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

FoundationStereo	0.26 8	0.15 39	0.50 1	0.50 339	0.90 419	0.11 1	0.04 207	0.26 1	1.18 151	0.00 1	0.02 2	0.05 37	0.01 9	0.49 67	0.19 81	0.00 1	0.84 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 64

DEFOM-Stereo	0.19 1	0.24 125	0.63 4	0.08 167	0.00 1	1.05 72	0.00 1	0.36 4	0.82 86	0.00 1	0.02 2	0.05 37	0.03 56	0.28 21	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.10 127

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 8	0.10 16	0.68 5	0.06 144	0.03 157	0.36 16	0.02 119	1.78 84	1.26 197	0.01 3	0.02 2	0.05 37	0.00 1	0.27 18	0.31 139	0.00 1	0.02 244	0.00 1	0.15 372	0.03 120	0.15 166

fffft	0.31 20	0.31 166	0.88 14	0.02 54	0.00 1	0.92 54	0.01 28	1.72 80	0.80 77	0.02 4	0.03 51	0.04 19	0.01 9	0.41 48	0.34 151	0.00 1	0.04 260	0.00 1	0.00 1	0.19 362	0.39 276
1: 1. 1
999	0.56 84	0.38 194	1.07 26	0.01 13	0.00 1	1.31 187	0.10 286	0.44 6	0.80 77	0.02 4	0.32 171	0.03 12	0.02 29	5.80 362	0.60 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 337	0.11 135

U	1.79 368	0.09 9	1.35 45	0.06 144	7.35 489	10.70 474	0.00 1	0.86 34	0.32 15	0.02 4	0.03 51	0.11 97	0.02 29	0.15 3	0.07 12	0.00 1	0.00 1	9.53 487	5.06 503	0.01 13	0.01 12

CAS++	0.35 27	0.27 145	1.08 27	0.04 107	0.00 1	0.34 8	0.01 28	4.25 282	0.54 32	0.02 4	0.02 2	0.06 55	0.00 1	0.24 11	0.06 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.03 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Selective-RAFT	0.53 69	0.18 67	1.12 30	0.04 107	0.01 85	1.19 130	0.02 119	3.26 168	1.29 215	0.02 4	0.02 2	0.24 128	0.18 210	1.34 185	0.44 189	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.19 402	0.05 171	0.17 182

ProNet	0.47 49	0.35 183	1.75 97	0.19 241	0.54 367	1.09 90	0.01 28	0.97 39	1.25 190	0.02 4	0.02 2	0.06 55	0.03 56	0.58 90	0.09 18	0.00 1	0.57 352	0.00 1	0.00 1	0.14 312	1.65 429

CroCo-Stereo Lap2	0.42 38	0.75 311	1.76 103	0.03 78	0.00 1	0.33 7	0.01 28	3.75 201	0.81 80	0.02 4	0.03 51	0.04 19	0.07 129	0.52 77	0.23 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.03 43

Pointernet	0.47 49	0.13 32	1.57 66	0.05 124	0.44 353	1.19 130	0.05 226	3.69 195	0.81 80	0.03 11	0.02 2	0.19 119	0.05 96	0.47 60	0.13 44	0.00 1	0.26 315	0.00 1	0.14 369	0.01 13	0.24 226

rvit_stereo_0080	0.44 42	0.64 290	2.07 176	0.01 13	0.00 1	0.90 50	0.01 28	3.40 174	1.16 142	0.03 11	0.04 69	0.06 55	0.01 9	0.19 5	0.14 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.11 135

rvit_stereo_ft	0.47 49	0.79 321	2.69 267	0.01 13	0.00 1	0.21 6	0.01 28	3.45 178	1.45 262	0.03 11	0.05 83	0.08 79	0.02 29	0.28 21	0.13 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.17 182

MGS-Stereo	0.35 27	0.20 103	1.15 34	0.04 107	0.00 1	0.52 35	0.01 28	0.52 10	0.80 77	0.03 11	2.86 391	0.04 19	0.03 56	0.28 21	0.07 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 441	0.00 1

whm_eth	0.44 42	0.64 290	2.07 176	0.01 13	0.00 1	0.90 50	0.01 28	3.40 174	1.16 142	0.03 11	0.04 69	0.06 55	0.01 9	0.19 5	0.14 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.11 135

CAS	0.95 209	0.12 27	1.08 27	6.79 483	0.08 219	1.10 96	0.01 28	0.97 39	0.87 94	0.03 11	0.04 69	0.07 73	0.06 114	0.37 40	0.15 54	6.94 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 248

CES	0.51 58	0.16 51	1.23 38	0.09 186	1.58 459	1.18 128	0.05 226	1.07 47	0.79 69	0.03 11	0.03 51	0.14 111	0.10 162	0.55 81	0.12 34	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.01 13	2.98 477

sAnonymous2	0.50 54	0.60 275	4.41 384	0.01 13	0.00 1	0.34 8	0.08 266	2.33 107	1.09 131	0.03 11	0.06 91	0.04 19	0.10 162	0.29 27	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.35 263

CroCo_RVC	0.50 54	0.60 275	4.41 384	0.01 13	0.00 1	0.34 8	0.08 266	2.33 107	1.09 131	0.03 11	0.06 91	0.04 19	0.10 162	0.29 27	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.35 263

castereo++	0.39 36	0.45 214	1.26 40	0.15 228	0.00 1	1.10 96	0.03 174	1.67 76	1.28 209	0.04 20	0.02 2	0.58 174	0.00 1	0.15 3	0.19 81	0.00 1	0.30 323	0.00 1	0.27 441	0.04 153	0.21 216

fffy	0.33 25	0.35 183	1.42 48	0.21 260	0.46 358	0.34 8	0.01 28	0.94 37	0.20 2	0.04 20	0.03 51	0.06 55	0.01 9	0.22 9	0.17 66	0.00 1	0.56 351	0.00 1	0.00 1	0.13 299	1.39 401

H2IRNET	0.57 88	0.56 263	2.03 168	0.25 279	0.06 197	1.20 132	0.01 28	1.91 90	0.64 45	0.04 20	1.78 344	0.47 158	0.04 76	1.69 201	0.42 187	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.01 281	0.24 386	0.08 92

MaDis-Stereo	0.30 19	0.62 283	1.63 77	0.07 157	0.19 272	0.40 22	0.02 119	1.36 52	0.76 65	0.04 20	0.05 83	0.13 109	0.05 96	0.38 41	0.33 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.02 29

PMTNet	0.26 8	0.21 108	1.40 46	0.02 54	0.02 137	1.16 118	0.29 359	1.00 42	0.18 1	0.04 20	0.03 51	0.07 73	0.02 29	0.47 60	0.15 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.02 29

tt45	0.54 73	0.46 221	1.12 30	0.04 107	0.00 1	1.32 196	0.05 226	1.00 42	0.79 69	0.05 25	0.03 51	0.09 87	0.03 56	5.35 342	0.28 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.15 166

rvit_stereo_0081_aga	0.29 15	0.49 232	1.78 109	0.00 1	0.00 1	0.78 40	0.02 119	0.99 41	1.10 134	0.05 25	0.02 2	0.05 37	0.03 56	0.29 27	0.12 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.05 64

RSM++	0.35 27	0.18 67	0.88 14	0.63 372	0.47 360	0.44 27	0.00 1	1.41 56	1.20 160	0.05 25	0.02 2	0.01 1	0.07 129	0.33 37	0.18 71	0.01 369	0.02 244	0.00 1	0.17 389	0.14 312	0.73 334

plain	0.55 79	0.55 254	3.45 333	0.10 198	0.00 1	0.50 32	0.02 119	3.49 180	1.16 142	0.05 25	0.10 104	0.13 109	0.17 206	0.67 116	0.28 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 430	0.01 12

GIP-stereo	0.57 88	0.28 148	1.23 38	0.29 291	0.58 377	1.07 77	0.03 174	3.64 192	1.24 179	0.06 29	0.02 2	0.05 37	0.01 9	0.60 101	0.39 180	0.00 1	0.40 331	0.00 1	0.00 1	0.05 171	1.53 411

ours_stereo	0.32 22	0.30 158	1.12 30	0.08 167	0.30 333	0.80 41	0.04 207	0.54 12	0.70 54	0.06 29	0.03 51	0.06 55	0.03 56	0.50 74	0.06 9	0.00 1	0.03 255	0.00 1	0.00 1	0.14 312	1.62 428

rvit_0105_6	0.46 48	0.36 186	1.89 145	0.01 13	0.00 1	0.83 43	0.01 28	3.37 173	1.92 342	0.06 29	0.05 83	0.09 87	0.02 29	0.27 18	0.13 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.15 166

UniTT-Stereo	0.23 5	0.28 148	1.91 148	0.05 124	0.16 263	0.34 8	0.02 119	0.46 8	0.42 20	0.06 29	0.18 122	0.05 37	0.07 129	0.22 9	0.33 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.01 12

DLNR_Zeroshot_test	23.30 506	50.27 511	88.62 510	97.23 522	94.59 518	1.20 132	0.00 1	20.92 497	0.64 45	0.06 29	0.02 2	0.03 12	0.02 29	4.50 296	0.25 115	32.51 509	0.96 418	0.00 1	0.27 441	72.47 515	1.47 406

LoS	0.32 22	0.19 94	1.27 41	0.11 211	0.01 85	1.32 196	0.07 258	1.44 60	0.79 69	0.06 29	0.04 69	0.27 137	0.11 171	0.60 101	0.13 44	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.01 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SMoEStereo_RVC	0.26 8	0.48 230	0.92 18	0.03 78	0.00 1	1.05 72	0.05 226	0.52 10	0.83 88	0.08 35	0.03 51	0.04 19	0.02 29	0.41 48	0.29 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 299	0.43 288

LoS_RVC	0.25 7	0.60 275	1.21 37	0.16 233	0.13 248	0.98 62	0.01 28	0.85 32	0.25 5	0.08 35	0.02 2	0.07 73	0.04 76	0.49 67	0.05 5	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.07 85

rvit_stereo_0083	0.19 1	0.16 51	0.60 2	0.00 1	0.00 1	0.14 3	0.02 119	0.72 23	1.53 276	0.09 37	0.02 2	0.05 37	0.02 29	0.31 31	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.05 64

dual_stereo	0.63 109	0.07 3	0.80 8	0.29 291	0.98 430	0.37 18	0.02 119	4.03 252	1.20 160	0.10 38	0.06 91	0.02 3	0.04 76	1.13 163	0.32 141	0.00 1	1.26 461	0.00 1	0.13 367	0.00 1	1.80 449

GLC_STEREO	0.19 1	0.13 32	0.94 21	0.03 78	0.00 1	0.95 59	0.03 174	0.33 2	0.44 22	0.10 38	0.04 69	0.06 55	0.04 76	0.44 57	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 64

IGEV-RUCA	0.31 20	0.10 16	0.83 12	0.12 217	0.11 239	1.25 161	0.31 366	0.85 32	0.27 11	0.11 40	0.14 115	0.16 117	0.24 229	0.35 39	0.25 115	0.05 421	0.19 307	0.20 456	0.23 422	0.19 362	0.32 254

MonSter	0.42 38	0.09 9	0.95 22	0.01 13	0.06 197	0.51 33	0.00 1	2.61 118	0.82 86	0.11 40	0.02 2	0.05 37	0.01 9	0.58 90	0.37 170	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.34 453	0.00 1	0.88 354

tg	0.50 54	0.58 268	1.09 29	0.02 54	0.00 1	1.28 180	0.01 28	2.04 100	1.24 179	0.11 40	0.41 202	0.73 200	0.11 171	0.48 63	0.12 34	0.00 1	0.51 344	0.00 1	0.00 1	0.34 423	1.00 370

UGAM	1.32 315	0.49 232	3.75 356	0.20 256	0.06 197	1.12 103	0.11 289	3.55 183	1.34 233	0.11 40	2.42 376	4.45 412	0.08 143	7.01 424	0.34 151	0.00 1	0.44 336	0.00 1	0.28 446	0.30 412	0.31 251

rvit_stereo_0081	0.26 8	0.24 125	0.80 8	0.00 1	0.00 1	0.73 37	0.01 28	1.39 54	1.43 256	0.11 40	0.02 2	0.03 12	0.02 29	0.28 21	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 12

rvit_stereo_0082	0.26 8	0.24 125	0.80 8	0.00 1	0.00 1	0.73 37	0.01 28	1.39 54	1.43 256	0.11 40	0.02 2	0.03 12	0.02 29	0.28 21	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 12

mms	0.32 22	0.28 148	0.78 6	0.12 217	0.37 340	0.34 8	0.01 28	0.45 7	0.64 45	0.12 46	0.03 51	0.06 55	0.05 96	0.56 84	0.06 9	0.00 1	0.24 311	0.00 1	0.00 1	0.13 299	2.13 471

rvit_0105_4	0.52 66	0.47 227	2.33 222	0.01 13	0.00 1	0.83 43	0.01 28	3.89 230	1.78 328	0.12 46	0.10 104	0.12 101	0.03 56	0.39 43	0.13 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.13 152

4D-IteraStereo	0.59 93	0.98 363	2.62 262	0.04 107	0.09 227	1.07 77	0.08 266	1.45 61	0.39 17	0.12 46	0.05 83	0.82 218	0.10 162	0.77 132	1.05 314	0.00 1	0.40 331	0.00 1	0.00 1	0.08 221	1.79 448

RAStereo	0.24 6	0.44 213	1.96 155	0.06 144	0.01 85	0.18 4	0.01 28	0.95 38	0.49 26	0.14 49	0.06 91	0.05 37	0.05 96	0.26 17	0.23 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.00 1

CroCo-Stereo	0.50 54	0.63 286	2.38 228	0.14 223	0.00 1	0.19 5	0.02 119	4.28 287	0.96 115	0.14 49	0.03 51	0.46 156	0.08 143	0.32 33	0.29 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 12
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
castereo	0.42 38	0.31 166	0.60 2	0.01 13	0.05 191	0.81 42	0.04 207	3.96 237	0.81 80	0.15 51	0.02 2	0.08 79	0.14 190	0.25 12	0.48 212	0.00 1	0.19 307	0.00 1	0.22 417	0.02 55	0.19 194

iRaftStereo_RVC	0.55 79	0.59 272	1.20 36	0.03 78	0.00 1	1.23 148	0.01 28	2.55 116	0.81 80	0.15 51	0.23 146	0.70 196	0.12 184	0.48 63	0.22 98	0.00 1	1.14 453	0.00 1	0.00 1	0.33 419	1.13 379

sCroCo_RVC	0.27 14	0.19 94	2.20 199	0.02 54	0.00 1	0.13 2	0.04 207	1.15 48	0.89 101	0.15 51	0.07 96	0.03 12	0.04 76	0.39 43	0.05 5	0.00 1	0.07 278	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.01 12

rvit_0105_5	0.55 79	0.56 263	2.86 283	0.01 13	0.00 1	0.89 49	0.01 28	3.93 232	1.55 278	0.16 54	0.13 114	0.12 101	0.03 56	0.43 55	0.15 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.18 190

rvit_0105_3	0.62 103	0.70 302	3.40 330	0.01 13	0.00 1	1.12 103	0.01 28	3.96 237	1.58 282	0.16 54	0.38 192	0.11 97	0.03 56	0.70 120	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.09 116

trnet	0.29 15	0.17 61	0.95 22	0.00 1	0.00 1	1.26 170	0.01 28	1.32 51	0.97 116	0.16 54	0.18 122	0.05 37	0.00 1	0.53 79	0.13 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.02 29

CASnet	0.21 4	0.22 116	0.95 22	0.01 13	0.00 1	0.87 48	0.01 28	0.55 13	0.88 97	0.16 54	0.03 51	0.04 19	0.02 29	0.39 43	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.01 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-BASED-STEREO-	1.80 371	20.09 503	11.97 478	0.09 186	0.00 1	0.46 30	0.05 226	0.49 9	0.50 27	0.17 58	0.03 51	0.04 19	0.00 1	0.14 2	0.45 193	0.00 1	0.35 330	0.00 1	0.06 330	0.07 210	1.12 378

RALCasStereoNet	0.80 156	0.96 356	1.77 107	0.28 290	0.97 428	1.13 106	0.03 174	2.91 135	1.11 136	0.17 58	0.34 176	0.12 101	0.20 221	1.65 199	0.65 245	0.00 1	1.72 483	0.00 1	0.00 1	0.11 277	1.90 461

CREStereo	0.29 15	0.19 94	0.91 17	0.00 1	0.01 85	1.24 153	0.01 28	1.31 50	0.99 121	0.17 58	0.17 119	0.04 19	0.00 1	0.56 84	0.14 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.02 29
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
Reg-Stereo(zero)	0.71 134	0.07 3	2.28 211	0.03 78	1.01 434	1.58 287	0.37 376	1.52 62	0.78 67	0.18 61	0.16 118	1.75 298	1.08 339	0.91 155	1.25 327	0.00 1	0.51 344	0.00 1	0.24 428	0.01 13	0.54 298

rvit_stereo_0075_2	0.45 45	0.19 94	3.21 312	0.02 54	0.00 1	1.10 96	0.02 119	1.92 92	1.22 173	0.18 61	0.09 101	0.02 3	0.05 96	0.59 98	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.27 243

MIF-Stereo (partial)	0.37 33	0.39 197	1.98 159	0.02 54	0.00 1	0.43 25	0.02 119	2.35 109	0.61 42	0.18 61	0.10 104	0.07 73	0.07 129	0.61 105	0.40 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.02 29

TRStereo	0.88 179	1.18 394	2.44 245	0.72 394	0.10 235	1.56 281	0.03 174	5.73 401	1.28 209	0.18 61	0.30 164	0.62 176	0.43 272	1.02 161	0.13 44	0.00 1	0.47 337	0.00 1	0.25 430	0.01 13	1.23 389

raft+_RVC	0.71 134	1.05 378	1.86 134	0.64 375	1.31 451	1.20 132	0.05 226	2.44 113	0.77 66	0.18 61	0.43 206	0.08 79	0.15 193	0.93 156	0.64 243	0.00 1	1.43 471	0.00 1	0.00 1	0.09 242	1.03 371

DN-CSS_ROB	0.96 213	1.51 425	3.52 339	1.05 437	0.01 85	1.50 263	0.02 119	3.35 172	1.18 151	0.18 61	0.54 224	0.44 154	0.16 201	4.39 290	0.82 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 430	0.08 92

RSM	0.36 30	0.16 51	0.82 11	0.59 358	0.49 363	0.42 23	0.00 1	1.56 64	1.20 160	0.19 67	0.02 2	0.03 12	0.06 114	0.34 38	0.19 81	0.01 369	0.10 292	0.00 1	0.15 372	0.10 254	0.68 324

StereoVision	1.00 230	0.77 319	2.81 276	0.05 124	0.02 137	1.14 111	0.03 174	4.13 267	1.18 151	0.19 67	6.80 443	0.49 160	0.12 184	1.20 170	1.01 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.02 29

MIM_Stereo	0.72 141	0.80 324	2.05 174	0.63 372	1.06 440	1.31 187	0.02 119	2.80 127	1.24 179	0.19 67	0.02 2	0.70 196	0.20 221	1.31 183	0.16 60	0.00 1	0.18 304	0.00 1	0.00 1	0.17 351	1.53 411

Selective-IGEV	0.51 58	0.13 32	1.41 47	0.72 394	0.62 392	0.38 19	0.04 207	2.58 117	1.21 169	0.19 67	0.02 2	0.02 3	0.06 114	0.48 63	0.46 202	0.01 369	0.80 379	0.00 1	0.09 347	0.07 210	0.91 358

iRaft-Stereo_5w	1.28 302	0.93 348	3.51 337	0.14 223	0.66 394	1.21 140	0.01 28	3.87 223	1.06 127	0.19 67	1.97 352	1.62 286	1.50 369	6.80 403	1.07 317	0.00 1	0.16 301	0.00 1	0.06 330	0.26 396	0.67 321

rafts_anoy	0.67 121	0.91 341	1.85 131	0.60 360	1.02 436	1.16 118	0.04 207	3.25 166	0.48 25	0.19 67	0.18 122	0.11 97	0.19 215	1.17 167	0.58 233	0.00 1	1.47 476	0.00 1	0.01 281	0.05 171	0.22 218

Anonymous3	0.61 100	0.23 120	2.97 295	0.01 13	0.00 1	2.54 374	0.09 278	3.88 227	0.89 101	0.19 67	0.23 146	0.12 101	0.05 96	0.61 105	0.17 66	0.00 1	0.08 282	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.18 190

StereoAnything_RVC	1.07 247	2.26 455	2.62 262	0.41 311	0.89 418	0.36 16	0.05 226	3.54 182	1.22 173	0.20 74	0.28 157	0.07 73	0.02 29	0.49 67	0.28 127	0.00 1	0.81 382	0.00 1	0.00 1	6.20 478	1.57 418

testlalala2	0.90 186	0.21 108	1.69 86	4.05 478	2.52 472	1.11 101	0.01 28	3.95 236	1.34 233	0.20 74	0.32 171	1.36 269	0.07 129	0.27 18	0.18 71	0.00 1	0.09 288	0.00 1	0.36 455	0.01 13	0.24 226

TestStereo	0.67 121	0.99 366	2.26 209	0.00 1	0.00 1	0.92 54	0.01 28	1.77 83	0.30 12	0.20 74	0.05 83	0.08 79	0.06 114	6.62 392	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.08 92

AIO-Stereo	0.51 58	0.22 116	0.87 13	0.56 350	0.70 402	0.45 28	0.01 28	1.89 88	1.27 203	0.21 77	0.02 2	0.02 3	0.06 114	0.44 57	0.45 193	0.03 408	0.78 376	0.00 1	0.63 475	0.08 221	1.50 408

ToySt	0.92 192	0.51 241	4.35 377	0.21 260	0.71 403	1.32 196	0.00 1	2.77 125	1.33 230	0.21 77	0.51 220	1.47 273	0.11 171	1.14 164	0.87 284	0.03 408	0.69 363	0.00 1	0.20 405	0.10 254	1.88 459

MM-Stereo_test3	0.67 121	0.55 254	1.54 61	0.93 428	0.06 197	0.98 62	0.06 252	3.80 205	1.40 253	0.23 79	0.54 224	0.26 135	0.05 96	0.68 118	0.46 202	0.00 1	0.81 382	0.00 1	0.00 1	0.33 419	0.68 324

ACV-stereo	1.68 360	0.45 214	3.08 302	0.05 124	0.04 181	6.19 452	0.18 314	2.01 97	0.33 16	0.23 79	0.02 2	10.33 464	5.28 456	4.05 273	1.17 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.15 166

rvit_105_1	0.76 146	0.75 311	3.75 356	0.01 13	0.00 1	1.16 118	0.01 28	4.13 267	1.51 272	0.24 81	0.31 168	0.14 111	0.04 76	2.70 228	0.32 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.07 85

GMStereo	0.34 26	1.03 376	2.11 188	0.01 13	0.00 1	0.47 31	0.01 28	0.77 26	1.38 249	0.24 81	0.04 69	0.07 73	0.08 143	0.43 55	0.12 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	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 92	0.13 32	1.73 91	0.07 157	0.12 245	1.15 114	0.07 258	4.23 280	1.27 203	0.25 83	0.99 289	0.19 119	0.30 241	0.31 31	0.21 95	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.02 303	0.24 386	0.19 194

IGEV++	0.76 146	0.41 205	1.49 54	0.75 405	0.88 417	0.38 19	0.03 174	5.40 384	0.75 62	0.25 83	0.07 96	0.04 19	0.16 201	0.81 146	0.36 159	0.00 1	1.17 456	0.00 1	0.04 319	0.14 312	1.96 464

testlalala_base	1.48 340	0.15 39	1.50 55	0.09 186	0.20 277	1.20 132	0.01 28	4.81 331	0.53 29	0.25 83	0.02 2	0.24 128	0.05 96	0.29 27	0.50 218	7.67 485	1.93 485	0.00 1	0.27 441	9.18 482	0.79 341

AnonymousM	0.48 52	0.11 22	1.03 25	0.06 144	0.01 85	1.10 96	0.03 174	1.91 90	1.37 246	0.25 83	0.04 69	0.02 3	0.24 229	0.56 84	0.33 143	0.00 1	0.43 335	1.91 479	0.00 1	0.01 13	0.22 218

Occ-G	0.60 98	0.31 166	1.80 111	0.41 311	0.56 371	0.83 43	0.04 207	0.82 31	1.20 160	0.26 87	0.54 224	1.33 267	0.05 96	0.42 51	0.86 283	0.00 1	0.68 362	0.00 1	0.15 372	0.17 351	1.54 415

dd	0.45 45	1.20 396	2.52 255	0.06 144	0.01 85	1.23 148	0.03 174	0.88 35	1.48 269	0.26 87	0.06 91	0.12 101	0.05 96	0.42 51	0.44 189	0.02 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.06 75

CREStereo++_RVC	0.37 33	0.24 125	1.62 71	0.06 144	0.00 1	1.21 140	0.01 28	0.77 26	1.12 138	0.26 87	1.45 324	0.06 55	0.06 114	0.42 51	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 75
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	0.82 159	0.51 241	2.11 188	0.32 297	0.87 416	0.35 15	0.00 1	3.57 184	1.21 169	0.27 90	2.09 360	0.40 150	0.03 56	0.52 77	0.46 202	0.00 1	1.45 473	0.00 1	0.00 1	0.25 388	1.98 465

test_4	0.65 117	0.40 201	1.73 91	0.11 211	0.19 272	1.28 180	0.03 174	1.41 56	0.22 3	0.28 91	3.49 406	0.72 199	0.09 154	1.93 214	0.53 226	0.00 1	0.11 295	0.00 1	0.08 338	0.16 337	0.15 166

WCG-NET	0.36 30	0.45 214	0.92 18	0.02 54	0.00 1	0.91 53	0.05 226	0.77 26	1.28 209	0.30 92	0.43 206	0.03 12	0.13 188	0.48 63	0.20 86	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.16 176

GCAP-Stereo	0.56 84	0.71 303	1.55 62	0.30 294	1.03 438	1.27 176	0.01 28	2.03 99	0.78 67	0.30 92	0.35 183	0.10 95	0.10 162	0.56 84	0.75 262	0.00 1	1.06 428	0.00 1	0.00 1	0.13 299	0.25 234

ASMatch	1.46 336	0.17 61	2.35 224	0.73 399	0.20 277	1.22 144	0.25 339	1.04 46	0.89 101	0.30 92	11.50 460	0.92 231	2.31 400	6.65 395	0.56 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 281	0.00 1	0.04 50

IGEV-Stereo++	0.42 38	0.07 3	0.79 7	0.17 234	0.28 319	1.13 106	0.00 1	1.98 94	0.41 18	0.31 95	0.04 69	0.02 3	0.03 56	0.56 84	0.30 137	0.00 1	0.73 371	0.00 1	0.00 1	0.04 153	1.55 416

WCG-NET（raft）	0.45 45	0.62 283	0.93 20	0.02 54	0.06 197	0.90 50	0.05 226	0.70 17	1.32 227	0.33 96	0.14 115	1.51 275	0.14 190	0.41 48	0.22 98	0.00 1	1.29 466	0.00 1	0.01 281	0.16 337	0.25 234

CFNet-RSSM	0.60 98	0.15 39	1.55 62	0.05 124	0.14 253	1.27 176	0.02 119	4.87 335	0.58 37	0.34 97	0.02 2	1.92 308	0.04 76	0.49 67	0.25 115	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.27 441	0.01 13	0.10 127

FADNet	1.38 325	1.42 419	5.62 426	0.03 78	0.06 197	2.56 375	0.16 306	4.66 321	1.64 304	0.35 98	0.11 108	1.66 291	1.05 337	5.64 356	1.59 343	0.18 449	0.02 244	0.01 404	0.01 281	0.52 452	0.23 222

RAFT	0.91 189	0.96 356	1.82 124	0.89 424	0.44 353	0.97 61	0.08 266	3.71 199	1.25 190	0.36 99	0.20 138	3.87 405	0.27 237	0.70 120	0.49 214	0.00 1	0.83 388	0.00 1	0.01 281	0.47 443	0.87 352

GREAT-IGEV	0.63 109	0.27 145	1.97 158	0.43 317	1.32 452	1.14 111	0.06 252	0.43 5	0.73 60	0.37 100	0.56 228	0.02 3	0.07 129	0.53 79	0.63 242	0.05 421	1.44 472	0.00 1	0.20 405	0.12 287	2.36 472

AIO-test2	0.97 221	1.34 411	2.49 252	0.42 314	0.37 340	1.23 148	0.01 28	3.86 220	0.93 109	0.37 100	1.47 327	0.51 166	0.05 96	2.73 229	0.21 95	3.00 478	0.09 288	0.00 1	0.01 281	0.09 242	0.30 248

HH	1.25 290	0.40 201	2.13 191	0.90 425	0.41 345	2.28 358	0.01 28	4.25 282	0.95 112	0.37 100	0.89 280	3.87 405	0.80 324	4.74 306	0.51 221	0.00 1	0.96 418	0.00 1	0.00 1	0.03 120	1.53 411

HanStereo	1.25 290	0.40 201	2.13 191	0.90 425	0.41 345	2.28 358	0.01 28	4.25 282	0.95 112	0.37 100	0.89 280	3.87 405	0.80 324	4.74 306	0.51 221	0.00 1	0.96 418	0.00 1	0.00 1	0.03 120	1.53 411

AIO_test	0.55 79	0.33 179	2.02 167	0.77 409	1.08 443	0.43 25	0.06 252	0.88 35	0.92 107	0.38 104	0.04 69	0.85 219	0.03 56	0.79 137	0.26 123	0.00 1	0.95 417	0.00 1	0.08 338	0.03 120	1.20 388

AIO_rvc	0.63 109	0.64 290	2.03 168	0.82 416	1.08 443	0.42 23	0.06 252	1.37 53	1.24 179	0.39 105	0.04 69	0.09 87	0.06 114	0.84 149	0.50 218	0.01 369	1.06 428	0.00 1	0.03 306	0.11 277	1.81 450

IGEV-Stereo+	0.61 100	0.21 108	1.12 30	0.17 234	1.20 446	0.64 36	0.02 119	0.33 2	0.71 55	0.39 105	0.05 83	0.05 37	0.05 96	1.92 212	0.48 212	0.00 1	0.58 353	0.00 1	0.24 428	1.85 473	2.11 470

PSMNet-ADL	0.88 179	0.12 27	1.32 43	0.07 157	0.01 85	2.03 347	0.03 174	3.00 145	1.28 209	0.39 105	0.66 246	2.12 322	0.67 312	4.19 277	1.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.24 226

IGEVStereo-DCA	0.88 179	1.21 397	1.81 119	0.18 236	0.16 263	0.83 43	0.01 28	0.71 18	1.36 241	0.40 108	0.04 69	0.06 55	0.09 154	6.04 367	2.22 373	0.00 1	0.48 341	0.00 1	0.15 372	0.16 337	1.76 439

rrr	1.15 269	1.21 397	5.05 407	0.18 236	0.16 263	0.83 43	0.06 252	2.88 130	1.44 259	0.40 108	0.04 69	0.06 55	0.09 154	6.04 367	2.22 373	0.00 1	0.48 341	0.00 1	0.19 402	0.16 337	1.59 425

GANet-ADL	0.62 103	0.16 51	1.89 145	0.15 228	0.02 137	1.46 244	0.02 119	3.83 217	0.75 62	0.40 108	1.08 294	1.09 252	0.18 210	0.65 113	0.47 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.13 152

test_xeample3	0.95 209	1.30 406	5.13 411	0.19 241	0.23 289	0.95 59	0.07 258	2.30 106	1.47 267	0.40 108	0.05 83	0.08 79	0.07 129	1.45 190	2.27 376	0.00 1	0.69 363	0.00 1	0.33 451	0.17 351	1.85 454

Gwc-CoAtRS	0.52 66	0.16 51	1.68 85	0.05 124	0.13 248	1.06 75	0.03 174	2.88 130	0.54 32	0.40 108	0.02 2	2.22 331	0.03 56	0.49 67	0.26 123	0.00 1	0.09 288	0.00 1	0.22 417	0.01 13	0.11 135

ACVNet-4b	6.14 466	2.39 460	6.31 438	9.73 490	7.26 487	8.81 469	1.62 438	7.27 460	6.07 458	0.41 113	6.42 441	11.47 466	2.37 402	9.17 463	2.72 390	9.70 493	2.42 491	10.45 492	0.01 281	11.04 491	7.12 491

cross-raft	0.67 121	0.19 94	1.85 131	0.58 355	0.71 403	1.09 90	0.10 286	3.52 181	0.69 53	0.41 113	0.02 2	2.81 360	0.04 76	0.55 81	0.23 106	0.00 1	0.13 299	0.00 1	0.16 381	0.01 13	0.22 218

FADNet-RVC	1.30 310	1.62 433	6.28 436	0.03 78	0.00 1	1.61 299	0.08 266	4.49 300	2.04 356	0.41 113	0.10 104	0.63 177	0.64 304	5.55 350	1.69 349	0.01 369	0.08 282	0.00 1	0.00 1	0.52 452	0.31 251

MoCha-V2	0.71 134	0.43 209	1.65 79	0.60 360	1.06 440	0.38 19	0.00 1	3.01 148	1.32 227	0.44 116	0.58 235	0.22 127	0.08 143	0.78 135	0.40 183	0.00 1	1.45 473	0.00 1	0.22 417	0.05 171	1.61 427

EKT-Stereo	0.91 189	0.23 120	2.14 193	0.84 418	4.27 479	1.23 148	0.04 207	2.85 129	0.67 49	0.44 116	0.40 198	0.95 238	0.08 143	2.93 236	0.38 173	0.00 1	0.18 304	0.00 1	0.07 334	0.04 153	0.40 280

raft_robust	1.21 278	1.05 378	2.00 162	0.10 198	0.43 352	1.39 215	0.02 119	4.21 275	2.32 376	0.44 116	0.02 2	2.23 332	1.39 361	7.00 421	0.35 155	0.00 1	0.78 376	0.00 1	0.18 396	0.10 254	0.19 194

XX-TBD	0.36 30	0.59 272	1.75 97	0.07 157	0.00 1	1.11 101	0.00 1	0.73 24	0.63 44	0.44 116	1.24 309	0.06 55	0.06 114	0.39 43	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 43

FADNet_RVC	1.32 315	1.54 427	5.37 419	0.02 54	0.06 197	2.78 386	0.07 258	4.19 274	1.03 123	0.44 116	0.35 183	0.67 188	0.10 162	5.42 345	1.92 359	0.24 453	0.33 326	0.11 449	0.33 451	0.66 462	0.68 324

PSMNet-RUCA	0.83 161	0.86 332	2.85 282	0.03 78	0.02 137	2.04 349	0.25 339	4.74 327	1.79 330	0.45 121	1.38 318	0.12 101	0.12 184	1.16 165	0.37 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 405	0.07 85

LL-Strereo2	0.63 109	0.97 359	2.03 168	0.76 407	0.86 414	1.15 114	0.08 266	1.85 86	1.20 160	0.45 121	0.02 2	0.50 163	0.07 129	0.63 108	0.65 245	0.00 1	0.17 303	0.00 1	0.03 306	0.05 171	1.05 373

UDGNet	0.44 42	0.91 341	1.89 145	0.04 107	0.00 1	1.15 114	0.02 119	0.75 25	1.77 326	0.45 121	0.07 96	0.06 55	0.02 29	1.62 198	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.01 12

ICVP	0.53 69	0.09 9	1.86 134	0.01 13	0.01 85	1.12 103	0.21 326	4.35 291	0.68 52	0.45 121	0.28 157	0.33 141	0.07 129	0.72 125	0.25 115	0.00 1	0.07 278	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.11 135
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MM-Stereo_test1	0.69 131	0.30 158	1.69 86	0.88 422	0.23 289	0.93 57	0.03 174	3.79 204	1.40 253	0.47 125	0.05 83	0.05 37	0.02 29	0.65 113	0.39 180	0.00 1	1.01 424	0.00 1	0.00 1	0.31 414	1.58 423

SCV	0.84 168	0.41 205	1.65 79	0.79 411	1.05 439	0.45 28	0.05 226	5.81 410	1.24 179	0.47 125	0.02 2	0.02 3	0.05 96	0.78 135	0.46 202	0.00 1	0.83 388	0.00 1	0.39 459	0.27 401	2.08 467

AIO-test1	0.75 143	0.92 346	2.40 230	0.43 317	0.80 409	1.13 106	0.01 28	3.87 223	0.88 97	0.47 125	0.30 164	0.06 55	0.06 114	2.91 235	0.20 86	0.07 435	0.06 274	0.00 1	0.10 353	0.17 351	0.20 209

ff7	0.51 58	0.26 136	1.81 119	0.19 241	0.25 299	1.08 83	0.01 28	0.71 18	1.36 241	0.47 125	0.02 2	0.04 19	0.08 143	0.79 137	0.18 71	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.15 372	0.10 254	1.76 439

ffff	0.51 58	0.26 136	1.81 119	0.19 241	0.25 299	1.08 83	0.01 28	0.71 18	1.36 241	0.47 125	0.02 2	0.04 19	0.08 143	0.79 137	0.18 71	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.15 372	0.10 254	1.76 439

11t	0.51 58	0.26 136	1.81 119	0.19 241	0.25 299	1.08 83	0.01 28	0.71 18	1.36 241	0.47 125	0.02 2	0.04 19	0.08 143	0.79 137	0.18 71	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.15 372	0.10 254	1.76 439

TestStereo1	0.96 213	0.91 341	2.21 200	0.24 274	0.42 348	1.31 187	0.02 119	4.10 260	1.71 315	0.47 125	1.64 336	0.20 121	1.20 346	3.55 252	0.36 159	0.00 1	0.27 318	0.00 1	0.00 1	0.19 362	0.32 254

ccc-4	0.51 58	0.26 136	1.81 119	0.19 241	0.25 299	1.08 83	0.01 28	0.71 18	1.36 241	0.47 125	0.02 2	0.04 19	0.08 143	0.79 137	0.18 71	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.15 372	0.10 254	1.76 439

SA-5K	0.96 213	0.91 341	2.21 200	0.24 274	0.42 348	1.31 187	0.02 119	4.10 260	1.71 315	0.47 125	1.64 336	0.20 121	1.20 346	3.55 252	0.36 159	0.00 1	0.27 318	0.00 1	0.00 1	0.19 362	0.32 254

Consistency-Raft	1.48 340	0.96 356	5.40 422	0.36 301	0.31 336	1.66 316	0.11 289	4.30 290	4.32 441	0.47 125	5.99 435	0.86 220	2.09 394	1.19 169	1.31 328	0.03 408	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.27 401	0.02 29

MM-Stereo_test2	0.51 58	0.19 94	1.86 134	0.74 401	0.08 219	1.16 118	0.01 28	0.78 29	0.71 55	0.48 135	0.03 51	0.05 37	0.07 129	0.47 60	0.40 183	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.05 322	0.28 405	1.94 463

Ntro	3.66 441	2.08 452	4.34 376	7.58 484	4.53 480	6.25 453	0.72 405	5.35 376	1.65 305	0.48 135	1.77 343	2.68 353	1.25 354	5.10 329	2.31 378	8.72 489	0.31 324	2.13 480	0.05 322	9.73 484	6.18 488

SCV_C0	0.78 152	0.46 221	2.11 188	0.66 378	0.80 409	0.51 33	0.03 174	4.50 301	1.26 197	0.49 137	0.08 100	0.08 79	0.11 171	0.64 112	0.57 231	0.00 1	1.00 423	0.00 1	0.19 402	0.12 287	1.91 462

GCST	1.13 261	1.32 408	3.12 307	0.57 353	0.90 419	0.92 54	0.09 278	4.38 293	1.43 256	0.49 137	0.51 220	0.39 147	0.35 252	5.56 352	0.95 303	1.34 473	0.02 244	0.00 1	0.00 1	0.13 299	0.15 166

anonymousdsp	0.54 73	0.26 136	1.62 71	0.47 329	0.60 383	1.08 83	0.01 28	1.01 45	1.37 246	0.49 137	0.02 2	0.04 19	0.09 154	0.73 126	0.15 54	0.00 1	0.82 386	0.00 1	0.16 381	0.10 254	1.83 451

IGEV-Stereo	0.54 73	0.26 136	1.62 71	0.47 329	0.61 384	1.08 83	0.01 28	1.00 42	1.37 246	0.49 137	0.02 2	0.04 19	0.09 154	0.73 126	0.16 60	0.00 1	0.82 386	0.00 1	0.16 381	0.10 254	1.83 451
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PCWNet_CMD	0.70 132	0.18 67	2.22 202	0.01 13	0.01 85	1.09 90	0.00 1	3.17 161	1.35 239	0.50 141	0.29 160	2.28 334	1.46 367	1.22 174	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.19 194

SA	1.02 238	0.85 329	2.22 202	0.00 1	0.42 348	1.31 187	0.01 28	4.74 327	2.04 356	0.50 141	0.95 286	0.30 139	1.30 358	4.24 283	0.42 187	0.00 1	0.47 337	0.00 1	0.17 389	0.16 337	0.30 248

knoymous	0.41 37	0.09 9	1.34 44	0.05 124	0.01 85	1.15 114	0.01 28	2.36 110	0.23 4	0.51 143	0.02 2	1.64 288	0.00 1	0.49 67	0.33 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.04 50

HUF	0.78 152	0.58 268	2.91 287	0.76 407	1.21 448	0.34 8	0.07 258	1.59 66	1.25 190	0.52 144	0.04 69	0.51 166	0.04 76	0.75 129	0.45 193	0.06 429	2.00 486	0.00 1	0.00 1	0.15 328	2.39 473

MSMDNet	0.71 134	0.18 67	2.22 202	0.01 13	0.01 85	1.09 90	0.00 1	3.25 166	1.35 239	0.52 144	0.29 160	2.29 338	1.45 364	1.22 174	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.19 194

MyStereo07	0.53 69	0.51 241	1.58 67	0.03 78	0.34 338	1.66 316	0.02 119	1.68 77	1.34 233	0.53 146	0.02 2	0.04 19	0.11 171	0.74 128	0.26 123	0.00 1	1.19 458	0.00 1	0.18 396	0.03 120	0.37 266

AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 385	0.97 359	7.79 457	0.68 387	1.01 434	1.47 251	0.20 319	7.05 456	1.44 259	0.54 147	6.19 437	5.17 431	1.14 342	1.65 199	1.18 326	0.01 369	0.77 374	0.00 1	0.64 476	0.25 388	1.23 389

AEACV	0.64 115	0.08 6	1.46 49	0.72 394	0.96 427	1.22 144	0.00 1	1.90 89	0.67 49	0.54 147	0.07 96	0.02 3	0.73 318	0.63 108	0.28 127	0.01 369	0.92 404	0.00 1	0.36 455	0.09 242	2.04 466

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 347	0.60 275	5.47 424	0.27 289	1.02 436	1.33 202	0.26 343	6.85 447	1.21 169	0.60 149	0.62 240	5.38 437	1.37 360	1.76 206	1.11 319	0.00 1	0.72 370	0.00 1	0.57 470	0.17 351	0.98 366

11t1	0.70 132	0.28 148	1.86 134	0.56 350	0.56 371	1.06 75	0.00 1	2.89 132	1.21 169	0.60 149	0.34 176	0.08 79	0.04 76	0.76 130	0.85 279	0.02 397	1.09 435	0.00 1	0.18 396	0.06 184	1.58 423

qqq	0.90 186	0.41 205	1.88 142	0.10 198	0.59 381	1.09 90	0.00 1	3.82 212	1.29 215	0.61 151	0.38 192	0.73 200	0.15 193	3.19 240	0.90 295	0.00 1	1.08 432	0.00 1	0.23 422	0.06 184	1.57 418

FADNet-RVC-Resample	1.28 302	1.46 421	6.58 444	0.10 198	0.14 253	1.54 276	0.25 339	4.29 289	1.46 264	0.61 151	0.23 146	1.29 264	0.28 239	5.23 335	1.06 315	0.10 439	0.16 301	0.09 444	0.06 330	0.28 405	0.39 276

CFNet	1.24 286	1.33 410	3.20 311	0.26 285	0.03 157	1.43 229	0.04 207	5.03 351	2.39 383	0.61 151	0.71 253	1.30 265	0.23 227	6.72 399	1.16 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 388	0.10 127

CBFPSM	1.51 344	1.00 368	5.32 418	0.05 124	0.01 85	3.57 414	0.04 207	4.06 254	1.03 123	0.65 154	0.21 142	6.06 440	3.60 432	2.65 224	1.82 353	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.09 242	0.12 144

x	0.80 156	0.39 197	1.80 111	0.66 378	0.50 364	1.02 66	0.00 1	3.61 188	1.34 233	0.65 154	0.34 176	0.53 169	0.14 190	1.21 172	0.91 298	0.00 1	1.09 435	0.00 1	0.20 405	0.06 184	1.59 425

RAFT+CT+SA	0.85 172	0.91 341	2.23 207	0.19 241	0.29 321	1.27 176	0.03 174	4.92 342	0.86 92	0.65 154	0.40 198	0.67 188	0.05 96	3.03 237	0.18 71	0.00 1	0.28 322	0.00 1	0.35 454	0.15 328	0.61 312

EGLCR-Stereo	0.64 115	0.12 27	1.52 56	0.74 401	0.75 407	1.83 338	0.54 390	2.79 126	0.67 49	0.66 157	0.04 69	0.01 1	0.02 29	0.77 132	0.45 193	0.00 1	0.71 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 380

GES	0.75 143	0.26 136	2.66 266	0.01 13	0.00 1	1.63 307	0.08 266	6.06 424	0.57 36	0.68 158	0.40 198	0.37 144	0.66 311	0.84 149	0.49 214	0.02 397	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.08 221	0.10 127

GANetREF_RVC	1.25 290	1.39 416	4.10 367	0.10 198	0.00 1	2.25 355	0.18 314	4.68 323	2.78 413	0.69 159	0.34 176	1.87 304	0.65 309	5.07 327	0.68 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.07 85
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	0.83 161	0.13 32	2.17 196	0.08 167	0.24 295	1.24 153	0.03 174	5.22 366	1.26 197	0.70 160	1.09 295	0.20 121	0.16 201	0.70 120	0.33 143	0.00 1	0.89 402	0.00 1	0.26 437	0.09 242	1.75 438

ACVNet-DCA	0.94 200	0.36 186	2.41 233	0.50 339	0.29 321	3.40 408	0.02 119	3.82 212	1.29 215	0.71 161	0.83 272	0.05 37	0.61 294	1.60 195	0.12 34	0.00 1	1.13 447	0.00 1	0.03 306	0.06 184	1.57 418

xx1	1.29 306	0.36 186	2.41 233	0.50 339	0.29 321	3.40 408	0.02 119	4.02 248	7.67 466	0.71 161	0.83 272	0.73 200	0.15 193	1.60 195	0.12 34	0.00 1	1.13 447	0.00 1	0.23 422	0.06 184	1.57 418

1test111	1.06 246	0.36 186	2.41 233	0.50 339	0.29 321	3.40 408	0.02 119	3.82 212	1.29 215	0.71 161	0.83 272	0.05 37	0.61 294	3.19 240	0.90 295	0.00 1	1.13 447	0.00 1	0.03 306	0.06 184	1.57 418

cc1	1.29 306	0.36 186	2.41 233	0.50 339	0.29 321	3.40 408	0.02 119	4.02 248	7.67 466	0.71 161	0.83 272	0.05 37	0.61 294	1.59 194	0.12 34	0.00 1	1.13 447	0.00 1	0.03 306	0.10 254	1.86 455

tt1	1.23 284	0.37 192	2.41 233	0.41 311	0.45 355	3.33 405	0.02 119	3.81 208	6.87 459	0.71 161	0.80 268	0.06 55	0.40 269	1.73 203	0.12 34	0.00 1	1.12 443	0.00 1	0.00 1	0.10 254	1.86 455

RAFT-Test	0.85 172	0.19 94	2.98 297	0.66 378	0.99 431	1.83 338	0.17 309	3.16 160	1.19 154	0.71 161	0.11 108	3.21 381	0.02 29	0.58 90	0.33 143	0.00 1	0.47 337	0.00 1	0.29 447	0.01 13	0.15 166

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 374	0.88 336	3.47 335	1.64 462	0.22 284	4.27 425	0.40 378	3.90 231	1.63 300	0.72 167	0.71 253	3.06 374	0.11 171	5.13 331	1.03 313	5.07 480	0.54 349	0.00 1	0.00 1	1.73 471	3.16 480

CoDeX	1.03 239	0.45 214	2.50 254	0.06 144	0.20 277	1.51 267	0.20 319	6.54 441	1.96 348	0.73 168	0.68 252	1.04 245	0.31 246	3.86 267	0.38 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.07 85

MSKI-zero shot	0.91 189	0.18 67	1.86 134	0.61 364	0.62 392	1.36 207	0.05 226	3.41 176	0.31 13	0.73 168	1.79 345	0.88 222	0.00 1	4.71 304	0.16 60	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.21 413	0.02 55	0.32 254

test-1	0.77 150	0.31 166	1.67 82	0.03 78	0.97 428	1.23 148	0.07 258	4.63 317	0.75 62	0.73 168	0.67 251	1.06 248	0.03 56	0.58 90	0.80 268	0.02 397	0.79 378	0.00 1	0.07 334	0.01 13	0.96 364

anonymousdsp2	0.88 179	0.10 16	2.48 250	0.42 314	0.77 408	1.22 144	0.02 119	4.89 337	1.23 177	0.75 171	0.21 142	0.94 234	0.09 154	1.46 191	0.31 139	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.11 358	0.05 171	1.78 446

HCRNet	0.83 161	0.39 197	1.59 69	0.02 54	0.00 1	1.18 128	0.01 28	3.69 195	2.28 373	0.75 171	0.21 142	0.56 171	0.11 171	5.32 341	0.25 115	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.04 50

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 15	0.32 173	0.88 14	0.02 54	0.00 1	1.05 72	0.01 28	0.80 30	1.00 122	0.76 173	0.34 176	0.10 95	0.06 114	0.13 1	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.09 116

DDVS	1.00 230	0.21 108	1.83 126	0.21 260	0.27 313	3.12 397	0.25 339	3.00 145	0.71 55	0.77 174	0.82 270	2.14 323	0.44 273	5.24 336	0.66 247	0.00 1	0.01 217	0.01 404	0.00 1	0.04 153	0.20 209

RCA-Stereo	0.53 69	0.18 67	1.16 35	0.01 13	0.24 295	1.20 132	0.01 28	3.86 220	0.97 116	0.77 174	0.50 217	0.05 37	0.13 188	0.32 33	0.03 3	0.00 1	0.87 395	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.24 226

ITSA-stereo	1.24 286	0.23 120	2.14 193	0.19 241	0.04 181	1.43 229	0.13 298	6.24 430	3.22 427	0.78 176	0.36 187	0.63 177	1.05 337	5.67 358	2.24 375	0.03 408	0.00 1	0.09 444	0.06 330	0.08 221	0.19 194

gcap-zeroshot	0.95 209	0.45 214	3.07 301	0.25 279	0.74 406	1.44 233	0.02 119	4.85 333	1.47 267	0.78 176	0.57 229	2.77 356	0.04 76	0.95 159	0.49 214	0.00 1	0.48 341	0.00 1	0.20 405	0.00 1	0.39 276

RAFT_CTSACE	0.85 172	0.95 352	2.60 258	0.60 360	0.05 191	1.20 132	0.01 28	3.18 163	0.85 91	0.79 178	1.57 333	2.18 330	0.78 322	1.20 170	0.22 98	0.00 1	0.33 326	0.00 1	0.00 1	0.28 405	0.21 216

IPLGR	0.88 179	0.30 158	3.78 358	0.06 144	0.07 210	1.26 170	0.05 226	3.78 202	1.62 294	0.80 179	0.35 183	0.79 215	0.76 319	3.42 247	0.27 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.16 176

test_5	0.94 200	0.94 349	2.60 258	0.55 349	0.25 299	1.47 251	0.02 119	4.89 337	0.97 116	0.81 180	0.30 164	0.80 216	0.63 301	3.39 245	0.24 111	0.00 1	0.27 318	0.00 1	0.00 1	0.17 351	0.54 298

IPLG	0.99 227	0.76 316	3.08 302	0.06 144	0.06 197	1.40 219	0.11 289	3.81 208	1.07 128	0.81 180	1.00 290	0.50 163	0.60 293	5.65 357	0.38 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 378	0.20 209

ccs_rob	0.71 134	0.20 103	2.35 224	0.00 1	0.01 85	1.24 153	0.00 1	3.17 161	0.91 106	0.82 182	0.45 211	2.28 334	0.63 301	1.78 209	0.18 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.14 158

AFF-stereo	0.89 185	1.05 378	1.70 88	0.49 338	0.18 269	1.21 140	0.01 28	3.58 187	1.62 294	0.84 183	1.93 350	1.14 256	0.26 234	1.24 177	0.68 252	0.00 1	0.64 360	0.00 1	0.00 1	0.26 396	0.89 356

riskmin	0.95 209	0.06 1	2.01 163	0.80 413	0.86 414	1.58 287	0.24 335	4.28 287	0.53 29	0.85 184	0.29 160	2.60 348	1.04 336	0.70 120	0.61 238	0.00 1	0.85 392	0.00 1	0.26 437	0.01 13	1.48 407

CFNet_pseudo	0.71 134	0.20 103	2.34 223	0.01 13	0.01 85	1.24 153	0.00 1	3.19 164	0.92 107	0.85 184	0.47 215	2.29 338	0.61 294	1.79 210	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.14 158

SFCPSM	0.87 176	0.20 103	2.57 256	0.02 54	0.07 210	2.45 368	0.18 314	5.65 396	1.51 272	0.85 184	0.77 263	0.67 188	0.30 241	1.77 207	0.22 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 319	0.09 242	0.09 116

ACVNet	0.75 143	0.56 263	2.30 215	0.09 186	0.00 1	1.39 215	0.21 326	2.76 122	1.34 233	0.88 187	0.75 260	1.92 308	0.26 234	0.51 75	1.65 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.20 209

CFNet-ft	0.97 221	0.94 349	2.30 215	0.01 13	0.27 313	1.37 209	0.02 119	2.76 122	0.79 69	0.88 187	0.20 138	3.76 402	0.38 259	4.21 278	1.34 331	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.08 221	0.09 116

CFNet_RVC	0.97 221	0.94 349	2.30 215	0.01 13	0.27 313	1.37 209	0.02 119	2.76 122	0.79 69	0.88 187	0.20 138	3.76 402	0.38 259	4.21 278	1.34 331	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.08 221	0.09 116

MIPNet	0.77 150	0.74 309	2.72 268	0.08 167	0.07 210	1.32 196	0.12 297	4.14 269	1.51 272	0.90 190	0.11 108	0.67 188	0.95 332	1.42 188	0.30 137	0.00 1	0.01 217	0.01 404	0.01 281	0.15 328	0.23 222

anonymousa	1.15 269	0.38 194	2.43 243	0.70 390	1.49 457	1.45 240	0.02 119	4.23 280	1.13 139	0.91 191	2.52 383	3.46 390	0.55 283	0.55 81	0.60 234	0.00 1	1.13 447	0.00 1	0.54 469	0.04 153	0.86 351

MC-Stereo	0.57 88	0.16 51	1.63 77	0.70 390	0.93 425	1.10 96	0.01 28	1.43 59	0.26 10	0.91 191	0.02 2	0.08 79	0.11 171	0.61 105	0.23 106	0.00 1	1.15 454	0.00 1	0.17 389	0.10 254	1.84 453

NRIStereo	0.82 159	0.17 61	1.56 64	0.61 364	0.05 191	1.61 299	0.48 385	1.52 62	1.19 154	0.91 191	0.17 119	0.65 182	0.03 56	7.00 421	0.25 115	0.00 1	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.17 182

DIP-Stereo	0.68 127	0.35 183	1.76 103	0.08 167	0.00 1	1.46 244	0.01 28	6.53 440	1.71 315	0.91 191	0.11 108	0.04 19	0.19 215	0.19 5	0.09 18	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.17 182
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	1.60 357	1.48 424	8.20 463	0.03 78	0.03 157	3.95 419	0.13 298	4.89 337	2.33 378	0.92 195	0.31 168	3.64 398	1.40 362	2.90 234	1.50 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.20 209

CRE-IMP	0.49 53	0.14 38	1.75 97	0.08 167	0.05 191	1.48 258	0.45 382	1.64 75	1.22 173	0.92 195	0.29 160	0.87 221	0.01 9	0.39 43	0.25 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.17 182

ac_64	1.28 302	0.43 209	2.90 286	0.18 236	0.25 299	1.52 270	0.03 174	5.58 392	1.89 338	0.92 195	0.53 223	4.86 422	0.45 277	5.01 325	0.88 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.06 75

PA-Net	1.56 354	1.13 389	5.13 411	0.07 157	0.17 266	1.46 244	0.53 389	4.73 325	3.04 421	0.92 195	1.30 313	2.29 338	0.62 299	6.63 393	3.00 402	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.15 166
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet-RSSM	1.09 252	0.80 324	2.41 233	0.72 394	0.00 1	1.39 215	0.02 119	5.15 359	1.07 128	0.95 199	0.34 176	2.06 317	1.12 341	4.69 302	0.80 268	0.00 1	0.00 1	0.04 435	0.00 1	0.15 328	0.09 116

fast-acv-ft	1.54 350	0.86 332	4.85 397	0.11 211	0.12 245	3.88 417	0.28 352	2.97 142	2.26 371	0.96 200	3.49 406	2.97 367	1.23 352	3.47 249	2.75 391	0.04 417	0.01 217	0.04 435	0.04 319	0.44 442	0.08 92

GASNet	1.77 367	2.50 463	7.05 448	0.47 329	0.02 137	1.50 263	0.20 319	4.55 310	2.55 396	0.98 201	1.48 328	2.24 333	1.57 377	6.25 375	3.41 412	0.00 1	0.05 268	0.00 1	0.00 1	0.55 455	0.12 144

test_3	0.81 158	0.15 39	2.17 196	0.36 301	0.58 377	1.03 67	0.01 28	3.01 148	0.59 38	0.98 201	0.02 2	1.04 245	0.04 76	3.72 261	0.39 180	0.00 1	0.92 404	0.00 1	0.25 430	0.16 337	0.69 330

CrosDoStereo	1.72 362	0.31 166	1.91 148	0.03 78	0.07 210	1.40 219	5.95 482	3.61 188	1.62 294	0.98 201	3.79 412	0.94 234	4.66 448	7.11 428	1.86 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.08 92

DeepStereo_LL	1.72 362	0.31 166	1.91 148	0.03 78	0.07 210	1.40 219	5.95 482	3.61 188	1.62 294	0.98 201	3.79 412	0.94 234	4.66 448	7.11 428	1.86 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.08 92

RASNet	1.75 364	0.71 303	2.93 290	0.20 256	3.20 476	1.75 330	0.26 343	3.87 223	2.64 399	0.98 201	1.46 326	5.25 436	1.67 381	6.73 400	2.81 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.47 289

PSM-adaLoss	0.54 73	0.18 67	1.72 90	0.08 167	0.09 227	1.63 307	0.29 359	1.60 67	1.27 203	0.99 206	0.18 122	0.76 210	0.02 29	1.79 210	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 64

ROB_FTStereo_v2	0.52 66	0.18 67	1.71 89	0.08 167	0.09 227	1.59 289	0.32 369	1.61 70	1.25 190	0.99 206	0.19 134	0.76 210	0.02 29	1.36 186	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.04 50

ROB_FTStereo	0.55 79	0.18 67	1.75 97	0.08 167	0.09 227	1.61 299	0.32 369	1.60 67	1.26 197	0.99 206	0.19 134	0.75 205	0.03 56	1.97 215	0.19 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.04 50

HUI-Stereo	0.54 73	0.18 67	1.78 109	0.08 167	0.08 219	1.63 307	0.31 366	1.60 67	1.28 209	0.99 206	0.18 122	0.76 210	0.02 29	1.56 192	0.19 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 64

iGMRVC	0.59 93	0.18 67	1.75 97	0.08 167	0.09 227	1.63 307	0.27 351	1.61 70	1.27 203	0.99 206	0.19 134	0.75 205	0.03 56	2.78 230	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.04 50

RAFT-IKP	0.54 73	0.18 67	1.77 107	0.08 167	0.07 210	1.47 251	0.29 359	1.61 70	1.26 197	0.99 206	0.18 122	0.74 203	0.02 29	1.77 207	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.04 50

Patchmatch Stereo++	0.59 93	0.18 67	1.73 91	0.08 167	0.08 219	1.62 304	0.26 343	1.62 73	1.25 190	1.00 212	0.18 122	0.75 205	0.03 56	2.68 226	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 64
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 93	0.18 67	1.73 91	0.08 167	0.08 219	1.62 304	0.26 343	1.62 73	1.25 190	1.00 212	0.18 122	0.75 205	0.03 56	2.68 226	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.05 64

RAFT-Stereo-weight	0.57 88	0.10 16	1.28 42	0.10 198	0.42 348	1.41 225	0.05 226	3.80 205	0.86 92	1.02 214	0.52 222	0.26 135	0.01 9	0.42 51	0.15 54	0.00 1	0.47 337	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.60 310

test_sample1	0.96 213	0.25 133	1.82 124	0.46 323	0.19 272	1.13 106	0.00 1	4.10 260	1.55 278	1.02 214	0.33 173	0.70 196	0.57 288	3.63 257	0.91 298	0.00 1	0.91 403	0.00 1	0.09 347	0.05 171	1.50 408

iResNetv2_ROB	1.32 315	1.82 439	6.02 431	1.27 445	0.00 1	1.41 225	0.05 226	4.48 299	1.46 264	1.02 214	1.28 312	1.00 244	0.27 237	4.72 305	1.12 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 435	0.16 176

DeepStereo_RVC	0.59 93	0.16 51	1.65 79	0.08 167	0.06 197	1.37 209	0.40 378	1.58 65	1.26 197	1.03 217	0.83 272	0.49 160	1.52 370	0.94 157	0.18 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.13 152

s12784h	0.67 121	0.17 61	1.87 140	0.02 54	0.00 1	1.16 118	0.03 174	4.08 257	1.89 338	1.04 218	1.59 335	0.05 37	0.02 29	1.25 179	0.12 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.02 29

RAFT_R40	1.08 250	0.11 22	2.09 185	0.83 417	0.20 277	1.68 323	0.64 398	2.11 103	1.19 154	1.05 219	1.13 301	1.77 299	1.43 363	6.90 410	0.33 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.01 12

TANstereo	0.37 33	0.50 235	1.62 71	0.03 78	0.01 85	1.16 118	0.00 1	0.56 14	0.53 29	1.05 219	1.38 318	0.06 55	0.05 96	0.45 59	0.07 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29

NVstereo2D	1.25 290	0.34 181	5.21 416	0.09 186	0.03 157	1.61 299	0.23 332	4.95 345	1.92 342	1.05 219	0.38 192	2.53 345	0.61 294	5.36 343	0.44 189	0.00 1	0.10 292	0.00 1	0.03 306	0.04 153	0.19 194

GwcNet-ADL	0.71 134	0.22 116	2.22 202	0.05 124	0.01 85	1.32 196	0.02 119	3.82 212	1.61 288	1.06 222	0.44 208	1.46 272	0.22 226	0.94 157	0.62 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.14 158

iResNet_ROB	1.22 282	1.37 413	2.59 257	0.14 223	0.00 1	1.38 214	0.04 207	7.36 462	2.85 419	1.07 223	1.24 309	0.93 233	0.11 171	4.28 285	0.84 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.11 135

Any-RAFT	0.76 146	0.13 32	1.46 49	0.03 78	0.01 85	2.76 385	0.08 266	4.09 258	1.69 309	1.08 224	0.26 154	1.95 311	0.31 246	0.95 159	0.09 18	0.01 369	0.20 310	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.08 92

FENet	0.61 100	0.22 116	1.75 97	0.05 124	0.00 1	1.21 140	0.05 226	3.78 202	1.28 209	1.08 224	0.02 2	1.61 284	0.09 154	0.60 101	0.35 155	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.08 92

test_sample2	0.92 192	0.24 125	1.96 155	0.43 317	0.02 137	1.25 161	0.00 1	4.52 305	1.58 282	1.09 226	0.33 173	0.50 163	0.29 240	3.27 242	0.93 301	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.10 353	0.04 153	1.04 372

THIR-Stereo	1.54 350	0.48 230	1.88 142	0.01 13	0.02 137	1.08 83	4.17 465	2.48 114	0.41 18	1.09 226	4.30 422	1.90 306	4.08 441	6.84 405	1.81 351	0.00 1	0.00 1	0.04 435	0.00 1	0.06 184	0.04 50

CC-Net-ROB	2.09 392	1.17 393	3.97 365	1.52 458	0.23 289	3.35 407	0.05 226	5.09 356	2.74 408	1.09 226	1.40 320	0.97 240	0.18 210	6.66 396	0.87 284	1.46 474	1.64 480	7.13 483	0.00 1	1.67 470	0.54 298

MyStereo04	1.01 233	0.51 241	3.49 336	0.03 78	0.34 338	1.66 316	0.02 119	4.18 273	2.93 420	1.10 229	0.03 51	1.30 265	0.58 290	1.32 184	1.02 312	0.00 1	1.19 458	0.00 1	0.18 396	0.03 120	0.37 266

AASNet	1.05 243	1.11 386	3.12 307	0.05 124	0.00 1	1.73 329	0.05 226	5.73 401	2.17 366	1.10 229	1.84 348	0.94 234	0.19 215	1.16 165	1.37 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 423	0.16 176

Sa-1000	1.23 284	0.79 321	2.16 195	0.00 1	0.40 343	1.36 207	0.03 174	5.00 350	2.01 351	1.11 231	5.38 429	0.61 175	0.15 193	4.18 275	0.37 170	0.00 1	0.54 349	0.00 1	0.16 381	0.15 328	0.16 176

DCRE	1.01 233	0.54 253	1.52 56	0.30 294	0.99 431	1.31 187	0.00 1	1.69 78	0.71 55	1.12 232	7.77 447	0.74 203	0.02 29	0.28 21	0.45 193	0.00 1	0.71 367	0.00 1	0.25 430	0.02 55	1.78 446

Anonymous_2	2.17 402	0.32 173	2.35 224	0.80 413	0.85 411	1.67 320	0.22 329	4.62 316	0.71 55	1.12 232	0.40 198	3.18 380	1.94 391	0.84 149	0.77 264	0.06 429	1.09 435	3.25 482	14.62 507	3.25 474	1.43 405

GCAP-BAT	0.78 152	0.18 67	1.84 130	0.66 378	0.66 394	2.13 352	0.04 207	1.42 58	0.89 101	1.14 234	1.26 311	1.13 255	0.09 154	0.65 113	0.85 279	0.02 397	1.07 430	0.00 1	0.48 464	0.06 184	1.08 377

IGEV_Zeroshot_test	1.07 247	0.28 148	3.68 350	0.51 344	0.58 377	1.13 106	0.54 390	4.64 318	0.73 60	1.14 234	0.75 260	3.21 381	0.70 315	0.77 132	0.57 231	0.00 1	0.52 347	0.00 1	0.16 381	0.04 153	1.56 417

CSP-Net	1.13 261	0.76 316	1.67 82	0.01 13	0.00 1	2.81 388	0.05 226	5.62 394	1.14 140	1.14 234	0.85 277	1.80 302	0.23 227	6.10 371	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 299	0.03 43

MyStereo06	1.08 250	0.47 227	3.30 324	0.03 78	0.14 253	1.53 272	0.02 119	5.58 392	0.88 97	1.15 237	0.73 257	3.48 392	1.15 343	0.86 153	0.66 247	0.00 1	1.10 439	0.00 1	0.16 381	0.02 55	0.37 266

PSMNet_ROB	1.31 312	1.27 403	3.91 363	0.05 124	0.11 239	1.69 324	0.16 306	3.98 241	1.59 285	1.15 237	0.34 176	2.77 356	0.62 299	4.43 292	3.80 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.12 144

AACVNet	1.04 240	0.87 335	2.22 202	0.25 279	0.00 1	1.79 334	0.01 28	4.21 275	0.79 69	1.17 239	0.27 156	1.50 274	0.16 201	6.30 380	0.89 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 378	0.04 50

SST-Stereo	1.12 259	0.10 16	1.98 159	0.85 419	0.24 295	1.72 327	0.56 395	2.10 102	2.01 351	1.19 240	1.07 293	1.57 278	1.88 390	6.92 412	0.24 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.02 29

RAFT-345	1.25 290	0.12 27	2.08 179	0.54 346	0.13 248	1.55 277	0.24 335	0.65 16	2.51 393	1.19 240	7.68 446	0.92 231	0.05 96	6.86 407	0.50 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.00 1

RALAANet	0.68 127	1.09 385	2.29 213	0.03 78	0.01 85	0.93 57	0.03 174	2.65 119	1.97 349	1.19 240	0.39 197	0.15 116	0.30 241	1.27 181	0.75 262	0.00 1	0.25 312	0.00 1	0.09 347	0.19 362	0.03 43

AdaStereo	0.76 146	0.12 27	1.73 91	0.05 124	0.00 1	1.46 244	0.23 332	5.16 362	1.66 306	1.19 240	0.37 189	1.54 277	0.17 206	0.86 153	0.54 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.08 92
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	0.92 192	0.18 67	1.99 161	1.31 449	0.01 85	1.55 277	0.28 352	3.09 155	1.24 179	1.20 244	0.57 229	0.24 128	0.01 9	6.43 383	0.35 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1

OCTAStereo	0.93 197	0.18 67	2.01 163	1.31 449	0.01 85	1.56 281	0.28 352	3.09 155	1.24 179	1.21 245	0.57 229	0.25 133	0.01 9	6.43 383	0.35 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1

RE-Stereo	0.92 192	0.18 67	2.01 163	1.31 449	0.01 85	1.55 277	0.28 352	3.09 155	1.24 179	1.21 245	0.57 229	0.24 128	0.01 9	6.43 383	0.34 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1

TVStereo	0.92 192	0.18 67	2.01 163	1.31 449	0.01 85	1.55 277	0.28 352	3.09 155	1.24 179	1.21 245	0.57 229	0.24 128	0.01 9	6.43 383	0.34 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1

GEStereo_RVC	1.25 290	0.76 316	2.61 260	0.37 304	0.01 85	1.40 219	0.11 289	6.93 449	1.20 160	1.22 248	0.78 265	1.58 281	0.77 320	6.13 372	0.66 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.23 222

model_zeroshot	0.87 176	0.46 221	2.80 274	0.68 387	0.93 425	1.84 340	0.08 266	3.66 194	0.66 48	1.23 249	0.01 1	1.18 258	0.06 114	1.25 179	0.46 202	0.03 408	0.71 367	0.00 1	0.20 405	0.02 55	1.14 380

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 186	0.95 352	1.93 151	0.06 144	0.92 423	1.24 153	0.02 119	3.30 170	1.75 324	1.23 249	2.58 385	0.43 153	0.16 201	0.68 118	0.82 272	0.00 1	0.70 366	0.00 1	0.00 1	0.23 378	1.05 373

CFNet_ucs	0.84 168	0.23 120	2.43 243	0.01 13	0.01 85	1.34 203	0.01 28	3.82 212	1.61 288	1.24 251	1.13 301	2.16 329	0.41 271	2.08 217	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.17 182

DeepPrunerF	2.71 420	1.57 431	16.51 489	0.22 264	0.33 337	1.45 240	0.28 352	6.26 433	9.92 472	1.25 252	0.44 208	1.98 312	1.61 379	7.33 433	4.17 422	0.00 1	0.01 217	0.07 440	0.10 353	0.33 419	0.29 247

iinet-f	1.90 377	0.98 363	13.29 483	0.42 314	0.03 157	4.30 428	0.04 207	3.86 220	1.32 227	1.28 253	0.57 229	2.91 366	2.70 412	2.60 222	3.11 405	0.00 1	0.02 244	0.02 425	0.00 1	0.49 445	0.09 116

XX-Stereo	1.24 286	0.25 133	6.03 432	1.30 448	0.29 321	1.28 180	0.00 1	4.12 265	0.60 40	1.29 254	0.50 217	3.63 397	0.03 56	4.05 273	0.18 71	0.00 1	0.58 353	0.00 1	0.23 422	0.03 120	0.47 289

PSM-softLoss	0.96 213	0.18 67	2.32 220	1.26 443	0.03 157	1.50 263	0.26 343	2.90 133	1.27 203	1.30 255	0.38 192	0.39 147	0.01 9	6.94 415	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.01 12

KMStereo	0.96 213	0.18 67	2.32 220	1.26 443	0.03 157	1.50 263	0.26 343	2.90 133	1.27 203	1.30 255	0.38 192	0.39 147	0.01 9	6.94 415	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.01 12

cf-r	1.18 274	1.02 372	3.22 313	0.25 279	0.02 137	1.44 233	0.03 174	5.11 358	2.16 362	1.31 257	0.59 237	2.87 363	0.24 229	4.26 284	0.79 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.12 144

111	1.00 230	1.05 378	3.63 343	0.01 13	0.04 181	1.20 132	0.16 306	4.50 301	2.24 369	1.32 258	1.15 305	2.00 314	0.31 246	0.59 98	0.79 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.84 348

UNet	1.21 278	0.36 186	4.56 387	0.04 107	0.02 137	2.30 361	0.02 119	3.70 198	0.98 120	1.32 258	0.14 115	2.70 354	1.54 371	4.49 294	1.96 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.07 85

PAM_32	1.91 378	0.18 67	2.96 294	0.69 389	0.73 405	5.20 441	0.71 404	6.02 422	1.17 147	1.33 260	2.00 356	9.90 463	3.21 427	1.29 182	0.81 270	0.00 1	0.59 356	0.00 1	0.53 467	0.06 184	0.87 352

GwcNet-RSSM	1.22 282	1.24 401	3.66 348	0.23 269	0.04 181	1.46 244	0.05 226	4.65 320	1.61 288	1.33 260	0.46 214	2.98 368	0.26 234	4.48 293	1.59 343	0.00 1	0.00 1	0.02 425	0.00 1	0.21 371	0.10 127

anonymity	0.99 227	0.18 67	1.80 111	0.39 308	0.67 396	0.74 39	0.01 28	5.09 356	2.13 360	1.34 262	1.30 313	0.80 216	1.62 380	0.82 147	0.64 243	0.03 408	0.59 356	0.00 1	0.48 464	0.02 55	1.15 383

PS-NSSS	1.25 290	0.85 329	2.77 273	0.05 124	0.03 157	1.40 219	0.01 28	5.04 352	2.38 381	1.34 262	2.80 389	0.65 182	0.06 114	6.36 381	0.91 298	0.18 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.01 12

PFNet+	0.65 117	0.19 94	2.19 198	0.29 291	0.06 197	1.46 244	0.54 390	1.74 82	1.62 294	1.35 264	0.45 211	0.36 143	0.01 9	2.41 220	0.25 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.01 12

UCFNet_RVC	0.78 152	0.68 298	2.05 174	0.02 54	0.29 321	1.57 284	0.02 119	3.57 184	0.87 94	1.35 264	0.74 258	1.66 291	0.20 221	1.92 212	0.61 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.04 50

PWCDC_ROB	3.41 433	2.29 456	5.16 414	0.19 241	0.02 137	3.11 396	0.02 119	5.15 359	12.27 475	1.36 266	23.33 493	1.98 312	3.35 428	4.93 320	3.71 415	0.28 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 465	0.32 254

PAM	1.83 372	0.18 67	3.32 325	0.66 378	0.61 384	5.41 445	0.77 408	6.32 435	0.94 111	1.37 267	1.11 299	9.51 461	2.30 399	1.23 176	0.74 261	0.00 1	0.58 353	0.00 1	0.53 467	0.03 120	0.90 357

EAI-Stereo	1.50 343	0.16 51	1.53 58	0.25 279	0.91 422	2.30 361	4.98 472	6.09 425	1.87 336	1.38 268	5.56 431	0.49 160	0.59 291	1.21 172	0.83 276	0.00 1	0.31 324	0.00 1	1.09 489	0.02 55	0.56 306

delet	1.31 312	0.61 281	2.64 265	0.05 124	0.17 266	2.84 390	1.00 420	4.88 336	2.46 389	1.38 268	1.37 317	1.62 286	0.90 330	4.52 297	1.48 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.08 92

RYNet	1.76 366	0.81 326	4.24 372	0.34 300	0.10 235	2.62 381	0.07 258	5.36 379	2.08 359	1.38 268	0.35 183	4.71 421	1.35 359	6.73 400	4.61 426	0.00 1	0.05 268	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.33 260

HHNet	0.94 200	0.28 148	2.48 250	0.19 241	0.08 219	1.32 196	0.42 380	2.48 114	0.84 90	1.39 271	5.80 433	0.14 111	1.74 384	0.49 67	0.94 302	0.06 429	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.14 312	0.04 50

UGAM-zero	1.89 376	0.19 94	2.80 274	0.22 264	0.47 360	1.57 284	0.35 373	6.96 453	0.60 40	1.40 272	0.26 154	8.37 455	4.43 444	7.06 427	0.71 256	0.00 1	0.67 361	0.00 1	0.58 471	0.02 55	1.16 385

HGLStereo	1.17 272	0.53 252	2.39 229	0.01 13	0.02 137	1.45 240	0.01 28	4.05 253	1.14 140	1.42 273	3.06 394	2.09 320	1.21 350	4.60 301	1.33 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.06 75

MyStereo05	1.01 233	0.47 227	3.36 328	0.03 78	0.14 253	1.53 272	0.02 119	4.11 264	3.37 428	1.43 274	0.03 51	1.27 262	0.39 268	1.39 187	0.97 305	0.00 1	1.10 439	0.00 1	0.16 381	0.02 55	0.37 266

GMStereo_Zeroshot	0.67 121	0.24 125	1.87 140	0.87 421	0.00 1	1.26 170	0.01 28	2.01 97	0.42 20	1.44 275	0.58 235	1.73 296	0.19 215	2.62 223	0.10 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.09 116

IER	0.88 179	0.38 194	2.74 270	0.01 13	0.00 1	2.27 357	0.02 119	3.65 193	1.30 223	1.45 276	0.96 287	1.39 270	1.16 344	1.60 195	0.53 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.02 29

HI	0.65 117	0.55 254	2.46 247	0.20 256	0.00 1	1.16 118	0.01 28	1.98 94	0.79 69	1.46 277	0.02 2	2.63 350	0.64 304	0.63 108	0.24 111	0.00 1	0.04 260	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.08 92

CoSv	0.65 117	0.55 254	2.46 247	0.20 256	0.00 1	1.16 118	0.01 28	1.98 94	0.79 69	1.46 277	0.02 2	2.63 350	0.64 304	0.63 108	0.24 111	0.00 1	0.04 260	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.08 92

STTStereo	0.98 224	0.62 283	3.78 358	0.25 279	0.15 261	1.44 233	0.10 286	3.57 184	1.75 324	1.46 277	0.19 134	1.74 297	0.44 273	3.47 249	0.54 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.05 64

MyStereo8	1.16 271	0.86 332	3.73 354	0.86 420	0.04 181	1.47 251	0.01 28	4.64 318	2.13 360	1.47 280	1.10 297	1.21 260	0.31 246	1.12 162	1.50 339	0.00 1	1.45 473	0.00 1	0.30 449	0.10 254	0.93 363

test_sample5	1.11 255	0.28 148	2.93 290	0.61 364	0.01 85	1.44 233	0.01 28	5.23 367	1.93 345	1.48 281	1.14 303	0.57 172	0.15 193	3.94 268	0.89 292	0.00 1	0.81 382	0.00 1	0.08 338	0.03 120	0.68 324

PDISCO_ROB	2.54 416	1.40 417	5.07 410	1.06 438	2.01 467	8.28 466	0.17 309	7.96 470	6.01 457	1.48 281	1.75 342	3.67 399	1.25 354	7.74 448	2.07 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 436	0.42 286

DispNO	1.47 338	1.01 370	5.05 407	0.13 220	0.08 219	1.49 262	0.02 119	4.38 293	1.86 333	1.51 283	1.57 333	3.12 377	1.09 340	5.77 359	1.89 358	0.00 1	0.02 244	0.03 430	0.11 358	0.11 277	0.08 92

mmm	0.94 200	0.32 173	2.04 173	0.73 399	0.85 411	1.17 126	0.01 28	3.97 240	1.42 255	1.51 283	0.93 284	0.46 156	0.21 225	1.18 168	0.87 284	0.00 1	1.16 455	0.00 1	0.26 437	0.06 184	1.72 434

APVNet	1.68 360	0.75 311	4.94 403	0.13 220	0.01 85	4.56 432	0.08 266	5.20 364	1.44 259	1.51 283	1.05 292	2.87 363	0.93 331	6.76 402	2.76 392	0.01 369	0.00 1	0.07 440	0.00 1	0.34 423	0.08 92

DGSMNet	2.56 417	1.15 392	7.39 451	1.34 453	2.02 468	3.20 399	3.97 464	6.11 426	1.72 320	1.52 286	2.72 388	3.23 383	0.63 301	4.74 306	2.39 382	1.12 468	1.53 478	1.54 474	1.32 490	1.40 469	2.10 469

DualNet (step1)	1.30 310	0.51 241	3.23 315	0.03 78	0.03 157	2.48 369	0.01 28	4.98 347	1.63 300	1.53 287	0.66 246	0.90 223	1.00 333	2.79 231	0.82 272	0.68 459	0.97 421	1.79 475	1.08 486	0.02 55	0.82 343

test_sample9	2.75 422	0.51 241	3.23 315	0.03 78	0.03 157	2.48 369	0.01 28	4.98 347	1.63 300	1.53 287	0.66 246	0.90 223	1.00 333	6.14 373	10.04 464	0.68 459	17.48 507	1.79 475	1.08 486	0.02 55	0.82 343

test_sample7	1.05 243	0.24 125	1.95 154	0.65 377	0.01 85	1.25 161	0.01 28	4.98 347	1.63 300	1.53 287	0.66 246	0.90 223	1.00 333	2.79 231	0.82 272	0.00 1	0.97 421	0.00 1	0.00 1	0.03 120	1.51 410

GwcNet	1.96 382	1.51 425	7.43 453	0.30 294	1.20 446	4.13 422	0.61 397	4.45 298	1.92 342	1.53 287	2.31 367	3.93 408	0.54 281	5.50 346	3.16 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 281	0.39 436	0.24 226

acv_ft	0.94 200	0.56 263	2.28 211	0.04 107	1.07 442	1.71 326	0.01 28	4.41 296	1.34 233	1.53 287	0.75 260	1.92 308	0.45 277	0.51 75	1.74 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 417	0.20 209

test_sample3	1.07 247	0.26 136	2.91 287	0.60 360	0.01 85	1.41 225	0.01 28	5.29 371	1.72 320	1.56 292	0.54 224	0.78 214	0.18 210	3.60 256	0.87 284	0.00 1	0.80 379	0.00 1	0.08 338	0.03 120	0.68 324

xxxx	2.26 409	0.43 209	2.30 215	0.01 13	0.68 398	1.47 251	0.00 1	6.56 442	2.32 376	1.56 292	2.07 359	1.07 250	0.06 114	4.81 315	18.87 489	0.00 1	1.11 441	0.00 1	0.21 413	0.06 184	1.65 429

PSMNet-RSSM	1.10 254	0.88 336	2.30 215	0.23 269	0.00 1	1.41 225	0.03 174	5.44 388	1.19 154	1.56 292	0.50 217	2.46 344	0.71 316	4.23 281	0.90 295	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.10 254	0.08 92

test_sample6	1.14 266	0.28 148	2.92 289	0.59 358	0.01 85	1.47 251	0.01 28	5.17 363	2.07 358	1.57 295	1.40 320	0.63 177	0.19 215	4.02 271	0.99 309	0.00 1	0.77 374	0.00 1	0.08 338	0.03 120	0.67 321

DualNet	1.13 261	0.28 148	2.93 290	0.61 364	0.01 85	1.44 233	0.01 28	5.23 367	1.93 345	1.57 295	1.40 320	0.57 172	0.15 193	3.94 268	0.89 292	0.00 1	0.81 382	0.00 1	0.08 338	0.03 120	0.68 324

ffm	1.46 336	0.50 235	4.37 378	0.46 323	0.03 157	1.60 293	0.03 174	3.81 208	6.87 459	1.57 295	2.38 370	2.14 323	0.38 259	1.73 203	0.12 34	0.00 1	1.12 443	0.00 1	0.17 389	0.10 254	1.86 455

ff1	2.20 404	0.50 235	4.37 378	0.46 323	0.03 157	1.60 293	0.03 174	3.81 208	6.87 459	1.57 295	2.38 370	2.14 323	0.38 259	7.65 442	9.02 455	0.00 1	1.12 443	0.00 1	0.17 389	0.10 254	1.86 455

mmx	2.08 390	0.50 235	4.37 378	0.46 323	0.03 157	1.60 293	0.03 174	6.21 427	2.77 411	1.57 295	2.38 370	2.14 323	0.38 259	7.65 442	9.02 455	0.00 1	1.08 432	0.00 1	0.17 389	0.06 184	1.25 393

xxx	2.08 390	0.50 235	4.37 378	0.46 323	0.03 157	1.60 293	0.03 174	6.21 427	2.77 411	1.57 295	2.38 370	2.14 323	0.38 259	7.65 442	9.02 455	0.00 1	1.08 432	0.00 1	0.17 389	0.06 184	1.25 393

IRAFT_RVC	1.13 261	0.39 197	2.40 230	1.51 457	0.25 299	1.37 209	0.31 366	2.93 141	1.24 179	1.58 301	0.79 266	1.14 256	1.54 371	6.53 388	0.44 189	0.00 1	0.12 297	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.03 43

NINENet	1.14 266	0.34 181	2.08 179	0.10 198	0.01 85	5.73 447	0.03 174	5.39 382	1.54 277	1.61 302	0.72 255	2.35 342	0.06 114	2.82 233	0.05 5	0.00 1	0.01 217	0.01 404	0.00 1	0.04 153	0.00 1

hitnet-ft	1.26 299	0.71 303	2.37 227	0.04 107	0.00 1	1.39 215	0.21 326	3.94 234	2.53 394	1.61 302	1.11 299	4.21 410	0.36 255	4.83 317	1.65 346	0.01 369	0.00 1	0.03 430	0.00 1	0.11 277	0.08 92

SMFormer	1.31 312	0.30 158	2.08 179	0.47 329	0.02 137	1.04 68	0.01 28	5.75 404	2.69 402	1.65 304	2.43 378	0.91 226	0.02 29	4.75 309	2.20 369	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.14 369	0.06 184	0.76 338

tta	1.32 315	0.30 158	2.08 179	0.47 329	0.02 137	1.04 68	0.01 28	5.75 404	2.69 402	1.65 304	2.43 378	0.91 226	0.02 29	4.75 309	2.20 369	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.14 369	0.09 242	0.92 359

qqq1	1.25 290	0.30 158	2.08 179	0.47 329	0.02 137	1.04 68	0.01 28	5.75 404	2.69 402	1.65 304	2.43 378	0.91 226	0.02 29	4.75 309	0.88 288	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.11 358	0.09 242	0.92 359

fff1	1.25 290	0.30 158	2.08 179	0.47 329	0.02 137	1.04 68	0.01 28	5.75 404	2.69 402	1.65 304	2.43 378	0.91 226	0.02 29	4.75 309	0.88 288	0.00 1	0.88 396	0.00 1	0.11 358	0.09 242	0.92 359

test_sample4	1.09 252	0.27 145	2.97 295	0.61 364	0.01 85	1.46 244	0.01 28	5.32 375	1.86 333	1.67 308	0.72 255	0.68 192	0.15 193	3.66 259	0.88 288	0.00 1	0.80 379	0.00 1	0.08 338	0.03 120	0.67 321

ADLNet2	1.52 347	0.79 321	3.51 337	0.01 13	0.69 399	1.26 170	0.26 343	4.84 332	3.10 422	1.67 308	3.23 400	4.17 409	0.80 324	4.77 314	1.00 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 377	0.12 144

AAGNet	1.60 357	0.15 39	1.76 103	1.17 442	0.27 313	1.51 267	0.64 398	1.71 79	1.20 160	1.67 308	0.81 269	1.59 283	2.23 396	6.08 370	11.16 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.02 29

ADCP+	3.18 430	1.81 438	11.33 477	0.07 157	0.20 277	5.83 449	2.80 451	4.60 314	2.69 402	1.68 311	0.28 157	3.75 401	3.14 425	6.82 404	17.90 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 368	0.56 306

pcwnet_v2	1.36 323	0.21 108	5.89 429	0.15 228	0.01 85	1.78 333	0.02 119	5.77 408	3.19 426	1.69 312	1.94 351	2.00 314	0.79 323	3.09 239	0.33 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 281	0.04 153	0.27 243

TDLM	1.32 315	0.90 339	2.42 241	0.61 364	0.03 157	1.59 289	2.04 443	3.73 200	2.29 374	1.70 313	0.94 285	1.07 250	0.67 312	6.49 387	1.12 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.54 298

TransformOpticalFlow	1.53 349	0.40 201	3.46 334	0.66 378	0.07 210	1.56 281	0.09 278	4.35 291	1.86 333	1.72 314	2.27 366	3.53 394	3.04 421	6.93 414	0.49 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.10 127

test_1	0.84 168	0.15 39	2.03 168	0.37 304	0.55 368	1.01 64	0.02 119	3.06 152	0.55 35	1.73 315	0.02 2	1.09 252	0.04 76	3.70 260	0.38 173	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.25 430	0.16 337	0.84 348

222	3.11 427	0.43 209	2.10 186	0.02 54	0.45 355	1.57 284	0.01 28	6.44 438	2.34 380	1.73 315	2.24 365	0.52 168	0.07 129	4.95 322	36.29 506	0.00 1	1.07 430	0.00 1	0.21 413	0.06 184	1.65 429

1111x	2.13 399	0.58 268	4.38 382	0.39 308	0.61 384	2.14 353	0.01 28	6.38 437	2.40 384	1.80 317	1.97 352	0.95 238	0.64 304	7.16 431	10.30 466	0.00 1	1.18 457	0.00 1	0.29 447	0.07 210	1.32 398

LCNet	0.93 197	0.21 108	1.62 71	0.14 223	0.26 308	1.20 132	0.22 329	2.71 120	0.90 105	1.82 318	0.21 142	0.12 101	2.50 407	5.59 353	0.16 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 337	0.79 341

test_xeample	2.27 410	0.46 221	2.25 208	0.10 198	0.69 399	1.48 258	0.00 1	6.24 430	2.46 389	1.83 319	2.40 375	0.37 144	0.07 129	4.49 294	19.55 491	0.00 1	1.11 441	0.00 1	0.21 413	0.07 210	1.65 429

R-Stereo Train	0.56 84	0.15 39	1.83 126	0.02 54	0.00 1	1.26 170	0.09 278	4.14 269	0.45 23	1.86 320	0.42 203	0.06 55	0.01 9	0.32 33	0.46 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 64

RAFT-Stereo	0.56 84	0.15 39	1.83 126	0.02 54	0.00 1	1.26 170	0.09 278	4.14 269	0.45 23	1.86 320	0.42 203	0.06 55	0.01 9	0.32 33	0.46 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 64
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT + AFF	1.88 374	1.84 442	4.19 369	0.05 124	0.85 411	2.29 360	1.00 420	6.32 435	2.26 371	1.88 322	1.80 346	1.27 262	3.66 433	6.56 389	2.36 381	0.02 397	0.34 329	0.00 1	0.01 281	0.41 440	0.50 295

HITNet	1.01 233	1.08 384	3.32 325	0.80 413	0.00 1	1.37 209	0.02 119	5.20 364	1.59 285	1.88 322	0.18 122	0.64 181	0.31 246	1.24 177	2.01 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.47 289
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	1.20 276	0.77 319	3.37 329	1.01 435	0.01 85	2.00 345	0.01 28	4.44 297	1.74 322	1.88 322	1.09 295	0.35 142	0.35 252	4.22 280	2.44 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 242	0.26 240

ttt	1.79 368	0.32 173	2.41 233	0.58 355	0.26 308	1.64 314	0.00 1	6.26 433	2.57 397	1.91 325	2.39 374	1.39 270	0.11 171	5.55 350	7.97 450	0.00 1	1.05 426	0.00 1	0.16 381	0.06 184	1.14 380

HSM	1.48 340	0.60 275	1.85 131	0.01 13	0.29 321	1.76 331	0.04 207	6.50 439	1.46 264	1.91 325	1.55 331	4.69 420	1.27 356	6.66 396	0.70 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.26 240

CRFU-Net	1.43 334	0.33 179	2.98 297	1.27 445	0.03 157	4.01 420	0.05 226	6.21 427	0.95 112	1.92 327	0.74 258	3.41 388	2.55 409	3.36 244	0.36 159	0.01 369	0.01 217	0.11 449	0.00 1	0.13 299	0.09 116

gwcnet-sp	1.11 255	0.71 303	4.90 399	0.05 124	0.01 85	2.59 377	0.14 302	4.22 277	1.38 249	1.93 328	0.18 122	0.68 192	0.38 259	3.77 263	0.98 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 299	0.08 92

scenet	1.11 255	0.71 303	4.90 399	0.05 124	0.01 85	2.59 377	0.14 302	4.22 277	1.38 249	1.93 328	0.18 122	0.68 192	0.38 259	3.77 263	0.98 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 299	0.08 92

ssnet	1.11 255	0.71 303	4.90 399	0.05 124	0.01 85	2.59 377	0.14 302	4.22 277	1.38 249	1.93 328	0.18 122	0.68 192	0.38 259	3.77 263	0.98 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 299	0.08 92

RainbowNet	5.23 460	4.09 484	4.92 402	9.61 489	6.18 482	5.26 444	3.48 459	7.68 467	4.58 445	1.94 331	3.02 393	4.67 419	3.42 429	5.90 364	2.01 362	9.59 491	2.19 488	8.45 486	0.20 405	10.52 487	6.82 490

dad	1.04 240	1.21 397	3.14 309	0.08 167	0.01 85	1.25 161	0.01 28	1.30 49	2.54 395	1.95 332	0.37 189	0.40 150	0.04 76	5.95 366	1.06 315	0.01 369	0.00 1	1.11 472	0.12 365	0.07 210	0.19 194

ACRE	0.94 200	1.27 403	3.93 364	0.22 264	0.02 137	1.44 233	0.29 359	3.88 227	1.60 287	1.97 333	2.42 376	0.21 125	0.11 171	0.82 147	0.29 131	0.00 1	0.04 260	0.01 404	0.05 322	0.21 371	0.09 116

test-3	0.86 175	0.15 39	2.03 168	0.37 304	0.56 371	1.01 64	0.02 119	3.05 150	0.54 32	1.98 334	0.02 2	1.09 252	0.04 76	3.73 262	0.38 173	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.25 430	0.16 337	0.82 343

psmg	0.93 197	0.15 39	1.48 51	0.02 54	0.00 1	3.25 401	0.26 343	5.45 389	1.17 147	2.00 335	1.45 324	1.78 300	0.10 162	0.80 143	0.71 256	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.02 55	0.04 50

BEATNet_4x	1.24 286	1.45 420	5.03 406	0.58 355	0.02 137	1.34 203	0.09 278	5.29 371	1.69 309	2.01 336	0.25 149	1.18 258	0.44 273	2.11 218	2.70 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.54 298

IPLGR_C	0.94 200	1.37 413	3.71 351	0.19 241	0.02 137	1.44 233	0.29 359	3.88 227	1.62 294	2.04 337	2.44 382	0.20 121	0.12 184	0.79 137	0.29 131	0.00 1	0.05 268	0.01 404	0.05 322	0.21 371	0.08 92

STrans-v2	1.75 364	0.45 214	3.43 332	0.03 78	0.19 272	1.48 258	0.08 266	7.25 459	2.16 362	2.04 337	2.80 389	3.60 395	3.78 436	7.00 421	0.52 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.10 127

iRaft-Stereo_20w	1.39 327	0.18 67	3.72 352	0.79 411	0.56 371	1.90 341	0.65 400	8.85 474	1.05 126	2.05 339	0.42 203	1.24 261	1.23 352	1.69 201	0.95 303	0.00 1	0.62 358	0.00 1	0.44 460	0.02 55	1.41 404

Prome-Stereo	1.29 306	0.09 9	1.62 71	0.12 217	0.24 295	1.28 180	0.65 400	2.98 143	0.93 109	2.08 340	8.52 450	0.75 205	2.83 415	2.19 219	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	1.39 401

CIPLG	0.94 200	1.29 405	3.53 340	0.19 241	0.03 157	1.45 240	0.29 359	3.87 223	1.61 288	2.10 341	2.52 383	0.21 125	0.11 171	0.85 152	0.29 131	0.00 1	0.05 268	0.01 404	0.05 322	0.21 371	0.08 92

SACVNet	1.14 266	0.74 309	2.49 252	0.07 157	0.00 1	1.65 315	0.28 352	4.52 305	1.51 272	2.11 342	0.79 266	1.57 278	0.07 129	5.28 338	1.31 328	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 396	0.18 190

testlalala	0.68 127	0.17 61	1.61 70	0.21 260	0.18 269	1.14 111	0.03 174	3.47 179	1.74 322	2.12 343	0.20 138	0.30 139	0.05 96	0.38 41	0.41 186	0.01 369	1.13 447	0.00 1	0.27 441	0.01 13	0.15 166

Wz-Net-TNSev	4.36 453	6.36 490	22.98 492	0.22 264	0.06 197	7.00 455	3.45 458	7.46 464	3.81 436	2.12 343	0.63 241	7.29 452	5.11 451	9.87 469	9.72 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 303	0.36 430	0.66 318

test_for_model	4.73 457	23.37 506	1.56 64	13.12 497	10.72 497	1.09 90	0.05 226	4.90 341	2.02 353	2.16 345	0.09 101	0.14 111	0.04 76	0.20 8	0.29 131	8.07 487	2.41 490	0.00 1	0.01 281	20.56 505	3.81 482

StereoDRNet-Refined	0.96 213	0.28 148	1.94 153	0.03 78	0.01 85	1.34 203	0.01 28	4.02 248	1.33 230	2.16 345	1.23 308	2.62 349	0.18 210	2.06 216	1.82 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 337	0.06 75
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MMNet	1.33 320	0.69 301	4.18 368	0.11 211	0.01 85	4.08 421	0.02 119	4.27 286	1.49 270	2.17 347	0.33 173	1.34 268	1.20 346	4.52 297	1.93 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.06 75

otaku	3.61 437	2.06 451	4.04 366	6.41 482	3.35 478	4.67 434	2.08 444	5.97 417	1.58 282	2.19 348	2.62 386	3.47 391	1.45 364	4.36 288	2.17 368	8.55 488	0.25 312	1.89 478	0.03 306	9.29 483	5.81 487

Pruner-Stereo	0.63 109	0.21 108	1.86 134	1.03 436	0.10 235	1.59 289	0.35 373	2.26 105	1.22 173	2.22 349	0.45 211	0.25 133	0.01 9	0.67 116	0.38 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.02 29

GMOStereo	0.62 103	0.55 254	1.80 111	0.09 186	0.61 384	1.07 77	0.03 174	2.92 136	0.25 5	2.23 350	0.02 2	0.66 184	0.04 76	0.25 12	0.22 98	0.00 1	1.26 461	0.00 1	0.00 1	0.23 378	0.19 194

error version	0.62 103	0.55 254	1.80 111	0.09 186	0.61 384	1.07 77	0.03 174	2.92 136	0.25 5	2.23 350	0.02 2	0.66 184	0.04 76	0.25 12	0.22 98	0.00 1	1.26 461	0.00 1	0.00 1	0.23 378	0.19 194

test-v	0.62 103	0.55 254	1.80 111	0.09 186	0.61 384	1.07 77	0.03 174	2.92 136	0.25 5	2.23 350	0.02 2	0.66 184	0.04 76	0.25 12	0.22 98	0.00 1	1.26 461	0.00 1	0.00 1	0.23 378	0.19 194

test-2	0.62 103	0.55 254	1.80 111	0.09 186	0.61 384	1.07 77	0.03 174	2.92 136	0.25 5	2.23 350	0.02 2	0.66 184	0.04 76	0.25 12	0.22 98	0.00 1	1.26 461	0.00 1	0.00 1	0.23 378	0.19 194

Syn2CoEx	1.91 378	1.85 443	6.43 443	0.05 124	0.00 1	1.47 251	0.54 390	6.03 423	2.24 369	2.24 354	2.19 361	2.06 317	3.10 423	6.57 390	2.58 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 423	0.40 280

CASS	0.63 109	0.16 51	1.88 142	0.03 78	0.01 85	1.67 320	0.04 207	3.11 159	0.81 80	2.25 355	1.02 291	0.29 138	0.35 252	0.70 120	0.23 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.04 50
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ISRNet	0.98 224	0.37 192	3.32 325	0.08 167	0.00 1	1.17 126	0.04 207	3.63 191	1.03 123	2.26 356	1.68 339	2.56 346	0.20 221	2.65 224	0.52 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.14 158

DMCA	0.87 176	0.52 250	3.24 320	0.01 13	0.01 85	1.30 185	0.02 119	3.69 195	1.87 336	2.29 357	0.17 119	1.71 294	0.10 162	0.76 130	1.42 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.12 144

Wz-Net-SNSev	3.01 425	3.59 479	12.98 482	0.45 322	0.04 181	2.72 383	1.12 425	5.80 409	2.42 386	2.30 358	2.62 386	6.39 443	1.29 357	10.20 471	7.19 445	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.29 410	0.72 333

DISCO	2.03 387	0.45 214	2.82 278	0.72 394	0.53 366	5.13 440	0.01 28	6.01 421	1.81 332	2.31 359	0.91 283	6.43 444	0.87 328	8.57 461	3.67 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.17 182

AANet_RVC	1.95 380	1.64 434	4.89 398	0.09 186	0.00 1	1.24 153	0.01 28	3.93 232	2.82 416	2.32 360	4.64 425	3.61 396	0.19 215	7.61 441	4.73 427	0.60 458	0.19 307	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.47 289

NOSS_ROB	1.47 338	0.49 232	2.40 230	1.00 432	0.17 266	2.56 375	0.01 28	4.86 334	2.62 398	2.32 360	1.74 341	2.79 359	0.02 29	6.96 418	0.60 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.73 334

UDG	3.15 428	9.41 496	2.81 276	2.72 473	0.92 423	2.39 366	0.11 289	4.12 265	1.30 223	2.35 362	3.63 409	4.96 424	1.58 378	4.33 286	2.89 399	1.22 471	0.04 260	8.09 485	3.80 497	4.94 475	1.35 399

UPFNet	0.99 227	0.32 173	2.89 284	0.00 1	0.00 1	1.90 341	0.11 289	4.10 260	1.10 134	2.35 362	0.12 112	1.91 307	0.08 143	4.02 271	0.78 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.04 50

BUS	1.05 243	0.15 39	1.48 51	0.04 107	0.00 1	5.73 447	0.03 174	6.00 418	1.17 147	2.36 364	0.64 243	2.35 342	0.06 114	0.80 143	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.06 75

BSDual-CNN	0.94 200	0.15 39	1.48 51	0.04 107	0.00 1	3.30 402	0.20 319	6.00 418	1.17 147	2.36 364	0.64 243	1.78 300	0.10 162	0.80 143	0.71 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.06 75

hknet	1.21 278	0.25 133	2.89 284	0.04 107	0.00 1	3.30 402	0.20 319	6.00 418	1.19 154	2.36 364	0.64 243	3.38 386	0.05 96	3.04 238	0.73 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.06 75

PFNet	1.13 261	0.26 136	3.28 323	1.27 445	0.55 368	1.60 293	0.24 335	1.80 85	1.19 154	2.37 367	1.21 307	0.63 177	0.30 241	6.85 406	0.46 202	0.16 447	0.01 217	0.00 1	0.07 334	0.18 359	0.24 226

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 276	0.85 329	3.90 362	0.61 364	0.99 431	1.40 219	0.01 28	4.06 254	1.56 280	2.38 368	0.36 187	2.15 328	0.57 288	4.52 297	0.67 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 281	0.02 55	0.03 43
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	0.83 161	0.18 67	4.76 394	0.04 107	0.01 85	1.24 153	0.02 119	3.84 218	2.21 367	2.39 369	0.25 149	0.11 97	0.24 229	0.59 98	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.37 266

fff	0.83 161	0.63 286	3.63 343	0.01 13	0.04 181	1.25 161	0.02 119	3.98 241	1.29 215	2.39 369	0.25 149	0.09 87	1.78 385	0.58 90	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.37 266

csc	0.83 161	0.63 286	3.63 343	0.01 13	0.04 181	1.25 161	0.02 119	3.98 241	1.29 215	2.39 369	0.25 149	0.09 87	1.78 385	0.58 90	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.37 266

cscssc	0.83 161	0.63 286	3.63 343	0.01 13	0.04 181	1.25 161	0.02 119	3.98 241	1.29 215	2.39 369	0.25 149	0.09 87	1.78 385	0.58 90	0.36 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.37 266

DisPM	0.96 213	0.17 61	2.10 186	0.90 425	0.02 137	1.53 272	0.55 394	1.86 87	1.31 226	2.42 373	0.82 270	0.38 146	0.01 9	6.92 412	0.20 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.00 1

ADLNet	1.35 322	0.55 254	2.95 293	0.01 13	0.05 191	2.22 354	0.11 289	5.06 354	2.83 417	2.42 373	2.19 361	2.63 350	0.68 314	3.59 255	1.37 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 351	0.27 243

LMCR-Stereo	1.28 302	1.13 389	2.41 233	0.57 353	0.03 157	2.72 383	0.09 278	6.86 448	0.88 97	2.44 375	1.92 349	0.14 111	1.55 374	3.57 254	1.12 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 337	0.02 29

S-Stereo	2.12 398	0.32 173	6.30 437	0.24 274	0.22 284	2.51 373	1.83 439	5.38 380	5.55 451	2.46 376	5.91 434	2.81 360	0.71 316	5.19 334	2.45 385	0.00 1	0.02 244	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.37 266

SQANet	2.65 419	1.92 448	3.73 354	4.47 479	2.98 475	2.59 377	0.24 335	4.66 321	1.11 136	2.48 377	0.59 237	1.57 278	0.86 327	3.95 270	1.67 348	7.97 486	0.14 300	0.48 461	0.03 306	7.84 479	3.68 481

DEmStereo	1.56 354	0.16 51	2.44 245	0.09 186	0.02 137	1.77 332	0.87 411	1.72 80	1.08 130	2.48 377	6.30 440	1.06 248	5.02 450	6.28 378	1.81 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 12

FINET	2.99 423	2.11 453	7.66 454	1.13 440	1.79 461	4.35 429	3.34 457	5.66 397	7.93 469	2.49 379	3.29 401	1.66 291	2.47 406	6.70 398	4.44 424	0.82 463	1.38 470	0.03 430	0.30 449	0.36 430	1.88 459

ssnet_v2	1.33 320	0.64 290	2.83 279	0.06 144	0.03 157	2.08 351	0.36 375	5.88 414	2.33 378	2.52 380	0.88 279	3.06 374	0.54 281	1.75 205	3.30 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 388	0.13 152

GANet	2.23 407	0.92 346	3.10 305	0.88 422	0.08 219	2.25 355	3.25 455	4.61 315	1.71 315	2.55 381	9.98 456	2.56 346	1.47 368	7.52 440	2.98 401	0.00 1	0.04 260	0.02 425	0.08 338	0.14 312	0.42 286

SuperB	3.75 443	2.46 462	15.54 488	0.32 297	0.06 197	4.29 427	1.61 436	4.25 282	11.49 474	2.56 382	1.31 315	2.01 316	1.86 389	6.94 415	8.94 454	0.05 421	0.03 255	0.10 448	0.08 338	10.62 489	0.56 306

ADStereo(finetuned)	0.98 224	0.65 294	4.66 390	0.03 78	0.00 1	1.25 161	0.01 28	3.99 245	2.16 362	2.65 383	0.30 164	0.09 87	2.33 401	0.58 90	0.45 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.41 282

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 373	1.13 389	5.96 430	0.02 54	0.00 1	5.00 438	0.29 359	5.31 374	2.38 381	2.65 383	1.15 305	2.32 341	1.95 392	5.59 353	3.35 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.14 158

psm_up	1.01 233	0.68 298	2.47 249	0.04 107	0.00 1	2.01 346	0.05 226	4.09 258	1.29 215	2.65 383	0.47 215	1.71 294	0.44 273	3.65 258	0.45 193	0.06 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.06 75

OMP-Stereo	1.29 306	0.75 311	1.67 82	2.47 470	0.29 321	1.61 299	0.32 369	2.38 112	1.09 131	2.66 386	1.14 303	3.04 372	0.17 206	7.40 434	0.60 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.08 92

DCANet	0.84 168	0.65 294	3.63 343	0.03 78	0.00 1	1.25 161	0.01 28	3.99 245	2.16 362	2.66 386	0.31 168	0.09 87	0.48 279	0.57 89	0.45 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.41 282

ccnet	1.96 382	0.68 298	3.59 341	0.26 285	0.19 272	3.68 416	1.55 435	4.89 337	1.77 326	2.68 388	3.92 415	3.44 389	1.72 382	5.02 326	5.22 429	0.06 429	0.00 1	0.09 444	0.01 281	0.13 299	0.32 254

DDUNet	3.58 434	11.19 498	3.84 360	3.59 477	3.31 477	4.14 423	0.20 319	4.40 295	1.33 230	2.72 389	3.11 397	3.16 378	0.37 257	4.18 275	1.47 337	2.02 476	0.05 268	10.10 491	3.59 496	5.85 477	3.05 479

LL-Strereo	2.29 411	1.55 429	5.01 405	0.64 375	2.78 474	1.52 270	0.05 226	5.04 352	1.24 179	2.73 390	2.87 392	5.10 429	5.49 458	7.22 432	0.81 270	0.04 417	1.31 467	0.00 1	0.00 1	0.31 414	2.08 467

GMM-Stereo	1.17 272	0.10 16	2.29 213	0.13 220	0.22 284	1.43 229	0.84 410	2.83 128	1.16 142	2.73 390	3.09 396	0.54 170	0.87 328	5.31 339	0.16 60	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.02 303	0.02 55	1.72 434

MLCV	1.19 275	0.97 359	3.09 304	0.07 157	0.00 1	1.63 307	0.04 207	3.33 171	1.57 281	2.74 392	1.83 347	0.99 242	0.40 269	5.31 339	1.53 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.11 135

Nwc_Net	2.25 408	0.98 363	5.37 419	0.07 157	0.11 239	2.80 387	0.05 226	7.36 462	1.30 223	2.77 393	8.21 449	5.18 432	2.98 420	5.16 333	2.46 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.08 92

PSM-AAD	1.21 278	0.08 6	1.53 58	0.10 198	0.27 313	1.35 206	3.14 454	2.74 121	0.83 88	2.89 394	2.04 358	0.16 117	5.25 454	3.51 251	0.21 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.08 92

DPSNet	3.98 446	1.01 370	12.58 480	0.74 401	0.55 368	5.24 443	1.53 434	12.44 482	4.82 447	2.89 394	0.97 288	6.37 442	11.43 483	8.20 453	8.61 453	0.09 438	0.51 344	0.11 449	0.38 458	0.35 428	0.83 347

IIG-Stereo	1.39 327	0.67 297	1.73 91	2.48 471	0.05 191	1.63 307	0.14 302	3.00 145	1.20 160	2.94 396	2.23 364	3.03 371	0.55 283	7.41 435	0.66 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.07 85

NCC-stereo	2.09 392	1.02 372	4.78 395	0.10 198	0.26 308	2.33 363	0.13 298	5.82 411	1.70 313	2.98 397	3.18 398	4.63 417	5.69 460	6.26 376	2.76 392	0.05 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.14 158

Abc-Net	2.09 392	1.02 372	4.78 395	0.10 198	0.26 308	2.33 363	0.13 298	5.82 411	1.70 313	2.98 397	3.18 398	4.63 417	5.69 460	6.26 376	2.76 392	0.05 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.14 158
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
raftrobust	0.68 127	0.89 338	1.80 111	0.02 54	1.29 450	1.22 144	0.05 226	2.37 111	0.62 43	2.99 399	0.03 51	0.12 101	0.15 193	0.60 101	0.51 221	0.00 1	0.69 363	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.24 226

ARAFT	1.27 301	1.38 415	4.73 392	0.08 167	0.00 1	1.67 320	0.04 207	5.52 391	1.98 350	3.02 400	0.59 237	0.47 158	0.11 171	4.87 318	0.38 173	0.00 1	0.03 255	0.00 1	0.00 1	0.25 388	0.25 234

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 437	3.47 474	9.32 470	0.19 241	0.30 333	13.80 479	7.49 493	5.15 359	3.95 437	3.06 401	3.94 417	4.60 415	1.20 346	8.49 459	2.79 396	0.70 462	1.22 460	0.04 435	0.84 479	0.50 447	1.23 389

SDNR	3.62 439	1.25 402	7.41 452	0.71 392	0.22 284	26.06 503	0.02 119	4.55 310	2.42 386	3.10 402	11.33 459	3.05 373	0.77 320	8.31 457	2.21 372	0.05 421	0.11 295	0.00 1	0.01 281	0.08 221	0.66 318

ADCRef	2.57 418	1.40 417	7.90 459	0.11 211	0.11 239	4.71 435	0.74 406	5.45 389	1.66 306	3.15 403	1.65 338	1.61 284	2.25 397	4.54 300	15.56 483	0.03 408	0.00 1	0.01 404	0.10 353	0.27 401	0.23 222

KYRaft	1.26 299	0.08 6	1.58 67	0.06 144	0.23 289	1.28 180	0.75 407	2.92 136	0.81 80	3.20 404	7.14 445	0.99 242	2.70 412	1.56 192	0.16 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	1.66 433

NCCL2	1.51 344	1.32 408	3.27 322	0.03 78	0.07 210	1.63 307	3.29 456	4.54 309	1.61 288	3.22 405	0.37 189	3.84 404	0.31 246	4.42 291	2.02 364	0.00 1	0.00 1	0.02 425	0.00 1	0.09 242	0.22 218

DSFCA	1.45 335	0.51 241	2.76 272	0.01 13	0.03 157	3.64 415	0.83 409	3.28 169	1.45 262	3.25 406	0.44 208	2.89 365	1.45 364	6.07 369	2.14 367	0.00 1	0.02 244	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.10 127

DMCA-RVC	1.12 259	1.19 395	5.30 417	0.03 78	0.04 181	1.30 185	0.06 252	3.05 150	0.87 94	3.33 407	0.12 112	0.98 241	0.65 309	3.40 246	1.82 353	0.01 369	0.04 260	0.02 425	0.01 281	0.10 254	0.09 116

CVANet_RVC	1.37 324	0.82 328	3.23 315	0.54 346	0.11 239	1.48 258	0.46 383	4.01 247	2.23 368	3.33 407	1.34 316	1.51 275	0.37 257	6.38 382	0.69 254	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.19 362	0.62 314

FTStereo	2.20 404	0.09 9	2.07 176	0.18 236	0.13 248	1.43 229	4.50 471	2.98 143	0.97 116	3.35 409	17.70 473	0.77 213	4.06 439	4.36 288	0.15 54	0.15 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	1.19 386

DeepPruner_ROB	1.04 240	0.99 366	3.05 300	0.02 54	0.00 1	1.60 293	0.17 309	3.96 237	0.52 28	3.41 410	0.03 51	2.06 317	0.17 206	3.35 243	1.12 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.14 158

edge stereo	2.06 388	0.42 208	4.20 370	0.14 223	0.09 227	1.82 337	0.51 387	5.38 380	2.48 392	3.45 411	3.96 419	8.28 454	1.80 388	5.90 364	2.30 377	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.16 337	0.19 194

DLCB_ROB	1.38 325	0.60 275	1.96 155	0.10 198	0.00 1	1.53 272	0.23 332	4.02 248	1.91 341	3.54 412	1.97 352	3.40 387	0.30 241	4.91 319	2.97 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.12 144

DCVSM-stereo	0.74 142	0.09 9	1.76 103	0.07 157	0.01 85	1.24 153	0.04 207	2.09 101	0.31 13	3.55 413	0.09 101	3.02 370	0.59 291	1.43 189	0.45 193	0.00 1	0.00 1	0.01 404	0.00 1	0.02 55	0.01 12

FBW_ROB	2.74 421	1.02 372	4.72 391	0.43 317	0.18 269	4.35 429	0.18 314	7.28 461	3.50 429	3.57 414	3.38 404	4.86 422	1.22 351	11.70 482	5.76 433	0.17 448	0.08 282	0.59 466	0.12 365	0.28 405	1.40 403

HBP-ISP	1.59 356	1.12 387	3.42 331	0.53 345	0.10 235	4.27 425	1.44 432	5.35 376	1.61 288	3.58 415	0.87 278	0.91 226	1.18 345	6.64 394	0.46 202	0.04 417	0.02 244	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.24 226

StereoDRNet	1.66 359	1.21 397	5.39 421	0.06 144	0.11 239	2.49 372	1.06 423	5.28 370	1.89 338	3.60 416	0.63 241	2.28 334	0.64 304	4.70 303	3.25 407	0.00 1	0.03 255	0.00 1	0.01 281	0.15 328	0.36 265

DRaft	1.40 329	0.20 103	1.83 126	0.09 186	0.01 85	1.66 316	0.42 380	2.13 104	0.59 38	3.75 417	5.16 428	0.41 152	4.27 442	5.52 347	1.63 345	0.01 369	0.06 274	0.00 1	0.07 334	0.08 221	0.12 144

HSM-Net_RVC	1.51 344	0.11 22	1.93 151	0.00 1	0.01 85	1.91 343	0.05 226	7.86 468	1.93 345	3.77 418	3.76 411	3.16 378	0.36 255	4.34 287	0.83 276	0.01 369	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.11 135
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LALA_ROB	1.55 352	1.07 382	2.99 299	0.02 54	0.06 197	3.20 399	0.49 386	4.07 256	1.80 331	3.79 419	0.66 246	4.51 413	0.25 233	3.82 266	4.07 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 254	0.11 135

RP	2.09 392	0.90 339	3.88 361	0.22 264	0.61 384	1.72 327	0.94 415	4.97 346	2.65 400	3.87 420	5.63 432	4.44 411	4.28 443	4.99 324	2.35 380	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.01 281	0.20 368	0.13 152

MADNet+	11.36 486	15.59 501	70.62 508	1.36 455	1.52 458	20.21 491	4.98 472	12.73 483	8.13 470	3.88 421	6.42 441	8.89 459	6.29 464	32.76 506	29.90 505	0.25 454	1.05 426	0.01 404	0.22 417	0.60 457	1.76 439

RGC	2.11 396	0.95 352	4.61 389	0.08 167	0.29 321	3.34 406	0.11 289	5.40 384	1.78 328	3.93 422	4.52 423	5.20 433	3.05 422	5.78 360	2.78 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 287	0.18 190

Wz-Net-MNSev	2.17 402	1.90 447	7.77 456	0.02 54	0.01 85	4.60 433	2.08 444	5.70 400	2.83 417	4.02 423	1.50 329	1.87 304	2.53 408	5.10 329	3.04 403	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.14 312	0.31 251

AF-Net	2.51 415	1.12 387	5.46 423	0.01 13	0.13 248	2.03 347	0.47 384	7.04 455	2.74 408	4.09 424	10.64 458	4.99 425	2.94 416	4.94 321	3.28 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 351	0.15 166

XPNet_ROB	1.41 331	0.81 326	2.75 271	0.04 107	0.01 85	1.70 325	0.17 309	4.14 269	1.69 309	4.12 425	1.10 297	1.58 281	0.52 280	5.13 331	4.07 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.25 234

FAT-Stereo	1.95 380	0.23 120	3.66 348	0.18 236	0.03 157	1.80 335	0.94 415	5.35 376	3.11 423	4.23 426	5.00 427	5.22 435	2.76 414	5.07 327	1.09 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.17 182

CBMV_ROB	2.06 388	0.31 166	2.72 268	0.63 372	0.00 1	2.83 389	0.88 412	5.24 369	2.41 385	4.28 427	6.16 436	3.07 376	3.47 431	5.81 363	2.69 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.56 306

DANet	1.96 382	0.24 125	3.72 352	0.78 410	0.48 362	2.65 382	0.34 372	3.94 234	1.71 315	4.35 428	1.56 332	5.09 428	0.56 285	6.97 419	5.99 436	0.01 369	0.00 1	0.00 1	0.01 281	0.04 153	0.66 318
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	5.48 463	3.14 473	10.56 475	0.47 329	0.29 321	24.98 500	8.65 497	6.24 430	9.96 473	4.38 429	8.16 448	8.42 456	2.44 405	9.46 467	6.27 439	1.11 467	1.70 482	0.33 460	0.47 463	1.16 468	1.35 399

PASM	2.20 404	1.85 443	10.33 474	1.00 432	0.41 345	1.98 344	0.90 414	3.85 219	2.76 410	4.38 429	1.53 330	3.49 393	1.54 371	6.60 391	2.43 383	0.14 445	0.02 244	0.00 1	0.03 306	0.33 419	0.39 276

DRN-Test	1.79 368	0.51 241	4.94 403	0.19 241	0.14 253	3.30 402	0.19 318	6.58 443	2.31 375	4.40 431	0.77 263	2.10 321	1.73 383	5.40 344	2.82 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 281	0.12 287	0.27 243

ACVNet_1	6.79 472	2.72 468	6.97 447	9.78 491	7.38 490	7.67 460	2.29 448	10.50 478	6.93 462	4.51 432	5.39 430	13.21 470	6.34 465	7.02 425	3.31 410	9.70 493	2.48 493	10.85 494	0.11 358	11.41 493	7.23 492

ADCPNet	3.94 445	1.47 423	14.87 485	0.11 211	0.45 355	7.19 456	2.23 447	5.42 386	3.18 425	4.53 433	2.03 357	7.48 453	5.27 455	7.05 426	14.73 480	0.02 397	0.74 372	0.04 435	0.91 485	0.23 378	0.85 350

stereogan	2.38 413	0.59 272	5.05 407	0.01 13	0.09 227	8.26 465	0.58 396	4.92 342	3.65 432	4.68 434	4.60 424	6.43 444	2.39 403	5.27 337	0.72 259	0.00 1	0.01 217	0.01 404	0.00 1	0.27 401	0.13 152

ETE_ROB	1.42 333	1.04 377	3.10 305	0.02 54	0.03 157	1.81 336	0.22 329	4.73 325	1.67 308	4.77 435	1.43 323	2.77 356	0.08 143	4.23 281	2.20 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.20 209

ADCL	3.64 440	1.54 427	8.53 468	0.26 285	0.28 319	7.37 457	4.49 470	5.42 386	3.61 431	4.79 436	3.85 414	5.14 430	4.47 445	6.28 378	15.73 484	0.05 421	0.01 217	0.11 449	0.13 367	0.34 423	0.33 260

DAS	1.40 329	0.11 22	2.83 279	0.04 107	0.01 85	1.31 187	1.14 426	4.51 303	2.02 353	4.84 437	2.33 368	1.65 289	0.56 285	5.53 348	0.85 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.19 194

SepStereo	1.41 331	0.11 22	2.83 279	0.04 107	0.01 85	1.31 187	1.14 426	4.51 303	2.02 353	4.84 437	2.33 368	1.65 289	0.56 285	5.78 360	0.85 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.19 194

MFN_U_SF_RVC	4.10 449	2.36 459	12.04 479	1.00 432	0.27 313	10.31 471	0.51 387	8.83 473	3.69 433	4.90 439	3.30 402	9.33 460	3.43 430	8.28 455	9.42 458	0.41 457	0.53 348	0.52 462	0.81 478	0.90 466	1.05 373

GrayStereo	1.55 352	0.06 1	1.53 58	0.75 405	0.20 277	1.27 176	4.44 469	3.44 177	1.20 160	4.92 440	3.92 415	0.45 155	4.54 446	3.43 248	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 466	0.02 55	0.25 234

XQC	3.16 429	2.00 450	7.71 455	0.97 431	0.67 396	5.07 439	0.69 402	6.58 443	4.95 448	5.04 441	1.98 355	4.99 425	3.12 424	7.96 451	10.02 463	0.00 1	0.63 359	0.00 1	0.18 396	0.36 430	0.38 275

NVStereoNet_ROB	4.22 450	2.29 456	6.13 435	1.40 456	1.14 445	2.84 390	0.97 417	5.67 398	5.66 452	5.25 442	14.28 467	12.40 468	5.35 457	10.74 477	5.33 430	1.24 472	1.01 424	0.67 470	0.62 474	0.63 460	0.69 330
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	2.11 396	0.30 158	2.27 210	0.74 401	0.26 308	1.51 267	0.02 119	0.61 15	1.23 177	5.28 443	21.18 485	1.04 245	0.07 129	6.90 410	0.61 238	0.04 417	0.00 1	0.00 1	0.03 306	0.02 55	0.00 1

psmorigin	2.16 401	0.75 311	10.72 476	0.24 274	0.03 157	1.62 304	0.20 319	3.80 205	1.16 142	5.40 444	3.08 395	5.77 438	2.29 398	5.62 355	2.13 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.25 234

NaN_ROB	2.33 412	1.31 407	4.55 386	0.32 297	0.30 333	3.13 398	5.01 475	4.57 312	2.78 413	5.49 445	1.73 340	2.28 334	1.98 393	7.48 438	4.32 423	0.01 369	0.06 274	0.03 430	0.09 347	0.20 368	0.88 354

CBMV	1.97 385	0.56 263	2.61 260	0.46 323	0.07 210	2.91 393	4.18 466	4.58 313	2.78 413	5.50 446	2.21 363	2.84 362	2.94 416	4.75 309	2.31 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.60 310
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-Forest	2.15 400	0.50 235	2.42 241	0.19 241	0.25 299	3.47 412	2.38 449	4.53 307	2.46 389	5.64 447	3.99 420	3.74 400	2.22 395	6.99 420	3.08 404	0.01 369	0.02 244	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.98 366
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	4.64 455	2.57 464	25.72 495	0.10 198	0.09 227	3.07 395	2.08 444	6.59 445	5.41 450	6.08 448	4.09 421	7.02 451	6.04 463	11.64 479	11.45 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 371	0.61 312

RTSC	3.18 430	2.15 454	8.20 463	0.67 386	0.38 342	4.41 431	0.08 266	5.64 395	5.80 455	6.14 449	3.43 405	3.37 384	1.55 374	7.50 439	12.15 472	0.00 1	0.84 390	0.00 1	0.25 430	0.51 448	0.53 297

CSAN	3.10 426	1.72 437	5.85 428	0.37 304	0.14 253	4.15 424	3.91 463	4.94 344	4.65 446	6.43 450	6.29 439	4.62 416	5.17 453	8.13 452	4.85 428	0.02 397	0.03 255	0.03 430	0.05 322	0.26 396	0.48 293

test_sample8	3.98 446	0.51 241	3.23 315	0.03 78	0.03 157	2.48 369	0.01 28	5.07 355	1.50 271	6.62 451	0.90 282	14.02 473	7.06 468	6.14 373	10.04 464	0.68 459	17.48 507	1.79 475	1.08 486	0.02 55	0.82 343

AnyNet_C32	4.41 454	3.74 481	15.17 487	0.48 337	0.51 365	5.99 451	6.52 489	5.30 373	2.72 407	6.86 452	3.66 410	5.21 434	3.19 426	7.42 436	19.54 490	0.08 436	0.04 260	0.20 456	0.09 347	0.67 463	0.76 338

MFMNet_re	2.39 414	1.65 435	6.10 433	3.04 474	0.90 419	2.34 365	0.98 418	4.77 330	3.79 435	6.95 453	7.08 444	1.84 303	3.79 437	2.53 221	1.57 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 388	0.26 240

SANet	5.04 458	1.86 445	7.96 460	0.39 308	0.12 245	7.51 459	3.73 462	7.20 458	16.07 482	7.15 454	13.16 464	12.35 467	8.70 472	8.28 455	5.37 431	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.13 299	0.71 332

IMH-64-1	10.12 481	3.75 482	4.24 372	11.47 494	9.26 494	11.93 477	5.30 478	18.72 490	15.74 480	7.16 455	18.55 475	16.83 478	6.83 466	11.66 480	9.62 460	10.09 495	2.54 494	15.69 499	1.72 491	12.82 494	8.45 496

IMH-64	10.12 481	3.75 482	4.24 372	11.47 494	9.26 494	11.93 477	5.30 478	18.72 490	15.74 480	7.16 455	18.55 475	16.83 478	6.83 466	11.66 480	9.62 460	10.09 495	2.54 494	15.69 499	1.72 491	12.82 494	8.45 496

ACVNet_2	9.32 478	2.76 469	8.07 461	8.84 488	6.89 485	14.54 484	4.19 467	14.25 485	23.92 488	7.62 457	19.61 483	20.42 483	5.93 462	8.52 460	3.64 413	9.16 490	1.74 484	7.93 484	0.36 455	10.56 488	7.47 495

PWC_ROB	3.30 432	1.83 440	8.47 466	0.62 371	0.56 371	1.31 187	0.39 377	4.53 307	5.05 449	7.66 458	15.14 468	3.37 384	2.43 404	6.86 407	6.74 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 448	0.54 298

SHD	3.58 434	1.83 440	6.41 440	1.34 453	1.21 448	4.84 436	0.17 309	7.95 469	12.83 476	7.86 459	3.32 403	5.08 427	2.63 410	5.54 349	8.57 452	0.01 369	0.75 373	0.00 1	0.18 396	0.31 414	0.73 334

AnyNet_C01	7.15 473	5.48 488	37.47 501	1.08 439	0.59 381	11.50 475	6.49 488	6.93 449	4.31 440	8.06 460	9.11 453	8.72 457	4.06 439	14.50 488	21.97 499	0.11 441	0.08 282	0.24 459	0.09 347	1.11 467	1.07 376

SAMSARA	4.31 451	1.94 449	7.80 458	1.96 466	1.40 453	10.65 473	7.35 490	7.17 457	4.49 443	8.27 461	3.58 408	10.58 465	3.75 434	7.87 449	6.66 442	0.01 369	1.09 435	0.00 1	0.23 422	0.26 396	1.19 386

G-Net	3.58 434	0.58 268	5.14 413	1.61 459	1.86 462	10.46 472	1.85 440	3.24 165	1.69 309	8.68 462	11.81 462	6.03 439	7.62 469	4.82 316	5.52 432	0.08 436	0.12 297	0.07 440	0.15 372	0.16 337	0.16 176

RTS	10.27 483	3.55 475	66.16 506	1.62 460	2.34 469	13.96 481	6.25 484	6.95 451	18.07 485	8.81 463	19.18 479	6.82 449	2.96 418	26.87 502	19.93 492	0.00 1	0.42 333	0.00 1	0.03 306	0.40 438	0.99 368

RTSA	10.27 483	3.55 475	66.16 506	1.62 460	2.34 469	13.96 481	6.25 484	6.95 451	18.07 485	8.81 463	19.18 479	6.82 449	2.96 418	26.87 502	19.93 492	0.00 1	0.42 333	0.00 1	0.03 306	0.40 438	0.99 368

IMH	11.71 488	4.49 485	4.59 388	11.55 496	9.35 496	14.27 483	5.00 474	21.03 498	25.97 492	8.90 465	23.64 494	20.58 485	10.29 478	13.39 486	9.59 459	10.13 498	2.57 496	15.53 497	1.75 493	13.04 496	8.53 498

DispFullNet	8.26 475	24.76 507	14.96 486	14.77 500	7.78 491	5.23 442	0.09 278	5.67 398	3.16 424	9.01 466	4.87 426	6.15 441	10.66 480	10.44 474	4.54 425	2.54 477	0.33 326	15.59 498	4.84 500	13.17 497	6.59 489

LVE	11.75 489	3.56 478	5.48 425	10.38 492	8.28 492	22.54 494	7.53 494	17.01 488	32.01 498	9.26 467	23.28 492	23.43 489	9.72 474	11.79 483	7.81 447	10.09 495	2.62 499	11.07 495	0.59 472	11.18 492	7.44 494

pmcnn	3.98 446	0.95 352	7.29 450	0.71 392	1.42 454	2.84 390	1.22 429	5.89 415	2.42 386	9.34 468	11.71 461	18.88 482	2.65 411	6.89 409	6.35 440	0.00 1	0.07 278	0.00 1	0.00 1	0.21 371	0.76 338

ADCS	5.55 464	3.55 475	19.07 490	0.43 317	0.14 253	5.87 450	4.20 468	7.65 466	7.80 468	9.79 469	6.22 438	6.48 446	5.52 459	10.52 475	22.41 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 444	0.97 365

WAO-6	11.65 487	2.71 467	4.73 392	7.69 485	7.28 488	17.41 486	7.45 491	20.43 495	38.14 505	10.13 470	19.37 481	27.36 493	12.38 485	13.35 485	13.26 476	4.38 479	2.43 492	10.51 493	0.03 306	9.00 481	4.96 485

LSM	7.83 474	2.59 465	24.93 494	4.71 480	40.61 509	3.55 413	5.22 477	5.91 416	7.48 465	10.86 471	13.66 466	4.55 414	3.92 438	7.72 447	5.88 435	0.02 397	0.26 315	0.00 1	0.00 1	0.30 412	14.53 506

SPS-STEREO	3.67 442	1.46 421	4.23 371	0.36 301	0.23 289	3.93 418	1.20 428	6.67 446	3.50 429	11.05 472	8.81 451	9.53 462	4.63 447	9.10 462	7.25 446	0.01 369	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.13 299	1.28 396
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCMid	4.33 452	2.40 461	13.81 484	0.23 269	0.40 343	4.90 437	1.23 430	5.73 401	3.73 434	11.06 473	3.94 417	6.67 448	5.11 451	7.11 428	18.03 487	0.12 443	0.08 282	0.55 463	0.46 461	0.61 458	0.49 294

JetBlue	14.57 496	6.38 491	35.83 500	0.95 429	7.05 486	51.27 509	22.93 507	16.51 486	9.78 471	11.72 474	17.82 474	27.82 494	17.62 496	33.31 507	20.36 494	0.35 456	0.18 304	0.15 454	0.25 430	5.36 476	5.74 486

Dean	12.08 490	3.10 472	8.10 462	10.98 493	8.34 493	18.85 489	5.53 480	21.57 500	40.96 507	11.81 475	21.91 487	25.74 492	9.74 475	8.20 453	5.76 433	9.65 492	2.35 489	9.94 488	0.65 477	10.97 490	7.40 493

PVD	6.50 469	1.70 436	6.71 446	1.66 463	1.59 460	7.94 462	0.89 413	11.13 480	24.35 489	12.01 476	19.10 478	8.76 458	9.89 477	9.85 468	11.06 468	0.02 397	1.12 443	0.00 1	0.26 437	0.25 388	1.72 434

SGM_RVC	4.67 456	0.61 281	2.62 262	1.13 440	0.29 321	7.96 463	2.60 450	7.55 465	4.36 442	12.34 477	9.95 455	15.94 477	8.56 471	10.88 478	6.38 441	0.22 452	0.25 312	0.20 456	0.23 422	0.32 417	0.92 359
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	16.11 499	6.82 492	6.11 434	14.13 498	12.13 499	28.42 505	6.47 487	20.35 494	38.01 504	12.80 478	27.88 500	35.94 501	16.83 492	20.38 496	16.77 485	10.33 499	2.60 497	19.45 502	2.86 494	14.63 498	9.33 500

WAO-7	9.62 479	2.87 470	5.64 427	0.96 430	0.21 283	20.37 492	5.13 476	23.65 504	26.32 493	13.11 479	27.70 499	22.69 486	14.04 487	14.53 489	13.11 475	0.13 444	0.09 288	0.58 464	0.10 353	0.51 448	0.75 337

MSMD_ROB	5.26 461	0.52 250	3.22 313	0.15 228	0.01 85	8.63 468	1.06 423	4.76 329	4.16 439	13.72 480	26.77 496	13.87 472	15.95 490	7.89 450	3.94 418	0.11 441	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.06 184	0.34 262

SGM+DAISY	6.27 467	3.62 480	9.36 471	2.30 467	2.34 469	9.12 470	6.38 486	6.98 454	6.00 456	14.26 481	15.55 470	14.02 473	9.84 476	9.45 466	8.56 451	1.21 470	1.60 479	0.58 464	0.86 482	0.63 460	2.74 475

PWCK	9.63 480	6.94 494	19.91 491	6.25 481	0.22 284	22.62 495	14.62 504	12.15 481	13.48 477	14.34 482	13.17 465	13.25 471	8.40 470	16.14 490	11.57 471	6.38 483	0.26 315	2.41 481	0.11 358	8.57 480	1.74 437

aanetorigin	2.99 423	1.00 368	9.85 472	0.23 269	0.23 289	1.59 289	2.01 441	1.94 93	1.25 190	14.45 483	10.04 457	2.98 368	3.75 434	4.97 323	4.01 419	0.10 439	0.05 268	0.09 444	0.11 358	0.55 455	0.55 304

TorneroNet	16.83 500	6.92 493	6.68 445	14.15 499	12.07 498	27.63 504	8.39 496	21.53 499	37.64 503	14.70 484	32.94 504	33.55 499	18.95 499	19.68 495	20.80 496	10.39 500	2.61 498	19.77 503	3.45 495	15.42 499	9.28 499

FCDSN-DC	5.38 462	0.65 294	3.19 310	0.24 274	0.46 358	5.71 446	1.61 436	5.83 413	4.51 444	14.74 485	22.03 488	20.43 484	13.01 486	8.48 458	6.00 437	0.02 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.52 296
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	5.16 459	1.07 382	4.40 383	0.66 378	0.69 399	6.28 454	3.63 461	5.39 382	4.05 438	14.77 486	19.39 482	15.46 475	10.72 481	7.67 446	6.77 444	0.19 451	0.27 318	0.18 455	0.20 405	0.18 359	1.23 389

MDST_ROB	3.81 444	0.21 108	4.29 375	2.64 472	1.45 456	13.85 480	1.02 422	8.06 471	2.67 401	15.14 487	8.81 451	2.70 354	1.55 374	9.31 464	3.90 417	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.63 315

KSHMR	14.93 497	8.30 495	8.52 467	15.54 501	13.01 500	17.62 487	10.36 499	19.39 493	30.53 496	19.03 488	22.15 489	28.32 495	9.61 473	16.44 491	10.96 467	10.98 503	3.74 504	21.96 505	4.87 501	16.79 500	10.39 501

EDNetEfficientorigin	10.48 485	2.34 458	98.78 518	0.23 269	0.25 299	3.01 394	0.70 403	4.69 324	17.04 484	19.07 489	15.43 469	12.52 469	11.56 484	9.41 465	12.62 474	0.01 369	0.01 217	0.00 1	0.01 281	0.25 388	1.76 439

ktn	19.65 503	19.61 502	8.27 465	22.99 507	17.38 505	23.89 496	11.97 501	24.83 506	34.40 502	19.19 490	27.37 497	32.56 496	18.29 497	16.52 492	18.28 488	22.43 507	3.70 503	29.28 508	10.90 506	19.65 504	11.59 503

WAO-8	14.47 494	5.06 486	6.42 441	8.00 486	6.65 483	23.95 497	2.97 452	23.01 501	45.08 508	19.24 491	34.86 506	33.07 497	17.51 494	17.59 493	14.38 478	5.22 481	0.86 393	10.06 489	0.85 480	10.25 485	4.34 483

Venus	14.47 494	5.06 486	6.42 441	8.00 486	6.65 483	23.95 497	2.97 452	23.01 501	45.08 508	19.24 491	34.85 505	33.07 497	17.51 494	17.59 493	14.38 478	5.22 481	0.86 393	10.06 489	0.85 480	10.25 485	4.34 483

FC-DCNN	6.44 468	0.46 221	3.25 321	0.54 346	0.56 371	8.01 464	1.37 431	8.76 472	7.15 463	19.35 493	22.25 490	22.72 487	15.44 489	10.37 473	7.93 449	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.64 317

FC-DCNN v2	6.60 470	0.46 221	3.23 315	0.56 350	0.58 377	8.28 466	1.46 433	9.35 475	7.29 464	19.57 494	23.13 491	23.87 491	14.94 488	10.69 476	7.88 448	0.00 1	0.01 217	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.63 315

EDNetEfficient	6.66 471	1.34 411	34.37 499	0.66 378	1.93 466	2.04 349	3.59 460	3.08 154	14.92 479	20.02 495	9.53 454	6.48 446	10.85 482	7.65 442	15.21 481	0.03 408	0.10 292	0.01 404	0.22 417	0.61 458	0.55 304

MeshStereo	6.09 465	0.97 359	3.59 341	0.26 285	0.14 253	7.68 461	2.02 442	10.42 477	5.77 453	20.76 496	19.69 484	22.78 488	10.56 479	10.29 472	6.16 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 410	0.41 282
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	20.50 504	13.77 500	33.30 497	20.84 505	14.55 502	30.38 506	19.68 506	17.23 489	34.25 501	21.44 497	18.98 477	38.38 502	31.61 504	25.31 499	22.42 501	10.71 502	2.76 500	19.90 504	4.92 502	17.87 502	11.76 504

notaker	18.29 501	22.89 505	10.13 473	18.52 503	14.64 503	17.81 488	7.48 492	20.77 496	24.37 490	21.91 498	27.45 498	39.00 503	20.06 500	20.53 497	21.90 498	12.54 504	2.81 502	25.96 507	6.03 504	19.60 503	11.37 502

UNDER WATER-64	20.90 505	11.73 499	33.74 498	20.56 504	13.88 501	34.56 507	24.71 508	16.81 487	33.52 500	22.54 499	17.10 472	40.14 505	33.68 508	25.46 500	23.75 502	10.68 501	2.78 501	18.70 501	4.60 498	17.07 501	12.03 505

ELAS_RVC	8.75 476	1.59 432	6.34 439	1.91 465	1.87 463	11.67 476	12.14 502	10.75 479	16.11 483	22.55 500	21.45 486	18.49 480	18.29 497	14.17 487	12.53 473	0.92 465	1.32 468	0.70 471	0.46 461	0.53 454	1.25 393
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.07 477	1.55 429	5.19 415	1.87 464	1.92 465	17.05 485	8.29 495	13.92 484	13.52 478	23.08 501	28.56 501	18.59 481	16.90 493	12.06 484	13.39 477	0.91 464	1.32 468	0.65 469	0.59 472	0.68 464	1.31 397
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
tt	68.57 512	0.18 67	99.50 519	50.44 510	14.99 504	100.00 521	100.00 520	100.00 523	99.70 517	28.28 502	12.01 463	99.97 523	98.67 518	99.55 518	99.99 521	89.99 515	98.19 516	46.13 511	51.48 512	60.62 510	21.71 508

SGM-ForestM	14.25 493	3.00 471	8.67 469	2.38 469	1.88 464	24.45 499	11.87 500	19.27 492	21.66 487	30.68 503	29.79 503	46.58 507	28.97 503	27.26 504	21.22 497	1.14 469	1.67 481	0.61 468	0.89 484	0.51 448	2.50 474

DPSimNet_ROB	26.59 507	21.34 504	28.49 496	25.34 508	19.24 506	25.03 501	28.61 509	30.13 508	30.91 497	33.36 504	29.60 502	33.91 500	28.18 502	25.99 501	42.58 507	17.84 506	15.40 506	25.41 506	22.86 510	21.10 506	26.45 510

MANE	15.61 498	2.70 466	7.19 449	3.43 476	5.19 481	21.44 493	9.54 498	24.27 505	29.58 495	33.72 505	42.10 508	42.08 506	32.55 505	24.60 498	20.72 495	1.46 474	2.17 487	1.34 473	4.60 498	0.49 445	3.04 478

BEATNet-Init1	19.30 502	9.61 497	39.48 502	3.09 475	2.67 473	39.40 508	17.68 505	23.58 503	25.88 491	38.63 506	37.63 507	50.99 508	33.56 507	30.54 505	24.44 503	1.09 466	1.51 477	0.60 467	0.88 483	1.81 472	2.89 476

HanzoNet	30.55 508	30.82 508	24.44 493	22.40 506	19.25 507	25.74 502	14.00 503	29.76 507	40.45 506	43.57 507	44.15 509	55.63 509	46.26 509	43.79 509	45.27 508	28.35 508	9.71 505	30.23 509	16.18 508	23.20 507	17.85 507

JetRed	35.17 509	40.12 510	62.92 504	15.92 502	26.66 508	70.02 511	42.94 511	32.33 509	33.48 499	46.29 508	45.31 510	39.98 504	26.04 501	38.73 508	56.93 510	12.90 505	37.58 511	13.38 496	9.53 505	30.41 508	21.91 509

coex-ft	12.25 491	6.22 489	80.44 509	0.15 228	0.15 261	2.43 367	0.98 418	3.07 153	29.54 494	49.22 509	16.44 471	15.69 476	16.17 491	7.44 437	15.30 482	0.05 421	0.07 278	0.01 404	0.05 322	0.35 428	1.15 383

LE_ROB	13.25 492	1.86 445	12.84 481	2.35 468	1.43 455	7.50 458	5.92 481	10.14 476	48.57 510	57.70 510	24.61 495	23.44 490	32.60 506	10.12 470	24.95 504	0.06 429	0.08 282	0.13 453	0.20 405	0.09 242	0.41 282

MADNet++	48.24 510	34.06 509	39.67 503	43.36 509	41.25 510	66.15 510	33.15 510	60.90 511	54.14 511	72.30 511	61.91 511	58.11 510	56.05 510	58.09 510	59.59 511	43.04 510	36.86 510	35.73 510	22.37 509	45.96 509	42.06 511

LRCNet_RVC	60.82 511	63.91 512	64.33 505	69.26 514	50.13 511	19.76 490	0.07 258	58.24 510	5.77 453	75.95 512	85.64 512	74.51 511	62.84 511	58.99 511	50.33 509	93.38 518	56.04 515	93.60 516	93.06 516	68.67 514	71.95 516

xxxxx1	76.86 513	82.53 513	93.06 513	61.86 511	67.25 512	95.91 515	95.20 515	75.90 512	81.13 512	82.69 513	86.70 513	89.27 512	87.62 512	85.18 512	86.89 512	55.21 511	54.91 512	60.27 512	72.48 513	60.77 511	62.32 512

tt_ll	76.86 513	82.53 513	93.06 513	61.86 511	67.25 512	95.91 515	95.20 515	75.90 512	81.13 512	82.69 513	86.70 513	89.27 512	87.62 512	85.18 512	86.89 512	55.21 511	54.91 512	60.27 512	72.48 513	60.77 511	62.32 512

ff	76.86 513	82.53 513	93.06 513	61.86 511	67.25 512	95.91 515	95.20 515	75.90 512	81.13 512	82.69 513	86.70 513	89.27 512	87.62 512	85.18 512	86.89 512	55.21 511	54.91 512	60.27 512	72.48 513	60.77 511	62.32 512

DPSMNet_ROB	99.43 525	99.92 522	99.98 522	96.44 521	100.00 523	100.00 521	100.00 520	99.82 522	100.00 520	95.92 516	100.00 520	99.26 520	100.00 521	99.77 519	99.99 521	98.36 520	100.00 521	99.86 518	100.00 522	99.38 520	99.98 526

DGTPSM_ROB	99.42 524	99.92 522	99.98 522	96.43 520	100.00 523	100.00 521	100.00 520	99.81 521	100.00 520	95.92 516	100.00 520	99.26 520	100.00 521	99.77 519	99.99 521	98.23 519	100.00 521	99.86 518	100.00 522	99.38 520	99.97 525

MEDIAN_ROB	96.88 517	99.41 517	98.74 517	94.82 517	94.30 517	93.21 514	90.85 513	95.70 517	94.83 516	97.65 518	97.67 517	98.31 517	96.57 517	94.60 515	93.95 517	99.78 523	98.28 517	99.99 521	99.90 520	99.50 522	99.57 520

Anonymous_1	96.94 518	99.72 520	99.64 520	92.03 515	93.81 515	100.00 521	100.00 520	99.18 520	99.90 519	98.59 519	99.75 518	99.15 519	99.95 520	98.52 517	99.54 518	87.31 514	98.83 518	90.77 515	96.89 517	91.07 516	94.14 517

ccccc		94.50 516		100.00 527	100.00 523	92.07 513		98.68 519		98.61 520		98.54 518		99.86 521		100.00 526	100.00 521	99.91 520	99.55 519	100.00 527

PML	88.69 516	99.49 518	92.95 512	94.34 516	94.09 516	98.57 519	96.73 518	93.58 515	94.50 515	99.57 521	91.07 516	95.40 516	91.48 515	99.96 523	90.33 515	99.98 525	31.85 509	100.00 523	46.15 511	93.62 517	70.14 515

HaxPig	97.67 519	99.63 519	91.79 511	99.82 524	99.96 521	88.42 512	87.25 512	98.22 518	99.89 518	99.93 522	99.96 519	99.95 522	99.86 519	96.37 516	92.57 516	99.96 524	99.98 520	99.99 521	99.99 521	99.99 526	99.91 522

Selective-RAFT-Error	100.00 528	100.00 525	100.00 524	100.00 527	100.00 523	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	100.00 526	100.00 521	100.00 523	100.00 522	99.98 524	99.94 523

CasAABBNet	99.93 526	100.00 525	100.00 524	99.70 523	100.00 523	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	99.08 521	100.00 521	100.00 523	100.00 522	99.96 523	99.94 523

test_example2	98.82 520	99.97 524	99.97 521	99.95 526	99.97 522	99.48 520	99.97 519	94.95 516	100.00 520	100.00 523	100.00 520	93.49 515	93.63 516	99.93 522	99.91 519	100.00 526	99.77 519	96.68 517	98.65 518	100.00 527	100.00 527

LSM0	99.93 526	100.00 525	100.00 524	99.82 524	100.00 523	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	99.09 522	100.00 521	100.00 523	100.00 522	99.98 524	99.79 521

DPSM_ROB	99.05 521	100.00 525	100.00 524	95.92 518	98.77 519	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	93.10 516	100.00 521	100.00 523	100.00 522	95.46 518	97.74 518

DPSM	99.05 521	100.00 525	100.00 524	95.92 518	98.77 519	100.00 521	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	93.10 516	100.00 521	100.00 523	100.00 522	95.46 518	97.74 518

AVERAGE_ROB	99.26 523	99.81 521	97.70 516	100.00 527	100.00 523	96.38 518	91.35 514	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	99.98 524	99.97 520	100.00 526	100.00 521	100.00 523	100.00 522	100.00 527	100.00 527

Low-res two-view benchmark