143	4.60 140	5.95 30	3.33 143	0.01 4	0.05 71	0.00 1	0.00 1	0.19 112	0.39 65

1w_stereo	3.18 58	0.88 13	4.34 19	3.77 57	2.15 212	4.45 72	6.50 337	7.10 37	5.69 68	3.58 60	7.40 102	0.28 8	4.26 126	8.58 90	2.83 122	0.05 74	0.64 283	0.00 1	0.01 88	0.02 2	1.16 230

monsterstereo	2.74 42	1.26 63	5.23 59	4.64 116	4.44 342	1.81 7	0.08 3	6.52 22	5.70 69	3.84 68	7.47 103	0.27 6	0.37 3	9.33 118	1.51 40	0.05 74	1.11 404	0.00 1	0.35 363	0.03 12	0.75 146

GASTEREO	3.69 79	2.44 300	6.32 90	5.26 160	1.76 174	5.46 137	1.44 97	9.55 83	5.71 70	5.61 115	6.96 98	1.61 44	6.99 220	8.15 78	1.89 52	0.10 157	1.01 379	0.00 1	1.07 461	0.17 102	2.30 397

water-stereo	4.05 99	1.16 46	6.14 82	3.96 67	0.83 54	5.09 118	1.09 71	13.45 147	5.71 70	6.59 121	14.69 185	7.49 151	5.81 183	3.80 12	3.51 152	0.38 297	0.18 156	0.10 275	0.05 161	0.07 46	0.90 176

UniTT-Stereo	3.10 56	1.22 57	7.79 158	4.50 109	2.51 235	2.59 14	0.42 30	5.88 9	5.74 72	5.46 113	7.76 108	1.12 39	1.46 37	9.06 104	5.42 231	0.06 108	0.07 109	0.00 1	0.01 88	0.60 311	0.26 31

U	3.84 89	0.81 7	6.63 112	4.40 104	11.89 511	11.98 296	0.20 18	8.42 60	5.78 73	1.97 18	2.73 23	0.77 34	1.59 39	2.60 2	0.98 5	0.04 49	0.04 60	10.46 528	5.41 516	0.05 27	0.14 16

Selective-IGEV	3.46 70	1.32 73	5.92 77	4.55 110	2.27 220	4.65 81	2.07 171	11.50 118	5.81 74	3.19 49	4.75 58	5.46 119	1.77 49	11.24 176	2.37 80	0.05 74	0.82 325	0.00 1	0.20 277	0.10 61	1.17 233

ff7	3.92 91	2.12 230	7.30 137	4.22 91	1.47 126	4.90 103	1.65 121	14.40 161	5.82 75	5.08 104	5.59 82	3.45 70	4.61 143	11.48 187	2.76 112	0.04 49	0.98 360	0.00 1	0.17 253	0.35 193	1.98 346

IGEVStereo-DCA	3.90 90	2.95 342	7.30 137	4.05 72	0.92 64	4.94 112	1.65 121	14.40 161	5.82 75	4.17 75	4.67 56	4.50 96	3.95 114	11.24 176	4.28 192	0.18 216	0.56 265	0.00 1	0.17 253	0.25 137	1.98 346

ffff	3.92 91	2.12 230	7.30 137	4.22 91	1.47 126	4.90 103	1.65 121	14.40 161	5.82 75	5.08 104	5.59 82	3.45 70	4.61 143	11.48 187	2.76 112	0.04 49	0.98 360	0.00 1	0.17 253	0.35 193	1.98 346

11t	3.92 91	2.12 230	7.30 137	4.22 91	1.47 126	4.90 103	1.65 121	14.40 161	5.82 75	5.08 104	5.59 82	3.45 70	4.61 143	11.48 187	2.76 112	0.04 49	0.98 360	0.00 1	0.17 253	0.35 193	1.98 346

anonymousdsp	3.97 95	2.10 223	6.76 117	4.43 106	1.82 183	4.92 108	1.68 127	14.84 173	5.82 75	5.26 109	5.54 80	4.20 86	4.37 133	11.54 197	2.68 105	0.04 49	0.87 335	0.00 1	0.18 266	0.36 204	1.98 346

ccc-4	3.92 91	2.12 230	7.30 137	4.22 91	1.47 126	4.90 103	1.65 121	14.40 161	5.82 75	5.08 104	5.59 82	3.45 70	4.61 143	11.48 187	2.76 112	0.04 49	0.98 360	0.00 1	0.17 253	0.35 193	1.98 346

IGEV-Stereo	3.97 95	2.10 223	6.78 119	4.43 106	1.81 180	4.92 108	1.68 127	14.84 173	5.82 75	5.25 108	5.54 80	4.22 88	4.36 129	11.55 198	2.68 105	0.04 49	0.88 337	0.00 1	0.18 266	0.36 204	1.98 346
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MyStereo07	4.80 126	2.38 293	6.21 86	6.63 274	4.77 358	6.47 201	9.60 404	16.70 208	5.88 82	4.81 93	5.77 88	3.13 66	5.68 180	12.07 218	2.46 87	0.09 146	1.33 449	0.03 194	0.32 347	0.74 347	0.93 185

xyz-stereo-finetune2	5.88 165	2.14 239	6.76 117	2.96 25	0.36 7	14.90 340	1.85 154	11.54 120	5.89 83	11.35 173	18.02 214	7.27 149	9.34 266	15.17 332	9.04 310	0.06 108	0.02 35	0.08 253	0.15 238	0.28 162	0.32 41

AIO-Stereo	3.32 61	1.49 100	5.67 69	5.06 143	1.51 143	4.67 84	1.71 137	10.31 91	5.90 84	3.02 46	4.90 65	5.32 114	0.80 17	10.66 151	1.88 51	0.06 108	0.85 333	0.00 1	0.70 436	0.14 88	1.78 312

HART	4.24 111	2.13 236	6.15 83	5.53 175	1.40 119	4.32 67	0.74 51	13.35 144	5.92 85	6.13 119	12.75 170	6.81 140	1.70 47	11.14 173	2.42 85	0.03 35	1.48 472	0.10 275	0.00 1	0.55 290	2.26 392

plain	4.41 119	2.18 249	11.50 315	5.46 173	2.97 272	3.20 28	1.38 90	9.01 74	5.96 86	3.56 59	16.63 204	3.01 64	2.76 84	14.80 327	4.25 191	0.32 275	0.00 1	0.04 210	0.01 88	0.79 356	0.43 77

XX-Stereo	6.50 197	1.81 151	10.42 274	12.71 478	7.14 452	3.46 37	0.90 59	16.31 195	6.13 87	9.03 151	28.11 343	13.48 253	2.22 65	11.87 209	2.61 100	0.45 321	0.78 315	0.08 253	0.42 397	1.09 385	0.88 169

LG-Stereo	2.75 43	1.78 143	8.47 183	4.32 103	1.04 78	3.56 43	1.20 79	7.18 38	6.19 88	2.53 35	7.57 106	1.07 37	0.75 15	5.24 21	2.51 90	0.49 328	0.27 186	0.01 151	0.03 131	0.34 187	0.44 80

testlalala_base	7.81 258	3.52 376	8.75 191	8.73 385	5.44 393	12.21 299	1.77 147	12.73 131	6.24 89	10.56 163	13.62 179	8.76 174	5.61 177	8.69 91	4.24 190	16.24 539	3.38 516	0.00 1	0.46 400	22.32 541	3.02 437

DilatedVolume-Stereo	4.62 123	1.66 124	6.95 123	4.21 90	1.86 185	10.94 279	0.99 66	12.18 126	6.28 90	12.65 184	10.00 129	5.44 116	3.80 110	10.06 141	3.61 160	0.13 185	0.49 245	0.09 263	0.28 327	0.09 59	0.68 128

MoCha-V2	3.68 78	1.42 85	5.50 66	6.03 226	1.50 141	4.53 74	1.32 88	11.05 110	6.30 91	5.86 118	5.39 76	2.66 62	6.33 196	10.36 147	1.58 43	0.19 227	1.57 479	0.00 1	0.24 302	0.07 46	1.77 311

EAI-Stereo	5.82 156	2.06 214	9.08 204	6.23 240	2.20 216	6.24 189	6.20 326	20.18 268	6.36 92	10.65 166	15.97 199	6.31 133	3.63 105	12.09 221	4.88 215	0.06 108	0.73 302	0.04 210	1.59 480	0.21 121	1.67 301

Occ-G	4.14 104	1.50 102	5.89 76	3.82 62	1.88 186	3.75 46	6.51 338	8.68 65	6.38 93	4.81 93	8.44 112	9.56 188	4.31 127	10.00 137	4.16 183	0.05 74	0.84 327	0.00 1	0.19 272	0.23 129	1.71 304

rrr	3.99 97	2.95 342	11.04 303	4.05 72	0.92 64	4.94 112	1.53 109	11.97 124	6.50 94	4.17 75	4.67 56	4.50 96	3.95 114	11.24 176	4.28 192	0.18 216	0.56 265	0.00 1	0.22 283	0.25 137	1.88 326

GREAT-IGEV	2.67 39	1.48 95	5.32 63	3.65 52	1.73 169	2.92 22	0.20 18	6.37 14	6.52 95	1.34 5	5.23 74	1.09 38	1.45 36	10.01 138	1.57 42	0.11 163	1.50 473	0.00 1	0.24 302	0.19 112	2.48 413

test_4	5.75 150	1.40 82	6.47 101	7.20 321	0.89 61	5.81 166	1.82 151	12.26 127	6.62 96	12.85 196	30.51 374	7.61 155	3.81 111	12.70 253	3.47 151	0.02 17	0.27 186	0.03 194	0.17 253	0.39 227	0.67 126

GCAP-BAT	5.15 135	2.42 296	8.74 190	4.07 75	5.04 371	6.61 208	1.82 151	10.43 94	6.66 97	13.47 215	12.76 171	9.14 180	2.87 87	11.51 195	3.58 159	0.03 35	1.24 434	0.01 151	0.60 427	0.13 86	1.81 314

GIP-stereo	3.09 54	1.42 85	4.82 38	5.64 187	4.11 323	3.31 31	0.74 51	9.86 86	6.75 98	2.44 32	5.48 77	4.08 83	3.14 91	5.77 26	1.68 44	0.14 189	0.63 281	0.00 1	0.00 1	0.09 59	1.66 299

ours_stereo	3.25 60	1.81 151	5.95 78	4.18 86	1.97 197	3.79 47	2.71 213	8.97 72	6.86 99	2.39 30	5.79 89	3.97 80	1.82 51	9.84 133	2.05 60	0.02 17	0.21 169	0.00 1	0.00 1	0.38 222	2.35 403

SCV	3.72 81	1.81 151	7.24 134	5.65 189	1.66 161	4.31 65	1.64 118	12.11 125	6.98 100	2.28 26	4.94 67	6.07 127	2.70 82	10.28 145	2.30 70	0.09 146	0.98 360	0.00 1	0.53 417	0.55 290	2.27 394

gcap-zeroshot	5.83 158	1.82 159	11.95 333	5.34 164	1.98 199	11.06 282	1.64 118	11.01 108	7.05 101	15.27 241	9.84 128	18.92 339	5.12 162	9.85 134	2.50 89	0.27 261	0.90 343	0.07 245	0.33 354	0.05 27	1.61 293

fffy	3.69 79	1.76 139	7.01 124	4.25 100	1.49 137	4.74 92	1.69 135	10.96 106	7.10 102	2.90 43	6.29 91	6.27 132	3.10 90	10.41 148	2.09 64	0.01 4	1.02 387	0.00 1	0.00 1	0.37 210	2.28 396

AEACV	3.74 82	1.42 85	6.45 99	5.61 183	6.24 428	4.69 85	1.54 110	7.61 51	7.19 103	3.59 61	7.87 109	4.20 86	6.43 201	6.07 35	1.96 54	0.03 35	1.03 390	0.04 210	0.54 419	0.23 129	2.12 381

GLC_STEREO	3.61 77	1.35 76	3.91 12	6.86 295	0.23 1	4.69 85	1.61 114	9.80 84	7.20 104	5.64 116	9.11 119	5.19 108	2.02 57	10.25 144	3.70 162	0.07 127	0.04 60	0.22 358	0.00 1	0.24 133	0.17 22

rvit_stereo_0081_aga	4.01 98	3.10 354	10.05 253	5.65 189	3.01 274	4.91 107	1.88 159	8.80 68	7.27 105	6.97 123	6.94 97	5.81 124	3.23 94	7.63 67	3.77 166	0.08 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.62 315	0.44 80

S2M2	2.24 19	1.47 92	4.41 22	3.77 57	1.20 95	2.26 10	0.06 2	6.51 21	7.31 106	1.92 14	4.58 54	4.42 91	0.81 18	2.90 3	1.83 48	0.58 347	0.11 132	0.03 194	0.00 1	0.49 274	0.09 8

Pointernet	3.56 76	0.99 25	6.55 108	3.79 60	0.85 56	5.19 125	0.36 26	17.55 226	7.32 107	4.50 85	6.92 96	4.82 102	2.69 81	5.26 22	2.99 126	0.04 49	0.53 256	0.00 1	0.35 363	0.05 27	0.42 74

999	3.74 82	1.55 106	5.72 71	5.15 153	2.42 231	7.40 226	2.13 173	10.76 102	7.33 108	3.20 51	5.04 70	5.01 104	2.26 67	12.45 242	3.06 129	0.06 108	0.24 178	0.00 1	0.00 1	0.37 210	0.66 125

DIP-Stereo	6.99 224	2.37 290	11.45 312	4.78 122	1.70 166	13.13 314	1.47 102	15.76 186	7.43 109	14.57 230	26.61 329	10.76 200	5.10 159	14.97 330	8.10 292	0.06 108	0.06 96	0.06 227	0.00 1	0.17 102	1.22 240
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	7.33 236	1.62 113	9.31 222	6.80 292	2.33 224	7.57 230	5.36 301	24.47 322	7.63 110	16.40 269	33.07 417	12.42 226	5.52 172	8.06 76	5.23 225	0.05 74	0.05 71	0.01 151	0.00 1	0.12 77	0.56 107

RAFT-Stereo	7.33 236	1.62 113	9.31 222	6.80 292	2.33 224	7.57 230	5.36 301	24.47 322	7.63 110	16.40 269	33.07 417	12.42 226	5.52 172	8.06 76	5.23 225	0.05 74	0.05 71	0.01 151	0.00 1	0.12 77	0.56 107
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HH	6.00 175	2.42 296	9.81 244	5.74 207	1.64 159	7.05 216	3.48 245	17.54 224	7.69 112	8.73 142	12.47 165	14.83 269	8.86 256	13.04 269	2.59 98	0.04 49	1.21 429	0.20 347	0.05 161	0.30 172	2.34 400

HanStereo	6.00 175	2.42 296	9.81 244	5.74 207	1.64 159	7.05 216	3.48 245	17.54 224	7.69 112	8.73 142	12.47 165	14.83 269	8.86 256	13.04 269	2.59 98	0.04 49	1.21 429	0.20 347	0.05 161	0.30 172	2.34 400

ProNet	4.14 104	2.35 288	7.50 147	4.22 91	1.47 126	5.67 159	6.24 327	13.78 157	7.71 114	3.38 55	4.93 66	3.72 77	3.52 100	11.52 196	2.72 108	0.08 136	1.32 445	0.01 151	0.26 315	0.47 262	2.02 360

ROB_FTStereo_v2	5.85 161	1.97 182	10.38 271	5.66 192	0.46 16	5.52 141	1.95 164	13.24 136	7.78 115	12.68 186	18.16 218	12.83 233	6.61 206	12.27 229	5.63 242	1.00 420	0.09 117	0.10 275	0.00 1	0.26 147	0.36 55

Patchmatch Stereo++	5.88 165	1.97 182	10.43 276	5.66 192	0.45 10	5.54 148	2.32 189	13.26 138	7.79 116	12.69 187	18.14 216	12.86 236	6.63 208	12.36 237	5.60 239	1.09 431	0.09 117	0.10 275	0.00 1	0.25 137	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
ROB_FTStereo	5.82 156	1.97 182	10.37 270	5.67 199	0.46 16	5.52 141	1.63 116	13.27 140	7.79 116	12.69 187	18.06 215	12.86 236	6.63 208	12.28 231	5.43 232	0.87 402	0.09 117	0.10 275	0.00 1	0.26 147	0.36 55

iRAFT	5.88 165	1.97 182	10.43 276	5.66 192	0.45 10	5.54 148	2.32 189	13.26 138	7.79 116	12.69 187	18.14 216	12.86 236	6.63 208	12.36 237	5.60 239	1.09 431	0.09 117	0.10 275	0.00 1	0.25 137	0.35 49

RAFT-IKP	5.85 161	1.97 182	10.36 268	5.66 192	0.45 10	5.33 134	2.01 169	13.27 140	7.79 116	12.69 187	18.19 222	12.77 231	6.67 217	12.36 237	5.60 239	1.11 434	0.09 117	0.10 275	0.00 1	0.25 137	0.35 49

PSM-adaLoss	5.83 158	1.97 182	10.44 278	5.66 192	0.46 16	5.54 148	1.91 162	13.24 136	7.80 120	12.69 187	18.19 222	12.80 232	6.65 216	11.89 210	5.45 234	1.02 423	0.09 117	0.10 275	0.00 1	0.26 147	0.36 55

iGMRVC	5.86 164	1.97 182	10.41 273	5.66 192	0.45 10	5.53 145	1.75 144	13.35 144	7.81 121	12.69 187	18.17 220	12.86 236	6.53 202	12.34 235	5.77 244	1.13 437	0.09 117	0.10 275	0.00 1	0.26 147	0.34 47

HUI-Stereo	5.80 154	1.98 189	10.42 274	5.66 192	0.45 10	5.52 141	2.68 210	13.29 142	7.82 122	12.71 193	18.16 218	12.91 241	6.60 204	10.73 156	5.36 229	0.89 403	0.08 115	0.10 275	0.00 1	0.25 137	0.36 55

MC-Stereo	4.47 121	1.16 46	5.85 74	6.14 232	1.43 120	3.70 45	1.73 138	10.62 97	7.83 123	6.85 122	13.33 176	6.77 139	6.21 194	11.23 175	2.52 92	0.04 49	1.30 439	0.06 227	0.24 302	0.17 102	2.14 384

iRaft-Stereo_20w	6.75 207	2.17 247	13.20 358	5.07 145	2.34 227	7.43 228	2.61 206	20.20 269	7.85 124	15.28 242	10.36 141	14.42 264	8.13 241	16.81 366	4.20 185	0.06 108	0.84 327	0.13 309	0.83 441	0.66 330	2.42 408

PAM_32	7.56 242	1.96 181	15.04 389	6.11 231	2.08 204	16.93 388	1.38 90	16.49 201	7.93 125	15.16 238	9.17 120	25.77 407	11.69 306	12.95 263	4.03 177	0.14 189	0.77 314	0.09 263	0.83 441	0.61 313	2.00 358

SCV_C0	3.81 87	1.92 179	7.94 165	4.22 91	1.75 172	4.82 98	1.56 111	11.79 122	8.00 126	3.23 52	5.14 71	6.19 129	1.81 50	11.49 191	2.42 85	0.17 209	1.09 396	0.00 1	0.23 294	0.38 222	2.04 366

DeepStereo_RVC	5.95 171	1.88 170	10.44 278	5.76 210	0.60 29	5.45 136	1.78 148	12.93 132	8.02 127	14.07 224	14.98 189	12.40 225	10.05 276	12.02 215	7.35 280	0.61 358	0.10 128	0.12 302	0.00 1	0.21 121	0.29 35

AIO-Stereo-zeroshot1	8.37 271	4.16 397	20.63 450	5.82 215	11.79 509	6.40 199	2.02 170	20.82 277	8.03 128	14.52 228	21.38 266	17.44 315	5.83 185	14.43 313	5.13 223	0.06 108	1.00 376	0.05 218	1.81 485	2.44 441	3.62 453

MIF-Stereo (partial)	4.55 122	1.63 116	8.37 181	5.46 173	5.35 385	3.48 38	0.94 61	9.80 84	8.03 128	4.45 84	15.68 194	5.33 115	5.11 160	11.92 212	4.57 205	0.06 108	0.02 35	0.06 227	0.03 131	0.45 255	0.30 38

PAM	7.81 258	1.90 171	15.85 405	6.14 232	2.58 242	17.79 400	4.51 275	16.29 194	8.05 130	16.48 272	9.10 118	25.01 403	11.39 299	12.89 261	3.54 156	0.05 74	0.79 317	0.08 253	0.83 441	0.62 315	2.23 389

RAStereo	2.53 31	1.48 95	7.27 136	4.18 86	1.48 131	1.78 5	0.13 9	8.50 62	8.15 131	2.40 31	4.11 43	3.37 69	0.81 18	3.73 10	2.75 110	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 193	0.14 16

GCAP-Stereo	4.26 113	2.26 266	8.78 192	5.09 147	1.45 122	5.66 156	1.08 70	13.30 143	8.20 132	8.93 149	10.09 136	6.61 136	3.52 100	5.14 20	3.20 136	0.02 17	1.13 407	0.06 227	0.00 1	0.32 177	0.39 65

DLNR_Zeroshot_test	27.91 527	51.88 551	91.97 577	98.26 585	97.92 585	3.07 25	0.49 35	31.27 410	8.33 133	8.40 139	15.66 193	7.22 146	1.66 45	12.16 223	4.82 213	40.46 552	1.87 486	0.06 227	0.33 354	80.45 575	1.99 356

CroCo-Stereo Lap2	4.21 110	2.60 319	9.11 206	10.21 422	6.06 422	1.11 3	0.78 54	10.63 98	8.34 134	3.46 58	5.18 73	8.92 176	5.66 179	6.42 43	4.53 204	0.03 35	0.05 71	0.00 1	0.00 1	0.81 361	0.39 65

cross-raft	5.70 148	1.44 90	7.08 126	6.69 281	2.11 207	5.89 169	1.44 97	16.44 199	8.38 135	13.42 213	20.70 257	12.20 224	4.38 134	9.06 104	3.11 132	0.03 35	0.38 214	0.00 1	0.22 283	0.24 133	0.84 159

AnonymousM	6.73 205	12.03 494	3.53 3	4.47 108	1.55 146	4.42 71	3.17 231	11.94 123	8.44 136	17.00 290	10.06 131	9.08 179	4.00 117	7.56 65	4.06 179	0.55 343	0.68 293	23.13 540	8.12 528	0.07 46	0.65 122

LL-Strereo2	5.97 172	2.88 335	10.62 283	6.59 268	3.38 290	6.31 192	2.20 180	15.61 183	8.46 137	11.33 172	10.75 150	15.69 285	3.45 97	13.58 292	4.65 207	0.16 203	0.48 242	1.33 466	0.13 218	0.36 204	1.42 269

sCroCo_RVC	5.29 136	3.82 389	17.52 420	11.17 451	6.67 441	5.78 165	2.66 208	10.47 96	8.48 138	3.78 64	9.32 125	4.76 101	4.83 156	8.33 85	4.88 215	1.17 443	0.52 254	0.06 227	0.03 131	0.70 337	0.90 176

IGEV_Zeroshot_test	5.90 168	2.30 272	15.24 392	6.90 298	2.11 207	4.35 69	1.51 106	15.68 184	8.52 139	13.73 220	11.89 162	11.49 207	3.82 112	11.41 184	4.76 212	0.11 163	0.84 327	0.15 321	0.25 313	0.87 371	1.98 346

CroCo-Stereo	3.51 74	2.49 308	8.03 168	9.10 393	1.26 107	0.97 2	0.96 64	11.24 117	8.52 139	3.79 65	4.87 62	7.93 163	4.44 138	3.26 5	2.76 112	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 187	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
MSKI-zero shot	5.11 134	1.81 151	6.47 101	6.17 235	1.78 178	6.42 200	1.50 105	13.59 149	8.66 141	10.63 165	11.58 158	13.29 250	2.35 69	12.34 235	3.09 131	0.05 74	1.21 429	0.02 176	0.29 333	0.15 92	0.85 160

MM-Stereo_test2	4.38 118	1.62 113	7.85 161	5.85 219	1.12 85	7.07 218	2.18 178	15.22 177	8.69 142	7.23 132	5.26 75	4.83 103	3.75 107	10.87 159	2.40 84	0.03 35	1.04 392	0.00 1	0.14 229	0.41 235	2.02 360

UGAM-zero	7.48 239	1.91 176	14.55 378	4.78 122	2.00 201	6.34 195	1.02 69	18.99 245	8.70 143	14.93 235	15.74 195	24.94 401	13.86 356	13.13 275	5.05 217	0.04 49	0.96 352	0.02 176	1.08 463	0.18 108	1.46 273

11t1	6.61 201	1.76 139	9.64 238	5.62 185	2.15 212	13.57 323	2.67 209	15.77 187	8.83 144	13.66 219	11.90 163	12.03 222	9.76 273	12.23 228	8.58 303	0.23 241	1.33 449	0.00 1	0.31 345	0.26 147	1.95 342

rvit_stereo_0080	4.27 114	2.89 336	9.02 201	4.10 78	1.93 192	4.06 53	7.35 366	10.37 92	8.86 145	5.39 111	7.51 104	6.20 130	4.36 129	7.08 52	4.75 210	0.45 321	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.59 305	0.45 83

whm_eth	4.27 114	2.89 336	9.02 201	4.10 78	1.93 192	4.06 53	7.35 366	10.37 92	8.86 145	5.39 111	7.51 104	6.20 130	4.36 129	7.08 52	4.75 210	0.45 321	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.59 305	0.45 83

FTStereo	8.76 286	1.57 109	6.75 116	6.55 265	2.45 233	7.65 232	11.62 442	18.36 235	9.01 147	20.25 354	40.79 478	15.87 287	12.36 323	11.02 162	4.69 208	0.24 246	0.01 11	0.09 263	0.16 247	0.19 112	5.58 481

CRE-IMP	5.83 158	1.86 165	11.10 305	6.20 238	0.51 24	6.86 213	1.64 118	12.56 128	9.01 147	13.16 203	16.11 201	10.94 202	6.14 193	12.81 256	6.46 271	0.50 331	0.07 109	0.10 275	0.00 1	0.27 156	0.27 32

MyStereo06	6.95 217	2.25 262	14.05 371	6.69 281	4.74 356	7.75 233	9.60 404	17.85 230	9.03 149	13.29 208	10.78 151	18.68 333	5.70 182	10.66 151	4.52 203	0.09 146	1.32 445	0.02 176	0.26 315	0.84 368	0.92 180

RAFT-Test	6.19 184	1.47 92	7.90 164	4.91 136	2.70 247	9.97 257	1.52 108	17.08 215	9.06 150	13.21 205	23.67 298	12.89 240	4.63 148	9.47 125	3.57 157	0.02 17	0.81 321	0.00 1	0.38 385	0.21 121	0.39 65

castereo++	3.76 85	1.79 145	5.06 50	4.09 77	2.65 243	16.30 377	1.89 160	8.46 61	9.15 151	2.53 35	4.66 55	5.04 105	2.00 56	9.08 106	1.04 11	0.02 17	0.59 275	0.00 1	0.34 359	0.08 51	0.50 96

CES	4.08 100	1.34 75	3.46 2	3.65 52	11.49 508	5.24 127	0.99 66	10.15 90	9.15 151	3.80 66	9.29 124	1.76 47	0.91 21	6.94 48	2.64 104	0.07 127	0.05 71	0.01 151	0.00 1	1.63 412	9.03 515

KYRaft	9.17 302	1.39 80	7.74 157	7.07 310	1.03 77	8.05 244	7.90 377	23.72 315	9.22 153	21.43 386	31.08 384	22.52 374	8.03 238	12.21 226	3.16 135	0.10 157	0.02 35	0.05 218	0.67 433	0.46 260	17.51 540

model_zeroshot	5.85 161	1.91 176	10.98 300	6.34 251	2.55 239	10.42 269	2.38 192	17.38 222	9.39 154	14.72 232	10.36 141	11.21 205	2.93 88	8.95 99	3.57 157	0.14 189	1.01 379	0.15 321	0.38 385	0.08 51	2.15 385

CAS	5.44 140	0.98 23	3.95 14	17.59 508	7.74 467	7.82 236	6.09 323	9.89 87	9.40 155	4.82 95	10.69 147	1.93 51	1.22 28	4.54 13	2.47 88	10.98 530	0.02 35	0.00 1	0.02 117	0.53 281	8.19 509

test_for_model	10.44 340	31.57 539	7.69 151	28.25 535	19.35 534	5.66 156	1.73 138	9.50 82	9.59 156	13.59 218	6.15 90	5.25 111	2.58 79	5.60 23	1.81 47	10.21 526	3.48 519	0.00 1	0.16 247	35.71 549	10.93 528

PSM-softLoss	6.90 213	1.81 151	10.84 293	7.04 305	0.93 69	5.53 145	1.97 166	23.18 307	9.65 157	14.16 225	22.01 284	12.84 234	5.15 163	13.03 267	7.95 288	0.76 378	0.06 96	0.27 370	0.55 422	0.21 121	0.14 16

KMStereo	6.90 213	1.81 151	10.84 293	7.04 305	0.93 69	5.53 145	1.97 166	23.18 307	9.65 157	14.16 225	22.01 284	12.84 234	5.15 163	13.03 267	7.95 288	0.76 378	0.06 96	0.27 370	0.55 422	0.21 121	0.14 16

Prome-Stereo	8.22 269	1.48 95	6.24 88	7.06 308	1.55 146	6.54 205	9.08 394	21.88 290	9.88 159	21.12 380	32.48 411	11.82 216	11.59 303	11.99 214	4.04 178	0.08 136	0.02 35	0.19 342	0.12 213	0.45 255	6.89 498

SST-Stereo	6.85 209	1.67 126	9.39 226	7.24 323	0.82 51	5.89 169	1.87 158	15.34 179	9.89 160	19.25 344	20.26 249	16.63 299	8.40 247	13.81 299	5.75 243	0.40 302	0.05 71	0.13 309	0.00 1	0.10 61	0.08 6

MGS-Stereo	3.47 71	1.54 104	7.34 143	3.79 60	0.51 24	4.78 95	1.51 106	6.53 23	9.92 161	4.54 86	10.22 138	5.44 116	1.26 29	8.51 88	2.53 94	0.21 235	0.01 11	0.02 176	0.00 1	0.59 305	0.23 26

HI	8.56 279	2.44 300	7.70 152	5.09 147	5.21 379	4.06 53	0.49 35	19.26 252	9.96 162	25.77 436	27.88 338	20.72 352	12.22 320	18.06 390	11.58 355	0.05 74	0.11 132	0.00 1	0.10 204	0.16 96	0.31 39

CoSv	8.56 279	2.44 300	7.70 152	5.09 147	5.21 379	4.06 53	0.49 35	19.26 252	9.96 162	25.77 436	27.88 338	20.72 352	12.22 320	18.06 390	11.58 355	0.05 74	0.11 132	0.00 1	0.10 204	0.16 96	0.31 39

AIO-Stereo-zeroshot	7.75 255	3.47 374	14.99 388	5.34 164	7.99 471	7.13 219	0.96 64	23.20 309	10.00 164	11.29 171	17.31 208	18.44 332	9.03 261	13.19 277	5.77 244	0.06 108	1.01 379	0.12 302	1.51 477	1.49 407	2.74 425

MyStereo8	7.68 249	3.00 346	12.46 343	7.70 347	5.11 375	11.40 287	1.39 93	15.98 189	10.05 165	16.45 271	24.04 301	12.01 221	7.91 236	10.68 153	10.57 339	0.14 189	1.52 476	0.08 253	0.48 407	0.60 311	1.98 346

testlalala2	6.22 185	2.05 210	8.67 186	15.89 503	10.72 504	7.88 239	3.50 249	13.65 152	10.50 166	15.90 264	12.54 167	8.50 171	2.47 78	5.89 28	3.87 173	0.06 108	0.63 281	0.00 1	0.50 412	0.54 288	0.61 118

rvit_stereo_ft	5.02 132	3.45 372	10.80 291	11.76 462	2.76 255	4.08 58	8.16 384	10.64 99	10.63 167	4.34 80	6.39 92	6.65 138	4.63 148	9.35 119	5.82 248	0.11 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 187	0.42 74

CAS++	4.25 112	2.16 244	6.64 113	4.57 113	1.14 90	4.22 62	1.62 115	19.22 251	10.81 168	9.35 153	9.25 123	1.97 52	1.40 34	9.87 135	2.00 56	0.15 200	0.05 71	0.00 1	0.00 1	0.33 181	0.28 33
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RAFT-345	6.94 216	1.48 95	7.45 145	5.65 189	0.96 73	5.49 139	3.20 233	13.73 154	10.97 169	13.81 221	42.93 491	9.01 178	5.31 166	13.09 274	4.73 209	0.58 347	0.05 71	0.10 275	0.06 172	0.08 51	0.08 6

LCNet	7.64 247	1.41 83	6.15 83	6.93 301	1.35 113	9.00 252	5.44 303	18.37 236	11.30 170	16.62 277	24.39 305	14.67 265	11.03 287	12.03 216	4.01 175	0.07 127	0.02 35	0.23 359	2.07 489	1.00 380	6.69 494

GMM-Stereo	8.44 275	1.27 66	7.36 144	6.64 277	2.56 241	10.00 258	9.29 401	23.79 317	11.33 171	17.96 314	29.59 362	17.14 305	7.59 229	11.77 203	4.61 206	0.13 185	0.01 11	0.24 363	0.94 447	0.49 274	6.14 487

DCRE	6.73 205	2.11 227	9.19 217	7.76 350	4.90 362	7.81 235	5.86 318	16.46 200	11.38 172	9.61 155	22.55 288	11.84 217	6.35 198	11.09 168	3.63 161	0.04 49	1.19 422	0.06 227	0.37 375	0.15 92	2.23 389

NRIStereo	5.98 174	1.91 176	9.60 236	6.29 248	0.45 10	6.56 206	2.52 200	15.37 180	11.43 173	12.55 182	15.07 191	11.45 206	6.11 191	12.32 232	6.23 259	0.83 393	0.16 152	0.11 297	0.00 1	0.32 177	0.33 44

test_sample1	8.49 276	1.83 162	10.60 282	5.53 175	2.95 270	15.17 350	4.51 275	20.73 275	11.47 174	14.78 233	22.80 292	19.06 341	13.86 356	12.52 245	10.17 331	0.14 189	1.20 423	0.02 176	0.19 272	0.28 162	1.93 334

sAnonymous2	6.98 222	7.12 450	20.67 451	9.13 394	5.40 387	5.28 130	8.11 382	16.71 209	11.50 175	5.04 100	9.17 120	3.77 78	8.23 242	7.84 73	3.15 133	0.11 163	0.07 109	0.06 227	0.28 327	10.80 518	7.09 499

CroCo_RVC	6.98 222	7.12 450	20.67 451	9.13 394	5.40 387	5.28 130	8.11 382	16.71 209	11.50 175	5.04 100	9.17 120	3.77 78	8.23 242	7.84 73	3.15 133	0.11 163	0.07 109	0.06 227	0.28 327	10.80 518	7.09 499

CASnet	4.11 103	1.27 66	5.28 61	5.63 186	0.31 2	4.89 102	2.86 220	11.52 119	11.73 177	11.06 170	11.80 160	4.16 85	1.63 42	6.30 42	2.22 66	0.63 360	0.00 1	0.60 415	0.13 218	0.15 92	0.07 4
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iRaftStereo_RVC	5.06 133	2.15 240	7.88 163	5.54 178	0.78 47	5.22 126	0.45 33	18.47 240	11.75 178	9.72 157	15.05 190	5.74 123	3.18 93	9.29 117	2.52 92	0.02 17	1.24 434	0.00 1	0.01 88	0.58 299	1.62 295

Pruner-Stereo	6.85 209	1.81 151	10.24 263	6.92 300	0.92 64	5.55 151	4.01 262	14.42 166	11.85 179	18.22 321	21.92 279	15.64 284	5.69 181	12.10 222	6.08 252	0.84 395	0.02 35	0.18 336	0.10 204	0.11 72	0.38 63

TRStereo	6.64 202	6.95 449	12.06 336	9.69 408	7.59 460	5.12 120	1.68 127	20.72 271	12.34 180	10.93 169	9.07 117	10.57 198	3.16 92	14.33 306	4.23 189	0.60 356	0.80 320	0.14 316	0.37 375	0.56 294	1.86 324

DisPM	6.68 203	1.58 111	9.90 248	7.19 320	1.12 85	5.71 160	3.69 251	13.74 155	12.42 181	16.60 276	23.63 297	12.64 228	6.39 199	13.31 284	4.08 181	0.77 381	0.01 11	0.08 253	0.15 238	0.14 88	0.53 100

x	7.70 251	2.12 230	8.93 199	5.08 146	2.55 239	11.65 290	4.40 272	20.91 278	12.53 182	13.58 217	20.49 255	15.73 286	11.10 289	10.65 150	10.16 330	0.11 163	1.37 455	0.04 210	0.29 333	0.34 187	1.95 342

mmm	8.54 277	2.13 236	10.21 261	5.81 213	2.96 271	14.00 329	6.67 341	19.28 254	12.59 183	16.95 289	24.40 306	17.83 323	10.70 284	12.90 262	9.42 321	0.17 209	1.28 438	0.50 406	0.60 427	0.44 249	2.03 364

XX-TBD	4.63 124	10.71 480	3.94 13	10.55 436	0.62 30	5.95 173	0.08 3	7.91 55	12.75 184	11.73 176	14.80 188	4.04 82	1.64 43	4.90 19	2.61 100	0.08 136	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.26 147	0.06 3

MM-Stereo_test1	5.41 137	1.55 106	6.52 106	5.96 223	1.09 84	4.88 100	6.82 348	14.32 160	12.83 185	13.28 207	10.54 144	5.88 125	6.54 203	11.72 200	2.75 110	0.18 216	1.13 407	0.00 1	0.02 117	0.48 265	1.73 306

TANstereo	4.87 128	1.49 100	5.02 49	4.02 70	0.51 24	14.25 334	0.15 12	9.17 78	12.84 186	12.80 195	18.36 224	5.14 107	4.43 135	6.01 32	2.30 70	0.09 146	0.12 139	0.00 1	0.01 88	0.02 2	0.68 128

PMTNet	5.52 142	1.11 42	4.24 16	2.49 3	1.38 117	8.75 248	0.67 46	12.64 130	12.84 186	8.66 141	11.27 155	6.00 126	4.70 154	9.91 136	3.02 128	22.39 545	0.01 11	0.04 210	0.02 117	0.06 37	0.23 26

depthmonostereo	4.46 120	2.22 255	7.17 132	4.79 124	1.32 112	7.84 238	1.36 89	15.70 185	12.86 188	5.04 100	7.89 111	5.04 105	6.26 195	6.95 49	3.25 139	0.07 127	0.23 174	0.12 302	0.07 180	0.08 51	1.06 214

MIM_Stereo	7.37 238	2.06 214	12.02 335	4.71 120	1.69 164	5.17 122	1.28 86	19.54 259	13.09 189	16.93 286	28.48 348	13.05 245	5.43 167	13.25 281	7.41 281	0.02 17	0.62 279	0.00 1	0.01 88	0.45 255	2.09 378

tg	5.41 137	2.04 204	7.70 152	5.40 170	1.27 108	7.45 229	0.49 35	18.97 244	13.10 190	9.51 154	14.60 184	7.15 145	4.05 118	10.89 160	2.99 126	0.02 17	0.70 295	0.00 1	0.00 1	0.55 290	1.42 269

GMOStereo	6.33 188	2.04 204	8.28 175	5.68 200	1.20 95	6.11 177	2.14 174	11.20 112	13.15 191	18.66 325	21.83 273	17.35 311	6.64 212	7.09 54	2.78 118	0.02 17	1.42 463	0.13 309	0.00 1	0.53 281	0.37 59

error version	6.33 188	2.04 204	8.28 175	5.68 200	1.20 95	6.11 177	2.14 174	11.20 112	13.15 191	18.66 325	21.83 273	17.35 311	6.64 212	7.09 54	2.78 118	0.02 17	1.42 463	0.13 309	0.00 1	0.53 281	0.37 59

test-v	6.33 188	2.04 204	8.28 175	5.68 200	1.20 95	6.11 177	2.14 174	11.20 112	13.15 191	18.66 325	21.83 273	17.35 311	6.64 212	7.09 54	2.78 118	0.02 17	1.42 463	0.13 309	0.00 1	0.53 281	0.37 59

test-2	6.33 188	2.04 204	8.28 175	5.68 200	1.20 95	6.11 177	2.14 174	11.20 112	13.15 191	18.66 325	21.83 273	17.35 311	6.64 212	7.09 54	2.78 118	0.02 17	1.42 463	0.13 309	0.00 1	0.53 281	0.37 59

STrans-v2	8.16 268	2.09 221	9.79 243	5.44 172	1.53 145	11.87 294	9.69 410	19.77 261	13.20 195	14.01 223	25.80 316	17.88 324	12.55 327	13.30 283	4.39 198	0.06 108	0.01 11	0.18 336	0.01 88	0.25 137	1.31 253

Reg-Stereo(zero)	4.96 131	0.83 10	5.01 48	3.71 54	2.33 224	3.81 49	1.18 78	17.25 219	13.30 196	10.52 162	10.73 149	10.47 196	4.43 135	9.47 125	4.17 184	0.06 108	0.74 304	0.00 1	0.27 323	0.04 24	0.88 169

LoS	3.83 88	1.25 62	4.39 21	3.29 40	0.58 28	4.87 99	1.15 74	11.00 107	13.34 197	5.02 99	10.69 147	4.14 84	3.78 109	9.15 111	3.20 136	0.08 136	0.03 51	0.09 263	0.00 1	0.13 86	0.35 49
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ACVNet-DCA	5.76 151	2.52 309	6.38 92	6.77 288	0.74 36	10.55 271	5.19 292	21.10 281	13.53 198	7.39 134	10.06 131	4.44 93	9.58 268	11.08 165	2.33 72	0.05 74	1.18 417	0.00 1	0.04 146	0.37 210	1.93 334

1test111	6.16 183	2.52 309	6.38 92	6.77 288	0.74 36	10.55 271	5.19 292	21.10 281	13.53 198	7.39 134	10.06 131	4.44 93	9.58 268	12.08 219	9.26 316	0.05 74	1.18 417	0.00 1	0.04 146	0.37 210	1.93 334

qqq	7.72 253	2.15 240	10.06 254	5.01 141	1.82 183	8.62 246	7.27 364	21.10 281	13.53 198	12.48 181	18.71 228	16.17 291	12.10 316	12.08 219	9.26 316	0.08 136	1.35 453	0.02 176	0.36 370	0.36 204	1.93 334

test-1	6.03 178	1.76 139	15.61 398	8.01 362	1.98 199	7.82 236	1.16 77	13.64 150	13.60 201	9.69 156	15.16 192	11.55 209	5.45 169	7.78 68	4.35 196	0.16 203	1.18 417	0.00 1	0.13 218	0.16 96	1.39 261

ASMatch	7.61 245	1.63 116	9.18 216	5.79 211	2.27 220	4.63 79	2.54 201	17.23 218	13.73 202	17.27 294	34.28 435	13.26 249	10.15 279	12.39 240	5.49 236	0.12 178	0.24 178	0.21 350	0.17 253	0.18 108	1.55 289

H2IRNET	6.11 181	1.63 116	7.52 148	4.69 117	2.30 222	4.07 57	0.71 49	12.58 129	13.88 203	7.18 130	20.80 260	15.50 281	10.48 281	10.72 155	8.26 295	0.19 227	0.00 1	0.07 245	0.52 416	0.52 280	0.55 104

RALCasStereoNet	6.53 200	2.84 334	8.12 171	7.88 357	6.12 424	6.85 212	5.29 299	14.66 172	13.94 204	10.20 158	18.18 221	10.24 194	3.83 113	12.33 233	5.56 238	0.04 49	1.88 487	0.11 297	0.01 88	0.26 147	2.24 391

AFF-stereo	6.50 197	2.29 269	8.09 170	4.63 115	0.87 59	3.48 38	0.75 53	16.92 213	13.98 205	13.26 206	25.21 312	15.46 280	7.68 232	11.50 193	3.71 164	0.04 49	0.70 295	0.00 1	0.00 1	0.48 265	1.02 207

AACVNet	11.24 364	3.71 387	11.56 318	9.45 401	3.35 288	11.67 292	4.88 288	23.23 311	14.00 206	28.19 460	29.90 366	30.39 442	18.03 418	20.04 410	13.22 377	0.50 331	0.21 169	0.23 359	0.07 180	0.75 351	1.52 286

TransformOpticalFlow	7.95 261	2.10 223	9.83 246	6.06 228	1.24 103	6.82 211	7.98 378	18.60 241	14.06 207	14.93 235	28.79 350	18.74 334	11.03 287	12.79 255	4.12 182	0.06 108	0.04 60	0.21 350	0.04 146	0.21 121	1.27 247

trnet	3.79 86	1.10 40	3.76 7	2.70 8	0.63 32	5.60 154	0.41 28	10.89 105	14.11 208	7.11 127	10.55 146	5.73 122	3.75 107	6.25 39	2.89 125	0.04 49	0.02 35	0.03 194	0.01 88	0.06 37	0.07 4

CREStereo	3.75 84	1.21 52	3.79 9	2.66 5	0.66 35	5.52 141	0.39 27	10.77 104	14.18 209	7.14 128	10.54 144	5.25 111	3.54 103	6.27 41	2.88 124	0.04 49	0.01 11	0.03 194	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
raftrobust	5.94 169	2.07 218	6.94 122	7.67 343	6.24 428	4.96 114	1.82 151	17.76 228	14.36 210	12.03 177	11.62 159	7.74 158	9.01 260	11.29 179	3.71 164	0.05 74	0.79 317	0.00 1	0.04 146	0.25 137	0.38 63

knoymous	6.46 194	1.84 163	5.13 57	4.31 102	1.88 186	6.36 197	5.55 306	15.25 178	14.48 211	13.85 222	21.25 263	12.66 230	6.63 208	13.20 278	5.11 220	0.19 227	0.13 140	0.12 302	0.00 1	0.71 341	0.57 113

AAGNet	8.15 267	1.75 137	10.57 281	7.72 349	0.74 36	5.74 162	4.98 289	15.90 188	14.59 212	20.31 361	23.80 299	15.08 276	11.25 295	12.27 229	16.70 406	0.85 396	0.06 96	0.32 388	0.01 88	0.15 92	0.16 20

CRFU-Net	13.32 412	3.53 378	12.90 351	8.76 386	6.05 421	26.25 468	10.15 419	25.86 333	14.68 213	30.76 479	30.58 376	30.11 439	21.59 455	20.52 419	20.28 434	1.53 455	0.48 242	0.27 370	0.16 247	0.64 324	1.28 248

AE-Stereo	5.68 146	1.78 143	9.22 220	9.25 397	2.52 236	10.13 261	2.92 222	13.10 134	14.88 214	4.88 97	13.10 174	10.72 199	4.43 135	9.24 115	3.37 145	0.10 157	1.31 443	0.06 227	0.32 347	0.21 121	2.03 364

RAFT-RH_RVC	7.88 260	1.51 103	7.72 155	5.41 171	0.96 73	11.41 288	1.48 104	13.43 146	15.04 215	17.54 302	45.66 506	10.86 201	6.42 200	13.48 286	5.26 227	0.81 390	0.04 60	0.12 302	0.13 218	0.12 77	0.17 22

RAFT_R40	7.14 229	1.73 135	9.36 225	7.36 327	0.82 51	5.74 162	3.69 251	15.47 182	15.09 216	18.24 322	19.87 243	16.82 300	8.50 250	13.72 297	5.81 247	0.28 265	0.02 35	0.14 316	0.00 1	0.11 72	0.09 8

EKT-Stereo	6.11 181	1.71 131	9.09 205	7.69 344	5.56 397	5.16 121	4.26 269	19.18 247	15.13 217	9.20 152	12.84 172	9.55 187	4.18 123	11.74 201	3.24 138	0.53 335	0.62 279	0.09 263	0.14 229	0.17 102	2.16 386

ac_64	11.57 374	2.13 236	11.77 323	8.79 387	5.51 395	19.40 414	6.29 329	24.72 326	15.20 218	23.50 412	24.91 307	33.07 462	16.82 400	19.33 403	17.78 414	0.53 335	0.15 149	0.02 176	0.03 131	0.35 193	1.03 208

CIPLG	7.69 250	3.27 362	14.40 375	7.84 354	5.08 374	10.24 263	4.59 278	16.02 190	15.45 219	18.05 317	19.72 241	8.79 175	4.61 143	11.84 208	10.40 336	0.76 378	0.33 205	0.03 194	0.15 238	0.44 249	1.83 320

RALAANet	6.86 211	3.28 364	11.09 304	7.63 340	4.95 366	6.16 186	1.63 116	20.54 270	15.45 219	15.30 243	14.52 183	12.98 242	4.35 128	13.53 288	3.98 174	0.11 163	0.35 209	0.00 1	0.29 333	0.58 299	0.48 91

Gwc-CoAtRS	5.80 154	1.37 78	9.07 203	4.80 125	1.39 118	6.90 214	1.27 85	16.50 202	15.48 221	13.07 202	13.35 177	12.64 228	5.61 177	9.14 110	4.20 185	0.04 49	0.32 199	0.00 1	0.29 333	0.30 172	0.33 44

WCG-NET（raft）	4.87 128	1.67 126	6.84 120	3.49 48	0.31 2	4.96 114	1.95 164	11.08 111	15.49 222	8.82 144	11.46 157	9.50 186	4.96 158	11.32 180	3.26 140	0.09 146	1.41 461	0.00 1	0.03 131	0.23 129	0.54 102

WCG-NET	4.15 106	1.44 90	6.47 101	3.48 47	0.31 2	4.36 70	1.74 142	8.24 57	15.53 223	8.94 150	9.64 127	6.87 141	4.12 121	7.42 60	2.86 123	0.02 17	1.09 396	0.00 1	0.00 1	0.21 121	0.28 33

PSM-AAD	8.76 286	1.41 83	6.46 100	6.87 296	1.18 93	12.78 309	9.66 409	20.03 265	15.78 224	21.79 391	24.91 307	14.31 260	13.16 339	12.42 241	4.07 180	0.05 74	0.06 96	2.44 487	0.16 247	0.45 255	7.17 501

ACRE	7.62 246	3.21 358	14.93 387	7.81 352	5.00 369	10.01 259	4.45 273	16.32 196	15.86 225	17.81 307	19.21 232	8.38 168	4.25 124	11.11 169	10.58 340	0.78 385	0.32 199	0.03 194	0.15 238	0.44 249	1.84 321

Any-RAFT	6.28 187	1.42 85	4.91 42	5.00 140	1.25 105	10.18 262	1.90 161	22.68 300	15.87 226	12.12 178	19.23 234	13.69 255	4.65 150	9.35 119	2.36 78	0.06 108	0.57 268	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.35 49

RAFT-Stereo + iAFF	5.94 169	2.35 288	8.80 193	4.07 75	1.36 114	2.78 19	0.66 45	17.05 214	15.89 227	12.65 184	18.49 226	11.81 215	7.89 235	8.48 87	3.80 167	0.02 17	0.75 309	0.00 1	0.00 1	0.43 246	1.49 282

xx1	6.52 199	2.52 309	6.38 92	6.77 288	0.74 36	10.55 271	5.19 292	19.19 248	15.95 228	7.39 134	10.07 135	16.17 291	12.10 316	11.08 165	2.33 72	0.05 74	1.18 417	0.02 176	0.36 370	0.37 210	1.93 334

cc1	5.79 153	2.52 309	6.38 92	6.77 288	0.74 36	10.55 271	5.19 292	19.19 248	15.95 228	7.39 134	10.06 131	4.44 93	9.58 268	11.08 165	2.33 72	0.05 74	1.18 417	0.00 1	0.04 146	0.34 187	2.04 366

PFNet+	6.92 215	1.64 120	10.96 299	6.27 243	0.90 62	5.66 156	1.68 127	14.43 167	16.02 230	18.13 319	21.24 262	14.33 261	5.97 186	13.13 275	5.51 237	0.90 405	0.20 161	0.11 297	0.30 340	0.08 51	0.94 190

HITNet	8.41 273	3.59 383	9.91 249	5.30 161	1.52 144	13.35 320	4.48 274	22.00 291	16.06 231	15.52 251	22.95 294	15.28 279	11.74 307	14.91 329	9.25 315	0.10 157	0.01 11	0.48 404	0.06 172	0.58 299	1.04 209
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
castereo	4.17 107	1.71 131	4.94 45	4.23 99	1.13 87	6.25 190	6.97 355	10.76 102	16.22 232	3.25 53	7.74 107	3.55 75	7.25 225	5.61 24	2.63 102	0.04 49	0.38 214	0.00 1	0.26 315	0.08 51	0.44 80

Selective-RAFT	6.10 180	1.16 46	10.90 298	7.41 328	0.91 63	15.22 351	1.11 73	14.84 173	16.23 233	7.19 131	7.06 100	11.49 207	8.10 240	12.83 258	5.19 224	0.26 257	0.97 356	0.00 1	0.46 400	0.10 61	0.65 122

OMP-Stereo	7.13 228	2.89 336	9.89 247	10.98 447	1.73 169	4.81 97	1.85 154	18.38 237	16.26 234	16.94 288	14.11 181	17.45 316	7.57 228	13.26 282	5.12 222	0.43 314	0.04 60	0.06 227	0.02 117	0.20 119	0.56 107

HHNet	7.57 243	2.01 197	8.03 168	3.71 54	3.46 294	4.93 110	6.17 325	19.69 260	16.27 235	20.91 375	31.75 397	10.56 197	5.82 184	10.69 154	5.10 219	0.67 369	0.07 109	0.21 350	0.14 229	0.63 319	0.54 102

IPLGR_C	7.70 251	3.32 365	14.54 377	7.98 360	5.04 371	10.26 264	4.64 281	16.50 202	16.28 236	17.97 315	18.85 230	8.30 167	4.66 151	11.22 174	10.89 348	0.77 381	0.32 199	0.03 194	0.15 238	0.43 246	1.84 321

rvit_stereo_0081	4.20 108	2.18 249	9.43 228	6.66 279	1.77 176	3.43 35	2.29 184	8.53 63	16.32 237	4.68 90	5.52 78	5.21 109	4.60 140	8.22 82	4.20 185	0.05 74	0.01 11	0.00 1	0.01 88	0.41 235	0.49 94

rvit_stereo_0082	4.20 108	2.18 249	9.43 228	6.66 279	1.77 176	3.43 35	2.29 184	8.53 63	16.32 237	4.68 90	5.52 78	5.21 109	4.60 140	8.22 82	4.20 185	0.05 74	0.01 11	0.00 1	0.01 88	0.41 235	0.49 94

4D-IteraStereo	5.47 141	2.05 210	8.66 185	5.34 164	4.93 364	6.11 177	1.79 149	13.74 155	16.35 239	14.53 229	11.10 153	8.22 166	1.59 39	8.73 93	3.37 145	0.00 1	0.49 245	0.09 263	0.02 117	0.25 137	1.98 346

GrayStereo	9.02 296	1.35 76	7.73 156	8.62 380	2.88 264	10.28 265	10.99 430	18.66 242	16.36 240	22.78 403	30.63 377	17.56 318	12.19 319	11.50 193	5.08 218	0.09 146	0.02 35	0.19 342	0.78 440	0.33 181	2.37 404

IPLG	7.65 248	2.00 194	13.81 366	5.86 220	4.35 338	10.97 280	1.43 94	22.52 297	16.50 241	19.78 352	20.62 256	5.28 113	5.49 170	12.58 249	9.70 326	0.13 185	0.06 96	0.03 194	0.07 180	0.41 235	1.38 259

IIG-Stereo	7.59 244	2.47 303	9.40 227	10.39 430	1.78 178	6.67 209	1.47 102	17.83 229	16.51 242	18.91 337	20.12 247	17.76 320	8.74 255	13.21 280	5.43 232	0.44 317	0.05 71	0.03 194	0.00 1	0.17 102	0.45 83

TestStereo	6.45 193	3.34 368	8.02 167	6.23 240	1.68 162	6.33 193	2.48 198	14.54 170	16.71 243	11.71 175	24.13 302	9.38 182	7.13 222	11.83 206	4.32 194	0.12 178	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.73 344	0.33 44

ffm	8.89 291	2.34 281	12.99 353	6.28 244	3.81 308	12.43 302	7.47 368	19.77 261	16.80 244	16.64 279	32.03 402	17.29 307	11.78 308	11.11 169	2.34 75	0.05 74	1.17 413	0.80 432	0.37 375	0.29 169	2.07 372

ff1	10.31 335	2.34 281	12.99 353	6.28 244	3.81 308	12.43 302	7.47 368	19.77 261	16.80 244	16.64 279	32.03 402	17.29 307	11.78 308	17.54 380	24.30 458	0.05 74	1.17 413	0.80 432	0.37 375	0.29 169	2.07 372

tt1	5.74 149	2.52 309	6.54 107	6.89 297	0.86 58	10.31 268	4.08 264	19.77 261	16.80 244	7.17 129	9.02 116	4.71 100	8.97 259	11.11 169	2.34 75	0.05 74	1.17 413	0.00 1	0.04 146	0.29 169	2.07 372

test_sample2	8.68 283	1.84 163	9.64 238	5.53 175	2.43 232	13.92 327	8.00 379	21.09 280	16.82 247	14.92 234	22.73 290	19.44 343	13.75 351	12.99 264	6.85 276	0.15 200	1.15 411	0.07 245	0.20 277	0.35 193	1.78 312

iRaft-Stereo_5w	9.10 299	2.33 278	10.69 287	6.64 277	4.47 348	4.74 92	10.72 425	16.71 209	16.97 248	15.39 244	26.15 320	21.25 359	12.59 328	16.38 351	12.90 376	0.85 396	0.51 251	0.08 253	0.22 283	0.95 376	1.53 287

RAFT	9.07 297	2.76 328	10.38 271	8.89 390	1.24 103	13.48 321	8.19 385	17.14 216	17.29 249	23.01 406	19.34 239	20.06 350	11.13 290	17.79 387	6.43 269	0.09 146	1.12 406	0.28 376	0.02 117	0.79 356	1.94 341

StereoVision	7.48 239	2.90 339	10.47 280	10.13 418	3.93 314	4.99 116	1.86 157	21.10 281	17.66 250	8.90 147	29.71 364	10.95 203	6.61 206	12.83 258	5.11 220	0.69 371	0.05 71	0.17 331	0.03 131	0.98 377	0.56 107

RAFT_CTSACE	8.55 278	2.62 324	9.63 237	7.41 328	5.06 373	5.76 164	2.54 201	15.38 181	17.84 251	24.33 421	34.69 440	16.37 294	7.22 224	18.05 389	2.63 102	0.01 4	0.56 265	0.00 1	0.03 131	0.42 242	0.41 72

PFNet	8.10 265	1.75 137	12.34 341	7.54 339	2.40 230	7.41 227	5.81 316	23.83 318	17.85 252	20.78 369	17.57 210	15.22 278	7.72 233	13.37 285	6.46 271	0.33 278	0.20 161	0.12 302	0.19 272	0.32 177	0.77 149

DDVS	11.10 361	3.37 369	13.49 361	7.49 336	4.07 318	16.17 375	2.73 215	24.18 320	17.91 253	21.37 384	30.15 369	31.23 446	8.50 250	19.92 408	15.00 390	0.82 392	1.56 478	0.08 253	0.22 283	0.84 368	2.84 429

CREStereo++_RVC	4.83 127	1.16 46	4.67 31	4.71 120	2.02 202	4.01 52	0.11 7	9.48 80	18.00 254	8.87 146	16.74 206	4.43 92	2.15 62	6.09 36	3.39 147	0.07 127	0.00 1	0.00 1	10.51 535	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
rvit_stereo_0075_2	9.46 306	4.16 397	20.27 447	12.15 473	8.82 486	5.72 161	4.24 268	23.21 310	18.05 255	12.37 180	28.80 351	16.10 290	8.43 248	14.57 316	8.89 306	0.58 347	0.34 207	0.52 408	0.08 187	0.44 249	1.41 267

CFNet-RSSM	5.78 152	1.24 61	9.20 218	4.82 126	1.23 100	6.33 193	1.21 81	17.35 221	18.14 256	13.35 209	11.17 154	11.69 211	5.43 167	9.71 132	3.34 144	0.03 35	0.20 161	0.00 1	0.36 370	0.37 210	0.42 74

BEATNet_4x	10.11 327	5.82 431	14.80 381	6.14 232	1.55 146	13.87 326	5.98 322	26.24 341	18.35 257	16.53 273	25.41 313	18.01 325	13.78 353	18.01 388	12.39 367	0.48 325	0.18 156	0.81 436	0.11 210	2.02 427	1.70 303

anonymousdsp2	6.47 196	1.81 151	9.73 241	5.25 159	1.23 100	9.35 256	3.96 259	22.51 296	18.39 258	12.87 198	10.19 137	10.17 192	4.46 139	11.77 203	3.83 168	0.06 108	1.00 376	0.31 386	0.18 266	0.25 137	2.06 371

s12784h	6.22 185	1.01 26	4.95 46	3.57 50	0.54 27	19.55 418	0.95 63	19.51 258	18.39 258	12.98 200	12.58 169	7.78 159	5.56 176	11.34 181	4.36 197	0.89 403	0.01 11	0.05 218	0.00 1	0.07 46	0.20 25

RE-Stereo	6.97 219	1.79 145	10.18 258	7.14 313	0.77 44	6.14 183	3.39 242	20.72 271	18.43 260	13.41 210	19.33 235	11.78 213	6.09 189	12.66 250	6.22 257	0.58 347	0.05 71	0.21 350	0.22 283	0.12 77	0.10 11

TVStereo	6.97 219	1.79 145	10.18 258	7.14 313	0.77 44	6.14 183	3.39 242	20.72 271	18.43 260	13.41 210	19.33 235	11.78 213	6.09 189	12.66 250	6.22 257	0.58 347	0.05 71	0.21 350	0.22 283	0.12 77	0.10 11

NF-Stereo	6.96 218	1.80 148	10.17 257	7.16 319	0.79 49	6.15 185	3.26 240	20.74 276	18.45 262	13.42 213	19.33 235	11.67 210	6.05 187	12.71 254	6.17 255	0.57 346	0.06 96	0.21 350	0.23 294	0.12 77	0.09 8

RAFT-Stereo-weight	5.42 139	1.21 52	6.22 87	4.69 117	1.28 109	6.18 187	1.58 112	18.42 239	18.47 263	11.35 173	10.27 139	11.93 220	1.65 44	9.59 128	3.83 168	0.10 157	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.16 96	0.89 173

MIPNet	7.26 230	2.30 272	13.74 365	5.32 163	1.61 153	11.32 285	2.77 217	27.02 354	18.47 263	15.56 253	13.20 175	7.01 142	9.46 267	8.84 95	6.32 265	0.15 200	0.03 51	0.06 227	0.08 187	0.42 242	1.39 261

OCTAStereo	6.97 219	1.80 148	10.20 260	7.15 318	0.78 47	6.12 182	3.38 241	20.72 271	18.47 263	13.41 210	19.33 235	11.91 218	6.05 187	12.68 252	6.19 256	0.59 352	0.06 96	0.21 350	0.22 283	0.12 77	0.10 11

Anonymous_2	15.61 434	7.12 450	18.63 433	6.49 262	7.98 470	26.94 473	11.93 444	19.48 257	18.48 266	18.25 323	15.95 198	24.18 390	21.32 451	21.17 437	15.94 398	10.88 529	13.80 543	11.19 531	25.13 547	10.92 520	6.42 492

CASS	8.64 282	2.03 202	8.60 184	8.71 384	1.59 149	15.02 348	2.75 216	23.27 312	18.58 267	16.29 265	22.78 291	13.42 251	13.68 350	13.07 273	7.66 282	1.18 444	0.05 71	0.13 309	0.01 88	0.75 351	3.24 445
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HCRNet	9.13 300	1.82 159	8.73 189	14.95 497	5.22 381	10.66 276	2.49 199	26.57 349	18.64 268	16.31 266	25.51 314	18.42 331	11.15 291	13.53 288	7.25 279	0.10 157	0.04 60	0.10 275	0.02 117	0.27 156	0.76 147

rvit_stereo_0083	4.77 125	2.28 268	10.63 284	7.49 336	1.73 169	4.88 100	2.71 213	8.97 72	18.71 269	5.01 98	7.88 110	6.38 134	5.11 160	7.80 69	4.86 214	0.28 265	0.04 60	0.00 1	0.01 88	0.26 147	0.39 65

G2L-ROB	9.96 320	2.29 269	9.59 235	6.06 228	4.08 320	12.02 298	7.60 372	29.90 392	18.79 270	20.31 361	22.15 287	22.44 372	13.11 338	17.47 379	12.03 359	0.03 35	0.01 11	0.01 151	0.02 117	0.27 156	1.07 217

riskmin	7.28 234	1.54 104	8.37 181	5.01 141	3.24 284	11.65 290	3.20 233	16.61 207	18.86 271	10.45 160	13.46 178	16.20 293	12.68 330	12.46 243	6.57 273	0.17 209	1.38 457	0.14 316	0.33 354	0.67 332	2.52 415

FACV-RUCA	8.11 266	2.29 269	10.34 267	8.07 364	6.02 419	14.18 333	3.04 228	20.05 266	19.00 272	12.98 200	18.43 225	8.73 172	11.58 301	12.20 225	5.78 246	0.38 297	0.64 283	4.34 502	0.35 363	1.89 423	1.96 344

test-3	5.64 145	1.29 70	9.52 233	4.88 129	1.45 122	6.53 204	2.92 222	13.64 150	19.04 273	12.75 194	8.67 113	13.01 243	4.10 120	9.39 123	2.58 95	0.01 4	1.09 396	0.00 1	0.37 375	0.28 162	1.25 245

test_1	5.63 144	1.29 70	9.52 233	4.90 135	1.45 122	6.51 203	2.93 224	13.65 152	19.05 274	12.58 183	8.67 113	13.02 244	4.07 119	9.39 123	2.58 95	0.01 4	1.09 396	0.00 1	0.38 385	0.28 162	1.26 246

Anonymous3	10.07 325	4.14 396	31.49 488	9.77 411	5.11 375	25.00 456	11.85 443	25.20 328	19.24 275	10.80 167	14.78 187	7.92 162	8.68 253	14.40 309	6.12 253	3.25 489	1.40 458	0.08 253	0.06 172	0.81 361	1.30 251

Former-RAFT_DAM_RVC	4.91 130	3.05 353	9.51 231	4.55 110	3.59 299	9.01 253	1.46 100	14.59 171	19.31 276	7.65 138	7.22 101	2.04 56	2.21 63	10.13 142	2.51 90	0.12 178	0.03 51	0.08 253	0.00 1	0.62 315	0.50 96

RCA-Stereo	5.58 143	1.26 63	6.71 115	4.85 127	0.80 50	5.51 140	3.97 260	17.56 227	19.40 277	8.45 140	14.11 181	8.73 172	8.70 254	6.88 47	2.77 117	0.05 74	0.98 360	0.11 297	0.00 1	0.14 88	0.61 118

GANet-RSSM	10.17 328	2.02 200	8.21 173	7.09 312	5.57 398	13.17 316	7.29 365	27.27 358	19.65 278	15.81 258	28.83 352	26.18 412	16.33 392	14.58 318	9.28 320	0.25 253	0.27 186	0.16 328	0.04 146	0.65 325	0.72 138

test_3	5.97 172	1.26 63	9.95 250	6.84 294	1.45 122	8.73 247	3.18 232	14.26 159	19.86 279	12.22 179	8.91 115	13.78 256	3.99 116	9.38 122	2.58 95	0.01 4	1.10 400	0.00 1	0.37 375	0.30 172	1.20 238

ARAFT	8.86 290	3.86 390	17.37 419	5.96 223	0.94 72	12.59 306	10.80 426	18.20 232	19.95 280	18.77 332	16.27 203	17.78 321	8.88 258	18.82 400	5.30 228	0.35 285	0.04 60	0.00 1	0.00 1	0.62 315	0.64 120

test_sample8	17.93 458	5.31 423	19.76 440	6.41 255	3.12 280	17.98 403	9.85 413	32.68 426	20.05 281	33.68 497	26.30 323	40.74 504	34.14 513	21.03 430	22.11 442	6.83 513	36.75 553	6.61 512	7.47 521	3.22 458	4.59 466

GCST	37.71 546	41.51 548	27.28 474	92.08 581	36.49 548	24.16 449	0.99 66	26.00 335	20.14 282	26.34 444	15.80 196	19.97 349	4.67 152	17.54 380	5.83 249	80.93 574	35.32 552	87.67 580	74.76 570	73.87 571	42.93 558

DeepPruner_ROB	11.28 365	5.83 432	15.23 390	6.93 301	4.50 349	10.08 260	6.62 340	36.65 477	20.17 283	18.12 318	27.95 340	23.10 377	13.43 342	20.08 411	11.90 358	1.16 440	0.51 251	0.23 359	0.17 253	1.11 386	1.91 331

DMCA	8.96 294	2.60 319	11.84 327	5.61 183	4.25 331	11.09 283	4.36 271	25.89 334	20.23 284	17.10 292	20.96 261	17.55 317	11.92 314	11.47 186	12.27 366	0.60 356	0.09 117	0.35 391	0.05 161	0.48 265	0.57 113

HSM	11.89 379	2.32 276	8.70 187	6.70 284	4.10 322	16.45 380	8.06 381	30.42 397	20.31 285	23.35 410	26.42 327	41.60 510	17.59 415	20.66 421	9.57 324	0.11 163	0.03 51	0.01 151	0.01 88	0.24 133	1.22 240

rvit_0105_6	6.06 179	3.23 359	15.34 396	10.26 423	1.75 172	5.08 117	5.19 292	11.03 109	20.73 286	6.39 120	7.02 99	10.21 193	7.94 237	11.42 185	3.83 168	0.40 302	0.29 194	0.00 1	0.01 88	0.57 296	0.40 71

ACV-stereo	12.12 383	6.01 438	30.51 484	7.45 331	3.42 293	21.69 434	6.74 345	22.11 294	20.81 287	17.88 312	21.26 264	26.73 420	17.28 407	20.80 425	14.16 381	0.79 389	1.10 400	0.17 331	0.09 195	0.67 332	2.66 418

UCFNet_RVC	10.01 324	2.81 331	6.11 80	7.31 325	3.92 313	16.80 387	8.00 379	28.68 373	20.81 287	16.57 274	23.35 296	25.82 409	13.06 337	13.55 290	9.18 313	0.12 178	0.06 96	1.19 456	0.32 347	1.47 406	1.06 214

AIO-test1	6.69 204	2.11 227	7.06 125	10.57 437	6.38 436	8.85 250	1.73 138	22.56 299	20.92 289	7.01 124	17.67 212	8.06 164	4.87 157	10.79 158	3.39 147	0.17 209	0.09 117	0.00 1	0.34 359	0.35 193	0.86 163

FENet	8.22 269	1.39 80	7.33 142	6.43 259	2.17 215	10.97 280	2.20 180	22.10 293	21.26 290	17.85 310	23.22 295	14.29 259	11.50 300	13.56 291	8.32 297	0.29 269	0.24 178	0.03 194	0.03 131	0.18 108	1.04 209

CBFPSM	12.96 401	3.37 369	30.97 486	5.30 161	3.22 283	22.79 442	16.93 486	21.82 289	21.35 291	21.93 394	28.34 346	29.99 436	17.38 409	15.32 336	16.39 402	0.11 163	0.48 242	0.10 275	0.17 253	0.58 299	2.72 424

iinet-f	14.05 425	5.00 419	47.51 522	6.57 267	4.04 316	21.14 429	14.37 464	28.25 367	21.37 292	21.95 395	31.37 387	21.31 360	18.66 423	16.15 343	20.61 435	0.31 272	0.41 226	0.09 263	0.05 161	1.00 380	0.76 147

test_sample3	9.46 306	2.24 258	11.38 310	5.72 205	2.79 258	18.29 408	5.20 297	27.54 361	21.43 293	18.03 316	21.98 283	16.47 295	11.22 293	13.58 292	9.99 329	0.24 246	0.96 352	0.05 218	0.17 253	0.47 262	1.39 261

anonymousa	9.61 312	2.06 214	9.20 218	5.24 158	6.67 441	15.03 349	4.18 267	19.08 246	21.43 293	19.03 339	30.96 383	21.49 362	14.23 362	11.12 172	8.61 304	0.08 136	1.24 434	0.29 381	0.69 434	0.18 108	1.48 280

test_sample4	9.81 315	2.27 267	11.39 311	5.70 204	2.74 248	17.40 396	5.20 297	28.01 366	21.50 295	18.70 329	28.46 347	14.96 271	12.86 332	13.80 298	9.68 325	0.24 246	0.97 356	0.06 227	0.16 247	0.51 278	1.48 280

GMStereo_Zeroshot	11.32 366	8.59 471	21.66 457	10.06 416	2.53 237	12.38 301	1.43 94	21.36 288	21.50 295	23.48 411	35.74 445	24.85 396	6.12 192	20.48 418	8.28 296	0.83 393	0.02 35	0.25 366	0.01 88	6.33 495	0.53 100

xyz-stereo-finetune	5.68 146	2.00 194	6.56 109	3.16 36	0.33 6	11.80 293	3.99 261	13.58 148	21.58 297	8.92 148	12.57 168	6.12 128	3.72 106	12.06 217	6.59 274	0.07 127	0.02 35	0.00 1	0.02 117	0.19 112	0.25 30

test_sample5	10.07 325	2.24 258	11.22 308	5.82 215	2.68 245	16.15 373	5.79 314	27.87 364	21.59 298	19.26 345	32.74 415	15.92 288	12.97 333	14.33 306	9.26 316	0.27 261	0.98 360	0.07 245	0.17 253	0.57 296	1.49 282

DualNet	10.19 329	2.24 258	11.22 308	5.82 215	2.68 245	16.15 373	5.79 314	27.87 364	21.59 298	20.28 355	34.11 432	15.92 288	12.97 333	14.33 306	9.26 316	0.27 261	0.98 360	0.07 245	0.17 253	0.57 296	1.49 282

DispNO	9.82 316	2.57 315	17.77 425	6.22 239	5.73 405	11.89 295	4.77 284	25.54 331	21.70 300	17.56 303	21.28 265	18.01 325	13.83 354	17.46 378	9.91 328	0.35 285	0.16 152	0.03 194	0.12 213	0.51 278	1.05 212

THIR-Stereo	9.52 308	2.21 252	9.26 221	5.38 168	0.85 56	15.55 356	11.50 441	16.88 212	21.74 301	24.45 424	31.96 400	14.20 258	13.85 355	11.89 210	8.54 302	0.14 189	0.25 183	0.10 275	0.05 161	0.40 231	1.11 225

MaskLacGwcNet_RVC	17.56 453	17.23 516	20.10 446	12.02 469	6.91 447	28.81 484	11.45 439	41.35 509	21.95 302	30.13 475	34.66 439	32.04 455	11.30 296	21.04 432	16.43 403	8.91 521	2.67 506	12.29 532	0.84 444	12.72 526	8.43 511

rafts_anoy	6.46 194	2.37 290	7.09 127	7.48 335	6.02 419	5.31 133	2.45 197	14.50 168	22.01 303	12.94 199	16.18 202	8.48 170	5.53 174	9.70 131	6.32 265	0.05 74	1.66 481	0.10 275	0.05 161	0.30 172	0.69 131

DN-CSS_ROB	8.72 284	3.49 375	16.63 410	6.74 285	3.39 291	6.20 188	3.43 244	23.40 313	22.03 304	17.46 299	30.28 370	9.33 181	8.32 245	14.71 320	6.36 268	0.91 407	0.00 1	0.45 400	0.00 1	0.65 325	0.70 134

RASNet	12.38 387	2.58 317	12.48 345	6.76 286	5.97 417	16.37 378	6.74 345	34.99 457	22.20 305	17.44 297	33.11 419	22.81 375	24.84 465	20.33 415	18.27 419	1.16 440	0.05 71	0.06 227	0.01 88	0.27 156	1.06 214

GES	9.01 295	2.61 323	12.88 349	6.76 286	2.02 202	13.08 313	6.33 333	22.23 295	22.21 306	19.80 353	26.73 330	8.97 177	11.01 285	14.41 310	8.35 300	0.54 341	0.10 128	0.30 385	0.15 238	0.82 364	0.99 200

PSMNet-RSSM	10.31 335	2.47 303	7.79 158	7.85 355	4.38 340	10.47 270	6.67 341	29.67 386	22.25 307	16.62 277	33.75 428	23.30 381	14.58 367	13.91 301	10.56 338	0.23 241	0.09 117	0.07 245	0.24 302	0.87 371	0.48 91

CFNet-ft	10.46 341	3.02 349	7.10 128	7.69 344	5.42 390	16.93 388	5.92 319	22.83 304	22.31 308	15.81 258	30.40 372	26.42 415	15.19 375	13.60 294	12.18 363	0.14 189	0.10 128	1.87 474	0.34 359	1.22 391	0.73 141

CFNet_RVC	10.46 341	3.02 349	7.10 128	7.69 344	5.42 390	16.93 388	5.92 319	22.82 303	22.31 308	15.81 258	30.40 372	26.41 414	15.19 375	13.60 294	12.19 364	0.14 189	0.10 128	1.87 474	0.34 359	1.22 391	0.73 141

test_sample6	10.49 343	2.24 258	11.49 314	5.91 222	2.48 234	16.12 372	6.37 336	28.98 377	22.48 310	20.28 355	34.11 432	17.08 304	13.28 340	14.57 316	10.61 341	0.32 275	0.95 351	0.10 275	0.19 272	0.59 305	1.61 293

IPLGR	7.48 239	1.61 112	14.03 370	4.92 137	1.30 111	10.30 266	1.20 79	24.52 325	22.59 311	16.71 283	18.84 229	8.44 169	7.49 227	9.62 129	6.34 267	0.26 257	0.05 71	0.05 218	0.06 172	0.37 210	0.93 185

hknet	10.77 353	1.95 180	11.80 324	7.14 313	3.83 312	15.83 364	8.93 391	34.15 446	22.70 312	18.82 334	21.95 280	23.13 378	17.03 403	16.94 370	9.85 327	0.28 265	0.13 140	0.15 321	0.04 146	0.37 210	0.46 86

SACVNet	14.10 427	5.24 422	14.19 373	12.11 471	6.12 424	18.45 409	9.11 395	33.13 434	22.94 313	28.79 464	33.88 430	32.69 459	23.78 459	20.91 428	12.13 362	1.08 429	0.54 258	0.84 439	0.48 407	1.41 402	4.26 463

G2L-Stereo	10.65 350	2.78 329	11.19 306	7.63 340	4.24 330	8.87 251	9.35 402	29.83 391	23.03 314	19.75 351	26.33 326	23.15 380	12.08 315	16.39 352	16.43 403	0.34 283	0.04 60	0.09 263	0.01 88	0.41 235	1.05 212

DCVSM-stereo	10.23 330	2.16 244	12.54 347	6.23 240	3.65 302	12.01 297	3.56 250	19.41 256	23.18 315	24.08 419	19.88 244	29.55 431	18.82 425	14.49 314	10.42 337	0.25 253	1.17 413	0.28 376	0.06 172	0.82 364	2.07 372

ICVP	10.54 348	2.11 227	7.49 146	9.62 406	3.41 292	13.85 325	6.34 334	26.81 352	23.24 316	16.90 285	31.76 398	27.31 424	12.81 331	12.18 224	12.47 371	1.59 456	0.58 272	0.19 342	0.13 218	0.63 319	1.45 272
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BUS	9.86 317	1.86 165	9.14 213	7.14 313	4.12 325	19.47 416	2.69 211	34.15 446	23.28 317	18.82 334	21.95 280	14.37 262	11.63 304	14.72 321	12.39 367	0.36 288	0.13 140	0.15 321	0.04 146	0.37 210	0.46 86

BSDual-CNN	10.33 338	1.86 165	9.14 213	7.14 313	4.12 325	15.83 364	8.93 391	34.15 446	23.28 317	18.82 334	21.95 280	22.14 369	13.58 347	14.72 321	9.53 322	0.36 288	0.13 140	0.15 321	0.04 146	0.37 210	0.46 86

psmg	10.36 339	1.86 165	9.14 213	5.58 181	4.12 325	15.74 363	7.65 373	30.05 394	23.28 317	21.80 392	26.26 322	22.14 369	13.58 347	14.72 321	9.53 322	0.36 288	0.13 140	0.17 331	0.04 146	0.44 249	0.67 126

G2L-Stereo_test	11.01 357	2.34 281	9.34 224	5.12 152	4.31 336	12.30 300	13.21 458	33.14 435	23.33 320	23.77 416	25.10 310	21.80 364	13.91 358	16.39 352	14.37 383	0.09 146	0.06 96	0.01 151	0.02 117	0.38 222	1.16 230

LMCR-Stereo	11.32 366	4.98 418	11.87 328	14.09 486	4.01 315	16.97 392	5.70 309	26.41 346	23.41 321	22.57 402	22.11 286	15.18 277	15.44 380	21.48 440	17.57 412	2.29 472	0.04 60	0.00 1	0.03 131	1.53 410	0.65 122

test_5	8.85 289	2.05 210	9.51 231	11.62 458	4.99 368	6.74 210	5.48 305	18.25 233	23.57 322	16.72 284	29.73 365	15.54 283	10.54 283	16.25 349	4.02 176	0.05 74	0.40 219	0.27 370	0.08 187	0.34 187	0.81 154

IER	10.32 337	2.06 214	11.88 329	4.95 138	5.34 384	13.34 319	6.11 324	27.47 360	23.59 323	20.37 363	30.03 367	16.50 296	20.42 444	14.24 304	8.81 305	0.16 203	0.03 51	0.18 336	0.10 204	0.27 156	0.56 107

raft+_RVC	7.10 227	2.37 290	6.59 110	6.94 303	5.82 411	6.35 196	5.97 321	21.05 279	23.63 324	10.90 168	17.95 213	9.80 189	5.55 175	11.49 191	4.47 202	0.04 49	1.50 473	0.00 1	0.00 1	0.38 222	1.23 242

AIO-test2	7.31 235	2.95 342	8.32 179	9.20 396	5.66 403	8.78 249	5.13 290	26.30 344	23.78 325	7.04 125	20.37 254	5.69 121	3.51 99	10.05 140	2.74 109	4.35 500	0.14 146	0.03 194	0.62 430	0.71 341	0.80 153

TestStereo1	8.04 263	2.22 255	8.85 196	10.87 445	2.12 209	4.66 82	2.40 194	21.17 285	23.79 326	17.41 295	26.31 324	9.41 183	9.09 262	16.23 346	3.85 171	0.14 189	0.40 219	0.02 176	0.13 218	0.58 299	1.10 221

SA-5K	8.04 263	2.22 255	8.85 196	10.87 445	2.12 209	4.66 82	2.40 194	21.17 285	23.79 326	17.41 295	26.31 324	9.41 183	9.09 262	16.23 346	3.85 171	0.14 189	0.40 219	0.02 176	0.13 218	0.58 299	1.10 221

rvit_0105_4	7.09 225	3.33 366	16.60 409	10.68 439	1.59 149	5.89 169	6.84 350	14.50 168	23.99 328	7.31 133	9.49 126	13.18 246	9.62 271	12.33 233	4.32 194	0.39 299	0.46 238	0.00 1	0.02 117	0.67 332	0.68 128

DMCA-RVC	12.06 382	4.35 403	14.21 374	10.52 433	4.86 360	13.84 324	4.33 270	25.20 328	24.13 329	20.56 367	29.22 356	26.65 417	25.85 474	17.02 371	16.34 401	0.41 306	0.35 209	0.55 411	0.24 302	0.83 367	1.81 314

hitnet-ft	12.59 394	3.03 352	7.87 162	7.49 336	4.20 328	27.41 476	3.75 253	23.41 314	24.15 330	21.14 381	34.12 434	31.93 454	19.74 440	20.28 414	18.13 416	0.54 341	1.45 468	0.35 391	0.09 195	1.26 394	1.41 267

FADNet-RVC	13.86 421	12.75 502	41.65 508	8.64 381	4.63 354	16.45 380	6.89 352	28.91 375	24.20 331	20.89 373	31.44 390	26.73 420	11.37 298	21.58 442	15.91 397	0.25 253	0.14 146	0.14 316	0.24 302	2.97 449	1.50 285

MM-Stereo_test3	6.01 177	1.69 129	6.25 89	6.36 252	5.46 394	4.64 80	6.31 331	20.05 266	24.24 332	8.85 145	11.38 156	7.22 146	2.79 85	9.11 107	3.08 130	0.11 163	0.92 347	0.00 1	0.02 117	0.54 288	1.11 225

test_xeample	12.39 388	2.09 221	10.36 268	5.73 206	3.06 277	18.17 407	6.27 328	31.98 420	24.37 333	18.78 333	33.92 431	19.09 342	16.00 389	14.60 319	39.03 525	0.19 227	1.32 445	0.01 151	0.33 354	0.36 204	2.04 366

222	13.07 405	1.99 190	10.74 288	6.56 266	2.74 248	19.95 421	2.54 201	34.13 445	24.42 334	22.52 401	31.39 388	20.78 354	16.99 402	14.31 305	48.07 549	0.16 203	1.33 449	0.01 151	0.32 347	0.37 210	2.02 360

FADNet-RVC-Resample	12.31 384	5.22 421	32.28 491	10.14 419	4.08 320	14.97 346	6.98 356	26.54 348	24.42 334	23.72 414	29.31 357	19.87 348	15.01 371	16.26 350	10.61 341	0.65 365	0.52 254	0.48 404	0.54 419	1.52 409	3.09 441

CrosDoStereo	9.41 303	1.65 121	8.83 194	5.19 155	1.13 87	7.34 223	14.47 467	16.33 197	24.64 336	24.44 422	33.36 422	13.18 246	13.52 343	12.56 247	9.08 311	0.06 108	0.11 132	0.09 263	0.04 146	0.41 235	1.73 306

DeepStereo_LL	9.41 303	1.65 121	8.83 194	5.19 155	1.13 87	7.34 223	14.47 467	16.33 197	24.64 336	24.44 422	33.36 422	13.18 246	13.52 343	12.56 247	9.08 311	0.06 108	0.11 132	0.09 263	0.04 146	0.41 235	1.73 306

MLCV	9.96 320	3.33 366	14.77 379	5.75 209	1.62 157	14.91 341	1.31 87	22.06 292	24.83 338	22.51 400	31.57 394	17.20 306	8.07 239	17.07 372	12.11 361	0.48 325	0.01 11	0.05 218	0.05 161	0.48 265	1.10 221

DCANet	6.87 212	2.02 200	9.12 208	4.03 71	0.76 41	4.77 94	1.74 142	16.15 192	25.07 339	15.88 262	20.79 259	7.89 161	11.31 297	9.23 114	6.15 254	0.18 216	0.05 71	0.00 1	0.00 1	0.28 162	2.01 359

ADStereo(finetuned)	7.09 225	2.04 204	11.52 316	4.01 68	0.77 44	4.78 95	1.73 138	16.15 192	25.08 340	15.89 263	20.74 258	7.88 160	13.56 346	9.11 107	6.07 251	0.18 216	0.05 71	0.00 1	0.00 1	0.28 162	1.93 334

PSMNet-ADL	10.30 334	2.32 276	7.83 160	9.69 408	4.44 342	16.04 366	4.16 265	27.57 362	25.08 340	15.16 238	19.04 231	25.28 405	13.63 349	16.49 357	15.33 392	0.86 399	0.81 321	0.01 151	0.04 146	0.33 181	1.81 314

gwcnet-sp	10.26 331	3.56 379	15.31 393	6.59 268	4.30 333	15.71 359	5.71 311	26.09 338	25.15 342	21.68 388	21.77 270	15.01 273	16.42 395	15.21 333	10.76 344	0.12 178	0.20 161	0.02 176	0.09 195	0.63 319	0.86 163

scenet	10.26 331	3.56 379	15.31 393	6.59 268	4.30 333	15.71 359	5.71 311	26.09 338	25.15 342	21.68 388	21.77 270	15.01 273	16.42 395	15.21 333	10.76 344	0.12 178	0.20 161	0.02 176	0.09 195	0.63 319	0.86 163

ssnet	10.26 331	3.56 379	15.31 393	6.59 268	4.30 333	15.71 359	5.71 311	26.09 338	25.15 342	21.68 388	21.77 270	15.01 273	16.42 395	15.21 333	10.76 344	0.12 178	0.20 161	0.02 176	0.09 195	0.63 319	0.86 163

DualNet (step1)	13.16 407	5.31 423	19.76 440	6.41 255	3.12 280	17.98 403	9.85 413	29.36 380	25.26 345	24.82 426	21.48 267	24.89 397	18.87 426	14.41 310	11.06 350	6.83 513	1.96 490	6.61 512	7.47 521	3.22 458	4.59 466

test_sample9	15.79 438	5.31 423	19.76 440	6.41 255	3.12 280	17.98 403	9.85 413	29.36 380	25.26 345	24.82 426	21.48 267	24.89 397	18.87 426	21.03 430	22.11 442	6.83 513	36.75 553	6.61 512	7.47 521	3.22 458	4.59 466

test_sample7	11.16 362	2.69 325	11.55 317	5.82 215	2.21 217	15.39 354	9.15 397	29.36 380	25.26 345	24.82 426	21.48 267	24.89 397	18.88 428	14.41 310	11.06 350	0.78 385	1.96 490	0.43 398	0.14 229	0.73 344	2.20 387

Sa-1000	8.91 292	2.10 223	9.11 206	8.07 364	1.16 91	16.62 385	2.39 193	25.58 332	25.43 348	15.52 251	28.24 345	12.19 223	8.67 252	16.40 354	3.70 162	0.39 299	0.86 334	0.16 328	0.23 294	0.48 265	0.89 173

xxxx	12.60 396	2.03 202	10.79 289	6.18 237	2.86 262	21.84 435	3.02 227	34.55 454	25.46 349	16.39 268	31.58 395	26.87 423	14.75 369	14.00 302	37.45 517	0.21 235	1.36 454	0.01 151	0.32 347	0.35 193	2.07 372

GMStereo	6.44 192	4.92 416	12.13 337	5.60 182	0.87 59	9.18 255	2.57 205	12.99 133	25.54 350	12.85 196	11.84 161	5.60 120	3.62 104	11.92 212	6.44 270	0.53 335	0.02 35	0.05 218	0.36 370	0.98 377	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
GANet-ADL	8.73 285	2.80 330	9.48 230	7.87 356	2.77 256	12.88 311	5.29 299	29.97 393	25.61 351	14.50 227	16.64 205	17.02 303	7.60 230	11.61 199	8.01 290	0.51 334	0.40 219	0.10 275	0.12 213	0.77 354	0.70 134

CoDeX	9.58 309	2.12 230	10.82 292	6.52 263	3.76 307	16.55 383	6.82 348	26.62 350	25.63 352	17.50 300	25.62 315	14.70 267	11.81 312	12.82 257	7.88 287	0.42 312	0.20 161	0.15 321	0.02 117	0.36 204	1.28 248

DCANet-4	6.78 208	1.21 52	11.48 313	3.95 66	0.76 41	4.73 88	1.68 127	18.40 238	25.78 353	15.44 246	20.36 250	6.42 135	8.48 249	8.87 97	6.24 260	0.18 216	0.05 71	0.01 151	0.00 1	0.10 61	1.37 255

rvit_0105_5	8.01 262	3.69 386	17.73 423	10.42 432	1.61 153	7.29 220	6.68 343	18.33 234	25.98 354	10.45 160	10.46 143	15.53 282	11.01 285	12.87 260	5.37 230	0.44 317	0.41 226	0.00 1	0.15 238	0.70 337	1.08 219

AdaStereo	10.85 356	4.57 406	10.79 289	9.59 405	3.46 294	17.49 397	6.29 329	32.70 427	26.07 355	19.04 340	26.55 328	19.60 346	10.12 278	17.71 386	10.38 334	1.00 420	0.05 71	0.42 397	0.02 117	0.70 337	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.
SA	8.43 274	2.16 244	10.02 252	8.41 373	0.93 69	7.36 225	2.21 182	23.73 316	26.15 356	13.55 216	30.84 381	9.89 190	10.09 277	16.84 368	3.52 154	0.18 216	0.68 293	0.17 331	0.40 393	0.48 265	0.92 180

SFCPSM	9.16 301	1.72 133	12.32 340	5.64 187	3.51 297	16.58 384	6.93 353	31.11 407	26.15 356	17.05 291	20.08 246	11.05 204	9.94 274	12.55 246	6.05 250	0.36 288	0.17 155	0.37 393	0.22 283	0.40 231	1.01 203

GwcNet-ADL	8.81 288	2.00 194	10.21 261	7.70 347	2.82 259	6.99 215	7.05 357	30.58 399	26.21 358	15.71 255	17.65 211	13.93 257	6.83 218	13.90 300	11.43 354	0.49 328	0.76 313	0.01 151	0.01 88	0.55 290	1.46 273

xyz-stereo	13.76 419	1.43 89	40.88 507	3.14 35	0.83 54	42.24 529	4.68 283	14.87 176	26.49 359	23.70 413	37.20 452	30.36 441	19.90 441	18.77 398	9.23 314	0.28 265	0.03 51	0.64 419	0.03 131	0.20 119	0.32 41

DANet	17.51 452	8.91 474	27.61 475	14.94 496	7.48 456	22.67 440	5.66 307	27.33 359	26.64 360	32.62 491	36.27 449	37.40 488	30.07 498	31.65 493	26.09 476	1.30 449	1.46 470	2.33 484	0.53 417	3.54 467	5.69 482
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	17.94 459	7.94 464	16.87 414	24.07 529	7.60 461	24.52 452	17.08 490	35.42 462	26.65 361	32.01 485	38.57 463	41.96 513	27.61 483	22.24 446	24.43 462	0.65 365	0.33 205	2.64 490	2.13 490	2.28 437	3.86 460

ADLNet	12.84 400	2.93 340	11.94 332	8.87 388	6.88 445	17.96 402	8.85 388	34.12 444	26.67 362	27.81 459	26.24 321	26.84 422	15.04 372	17.54 380	19.94 432	0.59 352	0.58 272	0.24 363	0.11 210	0.80 360	2.85 431

STTStereo	13.60 415	5.63 429	28.73 480	8.07 364	5.65 402	13.97 328	7.17 358	31.25 409	26.70 363	25.59 434	32.06 407	31.71 451	14.71 368	17.24 375	16.46 405	0.29 269	0.40 219	0.71 424	1.43 475	1.31 396	2.82 428

PS-NSSS	14.36 429	8.44 469	16.43 408	7.44 330	5.79 408	18.65 412	12.71 453	39.02 495	26.84 364	20.99 377	36.15 447	21.47 361	18.25 420	18.21 392	18.63 422	2.44 477	0.55 262	5.38 506	0.37 375	5.25 486	4.11 462

DEmStereo	9.07 297	1.70 130	10.89 296	4.86 128	1.23 100	11.51 289	5.70 309	14.24 158	27.02 365	22.33 399	32.56 412	11.70 212	15.04 372	11.83 206	8.53 301	0.31 272	0.16 152	0.02 176	0.09 195	0.11 72	1.47 277

CSP-Net	13.41 413	3.62 384	11.03 302	6.62 273	4.07 318	25.76 464	9.61 408	29.66 385	27.14 366	29.97 473	33.42 424	29.84 434	17.23 406	20.64 420	16.03 400	1.12 435	0.41 226	0.03 194	0.00 1	0.75 351	1.29 250

UPFNet	12.31 384	2.15 240	11.91 330	7.90 359	7.21 454	20.03 422	9.28 400	29.44 384	27.18 367	20.88 372	30.86 382	21.23 358	18.11 419	19.60 405	17.41 411	0.55 343	0.57 268	0.26 368	0.07 180	0.67 332	0.92 180

RAFT+CT+SA	7.76 256	2.01 197	7.56 149	11.32 454	3.31 286	4.60 77	7.19 361	17.21 217	27.40 368	10.43 159	27.34 333	7.63 156	7.83 234	15.46 338	3.51 152	0.03 35	0.39 217	0.18 336	0.46 400	0.33 181	0.93 185

RAFT + AFF	10.71 352	4.59 408	18.51 430	10.52 433	5.02 370	13.14 315	11.12 433	26.24 341	27.48 369	15.09 237	16.07 200	19.83 347	11.23 294	17.09 373	10.38 334	0.45 321	1.45 468	0.65 421	0.23 294	2.31 438	2.74 425

IRAFT_RVC	8.93 293	1.80 148	10.65 285	7.83 353	1.81 180	6.36 197	10.05 417	26.32 345	27.59 370	17.93 313	19.70 240	17.67 319	9.98 275	13.20 278	6.29 264	0.37 293	0.30 196	0.19 342	0.05 161	0.23 129	0.24 28

FADNet_RVC	12.44 390	6.19 440	40.86 506	7.04 305	3.69 303	11.30 284	4.17 266	29.67 386	27.67 371	18.20 320	26.04 318	13.47 252	17.15 404	16.85 369	14.95 389	0.99 418	0.75 309	0.60 415	1.32 472	4.18 474	3.62 453

UGAM	10.51 344	1.74 136	10.16 256	7.06 308	4.44 342	6.56 206	11.34 436	16.06 191	27.83 372	21.09 379	28.18 344	23.47 383	11.21 292	26.86 472	11.33 353	0.05 74	0.49 245	0.46 402	0.36 370	0.44 249	0.97 198

cf-r	10.67 351	2.34 281	9.77 242	6.17 235	5.79 408	12.94 312	5.14 291	25.21 330	27.86 373	17.84 309	32.03 402	25.81 408	15.91 386	12.22 227	12.56 373	0.17 209	0.19 160	0.05 218	0.06 172	0.59 305	0.72 138

NLCA_NET_v2_RVC	12.58 393	4.09 394	18.25 428	8.26 369	5.83 412	14.72 338	5.85 317	33.49 440	27.86 373	22.14 397	32.16 408	24.94 401	14.01 361	16.19 344	16.82 408	0.90 405	0.35 209	0.37 393	0.58 426	1.51 408	3.31 447
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HGLStereo	13.21 409	3.45 372	14.01 369	10.32 427	7.72 466	15.72 362	7.19 361	31.94 419	28.12 375	20.83 371	36.16 448	26.61 416	20.82 446	18.74 397	19.63 431	1.01 422	0.22 172	0.07 245	0.08 187	0.59 305	1.00 202

ToySt	11.51 372	2.48 306	17.84 426	6.10 230	2.09 205	16.11 371	12.36 448	25.07 327	28.25 376	15.22 240	25.16 311	25.51 406	15.98 388	17.63 385	15.46 394	0.19 227	1.08 395	0.04 210	0.31 345	0.66 330	2.67 420

111	7.73 254	2.39 295	9.12 208	4.17 82	0.47 19	10.65 275	3.49 248	21.34 287	28.25 376	10.60 164	16.85 207	14.74 268	10.22 280	12.48 244	6.61 275	0.43 314	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.35 193	2.39 407

HSM-Net_RVC	11.37 370	1.57 109	6.32 90	5.99 225	2.67 244	20.99 428	7.19 361	28.50 369	28.64 378	21.03 378	25.84 317	33.64 468	16.37 394	16.83 367	10.76 344	0.21 235	0.08 115	0.02 176	0.00 1	0.16 96	0.55 104
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
mmx	11.59 375	2.34 281	12.99 353	6.28 244	3.81 308	12.43 302	7.47 368	32.76 429	28.92 379	16.64 279	32.03 402	17.29 307	11.78 308	17.54 380	24.30 458	0.24 246	1.21 429	0.80 432	0.37 375	0.65 325	1.89 327

xxx	11.59 375	2.34 281	12.99 353	6.28 244	3.81 308	12.43 302	7.47 368	32.75 428	28.92 379	16.64 279	32.03 402	17.29 307	11.78 308	17.54 380	24.30 458	0.24 246	1.21 429	0.80 432	0.37 375	0.65 325	1.89 327

iResNet	11.06 360	4.16 397	16.83 412	7.89 358	2.23 218	15.59 357	9.17 399	24.49 324	29.14 381	20.78 369	31.13 386	16.87 302	11.58 301	15.45 337	12.50 372	0.64 364	0.05 71	0.02 176	0.10 204	0.79 356	1.71 304

1111x	12.31 384	2.33 278	12.13 337	5.79 211	2.84 260	15.49 355	8.70 387	36.34 472	29.33 382	16.58 275	27.52 335	26.70 419	15.76 383	17.21 374	24.79 465	0.26 257	1.37 455	0.04 210	0.42 397	0.46 260	2.07 372

UNet	13.18 408	2.47 303	14.45 376	7.45 331	7.82 469	26.01 465	4.67 282	34.38 451	29.42 383	20.90 374	31.81 399	26.68 418	18.98 429	21.08 434	15.56 395	0.21 235	0.06 96	0.27 370	0.09 195	0.37 210	1.01 203

DRaft	9.41 303	1.56 108	10.09 255	4.18 86	0.92 64	12.87 310	5.68 308	17.40 223	29.75 384	21.24 382	38.12 461	9.96 191	13.97 360	11.81 205	8.08 291	0.66 368	0.30 196	0.07 245	0.26 315	0.33 181	0.88 169

DFGA-Net	9.58 309	4.57 406	19.91 444	6.37 253	4.05 317	11.38 286	2.98 226	26.08 337	29.76 385	17.13 293	19.22 233	9.43 185	7.17 223	16.49 357	13.39 378	0.13 185	0.00 1	0.06 227	0.13 218	1.89 423	1.46 273

SQANet	22.07 496	25.29 534	21.78 458	26.81 533	18.92 533	30.75 493	10.25 420	33.47 439	30.10 386	25.73 435	34.31 436	33.45 467	19.94 442	29.16 484	20.03 433	11.68 533	3.08 513	26.95 544	5.80 518	20.97 539	12.99 532

LL-Strereo	11.34 368	4.25 400	13.90 367	9.09 392	6.20 426	7.31 222	8.93 391	35.93 465	30.30 387	16.93 286	15.83 197	21.85 365	17.45 413	21.92 444	10.25 332	0.43 314	1.47 471	0.74 427	0.08 187	1.15 387	2.71 423

DLCB_ROB	13.97 423	3.74 388	11.01 301	9.99 415	5.85 413	21.40 431	10.37 421	30.17 395	30.49 388	28.21 461	32.18 409	32.67 458	21.17 450	20.20 413	18.59 421	0.34 283	0.18 156	0.41 396	0.15 238	0.61 313	1.76 310

HBP-ISP	13.07 405	8.80 473	8.99 200	8.11 367	4.55 352	13.48 321	6.60 339	29.09 379	30.50 389	21.33 383	36.14 446	16.62 297	19.42 436	20.92 429	12.81 375	3.63 492	2.61 505	7.18 519	4.12 508	3.74 470	2.69 422

StereoDRNet-Refined	14.03 424	3.52 376	12.77 348	8.70 383	3.31 286	18.50 410	4.58 277	29.08 378	30.59 390	29.85 471	42.52 488	25.24 404	19.57 439	23.88 456	23.55 453	0.44 317	0.07 109	0.54 409	0.38 385	0.88 373	2.64 417
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ttt	10.82 354	2.17 247	9.66 240	7.03 304	4.44 342	14.16 331	6.87 351	33.72 442	30.69 391	15.67 254	31.50 392	14.99 272	10.50 282	16.54 359	13.98 380	0.41 306	1.31 443	0.10 275	0.29 333	0.47 262	1.92 332

tta	11.03 358	1.90 171	14.85 382	4.89 131	1.48 131	14.92 342	3.21 235	31.03 402	30.73 392	20.28 355	29.37 358	18.33 327	14.54 363	16.56 360	14.46 385	0.41 306	1.20 423	0.28 376	0.24 302	0.39 227	1.60 290

SMFormer	11.03 358	1.90 171	14.85 382	4.89 131	1.48 131	14.92 342	3.21 235	31.03 402	30.74 393	20.28 355	29.37 358	18.33 327	14.54 363	16.56 360	14.46 385	0.41 306	1.20 423	0.28 376	0.24 302	0.45 255	1.47 277

qqq1	10.51 344	1.90 171	14.85 382	4.89 131	1.48 131	14.92 342	3.21 235	31.03 402	30.74 393	20.28 355	29.37 358	18.33 327	14.54 363	16.56 360	4.42 199	0.41 306	1.20 423	0.00 1	0.14 229	0.39 227	1.60 290

fff1	10.51 344	1.90 171	14.85 382	4.89 131	1.48 131	14.92 342	3.21 235	31.03 402	30.74 393	20.28 355	29.37 358	18.33 327	14.54 363	16.56 360	4.42 199	0.41 306	1.20 423	0.00 1	0.14 229	0.39 227	1.60 290

APVNet	18.42 464	6.37 443	23.10 465	12.76 480	8.28 480	30.74 492	24.17 522	42.08 515	30.76 396	25.86 438	41.66 482	31.83 452	24.99 466	28.01 479	28.77 492	0.49 328	0.57 268	3.05 494	0.55 422	1.80 421	2.46 409

rvit_0105_3	9.68 314	4.32 402	19.50 439	12.22 474	1.90 188	9.16 254	8.63 386	19.21 250	30.92 397	15.42 245	14.72 186	18.81 336	12.18 318	15.98 342	7.12 277	0.67 369	0.42 232	0.01 151	0.49 410	0.56 294	1.40 264

DDUNet	23.49 506	20.59 525	17.13 417	24.58 530	22.45 539	24.86 454	17.96 498	31.42 413	31.06 398	29.59 469	37.81 457	37.85 491	26.39 477	25.77 466	18.74 424	18.99 542	8.10 540	26.65 543	11.80 538	19.41 538	18.58 542

G-Net	21.66 490	9.10 476	39.39 504	15.85 502	9.60 496	51.00 539	16.73 484	28.32 368	31.17 399	38.99 513	43.24 494	33.26 466	32.09 508	28.50 481	26.50 480	4.74 503	3.92 525	3.60 501	1.02 458	8.42 507	7.86 505

CFNet	11.23 363	3.41 371	10.68 286	7.08 311	4.22 329	17.38 395	4.83 287	31.29 412	31.29 400	19.15 342	26.85 331	24.06 389	13.75 351	16.23 346	12.22 365	0.26 257	0.05 71	0.44 399	0.09 195	0.92 374	0.41 72

CBMV_ROB	12.51 392	3.86 390	7.98 166	5.81 213	2.99 273	16.05 370	4.62 279	27.61 363	31.37 401	26.75 449	32.62 413	23.97 388	22.66 458	21.14 436	12.09 360	2.15 469	1.78 484	2.24 481	1.27 471	1.64 414	1.54 288

SDNR	16.80 444	5.88 434	30.01 483	6.39 254	6.53 437	57.67 548	3.15 230	24.30 321	31.49 402	21.50 387	36.56 451	14.69 266	16.76 399	19.14 401	14.45 384	11.12 532	14.00 544	3.11 496	0.51 414	8.86 508	9.92 523

PSMNet-RUCA	24.65 512	28.24 537	42.85 512	35.58 541	34.48 546	16.04 366	11.34 436	40.36 505	31.70 403	31.88 482	41.00 479	37.50 490	25.41 470	29.19 485	17.07 410	12.35 536	2.12 495	20.72 538	8.27 530	17.19 536	9.64 519

psm_up	13.88 422	2.70 326	10.89 296	10.20 421	5.97 417	15.01 347	12.58 450	39.13 498	31.75 404	21.39 385	31.09 385	30.18 440	25.01 468	20.33 415	17.62 413	0.75 376	0.39 217	0.18 336	0.03 131	0.82 364	1.67 301

pmcnn	15.27 433	4.31 401	22.32 462	7.46 333	4.46 347	22.15 437	15.74 477	28.53 370	31.88 405	27.78 458	40.04 474	39.06 495	19.11 434	18.79 399	20.78 437	1.04 427	0.23 174	0.00 1	0.00 1	0.53 281	1.17 233

GwcNet-RSSM	11.34 368	2.72 327	10.26 264	7.24 323	5.38 386	12.67 307	6.70 344	26.70 351	31.93 406	17.56 303	34.45 437	24.37 392	15.77 384	13.70 296	15.31 391	0.19 227	0.20 161	0.14 316	0.05 161	0.81 361	0.64 120

DSFCA	12.44 390	3.00 346	14.87 386	6.04 227	7.03 450	17.06 394	10.86 429	31.11 407	32.12 407	26.41 446	23.81 300	22.37 371	15.13 374	21.13 435	13.53 379	0.95 416	0.66 286	0.28 376	0.38 385	1.21 390	0.77 149

ISRNet	12.68 397	2.57 315	19.05 436	13.05 481	6.24 428	7.30 221	2.84 219	29.80 390	32.13 408	23.26 409	35.61 444	24.75 395	16.48 398	15.81 341	14.55 387	0.85 396	1.01 379	2.29 482	0.55 422	1.08 384	4.43 465

SGM-Forest	13.63 416	2.55 314	8.22 174	6.30 249	2.16 214	23.84 448	11.13 434	34.68 455	32.40 409	27.27 453	33.02 416	30.08 438	17.82 417	22.13 445	15.40 393	1.66 462	0.32 199	0.88 441	0.03 131	0.79 356	1.93 334
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CFNet_ucs	10.56 349	2.15 240	12.88 349	5.55 179	4.11 323	15.24 352	3.93 258	28.55 371	32.41 410	18.70 329	24.95 309	22.99 376	9.66 272	14.22 303	8.13 293	0.29 269	0.84 327	1.63 471	0.23 294	3.43 464	1.31 253

coex_refinement	12.03 380	2.30 272	8.72 188	8.56 378	5.30 383	16.95 391	7.17 358	31.75 417	32.48 411	18.92 338	31.46 391	25.97 411	12.98 335	14.55 315	21.39 441	0.33 278	0.06 96	0.02 176	0.10 204	0.49 274	1.18 235

CFNet_pseudo	9.92 318	2.21 252	11.76 322	5.09 147	2.93 269	14.43 335	3.12 229	27.16 355	32.52 412	17.58 305	22.81 293	21.97 367	9.29 265	13.06 271	8.34 298	0.23 241	0.46 238	1.23 462	0.27 323	2.89 447	0.99 200

TDLM	13.70 417	4.93 417	11.80 324	11.93 467	5.53 396	16.75 386	14.38 466	36.12 469	32.59 413	23.08 407	27.03 332	25.90 410	15.40 378	25.87 467	14.23 382	1.24 447	0.09 117	1.53 469	0.61 429	2.06 429	2.94 434

YMNet	16.35 441	6.51 445	23.16 466	11.45 456	8.85 487	25.42 459	8.89 389	32.99 430	32.63 414	34.40 500	39.12 468	34.27 474	17.43 411	20.90 426	22.93 447	0.93 410	1.30 439	1.21 458	0.94 447	1.77 419	1.81 314

YMNet_1	16.35 441	6.51 445	23.16 466	11.45 456	8.85 487	25.42 459	8.89 389	32.99 430	32.63 414	34.40 500	39.12 468	34.27 474	17.43 411	20.90 426	22.93 447	0.93 410	1.30 439	1.21 458	0.94 447	1.77 419	1.81 314

ccs_rob	9.95 319	2.21 252	11.74 321	5.11 151	2.91 265	14.48 337	3.21 235	27.26 357	32.72 416	17.53 301	22.70 289	21.96 366	9.25 264	12.99 264	8.34 298	0.23 241	0.45 236	1.38 467	0.28 327	3.13 455	1.07 217

ccnet	24.80 514	17.64 517	24.53 468	12.35 476	18.18 532	38.47 518	17.76 497	46.24 533	32.78 417	37.51 511	46.76 509	38.80 494	30.45 501	38.35 522	41.98 533	9.41 524	6.40 534	9.67 527	8.04 526	11.64 524	9.00 514

psmorigin	21.56 489	11.18 485	36.59 500	10.19 420	7.08 451	25.30 458	12.35 446	33.52 441	33.12 418	43.62 525	54.15 534	42.72 514	37.44 520	36.87 517	28.98 495	1.65 461	2.78 509	0.81 436	1.19 466	3.62 468	8.10 508

CBMV	14.52 430	4.59 408	9.99 251	6.61 272	2.85 261	22.76 441	12.45 449	30.63 400	33.32 419	31.98 484	35.00 442	31.68 449	19.43 437	26.53 470	16.71 407	1.28 448	0.61 278	0.63 417	0.12 213	1.26 394	1.89 327
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	7.26 230	1.99 190	9.12 208	4.17 82	0.47 19	4.73 88	1.68 127	16.56 204	33.55 420	15.45 247	20.36 250	7.49 151	12.54 324	9.03 101	6.26 261	0.18 216	0.05 71	0.01 151	0.00 1	0.10 61	1.37 255

csc	7.26 230	1.99 190	9.12 208	4.17 82	0.47 19	4.73 88	1.68 127	16.56 204	33.55 420	15.45 247	20.36 250	7.49 151	12.54 324	9.03 101	6.26 261	0.18 216	0.05 71	0.01 151	0.00 1	0.10 61	1.37 255

cscssc	7.26 230	1.99 190	9.12 208	4.17 82	0.47 19	4.73 88	1.68 127	16.56 204	33.55 420	15.45 247	20.36 250	7.49 151	12.54 324	9.03 101	6.26 261	0.18 216	0.05 71	0.01 151	0.00 1	0.10 61	1.37 255

ssnet_v2	13.84 420	3.15 356	13.44 360	7.99 361	3.08 278	22.60 439	14.51 469	36.65 477	33.59 423	22.04 396	26.10 319	28.64 427	17.16 405	23.13 450	20.86 438	0.50 331	0.32 199	0.20 347	0.13 218	1.41 402	1.38 259

Syn2CoEx	17.68 455	11.86 492	28.39 478	20.88 518	8.24 479	25.66 462	12.35 446	37.57 485	33.60 424	29.57 468	39.80 473	30.02 437	28.00 485	19.91 407	18.91 425	1.14 438	0.53 256	1.23 462	0.46 400	1.97 426	3.61 451

DAS	11.51 372	2.60 319	15.62 399	9.37 399	6.27 432	16.04 366	7.71 374	22.70 301	33.92 425	19.53 347	29.03 353	19.51 344	19.10 432	17.44 377	8.98 308	0.78 385	0.02 35	0.29 381	0.01 88	0.48 265	0.81 154

SepStereo	12.04 381	2.60 319	15.62 399	9.37 399	6.27 432	16.04 366	7.71 374	22.70 301	33.92 425	19.53 347	29.03 353	19.51 344	19.10 432	27.97 478	8.98 308	0.78 385	0.02 35	0.29 381	0.01 88	0.48 265	0.81 154

dd	8.57 281	5.20 420	13.37 359	6.91 299	1.05 79	10.30 266	3.89 257	17.29 220	34.00 427	15.73 256	17.50 209	7.45 150	6.60 204	15.00 331	10.99 349	1.39 451	0.41 226	0.18 336	0.46 400	2.25 435	1.40 264

WCMA_ROB	21.17 487	5.89 435	22.32 462	10.39 430	7.65 463	34.55 507	16.42 483	33.20 437	34.02 428	42.06 521	52.50 525	44.09 517	37.59 521	33.66 499	26.77 481	7.45 520	3.18 515	1.27 465	1.43 475	4.18 474	4.81 470

NOSS_ROB	11.76 377	4.63 410	8.14 172	7.46 333	2.92 266	17.82 401	10.55 423	30.45 398	34.08 429	16.37 267	19.97 245	23.14 379	16.31 390	18.22 393	10.67 343	2.98 484	1.84 485	3.39 500	1.64 481	2.24 434	2.37 404

PCWNet_CMD	9.97 323	2.08 219	11.61 319	5.36 167	2.92 266	16.39 379	2.94 225	29.76 389	34.38 430	17.83 308	21.86 277	18.91 338	8.27 244	13.01 266	7.73 285	0.23 241	0.46 238	0.79 430	0.25 313	3.46 465	1.12 229

ADCRef	18.01 460	8.01 465	44.10 515	10.75 440	8.85 487	27.18 475	11.06 431	31.77 418	34.40 431	31.90 483	42.45 487	18.79 335	21.55 454	25.18 464	35.17 513	1.03 425	0.42 232	2.18 480	1.79 483	1.38 400	2.27 394

aanetorigin	19.84 478	13.32 504	54.46 529	10.07 417	7.99 471	14.16 331	15.32 473	17.85 230	34.49 432	49.59 536	48.88 517	34.28 476	31.32 505	23.53 454	29.64 499	1.12 435	0.81 321	0.73 425	0.94 447	3.05 450	5.23 478

MSMDNet	9.96 320	2.08 219	11.66 320	5.39 169	2.92 266	16.50 382	2.89 221	29.73 388	34.55 433	17.86 311	21.91 278	18.86 337	8.36 246	13.06 271	7.74 286	0.24 246	0.47 241	0.66 422	0.24 302	3.07 451	1.04 209

UDGNet	10.51 344	14.75 508	11.91 330	10.29 425	2.78 257	7.93 241	1.94 163	19.31 255	34.57 434	17.74 306	13.70 180	13.56 254	7.30 226	13.52 287	7.18 278	5.80 509	0.11 132	12.86 533	2.76 496	9.87 514	2.34 400

NINENet	11.46 371	3.02 349	11.83 326	8.45 375	5.40 387	19.47 416	2.69 211	39.63 501	34.82 435	19.11 341	27.64 336	14.37 262	11.63 304	16.21 345	12.39 367	0.94 413	0.21 169	0.29 381	0.00 1	0.48 265	0.55 104

CVANet_RVC	14.09 426	4.82 415	10.86 295	9.46 402	5.60 401	19.70 419	12.94 455	33.38 438	34.86 436	23.72 414	33.31 421	29.76 432	16.35 393	24.37 458	12.45 370	1.22 445	0.23 174	1.45 468	0.87 446	3.41 462	3.01 436

GANet	17.85 456	5.41 426	14.79 380	11.91 465	4.73 355	24.54 453	17.04 489	41.01 507	34.96 437	33.06 492	45.84 507	39.83 500	29.19 491	24.71 461	22.45 446	1.34 450	0.41 226	1.09 450	0.70 436	2.15 432	1.89 327

FADNet	14.77 431	11.96 493	39.55 505	8.50 377	6.64 440	18.53 411	6.74 345	35.70 463	35.06 438	19.21 343	28.06 342	28.14 425	13.94 359	18.54 396	11.61 357	0.48 325	0.75 309	0.38 395	0.49 410	9.17 509	2.05 370

SGM_RVC	20.33 480	3.24 361	8.92 198	7.20 321	1.62 157	39.61 523	17.01 488	39.11 496	35.12 439	46.26 531	42.62 490	51.57 538	39.45 525	39.66 529	29.87 501	1.16 440	0.37 213	0.55 411	0.35 363	1.20 389	1.64 296
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet	10.83 355	2.25 262	7.10 128	6.43 259	3.02 275	13.17 316	3.75 253	22.83 304	35.15 440	15.81 258	30.67 378	24.65 393	15.77 384	16.47 355	18.13 416	0.16 203	0.01 11	0.06 227	0.07 180	0.65 325	0.43 77

acv_ft	12.59 394	2.25 262	13.50 362	8.30 371	6.23 427	19.81 420	6.34 334	26.43 347	35.15 440	26.38 445	30.67 378	24.65 393	14.91 370	16.47 355	19.16 428	0.16 203	0.01 11	0.06 227	0.07 180	0.74 347	0.43 77

raft_robust	8.39 272	2.81 331	7.62 150	6.32 250	1.17 92	5.47 138	0.82 56	34.37 450	35.49 442	18.40 324	20.25 248	7.24 148	5.51 171	15.77 340	3.40 149	0.11 163	1.10 400	0.00 1	0.50 412	0.33 181	1.19 236

dad	13.05 403	11.39 488	15.64 401	7.35 326	2.10 206	15.64 358	3.48 245	18.77 243	35.55 443	27.77 457	33.76 429	31.59 448	13.04 336	14.79 326	11.16 352	3.35 490	0.54 258	7.85 523	0.96 454	3.88 472	2.49 414

fast-acv-ft	14.96 432	4.73 412	17.68 422	8.03 363	5.27 382	28.61 483	9.97 416	26.25 343	35.58 444	26.03 439	38.02 460	31.91 453	21.50 452	19.25 402	21.18 439	0.61 358	0.38 214	0.63 417	0.48 407	1.31 396	1.73 306

UDG	22.21 497	15.90 514	16.41 407	21.71 521	20.17 535	32.51 499	13.78 462	36.62 476	35.77 445	26.64 447	31.43 389	37.49 489	32.33 510	22.77 448	21.19 440	11.08 531	5.60 532	23.12 539	7.74 525	17.07 535	14.89 537

TCMNet	15.72 436	7.51 458	21.42 456	14.39 489	12.57 516	26.22 467	13.91 463	30.23 396	36.03 446	25.57 433	31.73 396	23.65 385	15.35 377	19.98 409	24.06 457	1.44 452	0.67 291	2.04 478	0.99 456	3.41 462	3.26 446

ETE_ROB	18.45 466	10.71 480	20.90 453	14.23 488	4.92 363	23.28 445	22.01 510	33.00 432	36.14 447	30.68 478	39.03 467	46.10 525	26.28 475	27.52 476	26.22 477	0.53 335	0.49 245	1.16 455	0.94 447	1.69 416	3.07 440

StereoDRNet	16.00 439	5.45 427	16.67 411	11.34 455	8.74 485	25.62 461	11.07 432	40.40 506	37.03 448	29.77 470	30.04 368	34.35 477	19.09 431	19.81 406	25.28 468	0.65 365	0.30 196	0.16 328	0.14 229	1.80 421	2.33 399

iResNetv2_ROB	12.78 399	4.09 394	15.60 397	6.44 261	3.75 306	14.86 339	7.17 358	34.46 452	37.12 449	26.06 440	34.81 441	29.76 432	16.32 391	14.77 325	7.67 283	0.31 272	0.03 51	0.12 302	0.01 88	0.94 375	1.23 242

CC-Net-ROB	22.73 502	23.99 531	30.57 485	14.72 494	8.91 491	32.98 500	16.17 480	46.75 535	37.29 450	33.88 498	32.33 410	35.48 482	25.00 467	24.75 462	28.78 493	9.60 525	3.03 512	25.33 542	3.87 505	14.82 532	6.33 488

ADCPNet	22.75 503	10.94 482	58.96 540	12.24 475	7.57 459	37.33 514	20.08 506	33.89 443	37.37 451	33.49 496	44.32 501	39.36 498	28.43 487	32.19 495	38.55 522	2.25 470	2.69 508	2.37 486	3.59 504	4.33 477	5.01 474

LALA_ROB	19.82 477	8.32 468	18.64 434	13.59 484	5.79 408	28.03 481	23.44 517	43.09 519	37.57 452	33.91 499	41.55 481	50.73 536	25.61 472	29.09 482	27.30 485	0.73 374	0.67 291	2.08 479	1.42 474	2.70 444	2.12 381

Wz-Net-LNSev-Ref	16.12 440	4.56 405	29.46 481	7.78 351	6.11 423	26.08 466	13.01 456	31.08 406	37.61 453	27.66 455	46.96 512	29.92 435	15.40 378	21.54 441	22.39 444	1.09 431	0.05 71	0.10 275	0.00 1	0.43 246	1.21 239

ADLNet2	12.99 402	2.94 341	14.18 372	9.57 404	5.96 416	20.23 425	10.41 422	33.05 433	37.61 453	19.46 346	19.74 242	22.46 373	18.63 422	22.37 447	20.76 436	0.37 293	0.15 149	0.06 227	0.08 187	1.04 382	0.72 138

ADCP+	18.93 469	5.83 432	35.35 497	9.85 412	10.36 500	29.49 489	13.65 460	34.22 449	37.75 455	30.02 474	41.45 480	24.18 390	26.43 479	34.71 501	36.58 515	0.27 261	0.40 219	2.00 477	1.19 466	2.31 438	2.66 418

MSMD_ROB	23.50 507	10.55 478	15.65 402	17.87 512	10.07 498	35.58 510	19.04 502	34.53 453	37.81 456	41.55 520	60.11 543	46.01 524	39.81 527	32.74 497	24.92 466	6.86 516	3.63 522	8.92 525	11.16 537	7.21 498	5.99 486

MeshStereo	22.95 504	7.84 461	12.46 343	8.13 368	5.20 378	38.49 519	13.36 459	42.69 517	38.05 457	51.34 539	53.82 529	58.22 544	43.29 534	38.42 523	29.59 498	2.96 483	2.84 511	3.11 496	2.33 493	3.12 454	3.65 455
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
AASNet	13.05 403	3.27 362	12.23 339	10.28 424	6.90 446	17.61 398	7.88 376	41.14 508	38.29 458	23.20 408	29.62 363	16.85 301	15.59 382	15.50 339	19.03 426	0.39 299	0.03 51	0.78 429	0.05 161	1.32 398	1.08 219

z-ln-s-r	15.70 435	7.13 454	42.53 510	5.88 221	5.57 398	14.47 336	13.18 457	22.93 306	38.31 459	19.68 350	44.92 505	23.85 387	18.42 421	23.81 455	30.69 504	0.37 293	0.02 35	0.00 1	0.01 88	1.15 387	1.16 230

AANet_RVC	13.75 418	6.34 442	12.90 351	8.87 388	4.53 351	14.09 330	9.12 396	29.37 383	38.32 460	23.85 418	37.41 454	23.55 384	17.51 414	23.31 452	18.56 420	2.08 468	1.30 439	0.25 366	0.06 172	0.73 344	2.87 432

PSMNet_ROB	17.59 454	6.52 447	16.27 406	14.43 490	7.71 465	29.22 486	33.59 543	43.94 525	38.52 461	24.74 425	33.46 425	34.17 473	17.29 408	18.52 395	25.68 472	0.40 302	0.29 194	0.96 445	2.22 491	2.03 428	1.81 314

iResNet_ROB	12.41 389	3.19 357	12.39 342	6.63 274	3.72 304	16.98 393	2.64 207	32.29 422	38.58 462	26.93 451	33.73 427	26.24 413	17.40 410	17.36 376	8.95 307	0.33 278	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.40 231	0.35 49

delet	13.26 411	2.43 299	12.99 353	8.45 375	6.26 431	22.40 438	10.83 428	28.78 374	38.76 463	20.39 365	30.36 371	20.85 355	17.67 416	22.97 449	19.13 427	0.14 189	0.45 236	0.19 342	0.08 187	0.78 355	1.24 244

DRN-Test	16.60 443	4.76 413	16.90 415	10.75 440	8.16 478	29.42 487	14.37 464	43.26 522	39.35 464	28.93 466	35.46 443	29.03 429	20.11 443	20.78 423	24.51 463	0.94 413	0.93 348	0.46 402	0.35 363	1.42 404	2.12 381

PA-Net	16.98 446	8.05 466	29.56 482	10.52 433	11.30 507	21.91 436	29.93 538	32.64 425	39.50 465	20.38 364	28.51 349	23.80 386	20.82 446	21.45 439	25.60 470	0.25 253	2.36 502	0.23 359	4.99 512	1.34 399	6.47 493
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCMid	23.61 509	12.42 500	44.10 515	11.85 464	8.33 481	27.89 480	20.03 505	36.49 475	39.56 466	40.81 518	47.01 513	36.89 486	43.95 535	39.12 527	42.60 536	1.95 466	1.55 477	3.05 494	3.98 506	5.20 485	5.37 479

XPNet_ROB	18.03 461	6.06 439	18.19 427	11.68 460	6.83 443	21.23 430	16.93 486	36.66 479	39.82 467	32.51 490	42.05 486	41.04 507	25.77 473	25.72 465	28.80 494	1.67 463	0.91 345	0.79 430	0.27 323	1.24 393	2.38 406

FAT-Stereo	17.45 451	3.56 379	19.19 437	10.31 426	6.54 438	18.00 406	14.89 472	38.68 493	40.49 468	27.39 454	39.66 471	37.32 487	32.14 509	21.07 433	22.97 449	3.68 493	2.16 499	0.81 436	1.21 468	2.10 430	6.78 496

Nwc_Net	18.76 468	5.80 430	19.91 444	14.99 498	11.96 512	26.32 469	15.90 478	41.68 512	40.50 469	21.85 393	43.58 497	34.89 478	29.47 494	27.48 475	26.34 478	3.75 494	0.27 186	2.55 489	3.31 501	2.25 435	2.46 409

GASNet	17.87 457	20.62 526	32.66 493	21.17 519	9.48 495	16.26 376	9.15 397	45.00 530	40.55 470	26.16 441	24.34 303	33.05 461	15.45 381	29.82 487	18.15 418	3.79 495	0.28 192	1.87 474	0.51 414	7.06 497	1.97 345

anonymity	52.60 552	58.73 554	63.81 544	41.37 546	59.41 562	53.52 540	41.39 549	56.50 551	40.60 471	55.03 542	49.64 518	49.57 533	56.22 550	59.42 553	50.07 552	55.57 559	50.19 565	51.15 553	51.23 558	51.90 552	56.75 561

MyStereo05	9.63 313	2.25 262	10.26 264	6.69 281	4.74 356	7.75 233	9.60 404	31.51 415	41.00 472	17.45 298	13.02 173	10.28 195	12.27 322	14.74 324	7.68 284	0.09 146	1.32 445	0.02 176	0.26 315	0.84 368	0.92 180

AnyNet_C01	30.67 531	27.57 535	76.09 562	17.61 509	12.18 514	50.42 538	28.89 535	39.14 499	41.14 473	41.36 519	65.66 554	47.21 528	40.16 528	47.50 540	49.82 551	2.38 476	2.79 510	2.31 483	2.83 498	8.35 506	9.99 524

w-ln-seven-2	18.44 465	8.73 472	43.71 514	11.92 466	6.91 447	24.43 450	13.73 461	30.66 401	41.21 474	29.15 467	43.29 496	30.86 444	29.28 492	23.47 453	24.59 464	0.99 418	1.11 404	0.64 419	0.17 253	1.63 412	2.26 392

NCC-stereo	20.61 482	7.39 456	25.96 470	15.90 504	16.62 527	20.15 423	23.27 513	44.11 528	41.29 475	25.00 429	38.64 464	35.47 480	28.75 488	36.35 510	26.90 482	4.83 504	2.14 496	3.33 498	9.27 532	3.10 452	3.72 457

Abc-Net	20.61 482	7.39 456	25.96 470	15.90 504	16.62 527	20.15 423	23.27 513	44.11 528	41.29 475	25.00 429	38.64 464	35.47 480	28.75 488	36.35 510	26.90 482	4.83 504	2.14 496	3.33 498	9.27 532	3.10 452	3.72 457
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MultiAttention	21.69 491	2.01 197	15.73 403	12.71 478	4.25 331	64.19 558	95.86 581	42.54 516	41.72 477	15.77 257	30.53 375	28.15 426	7.60 230	44.56 538	14.92 388	1.03 425	0.26 184	1.05 448	1.56 479	4.71 481	4.75 469

MyStereo04	9.58 309	2.38 293	10.28 266	6.63 274	4.77 358	6.47 201	9.60 404	32.50 424	42.15 478	14.59 231	12.10 164	11.92 219	11.87 313	14.80 327	8.14 294	0.09 146	1.33 449	0.03 194	0.32 347	0.74 347	0.93 185

edge stereo	19.38 474	5.98 437	19.25 438	11.11 450	8.07 474	23.51 446	12.74 454	35.93 465	42.55 479	35.05 503	43.06 493	41.34 509	36.05 518	26.06 468	25.62 471	2.70 481	2.47 503	6.38 511	1.54 478	3.18 457	5.01 474

FCDSN-DC	26.18 525	15.77 513	20.36 449	28.79 537	15.78 525	40.13 524	19.12 503	43.57 523	42.59 480	44.78 529	52.51 526	50.73 536	40.32 529	35.32 505	28.55 490	6.41 512	3.61 521	7.11 518	6.54 519	10.58 516	10.93 528
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MMNet	13.55 414	2.82 333	13.90 367	7.63 340	6.36 435	26.45 470	4.63 280	24.00 319	42.67 481	26.25 443	33.12 420	20.98 357	19.45 438	20.14 412	19.49 430	0.75 376	0.54 258	0.11 297	0.01 88	0.53 281	1.10 221

MDST_ROB	18.99 470	3.23 359	15.81 404	14.15 487	6.98 449	44.89 531	16.81 485	43.19 521	42.83 482	43.71 526	43.84 498	28.79 428	19.02 430	30.64 491	18.70 423	1.84 465	0.84 327	0.69 423	0.47 406	0.71 341	2.61 416

DGSMNet	20.75 486	13.28 503	34.59 496	14.80 495	17.14 529	23.25 444	17.99 499	36.39 473	43.00 483	20.70 368	32.67 414	36.05 484	19.22 435	30.34 490	25.04 467	4.61 501	4.62 528	6.31 510	5.20 515	14.71 531	15.15 538

NVstereo2D	15.77 437	4.01 392	17.73 423	9.96 414	8.10 476	30.36 490	9.52 403	43.10 520	43.12 484	15.45 247	28.03 341	23.46 382	16.84 401	24.62 459	17.06 409	3.35 490	0.87 335	1.76 473	1.13 464	7.76 502	9.19 516

rvit_105_1	14.11 428	6.23 441	22.11 460	13.74 485	4.55 352	15.38 353	28.19 534	27.21 356	43.35 485	19.53 347	24.36 304	22.05 368	15.96 387	18.37 394	12.70 374	2.27 471	0.58 272	0.26 368	2.37 494	0.70 337	2.20 387

NaN_ROB	17.35 449	7.91 462	18.84 435	11.29 453	4.93 364	33.28 503	20.75 507	38.10 490	43.81 486	30.28 476	31.53 393	32.88 460	20.88 448	29.10 483	17.85 415	0.40 302	0.43 234	0.31 386	0.44 399	0.98 377	3.03 439

FC-DCNN v2	25.13 516	12.03 494	19.82 443	19.08 516	9.43 494	38.89 520	23.42 516	41.85 514	44.02 487	46.96 534	54.51 535	50.70 535	39.69 526	36.34 509	29.25 496	7.36 518	3.39 517	6.17 509	5.02 514	8.00 503	6.71 495

FC-DCNN	25.07 515	12.06 496	20.30 448	19.06 515	9.41 493	38.40 517	23.46 519	41.37 510	44.07 488	46.76 533	53.99 533	50.49 534	39.32 524	36.43 512	29.46 497	7.40 519	3.39 517	6.15 508	5.01 513	8.05 504	6.83 497

RGC	20.62 485	14.30 506	21.99 459	18.85 514	14.53 521	21.42 432	14.82 471	36.00 468	44.32 489	28.54 463	41.82 485	40.12 502	29.43 493	35.44 506	23.33 450	4.12 497	0.72 299	8.80 524	4.39 510	4.55 479	4.84 472

Wz-Net-LNSev	19.04 471	11.48 489	43.55 513	10.82 443	8.01 473	24.96 455	17.46 494	34.72 456	44.36 490	33.43 495	44.72 504	32.54 457	24.13 461	21.64 443	24.38 461	0.93 410	0.22 172	0.00 1	0.03 131	1.44 405	1.99 356

MFN_U_SF_DS_RVC	24.71 513	14.86 509	32.18 490	26.47 532	10.48 502	40.27 525	22.83 512	36.88 481	44.51 491	42.59 522	47.13 514	40.20 503	28.00 485	36.70 514	28.36 488	4.23 499	4.00 526	6.73 515	16.35 543	5.05 484	6.34 489

Wz-Net-MNSev	19.84 478	7.55 459	35.79 498	10.79 442	7.51 458	38.96 521	18.39 500	35.08 458	44.72 492	31.28 480	41.70 483	41.18 508	20.49 445	28.41 480	30.13 503	0.96 417	0.36 212	0.05 218	0.13 218	1.70 417	1.64 296

FBW_ROB	21.87 493	11.80 491	25.52 469	14.64 493	7.49 457	31.20 496	16.35 482	45.28 531	44.78 493	44.85 530	40.36 476	43.50 516	27.85 484	34.94 502	23.52 451	3.07 486	2.15 498	7.53 522	3.03 500	4.30 476	5.17 477

DISCO	16.93 445	2.58 317	17.15 418	8.26 369	4.37 339	27.65 478	10.68 424	31.28 411	44.93 494	22.21 398	34.47 438	36.48 485	23.91 460	36.14 507	34.48 512	0.35 285	0.11 132	0.04 210	0.07 180	1.95 425	1.40 264

RP	18.36 463	5.94 436	17.54 421	15.95 506	12.33 515	21.55 433	12.66 452	28.65 372	45.65 495	23.78 417	42.55 489	39.77 499	29.54 495	26.72 471	23.58 455	6.14 511	1.05 393	4.38 503	1.77 482	3.90 473	3.82 459

GwcNet	17.31 448	6.61 448	23.02 464	10.83 444	8.63 483	29.48 488	10.80 426	39.37 500	45.73 496	24.16 420	37.85 459	31.50 447	21.81 457	21.37 438	27.25 484	0.81 390	0.88 337	0.57 414	0.46 400	1.54 411	3.61 451

AnyNet_C32	24.34 511	15.07 510	42.84 511	13.07 482	11.83 510	31.80 497	31.73 540	32.47 423	45.77 497	35.92 504	49.66 519	34.05 471	35.21 515	44.09 537	43.39 540	1.61 460	1.70 482	1.22 461	2.94 499	4.87 483	7.60 502

SGM+DAISY	55.54 555	57.77 553	64.45 547	40.89 545	53.89 556	63.34 556	50.45 555	56.00 550	45.95 498	61.43 549	64.32 548	61.05 549	56.70 552	61.32 555	56.86 557	56.51 561	49.35 563	50.49 552	50.00 557	52.52 553	57.57 562

S-Stereo	17.36 450	4.46 404	22.16 461	12.58 477	9.10 492	23.07 443	12.60 451	33.18 436	46.12 499	22.78 403	38.67 466	29.04 430	27.48 482	19.40 404	23.90 456	3.14 488	3.13 514	0.88 441	1.95 488	3.77 471	9.86 522

stereogan	19.38 474	4.02 393	18.62 432	13.54 483	10.30 499	37.03 513	9.83 412	39.12 497	46.13 500	25.09 431	41.76 484	40.01 501	27.19 481	32.16 494	25.48 469	2.44 477	1.13 407	2.70 492	0.86 445	5.45 488	4.81 470

pcwnet_v2	12.68 397	2.30 272	18.36 429	8.32 372	5.74 406	17.73 399	4.77 284	36.75 480	46.28 501	20.98 376	29.07 355	16.62 297	13.52 343	16.56 360	10.30 333	0.55 343	1.02 387	0.34 390	0.24 302	2.10 430	2.11 380

MFN_U_SF_RVC	28.91 528	15.44 511	55.12 532	22.00 524	8.49 482	41.39 527	15.36 474	52.74 545	46.70 502	47.83 535	53.87 531	54.97 541	40.50 530	39.54 528	40.77 529	6.09 510	4.92 530	7.08 517	9.02 531	7.68 501	8.69 513

GEStereo_RVC	13.23 410	3.13 355	15.23 390	10.33 428	4.95 366	18.92 413	11.46 440	31.58 416	48.03 503	20.51 366	27.68 337	19.00 340	13.31 341	20.44 417	16.01 399	1.15 439	0.51 251	0.10 275	0.14 229	0.67 332	1.47 277

LRCNet_RVC	73.95 571	70.63 562	75.65 561	77.92 565	60.69 565	41.66 528	16.24 481	71.26 566	48.66 504	88.23 580	93.84 582	90.11 578	82.18 572	80.69 576	61.88 561	97.09 586	72.20 577	96.71 585	97.62 586	77.99 574	77.70 576

ITSA-stereo	11.88 378	2.48 306	11.96 334	6.54 264	1.92 190	13.33 318	4.81 286	37.17 483	49.04 505	18.70 329	18.52 227	21.69 363	12.63 329	16.77 365	15.60 396	0.53 335	0.40 219	0.32 388	0.33 354	1.07 383	3.89 461

LSM	30.92 532	21.18 527	57.13 539	19.98 517	54.02 558	33.70 505	25.92 528	43.87 524	49.18 506	46.43 532	55.59 537	43.44 515	36.70 519	36.70 514	28.75 491	2.94 482	9.77 541	5.07 505	8.20 529	10.77 517	29.00 549

RYNet	19.73 476	5.52 428	18.58 431	11.63 459	15.84 526	47.05 534	17.28 491	38.60 492	49.19 507	27.71 456	27.46 334	38.63 493	26.42 478	20.79 424	32.08 508	0.73 374	0.59 275	0.97 446	0.16 247	7.40 499	8.04 507

PWC_ROB	19.21 473	12.15 498	28.02 477	11.02 449	6.62 439	25.15 457	5.47 304	36.42 474	49.47 508	33.19 493	44.32 501	34.98 479	26.66 480	32.22 496	27.30 485	1.71 464	0.27 186	1.62 470	0.37 375	2.38 440	4.90 473

zh-sn7	23.82 510	16.94 515	52.41 527	14.57 492	8.11 477	26.98 474	24.39 524	37.04 482	49.49 509	34.43 502	52.44 524	33.79 469	35.37 516	40.92 532	39.03 525	0.86 399	0.93 348	0.55 411	0.40 393	3.27 461	4.37 464

FINET	17.02 447	8.11 467	28.42 479	9.29 398	8.89 490	24.46 451	25.06 526	35.40 461	49.52 510	26.73 448	33.49 426	20.50 351	18.75 424	20.67 422	19.18 429	2.30 473	2.09 493	1.13 454	0.75 439	2.86 445	2.84 429

DeepPrunerF	20.61 482	12.13 497	46.35 518	21.53 520	17.78 530	19.41 415	23.64 520	37.23 484	50.61 511	26.20 442	37.72 455	24.90 400	25.02 469	24.63 460	23.53 452	3.13 487	1.65 480	5.69 507	4.09 507	3.64 469	3.34 448

SPS-STEREO	56.02 556	59.82 557	64.35 546	45.23 549	53.96 557	61.34 554	44.05 552	60.08 554	50.73 512	62.61 552	61.78 544	59.73 548	57.62 554	60.63 554	59.08 558	58.29 562	48.28 560	51.30 554	49.29 556	55.67 557	56.59 560
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PASM	29.37 529	19.17 520	50.43 525	23.55 528	23.15 541	27.62 477	27.82 532	35.90 464	50.76 513	35.98 505	40.55 477	47.26 529	34.98 514	35.28 504	38.72 523	12.58 538	15.96 545	17.57 537	22.46 546	13.71 528	13.92 535

SuperB	18.07 462	7.33 455	56.73 535	8.42 374	5.42 390	20.39 426	9.73 411	26.04 336	50.80 514	26.88 450	39.52 470	17.79 322	21.54 453	23.17 451	25.96 475	0.77 381	0.32 199	1.11 453	0.73 438	16.11 533	2.75 427

CSAN	22.36 499	11.11 484	26.06 472	21.79 522	5.59 400	34.55 507	36.54 545	40.04 503	50.84 515	37.47 510	40.31 475	45.09 521	33.07 512	27.44 474	25.80 474	1.60 459	0.75 309	1.08 449	1.80 484	2.89 447	3.36 449

GANetREF_RVC	26.12 524	30.35 538	27.03 473	26.08 531	6.28 434	31.16 495	37.25 547	48.48 537	50.90 516	37.30 508	36.39 450	34.11 472	30.98 502	38.51 524	28.38 489	9.08 522	2.68 507	16.48 535	5.42 517	16.24 534	9.34 517
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
AF-Net	19.18 472	6.50 444	16.90 415	16.60 507	11.00 506	23.83 447	11.31 435	36.25 470	51.10 517	25.56 432	38.34 462	41.77 511	31.01 503	30.20 489	27.83 487	4.87 506	0.27 186	4.60 504	1.00 457	2.67 443	2.02 360

ELAS	34.78 540	20.32 523	38.13 502	21.79 522	14.89 522	57.95 549	37.04 546	51.15 542	51.19 518	60.95 546	64.42 549	59.08 546	54.44 547	51.53 544	46.26 543	12.00 534	7.83 538	10.46 528	8.04 526	14.42 529	13.71 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	25.21 519	4.80 414	13.50 362	8.68 382	3.74 305	46.85 533	22.04 511	46.25 534	51.32 519	51.28 538	52.07 523	62.64 551	47.13 539	46.05 539	36.30 514	1.99 467	2.25 501	1.21 458	1.24 470	1.65 415	3.21 443

SAMSARA	35.29 542	19.78 521	33.90 495	55.86 553	36.15 547	76.79 571	94.89 580	49.29 538	51.59 520	38.15 512	37.83 458	53.71 540	39.29 523	40.56 530	40.41 528	4.02 496	6.72 536	2.35 485	4.12 508	9.70 513	10.76 526

PWCDC_ROB	18.66 467	11.24 486	21.32 455	18.82 513	8.08 475	25.75 463	6.94 354	35.08 458	53.33 521	30.37 477	49.70 520	20.87 356	21.63 456	31.05 492	22.39 444	6.94 517	0.28 192	0.10 275	0.06 172	5.98 494	3.22 444

DispFullNet	31.01 535	32.97 540	59.04 541	30.27 539	28.46 543	33.06 502	11.44 438	37.69 486	54.13 522	33.30 494	37.78 456	44.68 519	28.96 490	42.19 535	29.68 500	12.35 536	3.56 520	36.10 548	12.90 540	32.29 547	19.42 544

Wz-Net-TNSev	25.85 522	21.47 528	59.51 542	10.38 429	7.64 462	42.40 530	23.33 515	35.97 467	54.36 523	36.56 507	43.26 495	45.90 523	41.27 531	37.81 519	37.10 516	2.35 474	1.90 488	0.77 428	1.34 473	5.89 493	7.75 504

WZ-Net	25.86 523	14.23 505	64.17 545	15.77 501	10.61 503	39.36 522	28.01 533	41.38 511	54.97 524	28.82 465	53.68 528	40.90 505	30.14 499	37.91 520	42.98 539	1.59 456	0.49 245	0.73 425	0.95 452	5.43 487	5.12 476

ADCL	22.44 500	7.79 460	49.20 524	10.61 438	7.28 455	40.40 526	21.03 508	32.07 421	55.07 525	28.53 462	48.73 515	31.68 449	31.69 506	34.04 500	38.38 520	1.22 445	0.93 348	2.65 491	1.89 486	2.65 442	2.94 434

MSAF-DinoV2	21.31 488	8.93 475	27.84 476	12.03 470	5.14 377	30.91 494	17.73 495	40.05 504	55.15 526	22.96 405	32.01 401	48.05 531	31.88 507	38.57 525	41.67 532	0.94 413	0.49 245	0.45 400	1.22 469	4.83 482	5.39 480

EDNetEfficientorigin	29.50 530	36.05 544	99.77 589	9.67 407	5.93 415	26.79 472	16.02 479	26.87 353	55.18 527	61.15 547	57.72 539	45.04 520	50.99 544	26.90 473	44.78 542	0.53 335	0.54 258	1.72 472	2.53 495	11.05 521	10.75 525

PDISCO_ROB	25.35 520	10.44 477	31.01 487	29.47 538	20.36 536	38.32 516	17.74 496	45.56 532	55.34 528	29.88 472	42.94 492	46.63 526	29.76 496	36.23 508	31.29 506	10.74 528	2.20 500	6.96 516	3.53 503	9.98 515	8.52 512

Consistency-Raft	41.94 548	35.39 542	45.40 517	33.16 540	41.47 552	45.14 532	33.50 542	56.78 552	55.37 529	32.11 486	65.41 552	30.46 443	49.76 542	40.94 533	48.33 550	27.72 549	35.00 551	43.33 550	51.89 560	39.60 550	28.04 548

XQC	25.15 517	18.26 519	52.31 526	22.53 527	12.15 513	37.47 515	21.78 509	38.74 494	55.51 530	32.40 489	30.75 380	38.36 492	30.19 500	38.28 521	41.25 531	4.61 501	1.44 467	2.77 493	2.26 492	12.52 525	9.49 518

Wz-Net-SNSev	23.35 505	18.18 518	47.37 520	14.55 491	8.63 483	28.33 482	29.16 536	39.88 502	55.80 531	32.16 487	53.91 532	39.35 497	24.42 462	27.60 477	38.11 519	1.06 428	0.24 178	1.20 457	0.95 452	3.16 456	2.93 433

EDNetEfficient	25.68 521	22.94 530	77.88 564	9.49 403	7.66 464	20.89 427	17.37 492	22.52 297	56.02 532	61.49 550	53.31 527	35.83 483	41.88 533	25.06 463	39.53 527	0.86 399	0.83 326	0.91 443	2.82 497	8.28 505	7.98 506

w-ln-seven	21.91 494	10.67 479	57.04 537	12.00 468	10.37 501	30.36 490	19.88 504	37.81 487	56.05 533	37.35 509	44.23 500	33.79 469	24.77 464	23.92 457	31.80 507	0.77 381	0.34 207	0.85 440	0.20 277	2.88 446	3.10 442

MANE	33.27 537	12.69 501	21.10 454	22.10 525	15.09 524	49.75 536	29.51 537	54.10 548	56.36 534	59.73 543	64.93 551	65.43 555	57.34 553	52.70 549	41.02 530	10.52 527	6.09 533	7.35 520	20.29 545	9.66 512	9.65 520

SANet	22.05 495	8.47 470	32.65 492	9.90 413	4.31 336	33.49 504	23.44 517	42.82 518	56.64 535	39.67 516	44.09 499	44.62 518	32.96 511	29.24 486	25.79 473	1.08 429	0.74 304	0.98 447	0.69 434	5.69 491	3.66 456

ELAS_RVC	34.88 541	20.50 524	37.14 501	22.37 526	15.07 523	54.02 542	38.42 548	50.06 540	56.72 536	61.86 551	63.52 545	58.79 545	54.60 548	54.13 551	43.99 541	12.20 535	7.90 539	10.75 530	7.65 524	14.42 529	13.42 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
zh-mn7	22.69 501	14.64 507	55.04 530	11.01 448	5.85 413	27.67 479	15.65 475	35.14 460	57.38 537	40.62 517	57.78 540	31.22 445	25.60 471	36.79 516	32.55 509	1.50 454	0.57 268	0.24 363	0.22 283	1.40 401	3.02 437

z-mn7	21.81 492	11.53 490	47.41 521	11.79 463	5.69 404	34.28 506	15.73 476	36.31 471	57.93 538	27.24 452	53.82 529	32.35 456	26.33 476	36.69 513	33.32 511	1.02 423	0.41 226	0.54 409	0.11 210	1.72 418	1.92 332

NVStereoNet_ROB	42.81 550	34.00 541	46.84 519	37.40 542	28.64 544	35.65 511	33.88 544	49.95 539	58.27 539	69.65 559	75.69 564	66.36 556	65.66 557	48.37 541	62.04 563	16.50 540	25.07 548	23.61 541	32.35 549	21.58 540	24.72 546
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ADCS	27.11 526	15.49 512	48.87 523	15.20 499	10.99 505	31.86 498	24.37 523	43.99 526	58.30 540	43.12 523	49.92 521	41.90 512	41.43 532	42.90 536	46.29 544	3.00 485	2.60 504	2.45 488	3.47 502	7.63 500	8.41 510

BEATNet-Init1	36.29 544	22.72 529	56.79 536	28.53 536	13.41 520	59.81 553	33.49 541	53.72 547	58.64 541	60.78 545	63.63 546	70.42 557	56.59 551	53.93 550	46.48 545	5.63 508	4.14 527	7.49 521	7.45 520	11.35 523	10.88 527

RTSC	20.52 481	11.06 483	33.58 494	12.11 471	7.19 453	28.90 485	11.99 445	38.49 491	58.85 542	32.22 488	37.28 453	33.11 463	21.14 449	36.93 518	38.84 524	1.49 453	1.50 473	0.15 321	0.64 431	2.18 433	2.67 420

coex-ft	31.29 536	39.15 547	93.51 578	9.71 410	5.77 407	36.25 512	26.79 531	31.43 414	59.45 543	73.35 564	58.73 541	45.49 522	48.48 540	30.19 488	46.52 546	1.59 456	1.71 483	0.94 444	0.97 455	9.43 510	6.35 491

ACVNet-4b	36.91 545	52.81 552	57.04 537	42.64 547	22.08 538	48.32 535	14.64 470	50.28 541	59.78 544	43.17 524	46.34 508	55.50 542	24.49 463	39.03 526	23.55 453	25.75 548	3.76 523	47.36 551	33.76 551	28.62 544	19.22 543

DPSNet	25.20 518	7.92 463	36.17 499	11.72 461	6.85 444	53.68 541	43.17 551	52.22 544	60.09 545	31.61 481	39.76 472	40.91 506	35.82 517	33.42 498	26.48 479	4.98 507	2.10 494	0.50 406	1.13 464	9.63 511	5.83 483

otaku	33.83 538	36.87 545	53.81 528	40.41 544	21.58 537	54.54 543	17.45 493	44.01 527	61.47 546	39.63 514	50.06 522	46.76 527	29.76 496	40.64 531	30.07 502	19.17 543	7.09 537	32.34 546	9.92 534	24.17 542	16.94 539

SHD	22.33 498	11.30 487	32.10 489	15.61 500	9.88 497	26.75 471	10.12 418	41.84 513	61.77 547	36.36 506	44.65 503	39.28 496	31.10 504	35.07 503	32.76 510	2.35 474	1.95 489	1.24 464	1.90 487	4.33 477	6.34 489

MADNet+	53.97 553	69.36 561	98.79 586	67.30 558	38.52 549	79.97 575	81.50 576	61.38 555	62.53 548	52.01 540	55.50 536	61.22 550	59.61 555	70.25 562	77.26 577	25.21 547	25.07 548	17.40 536	12.69 539	34.21 548	29.70 551

JetBlue	54.72 554	46.20 549	75.05 560	51.44 551	47.85 553	76.48 570	62.38 562	64.44 557	62.86 549	63.67 554	65.49 553	78.96 564	68.77 558	68.63 560	75.95 576	37.07 550	25.78 550	29.10 545	29.19 548	29.75 545	35.27 553

RTS	30.97 533	24.38 532	96.47 579	17.75 510	12.63 517	58.43 550	26.47 529	38.01 488	63.33 550	44.41 527	46.81 510	33.16 464	45.26 536	52.06 546	42.65 537	2.66 479	1.40 458	1.09 450	1.02 458	5.49 489	5.86 484

RTSA	30.97 533	24.38 532	96.47 579	17.75 510	12.63 517	58.43 550	26.47 529	38.01 488	63.33 550	44.41 527	46.81 510	33.16 464	45.26 536	52.06 546	42.65 537	2.66 479	1.40 458	1.09 450	1.02 458	5.49 489	5.86 484

MSC_U_SF_DS_RVC	37.85 547	35.62 543	55.10 531	38.16 543	13.19 519	57.63 547	24.72 525	52.87 546	63.40 552	66.39 556	63.74 547	58.16 543	54.28 546	51.56 545	47.39 547	9.36 523	5.44 531	14.82 534	15.34 542	18.80 537	11.04 530

Ntro	35.59 543	38.58 546	55.41 533	43.66 548	22.54 540	57.26 544	23.73 521	47.69 536	63.99 553	39.63 514	48.82 516	47.68 530	37.60 522	41.55 534	30.80 505	17.85 541	6.61 535	33.21 547	10.52 536	26.65 543	17.97 541

ACVNet_1	42.11 549	50.66 550	66.19 550	45.24 550	25.33 542	50.11 537	25.60 527	55.90 549	65.25 554	60.15 544	59.98 542	63.57 552	50.05 543	50.45 543	38.46 521	20.06 544	11.00 542	38.79 549	14.48 541	31.31 546	19.68 545

TCMNet-wrong-test	76.88 574	91.55 581	89.69 574	97.65 584	97.33 584	94.96 580	92.79 579	70.14 565	66.18 555	63.79 555	71.43 561	65.35 554	51.30 545	85.36 579	74.52 574	56.30 560	20.24 546	82.94 576	82.30 574	95.20 586	88.51 580

PVD	34.10 539	19.91 522	39.04 503	27.08 534	18.09 531	35.11 509	44.32 553	52.16 543	66.36 556	53.04 541	64.50 550	52.33 539	56.17 549	52.24 548	42.11 534	4.17 498	4.82 529	9.60 526	4.65 511	11.11 522	25.25 547

IMH-64-1	59.89 558	58.89 555	69.08 554	66.46 555	50.96 554	57.48 545	51.18 556	69.03 561	67.25 557	67.90 557	80.31 569	70.42 557	74.30 564	72.66 568	50.07 552	42.88 553	43.00 556	65.88 557	47.48 553	53.41 554	39.15 554

IMH-64	59.89 558	58.89 555	69.08 554	66.46 555	50.96 554	57.48 545	51.18 556	69.03 561	67.25 557	67.90 557	80.31 569	70.42 557	74.30 564	72.66 568	50.07 552	42.88 553	43.00 556	65.88 557	47.48 553	53.41 554	39.15 554

LE_ROB	23.59 508	4.64 411	16.84 413	8.59 379	3.05 276	33.01 501	18.53 501	28.96 376	67.40 559	70.71 560	55.67 538	48.44 532	48.90 541	26.06 468	37.98 518	0.44 317	0.24 178	0.27 370	0.54 419	0.49 274	0.98 199

MFMNet_re	72.11 566	79.45 571	64.79 548	52.91 552	84.26 577	78.00 573	69.47 567	64.08 556	67.45 560	61.33 548	71.28 560	64.22 553	69.42 559	72.45 565	61.54 560	81.63 576	73.93 578	80.19 567	74.21 569	83.02 577	88.49 579

UNDER WATER-64	73.59 570	75.19 567	88.26 573	74.50 561	55.55 560	78.94 574	76.55 573	65.86 558	68.37 561	75.79 567	69.24 559	84.00 572	77.49 568	69.01 561	73.11 571	81.39 575	57.22 570	82.69 572	80.62 573	69.53 563	68.45 571

PWCK	66.53 562	88.82 579	80.30 567	80.69 571	30.85 545	65.18 559	41.64 550	72.55 570	71.28 562	78.68 571	69.18 558	78.14 563	62.17 556	82.93 577	63.46 565	80.46 573	40.52 555	82.05 571	47.71 555	74.54 572	39.47 556

IMH	63.51 560	61.05 558	69.15 556	69.90 559	54.09 559	65.82 560	55.66 558	72.12 568	72.52 563	72.73 562	81.82 571	73.16 560	79.86 569	77.03 573	52.57 555	44.46 555	50.01 564	68.11 559	51.57 559	56.59 558	41.88 557

UNDER WATER	76.36 573	79.65 572	88.23 572	84.62 573	67.01 569	77.90 572	78.03 574	67.43 559	72.64 564	75.52 566	71.49 562	85.52 574	82.57 573	70.68 564	75.48 575	79.61 572	54.01 567	86.59 578	84.76 577	72.44 568	72.94 574

TorneroNet	71.59 564	73.91 566	76.67 563	81.06 572	65.65 567	71.44 564	65.68 564	71.66 567	75.08 565	71.76 561	73.09 563	84.12 573	74.51 566	70.46 563	69.58 568	59.87 563	48.58 561	79.93 565	73.78 568	75.74 573	69.18 572

notaker	72.59 568	79.99 573	79.75 566	79.06 567	68.60 570	63.66 557	62.15 561	69.61 564	75.78 566	77.77 569	79.16 567	79.92 567	84.80 576	77.69 574	59.73 559	70.15 568	61.03 572	77.65 564	68.69 564	70.81 564	65.81 569

ktn	72.86 569	80.20 574	70.88 557	79.38 569	69.76 573	75.01 565	70.17 570	69.27 563	77.21 567	73.05 563	77.79 566	77.79 562	77.01 567	73.04 570	56.44 556	79.36 571	66.31 573	80.24 568	68.37 563	72.53 569	63.45 566

DPSimNet_ROB	74.86 572	83.75 577	61.14 543	77.51 564	65.78 568	76.04 569	75.86 572	74.62 572	77.61 568	82.20 574	75.97 565	80.50 568	72.45 561	68.06 558	84.65 579	81.90 577	52.11 566	79.97 566	76.71 572	70.85 565	79.47 577

HanzoNet	77.99 577	81.45 576	83.64 568	78.05 566	69.26 571	75.78 568	69.09 566	73.99 571	78.09 569	82.39 575	83.06 572	85.66 577	87.00 579	86.11 580	74.40 573	85.46 581	68.53 575	81.84 570	75.61 571	73.07 570	67.26 570

RainbowNet	51.77 551	63.10 560	65.03 549	60.15 554	39.21 551	59.39 552	31.46 539	57.61 553	78.49 570	50.61 537	66.05 555	59.57 547	45.26 536	50.17 542	42.57 535	46.92 556	45.90 559	53.26 555	32.46 550	54.03 556	34.14 552

TorneroNet-64	66.18 561	71.37 563	72.19 558	76.80 563	59.54 563	67.82 561	59.56 559	67.83 560	79.98 571	63.09 553	67.00 556	82.98 569	69.97 560	68.02 557	62.78 564	49.03 557	44.17 558	73.23 561	64.19 562	69.14 562	54.83 559

JetRed	79.80 578	80.33 575	91.79 576	71.25 560	75.71 576	91.85 579	80.84 575	79.41 578	80.84 572	84.48 578	84.47 574	83.34 570	72.72 562	79.51 575	85.74 580	69.66 567	81.68 579	73.70 562	72.68 565	82.42 576	73.53 575

KSHMR	88.63 580	93.05 582	84.15 571	95.59 582	91.74 581	82.94 578	83.28 577	84.59 580	81.87 573	87.85 579	83.96 573	91.71 579	81.49 571	76.73 572	82.12 578	96.47 585	96.06 584	96.71 585	97.16 585	92.74 584	92.47 585

ACVNet_2	58.13 557	62.74 559	73.58 559	66.59 557	38.77 550	63.23 555	49.56 554	72.12 568	82.24 574	79.37 572	88.96 580	76.25 561	73.29 563	55.14 552	48.05 548	38.17 551	24.21 547	54.92 556	37.94 552	48.23 551	29.29 550

LVE	71.96 565	73.19 564	84.13 570	75.60 562	55.78 561	75.59 567	63.60 563	77.67 574	83.64 575	82.16 573	87.25 579	83.54 571	82.79 574	76.17 571	65.22 566	49.11 558	57.71 571	74.86 563	62.93 561	66.84 561	61.36 564

WAO-7	72.48 567	78.58 568	55.84 534	79.20 568	69.56 572	71.30 563	73.06 571	78.20 577	84.37 576	77.52 568	85.78 575	79.44 566	80.26 570	65.93 556	66.47 567	62.13 564	69.81 576	70.46 560	73.18 566	66.66 559	61.95 565

WAO-6	71.06 563	73.42 565	67.24 551	79.78 570	61.93 566	69.67 562	60.23 560	75.12 573	87.02 577	74.87 565	79.60 568	79.28 565	84.75 575	68.25 559	61.91 562	67.67 565	48.98 562	81.65 569	73.43 567	66.76 560	59.64 563

Dean	80.94 579	86.19 578	83.94 569	85.03 574	60.07 564	75.42 566	67.27 565	81.85 579	88.36 578	92.35 581	87.09 578	92.14 580	93.19 581	83.37 578	74.06 572	68.69 566	66.48 574	94.89 584	84.90 578	83.86 578	69.69 573

WAO-8	77.20 575	78.94 569	67.39 552	86.73 575	72.82 574	79.98 576	69.63 568	77.88 575	88.66 579	83.17 576	86.77 576	85.56 575	85.20 577	72.63 566	69.82 569	75.00 569	55.65 568	87.92 581	83.63 575	71.60 566	64.97 567

Venus	77.20 575	78.94 569	67.39 552	86.73 575	72.82 574	79.98 576	69.63 568	77.88 575	88.66 579	83.17 576	86.77 576	85.56 575	85.20 577	72.63 566	69.82 569	75.00 569	55.65 568	87.92 581	83.63 575	71.61 567	64.97 567

MADNet++	94.07 586	93.58 583	90.62 575	96.24 583	96.57 583	97.26 582	90.52 578	94.64 584	91.89 581	97.09 585	93.64 581	94.65 581	92.81 580	96.06 585	95.06 584	95.31 584	95.85 583	92.44 583	92.08 584	91.00 583	94.17 587

xxxxx1	91.89 582	95.36 584	98.42 583	87.40 577	89.37 578	98.54 583	98.20 585	92.95 581	93.30 582	93.53 582	95.30 583	97.01 582	96.36 582	94.68 582	94.93 581	83.39 578	84.31 580	82.86 573	88.15 581	84.30 579	89.46 581

tt_ll	91.89 582	95.36 584	98.42 583	87.40 577	89.37 578	98.54 583	98.20 585	92.95 581	93.30 582	93.53 582	95.30 583	97.01 582	96.36 582	94.68 582	94.93 581	83.39 578	84.31 580	82.86 573	88.15 581	84.30 579	89.46 581

ff	91.89 582	95.36 584	98.42 583	87.40 577	89.37 578	98.54 583	98.20 585	92.95 581	93.30 582	93.53 582	95.30 583	97.01 582	96.36 582	94.68 582	94.93 581	83.39 578	84.31 580	82.86 573	88.15 581	84.30 579	89.46 581

PML	99.07 587	100.00 593	98.17 582	99.22 587	99.21 587	99.98 591	99.74 588	98.27 586	98.10 585	100.00 593	99.37 586	98.77 587	99.85 588	100.00 593	98.07 586	100.00 590	99.54 586	100.00 590	99.51 588	99.87 589	93.65 586

MEDIAN_ROB	99.20 588	99.85 588	99.64 588	98.51 586	98.53 586	98.60 586	97.88 584	98.83 587	98.59 586	99.35 589	99.47 587	99.57 588	99.05 586	98.38 586	98.37 587	99.99 588	99.63 587	100.00 590	100.00 591	99.82 588	99.92 589

USTest	93.46 585	90.54 580	77.93 565	88.02 580	92.66 582	99.95 590	99.98 589	99.76 589	99.80 587	99.20 588	99.52 588	98.00 585	99.17 587	89.23 581	99.32 588	90.19 582	98.20 585	84.23 577	87.33 580	84.55 582	91.69 584

Anonymous_1	99.63 590	99.96 589	99.94 590	99.77 589	99.59 588	100.00 592	100.00 591	99.81 591	99.98 588	99.63 590	99.94 589	99.75 590	100.00 590	99.67 588	99.89 589	98.37 587	99.84 588	98.70 587	99.26 587	99.29 587	99.24 588

HaxPig	99.40 589	99.99 590	97.53 581	99.99 590	99.99 589	96.91 581	97.19 582	99.57 588	99.99 589	99.98 592	100.00 590	99.99 593	99.96 589	99.06 587	97.86 585	99.99 588	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	99.98 590

tt	89.84 581	1.21 52	99.99 591	99.29 588	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592	99.99 589	78.46 570	68.51 557	99.99 593	100.00 590	100.00 593	100.00 593	95.27 583	99.93 589	87.33 579	86.20 579	94.13 585	86.50 578

FlowAnything	100.00 595	100.00 593	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 593	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

Selective-RAFT-Error	100.00 595	100.00 593	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 593	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

CasAABBNet	100.00 595	100.00 593	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 593	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

test_example2	99.67 591	99.99 590	99.99 591	100.00 591	99.99 589	99.87 589	99.99 590	98.01 585	100.00 591	100.00 593	100.00 590	98.18 586	98.43 585	99.98 590	99.98 590	100.00 590	99.99 590	99.40 588	99.52 589	100.00 590	100.00 591

LSM0	100.00 595	100.00 593	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 593	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

DPSMNet_ROB	99.95 593	100.00 593	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	99.16 586	100.00 590	99.95 591	100.00 590	99.98 590	99.99 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

DGTPSM_ROB	99.95 593	100.00 593	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	99.16 586	100.00 590	99.95 591	100.00 590	99.98 590	99.99 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

DPSM_ROB	100.00 595	100.00 593	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 593	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

DPSM	100.00 595	100.00 593	100.00 593	100.00 591	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 593	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

AVERAGE_ROB	99.81 592	99.99 590	99.44 587	100.00 591	100.00 591	99.02 587	97.81 583	100.00 592	100.00 591	100.00 593	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

ccccc		98.11 587		100.00 591	100.00 591	99.33 588		99.78 590		99.63 590		99.67 589		99.95 589		100.00 590	100.00 591	99.97 589	99.91 590	100.00 590

Low-res two-view benchmark