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	0.17 4	0.18 105	0.83 21	0.02 67	0.01 96	0.32 8	0.01 65	0.52 20	0.78 76	0.00 1	0.14 161	0.03 33	0.01 17	0.37 62	0.16 81	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.26 17	0.15 68	0.50 6	0.50 402	0.90 482	0.11 2	0.04 255	0.26 2	1.18 198	0.00 1	0.02 2	0.05 74	0.01 17	0.49 96	0.19 103	0.00 1	0.84 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 69

DEFOM-Stereo	0.19 5	0.24 168	0.63 10	0.08 207	0.00 1	1.05 99	0.00 1	0.36 9	0.82 99	0.00 1	0.02 2	0.05 74	0.03 83	0.28 34	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.10 135

S2M2_XL	0.08 1	0.29 203	0.54 7	0.07 195	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 6	0.09 1	0.01 4	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.09 5	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.30 33	0.09 16	0.83 21	0.02 67	0.01 96	1.03 83	0.00 1	1.77 107	0.99 166	0.01 4	0.08 135	0.02 6	0.03 83	0.30 45	0.11 36	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 208

SGD-Stereo	0.14 2	0.12 51	0.31 1	0.06 178	0.00 1	1.03 83	0.00 1	0.29 3	0.78 76	0.01 4	0.02 2	0.04 51	0.01 17	0.13 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 32

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 17	0.10 28	0.68 11	0.06 178	0.03 185	0.36 20	0.02 163	1.78 109	1.26 244	0.01 4	0.02 2	0.05 74	0.00 1	0.27 31	0.31 170	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.15 415	0.03 164	0.15 176

fffft	0.31 35	0.31 212	0.88 27	0.02 67	0.00 1	0.92 64	0.01 65	1.72 100	0.80 88	0.02 8	0.03 68	0.04 51	0.01 17	0.41 72	0.34 190	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.19 416	0.39 308
1: 1. 1
999	0.56 129	0.38 242	1.07 61	0.01 13	0.00 1	1.31 235	0.10 340	0.44 14	0.80 88	0.02 8	0.32 223	0.03 33	0.02 50	5.80 419	0.60 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 390	0.11 143

U	1.79 426	0.09 16	1.35 88	0.06 178	7.35 556	10.70 539	0.00 1	0.86 52	0.32 19	0.02 8	0.03 68	0.11 142	0.02 50	0.15 11	0.07 15	0.00 1	0.00 1	9.53 554	5.06 570	0.01 38	0.01 14

CAS++	0.35 44	0.27 190	1.08 64	0.04 139	0.00 1	0.34 10	0.01 65	4.25 339	0.54 41	0.02 8	0.02 2	0.06 96	0.00 1	0.24 24	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.03 47
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Selective-RAFT	0.53 113	0.18 105	1.12 68	0.04 139	0.01 96	1.19 175	0.02 163	3.26 215	1.29 263	0.02 8	0.02 2	0.24 175	0.18 258	1.34 231	0.44 231	0.00 1	0.93 460	0.00 1	0.19 447	0.05 216	0.17 195

ProNet	0.47 90	0.35 231	1.75 142	0.19 292	0.54 430	1.09 128	0.01 65	0.97 58	1.25 237	0.02 8	0.02 2	0.06 96	0.03 83	0.58 128	0.09 21	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.00 1	0.14 365	1.65 492

CroCo-Stereo Lap2	0.42 74	0.75 363	1.76 148	0.03 105	0.00 1	0.33 9	0.01 65	3.75 252	0.81 93	0.02 8	0.03 68	0.04 51	0.07 170	0.52 109	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 257	0.03 47

Pointernet	0.47 90	0.13 58	1.57 109	0.05 156	0.44 415	1.19 175	0.05 276	3.69 245	0.81 93	0.03 15	0.02 2	0.19 166	0.05 130	0.47 88	0.13 55	0.00 1	0.26 343	0.00 1	0.14 411	0.01 38	0.24 246

rvit_stereo_0080	0.44 82	0.64 340	2.07 223	0.01 13	0.00 1	0.90 60	0.01 65	3.40 221	1.16 189	0.03 15	0.04 90	0.06 96	0.01 17	0.19 14	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.11 143

rvit_stereo_ft	0.47 90	0.79 373	2.69 318	0.01 13	0.00 1	0.21 7	0.01 65	3.45 225	1.45 312	0.03 15	0.05 107	0.08 121	0.02 50	0.28 34	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.17 195

MGS-Stereo	0.35 44	0.20 144	1.15 72	0.04 139	0.00 1	0.52 41	0.01 65	0.52 20	0.80 88	0.03 15	2.86 450	0.04 51	0.03 83	0.28 34	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 503	0.00 1

whm_eth	0.44 82	0.64 340	2.07 223	0.01 13	0.00 1	0.90 60	0.01 65	3.40 221	1.16 189	0.03 15	0.04 90	0.06 96	0.01 17	0.19 14	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.11 143

CAS	0.95 259	0.12 51	1.08 64	6.79 550	0.08 255	1.10 134	0.01 65	0.97 58	0.87 109	0.03 15	0.04 90	0.07 115	0.06 153	0.37 62	0.15 71	6.94 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 271

CES	0.51 101	0.16 85	1.23 79	0.09 226	1.58 526	1.18 173	0.05 276	1.07 66	0.79 80	0.03 15	0.03 68	0.14 156	0.10 207	0.55 118	0.12 44	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 38	2.98 544

sAnonymous2	0.50 97	0.60 325	4.41 439	0.01 13	0.00 1	0.34 10	0.08 320	2.33 146	1.09 178	0.03 15	0.06 117	0.04 51	0.10 207	0.29 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 365	0.35 291

CroCo_RVC	0.50 97	0.60 325	4.41 439	0.01 13	0.00 1	0.34 10	0.08 320	2.33 146	1.09 178	0.03 15	0.06 117	0.04 51	0.10 207	0.29 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 365	0.35 291

castereo++	0.39 61	0.45 262	1.26 83	0.15 274	0.00 1	1.10 134	0.03 220	1.67 96	1.28 256	0.04 24	0.02 2	0.58 224	0.00 1	0.15 11	0.19 103	0.00 1	0.30 351	0.00 1	0.27 498	0.04 198	0.21 236

fffy	0.33 41	0.35 231	1.42 91	0.21 313	0.46 421	0.34 10	0.01 65	0.94 56	0.20 3	0.04 24	0.03 68	0.06 96	0.01 17	0.22 20	0.17 88	0.00 1	0.56 385	0.00 1	0.00 1	0.13 351	1.39 464

H2IRNET	0.57 133	0.56 312	2.03 215	0.25 333	0.06 228	1.20 177	0.01 65	1.91 122	0.64 54	0.04 24	1.78 402	0.47 207	0.04 108	1.69 248	0.42 228	0.00 1	0.00 1	0.01 465	0.01 313	0.24 445	0.08 98

MaDis-Stereo	0.30 33	0.62 333	1.63 120	0.07 195	0.19 327	0.40 26	0.02 163	1.36 71	0.76 74	0.04 24	0.05 107	0.13 154	0.05 130	0.38 65	0.33 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.02 32

PMTNet	0.26 17	0.21 151	1.40 89	0.02 67	0.02 163	1.16 163	0.29 419	1.00 61	0.18 2	0.04 24	0.03 68	0.07 115	0.02 50	0.47 88	0.15 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.02 32

tt45	0.54 117	0.46 269	1.12 68	0.04 139	0.00 1	1.32 244	0.05 276	1.00 61	0.79 80	0.05 29	0.03 68	0.09 130	0.03 83	5.35 398	0.28 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 365	0.15 176

rvit_stereo_0081_aga	0.29 27	0.49 280	1.78 154	0.00 1	0.00 1	0.78 46	0.02 163	0.99 60	1.10 181	0.05 29	0.02 2	0.05 74	0.03 83	0.29 40	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.05 69

RSM++	0.35 44	0.18 105	0.88 27	0.63 435	0.47 423	0.44 32	0.00 1	1.41 75	1.20 207	0.05 29	0.02 2	0.01 1	0.07 170	0.33 57	0.18 93	0.01 426	0.02 264	0.00 1	0.17 433	0.14 365	0.73 392

plain	0.55 124	0.55 302	3.45 386	0.10 238	0.00 1	0.50 37	0.02 163	3.49 227	1.16 189	0.05 29	0.10 143	0.13 154	0.17 254	0.67 158	0.28 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 492	0.01 14

MSCF	0.77 198	0.71 353	1.22 78	0.88 485	1.26 514	1.07 111	0.03 220	3.87 274	1.29 263	0.06 33	0.02 2	0.02 6	0.24 277	1.02 204	0.47 254	0.02 454	0.95 469	0.00 1	0.31 512	0.09 291	1.90 524

depthmonostereo	0.43 80	0.34 228	2.49 302	0.10 238	0.00 1	1.05 99	0.00 1	0.69 34	0.29 14	0.06 33	0.03 68	0.55 220	0.28 290	2.10 265	0.27 154	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.29 269

GIP-stereo	0.57 133	0.28 193	1.23 79	0.29 352	0.58 440	1.07 111	0.03 220	3.64 242	1.24 226	0.06 33	0.02 2	0.05 74	0.01 17	0.60 140	0.39 220	0.00 1	0.40 359	0.00 1	0.00 1	0.05 216	1.53 474

ours_stereo	0.32 38	0.30 204	1.12 68	0.08 207	0.30 392	0.80 48	0.04 255	0.54 23	0.70 63	0.06 33	0.03 68	0.06 96	0.03 83	0.50 103	0.06 11	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.00 1	0.14 365	1.62 491

rvit_0105_6	0.46 89	0.36 234	1.89 192	0.01 13	0.00 1	0.83 51	0.01 65	3.37 220	1.92 401	0.06 33	0.05 107	0.09 130	0.02 50	0.27 31	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.15 176

UniTT-Stereo	0.23 10	0.28 193	1.91 195	0.05 156	0.16 313	0.34 10	0.02 163	0.46 16	0.42 26	0.06 33	0.18 172	0.05 74	0.07 170	0.22 20	0.33 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 329	0.01 14

DLNR_Zeroshot_test	23.30 573	50.27 578	88.62 579	97.23 591	94.59 587	1.20 177	0.00 1	20.92 564	0.64 54	0.06 33	0.02 2	0.03 33	0.02 50	4.50 348	0.25 143	32.51 576	0.96 473	0.00 1	0.27 498	72.47 583	1.47 469

LoS	0.32 38	0.19 134	1.27 84	0.11 254	0.01 96	1.32 244	0.07 311	1.44 79	0.79 80	0.06 33	0.04 90	0.27 185	0.11 216	0.60 140	0.13 55	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.01 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
xyz-stereo-finetune	0.60 143	0.59 321	0.99 54	0.03 105	0.00 1	1.34 252	0.01 65	2.57 158	0.94 141	0.07 41	0.07 129	0.09 130	0.04 108	4.28 336	0.82 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.08 98

LG-Stereo_L1	0.24 12	0.20 144	0.85 24	0.20 307	0.15 309	0.34 10	0.13 353	0.86 52	0.80 88	0.08 42	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.22 20	0.23 130	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.19 208

SMoEStereo_RVC	0.26 17	0.48 278	0.92 40	0.03 105	0.00 1	1.05 99	0.05 276	0.52 20	0.83 102	0.08 42	0.03 68	0.04 51	0.02 50	0.41 72	0.29 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 351	0.43 323

LoS_RVC	0.25 14	0.60 325	1.21 77	0.16 282	0.13 293	0.98 74	0.01 65	0.85 50	0.25 7	0.08 42	0.02 2	0.07 115	0.04 108	0.49 96	0.05 7	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.07 91

FlowAnything_test	0.14 2	0.15 68	0.40 2	0.01 13	0.01 96	1.12 143	0.00 1	0.63 31	0.21 4	0.09 45	0.03 68	0.01 1	0.00 1	0.06 2	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 257	0.04 54

LG-Stereo_L2	0.25 14	0.20 144	0.81 19	0.20 307	0.15 309	1.04 89	0.15 362	0.62 30	0.53 36	0.09 45	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.23 23	0.23 130	0.00 1	0.55 383	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.20 228

rvit_stereo_0083	0.19 5	0.16 85	0.60 8	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.02 163	0.72 41	1.53 329	0.09 45	0.02 2	0.05 74	0.02 50	0.31 50	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.05 69

DilatedVolume-Stereo	0.27 23	0.13 58	1.24 81	0.02 67	0.08 255	0.87 57	0.05 276	0.54 23	0.35 21	0.10 48	0.25 200	0.16 162	0.15 240	0.33 57	0.60 281	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.03 344	0.03 164	0.33 285

dual_stereo	0.63 156	0.07 3	0.80 16	0.29 352	0.98 493	0.37 22	0.02 163	4.03 307	1.20 207	0.10 48	0.06 117	0.02 6	0.04 108	1.13 208	0.32 177	0.00 1	1.26 528	0.00 1	0.13 407	0.00 1	1.80 512

GLC_STEREO	0.19 5	0.13 58	0.94 46	0.03 105	0.00 1	0.95 71	0.03 220	0.33 6	0.44 28	0.10 48	0.04 90	0.06 96	0.04 108	0.44 83	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.05 69

Monster-pub-eth3d	0.42 74	0.09 16	0.95 47	0.01 13	0.06 228	0.51 38	0.00 1	2.62 163	0.82 99	0.11 51	0.02 2	0.05 74	0.01 17	0.59 136	0.37 209	0.00 1	0.93 460	0.00 1	0.34 517	0.00 1	0.88 415

AdaDepth	0.35 44	0.14 65	1.78 154	0.05 156	0.03 185	1.30 230	0.01 65	0.39 11	0.80 88	0.11 51	0.03 68	0.02 6	0.08 184	0.68 160	0.13 55	0.00 1	0.75 416	0.00 1	0.18 440	0.01 38	0.56 350

IGEV-RUCA	0.31 35	0.10 28	0.83 21	0.12 261	0.11 282	1.25 206	0.31 427	0.85 50	0.27 13	0.11 51	0.14 161	0.16 162	0.24 277	0.35 61	0.25 143	0.05 481	0.19 335	0.20 521	0.23 472	0.19 416	0.32 279

MonSter	0.42 74	0.09 16	0.95 47	0.01 13	0.06 228	0.51 38	0.00 1	2.61 162	0.82 99	0.11 51	0.02 2	0.05 74	0.01 17	0.58 128	0.37 209	0.00 1	0.93 460	0.00 1	0.34 517	0.00 1	0.88 415

tg	0.50 97	0.58 317	1.09 66	0.02 67	0.00 1	1.28 225	0.01 65	2.04 134	1.24 226	0.11 51	0.41 254	0.73 251	0.11 216	0.48 91	0.12 44	0.00 1	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.34 485	1.00 432

UGAM	1.32 370	0.49 280	3.75 410	0.20 307	0.06 228	1.12 143	0.11 344	3.55 230	1.34 283	0.11 51	2.42 435	4.45 476	0.08 184	7.01 484	0.34 190	0.00 1	0.44 364	0.00 1	0.28 505	0.30 473	0.31 275

rvit_stereo_0081	0.26 17	0.24 168	0.80 16	0.00 1	0.00 1	0.73 43	0.01 65	1.39 73	1.43 306	0.11 51	0.02 2	0.03 33	0.02 50	0.28 34	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 14

rvit_stereo_0082	0.26 17	0.24 168	0.80 16	0.00 1	0.00 1	0.73 43	0.01 65	1.39 73	1.43 306	0.11 51	0.02 2	0.03 33	0.02 50	0.28 34	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 14

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.11 42	1.02 57	0.05 156	0.18 321	1.04 89	0.00 1	0.23 1	1.57 336	0.12 59	0.05 107	0.05 74	0.01 17	0.06 2	0.10 30	0.00 1	0.61 396	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.15 176

mms	0.32 38	0.28 193	0.78 14	0.12 261	0.37 402	0.34 10	0.01 65	0.45 15	0.64 54	0.12 59	0.03 68	0.06 96	0.05 130	0.56 121	0.06 11	0.00 1	0.24 339	0.00 1	0.00 1	0.13 351	2.13 536

rvit_0105_4	0.52 109	0.47 275	2.33 272	0.01 13	0.00 1	0.83 51	0.01 65	3.89 284	1.78 386	0.12 59	0.10 143	0.12 146	0.03 83	0.39 67	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.13 160

4D-IteraStereo	0.59 138	0.98 419	2.62 313	0.04 139	0.09 266	1.07 111	0.08 320	1.45 80	0.39 22	0.12 59	0.05 107	0.82 269	0.10 207	0.77 175	1.05 365	0.00 1	0.40 359	0.00 1	0.00 1	0.08 269	1.79 511

MLG-Stereo	0.29 27	0.10 28	0.98 53	0.06 178	0.20 332	1.04 89	0.00 1	0.58 28	1.61 344	0.13 63	0.06 117	0.04 51	0.01 17	0.07 4	0.09 21	0.00 1	0.69 403	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.14 166

RAStereo	0.24 12	0.44 261	1.96 202	0.06 178	0.01 96	0.18 5	0.01 65	0.95 57	0.49 33	0.14 64	0.06 117	0.05 74	0.05 130	0.26 30	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.00 1

CroCo-Stereo	0.50 97	0.63 336	2.38 278	0.14 268	0.00 1	0.19 6	0.02 163	4.28 344	0.96 153	0.14 64	0.03 68	0.46 205	0.08 184	0.32 52	0.29 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 14
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
GASTEREO	0.78 201	0.74 360	1.19 75	0.88 485	1.25 513	1.08 119	0.03 220	3.88 279	1.28 256	0.15 66	0.02 2	0.02 6	0.28 290	1.03 206	0.49 258	0.02 454	0.95 469	0.00 1	0.31 512	0.08 269	1.90 524

3.25w_new	0.37 52	0.10 28	0.92 40	0.02 67	0.09 266	1.02 79	0.00 1	1.86 116	0.96 153	0.15 66	0.06 117	0.02 6	0.02 50	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.91 448	0.00 1	0.20 451	0.00 1	0.67 372

3.25w	0.37 52	0.10 28	0.92 40	0.02 67	0.09 266	1.02 79	0.00 1	1.86 116	0.96 153	0.15 66	0.06 117	0.02 6	0.02 50	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.91 448	0.00 1	0.20 451	0.00 1	0.67 372

castereo	0.42 74	0.31 212	0.60 8	0.01 13	0.05 222	0.81 50	0.04 255	3.96 291	0.81 93	0.15 66	0.02 2	0.08 121	0.14 236	0.25 25	0.48 256	0.00 1	0.19 335	0.00 1	0.22 466	0.02 95	0.19 208

iRaftStereo_RVC	0.55 124	0.59 321	1.20 76	0.03 105	0.00 1	1.23 193	0.01 65	2.55 157	0.81 93	0.15 66	0.23 197	0.70 246	0.12 229	0.48 91	0.22 122	0.00 1	1.14 520	0.00 1	0.00 1	0.33 481	1.13 442

sCroCo_RVC	0.27 23	0.19 134	2.20 248	0.02 67	0.00 1	0.13 3	0.04 255	1.15 67	0.89 120	0.15 66	0.07 129	0.03 33	0.04 108	0.39 67	0.05 7	0.00 1	0.07 301	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 14

3w_stereo	0.41 70	0.09 16	1.15 72	0.03 105	0.09 266	0.79 47	0.00 1	2.32 145	0.94 141	0.16 72	0.02 2	0.03 33	0.03 83	0.48 91	0.29 161	0.00 1	0.98 485	0.00 1	0.21 461	0.00 1	0.58 355

rvit_0105_5	0.55 124	0.56 312	2.86 334	0.01 13	0.00 1	0.89 59	0.01 65	3.93 286	1.55 332	0.16 72	0.13 159	0.12 146	0.03 83	0.43 80	0.15 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.18 203

rvit_0105_3	0.62 150	0.70 352	3.40 383	0.01 13	0.00 1	1.12 143	0.01 65	3.96 291	1.58 338	0.16 72	0.38 244	0.11 142	0.03 83	0.70 163	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.09 123

trnet	0.29 27	0.17 97	0.95 47	0.00 1	0.00 1	1.26 215	0.01 65	1.32 70	0.97 157	0.16 72	0.18 172	0.05 74	0.00 1	0.53 113	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 32

CASnet	0.21 9	0.22 159	0.95 47	0.01 13	0.00 1	0.87 57	0.01 65	0.55 25	0.88 115	0.16 72	0.03 68	0.04 51	0.02 50	0.39 67	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.01 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Monster-pub-mixall	0.27 23	0.17 97	0.74 13	0.01 13	0.01 96	0.35 18	0.01 65	0.42 12	0.31 16	0.17 77	0.02 2	0.04 51	0.00 1	1.16 210	0.44 231	0.00 1	1.01 487	0.00 1	0.15 415	0.01 38	0.44 324

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 429	20.09 570	11.97 540	0.09 226	0.00 1	0.46 35	0.05 276	0.49 18	0.50 34	0.17 77	0.03 68	0.04 51	0.00 1	0.14 8	0.45 236	0.00 1	0.35 358	0.00 1	0.06 369	0.07 257	1.12 441

RALCasStereoNet	0.80 206	0.96 411	1.77 152	0.28 350	0.97 491	1.13 147	0.03 220	2.91 182	1.11 183	0.17 77	0.34 228	0.12 146	0.20 269	1.65 246	0.65 293	0.00 1	1.72 550	0.00 1	0.00 1	0.11 329	1.90 524

CREStereo	0.29 27	0.19 134	0.91 35	0.00 1	0.01 96	1.24 198	0.01 65	1.31 69	0.99 166	0.17 77	0.17 167	0.04 51	0.00 1	0.56 121	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 32
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
Replicate-Monster	0.60 143	0.15 68	6.18 494	0.01 13	0.14 299	1.02 79	0.00 1	0.68 33	0.93 135	0.18 81	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.56 121	0.23 130	0.11 504	1.02 490	0.00 1	0.12 404	0.01 38	0.66 368

xyz-stereo-finetune2	0.71 181	0.55 302	1.25 82	0.07 195	0.00 1	1.32 244	0.04 255	2.47 154	0.89 120	0.18 81	0.76 317	0.08 121	0.65 369	5.24 390	0.71 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 14

Reg-Stereo(zero)	0.71 181	0.07 3	2.28 260	0.03 105	1.01 497	1.58 343	0.37 437	1.52 81	0.78 76	0.18 81	0.16 165	1.75 350	1.08 400	0.91 198	1.25 379	0.00 1	0.51 375	0.00 1	0.24 484	0.01 38	0.54 339

rvit_stereo_0075_2	0.45 85	0.19 134	3.21 365	0.02 67	0.00 1	1.10 134	0.02 163	1.92 124	1.22 220	0.18 81	0.09 139	0.02 6	0.05 130	0.59 136	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.27 264

MIF-Stereo (partial)	0.37 52	0.39 245	1.98 206	0.02 67	0.00 1	0.43 30	0.02 163	2.35 148	0.61 51	0.18 81	0.10 143	0.07 115	0.07 170	0.61 144	0.40 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.02 32

TRStereo	0.88 229	1.18 453	2.44 295	0.72 457	0.10 277	1.56 337	0.03 220	5.73 465	1.28 256	0.18 81	0.30 216	0.62 226	0.43 329	1.02 204	0.13 55	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.25 487	0.01 38	1.23 452

raft+_RVC	0.71 181	1.05 437	1.86 181	0.64 438	1.31 516	1.20 177	0.05 276	2.44 153	0.77 75	0.18 81	0.43 258	0.08 121	0.15 240	0.93 199	0.64 291	0.00 1	1.43 538	0.00 1	0.00 1	0.09 291	1.03 433

DN-CSS_ROB	0.96 263	1.51 485	3.52 393	1.05 502	0.01 96	1.50 317	0.02 163	3.35 219	1.18 198	0.18 81	0.54 276	0.44 203	0.16 249	4.39 342	0.82 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 492	0.08 98

111111	0.37 52	0.08 10	0.72 12	0.15 274	0.26 366	1.10 134	0.02 163	1.58 84	0.88 115	0.19 89	0.04 90	0.01 1	0.06 153	0.32 52	0.15 71	0.00 1	0.74 413	0.00 1	0.00 1	0.09 291	1.06 438

RSM	0.36 49	0.16 85	0.82 20	0.59 421	0.49 426	0.42 28	0.00 1	1.56 83	1.20 207	0.19 89	0.02 2	0.03 33	0.06 153	0.34 59	0.19 103	0.01 426	0.10 315	0.00 1	0.15 415	0.10 306	0.68 379

StereoVision	1.00 280	0.77 371	2.81 327	0.05 156	0.02 163	1.14 154	0.03 220	4.13 322	1.18 198	0.19 89	6.80 505	0.49 209	0.12 229	1.20 216	1.01 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 230	0.02 32

MIM_Stereo	0.72 189	0.80 376	2.05 221	0.63 435	1.06 503	1.31 235	0.02 163	2.80 174	1.24 226	0.19 89	0.02 2	0.70 246	0.20 269	1.31 229	0.16 81	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.00 1	0.17 404	1.53 474

Selective-IGEV	0.51 101	0.13 58	1.41 90	0.72 457	0.62 455	0.38 23	0.04 255	2.58 159	1.21 216	0.19 89	0.02 2	0.02 6	0.06 153	0.48 91	0.46 245	0.01 426	0.80 424	0.00 1	0.09 386	0.07 257	0.91 420

iRaft-Stereo_5w	1.28 356	0.93 401	3.51 391	0.14 268	0.66 457	1.21 185	0.01 65	3.87 274	1.06 174	0.19 89	1.97 410	1.62 337	1.50 433	6.80 462	1.07 368	0.00 1	0.16 326	0.00 1	0.06 369	0.26 456	0.67 372

rafts_anoy	0.67 168	0.91 393	1.85 178	0.60 423	1.02 499	1.16 163	0.04 255	3.25 213	0.48 32	0.19 89	0.18 172	0.11 142	0.19 263	1.17 213	0.58 278	0.00 1	1.47 543	0.00 1	0.01 313	0.05 216	0.22 238

Anonymous3	0.61 147	0.23 163	2.97 347	0.01 13	0.00 1	2.54 433	0.09 332	3.88 279	0.89 120	0.19 89	0.23 197	0.12 146	0.05 130	0.61 144	0.17 88	0.00 1	0.08 305	0.00 1	0.00 1	0.05 216	0.18 203

water-stereo	0.31 35	0.26 180	2.15 242	0.06 178	0.02 163	1.03 83	0.00 1	0.46 16	0.39 22	0.20 97	0.08 135	0.06 96	0.06 153	0.34 59	0.33 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.02 95	0.68 379

2.25w	0.41 70	0.10 28	1.07 61	0.02 67	0.00 1	1.04 89	0.00 1	2.10 138	0.93 135	0.20 97	0.02 2	0.02 6	0.01 17	0.53 113	0.33 180	0.00 1	0.96 473	0.00 1	0.27 498	0.00 1	0.67 372

2.5w	0.43 80	0.11 42	1.06 60	0.01 13	0.00 1	1.05 99	0.00 1	2.59 160	0.98 162	0.20 97	0.02 2	0.02 6	0.02 50	0.41 72	0.14 64	0.00 1	1.02 490	0.00 1	0.27 498	0.00 1	0.76 397

StereoAnything_RVC	1.07 297	2.26 518	2.62 313	0.41 374	0.89 481	0.36 20	0.05 276	3.54 229	1.22 220	0.20 97	0.28 209	0.07 115	0.02 50	0.49 96	0.28 157	0.00 1	0.81 427	0.00 1	0.00 1	6.20 545	1.57 481

testlalala2	0.90 236	0.21 151	1.69 129	4.05 545	2.52 539	1.11 141	0.01 65	3.95 290	1.34 283	0.20 97	0.32 223	1.36 320	0.07 170	0.27 31	0.18 93	0.00 1	0.09 311	0.00 1	0.36 520	0.01 38	0.24 246

TestStereo	0.67 168	0.99 422	2.26 258	0.00 1	0.00 1	0.92 64	0.01 65	1.77 107	0.30 15	0.20 97	0.05 107	0.08 121	0.06 153	6.62 451	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.08 98

4w-stereo	0.40 69	0.07 3	1.09 66	0.01 13	0.13 293	0.80 48	0.00 1	1.75 106	0.96 153	0.21 103	0.02 2	0.02 6	0.05 130	0.52 109	0.31 170	0.00 1	0.93 460	0.00 1	0.28 505	0.00 1	0.74 395

3.75w	0.35 44	0.07 3	0.90 33	0.01 13	0.01 96	1.15 157	0.00 1	1.93 125	0.94 141	0.21 103	0.03 68	0.02 6	0.02 50	0.37 62	0.15 71	0.00 1	0.91 448	0.00 1	0.01 313	0.00 1	0.19 208

AIO-Stereo	0.51 101	0.22 159	0.87 26	0.56 413	0.70 465	0.45 33	0.01 65	1.89 119	1.27 250	0.21 103	0.02 2	0.02 6	0.06 153	0.44 83	0.45 236	0.03 468	0.78 420	0.00 1	0.63 540	0.08 269	1.50 471

ToySt	0.92 242	0.51 289	4.35 432	0.21 313	0.71 466	1.32 244	0.00 1	2.77 172	1.33 280	0.21 103	0.51 272	1.47 324	0.11 216	1.14 209	0.87 335	0.03 468	0.69 403	0.00 1	0.20 451	0.10 306	1.88 522

asd	0.29 27	0.09 16	1.00 55	0.02 67	0.07 243	1.04 89	0.00 1	0.30 4	0.92 130	0.22 107	0.13 159	0.04 51	0.05 130	0.46 87	0.13 55	0.00 1	0.78 420	0.00 1	0.01 313	0.00 1	0.62 361

2.75w_new	0.45 85	0.11 42	1.02 57	0.02 67	0.08 255	1.03 83	0.00 1	2.60 161	0.93 135	0.22 107	0.04 90	0.02 6	0.03 83	0.66 156	0.32 177	0.00 1	0.95 469	0.00 1	0.24 484	0.00 1	0.63 363

2w_stereo	0.38 60	0.09 16	0.97 51	0.01 13	0.00 1	0.99 76	0.00 1	2.70 165	0.90 126	0.22 107	0.04 90	0.03 33	0.08 184	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.67 400	0.00 1	0.14 411	0.00 1	0.24 246

IGEV	0.23 10	0.07 3	0.46 4	0.01 13	0.00 1	1.10 134	0.01 65	0.37 10	0.87 109	0.22 107	0.02 2	0.02 6	0.02 50	0.18 13	0.31 170	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.19 447	0.00 1	0.19 208

asda	0.39 61	0.11 42	0.90 33	0.02 67	0.01 96	1.13 147	0.00 1	1.80 110	0.95 146	0.23 111	0.07 129	0.04 51	0.08 184	0.52 109	0.12 44	0.00 1	0.97 480	0.00 1	0.22 466	0.00 1	0.67 372

qwe	0.39 61	0.10 28	1.00 55	0.01 13	0.08 255	1.03 83	0.00 1	1.89 119	0.94 141	0.23 111	0.19 184	0.02 6	0.01 17	0.43 80	0.10 30	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.23 472	0.00 1	0.52 336

MLG-Stereo_test3	0.25 14	0.15 68	0.85 24	0.28 350	0.17 317	1.08 119	0.00 1	0.51 19	0.87 109	0.23 111	0.06 117	0.02 6	0.01 17	0.04 1	0.03 4	0.00 1	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.16 187

MM-Stereo_test3	0.67 168	0.55 302	1.54 104	0.93 493	0.06 228	0.98 74	0.06 303	3.80 256	1.40 303	0.23 111	0.54 276	0.26 183	0.05 130	0.68 160	0.46 245	0.00 1	0.81 427	0.00 1	0.00 1	0.33 481	0.68 379

ACV-stereo	1.68 416	0.45 262	3.08 355	0.05 156	0.04 212	6.19 515	0.18 372	2.01 130	0.33 20	0.23 111	0.02 2	10.33 530	5.28 521	4.05 324	1.17 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.15 176

rvit_105_1	0.76 194	0.75 363	3.75 410	0.01 13	0.00 1	1.16 163	0.01 65	4.13 322	1.51 325	0.24 116	0.31 220	0.14 156	0.04 108	2.70 276	0.32 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.07 91

GMStereo	0.34 42	1.03 434	2.11 235	0.01 13	0.00 1	0.47 36	0.01 65	0.77 44	1.38 299	0.24 116	0.04 90	0.07 115	0.08 184	0.43 80	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FACV-RUCA	0.58 137	0.13 58	1.73 136	0.07 195	0.12 289	1.15 157	0.07 311	4.23 337	1.27 250	0.25 118	0.99 345	0.19 166	0.30 295	0.31 50	0.21 119	0.00 1	0.00 1	0.08 505	0.02 341	0.24 445	0.19 208

IGEV++	0.76 194	0.41 253	1.49 97	0.75 468	0.88 480	0.38 23	0.03 220	5.40 448	0.75 71	0.25 118	0.07 129	0.04 51	0.16 249	0.81 189	0.36 198	0.00 1	1.17 523	0.00 1	0.04 358	0.14 365	1.96 529

testlalala_base	1.48 395	0.15 68	1.50 98	0.09 226	0.20 332	1.20 177	0.01 65	4.81 393	0.53 36	0.25 118	0.02 2	0.24 175	0.05 130	0.29 40	0.50 263	7.67 552	1.93 552	0.00 1	0.27 498	9.18 549	0.79 402

AnonymousM	0.48 93	0.11 42	1.03 59	0.06 178	0.01 96	1.10 134	0.03 220	1.91 122	1.37 296	0.25 118	0.04 90	0.02 6	0.24 277	0.56 121	0.33 180	0.00 1	0.43 363	1.91 546	0.00 1	0.01 38	0.22 238

LG-Stereo	0.48 93	0.24 168	1.82 170	0.10 238	0.20 332	1.05 99	0.00 1	3.59 236	0.87 109	0.26 122	0.10 143	0.37 192	0.08 184	0.14 8	0.19 103	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.00 1	0.09 291	0.28 268

Occ-G	0.60 143	0.31 212	1.80 157	0.41 374	0.56 434	0.83 51	0.04 255	0.82 49	1.20 207	0.26 122	0.54 276	1.33 318	0.05 130	0.42 76	0.86 334	0.00 1	0.68 402	0.00 1	0.15 415	0.17 404	1.54 478

dd	0.45 85	1.20 455	2.52 306	0.06 178	0.01 96	1.23 193	0.03 220	0.88 54	1.48 322	0.26 122	0.06 117	0.12 146	0.05 130	0.42 76	0.44 231	0.02 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 230	0.06 81

CREStereo++_RVC	0.37 52	0.24 168	1.62 114	0.06 178	0.00 1	1.21 185	0.01 65	0.77 44	1.12 185	0.26 122	1.45 382	0.06 96	0.06 153	0.42 76	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 81
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
HART	0.82 209	0.51 289	2.11 235	0.32 358	0.87 479	0.35 18	0.00 1	3.57 232	1.21 216	0.27 126	2.09 418	0.40 199	0.03 83	0.52 109	0.46 245	0.00 1	1.45 540	0.00 1	0.00 1	0.25 448	1.98 530

4.5_new	0.37 52	0.08 10	0.91 35	0.03 105	0.01 96	0.94 69	0.00 1	1.73 102	0.98 162	0.28 127	0.17 167	0.03 33	0.01 17	0.54 116	0.10 30	0.00 1	0.97 480	0.00 1	0.13 407	0.00 1	0.51 333

4.5w-stereo	0.37 52	0.08 10	0.91 35	0.03 105	0.01 96	0.94 69	0.00 1	1.73 102	0.98 162	0.28 127	0.17 167	0.03 33	0.01 17	0.54 116	0.10 30	0.00 1	0.97 480	0.00 1	0.13 407	0.00 1	0.51 333

MLG-Stereo_test2	0.34 42	0.17 97	0.97 51	0.32 358	0.33 398	1.13 147	0.00 1	0.31 5	1.53 329	0.28 127	0.05 107	0.10 139	0.00 1	0.30 45	0.20 109	0.19 517	0.55 383	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.37 296

test_4	0.65 164	0.40 249	1.73 136	0.11 254	0.19 327	1.28 225	0.03 220	1.41 75	0.22 5	0.28 127	3.49 466	0.72 250	0.09 199	1.93 261	0.53 271	0.00 1	0.11 318	0.00 1	0.08 377	0.16 390	0.15 176

4.25_new	0.39 61	0.10 28	0.89 30	0.02 67	0.01 96	1.06 105	0.00 1	1.80 110	0.95 146	0.29 131	0.11 148	0.03 33	0.05 130	0.51 104	0.31 170	0.00 1	0.96 473	0.00 1	0.23 472	0.00 1	0.55 345

4.5w_new	0.39 61	0.10 28	0.89 30	0.02 67	0.01 96	1.06 105	0.00 1	1.80 110	0.95 146	0.29 131	0.11 148	0.03 33	0.05 130	0.51 104	0.31 170	0.00 1	0.96 473	0.00 1	0.23 472	0.00 1	0.55 345

4.25w-stereo	0.39 61	0.10 28	0.89 30	0.02 67	0.01 96	1.06 105	0.00 1	1.80 110	0.95 146	0.29 131	0.11 148	0.03 33	0.05 130	0.51 104	0.31 170	0.00 1	0.96 473	0.00 1	0.23 472	0.00 1	0.55 345

WCG-NET	0.36 49	0.45 262	0.92 40	0.02 67	0.00 1	0.91 63	0.05 276	0.77 44	1.28 256	0.30 134	0.43 258	0.03 33	0.13 234	0.48 91	0.20 109	0.00 1	0.93 460	0.00 1	0.00 1	0.14 365	0.16 187

GCAP-Stereo	0.56 129	0.71 353	1.55 105	0.30 355	1.03 501	1.27 221	0.01 65	2.03 132	0.78 76	0.30 134	0.35 235	0.10 139	0.10 207	0.56 121	0.75 312	0.00 1	1.06 494	0.00 1	0.00 1	0.13 351	0.25 255

ASMatch	1.46 391	0.17 97	2.35 274	0.73 462	0.20 332	1.22 189	0.25 399	1.04 65	0.89 120	0.30 134	11.50 524	0.92 282	2.31 465	6.65 454	0.56 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.00 1	0.04 54

1w_stereo	0.41 70	0.07 3	0.46 4	0.02 67	0.00 1	1.04 89	0.00 1	3.62 240	0.89 120	0.31 137	0.02 2	0.03 33	0.28 290	0.29 40	0.23 130	0.00 1	0.57 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 275

monsters	0.42 74	0.14 65	0.92 40	0.01 13	0.12 289	1.06 105	0.00 1	2.03 132	0.91 128	0.31 137	0.02 2	0.03 33	0.03 83	0.66 156	0.40 223	0.00 1	0.94 468	0.00 1	0.30 509	0.00 1	0.51 333

IGEV-Stereo++	0.42 74	0.07 3	0.79 15	0.17 283	0.28 378	1.13 147	0.00 1	1.98 127	0.41 24	0.31 137	0.04 90	0.02 6	0.03 83	0.56 121	0.30 168	0.00 1	0.73 412	0.00 1	0.00 1	0.04 198	1.55 479

LGtest1	0.19 5	0.18 105	0.41 3	0.01 13	0.10 277	0.40 26	0.00 1	0.56 26	0.93 135	0.32 140	0.06 117	0.03 33	0.00 1	0.14 8	0.27 154	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.16 187

WCG-NET（raft）	0.45 85	0.62 333	0.93 45	0.02 67	0.06 228	0.90 60	0.05 276	0.70 35	1.32 277	0.33 141	0.14 161	1.51 326	0.14 236	0.41 72	0.22 122	0.00 1	1.29 533	0.00 1	0.01 313	0.16 390	0.25 255

CFNet-RSSM	0.60 143	0.15 68	1.55 105	0.05 156	0.14 299	1.27 221	0.02 163	4.87 398	0.58 46	0.34 142	0.02 2	1.92 360	0.04 108	0.49 96	0.25 143	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.27 498	0.01 38	0.10 135

FADNet	1.38 380	1.42 479	5.62 483	0.03 105	0.06 228	2.56 434	0.16 363	4.66 381	1.64 361	0.35 143	0.11 148	1.66 342	1.05 398	5.64 413	1.59 396	0.18 514	0.02 264	0.01 465	0.01 313	0.52 517	0.23 242

RAFT	0.91 239	0.96 411	1.82 170	0.89 489	0.44 415	0.97 73	0.08 320	3.71 249	1.25 237	0.36 144	0.20 189	3.87 464	0.27 288	0.70 163	0.49 258	0.00 1	0.83 433	0.00 1	0.01 313	0.47 506	0.87 413

GREAT-IGEV	0.63 156	0.27 190	1.97 205	0.43 380	1.32 517	1.14 154	0.06 303	0.43 13	0.73 69	0.37 145	0.56 280	0.02 6	0.07 170	0.53 113	0.63 290	0.05 481	1.44 539	0.00 1	0.20 451	0.12 339	2.36 539

AIO-test2	0.97 271	1.34 471	2.49 302	0.42 377	0.37 402	1.23 193	0.01 65	3.86 271	0.93 135	0.37 145	1.47 385	0.51 215	0.05 130	2.73 277	0.21 119	3.00 545	0.09 311	0.00 1	0.01 313	0.09 291	0.30 271

HH	1.25 344	0.40 249	2.13 238	0.90 490	0.41 407	2.28 417	0.01 65	4.25 339	0.95 146	0.37 145	0.89 335	3.87 464	0.80 385	4.74 359	0.51 266	0.00 1	0.96 473	0.00 1	0.00 1	0.03 164	1.53 474

HanStereo	1.25 344	0.40 249	2.13 238	0.90 490	0.41 407	2.28 417	0.01 65	4.25 339	0.95 146	0.37 145	0.89 335	3.87 464	0.80 385	4.74 359	0.51 266	0.00 1	0.96 473	0.00 1	0.00 1	0.03 164	1.53 474

zero-FE	0.54 117	0.12 51	2.19 246	0.26 340	0.44 415	0.84 56	0.06 303	1.74 104	0.47 31	0.38 149	0.09 139	0.17 165	0.12 229	1.55 238	0.58 278	0.18 514	0.74 413	0.00 1	0.23 472	0.01 38	0.59 356

LG-G_1	0.39 61	0.16 85	0.91 35	0.26 340	0.18 321	1.30 230	0.00 1	2.08 135	0.92 130	0.38 149	0.06 117	0.05 74	0.01 17	0.21 18	0.15 71	0.00 1	0.49 373	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.69 386

LG-G	0.39 61	0.16 85	0.91 35	0.26 340	0.18 321	1.30 230	0.00 1	2.08 135	0.92 130	0.38 149	0.06 117	0.05 74	0.01 17	0.21 18	0.15 71	0.00 1	0.49 373	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.69 386

AIO_test	0.55 124	0.33 226	2.02 214	0.77 472	1.08 506	0.43 30	0.06 303	0.88 54	0.92 130	0.38 149	0.04 90	0.85 270	0.03 83	0.79 180	0.26 151	0.00 1	0.95 469	0.00 1	0.08 377	0.03 164	1.20 451

monsterstereo	0.49 95	0.15 68	1.07 61	0.06 178	0.00 1	1.07 111	0.00 1	3.55 230	0.86 106	0.39 153	0.02 2	0.02 6	0.02 50	0.45 85	0.42 228	0.00 1	1.08 498	0.00 1	0.33 514	0.00 1	0.33 285

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 109	0.15 68	1.72 133	0.22 317	0.14 299	1.47 303	0.04 255	2.21 142	0.99 166	0.39 153	0.11 148	0.70 246	0.03 83	0.65 152	0.58 278	0.02 454	0.46 365	0.00 1	0.23 472	0.01 38	0.36 293

AIO_rvc	0.63 156	0.64 340	2.03 215	0.82 479	1.08 506	0.42 28	0.06 303	1.37 72	1.24 226	0.39 153	0.04 90	0.09 130	0.06 153	0.84 192	0.50 263	0.01 426	1.06 494	0.00 1	0.03 344	0.11 329	1.81 513

IGEV-Stereo+	0.61 147	0.21 151	1.12 68	0.17 283	1.20 509	0.64 42	0.02 163	0.33 6	0.71 64	0.39 153	0.05 107	0.05 74	0.05 130	1.92 259	0.48 256	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.24 484	1.85 538	2.11 535

PSMNet-ADL	0.88 229	0.12 51	1.32 86	0.07 195	0.01 96	2.03 406	0.03 220	3.00 192	1.28 256	0.39 153	0.66 298	2.12 375	0.67 373	4.19 328	1.38 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.24 246

IGEVStereo-DCA	0.88 229	1.21 456	1.81 165	0.18 285	0.16 313	0.83 51	0.01 65	0.71 36	1.36 291	0.40 158	0.04 90	0.06 96	0.09 199	6.04 424	2.22 427	0.00 1	0.48 370	0.00 1	0.15 415	0.16 390	1.76 502

rrr	1.15 322	1.21 456	5.05 464	0.18 285	0.16 313	0.83 51	0.06 303	2.88 177	1.44 309	0.40 158	0.04 90	0.06 96	0.09 199	6.04 424	2.22 427	0.00 1	0.48 370	0.00 1	0.19 447	0.16 390	1.59 488

GANet-ADL	0.62 150	0.16 85	1.89 192	0.15 274	0.02 163	1.46 296	0.02 163	3.83 268	0.75 71	0.40 158	1.08 350	1.09 303	0.18 258	0.65 152	0.47 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.13 160

test_xeample3	0.95 259	1.30 466	5.13 468	0.19 292	0.23 346	0.95 71	0.07 311	2.30 144	1.47 320	0.40 158	0.05 107	0.08 121	0.07 170	1.45 236	2.27 431	0.00 1	0.69 403	0.00 1	0.33 514	0.17 404	1.85 517

Gwc-CoAtRS	0.52 109	0.16 85	1.68 128	0.05 156	0.13 293	1.06 105	0.03 220	2.88 177	0.54 41	0.40 158	0.02 2	2.22 384	0.03 83	0.49 96	0.26 151	0.00 1	0.09 311	0.00 1	0.22 466	0.01 38	0.11 143

ACVNet-4b	6.14 532	2.39 523	6.31 497	9.73 557	7.26 554	8.81 534	1.62 503	7.27 526	6.07 523	0.41 163	6.42 503	11.47 532	2.37 467	9.17 525	2.72 447	9.70 560	2.42 558	10.45 559	0.01 313	11.04 558	7.12 558

cross-raft	0.67 168	0.19 134	1.85 178	0.58 418	0.71 466	1.09 128	0.10 340	3.52 228	0.69 62	0.41 163	0.02 2	2.81 415	0.04 108	0.55 118	0.23 130	0.00 1	0.13 324	0.00 1	0.16 425	0.01 38	0.22 238

FADNet-RVC	1.30 364	1.62 493	6.28 495	0.03 105	0.00 1	1.61 355	0.08 320	4.49 358	2.04 415	0.41 163	0.10 143	0.63 227	0.64 364	5.55 407	1.69 402	0.01 426	0.08 305	0.00 1	0.00 1	0.52 517	0.31 275

MoCha-V2	0.71 181	0.43 257	1.65 122	0.60 423	1.06 503	0.38 23	0.00 1	3.01 195	1.32 277	0.44 166	0.58 287	0.22 174	0.08 184	0.78 178	0.40 223	0.00 1	1.45 540	0.00 1	0.22 466	0.05 216	1.61 490

EKT-Stereo	0.91 239	0.23 163	2.14 240	0.84 481	4.27 546	1.23 193	0.04 255	2.85 176	0.67 58	0.44 166	0.40 250	0.95 289	0.08 184	2.93 284	0.38 213	0.00 1	0.18 329	0.00 1	0.07 373	0.04 198	0.40 313

raft_robust	1.21 332	1.05 437	2.00 209	0.10 238	0.43 414	1.39 265	0.02 163	4.21 330	2.32 436	0.44 166	0.02 2	2.23 385	1.39 424	7.00 481	0.35 194	0.00 1	0.78 420	0.00 1	0.18 440	0.10 306	0.19 208

XX-TBD	0.36 49	0.59 321	1.75 142	0.07 195	0.00 1	1.11 141	0.00 1	0.73 42	0.63 53	0.44 166	1.24 367	0.06 96	0.06 153	0.39 67	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 47

FADNet_RVC	1.32 370	1.54 487	5.37 476	0.02 67	0.06 228	2.78 445	0.07 311	4.19 329	1.03 170	0.44 166	0.35 235	0.67 238	0.10 207	5.42 402	1.92 412	0.24 520	0.33 354	0.11 514	0.33 514	0.66 527	0.68 379

PSMNet-RUCA	0.83 211	0.86 384	2.85 333	0.03 105	0.02 163	2.04 408	0.25 399	4.74 389	1.79 388	0.45 171	1.38 376	0.12 146	0.12 229	1.16 210	0.37 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 465	0.07 91

LL-Strereo2	0.63 156	0.97 415	2.03 215	0.76 470	0.86 477	1.15 157	0.08 320	1.85 115	1.20 207	0.45 171	0.02 2	0.50 212	0.07 170	0.63 147	0.65 293	0.00 1	0.17 328	0.00 1	0.03 344	0.05 216	1.05 435

UDGNet	0.44 82	0.91 393	1.89 192	0.04 139	0.00 1	1.15 157	0.02 163	0.75 43	1.77 384	0.45 171	0.07 129	0.06 96	0.02 50	1.62 245	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 14

ICVP	0.53 113	0.09 16	1.86 181	0.01 13	0.01 96	1.12 143	0.21 384	4.35 349	0.68 61	0.45 171	0.28 209	0.33 189	0.07 170	0.72 168	0.25 143	0.00 1	0.07 301	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.11 143
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MM-Stereo_test1	0.69 178	0.30 204	1.69 129	0.88 485	0.23 346	0.93 67	0.03 220	3.79 255	1.40 303	0.47 175	0.05 107	0.05 74	0.02 50	0.65 152	0.39 220	0.00 1	1.01 487	0.00 1	0.00 1	0.31 475	1.58 486

SCV	0.84 218	0.41 253	1.65 122	0.79 474	1.05 502	0.45 33	0.05 276	5.81 474	1.24 226	0.47 175	0.02 2	0.02 6	0.05 130	0.78 178	0.46 245	0.00 1	0.83 433	0.00 1	0.39 524	0.27 461	2.08 532

AIO-test1	0.75 191	0.92 398	2.40 280	0.43 380	0.80 472	1.13 147	0.01 65	3.87 274	0.88 115	0.47 175	0.30 216	0.06 96	0.06 153	2.91 283	0.20 109	0.07 498	0.06 296	0.00 1	0.10 392	0.17 404	0.20 228

ff7	0.51 101	0.26 180	1.81 165	0.19 292	0.25 357	1.08 119	0.01 65	0.71 36	1.36 291	0.47 175	0.02 2	0.04 51	0.08 184	0.79 180	0.18 93	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.15 415	0.10 306	1.76 502

ffff	0.51 101	0.26 180	1.81 165	0.19 292	0.25 357	1.08 119	0.01 65	0.71 36	1.36 291	0.47 175	0.02 2	0.04 51	0.08 184	0.79 180	0.18 93	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.15 415	0.10 306	1.76 502

11t	0.51 101	0.26 180	1.81 165	0.19 292	0.25 357	1.08 119	0.01 65	0.71 36	1.36 291	0.47 175	0.02 2	0.04 51	0.08 184	0.79 180	0.18 93	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.15 415	0.10 306	1.76 502

TestStereo1	0.96 263	0.91 393	2.21 249	0.24 328	0.42 410	1.31 235	0.02 163	4.10 315	1.71 373	0.47 175	1.64 394	0.20 168	1.20 408	3.55 302	0.36 198	0.00 1	0.27 346	0.00 1	0.00 1	0.19 416	0.32 279

ccc-4	0.51 101	0.26 180	1.81 165	0.19 292	0.25 357	1.08 119	0.01 65	0.71 36	1.36 291	0.47 175	0.02 2	0.04 51	0.08 184	0.79 180	0.18 93	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.15 415	0.10 306	1.76 502

SA-5K	0.96 263	0.91 393	2.21 249	0.24 328	0.42 410	1.31 235	0.02 163	4.10 315	1.71 373	0.47 175	1.64 394	0.20 168	1.20 408	3.55 302	0.36 198	0.00 1	0.27 346	0.00 1	0.00 1	0.19 416	0.32 279

Consistency-Raft	1.48 395	0.96 411	5.40 479	0.36 364	0.31 397	1.66 373	0.11 344	4.30 348	4.32 504	0.47 175	5.99 497	0.86 271	2.09 459	1.19 215	1.31 380	0.03 468	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.27 461	0.02 32

MM-Stereo_test2	0.51 101	0.19 134	1.86 181	0.74 464	0.08 255	1.16 163	0.01 65	0.78 47	0.71 64	0.48 185	0.03 68	0.05 74	0.07 170	0.47 88	0.40 223	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.05 361	0.28 465	1.94 528

Ntro	3.66 502	2.08 514	4.34 431	7.58 551	4.53 547	6.25 516	0.72 470	5.35 440	1.65 363	0.48 185	1.77 401	2.68 408	1.25 417	5.10 383	2.31 433	8.72 556	0.31 352	2.13 547	0.05 361	9.73 551	6.18 555

SCV_C0	0.78 201	0.46 269	2.11 235	0.66 441	0.80 472	0.51 38	0.03 220	4.50 359	1.26 244	0.49 187	0.08 135	0.08 121	0.11 216	0.64 151	0.57 276	0.00 1	1.00 486	0.00 1	0.19 447	0.12 339	1.91 527

GCST	1.13 313	1.32 468	3.12 360	0.57 416	0.90 482	0.92 64	0.09 332	4.38 351	1.43 306	0.49 187	0.51 272	0.39 196	0.35 306	5.56 409	0.95 354	1.34 540	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.13 351	0.15 176

anonymousdsp	0.54 117	0.26 180	1.62 114	0.47 392	0.60 446	1.08 119	0.01 65	1.01 64	1.37 296	0.49 187	0.02 2	0.04 51	0.09 199	0.73 169	0.15 71	0.00 1	0.82 431	0.00 1	0.16 425	0.10 306	1.83 514

IGEV-Stereo	0.54 117	0.26 180	1.62 114	0.47 392	0.61 447	1.08 119	0.01 65	1.00 61	1.37 296	0.49 187	0.02 2	0.04 51	0.09 199	0.73 169	0.16 81	0.00 1	0.82 431	0.00 1	0.16 425	0.10 306	1.83 514
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PCWNet_CMD	0.70 179	0.18 105	2.22 251	0.01 13	0.01 96	1.09 128	0.00 1	3.17 208	1.35 289	0.50 191	0.29 212	2.28 387	1.46 431	1.22 220	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.19 208

SA	1.02 288	0.85 381	2.22 251	0.00 1	0.42 410	1.31 235	0.01 65	4.74 389	2.04 415	0.50 191	0.95 342	0.30 187	1.30 421	4.24 334	0.42 228	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.17 433	0.16 390	0.30 271

knoymous	0.41 70	0.09 16	1.34 87	0.05 156	0.01 96	1.15 157	0.01 65	2.36 149	0.23 6	0.51 193	0.02 2	1.64 339	0.00 1	0.49 96	0.33 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.04 54

HUF	0.78 201	0.58 317	2.91 339	0.76 470	1.21 511	0.34 10	0.07 311	1.59 86	1.25 237	0.52 194	0.04 90	0.51 215	0.04 108	0.75 172	0.45 236	0.06 491	2.00 553	0.00 1	0.00 1	0.15 381	2.39 540

MSMDNet	0.71 181	0.18 105	2.22 251	0.01 13	0.01 96	1.09 128	0.00 1	3.25 213	1.35 289	0.52 194	0.29 212	2.29 391	1.45 428	1.22 220	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.19 208

MyStereo07	0.53 113	0.51 289	1.58 110	0.03 105	0.34 400	1.66 373	0.02 163	1.68 97	1.34 283	0.53 196	0.02 2	0.04 51	0.11 216	0.74 171	0.26 151	0.00 1	1.19 525	0.00 1	0.18 440	0.03 164	0.37 296

AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 444	0.97 415	7.79 517	0.68 450	1.01 497	1.47 303	0.20 377	7.05 522	1.44 309	0.54 197	6.19 499	5.17 496	1.14 403	1.65 246	1.18 378	0.01 426	0.77 418	0.00 1	0.64 541	0.25 448	1.23 452

AEACV	0.64 162	0.08 10	1.46 92	0.72 457	0.96 490	1.22 189	0.00 1	1.90 121	0.67 58	0.54 197	0.07 129	0.02 6	0.73 379	0.63 147	0.28 157	0.01 426	0.92 452	0.00 1	0.36 520	0.09 291	2.04 531

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 402	0.60 325	5.47 481	0.27 347	1.02 499	1.33 251	0.26 403	6.85 513	1.21 216	0.60 199	0.62 292	5.38 502	1.37 423	1.76 253	1.11 371	0.00 1	0.72 411	0.00 1	0.57 535	0.17 404	0.98 428

11t1	0.70 179	0.28 193	1.86 181	0.56 413	0.56 434	1.06 105	0.00 1	2.89 179	1.21 216	0.60 199	0.34 228	0.08 121	0.04 108	0.76 173	0.85 330	0.02 454	1.09 502	0.00 1	0.18 440	0.06 230	1.58 486

qqq	0.90 236	0.41 253	1.88 189	0.10 238	0.59 444	1.09 128	0.00 1	3.82 263	1.29 263	0.61 201	0.38 244	0.73 251	0.15 240	3.19 290	0.90 346	0.00 1	1.08 498	0.00 1	0.23 472	0.06 230	1.57 481

FADNet-RVC-Resample	1.28 356	1.46 481	6.58 503	0.10 238	0.14 299	1.54 332	0.25 399	4.29 347	1.46 314	0.61 201	0.23 197	1.29 315	0.28 290	5.23 389	1.06 366	0.10 502	0.16 326	0.09 508	0.06 369	0.28 465	0.39 308

CFNet	1.24 340	1.33 470	3.20 364	0.26 340	0.03 185	1.43 280	0.04 255	5.03 414	2.39 443	0.61 201	0.71 307	1.30 316	0.23 275	6.72 458	1.16 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 448	0.10 135

CBFPSM	1.51 399	1.00 425	5.32 475	0.05 156	0.01 96	3.57 474	0.04 255	4.06 309	1.03 170	0.65 204	0.21 193	6.06 505	3.60 497	2.65 272	1.82 406	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.09 291	0.12 152

x	0.80 206	0.39 245	1.80 157	0.66 441	0.50 427	1.02 79	0.00 1	3.61 237	1.34 283	0.65 204	0.34 228	0.53 218	0.14 236	1.21 218	0.91 349	0.00 1	1.09 502	0.00 1	0.20 451	0.06 230	1.59 488

RAFT+CT+SA	0.85 222	0.91 393	2.23 256	0.19 292	0.29 380	1.27 221	0.03 220	4.92 405	0.86 106	0.65 204	0.40 250	0.67 238	0.05 130	3.03 285	0.18 93	0.00 1	0.28 350	0.00 1	0.35 519	0.15 381	0.61 359

EGLCR-Stereo	0.64 162	0.12 51	1.52 99	0.74 464	0.75 470	1.83 396	0.54 454	2.79 173	0.67 58	0.66 207	0.04 90	0.01 1	0.02 50	0.77 175	0.45 236	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 443

GES	0.75 191	0.26 180	2.66 317	0.01 13	0.00 1	1.63 363	0.08 320	6.06 489	0.57 45	0.68 208	0.40 250	0.37 192	0.66 372	0.84 192	0.49 258	0.02 454	0.00 1	0.01 465	0.00 1	0.08 269	0.10 135

GANetREF_RVC	1.25 344	1.39 476	4.10 421	0.10 238	0.00 1	2.25 414	0.18 372	4.68 383	2.78 474	0.69 209	0.34 228	1.87 356	0.65 369	5.07 381	0.68 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.07 91
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
AE-Stereo	0.83 211	0.13 58	2.17 244	0.08 207	0.24 353	1.24 198	0.03 220	5.22 429	1.26 244	0.70 210	1.09 351	0.20 168	0.16 249	0.70 163	0.33 180	0.00 1	0.89 447	0.00 1	0.26 494	0.09 291	1.75 501

ACVNet-DCA	0.94 250	0.36 234	2.41 283	0.50 402	0.29 380	3.40 468	0.02 163	3.82 263	1.29 263	0.71 211	0.83 327	0.05 74	0.61 354	1.60 242	0.12 44	0.00 1	1.13 514	0.00 1	0.03 344	0.06 230	1.57 481

xx1	1.29 360	0.36 234	2.41 283	0.50 402	0.29 380	3.40 468	0.02 163	4.02 303	7.67 532	0.71 211	0.83 327	0.73 251	0.15 240	1.60 242	0.12 44	0.00 1	1.13 514	0.00 1	0.23 472	0.06 230	1.57 481

1test111	1.06 296	0.36 234	2.41 283	0.50 402	0.29 380	3.40 468	0.02 163	3.82 263	1.29 263	0.71 211	0.83 327	0.05 74	0.61 354	3.19 290	0.90 346	0.00 1	1.13 514	0.00 1	0.03 344	0.06 230	1.57 481

cc1	1.29 360	0.36 234	2.41 283	0.50 402	0.29 380	3.40 468	0.02 163	4.02 303	7.67 532	0.71 211	0.83 327	0.05 74	0.61 354	1.59 241	0.12 44	0.00 1	1.13 514	0.00 1	0.03 344	0.10 306	1.86 518

tt1	1.23 338	0.37 240	2.41 283	0.41 374	0.45 418	3.33 465	0.02 163	3.81 259	6.87 525	0.71 211	0.80 323	0.06 96	0.40 326	1.73 250	0.12 44	0.00 1	1.12 510	0.00 1	0.00 1	0.10 306	1.86 518

RAFT-Test	0.85 222	0.19 134	2.98 350	0.66 441	0.99 494	1.83 396	0.17 366	3.16 207	1.19 201	0.71 211	0.11 148	3.21 440	0.02 50	0.58 128	0.33 180	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.29 507	0.01 38	0.15 176

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 432	0.88 388	3.47 389	1.64 529	0.22 341	4.27 486	0.40 439	3.90 285	1.63 357	0.72 217	0.71 307	3.06 430	0.11 216	5.13 385	1.03 364	5.07 547	0.54 381	0.00 1	0.00 1	1.73 536	3.16 547

CoDeX	1.03 289	0.45 262	2.50 305	0.06 178	0.20 332	1.51 321	0.20 377	6.54 506	1.96 407	0.73 218	0.68 305	1.04 296	0.31 300	3.86 317	0.38 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.07 91

MSKI-zero shot	0.91 239	0.18 105	1.86 181	0.61 427	0.62 455	1.36 257	0.05 276	3.41 223	0.31 16	0.73 218	1.79 403	0.88 273	0.00 1	4.71 357	0.16 81	0.00 1	0.93 460	0.00 1	0.21 461	0.02 95	0.32 279

test-1	0.77 198	0.31 212	1.67 125	0.03 105	0.97 491	1.23 193	0.07 311	4.63 376	0.75 71	0.73 218	0.67 304	1.06 299	0.03 83	0.58 128	0.80 318	0.02 454	0.79 423	0.00 1	0.07 373	0.01 38	0.96 426

anonymousdsp2	0.88 229	0.10 28	2.48 300	0.42 377	0.77 471	1.22 189	0.02 163	4.89 400	1.23 224	0.75 221	0.21 193	0.94 285	0.09 199	1.46 237	0.31 170	0.00 1	0.88 441	0.00 1	0.11 397	0.05 216	1.78 509

HCRNet	0.83 211	0.39 245	1.59 112	0.02 67	0.00 1	1.18 173	0.01 65	3.69 245	2.28 433	0.75 221	0.21 193	0.56 221	0.11 216	5.32 396	0.25 143	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.04 54

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 27	0.32 220	0.88 27	0.02 67	0.00 1	1.05 99	0.01 65	0.80 48	1.00 169	0.76 223	0.34 228	0.10 139	0.06 153	0.13 6	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 216	0.09 123

DDVS	1.00 280	0.21 151	1.83 173	0.21 313	0.27 372	3.12 456	0.25 399	3.00 192	0.71 64	0.77 224	0.82 325	2.14 376	0.44 330	5.24 390	0.66 295	0.00 1	0.01 233	0.01 465	0.00 1	0.04 198	0.20 228

RCA-Stereo	0.53 113	0.18 105	1.16 74	0.01 13	0.24 353	1.20 177	0.01 65	3.86 271	0.97 157	0.77 224	0.50 269	0.05 74	0.13 234	0.32 52	0.03 4	0.00 1	0.87 440	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.24 246

ITSA-stereo	1.24 340	0.23 163	2.14 240	0.19 292	0.04 212	1.43 280	0.13 353	6.24 495	3.22 489	0.78 226	0.36 239	0.63 227	1.05 398	5.67 415	2.24 430	0.03 468	0.00 1	0.09 508	0.06 369	0.08 269	0.19 208

gcap-zeroshot	0.95 259	0.45 262	3.07 354	0.25 333	0.74 469	1.44 285	0.02 163	4.85 396	1.47 320	0.78 226	0.57 281	2.77 411	0.04 108	0.95 202	0.49 258	0.00 1	0.48 370	0.00 1	0.20 451	0.00 1	0.39 308

RAFT_CTSACE	0.85 222	0.95 407	2.60 309	0.60 423	0.05 222	1.20 177	0.01 65	3.18 210	0.85 105	0.79 228	1.57 391	2.18 383	0.78 383	1.20 216	0.22 122	0.00 1	0.33 354	0.00 1	0.00 1	0.28 465	0.21 236

IPLGR	0.88 229	0.30 204	3.78 412	0.06 178	0.07 243	1.26 215	0.05 276	3.78 253	1.62 351	0.80 229	0.35 235	0.79 266	0.76 380	3.42 297	0.27 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.16 187

test_5	0.94 250	0.94 404	2.60 309	0.55 412	0.25 357	1.47 303	0.02 163	4.89 400	0.97 157	0.81 230	0.30 216	0.80 267	0.63 361	3.39 295	0.24 139	0.00 1	0.27 346	0.00 1	0.00 1	0.17 404	0.54 339

IPLG	0.99 277	0.76 368	3.08 355	0.06 178	0.06 228	1.40 269	0.11 344	3.81 259	1.07 175	0.81 230	1.00 346	0.50 212	0.60 353	5.65 414	0.38 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 437	0.20 228

ccs_rob	0.71 181	0.20 144	2.35 274	0.00 1	0.01 96	1.24 198	0.00 1	3.17 208	0.91 128	0.82 232	0.45 263	2.28 387	0.63 361	1.78 256	0.18 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.14 166

AFF-stereo	0.89 235	1.05 437	1.70 131	0.49 401	0.18 321	1.21 185	0.01 65	3.58 235	1.62 351	0.84 233	1.93 408	1.14 307	0.26 285	1.24 223	0.68 300	0.00 1	0.64 399	0.00 1	0.00 1	0.26 456	0.89 418

riskmin	0.95 259	0.06 1	2.01 210	0.80 476	0.86 477	1.58 343	0.24 395	4.28 344	0.53 36	0.85 234	0.29 212	2.60 402	1.04 397	0.70 163	0.61 286	0.00 1	0.85 437	0.00 1	0.26 494	0.01 38	1.48 470

CFNet_pseudo	0.71 181	0.20 144	2.34 273	0.01 13	0.01 96	1.24 198	0.00 1	3.19 211	0.92 130	0.85 234	0.47 267	2.29 391	0.61 354	1.79 257	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.14 166

SFCPSM	0.87 226	0.20 144	2.57 307	0.02 67	0.07 243	2.45 427	0.18 372	5.65 460	1.51 325	0.85 234	0.77 318	0.67 238	0.30 295	1.77 254	0.22 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 358	0.09 291	0.09 123

ACVNet	0.75 191	0.56 312	2.30 264	0.09 226	0.00 1	1.39 265	0.21 384	2.76 169	1.34 283	0.88 237	0.75 314	1.92 360	0.26 285	0.51 104	1.65 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.20 228

CFNet-ft	0.97 271	0.94 404	2.30 264	0.01 13	0.27 372	1.37 259	0.02 163	2.76 169	0.79 80	0.88 237	0.20 189	3.76 461	0.38 315	4.21 329	1.34 383	0.00 1	0.00 1	0.01 465	0.00 1	0.08 269	0.09 123

CFNet_RVC	0.97 271	0.94 404	2.30 264	0.01 13	0.27 372	1.37 259	0.02 163	2.76 169	0.79 80	0.88 237	0.20 189	3.76 461	0.38 315	4.21 329	1.34 383	0.00 1	0.00 1	0.01 465	0.00 1	0.08 269	0.09 123

MIPNet	0.77 198	0.74 360	2.72 319	0.08 207	0.07 243	1.32 244	0.12 352	4.14 324	1.51 325	0.90 240	0.11 148	0.67 238	0.95 393	1.42 234	0.30 168	0.00 1	0.01 233	0.01 465	0.01 313	0.15 381	0.23 242

anonymousa	1.15 322	0.38 242	2.43 293	0.70 453	1.49 523	1.45 292	0.02 163	4.23 337	1.13 186	0.91 241	2.52 442	3.46 449	0.55 343	0.55 118	0.60 281	0.00 1	1.13 514	0.00 1	0.54 534	0.04 198	0.86 412

MC-Stereo	0.57 133	0.16 85	1.63 120	0.70 453	0.93 488	1.10 134	0.01 65	1.43 78	0.26 12	0.91 241	0.02 2	0.08 121	0.11 216	0.61 144	0.23 130	0.00 1	1.15 521	0.00 1	0.17 433	0.10 306	1.84 516

NRIStereo	0.82 209	0.17 97	1.56 107	0.61 427	0.05 222	1.61 355	0.48 448	1.52 81	1.19 201	0.91 241	0.17 167	0.65 232	0.03 83	7.00 481	0.25 143	0.00 1	0.06 296	0.00 1	0.00 1	0.06 230	0.17 195

DIP-Stereo	0.68 174	0.35 231	1.76 148	0.08 207	0.00 1	1.46 296	0.01 65	6.53 505	1.71 373	0.91 241	0.11 148	0.04 51	0.19 263	0.19 14	0.09 21	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.17 195
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Wz-Net-LNSev	1.60 412	1.48 484	8.20 523	0.03 105	0.03 185	3.95 479	0.13 353	4.89 400	2.33 438	0.92 245	0.31 220	3.64 457	1.40 425	2.90 282	1.50 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 306	0.20 228

CRE-IMP	0.49 95	0.14 65	1.75 142	0.08 207	0.05 222	1.48 311	0.45 443	1.64 95	1.22 220	0.92 245	0.29 212	0.87 272	0.01 17	0.39 67	0.25 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.17 195

ac_64	1.28 356	0.43 257	2.90 338	0.18 285	0.25 357	1.52 324	0.03 220	5.58 456	1.89 397	0.92 245	0.53 275	4.86 487	0.45 334	5.01 379	0.88 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 306	0.06 81

PA-Net	1.56 409	1.13 448	5.13 468	0.07 195	0.17 317	1.46 296	0.53 453	4.73 387	3.04 483	0.92 245	1.30 371	2.29 391	0.62 359	6.63 452	3.00 460	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 257	0.15 176
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet-RSSM	1.09 302	0.80 376	2.41 283	0.72 457	0.00 1	1.39 265	0.02 163	5.15 422	1.07 175	0.95 249	0.34 228	2.06 370	1.12 402	4.69 355	0.80 318	0.00 1	0.00 1	0.04 496	0.00 1	0.15 381	0.09 123

fast-acv-ft	1.54 405	0.86 384	4.85 454	0.11 254	0.12 289	3.88 477	0.28 412	2.97 189	2.26 431	0.96 250	3.49 466	2.97 423	1.23 415	3.47 299	2.75 448	0.04 477	0.01 233	0.04 496	0.04 358	0.44 505	0.08 98

GASNet	1.77 425	2.50 526	7.05 507	0.47 392	0.02 163	1.50 317	0.20 377	4.55 369	2.55 456	0.98 251	1.48 386	2.24 386	1.57 441	6.25 433	3.41 471	0.00 1	0.05 290	0.00 1	0.00 1	0.55 520	0.12 152

test_3	0.81 208	0.15 68	2.17 244	0.36 364	0.58 440	1.03 83	0.01 65	3.01 195	0.59 47	0.98 251	0.02 2	1.04 296	0.04 108	3.72 311	0.39 220	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.25 487	0.16 390	0.69 386

CrosDoStereo	1.72 418	0.31 212	1.91 195	0.03 105	0.07 243	1.40 269	5.95 548	3.61 237	1.62 351	0.98 251	3.79 472	0.94 285	4.66 513	7.11 488	1.86 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 339	0.08 98

DeepStereo_LL	1.72 418	0.31 212	1.91 195	0.03 105	0.07 243	1.40 269	5.95 548	3.61 237	1.62 351	0.98 251	3.79 472	0.94 285	4.66 513	7.11 488	1.86 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 339	0.08 98

RASNet	1.75 420	0.71 353	2.93 342	0.20 307	3.20 543	1.75 388	0.26 403	3.87 274	2.64 459	0.98 251	1.46 384	5.25 501	1.67 446	6.73 459	2.81 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 230	0.47 325

PSM-adaLoss	0.54 117	0.18 105	1.72 133	0.08 207	0.09 266	1.63 363	0.29 419	1.60 87	1.27 250	0.99 256	0.18 172	0.76 261	0.02 50	1.79 257	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.05 69

ROB_FTStereo_v2	0.52 109	0.18 105	1.71 132	0.08 207	0.09 266	1.59 345	0.32 430	1.61 90	1.25 237	0.99 256	0.19 184	0.76 261	0.02 50	1.36 232	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.04 54

ROB_FTStereo	0.55 124	0.18 105	1.75 142	0.08 207	0.09 266	1.61 355	0.32 430	1.60 87	1.26 244	0.99 256	0.19 184	0.75 256	0.03 83	1.97 262	0.19 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.04 54

HUI-Stereo	0.54 117	0.18 105	1.78 154	0.08 207	0.08 255	1.63 363	0.31 427	1.60 87	1.28 256	0.99 256	0.18 172	0.76 261	0.02 50	1.56 239	0.19 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.05 69

iGMRVC	0.59 138	0.18 105	1.75 142	0.08 207	0.09 266	1.63 363	0.27 411	1.61 90	1.27 250	0.99 256	0.19 184	0.75 256	0.03 83	2.78 278	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.04 54

RAFT-IKP	0.54 117	0.18 105	1.77 152	0.08 207	0.07 243	1.47 303	0.29 419	1.61 90	1.26 244	0.99 256	0.18 172	0.74 254	0.02 50	1.77 254	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.04 54

Patchmatch Stereo++	0.59 138	0.18 105	1.73 136	0.08 207	0.08 255	1.62 360	0.26 403	1.62 93	1.25 237	1.00 262	0.18 172	0.75 256	0.03 83	2.68 274	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.05 69
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.59 138	0.18 105	1.73 136	0.08 207	0.08 255	1.62 360	0.26 403	1.62 93	1.25 237	1.00 262	0.18 172	0.75 256	0.03 83	2.68 274	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.05 69

RAFT-Stereo-weight	0.57 133	0.10 28	1.28 85	0.10 238	0.42 410	1.41 276	0.05 276	3.80 256	0.86 106	1.02 264	0.52 274	0.26 183	0.01 17	0.42 76	0.15 71	0.00 1	0.47 366	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.60 357

test_sample1	0.96 263	0.25 177	1.82 170	0.46 386	0.19 327	1.13 147	0.00 1	4.10 315	1.55 332	1.02 264	0.33 225	0.70 246	0.57 348	3.63 307	0.91 349	0.00 1	0.91 448	0.00 1	0.09 386	0.05 216	1.50 471

iResNetv2_ROB	1.32 370	1.82 500	6.02 488	1.27 512	0.00 1	1.41 276	0.05 276	4.48 357	1.46 314	1.02 264	1.28 370	1.00 295	0.27 288	4.72 358	1.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 497	0.16 187

DeepStereo_RVC	0.59 138	0.16 85	1.65 122	0.08 207	0.06 228	1.37 259	0.40 439	1.58 84	1.26 244	1.03 267	0.83 327	0.49 209	1.52 434	0.94 200	0.18 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.13 160

s12784h	0.67 168	0.17 97	1.87 187	0.02 67	0.00 1	1.16 163	0.03 220	4.08 312	1.89 397	1.04 268	1.59 393	0.05 74	0.02 50	1.25 225	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.02 32

RAFT_R40	1.08 300	0.11 42	2.09 232	0.83 480	0.20 332	1.68 381	0.64 463	2.11 140	1.19 201	1.05 269	1.13 357	1.77 351	1.43 427	6.90 470	0.33 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.01 14

TANstereo	0.37 52	0.50 283	1.62 114	0.03 105	0.01 96	1.16 163	0.00 1	0.56 26	0.53 36	1.05 269	1.38 376	0.06 96	0.05 130	0.45 85	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 32

NVstereo2D	1.25 344	0.34 228	5.21 473	0.09 226	0.03 185	1.61 355	0.23 392	4.95 408	1.92 401	1.05 269	0.38 244	2.53 399	0.61 354	5.36 399	0.44 231	0.00 1	0.10 315	0.00 1	0.03 344	0.04 198	0.19 208

GwcNet-ADL	0.71 181	0.22 159	2.22 251	0.05 156	0.01 96	1.32 244	0.02 163	3.82 263	1.61 344	1.06 272	0.44 260	1.46 323	0.22 274	0.94 200	0.62 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.14 166

iResNet_ROB	1.22 336	1.37 473	2.59 308	0.14 268	0.00 1	1.38 264	0.04 255	7.36 528	2.85 481	1.07 273	1.24 367	0.93 284	0.11 216	4.28 336	0.84 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 339	0.11 143

Any-RAFT	0.76 194	0.13 58	1.46 92	0.03 105	0.01 96	2.76 444	0.08 320	4.09 313	1.69 367	1.08 274	0.26 206	1.95 364	0.31 300	0.95 202	0.09 21	0.01 426	0.20 338	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.08 98

FENet	0.61 147	0.22 159	1.75 142	0.05 156	0.00 1	1.21 185	0.05 276	3.78 253	1.28 256	1.08 274	0.02 2	1.61 335	0.09 199	0.60 140	0.35 194	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.08 98

test_sample2	0.92 242	0.24 168	1.96 202	0.43 380	0.02 163	1.25 206	0.00 1	4.52 363	1.58 338	1.09 276	0.33 225	0.50 212	0.29 294	3.27 292	0.93 352	0.00 1	0.88 441	0.00 1	0.10 392	0.04 198	1.04 434

THIR-Stereo	1.54 405	0.48 278	1.88 189	0.01 13	0.02 163	1.08 119	4.17 531	2.48 155	0.41 24	1.09 276	4.30 482	1.90 358	4.08 506	6.84 464	1.81 404	0.00 1	0.00 1	0.04 496	0.00 1	0.06 230	0.04 54

CC-Net-ROB	2.09 451	1.17 452	3.97 419	1.52 525	0.23 346	3.35 467	0.05 276	5.09 419	2.74 468	1.09 276	1.40 378	0.97 291	0.18 258	6.66 455	0.87 335	1.46 541	1.64 547	7.13 550	0.00 1	1.67 535	0.54 339

MyStereo04	1.01 283	0.51 289	3.49 390	0.03 105	0.34 400	1.66 373	0.02 163	4.18 328	2.93 482	1.10 279	0.03 68	1.30 316	0.58 350	1.32 230	1.02 363	0.00 1	1.19 525	0.00 1	0.18 440	0.03 164	0.37 296

AASNet	1.05 293	1.11 445	3.12 360	0.05 156	0.00 1	1.73 387	0.05 276	5.73 465	2.17 426	1.10 279	1.84 406	0.94 285	0.19 263	1.16 210	1.37 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 485	0.16 187

Sa-1000	1.23 338	0.79 373	2.16 243	0.00 1	0.40 405	1.36 257	0.03 220	5.00 413	2.01 410	1.11 281	5.38 491	0.61 225	0.15 240	4.18 326	0.37 209	0.00 1	0.54 381	0.00 1	0.16 425	0.15 381	0.16 187

DCRE	1.01 283	0.54 301	1.52 99	0.30 355	0.99 494	1.31 235	0.00 1	1.69 98	0.71 64	1.12 282	7.77 509	0.74 254	0.02 50	0.28 34	0.45 236	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.25 487	0.02 95	1.78 509

Anonymous_2	2.17 461	0.32 220	2.35 274	0.80 476	0.85 474	1.67 378	0.22 389	4.62 375	0.71 64	1.12 282	0.40 250	3.18 437	1.94 456	0.84 192	0.77 314	0.06 491	1.09 502	3.25 549	14.62 574	3.25 541	1.43 468

GCAP-BAT	0.78 201	0.18 105	1.84 177	0.66 441	0.66 457	2.13 411	0.04 255	1.42 77	0.89 120	1.14 284	1.26 369	1.13 306	0.09 199	0.65 152	0.85 330	0.02 454	1.07 496	0.00 1	0.48 529	0.06 230	1.08 440

IGEV_Zeroshot_test	1.07 297	0.28 193	3.68 404	0.51 407	0.58 440	1.13 147	0.54 454	4.64 378	0.73 69	1.14 284	0.75 314	3.21 440	0.70 376	0.77 175	0.57 276	0.00 1	0.52 379	0.00 1	0.16 425	0.04 198	1.56 480

CSP-Net	1.13 313	0.76 368	1.67 125	0.01 13	0.00 1	2.81 447	0.05 276	5.62 458	1.14 187	1.14 284	0.85 332	1.80 354	0.23 275	6.10 428	0.36 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 351	0.03 47

MyStereo06	1.08 300	0.47 275	3.30 377	0.03 105	0.14 299	1.53 327	0.02 163	5.58 456	0.88 115	1.15 287	0.73 311	3.48 451	1.15 404	0.86 196	0.66 295	0.00 1	1.10 506	0.00 1	0.16 425	0.02 95	0.37 296

PSMNet_ROB	1.31 367	1.27 463	3.91 417	0.05 156	0.11 282	1.69 382	0.16 363	3.98 295	1.59 341	1.15 287	0.34 228	2.77 411	0.62 359	4.43 344	3.80 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 339	0.12 152

AACVNet	1.04 290	0.87 387	2.22 251	0.25 333	0.00 1	1.79 392	0.01 65	4.21 330	0.79 80	1.17 289	0.27 208	1.50 325	0.16 249	6.30 438	0.89 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 437	0.04 54

SST-Stereo	1.12 311	0.10 28	1.98 206	0.85 482	0.24 353	1.72 385	0.56 459	2.10 138	2.01 410	1.19 290	1.07 349	1.57 329	1.88 455	6.92 472	0.24 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.02 32

RAFT-345	1.25 344	0.12 51	2.08 226	0.54 409	0.13 293	1.55 333	0.24 395	0.65 32	2.51 453	1.19 290	7.68 508	0.92 282	0.05 130	6.86 466	0.50 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

RALAANet	0.68 174	1.09 444	2.29 262	0.03 105	0.01 96	0.93 67	0.03 220	2.65 164	1.97 408	1.19 290	0.39 249	0.15 161	0.30 295	1.27 227	0.75 312	0.00 1	0.25 340	0.00 1	0.09 386	0.19 416	0.03 47

AdaStereo	0.76 194	0.12 51	1.73 136	0.05 156	0.00 1	1.46 296	0.23 392	5.16 425	1.66 364	1.19 290	0.37 241	1.54 328	0.17 254	0.86 196	0.54 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.08 98
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.
NF-Stereo	0.92 242	0.18 105	1.99 208	1.31 516	0.01 96	1.55 333	0.28 412	3.09 202	1.24 226	1.20 294	0.57 281	0.24 175	0.01 17	6.43 441	0.35 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.00 1

OCTAStereo	0.93 247	0.18 105	2.01 210	1.31 516	0.01 96	1.56 337	0.28 412	3.09 202	1.24 226	1.21 295	0.57 281	0.25 180	0.01 17	6.43 441	0.35 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.00 1

RE-Stereo	0.92 242	0.18 105	2.01 210	1.31 516	0.01 96	1.55 333	0.28 412	3.09 202	1.24 226	1.21 295	0.57 281	0.24 175	0.01 17	6.43 441	0.34 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.00 1

TVStereo	0.92 242	0.18 105	2.01 210	1.31 516	0.01 96	1.55 333	0.28 412	3.09 202	1.24 226	1.21 295	0.57 281	0.24 175	0.01 17	6.43 441	0.34 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.00 1

GEStereo_RVC	1.25 344	0.76 368	2.61 311	0.37 367	0.01 96	1.40 269	0.11 344	6.93 515	1.20 207	1.22 298	0.78 320	1.58 332	0.77 381	6.13 429	0.66 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 365	0.23 242

model_zeroshot	0.87 226	0.46 269	2.80 325	0.68 450	0.93 488	1.84 399	0.08 320	3.66 244	0.66 57	1.23 299	0.01 1	1.18 309	0.06 153	1.25 225	0.46 245	0.03 468	0.71 408	0.00 1	0.20 451	0.02 95	1.14 443

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 236	0.95 407	1.93 198	0.06 178	0.92 486	1.24 198	0.02 163	3.30 217	1.75 382	1.23 299	2.58 444	0.43 202	0.16 249	0.68 160	0.82 322	0.00 1	0.70 407	0.00 1	0.00 1	0.23 437	1.05 435

CFNet_ucs	0.84 218	0.23 163	2.43 293	0.01 13	0.01 96	1.34 252	0.01 65	3.82 263	1.61 344	1.24 301	1.13 357	2.16 382	0.41 328	2.08 264	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.17 195

DeepPrunerF	2.71 480	1.57 491	16.51 553	0.22 317	0.33 398	1.45 292	0.28 412	6.26 498	9.92 538	1.25 302	0.44 260	1.98 365	1.61 443	7.33 494	4.17 481	0.00 1	0.01 233	0.07 502	0.10 392	0.33 481	0.29 269

z-ln-s-r	1.93 438	1.26 462	7.26 509	0.25 333	0.03 185	1.65 371	0.06 303	4.28 344	2.81 477	1.26 303	0.70 306	1.68 345	0.24 277	6.44 445	10.32 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 404	0.19 208

DFGA-Net	1.10 304	2.07 513	4.17 422	0.10 238	0.23 346	1.15 157	0.01 65	2.72 167	0.97 157	1.28 304	1.17 363	0.25 180	0.04 108	5.37 400	2.22 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 475	0.05 69

iinet-f	1.90 435	0.98 419	13.29 545	0.42 377	0.03 185	4.30 489	0.04 255	3.86 271	1.32 277	1.28 304	0.57 281	2.91 422	2.70 477	2.60 270	3.11 464	0.00 1	0.02 264	0.02 486	0.00 1	0.49 508	0.09 123

XX-Stereo	1.24 340	0.25 177	6.03 489	1.30 515	0.29 380	1.28 225	0.00 1	4.12 320	0.60 49	1.29 306	0.50 269	3.63 456	0.03 83	4.05 324	0.18 93	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.23 472	0.03 164	0.47 325

PSM-softLoss	0.96 263	0.18 105	2.32 270	1.26 510	0.03 185	1.50 317	0.26 403	2.90 180	1.27 250	1.30 307	0.38 244	0.39 196	0.01 17	6.94 475	0.36 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 14

KMStereo	0.96 263	0.18 105	2.32 270	1.26 510	0.03 185	1.50 317	0.26 403	2.90 180	1.27 250	1.30 307	0.38 244	0.39 196	0.01 17	6.94 475	0.36 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 14

cf-r	1.18 327	1.02 430	3.22 366	0.25 333	0.02 163	1.44 285	0.03 220	5.11 421	2.16 422	1.31 309	0.59 289	2.87 419	0.24 277	4.26 335	0.79 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.12 152

111	1.00 280	1.05 437	3.63 397	0.01 13	0.04 212	1.20 177	0.16 363	4.50 359	2.24 429	1.32 310	1.15 361	2.00 367	0.31 300	0.59 136	0.79 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 306	0.84 409

UNet	1.21 332	0.36 234	4.56 444	0.04 139	0.02 163	2.30 420	0.02 163	3.70 248	0.98 162	1.32 310	0.14 161	2.70 409	1.54 435	4.49 346	1.96 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.07 91

PAM_32	1.91 436	0.18 105	2.96 346	0.69 452	0.73 468	5.20 504	0.71 469	6.02 487	1.17 194	1.33 312	2.00 414	9.90 529	3.21 492	1.29 228	0.81 320	0.00 1	0.59 394	0.00 1	0.53 532	0.06 230	0.87 413

GwcNet-RSSM	1.22 336	1.24 460	3.66 402	0.23 323	0.04 212	1.46 296	0.05 276	4.65 380	1.61 344	1.33 312	0.46 266	2.98 424	0.26 285	4.48 345	1.59 396	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.21 428	0.10 135

anonymity	0.99 277	0.18 105	1.80 157	0.39 371	0.67 459	0.74 45	0.01 65	5.09 419	2.13 420	1.34 314	1.30 371	0.80 267	1.62 444	0.82 190	0.64 291	0.03 468	0.59 394	0.00 1	0.48 529	0.02 95	1.15 446

PS-NSSS	1.25 344	0.85 381	2.77 324	0.05 156	0.03 185	1.40 269	0.01 65	5.04 415	2.38 441	1.34 314	2.80 448	0.65 232	0.06 153	6.36 439	0.91 349	0.18 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 339	0.01 14

PFNet+	0.65 164	0.19 134	2.19 246	0.29 352	0.06 228	1.46 296	0.54 454	1.74 104	1.62 351	1.35 316	0.45 263	0.36 191	0.01 17	2.41 268	0.25 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 14

UCFNet_RVC	0.78 201	0.68 348	2.05 221	0.02 67	0.29 380	1.57 340	0.02 163	3.57 232	0.87 109	1.35 316	0.74 312	1.66 342	0.20 269	1.92 259	0.61 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.04 54

PWCDC_ROB	3.41 494	2.29 519	5.16 471	0.19 292	0.02 163	3.11 455	0.02 163	5.15 422	12.27 541	1.36 318	23.33 560	1.98 365	3.35 493	4.93 374	3.71 474	0.28 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 530	0.32 279

PAM	1.83 430	0.18 105	3.32 378	0.66 441	0.61 447	5.41 508	0.77 473	6.32 500	0.94 141	1.37 319	1.11 355	9.51 527	2.30 464	1.23 222	0.74 311	0.00 1	0.58 390	0.00 1	0.53 532	0.03 164	0.90 419

EAI-Stereo	1.50 398	0.16 85	1.53 101	0.25 333	0.91 485	2.30 420	4.98 538	6.09 490	1.87 395	1.38 320	5.56 493	0.49 209	0.59 351	1.21 218	0.83 327	0.00 1	0.31 352	0.00 1	1.09 556	0.02 95	0.56 350

delet	1.31 367	0.61 331	2.64 316	0.05 156	0.17 317	2.84 449	1.00 485	4.88 399	2.46 449	1.38 320	1.37 375	1.62 337	0.90 391	4.52 349	1.48 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 365	0.08 98

RYNet	1.76 422	0.81 378	4.24 427	0.34 363	0.10 277	2.62 440	0.07 311	5.36 443	2.08 418	1.38 320	0.35 235	4.71 485	1.35 422	6.73 459	4.61 486	0.00 1	0.05 290	0.00 1	0.00 1	0.05 216	0.33 285

HHNet	0.94 250	0.28 193	2.48 300	0.19 292	0.08 255	1.32 244	0.42 441	2.48 155	0.84 104	1.39 323	5.80 495	0.14 156	1.74 449	0.49 96	0.94 353	0.06 491	0.00 1	0.01 465	0.00 1	0.14 365	0.04 54

UGAM-zero	1.89 434	0.19 134	2.80 325	0.22 317	0.47 423	1.57 340	0.35 434	6.96 519	0.60 49	1.40 324	0.26 206	8.37 521	4.43 509	7.06 487	0.71 305	0.00 1	0.67 400	0.00 1	0.58 536	0.02 95	1.16 448

HGLStereo	1.17 325	0.53 300	2.39 279	0.01 13	0.02 163	1.45 292	0.01 65	4.05 308	1.14 187	1.42 325	3.06 454	2.09 373	1.21 413	4.60 354	1.33 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 306	0.06 81

MyStereo05	1.01 283	0.47 275	3.36 381	0.03 105	0.14 299	1.53 327	0.02 163	4.11 319	3.37 490	1.43 326	0.03 68	1.27 313	0.39 325	1.39 233	0.97 356	0.00 1	1.10 506	0.00 1	0.16 425	0.02 95	0.37 296

GMStereo_Zeroshot	0.67 168	0.24 168	1.87 187	0.87 484	0.00 1	1.26 215	0.01 65	2.01 130	0.42 26	1.44 327	0.58 287	1.73 348	0.19 263	2.62 271	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.09 123

G2L-Stereo	1.20 329	1.04 435	3.45 386	0.03 105	0.11 282	1.43 280	0.02 163	4.01 301	1.46 314	1.45 328	0.16 165	3.06 430	0.24 277	6.15 432	1.09 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 422	0.18 203

IER	0.88 229	0.38 242	2.74 321	0.01 13	0.00 1	2.27 416	0.02 163	3.65 243	1.30 272	1.45 328	0.96 343	1.39 321	1.16 405	1.60 242	0.53 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 230	0.02 32

HI	0.65 164	0.55 302	2.46 297	0.20 307	0.00 1	1.16 163	0.01 65	1.98 127	0.79 80	1.46 330	0.02 2	2.63 404	0.64 364	0.63 147	0.24 139	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.11 329	0.08 98

CoSv	0.65 164	0.55 302	2.46 297	0.20 307	0.00 1	1.16 163	0.01 65	1.98 127	0.79 80	1.46 330	0.02 2	2.63 404	0.64 364	0.63 147	0.24 139	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.11 329	0.08 98

STTStereo	0.98 274	0.62 333	3.78 412	0.25 333	0.15 309	1.44 285	0.10 340	3.57 232	1.75 382	1.46 330	0.19 184	1.74 349	0.44 330	3.47 299	0.54 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.05 69

MyStereo8	1.16 324	0.86 384	3.73 408	0.86 483	0.04 212	1.47 303	0.01 65	4.64 378	2.13 420	1.47 333	1.10 353	1.21 311	0.31 300	1.12 207	1.50 392	0.00 1	1.45 540	0.00 1	0.30 509	0.10 306	0.93 425

test_sample5	1.11 306	0.28 193	2.93 342	0.61 427	0.01 96	1.44 285	0.01 65	5.23 430	1.93 404	1.48 334	1.14 359	0.57 222	0.15 240	3.94 319	0.89 343	0.00 1	0.81 427	0.00 1	0.08 377	0.03 164	0.68 379

PDISCO_ROB	2.54 476	1.40 477	5.07 467	1.06 503	2.01 534	8.28 530	0.17 366	7.96 537	6.01 522	1.48 334	1.75 400	3.67 458	1.25 417	7.74 510	2.07 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 498	0.42 321

DispNO	1.47 393	1.01 427	5.05 464	0.13 265	0.08 255	1.49 316	0.02 163	4.38 351	1.86 392	1.51 336	1.57 391	3.12 434	1.09 401	5.77 416	1.89 411	0.00 1	0.02 264	0.03 491	0.11 397	0.11 329	0.08 98

mmm	0.94 250	0.32 220	2.04 220	0.73 462	0.85 474	1.17 171	0.01 65	3.97 294	1.42 305	1.51 336	0.93 339	0.46 205	0.21 273	1.18 214	0.87 335	0.00 1	1.16 522	0.00 1	0.26 494	0.06 230	1.72 497

APVNet	1.68 416	0.75 363	4.94 460	0.13 265	0.01 96	4.56 495	0.08 320	5.20 427	1.44 309	1.51 336	1.05 348	2.87 419	0.93 392	6.76 461	2.76 449	0.01 426	0.00 1	0.07 502	0.00 1	0.34 485	0.08 98

DGSMNet	2.56 477	1.15 451	7.39 511	1.34 520	2.02 535	3.20 459	3.97 530	6.11 491	1.72 378	1.52 339	2.72 447	3.23 442	0.63 361	4.74 359	2.39 437	1.12 535	1.53 545	1.54 541	1.32 557	1.40 534	2.10 534

G2L-ROB	1.11 306	0.99 422	2.89 335	0.01 13	0.01 96	1.48 311	0.00 1	3.88 279	1.64 361	1.53 340	0.08 135	3.19 439	0.01 17	4.82 369	1.38 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 351	0.14 166

DualNet (step1)	1.30 364	0.51 289	3.23 368	0.03 105	0.03 185	2.48 428	0.01 65	4.98 410	1.63 357	1.53 340	0.66 298	0.90 274	1.00 394	2.79 279	0.82 322	0.68 526	0.97 480	1.79 542	1.08 553	0.02 95	0.82 404

test_sample9	2.75 482	0.51 289	3.23 368	0.03 105	0.03 185	2.48 428	0.01 65	4.98 410	1.63 357	1.53 340	0.66 298	0.90 274	1.00 394	6.14 430	10.04 527	0.68 526	17.48 575	1.79 542	1.08 553	0.02 95	0.82 404

test_sample7	1.05 293	0.24 168	1.95 201	0.65 440	0.01 96	1.25 206	0.01 65	4.98 410	1.63 357	1.53 340	0.66 298	0.90 274	1.00 394	2.79 279	0.82 322	0.00 1	0.97 480	0.00 1	0.00 1	0.03 164	1.51 473

GwcNet	1.96 441	1.51 485	7.43 513	0.30 355	1.20 509	4.13 483	0.61 462	4.45 356	1.92 401	1.53 340	2.31 425	3.93 467	0.54 341	5.50 403	3.16 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.39 498	0.24 246

acv_ft	0.94 250	0.56 312	2.28 260	0.04 139	1.07 505	1.71 384	0.01 65	4.41 354	1.34 283	1.53 340	0.75 314	1.92 360	0.45 334	0.51 104	1.74 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 479	0.20 228

test_sample3	1.07 297	0.26 180	2.91 339	0.60 423	0.01 96	1.41 276	0.01 65	5.29 435	1.72 378	1.56 346	0.54 276	0.78 265	0.18 258	3.60 306	0.87 335	0.00 1	0.80 424	0.00 1	0.08 377	0.03 164	0.68 379

xxxx	2.26 468	0.43 257	2.30 264	0.01 13	0.68 461	1.47 303	0.00 1	6.56 507	2.32 436	1.56 346	2.07 417	1.07 301	0.06 153	4.81 368	18.87 556	0.00 1	1.11 508	0.00 1	0.21 461	0.06 230	1.65 492

PSMNet-RSSM	1.10 304	0.88 388	2.30 264	0.23 323	0.00 1	1.41 276	0.03 220	5.44 452	1.19 201	1.56 346	0.50 269	2.46 398	0.71 377	4.23 332	0.90 346	0.00 1	0.00 1	0.01 465	0.00 1	0.10 306	0.08 98

test_sample6	1.14 318	0.28 193	2.92 341	0.59 421	0.01 96	1.47 303	0.01 65	5.17 426	2.07 417	1.57 349	1.40 378	0.63 227	0.19 263	4.02 322	0.99 360	0.00 1	0.77 418	0.00 1	0.08 377	0.03 164	0.67 372

DualNet	1.13 313	0.28 193	2.93 342	0.61 427	0.01 96	1.44 285	0.01 65	5.23 430	1.93 404	1.57 349	1.40 378	0.57 222	0.15 240	3.94 319	0.89 343	0.00 1	0.81 427	0.00 1	0.08 377	0.03 164	0.68 379

ffm	1.46 391	0.50 283	4.37 433	0.46 386	0.03 185	1.60 349	0.03 220	3.81 259	6.87 525	1.57 349	2.38 429	2.14 376	0.38 315	1.73 250	0.12 44	0.00 1	1.12 510	0.00 1	0.17 433	0.10 306	1.86 518

ff1	2.20 463	0.50 283	4.37 433	0.46 386	0.03 185	1.60 349	0.03 220	3.81 259	6.87 525	1.57 349	2.38 429	2.14 376	0.38 315	7.65 504	9.02 517	0.00 1	1.12 510	0.00 1	0.17 433	0.10 306	1.86 518

mmx	2.08 449	0.50 283	4.37 433	0.46 386	0.03 185	1.60 349	0.03 220	6.21 492	2.77 472	1.57 349	2.38 429	2.14 376	0.38 315	7.65 504	9.02 517	0.00 1	1.08 498	0.00 1	0.17 433	0.06 230	1.25 456

xxx	2.08 449	0.50 283	4.37 433	0.46 386	0.03 185	1.60 349	0.03 220	6.21 492	2.77 472	1.57 349	2.38 429	2.14 376	0.38 315	7.65 504	9.02 517	0.00 1	1.08 498	0.00 1	0.17 433	0.06 230	1.25 456

IRAFT_RVC	1.13 313	0.39 245	2.40 280	1.51 524	0.25 357	1.37 259	0.31 427	2.93 188	1.24 226	1.58 355	0.79 321	1.14 307	1.54 435	6.53 447	0.44 231	0.00 1	0.12 320	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.03 47

NINENet	1.14 318	0.34 228	2.08 226	0.10 238	0.01 96	5.73 510	0.03 220	5.39 446	1.54 331	1.61 356	0.72 309	2.35 396	0.06 153	2.82 281	0.05 7	0.00 1	0.01 233	0.01 465	0.00 1	0.04 198	0.00 1

hitnet-ft	1.26 353	0.71 353	2.37 277	0.04 139	0.00 1	1.39 265	0.21 384	3.94 288	2.53 454	1.61 356	1.11 355	4.21 473	0.36 309	4.83 371	1.65 399	0.01 426	0.00 1	0.03 491	0.00 1	0.11 329	0.08 98

SMFormer	1.31 367	0.30 204	2.08 226	0.47 392	0.02 163	1.04 89	0.01 65	5.75 468	2.69 462	1.65 358	2.43 437	0.91 277	0.02 50	4.75 362	2.20 423	0.00 1	0.88 441	0.00 1	0.14 411	0.06 230	0.76 397

tta	1.32 370	0.30 204	2.08 226	0.47 392	0.02 163	1.04 89	0.01 65	5.75 468	2.69 462	1.65 358	2.43 437	0.91 277	0.02 50	4.75 362	2.20 423	0.00 1	0.88 441	0.00 1	0.14 411	0.09 291	0.92 421

qqq1	1.25 344	0.30 204	2.08 226	0.47 392	0.02 163	1.04 89	0.01 65	5.75 468	2.69 462	1.65 358	2.43 437	0.91 277	0.02 50	4.75 362	0.88 339	0.00 1	0.88 441	0.00 1	0.11 397	0.09 291	0.92 421

fff1	1.25 344	0.30 204	2.08 226	0.47 392	0.02 163	1.04 89	0.01 65	5.75 468	2.69 462	1.65 358	2.43 437	0.91 277	0.02 50	4.75 362	0.88 339	0.00 1	0.88 441	0.00 1	0.11 397	0.09 291	0.92 421

test_sample4	1.09 302	0.27 190	2.97 347	0.61 427	0.01 96	1.46 296	0.01 65	5.32 439	1.86 392	1.67 362	0.72 309	0.68 242	0.15 240	3.66 309	0.88 339	0.00 1	0.80 424	0.00 1	0.08 377	0.03 164	0.67 372

ADLNet2	1.52 402	0.79 373	3.51 391	0.01 13	0.69 462	1.26 215	0.26 403	4.84 395	3.10 484	1.67 362	3.23 460	4.17 472	0.80 385	4.77 367	1.00 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 436	0.12 152

AAGNet	1.60 412	0.15 68	1.76 148	1.17 508	0.27 372	1.51 321	0.64 463	1.71 99	1.20 207	1.67 362	0.81 324	1.59 334	2.23 461	6.08 427	11.16 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.02 32

ADCP+	3.18 490	1.81 499	11.33 538	0.07 195	0.20 332	5.83 512	2.80 517	4.60 373	2.69 462	1.68 365	0.28 209	3.75 460	3.14 490	6.82 463	17.90 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 422	0.56 350

pcwnet_v2	1.36 378	0.21 151	5.89 486	0.15 274	0.01 96	1.78 391	0.02 163	5.77 472	3.19 488	1.69 366	1.94 409	2.00 367	0.79 384	3.09 289	0.33 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.04 198	0.27 264

TDLM	1.32 370	0.90 391	2.42 291	0.61 427	0.03 185	1.59 345	2.04 508	3.73 250	2.29 434	1.70 367	0.94 340	1.07 301	0.67 373	6.49 446	1.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 413	0.54 339

TransformOpticalFlow	1.53 404	0.40 249	3.46 388	0.66 441	0.07 243	1.56 337	0.09 332	4.35 349	1.86 392	1.72 368	2.27 424	3.53 453	3.04 486	6.93 474	0.49 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.10 135

test_1	0.84 218	0.15 68	2.03 215	0.37 367	0.55 431	1.01 77	0.02 163	3.06 199	0.55 44	1.73 369	0.02 2	1.09 303	0.04 108	3.70 310	0.38 213	0.00 1	0.93 460	0.00 1	0.25 487	0.16 390	0.84 409

222	3.11 487	0.43 257	2.10 233	0.02 67	0.45 418	1.57 340	0.01 65	6.44 503	2.34 440	1.73 369	2.24 423	0.52 217	0.07 170	4.95 376	36.29 573	0.00 1	1.07 496	0.00 1	0.21 461	0.06 230	1.65 492

1111x	2.13 458	0.58 317	4.38 437	0.39 371	0.61 447	2.14 412	0.01 65	6.38 502	2.40 444	1.80 371	1.97 410	0.95 289	0.64 364	7.16 491	10.30 529	0.00 1	1.18 524	0.00 1	0.29 507	0.07 257	1.32 461

LCNet	0.93 247	0.21 151	1.62 114	0.14 268	0.26 366	1.20 177	0.22 389	2.71 166	0.90 126	1.82 372	0.21 193	0.12 146	2.50 472	5.59 410	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 390	0.79 402

test_xeample	2.27 469	0.46 269	2.25 257	0.10 238	0.69 462	1.48 311	0.00 1	6.24 495	2.46 449	1.83 373	2.40 434	0.37 192	0.07 170	4.49 346	19.55 558	0.00 1	1.11 508	0.00 1	0.21 461	0.07 257	1.65 492

R-Stereo Train	0.56 129	0.15 68	1.83 173	0.02 67	0.00 1	1.26 215	0.09 332	4.14 324	0.45 29	1.86 374	0.42 255	0.06 96	0.01 17	0.32 52	0.46 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 69

RAFT-Stereo	0.56 129	0.15 68	1.83 173	0.02 67	0.00 1	1.26 215	0.09 332	4.14 324	0.45 29	1.86 374	0.42 255	0.06 96	0.01 17	0.32 52	0.46 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 69
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
TCMNet	1.67 415	0.92 398	6.06 490	0.15 274	1.43 520	1.83 396	0.17 366	4.72 386	1.56 334	1.88 376	2.94 452	1.92 360	0.45 334	5.34 397	3.00 460	0.00 1	0.06 296	0.06 501	0.00 1	0.43 503	0.48 329

RAFT + AFF	1.88 432	1.84 503	4.19 424	0.05 156	0.85 474	2.29 419	1.00 485	6.32 500	2.26 431	1.88 376	1.80 404	1.27 313	3.66 498	6.56 448	2.36 436	0.02 454	0.34 357	0.00 1	0.01 313	0.41 502	0.50 332

HITNet	1.01 283	1.08 443	3.32 378	0.80 476	0.00 1	1.37 259	0.02 163	5.20 427	1.59 341	1.88 376	0.18 172	0.64 231	0.31 300	1.24 223	2.01 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.47 325
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
iResNet	1.20 329	0.77 371	3.37 382	1.01 500	0.01 96	2.00 404	0.01 65	4.44 355	1.74 380	1.88 376	1.09 351	0.35 190	0.35 306	4.22 331	2.44 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 291	0.26 261

ttt	1.79 426	0.32 220	2.41 283	0.58 418	0.26 366	1.64 370	0.00 1	6.26 498	2.57 457	1.91 380	2.39 433	1.39 321	0.11 216	5.55 407	7.97 511	0.00 1	1.05 492	0.00 1	0.16 425	0.06 230	1.14 443

HSM	1.48 395	0.60 325	1.85 178	0.01 13	0.29 380	1.76 389	0.04 255	6.50 504	1.46 314	1.91 380	1.55 389	4.69 484	1.27 419	6.66 455	0.70 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 257	0.26 261

CRFU-Net	1.43 389	0.33 226	2.98 350	1.27 512	0.03 185	4.01 481	0.05 276	6.21 492	0.95 146	1.92 382	0.74 312	3.41 447	2.55 474	3.36 294	0.36 198	0.01 426	0.01 233	0.11 514	0.00 1	0.13 351	0.09 123

gwcnet-sp	1.11 306	0.71 353	4.90 456	0.05 156	0.01 96	2.59 436	0.14 358	4.22 334	1.38 299	1.93 383	0.18 172	0.68 242	0.38 315	3.77 313	0.98 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 351	0.08 98

scenet	1.11 306	0.71 353	4.90 456	0.05 156	0.01 96	2.59 436	0.14 358	4.22 334	1.38 299	1.93 383	0.18 172	0.68 242	0.38 315	3.77 313	0.98 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 351	0.08 98

ssnet	1.11 306	0.71 353	4.90 456	0.05 156	0.01 96	2.59 436	0.14 358	4.22 334	1.38 299	1.93 383	0.18 172	0.68 242	0.38 315	3.77 313	0.98 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 351	0.08 98

RainbowNet	5.23 526	4.09 549	4.92 459	9.61 556	6.18 549	5.26 507	3.48 525	7.68 534	4.58 509	1.94 386	3.02 453	4.67 483	3.42 494	5.90 421	2.01 415	9.59 558	2.19 555	8.45 553	0.20 451	10.52 554	6.82 557

dad	1.04 290	1.21 456	3.14 362	0.08 207	0.01 96	1.25 206	0.01 65	1.30 68	2.54 455	1.95 387	0.37 241	0.40 199	0.04 108	5.95 423	1.06 366	0.01 426	0.00 1	1.11 539	0.12 404	0.07 257	0.19 208

ACRE	0.94 250	1.27 463	3.93 418	0.22 317	0.02 163	1.44 285	0.29 419	3.88 279	1.60 343	1.97 388	2.42 435	0.21 172	0.11 216	0.82 190	0.29 161	0.00 1	0.04 282	0.01 465	0.05 361	0.21 428	0.09 123

test-3	0.86 225	0.15 68	2.03 215	0.37 367	0.56 434	1.01 77	0.02 163	3.05 197	0.54 41	1.98 389	0.02 2	1.09 303	0.04 108	3.73 312	0.38 213	0.00 1	0.93 460	0.00 1	0.25 487	0.16 390	0.82 404

xyz-stereo	4.49 518	0.31 212	37.34 567	0.02 67	0.01 96	19.38 555	0.01 65	2.42 152	0.53 36	2.00 390	14.43 532	2.64 407	0.14 236	7.36 495	2.92 457	0.00 1	0.01 233	0.23 524	0.00 1	0.05 216	0.09 123

psmg	0.93 247	0.15 68	1.48 94	0.02 67	0.00 1	3.25 461	0.26 403	5.45 453	1.17 194	2.00 390	1.45 382	1.78 352	0.10 207	0.80 186	0.71 305	0.00 1	0.00 1	0.01 465	0.00 1	0.02 95	0.04 54

BEATNet_4x	1.24 340	1.45 480	5.03 463	0.58 418	0.02 163	1.34 252	0.09 332	5.29 435	1.69 367	2.01 392	0.25 200	1.18 309	0.44 330	2.11 266	2.70 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 365	0.54 339

IPLGR_C	0.94 250	1.37 473	3.71 405	0.19 292	0.02 163	1.44 285	0.29 419	3.88 279	1.62 351	2.04 393	2.44 441	0.20 168	0.12 229	0.79 180	0.29 161	0.00 1	0.05 290	0.01 465	0.05 361	0.21 428	0.08 98

STrans-v2	1.75 420	0.45 262	3.43 385	0.03 105	0.19 327	1.48 311	0.08 320	7.25 525	2.16 422	2.04 393	2.80 448	3.60 454	3.78 501	7.00 481	0.52 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.10 135

iRaft-Stereo_20w	1.39 382	0.18 105	3.72 406	0.79 474	0.56 434	1.90 400	0.65 465	8.85 541	1.05 173	2.05 395	0.42 255	1.24 312	1.23 415	1.69 248	0.95 354	0.00 1	0.62 397	0.00 1	0.44 525	0.02 95	1.41 467

Prome-Stereo	1.29 360	0.09 16	1.62 114	0.12 261	0.24 353	1.28 225	0.65 465	2.98 190	0.93 135	2.08 396	8.52 513	0.75 256	2.83 480	2.19 267	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	1.39 464

CIPLG	0.94 250	1.29 465	3.53 394	0.19 292	0.03 185	1.45 292	0.29 419	3.87 274	1.61 344	2.10 397	2.52 442	0.21 172	0.11 216	0.85 195	0.29 161	0.00 1	0.05 290	0.01 465	0.05 361	0.21 428	0.08 98

SACVNet	1.14 318	0.74 360	2.49 302	0.07 195	0.00 1	1.65 371	0.28 412	4.52 363	1.51 325	2.11 398	0.79 321	1.57 329	0.07 170	5.28 393	1.31 380	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 456	0.18 203

testlalala	0.68 174	0.17 97	1.61 113	0.21 313	0.18 321	1.14 154	0.03 220	3.47 226	1.74 380	2.12 399	0.20 189	0.30 187	0.05 130	0.38 65	0.41 227	0.01 426	1.13 514	0.00 1	0.27 498	0.01 38	0.15 176

Wz-Net-TNSev	4.36 515	6.36 557	22.98 558	0.22 317	0.06 228	7.00 518	3.45 524	7.46 530	3.81 499	2.12 399	0.63 293	7.29 518	5.11 516	9.87 531	9.72 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.36 492	0.66 368

MSAF-DinoV2	4.86 523	4.93 552	11.35 539	1.15 507	0.06 228	3.13 457	0.57 460	7.49 531	4.56 508	2.13 401	0.94 340	16.45 544	5.99 528	14.60 555	18.54 555	0.06 491	0.03 275	0.09 508	0.74 543	2.00 539	2.34 538

test_for_model	4.73 522	23.37 573	1.56 107	13.12 564	10.72 564	1.09 128	0.05 276	4.90 404	2.02 412	2.16 402	0.09 139	0.14 156	0.04 108	0.20 17	0.29 161	8.07 554	2.41 557	0.00 1	0.01 313	20.56 572	3.81 549

StereoDRNet-Refined	0.96 263	0.28 193	1.94 200	0.03 105	0.01 96	1.34 252	0.01 65	4.02 303	1.33 280	2.16 402	1.23 366	2.62 403	0.18 258	2.06 263	1.82 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 390	0.06 81
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MMNet	1.33 375	0.69 351	4.18 423	0.11 254	0.01 96	4.08 482	0.02 163	4.27 343	1.49 323	2.17 404	0.33 225	1.34 319	1.20 408	4.52 349	1.93 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 329	0.06 81

otaku	3.61 498	2.06 512	4.04 420	6.41 549	3.35 545	4.67 497	2.08 509	5.97 481	1.58 338	2.19 405	2.62 445	3.47 450	1.45 428	4.36 340	2.17 422	8.55 555	0.25 340	1.89 545	0.03 344	9.29 550	5.81 554

G2L-Stereo_test	1.14 318	1.01 427	2.97 347	0.27 347	0.01 96	1.66 373	0.10 340	3.73 250	1.31 275	2.21 406	0.11 148	3.18 437	0.49 339	4.55 353	0.70 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 422	0.30 271

Pruner-Stereo	0.63 156	0.21 151	1.86 181	1.03 501	0.10 277	1.59 345	0.35 434	2.26 143	1.22 220	2.22 407	0.45 263	0.25 180	0.01 17	0.67 158	0.38 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.02 32

GMOStereo	0.62 150	0.55 302	1.80 157	0.09 226	0.61 447	1.07 111	0.03 220	2.92 183	0.25 7	2.23 408	0.02 2	0.66 234	0.04 108	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 528	0.00 1	0.00 1	0.23 437	0.19 208

error version	0.62 150	0.55 302	1.80 157	0.09 226	0.61 447	1.07 111	0.03 220	2.92 183	0.25 7	2.23 408	0.02 2	0.66 234	0.04 108	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 528	0.00 1	0.00 1	0.23 437	0.19 208

test-v	0.62 150	0.55 302	1.80 157	0.09 226	0.61 447	1.07 111	0.03 220	2.92 183	0.25 7	2.23 408	0.02 2	0.66 234	0.04 108	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 528	0.00 1	0.00 1	0.23 437	0.19 208

test-2	0.62 150	0.55 302	1.80 157	0.09 226	0.61 447	1.07 111	0.03 220	2.92 183	0.25 7	2.23 408	0.02 2	0.66 234	0.04 108	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 528	0.00 1	0.00 1	0.23 437	0.19 208

Syn2CoEx	1.91 436	1.85 504	6.43 502	0.05 156	0.00 1	1.47 303	0.54 454	6.03 488	2.24 429	2.24 412	2.19 419	2.06 370	3.10 488	6.57 449	2.58 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 485	0.40 313

CASS	0.63 156	0.16 85	1.88 189	0.03 105	0.01 96	1.67 378	0.04 255	3.11 206	0.81 93	2.25 413	1.02 347	0.29 186	0.35 306	0.70 163	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.04 54
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ISRNet	0.98 274	0.37 240	3.32 378	0.08 207	0.00 1	1.17 171	0.04 255	3.63 241	1.03 170	2.26 414	1.68 397	2.56 400	0.20 269	2.65 272	0.52 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.14 166

DMCA	0.87 226	0.52 298	3.24 373	0.01 13	0.01 96	1.30 230	0.02 163	3.69 245	1.87 395	2.29 415	0.17 167	1.71 346	0.10 207	0.76 173	1.42 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.12 152

Wz-Net-SNSev	3.01 485	3.59 543	12.98 544	0.45 385	0.04 212	2.72 442	1.12 490	5.80 473	2.42 446	2.30 416	2.62 445	6.39 509	1.29 420	10.20 533	7.19 506	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.29 471	0.72 391

DISCO	2.03 446	0.45 262	2.82 329	0.72 457	0.53 429	5.13 503	0.01 65	6.01 486	1.81 391	2.31 417	0.91 338	6.43 510	0.87 389	8.57 523	3.67 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 339	0.17 195

AANet_RVC	1.95 439	1.64 494	4.89 455	0.09 226	0.00 1	1.24 198	0.01 65	3.93 286	2.82 478	2.32 418	4.64 485	3.61 455	0.19 263	7.61 503	4.73 487	0.60 525	0.19 335	0.00 1	0.00 1	0.11 329	0.47 325

NOSS_ROB	1.47 393	0.49 280	2.40 280	1.00 497	0.17 317	2.56 434	0.01 65	4.86 397	2.62 458	2.32 418	1.74 399	2.79 414	0.02 50	6.96 478	0.60 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 230	0.73 392

UDG	3.15 488	9.41 563	2.81 327	2.72 540	0.92 486	2.39 425	0.11 344	4.12 320	1.30 272	2.35 420	3.63 469	4.96 489	1.58 442	4.33 338	2.89 456	1.22 538	0.04 282	8.09 552	3.80 564	4.94 542	1.35 462

UPFNet	0.99 277	0.32 220	2.89 335	0.00 1	0.00 1	1.90 400	0.11 344	4.10 315	1.10 181	2.35 420	0.12 157	1.91 359	0.08 184	4.02 322	0.78 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.04 54

BUS	1.05 293	0.15 68	1.48 94	0.04 139	0.00 1	5.73 510	0.03 220	6.00 483	1.17 194	2.36 422	0.64 295	2.35 396	0.06 153	0.80 186	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.06 81

BSDual-CNN	0.94 250	0.15 68	1.48 94	0.04 139	0.00 1	3.30 462	0.20 377	6.00 483	1.17 194	2.36 422	0.64 295	1.78 352	0.10 207	0.80 186	0.71 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.06 81

hknet	1.21 332	0.25 177	2.89 335	0.04 139	0.00 1	3.30 462	0.20 377	6.00 483	1.19 201	2.36 422	0.64 295	3.38 445	0.05 130	3.04 286	0.73 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.06 81

PFNet	1.13 313	0.26 180	3.28 376	1.27 512	0.55 431	1.60 349	0.24 395	1.80 110	1.19 201	2.37 425	1.21 365	0.63 227	0.30 295	6.85 465	0.46 245	0.16 512	0.01 233	0.00 1	0.07 373	0.18 413	0.24 246

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 329	0.85 381	3.90 416	0.61 427	0.99 494	1.40 269	0.01 65	4.06 309	1.56 334	2.38 426	0.36 239	2.15 381	0.57 348	4.52 349	0.67 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.02 95	0.03 47
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DCANet-4	0.83 211	0.18 105	4.76 451	0.04 139	0.01 96	1.24 198	0.02 163	3.84 269	2.21 427	2.39 427	0.25 200	0.11 142	0.24 277	0.59 136	0.36 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.37 296

fff	0.83 211	0.63 336	3.63 397	0.01 13	0.04 212	1.25 206	0.02 163	3.98 295	1.29 263	2.39 427	0.25 200	0.09 130	1.78 450	0.58 128	0.36 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.37 296

csc	0.83 211	0.63 336	3.63 397	0.01 13	0.04 212	1.25 206	0.02 163	3.98 295	1.29 263	2.39 427	0.25 200	0.09 130	1.78 450	0.58 128	0.36 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.37 296

cscssc	0.83 211	0.63 336	3.63 397	0.01 13	0.04 212	1.25 206	0.02 163	3.98 295	1.29 263	2.39 427	0.25 200	0.09 130	1.78 450	0.58 128	0.36 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.37 296

DisPM	0.96 263	0.17 97	2.10 233	0.90 490	0.02 163	1.53 327	0.55 458	1.86 116	1.31 275	2.42 431	0.82 325	0.38 195	0.01 17	6.92 472	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.00 1

ADLNet	1.35 377	0.55 302	2.95 345	0.01 13	0.05 222	2.22 413	0.11 344	5.06 417	2.83 479	2.42 431	2.19 419	2.63 404	0.68 375	3.59 305	1.37 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 404	0.27 264

LMCR-Stereo	1.28 356	1.13 448	2.41 283	0.57 416	0.03 185	2.72 442	0.09 332	6.86 514	0.88 115	2.44 433	1.92 407	0.14 156	1.55 438	3.57 304	1.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 390	0.02 32

S-Stereo	2.12 457	0.32 220	6.30 496	0.24 328	0.22 341	2.51 432	1.83 504	5.38 444	5.55 515	2.46 434	5.91 496	2.81 415	0.71 377	5.19 388	2.45 440	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.07 257	0.37 296

SQANet	2.65 479	1.92 509	3.73 408	4.47 546	2.98 542	2.59 436	0.24 395	4.66 381	1.11 183	2.48 435	0.59 289	1.57 329	0.86 388	3.95 321	1.67 401	7.97 553	0.14 325	0.48 527	0.03 344	7.84 546	3.68 548

DEmStereo	1.56 409	0.16 85	2.44 295	0.09 226	0.02 163	1.77 390	0.87 476	1.72 100	1.08 177	2.48 435	6.30 502	1.06 299	5.02 515	6.28 436	1.81 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 14

FINET	2.99 483	2.11 515	7.66 514	1.13 505	1.79 528	4.35 490	3.34 523	5.66 461	7.93 535	2.49 437	3.29 461	1.66 342	2.47 471	6.70 457	4.44 483	0.82 530	1.38 537	0.03 491	0.30 509	0.36 492	1.88 522

ssnet_v2	1.33 375	0.64 340	2.83 330	0.06 178	0.03 185	2.08 410	0.36 436	5.88 478	2.33 438	2.52 438	0.88 334	3.06 430	0.54 341	1.75 252	3.30 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 448	0.13 160

GANet	2.23 466	0.92 398	3.10 358	0.88 485	0.08 255	2.25 414	3.25 521	4.61 374	1.71 373	2.55 439	9.98 519	2.56 400	1.47 432	7.52 502	2.98 459	0.00 1	0.04 282	0.02 486	0.08 377	0.14 365	0.42 321

SuperB	3.75 504	2.46 525	15.54 552	0.32 358	0.06 228	4.29 488	1.61 501	4.25 339	11.49 540	2.56 440	1.31 373	2.01 369	1.86 454	6.94 475	8.94 516	0.05 481	0.03 275	0.10 513	0.08 377	10.62 556	0.56 350

ADStereo(finetuned)	0.98 274	0.65 344	4.66 447	0.03 105	0.00 1	1.25 206	0.01 65	3.99 299	2.16 422	2.65 441	0.30 216	0.09 130	2.33 466	0.58 128	0.45 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.41 317

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 431	1.13 448	5.96 487	0.02 67	0.00 1	5.00 501	0.29 419	5.31 438	2.38 441	2.65 441	1.15 361	2.32 395	1.95 457	5.59 410	3.35 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.14 166

psm_up	1.01 283	0.68 348	2.47 299	0.04 139	0.00 1	2.01 405	0.05 276	4.09 313	1.29 263	2.65 441	0.47 267	1.71 346	0.44 330	3.65 308	0.45 236	0.06 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 365	0.06 81

coex_refinement	1.30 364	0.96 411	2.31 269	0.12 261	0.02 163	1.52 324	0.07 311	4.70 385	1.79 388	2.66 444	0.66 298	4.34 474	0.47 337	3.87 318	2.09 419	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.06 230	0.34 289

OMP-Stereo	1.29 360	0.75 363	1.67 125	2.47 537	0.29 380	1.61 355	0.32 430	2.38 151	1.09 178	2.66 444	1.14 359	3.04 428	0.17 254	7.40 496	0.60 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 257	0.08 98

DCANet	0.84 218	0.65 344	3.63 397	0.03 105	0.00 1	1.25 206	0.01 65	3.99 299	2.16 422	2.66 444	0.31 220	0.09 130	0.48 338	0.57 127	0.45 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.41 317

ccnet	1.96 441	0.68 348	3.59 395	0.26 340	0.19 327	3.68 476	1.55 500	4.89 400	1.77 384	2.68 447	3.92 475	3.44 448	1.72 447	5.02 380	5.22 489	0.06 491	0.00 1	0.09 508	0.01 313	0.13 351	0.32 279

DDUNet	3.58 495	11.19 565	3.84 414	3.59 544	3.31 544	4.14 484	0.20 377	4.40 353	1.33 280	2.72 448	3.11 457	3.16 435	0.37 311	4.18 326	1.47 390	2.02 543	0.05 290	10.10 558	3.59 563	5.85 544	3.05 546

LL-Strereo	2.29 470	1.55 489	5.01 462	0.64 438	2.78 541	1.52 324	0.05 276	5.04 415	1.24 226	2.73 449	2.87 451	5.10 494	5.49 523	7.22 493	0.81 320	0.04 477	1.31 534	0.00 1	0.00 1	0.31 475	2.08 532

GMM-Stereo	1.17 325	0.10 28	2.29 262	0.13 265	0.22 341	1.43 280	0.84 475	2.83 175	1.16 189	2.73 449	3.09 456	0.54 219	0.87 389	5.31 394	0.16 81	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.02 95	1.72 497

MLCV	1.19 328	0.97 415	3.09 357	0.07 195	0.00 1	1.63 363	0.04 255	3.33 218	1.57 336	2.74 451	1.83 405	0.99 293	0.40 326	5.31 394	1.53 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 339	0.11 143

Nwc_Net	2.25 467	0.98 419	5.37 476	0.07 195	0.11 282	2.80 446	0.05 276	7.36 528	1.30 272	2.77 452	8.21 512	5.18 497	2.98 485	5.16 387	2.46 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 339	0.08 98

PSM-AAD	1.21 332	0.08 10	1.53 101	0.10 238	0.27 372	1.35 256	3.14 520	2.74 168	0.83 102	2.89 453	2.04 416	0.16 162	5.25 519	3.51 301	0.21 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.08 98

DPSNet	3.98 507	1.01 427	12.58 542	0.74 464	0.55 431	5.24 506	1.53 499	12.44 549	4.82 511	2.89 453	0.97 344	6.37 508	11.43 550	8.20 515	8.61 515	0.09 501	0.51 375	0.11 514	0.38 523	0.35 490	0.83 408

IIG-Stereo	1.39 382	0.67 347	1.73 136	2.48 538	0.05 222	1.63 363	0.14 358	3.00 192	1.20 207	2.94 455	2.23 422	3.03 427	0.55 343	7.41 497	0.66 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.07 91

NCC-stereo	2.09 451	1.02 430	4.78 452	0.10 238	0.26 366	2.33 422	0.13 353	5.82 475	1.70 371	2.98 456	3.18 458	4.63 481	5.69 525	6.26 434	2.76 449	0.05 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.14 166

Abc-Net	2.09 451	1.02 430	4.78 452	0.10 238	0.26 366	2.33 422	0.13 353	5.82 475	1.70 371	2.98 456	3.18 458	4.63 481	5.69 525	6.26 434	2.76 449	0.05 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.14 166
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
raftrobust	0.68 174	0.89 390	1.80 157	0.02 67	1.29 515	1.22 189	0.05 276	2.37 150	0.62 52	2.99 458	0.03 68	0.12 146	0.15 240	0.60 140	0.51 266	0.00 1	0.69 403	0.00 1	0.00 1	0.10 306	0.24 246

ARAFT	1.27 355	1.38 475	4.73 449	0.08 207	0.00 1	1.67 378	0.04 255	5.52 455	1.98 409	3.02 459	0.59 289	0.47 207	0.11 216	4.87 372	0.38 213	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.00 1	0.25 448	0.25 255

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 498	3.47 538	9.32 530	0.19 292	0.30 392	13.80 544	7.49 559	5.15 422	3.95 500	3.06 460	3.94 477	4.60 479	1.20 408	8.49 521	2.79 453	0.70 529	1.22 527	0.04 496	0.84 546	0.50 510	1.23 452

YMNet	1.76 422	0.93 401	4.46 441	0.18 285	0.30 392	4.41 492	0.21 384	4.21 330	1.46 314	3.07 461	4.85 486	4.12 470	0.37 311	3.05 287	2.47 442	0.05 481	0.12 320	0.08 505	0.01 313	0.51 511	0.40 313

YMNet_1	1.76 422	0.93 401	4.46 441	0.18 285	0.30 392	4.41 492	0.21 384	4.21 330	1.46 314	3.07 461	4.85 486	4.12 470	0.37 311	3.05 287	2.47 442	0.05 481	0.12 320	0.08 505	0.01 313	0.51 511	0.40 313

SDNR	3.62 500	1.25 461	7.41 512	0.71 455	0.22 341	26.06 569	0.02 163	4.55 369	2.42 446	3.10 463	11.33 523	3.05 429	0.77 381	8.31 519	2.21 426	0.05 481	0.11 318	0.00 1	0.01 313	0.08 269	0.66 368

ADCRef	2.57 478	1.40 477	7.90 519	0.11 254	0.11 282	4.71 498	0.74 471	5.45 453	1.66 364	3.15 464	1.65 396	1.61 335	2.25 462	4.54 352	15.56 549	0.03 468	0.00 1	0.01 465	0.10 392	0.27 461	0.23 242

KYRaft	1.26 353	0.08 10	1.58 110	0.06 178	0.23 346	1.28 225	0.75 472	2.92 183	0.81 93	3.20 465	7.14 507	0.99 293	2.70 477	1.56 239	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	1.66 496

NCCL2	1.51 399	1.32 468	3.27 375	0.03 105	0.07 243	1.63 363	3.29 522	4.54 367	1.61 344	3.22 466	0.37 241	3.84 463	0.31 300	4.42 343	2.02 417	0.00 1	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.09 291	0.22 238

MultiAttention	6.52 536	0.19 134	1.72 133	1.21 509	1.55 525	44.52 575	15.97 571	6.84 512	2.09 419	3.23 467	8.12 510	6.32 507	0.38 315	27.80 571	4.55 485	0.13 508	0.01 233	0.66 536	0.79 544	2.04 540	2.21 537

DSFCA	1.45 390	0.51 289	2.76 323	0.01 13	0.03 185	3.64 475	0.83 474	3.28 216	1.45 312	3.25 468	0.44 260	2.89 421	1.45 428	6.07 426	2.14 421	0.00 1	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.06 230	0.10 135

w-ln-seven-2	2.43 474	1.73 498	14.40 547	0.27 347	0.07 243	1.40 269	0.47 445	4.54 367	3.57 493	3.26 469	1.19 364	2.29 391	1.65 445	7.16 491	5.50 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.21 428	0.76 397

DMCA-RVC	1.12 311	1.19 454	5.30 474	0.03 105	0.04 212	1.30 230	0.06 303	3.05 197	0.87 109	3.33 470	0.12 157	0.98 292	0.65 369	3.40 296	1.82 406	0.01 426	0.04 282	0.02 486	0.01 313	0.10 306	0.09 123

CVANet_RVC	1.37 379	0.82 380	3.23 368	0.54 409	0.11 282	1.48 311	0.46 444	4.01 301	2.23 428	3.33 470	1.34 374	1.51 326	0.37 311	6.38 440	0.69 302	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.19 416	0.62 361

FTStereo	2.20 463	0.09 16	2.07 223	0.18 285	0.13 293	1.43 280	4.50 537	2.98 190	0.97 157	3.35 472	17.70 539	0.77 264	4.06 504	4.36 340	0.15 71	0.15 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	1.19 449

DeepPruner_ROB	1.04 290	0.99 422	3.05 353	0.02 67	0.00 1	1.60 349	0.17 366	3.96 291	0.52 35	3.41 473	0.03 68	2.06 370	0.17 254	3.35 293	1.12 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 365	0.14 166

edge stereo	2.06 447	0.42 256	4.20 425	0.14 268	0.09 266	1.82 395	0.51 451	5.38 444	2.48 452	3.45 474	3.96 479	8.28 520	1.80 453	5.90 421	2.30 432	0.00 1	0.00 1	0.01 465	0.00 1	0.16 390	0.19 208

DLCB_ROB	1.38 380	0.60 325	1.96 202	0.10 238	0.00 1	1.53 327	0.23 392	4.02 303	1.91 400	3.54 475	1.97 410	3.40 446	0.30 295	4.91 373	2.97 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.12 152

DCVSM-stereo	0.74 190	0.09 16	1.76 148	0.07 195	0.01 96	1.24 198	0.04 255	2.09 137	0.31 16	3.55 476	0.09 139	3.02 426	0.59 351	1.43 235	0.45 236	0.00 1	0.00 1	0.01 465	0.00 1	0.02 95	0.01 14

FBW_ROB	2.74 481	1.02 430	4.72 448	0.43 380	0.18 321	4.35 490	0.18 372	7.28 527	3.50 491	3.57 477	3.38 464	4.86 487	1.22 414	11.70 546	5.76 494	0.17 513	0.08 305	0.59 532	0.12 404	0.28 465	1.40 466

HBP-ISP	1.59 411	1.12 446	3.42 384	0.53 408	0.10 277	4.27 486	1.44 497	5.35 440	1.61 344	3.58 478	0.87 333	0.91 277	1.18 406	6.64 453	0.46 245	0.04 477	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.06 230	0.24 246

StereoDRNet	1.66 414	1.21 456	5.39 478	0.06 178	0.11 282	2.49 431	1.06 488	5.28 434	1.89 397	3.60 479	0.63 293	2.28 387	0.64 364	4.70 356	3.25 466	0.00 1	0.03 275	0.00 1	0.01 313	0.15 381	0.36 293

z-mn7	4.53 519	3.38 537	10.95 537	0.14 268	0.03 185	8.41 532	0.48 448	4.63 376	14.42 546	3.68 480	18.00 541	4.72 486	1.20 408	11.78 547	8.25 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 428	0.39 308

DRaft	1.40 384	0.20 144	1.83 173	0.09 226	0.01 96	1.66 373	0.42 441	2.13 141	0.59 47	3.75 481	5.16 490	0.41 201	4.27 507	5.52 404	1.63 398	0.01 426	0.06 296	0.00 1	0.07 373	0.08 269	0.12 152

HSM-Net_RVC	1.51 399	0.11 42	1.93 198	0.00 1	0.01 96	1.91 402	0.05 276	7.86 535	1.93 404	3.77 482	3.76 471	3.16 435	0.36 309	4.34 339	0.83 327	0.01 426	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.11 143
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LALA_ROB	1.55 407	1.07 441	2.99 352	0.02 67	0.06 228	3.20 459	0.49 450	4.07 311	1.80 390	3.79 483	0.66 298	4.51 477	0.25 284	3.82 316	4.07 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 306	0.11 143

RP	2.09 451	0.90 391	3.88 415	0.22 317	0.61 447	1.72 385	0.94 480	4.97 409	2.65 460	3.87 484	5.63 494	4.44 475	4.28 508	4.99 378	2.35 435	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.20 422	0.13 160

MADNet+	11.36 553	15.59 568	70.62 576	1.36 522	1.52 524	20.21 557	4.98 538	12.73 550	8.13 536	3.88 485	6.42 503	8.89 525	6.29 530	32.76 573	29.90 572	0.25 521	1.05 492	0.01 465	0.22 466	0.60 522	1.76 502

RGC	2.11 455	0.95 407	4.61 446	0.08 207	0.29 380	3.34 466	0.11 344	5.40 448	1.78 386	3.93 486	4.52 483	5.20 498	3.05 487	5.78 417	2.78 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 339	0.18 203

Wz-Net-MNSev	2.17 461	1.90 508	7.77 516	0.02 67	0.01 96	4.60 496	2.08 509	5.70 464	2.83 479	4.02 487	1.50 387	1.87 356	2.53 473	5.10 383	3.04 462	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.14 365	0.31 275

AF-Net	2.51 475	1.12 446	5.46 480	0.01 13	0.13 293	2.03 406	0.47 445	7.04 521	2.74 468	4.09 488	10.64 522	4.99 490	2.94 481	4.94 375	3.28 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 404	0.15 176

XPNet_ROB	1.41 386	0.81 378	2.75 322	0.04 139	0.01 96	1.70 383	0.17 366	4.14 324	1.69 367	4.12 489	1.10 353	1.58 332	0.52 340	5.13 385	4.07 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 329	0.25 255

FAT-Stereo	1.95 439	0.23 163	3.66 402	0.18 285	0.03 185	1.80 393	0.94 480	5.35 440	3.11 485	4.23 490	5.00 489	5.22 500	2.76 479	5.07 381	1.09 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 216	0.17 195

zh-sn7	4.41 516	4.45 550	18.43 555	0.15 274	0.01 96	4.00 480	2.16 512	5.26 433	2.74 468	4.24 491	10.00 520	4.09 468	6.64 532	10.84 540	14.33 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 465	0.63 363

CBMV_ROB	2.06 447	0.31 212	2.72 319	0.63 435	0.00 1	2.83 448	0.88 477	5.24 432	2.41 445	4.28 492	6.16 498	3.07 433	3.47 496	5.81 420	2.69 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 216	0.56 350

DANet	1.96 441	0.24 168	3.72 406	0.78 473	0.48 425	2.65 441	0.34 433	3.94 288	1.71 373	4.35 493	1.56 390	5.09 493	0.56 345	6.97 479	5.99 497	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.04 198	0.66 368
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 529	3.14 536	10.56 535	0.47 392	0.29 380	24.98 566	8.65 563	6.24 495	9.96 539	4.38 494	8.16 511	8.42 522	2.44 470	9.46 529	6.27 500	1.11 534	1.70 549	0.33 526	0.47 528	1.16 533	1.35 462

PASM	2.20 463	1.85 504	10.33 534	1.00 497	0.41 407	1.98 403	0.90 479	3.85 270	2.76 471	4.38 494	1.53 388	3.49 452	1.54 435	6.60 450	2.43 438	0.14 510	0.02 264	0.00 1	0.03 344	0.33 481	0.39 308

DRN-Test	1.79 426	0.51 289	4.94 460	0.19 292	0.14 299	3.30 462	0.19 376	6.58 508	2.31 435	4.40 496	0.77 318	2.10 374	1.73 448	5.40 401	2.82 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.12 339	0.27 264

ACVNet_1	6.79 539	2.72 531	6.97 506	9.78 558	7.38 557	7.67 524	2.29 514	10.50 545	6.93 528	4.51 497	5.39 492	13.21 536	6.34 531	7.02 485	3.31 469	9.70 560	2.48 560	10.85 561	0.11 397	11.41 560	7.23 559

ADCPNet	3.94 506	1.47 483	14.87 548	0.11 254	0.45 418	7.19 520	2.23 513	5.42 450	3.18 487	4.53 498	2.03 415	7.48 519	5.27 520	7.05 486	14.73 546	0.02 454	0.74 413	0.04 496	0.91 552	0.23 437	0.85 411

stereogan	2.38 472	0.59 321	5.05 464	0.01 13	0.09 266	8.26 529	0.58 461	4.92 405	3.65 495	4.68 499	4.60 484	6.43 510	2.39 468	5.27 392	0.72 309	0.00 1	0.01 233	0.01 465	0.00 1	0.27 461	0.13 160

ETE_ROB	1.42 388	1.04 435	3.10 358	0.02 67	0.03 185	1.81 394	0.22 389	4.73 387	1.67 366	4.77 500	1.43 381	2.77 411	0.08 184	4.23 332	2.20 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 230	0.20 228

ADCL	3.64 501	1.54 487	8.53 528	0.26 340	0.28 378	7.37 521	4.49 536	5.42 450	3.61 494	4.79 501	3.85 474	5.14 495	4.47 510	6.28 436	15.73 550	0.05 481	0.01 233	0.11 514	0.13 407	0.34 485	0.33 285

DAS	1.40 384	0.11 42	2.83 330	0.04 139	0.01 96	1.31 235	1.14 491	4.51 361	2.02 412	4.84 502	2.33 426	1.65 340	0.56 345	5.53 405	0.85 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.19 208

SepStereo	1.41 386	0.11 42	2.83 330	0.04 139	0.01 96	1.31 235	1.14 491	4.51 361	2.02 412	4.84 502	2.33 426	1.65 340	0.56 345	5.78 417	0.85 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.19 208

MFN_U_SF_RVC	4.10 510	2.36 522	12.04 541	1.00 497	0.27 372	10.31 536	0.51 451	8.83 540	3.69 496	4.90 504	3.30 462	9.33 526	3.43 495	8.28 517	9.42 520	0.41 524	0.53 380	0.52 528	0.81 545	0.90 531	1.05 435

GrayStereo	1.55 407	0.06 1	1.53 101	0.75 468	0.20 332	1.27 221	4.44 535	3.44 224	1.20 207	4.92 505	3.92 475	0.45 204	4.54 511	3.43 298	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 531	0.02 95	0.25 255

XQC	3.16 489	2.00 511	7.71 515	0.97 496	0.67 459	5.07 502	0.69 467	6.58 508	4.95 512	5.04 506	1.98 413	4.99 490	3.12 489	7.96 513	10.02 526	0.00 1	0.63 398	0.00 1	0.18 440	0.36 492	0.38 306

NVStereoNet_ROB	4.22 511	2.29 519	6.13 493	1.40 523	1.14 508	2.84 449	0.97 482	5.67 462	5.66 517	5.25 507	14.28 531	12.40 534	5.35 522	10.74 539	5.33 490	1.24 539	1.01 487	0.67 537	0.62 539	0.63 525	0.69 386
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RAFT-RH_RVC	2.11 455	0.30 204	2.27 259	0.74 464	0.26 366	1.51 321	0.02 163	0.61 29	1.23 224	5.28 508	21.18 552	1.04 296	0.07 170	6.90 470	0.61 286	0.04 477	0.00 1	0.00 1	0.03 344	0.02 95	0.00 1

psmorigin	2.16 460	0.75 363	10.72 536	0.24 328	0.03 185	1.62 360	0.20 377	3.80 256	1.16 189	5.40 509	3.08 455	5.77 503	2.29 463	5.62 412	2.13 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.25 255

NaN_ROB	2.33 471	1.31 467	4.55 443	0.32 358	0.30 392	3.13 457	5.01 541	4.57 371	2.78 474	5.49 510	1.73 398	2.28 387	1.98 458	7.48 500	4.32 482	0.01 426	0.06 296	0.03 491	0.09 386	0.20 422	0.88 415

w-ln-seven	3.40 493	2.22 517	14.89 549	0.33 362	0.16 313	7.02 519	0.47 445	5.98 482	5.62 516	5.50 511	2.37 428	4.11 469	1.42 426	6.86 466	10.41 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 445	0.38 306

CBMV	1.97 444	0.56 312	2.61 311	0.46 386	0.07 243	2.91 452	4.18 532	4.58 372	2.78 474	5.50 511	2.21 421	2.84 418	2.94 481	4.75 362	2.31 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.60 357
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-Forest	2.15 459	0.50 283	2.42 291	0.19 292	0.25 357	3.47 472	2.38 515	4.53 365	2.46 449	5.64 513	3.99 480	3.74 459	2.22 460	6.99 480	3.08 463	0.01 426	0.02 264	0.00 1	0.00 1	0.05 216	0.98 428
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	4.64 520	2.57 527	25.72 561	0.10 238	0.09 266	3.07 454	2.08 509	6.59 510	5.41 514	6.08 514	4.09 481	7.02 517	6.04 529	11.64 543	11.45 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 428	0.61 359

RTSC	3.18 490	2.15 516	8.20 523	0.67 449	0.38 404	4.41 492	0.08 320	5.64 459	5.80 520	6.14 515	3.43 465	3.37 443	1.55 438	7.50 501	12.15 537	0.00 1	0.84 435	0.00 1	0.25 487	0.51 511	0.53 338

CSAN	3.10 486	1.72 497	5.85 485	0.37 367	0.14 299	4.15 485	3.91 529	4.94 407	4.65 510	6.43 516	6.29 501	4.62 480	5.17 518	8.13 514	4.85 488	0.02 454	0.03 275	0.03 491	0.05 361	0.26 456	0.48 329

test_sample8	3.98 507	0.51 289	3.23 368	0.03 105	0.03 185	2.48 428	0.01 65	5.07 418	1.50 324	6.62 517	0.90 337	14.02 539	7.06 535	6.14 430	10.04 527	0.68 526	17.48 575	1.79 542	1.08 553	0.02 95	0.82 404

AnyNet_C32	4.41 516	3.74 545	15.17 551	0.48 400	0.51 428	5.99 514	6.52 555	5.30 437	2.72 467	6.86 518	3.66 470	5.21 499	3.19 491	7.42 498	19.54 557	0.08 499	0.04 282	0.20 521	0.09 386	0.67 528	0.76 397

MFMNet_re	2.39 473	1.65 495	6.10 491	3.04 541	0.90 482	2.34 424	0.98 483	4.77 392	3.79 498	6.95 519	7.08 506	1.84 355	3.79 502	2.53 269	1.57 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 448	0.26 261

SANet	5.04 524	1.86 506	7.96 520	0.39 371	0.12 289	7.51 523	3.73 528	7.20 524	16.07 550	7.15 520	13.16 528	12.35 533	8.70 539	8.28 517	5.37 491	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.13 351	0.71 390

IMH-64-1	10.12 548	3.75 546	4.24 427	11.47 561	9.26 561	11.93 542	5.30 544	18.72 557	15.74 548	7.16 521	18.55 542	16.83 545	6.83 533	11.66 544	9.62 522	10.09 562	2.54 561	15.69 566	1.72 558	12.82 561	8.45 563

IMH-64	10.12 548	3.75 546	4.24 427	11.47 561	9.26 561	11.93 542	5.30 544	18.72 557	15.74 548	7.16 521	18.55 542	16.83 545	6.83 533	11.66 544	9.62 522	10.09 562	2.54 561	15.69 566	1.72 558	12.82 561	8.45 563

ACVNet_2	9.32 545	2.76 532	8.07 521	8.84 555	6.89 552	14.54 549	4.19 533	14.25 552	23.92 556	7.62 523	19.61 550	20.42 550	5.93 527	8.52 522	3.64 472	9.16 557	1.74 551	7.93 551	0.36 520	10.56 555	7.47 562

PWC_ROB	3.30 492	1.83 501	8.47 526	0.62 434	0.56 434	1.31 235	0.39 438	4.53 365	5.05 513	7.66 524	15.14 533	3.37 443	2.43 469	6.86 466	6.74 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 511	0.54 339

SHD	3.58 495	1.83 501	6.41 499	1.34 520	1.21 511	4.84 499	0.17 366	7.95 536	12.83 542	7.86 525	3.32 463	5.08 492	2.63 475	5.54 406	8.57 514	0.01 426	0.75 416	0.00 1	0.18 440	0.31 475	0.73 392

AnyNet_C01	7.15 540	5.48 555	37.47 568	1.08 504	0.59 444	11.50 540	6.49 554	6.93 515	4.31 503	8.06 526	9.11 516	8.72 523	4.06 504	14.50 553	21.97 566	0.11 504	0.08 305	0.24 525	0.09 386	1.11 532	1.07 439

SAMSARA	4.31 513	1.94 510	7.80 518	1.96 533	1.40 518	10.65 538	7.35 556	7.17 523	4.49 506	8.27 527	3.58 468	10.58 531	3.75 499	7.87 511	6.66 503	0.01 426	1.09 502	0.00 1	0.23 472	0.26 456	1.19 449

zh-mn7	4.28 512	4.04 548	17.92 554	0.11 254	0.07 243	1.53 327	0.29 419	4.81 393	6.49 524	8.41 528	16.07 536	2.83 417	1.19 407	11.32 542	9.99 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 422	0.36 293

G-Net	3.58 495	0.58 317	5.14 470	1.61 526	1.86 529	10.46 537	1.85 505	3.24 212	1.69 367	8.68 529	11.81 526	6.03 504	7.62 536	4.82 369	5.52 493	0.08 499	0.12 320	0.07 502	0.15 415	0.16 390	0.16 187

RTS	10.27 550	3.55 539	66.16 574	1.62 527	2.34 536	13.96 546	6.25 550	6.95 517	18.07 553	8.81 530	19.18 546	6.82 515	2.96 483	26.87 568	19.93 559	0.00 1	0.42 361	0.00 1	0.03 344	0.40 500	0.99 430

RTSA	10.27 550	3.55 539	66.16 574	1.62 527	2.34 536	13.96 546	6.25 550	6.95 517	18.07 553	8.81 530	19.18 546	6.82 515	2.96 483	26.87 568	19.93 559	0.00 1	0.42 361	0.00 1	0.03 344	0.40 500	0.99 430

IMH	11.71 555	4.49 551	4.59 445	11.55 563	9.35 563	14.27 548	5.00 540	21.03 565	25.97 560	8.90 532	23.64 561	20.58 552	10.29 545	13.39 551	9.59 521	10.13 565	2.57 563	15.53 564	1.75 560	13.04 563	8.53 565

DispFullNet	8.26 542	24.76 574	14.96 550	14.77 567	7.78 558	5.23 505	0.09 332	5.67 462	3.16 486	9.01 533	4.87 488	6.15 506	10.66 547	10.44 536	4.54 484	2.54 544	0.33 354	15.59 565	4.84 567	13.17 564	6.59 556

LVE	11.75 556	3.56 542	5.48 482	10.38 559	8.28 559	22.54 560	7.53 560	17.01 555	32.01 566	9.26 534	23.28 559	23.43 556	9.72 541	11.79 548	7.81 508	10.09 562	2.62 566	11.07 562	0.59 537	11.18 559	7.44 561

pmcnn	3.98 507	0.95 407	7.29 510	0.71 455	1.42 519	2.84 449	1.22 494	5.89 479	2.42 446	9.34 535	11.71 525	18.88 549	2.65 476	6.89 469	6.35 501	0.00 1	0.07 301	0.00 1	0.00 1	0.21 428	0.76 397

ADCS	5.55 530	3.55 539	19.07 556	0.43 380	0.14 299	5.87 513	4.20 534	7.65 533	7.80 534	9.79 536	6.22 500	6.48 512	5.52 524	10.52 537	22.41 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 507	0.97 427

WAO-6	11.65 554	2.71 530	4.73 449	7.69 552	7.28 555	17.41 551	7.45 557	20.43 562	38.14 573	10.13 537	19.37 548	27.36 560	12.38 552	13.35 550	13.26 541	4.38 546	2.43 559	10.51 560	0.03 344	9.00 548	4.96 552

LSM	7.83 541	2.59 528	24.93 560	4.71 547	40.61 576	3.55 473	5.22 543	5.91 480	7.48 531	10.86 538	13.66 530	4.55 478	3.92 503	7.72 509	5.88 496	0.02 454	0.26 343	0.00 1	0.00 1	0.30 473	14.53 573

SPS-STEREO	3.67 503	1.46 481	4.23 426	0.36 364	0.23 346	3.93 478	1.20 493	6.67 511	3.50 491	11.05 539	8.81 514	9.53 528	4.63 512	9.10 524	7.25 507	0.01 426	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.13 351	1.28 459
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCMid	4.33 514	2.40 524	13.81 546	0.23 323	0.40 405	4.90 500	1.23 495	5.73 465	3.73 497	11.06 540	3.94 477	6.67 514	5.11 516	7.11 488	18.03 553	0.12 507	0.08 305	0.55 529	0.46 526	0.61 523	0.49 331

JetBlue	14.57 563	6.38 558	35.83 566	0.95 494	7.05 553	51.27 576	22.93 574	16.51 553	9.78 537	11.72 541	17.82 540	27.82 561	17.62 563	33.31 574	20.36 561	0.35 523	0.18 329	0.15 519	0.25 487	5.36 543	5.74 553

Dean	12.08 557	3.10 535	8.10 522	10.98 560	8.34 560	18.85 554	5.53 546	21.57 567	40.96 575	11.81 542	21.91 554	25.74 559	9.74 542	8.20 515	5.76 494	9.65 559	2.35 556	9.94 555	0.65 542	10.97 557	7.40 560

PVD	6.50 535	1.70 496	6.71 505	1.66 530	1.59 527	7.94 526	0.89 478	11.13 547	24.35 557	12.01 543	19.10 545	8.76 524	9.89 544	9.85 530	11.06 533	0.02 454	1.12 510	0.00 1	0.26 494	0.25 448	1.72 497

SGM_RVC	4.67 521	0.61 331	2.62 313	1.13 505	0.29 380	7.96 527	2.60 516	7.55 532	4.36 505	12.34 544	9.95 518	15.94 543	8.56 538	10.88 541	6.38 502	0.22 519	0.25 340	0.20 521	0.23 472	0.32 479	0.92 421
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	16.11 566	6.82 559	6.11 492	14.13 565	12.13 566	28.42 571	6.47 553	20.35 561	38.01 572	12.80 545	27.88 567	35.94 568	16.83 559	20.38 562	16.77 551	10.33 566	2.60 564	19.45 569	2.86 561	14.63 565	9.33 567

WAO-7	9.62 546	2.87 533	5.64 484	0.96 495	0.21 340	20.37 558	5.13 542	23.65 571	26.32 561	13.11 546	27.70 566	22.69 553	14.04 554	14.53 554	13.11 540	0.13 508	0.09 311	0.58 530	0.10 392	0.51 511	0.75 396

MSMD_ROB	5.26 527	0.52 298	3.22 366	0.15 274	0.01 96	8.63 533	1.06 488	4.76 391	4.16 502	13.72 547	26.77 563	13.87 538	15.95 557	7.89 512	3.94 477	0.11 504	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.06 230	0.34 289

SGM+DAISY	6.27 533	3.62 544	9.36 531	2.30 534	2.34 536	9.12 535	6.38 552	6.98 520	6.00 521	14.26 548	15.55 535	14.02 539	9.84 543	9.45 528	8.56 513	1.21 537	1.60 546	0.58 530	0.86 549	0.63 525	2.74 542

PWCK	9.63 547	6.94 561	19.91 557	6.25 548	0.22 341	22.62 561	14.62 570	12.15 548	13.48 543	14.34 549	13.17 529	13.25 537	8.40 537	16.14 556	11.57 536	6.38 550	0.26 343	2.41 548	0.11 397	8.57 547	1.74 500

aanetorigin	2.99 483	1.00 425	9.85 532	0.23 323	0.23 346	1.59 345	2.01 506	1.94 126	1.25 237	14.45 550	10.04 521	2.98 424	3.75 499	4.97 377	4.01 478	0.10 502	0.05 290	0.09 508	0.11 397	0.55 520	0.55 345

TorneroNet	16.83 567	6.92 560	6.68 504	14.15 566	12.07 565	27.63 570	8.39 562	21.53 566	37.64 571	14.70 551	32.94 571	33.55 566	18.95 566	19.68 561	20.80 563	10.39 567	2.61 565	19.77 570	3.45 562	15.42 566	9.28 566

FCDSN-DC	5.38 528	0.65 344	3.19 363	0.24 328	0.46 421	5.71 509	1.61 501	5.83 477	4.51 507	14.74 552	22.03 555	20.43 551	13.01 553	8.48 520	6.00 498	0.02 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 257	0.52 336
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	5.16 525	1.07 441	4.40 438	0.66 441	0.69 462	6.28 517	3.63 527	5.39 446	4.05 501	14.77 553	19.39 549	15.46 541	10.72 548	7.67 508	6.77 505	0.19 517	0.27 346	0.18 520	0.20 451	0.18 413	1.23 452

MDST_ROB	3.81 505	0.21 151	4.29 430	2.64 539	1.45 522	13.85 545	1.02 487	8.06 538	2.67 461	15.14 554	8.81 514	2.70 409	1.55 438	9.31 526	3.90 476	0.03 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.63 363

KSHMR	14.93 564	8.30 562	8.52 527	15.54 568	13.01 567	17.62 552	10.36 565	19.39 560	30.53 564	19.03 555	22.15 556	28.32 562	9.61 540	16.44 557	10.96 532	10.98 570	3.74 571	21.96 572	4.87 568	16.79 567	10.39 568

EDNetEfficientorigin	10.48 552	2.34 521	98.78 587	0.23 323	0.25 357	3.01 453	0.70 468	4.69 384	17.04 552	19.07 556	15.43 534	12.52 535	11.56 551	9.41 527	12.62 539	0.01 426	0.01 233	0.00 1	0.01 313	0.25 448	1.76 502

ktn	19.65 570	19.61 569	8.27 525	22.99 574	17.38 572	23.89 562	11.97 567	24.83 573	34.40 570	19.19 557	27.37 564	32.56 563	18.29 564	16.52 558	18.28 554	22.43 574	3.70 570	29.28 575	10.90 573	19.65 571	11.59 570

WAO-8	14.47 561	5.06 553	6.42 500	8.00 553	6.65 550	23.95 563	2.97 518	23.01 568	45.08 576	19.24 558	34.86 573	33.07 564	17.51 561	17.59 559	14.38 544	5.22 548	0.86 438	10.06 556	0.85 547	10.25 552	4.34 550

Venus	14.47 561	5.06 553	6.42 500	8.00 553	6.65 550	23.95 563	2.97 518	23.01 568	45.08 576	19.24 558	34.85 572	33.07 564	17.51 561	17.59 559	14.38 544	5.22 548	0.86 438	10.06 556	0.85 547	10.25 552	4.34 550

FC-DCNN	6.44 534	0.46 269	3.25 374	0.54 409	0.56 434	8.01 528	1.37 496	8.76 539	7.15 529	19.35 560	22.25 557	22.72 554	15.44 556	10.37 535	7.93 510	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.64 367

FC-DCNN v2	6.60 537	0.46 269	3.23 368	0.56 413	0.58 440	8.28 530	1.46 498	9.35 542	7.29 530	19.57 561	23.13 558	23.87 558	14.94 555	10.69 538	7.88 509	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 164	0.63 363

EDNetEfficient	6.66 538	1.34 471	34.37 565	0.66 441	1.93 533	2.04 408	3.59 526	3.08 201	14.92 547	20.02 562	9.53 517	6.48 512	10.85 549	7.65 504	15.21 547	0.03 468	0.10 315	0.01 465	0.22 466	0.61 523	0.55 345

MeshStereo	6.09 531	0.97 415	3.59 395	0.26 340	0.14 299	7.68 525	2.02 507	10.42 544	5.77 518	20.76 563	19.69 551	22.78 555	10.56 546	10.29 534	6.16 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 471	0.41 317
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
UNDER WATER	20.50 571	13.77 567	33.30 563	20.84 572	14.55 569	30.38 572	19.68 573	17.23 556	34.25 569	21.44 564	18.98 544	38.38 569	31.61 571	25.31 565	22.42 568	10.71 569	2.76 567	19.90 571	4.92 569	17.87 569	11.76 571

notaker	18.29 568	22.89 572	10.13 533	18.52 570	14.64 570	17.81 553	7.48 558	20.77 563	24.37 558	21.91 565	27.45 565	39.00 570	20.06 567	20.53 563	21.90 565	12.54 571	2.81 569	25.96 574	6.03 571	19.60 570	11.37 569

UNDER WATER-64	20.90 572	11.73 566	33.74 564	20.56 571	13.88 568	34.56 573	24.71 575	16.81 554	33.52 568	22.54 566	17.10 538	40.14 572	33.68 575	25.46 566	23.75 569	10.68 568	2.78 568	18.70 568	4.60 565	17.07 568	12.03 572

ELAS_RVC	8.75 543	1.59 492	6.34 498	1.91 532	1.87 530	11.67 541	12.14 568	10.75 546	16.11 551	22.55 567	21.45 553	18.49 547	18.29 564	14.17 552	12.53 538	0.92 532	1.32 535	0.70 538	0.46 526	0.53 519	1.25 456
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.07 544	1.55 489	5.19 472	1.87 531	1.92 532	17.05 550	8.29 561	13.92 551	13.52 544	23.08 568	28.56 568	18.59 548	16.90 560	12.06 549	13.39 542	0.91 531	1.32 535	0.65 535	0.59 537	0.68 529	1.31 460
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
tt	68.57 580	0.18 105	99.50 588	50.44 577	14.99 571	100.00 590	100.00 589	100.00 592	99.70 586	28.28 569	12.01 527	99.97 592	98.67 587	99.55 587	99.99 590	89.99 584	98.19 585	46.13 579	51.48 580	60.62 578	21.71 575

SGM-ForestM	14.25 560	3.00 534	8.67 529	2.38 536	1.88 531	24.45 565	11.87 566	19.27 559	21.66 555	30.68 570	29.79 570	46.58 574	28.97 570	27.26 570	21.22 564	1.14 536	1.67 548	0.61 534	0.89 551	0.51 511	2.50 541

DPSimNet_ROB	26.59 574	21.34 571	28.49 562	25.34 575	19.24 573	25.03 567	28.61 576	30.13 575	30.91 565	33.36 571	29.60 569	33.91 567	28.18 569	25.99 567	42.58 574	17.84 573	15.40 574	25.41 573	22.86 577	21.10 573	26.45 577

MANE	15.61 565	2.70 529	7.19 508	3.43 543	5.19 548	21.44 559	9.54 564	24.27 572	29.58 563	33.72 572	42.10 575	42.08 573	32.55 572	24.60 564	20.72 562	1.46 541	2.17 554	1.34 540	4.60 565	0.49 508	3.04 545

BEATNet-Init1	19.30 569	9.61 564	39.48 569	3.09 542	2.67 540	39.40 574	17.68 572	23.58 570	25.88 559	38.63 573	37.63 574	50.99 575	33.56 574	30.54 572	24.44 570	1.09 533	1.51 544	0.60 533	0.88 550	1.81 537	2.89 543

TCMNet-wrong-test	56.22 578	78.99 581	72.25 577	90.96 583	89.48 583	78.49 579	72.37 579	39.00 577	14.38 545	41.21 574	51.80 578	58.54 578	34.50 576	64.15 579	52.16 577	38.24 577	6.03 572	46.87 580	41.01 578	83.24 584	70.77 584

HanzoNet	30.55 575	30.82 575	24.44 559	22.40 573	19.25 574	25.74 568	14.00 569	29.76 574	40.45 574	43.57 575	44.15 576	55.63 576	46.26 577	43.79 576	45.27 575	28.35 575	9.71 573	30.23 576	16.18 575	23.20 574	17.85 574

JetRed	35.17 576	40.12 577	62.92 572	15.92 569	26.66 575	70.02 578	42.94 578	32.33 576	33.48 567	46.29 576	45.31 577	39.98 571	26.04 568	38.73 575	56.93 578	12.90 572	37.58 579	13.38 563	9.53 572	30.41 575	21.91 576

coex-ft	12.25 558	6.22 556	80.44 578	0.15 274	0.15 309	2.43 426	0.98 483	3.07 200	29.54 562	49.22 577	16.44 537	15.69 542	16.17 558	7.44 499	15.30 548	0.05 481	0.07 301	0.01 465	0.05 361	0.35 490	1.15 446

LE_ROB	13.25 559	1.86 506	12.84 543	2.35 535	1.43 520	7.50 522	5.92 547	10.14 543	48.57 578	57.70 578	24.61 562	23.44 557	32.60 573	10.12 532	24.95 571	0.06 491	0.08 305	0.13 518	0.20 451	0.09 291	0.41 317

MADNet++	48.24 577	34.06 576	39.67 570	43.36 576	41.25 577	66.15 577	33.15 577	60.90 579	54.14 579	72.30 579	61.91 579	58.11 577	56.05 578	58.09 577	59.59 579	43.04 578	36.86 578	35.73 577	22.37 576	45.96 576	42.06 578

LRCNet_RVC	60.82 579	63.91 580	64.33 573	69.26 581	50.13 578	19.76 556	0.07 311	58.24 578	5.77 518	75.95 580	85.64 580	74.51 579	62.84 579	58.99 578	50.33 576	93.38 587	56.04 583	93.60 585	93.06 585	68.67 582	71.95 585

xxxxx1	76.86 582	82.53 582	93.06 582	61.86 578	67.25 579	95.91 583	95.20 583	75.90 580	81.13 580	82.69 581	86.70 581	89.27 581	87.62 580	85.18 581	86.89 581	55.21 580	54.91 580	60.27 581	72.48 582	60.77 579	62.32 580

tt_ll	76.86 582	82.53 582	93.06 582	61.86 578	67.25 579	95.91 583	95.20 583	75.90 580	81.13 580	82.69 581	86.70 581	89.27 581	87.62 580	85.18 581	86.89 581	55.21 580	54.91 580	60.27 581	72.48 582	60.77 579	62.32 580

ff	76.86 582	82.53 582	93.06 582	61.86 578	67.25 579	95.91 583	95.20 583	75.90 580	81.13 580	82.69 581	86.70 581	89.27 581	87.62 580	85.18 581	86.89 581	55.21 580	54.91 580	60.27 581	72.48 582	60.77 579	62.32 580

USTest	75.14 581	57.36 579	55.45 571	73.00 582	70.00 582	99.79 589	99.94 587	98.40 587	99.13 585	94.09 584	97.89 586	78.40 580	95.15 585	75.23 580	76.52 580	48.90 579	79.65 584	38.93 578	52.82 581	56.53 577	55.56 579

DPSMNet_ROB	99.43 594	99.92 591	99.98 591	96.44 590	100.00 592	100.00 590	100.00 589	99.82 591	100.00 589	95.92 585	100.00 589	99.26 589	100.00 590	99.77 588	99.99 590	98.36 589	100.00 590	99.86 587	100.00 591	99.38 589	99.98 596

DGTPSM_ROB	99.42 593	99.92 591	99.98 591	96.43 589	100.00 592	100.00 590	100.00 589	99.81 590	100.00 589	95.92 585	100.00 589	99.26 589	100.00 590	99.77 588	99.99 590	98.23 588	100.00 590	99.86 587	100.00 591	99.38 589	99.97 595

MEDIAN_ROB	96.88 586	99.41 586	98.74 586	94.82 586	94.30 586	93.21 582	90.85 581	95.70 585	94.83 584	97.65 587	97.67 585	98.31 586	96.57 586	94.60 584	93.95 586	99.78 593	98.28 586	99.99 590	99.90 589	99.50 591	99.57 589

Anonymous_1	96.94 587	99.72 589	99.64 589	92.03 584	93.81 584	100.00 590	100.00 589	99.18 589	99.90 588	98.59 588	99.75 587	99.15 588	99.95 589	98.52 586	99.54 587	87.31 583	98.83 587	90.77 584	96.89 586	91.07 585	94.14 586

ccccc		94.50 585		100.00 597	100.00 592	92.07 581		98.68 588		98.61 589		98.54 587		99.86 590		100.00 596	100.00 590	99.91 589	99.55 588	100.00 597

PML	88.69 585	99.49 587	92.95 581	94.34 585	94.09 585	98.57 587	96.73 586	93.58 583	94.50 583	99.57 590	91.07 584	95.40 585	91.48 583	99.96 592	90.33 584	99.98 595	31.85 577	100.00 592	46.15 579	93.62 586	70.14 583

HaxPig	97.67 588	99.63 588	91.79 580	99.82 594	99.96 590	88.42 580	87.25 580	98.22 586	99.89 587	99.93 591	99.96 588	99.95 591	99.86 588	96.37 585	92.57 585	99.96 594	99.98 589	99.99 590	99.99 590	99.99 596	99.91 591

FlowAnything	99.96 597	100.00 594	100.00 593	99.71 593	100.00 592	100.00 590	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 594	100.00 593	99.65 592	100.00 590	100.00 592	100.00 591	99.97 593	99.94 592

Selective-RAFT-Error	100.00 598	100.00 594	100.00 593	100.00 597	100.00 592	100.00 590	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 594	100.00 593	100.00 596	100.00 590	100.00 592	100.00 591	99.98 594	99.94 592

CasAABBNet	99.93 595	100.00 594	100.00 593	99.70 592	100.00 592	100.00 590	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 594	100.00 593	99.08 590	100.00 590	100.00 592	100.00 591	99.96 592	99.94 592

test_example2	98.82 589	99.97 593	99.97 590	99.95 596	99.97 591	99.48 588	99.97 588	94.95 584	100.00 589	100.00 592	100.00 589	93.49 584	93.63 584	99.93 591	99.91 588	100.00 596	99.77 588	96.68 586	98.65 587	100.00 597	100.00 597

LSM0	99.93 595	100.00 594	100.00 593	99.82 594	100.00 592	100.00 590	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 594	100.00 593	99.09 591	100.00 590	100.00 592	100.00 591	99.98 594	99.79 590

DPSM_ROB	99.05 590	100.00 594	100.00 593	95.92 587	98.77 588	100.00 590	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 594	100.00 593	93.10 585	100.00 590	100.00 592	100.00 591	95.46 587	97.74 587

DPSM	99.05 590	100.00 594	100.00 593	95.92 587	98.77 588	100.00 590	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 594	100.00 593	93.10 585	100.00 590	100.00 592	100.00 591	95.46 587	97.74 587

AVERAGE_ROB	99.26 592	99.81 590	97.70 585	100.00 597	100.00 592	96.38 586	91.35 582	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 590	99.98 593	99.97 589	100.00 596	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 597	100.00 597

Low-res two-view benchmark